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

FTStereo	0.76 310	0.18 1	2.35 269	0.71 363	0.21 116	0.73 280	1.79 403	0.57 67	0.53 102	1.07 355	1.63 372	1.29 369	2.13 394	0.75 177	0.29 89	0.19 297	0.08 59	0.12 139	0.11 126	0.11 22	0.40 348

11t1	0.33 20	0.19 2	1.41 33	0.33 156	0.16 39	0.48 42	0.21 34	0.67 108	0.48 66	0.40 62	0.34 40	0.32 56	0.33 115	0.42 62	0.27 66	0.11 128	0.12 201	0.10 50	0.08 29	0.13 51	0.14 109

GrayStereo	0.66 266	0.19 2	1.76 98	0.90 377	0.23 149	0.62 199	1.42 400	0.62 89	0.60 145	0.72 308	0.78 301	0.56 179	3.07 405	0.60 141	0.26 58	0.09 17	0.08 59	0.10 50	0.21 302	0.11 22	0.18 189

x	0.35 36	0.20 4	1.36 25	0.33 156	0.17 63	0.47 36	0.24 87	0.75 148	0.54 109	0.40 62	0.40 64	0.42 105	0.34 123	0.45 77	0.32 120	0.11 128	0.14 229	0.11 94	0.09 45	0.12 32	0.14 109

test-3	0.43 88	0.20 4	1.70 76	0.34 180	0.32 246	0.45 21	0.23 64	0.71 120	0.46 52	0.51 146	0.29 21	0.45 126	0.21 17	0.59 136	0.98 298	0.08 4	0.07 11	0.10 50	0.35 354	0.29 263	0.28 285

test_1	0.43 88	0.20 4	1.70 76	0.34 180	0.32 246	0.45 21	0.23 64	0.71 120	0.46 52	0.50 134	0.29 21	0.45 126	0.21 17	0.59 136	0.98 298	0.08 4	0.07 11	0.10 50	0.35 354	0.29 263	0.29 291

test_3	0.44 97	0.20 4	1.70 76	0.36 212	0.32 246	0.47 36	0.30 177	0.73 133	0.49 70	0.50 134	0.30 26	0.45 126	0.22 21	0.59 136	0.98 298	0.08 4	0.10 143	0.11 94	0.35 354	0.29 263	0.28 285

SST-Stereo	0.52 189	0.20 4	1.76 98	0.62 355	0.53 348	0.62 199	0.66 337	0.55 63	0.61 159	0.58 219	0.53 146	0.52 161	0.60 275	1.59 271	0.29 89	0.11 128	0.07 11	0.12 139	0.10 77	0.16 110	0.10 28

mmm	0.38 48	0.21 9	1.18 9	0.35 194	0.17 63	0.49 47	0.26 118	0.78 181	0.52 86	0.50 134	0.57 181	0.41 92	0.37 138	0.71 172	0.31 110	0.11 128	0.13 215	0.14 223	0.13 182	0.15 83	0.14 109

1111x	0.74 305	0.21 9	1.93 179	0.31 119	0.17 63	0.63 215	0.32 208	1.03 350	0.74 270	0.52 153	0.62 214	0.57 185	0.47 224	2.38 355	4.25 403	0.12 175	0.14 229	0.11 94	0.12 157	0.12 32	0.14 109

qqq	0.38 48	0.21 9	1.34 24	0.28 59	0.15 26	0.45 21	0.26 118	0.76 157	0.52 86	0.39 60	0.41 68	0.46 134	0.36 130	0.96 202	0.30 100	0.11 128	0.14 229	0.12 139	0.12 157	0.12 32	0.14 109

RAFT_R40	0.50 165	0.21 9	1.76 98	0.50 319	0.40 306	0.61 179	0.53 305	0.56 64	0.60 145	0.56 197	0.54 156	0.55 170	0.51 241	1.57 265	0.53 218	0.11 128	0.07 11	0.12 139	0.10 77	0.16 110	0.09 17

xxxx	0.70 284	0.21 9	1.33 22	0.28 59	0.18 86	0.63 215	0.24 87	1.02 343	0.69 226	0.50 134	0.62 214	0.58 192	0.38 143	1.47 255	5.21 409	0.13 203	0.12 201	0.11 94	0.10 77	0.12 32	0.15 139

test_xeample	0.72 294	0.21 9	1.36 25	0.27 41	0.17 63	0.59 150	0.28 151	1.01 340	0.70 235	0.55 187	0.67 254	0.44 119	0.39 157	1.88 318	5.17 408	0.12 175	0.10 143	0.11 94	0.10 77	0.13 51	0.15 139

R-Stereo Train	0.36 40	0.21 9	1.70 76	0.29 80	0.18 86	0.55 93	0.26 118	0.78 181	0.36 7	0.57 207	0.67 254	0.33 59	0.24 32	0.32 22	0.23 35	0.10 80	0.08 59	0.09 21	0.07 13	0.09 7	0.12 64

RAFT-Stereo	0.36 40	0.21 9	1.70 76	0.29 80	0.18 86	0.55 93	0.26 118	0.78 181	0.36 7	0.57 207	0.67 254	0.33 59	0.24 32	0.32 22	0.23 35	0.10 80	0.08 59	0.09 21	0.07 13	0.09 7	0.12 64
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
ttt	0.66 266	0.22 17	1.68 70	0.34 180	0.24 162	0.60 159	0.26 118	1.00 332	0.77 296	0.55 187	0.67 254	0.54 167	0.36 130	2.14 339	3.03 383	0.16 263	0.13 215	0.13 194	0.12 157	0.15 83	0.17 172

riskmin	0.37 43	0.22 17	1.74 88	0.32 141	0.20 109	0.48 42	0.20 23	0.66 99	0.46 52	0.36 46	0.34 40	0.69 249	0.45 211	0.39 53	0.27 66	0.11 128	0.08 59	0.12 139	0.08 29	0.13 51	0.16 161

PSM-AAD	0.63 251	0.22 17	1.77 106	0.37 230	0.23 149	0.86 329	1.17 386	0.59 76	0.60 145	0.64 276	0.71 283	0.68 242	2.93 402	0.65 156	0.31 110	0.09 17	0.07 11	0.17 281	0.15 228	0.13 51	0.33 317

CRE-IMP	0.41 69	0.22 17	1.76 98	0.48 315	0.17 63	0.79 308	0.69 344	0.52 44	0.52 86	0.47 97	0.42 71	0.45 126	0.26 55	0.41 59	0.31 110	0.11 128	0.07 11	0.12 139	0.09 45	0.17 129	0.23 246

DualNet	0.64 254	0.23 21	2.01 201	0.30 94	0.21 116	0.57 119	0.26 118	0.74 138	0.88 330	0.53 162	0.63 224	0.66 225	0.39 157	0.63 146	3.43 394	0.10 80	0.24 322	0.15 249	0.13 182	0.25 232	0.36 331

ffm	0.47 135	0.23 21	2.01 201	0.30 94	0.21 116	0.57 119	0.26 118	0.74 138	0.88 330	0.53 162	0.63 224	0.66 225	0.39 157	0.63 146	0.19 3	0.10 80	0.24 322	0.15 249	0.13 182	0.25 232	0.36 331

ff1	0.73 302	0.23 21	2.01 201	0.30 94	0.21 116	0.57 119	0.26 118	0.74 138	0.88 330	0.53 162	0.63 224	0.66 225	0.39 157	2.52 370	3.43 394	0.10 80	0.24 322	0.15 249	0.13 182	0.25 232	0.36 331

mmx	0.72 294	0.23 21	2.01 201	0.30 94	0.21 116	0.57 119	0.26 118	0.99 324	0.76 292	0.53 162	0.63 224	0.66 225	0.39 157	2.52 370	3.43 394	0.13 203	0.10 143	0.15 249	0.13 182	0.15 83	0.15 139

xxx	0.72 294	0.23 21	2.01 201	0.30 94	0.21 116	0.57 119	0.26 118	0.99 324	0.76 292	0.53 162	0.63 224	0.66 225	0.39 157	2.52 370	3.43 394	0.13 203	0.10 143	0.15 249	0.13 182	0.15 83	0.15 139

Selective-IGEV	0.29 4	0.23 21	1.28 15	0.27 41	0.30 222	0.35 11	0.20 23	0.56 64	0.38 11	0.21 2	0.30 26	0.22 8	0.18 6	0.37 46	0.18 1	0.07 1	0.06 1	0.08 3	0.15 228	0.16 110	0.29 291

GMM-Stereo	0.50 165	0.23 21	2.41 279	0.54 335	0.24 162	0.77 299	0.46 284	0.59 76	0.57 124	0.58 219	0.73 289	0.47 140	0.43 200	0.68 160	0.27 66	0.10 80	0.06 1	0.13 194	0.13 182	0.14 69	0.44 357

222	0.78 318	0.23 21	1.23 12	0.28 59	0.18 86	0.62 199	0.24 87	1.02 343	0.70 235	0.58 219	0.66 251	0.46 134	0.42 190	1.80 302	6.53 413	0.13 203	0.10 143	0.11 94	0.10 77	0.12 32	0.17 172

AEACV	0.33 20	0.24 29	1.44 36	0.28 59	0.35 273	0.47 36	0.21 34	0.43 7	0.28 1	0.26 28	0.25 14	0.22 8	0.38 143	0.30 14	0.18 1	0.09 17	0.35 356	0.09 21	0.36 360	0.23 206	0.25 262

anonymousdsp2	0.34 27	0.24 29	1.16 8	0.28 59	0.15 26	0.57 119	0.23 64	0.79 193	0.47 65	0.38 55	0.37 47	0.40 88	0.25 43	0.47 90	0.21 23	0.09 17	0.07 11	0.10 50	0.13 182	0.19 166	0.27 279

SFCPSM	0.46 122	0.24 29	2.35 269	0.27 41	0.27 198	0.70 267	0.32 208	0.96 302	0.63 184	0.49 127	0.52 138	0.43 108	0.36 130	0.52 115	0.43 179	0.12 175	0.09 114	0.12 139	0.16 244	0.16 110	0.12 64

Any-RAFT	0.38 48	0.25 32	1.89 164	0.27 41	0.17 63	0.68 259	0.21 34	0.78 181	0.53 102	0.43 77	0.43 73	0.54 167	0.30 101	0.41 59	0.20 19	0.10 80	0.12 201	0.08 3	0.06 7	0.10 11	0.09 17

CAS	0.35 36	0.25 32	1.30 18	0.79 369	0.34 263	0.51 59	0.23 64	0.46 13	0.39 16	0.22 5	0.31 29	0.20 2	0.17 1	0.28 3	0.23 35	0.73 383	0.06 1	0.07 1	0.05 1	0.09 7	0.37 338

knoymous	0.34 27	0.25 32	1.75 94	0.24 7	0.18 86	0.45 21	0.24 87	0.57 67	0.38 11	0.41 68	0.39 61	0.55 170	0.25 43	0.38 50	0.23 35	0.11 128	0.08 59	0.12 139	0.07 13	0.13 51	0.12 64

NF-Stereo	0.48 139	0.25 32	1.81 135	0.52 326	0.16 39	0.61 179	0.44 275	0.66 99	0.61 159	0.50 134	0.47 91	0.37 70	0.26 55	1.45 247	0.79 284	0.11 128	0.07 11	0.12 139	0.10 77	0.13 51	0.16 161

OCTAStereo	0.48 139	0.25 32	1.81 135	0.52 326	0.16 39	0.61 179	0.43 267	0.66 99	0.61 159	0.50 134	0.47 91	0.37 70	0.26 55	1.44 243	0.80 285	0.11 128	0.07 11	0.12 139	0.10 77	0.13 51	0.17 172

NRIStereo	0.46 122	0.25 32	1.77 106	0.47 307	0.16 39	0.95 342	0.74 352	0.51 34	0.56 121	0.48 116	0.39 61	0.59 194	0.29 93	0.77 184	0.32 120	0.11 128	0.13 215	0.11 94	0.09 45	0.21 186	0.24 253

RE-Stereo	0.48 139	0.25 32	1.81 135	0.52 326	0.16 39	0.61 179	0.43 267	0.66 99	0.60 145	0.50 134	0.47 91	0.37 70	0.26 55	1.44 243	0.78 279	0.11 128	0.07 11	0.12 139	0.10 77	0.13 51	0.17 172

TVStereo	0.48 139	0.25 32	1.81 135	0.52 326	0.16 39	0.61 179	0.43 267	0.66 99	0.60 145	0.50 134	0.47 91	0.37 70	0.26 55	1.44 243	0.78 279	0.11 128	0.07 11	0.12 139	0.10 77	0.13 51	0.17 172

EAI-Stereo	0.78 318	0.25 32	1.67 69	0.54 335	0.59 359	1.95 393	2.05 405	1.11 366	0.64 191	0.95 348	1.49 367	0.50 152	0.67 299	0.59 136	1.44 340	0.09 17	0.19 292	0.09 21	0.49 374	0.13 51	0.22 228

Selective-RAFT	0.35 36	0.26 41	1.48 43	0.31 119	0.15 26	0.61 179	0.19 14	0.60 83	0.54 109	0.28 34	0.29 21	0.40 88	0.33 115	0.50 108	0.27 66	0.10 80	0.07 11	0.09 21	0.35 354	0.19 166	0.08 10

CES	0.30 8	0.27 42	1.09 4	0.23 3	0.50 341	0.40 16	0.20 23	0.46 13	0.44 39	0.22 5	0.28 17	0.26 34	0.19 10	0.33 28	0.21 23	0.09 17	0.07 11	0.08 3	0.05 1	0.15 83	0.49 364

EGLCR-Stereo	0.29 4	0.27 42	0.97 2	0.30 94	0.19 99	0.56 102	0.17 5	0.68 111	0.36 7	0.30 36	0.18 1	0.27 40	0.17 1	0.38 50	0.19 3	0.09 17	0.07 11	0.10 50	0.08 29	0.10 11	0.35 323

DCANet-4	0.40 65	0.27 42	2.21 243	0.25 15	0.14 12	0.51 59	0.22 47	0.77 167	0.72 252	0.54 173	0.47 91	0.28 43	0.37 138	0.37 46	0.34 135	0.09 17	0.07 11	0.08 3	0.07 13	0.08 1	0.22 228

tt	4.93 413	0.27 42	4.20 400	2.29 411	1.58 408	10.20 420	16.97 423	9.42 422	5.02 409	1.67 389	1.28 358	4.68 409	5.03 412	3.37 400	5.92 410	6.16 419	9.47 426	2.82 416	3.18 418	3.60 417	1.53 411

BUS	0.41 69	0.27 42	1.13 5	0.30 94	0.21 116	0.91 338	0.23 64	1.00 332	0.61 159	0.63 267	0.53 146	0.66 225	0.30 101	0.43 65	0.32 120	0.13 203	0.10 143	0.14 223	0.12 157	0.12 32	0.11 38

BSDual-CNN	0.41 69	0.27 42	1.13 5	0.30 94	0.21 116	0.76 291	0.31 187	1.00 332	0.61 159	0.63 267	0.53 146	0.63 209	0.37 138	0.43 65	0.38 151	0.13 203	0.10 143	0.14 223	0.12 157	0.12 32	0.11 38

psmg	0.41 69	0.27 42	1.13 5	0.27 41	0.21 116	0.75 289	0.36 232	0.90 260	0.61 159	0.59 232	0.59 190	0.63 209	0.37 138	0.43 65	0.38 151	0.13 203	0.10 143	0.13 194	0.12 157	0.13 51	0.11 38

GLC_STEREO	0.28 1	0.27 42	1.36 25	0.28 59	0.12 3	0.41 18	0.20 23	0.37 2	0.38 11	0.26 28	0.30 26	0.25 28	0.19 10	0.33 28	0.24 49	0.09 17	0.11 176	0.12 139	0.10 77	0.13 51	0.09 17

Patchmatch Stereo++	0.39 61	0.27 42	1.78 110	0.44 285	0.16 39	0.61 179	0.27 141	0.51 34	0.52 86	0.47 97	0.43 73	0.43 108	0.28 80	0.54 124	0.28 76	0.12 175	0.08 59	0.12 139	0.10 77	0.17 129	0.12 64
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
PSM-softLoss	0.48 139	0.27 42	1.85 145	0.51 322	0.17 63	0.61 179	0.40 251	0.61 85	0.57 124	0.52 153	0.48 103	0.39 80	0.25 43	1.46 248	0.77 277	0.12 175	0.08 59	0.13 194	0.12 157	0.12 32	0.14 109

KMStereo	0.48 139	0.27 42	1.85 145	0.51 322	0.17 63	0.61 179	0.40 251	0.61 85	0.57 124	0.52 153	0.48 103	0.39 80	0.25 43	1.46 248	0.77 277	0.12 175	0.08 59	0.13 194	0.12 157	0.12 32	0.14 109

PSM-adaLoss	0.38 48	0.27 42	1.78 110	0.44 285	0.17 63	0.60 159	0.29 171	0.51 34	0.52 86	0.47 97	0.43 73	0.44 119	0.28 80	0.47 90	0.28 76	0.12 175	0.08 59	0.12 139	0.10 77	0.17 129	0.12 64

ROB_FTStereo_v2	0.38 48	0.27 42	1.78 110	0.44 285	0.17 63	0.61 179	0.28 151	0.51 34	0.52 86	0.47 97	0.43 73	0.44 119	0.28 80	0.47 90	0.28 76	0.12 175	0.08 59	0.12 139	0.10 77	0.17 129	0.12 64

ROB_FTStereo	0.38 48	0.27 42	1.78 110	0.44 285	0.17 63	0.61 179	0.26 118	0.51 34	0.52 86	0.47 97	0.43 73	0.43 108	0.28 80	0.49 103	0.28 76	0.12 175	0.08 59	0.12 139	0.10 77	0.17 129	0.12 64

HUI-Stereo	0.38 48	0.27 42	1.79 128	0.44 285	0.17 63	0.61 179	0.28 151	0.51 34	0.52 86	0.47 97	0.43 73	0.44 119	0.28 80	0.45 77	0.28 76	0.12 175	0.08 59	0.12 139	0.10 77	0.17 129	0.12 64

