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.

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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

GrayStereo	0.71 231	0.27 1	2.40 114	0.89 348	0.23 109	0.62 184	1.40 393	0.67 86	0.70 178	0.72 283	0.77 292	0.55 165	3.03 399	0.60 107	0.28 42	0.10 47	0.08 38	0.10 47	0.21 271	0.12 25	0.37 163

AEACV	0.89 307	0.29 2	1.84 18	2.50 408	1.68 398	0.53 67	0.21 30	1.01 291	0.42 9	0.68 264	0.31 26	0.22 8	0.39 147	1.63 268	0.25 23	0.09 11	2.60 411	0.09 14	0.54 374	0.23 188	2.27 402

PSM-AAD	0.67 211	0.29 2	2.41 118	0.37 168	0.23 109	0.86 316	1.15 379	0.62 70	0.66 124	0.64 238	0.71 269	0.67 220	2.90 398	0.65 122	0.32 79	0.10 47	0.08 38	0.17 277	0.15 196	0.14 51	0.34 150

EAI-Stereo	1.16 349	0.29 2	1.94 34	0.55 287	0.97 358	1.96 388	7.94 416	1.34 369	1.03 343	1.01 337	1.48 364	0.51 144	0.66 289	0.65 122	1.42 312	0.09 11	0.23 237	0.09 14	0.53 373	0.13 35	0.49 231

GLC_STEREO	0.31 1	0.30 5	1.80 11	0.29 46	0.12 3	0.41 14	0.20 20	0.39 2	0.42 9	0.26 14	0.31 26	0.25 24	0.19 7	0.36 24	0.26 32	0.09 11	0.11 126	0.12 136	0.10 71	0.13 35	0.15 30

SST-Stereo	0.56 111	0.30 5	2.44 135	0.71 332	0.55 288	0.62 184	0.65 331	0.57 53	0.67 136	0.59 190	0.53 127	0.51 144	0.59 268	1.57 258	0.31 70	0.12 144	0.07 6	0.12 136	0.10 71	0.17 90	0.11 9

CAS	0.39 15	0.31 7	1.79 10	0.81 344	0.34 210	0.51 47	0.23 59	0.49 14	0.42 9	0.23 6	0.31 26	0.20 2	0.17 1	0.30 2	0.25 23	0.77 377	0.06 1	0.07 1	0.05 1	0.10 10	0.41 190

anonymousdsp2	0.88 300	0.31 7	1.96 38	1.06 362	1.56 394	0.57 107	0.22 40	0.84 169	0.98 336	1.20 356	0.37 43	0.65 211	0.26 49	1.19 209	0.46 140	0.10 47	2.40 409	0.10 47	0.13 160	0.19 133	2.96 409

EGLCR-Stereo	0.90 310	0.31 7	1.90 27	1.60 387	0.95 354	1.14 355	0.42 254	0.85 179	0.43 13	1.74 384	0.21 1	0.27 37	0.17 1	1.56 254	0.30 56	0.10 47	2.60 411	0.10 47	0.09 37	0.10 10	3.10 411

RAFT_R40	0.55 103	0.31 7	2.44 135	0.57 300	0.42 259	0.62 184	0.52 295	0.58 55	0.66 124	0.56 152	0.54 141	0.54 157	0.50 229	1.56 254	0.53 166	0.11 111	0.07 6	0.12 136	0.10 71	0.16 69	0.10 4

CRE-IMP	0.46 45	0.31 7	2.40 114	0.53 280	0.17 37	0.79 298	0.68 339	0.54 39	0.66 124	0.47 64	0.43 65	0.44 108	0.26 49	0.43 45	0.33 88	0.12 144	0.07 6	0.12 136	0.09 37	0.17 90	0.23 85

R-Stereo Train	0.42 22	0.31 7	2.51 175	0.30 60	0.18 47	0.56 88	0.25 100	0.82 152	0.41 5	0.57 164	0.67 236	0.33 57	0.24 27	0.34 15	0.33 88	0.10 47	0.08 38	0.09 14	0.07 12	0.09 5	0.18 56

RAFT-Stereo	0.42 22	0.31 7	2.51 175	0.30 60	0.18 47	0.56 88	0.25 100	0.82 152	0.41 5	0.57 164	0.67 236	0.33 57	0.24 27	0.34 15	0.33 88	0.10 47	0.08 38	0.09 14	0.07 12	0.09 5	0.18 56
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
AE-Stereo	0.71 231	0.32 14	2.44 135	0.44 239	0.50 276	0.58 114	0.23 59	1.08 335	0.67 136	0.67 258	0.51 117	0.47 129	0.24 27	0.63 114	0.32 79	0.09 11	2.15 401	0.11 93	0.45 361	0.22 173	2.01 383

CES	0.33 4	0.32 14	1.46 3	0.25 5	0.50 276	0.40 13	0.20 20	0.48 11	0.48 28	0.22 3	0.29 17	0.26 30	0.19 7	0.35 22	0.22 4	0.09 11	0.07 6	0.08 3	0.05 1	0.16 69	0.54 248

riskmin	0.96 321	0.32 14	2.07 55	1.72 394	1.61 397	1.62 376	0.57 311	1.45 375	0.55 60	0.73 284	0.89 316	0.92 314	0.45 204	1.16 205	0.60 183	0.11 111	1.30 370	0.12 136	1.38 408	0.14 51	1.51 371

DCANet-4	0.43 25	0.32 14	2.31 95	0.26 15	0.14 8	0.51 47	0.22 40	0.84 169	0.78 241	0.55 142	0.48 90	0.28 39	0.37 129	0.40 35	0.37 108	0.10 47	0.07 6	0.09 14	0.07 12	0.08 1	0.43 199

tt	4.94 410	0.32 14	4.22 382	2.29 407	1.58 395	10.19 418	16.94 421	9.44 419	5.03 406	1.69 383	1.33 359	4.68 405	5.02 409	3.38 396	5.91 408	6.15 417	9.47 424	2.80 414	3.16 416	3.54 415	1.58 373

BUS	0.45 40	0.32 14	1.58 4	0.31 74	0.22 86	0.91 328	0.23 59	1.05 317	0.67 136	0.64 238	0.53 127	0.65 211	0.32 108	0.48 59	0.34 96	0.13 186	0.10 104	0.14 221	0.12 140	0.13 35	0.15 30

BSDual-CNN	0.48 55	0.32 14	1.58 4	0.31 74	0.22 86	0.76 279	0.32 191	1.05 317	0.67 136	0.64 238	0.53 127	0.63 201	0.38 136	0.48 59	0.97 260	0.13 186	0.10 104	0.14 221	0.12 140	0.13 35	0.15 30

psmg	0.48 55	0.32 14	1.58 4	0.28 34	0.22 86	0.75 275	0.35 218	0.94 243	0.67 136	0.61 206	0.59 183	0.63 201	0.38 136	0.48 59	0.97 260	0.13 186	0.11 126	0.13 192	0.13 160	0.14 51	0.15 30

FTStereo	0.79 267	0.32 14	2.83 279	0.70 330	0.21 77	0.73 268	1.75 398	0.61 67	0.60 81	1.07 342	1.62 369	1.28 366	2.11 390	0.75 151	0.30 56	0.19 290	0.08 38	0.12 136	0.11 109	0.12 25	0.39 178

Any-RAFT	0.42 22	0.33 23	1.89 26	0.28 34	0.21 77	0.69 252	0.21 30	0.83 162	0.60 81	0.45 52	0.43 65	0.62 197	0.30 99	0.48 59	0.24 15	0.11 111	0.40 279	0.08 3	0.06 6	0.10 10	0.16 43

NF-Stereo	0.53 92	0.33 23	2.55 190	0.55 287	0.16 20	0.61 162	0.43 261	0.70 98	0.70 178	0.50 100	0.47 84	0.37 68	0.26 49	1.44 241	0.78 234	0.12 144	0.07 6	0.12 136	0.10 71	0.13 35	0.17 49

OCTAStereo	0.53 92	0.33 23	2.54 183	0.56 296	0.16 20	0.61 162	0.42 254	0.70 98	0.70 178	0.50 100	0.47 84	0.37 68	0.26 49	1.43 237	0.79 237	0.12 144	0.07 6	0.12 136	0.10 71	0.13 35	0.17 49

RE-Stereo	0.53 92	0.33 23	2.54 183	0.56 296	0.16 20	0.61 162	0.43 261	0.70 98	0.70 178	0.50 100	0.47 84	0.37 68	0.26 49	1.43 237	0.77 230	0.12 144	0.07 6	0.12 136	0.10 71	0.13 35	0.17 49

TVStereo	0.53 92	0.33 23	2.54 183	0.56 296	0.16 20	0.61 162	0.43 261	0.70 98	0.70 178	0.50 100	0.47 84	0.37 68	0.26 49	1.43 237	0.77 230	0.12 144	0.07 6	0.12 136	0.10 71	0.13 35	0.17 49

GMM-Stereo	0.53 92	0.33 23	2.89 288	0.53 280	0.24 118	0.77 289	0.46 277	0.62 70	0.65 117	0.58 170	0.73 274	0.47 129	0.43 188	0.68 132	0.29 51	0.10 47	0.06 1	0.13 192	0.13 160	0.14 51	0.44 211

ICVP	0.48 55	0.33 23	2.37 104	0.34 128	0.22 86	0.60 144	0.55 304	0.79 133	0.53 52	0.45 52	0.60 190	0.49 137	0.36 124	0.55 92	0.46 140	0.16 249	0.16 193	0.14 221	0.11 109	0.16 69	0.32 140
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
CASS	0.43 25	0.34 30	2.01 43	0.33 111	0.17 37	0.54 74	0.24 81	0.71 104	0.52 46	0.62 218	0.55 150	0.40 83	0.41 164	0.43 45	0.33 88	0.17 268	0.10 104	0.14 221	0.11 109	0.18 110	0.23 85
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
knoymous	0.37 11	0.34 30	1.83 15	0.25 5	0.18 47	0.45 18	0.24 81	0.60 65	0.40 4	0.42 38	0.39 52	0.54 157	0.25 41	0.41 41	0.29 51	0.12 144	0.08 38	0.12 136	0.07 12	0.13 35	0.20 68

PSM-softLoss	0.52 82	0.34 30	2.47 163	0.55 287	0.17 37	0.61 162	0.39 242	0.64 78	0.67 136	0.52 119	0.48 90	0.39 75	0.25 41	1.46 242	0.77 230	0.13 186	0.08 38	0.13 192	0.12 140	0.12 25	0.15 30

KMStereo	0.52 82	0.34 30	2.47 163	0.55 287	0.17 37	0.61 162	0.39 242	0.64 78	0.67 136	0.52 119	0.48 90	0.39 75	0.25 41	1.46 242	0.77 230	0.13 186	0.08 38	0.13 192	0.12 140	0.12 25	0.15 30

NRIStereo	0.50 70	0.34 30	2.44 135	0.52 276	0.16 20	0.94 334	0.73 346	0.52 27	0.65 117	0.48 66	0.40 60	0.59 183	0.29 89	0.78 158	0.33 88	0.11 111	0.13 154	0.11 93	0.09 37	0.22 173	0.25 99

cross-raft	0.47 48	0.34 30	2.17 73	0.70 330	0.84 344	0.50 45	0.35 218	0.74 108	0.43 13	0.44 50	0.45 77	0.63 201	0.25 41	0.37 25	0.27 37	0.08 1	0.14 167	0.10 47	0.23 278	0.11 17	0.27 109

s12784h	0.41 18	0.34 30	2.17 73	0.24 4	0.11 1	0.64 209	0.24 81	0.85 179	0.70 178	0.45 52	0.54 141	0.28 39	0.27 62	0.51 75	0.27 37	0.11 111	0.06 1	0.09 14	0.06 6	0.16 69	0.14 24

LoS	0.34 5	0.35 37	1.88 24	0.25 5	0.13 5	0.53 67	0.20 20	0.50 23	0.53 52	0.26 14	0.28 15	0.37 68	0.24 27	0.40 35	0.25 23	0.10 47	0.08 38	0.08 3	0.06 6	0.15 60	0.10 4

KYRaft	0.52 82	0.35 37	2.40 114	0.34 128	0.21 77	0.75 275	0.43 261	0.62 70	0.63 104	0.64 238	0.92 320	0.53 152	0.72 301	0.60 107	0.26 32	0.10 47	0.07 6	0.12 136	0.14 178	0.13 35	0.54 248

CREStereo	0.31 1	0.35 37	1.66 7	0.19 1	0.13 5	0.55 84	0.17 5	0.50 23	0.50 36	0.28 18	0.34 35	0.24 21	0.21 16	0.34 15	0.23 14	0.11 111	0.07 6	0.08 3	0.05 1	0.10 10	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
Patchmatch Stereo++	0.43 25	0.36 40	2.44 135	0.48 256	0.17 37	0.61 162	0.26 112	0.53 30	0.61 84	0.48 66	0.43 65	0.43 93	0.28 73	0.56 95	0.30 56	0.12 144	0.08 38	0.12 136	0.10 71	0.17 90	0.13 12
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	0.43 25	0.36 40	2.44 135	0.48 256	0.18 47	0.61 162	0.28 134	0.53 30	0.61 84	0.48 66	0.43 65	0.43 93	0.28 73	0.49 69	0.30 56	0.12 144	0.08 38	0.12 136	0.10 71	0.17 90	0.13 12

ROB_FTStereo_v2	0.43 25	0.36 40	2.44 135	0.49 267	0.17 37	0.61 162	0.28 134	0.53 30	0.61 84	0.48 66	0.43 65	0.44 108	0.28 73	0.48 59	0.30 56	0.12 144	0.08 38	0.12 136	0.10 71	0.17 90	0.13 12

ROB_FTStereo	0.43 25	0.36 40	2.44 135	0.48 256	0.18 47	0.61 162	0.26 112	0.53 30	0.61 84	0.48 66	0.43 65	0.43 93	0.28 73	0.51 75	0.30 56	0.12 144	0.08 38	0.12 136	0.10 71	0.17 90	0.13 12

HUI-Stereo	0.43 25	0.36 40	2.45 151	0.48 256	0.18 47	0.61 162	0.27 126	0.53 30	0.61 84	0.48 66	0.43 65	0.44 108	0.28 73	0.47 51	0.30 56	0.12 144	0.08 38	0.12 136	0.10 71	0.17 90	0.13 12

iGMRVC	0.43 25	0.36 40	2.44 135	0.48 256	0.18 47	0.61 162	0.27 126	0.53 30	0.61 84	0.48 66	0.43 65	0.43 93	0.28 73	0.57 98	0.31 70	0.12 144	0.08 38	0.12 136	0.10 71	0.17 90	0.13 12

iRAFT	0.43 25	0.36 40	2.44 135	0.48 256	0.17 37	0.61 162	0.26 112	0.53 30	0.61 84	0.48 66	0.43 65	0.43 93	0.28 73	0.56 95	0.30 56	0.12 144	0.08 38	0.12 136	0.10 71	0.17 90	0.13 12

RAFT-IKP	0.43 25	0.36 40	2.44 135	0.48 256	0.16 20	0.60 144	0.28 134	0.53 30	0.61 84	0.48 66	0.43 65	0.43 93	0.28 73	0.51 75	0.31 70	0.12 144	0.08 38	0.12 136	0.10 71	0.17 90	0.13 12

Prome-Stereo	0.53 92	0.36 40	2.39 112	0.60 302	0.23 109	0.63 197	0.41 247	0.66 83	0.67 136	0.59 190	1.02 337	0.43 93	0.71 300	0.61 110	0.34 96	0.10 47	0.07 6	0.10 47	0.09 37	0.13 35	0.44 211

CFNet-RSSM	0.44 37	0.36 40	2.38 106	0.28 34	0.43 260	0.53 67	0.20 20	0.86 191	0.52 46	0.44 50	0.36 39	0.53 152	0.26 49	0.40 35	0.27 37	0.09 11	0.08 38	0.09 14	0.38 349	0.10 10	0.22 77

MC-Stereo	0.58 126	0.37 50	2.00 41	0.88 347	0.64 317	0.54 74	0.19 12	0.46 9	0.39 3	0.58 170	0.39 52	0.27 37	0.27 62	0.71 141	0.32 79	0.09 11	1.20 356	0.09 14	0.16 214	0.22 173	1.92 381

DeepStereo_RVC	0.47 48	0.37 50	2.19 76	0.55 287	0.18 47	0.60 144	0.58 313	0.52 27	0.62 93	0.49 82	0.45 77	0.39 75	0.85 325	0.47 51	0.34 96	0.12 144	0.08 38	0.11 93	0.09 37	0.15 60	0.19 60

RAFT-345	0.56 111	0.37 50	2.68 240	0.40 212	0.34 210	0.58 114	0.41 247	0.49 14	0.70 178	0.51 111	0.99 333	0.43 93	0.28 73	1.56 254	0.81 243	0.10 47	0.07 6	0.11 93	0.09 37	0.11 17	0.09 2

CREStereo++_RVC	0.38 13	0.37 50	2.47 163	0.25 5	0.16 20	0.54 74	0.15 1	0.42 4	0.57 67	0.37 26	0.52 124	0.24 21	0.19 7	0.31 3	0.27 37	0.09 11	0.06 1	0.08 3	0.30 312	0.09 5	0.22 77
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
Gwc-CoAtRS	0.41 18	0.37 50	2.06 54	0.28 34	0.41 249	0.48 34	0.19 12	0.64 78	0.49 30	0.45 52	0.39 52	0.57 176	0.26 49	0.37 25	0.28 42	0.09 11	0.19 210	0.09 14	0.31 317	0.11 17	0.25 99

LoS_RVC	0.34 5	0.38 55	1.96 38	0.27 22	0.35 218	0.43 16	0.22 40	0.43 5	0.34 1	0.24 9	0.34 35	0.23 15	0.28 73	0.34 15	0.22 4	0.08 1	0.07 6	0.07 1	0.05 1	0.10 10	0.35 156

