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 62	0.13 1	0.27 7	1.34 390	0.31 229	0.46 132	0.38 172	0.50 11	0.48 57	0.35 16	0.52 41	0.24 1	0.19 3	0.30 1	0.28 29	1.03 391	0.08 1	0.12 2	0.08 1	0.12 2	0.28 282

CES	0.29 10	0.15 2	0.25 1	0.31 4	0.71 371	0.36 79	0.27 43	0.51 12	0.47 55	0.34 14	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	0.32 301

s12784h	0.37 62	0.15 2	0.26 4	0.34 9	0.15 1	0.80 266	0.29 58	0.83 160	0.87 191	0.58 70	0.58 56	0.43 53	0.41 113	0.59 80	0.35 91	0.12 4	0.10 8	0.14 13	0.09 4	0.14 37	0.10 1

LoS	0.30 13	0.16 4	0.32 12	0.30 3	0.19 8	0.32 61	0.29 58	0.54 18	0.73 128	0.35 16	0.52 41	0.42 47	0.29 42	0.48 42	0.29 37	0.15 68	0.11 40	0.13 8	0.09 4	0.12 2	0.12 10

CREStereo++_RVC	0.32 27	0.16 4	0.25 1	0.32 6	0.24 78	0.27 26	0.22 11	0.48 8	0.89 205	0.47 47	0.80 125	0.29 4	0.25 13	0.37 6	0.34 84	0.14 18	0.09 2	0.13 8	0.52 377	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 24	0.16 4	0.34 13	0.31 4	0.17 2	0.55 167	0.23 20	0.46 6	0.56 68	0.60 73	0.69 81	0.37 34	0.26 18	0.36 5	0.28 29	0.16 100	0.16 213	0.13 8	0.10 10	0.14 37	0.15 79

CREStereo	0.28 7	0.16 4	0.25 1	0.28 1	0.17 2	0.38 92	0.25 31	0.52 13	0.76 138	0.43 38	0.51 38	0.32 15	0.28 28	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 87	0.23 56	0.24 7	0.23 20	0.56 24	0.24 1	0.29 4	0.36 17	0.30 6	0.22 6	0.33 3	0.29 37	0.14 18	0.10 8	0.14 13	0.10 10	0.13 14	0.14 49

Any-RAFT	0.36 44	0.17 8	0.31 10	0.35 12	0.21 25	0.51 145	0.21 5	0.93 190	0.75 135	0.56 65	0.73 87	0.66 163	0.29 42	0.48 42	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	0.32 247	0.43 122	0.34 118	0.42 4	0.34 6	0.33 12	0.51 38	0.29 4	0.38 91	0.37 6	0.28 29	0.11 1	0.10 8	0.11 1	0.08 1	0.11 1	0.26 265

EGLCR-Stereo	0.27 3	0.17 8	0.36 26	0.35 12	0.21 25	0.37 87	0.20 1	0.58 28	0.37 15	0.29 4	0.28 4	0.42 47	0.18 1	0.47 35	0.27 23	0.14 18	0.10 8	0.16 58	0.14 70	0.13 14	0.12 10

test-3	0.35 38	0.17 8	0.48 116	0.40 87	0.22 30	0.42 118	0.22 11	0.66 57	0.80 154	0.72 135	0.45 22	0.63 140	0.29 42	0.45 26	0.32 65	0.13 9	0.09 2	0.17 86	0.13 50	0.13 14	0.11 3

test_1	0.35 38	0.17 8	0.48 116	0.40 87	0.22 30	0.42 118	0.22 11	0.66 57	0.80 154	0.70 125	0.45 22	0.63 140	0.29 42	0.45 26	0.32 65	0.13 9	0.09 2	0.17 86	0.13 50	0.13 14	0.11 3

PMTNet	0.33 31	0.17 8	0.26 4	0.29 2	0.18 5	0.44 128	0.22 11	0.57 27	0.66 97	0.46 45	0.54 46	0.38 37	0.34 72	0.50 50	0.25 3	0.75 380	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 46	0.40 87	0.28 181	0.30 40	0.28 51	0.40 1	0.33 5	0.30 7	0.46 24	0.27 2	0.25 13	0.48 42	0.35 91	0.17 126	0.13 142	0.14 13	0.12 27	0.14 37	0.13 31

MIM_Stereo	0.39 90	0.18 15	0.59 203	0.38 45	0.25 102	0.27 26	0.24 24	0.72 111	0.56 68	0.72 135	1.00 214	0.62 136	0.29 42	0.67 157	0.39 129	0.13 9	0.14 173	0.17 86	0.16 117	0.14 37	0.12 10

AEACV	0.28 7	0.18 15	0.34 13	0.36 27	0.45 326	0.27 26	0.27 43	0.41 2	0.39 22	0.31 8	0.46 24	0.31 8	0.36 80	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 28	0.37 35	0.20 18	0.27 26	0.25 31	0.59 30	0.25 2	0.27 2	0.26 1	0.34 23	0.18 1	0.62 118	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 87	0.21 25	0.26 19	0.26 41	0.53 16	0.40 30	0.38 19	0.61 63	0.41 45	0.31 55	0.57 71	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 44	0.18 15	0.37 28	0.38 45	0.23 56	0.31 52	0.33 110	0.70 94	1.25 329	0.45 41	0.65 71	0.46 66	0.43 121	0.40 15	0.29 37	0.14 18	0.10 8	0.14 13	0.12 27	0.12 2	0.12 10

fff	0.39 90	0.18 15	0.46 92	0.35 12	0.19 8	0.30 40	0.30 70	0.73 124	1.08 290	0.70 125	0.79 115	0.44 56	0.62 201	0.47 35	0.37 108	0.14 18	0.10 8	0.14 13	0.11 16	0.12 2	0.15 79

ADStereo(finetuned)	0.39 90	0.18 15	0.58 195	0.35 12	0.19 8	0.30 40	0.30 70	0.72 111	0.96 241	0.72 135	0.77 103	0.45 63	0.68 239	0.46 30	0.36 100	0.14 18	0.10 8	0.14 13	0.11 16	0.13 14	0.15 79

DEmStereo	0.49 181	0.18 15	0.53 167	0.39 61	0.26 131	0.57 182	0.33 110	0.65 55	0.75 135	0.90 241	1.65 345	0.57 101	1.02 330	0.63 127	0.44 166	0.14 18	0.12 87	0.16 58	0.16 117	0.14 37	0.17 136

DRaft	0.49 181	0.18 15	0.50 133	0.38 45	0.25 102	0.57 182	0.39 185	0.67 68	0.86 187	1.02 291	1.75 353	0.50 78	0.79 282	0.65 140	0.42 157	0.14 18	0.11 40	0.16 58	0.16 117	0.14 37	0.17 136

RAFT-RH_RVC	0.57 242	0.18 15	0.44 80	0.38 45	0.23 56	0.56 172	0.24 24	0.61 36	0.73 128	1.18 331	3.90 400	0.55 92	0.40 109	0.67 157	0.38 121	0.14 18	0.11 40	0.20 178	0.15 91	0.12 2	0.14 49

XX-Stereo	0.38 78	0.18 15	0.52 160	0.58 330	0.38 285	0.39 97	0.20 1	0.62 38	0.31 3	0.47 47	1.29 302	0.72 190	0.25 13	0.59 80	0.28 29	0.16 100	0.11 40	0.17 86	0.16 117	0.14 37	0.11 3

DCANet	0.38 78	0.18 15	0.46 92	0.35 12	0.19 8	0.30 40	0.30 70	0.72 111	0.96 241	0.72 135	0.77 103	0.45 63	0.56 176	0.47 35	0.36 100	0.14 18	0.10 8	0.14 13	0.11 16	0.13 14	0.15 79

csc	0.39 90	0.18 15	0.46 92	0.35 12	0.19 8	0.30 40	0.30 70	0.73 124	1.08 290	0.70 125	0.79 115	0.44 56	0.62 201	0.47 35	0.37 108	0.14 18	0.10 8	0.14 13	0.11 16	0.12 2	0.15 79

cscssc	0.39 90	0.18 15	0.46 92	0.35 12	0.19 8	0.30 40	0.30 70	0.73 124	1.08 290	0.70 125	0.79 115	0.44 56	0.62 201	0.47 35	0.37 108	0.14 18	0.10 8	0.14 13	0.11 16	0.12 2	0.15 79

111	0.42 125	0.18 15	0.46 92	0.35 12	0.19 8	0.52 152	0.28 51	0.76 137	1.16 314	0.52 55	0.92 178	0.65 151	0.51 157	0.65 140	0.37 108	0.15 68	0.10 8	0.14 13	0.12 27	0.13 14	0.16 99

RAFT-Stereo + iAFF	0.37 62	0.18 15	0.45 85	0.36 27	0.19 8	0.33 67	0.28 51	0.67 68	0.77 140	0.72 135	0.99 210	0.56 98	0.39 104	0.44 23	0.31 59	0.11 1	0.09 2	0.15 42	0.14 70	0.13 14	0.11 3

CFNet-RSSM	0.35 38	0.18 15	0.47 103	0.39 61	0.22 30	0.35 75	0.23 20	0.78 145	0.86 187	0.67 111	0.54 46	0.56 98	0.28 28	0.49 48	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 38	0.18 15	0.46 92	0.39 61	0.23 56	0.34 73	0.22 11	0.74 130	0.77 140	0.62 79	0.60 60	0.58 116	0.29 42	0.47 35	0.29 37	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 37	0.37 35	0.26 131	0.28 32	0.28 51	0.45 5	0.37 15	0.27 2	0.27 2	0.40 41	0.27 23	0.40 15	0.30 49	0.16 100	0.14 173	0.16 58	0.13 50	0.15 67	0.12 10

IGEV_Zeroshot_test	0.36 44	0.19 34	0.71 253	0.41 106	0.29 200	0.30 40	0.25 31	0.86 167	0.40 30	0.64 96	0.57 54	0.56 98	0.25 13	0.56 67	0.29 37	0.15 68	0.11 40	0.16 58	0.14 70	0.14 37	0.14 49

MSKI-zero shot	0.33 31	0.19 34	0.36 26	0.41 106	0.22 30	0.32 61	0.22 11	0.65 55	0.45 48	0.52 55	0.64 69	0.60 128	0.19 3	0.78 218	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 27	0.19 34	0.41 51	0.41 106	0.32 247	0.29 36	0.24 24	0.49 9	0.44 44	0.31 8	0.63 66	0.37 34	0.36 80	0.60 90	0.32 65	0.17 126	0.13 142	0.19 149	0.17 160	0.18 152	0.15 79

RAFT-Test	0.35 38	0.19 34	0.42 59	0.39 61	0.24 78	0.50 140	0.23 20	0.74 130	0.44 44	0.62 79	0.85 147	0.64 147	0.28 28	0.48 42	0.30 49	0.14 18	0.11 40	0.14 13	0.11 16	0.13 14	0.13 31

4D-IteraStereo	0.33 31	0.19 34	0.43 75	0.40 87	0.24 78	0.32 61	0.27 43	0.59 30	0.72 119	0.66 104	0.53 43	0.42 47	0.22 6	0.46 30	0.30 49	0.14 18	0.09 2	0.20 178	0.16 117	0.16 104	0.12 10

DCRE	0.38 78	0.19 34	0.47 103	0.45 201	0.33 258	0.45 131	0.40 195	0.66 57	0.53 66	0.49 50	0.95 187	0.57 101	0.39 104	0.53 55	0.32 65	0.14 18	0.13 142	0.15 42	0.14 70	0.14 37	0.15 79

test_4	0.37 62	0.19 34	0.34 13	0.45 201	0.26 131	0.20 2	0.34 118	0.58 28	0.42 39	0.60 73	1.45 330	0.43 53	0.26 18	0.67 157	0.29 37	0.12 4	0.10 8	0.17 86	0.19 210	0.15 67	0.12 10

GMOStereo	0.38 78	0.19 34	0.42 59	0.43 168	0.24 78	0.40 102	0.39 185	0.55 19	0.64 89	0.89 234	0.84 140	0.65 151	0.37 84	0.39 9	0.29 37	0.14 18	0.12 87	0.20 178	0.18 186	0.15 67	0.12 10

error version	0.38 78	0.19 34	0.42 59	0.43 168	0.24 78	0.40 102	0.39 185	0.55 19	0.64 89	0.89 234	0.84 140	0.65 151	0.37 84	0.39 9	0.29 37	0.14 18	0.12 87	0.20 178	0.18 186	0.15 67	0.12 10

test-v	0.38 78	0.19 34	0.42 59	0.43 168	0.24 78	0.40 102	0.39 185	0.55 19	0.64 89	0.89 234	0.84 140	0.65 151	0.37 84	0.39 9	0.29 37	0.14 18	0.12 87	0.20 178	0.18 186	0.15 67	0.12 10

test_3	0.37 62	0.19 34	0.50 133	0.45 201	0.24 78	0.47 134	0.36 147	0.69 84	0.84 177	0.66 104	0.46 24	0.68 170	0.25 13	0.45 26	0.32 65	0.12 4	0.10 8	0.18 117	0.16 117	0.15 67	0.12 10

CrosDoStereo	0.51 202	0.19 34	0.46 92	0.39 61	0.24 78	0.39 97	1.14 371	0.69 84	0.87 191	0.94 256	1.36 312	0.62 136	0.75 267	0.68 165	0.46 175	0.15 68	0.12 87	0.17 86	0.18 186	0.14 37	0.16 99

HHNet	0.42 125	0.19 34	0.43 75	0.35 12	0.38 285	0.33 67	0.33 110	0.71 101	0.78 143	0.87 219	1.30 304	0.52 84	0.36 80	0.53 55	0.37 108	0.16 100	0.11 40	0.19 149	0.15 91	0.15 67	0.25 260

DeepStereo_LL	0.51 202	0.19 34	0.46 92	0.39 61	0.24 78	0.39 97	1.14 371	0.69 84	0.87 191	0.94 256	1.36 312	0.62 136	0.75 267	0.68 165	0.46 175	0.15 68	0.12 87	0.17 86	0.18 186	0.14 37	0.16 99

THIR-Stereo	0.51 202	0.19 34	0.47 103	0.39 61	0.23 56	0.74 248	0.64 313	0.68 73	0.88 201	1.03 294	1.40 318	0.71 175	0.75 267	0.64 134	0.43 159	0.16 100	0.11 40	0.17 86	0.18 186	0.15 67	0.17 136

PFNet	0.43 137	0.19 34	0.61 209	0.44 189	0.24 78	0.42 118	0.31 89	0.76 137	0.81 163	1.01 287	0.74 98	0.67 167	0.41 113	0.75 194	0.39 129	0.16 100	0.10 8	0.20 178	0.15 91	0.16 104	0.14 49

RAFT-345	0.41 118	0.19 34	0.42 59	0.39 61	0.23 56	0.32 61	0.25 31	0.62 38	0.56 68	0.74 149	1.77 354	0.44 56	0.35 75	0.67 157	0.37 108	0.14 18	0.11 40	0.18 117	0.14 70	0.14 37	0.13 31

test-2	0.38 78	0.19 34	0.42 59	0.43 168	0.24 78	0.40 102	0.39 185	0.55 19	0.64 89	0.89 234	0.84 140	0.65 151	0.37 84	0.39 9	0.29 37	0.14 18	0.12 87	0.20 178	0.18 186	0.15 67	0.12 10

R-Stereo Train	0.40 104	0.19 34	0.47 103	0.43 168	0.27 160	0.41 111	0.31 89	0.74 130	0.38 18	0.90 241	1.28 298	0.58 116	0.35 75	0.43 21	0.35 91	0.15 68	0.13 142	0.14 13	0.12 27	0.14 37	0.14 49

RAFT-Stereo	0.40 104	0.19 34	0.47 103	0.43 168	0.27 160	0.41 111	0.31 89	0.74 130	0.38 18	0.90 241	1.28 298	0.58 116	0.35 75	0.43 21	0.35 91	0.15 68	0.13 142	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
CASnet	0.30 13	0.20 55	0.34 13	0.42 131	0.17 2	0.25 17	0.24 24	0.53 16	0.56 68	0.54 62	0.54 46	0.39 40	0.24 11	0.41 18	0.26 8	0.15 68	0.10 8	0.22 232	0.18 186	0.18 152	0.12 10
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
DisPM	0.40 104	0.20 55	0.50 133	0.42 131	0.27 160	0.24 7	0.30 70	0.68 73	0.61 84	0.88 227	0.87 157	0.59 125	0.32 61	0.80 222	0.34 84	0.19 193	0.12 87	0.19 149	0.17 160	0.16 104	0.21 211

RAFT_CTSACE	0.46 154	0.20 55	0.48 116	0.46 224	0.27 160	0.34 73	0.39 185	0.62 38	0.74 133	0.78 177	1.44 327	0.86 237	0.38 91	1.09 304	0.27 23	0.13 9	0.13 142	0.18 117	0.16 117	0.16 104	0.12 10

iRaft-Stereo_20w	0.42 125	0.20 55	0.63 218	0.39 61	0.27 160	0.33 67	0.25 31	1.76 379	0.37 15	0.73 142	0.53 43	0.63 140	0.42 118	0.86 241	0.29 37	0.14 18	0.11 40	0.14 13	0.13 50	0.15 67	0.15 79

