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

riskmin	0.95 142	0.06 1	2.01 108	0.80 325	0.86 341	1.58 204	0.24 249	4.28 216	0.53 21	0.85 112	0.29 105	2.60 269	1.04 253	0.70 66	0.61 168	0.00 1	0.85 321	0.00 1	0.26 362	0.01 9	1.48 334

GrayStereo	1.55 266	0.06 1	1.53 25	0.75 320	0.20 226	1.27 108	4.44 376	3.44 128	1.20 116	4.92 349	3.92 323	0.45 97	4.54 356	3.43 170	0.09 12	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.49 383	0.02 35	0.25 197

AEACV	0.64 66	0.08 3	1.46 17	0.72 310	0.96 349	1.22 81	0.00 1	1.90 54	0.67 36	0.54 80	0.07 54	0.02 2	0.73 237	0.63 60	0.28 91	0.01 294	0.92 331	0.00 1	0.36 375	0.09 186	2.04 379

PSM-AAD	1.21 198	0.08 3	1.53 25	0.10 158	0.27 261	1.35 133	3.14 360	2.74 76	0.83 58	2.89 303	2.04 266	0.16 69	5.25 364	3.51 173	0.21 67	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 35	0.08 80

KYRaft	1.26 218	0.08 3	1.58 30	0.06 114	0.23 238	1.28 111	0.75 315	2.92 91	0.81 54	3.20 314	7.14 353	0.99 167	2.70 324	1.56 124	0.16 41	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 35	1.66 350

knoymous	0.41 17	0.09 6	1.34 14	0.05 96	0.01 59	1.15 60	0.01 18	2.36 66	0.23 3	0.51 77	0.02 1	1.64 209	0.00 1	0.49 31	0.33 99	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 9	0.04 42

FTStereo	2.20 314	0.09 6	2.07 119	0.18 190	0.13 198	1.43 155	4.50 378	2.98 98	0.97 79	3.35 319	17.70 381	0.77 143	4.06 350	4.36 203	0.15 37	0.15 359	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 35	1.19 316

Prome-Stereo	1.29 225	0.09 6	1.62 33	0.12 177	0.24 243	1.28 111	0.65 309	2.98 98	0.93 74	2.08 252	8.52 358	0.75 135	2.83 327	2.19 148	0.11 20	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 35	1.39 329

ICVP	0.53 35	0.09 6	1.86 85	0.01 9	0.01 59	1.12 56	0.21 240	4.35 220	0.68 39	0.45 62	0.28 103	0.33 85	0.07 73	0.72 70	0.25 81	0.00 1	0.07 242	0.00 1	0.00 1	0.04 111	0.11 117
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
anonymousdsp2	0.88 114	0.10 10	2.48 183	0.42 252	0.77 337	1.22 81	0.02 73	4.89 260	1.23 125	0.75 102	0.21 89	0.94 159	0.09 93	1.46 123	0.31 98	0.00 1	0.88 325	0.00 1	0.11 298	0.05 123	1.78 363

SST-Stereo	1.12 182	0.10 10	1.98 104	0.85 330	0.24 243	1.72 245	0.56 304	2.10 58	2.01 257	1.19 165	1.07 211	1.57 198	1.88 303	6.92 320	0.24 79	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 90	0.02 23

GMM-Stereo	1.17 192	0.10 10	2.29 150	0.13 178	0.22 232	1.43 155	0.84 317	2.83 83	1.16 102	2.73 299	3.09 304	0.54 108	0.87 247	5.31 253	0.16 41	0.01 294	0.00 1	0.00 1	0.02 257	0.02 35	1.72 351

DAS	1.40 246	0.11 13	2.83 207	0.04 82	0.01 59	1.31 117	1.14 333	4.51 229	2.02 259	4.84 346	2.33 275	1.65 210	0.56 208	5.53 261	0.85 201	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 35	0.19 163

SepStereo	1.41 248	0.11 13	2.83 207	0.04 82	0.01 59	1.31 117	1.14 333	4.51 229	2.02 259	4.84 346	2.33 275	1.65 210	0.56 208	5.78 270	0.85 201	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 35	0.19 163

RAFT_R40	1.08 175	0.11 13	2.09 126	0.83 328	0.20 226	1.68 241	0.64 307	2.11 59	1.19 110	1.05 146	1.13 218	1.77 219	1.43 276	6.90 318	0.33 99	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 90	0.01 10

AnonymousM	0.48 22	0.11 13	1.03 5	0.06 114	0.01 59	1.10 52	0.03 121	1.91 55	1.37 179	0.25 37	0.04 39	0.02 2	0.24 156	0.56 42	0.33 99	0.00 1	0.43 289	1.91 387	0.00 1	0.01 9	0.22 182

HSM-Net_RVC	1.51 259	0.11 13	1.93 100	0.00 1	0.01 59	1.91 260	0.05 162	7.86 376	1.93 253	3.77 327	3.76 319	3.16 294	0.36 178	4.34 202	0.83 198	0.01 294	0.01 190	0.00 1	0.00 1	0.01 9	0.11 117
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
CAS	0.95 142	0.12 18	1.08 6	6.79 392	0.08 173	1.10 52	0.01 18	0.97 19	0.87 62	0.03 5	0.04 39	0.07 39	0.06 63	0.37 17	0.15 37	6.94 393	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.30 209

EGLCR-Stereo	0.64 66	0.12 18	1.52 23	0.74 317	0.75 336	1.83 256	0.54 299	2.79 81	0.67 36	0.66 88	0.04 39	0.01 1	0.02 16	0.77 76	0.45 139	0.00 1	0.71 310	0.00 1	0.00 1	0.00 1	1.14 312

PSMNet-ADL	0.88 114	0.12 18	1.32 13	0.07 124	0.01 59	2.03 264	0.03 121	3.00 100	1.28 148	0.39 49	0.66 171	2.12 244	0.67 231	4.19 192	1.38 243	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 9	0.24 191

RAFT-345	1.25 209	0.12 18	2.08 120	0.54 279	0.13 198	1.55 195	0.24 249	0.65 6	2.51 299	1.19 165	7.68 354	0.92 156	0.05 56	6.86 315	0.50 153	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 9	0.00 1

AdaStereo	0.76 88	0.12 18	1.73 49	0.05 96	0.00 1	1.46 166	0.23 246	5.16 280	1.66 221	1.19 165	0.37 126	1.54 197	0.17 136	0.86 93	0.54 160	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 9	0.08 80
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.
AE-Stereo	0.83 99	0.13 23	2.17 134	0.08 132	0.24 243	1.24 89	0.03 121	5.22 284	1.26 140	0.70 91	1.09 213	0.20 70	0.16 131	0.70 66	0.33 99	0.00 1	0.89 330	0.00 1	0.26 362	0.09 186	1.75 355

Any-RAFT	0.76 88	0.13 23	1.46 17	0.03 58	0.01 59	2.76 298	0.08 186	4.09 191	1.69 224	1.08 151	0.26 101	1.95 232	0.31 170	0.95 98	0.09 12	0.01 294	0.20 269	0.00 1	0.00 1	0.01 9	0.08 80

Selective-IGEV	0.51 27	0.13 23	1.41 16	0.72 310	0.62 325	0.38 8	0.04 150	2.58 73	1.21 121	0.19 28	0.02 1	0.02 2	0.06 63	0.48 29	0.46 144	0.01 294	0.80 316	0.00 1	0.09 290	0.07 157	0.91 295

GLC_STEREO	0.19 1	0.13 23	0.94 3	0.03 58	0.00 1	0.95 20	0.03 121	0.33 1	0.44 16	0.10 16	0.04 39	0.06 28	0.04 42	0.44 26	0.11 20	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 35	0.05 57

CRE-IMP	0.49 23	0.14 27	1.75 54	0.08 132	0.05 151	1.48 177	0.45 291	1.64 44	1.22 123	0.92 124	0.29 105	0.87 149	0.01 4	0.39 19	0.25 81	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 90	0.17 152

BUS	1.05 171	0.15 28	1.48 19	0.04 82	0.00 1	5.73 357	0.03 121	6.00 331	1.17 105	2.36 273	0.64 168	2.35 264	0.06 63	0.80 84	0.05 5	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 35	0.06 65

BSDual-CNN	0.94 133	0.15 28	1.48 19	0.04 82	0.00 1	3.30 314	0.20 234	6.00 331	1.17 105	2.36 273	0.64 168	1.78 220	0.10 100	0.80 84	0.71 184	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 35	0.06 65

psmg	0.93 130	0.15 28	1.48 19	0.02 39	0.00 1	3.25 313	0.26 255	5.45 303	1.17 105	2.00 246	1.45 236	1.78 220	0.10 100	0.80 84	0.71 184	0.00 1	0.00 1	0.01 321	0.00 1	0.02 35	0.04 42

test-3	0.86 111	0.15 28	2.03 113	0.37 244	0.56 308	1.01 24	0.02 73	3.05 104	0.54 23	1.98 245	0.02 1	1.09 177	0.04 42	3.73 181	0.38 125	0.00 1	0.93 337	0.00 1	0.25 355	0.16 266	0.82 286

test_1	0.84 105	0.15 28	2.03 113	0.37 244	0.55 305	1.01 24	0.02 73	3.06 106	0.55 26	1.73 226	0.02 1	1.09 177	0.04 42	3.70 179	0.38 125	0.00 1	0.93 337	0.00 1	0.25 355	0.16 266	0.84 288

test_3	0.81 96	0.15 28	2.17 134	0.36 241	0.58 313	1.03 27	0.01 18	3.01 102	0.59 29	0.98 130	0.02 1	1.04 170	0.04 42	3.72 180	0.39 132	0.00 1	0.92 331	0.00 1	0.25 355	0.16 266	0.69 275

AAGNet	1.60 271	0.15 28	1.76 60	1.17 351	0.27 261	1.51 185	0.64 307	1.71 47	1.20 116	1.67 220	0.81 190	1.59 203	2.23 309	6.08 279	11.16 376	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 90	0.02 23

CFNet-RSSM	0.60 55	0.15 28	1.55 28	0.05 96	0.14 203	1.27 108	0.02 73	4.87 258	0.58 28	0.34 43	0.02 1	1.92 229	0.04 42	0.49 31	0.25 81	0.00 1	0.01 190	0.00 1	0.27 366	0.01 9	0.10 110

R-Stereo Train	0.56 47	0.15 28	1.83 79	0.02 39	0.00 1	1.26 102	0.09 197	4.14 200	0.45 17	1.86 231	0.42 138	0.06 28	0.01 4	0.32 12	0.46 144	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 57

RAFT-Stereo	0.56 47	0.15 28	1.83 79	0.02 39	0.00 1	1.26 102	0.09 197	4.14 200	0.45 17	1.86 231	0.42 138	0.06 28	0.01 4	0.32 12	0.46 144	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 57
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
CES	0.51 27	0.16 38	1.23 11	0.09 148	1.58 369	1.18 68	0.05 162	1.07 25	0.79 49	0.03 5	0.03 29	0.14 65	0.10 100	0.55 39	0.12 25	0.00 1	0.01 190	0.00 1	0.00 1	0.01 9	2.98 386

CASS	0.63 63	0.16 38	1.88 92	0.03 58	0.01 59	1.67 238	0.04 150	3.11 113	0.81 54	2.25 265	1.02 209	0.29 83	0.35 176	0.70 66	0.23 75	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 90	0.04 42
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
MC-Stereo	0.57 49	0.16 38	1.63 39	0.70 306	0.93 348	1.10 52	0.01 18	1.43 31	0.26 9	0.91 120	0.02 1	0.08 44	0.11 108	0.61 57	0.23 75	0.00 1	1.15 370	0.00 1	0.17 323	0.10 197	1.84 368

GANet-ADL	0.62 58	0.16 38	1.89 95	0.15 185	0.02 104	1.46 166	0.02 73	3.83 157	0.75 44	0.40 50	1.08 212	1.09 177	0.18 140	0.65 62	0.47 149	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 111	0.13 131

DEmStereo	1.56 268	0.16 38	2.44 180	0.09 148	0.02 104	1.77 250	0.87 318	1.72 48	1.08 91	2.48 286	6.30 348	1.06 173	5.02 360	6.28 286	1.81 260	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 9	0.01 10

DeepStereo_RVC	0.59 50	0.16 38	1.65 41	0.08 132	0.06 156	1.37 136	0.40 287	1.58 35	1.26 140	1.03 144	0.83 192	0.49 101	1.52 283	0.94 96	0.18 50	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 35	0.13 131

EAI-Stereo	1.50 258	0.16 38	1.53 25	0.25 225	0.91 345	2.30 276	4.98 379	6.09 337	1.87 245	1.38 190	5.56 340	0.49 101	0.59 213	1.21 108	0.83 198	0.00 1	0.31 280	0.00 1	1.09 397	0.02 35	0.56 260

Gwc-CoAtRS	0.52 33	0.16 38	1.68 45	0.05 96	0.13 198	1.06 33	0.03 121	2.88 85	0.54 23	0.40 50	0.02 1	2.22 253	0.03 33	0.49 31	0.26 88	0.00 1	0.09 252	0.00 1	0.22 347	0.01 9	0.11 117

DisPM	0.96 145	0.17 46	2.10 127	0.90 335	0.02 104	1.53 190	0.55 303	1.86 53	1.31 163	2.42 282	0.82 191	0.38 90	0.01 4	6.92 320	0.20 60	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 35	0.00 1

NRIStereo	0.82 98	0.17 46	1.56 29	0.61 290	0.05 151	1.61 216	0.48 294	1.52 34	1.19 110	0.91 120	0.17 68	0.65 115	0.03 33	7.00 329	0.25 81	0.00 1	0.06 239	0.00 1	0.00 1	0.06 133	0.17 152

ASMatch	1.46 253	0.17 46	2.35 160	0.73 315	0.20 226	1.22 81	0.25 253	1.04 24	0.89 68	0.30 42	11.50 368	0.92 156	2.31 312	6.65 303	0.56 162	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 238	0.00 1	0.04 42

s12784h	0.67 70	0.17 46	1.87 90	0.02 39	0.00 1	1.16 63	0.03 121	4.08 190	1.89 247	1.04 145	1.59 245	0.05 21	0.02 16	1.25 114	0.12 25	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 35	0.02 23

MSKI-zero shot	0.91 123	0.18 50	1.86 85	0.61 290	0.62 325	1.36 134	0.05 162	3.41 127	0.31 11	0.73 99	1.79 253	0.88 150	0.00 1	4.71 219	0.16 41	0.00 1	0.93 337	0.00 1	0.21 343	0.02 35	0.32 213

PCWNet_CMD	0.70 78	0.18 50	2.22 140	0.01 9	0.01 59	1.09 47	0.00 1	3.17 115	1.35 172	0.50 75	0.29 105	2.28 256	1.46 280	1.22 110	0.11 20	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 35	0.19 163

Selective-RAFT	0.53 35	0.18 50	1.12 7	0.04 82	0.01 59	1.19 70	0.02 73	3.26 122	1.29 152	0.02 1	0.02 1	0.24 76	0.18 140	1.34 118	0.44 135	0.00 1	0.93 337	0.00 1	0.19 336	0.05 123	0.17 152

RCA-Stereo	0.53 35	0.18 50	1.16 8	0.01 9	0.24 243	1.20 71	0.01 18	3.86 160	0.97 79	0.77 105	0.50 151	0.05 21	0.13 124	0.32 12	0.03 3	0.00 1	0.87 324	0.00 1	0.00 1	0.08 167	0.24 191

DCANet-4	0.83 99	0.18 50	4.76 302	0.04 82	0.01 59	1.24 89	0.02 73	3.84 158	2.21 272	2.39 278	0.25 96	0.11 55	0.24 156	0.59 52	0.36 113	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 9	0.37 224

tt	68.57 421	0.18 50	99.50 428	50.44 420	14.99 412	100.00 429	100.00 429	100.00 431	99.70 426	28.28 410	12.01 371	99.97 431	98.67 427	99.55 428	99.99 430	89.99 425	98.19 426	46.13 420	51.48 422	60.62 420	21.71 416

anonymity	0.99 156	0.18 50	1.80 66	0.39 248	0.67 328	0.74 14	0.01 18	5.09 274	2.13 264	1.34 185	1.30 228	0.80 145	1.62 293	0.82 88	0.64 172	0.03 328	0.59 302	0.00 1	0.48 382	0.02 35	1.15 314

iRaft-Stereo_20w	1.39 244	0.18 50	3.72 260	0.79 324	0.56 308	1.90 258	0.65 309	8.85 382	1.05 87	2.05 251	0.42 138	1.24 184	1.23 266	1.69 132	0.95 217	0.00 1	0.62 303	0.00 1	0.44 378	0.02 35	1.41 331

