Low-res two-view results

This table lists the benchmark results for the low-res two-view scenario. This benchmark evaluates the Middlebury stereo metrics (for all metrics, smaller is better):

bad 0.5, 1.0, 2.0, 4.0 [%]: Fraction of pixels with errors larger than the given number of disparities.
Average error [px]: The per-pixel average disparity error.
Root mean square error [px]: The per-pixel root mean square disparity error.
50%, 90%, 95%, 99% error quantile [px]: The highest disparity error within the given percentage of best pixels (for 50%, this is the median error).
Time [s]: The runtime of the method.

The mask determines whether the metric is evaluated for all pixels with ground truth, or only for pixels which are visible in both images (non-occluded).
The coverage selector allows to limit the table to results for all pixels (dense), or a given minimum fraction of pixels.

Methods with suffix _ROB may participate in the Robust Vision Challenge.

Click one or more dataset result cells or column headers to show visualizations. Most visualizations are only available for training datasets. The visualizations may not work with mobile browsers.

Method	all	lakes. 1l	lakes. 1s	sand box 1l	sand box 1s	stora. room 1l	stora. room 1s	stora. room 2l	stora. room 2s	stora. room 2 1l	stora. room 2 1s	stora. room 2 2l	stora. room 2 2s	stora. room 3l	stora. room 3s	tunnel 1l	tunnel 1s	tunnel 2l	tunnel 2s	tunnel 3l	tunnel 3s

CAS	0.34 36	0.13 1	0.25 6	1.28 390	0.30 225	0.46 134	0.38 186	0.48 11	0.47 60	0.34 15	0.52 43	0.24 1	0.19 2	0.29 1	0.27 33	0.69 381	0.08 1	0.12 2	0.08 1	0.12 8	0.15 107

CES	0.28 9	0.14 2	0.23 1	0.30 4	0.70 372	0.37 87	0.27 44	0.48 11	0.46 57	0.34 15	0.48 31	0.27 2	0.22 6	0.39 15	0.23 4	0.13 12	0.11 58	0.12 2	0.08 1	0.13 20	0.17 163

LoS	0.29 13	0.15 3	0.30 11	0.29 2	0.18 7	0.33 68	0.29 58	0.51 17	0.72 133	0.34 15	0.52 43	0.41 44	0.28 33	0.47 45	0.28 43	0.15 80	0.11 58	0.13 9	0.09 6	0.11 1	0.11 9

CREStereo++_RVC	0.32 29	0.15 3	0.23 1	0.31 6	0.24 87	0.27 26	0.22 8	0.46 8	0.88 212	0.46 47	0.80 125	0.30 5	0.26 18	0.36 6	0.33 87	0.13 12	0.09 2	0.13 9	0.51 376	0.13 20	0.09 1
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
s12784h	0.36 66	0.15 3	0.24 3	0.34 11	0.15 1	0.77 258	0.29 58	0.80 167	0.83 184	0.56 69	0.57 55	0.43 56	0.40 110	0.57 90	0.33 87	0.12 4	0.10 9	0.14 17	0.09 6	0.14 46	0.09 1

TANstereo	0.30 25	0.15 3	0.31 13	0.30 4	0.17 3	0.55 165	0.23 19	0.44 6	0.55 78	0.59 74	0.68 81	0.37 34	0.26 18	0.35 5	0.27 33	0.15 80	0.16 230	0.12 2	0.10 10	0.13 20	0.14 88

CREStereo	0.28 9	0.15 3	0.24 3	0.27 1	0.17 3	0.37 87	0.25 32	0.51 17	0.72 133	0.42 38	0.51 39	0.32 11	0.26 18	0.38 13	0.25 9	0.16 111	0.11 58	0.12 2	0.08 1	0.12 8	0.11 9
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
Any-RAFT	0.35 48	0.16 8	0.30 11	0.34 11	0.21 29	0.52 150	0.22 8	0.88 192	0.73 138	0.53 63	0.73 90	0.64 147	0.28 33	0.46 38	0.24 6	0.15 80	0.10 9	0.13 9	0.10 10	0.13 20	0.12 33

LoS_RVC	0.27 6	0.16 8	0.27 8	0.32 8	0.30 225	0.44 127	0.34 119	0.41 4	0.33 9	0.31 9	0.51 39	0.29 4	0.32 62	0.36 6	0.28 43	0.11 1	0.10 9	0.11 1	0.08 1	0.11 1	0.19 206

EGLCR-Stereo	0.25 3	0.16 8	0.33 21	0.34 11	0.20 20	0.35 79	0.20 1	0.52 20	0.36 22	0.28 4	0.27 4	0.41 44	0.18 1	0.45 31	0.26 25	0.14 32	0.10 9	0.16 61	0.14 73	0.13 20	0.11 9

fff	0.37 81	0.16 8	0.41 82	0.34 11	0.19 9	0.29 37	0.30 71	0.69 110	1.06 299	0.69 130	0.78 114	0.42 50	0.63 219	0.46 38	0.34 97	0.14 32	0.10 9	0.14 17	0.11 16	0.11 1	0.13 58

ADStereo(finetuned)	0.37 81	0.16 8	0.49 183	0.34 11	0.19 9	0.30 44	0.30 71	0.68 101	0.91 229	0.70 136	0.77 106	0.43 56	0.69 254	0.45 31	0.33 87	0.14 32	0.10 9	0.14 17	0.11 16	0.13 20	0.12 33

test-3	0.34 36	0.16 8	0.43 110	0.39 86	0.21 29	0.43 123	0.22 8	0.63 62	0.78 164	0.71 142	0.45 22	0.64 147	0.27 24	0.43 25	0.31 67	0.12 4	0.09 2	0.17 86	0.13 51	0.12 8	0.10 3

test_1	0.34 36	0.16 8	0.43 110	0.39 86	0.21 29	0.43 123	0.23 19	0.63 62	0.78 164	0.68 125	0.45 22	0.64 147	0.27 24	0.43 25	0.31 67	0.12 4	0.09 2	0.17 86	0.13 51	0.12 8	0.10 3

DCANet	0.36 66	0.16 8	0.41 82	0.34 11	0.19 9	0.30 44	0.30 71	0.68 101	0.91 229	0.70 136	0.77 106	0.43 56	0.57 186	0.45 31	0.34 97	0.14 32	0.10 9	0.14 17	0.11 16	0.13 20	0.12 33

csc	0.37 81	0.16 8	0.41 82	0.34 11	0.19 9	0.29 37	0.30 71	0.69 110	1.06 299	0.69 130	0.78 114	0.42 50	0.63 219	0.46 38	0.34 97	0.14 32	0.10 9	0.14 17	0.11 16	0.11 1	0.13 58

cscssc	0.37 81	0.16 8	0.41 82	0.34 11	0.19 9	0.29 37	0.30 71	0.69 110	1.06 299	0.69 130	0.78 114	0.42 50	0.63 219	0.46 38	0.34 97	0.14 32	0.10 9	0.14 17	0.11 16	0.11 1	0.13 58

PMTNet	0.32 29	0.16 8	0.24 3	0.29 2	0.18 7	0.45 132	0.22 8	0.56 29	0.63 99	0.46 47	0.54 47	0.39 39	0.34 76	0.48 50	0.24 6	0.75 383	0.10 9	0.12 2	0.08 1	0.12 8	0.11 9

IGEV+	0.24 1	0.17 19	0.31 13	0.38 66	0.22 42	0.24 7	0.22 8	0.50 16	0.23 1	0.28 4	0.35 17	0.30 5	0.22 6	0.31 3	0.28 43	0.14 32	0.10 9	0.13 9	0.10 10	0.13 20	0.13 58

MSKI-zero shot	0.32 29	0.17 19	0.34 27	0.39 86	0.21 29	0.32 64	0.22 8	0.61 53	0.43 49	0.52 60	0.64 69	0.61 133	0.20 4	0.74 215	0.25 9	0.14 32	0.10 9	0.14 17	0.10 10	0.12 8	0.12 33

MIF-Stereo	0.27 6	0.17 19	0.37 45	0.40 109	0.27 173	0.30 44	0.28 51	0.39 2	0.31 6	0.29 7	0.46 25	0.27 2	0.25 12	0.47 45	0.34 97	0.17 144	0.13 153	0.13 9	0.12 30	0.14 46	0.12 33

MIM_Stereo	0.38 95	0.17 19	0.53 213	0.37 45	0.24 87	0.27 26	0.24 25	0.70 124	0.54 74	0.72 153	1.00 218	0.63 140	0.29 43	0.64 157	0.38 148	0.13 12	0.14 179	0.17 86	0.16 124	0.14 46	0.11 9

AEACV	0.27 6	0.17 19	0.31 13	0.34 11	0.45 331	0.26 18	0.28 51	0.37 1	0.32 8	0.30 8	0.46 25	0.31 9	0.37 90	0.36 6	0.24 6	0.14 32	0.10 9	0.15 43	0.12 30	0.13 20	0.11 9

MC-Stereo	0.28 9	0.17 19	0.32 18	0.38 66	0.20 20	0.26 18	0.26 38	0.49 13	0.37 32	0.37 18	0.61 64	0.41 44	0.31 58	0.55 72	0.25 9	0.13 12	0.09 2	0.14 17	0.12 30	0.12 8	0.11 9

RCA-Stereo	0.35 48	0.17 19	0.34 27	0.38 66	0.22 42	0.31 54	0.34 119	0.68 101	1.24 334	0.45 45	0.65 71	0.47 70	0.43 124	0.38 13	0.27 33	0.13 12	0.10 9	0.14 17	0.11 16	0.11 1	0.11 9

HHNet	0.41 132	0.17 19	0.41 82	0.34 11	0.37 284	0.33 68	0.34 119	0.69 110	0.75 145	0.86 228	1.30 305	0.52 84	0.32 62	0.52 62	0.35 112	0.15 80	0.11 58	0.19 156	0.15 95	0.15 78	0.24 265

DEmStereo	0.48 183	0.17 19	0.50 195	0.38 66	0.25 113	0.59 196	0.34 119	0.63 62	0.74 143	0.89 247	1.66 347	0.58 110	1.06 340	0.60 127	0.42 166	0.14 32	0.11 58	0.16 61	0.16 124	0.14 46	0.15 107

DRaft	0.49 199	0.17 19	0.47 157	0.37 45	0.25 113	0.58 187	0.40 211	0.65 73	0.85 194	1.02 303	1.75 355	0.50 79	0.82 299	0.63 150	0.40 159	0.13 12	0.11 58	0.16 61	0.16 124	0.14 46	0.15 107

RAFT-RH_RVC	0.56 254	0.17 19	0.41 82	0.37 45	0.23 70	0.57 185	0.24 25	0.60 47	0.70 122	1.19 336	3.94 402	0.56 97	0.38 93	0.65 164	0.36 128	0.13 12	0.11 58	0.20 180	0.14 73	0.12 8	0.13 58

XX-Stereo	0.37 81	0.17 19	0.45 131	0.55 324	0.36 279	0.38 99	0.20 1	0.60 47	0.30 4	0.46 47	1.30 305	0.73 197	0.26 18	0.56 80	0.26 25	0.16 111	0.11 58	0.17 86	0.16 124	0.14 46	0.10 3

111	0.40 121	0.17 19	0.41 82	0.34 11	0.19 9	0.52 150	0.28 51	0.74 142	1.16 321	0.50 55	0.91 177	0.63 140	0.48 146	0.61 134	0.35 112	0.14 32	0.10 9	0.14 17	0.12 30	0.13 20	0.13 58

RAFT-Stereo + iAFF	0.36 66	0.17 19	0.41 82	0.35 29	0.19 9	0.33 68	0.29 58	0.65 73	0.73 138	0.68 125	1.01 221	0.56 97	0.40 110	0.42 22	0.30 60	0.11 1	0.09 2	0.15 43	0.14 73	0.13 20	0.10 3

CFNet-RSSM	0.34 36	0.17 19	0.45 131	0.39 86	0.22 42	0.35 79	0.23 19	0.73 140	0.84 187	0.65 107	0.54 47	0.57 102	0.28 33	0.46 38	0.26 25	0.13 12	0.10 9	0.14 17	0.12 30	0.13 20	0.11 9

Gwc-CoAtRS	0.34 36	0.17 19	0.44 120	0.39 86	0.23 70	0.34 74	0.22 8	0.70 124	0.75 145	0.60 78	0.59 60	0.58 110	0.29 43	0.45 31	0.26 25	0.14 32	0.11 58	0.14 17	0.12 30	0.12 8	0.12 33

StereoIM	0.26 4	0.18 35	0.36 35	0.36 37	0.26 149	0.27 26	0.27 44	0.43 5	0.35 17	0.27 2	0.26 3	0.41 44	0.28 33	0.40 17	0.28 43	0.16 111	0.14 179	0.16 61	0.13 51	0.14 46	0.12 33

IGEV_Zeroshot_test	0.34 36	0.18 35	0.67 272	0.39 86	0.28 192	0.30 44	0.25 32	0.74 142	0.31 6	0.62 84	0.57 55	0.54 92	0.25 12	0.53 67	0.27 33	0.14 32	0.10 9	0.15 43	0.14 73	0.14 46	0.12 33

MIF-Stereo (partial)	0.31 27	0.18 35	0.37 45	0.41 133	0.31 243	0.28 33	0.23 19	0.47 9	0.42 47	0.31 9	0.63 66	0.36 32	0.35 78	0.57 90	0.31 67	0.17 144	0.13 153	0.19 156	0.17 165	0.18 158	0.14 88

RAFT-Test	0.34 36	0.18 35	0.37 45	0.38 66	0.23 70	0.50 143	0.23 19	0.69 110	0.40 40	0.60 78	0.85 153	0.61 133	0.28 33	0.46 38	0.27 33	0.14 32	0.11 58	0.14 17	0.11 16	0.13 20	0.12 33

4D-IteraStereo	0.33 35	0.18 35	0.40 78	0.40 109	0.24 87	0.32 64	0.27 44	0.58 36	0.72 133	0.65 107	0.54 47	0.42 50	0.23 8	0.45 31	0.28 43	0.14 32	0.09 2	0.19 156	0.16 124	0.16 109	0.11 9

Selective-IGEV	0.24 1	0.18 35	0.35 30	0.35 29	0.19 9	0.27 26	0.25 32	0.55 28	0.23 1	0.27 2	0.25 2	0.34 22	0.19 2	0.58 107	0.22 1	0.12 4	0.10 9	0.14 17	0.11 16	0.12 8	0.10 3

DCRE	0.37 81	0.18 35	0.46 147	0.45 224	0.32 255	0.42 121	0.37 166	0.63 62	0.51 64	0.47 50	0.94 185	0.56 97	0.36 87	0.52 62	0.32 75	0.14 32	0.13 153	0.15 43	0.14 73	0.14 46	0.13 58

test_4	0.36 66	0.18 35	0.31 13	0.44 203	0.25 113	0.20 1	0.34 119	0.56 29	0.41 43	0.59 74	1.45 332	0.43 56	0.25 12	0.63 150	0.28 43	0.12 4	0.10 9	0.17 86	0.19 211	0.15 78	0.11 9

CrosDoStereo	0.50 212	0.18 35	0.45 131	0.38 66	0.24 87	0.40 103	1.18 376	0.67 92	0.86 199	0.94 271	1.37 315	0.63 140	0.77 284	0.65 164	0.45 189	0.15 80	0.12 99	0.17 86	0.18 187	0.14 46	0.14 88

DeepStereo_LL	0.50 212	0.18 35	0.45 131	0.38 66	0.24 87	0.40 103	1.18 376	0.67 92	0.86 199	0.94 271	1.37 315	0.63 140	0.77 284	0.65 164	0.45 189	0.15 80	0.12 99	0.17 86	0.18 187	0.14 46	0.14 88

THIR-Stereo	0.50 212	0.18 35	0.45 131	0.38 66	0.23 70	0.75 255	0.67 319	0.66 82	0.87 208	1.02 303	1.40 321	0.72 188	0.76 280	0.62 140	0.42 166	0.15 80	0.11 58	0.17 86	0.18 187	0.14 46	0.15 107

PFNet	0.42 138	0.18 35	0.58 234	0.43 188	0.24 87	0.43 123	0.32 103	0.74 142	0.78 164	1.00 296	0.74 99	0.68 168	0.39 105	0.72 203	0.37 140	0.16 111	0.10 9	0.20 180	0.15 95	0.16 109	0.13 58

RAFT-345	0.40 121	0.18 35	0.40 78	0.38 66	0.22 42	0.33 68	0.26 38	0.61 53	0.51 64	0.74 167	1.79 356	0.45 62	0.33 70	0.66 169	0.36 128	0.14 32	0.11 58	0.18 120	0.14 73	0.13 20	0.13 58

R-Stereo Train	0.39 109	0.18 35	0.42 101	0.42 170	0.26 149	0.40 103	0.32 103	0.72 133	0.34 10	0.89 247	1.28 301	0.57 102	0.35 78	0.42 22	0.32 75	0.15 80	0.12 99	0.14 17	0.12 30	0.14 46	0.13 58

RAFT-Stereo	0.39 109	0.18 35	0.42 101	0.42 170	0.26 149	0.40 103	0.32 103	0.72 133	0.34 10	0.89 247	1.28 301	0.57 102	0.35 78	0.42 22	0.32 75	0.15 80	0.12 99	0.14 17	0.12 30	0.14 46	0.13 58
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
DisPM	0.39 109	0.19 50	0.44 120	0.41 133	0.27 173	0.24 7	0.31 87	0.65 73	0.57 83	0.87 235	0.87 160	0.60 129	0.32 62	0.76 222	0.32 75	0.18 172	0.12 99	0.19 156	0.17 165	0.15 78	0.20 226

iRaft-Stereo_20w	0.39 109	0.19 50	0.57 230	0.37 45	0.27 173	0.31 54	0.24 25	1.44 359	0.29 3	0.69 130	0.53 45	0.60 129	0.42 117	0.83 249	0.27 33	0.14 32	0.11 58	0.14 17	0.13 51	0.15 78	0.13 58