GLC_STEREO	0.30 13	0.20 55	0.28 8	0.44 189	0.19 8	0.31 52	0.25 31	0.49 9	0.43 42	0.37 18	0.47 28	0.40 41	0.23 8	0.51 52	0.37 108	0.15 68	0.18 249	0.19 149	0.16 117	0.16 104	0.14 49

PFNet+	0.41 118	0.20 55	0.53 167	0.40 87	0.25 102	0.28 32	0.22 11	0.66 57	0.76 138	0.85 207	0.79 115	0.63 140	0.34 72	0.75 194	0.37 108	0.20 212	0.14 173	0.23 246	0.20 229	0.17 128	0.21 211

AAGNet	1.40 370	0.20 55	0.52 160	0.45 201	0.26 131	0.29 36	0.29 58	0.67 68	0.71 117	0.97 276	0.86 151	0.66 163	0.60 195	0.66 148	19.98 420	0.17 126	0.11 40	0.19 149	0.15 91	0.20 202	0.13 31

ASMatch	0.48 172	0.20 55	0.47 103	0.39 61	0.28 181	0.37 87	0.26 41	0.76 137	0.72 119	0.77 166	2.29 369	0.61 130	0.51 157	0.64 134	0.39 129	0.15 68	0.12 87	0.17 86	0.15 91	0.14 37	0.22 226

SST-Stereo	0.41 118	0.20 55	0.48 116	0.43 168	0.25 102	0.25 17	0.21 5	0.68 73	0.50 61	1.08 315	0.79 115	0.71 175	0.42 118	0.81 226	0.38 121	0.17 126	0.11 40	0.20 178	0.16 117	0.19 186	0.15 79

RAFT_R40	0.41 118	0.20 55	0.47 103	0.44 189	0.25 102	0.23 6	0.25 31	0.69 84	0.70 111	0.98 279	0.78 111	0.72 190	0.43 121	0.80 222	0.39 129	0.17 126	0.11 40	0.20 178	0.16 117	0.18 152	0.15 79

GrayStereo	0.49 181	0.20 55	0.44 80	0.47 242	0.29 200	0.51 145	0.62 307	0.71 101	0.66 97	1.04 300	1.46 331	0.77 214	0.73 262	0.58 75	0.35 91	0.15 68	0.12 87	0.17 86	0.17 160	0.15 67	0.30 291

IRAFT_RVC	0.43 137	0.20 55	0.52 160	0.45 201	0.24 78	0.26 19	0.51 266	0.76 137	0.78 143	0.77 166	0.80 125	0.73 194	0.50 152	0.74 189	0.39 129	0.18 158	0.10 8	0.21 220	0.17 160	0.17 128	0.15 79

cross-raft	0.34 36	0.20 55	0.38 34	0.45 201	0.24 78	0.32 61	0.35 140	0.77 142	0.42 39	0.62 79	0.77 103	0.58 116	0.27 23	0.46 30	0.31 59	0.12 4	0.10 8	0.15 42	0.13 50	0.15 67	0.12 10

test-1	0.37 62	0.20 55	0.76 270	0.47 242	0.27 160	0.44 128	0.36 147	0.63 44	0.65 94	0.49 50	0.67 79	0.54 90	0.35 75	0.42 19	0.30 49	0.14 18	0.12 87	0.16 58	0.14 70	0.15 67	0.18 158

GMM-Stereo	0.44 143	0.20 55	0.39 37	0.42 131	0.25 102	0.50 140	0.44 233	0.72 111	0.57 72	0.77 166	1.37 315	0.76 209	0.38 91	0.62 118	0.34 84	0.15 68	0.10 8	0.20 178	0.19 210	0.17 128	0.28 282

Prome-Stereo	0.46 154	0.20 55	0.37 28	0.45 201	0.26 131	0.40 102	0.42 220	0.69 84	0.49 58	0.96 273	1.84 357	0.58 116	0.64 213	0.63 127	0.32 65	0.15 68	0.11 40	0.16 58	0.14 70	0.17 128	0.30 291

iRaftStereo_RVC	0.33 31	0.20 55	0.40 46	0.40 87	0.23 56	0.31 52	0.29 58	0.70 94	0.55 67	0.49 50	0.66 74	0.37 34	0.23 8	0.47 35	0.33 75	0.14 18	0.11 40	0.19 149	0.17 160	0.16 104	0.13 31

raft+_RVC	0.38 78	0.20 55	0.38 34	0.39 61	0.27 160	0.44 128	0.35 140	0.81 154	0.90 209	0.52 55	0.78 111	0.50 78	0.29 42	0.56 67	0.41 154	0.15 68	0.12 87	0.17 86	0.15 91	0.14 37	0.13 31

raftrobust	0.35 38	0.20 55	0.39 37	0.43 168	0.29 200	0.31 52	0.25 31	0.73 124	0.66 97	0.59 71	0.56 53	0.44 56	0.45 133	0.55 63	0.31 59	0.16 100	0.12 87	0.14 13	0.12 27	0.12 2	0.14 49

AFF-stereo	0.39 90	0.20 55	0.42 59	0.37 35	0.22 30	0.27 26	0.31 89	0.67 68	0.72 119	0.66 104	1.12 259	0.75 203	0.38 91	0.57 71	0.35 91	0.11 1	0.09 2	0.16 58	0.16 117	0.14 37	0.12 10

MyStereo8	0.42 125	0.21 75	0.64 222	0.43 168	0.29 200	0.55 167	0.28 51	0.72 111	0.50 61	0.73 142	1.01 218	0.57 101	0.44 126	0.52 53	0.52 202	0.15 68	0.12 87	0.16 58	0.14 70	0.19 186	0.21 211

AE-Stereo	0.36 44	0.21 75	0.47 103	0.49 260	0.31 229	0.50 140	0.34 118	0.72 111	0.73 128	0.34 14	0.55 51	0.52 84	0.28 28	0.48 42	0.31 59	0.13 9	0.13 142	0.18 117	0.16 117	0.15 67	0.14 49

CoDeX	0.48 172	0.21 75	0.53 167	0.43 168	0.25 102	0.74 248	0.38 172	1.36 332	0.82 171	0.84 197	0.96 191	0.63 140	0.57 185	0.63 127	0.40 149	0.17 126	0.13 142	0.17 86	0.15 91	0.16 104	0.15 79

test croco	0.32 27	0.21 75	0.59 203	0.40 87	0.29 200	0.27 26	0.30 70	0.46 6	0.36 12	0.32 11	0.66 74	0.31 8	0.33 66	0.68 165	0.32 65	0.18 158	0.13 142	0.20 178	0.15 91	0.18 152	0.13 31

anonymousdsp2	0.37 62	0.21 75	0.49 124	0.38 45	0.24 78	0.48 139	0.31 89	0.91 180	0.68 104	0.57 67	0.51 38	0.51 81	0.34 72	0.59 80	0.33 75	0.14 18	0.11 40	0.14 13	0.10 10	0.16 104	0.16 99

anonymousa	0.51 202	0.21 75	0.47 103	0.39 61	0.25 102	0.89 291	0.36 147	0.78 145	0.63 85	0.88 227	1.54 338	1.09 304	0.67 231	0.53 55	0.46 175	0.17 126	0.14 173	0.19 149	0.21 246	0.16 104	0.16 99

riskmin	0.41 118	0.21 75	0.44 80	0.34 9	0.24 78	0.58 186	0.32 101	0.70 94	0.86 187	0.52 55	0.57 54	0.78 216	0.60 195	0.58 75	0.39 129	0.17 126	0.12 87	0.19 149	0.13 50	0.19 186	0.22 226

IPLG	0.40 104	0.21 75	0.64 222	0.41 106	0.25 102	0.54 161	0.27 43	0.77 142	0.68 104	0.85 207	0.82 133	0.33 20	0.32 61	0.64 134	0.49 194	0.13 9	0.11 40	0.16 58	0.14 70	0.14 37	0.14 49

LCNet	0.42 125	0.21 75	0.34 13	0.44 189	0.24 78	0.47 134	0.28 51	0.69 84	0.57 72	0.72 135	1.03 231	0.66 163	0.58 188	0.60 90	0.35 91	0.15 68	0.10 8	0.19 149	0.19 210	0.22 229	0.37 324

STrans-v2	0.47 163	0.21 75	0.49 124	0.41 106	0.25 102	0.54 161	0.49 260	1.16 265	0.82 171	0.67 111	1.05 237	0.71 175	0.67 231	0.74 189	0.34 84	0.15 68	0.11 40	0.17 86	0.15 91	0.14 37	0.14 49

TransformOpticalFlow	0.46 154	0.21 75	0.49 124	0.42 131	0.24 78	0.36 79	0.46 240	1.04 225	0.84 177	0.67 111	1.14 267	0.73 194	0.56 176	0.78 218	0.33 75	0.15 68	0.10 8	0.17 86	0.15 91	0.14 37	0.15 79

NF-Stereo	0.39 90	0.21 75	0.51 141	0.42 131	0.25 102	0.26 19	0.30 70	0.71 101	0.72 119	0.66 104	0.77 103	0.57 101	0.31 55	0.69 171	0.39 129	0.18 158	0.12 87	0.20 178	0.16 117	0.16 104	0.27 273

OCTAStereo	0.39 90	0.21 75	0.51 141	0.42 131	0.25 102	0.26 19	0.30 70	0.71 101	0.72 119	0.66 104	0.77 103	0.58 116	0.31 55	0.69 171	0.39 129	0.18 158	0.12 87	0.20 178	0.16 117	0.16 104	0.27 273

PSM-softLoss	0.40 104	0.21 75	0.53 167	0.42 131	0.26 131	0.29 36	0.34 118	0.70 94	0.49 58	0.63 86	0.82 133	0.59 125	0.33 66	0.75 194	0.43 159	0.20 212	0.12 87	0.20 178	0.18 186	0.17 128	0.22 226

KMStereo	0.40 104	0.21 75	0.53 167	0.42 131	0.26 131	0.29 36	0.34 118	0.70 94	0.49 58	0.63 86	0.82 133	0.59 125	0.33 66	0.75 194	0.43 159	0.20 212	0.12 87	0.20 178	0.18 186	0.17 128	0.22 226

NRIStereo	0.37 62	0.21 75	0.49 124	0.42 131	0.23 56	0.33 67	0.25 31	0.68 73	0.59 75	0.65 100	0.63 66	0.55 92	0.37 84	0.67 157	0.40 149	0.16 100	0.12 87	0.18 117	0.15 91	0.17 128	0.15 79

PSM-AAD	0.48 172	0.21 75	0.39 37	0.44 189	0.23 56	0.56 172	0.47 245	0.67 68	0.73 128	1.08 315	1.12 259	0.58 116	0.87 306	0.63 127	0.33 75	0.15 68	0.11 40	0.25 270	0.26 306	0.18 152	0.42 342

FTStereo	0.56 238	0.21 75	0.39 37	0.42 131	0.25 102	0.39 97	0.73 332	0.69 84	0.45 48	1.09 319	3.23 389	0.69 172	0.71 251	0.55 63	0.34 84	0.15 68	0.13 142	0.19 149	0.17 160	0.15 67	0.32 301

KYRaft	0.48 172	0.21 75	0.41 51	0.45 201	0.23 56	0.43 122	0.36 147	0.68 73	0.45 48	0.94 256	1.72 351	0.78 216	0.40 109	0.65 140	0.32 65	0.16 100	0.11 40	0.18 117	0.22 264	0.17 128	0.76 379

RE-Stereo	0.39 90	0.21 75	0.51 141	0.42 131	0.25 102	0.26 19	0.30 70	0.71 101	0.72 119	0.66 104	0.77 103	0.57 101	0.31 55	0.70 178	0.39 129	0.18 158	0.12 87	0.20 178	0.16 117	0.16 104	0.27 273

Pruner-Stereo	0.39 90	0.21 75	0.51 141	0.41 106	0.25 102	0.22 4	0.24 24	0.71 101	0.59 75	0.90 241	0.75 100	0.67 167	0.30 52	0.64 134	0.39 129	0.19 193	0.12 87	0.20 178	0.17 160	0.17 128	0.19 168

TVStereo	0.39 90	0.21 75	0.51 141	0.42 131	0.25 102	0.26 19	0.30 70	0.71 101	0.72 119	0.66 104	0.77 103	0.57 101	0.31 55	0.70 178	0.39 129	0.18 158	0.12 87	0.20 178	0.16 117	0.16 104	0.27 273

EAI-Stereo	0.36 44	0.21 75	0.46 92	0.40 87	0.22 30	0.33 67	0.36 147	1.22 288	0.32 4	0.52 55	0.75 100	0.35 27	0.28 28	0.65 140	0.30 49	0.14 18	0.11 40	0.14 13	0.14 70	0.14 37	0.13 31

MyStereo06	0.40 104	0.22 98	0.65 227	0.42 131	0.29 200	0.43 122	0.48 250	1.05 231	0.43 42	0.64 96	0.54 46	0.78 216	0.27 23	0.53 55	0.31 59	0.14 18	0.13 142	0.18 117	0.17 160	0.17 128	0.17 136

MyStereo05	0.46 154	0.22 98	0.51 141	0.42 131	0.29 200	0.43 122	0.48 250	0.96 202	1.12 299	0.77 166	0.62 65	0.51 81	0.57 185	0.79 220	0.43 159	0.14 18	0.13 142	0.18 117	0.17 160	0.17 128	0.17 136

ff7	0.30 13	0.22 98	0.42 59	0.37 35	0.26 131	0.31 52	0.34 118	0.66 57	0.35 7	0.39 22	0.33 10	0.31 8	0.28 28	0.61 96	0.26 8	0.14 18	0.11 40	0.17 86	0.12 27	0.15 67	0.16 99

ffff	0.30 13	0.22 98	0.42 59	0.37 35	0.26 131	0.31 52	0.34 118	0.66 57	0.35 7	0.39 22	0.33 10	0.31 8	0.28 28	0.61 96	0.26 8	0.14 18	0.11 40	0.17 86	0.12 27	0.15 67	0.16 99

11t	0.30 13	0.22 98	0.42 59	0.37 35	0.26 131	0.31 52	0.34 118	0.66 57	0.35 7	0.39 22	0.33 10	0.31 8	0.28 28	0.61 96	0.26 8	0.14 18	0.11 40	0.17 86	0.12 27	0.15 67	0.16 99

HH	0.37 62	0.22 98	0.49 124	0.41 106	0.26 131	0.36 79	0.30 70	0.87 168	0.41 35	0.45 41	0.59 58	0.78 216	0.43 121	0.77 209	0.26 8	0.15 68	0.11 40	0.15 42	0.14 70	0.14 37	0.14 49

HanStereo	0.37 62	0.22 98	0.49 124	0.41 106	0.26 131	0.36 79	0.30 70	0.87 168	0.41 35	0.45 41	0.59 58	0.78 216	0.43 121	0.77 209	0.26 8	0.15 68	0.11 40	0.15 42	0.14 70	0.14 37	0.14 49

anonymousdsp	0.30 13	0.22 98	0.41 51	0.38 45	0.26 131	0.31 52	0.35 140	0.68 73	0.36 12	0.40 30	0.33 10	0.32 15	0.28 28	0.62 118	0.26 8	0.14 18	0.10 8	0.17 86	0.12 27	0.15 67	0.16 99

knoymous	0.37 62	0.22 98	0.34 13	0.32 6	0.22 30	0.38 92	0.29 58	0.63 44	0.65 94	0.69 121	0.69 81	0.60 128	0.40 109	0.61 96	0.36 100	0.17 126	0.11 40	0.20 178	0.12 27	0.18 152	0.19 168

ProNet	0.30 13	0.22 98	0.41 51	0.36 27	0.25 102	0.33 67	0.42 220	0.62 38	0.41 35	0.33 12	0.31 6	0.32 15	0.28 28	0.60 90	0.28 29	0.13 9	0.11 40	0.16 58	0.13 50	0.13 14	0.14 49

DCANet-4	0.38 78	0.22 98	0.58 195	0.35 12	0.19 8	0.30 40	0.30 70	0.69 84	0.97 246	0.70 125	0.79 115	0.40 41	0.46 139	0.46 30	0.37 108	0.14 18	0.10 8	0.14 13	0.11 16	0.12 2	0.15 79

ccc-4	0.30 13	0.22 98	0.42 59	0.37 35	0.26 131	0.31 52	0.34 118	0.66 57	0.35 7	0.39 22	0.33 10	0.31 8	0.28 28	0.61 96	0.26 8	0.14 18	0.11 40	0.17 86	0.12 27	0.15 67	0.16 99

tt	6.21 412	0.22 98	5.88 403	3.55 417	2.07 406	11.25 418	19.19 419	11.84 420	5.47 407	2.71 392	2.18 368	4.87 402	6.25 412	3.71 401	7.09 406	8.31 422	11.17 426	4.91 418	5.39 421	5.72 419	2.42 411

IGEV-Stereo	0.30 13	0.22 98	0.41 51	0.38 45	0.26 131	0.30 40	0.35 140	0.68 73	0.36 12	0.40 30	0.33 10	0.32 15	0.28 28	0.62 118	0.26 8	0.14 18	0.10 8	0.17 86	0.12 27	0.15 67	0.16 99
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
iRaft-Stereo_5w	0.46 154	0.22 98	0.53 167	0.43 168	0.30 219	0.30 40	0.53 276	0.66 57	0.71 117	0.62 79	0.89 163	1.01 278	0.67 231	0.76 202	0.67 248	0.13 9	0.12 87	0.17 86	0.15 91	0.15 67	0.17 136