Patchmatch Stereo++	0.59 50	0.18 50	1.73 49	0.08 132	0.08 173	1.62 221	0.26 255	1.62 42	1.25 134	1.00 141	0.18 71	0.75 135	0.03 33	2.68 154	0.20 60	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 35	0.05 57
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
NF-Stereo	0.92 126	0.18 50	1.99 106	1.31 358	0.01 59	1.55 195	0.28 263	3.09 109	1.24 127	1.20 169	0.57 157	0.24 76	0.01 4	6.43 291	0.35 109	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 35	0.00 1

OCTAStereo	0.93 130	0.18 50	2.01 108	1.31 358	0.01 59	1.56 199	0.28 263	3.09 109	1.24 127	1.21 170	0.57 157	0.25 80	0.01 4	6.43 291	0.35 109	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 35	0.00 1

PSM-softLoss	0.96 145	0.18 50	2.32 157	1.26 352	0.03 122	1.50 181	0.26 255	2.90 88	1.27 144	1.30 179	0.38 129	0.39 91	0.01 4	6.94 323	0.36 113	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 35	0.01 10

KMStereo	0.96 145	0.18 50	2.32 157	1.26 352	0.03 122	1.50 181	0.26 255	2.90 88	1.27 144	1.30 179	0.38 129	0.39 91	0.01 4	6.94 323	0.36 113	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 35	0.01 10

PSM-adaLoss	0.54 39	0.18 50	1.72 48	0.08 132	0.09 179	1.63 224	0.29 270	1.60 36	1.27 144	0.99 135	0.18 71	0.76 140	0.02 16	1.79 140	0.20 60	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 35	0.05 57

ROB_FTStereo_v2	0.52 33	0.18 50	1.71 47	0.08 132	0.09 179	1.59 205	0.32 279	1.61 39	1.25 134	0.99 135	0.19 82	0.76 140	0.02 16	1.36 119	0.20 60	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 35	0.04 42

ROB_FTStereo	0.55 44	0.18 50	1.75 54	0.08 132	0.09 179	1.61 216	0.32 279	1.60 36	1.26 140	0.99 135	0.19 82	0.75 135	0.03 33	1.97 144	0.19 58	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 35	0.04 42

HUI-Stereo	0.54 39	0.18 50	1.78 65	0.08 132	0.08 173	1.63 224	0.31 277	1.60 36	1.28 148	0.99 135	0.18 71	0.76 140	0.02 16	1.56 124	0.19 58	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 35	0.05 57

RE-Stereo	0.92 126	0.18 50	2.01 108	1.31 358	0.01 59	1.55 195	0.28 263	3.09 109	1.24 127	1.21 170	0.57 157	0.24 76	0.01 4	6.43 291	0.34 107	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 35	0.00 1

TVStereo	0.92 126	0.18 50	2.01 108	1.31 358	0.01 59	1.55 195	0.28 263	3.09 109	1.24 127	1.21 170	0.57 157	0.24 76	0.01 4	6.43 291	0.34 107	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 35	0.00 1

iGMRVC	0.59 50	0.18 50	1.75 54	0.08 132	0.09 179	1.63 224	0.27 262	1.61 39	1.27 144	0.99 135	0.19 82	0.75 135	0.03 33	2.78 156	0.20 60	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 35	0.04 42

iRAFT	0.59 50	0.18 50	1.73 49	0.08 132	0.08 173	1.62 221	0.26 255	1.62 42	1.25 134	1.00 141	0.18 71	0.75 135	0.03 33	2.68 154	0.20 60	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 35	0.05 57

RAFT-IKP	0.54 39	0.18 50	1.77 63	0.08 132	0.07 164	1.47 172	0.29 270	1.61 39	1.26 140	0.99 135	0.18 71	0.74 133	0.02 16	1.77 137	0.20 60	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 35	0.04 42

MSMDNet	0.71 80	0.18 50	2.22 140	0.01 9	0.01 59	1.09 47	0.00 1	3.25 120	1.35 172	0.52 78	0.29 105	2.29 260	1.45 277	1.22 110	0.11 20	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 35	0.19 163

RAFT-Test	0.85 108	0.19 73	2.98 216	0.66 300	0.99 352	1.83 256	0.17 224	3.16 114	1.19 110	0.71 92	0.11 61	3.21 297	0.02 16	0.58 45	0.33 99	0.00 1	0.47 290	0.00 1	0.29 368	0.01 9	0.15 143

LoS	0.32 10	0.19 73	1.27 12	0.11 170	0.01 59	1.32 125	0.07 180	1.44 32	0.79 49	0.06 12	0.04 39	0.27 82	0.11 108	0.60 54	0.13 33	0.00 1	0.01 190	0.00 1	0.00 1	0.03 90	0.01 10

PFNet+	0.65 68	0.19 73	2.19 136	0.29 234	0.06 156	1.46 166	0.54 299	1.74 49	1.62 212	1.35 187	0.45 145	0.36 87	0.01 4	2.41 149	0.25 81	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 35	0.01 10

cross-raft	0.67 70	0.19 73	1.85 82	0.58 285	0.71 334	1.09 47	0.10 204	3.52 130	0.69 40	0.41 55	0.02 1	2.81 278	0.04 42	0.55 39	0.23 75	0.00 1	0.13 260	0.00 1	0.16 315	0.01 9	0.22 182

sCroCo_RVC	0.27 6	0.19 73	2.20 137	0.02 39	0.00 1	0.13 1	0.04 150	1.15 26	0.89 68	0.15 19	0.07 54	0.03 5	0.04 42	0.39 19	0.05 5	0.00 1	0.07 242	0.00 1	0.00 1	0.02 35	0.01 10

CREStereo	0.29 7	0.19 73	0.91 2	0.00 1	0.01 59	1.24 89	0.01 18	1.31 28	0.99 83	0.17 22	0.17 68	0.04 7	0.00 1	0.56 42	0.14 35	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 9	0.02 23
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
DRaft	1.40 246	0.20 79	1.83 79	0.09 148	0.01 59	1.66 233	0.42 289	2.13 60	0.59 29	3.75 326	5.16 337	0.41 94	4.27 353	5.52 260	1.63 254	0.01 294	0.06 239	0.00 1	0.07 283	0.08 167	0.12 123

CFNet_pseudo	0.71 80	0.20 79	2.34 159	0.01 9	0.01 59	1.24 89	0.00 1	3.19 118	0.92 73	0.85 112	0.47 149	2.29 260	0.61 215	1.79 140	0.17 47	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 35	0.14 136

SFCPSM	0.87 112	0.20 79	2.57 188	0.02 39	0.07 164	2.45 283	0.18 230	5.65 310	1.51 196	0.85 112	0.77 184	0.67 121	0.30 166	1.77 137	0.22 68	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 271	0.09 186	0.09 100

ccs_rob	0.71 80	0.20 79	2.35 160	0.00 1	0.01 59	1.24 89	0.00 1	3.17 115	0.91 72	0.82 110	0.45 145	2.28 256	0.63 222	1.78 139	0.18 50	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 35	0.14 136

LCNet	0.93 130	0.21 83	1.62 33	0.14 180	0.26 256	1.20 71	0.22 243	2.71 75	0.90 71	1.82 229	0.21 89	0.12 57	2.50 319	5.59 265	0.16 41	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 266	0.79 285

Pruner-Stereo	0.63 63	0.21 83	1.86 85	1.03 345	0.10 187	1.59 205	0.35 284	2.26 61	1.22 123	2.22 259	0.45 145	0.25 80	0.01 4	0.67 63	0.38 125	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 35	0.02 23

pcwnet_v2	1.36 240	0.21 83	5.89 336	0.15 185	0.01 59	1.78 251	0.02 73	5.77 322	3.19 333	1.69 223	1.94 260	2.00 236	0.79 242	3.09 162	0.33 99	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 238	0.04 111	0.27 204

PMTNet	0.26 5	0.21 83	1.40 15	0.02 39	0.02 104	1.16 63	0.29 270	1.00 21	0.18 1	0.04 9	0.03 29	0.07 39	0.02 16	0.47 28	0.15 37	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 90	0.02 23

MDST_ROB	3.81 354	0.21 83	4.29 282	2.64 381	1.45 366	13.85 387	1.02 329	8.06 379	2.67 307	15.14 396	8.81 359	2.70 273	1.55 287	9.31 372	3.90 325	0.03 328	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 90	0.63 268

CASnet	0.21 2	0.22 88	0.95 4	0.01 9	0.00 1	0.87 17	0.01 18	0.55 3	0.88 65	0.16 21	0.03 29	0.04 7	0.02 16	0.39 19	0.03 3	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 90	0.01 10
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
GwcNet-ADL	0.71 80	0.22 88	2.22 140	0.05 96	0.01 59	1.32 125	0.02 73	3.82 152	1.61 206	1.06 149	0.44 142	1.46 193	0.22 153	0.94 96	0.62 171	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 9	0.14 136

Anonymous	0.35 12	0.22 88	2.01 108	0.00 1	0.00 1	0.24 3	0.01 18	3.01 102	0.54 23	0.02 1	0.03 29	0.05 21	0.07 73	0.32 12	0.07 9	0.00 1	0.01 190	0.00 1	0.00 1	0.11 220	0.22 182

FENet	0.61 56	0.22 88	1.75 54	0.05 96	0.00 1	1.21 77	0.05 162	3.78 144	1.28 148	1.08 151	0.02 1	1.61 204	0.09 93	0.60 54	0.35 109	0.00 1	0.01 190	0.00 1	0.00 1	0.04 111	0.08 80

EKT-Stereo	0.91 123	0.23 92	2.14 132	0.84 329	4.27 388	1.23 85	0.04 150	2.85 84	0.67 36	0.44 58	0.40 134	0.95 163	0.08 84	2.93 159	0.38 125	0.00 1	0.18 265	0.00 1	0.07 283	0.04 111	0.40 236

CFNet_ucs	0.84 105	0.23 92	2.43 178	0.01 9	0.01 59	1.34 130	0.01 18	3.82 152	1.61 206	1.24 175	1.13 218	2.16 251	0.41 195	2.08 146	0.17 47	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 35	0.17 152

Anonymous3	0.61 56	0.23 92	2.97 215	0.01 9	0.00 1	2.54 287	0.09 197	3.88 165	0.89 68	0.19 28	0.23 93	0.12 57	0.05 56	0.61 57	0.17 47	0.00 1	0.08 246	0.00 1	0.00 1	0.05 123	0.18 160

FAT-Stereo	1.95 290	0.23 92	3.66 256	0.18 190	0.03 122	1.80 253	0.94 322	5.35 290	3.11 330	4.23 335	5.00 335	5.22 349	2.76 326	5.07 242	1.09 230	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 123	0.17 152

GMStereo_Zeroshot	0.67 70	0.24 96	1.87 90	0.87 332	0.00 1	1.26 102	0.01 18	2.01 57	0.42 14	1.44 196	0.58 162	1.73 217	0.19 144	2.62 152	0.10 19	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 90	0.09 100

CREStereo++_RVC	0.37 14	0.24 96	1.62 33	0.06 114	0.00 1	1.21 77	0.01 18	0.77 14	1.12 98	0.26 39	1.45 236	0.06 28	0.06 63	0.42 23	0.09 12	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 65
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
DANet	1.96 292	0.24 96	3.72 260	0.78 323	0.48 300	2.65 295	0.34 282	3.94 170	1.71 230	4.35 337	1.56 243	5.09 343	0.56 208	6.97 327	5.99 345	0.01 294	0.00 1	0.00 1	0.01 238	0.04 111	0.66 270
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
hknet	1.21 198	0.25 99	2.89 210	0.04 82	0.00 1	3.30 314	0.20 234	6.00 331	1.19 110	2.36 273	0.64 168	3.38 302	0.05 56	3.04 161	0.73 187	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 35	0.06 65

XX-Stereo	1.24 206	0.25 99	6.03 339	1.30 357	0.29 267	1.28 111	0.00 1	4.12 197	0.60 31	1.29 178	0.50 151	3.63 313	0.03 33	4.05 189	0.18 50	0.00 1	0.58 301	0.00 1	0.23 350	0.03 90	0.47 244

ff7	0.51 27	0.26 101	1.81 73	0.19 195	0.25 247	1.08 40	0.01 18	0.71 7	1.36 174	0.47 65	0.02 1	0.04 7	0.08 84	0.79 79	0.18 50	0.00 1	0.92 331	0.00 1	0.15 309	0.10 197	1.76 356

ffff	0.51 27	0.26 101	1.81 73	0.19 195	0.25 247	1.08 40	0.01 18	0.71 7	1.36 174	0.47 65	0.02 1	0.04 7	0.08 84	0.79 79	0.18 50	0.00 1	0.92 331	0.00 1	0.15 309	0.10 197	1.76 356

11t	0.51 27	0.26 101	1.81 73	0.19 195	0.25 247	1.08 40	0.01 18	0.71 7	1.36 174	0.47 65	0.02 1	0.04 7	0.08 84	0.79 79	0.18 50	0.00 1	0.92 331	0.00 1	0.15 309	0.10 197	1.76 356

anonymousdsp	0.54 39	0.26 101	1.62 33	0.47 263	0.60 317	1.08 40	0.01 18	1.01 23	1.37 179	0.49 73	0.02 1	0.04 7	0.09 93	0.73 71	0.15 37	0.00 1	0.82 317	0.00 1	0.16 315	0.10 197	1.83 366

ccc-4	0.51 27	0.26 101	1.81 73	0.19 195	0.25 247	1.08 40	0.01 18	0.71 7	1.36 174	0.47 65	0.02 1	0.04 7	0.08 84	0.79 79	0.18 50	0.00 1	0.92 331	0.00 1	0.15 309	0.10 197	1.76 356

IGEV-Stereo	0.54 39	0.26 101	1.62 33	0.47 263	0.61 318	1.08 40	0.01 18	1.00 21	1.37 179	0.49 73	0.02 1	0.04 7	0.09 93	0.73 71	0.16 41	0.00 1	0.82 317	0.00 1	0.16 315	0.10 197	1.83 366
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
PFNet	1.13 184	0.26 101	3.28 234	1.27 354	0.55 305	1.60 209	0.24 249	1.80 51	1.19 110	2.37 276	1.21 223	0.63 112	0.30 166	6.85 314	0.46 144	0.16 360	0.01 190	0.00 1	0.07 283	0.18 284	0.24 191

GES	0.75 86	0.26 101	2.66 197	0.01 9	0.00 1	1.63 224	0.08 186	6.06 336	0.57 27	0.68 89	0.40 134	0.37 88	0.66 230	0.84 90	0.49 150	0.02 318	0.00 1	0.01 321	0.00 1	0.08 167	0.10 110

11t1	0.70 78	0.28 109	1.86 85	0.56 283	0.56 308	1.06 33	0.00 1	2.89 87	1.21 121	0.60 81	0.34 115	0.08 44	0.04 42	0.76 74	0.85 201	0.02 318	1.09 351	0.00 1	0.18 330	0.06 133	1.58 343

IGEV_Zeroshot_test	1.07 174	0.28 109	3.68 258	0.51 277	0.58 313	1.13 57	0.54 299	4.64 244	0.73 43	1.14 160	0.75 181	3.21 297	0.70 234	0.77 76	0.57 163	0.00 1	0.52 296	0.00 1	0.16 315	0.04 111	1.56 338

MIF-Stereo	0.23 3	0.28 109	1.91 97	0.05 96	0.16 214	0.34 5	0.02 73	0.46 2	0.42 14	0.06 12	0.18 71	0.05 21	0.07 73	0.22 3	0.33 99	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 220	0.01 10

HHNet	0.94 133	0.28 109	2.48 183	0.19 195	0.08 173	1.32 125	0.42 289	2.48 70	0.84 59	1.39 193	5.80 342	0.14 65	1.74 297	0.49 31	0.94 216	0.06 344	0.00 1	0.01 321	0.00 1	0.14 246	0.04 42

