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

CREStereo	0.28 1	0.30 71	1.33 22	0.19 1	0.13 5	0.55 91	0.17 5	0.48 23	0.46 51	0.27 30	0.33 36	0.24 22	0.21 16	0.31 17	0.21 22	0.11 126	0.07 11	0.08 3	0.05 1	0.10 11	0.07 3
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
PMTNet	0.31 12	0.35 99	1.30 18	0.20 2	0.14 12	0.57 117	0.25 100	0.46 12	0.42 29	0.27 30	0.32 32	0.27 39	0.24 31	0.39 52	0.23 34	0.43 363	0.07 11	0.08 3	0.05 1	0.18 149	0.07 3

LoS	0.31 12	0.30 71	1.52 48	0.23 3	0.13 5	0.54 80	0.20 22	0.48 23	0.49 69	0.25 20	0.28 17	0.37 69	0.24 31	0.38 49	0.23 34	0.10 79	0.08 58	0.08 3	0.05 1	0.15 83	0.07 3

CES	0.30 8	0.27 42	1.09 4	0.23 3	0.50 339	0.40 16	0.20 22	0.46 12	0.44 38	0.22 5	0.28 17	0.26 33	0.19 9	0.33 27	0.21 22	0.09 17	0.07 11	0.08 3	0.05 1	0.15 83	0.49 362

s12784h	0.36 39	0.28 62	1.58 54	0.23 3	0.11 1	0.62 197	0.24 85	0.79 191	0.64 189	0.44 80	0.52 137	0.28 42	0.26 54	0.50 106	0.24 48	0.11 126	0.06 1	0.09 21	0.06 7	0.16 110	0.06 1

TANstereo	0.33 19	0.49 157	1.75 93	0.23 3	0.12 3	0.54 80	0.16 3	0.40 3	0.45 48	0.45 87	0.51 130	0.26 33	0.22 20	0.29 11	0.20 19	0.10 79	0.10 141	0.08 3	0.06 7	0.08 1	0.11 37

StereoIM	0.29 4	0.54 174	1.44 36	0.24 7	0.29 210	0.29 3	0.16 3	0.45 11	0.37 10	0.19 1	0.21 2	0.28 42	0.22 20	0.30 14	0.29 88	0.10 79	0.09 112	0.10 49	0.08 29	0.11 22	0.11 37

knoymous	0.34 26	0.25 32	1.75 93	0.24 7	0.18 84	0.45 20	0.24 85	0.57 65	0.38 11	0.41 66	0.39 61	0.55 168	0.25 42	0.38 49	0.23 34	0.11 126	0.08 58	0.12 138	0.07 13	0.13 51	0.12 63

fff	0.43 86	0.77 249	1.95 184	0.24 7	0.13 5	0.51 58	0.22 46	0.77 165	0.75 280	0.54 171	0.47 91	0.31 49	0.65 291	0.36 38	0.34 133	0.09 17	0.07 11	0.08 3	0.07 13	0.08 1	0.22 226

DRaft	0.62 246	0.38 111	1.76 97	0.24 7	0.16 38	0.64 224	0.66 335	0.53 48	0.53 100	0.67 288	0.99 334	0.38 75	1.00 347	1.44 241	2.10 365	0.10 79	0.14 227	0.10 49	0.14 206	0.18 149	0.21 216

CREStereo++_RVC	0.33 19	0.29 66	1.74 87	0.24 7	0.16 38	0.54 80	0.15 1	0.40 3	0.55 111	0.37 48	0.51 130	0.24 22	0.19 9	0.27 1	0.26 57	0.09 17	0.06 1	0.08 3	0.30 336	0.08 1	0.06 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
csc	0.43 86	0.77 249	1.95 184	0.24 7	0.13 5	0.51 58	0.22 46	0.77 165	0.75 280	0.54 171	0.47 91	0.31 49	0.65 291	0.36 38	0.34 133	0.09 17	0.07 11	0.08 3	0.07 13	0.08 1	0.22 226

cscssc	0.43 86	0.77 249	1.95 184	0.24 7	0.13 5	0.51 58	0.22 46	0.77 165	0.75 280	0.54 171	0.47 91	0.31 49	0.65 291	0.36 38	0.34 133	0.09 17	0.07 11	0.08 3	0.07 13	0.08 1	0.22 226

111	0.48 137	1.09 341	1.95 184	0.24 7	0.13 5	0.59 148	0.26 116	0.83 210	0.78 299	0.48 114	0.52 137	0.56 177	0.38 141	0.49 101	0.38 149	0.09 17	0.07 11	0.09 21	0.07 13	0.23 206	0.35 321

ff7	0.32 14	0.52 166	1.38 28	0.25 15	0.16 38	0.56 100	0.23 62	0.46 12	0.41 24	0.24 12	0.23 5	0.20 2	0.23 25	0.48 92	0.19 3	0.09 17	0.08 58	0.10 49	0.18 267	0.23 206	0.22 226

ffff	0.32 14	0.52 166	1.38 28	0.25 15	0.16 38	0.56 100	0.23 62	0.46 12	0.41 24	0.24 12	0.23 5	0.20 2	0.23 25	0.48 92	0.19 3	0.09 17	0.08 58	0.10 49	0.18 267	0.23 206	0.22 226

11t	0.32 14	0.52 166	1.38 28	0.25 15	0.16 38	0.56 100	0.23 62	0.46 12	0.41 24	0.24 12	0.23 5	0.20 2	0.23 25	0.48 92	0.19 3	0.09 17	0.08 58	0.10 49	0.18 267	0.23 206	0.22 226

LoS_RVC	0.29 4	0.33 85	1.19 10	0.25 15	0.34 261	0.43 18	0.22 46	0.42 5	0.32 2	0.22 5	0.33 36	0.23 15	0.24 31	0.31 17	0.21 22	0.07 1	0.07 11	0.07 1	0.05 1	0.10 11	0.31 304

anonymousdsp	0.34 26	0.53 171	1.47 40	0.25 15	0.16 38	0.56 100	0.23 62	0.49 27	0.40 20	0.25 20	0.24 11	0.22 8	0.24 31	0.55 126	0.19 3	0.09 17	0.11 174	0.10 49	0.18 267	0.24 221	0.29 289

ProNet	0.30 8	0.54 174	1.29 16	0.25 15	0.15 25	0.47 35	0.25 100	0.48 23	0.39 16	0.21 2	0.23 5	0.22 8	0.20 14	0.44 69	0.19 3	0.08 4	0.08 58	0.10 49	0.08 29	0.23 206	0.12 63

DCANet-4	0.40 64	0.27 42	2.21 241	0.25 15	0.14 12	0.51 58	0.22 46	0.77 165	0.72 250	0.54 171	0.47 91	0.28 42	0.37 136	0.37 45	0.34 133	0.09 17	0.07 11	0.08 3	0.07 13	0.08 1	0.22 226

ccc-4	0.32 14	0.52 166	1.38 28	0.25 15	0.16 38	0.56 100	0.23 62	0.46 12	0.41 24	0.24 12	0.23 5	0.20 2	0.23 25	0.48 92	0.19 3	0.09 17	0.08 58	0.10 49	0.18 267	0.23 206	0.22 226

ADStereo(finetuned)	0.45 110	0.77 249	2.12 224	0.25 15	0.14 12	0.51 58	0.22 46	0.77 165	0.72 250	0.54 171	0.48 103	0.31 49	0.76 318	0.37 45	0.38 149	0.09 17	0.07 11	0.09 21	0.07 13	0.13 51	0.23 244

IGEV-Stereo	0.34 26	0.54 174	1.47 40	0.25 15	0.16 38	0.56 100	0.23 62	0.49 27	0.40 20	0.25 20	0.24 11	0.22 8	0.24 31	0.54 122	0.19 3	0.09 17	0.10 141	0.10 49	0.18 267	0.24 221	0.29 289
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
CrosDoStereo	0.94 342	0.37 106	2.53 299	0.25 15	0.32 244	0.54 80	3.76 413	0.72 123	0.60 143	0.70 299	1.40 362	0.53 161	1.49 377	1.78 294	3.09 382	0.10 79	0.08 58	0.11 93	0.11 125	0.21 186	0.11 37

DeepStereo_LL	0.94 342	0.37 106	2.53 299	0.25 15	0.32 244	0.54 80	3.76 413	0.72 123	0.60 143	0.70 299	1.40 362	0.53 161	1.49 377	1.78 294	3.09 382	0.10 79	0.08 58	0.11 93	0.11 125	0.21 186	0.11 37

THIR-Stereo	0.86 332	0.62 196	2.13 226	0.25 15	0.16 38	0.58 132	2.74 409	0.59 74	0.51 79	0.62 256	1.62 369	0.97 335	1.80 388	1.69 282	2.25 370	0.10 79	0.08 58	0.14 221	0.11 125	0.15 83	0.11 37

AnonymousM	0.37 42	0.44 139	1.50 45	0.25 15	0.15 25	0.52 71	0.23 62	0.60 81	0.42 29	0.42 70	0.32 32	0.30 47	0.25 42	0.34 31	0.23 34	0.11 126	0.09 112	0.71 381	0.36 358	0.12 32	0.07 3

CFNet_pseudo	0.45 110	0.46 146	2.23 248	0.25 15	0.19 97	0.56 100	0.21 33	0.77 165	0.60 143	0.49 125	0.56 174	0.69 247	0.47 222	0.52 113	0.31 109	0.11 126	0.10 141	0.15 247	0.10 76	0.17 129	0.14 107

DCANet	0.42 80	0.77 249	1.95 184	0.25 15	0.14 12	0.51 58	0.22 46	0.77 165	0.72 250	0.54 171	0.48 103	0.31 49	0.41 173	0.36 38	0.39 156	0.09 17	0.07 11	0.09 21	0.07 13	0.13 51	0.23 244

Former-RAFT_DAM_RVC	0.50 163	0.33 85	0.93 1	0.26 31	0.22 135	0.46 32	0.20 22	1.10 360	1.34 375	3.16 410	0.32 32	0.22 8	0.20 14	0.30 14	0.22 30	0.10 79	0.09 112	0.11 93	0.09 44	0.15 83	0.19 196

MIF-Stereo (partial)	0.34 26	0.41 123	1.93 177	0.26 31	0.24 160	0.32 6	0.17 5	0.53 48	0.42 29	0.25 20	0.37 47	0.25 28	0.26 54	0.44 69	0.31 109	0.11 126	0.08 58	0.12 138	0.10 76	0.19 166	0.14 107

PCWNet_CMD	0.46 120	0.45 144	2.28 255	0.26 31	0.20 107	0.55 91	0.21 33	0.75 146	0.64 189	0.48 114	0.55 163	0.68 240	0.57 264	0.46 82	0.30 99	0.11 126	0.10 141	0.14 221	0.10 76	0.18 149	0.14 107

CFNet_ucs	0.48 137	0.50 163	2.32 259	0.26 31	0.22 135	0.57 117	0.22 46	0.85 224	0.65 201	0.53 160	0.64 238	0.68 240	0.44 205	0.54 122	0.31 109	0.13 201	0.12 199	0.16 263	0.11 125	0.19 166	0.17 170

RCA-Stereo	0.34 26	0.32 80	1.30 18	0.26 31	0.14 12	0.58 132	0.23 62	0.78 179	0.62 173	0.40 60	0.44 83	0.28 42	0.35 124	0.29 11	0.20 19	0.09 17	0.10 141	0.09 21	0.07 13	0.19 166	0.08 10

IER	0.43 86	0.38 111	1.69 72	0.26 31	0.25 172	0.66 241	0.26 116	0.71 118	0.55 111	0.54 171	0.59 188	0.60 198	0.53 247	0.52 113	0.39 156	0.11 126	0.08 58	0.11 93	0.11 125	0.14 69	0.11 37

MSMDNet	0.46 120	0.44 139	2.28 255	0.26 31	0.20 107	0.55 91	0.21 33	0.75 146	0.64 189	0.48 114	0.55 163	0.68 240	0.56 259	0.46 82	0.30 99	0.11 126	0.10 141	0.13 192	0.10 76	0.18 149	0.15 137

HSM-Net_RVC	0.67 267	0.34 93	2.23 248	0.26 31	0.19 97	0.67 246	0.29 169	1.26 375	0.69 224	0.72 306	0.70 277	0.78 286	0.42 188	3.77 402	0.41 167	0.13 201	0.09 112	0.10 49	0.09 44	0.12 32	0.11 37
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
ccs_rob	0.45 110	0.46 146	2.22 244	0.26 31	0.19 97	0.56 100	0.21 33	0.77 165	0.60 143	0.49 125	0.56 174	0.69 247	0.47 222	0.52 113	0.31 109	0.11 126	0.09 112	0.16 263	0.10 76	0.17 129	0.14 107

IGEVStereo-DCA	0.33 19	0.34 93	1.38 28	0.27 40	0.16 38	0.45 20	0.23 62	0.46 12	0.41 24	0.24 12	0.21 2	0.26 33	0.25 42	0.64 147	0.52 212	0.09 17	0.07 11	0.10 49	0.18 267	0.16 110	0.22 226

rrr	0.46 120	0.34 93	3.08 362	0.27 40	0.16 38	0.45 20	0.28 149	1.09 359	0.51 79	0.24 12	0.21 2	0.26 33	0.25 42	0.64 147	0.52 212	0.09 17	0.07 11	0.10 49	0.29 331	0.16 110	0.25 260

test croco	0.37 42	0.47 154	2.15 232	0.27 40	0.19 97	0.33 8	0.20 22	0.58 69	0.46 51	0.23 11	0.37 47	0.23 15	0.25 42	0.45 76	0.28 75	0.11 126	0.08 58	0.13 192	0.09 44	0.42 341	0.12 63

MSKI-zero shot	0.46 120	0.38 111	2.47 290	0.27 40	0.43 318	0.56 100	0.20 22	0.77 165	0.43 36	0.60 238	0.51 130	0.44 118	0.17 1	0.68 158	0.21 22	0.09 17	0.29 344	0.09 21	0.32 343	0.14 69	0.10 27

MIF-Stereo	0.30 8	0.36 104	1.68 70	0.27 40	0.24 160	0.29 3	0.18 11	0.33 1	0.34 3	0.26 27	0.37 47	0.18 1	0.18 6	0.31 17	0.27 65	0.10 79	0.08 58	0.08 3	0.07 13	0.25 232	0.08 10

Any-RAFT	0.38 47	0.25 32	1.89 163	0.27 40	0.17 62	0.68 257	0.21 33	0.78 179	0.53 100	0.43 75	0.43 73	0.54 165	0.30 100	0.41 58	0.20 19	0.10 79	0.12 199	0.08 3	0.06 7	0.10 11	0.09 16

RAFT-Test	0.44 95	0.38 111	2.01 199	0.27 40	0.44 319	0.64 224	0.37 237	0.72 123	0.57 122	0.45 87	0.48 103	0.65 218	0.24 31	0.35 33	0.29 88	0.09 17	0.11 174	0.09 21	0.38 361	0.10 11	0.11 37

4D-IteraStereo	0.44 95	0.96 309	2.63 313	0.27 40	0.30 220	0.45 20	0.25 100	0.52 43	0.50 75	0.40 60	0.31 29	0.40 87	0.19 9	0.35 33	0.32 119	0.09 17	0.06 1	0.12 138	0.11 125	0.19 166	0.30 297

Selective-IGEV	0.29 4	0.23 21	1.28 15	0.27 40	0.30 220	0.35 11	0.20 22	0.56 62	0.38 11	0.21 2	0.30 26	0.22 8	0.18 6	0.37 45	0.18 1	0.07 1	0.06 1	0.08 3	0.15 226	0.16 110	0.29 289

iRaft-Stereo_5w	0.54 197	1.01 329	2.08 216	0.27 40	0.21 114	0.49 46	0.28 149	0.73 131	0.58 132	0.40 60	0.61 207	0.62 204	0.46 217	1.78 294	0.47 194	0.09 17	0.07 11	0.11 93	0.10 76	0.39 331	0.12 63

psmg	0.41 67	0.27 42	1.13 5	0.27 40	0.21 114	0.75 287	0.36 230	0.90 258	0.61 157	0.59 230	0.59 188	0.63 207	0.37 136	0.43 64	0.38 149	0.13 201	0.10 141	0.13 192	0.12 156	0.13 51	0.11 37

STrans-v2	0.67 267	0.56 184	2.64 315	0.27 40	0.23 147	0.57 117	0.33 214	0.96 300	0.69 224	0.92 342	0.85 311	0.89 317	0.93 340	1.83 304	1.21 323	0.09 17	0.07 11	0.10 49	0.09 44	0.11 22	0.12 63

test_xeample	0.72 292	0.21 9	1.36 25	0.27 40	0.17 62	0.59 148	0.28 149	1.01 338	0.70 233	0.55 185	0.67 252	0.44 118	0.39 155	1.88 316	5.17 406	0.12 173	0.10 141	0.11 93	0.10 76	0.13 51	0.15 137

GMStereo	0.38 47	0.99 323	1.91 171	0.27 40	0.16 38	0.39 15	0.23 62	0.47 20	0.62 173	0.38 53	0.34 40	0.25 28	0.25 42	0.39 52	0.29 88	0.14 230	0.08 58	0.10 49	0.12 156	0.15 83	0.11 37
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
CFNet-RSSM	0.41 67	0.32 80	2.20 240	0.27 40	0.44 319	0.52 71	0.19 13	0.76 155	0.48 65	0.43 75	0.36 44	0.54 165	0.26 54	0.33 27	0.25 54	0.09 17	0.08 58	0.09 21	0.38 361	0.10 11	0.09 16

SFCPSM	0.46 120	0.24 29	2.35 267	0.27 40	0.27 196	0.70 265	0.32 206	0.96 300	0.63 182	0.49 125	0.52 137	0.43 107	0.36 128	0.52 113	0.43 177	0.12 173	0.09 112	0.12 138	0.16 242	0.16 110	0.12 63

