Low-res two-view results

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

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

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

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

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

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

CAS	0.15 22	0.07 1	0.21 4	0.41 369	0.16 230	0.20 56	0.18 88	0.22 3	0.19 8	0.15 12	0.19 27	0.11 2	0.09 2	0.14 1	0.13 24	0.29 373	0.04 1	0.06 1	0.04 1	0.06 6	0.14 285

Any-RAFT	0.17 37	0.08 2	0.31 56	0.19 26	0.10 20	0.29 194	0.16 39	0.42 177	0.30 115	0.24 71	0.27 77	0.27 140	0.16 65	0.21 41	0.12 6	0.08 100	0.05 6	0.06 1	0.05 9	0.07 37	0.06 18

LoS	0.14 7	0.08 2	0.27 23	0.16 3	0.09 7	0.22 94	0.14 13	0.26 14	0.26 66	0.15 12	0.18 24	0.18 48	0.13 34	0.22 46	0.14 40	0.08 100	0.06 72	0.06 1	0.04 1	0.06 6	0.06 18

CES	0.14 7	0.08 2	0.19 1	0.17 5	0.22 321	0.18 14	0.16 39	0.23 6	0.19 8	0.14 9	0.17 20	0.14 23	0.10 4	0.18 20	0.12 6	0.07 16	0.05 6	0.06 1	0.04 1	0.08 82	0.18 323

EGLCR-Stereo	0.13 2	0.08 2	0.20 3	0.18 8	0.09 7	0.21 74	0.13 3	0.27 21	0.21 27	0.13 3	0.10 1	0.15 29	0.09 2	0.20 30	0.13 24	0.07 16	0.05 6	0.07 14	0.07 51	0.06 6	0.06 18

CREStereo++_RVC	0.15 22	0.08 2	0.26 18	0.17 5	0.11 43	0.18 14	0.13 3	0.22 3	0.30 115	0.21 51	0.30 101	0.13 12	0.11 8	0.16 7	0.15 52	0.07 16	0.04 1	0.06 1	0.15 320	0.06 6	0.05 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
CREStereo	0.13 2	0.08 2	0.21 4	0.14 1	0.08 2	0.22 94	0.15 26	0.25 11	0.24 55	0.16 25	0.21 45	0.14 23	0.13 34	0.18 20	0.13 24	0.09 166	0.05 6	0.06 1	0.04 1	0.07 37	0.06 18
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	0.15 22	0.08 2	0.23 8	0.15 2	0.09 7	0.23 111	0.16 39	0.25 11	0.23 45	0.17 29	0.21 45	0.16 36	0.14 44	0.22 46	0.13 24	0.29 373	0.05 6	0.06 1	0.04 1	0.07 37	0.06 18

MSKI-zero shot	0.17 37	0.09 9	0.43 184	0.20 58	0.11 43	0.21 74	0.15 26	0.32 69	0.21 27	0.23 58	0.24 61	0.23 95	0.10 4	0.31 152	0.13 24	0.07 16	0.06 72	0.07 14	0.06 24	0.06 6	0.06 18

AEACV	0.13 2	0.09 9	0.23 8	0.18 8	0.19 284	0.19 35	0.16 39	0.23 6	0.14 1	0.13 3	0.17 20	0.13 12	0.16 65	0.16 7	0.12 6	0.07 16	0.05 6	0.07 14	0.08 111	0.07 37	0.06 18

Selective-IGEV	0.12 1	0.09 9	0.22 6	0.19 26	0.10 20	0.15 4	0.14 13	0.27 21	0.15 2	0.13 3	0.14 14	0.13 12	0.08 1	0.21 41	0.12 6	0.06 1	0.05 6	0.07 14	0.06 24	0.06 6	0.05 1

knoymous	0.17 37	0.09 9	0.32 62	0.17 5	0.11 43	0.21 74	0.17 60	0.32 69	0.23 45	0.23 58	0.28 81	0.27 140	0.16 65	0.23 53	0.16 69	0.09 166	0.06 72	0.09 121	0.06 24	0.09 143	0.09 164

riskmin	0.18 55	0.09 9	0.34 80	0.18 8	0.12 78	0.24 126	0.16 39	0.34 89	0.28 88	0.21 51	0.23 51	0.33 195	0.24 171	0.23 53	0.17 92	0.09 166	0.06 72	0.09 121	0.06 24	0.10 192	0.10 209

MC-Stereo	0.14 7	0.09 9	0.25 15	0.21 87	0.09 7	0.18 14	0.16 39	0.23 6	0.19 8	0.18 40	0.23 51	0.16 36	0.13 34	0.22 46	0.13 24	0.07 16	0.05 6	0.07 14	0.07 51	0.06 6	0.05 1

RCA-Stereo	0.16 29	0.09 9	0.25 15	0.20 58	0.10 20	0.19 35	0.17 60	0.36 125	0.35 157	0.20 42	0.25 66	0.17 41	0.17 88	0.18 20	0.14 40	0.07 16	0.05 6	0.07 14	0.06 24	0.06 6	0.05 1

test-3	0.16 29	0.09 9	0.31 56	0.21 87	0.11 43	0.18 14	0.16 39	0.30 55	0.27 75	0.26 86	0.16 17	0.22 76	0.12 14	0.26 95	0.18 106	0.06 1	0.04 1	0.08 66	0.08 111	0.06 6	0.06 18

test_1	0.16 29	0.09 9	0.31 56	0.21 87	0.11 43	0.18 14	0.16 39	0.30 55	0.27 75	0.25 77	0.16 17	0.22 76	0.12 14	0.26 95	0.18 106	0.06 1	0.04 1	0.08 66	0.08 111	0.06 6	0.06 18

DEmStereo	0.26 216	0.09 9	0.47 213	0.19 26	0.12 78	0.30 211	0.25 258	0.28 33	0.36 167	0.36 244	0.58 315	0.25 113	0.48 339	0.53 236	0.44 305	0.07 16	0.06 72	0.08 66	0.08 111	0.06 6	0.07 65

GrayStereo	0.25 206	0.09 9	0.32 62	0.26 276	0.13 132	0.23 111	0.47 364	0.34 89	0.30 115	0.39 272	0.47 271	0.30 172	0.79 374	0.29 135	0.16 69	0.07 16	0.06 72	0.08 66	0.09 186	0.07 37	0.13 268

s12784h	0.17 37	0.09 9	0.26 18	0.18 8	0.07 1	0.32 230	0.19 125	0.37 131	0.32 133	0.23 58	0.25 66	0.18 48	0.17 88	0.25 82	0.16 69	0.07 16	0.05 6	0.07 14	0.05 9	0.06 6	0.05 1

TANstereo	0.15 22	0.09 9	0.28 31	0.16 3	0.08 2	0.25 137	0.14 13	0.23 6	0.28 88	0.24 71	0.30 101	0.16 36	0.12 14	0.17 11	0.13 24	0.08 100	0.07 159	0.06 1	0.05 9	0.06 6	0.07 65

R-Stereo Train	0.18 55	0.09 9	0.32 62	0.22 131	0.12 78	0.22 94	0.19 125	0.42 177	0.19 8	0.31 169	0.45 254	0.20 61	0.14 44	0.18 20	0.15 52	0.08 100	0.06 72	0.07 14	0.06 24	0.06 6	0.06 18

RAFT-Stereo	0.18 55	0.09 9	0.32 62	0.22 131	0.12 78	0.22 94	0.19 125	0.42 177	0.19 8	0.31 169	0.45 254	0.20 61	0.14 44	0.18 20	0.15 52	0.08 100	0.06 72	0.07 14	0.06 24	0.06 6	0.06 18
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
IGEV+	0.13 2	0.10 24	0.23 8	0.21 87	0.10 20	0.15 4	0.15 26	0.29 40	0.16 3	0.12 1	0.15 16	0.12 3	0.12 14	0.17 11	0.14 40	0.07 16	0.06 72	0.07 14	0.05 9	0.07 37	0.07 65

11t1	0.18 55	0.10 24	0.30 44	0.20 58	0.11 43	0.27 162	0.17 60	0.35 106	0.23 45	0.25 77	0.23 51	0.23 95	0.23 156	0.25 82	0.18 106	0.09 166	0.07 159	0.07 14	0.06 24	0.09 143	0.09 164

IGEV_Zeroshot_test	0.18 55	0.10 24	0.65 295	0.20 58	0.12 78	0.19 35	0.15 26	0.34 89	0.19 8	0.28 99	0.22 49	0.27 140	0.13 34	0.23 53	0.18 106	0.07 16	0.06 72	0.08 66	0.08 111	0.07 37	0.06 18

MIF-Stereo (partial)	0.16 29	0.10 24	0.34 80	0.21 87	0.15 207	0.15 4	0.13 3	0.28 33	0.25 59	0.17 29	0.26 72	0.15 29	0.16 65	0.25 82	0.17 92	0.09 166	0.06 72	0.10 185	0.08 111	0.09 143	0.08 112

MIF-Stereo	0.14 7	0.10 24	0.30 44	0.21 87	0.13 132	0.17 10	0.13 3	0.19 1	0.18 6	0.15 12	0.20 37	0.10 1	0.11 8	0.18 20	0.16 69	0.08 100	0.06 72	0.07 14	0.06 24	0.08 82	0.06 18

RAFT-Test	0.17 37	0.10 24	0.38 129	0.19 26	0.12 78	0.25 137	0.17 60	0.33 83	0.23 45	0.23 58	0.29 90	0.27 140	0.14 44	0.20 30	0.14 40	0.07 16	0.06 72	0.07 14	0.07 51	0.06 6	0.06 18

LoS_RVC	0.13 2	0.10 24	0.19 1	0.18 8	0.16 230	0.20 56	0.18 88	0.20 2	0.17 4	0.13 3	0.19 27	0.12 3	0.15 51	0.17 11	0.13 24	0.06 1	0.05 6	0.06 1	0.04 1	0.05 1	0.12 256

anonymousdsp2	0.17 37	0.10 24	0.28 31	0.20 58	0.11 43	0.25 137	0.17 60	0.41 165	0.31 125	0.23 58	0.23 51	0.22 76	0.15 51	0.25 82	0.15 52	0.07 16	0.05 6	0.07 14	0.05 9	0.08 82	0.07 65

DCANet-4	0.19 91	0.10 24	0.52 247	0.19 26	0.09 7	0.19 35	0.18 88	0.36 125	0.39 195	0.29 124	0.30 101	0.17 41	0.22 147	0.20 30	0.18 106	0.07 16	0.05 6	0.07 14	0.05 9	0.05 1	0.07 65

tt	4.71 416	0.10 24	3.94 410	2.06 417	1.53 414	10.14 423	16.88 423	9.27 424	4.98 416	1.39 398	1.02 375	4.68 415	4.90 416	3.35 416	5.86 419	5.76 422	9.15 428	2.24 417	2.53 418	3.10 418	1.32 415

DisPM	0.19 91	0.10 24	0.35 88	0.23 173	0.13 132	0.18 14	0.20 163	0.29 40	0.29 106	0.33 196	0.34 143	0.23 95	0.16 65	0.33 164	0.16 69	0.09 166	0.06 72	0.09 121	0.08 111	0.07 37	0.11 234

iRaft-Stereo_20w	0.19 91	0.10 24	0.46 206	0.19 26	0.13 132	0.25 137	0.19 125	0.52 264	0.19 8	0.29 124	0.21 45	0.22 76	0.20 131	0.28 122	0.18 106	0.07 16	0.06 72	0.07 14	0.08 111	0.08 82	0.08 112

GLC_STEREO	0.15 22	0.10 24	0.24 11	0.21 87	0.09 7	0.17 10	0.15 26	0.23 6	0.27 75	0.17 29	0.20 37	0.17 41	0.11 8	0.23 53	0.16 69	0.07 16	0.09 254	0.09 121	0.08 111	0.07 37	0.06 18

CrosDoStereo	0.31 265	0.10 24	0.49 227	0.18 8	0.12 78	0.22 94	1.11 410	0.34 89	0.37 176	0.38 257	0.61 329	0.28 155	0.46 330	0.61 269	0.57 332	0.07 16	0.06 72	0.08 66	0.08 111	0.07 37	0.07 65

PFNet+	0.20 104	0.10 24	0.37 110	0.21 87	0.12 78	0.17 10	0.19 125	0.29 40	0.34 151	0.33 196	0.32 118	0.24 106	0.16 65	0.32 158	0.17 92	0.10 208	0.07 159	0.11 232	0.10 218	0.08 82	0.12 256

NF-Stereo	0.20 104	0.10 24	0.35 88	0.24 210	0.12 78	0.21 74	0.18 88	0.38 137	0.32 133	0.28 99	0.30 101	0.22 76	0.16 65	0.51 225	0.20 141	0.08 100	0.06 72	0.09 121	0.08 111	0.08 82	0.13 268

OCTAStereo	0.20 104	0.10 24	0.35 88	0.24 210	0.12 78	0.21 74	0.18 88	0.38 137	0.32 133	0.28 99	0.30 101	0.22 76	0.16 65	0.51 225	0.20 141	0.08 100	0.06 72	0.09 121	0.08 111	0.08 82	0.13 268

PSM-softLoss	0.21 118	0.10 24	0.39 140	0.24 210	0.12 78	0.20 56	0.18 88	0.38 137	0.26 66	0.29 124	0.32 118	0.24 106	0.16 65	0.52 231	0.20 141	0.09 166	0.06 72	0.10 185	0.09 186	0.08 82	0.12 256

KMStereo	0.21 118	0.10 24	0.39 140	0.24 210	0.12 78	0.20 56	0.18 88	0.38 137	0.26 66	0.29 124	0.32 118	0.24 106	0.16 65	0.52 231	0.20 141	0.09 166	0.06 72	0.10 185	0.09 186	0.08 82	0.12 256

PSM-AAD	0.25 206	0.10 24	0.30 44	0.24 210	0.12 78	0.26 155	0.38 339	0.34 89	0.28 88	0.35 228	0.39 191	0.28 155	0.79 374	0.30 147	0.16 69	0.07 16	0.06 72	0.12 265	0.11 251	0.08 82	0.21 347

FTStereo	0.28 240	0.10 24	0.43 184	0.23 173	0.13 132	0.21 74	0.53 375	0.34 89	0.26 66	0.38 257	0.95 372	0.30 172	0.56 351	0.32 158	0.18 106	0.08 100	0.06 72	0.09 121	0.08 111	0.07 37	0.19 330

KYRaft	0.22 144	0.10 24	0.30 44	0.23 173	0.12 78	0.23 111	0.23 222	0.35 106	0.24 55	0.35 228	0.54 302	0.34 201	0.26 195	0.29 135	0.15 52	0.07 16	0.05 6	0.09 121	0.10 218	0.08 82	0.31 371

DeepStereo_LL	0.31 265	0.10 24	0.49 227	0.18 8	0.12 78	0.22 94	1.11 410	0.34 89	0.37 176	0.38 257	0.61 329	0.28 155	0.46 330	0.61 269	0.57 332	0.07 16	0.06 72	0.08 66	0.08 111	0.07 37	0.07 65

SST-Stereo	0.21 118	0.10 24	0.37 110	0.24 210	0.13 132	0.19 35	0.17 60	0.31 61	0.24 55	0.34 212	0.33 137	0.29 162	0.25 186	0.56 249	0.17 92	0.08 100	0.05 6	0.10 185	0.08 111	0.09 143	0.07 65

RAFT_R40	0.21 118	0.10 24	0.37 110	0.24 210	0.13 132	0.18 14	0.18 88	0.31 61	0.29 106	0.33 196	0.33 137	0.30 172	0.24 171	0.55 241	0.18 106	0.08 100	0.05 6	0.10 185	0.08 111	0.08 82	0.07 65

DRaft	0.24 184	0.10 24	0.34 80	0.18 8	0.12 78	0.28 175	0.23 222	0.33 83	0.39 195	0.38 257	0.61 329	0.21 69	0.41 308	0.48 213	0.42 300	0.07 16	0.06 72	0.08 66	0.08 111	0.07 37	0.08 112

PFNet	0.23 161	0.10 24	0.57 266	0.24 210	0.14 166	0.22 94	0.19 125	0.39 148	0.33 144	0.35 228	0.32 118	0.27 140	0.19 123	0.64 284	0.22 176	0.09 166	0.05 6	0.09 121	0.07 51	0.08 82	0.07 65

RE-Stereo	0.20 104	0.10 24	0.35 88	0.24 210	0.12 78	0.21 74	0.18 88	0.38 137	0.32 133	0.28 99	0.30 101	0.22 76	0.16 65	0.51 225	0.20 141	0.08 100	0.06 72	0.09 121	0.08 111	0.08 82	0.13 268

TVStereo	0.20 104	0.10 24	0.35 88	0.24 210	0.12 78	0.21 74	0.18 88	0.38 137	0.32 133	0.28 99	0.30 101	0.22 76	0.16 65	0.51 225	0.20 141	0.08 100	0.06 72	0.09 121	0.08 111	0.08 82	0.13 268

RAFT-345	0.21 118	0.10 24	0.46 206	0.22 131	0.11 43	0.20 56	0.16 39	0.26 14	0.25 59	0.27 90	0.66 338	0.21 69	0.16 65	0.55 241	0.21 162	0.07 16	0.06 72	0.08 66	0.07 51	0.06 6	0.06 18

GMM-Stereo	0.21 118	0.10 24	0.43 184	0.23 173	0.13 132	0.24 126	0.25 258	0.37 131	0.27 75	0.30 152	0.45 254	0.27 140	0.21 136	0.31 152	0.17 92	0.07 16	0.05 6	0.10 185	0.09 186	0.08 82	0.19 330

Prome-Stereo	0.21 118	0.10 24	0.30 44	0.24 210	0.12 78	0.23 111	0.23 222	0.36 125	0.25 59	0.33 196	0.59 317	0.24 106	0.28 225	0.29 135	0.16 69	0.07 16	0.05 6	0.08 66	0.07 51	0.08 82	0.20 340