StereoDRNet-Refined	0.96 145	0.28 109	1.94 102	0.03 58	0.01 59	1.34 130	0.01 18	4.02 181	1.33 165	2.16 256	1.23 224	2.62 270	0.18 140	2.06 145	1.82 262	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 266	0.06 65
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
SMFormer	1.31 230	0.30 114	2.08 120	0.47 263	0.02 104	1.04 28	0.01 18	5.75 318	2.69 308	1.65 216	2.43 285	0.91 151	0.02 16	4.75 224	2.20 277	0.00 1	0.88 325	0.00 1	0.14 307	0.06 133	0.76 282

tta	1.32 233	0.30 114	2.08 120	0.47 263	0.02 104	1.04 28	0.01 18	5.75 318	2.69 308	1.65 216	2.43 285	0.91 151	0.02 16	4.75 224	2.20 277	0.00 1	0.88 325	0.00 1	0.14 307	0.09 186	0.92 296

qqq1	1.25 209	0.30 114	2.08 120	0.47 263	0.02 104	1.04 28	0.01 18	5.75 318	2.69 308	1.65 216	2.43 285	0.91 151	0.02 16	4.75 224	0.88 207	0.00 1	0.88 325	0.00 1	0.11 298	0.09 186	0.92 296

fff1	1.25 209	0.30 114	2.08 120	0.47 263	0.02 104	1.04 28	0.01 18	5.75 318	2.69 308	1.65 216	2.43 285	0.91 151	0.02 16	4.75 224	0.88 207	0.00 1	0.88 325	0.00 1	0.11 298	0.09 186	0.92 296

IPLGR	0.88 114	0.30 114	3.78 264	0.06 114	0.07 164	1.26 102	0.05 162	3.78 144	1.62 212	0.80 107	0.35 122	0.79 144	0.76 238	3.42 169	0.27 90	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 167	0.16 147

RAFT-RH_RVC	2.11 306	0.30 114	2.27 148	0.74 317	0.26 256	1.51 185	0.02 73	0.61 5	1.23 125	5.28 352	21.18 393	1.04 170	0.07 73	6.90 318	0.61 168	0.04 334	0.00 1	0.00 1	0.03 259	0.02 35	0.00 1

CrosDoStereo	1.72 276	0.31 120	1.91 97	0.03 58	0.07 164	1.40 146	5.95 389	3.61 134	1.62 212	0.98 130	3.79 320	0.94 159	4.66 358	7.11 334	1.86 265	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 228	0.08 80

DeepStereo_LL	1.72 276	0.31 120	1.91 97	0.03 58	0.07 164	1.40 146	5.95 389	3.61 134	1.62 212	0.98 130	3.79 320	0.94 159	4.66 358	7.11 334	1.86 265	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 228	0.08 80

test-1	0.77 91	0.31 120	1.67 42	0.03 58	0.97 350	1.23 85	0.07 180	4.63 243	0.75 44	0.73 99	0.67 173	1.06 173	0.03 33	0.58 45	0.80 193	0.02 318	0.79 315	0.00 1	0.07 283	0.01 9	0.96 301

CBMV_ROB	2.06 298	0.31 120	2.72 198	0.63 295	0.00 1	2.83 302	0.88 319	5.24 285	2.41 291	4.28 336	6.16 345	3.07 293	3.47 342	5.81 272	2.69 296	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 123	0.56 260

Former-RAFT_DAM_RVC	0.29 7	0.32 124	0.88 1	0.02 39	0.00 1	1.05 32	0.01 18	0.80 16	1.00 84	0.76 104	0.34 115	0.10 54	0.06 63	0.13 1	0.09 12	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 123	0.09 100

mmm	0.94 133	0.32 124	2.04 116	0.73 315	0.85 338	1.17 67	0.01 18	3.97 173	1.42 186	1.51 201	0.93 203	0.46 98	0.21 152	1.18 104	0.87 204	0.00 1	1.16 371	0.00 1	0.26 362	0.06 133	1.72 351

ttt	1.79 282	0.32 124	2.41 168	0.58 285	0.26 256	1.64 231	0.00 1	6.26 344	2.57 303	1.91 236	2.39 282	1.39 191	0.11 108	5.55 263	7.97 358	0.00 1	1.05 345	0.00 1	0.16 315	0.06 133	1.14 312

Anonymous_2	2.17 312	0.32 124	2.35 160	0.80 325	0.85 338	1.67 238	0.22 243	4.62 242	0.71 41	1.12 158	0.40 134	3.18 296	1.94 304	0.84 90	0.77 189	0.06 344	1.09 351	3.25 390	14.62 414	3.25 384	1.43 332

UPFNet	0.99 156	0.32 124	2.89 210	0.00 1	0.00 1	1.90 258	0.11 206	4.10 193	1.10 95	2.35 271	0.12 65	1.91 228	0.08 84	4.02 188	0.78 190	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 167	0.04 42

S-Stereo	2.12 308	0.32 124	6.30 344	0.24 220	0.22 232	2.51 286	1.83 345	5.38 294	5.55 358	2.46 285	5.91 343	2.81 278	0.71 235	5.19 249	2.45 293	0.00 1	0.02 217	0.00 1	0.00 1	0.07 157	0.37 224

CRFU-Net	1.43 251	0.33 130	2.98 216	1.27 354	0.03 122	4.01 332	0.05 162	6.21 339	0.95 75	1.92 238	0.74 179	3.41 304	2.55 321	3.36 166	0.36 113	0.01 294	0.01 190	0.11 361	0.00 1	0.13 238	0.09 100

NINENet	1.14 187	0.34 131	2.08 120	0.10 158	0.01 59	5.73 357	0.03 121	5.39 296	1.54 199	1.61 214	0.72 177	2.35 264	0.06 63	2.82 157	0.05 5	0.00 1	0.01 190	0.01 321	0.00 1	0.04 111	0.00 1

NVstereo2D	1.25 209	0.34 131	5.21 324	0.09 148	0.03 122	1.61 216	0.23 246	4.95 267	1.92 251	1.05 146	0.38 129	2.53 267	0.61 215	5.36 256	0.44 135	0.00 1	0.10 254	0.00 1	0.03 259	0.04 111	0.19 163

ProNet	0.47 21	0.35 133	1.75 54	0.19 195	0.54 304	1.09 47	0.01 18	0.97 19	1.25 134	0.02 1	0.02 1	0.06 28	0.03 33	0.58 45	0.09 12	0.00 1	0.57 300	0.00 1	0.00 1	0.14 246	1.65 346

DIP-Stereo	0.68 75	0.35 133	1.76 60	0.08 132	0.00 1	1.46 166	0.01 18	6.53 351	1.71 230	0.91 120	0.11 61	0.04 7	0.19 144	0.19 2	0.09 12	0.00 1	0.01 190	0.00 1	0.00 1	0.03 90	0.17 152
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
ACVNet-DCA	0.94 133	0.36 135	2.41 168	0.50 273	0.29 267	3.40 320	0.02 73	3.82 152	1.29 152	0.71 92	0.83 192	0.05 21	0.61 215	1.60 127	0.12 25	0.00 1	1.13 364	0.00 1	0.03 259	0.06 133	1.57 339

xx1	1.29 225	0.36 135	2.41 168	0.50 273	0.29 267	3.40 320	0.02 73	4.02 181	7.67 373	0.71 92	0.83 192	0.73 131	0.15 126	1.60 127	0.12 25	0.00 1	1.13 364	0.00 1	0.23 350	0.06 133	1.57 339

1test111	1.06 173	0.36 135	2.41 168	0.50 273	0.29 267	3.40 320	0.02 73	3.82 152	1.29 152	0.71 92	0.83 192	0.05 21	0.61 215	3.19 163	0.90 211	0.00 1	1.13 364	0.00 1	0.03 259	0.06 133	1.57 339

cc1	1.29 225	0.36 135	2.41 168	0.50 273	0.29 267	3.40 320	0.02 73	4.02 181	7.67 373	0.71 92	0.83 192	0.05 21	0.61 215	1.59 126	0.12 25	0.00 1	1.13 364	0.00 1	0.03 259	0.10 197	1.86 370

UNet	1.21 198	0.36 135	4.56 295	0.04 82	0.02 104	2.30 276	0.02 73	3.70 140	0.98 82	1.32 182	0.14 67	2.70 273	1.54 284	4.49 209	1.96 269	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 167	0.07 75

tt1	1.23 204	0.37 140	2.41 168	0.41 251	0.45 296	3.33 317	0.02 73	3.81 147	6.87 366	0.71 92	0.80 189	0.06 28	0.40 193	1.73 133	0.12 25	0.00 1	1.12 359	0.00 1	0.00 1	0.10 197	1.86 370

anonymousa	1.15 189	0.38 141	2.43 178	0.70 306	1.49 367	1.45 162	0.02 73	4.23 211	1.13 99	0.91 120	2.52 291	3.46 306	0.55 206	0.55 39	0.60 165	0.00 1	1.13 364	0.00 1	0.54 384	0.04 111	0.86 291

IER	0.88 114	0.38 141	2.74 200	0.01 9	0.00 1	2.27 272	0.02 73	3.65 137	1.30 160	1.45 197	0.96 206	1.39 191	1.16 258	1.60 127	0.53 158	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 133	0.02 23

MIF-Stereo (partial)	0.37 14	0.39 143	1.98 104	0.02 39	0.00 1	0.43 11	0.02 73	2.35 65	0.61 32	0.18 24	0.10 58	0.07 39	0.07 73	0.61 57	0.40 133	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 167	0.02 23

x	0.80 94	0.39 143	1.80 66	0.66 300	0.50 301	1.02 26	0.00 1	3.61 134	1.34 168	0.65 85	0.34 115	0.53 107	0.14 125	1.21 108	0.91 214	0.00 1	1.09 351	0.00 1	0.20 338	0.06 133	1.59 344

IRAFT_RVC	1.13 184	0.39 143	2.40 166	1.51 366	0.25 247	1.37 136	0.31 277	2.93 96	1.24 127	1.58 213	0.79 187	1.14 180	1.54 284	6.53 296	0.44 135	0.00 1	0.12 258	0.00 1	0.00 1	0.02 35	0.03 36

HCRNet	0.83 99	0.39 143	1.59 32	0.02 39	0.00 1	1.18 68	0.01 18	3.69 138	2.28 278	0.75 102	0.21 89	0.56 109	0.11 108	5.32 255	0.25 81	0.00 1	0.01 190	0.00 1	0.00 1	0.08 167	0.04 42

STTRV1_RVC	2.03 296	0.39 143	5.14 320	0.34 239	0.01 59	2.50 285	0.34 282	6.44 348	3.75 341	0.86 115	5.12 336	1.63 208	1.08 255	7.64 349	1.58 251	1.07 376	2.64 408	0.00 1	0.00 1	0.02 35	0.04 42

HH	1.25 209	0.40 148	2.13 130	0.90 335	0.41 288	2.28 273	0.01 18	4.25 212	0.95 75	0.37 47	0.89 200	3.87 321	0.80 243	4.74 221	0.51 154	0.00 1	0.96 341	0.00 1	0.00 1	0.03 90	1.53 335

HanStereo	1.25 209	0.40 148	2.13 130	0.90 335	0.41 288	2.28 273	0.01 18	4.25 212	0.95 75	0.37 47	0.89 200	3.87 321	0.80 243	4.74 221	0.51 154	0.00 1	0.96 341	0.00 1	0.00 1	0.03 90	1.53 335

test_4	0.65 68	0.40 148	1.73 49	0.11 170	0.19 222	1.28 111	0.03 121	1.41 30	0.22 2	0.28 41	3.49 314	0.72 130	0.09 93	1.93 143	0.53 158	0.00 1	0.11 256	0.00 1	0.08 287	0.16 266	0.15 143

TransformOpticalFlow	1.53 263	0.40 148	3.46 242	0.66 300	0.07 164	1.56 199	0.09 197	4.35 220	1.86 244	1.72 225	2.27 273	3.53 310	3.04 333	6.93 322	0.49 150	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 90	0.10 110

IGEV+	0.76 88	0.41 152	1.49 22	0.75 320	0.88 343	0.38 8	0.03 121	5.40 298	0.75 44	0.25 37	0.07 54	0.04 7	0.16 131	0.81 87	0.36 113	0.00 1	1.17 372	0.00 1	0.04 271	0.14 246	1.96 378

qqq	0.90 121	0.41 152	1.88 92	0.10 158	0.59 315	1.09 47	0.00 1	3.82 152	1.29 152	0.61 82	0.38 129	0.73 131	0.15 126	3.19 163	0.90 211	0.00 1	1.08 348	0.00 1	0.23 350	0.06 133	1.57 339

edge stereo	2.06 298	0.42 154	4.20 277	0.14 180	0.09 179	1.82 255	0.51 296	5.38 294	2.48 298	3.45 321	3.96 327	8.28 367	1.80 301	5.90 273	2.30 284	0.00 1	0.00 1	0.01 321	0.00 1	0.16 266	0.19 163

222	3.11 337	0.43 155	2.10 127	0.02 39	0.45 296	1.57 202	0.01 18	6.44 348	2.34 286	1.73 226	2.24 272	0.52 106	0.07 73	4.95 237	36.29 413	0.00 1	1.07 347	0.00 1	0.21 343	0.06 133	1.65 346

xxxx	2.26 319	0.43 155	2.30 152	0.01 9	0.68 330	1.47 172	0.00 1	6.56 353	2.32 281	1.56 206	2.07 267	1.07 175	0.06 63	4.81 230	18.87 396	0.00 1	1.11 357	0.00 1	0.21 343	0.06 133	1.65 346

ac_64	1.28 221	0.43 155	2.90 212	0.18 190	0.25 247	1.52 188	0.03 121	5.58 306	1.89 247	0.92 124	0.53 155	4.86 337	0.45 200	5.01 240	0.88 207	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 197	0.06 65

CoDeX	1.03 167	0.45 158	2.50 186	0.06 114	0.20 226	1.51 185	0.20 234	6.54 352	1.96 254	0.73 99	0.68 174	1.04 170	0.31 170	3.86 186	0.38 125	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 167	0.07 75

STrans-v2	1.75 278	0.45 158	3.43 240	0.03 58	0.19 222	1.48 177	0.08 186	7.25 367	2.16 266	2.04 249	2.80 297	3.60 311	3.78 347	7.00 329	0.52 157	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 35	0.10 110

DISCO	2.03 296	0.45 158	2.82 206	0.72 310	0.53 303	5.13 352	0.01 18	6.01 334	1.81 243	2.31 268	0.91 202	6.43 357	0.87 247	8.57 369	3.67 322	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 228	0.17 152

test_xeample	2.27 320	0.46 161	2.25 146	0.10 158	0.69 331	1.48 177	0.00 1	6.24 342	2.46 295	1.83 230	2.40 283	0.37 88	0.07 73	4.49 209	19.55 398	0.00 1	1.11 357	0.00 1	0.21 343	0.07 157	1.65 346

FC-DCNN	6.44 376	0.46 161	3.25 232	0.54 279	0.56 308	8.01 373	1.37 338	8.76 380	7.15 371	19.35 402	22.25 398	22.72 396	15.44 396	10.37 381	7.93 357	0.00 1	0.01 190	0.00 1	0.00 1	0.03 90	0.64 269

MyStereo06	1.08 175	0.47 163	3.30 235	0.03 58	0.14 203	1.53 190	0.02 73	5.58 306	0.88 65	1.15 162	0.73 178	3.48 308	1.15 257	0.86 93	0.66 176	0.00 1	1.10 355	0.00 1	0.16 315	0.02 35	0.37 224

MyStereo05	1.01 161	0.47 163	3.36 237	0.03 58	0.14 203	1.53 190	0.02 73	4.11 196	3.37 334	1.43 195	0.03 29	1.27 185	0.39 192	1.39 120	0.97 218	0.00 1	1.10 355	0.00 1	0.16 315	0.02 35	0.37 224

THIR-Stereo	1.54 264	0.48 165	1.88 92	0.01 9	0.02 104	1.08 40	4.17 371	2.48 70	0.41 13	1.09 153	4.30 330	1.90 226	4.08 352	6.84 313	1.81 260	0.00 1	0.00 1	0.04 349	0.00 1	0.06 133	0.04 42

NOSS_ROB	1.47 255	0.49 166	2.40 166	1.00 341	0.17 217	2.56 288	0.01 18	4.86 257	2.62 304	2.32 269	1.74 250	2.79 277	0.02 16	6.96 326	0.60 165	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 133	0.73 279

DualNet	1.91 288	0.50 167	4.37 285	0.46 257	0.03 122	1.60 209	0.03 121	3.81 147	6.87 366	1.57 208	2.38 277	2.14 245	0.38 182	1.73 133	9.02 363	0.00 1	1.12 359	0.00 1	0.17 323	0.10 197	1.86 370

ffm	1.46 253	0.50 167	4.37 285	0.46 257	0.03 122	1.60 209	0.03 121	3.81 147	6.87 366	1.57 208	2.38 277	2.14 245	0.38 182	1.73 133	0.12 25	0.00 1	1.12 359	0.00 1	0.17 323	0.10 197	1.86 370

ff1	2.20 314	0.50 167	4.37 285	0.46 257	0.03 122	1.60 209	0.03 121	3.81 147	6.87 366	1.57 208	2.38 277	2.14 245	0.38 182	7.65 350	9.02 363	0.00 1	1.12 359	0.00 1	0.17 323	0.10 197	1.86 370

mmx	2.08 300	0.50 167	4.37 285	0.46 257	0.03 122	1.60 209	0.03 121	6.21 339	2.77 317	1.57 208	2.38 277	2.14 245	0.38 182	7.65 350	9.02 363	0.00 1	1.08 348	0.00 1	0.17 323	0.06 133	1.25 321

xxx	2.08 300	0.50 167	4.37 285	0.46 257	0.03 122	1.60 209	0.03 121	6.21 339	2.77 317	1.57 208	2.38 277	2.14 245	0.38 182	7.65 350	9.02 363	0.00 1	1.08 348	0.00 1	0.17 323	0.06 133	1.25 321