GLC_STEREO	0.29 13	0.19 50	0.27 8	0.44 203	0.19 9	0.31 54	0.26 38	0.47 9	0.43 49	0.37 18	0.47 30	0.41 44	0.23 8	0.50 53	0.34 97	0.14 32	0.18 256	0.19 156	0.16 124	0.16 109	0.13 58

GMOStereo	0.37 81	0.19 50	0.38 54	0.43 188	0.24 87	0.37 87	0.38 186	0.52 20	0.62 89	0.87 235	0.84 145	0.64 147	0.35 78	0.37 9	0.28 43	0.13 12	0.11 58	0.20 180	0.18 187	0.15 78	0.11 9

error version	0.37 81	0.19 50	0.38 54	0.43 188	0.24 87	0.37 87	0.38 186	0.52 20	0.62 89	0.87 235	0.84 145	0.64 147	0.35 78	0.37 9	0.28 43	0.13 12	0.11 58	0.20 180	0.18 187	0.15 78	0.11 9

test-v	0.37 81	0.19 50	0.38 54	0.43 188	0.24 87	0.37 87	0.38 186	0.52 20	0.62 89	0.87 235	0.84 145	0.64 147	0.35 78	0.37 9	0.28 43	0.13 12	0.11 58	0.20 180	0.18 187	0.15 78	0.11 9

test_3	0.36 66	0.19 50	0.44 120	0.44 203	0.23 70	0.48 138	0.36 154	0.66 82	0.82 179	0.64 100	0.45 22	0.68 168	0.25 12	0.41 20	0.31 67	0.12 4	0.10 9	0.18 120	0.16 124	0.15 78	0.11 9

PFNet+	0.40 121	0.19 50	0.49 183	0.39 86	0.25 113	0.28 33	0.23 19	0.64 72	0.70 122	0.85 223	0.79 123	0.64 147	0.35 78	0.72 203	0.34 97	0.19 201	0.14 179	0.23 246	0.20 233	0.16 109	0.20 226

ASMatch	0.48 183	0.19 50	0.45 131	0.39 86	0.28 192	0.37 87	0.26 38	0.74 142	0.68 117	0.76 174	2.34 371	0.61 133	0.52 164	0.62 140	0.37 140	0.14 32	0.12 99	0.17 86	0.15 95	0.14 46	0.21 239

SST-Stereo	0.40 121	0.19 50	0.45 131	0.42 170	0.25 113	0.25 16	0.21 4	0.66 82	0.47 60	1.08 323	0.79 123	0.72 188	0.43 124	0.77 229	0.35 112	0.16 111	0.11 58	0.20 180	0.16 124	0.19 193	0.15 107

RAFT_R40	0.40 121	0.19 50	0.44 120	0.43 188	0.25 113	0.23 5	0.26 38	0.67 92	0.67 116	0.98 288	0.78 114	0.72 188	0.43 124	0.76 222	0.35 112	0.16 111	0.11 58	0.20 180	0.16 124	0.18 158	0.14 88

GrayStereo	0.49 199	0.19 50	0.42 101	0.46 243	0.28 192	0.53 156	0.67 319	0.69 110	0.63 99	1.02 303	1.47 335	0.78 217	0.76 280	0.56 80	0.33 87	0.14 32	0.12 99	0.17 86	0.17 165	0.15 78	0.29 295

test-2	0.37 81	0.19 50	0.38 54	0.43 188	0.24 87	0.37 87	0.38 186	0.52 20	0.62 89	0.87 235	0.84 145	0.64 147	0.35 78	0.37 9	0.28 43	0.13 12	0.11 58	0.20 180	0.18 187	0.15 78	0.11 9

test-1	0.36 66	0.19 50	0.71 288	0.46 243	0.26 149	0.44 127	0.36 154	0.60 47	0.59 85	0.48 51	0.67 79	0.53 88	0.36 87	0.40 17	0.29 55	0.14 32	0.11 58	0.16 61	0.14 73	0.15 78	0.16 146

GMM-Stereo	0.44 150	0.19 50	0.36 35	0.42 170	0.25 113	0.51 147	0.47 247	0.71 129	0.53 70	0.76 174	1.37 315	0.76 210	0.38 93	0.60 127	0.33 87	0.15 80	0.10 9	0.20 180	0.19 211	0.16 109	0.27 282

Prome-Stereo	0.46 166	0.19 50	0.35 30	0.44 203	0.26 149	0.40 103	0.45 239	0.68 101	0.44 53	0.96 279	1.84 358	0.59 124	0.67 244	0.61 134	0.32 75	0.14 32	0.11 58	0.16 61	0.14 73	0.16 109	0.29 295

iRaftStereo_RVC	0.32 29	0.19 50	0.37 45	0.39 86	0.22 42	0.31 54	0.29 58	0.68 101	0.51 64	0.49 52	0.66 75	0.37 34	0.23 8	0.45 31	0.33 87	0.14 32	0.10 9	0.18 120	0.17 165	0.15 78	0.12 33

raft+_RVC	0.38 95	0.19 50	0.35 30	0.37 45	0.25 113	0.45 132	0.37 166	0.78 161	0.89 222	0.51 57	0.78 114	0.50 79	0.29 43	0.53 67	0.40 159	0.15 80	0.12 99	0.17 86	0.15 95	0.14 46	0.12 33

raftrobust	0.34 36	0.19 50	0.36 35	0.41 133	0.27 173	0.30 44	0.25 32	0.71 129	0.63 99	0.58 72	0.55 52	0.45 62	0.46 139	0.51 57	0.29 55	0.16 111	0.12 99	0.14 17	0.12 30	0.12 8	0.13 58

AFF-stereo	0.38 95	0.19 50	0.39 71	0.37 45	0.21 29	0.27 26	0.31 87	0.65 73	0.66 114	0.64 100	1.13 268	0.76 210	0.39 105	0.55 72	0.33 87	0.11 1	0.09 2	0.16 61	0.16 124	0.13 20	0.11 9

EAI-Stereo	0.34 36	0.19 50	0.44 120	0.39 86	0.21 29	0.31 54	0.30 71	1.15 284	0.30 4	0.49 52	0.75 100	0.36 32	0.28 33	0.62 140	0.27 33	0.14 32	0.11 58	0.14 17	0.13 51	0.13 20	0.12 33

MyStereo8	0.40 121	0.20 71	0.54 216	0.41 133	0.29 215	0.53 156	0.29 58	0.65 73	0.49 62	0.71 142	0.98 211	0.58 110	0.43 124	0.50 53	0.51 217	0.15 80	0.12 99	0.16 61	0.14 73	0.19 193	0.19 206

CoDeX	0.47 176	0.20 71	0.49 183	0.42 170	0.25 113	0.75 255	0.36 154	1.27 328	0.80 172	0.82 203	0.96 196	0.62 139	0.57 186	0.60 127	0.36 128	0.17 144	0.12 99	0.17 86	0.15 95	0.16 109	0.14 88

test croco	0.31 27	0.20 71	0.50 195	0.39 86	0.29 215	0.27 26	0.30 71	0.44 6	0.35 17	0.31 9	0.66 75	0.30 5	0.31 58	0.65 164	0.31 67	0.17 144	0.13 153	0.20 180	0.15 95	0.17 140	0.12 33

CASnet	0.30 25	0.20 71	0.33 21	0.41 133	0.16 2	0.26 18	0.24 25	0.52 20	0.53 70	0.52 60	0.54 47	0.39 39	0.24 11	0.40 17	0.26 25	0.14 32	0.10 9	0.22 232	0.18 187	0.18 158	0.11 9
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
HH	0.35 48	0.20 71	0.47 157	0.40 109	0.25 113	0.33 68	0.31 87	0.76 153	0.38 36	0.43 40	0.57 55	0.79 218	0.44 132	0.71 198	0.25 9	0.15 80	0.11 58	0.15 43	0.14 73	0.14 46	0.12 33

HanStereo	0.35 48	0.20 71	0.47 157	0.40 109	0.25 113	0.33 68	0.31 87	0.76 153	0.38 36	0.43 40	0.57 55	0.79 218	0.44 132	0.71 198	0.25 9	0.15 80	0.11 58	0.15 43	0.14 73	0.14 46	0.12 33

anonymousdsp2	0.35 48	0.20 71	0.43 110	0.37 45	0.24 87	0.48 138	0.31 87	0.86 181	0.65 111	0.55 67	0.50 34	0.50 79	0.34 76	0.56 80	0.31 67	0.14 32	0.10 9	0.14 17	0.10 10	0.16 109	0.14 88

knoymous	0.36 66	0.20 71	0.31 13	0.31 6	0.22 42	0.36 85	0.29 58	0.61 53	0.64 106	0.67 119	0.70 84	0.60 129	0.40 110	0.58 107	0.34 97	0.17 144	0.11 58	0.20 180	0.11 16	0.17 140	0.18 178

anonymousa	0.49 199	0.20 71	0.42 101	0.38 66	0.23 70	0.91 293	0.35 136	0.75 148	0.62 89	0.85 223	1.54 340	1.06 293	0.66 241	0.51 57	0.43 171	0.16 111	0.13 153	0.19 156	0.21 250	0.16 109	0.14 88

riskmin	0.38 95	0.20 71	0.39 71	0.32 8	0.23 70	0.53 156	0.30 71	0.63 62	0.80 172	0.49 52	0.56 54	0.73 197	0.58 193	0.55 72	0.36 128	0.17 144	0.11 58	0.19 156	0.13 51	0.19 193	0.20 226

DCANet-4	0.36 66	0.20 71	0.48 173	0.34 11	0.19 9	0.29 37	0.30 71	0.66 82	0.92 234	0.69 130	0.78 114	0.40 42	0.47 142	0.45 31	0.34 97	0.14 32	0.10 9	0.14 17	0.11 16	0.11 1	0.13 58

tt	6.20 413	0.20 71	5.89 405	3.55 417	2.07 406	11.26 418	19.21 419	11.74 420	5.46 406	2.69 393	2.04 367	4.87 406	6.25 413	3.70 404	7.09 410	8.32 422	11.17 427	4.93 418	5.41 421	5.74 420	2.37 413

RAFT_CTSACE	0.45 160	0.20 71	0.44 120	0.45 224	0.27 173	0.34 74	0.39 205	0.60 47	0.73 138	0.76 174	1.44 329	0.83 230	0.38 93	1.08 317	0.26 25	0.12 4	0.13 153	0.18 120	0.16 124	0.15 78	0.11 9

IPLG	0.39 109	0.20 71	0.59 235	0.40 109	0.24 87	0.54 160	0.27 44	0.75 148	0.63 99	0.84 222	0.81 132	0.32 11	0.32 62	0.60 127	0.45 189	0.13 12	0.11 58	0.16 61	0.13 51	0.13 20	0.12 33

LCNet	0.41 132	0.20 71	0.32 18	0.44 203	0.24 87	0.47 136	0.29 58	0.67 92	0.53 70	0.72 153	1.03 233	0.66 162	0.60 203	0.58 107	0.34 97	0.14 32	0.10 9	0.19 156	0.19 211	0.21 224	0.36 327

AAGNet	1.43 375	0.20 71	0.48 173	0.44 203	0.25 113	0.29 37	0.31 87	0.65 73	0.68 117	0.97 284	0.86 156	0.67 167	0.62 213	0.64 157	20.63 421	0.16 111	0.11 58	0.19 156	0.15 95	0.19 193	0.12 33

STrans-v2	0.46 166	0.20 71	0.48 173	0.40 109	0.24 87	0.55 165	0.50 263	1.07 256	0.73 138	0.65 107	1.05 241	0.72 188	0.69 254	0.72 203	0.33 87	0.14 32	0.10 9	0.17 86	0.14 73	0.13 20	0.12 33

TransformOpticalFlow	0.44 150	0.20 71	0.47 157	0.41 133	0.23 70	0.37 87	0.47 247	0.94 210	0.76 151	0.65 107	1.14 270	0.73 197	0.56 185	0.76 222	0.32 75	0.15 80	0.10 9	0.17 86	0.15 95	0.14 46	0.13 58

NF-Stereo	0.38 95	0.20 71	0.45 131	0.41 133	0.25 113	0.26 18	0.31 87	0.69 110	0.70 122	0.65 107	0.77 106	0.57 102	0.30 54	0.67 179	0.35 112	0.18 172	0.12 99	0.20 180	0.16 124	0.16 109	0.27 282

OCTAStereo	0.38 95	0.20 71	0.46 147	0.41 133	0.25 113	0.26 18	0.31 87	0.69 110	0.70 122	0.65 107	0.77 106	0.58 110	0.30 54	0.67 179	0.35 112	0.18 172	0.12 99	0.20 180	0.16 124	0.16 109	0.27 282

PSM-softLoss	0.38 95	0.20 71	0.48 173	0.41 133	0.26 149	0.30 44	0.35 136	0.69 110	0.46 57	0.62 84	0.82 135	0.59 124	0.33 70	0.70 193	0.39 154	0.19 201	0.12 99	0.20 180	0.18 187	0.16 109	0.22 252

KMStereo	0.38 95	0.20 71	0.48 173	0.41 133	0.26 149	0.30 44	0.35 136	0.69 110	0.46 57	0.62 84	0.82 135	0.59 124	0.33 70	0.70 193	0.39 154	0.19 201	0.12 99	0.20 180	0.18 187	0.16 109	0.22 252

NRIStereo	0.36 66	0.20 71	0.45 131	0.41 133	0.23 70	0.34 74	0.26 38	0.65 73	0.55 78	0.64 100	0.63 66	0.56 97	0.37 90	0.65 164	0.37 140	0.15 80	0.11 58	0.18 120	0.15 95	0.17 140	0.14 88

PSM-AAD	0.48 183	0.20 71	0.37 45	0.43 188	0.23 70	0.56 181	0.50 263	0.65 73	0.70 122	1.07 320	1.12 262	0.58 110	0.92 320	0.61 134	0.32 75	0.15 80	0.11 58	0.25 271	0.26 308	0.18 158	0.43 354

FTStereo	0.56 254	0.20 71	0.37 45	0.41 133	0.25 113	0.40 103	0.79 346	0.66 82	0.43 49	1.09 325	3.27 391	0.70 174	0.73 273	0.55 72	0.33 87	0.14 32	0.13 153	0.19 156	0.17 165	0.15 78	0.30 302

KYRaft	0.48 183	0.20 71	0.38 54	0.44 203	0.23 70	0.44 127	0.37 166	0.66 82	0.41 43	0.94 271	1.73 351	0.79 218	0.41 116	0.63 150	0.31 67	0.16 111	0.11 58	0.18 120	0.22 265	0.16 109	0.78 381

RE-Stereo	0.38 95	0.20 71	0.46 147	0.41 133	0.25 113	0.26 18	0.31 87	0.69 110	0.70 122	0.65 107	0.77 106	0.58 110	0.30 54	0.67 179	0.35 112	0.18 172	0.12 99	0.20 180	0.16 124	0.16 109	0.27 282

Pruner-Stereo	0.38 95	0.20 71	0.45 131	0.40 109	0.25 113	0.22 4	0.24 25	0.67 92	0.55 78	0.89 247	0.76 102	0.68 168	0.29 43	0.62 140	0.35 112	0.18 172	0.12 99	0.20 180	0.17 165	0.17 140	0.18 178

TVStereo	0.38 95	0.20 71	0.46 147	0.41 133	0.25 113	0.26 18	0.31 87	0.69 110	0.70 122	0.65 107	0.77 106	0.58 110	0.30 54	0.67 179	0.35 112	0.18 172	0.12 99	0.20 180	0.16 124	0.16 109	0.27 282

IRAFT_RVC	0.42 138	0.20 71	0.48 173	0.44 203	0.24 87	0.27 26	0.54 288	0.74 142	0.77 158	0.76 174	0.80 125	0.73 197	0.51 162	0.70 193	0.36 128	0.17 144	0.10 9	0.21 220	0.16 124	0.16 109	0.14 88

cross-raft	0.34 36	0.20 71	0.37 45	0.44 203	0.23 70	0.32 64	0.35 136	0.74 142	0.40 40	0.60 78	0.77 106	0.57 102	0.27 24	0.43 25	0.28 43	0.12 4	0.10 9	0.15 43	0.13 51	0.15 78	0.11 9

MyStereo06	0.38 95	0.21 102	0.61 242	0.41 133	0.28 192	0.41 116	0.50 263	0.95 216	0.35 17	0.62 84	0.54 47	0.76 210	0.27 24	0.50 53	0.29 55	0.14 32	0.13 153	0.18 120	0.17 165	0.17 140	0.15 107

MyStereo05	0.44 150	0.21 102	0.45 131	0.41 133	0.28 192	0.41 116	0.50 263	0.93 206	1.09 311	0.76 174	0.61 64	0.51 82	0.57 186	0.73 209	0.42 166	0.14 32	0.13 153	0.18 120	0.17 165	0.17 140	0.15 107

AE-Stereo	0.34 36	0.21 102	0.42 101	0.48 258	0.31 243	0.48 138	0.35 136	0.61 53	0.62 89	0.32 13	0.55 52	0.52 84	0.27 24	0.47 45	0.29 55	0.13 12	0.13 153	0.18 120	0.16 124	0.15 78	0.12 33

11t1	0.36 66	0.21 102	0.42 101	0.35 29	0.22 42	0.62 209	0.29 58	0.69 110	0.43 49	0.60 78	0.53 45	0.53 88	0.48 146	0.56 80	0.40 159	0.18 172	0.14 179	0.16 61	0.13 51	0.17 140	0.17 163

ff7	0.29 13	0.21 102	0.38 54	0.36 37	0.26 149	0.31 54	0.35 136	0.62 57	0.34 10	0.38 22	0.33 10	0.32 11	0.29 43	0.58 107	0.25 9	0.14 32	0.10 9	0.17 86	0.12 30	0.14 46	0.15 107

ffff	0.29 13	0.21 102	0.38 54	0.36 37	0.26 149	0.31 54	0.35 136	0.62 57	0.34 10	0.38 22	0.33 10	0.32 11	0.29 43	0.58 107	0.25 9	0.14 32	0.10 9	0.17 86	0.12 30	0.14 46	0.15 107

