Low-res two-view results

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

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

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

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

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

riskmin	0.47 67	0.03 1	1.01 52	0.08 188	0.01 102	1.12 65	0.01 54	3.00 129	0.21 28	0.46 88	0.02 31	2.08 242	1.06 257	0.26 37	0.04 7	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 62

FTStereo	2.16 326	0.03 1	1.42 141	0.17 239	0.13 265	1.42 173	4.67 383	2.44 92	0.63 72	3.36 324	17.95 383	0.78 149	4.17 356	4.41 218	0.14 79	0.15 362	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	1.25 380

GrayStereo	1.46 273	0.03 1	0.87 28	0.63 333	0.20 298	1.24 112	4.61 381	2.85 123	0.62 69	4.98 352	4.00 329	0.45 105	4.67 361	3.37 173	0.08 47	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.50 388	0.01 25	0.01 62

mmm	0.52 78	0.04 4	1.14 93	0.61 330	0.00 1	1.14 70	0.00 1	3.45 198	0.75 130	1.24 195	0.58 160	0.20 76	0.18 140	0.93 106	0.08 47	0.00 1	0.01 224	0.00 1	0.00 1	0.02 94	0.01 62

qqq	0.50 72	0.04 4	0.78 20	0.02 64	0.00 1	1.05 47	0.00 1	3.15 152	0.68 101	0.46 88	0.01 1	0.73 137	0.12 122	2.95 163	0.07 38	0.00 1	0.01 224	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.01 62

x	0.41 47	0.04 4	0.74 17	0.54 320	0.00 1	0.98 29	0.00 1	3.07 142	0.67 96	0.48 90	0.01 1	0.48 109	0.07 78	0.93 106	0.07 38	0.00 1	0.01 224	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.01 62

PSM-AAD	1.15 236	0.04 4	0.88 30	0.10 207	0.27 325	1.32 137	3.25 365	2.41 90	0.64 79	2.93 310	1.92 264	0.15 70	5.39 372	3.42 176	0.19 108	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.05 230

11t1	0.33 29	0.05 8	0.86 26	0.44 305	0.00 1	1.04 41	0.00 1	2.45 93	0.60 57	0.44 84	0.01 1	0.05 26	0.05 52	0.43 69	0.06 34	0.00 1	0.01 224	0.00 1	0.00 1	0.02 94	0.01 62

DualNet	1.39 265	0.05 8	1.65 172	0.34 291	0.01 102	1.58 219	0.02 98	3.03 134	6.40 367	1.39 208	2.07 271	2.15 249	0.34 181	1.59 134	7.08 360	0.00 1	0.02 273	0.00 1	0.00 1	0.09 241	0.03 189

ffm	1.04 205	0.05 8	1.65 172	0.34 291	0.01 102	1.58 219	0.02 98	3.03 134	6.40 367	1.39 208	2.07 271	2.15 249	0.34 181	1.59 134	0.05 17	0.00 1	0.02 273	0.00 1	0.00 1	0.09 241	0.03 189

ff1	1.65 291	0.05 8	1.65 172	0.34 291	0.01 102	1.58 219	0.02 98	3.03 134	6.40 367	1.39 208	2.07 271	2.15 249	0.34 181	6.68 319	7.08 360	0.00 1	0.02 273	0.00 1	0.00 1	0.09 241	0.03 189

mmx	1.56 284	0.05 8	1.65 172	0.34 291	0.01 102	1.58 219	0.02 98	5.51 344	2.25 317	1.39 208	2.07 271	2.15 249	0.34 181	6.68 319	7.08 360	0.00 1	0.01 224	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.01 62

ttt	1.35 260	0.05 8	1.09 83	0.46 309	0.01 102	1.61 234	0.00 1	5.61 347	1.97 294	1.75 236	2.10 276	1.40 195	0.11 112	4.81 243	6.07 357	0.00 1	0.01 224	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.02 150

xxx	1.56 284	0.05 8	1.65 172	0.34 291	0.01 102	1.58 219	0.02 98	5.51 344	2.25 317	1.39 208	2.07 271	2.15 249	0.34 181	6.68 319	7.08 360	0.00 1	0.01 224	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.01 62

AEACV	0.22 10	0.05 8	0.66 13	0.02 64	0.03 189	0.87 20	0.00 1	1.07 28	0.15 9	0.18 49	0.01 1	0.02 2	0.72 240	0.15 9	0.09 53	0.00 1	0.03 295	0.00 1	0.27 376	0.08 222	0.07 274

knoymous	0.35 33	0.05 8	1.11 86	0.05 142	0.01 102	1.15 75	0.01 54	2.06 68	0.14 6	0.40 80	0.02 31	1.67 217	0.00 1	0.31 46	0.02 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.00 1

Anonymous_2	1.69 301	0.05 8	1.31 130	0.08 188	0.03 189	1.22 98	0.01 54	3.25 167	0.19 21	0.76 120	0.13 75	2.68 273	1.99 311	0.39 66	0.13 74	0.05 345	0.25 374	3.27 390	14.54 414	3.40 384	0.01 62

KYRaft	1.19 241	0.05 8	0.94 37	0.06 156	0.24 314	1.25 119	0.78 321	2.48 98	0.61 63	3.23 321	7.13 354	1.00 170	2.77 330	1.43 128	0.14 79	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	1.71 384

SST-Stereo	1.04 205	0.05 8	1.16 100	0.72 340	0.23 310	1.70 253	0.58 311	1.92 60	1.46 240	1.19 185	1.09 219	1.60 206	1.93 309	6.92 343	0.21 112	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 94	0.01 62

RAFT_R40	0.99 197	0.05 8	1.26 118	0.71 339	0.20 298	1.65 247	0.67 315	1.94 62	0.61 63	1.05 168	1.15 224	1.80 224	1.47 279	6.91 341	0.31 153	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 94	0.01 62

GMM-Stereo	1.09 221	0.05 8	1.62 169	0.13 218	0.22 305	1.41 168	0.87 323	2.31 77	0.62 69	2.75 305	3.14 308	0.54 116	0.90 251	5.33 264	0.13 74	0.01 307	0.00 1	0.00 1	0.02 288	0.01 25	1.80 385

1111x	1.53 280	0.06 22	1.77 189	0.27 273	0.00 1	2.12 274	0.01 54	5.63 351	1.65 269	1.53 219	1.67 250	0.92 155	0.64 227	6.18 291	8.17 370	0.00 1	0.01 224	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 62

anonymousdsp2	0.52 78	0.06 22	1.51 151	0.10 207	0.00 1	1.19 85	0.01 54	4.32 274	0.63 72	0.33 60	0.15 82	0.78 149	0.09 97	1.01 112	0.06 34	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 336	0.04 164	0.05 230

Selective-IGEV	0.22 10	0.06 22	0.46 1	0.05 142	0.04 205	0.34 6	0.04 160	2.16 73	0.59 53	0.09 22	0.01 1	0.02 2	0.05 52	0.18 14	0.05 17	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 328	0.03 133	0.09 290

Selective-RAFT	0.37 40	0.06 22	0.65 12	0.03 102	0.01 102	1.17 78	0.02 98	2.63 107	0.66 88	0.01 1	0.01 1	0.22 77	0.18 140	1.31 125	0.24 122	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.20 359	0.04 164	0.00 1

test-3	0.63 103	0.06 22	1.00 49	0.07 176	0.13 265	0.99 30	0.01 54	2.46 95	0.20 25	1.96 255	0.01 1	1.10 182	0.05 52	3.75 188	0.23 117	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.26 374	0.15 286	0.13 312

test_1	0.61 96	0.06 22	1.00 49	0.07 176	0.12 261	0.99 30	0.01 54	2.46 95	0.20 25	1.71 234	0.01 1	1.10 182	0.04 46	3.71 186	0.23 117	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.25 372	0.15 286	0.13 312

test_3	0.58 91	0.06 22	1.04 72	0.07 176	0.12 261	1.01 32	0.01 54	2.45 93	0.20 25	0.95 143	0.01 1	1.05 174	0.05 52	3.74 187	0.23 117	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.25 372	0.15 286	0.13 312

RAFT-345	1.19 241	0.06 22	1.55 155	0.54 320	0.13 265	1.53 208	0.25 257	0.56 10	1.76 276	1.20 187	7.85 356	0.93 160	0.05 52	6.87 335	0.46 195	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.00 1

CRE-IMP	0.40 46	0.06 22	1.04 72	0.07 176	0.05 212	1.45 183	0.46 301	1.48 48	0.63 72	0.90 137	0.30 119	0.88 153	0.01 4	0.26 37	0.22 113	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 94	0.17 326

Prome-Stereo	1.23 247	0.06 22	0.93 36	0.12 215	0.24 314	1.26 121	0.67 315	2.53 103	0.69 114	2.08 264	8.70 362	0.76 140	2.91 334	2.12 148	0.11 68	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	1.43 383

AAGNet	1.54 282	0.07 32	0.88 30	1.04 362	0.27 325	1.47 189	0.66 314	1.57 51	0.61 63	1.68 233	0.82 201	1.62 210	2.29 317	6.18 291	11.63 383	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.01 62

AnonymousM	0.34 31	0.07 32	0.63 7	0.02 64	0.01 102	1.09 57	0.03 139	1.54 50	0.68 101	0.17 47	0.04 56	0.02 2	0.24 161	0.25 31	0.04 7	0.00 1	0.01 224	1.93 387	0.00 1	0.01 25	0.00 1

xxxx	1.78 306	0.07 32	1.02 57	0.00 1	0.01 102	1.44 177	0.00 1	5.81 356	1.53 252	1.37 207	1.91 263	1.08 178	0.05 52	4.37 217	16.98 395	0.00 1	0.01 224	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.02 150

FENet	0.52 78	0.07 32	1.62 169	0.04 125	0.00 1	1.19 85	0.05 173	3.10 146	0.98 169	0.89 135	0.01 1	1.63 213	0.09 97	0.47 80	0.28 141	0.00 1	0.01 224	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 62

HSM-Net_RVC	1.40 267	0.07 32	1.58 165	0.00 1	0.01 102	1.88 265	0.05 173	7.24 377	1.71 274	3.63 330	3.63 321	3.21 304	0.36 187	4.25 209	0.44 188	0.01 307	0.01 224	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.00 1
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
MDST_ROB	3.50 356	0.07 32	3.94 322	2.66 384	1.46 374	12.94 388	0.97 327	7.32 378	2.42 323	14.82 396	8.08 359	2.74 277	1.51 284	8.44 372	2.48 316	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.11 298

Any-RAFT	0.64 105	0.08 38	1.07 79	0.03 102	0.00 1	2.77 304	0.08 195	3.57 211	1.23 206	0.96 145	0.26 113	1.61 208	0.31 175	0.72 100	0.06 34	0.00 1	0.10 350	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.00 1

GLC_STEREO	0.13 1	0.08 38	0.61 5	0.01 17	0.00 1	0.94 24	0.03 139	0.29 1	0.21 28	0.05 15	0.02 31	0.06 35	0.04 46	0.26 37	0.07 38	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 94	0.01 62

DAS	1.26 248	0.08 38	2.25 239	0.04 125	0.01 102	1.28 125	1.18 334	3.80 232	1.58 264	4.60 346	2.37 289	1.53 199	0.53 207	5.36 266	0.59 218	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 94	0.01 62

SepStereo	1.28 249	0.08 38	2.25 239	0.04 125	0.01 102	1.28 125	1.18 334	3.80 232	1.58 264	4.60 346	2.37 289	1.53 199	0.53 207	5.63 277	0.59 218	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 94	0.01 62

PSMNet-ADL	0.77 137	0.08 38	0.90 33	0.07 176	0.01 102	2.01 270	0.02 98	2.55 105	1.11 190	0.33 60	0.59 169	2.15 249	0.69 238	4.07 202	0.85 239	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.02 150

NRIStereo	0.74 127	0.08 38	0.88 30	0.47 312	0.05 212	1.58 219	0.49 304	1.38 36	0.61 63	0.88 133	0.17 90	0.66 128	0.03 34	6.96 345	0.22 113	0.00 1	0.06 322	0.00 1	0.00 1	0.06 197	0.17 326

DEmStereo	1.51 277	0.08 38	2.17 229	0.09 199	0.02 170	1.76 257	0.90 325	1.47 47	0.60 57	2.46 297	6.42 350	1.08 178	5.16 367	6.21 293	1.86 292	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.01 62

DeepStereo_RVC	0.52 78	0.08 38	1.37 138	0.06 156	0.06 220	1.34 145	0.41 296	1.43 38	0.68 101	1.03 165	0.85 204	0.49 111	1.56 288	0.79 103	0.17 92	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 94	0.13 312

ICVP	0.46 63	0.08 38	1.58 165	0.01 17	0.01 102	1.10 59	0.21 246	3.80 232	0.52 49	0.42 82	0.27 115	0.33 91	0.06 67	0.57 90	0.13 74	0.00 1	0.07 331	0.00 1	0.00 1	0.04 164	0.01 62
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
GES	0.61 96	0.08 38	1.78 191	0.00 1	0.00 1	1.59 227	0.07 189	5.32 334	0.13 4	0.62 100	0.32 120	0.37 94	0.67 237	0.68 99	0.49 199	0.03 337	0.00 1	0.01 321	0.00 1	0.02 94	0.01 62

test_xeample	1.79 308	0.08 38	1.03 68	0.02 64	0.00 1	1.44 177	0.00 1	5.48 342	1.84 280	1.65 231	2.17 284	0.37 94	0.06 67	4.00 201	17.67 397	0.00 1	0.01 224	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.02 150

SGM-Forest	1.84 309	0.08 38	1.31 130	0.15 230	0.22 305	3.52 325	2.46 360	3.85 239	2.16 310	5.29 354	3.90 325	3.71 319	1.56 288	6.28 297	1.90 294	0.01 307	0.02 273	0.00 1	0.00 1	0.03 133	0.30 351
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
IGEVStereo-DCA	0.46 63	0.09 50	1.02 57	0.02 64	0.00 1	0.82 17	0.00 1	0.53 4	0.75 130	0.09 22	0.03 49	0.03 6	0.06 67	5.04 252	0.51 202	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 341	0.05 182	0.01 62

rrr	0.62 101	0.09 50	2.07 222	0.02 64	0.00 1	0.82 17	0.06 186	2.29 76	0.85 153	0.09 22	0.03 49	0.03 6	0.06 67	5.04 252	0.51 202	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.19 356	0.05 182	0.07 274

CAS	0.85 163	0.09 50	0.67 14	6.43 392	0.05 212	1.12 65	0.00 1	0.88 22	0.69 114	0.02 2	0.02 31	0.06 35	0.06 67	0.26 37	0.12 70	6.37 393	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.20 340

EGLCR-Stereo	0.28 24	0.09 50	0.73 16	0.18 243	0.05 212	1.17 78	0.04 160	2.37 80	0.17 17	0.35 72	0.01 1	0.01 1	0.02 16	0.38 65	0.04 7	0.00 1	0.01 224	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 189

DisPM	0.86 167	0.09 50	1.10 84	0.76 344	0.02 170	1.51 201	0.57 310	1.75 56	0.70 123	2.43 296	0.83 203	0.38 98	0.01 4	6.89 339	0.17 92	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.00 1

GANet-ADL	0.52 78	0.09 50	1.43 142	0.13 218	0.02 170	1.43 175	0.02 98	3.22 166	0.59 53	0.34 71	0.98 214	1.09 180	0.19 146	0.40 67	0.34 167	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 164	0.01 62

Patchmatch Stereo++	0.50 72	0.09 50	1.01 52	0.06 156	0.07 228	1.60 230	0.27 263	1.45 45	0.68 101	0.98 156	0.18 93	0.77 144	0.03 34	2.58 154	0.17 92	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 94	0.05 230
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	0.46 63	0.09 50	1.01 52	0.06 156	0.09 245	1.61 234	0.30 280	1.43 38	0.69 114	0.97 147	0.18 93	0.77 144	0.02 16	1.67 139	0.17 92	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 94	0.05 230