TANstereo	0.37 14	0.50 167	1.62 33	0.03 58	0.01 59	1.16 63	0.00 1	0.56 4	0.53 21	1.05 146	1.38 233	0.06 28	0.05 56	0.45 27	0.07 9	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 23

SGM-Forest	2.15 310	0.50 167	2.42 176	0.19 195	0.25 247	3.47 324	2.38 355	4.53 233	2.46 295	5.64 356	3.99 328	3.74 316	2.22 308	6.99 328	3.08 312	0.01 294	0.02 217	0.00 1	0.00 1	0.05 123	0.98 303
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
MyStereo07	0.53 35	0.51 174	1.58 30	0.03 58	0.34 283	1.66 233	0.02 73	1.68 45	1.34 168	0.53 79	0.02 1	0.04 7	0.11 108	0.74 73	0.26 88	0.00 1	1.19 374	0.00 1	0.18 330	0.03 90	0.37 224

MyStereo04	1.01 161	0.51 174	3.49 244	0.03 58	0.34 283	1.66 233	0.02 73	4.18 204	2.93 326	1.10 155	0.03 29	1.30 188	0.58 212	1.32 117	1.02 224	0.00 1	1.19 374	0.00 1	0.18 330	0.03 90	0.37 224

ToySt	0.92 126	0.51 174	4.35 284	0.21 210	0.71 334	1.32 125	0.00 1	2.77 80	1.33 165	0.21 35	0.51 154	1.47 194	0.11 108	1.14 101	0.87 204	0.03 328	0.69 306	0.00 1	0.20 338	0.10 197	1.88 375

DSFCA	1.45 252	0.51 174	2.76 202	0.01 9	0.03 122	3.64 327	0.83 316	3.28 123	1.45 189	3.25 316	0.44 142	2.89 283	1.45 277	6.07 278	2.14 275	0.00 1	0.02 217	0.00 1	0.00 1	0.06 133	0.10 110

DRN-Test	1.79 282	0.51 174	4.94 311	0.19 195	0.14 203	3.30 314	0.19 233	6.58 354	2.31 280	4.40 340	0.77 184	2.10 243	1.73 296	5.40 257	2.82 306	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 238	0.12 228	0.27 204

DMCA	0.87 112	0.52 179	3.24 231	0.01 9	0.01 59	1.30 115	0.02 73	3.69 138	1.87 245	2.29 266	0.17 68	1.71 215	0.10 100	0.76 74	1.42 244	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 167	0.12 123

MSMD_ROB	5.26 369	0.52 179	3.22 228	0.15 185	0.01 59	8.63 376	1.06 330	4.76 254	4.16 346	13.72 389	26.77 403	13.87 381	15.95 397	7.89 358	3.94 326	0.11 354	0.01 190	0.00 1	0.00 1	0.06 133	0.34 220

HGLStereo	1.17 192	0.53 181	2.39 165	0.01 9	0.02 104	1.45 162	0.01 18	4.05 185	1.14 100	1.42 194	3.06 302	2.09 242	1.21 264	4.60 216	1.33 238	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 197	0.06 65

DCRE	1.01 161	0.54 182	1.52 23	0.30 235	0.99 352	1.31 117	0.00 1	1.69 46	0.71 41	1.12 158	7.77 355	0.74 133	0.02 16	0.28 8	0.45 139	0.00 1	0.71 310	0.00 1	0.25 355	0.02 35	1.78 363

test croco	0.55 44	0.55 183	3.45 241	0.10 158	0.00 1	0.50 13	0.02 73	3.49 129	1.16 102	0.05 11	0.10 58	0.13 62	0.17 136	0.67 63	0.28 91	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.36 342	0.01 10

GMOStereo	0.62 58	0.55 183	1.80 66	0.09 148	0.61 318	1.07 35	0.03 121	2.92 91	0.25 4	2.23 260	0.02 1	0.66 117	0.04 42	0.25 4	0.22 68	0.00 1	1.26 377	0.00 1	0.00 1	0.23 301	0.19 163

error version	0.62 58	0.55 183	1.80 66	0.09 148	0.61 318	1.07 35	0.03 121	2.92 91	0.25 4	2.23 260	0.02 1	0.66 117	0.04 42	0.25 4	0.22 68	0.00 1	1.26 377	0.00 1	0.00 1	0.23 301	0.19 163

test-v	0.62 58	0.55 183	1.80 66	0.09 148	0.61 318	1.07 35	0.03 121	2.92 91	0.25 4	2.23 260	0.02 1	0.66 117	0.04 42	0.25 4	0.22 68	0.00 1	1.26 377	0.00 1	0.00 1	0.23 301	0.19 163

test-2	0.62 58	0.55 183	1.80 66	0.09 148	0.61 318	1.07 35	0.03 121	2.92 91	0.25 4	2.23 260	0.02 1	0.66 117	0.04 42	0.25 4	0.22 68	0.00 1	1.26 377	0.00 1	0.00 1	0.23 301	0.19 163

ADLNet	1.35 239	0.55 183	2.95 214	0.01 9	0.05 151	2.22 269	0.11 206	5.06 273	2.83 323	2.42 282	2.19 268	2.63 271	0.68 233	3.59 177	1.37 241	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 279	0.27 204

ACVNet	0.75 86	0.56 189	2.30 152	0.09 148	0.00 1	1.39 142	0.21 240	2.76 77	1.34 168	0.88 116	0.75 181	1.92 229	0.26 160	0.51 36	1.65 255	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 258	0.20 175

acv_ft	0.94 133	0.56 189	2.28 149	0.04 82	1.07 357	1.71 244	0.01 18	4.41 223	1.34 168	1.53 204	0.75 181	1.92 229	0.45 200	0.51 36	1.74 259	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.32 331	0.20 175

CBMV	1.97 295	0.56 189	2.61 192	0.46 257	0.07 164	2.91 306	4.18 372	4.58 239	2.78 319	5.50 355	2.21 270	2.84 280	2.94 328	4.75 224	2.31 285	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 258	0.60 264
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
1111x	2.13 309	0.58 192	4.38 290	0.39 248	0.61 318	2.14 268	0.01 18	6.38 347	2.40 290	1.80 228	1.97 261	0.95 163	0.64 225	7.16 337	10.30 373	0.00 1	1.18 373	0.00 1	0.29 368	0.07 157	1.32 326

G-Net	3.58 344	0.58 192	5.14 320	1.61 368	1.86 372	10.46 380	1.85 346	3.24 119	1.69 224	8.68 371	11.81 370	6.03 352	7.62 377	4.82 231	5.52 341	0.08 349	0.12 258	0.07 354	0.15 309	0.16 266	0.16 147

iRaftStereo_RVC	0.55 44	0.59 194	1.20 9	0.03 58	0.00 1	1.23 85	0.01 18	2.55 72	0.81 54	0.15 19	0.23 93	0.70 128	0.12 121	0.48 29	0.22 68	0.00 1	1.14 369	0.00 1	0.00 1	0.33 333	1.13 311

XX-TBD	0.36 13	0.59 194	1.75 54	0.07 124	0.00 1	1.11 55	0.00 1	0.73 12	0.63 34	0.44 58	1.24 225	0.06 28	0.06 63	0.39 19	0.08 11	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 36

stereogan	2.38 324	0.59 194	5.05 315	0.01 9	0.09 179	8.26 374	0.58 305	4.92 264	3.65 338	4.68 343	4.60 332	6.43 357	2.39 315	5.27 251	0.72 186	0.00 1	0.01 190	0.01 321	0.00 1	0.27 320	0.13 131

LoS_RVC	0.25 4	0.60 197	1.21 10	0.16 189	0.13 198	0.98 23	0.01 18	0.85 17	0.25 4	0.08 15	0.02 1	0.07 39	0.04 42	0.49 31	0.05 5	0.00 1	0.01 190	0.00 1	0.00 1	0.01 9	0.07 75

sAnonymous2	0.50 24	0.60 197	4.41 292	0.01 9	0.00 1	0.34 5	0.08 186	2.33 63	1.09 92	0.03 5	0.06 51	0.04 7	0.10 100	0.29 10	0.02 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 246	0.35 221

CroCo_RVC	0.50 24	0.60 197	4.41 292	0.01 9	0.00 1	0.34 5	0.08 186	2.33 63	1.09 92	0.03 5	0.06 51	0.04 7	0.10 100	0.29 10	0.02 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 246	0.35 221

HSM	1.48 256	0.60 197	1.85 82	0.01 9	0.29 267	1.76 249	0.04 150	6.50 350	1.46 190	1.91 236	1.55 242	4.69 335	1.27 270	6.66 304	0.70 183	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 157	0.26 201

DLCB_ROB	1.38 242	0.60 197	1.96 103	0.10 158	0.00 1	1.53 190	0.23 246	4.02 181	1.91 250	3.54 322	1.97 261	3.40 303	0.30 166	4.91 234	2.97 308	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 111	0.12 123

delet	1.31 230	0.61 202	2.64 196	0.05 96	0.17 217	2.84 303	1.00 327	4.88 259	2.46 295	1.38 190	1.37 232	1.62 206	0.90 249	4.52 212	1.48 246	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 246	0.08 80

SGM_RVC	4.67 365	0.61 202	2.62 194	1.13 349	0.29 267	7.96 372	2.60 356	7.55 373	4.36 349	12.34 386	9.95 363	15.94 386	8.56 379	10.88 385	6.38 350	0.22 365	0.25 270	0.20 368	0.23 350	0.32 331	0.92 296
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
StereoIM	0.30 9	0.62 204	1.63 39	0.07 124	0.19 222	0.40 10	0.02 73	1.36 29	0.76 47	0.04 9	0.05 47	0.13 62	0.05 56	0.38 18	0.33 99	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 35	0.02 23

STTStereo	0.98 154	0.62 204	3.78 264	0.25 225	0.15 211	1.44 158	0.10 204	3.57 131	1.75 237	1.46 198	0.19 82	1.74 218	0.44 197	3.47 171	0.54 160	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 9	0.05 57

fff	0.83 99	0.63 206	3.63 251	0.01 9	0.04 143	1.25 96	0.02 73	3.98 174	1.29 152	2.39 278	0.25 96	0.09 49	1.78 298	0.58 45	0.36 113	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 9	0.37 224

CroCo-Stereo	0.50 24	0.63 206	2.38 164	0.14 180	0.00 1	0.19 2	0.02 73	4.28 216	0.96 78	0.14 18	0.03 29	0.46 98	0.08 84	0.32 12	0.29 93	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 9	0.01 10
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
csc	0.83 99	0.63 206	3.63 251	0.01 9	0.04 143	1.25 96	0.02 73	3.98 174	1.29 152	2.39 278	0.25 96	0.09 49	1.78 298	0.58 45	0.36 113	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 9	0.37 224

cscssc	0.83 99	0.63 206	3.63 251	0.01 9	0.04 143	1.25 96	0.02 73	3.98 174	1.29 152	2.39 278	0.25 96	0.09 49	1.78 298	0.58 45	0.36 113	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 9	0.37 224

ssnet_v2	1.33 237	0.64 210	2.83 207	0.06 114	0.03 122	2.08 267	0.36 285	5.88 327	2.33 283	2.52 289	0.88 199	3.06 291	0.54 204	1.75 136	3.30 317	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.25 309	0.13 131

ADStereo(finetuned)	0.98 154	0.65 211	4.66 298	0.03 58	0.00 1	1.25 96	0.01 18	3.99 178	2.16 266	2.65 292	0.30 109	0.09 49	2.33 313	0.58 45	0.45 139	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 90	0.41 238

DCANet	0.84 105	0.65 211	3.63 251	0.03 58	0.00 1	1.25 96	0.01 18	3.99 178	2.16 266	2.66 295	0.31 112	0.09 49	0.48 202	0.57 44	0.45 139	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 90	0.41 238

FCDSN-DC	5.38 370	0.65 211	3.19 226	0.24 220	0.46 299	5.71 356	1.61 342	5.83 326	4.51 351	14.74 394	22.03 396	20.43 393	13.01 394	8.48 366	6.00 346	0.02 318	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 157	0.52 251
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
IIG-Stereo	1.39 244	0.67 214	1.73 49	2.48 380	0.05 151	1.63 224	0.14 217	3.00 100	1.20 116	2.94 305	2.23 271	3.03 288	0.55 206	7.41 342	0.66 176	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 35	0.07 75

ccnet	1.96 292	0.68 215	3.59 249	0.26 229	0.19 222	3.68 328	1.55 341	4.89 260	1.77 239	2.68 297	3.92 323	3.44 305	1.72 295	5.02 241	5.22 338	0.06 344	0.00 1	0.09 357	0.01 238	0.13 238	0.32 213

psm_up	1.01 161	0.68 215	2.47 182	0.04 82	0.00 1	2.01 263	0.05 162	4.09 191	1.29 152	2.65 292	0.47 149	1.71 215	0.44 197	3.65 178	0.45 139	0.06 344	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 246	0.06 65

UCFNet_RVC	0.78 93	0.68 215	2.05 117	0.02 39	0.29 267	1.57 202	0.02 73	3.57 131	0.87 62	1.35 187	0.74 179	1.66 212	0.20 149	1.92 142	0.61 168	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 35	0.04 42

MMNet	1.33 237	0.69 218	4.18 275	0.11 170	0.01 59	4.08 333	0.02 73	4.27 215	1.49 195	2.17 257	0.33 114	1.34 190	1.20 260	4.52 212	1.93 268	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 220	0.06 65

gwcnet-sp	1.11 179	0.71 219	4.90 307	0.05 96	0.01 59	2.59 290	0.14 217	4.22 208	1.38 182	1.93 239	0.18 71	0.68 125	0.38 182	3.77 182	0.98 219	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 238	0.08 80

scenet	1.11 179	0.71 219	4.90 307	0.05 96	0.01 59	2.59 290	0.14 217	4.22 208	1.38 182	1.93 239	0.18 71	0.68 125	0.38 182	3.77 182	0.98 219	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 238	0.08 80

ssnet	1.11 179	0.71 219	4.90 307	0.05 96	0.01 59	2.59 290	0.14 217	4.22 208	1.38 182	1.93 239	0.18 71	0.68 125	0.38 182	3.77 182	0.98 219	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 238	0.08 80

hitnet-ft	1.26 218	0.71 219	2.37 163	0.04 82	0.00 1	1.39 142	0.21 240	3.94 170	2.53 300	1.61 214	1.11 217	4.21 326	0.36 178	4.83 232	1.65 255	0.01 294	0.00 1	0.03 345	0.00 1	0.11 220	0.08 80

RASNet	1.75 278	0.71 219	2.93 213	0.20 209	3.20 385	1.75 248	0.26 255	3.87 162	2.64 305	0.98 130	1.46 238	5.25 350	1.67 294	6.73 308	2.81 305	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 133	0.47 244

MIPNet	0.77 91	0.74 224	2.72 198	0.08 132	0.07 164	1.32 125	0.12 213	4.14 200	1.51 196	0.90 119	0.11 61	0.67 121	0.95 251	1.42 121	0.30 97	0.00 1	0.01 190	0.01 321	0.01 238	0.15 258	0.23 187

SACVNet	1.14 187	0.74 224	2.49 185	0.07 124	0.00 1	1.65 232	0.28 263	4.52 232	1.51 196	2.11 254	0.79 187	1.57 198	0.07 73	5.28 252	1.31 236	0.01 294	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.26 315	0.18 160

CroCo-Stereo Lap2	0.42 18	0.75 226	1.76 60	0.03 58	0.00 1	0.33 4	0.01 18	3.75 143	0.81 54	0.02 1	0.03 29	0.04 7	0.07 73	0.52 38	0.23 75	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 157	0.03 36

OMP-Stereo	1.29 225	0.75 226	1.67 42	2.47 379	0.29 267	1.61 216	0.32 279	2.38 68	1.09 92	2.66 295	1.14 220	3.04 289	0.17 136	7.40 341	0.60 165	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 157	0.08 80