MIPNet	0.39 90	0.22 98	0.66 229	0.40 87	0.25 102	0.53 155	0.29 58	0.78 145	0.74 133	0.68 118	0.60 60	0.40 41	0.48 146	0.45 26	0.39 129	0.14 18	0.11 40	0.16 58	0.13 50	0.14 37	0.14 49

IPLGR	0.40 104	0.22 98	0.70 250	0.40 87	0.22 30	0.51 145	0.29 58	0.78 145	0.78 143	0.80 181	0.77 103	0.44 56	0.41 113	0.48 42	0.40 149	0.14 18	0.12 87	0.16 58	0.14 70	0.16 104	0.14 49

IIG-Stereo	0.45 149	0.22 98	0.48 116	0.51 283	0.26 131	0.43 122	0.21 5	0.73 124	0.80 154	0.84 197	0.95 187	0.82 230	0.46 139	0.95 270	0.37 108	0.16 100	0.12 87	0.19 149	0.15 91	0.15 67	0.12 10

DeepStereo_RVC	0.37 62	0.22 98	0.51 141	0.41 106	0.24 78	0.26 19	0.22 11	0.64 54	0.40 30	0.69 121	0.67 79	0.57 101	0.50 152	0.58 75	0.42 157	0.17 126	0.12 87	0.18 117	0.16 117	0.19 186	0.19 168

rafts_anoy	0.38 78	0.22 98	0.38 34	0.43 168	0.28 181	0.32 61	0.32 101	0.70 94	0.91 215	0.59 71	0.66 74	0.45 63	0.33 66	0.49 48	0.41 154	0.16 100	0.12 87	0.21 220	0.23 273	0.18 152	0.16 99

SFCPSM	0.48 172	0.22 98	0.59 203	0.41 106	0.27 160	0.85 283	0.36 147	1.39 335	0.79 149	0.81 185	0.85 147	0.54 90	0.50 152	0.60 90	0.39 129	0.18 158	0.14 173	0.18 117	0.20 229	0.17 128	0.16 99

GANet-RSSM	0.49 181	0.22 98	0.42 59	0.39 61	0.26 131	0.58 186	0.41 215	1.12 252	0.82 171	0.73 142	1.02 220	0.88 244	0.75 267	0.67 157	0.48 187	0.22 244	0.16 213	0.18 117	0.19 210	0.18 152	0.18 158

DIP-Stereo	0.40 104	0.22 98	0.58 195	0.42 131	0.29 200	0.62 198	0.27 43	0.87 168	0.42 39	0.65 100	0.86 151	0.52 84	0.35 75	0.67 157	0.43 159	0.15 68	0.13 142	0.17 86	0.14 70	0.15 67	0.17 136
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 31	0.23 121	0.37 28	0.43 168	0.29 200	0.40 102	0.48 250	0.78 145	0.38 18	0.38 19	0.34 16	0.32 15	0.30 52	0.63 127	0.28 29	0.14 18	0.13 142	0.19 149	0.17 160	0.18 152	0.17 136

MyStereo04	0.45 149	0.23 121	0.52 160	0.43 168	0.29 200	0.40 102	0.48 250	1.02 219	1.12 299	0.62 79	0.58 56	0.55 92	0.56 176	0.77 209	0.45 171	0.14 18	0.13 142	0.19 149	0.17 160	0.18 152	0.17 136

11t1	0.38 78	0.23 121	0.49 124	0.36 27	0.23 56	0.61 194	0.31 89	0.74 130	0.47 55	0.62 79	0.55 51	0.55 92	0.49 150	0.58 75	0.45 171	0.18 158	0.15 192	0.16 58	0.13 50	0.17 128	0.19 168

1111x	0.64 277	0.23 121	0.61 209	0.39 61	0.21 25	0.68 235	0.46 240	1.32 322	1.03 268	0.76 158	1.02 220	0.95 263	0.72 258	1.13 308	2.15 375	0.18 158	0.18 249	0.18 117	0.19 210	0.20 202	0.19 168

Selective-RAFT	0.36 44	0.23 121	0.54 179	0.45 201	0.22 30	0.64 211	0.27 43	0.62 38	0.65 94	0.41 32	0.38 19	0.55 92	0.39 104	0.59 80	0.36 100	0.14 18	0.12 87	0.14 13	0.12 27	0.16 104	0.14 49

CIPLG	0.42 125	0.23 121	0.71 253	0.45 201	0.33 258	0.51 145	0.33 110	0.68 73	0.68 104	0.84 197	0.96 191	0.47 70	0.33 66	0.56 67	0.52 202	0.17 126	0.12 87	0.16 58	0.14 70	0.13 14	0.16 99

IPLGR_C	0.42 125	0.23 121	0.71 253	0.46 224	0.33 258	0.51 145	0.34 118	0.69 84	0.69 109	0.84 197	0.92 178	0.46 66	0.33 66	0.53 55	0.53 211	0.17 126	0.12 87	0.16 58	0.14 70	0.13 14	0.16 99

ACRE	0.42 125	0.23 121	0.73 263	0.45 201	0.33 258	0.50 140	0.33 110	0.68 73	0.70 111	0.82 186	0.92 178	0.46 66	0.32 61	0.53 55	0.52 202	0.17 126	0.12 87	0.15 42	0.14 70	0.13 14	0.16 99

OMP-Stereo	0.43 137	0.23 121	0.50 133	0.53 304	0.25 102	0.36 79	0.24 24	0.73 124	0.81 163	0.78 177	0.64 69	0.88 244	0.41 113	0.95 270	0.36 100	0.15 68	0.12 87	0.20 178	0.15 91	0.16 104	0.13 31

CRE-IMP	0.37 62	0.23 121	0.53 167	0.42 131	0.24 78	0.40 102	0.21 5	0.61 36	0.45 48	0.65 100	0.73 87	0.53 88	0.37 84	0.63 127	0.40 149	0.18 158	0.11 40	0.19 149	0.16 117	0.21 211	0.19 168

CroCo-Stereo	0.27 3	0.23 121	0.40 46	0.49 260	0.22 30	0.20 2	0.29 58	0.55 19	0.45 48	0.29 4	0.27 2	0.42 47	0.26 18	0.30 1	0.26 8	0.15 68	0.13 142	0.13 8	0.12 27	0.16 104	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	0.46 154	0.23 121	0.52 160	0.48 251	0.27 160	0.55 167	0.47 245	0.68 73	0.60 82	0.83 191	0.82 133	1.00 274	0.56 176	0.76 202	0.37 108	0.18 158	0.16 213	0.22 232	0.20 229	0.16 104	0.14 49

RALCasStereoNet	0.37 62	0.23 121	0.41 51	0.44 189	0.28 181	0.36 79	0.38 172	0.66 57	0.67 103	0.51 53	0.74 98	0.51 81	0.29 42	0.64 134	0.38 121	0.17 126	0.14 173	0.15 42	0.13 50	0.17 128	0.17 136

222	1.25 360	0.23 121	0.53 167	0.38 45	0.23 56	0.78 254	0.37 159	1.41 341	0.93 223	0.97 276	1.13 265	0.74 199	0.71 251	0.74 189	14.86 416	0.20 212	0.16 213	0.17 86	0.16 117	0.18 152	0.20 195

test_xeample3	0.31 24	0.23 121	0.56 186	0.36 27	0.26 131	0.35 75	0.32 101	0.60 32	0.38 18	0.44 40	0.32 9	0.33 20	0.28 28	0.66 148	0.27 23	0.14 18	0.12 87	0.16 58	0.12 27	0.14 37	0.14 49

xxxx	1.07 345	0.23 121	0.53 167	0.38 45	0.22 30	0.83 277	0.36 147	1.41 341	0.95 234	0.75 152	0.99 210	0.97 267	0.64 213	0.70 178	11.37 412	0.20 212	0.17 239	0.18 117	0.17 160	0.19 186	0.20 195

test_xeample	1.06 343	0.23 121	0.51 141	0.37 35	0.22 30	0.71 240	0.39 185	1.31 317	0.92 221	0.87 219	1.08 251	0.70 174	0.64 213	0.75 194	11.43 413	0.19 193	0.16 213	0.18 117	0.17 160	0.18 152	0.19 168

FENet	0.43 137	0.23 121	0.40 46	0.40 87	0.24 78	0.54 161	0.33 110	0.83 160	0.72 119	0.74 149	0.73 87	0.63 140	0.56 176	0.65 140	0.45 171	0.19 193	0.13 142	0.19 149	0.17 160	0.18 152	0.20 195

HSM-Net_RVC	0.55 229	0.23 121	0.37 28	0.38 45	0.22 30	0.86 285	0.40 195	1.31 317	0.93 223	0.92 249	1.15 269	1.26 320	0.71 251	0.75 194	0.53 211	0.17 126	0.14 173	0.16 58	0.15 91	0.17 128	0.17 136
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
SMFormer	0.53 218	0.24 140	0.67 233	0.35 12	0.20 18	0.63 203	0.34 118	1.26 300	1.06 278	0.85 207	1.02 220	0.71 175	0.66 222	0.96 273	0.60 231	0.19 193	0.16 213	0.18 117	0.17 160	0.19 186	0.20 195

tta	0.53 218	0.24 140	0.67 233	0.35 12	0.20 18	0.63 203	0.34 118	1.26 300	1.06 278	0.85 207	1.02 220	0.71 175	0.66 222	0.96 273	0.60 231	0.19 193	0.16 213	0.18 117	0.17 160	0.15 67	0.16 99

qqq1	0.51 202	0.24 140	0.67 233	0.35 12	0.20 18	0.63 203	0.34 118	1.26 300	1.06 278	0.85 207	1.02 220	0.71 175	0.66 222	0.96 273	0.36 100	0.19 193	0.16 213	0.14 13	0.12 27	0.15 67	0.16 99

fff1	0.51 202	0.24 140	0.67 233	0.35 12	0.20 18	0.63 203	0.34 118	1.26 300	1.06 278	0.85 207	1.02 220	0.71 175	0.66 222	0.96 273	0.36 100	0.19 193	0.16 213	0.14 13	0.12 27	0.15 67	0.16 99

IGEVStereo-DCA	0.30 13	0.24 140	0.42 59	0.36 27	0.27 160	0.38 92	0.34 118	0.66 57	0.35 7	0.39 22	0.31 6	0.35 27	0.27 23	0.62 118	0.25 3	0.16 100	0.12 87	0.16 58	0.12 27	0.14 37	0.16 99

rrr	0.31 24	0.24 140	0.56 186	0.36 27	0.27 160	0.38 92	0.31 89	0.56 24	0.44 44	0.39 22	0.31 6	0.35 27	0.27 23	0.62 118	0.25 3	0.16 100	0.12 87	0.16 58	0.13 50	0.14 37	0.14 49

EKT-Stereo	0.36 44	0.24 140	0.44 80	0.44 189	0.30 219	0.37 87	0.30 70	0.72 111	0.68 104	0.47 47	0.63 66	0.49 77	0.28 28	0.59 80	0.34 84	0.19 193	0.14 173	0.18 117	0.15 91	0.16 104	0.18 158

TestStereo1	0.44 143	0.24 140	0.45 85	0.52 297	0.25 102	0.35 75	0.40 195	0.81 154	0.94 230	0.70 125	0.96 191	0.48 73	0.45 133	0.94 265	0.33 75	0.16 100	0.13 142	0.18 117	0.16 117	0.15 67	0.14 49

raft_robust	0.41 118	0.24 140	0.39 37	0.43 168	0.22 30	0.40 102	0.33 110	0.80 152	0.98 250	0.80 181	0.88 160	0.41 45	0.32 61	0.89 250	0.30 49	0.14 18	0.12 87	0.16 58	0.18 186	0.15 67	0.13 31

RAFT+CT+SA	0.40 104	0.24 140	0.40 46	0.53 304	0.27 160	0.28 32	0.45 237	0.79 150	0.81 163	0.51 53	0.90 166	0.42 47	0.39 104	0.81 226	0.33 75	0.15 68	0.11 40	0.18 117	0.18 186	0.15 67	0.15 79

SA-5K	0.44 143	0.24 140	0.45 85	0.52 297	0.25 102	0.35 75	0.40 195	0.81 154	0.94 230	0.70 125	0.96 191	0.48 73	0.45 133	0.94 265	0.33 75	0.16 100	0.13 142	0.18 117	0.16 117	0.15 67	0.14 49

GwcNet-ADL	0.45 149	0.24 140	0.51 141	0.46 224	0.30 219	0.41 111	0.40 195	0.95 198	0.98 250	0.73 142	0.78 111	0.61 130	0.41 113	0.67 157	0.55 216	0.20 212	0.14 173	0.15 42	0.14 70	0.19 186	0.22 226

Patchmatch Stereo++	0.36 44	0.24 140	0.51 141	0.42 131	0.22 30	0.24 7	0.21 5	0.63 44	0.39 22	0.63 86	0.73 87	0.57 101	0.38 91	0.61 96	0.39 129	0.18 158	0.12 87	0.20 178	0.16 117	0.21 211	0.16 99
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 44	0.24 140	0.51 141	0.42 131	0.22 30	0.24 7	0.31 89	0.63 44	0.39 22	0.63 86	0.73 87	0.57 101	0.38 91	0.59 80	0.38 121	0.18 158	0.12 87	0.20 178	0.16 117	0.21 211	0.16 99

ROB_FTStereo_v2	0.36 44	0.24 140	0.51 141	0.42 131	0.22 30	0.24 7	0.31 89	0.63 44	0.39 22	0.63 86	0.73 87	0.57 101	0.38 91	0.60 90	0.39 129	0.18 158	0.12 87	0.20 178	0.16 117	0.21 211	0.16 99

ROB_FTStereo	0.36 44	0.24 140	0.51 141	0.42 131	0.22 30	0.24 7	0.20 1	0.63 44	0.39 22	0.63 86	0.73 87	0.57 101	0.38 91	0.60 90	0.38 121	0.18 158	0.12 87	0.20 178	0.16 117	0.21 211	0.16 99

HUI-Stereo	0.36 44	0.24 140	0.51 141	0.42 131	0.22 30	0.24 7	0.22 11	0.63 44	0.40 30	0.64 96	0.73 87	0.58 116	0.38 91	0.53 55	0.38 121	0.18 158	0.12 87	0.20 178	0.16 117	0.21 211	0.16 99

iGMRVC	0.36 44	0.24 140	0.51 141	0.42 131	0.22 30	0.24 7	0.29 58	0.63 44	0.39 22	0.63 86	0.73 87	0.57 101	0.38 91	0.61 96	0.39 129	0.18 158	0.12 87	0.20 178	0.16 117	0.21 211	0.16 99

iRAFT	0.36 44	0.24 140	0.51 141	0.42 131	0.22 30	0.24 7	0.21 5	0.63 44	0.39 22	0.63 86	0.73 87	0.57 101	0.38 91	0.61 96	0.39 129	0.18 158	0.12 87	0.20 178	0.16 117	0.21 211	0.16 99

RAFT-IKP	0.36 44	0.24 140	0.51 141	0.42 131	0.22 30	0.24 7	0.27 43	0.63 44	0.39 22	0.63 86	0.73 87	0.57 101	0.38 91	0.61 96	0.39 129	0.18 158	0.12 87	0.20 178	0.16 117	0.21 211	0.16 99

RALAANet	0.40 104	0.24 140	0.56 186	0.43 168	0.30 219	0.36 79	0.25 31	0.89 174	0.69 109	0.69 121	0.65 71	0.61 130	0.30 52	0.63 127	0.35 91	0.16 100	0.13 142	0.18 117	0.15 91	0.21 211	0.14 49

ac_64	0.54 223	0.24 140	0.58 195	0.46 224	0.28 181	0.79 260	0.44 233	1.11 251	0.63 85	0.94 256	0.85 147	1.06 293	0.70 246	0.76 202	0.72 258	0.22 244	0.18 249	0.20 178	0.19 210	0.18 152	0.16 99

ACVNet	0.47 163	0.24 140	0.39 37	0.40 87	0.28 181	0.58 186	0.40 195	0.91 180	0.81 163	0.67 111	0.96 191	0.79 222	0.66 222	0.65 140	0.71 255	0.18 158	0.15 192	0.16 58	0.15 91	0.18 152	0.15 79

acv_ft	0.52 212	0.24 140	0.64 222	0.45 201	0.28 181	0.85 283	0.40 195	0.95 198	0.81 163	1.00 285	0.96 191	0.79 222	0.62 201	0.65 140	0.88 284	0.18 158	0.15 192	0.16 58	0.15 91	0.18 152	0.15 79

cf-r	0.49 181	0.24 140	0.49 124	0.40 87	0.23 56	0.58 186	0.38 172	0.92 188	0.87 191	0.77 166	1.06 243	0.98 269	0.67 231	0.59 80	0.61 235	0.21 227	0.14 173	0.17 86	0.19 210	0.15 67	0.16 99

PSMNet-RSSM	0.50 192	0.24 140	0.41 51	0.43 168	0.26 131	0.51 145	0.40 195	1.16 265	0.79 149	0.75 152	1.07 245	0.87 241	0.69 241	0.66 148	0.52 202	0.24 264	0.16 213	0.23 246	0.26 306	0.20 202	0.20 195