Pruner-Stereo	0.51 180	0.27 42	1.78 110	1.79 404	0.19 99	0.62 199	0.45 282	0.57 67	0.60 145	0.61 247	0.48 103	0.41 92	0.24 32	0.46 83	1.00 304	0.12 175	0.07 11	0.12 139	0.10 77	0.12 32	0.13 96

iGMRVC	0.39 61	0.27 42	1.78 110	0.44 285	0.17 63	0.61 179	0.27 141	0.51 34	0.52 86	0.47 97	0.43 73	0.44 119	0.28 80	0.55 128	0.28 76	0.12 175	0.08 59	0.12 139	0.10 77	0.17 129	0.12 64

iRAFT	0.39 61	0.27 42	1.78 110	0.44 285	0.16 39	0.61 179	0.27 141	0.51 34	0.52 86	0.47 97	0.43 73	0.43 108	0.28 80	0.54 124	0.28 76	0.12 175	0.08 59	0.12 139	0.10 77	0.17 129	0.12 64

cross-raft	0.40 65	0.27 42	2.22 246	0.30 94	0.17 63	0.49 47	0.35 226	0.71 120	0.39 16	0.43 77	0.45 84	0.64 217	0.25 43	0.32 22	0.25 55	0.08 4	0.08 59	0.09 21	0.23 308	0.11 22	0.14 109

RAFT-IKP	0.38 48	0.27 42	1.79 128	0.44 285	0.16 39	0.60 159	0.28 151	0.51 34	0.52 86	0.47 97	0.43 73	0.43 108	0.28 80	0.50 108	0.28 76	0.12 175	0.08 59	0.12 139	0.10 77	0.17 129	0.12 64

DeepStereo_RVC	0.44 97	0.28 62	1.92 176	0.49 317	0.17 63	0.60 159	0.59 324	0.50 32	0.52 86	0.49 127	0.45 84	0.39 80	0.86 334	0.45 77	0.33 130	0.11 128	0.08 59	0.11 94	0.09 45	0.15 83	0.19 198

s12784h	0.36 40	0.28 62	1.58 54	0.23 3	0.11 1	0.62 199	0.24 87	0.79 193	0.64 191	0.44 82	0.52 138	0.28 43	0.26 55	0.50 108	0.24 49	0.11 128	0.06 1	0.09 21	0.06 7	0.16 110	0.06 1

GES	0.44 97	0.28 62	1.88 160	0.30 94	0.18 86	0.61 179	0.30 177	0.88 248	0.46 52	0.47 97	0.52 138	0.39 80	0.42 190	0.58 133	0.67 257	0.15 246	0.11 176	0.12 139	0.10 77	0.15 83	0.17 172

UPFNet	0.46 122	0.28 62	1.73 84	0.33 156	0.32 246	0.65 238	0.38 245	0.83 212	0.59 141	0.57 207	0.52 138	0.61 202	0.40 164	0.75 177	0.52 214	0.13 203	0.12 201	0.13 194	0.12 157	0.15 83	0.11 38

AE-Stereo	0.42 82	0.29 66	1.65 64	0.43 280	0.47 337	0.56 102	0.23 64	0.86 234	0.46 52	0.31 37	0.41 68	0.43 108	0.24 32	0.34 32	0.24 49	0.09 17	0.48 379	0.11 94	0.45 371	0.22 198	0.19 198

hknet	0.47 135	0.29 66	1.70 76	0.30 94	0.24 162	0.76 291	0.31 187	1.00 332	0.64 191	0.63 267	0.53 146	0.80 294	0.38 143	0.77 184	0.37 146	0.11 128	0.10 143	0.14 223	0.12 157	0.12 32	0.11 38

KYRaft	0.48 139	0.29 66	1.75 94	0.33 156	0.21 116	0.75 289	0.44 275	0.58 71	0.57 124	0.64 276	0.93 327	0.53 163	0.72 310	0.60 141	0.24 49	0.10 80	0.07 11	0.12 139	0.14 207	0.12 32	0.54 366

ICVP	0.46 122	0.29 66	2.41 279	0.33 156	0.22 137	0.59 150	0.55 311	0.75 148	0.50 76	0.44 82	0.60 202	0.49 149	0.35 125	0.53 121	0.37 146	0.16 263	0.16 264	0.14 223	0.11 126	0.15 83	0.15 139
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
CREStereo++_RVC	0.33 20	0.29 66	1.74 88	0.24 7	0.16 39	0.54 81	0.15 1	0.40 4	0.55 113	0.37 50	0.51 130	0.24 22	0.19 10	0.27 1	0.26 58	0.09 17	0.06 1	0.08 3	0.30 338	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
LoS	0.31 12	0.30 71	1.52 48	0.23 3	0.13 5	0.54 81	0.20 23	0.48 24	0.49 70	0.25 21	0.28 17	0.37 70	0.24 32	0.38 50	0.23 35	0.10 80	0.08 59	0.08 3	0.05 1	0.15 83	0.07 3

CASS	0.39 61	0.30 71	1.61 61	0.32 141	0.17 63	0.53 78	0.24 87	0.70 117	0.49 70	0.59 232	0.54 156	0.40 88	0.40 164	0.41 59	0.30 100	0.17 277	0.10 143	0.14 223	0.11 126	0.18 149	0.17 172
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
RAFT-345	0.53 194	0.30 71	2.34 266	0.38 244	0.34 263	0.58 134	0.42 261	0.47 21	0.61 159	0.51 146	1.00 338	0.43 108	0.28 80	1.57 265	0.82 287	0.10 80	0.07 11	0.11 94	0.09 45	0.10 11	0.08 10

Prome-Stereo	0.49 156	0.30 71	1.76 98	0.60 353	0.23 149	0.63 215	0.42 261	0.62 89	0.60 145	0.59 232	1.03 343	0.43 108	0.72 310	0.60 141	0.33 130	0.09 17	0.07 11	0.10 50	0.09 45	0.11 22	0.43 355

CREStereo	0.28 1	0.30 71	1.33 22	0.19 1	0.13 5	0.55 93	0.17 5	0.48 24	0.46 52	0.27 31	0.33 36	0.24 22	0.21 17	0.31 17	0.21 23	0.11 128	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
FENet	0.44 97	0.30 71	2.42 281	0.32 141	0.17 63	0.58 134	0.22 47	0.77 167	0.59 141	0.47 97	0.42 71	0.55 170	0.38 143	0.49 103	0.47 196	0.12 175	0.09 114	0.12 139	0.11 126	0.13 51	0.16 161

CASnet	0.28 1	0.31 77	1.20 11	0.28 59	0.11 1	0.47 36	0.19 14	0.44 9	0.44 39	0.38 55	0.31 29	0.23 15	0.17 1	0.29 11	0.19 3	0.10 80	0.06 1	0.15 249	0.12 157	0.16 110	0.07 3
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
MC-Stereo	0.32 14	0.31 77	1.46 38	0.31 119	0.15 26	0.53 78	0.19 14	0.44 9	0.35 5	0.36 46	0.38 54	0.27 40	0.27 69	0.42 62	0.19 3	0.09 17	0.13 215	0.09 21	0.16 244	0.20 178	0.13 96

DEmStereo	0.68 276	0.31 77	2.25 253	0.42 275	0.17 63	0.66 243	0.89 366	0.51 34	0.59 141	0.60 240	1.01 339	0.45 126	1.26 364	1.54 261	2.26 373	0.10 80	0.08 59	0.10 50	0.10 77	0.10 11	0.11 38

Anonymous_2	0.74 305	0.32 80	1.65 64	0.33 156	0.30 222	0.67 248	0.32 208	0.69 113	0.46 52	0.48 116	0.41 68	0.84 304	0.58 270	0.51 111	0.40 163	0.32 356	0.38 362	1.43 405	3.69 419	0.80 381	0.27 279

RCA-Stereo	0.34 27	0.32 80	1.30 18	0.26 32	0.14 12	0.58 134	0.23 64	0.78 181	0.62 175	0.40 62	0.44 83	0.28 43	0.35 125	0.29 11	0.20 19	0.09 17	0.10 143	0.09 21	0.07 13	0.19 166	0.08 10

sCroCo_RVC	0.33 20	0.32 80	1.89 164	0.34 180	0.27 198	0.30 5	0.22 47	0.48 24	0.44 39	0.22 5	0.33 36	0.25 28	0.25 43	0.32 22	0.24 49	0.14 232	0.16 264	0.12 139	0.12 157	0.15 83	0.13 96

Anonymous	0.35 36	0.32 80	1.87 158	0.34 180	0.31 238	0.37 12	0.31 187	0.54 60	0.40 20	0.25 21	0.28 17	0.23 15	0.29 93	0.36 39	0.27 66	0.14 232	0.13 215	0.11 94	0.12 157	0.24 221	0.20 212

CFNet-RSSM	0.41 69	0.32 80	2.20 242	0.27 41	0.44 321	0.52 72	0.19 14	0.76 157	0.48 66	0.43 77	0.36 44	0.54 167	0.26 55	0.33 28	0.25 55	0.09 17	0.08 59	0.09 21	0.38 363	0.10 11	0.09 17

Former-RAFT_DAM_RVC	0.50 165	0.33 85	0.93 1	0.26 32	0.22 137	0.46 33	0.20 23	1.10 362	1.34 377	3.16 412	0.32 32	0.22 8	0.20 15	0.30 14	0.22 31	0.10 80	0.09 114	0.11 94	0.09 45	0.15 83	0.19 198

IGEV_Zeroshot_test	0.53 194	0.33 85	2.91 352	0.32 141	0.18 86	0.54 81	0.21 34	0.72 125	0.42 29	0.81 328	0.51 130	0.71 262	0.41 175	0.48 94	1.13 317	0.09 17	0.15 250	0.10 50	0.35 354	0.19 166	0.09 17

LoS_RVC	0.29 4	0.33 85	1.19 10	0.25 15	0.34 263	0.43 19	0.22 47	0.42 6	0.32 2	0.22 5	0.33 36	0.23 15	0.24 32	0.31 17	0.21 23	0.07 1	0.07 11	0.07 1	0.05 1	0.10 11	0.31 306

DisPM	0.43 88	0.33 85	1.78 110	0.57 345	0.18 86	0.59 150	0.63 335	0.53 50	0.61 159	0.60 240	0.53 146	0.38 76	0.26 55	0.75 177	0.29 89	0.12 175	0.07 11	0.12 139	0.11 126	0.11 22	0.14 109

NINENet	0.50 165	0.33 85	1.69 72	0.55 341	0.25 174	0.91 338	0.23 64	0.98 313	0.71 244	0.53 162	0.55 164	0.66 225	0.30 101	1.22 229	0.32 120	0.15 246	0.13 215	0.16 265	0.11 126	0.16 110	0.13 96

AAGNet	0.88 337	0.33 85	1.79 128	0.54 335	0.98 386	0.62 199	0.46 284	0.50 32	0.60 145	0.58 219	0.53 146	0.50 152	0.73 313	1.23 230	7.48 414	0.11 128	0.07 11	0.12 139	0.10 77	0.14 69	0.09 17

PFNet	0.60 236	0.33 85	2.47 292	0.41 267	0.55 353	0.62 199	0.27 141	0.61 85	0.63 184	0.61 247	0.56 175	0.45 126	0.32 112	1.88 318	1.14 318	0.28 350	0.09 114	0.12 139	0.16 244	0.26 247	0.20 212

Gwc-CoAtRS	0.38 48	0.33 85	1.92 176	0.27 41	0.41 313	0.48 42	0.19 14	0.59 76	0.46 52	0.43 77	0.39 61	0.57 185	0.26 55	0.32 22	0.26 58	0.09 17	0.09 114	0.09 21	0.31 342	0.11 22	0.09 17

MGS-Stereo	0.32 14	0.34 93	1.70 76	0.25 15	0.14 12	0.40 16	0.22 47	0.38 3	0.43 36	0.24 12	0.51 130	0.25 28	0.18 6	0.31 17	0.20 19	0.09 17	0.08 59	0.09 21	0.08 29	0.47 352	0.08 10

IGEVStereo-DCA	0.33 20	0.34 93	1.38 28	0.27 41	0.16 39	0.45 21	0.23 64	0.46 13	0.41 24	0.24 12	0.21 2	0.26 34	0.25 43	0.64 149	0.52 214	0.09 17	0.07 11	0.10 50	0.18 269	0.16 110	0.22 228

rrr	0.46 122	0.34 93	3.08 364	0.27 41	0.16 39	0.45 21	0.28 151	1.09 361	0.51 81	0.24 12	0.21 2	0.26 34	0.25 43	0.64 149	0.52 214	0.09 17	0.07 11	0.10 50	0.29 333	0.16 110	0.25 262

test_xeample3	0.46 122	0.34 93	2.99 359	0.37 230	0.16 39	0.49 47	0.33 216	1.06 356	0.44 39	0.25 21	0.23 5	0.24 22	0.25 43	0.49 103	0.56 230	0.09 17	0.07 11	0.10 50	0.40 366	0.17 129	0.26 271

DIP-Stereo	0.37 43	0.34 93	1.50 45	0.27 41	0.18 86	0.63 215	0.17 5	0.92 278	0.53 102	0.49 127	0.48 103	0.30 48	0.30 101	0.39 53	0.30 100	0.10 80	0.08 59	0.10 50	0.08 29	0.15 83	0.12 64
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
HSM-Net_RVC	0.67 269	0.34 93	2.23 250	0.26 32	0.19 99	0.67 248	0.29 171	1.26 377	0.69 226	0.72 308	0.70 279	0.78 288	0.42 190	3.77 404	0.41 169	0.13 203	0.09 114	0.10 50	0.09 45	0.12 32	0.11 38
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
DISCO	0.57 223	0.34 93	1.87 158	0.45 298	0.34 263	0.84 323	0.35 226	0.84 222	0.78 301	0.59 232	0.63 224	1.06 354	0.53 249	1.10 216	0.82 287	0.12 175	0.09 114	0.11 94	0.10 77	0.22 198	0.18 189

DAS	0.56 217	0.35 100	1.55 51	0.33 156	0.34 263	0.50 53	0.42 261	0.83 212	0.74 270	0.83 333	0.68 262	0.56 179	0.48 231	2.40 359	0.46 187	0.12 175	0.08 59	0.12 139	0.09 45	0.18 149	0.15 139

SepStereo	0.52 189	0.35 100	1.55 51	0.33 156	0.34 263	0.50 53	0.42 261	0.83 212	0.74 270	0.83 333	0.68 262	0.56 179	0.48 231	1.56 263	0.46 187	0.12 175	0.08 59	0.12 139	0.09 45	0.18 149	0.15 139

Anonymous3	0.42 82	0.35 100	2.09 219	0.33 156	0.24 162	0.72 275	0.31 187	0.74 138	0.55 113	0.35 44	0.40 64	0.33 59	0.29 93	0.44 70	0.28 76	0.18 287	0.18 282	0.13 194	0.13 182	0.17 129	0.17 172

DSFCA	0.54 199	0.35 100	1.41 33	0.28 59	0.28 207	0.79 308	0.88 365	0.76 157	0.70 235	0.72 308	0.66 251	0.67 235	0.57 266	1.17 225	0.63 248	0.16 263	0.14 229	0.13 194	0.14 207	0.16 110	0.13 96

PMTNet	0.31 12	0.35 100	1.30 18	0.20 2	0.14 12	0.57 119	0.25 102	0.46 13	0.42 29	0.27 31	0.32 32	0.27 40	0.24 32	0.39 53	0.23 35	0.43 365	0.07 11	0.08 3	0.05 1	0.18 149	0.07 3

GMStereo_Zeroshot	0.41 69	0.36 105	1.54 49	0.41 267	0.19 99	0.52 72	0.19 14	0.59 76	0.52 86	0.57 207	0.59 190	0.63 209	0.29 93	0.58 133	0.33 130	0.15 246	0.09 114	0.16 265	0.09 45	0.24 221	0.12 64

MIF-Stereo	0.30 8	0.36 105	1.68 70	0.27 41	0.24 162	0.29 3	0.18 11	0.33 1	0.34 3	0.26 28	0.37 47	0.18 1	0.18 6	0.31 17	0.27 66	0.10 80	0.08 59	0.08 3	0.07 13	0.25 232	0.08 10

test_4	0.40 65	0.37 107	2.01 201	0.29 80	0.21 116	0.50 53	0.28 151	0.47 21	0.39 16	0.42 72	0.76 297	0.38 76	0.22 21	0.52 115	0.33 130	0.08 4	0.07 11	0.11 94	0.15 228	0.28 260	0.07 3

CrosDoStereo	0.94 344	0.37 107	2.53 301	0.25 15	0.32 246	0.54 81	3.76 415	0.72 125	0.60 145	0.70 301	1.40 364	0.53 163	1.49 379	1.78 296	3.09 384	0.10 80	0.08 59	0.11 94	0.11 126	0.21 186	0.11 38

PFNet+	0.45 112	0.37 107	1.86 153	0.46 302	0.18 86	0.58 134	0.77 356	0.52 44	0.64 191	0.56 197	0.48 103	0.39 80	0.26 55	0.93 199	0.32 120	0.13 203	0.09 114	0.14 223	0.13 182	0.12 32	0.15 139

LCNet	0.54 199	0.37 107	1.78 110	0.92 379	0.22 137	0.96 343	0.30 177	0.59 76	0.58 134	0.51 146	0.55 164	0.41 92	0.76 320	0.84 193	0.26 58	0.09 17	0.06 1	0.12 139	0.18 269	0.98 385	0.39 344

DeepStereo_LL	0.94 344	0.37 107	2.53 301	0.25 15	0.32 246	0.54 81	3.76 415	0.72 125	0.60 145	0.70 301	1.40 364	0.53 163	1.49 379	1.78 296	3.09 384	0.10 80	0.08 59	0.11 94	0.11 126	0.21 186	0.11 38