APVNet	1.68 274	0.75 226	4.94 311	0.13 178	0.01 59	4.56 344	0.08 186	5.20 282	1.44 187	1.51 201	1.05 210	2.87 281	0.93 250	6.76 310	2.76 300	0.01 294	0.00 1	0.07 354	0.00 1	0.34 336	0.08 80

psmorigin	2.16 311	0.75 226	10.72 383	0.24 220	0.03 122	1.62 221	0.20 234	3.80 146	1.16 102	5.40 353	3.08 303	5.77 351	2.29 311	5.62 267	2.13 274	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 167	0.25 197

CSP-Net	1.13 184	0.76 230	1.67 42	0.01 9	0.00 1	2.81 301	0.05 162	5.62 308	1.14 100	1.14 160	0.85 197	1.80 222	0.23 154	6.10 280	0.36 113	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 238	0.03 36

IPLG	0.99 156	0.76 230	3.08 220	0.06 114	0.06 156	1.40 146	0.11 206	3.81 147	1.07 89	0.81 108	1.00 208	0.50 104	0.60 214	5.65 269	0.38 125	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 301	0.20 175

GEStereo_RVC	1.25 209	0.76 230	2.61 192	0.37 244	0.01 59	1.40 146	0.11 206	6.93 359	1.20 116	1.22 173	0.78 186	1.58 201	0.77 239	6.13 281	0.66 176	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 246	0.23 187

whm_eth	0.81 96	0.77 233	4.13 274	0.03 58	0.00 1	1.26 102	0.02 73	4.05 185	2.20 271	0.35 44	2.47 290	0.13 62	0.11 108	0.28 8	0.14 35	0.00 1	0.01 190	0.00 1	0.00 1	0.02 35	0.28 207

StereoVision	1.00 159	0.77 233	2.81 204	0.05 96	0.02 104	1.14 59	0.03 121	4.13 199	1.18 108	0.19 28	6.80 351	0.49 101	0.12 121	1.20 106	1.01 223	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 133	0.02 23

iResNet	1.20 196	0.77 233	3.37 238	1.01 344	0.01 59	2.00 262	0.01 18	4.44 224	1.74 236	1.88 233	1.09 213	0.35 86	0.35 176	4.22 195	2.44 292	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 186	0.26 201

Sa-1000	1.23 204	0.79 236	2.16 133	0.00 1	0.40 286	1.36 134	0.03 121	5.00 269	2.01 257	1.11 157	5.38 338	0.61 110	0.15 126	4.18 190	0.37 124	0.00 1	0.54 298	0.00 1	0.16 315	0.15 258	0.16 147

ADLNet2	1.52 262	0.79 236	3.51 245	0.01 9	0.69 331	1.26 102	0.26 255	4.84 256	3.10 329	1.67 220	3.23 308	4.17 325	0.80 243	4.77 229	1.00 222	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.22 300	0.12 123

MIM_Stereo	0.72 85	0.80 238	2.05 117	0.63 295	1.06 356	1.31 117	0.02 73	2.80 82	1.24 127	0.19 28	0.02 1	0.70 128	0.20 149	1.31 116	0.16 41	0.00 1	0.18 265	0.00 1	0.00 1	0.17 279	1.53 335

GANet-RSSM	1.09 177	0.80 238	2.41 168	0.72 310	0.00 1	1.39 142	0.02 73	5.15 277	1.07 89	0.95 128	0.34 115	2.06 239	1.12 256	4.69 217	0.80 193	0.00 1	0.00 1	0.04 349	0.00 1	0.15 258	0.09 100

RYNet	1.76 280	0.81 240	4.24 279	0.34 239	0.10 187	2.62 294	0.07 180	5.36 293	2.08 263	1.38 190	0.35 122	4.71 336	1.35 273	6.73 308	4.61 334	0.00 1	0.05 233	0.00 1	0.00 1	0.05 123	0.33 218

XPNet_ROB	1.41 248	0.81 240	2.75 201	0.04 82	0.01 59	1.70 243	0.17 224	4.14 200	1.69 224	4.12 334	1.10 215	1.58 201	0.52 203	5.13 246	4.07 328	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 220	0.25 197

CVANet_RVC	1.37 241	0.82 242	3.23 230	0.54 279	0.11 191	1.48 177	0.46 292	4.01 180	2.23 273	3.33 317	1.34 231	1.51 196	0.37 180	6.38 290	0.69 182	0.01 294	0.00 1	0.00 1	0.05 274	0.19 287	0.62 267

SA	1.02 166	0.85 243	2.22 140	0.00 1	0.42 291	1.31 117	0.01 18	4.74 253	2.04 261	0.50 75	0.95 205	0.30 84	1.30 272	4.24 198	0.42 134	0.00 1	0.47 290	0.00 1	0.17 323	0.16 266	0.30 209

NLCA_NET_v2_RVC	1.20 196	0.85 243	3.90 268	0.61 290	0.99 352	1.40 146	0.01 18	4.06 187	1.56 200	2.38 277	0.36 125	2.15 250	0.57 211	4.52 212	0.67 179	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 238	0.02 35	0.03 36
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
PS-NSSS	1.25 209	0.85 243	2.77 203	0.05 96	0.03 122	1.40 146	0.01 18	5.04 271	2.38 287	1.34 185	2.80 297	0.65 115	0.06 63	6.36 289	0.91 214	0.18 362	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 228	0.01 10

MyStereo8	1.16 191	0.86 246	3.73 262	0.86 331	0.04 143	1.47 172	0.01 18	4.64 244	2.13 264	1.47 199	1.10 215	1.21 183	0.31 170	1.12 100	1.50 247	0.00 1	1.45 386	0.00 1	0.30 370	0.10 197	0.93 300

fast-acv-ft	1.54 264	0.86 246	4.85 305	0.11 170	0.12 196	3.88 329	0.28 263	2.97 97	2.26 276	0.96 129	3.49 314	2.97 285	1.23 266	3.47 171	2.75 299	0.04 334	0.01 190	0.04 349	0.04 271	0.44 353	0.08 80

AACVNet	1.04 168	0.87 248	2.22 140	0.25 225	0.00 1	1.79 252	0.01 18	4.21 206	0.79 49	1.17 164	0.27 102	1.50 195	0.16 131	6.30 288	0.89 210	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 301	0.04 42

PSMNet-RSSM	1.10 178	0.88 249	2.30 152	0.23 215	0.00 1	1.41 153	0.03 121	5.44 302	1.19 110	1.56 206	0.50 151	2.46 266	0.71 235	4.23 196	0.90 211	0.00 1	0.00 1	0.01 321	0.00 1	0.10 197	0.08 80

MaskLacGwcNet_RVC	1.88 285	0.88 249	3.47 243	1.64 371	0.22 232	4.27 337	0.40 287	3.90 168	1.63 218	0.72 98	0.71 175	3.06 291	0.11 108	5.13 246	1.03 225	5.07 389	0.54 298	0.00 1	0.00 1	1.73 382	3.16 389

raftrobust	0.68 75	0.89 251	1.80 66	0.02 39	1.29 361	1.22 81	0.05 162	2.37 67	0.62 33	2.99 308	0.03 29	0.12 57	0.15 126	0.60 54	0.51 154	0.00 1	0.69 306	0.00 1	0.00 1	0.10 197	0.24 191

RP	2.09 302	0.90 252	3.88 267	0.22 211	0.61 318	1.72 245	0.94 322	4.97 268	2.65 306	3.87 329	5.63 341	4.44 327	4.28 354	4.99 239	2.35 288	0.01 294	0.00 1	0.00 1	0.01 238	0.20 291	0.13 131

TDLM	1.32 233	0.90 252	2.42 176	0.61 290	0.03 122	1.59 205	2.04 349	3.73 142	2.29 279	1.70 224	0.94 204	1.07 175	0.67 231	6.49 295	1.12 231	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 284	0.54 253

TestStereo1	0.96 145	0.91 254	2.21 138	0.24 220	0.42 291	1.31 117	0.02 73	4.10 193	1.71 230	0.47 65	1.64 246	0.20 70	1.20 260	3.55 174	0.36 113	0.00 1	0.27 275	0.00 1	0.00 1	0.19 287	0.32 213

RAFT+CT+SA	0.85 108	0.91 254	2.23 145	0.19 195	0.29 267	1.27 108	0.03 121	4.92 264	0.86 61	0.65 85	0.40 134	0.67 121	0.05 56	3.03 160	0.18 50	0.00 1	0.28 279	0.00 1	0.35 374	0.15 258	0.61 265

SA-5K	0.96 145	0.91 254	2.21 138	0.24 220	0.42 291	1.31 117	0.02 73	4.10 193	1.71 230	0.47 65	1.64 246	0.20 70	1.20 260	3.55 174	0.36 113	0.00 1	0.27 275	0.00 1	0.00 1	0.19 287	0.32 213

UDGNet	0.44 19	0.91 254	1.89 95	0.04 82	0.00 1	1.15 60	0.02 73	0.75 13	1.77 239	0.45 62	0.07 54	0.06 28	0.02 16	1.62 130	0.11 20	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 35	0.01 10

rafts_anoy	0.67 70	0.91 254	1.85 82	0.60 288	1.02 355	1.16 63	0.04 150	3.25 120	0.48 19	0.19 28	0.18 71	0.11 55	0.19 144	1.17 103	0.58 164	0.00 1	1.47 387	0.00 1	0.01 238	0.05 123	0.22 182

GANet	2.23 317	0.92 259	3.10 222	0.88 333	0.08 173	2.25 270	3.25 361	4.61 241	1.71 230	2.55 290	9.98 364	2.56 268	1.47 281	7.52 347	2.98 309	0.00 1	0.04 228	0.02 340	0.08 287	0.14 246	0.42 242

iRaft-Stereo_5w	1.28 221	0.93 260	3.51 245	0.14 180	0.66 327	1.21 77	0.01 18	3.87 162	1.06 88	0.19 28	1.97 261	1.62 206	1.50 282	6.80 311	1.07 229	0.00 1	0.16 262	0.00 1	0.06 281	0.26 315	0.67 273

test_5	0.94 133	0.94 261	2.60 190	0.55 282	0.25 247	1.47 172	0.02 73	4.89 260	0.97 79	0.81 108	0.30 109	0.80 145	0.63 222	3.39 167	0.24 79	0.00 1	0.27 275	0.00 1	0.00 1	0.17 279	0.54 253

CFNet-ft	0.97 152	0.94 261	2.30 152	0.01 9	0.27 261	1.37 136	0.02 73	2.76 77	0.79 49	0.88 116	0.20 86	3.76 318	0.38 182	4.21 193	1.34 239	0.00 1	0.00 1	0.01 321	0.00 1	0.08 167	0.09 100

CFNet_RVC	0.97 152	0.94 261	2.30 152	0.01 9	0.27 261	1.37 136	0.02 73	2.76 77	0.79 49	0.88 116	0.20 86	3.76 318	0.38 182	4.21 193	1.34 239	0.00 1	0.00 1	0.01 321	0.00 1	0.08 167	0.09 100

RAFT_CTSACE	0.85 108	0.95 264	2.60 190	0.60 288	0.05 151	1.20 71	0.01 18	3.18 117	0.85 60	0.79 106	1.57 244	2.18 252	0.78 241	1.20 106	0.22 68	0.00 1	0.33 282	0.00 1	0.00 1	0.28 323	0.21 181

RAFT-Stereo + iAFF	0.90 121	0.95 264	1.93 100	0.06 114	0.92 346	1.24 89	0.02 73	3.30 124	1.75 237	1.23 174	2.58 293	0.43 95	0.16 131	0.68 65	0.82 196	0.00 1	0.70 309	0.00 1	0.00 1	0.23 301	1.05 307

RGC	2.11 306	0.95 264	4.61 297	0.08 132	0.29 267	3.34 318	0.11 206	5.40 298	1.78 241	3.93 331	4.52 331	5.20 347	3.05 334	5.78 270	2.78 303	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 228	0.18 160

pmcnn	3.98 356	0.95 264	7.29 358	0.71 308	1.42 364	2.84 303	1.22 336	5.89 328	2.42 292	9.34 377	11.71 369	18.88 391	2.65 323	6.89 317	6.35 349	0.00 1	0.07 242	0.00 1	0.00 1	0.21 294	0.76 282

Consistency-Raft	1.48 256	0.96 268	5.40 330	0.36 241	0.31 281	1.66 233	0.11 206	4.30 219	4.32 348	0.47 65	5.99 344	0.86 148	2.09 307	1.19 105	1.31 236	0.03 328	0.01 190	0.00 1	0.00 1	0.27 320	0.02 23

RAFT	0.91 123	0.96 268	1.82 78	0.89 334	0.44 295	0.97 22	0.08 186	3.71 141	1.25 134	0.36 46	0.20 86	3.87 321	0.27 163	0.70 66	0.49 150	0.00 1	0.83 319	0.00 1	0.01 238	0.47 354	0.87 292

RALCasStereoNet	0.80 94	0.96 268	1.77 63	0.28 233	0.97 350	1.13 57	0.03 121	2.91 90	1.11 96	0.17 22	0.34 115	0.12 57	0.20 149	1.65 131	0.65 174	0.00 1	1.72 394	0.00 1	0.00 1	0.11 220	1.90 377

LL-Strereo2	0.63 63	0.97 271	2.03 113	0.76 322	0.86 341	1.15 60	0.08 186	1.85 52	1.20 116	0.45 62	0.02 1	0.50 104	0.07 73	0.63 60	0.65 174	0.00 1	0.17 264	0.00 1	0.03 259	0.05 123	1.05 307

MLCV	1.19 195	0.97 271	3.09 221	0.07 124	0.00 1	1.63 224	0.04 150	3.33 125	1.57 201	2.74 301	1.83 255	0.99 167	0.40 193	5.31 253	1.53 249	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 228	0.11 117

MeshStereo	6.09 373	0.97 271	3.59 249	0.26 229	0.14 203	7.68 370	2.02 348	10.42 384	5.77 360	20.76 404	19.69 392	22.78 397	10.56 387	10.29 380	6.16 347	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.29 326	0.41 238
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
4D-IteraStereo	0.59 50	0.98 274	2.62 194	0.04 82	0.09 179	1.07 35	0.08 186	1.45 33	0.39 12	0.12 17	0.05 47	0.82 147	0.10 100	0.77 76	1.05 226	0.00 1	0.40 286	0.00 1	0.00 1	0.08 167	1.79 365

iinet-f	1.90 287	0.98 274	13.29 390	0.42 252	0.03 122	4.30 340	0.04 150	3.86 160	1.32 164	1.28 177	0.57 157	2.91 284	2.70 324	2.60 151	3.11 313	0.00 1	0.02 217	0.02 340	0.00 1	0.49 356	0.09 100

Nwc_Net	2.25 318	0.98 274	5.37 327	0.07 124	0.11 191	2.80 300	0.05 162	7.36 370	1.30 160	2.77 302	8.21 357	5.18 346	2.98 332	5.16 248	2.46 294	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 228	0.08 80

TestStereo	0.67 70	0.99 277	2.26 147	0.00 1	0.00 1	0.92 18	0.01 18	1.77 50	0.30 10	0.20 34	0.05 47	0.08 44	0.06 63	6.62 300	0.09 12	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 9	0.08 80

DeepPruner_ROB	1.04 168	0.99 277	3.05 219	0.02 39	0.00 1	1.60 209	0.17 224	3.96 172	0.52 20	3.41 320	0.03 29	2.06 239	0.17 136	3.35 165	1.12 231	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 246	0.14 136

CBFPSM	1.51 259	1.00 279	5.32 326	0.05 96	0.01 59	3.57 326	0.04 150	4.06 187	1.03 85	0.65 85	0.21 89	6.06 353	3.60 343	2.65 153	1.82 262	0.00 1	0.01 190	0.00 1	0.00 1	0.09 186	0.12 123

aanetorigin	2.99 333	1.00 279	9.85 379	0.23 215	0.23 238	1.59 205	2.01 347	1.94 56	1.25 134	14.45 392	10.04 365	2.98 286	3.75 345	4.97 238	4.01 327	0.10 352	0.05 233	0.09 357	0.11 298	0.55 366	0.55 258

DPSNet	3.98 356	1.01 281	12.58 387	0.74 317	0.55 305	5.24 354	1.53 340	12.44 389	4.82 354	2.89 303	0.97 207	6.37 355	11.43 391	8.20 361	8.61 361	0.09 351	0.51 295	0.11 361	0.38 377	0.35 340	0.83 287

cf-r	1.18 194	1.02 282	3.22 228	0.25 225	0.02 104	1.44 158	0.03 121	5.11 276	2.16 266	1.31 181	0.59 163	2.87 281	0.24 156	4.26 199	0.79 191	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 258	0.12 123