11t	0.29 13	0.21 102	0.38 54	0.36 37	0.26 149	0.31 54	0.35 136	0.62 57	0.34 10	0.38 22	0.33 10	0.32 11	0.29 43	0.58 107	0.25 9	0.14 32	0.10 9	0.17 86	0.12 30	0.14 46	0.15 107

anonymousdsp	0.29 13	0.21 102	0.38 54	0.37 45	0.25 113	0.30 44	0.35 136	0.63 62	0.35 17	0.39 30	0.33 10	0.33 19	0.28 33	0.59 121	0.25 9	0.14 32	0.10 9	0.17 86	0.12 30	0.14 46	0.15 107

ProNet	0.29 13	0.21 102	0.38 54	0.35 29	0.24 87	0.32 64	0.43 231	0.57 32	0.37 32	0.33 14	0.30 6	0.32 11	0.28 33	0.57 90	0.26 25	0.13 12	0.11 58	0.16 61	0.13 51	0.13 20	0.13 58

ccc-4	0.29 13	0.21 102	0.38 54	0.36 37	0.26 149	0.31 54	0.35 136	0.62 57	0.34 10	0.38 22	0.33 10	0.32 11	0.29 43	0.58 107	0.25 9	0.14 32	0.10 9	0.17 86	0.12 30	0.14 46	0.15 107

IGEV-Stereo	0.29 13	0.21 102	0.38 54	0.37 45	0.25 113	0.30 44	0.35 136	0.63 62	0.35 17	0.39 30	0.33 10	0.33 19	0.28 33	0.59 121	0.25 9	0.14 32	0.10 9	0.17 86	0.12 30	0.14 46	0.15 107
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
iRaft-Stereo_5w	0.45 160	0.21 102	0.48 173	0.42 170	0.28 192	0.31 54	0.54 288	0.63 62	0.62 89	0.62 84	0.89 171	1.01 279	0.69 254	0.75 219	0.66 256	0.13 12	0.12 99	0.17 86	0.15 95	0.14 46	0.15 107

CIPLG	0.41 132	0.21 102	0.63 253	0.45 224	0.33 264	0.52 150	0.33 112	0.65 73	0.60 87	0.82 203	0.96 196	0.46 68	0.32 62	0.55 72	0.44 183	0.16 111	0.12 99	0.15 43	0.14 73	0.13 20	0.14 88

IPLGR_C	0.40 121	0.21 102	0.64 258	0.45 224	0.33 264	0.52 150	0.34 119	0.66 82	0.62 89	0.82 203	0.92 181	0.45 62	0.32 62	0.52 62	0.46 199	0.17 144	0.12 99	0.15 43	0.14 73	0.13 20	0.14 88

MIPNet	0.37 81	0.21 102	0.59 235	0.39 86	0.25 113	0.50 143	0.28 51	0.77 156	0.70 122	0.65 107	0.60 61	0.40 42	0.49 149	0.44 30	0.37 140	0.14 32	0.11 58	0.16 61	0.13 51	0.14 46	0.13 58

IPLGR	0.39 109	0.21 102	0.63 253	0.39 86	0.22 42	0.49 142	0.29 58	0.76 153	0.74 143	0.78 182	0.77 106	0.44 61	0.42 117	0.47 45	0.38 148	0.13 12	0.12 99	0.16 61	0.14 73	0.15 78	0.13 58

ACRE	0.40 121	0.21 102	0.65 263	0.45 224	0.33 264	0.51 147	0.33 112	0.66 82	0.63 99	0.80 186	0.92 181	0.45 62	0.32 62	0.52 62	0.45 189	0.16 111	0.12 99	0.15 43	0.14 73	0.13 20	0.14 88

IIG-Stereo	0.43 144	0.21 102	0.44 120	0.50 287	0.25 113	0.44 127	0.21 4	0.71 129	0.76 151	0.83 215	0.95 192	0.83 230	0.43 124	0.90 274	0.35 112	0.15 80	0.12 99	0.19 156	0.14 73	0.15 78	0.11 9

DeepStereo_RVC	0.36 66	0.21 102	0.47 157	0.40 109	0.24 87	0.26 18	0.22 8	0.60 47	0.38 36	0.69 130	0.67 79	0.57 102	0.51 162	0.56 80	0.39 154	0.16 111	0.12 99	0.18 120	0.15 95	0.19 193	0.18 178

rafts_anoy	0.37 81	0.21 102	0.36 35	0.41 133	0.26 149	0.30 44	0.33 112	0.67 92	0.90 224	0.58 72	0.66 75	0.45 62	0.33 70	0.47 45	0.39 154	0.16 111	0.11 58	0.21 220	0.23 276	0.17 140	0.14 88

RALCasStereoNet	0.36 66	0.21 102	0.37 45	0.42 170	0.26 149	0.35 79	0.38 186	0.63 62	0.64 106	0.50 55	0.72 86	0.51 82	0.29 43	0.59 121	0.36 128	0.16 111	0.14 179	0.15 43	0.13 51	0.17 140	0.16 146

test_xeample3	0.29 13	0.21 102	0.41 82	0.35 29	0.26 149	0.35 79	0.32 103	0.56 29	0.36 22	0.43 40	0.32 9	0.34 22	0.28 33	0.54 70	0.23 4	0.14 32	0.11 58	0.16 61	0.12 30	0.14 46	0.13 58

test_xeample	1.01 343	0.21 102	0.42 101	0.35 29	0.21 29	0.71 247	0.39 205	1.23 315	0.86 199	0.81 194	1.04 237	0.69 172	0.61 208	0.69 190	10.93 413	0.19 201	0.15 203	0.18 120	0.17 165	0.18 158	0.17 163

SFCPSM	0.47 176	0.21 102	0.55 221	0.40 109	0.27 173	0.87 291	0.37 166	1.33 339	0.77 158	0.80 186	0.84 145	0.54 92	0.49 149	0.57 90	0.37 140	0.18 172	0.13 153	0.18 120	0.20 233	0.16 109	0.15 107

GANet-RSSM	0.47 176	0.21 102	0.37 45	0.38 66	0.25 113	0.58 187	0.36 154	1.07 256	0.78 164	0.68 125	1.01 221	0.86 238	0.67 244	0.62 140	0.44 183	0.21 237	0.15 203	0.18 120	0.18 187	0.18 158	0.17 163

DIP-Stereo	0.39 109	0.21 102	0.50 195	0.41 133	0.28 192	0.62 209	0.27 44	0.77 156	0.40 40	0.64 100	0.86 156	0.52 84	0.33 70	0.66 169	0.42 166	0.15 80	0.13 153	0.17 86	0.14 73	0.15 78	0.15 107
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
iResNet_ROB	0.52 229	0.21 102	0.53 213	0.37 45	0.21 29	0.61 202	0.29 58	1.51 368	1.32 346	0.90 254	1.02 229	0.80 226	0.62 213	0.76 222	0.43 171	0.16 111	0.12 99	0.13 9	0.09 6	0.15 78	0.18 178

MyStereo07	0.32 29	0.22 129	0.34 27	0.42 170	0.28 192	0.40 103	0.50 263	0.72 133	0.37 32	0.37 18	0.34 16	0.32 11	0.31 58	0.59 121	0.27 33	0.14 32	0.13 153	0.18 120	0.17 165	0.17 140	0.16 146

MyStereo04	0.44 150	0.22 129	0.44 120	0.42 170	0.28 192	0.40 103	0.50 263	1.00 230	1.08 308	0.62 84	0.58 59	0.55 95	0.57 186	0.71 198	0.44 183	0.14 32	0.13 153	0.18 120	0.17 165	0.17 140	0.16 146

IGEVStereo-DCA	0.29 13	0.22 129	0.38 54	0.35 29	0.27 173	0.37 87	0.35 136	0.62 57	0.34 10	0.38 22	0.30 6	0.35 27	0.27 24	0.51 57	0.22 1	0.15 80	0.12 99	0.16 61	0.12 30	0.13 20	0.15 107

rrr	0.29 13	0.22 129	0.41 82	0.35 29	0.27 173	0.37 87	0.32 103	0.52 20	0.42 47	0.38 22	0.30 6	0.35 27	0.27 24	0.51 57	0.22 1	0.15 80	0.12 99	0.16 61	0.13 51	0.13 20	0.14 88

1111x	0.55 243	0.22 129	0.46 147	0.38 66	0.20 20	0.66 232	0.43 231	1.23 315	0.99 264	0.71 142	0.99 216	0.95 265	0.69 254	0.90 274	1.08 341	0.18 172	0.17 244	0.18 120	0.19 211	0.20 206	0.18 178

CBFPSM	0.59 272	0.22 129	1.31 361	0.38 66	0.27 173	1.12 332	0.65 316	0.79 163	0.82 179	0.80 186	0.81 132	1.35 340	0.87 311	0.67 179	0.76 278	0.16 111	0.15 203	0.15 43	0.16 124	0.17 140	0.22 252

GwcNet-ADL	0.44 150	0.22 129	0.48 173	0.45 224	0.30 225	0.40 103	0.37 166	0.92 203	0.97 255	0.71 142	0.78 114	0.61 133	0.42 117	0.62 140	0.50 209	0.19 201	0.14 179	0.15 43	0.14 73	0.18 158	0.18 178

OMP-Stereo	0.42 138	0.22 129	0.46 147	0.52 310	0.24 87	0.36 85	0.25 32	0.71 129	0.78 164	0.77 179	0.64 69	0.89 252	0.39 105	0.91 281	0.35 112	0.15 80	0.12 99	0.20 180	0.15 95	0.15 78	0.12 33

CroCo-Stereo	0.26 4	0.22 129	0.36 35	0.48 258	0.22 42	0.20 1	0.29 58	0.51 17	0.44 53	0.28 4	0.23 1	0.42 50	0.26 18	0.29 1	0.26 25	0.15 80	0.13 153	0.13 9	0.11 16	0.16 109	0.12 33
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
RAFT	0.45 160	0.22 129	0.45 131	0.47 253	0.26 149	0.54 160	0.47 247	0.66 82	0.58 84	0.80 186	0.82 135	0.94 263	0.57 186	0.75 219	0.34 97	0.17 144	0.15 203	0.22 232	0.20 233	0.16 109	0.12 33

222	1.18 362	0.22 129	0.44 120	0.37 45	0.22 42	0.79 265	0.37 166	1.31 336	0.89 222	0.92 267	1.08 253	0.72 188	0.71 268	0.66 169	13.89 416	0.20 222	0.15 203	0.17 86	0.16 124	0.18 158	0.19 206

xxxx	1.01 343	0.22 129	0.43 110	0.36 37	0.21 29	0.82 281	0.36 154	1.32 337	0.88 212	0.71 142	0.94 185	0.97 269	0.63 219	0.64 157	10.58 412	0.20 222	0.16 230	0.18 120	0.17 165	0.19 193	0.19 206

FENet	0.42 138	0.22 129	0.38 54	0.39 86	0.24 87	0.55 165	0.32 103	0.79 163	0.70 122	0.71 142	0.72 86	0.63 140	0.57 186	0.62 140	0.44 183	0.19 201	0.13 153	0.19 156	0.17 165	0.18 158	0.19 206

ac_64	0.52 229	0.22 129	0.50 195	0.45 224	0.28 192	0.80 268	0.45 239	1.02 240	0.61 88	0.91 259	0.83 140	1.07 298	0.68 250	0.74 215	0.70 266	0.21 237	0.18 256	0.20 180	0.19 211	0.18 158	0.15 107

PSMNet-RSSM	0.48 183	0.22 129	0.38 54	0.42 170	0.25 113	0.50 143	0.37 166	1.10 265	0.77 158	0.70 136	1.06 247	0.84 234	0.64 230	0.62 140	0.47 203	0.23 260	0.15 203	0.23 246	0.25 298	0.20 206	0.19 206

RASNet	0.53 232	0.22 129	0.52 207	0.38 66	0.22 42	0.68 238	0.38 186	0.97 222	0.88 212	0.73 160	1.04 237	1.03 286	0.92 320	0.90 274	0.86 297	0.16 111	0.14 179	0.14 17	0.17 165	0.15 78	0.13 58

HSM-Net_RVC	0.53 232	0.22 129	0.35 30	0.37 45	0.21 29	0.85 287	0.37 166	1.23 315	0.93 239	0.90 254	1.15 275	1.26 320	0.63 219	0.72 203	0.48 206	0.17 144	0.13 153	0.16 61	0.15 95	0.17 140	0.15 107
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
SMFormer	0.51 219	0.23 146	0.62 245	0.34 11	0.20 20	0.62 209	0.34 119	1.21 303	1.02 278	0.81 194	1.01 221	0.71 178	0.65 236	0.84 254	0.55 235	0.19 201	0.15 203	0.18 120	0.16 124	0.18 158	0.18 178

tta	0.51 219	0.23 146	0.62 245	0.34 11	0.20 20	0.62 209	0.34 119	1.21 303	1.02 278	0.81 194	1.01 221	0.71 178	0.65 236	0.84 254	0.55 235	0.19 201	0.15 203	0.18 120	0.16 124	0.15 78	0.14 88

qqq1	0.49 199	0.23 146	0.62 245	0.34 11	0.20 20	0.62 209	0.34 119	1.21 303	1.02 278	0.81 194	1.01 221	0.71 178	0.65 236	0.84 254	0.34 97	0.19 201	0.15 203	0.14 17	0.12 30	0.15 78	0.14 88

fff1	0.49 199	0.23 146	0.62 245	0.34 11	0.20 20	0.62 209	0.34 119	1.21 303	1.02 278	0.81 194	1.01 221	0.71 178	0.65 236	0.84 254	0.34 97	0.19 201	0.15 203	0.14 17	0.12 30	0.15 78	0.14 88

ACVNet-DCA	0.35 48	0.23 146	0.33 21	0.41 133	0.22 42	0.55 165	0.38 186	0.85 178	0.54 74	0.41 33	0.50 34	0.34 22	0.49 149	0.57 90	0.25 9	0.16 111	0.10 9	0.19 156	0.13 51	0.18 158	0.17 163

xx1	0.39 109	0.23 146	0.33 21	0.41 133	0.22 42	0.55 165	0.38 186	0.67 92	1.06 299	0.41 33	0.50 34	0.65 157	0.53 167	0.57 90	0.25 9	0.16 111	0.10 9	0.20 180	0.19 211	0.18 158	0.17 163

1test111	0.36 66	0.23 146	0.33 21	0.41 133	0.22 42	0.55 165	0.38 186	0.85 178	0.54 74	0.41 33	0.50 34	0.34 22	0.49 149	0.55 72	0.45 189	0.16 111	0.10 9	0.19 156	0.13 51	0.18 158	0.17 163

cc1	0.37 81	0.23 146	0.33 21	0.41 133	0.22 42	0.55 165	0.38 186	0.67 92	1.06 299	0.41 33	0.50 34	0.34 22	0.49 149	0.57 90	0.25 9	0.16 111	0.10 9	0.19 156	0.13 51	0.16 109	0.15 107

EKT-Stereo	0.35 48	0.23 146	0.39 71	0.43 188	0.29 215	0.38 99	0.31 87	0.69 110	0.64 106	0.45 45	0.63 66	0.49 78	0.27 24	0.56 80	0.33 87	0.18 172	0.14 179	0.18 120	0.15 95	0.16 109	0.16 146

gwcnet-sp	0.48 183	0.23 146	0.70 285	0.40 109	0.26 149	0.81 273	0.41 223	0.89 194	0.84 187	0.91 259	0.76 102	0.66 162	0.61 208	0.66 169	0.50 209	0.18 172	0.17 244	0.18 120	0.18 187	0.18 158	0.18 178

scenet	0.48 183	0.23 146	0.70 285	0.40 109	0.26 149	0.81 273	0.41 223	0.89 194	0.84 187	0.91 259	0.76 102	0.66 162	0.61 208	0.66 169	0.50 209	0.18 172	0.17 244	0.18 120	0.18 187	0.18 158	0.18 178

Selective-RAFT	0.35 48	0.23 146	0.51 202	0.44 203	0.21 29	0.64 224	0.27 44	0.59 38	0.63 99	0.40 32	0.38 19	0.55 95	0.40 110	0.57 90	0.35 112	0.13 12	0.11 58	0.14 17	0.12 30	0.16 109	0.13 58

ssnet	0.48 183	0.23 146	0.70 285	0.40 109	0.26 149	0.81 273	0.41 223	0.89 194	0.84 187	0.91 259	0.76 102	0.66 162	0.61 208	0.66 169	0.50 209	0.18 172	0.17 244	0.18 120	0.18 187	0.18 158	0.18 178

TestStereo1	0.43 144	0.23 146	0.41 82	0.51 299	0.24 87	0.34 74	0.40 211	0.77 156	0.90 224	0.68 125	0.96 196	0.48 74	0.46 139	0.91 281	0.32 75	0.16 111	0.13 153	0.18 120	0.15 95	0.14 46	0.13 58

IER	0.46 166	0.23 146	0.50 195	0.38 66	0.28 192	0.69 240	0.35 136	0.80 167	0.66 114	0.83 215	0.94 185	0.75 204	0.77 284	0.60 127	0.42 166	0.17 144	0.14 179	0.17 86	0.17 165	0.17 140	0.15 107

raft_robust	0.41 132	0.23 146	0.36 35	0.42 170	0.21 29	0.40 103	0.33 112	0.79 163	0.98 259	0.79 184	0.87 160	0.39 39	0.33 70	0.84 254	0.29 55	0.13 12	0.12 99	0.16 61	0.17 165	0.15 78	0.12 33

RAFT+CT+SA	0.39 109	0.23 146	0.36 35	0.51 299	0.27 173	0.29 37	0.46 242	0.75 148	0.80 172	0.51 57	0.89 171	0.41 44	0.40 110	0.78 233	0.32 75	0.14 32	0.11 58	0.18 120	0.18 187	0.15 78	0.14 88