ROB_FTStereo_v2	0.43 55	0.09 50	1.00 49	0.06 156	0.08 238	1.57 215	0.33 286	1.44 42	0.67 96	0.97 147	0.19 101	0.77 144	0.02 16	1.23 121	0.17 92	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 94	0.05 230

ROB_FTStereo	0.47 67	0.09 50	1.04 72	0.06 156	0.08 238	1.59 227	0.33 286	1.43 38	0.68 101	0.97 147	0.19 101	0.76 140	0.03 34	1.86 145	0.17 92	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 94	0.05 230

HUI-Stereo	0.45 60	0.09 50	1.08 81	0.06 156	0.08 238	1.61 234	0.32 284	1.43 38	0.70 123	0.97 147	0.18 93	0.77 144	0.02 16	1.44 132	0.17 92	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 94	0.05 230

iGMRVC	0.51 75	0.09 50	1.04 72	0.06 156	0.08 238	1.61 234	0.27 263	1.44 42	0.69 114	0.97 147	0.19 101	0.76 140	0.03 34	2.69 158	0.17 92	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 94	0.04 213

iRAFT	0.50 72	0.09 50	1.01 52	0.06 156	0.07 228	1.60 230	0.27 263	1.45 45	0.68 101	0.98 156	0.18 93	0.77 144	0.03 34	2.58 154	0.17 92	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 94	0.05 230

RAFT-IKP	0.45 60	0.09 50	1.06 78	0.06 156	0.06 220	1.44 177	0.31 283	1.44 42	0.69 114	0.97 147	0.18 93	0.76 140	0.02 16	1.65 138	0.17 92	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 94	0.04 213

222	2.69 337	0.09 50	1.03 68	0.00 1	0.00 1	1.54 212	0.00 1	5.61 347	1.55 254	1.51 217	2.10 276	0.53 115	0.07 78	4.54 231	35.09 414	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.02 150

UPFNet	0.87 172	0.09 50	2.05 220	0.00 1	0.00 1	1.90 267	0.11 213	3.41 191	0.83 147	2.15 267	0.10 70	1.92 232	0.09 97	3.94 198	0.70 230	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 94	0.00 1

R-Stereo Train	0.44 57	0.09 50	0.94 37	0.02 64	0.00 1	1.24 112	0.09 204	3.65 218	0.11 1	1.87 248	0.42 142	0.06 35	0.01 4	0.25 31	0.05 17	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 150

RAFT-Stereo	0.44 57	0.09 50	0.94 37	0.02 64	0.00 1	1.24 112	0.09 204	3.65 218	0.11 1	1.87 248	0.42 142	0.06 35	0.01 4	0.25 31	0.05 17	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 150
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
AdaStereo	0.65 107	0.09 50	1.12 88	0.02 64	0.00 1	1.45 183	0.23 254	4.38 275	1.44 237	1.17 183	0.37 133	1.56 202	0.18 140	0.56 89	0.37 177	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.00 1
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.
BUS	0.97 188	0.10 69	0.96 42	0.01 17	0.00 1	5.85 360	0.03 139	5.40 337	0.93 162	2.26 279	0.66 178	2.39 267	0.06 67	0.61 95	0.05 17	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.00 1

BSDual-CNN	0.83 156	0.10 69	0.96 42	0.01 17	0.00 1	3.32 316	0.21 246	5.40 337	0.93 162	2.26 279	0.66 178	1.81 225	0.10 104	0.61 95	0.18 102	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.00 1

test_4	0.51 75	0.10 69	1.27 120	0.01 17	0.06 220	0.97 28	0.03 139	1.12 30	0.16 12	0.27 54	3.42 317	0.65 125	0.09 97	1.59 134	0.26 133	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 325	0.14 276	0.00 1

psmg	0.83 156	0.10 69	0.96 42	0.01 17	0.00 1	3.28 314	0.27 263	4.83 310	0.93 162	1.92 251	1.46 244	1.81 225	0.10 104	0.61 95	0.18 102	0.00 1	0.00 1	0.01 321	0.00 1	0.01 25	0.00 1

PFNet+	0.54 86	0.10 69	1.31 130	0.16 236	0.05 212	1.44 177	0.56 308	1.60 52	0.98 169	1.35 205	0.46 151	0.37 94	0.01 4	2.18 151	0.22 113	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.01 62

NF-Stereo	0.82 152	0.10 69	1.12 88	1.19 370	0.01 102	1.52 205	0.29 274	2.67 113	0.66 88	1.20 187	0.58 160	0.24 78	0.01 4	6.38 303	0.32 157	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.00 1

OCTAStereo	0.82 152	0.10 69	1.15 96	1.19 370	0.01 102	1.53 208	0.29 274	2.66 109	0.66 88	1.20 187	0.58 160	0.25 81	0.01 4	6.38 303	0.33 160	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.00 1

PSM-softLoss	0.85 163	0.10 69	1.50 148	1.14 366	0.03 189	1.47 189	0.27 263	2.48 98	0.69 114	1.30 198	0.38 135	0.39 99	0.01 4	6.88 336	0.33 160	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.01 62

KMStereo	0.85 163	0.10 69	1.50 148	1.14 366	0.03 189	1.47 189	0.27 263	2.48 98	0.69 114	1.30 198	0.38 135	0.39 99	0.01 4	6.88 336	0.33 160	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.01 62

RE-Stereo	0.82 152	0.10 69	1.15 96	1.19 370	0.01 102	1.52 205	0.29 274	2.66 109	0.66 88	1.20 187	0.58 160	0.24 78	0.01 4	6.38 303	0.32 157	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.00 1

Pruner-Stereo	0.53 84	0.10 69	1.02 57	0.89 356	0.10 254	1.57 215	0.36 292	2.06 68	0.63 72	2.23 273	0.46 151	0.25 81	0.01 4	0.45 76	0.37 177	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.02 150

TVStereo	0.82 152	0.10 69	1.15 96	1.19 370	0.01 102	1.52 205	0.29 274	2.66 109	0.66 88	1.20 187	0.58 160	0.24 78	0.01 4	6.38 303	0.32 157	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.00 1

test_xeample3	0.35 33	0.10 69	1.95 205	0.02 64	0.00 1	0.93 23	0.07 189	1.70 55	0.86 155	0.09 22	0.04 56	0.05 26	0.05 52	0.23 24	0.51 202	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.24 369	0.06 197	0.08 284

AE-Stereo	0.47 67	0.11 82	1.03 68	0.04 125	0.09 245	1.11 63	0.03 139	4.16 257	0.34 41	0.35 72	0.82 201	0.15 70	0.16 133	0.45 76	0.05 17	0.00 1	0.09 344	0.00 1	0.26 374	0.09 241	0.05 230

MIF-Stereo	0.16 2	0.11 82	1.13 92	0.03 102	0.17 283	0.32 4	0.02 98	0.38 2	0.32 39	0.03 9	0.16 84	0.05 26	0.07 78	0.16 12	0.16 91	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 261	0.00 1

SFCPSM	0.81 151	0.11 82	2.53 260	0.01 17	0.07 228	2.45 287	0.18 237	4.99 316	1.18 200	0.77 122	0.78 197	0.69 132	0.31 175	1.72 140	0.20 109	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 309	0.06 197	0.01 62

CBMV_ROB	1.70 302	0.11 82	1.98 211	0.46 309	0.00 1	2.85 307	0.91 326	4.27 269	2.21 315	4.02 339	5.00 336	2.97 291	2.32 319	5.40 267	1.35 270	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 133	0.06 258

MC-Stereo	0.24 19	0.12 86	0.71 15	0.04 125	0.02 170	1.07 50	0.00 1	1.30 34	0.17 17	0.59 98	0.02 31	0.08 46	0.11 112	0.18 14	0.05 17	0.00 1	0.02 273	0.00 1	0.17 353	0.06 197	0.02 150

IER	0.75 132	0.12 86	1.93 201	0.01 17	0.00 1	2.31 281	0.02 98	2.96 128	0.98 169	1.30 198	0.96 212	1.40 195	1.19 265	1.31 125	0.45 191	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.00 1

DRaft	1.34 259	0.12 86	1.19 108	0.06 156	0.01 102	1.64 243	0.43 298	1.86 59	0.14 6	3.76 332	5.27 339	0.41 101	4.38 359	5.49 270	1.68 283	0.01 307	0.06 322	0.00 1	0.07 320	0.07 211	0.11 298

cross-raft	0.53 84	0.12 86	1.78 191	0.03 102	0.01 102	1.04 41	0.10 211	3.21 165	0.23 31	0.37 78	0.01 1	2.86 284	0.04 46	0.24 27	0.24 122	0.00 1	0.01 224	0.00 1	0.16 347	0.01 25	0.02 150

Anonymous3	0.49 71	0.12 86	2.21 231	0.01 17	0.00 1	2.53 291	0.09 204	3.16 155	0.65 82	0.12 38	0.22 110	0.12 58	0.05 52	0.37 62	0.08 47	0.00 1	0.07 331	0.00 1	0.00 1	0.04 164	0.03 189

EAI-Stereo	1.14 233	0.12 86	1.19 108	0.21 251	0.32 341	1.84 264	2.32 355	5.42 340	1.19 202	1.02 162	5.66 342	0.48 109	0.60 216	0.86 105	0.62 222	0.00 1	0.13 361	0.00 1	0.65 392	0.02 94	0.17 326

CFNet-RSSM	0.51 75	0.12 86	1.26 118	0.03 102	0.14 271	1.24 112	0.02 98	4.12 255	0.15 9	0.31 57	0.01 1	1.96 236	0.04 46	0.19 17	0.25 128	0.00 1	0.01 224	0.00 1	0.27 376	0.01 25	0.01 62

Gwc-CoAtRS	0.42 49	0.12 86	1.28 121	0.03 102	0.13 265	1.03 34	0.02 98	2.33 78	0.15 9	0.35 72	0.01 1	2.27 258	0.03 34	0.20 20	0.25 128	0.00 1	0.01 224	0.00 1	0.22 365	0.01 25	0.01 62

StereoDRNet-Refined	0.83 156	0.12 86	1.18 105	0.02 64	0.01 102	1.31 136	0.00 1	3.33 179	1.07 187	1.92 251	1.24 234	2.48 269	0.18 140	1.86 145	1.67 282	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 276	0.05 230
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
Former-RAFT_DAM_RVC	0.23 14	0.13 95	0.62 6	0.01 17	0.00 1	1.05 47	0.00 1	0.63 12	0.80 142	0.76 120	0.18 93	0.09 49	0.06 67	0.05 1	0.05 17	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 94	0.05 230

MSKI-zero shot	0.73 125	0.13 95	1.56 162	0.02 64	0.14 271	1.34 145	0.04 160	3.00 129	0.23 31	0.67 109	1.64 247	0.89 154	0.00 1	4.55 232	0.10 61	0.00 1	0.02 273	0.00 1	0.21 363	0.03 133	0.01 62

CASS	0.56 88	0.13 95	1.40 139	0.03 102	0.01 102	1.65 247	0.04 160	3.03 134	0.63 72	1.96 255	0.93 210	0.28 84	0.36 187	0.52 83	0.18 102	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 133	0.00 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
hknet	1.08 214	0.13 95	2.07 222	0.01 17	0.00 1	3.32 316	0.21 246	5.40 337	0.92 159	2.26 279	0.66 178	3.43 310	0.05 52	2.81 161	0.27 137	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.00 1

Anonymous	0.25 20	0.13 95	1.19 108	0.00 1	0.00 1	0.24 3	0.01 54	2.54 104	0.42 45	0.02 2	0.02 31	0.05 26	0.07 78	0.15 9	0.06 34	0.00 1	0.01 224	0.00 1	0.00 1	0.10 251	0.08 284

GMStereo_Zeroshot	0.63 103	0.14 100	1.54 153	0.75 342	0.00 1	1.26 121	0.01 54	1.85 58	0.31 38	1.44 214	0.58 160	1.76 220	0.19 146	2.55 153	0.10 61	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 133	0.00 1

CASnet	0.16 2	0.14 100	0.52 3	0.01 17	0.00 1	0.86 19	0.00 1	0.51 3	0.75 130	0.10 32	0.01 1	0.04 11	0.02 16	0.22 22	0.02 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 133	0.00 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
PCWNet_CMD	0.65 107	0.14 100	2.02 216	0.01 17	0.01 102	1.10 59	0.00 1	2.80 119	0.97 167	0.48 90	0.28 117	2.31 262	1.50 283	1.19 118	0.08 47	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 94	0.01 62

CES	0.43 55	0.14 100	0.85 24	0.05 142	1.52 376	1.22 98	0.05 173	1.01 26	0.59 53	0.03 9	0.02 31	0.14 68	0.10 104	0.40 67	0.10 61	0.00 1	0.01 224	0.00 1	0.00 1	0.01 25	2.45 387

RCA-Stereo	0.37 40	0.14 100	0.76 18	0.01 17	0.00 1	1.17 78	0.00 1	3.14 150	0.61 63	0.71 114	0.47 154	0.05 26	0.13 128	0.19 17	0.03 5	0.00 1	0.01 224	0.00 1	0.00 1	0.06 197	0.01 62

ASMatch	1.44 271	0.14 100	2.15 228	0.60 327	0.21 303	1.21 96	0.26 260	0.96 24	0.66 88	0.29 56	11.75 371	0.93 160	2.37 320	6.73 325	0.54 209	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 271	0.00 1	0.04 213

s12784h	0.56 88	0.14 100	1.22 114	0.02 64	0.00 1	1.14 70	0.03 139	3.43 195	1.47 242	1.02 162	1.41 243	0.05 26	0.02 16	1.08 114	0.09 53	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 94	0.00 1

sCroCo_RVC	0.21 6	0.14 100	1.54 153	0.01 17	0.00 1	0.13 1	0.04 160	1.10 29	0.65 82	0.10 32	0.05 58	0.03 6	0.04 46	0.23 24	0.05 17	0.00 1	0.07 331	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.00 1

DSFCA	1.30 252	0.14 100	1.82 195	0.01 17	0.03 189	3.74 330	0.86 322	2.71 115	1.23 206	3.09 317	0.41 141	2.93 287	1.49 280	6.12 290	1.35 270	0.00 1	0.02 273	0.00 1	0.00 1	0.02 94	0.01 62

MSMDNet	0.65 107	0.14 100	2.02 216	0.01 17	0.01 102	1.11 63	0.00 1	2.88 125	0.98 169	0.49 93	0.28 117	2.32 263	1.49 280	1.19 118	0.08 47	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 94	0.01 62

DCANet-4	0.69 122	0.15 110	3.76 317	0.03 102	0.01 102	1.22 98	0.01 54	3.14 150	1.90 289	2.34 285	0.14 76	0.11 55	0.25 164	0.34 56	0.29 145	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 230

tt	68.65 422	0.15 110	99.57 429	50.64 420	14.90 412	100.00 430	100.00 430	100.00 431	99.76 426	27.80 410	10.52 368	99.97 431	98.63 428	99.61 428	100.00 433	90.62 425	98.21 426	46.66 420	52.02 422	62.86 423	21.04 418

anonymity	0.74 127	0.15 110	1.17 102	0.16 236	0.27 325	0.71 16	0.01 54	4.70 297	1.78 277	1.15 179	1.23 232	0.31 86	1.65 296	0.54 87	0.53 206	0.02 329	0.02 273	0.00 1	0.27 376	0.02 94	0.06 258

iRaft-Stereo_20w	0.92 183	0.15 110	2.68 269	0.24 261	0.06 220	1.36 150	0.28 271	7.46 380	0.34 41	1.56 227	0.37 133	0.62 121	1.24 270	1.25 122	0.34 167	0.00 1	0.09 344	0.00 1	0.16 347	0.02 94	0.13 312