NCC-stereo	2.09 302	1.02 282	4.78 303	0.10 158	0.26 256	2.33 278	0.13 214	5.82 324	1.70 228	2.98 306	3.18 306	4.63 332	5.69 369	6.26 284	2.76 300	0.05 338	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 167	0.14 136

Abc-Net	2.09 302	1.02 282	4.78 303	0.10 158	0.26 256	2.33 278	0.13 214	5.82 324	1.70 228	2.98 306	3.18 306	4.63 332	5.69 369	6.26 284	2.76 300	0.05 338	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 167	0.14 136
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
FBW_ROB	2.74 332	1.02 282	4.72 299	0.43 254	0.18 220	4.35 341	0.18 230	7.28 369	3.50 335	3.57 323	3.38 312	4.86 337	1.22 265	11.70 389	5.76 342	0.17 361	0.08 246	0.59 377	0.12 304	0.28 323	1.40 330

GMStereo	0.34 11	1.03 286	2.11 129	0.01 9	0.00 1	0.47 12	0.01 18	0.77 14	1.38 182	0.24 36	0.04 39	0.07 39	0.08 84	0.43 25	0.12 25	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 90	0.00 1
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
ETE_ROB	1.42 250	1.04 287	3.10 222	0.02 39	0.03 122	1.81 254	0.22 243	4.73 251	1.67 223	4.77 344	1.43 235	2.77 275	0.08 84	4.23 196	2.20 277	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 133	0.20 175

raft_robust	1.21 198	1.05 288	2.00 107	0.10 158	0.43 294	1.39 142	0.02 73	4.21 206	2.32 281	0.44 58	0.02 1	2.23 254	1.39 274	7.00 329	0.35 109	0.00 1	0.78 314	0.00 1	0.18 330	0.10 197	0.19 163

raft+_RVC	0.71 80	1.05 288	1.86 85	0.64 297	1.31 362	1.20 71	0.05 162	2.44 69	0.77 48	0.18 24	0.43 141	0.08 44	0.15 126	0.93 95	0.64 172	0.00 1	1.43 385	0.00 1	0.00 1	0.09 186	1.03 306

111	1.00 159	1.05 288	3.63 251	0.01 9	0.04 143	1.20 71	0.16 221	4.50 228	2.24 274	1.32 182	1.15 221	2.00 236	0.31 170	0.59 52	0.79 191	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 197	0.84 288

AFF-stereo	0.89 120	1.05 288	1.70 46	0.49 272	0.18 220	1.21 77	0.01 18	3.58 133	1.62 212	0.84 111	1.93 259	1.14 180	0.26 160	1.24 112	0.68 180	0.00 1	0.64 305	0.00 1	0.00 1	0.26 315	0.89 294

LALA_ROB	1.55 266	1.07 292	2.99 218	0.02 39	0.06 156	3.20 311	0.49 295	4.07 189	1.80 242	3.79 328	0.66 171	4.51 328	0.25 159	3.82 185	4.07 328	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 197	0.11 117

WCMA_ROB	5.16 367	1.07 292	4.40 291	0.66 300	0.69 331	6.28 363	3.63 367	5.39 296	4.05 345	14.77 395	19.39 390	15.46 384	10.72 389	7.67 354	6.77 353	0.19 364	0.27 275	0.18 367	0.20 338	0.18 284	1.23 318

HITNet	1.01 161	1.08 294	3.32 236	0.80 325	0.00 1	1.37 136	0.02 73	5.20 282	1.59 203	1.88 233	0.18 71	0.64 114	0.31 170	1.24 112	2.01 270	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 167	0.47 244
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
RALAANet	0.68 75	1.09 295	2.29 150	0.03 58	0.01 59	0.93 19	0.03 121	2.65 74	1.97 255	1.19 165	0.39 133	0.15 68	0.30 166	1.27 115	0.75 188	0.00 1	0.25 270	0.00 1	0.09 290	0.19 287	0.03 36

AASNet	1.05 171	1.11 296	3.12 224	0.05 96	0.00 1	1.73 247	0.05 162	5.73 315	2.17 270	1.10 155	1.84 256	0.94 159	0.19 144	1.16 102	1.37 241	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.34 336	0.16 147

HBP-ISP	1.59 270	1.12 297	3.42 239	0.53 278	0.10 187	4.27 337	1.44 339	5.35 290	1.61 206	3.58 324	0.87 198	0.91 151	1.18 259	6.64 302	0.46 144	0.04 334	0.02 217	0.00 1	0.00 1	0.06 133	0.24 191

AF-Net	2.51 326	1.12 297	5.46 331	0.01 9	0.13 198	2.03 264	0.47 293	7.04 364	2.74 314	4.09 333	10.64 366	4.99 340	2.94 328	4.94 236	3.28 316	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 279	0.15 143

Wz-Net-LNSev-Ref	1.86 284	1.13 299	5.96 337	0.02 39	0.00 1	5.00 350	0.29 270	5.31 289	2.38 287	2.65 292	1.15 221	2.32 263	1.95 305	5.59 265	3.35 319	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 111	0.14 136

LMCR-Stereo	1.28 221	1.13 299	2.41 168	0.57 284	0.03 122	2.72 296	0.09 197	6.86 358	0.88 65	2.44 284	1.92 258	0.14 65	1.55 287	3.57 176	1.12 231	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 266	0.02 23

PA-Net	1.56 268	1.13 299	5.13 318	0.07 124	0.17 217	1.46 166	0.53 298	4.73 251	3.04 328	0.92 124	1.30 228	2.29 260	0.62 220	6.63 301	3.00 310	0.01 294	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 157	0.15 143
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
DGSMNet	2.56 328	1.15 302	7.39 359	1.34 362	2.02 378	3.20 311	3.97 370	6.11 338	1.72 235	1.52 203	2.72 296	3.23 299	0.63 222	4.74 221	2.39 290	1.12 379	1.53 389	1.54 385	1.32 398	1.40 380	2.10 381

CC-Net-ROB	2.09 302	1.17 303	3.97 271	1.52 367	0.23 238	3.35 319	0.05 162	5.09 274	2.74 314	1.09 153	1.40 234	0.97 165	0.18 140	6.66 304	0.87 204	1.46 384	1.64 391	7.13 391	0.00 1	1.67 381	0.54 253

TRStereo	0.88 114	1.18 304	2.44 180	0.72 310	0.10 187	1.56 199	0.03 121	5.73 315	1.28 148	0.18 24	0.30 109	0.62 111	0.43 196	1.02 99	0.13 33	0.00 1	0.47 290	0.00 1	0.25 355	0.01 9	1.23 318

DMCA-RVC	1.12 182	1.19 305	5.30 325	0.03 58	0.04 143	1.30 115	0.06 178	3.05 104	0.87 62	3.33 317	0.12 65	0.98 166	0.65 228	3.40 168	1.82 262	0.01 294	0.04 228	0.02 340	0.01 238	0.10 197	0.09 100

dd	0.45 20	1.20 306	2.52 187	0.06 114	0.01 59	1.23 85	0.03 121	0.88 18	1.48 194	0.26 39	0.06 51	0.12 57	0.05 56	0.42 23	0.44 135	0.02 318	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 133	0.06 65

IGEVStereo-DCA	0.88 114	1.21 307	1.81 73	0.18 190	0.16 214	0.83 15	0.01 18	0.71 7	1.36 174	0.40 50	0.04 39	0.06 28	0.09 93	6.04 276	2.22 281	0.00 1	0.48 293	0.00 1	0.15 309	0.16 266	1.76 356

rrr	1.15 189	1.21 307	5.05 315	0.18 190	0.16 214	0.83 15	0.06 178	2.88 85	1.44 187	0.40 50	0.04 39	0.06 28	0.09 93	6.04 276	2.22 281	0.00 1	0.48 293	0.00 1	0.19 336	0.16 266	1.59 344

dad	1.04 168	1.21 307	3.14 225	0.08 132	0.01 59	1.25 96	0.01 18	1.30 27	2.54 301	1.95 243	0.37 126	0.40 93	0.04 42	5.95 275	1.06 227	0.01 294	0.00 1	1.11 383	0.12 304	0.07 157	0.19 163

StereoDRNet	1.66 273	1.21 307	5.39 329	0.06 114	0.11 191	2.49 284	1.06 330	5.28 286	1.89 247	3.60 325	0.63 166	2.28 256	0.64 225	4.70 218	3.25 315	0.00 1	0.03 224	0.00 1	0.01 238	0.15 258	0.36 223

GwcNet-RSSM	1.22 202	1.24 311	3.66 256	0.23 215	0.04 143	1.46 166	0.05 162	4.65 246	1.61 206	1.33 184	0.46 148	2.98 286	0.26 160	4.48 208	1.59 252	0.00 1	0.00 1	0.02 340	0.00 1	0.21 294	0.10 110

SDNR	3.62 349	1.25 312	7.41 360	0.71 308	0.22 232	26.06 410	0.02 73	4.55 236	2.42 292	3.10 311	11.33 367	3.05 290	0.77 239	8.31 365	2.21 280	0.05 338	0.11 256	0.00 1	0.01 238	0.08 167	0.66 270

DispNO	1.68 274	1.27 313	6.40 347	0.11 170	0.15 211	1.40 146	0.17 224	5.17 281	2.33 283	2.03 248	2.85 299	1.90 226	0.99 252	6.17 282	2.33 287	0.00 1	0.00 1	0.01 321	0.01 238	0.16 266	0.17 152

ACRE	0.94 133	1.27 313	3.93 270	0.22 211	0.02 104	1.44 158	0.29 270	3.88 165	1.60 205	1.97 244	2.42 284	0.21 74	0.11 108	0.82 88	0.29 93	0.00 1	0.04 228	0.01 321	0.05 274	0.21 294	0.09 100

PSMNet_ROB	1.31 230	1.27 313	3.91 269	0.05 96	0.11 191	1.69 242	0.16 221	3.98 174	1.59 203	1.15 162	0.34 115	2.77 275	0.62 220	4.43 207	3.80 324	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 228	0.12 123

CIPLG	0.94 133	1.29 316	3.53 248	0.19 195	0.03 122	1.45 162	0.29 270	3.87 162	1.61 206	2.10 253	2.52 291	0.21 74	0.11 108	0.85 92	0.29 93	0.00 1	0.05 233	0.01 321	0.05 274	0.21 294	0.08 80

test_xeample3	0.95 142	1.30 317	5.13 318	0.19 195	0.23 238	0.95 20	0.07 180	2.30 62	1.47 193	0.40 50	0.05 47	0.08 44	0.07 73	1.45 122	2.27 283	0.00 1	0.69 306	0.00 1	0.33 372	0.17 279	1.85 369

NaN_ROB	2.33 323	1.31 318	4.55 294	0.32 237	0.30 279	3.13 310	5.01 382	4.57 238	2.78 319	5.49 354	1.73 249	2.28 256	1.98 306	7.48 345	4.32 331	0.01 294	0.06 239	0.03 345	0.09 290	0.20 291	0.88 293

NCCL2	1.51 259	1.32 319	3.27 233	0.03 58	0.07 164	1.63 224	3.29 362	4.54 235	1.61 206	3.22 315	0.37 126	3.84 320	0.31 170	4.42 206	2.02 272	0.00 1	0.00 1	0.02 340	0.00 1	0.09 186	0.22 182

CFNet	1.24 206	1.33 320	3.20 227	0.26 229	0.03 122	1.43 155	0.04 150	5.03 270	2.39 289	0.61 82	0.71 175	1.30 188	0.23 154	6.72 307	1.16 235	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.25 309	0.10 110

EDNetEfficient	6.66 378	1.34 321	34.37 406	0.66 300	1.93 376	2.04 266	3.59 366	3.08 108	14.92 386	20.02 403	9.53 362	6.48 359	10.85 390	7.65 350	15.21 388	0.03 328	0.10 254	0.01 321	0.22 347	0.61 369	0.55 258

IPLGR_C	0.94 133	1.37 322	3.71 259	0.19 195	0.02 104	1.44 158	0.29 270	3.88 165	1.62 212	2.04 249	2.44 289	0.20 70	0.12 121	0.79 79	0.29 93	0.00 1	0.05 233	0.01 321	0.05 274	0.21 294	0.08 80

iResNet_ROB	1.22 202	1.37 322	2.59 189	0.14 180	0.00 1	1.38 141	0.04 150	7.36 370	2.85 325	1.07 150	1.24 225	0.93 158	0.11 108	4.28 200	0.84 200	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 228	0.11 117

ARAFT	1.27 220	1.38 324	4.73 300	0.08 132	0.00 1	1.67 238	0.04 150	5.52 305	1.98 256	3.02 309	0.59 163	0.47 100	0.11 108	4.87 233	0.38 125	0.00 1	0.03 224	0.00 1	0.00 1	0.25 309	0.25 197

GANetREF_RVC	1.25 209	1.39 325	4.10 273	0.10 158	0.00 1	2.25 270	0.18 230	4.68 249	2.78 319	0.69 90	0.34 115	1.87 224	0.65 228	5.07 242	0.68 180	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 167	0.07 75
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	2.57 329	1.40 326	7.90 366	0.11 170	0.11 191	4.71 347	0.74 314	5.45 303	1.66 221	3.15 313	1.65 248	1.61 204	2.25 310	4.54 215	15.56 390	0.03 328	0.00 1	0.01 321	0.10 295	0.27 320	0.23 187

PDISCO_ROB	2.54 327	1.40 326	5.07 317	1.06 347	2.01 377	8.28 375	0.17 224	7.96 378	6.01 364	1.48 200	1.75 251	3.67 315	1.25 268	7.74 356	2.07 273	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.39 348	0.42 242

FADNet	1.38 242	1.42 328	5.62 333	0.03 58	0.06 156	2.56 288	0.16 221	4.66 247	1.64 219	0.35 44	0.11 61	1.66 212	1.05 254	5.64 268	1.59 252	0.18 362	0.02 217	0.01 321	0.01 238	0.52 363	0.23 187

BEATNet_4x	1.24 206	1.45 329	5.03 314	0.58 285	0.02 104	1.34 130	0.09 197	5.29 287	1.69 224	2.01 247	0.25 96	1.18 182	0.44 197	2.11 147	2.70 297	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 246	0.54 253

FADNet-RVC-Resample	1.28 221	1.46 330	6.58 352	0.10 158	0.14 203	1.54 194	0.25 253	4.29 218	1.46 190	0.61 82	0.23 93	1.29 187	0.28 165	5.23 250	1.06 227	0.10 352	0.16 262	0.09 357	0.06 281	0.28 323	0.39 234

SPS-STEREO	3.67 352	1.46 330	4.23 278	0.36 241	0.23 238	3.93 330	1.20 335	6.67 357	3.50 335	11.05 381	8.81 359	9.53 373	4.63 357	9.10 370	7.25 355	0.01 294	0.01 190	0.00 1	0.00 1	0.13 238	1.28 324
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
ADCPNet	3.94 355	1.47 332	14.87 392	0.11 170	0.45 296	7.19 365	2.23 353	5.42 300	3.18 332	4.53 342	2.03 265	7.48 366	5.27 365	7.05 333	14.73 387	0.02 318	0.74 312	0.04 349	0.91 396	0.23 301	0.85 290

Wz-Net-LNSev	1.60 271	1.48 333	8.20 370	0.03 58	0.03 122	3.95 331	0.13 214	4.89 260	2.33 283	0.92 124	0.31 112	3.64 314	1.40 275	2.90 158	1.50 247	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 197	0.20 175

GwcNet	1.96 292	1.51 334	7.43 361	0.30 235	1.20 359	4.13 334	0.61 306	4.45 225	1.92 251	1.53 204	2.31 274	3.93 324	0.54 204	5.50 259	3.16 314	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 238	0.39 348	0.24 191

DN-CSS_ROB	0.96 145	1.51 334	3.52 247	1.05 346	0.01 59	1.50 181	0.02 73	3.35 126	1.18 108	0.18 24	0.54 156	0.44 96	0.16 131	4.39 205	0.82 196	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.36 342	0.08 80

FADNet_RVC	1.32 233	1.54 336	5.37 327	0.02 39	0.06 156	2.78 299	0.07 180	4.19 205	1.03 85	0.44 58	0.35 122	0.67 121	0.10 100	5.42 258	1.92 267	0.24 366	0.33 282	0.11 361	0.33 372	0.66 373	0.68 274

ADCL	3.64 350	1.54 336	8.53 375	0.26 229	0.28 266	7.37 366	4.49 377	5.42 300	3.61 337	4.79 345	3.85 322	5.14 345	4.47 355	6.28 286	15.73 391	0.05 338	0.01 190	0.11 361	0.13 306	0.34 336	0.33 218