SA-5K	0.43 144	0.23 146	0.41 82	0.51 299	0.24 87	0.34 74	0.40 211	0.77 156	0.90 224	0.68 125	0.96 196	0.48 74	0.46 139	0.91 281	0.32 75	0.16 111	0.13 153	0.18 120	0.15 95	0.14 46	0.13 58

AACVNet	0.50 212	0.23 146	0.49 183	0.46 243	0.29 215	0.52 150	0.38 186	0.90 198	0.55 78	0.81 194	1.03 233	1.00 276	0.70 264	0.83 249	0.54 231	0.21 237	0.18 256	0.24 260	0.18 187	0.23 249	0.20 226

Patchmatch Stereo++	0.35 48	0.23 146	0.47 157	0.41 133	0.22 42	0.24 7	0.22 8	0.59 38	0.36 22	0.63 91	0.73 90	0.58 110	0.38 93	0.58 107	0.36 128	0.18 172	0.12 99	0.20 180	0.16 124	0.20 206	0.15 107
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
PSM-adaLoss	0.35 48	0.23 146	0.47 157	0.41 133	0.22 42	0.24 7	0.31 87	0.59 38	0.36 22	0.63 91	0.73 90	0.58 110	0.38 93	0.56 80	0.35 112	0.18 172	0.12 99	0.20 180	0.16 124	0.20 206	0.15 107

ROB_FTStereo_v2	0.35 48	0.23 146	0.47 157	0.41 133	0.22 42	0.24 7	0.31 87	0.59 38	0.36 22	0.63 91	0.73 90	0.57 102	0.38 93	0.57 90	0.36 128	0.18 172	0.12 99	0.20 180	0.16 124	0.20 206	0.15 107

ROB_FTStereo	0.35 48	0.23 146	0.47 157	0.41 133	0.22 42	0.25 16	0.21 4	0.59 38	0.36 22	0.63 91	0.73 90	0.58 110	0.38 93	0.57 90	0.35 112	0.18 172	0.12 99	0.20 180	0.16 124	0.20 206	0.15 107

HUI-Stereo	0.35 48	0.23 146	0.47 157	0.41 133	0.22 42	0.24 7	0.22 8	0.60 47	0.36 22	0.63 91	0.73 90	0.58 110	0.38 93	0.50 53	0.35 112	0.18 172	0.12 99	0.20 180	0.16 124	0.20 206	0.15 107

iGMRVC	0.35 48	0.23 146	0.47 157	0.41 133	0.22 42	0.24 7	0.30 71	0.59 38	0.36 22	0.63 91	0.73 90	0.58 110	0.38 93	0.58 107	0.36 128	0.18 172	0.12 99	0.20 180	0.16 124	0.20 206	0.15 107

iRAFT	0.35 48	0.23 146	0.47 157	0.41 133	0.22 42	0.24 7	0.22 8	0.59 38	0.36 22	0.63 91	0.73 90	0.58 110	0.38 93	0.58 107	0.36 128	0.18 172	0.12 99	0.20 180	0.16 124	0.20 206	0.15 107

CRE-IMP	0.36 66	0.23 146	0.49 183	0.42 170	0.24 87	0.41 116	0.21 4	0.57 32	0.41 43	0.65 107	0.72 86	0.53 88	0.37 90	0.61 134	0.38 148	0.17 144	0.11 58	0.19 156	0.15 95	0.21 224	0.18 178

RAFT-IKP	0.35 48	0.23 146	0.47 157	0.41 133	0.22 42	0.24 7	0.28 51	0.59 38	0.36 22	0.63 91	0.73 90	0.57 102	0.38 93	0.58 107	0.36 128	0.18 172	0.12 99	0.20 180	0.16 124	0.20 206	0.15 107

RALAANet	0.38 95	0.23 146	0.48 173	0.42 170	0.29 215	0.35 79	0.25 32	0.86 181	0.64 106	0.67 119	0.65 71	0.60 129	0.29 43	0.60 127	0.34 97	0.15 80	0.12 99	0.17 86	0.15 95	0.21 224	0.13 58

GES	0.44 150	0.23 146	0.57 230	0.40 109	0.30 225	0.59 196	0.36 154	0.96 218	0.68 117	0.74 167	0.83 140	0.47 70	0.48 146	0.67 179	0.43 171	0.22 255	0.16 230	0.17 86	0.16 124	0.18 158	0.23 259

ACVNet	0.46 166	0.23 146	0.36 35	0.39 86	0.28 192	0.58 187	0.40 211	0.87 188	0.80 172	0.64 100	0.96 196	0.79 218	0.60 203	0.63 150	0.67 259	0.17 144	0.15 203	0.16 61	0.15 95	0.18 158	0.15 107

acv_ft	0.51 219	0.23 146	0.56 227	0.44 203	0.28 192	0.86 290	0.39 205	0.91 202	0.80 172	0.97 284	0.96 196	0.79 218	0.59 199	0.63 150	0.87 301	0.17 144	0.15 203	0.16 61	0.15 95	0.17 140	0.15 107

cf-r	0.47 176	0.23 146	0.41 82	0.39 86	0.23 70	0.59 196	0.37 166	0.88 192	0.85 194	0.72 153	1.05 241	0.94 263	0.62 213	0.56 80	0.54 231	0.21 237	0.14 179	0.17 86	0.19 211	0.15 78	0.15 107

CFNet-ft	0.48 183	0.23 146	0.36 35	0.40 109	0.26 149	0.64 224	0.37 166	0.87 188	0.85 194	0.64 100	1.00 218	1.01 279	0.64 230	0.61 134	0.53 228	0.23 260	0.15 203	0.24 260	0.21 250	0.23 249	0.18 178

CFNet_RVC	0.48 183	0.23 146	0.36 35	0.40 109	0.26 149	0.64 224	0.37 166	0.87 188	0.85 194	0.64 100	1.00 218	1.01 279	0.64 230	0.61 134	0.53 228	0.23 260	0.15 203	0.24 260	0.21 250	0.23 249	0.18 178

tt1	0.36 66	0.24 181	0.32 18	0.41 133	0.22 42	0.54 160	0.38 186	0.68 101	1.04 287	0.41 33	0.46 25	0.35 27	0.45 136	0.57 90	0.25 9	0.16 111	0.10 9	0.19 156	0.13 51	0.16 109	0.16 146

PCWNet_CMD	0.48 183	0.24 181	0.52 207	0.39 86	0.27 173	0.63 218	0.30 71	0.95 216	0.96 252	0.86 228	1.07 250	0.79 218	0.44 132	0.57 90	0.43 171	0.17 144	0.12 99	0.21 220	0.16 124	0.24 259	0.19 206

CFNet_ucs	0.50 212	0.24 181	0.55 221	0.38 66	0.31 243	0.58 187	0.33 112	0.98 225	0.93 239	0.88 243	1.19 288	0.80 226	0.49 149	0.63 150	0.43 171	0.21 237	0.15 203	0.26 285	0.18 187	0.26 271	0.22 252

LL-Strereo2	0.35 48	0.24 181	0.48 173	0.41 133	0.26 149	0.35 79	0.24 25	0.67 92	0.44 53	0.54 65	0.51 39	0.66 162	0.25 12	0.66 169	0.30 60	0.14 32	0.12 99	0.23 246	0.20 233	0.18 158	0.13 58

CroCo-Stereo Lap2	0.28 9	0.24 181	0.39 71	0.50 287	0.29 215	0.20 1	0.31 87	0.49 13	0.38 36	0.24 1	0.27 4	0.46 68	0.31 58	0.39 15	0.30 60	0.14 32	0.15 203	0.16 61	0.13 51	0.16 109	0.15 107

x	0.39 109	0.24 181	0.41 82	0.34 11	0.23 70	0.52 150	0.32 103	0.86 181	0.52 67	0.57 71	0.70 84	0.59 124	0.50 159	0.49 51	0.46 199	0.17 144	0.15 203	0.17 86	0.15 95	0.17 140	0.16 146

test_5	0.43 144	0.24 181	0.43 110	0.52 310	0.28 192	0.28 33	0.42 230	0.72 133	0.82 179	0.62 84	0.91 177	0.72 188	0.55 180	0.79 236	0.35 112	0.14 32	0.11 58	0.18 120	0.18 187	0.18 158	0.16 146

Sa-1000	0.48 183	0.24 181	0.41 82	0.45 224	0.25 113	0.59 196	0.34 119	0.81 170	0.93 239	0.82 203	1.50 336	0.53 88	0.45 136	0.92 284	0.30 60	0.15 80	0.12 99	0.21 220	0.19 211	0.15 78	0.13 58

CFNet_pseudo	0.46 166	0.24 181	0.52 207	0.37 45	0.27 173	0.58 187	0.30 71	0.86 181	0.88 212	0.82 203	1.03 233	0.75 204	0.47 142	0.58 107	0.44 183	0.17 144	0.12 99	0.24 260	0.16 124	0.24 259	0.19 206

ARAFT	0.47 176	0.24 181	0.79 308	0.42 170	0.25 113	0.55 165	0.55 292	0.75 148	0.81 178	0.89 247	0.75 100	0.73 197	0.47 142	0.88 267	0.37 140	0.15 80	0.12 99	0.23 246	0.22 265	0.14 46	0.13 58

delet	0.55 243	0.24 181	0.55 221	0.44 203	0.33 264	1.07 323	0.50 263	1.00 230	0.86 199	0.85 223	0.96 196	0.90 256	0.63 219	0.83 249	0.74 276	0.18 172	0.18 256	0.20 180	0.21 250	0.16 109	0.15 107

UPFNet	0.53 232	0.24 181	0.51 202	0.45 224	0.38 292	0.84 286	0.49 259	0.99 227	0.75 145	0.87 235	0.88 167	0.86 238	0.64 230	0.80 237	0.71 270	0.20 222	0.20 278	0.20 180	0.20 233	0.19 193	0.15 107

GwcNet-RSSM	0.49 199	0.24 181	0.42 101	0.40 109	0.23 70	0.55 165	0.38 186	0.93 206	0.93 239	0.71 142	1.16 280	0.86 238	0.60 203	0.62 140	0.66 256	0.21 237	0.14 179	0.19 156	0.20 233	0.16 109	0.15 107

MSMDNet	0.48 183	0.24 181	0.52 207	0.39 86	0.27 173	0.63 218	0.30 71	0.96 218	0.96 252	0.86 228	1.07 250	0.79 218	0.44 132	0.57 90	0.43 171	0.17 144	0.12 99	0.20 180	0.16 124	0.23 249	0.19 206

ccs_rob	0.46 166	0.24 181	0.52 207	0.37 45	0.27 173	0.58 187	0.31 87	0.86 181	0.88 212	0.82 203	1.02 229	0.75 204	0.47 142	0.58 107	0.44 183	0.17 144	0.12 99	0.24 260	0.16 124	0.24 259	0.19 206

MLCV	0.47 176	0.24 181	0.61 242	0.37 45	0.17 3	0.61 202	0.33 112	0.80 167	0.87 208	0.94 271	1.13 268	0.72 188	0.43 124	0.89 272	0.51 217	0.13 12	0.10 9	0.13 9	0.11 16	0.14 46	0.12 33

HSM	0.51 219	0.24 181	0.41 82	0.39 86	0.24 87	0.75 255	0.40 211	1.22 311	0.75 145	0.81 194	0.91 177	1.21 316	0.69 254	0.87 264	0.46 199	0.17 144	0.13 153	0.17 86	0.14 73	0.17 140	0.17 163

LE_ROB	4.42 409	0.24 181	2.75 393	0.42 170	0.23 70	1.57 368	0.90 359	1.71 382	17.88 424	16.56 426	4.88 410	5.17 407	18.85 426	1.63 368	14.62 417	0.17 144	0.14 179	0.16 61	0.16 124	0.19 193	0.17 163

ttt	0.51 219	0.25 199	0.43 110	0.38 66	0.24 87	0.65 229	0.38 186	1.18 295	1.05 292	0.72 153	1.08 253	0.63 140	0.49 149	0.84 254	0.59 242	0.24 269	0.21 285	0.22 232	0.20 233	0.24 259	0.24 265

BUS	0.45 160	0.25 199	0.43 110	0.45 224	0.28 192	0.70 242	0.34 119	0.94 210	0.76 151	0.75 169	0.80 125	0.65 157	0.49 149	0.64 157	0.51 217	0.20 222	0.14 179	0.22 232	0.19 211	0.18 158	0.18 178

BSDual-CNN	0.46 166	0.25 199	0.43 110	0.45 224	0.28 192	0.77 258	0.40 211	0.94 210	0.76 151	0.75 169	0.80 125	0.76 210	0.54 178	0.64 157	0.43 171	0.20 222	0.14 179	0.22 232	0.19 211	0.18 158	0.18 178

hknet	0.49 199	0.25 199	0.51 202	0.45 224	0.29 215	0.77 258	0.40 211	0.94 210	0.83 184	0.75 169	0.80 125	0.97 269	0.61 208	0.73 209	0.45 189	0.18 172	0.14 179	0.22 232	0.19 211	0.18 158	0.18 178

SA	0.44 150	0.25 199	0.46 147	0.46 243	0.24 87	0.43 123	0.36 154	0.75 148	0.96 252	0.59 74	1.03 233	0.48 74	0.52 164	0.94 296	0.32 75	0.16 111	0.12 99	0.21 220	0.19 211	0.15 78	0.13 58

psmg	0.49 199	0.25 199	0.43 110	0.41 133	0.28 192	0.85 287	0.43 231	0.99 227	0.76 151	0.91 259	0.94 185	0.76 210	0.54 178	0.64 157	0.43 171	0.20 222	0.15 203	0.20 180	0.20 233	0.18 158	0.18 178

DAS	0.51 219	0.25 199	0.60 240	0.48 258	0.31 243	0.58 187	0.41 223	0.83 172	0.97 255	0.89 247	1.12 262	0.70 174	0.75 277	0.82 242	0.43 171	0.17 144	0.13 153	0.18 120	0.15 95	0.20 206	0.18 178

SepStereo	0.51 219	0.25 199	0.60 240	0.48 258	0.31 243	0.58 187	0.41 223	0.83 172	0.97 255	0.89 247	1.12 262	0.70 174	0.75 277	0.93 289	0.43 171	0.17 144	0.13 153	0.18 120	0.15 95	0.20 206	0.18 178

AASNet	0.53 232	0.25 199	0.52 207	0.49 273	0.32 255	0.74 252	0.40 211	1.50 365	0.86 199	0.86 228	0.92 181	0.64 147	0.59 199	0.59 121	0.79 283	0.23 260	0.19 270	0.20 180	0.16 124	0.21 224	0.19 206

GANet-ADL	0.42 138	0.25 199	0.45 131	0.43 188	0.29 215	0.54 160	0.35 136	0.89 194	0.86 199	0.63 91	0.72 86	0.68 168	0.42 117	0.52 62	0.41 162	0.21 237	0.14 179	0.15 43	0.13 51	0.18 158	0.19 206

ADLNet2	0.55 243	0.25 199	0.65 263	0.47 253	0.30 225	0.83 283	0.50 263	1.05 252	0.95 251	0.80 186	0.98 211	0.99 273	0.69 254	0.77 229	0.73 273	0.20 222	0.16 230	0.17 86	0.18 187	0.21 224	0.21 239

ICVP	0.46 166	0.25 199	0.38 54	0.48 258	0.28 192	0.58 187	0.43 231	1.00 230	0.70 122	0.67 119	0.95 192	0.75 204	0.55 180	0.53 67	0.54 231	0.23 260	0.17 244	0.19 156	0.17 165	0.19 193	0.20 226
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
MMNet	0.55 243	0.25 199	0.61 242	0.43 188	0.34 271	1.07 323	0.39 205	0.87 188	0.91 229	0.91 259	0.93 184	0.86 238	0.76 280	0.81 240	0.76 278	0.15 80	0.14 179	0.18 120	0.19 211	0.20 206	0.16 146

DSFCA	0.55 243	0.25 199	0.62 245	0.40 109	0.36 279	0.74 252	0.52 280	1.04 247	0.82 179	1.06 317	0.84 145	0.89 252	0.63 219	0.99 299	0.58 238	0.25 279	0.21 285	0.21 220	0.21 250	0.21 224	0.19 206

DualNet	0.47 176	0.26 213	0.49 183	0.37 45	0.25 113	0.55 165	0.37 166	0.68 101	1.04 287	0.73 160	0.96 196	0.71 178	0.53 167	0.57 90	0.88 304	0.16 111	0.10 9	0.25 271	0.21 250	0.16 109	0.16 146

ffm	0.44 150	0.26 213	0.49 183	0.37 45	0.25 113	0.55 165	0.37 166	0.68 101	1.04 287	0.73 160	0.96 196	0.71 178	0.53 167	0.57 90	0.25 9	0.16 111	0.10 9	0.25 271	0.21 250	0.16 109	0.16 146

ff1	0.49 199	0.26 213	0.49 183	0.37 45	0.25 113	0.55 165	0.37 166	0.68 101	1.04 287	0.73 160	0.96 196	0.71 178	0.53 167	1.01 302	0.88 304	0.16 111	0.10 9	0.25 271	0.21 250	0.16 109	0.16 146

mmx	0.53 232	0.26 213	0.49 183	0.37 45	0.25 113	0.55 165	0.37 166	1.16 287	1.03 283	0.73 160	0.96 196	0.71 178	0.53 167	1.01 302	0.88 304	0.20 222	0.15 203	0.25 271	0.21 250	0.22 240	0.20 226

xxx	0.53 232	0.26 213	0.49 183	0.37 45	0.25 113	0.55 165	0.37 166	1.16 287	1.03 283	0.73 160	0.96 196	0.71 178	0.53 167	1.01 302	0.88 304	0.20 222	0.15 203	0.25 271	0.21 250	0.22 240	0.20 226

iinet-f	0.67 285	0.26 213	2.15 389	0.39 86	0.31 243	1.19 342	0.56 297	0.84 175	0.84 187	0.80 186	1.17 282	1.05 292	0.84 305	0.71 198	1.21 351	0.20 222	0.18 256	0.17 86	0.15 95	0.20 206	0.20 226

qqq	0.40 121	0.26 213	0.44 120	0.36 37	0.22 42	0.46 134	0.36 154	0.85 178	0.54 74	0.56 69	0.69 82	0.65 157	0.53 167	0.55 72	0.45 189	0.17 144	0.16 230	0.20 180	0.19 211	0.18 158	0.17 163

psm_up	0.55 243	0.26 213	0.47 157	0.49 273	0.32 255	0.65 229	0.56 297	1.04 247	0.82 179	0.82 203	0.88 167	1.01 279	0.94 326	0.74 215	0.61 246	0.21 237	0.25 316	0.26 285	0.23 276	0.21 224	0.20 226