Gwc-CoAtRS	0.38 47	0.33 85	1.92 174	0.27 40	0.41 311	0.48 41	0.19 13	0.59 74	0.46 51	0.43 75	0.39 61	0.57 183	0.26 54	0.32 21	0.26 57	0.09 17	0.09 112	0.09 21	0.31 340	0.11 22	0.09 16

DIP-Stereo	0.37 42	0.34 93	1.50 45	0.27 40	0.18 84	0.63 213	0.17 5	0.92 276	0.53 100	0.49 125	0.48 103	0.30 47	0.30 100	0.39 52	0.30 99	0.10 79	0.08 58	0.10 49	0.08 29	0.15 83	0.12 63
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
CASnet	0.28 1	0.31 77	1.20 11	0.28 58	0.11 1	0.47 35	0.19 13	0.44 8	0.44 38	0.38 53	0.31 29	0.23 15	0.17 1	0.29 11	0.19 3	0.10 79	0.06 1	0.15 247	0.12 156	0.16 110	0.07 3
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
AEACV	0.33 19	0.24 29	1.44 36	0.28 58	0.35 271	0.47 35	0.21 33	0.43 6	0.28 1	0.26 27	0.25 14	0.22 8	0.38 141	0.30 14	0.18 1	0.09 17	0.35 354	0.09 21	0.36 358	0.23 206	0.25 260

anonymousdsp2	0.34 26	0.24 29	1.16 8	0.28 58	0.15 25	0.57 117	0.23 62	0.79 191	0.47 64	0.38 53	0.37 47	0.40 87	0.25 42	0.47 88	0.21 22	0.09 17	0.07 11	0.10 49	0.13 181	0.19 166	0.27 277

CBFPSM	0.56 215	0.91 292	1.82 139	0.28 58	0.23 147	0.71 267	0.37 237	0.72 123	0.64 189	0.50 132	0.49 120	1.03 345	0.83 325	0.62 142	1.35 331	0.10 79	0.12 199	0.10 49	0.10 76	0.18 149	0.19 196

qqq	0.38 47	0.21 9	1.34 24	0.28 58	0.15 25	0.45 20	0.26 116	0.76 155	0.52 84	0.39 58	0.41 68	0.46 133	0.36 128	0.96 200	0.30 99	0.11 126	0.14 227	0.12 138	0.12 156	0.12 32	0.14 107

raft_robust	0.55 209	0.84 275	1.73 83	0.28 58	0.54 348	0.53 77	0.25 100	0.88 246	0.75 280	0.48 114	0.46 88	0.76 281	0.75 317	1.46 246	0.27 65	0.09 17	0.10 141	0.10 49	0.30 336	0.26 247	0.16 159

GLC_STEREO	0.28 1	0.27 42	1.36 25	0.28 58	0.12 3	0.41 17	0.20 22	0.37 2	0.38 11	0.26 27	0.30 26	0.25 28	0.19 9	0.33 27	0.24 48	0.09 17	0.11 174	0.12 138	0.10 76	0.13 51	0.09 16

GMOStereo	0.41 67	0.62 196	1.78 109	0.28 58	0.36 278	0.51 58	0.31 185	0.53 48	0.44 38	0.57 205	0.48 103	0.41 91	0.27 68	0.28 3	0.23 34	0.08 4	0.38 360	0.13 192	0.11 125	0.34 297	0.11 37

error version	0.41 67	0.62 196	1.78 109	0.28 58	0.36 278	0.51 58	0.31 185	0.53 48	0.44 38	0.57 205	0.48 103	0.41 91	0.27 68	0.28 3	0.23 34	0.08 4	0.38 360	0.13 192	0.11 125	0.34 297	0.11 37

test-v	0.41 67	0.62 196	1.78 109	0.28 58	0.36 278	0.51 58	0.31 185	0.53 48	0.44 38	0.57 205	0.48 103	0.41 91	0.27 68	0.28 3	0.23 34	0.08 4	0.38 360	0.13 192	0.11 125	0.34 297	0.11 37

test-2	0.41 67	0.62 196	1.78 109	0.28 58	0.36 278	0.51 58	0.31 185	0.53 48	0.44 38	0.57 205	0.48 103	0.41 91	0.27 68	0.28 3	0.23 34	0.08 4	0.38 360	0.13 192	0.11 125	0.34 297	0.11 37

iRaftStereo_RVC	0.37 42	0.53 171	1.41 33	0.28 58	0.15 25	0.52 71	0.20 22	0.54 58	0.46 51	0.37 48	0.43 73	0.41 91	0.23 25	0.36 38	0.26 57	0.09 17	0.15 248	0.12 138	0.11 125	0.41 337	0.37 336

222	0.78 316	0.23 21	1.23 12	0.28 58	0.18 84	0.62 197	0.24 85	1.02 341	0.70 233	0.58 217	0.66 249	0.46 133	0.42 188	1.80 300	6.53 411	0.13 201	0.10 141	0.11 93	0.10 76	0.12 32	0.17 170

xxxx	0.70 282	0.21 9	1.33 22	0.28 58	0.18 84	0.63 213	0.24 85	1.02 341	0.69 224	0.50 132	0.62 212	0.58 190	0.38 141	1.47 253	5.21 407	0.13 201	0.12 199	0.11 93	0.10 76	0.12 32	0.15 137

ARAFT	0.60 234	1.23 360	3.10 364	0.28 58	0.16 38	0.64 224	0.36 230	0.90 258	0.67 214	0.61 245	0.49 120	0.55 168	0.31 108	1.24 231	0.32 119	0.10 79	0.08 58	0.14 221	0.13 181	0.37 317	0.21 216

RAFT-Stereo + iAFF	0.42 80	0.86 280	1.78 109	0.28 58	0.17 62	0.52 71	0.20 22	0.62 87	0.61 157	0.50 132	0.61 207	0.39 79	0.32 111	0.35 33	0.30 99	0.07 1	0.10 141	0.09 21	0.09 44	0.35 305	0.10 27

ACVNet	0.45 110	0.44 139	1.79 127	0.28 58	0.21 114	0.59 148	0.36 230	0.66 97	0.68 216	0.45 87	0.59 188	0.69 247	0.40 162	0.44 69	0.55 221	0.11 126	0.09 112	0.10 49	0.09 44	0.34 297	0.10 27

hitnet-ft	0.67 267	0.80 261	1.90 166	0.28 58	0.22 135	0.69 260	0.36 230	0.85 224	0.65 201	0.56 195	0.84 307	1.03 345	0.95 345	2.32 347	0.55 221	0.23 324	0.14 227	0.41 366	0.13 181	0.24 221	0.17 170

CFNet-ft	0.51 178	0.76 241	1.79 127	0.28 58	0.30 220	0.63 213	0.28 149	0.66 97	0.55 111	0.45 87	0.57 179	0.74 272	0.41 173	1.46 246	0.42 169	0.14 230	0.10 141	0.28 342	0.13 181	0.18 149	0.14 107

DSFCA	0.54 197	0.35 99	1.41 33	0.28 58	0.28 205	0.79 306	0.88 363	0.76 155	0.70 233	0.72 306	0.66 249	0.67 233	0.57 264	1.17 223	0.63 246	0.16 261	0.14 227	0.13 192	0.14 206	0.16 110	0.13 94

CFNet_RVC	0.51 178	0.76 241	1.79 127	0.28 58	0.30 220	0.63 213	0.28 149	0.66 97	0.55 111	0.45 87	0.57 179	0.74 272	0.41 173	1.46 246	0.42 169	0.14 230	0.10 141	0.28 342	0.13 181	0.18 149	0.14 107

MyStereo07	0.34 26	0.40 120	1.46 38	0.29 79	0.23 147	0.60 157	0.31 185	0.53 48	0.42 29	0.25 20	0.25 14	0.20 2	0.26 54	0.57 129	0.19 3	0.09 17	0.18 280	0.12 138	0.11 125	0.16 110	0.19 196

MyStereo04	0.48 137	0.40 120	2.65 317	0.29 79	0.23 147	0.60 157	0.31 185	0.83 210	0.75 280	0.47 95	0.36 44	0.53 161	0.42 188	0.53 119	0.39 156	0.09 17	0.18 280	0.12 138	0.11 125	0.16 110	0.19 196

CoDeX	0.52 187	0.43 132	2.25 251	0.29 79	0.26 185	0.61 177	0.32 206	0.99 322	0.68 216	0.48 114	0.55 163	0.52 159	0.40 162	1.60 270	0.35 140	0.12 173	0.09 112	0.11 93	0.10 76	0.13 51	0.12 63

ToySt	0.44 95	0.61 193	1.89 163	0.29 79	0.18 84	0.55 91	0.35 224	0.67 106	0.53 100	0.39 58	0.50 126	0.59 192	0.43 198	0.51 109	0.49 202	0.10 79	0.12 199	0.13 192	0.16 242	0.24 221	0.19 196

anonymousa	0.48 137	0.46 146	2.44 285	0.29 79	0.34 261	0.61 177	0.25 100	0.66 97	0.54 107	0.53 160	0.77 298	0.73 266	0.46 217	0.33 27	0.31 109	0.10 79	0.09 112	0.12 138	0.29 331	0.10 11	0.19 196

test_4	0.40 64	0.37 106	2.01 199	0.29 79	0.21 114	0.50 52	0.28 149	0.47 20	0.39 16	0.42 70	0.76 295	0.38 75	0.22 20	0.52 113	0.33 129	0.08 4	0.07 11	0.11 93	0.15 226	0.28 260	0.07 3

CSP-Net	0.50 163	0.39 118	1.25 13	0.29 79	0.23 147	0.77 297	0.35 224	0.86 232	0.57 122	0.59 230	0.59 188	0.65 218	0.40 162	1.77 293	0.44 181	0.16 261	0.11 174	0.10 49	0.10 76	0.20 178	0.14 107

dad	0.51 178	1.01 329	1.74 87	0.29 79	0.19 97	0.60 157	0.26 116	0.52 43	0.75 280	0.63 265	0.63 222	0.63 207	0.33 114	0.85 193	0.47 194	0.27 344	0.15 248	0.40 365	0.18 267	0.22 198	0.14 107

TestStereo	0.45 110	0.54 174	2.11 221	0.29 79	0.16 38	0.43 18	0.24 85	0.54 58	0.45 48	0.37 48	0.46 88	0.34 62	0.27 68	1.98 323	0.27 65	0.11 126	0.08 58	0.12 138	0.09 44	0.14 69	0.08 10

R-Stereo Train	0.36 39	0.21 9	1.70 76	0.29 79	0.18 84	0.55 91	0.26 116	0.78 179	0.36 7	0.57 205	0.67 252	0.33 58	0.24 31	0.32 21	0.23 34	0.10 79	0.08 58	0.09 21	0.07 13	0.09 7	0.12 63

RAFT-Stereo	0.36 39	0.21 9	1.70 76	0.29 79	0.18 84	0.55 91	0.26 116	0.78 179	0.36 7	0.57 205	0.67 252	0.33 58	0.24 31	0.32 21	0.23 34	0.10 79	0.08 58	0.09 21	0.07 13	0.09 7	0.12 63
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
DeepPruner_ROB	0.50 163	0.70 225	1.94 181	0.29 79	0.26 185	0.63 213	0.31 185	0.80 193	0.48 65	0.61 245	0.55 163	0.66 223	0.38 141	0.98 202	0.40 161	0.19 295	0.14 227	0.14 221	0.14 206	0.23 206	0.17 170

MLCV	0.48 137	0.89 289	1.85 144	0.29 79	0.14 12	0.59 148	0.23 62	0.72 123	0.59 139	0.66 284	0.66 249	0.55 168	0.36 128	1.03 208	0.49 202	0.09 17	0.06 1	0.09 21	0.07 13	0.19 166	0.11 37

SMFormer	0.50 163	0.46 146	1.60 57	0.30 92	0.15 25	0.45 20	0.24 85	0.90 258	0.72 250	0.56 195	0.64 238	0.51 153	0.41 173	1.87 311	0.49 202	0.13 201	0.10 141	0.11 93	0.10 76	0.15 83	0.16 159

tta	0.50 163	0.46 146	1.60 57	0.30 92	0.15 25	0.45 20	0.24 85	0.90 258	0.72 250	0.56 195	0.64 238	0.51 153	0.41 173	1.87 311	0.49 202	0.13 201	0.10 141	0.11 93	0.10 76	0.14 69	0.11 37

qqq1	0.48 137	0.46 146	1.60 57	0.30 92	0.15 25	0.45 20	0.24 85	0.90 258	0.72 250	0.56 195	0.64 238	0.51 153	0.41 173	1.87 311	0.23 34	0.13 201	0.10 141	0.09 21	0.08 29	0.14 69	0.11 37

fff1	0.48 137	0.46 146	1.60 57	0.30 92	0.15 25	0.45 20	0.24 85	0.90 258	0.72 250	0.56 195	0.64 238	0.51 153	0.41 173	1.87 311	0.23 34	0.13 201	0.10 141	0.09 21	0.08 29	0.14 69	0.11 37

MyStereo06	0.54 197	0.41 123	2.68 320	0.30 92	0.23 147	0.60 157	0.30 175	0.81 197	0.44 38	0.84 333	0.52 137	0.78 286	0.58 268	0.48 92	1.10 313	0.09 17	0.17 272	0.12 138	0.10 76	0.16 110	0.20 210

MyStereo05	0.49 154	0.41 123	2.72 326	0.30 92	0.23 147	0.60 157	0.30 175	0.82 204	0.77 294	0.52 151	0.37 47	0.51 153	0.42 188	0.52 113	0.38 149	0.09 17	0.17 272	0.12 138	0.10 76	0.16 110	0.20 210

DualNet	0.64 252	0.23 21	2.01 199	0.30 92	0.21 114	0.57 117	0.26 116	0.74 136	0.88 328	0.53 160	0.63 222	0.66 223	0.39 155	0.63 144	3.43 392	0.10 79	0.24 320	0.15 247	0.13 181	0.25 232	0.36 329

ffm	0.47 133	0.23 21	2.01 199	0.30 92	0.21 114	0.57 117	0.26 116	0.74 136	0.88 328	0.53 160	0.63 222	0.66 223	0.39 155	0.63 144	0.19 3	0.10 79	0.24 320	0.15 247	0.13 181	0.25 232	0.36 329

ff1	0.73 300	0.23 21	2.01 199	0.30 92	0.21 114	0.57 117	0.26 116	0.74 136	0.88 328	0.53 160	0.63 222	0.66 223	0.39 155	2.52 368	3.43 392	0.10 79	0.24 320	0.15 247	0.13 181	0.25 232	0.36 329

mmx	0.72 292	0.23 21	2.01 199	0.30 92	0.21 114	0.57 117	0.26 116	0.99 322	0.76 290	0.53 160	0.63 222	0.66 223	0.39 155	2.52 368	3.43 392	0.13 201	0.10 141	0.15 247	0.13 181	0.15 83	0.15 137

whm_eth	0.45 110	0.73 234	2.23 248	0.30 92	0.31 236	0.49 46	0.24 85	0.73 131	0.69 224	0.47 95	0.87 314	0.26 33	0.26 54	0.36 38	0.28 75	0.12 173	0.11 174	0.13 192	0.12 156	0.14 69	0.26 269

xxx	0.72 292	0.23 21	2.01 199	0.30 92	0.21 114	0.57 117	0.26 116	0.99 322	0.76 290	0.53 160	0.63 222	0.66 223	0.39 155	2.52 368	3.43 392	0.13 201	0.10 141	0.15 247	0.13 181	0.15 83	0.15 137

EGLCR-Stereo	0.29 4	0.27 42	0.97 2	0.30 92	0.19 97	0.56 100	0.17 5	0.68 109	0.36 7	0.30 34	0.18 1	0.27 39	0.17 1	0.38 49	0.19 3	0.09 17	0.07 11	0.10 49	0.08 29	0.10 11	0.35 321

DCRE	0.50 163	0.63 203	2.13 226	0.30 92	0.23 147	0.45 20	0.24 85	0.59 74	0.53 100	0.50 132	2.10 380	0.42 104	0.26 54	0.35 33	0.23 34	0.09 17	0.14 227	0.10 49	0.32 343	0.16 110	0.15 137

BUS	0.41 67	0.27 42	1.13 5	0.30 92	0.21 114	0.91 336	0.23 62	1.00 330	0.61 157	0.63 265	0.53 145	0.66 223	0.30 100	0.43 64	0.32 119	0.13 201	0.10 141	0.14 221	0.12 156	0.12 32	0.11 37

BSDual-CNN	0.41 67	0.27 42	1.13 5	0.30 92	0.21 114	0.76 289	0.31 185	1.00 330	0.61 157	0.63 265	0.53 145	0.63 207	0.37 136	0.43 64	0.38 149	0.13 201	0.10 141	0.14 221	0.12 156	0.12 32	0.11 37

hknet	0.47 133	0.29 66	1.70 76	0.30 92	0.24 160	0.76 289	0.31 185	1.00 330	0.64 189	0.63 265	0.53 145	0.80 292	0.38 141	0.77 182	0.37 144	0.11 126	0.10 141	0.14 221	0.12 156	0.12 32	0.11 37

cross-raft	0.40 64	0.27 42	2.22 244	0.30 92	0.17 62	0.49 46	0.35 224	0.71 118	0.39 16	0.43 75	0.45 84	0.64 215	0.25 42	0.32 21	0.25 54	0.08 4	0.08 58	0.09 21	0.23 306	0.11 22	0.14 107

test-1	0.44 95	0.48 155	1.69 72	0.30 92	0.27 196	0.50 52	0.28 149	0.80 193	0.43 36	0.40 60	0.54 155	0.41 91	0.24 31	0.31 17	1.16 319	0.09 17	0.20 299	0.10 49	0.17 257	0.11 22	0.26 269