RCA-Stereo	0.45 40	0.38 55	1.80 11	0.27 22	0.25 124	0.58 114	0.23 59	0.84 169	0.66 124	0.42 38	0.44 76	0.28 39	0.35 122	0.31 3	0.21 1	0.09 11	1.01 341	0.09 14	0.07 12	0.21 159	0.53 245

Pruner-Stereo	0.55 103	0.38 55	2.49 171	1.78 396	0.19 63	0.63 197	0.45 272	0.59 62	0.67 136	0.61 206	0.48 90	0.41 88	0.25 41	0.49 69	0.99 268	0.13 186	0.07 6	0.12 136	0.10 71	0.13 35	0.14 24

PMTNet	0.35 7	0.38 55	1.75 9	0.21 2	0.14 8	0.57 107	0.24 81	0.48 11	0.44 17	0.28 18	0.32 32	0.26 30	0.24 27	0.41 41	0.24 15	0.42 358	0.07 6	0.08 3	0.05 1	0.18 110	0.15 30

IGEV_Zeroshot_test	0.91 312	0.39 59	3.80 367	0.42 224	1.95 402	0.56 88	0.64 328	0.84 169	0.55 60	1.45 375	0.53 127	0.79 277	0.42 175	0.57 98	1.13 283	0.10 47	0.49 292	0.10 47	0.34 338	0.19 133	2.97 410

hknet	0.53 92	0.39 59	2.04 50	0.31 74	0.24 118	0.76 279	0.32 191	1.05 317	0.71 190	0.64 238	0.53 127	0.79 277	0.40 153	0.84 168	0.78 234	0.12 144	0.10 104	0.14 221	0.12 140	0.13 35	0.15 30

sCroCo_RVC	0.37 11	0.39 59	2.38 106	0.35 144	0.27 149	0.31 5	0.22 40	0.49 14	0.48 28	0.23 6	0.34 35	0.25 24	0.24 27	0.35 22	0.25 23	0.15 235	0.17 200	0.12 136	0.11 109	0.15 60	0.15 30

SFCPSM	0.48 55	0.39 59	2.30 93	0.28 34	0.27 149	0.70 255	0.32 191	1.00 283	0.69 168	0.50 100	0.52 124	0.43 93	0.36 124	0.53 86	0.44 132	0.12 144	0.09 81	0.12 136	0.16 214	0.18 110	0.23 85

CASnet	0.32 3	0.40 63	1.80 11	0.28 34	0.11 1	0.47 31	0.19 12	0.45 7	0.47 25	0.39 31	0.31 26	0.23 15	0.17 1	0.31 3	0.21 1	0.11 111	0.06 1	0.15 246	0.12 140	0.16 69	0.08 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
NINENet	0.54 99	0.40 63	2.19 76	0.55 287	0.26 138	0.91 328	0.23 59	1.05 317	0.77 238	0.54 131	0.57 172	0.65 211	0.32 108	1.22 211	0.34 96	0.16 249	0.13 154	0.16 263	0.11 109	0.16 69	0.14 24

AAGNet	0.92 313	0.40 63	2.53 179	0.60 302	1.01 364	0.62 184	0.45 272	0.52 27	0.68 160	0.58 170	0.53 127	0.50 141	0.72 301	1.22 211	7.32 412	0.12 144	0.07 6	0.12 136	0.10 71	0.16 69	0.10 4

DEmStereo	0.69 222	0.40 63	2.42 122	0.42 224	0.18 47	0.66 236	0.88 359	0.54 39	0.64 110	0.60 199	1.00 334	0.45 120	1.24 357	1.53 250	2.21 354	0.10 47	0.08 38	0.10 47	0.10 71	0.11 17	0.14 24

HSM-Net_RVC	0.70 227	0.40 63	2.45 151	0.27 22	0.19 63	0.68 249	0.30 171	1.29 365	0.73 200	0.73 284	0.70 256	0.77 271	0.45 204	3.73 402	0.46 140	0.13 186	0.09 81	0.10 47	0.09 37	0.13 35	0.32 140
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
RAFT-Test	0.56 111	0.41 68	2.01 43	0.90 350	1.07 369	0.65 223	0.37 228	0.83 162	0.65 117	0.49 82	0.49 103	0.93 319	0.24 27	0.52 79	0.30 56	0.10 47	0.38 273	0.09 14	0.38 349	0.11 17	0.19 60

DisPM	0.48 55	0.41 68	2.54 183	0.61 308	0.18 47	0.59 132	0.62 326	0.54 39	0.67 136	0.61 206	0.53 127	0.38 73	0.26 49	0.76 153	0.31 70	0.13 186	0.07 6	0.12 136	0.11 109	0.12 25	0.15 30

Selective-IGEV	0.57 118	0.42 70	1.87 23	1.67 391	1.33 384	0.36 11	0.20 20	0.61 67	0.71 190	0.22 3	0.31 26	0.22 8	0.19 7	0.52 79	0.36 105	0.09 11	0.97 338	0.09 14	0.15 196	0.20 150	0.85 314

CRFU-Net	0.58 126	0.42 70	1.90 27	0.49 267	0.27 149	0.83 309	0.35 218	0.94 243	0.54 55	0.65 250	0.60 190	0.78 275	1.34 358	1.00 183	0.51 161	0.17 268	0.14 167	0.17 277	0.10 71	0.19 133	0.20 68

iRaft-Stereo_20w	1.50 372	0.42 70	4.81 394	2.24 406	2.09 405	1.36 362	1.27 386	1.38 371	0.94 322	2.07 387	0.42 63	0.85 299	0.69 297	0.87 171	1.37 309	0.10 47	4.04 416	0.09 14	0.40 353	0.17 90	4.53 416

DAS	0.61 154	0.42 70	1.85 20	0.34 128	0.34 210	0.52 62	0.42 254	0.89 213	0.80 257	0.85 317	0.69 243	0.57 176	0.51 233	2.38 350	0.57 177	0.13 186	0.09 81	0.12 136	0.09 37	0.18 110	0.37 163

SepStereo	0.57 118	0.42 70	1.85 20	0.34 128	0.34 210	0.52 62	0.42 254	0.89 213	0.80 257	0.85 317	0.69 243	0.57 176	0.51 233	1.55 252	0.57 177	0.13 186	0.09 81	0.12 136	0.09 37	0.18 110	0.37 163

PFNet	0.62 167	0.42 70	2.69 246	0.43 234	0.55 288	0.62 184	0.27 126	0.64 78	0.72 197	0.61 206	0.56 162	0.45 120	0.33 113	1.86 307	1.12 282	0.28 342	0.09 81	0.12 136	0.16 214	0.26 224	0.27 109

test-3	0.58 126	0.43 76	2.44 135	0.52 276	0.59 298	0.46 21	0.23 59	0.77 119	0.49 30	0.52 119	0.29 17	0.44 108	0.22 19	0.59 102	0.97 260	0.08 1	1.27 365	0.10 47	0.35 340	0.29 254	0.62 267

test_1	0.58 126	0.43 76	2.44 135	0.52 276	0.59 298	0.46 21	0.23 59	0.77 119	0.49 30	0.51 111	0.29 17	0.44 108	0.22 19	0.59 102	0.97 260	0.08 1	1.27 365	0.10 47	0.35 340	0.29 254	0.63 271

PFNet+	0.50 70	0.43 76	2.54 183	0.49 267	0.18 47	0.58 114	0.76 348	0.54 39	0.72 197	0.56 152	0.48 90	0.39 75	0.26 49	0.94 179	0.33 88	0.14 216	0.09 81	0.14 221	0.13 160	0.12 25	0.16 43

LCNet	0.58 126	0.43 76	2.42 122	0.91 352	0.22 86	0.95 336	0.29 159	0.62 70	0.64 110	0.52 119	0.55 150	0.41 88	0.75 312	0.84 168	0.27 37	0.10 47	0.07 6	0.12 136	0.18 235	0.97 382	0.40 183

GMStereo_Zeroshot	0.44 37	0.44 80	1.84 18	0.44 239	0.20 68	0.52 62	0.19 12	0.60 65	0.54 55	0.58 170	0.59 183	0.63 201	0.29 89	0.59 102	0.34 96	0.16 249	0.09 81	0.16 263	0.09 37	0.26 224	0.26 104

MSKI-zero shot	0.70 227	0.44 80	2.62 213	1.47 381	0.75 331	0.56 88	0.20 20	0.80 138	0.45 18	0.60 199	0.52 124	0.44 108	0.17 1	0.70 135	0.26 32	0.09 11	2.87 414	0.09 14	0.32 322	0.14 51	0.50 233

test_3	0.59 141	0.44 80	2.44 135	0.53 280	0.59 298	0.48 34	0.30 171	0.79 133	0.52 46	0.51 111	0.30 20	0.45 120	0.22 19	0.59 102	0.97 260	0.08 1	1.25 361	0.11 93	0.35 340	0.30 260	0.62 267

Anonymous	0.41 18	0.44 80	2.55 190	0.35 144	0.32 195	0.38 12	0.34 209	0.57 53	0.41 5	0.25 11	0.30 20	0.23 15	0.29 89	0.38 27	0.28 42	0.15 235	0.13 154	0.11 93	0.12 140	0.24 194	0.30 130

AdaStereo	0.48 55	0.44 80	2.18 75	0.36 158	0.20 68	0.59 132	0.29 159	0.97 266	0.74 217	0.52 119	0.55 150	0.61 192	0.33 113	0.52 79	0.44 132	0.18 279	0.08 38	0.17 277	0.11 109	0.18 110	0.24 95
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.
PSMNet-ADL	0.56 111	0.47 85	2.03 47	0.35 144	0.22 86	0.67 243	0.27 126	0.77 119	0.58 73	0.43 44	0.53 127	0.70 250	0.45 204	1.89 312	0.64 197	0.16 249	0.13 154	0.11 93	0.13 160	0.15 60	0.51 237

ASMatch	0.61 154	0.47 85	2.72 253	0.91 352	0.36 224	0.56 88	0.24 81	0.54 39	0.67 136	0.48 66	1.20 350	0.47 129	0.65 283	1.33 227	0.93 257	0.10 47	0.08 38	0.11 93	0.11 109	0.10 10	0.17 49

DRaft	0.65 191	0.47 85	2.38 106	0.25 5	0.17 37	0.64 209	0.65 331	0.56 48	0.57 67	0.67 258	0.98 330	0.38 73	0.99 343	1.42 236	2.06 343	0.11 111	0.14 167	0.10 47	0.14 178	0.18 110	0.21 72

Selective-RAFT	0.46 45	0.48 88	1.88 24	0.32 91	0.16 20	0.61 162	0.19 12	0.66 83	0.62 93	0.28 18	0.30 20	0.41 88	0.33 113	0.51 75	0.32 79	0.11 111	1.09 350	0.09 14	0.35 340	0.19 133	0.37 163

11t1	0.60 147	0.49 89	2.19 76	0.35 144	0.58 297	0.48 34	0.21 30	0.72 105	0.73 200	0.49 82	0.47 84	0.35 64	0.34 120	0.61 110	0.71 217	0.12 144	1.26 364	0.10 47	0.29 306	0.16 69	1.22 351

Anonymous_2	1.36 362	0.49 89	2.03 47	1.71 393	1.58 395	2.49 400	0.58 313	1.59 382	2.31 393	0.77 296	0.88 314	1.03 341	0.58 265	1.20 210	0.66 205	0.32 349	1.38 374	1.42 403	3.87 417	0.78 377	1.56 372

CrosDoStereo	0.96 321	0.49 89	2.66 228	0.27 22	0.33 201	0.54 74	3.69 407	0.77 119	0.66 124	0.70 272	1.39 361	0.53 152	1.47 368	1.77 289	3.02 378	0.10 47	0.08 38	0.11 93	0.11 109	0.22 173	0.30 130

DeepStereo_LL	0.96 321	0.49 89	2.66 228	0.27 22	0.33 201	0.54 74	3.69 407	0.77 119	0.66 124	0.70 272	1.39 361	0.53 152	1.47 368	1.77 289	3.02 378	0.10 47	0.08 38	0.11 93	0.11 109	0.22 173	0.30 130

AnonymousM	0.45 40	0.49 89	1.83 15	0.29 46	0.15 13	0.53 67	0.22 40	0.64 78	0.66 124	0.47 64	0.33 33	0.30 44	0.25 41	0.49 69	0.29 51	0.12 144	0.27 256	0.71 381	0.37 346	0.12 25	0.41 190

Anonymous3	0.47 48	0.49 89	2.61 209	0.33 111	0.25 124	0.72 265	0.32 191	0.80 138	0.60 81	0.36 24	0.41 61	0.33 57	0.29 89	0.46 49	0.30 56	0.19 290	0.18 206	0.13 192	0.13 160	0.18 110	0.22 77

PCWNet_CMD	0.48 55	0.50 95	2.23 83	0.27 22	0.20 68	0.56 88	0.22 40	0.78 126	0.67 136	0.49 82	0.55 150	0.68 233	0.56 253	0.48 59	0.32 79	0.11 111	0.10 104	0.14 221	0.10 71	0.19 133	0.43 199

CFNet_pseudo	0.47 48	0.50 95	2.19 76	0.26 15	0.20 68	0.56 88	0.22 40	0.80 138	0.62 93	0.50 100	0.56 162	0.68 233	0.47 219	0.53 86	0.33 88	0.11 111	0.10 104	0.15 246	0.10 71	0.18 110	0.33 143

DIP-Stereo	0.43 25	0.50 95	2.21 81	0.27 22	0.18 47	0.63 197	0.17 5	0.94 243	0.58 73	0.49 82	0.48 90	0.30 44	0.30 99	0.40 35	0.31 70	0.10 47	0.08 38	0.10 47	0.08 27	0.15 60	0.33 143
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
MSMDNet	0.48 55	0.50 95	2.23 83	0.27 22	0.20 68	0.56 88	0.22 40	0.78 126	0.67 136	0.49 82	0.55 150	0.68 233	0.56 253	0.48 59	0.32 79	0.11 111	0.10 104	0.13 192	0.10 71	0.18 110	0.43 199

ccs_rob	0.47 48	0.50 95	2.19 76	0.26 15	0.20 68	0.56 88	0.22 40	0.80 138	0.62 93	0.50 100	0.56 162	0.68 233	0.47 219	0.53 86	0.33 88	0.11 111	0.10 104	0.16 263	0.10 71	0.18 110	0.33 143

Former-RAFT_DAM_RVC	0.52 82	0.51 100	1.12 1	0.26 15	0.22 86	0.46 21	0.20 20	1.10 340	1.33 371	3.13 408	0.33 33	0.22 8	0.20 14	0.34 15	0.26 32	0.11 111	0.09 81	0.11 93	0.09 37	0.17 90	0.21 72

ttt	0.89 307	0.51 100	2.51 175	0.36 158	0.31 184	0.61 162	0.28 134	1.07 332	0.92 315	0.56 152	0.77 292	0.55 165	0.37 129	2.27 340	3.51 386	0.16 249	1.21 359	0.13 192	0.31 317	0.18 110	1.26 353

CoDeX	0.54 99	0.52 102	2.25 85	0.30 60	0.26 138	0.61 162	0.32 191	1.03 303	0.73 200	0.49 82	0.56 162	0.52 151	0.40 153	1.59 265	0.38 114	0.12 144	0.09 81	0.11 93	0.10 71	0.15 60	0.22 77

HH	0.79 267	0.52 102	2.72 253	1.45 379	0.80 340	0.91 328	0.23 59	0.76 113	0.76 230	0.64 238	0.55 150	0.87 305	0.41 164	0.94 179	0.45 136	0.09 11	1.20 356	0.10 47	0.09 37	0.16 69	2.16 390

HanStereo	0.79 267	0.52 102	2.72 253	1.45 379	0.80 340	0.91 328	0.23 59	0.76 113	0.76 230	0.64 238	0.55 150	0.87 305	0.41 164	0.94 179	0.45 136	0.09 11	1.20 356	0.10 47	0.09 37	0.16 69	2.16 390

mmm	0.66 208	0.53 105	1.83 15	0.38 186	0.86 345	0.49 39	0.27 126	0.82 152	0.83 275	0.59 190	0.69 243	0.47 129	0.38 136	0.81 166	0.73 222	0.12 144	1.37 373	0.14 221	0.45 361	0.18 110	1.35 362

MDST_ROB	1.28 355	0.53 105	3.84 370	0.55 287	0.45 264	4.06 408	0.60 319	1.36 370	0.89 308	2.18 392	1.17 348	0.98 330	0.72 301	4.28 405	2.12 347	0.20 298	0.16 193	0.19 298	0.17 227	0.20 150	0.84 310

SMFormer	0.64 186	0.54 107	1.92 30	0.32 91	0.16 20	0.46 21	0.24 81	0.94 243	0.85 291	0.58 170	0.70 256	0.51 144	0.41 164	1.89 312	0.86 252	0.13 186	1.01 341	0.11 93	0.26 292	0.17 90	0.84 310

tta	0.63 179	0.54 107	1.92 30	0.32 91	0.16 20	0.46 21	0.24 81	0.94 243	0.85 291	0.58 170	0.70 256	0.51 144	0.41 164	1.89 312	0.86 252	0.13 186	1.01 341	0.11 93	0.26 292	0.19 133	0.59 260

qqq1	0.62 167	0.54 107	1.92 30	0.32 91	0.16 20	0.46 21	0.24 81	0.94 243	0.85 291	0.58 170	0.70 256	0.51 144	0.41 164	1.89 312	0.64 197	0.13 186	1.01 341	0.09 14	0.24 280	0.19 133	0.59 260

fff1	0.62 167	0.54 107	1.92 30	0.32 91	0.16 20	0.46 21	0.24 81	0.94 243	0.85 291	0.58 170	0.70 256	0.51 144	0.41 164	1.89 312	0.64 197	0.13 186	1.01 341	0.09 14	0.24 280	0.19 133	0.59 260

test-1	0.61 154	0.54 107	2.09 58	0.31 74	1.37 386	0.51 47	0.28 134	0.83 162	0.50 36	0.42 38	0.55 150	0.54 157	0.24 27	0.38 27	1.25 298	0.10 47	1.08 349	0.10 47	0.17 227	0.11 17	0.77 299

pcwnet_v2	0.65 191	0.54 107	4.29 387	0.33 111	0.27 149	0.60 144	0.25 100	1.02 297	0.92 315	0.61 206	0.69 243	0.62 197	0.54 246	0.67 128	0.38 114	0.18 279	0.15 181	0.15 246	0.14 178	0.21 159	0.49 231