UNet	0.54 242	0.26 213	0.66 268	0.44 203	0.40 302	0.99 310	0.41 223	0.98 225	0.75 145	0.83 215	0.89 171	1.04 288	0.72 272	0.73 209	0.62 248	0.19 201	0.14 179	0.20 180	0.17 165	0.20 206	0.17 163

DMCA	0.45 160	0.26 213	0.50 195	0.38 66	0.28 192	0.51 147	0.34 119	0.93 206	0.68 117	0.75 169	0.83 140	0.79 218	0.53 167	0.51 57	0.54 231	0.21 237	0.16 230	0.21 220	0.16 124	0.19 193	0.21 239

UCFNet_RVC	0.49 199	0.26 213	0.35 30	0.39 86	0.26 149	0.64 224	0.36 154	1.15 284	0.84 187	0.67 119	0.88 167	0.88 248	0.59 199	0.58 107	0.45 189	0.24 269	0.17 244	0.27 297	0.27 313	0.25 267	0.23 259

HITNet	0.41 132	0.26 213	0.45 131	0.33 10	0.17 3	0.63 218	0.30 71	0.93 206	0.64 106	0.71 142	0.82 135	0.64 147	0.52 164	0.59 121	0.43 171	0.14 32	0.10 9	0.15 43	0.13 51	0.19 193	0.12 33
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
DISCO	0.70 292	0.26 213	0.68 275	0.44 203	0.31 243	1.14 334	0.51 277	1.23 315	1.23 332	0.81 194	1.05 241	1.50 354	0.85 306	1.82 377	1.03 335	0.19 201	0.15 203	0.18 120	0.16 124	0.24 259	0.23 259

DN-CSS_ROB	0.43 144	0.26 213	0.62 245	0.40 109	0.29 215	0.44 127	0.27 44	0.77 156	0.75 145	0.72 153	1.09 257	0.48 74	0.43 124	0.69 190	0.37 140	0.15 80	0.12 99	0.21 220	0.19 211	0.18 158	0.16 146

Former-RAFT_DAM_RVC	0.34 36	0.27 227	0.45 131	0.36 37	0.25 113	0.48 138	0.30 71	0.58 36	0.90 224	0.42 38	0.36 18	0.30 5	0.29 43	0.49 51	0.30 60	0.16 111	0.14 179	0.18 120	0.15 95	0.18 158	0.15 107

mmm	0.44 150	0.27 227	0.46 147	0.38 66	0.24 87	0.61 202	0.35 136	0.94 210	0.53 70	0.72 153	1.05 241	0.63 140	0.50 159	0.57 90	0.45 189	0.18 172	0.15 203	0.23 246	0.20 233	0.20 206	0.18 178

LL-Strereo	0.57 259	0.27 227	0.68 275	0.48 258	0.34 271	0.39 102	0.48 253	0.94 210	0.97 255	0.83 215	0.78 114	1.10 304	1.18 352	1.33 347	0.49 208	0.17 144	0.14 179	0.22 232	0.19 211	0.16 109	0.17 163

CASS	0.45 160	0.27 227	0.42 101	0.48 258	0.22 42	0.61 202	0.34 119	0.97 222	0.62 89	0.71 142	0.85 153	0.61 133	0.55 180	0.57 90	0.41 162	0.29 308	0.16 230	0.22 232	0.18 187	0.22 240	0.28 289
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
ToySt	0.49 199	0.27 227	0.75 298	0.40 109	0.27 173	0.64 224	0.49 259	0.84 175	0.77 158	0.60 78	0.83 140	0.88 248	0.66 241	0.70 193	0.56 237	0.16 111	0.17 244	0.21 220	0.20 233	0.21 224	0.19 206

CRFU-Net	0.57 259	0.27 227	0.57 230	0.46 243	0.30 225	1.20 343	0.52 280	1.10 265	0.56 82	1.00 296	0.98 211	1.06 293	0.79 291	0.81 240	0.71 270	0.21 237	0.19 270	0.18 120	0.16 124	0.18 158	0.19 206

CSP-Net	0.56 254	0.27 227	0.49 183	0.41 133	0.28 192	1.22 344	0.50 263	1.23 315	0.72 133	0.95 278	0.95 192	0.89 252	0.62 213	0.83 249	0.62 248	0.26 289	0.17 244	0.17 86	0.17 165	0.18 158	0.17 163

PSMNet-ADL	0.48 183	0.27 227	0.40 78	0.48 258	0.30 225	0.68 238	0.37 166	0.90 198	0.80 172	0.61 83	0.80 125	0.92 260	0.62 213	0.72 203	0.63 251	0.23 260	0.18 256	0.18 120	0.20 233	0.22 240	0.20 226

TRStereo	0.37 81	0.27 227	0.59 235	0.47 253	0.41 309	0.29 37	0.30 71	0.84 175	0.59 85	0.52 60	0.41 20	0.52 84	0.26 18	0.73 209	0.27 33	0.17 144	0.12 99	0.19 156	0.19 211	0.13 20	0.11 9

Anonymous	0.39 109	0.27 227	0.66 268	0.53 315	0.43 320	0.55 165	0.49 259	0.63 62	0.50 63	0.37 18	0.42 21	0.33 19	0.42 117	0.56 80	0.38 148	0.20 222	0.19 270	0.17 86	0.18 187	0.30 295	0.24 265

ADLNet	0.55 243	0.27 227	0.51 202	0.44 203	0.35 277	0.78 262	0.46 242	1.08 260	0.86 199	0.99 291	0.98 211	0.92 260	0.63 219	0.69 190	0.81 288	0.22 255	0.16 230	0.22 232	0.22 265	0.21 224	0.21 239

hitnet-ft	0.55 243	0.27 227	0.39 71	0.41 133	0.28 192	0.78 262	0.40 211	0.92 203	0.90 224	0.82 203	1.01 221	1.13 311	0.70 264	0.78 233	0.67 259	0.28 302	0.20 278	0.28 304	0.22 265	0.29 286	0.26 275

iResNetv2_ROB	0.52 229	0.27 227	0.69 281	0.38 66	0.25 113	0.62 209	0.35 136	1.17 292	1.01 275	0.99 291	1.06 247	0.88 248	0.67 244	0.66 169	0.39 154	0.19 201	0.13 153	0.15 43	0.11 16	0.18 158	0.16 146

MDST_ROB	0.91 335	0.27 227	0.85 313	0.63 348	0.41 309	2.53 387	0.71 337	1.60 375	1.13 317	2.83 396	1.73 351	0.97 269	0.69 254	1.61 365	0.73 273	0.25 279	0.22 291	0.32 325	0.28 318	0.25 267	0.24 265

DispNO	0.51 219	0.28 241	0.87 320	0.46 243	0.30 225	0.55 165	0.52 280	0.92 203	1.08 308	0.73 160	0.89 171	0.73 197	0.63 219	0.72 203	0.52 224	0.20 222	0.17 244	0.20 180	0.16 124	0.18 158	0.17 163

StereoVision	0.42 138	0.28 241	0.45 131	0.49 273	0.28 192	0.38 99	0.38 186	0.72 133	0.62 89	0.44 43	1.14 270	0.54 92	0.39 105	0.56 80	0.34 97	0.21 237	0.24 308	0.25 271	0.24 289	0.26 271	0.16 146

ssnet_v2	0.58 265	0.28 241	0.56 227	0.43 188	0.29 215	0.95 301	0.59 303	1.13 275	0.99 264	0.93 268	0.80 125	0.99 273	0.64 230	0.82 242	0.94 321	0.25 279	0.22 291	0.23 246	0.24 289	0.20 206	0.19 206

Wz-Net-LNSev-Ref	0.63 279	0.28 241	0.99 330	0.40 109	0.30 225	1.03 317	0.56 297	1.10 265	0.99 264	0.97 284	1.22 290	1.06 293	0.69 254	1.07 315	0.95 324	0.19 201	0.11 58	0.16 61	0.13 51	0.22 240	0.21 239

pcwnet_v2	0.58 265	0.28 241	0.84 312	0.45 224	0.35 277	0.61 202	0.35 136	1.27 328	1.21 329	0.99 291	1.27 299	0.72 188	0.58 193	0.67 179	0.48 206	0.27 296	0.21 285	0.24 260	0.23 276	0.29 286	0.29 295

sCroCo_RVC	0.35 48	0.28 241	0.69 281	0.51 299	0.39 297	0.41 116	0.31 87	0.49 13	0.45 56	0.31 9	0.48 31	0.38 38	0.32 62	0.46 38	0.32 75	0.21 237	0.22 291	0.19 156	0.19 211	0.21 224	0.20 226

HGLStereo	0.56 254	0.28 241	0.57 230	0.50 287	0.37 284	0.80 268	0.45 239	1.02 240	0.78 164	0.86 228	1.14 270	0.89 252	0.82 299	0.76 222	0.73 273	0.21 237	0.20 278	0.19 156	0.18 187	0.19 193	0.21 239

DLCB_ROB	0.58 265	0.28 241	0.47 157	0.49 273	0.32 255	0.77 258	0.50 263	0.99 227	0.92 234	1.04 312	1.14 270	1.21 316	0.69 254	0.88 267	0.69 263	0.20 222	0.20 278	0.22 232	0.22 265	0.21 224	0.18 178

SGM_RVC	0.97 340	0.28 241	0.41 82	0.39 86	0.22 42	1.55 366	0.73 339	1.51 368	1.25 338	2.25 386	1.92 361	2.58 384	1.56 373	2.02 384	1.19 350	0.27 296	0.27 326	0.27 297	0.25 298	0.25 267	0.25 271
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
NINENet	0.50 212	0.29 250	0.51 202	0.45 224	0.32 255	0.70 242	0.34 119	1.10 265	0.88 212	0.80 186	0.94 185	0.65 157	0.49 149	0.73 209	0.51 217	0.22 255	0.20 278	0.25 271	0.18 187	0.22 240	0.21 239

GEStereo_RVC	0.55 243	0.29 250	0.63 253	0.49 273	0.31 243	0.70 242	0.54 288	1.22 311	0.92 234	0.82 203	0.85 153	0.85 236	0.63 219	0.90 274	0.65 254	0.24 269	0.16 230	0.19 156	0.16 124	0.21 224	0.22 252

RAFT + AFF	0.53 232	0.29 250	0.75 298	0.51 299	0.32 255	0.63 218	0.60 305	1.00 230	0.91 229	0.78 182	0.87 160	0.83 230	0.58 193	0.80 237	0.47 203	0.17 144	0.20 278	0.23 246	0.22 265	0.18 158	0.18 178

CFNet	0.51 219	0.29 250	0.46 147	0.41 133	0.27 173	0.70 242	0.32 103	1.13 275	1.00 271	0.72 153	1.07 250	0.85 236	0.60 203	0.76 222	0.52 224	0.19 201	0.14 179	0.23 246	0.23 276	0.21 224	0.16 146

iResNet	0.49 199	0.29 250	0.79 308	0.42 170	0.21 29	0.61 202	0.40 211	0.82 171	0.99 264	0.87 235	1.12 262	0.69 172	0.53 167	0.78 233	0.51 217	0.15 80	0.11 58	0.14 17	0.12 30	0.17 140	0.15 107

pmcnn	1.23 365	0.29 250	0.96 327	0.40 109	0.23 70	0.95 301	0.69 328	1.16 287	1.28 342	1.67 368	2.33 370	11.15 419	0.86 308	0.93 289	0.88 304	0.15 80	0.12 99	0.12 2	0.10 10	0.15 78	0.15 107

whm_eth	0.48 183	0.30 256	0.74 295	0.46 243	0.38 292	0.37 87	0.37 166	0.79 163	0.78 164	0.82 203	1.74 353	0.37 34	0.38 93	0.60 127	0.38 148	0.18 172	0.16 230	0.20 180	0.20 233	0.19 193	0.22 252

fast-acv-ft	0.64 280	0.30 256	0.73 291	0.45 224	0.34 271	1.17 339	0.49 259	0.86 181	0.98 259	1.02 303	1.36 312	1.29 324	0.85 306	0.76 222	0.81 288	0.21 237	0.23 301	0.23 246	0.23 276	0.21 224	0.20 226

LMCR-Stereo	0.53 232	0.30 256	0.53 213	0.58 334	0.30 225	0.83 283	0.36 154	1.19 297	0.76 151	0.88 243	1.04 237	0.56 97	0.62 213	0.82 242	0.67 259	0.19 201	0.15 203	0.19 156	0.14 73	0.23 249	0.17 163

DMCA-RVC	0.51 219	0.30 256	0.59 235	0.50 287	0.32 255	0.54 160	0.38 186	0.86 181	0.68 117	0.94 271	0.86 156	0.91 258	0.68 250	0.70 193	0.59 242	0.23 260	0.18 256	0.31 320	0.23 276	0.26 271	0.19 206

NVstereo2D	0.60 275	0.30 256	0.75 298	0.48 258	0.43 320	0.89 292	0.48 253	1.05 252	1.15 320	0.66 118	0.86 156	0.88 248	0.70 264	0.99 299	0.65 254	0.32 329	0.15 203	0.28 304	0.20 233	0.40 334	0.36 327

TestStereo	0.38 95	0.31 261	0.40 78	0.45 224	0.20 20	0.40 103	0.37 166	0.66 82	0.65 111	0.53 63	0.78 114	0.47 70	0.40 110	0.55 72	0.37 140	0.18 172	0.13 153	0.20 180	0.15 95	0.22 240	0.13 58

stereogan	0.80 314	0.31 261	0.71 288	0.59 337	0.50 342	1.72 376	0.48 253	1.35 344	1.37 349	1.00 296	1.46 334	1.56 360	0.95 329	1.29 343	0.84 292	0.28 302	0.29 333	0.29 312	0.25 298	0.38 331	0.38 339

BEATNet_4x	0.46 166	0.32 263	0.56 227	0.37 45	0.19 9	0.63 218	0.35 136	1.01 237	0.72 133	0.77 179	0.83 140	0.70 174	0.59 199	0.68 187	0.53 228	0.16 111	0.12 99	0.16 61	0.14 73	0.24 259	0.16 146

NLCA_NET_v2_RVC	0.53 232	0.32 263	0.64 258	0.44 203	0.30 225	0.66 232	0.44 237	1.04 247	0.88 212	0.91 259	0.91 177	0.99 273	0.60 203	0.68 187	0.60 245	0.21 237	0.17 244	0.22 232	0.22 265	0.21 224	0.21 239
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
AANet_RVC	0.57 259	0.32 263	0.54 216	0.45 224	0.27 173	0.57 185	0.48 253	1.00 230	1.28 342	0.86 228	1.33 309	0.87 243	0.58 193	1.07 315	0.75 277	0.18 172	0.12 99	0.15 43	0.13 51	0.18 158	0.18 178

AdaStereo	0.50 212	0.32 263	0.47 157	0.48 258	0.25 113	0.67 236	0.32 103	1.17 292	0.88 212	0.75 169	0.99 216	0.75 204	0.49 149	0.67 179	0.46 199	0.27 296	0.12 99	0.28 304	0.18 187	0.23 249	0.18 178
Xiao Song, Guorun Yang, Xinge Zhu, Hui Zhou, Zhe Wang, Jianping Shi: AdaStereo: A Simple and Efficient Approach for Adaptive Stereo Matching. IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2021.
SGM-ForestM	4.04 407	0.32 263	0.46 147	0.43 188	0.27 173	7.50 414	1.45 397	3.84 407	4.24 405	8.19 417	6.76 414	19.00 425	9.08 414	10.74 418	6.62 408	0.31 317	0.33 355	0.32 325	0.32 337	0.29 286	0.29 295

StereoDRNet-Refined	0.58 265	0.32 263	0.54 216	0.46 243	0.30 225	0.96 304	0.40 211	1.00 230	0.94 246	1.12 329	1.08 253	0.96 267	0.67 244	0.90 274	0.89 315	0.17 144	0.13 153	0.22 232	0.21 250	0.20 206	0.19 206
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
DRN-Test	0.66 284	0.32 263	0.66 268	0.50 287	0.39 297	1.15 336	0.61 310	1.49 364	1.01 275	1.12 329	1.08 253	1.06 293	0.69 254	0.77 229	0.94 321	0.23 260	0.17 244	0.26 285	0.25 298	0.25 267	0.21 239

SGM-Forest	0.62 278	0.32 263	0.39 71	0.43 188	0.30 225	1.02 314	0.55 292	1.09 264	1.05 292	1.06 317	1.18 284	1.10 304	0.67 244	0.88 267	0.62 248	0.31 317	0.33 355	0.33 330	0.30 324	0.30 295	0.28 289
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
FAT-Stereo	0.73 302	0.33 271	0.75 298	0.49 273	0.37 284	0.71 247	0.59 303	1.36 347	1.30 344	1.03 311	1.40 321	1.59 363	1.15 348	0.87 264	0.86 297	0.28 302	0.28 328	0.28 304	0.23 276	0.28 283	0.38 339