MSKI-zero shot	0.46 122	0.38 112	2.47 292	0.27 41	0.43 320	0.56 102	0.20 23	0.77 167	0.43 36	0.60 240	0.51 130	0.44 119	0.17 1	0.68 160	0.21 23	0.09 17	0.29 346	0.09 21	0.32 345	0.14 69	0.10 28

RAFT-Test	0.44 97	0.38 112	2.01 201	0.27 41	0.44 321	0.64 226	0.37 239	0.72 125	0.57 124	0.45 89	0.48 103	0.65 220	0.24 32	0.35 34	0.29 89	0.09 17	0.11 176	0.09 21	0.38 363	0.10 11	0.11 38

IER	0.43 88	0.38 112	1.69 72	0.26 32	0.25 174	0.66 243	0.26 118	0.71 120	0.55 113	0.54 173	0.59 190	0.60 200	0.53 249	0.52 115	0.39 158	0.11 128	0.08 59	0.11 94	0.11 126	0.14 69	0.11 38

CRFU-Net	0.56 217	0.38 112	1.86 153	0.46 302	0.26 187	0.82 319	0.36 232	0.90 260	0.49 70	0.62 258	0.59 190	0.78 288	1.35 371	1.00 206	0.48 199	0.15 246	0.14 229	0.17 281	0.10 77	0.19 166	0.14 109

PSMNet-ADL	0.51 180	0.38 112	1.65 64	0.35 194	0.21 116	0.67 248	0.26 118	0.74 138	0.55 113	0.42 72	0.52 138	0.70 259	0.45 211	1.91 321	0.57 233	0.15 246	0.13 215	0.11 94	0.13 182	0.15 83	0.20 212

DRaft	0.62 248	0.38 112	1.76 98	0.24 7	0.16 39	0.64 226	0.66 337	0.53 50	0.53 102	0.67 290	0.99 336	0.38 76	1.00 349	1.44 243	2.10 367	0.10 80	0.14 229	0.10 50	0.14 207	0.18 149	0.21 218

AdaStereo	0.44 97	0.38 112	1.79 128	0.34 180	0.20 109	0.57 119	0.28 151	0.92 278	0.69 226	0.52 153	0.55 164	0.61 202	0.33 115	0.48 94	0.39 158	0.17 277	0.08 59	0.17 281	0.11 126	0.18 149	0.12 64
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.
CSP-Net	0.50 165	0.39 119	1.25 13	0.29 80	0.23 149	0.77 299	0.35 226	0.86 234	0.57 124	0.59 232	0.59 190	0.65 220	0.40 164	1.77 295	0.44 183	0.16 263	0.11 176	0.10 50	0.10 77	0.20 178	0.14 109

iRaft-Stereo_20w	0.58 228	0.39 119	1.96 195	0.45 298	0.32 246	0.92 340	0.57 320	1.14 367	0.56 121	0.81 328	0.40 64	0.55 170	0.69 303	0.65 156	1.04 312	0.09 17	0.16 264	0.09 21	0.36 360	0.17 129	0.25 262

MyStereo07	0.34 27	0.40 121	1.46 38	0.29 80	0.23 149	0.60 159	0.31 187	0.53 50	0.42 29	0.25 21	0.25 14	0.20 2	0.26 55	0.57 131	0.19 3	0.09 17	0.18 282	0.12 139	0.11 126	0.16 110	0.19 198

MyStereo04	0.48 139	0.40 121	2.65 319	0.29 80	0.23 149	0.60 159	0.31 187	0.83 212	0.75 282	0.47 97	0.36 44	0.53 163	0.42 190	0.53 121	0.39 158	0.09 17	0.18 282	0.12 139	0.11 126	0.16 110	0.19 198

NVstereo2D	0.58 228	0.40 121	2.03 209	0.35 194	0.35 273	0.69 262	0.39 249	0.91 270	0.80 309	0.47 97	0.53 146	0.67 235	0.46 219	1.99 328	0.48 199	0.19 297	0.11 176	0.17 281	0.13 182	0.25 232	0.25 262

MyStereo06	0.54 199	0.41 124	2.68 322	0.30 94	0.23 149	0.60 159	0.30 177	0.81 199	0.44 39	0.84 335	0.52 138	0.78 288	0.58 270	0.48 94	1.10 315	0.09 17	0.17 274	0.12 139	0.10 77	0.16 110	0.20 212

MyStereo05	0.49 156	0.41 124	2.72 328	0.30 94	0.23 149	0.60 159	0.30 177	0.82 206	0.77 296	0.52 153	0.37 47	0.51 155	0.42 190	0.52 115	0.38 151	0.09 17	0.17 274	0.12 139	0.10 77	0.16 110	0.20 212

MIF-Stereo (partial)	0.34 27	0.41 124	1.93 179	0.26 32	0.24 162	0.32 6	0.17 5	0.53 50	0.42 29	0.25 21	0.37 47	0.25 28	0.26 55	0.44 70	0.31 110	0.11 128	0.08 59	0.12 139	0.10 77	0.19 166	0.14 109

GANet-ADL	0.44 97	0.41 124	2.31 260	0.33 156	0.20 109	0.57 119	0.25 102	0.75 148	0.54 109	0.42 72	0.59 190	0.56 179	0.30 101	0.40 57	0.38 151	0.14 232	0.11 176	0.09 21	0.08 29	0.22 198	0.17 172

ccnet	0.71 291	0.41 124	1.59 55	0.40 261	0.45 329	1.06 353	0.55 311	0.98 313	0.71 244	0.88 339	0.97 333	0.82 300	0.88 338	1.68 282	0.94 294	0.32 356	0.26 338	0.32 355	0.27 327	0.34 298	0.30 299

StereoDRNet-Refined	0.50 165	0.41 124	1.50 45	0.33 156	0.21 116	0.68 259	0.26 118	0.81 199	0.68 218	0.67 290	0.68 262	0.73 268	0.42 190	1.10 216	0.59 240	0.11 128	0.08 59	0.14 223	0.14 207	0.25 232	0.21 218
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
MDST_ROB	1.17 364	0.42 130	3.87 392	0.54 335	0.44 321	4.11 413	0.58 322	1.31 379	0.84 321	2.12 394	1.12 351	0.98 338	0.71 307	4.24 408	0.99 303	0.16 263	0.14 229	0.19 303	0.17 259	0.18 149	0.35 323

CBMV_ROB	0.76 310	0.42 130	2.68 322	0.33 156	0.22 137	0.74 283	0.47 292	0.96 302	0.76 292	1.04 354	0.96 331	0.88 317	0.93 342	2.06 332	1.19 322	0.22 323	0.24 322	0.27 340	0.25 317	0.25 232	0.28 285

SGM-Forest	1.04 355	0.42 130	3.59 389	0.41 267	0.32 246	1.05 352	1.32 392	0.94 287	0.83 319	1.16 362	2.23 388	1.03 347	1.39 375	2.49 368	2.35 374	0.21 310	0.21 309	0.20 311	0.19 287	0.23 206	0.32 310
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
IGEV+	0.34 27	0.43 133	1.32 21	0.31 119	0.14 12	0.32 6	0.21 34	0.70 117	0.34 3	0.22 5	0.28 17	0.22 8	0.27 69	0.35 34	0.27 66	0.09 17	0.39 368	0.08 3	0.15 228	0.25 232	0.45 358

CoDeX	0.52 189	0.43 133	2.25 253	0.29 80	0.26 187	0.61 179	0.32 208	0.99 324	0.68 218	0.48 116	0.55 164	0.52 161	0.40 164	1.60 272	0.35 142	0.12 175	0.09 114	0.11 94	0.10 77	0.13 51	0.12 64

gwcnet-sp	0.49 156	0.43 133	2.54 307	0.31 119	0.22 137	0.67 248	0.31 187	0.78 181	0.65 203	0.58 219	0.47 91	0.46 134	0.43 200	0.76 180	0.46 187	0.11 128	0.11 176	0.11 94	0.11 126	0.15 83	0.14 109

scenet	0.49 156	0.43 133	2.54 307	0.31 119	0.22 137	0.67 248	0.31 187	0.78 181	0.65 203	0.58 219	0.47 91	0.46 134	0.43 200	0.76 180	0.46 187	0.11 128	0.11 176	0.11 94	0.11 126	0.15 83	0.14 109

ssnet	0.49 156	0.43 133	2.54 307	0.31 119	0.22 137	0.67 248	0.31 187	0.78 181	0.65 203	0.58 219	0.47 91	0.46 134	0.43 200	0.76 180	0.46 187	0.11 128	0.11 176	0.11 94	0.11 126	0.15 83	0.14 109

ASMatch	0.60 236	0.43 133	2.58 311	0.91 378	0.36 280	0.56 102	0.25 102	0.52 44	0.61 159	0.47 97	1.21 354	0.47 140	0.66 297	1.34 237	0.94 294	0.10 80	0.08 59	0.11 94	0.11 126	0.10 11	0.16 161

DRN-Test	0.64 254	0.43 133	2.44 287	0.39 252	0.44 321	0.80 315	0.41 257	1.02 343	0.78 301	0.80 323	0.63 224	0.69 249	0.56 261	1.79 300	0.69 261	0.15 246	0.12 201	0.17 281	0.16 244	0.18 149	0.17 172

AnonymousM	0.37 43	0.44 140	1.50 45	0.25 15	0.15 26	0.52 72	0.23 64	0.60 83	0.42 29	0.42 72	0.32 32	0.30 48	0.25 43	0.34 32	0.23 35	0.11 128	0.09 114	0.71 383	0.36 360	0.12 32	0.07 3

UNet	0.54 199	0.44 140	2.83 342	0.31 119	0.33 257	0.74 283	0.27 141	0.82 206	0.61 159	0.53 162	0.54 156	0.72 264	0.54 252	0.78 188	0.56 230	0.11 128	0.09 114	0.13 194	0.11 126	0.14 69	0.12 64

ACVNet	0.45 112	0.44 140	1.79 128	0.28 59	0.21 116	0.59 150	0.36 232	0.66 99	0.68 218	0.45 89	0.59 190	0.69 249	0.40 164	0.44 70	0.55 223	0.11 128	0.09 114	0.10 50	0.09 45	0.34 298	0.10 28

acv_ft	0.48 139	0.44 140	1.76 98	0.32 141	0.41 313	0.63 215	0.28 151	0.81 199	0.68 218	0.61 247	0.59 190	0.69 249	0.45 211	0.44 70	0.63 248	0.11 128	0.09 114	0.10 50	0.09 45	0.41 338	0.10 28

MSMDNet	0.46 122	0.44 140	2.28 257	0.26 32	0.20 109	0.55 93	0.21 34	0.75 148	0.64 191	0.48 116	0.55 164	0.68 242	0.56 261	0.46 83	0.30 100	0.11 128	0.10 143	0.13 194	0.10 77	0.18 149	0.15 139

PCWNet_CMD	0.46 122	0.45 145	2.28 257	0.26 32	0.20 109	0.55 93	0.21 34	0.75 148	0.64 191	0.48 116	0.55 164	0.68 242	0.57 266	0.46 83	0.30 100	0.11 128	0.10 143	0.14 223	0.10 77	0.18 149	0.14 109

CroCo-Stereo	0.30 8	0.45 145	1.08 3	0.31 119	0.17 63	0.19 1	0.21 34	0.73 133	0.50 76	0.21 2	0.24 11	0.55 170	0.22 21	0.27 1	0.26 58	0.09 17	0.08 59	0.08 3	0.07 13	0.12 32	0.09 17
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
SMFormer	0.50 165	0.46 147	1.60 57	0.30 94	0.15 26	0.45 21	0.24 87	0.90 260	0.72 252	0.56 197	0.64 240	0.51 155	0.41 175	1.87 313	0.49 204	0.13 203	0.10 143	0.11 94	0.10 77	0.15 83	0.16 161

tta	0.50 165	0.46 147	1.60 57	0.30 94	0.15 26	0.45 21	0.24 87	0.90 260	0.72 252	0.56 197	0.64 240	0.51 155	0.41 175	1.87 313	0.49 204	0.13 203	0.10 143	0.11 94	0.10 77	0.14 69	0.11 38

qqq1	0.48 139	0.46 147	1.60 57	0.30 94	0.15 26	0.45 21	0.24 87	0.90 260	0.72 252	0.56 197	0.64 240	0.51 155	0.41 175	1.87 313	0.23 35	0.13 203	0.10 143	0.09 21	0.08 29	0.14 69	0.11 38

fff1	0.48 139	0.46 147	1.60 57	0.30 94	0.15 26	0.45 21	0.24 87	0.90 260	0.72 252	0.56 197	0.64 240	0.51 155	0.41 175	1.87 313	0.23 35	0.13 203	0.10 143	0.09 21	0.08 29	0.14 69	0.11 38

anonymousa	0.48 139	0.46 147	2.44 287	0.29 80	0.34 263	0.61 179	0.25 102	0.66 99	0.54 109	0.53 162	0.77 300	0.73 268	0.46 219	0.33 28	0.31 110	0.10 80	0.09 114	0.12 139	0.29 333	0.10 11	0.19 198

CFNet_pseudo	0.45 112	0.46 147	2.23 250	0.25 15	0.19 99	0.56 102	0.21 34	0.77 167	0.60 145	0.49 127	0.56 175	0.69 249	0.47 224	0.52 115	0.31 110	0.11 128	0.10 143	0.15 249	0.10 77	0.17 129	0.14 109

ac_64	0.55 211	0.46 147	1.92 176	0.36 212	0.34 263	0.63 215	0.31 187	0.82 206	0.61 159	0.55 187	0.51 130	0.89 319	0.48 231	1.83 306	0.55 223	0.14 232	0.11 176	0.12 139	0.12 157	0.18 149	0.12 64

ccs_rob	0.45 112	0.46 147	2.22 246	0.26 32	0.19 99	0.56 102	0.21 34	0.77 167	0.60 145	0.49 127	0.56 175	0.69 249	0.47 224	0.52 115	0.31 110	0.11 128	0.09 114	0.16 265	0.10 77	0.17 129	0.14 109

test croco	0.37 43	0.47 155	2.15 234	0.27 41	0.19 99	0.33 8	0.20 23	0.58 71	0.46 52	0.23 11	0.37 47	0.23 15	0.25 43	0.45 77	0.28 76	0.11 128	0.08 59	0.13 194	0.09 45	0.42 342	0.12 64

test-1	0.44 97	0.48 156	1.69 72	0.30 94	0.27 198	0.50 53	0.28 151	0.80 195	0.43 36	0.40 62	0.54 156	0.41 92	0.24 32	0.31 17	1.16 321	0.09 17	0.20 301	0.10 50	0.17 259	0.11 22	0.26 271

MMNet	0.50 165	0.48 156	1.93 179	0.33 156	0.27 198	0.79 308	0.28 151	0.81 199	0.74 270	0.60 240	0.56 175	0.59 194	0.55 257	0.79 189	0.59 240	0.10 80	0.09 114	0.12 139	0.11 126	0.13 51	0.14 109

EKT-Stereo	1.47 384	0.49 158	1.93 179	2.57 413	19.31 428	0.55 93	0.22 47	0.69 113	0.42 29	0.38 55	0.36 44	0.43 108	0.27 69	0.69 166	0.26 58	0.12 175	0.14 229	0.11 94	0.16 244	0.20 178	0.15 139

HH	0.49 156	0.49 158	2.78 339	0.50 319	0.41 313	0.38 13	0.23 64	0.72 125	0.38 11	0.63 267	0.48 103	0.87 313	0.41 175	0.64 149	0.21 23	0.09 17	0.17 274	0.10 50	0.09 45	0.16 110	0.12 64

HanStereo	0.49 156	0.49 158	2.78 339	0.50 319	0.41 313	0.38 13	0.23 64	0.72 125	0.38 11	0.63 267	0.48 103	0.87 313	0.41 175	0.64 149	0.21 23	0.09 17	0.17 274	0.10 50	0.09 45	0.16 110	0.12 64

TANstereo	0.33 20	0.49 158	1.75 94	0.23 3	0.12 3	0.54 81	0.16 3	0.40 4	0.45 49	0.45 89	0.51 130	0.26 34	0.22 21	0.29 11	0.20 19	0.10 80	0.10 143	0.08 3	0.06 7	0.08 1	0.11 38

pcwnet_v2	0.64 254	0.49 158	4.41 402	0.32 141	0.27 198	0.60 159	0.25 102	0.97 309	0.88 330	0.59 232	0.70 279	0.63 209	0.55 257	0.66 158	0.37 146	0.17 277	0.15 250	0.15 249	0.14 207	0.21 186	0.23 246

HCRNet	0.46 122	0.49 158	1.65 64	0.38 244	0.29 212	0.58 134	0.22 47	0.75 148	0.62 175	0.47 97	0.49 120	0.48 147	0.36 130	1.12 219	0.37 146	0.15 246	0.10 143	0.15 249	0.13 182	0.17 129	0.17 172

CFNet_ucs	0.48 139	0.50 164	2.32 261	0.26 32	0.22 137	0.57 119	0.22 47	0.85 226	0.65 203	0.53 162	0.64 240	0.68 242	0.44 207	0.54 124	0.31 110	0.13 203	0.12 201	0.16 265	0.11 126	0.19 166	0.17 172

RAFT-RH_RVC	0.61 244	0.50 164	2.33 264	0.36 212	0.29 212	0.60 159	0.18 11	0.44 9	0.58 134	0.76 317	1.91 378	0.47 140	0.29 93	1.60 272	1.23 327	0.14 232	0.07 11	0.13 194	0.13 182	0.10 11	0.09 17

stereogan	0.69 280	0.51 166	2.44 287	0.39 252	0.39 299	1.01 350	0.41 257	0.94 287	0.92 341	0.73 312	0.85 313	1.15 365	0.69 303	1.57 265	0.53 218	0.19 297	0.18 282	0.20 311	0.16 244	0.36 311	0.24 253

ff7	0.32 14	0.52 167	1.38 28	0.25 15	0.16 39	0.56 102	0.23 64	0.46 13	0.41 24	0.24 12	0.23 5	0.20 2	0.23 26	0.48 94	0.19 3	0.09 17	0.08 59	0.10 50	0.18 269	0.23 206	0.22 228

ffff	0.32 14	0.52 167	1.38 28	0.25 15	0.16 39	0.56 102	0.23 64	0.46 13	0.41 24	0.24 12	0.23 5	0.20 2	0.23 26	0.48 94	0.19 3	0.09 17	0.08 59	0.10 50	0.18 269	0.23 206	0.22 228