RASNet	0.57 242	0.24 140	0.61 209	0.39 61	0.23 56	0.71 240	0.40 195	1.02 219	0.93 223	0.77 166	1.05 237	1.05 289	0.98 328	0.99 286	1.03 318	0.16 100	0.14 173	0.14 13	0.17 160	0.15 67	0.14 49

iResNet_ROB	0.55 229	0.24 140	0.61 209	0.38 45	0.22 30	0.66 222	0.30 70	1.59 367	1.33 343	0.94 256	1.05 237	0.81 228	0.69 241	0.84 237	0.46 175	0.17 126	0.12 87	0.14 13	0.09 4	0.15 67	0.20 195

ACVNet-DCA	0.36 44	0.25 168	0.35 19	0.42 131	0.23 56	0.53 155	0.37 159	0.91 180	0.59 75	0.42 33	0.50 33	0.34 23	0.47 143	0.61 96	0.26 8	0.17 126	0.11 40	0.19 149	0.13 50	0.18 152	0.19 168

xx1	0.40 104	0.25 168	0.35 19	0.42 131	0.23 56	0.53 155	0.37 159	0.71 101	1.17 317	0.42 33	0.50 33	0.65 151	0.56 176	0.61 96	0.26 8	0.17 126	0.11 40	0.20 178	0.19 210	0.18 152	0.19 168

1test111	0.37 62	0.25 168	0.35 19	0.42 131	0.23 56	0.53 155	0.37 159	0.91 180	0.59 75	0.42 33	0.50 33	0.34 23	0.47 143	0.59 80	0.48 187	0.17 126	0.11 40	0.19 149	0.13 50	0.18 152	0.19 168

cc1	0.38 78	0.25 168	0.35 19	0.42 131	0.23 56	0.53 155	0.37 159	0.71 101	1.17 317	0.42 33	0.50 33	0.34 23	0.47 143	0.61 96	0.26 8	0.17 126	0.11 40	0.19 149	0.13 50	0.16 104	0.17 136

tt1	0.37 62	0.25 168	0.35 19	0.43 168	0.23 56	0.52 152	0.37 159	0.72 111	1.13 305	0.42 33	0.46 24	0.35 27	0.44 126	0.61 96	0.26 8	0.17 126	0.11 40	0.19 149	0.13 50	0.16 104	0.17 136

PCWNet_CMD	0.49 181	0.25 168	0.56 186	0.40 87	0.27 160	0.64 211	0.32 101	0.98 206	0.99 253	0.87 219	1.07 245	0.78 216	0.46 139	0.61 96	0.44 166	0.17 126	0.13 142	0.21 220	0.16 117	0.26 266	0.20 195

CFNet_ucs	0.51 202	0.25 168	0.58 195	0.39 61	0.31 229	0.59 192	0.35 140	1.04 225	0.95 234	0.89 234	1.19 282	0.80 226	0.49 150	0.66 148	0.45 171	0.21 227	0.16 213	0.26 284	0.18 186	0.27 275	0.23 245

LL-Strereo2	0.36 44	0.25 168	0.52 160	0.43 168	0.27 160	0.36 79	0.27 43	0.70 94	0.46 53	0.55 63	0.53 43	0.65 151	0.24 11	0.69 171	0.32 65	0.14 18	0.13 142	0.23 246	0.20 229	0.19 186	0.14 49

CBFPSM	0.61 267	0.25 168	1.41 354	0.39 61	0.27 160	1.10 324	0.67 315	0.83 160	0.84 177	0.82 186	0.81 131	1.33 332	0.85 299	0.72 187	0.86 282	0.16 100	0.15 192	0.15 42	0.17 160	0.17 128	0.23 245

gwcnet-sp	0.50 192	0.25 168	0.84 290	0.41 106	0.27 160	0.79 260	0.40 195	0.93 190	0.85 181	0.95 261	0.79 115	0.65 151	0.63 206	0.69 171	0.52 202	0.18 158	0.17 239	0.18 117	0.18 186	0.18 152	0.19 168

scenet	0.50 192	0.25 168	0.84 290	0.41 106	0.27 160	0.79 260	0.40 195	0.93 190	0.85 181	0.95 261	0.79 115	0.65 151	0.63 206	0.69 171	0.52 202	0.18 158	0.17 239	0.18 117	0.18 186	0.18 152	0.19 168

ssnet	0.50 192	0.25 168	0.84 290	0.41 106	0.27 160	0.79 260	0.40 195	0.93 190	0.85 181	0.95 261	0.79 115	0.65 151	0.63 206	0.69 171	0.52 202	0.18 158	0.17 239	0.18 117	0.18 186	0.18 152	0.19 168

CroCo-Stereo Lap2	0.29 10	0.25 168	0.44 80	0.50 271	0.30 219	0.19 1	0.31 89	0.52 13	0.41 35	0.25 1	0.28 4	0.46 66	0.31 55	0.39 9	0.30 49	0.15 68	0.15 192	0.16 58	0.13 50	0.17 128	0.16 99

x	0.41 118	0.25 168	0.46 92	0.36 27	0.24 78	0.54 161	0.31 89	0.94 195	0.58 74	0.60 73	0.72 85	0.61 130	0.53 161	0.52 53	0.50 196	0.18 158	0.16 213	0.17 86	0.16 117	0.17 128	0.18 158

IER	0.48 172	0.25 168	0.60 208	0.38 45	0.28 181	0.67 231	0.38 172	0.82 158	0.68 104	0.88 227	0.95 187	0.74 199	0.79 282	0.62 118	0.46 175	0.17 126	0.14 173	0.17 86	0.17 160	0.17 128	0.16 99

test_5	0.44 143	0.25 168	0.48 116	0.53 304	0.28 181	0.28 32	0.42 220	0.77 142	0.87 191	0.63 86	0.91 172	0.73 194	0.53 161	0.82 231	0.36 100	0.14 18	0.11 40	0.18 117	0.18 186	0.18 152	0.16 99

Sa-1000	0.49 181	0.25 168	0.45 85	0.46 224	0.25 102	0.64 211	0.34 118	0.85 165	0.95 234	0.85 207	1.51 337	0.55 92	0.44 126	0.94 265	0.31 59	0.16 100	0.12 87	0.21 220	0.20 229	0.15 67	0.14 49

AACVNet	0.52 212	0.25 168	0.56 186	0.48 251	0.29 200	0.55 167	0.38 172	0.96 202	0.59 75	0.83 191	1.03 231	1.03 282	0.77 280	0.91 257	0.58 227	0.22 244	0.18 249	0.24 259	0.18 186	0.24 251	0.22 226

CFNet_pseudo	0.47 163	0.25 168	0.55 182	0.38 45	0.28 181	0.58 186	0.32 101	0.89 174	0.90 209	0.83 191	1.03 231	0.75 203	0.48 146	0.61 96	0.46 175	0.17 126	0.13 142	0.24 259	0.16 117	0.26 266	0.21 211

GES	0.46 154	0.25 168	0.62 214	0.41 106	0.30 219	0.62 198	0.37 159	1.06 236	0.70 111	0.75 152	0.83 138	0.47 70	0.52 160	0.69 171	0.46 175	0.23 258	0.17 239	0.17 86	0.16 117	0.18 152	0.24 253

ARAFT	0.48 172	0.25 168	0.82 283	0.42 131	0.25 102	0.56 172	0.54 282	0.82 158	0.82 171	0.92 249	0.75 100	0.75 203	0.48 146	0.89 250	0.37 108	0.15 68	0.12 87	0.23 246	0.22 264	0.14 37	0.14 49

delet	0.57 242	0.25 168	0.63 218	0.46 224	0.34 268	1.05 321	0.51 266	1.04 225	0.94 230	0.90 241	0.99 210	0.90 251	0.68 239	0.87 243	0.78 266	0.18 158	0.18 249	0.20 178	0.21 246	0.17 128	0.17 136

GwcNet-RSSM	0.51 202	0.25 168	0.51 141	0.41 106	0.24 78	0.56 172	0.41 215	0.97 204	0.96 241	0.75 152	1.17 277	0.89 249	0.66 222	0.66 148	0.74 260	0.22 244	0.15 192	0.19 149	0.21 246	0.17 128	0.16 99

CFNet-ft	0.50 192	0.25 168	0.39 37	0.41 106	0.26 131	0.66 222	0.37 159	0.91 180	0.87 191	0.67 111	1.00 214	1.05 289	0.70 246	0.68 165	0.57 222	0.23 258	0.16 213	0.24 259	0.21 246	0.24 251	0.19 168

MSMDNet	0.49 181	0.25 168	0.56 186	0.40 87	0.27 160	0.64 211	0.32 101	0.99 209	0.99 253	0.87 219	1.07 245	0.79 222	0.46 139	0.61 96	0.44 166	0.17 126	0.13 142	0.20 178	0.16 117	0.25 260	0.20 195

CFNet_RVC	0.50 192	0.25 168	0.39 37	0.41 106	0.26 131	0.66 222	0.37 159	0.91 180	0.87 191	0.67 111	1.00 214	1.05 289	0.70 246	0.68 165	0.57 222	0.23 258	0.16 213	0.24 259	0.21 246	0.24 251	0.19 168

ccs_rob	0.47 163	0.25 168	0.55 182	0.38 45	0.28 181	0.58 186	0.32 101	0.89 174	0.90 209	0.83 191	1.02 220	0.75 203	0.48 146	0.61 96	0.46 175	0.17 126	0.12 87	0.24 259	0.16 117	0.26 266	0.21 211

HSM	0.53 218	0.25 168	0.46 92	0.40 87	0.25 102	0.74 248	0.44 233	1.29 314	0.78 143	0.82 186	0.92 178	1.21 316	0.75 267	0.90 255	0.48 187	0.18 158	0.14 173	0.17 86	0.14 70	0.17 128	0.18 158

BUS	0.47 163	0.26 196	0.47 103	0.46 224	0.29 200	0.78 254	0.34 118	0.99 209	0.80 154	0.77 166	0.80 125	0.64 147	0.54 165	0.66 148	0.56 218	0.21 227	0.15 192	0.22 232	0.19 210	0.18 152	0.19 168

BSDual-CNN	0.48 172	0.26 196	0.47 103	0.46 224	0.29 200	0.75 251	0.46 240	0.99 209	0.80 154	0.77 166	0.80 125	0.76 209	0.59 192	0.66 148	0.48 187	0.21 227	0.15 192	0.22 232	0.19 210	0.18 152	0.19 168

hknet	0.51 202	0.26 196	0.58 195	0.46 224	0.29 200	0.75 251	0.46 240	0.99 209	0.89 205	0.77 166	0.80 125	0.96 266	0.67 231	0.75 194	0.50 196	0.19 193	0.15 192	0.22 232	0.19 210	0.18 152	0.19 168

SA	0.45 149	0.26 196	0.50 133	0.47 242	0.24 78	0.46 132	0.36 147	0.79 150	1.00 257	0.61 77	1.04 234	0.50 78	0.50 152	0.98 282	0.33 75	0.16 100	0.13 142	0.21 220	0.19 210	0.15 67	0.14 49

psmg	0.50 192	0.26 196	0.47 103	0.42 131	0.29 200	0.82 274	0.42 220	1.07 238	0.80 154	0.95 261	0.94 183	0.76 209	0.59 192	0.66 148	0.48 187	0.21 227	0.16 213	0.20 178	0.20 229	0.19 186	0.19 168

DAS	0.54 223	0.26 196	0.66 229	0.49 260	0.31 229	0.61 194	0.43 227	0.89 174	1.01 259	0.95 261	1.16 272	0.71 175	0.85 299	0.89 250	0.47 184	0.18 158	0.14 173	0.18 117	0.15 91	0.22 229	0.19 168

SepStereo	0.54 223	0.26 196	0.66 229	0.49 260	0.31 229	0.61 194	0.43 227	0.89 174	1.01 259	0.95 261	1.16 272	0.71 175	0.85 299	0.97 280	0.47 184	0.18 158	0.14 173	0.18 117	0.15 91	0.22 229	0.19 168

ADLNet2	0.57 242	0.26 196	0.71 253	0.48 251	0.31 229	0.83 277	0.51 266	1.10 250	0.99 253	0.85 207	0.99 210	0.99 273	0.70 246	0.79 220	0.78 266	0.21 227	0.17 239	0.18 117	0.18 186	0.22 229	0.22 226

ICVP	0.48 172	0.26 196	0.42 59	0.49 260	0.28 181	0.63 203	0.43 227	1.05 231	0.72 119	0.68 118	0.95 187	0.75 203	0.56 176	0.55 63	0.61 235	0.24 264	0.18 249	0.19 149	0.17 160	0.19 186	0.21 211
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
MMNet	0.57 242	0.26 196	0.67 233	0.45 201	0.35 273	1.04 319	0.39 185	0.93 190	0.98 250	0.96 273	0.97 198	0.86 237	0.80 286	0.83 233	0.80 274	0.16 100	0.15 192	0.19 149	0.19 210	0.20 202	0.17 136

UPFNet	0.55 229	0.26 196	0.59 203	0.46 224	0.38 285	0.83 277	0.48 250	1.03 224	0.80 154	0.92 249	0.91 172	0.85 233	0.67 231	0.87 243	0.78 266	0.20 212	0.21 280	0.20 178	0.20 229	0.20 202	0.15 79

MLCV	0.49 181	0.26 196	0.73 263	0.38 45	0.18 5	0.64 211	0.33 110	0.84 164	0.89 205	0.96 273	1.12 259	0.72 190	0.45 133	1.00 291	0.59 229	0.14 18	0.10 8	0.14 13	0.11 16	0.14 37	0.14 49

ttt	0.56 238	0.27 208	0.49 124	0.39 61	0.25 102	0.65 217	0.42 220	1.24 292	1.08 290	0.76 158	1.10 253	0.63 140	0.51 157	0.95 270	1.03 318	0.25 276	0.22 289	0.22 232	0.21 246	0.25 260	0.25 260

ToySt	0.52 212	0.27 208	0.93 307	0.42 131	0.28 181	0.67 231	0.56 289	0.88 173	0.79 149	0.61 77	0.85 147	0.92 260	0.70 246	0.72 187	0.61 235	0.16 100	0.17 239	0.21 220	0.21 246	0.22 229	0.21 211

AASNet	0.55 229	0.27 208	0.62 214	0.51 283	0.32 247	0.73 244	0.44 233	1.55 359	0.88 201	0.88 227	0.94 183	0.64 147	0.63 206	0.62 118	0.84 279	0.23 258	0.20 274	0.20 178	0.16 117	0.22 229	0.20 195

GANet-ADL	0.44 143	0.27 208	0.48 116	0.44 189	0.30 219	0.54 161	0.36 147	0.94 195	0.88 201	0.64 96	0.72 85	0.68 170	0.44 126	0.55 63	0.44 166	0.22 244	0.15 192	0.15 42	0.13 50	0.18 152	0.21 211

psm_up	0.57 242	0.27 208	0.52 160	0.50 271	0.33 258	0.65 217	0.60 303	1.07 238	0.84 177	0.87 219	0.91 172	1.00 274	1.06 335	0.80 222	0.66 245	0.22 244	0.25 312	0.26 284	0.23 273	0.22 229	0.21 211

UNet	0.55 229	0.27 208	0.72 259	0.45 201	0.41 302	0.97 302	0.40 195	1.01 217	0.80 154	0.87 219	0.90 166	1.03 282	0.75 267	0.76 202	0.67 248	0.19 193	0.15 192	0.20 178	0.17 160	0.21 211	0.18 158

DSFCA	0.57 242	0.27 208	0.71 253	0.41 106	0.36 278	0.78 254	0.53 276	1.08 243	0.85 181	1.08 315	0.84 140	0.90 251	0.66 222	1.05 299	0.63 242	0.26 281	0.22 289	0.21 220	0.21 246	0.22 229	0.20 195

DMCA	0.47 163	0.27 208	0.59 203	0.39 61	0.29 200	0.53 155	0.34 118	0.98 206	0.70 111	0.78 177	0.83 138	0.79 222	0.55 168	0.54 62	0.57 222	0.21 227	0.16 213	0.21 220	0.16 117	0.19 186	0.22 226

UCFNet_RVC	0.50 192	0.27 208	0.37 28	0.40 87	0.27 160	0.66 222	0.42 220	1.18 273	0.86 187	0.70 125	0.89 163	0.91 257	0.60 195	0.62 118	0.48 187	0.24 264	0.18 249	0.28 302	0.27 310	0.25 260	0.24 253

HITNet	0.43 137	0.27 208	0.50 133	0.34 9	0.18 5	0.65 217	0.32 101	0.99 209	0.70 111	0.73 142	0.86 151	0.66 163	0.56 176	0.61 96	0.47 184	0.14 18	0.10 8	0.15 42	0.13 50	0.18 152	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	0.72 289	0.27 208	0.72 259	0.45 201	0.31 229	1.12 329	0.53 276	1.32 322	1.25 329	0.84 197	1.07 245	1.52 357	0.87 306	1.82 371	1.08 330	0.20 212	0.15 192	0.18 117	0.16 117	0.24 251	0.24 253