FADNet-RVC-Resample	0.56 254	0.33 271	1.16 344	0.49 273	0.34 271	0.71 247	0.43 231	1.01 237	0.93 239	0.82 203	0.87 160	0.74 203	0.67 244	0.73 209	0.45 189	0.18 172	0.18 256	0.26 285	0.27 313	0.26 271	0.27 282

TDLM	0.57 259	0.33 271	0.49 183	0.51 299	0.30 225	0.66 232	0.73 339	1.03 244	1.01 275	0.82 203	1.10 259	0.84 234	0.70 264	0.86 263	0.58 238	0.28 302	0.17 244	0.25 271	0.22 265	0.26 271	0.19 206

CVANet_RVC	0.57 259	0.33 271	0.44 120	0.47 253	0.32 255	0.67 236	0.61 310	1.05 252	0.93 239	0.85 223	1.04 237	1.01 279	0.73 273	0.83 249	0.52 224	0.29 308	0.19 270	0.27 297	0.25 298	0.31 300	0.21 239

StereoDRNet	0.64 280	0.33 271	0.68 275	0.51 299	0.43 320	1.03 317	0.53 284	1.47 361	0.99 264	1.10 327	0.87 160	1.07 298	0.71 268	0.82 242	0.88 304	0.23 260	0.19 270	0.25 271	0.23 276	0.27 281	0.19 206

SACVNet	0.58 265	0.34 276	0.55 221	0.55 324	0.36 279	0.63 218	0.48 253	1.13 275	0.77 158	1.02 303	1.06 247	1.02 284	0.74 275	0.90 274	0.51 217	0.27 296	0.21 285	0.25 271	0.24 289	0.29 286	0.36 327

Anonymous3	0.46 166	0.34 276	0.86 318	0.50 287	0.37 284	0.81 273	0.50 263	0.72 133	0.65 111	0.51 57	0.65 71	0.45 62	0.45 136	0.64 157	0.38 148	0.24 269	0.24 308	0.22 232	0.21 250	0.23 249	0.23 259

HCRNet	0.44 150	0.34 276	0.41 82	0.53 315	0.26 149	0.53 156	0.29 58	0.83 172	0.63 99	0.71 142	0.81 132	0.77 216	0.50 159	0.66 169	0.36 128	0.24 269	0.16 230	0.24 260	0.20 233	0.21 224	0.18 178

DeepPruner_ROB	0.53 232	0.34 276	0.59 235	0.41 133	0.30 225	0.50 143	0.43 231	1.19 297	0.70 122	0.85 223	1.05 241	0.86 238	0.55 180	0.84 254	0.51 217	0.29 308	0.23 301	0.22 232	0.22 265	0.26 271	0.25 271

S-Stereo	0.74 303	0.35 280	0.96 327	0.56 327	0.45 331	0.82 281	0.60 305	1.24 322	1.60 370	0.96 279	1.41 323	1.12 308	0.94 326	0.80 237	1.04 338	0.26 289	0.31 346	0.28 304	0.25 298	0.32 305	0.47 364

ADCP+	1.06 351	0.35 280	1.51 376	0.49 273	0.51 345	1.45 361	0.55 292	1.25 325	1.03 283	1.16 333	1.15 275	1.10 304	1.07 342	1.56 362	6.75 409	0.19 201	0.16 230	0.23 246	0.21 250	0.28 283	0.21 239

RYNet	0.72 300	0.35 280	0.64 258	0.53 315	0.67 368	1.31 351	0.67 319	1.20 301	1.18 324	1.05 314	0.87 160	1.27 321	0.93 325	0.93 289	1.27 357	0.22 255	0.16 230	0.26 285	0.23 276	0.40 334	0.39 341

XPNet_ROB	0.70 292	0.35 280	0.68 275	0.52 310	0.40 302	0.79 265	0.85 355	1.16 287	0.94 246	1.33 350	1.15 275	1.38 342	0.83 303	1.03 309	0.90 317	0.32 329	0.25 316	0.26 285	0.24 289	0.31 300	0.28 289

CBMV	0.64 280	0.35 280	0.41 82	0.42 170	0.25 113	1.01 312	0.77 343	1.13 275	1.09 311	1.17 334	1.22 290	1.04 288	0.75 277	0.88 267	0.63 251	0.28 302	0.30 336	0.34 332	0.30 324	0.26 271	0.26 275
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
GwcNet	0.69 290	0.36 285	1.10 338	0.51 299	0.42 315	1.08 327	0.50 263	1.21 303	1.16 321	1.00 296	1.37 315	1.06 293	0.79 291	0.92 284	0.94 321	0.25 279	0.24 308	0.24 260	0.22 265	0.23 249	0.26 275

RP	0.76 306	0.36 285	0.63 253	0.66 357	0.58 362	0.80 268	0.55 292	1.14 281	1.22 331	0.97 284	1.65 345	1.43 347	1.32 362	1.01 302	0.84 292	0.33 335	0.30 336	0.36 337	0.30 324	0.34 317	0.34 320

WCMA_ROB	1.14 357	0.36 285	0.76 303	0.49 273	0.44 327	1.23 346	0.67 319	1.11 270	1.23 332	2.84 397	3.95 403	3.28 394	1.83 384	1.25 337	0.99 331	0.44 360	0.34 357	0.34 332	0.37 346	0.41 340	0.40 344

SDNR	0.86 326	0.37 288	1.47 374	0.40 109	0.38 292	3.38 403	0.33 112	0.90 198	0.98 259	0.99 291	2.09 368	0.59 124	0.71 268	1.29 343	0.70 266	0.51 370	0.56 385	0.36 337	0.26 308	0.43 344	0.46 360

GMStereo	0.39 109	0.37 288	0.54 216	0.40 109	0.26 149	0.42 121	0.36 154	0.59 38	1.04 287	0.55 67	0.51 39	0.37 34	0.35 78	0.54 70	0.41 162	0.19 201	0.13 153	0.16 61	0.17 165	0.24 259	0.18 178
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
APVNet	0.71 296	0.37 288	0.89 322	0.56 327	0.45 331	1.18 341	0.68 324	1.41 355	0.85 194	0.81 194	1.15 275	1.04 288	0.81 295	1.10 320	1.17 348	0.26 289	0.28 328	0.32 325	0.31 331	0.29 286	0.30 302

FADNet_RVC	0.55 243	0.37 288	1.17 349	0.44 203	0.31 243	0.56 181	0.34 119	1.06 255	0.88 212	0.67 119	0.90 175	0.61 133	0.65 236	0.93 289	0.70 266	0.21 237	0.18 256	0.26 285	0.23 276	0.31 300	0.28 289

STTStereo	0.55 243	0.37 288	0.76 303	0.44 203	0.31 243	0.60 201	0.44 237	0.96 218	0.86 199	0.99 291	0.90 175	0.96 267	0.58 193	0.71 198	0.61 246	0.25 279	0.23 301	0.26 285	0.32 337	0.24 259	0.23 259

SuperB	1.04 348	0.37 288	4.81 404	0.43 188	0.31 243	0.99 310	0.46 242	1.02 240	2.09 381	1.09 325	1.09 257	0.75 204	0.81 295	1.06 312	1.76 369	0.19 201	0.15 203	0.17 86	0.15 95	2.82 412	0.26 275

GANet	0.70 292	0.37 288	0.55 221	0.51 299	0.34 271	0.94 298	0.96 363	1.08 260	0.94 246	1.04 312	1.98 364	1.13 311	0.88 314	1.12 323	0.66 256	0.25 279	0.26 322	0.27 297	0.22 265	0.31 300	0.22 252

CBMV_ROB	0.59 272	0.37 288	0.38 54	0.39 86	0.28 192	0.74 252	0.28 51	1.00 230	0.98 259	0.94 271	1.25 297	0.81 228	0.78 289	0.87 264	0.50 209	0.36 348	0.37 362	0.43 352	0.40 356	0.33 310	0.30 302

PSMNet_ROB	0.64 280	0.37 288	0.65 263	0.56 327	0.42 315	0.97 305	0.83 349	1.21 303	0.92 234	0.79 184	1.02 229	1.08 300	0.63 219	0.82 242	0.91 319	0.29 308	0.20 278	0.31 320	0.31 331	0.26 271	0.23 259

dd	0.43 144	0.38 297	0.55 221	0.44 203	0.25 113	0.47 136	0.38 186	0.70 124	1.05 292	0.59 74	0.65 71	0.42 50	0.39 105	0.66 169	0.50 209	0.24 269	0.15 203	0.21 220	0.15 95	0.22 240	0.18 178

edge stereo	0.76 306	0.38 297	0.74 295	0.52 310	0.43 320	0.80 268	0.53 284	1.28 330	1.06 299	1.28 346	1.38 320	1.81 367	1.11 345	1.08 317	0.85 296	0.33 335	0.32 349	0.41 350	0.28 318	0.32 305	0.36 327

Nwc_Net	0.78 310	0.38 297	0.73 291	0.60 342	0.55 353	1.05 322	0.55 292	1.67 380	1.05 292	0.88 243	1.86 360	1.40 345	1.09 343	1.10 320	0.87 301	0.30 314	0.25 316	0.36 337	0.38 349	0.29 286	0.29 295

ADCL	1.04 348	0.38 297	1.35 365	0.50 287	0.39 297	1.61 370	0.89 357	1.29 331	1.39 352	1.29 347	1.50 336	1.24 319	1.24 357	1.37 355	4.87 402	0.21 237	0.19 270	0.25 271	0.25 298	0.29 286	0.27 282

sAnonymous2	0.40 121	0.39 301	0.85 313	0.48 258	0.37 284	0.40 103	0.46 242	0.57 32	0.52 67	0.38 22	0.46 25	0.35 27	0.42 117	0.43 25	0.30 60	0.19 201	0.14 179	0.18 120	0.17 165	0.57 370	0.44 355

CroCo_RVC	0.40 121	0.39 301	0.85 313	0.48 258	0.37 284	0.40 103	0.46 242	0.57 32	0.52 67	0.38 22	0.46 25	0.35 27	0.42 117	0.43 25	0.30 60	0.19 201	0.14 179	0.18 120	0.17 165	0.57 370	0.44 355

AF-Net	0.81 317	0.39 301	0.68 275	0.64 349	0.54 351	0.91 293	0.51 277	1.61 376	1.31 345	0.96 279	2.02 365	1.46 348	1.26 360	1.11 322	0.99 331	0.32 329	0.24 308	0.39 346	0.27 313	0.30 295	0.25 271

NOSS_ROB	0.57 259	0.39 301	0.39 71	0.44 203	0.30 225	0.73 251	0.54 288	1.03 244	1.08 308	0.67 119	0.87 160	0.76 210	0.57 186	0.77 229	0.47 203	0.38 352	0.38 364	0.44 355	0.42 362	0.37 327	0.34 320

Wz-Net-MNSev	0.76 306	0.40 305	1.34 364	0.50 287	0.40 302	1.44 360	0.83 349	1.15 284	1.16 321	1.25 345	1.20 289	1.13 311	0.81 295	1.16 326	1.00 334	0.22 255	0.19 270	0.24 260	0.23 276	0.28 283	0.26 275

NCC-stereo	0.78 310	0.40 305	0.76 303	0.61 344	0.67 368	0.81 273	0.69 328	1.54 372	1.11 313	0.90 254	1.36 312	1.33 334	1.16 349	1.19 329	0.88 304	0.31 317	0.30 336	0.37 341	0.48 369	0.33 310	0.33 316

Abc-Net	0.78 310	0.40 305	0.76 303	0.61 344	0.67 368	0.81 273	0.69 328	1.54 372	1.11 313	0.90 254	1.36 312	1.33 334	1.16 349	1.19 329	0.88 304	0.31 317	0.30 336	0.37 341	0.48 369	0.33 310	0.33 316
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
NCCL2	0.72 300	0.41 308	0.65 263	0.64 349	0.44 327	0.98 309	1.20 378	1.11 270	1.00 271	0.98 288	0.96 196	1.49 353	0.87 311	0.90 274	0.79 283	0.31 317	0.26 322	0.39 346	0.39 353	0.32 305	0.32 312

SANet	1.07 353	0.41 308	1.06 335	0.48 258	0.30 225	1.41 357	0.94 361	1.42 356	3.36 399	1.58 359	2.43 374	2.33 380	1.70 379	1.34 349	1.07 340	0.28 302	0.24 308	0.26 285	0.23 276	0.34 317	0.30 302

FINET	0.67 285	0.42 310	1.00 331	0.46 243	0.43 320	0.83 283	0.89 357	1.08 260	1.50 361	0.87 235	1.14 270	0.71 178	0.68 250	0.92 284	0.70 266	0.36 348	0.30 336	0.26 285	0.24 289	0.35 321	0.33 316

DPSNet	0.99 342	0.42 310	1.88 385	0.53 315	0.41 309	1.59 369	1.26 385	2.21 390	1.43 355	1.10 327	1.11 260	1.46 348	1.95 388	1.34 349	1.26 355	0.34 341	0.25 316	0.25 271	0.21 250	0.46 352	0.37 333

ADCRef	0.80 314	0.43 312	1.32 363	0.50 287	0.45 331	1.07 323	0.51 277	1.07 256	0.98 259	1.17 334	1.42 324	0.87 243	0.91 317	0.85 261	3.19 390	0.18 172	0.16 230	0.23 246	0.23 276	0.22 240	0.21 239

PA-Net	0.67 285	0.43 312	0.83 311	0.50 287	0.53 349	0.94 298	0.68 324	1.10 265	1.14 319	0.80 186	0.88 167	0.87 243	0.77 284	1.02 307	0.88 304	0.24 269	0.41 371	0.29 312	0.44 363	0.26 271	0.34 320
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
LALA_ROB	0.74 303	0.43 312	0.69 281	0.54 321	0.40 302	1.01 312	0.95 362	1.21 303	1.07 305	1.22 341	1.12 262	1.56 360	0.79 291	1.04 311	0.86 297	0.33 335	0.22 291	0.35 334	0.30 324	0.35 321	0.31 308

MeshStereo	1.34 369	0.43 312	0.54 216	0.44 203	0.34 271	1.66 372	0.60 305	1.94 384	1.37 349	4.47 410	3.25 389	4.71 402	1.94 387	1.92 380	1.17 348	0.35 345	0.35 359	0.37 341	0.31 331	0.32 305	0.32 312
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	0.49 199	0.44 316	0.74 295	0.49 273	0.27 173	0.56 181	0.29 58	0.73 140	0.76 151	0.86 228	0.94 185	0.91 258	0.36 87	0.74 215	0.43 171	0.26 289	0.14 179	0.26 285	0.15 95	0.36 325	0.18 178

Anonymous_2	0.82 318	0.44 316	0.63 253	0.40 109	0.43 320	0.80 268	0.52 280	0.72 133	0.77 158	0.71 142	0.60 61	0.87 243	0.76 280	0.75 219	0.58 238	0.52 371	0.54 384	0.54 371	4.82 420	0.56 368	0.40 344

PS-NSSS	0.58 265	0.44 316	0.62 245	0.42 170	0.33 264	0.66 232	0.58 301	1.02 240	0.86 199	0.77 179	1.28 301	0.72 188	0.64 230	0.82 242	0.59 242	0.31 317	0.26 322	0.40 349	0.27 313	0.33 310	0.26 275

NaN_ROB	0.69 290	0.44 316	0.69 281	0.51 299	0.33 264	0.97 305	1.06 370	1.22 311	1.19 326	1.24 344	0.96 196	1.08 300	0.78 289	1.20 331	0.67 259	0.24 269	0.30 336	0.23 246	0.24 289	0.23 249	0.25 271

HBP-ISP	0.59 272	0.45 320	0.43 110	0.45 224	0.33 264	0.70 242	0.28 51	1.11 270	1.00 271	0.83 215	1.18 284	0.65 157	0.68 250	0.88 267	0.52 224	0.35 345	0.38 364	0.47 360	0.41 361	0.38 331	0.31 308

DANet	0.71 296	0.45 320	0.91 323	0.59 337	0.40 302	0.81 273	0.40 211	0.97 222	0.84 187	1.20 339	1.22 290	1.33 334	0.88 314	1.16 326	1.24 353	0.27 296	0.23 301	0.31 320	0.25 298	0.35 321	0.32 312
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	0.95 339	0.46 322	1.04 333	0.64 349	0.48 339	2.12 383	0.64 315	1.01 237	0.87 208	1.75 370	2.82 387	1.30 326	1.64 378	1.06 312	0.96 326	0.36 348	0.29 333	0.35 334	0.25 298	0.45 349	0.42 349

RTSC	0.87 327	0.48 323	1.23 355	0.52 310	0.37 284	1.13 333	0.50 263	1.34 341	1.79 375	1.51 356	1.24 295	1.12 308	0.81 295	1.62 366	2.16 379	0.25 279	0.19 270	0.23 246	0.24 289	0.30 295	0.31 308

ADCPNet	1.03 347	0.48 323	2.70 392	0.54 321	0.42 315	1.40 355	0.75 341	1.13 275	1.07 305	1.22 341	1.42 324	1.68 365	1.09 343	1.36 354	3.45 394	0.30 314	0.28 328	0.29 312	0.32 337	0.37 327	0.35 325

PDISCO_ROB	0.91 335	0.48 323	1.06 335	0.99 379	0.97 381	1.67 374	0.63 312	1.64 378	1.59 367	1.06 317	1.18 284	1.31 327	0.79 291	1.55 360	0.97 327	0.49 367	0.22 291	0.45 356	0.40 356	0.45 349	0.37 333

CSAN	0.83 324	0.49 326	0.77 307	0.60 342	0.41 309	1.14 334	1.06 370	1.19 297	1.46 359	1.32 348	1.43 327	1.37 341	1.19 354	1.27 341	0.86 297	0.39 354	0.31 346	0.36 337	0.37 346	0.35 321	0.34 320

ETE_ROB	0.70 292	0.49 326	0.73 291	0.56 327	0.36 279	0.79 265	0.87 356	1.14 281	0.93 239	1.19 336	1.18 284	1.39 343	0.82 299	0.99 299	0.80 285	0.26 289	0.21 285	0.31 320	0.26 308	0.33 310	0.34 320