RALCasStereoNet	0.45 110	0.88 286	1.85 144	0.30 92	0.26 185	0.49 46	0.26 116	0.58 69	0.51 79	0.36 44	0.48 103	0.36 68	0.28 79	0.55 126	0.34 133	0.10 79	0.53 379	0.09 21	0.08 29	0.25 232	0.34 319

GES	0.44 95	0.28 62	1.88 159	0.30 92	0.18 84	0.61 177	0.30 175	0.88 246	0.46 51	0.47 95	0.52 137	0.39 79	0.42 188	0.58 131	0.67 255	0.15 244	0.11 174	0.12 138	0.10 76	0.15 83	0.17 170

FADNet_RVC	0.81 326	1.14 347	2.42 279	0.30 92	0.24 160	0.71 267	0.24 85	0.95 296	0.61 157	0.44 80	0.56 174	0.59 192	0.42 188	1.52 257	0.68 258	0.94 386	0.96 403	0.28 342	1.00 402	0.90 382	1.36 405

UCFNet_RVC	0.48 137	0.82 270	1.85 144	0.30 92	0.27 196	0.64 224	0.26 116	0.74 136	0.55 111	0.48 114	0.53 145	0.63 207	0.41 173	0.88 196	0.38 149	0.15 244	0.10 141	0.17 279	0.17 257	0.18 149	0.15 137

PS-NSSS	0.63 249	1.00 325	1.81 134	0.30 92	0.31 236	0.63 213	0.34 218	0.98 311	0.69 224	0.54 171	0.74 289	0.51 153	0.41 173	2.43 361	0.48 197	0.24 331	0.17 272	0.27 338	0.18 267	0.27 254	0.21 216

HSM	0.62 246	0.76 241	1.72 82	0.30 92	0.29 210	0.64 224	0.28 149	0.94 285	0.62 173	0.58 217	0.57 179	1.40 373	0.64 289	2.59 372	0.42 169	0.11 126	0.08 58	0.10 49	0.08 29	0.14 69	0.11 37

IGEV+	0.34 26	0.43 132	1.32 21	0.31 117	0.14 12	0.32 6	0.21 33	0.70 115	0.34 3	0.22 5	0.28 17	0.22 8	0.27 68	0.35 33	0.27 65	0.09 17	0.39 366	0.08 3	0.15 226	0.25 232	0.45 356

1111x	0.74 303	0.21 9	1.93 177	0.31 117	0.17 62	0.63 213	0.32 206	1.03 348	0.74 268	0.52 151	0.62 212	0.57 183	0.47 222	2.38 353	4.25 401	0.12 173	0.14 227	0.11 93	0.12 156	0.12 32	0.14 107

MIM_Stereo	0.41 67	0.60 189	1.88 159	0.31 117	0.21 114	0.50 52	0.19 13	0.64 91	0.44 38	0.43 75	0.53 145	0.43 107	0.27 68	0.51 109	0.28 75	0.08 4	0.14 227	0.11 93	0.10 76	0.26 247	0.26 269

iinet-f	0.57 221	0.93 299	2.27 254	0.31 117	0.25 172	0.83 319	0.33 214	0.81 197	0.65 201	0.54 171	0.63 222	0.73 266	0.67 297	0.73 173	0.67 255	0.13 201	0.13 213	0.11 93	0.10 76	0.43 342	0.16 159

gwcnet-sp	0.49 154	0.43 132	2.54 305	0.31 117	0.22 135	0.67 246	0.31 185	0.78 179	0.65 201	0.58 217	0.47 91	0.46 133	0.43 198	0.76 178	0.46 185	0.11 126	0.11 174	0.11 93	0.11 125	0.15 83	0.14 107

scenet	0.49 154	0.43 132	2.54 305	0.31 117	0.22 135	0.67 246	0.31 185	0.78 179	0.65 201	0.58 217	0.47 91	0.46 133	0.43 198	0.76 178	0.46 185	0.11 126	0.11 174	0.11 93	0.11 125	0.15 83	0.14 107

Selective-RAFT	0.35 35	0.26 41	1.48 43	0.31 117	0.15 25	0.61 177	0.19 13	0.60 81	0.54 107	0.28 32	0.29 21	0.40 87	0.33 114	0.50 106	0.27 65	0.10 79	0.07 11	0.09 21	0.35 352	0.19 166	0.08 10

MC-Stereo	0.32 14	0.31 77	1.46 38	0.31 117	0.15 25	0.53 77	0.19 13	0.44 8	0.35 5	0.36 44	0.38 54	0.27 39	0.27 68	0.42 61	0.19 3	0.09 17	0.13 213	0.09 21	0.16 242	0.20 178	0.13 94

ssnet	0.49 154	0.43 132	2.54 305	0.31 117	0.22 135	0.67 246	0.31 185	0.78 179	0.65 201	0.58 217	0.47 91	0.46 133	0.43 198	0.76 178	0.46 185	0.11 126	0.11 174	0.11 93	0.11 125	0.15 83	0.14 107

Sa-1000	0.51 178	0.72 231	1.90 166	0.31 117	0.60 361	0.60 157	0.31 185	0.94 285	0.71 242	0.52 151	0.83 304	0.42 104	0.33 114	0.68 158	0.28 75	0.10 79	0.09 112	0.13 192	0.29 331	0.29 263	0.10 27

SA	0.50 163	0.75 240	1.95 184	0.31 117	0.61 362	0.57 117	0.31 185	0.91 268	0.73 264	0.42 70	0.62 212	0.38 75	0.47 222	0.68 158	0.29 88	0.09 17	0.09 112	0.13 192	0.32 343	0.30 272	0.10 27

dd	0.42 80	0.96 309	1.77 105	0.31 117	0.17 62	0.57 117	0.26 116	0.49 27	0.68 216	0.41 66	0.40 64	0.34 62	0.27 68	0.45 76	0.40 161	0.17 275	0.10 141	0.13 192	0.12 156	0.21 186	0.12 63

GwcNet-ADL	0.50 163	0.74 238	2.90 349	0.31 117	0.20 107	0.58 132	0.29 169	0.87 241	0.64 189	0.47 95	0.47 91	0.56 177	0.33 114	0.46 82	0.46 185	0.13 201	0.12 199	0.09 21	0.09 44	0.14 69	0.21 216

CroCo-Stereo	0.30 8	0.45 144	1.08 3	0.31 117	0.17 62	0.19 1	0.21 33	0.73 131	0.50 75	0.21 2	0.24 11	0.55 168	0.22 20	0.27 1	0.26 57	0.09 17	0.08 58	0.08 3	0.07 13	0.12 32	0.09 16
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
sAnonymous2	0.38 47	0.62 196	2.15 232	0.31 117	0.24 160	0.34 9	0.27 139	0.53 48	0.46 51	0.24 12	0.29 21	0.23 15	0.28 79	0.28 3	0.22 30	0.12 173	0.09 112	0.11 93	0.13 181	0.38 323	0.35 321

CroCo_RVC	0.38 47	0.62 196	2.15 232	0.31 117	0.24 160	0.34 9	0.27 139	0.53 48	0.46 51	0.24 12	0.29 21	0.23 15	0.28 79	0.28 3	0.22 30	0.12 173	0.09 112	0.11 93	0.13 181	0.38 323	0.35 321

AFF-stereo	0.44 95	0.96 309	1.78 109	0.31 117	0.15 25	0.50 52	0.21 33	0.64 91	0.63 182	0.47 95	0.64 238	0.49 147	0.34 122	0.46 82	0.31 109	0.08 4	0.09 112	0.10 49	0.10 76	0.37 317	0.10 27

delet	0.52 187	0.54 174	1.62 62	0.31 117	0.35 271	0.74 281	0.46 282	0.85 224	0.74 268	0.55 185	0.60 200	0.67 233	0.50 237	1.12 217	0.57 231	0.11 126	0.11 174	0.13 192	0.14 206	0.16 110	0.12 63

UNet	0.54 197	0.44 139	2.83 340	0.31 117	0.33 255	0.74 281	0.27 139	0.82 204	0.61 157	0.53 160	0.54 155	0.72 262	0.54 250	0.78 186	0.56 228	0.11 126	0.09 112	0.13 192	0.11 125	0.14 69	0.12 63

PSMNet-RSSM	0.53 192	0.82 270	1.78 109	0.31 117	0.25 172	0.58 132	0.28 149	0.84 220	0.60 143	0.50 132	0.61 207	0.67 233	0.43 198	1.68 280	0.42 169	0.15 244	0.10 141	0.14 221	0.16 242	0.15 83	0.13 94

DMCA	0.41 67	0.52 166	1.26 14	0.31 117	0.24 160	0.59 148	0.26 116	0.77 165	0.63 182	0.58 217	0.48 103	0.57 183	0.35 124	0.40 56	0.50 207	0.14 230	0.10 141	0.14 221	0.10 76	0.15 83	0.15 137

iResNet_ROB	0.50 163	1.15 351	1.73 83	0.31 117	0.21 114	0.58 132	0.22 46	0.95 296	0.82 313	0.58 217	0.62 212	0.57 183	0.39 155	0.84 191	0.40 161	0.11 126	0.08 58	0.09 21	0.06 7	0.21 186	0.13 94

MyStereo8	0.54 197	0.80 261	2.76 333	0.32 139	0.33 255	0.71 267	0.20 22	0.87 241	0.57 122	0.51 144	0.59 188	0.50 150	0.33 114	0.68 158	0.55 221	0.10 79	0.29 344	0.10 49	0.13 181	0.21 186	0.34 319

IGEV_Zeroshot_test	0.53 192	0.33 85	2.91 350	0.32 139	0.18 84	0.54 80	0.21 33	0.72 123	0.42 29	0.81 326	0.51 130	0.71 260	0.41 173	0.48 92	1.13 315	0.09 17	0.15 248	0.10 49	0.35 352	0.19 166	0.09 16

CASS	0.39 60	0.30 71	1.61 61	0.32 139	0.17 62	0.53 77	0.24 85	0.70 115	0.49 69	0.59 230	0.54 155	0.40 87	0.40 162	0.41 58	0.30 99	0.17 275	0.10 141	0.14 221	0.11 125	0.18 149	0.17 170
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
riskmin	0.37 42	0.22 17	1.74 87	0.32 139	0.20 107	0.48 41	0.20 22	0.66 97	0.46 51	0.36 44	0.34 40	0.69 247	0.45 209	0.39 52	0.27 65	0.11 126	0.08 58	0.12 138	0.08 29	0.13 51	0.16 159

ssnet_v2	0.55 209	0.60 189	1.86 152	0.32 139	0.22 135	0.72 273	0.44 273	0.94 285	0.74 268	0.63 265	0.54 155	0.81 295	0.47 222	0.77 182	0.70 260	0.16 261	0.14 227	0.14 221	0.14 206	0.30 272	0.30 297

CroCo-Stereo Lap2	0.33 19	0.61 193	1.47 40	0.32 139	0.38 295	0.23 2	0.22 46	0.58 69	0.46 51	0.22 5	0.27 16	0.29 46	0.23 25	0.32 21	0.26 57	0.09 17	0.09 112	0.10 49	0.08 29	0.21 186	0.14 107

Wz-Net-LNSev-Ref	0.57 221	0.87 283	2.11 221	0.32 139	0.30 220	0.84 321	0.40 249	0.88 246	0.72 250	0.65 281	0.73 287	0.66 223	0.57 264	0.93 197	0.71 262	0.13 201	0.07 11	0.10 49	0.08 29	0.15 83	0.14 107

rafts_anoy	0.43 86	0.89 289	1.96 193	0.32 139	0.30 220	0.48 41	0.24 85	0.62 87	0.49 69	0.37 48	0.38 54	0.33 58	0.30 100	0.51 109	0.34 133	0.10 79	0.39 366	0.13 192	0.15 226	0.17 129	0.15 137

raftrobust	0.38 47	0.68 219	1.54 49	0.32 139	0.46 333	0.52 71	0.21 33	0.56 62	0.42 29	0.52 151	0.35 43	0.31 49	0.33 114	0.37 45	0.30 99	0.10 79	0.11 174	0.08 3	0.07 13	0.21 186	0.19 196

pcwnet_v2	0.64 252	0.49 157	4.41 400	0.32 139	0.27 196	0.60 157	0.25 100	0.97 307	0.88 328	0.59 230	0.70 277	0.63 207	0.55 255	0.66 156	0.37 144	0.17 275	0.15 248	0.15 247	0.14 206	0.21 186	0.23 244

RALAANet	0.43 86	0.98 320	1.90 166	0.32 139	0.23 147	0.48 41	0.19 13	0.67 106	0.53 100	0.48 114	0.45 84	0.39 79	0.30 100	0.48 92	0.37 144	0.10 79	0.08 58	0.11 93	0.14 206	0.27 254	0.10 27

FENet	0.44 95	0.30 71	2.42 279	0.32 139	0.17 62	0.58 132	0.22 46	0.77 165	0.59 139	0.47 95	0.42 71	0.55 168	0.38 141	0.49 101	0.47 194	0.12 173	0.09 112	0.12 138	0.11 125	0.13 51	0.16 159

acv_ft	0.48 137	0.44 139	1.76 97	0.32 139	0.41 311	0.63 213	0.28 149	0.81 197	0.68 216	0.61 245	0.59 188	0.69 247	0.45 209	0.44 69	0.63 246	0.11 126	0.09 112	0.10 49	0.09 44	0.41 337	0.10 27

GwcNet-RSSM	0.57 221	0.94 301	2.13 226	0.32 139	0.25 172	0.60 157	0.30 175	0.80 193	0.66 211	0.52 151	0.64 238	0.71 260	0.40 162	1.79 298	0.50 207	0.13 201	0.09 112	0.12 138	0.12 156	0.21 186	0.15 137

FADNet	0.64 252	1.22 359	2.06 209	0.32 139	0.30 220	0.66 241	0.29 169	0.88 246	0.72 250	0.44 80	0.48 103	0.66 223	0.57 264	1.84 309	0.45 184	0.46 368	0.20 299	0.17 279	0.19 285	0.59 365	0.24 251

DispNO	0.67 267	1.01 329	2.72 326	0.33 154	0.27 196	0.54 80	0.41 255	0.81 197	0.80 307	0.55 185	0.75 292	0.67 233	0.51 239	2.36 349	0.89 289	0.13 201	0.10 141	0.15 247	0.11 125	0.17 129	0.18 187

11t1	0.33 19	0.19 2	1.41 33	0.33 154	0.16 38	0.48 41	0.21 33	0.67 106	0.48 65	0.40 60	0.34 40	0.32 55	0.33 114	0.42 61	0.27 65	0.11 126	0.12 199	0.10 49	0.08 29	0.13 51	0.14 107

StereoVision	0.45 110	0.72 231	1.94 181	0.33 154	0.32 244	0.47 35	0.26 116	0.68 109	0.57 122	0.32 41	0.89 319	0.45 125	0.27 68	0.49 101	0.36 142	0.13 201	0.15 248	0.16 263	0.15 226	0.19 166	0.13 94

SDNR	1.22 367	0.80 261	2.71 324	0.33 154	1.48 404	1.98 395	0.23 62	1.93 396	2.44 397	0.89 339	2.52 390	1.36 371	0.51 239	3.65 400	1.93 355	0.30 351	0.31 348	0.22 317	0.16 242	0.33 290	0.36 329

Anonymous_2	0.74 303	0.32 80	1.65 64	0.33 154	0.30 220	0.67 246	0.32 206	0.69 111	0.46 51	0.48 114	0.41 68	0.84 302	0.58 268	0.51 109	0.40 161	0.32 354	0.38 360	1.43 403	3.69 417	0.80 379	0.27 277

x	0.35 35	0.20 4	1.36 25	0.33 154	0.17 62	0.47 35	0.24 85	0.75 146	0.54 107	0.40 60	0.40 64	0.42 104	0.34 122	0.45 76	0.32 119	0.11 126	0.14 227	0.11 93	0.09 44	0.12 32	0.14 107

DAS	0.56 215	0.35 99	1.55 51	0.33 154	0.34 261	0.50 52	0.42 259	0.83 210	0.74 268	0.83 331	0.68 260	0.56 177	0.48 229	2.40 357	0.46 185	0.12 173	0.08 58	0.12 138	0.09 44	0.18 149	0.15 137

SepStereo	0.52 187	0.35 99	1.55 51	0.33 154	0.34 261	0.50 52	0.42 259	0.83 210	0.74 268	0.83 331	0.68 260	0.56 177	0.48 229	1.56 261	0.46 185	0.12 173	0.08 58	0.12 138	0.09 44	0.18 149	0.15 137

GANet-ADL	0.44 95	0.41 123	2.31 258	0.33 154	0.20 107	0.57 117	0.25 100	0.75 146	0.54 107	0.42 70	0.59 188	0.56 177	0.30 100	0.40 56	0.38 149	0.14 230	0.11 174	0.09 21	0.08 29	0.22 198	0.17 170

ADLNet2	0.68 274	0.84 275	3.19 374	0.33 154	0.36 278	0.64 224	0.37 237	0.89 252	0.79 304	0.54 171	0.65 247	0.93 325	0.48 229	2.07 331	0.56 228	0.13 201	0.11 174	0.11 93	0.11 125	0.33 290	0.18 187

KYRaft	0.48 137	0.29 66	1.75 93	0.33 154	0.21 114	0.75 287	0.44 273	0.58 69	0.57 122	0.64 274	0.93 325	0.53 161	0.72 308	0.60 139	0.24 48	0.10 79	0.07 11	0.12 138	0.14 206	0.12 32	0.54 364

ICVP	0.46 120	0.29 66	2.41 277	0.33 154	0.22 135	0.59 148	0.55 309	0.75 146	0.50 75	0.44 80	0.60 200	0.49 147	0.35 124	0.53 119	0.37 144	0.16 261	0.16 262	0.14 221	0.11 125	0.15 83	0.15 137
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
Anonymous3	0.42 80	0.35 99	2.09 217	0.33 154	0.24 160	0.72 273	0.31 185	0.74 136	0.55 111	0.35 42	0.40 64	0.33 58	0.29 92	0.44 69	0.28 75	0.18 285	0.18 280	0.13 192	0.13 181	0.17 129	0.17 170