LE_ROB	4.86 409	0.27 208	9.43 408	0.45 201	0.24 78	1.61 365	0.96 361	2.05 383	17.75 424	16.36 426	4.84 410	5.17 405	19.48 426	2.05 378	15.49 417	0.17 126	0.15 192	0.16 58	0.16 117	0.20 202	0.19 168

DN-CSS_ROB	0.45 149	0.27 208	0.74 267	0.41 106	0.29 200	0.43 122	0.29 58	0.80 152	0.78 143	0.73 142	1.08 251	0.48 73	0.45 133	0.81 226	0.40 149	0.15 68	0.12 87	0.21 220	0.19 210	0.18 152	0.17 136

Former-RAFT_DAM_RVC	0.34 36	0.28 221	0.48 116	0.37 35	0.25 102	0.47 134	0.30 70	0.60 32	0.92 221	0.43 38	0.37 18	0.30 6	0.29 42	0.50 50	0.30 49	0.17 126	0.14 173	0.18 117	0.15 91	0.18 152	0.16 99

mmm	0.47 163	0.28 221	0.51 141	0.39 61	0.25 102	0.61 194	0.38 172	1.00 216	0.60 82	0.77 166	1.07 245	0.65 151	0.53 161	0.61 96	0.49 194	0.18 158	0.15 192	0.23 246	0.20 229	0.21 211	0.20 195

DualNet	0.53 218	0.28 221	0.68 240	0.39 61	0.26 131	0.56 172	0.40 195	0.72 111	1.13 305	0.76 158	0.98 201	0.71 175	0.55 168	0.61 96	1.46 352	0.17 126	0.11 40	0.25 270	0.21 246	0.16 104	0.17 136

ffm	0.47 163	0.28 221	0.68 240	0.39 61	0.26 131	0.56 172	0.40 195	0.72 111	1.13 305	0.76 158	0.98 201	0.71 175	0.55 168	0.61 96	0.26 8	0.17 126	0.11 40	0.25 270	0.21 246	0.16 104	0.17 136

ff1	0.56 238	0.28 221	0.68 240	0.39 61	0.26 131	0.56 172	0.40 195	0.72 111	1.13 305	0.76 158	0.98 201	0.71 175	0.55 168	1.25 323	1.46 352	0.17 126	0.11 40	0.25 270	0.21 246	0.16 104	0.17 136

mmx	0.59 257	0.28 221	0.68 240	0.39 61	0.26 131	0.56 172	0.40 195	1.24 292	1.06 278	0.76 158	0.98 201	0.71 175	0.55 168	1.25 323	1.46 352	0.21 227	0.16 213	0.25 270	0.21 246	0.24 251	0.22 226

xxx	0.59 257	0.28 221	0.68 240	0.39 61	0.26 131	0.56 172	0.40 195	1.24 292	1.06 278	0.76 158	0.98 201	0.71 175	0.55 168	1.25 323	1.46 352	0.21 227	0.16 213	0.25 270	0.21 246	0.24 251	0.22 226

CASS	0.46 154	0.28 221	0.45 85	0.48 251	0.22 30	0.63 203	0.34 118	0.99 209	0.66 97	0.76 158	0.86 151	0.61 130	0.58 188	0.58 75	0.44 166	0.29 305	0.16 213	0.22 232	0.18 186	0.23 243	0.28 282
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
qqq	0.42 125	0.28 221	0.50 133	0.37 35	0.22 30	0.47 134	0.39 185	0.91 180	0.59 75	0.57 67	0.71 84	0.65 151	0.56 176	0.59 80	0.48 187	0.17 126	0.17 239	0.20 178	0.19 210	0.18 152	0.19 168

PSMNet-ADL	0.50 192	0.28 221	0.43 75	0.49 260	0.31 229	0.70 237	0.38 172	0.94 195	0.81 163	0.62 79	0.80 125	0.91 257	0.62 201	0.76 202	0.68 251	0.24 264	0.18 249	0.19 149	0.20 229	0.22 229	0.22 226

DispNO	0.54 223	0.29 231	1.04 323	0.47 242	0.31 229	0.54 161	0.51 266	0.99 209	1.08 290	0.75 152	0.89 163	0.73 194	0.64 213	0.77 209	0.59 229	0.21 227	0.17 239	0.20 178	0.16 117	0.19 186	0.18 158

StereoVision	0.43 137	0.29 231	0.54 179	0.50 271	0.28 181	0.37 87	0.38 172	0.75 135	0.63 85	0.46 45	1.11 257	0.53 88	0.38 91	0.57 71	0.34 84	0.21 227	0.24 304	0.25 270	0.24 287	0.26 266	0.17 136

LL-Strereo	0.58 253	0.29 231	0.83 287	0.48 251	0.35 273	0.39 97	0.48 250	1.04 225	0.99 253	0.87 219	0.79 115	1.08 298	1.15 347	1.35 341	0.51 198	0.18 158	0.15 192	0.22 232	0.19 210	0.17 128	0.21 211

iinet-f	0.69 285	0.29 231	2.34 385	0.41 106	0.31 229	1.16 336	0.58 298	0.87 168	0.85 181	0.86 217	1.17 277	1.04 286	0.83 292	0.76 202	1.26 341	0.21 227	0.18 249	0.17 86	0.16 117	0.21 211	0.21 211

ssnet_v2	0.61 267	0.29 231	0.69 248	0.45 201	0.30 219	0.93 295	0.62 307	1.20 279	1.03 268	0.97 276	0.81 131	0.98 269	0.67 231	0.84 237	0.97 309	0.26 281	0.23 296	0.23 246	0.24 287	0.20 202	0.21 211

CRFU-Net	0.59 257	0.29 231	0.62 214	0.47 242	0.31 229	1.20 342	0.51 266	1.19 276	0.59 75	1.05 305	1.00 214	1.06 293	0.87 306	0.83 233	0.77 265	0.22 244	0.19 266	0.18 117	0.16 117	0.19 186	0.20 195

CSP-Net	0.57 242	0.29 231	0.55 182	0.42 131	0.29 200	1.20 342	0.49 260	1.29 314	0.75 135	0.98 279	0.97 198	0.88 244	0.69 241	0.85 239	0.66 245	0.27 290	0.18 249	0.17 86	0.17 160	0.18 152	0.19 168

pcwnet_v2	0.60 264	0.29 231	0.89 303	0.46 224	0.36 278	0.62 198	0.38 172	1.33 325	1.24 327	1.02 291	1.27 297	0.71 175	0.59 192	0.71 183	0.51 198	0.28 298	0.21 280	0.24 259	0.23 273	0.29 284	0.30 291

sCroCo_RVC	0.36 44	0.29 231	0.73 263	0.52 297	0.39 294	0.42 118	0.31 89	0.52 13	0.46 53	0.31 8	0.48 29	0.38 37	0.32 61	0.46 30	0.33 75	0.22 244	0.23 296	0.19 149	0.19 210	0.21 211	0.22 226

Anonymous	0.40 104	0.29 231	0.70 250	0.54 313	0.44 319	0.56 172	0.54 282	0.68 73	0.52 63	0.38 19	0.44 21	0.33 20	0.42 118	0.57 71	0.39 129	0.20 212	0.20 274	0.18 117	0.18 186	0.30 291	0.24 253

ADLNet	0.57 242	0.29 231	0.58 195	0.46 224	0.35 273	0.80 266	0.46 240	1.14 260	0.88 201	1.03 294	0.98 201	0.92 260	0.66 222	0.71 183	0.83 278	0.22 244	0.16 213	0.22 232	0.22 264	0.22 229	0.23 245

hitnet-ft	0.57 242	0.29 231	0.43 75	0.42 131	0.29 200	0.81 271	0.40 195	0.98 206	0.91 215	0.84 197	1.01 218	1.13 310	0.72 258	0.83 233	0.71 255	0.28 298	0.21 280	0.28 302	0.22 264	0.29 284	0.27 273

iResNetv2_ROB	0.55 229	0.29 231	0.86 294	0.39 61	0.25 102	0.67 231	0.37 159	1.21 282	1.02 264	1.02 291	1.10 253	0.89 249	0.79 282	0.74 189	0.43 159	0.19 193	0.13 142	0.15 42	0.11 16	0.19 186	0.16 99

MDST_ROB	0.97 335	0.29 231	1.02 321	0.64 347	0.43 314	2.64 388	0.82 346	1.68 375	1.18 321	2.89 394	1.82 356	0.97 267	0.75 267	1.83 372	0.89 286	0.26 281	0.22 289	0.32 325	0.28 316	0.26 266	0.26 265

DLCB_ROB	0.60 264	0.29 231	0.53 167	0.50 271	0.33 258	0.76 253	0.51 266	1.02 219	0.94 230	1.07 314	1.16 272	1.21 316	0.73 262	0.98 282	0.75 262	0.21 227	0.20 274	0.22 232	0.23 273	0.22 229	0.20 195

Wz-Net-LNSev-Ref	0.67 280	0.30 246	1.20 334	0.42 131	0.31 229	1.00 309	0.58 298	1.16 265	1.07 285	1.01 287	1.25 290	1.08 298	0.75 267	1.18 317	1.03 318	0.20 212	0.12 87	0.16 58	0.13 50	0.22 229	0.22 226

NINENet	0.52 212	0.30 246	0.55 182	0.46 224	0.33 258	0.78 254	0.34 118	1.18 273	0.91 215	0.84 197	0.97 198	0.64 147	0.54 165	0.74 189	0.56 218	0.23 258	0.20 274	0.25 270	0.18 186	0.22 229	0.22 226

GEStereo_RVC	0.56 238	0.30 246	0.70 250	0.51 283	0.31 229	0.70 237	0.54 282	1.31 317	0.93 223	0.85 207	0.86 151	0.84 231	0.63 206	0.92 259	0.67 248	0.24 264	0.16 213	0.19 149	0.17 160	0.21 211	0.23 245

RAFT + AFF	0.54 223	0.30 246	0.84 290	0.51 283	0.32 247	0.63 203	0.57 291	1.05 231	0.95 234	0.80 181	0.87 157	0.85 233	0.57 185	0.87 243	0.51 198	0.18 158	0.21 280	0.23 246	0.22 264	0.19 186	0.19 168

HGLStereo	0.58 253	0.30 246	0.65 227	0.51 283	0.38 285	0.78 254	0.45 237	1.07 238	0.82 171	0.89 234	1.16 272	0.88 244	0.91 315	0.80 222	0.74 260	0.21 227	0.21 280	0.20 178	0.18 186	0.19 186	0.22 226

CFNet	0.53 218	0.30 246	0.53 167	0.42 131	0.28 181	0.73 244	0.35 140	1.21 282	1.01 259	0.74 149	1.07 245	0.85 233	0.60 195	0.83 233	0.58 227	0.19 193	0.15 192	0.23 246	0.23 273	0.21 211	0.17 136

SGM_RVC	1.04 342	0.30 246	0.47 103	0.41 106	0.23 56	1.73 373	0.77 338	1.63 371	1.30 339	2.39 387	1.99 363	2.64 383	1.78 378	2.22 385	1.40 349	0.28 298	0.27 323	0.27 292	0.25 298	0.25 260	0.25 260
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
iResNet	0.52 212	0.31 253	0.86 294	0.44 189	0.22 30	0.66 222	0.47 245	0.92 188	1.02 264	0.89 234	1.12 259	0.69 172	0.55 168	0.86 241	0.60 231	0.15 68	0.11 40	0.15 42	0.12 27	0.17 128	0.17 136

pmcnn	1.27 362	0.31 253	1.14 331	0.41 106	0.23 56	0.97 302	0.71 323	1.23 291	1.32 341	1.83 371	2.34 371	11.25 417	0.89 312	1.04 298	0.96 306	0.15 68	0.12 87	0.12 2	0.10 10	0.15 67	0.16 99

whm_eth	0.49 181	0.32 255	0.79 276	0.47 242	0.38 285	0.37 87	0.37 159	0.83 160	0.83 176	0.82 186	1.73 352	0.36 33	0.39 104	0.61 96	0.38 121	0.19 193	0.17 239	0.20 178	0.20 229	0.20 202	0.25 260

fast-acv-ft	0.66 279	0.32 255	0.80 277	0.46 224	0.34 268	1.26 345	0.50 263	0.91 180	1.00 257	1.05 305	1.36 312	1.28 321	0.84 295	0.81 226	0.90 292	0.22 244	0.24 304	0.23 246	0.23 273	0.21 211	0.22 226

TRStereo	0.39 90	0.32 255	0.64 222	0.49 260	0.41 302	0.30 40	0.30 70	0.97 204	0.63 85	0.53 61	0.43 20	0.52 84	0.26 18	0.77 209	0.29 37	0.18 158	0.12 87	0.19 149	0.19 210	0.13 14	0.13 31

TestStereo	0.39 90	0.32 255	0.42 59	0.45 201	0.20 18	0.41 111	0.38 172	0.69 84	0.66 97	0.56 65	0.78 111	0.48 73	0.43 121	0.59 80	0.37 108	0.18 158	0.13 142	0.20 178	0.15 91	0.23 243	0.14 49

DMCA-RVC	0.54 223	0.32 255	0.83 287	0.51 283	0.32 247	0.59 192	0.38 172	0.89 174	0.70 111	0.95 261	0.88 160	0.90 251	0.69 241	0.75 194	0.63 242	0.23 258	0.18 249	0.31 320	0.24 287	0.27 275	0.21 211

NVstereo2D	0.62 273	0.32 255	0.82 283	0.50 271	0.44 319	0.88 288	0.48 250	1.12 252	1.17 317	0.67 111	0.90 166	0.90 251	0.69 241	1.02 295	0.69 252	0.33 328	0.16 213	0.29 310	0.20 229	0.43 340	0.46 356

LMCR-Stereo	0.55 229	0.33 261	0.57 193	0.60 334	0.30 219	0.80 266	0.36 147	1.30 316	0.79 149	0.90 241	1.04 234	0.57 101	0.64 213	0.87 243	0.73 259	0.20 212	0.15 192	0.19 149	0.14 70	0.25 260	0.18 158

stereogan	0.83 315	0.33 261	0.89 303	0.61 338	0.51 343	1.80 374	0.50 263	1.41 341	1.39 348	1.05 305	1.47 333	1.56 361	1.04 333	1.32 338	0.87 283	0.29 305	0.29 330	0.29 310	0.25 298	0.39 330	0.40 333

NLCA_NET_v2_RVC	0.55 229	0.33 261	0.71 253	0.46 224	0.31 229	0.66 222	0.43 227	1.07 238	0.89 205	0.93 252	0.91 172	0.98 269	0.61 199	0.76 202	0.64 244	0.22 244	0.18 249	0.22 232	0.22 264	0.22 229	0.24 253
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	0.61 267	0.33 261	0.63 218	0.47 242	0.31 229	0.94 297	0.41 215	1.04 225	0.97 246	1.15 329	1.13 265	1.00 274	0.74 264	0.93 262	0.93 299	0.18 158	0.13 142	0.22 232	0.21 246	0.20 202	0.21 211
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
SGM-Forest	0.65 278	0.33 261	0.43 75	0.44 189	0.30 219	1.01 313	0.54 282	1.13 258	1.09 297	1.11 325	1.21 284	1.10 305	0.76 276	0.99 286	0.71 255	0.32 320	0.33 353	0.33 330	0.30 321	0.30 291	0.28 282
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
FAT-Stereo	0.75 299	0.34 266	0.81 282	0.51 283	0.38 285	0.78 254	0.63 310	1.39 335	1.32 341	1.05 305	1.40 318	1.58 362	1.14 345	0.92 259	0.91 295	0.29 305	0.28 328	0.28 302	0.23 273	0.28 282	0.41 338

AdaStereo	0.52 212	0.34 266	0.53 167	0.49 260	0.25 102	0.71 240	0.36 147	1.24 292	0.91 215	0.77 166	0.98 201	0.75 203	0.50 152	0.71 183	0.51 198	0.27 290	0.13 142	0.28 302	0.18 186	0.23 243	0.18 158
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	4.73 406	0.34 266	1.05 324	0.46 224	0.28 181	10.26 414	3.48 413	4.52 408	5.16 405	8.68 417	7.48 415	18.87 424	10.80 416	11.26 418	10.01 411	0.32 320	0.34 356	0.32 325	0.32 333	0.29 284	0.30 291

DRN-Test	0.68 283	0.34 266	0.77 273	0.52 297	0.40 297	1.14 332	0.61 305	1.56 363	1.04 272	1.18 331	1.10 253	1.05 289	0.72 258	0.82 231	1.01 313	0.24 264	0.18 249	0.26 284	0.25 298	0.26 266	0.23 245

Anonymous3	0.47 163	0.35 270	0.91 306	0.50 271	0.38 285	0.81 271	0.55 286	0.76 137	0.66 97	0.52 55	0.65 71	0.44 56	0.45 133	0.66 148	0.39 129	0.25 276	0.25 312	0.22 232	0.21 246	0.23 243	0.24 253

HCRNet	0.46 154	0.35 270	0.45 85	0.54 313	0.26 131	0.52 152	0.29 58	0.87 168	0.64 89	0.75 152	0.82 133	0.76 209	0.53 161	0.70 178	0.38 121	0.24 264	0.16 213	0.24 259	0.20 229	0.21 211	0.20 195