GES	0.49 66	0.54 107	2.37 104	0.31 74	0.19 63	0.61 162	0.30 171	0.93 238	0.52 46	0.49 82	0.53 127	0.40 83	0.43 188	0.59 102	0.67 207	0.16 249	0.11 126	0.12 136	0.10 71	0.20 150	0.30 130

EKT-Stereo	1.56 378	0.55 114	2.60 205	2.54 409	19.66 425	0.55 84	0.22 40	0.76 113	0.51 41	0.40 33	0.36 39	0.43 93	0.27 62	0.74 150	0.42 123	0.13 186	0.17 200	0.11 93	0.16 214	0.20 150	0.50 233

CFNet_ucs	0.50 70	0.55 114	2.28 89	0.27 22	0.22 86	0.58 114	0.23 59	0.90 221	0.69 168	0.54 131	0.64 220	0.68 233	0.44 196	0.55 92	0.34 96	0.14 216	0.12 141	0.16 263	0.11 109	0.19 133	0.38 171

GANet-ADL	0.48 55	0.56 116	2.51 175	0.34 128	0.20 68	0.58 114	0.25 100	0.80 138	0.57 67	0.43 44	0.61 198	0.56 172	0.31 103	0.44 48	0.44 132	0.14 216	0.11 126	0.10 47	0.09 37	0.22 173	0.38 171

XX-Stereo	0.98 326	0.57 117	4.45 391	1.64 389	5.33 415	0.55 84	0.16 3	0.96 259	0.43 13	0.45 52	0.65 227	0.85 299	0.19 7	0.79 159	0.26 32	0.11 111	0.80 331	0.10 47	0.32 322	0.17 90	0.78 302

NVstereo2D	0.63 179	0.57 117	2.29 91	0.37 168	0.35 218	0.69 252	0.49 288	0.96 259	0.88 303	0.49 82	0.54 141	0.72 253	0.46 211	1.98 322	0.50 158	0.19 290	0.20 222	0.18 293	0.16 214	0.28 246	0.34 150

ff7	0.65 191	0.58 119	2.09 58	0.39 199	0.60 303	0.56 88	0.23 59	0.49 14	0.62 93	1.00 333	0.24 6	0.20 2	0.24 27	0.71 141	0.24 15	0.09 11	2.09 392	0.10 47	0.18 235	0.24 194	2.22 397

ffff	0.65 191	0.58 119	2.09 58	0.39 199	0.60 303	0.56 88	0.23 59	0.49 14	0.62 93	1.00 333	0.24 6	0.20 2	0.24 27	0.71 141	0.24 15	0.09 11	2.09 392	0.10 47	0.18 235	0.24 194	2.22 397

11t	0.65 191	0.58 119	2.09 58	0.39 199	0.60 303	0.56 88	0.23 59	0.49 14	0.62 93	1.00 333	0.24 6	0.20 2	0.24 27	0.71 141	0.24 15	0.09 11	2.09 392	0.10 47	0.18 235	0.24 194	2.22 397

ccc-4	0.65 191	0.58 119	2.09 58	0.39 199	0.60 303	0.56 88	0.23 59	0.49 14	0.62 93	1.00 333	0.24 6	0.20 2	0.24 27	0.71 141	0.24 15	0.09 11	2.09 392	0.10 47	0.18 235	0.24 194	2.22 397

UNet	0.56 111	0.58 119	2.81 275	0.32 91	0.33 201	0.74 273	0.27 126	0.86 191	0.67 136	0.55 142	0.55 150	0.72 253	0.55 251	0.79 159	0.58 179	0.12 144	0.09 81	0.13 192	0.11 109	0.20 150	0.19 60

FENet	0.48 55	0.58 119	2.46 158	0.33 111	0.18 47	0.58 114	0.22 40	0.83 162	0.64 110	0.49 82	0.42 63	0.55 165	0.38 136	0.52 79	0.51 161	0.12 144	0.09 81	0.12 136	0.11 109	0.17 90	0.31 138

anonymousdsp	0.86 293	0.59 125	2.65 224	1.33 373	1.25 381	0.56 88	0.23 59	0.54 39	0.71 190	1.13 346	0.25 11	0.22 8	0.24 27	1.24 215	0.24 15	0.09 11	2.34 407	0.10 47	0.18 235	0.25 209	3.12 412

STTRV1_RVC		0.59 125		0.43 234	0.49 275	0.80 301	0.44 267	1.18 357	0.84 287	0.63 227	0.89 316	0.72 253	0.63 281	2.67 371	0.67 207	0.51 367	0.65 315	0.27 336	0.24 280	0.35 294	0.29 121

anonymousa	0.74 244	0.60 127	2.58 198	0.96 356	1.33 384	0.61 162	0.26 112	0.69 91	0.56 64	0.55 142	0.84 302	0.82 289	0.46 211	0.56 95	0.61 188	0.10 47	1.11 352	0.12 136	0.98 400	0.14 51	0.97 332

ProNet	0.46 45	0.60 127	1.85 20	0.35 144	0.67 321	0.49 39	0.25 100	0.53 30	0.57 67	0.21 1	0.24 6	0.22 8	0.20 14	0.52 79	0.22 4	0.09 11	0.47 288	0.10 47	0.09 37	0.23 188	1.33 359

IGEV-Stereo	0.86 293	0.60 127	2.65 224	1.35 375	1.25 381	0.56 88	0.23 59	0.54 39	0.71 190	1.14 347	0.25 11	0.22 8	0.24 27	1.24 215	0.24 15	0.09 11	2.34 407	0.10 47	0.18 235	0.25 209	3.13 413
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
222	1.02 331	0.60 127	1.95 35	0.29 46	0.51 278	0.62 184	0.24 81	1.09 337	0.86 297	0.64 238	0.67 236	0.47 129	0.42 175	1.86 307	6.73 410	0.13 186	1.21 359	0.11 93	0.32 322	0.17 90	1.44 368

FAT-Stereo	0.72 239	0.60 127	2.86 285	0.37 168	0.29 165	0.64 209	0.55 304	1.01 291	0.91 313	0.76 294	0.94 322	0.93 319	0.79 317	1.82 300	0.60 183	0.19 290	0.19 210	0.17 277	0.16 214	0.23 188	0.47 221

CSP-Net	0.55 103	0.61 132	1.81 14	0.30 60	0.23 109	0.77 289	0.35 218	0.90 221	0.62 93	0.62 218	0.60 190	0.65 211	0.42 175	1.76 286	0.47 143	0.17 268	0.12 141	0.10 47	0.10 71	0.21 159	0.16 43

TransformOpticalFlow	0.65 191	0.61 132	2.67 235	0.45 246	0.26 138	0.62 184	0.28 134	0.88 207	0.76 230	0.76 294	0.74 277	0.90 313	0.84 322	1.82 300	0.80 239	0.10 47	0.07 6	0.11 93	0.09 37	0.12 25	0.19 60

ccnet	0.77 261	0.61 132	2.01 43	0.40 212	0.46 271	1.05 345	0.59 316	1.02 297	0.74 217	0.90 323	0.97 327	0.82 289	0.89 332	1.68 278	1.16 287	0.32 349	0.26 250	0.32 351	0.28 302	0.35 294	0.47 221

StereoDRNet-Refined	0.55 103	0.61 132	2.07 55	0.34 128	0.21 77	0.68 249	0.26 112	0.87 199	0.73 200	0.70 272	0.69 243	0.74 261	0.45 204	1.10 194	0.62 191	0.12 144	0.09 81	0.14 221	0.14 178	0.27 235	0.24 95
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
x	0.65 191	0.62 136	2.12 65	0.36 158	0.61 310	0.48 34	0.24 81	0.80 138	0.89 308	0.50 100	0.56 162	0.44 108	0.36 124	0.62 113	0.80 239	0.11 111	1.44 378	0.11 93	0.39 352	0.16 69	1.34 361

STrans-v2	0.69 222	0.62 136	2.66 228	0.28 34	0.23 109	0.57 107	0.32 191	1.01 291	0.77 238	0.92 326	0.84 302	0.88 309	0.92 337	1.81 297	1.19 290	0.10 47	0.07 6	0.10 47	0.09 37	0.12 25	0.30 130

qqq	0.65 191	0.63 138	2.10 64	0.30 60	0.64 317	0.46 21	0.27 126	0.81 145	0.83 275	0.48 66	0.56 162	0.46 124	0.37 129	1.03 187	0.75 225	0.11 111	1.41 377	0.12 136	0.41 357	0.16 69	1.18 343

DISCO	0.61 154	0.63 138	1.98 40	0.46 249	0.34 210	0.84 314	0.35 218	0.88 207	0.81 264	0.61 206	0.64 220	1.06 349	0.53 244	1.11 198	0.83 248	0.13 186	0.10 104	0.11 93	0.10 71	0.26 224	0.37 163

IPLGR	0.58 126	0.64 140	3.12 314	0.37 168	0.18 47	0.62 184	0.54 300	1.06 329	0.69 168	0.73 284	0.46 79	0.50 141	0.44 196	1.12 200	0.31 70	0.10 47	0.08 38	0.11 93	0.09 37	0.21 159	0.20 68

xxxx	0.97 324	0.64 140	2.14 69	0.30 60	0.67 321	0.64 209	0.24 81	1.09 337	0.91 313	0.57 164	0.65 227	0.58 180	0.39 147	1.57 258	5.49 407	0.13 186	1.38 374	0.11 93	0.32 322	0.17 90	1.41 366

test_xeample	0.98 326	0.65 142	2.12 65	0.29 46	0.67 321	0.60 144	0.28 134	1.08 335	0.85 291	0.62 218	0.70 256	0.44 108	0.41 164	1.95 320	5.45 406	0.12 144	1.33 372	0.11 93	0.31 317	0.18 110	1.42 367

MIF-Stereo	0.36 10	0.66 143	2.43 127	0.28 34	0.24 118	0.30 4	0.18 10	0.35 1	0.36 2	0.26 14	0.37 43	0.18 1	0.18 6	0.33 14	0.30 56	0.11 111	0.08 38	0.09 14	0.08 27	0.25 209	0.09 2

DualNet	0.97 324	0.67 144	3.39 336	0.32 91	0.22 86	0.58 114	0.28 134	0.85 179	0.96 329	0.54 131	0.74 277	0.67 220	0.40 153	0.64 118	3.86 392	0.10 47	2.16 402	0.15 246	0.33 332	0.25 209	2.19 392

ffm	0.78 263	0.67 144	3.39 336	0.32 91	0.22 86	0.58 114	0.28 134	0.85 179	0.96 329	0.54 131	0.74 277	0.67 220	0.40 153	0.64 118	0.22 4	0.10 47	2.16 402	0.15 246	0.33 332	0.25 209	2.19 392

ff1	1.07 340	0.67 144	3.39 336	0.32 91	0.22 86	0.58 114	0.28 134	0.85 179	0.96 329	0.54 131	0.74 277	0.67 220	0.40 153	2.75 380	3.86 392	0.10 47	2.16 402	0.15 246	0.33 332	0.25 209	2.19 392

mmx	0.99 328	0.67 144	3.39 336	0.32 91	0.22 86	0.58 114	0.28 134	1.05 317	0.92 315	0.54 131	0.74 277	0.67 220	0.40 153	2.75 380	3.86 392	0.13 186	1.25 361	0.15 246	0.33 332	0.19 133	1.28 356

xxx	0.99 328	0.67 144	3.39 336	0.32 91	0.22 86	0.58 114	0.28 134	1.05 317	0.92 315	0.54 131	0.74 277	0.67 220	0.40 153	2.75 380	3.86 392	0.13 186	1.25 361	0.15 246	0.33 332	0.19 133	1.28 356

HHNet	0.63 179	0.67 144	3.10 312	0.37 168	0.25 124	0.64 209	0.60 319	0.70 98	0.67 136	0.55 142	1.12 347	0.32 53	0.60 273	0.43 45	1.75 329	0.16 249	0.08 38	0.12 136	0.10 71	0.18 110	0.22 77

UPFNet	0.51 80	0.67 144	2.04 50	0.34 128	0.33 201	0.65 223	0.37 228	0.88 207	0.65 117	0.60 199	0.53 127	0.61 192	0.41 164	0.77 154	0.55 173	0.13 186	0.13 154	0.13 192	0.13 160	0.20 150	0.16 43

MyStereo07	0.56 111	0.68 151	2.42 122	0.30 60	0.41 249	0.61 162	0.31 181	0.58 55	0.72 197	1.17 350	0.26 14	0.20 2	0.27 62	1.28 222	0.28 42	0.09 11	0.59 307	0.12 136	0.21 271	0.16 69	0.48 225

MyStereo04	0.57 118	0.68 151	2.66 228	0.30 60	0.41 249	0.61 162	0.31 181	0.88 207	0.80 257	0.48 66	0.37 43	0.54 157	0.42 175	0.61 110	0.71 217	0.09 11	0.59 307	0.12 136	0.21 271	0.16 69	0.48 225

anonymity	0.86 293	0.68 151	1.44 2	0.64 315	0.83 342	0.67 243	0.52 295	0.98 272	0.73 200	0.96 330	0.70 256	0.81 286	0.86 327	1.10 194	1.34 303	0.64 372	0.72 328	0.58 374	1.44 409	0.60 361	0.91 321

stereogan	0.74 244	0.68 151	2.82 277	0.40 212	0.40 244	1.05 345	0.42 254	0.99 277	0.96 329	0.78 304	0.86 310	1.15 362	0.73 304	1.57 258	0.56 175	0.20 298	0.19 210	0.20 308	0.16 214	0.37 306	0.34 150

DANet	0.85 290	0.68 151	2.41 118	1.18 371	0.48 273	0.77 289	1.23 385	0.93 238	1.53 380	0.90 323	0.72 272	0.97 329	0.57 258	1.86 307	1.05 275	0.18 279	0.16 193	0.19 298	0.16 214	0.26 224	0.67 280
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
IGEV+	0.74 244	0.70 156	2.05 53	1.11 366	1.09 371	0.32 6	0.21 30	0.75 110	0.43 13	0.30 22	0.30 20	0.22 8	0.27 62	0.98 182	0.31 70	0.10 47	2.50 410	0.08 3	0.15 196	0.27 235	2.70 407

TANstereo	0.39 15	0.70 156	2.48 168	0.23 3	0.12 3	0.54 74	0.16 3	0.41 3	0.47 25	0.45 52	0.51 117	0.26 30	0.22 19	0.34 15	0.21 1	0.10 47	0.10 104	0.08 3	0.07 12	0.09 5	0.18 56

G-Net	1.02 331	0.70 156	3.23 318	0.60 302	0.66 320	2.00 392	0.71 343	0.78 126	0.70 178	1.14 347	2.53 390	1.29 368	1.01 345	1.47 244	1.74 328	0.25 332	0.24 240	0.24 328	0.26 292	0.37 306	0.40 183

MIF-Stereo (partial)	0.41 18	0.71 159	2.67 235	0.27 22	0.24 118	0.32 6	0.17 5	0.56 48	0.46 19	0.26 14	0.37 43	0.25 24	0.26 49	0.46 49	0.35 103	0.11 111	0.08 38	0.12 136	0.10 71	0.21 159	0.15 30

gwcnet-sp	0.52 82	0.71 159	2.66 228	0.32 91	0.22 86	0.66 236	0.31 181	0.84 169	0.69 168	0.61 206	0.49 103	0.46 124	0.43 188	0.77 154	0.48 146	0.12 144	0.11 126	0.11 93	0.11 109	0.19 133	0.19 60

scenet	0.52 82	0.71 159	2.66 228	0.32 91	0.22 86	0.66 236	0.31 181	0.84 169	0.69 168	0.61 206	0.49 103	0.46 124	0.43 188	0.77 154	0.48 146	0.12 144	0.11 126	0.11 93	0.11 109	0.19 133	0.19 60

ssnet	0.52 82	0.71 159	2.66 228	0.32 91	0.22 86	0.66 236	0.31 181	0.84 169	0.69 168	0.61 206	0.49 103	0.46 124	0.43 188	0.77 154	0.48 146	0.12 144	0.11 126	0.11 93	0.11 109	0.19 133	0.19 60

CroCo-Stereo	0.35 7	0.71 159	1.67 8	0.32 91	0.17 37	0.19 1	0.21 30	0.79 133	0.54 55	0.22 3	0.25 11	0.55 165	0.22 19	0.28 1	0.28 42	0.10 47	0.08 38	0.08 3	0.07 12	0.12 25	0.10 4
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
MyStereo06	0.70 227	0.72 164	3.51 350	0.31 74	0.25 124	0.60 144	0.30 171	0.90 221	0.67 136	1.48 378	0.53 127	0.84 294	0.57 258	0.60 107	1.11 281	0.09 11	0.55 300	0.12 136	0.20 260	0.16 69	0.56 255

MyStereo05	0.57 118	0.72 164	2.72 253	0.31 74	0.25 124	0.60 144	0.30 171	0.87 199	0.82 269	0.54 131	0.37 43	0.53 152	0.42 175	0.63 114	0.73 222	0.09 11	0.55 300	0.12 136	0.20 260	0.16 69	0.56 255