LL-Strereo	2.29 321	1.55 338	5.01 313	0.64 297	2.78 383	1.52 188	0.05 162	5.04 271	1.24 127	2.73 299	2.87 300	5.10 344	5.49 367	7.22 339	0.81 195	0.04 334	1.31 381	0.00 1	0.00 1	0.31 329	2.08 380

ELAS	9.07 384	1.55 338	5.19 323	1.87 373	1.92 375	17.05 392	8.29 402	13.92 391	13.52 385	23.08 409	28.56 408	18.59 390	16.90 400	12.06 391	13.39 384	0.91 374	1.32 382	0.65 380	0.59 385	0.68 375	1.31 325
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
DeepPrunerF	2.71 331	1.57 340	16.51 396	0.22 211	0.33 282	1.45 162	0.28 263	6.26 344	9.92 379	1.25 176	0.44 142	1.98 234	1.61 292	7.33 340	4.17 330	0.00 1	0.01 190	0.07 354	0.10 295	0.33 333	0.29 208

ELAS_RVC	8.75 383	1.59 341	6.34 346	1.91 374	1.87 373	11.67 383	12.14 409	10.75 386	16.11 390	22.55 408	21.45 394	18.49 389	18.29 404	14.17 394	12.53 380	0.92 375	1.32 382	0.70 382	0.46 379	0.53 365	1.25 321
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
FADNet-RVC	1.30 229	1.62 342	6.28 343	0.03 58	0.00 1	1.61 216	0.08 186	4.49 227	2.04 261	0.41 55	0.10 58	0.63 112	0.64 225	5.55 263	1.69 258	0.01 294	0.08 246	0.00 1	0.00 1	0.52 363	0.31 211

AANet_RVC	1.95 290	1.64 343	4.89 306	0.09 148	0.00 1	1.24 89	0.01 18	3.93 169	2.82 322	2.32 269	4.64 333	3.61 312	0.19 144	7.61 348	4.73 336	0.60 371	0.19 268	0.00 1	0.00 1	0.11 220	0.47 244

MFMNet_re	2.39 325	1.65 344	6.10 340	3.04 383	0.90 344	2.34 280	0.98 325	4.77 255	3.79 342	6.95 361	7.08 352	1.84 223	3.79 348	2.53 150	1.57 250	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.25 309	0.26 201

PVD	6.50 377	1.70 345	6.71 354	1.66 372	1.59 370	7.94 371	0.89 320	11.13 387	24.35 397	12.01 385	19.10 386	8.76 370	9.89 385	9.85 376	11.06 375	0.02 318	1.12 359	0.00 1	0.26 362	0.25 309	1.72 351

CSAN	3.10 336	1.72 346	5.85 335	0.37 244	0.14 203	4.15 336	3.91 369	4.94 266	4.65 353	6.43 359	6.29 347	4.62 331	5.17 363	8.13 360	4.85 337	0.02 318	0.03 224	0.03 345	0.05 274	0.26 315	0.48 248

ADCP+	3.18 340	1.81 347	11.33 385	0.07 124	0.20 226	5.83 359	2.80 357	4.60 240	2.69 308	1.68 222	0.28 103	3.75 317	3.14 337	6.82 312	17.90 393	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.20 291	0.56 260

iResNetv2_ROB	1.32 233	1.82 348	6.02 338	1.27 354	0.00 1	1.41 153	0.05 162	4.48 226	1.46 190	1.02 143	1.28 227	1.00 169	0.27 163	4.72 220	1.12 231	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.37 347	0.16 147

SHD	3.58 344	1.83 349	6.41 348	1.34 362	1.21 360	4.84 348	0.17 224	7.95 377	12.83 383	7.86 367	3.32 311	5.08 342	2.63 322	5.54 262	8.57 360	0.01 294	0.75 313	0.00 1	0.18 330	0.31 329	0.73 279

PWC_ROB	3.30 342	1.83 349	8.47 373	0.62 294	0.56 308	1.31 117	0.39 286	4.53 233	5.05 356	7.66 366	15.14 376	3.37 300	2.43 316	6.86 315	6.74 352	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.51 359	0.54 253

RAFT + AFF	1.88 285	1.84 351	4.19 276	0.05 96	0.85 338	2.29 275	1.00 327	6.32 346	2.26 276	1.88 233	1.80 254	1.27 185	3.66 344	6.56 297	2.36 289	0.02 318	0.34 285	0.00 1	0.01 238	0.41 352	0.50 250

Syn2CoEx	1.91 288	1.85 352	6.43 351	0.05 96	0.00 1	1.47 172	0.54 299	6.03 335	2.24 274	2.24 264	2.19 268	2.06 239	3.10 335	6.57 298	2.58 295	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.34 336	0.40 236

PASM	2.20 314	1.85 352	10.33 381	1.00 341	0.41 288	1.98 261	0.90 321	3.85 159	2.76 316	4.38 338	1.53 241	3.49 309	1.54 284	6.60 299	2.43 291	0.14 358	0.02 217	0.00 1	0.03 259	0.33 333	0.39 234

SANet	5.04 366	1.86 354	7.96 367	0.39 248	0.12 196	7.51 368	3.73 368	7.20 366	16.07 389	7.15 362	13.16 372	12.35 376	8.70 380	8.28 363	5.37 340	0.00 1	0.01 190	0.00 1	0.00 1	0.13 238	0.71 277

LE_ROB	13.25 399	1.86 354	12.84 388	2.35 377	1.43 365	7.50 367	5.92 388	10.14 383	48.57 418	57.70 418	24.61 402	23.44 399	32.60 413	10.12 378	24.95 411	0.06 344	0.08 246	0.13 365	0.20 338	0.09 186	0.41 238

Wz-Net-MNSev	2.17 312	1.90 356	7.77 364	0.02 39	0.01 59	4.60 345	2.08 350	5.70 314	2.83 323	4.02 332	1.50 240	1.87 224	2.53 320	5.10 244	3.04 311	0.00 1	0.01 190	0.00 1	0.00 1	0.14 246	0.31 211

SQANet	2.65 330	1.92 357	3.73 262	4.47 387	2.98 384	2.59 290	0.24 249	4.66 247	1.11 96	2.48 286	0.59 163	1.57 198	0.86 246	3.95 187	1.67 257	7.97 394	0.14 261	0.48 372	0.03 259	7.84 389	3.68 390

Anonymous Stereo	2.31 322	1.93 358	10.83 384	0.65 299	0.22 232	1.66 233	4.27 375	4.51 229	2.99 327	3.12 312	1.87 257	1.95 232	0.11 108	7.17 338	4.68 335	0.01 294	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 220	0.20 175

SAMSARA	4.31 360	1.94 359	7.80 365	1.96 375	1.40 363	10.65 381	7.35 397	7.17 365	4.49 350	8.27 369	3.58 316	10.58 374	3.75 345	7.87 357	6.66 351	0.01 294	1.09 351	0.00 1	0.23 350	0.26 315	1.19 316

XQC	3.16 339	2.00 360	7.71 363	0.97 340	0.67 328	5.07 351	0.69 311	6.58 354	4.95 355	5.04 350	1.98 264	4.99 340	3.12 336	7.96 359	10.02 372	0.00 1	0.63 304	0.00 1	0.18 330	0.36 342	0.38 233

otaku	3.61 347	2.06 361	4.04 272	6.41 391	3.35 387	4.67 346	2.08 350	5.97 330	1.58 202	2.19 258	2.62 294	3.47 307	1.45 277	4.36 203	2.17 276	8.55 395	0.25 270	1.89 386	0.03 259	9.29 392	5.81 395

Ntro	3.66 351	2.08 362	4.34 283	7.58 393	4.53 389	6.25 362	0.72 313	5.35 290	1.65 220	0.48 72	1.77 252	2.68 272	1.25 268	5.10 244	2.31 285	8.72 396	0.31 280	2.13 388	0.05 274	9.73 393	6.18 396

FINET	2.99 333	2.11 363	7.66 362	1.13 349	1.79 371	4.35 341	3.34 363	5.66 311	7.93 376	2.49 288	3.29 309	1.66 212	2.47 318	6.70 306	4.44 332	0.82 373	1.38 384	0.03 345	0.30 370	0.36 342	1.88 375

RTSC	3.18 340	2.15 364	8.20 370	0.67 305	0.38 285	4.41 343	0.08 186	5.64 309	5.80 362	6.14 358	3.43 313	3.37 300	1.55 287	7.50 346	12.15 379	0.00 1	0.84 320	0.00 1	0.25 355	0.51 359	0.53 252

NVStereoNet_ROB	4.22 359	2.29 365	6.13 342	1.40 365	1.14 358	2.84 303	0.97 324	5.67 312	5.66 359	5.25 351	14.28 375	12.40 377	5.35 366	10.74 384	5.33 339	1.24 383	1.01 344	0.67 381	0.62 387	0.63 371	0.69 275
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
PWCDC_ROB	3.41 343	2.29 365	5.16 322	0.19 195	0.02 104	3.11 309	0.02 73	5.15 277	12.27 382	1.36 189	23.33 400	1.98 234	3.35 339	4.93 235	3.71 323	0.28 368	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.71 376	0.32 213

EDNetEfficientorigin	10.48 392	2.34 367	98.78 427	0.23 215	0.25 247	3.01 307	0.70 312	4.69 250	17.04 391	19.07 398	15.43 377	12.52 378	11.56 392	9.41 373	12.62 381	0.01 294	0.01 190	0.00 1	0.01 238	0.25 309	1.76 356

MFN_U_SF_RVC	4.10 358	2.36 368	12.04 386	1.00 341	0.27 261	10.31 379	0.51 296	8.83 381	3.69 339	4.90 348	3.30 310	9.33 372	3.43 341	8.28 363	9.42 367	0.41 370	0.53 297	0.52 373	0.81 389	0.90 377	1.05 307

ACVNet-4b	6.14 374	2.39 369	6.31 345	9.73 399	7.26 397	8.81 377	1.62 344	7.27 368	6.07 365	0.41 55	6.42 349	11.47 375	2.37 314	9.17 371	2.72 298	9.70 400	2.42 399	10.45 399	0.01 238	11.04 400	7.12 399

ADCMid	4.33 361	2.40 370	13.81 391	0.23 215	0.40 286	4.90 349	1.23 337	5.73 315	3.73 340	11.06 382	3.94 325	6.67 361	5.11 361	7.11 334	18.03 394	0.12 356	0.08 246	0.55 374	0.46 379	0.61 369	0.49 249

SuperB	3.75 353	2.46 371	15.54 395	0.32 237	0.06 156	4.29 339	1.61 342	4.25 212	11.49 381	2.56 291	1.31 230	2.01 238	1.86 302	6.94 323	8.94 362	0.05 338	0.03 224	0.10 360	0.08 287	10.62 398	0.56 260

GASNet	1.77 281	2.50 372	7.05 356	0.47 263	0.02 104	1.50 181	0.20 234	4.55 236	2.55 302	0.98 130	1.48 239	2.24 255	1.57 290	6.25 283	3.41 320	0.00 1	0.05 233	0.00 1	0.00 1	0.55 366	0.12 123

WZ-Net	4.64 364	2.57 373	25.72 402	0.10 158	0.09 179	3.07 308	2.08 350	6.59 356	5.41 357	6.08 357	4.09 329	7.02 364	6.04 372	11.64 386	11.45 377	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.21 294	0.61 265

LSM	7.83 381	2.59 374	24.93 401	4.71 388	40.61 418	3.55 325	5.22 384	5.91 329	7.48 372	10.86 380	13.66 374	4.55 329	3.92 349	7.72 355	5.88 344	0.02 318	0.26 273	0.00 1	0.00 1	0.30 328	14.53 414

MANE	15.61 405	2.70 375	7.19 357	3.43 385	5.19 391	21.44 400	9.54 405	24.27 413	29.58 403	33.72 413	42.10 415	42.08 414	32.55 412	24.60 405	20.72 402	1.46 384	2.17 396	1.34 384	4.60 406	0.49 356	3.04 387

WAO-6	11.65 394	2.71 376	4.73 300	7.69 394	7.28 398	17.41 393	7.45 398	20.43 403	38.14 413	10.13 379	19.37 389	27.36 401	12.38 393	13.35 392	13.26 383	4.38 388	2.43 400	10.51 400	0.03 259	9.00 391	4.96 393

ACVNet_1	6.79 379	2.72 377	6.97 355	9.78 400	7.38 399	7.67 369	2.29 354	10.50 385	6.93 370	4.51 341	5.39 339	13.21 379	6.34 374	7.02 332	3.31 318	9.70 400	2.48 401	10.85 401	0.11 298	11.41 402	7.23 400

ACVNet_2	9.32 385	2.76 378	8.07 368	8.84 397	6.89 395	14.54 391	4.19 373	14.25 392	23.92 396	7.62 365	19.61 391	20.42 392	5.93 371	8.52 368	3.64 321	9.16 397	1.74 395	7.93 392	0.36 375	10.56 397	7.47 403

WAO-7	9.62 386	2.87 379	5.64 334	0.96 339	0.21 231	20.37 399	5.13 383	23.65 412	26.32 401	13.11 388	27.70 406	22.69 395	14.04 395	14.53 396	13.11 382	0.13 357	0.09 252	0.58 375	0.10 295	0.51 359	0.75 281

SGM-ForestM	14.25 400	3.00 380	8.67 376	2.38 378	1.88 374	24.45 406	11.87 407	19.27 399	21.66 394	30.68 411	29.79 410	46.58 415	28.97 410	27.26 412	21.22 404	1.14 380	1.67 392	0.61 379	0.89 395	0.51 359	2.50 382

Dean	12.08 397	3.10 381	8.10 369	10.98 402	8.34 402	18.85 396	5.53 387	21.57 408	40.96 415	11.81 384	21.91 395	25.74 400	9.74 383	8.20 361	5.76 342	9.65 399	2.35 398	9.94 395	0.65 388	10.97 399	7.40 401

MSC_U_SF_DS_RVC	5.48 371	3.14 382	10.56 382	0.47 263	0.29 267	24.98 407	8.65 404	6.24 342	9.96 380	4.38 338	8.16 356	8.42 368	2.44 317	9.46 375	6.27 348	1.11 378	1.70 393	0.33 371	0.47 381	1.16 379	1.35 327

MFN_U_SF_DS_RVC	3.61 347	3.47 383	9.32 377	0.19 195	0.30 279	13.80 386	7.49 400	5.15 277	3.95 344	3.06 310	3.94 325	4.60 330	1.20 260	8.49 367	2.79 304	0.70 372	1.22 376	0.04 349	0.84 390	0.50 358	1.23 318

RTS	10.27 390	3.55 384	66.16 415	1.62 369	2.34 379	13.96 388	6.25 391	6.95 361	18.07 392	8.81 372	19.18 387	6.82 362	2.96 330	26.87 410	19.93 399	0.00 1	0.42 287	0.00 1	0.03 259	0.40 350	0.99 304

RTSA	10.27 390	3.55 384	66.16 415	1.62 369	2.34 379	13.96 388	6.25 391	6.95 361	18.07 392	8.81 372	19.18 387	6.82 362	2.96 330	26.87 410	19.93 399	0.00 1	0.42 287	0.00 1	0.03 259	0.40 350	0.99 304

ADCS	5.55 372	3.55 384	19.07 397	0.43 254	0.14 203	5.87 360	4.20 374	7.65 374	7.80 375	9.79 378	6.22 346	6.48 359	5.52 368	10.52 383	22.41 407	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.48 355	0.97 302

LVE	11.75 396	3.56 387	5.48 332	10.38 401	8.28 401	22.54 401	7.53 401	17.01 395	32.01 406	9.26 376	23.28 399	23.43 398	9.72 382	11.79 390	7.81 356	10.09 402	2.62 407	11.07 402	0.59 385	11.18 401	7.44 402

Wz-Net-SNSev	3.01 335	3.59 388	12.98 389	0.45 256	0.04 143	2.72 296	1.12 332	5.80 323	2.42 292	2.30 267	2.62 294	6.39 356	1.29 271	10.20 379	7.19 354	0.00 1	0.01 190	0.00 1	0.00 1	0.29 326	0.72 278

SGM+DAISY	6.27 375	3.62 389	9.36 378	2.30 376	2.34 379	9.12 378	6.38 393	6.98 363	6.00 363	14.26 390	15.55 378	14.02 382	9.84 384	9.45 374	8.56 359	1.21 381	1.60 390	0.58 375	0.86 393	0.63 371	2.74 383