CrosDoStereo	1.66 292	0.15 110	1.66 177	0.02 64	0.07 228	1.38 161	6.16 396	3.12 148	1.06 185	0.97 147	3.74 323	0.96 164	4.79 363	7.00 348	1.92 297	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 261	0.00 1

DeepStereo_LL	1.66 292	0.15 110	1.66 177	0.02 64	0.07 228	1.38 161	6.16 396	3.12 148	1.06 185	0.97 147	3.74 323	0.96 164	4.79 363	7.00 348	1.92 297	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 261	0.00 1

RAFT-RH_RVC	2.05 324	0.15 110	1.66 177	0.60 327	0.27 325	1.49 196	0.02 98	0.58 11	0.65 82	5.35 356	21.66 395	1.06 176	0.07 78	6.85 332	0.57 214	0.04 339	0.00 1	0.00 1	0.03 294	0.01 25	0.00 1

FCDSN-DC	5.04 371	0.15 110	1.83 196	0.22 253	0.44 347	5.60 358	1.66 343	5.22 326	4.37 355	14.49 395	21.86 396	20.65 394	11.88 394	7.66 364	4.55 343	0.02 329	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 133	0.05 230
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
SMFormer	1.04 205	0.16 118	1.55 155	0.33 285	0.01 102	1.03 34	0.00 1	5.24 327	2.12 304	1.53 219	2.16 280	0.92 155	0.02 16	4.46 223	1.24 262	0.00 1	0.01 224	0.00 1	0.00 1	0.03 133	0.02 150

tta	1.04 205	0.16 118	1.55 155	0.33 285	0.01 102	1.03 34	0.00 1	5.24 327	2.12 304	1.53 219	2.16 280	0.92 155	0.02 16	4.46 223	1.24 262	0.00 1	0.01 224	0.00 1	0.00 1	0.03 133	0.01 62

qqq1	0.98 190	0.16 118	1.55 155	0.33 285	0.01 102	1.03 34	0.00 1	5.24 327	2.12 304	1.53 219	2.16 280	0.92 155	0.02 16	4.46 223	0.07 38	0.00 1	0.01 224	0.00 1	0.00 1	0.03 133	0.01 62

fff1	0.98 190	0.16 118	1.55 155	0.33 285	0.01 102	1.03 34	0.00 1	5.24 327	2.12 304	1.53 219	2.16 280	0.92 155	0.02 16	4.46 223	0.07 38	0.00 1	0.01 224	0.00 1	0.00 1	0.03 133	0.01 62

RAFT-Test	0.61 96	0.16 118	2.27 244	0.04 125	0.15 276	1.80 262	0.17 232	2.52 101	0.65 82	0.56 96	0.11 73	2.76 278	0.02 16	0.27 41	0.34 167	0.00 1	0.07 331	0.00 1	0.29 381	0.01 25	0.01 62

LoS	0.28 24	0.16 118	0.95 41	0.07 176	0.01 102	1.32 137	0.07 189	1.30 34	0.60 57	0.04 14	0.03 49	0.28 84	0.11 112	0.48 81	0.11 68	0.00 1	0.01 224	0.00 1	0.00 1	0.03 133	0.00 1

CFNet_pseudo	0.66 112	0.17 124	2.08 224	0.00 1	0.01 102	1.22 98	0.00 1	2.79 118	0.73 126	0.78 125	0.46 151	2.32 263	0.63 224	1.77 142	0.15 83	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.01 62

pcwnet_v2	1.29 250	0.17 124	5.98 368	0.10 207	0.01 102	1.76 257	0.02 98	5.08 323	2.90 336	1.54 225	1.98 268	2.03 240	0.81 245	3.01 165	0.28 141	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 271	0.03 133	0.03 189

CREStereo	0.22 10	0.17 124	0.64 10	0.00 1	0.01 102	1.22 98	0.01 54	1.15 31	0.56 51	0.10 32	0.07 64	0.04 11	0.00 1	0.32 52	0.10 61	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.00 1
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
ccs_rob	0.65 107	0.17 124	2.09 225	0.00 1	0.01 102	1.22 98	0.00 1	2.77 117	0.73 126	0.75 118	0.44 147	2.32 263	0.64 227	1.76 141	0.15 83	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.01 62

NVstereo2D	1.09 221	0.17 124	4.40 341	0.00 1	0.00 1	1.59 227	0.18 237	4.29 271	1.40 229	0.85 132	0.36 132	2.30 260	0.62 223	5.26 260	0.35 171	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.01 62

MIF-Stereo (partial)	0.27 22	0.18 129	1.14 93	0.01 17	0.00 1	0.43 11	0.02 98	1.97 65	0.39 44	0.11 37	0.08 67	0.07 43	0.06 67	0.44 71	0.33 160	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 182	0.02 150

EKT-Stereo	0.74 127	0.18 129	1.23 116	0.81 346	4.25 389	1.19 85	0.03 139	2.17 74	0.13 4	0.35 72	0.40 139	0.97 167	0.08 92	2.61 156	0.09 53	0.00 1	0.09 344	0.00 1	0.07 320	0.04 164	0.03 189

LCNet	0.87 172	0.18 129	0.97 47	0.14 228	0.26 320	1.19 85	0.22 250	2.36 79	0.71 125	1.82 244	0.21 106	0.11 55	2.56 324	5.56 274	0.14 79	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 286	0.81 372

ac_64	1.12 230	0.18 129	1.64 171	0.18 243	0.25 317	1.48 195	0.02 98	4.97 315	1.47 242	0.69 112	0.45 150	4.94 341	0.46 202	4.87 245	0.74 233	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 197	0.00 1

HGLStereo	1.03 203	0.18 129	1.50 148	0.01 17	0.01 102	1.41 168	0.01 54	3.41 191	0.82 145	1.05 168	3.09 307	2.11 245	1.24 270	4.51 228	1.18 259	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 164	0.03 189

FC-DCNN	6.09 377	0.18 129	2.35 248	0.42 303	0.53 354	7.80 376	1.42 340	8.14 382	7.07 375	19.05 402	22.10 397	22.85 397	13.84 396	9.42 378	6.44 358	0.00 1	0.01 224	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.06 258

DISCO	1.93 315	0.18 129	2.44 251	0.67 337	0.53 354	5.25 355	0.00 1	5.43 341	1.56 259	2.09 265	0.91 208	6.48 357	0.89 250	8.55 373	3.60 335	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 197	0.01 62

IGEV+	0.36 37	0.19 136	0.57 4	0.09 199	0.00 1	0.35 7	0.03 139	4.62 292	0.24 34	0.12 38	0.02 31	0.03 6	0.17 136	0.24 27	0.23 117	0.00 1	0.05 314	0.00 1	0.04 304	0.09 241	0.08 284

MyStereo06	0.80 149	0.19 136	2.53 260	0.02 64	0.00 1	1.51 201	0.01 54	4.61 291	0.24 34	0.89 135	0.69 187	3.14 300	1.18 264	0.58 93	0.33 160	0.00 1	0.06 322	0.00 1	0.00 1	0.02 94	0.07 274

MyStereo05	0.79 145	0.19 136	3.17 290	0.02 64	0.00 1	1.51 201	0.01 54	3.56 210	2.48 326	1.34 202	0.02 31	1.25 189	0.38 191	1.19 118	0.50 200	0.00 1	0.06 322	0.00 1	0.00 1	0.02 94	0.07 274

PFNet	1.06 213	0.19 136	2.95 276	1.16 368	0.56 356	1.58 219	0.25 257	1.50 49	0.60 57	2.38 292	1.23 232	0.63 123	0.30 171	6.85 332	0.43 185	0.16 363	0.01 224	0.00 1	0.07 320	0.18 301	0.18 332

CREStereo++_RVC	0.29 27	0.19 136	0.83 23	0.05 142	0.00 1	1.19 85	0.00 1	0.66 13	0.99 173	0.25 52	1.26 237	0.05 26	0.07 78	0.20 20	0.09 53	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 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
HCRNet	0.73 125	0.19 136	1.10 84	0.01 17	0.00 1	1.17 78	0.01 54	3.07 142	1.97 294	0.60 99	0.21 106	0.56 117	0.11 112	5.34 265	0.20 109	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 133	0.02 150

FAT-Stereo	1.86 311	0.19 136	3.31 300	0.17 239	0.03 189	1.78 260	0.97 327	4.76 304	2.79 334	4.22 341	4.87 334	5.31 349	2.83 333	5.06 254	0.90 242	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 164	0.01 62

PMTNet	0.21 6	0.19 136	0.85 24	0.02 64	0.02 170	1.14 70	0.30 280	0.88 22	0.11 1	0.03 9	0.02 31	0.07 43	0.02 16	0.37 62	0.12 70	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 133	0.00 1

IGEV_Zeroshot_test	0.74 127	0.20 144	3.00 279	0.26 270	0.02 170	1.10 59	0.05 173	3.72 223	0.19 21	0.88 133	0.71 194	2.84 281	0.63 224	0.53 85	0.33 160	0.00 1	0.07 331	0.00 1	0.16 347	0.04 164	0.00 1

CFNet_ucs	0.77 137	0.20 144	2.22 238	0.01 17	0.01 102	1.32 137	0.00 1	3.30 176	1.31 218	1.15 179	1.14 222	2.19 257	0.42 197	2.04 147	0.12 70	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 94	0.01 62

GwcNet-ADL	0.62 101	0.20 144	2.03 218	0.05 142	0.01 102	1.29 129	0.02 98	3.16 155	1.39 225	0.97 147	0.44 147	1.48 197	0.23 159	0.78 102	0.27 137	0.01 307	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.03 189

IRAFT_RVC	1.02 201	0.20 144	1.58 165	1.39 374	0.26 320	1.33 143	0.32 284	2.52 101	0.66 88	1.58 228	0.81 200	1.16 184	1.58 292	6.51 311	0.43 185	0.00 1	0.12 357	0.00 1	0.00 1	0.02 94	0.03 189

XX-Stereo	1.04 205	0.20 144	4.94 354	0.85 350	0.04 205	1.25 119	0.00 1	3.37 184	0.45 48	1.22 193	0.50 156	3.70 318	0.02 16	3.91 197	0.05 17	0.00 1	0.09 344	0.00 1	0.20 359	0.03 133	0.02 150

ccnet	1.70 302	0.20 144	1.95 205	0.26 270	0.18 287	3.72 329	1.22 336	4.22 265	1.43 236	2.37 290	3.96 327	3.45 311	1.51 284	4.69 237	4.47 341	0.06 350	0.00 1	0.09 359	0.01 271	0.10 251	0.01 62

ff7	0.23 14	0.21 150	1.02 57	0.02 64	0.00 1	1.07 50	0.00 1	0.53 4	0.75 130	0.09 22	0.01 1	0.04 11	0.07 78	0.44 71	0.04 7	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 341	0.07 211	0.01 62

ffff	0.23 14	0.21 150	1.02 57	0.02 64	0.00 1	1.07 50	0.00 1	0.53 4	0.75 130	0.09 22	0.01 1	0.04 11	0.07 78	0.44 71	0.04 7	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 341	0.07 211	0.01 62

11t	0.23 14	0.21 150	1.02 57	0.02 64	0.00 1	1.07 50	0.00 1	0.53 4	0.75 130	0.09 22	0.01 1	0.04 11	0.07 78	0.44 71	0.04 7	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 341	0.07 211	0.01 62

anonymousdsp	0.21 6	0.21 150	0.63 7	0.02 64	0.00 1	1.07 50	0.00 1	0.74 18	0.77 139	0.09 22	0.01 1	0.04 11	0.07 78	0.25 31	0.04 7	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 347	0.08 222	0.03 189

ccc-4	0.23 14	0.21 150	1.02 57	0.02 64	0.00 1	1.07 50	0.00 1	0.53 4	0.75 130	0.09 22	0.01 1	0.04 11	0.07 78	0.44 71	0.04 7	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 341	0.07 211	0.01 62

IGEV-Stereo	0.21 6	0.21 150	0.63 7	0.02 64	0.00 1	1.07 50	0.00 1	0.73 17	0.77 139	0.09 22	0.01 1	0.04 11	0.07 78	0.24 27	0.04 7	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 347	0.08 222	0.03 189
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
IPLGR	0.76 136	0.21 150	2.98 277	0.06 156	0.07 228	1.24 112	0.05 173	3.09 145	1.38 223	0.62 100	0.34 127	0.75 139	0.78 242	3.35 171	0.22 113	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 182	0.06 258

ACVNet	0.57 90	0.21 150	1.34 133	0.09 199	0.00 1	1.36 150	0.22 250	2.40 83	1.05 182	0.63 104	0.66 178	1.94 234	0.26 166	0.31 46	0.79 236	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 222	0.00 1

acv_ft	0.79 145	0.21 150	1.28 121	0.01 17	1.08 370	1.68 250	0.01 54	3.75 224	1.05 182	1.31 201	0.66 178	1.94 234	0.46 202	0.31 46	1.68 283	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.27 336	0.00 1

NINENet	1.03 203	0.22 159	1.30 129	0.10 207	0.01 102	5.85 360	0.03 139	4.41 279	1.25 210	1.55 226	0.60 174	2.39 267	0.06 67	2.72 160	0.05 17	0.00 1	0.01 224	0.01 321	0.00 1	0.04 164	0.00 1

DMCA	0.68 119	0.22 159	1.96 208	0.01 17	0.01 102	1.28 125	0.02 98	3.02 132	1.54 253	2.14 266	0.15 82	1.74 218	0.10 104	0.45 76	0.95 248	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 94	0.01 62

DANet	1.74 304	0.22 159	3.06 283	0.75 342	0.44 347	2.46 288	0.35 291	3.40 189	1.41 231	4.22 341	1.56 245	5.03 343	0.56 211	6.29 298	5.00 349	0.01 307	0.00 1	0.00 1	0.01 271	0.04 164	0.08 284
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
DLCB_ROB	1.17 239	0.22 159	1.28 121	0.08 188	0.00 1	1.51 201	0.23 254	3.39 187	1.52 251	3.43 328	2.00 269	3.40 308	0.31 175	4.29 211	1.82 289	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

NOSS_ROB	1.29 250	0.22 159	1.35 136	0.64 334	0.16 281	2.56 292	0.00 1	4.14 256	2.37 321	2.29 284	1.76 257	2.84 281	0.02 16	6.80 331	0.45 191	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 164	0.11 298

DIP-Stereo	0.58 91	0.23 164	0.90 33	0.08 188	0.00 1	1.43 175	0.01 54	6.01 361	1.38 223	0.92 141	0.11 73	0.04 11	0.19 146	0.12 8	0.07 38	0.00 1	0.01 224	0.00 1	0.00 1	0.03 133	0.01 62
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
DRN-Test	1.62 288	0.23 164	3.72 315	0.18 243	0.13 265	3.34 318	0.19 242	5.93 360	2.01 299	4.14 340	0.76 196	2.12 247	1.78 301	5.22 259	2.62 322	0.00 1	0.00 1	0.01 321	0.01 271	0.03 133	0.01 62

UNet	1.13 232	0.24 166	4.21 332	0.01 17	0.02 170	2.31 281	0.02 98	3.06 140	0.76 138	1.17 183	0.14 76	2.73 276	1.58 292	4.48 227	1.92 297	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.00 1

CBMV	1.56 284	0.24 166	1.92 200	0.31 281	0.03 189	2.90 309	4.33 378	3.79 229	1.81 278	4.98 352	1.73 255	2.70 274	1.68 298	3.81 191	0.92 247	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 182	0.08 284
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
ToySt	0.47 67	0.25 168	2.47 256	0.04 125	0.01 102	1.17 78	0.00 1	2.01 66	0.63 72	0.08 20	0.14 76	1.16 184	0.05 52	0.80 104	0.46 195	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 294	0.10 251	0.04 213