DPSNet	1.02 331	0.72 164	2.84 281	0.60 302	0.39 238	1.08 350	0.75 347	1.41 373	1.14 358	0.74 290	0.69 243	1.05 348	1.67 376	2.09 332	2.22 355	0.27 339	0.61 309	0.20 308	0.50 369	0.48 347	1.03 335

ACVNet-DCA	0.67 211	0.73 167	2.43 127	0.67 323	0.52 280	0.76 279	0.24 81	0.81 145	0.83 275	0.77 296	0.39 52	0.25 24	0.38 136	0.70 135	0.22 4	0.10 47	2.13 397	0.11 93	0.09 37	0.16 69	1.18 343

xx1	0.71 231	0.73 167	2.43 127	0.67 323	0.52 280	0.76 279	0.24 81	0.85 179	1.05 347	0.77 296	0.39 52	0.46 124	0.37 129	0.70 135	0.22 4	0.10 47	2.13 397	0.12 136	0.41 357	0.16 69	1.18 343

1test111	0.72 239	0.73 167	2.43 127	0.67 323	0.52 280	0.76 279	0.24 81	0.81 145	0.83 275	0.77 296	0.39 52	0.25 24	0.38 136	1.03 187	0.75 225	0.10 47	2.13 397	0.11 93	0.09 37	0.16 69	1.18 343

cc1	0.74 244	0.73 167	2.43 127	0.67 323	0.52 280	0.76 279	0.24 81	0.85 179	1.05 347	0.77 296	0.39 52	0.25 24	0.38 136	0.70 135	0.22 4	0.10 47	2.13 397	0.11 93	0.09 37	0.25 209	2.20 396

tt1	0.74 244	0.73 167	2.34 100	0.67 323	0.63 313	0.75 275	0.24 81	0.85 179	0.96 329	0.81 308	0.38 49	0.26 30	0.35 122	0.64 118	0.22 4	0.10 47	2.16 402	0.11 93	0.09 37	0.25 209	2.19 392

test croco	0.43 25	0.73 167	2.80 271	0.28 34	0.19 63	0.33 8	0.21 30	0.63 76	0.50 36	0.24 9	0.38 49	0.24 21	0.25 41	0.48 59	0.32 79	0.12 144	0.08 38	0.13 192	0.09 37	0.43 335	0.13 12

IER	0.49 66	0.73 167	2.12 65	0.27 22	0.25 124	0.65 223	0.27 126	0.76 113	0.59 77	0.56 152	0.59 183	0.60 190	0.53 244	0.64 118	0.44 132	0.12 144	0.09 81	0.11 93	0.11 109	0.18 110	0.15 30

RAFT-RH_RVC	0.65 191	0.73 167	2.78 268	0.39 199	0.29 165	0.60 144	0.18 10	0.45 7	0.63 104	0.75 292	1.89 374	0.47 129	0.29 89	1.59 265	1.21 292	0.15 235	0.07 6	0.13 192	0.13 160	0.11 17	0.10 4

S-Stereo	0.82 275	0.73 167	3.79 366	0.40 212	0.37 230	0.70 255	0.69 341	1.00 283	1.03 343	0.63 227	0.92 320	0.82 289	0.59 268	2.35 346	0.71 217	0.18 279	0.22 232	0.17 277	0.18 235	0.30 260	0.67 280

IGEVStereo-DCA	0.74 244	0.74 176	2.09 58	0.76 335	0.77 336	0.45 18	0.23 59	0.49 14	0.62 93	0.71 281	0.22 2	0.30 44	0.28 73	1.29 223	1.53 319	0.10 47	1.50 379	0.10 47	0.18 235	0.24 194	2.22 397

rrr	0.84 282	0.74 176	3.40 341	0.76 335	0.77 336	0.45 18	0.28 134	1.23 362	0.84 287	0.71 281	0.22 2	0.30 44	0.28 73	1.29 223	1.53 319	0.10 47	1.50 379	0.10 47	0.29 306	0.24 194	1.75 378

IRAFT_RVC	0.59 141	0.74 176	2.42 122	0.47 255	0.21 77	0.59 132	0.42 254	0.68 89	0.73 200	0.54 131	0.50 115	0.49 137	0.51 233	1.57 258	1.00 270	0.11 111	0.25 247	0.13 192	0.10 71	0.15 60	0.14 24

edge stereo	0.84 282	0.74 176	3.42 345	0.38 186	1.21 379	0.63 197	0.41 247	0.98 272	0.83 275	0.81 308	0.88 314	1.14 360	0.73 304	2.16 336	0.89 254	0.22 311	0.20 222	0.26 335	0.18 235	0.38 312	0.43 199

HCRNet	0.50 70	0.75 180	2.08 57	0.39 199	0.29 165	0.58 114	0.22 40	0.79 133	0.67 136	0.49 82	0.49 103	0.48 135	0.37 129	1.13 201	0.40 117	0.15 235	0.10 104	0.15 246	0.13 160	0.21 159	0.19 60

test_xeample3	0.86 293	0.75 180	3.36 330	0.65 317	0.76 334	0.49 39	0.33 204	1.21 361	0.80 257	0.61 206	0.23 5	0.30 44	0.29 89	1.17 207	1.57 321	0.10 47	1.79 385	0.10 47	0.40 353	0.25 209	2.09 386

CBMV_ROB	0.88 300	0.75 180	2.73 258	0.36 158	0.22 86	0.76 279	0.47 281	1.05 317	0.81 264	1.06 341	1.04 341	0.88 309	1.36 361	2.17 337	2.03 340	0.23 319	0.24 240	0.27 336	0.25 286	0.27 235	0.73 296

DGSMNet	2.93 401	0.77 183	3.44 346	3.58 415	4.25 413	2.53 401	6.86 415	1.03 303	0.88 303	0.58 170	1.85 373	0.79 277	0.62 277	1.63 268	1.46 314	4.62 414	4.98 417	5.15 419	4.71 418	4.52 418	4.37 415

ac_64	0.63 179	0.77 183	2.71 251	0.37 168	0.34 210	0.64 209	0.30 171	0.86 191	0.67 136	0.58 170	0.53 127	0.88 309	0.48 225	1.84 303	0.71 217	0.15 235	0.12 141	0.12 136	0.12 140	0.21 159	0.25 99

DSFCA	0.62 167	0.77 183	1.95 35	0.29 46	0.29 165	0.79 298	0.86 356	0.81 145	0.73 200	0.73 284	0.66 233	0.67 220	0.57 258	1.17 207	1.03 273	0.16 249	0.15 181	0.13 192	0.14 178	0.19 133	0.28 115

GwcNet-ADL	0.54 99	0.78 186	2.85 283	0.31 74	0.20 68	0.58 114	0.29 159	0.93 238	0.67 136	0.48 66	0.47 84	0.56 172	0.33 113	0.48 59	0.80 239	0.13 186	0.12 141	0.09 14	0.09 37	0.14 51	0.40 183

EDNetEfficient	1.29 356	0.78 186	4.27 384	0.65 317	1.03 366	0.94 334	1.38 391	0.87 199	1.75 387	2.33 398	1.32 358	1.04 345	2.21 392	1.59 265	4.07 397	0.16 249	0.19 210	0.15 246	0.27 300	0.38 312	0.40 183

1111x	1.06 338	0.79 188	3.29 326	0.33 111	0.60 303	0.64 209	0.33 204	1.10 340	0.92 315	0.59 190	0.69 243	0.59 183	0.47 219	2.64 369	4.61 402	0.12 144	1.38 374	0.11 93	0.49 367	0.18 110	1.30 358

DRN-Test	0.71 231	0.79 188	2.83 279	0.40 212	0.44 261	0.80 301	0.41 247	1.07 332	0.83 275	0.82 312	0.64 220	0.68 233	0.57 258	1.78 292	0.79 237	0.16 249	0.13 154	0.17 277	0.16 214	0.24 194	0.51 237

DCRE	0.76 257	0.80 190	2.31 95	1.05 361	1.18 377	0.63 197	0.26 112	1.03 303	0.59 77	0.52 119	2.12 379	0.44 108	0.27 62	0.41 41	0.53 166	0.09 11	1.02 346	0.10 47	0.32 322	0.16 69	1.47 370

test_4	0.47 48	0.80 190	2.15 70	0.36 158	0.29 165	0.59 132	0.28 134	0.50 23	0.42 9	0.43 44	0.76 288	0.39 75	0.22 19	0.73 147	0.49 155	0.08 1	0.18 206	0.11 93	0.15 196	0.29 254	0.27 109

DMCA	0.50 70	0.83 192	1.95 35	0.32 91	0.24 118	0.59 132	0.26 112	0.81 145	0.68 160	0.59 190	0.49 103	0.56 172	0.36 124	0.65 122	0.65 202	0.14 216	0.10 104	0.14 221	0.10 71	0.19 133	0.29 121

iRaftStereo_RVC	0.47 48	0.84 193	1.91 29	0.29 46	0.15 13	0.53 67	0.20 20	0.58 55	0.50 36	0.37 26	0.43 65	0.42 92	0.23 25	0.38 27	0.28 42	0.09 11	0.70 325	0.12 136	0.11 109	0.43 335	0.77 299

delet	0.60 147	0.84 193	2.45 151	0.33 111	0.35 218	0.73 268	0.46 277	0.89 213	0.80 257	0.58 170	0.62 205	0.67 220	0.51 233	1.14 203	0.64 197	0.12 144	0.12 141	0.13 192	0.14 178	0.22 173	0.29 121

THIR-Stereo	0.88 300	0.85 195	2.33 99	0.26 15	0.16 20	0.59 132	2.69 403	0.62 70	0.54 55	0.62 218	1.61 368	0.96 327	1.77 381	1.67 275	2.20 353	0.10 47	0.08 38	0.14 221	0.11 109	0.16 69	0.21 72

FC-DCNN	1.60 381	0.85 195	3.44 346	0.46 249	0.39 238	1.96 388	0.66 333	1.72 386	1.70 385	2.75 405	2.91 401	4.20 401	3.15 401	2.72 376	2.66 369	0.30 346	0.26 250	0.31 349	0.30 312	0.33 277	0.91 321

whm_eth	0.51 80	0.86 197	2.79 269	0.31 74	0.31 184	0.49 39	0.24 81	0.78 126	0.75 222	0.48 66	0.86 310	0.26 30	0.26 49	0.38 27	0.29 51	0.13 186	0.11 126	0.13 192	0.12 140	0.14 51	0.44 211

OMP-Stereo	0.64 186	0.87 198	2.38 106	0.56 296	0.37 230	0.60 144	0.26 112	0.75 110	0.71 190	0.65 250	0.60 190	0.68 233	0.32 108	2.07 327	1.18 288	0.11 111	0.08 38	0.12 136	0.09 37	0.17 90	0.28 115

IIG-Stereo	0.65 191	0.87 198	2.32 97	0.55 287	0.23 109	0.62 184	0.21 30	0.78 126	0.71 190	0.64 238	0.69 243	0.69 244	0.38 136	2.07 327	1.37 309	0.11 111	0.08 38	0.11 93	0.09 37	0.15 60	0.27 109

ACVNet	0.54 99	0.87 198	2.45 151	0.28 34	0.22 86	0.59 132	0.36 225	0.69 91	0.73 200	0.49 82	0.59 183	0.69 244	0.42 175	0.47 51	0.70 213	0.11 111	0.10 104	0.10 47	0.09 37	0.36 300	0.39 178

acv_ft	0.57 118	0.87 198	2.45 151	0.33 111	0.41 249	0.63 197	0.29 159	0.86 191	0.73 200	0.64 238	0.59 183	0.69 244	0.45 204	0.47 51	0.68 210	0.11 111	0.10 104	0.10 47	0.09 37	0.43 335	0.39 178

ToySt	0.67 211	0.88 202	2.61 209	0.39 199	0.73 329	0.61 162	0.38 236	0.78 126	0.73 200	0.43 44	0.70 256	0.72 253	0.45 204	0.66 125	0.62 191	0.14 216	0.63 313	0.13 192	0.33 332	0.24 194	1.18 343

TestStereo	0.49 66	0.88 202	2.38 106	0.30 60	0.16 20	0.43 16	0.25 100	0.55 47	0.46 19	0.38 29	0.46 79	0.34 61	0.28 73	1.96 321	0.28 42	0.11 111	0.08 38	0.12 136	0.09 37	0.15 60	0.13 12

sAnonymous2	0.45 40	0.88 202	2.97 298	0.31 74	0.25 124	0.34 9	0.28 134	0.56 48	0.49 30	0.25 11	0.30 20	0.23 15	0.29 89	0.31 3	0.22 4	0.12 144	0.09 81	0.12 136	0.13 160	0.38 312	0.43 199

CroCo_RVC	0.45 40	0.88 202	2.97 298	0.31 74	0.25 124	0.34 9	0.28 134	0.56 48	0.49 30	0.25 11	0.30 20	0.23 15	0.29 89	0.31 3	0.22 4	0.12 144	0.09 81	0.12 136	0.13 160	0.38 312	0.43 199

ELAS_RVC	1.51 375	0.88 202	3.36 330	0.63 312	0.56 290	1.53 370	2.73 404	1.53 378	1.76 388	2.26 396	2.21 385	2.10 384	3.07 400	2.08 330	2.52 364	0.42 358	0.42 281	0.42 366	0.37 346	0.51 351	0.84 310
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
StereoIM	0.35 7	0.89 207	2.15 70	0.25 5	0.29 165	0.29 3	0.17 5	0.47 10	0.41 5	0.21 1	0.22 2	0.28 39	0.21 16	0.32 13	0.31 70	0.10 47	0.09 81	0.10 47	0.08 27	0.11 17	0.12 10

GMOStereo	0.58 126	0.89 207	2.46 158	0.29 46	0.99 359	0.51 47	0.32 191	0.58 55	0.46 19	0.58 170	0.48 90	0.54 157	0.27 62	0.31 3	0.25 23	0.09 11	1.64 381	0.13 192	0.11 109	0.34 283	0.42 194

error version	0.58 126	0.89 207	2.46 158	0.29 46	0.99 359	0.51 47	0.32 191	0.58 55	0.46 19	0.58 170	0.48 90	0.54 157	0.27 62	0.31 3	0.25 23	0.09 11	1.64 381	0.13 192	0.11 109	0.34 283	0.42 194

test-v	0.58 126	0.89 207	2.46 158	0.29 46	0.99 359	0.51 47	0.32 191	0.58 55	0.46 19	0.58 170	0.48 90	0.54 157	0.27 62	0.31 3	0.25 23	0.09 11	1.64 381	0.13 192	0.11 109	0.34 283	0.42 194

test-2	0.58 126	0.89 207	2.46 158	0.29 46	0.99 359	0.51 47	0.32 191	0.58 55	0.46 19	0.58 170	0.48 90	0.54 157	0.27 62	0.31 3	0.25 23	0.09 11	1.64 381	0.13 192	0.11 109	0.34 283	0.42 194

fff	0.50 70	0.90 212	2.63 214	0.25 5	0.15 13	0.51 47	0.22 40	0.85 179	0.82 269	0.55 142	0.48 90	0.31 49	0.65 283	0.39 31	0.37 108	0.10 47	0.07 6	0.09 14	0.07 12	0.08 1	0.43 199

csc	0.50 70	0.90 212	2.63 214	0.25 5	0.15 13	0.51 47	0.22 40	0.85 179	0.82 269	0.55 142	0.48 90	0.31 49	0.65 283	0.39 31	0.37 108	0.10 47	0.07 6	0.09 14	0.07 12	0.08 1	0.43 199

cscssc	0.50 70	0.90 212	2.63 214	0.25 5	0.15 13	0.51 47	0.22 40	0.85 179	0.82 269	0.55 142	0.48 90	0.31 49	0.65 283	0.39 31	0.37 108	0.10 47	0.07 6	0.09 14	0.07 12	0.08 1	0.43 199

CroCo-Stereo Lap2	0.38 13	0.91 215	2.02 46	0.33 111	0.38 236	0.23 2	0.21 30	0.63 76	0.51 41	0.23 6	0.28 15	0.29 43	0.23 25	0.34 15	0.28 42	0.10 47	0.09 81	0.10 47	0.08 27	0.22 173	0.15 30

ADStereo(finetuned)	0.50 70	0.91 215	2.43 127	0.26 15	0.14 8	0.51 47	0.22 40	0.84 169	0.78 241	0.56 152	0.49 103	0.32 53	0.75 312	0.40 35	0.40 117	0.10 47	0.07 6	0.09 14	0.07 12	0.13 35	0.45 216

DCANet	0.49 66	0.91 215	2.63 214	0.26 15	0.14 8	0.51 47	0.22 40	0.84 169	0.78 241	0.56 152	0.49 103	0.32 53	0.41 164	0.39 31	0.41 119	0.10 47	0.07 6	0.09 14	0.07 12	0.14 51	0.45 216

psmorigin	1.41 365	0.91 215	13.83 419	0.37 168	0.30 176	0.63 197	0.37 228	0.80 138	0.64 110	0.98 331	0.87 312	1.16 364	0.78 315	3.95 403	1.09 279	0.19 290	0.22 232	0.17 277	0.19 251	0.25 209	0.47 221

RYNet	0.77 261	0.91 215	2.36 102	0.37 168	0.41 249	0.88 322	0.44 267	0.99 277	0.88 303	0.65 250	0.54 141	0.92 314	0.61 275	2.70 375	1.23 296	0.15 235	0.14 167	0.17 277	0.14 178	0.27 235	0.55 254

MIM_Stereo	0.55 103	0.92 220	2.65 224	0.32 91	1.09 371	0.51 47	0.19 12	0.67 86	0.52 46	0.48 66	0.54 141	0.43 93	0.27 62	0.57 98	0.30 56	0.08 1	0.17 200	0.11 93	0.10 71	0.28 246	0.80 306

MMNet	0.55 103	0.92 220	2.03 47	0.34 128	0.27 149	0.79 298	0.28 134	0.86 191	0.79 250	0.62 218	0.58 178	0.59 183	0.56 253	0.80 163	0.61 188	0.11 111	0.11 126	0.12 136	0.11 109	0.21 159	0.22 77