MMNet	0.50 163	0.48 155	1.93 177	0.33 154	0.27 196	0.79 306	0.28 149	0.81 197	0.74 268	0.60 238	0.56 174	0.59 192	0.55 255	0.79 187	0.59 238	0.10 79	0.09 112	0.12 138	0.11 125	0.13 51	0.14 107

UPFNet	0.46 120	0.28 62	1.73 83	0.33 154	0.32 244	0.65 236	0.38 243	0.83 210	0.59 139	0.57 205	0.52 137	0.61 200	0.40 162	0.75 175	0.52 212	0.13 201	0.12 199	0.13 192	0.12 156	0.15 83	0.11 37

cf-r	0.53 192	0.81 266	2.15 232	0.33 154	0.28 205	0.60 157	0.28 149	0.78 179	0.64 189	0.51 144	0.60 200	0.75 277	0.40 162	1.32 233	0.43 177	0.13 201	0.09 112	0.11 93	0.12 156	0.15 83	0.14 107

FADNet-RVC	0.61 242	1.26 364	2.12 224	0.33 154	0.26 185	0.59 148	0.29 169	0.86 232	0.62 173	0.45 87	0.50 126	0.62 204	0.46 217	1.73 287	0.55 221	0.17 275	0.20 299	0.17 279	0.18 267	0.59 365	0.28 283

BEATNet_4x	0.47 133	0.73 234	1.91 171	0.33 154	0.15 25	0.56 100	0.25 100	0.85 224	0.58 132	0.54 171	0.51 130	0.57 183	0.42 188	0.57 129	0.61 242	0.11 126	0.08 58	0.12 138	0.09 44	0.20 178	0.16 159

CFNet	0.58 226	0.96 309	1.78 109	0.33 154	0.25 172	0.63 213	0.22 46	0.88 246	0.75 280	0.46 94	0.59 188	0.58 190	0.40 162	2.29 345	0.48 197	0.12 173	0.09 112	0.15 247	0.14 206	0.30 272	0.15 137

AANet_RVC	0.68 274	1.00 325	2.09 217	0.33 154	0.25 172	0.58 132	0.32 206	0.81 197	0.80 307	0.61 245	0.94 326	0.80 292	0.41 173	2.46 364	1.02 307	0.36 360	0.14 227	0.10 49	0.09 44	0.23 206	0.22 226

HITNet	0.46 120	0.92 293	2.09 217	0.33 154	0.14 12	0.55 91	0.22 46	0.83 210	0.56 119	0.51 144	0.49 120	0.48 145	0.37 136	0.48 92	0.54 220	0.09 17	0.06 1	0.10 49	0.08 29	0.23 206	0.09 16
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
StereoDRNet-Refined	0.50 163	0.41 123	1.50 45	0.33 154	0.21 114	0.68 257	0.26 116	0.81 197	0.68 216	0.67 288	0.68 260	0.73 266	0.42 188	1.10 214	0.59 238	0.11 126	0.08 58	0.14 221	0.14 206	0.25 232	0.21 216
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
CBMV_ROB	0.76 308	0.42 129	2.68 320	0.33 154	0.22 135	0.74 281	0.47 290	0.96 300	0.76 290	1.04 352	0.96 329	0.88 315	0.93 340	2.06 330	1.19 320	0.22 321	0.24 320	0.27 338	0.25 315	0.25 232	0.28 283

CBMV	0.71 289	0.76 241	2.64 315	0.33 154	0.20 107	0.78 302	0.79 356	0.98 311	0.78 299	0.85 336	0.71 281	0.86 309	1.10 357	1.46 246	0.62 244	0.18 285	0.20 299	0.21 315	0.19 285	0.25 232	0.33 315
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
ttt	0.66 264	0.22 17	1.68 70	0.34 178	0.24 160	0.60 157	0.26 116	1.00 330	0.77 294	0.55 185	0.67 252	0.54 165	0.36 128	2.14 337	3.03 381	0.16 261	0.13 213	0.13 192	0.12 156	0.15 83	0.17 170

coex-ft	5.95 413	1.67 386	60.57 438	0.34 178	0.30 220	0.77 297	0.69 342	0.74 136	4.41 406	19.22 426	2.15 382	1.62 379	7.97 414	1.81 303	8.96 414	0.44 364	2.08 413	0.18 296	0.19 285	0.38 323	4.62 418

Wz-Net-LNSev	0.59 230	0.96 309	2.47 290	0.34 178	0.37 290	0.79 306	0.44 273	0.86 232	0.77 294	0.61 245	0.67 252	0.79 290	0.56 259	0.64 147	0.62 244	0.15 244	0.14 227	0.12 138	0.12 156	0.18 149	0.19 196

test-3	0.43 86	0.20 4	1.70 76	0.34 178	0.32 244	0.45 20	0.23 62	0.71 118	0.46 51	0.51 144	0.29 21	0.45 125	0.21 16	0.59 134	0.98 296	0.08 4	0.07 11	0.10 49	0.35 352	0.29 263	0.28 283

test_1	0.43 86	0.20 4	1.70 76	0.34 178	0.32 244	0.45 20	0.23 62	0.71 118	0.46 51	0.50 132	0.29 21	0.45 125	0.21 16	0.59 134	0.98 296	0.08 4	0.07 11	0.10 49	0.35 352	0.29 263	0.29 289

RAFT	0.45 110	0.92 293	1.59 55	0.34 178	0.19 97	0.46 32	0.35 224	0.65 95	0.49 69	0.49 125	0.49 120	0.70 257	0.40 162	0.47 88	0.32 119	0.11 126	0.16 262	0.14 221	0.13 181	0.51 357	0.13 94

raft+_RVC	0.44 95	0.67 217	1.85 144	0.34 178	0.71 369	0.51 58	0.25 100	0.64 91	0.51 79	0.35 42	0.45 84	0.32 55	0.28 79	0.43 64	0.32 119	0.09 17	0.19 290	0.10 49	0.09 44	0.20 178	0.40 346

XX-TBD	0.34 26	0.77 249	1.75 93	0.34 178	0.13 5	0.51 58	0.17 5	0.43 6	0.50 75	0.37 48	0.49 120	0.23 15	0.18 6	0.28 3	0.24 48	0.10 79	0.07 11	0.08 3	0.06 7	0.09 7	0.07 3

sCroCo_RVC	0.33 19	0.32 80	1.89 163	0.34 178	0.27 196	0.30 5	0.22 46	0.48 23	0.44 38	0.22 5	0.33 36	0.25 28	0.25 42	0.32 21	0.24 48	0.14 230	0.16 262	0.12 138	0.12 156	0.15 83	0.13 94

Anonymous	0.35 35	0.32 80	1.87 157	0.34 178	0.31 236	0.37 12	0.31 185	0.54 58	0.40 20	0.25 20	0.28 17	0.23 15	0.29 92	0.36 38	0.27 65	0.14 230	0.13 213	0.11 93	0.12 156	0.24 221	0.20 210

RAFT + AFF	0.64 252	1.20 357	1.95 184	0.34 178	0.33 255	0.67 246	0.52 300	0.99 322	0.74 268	0.53 160	0.58 185	0.57 183	0.80 322	1.76 291	0.51 210	0.12 173	0.27 341	0.15 247	0.14 206	0.43 342	0.29 289

ADCP+	0.94 342	1.12 343	3.14 368	0.34 178	0.39 297	1.06 351	0.79 356	0.89 252	0.80 307	0.66 284	0.67 252	0.85 305	1.55 380	0.93 197	4.55 403	0.13 201	0.11 174	0.16 263	0.15 226	0.26 247	0.25 260

AdaStereo	0.44 95	0.38 111	1.79 127	0.34 178	0.20 107	0.57 117	0.28 149	0.92 276	0.69 224	0.52 151	0.55 163	0.61 200	0.33 114	0.48 92	0.39 156	0.17 275	0.08 58	0.17 279	0.11 125	0.18 149	0.12 63
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.
MeshStereo	1.21 364	1.15 351	3.01 358	0.34 178	0.28 205	1.10 357	0.69 342	1.35 378	1.01 350	2.71 405	2.41 389	2.96 393	1.45 376	2.80 385	1.40 336	0.22 321	0.22 312	0.22 317	0.19 285	0.50 355	0.26 269
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
ACVNet-DCA	0.42 80	0.64 205	2.07 211	0.35 192	0.14 12	0.76 289	0.25 100	0.76 155	0.52 84	0.31 35	0.38 54	0.24 22	0.38 141	0.69 164	0.19 3	0.10 79	0.24 320	0.11 93	0.09 44	0.12 32	0.14 107

xx1	0.46 120	0.64 205	2.07 211	0.35 192	0.14 12	0.76 289	0.25 100	0.74 136	1.01 350	0.31 35	0.38 54	0.46 133	0.36 128	0.69 164	0.19 3	0.10 79	0.24 320	0.12 138	0.12 156	0.12 32	0.14 107

1test111	0.44 95	0.64 205	2.07 211	0.35 192	0.14 12	0.76 289	0.25 100	0.76 155	0.52 84	0.31 35	0.38 54	0.24 22	0.38 141	0.96 200	0.30 99	0.10 79	0.24 320	0.11 93	0.09 44	0.12 32	0.14 107

cc1	0.47 133	0.64 205	2.07 211	0.35 192	0.14 12	0.76 289	0.25 100	0.74 136	1.01 350	0.31 35	0.38 54	0.24 22	0.38 141	0.69 164	0.19 3	0.10 79	0.24 320	0.11 93	0.09 44	0.25 232	0.40 346

mmm	0.38 47	0.21 9	1.18 9	0.35 192	0.17 62	0.49 46	0.26 116	0.78 179	0.52 84	0.50 132	0.57 179	0.41 91	0.37 136	0.71 170	0.31 109	0.11 126	0.13 213	0.14 221	0.13 181	0.15 83	0.14 107

tt1	0.44 95	0.64 205	1.83 141	0.35 192	0.14 12	0.76 289	0.25 100	0.74 136	0.88 328	0.31 35	0.37 47	0.25 28	0.35 124	0.63 144	0.19 3	0.10 79	0.24 320	0.11 93	0.09 44	0.25 232	0.36 329

HBP-ISP	0.76 308	1.30 367	3.19 374	0.35 192	0.26 185	0.85 325	0.54 306	1.03 348	0.72 250	0.80 321	0.69 267	0.68 240	0.83 325	2.04 329	0.44 181	0.23 324	0.24 320	0.29 349	0.25 315	0.28 260	0.24 251

RAFT_CTSACE	0.46 120	0.76 241	2.07 211	0.35 192	0.30 220	0.54 80	0.30 175	0.61 83	0.48 65	0.49 125	0.76 295	0.55 168	0.36 128	0.58 131	0.22 30	0.08 4	0.13 213	0.11 93	0.10 76	0.41 337	0.08 10

UDGNet	0.44 95	1.02 333	1.74 87	0.35 192	0.19 97	0.58 132	0.23 62	0.49 27	0.66 211	0.41 66	0.38 54	0.34 62	0.29 92	0.53 119	0.30 99	0.24 331	0.10 141	0.37 362	0.19 285	0.27 254	0.15 137

IPLG	0.69 278	0.84 275	2.43 283	0.35 192	0.21 114	1.65 382	0.61 327	1.36 379	0.58 132	1.39 380	0.51 130	0.37 69	0.87 333	1.41 239	0.36 142	0.09 17	0.07 11	0.14 221	0.12 156	0.32 284	0.11 37

PSMNet-ADL	0.51 178	0.38 111	1.65 64	0.35 192	0.21 114	0.67 246	0.26 116	0.74 136	0.55 111	0.42 70	0.52 137	0.70 257	0.45 209	1.91 319	0.57 231	0.15 244	0.13 213	0.11 93	0.13 181	0.15 83	0.20 210

ADLNet	0.60 234	0.71 227	1.95 184	0.35 192	0.34 261	0.67 246	0.34 218	0.90 258	0.74 268	0.68 294	0.62 212	0.80 292	0.45 209	1.78 294	0.64 249	0.14 230	0.11 174	0.14 221	0.14 206	0.29 263	0.21 216

FINET	0.65 260	0.95 307	3.06 361	0.35 192	0.40 304	0.58 132	0.48 293	0.92 276	1.10 361	0.57 205	0.68 260	0.47 139	0.44 205	1.15 222	0.60 240	0.23 324	0.21 307	0.17 279	0.15 226	0.26 247	0.25 260

psm_up	0.57 221	0.61 193	1.83 141	0.35 192	0.30 220	0.64 224	0.37 237	0.90 258	0.68 216	0.59 230	0.55 163	0.68 240	0.54 250	1.91 319	0.46 185	0.16 261	0.15 248	0.16 263	0.15 226	0.23 206	0.13 94

HGLStereo	0.54 197	0.69 222	2.00 198	0.35 192	0.40 304	0.66 241	0.30 175	0.83 210	0.62 173	0.57 205	0.69 267	0.69 247	0.54 250	1.07 211	0.55 221	0.13 201	0.13 213	0.13 192	0.11 125	0.19 166	0.17 170

RASNet	0.61 242	0.68 219	2.03 207	0.35 192	0.46 333	0.65 236	0.28 149	0.78 179	0.70 233	0.48 114	0.64 238	0.93 325	0.61 280	2.21 341	0.73 269	0.12 173	0.09 112	0.09 21	0.10 76	0.14 69	0.11 37

RYNet	0.70 282	0.56 184	2.25 251	0.35 192	0.41 311	0.86 327	0.43 265	0.94 285	0.82 313	0.62 256	0.53 145	0.91 320	0.60 273	2.70 379	1.00 302	0.14 230	0.11 174	0.16 263	0.14 206	0.25 232	0.27 277

NVstereo2D	0.58 226	0.40 120	2.03 207	0.35 192	0.35 271	0.69 260	0.39 247	0.91 268	0.80 307	0.47 95	0.53 145	0.67 233	0.46 217	1.99 326	0.48 197	0.19 295	0.11 174	0.17 279	0.13 181	0.25 232	0.25 260

LL-Strereo	0.72 292	1.29 366	2.49 294	0.36 210	0.45 327	0.55 91	0.32 206	0.93 281	0.71 242	0.67 288	0.58 185	0.85 305	0.79 321	2.67 377	0.46 185	0.10 79	0.18 280	0.14 221	0.12 156	0.40 335	0.42 352

Wz-Net-TNSev	0.91 338	1.73 392	3.08 362	0.36 210	0.31 236	1.00 347	0.71 346	1.06 354	0.97 344	0.71 303	0.72 285	1.09 356	0.87 333	2.42 359	1.59 344	0.20 304	0.20 299	0.16 263	0.20 295	0.44 349	0.35 321

Wz-Net-MNSev	0.65 260	0.97 317	2.19 239	0.36 210	0.33 255	0.90 334	0.60 324	0.92 276	0.81 312	0.75 312	0.72 285	0.73 266	0.65 291	1.39 238	0.71 262	0.16 261	0.13 213	0.14 221	0.14 206	0.24 221	0.18 187

IPLGR	0.54 197	0.56 184	2.68 320	0.36 210	0.18 84	0.62 197	0.54 306	1.02 341	0.64 189	0.73 310	0.46 88	0.47 139	0.45 209	1.12 217	0.29 88	0.09 17	0.08 58	0.11 93	0.09 44	0.19 166	0.12 63

AACVNet	0.54 197	0.78 257	1.73 83	0.36 210	0.21 114	0.57 117	0.25 100	0.71 118	0.51 79	0.55 185	0.59 188	0.64 215	0.41 173	2.13 336	0.41 167	0.14 230	0.11 174	0.14 221	0.11 125	0.33 290	0.15 137

test_3	0.44 95	0.20 4	1.70 76	0.36 210	0.32 244	0.47 35	0.30 175	0.73 131	0.49 69	0.50 132	0.30 26	0.45 125	0.22 20	0.59 134	0.98 296	0.08 4	0.10 141	0.11 93	0.35 352	0.29 263	0.28 283

HHNet	0.60 234	0.65 211	2.60 312	0.36 210	0.25 172	0.64 224	0.61 327	0.64 91	0.62 173	0.55 185	1.13 350	0.32 55	0.60 273	0.42 61	1.79 352	0.15 244	0.07 11	0.12 138	0.10 76	0.18 149	0.15 137

RAFT-RH_RVC	0.61 242	0.50 163	2.33 262	0.36 210	0.29 210	0.60 157	0.18 11	0.44 8	0.58 132	0.76 315	1.91 376	0.47 139	0.29 92	1.60 270	1.23 325	0.14 230	0.07 11	0.13 192	0.13 181	0.10 11	0.09 16

GwcNet	0.69 278	0.71 227	3.12 367	0.36 210	0.45 327	0.81 314	0.44 273	0.86 232	0.84 319	0.60 238	0.74 289	0.82 298	0.49 234	1.65 276	0.66 252	0.16 261	0.15 248	0.15 247	0.15 226	0.31 280	0.24 251

ac_64	0.55 209	0.46 146	1.92 174	0.36 210	0.34 261	0.63 213	0.31 185	0.82 204	0.61 157	0.55 185	0.51 130	0.89 317	0.48 229	1.83 304	0.55 221	0.14 230	0.11 174	0.12 138	0.12 156	0.18 149	0.12 63

GANet-RSSM	0.55 209	0.73 234	1.90 166	0.36 210	0.26 185	0.59 148	0.27 139	0.78 179	0.52 84	0.47 95	0.57 179	0.63 207	0.45 209	1.92 321	0.43 177	0.14 230	0.10 141	0.25 334	0.11 125	0.34 297	0.14 107

FAT-Stereo	0.70 282	0.54 174	2.88 342	0.36 210	0.29 210	0.62 197	0.54 306	0.97 307	0.87 325	0.76 315	0.92 322	0.94 329	0.80 322	1.84 309	0.57 231	0.18 285	0.19 290	0.17 279	0.16 242	0.22 198	0.25 260