FADNet-RVC-Resample	0.58 253	0.35 270	1.34 349	0.50 271	0.34 268	0.73 244	0.43 227	1.09 246	0.96 241	0.83 191	0.87 157	0.76 209	0.66 222	0.77 209	0.52 202	0.19 193	0.18 249	0.26 284	0.27 310	0.28 282	0.29 287

BEATNet_4x	0.49 181	0.35 270	0.72 259	0.38 45	0.20 18	0.65 217	0.36 147	1.08 243	0.78 143	0.78 177	0.88 160	0.73 194	0.64 213	0.71 183	0.60 231	0.16 100	0.12 87	0.16 58	0.15 91	0.24 251	0.18 158

TDLM	0.59 257	0.35 270	0.57 193	0.53 304	0.32 247	0.67 231	0.72 327	1.09 246	1.03 268	0.84 197	1.11 257	0.84 231	0.71 251	0.96 273	0.61 235	0.28 298	0.18 249	0.26 284	0.22 264	0.27 275	0.21 211

CVANet_RVC	0.59 257	0.35 270	0.54 179	0.49 260	0.33 258	0.70 237	0.67 315	1.12 252	0.97 246	0.88 227	1.05 237	1.01 278	0.72 258	0.94 265	0.55 216	0.30 312	0.20 274	0.28 302	0.26 306	0.32 301	0.23 245

AANet_RVC	0.59 257	0.35 270	0.68 240	0.47 242	0.28 181	0.57 182	0.47 245	1.04 225	1.28 334	0.87 219	1.33 306	0.86 237	0.63 206	1.16 314	0.89 286	0.19 193	0.13 142	0.15 42	0.14 70	0.18 152	0.20 195

StereoDRNet	0.67 280	0.35 270	0.82 283	0.53 304	0.44 319	1.03 317	0.53 276	1.51 356	1.06 278	1.13 327	0.91 172	1.07 297	0.74 264	0.87 243	0.95 304	0.24 264	0.19 266	0.25 270	0.23 273	0.27 275	0.22 226

SACVNet	0.61 267	0.36 278	0.67 233	0.57 325	0.37 280	0.65 217	0.47 245	1.16 265	0.80 154	1.04 300	1.06 243	1.02 280	0.81 289	0.99 286	0.57 222	0.28 298	0.21 280	0.25 270	0.24 287	0.30 291	0.39 327

S-Stereo	0.76 302	0.36 278	1.10 326	0.57 325	0.46 334	0.83 277	0.59 301	1.31 317	1.62 367	0.98 279	1.41 320	1.11 307	0.93 319	0.85 239	1.07 328	0.27 290	0.31 342	0.28 302	0.25 298	0.33 305	0.50 363

ADCP+	1.18 356	0.37 280	3.09 388	0.50 271	0.52 345	1.48 357	0.61 305	1.32 322	1.07 285	1.21 334	1.16 272	1.08 298	1.11 340	1.63 360	7.17 407	0.20 212	0.16 213	0.24 259	0.22 264	0.29 284	0.22 226

RYNet	0.76 302	0.37 280	0.74 267	0.54 313	0.67 368	1.35 349	0.68 318	1.28 310	1.21 326	1.10 322	0.90 166	1.31 325	0.94 322	1.01 292	1.30 343	0.22 244	0.16 213	0.27 292	0.23 273	0.43 340	0.45 352

DeepPruner_ROB	0.55 229	0.37 280	0.67 233	0.42 131	0.31 229	0.50 140	0.43 227	1.22 288	0.73 128	0.86 217	1.05 237	0.85 233	0.58 188	0.90 255	0.56 218	0.29 305	0.23 296	0.22 232	0.22 264	0.26 266	0.26 265

CBMV	0.68 283	0.37 280	0.50 133	0.43 168	0.26 131	1.00 309	0.71 323	1.17 271	1.16 314	1.24 340	1.29 302	1.06 293	0.86 303	0.98 282	0.75 262	0.29 305	0.30 334	0.34 332	0.30 321	0.26 266	0.27 273
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
GMStereo	0.40 104	0.38 284	0.61 209	0.41 106	0.27 160	0.47 134	0.35 140	0.62 38	1.04 272	0.57 67	0.54 46	0.38 37	0.36 80	0.56 67	0.41 154	0.20 212	0.13 142	0.16 58	0.17 160	0.24 251	0.20 195
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
RP	0.80 306	0.38 284	0.73 263	0.67 353	0.59 358	0.82 274	0.57 291	1.21 282	1.28 334	1.03 294	1.68 347	1.45 346	1.49 368	1.08 303	0.90 292	0.36 342	0.31 342	0.37 340	0.30 321	0.36 321	0.36 318

GANet	0.74 295	0.38 284	0.63 218	0.54 313	0.35 273	1.01 313	0.95 359	1.15 263	0.95 234	1.09 319	2.00 364	1.14 311	0.92 317	1.29 331	0.75 262	0.25 276	0.27 323	0.27 292	0.23 273	0.32 301	0.24 253

XPNet_ROB	0.73 290	0.38 284	0.80 277	0.53 304	0.40 297	0.80 266	0.83 348	1.21 282	0.96 241	1.37 349	1.17 277	1.37 339	0.87 306	1.14 310	0.99 311	0.33 328	0.25 312	0.27 292	0.24 287	0.31 295	0.29 287

SDNR	0.89 325	0.39 288	1.66 373	0.42 131	0.39 294	3.35 401	0.32 101	0.95 198	1.05 274	1.05 305	2.12 367	0.62 136	0.71 251	1.40 342	0.78 266	0.53 370	0.56 385	0.36 336	0.27 310	0.46 347	0.50 363

APVNet	0.73 290	0.39 288	1.01 320	0.58 330	0.45 326	1.16 336	0.68 318	1.47 352	0.87 191	0.84 197	1.15 269	1.04 286	0.84 295	1.14 310	1.18 336	0.27 290	0.28 328	0.32 325	0.31 330	0.29 284	0.32 301

GwcNet	0.73 290	0.39 288	1.37 351	0.53 304	0.43 314	1.10 324	0.52 273	1.27 305	1.19 322	1.05 305	1.41 320	1.06 293	0.86 303	0.98 282	1.01 313	0.26 281	0.24 304	0.24 259	0.23 273	0.23 243	0.28 282

FADNet_RVC	0.58 253	0.39 288	1.26 338	0.45 201	0.32 247	0.55 167	0.34 118	1.12 252	0.90 209	0.68 118	0.90 166	0.61 130	0.71 251	1.03 297	0.80 274	0.21 227	0.18 249	0.27 292	0.23 273	0.33 305	0.30 291

STTStereo	0.57 242	0.39 288	0.87 299	0.45 201	0.32 247	0.62 198	0.45 237	1.01 217	0.87 191	1.01 287	0.91 172	0.95 263	0.58 188	0.77 209	0.66 245	0.25 276	0.24 304	0.27 292	0.33 339	0.25 260	0.26 265

CBMV_ROB	0.62 273	0.39 288	0.41 51	0.41 106	0.28 181	0.86 285	0.28 51	1.06 236	1.02 264	0.95 261	1.33 306	0.81 228	0.84 295	0.94 265	0.56 218	0.37 346	0.37 361	0.43 352	0.40 355	0.33 305	0.32 301

WCMA_ROB	1.22 357	0.39 288	0.93 307	0.51 283	0.45 326	1.44 354	0.79 342	1.20 279	1.30 339	2.99 400	3.94 401	3.30 393	2.17 390	1.42 346	1.31 344	0.46 360	0.35 358	0.35 333	0.37 346	0.41 334	0.42 342

PSMNet_ROB	0.67 280	0.39 288	0.76 270	0.57 325	0.43 314	1.00 309	0.85 352	1.25 298	0.93 223	0.82 186	1.04 234	1.08 298	0.64 213	0.89 250	1.02 317	0.29 305	0.21 280	0.31 320	0.31 330	0.27 275	0.25 260

dd	0.44 143	0.40 296	0.62 214	0.44 189	0.26 131	0.51 145	0.38 172	0.72 111	1.07 285	0.60 73	0.66 74	0.43 53	0.40 109	0.68 165	0.53 211	0.24 264	0.15 192	0.21 220	0.16 117	0.24 251	0.19 168

edge stereo	0.79 305	0.40 296	0.82 283	0.52 297	0.44 319	0.83 277	0.58 298	1.34 327	1.08 290	1.30 345	1.38 316	1.79 367	1.13 344	1.15 313	0.92 297	0.34 335	0.32 348	0.42 351	0.28 316	0.33 305	0.39 327

Nwc_Net	0.82 309	0.40 296	0.86 294	0.62 342	0.56 351	1.04 319	0.57 291	1.72 377	1.08 290	0.93 252	1.88 359	1.44 345	1.24 352	1.19 318	0.94 301	0.31 315	0.25 312	0.36 336	0.39 351	0.31 295	0.31 298

NOSS_ROB	0.59 257	0.40 296	0.42 59	0.45 201	0.31 229	0.79 260	0.53 276	1.09 246	1.12 299	0.69 121	0.92 178	0.77 214	0.63 206	0.81 226	0.52 202	0.39 352	0.38 362	0.44 354	0.42 362	0.38 326	0.36 318

sAnonymous2	0.42 125	0.41 300	0.96 313	0.48 251	0.37 280	0.41 111	0.48 250	0.60 32	0.52 63	0.39 22	0.48 29	0.35 27	0.44 126	0.44 23	0.30 49	0.19 193	0.14 173	0.19 149	0.17 160	0.55 365	0.43 346

CroCo_RVC	0.42 125	0.41 300	0.96 313	0.48 251	0.37 280	0.41 111	0.48 250	0.60 32	0.52 63	0.39 22	0.48 29	0.35 27	0.44 126	0.44 23	0.30 49	0.19 193	0.14 173	0.19 149	0.17 160	0.55 365	0.43 346

SuperB	1.00 340	0.41 300	4.03 396	0.45 201	0.32 247	0.99 308	0.49 260	1.09 246	2.09 381	1.10 322	1.10 253	0.74 199	0.83 292	1.13 308	1.75 364	0.20 212	0.15 192	0.17 86	0.15 91	2.50 406	0.27 273

AF-Net	0.85 321	0.41 300	0.87 299	0.66 351	0.54 349	0.96 301	0.52 273	1.66 373	1.37 345	1.03 294	2.04 366	1.46 347	1.36 358	1.19 318	1.05 325	0.34 335	0.24 304	0.39 346	0.28 316	0.31 295	0.26 265

Wz-Net-MNSev	0.81 308	0.42 304	1.64 370	0.51 283	0.41 302	1.46 355	0.95 359	1.24 292	1.26 332	1.31 346	1.25 290	1.17 313	0.83 292	1.21 322	1.06 326	0.22 244	0.19 266	0.24 259	0.23 273	0.29 284	0.26 265

ADCL	1.10 347	0.42 304	1.57 363	0.51 283	0.41 302	1.71 372	0.92 356	1.36 332	1.45 354	1.33 347	1.56 340	1.22 319	1.26 354	1.45 350	5.27 402	0.22 244	0.19 266	0.25 270	0.25 298	0.29 284	0.29 287

NCC-stereo	0.82 309	0.43 306	0.87 299	0.63 344	0.68 369	0.88 288	0.72 327	1.60 369	1.12 299	0.95 261	1.41 320	1.37 339	1.37 360	1.26 326	0.94 301	0.32 320	0.30 334	0.37 340	0.49 372	0.34 311	0.35 315

Abc-Net	0.82 309	0.43 306	0.87 299	0.63 344	0.68 369	0.88 288	0.72 327	1.60 369	1.12 299	0.95 261	1.41 320	1.37 339	1.37 360	1.26 326	0.94 301	0.32 320	0.30 334	0.37 340	0.49 372	0.34 311	0.35 315
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
DPSNet	1.08 346	0.44 308	2.64 386	0.54 313	0.42 311	1.59 364	1.25 379	2.39 391	1.50 359	1.13 327	1.12 259	1.51 355	2.19 391	1.44 349	1.51 358	0.35 340	0.25 312	0.25 270	0.21 246	0.49 353	0.39 327

Anonymous_2	0.84 316	0.45 309	0.66 229	0.41 106	0.45 326	0.82 274	0.53 276	0.81 154	0.81 163	0.73 142	0.61 63	0.91 257	0.76 276	0.77 209	0.61 235	0.51 368	0.55 384	0.54 371	4.92 419	0.54 363	0.42 342

FINET	0.75 299	0.45 309	1.38 352	0.48 251	0.46 334	0.98 306	1.00 363	1.22 288	1.69 371	0.91 248	1.25 290	0.74 199	0.74 264	1.09 304	0.82 277	0.37 346	0.31 342	0.27 292	0.24 287	0.35 317	0.34 312

NCCL2	0.74 295	0.45 309	0.77 273	0.65 349	0.45 326	0.97 302	1.16 373	1.16 265	1.02 264	1.00 285	0.98 201	1.48 351	0.88 310	0.99 286	0.89 286	0.31 315	0.27 323	0.39 346	0.39 351	0.33 305	0.34 312

SANet	1.15 352	0.45 309	1.40 353	0.50 271	0.32 247	1.54 363	1.21 376	1.49 353	3.35 398	1.61 358	2.41 374	2.32 380	1.80 379	1.57 357	1.27 342	0.28 298	0.25 312	0.26 284	0.24 287	0.36 321	0.32 301

MeshStereo	1.38 368	0.45 309	0.58 195	0.45 201	0.35 273	1.63 367	0.60 303	2.07 384	1.43 352	4.49 409	3.32 393	4.67 400	2.08 387	2.08 381	1.32 345	0.36 342	0.36 360	0.37 340	0.32 333	0.32 301	0.34 312
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	0.51 202	0.46 314	0.80 277	0.50 271	0.28 181	0.57 182	0.30 70	0.75 135	0.79 149	0.88 227	0.94 183	0.90 251	0.37 84	0.77 209	0.46 175	0.27 290	0.14 173	0.26 284	0.15 91	0.39 330	0.19 168

ADCRef	0.84 316	0.46 314	1.60 367	0.52 297	0.45 326	1.08 323	0.52 273	1.13 258	1.03 268	1.22 336	1.43 326	0.87 241	0.93 319	0.91 257	3.35 390	0.19 193	0.16 213	0.23 246	0.23 273	0.23 243	0.22 226

PA-Net	0.70 286	0.46 314	0.96 313	0.51 283	0.53 347	0.94 297	0.73 332	1.14 260	1.15 312	0.83 191	0.90 166	0.88 244	0.76 276	1.19 318	0.96 306	0.25 276	0.41 371	0.29 310	0.44 363	0.27 275	0.39 327
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
PS-NSSS	0.60 264	0.46 314	0.68 240	0.43 168	0.34 268	0.66 222	0.57 291	1.05 231	0.91 215	0.80 181	1.28 298	0.72 190	0.67 231	0.89 250	0.61 235	0.32 320	0.26 321	0.40 349	0.27 310	0.35 317	0.29 287

NaN_ROB	0.73 290	0.46 314	0.89 303	0.52 297	0.34 268	0.98 306	1.11 368	1.28 310	1.20 324	1.27 344	0.96 191	1.08 298	0.79 282	1.34 340	0.78 266	0.24 264	0.30 334	0.23 246	0.24 287	0.23 243	0.26 265

LALA_ROB	0.76 302	0.46 314	0.86 294	0.55 319	0.41 302	1.00 309	0.93 358	1.25 298	1.13 305	1.23 338	1.15 269	1.55 359	0.80 286	1.11 307	0.96 306	0.33 328	0.23 296	0.35 333	0.30 321	0.35 317	0.32 301

HBP-ISP	0.61 267	0.47 320	0.45 85	0.46 224	0.33 258	0.79 260	0.29 58	1.15 263	1.05 274	0.85 207	1.18 281	0.67 167	0.71 251	0.92 259	0.57 222	0.37 346	0.38 362	0.47 360	0.41 360	0.39 330	0.32 301

DANet	0.74 295	0.47 320	0.98 318	0.60 334	0.41 302	0.92 294	0.41 215	1.02 219	0.87 191	1.22 336	1.22 286	1.33 332	0.88 310	1.26 326	1.37 348	0.27 290	0.24 304	0.31 320	0.25 298	0.37 324	0.36 318
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	0.95 332	0.48 322	1.13 329	0.67 353	0.49 338	2.07 380	0.63 310	1.02 219	0.90 209	1.77 369	2.62 381	1.28 321	1.60 371	1.09 304	1.06 326	0.37 346	0.30 334	0.35 333	0.25 298	0.46 347	0.45 352

PDISCO_ROB	0.96 333	0.51 323	1.13 329	1.03 381	1.00 383	1.81 375	0.77 338	1.72 377	1.60 365	1.09 319	1.19 282	1.34 335	0.80 286	1.62 359	1.01 313	0.58 376	0.22 289	0.45 356	0.40 355	0.50 355	0.41 338

MSMD_ROB	1.25 360	0.51 323	0.64 222	0.60 334	0.50 341	1.66 369	0.67 315	1.26 300	1.26 332	2.64 391	3.82 398	3.06 389	3.20 403	1.45 350	0.91 295	0.46 360	0.41 371	0.49 366	0.51 375	0.47 349	0.45 352