HSM	0.67 211	0.92 220	2.29 91	0.30 60	0.29 165	0.65 223	0.29 159	0.98 272	0.67 136	0.59 190	0.58 178	1.39 371	0.65 283	2.56 362	0.45 136	0.11 111	0.09 81	0.10 47	0.08 27	0.18 110	0.24 95

ELAS	1.52 376	0.92 220	2.91 291	0.62 310	0.57 293	3.13 403	2.21 402	1.67 384	1.58 383	2.42 399	2.43 388	1.87 381	2.49 395	1.85 305	2.70 371	0.42 358	0.43 284	0.41 364	0.40 353	0.51 351	0.85 314
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
STTStereo	0.58 126	0.95 224	2.95 296	0.37 168	0.31 184	0.62 184	0.32 191	0.81 145	0.63 104	0.61 206	0.55 150	0.67 220	0.43 188	0.87 171	0.48 146	0.16 249	0.16 193	0.17 277	0.20 260	0.17 90	0.25 99

DLCB_ROB	0.61 154	0.96 225	2.00 41	0.37 168	0.25 124	0.65 223	0.37 228	0.86 191	0.76 230	0.73 284	0.70 256	0.84 294	0.47 219	1.57 258	0.72 221	0.13 186	0.13 154	0.14 221	0.14 178	0.18 110	0.33 143

ssnet_v2	0.64 186	0.99 226	2.67 235	0.33 111	0.22 86	0.72 265	0.45 272	1.00 283	0.80 257	0.66 256	0.54 141	0.81 286	0.48 225	0.91 176	1.08 278	0.16 249	0.14 167	0.14 221	0.14 178	0.33 277	0.31 138

LMCR-Stereo	0.61 154	1.00 227	2.60 205	0.42 224	0.22 86	0.74 273	0.31 181	1.06 329	0.70 178	0.62 218	0.64 220	0.40 83	0.52 241	0.84 168	1.27 300	0.20 298	0.09 81	0.12 136	0.09 37	0.26 224	0.16 43

PASM	0.82 275	1.00 227	2.68 240	0.52 276	0.48 273	0.65 223	0.59 316	0.83 162	0.89 308	0.82 312	0.73 274	0.89 312	0.68 293	2.39 351	0.73 222	0.35 354	0.37 269	0.36 357	0.41 357	0.45 340	0.51 237

CBMV	0.86 293	1.00 227	2.82 277	0.35 144	0.21 77	0.78 294	0.78 350	1.05 317	0.87 299	0.90 323	0.74 277	0.87 305	1.89 385	1.67 275	1.38 311	0.19 290	0.20 222	0.21 312	0.19 251	0.28 246	0.84 310
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
RP	0.74 244	1.01 230	2.48 168	0.44 239	0.45 264	0.66 236	0.45 272	0.95 256	0.87 299	0.70 272	0.95 325	0.99 333	0.82 319	1.55 252	0.82 246	0.26 336	0.19 210	0.23 323	0.20 260	0.34 283	0.38 171

TRStereo	0.89 307	1.02 231	2.91 291	4.59 416	0.31 184	0.93 332	0.23 59	1.93 393	0.66 124	0.37 26	0.54 141	0.48 135	0.40 153	0.67 128	0.29 51	0.13 186	0.37 269	0.11 93	0.48 365	0.13 35	1.21 349

ADLNet	0.68 216	1.02 231	2.68 240	0.35 144	0.34 210	0.67 243	0.34 209	0.95 256	0.79 250	0.70 272	0.62 205	0.80 283	0.46 211	1.77 289	0.69 212	0.15 235	0.12 141	0.14 221	0.14 178	0.31 268	0.54 248

psm_up	0.65 191	1.02 231	2.53 179	0.36 158	0.31 184	0.64 209	0.38 236	0.96 259	0.73 200	0.63 227	0.57 172	0.68 233	0.57 258	1.90 317	0.52 163	0.17 268	0.15 181	0.16 263	0.15 196	0.27 235	0.22 77

aanetorigin	0.81 272	1.03 234	2.64 223	0.44 239	0.44 261	0.59 132	1.00 369	0.59 62	0.70 178	1.54 380	1.22 352	0.82 289	1.08 350	1.06 189	1.07 277	0.18 279	0.15 181	0.17 277	0.21 271	0.53 355	0.65 277

NOSS_ROB	0.75 254	1.03 234	2.27 87	0.68 328	0.26 138	0.68 249	0.30 171	0.99 277	0.82 269	0.59 190	0.58 178	0.77 271	0.39 147	2.75 380	0.48 146	0.25 332	0.24 240	0.28 339	0.26 292	0.29 254	1.07 338

MSMD_ROB	1.41 365	1.03 234	2.75 262	0.41 221	0.32 195	2.00 392	0.61 324	0.96 259	1.43 374	2.97 406	2.63 394	4.76 406	2.04 389	2.44 357	1.78 332	0.30 346	0.26 250	0.32 351	0.32 322	0.32 273	0.63 271

XX-TBD	0.40 17	1.04 237	2.49 171	0.35 144	0.13 5	0.51 47	0.17 5	0.44 6	0.52 46	0.38 29	0.51 117	0.23 15	0.19 7	0.31 3	0.25 23	0.10 47	0.07 6	0.08 3	0.06 6	0.09 5	0.18 56

RASNet	0.69 222	1.05 238	2.59 200	0.37 168	0.47 272	0.66 236	0.33 204	0.82 152	0.76 230	0.51 111	0.65 227	0.93 319	0.62 277	2.20 338	0.80 239	0.14 216	0.09 81	0.09 14	0.11 109	0.18 110	0.37 163

DeepPruner_ROB	0.58 126	1.06 239	2.68 240	0.30 60	0.26 138	0.63 197	0.31 181	0.83 162	0.51 41	0.62 218	0.56 162	0.65 211	0.39 147	1.06 189	0.56 175	0.19 290	0.14 167	0.14 221	0.14 178	0.24 194	0.33 143

Sa-1000	0.61 154	1.07 240	2.71 251	0.32 91	0.61 310	0.61 162	0.31 181	1.00 283	0.76 230	0.53 127	0.83 300	0.43 93	0.33 113	0.69 134	0.30 56	0.10 47	0.52 297	0.13 192	0.28 302	0.29 254	0.29 121

MIPNet	0.88 300	1.07 240	2.85 283	0.61 308	0.18 47	1.46 367	1.37 389	1.65 383	0.78 241	1.93 386	0.85 305	0.75 265	1.66 375	0.87 171	0.34 96	0.10 47	0.08 38	0.11 93	0.32 322	0.27 235	0.26 104

SGM_RVC	2.11 392	1.07 240	2.87 286	0.98 358	0.92 351	2.72 402	1.88 401	1.91 392	12.27 414	2.09 388	1.99 377	2.47 389	2.24 393	2.87 385	2.03 340	0.54 368	0.47 288	0.42 366	0.47 364	0.74 371	1.22 351
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
SACVNet	0.68 216	1.08 243	2.58 198	0.38 186	0.28 159	0.65 223	0.37 228	0.91 228	0.65 117	0.67 258	0.62 205	0.69 244	0.47 219	2.07 327	0.65 202	0.18 279	0.14 167	0.16 263	0.15 196	0.39 319	0.41 190

IPLG	0.74 244	1.09 244	2.87 286	0.36 158	0.21 77	1.63 377	0.60 319	1.39 372	0.63 104	1.39 370	0.51 117	0.40 83	0.86 327	1.40 233	0.37 108	0.09 11	0.07 6	0.14 221	0.12 140	0.34 283	0.23 85

GwcNet	0.76 257	1.09 244	3.68 361	0.38 186	0.45 264	0.81 306	0.45 272	0.91 228	0.89 308	0.63 227	0.77 292	0.82 289	0.51 233	1.64 271	0.85 250	0.17 268	0.16 193	0.15 246	0.15 196	0.33 277	0.34 150

hitnet-ft	0.73 241	1.09 244	2.59 200	0.28 34	0.22 86	0.71 259	0.36 225	0.89 213	0.67 136	0.58 170	0.83 300	1.03 341	0.94 340	2.31 343	0.70 213	0.23 319	0.14 167	0.41 364	0.13 160	0.24 194	0.28 115

iResNet	0.59 141	1.09 244	2.54 183	0.44 239	0.18 47	0.65 223	0.29 159	0.89 213	0.75 222	0.59 190	0.64 220	0.43 93	0.39 147	0.73 147	1.24 297	0.11 111	0.08 38	0.09 14	0.08 27	0.21 159	0.40 183

ETE_ROB	0.68 216	1.09 244	2.32 97	0.38 186	0.26 138	0.69 252	0.51 291	1.49 377	0.75 222	0.81 308	0.71 269	0.85 299	0.51 233	1.39 231	0.70 213	0.17 268	0.14 167	0.19 298	0.16 214	0.24 194	0.35 156

RGC	0.78 263	1.10 249	2.55 190	0.45 246	0.45 264	0.73 268	0.40 245	1.00 283	0.75 222	0.75 292	1.04 341	1.02 340	0.73 304	1.74 283	1.15 285	0.24 326	0.19 210	0.28 339	0.26 292	0.31 268	0.38 171

Nwc_Net	0.75 254	1.10 249	2.96 297	0.42 224	0.39 238	0.77 289	0.39 242	1.06 329	0.73 200	0.65 250	1.00 334	0.99 333	0.74 308	1.43 237	0.99 268	0.24 326	0.15 181	0.23 323	0.26 292	0.27 235	0.30 130

APVNet	0.76 257	1.11 251	3.23 318	0.39 199	0.36 224	0.85 315	0.44 267	0.96 259	0.73 200	0.58 170	0.69 243	0.76 269	0.56 253	2.29 342	0.82 246	0.17 268	0.18 206	0.24 328	0.19 251	0.35 294	0.27 109

XPNet_ROB	0.68 216	1.11 251	2.28 89	0.38 186	0.27 149	0.67 243	0.47 281	0.94 243	0.75 222	0.80 307	0.71 269	0.81 286	0.54 246	1.72 280	0.84 249	0.22 311	0.16 193	0.16 263	0.15 196	0.25 209	0.45 216

StereoVision	0.52 82	1.12 253	2.70 250	0.34 128	0.32 195	0.47 31	0.26 112	0.73 106	0.61 84	0.33 23	0.89 316	0.45 120	0.26 49	0.52 79	0.39 116	0.14 216	0.15 181	0.16 263	0.15 196	0.22 173	0.14 24

FCDSN-DC	1.45 369	1.12 253	3.30 327	0.48 256	0.41 249	1.13 354	0.60 319	1.17 355	1.28 367	2.25 395	2.85 398	3.65 398	3.34 403	2.58 364	2.44 362	0.31 348	0.26 250	0.31 349	0.30 312	0.37 306	0.78 302
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
AACVNet	0.61 154	1.13 255	2.47 163	0.37 168	0.21 77	0.57 107	0.25 100	0.75 110	0.55 60	0.56 152	0.60 190	0.66 218	0.44 196	2.11 333	0.49 155	0.14 216	0.11 126	0.14 221	0.11 109	0.35 294	0.23 85

SA	0.61 154	1.14 256	2.79 269	0.32 91	0.63 313	0.57 107	0.30 171	0.97 266	0.78 241	0.43 44	0.63 213	0.39 75	0.46 211	0.70 135	0.31 70	0.10 47	0.44 285	0.13 192	0.32 322	0.31 268	0.51 237

raftrobust	0.52 82	1.14 256	2.15 70	0.33 111	0.99 359	0.53 67	0.21 30	0.59 62	0.50 36	0.53 127	0.36 39	0.31 49	0.33 113	0.47 51	0.42 123	0.10 47	0.55 300	0.09 14	0.08 27	0.22 173	0.46 219

GANet-RSSM	0.63 179	1.14 256	2.67 235	0.38 186	0.26 138	0.59 132	0.29 159	0.81 145	0.56 64	0.50 100	0.57 172	0.67 220	0.50 229	1.91 318	0.50 158	0.14 216	0.10 104	0.24 328	0.12 140	0.36 300	0.28 115

AF-Net	0.76 257	1.14 256	2.74 260	0.42 224	0.41 249	0.70 255	0.41 247	1.07 332	0.94 322	0.73 284	1.05 343	1.04 345	0.86 327	1.23 213	1.00 270	0.23 319	0.15 181	0.25 333	0.18 235	0.32 273	0.35 156

SHD	0.84 282	1.14 256	2.54 183	0.80 342	0.52 280	0.76 279	0.34 209	1.16 352	1.29 368	1.11 344	0.85 305	0.98 330	0.74 308	1.25 218	1.48 315	0.22 311	0.37 269	0.20 308	0.27 300	0.36 300	0.41 190

LALA_ROB	0.68 216	1.14 256	2.50 174	0.37 168	0.29 165	0.78 294	0.55 304	0.99 277	0.84 287	0.82 312	0.68 239	0.93 319	0.50 229	1.01 184	0.89 254	0.21 306	0.15 181	0.21 312	0.18 235	0.26 224	0.30 130

Wz-Net-LNSev-Ref	0.65 191	1.15 262	2.40 114	0.33 111	0.30 176	0.83 309	0.40 245	0.94 243	0.82 269	0.67 258	0.76 288	0.68 233	0.58 265	1.13 201	1.25 298	0.14 216	0.08 38	0.10 47	0.08 27	0.18 110	0.28 115

NLCA_NET_v2_RVC	0.62 167	1.15 262	3.11 313	0.39 199	0.37 230	0.60 144	0.28 134	0.87 199	0.64 110	0.63 227	0.56 162	0.71 252	0.45 204	1.08 192	0.52 163	0.15 235	0.12 141	0.14 221	0.15 196	0.18 110	0.25 99
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
MyStereo8	0.73 241	1.16 264	2.89 288	0.53 280	0.34 210	0.71 259	0.20 20	1.87 390	0.59 77	0.53 127	0.66 233	0.50 141	0.33 113	1.27 221	0.62 191	0.10 47	1.19 355	0.10 47	0.21 271	0.21 159	0.61 265

RAFT_CTSACE	0.58 126	1.16 264	2.76 265	0.36 158	0.29 165	0.54 74	0.29 159	0.69 91	0.51 41	0.51 111	0.75 285	0.67 220	0.37 129	0.63 114	0.47 143	0.08 1	0.49 292	0.11 93	0.10 71	0.41 331	0.32 140

CFNet-ft	0.60 147	1.16 264	2.45 151	0.29 46	0.30 176	0.64 209	0.28 134	0.69 91	0.57 67	0.49 82	0.57 172	0.79 277	0.44 196	1.48 245	0.62 191	0.15 235	0.10 104	0.28 339	0.14 178	0.21 159	0.29 121

BEATNet_4x	0.57 118	1.16 264	2.56 194	0.35 144	0.16 20	0.56 88	0.25 100	0.91 228	0.64 110	0.55 142	0.53 127	0.59 183	0.43 188	0.67 128	0.76 228	0.12 144	0.09 81	0.12 136	0.09 37	0.23 188	0.58 257

CFNet_RVC	0.60 147	1.16 264	2.45 151	0.29 46	0.30 176	0.64 209	0.28 134	0.69 91	0.57 67	0.49 82	0.57 172	0.79 277	0.44 196	1.48 245	0.62 191	0.15 235	0.10 104	0.28 339	0.14 178	0.21 159	0.29 121

UCFNet_RVC	0.55 103	1.16 264	2.48 168	0.31 74	0.27 149	0.65 223	0.28 134	0.76 113	0.58 73	0.51 111	0.53 127	0.67 220	0.42 175	0.91 176	0.45 136	0.16 249	0.11 126	0.17 277	0.17 227	0.20 150	0.23 85

iinet-f	0.62 167	1.18 270	2.55 190	0.33 111	0.25 124	0.82 308	0.34 209	0.87 199	0.69 168	0.56 152	0.64 220	0.73 259	0.67 291	0.80 163	0.81 243	0.14 216	0.13 154	0.11 93	0.10 71	0.44 338	0.26 104

raft+_RVC	0.62 167	1.18 270	2.43 127	0.36 158	2.08 404	0.52 62	0.25 100	0.66 83	0.54 55	0.36 24	0.46 79	0.32 53	0.28 73	0.49 69	0.43 129	0.10 47	0.91 336	0.10 47	0.09 37	0.22 173	0.70 292

CVANet_RVC	0.82 275	1.18 270	3.98 373	0.40 212	0.28 159	0.63 197	0.43 261	0.90 221	0.78 241	1.14 347	0.69 243	0.68 233	0.52 241	2.62 367	0.48 146	0.20 298	0.13 154	0.22 316	0.37 346	0.37 306	0.48 225

GEStereo_RVC	0.61 154	1.19 273	2.61 209	0.48 256	0.25 124	0.63 197	0.37 228	1.05 317	0.79 250	0.55 142	0.55 150	0.59 183	0.44 196	1.10 194	0.48 146	0.16 249	0.11 126	0.12 136	0.11 109	0.27 235	0.43 199

PSMNet-RSSM	0.61 154	1.19 273	2.43 127	0.33 111	0.25 124	0.59 132	0.28 134	0.88 207	0.65 117	0.54 131	0.62 205	0.69 244	0.46 211	1.67 275	0.50 158	0.15 235	0.10 104	0.14 221	0.16 214	0.20 150	0.28 115

HGLStereo	0.61 154	1.20 275	2.59 200	0.36 158	0.40 244	0.65 223	0.30 171	0.87 199	0.67 136	0.60 199	0.70 256	0.69 244	0.56 253	1.07 191	0.59 181	0.14 216	0.13 154	0.13 192	0.12 140	0.23 188	0.23 85

GANet	0.92 313	1.20 275	2.68 240	0.45 246	0.27 149	0.76 279	0.66 333	0.94 243	0.77 238	0.79 305	1.17 348	0.84 294	0.91 334	2.72 376	1.76 330	0.18 279	0.42 281	0.44 369	0.20 260	0.33 277	0.94 324