11t	0.32 14	0.52 167	1.38 28	0.25 15	0.16 39	0.56 102	0.23 64	0.46 13	0.41 24	0.24 12	0.23 5	0.20 2	0.23 26	0.48 94	0.19 3	0.09 17	0.08 59	0.10 50	0.18 269	0.23 206	0.22 228

ccc-4	0.32 14	0.52 167	1.38 28	0.25 15	0.16 39	0.56 102	0.23 64	0.46 13	0.41 24	0.24 12	0.23 5	0.20 2	0.23 26	0.48 94	0.19 3	0.09 17	0.08 59	0.10 50	0.18 269	0.23 206	0.22 228

DMCA	0.41 69	0.52 167	1.26 14	0.31 119	0.24 162	0.59 150	0.26 118	0.77 167	0.63 184	0.58 219	0.48 103	0.57 185	0.35 125	0.40 57	0.50 209	0.14 232	0.10 143	0.14 223	0.10 77	0.15 83	0.15 139

anonymousdsp	0.34 27	0.53 172	1.47 40	0.25 15	0.16 39	0.56 102	0.23 64	0.49 28	0.40 20	0.25 21	0.24 11	0.22 8	0.24 32	0.55 128	0.19 3	0.09 17	0.11 176	0.10 50	0.18 269	0.24 221	0.29 291

IRAFT_RVC	0.54 199	0.53 172	1.78 110	0.46 302	0.21 116	0.58 134	0.43 267	0.65 97	0.66 213	0.54 173	0.50 126	0.49 149	0.51 241	1.58 269	1.01 308	0.11 128	0.25 336	0.13 194	0.10 77	0.15 83	0.13 96

iRaftStereo_RVC	0.37 43	0.53 172	1.41 33	0.28 59	0.15 26	0.52 72	0.20 23	0.54 60	0.46 52	0.37 50	0.43 73	0.41 92	0.23 26	0.36 39	0.26 58	0.09 17	0.15 250	0.12 139	0.11 126	0.41 338	0.37 338

StereoIM	0.29 4	0.54 175	1.44 36	0.24 7	0.29 212	0.29 3	0.16 3	0.45 12	0.37 10	0.19 1	0.21 2	0.28 43	0.22 21	0.30 14	0.29 89	0.10 80	0.09 114	0.10 50	0.08 29	0.11 22	0.11 38

ProNet	0.30 8	0.54 175	1.29 16	0.25 15	0.15 26	0.47 36	0.25 102	0.48 24	0.39 16	0.21 2	0.23 5	0.22 8	0.20 15	0.44 70	0.19 3	0.08 4	0.08 59	0.10 50	0.08 29	0.23 206	0.12 64

IGEV-Stereo	0.34 27	0.54 175	1.47 40	0.25 15	0.16 39	0.56 102	0.23 64	0.49 28	0.40 20	0.25 21	0.24 11	0.22 8	0.24 32	0.54 124	0.19 3	0.09 17	0.10 143	0.10 50	0.18 269	0.24 221	0.29 291
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
TestStereo	0.45 112	0.54 175	2.11 223	0.29 80	0.16 39	0.43 19	0.24 87	0.54 60	0.45 49	0.37 50	0.46 88	0.34 63	0.27 69	1.98 325	0.27 66	0.11 128	0.08 59	0.12 139	0.09 45	0.14 69	0.08 10

XX-Stereo	0.55 211	0.54 175	3.50 387	0.48 315	0.39 299	0.54 81	0.17 5	0.89 254	0.40 20	0.44 82	0.65 249	0.85 307	0.19 10	0.77 184	0.21 23	0.10 80	0.14 229	0.10 50	0.32 345	0.17 129	0.14 109

delet	0.52 189	0.54 175	1.62 62	0.31 119	0.35 273	0.74 283	0.46 284	0.85 226	0.74 270	0.55 187	0.60 202	0.67 235	0.50 239	1.12 219	0.57 233	0.11 128	0.11 176	0.13 194	0.14 207	0.16 110	0.12 64

FCDSN-DC	1.29 372	0.54 175	2.50 298	0.47 307	0.41 313	1.12 360	0.60 326	1.10 362	1.27 375	2.23 400	2.87 400	3.67 402	3.12 406	2.39 358	1.69 349	0.30 353	0.26 338	0.31 353	0.30 338	0.35 306	0.38 341
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
FAT-Stereo	0.70 284	0.54 175	2.88 344	0.36 212	0.29 212	0.62 199	0.54 308	0.97 309	0.87 327	0.76 317	0.92 324	0.94 331	0.80 324	1.84 311	0.57 233	0.18 287	0.19 292	0.17 281	0.16 244	0.22 198	0.25 262

STTRV1_RVC	0.80 322	0.55 183	2.89 347	0.42 275	0.49 340	0.79 308	0.44 275	1.15 370	0.82 315	0.62 258	0.89 321	0.72 264	0.63 290	2.69 380	0.64 251	0.48 371	0.64 387	0.27 340	0.24 310	0.35 306	0.27 279

DLCB_ROB	0.54 199	0.55 183	1.49 44	0.36 212	0.25 174	0.65 238	0.36 232	0.80 195	0.70 235	0.72 308	0.69 269	0.83 302	0.46 219	1.53 260	0.60 242	0.13 203	0.12 201	0.14 223	0.14 207	0.14 69	0.13 96

IPLGR	0.54 199	0.56 185	2.68 322	0.36 212	0.18 86	0.62 199	0.54 308	1.02 343	0.64 191	0.73 312	0.46 88	0.47 140	0.45 211	1.12 219	0.29 89	0.09 17	0.08 59	0.11 94	0.09 45	0.19 166	0.12 64

STrans-v2	0.67 269	0.56 185	2.64 317	0.27 41	0.23 149	0.57 119	0.33 216	0.96 302	0.69 226	0.92 344	0.85 313	0.89 319	0.93 342	1.83 306	1.21 325	0.09 17	0.07 11	0.10 50	0.09 45	0.11 22	0.12 64

TransformOpticalFlow	0.64 254	0.56 185	2.66 320	0.44 285	0.26 187	0.62 199	0.28 151	0.83 212	0.71 244	0.76 317	0.74 291	0.91 322	0.85 331	1.83 306	0.81 286	0.10 80	0.07 11	0.11 94	0.09 45	0.11 22	0.12 64

RYNet	0.70 284	0.56 185	2.25 253	0.35 194	0.41 313	0.86 329	0.43 267	0.94 287	0.82 315	0.62 258	0.53 146	0.91 322	0.60 275	2.70 381	1.00 304	0.14 232	0.11 176	0.16 265	0.14 207	0.25 232	0.27 279

FC-DCNN	1.49 386	0.59 189	2.88 344	0.44 285	0.39 299	1.97 396	0.66 337	1.67 392	1.70 390	2.72 408	2.89 401	4.22 405	2.97 404	2.55 373	2.19 369	0.29 351	0.26 338	0.31 353	0.30 338	0.32 284	0.39 344

MIM_Stereo	0.41 69	0.60 190	1.88 160	0.31 119	0.21 116	0.50 53	0.19 14	0.64 93	0.44 39	0.43 77	0.53 146	0.43 108	0.27 69	0.51 111	0.28 76	0.08 4	0.14 229	0.11 94	0.10 77	0.26 247	0.26 271

ssnet_v2	0.55 211	0.60 190	1.86 153	0.32 141	0.22 137	0.72 275	0.44 275	0.94 287	0.74 270	0.63 267	0.54 156	0.81 297	0.47 224	0.77 184	0.70 262	0.16 263	0.14 229	0.14 223	0.14 207	0.30 272	0.30 299

psmorigin	1.36 377	0.60 190	13.80 423	0.37 230	0.29 212	0.62 199	0.33 216	0.77 167	0.61 159	0.96 349	0.88 319	1.17 367	0.73 313	4.00 405	0.86 290	0.19 297	0.22 314	0.17 281	0.18 269	0.24 221	0.29 291

DPSNet	0.86 334	0.60 190	2.34 266	0.58 347	0.36 280	1.07 358	0.75 353	1.30 378	1.05 356	0.70 301	0.68 262	0.94 331	1.29 365	2.08 334	1.82 355	0.26 341	0.23 319	0.16 265	0.17 259	0.48 353	0.40 348

H2IRNET	0.40 65	0.61 194	1.90 167	0.29 80	0.17 63	0.54 81	0.18 11	0.52 44	0.50 76	0.27 31	0.56 175	0.47 140	0.35 125	0.46 83	0.33 130	0.10 80	0.07 11	0.12 139	0.14 207	0.32 284	0.12 64

ToySt	0.44 97	0.61 194	1.89 164	0.29 80	0.18 86	0.55 93	0.35 226	0.67 108	0.53 102	0.39 60	0.50 126	0.59 194	0.43 200	0.51 111	0.49 204	0.10 80	0.12 201	0.13 194	0.16 244	0.24 221	0.19 198

CroCo-Stereo Lap2	0.33 20	0.61 194	1.47 40	0.32 141	0.38 297	0.23 2	0.22 47	0.58 71	0.46 52	0.22 5	0.27 16	0.29 47	0.23 26	0.32 22	0.26 58	0.09 17	0.09 114	0.10 50	0.08 29	0.21 186	0.14 109

psm_up	0.57 223	0.61 194	1.83 142	0.35 194	0.30 222	0.64 226	0.37 239	0.90 260	0.68 218	0.59 232	0.55 164	0.68 242	0.54 252	1.91 321	0.46 187	0.16 263	0.15 250	0.16 265	0.15 228	0.23 206	0.13 96

GMOStereo	0.41 69	0.62 198	1.78 110	0.28 59	0.36 280	0.51 59	0.31 187	0.53 50	0.44 39	0.57 207	0.48 103	0.41 92	0.27 69	0.28 3	0.23 35	0.08 4	0.38 362	0.13 194	0.11 126	0.34 298	0.11 38

error version	0.41 69	0.62 198	1.78 110	0.28 59	0.36 280	0.51 59	0.31 187	0.53 50	0.44 39	0.57 207	0.48 103	0.41 92	0.27 69	0.28 3	0.23 35	0.08 4	0.38 362	0.13 194	0.11 126	0.34 298	0.11 38

test-v	0.41 69	0.62 198	1.78 110	0.28 59	0.36 280	0.51 59	0.31 187	0.53 50	0.44 39	0.57 207	0.48 103	0.41 92	0.27 69	0.28 3	0.23 35	0.08 4	0.38 362	0.13 194	0.11 126	0.34 298	0.11 38

THIR-Stereo	0.86 334	0.62 198	2.13 228	0.25 15	0.16 39	0.58 134	2.74 411	0.59 76	0.51 81	0.62 258	1.62 371	0.97 337	1.80 390	1.69 284	2.25 372	0.10 80	0.08 59	0.14 223	0.11 126	0.15 83	0.11 38

test-2	0.41 69	0.62 198	1.78 110	0.28 59	0.36 280	0.51 59	0.31 187	0.53 50	0.44 39	0.57 207	0.48 103	0.41 92	0.27 69	0.28 3	0.23 35	0.08 4	0.38 362	0.13 194	0.11 126	0.34 298	0.11 38

sAnonymous2	0.38 48	0.62 198	2.15 234	0.31 119	0.24 162	0.34 9	0.27 141	0.53 50	0.46 52	0.24 12	0.29 21	0.23 15	0.28 80	0.28 3	0.22 31	0.12 175	0.09 114	0.11 94	0.13 182	0.38 324	0.35 323

CroCo_RVC	0.38 48	0.62 198	2.15 234	0.31 119	0.24 162	0.34 9	0.27 141	0.53 50	0.46 52	0.24 12	0.29 21	0.23 15	0.28 80	0.28 3	0.22 31	0.12 175	0.09 114	0.11 94	0.13 182	0.38 324	0.35 323

DCRE	0.50 165	0.63 205	2.13 228	0.30 94	0.23 149	0.45 21	0.24 87	0.59 76	0.53 102	0.50 134	2.10 382	0.42 105	0.26 55	0.35 34	0.23 35	0.09 17	0.14 229	0.10 50	0.32 345	0.16 110	0.15 139

DGSMNet	2.89 405	0.63 205	3.18 375	3.43 418	4.17 417	2.57 406	6.98 418	0.97 309	0.83 319	0.56 197	1.86 377	0.79 292	0.62 287	1.64 277	1.39 336	4.61 416	5.01 419	5.17 421	4.71 420	4.44 420	4.19 419

ACVNet-DCA	0.42 82	0.64 207	2.07 213	0.35 194	0.14 12	0.76 291	0.25 102	0.76 157	0.52 86	0.31 37	0.38 54	0.24 22	0.38 143	0.69 166	0.19 3	0.10 80	0.24 322	0.11 94	0.09 45	0.12 32	0.14 109

xx1	0.46 122	0.64 207	2.07 213	0.35 194	0.14 12	0.76 291	0.25 102	0.74 138	1.01 352	0.31 37	0.38 54	0.46 134	0.36 130	0.69 166	0.19 3	0.10 80	0.24 322	0.12 139	0.12 157	0.12 32	0.14 109

1test111	0.44 97	0.64 207	2.07 213	0.35 194	0.14 12	0.76 291	0.25 102	0.76 157	0.52 86	0.31 37	0.38 54	0.24 22	0.38 143	0.96 202	0.30 100	0.10 80	0.24 322	0.11 94	0.09 45	0.12 32	0.14 109

cc1	0.47 135	0.64 207	2.07 213	0.35 194	0.14 12	0.76 291	0.25 102	0.74 138	1.01 352	0.31 37	0.38 54	0.24 22	0.38 143	0.69 166	0.19 3	0.10 80	0.24 322	0.11 94	0.09 45	0.25 232	0.40 348

tt1	0.44 97	0.64 207	1.83 142	0.35 194	0.14 12	0.76 291	0.25 102	0.74 138	0.88 330	0.31 37	0.37 47	0.25 28	0.35 125	0.63 146	0.19 3	0.10 80	0.24 322	0.11 94	0.09 45	0.25 232	0.36 331

G-Net	0.99 348	0.64 207	2.76 335	0.57 345	0.67 367	2.03 398	0.72 351	0.76 157	0.67 216	1.14 361	2.56 394	1.30 372	1.02 351	1.48 256	1.74 352	0.25 338	0.24 322	0.24 331	0.26 323	0.37 318	0.31 306

HHNet	0.60 236	0.65 213	2.60 314	0.36 212	0.25 174	0.64 226	0.61 329	0.64 93	0.62 175	0.55 187	1.13 352	0.32 56	0.60 275	0.42 62	1.79 354	0.15 246	0.07 11	0.12 139	0.10 77	0.18 149	0.15 139

OMP-Stereo	0.59 232	0.65 213	1.74 88	0.56 343	0.37 292	0.60 159	0.26 118	0.70 117	0.65 203	0.66 286	0.60 202	0.69 249	0.32 112	2.09 336	1.20 323	0.10 80	0.07 11	0.12 139	0.09 45	0.17 129	0.10 28

IIG-Stereo	0.59 232	0.65 213	1.74 88	0.54 335	0.23 149	0.61 179	0.21 34	0.73 133	0.65 203	0.64 276	0.69 269	0.69 249	0.38 143	2.09 336	1.39 336	0.11 128	0.07 11	0.11 94	0.09 45	0.15 83	0.09 17

DANet	0.80 322	0.65 213	2.21 243	1.19 393	0.48 339	0.74 283	1.25 389	0.89 254	1.53 385	0.89 341	0.71 283	0.96 334	0.56 261	1.83 306	0.96 296	0.18 287	0.16 264	0.19 303	0.16 244	0.26 247	0.29 291
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
NOSS_ROB	0.64 254	0.65 213	1.62 62	0.46 302	0.25 174	0.67 248	0.30 177	0.93 283	0.77 296	0.59 232	0.57 181	0.77 285	0.38 143	2.78 385	0.44 183	0.23 326	0.24 322	0.28 344	0.26 323	0.27 254	0.39 344

anonymity	0.80 322	0.66 218	1.29 16	0.59 350	0.75 373	0.67 248	0.52 302	0.95 298	0.71 244	0.94 346	0.70 279	0.67 235	0.87 335	0.71 172	1.35 333	0.64 378	0.62 386	0.58 376	1.44 411	0.60 370	0.65 376

raft+_RVC	0.44 97	0.67 219	1.85 145	0.34 180	0.71 371	0.51 59	0.25 102	0.64 93	0.51 81	0.35 44	0.45 84	0.32 56	0.28 80	0.43 65	0.32 120	0.09 17	0.19 292	0.10 50	0.09 45	0.20 178	0.40 348

APVNet	0.70 284	0.67 219	2.71 326	0.38 244	0.36 280	0.85 327	0.43 267	0.91 270	0.68 218	0.55 187	0.69 269	0.75 279	0.55 257	2.31 348	0.78 279	0.17 277	0.17 274	0.24 331	0.19 287	0.33 291	0.23 246

raftrobust	0.38 48	0.68 221	1.54 49	0.32 141	0.46 335	0.52 72	0.21 34	0.56 64	0.42 29	0.52 153	0.35 43	0.31 50	0.33 115	0.37 46	0.30 100	0.10 80	0.11 176	0.08 3	0.07 13	0.21 186	0.19 198

RASNet	0.61 244	0.68 221	2.03 209	0.35 194	0.46 335	0.65 238	0.28 151	0.78 181	0.70 235	0.48 116	0.64 240	0.93 327	0.61 282	2.21 343	0.73 271	0.12 175	0.09 114	0.09 21	0.10 77	0.14 69	0.11 38