XX-Stereo	0.21 118	0.10 24	0.83 334	0.26 276	0.17 247	0.23 111	0.13 3	0.40 155	0.18 6	0.20 42	0.41 206	0.31 180	0.10 4	0.32 158	0.12 6	0.08 100	0.06 72	0.08 66	0.08 111	0.07 37	0.05 1

222	0.41 325	0.10 24	0.29 38	0.19 26	0.11 43	0.36 266	0.20 163	0.57 313	0.39 195	0.35 228	0.44 242	0.30 172	0.27 212	0.55 241	3.56 414	0.11 236	0.07 159	0.08 66	0.08 111	0.09 143	0.09 164

xxxx	0.34 287	0.10 24	0.29 38	0.19 26	0.11 43	0.37 271	0.20 163	0.58 320	0.38 189	0.29 124	0.42 220	0.38 230	0.24 171	0.46 208	2.20 407	0.11 236	0.07 159	0.09 121	0.08 111	0.09 143	0.09 164

test_xeample	0.34 287	0.10 24	0.29 38	0.19 26	0.11 43	0.33 239	0.23 222	0.55 292	0.38 189	0.32 187	0.45 254	0.29 162	0.26 195	0.57 252	2.24 409	0.10 208	0.07 159	0.09 121	0.08 111	0.09 143	0.09 164

EAI-Stereo	0.21 118	0.10 24	0.33 75	0.21 87	0.12 78	0.30 211	0.46 360	0.46 209	0.20 17	0.25 77	0.50 280	0.17 41	0.16 65	0.24 59	0.23 190	0.07 16	0.06 72	0.07 14	0.10 218	0.06 6	0.07 65

CFNet-RSSM	0.17 37	0.10 24	0.40 145	0.20 58	0.11 43	0.20 56	0.15 26	0.36 125	0.30 115	0.23 58	0.21 45	0.26 132	0.15 51	0.20 30	0.13 24	0.07 16	0.05 6	0.07 14	0.07 51	0.06 6	0.05 1

SFCPSM	0.22 144	0.10 24	0.51 243	0.21 87	0.14 166	0.34 252	0.22 202	0.55 292	0.39 195	0.29 124	0.32 118	0.23 95	0.21 136	0.27 110	0.19 130	0.09 166	0.07 159	0.09 121	0.09 186	0.09 143	0.08 112

Gwc-CoAtRS	0.17 37	0.10 24	0.37 110	0.20 58	0.12 78	0.19 35	0.15 26	0.32 69	0.28 88	0.23 58	0.23 51	0.27 140	0.15 51	0.20 30	0.13 24	0.07 16	0.05 6	0.07 14	0.07 51	0.06 6	0.06 18

AE-Stereo	0.17 37	0.11 64	0.31 56	0.24 210	0.14 166	0.23 111	0.18 88	0.34 89	0.29 106	0.15 12	0.25 66	0.21 69	0.13 34	0.20 30	0.14 40	0.07 16	0.08 225	0.09 121	0.10 218	0.07 37	0.06 18

IGEVStereo-DCA	0.14 7	0.11 64	0.27 23	0.19 26	0.12 78	0.20 56	0.18 88	0.27 21	0.20 17	0.15 12	0.12 2	0.14 23	0.12 14	0.28 122	0.14 40	0.07 16	0.06 72	0.08 66	0.07 51	0.07 37	0.07 65

rrr	0.17 37	0.11 64	0.57 266	0.19 26	0.12 78	0.20 56	0.18 88	0.35 106	0.22 34	0.15 12	0.12 2	0.14 23	0.12 14	0.28 122	0.14 40	0.07 16	0.06 72	0.08 66	0.07 51	0.07 37	0.07 65

1111x	0.32 274	0.11 64	0.40 145	0.22 131	0.11 43	0.32 230	0.26 269	0.59 325	0.43 228	0.31 169	0.41 206	0.39 241	0.28 225	0.76 326	1.37 390	0.09 166	0.08 225	0.09 121	0.10 218	0.09 143	0.08 112

anonymousa	0.23 161	0.11 64	0.50 237	0.21 87	0.16 230	0.31 222	0.20 163	0.36 125	0.35 157	0.32 187	0.50 280	0.39 241	0.26 195	0.22 46	0.20 141	0.08 100	0.06 72	0.09 121	0.11 251	0.07 37	0.08 112

x	0.19 91	0.11 64	0.29 38	0.20 58	0.11 43	0.26 155	0.18 88	0.41 165	0.29 106	0.25 77	0.29 90	0.28 155	0.24 171	0.26 95	0.23 190	0.09 166	0.07 159	0.08 66	0.07 51	0.09 143	0.08 112

test_3	0.18 55	0.11 64	0.32 62	0.24 210	0.11 43	0.22 94	0.25 258	0.31 61	0.31 125	0.25 77	0.18 24	0.23 95	0.13 34	0.25 82	0.19 130	0.06 1	0.05 6	0.09 121	0.10 218	0.07 37	0.06 18

LCNet	0.21 118	0.11 64	0.29 38	0.25 247	0.12 78	0.23 111	0.19 125	0.34 89	0.26 66	0.28 99	0.35 150	0.26 132	0.30 247	0.35 179	0.17 92	0.07 16	0.05 6	0.09 121	0.10 218	0.13 267	0.22 352

AAGNet	0.33 280	0.11 64	0.37 110	0.25 247	0.16 230	0.20 56	0.19 125	0.30 55	0.27 75	0.35 228	0.35 150	0.27 140	0.30 247	0.44 204	2.66 411	0.08 100	0.05 6	0.10 185	0.07 51	0.08 82	0.06 18

NRIStereo	0.18 55	0.11 64	0.35 88	0.23 173	0.11 43	0.24 126	0.20 163	0.29 40	0.26 66	0.26 86	0.25 66	0.25 113	0.18 110	0.34 170	0.18 106	0.07 16	0.06 72	0.09 121	0.07 51	0.09 143	0.08 112

ASMatch	0.23 161	0.11 64	0.51 243	0.24 210	0.14 166	0.19 35	0.17 60	0.31 61	0.28 88	0.28 99	0.68 343	0.27 140	0.26 195	0.50 220	0.22 176	0.07 16	0.06 72	0.08 66	0.07 51	0.06 6	0.11 234

Pruner-Stereo	0.19 91	0.11 64	0.34 80	0.29 319	0.12 78	0.19 35	0.17 60	0.31 61	0.29 106	0.33 196	0.32 118	0.25 113	0.15 51	0.24 59	0.21 162	0.09 166	0.06 72	0.09 121	0.08 111	0.08 82	0.09 164

DeepStereo_RVC	0.18 55	0.11 64	0.40 145	0.21 87	0.11 43	0.19 35	0.16 39	0.28 33	0.22 34	0.27 90	0.27 77	0.23 95	0.28 225	0.24 59	0.18 106	0.08 100	0.06 72	0.09 121	0.07 51	0.09 143	0.10 209

RAFT-RH_RVC	0.25 206	0.11 64	0.45 200	0.21 87	0.12 78	0.25 137	0.14 13	0.27 21	0.27 75	0.38 257	1.15 381	0.23 95	0.17 88	0.57 252	0.24 199	0.07 16	0.05 6	0.10 185	0.07 51	0.06 6	0.07 65

test-1	0.17 37	0.11 64	0.40 145	0.23 173	0.13 132	0.22 94	0.23 222	0.34 89	0.26 66	0.20 42	0.24 61	0.22 76	0.14 44	0.16 7	0.20 141	0.07 16	0.06 72	0.08 66	0.07 51	0.06 6	0.08 112

test_xeample3	0.16 29	0.11 64	0.56 262	0.19 26	0.12 78	0.20 56	0.18 88	0.35 106	0.20 17	0.16 25	0.12 2	0.13 12	0.12 14	0.24 59	0.15 52	0.07 16	0.06 72	0.07 14	0.08 111	0.07 37	0.07 65

FENet	0.21 118	0.11 64	0.45 200	0.21 87	0.12 78	0.26 155	0.17 60	0.41 165	0.35 157	0.30 152	0.31 115	0.29 162	0.23 156	0.26 95	0.23 190	0.09 166	0.06 72	0.09 121	0.09 186	0.09 143	0.09 164

HSM-Net_RVC	0.27 223	0.11 64	0.42 174	0.19 26	0.11 43	0.34 252	0.20 163	0.62 346	0.43 228	0.40 280	0.43 232	0.50 305	0.26 195	0.76 326	0.22 176	0.08 100	0.07 159	0.07 14	0.07 51	0.08 82	0.08 112
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
SMFormer	0.25 206	0.12 82	0.40 145	0.19 26	0.10 20	0.27 162	0.19 125	0.51 254	0.45 254	0.34 212	0.41 206	0.31 180	0.26 195	0.58 257	0.28 226	0.10 208	0.07 159	0.08 66	0.08 111	0.09 143	0.09 164

tta	0.24 184	0.12 82	0.40 145	0.19 26	0.10 20	0.27 162	0.19 125	0.51 254	0.45 254	0.34 212	0.41 206	0.31 180	0.26 195	0.58 257	0.28 226	0.10 208	0.07 159	0.08 66	0.08 111	0.08 82	0.07 65

qqq1	0.24 184	0.12 82	0.40 145	0.19 26	0.10 20	0.27 162	0.19 125	0.51 254	0.45 254	0.34 212	0.41 206	0.31 180	0.26 195	0.58 257	0.16 69	0.10 208	0.07 159	0.07 14	0.06 24	0.08 82	0.07 65

fff1	0.24 184	0.12 82	0.40 145	0.19 26	0.10 20	0.27 162	0.19 125	0.51 254	0.45 254	0.34 212	0.41 206	0.31 180	0.26 195	0.58 257	0.16 69	0.10 208	0.07 159	0.07 14	0.06 24	0.08 82	0.07 65

MyStereo07	0.16 29	0.12 82	0.26 18	0.22 131	0.14 166	0.25 137	0.23 222	0.29 40	0.21 27	0.15 12	0.13 6	0.12 3	0.13 34	0.25 82	0.13 24	0.07 16	0.07 159	0.09 121	0.08 111	0.08 82	0.08 112

MyStereo06	0.20 104	0.12 82	0.57 266	0.21 87	0.14 166	0.25 137	0.23 222	0.40 155	0.21 27	0.30 152	0.24 61	0.31 180	0.18 110	0.22 46	0.18 106	0.07 16	0.07 159	0.09 121	0.08 111	0.08 82	0.08 112

MyStereo05	0.23 161	0.12 82	0.57 266	0.21 87	0.14 166	0.25 137	0.23 222	0.48 227	0.52 308	0.31 169	0.23 51	0.25 113	0.22 147	0.30 147	0.21 162	0.07 16	0.07 159	0.09 121	0.08 111	0.08 82	0.08 112

MyStereo04	0.23 161	0.12 82	0.55 258	0.22 131	0.14 166	0.25 137	0.23 222	0.49 233	0.52 308	0.28 99	0.23 51	0.27 140	0.23 156	0.30 147	0.22 176	0.07 16	0.07 159	0.09 121	0.08 111	0.08 82	0.08 112

CoDeX	0.23 161	0.12 82	0.46 206	0.21 87	0.14 166	0.29 194	0.21 186	0.53 275	0.41 219	0.29 124	0.35 150	0.29 162	0.22 147	0.48 213	0.19 130	0.09 166	0.06 72	0.08 66	0.07 51	0.08 82	0.07 65

mmm	0.21 118	0.12 82	0.31 56	0.22 131	0.12 78	0.28 175	0.21 186	0.41 165	0.27 75	0.29 124	0.38 179	0.29 162	0.24 171	0.29 135	0.22 176	0.09 166	0.07 159	0.11 232	0.09 186	0.10 192	0.09 164

ff7	0.14 7	0.12 82	0.27 23	0.19 26	0.12 78	0.21 74	0.18 88	0.27 21	0.20 17	0.15 12	0.13 6	0.12 3	0.12 14	0.24 59	0.12 6	0.07 16	0.05 6	0.08 66	0.07 51	0.07 37	0.07 65

ffff	0.14 7	0.12 82	0.27 23	0.19 26	0.12 78	0.21 74	0.18 88	0.27 21	0.20 17	0.15 12	0.13 6	0.12 3	0.12 14	0.24 59	0.12 6	0.07 16	0.05 6	0.08 66	0.07 51	0.07 37	0.07 65

DualNet	0.26 216	0.12 82	0.42 174	0.20 58	0.13 132	0.28 175	0.20 163	0.35 106	0.44 242	0.30 152	0.42 220	0.34 201	0.23 156	0.27 110	1.08 373	0.08 100	0.05 6	0.11 232	0.10 218	0.08 82	0.08 112

ffm	0.22 144	0.12 82	0.42 174	0.20 58	0.13 132	0.28 175	0.20 163	0.35 106	0.44 242	0.30 152	0.42 220	0.34 201	0.23 156	0.27 110	0.11 1	0.08 100	0.05 6	0.11 232	0.10 218	0.08 82	0.08 112

ff1	0.29 250	0.12 82	0.42 174	0.20 58	0.13 132	0.28 175	0.20 163	0.35 106	0.44 242	0.30 152	0.42 220	0.34 201	0.23 156	0.81 342	1.08 373	0.08 100	0.05 6	0.11 232	0.10 218	0.08 82	0.08 112

mmx	0.31 265	0.12 82	0.42 174	0.20 58	0.13 132	0.28 175	0.20 163	0.55 292	0.45 254	0.30 152	0.42 220	0.34 201	0.23 156	0.81 342	1.08 373	0.10 208	0.07 159	0.11 232	0.10 218	0.11 228	0.10 209

11t	0.14 7	0.12 82	0.27 23	0.19 26	0.12 78	0.21 74	0.18 88	0.27 21	0.20 17	0.15 12	0.13 6	0.12 3	0.12 14	0.24 59	0.12 6	0.07 16	0.05 6	0.08 66	0.07 51	0.07 37	0.07 65

ttt	0.29 250	0.12 82	0.34 80	0.21 87	0.13 132	0.29 194	0.20 163	0.56 306	0.47 273	0.31 169	0.44 242	0.30 172	0.22 147	0.65 290	0.85 363	0.13 279	0.10 272	0.10 185	0.10 218	0.11 228	0.11 234

xxx	0.31 265	0.12 82	0.42 174	0.20 58	0.13 132	0.28 175	0.20 163	0.55 292	0.45 254	0.30 152	0.42 220	0.34 201	0.23 156	0.81 342	1.08 373	0.10 208	0.07 159	0.11 232	0.10 218	0.11 228	0.10 209

EKT-Stereo	0.38 311	0.12 82	0.38 129	0.42 370	3.88 418	0.21 74	0.17 60	0.35 106	0.28 88	0.20 42	0.20 37	0.23 95	0.15 51	0.28 122	0.16 69	0.09 166	0.07 159	0.09 121	0.07 51	0.09 143	0.09 164

MIM_Stereo	0.18 55	0.12 82	0.38 129	0.20 58	0.11 43	0.17 10	0.14 13	0.35 106	0.25 59	0.27 90	0.35 150	0.23 95	0.13 34	0.27 110	0.16 69	0.06 1	0.07 159	0.08 66	0.08 111	0.08 82	0.06 18

CASnet	0.14 7	0.12 82	0.22 6	0.22 131	0.08 2	0.16 7	0.15 26	0.27 21	0.25 59	0.22 55	0.20 37	0.15 29	0.11 8	0.17 11	0.13 24	0.07 16	0.05 6	0.11 232	0.09 186	0.08 82	0.05 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
HH	0.18 55	0.12 82	0.55 258	0.22 131	0.12 78	0.18 14	0.18 88	0.34 89	0.19 8	0.20 42	0.24 61	0.34 201	0.18 110	0.29 135	0.12 6	0.07 16	0.05 6	0.07 14	0.07 51	0.07 37	0.06 18

HanStereo	0.18 55	0.12 82	0.55 258	0.22 131	0.12 78	0.18 14	0.18 88	0.34 89	0.19 8	0.20 42	0.24 61	0.34 201	0.18 110	0.29 135	0.12 6	0.07 16	0.05 6	0.07 14	0.07 51	0.07 37	0.06 18

anonymousdsp	0.14 7	0.12 82	0.27 23	0.19 26	0.12 78	0.21 74	0.18 88	0.28 33	0.20 17	0.15 12	0.13 6	0.12 3	0.12 14	0.24 59	0.12 6	0.07 16	0.05 6	0.08 66	0.07 51	0.08 82	0.07 65

Selective-RAFT	0.17 37	0.12 82	0.30 44	0.24 210	0.10 20	0.29 194	0.15 26	0.32 69	0.31 125	0.17 29	0.17 20	0.21 69	0.18 110	0.28 122	0.17 92	0.07 16	0.06 72	0.07 14	0.07 51	0.08 82	0.06 18

ProNet	0.14 7	0.12 82	0.25 15	0.19 26	0.11 43	0.19 35	0.19 125	0.27 21	0.20 17	0.14 9	0.13 6	0.13 12	0.12 14	0.24 59	0.12 6	0.06 1	0.05 6	0.07 14	0.06 24	0.07 37	0.07 65

qqq	0.20 104	0.12 82	0.31 56	0.20 58	0.11 43	0.23 111	0.19 125	0.41 165	0.27 75	0.24 71	0.28 81	0.28 155	0.24 171	0.34 170	0.22 176	0.08 100	0.07 159	0.10 185	0.09 186	0.09 143	0.09 164

ccc-4	0.14 7	0.12 82	0.27 23	0.19 26	0.12 78	0.21 74	0.18 88	0.27 21	0.20 17	0.15 12	0.13 6	0.12 3	0.12 14	0.24 59	0.12 6	0.07 16	0.05 6	0.08 66	0.07 51	0.07 37	0.07 65

BUS	0.23 161	0.12 82	0.28 31	0.25 247	0.14 166	0.43 308	0.17 60	0.56 306	0.34 151	0.34 212	0.35 150	0.32 188	0.20 131	0.26 95	0.21 162	0.10 208	0.07 159	0.11 232	0.10 218	0.09 143	0.09 164