ProNet	0.20 5	0.25 168	0.78 20	0.01 17	0.01 102	0.95 27	0.00 1	0.70 14	0.68 101	0.02 2	0.01 1	0.05 26	0.03 34	0.31 46	0.03 5	0.00 1	0.01 224	0.00 1	0.00 1	0.12 266	0.04 213

HHNet	0.87 172	0.25 168	1.78 191	0.16 236	0.08 238	1.30 133	0.44 299	1.93 61	0.64 79	1.41 213	5.92 344	0.14 68	1.79 302	0.35 61	0.95 248	0.05 345	0.00 1	0.01 321	0.00 1	0.14 276	0.01 62

test-1	0.52 78	0.25 168	0.94 37	0.03 102	0.22 305	1.20 93	0.08 195	4.03 250	0.25 36	0.70 113	0.66 178	0.71 135	0.03 34	0.30 45	0.43 185	0.00 1	0.18 370	0.00 1	0.07 320	0.01 25	0.25 349

anonymousa	0.79 145	0.26 172	1.91 199	0.03 102	0.29 334	1.46 188	0.02 98	3.76 225	0.97 167	0.72 116	2.25 286	3.21 304	0.56 211	0.15 9	0.12 70	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 304	0.00 1	0.02 150

MyStereo07	0.27 22	0.27 173	0.64 10	0.02 64	0.01 102	1.64 243	0.01 54	1.41 37	0.73 126	0.10 32	0.01 1	0.03 6	0.10 104	0.24 27	0.04 7	0.00 1	0.07 331	0.00 1	0.00 1	0.03 133	0.06 258

MyStereo04	0.78 144	0.27 173	3.19 291	0.02 64	0.01 102	1.64 243	0.01 54	3.64 217	2.20 314	0.98 156	0.02 31	1.29 191	0.57 213	1.10 115	0.53 206	0.00 1	0.07 331	0.00 1	0.00 1	0.03 133	0.06 258

ACVNet-DCA	0.61 96	0.27 173	1.28 121	0.13 218	0.00 1	3.44 321	0.01 54	3.15 152	0.68 101	0.33 60	0.69 187	0.04 11	0.61 218	1.43 128	0.05 17	0.00 1	0.02 273	0.00 1	0.03 294	0.01 25	0.01 62

xx1	0.95 186	0.27 173	1.28 121	0.13 218	0.00 1	3.44 321	0.01 54	3.18 158	7.23 376	0.33 60	0.69 187	0.73 137	0.12 122	1.43 128	0.05 17	0.00 1	0.02 273	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.01 62

1test111	0.69 122	0.27 173	1.28 121	0.13 218	0.00 1	3.44 321	0.01 54	3.15 152	0.68 101	0.33 60	0.69 187	0.04 11	0.61 218	2.95 163	0.07 38	0.00 1	0.02 273	0.00 1	0.03 294	0.01 25	0.01 62

cc1	0.94 184	0.27 173	1.28 121	0.13 218	0.00 1	3.44 321	0.01 54	3.18 158	7.23 376	0.33 60	0.69 187	0.04 11	0.61 218	1.43 128	0.05 17	0.00 1	0.02 273	0.00 1	0.03 294	0.09 241	0.04 213

tt1	0.88 176	0.27 173	1.25 117	0.08 188	0.00 1	3.36 319	0.02 98	3.03 134	6.40 367	0.33 60	0.66 178	0.05 26	0.40 195	1.59 134	0.05 17	0.00 1	0.02 273	0.00 1	0.00 1	0.09 241	0.03 189

CRFU-Net	1.32 257	0.27 173	2.46 255	1.17 369	0.03 189	4.08 334	0.05 173	5.61 347	0.67 96	1.53 219	0.70 193	3.47 312	2.62 327	3.24 169	0.24 122	0.01 307	0.01 224	0.11 363	0.00 1	0.13 270	0.00 1

iRaftStereo_RVC	0.36 37	0.27 173	0.76 18	0.01 17	0.00 1	1.20 93	0.01 54	2.15 72	0.62 69	0.15 45	0.22 110	0.69 132	0.12 122	0.28 42	0.18 102	0.00 1	0.06 322	0.00 1	0.00 1	0.27 336	0.22 344

MMNet	1.20 243	0.27 173	3.59 312	0.09 199	0.00 1	4.15 336	0.01 54	3.63 216	1.19 202	1.93 254	0.32 120	1.35 194	1.23 267	4.42 219	1.84 291	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.02 150

test croco	0.41 47	0.28 183	2.26 241	0.07 176	0.00 1	0.50 13	0.01 54	2.84 122	0.92 159	0.05 15	0.07 64	0.13 62	0.17 136	0.43 69	0.20 109	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.34 351	0.01 62

ssnet_v2	1.14 233	0.28 183	1.77 189	0.03 102	0.00 1	2.07 272	0.37 293	5.20 325	1.87 287	2.00 258	0.87 206	3.09 297	0.55 210	1.31 125	3.02 327	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 301	0.12 307

GMOStereo	0.42 49	0.28 183	1.02 57	0.05 142	0.18 287	1.04 41	0.02 98	2.40 83	0.16 12	2.25 275	0.01 1	0.32 87	0.03 34	0.09 2	0.15 83	0.00 1	0.11 353	0.00 1	0.00 1	0.19 308	0.02 150

error version	0.42 49	0.28 183	1.02 57	0.05 142	0.18 287	1.04 41	0.02 98	2.40 83	0.16 12	2.25 275	0.01 1	0.32 87	0.03 34	0.09 2	0.15 83	0.00 1	0.11 353	0.00 1	0.00 1	0.19 308	0.02 150

test-v	0.42 49	0.28 183	1.02 57	0.05 142	0.18 287	1.04 41	0.02 98	2.40 83	0.16 12	2.25 275	0.01 1	0.32 87	0.03 34	0.09 2	0.15 83	0.00 1	0.11 353	0.00 1	0.00 1	0.19 308	0.02 150

test-2	0.42 49	0.28 183	1.02 57	0.05 142	0.18 287	1.04 41	0.02 98	2.40 83	0.16 12	2.25 275	0.01 1	0.32 87	0.03 34	0.09 2	0.15 83	0.00 1	0.11 353	0.00 1	0.00 1	0.19 308	0.02 150

TANstereo	0.30 28	0.28 183	0.86 26	0.03 102	0.01 102	1.14 70	0.00 1	0.53 4	0.44 47	1.06 171	1.24 234	0.06 35	0.05 52	0.25 31	0.05 17	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

StereoIM	0.22 10	0.29 190	0.87 28	0.05 142	0.18 287	0.41 10	0.01 54	1.24 32	0.56 51	0.02 2	0.03 49	0.13 62	0.05 52	0.32 52	0.24 122	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.01 62

THIR-Stereo	1.48 275	0.29 190	1.51 151	0.01 17	0.02 170	1.05 47	4.32 377	2.11 71	0.22 30	1.08 172	4.24 330	1.93 233	4.19 357	6.76 327	1.87 293	0.00 1	0.00 1	0.04 351	0.00 1	0.05 182	0.00 1

ADLNet	1.20 243	0.29 190	1.98 211	0.00 1	0.02 170	2.20 275	0.11 213	4.39 277	2.52 328	2.19 271	2.20 285	2.66 272	0.70 239	3.42 176	1.25 264	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 251	0.04 213

S-Stereo	2.00 320	0.30 193	5.74 366	0.24 261	0.23 310	2.51 290	1.90 346	4.74 300	5.15 361	2.42 294	5.80 343	2.85 283	0.72 240	5.08 255	2.17 309	0.00 1	0.02 273	0.00 1	0.00 1	0.08 222	0.04 213

TransformOpticalFlow	1.47 274	0.31 194	3.22 297	0.66 335	0.08 238	1.54 212	0.09 204	3.84 237	1.58 264	1.66 232	2.32 288	3.60 314	3.12 339	6.99 347	0.42 184	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.01 62

APVNet	1.52 278	0.31 194	4.00 323	0.09 199	0.00 1	4.64 347	0.08 195	4.41 279	1.21 204	1.25 196	1.05 218	2.90 286	0.93 253	6.70 323	2.48 316	0.01 307	0.00 1	0.07 356	0.00 1	0.27 336	0.05 230

stereogan	2.13 325	0.31 194	3.75 316	0.01 17	0.09 245	7.44 373	0.60 312	4.27 269	3.29 340	3.91 337	4.62 333	6.41 356	1.84 307	5.17 256	0.58 216	0.00 1	0.01 224	0.01 321	0.00 1	0.24 325	0.05 230

RASNet	1.53 280	0.31 194	1.97 210	0.09 199	3.20 385	1.69 252	0.06 186	3.27 175	2.12 304	0.77 122	1.29 238	5.32 350	1.69 299	6.60 314	2.17 309	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 94	0.02 150

sAnonymous2	0.37 40	0.32 198	3.21 294	0.01 17	0.00 1	0.35 7	0.08 195	1.96 63	0.90 156	0.03 9	0.05 58	0.04 11	0.11 112	0.11 6	0.02 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 276	0.18 332

CroCo_RVC	0.37 40	0.32 198	3.21 294	0.01 17	0.00 1	0.35 7	0.08 195	1.96 63	0.90 156	0.03 9	0.05 58	0.04 11	0.11 112	0.11 6	0.02 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 276	0.18 332

delet	1.14 233	0.32 198	1.56 162	0.03 102	0.17 283	2.86 308	1.03 330	4.25 266	2.14 309	1.03 165	1.17 228	1.64 215	0.92 252	4.35 214	1.27 267	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 164	0.00 1

psm_up	0.84 162	0.32 198	1.44 144	0.02 64	0.00 1	1.98 269	0.05 173	3.40 189	1.04 178	2.06 263	0.40 139	1.74 218	0.45 200	3.47 179	0.24 122	0.06 350	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 222	0.00 1

CoDeX	0.94 184	0.34 202	2.09 225	0.05 142	0.20 298	1.49 196	0.20 244	5.89 357	1.57 260	0.66 108	0.67 185	1.05 174	0.32 179	3.82 193	0.33 160	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 133	0.00 1

STTStereo	0.83 156	0.34 202	2.44 251	0.24 261	0.15 276	1.41 168	0.10 211	3.02 132	1.55 254	1.34 202	0.17 90	1.77 222	0.45 200	3.42 176	0.30 151	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 62

DCRE	0.69 122	0.35 204	1.16 100	0.06 156	0.02 170	0.91 21	0.00 1	1.05 27	0.30 37	0.98 156	7.63 355	0.72 136	0.02 16	0.16 12	0.07 38	0.00 1	0.02 273	0.00 1	0.21 363	0.02 94	0.03 189

STTRV1_RVC	1.94 317	0.35 204	4.85 352	0.32 284	0.01 102	2.41 286	0.34 290	5.79 354	3.55 343	0.82 131	5.11 338	1.63 213	1.08 259	7.63 362	1.41 275	0.91 381	2.53 406	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.04 213

RYNet	1.52 278	0.35 204	3.38 303	0.25 264	0.04 205	2.31 281	0.03 139	4.62 292	1.47 242	1.14 178	0.34 127	4.52 332	1.38 277	6.36 302	4.23 339	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.02 150

UCFNet_RVC	0.66 112	0.35 204	1.20 112	0.02 64	0.30 336	1.53 208	0.01 54	3.42 193	0.67 96	1.12 176	0.73 195	1.26 190	0.20 152	1.84 144	0.46 195	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

SACVNet	0.96 187	0.36 208	1.49 147	0.05 142	0.00 1	1.62 240	0.28 271	3.86 241	1.28 213	1.79 243	0.80 199	1.59 204	0.07 78	5.29 261	0.48 198	0.01 307	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 322	0.01 62

STrans-v2	1.67 296	0.36 208	3.28 298	0.02 64	0.19 294	1.45 183	0.08 195	6.69 371	1.49 248	2.00 258	2.86 303	3.67 317	3.88 355	7.04 350	0.45 191	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.00 1

RAFT-Stereo + iAFF	0.60 94	0.36 208	0.96 42	0.03 102	0.02 170	1.21 96	0.02 98	2.80 119	1.55 254	1.08 172	2.63 297	0.43 103	0.16 133	0.37 62	0.25 128	0.00 1	0.02 273	0.00 1	0.00 1	0.19 308	0.01 62

FBW_ROB	2.36 332	0.36 208	3.16 289	0.37 298	0.14 271	4.42 345	0.18 237	6.64 369	3.05 338	2.98 314	2.85 302	4.86 340	1.11 261	11.00 391	4.53 342	0.16 363	0.05 314	0.37 376	0.09 328	0.19 308	0.78 371

HH	0.88 176	0.37 212	1.93 201	0.25 264	0.10 254	0.62 14	0.00 1	3.79 229	0.18 19	0.33 60	0.59 169	3.94 322	0.81 245	4.44 221	0.09 53	0.00 1	0.06 322	0.00 1	0.00 1	0.03 133	0.02 150

HanStereo	0.88 176	0.37 212	1.93 201	0.25 264	0.10 254	0.62 14	0.00 1	3.79 229	0.18 19	0.33 60	0.59 169	3.94 322	0.81 245	4.44 221	0.09 53	0.00 1	0.06 322	0.00 1	0.00 1	0.03 133	0.02 150

psmorigin	2.01 321	0.37 212	10.25 387	0.22 253	0.03 189	1.62 240	0.19 242	3.31 177	1.05 182	4.92 351	3.14 308	5.85 351	2.21 316	5.31 262	1.71 286	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 182	0.02 150

StereoVision	0.86 167	0.38 215	1.75 188	0.03 102	0.01 102	1.14 70	0.02 98	3.38 186	0.92 159	0.13 43	6.89 352	0.50 113	0.12 122	1.10 115	0.78 235	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 164	0.02 150

gwcnet-sp	0.98 190	0.38 215	4.06 327	0.04 125	0.00 1	2.60 294	0.15 225	3.51 205	1.13 195	1.75 236	0.16 84	0.68 129	0.39 192	3.69 183	0.90 242	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 197	0.03 189

scenet	0.98 190	0.38 215	4.06 327	0.04 125	0.00 1	2.60 294	0.15 225	3.51 205	1.13 195	1.75 236	0.16 84	0.68 129	0.39 192	3.69 183	0.90 242	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 197	0.03 189

ssnet	0.98 190	0.38 215	4.06 327	0.04 125	0.00 1	2.60 294	0.15 225	3.51 205	1.13 195	1.75 236	0.16 84	0.68 129	0.39 192	3.69 183	0.90 242	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 197	0.03 189

GANet-RSSM	0.88 176	0.38 215	1.45 145	0.60 327	0.00 1	1.36 150	0.02 98	4.55 288	0.69 114	0.71 114	0.32 120	1.56 202	0.61 218	4.55 232	0.64 225	0.00 1	0.00 1	0.05 355	0.00 1	0.08 222	0.02 150

SGM_RVC	4.07 364	0.38 215	1.98 211	0.84 347	0.26 320	6.20 364	2.37 356	6.45 366	3.57 344	11.56 386	9.27 363	15.55 385	6.78 377	10.07 384	4.60 344	0.22 367	0.25 374	0.20 370	0.23 367	0.26 333	0.34 357
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
Sa-1000	1.04 205	0.39 221	1.17 102	0.00 1	0.20 298	1.33 143	0.03 139	4.19 260	1.81 278	0.99 160	5.33 340	0.61 119	0.15 130	4.07 202	0.30 151	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 347	0.13 270	0.00 1

ADLNet2	1.38 264	0.39 221	3.13 288	0.00 1	0.70 361	1.23 111	0.26 260	4.19 260	2.36 320	1.45 215	3.16 311	4.23 326	0.82 248	4.56 234	0.88 241	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 270	0.02 150