PASM	0.72 294	0.68 221	1.91 173	0.47 307	0.44 321	0.60 159	0.51 299	0.76 157	0.80 309	0.77 320	0.67 254	0.87 313	0.61 282	2.40 359	0.67 257	0.32 356	0.35 356	0.36 360	0.41 369	0.45 351	0.39 344

HGLStereo	0.54 199	0.69 224	2.00 200	0.35 194	0.40 306	0.66 243	0.30 177	0.83 212	0.62 175	0.57 207	0.69 269	0.69 249	0.54 252	1.07 213	0.55 223	0.13 203	0.13 215	0.13 194	0.11 126	0.19 166	0.17 172

S-Stereo	0.80 322	0.69 224	3.89 393	0.39 252	0.37 292	0.69 262	0.70 347	0.94 287	0.98 349	0.62 258	0.91 323	0.83 302	0.60 275	2.37 352	0.66 254	0.18 287	0.21 309	0.17 281	0.18 269	0.30 272	0.35 323

STTStereo	0.51 180	0.69 224	2.14 233	0.36 212	0.30 222	0.61 179	0.32 208	0.77 167	0.60 145	0.60 240	0.54 156	0.67 235	0.43 200	0.86 196	0.42 171	0.16 263	0.15 250	0.17 281	0.20 297	0.16 110	0.15 139

EDNetEfficient	1.27 371	0.70 227	4.05 398	0.64 357	0.98 386	0.94 341	1.40 397	0.85 226	1.75 392	2.34 403	1.33 362	1.05 352	2.21 396	1.58 269	4.15 401	0.15 246	0.19 292	0.14 223	0.27 327	0.38 324	0.32 310

DeepPruner_ROB	0.50 165	0.70 227	1.94 183	0.29 80	0.26 187	0.63 215	0.31 187	0.80 195	0.48 66	0.61 247	0.55 164	0.66 225	0.38 143	0.98 204	0.40 163	0.19 297	0.14 229	0.14 223	0.14 207	0.23 206	0.17 172

LMCR-Stereo	0.52 189	0.71 229	2.39 276	0.40 261	0.21 116	0.74 283	0.31 187	1.02 343	0.64 191	0.61 247	0.63 224	0.39 80	0.51 241	0.62 144	0.42 171	0.19 297	0.09 114	0.12 139	0.09 45	0.23 206	0.12 64

ADLNet	0.60 236	0.71 229	1.95 186	0.35 194	0.34 263	0.67 248	0.34 220	0.90 260	0.74 270	0.68 296	0.62 214	0.80 294	0.45 211	1.78 296	0.64 251	0.14 232	0.11 176	0.14 223	0.14 207	0.29 263	0.21 218

GwcNet	0.69 280	0.71 229	3.12 369	0.36 212	0.45 329	0.81 316	0.44 275	0.86 234	0.84 321	0.60 240	0.74 291	0.82 300	0.49 236	1.65 278	0.66 254	0.16 263	0.15 250	0.15 249	0.15 228	0.31 280	0.24 253

ETE_ROB	0.60 236	0.71 229	1.55 51	0.37 230	0.25 174	0.69 262	0.51 299	1.47 384	0.70 235	0.80 323	0.69 269	0.85 307	0.49 236	1.36 239	0.58 238	0.16 263	0.13 215	0.19 303	0.16 244	0.21 186	0.23 246

StereoVision	0.45 112	0.72 233	1.94 183	0.33 156	0.32 246	0.47 36	0.26 118	0.68 111	0.57 124	0.32 43	0.89 321	0.45 126	0.27 69	0.49 103	0.36 144	0.13 203	0.15 250	0.16 265	0.15 228	0.19 166	0.13 96

Sa-1000	0.51 180	0.72 233	1.90 167	0.31 119	0.60 363	0.60 159	0.31 187	0.94 287	0.71 244	0.52 153	0.83 306	0.42 105	0.33 115	0.68 160	0.28 76	0.10 80	0.09 114	0.13 194	0.29 333	0.29 263	0.10 28

XPNet_ROB	0.61 244	0.72 233	1.66 68	0.37 230	0.27 198	0.67 248	0.47 292	0.89 254	0.71 244	0.78 321	0.70 279	0.81 297	0.53 249	1.70 285	0.76 275	0.21 310	0.16 264	0.16 265	0.15 228	0.20 178	0.21 218

whm_eth	0.45 112	0.73 236	2.23 250	0.30 94	0.31 238	0.49 47	0.24 87	0.73 133	0.69 226	0.47 97	0.87 316	0.26 34	0.26 55	0.36 39	0.28 76	0.12 175	0.11 176	0.13 194	0.12 157	0.14 69	0.26 271

GANet-RSSM	0.55 211	0.73 236	1.90 167	0.36 212	0.26 187	0.59 150	0.27 141	0.78 181	0.52 86	0.47 97	0.57 181	0.63 209	0.45 211	1.92 323	0.43 179	0.14 232	0.10 143	0.25 336	0.11 126	0.34 298	0.14 109

BEATNet_4x	0.47 135	0.73 236	1.91 173	0.33 156	0.15 26	0.56 102	0.25 102	0.85 226	0.58 134	0.54 173	0.51 130	0.57 185	0.42 190	0.57 131	0.61 244	0.11 128	0.08 59	0.12 139	0.09 45	0.20 178	0.16 161

edge stereo	0.81 328	0.73 236	3.30 382	0.37 230	1.21 398	0.62 199	0.39 249	0.93 283	0.79 306	0.80 323	0.88 319	1.14 364	0.71 307	2.18 341	0.71 264	0.21 310	0.20 301	0.26 339	0.18 269	0.38 324	0.26 271

SACVNet	0.60 236	0.74 240	1.90 167	0.37 230	0.28 207	0.64 226	0.37 239	0.86 234	0.61 159	0.65 283	0.62 214	0.69 249	0.44 207	2.08 334	0.42 171	0.18 287	0.14 229	0.16 265	0.15 228	0.38 324	0.24 253

GwcNet-ADL	0.50 165	0.74 240	2.90 351	0.31 119	0.20 109	0.58 134	0.29 171	0.87 243	0.64 191	0.47 97	0.47 91	0.56 179	0.33 115	0.46 83	0.46 187	0.13 203	0.12 201	0.09 21	0.09 45	0.14 69	0.21 218

SA	0.50 165	0.75 242	1.95 186	0.31 119	0.61 364	0.57 119	0.31 187	0.91 270	0.73 266	0.42 72	0.62 214	0.38 76	0.47 224	0.68 160	0.29 89	0.09 17	0.09 114	0.13 194	0.32 345	0.30 272	0.10 28

RAFT_CTSACE	0.46 122	0.76 243	2.07 213	0.35 194	0.30 222	0.54 81	0.30 177	0.61 85	0.48 66	0.49 127	0.76 297	0.55 170	0.36 130	0.58 133	0.22 31	0.08 4	0.13 215	0.11 94	0.10 77	0.41 338	0.08 10

TRStereo	0.53 194	0.76 243	2.38 274	0.42 275	0.29 212	0.69 262	0.23 64	1.81 395	0.55 113	0.36 46	0.32 32	0.47 140	0.40 164	0.46 83	0.25 55	0.12 175	0.11 176	0.11 94	0.41 369	0.13 51	0.32 310

CFNet-ft	0.51 180	0.76 243	1.79 128	0.28 59	0.30 222	0.63 215	0.28 151	0.66 99	0.55 113	0.45 89	0.57 181	0.74 274	0.41 175	1.46 248	0.42 171	0.14 232	0.10 143	0.28 344	0.13 182	0.18 149	0.14 109

CFNet_RVC	0.51 180	0.76 243	1.79 128	0.28 59	0.30 222	0.63 215	0.28 151	0.66 99	0.55 113	0.45 89	0.57 181	0.74 274	0.41 175	1.46 248	0.42 171	0.14 232	0.10 143	0.28 344	0.13 182	0.18 149	0.14 109

HSM	0.62 248	0.76 243	1.72 83	0.30 94	0.29 212	0.64 226	0.28 151	0.94 287	0.62 175	0.58 219	0.57 181	1.40 375	0.64 291	2.59 374	0.42 171	0.11 128	0.08 59	0.10 50	0.08 29	0.14 69	0.11 38

iResNet	0.51 180	0.76 243	2.59 312	0.41 267	0.17 63	0.64 226	0.27 141	0.82 206	0.70 235	0.57 207	0.64 240	0.43 108	0.36 130	0.70 170	0.52 214	0.10 80	0.07 11	0.09 21	0.08 29	0.21 186	0.13 96

LALA_ROB	0.60 236	0.76 243	1.69 72	0.36 212	0.29 212	0.79 308	0.55 311	0.94 287	0.77 296	0.81 328	0.67 254	0.94 331	0.49 236	0.99 205	0.73 271	0.21 310	0.15 250	0.20 311	0.18 269	0.23 206	0.21 218

CBMV	0.71 291	0.76 243	2.64 317	0.33 156	0.20 109	0.78 304	0.79 358	0.98 313	0.78 301	0.85 338	0.71 283	0.86 311	1.10 359	1.46 248	0.62 246	0.18 287	0.20 301	0.21 317	0.19 287	0.25 232	0.33 317
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
fff	0.43 88	0.77 251	1.95 186	0.24 7	0.13 5	0.51 59	0.22 47	0.77 167	0.75 282	0.54 173	0.47 91	0.31 50	0.65 293	0.36 39	0.34 135	0.09 17	0.07 11	0.08 3	0.07 13	0.08 1	0.22 228

ADStereo(finetuned)	0.45 112	0.77 251	2.12 226	0.25 15	0.14 12	0.51 59	0.22 47	0.77 167	0.72 252	0.54 173	0.48 103	0.31 50	0.76 320	0.37 46	0.38 151	0.09 17	0.07 11	0.09 21	0.07 13	0.13 51	0.23 246

XX-TBD	0.34 27	0.77 251	1.75 94	0.34 180	0.13 5	0.51 59	0.17 5	0.43 7	0.50 76	0.37 50	0.49 120	0.23 15	0.18 6	0.28 3	0.24 49	0.10 80	0.07 11	0.08 3	0.06 7	0.09 7	0.07 3

DCANet	0.42 82	0.77 251	1.95 186	0.25 15	0.14 12	0.51 59	0.22 47	0.77 167	0.72 252	0.54 173	0.48 103	0.31 50	0.41 175	0.36 39	0.39 158	0.09 17	0.07 11	0.09 21	0.07 13	0.13 51	0.23 246

csc	0.43 88	0.77 251	1.95 186	0.24 7	0.13 5	0.51 59	0.22 47	0.77 167	0.75 282	0.54 173	0.47 91	0.31 50	0.65 293	0.36 39	0.34 135	0.09 17	0.07 11	0.08 3	0.07 13	0.08 1	0.22 228

cscssc	0.43 88	0.77 251	1.95 186	0.24 7	0.13 5	0.51 59	0.22 47	0.77 167	0.75 282	0.54 173	0.47 91	0.31 50	0.65 293	0.36 39	0.34 135	0.09 17	0.07 11	0.08 3	0.07 13	0.08 1	0.22 228

SHD	0.72 294	0.77 251	2.36 272	0.45 298	0.40 306	0.71 269	0.32 208	1.02 343	1.25 373	1.07 355	0.84 309	0.90 321	0.73 313	1.09 215	0.98 298	0.21 310	0.18 282	0.20 311	0.21 302	0.32 284	0.31 306

FBW_ROB	0.83 330	0.77 251	1.77 106	0.44 285	0.30 222	0.87 333	0.46 284	1.10 362	0.91 338	0.81 328	0.75 294	1.01 343	0.61 282	3.66 403	1.23 327	0.26 341	0.23 319	0.36 360	0.25 317	0.27 254	0.62 373

AACVNet	0.54 199	0.78 259	1.73 84	0.36 212	0.21 116	0.57 119	0.25 102	0.71 120	0.51 81	0.55 187	0.59 190	0.64 217	0.41 175	2.13 338	0.41 169	0.14 232	0.11 176	0.14 223	0.11 126	0.33 291	0.15 139

ELAS_RVC	1.37 379	0.78 259	3.21 378	0.55 341	0.50 341	1.49 375	2.48 409	1.48 385	1.71 391	2.13 397	2.09 381	2.07 387	2.56 400	1.90 320	2.02 361	0.35 360	0.36 358	0.37 364	0.34 352	0.49 355	0.47 361
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ADCL	0.99 348	0.79 261	2.43 285	0.39 252	0.32 246	1.50 376	1.90 404	0.92 278	0.97 346	1.26 375	1.27 357	1.00 342	1.42 377	1.14 222	3.31 390	0.17 277	0.14 229	0.22 319	0.21 302	0.30 272	0.22 228

ELAS	1.39 380	0.79 261	2.86 343	0.53 332	0.50 341	2.81 407	2.20 406	1.61 391	1.50 384	2.28 402	2.35 389	1.82 383	2.13 394	1.73 289	2.22 370	0.35 360	0.37 360	0.35 358	0.35 354	0.49 355	0.47 361
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
MyStereo8	0.54 199	0.80 263	2.76 335	0.32 141	0.33 257	0.71 269	0.20 23	0.87 243	0.57 124	0.51 146	0.59 190	0.50 152	0.33 115	0.68 160	0.55 223	0.10 80	0.29 346	0.10 50	0.13 182	0.21 186	0.34 321

SDNR	1.22 369	0.80 263	2.71 326	0.33 156	1.48 406	1.98 397	0.23 64	1.93 398	2.44 399	0.89 341	2.52 392	1.36 373	0.51 241	3.65 402	1.93 357	0.30 353	0.31 350	0.22 319	0.16 244	0.33 291	0.36 331

aanetorigin	0.77 314	0.80 263	2.59 312	0.43 280	0.44 321	0.58 134	1.01 376	0.57 67	0.68 218	1.53 387	1.23 355	0.81 297	1.08 357	1.07 213	1.07 313	0.18 287	0.15 250	0.17 281	0.21 302	0.54 364	0.30 299

hitnet-ft	0.67 269	0.80 263	1.90 167	0.28 59	0.22 137	0.69 262	0.36 232	0.85 226	0.65 203	0.56 197	0.84 309	1.03 347	0.95 347	2.32 349	0.55 223	0.23 326	0.14 229	0.41 368	0.13 182	0.24 221	0.17 172

CVANet_RVC	0.65 262	0.80 263	2.13 228	0.36 212	0.26 187	0.62 199	0.42 261	0.84 222	0.72 252	0.69 298	0.68 262	0.68 242	0.52 247	2.64 376	0.42 171	0.19 297	0.12 201	0.22 319	0.17 259	0.37 318	0.15 139

TestStereo1	0.49 156	0.81 268	1.85 145	0.39 252	0.57 356	0.56 102	0.34 220	0.75 148	0.69 226	0.44 82	0.63 224	0.35 67	0.42 190	0.64 149	0.29 89	0.10 80	0.08 59	0.12 139	0.10 77	0.33 291	0.26 271

SA-5K	0.49 156	0.81 268	1.85 145	0.39 252	0.57 356	0.56 102	0.34 220	0.75 148	0.69 226	0.44 82	0.63 224	0.35 67	0.42 190	0.64 149	0.29 89	0.10 80	0.08 59	0.12 139	0.10 77	0.33 291	0.26 271

MIPNet	0.83 330	0.81 268	2.40 278	0.61 354	0.18 86	1.48 374	1.39 396	1.60 390	0.74 270	1.94 392	0.85 313	0.73 268	1.68 386	0.87 197	0.31 110	0.09 17	0.08 59	0.11 94	0.32 345	0.25 232	0.12 64

cf-r	0.53 194	0.81 268	2.15 234	0.33 156	0.28 207	0.60 159	0.28 151	0.78 181	0.64 191	0.51 146	0.60 202	0.75 279	0.40 164	1.32 235	0.43 179	0.13 203	0.09 114	0.11 94	0.12 157	0.15 83	0.14 109

PSMNet-RSSM	0.53 194	0.82 272	1.78 110	0.31 119	0.25 174	0.58 134	0.28 151	0.84 222	0.60 145	0.50 134	0.61 209	0.67 235	0.43 200	1.68 282	0.42 171	0.15 246	0.10 143	0.14 223	0.16 244	0.15 83	0.13 96

RP	0.67 269	0.82 272	1.94 183	0.43 280	0.44 321	0.65 238	0.45 282	0.89 254	0.82 315	0.66 286	0.92 324	0.99 341	0.76 320	1.55 262	0.66 254	0.25 338	0.18 282	0.23 325	0.20 297	0.31 280	0.22 228

UCFNet_RVC	0.48 139	0.82 272	1.85 145	0.30 94	0.27 198	0.64 226	0.26 118	0.74 138	0.55 113	0.48 116	0.53 146	0.63 209	0.41 175	0.88 198	0.38 151	0.15 246	0.10 143	0.17 281	0.17 259	0.18 149	0.15 139

Nwc_Net	0.68 276	0.83 275	2.53 301	0.41 267	0.39 299	0.77 299	0.38 245	1.01 340	0.70 235	0.60 240	0.99 336	0.98 338	0.68 302	1.41 241	0.63 248	0.23 326	0.15 250	0.23 325	0.25 317	0.23 206	0.18 189

WCMA_ROB	1.12 358	0.83 275	2.66 320	0.58 347	0.34 263	1.17 366	0.71 348	0.93 283	0.94 342	1.74 390	2.63 397	3.09 398	1.71 388	1.70 285	1.84 356	0.26 341	0.21 309	0.20 311	0.21 302	0.28 260	0.43 355

raft_robust	0.55 211	0.84 277	1.73 84	0.28 59	0.54 350	0.53 78	0.25 102	0.88 248	0.75 282	0.48 116	0.46 88	0.76 283	0.75 319	1.46 248	0.27 66	0.09 17	0.10 143	0.10 50	0.30 338	0.26 247	0.16 161