DMCA-RVC	0.62 246	0.96 309	2.63 313	0.36 210	0.90 380	0.56 100	0.31 185	0.69 111	0.57 122	0.68 294	0.52 137	0.59 192	0.56 259	1.23 228	0.53 216	0.16 261	0.38 360	0.20 309	0.15 226	0.20 178	0.15 137

STTStereo	0.51 178	0.69 222	2.14 231	0.36 210	0.30 220	0.61 177	0.32 206	0.77 165	0.60 143	0.60 238	0.54 155	0.67 233	0.43 198	0.86 194	0.42 169	0.16 261	0.15 248	0.17 279	0.20 295	0.16 110	0.15 137

SuperB	1.15 359	1.14 347	5.43 408	0.36 210	0.26 185	0.81 314	0.89 364	0.88 246	1.17 366	0.67 288	0.68 260	0.63 207	1.39 373	1.74 289	3.37 390	0.15 244	0.12 199	0.17 279	0.16 242	2.80 412	0.25 260

CVANet_RVC	0.65 260	0.80 261	2.13 226	0.36 210	0.26 185	0.62 197	0.42 259	0.84 220	0.72 250	0.69 296	0.68 260	0.68 240	0.52 245	2.64 374	0.42 169	0.19 295	0.12 199	0.22 317	0.17 257	0.37 317	0.15 137

DLCB_ROB	0.54 197	0.55 182	1.49 44	0.36 210	0.25 172	0.65 236	0.36 230	0.80 193	0.70 233	0.72 306	0.69 267	0.83 300	0.46 217	1.53 258	0.60 240	0.13 201	0.12 199	0.14 221	0.14 206	0.14 69	0.13 94

LALA_ROB	0.60 234	0.76 241	1.69 72	0.36 210	0.29 210	0.79 306	0.55 309	0.94 285	0.77 294	0.81 326	0.67 252	0.94 329	0.49 234	0.99 203	0.73 269	0.21 308	0.15 248	0.20 309	0.18 267	0.23 206	0.21 216

RAFT+CT+SA	0.50 163	0.86 280	1.82 139	0.37 228	0.75 371	0.54 80	0.34 218	0.77 165	0.63 182	0.38 53	0.55 163	0.34 62	0.29 92	0.68 158	0.27 65	0.09 17	0.07 11	0.11 93	0.51 374	0.29 263	0.41 351

test_5	0.51 178	0.87 283	1.99 196	0.37 228	0.65 364	0.58 132	0.35 224	0.78 179	0.62 173	0.48 114	0.55 163	0.45 125	0.40 162	0.72 172	0.30 99	0.09 17	0.07 11	0.12 138	0.12 156	0.33 290	0.38 339

AASNet	0.56 215	1.03 334	2.34 264	0.37 228	0.33 255	0.65 236	0.29 169	0.96 300	0.73 264	0.54 171	0.60 200	0.55 168	0.38 141	0.59 134	0.58 236	0.14 230	0.12 199	0.13 192	0.10 76	0.43 342	0.24 251

SACVNet	0.60 234	0.74 238	1.90 166	0.37 228	0.28 205	0.64 224	0.37 237	0.86 232	0.61 157	0.65 281	0.62 212	0.69 247	0.44 205	2.08 332	0.42 169	0.18 285	0.14 227	0.16 263	0.15 226	0.38 323	0.24 251

PSM-AAD	0.63 249	0.22 17	1.77 105	0.37 228	0.23 147	0.86 327	1.17 384	0.59 74	0.60 143	0.64 274	0.71 281	0.68 240	2.93 400	0.65 154	0.31 109	0.09 17	0.07 11	0.17 279	0.15 226	0.13 51	0.33 315

test_xeample3	0.46 120	0.34 93	2.99 357	0.37 228	0.16 38	0.49 46	0.33 214	1.06 354	0.44 38	0.25 20	0.23 5	0.24 22	0.25 42	0.49 101	0.56 228	0.09 17	0.07 11	0.10 49	0.40 364	0.17 129	0.26 269

psmorigin	1.36 375	0.60 189	13.80 421	0.37 228	0.29 210	0.62 197	0.33 214	0.77 165	0.61 157	0.96 347	0.88 317	1.17 365	0.73 311	4.00 403	0.86 288	0.19 295	0.22 312	0.17 279	0.18 267	0.24 221	0.29 289

FADNet-RVC-Resample	0.67 267	1.16 355	3.16 370	0.37 228	0.29 210	0.62 197	0.38 243	0.86 232	0.63 182	0.51 144	0.50 126	0.57 183	0.45 209	1.57 263	0.49 202	0.24 331	0.32 352	0.23 323	0.19 285	0.27 254	0.62 371

edge stereo	0.81 326	0.73 234	3.30 380	0.37 228	1.21 396	0.62 197	0.39 247	0.93 281	0.79 304	0.80 321	0.88 317	1.14 362	0.71 305	2.18 339	0.71 262	0.21 308	0.20 299	0.26 337	0.18 267	0.38 323	0.26 269

ADCRef	0.80 320	0.96 309	2.29 257	0.37 228	0.35 271	0.96 341	0.51 297	0.87 241	0.75 280	0.88 337	0.83 304	0.61 200	1.36 370	1.02 206	3.27 387	0.13 201	0.11 174	0.17 279	0.19 285	0.25 232	0.21 216

ADCPNet	0.99 346	0.99 323	3.93 394	0.37 228	0.68 366	1.36 368	0.62 331	0.87 241	0.76 290	0.78 319	0.81 302	1.08 354	1.18 360	1.14 220	2.49 375	0.21 308	0.69 393	0.21 315	0.95 400	0.29 263	0.37 336

TDLM	0.67 267	0.92 293	1.76 97	0.37 228	0.24 160	0.66 241	0.56 314	0.82 204	0.74 268	1.16 360	0.62 212	0.61 200	0.48 229	2.70 379	0.50 207	0.20 304	0.11 174	0.35 356	0.14 206	0.32 284	0.16 159

XPNet_ROB	0.61 242	0.72 231	1.66 68	0.37 228	0.27 196	0.67 246	0.47 290	0.89 252	0.71 242	0.78 319	0.70 277	0.81 295	0.53 247	1.70 283	0.76 273	0.21 308	0.16 262	0.16 263	0.15 226	0.20 178	0.21 216

ETE_ROB	0.60 234	0.71 227	1.55 51	0.37 228	0.25 172	0.69 260	0.51 297	1.47 382	0.70 233	0.80 321	0.69 267	0.85 305	0.49 234	1.36 237	0.58 236	0.16 261	0.13 213	0.19 301	0.16 242	0.21 186	0.23 244

fast-acv-ft	0.63 249	0.88 286	3.10 364	0.38 242	0.30 220	0.79 306	0.48 293	0.69 111	0.72 250	0.58 217	0.78 299	0.76 281	0.60 273	0.67 157	0.73 269	0.15 244	0.15 248	0.18 296	0.17 257	0.37 317	0.16 159

RAFT-345	0.53 192	0.30 71	2.34 264	0.38 242	0.34 261	0.58 132	0.42 259	0.47 20	0.61 157	0.51 144	1.00 336	0.43 107	0.28 79	1.57 263	0.82 285	0.10 79	0.07 11	0.11 93	0.09 44	0.10 11	0.08 10

HCRNet	0.46 120	0.49 157	1.65 64	0.38 242	0.29 210	0.58 132	0.22 46	0.75 146	0.62 173	0.47 95	0.49 120	0.48 145	0.36 128	1.12 217	0.37 144	0.15 244	0.10 141	0.15 247	0.13 181	0.17 129	0.17 170

APVNet	0.70 282	0.67 217	2.71 324	0.38 242	0.36 278	0.85 325	0.43 265	0.91 268	0.68 216	0.55 185	0.69 267	0.75 277	0.55 255	2.31 346	0.78 277	0.17 275	0.17 272	0.24 329	0.19 285	0.33 290	0.23 244

ADCMid	0.96 345	1.32 371	2.74 331	0.38 242	0.35 271	0.99 344	0.58 320	0.94 285	0.86 322	1.23 368	1.01 337	1.01 341	1.00 347	1.05 210	3.97 396	0.21 308	0.19 290	0.42 367	0.32 343	0.40 335	0.29 289

NLCA_NET_v2_RVC	0.55 209	0.92 293	2.36 270	0.38 242	0.37 290	0.60 157	0.28 149	0.82 204	0.62 173	0.62 256	0.55 163	0.72 262	0.45 209	1.00 204	0.43 177	0.15 244	0.11 174	0.14 221	0.14 206	0.15 83	0.16 159
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
SANet	1.20 363	1.21 358	3.33 383	0.38 242	0.27 196	1.73 386	0.85 361	1.10 360	2.49 399	1.16 360	1.83 374	1.72 380	1.50 379	2.37 350	2.84 379	0.18 285	0.16 262	0.16 263	0.15 226	0.32 284	0.32 308

PSMNet_ROB	0.66 264	1.01 329	2.33 262	0.38 242	0.31 236	0.72 273	0.55 309	0.86 232	0.69 224	0.54 171	0.60 200	0.75 277	0.47 222	2.00 327	0.82 285	0.17 275	0.13 213	0.19 301	0.19 285	0.24 221	0.27 277

TestStereo1	0.49 154	0.81 266	1.85 144	0.39 250	0.57 354	0.56 100	0.34 218	0.75 146	0.69 224	0.44 80	0.63 222	0.35 66	0.42 188	0.64 147	0.29 88	0.10 79	0.08 58	0.12 138	0.10 76	0.33 290	0.26 269

SA-5K	0.49 154	0.81 266	1.85 144	0.39 250	0.57 354	0.56 100	0.34 218	0.75 146	0.69 224	0.44 80	0.63 222	0.35 66	0.42 188	0.64 147	0.29 88	0.10 79	0.08 58	0.12 138	0.10 76	0.33 290	0.26 269

S-Stereo	0.80 320	0.69 222	3.89 391	0.39 250	0.37 290	0.69 260	0.70 345	0.94 285	0.98 347	0.62 256	0.91 321	0.83 300	0.60 273	2.37 350	0.66 252	0.18 285	0.21 307	0.17 279	0.18 267	0.30 272	0.35 321

stereogan	0.69 278	0.51 165	2.44 285	0.39 250	0.39 297	1.01 348	0.41 255	0.94 285	0.92 339	0.73 310	0.85 311	1.15 363	0.69 301	1.57 263	0.53 216	0.19 295	0.18 280	0.20 309	0.16 242	0.36 310	0.24 251

ADCL	0.99 346	0.79 259	2.43 283	0.39 250	0.32 244	1.50 374	1.90 402	0.92 276	0.97 344	1.26 373	1.27 355	1.00 340	1.42 375	1.14 220	3.31 388	0.17 275	0.14 227	0.22 317	0.21 300	0.30 272	0.22 226

DRN-Test	0.64 252	0.43 132	2.44 285	0.39 250	0.44 319	0.80 313	0.41 255	1.02 341	0.78 299	0.80 321	0.63 222	0.69 247	0.56 259	1.79 298	0.69 259	0.15 244	0.12 199	0.17 279	0.16 242	0.18 149	0.17 170

DN-CSS_ROB	0.48 137	1.23 360	1.99 196	0.39 250	0.22 135	0.56 100	0.19 13	0.75 146	0.61 157	0.45 87	0.62 212	0.41 91	0.31 108	0.70 168	0.32 119	0.11 126	0.08 58	0.14 221	0.13 181	0.36 310	0.12 63

MSMD_ROB	1.34 373	0.96 309	2.38 272	0.39 250	0.32 244	1.96 392	0.62 331	0.91 268	1.43 379	2.94 408	2.60 393	4.77 408	1.95 390	2.43 361	1.33 330	0.29 349	0.26 336	0.32 353	0.32 343	0.30 272	0.30 297

PWC_ROB	0.70 282	0.94 301	1.88 159	0.39 250	0.39 297	0.62 197	0.30 175	0.98 311	0.94 340	0.91 341	1.29 357	0.77 283	0.62 285	1.62 274	1.03 309	0.18 285	0.11 174	0.18 296	0.13 181	0.51 357	0.22 226

Wz-Net-SNSev	0.76 308	1.32 371	3.11 366	0.40 259	0.31 236	0.71 267	0.60 324	0.98 311	0.87 325	0.67 288	0.83 304	0.96 332	0.60 273	1.67 279	0.97 295	0.16 261	0.15 248	0.16 263	0.17 257	0.36 310	0.24 251

LMCR-Stereo	0.52 187	0.71 227	2.39 274	0.40 259	0.21 114	0.74 281	0.31 185	1.02 341	0.64 189	0.61 245	0.63 222	0.39 79	0.51 239	0.62 142	0.42 169	0.19 295	0.09 112	0.12 138	0.09 44	0.23 206	0.12 63

ccnet	0.71 289	0.41 123	1.59 55	0.40 259	0.45 327	1.06 351	0.55 309	0.98 311	0.71 242	0.88 337	0.97 331	0.82 298	0.88 336	1.68 280	0.94 292	0.32 354	0.26 336	0.32 353	0.27 325	0.34 297	0.30 297

RTSC	0.72 292	1.00 325	2.22 244	0.40 259	0.29 210	0.82 317	0.31 185	0.96 300	1.10 361	0.92 342	0.81 302	0.78 286	0.58 268	1.23 228	1.55 343	0.18 285	0.17 272	0.14 221	0.17 257	0.43 342	0.30 297

GANet	0.75 305	0.84 275	2.01 199	0.40 259	0.25 172	0.74 281	0.66 335	0.87 241	0.73 264	0.71 303	1.07 346	0.84 302	0.59 271	2.71 381	1.15 318	0.17 275	0.16 262	0.44 369	0.16 242	0.31 280	0.20 210

iResNetv2_ROB	0.59 230	1.43 376	2.96 352	0.40 259	0.22 135	0.58 132	0.28 149	0.91 268	0.73 264	0.57 205	0.63 222	0.60 198	0.41 173	0.74 174	0.35 140	0.11 126	0.08 58	0.10 49	0.07 13	0.43 342	0.17 170

GMStereo_Zeroshot	0.41 67	0.36 104	1.54 49	0.41 265	0.19 97	0.52 71	0.19 13	0.59 74	0.52 84	0.57 205	0.59 188	0.63 207	0.29 92	0.58 131	0.33 129	0.15 244	0.09 112	0.16 263	0.09 44	0.24 221	0.12 63

WZ-Net	0.92 340	1.31 368	3.76 388	0.41 265	0.36 278	0.86 327	0.71 346	1.00 330	1.06 357	0.82 330	0.92 322	1.06 352	1.05 352	2.16 338	1.61 345	0.19 295	0.13 213	0.15 247	0.16 242	0.32 284	0.28 283

PFNet	0.60 234	0.33 85	2.47 290	0.41 265	0.55 351	0.62 197	0.27 139	0.61 83	0.63 182	0.61 245	0.56 174	0.45 125	0.32 111	1.88 316	1.14 316	0.28 348	0.09 112	0.12 138	0.16 242	0.26 247	0.20 210

AF-Net	0.69 278	0.92 293	2.21 241	0.41 265	0.40 304	0.68 257	0.40 249	1.02 341	0.86 322	0.69 296	1.03 341	1.04 348	0.84 328	1.19 224	0.78 277	0.22 321	0.14 227	0.25 334	0.17 257	0.30 272	0.18 187

Nwc_Net	0.68 274	0.83 273	2.53 299	0.41 265	0.39 297	0.77 297	0.38 243	1.01 338	0.70 233	0.60 238	0.99 334	0.98 336	0.68 300	1.41 239	0.63 246	0.23 324	0.15 248	0.23 323	0.25 315	0.23 206	0.18 187

StereoDRNet	0.64 252	0.88 286	2.35 267	0.41 265	0.45 327	0.73 278	0.47 290	0.94 285	0.74 268	0.75 312	0.54 155	0.74 272	0.47 222	1.70 283	0.72 266	0.15 244	0.14 227	0.15 247	0.14 206	0.20 178	0.19 196

iResNet	0.51 178	0.76 241	2.59 310	0.41 265	0.17 62	0.64 224	0.27 139	0.82 204	0.70 233	0.57 205	0.64 238	0.43 107	0.36 128	0.70 168	0.52 212	0.10 79	0.07 11	0.09 21	0.08 29	0.21 186	0.13 94

SGM-Forest	1.04 353	0.42 129	3.59 387	0.41 265	0.32 244	1.05 350	1.32 390	0.94 285	0.83 317	1.16 360	2.23 386	1.03 345	1.39 373	2.49 366	2.35 372	0.21 308	0.21 307	0.20 309	0.19 285	0.23 206	0.32 308
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
TRStereo	0.53 192	0.76 241	2.38 272	0.42 273	0.29 210	0.69 260	0.23 62	1.81 393	0.55 111	0.36 44	0.32 32	0.47 139	0.40 162	0.46 82	0.25 54	0.12 173	0.11 174	0.11 93	0.41 367	0.13 51	0.32 308

DEmStereo	0.68 274	0.31 77	2.25 251	0.42 273	0.17 62	0.66 241	0.89 364	0.51 33	0.59 139	0.60 238	1.01 337	0.45 125	1.26 362	1.54 259	2.26 371	0.10 79	0.08 58	0.10 49	0.10 76	0.10 11	0.11 37

ADCS	1.05 354	1.36 375	2.98 356	0.42 273	0.36 278	0.96 341	0.81 360	1.06 354	1.12 363	1.25 369	0.97 331	1.08 354	0.90 338	1.25 232	4.86 405	0.21 308	0.21 307	0.22 317	0.23 306	0.36 310	0.38 339

STTRV1_RVC	0.80 320	0.55 182	2.89 345	0.42 273	0.49 338	0.79 306	0.44 273	1.15 368	0.82 313	0.62 256	0.89 319	0.72 262	0.63 288	2.69 378	0.64 249	0.48 369	0.64 385	0.27 338	0.24 308	0.35 305	0.27 277