XX-TBD	0.28 24	0.39 221	0.97 47	0.05 142	0.00 1	1.09 57	0.00 1	0.71 16	0.54 50	0.44 84	1.04 217	0.06 35	0.06 67	0.19 17	0.09 53	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

hitnet-ft	1.09 221	0.39 221	1.45 145	0.04 125	0.00 1	1.34 145	0.22 250	3.34 182	2.25 317	1.48 216	1.11 221	4.17 325	0.37 189	4.73 240	0.79 236	0.01 307	0.00 1	0.03 349	0.00 1	0.09 241	0.01 62

CVANet_RVC	1.10 225	0.39 221	1.69 182	0.28 275	0.00 1	1.45 183	0.48 302	3.26 169	1.64 268	2.93 310	1.22 231	1.51 198	0.37 189	6.09 288	0.50 200	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 301	0.01 62

CroCo-Stereo	0.39 44	0.40 226	1.67 180	0.07 176	0.00 1	0.19 2	0.01 54	3.55 209	0.75 130	0.08 20	0.02 31	0.46 106	0.08 92	0.28 42	0.18 102	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.01 62
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
edge stereo	1.94 317	0.40 226	3.82 320	0.15 230	0.09 245	1.81 263	0.45 300	4.77 305	2.21 315	3.36 324	3.94 326	8.39 368	1.72 300	5.75 278	1.69 285	0.00 1	0.00 1	0.01 321	0.00 1	0.17 294	0.01 62

HSM	1.36 261	0.40 226	1.07 79	0.01 17	0.30 336	1.73 256	0.03 139	5.89 357	1.22 205	1.83 245	1.36 241	4.78 338	1.30 275	6.61 316	0.57 214	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 94	0.00 1

SA	0.83 156	0.41 229	1.17 102	0.00 1	0.20 298	1.28 125	0.01 54	3.98 246	1.86 285	0.41 81	0.96 212	0.27 83	1.33 276	4.07 202	0.35 171	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 353	0.14 276	0.01 62

IPLG	0.86 167	0.41 229	2.31 246	0.06 156	0.06 220	1.36 150	0.11 213	3.17 157	0.83 147	0.62 100	1.00 215	0.46 106	0.61 218	5.57 276	0.35 171	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 301	0.01 62

XPNet_ROB	1.17 239	0.41 229	1.68 181	0.04 125	0.01 102	1.65 247	0.17 232	3.46 200	1.39 225	3.89 336	1.01 216	1.60 206	0.53 207	4.35 214	3.07 328	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 133	0.02 150

fff	0.66 112	0.42 232	2.21 231	0.01 17	0.01 102	1.22 98	0.02 98	3.26 169	1.04 178	2.34 285	0.14 76	0.09 49	1.83 304	0.34 56	0.29 145	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 230

MIPNet	0.64 105	0.42 232	2.01 214	0.08 188	0.07 228	1.29 129	0.11 213	3.47 202	1.29 214	0.67 109	0.10 70	0.63 123	0.97 254	1.25 122	0.25 128	0.00 1	0.01 224	0.01 321	0.01 271	0.11 261	0.04 213

GEStereo_RVC	1.10 225	0.42 232	1.72 185	0.28 275	0.01 102	1.37 155	0.11 213	6.25 364	0.84 150	1.05 168	0.67 185	1.61 208	0.79 243	6.11 289	0.63 223	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 251	0.04 213

raftrobust	0.46 63	0.42 232	1.05 77	0.01 17	0.21 303	1.17 78	0.05 173	2.07 70	0.19 21	2.98 314	0.02 31	0.12 58	0.15 130	0.25 31	0.31 153	0.00 1	0.03 295	0.00 1	0.00 1	0.08 222	0.06 258

csc	0.66 112	0.42 232	2.21 231	0.01 17	0.01 102	1.22 98	0.02 98	3.26 169	1.04 178	2.34 285	0.14 76	0.09 49	1.83 304	0.34 56	0.29 145	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 230

cscssc	0.66 112	0.42 232	2.21 231	0.01 17	0.01 102	1.22 98	0.02 98	3.26 169	1.04 178	2.34 285	0.14 76	0.09 49	1.83 304	0.34 56	0.29 145	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 230

MIM_Stereo	0.45 60	0.43 238	1.18 105	0.51 317	0.04 205	1.26 121	0.02 98	2.38 81	0.65 82	0.07 17	0.02 31	0.70 134	0.20 152	1.01 112	0.13 74	0.00 1	0.09 344	0.00 1	0.00 1	0.14 276	0.10 294

ADStereo(finetuned)	0.83 156	0.43 238	3.68 314	0.03 102	0.00 1	1.22 98	0.01 54	3.26 169	1.86 285	2.61 302	0.20 105	0.09 49	2.39 322	0.34 56	0.38 180	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 94	0.06 258

DCANet	0.66 112	0.43 238	2.21 231	0.03 102	0.00 1	1.22 98	0.01 54	3.26 169	1.85 284	2.61 302	0.21 106	0.09 49	0.49 204	0.33 55	0.39 182	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 94	0.06 258

GANet	1.90 314	0.43 238	1.83 196	0.39 300	0.00 1	2.24 277	3.37 366	3.90 243	1.44 237	2.17 269	9.66 364	2.57 270	1.09 260	6.88 336	1.81 288	0.00 1	0.00 1	0.02 344	0.00 1	0.10 251	0.03 189

MSMD_ROB	4.94 370	0.43 238	2.58 264	0.12 215	0.01 102	8.43 378	1.09 332	4.25 266	4.11 352	13.11 389	26.36 404	13.95 382	13.88 397	7.45 359	2.92 326	0.10 356	0.01 224	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.02 150

AACVNet	0.87 172	0.44 243	1.19 108	0.17 239	0.00 1	1.76 257	0.00 1	3.60 214	0.60 57	1.03 165	0.26 113	1.31 192	0.17 136	6.33 300	0.28 141	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 294	0.01 62

rafts_anoy	0.39 44	0.44 243	1.15 96	0.06 156	0.03 189	1.12 65	0.04 160	2.75 116	0.33 40	0.10 32	0.16 84	0.11 55	0.19 146	0.74 101	0.31 153	0.00 1	0.14 362	0.00 1	0.01 271	0.02 94	0.05 230

RALCasStereoNet	0.44 57	0.44 243	1.03 68	0.03 102	0.00 1	1.10 59	0.03 139	2.46 95	0.90 156	0.07 17	0.32 120	0.12 58	0.20 152	1.28 124	0.25 128	0.00 1	0.31 379	0.00 1	0.00 1	0.08 222	0.12 307

PSMNet-RSSM	0.90 181	0.44 243	1.35 136	0.13 218	0.00 1	1.37 155	0.03 139	4.79 308	0.85 153	1.11 175	0.49 155	2.15 249	0.35 186	4.09 205	0.73 232	0.00 1	0.00 1	0.01 321	0.00 1	0.03 133	0.01 62

RAFT+CT+SA	0.66 112	0.45 247	1.22 114	0.10 207	0.30 336	1.24 112	0.02 98	4.21 262	0.67 96	0.62 100	0.39 138	0.33 91	0.05 52	2.69 158	0.14 79	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.35 385	0.13 270	0.30 351

MaskLacGwcNet_RVC	1.63 289	0.45 247	2.21 231	1.53 376	0.18 287	4.33 341	0.41 296	3.37 184	1.40 229	0.54 95	0.65 176	3.10 298	0.11 112	4.93 247	0.60 220	4.57 389	0.51 384	0.00 1	0.00 1	1.37 381	2.39 386

PS-NSSS	1.08 214	0.45 247	1.70 183	0.02 64	0.01 102	1.37 155	0.01 54	4.38 275	2.09 302	1.15 179	2.65 298	0.65 125	0.07 78	6.35 301	0.56 212	0.16 363	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 182	0.00 1

iResNet	1.00 198	0.45 247	3.08 285	0.86 354	0.01 102	1.97 268	0.01 54	3.67 221	1.49 248	1.77 241	1.09 219	0.35 93	0.13 128	3.83 194	1.27 267	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 211	0.01 62

fast-acv-ft	1.41 268	0.46 251	4.29 336	0.10 207	0.13 265	3.97 332	0.29 274	2.42 91	1.91 290	0.81 130	3.55 319	3.02 293	1.26 272	3.35 171	2.05 306	0.04 339	0.01 224	0.04 351	0.04 304	0.39 359	0.05 230

TestStereo1	0.77 137	0.46 251	1.12 88	0.15 230	0.19 294	1.29 129	0.01 54	3.33 179	1.55 254	0.45 86	1.67 250	0.13 62	1.23 267	3.39 174	0.27 137	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 294	0.07 274

SA-5K	0.77 137	0.46 251	1.12 88	0.15 230	0.19 294	1.29 129	0.01 54	3.33 179	1.55 254	0.45 86	1.67 250	0.13 62	1.23 267	3.39 174	0.27 137	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 294	0.07 274

AFF-stereo	0.65 107	0.46 251	0.82 22	0.37 298	0.00 1	1.19 85	0.00 1	3.04 139	1.42 232	0.72 116	1.95 266	1.16 184	0.26 166	0.97 110	0.31 153	0.00 1	0.02 273	0.00 1	0.00 1	0.21 318	0.02 150

FINET	1.36 261	0.46 251	4.05 326	0.22 253	0.73 362	1.03 34	0.00 1	3.57 211	5.71 364	1.59 229	1.64 247	0.49 111	0.19 146	5.53 271	1.90 294	0.00 1	0.01 224	0.00 1	0.00 1	0.08 222	0.03 189

CFNet-ft	0.77 137	0.46 251	1.34 133	0.01 17	0.27 325	1.32 137	0.02 98	2.40 83	0.68 101	0.63 104	0.18 93	3.23 306	0.21 156	3.97 199	0.54 209	0.00 1	0.00 1	0.01 321	0.00 1	0.03 133	0.02 150

CFNet_RVC	0.77 137	0.46 251	1.34 133	0.01 17	0.27 325	1.32 137	0.02 98	2.40 83	0.68 101	0.63 104	0.18 93	3.23 306	0.21 156	3.97 199	0.54 209	0.00 1	0.00 1	0.01 321	0.00 1	0.03 133	0.02 150

NVStereoNet_ROB	3.25 348	0.46 251	2.71 272	0.34 291	0.56 356	2.36 284	0.87 323	4.56 289	4.47 358	4.55 345	14.09 377	11.93 376	3.23 344	9.79 383	3.14 330	0.43 377	0.03 295	0.53 380	0.31 382	0.36 356	0.38 361
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
LL-Strereo2	0.36 37	0.47 259	1.08 81	0.09 199	0.03 189	1.12 65	0.07 189	1.66 54	0.93 162	0.43 83	0.02 31	0.51 114	0.08 92	0.23 24	0.29 145	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 294	0.04 164	0.04 213

G-Net	3.49 355	0.47 259	4.03 325	1.61 377	1.91 378	10.78 384	1.92 347	3.06 140	1.26 211	8.59 375	12.06 372	6.13 354	7.82 381	4.78 241	4.77 345	0.08 352	0.12 357	0.07 356	0.15 341	0.16 290	0.11 298

LoS_RVC	0.19 4	0.48 261	0.51 2	0.12 215	0.10 254	1.01 32	0.01 54	0.81 20	0.19 21	0.07 17	0.02 31	0.06 35	0.05 52	0.31 46	0.05 17	0.00 1	0.01 224	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.04 213

IIG-Stereo	1.30 252	0.48 261	1.04 72	2.41 382	0.05 212	1.61 234	0.14 224	2.59 106	0.68 101	2.97 313	2.28 287	3.08 296	0.57 213	7.41 358	0.65 227	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 94	0.00 1

raft+_RVC	0.42 49	0.48 261	1.11 86	0.51 317	0.17 283	1.16 76	0.04 160	2.25 75	0.59 53	0.12 38	0.42 142	0.08 46	0.15 130	0.60 94	0.28 141	0.00 1	0.09 344	0.00 1	0.00 1	0.06 197	0.19 336

WCMA_ROB	4.54 367	0.48 261	3.19 291	0.49 313	0.63 360	5.38 356	2.57 361	4.70 297	3.77 348	14.17 393	19.02 388	15.47 384	9.03 385	6.73 325	4.85 347	0.01 307	0.05 314	0.01 321	0.01 271	0.08 222	0.16 322

CroCo-Stereo Lap2	0.33 29	0.49 265	1.18 105	0.02 64	0.00 1	0.33 5	0.00 1	3.08 144	0.61 63	0.02 2	0.01 1	0.04 11	0.08 92	0.45 76	0.15 83	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 211	0.02 150

TDLM	1.08 214	0.49 265	1.43 142	0.27 273	0.00 1	1.56 214	2.12 350	3.10 146	1.75 275	1.36 206	0.93 210	1.06 176	0.49 204	6.21 293	0.70 230	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 290	0.02 150

SPS-STEREO	3.08 345	0.49 265	2.49 257	0.21 251	0.24 314	3.67 328	1.24 337	5.80 355	2.43 324	10.68 381	8.00 358	9.48 373	3.59 349	8.11 369	5.08 350	0.01 307	0.01 224	0.00 1	0.00 1	0.04 164	0.11 298
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
test_5	0.74 127	0.50 268	1.55 155	0.44 305	0.25 317	1.45 183	0.01 54	4.16 257	0.78 141	0.79 127	0.17 90	0.42 102	0.64 227	3.06 167	0.18 102	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 290	0.21 342

UDGNet	0.35 33	0.50 268	1.14 93	0.02 64	0.00 1	1.12 65	0.02 98	0.70 14	1.57 260	0.31 57	0.05 58	0.06 35	0.02 16	1.45 133	0.09 53	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

RAFT	0.60 94	0.50 268	1.01 52	0.50 314	0.04 205	0.94 24	0.08 195	3.01 131	0.65 82	0.22 51	0.09 68	3.41 309	0.27 169	0.53 85	0.37 177	0.00 1	0.03 295	0.00 1	0.01 271	0.40 360	0.03 189

DeepPruner_ROB	0.86 167	0.50 268	1.80 194	0.01 17	0.00 1	1.57 215	0.17 232	3.48 203	0.42 45	3.31 323	0.02 31	2.09 244	0.17 136	3.01 165	0.61 221	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 266	0.01 62

cf-r	0.98 190	0.51 272	2.04 219	0.25 264	0.01 102	1.40 164	0.03 139	4.47 284	1.65 269	0.95 143	0.58 160	2.63 271	0.24 161	4.19 207	0.58 216	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 197	0.04 213

MyStereo8	0.85 163	0.52 273	3.20 293	0.20 250	0.00 1	1.47 189	0.01 54	3.53 208	1.91 290	1.34 202	0.65 176	1.22 187	0.31 175	0.57 90	1.38 274	0.00 1	0.14 362	0.00 1	0.06 318	0.09 241	0.30 351

whm_eth	0.68 119	0.52 273	3.05 282	0.01 17	0.00 1	1.26 121	0.02 98	3.36 183	1.93 292	0.26 53	2.52 294	0.13 62	0.11 112	0.18 14	0.10 61	0.00 1	0.01 224	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.11 298

RAFT_CTSACE	0.68 119	0.52 273	1.74 186	0.50 314	0.05 212	1.16 76	0.00 1	2.68 114	0.66 88	0.68 111	1.60 246	1.76 220	0.80 244	0.94 108	0.13 74	0.00 1	0.02 273	0.00 1	0.00 1	0.27 336	0.00 1

CSP-Net	1.01 199	0.52 273	0.92 35	0.01 17	0.00 1	2.83 306	0.05 173	4.99 316	0.69 114	0.91 140	0.85 204	1.82 227	0.23 159	6.04 286	0.29 145	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 251	0.01 62

ETE_ROB	1.16 238	0.52 273	1.71 184	0.01 17	0.02 170	1.79 261	0.22 250	4.10 253	1.32 219	4.68 349	1.18 229	2.81 279	0.08 92	3.56 180	1.12 256	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.06 258

AASNet	0.86 167	0.53 278	1.96 208	0.04 125	0.00 1	1.70 253	0.05 173	5.13 324	1.84 280	0.93 142	1.88 262	0.96 164	0.19 146	0.67 98	0.91 246	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.27 336	0.09 290