IER	0.23 161	0.12 82	0.39 140	0.20 58	0.14 166	0.31 222	0.19 125	0.42 177	0.36 167	0.33 196	0.40 198	0.32 188	0.33 269	0.29 135	0.22 176	0.09 166	0.07 159	0.08 66	0.08 111	0.09 143	0.08 112

BSDual-CNN	0.23 161	0.12 82	0.28 31	0.25 247	0.14 166	0.35 261	0.21 186	0.56 306	0.34 151	0.34 212	0.35 150	0.38 230	0.24 171	0.26 95	0.21 162	0.10 208	0.07 159	0.11 232	0.10 218	0.09 143	0.09 164

test_4	0.18 55	0.12 82	0.34 80	0.23 173	0.12 78	0.18 14	0.22 202	0.26 14	0.24 55	0.24 71	0.47 271	0.22 76	0.13 34	0.24 59	0.16 69	0.06 1	0.05 6	0.09 121	0.09 186	0.07 37	0.05 1

IGEV-Stereo	0.14 7	0.12 82	0.27 23	0.19 26	0.12 78	0.21 74	0.18 88	0.28 33	0.20 17	0.15 12	0.13 6	0.12 3	0.12 14	0.24 59	0.12 6	0.07 16	0.05 6	0.08 66	0.07 51	0.08 82	0.07 65
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
psmg	0.23 161	0.12 82	0.28 31	0.21 87	0.14 166	0.35 261	0.23 222	0.51 254	0.34 151	0.35 228	0.38 179	0.38 230	0.24 171	0.26 95	0.21 162	0.10 208	0.08 225	0.10 185	0.10 218	0.09 143	0.08 112

DAS	0.27 223	0.12 82	0.42 174	0.24 210	0.18 266	0.29 194	0.24 244	0.45 199	0.45 254	0.41 289	0.44 242	0.34 201	0.29 238	0.75 321	0.21 162	0.09 166	0.07 159	0.09 121	0.07 51	0.09 143	0.09 164

SepStereo	0.26 216	0.12 82	0.42 174	0.24 210	0.18 266	0.29 194	0.24 244	0.45 199	0.45 254	0.41 289	0.44 242	0.34 201	0.29 238	0.64 284	0.21 162	0.09 166	0.07 159	0.09 121	0.07 51	0.09 143	0.09 164

GANet-ADL	0.21 118	0.12 82	0.45 200	0.23 173	0.14 166	0.29 194	0.19 125	0.46 209	0.35 157	0.25 77	0.32 118	0.32 188	0.19 123	0.24 59	0.20 141	0.10 208	0.07 159	0.07 14	0.06 24	0.09 143	0.10 209

HHNet	0.22 144	0.12 82	0.52 247	0.18 8	0.18 266	0.20 56	0.20 163	0.34 89	0.31 125	0.32 187	0.59 317	0.20 61	0.21 136	0.24 59	0.31 246	0.08 100	0.05 6	0.09 121	0.07 51	0.08 82	0.11 234

Patchmatch Stereo++	0.18 55	0.12 82	0.37 110	0.22 131	0.10 20	0.18 14	0.14 13	0.29 40	0.22 34	0.28 99	0.29 90	0.25 113	0.17 88	0.26 95	0.16 69	0.08 100	0.06 72	0.10 185	0.08 111	0.10 192	0.08 112
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
PSM-adaLoss	0.18 55	0.12 82	0.37 110	0.22 131	0.10 20	0.18 14	0.16 39	0.29 40	0.22 34	0.28 99	0.29 90	0.25 113	0.18 110	0.24 59	0.16 69	0.08 100	0.06 72	0.10 185	0.08 111	0.10 192	0.08 112

ROB_FTStereo_v2	0.18 55	0.12 82	0.37 110	0.22 131	0.10 20	0.18 14	0.16 39	0.29 40	0.22 34	0.28 99	0.29 90	0.25 113	0.17 88	0.24 59	0.16 69	0.08 100	0.06 72	0.10 185	0.08 111	0.10 192	0.08 112

ROB_FTStereo	0.18 55	0.12 82	0.37 110	0.22 131	0.10 20	0.18 14	0.14 13	0.29 40	0.22 34	0.28 99	0.28 81	0.25 113	0.17 88	0.24 59	0.16 69	0.08 100	0.06 72	0.10 185	0.08 111	0.10 192	0.08 112

HUI-Stereo	0.18 55	0.12 82	0.37 110	0.22 131	0.10 20	0.18 14	0.14 13	0.29 40	0.22 34	0.28 99	0.28 81	0.25 113	0.17 88	0.22 46	0.16 69	0.08 100	0.06 72	0.10 185	0.08 111	0.10 192	0.08 112

THIR-Stereo	0.29 250	0.12 82	0.41 167	0.19 26	0.11 43	0.28 175	0.72 388	0.32 69	0.35 157	0.37 249	0.65 336	0.34 201	0.50 341	0.57 252	0.45 308	0.07 16	0.06 72	0.08 66	0.09 186	0.07 37	0.07 65

iGMRVC	0.18 55	0.12 82	0.37 110	0.22 131	0.10 20	0.18 14	0.15 26	0.29 40	0.22 34	0.28 99	0.29 90	0.25 113	0.17 88	0.27 110	0.17 92	0.08 100	0.06 72	0.10 185	0.08 111	0.10 192	0.08 112

IRAFT_RVC	0.22 144	0.12 82	0.39 140	0.26 276	0.11 43	0.18 14	0.24 244	0.40 155	0.37 176	0.31 169	0.30 101	0.29 162	0.24 171	0.55 241	0.22 176	0.08 100	0.06 72	0.10 185	0.08 111	0.08 82	0.07 65

iRAFT	0.18 55	0.12 82	0.37 110	0.22 131	0.10 20	0.18 14	0.14 13	0.29 40	0.22 34	0.28 99	0.29 90	0.25 113	0.17 88	0.26 95	0.16 69	0.08 100	0.06 72	0.10 185	0.08 111	0.10 192	0.08 112

CRE-IMP	0.18 55	0.12 82	0.37 110	0.22 131	0.11 43	0.24 126	0.17 60	0.29 40	0.21 27	0.27 90	0.26 72	0.24 106	0.17 88	0.23 53	0.18 106	0.08 100	0.05 6	0.10 185	0.07 51	0.10 192	0.10 209

cross-raft	0.17 37	0.12 82	0.41 167	0.23 173	0.10 20	0.20 56	0.24 244	0.33 83	0.23 45	0.23 58	0.28 81	0.29 162	0.15 51	0.17 11	0.15 52	0.06 1	0.05 6	0.07 14	0.07 51	0.06 6	0.05 1

RAFT-IKP	0.18 55	0.12 82	0.37 110	0.22 131	0.10 20	0.18 14	0.15 26	0.29 40	0.22 34	0.28 99	0.29 90	0.25 113	0.18 110	0.25 82	0.16 69	0.08 100	0.06 72	0.10 185	0.08 111	0.10 192	0.08 112

iRaftStereo_RVC	0.16 29	0.12 82	0.26 18	0.21 87	0.11 43	0.20 56	0.17 60	0.32 69	0.23 45	0.20 42	0.25 66	0.18 48	0.12 14	0.20 30	0.15 52	0.07 16	0.05 6	0.09 121	0.09 186	0.08 82	0.07 65

GES	0.22 144	0.12 82	0.42 174	0.20 58	0.14 166	0.27 162	0.19 125	0.49 233	0.33 144	0.30 152	0.36 160	0.25 113	0.23 156	0.29 135	0.22 176	0.10 208	0.08 225	0.08 66	0.07 51	0.10 192	0.11 234

UPFNet	0.25 206	0.12 82	0.38 129	0.24 210	0.19 284	0.37 271	0.28 287	0.48 227	0.38 189	0.34 212	0.37 169	0.37 225	0.28 225	0.39 191	0.33 259	0.10 208	0.09 254	0.10 185	0.10 218	0.10 192	0.08 112

DIP-Stereo	0.18 55	0.12 82	0.33 75	0.20 58	0.13 132	0.28 175	0.12 1	0.42 177	0.25 59	0.27 90	0.32 118	0.21 69	0.17 88	0.25 82	0.20 141	0.07 16	0.06 72	0.08 66	0.06 24	0.07 37	0.08 112
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
Former-RAFT_DAM_RVC	0.17 37	0.13 137	0.24 11	0.19 26	0.13 132	0.24 126	0.17 60	0.30 55	0.37 176	0.43 303	0.17 20	0.13 12	0.12 14	0.19 26	0.15 52	0.08 100	0.07 159	0.09 121	0.07 51	0.09 143	0.08 112

test croco	0.17 37	0.13 137	0.43 184	0.21 87	0.13 132	0.16 7	0.17 60	0.27 21	0.22 34	0.16 25	0.26 72	0.13 12	0.16 65	0.27 110	0.16 69	0.08 100	0.06 72	0.10 185	0.07 51	0.10 192	0.07 65

StereoIM	0.14 7	0.13 137	0.26 18	0.19 26	0.14 166	0.16 7	0.13 3	0.25 11	0.21 27	0.13 3	0.14 14	0.14 23	0.11 8	0.17 11	0.17 92	0.08 100	0.07 159	0.08 66	0.06 24	0.07 37	0.06 18

PCWNet_CMD	0.23 161	0.13 137	0.48 222	0.20 58	0.13 132	0.28 175	0.16 39	0.46 209	0.46 268	0.29 124	0.36 160	0.37 225	0.24 171	0.28 122	0.20 141	0.09 166	0.06 72	0.10 185	0.08 111	0.11 228	0.09 164

CFNet_ucs	0.24 184	0.13 137	0.50 237	0.20 58	0.15 207	0.28 175	0.17 60	0.49 233	0.45 254	0.32 187	0.42 220	0.39 241	0.22 147	0.31 152	0.21 162	0.11 236	0.08 225	0.12 265	0.09 186	0.12 254	0.11 234

gwcnet-sp	0.24 184	0.13 137	0.63 289	0.22 131	0.14 166	0.34 252	0.22 202	0.44 191	0.39 195	0.35 228	0.34 143	0.27 140	0.27 212	0.35 179	0.25 208	0.09 166	0.08 225	0.09 121	0.09 186	0.09 143	0.09 164

scenet	0.24 184	0.13 137	0.63 289	0.22 131	0.14 166	0.34 252	0.22 202	0.44 191	0.39 195	0.35 228	0.34 143	0.27 140	0.27 212	0.35 179	0.25 208	0.09 166	0.08 225	0.09 121	0.09 186	0.09 143	0.09 164

DCRE	0.20 104	0.13 137	0.40 145	0.21 87	0.15 207	0.20 56	0.19 125	0.30 55	0.27 75	0.22 55	0.80 360	0.23 95	0.16 65	0.23 53	0.15 52	0.07 16	0.07 159	0.07 14	0.08 111	0.07 37	0.06 18

ssnet	0.24 184	0.13 137	0.63 289	0.22 131	0.14 166	0.34 252	0.22 202	0.44 191	0.39 195	0.35 228	0.34 143	0.27 140	0.27 212	0.35 179	0.25 208	0.09 166	0.08 225	0.09 121	0.09 186	0.09 143	0.09 164

fff	0.19 91	0.13 137	0.40 145	0.18 8	0.09 7	0.19 35	0.18 88	0.35 106	0.43 228	0.29 124	0.30 101	0.18 48	0.28 225	0.20 30	0.18 106	0.07 16	0.05 6	0.07 14	0.05 9	0.05 1	0.07 65

ADStereo(finetuned)	0.19 91	0.13 137	0.49 227	0.19 26	0.09 7	0.19 35	0.18 88	0.34 89	0.39 195	0.29 124	0.31 115	0.18 48	0.31 259	0.21 41	0.19 130	0.07 16	0.05 6	0.07 14	0.05 9	0.06 6	0.07 65

IPLGR	0.21 118	0.13 137	0.61 279	0.21 87	0.11 43	0.25 137	0.18 88	0.41 165	0.37 176	0.28 99	0.27 77	0.21 69	0.19 123	0.37 185	0.18 106	0.07 16	0.06 72	0.08 66	0.07 51	0.07 37	0.06 18

STrans-v2	0.24 184	0.13 137	0.54 253	0.21 87	0.12 78	0.23 111	0.21 186	0.47 216	0.28 88	0.31 169	0.42 220	0.36 220	0.35 280	0.62 277	0.23 190	0.07 16	0.05 6	0.08 66	0.07 51	0.06 6	0.06 18

TransformOpticalFlow	0.24 184	0.13 137	0.56 262	0.23 173	0.11 43	0.21 74	0.19 125	0.40 155	0.32 133	0.30 152	0.43 232	0.36 220	0.31 259	0.61 269	0.20 141	0.07 16	0.05 6	0.08 66	0.07 51	0.06 6	0.07 65

IIG-Stereo	0.23 161	0.13 137	0.35 88	0.29 319	0.12 78	0.23 111	0.14 13	0.38 137	0.31 125	0.34 212	0.37 169	0.33 195	0.21 136	0.70 302	0.26 220	0.08 100	0.06 72	0.09 121	0.07 51	0.07 37	0.06 18

CroCo-Stereo	0.14 7	0.13 137	0.24 11	0.25 247	0.11 43	0.11 1	0.18 88	0.32 69	0.23 45	0.12 1	0.12 2	0.18 48	0.12 14	0.14 1	0.13 24	0.08 100	0.06 72	0.07 14	0.05 9	0.07 37	0.06 18
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
ICVP	0.23 161	0.13 137	0.44 190	0.26 276	0.14 166	0.29 194	0.25 258	0.45 199	0.33 144	0.29 124	0.43 232	0.35 215	0.25 186	0.26 95	0.23 190	0.12 263	0.09 254	0.09 121	0.08 111	0.09 143	0.10 209
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
raftrobust	0.16 29	0.13 137	0.29 38	0.22 131	0.15 207	0.19 35	0.13 3	0.32 69	0.26 66	0.26 86	0.20 37	0.19 59	0.17 88	0.21 41	0.15 52	0.08 100	0.06 72	0.07 14	0.06 24	0.06 6	0.07 65

CFNet_pseudo	0.23 161	0.13 137	0.47 213	0.19 26	0.13 132	0.26 155	0.16 39	0.44 191	0.44 242	0.29 124	0.37 169	0.38 230	0.23 156	0.29 135	0.21 162	0.09 166	0.06 72	0.11 232	0.08 111	0.11 228	0.09 164

DCANet	0.18 55	0.13 137	0.40 145	0.19 26	0.09 7	0.19 35	0.18 88	0.34 89	0.39 195	0.29 124	0.31 115	0.18 48	0.23 156	0.20 30	0.19 130	0.07 16	0.05 6	0.07 14	0.05 9	0.06 6	0.07 65

csc	0.19 91	0.13 137	0.40 145	0.18 8	0.09 7	0.19 35	0.18 88	0.35 106	0.43 228	0.29 124	0.30 101	0.18 48	0.28 225	0.20 30	0.18 106	0.07 16	0.05 6	0.07 14	0.05 9	0.05 1	0.07 65

cscssc	0.19 91	0.13 137	0.40 145	0.18 8	0.09 7	0.19 35	0.18 88	0.35 106	0.43 228	0.29 124	0.30 101	0.18 48	0.28 225	0.20 30	0.18 106	0.07 16	0.05 6	0.07 14	0.05 9	0.05 1	0.07 65

ac_64	0.27 223	0.13 137	0.41 167	0.24 210	0.17 247	0.36 266	0.22 202	0.46 209	0.33 144	0.35 228	0.36 160	0.52 312	0.30 247	0.62 277	0.32 252	0.11 236	0.09 254	0.10 185	0.10 218	0.09 143	0.08 112

ACVNet	0.23 161	0.13 137	0.35 88	0.18 8	0.15 207	0.27 162	0.23 222	0.39 148	0.44 242	0.28 99	0.41 206	0.38 230	0.26 195	0.27 110	0.32 252	0.08 100	0.07 159	0.08 66	0.07 51	0.10 192	0.07 65

acv_ft	0.25 206	0.13 137	0.40 145	0.23 173	0.19 284	0.34 252	0.21 186	0.45 199	0.44 242	0.38 257	0.41 206	0.38 230	0.27 212	0.27 110	0.35 267	0.08 100	0.07 159	0.08 66	0.07 51	0.11 228	0.07 65

DSFCA	0.27 223	0.13 137	0.36 105	0.20 58	0.17 247	0.38 278	0.31 306	0.47 216	0.43 228	0.43 303	0.37 169	0.39 241	0.29 238	0.52 231	0.32 252	0.12 263	0.10 272	0.10 185	0.11 251	0.11 228	0.10 209

MSMDNet	0.23 161	0.13 137	0.48 222	0.20 58	0.13 132	0.28 175	0.16 39	0.46 209	0.46 268	0.29 124	0.36 160	0.37 225	0.24 171	0.28 122	0.20 141	0.09 166	0.06 72	0.09 121	0.08 111	0.11 228	0.09 164

ccs_rob	0.23 161	0.13 137	0.47 213	0.20 58	0.13 132	0.26 155	0.17 60	0.44 191	0.44 242	0.29 124	0.37 169	0.38 230	0.23 156	0.29 135	0.21 162	0.09 166	0.06 72	0.11 232	0.08 111	0.11 228	0.09 164

DISCO	0.32 274	0.13 137	0.51 243	0.25 247	0.16 230	0.48 327	0.25 258	0.50 241	0.57 329	0.37 249	0.45 254	0.62 340	0.36 284	0.64 284	0.49 320	0.09 166	0.07 159	0.09 121	0.08 111	0.12 254	0.11 234