Anonymous Stereo	0.70 282	1.08 340	2.47 290	0.42 273	0.36 278	0.60 157	0.78 355	0.83 210	0.75 280	0.65 281	0.63 222	0.62 204	0.38 141	2.43 361	0.78 277	0.19 295	0.18 280	0.19 301	0.20 295	0.30 272	0.23 244

AE-Stereo	0.42 80	0.29 66	1.65 64	0.43 278	0.47 335	0.56 100	0.23 62	0.86 232	0.46 51	0.31 35	0.41 68	0.43 107	0.24 31	0.34 31	0.24 48	0.09 17	0.48 377	0.11 93	0.45 369	0.22 198	0.19 196

Syn2CoEx	0.70 282	1.07 339	2.74 331	0.43 278	0.30 220	0.64 224	0.42 259	0.99 322	0.78 299	0.62 256	0.78 299	0.74 272	0.72 308	1.92 321	0.61 242	0.20 304	0.17 272	0.19 301	0.15 226	0.29 263	0.22 226

aanetorigin	0.77 312	0.80 261	2.59 310	0.43 278	0.44 319	0.58 132	1.01 374	0.57 65	0.68 216	1.53 385	1.23 353	0.81 295	1.08 355	1.07 211	1.07 311	0.18 285	0.15 248	0.17 279	0.21 300	0.54 362	0.30 297

RP	0.67 267	0.82 270	1.94 181	0.43 278	0.44 319	0.65 236	0.45 280	0.89 252	0.82 313	0.66 284	0.92 322	0.99 339	0.76 318	1.55 260	0.66 252	0.25 336	0.18 280	0.23 323	0.20 295	0.31 280	0.22 226

NCCL2	0.65 260	0.94 301	1.96 193	0.43 278	0.30 220	0.71 267	0.68 340	0.84 220	0.65 201	0.70 299	0.60 200	0.86 309	0.54 250	1.56 261	0.57 231	0.20 304	0.16 262	0.67 379	0.25 315	0.22 198	0.24 251

LL-Strereo2	0.41 67	0.90 291	1.83 141	0.44 283	0.24 160	0.54 80	0.27 139	0.58 69	0.45 48	0.41 66	0.33 36	0.44 118	0.21 16	0.44 69	0.34 133	0.09 17	0.08 58	0.16 263	0.14 206	0.17 129	0.17 170

Patchmatch Stereo++	0.39 60	0.27 42	1.78 109	0.44 283	0.16 38	0.61 177	0.27 139	0.51 33	0.52 84	0.47 95	0.43 73	0.43 107	0.28 79	0.54 122	0.28 75	0.12 173	0.08 58	0.12 138	0.10 76	0.17 129	0.12 63
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
TransformOpticalFlow	0.64 252	0.56 184	2.66 318	0.44 283	0.26 185	0.62 197	0.28 149	0.83 210	0.71 242	0.76 315	0.74 289	0.91 320	0.85 329	1.83 304	0.81 284	0.10 79	0.07 11	0.11 93	0.09 44	0.11 22	0.12 63

PSM-adaLoss	0.38 47	0.27 42	1.78 109	0.44 283	0.17 62	0.60 157	0.29 169	0.51 33	0.52 84	0.47 95	0.43 73	0.44 118	0.28 79	0.47 88	0.28 75	0.12 173	0.08 58	0.12 138	0.10 76	0.17 129	0.12 63

ROB_FTStereo_v2	0.38 47	0.27 42	1.78 109	0.44 283	0.17 62	0.61 177	0.28 149	0.51 33	0.52 84	0.47 95	0.43 73	0.44 118	0.28 79	0.47 88	0.28 75	0.12 173	0.08 58	0.12 138	0.10 76	0.17 129	0.12 63

ROB_FTStereo	0.38 47	0.27 42	1.78 109	0.44 283	0.17 62	0.61 177	0.26 116	0.51 33	0.52 84	0.47 95	0.43 73	0.43 107	0.28 79	0.49 101	0.28 75	0.12 173	0.08 58	0.12 138	0.10 76	0.17 129	0.12 63

HUI-Stereo	0.38 47	0.27 42	1.79 127	0.44 283	0.17 62	0.61 177	0.28 149	0.51 33	0.52 84	0.47 95	0.43 73	0.44 118	0.28 79	0.45 76	0.28 75	0.12 173	0.08 58	0.12 138	0.10 76	0.17 129	0.12 63

iGMRVC	0.39 60	0.27 42	1.78 109	0.44 283	0.17 62	0.61 177	0.27 139	0.51 33	0.52 84	0.47 95	0.43 73	0.44 118	0.28 79	0.55 126	0.28 75	0.12 173	0.08 58	0.12 138	0.10 76	0.17 129	0.12 63

iRAFT	0.39 60	0.27 42	1.78 109	0.44 283	0.16 38	0.61 177	0.27 139	0.51 33	0.52 84	0.47 95	0.43 73	0.43 107	0.28 79	0.54 122	0.28 75	0.12 173	0.08 58	0.12 138	0.10 76	0.17 129	0.12 63

RAFT-IKP	0.38 47	0.27 42	1.79 127	0.44 283	0.16 38	0.60 157	0.28 149	0.51 33	0.52 84	0.47 95	0.43 73	0.43 107	0.28 79	0.50 106	0.28 75	0.12 173	0.08 58	0.12 138	0.10 76	0.17 129	0.12 63

RGC	0.71 289	0.97 317	2.18 238	0.44 283	0.44 319	0.73 278	0.40 249	0.94 285	0.71 242	0.71 303	1.04 344	1.01 341	0.71 305	1.74 289	0.70 260	0.23 324	0.18 280	0.28 342	0.26 321	0.29 263	0.27 277

FC-DCNN	1.49 384	0.59 188	2.88 342	0.44 283	0.39 297	1.97 394	0.66 335	1.67 390	1.70 388	2.72 406	2.89 399	4.22 403	2.97 402	2.55 371	2.19 367	0.29 349	0.26 336	0.31 351	0.30 336	0.32 284	0.39 342

FBW_ROB	0.83 328	0.77 249	1.77 105	0.44 283	0.30 220	0.87 331	0.46 282	1.10 360	0.91 336	0.81 326	0.75 292	1.01 341	0.61 280	3.66 401	1.23 325	0.26 339	0.23 317	0.36 358	0.25 315	0.27 254	0.62 371

iRaft-Stereo_20w	0.58 226	0.39 118	1.96 193	0.45 296	0.32 244	0.92 338	0.57 318	1.14 365	0.56 119	0.81 326	0.40 64	0.55 168	0.69 301	0.65 154	1.04 310	0.09 17	0.16 262	0.09 21	0.36 358	0.17 129	0.25 260

SHD	0.72 292	0.77 249	2.36 270	0.45 296	0.40 304	0.71 267	0.32 206	1.02 341	1.25 371	1.07 353	0.84 307	0.90 319	0.73 311	1.09 213	0.98 296	0.21 308	0.18 280	0.20 309	0.21 300	0.32 284	0.31 304

DeepPrunerF	0.86 332	0.86 280	2.91 350	0.45 296	0.50 339	0.64 224	0.48 293	1.14 365	2.64 401	0.63 265	0.61 207	0.65 218	0.62 285	2.21 341	1.31 328	0.23 324	0.19 290	0.30 350	0.28 328	0.36 310	0.25 260

DISCO	0.57 221	0.34 93	1.87 157	0.45 296	0.34 261	0.84 321	0.35 224	0.84 220	0.78 299	0.59 230	0.63 222	1.06 352	0.53 247	1.10 214	0.82 285	0.12 173	0.09 112	0.11 93	0.10 76	0.22 198	0.18 187

CRFU-Net	0.56 215	0.38 111	1.86 152	0.46 300	0.26 185	0.82 317	0.36 230	0.90 258	0.49 69	0.62 256	0.59 188	0.78 286	1.35 369	1.00 204	0.48 197	0.15 244	0.14 227	0.17 279	0.10 76	0.19 166	0.14 107

PFNet+	0.45 110	0.37 106	1.86 152	0.46 300	0.18 84	0.58 132	0.77 354	0.52 43	0.64 189	0.56 195	0.48 103	0.39 79	0.26 54	0.93 197	0.32 119	0.13 201	0.09 112	0.14 221	0.13 181	0.12 32	0.15 137

IRAFT_RVC	0.54 197	0.53 171	1.78 109	0.46 300	0.21 114	0.58 132	0.43 265	0.65 95	0.66 211	0.54 171	0.50 126	0.49 147	0.51 239	1.58 267	1.01 306	0.11 126	0.25 334	0.13 192	0.10 76	0.15 83	0.13 94

XQC	0.73 300	0.98 320	2.39 274	0.46 300	0.35 271	0.81 314	0.46 282	1.00 330	1.00 348	0.80 321	0.69 267	0.88 315	0.74 316	1.32 233	1.20 321	0.24 331	0.16 262	0.23 323	0.20 295	0.41 337	0.33 315

NOSS_ROB	0.64 252	0.65 211	1.62 62	0.46 300	0.25 172	0.67 246	0.30 175	0.93 281	0.77 294	0.59 230	0.57 179	0.77 283	0.38 141	2.78 383	0.44 181	0.23 324	0.24 320	0.28 342	0.26 321	0.27 254	0.39 342

GASNet	0.73 300	1.47 378	3.04 359	0.47 305	0.33 255	0.57 117	0.34 218	0.91 268	0.75 280	0.58 217	0.58 185	0.74 272	0.55 255	2.03 328	0.65 251	0.21 308	0.15 248	0.19 301	0.17 257	0.51 357	0.28 283

NRIStereo	0.46 120	0.25 32	1.77 105	0.47 305	0.16 38	0.95 340	0.74 350	0.51 33	0.56 119	0.48 114	0.39 61	0.59 192	0.29 92	0.77 182	0.32 119	0.11 126	0.13 213	0.11 93	0.09 44	0.21 186	0.24 251

GEStereo_RVC	0.54 197	0.87 283	1.95 184	0.47 305	0.25 172	0.62 197	0.37 237	1.00 330	0.74 268	0.53 160	0.54 155	0.59 192	0.44 205	1.10 214	0.46 185	0.15 244	0.11 174	0.12 138	0.10 76	0.26 247	0.19 196

FCDSN-DC	1.29 370	0.54 174	2.50 296	0.47 305	0.41 311	1.12 358	0.60 324	1.10 360	1.27 373	2.23 398	2.87 398	3.67 400	3.12 404	2.39 356	1.69 347	0.30 351	0.26 336	0.31 351	0.30 336	0.35 305	0.38 339
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
MFN_U_SF_DS_RVC	1.01 351	1.67 386	2.32 259	0.47 305	0.39 297	1.47 371	0.95 367	0.95 296	0.91 336	0.84 333	0.94 326	1.05 350	0.60 273	2.95 388	0.72 266	0.41 362	0.72 397	0.32 353	0.55 377	0.74 374	1.22 401

GANetREF_RVC	0.75 305	1.15 351	2.46 288	0.47 305	0.26 185	0.83 319	0.61 327	0.97 307	0.89 333	0.62 256	0.61 207	0.72 262	0.59 271	2.42 359	0.55 221	0.32 354	0.25 334	0.36 358	0.24 308	0.39 331	0.31 304
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
PASM	0.72 292	0.68 219	1.91 171	0.47 305	0.44 319	0.60 157	0.51 297	0.76 155	0.80 307	0.77 318	0.67 252	0.87 311	0.61 280	2.40 357	0.67 255	0.32 354	0.35 354	0.36 358	0.41 367	0.45 350	0.39 342

PWCDC_ROB	0.72 292	1.06 337	2.09 217	0.47 305	0.36 278	0.78 302	0.26 116	0.98 311	1.34 375	0.61 245	2.07 378	0.64 215	0.61 280	0.83 189	0.71 262	0.31 353	0.14 227	0.15 247	0.12 156	0.60 368	0.21 216

CRE-IMP	0.41 67	0.22 17	1.76 97	0.48 313	0.17 62	0.79 306	0.69 342	0.52 43	0.52 84	0.47 95	0.42 71	0.45 125	0.26 54	0.41 58	0.31 109	0.11 126	0.07 11	0.12 138	0.09 44	0.17 129	0.23 244

XX-Stereo	0.55 209	0.54 174	3.50 385	0.48 313	0.39 297	0.54 80	0.17 5	0.89 252	0.40 20	0.44 80	0.65 247	0.85 305	0.19 9	0.77 182	0.21 22	0.10 79	0.14 227	0.10 49	0.32 343	0.17 129	0.14 107

DeepStereo_RVC	0.44 95	0.28 62	1.92 174	0.49 315	0.17 62	0.60 157	0.59 322	0.50 31	0.52 84	0.49 125	0.45 84	0.39 79	0.86 332	0.45 76	0.33 129	0.11 126	0.08 58	0.11 93	0.09 44	0.15 83	0.19 196

AnyNet_C32	1.00 349	1.33 373	2.53 299	0.49 315	0.54 348	1.15 362	1.14 382	0.91 268	0.89 333	1.11 356	0.95 328	0.87 311	0.93 340	1.50 255	4.07 398	0.21 308	0.20 299	0.25 334	0.24 308	0.38 323	0.33 315

HH	0.49 154	0.49 157	2.78 337	0.50 317	0.41 311	0.38 13	0.23 62	0.72 123	0.38 11	0.63 265	0.48 103	0.87 311	0.41 173	0.64 147	0.21 22	0.09 17	0.17 272	0.10 49	0.09 44	0.16 110	0.12 63

HanStereo	0.49 154	0.49 157	2.78 337	0.50 317	0.41 311	0.38 13	0.23 62	0.72 123	0.38 11	0.63 265	0.48 103	0.87 311	0.41 173	0.64 147	0.21 22	0.09 17	0.17 272	0.10 49	0.09 44	0.16 110	0.12 63

RAFT_R40	0.50 163	0.21 9	1.76 97	0.50 317	0.40 304	0.61 177	0.53 303	0.56 62	0.60 143	0.56 195	0.54 155	0.55 168	0.51 239	1.57 263	0.53 216	0.11 126	0.07 11	0.12 138	0.10 76	0.16 110	0.09 16

PSM-softLoss	0.48 137	0.27 42	1.85 144	0.51 320	0.17 62	0.61 177	0.40 249	0.61 83	0.57 122	0.52 151	0.48 103	0.39 79	0.25 42	1.46 246	0.77 275	0.12 173	0.08 58	0.13 192	0.12 156	0.12 32	0.14 107

KMStereo	0.48 137	0.27 42	1.85 144	0.51 320	0.17 62	0.61 177	0.40 249	0.61 83	0.57 122	0.52 151	0.48 103	0.39 79	0.25 42	1.46 246	0.77 275	0.12 173	0.08 58	0.13 192	0.12 156	0.12 32	0.14 107

EDNetEfficientorigin	8.18 415	0.98 320	145.96 440	0.51 320	0.89 379	0.72 273	0.48 293	0.85 224	1.56 385	2.12 392	1.49 365	1.29 367	1.31 366	1.83 304	2.13 366	0.13 201	0.12 199	0.17 279	0.18 267	0.39 331	0.45 356

CSAN	1.25 368	1.12 343	3.04 359	0.51 320	0.37 290	1.06 351	1.15 383	1.22 371	1.08 359	1.17 365	1.91 376	1.04 348	1.31 366	5.96 411	2.43 374	0.26 339	0.22 312	0.24 329	0.24 308	0.31 280	0.30 297

NF-Stereo	0.48 137	0.25 32	1.81 134	0.52 324	0.16 38	0.61 177	0.44 273	0.66 97	0.61 157	0.50 132	0.47 91	0.37 69	0.26 54	1.45 245	0.79 282	0.11 126	0.07 11	0.12 138	0.10 76	0.13 51	0.16 159

OCTAStereo	0.48 137	0.25 32	1.81 134	0.52 324	0.16 38	0.61 177	0.43 265	0.66 97	0.61 157	0.50 132	0.47 91	0.37 69	0.26 54	1.44 241	0.80 283	0.11 126	0.07 11	0.12 138	0.10 76	0.13 51	0.17 170

RE-Stereo	0.48 137	0.25 32	1.81 134	0.52 324	0.16 38	0.61 177	0.43 265	0.66 97	0.60 143	0.50 132	0.47 91	0.37 69	0.26 54	1.44 241	0.78 277	0.11 126	0.07 11	0.12 138	0.10 76	0.13 51	0.17 170

TVStereo	0.48 137	0.25 32	1.81 134	0.52 324	0.16 38	0.61 177	0.43 265	0.66 97	0.60 143	0.50 132	0.47 91	0.37 69	0.26 54	1.44 241	0.78 277	0.11 126	0.07 11	0.12 138	0.10 76	0.13 51	0.17 170

RTS	1.21 364	1.31 368	6.39 410	0.52 324	0.51 344	1.61 378	0.79 356	1.03 348	1.37 377	1.13 357	1.30 358	1.10 358	0.85 329	2.65 375	2.08 362	0.21 308	0.24 320	0.18 296	0.18 267	0.43 342	0.32 308

RTSA	1.21 364	1.31 368	6.39 410	0.52 324	0.51 344	1.61 378	0.79 356	1.03 348	1.37 377	1.13 357	1.30 358	1.10 358	0.85 329	2.65 375	2.08 362	0.21 308	0.24 320	0.18 296	0.18 267	0.43 342	0.32 308

PVD	0.90 337	0.85 279	2.15 232	0.53 330	0.50 339	0.99 344	0.56 314	1.15 368	1.64 386	1.41 381	1.41 364	1.11 360	1.13 359	1.35 236	1.31 328	0.26 339	0.28 343	0.28 342	0.26 321	0.37 317	0.49 362

NaN_ROB	1.14 357	0.94 301	2.96 352	0.53 330	0.56 353	1.13 360	0.99 370	0.98 311	1.00 348	1.09 355	0.87 314	0.77 283	1.06 354	5.90 410	2.72 376	0.16 261	0.23 317	0.16 263	0.24 308	0.22 198	0.36 329