TestStereo1	0.59 141	1.21 277	2.63 214	0.40 212	0.60 303	0.56 88	0.34 209	0.82 152	0.73 200	0.45 52	0.63 213	0.36 65	0.42 175	0.66 125	0.42 123	0.10 47	0.32 261	0.12 136	0.10 71	0.34 283	0.52 242

SA-5K	0.59 141	1.21 277	2.63 214	0.40 212	0.60 303	0.56 88	0.34 209	0.82 152	0.73 200	0.45 52	0.63 213	0.36 65	0.42 175	0.66 125	0.42 123	0.10 47	0.32 261	0.12 136	0.10 71	0.34 283	0.52 242

Consistency-Raft	0.92 313	1.21 277	3.50 349	0.98 358	0.63 313	0.77 289	0.54 300	1.02 297	1.01 341	0.62 218	1.03 339	0.65 211	1.04 347	0.81 166	1.36 307	0.45 363	0.47 288	0.51 372	0.59 380	0.65 367	0.47 221

PVD	1.05 337	1.21 277	2.36 102	0.84 345	0.91 350	1.04 343	0.64 328	1.32 368	1.68 384	1.43 374	1.41 363	1.14 360	1.15 354	1.49 247	1.77 331	0.27 339	0.65 315	0.28 339	0.35 340	0.40 325	0.73 296

WCMA_ROB	1.29 356	1.21 277	3.13 315	0.65 317	0.36 224	1.20 361	0.78 350	1.00 283	0.98 336	1.78 385	2.62 393	3.08 395	2.01 388	1.86 307	2.35 360	0.38 355	0.38 273	0.32 351	0.32 322	0.31 268	1.06 337

ADLNet2	0.73 241	1.22 282	3.28 324	0.34 128	0.36 224	0.65 223	0.37 228	0.94 243	0.87 299	0.57 164	0.65 227	0.92 314	0.48 225	2.05 325	0.60 183	0.13 186	0.11 126	0.11 93	0.11 109	0.37 306	0.38 171

NCC-stereo	0.88 300	1.22 282	2.97 298	0.60 302	0.45 264	1.88 386	0.48 283	1.04 309	0.75 222	0.70 272	0.85 305	0.93 319	0.84 322	1.81 297	1.51 317	0.28 342	0.19 210	0.23 323	0.31 317	0.27 235	0.35 156

Abc-Net	0.88 300	1.22 282	2.97 298	0.60 302	0.45 264	1.88 386	0.48 283	1.04 309	0.75 222	0.70 272	0.85 305	0.93 319	0.84 322	1.81 297	1.51 317	0.28 342	0.19 210	0.23 323	0.31 317	0.27 235	0.35 156
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
ADCL	1.07 340	1.22 282	2.80 271	0.40 212	0.33 201	1.50 369	1.87 400	0.97 266	1.04 346	1.26 364	1.28 354	0.99 333	1.41 365	1.36 230	3.51 386	0.17 268	0.14 167	0.22 316	0.21 271	0.32 273	0.43 199

FBW_ROB	0.94 319	1.23 286	2.35 101	0.46 249	0.32 195	0.87 320	0.46 277	1.15 349	0.97 335	0.83 315	0.78 296	1.01 337	0.64 282	3.65 401	1.65 323	0.27 339	0.24 240	0.40 362	0.26 292	0.32 273	0.88 318

fast-acv-ft	0.67 211	1.24 287	3.26 322	0.39 199	0.30 176	0.80 301	0.48 283	0.74 108	0.76 230	0.60 199	0.78 296	0.76 269	0.60 273	0.70 135	0.78 234	0.16 249	0.15 181	0.18 293	0.17 227	0.38 312	0.24 95

raft_robust	0.68 216	1.24 287	2.42 122	0.30 60	0.57 293	0.53 67	0.25 100	0.95 256	0.79 250	0.49 82	0.46 79	1.12 358	0.74 308	1.50 248	0.61 188	0.09 11	0.62 312	0.10 47	0.30 312	0.26 224	0.30 130

StereoDRNet	0.71 231	1.24 287	2.56 194	0.42 224	0.45 264	0.73 268	0.46 277	0.98 272	0.81 264	0.77 296	0.56 162	0.74 261	0.48 225	1.69 279	0.91 256	0.15 235	0.14 167	0.15 246	0.15 196	0.26 224	0.51 237

RAFT+CT+SA	0.60 147	1.25 290	2.49 171	0.38 186	0.75 331	0.55 84	0.34 209	0.83 162	0.68 160	0.39 31	0.55 150	0.44 108	0.29 89	0.75 151	0.28 42	0.09 11	0.24 240	0.11 93	0.51 370	0.30 260	0.74 298

test_5	0.61 154	1.25 290	2.76 265	0.39 199	0.64 317	0.58 114	0.35 218	0.85 179	0.66 124	0.49 82	0.56 162	0.55 165	0.40 153	0.79 159	0.32 79	0.10 47	0.19 210	0.12 136	0.12 140	0.33 277	0.85 314

pmcnn	1.44 367	1.25 290	3.57 356	0.74 333	1.42 388	0.72 265	0.56 308	1.04 309	1.06 349	1.03 338	2.89 400	6.01 410	0.75 312	2.54 361	3.60 388	0.14 216	0.11 126	0.08 3	0.06 6	0.34 283	0.81 308

EDNetEfficientorigin	8.19 414	1.27 293	145.54 439	0.51 275	0.96 355	0.75 275	0.49 288	0.86 191	1.57 382	2.12 390	1.49 365	1.28 366	1.35 359	1.84 303	2.15 350	0.14 216	0.13 154	0.17 277	0.18 235	0.39 319	0.64 276

cf-r	0.62 167	1.27 293	2.99 303	0.34 128	0.28 159	0.60 144	0.28 134	0.82 152	0.70 178	0.55 142	0.61 198	0.77 271	0.41 164	1.32 226	0.52 163	0.13 186	0.09 81	0.11 93	0.12 140	0.22 173	0.27 109

TDLM	0.83 279	1.28 295	2.38 106	0.46 249	0.26 138	0.66 236	0.55 304	0.87 199	0.80 257	2.54 401	0.62 205	0.61 192	0.51 233	2.68 374	0.67 207	0.20 298	0.11 126	0.35 356	0.15 196	0.33 277	0.48 225

HITNet	0.55 103	1.28 295	2.73 258	0.35 144	0.14 8	0.56 88	0.23 59	0.89 213	0.62 93	0.52 119	0.51 117	0.49 137	0.38 136	0.52 79	0.60 183	0.09 11	0.07 6	0.10 47	0.08 27	0.25 209	0.61 265
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
4D-IteraStereo	0.62 167	1.29 297	3.04 307	0.27 22	0.30 176	0.46 21	0.26 112	0.54 39	0.51 41	0.41 34	0.31 26	0.39 75	0.19 7	0.53 86	0.65 202	0.09 11	0.47 288	0.12 136	0.11 109	0.21 159	2.14 389

Wz-Net-LNSev	0.66 208	1.30 298	2.81 275	0.35 144	0.37 230	0.80 301	0.48 283	0.91 228	0.87 299	0.63 227	0.70 256	0.80 283	0.59 268	0.67 128	0.68 210	0.15 235	0.14 167	0.12 136	0.12 140	0.24 194	0.38 171

DMCA-RVC	0.70 227	1.30 298	3.59 358	0.37 168	0.89 348	0.57 107	0.31 181	0.73 106	0.59 77	0.69 269	0.54 141	0.59 183	0.57 258	1.25 218	0.66 205	0.16 249	0.38 273	0.20 308	0.15 196	0.22 173	0.23 85

dd	0.48 55	1.32 300	2.41 118	0.31 74	0.17 37	0.58 114	0.26 112	0.50 23	0.71 190	0.42 38	0.41 61	0.34 61	0.28 73	0.47 51	0.41 119	0.18 279	0.10 104	0.13 192	0.12 140	0.22 173	0.16 43

GMStereo	0.44 37	1.32 300	2.65 224	0.28 34	0.16 20	0.42 15	0.22 40	0.48 11	0.63 104	0.41 34	0.36 39	0.26 30	0.25 41	0.41 41	0.30 56	0.14 216	0.08 38	0.10 47	0.12 140	0.17 90	0.13 12
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
XQC	0.84 282	1.32 300	2.61 209	0.78 340	0.44 261	0.89 324	0.53 297	1.16 352	1.07 350	0.85 317	0.69 243	0.92 314	0.73 304	1.40 233	1.44 313	0.24 326	0.35 267	0.23 323	0.26 292	0.45 340	0.39 178

NCCL2	0.71 231	1.32 300	2.30 93	0.44 239	0.31 184	0.71 259	0.67 337	0.89 213	0.69 168	0.70 272	0.61 198	0.85 299	0.54 246	1.58 264	0.70 213	0.20 298	0.17 200	0.66 378	0.25 286	0.26 224	0.38 171

rafts_anoy	0.60 147	1.33 304	2.59 200	0.53 280	1.09 371	0.49 39	0.25 100	0.67 86	0.53 52	0.41 34	0.38 49	0.33 57	0.30 99	0.68 132	0.41 119	0.10 47	1.13 353	0.13 192	0.15 196	0.20 150	0.29 121

DeepPrunerF	0.92 313	1.33 304	3.41 342	0.46 249	0.51 278	0.64 209	0.49 288	1.16 352	2.62 397	0.65 250	0.61 198	0.65 211	0.62 277	2.23 339	1.31 301	0.23 319	0.19 210	0.30 348	0.28 302	0.39 319	0.34 150

CBFPSM	0.62 167	1.34 306	2.12 65	0.30 60	0.23 109	0.71 259	0.38 236	0.77 119	0.68 160	0.51 111	0.49 103	1.03 341	0.82 319	0.63 114	1.35 305	0.11 111	0.12 141	0.10 47	0.10 71	0.19 133	0.37 163

RALCasStereoNet	0.65 191	1.34 306	2.56 194	0.43 234	0.96 355	0.50 45	0.26 112	0.62 70	0.56 64	0.43 44	0.49 103	0.36 65	0.28 73	0.72 146	0.53 166	0.10 47	1.18 354	0.09 14	0.08 27	0.27 235	1.27 354

MeshStereo	1.29 356	1.34 306	3.04 307	0.35 144	0.28 159	1.10 352	0.69 341	1.42 374	1.07 350	2.71 404	2.43 388	2.95 391	1.50 371	2.92 386	2.03 340	0.23 319	0.22 232	0.22 316	0.19 251	0.50 349	0.69 289
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
iRaft-Stereo_5w	0.65 191	1.35 309	2.21 81	0.30 60	0.63 313	0.49 39	0.28 134	0.78 126	0.64 110	0.41 34	0.61 198	0.62 197	0.46 211	1.79 294	0.48 146	0.10 47	0.25 247	0.11 93	0.12 140	0.40 325	0.94 324

dad	0.58 126	1.35 309	2.39 112	0.31 74	0.20 68	0.62 184	0.26 112	0.56 48	0.79 250	0.66 256	0.64 220	0.64 207	0.36 124	0.87 171	0.48 146	0.28 342	0.15 181	0.40 362	0.18 235	0.24 194	0.22 77

RAFT	0.62 167	1.35 309	2.26 86	0.62 310	0.53 285	0.47 31	0.35 218	0.70 98	0.58 73	0.50 100	0.50 115	0.79 277	0.40 153	0.49 69	0.36 105	0.11 111	0.79 330	0.14 221	0.13 160	0.52 354	0.72 295

SAMSARA	1.11 345	1.35 309	2.60 205	1.34 374	0.77 336	1.67 379	1.41 395	1.47 376	0.99 339	1.54 380	0.89 316	1.44 373	0.90 333	1.88 311	1.71 324	0.25 332	0.55 300	0.22 316	0.34 338	0.39 319	0.50 233

LL-Strereo2	0.62 167	1.36 313	2.47 163	1.37 376	0.96 355	0.54 74	0.28 134	0.61 67	0.49 30	0.42 38	0.34 35	0.44 108	0.21 16	0.57 98	0.53 166	0.11 111	0.26 250	0.16 263	0.14 178	0.18 110	0.98 334

UDGNet	0.50 70	1.36 313	2.44 135	0.37 168	0.19 63	0.58 114	0.23 59	0.49 14	0.69 168	0.42 38	0.39 52	0.34 61	0.29 89	0.55 92	0.32 79	0.25 332	0.10 104	0.37 359	0.19 251	0.30 260	0.17 49

PA-Net	0.93 318	1.36 313	4.14 378	0.64 315	0.41 249	0.70 255	0.53 297	0.91 228	0.88 303	0.53 127	0.60 190	0.70 250	0.54 246	2.40 352	2.57 368	0.17 268	0.28 258	0.19 298	0.28 302	0.25 209	0.48 225
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
RALAANet	0.52 82	1.37 316	2.63 214	0.33 111	0.23 109	0.48 34	0.19 12	0.69 91	0.55 60	0.49 82	0.46 79	0.39 75	0.31 103	0.53 86	0.53 166	0.10 47	0.33 265	0.11 93	0.17 227	0.29 254	0.13 12

ADCPNet	1.07 340	1.37 316	4.54 393	0.38 186	0.68 324	1.36 362	0.64 328	0.93 238	0.83 275	0.79 305	0.82 298	1.08 352	1.18 356	1.30 225	2.68 370	0.21 306	0.69 322	0.21 312	0.95 398	0.30 260	0.54 248

PS-NSSS	0.69 222	1.37 316	2.44 135	0.31 74	0.32 195	0.64 209	0.34 209	1.04 309	0.74 217	0.56 152	0.75 285	0.51 144	0.42 175	2.41 355	0.54 171	0.24 326	0.17 200	0.27 336	0.18 235	0.30 260	0.23 85

GwcNet-RSSM	0.64 186	1.38 319	2.69 246	0.33 111	0.26 138	0.60 144	0.32 191	0.84 169	0.73 200	0.56 152	0.65 227	0.72 253	0.42 175	1.78 292	0.60 183	0.14 216	0.10 104	0.12 136	0.13 160	0.26 224	0.26 104

RTSC	0.84 282	1.40 320	2.67 235	0.50 272	0.40 244	0.83 309	0.33 204	1.11 344	1.14 358	0.93 329	0.82 298	0.84 294	0.58 265	1.34 228	1.82 334	0.18 279	0.49 292	0.14 221	0.30 312	0.46 344	0.42 194

111	0.57 118	1.41 321	2.63 214	0.25 5	0.15 13	0.59 132	0.26 112	0.90 221	0.83 275	0.50 100	0.54 141	0.57 176	0.38 136	0.54 91	0.41 119	0.10 47	0.07 6	0.09 14	0.07 12	0.24 194	0.81 308

MaskLacGwcNet_RVC	0.84 282	1.41 321	2.80 271	0.94 354	0.35 218	0.89 324	0.41 247	0.89 213	0.66 124	0.57 164	0.63 213	0.75 265	0.38 136	2.37 347	0.55 173	1.16 392	0.31 260	0.36 357	0.21 271	0.59 360	0.63 271

MLCV	0.59 141	1.41 321	2.41 118	0.31 74	0.15 13	0.60 144	0.23 59	0.77 119	0.63 104	0.67 258	0.66 233	0.55 165	0.37 129	1.16 205	1.09 279	0.10 47	0.07 6	0.09 14	0.07 12	0.21 159	0.29 121

PWC_ROB	0.81 272	1.41 321	2.60 205	0.41 221	0.40 244	0.63 197	0.31 181	1.04 309	0.99 339	0.92 326	1.29 355	0.78 275	0.68 293	1.65 274	1.50 316	0.19 290	0.12 141	0.18 293	0.13 160	0.51 351	0.54 248

Wz-Net-MNSev	0.74 244	1.42 325	2.75 262	0.38 186	0.33 201	0.90 327	0.61 324	0.98 272	0.94 322	0.77 296	0.75 285	0.75 265	0.66 289	1.39 231	0.76 228	0.17 268	0.13 154	0.14 221	0.14 178	0.28 246	0.48 225

LSM	3.40 404	1.42 325	5.81 405	9.98 421	30.74 435	0.86 316	1.14 377	0.99 277	1.26 365	1.40 372	2.18 382	0.93 319	0.85 325	1.76 286	1.03 273	0.22 311	0.35 267	0.24 328	0.29 306	0.40 325	6.21 418

PSMNet_ROB	0.75 254	1.42 325	2.93 293	0.39 199	0.32 195	0.73 268	0.56 308	0.90 221	0.74 217	0.56 152	0.60 190	0.75 265	0.47 219	2.00 323	1.31 301	0.18 279	0.13 154	0.19 298	0.20 260	0.26 224	0.40 183

Syn2CoEx	0.78 263	1.43 328	3.54 354	0.44 239	0.31 184	0.64 209	0.43 261	1.04 309	0.83 275	0.64 238	0.77 292	0.74 261	0.74 308	1.91 318	0.64 197	0.20 298	0.17 200	0.19 298	0.15 196	0.30 260	0.59 260

GANetREF_RVC	0.81 272	1.44 329	3.04 307	0.49 267	0.27 149	0.83 309	0.63 327	1.03 303	0.92 315	0.63 227	0.61 198	0.72 253	0.59 268	2.40 352	0.58 179	0.33 351	0.25 247	0.37 359	0.25 286	0.41 331	0.36 162
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
ADCRef	0.88 300	1.45 330	2.68 240	0.38 186	0.35 218	0.95 336	0.51 291	0.92 235	0.81 264	0.89 321	0.84 302	0.61 192	1.35 359	1.26 220	3.38 383	0.14 216	0.12 141	0.17 277	0.19 251	0.28 246	0.34 150

CFNet	0.65 191	1.45 330	2.27 87	0.34 128	0.25 124	0.64 209	0.23 59	0.93 238	0.79 250	0.48 66	0.59 183	0.58 180	0.40 153	2.28 341	0.63 196	0.13 186	0.09 81	0.15 246	0.14 178	0.34 283	0.26 104