ACVNet-DCA	0.18 55	0.14 166	0.38 129	0.23 173	0.11 43	0.31 222	0.19 125	0.41 165	0.27 75	0.17 29	0.19 27	0.13 12	0.18 110	0.28 122	0.11 1	0.08 100	0.05 6	0.08 66	0.06 24	0.09 143	0.09 164

xx1	0.20 104	0.14 166	0.38 129	0.23 173	0.11 43	0.31 222	0.19 125	0.35 106	0.47 273	0.17 29	0.19 27	0.28 155	0.24 171	0.28 122	0.11 1	0.08 100	0.05 6	0.10 185	0.09 186	0.09 143	0.09 164

1test111	0.19 91	0.14 166	0.38 129	0.23 173	0.11 43	0.31 222	0.19 125	0.41 165	0.27 75	0.17 29	0.19 27	0.13 12	0.18 110	0.34 170	0.22 176	0.08 100	0.05 6	0.08 66	0.06 24	0.09 143	0.09 164

cc1	0.18 55	0.14 166	0.38 129	0.23 173	0.11 43	0.31 222	0.19 125	0.35 106	0.47 273	0.17 29	0.19 27	0.13 12	0.18 110	0.28 122	0.11 1	0.08 100	0.05 6	0.08 66	0.06 24	0.08 82	0.08 112

tt1	0.18 55	0.14 166	0.35 88	0.23 173	0.11 43	0.30 211	0.19 125	0.35 106	0.44 242	0.17 29	0.19 27	0.13 12	0.16 65	0.27 110	0.11 1	0.08 100	0.05 6	0.08 66	0.06 24	0.08 82	0.08 112

CRFU-Net	0.28 240	0.14 166	0.45 200	0.25 247	0.15 207	0.45 315	0.23 222	0.50 241	0.30 115	0.43 303	0.41 206	0.48 295	0.46 330	0.43 200	0.29 236	0.11 236	0.10 272	0.09 121	0.08 111	0.10 192	0.10 209

hknet	0.25 206	0.14 166	0.40 145	0.25 247	0.15 207	0.35 261	0.21 186	0.56 306	0.37 176	0.34 212	0.35 150	0.43 267	0.27 212	0.37 185	0.21 162	0.09 166	0.07 159	0.11 232	0.10 218	0.09 143	0.09 164

GMOStereo	0.18 55	0.14 166	0.30 44	0.22 131	0.12 78	0.20 56	0.27 274	0.26 14	0.28 88	0.31 169	0.32 118	0.26 132	0.17 88	0.15 3	0.12 6	0.07 16	0.07 159	0.10 185	0.08 111	0.08 82	0.05 1

error version	0.18 55	0.14 166	0.30 44	0.22 131	0.12 78	0.20 56	0.27 274	0.26 14	0.28 88	0.31 169	0.32 118	0.26 132	0.17 88	0.15 3	0.12 6	0.07 16	0.07 159	0.10 185	0.08 111	0.08 82	0.05 1

test-v	0.18 55	0.14 166	0.30 44	0.22 131	0.12 78	0.20 56	0.27 274	0.26 14	0.28 88	0.31 169	0.32 118	0.26 132	0.17 88	0.15 3	0.12 6	0.07 16	0.07 159	0.10 185	0.08 111	0.08 82	0.05 1

GwcNet-ADL	0.22 144	0.14 166	0.58 270	0.24 210	0.13 132	0.22 94	0.23 222	0.49 233	0.40 208	0.27 90	0.29 90	0.30 172	0.20 131	0.26 95	0.23 190	0.09 166	0.07 159	0.07 14	0.07 51	0.09 143	0.09 164

OMP-Stereo	0.23 161	0.14 166	0.35 88	0.29 319	0.13 132	0.21 74	0.16 39	0.37 131	0.33 144	0.34 212	0.30 101	0.34 201	0.19 123	0.70 302	0.24 199	0.07 16	0.06 72	0.09 121	0.07 51	0.07 37	0.06 18

test-2	0.18 55	0.14 166	0.30 44	0.22 131	0.12 78	0.20 56	0.27 274	0.26 14	0.28 88	0.31 169	0.32 118	0.26 132	0.17 88	0.15 3	0.12 6	0.07 16	0.07 159	0.10 185	0.08 111	0.08 82	0.05 1

raft+_RVC	0.18 55	0.14 166	0.32 62	0.21 87	0.15 207	0.21 74	0.16 39	0.38 137	0.34 151	0.21 51	0.28 81	0.20 61	0.15 51	0.24 59	0.19 130	0.08 100	0.06 72	0.08 66	0.07 51	0.07 37	0.08 112

sCroCo_RVC	0.18 55	0.14 166	0.49 227	0.27 299	0.18 266	0.22 94	0.17 60	0.27 21	0.23 45	0.14 9	0.22 49	0.17 41	0.14 44	0.21 41	0.15 52	0.10 208	0.11 289	0.09 121	0.09 186	0.09 143	0.09 164

Anonymous	0.20 104	0.14 166	0.47 213	0.27 299	0.20 298	0.25 137	0.25 258	0.32 69	0.26 66	0.18 40	0.18 24	0.15 29	0.19 123	0.24 59	0.18 106	0.10 208	0.09 254	0.09 121	0.09 186	0.15 291	0.13 268

RAFT-Stereo + iAFF	0.17 37	0.14 166	0.32 62	0.20 58	0.09 7	0.19 35	0.17 60	0.32 69	0.30 115	0.25 77	0.33 137	0.20 61	0.17 88	0.19 26	0.15 52	0.06 1	0.05 6	0.07 14	0.07 51	0.07 37	0.05 1

MMNet	0.27 223	0.14 166	0.49 227	0.24 210	0.17 247	0.47 323	0.22 202	0.45 199	0.51 302	0.39 272	0.41 206	0.36 220	0.33 269	0.39 191	0.34 263	0.08 100	0.07 159	0.09 121	0.09 186	0.10 192	0.08 112

delet	0.27 223	0.14 166	0.40 145	0.23 173	0.19 284	0.41 293	0.29 291	0.49 233	0.48 282	0.33 196	0.41 206	0.37 225	0.30 247	0.48 213	0.34 263	0.09 166	0.09 254	0.11 232	0.12 283	0.08 82	0.08 112

UNet	0.28 240	0.14 166	0.69 304	0.23 173	0.20 298	0.44 310	0.22 202	0.50 241	0.40 208	0.34 212	0.39 191	0.43 267	0.33 269	0.40 194	0.31 246	0.09 166	0.07 159	0.10 185	0.08 111	0.10 192	0.08 112

HGLStereo	0.27 223	0.14 166	0.46 206	0.24 210	0.21 306	0.33 239	0.23 222	0.50 241	0.42 223	0.35 228	0.48 277	0.41 257	0.33 269	0.45 206	0.33 259	0.11 236	0.10 272	0.09 121	0.09 186	0.10 192	0.12 256

GANet-RSSM	0.24 184	0.14 166	0.36 105	0.21 87	0.14 166	0.27 162	0.21 186	0.45 199	0.33 144	0.29 124	0.39 191	0.39 241	0.28 225	0.58 257	0.23 190	0.11 236	0.07 159	0.09 121	0.09 186	0.10 192	0.09 164

DMCA	0.22 144	0.14 166	0.36 105	0.22 131	0.14 166	0.27 162	0.20 163	0.43 187	0.38 189	0.31 169	0.32 118	0.33 195	0.24 171	0.24 59	0.28 226	0.11 236	0.08 225	0.10 185	0.08 111	0.10 192	0.11 234

RASNet	0.28 240	0.14 166	0.44 190	0.22 131	0.18 266	0.32 230	0.19 125	0.48 227	0.38 189	0.29 124	0.43 232	0.47 289	0.37 292	0.79 335	0.36 273	0.09 166	0.07 159	0.07 14	0.09 186	0.07 37	0.07 65

MDST_ROB	0.48 344	0.14 166	0.95 357	0.30 327	0.21 306	1.33 401	0.32 311	0.77 377	0.56 326	1.06 387	0.71 348	0.49 299	0.35 280	1.26 388	0.38 276	0.13 279	0.11 289	0.16 324	0.13 301	0.12 254	0.12 256

MyStereo8	0.22 144	0.15 191	0.63 289	0.21 87	0.17 247	0.31 222	0.16 39	0.36 125	0.32 133	0.28 99	0.36 160	0.25 113	0.18 110	0.25 82	0.28 226	0.08 100	0.07 159	0.08 66	0.07 51	0.10 192	0.12 256

CASS	0.21 118	0.15 191	0.32 62	0.26 276	0.11 43	0.28 175	0.19 125	0.39 148	0.30 115	0.32 187	0.34 143	0.25 113	0.24 171	0.25 82	0.20 141	0.13 279	0.08 225	0.11 232	0.09 186	0.11 228	0.11 234
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
CroCo-Stereo Lap2	0.15 22	0.15 191	0.28 31	0.25 247	0.18 266	0.11 1	0.19 125	0.28 33	0.21 27	0.13 3	0.16 17	0.15 29	0.12 14	0.17 11	0.14 40	0.07 16	0.07 159	0.08 66	0.06 24	0.08 82	0.07 65

NINENet	0.25 206	0.15 191	0.37 110	0.23 173	0.16 230	0.43 308	0.17 60	0.60 333	0.46 268	0.32 187	0.37 169	0.32 188	0.20 131	0.42 198	0.21 162	0.10 208	0.10 272	0.12 265	0.08 111	0.11 228	0.10 209

Sa-1000	0.22 144	0.15 191	0.35 88	0.23 173	0.13 132	0.28 175	0.23 222	0.47 216	0.39 195	0.30 152	0.50 280	0.26 132	0.19 123	0.33 164	0.16 69	0.07 16	0.06 72	0.10 185	0.11 251	0.08 82	0.06 18

CSP-Net	0.27 223	0.15 191	0.30 44	0.21 87	0.14 166	0.44 310	0.24 244	0.50 241	0.40 208	0.41 289	0.43 232	0.42 264	0.26 195	0.66 294	0.28 226	0.12 263	0.08 225	0.08 66	0.08 111	0.10 192	0.09 164

IPLG	0.21 118	0.15 191	0.53 250	0.21 87	0.12 78	0.28 175	0.17 60	0.42 177	0.30 115	0.33 196	0.32 118	0.15 29	0.17 88	0.50 220	0.21 162	0.07 16	0.05 6	0.08 66	0.07 51	0.07 37	0.06 18

MIPNet	0.21 118	0.15 191	0.52 247	0.21 87	0.12 78	0.27 162	0.20 163	0.45 199	0.37 176	0.30 152	0.23 51	0.19 59	0.24 171	0.27 110	0.19 130	0.07 16	0.05 6	0.08 66	0.07 51	0.07 37	0.06 18

PSMNet-ADL	0.25 206	0.15 191	0.32 62	0.26 276	0.14 166	0.31 222	0.22 202	0.44 191	0.36 167	0.27 90	0.33 137	0.41 257	0.28 225	0.61 269	0.29 236	0.11 236	0.09 254	0.09 121	0.11 251	0.10 192	0.10 209

rafts_anoy	0.18 55	0.15 191	0.35 88	0.22 131	0.14 166	0.19 35	0.17 60	0.32 69	0.30 115	0.23 58	0.25 66	0.20 61	0.16 65	0.22 46	0.19 130	0.08 100	0.07 159	0.10 185	0.12 283	0.09 143	0.08 112

pcwnet_v2	0.32 274	0.15 191	1.26 382	0.23 173	0.18 266	0.32 230	0.18 88	0.59 325	0.60 335	0.36 244	0.45 254	0.35 215	0.29 238	0.36 183	0.25 208	0.14 302	0.11 289	0.12 265	0.11 251	0.14 279	0.15 294

RALCasStereoNet	0.18 55	0.15 191	0.33 75	0.21 87	0.14 166	0.21 74	0.18 88	0.31 61	0.25 59	0.21 51	0.29 90	0.22 76	0.15 51	0.27 110	0.17 92	0.08 100	0.10 272	0.07 14	0.06 24	0.09 143	0.09 164

ADLNet	0.28 240	0.15 191	0.42 174	0.23 173	0.19 284	0.34 252	0.23 222	0.53 275	0.43 228	0.42 297	0.41 206	0.44 277	0.27 212	0.55 241	0.35 267	0.11 236	0.08 225	0.11 232	0.11 251	0.11 228	0.12 256

AFF-stereo	0.18 55	0.15 191	0.32 62	0.21 87	0.10 20	0.18 14	0.18 88	0.33 83	0.27 75	0.25 77	0.37 169	0.25 113	0.17 88	0.24 59	0.15 52	0.06 1	0.05 6	0.08 66	0.08 111	0.07 37	0.05 1

cf-r	0.24 184	0.15 191	0.44 190	0.21 87	0.14 166	0.27 162	0.22 202	0.42 177	0.40 208	0.30 152	0.42 220	0.42 264	0.26 195	0.43 200	0.25 208	0.11 236	0.06 72	0.08 66	0.10 218	0.08 82	0.08 112

PSMNet-RSSM	0.24 184	0.15 191	0.36 105	0.21 87	0.14 166	0.25 137	0.20 163	0.48 227	0.37 176	0.30 152	0.44 242	0.38 230	0.26 195	0.52 231	0.22 176	0.12 263	0.07 159	0.11 232	0.13 301	0.10 192	0.09 164

CFNet-ft	0.24 184	0.15 191	0.35 88	0.18 8	0.15 207	0.30 211	0.21 186	0.39 148	0.36 167	0.28 99	0.40 198	0.43 267	0.25 186	0.47 211	0.24 199	0.12 263	0.07 159	0.12 265	0.11 251	0.12 254	0.09 164

CFNet_RVC	0.24 184	0.15 191	0.35 88	0.18 8	0.15 207	0.30 211	0.21 186	0.39 148	0.36 167	0.28 99	0.40 198	0.43 267	0.25 186	0.47 211	0.24 199	0.12 263	0.07 159	0.12 265	0.11 251	0.12 254	0.09 164

4D-IteraStereo	0.17 37	0.16 209	0.50 237	0.21 87	0.14 166	0.19 35	0.17 60	0.28 33	0.28 88	0.23 58	0.20 37	0.20 61	0.11 8	0.19 26	0.14 40	0.06 1	0.04 1	0.10 185	0.08 111	0.08 82	0.06 18

CBFPSM	0.27 223	0.16 209	0.67 299	0.20 58	0.14 166	0.38 278	0.25 258	0.40 155	0.36 167	0.33 196	0.36 160	0.56 322	0.38 296	0.32 158	0.38 276	0.08 100	0.08 225	0.07 14	0.08 111	0.09 143	0.11 234

ToySt	0.24 184	0.16 209	0.48 222	0.21 87	0.13 132	0.29 194	0.29 291	0.39 148	0.39 195	0.27 90	0.35 150	0.39 241	0.31 259	0.31 152	0.29 236	0.08 100	0.09 254	0.10 185	0.11 251	0.11 228	0.10 209

ssnet_v2	0.28 240	0.16 209	0.44 190	0.22 131	0.15 207	0.40 290	0.30 301	0.57 313	0.46 268	0.38 257	0.36 160	0.47 289	0.29 238	0.38 189	0.39 284	0.13 279	0.11 289	0.11 232	0.11 251	0.11 228	0.11 234

TestStereo1	0.21 118	0.16 209	0.32 62	0.26 276	0.13 132	0.26 155	0.27 274	0.40 155	0.36 167	0.29 124	0.39 191	0.22 76	0.21 136	0.33 164	0.17 92	0.07 16	0.06 72	0.09 121	0.08 111	0.08 82	0.07 65

RAFT_CTSACE	0.21 118	0.16 209	0.41 167	0.25 247	0.15 207	0.22 94	0.24 244	0.32 69	0.28 88	0.33 196	0.51 286	0.29 162	0.17 88	0.32 158	0.13 24	0.06 1	0.07 159	0.09 121	0.08 111	0.08 82	0.06 18

SA-5K	0.21 118	0.16 209	0.32 62	0.26 276	0.13 132	0.26 155	0.27 274	0.40 155	0.36 167	0.29 124	0.39 191	0.22 76	0.21 136	0.33 164	0.17 92	0.07 16	0.06 72	0.09 121	0.08 111	0.08 82	0.07 65

SA	0.22 144	0.16 209	0.36 105	0.23 173	0.13 132	0.24 126	0.23 222	0.45 199	0.40 208	0.27 90	0.44 242	0.23 95	0.23 156	0.33 164	0.17 92	0.07 16	0.06 72	0.10 185	0.11 251	0.08 82	0.06 18

AACVNet	0.26 216	0.16 209	0.37 110	0.22 131	0.14 166	0.29 194	0.19 125	0.41 165	0.31 125	0.38 257	0.42 220	0.43 267	0.28 225	0.73 312	0.25 208	0.11 236	0.08 225	0.11 232	0.09 186	0.13 267	0.11 234

psm_up	0.29 250	0.16 209	0.41 167	0.26 276	0.17 247	0.32 230	0.26 269	0.55 292	0.43 228	0.36 244	0.40 198	0.45 281	0.37 292	0.58 257	0.30 242	0.11 236	0.12 306	0.13 284	0.12 283	0.10 192	0.10 209

UCFNet_RVC	0.24 184	0.16 209	0.34 80	0.18 8	0.15 207	0.33 239	0.16 39	0.46 209	0.35 157	0.29 124	0.35 150	0.39 241	0.25 186	0.34 170	0.22 176	0.13 279	0.08 225	0.13 284	0.14 312	0.13 267	0.12 256

AdaStereo	0.24 184	0.16 209	0.37 110	0.24 210	0.12 78	0.32 230	0.17 60	0.54 282	0.42 223	0.33 196	0.38 179	0.35 215	0.21 136	0.30 147	0.22 176	0.14 302	0.06 72	0.13 284	0.08 111	0.11 228	0.08 112
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.
NVstereo2D	0.31 265	0.16 209	0.54 253	0.24 210	0.22 321	0.42 300	0.28 287	0.58 320	0.56 326	0.28 99	0.38 179	0.40 254	0.30 247	0.71 305	0.28 226	0.13 279	0.08 225	0.13 284	0.10 218	0.19 329	0.16 301