ELAS	1.39 378	0.79 259	2.86 341	0.53 330	0.50 339	2.81 405	2.20 404	1.61 389	1.50 382	2.28 400	2.35 387	1.82 381	2.13 392	1.73 287	2.22 368	0.35 358	0.37 358	0.35 356	0.35 352	0.49 353	0.47 359
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
AAGNet	0.88 335	0.33 85	1.79 127	0.54 333	0.98 384	0.62 197	0.46 282	0.50 31	0.60 143	0.58 217	0.53 145	0.50 150	0.73 311	1.23 228	7.48 412	0.11 126	0.07 11	0.12 138	0.10 76	0.14 69	0.09 16

IIG-Stereo	0.59 230	0.65 211	1.74 87	0.54 333	0.23 147	0.61 177	0.21 33	0.73 131	0.65 201	0.64 274	0.69 267	0.69 247	0.38 141	2.09 334	1.39 334	0.11 126	0.07 11	0.11 93	0.09 44	0.15 83	0.09 16

GMM-Stereo	0.50 163	0.23 21	2.41 277	0.54 333	0.24 160	0.77 297	0.46 282	0.59 74	0.57 122	0.58 217	0.73 287	0.47 139	0.43 198	0.68 158	0.27 65	0.10 79	0.06 1	0.13 192	0.13 181	0.14 69	0.44 355

EAI-Stereo	0.78 316	0.25 32	1.67 69	0.54 333	0.59 357	1.95 391	2.05 403	1.11 364	0.64 189	0.95 346	1.49 365	0.50 150	0.67 297	0.59 134	1.44 338	0.09 17	0.19 290	0.09 21	0.49 372	0.13 51	0.22 226

AnyNet_C01	1.14 357	1.49 379	4.23 399	0.54 333	0.53 346	1.51 375	1.37 392	1.04 352	1.07 358	1.17 365	1.33 360	1.15 363	1.08 355	1.61 273	2.74 377	0.25 336	0.22 312	0.28 342	0.24 308	0.48 351	0.40 346

MDST_ROB	1.17 362	0.42 129	3.87 390	0.54 333	0.44 319	4.11 411	0.58 320	1.31 377	0.84 319	2.12 392	1.12 349	0.98 336	0.71 305	4.24 406	0.99 301	0.16 261	0.14 227	0.19 301	0.17 257	0.18 149	0.35 321

NINENet	0.50 163	0.33 85	1.69 72	0.55 339	0.25 172	0.91 336	0.23 62	0.98 311	0.71 242	0.53 160	0.55 163	0.66 223	0.30 100	1.22 227	0.32 119	0.15 244	0.13 213	0.16 263	0.11 125	0.16 110	0.13 94

ELAS_RVC	1.37 377	0.78 257	3.21 376	0.55 339	0.50 339	1.49 373	2.48 407	1.48 383	1.71 389	2.13 395	2.09 379	2.07 385	2.56 398	1.90 318	2.02 359	0.35 358	0.36 356	0.37 362	0.34 350	0.49 353	0.47 359
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
OMP-Stereo	0.59 230	0.65 211	1.74 87	0.56 341	0.37 290	0.60 157	0.26 116	0.70 115	0.65 201	0.66 284	0.60 200	0.69 247	0.32 111	2.09 334	1.20 321	0.10 79	0.07 11	0.12 138	0.09 44	0.17 129	0.10 27

MSC_U_SF_DS_RVC	1.34 373	1.70 390	2.50 296	0.56 341	0.40 304	2.15 398	0.99 370	1.24 373	1.26 372	1.02 349	1.10 348	1.29 367	0.88 336	3.10 392	1.08 312	1.66 404	0.83 399	0.68 380	0.88 397	1.57 399	1.80 412

DisPM	0.43 86	0.33 85	1.78 109	0.57 343	0.18 84	0.59 148	0.63 333	0.53 48	0.61 157	0.60 238	0.53 145	0.38 75	0.26 54	0.75 175	0.29 88	0.12 173	0.07 11	0.12 138	0.11 125	0.11 22	0.14 107

G-Net	0.99 346	0.64 205	2.76 333	0.57 343	0.67 365	2.03 396	0.72 349	0.76 155	0.67 214	1.14 359	2.56 392	1.30 370	1.02 349	1.48 254	1.74 350	0.25 336	0.24 320	0.24 329	0.26 321	0.37 317	0.31 304

DPSNet	0.86 332	0.60 189	2.34 264	0.58 345	0.36 278	1.07 356	0.75 351	1.30 376	1.05 354	0.70 299	0.68 260	0.94 329	1.29 363	2.08 332	1.82 353	0.26 339	0.23 317	0.16 263	0.17 257	0.48 351	0.40 346

NVStereoNet_ROB	1.16 361	0.95 307	2.54 305	0.58 345	0.55 351	0.78 302	0.63 333	1.00 330	1.08 359	1.03 350	4.07 407	1.48 376	1.22 361	2.88 387	1.27 327	0.50 370	0.46 371	0.54 373	0.62 385	0.50 355	0.63 373
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
WCMA_ROB	1.12 356	0.83 273	2.66 318	0.58 345	0.34 261	1.17 364	0.71 346	0.93 281	0.94 340	1.74 388	2.63 395	3.09 396	1.71 386	1.70 283	1.84 354	0.26 339	0.21 307	0.20 309	0.21 300	0.28 260	0.43 353

anonymity	0.80 320	0.66 216	1.29 16	0.59 348	0.75 371	0.67 246	0.52 300	0.95 296	0.71 242	0.94 344	0.70 277	0.67 233	0.87 333	0.71 170	1.35 331	0.64 376	0.62 384	0.58 374	1.44 409	0.60 368	0.65 374

NCC-stereo	0.79 318	0.94 301	2.42 279	0.59 348	0.45 327	1.90 389	0.46 282	0.99 322	0.72 250	0.64 274	0.84 307	0.91 320	0.73 311	1.80 300	1.00 302	0.27 344	0.19 290	0.23 323	0.31 340	0.24 221	0.22 226

Abc-Net	0.79 318	0.94 301	2.42 279	0.59 348	0.45 327	1.90 389	0.46 282	0.99 322	0.72 250	0.64 274	0.84 307	0.91 320	0.73 311	1.80 300	1.00 302	0.27 344	0.19 290	0.23 323	0.31 340	0.24 221	0.22 226
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
Prome-Stereo	0.49 154	0.30 71	1.76 97	0.60 351	0.23 147	0.63 213	0.42 259	0.62 87	0.60 143	0.59 230	1.03 341	0.43 107	0.72 308	0.60 139	0.33 129	0.09 17	0.07 11	0.10 49	0.09 44	0.11 22	0.43 353

MIPNet	0.83 328	0.81 266	2.40 276	0.61 352	0.18 84	1.48 372	1.39 394	1.60 388	0.74 268	1.94 390	0.85 311	0.73 266	1.68 384	0.87 195	0.31 109	0.09 17	0.08 58	0.11 93	0.32 343	0.25 232	0.12 63

SST-Stereo	0.52 187	0.20 4	1.76 97	0.62 353	0.53 346	0.62 197	0.66 335	0.55 61	0.61 157	0.58 217	0.53 145	0.52 159	0.60 273	1.59 269	0.29 88	0.11 126	0.07 11	0.12 138	0.10 76	0.16 110	0.10 27

PA-Net	0.84 330	1.00 325	3.49 384	0.63 354	0.40 304	0.70 265	0.52 300	0.86 232	0.84 319	0.52 151	0.59 188	0.70 257	0.54 250	2.35 348	2.23 369	0.17 275	0.27 341	0.19 301	0.28 328	0.22 198	0.36 329
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
EDNetEfficient	1.27 369	0.70 225	4.05 396	0.64 355	0.98 384	0.94 339	1.40 395	0.85 224	1.75 390	2.34 401	1.33 360	1.05 350	2.21 394	1.58 267	4.15 399	0.15 244	0.19 290	0.14 221	0.27 325	0.38 323	0.32 308

PDISCO_ROB	0.75 305	1.06 337	2.11 221	0.64 355	0.59 357	1.13 360	0.43 265	1.14 365	1.05 354	0.64 274	0.71 281	0.96 332	0.61 280	1.21 225	0.76 273	0.37 361	0.18 280	0.27 338	0.24 308	0.56 364	0.32 308

MFN_U_SF_RVC	1.55 386	2.39 413	3.16 370	0.65 357	0.41 311	1.12 358	0.46 282	1.23 372	1.33 374	1.61 386	1.20 351	1.43 374	0.98 346	1.76 291	1.97 356	1.90 407	1.80 408	1.98 412	2.15 411	1.63 400	1.77 411

SPS-STEREO	1.07 355	1.13 346	2.88 342	0.65 357	0.69 367	0.99 344	0.68 340	1.05 353	0.87 325	1.36 376	1.23 353	1.46 375	0.94 343	1.87 311	1.72 349	0.66 377	0.61 383	0.58 374	0.57 380	0.65 370	0.77 381
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
UDG	0.77 312	1.23 360	2.15 232	0.67 359	0.59 357	0.78 302	0.38 243	0.90 258	0.70 233	0.61 245	0.69 267	1.01 341	0.67 297	1.02 206	0.73 269	0.45 366	0.34 353	0.87 384	0.51 374	0.67 372	0.46 358

SGM-ForestM	2.98 405	1.70 390	3.52 386	0.67 359	0.47 335	5.18 414	3.36 411	3.30 410	2.86 404	4.44 412	3.79 406	9.80 416	5.50 412	6.29 412	6.52 410	0.27 344	0.36 356	0.24 329	0.27 325	0.38 323	0.58 369

FTStereo	0.76 308	0.18 1	2.35 267	0.71 361	0.21 114	0.73 278	1.79 401	0.57 65	0.53 100	1.07 353	1.63 370	1.29 367	2.13 392	0.75 175	0.29 88	0.19 295	0.08 58	0.12 138	0.11 125	0.11 22	0.40 346

JetBlue	1.78 389	1.63 382	3.92 392	0.73 362	1.21 396	4.38 412	3.35 410	1.59 387	1.20 368	1.26 373	1.52 367	2.37 389	1.88 389	3.23 394	3.00 380	0.53 371	0.47 374	0.48 371	0.49 372	1.29 394	0.97 391

pmcnn	1.32 371	1.05 336	2.77 335	0.74 363	1.43 399	0.72 273	0.56 314	0.96 300	0.91 336	0.99 348	2.92 401	6.01 412	0.70 303	2.38 353	3.32 389	0.13 201	0.10 141	0.08 3	0.06 7	0.34 297	0.22 226

SQANet	0.80 320	1.58 381	2.53 299	0.76 364	0.83 375	0.76 289	0.36 230	0.83 210	0.64 189	0.63 265	0.69 267	0.73 266	0.51 239	1.21 225	0.53 216	0.77 382	0.29 344	0.59 376	0.29 331	0.86 381	0.61 370

DDUNet	0.77 312	1.12 343	1.88 159	0.76 364	0.69 367	0.84 321	0.43 265	0.85 224	0.65 201	0.67 288	0.75 292	0.91 320	0.52 245	1.03 208	0.57 231	0.54 373	0.37 358	0.95 387	0.52 376	0.71 373	0.57 367

ACRE	0.56 215	1.14 347	2.77 335	0.76 364	0.28 205	0.60 157	0.56 314	0.76 155	0.58 132	0.55 185	0.62 212	0.41 91	0.29 92	0.44 69	0.39 156	0.11 126	0.19 290	0.13 192	0.14 206	0.36 310	0.18 187

CAS	0.35 35	0.25 32	1.30 18	0.79 367	0.34 261	0.51 58	0.23 62	0.46 12	0.39 16	0.22 5	0.31 29	0.20 2	0.17 1	0.28 3	0.23 34	0.73 381	0.06 1	0.07 1	0.05 1	0.09 7	0.37 336

CIPLG	0.56 215	1.19 356	2.46 288	0.80 368	0.31 236	0.61 177	0.57 318	0.76 155	0.57 122	0.56 195	0.63 222	0.41 91	0.30 100	0.45 76	0.40 161	0.11 126	0.20 299	0.13 192	0.13 181	0.35 305	0.19 196

IPLGR_C	0.58 226	1.25 363	2.72 326	0.80 368	0.31 236	0.60 157	0.61 327	0.76 155	0.58 132	0.56 195	0.62 212	0.41 91	0.31 108	0.43 64	0.40 161	0.11 126	0.22 312	0.13 192	0.15 226	0.35 305	0.19 196

SAMSARA	0.91 338	0.97 317	2.22 244	0.80 368	0.58 356	1.32 366	1.31 389	1.01 338	0.94 340	1.36 376	0.87 314	1.38 372	0.90 338	1.72 286	1.02 307	0.24 331	0.30 347	0.22 317	0.25 315	0.36 310	0.35 321

MADNet+	1.36 375	1.93 403	5.95 409	0.81 371	0.59 357	1.57 377	1.09 378	1.39 381	1.22 369	0.84 333	1.01 337	1.25 366	1.12 358	3.19 393	2.36 373	0.45 366	0.47 374	0.38 364	0.34 350	0.59 365	0.57 367

MFMNet_re	0.92 340	1.28 365	2.53 299	0.82 372	0.76 374	0.90 334	0.75 351	0.98 311	1.04 353	1.03 350	1.05 345	0.84 302	0.94 343	0.83 189	0.72 266	0.68 378	0.60 382	0.63 377	0.60 384	0.77 377	0.74 377

SGM+DAISY	1.83 391	1.43 376	3.81 389	0.87 373	1.01 387	2.38 402	2.53 408	1.36 379	1.75 390	2.92 407	3.22 403	2.65 391	2.93 400	2.22 344	3.10 384	0.72 380	0.69 393	0.63 377	0.62 385	0.77 377	0.98 392

CC-Net-ROB	0.85 331	1.15 351	2.13 226	0.88 374	0.38 295	0.88 332	0.44 273	1.06 354	0.79 304	0.58 217	0.69 267	0.65 218	0.50 237	2.74 382	0.51 210	0.93 385	0.39 366	0.87 384	0.29 331	0.54 362	0.54 364

GrayStereo	0.66 264	0.19 2	1.76 97	0.90 375	0.23 147	0.62 197	1.42 398	0.62 87	0.60 143	0.72 306	0.78 299	0.56 177	3.07 403	0.60 139	0.26 57	0.09 17	0.08 58	0.10 49	0.21 300	0.11 22	0.18 187

ASMatch	0.60 234	0.43 132	2.58 309	0.91 376	0.36 278	0.56 100	0.25 100	0.52 43	0.61 157	0.47 95	1.21 352	0.47 139	0.66 295	1.34 235	0.94 292	0.10 79	0.08 58	0.11 93	0.11 125	0.10 11	0.16 159

LCNet	0.54 197	0.37 106	1.78 109	0.92 377	0.22 135	0.96 341	0.30 175	0.59 74	0.58 132	0.51 144	0.55 163	0.41 91	0.76 318	0.84 191	0.26 57	0.09 17	0.06 1	0.12 138	0.18 267	0.98 383	0.39 342

WAO-7	1.48 383	1.63 382	2.49 294	0.93 378	0.75 371	1.72 385	1.10 379	1.84 395	1.96 394	1.43 382	2.54 391	1.97 383	1.61 383	3.06 390	2.08 362	0.69 379	0.66 387	0.94 386	0.74 391	0.80 379	0.69 376

MaskLacGwcNet_RVC	0.77 312	1.04 335	2.06 209	0.94 379	0.35 271	0.89 333	0.40 249	0.85 224	0.63 182	0.55 185	0.63 222	0.75 277	0.38 141	2.38 353	0.48 197	1.10 392	0.31 348	0.36 358	0.21 300	0.53 361	0.55 366

otaku	1.03 352	1.68 388	2.72 326	0.95 380	0.73 370	1.03 349	0.59 322	0.99 322	0.86 322	0.69 296	1.61 368	0.98 336	0.64 289	1.46 246	1.14 316	0.95 387	0.46 371	0.72 382	0.40 364	1.24 392	0.78 382

Ntro	1.00 349	1.68 388	2.80 339	0.95 380	0.85 376	1.06 351	0.53 303	0.98 311	0.90 335	0.62 256	0.76 295	0.93 325	0.66 295	1.66 277	0.98 296	0.99 389	0.45 370	0.75 383	0.40 364	1.19 388	0.75 379

SGM_RVC	1.89 392	0.92 293	2.50 296	0.96 382	0.93 383	1.63 380	1.37 392	1.52 386	12.43 415	1.85 389	1.69 371	2.40 390	1.74 387	2.81 386	1.71 348	0.53 371	0.47 374	0.42 367	0.47 370	0.74 374	0.74 377
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
Consistency-Raft	0.88 335	0.93 299	3.23 378	0.99 383	0.64 363	0.77 297	0.55 309	0.98 311	0.97 344	0.61 245	1.03 341	0.65 218	1.05 352	0.79 187	1.38 333	0.44 364	0.46 371	0.51 372	0.58 382	0.65 370	0.47 359

MANE	2.90 404	1.14 347	2.96 352	1.03 384	1.01 387	5.01 413	2.45 406	5.36 415	6.88 413	3.58 411	4.76 411	5.99 411	4.99 409	4.23 405	4.61 404	0.56 375	0.67 388	0.44 369	0.78 393	0.51 357	1.03 397

ACVNet-4b	1.93 393	1.85 397	4.10 397	1.07 385	0.86 377	1.15 362	0.53 303	1.06 354	1.12 363	0.64 274	1.09 347	1.99 384	0.70 303	2.20 340	9.86 417	5.62 416	0.41 369	1.03 391	0.55 377	1.86 405	0.85 385

ACVNet_2	1.42 381	1.81 394	3.23 378	1.08 386	0.92 382	1.32 366	0.85 361	1.49 384	1.69 387	1.19 367	1.73 372	2.13 386	1.03 350	2.50 367	1.40 336	0.91 384	0.53 379	1.00 389	0.55 377	2.11 407	0.85 385