MSMD_ROB	1.21 364	0.49 326	0.62 245	0.59 337	0.50 342	1.62 371	0.67 319	1.23 315	1.24 334	2.45 390	3.77 397	3.09 391	2.98 403	1.32 346	0.81 288	0.45 361	0.41 371	0.49 366	0.51 376	0.47 354	0.44 355

PWCDC_ROB	0.89 331	0.49 326	0.80 310	0.74 371	0.40 302	1.03 317	0.39 205	1.33 339	2.35 388	1.02 303	3.77 397	0.81 228	0.92 320	1.20 331	0.90 317	0.34 341	0.22 291	0.24 260	0.20 233	0.34 317	0.29 295

dad	0.58 265	0.50 330	0.64 258	0.43 188	0.30 225	0.59 196	0.36 154	0.78 161	1.25 338	1.01 301	1.17 282	1.15 314	0.53 167	0.68 187	0.50 209	0.35 345	0.23 301	0.37 341	0.21 250	0.29 286	0.20 226

SHD	0.93 338	0.50 330	1.18 350	0.59 337	0.46 338	0.97 305	0.48 253	1.70 381	2.15 382	1.58 359	1.37 315	1.42 346	1.19 354	1.31 345	1.60 364	0.31 317	0.26 322	0.32 325	0.33 340	0.40 334	0.42 349

FBW_ROB	0.88 329	0.50 330	0.85 313	0.55 324	0.40 302	1.17 339	0.78 345	1.50 365	1.37 349	1.33 350	1.27 299	1.48 352	1.00 336	2.57 396	0.98 330	0.25 279	0.32 349	0.45 356	0.30 324	0.34 317	0.28 289

Wz-Net-LNSev	0.71 296	0.51 333	1.36 369	0.50 287	0.41 309	1.15 336	0.69 328	1.21 303	1.07 305	1.02 303	1.12 262	1.08 300	0.87 311	0.89 272	0.89 315	0.24 269	0.22 291	0.21 220	0.19 211	0.26 271	0.26 275

Syn2CoEx	0.71 296	0.51 333	0.95 325	0.64 349	0.45 331	0.91 293	0.53 284	1.48 362	1.13 317	0.93 268	1.35 311	1.02 284	0.99 334	0.92 284	0.80 285	0.30 314	0.27 326	0.28 304	0.24 289	0.23 249	0.24 265

psmorigin	0.82 318	0.51 333	2.09 387	0.49 273	0.41 309	0.85 287	0.50 263	1.04 247	0.88 212	1.45 354	1.43 327	1.50 354	1.06 340	1.22 334	0.97 327	0.31 317	0.32 349	0.27 297	0.27 313	0.33 310	0.42 349

FADNet	0.61 277	0.51 333	1.10 338	0.45 224	0.44 327	0.65 229	0.41 223	1.19 297	1.05 292	0.70 136	0.84 145	0.98 272	0.66 241	0.82 242	0.50 209	0.29 308	0.30 336	0.27 297	0.30 324	0.46 352	0.35 325

MANE	4.13 408	0.51 333	0.64 258	0.66 357	0.56 356	6.89 413	0.99 366	7.55 415	12.04 413	6.68 415	8.57 417	10.69 418	9.45 415	7.59 415	6.39 407	0.49 367	0.43 376	0.48 363	0.98 396	0.49 356	0.48 366

FC-DCNN	1.59 380	0.51 333	0.66 268	0.61 344	0.49 341	1.56 367	0.70 333	1.66 379	1.53 363	4.64 411	4.62 409	5.85 409	3.34 406	1.84 378	1.11 343	0.46 362	0.42 373	0.47 360	0.46 364	0.48 355	0.46 360

ADCMid	1.14 357	0.52 339	2.23 390	0.53 315	0.43 320	1.07 323	0.75 341	1.23 315	1.05 292	2.15 383	1.44 329	1.50 354	1.43 368	1.56 362	5.01 403	0.26 289	0.24 308	0.29 312	0.31 331	0.37 327	0.33 316

DeepPrunerF	0.89 331	0.52 339	3.43 397	0.68 364	0.81 373	0.72 250	0.72 338	1.22 311	1.99 380	0.93 268	1.01 221	0.87 243	0.86 308	1.08 317	0.95 324	0.34 341	0.28 328	0.43 352	0.39 353	0.30 295	0.32 312

PWC_ROB	0.87 327	0.52 339	1.28 358	0.50 287	0.32 255	0.91 293	0.37 166	1.36 347	1.46 359	1.61 362	2.59 380	1.16 315	1.01 337	1.34 349	1.40 362	0.25 279	0.18 256	0.28 304	0.20 233	0.29 286	0.28 289

XX-TBD	0.32 29	0.53 342	0.26 7	0.51 299	0.20 20	0.37 87	0.24 25	0.40 3	0.73 138	0.54 65	0.69 82	0.31 9	0.25 12	0.32 4	0.27 33	0.16 111	0.10 9	0.12 2	0.09 6	0.13 20	0.11 9

FADNet-RVC	0.60 275	0.53 342	1.14 343	0.46 243	0.39 297	0.61 202	0.39 205	1.12 274	0.87 208	0.70 136	0.84 145	1.04 288	0.55 180	0.94 296	0.69 263	0.26 289	0.25 316	0.28 304	0.28 318	0.31 300	0.31 308

Anonymous Stereo	0.75 305	0.54 344	1.78 382	0.57 332	0.56 356	0.62 209	1.25 384	0.96 218	0.99 264	0.96 279	0.95 192	0.83 230	0.58 193	1.27 341	1.21 351	0.31 317	0.30 336	0.31 320	0.33 340	0.33 310	0.36 327

DGSMNet	0.76 306	0.55 345	1.29 360	0.58 334	0.62 365	0.94 298	0.70 333	1.26 326	1.11 313	0.83 215	1.24 295	1.00 276	0.71 268	1.03 309	0.81 288	0.34 341	0.29 333	0.41 350	0.40 356	0.57 370	0.55 375

FCDSN-DC	1.39 374	0.56 346	0.65 263	0.74 371	0.59 363	1.38 354	0.63 312	1.35 344	1.39 352	3.26 404	4.50 408	4.61 400	2.63 398	1.58 364	1.03 335	0.46 362	0.42 373	0.48 363	0.47 367	0.50 358	0.50 370
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
aanetorigin	0.83 324	0.56 346	1.87 384	0.49 273	0.38 292	0.56 181	0.66 317	0.70 124	1.00 271	2.42 389	2.02 365	1.31 327	1.18 352	0.93 289	1.13 347	0.20 222	0.18 256	0.20 180	0.19 211	0.27 281	0.30 302

ccnet	0.82 318	0.57 348	0.75 298	0.54 321	0.59 363	1.09 328	0.66 317	1.38 350	0.94 246	1.12 329	1.44 329	1.29 324	0.92 320	0.95 298	1.24 353	0.49 367	0.42 373	0.50 368	0.47 367	0.51 359	0.46 360

MFN_U_SF_DS_RVC	1.02 346	0.57 348	1.51 376	0.67 360	0.50 342	2.57 388	1.66 400	1.20 301	1.43 355	1.38 352	1.57 342	1.33 334	0.92 320	1.64 369	0.88 304	0.37 351	0.39 368	0.46 359	0.60 381	0.41 340	0.40 344

WZ-Net	1.19 363	0.59 350	4.07 401	0.62 347	0.51 345	1.34 352	1.31 389	1.32 337	1.74 374	1.53 358	1.65 345	1.74 366	1.28 361	2.25 390	2.01 376	0.27 296	0.21 285	0.23 246	0.25 298	0.40 334	0.39 341

MFN_U_SF_RVC	1.09 355	0.59 350	1.97 386	0.67 360	0.44 327	1.93 380	0.60 305	1.85 383	1.36 347	1.61 362	1.54 340	1.95 373	1.37 364	1.64 369	1.73 367	0.40 358	0.37 362	0.45 356	0.48 369	0.44 345	0.44 355

RGC	0.79 313	0.59 350	0.71 288	0.65 354	0.65 367	0.92 297	0.58 301	1.29 331	1.05 292	1.07 320	1.45 332	1.47 351	1.03 338	1.21 333	0.88 304	0.32 329	0.30 336	0.48 363	0.40 356	0.37 327	0.37 333

STTRV1_RVC	0.82 318	0.59 350	1.16 344	0.67 360	0.81 373	1.11 329	0.63 312	1.30 334	1.11 313	0.98 288	1.33 309	1.08 300	0.95 329	1.26 338	0.87 301	0.55 376	0.25 316	0.43 352	0.39 353	0.58 373	0.40 344

ADCS	1.51 378	0.61 354	3.42 396	0.59 337	0.51 345	1.27 349	1.08 373	1.59 374	1.81 376	1.91 377	1.66 347	1.51 357	1.42 367	1.94 382	8.60 411	0.33 335	0.32 349	0.33 330	0.36 345	0.44 345	0.42 349

ELAS_RVC	1.60 381	0.61 354	1.01 332	0.70 367	0.56 356	2.00 382	1.89 407	1.96 385	2.65 391	3.33 405	3.26 390	3.03 388	3.41 407	2.49 394	2.09 378	0.52 371	0.45 379	0.50 368	0.48 369	0.54 366	0.52 372
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	1.63 383	0.61 354	0.95 325	0.68 364	0.55 353	3.01 401	1.55 398	2.39 392	2.33 387	3.64 407	3.89 401	2.75 386	2.90 402	2.15 388	2.27 385	0.52 371	0.45 379	0.50 368	0.48 369	0.54 366	0.52 372
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
AnyNet_C32	1.16 361	0.62 357	2.40 391	0.57 332	0.55 353	1.41 357	1.34 390	1.18 295	1.24 334	1.49 355	1.42 324	1.39 343	1.20 356	1.55 360	4.82 401	0.29 308	0.28 328	0.29 312	0.34 342	0.38 331	0.42 349

PASM	0.90 334	0.64 358	1.69 378	0.69 366	0.69 371	0.78 262	0.84 352	1.03 244	1.26 341	1.19 336	1.15 275	1.31 327	0.98 333	1.24 336	1.03 335	0.52 371	0.56 385	0.59 376	0.66 383	0.56 368	0.54 374

SAMSARA	1.07 353	0.65 359	1.19 351	1.06 384	0.90 376	1.76 377	1.76 404	1.46 360	1.44 357	1.51 356	1.16 280	2.00 374	1.14 347	1.48 358	1.31 359	0.39 354	0.44 378	0.35 334	0.38 349	0.49 356	0.49 369

XQC	0.89 331	0.65 359	1.31 361	0.67 360	0.52 348	1.22 344	0.68 324	1.26 326	1.52 362	1.14 332	1.11 260	1.28 323	1.04 339	1.40 357	1.77 370	0.38 352	0.24 308	0.37 341	0.31 331	0.53 364	0.47 364

PVD	1.28 368	0.67 361	1.28 358	0.74 371	0.62 365	1.50 363	0.84 352	1.99 386	2.96 394	2.18 384	2.36 373	1.85 370	1.95 388	1.92 380	1.94 374	0.39 354	0.36 361	0.49 366	0.37 346	0.51 359	0.64 377

GASNet	0.67 285	0.72 362	0.96 327	0.70 367	0.48 339	0.62 209	0.47 247	1.08 260	1.03 283	0.94 271	0.82 135	0.93 262	0.83 303	1.33 347	0.80 285	0.31 317	0.22 291	0.29 312	0.28 318	0.44 345	0.24 265

Wz-Net-SNSev	0.91 335	0.73 363	2.13 388	0.56 327	0.45 331	0.95 301	1.13 375	1.34 341	1.24 334	1.02 303	1.30 305	1.46 348	0.86 308	1.81 376	1.50 363	0.25 279	0.23 301	0.25 271	0.26 308	0.32 305	0.29 295

SQANet	0.82 318	0.74 364	0.67 272	1.13 385	0.98 383	1.11 329	0.47 247	1.07 256	0.83 184	0.91 259	1.05 241	1.03 286	0.74 275	1.01 302	0.64 253	0.61 378	0.24 308	1.03 385	0.35 344	1.18 389	0.58 376

GANetREF_RVC	0.80 314	0.75 365	0.86 318	0.66 357	0.42 315	1.15 336	0.98 364	1.14 281	1.19 326	1.01 301	1.02 229	1.10 304	0.90 316	1.15 325	0.76 278	0.48 365	0.39 368	0.57 373	0.38 349	0.63 376	0.46 360
Zhang, Feihu and Prisacariu, Victor and Yang, Ruigang and Torr, Philip HS: GA-Net: Guided Aggregation Net for End- to-end Stereo Matching. CVPR 2019
UDGNet	0.48 183	0.77 366	0.50 195	0.48 258	0.31 243	0.41 116	0.34 119	0.70 124	0.92 234	0.65 107	0.60 61	0.58 110	0.43 124	0.63 150	0.41 162	0.32 329	0.15 203	0.66 377	0.19 211	0.36 325	0.21 239

LSM	4.74 411	0.77 366	10.16 411	0.70 367	56.56 435	1.02 314	1.00 368	1.24 322	1.62 371	2.04 379	2.34 371	1.33 334	1.17 351	1.38 356	1.09 342	0.33 335	0.49 382	0.39 346	0.46 364	0.51 359	10.09 421

EDNetEfficient	1.46 376	0.80 368	6.12 406	0.47 253	0.39 297	0.69 240	0.83 349	0.90 198	2.77 393	3.50 406	1.96 363	1.66 364	2.03 390	1.26 338	4.18 399	0.21 237	0.18 256	0.21 220	0.20 233	0.41 340	0.39 341

Consistency-Raft	1.01 343	0.81 369	1.24 356	0.84 374	0.97 381	0.81 273	0.84 352	1.30 334	1.59 367	1.05 314	1.68 350	1.12 308	0.91 317	0.92 284	1.11 343	0.65 379	0.74 392	0.79 380	0.90 392	1.06 387	0.79 383

AnonymousM	0.41 132	0.81 369	0.29 10	0.34 11	0.22 42	0.28 33	0.38 186	0.53 27	0.41 43	0.70 136	0.49 33	0.47 70	0.27 24	0.41 20	0.31 67	0.15 80	0.12 99	1.51 389	0.26 308	0.12 8	0.10 3

MaskLacGwcNet_RVC	0.67 285	0.81 369	0.73 291	0.53 315	0.37 284	1.40 355	0.53 284	1.04 247	0.79 171	0.88 243	0.94 185	0.95 265	0.53 167	0.93 289	0.58 238	0.39 354	0.30 336	0.57 373	0.31 331	0.53 364	0.30 302

UDG	0.88 329	0.82 372	0.67 272	1.00 381	0.96 380	1.02 314	0.57 300	1.13 275	0.99 264	0.90 254	0.97 210	1.31 327	0.99 334	0.85 261	0.84 292	0.54 375	0.32 349	1.77 392	0.40 356	0.94 382	0.66 378

BEATNet-Init1	15.13 420	0.82 372	50.86 437	0.72 370	0.53 349	38.10 431	7.03 417	11.83 421	14.25 418	29.78 435	30.17 435	48.21 439	22.64 428	26.78 429	18.11 419	0.42 359	0.38 364	0.47 360	0.46 364	0.51 359	0.48 366

MSC_U_SF_DS_RVC	1.34 369	0.87 374	1.76 381	0.86 375	0.56 356	4.29 407	1.79 405	1.50 365	1.98 379	1.61 362	1.85 359	1.84 368	1.41 366	1.89 379	1.36 360	0.48 365	0.40 370	0.56 372	0.57 379	0.69 377	0.48 366

anonymity	0.97 340	0.89 375	1.05 334	0.92 377	1.03 386	0.97 305	0.81 348	1.29 331	0.91 229	1.07 320	0.98 211	1.00 276	0.95 329	1.02 307	0.92 320	0.96 389	0.95 407	0.90 382	0.91 395	0.92 381	0.94 388

NVStereoNet_ROB	1.24 366	0.90 376	1.13 342	0.86 375	0.88 375	1.11 329	0.99 366	1.42 356	1.53 363	1.59 361	2.48 375	2.24 377	1.53 370	1.96 383	1.30 358	0.76 384	0.70 389	0.78 379	1.00 397	0.71 378	0.88 386
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
otaku	1.04 348	0.93 377	0.88 321	1.33 391	1.05 388	1.66 372	0.70 333	1.40 354	1.18 324	1.08 323	1.32 308	1.33 334	0.91 317	1.23 335	0.76 278	0.72 382	0.46 381	1.24 387	0.50 374	1.40 390	0.75 379

SPS-STEREO	1.25 367	0.93 377	1.06 335	1.04 383	1.03 386	1.41 357	0.91 360	1.51 368	1.19 326	2.09 381	1.83 357	1.94 372	1.39 365	1.62 366	1.39 361	0.97 390	0.94 406	0.90 382	0.89 391	0.96 384	0.96 391
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
SGM+DAISY	1.35 371	0.94 379	1.25 357	0.96 378	1.00 385	1.52 365	1.02 369	1.34 341	1.21 329	2.64 392	2.65 382	2.44 381	1.56 373	1.64 369	1.26 355	0.97 390	0.95 407	0.90 382	0.90 392	0.94 382	0.96 391

RTS	1.98 389	0.96 380	11.36 413	0.65 354	0.57 360	2.77 393	1.40 393	1.39 351	2.26 383	1.89 374	2.56 377	1.32 332	1.25 358	5.20 409	4.05 397	0.31 317	0.22 291	0.29 312	0.29 322	0.40 334	0.37 333

RTSA	1.98 389	0.96 380	11.36 413	0.65 354	0.57 360	2.77 393	1.40 393	1.39 351	2.26 383	1.89 374	2.56 377	1.32 332	1.25 358	5.20 409	4.05 397	0.31 317	0.22 291	0.29 312	0.29 322	0.40 334	0.37 333