AANet_RVC	0.79 267	1.46 332	2.72 253	0.34 128	0.25 124	0.59 132	0.32 191	0.88 207	0.83 275	0.62 218	0.95 325	0.80 283	0.43 188	2.46 358	1.72 326	0.38 355	0.26 250	0.10 47	0.09 37	0.25 209	0.43 199

NaN_ROB	1.25 353	1.46 332	3.84 370	0.54 286	0.56 290	1.12 353	0.99 365	1.05 317	1.03 343	1.10 343	0.87 312	0.77 271	1.07 349	5.85 410	2.98 376	0.16 249	0.23 237	0.16 263	0.24 280	0.28 246	0.66 278

PDISCO_ROB	0.84 282	1.46 332	2.84 281	0.65 317	0.59 298	1.17 358	0.48 283	1.19 358	1.08 352	0.67 258	0.72 272	1.00 336	0.61 275	1.24 215	1.05 275	0.38 355	0.18 206	0.28 339	0.24 280	0.58 359	0.44 211

RAFT-Stereo + iAFF	0.58 126	1.48 335	2.53 179	0.29 46	0.78 339	0.52 62	0.20 20	0.68 89	0.66 124	0.51 111	0.61 198	0.40 83	0.32 108	0.40 35	0.43 129	0.08 1	0.63 313	0.09 14	0.09 37	0.37 306	0.58 257

AASNet	0.66 208	1.49 336	2.97 298	0.37 168	0.33 201	0.65 223	0.30 171	1.00 283	0.78 241	0.56 152	0.60 190	0.55 165	0.39 147	0.88 175	0.96 259	0.15 235	0.12 141	0.13 192	0.11 109	0.45 340	0.35 156

DispNO	0.78 263	1.51 337	3.38 335	0.34 128	0.28 159	0.54 74	0.41 247	0.86 191	0.84 287	0.58 170	0.74 277	0.67 220	0.51 233	2.40 352	1.62 322	0.14 216	0.10 104	0.15 246	0.11 109	0.22 173	0.23 85

AFF-stereo	0.57 118	1.51 337	2.59 200	0.33 111	0.23 109	0.51 47	0.21 30	0.69 91	0.68 160	0.49 82	0.63 213	0.49 137	0.34 120	0.50 74	0.37 108	0.08 1	0.54 298	0.10 47	0.10 71	0.40 325	0.60 264

FADNet_RVC	0.87 299	1.51 337	2.90 290	0.31 74	0.24 118	0.71 259	0.25 100	1.00 283	0.65 117	0.45 52	0.57 172	0.61 192	0.44 196	1.53 250	0.75 225	0.94 382	0.97 338	0.28 339	1.00 401	0.89 379	1.36 364

FADNet-RVC-Resample	0.74 244	1.54 340	3.81 368	0.38 186	0.29 165	0.62 184	0.38 236	0.91 228	0.67 136	0.52 119	0.51 117	0.63 201	0.44 196	1.56 254	0.59 181	0.24 326	0.32 261	0.22 316	0.19 251	0.30 260	0.71 294

ACRE	0.63 179	1.55 341	3.41 342	0.76 335	0.28 159	0.60 144	0.56 308	0.82 152	0.68 160	0.57 164	0.62 205	0.43 93	0.30 99	0.47 51	0.42 123	0.12 144	0.19 210	0.13 192	0.14 178	0.36 300	0.20 68

HBP-ISP	0.82 275	1.57 342	3.28 324	0.50 272	0.27 149	0.86 316	0.54 300	1.09 337	0.78 241	0.81 308	0.70 256	0.68 233	1.00 344	2.02 324	0.47 143	0.24 326	0.24 240	0.29 347	0.25 286	0.28 246	0.52 242

UDG	0.86 293	1.57 342	2.80 271	0.68 328	0.59 298	0.78 294	0.38 236	0.97 266	0.74 217	0.63 227	0.70 256	1.01 337	0.68 293	1.02 185	1.22 295	0.45 363	0.34 266	0.89 385	0.51 370	0.73 370	0.58 257

CC-Net-ROB	0.95 320	1.57 342	2.93 293	0.90 350	0.39 238	0.87 320	0.44 267	1.12 346	0.83 275	0.59 190	0.69 243	0.64 207	0.50 229	2.73 378	0.93 257	0.97 385	0.40 279	0.87 384	0.29 306	0.61 364	0.66 278

Anonymous Stereo	0.83 279	1.57 342	3.56 355	0.46 249	0.39 238	0.63 197	0.84 355	0.92 235	0.83 275	0.68 264	0.68 239	0.64 207	0.42 175	2.42 356	1.02 272	0.23 319	0.23 237	0.19 298	0.20 260	0.31 268	0.40 183

PWCDC_ROB	0.83 279	1.57 342	2.63 214	0.48 256	0.37 230	0.78 294	0.29 159	1.04 309	1.36 373	0.63 227	2.05 378	0.64 207	0.70 299	1.10 194	1.20 291	0.33 351	0.14 167	0.15 246	0.12 140	0.63 365	0.46 219

CIPLG	0.63 179	1.59 347	3.16 316	0.79 341	0.31 184	0.62 184	0.57 311	0.82 152	0.68 160	0.58 170	0.63 213	0.43 93	0.31 103	0.48 59	0.42 123	0.12 144	0.20 222	0.13 192	0.13 160	0.36 300	0.21 72

RTS	1.29 356	1.59 347	6.48 408	0.63 312	0.57 293	1.59 374	0.90 361	1.15 349	1.44 375	1.20 356	1.31 356	1.10 356	0.87 330	2.67 371	2.27 358	0.21 306	0.38 273	0.19 298	0.20 260	0.46 344	0.68 285

RTSA	1.29 356	1.59 347	6.48 408	0.63 312	0.57 293	1.59 374	0.90 361	1.15 349	1.44 375	1.20 356	1.31 356	1.10 356	0.87 330	2.67 371	2.27 358	0.21 306	0.38 273	0.19 298	0.20 260	0.46 344	0.68 285

iResNet_ROB	0.60 147	1.59 347	2.04 50	0.32 91	0.21 77	0.60 144	0.22 40	0.99 277	0.85 291	0.61 206	0.63 213	0.58 180	0.42 175	1.08 192	0.98 266	0.11 111	0.08 38	0.09 14	0.06 6	0.23 188	0.33 143

FADNet	0.71 231	1.60 351	2.53 179	0.33 111	0.30 176	0.67 243	0.29 159	0.92 235	0.75 222	0.45 52	0.49 103	0.66 218	0.57 258	1.85 305	0.85 250	0.46 365	0.20 222	0.17 277	0.20 260	0.60 361	0.37 163

SuperB	1.19 350	1.62 352	5.29 401	0.37 168	0.26 138	0.81 306	0.87 357	0.94 243	1.19 363	0.68 264	0.68 239	0.63 201	1.37 362	1.73 281	3.30 380	0.16 249	0.12 141	0.17 277	0.16 214	2.74 412	0.63 271

NVStereoNet_ROB	1.45 369	1.62 352	3.59 358	1.09 363	0.70 327	0.86 316	0.67 337	1.19 358	1.51 379	1.20 356	4.05 406	1.61 377	1.94 386	2.97 388	2.07 344	0.67 374	0.69 322	0.55 373	0.70 384	0.57 358	0.67 280
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
DDUNet	0.90 310	1.63 354	2.77 267	0.77 338	0.69 325	0.83 309	0.44 267	0.90 221	0.70 178	0.68 264	0.76 288	0.92 314	0.54 246	1.14 203	1.35 305	0.61 371	0.37 269	0.96 387	0.52 372	0.77 375	0.67 280

DN-CSS_ROB	0.56 111	1.64 355	2.75 262	0.42 224	0.22 86	0.57 107	0.19 12	0.79 133	0.66 124	0.46 62	0.62 205	0.41 88	0.32 108	0.73 147	0.49 155	0.12 144	0.08 38	0.14 221	0.13 160	0.38 312	0.17 49

FADNet-RVC	0.69 222	1.65 356	2.74 260	0.35 144	0.26 138	0.60 144	0.29 159	0.91 228	0.67 136	0.46 62	0.51 117	0.62 197	0.46 211	1.75 284	0.81 243	0.17 268	0.20 222	0.17 277	0.18 235	0.60 361	0.39 178

SPS-STEREO	1.22 352	1.65 356	3.41 342	0.66 321	0.69 325	1.01 341	0.68 339	1.10 340	0.96 329	1.40 372	1.25 353	1.46 374	1.08 350	2.05 325	2.24 356	0.66 373	0.61 309	0.58 374	0.57 378	0.66 368	1.65 376
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
IPLGR_C	0.64 186	1.66 358	3.36 330	0.80 342	0.31 184	0.60 144	0.60 319	0.82 152	0.69 168	0.58 170	0.62 205	0.44 108	0.31 103	0.47 51	0.43 129	0.12 144	0.22 232	0.13 192	0.15 196	0.35 294	0.21 72

ADCP+	1.03 335	1.68 359	3.83 369	0.35 144	0.39 238	1.05 345	0.79 352	0.94 243	0.86 297	0.69 269	0.68 239	0.85 299	1.53 374	1.02 185	4.56 401	0.13 186	0.12 141	0.16 263	0.15 196	0.28 246	0.44 211

ARAFT	0.65 191	1.69 360	3.34 329	0.29 46	0.16 20	0.65 223	0.36 225	0.96 259	0.73 200	0.63 227	0.49 103	0.56 172	0.31 103	1.23 213	0.35 103	0.11 111	0.08 38	0.14 221	0.13 160	0.38 312	0.50 233

LL-Strereo	0.85 290	1.73 361	3.06 311	0.37 168	0.61 310	0.54 74	0.33 204	1.01 291	0.76 230	0.69 269	0.58 178	0.85 299	0.78 315	2.65 370	0.54 171	0.14 216	0.58 306	0.14 221	0.12 140	0.42 333	1.05 336

RAFT + AFF	0.79 267	1.73 361	2.99 303	0.34 128	0.35 218	0.67 243	0.51 291	1.05 317	0.79 250	0.54 131	0.58 178	0.59 183	0.81 318	1.80 295	1.21 292	0.13 186	0.27 256	0.15 246	0.14 178	0.45 340	0.69 289

MFMNet_re	1.01 330	1.73 361	3.04 307	0.85 346	0.76 334	0.93 332	0.81 353	1.02 297	1.10 353	1.05 339	1.06 344	0.84 294	0.96 341	0.93 178	0.97 260	0.68 375	0.61 309	0.63 377	0.60 382	0.77 375	0.80 306

CSAN	1.38 363	1.74 364	4.12 377	0.53 280	0.38 236	1.06 348	1.15 379	1.29 365	1.12 356	1.19 351	1.90 375	1.04 345	1.44 366	5.92 411	2.82 374	0.26 336	0.22 232	0.24 328	0.25 286	0.35 294	0.54 248

AnyNet_C32	1.08 343	1.76 365	3.01 305	0.50 272	0.54 286	1.17 358	1.16 381	0.97 266	0.95 327	1.11 344	0.98 330	0.87 305	0.93 339	1.57 258	4.11 398	0.22 311	0.20 222	0.25 333	0.25 286	0.40 325	0.68 285

SANet	1.35 361	1.80 366	4.39 389	0.41 221	0.29 165	1.72 381	0.89 360	1.17 355	2.47 395	1.22 360	1.82 372	1.72 379	1.70 378	2.57 363	3.30 380	0.18 279	0.16 193	0.16 263	0.15 196	0.34 283	0.62 267

ADCMid	1.06 338	1.82 367	3.53 353	0.39 199	0.36 224	0.99 339	0.58 313	1.01 291	0.94 322	1.23 362	1.02 337	1.01 337	1.01 345	1.11 198	4.04 396	0.22 311	0.19 210	0.42 366	0.32 322	0.42 333	0.53 245

Wz-Net-SNSev	0.85 290	1.83 368	3.36 330	0.42 224	0.31 184	0.71 259	0.66 333	1.04 309	0.94 322	0.68 264	0.85 305	0.96 327	0.62 277	1.75 284	1.14 284	0.16 249	0.15 181	0.16 263	0.17 227	0.39 319	0.63 271

WZ-Net	1.04 336	1.83 368	4.20 381	0.42 224	0.36 224	0.88 322	0.71 343	1.05 317	1.11 355	0.84 316	0.94 322	1.06 349	1.17 355	2.37 347	2.24 356	0.20 298	0.14 167	0.15 246	0.16 214	0.36 300	0.53 245

WAO-6	1.69 383	1.87 370	3.21 317	1.15 370	1.01 364	2.29 396	1.06 373	1.85 389	2.84 401	1.30 367	2.59 392	2.19 386	1.67 376	2.62 367	2.52 364	0.96 384	0.68 319	1.19 394	0.84 392	1.13 383	0.95 327

AnyNet_C01	1.20 351	1.89 371	4.25 383	0.55 287	0.54 286	1.57 372	1.39 392	1.10 340	1.13 357	1.19 351	1.34 360	1.15 362	1.11 352	1.73 281	2.89 375	0.26 336	0.24 240	0.28 339	0.24 280	0.50 349	0.68 285

iResNetv2_ROB	0.71 231	1.90 372	3.48 348	0.43 234	0.22 86	0.60 144	0.29 159	0.96 259	0.78 241	0.60 199	0.65 227	0.60 190	0.46 211	0.80 163	1.21 292	0.12 144	0.08 38	0.10 47	0.07 12	0.44 338	0.33 143

SQANet	0.92 313	1.96 373	3.23 318	0.77 338	0.83 342	0.76 279	0.38 236	0.87 199	0.68 160	0.64 238	0.69 243	0.73 259	0.52 241	1.35 229	1.36 307	0.80 378	0.30 259	0.60 376	0.29 306	0.93 380	0.70 292

FINET	1.92 387	1.96 373	4.49 392	1.62 388	1.39 387	3.51 406	4.39 410	2.89 403	2.58 396	1.39 370	1.98 376	1.35 370	2.12 391	1.64 271	2.12 347	0.84 380	1.03 347	0.18 293	0.29 306	0.54 356	2.12 388

IMH-64-1	1.50 372	1.98 375	2.69 246	1.39 377	1.12 374	1.39 365	1.19 383	1.80 387	1.47 377	1.19 351	2.20 383	1.53 375	1.51 372	2.12 334	1.98 337	1.34 397	0.68 319	1.28 397	0.70 384	1.37 394	1.12 340

IMH-64	1.50 372	1.98 375	2.69 246	1.39 377	1.12 374	1.39 365	1.19 383	1.80 387	1.47 377	1.19 351	2.20 383	1.53 375	1.51 372	2.12 334	1.98 337	1.34 397	0.68 319	1.28 397	0.70 384	1.37 394	1.12 340

coex-ft	6.14 412	1.98 375	60.80 437	0.34 128	0.30 176	0.80 301	1.17 382	0.76 113	4.34 405	19.82 425	2.15 381	1.61 377	8.77 415	1.82 300	10.36 417	0.44 362	2.05 391	0.18 293	0.19 251	0.39 319	4.61 417

GASNet	0.84 282	1.98 375	4.07 376	0.48 256	0.33 201	0.58 114	0.34 209	0.97 266	0.81 264	0.60 199	0.59 183	0.74 261	0.55 251	2.08 330	1.18 288	0.22 311	0.15 181	0.19 298	0.17 227	0.55 357	0.29 121

MFN_U_SF_DS_RVC	1.08 343	2.01 379	2.56 194	0.49 267	0.40 244	1.49 368	0.96 364	1.02 297	0.95 327	0.85 317	0.94 322	1.06 349	0.59 268	2.92 386	1.15 285	0.43 361	0.74 329	0.32 351	0.55 375	0.74 371	1.35 362

ADCS	1.14 347	2.02 380	3.36 330	0.43 234	0.37 230	0.96 338	0.81 353	1.12 346	1.17 362	1.25 363	0.98 330	1.08 352	0.92 337	1.41 235	4.97 404	0.23 319	0.21 230	0.22 316	0.23 278	0.40 325	0.67 280

MANE	3.51 405	2.03 381	3.88 372	1.89 401	2.01 403	5.98 413	4.72 411	5.87 415	7.13 412	3.80 410	5.10 411	6.11 411	5.34 410	4.39 406	5.05 405	1.07 388	1.28 367	0.50 371	0.85 393	0.76 374	2.36 404

WAO-7	1.58 380	2.04 382	3.25 321	0.94 354	0.75 331	1.75 382	1.13 376	1.87 390	1.97 391	1.46 377	2.53 390	1.98 383	1.75 379	3.13 390	2.48 363	0.69 376	0.67 318	0.94 386	0.74 389	0.80 378	0.77 299

MSC_U_SF_DS_RVC	1.40 364	2.04 382	3.02 306	0.58 301	0.41 249	2.15 395	1.00 369	1.31 367	1.29 368	1.05 339	1.10 346	1.29 368	0.91 334	3.07 389	1.34 303	1.65 404	0.84 333	0.68 380	0.88 395	1.55 399	1.91 380

JetBlue	1.89 386	2.09 384	4.16 379	0.74 333	1.23 380	4.52 412	3.86 409	1.68 385	1.26 365	1.28 366	1.54 366	2.36 388	1.86 384	3.35 395	3.37 382	0.54 368	0.49 292	0.48 370	0.49 367	1.39 396	1.21 349

otaku	1.15 348	2.10 385	3.51 350	0.98 358	0.74 330	1.02 342	0.59 316	1.03 303	0.89 308	0.70 272	1.60 367	0.98 330	0.65 283	1.63 268	1.80 333	0.99 386	0.46 286	0.73 382	0.40 353	1.30 392	0.88 318