IPLG	0.69 280	0.84 277	2.43 285	0.35 194	0.21 116	1.65 384	0.61 329	1.36 381	0.58 134	1.39 382	0.51 130	0.37 70	0.87 335	1.41 241	0.36 144	0.09 17	0.07 11	0.14 223	0.12 157	0.32 284	0.11 38

ADLNet2	0.68 276	0.84 277	3.19 376	0.33 156	0.36 280	0.64 226	0.37 239	0.89 254	0.79 306	0.54 173	0.65 249	0.93 327	0.48 231	2.07 333	0.56 230	0.13 203	0.11 176	0.11 94	0.11 126	0.33 291	0.18 189

GANet	0.75 307	0.84 277	2.01 201	0.40 261	0.25 174	0.74 283	0.66 337	0.87 243	0.73 266	0.71 305	1.07 348	0.84 304	0.59 273	2.71 383	1.15 320	0.17 277	0.16 264	0.44 371	0.16 244	0.31 280	0.20 212

PVD	0.90 339	0.85 281	2.15 234	0.53 332	0.50 341	0.99 346	0.56 316	1.15 370	1.64 388	1.41 383	1.41 366	1.11 362	1.13 361	1.35 238	1.31 330	0.26 341	0.28 345	0.28 344	0.26 323	0.37 318	0.49 364

RAFT+CT+SA	0.50 165	0.86 282	1.82 140	0.37 230	0.75 373	0.54 81	0.34 220	0.77 167	0.63 184	0.38 55	0.55 164	0.34 63	0.29 93	0.68 160	0.27 66	0.09 17	0.07 11	0.11 94	0.51 376	0.29 263	0.41 353

RAFT-Stereo + iAFF	0.42 82	0.86 282	1.78 110	0.28 59	0.17 63	0.52 72	0.20 23	0.62 89	0.61 159	0.50 134	0.61 209	0.39 80	0.32 112	0.35 34	0.30 100	0.07 1	0.10 143	0.09 21	0.09 45	0.35 306	0.10 28

DeepPrunerF	0.86 334	0.86 282	2.91 352	0.45 298	0.50 341	0.64 226	0.48 295	1.14 367	2.64 403	0.63 267	0.61 209	0.65 220	0.62 287	2.21 343	1.31 330	0.23 326	0.19 292	0.30 352	0.28 330	0.36 311	0.25 262

Wz-Net-LNSev-Ref	0.57 223	0.87 285	2.11 223	0.32 141	0.30 222	0.84 323	0.40 251	0.88 248	0.72 252	0.65 283	0.73 289	0.66 225	0.57 266	0.93 199	0.71 264	0.13 203	0.07 11	0.10 50	0.08 29	0.15 83	0.14 109

test_5	0.51 180	0.87 285	1.99 198	0.37 230	0.65 366	0.58 134	0.35 226	0.78 181	0.62 175	0.48 116	0.55 164	0.45 126	0.40 164	0.72 174	0.30 100	0.09 17	0.07 11	0.12 139	0.12 157	0.33 291	0.38 341

GEStereo_RVC	0.54 199	0.87 285	1.95 186	0.47 307	0.25 174	0.62 199	0.37 239	1.00 332	0.74 270	0.53 162	0.54 156	0.59 194	0.44 207	1.10 216	0.46 187	0.15 246	0.11 176	0.12 139	0.10 77	0.26 247	0.19 198

fast-acv-ft	0.63 251	0.88 288	3.10 366	0.38 244	0.30 222	0.79 308	0.48 295	0.69 113	0.72 252	0.58 219	0.78 301	0.76 283	0.60 275	0.67 159	0.73 271	0.15 246	0.15 250	0.18 298	0.17 259	0.37 318	0.16 161

RALCasStereoNet	0.45 112	0.88 288	1.85 145	0.30 94	0.26 187	0.49 47	0.26 118	0.58 71	0.51 81	0.36 46	0.48 103	0.36 69	0.28 80	0.55 128	0.34 135	0.10 80	0.53 381	0.09 21	0.08 29	0.25 232	0.34 321

StereoDRNet	0.64 254	0.88 288	2.35 269	0.41 267	0.45 329	0.73 280	0.47 292	0.94 287	0.74 270	0.75 314	0.54 156	0.74 274	0.47 224	1.70 285	0.72 268	0.15 246	0.14 229	0.15 249	0.14 207	0.20 178	0.19 198

rafts_anoy	0.43 88	0.89 291	1.96 195	0.32 141	0.30 222	0.48 42	0.24 87	0.62 89	0.49 70	0.37 50	0.38 54	0.33 59	0.30 101	0.51 111	0.34 135	0.10 80	0.39 368	0.13 194	0.15 228	0.17 129	0.15 139

MLCV	0.48 139	0.89 291	1.85 145	0.29 80	0.14 12	0.59 150	0.23 64	0.72 125	0.59 141	0.66 286	0.66 251	0.55 170	0.36 130	1.03 210	0.49 204	0.09 17	0.06 1	0.09 21	0.07 13	0.19 166	0.11 38

LL-Strereo2	0.41 69	0.90 293	1.83 142	0.44 285	0.24 162	0.54 81	0.27 141	0.58 71	0.45 49	0.41 68	0.33 36	0.44 119	0.21 17	0.44 70	0.34 135	0.09 17	0.08 59	0.16 265	0.14 207	0.17 129	0.17 172

CBFPSM	0.56 217	0.91 294	1.82 140	0.28 59	0.23 149	0.71 269	0.37 239	0.72 125	0.64 191	0.50 134	0.49 120	1.03 347	0.83 327	0.62 144	1.35 333	0.10 80	0.12 201	0.10 50	0.10 77	0.18 149	0.19 198

RAFT	0.45 112	0.92 295	1.59 55	0.34 180	0.19 99	0.46 33	0.35 226	0.65 97	0.49 70	0.49 127	0.49 120	0.70 259	0.40 164	0.47 90	0.32 120	0.11 128	0.16 264	0.14 223	0.13 182	0.51 359	0.13 96

AF-Net	0.69 280	0.92 295	2.21 243	0.41 267	0.40 306	0.68 259	0.40 251	1.02 343	0.86 324	0.69 298	1.03 343	1.04 350	0.84 330	1.19 226	0.78 279	0.22 323	0.14 229	0.25 336	0.17 259	0.30 272	0.18 189

TDLM	0.67 269	0.92 295	1.76 98	0.37 230	0.24 162	0.66 243	0.56 316	0.82 206	0.74 270	1.16 362	0.62 214	0.61 202	0.48 231	2.70 381	0.50 209	0.20 306	0.11 176	0.35 358	0.14 207	0.32 284	0.16 161

NLCA_NET_v2_RVC	0.55 211	0.92 295	2.36 272	0.38 244	0.37 292	0.60 159	0.28 151	0.82 206	0.62 175	0.62 258	0.55 164	0.72 264	0.45 211	1.00 206	0.43 179	0.15 246	0.11 176	0.14 223	0.14 207	0.15 83	0.16 161
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
HITNet	0.46 122	0.92 295	2.09 219	0.33 156	0.14 12	0.55 93	0.22 47	0.83 212	0.56 121	0.51 146	0.49 120	0.48 147	0.37 138	0.48 94	0.54 222	0.09 17	0.06 1	0.10 50	0.08 29	0.23 206	0.09 17
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
SGM_RVC	1.89 394	0.92 295	2.50 298	0.96 384	0.93 385	1.63 382	1.37 394	1.52 388	12.43 417	1.85 391	1.69 373	2.40 392	1.74 389	2.81 388	1.71 350	0.53 373	0.47 376	0.42 369	0.47 372	0.74 376	0.74 379
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
iinet-f	0.57 223	0.93 301	2.27 256	0.31 119	0.25 174	0.83 321	0.33 216	0.81 199	0.65 203	0.54 173	0.63 224	0.73 268	0.67 299	0.73 175	0.67 257	0.13 203	0.13 215	0.11 94	0.10 77	0.43 343	0.16 161

Consistency-Raft	0.88 337	0.93 301	3.23 380	0.99 385	0.64 365	0.77 299	0.55 311	0.98 313	0.97 346	0.61 247	1.03 343	0.65 220	1.05 354	0.79 189	1.38 335	0.44 366	0.46 373	0.51 374	0.58 384	0.65 372	0.47 361

GwcNet-RSSM	0.57 223	0.94 303	2.13 228	0.32 141	0.25 174	0.60 159	0.30 177	0.80 195	0.66 213	0.52 153	0.64 240	0.71 262	0.40 164	1.79 300	0.50 209	0.13 203	0.09 114	0.12 139	0.12 157	0.21 186	0.15 139

NCC-stereo	0.79 320	0.94 303	2.42 281	0.59 350	0.45 329	1.90 391	0.46 284	0.99 324	0.72 252	0.64 276	0.84 309	0.91 322	0.73 313	1.80 302	1.00 304	0.27 346	0.19 292	0.23 325	0.31 342	0.24 221	0.22 228

Abc-Net	0.79 320	0.94 303	2.42 281	0.59 350	0.45 329	1.90 391	0.46 284	0.99 324	0.72 252	0.64 276	0.84 309	0.91 322	0.73 313	1.80 302	1.00 304	0.27 346	0.19 292	0.23 325	0.31 342	0.24 221	0.22 228
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
NCCL2	0.65 262	0.94 303	1.96 195	0.43 280	0.30 222	0.71 269	0.68 342	0.84 222	0.65 203	0.70 301	0.60 202	0.86 311	0.54 252	1.56 263	0.57 233	0.20 306	0.16 264	0.67 381	0.25 317	0.22 198	0.24 253

NaN_ROB	1.14 359	0.94 303	2.96 354	0.53 332	0.56 355	1.13 362	0.99 372	0.98 313	1.00 350	1.09 357	0.87 316	0.77 285	1.06 356	5.90 412	2.72 378	0.16 263	0.23 319	0.16 265	0.24 310	0.22 198	0.36 331

PWC_ROB	0.70 284	0.94 303	1.88 160	0.39 252	0.39 299	0.62 199	0.30 177	0.98 313	0.94 342	0.91 343	1.29 359	0.77 285	0.62 287	1.62 276	1.03 311	0.18 287	0.11 176	0.18 298	0.13 182	0.51 359	0.22 228

FINET	0.65 262	0.95 309	3.06 363	0.35 194	0.40 306	0.58 134	0.48 295	0.92 278	1.10 363	0.57 207	0.68 262	0.47 140	0.44 207	1.15 224	0.60 242	0.23 326	0.21 309	0.17 281	0.15 228	0.26 247	0.25 262

NVStereoNet_ROB	1.16 363	0.95 309	2.54 307	0.58 347	0.55 353	0.78 304	0.63 335	1.00 332	1.08 361	1.03 352	4.07 409	1.48 378	1.22 363	2.88 389	1.27 329	0.50 372	0.46 373	0.54 375	0.62 387	0.50 357	0.63 375
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
4D-IteraStereo	0.44 97	0.96 311	2.63 315	0.27 41	0.30 222	0.45 21	0.25 102	0.52 44	0.50 76	0.40 62	0.31 29	0.40 88	0.19 10	0.35 34	0.32 120	0.09 17	0.06 1	0.12 139	0.11 126	0.19 166	0.30 299

Wz-Net-LNSev	0.59 232	0.96 311	2.47 292	0.34 180	0.37 292	0.79 308	0.44 275	0.86 234	0.77 296	0.61 247	0.67 254	0.79 292	0.56 261	0.64 149	0.62 246	0.15 246	0.14 229	0.12 139	0.12 157	0.18 149	0.19 198

dd	0.42 82	0.96 311	1.77 106	0.31 119	0.17 63	0.57 119	0.26 118	0.49 28	0.68 218	0.41 68	0.40 64	0.34 63	0.27 69	0.45 77	0.40 163	0.17 277	0.10 143	0.13 194	0.12 157	0.21 186	0.12 64

AFF-stereo	0.44 97	0.96 311	1.78 110	0.31 119	0.15 26	0.50 53	0.21 34	0.64 93	0.63 184	0.47 97	0.64 240	0.49 149	0.34 123	0.46 83	0.31 110	0.08 4	0.09 114	0.10 50	0.10 77	0.37 318	0.10 28

DMCA-RVC	0.62 248	0.96 311	2.63 315	0.36 212	0.90 382	0.56 102	0.31 187	0.69 113	0.57 124	0.68 296	0.52 138	0.59 194	0.56 261	1.23 230	0.53 218	0.16 263	0.38 362	0.20 311	0.15 228	0.20 178	0.15 139

ADCRef	0.80 322	0.96 311	2.29 259	0.37 230	0.35 273	0.96 343	0.51 299	0.87 243	0.75 282	0.88 339	0.83 306	0.61 202	1.36 372	1.02 208	3.27 389	0.13 203	0.11 176	0.17 281	0.19 287	0.25 232	0.21 218

CFNet	0.58 228	0.96 311	1.78 110	0.33 156	0.25 174	0.63 215	0.22 47	0.88 248	0.75 282	0.46 96	0.59 190	0.58 192	0.40 164	2.29 347	0.48 199	0.12 175	0.09 114	0.15 249	0.14 207	0.30 272	0.15 139

MSMD_ROB	1.34 375	0.96 311	2.38 274	0.39 252	0.32 246	1.96 394	0.62 333	0.91 270	1.43 381	2.94 410	2.60 395	4.77 410	1.95 392	2.43 363	1.33 332	0.29 351	0.26 338	0.32 355	0.32 345	0.30 272	0.30 299

Wz-Net-MNSev	0.65 262	0.97 319	2.19 241	0.36 212	0.33 257	0.90 336	0.60 326	0.92 278	0.81 314	0.75 314	0.72 287	0.73 268	0.65 293	1.39 240	0.71 264	0.16 263	0.13 215	0.14 223	0.14 207	0.24 221	0.18 189

RGC	0.71 291	0.97 319	2.18 240	0.44 285	0.44 321	0.73 280	0.40 251	0.94 287	0.71 244	0.71 305	1.04 346	1.01 343	0.71 307	1.74 291	0.70 262	0.23 326	0.18 282	0.28 344	0.26 323	0.29 263	0.27 279

SAMSARA	0.91 340	0.97 319	2.22 246	0.80 370	0.58 358	1.32 368	1.31 391	1.01 340	0.94 342	1.36 378	0.87 316	1.38 374	0.90 340	1.72 288	1.02 309	0.24 333	0.30 349	0.22 319	0.25 317	0.36 311	0.35 323

RALAANet	0.43 88	0.98 322	1.90 167	0.32 141	0.23 149	0.48 42	0.19 14	0.67 108	0.53 102	0.48 116	0.45 84	0.39 80	0.30 101	0.48 94	0.37 146	0.10 80	0.08 59	0.11 94	0.14 207	0.27 254	0.10 28

EDNetEfficientorigin	8.18 417	0.98 322	145.96 442	0.51 322	0.89 381	0.72 275	0.48 295	0.85 226	1.56 387	2.12 394	1.49 367	1.29 369	1.31 368	1.83 306	2.13 368	0.13 203	0.12 201	0.17 281	0.18 269	0.39 332	0.45 358

XQC	0.73 302	0.98 322	2.39 276	0.46 302	0.35 273	0.81 316	0.46 284	1.00 332	1.00 350	0.80 323	0.69 269	0.88 317	0.74 318	1.32 235	1.20 323	0.24 333	0.16 264	0.23 325	0.20 297	0.41 338	0.33 317

GMStereo	0.38 48	0.99 325	1.91 173	0.27 41	0.16 39	0.39 15	0.23 64	0.47 21	0.62 175	0.38 55	0.34 40	0.25 28	0.25 43	0.39 53	0.29 89	0.14 232	0.08 59	0.10 50	0.12 157	0.15 83	0.11 38
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
ADCPNet	0.99 348	0.99 325	3.93 396	0.37 230	0.68 368	1.36 370	0.62 333	0.87 243	0.76 292	0.78 321	0.81 304	1.08 356	1.18 362	1.14 222	2.49 377	0.21 310	0.69 395	0.21 317	0.95 402	0.29 263	0.37 338

RTSC	0.72 294	1.00 327	2.22 246	0.40 261	0.29 212	0.82 319	0.31 187	0.96 302	1.10 363	0.92 344	0.81 304	0.78 288	0.58 270	1.23 230	1.55 345	0.18 287	0.17 274	0.14 223	0.17 259	0.43 343	0.30 299

PA-Net	0.84 332	1.00 327	3.49 386	0.63 356	0.40 306	0.70 267	0.52 302	0.86 234	0.84 321	0.52 153	0.59 190	0.70 259	0.54 252	2.35 350	2.23 371	0.17 277	0.27 343	0.19 303	0.28 330	0.22 198	0.36 331
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
AANet_RVC	0.68 276	1.00 327	2.09 219	0.33 156	0.25 174	0.58 134	0.32 208	0.81 199	0.80 309	0.61 247	0.94 328	0.80 294	0.41 175	2.46 366	1.02 309	0.36 362	0.14 229	0.10 50	0.09 45	0.23 206	0.22 228

PS-NSSS	0.63 251	1.00 327	1.81 135	0.30 94	0.31 238	0.63 215	0.34 220	0.98 313	0.69 226	0.54 173	0.74 291	0.51 155	0.41 175	2.43 363	0.48 199	0.24 333	0.17 274	0.27 340	0.18 269	0.27 254	0.21 218

DispNO	0.67 269	1.01 331	2.72 328	0.33 156	0.27 198	0.54 81	0.41 257	0.81 199	0.80 309	0.55 187	0.75 294	0.67 235	0.51 241	2.36 351	0.89 291	0.13 203	0.10 143	0.15 249	0.11 126	0.17 129	0.18 189

iRaft-Stereo_5w	0.54 199	1.01 331	2.08 218	0.27 41	0.21 116	0.49 47	0.28 151	0.73 133	0.58 134	0.40 62	0.61 209	0.62 206	0.46 219	1.78 296	0.47 196	0.09 17	0.07 11	0.11 94	0.10 77	0.39 332	0.12 64

dad	0.51 180	1.01 331	1.74 88	0.29 80	0.19 99	0.60 159	0.26 118	0.52 44	0.75 282	0.63 267	0.63 224	0.63 209	0.33 115	0.85 195	0.47 196	0.27 346	0.15 250	0.40 367	0.18 269	0.22 198	0.14 109