MLCV	1.01 199	0.53 278	2.17 229	0.03 102	0.00 1	1.60 230	0.03 139	2.90 126	1.30 216	2.60 301	1.85 261	1.00 170	0.40 195	4.88 246	0.74 233	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 211	0.01 62

OMP-Stereo	1.20 243	0.54 280	0.96 42	2.39 381	0.29 334	1.58 219	0.33 286	2.01 66	0.68 101	2.68 304	1.16 226	3.10 298	0.18 140	7.40 357	0.56 212	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 211	0.01 62

TestStereo	0.61 96	0.55 281	1.84 198	0.00 1	0.00 1	0.94 24	0.00 1	1.65 53	0.23 31	0.12 38	0.03 49	0.08 46	0.06 67	6.59 313	0.08 47	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

RP	1.76 305	0.55 281	2.59 266	0.22 253	0.60 359	1.70 253	0.98 329	4.31 273	1.99 298	3.12 318	5.04 337	4.41 330	2.96 335	4.72 239	1.90 294	0.01 307	0.00 1	0.00 1	0.01 271	0.14 276	0.01 62

Nwc_Net	1.94 317	0.55 281	3.79 318	0.07 176	0.08 238	2.73 299	0.04 160	6.75 374	1.11 190	2.03 262	7.92 357	4.82 339	2.11 314	4.78 241	2.01 303	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 182	0.01 62

NLCA_NET_v2_RVC	1.04 205	0.55 281	2.52 259	0.56 323	1.00 367	1.37 155	0.00 1	3.43 195	1.35 221	2.24 274	0.35 130	2.18 256	0.58 215	4.28 210	0.34 167	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 271	0.00 1	0.00 1
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
iRaft-Stereo_5w	1.08 214	0.56 285	2.70 270	0.02 64	0.02 170	1.20 93	0.01 54	3.18 158	0.63 72	0.14 44	2.00 269	1.62 210	1.54 286	6.69 322	1.01 252	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 322	0.01 62

NCC-stereo	1.67 296	0.56 285	3.10 286	0.08 188	0.22 305	2.24 277	0.13 221	5.05 321	1.42 232	2.27 282	2.72 299	4.29 327	3.53 347	5.76 279	2.01 303	0.04 339	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 133	0.02 150

Abc-Net	1.67 296	0.56 285	3.10 286	0.08 188	0.22 305	2.24 277	0.13 221	5.05 321	1.42 232	2.27 282	2.72 299	4.29 327	3.53 347	5.76 279	2.01 303	0.04 339	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 133	0.02 150
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
raft_robust	0.98 190	0.57 288	1.21 113	0.06 156	0.17 283	1.36 150	0.02 98	3.46 200	2.18 312	0.33 60	0.01 1	1.54 201	1.42 278	6.77 328	0.15 83	0.00 1	0.02 273	0.00 1	0.18 355	0.11 261	0.09 290

HITNet	0.80 149	0.58 289	2.14 227	0.69 338	0.00 1	1.35 148	0.02 98	4.50 285	1.15 198	1.76 240	0.16 84	0.60 118	0.30 171	1.13 117	1.64 281	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 197	0.00 1
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
NaN_ROB	2.02 322	0.58 289	2.65 268	0.29 277	0.28 333	3.19 311	5.19 389	3.84 237	2.55 330	5.31 355	1.73 255	2.30 260	1.96 310	6.78 329	3.09 329	0.01 307	0.06 322	0.03 349	0.10 332	0.10 251	0.37 360

PA-Net	1.31 256	0.59 291	3.65 313	0.06 156	0.15 276	1.44 177	0.54 307	4.08 251	2.71 333	0.78 125	1.16 226	2.32 263	0.64 227	5.96 284	1.92 297	0.01 307	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 164	0.06 258
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
LALA_ROB	1.33 258	0.59 291	1.74 186	0.02 64	0.06 220	3.25 313	0.50 306	3.45 198	1.39 225	3.70 331	0.59 169	4.59 334	0.25 164	3.58 181	2.79 324	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 164	0.02 150

4D-IteraStereo	0.35 33	0.60 293	1.93 201	0.02 64	0.09 245	1.03 34	0.07 189	1.25 33	0.34 41	0.02 2	0.03 49	0.84 151	0.10 104	0.31 46	0.35 171	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 182	0.07 274

GMStereo	0.25 20	0.60 293	1.28 121	0.01 17	0.00 1	0.48 12	0.00 1	0.74 18	1.24 209	0.16 46	0.03 49	0.07 43	0.09 97	0.22 22	0.10 61	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
DPSNet	3.38 354	0.60 293	9.55 385	0.61 330	0.46 349	5.10 353	1.44 341	11.17 389	3.92 351	2.57 299	0.88 207	5.90 352	9.68 389	7.63 362	7.25 365	0.08 352	0.16 367	0.01 321	0.07 320	0.34 351	0.17 326

CBFPSM	1.39 265	0.61 296	4.29 336	0.01 17	0.01 102	3.64 327	0.03 139	3.39 187	0.80 142	0.64 107	0.21 106	6.18 355	3.70 352	2.38 152	1.82 289	0.00 1	0.01 224	0.00 1	0.00 1	0.08 222	0.01 62

iinet-f	1.68 300	0.61 296	11.37 391	0.29 277	0.03 189	4.39 343	0.04 160	3.18 158	1.10 188	1.16 182	0.58 160	2.96 290	2.76 329	2.13 149	2.46 315	0.00 1	0.02 273	0.02 344	0.00 1	0.46 363	0.01 62

dad	0.88 176	0.62 298	2.26 241	0.06 156	0.01 102	1.24 112	0.00 1	0.98 25	2.17 311	1.29 197	0.35 130	0.37 94	0.04 46	5.80 282	1.06 253	0.01 307	0.00 1	1.13 384	0.11 336	0.05 182	0.00 1

RALAANet	0.54 86	0.62 298	1.41 140	0.01 17	0.01 102	0.92 22	0.02 98	2.39 82	1.87 287	1.13 177	0.38 135	0.15 70	0.30 171	1.00 111	0.38 180	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 304	0.14 276	0.01 62

CFNet	1.08 214	0.62 298	2.26 241	0.26 270	0.03 189	1.40 164	0.04 160	4.45 283	2.09 302	0.48 90	0.69 187	1.31 192	0.24 161	6.63 317	0.83 238	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 294	0.04 213

DispNO	1.42 269	0.63 301	4.58 346	0.08 188	0.11 260	1.37 155	0.17 232	4.51 287	2.06 300	1.83 245	2.89 304	1.91 231	1.01 255	5.79 281	1.36 272	0.00 1	0.00 1	0.01 321	0.01 271	0.10 251	0.07 274

NCCL2	1.30 252	0.63 301	2.31 246	0.02 64	0.03 189	1.57 215	3.41 367	3.91 244	1.39 225	3.14 319	0.34 127	3.90 321	0.30 171	3.75 188	1.19 260	0.00 1	0.00 1	0.02 344	0.00 1	0.03 133	0.05 230

DMCA-RVC	0.90 181	0.64 303	3.30 299	0.03 102	0.04 205	1.30 133	0.06 186	2.65 108	0.73 126	3.21 320	0.09 68	0.99 169	0.66 234	3.14 168	0.99 250	0.01 307	0.04 305	0.02 344	0.01 271	0.07 211	0.01 62

CC-Net-ROB	1.86 311	0.64 303	2.55 262	1.42 375	0.19 294	3.38 320	0.04 160	4.41 279	2.45 325	0.90 137	1.31 239	0.98 168	0.18 140	6.60 314	0.53 206	1.14 384	1.60 394	7.16 391	0.00 1	1.33 380	0.32 356

LE_ROB	12.79 400	0.64 303	10.26 388	2.13 379	1.29 372	7.25 371	5.81 394	9.09 383	49.27 418	57.55 418	24.58 403	23.68 399	31.13 414	9.00 376	23.57 412	0.04 339	0.06 322	0.13 366	0.20 359	0.08 222	0.11 298

Consistency-Raft	1.36 261	0.65 306	4.81 351	0.33 285	0.32 341	1.62 240	0.11 213	3.65 218	3.80 349	0.33 60	6.12 348	0.86 152	2.14 315	0.94 108	1.25 264	0.02 329	0.01 224	0.00 1	0.00 1	0.24 325	0.01 62

AF-Net	2.17 327	0.65 306	3.53 309	0.00 1	0.09 245	2.02 271	0.48 302	6.44 365	1.70 272	3.36 324	10.22 366	4.95 342	2.81 331	4.34 213	2.66 323	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 270	0.01 62

ADCRef	2.29 331	0.65 306	5.67 365	0.10 207	0.09 245	4.81 349	0.76 320	4.75 303	1.37 222	2.88 309	1.67 250	1.62 210	2.30 318	3.77 190	14.93 390	0.02 329	0.00 1	0.01 321	0.10 332	0.20 317	0.11 298

dd	0.34 31	0.67 309	1.55 155	0.04 125	0.01 102	1.22 98	0.03 139	0.84 21	1.16 199	0.18 49	0.05 58	0.12 58	0.05 52	0.29 44	0.44 188	0.02 329	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 182	0.00 1

RGC	1.86 311	0.67 309	3.45 307	0.07 176	0.26 320	3.29 315	0.11 213	4.78 307	1.46 240	3.26 322	4.51 332	5.14 345	2.68 328	5.46 268	1.94 301	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 222	0.09 290

Wz-Net-LNSev-Ref	1.54 282	0.68 311	4.62 348	0.01 17	0.00 1	5.13 354	0.30 280	4.64 295	1.23 206	2.39 293	0.59 169	2.12 247	2.00 312	4.94 248	2.19 311	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.01 62

pmcnn	3.61 357	0.68 311	5.38 360	0.61 330	1.46 374	2.75 303	1.26 338	5.04 320	1.57 260	8.77 376	11.67 370	18.69 391	2.38 321	6.03 285	5.61 354	0.00 1	0.07 331	0.00 1	0.00 1	0.21 318	0.07 274

LMCR-Stereo	1.10 225	0.69 313	1.95 205	0.50 314	0.01 102	2.73 299	0.09 204	6.20 363	0.64 79	2.37 290	1.76 257	0.13 62	1.59 294	2.94 162	0.23 117	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 266	0.00 1

GwcNet-RSSM	1.02 201	0.69 313	2.70 270	0.22 253	0.02 170	1.42 173	0.05 173	4.02 248	1.01 175	0.90 137	0.42 142	2.89 285	0.26 166	4.43 220	1.17 258	0.00 1	0.00 1	0.02 344	0.00 1	0.13 270	0.05 230

PSMNet_ROB	1.09 221	0.69 313	2.92 275	0.03 102	0.07 228	1.68 250	0.16 229	3.44 197	1.30 216	0.96 145	0.32 120	2.81 279	0.63 224	4.23 208	2.48 316	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 222	0.04 213

111	0.79 145	0.70 316	2.21 231	0.01 17	0.01 102	1.19 85	0.16 229	3.78 228	1.98 296	1.22 193	0.91 208	2.01 237	0.32 179	0.32 52	0.64 225	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 222	0.17 326

aanetorigin	2.87 340	0.73 317	8.74 383	0.23 259	0.23 310	1.61 234	2.07 348	1.76 57	1.10 188	14.21 394	10.25 367	2.93 287	3.38 345	4.98 250	4.06 337	0.10 356	0.05 314	0.09 359	0.11 336	0.57 372	0.15 320

HBP-ISP	1.45 272	0.75 318	3.02 280	0.30 279	0.10 254	4.28 340	1.49 342	4.68 296	1.29 214	3.43 328	0.78 197	0.93 160	1.01 255	6.48 310	0.36 176	0.04 339	0.02 273	0.00 1	0.00 1	0.05 182	0.03 189

StereoDRNet	1.48 275	0.75 318	4.58 346	0.05 142	0.10 254	2.49 289	1.10 333	4.62 292	1.47 242	3.38 327	0.62 175	2.29 259	0.65 232	4.52 229	2.89 325	0.00 1	0.03 295	0.00 1	0.01 271	0.05 182	0.07 274

CSAN	2.70 338	0.75 318	3.41 304	0.18 243	0.12 261	4.18 337	4.05 373	4.11 254	4.36 354	6.03 359	6.24 349	4.60 335	4.74 362	7.29 355	3.43 333	0.02 329	0.03 295	0.01 321	0.02 288	0.18 301	0.22 344

MeshStereo	5.78 375	0.75 318	3.04 281	0.25 264	0.14 271	7.88 377	2.09 349	9.64 384	5.18 362	20.48 404	19.06 389	22.80 396	9.54 388	9.64 382	4.88 348	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.29 343	0.03 189
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
iResNet_ROB	1.05 212	0.76 322	2.06 221	0.07 176	0.00 1	1.35 148	0.03 139	6.80 375	2.57 331	0.79 127	1.20 230	0.94 163	0.12 122	3.81 191	0.41 183	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 222	0.01 62

ELAS	8.05 384	0.76 322	4.02 324	0.95 357	1.02 368	14.85 393	6.99 403	12.80 391	11.73 382	22.43 409	27.75 407	17.88 389	15.19 399	10.96 389	11.31 380	0.22 367	0.56 387	0.23 372	0.22 365	0.50 369	0.71 370
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
BEATNet_4x	0.97 188	0.77 324	3.36 302	0.46 309	0.01 102	1.32 137	0.09 204	4.57 290	1.26 211	1.88 250	0.22 110	1.09 180	0.42 197	1.79 143	2.09 307	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 222	0.06 258

ACRE	0.75 132	0.78 325	2.72 273	0.13 218	0.02 170	1.40 164	0.26 260	3.20 164	0.82 145	1.84 247	2.46 291	0.19 74	0.10 104	0.52 83	0.26 133	0.00 1	0.04 305	0.01 321	0.05 309	0.19 308	0.05 230

PDISCO_ROB	2.21 328	0.78 325	3.43 305	0.96 358	2.04 382	7.04 369	0.09 204	7.36 379	5.72 365	1.21 192	1.67 250	3.16 301	1.28 273	7.52 360	1.37 273	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.34 351	0.13 312

TRStereo	0.59 93	0.79 327	1.59 168	0.56 323	0.01 102	1.19 85	0.03 139	4.74 300	0.60 57	0.17 47	0.01 1	0.62 121	0.44 199	0.57 90	0.07 38	0.00 1	0.04 305	0.00 1	0.24 369	0.01 25	0.14 319

DGSMNet	2.23 329	0.80 328	6.10 370	0.96 358	1.73 377	3.22 312	4.12 374	5.30 333	1.11 190	1.19 185	2.48 293	3.18 302	0.65 232	4.57 235	1.33 269	1.11 383	1.37 393	1.55 385	1.26 398	1.37 381	1.28 381

SGM-ForestM	12.56 399	0.80 328	4.31 339	1.07 364	0.41 345	21.56 404	8.57 406	17.42 397	19.67 394	29.93 411	28.49 411	45.83 415	27.22 411	26.05 410	18.40 400	0.14 361	0.25 374	0.18 369	0.28 380	0.18 301	0.42 363

ELAS_RVC	7.69 382	0.80 328	4.90 353	1.06 363	1.02 368	10.00 382	9.43 408	9.75 385	14.69 386	21.83 407	20.27 394	17.88 389	16.41 401	13.01 394	10.44 378	0.22 367	0.55 386	0.28 374	0.19 356	0.35 354	0.65 368
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
CIPLG	0.75 132	0.81 331	2.38 249	0.13 218	0.03 189	1.41 168	0.27 263	3.19 162	0.84 150	1.98 257	2.56 296	0.19 74	0.10 104	0.54 87	0.26 133	0.00 1	0.05 314	0.01 321	0.05 309	0.19 308	0.05 230