CC-Net-ROB	0.82 318	0.96 380	0.85 313	0.58 334	0.45 331	1.27 349	0.70 333	1.17 292	1.02 278	0.83 215	1.23 294	0.90 256	0.77 284	1.06 312	0.69 263	0.46 362	0.34 357	1.71 391	0.38 349	0.59 374	0.36 327

Ntro	1.09 355	0.97 383	0.91 323	1.44 392	1.19 390	1.69 375	0.80 347	1.35 344	1.25 338	1.00 296	1.29 304	1.31 327	0.97 332	1.26 338	0.84 292	0.84 386	0.43 376	1.36 388	0.50 374	1.56 391	0.78 381

MFMNet_re	1.14 357	0.97 383	1.19 351	0.99 379	0.95 379	1.25 348	1.22 381	1.39 351	1.55 365	1.69 369	1.67 349	1.21 316	1.53 370	1.12 323	0.99 331	0.87 388	0.75 396	0.79 380	0.75 387	0.90 380	0.94 388

AnyNet_C01	1.56 379	1.05 385	7.45 409	0.64 349	0.54 351	1.99 381	1.38 392	1.43 358	1.36 347	1.63 365	1.92 361	1.84 368	1.33 363	2.40 392	4.03 396	0.33 335	0.32 349	0.32 325	0.34 342	0.44 345	0.45 359

Wz-Net-TNSev	1.14 357	1.06 386	4.32 403	0.49 273	0.42 315	1.51 364	1.11 374	1.48 362	1.40 354	1.22 341	1.26 298	1.58 362	1.43 368	1.76 374	1.70 366	0.32 329	0.31 346	0.26 285	0.30 324	0.41 340	0.41 348

EDNetEfficientorigin	9.93 416	1.15 387	175.16 439	0.48 258	0.36 279	1.04 321	0.68 324	1.24 322	2.69 392	3.17 403	2.50 376	2.30 378	2.07 391	1.76 374	2.21 380	0.20 222	0.18 256	0.24 260	0.19 211	0.51 359	0.50 370

WAO-7	1.90 387	1.20 388	1.35 365	1.27 389	1.06 389	2.84 395	1.56 399	3.23 400	3.06 397	2.23 385	3.33 394	3.17 392	2.28 393	3.12 397	2.21 380	1.02 392	0.91 402	1.06 386	1.03 400	1.04 386	0.97 394

JetBlue	2.78 398	1.26 389	7.04 408	1.16 386	1.48 393	8.00 415	6.02 416	2.60 393	1.92 378	2.12 382	2.64 381	3.34 395	3.05 404	6.49 412	3.39 392	0.78 385	0.76 397	0.75 378	0.76 388	0.97 385	1.18 402

ACVNet_2	1.65 384	1.27 390	1.41 372	1.75 395	1.62 395	2.22 384	1.20 378	2.30 391	2.62 390	1.78 371	2.56 377	3.03 388	1.61 375	1.54 359	1.12 346	1.06 393	0.58 387	1.82 393	0.70 386	1.82 395	0.96 391

ACVNet-4b	1.35 371	1.31 391	1.10 338	1.90 399	1.59 394	1.92 379	0.77 343	1.52 371	1.62 371	1.05 314	1.60 344	2.11 375	0.94 326	1.64 369	0.77 282	1.30 397	0.35 359	2.03 399	0.67 384	1.88 399	0.84 384

ACVNet_1	1.46 376	1.33 392	1.12 341	1.91 400	1.62 395	1.83 378	0.98 364	2.00 387	1.85 377	1.39 353	1.53 339	2.32 379	1.53 370	1.34 349	1.11 343	1.30 397	0.50 383	2.06 401	0.58 380	1.93 401	0.95 390

Dean	1.98 389	1.36 393	1.36 369	2.12 402	1.81 402	2.74 390	1.36 391	3.37 404	3.80 403	2.08 380	3.32 393	3.21 393	1.82 382	1.71 373	1.67 365	1.27 394	0.77 398	1.99 395	0.90 392	1.86 396	1.03 395

LVE	2.12 394	1.44 394	1.36 369	1.99 401	1.78 400	2.75 391	1.79 405	2.82 394	3.95 404	1.90 376	4.33 407	3.52 397	1.81 381	2.24 389	1.74 368	1.74 405	0.87 401	2.06 401	1.13 403	1.91 400	1.35 405

RainbowNet	1.35 371	1.49 395	1.19 351	1.88 398	1.45 392	1.48 362	1.07 372	1.61 376	1.55 365	1.20 339	1.59 343	1.54 358	1.13 346	1.34 349	0.97 327	1.36 400	0.70 389	1.82 393	0.79 389	1.71 393	1.07 396

WAO-6	2.04 392	1.50 396	1.16 344	1.70 394	1.67 399	2.69 389	1.44 396	3.06 397	3.63 402	1.98 378	3.27 391	3.54 398	2.07 391	2.36 391	2.22 382	1.31 399	0.91 402	2.04 400	1.22 407	1.73 394	1.27 404

coex-ft	6.43 414	1.51 397	87.33 438	0.49 273	0.38 292	1.34 352	1.21 380	1.16 287	8.09 410	12.12 418	2.79 384	2.77 387	3.31 405	1.16 326	3.15 389	0.24 269	0.23 301	0.27 297	0.24 289	0.45 349	0.37 333

WAO-8	2.92 399	1.55 398	1.35 365	1.79 396	1.63 397	5.23 409	1.22 381	4.58 410	12.56 415	2.84 397	4.07 405	4.83 403	2.72 400	3.49 401	2.25 383	1.27 394	0.91 402	1.99 395	1.15 405	1.86 396	1.15 398

Venus	2.92 399	1.55 398	1.35 365	1.79 396	1.63 397	5.23 409	1.22 381	4.58 410	12.56 415	2.84 397	4.06 404	4.83 403	2.72 400	3.49 401	2.25 383	1.27 394	0.91 402	1.99 395	1.15 405	1.86 396	1.15 398

IMH-64-1	1.86 385	1.62 400	1.16 344	2.20 403	1.89 403	2.33 385	1.30 386	2.89 395	2.29 385	1.66 366	2.80 385	2.49 382	1.61 375	2.10 386	1.78 371	1.60 401	0.74 392	2.43 405	1.02 398	2.12 402	1.17 400

IMH-64	1.86 385	1.62 400	1.16 344	2.20 403	1.89 403	2.33 385	1.30 386	2.89 395	2.29 385	1.66 366	2.80 385	2.49 382	1.61 375	2.10 386	1.78 371	1.60 401	0.74 392	2.43 405	1.02 398	2.12 402	1.17 400

IMH	2.04 392	1.62 400	1.20 354	2.20 403	1.89 403	2.91 400	1.30 386	3.11 398	3.03 395	1.81 372	3.35 395	3.03 388	1.90 385	2.48 393	1.80 373	1.66 404	0.77 398	2.45 407	1.04 401	2.15 404	1.19 403

PWCK	1.92 388	1.66 403	3.12 395	1.65 393	0.91 377	2.84 395	2.26 410	2.10 388	2.41 389	2.36 388	2.31 369	2.22 376	1.82 382	3.43 400	2.03 377	1.61 403	0.71 391	1.51 389	0.82 390	1.69 392	0.91 387

TorneroNet-64	3.44 402	1.86 404	1.42 373	2.58 410	2.28 408	6.87 412	1.68 401	4.70 412	12.03 412	2.31 387	5.59 413	8.25 414	2.55 397	3.97 406	2.73 387	1.81 406	0.74 392	2.57 409	1.07 402	2.35 406	1.44 406

TorneroNet	4.53 410	1.89 405	1.48 375	2.55 408	2.27 407	13.78 420	1.69 402	4.84 414	23.73 429	2.89 400	7.70 416	7.06 413	2.69 399	4.26 408	3.42 393	1.84 407	0.77 398	2.68 411	1.13 403	2.42 407	1.47 407

KSHMR	2.57 396	1.93 406	1.69 378	2.63 411	2.42 410	2.86 397	2.07 408	3.27 402	6.50 408	2.49 391	3.36 396	3.41 396	1.92 386	2.49 394	1.94 374	2.13 410	1.40 412	2.79 414	1.50 410	2.73 410	1.77 408

UNDER WATER-64	3.53 404	2.01 407	3.94 400	3.22 416	2.49 412	5.41 411	2.60 413	3.43 405	12.41 414	3.03 402	2.68 383	6.07 411	4.04 409	3.79 405	3.33 391	2.02 408	1.24 411	2.63 410	1.46 409	2.78 411	2.08 412

FADE		2.05 408		1.03 382	0.99 384							2.73 385				11.57 426	1.70 414	23.09 432	15.86 426	0.62 375

UNDER WATER	3.46 403	2.07 409	3.64 399	3.09 414	2.48 411	3.75 405	2.42 412	3.31 403	13.77 417	2.90 401	2.95 388	5.84 408	3.69 408	3.69 403	3.48 395	2.07 409	1.11 409	2.70 412	1.40 408	2.84 413	1.98 410

ktn	2.98 401	2.25 410	1.73 380	2.84 412	2.53 413	3.76 406	2.15 409	3.70 406	5.47 407	2.75 394	5.17 412	5.94 410	2.48 395	3.23 398	2.46 386	2.34 414	1.44 413	2.78 413	2.03 413	2.45 408	2.01 411

notaker	2.76 397	2.29 411	1.80 383	2.96 413	2.58 414	2.90 399	1.75 403	3.24 401	3.05 396	2.78 395	4.24 406	6.15 412	2.51 396	3.34 399	2.75 388	2.31 412	1.18 410	3.00 415	1.65 411	2.84 413	1.97 409

MADNet+	2.23 395	2.43 412	10.85 412	1.22 388	0.91 377	2.76 392	1.40 393	2.12 389	1.67 373	1.32 348	1.74 353	1.86 371	1.74 380	6.25 411	4.41 400	0.65 379	0.64 388	0.58 375	0.54 378	0.80 379	0.76 380

HanzoNet	6.76 415	2.45 413	4.22 402	3.19 415	2.94 416	3.62 404	2.28 411	4.79 413	7.20 409	14.00 422	13.19 421	17.49 423	22.30 427	13.25 420	6.19 406	4.20 418	1.93 415	3.10 416	2.56 415	3.35 416	2.88 416

DPSimNet_ROB	3.58 405	2.45 413	8.57 410	2.53 407	2.37 409	2.88 398	3.77 415	3.14 399	3.23 398	4.71 412	3.86 400	4.68 401	4.87 412	4.07 407	5.62 404	2.33 413	2.33 416	2.47 408	2.52 414	2.51 409	2.64 414

DDUNet	1.06 351	2.56 415	0.68 275	1.21 387	1.26 391	1.03 317	0.69 328	1.11 270	0.94 246	0.96 279	1.22 290	1.27 321	0.82 299	0.93 289	0.72 272	0.84 386	0.38 364	1.99 395	0.60 381	1.10 388	0.85 385

DispFullNet	1.60 381	2.63 416	2.75 393	2.56 409	1.79 401	1.24 347	0.47 247	1.37 349	1.45 358	1.87 373	1.50 336	1.55 359	2.46 394	2.04 385	1.04 338	0.59 377	0.18 256	2.32 404	0.68 385	2.29 405	1.14 397

MADNet++	4.03 406	2.70 417	3.44 398	3.72 418	3.44 417	4.44 408	3.52 414	3.95 408	3.61 401	4.46 409	4.98 411	4.10 399	4.58 411	7.00 414	5.89 405	3.74 415	3.67 419	3.27 417	2.71 416	3.70 418	3.66 418

SPstereo	24.26 425	4.19 418	6.66 407	4.29 419	3.79 418	45.68 432	78.09 438	63.52 439	33.36 438	27.50 434	26.65 427	39.53 438	33.55 437	42.77 439	51.02 433	3.90 416	3.72 420	5.95 422	4.66 418	3.15 415	3.30 417

JetRed	5.27 412	5.84 419	12.81 416	2.36 406	2.83 415	12.23 419	10.50 418	4.46 409	3.60 400	3.86 408	3.83 399	4.85 405	4.18 410	6.78 413	11.96 414	2.17 411	2.96 418	2.18 403	1.97 412	3.38 417	2.68 415

DPSMNet_ROB	12.08 419	8.00 420	21.00 419	8.97 423	16.79 422	10.67 416	30.89 425	9.02 418	15.17 420	6.51 414	15.41 425	9.04 416	14.85 418	9.27 417	21.67 422	4.58 420	8.57 422	5.09 420	9.29 423	5.90 421	10.95 422

DGTPSM_ROB	12.07 418	8.00 420	20.99 418	8.93 422	16.78 421	10.67 416	30.87 424	9.01 417	15.16 419	6.50 413	15.41 425	9.04 416	14.85 418	9.25 416	21.67 422	4.57 419	8.57 422	5.08 419	9.28 422	5.90 421	10.95 422

ASD4	9.96 417	8.86 422	17.78 417	7.17 420	9.80 419	16.08 421	28.92 423	9.77 419	8.20 411	7.02 416	7.08 415	8.47 415	9.57 416	11.17 419	20.26 420	4.12 417	4.14 421	5.57 421	4.74 419	5.53 419	4.90 420

Anonymous_1	33.25 427	18.26 423	23.92 421	20.54 424	21.28 425	25.59 423	35.94 426	22.01 430	15.57 421	13.33 419	13.49 422	18.08 424	15.29 420	20.36 421	24.60 424	16.28 430	8.84 424	66.59 437	118.00 437	155.73 440	11.23 424

DPSM_ROB	17.78 421	18.63 424	24.31 425	20.90 425	19.47 423	25.97 424	36.21 427	21.23 428	16.24 422	13.38 420	14.06 423	19.18 426	16.30 421	20.78 422	25.67 425	9.38 424	9.23 425	9.49 424	9.82 424	13.51 424	11.91 425

DPSM	17.78 421	18.63 424	24.31 425	20.90 425	19.47 423	25.97 424	36.21 427	21.23 428	16.24 422	13.38 420	14.06 423	19.18 426	16.30 421	20.78 422	25.67 425	9.38 424	9.23 425	9.49 424	9.82 424	13.51 424	11.91 425

xxxxx1	36.64 433	19.51 426	24.21 422	61.66 437	64.63 437	27.28 427	40.10 429	20.25 423	18.63 425	14.07 423	12.97 418	17.26 420	17.36 423	21.70 425	27.93 427	13.18 427	18.50 430	111.26 438	133.37 438	29.24 432	39.73 434

tt_ll	36.64 433	19.51 426	24.21 422	61.66 437	64.63 437	27.28 427	40.10 429	20.25 423	18.63 425	14.07 423	12.97 418	17.26 420	17.36 423	21.70 425	27.93 427	13.18 427	18.50 430	111.26 438	133.37 438	29.24 432	39.73 434

ff	36.64 433	19.51 426	24.21 422	61.66 437	64.63 437	27.28 427	40.10 429	20.25 423	18.63 425	14.07 423	12.97 418	17.26 420	17.36 423	21.70 425	27.93 427	13.18 427	18.50 430	111.26 438	133.37 438	29.24 432	39.73 434

PML	40.80 439	29.24 429	11.87 415	7.20 421	14.47 420	92.13 439	213.69 440	7.63 416	23.35 428	74.72 439	190.14 440	50.17 440	26.15 429	21.39 424	12.70 415	8.76 423	2.92 417	8.45 423	3.25 417	13.26 423	4.42 419

LRCNet_RVC	21.24 424	31.15 430	21.41 420	28.98 428	23.82 426	3.13 402	0.60 305	20.96 427	1.59 367	25.58 427	28.15 430	21.99 428	14.79 417	21.94 428	16.41 418	28.89 437	14.87 428	33.53 433	31.28 433	29.51 435	26.16 432

DLNR_Zeroshot_test	20.09 423	36.28 431	38.04 428	169.85 440	61.80 436	0.23 5	0.20 1	13.88 422	0.37 32	0.44 43	0.66 75	0.43 56	0.21 5	0.62 140	0.28 43	5.46 421	0.10 9	0.15 43	0.11 16	72.60 439	0.11 9

HaxPig	31.96 426	37.24 432	34.27 427	24.37 427	24.88 427	18.26 422	19.86 420	20.64 426	28.52 430	35.97 436	38.75 436	25.57 429	28.72 430	33.88 430	34.39 430	35.94 438	38.87 438	37.80 434	40.48 434	39.68 436	41.15 437

CasAABBNet	35.74 428	37.43 433	48.72 432	42.22 434	39.20 433	52.24 433	73.12 434	42.61 436	32.62 435	26.78 428	27.95 428	38.58 435	32.60 431	41.67 436	51.65 438	18.74 431	18.57 433	19.15 430	19.77 428	27.20 429	23.98 430

Selective-RAFT-Error	35.84 432	37.49 434	48.83 436	42.26 435	39.24 434	52.30 437	73.09 433	42.66 437	32.61 431	26.80 429	28.30 431	38.84 437	33.51 436	41.68 437	51.59 434	18.82 435	18.58 434	19.17 431	19.80 429	27.28 430	24.05 431

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

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

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

LSM0	38.95 438	37.60 438	48.58 431	43.57 436	91.06 440	52.57 438	72.57 432	43.17 438	32.63 436	26.97 430	27.97 429	38.65 436	32.94 435	41.86 438	51.78 439	18.89 436	18.41 429	19.13 429	19.63 427	27.29 431	33.77 433

AVERAGE_ROB	37.58 437	40.13 439	40.15 429	34.81 430	33.82 429	28.55 430	25.10 422	32.02 432	34.06 439	41.28 437	40.66 437	34.46 431	34.81 439	39.18 431	37.57 432	42.78 439	43.44 439	43.82 435	43.03 435	40.47 437	41.51 438

MEDIAN_ROB	37.38 436	40.85 440	40.60 430	32.31 429	31.85 428	27.20 426	24.55 421	29.10 431	33.19 437	42.09 438	41.76 438	33.35 430	34.39 438	39.78 432	37.07 431	43.64 440	44.10 440	44.12 436	43.40 436	41.51 438	42.76 439

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

Low-res two-view benchmark