MLCV	0.22 144	0.16 209	0.44 190	0.21 87	0.08 2	0.29 194	0.19 125	0.38 137	0.37 176	0.38 257	0.44 242	0.31 180	0.21 136	0.41 196	0.24 199	0.07 16	0.05 6	0.06 1	0.05 9	0.07 37	0.06 18

HSM	0.28 240	0.16 209	0.35 88	0.20 58	0.15 207	0.33 239	0.19 125	0.53 275	0.37 176	0.36 244	0.38 179	0.67 356	0.31 259	0.89 355	0.23 190	0.08 100	0.06 72	0.08 66	0.07 51	0.08 82	0.08 112

DLCB_ROB	0.28 240	0.16 209	0.34 80	0.27 299	0.16 230	0.38 278	0.25 258	0.48 227	0.43 228	0.46 316	0.46 264	0.51 309	0.33 269	0.53 236	0.33 259	0.10 208	0.10 272	0.11 232	0.11 251	0.10 192	0.09 164

raft_robust	0.22 144	0.17 225	0.30 44	0.22 131	0.12 78	0.23 111	0.22 202	0.49 233	0.48 282	0.32 187	0.32 118	0.26 132	0.23 156	0.53 236	0.15 52	0.07 16	0.06 72	0.08 66	0.10 218	0.08 82	0.06 18

ADLNet2	0.30 258	0.17 225	0.72 314	0.23 173	0.17 247	0.36 266	0.24 244	0.52 264	0.51 302	0.32 187	0.38 179	0.45 281	0.30 247	0.69 299	0.35 267	0.10 208	0.08 225	0.09 121	0.09 186	0.12 254	0.10 209

TRStereo	0.19 91	0.17 225	0.47 213	0.23 173	0.19 284	0.19 35	0.16 39	0.52 264	0.28 88	0.20 42	0.19 27	0.21 69	0.13 34	0.24 59	0.13 24	0.09 166	0.06 72	0.09 121	0.11 251	0.06 6	0.06 18

RAFT	0.21 118	0.17 225	0.32 62	0.24 210	0.12 78	0.25 137	0.27 274	0.35 106	0.28 88	0.33 196	0.33 137	0.38 230	0.22 147	0.29 135	0.17 92	0.08 100	0.08 225	0.11 232	0.10 218	0.10 192	0.06 18

111	0.20 104	0.17 225	0.40 145	0.18 8	0.09 7	0.24 126	0.17 60	0.41 165	0.45 254	0.23 58	0.29 90	0.29 162	0.21 136	0.24 59	0.18 106	0.07 16	0.05 6	0.07 14	0.06 24	0.07 37	0.08 112

hitnet-ft	0.29 250	0.17 225	0.40 145	0.19 26	0.14 166	0.39 285	0.23 222	0.44 191	0.41 219	0.36 244	0.46 264	0.53 316	0.34 276	0.76 326	0.32 252	0.14 302	0.10 272	0.13 284	0.10 218	0.15 291	0.13 268

GwcNet-RSSM	0.26 216	0.17 225	0.46 206	0.21 87	0.13 132	0.28 175	0.23 222	0.44 191	0.42 223	0.31 169	0.45 254	0.40 254	0.26 195	0.55 241	0.28 226	0.11 236	0.07 159	0.09 121	0.10 218	0.09 143	0.08 112

stereogan	0.37 305	0.17 225	0.65 295	0.27 299	0.22 321	0.62 357	0.26 269	0.59 325	0.63 343	0.43 303	0.60 322	0.67 356	0.42 316	0.68 297	0.35 267	0.13 279	0.14 320	0.14 303	0.12 283	0.19 329	0.17 309

HITNet	0.20 104	0.17 225	0.43 184	0.19 26	0.08 2	0.27 162	0.14 13	0.42 177	0.30 115	0.29 124	0.32 118	0.27 140	0.21 136	0.28 122	0.25 208	0.07 16	0.05 6	0.07 14	0.06 24	0.09 143	0.06 18
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	0.27 223	0.17 225	0.35 88	0.25 247	0.14 166	0.37 271	0.21 186	0.47 216	0.41 219	0.44 309	0.51 286	0.41 257	0.28 225	0.45 206	0.37 274	0.09 166	0.06 72	0.11 232	0.11 251	0.10 192	0.10 209
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
DRN-Test	0.33 280	0.17 225	0.61 279	0.27 299	0.19 284	0.46 317	0.29 291	0.65 354	0.51 302	0.47 324	0.46 264	0.44 277	0.34 276	0.62 277	0.41 297	0.12 263	0.08 225	0.13 284	0.12 283	0.12 254	0.10 209

SGM-Forest	0.36 296	0.17 225	0.47 213	0.23 173	0.16 230	0.45 315	0.41 348	0.55 292	0.48 282	0.52 339	0.60 322	0.52 312	0.41 308	0.85 348	0.50 325	0.17 335	0.17 346	0.17 330	0.15 320	0.15 291	0.15 294
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
whm_eth	0.23 161	0.18 237	0.56 262	0.24 210	0.19 284	0.21 74	0.18 88	0.37 131	0.40 208	0.31 169	0.60 322	0.15 29	0.17 88	0.26 95	0.19 130	0.09 166	0.08 225	0.10 185	0.09 186	0.09 143	0.11 234

StereoVision	0.22 144	0.18 237	0.37 110	0.27 299	0.17 247	0.23 111	0.22 202	0.38 137	0.31 125	0.20 42	0.51 286	0.22 76	0.16 65	0.28 122	0.18 106	0.11 236	0.12 306	0.13 284	0.13 301	0.10 192	0.07 65

LL-Strereo2	0.18 55	0.18 237	0.39 140	0.22 131	0.12 78	0.24 126	0.13 3	0.31 61	0.23 45	0.24 71	0.20 37	0.24 106	0.12 14	0.26 95	0.15 52	0.06 1	0.06 72	0.12 265	0.09 186	0.08 82	0.07 65

iinet-f	0.30 258	0.18 237	1.03 368	0.20 58	0.15 207	0.44 310	0.22 202	0.45 199	0.37 176	0.35 228	0.44 242	0.41 257	0.34 276	0.34 170	0.40 291	0.10 208	0.09 254	0.08 66	0.08 111	0.13 267	0.11 234

RAFT+CT+SA	0.21 118	0.18 237	0.33 75	0.25 247	0.18 266	0.23 111	0.29 291	0.40 155	0.36 167	0.24 71	0.38 179	0.18 48	0.16 65	0.32 158	0.16 69	0.07 16	0.05 6	0.09 121	0.12 283	0.09 143	0.09 164

iRaft-Stereo_5w	0.23 161	0.18 237	0.44 190	0.22 131	0.13 132	0.19 35	0.19 125	0.37 131	0.32 133	0.28 99	0.37 169	0.34 201	0.23 156	0.65 290	0.27 224	0.06 1	0.06 72	0.08 66	0.07 51	0.09 143	0.08 112

LMCR-Stereo	0.26 216	0.18 237	0.49 227	0.28 316	0.14 166	0.36 266	0.23 222	0.54 282	0.34 151	0.39 272	0.40 198	0.29 162	0.29 238	0.37 185	0.27 224	0.11 236	0.07 159	0.09 121	0.07 51	0.13 267	0.09 164

Anonymous3	0.23 161	0.18 237	0.63 289	0.27 299	0.18 266	0.41 293	0.23 222	0.43 187	0.35 157	0.23 58	0.27 77	0.20 61	0.18 110	0.27 110	0.18 106	0.12 263	0.11 289	0.10 185	0.10 218	0.11 228	0.12 256

XX-TBD	0.15 22	0.18 237	0.28 31	0.22 131	0.10 20	0.22 94	0.15 26	0.22 3	0.27 75	0.22 55	0.26 72	0.14 23	0.12 14	0.16 7	0.13 24	0.08 100	0.05 6	0.06 1	0.04 1	0.07 37	0.06 18

RALAANet	0.19 91	0.18 237	0.37 110	0.23 173	0.14 166	0.23 111	0.13 3	0.37 131	0.29 106	0.28 99	0.26 72	0.25 113	0.15 51	0.26 95	0.18 106	0.08 100	0.06 72	0.09 121	0.08 111	0.09 143	0.06 18

FAT-Stereo	0.36 296	0.18 237	0.73 317	0.26 276	0.18 266	0.33 239	0.29 291	0.60 333	0.59 332	0.46 316	0.60 322	0.60 334	0.50 341	0.61 269	0.34 263	0.13 279	0.14 320	0.13 284	0.12 283	0.14 279	0.18 323

BEATNet_4x	0.22 144	0.18 237	0.47 213	0.22 131	0.10 20	0.28 175	0.14 13	0.46 209	0.32 133	0.31 169	0.34 143	0.31 180	0.25 186	0.31 152	0.29 236	0.08 100	0.06 72	0.08 66	0.06 24	0.10 192	0.08 112

RYNet	0.37 305	0.18 237	0.59 274	0.25 247	0.28 354	0.61 356	0.32 311	0.59 325	0.59 332	0.41 289	0.38 179	0.57 326	0.39 301	0.87 351	0.53 330	0.11 236	0.08 225	0.12 265	0.11 251	0.18 325	0.18 323

iResNet	0.24 184	0.18 237	0.61 279	0.25 247	0.11 43	0.29 194	0.21 186	0.42 177	0.43 228	0.33 196	0.43 232	0.27 140	0.22 147	0.34 170	0.26 220	0.07 16	0.05 6	0.07 14	0.06 24	0.08 82	0.07 65

CBMV_ROB	0.33 280	0.18 237	0.53 250	0.21 87	0.14 166	0.33 239	0.20 163	0.51 254	0.45 254	0.51 333	0.55 306	0.45 281	0.42 316	0.71 305	0.32 252	0.18 345	0.19 356	0.23 357	0.21 354	0.14 279	0.15 294

test_5	0.23 161	0.19 252	0.38 129	0.26 276	0.18 266	0.25 137	0.29 291	0.40 155	0.37 176	0.29 124	0.40 198	0.25 113	0.22 147	0.34 170	0.18 106	0.07 16	0.05 6	0.09 121	0.09 186	0.10 192	0.10 209

AASNet	0.27 223	0.19 252	0.49 227	0.26 276	0.17 247	0.34 252	0.20 163	0.62 346	0.48 282	0.35 228	0.40 198	0.32 188	0.25 186	0.28 122	0.34 263	0.11 236	0.09 254	0.10 185	0.08 111	0.13 267	0.11 234

AnonymousM	0.17 37	0.19 252	0.24 11	0.18 8	0.10 20	0.18 14	0.17 60	0.30 55	0.23 45	0.26 86	0.20 37	0.18 48	0.14 44	0.19 26	0.14 40	0.09 166	0.06 72	0.38 376	0.15 320	0.06 6	0.05 1

TestStereo	0.21 118	0.19 252	0.40 145	0.25 247	0.10 20	0.22 94	0.21 186	0.31 61	0.31 125	0.23 58	0.34 143	0.22 76	0.18 110	0.62 277	0.18 106	0.08 100	0.06 72	0.10 185	0.07 51	0.11 228	0.06 18

CVANet_RVC	0.30 258	0.19 252	0.41 167	0.26 276	0.16 230	0.33 239	0.26 269	0.52 264	0.47 273	0.40 280	0.46 264	0.43 267	0.31 259	0.89 355	0.26 220	0.14 302	0.09 254	0.14 303	0.13 301	0.14 279	0.10 209

DeepPruner_ROB	0.26 216	0.19 252	0.44 190	0.21 87	0.16 230	0.30 211	0.21 186	0.52 264	0.32 133	0.35 228	0.38 179	0.39 241	0.26 195	0.42 198	0.24 199	0.15 313	0.11 289	0.11 232	0.11 251	0.14 279	0.13 268

iResNet_ROB	0.25 206	0.19 252	0.40 145	0.20 58	0.12 78	0.30 211	0.16 39	0.55 292	0.53 313	0.38 257	0.43 232	0.37 225	0.26 195	0.38 189	0.22 176	0.08 100	0.06 72	0.06 1	0.04 1	0.09 143	0.09 164

SGM_RVC	0.50 348	0.19 252	0.50 237	0.25 247	0.15 207	0.69 363	0.39 344	0.68 368	0.82 370	0.95 381	0.84 364	1.13 380	0.76 372	1.16 381	0.60 340	0.16 325	0.16 341	0.16 324	0.16 331	0.16 299	0.17 309
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
DispNO	0.29 250	0.20 260	0.71 313	0.25 247	0.16 230	0.25 137	0.30 301	0.45 199	0.52 308	0.35 228	0.43 232	0.36 220	0.30 247	0.74 319	0.31 246	0.10 208	0.08 225	0.09 121	0.08 111	0.09 143	0.08 112

fast-acv-ft	0.31 265	0.20 260	0.81 330	0.24 210	0.18 266	0.46 317	0.27 274	0.41 165	0.49 291	0.39 272	0.55 306	0.49 299	0.35 280	0.37 185	0.38 276	0.11 236	0.11 289	0.11 232	0.12 283	0.12 254	0.09 164

Wz-Net-LNSev-Ref	0.30 258	0.20 260	0.70 310	0.21 87	0.17 247	0.46 317	0.27 274	0.50 241	0.49 291	0.42 297	0.55 306	0.43 267	0.30 247	0.46 208	0.38 276	0.09 166	0.06 72	0.07 14	0.06 24	0.11 228	0.10 209

ACRE	0.21 118	0.20 260	0.62 287	0.23 173	0.15 207	0.24 126	0.20 163	0.35 106	0.28 88	0.31 169	0.32 118	0.22 76	0.15 51	0.25 82	0.20 141	0.08 100	0.07 159	0.07 14	0.07 51	0.08 82	0.08 112

SACVNet	0.30 258	0.20 260	0.41 167	0.25 247	0.18 266	0.34 252	0.25 258	0.52 264	0.40 208	0.41 289	0.44 242	0.46 287	0.32 266	0.71 305	0.25 208	0.13 279	0.10 272	0.12 265	0.12 283	0.16 299	0.17 309

GEStereo_RVC	0.27 223	0.20 260	0.44 190	0.27 299	0.16 230	0.33 239	0.25 258	0.56 306	0.54 317	0.34 212	0.38 179	0.34 201	0.25 186	0.51 225	0.28 226	0.12 263	0.08 225	0.09 121	0.08 111	0.11 228	0.11 234

APVNet	0.36 296	0.20 260	0.70 310	0.26 276	0.22 321	0.52 344	0.35 326	0.61 337	0.44 242	0.38 257	0.52 294	0.48 295	0.38 296	0.84 347	0.46 314	0.13 279	0.14 320	0.15 315	0.16 331	0.16 299	0.15 294

S-Stereo	0.38 311	0.20 260	1.05 369	0.27 299	0.22 321	0.38 278	0.32 311	0.55 292	0.66 346	0.39 272	0.59 317	0.49 299	0.41 308	0.75 321	0.40 291	0.12 263	0.15 334	0.13 284	0.13 301	0.16 299	0.21 347

STTStereo	0.28 240	0.20 260	0.61 279	0.25 247	0.17 247	0.29 194	0.24 244	0.47 216	0.39 195	0.39 272	0.41 206	0.44 277	0.28 225	0.40 194	0.28 226	0.13 279	0.12 306	0.13 284	0.16 331	0.12 254	0.11 234

CFNet	0.27 223	0.20 260	0.44 190	0.22 131	0.14 166	0.33 239	0.14 13	0.51 254	0.45 254	0.30 152	0.40 198	0.38 230	0.27 212	0.76 326	0.25 208	0.09 166	0.07 159	0.11 232	0.11 251	0.11 228	0.08 112

LE_ROB	1.76 406	0.20 260	2.68 407	0.48 377	0.52 383	0.78 375	0.96 403	0.84 386	6.61 419	7.40 421	2.08 407	2.08 400	4.83 415	1.27 389	3.79 415	0.10 208	0.08 225	0.12 265	0.11 251	0.11 228	0.10 209

NOSS_ROB	0.31 265	0.20 260	0.35 88	0.24 210	0.16 230	0.32 230	0.19 125	0.52 264	0.48 282	0.33 196	0.36 160	0.42 264	0.28 225	0.93 361	0.24 199	0.19 350	0.20 361	0.24 359	0.22 361	0.17 314	0.17 309

XPNet_ROB	0.33 280	0.20 260	0.43 184	0.27 299	0.18 266	0.37 271	0.31 306	0.55 292	0.50 299	0.51 333	0.53 299	0.58 329	0.37 292	0.63 282	0.45 308	0.17 335	0.12 306	0.13 284	0.12 283	0.15 291	0.14 285

pmcnn	0.50 348	0.20 260	0.78 320	0.24 210	0.26 349	0.39 285	0.30 301	0.51 254	0.50 299	0.54 346	1.23 384	2.52 407	0.37 292	0.77 332	0.95 367	0.08 100	0.06 72	0.06 1	0.05 9	0.10 192	0.08 112

GMStereo_Zeroshot	0.24 184	0.21 274	0.45 200	0.26 276	0.13 132	0.28 175	0.15 26	0.39 148	0.35 157	0.37 249	0.43 232	0.40 254	0.17 88	0.34 170	0.20 141	0.12 263	0.07 159	0.13 284	0.07 51	0.16 299	0.09 164

SDNR	0.42 328	0.21 274	0.82 333	0.21 87	0.18 266	1.27 398	0.17 60	0.50 241	0.49 291	0.42 297	0.81 361	0.38 230	0.27 212	1.19 382	0.38 276	0.23 357	0.24 372	0.17 330	0.13 301	0.17 314	0.20 340

Anonymous_2	0.37 305	0.21 274	0.47 213	0.20 58	0.21 306	0.42 300	0.26 269	0.38 137	0.29 106	0.33 196	0.30 101	0.44 277	0.38 296	0.36 183	0.29 236	0.26 362	0.29 380	0.44 380	1.41 414	0.34 373	0.21 347