ACVNet_1	1.33 372	1.91 401	4.03 395	1.09 387	0.88 378	1.19 365	0.66 335	1.24 373	1.17 366	0.94 344	0.96 329	3.09 396	1.04 351	2.37 350	1.11 314	1.04 390	0.48 377	1.03 391	0.48 371	1.12 385	0.83 384

PWCK	1.49 384	1.90 400	3.22 377	1.09 387	0.54 348	1.71 384	1.73 400	1.49 384	1.53 383	1.44 383	1.80 373	1.82 381	1.30 365	3.34 396	1.76 351	1.07 391	0.56 381	0.97 388	0.58 382	1.38 398	0.65 374

RainbowNet	1.15 359	1.78 393	2.72 326	1.12 389	0.91 381	1.06 351	0.76 353	1.16 370	1.13 365	0.75 312	0.97 331	1.09 356	0.80 322	1.60 270	1.21 323	1.17 394	1.26 406	1.01 390	0.57 380	1.13 386	0.88 389

WAO-6	1.58 387	1.54 380	2.32 259	1.14 390	1.00 386	2.30 400	1.03 375	1.82 394	2.85 403	1.25 369	2.61 394	2.20 387	1.56 381	2.47 365	1.99 358	0.95 387	0.67 388	1.19 396	0.83 395	1.08 384	0.88 389

DANet	0.80 320	0.65 211	2.21 241	1.19 391	0.48 337	0.74 281	1.25 387	0.89 252	1.53 383	0.89 339	0.71 281	0.96 332	0.56 259	1.83 304	0.96 294	0.18 285	0.16 262	0.19 301	0.16 242	0.26 247	0.29 289
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
Dean	1.79 390	1.83 395	3.92 392	1.29 392	1.07 391	1.55 376	1.00 373	1.95 397	2.33 396	1.47 384	4.19 408	4.26 406	1.33 368	2.21 341	1.48 340	1.14 393	0.68 392	1.18 393	0.74 391	1.24 392	0.98 392

IMH-64-1	1.39 378	1.64 384	1.86 152	1.36 393	1.11 392	1.39 369	1.19 385	1.76 391	1.45 380	1.16 360	2.21 384	1.53 377	1.38 371	1.98 323	1.52 341	1.29 396	0.67 388	1.27 397	0.69 388	1.29 394	0.98 392

IMH-64	1.39 378	1.64 384	1.86 152	1.36 393	1.11 392	1.39 369	1.19 385	1.76 391	1.45 380	1.16 360	2.21 384	1.53 377	1.38 371	1.98 323	1.52 341	1.29 396	0.67 388	1.27 397	0.69 388	1.29 394	0.98 392

JetRed	3.29 406	4.93 417	10.17 414	1.45 395	1.72 407	7.44 415	5.05 415	3.06 405	2.12 395	2.41 402	2.39 388	2.99 394	2.37 395	3.51 399	6.44 409	1.32 399	1.90 412	1.37 401	1.23 408	2.21 409	1.76 410

TorneroNet-64	2.65 397	1.83 395	3.30 380	1.46 396	1.20 395	3.89 408	0.99 370	3.51 412	6.71 412	2.56 403	4.60 409	4.22 403	3.85 407	3.33 395	3.14 385	1.19 395	0.65 386	1.39 402	0.79 394	3.31 414	1.15 399

TorneroNet	5.50 412	1.92 402	3.16 370	1.47 397	1.25 398	14.07 420	1.06 377	4.90 413	20.99 432	10.17 415	16.48 423	11.88 420	6.93 413	3.34 396	4.20 400	1.30 398	0.69 393	1.45 404	0.86 396	2.61 411	1.20 400

DispFullNet	1.67 388	2.10 406	5.22 405	1.53 398	8.90 416	0.86 327	0.31 185	0.96 300	0.96 343	1.37 379	1.01 337	1.13 361	1.98 391	1.51 256	0.91 291	0.54 373	0.31 348	1.18 393	0.63 387	1.13 386	0.80 383

IMH	2.02 395	2.15 411	2.69 323	1.68 399	1.12 394	1.66 383	0.92 366	2.10 398	1.92 393	1.32 375	2.66 396	2.21 388	1.69 385	5.78 409	1.68 346	5.54 415	0.96 403	1.31 399	0.71 390	1.32 397	0.99 396

LVE	1.96 394	2.17 412	3.14 368	1.68 399	1.80 408	1.63 380	1.03 375	2.34 400	2.81 402	1.25 369	2.89 399	4.24 405	1.29 363	2.79 384	1.44 338	2.85 412	0.91 402	1.18 393	1.46 410	1.23 391	1.10 398

KSHMR	4.10 408	1.97 404	5.27 406	1.71 401	1.47 403	1.96 392	1.28 388	3.19 406	17.33 426	2.12 392	15.91 421	9.18 415	1.57 382	8.42 416	1.98 357	1.52 402	1.26 406	1.67 409	1.19 406	1.67 402	1.40 406

Pruner-Stereo	0.51 178	0.27 42	1.78 109	1.79 402	0.19 97	0.62 197	0.45 280	0.57 65	0.60 143	0.61 245	0.48 103	0.41 91	0.24 31	0.46 82	1.00 302	0.12 173	0.07 11	0.12 138	0.10 76	0.12 32	0.13 94

ktn	4.35 409	2.10 406	2.89 345	1.80 403	1.49 405	2.13 397	1.41 397	2.26 399	12.72 416	11.41 418	16.43 422	11.15 418	3.75 405	4.36 407	3.18 386	1.82 406	0.98 405	1.73 411	1.21 407	2.97 413	1.27 402

UNDER WATER	2.74 399	1.85 397	4.54 401	1.81 404	1.44 401	2.34 401	1.40 395	3.24 407	6.60 411	2.60 404	2.76 397	5.75 410	5.24 411	3.02 389	4.01 397	1.45 400	0.81 398	1.59 408	1.06 403	1.80 403	1.51 408

UNDER WATER-64	2.47 396	1.89 399	4.86 403	1.82 405	1.44 401	3.18 407	1.57 399	2.62 401	5.64 408	2.05 391	2.13 381	4.13 402	3.76 406	2.62 373	3.42 391	1.47 401	0.85 400	1.57 407	1.07 404	1.82 404	1.49 407

WAO-8	2.80 401	2.14 409	2.89 345	1.91 406	1.04 389	3.98 409	0.96 368	3.26 408	6.17 409	2.15 396	3.37 404	3.31 398	2.41 396	11.84 418	2.03 360	2.05 408	1.86 410	1.54 405	0.92 398	1.22 389	0.87 387

Venus	2.80 401	2.14 409	2.89 345	1.91 406	1.04 389	3.98 409	0.96 368	3.26 408	6.17 409	2.15 396	3.37 404	3.31 398	2.41 396	11.84 418	2.03 360	2.05 408	1.86 410	1.54 405	0.92 398	1.22 389	0.87 387

FADE		3.00 416		2.11 408	2.94 411			5.00 414	2.49 399	1.25 369		3.05 395		8.02 415		94.83 440	35.90 440	65.83 437	66.18 437	1.66 401	1.30 403

tt	4.93 411	0.27 42	4.20 398	2.29 409	1.58 406	10.20 418	16.97 421	9.42 420	5.02 407	1.67 387	1.28 356	4.68 407	5.03 410	3.37 398	5.92 408	6.16 417	9.47 424	2.82 414	3.18 416	3.60 415	1.53 409

MADNet++	2.79 400	2.11 408	2.97 355	2.49 410	2.28 409	2.95 406	2.31 405	2.67 402	2.47 398	3.03 409	3.13 402	2.70 392	2.92 399	4.10 404	4.48 402	2.68 411	2.24 415	3.04 415	2.44 413	2.37 410	2.34 414

EKT-Stereo	1.47 382	0.49 157	1.93 177	2.57 411	19.31 426	0.55 91	0.22 46	0.69 111	0.42 29	0.38 53	0.36 44	0.43 107	0.27 68	0.69 164	0.26 57	0.12 173	0.14 227	0.11 93	0.16 242	0.20 178	0.15 137

notaker	2.66 398	2.07 405	3.31 382	2.61 412	1.43 399	1.76 387	1.11 380	2.76 404	1.79 392	2.26 399	11.53 418	3.96 401	4.29 408	3.09 391	2.76 378	1.55 403	0.88 401	1.70 410	1.07 404	2.00 406	1.35 404

SPstereo	16.50 423	2.87 415	4.74 402	2.64 413	2.53 410	29.48 432	52.22 432	39.30 440	29.70 440	21.90 435	21.75 430	27.53 439	23.84 434	28.05 440	26.36 433	2.38 410	2.58 416	4.92 417	3.03 415	2.19 408	2.05 413

LE_ROB	4.43 410	1.35 374	9.38 413	2.79 414	3.93 413	2.43 403	3.46 412	2.68 403	11.19 414	11.66 419	4.73 410	5.26 409	10.46 416	4.50 408	9.49 415	0.82 383	0.69 393	1.34 400	0.98 401	0.75 376	0.76 380

BEATNet-Init1	12.10 418	11.19 420	27.29 436	2.99 415	3.51 412	21.84 430	11.10 417	14.34 424	13.83 421	20.34 427	20.33 428	26.35 438	20.03 425	19.06 429	14.80 423	1.74 405	1.81 409	2.05 413	2.49 414	3.69 416	3.12 416

DGSMNet	2.89 403	0.63 203	3.18 373	3.43 416	4.17 415	2.57 404	6.98 416	0.97 307	0.83 317	0.56 195	1.86 375	0.79 290	0.62 285	1.64 275	1.39 334	4.61 414	5.01 417	5.17 419	4.71 418	4.44 418	4.19 417

PML	23.15 428	16.83 424	7.78 412	5.49 417	9.93 417	51.13 439	104.50 439	5.76 416	13.62 419	37.30 440	105.93 439	30.86 440	23.50 430	12.07 420	7.87 413	6.30 418	2.12 414	6.32 421	2.43 412	10.44 423	2.90 415

DGTPSM_ROB	8.89 416	5.62 418	12.25 416	5.92 418	11.32 418	8.54 416	24.18 423	6.40 417	13.49 417	5.15 413	11.46 416	6.19 413	10.92 417	7.00 413	13.72 419	4.47 413	7.65 418	3.92 416	7.45 421	4.38 417	7.87 421

HanzoNet	7.64 414	2.86 414	5.05 404	7.01 419	3.97 414	2.18 399	1.34 391	3.37 411	4.05 405	13.17 420	10.58 412	10.73 417	16.52 423	8.45 417	10.51 418	10.48 423	9.72 425	5.59 420	13.46 424	6.84 420	6.83 420

DPSMNet_ROB	9.48 417	5.64 419	13.01 420	8.82 420	11.82 419	8.54 416	24.20 424	6.41 418	13.65 420	5.32 414	11.47 417	6.33 414	10.92 417	7.69 414	13.89 420	7.25 422	8.19 420	5.06 418	7.78 422	5.31 419	8.26 422

LSM	3.31 407	1.11 342	5.29 407	9.40 421	30.65 435	0.84 321	1.12 381	0.91 268	1.22 369	1.36 376	2.19 383	0.93 325	0.83 325	1.66 277	0.90 290	0.21 308	0.31 348	0.24 329	0.28 328	0.39 331	6.33 419

Anonymous_1	22.91 427	11.20 421	12.13 415	12.75 422	26.28 434	19.43 425	27.92 428	14.08 423	13.61 418	14.96 421	10.58 412	11.26 419	11.19 419	12.55 422	14.57 422	38.28 439	7.88 419	34.96 436	63.99 436	89.57 440	10.94 425

DPSM_ROB	12.34 419	11.21 422	12.51 417	12.91 423	12.80 421	19.84 427	28.28 429	14.38 425	14.28 422	10.58 416	11.26 414	12.03 421	11.85 420	13.15 424	15.34 424	7.11 420	8.31 421	6.50 422	7.35 419	8.84 421	8.31 423

DPSM	12.34 419	11.21 422	12.51 417	12.91 423	12.80 421	19.84 427	28.28 429	14.38 425	14.28 422	10.58 416	11.26 414	12.03 421	11.85 420	13.15 424	15.34 424	7.11 420	8.31 421	6.50 422	7.35 419	8.84 421	8.31 423

DPSimNet_ROB	17.97 424	20.20 431	24.98 429	17.62 425	15.92 423	21.53 429	21.00 422	13.70 422	15.61 424	23.89 436	14.69 420	22.87 429	24.58 438	12.70 423	14.56 421	18.48 430	12.91 426	20.21 430	12.05 423	17.76 424	14.17 426

HaxPig	19.86 425	22.40 432	22.34 426	17.95 426	17.95 425	11.77 419	11.89 418	16.02 427	15.89 425	21.10 428	21.41 429	18.74 427	18.39 424	20.08 430	19.69 427	23.63 436	23.22 434	24.06 431	23.69 432	23.00 432	23.95 435

LRCNet_RVC	13.74 422	19.30 425	12.75 419	19.46 427	12.69 420	1.86 388	0.41 255	12.33 421	1.05 354	15.77 422	18.83 427	12.62 423	8.70 415	12.21 421	9.62 416	22.22 432	8.37 423	25.85 432	24.01 433	19.32 431	17.44 432

MEDIAN_ROB	23.96 429	27.05 439	26.39 435	22.16 428	22.13 427	16.12 421	13.97 419	20.24 428	20.05 428	25.50 438	25.31 437	22.96 430	22.63 429	24.39 432	23.24 431	28.20 437	27.23 438	28.62 434	27.75 434	27.50 434	27.76 436

ASD4	21.52 426	19.65 426	22.13 425	22.45 429	16.42 424	23.29 431	30.71 431	33.06 439	17.47 427	24.18 437	14.11 419	21.71 428	15.88 422	21.06 431	18.11 426	19.78 431	17.78 433	26.52 433	20.33 431	27.03 433	18.73 433

AVERAGE_ROB	26.93 436	30.34 440	29.27 437	25.82 430	25.34 428	19.48 426	15.17 420	23.55 432	23.00 433	28.45 439	27.87 438	26.25 437	25.86 439	26.96 439	25.55 432	31.30 438	30.07 439	31.76 435	30.81 435	30.79 438	30.93 437

MyStereo03	24.83 431	22.55 434	25.13 430	26.08 431	25.72 429	39.87 434	57.07 436	28.77 433	28.85 436	21.33 432	22.66 434	24.16 431	23.82 431	26.32 433	30.89 437	14.27 425	16.73 430	13.09 424	14.82 427	17.77 425	16.71 427

MyStereo02	24.83 431	22.55 434	25.13 430	26.08 431	25.72 429	39.87 434	57.07 436	28.77 433	28.85 436	21.33 432	22.66 434	24.16 431	23.82 431	26.32 433	30.89 437	14.27 425	16.73 430	13.09 424	14.82 427	17.77 425	16.71 427

MyStereo	24.83 431	22.55 434	25.13 430	26.08 431	25.72 429	39.87 434	57.07 436	28.77 433	28.85 436	21.33 432	22.66 434	24.16 431	23.82 431	26.32 433	30.89 437	14.27 425	16.73 430	13.09 424	14.82 427	17.77 425	16.71 427

CasAABBNet	24.81 430	22.53 433	24.83 428	26.08 431	25.74 432	39.86 433	57.06 435	28.87 436	28.83 435	21.16 430	22.54 432	24.22 434	23.89 436	26.38 436	30.87 435	14.25 424	16.71 428	13.09 424	14.81 426	17.78 428	16.71 427

Selective-RAFT-Error	24.87 434	22.59 437	25.14 433	26.13 435	25.82 433	39.93 437	57.03 434	28.97 437	28.95 439	21.21 431	22.65 433	24.25 435	23.98 437	26.43 437	30.83 434	14.27 425	16.71 428	13.10 428	14.82 427	17.82 429	16.76 431

LSM0	26.58 435	22.63 438	25.88 434	30.13 436	52.21 440	39.94 438	56.74 433	28.97 437	28.72 434	21.14 429	22.26 431	24.43 436	23.88 435	26.54 438	30.87 435	14.32 429	16.55 427	13.12 429	14.71 425	17.92 430	20.60 434

xxxxx1	28.96 437	20.11 428	14.07 422	49.74 437	39.15 437	18.98 422	26.64 425	21.94 429	20.21 429	16.45 423	17.48 424	18.36 424	21.56 426	16.21 426	20.88 428	23.07 433	26.55 435	66.40 438	78.70 438	30.27 435	32.51 438

tt_ll	28.96 437	20.11 428	14.07 422	49.74 437	39.15 437	18.98 422	26.64 425	21.94 429	20.21 429	16.45 423	17.48 424	18.36 424	21.56 426	16.21 426	20.88 428	23.07 433	26.55 435	66.40 438	78.70 438	30.27 435	32.51 438

ff	28.96 437	20.11 428	14.07 422	49.74 437	39.15 437	18.98 422	26.64 425	21.94 429	20.21 429	16.45 423	17.48 424	18.36 424	21.56 426	16.21 426	20.88 428	23.07 433	26.55 435	66.40 438	78.70 438	30.27 435	32.51 438

test_example2	115.39 440	123.23 441	94.57 439	115.52 440	123.55 441	101.63 440	114.33 440	53.41 441	99.48 441	134.90 441	135.05 440	85.83 441	85.11 440	111.32 441	106.15 440	152.55 441	205.26 441	99.78 441	114.96 441	140.96 441	110.20 441

DLNR_Zeroshot_test	13.43 421	19.94 427	23.55 427	121.61 441	35.03 436	0.46 32	0.15 1	8.02 419	0.35 5	0.28 32	0.37 47	0.26 33	0.17 1	0.76 178	0.29 88	6.42 419	0.26 336	0.09 21	0.38 361	50.13 439	0.18 187

Low-res two-view benchmark