Ntro	1.11 345	2.10 385	3.52 352	0.97 357	0.87 347	1.06 348	0.54 300	1.02 297	0.93 321	0.63 227	0.76 288	0.93 319	0.67 291	1.76 286	1.71 324	1.03 387	0.46 286	0.76 383	0.41 357	1.29 390	0.86 317

SGM+DAISY	2.67 395	2.14 387	4.28 386	1.92 402	2.11 406	4.36 411	5.22 413	3.17 404	3.00 402	3.24 409	3.81 405	3.03 393	3.61 404	2.53 360	3.79 390	1.15 391	1.29 368	0.66 378	0.71 387	0.95 381	2.44 405

MADNet++	2.94 402	2.17 388	3.27 323	2.55 410	2.28 407	3.29 405	3.37 405	2.76 401	2.67 399	3.10 407	3.20 402	2.78 390	3.25 402	4.11 404	4.68 403	2.72 411	2.27 406	3.03 415	2.43 413	2.34 410	2.59 406

ACVNet-4b	2.00 389	2.19 389	4.85 395	1.09 363	0.86 345	1.15 356	0.53 297	1.11 344	1.15 360	0.65 250	1.09 345	1.97 382	0.69 297	2.31 343	9.78 416	5.73 416	0.42 281	1.03 391	0.55 375	1.89 403	0.92 323

MADNet+	1.44 367	2.19 389	6.00 406	0.89 348	0.70 327	1.58 373	1.11 374	1.56 381	1.30 370	0.89 321	1.03 339	1.25 365	1.12 353	3.29 393	2.80 372	0.48 366	0.57 304	0.39 361	0.36 345	0.63 365	0.69 289

ACVNet_2	1.54 377	2.20 391	4.42 390	1.10 365	0.93 353	1.37 364	0.87 357	1.53 378	1.71 386	1.22 360	1.72 370	2.12 385	1.06 348	2.58 364	1.93 336	0.94 382	0.54 298	1.00 389	0.56 377	2.11 407	0.96 329

RainbowNet	1.27 354	2.22 392	3.58 357	1.14 369	0.92 351	1.08 350	0.76 348	1.19 358	1.15 360	0.77 296	0.97 327	1.08 352	0.83 321	1.64 271	1.72 326	1.20 394	1.30 370	1.01 390	0.58 379	1.23 387	0.97 332

TorneroNet-64	2.74 396	2.23 393	4.18 380	1.48 382	1.20 378	3.88 407	1.01 371	3.48 411	6.61 411	2.62 403	4.55 409	4.20 401	3.84 406	3.39 397	3.40 384	1.23 395	0.66 317	1.39 402	0.80 391	3.42 414	1.27 354

UNDER WATER	2.84 398	2.25 394	5.25 400	1.84 399	1.45 390	2.36 398	1.44 396	3.23 406	6.51 410	2.61 402	2.73 397	5.69 408	5.64 411	3.14 391	4.18 399	1.48 400	0.81 332	1.60 408	1.07 402	1.91 404	1.67 377

DispFullNet	1.69 383	2.25 394	5.23 399	1.53 385	8.78 416	0.89 324	0.37 228	1.03 303	0.98 336	1.37 368	1.00 334	1.13 359	1.97 387	1.51 249	0.98 266	0.55 370	0.32 261	1.19 394	0.64 383	1.16 385	0.88 318

Wz-Net-TNSev	1.02 331	2.26 396	3.69 362	0.38 186	0.31 184	1.00 340	0.71 343	1.12 346	1.02 342	0.74 290	0.73 274	1.09 355	0.91 334	2.46 358	2.15 350	0.21 306	0.20 222	0.16 263	0.20 260	0.48 347	0.62 267

ACVNet_1	1.47 371	2.27 397	4.92 396	1.11 366	0.89 348	1.19 360	0.66 333	1.28 364	1.19 363	0.98 331	0.97 327	3.06 394	1.48 370	2.37 347	1.82 334	1.08 389	0.49 292	1.03 391	0.48 365	1.20 386	0.95 327

UNDER WATER-64	2.59 394	2.28 398	5.63 403	1.85 400	1.45 390	3.28 404	1.60 397	2.62 399	5.57 407	2.09 388	2.12 379	4.10 400	4.21 407	2.74 379	3.64 389	1.49 401	0.86 334	1.58 407	1.09 404	1.91 404	1.62 375

TorneroNet	5.60 411	2.30 399	3.98 373	1.49 384	1.26 383	14.47 420	1.11 374	4.85 413	20.66 429	10.12 414	16.30 421	11.78 419	7.35 413	3.41 398	4.38 400	1.36 399	0.70 325	1.46 404	0.87 394	2.73 411	1.33 359

Dean	1.92 387	2.31 400	5.03 398	1.31 372	1.08 370	1.55 371	0.99 365	1.98 395	2.33 394	1.51 379	4.15 407	4.23 404	1.39 364	2.31 343	2.10 345	1.18 393	0.69 322	1.18 393	0.75 390	1.30 392	1.07 338

PWCK	1.62 382	2.32 401	4.27 384	1.11 366	0.56 290	1.81 384	1.84 399	1.55 380	1.54 381	1.45 375	1.81 371	1.82 380	1.38 363	3.34 394	2.14 349	1.09 390	0.57 304	0.98 388	0.59 380	1.50 398	0.79 304

notaker	2.77 397	2.35 402	4.02 375	2.61 411	1.44 389	1.77 383	1.14 377	2.77 402	1.81 389	2.30 397	11.41 416	3.95 399	4.70 408	3.24 392	3.01 377	1.58 403	0.88 335	1.71 410	1.08 403	2.10 406	1.44 368

KSHMR	4.19 407	2.37 403	6.24 407	1.73 395	1.48 392	1.97 390	1.29 387	3.18 405	17.06 424	2.15 391	15.74 419	9.09 414	1.75 379	8.33 415	2.37 361	1.55 402	1.29 368	1.70 409	1.23 406	1.75 401	1.60 374

LE_ROB	4.55 409	2.43 404	9.94 411	2.79 413	4.03 412	2.40 399	3.54 406	2.72 400	11.04 413	11.64 418	4.69 410	5.25 407	10.74 416	4.52 408	9.73 415	0.82 379	0.70 325	1.34 400	0.97 399	0.74 371	0.94 324

IMH	2.14 393	2.46 405	3.60 360	1.70 392	1.13 376	1.65 378	0.93 363	2.13 396	1.93 390	1.37 368	2.64 395	2.19 386	1.82 383	5.77 409	2.18 352	5.70 415	1.05 348	1.31 399	0.72 388	1.39 396	1.13 342

ktn	4.44 408	2.47 406	3.70 363	1.82 398	1.49 393	2.11 394	1.40 393	2.30 397	12.56 415	11.36 417	16.25 420	11.30 418	3.77 405	4.41 407	3.47 385	1.86 406	0.99 340	1.74 411	1.21 405	3.28 413	1.39 365

WAO-8	2.91 399	2.55 407	3.77 364	1.93 403	1.04 367	4.08 409	0.99 365	3.25 407	6.09 408	2.20 393	3.34 403	3.33 396	2.64 396	11.73 417	2.52 364	2.12 408	1.92 388	1.55 405	0.93 396	1.27 388	0.96 329

Venus	2.91 399	2.55 407	3.77 364	1.93 403	1.04 367	4.08 409	0.99 365	3.25 407	6.09 408	2.20 393	3.34 403	3.33 396	2.64 396	11.73 417	2.52 364	2.12 408	1.92 388	1.55 405	0.93 396	1.27 388	0.96 329

MFN_U_SF_RVC	1.57 379	2.56 409	3.30 327	0.66 321	0.41 249	1.15 356	0.51 291	1.27 363	1.35 372	1.61 382	1.20 350	1.43 372	0.97 342	1.80 295	2.10 345	1.88 407	1.79 385	1.97 412	2.14 411	1.61 400	1.76 379

LVE	2.10 391	2.61 410	4.30 388	1.79 397	1.81 401	1.68 380	1.04 372	2.35 398	2.78 400	1.27 365	2.87 399	4.21 403	1.46 367	2.83 384	2.02 339	2.87 412	0.92 337	1.19 394	1.47 410	1.29 390	1.18 343

SGM-ForestM	3.67 406	2.70 411	5.34 402	1.65 390	1.72 399	6.02 414	5.08 412	4.10 412	3.47 403	4.59 411	4.21 408	9.81 415	5.79 412	6.44 412	6.97 411	0.88 381	1.09 350	0.33 355	0.45 361	0.68 369	2.10 387

SDNR	2.06 390	2.93 412	2.94 295	1.55 386	5.13 414	1.98 391	0.24 81	1.95 394	2.62 397	0.92 326	2.71 396	5.76 409	0.68 293	3.61 400	3.84 391	0.33 351	0.38 273	0.22 316	0.17 227	1.13 383	2.04 385

SPstereo	16.55 422	3.18 413	4.92 396	2.73 412	2.77 408	29.67 430	52.00 432	39.41 438	29.70 439	21.94 434	21.64 429	27.45 436	23.83 431	27.92 439	26.10 433	2.44 410	2.60 411	4.96 417	3.11 415	2.27 408	2.32 403

FADE		3.24 414		2.10 405	2.93 409													65.47 437		1.78 402

HanzoNet	7.85 413	3.30 415	5.75 404	7.47 419	3.97 411	2.34 397	1.37 389	3.47 409	4.02 404	13.30 419	10.49 412	10.86 416	16.67 422	8.50 416	10.51 418	10.80 423	9.84 425	5.83 420	13.69 423	7.24 420	7.51 419

JetRed	3.37 403	4.96 416	10.08 412	1.48 382	1.73 400	7.63 415	5.47 414	3.47 409	2.20 392	2.42 399	2.40 387	2.98 392	2.35 394	3.52 399	6.60 409	1.33 396	1.90 387	1.38 401	1.23 406	2.30 409	2.02 384

DGTPSM_ROB	8.97 415	5.94 417	13.01 417	5.95 418	11.34 418	8.54 416	24.06 422	6.47 416	13.52 416	5.19 412	11.52 417	6.18 412	11.04 417	7.02 413	13.92 419	4.47 413	7.66 418	3.90 416	7.43 421	4.34 417	7.98 420

DPSMNet_ROB	9.58 416	5.96 418	13.98 420	8.88 420	11.87 419	8.54 416	24.08 423	6.48 417	13.67 419	5.35 413	11.53 418	6.31 413	11.04 417	7.69 414	14.09 420	7.61 422	8.23 420	5.03 418	7.75 422	5.24 419	8.36 421

SGM-Forest	1.84 385	7.91 419	10.36 413	0.42 224	0.33 201	1.04 343	1.29 387	1.01 291	0.88 303	1.19 351	2.30 386	1.03 341	1.79 382	2.60 366	2.81 373	0.22 311	0.21 230	0.21 312	0.19 251	0.25 209	0.79 304
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
Anonymous_1	22.76 424	11.11 420	11.93 414	12.73 422	26.05 434	19.39 425	27.77 427	14.18 421	13.64 418	14.92 420	10.66 413	11.26 417	11.24 419	12.48 421	14.45 421	37.82 439	7.87 419	34.92 436	63.61 436	87.51 440	11.75 424

DPSM_ROB	12.32 417	11.13 421	12.31 415	12.90 423	12.80 421	19.81 427	28.13 428	14.50 422	14.31 421	10.62 415	11.34 414	12.03 420	11.89 420	13.08 422	15.22 422	7.09 419	8.31 421	6.47 422	7.32 419	8.69 421	8.43 422

DPSM	12.32 417	11.13 421	12.31 415	12.90 423	12.80 421	19.81 427	28.13 428	14.50 422	14.31 421	10.62 415	11.34 414	12.03 420	11.89 420	13.08 422	15.22 422	7.09 419	8.31 421	6.47 422	7.32 419	8.69 421	8.43 422

BEATNet-Init1	12.32 417	12.82 423	28.66 434	3.22 414	3.71 410	21.59 429	11.42 417	14.54 424	13.73 420	20.24 426	20.16 426	26.14 434	19.85 425	19.08 428	15.33 424	1.81 405	1.93 390	2.05 413	2.48 414	4.25 416	3.41 414

PML	22.99 425	17.34 424	8.24 410	5.48 417	9.84 417	50.35 439	102.65 439	5.84 414	13.52 416	37.08 439	104.84 439	30.61 438	23.20 430	12.09 419	7.96 413	6.27 418	2.12 396	6.31 421	2.42 412	10.67 423	2.95 408

LRCNet_RVC	13.78 421	19.34 425	13.01 417	19.47 426	12.67 420	1.85 385	0.42 254	12.28 420	1.10 353	15.76 421	18.69 425	12.52 422	8.65 414	12.22 420	9.64 414	22.29 430	8.38 423	25.92 432	24.06 433	19.72 431	17.59 427

DLNR_Zeroshot_test	13.74 420	20.06 426	23.92 426	121.50 441	35.20 436	0.46 21	0.15 1	7.96 418	0.47 25	0.29 21	0.37 43	0.26 30	0.17 1	0.79 159	0.36 105	7.16 421	2.95 415	0.09 14	0.38 349	50.40 439	1.95 382

xxxxx1	29.05 436	20.74 427	14.05 421	50.10 437	40.25 437	19.01 422	26.60 424	21.83 428	20.22 426	16.52 422	17.56 422	18.33 423	21.41 426	16.11 425	20.77 427	23.48 431	26.77 435	66.36 438	78.56 437	30.19 435	32.23 437

tt_ll	29.05 436	20.74 427	14.05 421	50.10 437	40.25 437	19.01 422	26.60 424	21.83 428	20.22 426	16.52 422	17.56 422	18.33 423	21.41 426	16.11 425	20.77 427	23.48 431	26.77 435	66.36 438	78.56 437	30.19 435	32.23 437

ff	29.05 436	20.74 427	14.05 421	50.10 437	40.25 437	19.01 422	26.60 424	21.83 428	20.22 426	16.52 422	17.56 422	18.33 423	21.41 426	16.11 425	20.77 427	23.48 431	26.77 435	66.36 438	78.56 437	30.19 435	32.23 437

CasAABBNet	24.76 428	22.38 430	24.44 427	26.05 430	25.75 429	39.79 432	56.76 435	29.10 435	28.88 433	21.22 428	22.69 431	24.21 431	23.99 436	26.23 431	30.62 435	14.22 424	16.71 427	13.03 424	14.75 426	17.49 427	16.97 425

HaxPig	19.88 423	22.39 431	22.30 424	17.98 425	17.98 424	12.06 419	12.06 418	16.25 425	15.97 423	21.05 427	21.41 428	18.85 426	18.35 423	20.07 429	19.64 426	23.57 434	23.19 434	24.07 431	23.71 432	22.95 432	23.72 434

MyStereo03	24.90 430	22.40 432	24.90 429	26.19 432	25.93 431	39.80 433	56.77 436	29.00 432	28.95 435	21.51 431	22.81 433	24.16 428	23.92 432	26.26 432	30.65 436	14.24 425	17.13 429	13.03 424	14.76 428	17.48 424	18.00 428

MyStereo02	24.90 430	22.40 432	24.90 429	26.19 432	25.93 431	39.80 433	56.77 436	29.00 432	28.95 435	21.51 431	22.81 433	24.16 428	23.92 432	26.26 432	30.65 436	14.24 425	17.13 429	13.03 424	14.76 428	17.48 424	18.00 428

MyStereo	24.90 430	22.40 432	24.90 429	26.19 432	25.93 431	39.80 433	56.77 436	29.00 432	28.95 435	21.51 431	22.81 433	24.16 428	23.92 432	26.26 432	30.65 436	14.24 425	17.13 429	13.03 424	14.76 428	17.48 424	18.00 428

Selective-RAFT-Error	24.83 429	22.44 435	24.80 428	26.10 431	25.82 430	39.85 436	56.72 434	29.21 437	29.03 438	21.29 430	22.80 432	24.25 432	24.07 437	26.28 435	30.60 434	14.24 425	16.85 428	13.04 428	14.75 426	17.53 428	17.02 426

LSM0	26.57 433	22.53 436	25.76 432	30.62 436	52.30 440	39.86 437	56.49 433	29.18 436	28.76 432	21.26 429	22.46 430	24.42 433	23.97 435	26.42 436	30.66 439	14.29 429	16.56 426	13.06 429	14.65 425	17.62 429	20.52 431

DPSimNet_ROB	24.35 427	23.81 437	31.38 436	25.93 429	22.83 427	31.30 431	34.38 431	20.78 427	28.92 434	27.39 436	22.99 436	28.29 437	35.76 439	15.47 424	17.82 425	24.28 435	17.90 432	22.23 430	14.12 424	19.38 430	22.12 433

ASD4	27.03 435	24.46 438	23.91 425	27.24 435	17.87 423	47.08 438	31.36 430	41.80 439	21.82 430	31.12 438	20.82 427	33.80 439	18.50 424	27.25 438	21.57 430	29.52 437	20.55 433	27.54 433	23.38 431	30.03 434	20.96 432

MEDIAN_ROB	23.95 426	26.96 439	26.29 433	22.14 427	22.09 426	16.18 421	14.23 419	20.47 426	20.09 425	25.43 435	25.22 437	22.96 427	22.54 429	24.33 430	23.18 431	28.15 436	27.16 438	28.60 434	27.73 434	27.59 433	27.58 435

AVERAGE_ROB	26.91 434	30.28 440	29.18 435	25.78 428	25.30 428	19.49 426	15.38 420	23.70 431	23.02 431	28.38 437	27.78 438	26.23 435	25.76 438	26.95 437	25.55 432	31.27 438	30.02 439	31.76 435	30.80 435	30.88 438	30.77 436

test_example2	115.17 439	122.38 441	93.45 438	115.38 440	123.53 441	101.24 440	113.11 440	54.67 440	99.94 440	135.50 440	136.43 440	85.67 440	85.40 440	110.44 440	104.91 440	152.17 440	205.21 440	99.17 441	114.27 440	138.55 441	112.04 440

Low-res two-view benchmark