CIPLG	0.21 118	0.21 274	0.55 258	0.23 173	0.15 207	0.25 137	0.20 163	0.35 106	0.29 106	0.31 169	0.33 137	0.22 76	0.15 51	0.26 95	0.20 141	0.08 100	0.07 159	0.07 14	0.07 51	0.08 82	0.08 112

sAnonymous2	0.20 104	0.21 274	0.58 270	0.24 210	0.17 247	0.22 94	0.19 125	0.34 89	0.28 88	0.17 29	0.19 27	0.17 41	0.16 65	0.17 11	0.14 40	0.10 208	0.07 159	0.09 121	0.08 111	0.23 349	0.17 309

CroCo_RVC	0.20 104	0.21 274	0.58 270	0.24 210	0.17 247	0.22 94	0.19 125	0.34 89	0.28 88	0.17 29	0.19 27	0.17 41	0.16 65	0.17 11	0.14 40	0.10 208	0.07 159	0.09 121	0.08 111	0.23 349	0.17 309

ARAFT	0.24 184	0.21 274	0.78 320	0.22 131	0.12 78	0.29 194	0.24 244	0.43 187	0.32 133	0.33 196	0.28 81	0.28 155	0.19 123	0.49 218	0.18 106	0.07 16	0.06 72	0.12 265	0.11 251	0.09 143	0.06 18

DMCA-RVC	0.27 223	0.21 274	0.61 279	0.28 316	0.17 247	0.29 194	0.21 186	0.42 177	0.35 157	0.40 280	0.37 169	0.39 241	0.36 284	0.43 200	0.30 242	0.13 279	0.10 272	0.15 315	0.11 251	0.13 267	0.10 209

TDLM	0.30 258	0.21 274	0.38 129	0.28 316	0.15 207	0.33 239	0.32 311	0.52 264	0.47 273	0.38 257	0.43 232	0.39 241	0.29 238	0.91 359	0.28 226	0.14 302	0.08 225	0.13 284	0.11 251	0.12 254	0.10 209

NLCA_NET_v2_RVC	0.27 223	0.21 274	0.59 274	0.25 247	0.18 266	0.29 194	0.22 202	0.50 241	0.40 208	0.38 257	0.41 206	0.43 267	0.27 212	0.43 200	0.29 236	0.11 236	0.08 225	0.10 185	0.10 218	0.10 192	0.11 234
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
WCMA_ROB	0.51 352	0.21 274	0.65 295	0.25 247	0.21 306	0.58 351	0.32 311	0.54 282	0.55 323	0.95 381	1.40 389	1.28 387	0.81 377	0.73 312	0.62 343	0.18 345	0.15 334	0.15 315	0.15 320	0.19 329	0.19 330

CBMV	0.33 280	0.21 274	0.54 253	0.23 173	0.13 132	0.42 300	0.33 321	0.53 275	0.48 282	0.52 339	0.49 278	0.50 305	0.41 308	0.56 249	0.31 246	0.15 313	0.16 341	0.18 337	0.16 331	0.13 267	0.13 268
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
IPLGR_C	0.21 118	0.22 286	0.60 276	0.23 173	0.15 207	0.24 126	0.20 163	0.35 106	0.29 106	0.31 169	0.32 118	0.22 76	0.15 51	0.25 82	0.20 141	0.08 100	0.07 159	0.07 14	0.07 51	0.08 82	0.08 112

RP	0.35 292	0.22 286	0.51 243	0.31 334	0.24 337	0.37 271	0.28 287	0.50 241	0.58 331	0.40 280	0.63 334	0.61 338	0.47 333	0.61 269	0.39 284	0.16 325	0.15 334	0.17 330	0.15 320	0.17 314	0.17 309

edge stereo	0.39 317	0.22 286	0.81 330	0.27 299	0.22 321	0.37 271	0.24 244	0.56 306	0.54 317	0.53 344	0.60 322	0.71 364	0.50 341	0.78 333	0.40 291	0.16 325	0.14 320	0.19 344	0.14 312	0.16 299	0.17 309

ADCL	0.47 342	0.22 286	1.00 362	0.27 299	0.19 284	0.74 369	0.64 383	0.54 282	0.69 354	0.56 348	0.71 348	0.55 320	0.60 356	0.60 264	1.43 391	0.11 236	0.09 254	0.13 284	0.13 301	0.14 279	0.14 285

GANet	0.36 296	0.22 286	0.49 227	0.29 319	0.17 247	0.41 293	0.38 339	0.57 313	0.45 254	0.46 316	0.75 354	0.55 320	0.40 304	0.94 364	0.41 297	0.13 279	0.13 316	0.13 284	0.11 251	0.14 279	0.11 234

AANet_RVC	0.31 265	0.22 286	0.50 237	0.23 173	0.14 166	0.30 211	0.24 244	0.47 216	0.54 317	0.38 257	0.60 322	0.43 267	0.29 238	0.87 351	0.40 291	0.11 236	0.07 159	0.07 14	0.07 51	0.09 143	0.09 164

StereoDRNet	0.32 274	0.22 286	0.61 279	0.27 299	0.21 306	0.42 300	0.30 301	0.61 337	0.48 282	0.46 316	0.39 191	0.48 295	0.30 247	0.57 252	0.40 291	0.11 236	0.09 254	0.12 265	0.11 251	0.12 254	0.10 209

RAFT + AFF	0.27 223	0.23 293	0.50 237	0.25 247	0.17 247	0.30 211	0.33 321	0.52 264	0.40 208	0.28 99	0.30 101	0.30 172	0.31 259	0.62 277	0.24 199	0.09 166	0.10 272	0.11 232	0.10 218	0.11 228	0.11 234

GwcNet	0.35 292	0.23 293	0.88 345	0.25 247	0.24 337	0.48 327	0.27 274	0.55 292	0.57 329	0.38 257	0.52 294	0.51 309	0.32 266	0.60 264	0.41 297	0.13 279	0.11 289	0.12 265	0.11 251	0.13 267	0.14 285

DANet	0.35 292	0.23 293	0.60 276	0.36 357	0.22 321	0.39 285	0.25 258	0.48 227	0.43 228	0.52 339	0.50 280	0.59 331	0.41 308	0.76 326	0.49 320	0.13 279	0.11 289	0.14 303	0.12 283	0.17 314	0.15 294
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
ADCRef	0.38 311	0.24 296	0.88 345	0.26 276	0.21 306	0.49 330	0.27 274	0.52 264	0.48 282	0.50 328	0.58 315	0.35 215	0.47 333	0.48 213	1.29 389	0.09 166	0.08 225	0.12 265	0.12 283	0.11 228	0.11 234

ADCP+	0.45 339	0.24 296	1.15 376	0.25 247	0.22 321	0.56 347	0.39 344	0.54 282	0.51 302	0.44 309	0.51 286	0.46 287	0.52 346	0.56 249	1.89 402	0.10 208	0.08 225	0.11 232	0.10 218	0.14 279	0.13 268

DPSNet	0.47 342	0.24 296	0.93 354	0.27 299	0.20 298	0.75 371	0.57 377	0.84 386	0.79 368	0.47 324	0.51 286	0.60 334	0.69 368	0.87 351	0.71 351	0.16 325	0.13 316	0.12 265	0.10 218	0.25 353	0.21 347

PSMNet_ROB	0.33 280	0.24 296	0.54 253	0.31 334	0.21 306	0.42 300	0.43 353	0.59 325	0.47 273	0.37 249	0.44 242	0.49 299	0.31 259	0.64 284	0.43 301	0.14 302	0.10 272	0.15 315	0.14 312	0.13 267	0.11 234

LL-Strereo	0.29 250	0.25 300	0.58 270	0.25 247	0.21 306	0.23 111	0.24 244	0.55 292	0.42 223	0.34 212	0.32 118	0.41 257	0.40 304	0.94 364	0.23 190	0.08 100	0.07 159	0.11 232	0.09 186	0.09 143	0.09 164

HCRNet	0.24 184	0.25 300	0.33 75	0.34 347	0.16 230	0.27 162	0.18 88	0.43 187	0.35 157	0.30 152	0.35 150	0.32 188	0.22 147	0.44 204	0.20 141	0.13 279	0.08 225	0.13 284	0.11 251	0.10 192	0.09 164

GMStereo	0.19 91	0.25 300	0.40 145	0.21 87	0.12 78	0.22 94	0.19 125	0.29 40	0.40 208	0.25 77	0.23 51	0.16 36	0.15 51	0.25 82	0.19 130	0.09 166	0.06 72	0.08 66	0.08 111	0.10 192	0.08 112
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
psmorigin	0.50 348	0.25 300	3.03 409	0.24 210	0.19 284	0.38 278	0.22 202	0.50 241	0.44 242	0.64 357	0.68 343	0.71 364	0.51 344	0.85 348	0.45 308	0.14 302	0.17 346	0.13 284	0.14 312	0.16 299	0.21 347

FADNet-RVC-Resample	0.29 250	0.25 300	0.93 354	0.26 276	0.16 230	0.32 230	0.21 186	0.47 216	0.39 195	0.35 228	0.38 179	0.33 195	0.27 212	0.53 236	0.24 199	0.10 208	0.10 272	0.14 303	0.13 301	0.13 267	0.16 301

G-Net	0.46 341	0.25 300	0.86 342	0.34 347	0.28 354	0.90 383	0.35 326	0.47 216	0.45 254	0.68 361	1.22 383	0.64 350	0.60 356	0.61 269	0.57 332	0.16 325	0.14 320	0.17 330	0.13 301	0.22 346	0.19 330

NCC-stereo	0.39 317	0.25 300	0.69 304	0.32 340	0.28 354	0.46 317	0.36 329	0.65 354	0.52 308	0.40 280	0.57 313	0.56 322	0.47 333	0.73 312	0.45 308	0.17 335	0.14 320	0.18 337	0.25 365	0.16 299	0.16 301

Nwc_Net	0.37 305	0.25 300	0.68 303	0.31 334	0.24 337	0.44 310	0.30 301	0.65 354	0.50 299	0.37 249	0.69 347	0.58 329	0.45 324	0.60 264	0.40 291	0.15 313	0.12 306	0.19 344	0.21 354	0.14 279	0.13 268

Abc-Net	0.39 317	0.25 300	0.69 304	0.32 340	0.28 354	0.46 317	0.36 329	0.65 354	0.52 308	0.40 280	0.57 313	0.56 322	0.47 333	0.73 312	0.45 308	0.17 335	0.14 320	0.18 337	0.25 365	0.16 299	0.16 301
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
DN-CSS_ROB	0.22 144	0.25 300	0.47 213	0.24 210	0.14 166	0.25 137	0.12 1	0.40 155	0.33 144	0.29 124	0.42 220	0.22 76	0.20 131	0.33 164	0.19 130	0.07 16	0.06 72	0.11 232	0.11 251	0.11 228	0.07 65

LALA_ROB	0.36 296	0.25 300	0.46 206	0.30 327	0.21 306	0.47 323	0.39 344	0.61 337	0.51 302	0.52 339	0.51 286	0.69 361	0.36 284	0.50 220	0.43 301	0.17 335	0.11 289	0.16 324	0.14 312	0.17 314	0.15 294

Wz-Net-MNSev	0.36 296	0.26 311	0.79 326	0.26 276	0.21 306	0.59 352	0.38 339	0.55 292	0.56 326	0.48 327	0.54 302	0.53 316	0.36 284	0.60 264	0.44 305	0.11 236	0.09 254	0.11 232	0.11 251	0.15 291	0.13 268

dd	0.22 144	0.26 311	0.40 145	0.22 131	0.12 78	0.25 137	0.21 186	0.32 69	0.44 242	0.29 124	0.28 81	0.25 113	0.16 65	0.30 147	0.25 208	0.12 263	0.07 159	0.10 185	0.08 111	0.11 228	0.09 164

AF-Net	0.37 305	0.26 311	0.56 262	0.32 340	0.23 332	0.41 293	0.29 291	0.61 337	0.64 344	0.42 297	0.68 343	0.65 351	0.49 340	0.57 252	0.44 305	0.15 313	0.11 289	0.19 344	0.14 312	0.15 291	0.13 268

iResNetv2_ROB	0.27 223	0.26 311	0.72 314	0.23 173	0.13 132	0.29 194	0.18 88	0.52 264	0.49 291	0.37 249	0.45 254	0.39 241	0.25 186	0.34 170	0.20 141	0.08 100	0.06 72	0.07 14	0.05 9	0.12 254	0.09 164

NCCL2	0.35 292	0.26 311	0.49 227	0.36 357	0.22 321	0.41 293	0.41 348	0.53 275	0.42 223	0.47 324	0.46 264	0.61 338	0.39 301	0.55 241	0.37 274	0.16 325	0.13 316	0.21 350	0.21 354	0.16 299	0.16 301

FBW_ROB	0.43 332	0.26 311	0.54 253	0.31 334	0.20 298	0.51 335	0.32 311	0.70 370	0.60 335	0.59 351	0.55 306	0.65 351	0.41 308	1.40 393	0.51 327	0.13 279	0.17 346	0.21 350	0.16 331	0.17 314	0.18 323

ETE_ROB	0.34 287	0.26 311	0.45 200	0.29 319	0.18 266	0.40 290	0.37 333	0.57 313	0.47 273	0.50 328	0.50 280	0.62 340	0.36 284	0.55 241	0.38 276	0.13 279	0.10 272	0.14 303	0.12 283	0.16 299	0.16 301

FINET	0.34 287	0.27 318	0.80 328	0.24 210	0.24 337	0.36 266	0.34 323	0.54 282	0.72 359	0.39 272	0.47 271	0.32 188	0.30 247	0.51 225	0.32 252	0.19 350	0.17 346	0.13 284	0.12 283	0.18 325	0.16 301

SHD	0.42 328	0.27 318	0.81 330	0.31 334	0.25 344	0.42 300	0.22 202	0.66 360	0.94 383	0.63 355	0.60 322	0.59 331	0.47 333	0.59 263	0.58 337	0.15 313	0.13 316	0.16 324	0.16 331	0.20 337	0.22 352

MeshStereo	0.58 363	0.27 318	0.67 299	0.22 131	0.17 247	0.66 361	0.37 333	0.78 378	0.61 338	1.47 407	1.30 386	1.65 394	0.79 374	1.12 379	0.59 338	0.17 335	0.17 346	0.17 330	0.14 312	0.17 314	0.14 285
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	0.30 258	0.28 321	0.83 334	0.23 173	0.15 207	0.30 211	0.17 60	0.49 233	0.37 176	0.30 152	0.38 179	0.30 172	0.27 212	0.52 231	0.31 246	0.14 302	0.14 320	0.14 303	0.16 331	0.21 340	0.23 358

SuperB	0.49 346	0.28 321	2.23 399	0.23 173	0.15 207	0.41 293	0.32 311	0.47 216	0.82 370	0.43 303	0.50 280	0.33 195	0.45 324	0.68 297	1.08 373	0.10 208	0.07 159	0.09 121	0.08 111	0.98 406	0.14 285

RTSC	0.39 317	0.28 321	0.78 320	0.27 299	0.18 266	0.49 330	0.22 202	0.59 325	0.84 375	0.55 347	0.53 299	0.49 299	0.36 284	0.67 296	0.82 359	0.13 279	0.10 272	0.11 232	0.12 283	0.17 314	0.17 309

PA-Net	0.37 305	0.28 321	0.83 334	0.31 334	0.28 354	0.39 285	0.42 351	0.51 254	0.55 323	0.34 212	0.42 220	0.41 257	0.36 284	0.79 335	0.49 320	0.12 263	0.23 370	0.16 324	0.23 363	0.12 254	0.18 323
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
SGM-ForestM	1.36 397	0.28 321	0.79 326	0.26 276	0.16 230	2.26 412	1.00 405	1.42 399	1.46 398	2.38 411	2.05 406	5.95 420	2.66 412	2.95 412	2.46 410	0.17 335	0.18 352	0.18 337	0.18 345	0.15 291	0.18 323

NaN_ROB	0.41 325	0.28 321	0.62 287	0.30 327	0.19 284	0.51 335	0.47 364	0.58 320	0.59 332	0.56 348	0.47 271	0.49 299	0.41 308	1.21 385	0.64 347	0.12 263	0.18 352	0.12 265	0.13 301	0.11 228	0.14 285

SANet	0.53 357	0.28 321	0.96 358	0.26 276	0.15 207	0.69 363	0.44 356	0.67 365	1.34 394	0.67 360	0.98 374	0.94 375	0.71 370	0.89 355	0.76 353	0.14 302	0.12 306	0.12 265	0.11 251	0.17 314	0.16 301

Wz-Net-LNSev	0.34 287	0.29 328	0.91 350	0.26 276	0.21 306	0.47 323	0.31 306	0.54 282	0.54 317	0.44 309	0.52 294	0.50 305	0.35 280	0.39 191	0.39 284	0.11 236	0.11 289	0.10 185	0.09 186	0.14 279	0.13 268

DGSMNet	0.61 368	0.29 328	0.91 350	0.51 380	0.70 392	0.62 357	1.38 414	0.59 325	0.55 323	0.37 249	0.61 329	0.52 312	0.33 269	0.65 290	0.43 301	0.53 385	0.60 403	0.67 391	0.61 399	0.63 388	0.61 398

aanetorigin	0.39 317	0.29 328	1.09 371	0.24 210	0.19 284	0.28 175	0.37 333	0.33 83	0.47 273	0.94 379	0.82 362	0.52 312	0.54 347	0.49 218	0.50 325	0.11 236	0.09 254	0.10 185	0.10 218	0.16 299	0.15 294

DeepPrunerF	0.44 338	0.29 328	1.29 385	0.33 345	0.30 362	0.35 261	0.36 329	0.62 346	1.15 392	0.40 280	0.44 242	0.39 241	0.41 308	0.80 339	0.52 328	0.18 345	0.14 320	0.23 357	0.21 354	0.17 314	0.17 309