PSMNet_ROB	0.66 266	1.01 331	2.33 264	0.38 244	0.31 238	0.72 275	0.55 311	0.86 234	0.69 226	0.54 173	0.60 202	0.75 279	0.47 224	2.00 329	0.82 287	0.17 277	0.13 215	0.19 303	0.19 287	0.24 221	0.27 279

UDGNet	0.44 97	1.02 335	1.74 88	0.35 194	0.19 99	0.58 134	0.23 64	0.49 28	0.66 213	0.41 68	0.38 54	0.34 63	0.29 93	0.53 121	0.30 100	0.24 333	0.10 143	0.37 364	0.19 287	0.27 254	0.15 139

AASNet	0.56 217	1.03 336	2.34 266	0.37 230	0.33 257	0.65 238	0.29 171	0.96 302	0.73 266	0.54 173	0.60 202	0.55 170	0.38 143	0.59 136	0.58 238	0.14 232	0.12 201	0.13 194	0.10 77	0.43 343	0.24 253

MaskLacGwcNet_RVC	0.77 314	1.04 337	2.06 211	0.94 381	0.35 273	0.89 335	0.40 251	0.85 226	0.63 184	0.55 187	0.63 224	0.75 279	0.38 143	2.38 355	0.48 199	1.10 394	0.31 350	0.36 360	0.21 302	0.53 363	0.55 368

pmcnn	1.32 373	1.05 338	2.77 337	0.74 365	1.43 401	0.72 275	0.56 316	0.96 302	0.91 338	0.99 350	2.92 403	6.01 414	0.70 305	2.38 355	3.32 391	0.13 203	0.10 143	0.08 3	0.06 7	0.34 298	0.22 228

PDISCO_ROB	0.75 307	1.06 339	2.11 223	0.64 357	0.59 359	1.13 362	0.43 267	1.14 367	1.05 356	0.64 276	0.71 283	0.96 334	0.61 282	1.21 227	0.76 275	0.37 363	0.18 282	0.27 340	0.24 310	0.56 366	0.32 310

PWCDC_ROB	0.72 294	1.06 339	2.09 219	0.47 307	0.36 280	0.78 304	0.26 118	0.98 313	1.34 377	0.61 247	2.07 380	0.64 217	0.61 282	0.83 191	0.71 264	0.31 355	0.14 229	0.15 249	0.12 157	0.60 370	0.21 218

Syn2CoEx	0.70 284	1.07 341	2.74 333	0.43 280	0.30 222	0.64 226	0.42 261	0.99 324	0.78 301	0.62 258	0.78 301	0.74 274	0.72 310	1.92 323	0.61 244	0.20 306	0.17 274	0.19 303	0.15 228	0.29 263	0.22 228

Anonymous Stereo	0.70 284	1.08 342	2.47 292	0.42 275	0.36 280	0.60 159	0.78 357	0.83 212	0.75 282	0.65 283	0.63 224	0.62 206	0.38 143	2.43 363	0.78 279	0.19 297	0.18 282	0.19 303	0.20 297	0.30 272	0.23 246

111	0.48 139	1.09 343	1.95 186	0.24 7	0.13 5	0.59 150	0.26 118	0.83 212	0.78 301	0.48 116	0.52 138	0.56 179	0.38 143	0.49 103	0.38 151	0.09 17	0.07 11	0.09 21	0.07 13	0.23 206	0.35 323

LSM	3.31 409	1.11 344	5.29 409	9.40 423	30.65 437	0.84 323	1.12 383	0.91 270	1.22 371	1.36 378	2.19 385	0.93 327	0.83 327	1.66 279	0.90 292	0.21 310	0.31 350	0.24 331	0.28 330	0.39 332	6.33 421

DDUNet	0.77 314	1.12 345	1.88 160	0.76 366	0.69 369	0.84 323	0.43 267	0.85 226	0.65 203	0.67 290	0.75 294	0.91 322	0.52 247	1.03 210	0.57 233	0.54 375	0.37 360	0.95 389	0.52 378	0.71 375	0.57 369

ADCP+	0.94 344	1.12 345	3.14 370	0.34 180	0.39 299	1.06 353	0.79 358	0.89 254	0.80 309	0.66 286	0.67 254	0.85 307	1.55 382	0.93 199	4.55 405	0.13 203	0.11 176	0.16 265	0.15 228	0.26 247	0.25 262

CSAN	1.25 370	1.12 345	3.04 361	0.51 322	0.37 292	1.06 353	1.15 385	1.22 373	1.08 361	1.17 367	1.91 378	1.04 350	1.31 368	5.96 413	2.43 376	0.26 341	0.22 314	0.24 331	0.24 310	0.31 280	0.30 299

SPS-STEREO	1.07 357	1.13 348	2.88 344	0.65 359	0.69 369	0.99 346	0.68 342	1.05 355	0.87 327	1.36 378	1.23 355	1.46 377	0.94 345	1.87 313	1.72 351	0.66 379	0.61 385	0.58 376	0.57 382	0.65 372	0.77 383
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
ACRE	0.56 217	1.14 349	2.77 337	0.76 366	0.28 207	0.60 159	0.56 316	0.76 157	0.58 134	0.55 187	0.62 214	0.41 92	0.29 93	0.44 70	0.39 158	0.11 128	0.19 292	0.13 194	0.14 207	0.36 311	0.18 189

FADNet_RVC	0.81 328	1.14 349	2.42 281	0.30 94	0.24 162	0.71 269	0.24 87	0.95 298	0.61 159	0.44 82	0.56 175	0.59 194	0.42 190	1.52 259	0.68 260	0.94 388	0.96 405	0.28 344	1.00 404	0.90 384	1.36 407

SuperB	1.15 361	1.14 349	5.43 410	0.36 212	0.26 187	0.81 316	0.89 366	0.88 248	1.17 368	0.67 290	0.68 262	0.63 209	1.39 375	1.74 291	3.37 392	0.15 246	0.12 201	0.17 281	0.16 244	2.80 414	0.25 262

MANE	2.90 406	1.14 349	2.96 354	1.03 386	1.01 389	5.01 415	2.45 408	5.36 417	6.88 415	3.58 413	4.76 413	5.99 413	4.99 411	4.23 407	4.61 406	0.56 377	0.67 390	0.44 371	0.78 395	0.51 359	1.03 399

CC-Net-ROB	0.85 333	1.15 353	2.13 228	0.88 376	0.38 297	0.88 334	0.44 275	1.06 356	0.79 306	0.58 219	0.69 269	0.65 220	0.50 239	2.74 384	0.51 212	0.93 387	0.39 368	0.87 386	0.29 333	0.54 364	0.54 366

GANetREF_RVC	0.75 307	1.15 353	2.46 290	0.47 307	0.26 187	0.83 321	0.61 329	0.97 309	0.89 335	0.62 258	0.61 209	0.72 264	0.59 273	2.42 361	0.55 223	0.32 356	0.25 336	0.36 360	0.24 310	0.39 332	0.31 306
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
iResNet_ROB	0.50 165	1.15 353	1.73 84	0.31 119	0.21 116	0.58 134	0.22 47	0.95 298	0.82 315	0.58 219	0.62 214	0.57 185	0.39 157	0.84 193	0.40 163	0.11 128	0.08 59	0.09 21	0.06 7	0.21 186	0.13 96

MeshStereo	1.21 366	1.15 353	3.01 360	0.34 180	0.28 207	1.10 359	0.69 344	1.35 380	1.01 352	2.71 407	2.41 391	2.96 395	1.45 378	2.80 387	1.40 338	0.22 323	0.22 314	0.22 319	0.19 287	0.50 357	0.26 271
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
FADNet-RVC-Resample	0.67 269	1.16 357	3.16 372	0.37 230	0.29 212	0.62 199	0.38 245	0.86 234	0.63 184	0.51 146	0.50 126	0.57 185	0.45 211	1.57 265	0.49 204	0.24 333	0.32 354	0.23 325	0.19 287	0.27 254	0.62 373

CIPLG	0.56 217	1.19 358	2.46 290	0.80 370	0.31 238	0.61 179	0.57 320	0.76 157	0.57 124	0.56 197	0.63 224	0.41 92	0.30 101	0.45 77	0.40 163	0.11 128	0.20 301	0.13 194	0.13 182	0.35 306	0.19 198

RAFT + AFF	0.64 254	1.20 359	1.95 186	0.34 180	0.33 257	0.67 248	0.52 302	0.99 324	0.74 270	0.53 162	0.58 187	0.57 185	0.80 324	1.76 293	0.51 212	0.12 175	0.27 343	0.15 249	0.14 207	0.43 343	0.29 291

SANet	1.20 365	1.21 360	3.33 385	0.38 244	0.27 198	1.73 388	0.85 363	1.10 362	2.49 401	1.16 362	1.83 376	1.72 382	1.50 381	2.37 352	2.84 381	0.18 287	0.16 264	0.16 265	0.15 228	0.32 284	0.32 310

FADNet	0.64 254	1.22 361	2.06 211	0.32 141	0.30 222	0.66 243	0.29 171	0.88 248	0.72 252	0.44 82	0.48 103	0.66 225	0.57 266	1.84 311	0.45 186	0.46 370	0.20 301	0.17 281	0.19 287	0.59 367	0.24 253

UDG	0.77 314	1.23 362	2.15 234	0.67 361	0.59 359	0.78 304	0.38 245	0.90 260	0.70 235	0.61 247	0.69 269	1.01 343	0.67 299	1.02 208	0.73 271	0.45 368	0.34 355	0.87 386	0.51 376	0.67 374	0.46 360

ARAFT	0.60 236	1.23 362	3.10 366	0.28 59	0.16 39	0.64 226	0.36 232	0.90 260	0.67 216	0.61 247	0.49 120	0.55 170	0.31 109	1.24 233	0.32 120	0.10 80	0.08 59	0.14 223	0.13 182	0.37 318	0.21 218

DN-CSS_ROB	0.48 139	1.23 362	1.99 198	0.39 252	0.22 137	0.56 102	0.19 14	0.75 148	0.61 159	0.45 89	0.62 214	0.41 92	0.31 109	0.70 170	0.32 120	0.11 128	0.08 59	0.14 223	0.13 182	0.36 311	0.12 64

IPLGR_C	0.58 228	1.25 365	2.72 328	0.80 370	0.31 238	0.60 159	0.61 329	0.76 157	0.58 134	0.56 197	0.62 214	0.41 92	0.31 109	0.43 65	0.40 163	0.11 128	0.22 314	0.13 194	0.15 228	0.35 306	0.19 198

FADNet-RVC	0.61 244	1.26 366	2.12 226	0.33 156	0.26 187	0.59 150	0.29 171	0.86 234	0.62 175	0.45 89	0.50 126	0.62 206	0.46 219	1.73 289	0.55 223	0.17 277	0.20 301	0.17 281	0.18 269	0.59 367	0.28 285

MFMNet_re	0.92 342	1.28 367	2.53 301	0.82 374	0.76 376	0.90 336	0.75 353	0.98 313	1.04 355	1.03 352	1.05 347	0.84 304	0.94 345	0.83 191	0.72 268	0.68 380	0.60 384	0.63 379	0.60 386	0.77 379	0.74 379

LL-Strereo	0.72 294	1.29 368	2.49 296	0.36 212	0.45 329	0.55 93	0.32 208	0.93 283	0.71 244	0.67 290	0.58 187	0.85 307	0.79 323	2.67 379	0.46 187	0.10 80	0.18 282	0.14 223	0.12 157	0.40 336	0.42 354

HBP-ISP	0.76 310	1.30 369	3.19 376	0.35 194	0.26 187	0.85 327	0.54 308	1.03 350	0.72 252	0.80 323	0.69 269	0.68 242	0.83 327	2.04 331	0.44 183	0.23 326	0.24 322	0.29 351	0.25 317	0.28 260	0.24 253

WZ-Net	0.92 342	1.31 370	3.76 390	0.41 267	0.36 280	0.86 329	0.71 348	1.00 332	1.06 359	0.82 332	0.92 324	1.06 354	1.05 354	2.16 340	1.61 347	0.19 297	0.13 215	0.15 249	0.16 244	0.32 284	0.28 285

RTS	1.21 366	1.31 370	6.39 412	0.52 326	0.51 346	1.61 380	0.79 358	1.03 350	1.37 379	1.13 359	1.30 360	1.10 360	0.85 331	2.65 377	2.08 364	0.21 310	0.24 322	0.18 298	0.18 269	0.43 343	0.32 310

RTSA	1.21 366	1.31 370	6.39 412	0.52 326	0.51 346	1.61 380	0.79 358	1.03 350	1.37 379	1.13 359	1.30 360	1.10 360	0.85 331	2.65 377	2.08 364	0.21 310	0.24 322	0.18 298	0.18 269	0.43 343	0.32 310

Wz-Net-SNSev	0.76 310	1.32 373	3.11 368	0.40 261	0.31 238	0.71 269	0.60 326	0.98 313	0.87 327	0.67 290	0.83 306	0.96 334	0.60 275	1.67 281	0.97 297	0.16 263	0.15 250	0.16 265	0.17 259	0.36 311	0.24 253

ADCMid	0.96 347	1.32 373	2.74 333	0.38 244	0.35 273	0.99 346	0.58 322	0.94 287	0.86 324	1.23 370	1.01 339	1.01 343	1.00 349	1.05 212	3.97 398	0.21 310	0.19 292	0.42 369	0.32 345	0.40 336	0.29 291

AnyNet_C32	1.00 351	1.33 375	2.53 301	0.49 317	0.54 350	1.15 364	1.14 384	0.91 270	0.89 335	1.11 358	0.95 330	0.87 313	0.93 342	1.50 257	4.07 400	0.21 310	0.20 301	0.25 336	0.24 310	0.38 324	0.33 317

LE_ROB	4.43 412	1.35 376	9.38 415	2.79 416	3.93 415	2.43 405	3.46 414	2.68 405	11.19 416	11.66 421	4.73 412	5.26 411	10.46 418	4.50 410	9.49 417	0.82 385	0.69 395	1.34 402	0.98 403	0.75 378	0.76 382

ADCS	1.05 356	1.36 377	2.98 358	0.42 275	0.36 280	0.96 343	0.81 362	1.06 356	1.12 365	1.25 371	0.97 333	1.08 356	0.90 340	1.25 234	4.86 407	0.21 310	0.21 309	0.22 319	0.23 308	0.36 311	0.38 341

iResNetv2_ROB	0.59 232	1.43 378	2.96 354	0.40 261	0.22 137	0.58 134	0.28 151	0.91 270	0.73 266	0.57 207	0.63 224	0.60 200	0.41 175	0.74 176	0.35 142	0.11 128	0.08 59	0.10 50	0.07 13	0.43 343	0.17 172

SGM+DAISY	1.83 393	1.43 378	3.81 391	0.87 375	1.01 389	2.38 404	2.53 410	1.36 381	1.75 392	2.92 409	3.22 405	2.65 393	2.93 402	2.22 346	3.10 386	0.72 382	0.69 395	0.63 379	0.62 387	0.77 379	0.98 394

GASNet	0.73 302	1.47 380	3.04 361	0.47 307	0.33 257	0.57 119	0.34 220	0.91 270	0.75 282	0.58 219	0.58 187	0.74 274	0.55 257	2.03 330	0.65 253	0.21 310	0.15 250	0.19 303	0.17 259	0.51 359	0.28 285

AnyNet_C01	1.14 359	1.49 381	4.23 401	0.54 335	0.53 348	1.51 377	1.37 394	1.04 354	1.07 360	1.17 367	1.33 362	1.15 365	1.08 357	1.61 275	2.74 379	0.25 338	0.22 314	0.28 344	0.24 310	0.48 353	0.40 348

WAO-6	1.58 389	1.54 382	2.32 261	1.14 392	1.00 388	2.30 402	1.03 377	1.82 396	2.85 405	1.25 371	2.61 396	2.20 389	1.56 383	2.47 367	1.99 360	0.95 389	0.67 390	1.19 398	0.83 397	1.08 386	0.88 391

SQANet	0.80 322	1.58 383	2.53 301	0.76 366	0.83 377	0.76 291	0.36 232	0.83 212	0.64 191	0.63 267	0.69 269	0.73 268	0.51 241	1.21 227	0.53 218	0.77 384	0.29 346	0.59 378	0.29 333	0.86 383	0.61 372

JetBlue	1.78 391	1.63 384	3.92 394	0.73 364	1.21 398	4.38 414	3.35 412	1.59 389	1.20 370	1.26 375	1.52 369	2.37 391	1.88 391	3.23 396	3.00 382	0.53 373	0.47 376	0.48 373	0.49 374	1.29 396	0.97 393

WAO-7	1.48 385	1.63 384	2.49 296	0.93 380	0.75 373	1.72 387	1.10 381	1.84 397	1.96 396	1.43 384	2.54 393	1.97 385	1.61 385	3.06 392	2.08 364	0.69 381	0.66 389	0.94 388	0.74 393	0.80 381	0.69 378

IMH-64-1	1.39 380	1.64 386	1.86 153	1.36 395	1.11 394	1.39 371	1.19 387	1.76 393	1.45 382	1.16 362	2.21 386	1.53 379	1.38 373	1.98 325	1.52 343	1.29 398	0.67 390	1.27 399	0.69 390	1.29 396	0.98 394

IMH-64	1.39 380	1.64 386	1.86 153	1.36 395	1.11 394	1.39 371	1.19 387	1.76 393	1.45 382	1.16 362	2.21 386	1.53 379	1.38 373	1.98 325	1.52 343	1.29 398	0.67 390	1.27 399	0.69 390	1.29 396	0.98 394

coex-ft	5.95 415	1.67 388	60.57 440	0.34 180	0.30 222	0.77 299	0.69 344	0.74 138	4.41 408	19.22 428	2.15 384	1.62 381	7.97 416	1.81 305	8.96 416	0.44 366	2.08 415	0.18 298	0.19 287	0.38 324	4.62 420