CSAN	0.88 324	0.52 325	0.93 307	0.61 338	0.42 311	1.19 341	1.11 368	1.27 305	1.48 358	1.37 349	1.44 327	1.37 339	1.30 355	1.46 352	1.01 313	0.39 352	0.31 342	0.36 336	0.37 346	0.35 317	0.36 318

ETE_ROB	0.73 290	0.52 325	0.93 307	0.57 325	0.37 280	0.80 266	0.86 353	1.19 276	0.95 234	1.20 333	1.22 286	1.39 344	0.86 303	1.07 300	0.88 284	0.27 290	0.21 280	0.31 320	0.27 310	0.34 311	0.35 315

dad	0.61 267	0.53 327	0.72 259	0.44 189	0.31 229	0.64 211	0.37 159	0.85 165	1.28 334	1.05 305	1.17 277	1.18 314	0.61 199	0.70 178	0.54 214	0.36 342	0.23 296	0.37 340	0.21 246	0.31 295	0.23 245

XX-TBD	0.32 27	0.53 327	0.26 4	0.53 304	0.21 25	0.38 92	0.24 24	0.41 2	0.77 140	0.55 63	0.70 83	0.31 8	0.26 18	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	0.84 316	0.53 327	2.21 383	0.50 271	0.41 302	0.86 285	0.57 291	1.08 243	0.90 209	1.50 354	1.42 324	1.50 353	1.09 338	1.29 331	1.03 318	0.32 320	0.33 353	0.27 292	0.27 310	0.34 311	0.45 352

FADNet	0.63 276	0.53 327	1.20 334	0.46 224	0.44 319	0.66 222	0.41 215	1.24 292	1.07 285	0.70 125	0.84 140	0.98 269	0.65 220	0.87 243	0.54 214	0.29 305	0.30 334	0.27 292	0.30 321	0.48 350	0.36 318

ADCPNet	1.11 350	0.53 327	3.26 391	0.55 319	0.44 319	1.47 356	0.83 348	1.21 282	1.17 317	1.26 343	1.42 324	1.67 365	1.12 342	1.48 353	3.86 396	0.30 312	0.29 330	0.30 319	0.32 333	0.37 324	0.37 324

FC-DCNN	1.67 380	0.53 327	0.68 240	0.62 342	0.49 338	1.62 366	0.71 323	1.77 380	1.55 361	4.73 411	4.66 409	5.82 408	3.94 406	2.13 383	1.42 350	0.47 363	0.42 373	0.47 360	0.46 364	0.48 350	0.47 358

Wz-Net-LNSev	0.75 299	0.54 333	1.59 364	0.51 283	0.41 302	1.16 336	0.79 342	1.27 305	1.13 305	1.04 300	1.14 267	1.11 307	0.94 322	0.93 262	1.00 312	0.24 264	0.22 289	0.21 220	0.19 210	0.26 266	0.27 273

SHD	0.98 337	0.54 333	1.30 345	0.63 344	0.50 341	1.14 332	0.50 263	1.80 381	2.20 382	1.66 363	1.39 317	1.47 349	1.21 349	1.40 342	1.80 365	0.32 320	0.27 323	0.32 325	0.34 341	0.41 334	0.44 350

RTSC	0.93 327	0.54 333	1.59 364	0.56 322	0.40 297	1.17 340	0.55 286	1.44 348	1.82 375	1.53 356	1.26 293	1.15 312	0.82 290	1.70 365	2.44 379	0.26 281	0.20 274	0.23 246	0.24 287	0.31 295	0.32 301

MANE	4.73 406	0.54 333	0.77 273	0.69 360	0.60 361	10.35 415	1.67 397	8.68 416	12.66 416	6.90 415	9.43 417	11.59 418	10.59 415	8.26 415	8.41 408	0.51 368	0.45 377	0.48 363	1.02 396	0.50 355	0.50 363

FBW_ROB	0.94 331	0.54 333	1.03 322	0.56 322	0.42 311	1.16 336	0.76 337	1.56 363	1.41 349	1.38 351	1.33 306	1.47 349	1.07 336	2.94 396	1.14 334	0.26 281	0.32 348	0.45 356	0.30 321	0.34 311	0.30 291

PWCDC_ROB	0.93 327	0.54 333	0.97 317	0.78 372	0.41 302	1.03 317	0.42 220	1.39 335	2.34 387	1.04 300	3.73 397	0.80 226	1.12 342	1.29 331	1.04 323	0.37 346	0.22 289	0.24 259	0.20 229	0.36 321	0.31 298

Syn2CoEx	0.74 295	0.55 339	1.17 333	0.66 351	0.45 326	0.89 291	0.56 289	1.54 358	1.15 312	0.95 261	1.35 311	1.03 282	1.03 331	0.96 273	0.89 286	0.31 315	0.27 323	0.29 310	0.24 287	0.23 243	0.27 273

DeepPrunerF	0.93 327	0.55 339	3.88 393	0.70 363	0.81 373	0.72 243	0.74 334	1.28 310	1.97 378	0.95 261	1.02 220	0.87 241	0.85 299	1.16 314	1.07 328	0.35 340	0.29 330	0.43 352	0.40 355	0.31 295	0.33 310

FADNet-RVC	0.62 273	0.56 341	1.29 343	0.47 242	0.39 294	0.63 203	0.40 195	1.16 265	0.91 215	0.71 134	0.86 151	1.04 286	0.55 168	0.99 286	0.78 266	0.27 290	0.26 321	0.28 302	0.29 320	0.32 301	0.31 298

FCDSN-DC	1.43 372	0.57 342	0.69 248	0.74 368	0.59 358	1.42 353	0.65 314	1.40 339	1.41 349	3.31 404	4.42 407	4.57 399	3.01 401	1.70 365	1.19 338	0.46 360	0.42 373	0.48 363	0.47 365	0.51 358	0.51 367
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
ADCMid	1.22 357	0.57 342	3.17 390	0.54 313	0.44 319	1.07 322	0.77 338	1.31 317	1.13 305	2.14 382	1.48 334	1.49 352	1.47 367	1.65 362	5.30 403	0.26 281	0.24 304	0.29 310	0.32 333	0.38 326	0.36 318

PWC_ROB	0.92 326	0.57 342	1.64 370	0.53 304	0.33 258	0.93 295	0.39 185	1.42 346	1.51 360	1.66 363	2.57 378	1.18 314	1.11 340	1.50 354	1.54 359	0.26 281	0.18 249	0.28 302	0.20 229	0.30 291	0.32 301

DGSMNet	0.80 306	0.58 345	1.42 355	0.61 338	0.65 365	0.94 297	0.75 336	1.35 328	1.16 314	0.88 227	1.26 293	1.00 274	0.75 267	1.07 300	0.89 286	0.36 342	0.31 342	0.41 350	0.40 355	0.60 371	0.59 375

aanetorigin	0.85 321	0.58 345	1.98 378	0.50 271	0.40 297	0.66 222	0.70 321	0.72 111	1.01 259	2.44 389	2.00 364	1.32 327	1.25 353	0.96 273	1.16 335	0.20 212	0.19 266	0.20 178	0.20 229	0.27 275	0.33 310

ccnet	0.84 316	0.59 347	0.86 294	0.56 322	0.60 361	1.11 328	0.72 327	1.44 348	0.97 246	1.15 329	1.44 327	1.28 321	0.95 324	1.01 292	1.33 346	0.49 365	0.43 375	0.50 368	0.47 365	0.52 361	0.48 360

Anonymous Stereo	0.82 309	0.59 347	2.10 381	0.59 332	0.58 356	0.68 235	1.42 389	1.05 231	1.07 285	1.03 294	1.02 220	0.86 237	0.65 220	1.33 339	1.36 347	0.32 320	0.31 342	0.31 320	0.33 339	0.34 311	0.39 327

STTRV1_RVC		0.60 349		0.67 353	0.81 373	1.12 329	0.63 310	1.37 334	1.12 299	0.98 279	1.34 310	1.08 298	0.95 324	1.28 329	0.90 292	0.57 375	0.25 312	0.44 354	0.39 351	0.60 371	0.41 338

MFN_U_SF_DS_RVC	1.06 343	0.61 350	1.82 375	0.69 360	0.51 343	2.62 387	1.69 398	1.28 310	1.44 353	1.39 352	1.56 340	1.34 335	0.91 315	1.68 364	0.95 304	0.38 351	0.39 366	0.46 359	0.61 382	0.41 334	0.43 346

RGC	0.82 309	0.62 351	0.80 277	0.67 353	0.66 367	0.91 293	0.59 301	1.35 328	1.09 297	1.12 326	1.46 331	1.50 353	1.09 338	1.28 329	0.97 309	0.34 335	0.30 334	0.48 363	0.40 355	0.38 326	0.38 326

MFN_U_SF_RVC	1.14 351	0.63 352	2.33 384	0.69 360	0.46 334	2.04 379	0.70 321	1.90 382	1.37 345	1.62 359	1.56 340	1.94 372	1.36 358	1.73 367	1.90 367	0.41 357	0.38 362	0.45 356	0.48 369	0.45 344	0.47 358

WZ-Net	1.29 364	0.64 353	5.42 402	0.64 347	0.52 345	1.37 350	1.29 381	1.41 341	1.77 374	1.56 357	1.69 349	1.74 366	1.41 362	2.50 391	2.16 376	0.28 298	0.21 280	0.23 246	0.25 298	0.39 330	0.41 338

ELAS_RVC	1.76 382	0.64 353	1.20 334	0.74 368	0.59 358	2.18 382	2.53 410	2.10 386	2.85 393	3.46 405	3.41 396	3.12 390	4.11 407	2.69 394	2.53 384	0.54 373	0.47 380	0.51 370	0.48 369	0.55 365	0.55 372
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	1.77 383	0.64 353	1.10 326	0.72 366	0.58 356	3.37 402	1.76 400	2.54 392	2.57 389	3.77 407	3.96 402	2.83 386	3.44 404	2.34 388	2.73 386	0.53 370	0.47 380	0.50 368	0.48 369	0.55 365	0.55 372
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
SAMSARA	1.15 352	0.69 356	1.44 357	1.09 384	0.93 376	2.10 381	1.87 405	1.64 372	1.47 357	1.64 361	1.21 284	2.06 374	1.14 345	1.61 358	1.50 357	0.39 352	0.45 377	0.36 336	0.38 349	0.50 355	0.51 367

PVD	1.34 367	0.70 357	1.42 355	0.78 372	0.65 365	1.68 370	0.91 354	2.12 387	3.01 394	2.25 384	2.35 373	1.90 371	1.99 385	1.98 377	2.14 374	0.40 356	0.38 362	0.49 366	0.37 346	0.51 358	0.67 376

XQC	0.97 335	0.70 357	1.54 362	0.70 363	0.55 350	1.48 357	0.81 344	1.41 341	1.57 363	1.21 334	1.12 259	1.33 332	1.04 333	1.55 356	2.00 372	0.39 352	0.25 312	0.37 340	0.32 333	0.55 365	0.49 361

ADCS	1.60 377	0.70 357	4.02 395	0.61 338	0.53 347	1.31 346	1.11 368	1.71 376	1.86 377	1.97 377	1.68 347	1.51 355	1.46 365	2.07 380	9.20 410	0.34 335	0.32 348	0.33 330	0.36 344	0.45 344	0.46 356

PASM	0.96 333	0.71 360	2.05 380	0.72 366	0.72 372	0.84 282	0.92 356	1.14 260	1.34 344	1.25 341	1.22 286	1.34 335	1.07 336	1.31 336	1.11 331	0.53 370	0.57 386	0.59 375	0.67 383	0.56 370	0.57 374

AnyNet_C32	1.27 362	0.72 361	3.33 392	0.59 332	0.56 351	1.51 361	1.53 391	1.27 305	1.28 334	1.52 355	1.48 334	1.38 343	1.23 351	1.64 361	5.26 401	0.30 312	0.29 330	0.29 310	0.34 341	0.38 326	0.44 350

SQANet	0.87 323	0.76 362	0.76 270	1.16 385	0.99 382	1.10 324	0.51 266	1.12 252	0.85 181	0.93 252	1.05 237	1.03 282	0.76 276	1.07 300	0.70 253	0.79 381	0.25 312	1.04 385	0.36 344	1.56 389	0.70 377

GASNet	0.70 286	0.77 363	1.16 332	0.71 365	0.49 338	0.62 198	0.48 250	1.12 252	1.05 274	0.98 279	0.84 140	0.94 262	0.82 290	1.41 345	0.85 281	0.33 328	0.22 289	0.29 310	0.28 316	0.44 343	0.26 265

GANetREF_RVC	0.82 309	0.77 363	0.95 312	0.68 357	0.43 314	1.15 334	1.06 366	1.19 276	1.20 324	1.03 294	1.02 220	1.10 305	0.89 312	1.20 321	0.78 266	0.49 365	0.39 366	0.58 374	0.39 351	0.69 374	0.49 361
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
Wz-Net-SNSev	0.99 339	0.80 365	3.00 387	0.57 325	0.46 334	0.94 297	1.22 378	1.40 339	1.28 334	1.04 300	1.33 306	1.46 347	0.90 314	2.06 379	1.65 362	0.26 281	0.24 304	0.25 270	0.26 306	0.33 305	0.30 291

UDGNet	0.50 192	0.82 366	0.56 186	0.51 283	0.32 247	0.41 111	0.34 118	0.71 101	0.93 223	0.65 100	0.60 60	0.58 116	0.44 126	0.65 140	0.43 159	0.33 328	0.15 192	0.67 377	0.20 229	0.49 353	0.23 245

Consistency-Raft	1.01 341	0.82 366	1.27 341	0.85 374	0.97 380	0.81 271	0.83 348	1.35 328	1.61 366	1.06 313	1.66 346	1.11 307	0.93 319	0.93 262	1.11 331	0.65 378	0.75 394	0.79 379	0.91 392	1.09 386	0.79 380

EDNetEfficient	1.47 374	0.82 366	6.28 404	0.48 251	0.40 297	0.73 244	0.83 348	0.95 198	2.77 392	3.48 406	1.95 361	1.64 364	2.12 388	1.42 346	3.84 395	0.21 227	0.19 266	0.21 220	0.21 246	0.43 340	0.42 342

LSM	4.83 408	0.83 369	11.23 410	0.76 371	56.73 435	1.10 324	1.18 374	1.35 328	1.70 372	2.13 379	2.34 371	1.34 335	1.19 348	1.52 355	1.23 340	0.34 335	0.50 382	0.39 346	0.47 365	0.51 358	9.82 421

MaskLacGwcNet_RVC	0.71 288	0.84 370	0.80 277	0.55 319	0.38 285	1.38 351	0.57 291	1.07 238	0.81 163	0.90 241	0.94 183	0.95 263	0.54 165	1.01 292	0.61 235	0.41 357	0.30 334	0.57 373	0.31 330	0.86 379	0.39 327

AnonymousM	0.42 125	0.86 371	0.31 10	0.35 12	0.23 56	0.30 40	0.37 159	0.56 24	0.44 44	0.72 135	0.50 33	0.47 70	0.29 42	0.42 19	0.35 91	0.16 100	0.12 87	1.51 389	0.32 333	0.12 2	0.11 3

anonymity	0.98 337	0.89 372	1.06 325	0.93 377	1.04 387	0.97 302	0.82 346	1.33 325	0.93 223	1.08 315	0.98 201	1.02 280	0.95 324	1.02 295	0.93 299	0.96 387	0.96 407	0.90 382	0.91 392	0.92 381	0.95 385

MSC_U_SF_DS_RVC	1.38 368	0.91 373	2.11 382	0.89 375	0.57 355	4.27 407	1.79 402	1.55 359	2.00 380	1.64 361	1.85 358	1.83 368	1.44 364	1.89 375	1.49 356	0.49 365	0.40 369	0.56 372	0.58 379	0.75 376	0.52 369

SPS-STEREO	1.29 364	0.94 374	1.10 326	1.05 383	1.03 386	1.48 357	0.91 354	1.57 365	1.24 327	2.13 379	1.90 360	1.94 372	1.46 365	1.77 368	1.64 361	0.97 388	0.94 406	0.90 382	0.89 391	0.96 383	0.97 386
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
otaku	1.10 347	0.96 375	0.96 313	1.37 391	1.06 388	1.65 368	0.72 327	1.46 351	1.19 322	1.10 322	1.32 305	1.32 327	0.95 324	1.29 331	0.81 276	0.89 386	0.46 379	1.24 387	0.50 374	1.86 391	0.89 382

NVStereoNet_ROB	1.31 366	0.96 375	1.33 348	0.90 376	0.92 375	1.15 334	1.05 365	1.49 353	1.62 367	1.63 360	2.51 376	2.31 378	1.62 372	2.16 384	1.42 350	0.81 383	0.73 390	0.79 379	1.02 396	0.73 375	0.97 386
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	1.17 355	0.99 377	1.31 346	1.02 380	0.95 378	1.32 347	1.32 382	1.44 348	1.58 364	1.72 368	1.70 350	1.21 316	1.57 370	1.16 314	1.04 323	0.88 385	0.76 396	0.79 379	0.75 387	0.90 380	0.94 383

SGM+DAISY	1.52 375	0.99 377	1.61 368	1.01 379	1.02 385	1.86 377	1.19 375	1.49 353	1.38 347	2.96 398	3.00 388	2.79 385	1.94 381	1.88 373	1.62 360	0.98 389	0.97 408	0.91 384	0.91 392	0.94 382	0.99 388