ADCPNet	0.48 344	0.29 328	1.60 393	0.27 299	0.23 332	0.70 366	0.38 339	0.53 275	0.51 302	0.51 333	0.59 317	0.67 356	0.56 351	0.60 264	1.14 379	0.15 313	0.18 352	0.14 303	0.23 363	0.19 329	0.19 330

PWC_ROB	0.38 311	0.29 328	0.69 304	0.25 247	0.20 298	0.38 278	0.19 125	0.58 320	0.67 349	0.57 350	0.85 365	0.51 309	0.40 304	0.71 305	0.52 328	0.13 279	0.09 254	0.14 303	0.10 218	0.17 314	0.14 285

HBP-ISP	0.33 280	0.30 334	0.72 314	0.22 131	0.16 230	0.32 230	0.22 202	0.54 282	0.44 242	0.41 289	0.49 278	0.33 195	0.38 296	0.73 312	0.25 208	0.18 345	0.19 356	0.24 359	0.20 351	0.16 299	0.13 268

FC-DCNN	0.70 376	0.30 334	0.69 304	0.32 340	0.27 351	0.81 378	0.39 344	0.79 381	0.82 370	1.41 400	1.58 399	1.98 399	1.26 397	1.02 374	0.77 356	0.24 360	0.22 367	0.27 362	0.26 369	0.26 360	0.26 364

PS-NSSS	0.32 274	0.30 334	0.46 206	0.23 173	0.17 247	0.33 239	0.24 244	0.57 313	0.41 219	0.37 249	0.52 294	0.35 215	0.30 247	0.80 339	0.30 242	0.17 335	0.14 320	0.21 350	0.15 320	0.15 291	0.13 268

PDISCO_ROB	0.43 332	0.30 334	0.67 299	0.43 371	0.36 370	0.67 362	0.32 311	0.72 373	0.76 364	0.43 303	0.53 299	0.63 348	0.40 304	0.66 294	0.47 316	0.21 354	0.12 306	0.21 350	0.19 350	0.25 353	0.20 340

PWCDC_ROB	0.38 311	0.30 334	0.60 276	0.33 345	0.20 298	0.42 300	0.19 125	0.58 320	0.89 376	0.42 297	1.26 385	0.36 220	0.34 276	0.50 220	0.38 276	0.18 345	0.11 289	0.11 232	0.09 186	0.19 329	0.13 268

UDGNet	0.23 161	0.31 339	0.38 129	0.24 210	0.14 166	0.24 126	0.18 88	0.32 69	0.43 228	0.29 124	0.28 81	0.24 106	0.19 123	0.29 135	0.20 141	0.15 313	0.07 159	0.21 350	0.11 251	0.14 279	0.10 209

dad	0.28 240	0.31 339	0.44 190	0.21 87	0.14 166	0.30 211	0.20 163	0.33 83	0.49 291	0.44 309	0.44 242	0.45 281	0.21 136	0.41 196	0.26 220	0.20 353	0.11 289	0.20 347	0.11 251	0.14 279	0.10 209

ccnet	0.42 328	0.31 339	0.48 222	0.27 299	0.32 365	0.60 355	0.32 311	0.65 354	0.46 268	0.53 344	0.66 338	0.56 322	0.45 324	0.72 310	0.61 341	0.26 362	0.19 356	0.24 359	0.21 354	0.26 360	0.22 352

Syn2CoEx	0.36 296	0.31 339	0.78 320	0.34 347	0.21 306	0.41 293	0.28 287	0.61 337	0.49 291	0.42 297	0.56 311	0.45 281	0.44 321	0.69 299	0.38 276	0.17 335	0.14 320	0.15 315	0.12 283	0.13 267	0.12 256

FCDSN-DC	0.63 369	0.31 339	0.61 279	0.36 357	0.30 362	0.65 359	0.37 333	0.66 360	0.68 352	1.14 391	1.54 397	1.71 396	1.26 397	0.92 360	0.64 347	0.24 360	0.22 367	0.27 362	0.26 369	0.27 363	0.27 367
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
RGC	0.39 317	0.32 344	0.64 294	0.34 347	0.27 351	0.40 290	0.29 291	0.57 313	0.53 313	0.45 313	0.64 335	0.62 340	0.45 324	0.72 310	0.39 284	0.15 313	0.15 334	0.21 350	0.20 351	0.18 325	0.19 330

STTRV1_RVC	0.42 328	0.32 344	0.89 348	0.29 319	0.36 370	0.49 330	0.31 306	0.61 337	0.53 313	0.46 316	0.56 311	0.47 289	0.43 319	1.00 371	0.39 284	0.27 367	0.21 362	0.20 347	0.18 345	0.25 353	0.17 309

MSMD_ROB	0.60 367	0.33 346	0.61 279	0.30 327	0.25 344	0.86 380	0.35 326	0.55 292	0.67 349	1.10 389	1.49 394	1.76 397	0.97 388	0.88 354	0.49 320	0.23 357	0.21 362	0.27 362	0.27 371	0.25 353	0.24 362

PVD	0.58 363	0.34 347	0.84 338	0.39 366	0.31 364	0.59 352	0.47 364	0.80 382	1.25 393	0.92 378	1.09 377	0.79 368	0.82 378	0.85 348	0.76 353	0.21 354	0.18 352	0.22 356	0.18 345	0.27 363	0.35 376

ADCMid	0.49 346	0.34 347	1.13 375	0.26 276	0.21 306	0.51 335	0.37 333	0.57 313	0.54 317	0.75 369	0.66 338	0.62 340	0.64 366	0.64 284	1.68 396	0.13 279	0.12 306	0.17 330	0.17 340	0.20 337	0.17 309

Anonymous Stereo	0.38 311	0.34 347	1.00 362	0.30 327	0.25 344	0.33 239	0.44 356	0.50 241	0.54 317	0.41 289	0.45 254	0.39 241	0.26 195	0.93 361	0.48 317	0.15 313	0.14 320	0.15 315	0.16 331	0.16 299	0.17 309

FADNet-RVC	0.31 265	0.35 350	0.78 320	0.25 247	0.20 298	0.33 239	0.20 163	0.49 233	0.40 208	0.34 212	0.39 191	0.41 257	0.29 238	0.63 282	0.31 246	0.13 279	0.14 320	0.14 303	0.15 320	0.19 329	0.19 330

PASM	0.45 339	0.35 350	0.90 349	0.35 356	0.33 366	0.39 285	0.38 339	0.50 241	0.61 338	0.52 339	0.51 286	0.62 340	0.45 324	0.93 361	0.48 317	0.26 362	0.29 380	0.29 368	0.33 376	0.29 368	0.26 364

CSAN	0.50 348	0.35 350	0.78 320	0.36 357	0.23 332	0.56 347	0.59 380	0.61 337	0.70 356	0.64 357	0.78 358	0.65 351	0.60 356	1.38 392	0.62 343	0.21 354	0.17 346	0.20 347	0.20 351	0.18 325	0.18 323

FADNet	0.32 274	0.36 353	0.74 318	0.23 173	0.22 321	0.37 271	0.19 125	0.53 275	0.48 282	0.32 187	0.36 160	0.43 267	0.32 266	0.64 284	0.25 208	0.16 325	0.16 341	0.14 303	0.16 331	0.24 352	0.19 330

MaskLacGwcNet_RVC	0.36 296	0.36 353	0.53 250	0.34 347	0.19 284	0.51 335	0.24 244	0.55 292	0.38 189	0.41 289	0.47 271	0.47 289	0.27 212	0.73 312	0.30 242	0.36 379	0.19 356	0.27 362	0.17 340	0.26 360	0.23 358

MANE	1.41 398	0.36 353	0.74 318	0.43 371	0.41 375	2.16 411	0.80 395	2.39 415	3.38 409	2.22 410	3.06 412	3.54 413	2.73 414	2.15 408	1.94 404	0.28 371	0.27 376	0.30 370	0.46 386	0.28 367	0.34 375

ELAS_RVC	0.74 381	0.36 353	1.00 362	0.37 362	0.33 366	0.88 381	0.93 402	0.83 385	1.08 388	1.35 396	1.33 388	1.24 385	1.33 400	1.06 376	0.95 367	0.27 367	0.25 374	0.29 368	0.27 371	0.30 369	0.30 369
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	0.74 381	0.36 353	0.85 341	0.36 357	0.33 366	1.36 402	0.77 393	0.93 389	0.92 380	1.41 400	1.53 396	1.16 383	1.17 393	0.95 366	1.03 371	0.26 362	0.25 374	0.28 367	0.28 374	0.31 370	0.30 369
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
EDNetEfficient	0.63 369	0.37 358	2.40 403	0.26 276	0.25 344	0.38 278	0.49 370	0.41 165	1.06 387	1.38 397	0.87 369	0.62 340	0.95 385	0.65 290	1.65 395	0.11 236	0.09 254	0.10 185	0.11 251	0.19 329	0.17 309

XQC	0.43 332	0.37 358	0.96 358	0.34 347	0.25 344	0.53 345	0.34 323	0.60 333	0.73 362	0.51 333	0.46 264	0.57 326	0.47 333	0.70 302	0.72 352	0.17 335	0.12 306	0.18 337	0.15 320	0.25 353	0.23 358

WZ-Net	0.52 356	0.38 360	1.90 397	0.30 327	0.24 337	0.57 350	0.48 368	0.62 346	0.78 367	0.50 328	0.71 348	0.68 359	0.54 347	0.98 370	0.84 360	0.13 279	0.10 272	0.11 232	0.12 283	0.19 329	0.20 340

SAMSARA	0.56 359	0.39 361	0.80 328	0.60 385	0.46 378	1.00 387	1.23 413	0.67 365	0.68 352	0.71 364	0.54 302	0.89 374	0.57 353	0.81 342	0.62 343	0.19 350	0.22 367	0.18 337	0.18 345	0.27 363	0.25 363

ADCS	0.58 363	0.40 362	1.35 388	0.29 319	0.24 337	0.55 346	0.45 358	0.67 365	0.83 373	0.76 371	0.71 348	0.68 359	0.60 356	0.76 326	2.23 408	0.16 325	0.16 341	0.16 324	0.17 340	0.22 346	0.22 352

AnyNet_C32	0.51 352	0.40 362	1.10 374	0.29 319	0.28 354	0.59 352	0.58 378	0.54 282	0.60 335	0.62 354	0.66 338	0.54 318	0.54 347	0.78 333	1.74 399	0.15 313	0.14 320	0.15 315	0.17 340	0.20 337	0.20 340

LSM	1.64 405	0.40 362	2.56 405	2.02 416	17.61 428	0.51 335	0.52 373	0.61 337	0.76 364	0.82 373	1.11 379	0.63 348	0.54 347	0.75 321	0.49 320	0.16 325	0.24 372	0.18 337	0.21 354	0.25 353	2.42 419

Wz-Net-SNSev	0.43 332	0.41 365	1.27 383	0.30 327	0.21 306	0.44 310	0.41 348	0.61 337	0.65 345	0.46 316	0.65 336	0.62 340	0.39 301	0.74 319	0.59 338	0.12 263	0.11 289	0.12 265	0.13 301	0.16 299	0.14 285

GASNet	0.36 296	0.46 366	0.88 345	0.34 347	0.23 332	0.35 261	0.22 202	0.60 333	0.53 313	0.40 280	0.37 169	0.45 281	0.30 247	0.79 335	0.35 267	0.15 313	0.10 272	0.14 303	0.14 312	0.22 346	0.12 256

UDG	0.40 323	0.46 366	0.49 227	0.40 368	0.35 369	0.47 323	0.27 274	0.54 282	0.47 273	0.39 272	0.45 254	0.59 331	0.44 321	0.46 208	0.39 284	0.26 362	0.19 356	0.48 382	0.22 361	0.34 373	0.26 364

CC-Net-ROB	0.43 332	0.47 368	0.65 295	0.37 362	0.23 332	0.51 335	0.29 291	0.66 360	0.49 291	0.46 316	0.51 286	0.48 295	0.38 296	0.96 367	0.35 267	0.34 378	0.23 370	0.55 386	0.25 365	0.31 370	0.20 340

GANetREF_RVC	0.43 332	0.47 368	0.69 304	0.38 364	0.20 298	0.51 335	0.48 368	0.66 360	0.66 346	0.46 316	0.46 264	0.50 305	0.44 321	0.90 358	0.39 284	0.27 367	0.21 362	0.32 372	0.18 345	0.27 363	0.22 352
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
SQANet	0.40 323	0.48 370	0.67 299	0.48 377	0.39 372	0.48 327	0.22 202	0.51 254	0.43 228	0.40 280	0.47 271	0.47 289	0.33 269	0.54 240	0.32 252	0.36 379	0.15 334	0.40 378	0.21 354	0.45 379	0.31 371

Consistency-Raft	0.55 358	0.48 370	1.02 366	0.45 374	0.49 380	0.49 330	0.47 364	0.72 373	0.72 359	0.45 313	0.82 362	0.47 289	0.60 356	0.50 220	0.63 346	0.39 383	0.39 388	0.44 380	0.51 391	0.52 382	0.37 377

RTS	0.78 383	0.48 370	4.68 412	0.34 347	0.28 354	1.12 391	0.46 360	0.62 346	1.03 384	0.73 365	0.89 370	0.60 334	0.59 354	1.61 396	1.16 382	0.14 302	0.11 289	0.15 315	0.15 320	0.21 340	0.19 330

RTSA	0.78 383	0.48 370	4.68 412	0.34 347	0.28 354	1.12 391	0.46 360	0.62 346	1.03 384	0.73 365	0.89 370	0.60 334	0.59 354	1.61 396	1.16 382	0.14 302	0.11 289	0.15 315	0.15 320	0.21 340	0.19 330

NVStereoNet_ROB	0.67 373	0.49 374	0.83 334	0.48 377	0.40 374	0.51 335	0.46 360	0.70 370	0.77 366	0.84 374	1.72 400	1.02 379	0.83 379	1.23 386	0.79 358	0.32 376	0.38 387	0.40 378	0.46 386	0.36 375	0.41 381
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
DDUNet	0.41 325	0.50 375	0.48 222	0.44 373	0.39 372	0.46 317	0.32 311	0.50 241	0.43 228	0.45 313	0.52 294	0.57 326	0.36 284	0.48 213	0.33 259	0.33 377	0.21 362	0.55 386	0.25 365	0.37 376	0.32 374

MFN_U_SF_DS_RVC	0.51 352	0.50 375	0.86 342	0.39 366	0.24 337	0.84 379	0.55 376	0.56 306	0.62 340	0.60 352	0.68 343	0.62 340	0.42 316	1.13 380	0.43 301	0.23 357	0.27 376	0.27 362	0.35 378	0.25 353	0.29 368

MFN_U_SF_RVC	0.56 359	0.51 377	1.19 377	0.38 364	0.22 321	0.69 363	0.27 274	0.80 382	0.67 349	0.73 365	0.74 353	0.87 371	0.61 365	0.81 342	0.76 353	0.29 373	0.27 376	0.32 372	0.37 382	0.32 372	0.31 371

EDNetEfficientorigin	7.51 419	0.52 378	140.47 441	0.25 247	0.17 247	0.42 300	0.29 291	0.47 216	1.03 384	1.28 394	1.02 375	0.83 370	0.84 380	0.75 321	0.99 369	0.10 208	0.09 254	0.12 265	0.10 218	0.21 340	0.22 352

anonymity	0.56 359	0.54 379	0.70 310	0.47 376	0.61 388	0.56 347	0.43 353	0.69 369	0.49 291	0.63 355	0.55 306	0.54 318	0.60 356	0.61 269	0.57 332	0.55 388	0.53 396	0.50 383	0.54 394	0.51 381	0.56 391

Wz-Net-TNSev	0.51 352	0.58 380	1.61 395	0.25 247	0.21 306	0.65 359	0.45 358	0.63 352	0.69 354	0.51 333	0.54 302	0.71 364	0.60 356	1.00 371	0.77 356	0.15 313	0.15 334	0.13 284	0.15 320	0.21 340	0.20 340

AnyNet_C01	0.65 371	0.58 380	2.60 406	0.32 340	0.26 349	0.88 381	0.61 381	0.63 352	0.62 340	0.68 361	0.96 373	0.76 367	0.60 356	0.96 367	1.43 391	0.16 325	0.16 341	0.17 330	0.17 340	0.23 349	0.23 358

SPS-STEREO	0.69 375	0.61 382	0.98 360	0.52 382	0.57 386	0.74 369	0.50 371	0.78 378	0.62 340	0.95 381	0.86 366	0.94 375	0.70 369	1.01 373	0.87 364	0.58 391	0.51 393	0.50 383	0.50 390	0.55 384	0.58 393
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
otaku	0.57 362	0.62 383	0.87 344	0.63 387	0.44 377	0.73 367	0.37 333	0.65 354	0.66 346	0.51 333	0.75 354	0.66 355	0.45 324	0.69 299	0.46 314	0.53 385	0.34 385	0.55 386	0.35 378	0.60 387	0.45 384

Ntro	0.58 363	0.64 384	0.92 352	0.66 388	0.50 381	0.77 372	0.36 329	0.66 360	0.70 356	0.50 328	0.59 317	0.65 351	0.51 344	0.75 321	0.45 308	0.56 389	0.32 384	0.56 389	0.34 377	0.63 388	0.46 387

MSC_U_SF_DS_RVC	0.68 374	0.64 384	1.06 370	0.45 374	0.27 351	1.40 404	0.58 378	0.78 378	0.92 380	0.84 374	0.86 366	0.88 373	0.68 367	1.33 391	0.68 350	0.37 381	0.29 380	0.34 374	0.36 381	0.43 377	0.37 377