AnyNet_C32	4.41 363	3.74 390	15.17 394	0.48 271	0.51 302	5.99 361	6.52 396	5.30 288	2.72 313	6.86 360	3.66 318	5.21 348	3.19 338	7.42 343	19.54 397	0.08 349	0.04 228	0.20 368	0.09 290	0.67 374	0.76 282

IMH-64-1	10.12 388	3.75 391	4.24 279	11.47 403	9.26 403	11.93 384	5.30 385	18.72 397	15.74 387	7.16 363	18.55 383	16.83 387	6.83 375	11.66 387	9.62 369	10.09 402	2.54 402	15.69 406	1.72 399	12.82 403	8.45 404

IMH-64	10.12 388	3.75 391	4.24 279	11.47 403	9.26 403	11.93 384	5.30 385	18.72 397	15.74 387	7.16 363	18.55 383	16.83 387	6.83 375	11.66 387	9.62 369	10.09 402	2.54 402	15.69 406	1.72 399	12.82 403	8.45 404

RainbowNet	5.23 368	4.09 393	4.92 310	9.61 398	6.18 392	5.26 355	3.48 365	7.68 375	4.58 352	1.94 242	3.02 301	4.67 334	3.42 340	5.90 273	2.01 270	9.59 398	2.19 397	8.45 394	0.20 338	10.52 396	6.82 398

IMH	11.71 395	4.49 394	4.59 296	11.55 405	9.35 405	14.27 390	5.00 381	21.03 406	25.97 400	8.90 374	23.64 401	20.58 394	10.29 386	13.39 393	9.59 368	10.13 405	2.57 404	15.53 404	1.75 401	13.04 405	8.53 406

WAO-8	14.47 401	5.06 395	6.42 349	8.00 395	6.65 393	23.95 404	2.97 358	23.01 409	45.08 416	19.24 400	34.86 413	33.07 405	17.51 401	17.59 400	14.38 385	5.22 390	0.86 322	10.06 396	0.85 391	10.25 394	4.34 391

Venus	14.47 401	5.06 395	6.42 349	8.00 395	6.65 393	23.95 404	2.97 358	23.01 409	45.08 416	19.24 400	34.85 412	33.07 405	17.51 401	17.59 400	14.38 385	5.22 390	0.86 322	10.06 396	0.85 391	10.25 394	4.34 391

AnyNet_C01	7.15 380	5.48 397	37.47 408	1.08 348	0.59 315	11.50 382	6.49 395	6.93 359	4.31 347	8.06 368	9.11 361	8.72 369	4.06 350	14.50 395	21.97 406	0.11 354	0.08 246	0.24 370	0.09 290	1.11 378	1.07 310

coex-ft	12.25 398	6.22 398	80.44 418	0.15 185	0.15 211	2.43 282	0.98 325	3.07 107	29.54 402	49.22 417	16.44 379	15.69 385	16.17 398	7.44 344	15.30 389	0.05 338	0.07 242	0.01 321	0.05 274	0.35 340	1.15 314

Wz-Net-TNSev	4.36 362	6.36 399	22.98 399	0.22 211	0.06 156	7.00 364	3.45 364	7.46 372	3.81 343	2.12 255	0.63 166	7.29 365	5.11 361	9.87 377	9.72 371	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 257	0.36 342	0.66 270

JetBlue	14.57 403	6.38 400	35.83 407	0.95 338	7.05 396	51.27 416	22.93 414	16.51 393	9.78 378	11.72 383	17.82 382	27.82 402	17.62 403	33.31 415	20.36 401	0.35 369	0.18 265	0.15 366	0.25 355	5.36 387	5.74 394

TorneroNet-64	16.11 406	6.82 401	6.11 341	14.13 406	12.13 407	28.42 412	6.47 394	20.35 402	38.01 412	12.80 387	27.88 407	35.94 409	16.83 399	20.38 403	16.77 392	10.33 406	2.60 405	19.45 409	2.86 402	14.63 407	9.33 408

TorneroNet	16.83 407	6.92 402	6.68 353	14.15 407	12.07 406	27.63 411	8.39 403	21.53 407	37.64 411	14.70 393	32.94 411	33.55 407	18.95 406	19.68 402	20.80 403	10.39 407	2.61 406	19.77 410	3.45 403	15.42 408	9.28 407

PWCK	9.63 387	6.94 403	19.91 398	6.25 390	0.22 232	22.62 402	14.62 411	12.15 388	13.48 384	14.34 391	13.17 373	13.25 380	8.40 378	16.14 397	11.57 378	6.38 392	0.26 273	2.41 389	0.11 298	8.57 390	1.74 354

KSHMR	14.93 404	8.30 404	8.52 374	15.54 409	13.01 408	17.62 394	10.36 406	19.39 400	30.53 404	19.03 397	22.15 397	28.32 403	9.61 381	16.44 398	10.96 374	10.98 410	3.74 413	21.96 412	4.87 409	16.79 409	10.39 409

UDG	3.15 338	9.41 405	2.81 204	2.72 382	0.92 346	2.39 281	0.11 206	4.12 197	1.30 160	2.35 271	3.63 317	4.96 339	1.58 291	4.33 201	2.89 307	1.22 382	0.04 228	8.09 393	3.80 405	4.94 386	1.35 327

BEATNet-Init1	19.30 409	9.61 406	39.48 409	3.09 384	2.67 382	39.40 415	17.68 412	23.58 411	25.88 399	38.63 414	37.63 414	50.99 416	33.56 414	30.54 413	24.44 410	1.09 377	1.51 388	0.60 378	0.88 394	1.81 383	2.89 385

DDUNet	3.58 344	11.19 407	3.84 266	3.59 386	3.31 386	4.14 335	0.20 234	4.40 222	1.33 165	2.72 298	3.11 305	3.16 294	0.37 180	4.18 190	1.47 245	2.02 386	0.05 233	10.10 398	3.59 404	5.85 388	3.05 388

FADE		11.70 408		4.77 389	4.88 390			19.70 401	23.34 395	8.37 370		14.69 383		26.42 409		25.10 415	8.60 414	35.80 419	36.52 419	3.69 385	2.77 384

UNDER WATER-64	20.90 412	11.73 409	33.74 405	20.56 412	13.88 409	34.56 414	24.71 415	16.81 394	33.52 408	22.54 407	17.10 380	40.14 413	33.68 415	25.46 407	23.75 409	10.68 408	2.78 410	18.70 408	4.60 406	17.07 410	12.03 413

UNDER WATER	20.50 411	13.77 410	33.30 404	20.84 413	14.55 410	30.38 413	19.68 413	17.23 396	34.25 409	21.44 405	18.98 385	38.38 410	31.61 411	25.31 406	22.42 408	10.71 409	2.76 409	19.90 411	4.92 410	17.87 411	11.76 412

MADNet+	11.36 393	15.59 411	70.62 417	1.36 364	1.52 368	20.21 398	4.98 379	12.73 390	8.13 377	3.88 330	6.42 349	8.89 371	6.29 373	32.76 414	29.90 412	0.25 367	1.05 345	0.01 321	0.22 347	0.60 368	1.76 356

ktn	19.65 410	19.61 412	8.27 372	22.99 415	17.38 413	23.89 403	11.97 408	24.83 414	34.40 410	19.19 399	27.37 404	32.56 404	18.29 404	16.52 399	18.28 395	22.43 414	3.70 412	29.28 416	10.90 413	19.65 413	11.59 411

DPSimNet_ROB	26.59 414	21.34 413	28.49 403	25.34 416	19.24 414	25.03 408	28.61 416	30.13 416	30.91 405	33.36 412	29.60 409	33.91 408	28.18 409	25.99 408	42.58 414	17.84 413	15.40 416	25.41 413	22.86 417	21.10 415	26.45 419

notaker	18.29 408	22.89 414	10.13 380	18.52 411	14.64 411	17.81 395	7.48 399	20.77 404	24.37 398	21.91 406	27.45 405	39.00 411	20.06 407	20.53 404	21.90 405	12.54 411	2.81 411	25.96 414	6.03 411	19.60 412	11.37 410

DispFullNet	8.26 382	24.76 415	14.96 393	14.77 408	7.78 400	5.23 353	0.09 197	5.67 312	3.16 331	9.01 375	4.87 334	6.15 354	10.66 388	10.44 382	4.54 333	2.54 387	0.33 282	15.59 405	4.84 408	13.17 406	6.59 397

SPstereo	61.24 420	27.43 416	41.43 411	33.64 417	25.42 416	72.54 419	80.04 419	100.00 431	100.00 429	97.56 427	96.24 425	100.00 432	95.10 425	94.86 425	76.77 420	29.55 418	22.53 417	47.20 421	42.52 420	19.77 414	22.12 418

HanzoNet	30.55 415	30.82 417	24.44 400	22.40 414	19.25 415	25.74 409	14.00 410	29.76 415	40.45 414	43.57 415	44.15 416	55.63 418	46.26 416	43.79 417	45.27 415	28.35 417	9.71 415	30.23 417	16.18 415	23.20 416	17.85 415

MADNet++	48.24 417	34.06 418	39.67 410	43.36 418	41.25 419	66.15 417	33.15 417	60.90 420	54.14 419	72.30 420	61.91 418	58.11 419	56.05 417	58.09 418	59.59 418	43.04 420	36.86 420	35.73 418	22.37 416	45.96 419	42.06 421

JetRed	35.17 416	40.12 419	62.92 413	15.92 410	26.66 417	70.02 418	42.94 418	32.33 417	33.48 407	46.29 416	45.31 417	39.98 412	26.04 408	38.73 416	56.93 417	12.90 412	37.58 421	13.38 403	9.53 412	30.41 417	21.91 417

DLNR_Zeroshot_test	23.30 413	50.27 420	88.62 419	97.23 432	94.59 428	1.20 71	0.00 1	20.92 405	0.64 35	0.06 12	0.02 1	0.03 5	0.02 16	4.50 211	0.25 81	32.51 419	0.96 341	0.00 1	0.27 366	72.47 425	1.47 333

LRCNet_RVC	60.82 419	63.91 421	64.33 414	69.26 424	50.13 420	19.76 397	0.07 180	58.24 419	5.77 360	75.95 421	85.64 420	74.51 420	62.84 418	58.99 419	50.33 416	93.38 428	56.04 425	93.60 426	93.06 426	68.67 424	71.95 426

ASD4	55.67 418	67.80 422	50.61 412	44.70 419	58.12 421	92.14 421	98.24 427	55.49 418	86.70 423	58.61 419	65.05 419	51.13 417	64.00 419	59.18 420	67.96 419	26.48 416	30.21 418	26.86 415	29.22 418	43.04 418	37.90 420

xxxxx1	76.86 422	82.53 423	93.06 422	61.86 421	67.25 422	95.91 423	95.20 423	75.90 421	81.13 420	82.69 422	86.70 421	89.27 421	87.62 420	85.18 421	86.89 421	55.21 421	54.91 422	60.27 422	72.48 423	60.77 421	62.32 422

tt_ll	76.86 422	82.53 423	93.06 422	61.86 421	67.25 422	95.91 423	95.20 423	75.90 421	81.13 420	82.69 422	86.70 421	89.27 421	87.62 420	85.18 421	86.89 421	55.21 421	54.91 422	60.27 422	72.48 423	60.77 421	62.32 422

ff	76.86 422	82.53 423	93.06 422	61.86 421	67.25 422	95.91 423	95.20 423	75.90 421	81.13 420	82.69 422	86.70 421	89.27 421	87.62 420	85.18 421	86.89 421	55.21 421	54.91 422	60.27 422	72.48 423	60.77 421	62.32 422

MEDIAN_ROB	96.88 426	99.41 426	98.74 426	94.82 427	94.30 427	93.21 422	90.85 421	95.70 426	94.83 425	97.65 428	97.67 426	98.31 426	96.57 426	94.60 424	93.95 426	99.78 436	98.28 427	99.99 430	99.90 429	99.50 432	99.57 430

PML	88.69 425	99.49 427	92.95 421	94.34 426	94.09 426	98.57 427	96.73 426	93.58 424	94.50 424	99.57 430	91.07 424	95.40 425	91.48 423	99.96 432	90.33 424	99.98 438	31.85 419	100.00 432	46.15 421	93.62 427	70.14 425

HaxPig	97.67 428	99.63 428	91.79 420	99.82 437	99.96 431	88.42 420	87.25 420	98.22 427	99.89 427	99.93 431	99.96 428	99.95 430	99.86 428	96.37 426	92.57 425	99.96 437	99.98 430	99.99 430	99.99 430	99.99 439	99.91 432

Anonymous_1	96.94 427	99.72 429	99.64 429	92.03 425	93.81 425	100.00 429	100.00 429	99.18 428	99.90 428	98.59 429	99.75 427	99.15 427	99.95 429	98.52 427	99.54 427	87.31 424	98.83 428	90.77 425	96.89 427	91.07 426	94.14 427

AVERAGE_ROB	99.26 432	99.81 430	97.70 425	100.00 440	100.00 433	96.38 426	91.35 422	100.00 431	100.00 429	100.00 432	100.00 429	100.00 432	100.00 430	99.98 433	99.97 429	100.00 439	100.00 431	100.00 432	100.00 431	100.00 440	100.00 440

DPSMNet_ROB	99.43 434	99.92 431	99.98 431	96.44 431	100.00 433	100.00 429	100.00 429	99.82 430	100.00 429	95.92 425	100.00 429	99.26 428	100.00 430	99.77 429	99.99 430	98.36 430	100.00 431	99.86 428	100.00 431	99.38 430	99.98 439

DGTPSM_ROB	99.42 433	99.92 431	99.98 431	96.43 430	100.00 433	100.00 429	100.00 429	99.81 429	100.00 429	95.92 425	100.00 429	99.26 428	100.00 430	99.77 429	99.99 430	98.23 429	100.00 431	99.86 428	100.00 431	99.38 430	99.97 438

test_example2	98.82 429	99.97 433	99.97 430	99.95 439	99.97 432	99.48 428	99.97 428	94.95 425	100.00 429	100.00 432	100.00 429	93.49 424	93.63 424	99.93 431	99.91 428	100.00 439	99.77 429	96.68 427	98.65 428	100.00 440	100.00 440

MyStereo03	99.94 437	100.00 434	100.00 433	99.73 434	100.00 433	100.00 429	100.00 429	100.00 431	100.00 429	100.00 432	100.00 429	100.00 432	100.00 430	100.00 434	100.00 433	99.08 431	100.00 431	100.00 432	100.00 431	99.98 434	99.94 433

MyStereo02	99.94 437	100.00 434	100.00 433	99.73 434	100.00 433	100.00 429	100.00 429	100.00 431	100.00 429	100.00 432	100.00 429	100.00 432	100.00 430	100.00 434	100.00 433	99.08 431	100.00 431	100.00 432	100.00 431	99.98 434	99.94 433

MyStereo	99.94 437	100.00 434	100.00 433	99.73 434	100.00 433	100.00 429	100.00 429	100.00 431	100.00 429	100.00 432	100.00 429	100.00 432	100.00 430	100.00 434	100.00 433	99.08 431	100.00 431	100.00 432	100.00 431	99.98 434	99.94 433

Selective-RAFT-Error	100.00 440	100.00 434	100.00 433	100.00 440	100.00 433	100.00 429	100.00 429	100.00 431	100.00 429	100.00 432	100.00 429	100.00 432	100.00 430	100.00 434	100.00 433	100.00 439	100.00 431	100.00 432	100.00 431	99.98 434	99.94 433

CasAABBNet	99.93 435	100.00 434	100.00 433	99.70 433	100.00 433	100.00 429	100.00 429	100.00 431	100.00 429	100.00 432	100.00 429	100.00 432	100.00 430	100.00 434	100.00 433	99.08 431	100.00 431	100.00 432	100.00 431	99.96 433	99.94 433

LSM0	99.93 435	100.00 434	100.00 433	99.82 437	100.00 433	100.00 429	100.00 429	100.00 431	100.00 429	100.00 432	100.00 429	100.00 432	100.00 430	100.00 434	100.00 433	99.09 435	100.00 431	100.00 432	100.00 431	99.98 434	99.79 431

DPSM_ROB	99.05 430	100.00 434	100.00 433	95.92 428	98.77 429	100.00 429	100.00 429	100.00 431	100.00 429	100.00 432	100.00 429	100.00 432	100.00 430	100.00 434	100.00 433	93.10 426	100.00 431	100.00 432	100.00 431	95.46 428	97.74 428

DPSM	99.05 430	100.00 434	100.00 433	95.92 428	98.77 429	100.00 429	100.00 429	100.00 431	100.00 429	100.00 432	100.00 429	100.00 432	100.00 430	100.00 434	100.00 433	93.10 426	100.00 431	100.00 432	100.00 431	95.46 428	97.74 428

Low-res two-view benchmark