GwcNet	1.67 296	0.81 331	5.52 361	0.23 259	1.21 371	4.21 338	0.62 313	3.71 222	1.57 260	1.01 161	1.65 249	3.99 324	0.52 206	5.46 268	2.30 312	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 271	0.35 354	0.13 312

ADCL	3.30 350	0.81 331	6.76 377	0.25 264	0.25 317	6.93 367	4.65 382	4.79 308	2.62 332	4.61 348	3.36 315	5.22 347	4.55 360	5.54 273	14.91 389	0.05 345	0.01 224	0.11 363	0.13 340	0.28 342	0.10 294

ARAFT	1.12 230	0.82 334	4.11 330	0.04 125	0.00 1	1.64 243	0.03 139	4.85 311	1.69 271	2.78 307	0.57 158	0.47 108	0.11 112	4.81 243	0.24 122	0.00 1	0.03 295	0.00 1	0.00 1	0.24 325	0.05 230

ADCPNet	3.63 358	0.82 334	13.20 393	0.08 188	0.43 346	7.02 368	2.23 354	4.77 305	2.41 322	4.31 343	1.96 267	7.57 366	5.16 367	6.45 309	13.80 387	0.02 329	0.75 388	0.04 351	0.90 397	0.16 290	0.53 364

Wz-Net-LNSev	1.30 252	0.85 336	6.26 373	0.02 64	0.03 189	4.02 333	0.13 221	4.21 262	1.12 194	0.77 122	0.10 70	3.60 314	1.11 261	2.68 157	1.12 256	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.02 150

MANE	14.02 404	0.85 336	3.53 309	2.13 379	3.75 388	18.44 397	6.14 395	22.67 412	27.90 402	33.01 413	41.08 416	41.26 414	30.90 413	23.39 405	17.99 398	0.47 378	0.76 389	0.91 383	4.04 406	0.17 294	1.00 378

DeepPrunerF	2.50 333	0.87 338	14.90 395	0.17 239	0.31 339	1.41 168	0.29 274	5.62 350	9.97 380	1.02 162	0.43 146	2.01 237	1.65 296	6.85 332	3.99 336	0.00 1	0.01 224	0.07 356	0.10 332	0.24 325	0.12 307

IPLGR_C	0.75 132	0.88 339	2.58 264	0.13 218	0.02 170	1.40 164	0.27 263	3.19 162	0.84 150	1.92 251	2.46 291	0.18 73	0.11 112	0.49 82	0.26 133	0.00 1	0.05 314	0.01 321	0.05 309	0.19 308	0.06 258

AANet_RVC	1.66 292	0.88 339	3.52 308	0.06 156	0.00 1	1.22 98	0.00 1	3.25 167	2.51 327	2.21 272	4.49 331	3.65 316	0.20 152	7.10 351	3.42 332	0.50 379	0.04 305	0.00 1	0.00 1	0.08 222	0.05 230

SANet	4.63 368	0.89 341	5.34 359	0.30 279	0.09 245	7.43 372	3.75 371	6.53 367	16.16 390	6.79 363	13.29 374	12.44 377	7.74 379	7.38 356	4.11 338	0.00 1	0.01 224	0.00 1	0.00 1	0.10 251	0.31 355

DN-CSS_ROB	0.77 137	0.90 342	2.01 214	0.85 350	0.00 1	1.47 189	0.01 54	2.92 127	0.93 162	0.12 38	0.53 157	0.44 104	0.16 133	4.33 212	0.35 171	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.30 347	0.01 62

SDNR	3.31 352	0.91 343	6.28 374	0.44 305	0.02 170	26.11 411	0.01 54	3.81 235	1.62 267	2.82 308	11.06 369	2.93 287	0.60 216	7.95 367	1.52 276	0.01 307	0.01 224	0.00 1	0.00 1	0.06 197	0.12 307

FADNet	1.20 243	0.93 344	4.51 344	0.03 102	0.06 220	2.56 292	0.16 229	4.02 248	1.42 232	0.32 59	0.06 63	1.66 216	1.07 258	5.56 274	0.87 240	0.19 366	0.02 273	0.01 321	0.01 271	0.50 369	0.03 189

GANetREF_RVC	1.10 225	0.95 345	2.98 277	0.06 156	0.00 1	2.23 276	0.18 237	3.95 245	2.53 329	0.56 96	0.32 120	1.89 230	0.66 234	5.03 251	0.51 202	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 182	0.04 213
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
LL-Strereo	1.93 315	0.97 346	3.83 321	0.55 322	2.19 383	1.49 196	0.05 173	4.09 252	1.00 174	2.59 300	2.77 301	5.17 346	5.63 373	7.19 352	0.63 223	0.00 1	0.10 350	0.00 1	0.00 1	0.25 331	0.20 340

ADCP+	2.87 340	0.98 347	8.75 384	0.07 176	0.16 281	5.93 363	2.90 363	4.00 247	1.84 280	1.52 218	0.27 115	3.81 320	3.22 343	6.05 287	17.38 396	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 276	0.30 351

MFMNet_re	2.02 322	0.98 347	4.27 335	2.74 385	0.88 364	1.47 189	0.15 225	4.21 262	3.18 339	6.63 362	6.93 353	1.87 229	3.63 350	2.13 149	0.99 250	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 322	0.05 230

PVD	5.81 376	0.99 349	5.56 363	0.72 340	0.51 353	6.72 366	0.18 237	9.90 386	23.69 396	11.45 385	19.26 391	8.18 367	9.46 387	9.24 377	9.49 375	0.02 329	0.16 367	0.00 1	0.08 325	0.18 301	0.40 362

FADNet-RVC-Resample	1.08 214	1.00 350	5.32 358	0.10 207	0.14 271	1.53 208	0.25 257	3.62 215	1.18 200	0.51 94	0.19 101	1.04 173	0.28 170	5.20 257	0.44 188	0.10 356	0.16 367	0.09 359	0.06 318	0.24 325	0.21 342

PWC_ROB	2.90 342	1.01 351	6.12 371	0.53 319	0.57 358	1.30 133	0.40 294	3.85 239	4.42 357	7.37 367	15.40 379	3.03 295	1.55 287	6.31 299	5.74 355	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.46 363	0.05 230

SHD	3.01 343	1.02 352	5.52 361	0.45 308	0.39 344	4.12 335	0.17 232	6.68 370	12.04 383	7.20 366	3.36 315	4.40 329	2.58 326	4.69 237	7.17 364	0.01 307	0.04 305	0.00 1	0.03 294	0.22 321	0.17 326

PASM	1.58 287	1.05 353	7.51 378	0.56 323	0.09 245	1.37 155	0.28 271	2.85 123	1.44 237	3.91 337	0.44 147	3.02 293	0.64 227	6.38 303	1.59 280	0.00 1	0.01 224	0.00 1	0.03 294	0.26 333	0.15 320

FADNet_RVC	1.15 236	1.06 354	4.34 340	0.02 64	0.06 220	2.77 304	0.04 160	3.50 204	0.80 142	0.35 72	0.32 120	0.65 125	0.09 97	5.20 257	1.56 277	0.24 372	0.34 381	0.11 363	0.33 384	0.65 376	0.60 365

FADNet-RVC	1.10 225	1.07 355	4.79 350	0.03 102	0.00 1	1.60 230	0.08 195	3.77 226	1.70 272	0.35 72	0.07 64	0.61 119	0.66 234	5.32 263	1.11 254	0.01 307	0.08 340	0.00 1	0.00 1	0.48 367	0.18 332

SAMSARA	3.32 353	1.07 355	6.25 372	0.86 354	0.31 339	7.55 374	3.87 372	5.26 332	4.20 353	7.43 368	3.35 314	10.04 374	3.83 354	6.98 346	4.83 346	0.00 1	0.14 362	0.00 1	0.05 309	0.17 294	0.22 344

iResNetv2_ROB	1.08 214	1.12 357	4.68 349	1.09 365	0.00 1	1.38 161	0.05 173	3.83 236	1.11 190	0.80 129	1.15 224	1.02 172	0.12 122	4.52 229	0.45 191	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.33 348	0.03 189

RAFT + AFF	1.63 289	1.13 358	2.62 267	0.04 125	0.80 363	2.29 280	1.03 330	5.54 346	2.06 300	1.77 241	1.81 260	1.22 187	3.65 351	6.23 295	1.57 279	0.01 307	0.35 382	0.00 1	0.01 271	0.33 348	0.12 307

Syn2CoEx	1.66 292	1.17 359	4.29 336	0.04 125	0.00 1	1.44 177	0.56 308	5.33 335	1.98 296	2.01 261	2.12 278	2.08 242	2.81 331	6.55 312	2.42 313	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.33 348	0.06 258

EDNetEfficient	6.54 379	1.17 359	33.15 406	0.66 335	1.96 379	2.07 272	3.72 370	2.80 119	14.85 387	20.02 403	9.69 365	6.59 360	10.19 390	7.19 352	15.49 392	0.03 337	0.10 350	0.01 321	0.20 359	0.62 375	0.29 350

Wz-Net-MNSev	1.85 310	1.19 361	5.61 364	0.01 17	0.00 1	4.74 348	2.16 352	4.93 314	1.48 246	3.77 333	1.24 234	1.77 222	2.56 324	4.94 248	2.61 321	0.00 1	0.01 224	0.00 1	0.00 1	0.07 211	0.01 62

XQC	2.57 335	1.20 362	6.33 375	0.18 243	0.01 102	3.84 331	0.33 286	5.24 327	3.83 350	4.43 344	1.94 265	4.58 333	3.19 341	7.19 352	8.67 372	0.00 1	0.03 295	0.00 1	0.03 294	0.27 336	0.19 336

RTSC	2.66 336	1.24 363	6.04 369	0.18 243	0.02 170	4.40 344	0.08 195	4.29 271	4.98 360	6.00 358	3.15 310	2.97 291	1.56 288	6.71 324	10.89 379	0.00 1	0.07 331	0.00 1	0.05 309	0.40 360	0.24 348

SQANet	2.28 330	1.25 364	2.39 250	4.17 388	2.91 384	2.60 294	0.24 256	4.17 259	0.83 147	2.42 294	0.57 158	1.59 204	0.88 249	3.30 170	0.68 228	7.35 394	0.12 357	0.47 377	0.02 288	6.56 389	3.00 390

otaku	3.17 346	1.32 365	2.49 257	6.07 391	3.26 386	4.62 346	2.15 351	5.35 336	1.34 220	2.00 258	2.54 295	3.50 313	1.49 280	3.68 182	1.11 254	7.89 395	0.23 373	1.88 386	0.03 294	7.74 392	4.78 395

Ntro	3.24 347	1.34 366	2.83 274	7.27 393	4.43 390	6.22 365	0.74 319	4.73 299	1.48 246	0.39 79	1.77 259	2.70 274	1.28 273	4.59 236	1.25 264	8.06 396	0.28 378	2.12 389	0.05 309	8.11 393	5.16 396

ADCMid	3.95 363	1.34 366	10.91 390	0.18 243	0.38 343	5.02 352	1.27 339	4.87 312	2.94 337	11.15 383	3.60 320	6.76 361	5.21 370	6.40 308	16.96 394	0.12 359	0.08 340	0.55 381	0.46 386	0.53 371	0.19 336

SGM+DAISY	4.39 366	1.34 366	5.18 356	1.01 361	0.88 364	5.61 359	2.86 362	4.88 313	3.53 342	13.29 390	13.95 376	12.66 378	7.55 378	7.98 368	5.39 353	0.23 371	0.18 370	0.15 367	0.24 369	0.29 343	0.64 367

Anonymous Stereo	1.78 306	1.37 369	7.79 379	0.42 303	0.07 228	1.49 196	3.20 364	3.31 177	1.84 280	2.75 305	1.14 222	1.84 228	0.09 97	6.89 339	3.32 331	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 241	0.01 62

PWCDC_ROB	3.06 344	1.38 370	3.81 319	0.14 228	0.00 1	3.14 310	0.02 98	4.40 278	12.35 384	1.08 172	23.69 401	2.01 237	2.01 313	3.87 195	2.43 314	0.24 372	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.61 374	0.08 284

GASNet	1.43 270	1.53 371	4.54 345	0.31 281	0.02 170	1.49 196	0.20 244	3.86 241	1.95 293	0.75 118	1.37 242	2.11 245	1.57 291	5.82 283	2.60 320	0.00 1	0.05 314	0.00 1	0.00 1	0.43 362	0.10 294

ACVNet-4b	5.67 374	1.65 372	4.43 342	9.46 399	7.11 398	8.72 379	1.68 345	6.61 368	5.76 366	0.27 54	6.49 351	11.67 375	2.43 323	8.40 371	1.56 277	9.06 400	2.34 399	10.49 399	0.02 288	9.22 399	5.98 399

LSM	7.38 381	1.68 373	22.24 401	3.99 387	40.72 418	3.54 326	4.79 386	4.74 300	6.65 371	10.25 380	13.51 375	4.49 331	3.81 353	6.91 341	5.31 352	0.00 1	0.04 305	0.00 1	0.00 1	0.26 333	14.60 414

WAO-6	11.09 394	1.69 374	3.21 294	7.54 394	7.10 397	16.34 394	6.63 401	20.12 403	38.64 412	9.67 379	19.28 392	27.53 401	10.97 393	12.43 393	11.57 382	4.26 388	2.35 400	10.54 400	0.02 288	7.59 391	4.29 393

WZ-Net	4.16 365	1.75 375	23.59 402	0.08 188	0.04 205	2.62 298	2.16 352	5.89 357	4.74 359	5.73 357	3.51 318	6.99 364	4.89 365	10.82 388	10.11 376	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 266	0.11 298

MFN_U_SF_RVC	3.76 360	1.77 376	9.85 386	0.84 347	0.27 325	9.50 380	0.49 304	8.07 381	3.41 341	4.81 350	3.28 313	9.40 372	3.49 346	7.76 366	8.31 371	0.41 376	0.54 385	0.52 379	0.80 395	0.89 377	0.84 373

SuperB	3.70 359	1.77 376	15.73 396	0.31 281	0.05 212	4.37 342	1.67 344	3.58 213	11.57 381	2.36 289	1.32 240	2.03 240	1.91 308	6.95 344	9.01 373	0.05 345	0.03 295	0.10 362	0.08 325	11.00 404	0.10 294

WAO-7	9.09 387	1.79 378	3.55 311	0.80 345	0.15 276	18.67 398	4.36 380	23.07 413	26.68 401	12.59 388	27.90 408	22.52 395	13.03 395	13.53 395	11.47 381	0.09 355	0.03 295	0.58 382	0.10 332	0.47 366	0.34 357

ACVNet_2	8.69 385	1.80 379	5.09 355	8.55 397	6.72 395	13.47 389	4.34 379	13.70 392	23.86 397	6.89 365	19.74 393	20.52 392	5.36 371	7.70 365	2.48 316	8.53 397	1.67 396	7.99 393	0.32 383	8.79 397	6.29 403

ACVNet_1	6.16 378	1.86 380	4.43 342	9.52 400	7.22 399	7.59 375	2.37 356	9.99 387	6.71 372	3.84 335	5.35 341	13.23 381	4.90 366	6.25 296	1.94 301	9.06 400	2.40 401	10.88 401	0.11 336	9.58 401	6.03 400

EDNetEfficientorigin	10.31 392	1.90 381	98.96 428	0.22 253	0.23 310	2.73 299	0.71 317	4.50 285	16.94 391	18.72 397	15.36 378	12.74 379	10.73 392	8.96 375	11.94 384	0.01 307	0.01 224	0.00 1	0.00 1	0.25 331	1.31 382

Dean	11.46 397	2.03 382	5.20 357	10.73 402	8.20 402	18.71 399	5.73 392	21.10 407	41.49 415	11.12 382	22.16 398	25.92 400	7.74 379	7.52 360	4.31 340	9.01 399	2.27 398	9.95 398	0.61 391	9.18 398	6.22 401