SGM+DAISY	0.87 385	0.66 386	1.30 386	0.51 380	0.60 387	1.03 388	0.84 399	0.76 376	0.73 362	1.39 398	1.51 395	1.31 388	1.22 395	1.11 377	1.08 373	0.57 390	0.53 396	0.51 385	0.51 391	0.54 383	0.61 398

coex-ft	3.44 413	0.73 387	48.55 439	0.24 210	0.19 284	0.50 334	0.43 353	0.47 216	2.40 406	7.03 420	1.20 382	0.97 378	2.23 409	0.73 312	1.92 403	0.12 263	0.15 334	0.14 303	0.12 283	0.21 340	0.43 382

JetBlue	1.14 395	0.76 388	2.36 401	0.59 384	0.75 394	3.04 415	1.78 415	1.11 392	0.90 378	0.94 379	1.10 378	1.66 395	1.28 399	2.09 406	1.72 398	0.43 384	0.36 386	0.38 376	0.38 384	0.58 386	0.56 391

MFMNet_re	0.72 377	0.76 388	0.99 361	0.62 386	0.70 392	0.77 372	0.67 384	0.75 375	0.83 373	0.78 372	0.86 366	0.69 361	0.78 373	0.71 305	0.61 341	0.66 394	0.59 402	0.61 390	0.58 398	0.68 394	0.71 402

ACVNet_1	0.72 377	0.81 390	1.37 389	0.72 391	0.53 384	0.77 372	0.42 351	0.85 388	0.90 378	0.74 368	0.75 354	1.32 389	0.72 371	1.02 374	0.55 331	0.54 387	0.31 383	0.71 393	0.35 378	0.64 390	0.45 384

ACVNet-4b	0.72 377	0.81 390	1.33 387	0.72 391	0.50 381	0.80 377	0.31 306	0.71 372	0.80 369	0.50 328	0.72 352	0.95 377	0.43 319	0.96 367	1.20 386	1.13 411	0.21 362	0.76 395	0.45 385	0.65 391	0.46 387

IMH-64-1	0.91 387	0.86 392	0.84 338	0.97 399	0.75 394	0.92 384	0.71 386	1.27 394	1.10 389	0.89 376	1.45 391	1.14 381	0.96 386	1.19 382	0.84 360	0.74 395	0.51 393	0.97 400	0.55 395	0.84 398	0.60 395

IMH-64	0.91 387	0.86 392	0.84 338	0.97 399	0.75 394	0.92 384	0.71 386	1.27 394	1.10 389	0.89 376	1.45 391	1.14 381	0.96 386	1.19 382	0.84 360	0.74 395	0.51 393	0.97 400	0.55 395	0.84 398	0.60 395

ACVNet_2	0.89 386	0.87 394	1.25 381	0.82 394	0.62 389	0.97 386	0.62 382	1.14 393	1.42 396	1.00 384	1.40 389	1.47 392	0.84 380	1.11 377	0.66 349	0.61 392	0.43 390	0.78 396	0.49 388	0.75 395	0.52 389

WAO-7	1.01 390	0.89 395	0.93 354	0.83 396	0.66 391	1.18 393	0.81 397	1.40 398	1.57 400	1.11 390	1.76 402	1.45 391	1.19 394	1.50 395	1.14 379	0.61 392	0.62 406	0.70 392	0.68 401	0.66 393	0.60 395

RainbowNet	0.72 377	0.89 395	1.02 366	0.82 394	0.63 390	0.78 375	0.52 373	0.81 384	0.93 382	0.60 352	0.79 359	0.80 369	0.60 356	0.80 339	0.57 332	0.78 398	0.55 399	0.78 396	0.49 388	0.76 396	0.58 393

DispFullNet	0.66 372	0.89 395	1.59 392	0.77 393	1.21 410	0.51 335	0.23 222	0.59 325	0.72 359	0.69 363	0.61 329	0.69 361	0.91 384	0.79 335	0.48 317	0.27 367	0.12 306	0.73 394	0.30 375	0.65 391	0.40 380

WAO-6	1.07 393	0.93 398	0.92 352	0.96 398	0.78 398	1.28 399	0.75 390	1.34 396	2.00 404	1.02 386	1.54 397	1.59 393	1.22 395	1.31 390	1.14 379	0.78 398	0.55 399	1.02 404	0.75 405	0.83 397	0.69 401

IMH	1.05 392	0.95 399	1.00 362	1.01 401	0.78 398	1.11 390	0.68 385	1.38 397	1.43 397	1.00 384	1.72 400	1.43 390	1.14 390	1.73 401	0.89 365	1.09 408	0.55 399	0.99 402	0.57 397	0.87 400	0.62 400

LVE	1.13 394	1.02 400	1.28 384	1.01 401	0.80 401	1.29 400	0.81 397	1.47 401	1.96 402	1.07 388	1.90 403	1.90 398	1.01 389	1.48 394	0.91 366	0.93 405	0.61 405	0.94 399	0.69 402	0.87 400	0.75 406

TorneroNet-64	1.43 399	1.03 401	1.20 378	1.10 404	0.86 404	2.26 412	0.73 389	1.84 407	3.84 414	1.25 393	2.25 410	2.69 409	1.42 401	1.76 403	1.43 391	0.76 397	0.50 391	1.09 405	0.66 400	1.23 409	0.76 407

Dean	1.17 396	1.04 402	1.49 391	1.03 403	0.78 398	1.20 396	0.77 393	1.48 402	1.96 402	1.28 394	1.99 405	2.15 401	1.14 390	1.25 387	1.00 370	0.81 400	0.60 403	1.01 403	0.69 402	0.92 404	0.74 405

FADE	4.32 414	1.06 403	4.35 411	0.71 390	0.76 397	0.73 367	0.50 371	1.85 410	1.52 399	0.75 369	0.66 338	1.17 384	2.69 413	2.83 411	1.96 406	24.23 438	4.70 421	17.35 433	17.61 432	0.49 380	0.44 383

TorneroNet	2.22 409	1.08 404	1.24 380	1.14 408	0.90 405	5.58 417	0.80 395	2.12 413	8.69 421	2.58 412	5.42 417	3.88 414	1.97 407	1.78 405	1.87 401	0.86 401	0.54 398	1.15 409	0.74 404	1.23 409	0.85 408

WAO-8	1.46 401	1.10 405	1.09 371	1.10 404	0.84 402	2.06 408	0.75 390	1.84 407	3.83 412	1.44 404	2.21 408	2.15 401	1.43 402	3.17 413	1.19 384	0.91 403	0.65 408	1.09 405	0.79 406	0.90 402	0.71 402

Venus	1.46 401	1.10 405	1.09 371	1.10 404	0.84 402	2.06 408	0.75 390	1.84 407	3.83 412	1.44 404	2.21 408	2.15 401	1.43 402	3.17 413	1.19 384	0.91 403	0.65 408	1.09 405	0.79 406	0.90 402	0.71 402

MADNet+	1.01 390	1.16 407	4.72 414	0.70 389	0.47 379	1.24 397	0.96 403	0.97 390	0.89 376	0.65 359	0.77 357	0.87 371	0.85 382	2.09 406	1.68 396	0.38 382	0.39 388	0.31 371	0.27 371	0.43 377	0.39 379

PWCK	1.00 389	1.17 408	1.70 396	0.91 397	0.41 375	1.19 395	0.92 401	1.10 391	1.14 391	1.16 392	1.14 380	1.25 386	0.88 383	1.75 402	1.04 372	0.87 402	0.50 391	0.87 398	0.53 393	0.96 405	0.52 389

UNDER WATER-64	1.55 403	1.19 409	2.52 404	1.31 409	0.95 406	2.12 410	1.21 412	1.45 400	3.19 408	1.43 403	1.32 387	2.64 408	2.04 408	1.63 398	1.83 400	1.11 409	0.67 410	1.28 410	0.92 409	1.19 407	1.02 411

UNDER WATER	1.59 404	1.22 410	2.36 401	1.38 410	1.03 407	1.67 407	1.10 409	1.54 405	3.63 410	1.44 404	1.47 393	2.85 410	2.25 410	1.67 399	1.94 404	1.06 407	0.62 406	1.31 411	0.93 410	1.21 408	1.02 411

notaker	1.45 400	1.34 411	1.48 390	1.40 411	1.07 408	1.18 393	0.85 400	1.48 402	1.40 395	1.51 408	3.46 413	2.40 406	1.81 406	1.76 403	1.45 394	1.11 409	0.69 411	1.38 412	0.87 408	1.31 411	0.97 410

ktn	1.77 407	1.36 412	1.22 379	1.43 412	1.14 409	1.52 405	1.08 408	1.51 404	3.96 415	2.77 414	4.69 415	3.35 412	1.46 404	1.69 400	1.25 388	1.43 413	0.77 412	1.45 413	0.99 411	1.32 413	0.96 409

KSHMR	1.89 408	1.36 412	1.60 393	1.47 413	1.22 411	1.38 403	1.06 407	1.79 406	5.97 418	1.42 402	5.65 419	2.98 411	1.14 390	2.23 409	1.20 386	1.27 412	1.12 413	1.46 414	1.10 413	1.32 413	1.15 413

HanzoNet	2.97 412	1.69 414	2.29 400	1.74 414	1.33 412	1.53 406	1.03 406	1.99 411	2.64 407	5.51 417	5.16 416	5.90 419	6.82 420	4.32 418	3.29 413	3.16 417	2.02 418	1.92 415	2.87 419	2.24 417	1.89 417

SPstereo	14.25 426	1.73 415	2.83 408	1.84 415	1.57 415	23.16 433	43.27 433	35.72 440	29.56 440	20.86 437	20.62 431	26.34 440	21.82 433	25.23 440	19.62 432	1.56 414	1.42 414	2.96 418	2.17 416	1.31 411	1.33 416

MADNet++	2.26 410	1.80 416	2.06 398	2.13 418	1.97 416	2.61 414	1.79 416	2.38 414	2.16 405	2.75 413	2.65 411	2.38 405	2.43 411	3.17 413	3.21 412	2.17 415	1.95 416	1.94 416	1.63 415	2.06 416	2.01 418

BEATNet-Init1	4.73 417	2.61 417	13.29 428	0.58 383	0.53 384	10.12 422	3.33 418	4.83 418	5.01 417	8.75 422	8.51 420	14.08 429	7.60 421	7.70 422	5.34 418	0.28 371	0.28 379	0.34 374	0.37 382	0.57 385	0.45 384

JetRed	2.30 411	2.64 418	6.12 415	1.12 407	1.38 413	5.85 418	3.29 417	1.99 411	1.67 401	1.98 409	1.95 404	2.16 404	1.60 405	2.48 410	4.10 416	1.05 406	1.60 415	1.09 405	1.01 412	1.67 415	1.28 414

DPSimNet_ROB	4.34 415	4.23 419	6.89 417	3.67 419	3.68 417	4.75 416	5.21 419	2.67 416	3.68 411	5.82 418	3.95 414	5.57 416	6.72 419	3.46 417	4.48 417	4.05 420	2.88 419	4.68 421	3.12 420	3.69 419	3.62 421

DGTPSM_ROB	8.34 420	5.10 420	10.37 426	5.31 422	10.18 422	8.33 419	23.60 428	6.06 420	13.41 427	4.90 415	10.87 425	5.65 417	10.44 422	6.17 419	12.59 423	3.74 418	7.55 423	3.69 419	7.26 424	4.14 420	7.46 423

DPSMNet_ROB	8.40 421	5.11 421	10.49 427	5.58 423	10.25 423	8.34 420	23.62 429	6.07 421	13.45 428	4.93 416	10.88 426	5.66 418	10.44 422	6.24 420	12.64 424	3.98 419	7.61 424	3.76 420	7.30 425	4.20 421	7.51 424

ASD4	7.23 418	6.65 422	7.69 418	5.24 421	5.62 419	11.85 424	20.36 424	7.57 422	7.14 420	6.55 419	5.47 418	5.99 421	5.78 417	7.22 421	9.24 422	4.85 421	4.44 420	6.40 425	5.19 421	6.53 422	4.89 422

Anonymous_1	16.62 431	9.35 423	9.84 420	10.66 424	14.64 426	18.66 430	27.12 430	12.64 428	13.51 429	10.76 428	10.30 424	10.13 423	10.60 424	11.06 428	12.74 425	15.87 435	7.74 425	16.92 432	43.48 437	58.66 440	7.68 425

xxxxx1	15.27 427	9.54 424	10.31 421	20.13 430	18.88 429	17.08 426	23.03 425	10.36 425	10.99 423	9.21 423	9.62 421	10.74 424	10.61 425	10.72 425	13.89 428	7.97 426	9.20 429	31.85 438	44.72 438	12.84 426	13.69 428

tt_ll	15.27 427	9.54 424	10.31 421	20.13 430	18.88 429	17.08 426	23.03 425	10.36 425	10.99 423	9.21 423	9.62 421	10.74 424	10.61 425	10.72 425	13.89 428	7.97 426	9.20 429	31.85 438	44.72 438	12.84 426	13.69 428

ff	15.27 427	9.54 424	10.31 421	20.13 430	18.88 429	17.08 426	23.03 425	10.36 425	10.99 423	9.21 423	9.62 421	10.74 424	10.61 425	10.72 425	13.89 428	7.97 426	9.20 429	31.85 438	44.72 438	12.84 426	13.69 428

DPSM_ROB	11.49 424	9.87 427	10.35 424	11.13 425	11.31 424	19.11 431	27.51 431	13.37 429	14.21 430	10.31 426	11.06 427	10.96 427	11.27 428	11.96 429	13.59 426	6.78 424	8.19 426	6.03 422	7.09 422	7.93 423	7.73 426

DPSM	11.49 424	9.87 427	10.35 424	11.13 425	11.31 424	19.11 431	27.51 431	13.37 429	14.21 430	10.31 426	11.06 427	10.96 427	11.27 428	11.96 429	13.59 426	6.78 424	8.19 426	6.03 422	7.09 422	7.93 423	7.73 426

DLNR_Zeroshot_test	10.44 422	12.10 429	19.93 430	106.08 441	23.66 438	0.14 3	0.13 3	3.22 417	0.17 4	0.16 25	0.23 51	0.16 36	0.10 4	0.31 152	0.15 52	2.36 416	0.06 72	0.07 14	0.07 51	39.70 439	0.06 18

PML	16.10 430	12.82 430	6.78 416	5.23 420	7.76 420	33.92 434	66.56 440	5.30 419	10.28 422	26.12 439	68.59 440	20.51 431	13.49 430	10.06 424	6.78 421	5.96 423	2.00 417	6.04 424	2.18 417	8.96 425	2.60 420

LRCNet_RVC	10.90 423	14.34 431	9.35 419	15.35 427	8.04 421	1.08 389	0.34 323	8.78 423	0.70 356	12.63 429	16.05 429	9.85 422	6.54 418	8.57 423	6.34 420	20.27 436	5.40 422	23.70 435	21.88 434	14.87 429	13.83 431

CasAABBNet	23.10 434	19.86 432	20.64 431	22.47 433	22.73 436	38.41 435	55.50 436	26.89 437	28.70 435	20.61 432	22.15 434	22.08 436	22.75 437	23.99 436	27.36 436	13.59 429	16.48 433	12.14 426	14.27 427	15.95 430	15.53 432

MyStereo03	23.12 435	19.90 433	20.85 432	22.49 434	22.71 433	38.42 436	55.53 437	26.80 434	28.72 436	20.77 434	22.25 435	22.03 433	22.69 434	23.90 433	27.38 438	13.62 431	16.50 435	12.15 427	14.28 428	15.95 430	15.53 432

MyStereo02	23.12 435	19.90 433	20.85 432	22.49 434	22.71 433	38.42 436	55.53 437	26.80 434	28.72 436	20.77 434	22.25 435	22.03 433	22.69 434	23.90 433	27.38 438	13.62 431	16.50 435	12.15 427	14.28 428	15.95 430	15.53 432

MyStereo	23.12 435	19.90 433	20.85 432	22.49 434	22.71 433	38.42 436	55.53 437	26.80 434	28.72 436	20.77 434	22.25 435	22.03 433	22.69 434	23.90 433	27.38 438	13.62 431	16.50 435	12.15 427	14.28 428	15.95 430	15.53 432

Selective-RAFT-Error	23.16 438	19.93 436	20.87 435	22.54 437	22.81 437	38.52 440	55.47 435	27.01 439	28.83 439	20.66 433	22.25 435	22.09 437	22.80 439	24.09 437	27.36 436	13.61 430	16.48 433	12.15 427	14.28 428	15.99 434	15.57 436

LSM0	24.24 439	19.98 437	22.32 436	24.22 438	40.14 440	38.48 439	55.20 434	26.95 438	28.57 434	20.49 431	21.83 432	22.26 438	22.75 437	24.22 438	27.30 435	13.66 434	16.32 432	12.19 431	14.15 426	16.10 435	17.66 437

HaxPig	17.72 432	20.22 438	19.73 429	16.53 428	16.51 427	9.27 421	9.33 420	14.34 431	13.27 426	18.65 430	18.70 430	17.35 430	16.77 431	17.04 431	16.45 431	22.05 437	20.89 438	22.27 434	21.53 433	21.29 436	22.13 438

MEDIAN_ROB	21.21 433	24.62 439	23.47 437	19.58 429	19.65 432	13.22 425	10.96 421	17.88 432	17.00 432	22.14 438	22.02 433	20.86 432	20.36 432	21.06 432	19.71 433	25.63 439	24.13 439	26.21 436	25.20 435	25.17 437	25.38 439

AVERAGE_ROB	25.43 440	29.06 440	27.24 438	24.63 439	24.20 439	17.73 429	12.61 422	22.29 433	21.39 433	26.79 440	26.16 439	25.20 439	24.64 440	25.07 439	23.53 434	29.96 440	28.40 440	30.60 437	29.58 436	29.72 438	29.84 440

test_example2	101.33 441	108.28 441	68.15 440	98.43 440	106.93 441	89.75 441	102.43 441	36.80 441	97.65 441	129.04 441	130.15 441	65.26 441	66.62 441	92.11 441	80.24 441	144.10 441	199.48 441	81.81 441	103.01 441	125.01 441	101.27 441

Low-res two-view benchmark