MFN_U_SF_DS_RVC	1.01 353	1.67 388	2.32 261	0.47 307	0.39 299	1.47 373	0.95 369	0.95 298	0.91 338	0.84 335	0.94 328	1.05 352	0.60 275	2.95 390	0.72 268	0.41 364	0.72 399	0.32 355	0.55 379	0.74 376	1.22 403

otaku	1.03 354	1.68 390	2.72 328	0.95 382	0.73 372	1.03 351	0.59 324	0.99 324	0.86 324	0.69 298	1.61 370	0.98 338	0.64 291	1.46 248	1.14 318	0.95 389	0.46 373	0.72 384	0.40 366	1.24 394	0.78 384

Ntro	1.00 351	1.68 390	2.80 341	0.95 382	0.85 378	1.06 353	0.53 305	0.98 313	0.90 337	0.62 258	0.76 297	0.93 327	0.66 297	1.66 279	0.98 298	0.99 391	0.45 372	0.75 385	0.40 366	1.19 390	0.75 381

MSC_U_SF_DS_RVC	1.34 375	1.70 392	2.50 298	0.56 343	0.40 306	2.15 400	0.99 372	1.24 375	1.26 374	1.02 351	1.10 350	1.29 369	0.88 338	3.10 394	1.08 314	1.66 406	0.83 401	0.68 382	0.88 399	1.57 401	1.80 414

SGM-ForestM	2.98 407	1.70 392	3.52 388	0.67 361	0.47 337	5.18 416	3.36 413	3.30 412	2.86 406	4.44 414	3.79 408	9.80 418	5.50 414	6.29 414	6.52 412	0.27 346	0.36 358	0.24 331	0.27 327	0.38 324	0.58 371

Wz-Net-TNSev	0.91 340	1.73 394	3.08 364	0.36 212	0.31 238	1.00 349	0.71 348	1.06 356	0.97 346	0.71 305	0.72 287	1.09 358	0.87 335	2.42 361	1.59 346	0.20 306	0.20 301	0.16 265	0.20 297	0.44 350	0.35 323

RainbowNet	1.15 361	1.78 395	2.72 328	1.12 391	0.91 383	1.06 353	0.76 355	1.16 372	1.13 367	0.75 314	0.97 333	1.09 358	0.80 324	1.60 272	1.21 325	1.17 396	1.26 408	1.01 392	0.57 382	1.13 388	0.88 391

ACVNet_2	1.42 383	1.81 396	3.23 380	1.08 388	0.92 384	1.32 368	0.85 363	1.49 386	1.69 389	1.19 369	1.73 374	2.13 388	1.03 352	2.50 369	1.40 338	0.91 386	0.53 381	1.00 391	0.55 379	2.11 409	0.85 387

TorneroNet-64	2.65 399	1.83 397	3.30 382	1.46 398	1.20 397	3.89 410	0.99 372	3.51 414	6.71 414	2.56 405	4.60 411	4.22 405	3.85 409	3.33 397	3.14 387	1.19 397	0.65 388	1.39 404	0.79 396	3.31 416	1.15 401

Dean	1.79 392	1.83 397	3.92 394	1.29 394	1.07 393	1.55 378	1.00 375	1.95 399	2.33 398	1.47 386	4.19 410	4.26 408	1.33 370	2.21 343	1.48 342	1.14 395	0.68 394	1.18 395	0.74 393	1.24 394	0.98 394

UNDER WATER	2.74 401	1.85 399	4.54 403	1.81 406	1.44 403	2.34 403	1.40 397	3.24 409	6.60 413	2.60 406	2.76 399	5.75 412	5.24 413	3.02 391	4.01 399	1.45 402	0.81 400	1.59 410	1.06 405	1.80 405	1.51 410

ACVNet-4b	1.93 395	1.85 399	4.10 399	1.07 387	0.86 379	1.15 364	0.53 305	1.06 356	1.12 365	0.64 276	1.09 349	1.99 386	0.70 305	2.20 342	9.86 419	5.62 418	0.41 371	1.03 393	0.55 379	1.86 407	0.85 387

UNDER WATER-64	2.47 398	1.89 401	4.86 405	1.82 407	1.44 403	3.18 409	1.57 401	2.62 403	5.64 410	2.05 393	2.13 383	4.13 404	3.76 408	2.62 375	3.42 393	1.47 403	0.85 402	1.57 409	1.07 406	1.82 406	1.49 409

PWCK	1.49 386	1.90 402	3.22 379	1.09 389	0.54 350	1.71 386	1.73 402	1.49 386	1.53 385	1.44 385	1.80 375	1.82 383	1.30 367	3.34 398	1.76 353	1.07 393	0.56 383	0.97 390	0.58 384	1.38 400	0.65 376

ACVNet_1	1.33 374	1.91 403	4.03 397	1.09 389	0.88 380	1.19 367	0.66 337	1.24 375	1.17 368	0.94 346	0.96 331	3.09 398	1.04 353	2.37 352	1.11 316	1.04 392	0.48 379	1.03 393	0.48 373	1.12 387	0.83 386

TorneroNet	5.50 414	1.92 404	3.16 372	1.47 399	1.25 400	14.07 422	1.06 379	4.90 415	20.99 434	10.17 417	16.48 425	11.88 422	6.93 415	3.34 398	4.20 402	1.30 400	0.69 395	1.45 406	0.86 398	2.61 413	1.20 402

MADNet+	1.36 377	1.93 405	5.95 411	0.81 373	0.59 359	1.57 379	1.09 380	1.39 383	1.22 371	0.84 335	1.01 339	1.25 368	1.12 360	3.19 395	2.36 375	0.45 368	0.47 376	0.38 366	0.34 352	0.59 367	0.57 369

KSHMR	4.10 410	1.97 406	5.27 408	1.71 403	1.47 405	1.96 394	1.28 390	3.19 408	17.33 428	2.12 394	15.91 423	9.18 417	1.57 384	8.42 418	1.98 359	1.52 404	1.26 408	1.67 411	1.19 408	1.67 404	1.40 408

notaker	2.66 400	2.07 407	3.31 384	2.61 414	1.43 401	1.76 389	1.11 382	2.76 406	1.79 394	2.26 401	11.53 420	3.96 403	4.29 410	3.09 393	2.76 380	1.55 405	0.88 403	1.70 412	1.07 406	2.00 408	1.35 406

ktn	4.35 411	2.10 408	2.89 347	1.80 405	1.49 407	2.13 399	1.41 399	2.26 401	12.72 418	11.41 420	16.43 424	11.15 420	3.75 407	4.36 409	3.18 388	1.82 408	0.98 407	1.73 413	1.21 409	2.97 415	1.27 404

DispFullNet	1.67 390	2.10 408	5.22 407	1.53 400	8.90 418	0.86 329	0.31 187	0.96 302	0.96 345	1.37 381	1.01 339	1.13 363	1.98 393	1.51 258	0.91 293	0.54 375	0.31 350	1.18 395	0.63 389	1.13 388	0.80 385

MADNet++	2.79 402	2.11 410	2.97 357	2.49 412	2.28 411	2.95 408	2.31 407	2.67 404	2.47 400	3.03 411	3.13 404	2.70 394	2.92 401	4.10 406	4.48 404	2.68 413	2.24 417	3.04 417	2.44 415	2.37 412	2.34 416

WAO-8	2.80 403	2.14 411	2.89 347	1.91 408	1.04 391	3.98 411	0.96 370	3.26 410	6.17 411	2.15 398	3.37 406	3.31 400	2.41 398	11.84 420	2.03 362	2.05 410	1.86 412	1.54 407	0.92 400	1.22 391	0.87 389

Venus	2.80 403	2.14 411	2.89 347	1.91 408	1.04 391	3.98 411	0.96 370	3.26 410	6.17 411	2.15 398	3.37 406	3.31 400	2.41 398	11.84 420	2.03 362	2.05 410	1.86 412	1.54 407	0.92 400	1.22 391	0.87 389

IMH	2.02 397	2.15 413	2.69 325	1.68 401	1.12 396	1.66 385	0.92 368	2.10 400	1.92 395	1.32 377	2.66 398	2.21 390	1.69 387	5.78 411	1.68 348	5.54 417	0.96 405	1.31 401	0.71 392	1.32 399	0.99 398

LVE	1.96 396	2.17 414	3.14 370	1.68 401	1.80 410	1.63 382	1.03 377	2.34 402	2.81 404	1.25 371	2.89 401	4.24 407	1.29 365	2.79 386	1.44 340	2.85 414	0.91 404	1.18 395	1.46 412	1.23 393	1.10 400

MFN_U_SF_RVC	1.55 388	2.39 415	3.16 372	0.65 359	0.41 313	1.12 360	0.46 284	1.23 374	1.33 376	1.61 388	1.20 353	1.43 376	0.98 348	1.76 293	1.97 358	1.90 409	1.80 410	1.98 414	2.15 413	1.63 402	1.77 413

HanzoNet	7.64 416	2.86 416	5.05 406	7.01 421	3.97 416	2.18 401	1.34 393	3.37 413	4.05 407	13.17 422	10.58 414	10.73 419	16.52 425	8.45 419	10.51 420	10.48 425	9.72 427	5.59 422	13.46 426	6.84 422	6.83 422

SPstereo	16.50 425	2.87 417	4.74 404	2.64 415	2.53 412	29.48 434	52.22 434	39.30 442	29.70 442	21.90 437	21.75 432	27.53 441	23.84 436	28.05 442	26.36 435	2.38 412	2.58 418	4.92 419	3.03 417	2.19 410	2.05 415

FADE		3.00 418		2.11 410	2.94 413			5.00 416	2.49 401	1.25 371		3.05 397		8.02 417		94.83 442	35.90 442	65.83 439	66.18 439	1.66 403	1.30 405

JetRed	3.29 408	4.93 419	10.17 416	1.45 397	1.72 409	7.44 417	5.05 417	3.06 407	2.12 397	2.41 404	2.39 390	2.99 396	2.37 397	3.51 401	6.44 411	1.32 401	1.90 414	1.37 403	1.23 410	2.21 411	1.76 412

DGTPSM_ROB	8.89 418	5.62 420	12.25 418	5.92 420	11.32 420	8.54 418	24.18 425	6.40 419	13.49 419	5.15 415	11.46 418	6.19 415	10.92 419	7.00 415	13.72 421	4.47 415	7.65 420	3.92 418	7.45 423	4.38 419	7.87 423

DPSMNet_ROB	9.48 419	5.64 421	13.01 422	8.82 422	11.82 421	8.54 418	24.20 426	6.41 420	13.65 422	5.32 416	11.47 419	6.33 416	10.92 419	7.69 416	13.89 422	7.25 424	8.19 422	5.06 420	7.78 424	5.31 421	8.26 424

BEATNet-Init1	12.10 420	11.19 422	27.29 438	2.99 417	3.51 414	21.84 432	11.10 419	14.34 426	13.83 423	20.34 429	20.33 430	26.35 440	20.03 427	19.06 431	14.80 425	1.74 407	1.81 411	2.05 415	2.49 416	3.69 418	3.12 418

Anonymous_1	22.91 429	11.20 423	12.13 417	12.75 424	26.28 436	19.43 427	27.92 430	14.08 425	13.61 420	14.96 423	10.58 414	11.26 421	11.19 421	12.55 424	14.57 424	38.28 441	7.88 421	34.96 438	63.99 438	89.57 442	10.94 427

DPSM_ROB	12.34 421	11.21 424	12.51 419	12.91 425	12.80 423	19.84 429	28.28 431	14.38 427	14.28 424	10.58 418	11.26 416	12.03 423	11.85 422	13.15 426	15.34 426	7.11 422	8.31 423	6.50 424	7.35 421	8.84 423	8.31 425

DPSM	12.34 421	11.21 424	12.51 419	12.91 425	12.80 423	19.84 429	28.28 431	14.38 427	14.28 424	10.58 418	11.26 416	12.03 423	11.85 422	13.15 426	15.34 426	7.11 422	8.31 423	6.50 424	7.35 421	8.84 423	8.31 425

PML	23.15 430	16.83 426	7.78 414	5.49 419	9.93 419	51.13 441	104.50 441	5.76 418	13.62 421	37.30 442	105.93 441	30.86 442	23.50 432	12.07 422	7.87 415	6.30 420	2.12 416	6.32 423	2.43 414	10.44 425	2.90 417

LRCNet_RVC	13.74 424	19.30 427	12.75 421	19.46 429	12.69 422	1.86 390	0.41 257	12.33 423	1.05 356	15.77 424	18.83 429	12.62 425	8.70 417	12.21 423	9.62 418	22.22 434	8.37 425	25.85 434	24.01 435	19.32 433	17.44 434

ASD4	21.52 428	19.65 428	22.13 427	22.45 431	16.42 426	23.29 433	30.71 433	33.06 441	17.47 429	24.18 439	14.11 421	21.71 430	15.88 424	21.06 433	18.11 428	19.78 433	17.78 435	26.52 435	20.33 433	27.03 435	18.73 435

DLNR_Zeroshot_test	13.43 423	19.94 429	23.55 429	121.61 443	35.03 438	0.46 33	0.15 1	8.02 421	0.35 5	0.28 34	0.37 47	0.26 34	0.17 1	0.76 180	0.29 89	6.42 421	0.26 338	0.09 21	0.38 363	50.13 441	0.18 189

xxxxx1	28.96 439	20.11 430	14.07 424	49.74 439	39.15 439	18.98 424	26.64 427	21.94 431	20.21 431	16.45 425	17.48 426	18.36 426	21.56 428	16.21 428	20.88 430	23.07 435	26.55 437	66.40 440	78.70 440	30.27 437	32.51 440

tt_ll	28.96 439	20.11 430	14.07 424	49.74 439	39.15 439	18.98 424	26.64 427	21.94 431	20.21 431	16.45 425	17.48 426	18.36 426	21.56 428	16.21 428	20.88 430	23.07 435	26.55 437	66.40 440	78.70 440	30.27 437	32.51 440

ff	28.96 439	20.11 430	14.07 424	49.74 439	39.15 439	18.98 424	26.64 427	21.94 431	20.21 431	16.45 425	17.48 426	18.36 426	21.56 428	16.21 428	20.88 430	23.07 435	26.55 437	66.40 440	78.70 440	30.27 437	32.51 440

DPSimNet_ROB	17.97 426	20.20 433	24.98 431	17.62 427	15.92 425	21.53 431	21.00 424	13.70 424	15.61 426	23.89 438	14.69 422	22.87 431	24.58 440	12.70 425	14.56 423	18.48 432	12.91 428	20.21 432	12.05 425	17.76 426	14.17 428

HaxPig	19.86 427	22.40 434	22.34 428	17.95 428	17.95 427	11.77 421	11.89 420	16.02 429	15.89 427	21.10 430	21.41 431	18.74 429	18.39 426	20.08 432	19.69 429	23.63 438	23.22 436	24.06 433	23.69 434	23.00 434	23.95 437

CasAABBNet	24.81 432	22.53 435	24.83 430	26.08 433	25.74 434	39.86 435	57.06 437	28.87 438	28.83 437	21.16 432	22.54 434	24.22 436	23.89 438	26.38 438	30.87 437	14.25 426	16.71 430	13.09 426	14.81 428	17.78 430	16.71 429

MyStereo03	24.83 433	22.55 436	25.13 432	26.08 433	25.72 431	39.87 436	57.07 438	28.77 435	28.85 438	21.33 434	22.66 436	24.16 433	23.82 433	26.32 435	30.89 439	14.27 427	16.73 432	13.09 426	14.82 429	17.77 427	16.71 429

MyStereo02	24.83 433	22.55 436	25.13 432	26.08 433	25.72 431	39.87 436	57.07 438	28.77 435	28.85 438	21.33 434	22.66 436	24.16 433	23.82 433	26.32 435	30.89 439	14.27 427	16.73 432	13.09 426	14.82 429	17.77 427	16.71 429

MyStereo	24.83 433	22.55 436	25.13 432	26.08 433	25.72 431	39.87 436	57.07 438	28.77 435	28.85 438	21.33 434	22.66 436	24.16 433	23.82 433	26.32 435	30.89 439	14.27 427	16.73 432	13.09 426	14.82 429	17.77 427	16.71 429

Selective-RAFT-Error	24.87 436	22.59 439	25.14 435	26.13 437	25.82 435	39.93 439	57.03 436	28.97 439	28.95 441	21.21 433	22.65 435	24.25 437	23.98 439	26.43 439	30.83 436	14.27 427	16.71 430	13.10 430	14.82 429	17.82 431	16.76 433

LSM0	26.58 437	22.63 440	25.88 436	30.13 438	52.21 442	39.94 440	56.74 435	28.97 439	28.72 436	21.14 431	22.26 433	24.43 438	23.88 437	26.54 440	30.87 437	14.32 431	16.55 429	13.12 431	14.71 427	17.92 432	20.60 436

MEDIAN_ROB	23.96 431	27.05 441	26.39 437	22.16 430	22.13 429	16.12 423	13.97 421	20.24 430	20.05 430	25.50 440	25.31 439	22.96 432	22.63 431	24.39 434	23.24 433	28.20 439	27.23 440	28.62 436	27.75 436	27.50 436	27.76 438

AVERAGE_ROB	26.93 438	30.34 442	29.27 439	25.82 432	25.34 430	19.48 428	15.17 422	23.55 434	23.00 435	28.45 441	27.87 440	26.25 439	25.86 441	26.96 441	25.55 434	31.30 440	30.07 441	31.76 437	30.81 437	30.79 440	30.93 439

test_example2	115.39 442	123.23 443	94.57 441	115.52 442	123.55 443	101.63 442	114.33 442	53.41 443	99.48 443	134.90 443	135.05 442	85.83 443	85.11 442	111.32 443	106.15 442	152.55 443	205.26 443	99.78 443	114.96 443	140.96 443	110.20 443

Low-res two-view benchmark