Ntro	1.15 352	1.00 379	1.00 319	1.49 392	1.20 390	1.69 371	0.81 344	1.39 335	1.25 329	1.01 287	1.28 298	1.31 325	1.00 329	1.31 336	0.89 286	1.10 392	0.43 375	1.36 388	0.51 375	1.95 393	0.99 388

CC-Net-ROB	0.84 316	1.01 380	0.93 307	0.60 334	0.45 326	1.25 344	0.71 323	1.20 279	1.05 274	0.84 197	1.24 289	0.90 251	0.78 281	1.14 310	0.70 253	0.48 364	0.34 356	1.71 391	0.38 349	0.78 377	0.40 333

UDG	0.93 327	1.03 381	0.75 269	1.00 378	0.97 380	1.02 315	0.57 291	1.18 273	1.01 259	0.93 252	1.02 220	1.32 327	1.03 331	0.88 249	0.92 297	0.55 374	0.33 353	1.82 393	0.41 360	1.20 387	0.74 378

RTS	2.03 387	1.03 381	11.50 411	0.68 357	0.63 363	2.71 389	1.56 393	1.55 359	2.32 385	1.93 374	2.57 378	1.32 327	1.32 356	5.20 408	4.30 397	0.31 315	0.23 296	0.29 310	0.30 321	0.41 334	0.40 333

RTSA	2.03 387	1.03 381	11.50 411	0.68 357	0.63 363	2.71 389	1.56 393	1.55 359	2.32 385	1.93 374	2.57 378	1.32 327	1.32 356	5.20 408	4.30 397	0.31 315	0.23 296	0.29 310	0.30 321	0.41 334	0.40 333

AnyNet_C01	1.63 378	1.16 384	7.38 406	0.65 349	0.56 351	2.25 383	1.53 391	1.53 357	1.46 356	1.71 367	1.95 361	1.83 368	1.41 362	2.48 389	4.42 399	0.33 328	0.32 348	0.32 325	0.34 341	0.45 344	0.50 363

EDNetEfficientorigin	9.96 415	1.17 385	175.17 438	0.49 260	0.37 280	1.13 331	0.74 334	1.27 305	2.70 391	3.16 403	2.49 375	2.28 377	2.15 389	1.88 373	2.27 378	0.21 227	0.19 266	0.25 270	0.20 229	0.54 363	0.53 371

WAO-7	1.96 384	1.24 386	1.52 359	1.28 389	1.06 388	2.92 397	1.64 396	3.32 399	3.05 396	2.28 385	3.32 393	3.19 392	2.38 394	3.39 398	2.49 383	1.02 390	0.92 402	1.06 386	1.04 398	1.05 385	0.99 388

Wz-Net-TNSev	1.23 359	1.24 386	5.25 401	0.51 283	0.43 314	1.49 360	1.09 367	1.58 366	1.42 351	1.25 341	1.26 293	1.58 362	1.52 369	1.97 376	1.95 368	0.33 328	0.32 348	0.26 284	0.30 321	0.41 334	0.43 346

ACVNet_2	1.74 381	1.30 388	1.62 369	1.81 395	1.63 395	2.28 384	1.34 384	2.35 390	2.64 390	1.82 370	2.55 377	2.99 387	1.71 376	1.67 363	1.20 339	1.48 396	0.59 387	1.81 392	0.71 385	2.09 396	1.29 396

ACVNet-4b	1.43 372	1.34 389	1.28 342	1.95 399	1.60 394	1.93 378	0.77 338	1.59 367	1.64 369	1.05 305	1.60 344	2.10 375	0.92 317	1.79 370	0.84 279	1.76 400	0.35 358	2.03 399	0.67 383	2.16 398	1.18 392

ACVNet_1	1.55 376	1.36 390	1.35 350	1.96 400	1.63 395	1.83 376	0.96 361	2.09 385	1.85 376	1.43 353	1.54 338	2.31 378	1.68 375	1.42 346	1.18 336	1.76 400	0.51 383	2.05 401	0.59 380	2.24 401	1.30 397

JetBlue	3.02 399	1.39 391	7.91 407	1.17 386	1.49 393	8.53 413	7.94 415	2.82 393	1.98 379	2.15 383	2.69 383	3.32 394	3.01 401	6.66 412	3.81 394	0.79 381	0.78 397	0.75 378	0.76 388	1.04 384	1.33 399

Dean	2.07 390	1.39 391	1.69 374	2.17 402	1.83 402	2.75 392	1.28 380	3.49 403	3.80 402	2.13 379	3.30 392	3.18 391	1.98 384	1.78 369	1.72 363	1.73 399	0.79 400	1.99 395	0.91 392	2.17 399	1.34 400

LVE	2.20 393	1.47 393	1.44 357	2.06 401	1.80 401	2.79 394	1.77 401	2.96 394	3.94 404	1.95 376	4.29 406	3.47 396	1.97 382	2.48 389	1.85 366	2.06 402	0.88 401	2.06 402	1.13 403	2.17 399	1.53 402

WAO-6	2.11 391	1.52 394	1.25 337	1.73 394	1.69 399	2.72 391	1.62 395	3.15 397	3.64 399	2.01 378	3.28 391	3.52 397	2.20 392	2.59 392	2.48 382	1.31 395	0.92 402	2.04 400	1.22 407	1.89 392	1.35 401

RainbowNet	1.42 371	1.53 395	1.31 346	1.93 398	1.46 392	1.52 362	1.03 364	1.67 374	1.55 361	1.23 338	1.59 343	1.54 358	1.21 349	1.40 342	1.03 318	1.70 398	0.70 389	1.82 393	0.80 389	2.11 397	1.22 393

coex-ft	6.50 413	1.57 396	87.99 437	0.49 260	0.38 285	1.41 352	1.21 376	1.21 282	7.96 410	12.14 418	2.78 384	2.74 384	3.83 405	1.30 335	3.19 389	0.24 264	0.23 296	0.27 292	0.24 287	0.48 350	0.40 333

WAO-8	3.00 397	1.60 397	1.52 359	1.82 396	1.65 397	5.57 409	1.35 385	4.65 410	12.37 414	2.89 394	4.04 403	4.89 403	2.78 397	3.73 402	2.44 379	1.29 393	0.93 404	2.00 396	1.16 405	2.02 394	1.23 394

Venus	3.00 397	1.60 397	1.52 359	1.82 396	1.65 397	5.57 409	1.35 385	4.65 410	12.37 414	2.89 394	4.04 403	4.89 403	2.78 397	3.73 402	2.44 379	1.29 393	0.93 404	2.00 396	1.16 405	2.02 394	1.23 394

BEATNet-Init1	15.65 419	1.62 399	54.26 436	0.75 370	0.56 351	37.03 431	13.39 418	13.20 421	14.59 418	29.41 435	29.29 435	47.69 438	21.87 427	26.91 429	19.58 419	0.43 359	0.39 366	0.47 360	0.47 365	0.52 361	0.52 369

IMH-64-1	1.96 384	1.64 400	1.26 338	2.26 404	1.91 403	2.30 385	1.35 385	2.99 395	2.29 383	1.70 365	2.79 385	2.47 381	1.66 373	2.33 386	1.95 368	2.07 403	0.74 392	2.44 405	1.04 398	2.40 403	1.59 403

IMH-64	1.96 384	1.64 400	1.26 338	2.26 404	1.91 403	2.30 385	1.35 385	2.99 395	2.29 383	1.70 365	2.79 385	2.47 381	1.66 373	2.33 386	1.95 368	2.07 403	0.74 392	2.44 405	1.04 398	2.40 403	1.59 403

IMH	2.15 392	1.66 402	1.29 343	2.25 403	1.92 405	2.87 395	1.33 383	3.25 398	3.04 395	1.87 372	3.33 395	3.00 388	2.03 386	2.80 395	1.95 368	2.09 405	0.78 397	2.45 407	1.05 401	2.44 405	1.62 405

PWCK	2.06 389	1.75 403	4.11 397	1.69 393	0.93 376	3.13 400	2.86 412	2.18 388	2.41 388	2.38 386	2.33 370	2.22 376	1.85 380	3.52 400	2.20 377	1.65 397	0.73 390	1.52 390	0.83 390	1.81 390	1.02 391

TorneroNet-64	3.54 401	1.89 404	1.59 364	2.62 410	2.29 407	6.88 412	1.72 399	4.72 412	11.88 412	2.43 388	5.46 413	8.16 413	2.80 399	4.13 406	3.03 388	2.25 408	0.75 394	2.57 409	1.09 402	2.65 409	1.84 407

TorneroNet	4.49 405	1.92 405	1.65 372	2.60 409	2.29 407	14.95 420	1.86 404	4.86 413	19.56 428	3.10 402	7.52 416	7.00 412	2.90 400	4.48 407	3.66 392	2.24 407	0.78 397	2.68 411	1.14 404	2.79 410	1.80 406

KSHMR	2.64 395	1.96 406	1.86 377	2.69 411	2.44 409	2.88 396	2.04 406	3.46 402	6.31 408	2.51 390	3.27 390	3.39 395	1.97 382	2.59 392	2.08 373	2.48 410	1.41 412	2.80 414	1.51 410	2.98 411	2.09 408

UNDER WATER-64	3.72 403	2.07 407	4.57 399	3.30 416	2.52 412	5.61 411	2.63 411	3.67 405	12.27 413	3.09 401	2.66 382	5.99 410	4.74 410	3.93 405	3.57 391	2.54 411	1.24 411	2.65 410	1.48 409	3.21 414	2.62 413

UNDER WATER	3.63 402	2.12 408	4.11 397	3.17 414	2.51 411	3.77 405	2.45 409	3.53 404	13.66 417	2.98 399	2.92 387	5.75 407	4.13 408	3.85 404	3.75 393	2.84 414	1.11 409	2.71 412	1.41 408	3.26 415	2.50 412

ktn	3.02 399	2.27 409	1.85 376	2.89 412	2.54 413	3.72 403	2.14 407	3.79 406	5.33 406	2.82 393	5.09 411	5.95 409	2.54 395	3.34 397	2.58 385	2.65 412	1.44 413	2.78 413	2.03 413	2.61 408	2.10 409

notaker	2.87 396	2.31 410	2.01 379	3.03 413	2.60 414	2.94 398	1.82 403	3.43 401	3.06 397	2.89 394	4.21 405	6.15 411	2.71 396	3.42 399	2.90 387	2.67 413	1.18 410	3.00 415	1.67 411	3.13 412	2.26 410

FADE		2.54 411		1.04 382	1.00 383													21.24 432		0.63 373

MADNet+	2.28 394	2.56 412	10.82 409	1.25 388	0.96 379	2.77 393	1.44 390	2.34 389	1.76 373	1.36 348	1.78 355	1.84 370	1.74 377	6.33 411	4.57 400	0.67 379	0.66 388	0.59 375	0.54 378	0.84 378	0.81 381

HanzoNet	6.97 414	2.57 413	4.66 400	3.29 415	2.96 416	3.75 404	2.35 408	5.08 414	7.11 409	14.46 425	13.06 418	17.69 422	22.95 428	13.72 420	6.61 405	4.36 417	1.96 414	3.14 416	2.59 415	3.88 418	3.19 416

DDUNet	1.10 347	2.58 414	0.83 287	1.21 387	1.27 391	1.02 315	0.69 320	1.17 271	0.95 234	0.98 279	1.26 293	1.28 321	0.84 295	0.97 280	0.79 273	0.85 384	0.40 369	2.00 396	0.60 381	1.34 388	0.94 383

DispFullNet	1.64 379	2.64 415	3.14 389	2.57 407	1.78 400	1.32 347	0.55 286	1.42 346	1.45 354	1.89 373	1.48 334	1.55 359	2.35 393	2.08 381	1.12 333	0.60 377	0.19 266	2.33 404	0.73 386	2.35 402	1.30 397

DPSimNet_ROB	5.19 410	2.71 416	18.56 416	2.59 408	2.49 410	4.25 406	10.93 416	3.33 400	3.93 403	5.02 412	4.52 408	5.74 406	10.18 413	5.44 410	8.79 409	2.40 409	2.47 415	2.48 408	2.54 414	2.56 407	2.87 414

MADNet++	4.18 404	2.72 417	4.00 394	3.80 418	3.44 417	4.72 408	4.05 414	4.01 407	3.74 400	4.52 410	5.14 412	4.20 398	4.89 411	7.04 414	6.39 404	3.79 415	3.70 418	3.27 417	2.70 416	3.68 417	3.74 418

SPstereo	24.33 424	4.45 418	7.15 405	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	4.01 416	3.77 419	6.06 422	4.73 418	3.17 413	3.55 417

JetRed	5.38 411	6.17 419	12.68 414	2.38 406	2.85 415	12.60 419	11.17 417	4.60 409	3.74 400	3.87 408	3.85 399	4.83 401	4.13 408	6.81 413	12.18 414	2.18 406	2.95 417	2.19 403	1.98 412	3.49 416	3.01 415

DPSMNet_ROB	12.13 418	8.03 420	21.13 418	9.02 423	16.82 422	10.68 416	30.78 425	9.15 418	15.24 420	6.56 414	15.50 426	9.02 415	15.13 418	9.28 417	21.71 422	4.59 420	8.60 421	5.08 420	9.26 422	5.89 422	11.06 422

DGTPSM_ROB	12.12 417	8.03 420	21.12 417	8.97 422	16.81 421	10.68 416	30.77 424	9.14 417	15.23 419	6.55 413	15.49 425	9.02 415	15.13 418	9.26 416	21.71 422	4.58 419	8.60 421	5.07 419	9.26 422	5.88 421	11.06 422

ASD4	10.37 416	9.12 422	17.90 415	7.49 421	10.02 419	16.90 421	28.93 423	11.05 419	8.53 411	7.42 416	7.41 414	8.91 414	10.32 414	11.44 419	20.38 421	4.52 418	4.58 420	5.68 421	5.04 420	5.72 419	6.02 420

Anonymous_1	33.12 426	18.23 423	23.86 420	20.53 424	21.18 425	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	66.24 437	117.79 436	155.41 440	11.40 424

DPSM_ROB	17.80 420	18.60 424	24.24 424	20.89 425	19.49 423	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	13.47 423	12.09 425

DPSM	17.80 420	18.60 424	24.24 424	20.89 425	19.49 423	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	13.47 423	12.09 425

xxxxx1	36.77 432	19.69 426	24.00 421	62.46 437	66.77 437	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	111.36 438	133.25 437	28.84 432	38.64 434

tt_ll	36.77 432	19.69 426	24.00 421	62.46 437	66.77 437	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	111.36 438	133.25 437	28.84 432	38.64 434

ff	36.77 432	19.69 426	24.00 421	62.46 437	66.77 437	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	111.36 438	133.25 437	28.84 432	38.64 434

PML	40.49 438	30.31 429	12.46 413	7.19 420	14.30 420	91.44 439	212.44 440	7.73 415	23.24 429	74.44 439	185.05 440	49.81 439	25.78 429	21.34 424	12.84 415	8.71 423	2.93 416	8.43 423	3.24 417	13.77 425	4.45 419

LRCNet_RVC	21.27 423	31.14 430	21.46 419	28.97 428	23.77 426	3.11 399	0.62 307	20.94 426	1.64 369	25.57 427	28.13 428	21.96 427	14.74 417	21.99 428	16.44 418	29.16 436	14.92 427	33.57 433	31.28 432	29.67 435	26.33 432

DLNR_Zeroshot_test	20.12 422	36.36 431	38.38 427	170.13 440	62.28 436	0.22 4	0.20 1	13.43 422	0.40 30	0.45 41	0.66 74	0.42 47	0.21 5	0.64 134	0.32 65	5.57 421	0.10 8	0.15 42	0.11 16	72.31 439	0.13 31

HaxPig	31.93 425	37.19 432	34.22 426	24.41 427	24.94 427	18.53 422	20.18 420	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	37.79 434	40.52 433	39.33 436	39.33 437

CasAABBNet	35.77 427	37.38 433	48.59 431	42.20 431	39.23 430	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	27.11 429	24.33 427

Selective-RAFT-Error	35.87 431	37.42 434	48.73 435	42.24 432	39.28 431	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	27.19 430	24.42 431

MyStereo03	35.83 428	37.48 435	48.64 432	42.37 433	39.41 432	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	27.10 426	24.35 428

MyStereo02	35.83 428	37.48 435	48.64 432	42.37 433	39.41 432	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	27.10 426	24.35 428

MyStereo	35.83 428	37.48 435	48.64 432	42.37 433	39.41 432	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	27.10 426	24.35 428

LSM0	38.96 437	37.52 438	48.37 430	43.79 436	91.31 440	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	27.21 431	33.44 433

AVERAGE_ROB	37.53 436	40.05 439	40.01 428	34.74 430	33.76 429	28.46 430	25.14 422	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	43.80 435	42.99 434	40.42 437	41.31 438

MEDIAN_ROB	37.35 435	40.72 440	40.37 429	32.26 429	31.80 428	27.29 426	25.02 421	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	44.07 436	43.35 435	41.32 438	42.43 439

test_example2	176.82 439	204.75 441	198.54 439	188.58 441	191.23 441	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	163.71 441	173.22 440	217.79 441	162.95 440

Low-res two-view benchmark