ADCS	5.09 372	2.15 383	16.58 397	0.34 291	0.07 228	5.91 362	4.26 376	6.73 373	6.99 374	9.44 378	6.09 346	6.57 359	5.17 369	9.54 381	21.38 409	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.36 356	0.23 347

MSC_U_SF_DS_RVC	5.12 373	2.33 384	8.42 382	0.33 285	0.27 325	24.60 410	8.84 407	5.50 343	9.75 379	3.82 334	8.16 360	8.53 369	1.82 303	9.44 379	5.18 351	1.02 382	1.65 395	0.33 375	0.47 387	1.06 379	0.90 375

LVE	11.10 395	2.36 385	3.34 301	9.94 401	8.13 401	21.22 403	7.75 405	16.47 396	32.55 407	8.55 374	23.64 400	23.22 398	7.93 382	10.98 390	6.65 359	9.45 402	2.55 408	11.08 402	0.58 390	9.35 400	6.28 402

Wz-Net-SNSev	2.53 334	2.49 386	10.66 389	0.39 300	0.01 102	2.73 299	0.40 294	5.02 319	1.50 250	2.15 267	2.12 278	6.48 357	1.11 261	9.47 380	5.84 356	0.00 1	0.01 224	0.00 1	0.00 1	0.21 318	0.06 258

AnyNet_C32	3.93 362	2.58 387	12.07 392	0.39 300	0.49 352	5.50 357	6.45 400	4.44 282	2.19 313	6.86 364	2.94 305	5.28 348	3.20 342	6.63 317	18.37 399	0.08 352	0.04 305	0.20 370	0.09 328	0.57 372	0.19 336

MFN_U_SF_DS_RVC	3.30 350	2.61 388	7.84 380	0.09 199	0.26 320	12.92 387	7.62 404	4.25 266	3.64 347	2.95 312	3.99 328	4.61 336	1.22 266	8.36 370	1.77 287	0.59 380	1.15 392	0.04 351	0.85 396	0.48 367	0.67 369

RTS	9.75 390	2.69 389	65.25 416	0.85 350	1.99 380	14.36 390	4.75 384	5.69 352	17.29 392	7.97 370	19.00 386	6.83 362	3.02 337	26.15 411	18.62 402	0.00 1	0.15 365	0.00 1	0.00 1	0.29 343	0.16 322

RTSA	9.75 390	2.69 389	65.25 416	0.85 350	1.99 380	14.36 390	4.75 384	5.69 352	17.29 392	7.97 370	19.00 386	6.83 362	3.02 337	26.15 411	18.62 402	0.00 1	0.15 365	0.00 1	0.00 1	0.29 343	0.16 322

IMH-64-1	9.55 388	2.76 391	2.44 251	11.17 403	9.13 403	12.03 385	5.45 390	18.33 398	15.78 388	6.59 360	18.69 384	16.95 387	6.20 374	10.63 386	8.06 368	9.46 403	2.46 402	15.42 406	1.61 399	10.89 402	6.88 404

IMH-64	9.55 388	2.76 391	2.44 251	11.17 403	9.13 403	12.03 385	5.45 390	18.33 398	15.78 388	6.59 360	18.69 384	16.95 387	6.20 374	10.63 386	8.06 368	9.46 403	2.46 402	15.42 406	1.61 399	10.89 402	6.88 404

RainbowNet	4.74 369	3.21 393	3.07 284	9.34 398	6.01 392	4.89 351	3.60 369	7.09 376	4.39 356	1.63 230	3.01 306	4.72 337	2.96 335	5.53 271	1.19 260	8.95 398	2.12 397	8.48 394	0.19 356	8.75 394	5.73 397

IMH	11.11 396	3.50 394	2.56 263	11.25 405	9.13 403	14.49 392	5.10 388	20.68 406	26.30 400	8.28 372	23.85 402	20.63 393	9.19 386	12.39 392	7.96 366	9.50 405	2.50 404	15.28 405	1.66 401	11.07 405	6.96 406

WAO-8	13.93 402	3.75 395	4.23 333	7.74 395	6.54 393	22.81 406	2.39 358	22.66 410	45.98 416	18.88 400	35.42 413	33.21 406	16.91 402	16.55 400	12.78 385	5.01 390	0.81 390	9.89 396	0.77 393	8.77 396	3.61 391

Venus	13.93 402	3.75 395	4.23 333	7.74 395	6.54 393	22.81 406	2.39 358	22.66 410	45.98 416	18.88 400	35.42 413	33.21 406	16.91 402	16.55 400	12.78 385	5.01 390	0.81 390	9.89 396	0.77 393	8.76 395	3.61 391

AnyNet_C01	6.59 380	4.31 397	36.24 408	0.96 358	0.46 349	9.96 381	5.74 393	6.02 362	3.63 346	7.59 369	8.56 361	8.83 370	3.14 340	13.74 396	20.83 407	0.12 359	0.08 340	0.25 373	0.09 328	1.01 378	0.34 357

JetBlue	13.83 401	5.03 398	33.82 407	0.84 347	6.92 396	50.14 417	20.02 415	15.09 393	8.92 378	11.33 384	17.05 381	28.25 402	18.01 406	32.60 415	18.53 401	0.32 374	0.12 357	0.15 367	0.23 367	4.59 387	4.64 394

Wz-Net-TNSev	3.91 361	5.20 399	20.57 399	0.15 230	0.01 102	7.14 370	3.57 368	6.70 372	3.57 344	1.74 235	0.58 160	7.39 365	4.33 358	8.86 374	7.99 367	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 288	0.24 325	0.16 322

PWCK	8.72 386	5.37 400	16.61 398	5.74 390	0.12 261	19.88 400	11.41 410	11.31 390	13.42 385	14.07 391	12.84 373	13.20 380	8.05 383	15.44 397	10.25 377	5.95 392	0.22 372	2.09 388	0.05 309	7.50 390	0.92 376

coex-ft	12.01 398	5.60 401	80.23 419	0.15 230	0.15 276	1.88 265	0.73 318	2.66 109	30.12 404	49.31 417	16.59 380	15.97 386	14.42 398	6.79 330	14.50 388	0.05 345	0.08 340	0.01 321	0.05 309	0.37 358	0.61 366

TorneroNet-64	15.45 406	5.66 402	3.44 306	13.86 406	12.03 407	28.15 413	6.27 398	19.89 402	38.68 413	12.16 387	28.06 409	35.76 409	15.44 400	19.56 403	15.40 391	9.71 406	2.52 405	19.13 409	2.70 402	12.55 407	7.94 408

TorneroNet	16.10 407	5.74 403	4.12 331	13.88 407	11.97 406	26.89 412	6.85 402	21.13 408	38.32 411	14.15 392	33.36 412	33.52 408	17.49 404	18.89 402	19.64 404	9.77 407	2.53 406	19.43 410	3.35 403	13.21 408	7.86 407

KSHMR	14.27 405	6.95 404	5.79 367	15.08 409	12.84 408	17.44 395	10.61 409	18.88 400	30.94 405	18.81 399	22.21 399	28.54 403	8.85 384	15.56 398	9.24 374	10.34 410	3.60 412	21.61 412	4.68 409	14.48 409	8.94 409

BEATNet-Init1	17.91 410	7.45 405	36.82 409	1.88 378	1.38 373	37.29 416	14.71 413	21.90 409	24.20 398	38.07 414	36.59 415	50.41 416	32.00 415	29.42 413	21.83 410	0.33 375	0.39 383	0.47 377	0.54 389	1.50 383	1.07 379

UDG	2.86 339	8.81 406	1.57 164	2.60 383	0.89 366	2.39 285	0.11 213	3.42 193	1.02 176	2.18 270	3.64 322	5.04 344	1.60 295	4.17 206	2.09 307	1.21 385	0.04 305	7.69 392	3.67 405	4.10 386	0.93 377

FADE	16.19 408	10.20 407	37.43 411	4.76 389	4.82 391	10.62 383	5.00 387	19.13 401	23.28 395	8.35 373	6.09 346	14.63 383	21.62 408	25.45 409	20.32 405	24.52 415	8.46 414	36.14 419	36.87 419	3.46 385	2.72 389

UNDER WATER-64	20.03 413	10.28 408	31.50 405	20.05 412	13.64 409	32.81 415	23.45 416	16.01 394	33.44 408	22.01 408	17.25 382	40.58 413	32.20 416	24.50 407	22.36 411	10.06 408	2.70 410	18.37 408	4.24 407	14.84 410	10.24 413

DDUNet	3.28 349	10.54 409	2.29 245	3.50 386	3.31 387	4.21 338	0.21 246	3.77 226	1.03 177	2.54 298	3.17 312	3.20 303	0.21 156	3.89 196	0.69 229	1.94 386	0.05 314	9.87 395	3.53 404	5.03 388	2.55 388

UNDER WATER	19.61 412	12.37 410	31.14 404	20.44 413	14.31 410	28.63 414	18.15 414	16.43 395	34.24 409	20.82 405	19.14 390	38.83 410	30.09 412	24.31 406	20.97 408	10.09 409	2.68 409	19.51 411	4.70 410	15.52 411	9.93 411

MADNet+	10.71 393	14.57 411	70.07 418	0.58 326	0.47 351	19.89 401	4.20 375	11.05 388	6.87 373	3.03 316	5.99 345	9.01 371	6.35 376	31.95 414	28.31 413	0.22 367	0.26 377	0.01 321	0.04 304	0.46 363	0.87 374

ktn	19.15 411	18.52 412	6.39 376	22.64 415	17.26 413	24.47 408	12.11 411	24.52 414	34.74 410	18.75 398	27.70 405	32.54 404	17.85 405	15.71 399	16.67 393	22.09 414	3.64 413	28.95 416	10.91 413	17.40 413	10.22 412

DPSimNet_ROB	25.03 415	19.56 413	24.93 403	24.36 416	17.85 414	22.25 405	25.93 417	28.52 415	29.10 403	32.61 412	28.25 410	32.87 405	26.42 409	24.51 408	40.42 415	16.75 413	13.93 416	25.19 413	22.38 416	19.96 415	24.75 419

notaker	17.52 409	21.54 414	7.84 380	18.05 411	14.44 411	17.58 396	6.43 399	20.13 404	24.44 399	21.34 406	27.71 406	39.12 411	18.78 407	19.63 404	20.40 406	11.95 411	2.71 411	25.51 414	5.85 411	17.10 412	9.78 410

DispFullNet	7.91 383	23.96 415	13.67 394	14.71 408	7.88 400	4.83 350	0.04 160	5.01 318	2.89 335	8.86 377	4.96 335	6.11 353	10.72 391	10.18 385	3.51 334	2.44 387	0.33 380	15.15 404	4.65 408	12.33 406	5.95 398

SPstereo	60.73 421	26.49 416	40.67 412	33.02 417	24.24 416	71.50 420	79.28 420	100.00 431	100.00 429	97.54 427	96.19 426	100.00 432	94.96 426	94.75 425	75.88 421	28.65 418	21.81 417	46.87 421	42.08 420	19.71 414	20.91 417

HanzoNet	29.69 416	29.33 417	21.66 400	21.75 414	19.07 415	24.58 409	12.99 412	28.87 416	40.49 414	43.09 415	44.02 417	55.65 418	44.93 417	43.17 417	44.44 416	27.88 417	9.47 415	29.77 417	15.86 415	20.94 416	15.84 415

MADNet++	47.78 418	34.15 418	37.11 410	42.94 418	41.23 419	64.94 418	30.63 418	60.79 420	53.26 419	72.08 420	61.65 419	57.68 419	54.96 418	58.03 418	59.24 419	43.01 420	36.17 420	36.07 418	22.50 417	47.50 419	41.67 421

JetRed	34.54 417	39.28 419	62.16 414	15.62 410	26.51 417	69.20 419	40.79 419	31.43 417	32.41 406	46.06 416	44.55 418	40.19 412	26.50 410	38.43 416	56.06 418	12.76 412	37.49 421	13.23 403	9.38 412	29.52 417	19.34 416

DLNR_Zeroshot_test	23.05 414	49.79 420	87.94 420	97.52 432	94.73 427	1.18 84	0.00 1	20.60 405	0.14 6	0.02 2	0.02 31	0.02 2	0.02 16	4.35 214	0.10 61	32.22 419	0.04 305	0.00 1	0.27 376	72.00 425	0.06 258

LRCNet_RVC	60.63 420	63.16 421	62.94 415	69.09 424	50.21 420	19.92 402	0.07 189	58.32 419	5.21 363	75.67 421	86.75 421	74.68 420	62.48 419	59.01 420	49.80 417	93.38 426	56.36 425	93.48 426	92.95 426	67.44 424	71.73 426

ASD4	55.28 419	67.10 422	50.57 413	44.24 419	57.82 421	92.00 422	98.23 428	54.95 418	86.61 423	58.30 419	64.61 420	50.57 417	63.33 420	58.83 419	67.37 420	25.76 416	29.60 418	26.82 415	29.01 418	42.42 418	37.42 420

xxxxx1	76.92 423	82.43 423	93.26 423	61.67 421	66.92 422	95.84 424	95.11 424	75.84 421	80.96 420	82.71 422	86.75 421	89.18 421	87.35 421	85.27 421	87.18 422	55.08 421	54.60 422	60.31 422	72.71 423	62.51 420	62.73 422

tt_ll	76.92 423	82.43 423	93.26 423	61.67 421	66.92 422	95.84 424	95.11 424	75.84 421	80.96 420	82.71 422	86.75 421	89.18 421	87.35 421	85.27 421	87.18 422	55.08 421	54.60 422	60.31 422	72.71 423	62.51 420	62.73 422

ff	76.92 423	82.43 423	93.26 423	61.67 421	66.92 422	95.84 424	95.11 424	75.84 421	80.96 420	82.71 422	86.75 421	89.18 421	87.35 421	85.27 421	87.18 422	55.08 421	54.60 422	60.31 422	72.71 423	62.51 420	62.73 422

MEDIAN_ROB	96.83 427	99.41 426	98.66 427	94.75 427	94.23 426	93.08 423	90.54 422	95.61 426	94.75 424	97.65 428	97.73 427	98.30 426	96.57 427	94.51 424	93.74 427	99.78 436	98.24 427	99.99 430	99.89 429	99.48 430	99.67 430

HaxPig	97.68 429	99.63 427	91.34 421	99.82 437	99.97 431	88.15 421	88.00 421	98.28 427	99.93 428	99.98 431	99.99 429	99.95 430	99.99 430	96.29 426	92.24 426	99.99 438	99.98 430	100.00 431	99.99 430	100.00 439	99.98 437

Anonymous_1	97.10 428	99.72 428	99.64 430	92.33 425	93.91 425	100.00 430	100.00 430	99.20 428	99.90 427	98.57 429	99.75 428	99.14 427	99.94 429	98.50 427	99.54 428	87.90 424	98.87 428	90.88 425	96.91 427	92.22 426	95.12 427

PML	89.08 426	99.72 428	92.85 422	94.72 426	94.92 428	99.54 429	97.42 427	93.50 424	95.96 425	99.77 430	92.33 425	95.35 425	93.51 425	99.96 432	91.15 425	99.98 437	31.71 419	100.00 431	45.94 421	93.46 427	69.88 425

AVERAGE_ROB	99.23 433	99.81 430	97.56 426	100.00 440	100.00 433	96.24 427	91.02 423	100.00 431	100.00 429	100.00 432	100.00 430	100.00 432	100.00 431	99.98 433	99.97 430	100.00 439	100.00 431	100.00 431	100.00 431	100.00 439	100.00 439

DPSMNet_ROB	99.46 435	99.94 431	99.98 432	96.59 431	100.00 433	100.00 430	100.00 430	99.81 429	100.00 429	95.87 426	100.00 430	99.32 428	100.00 431	99.79 429	99.99 431	98.46 430	100.00 431	99.86 428	100.00 431	99.52 431	100.00 439

DGTPSM_ROB	99.45 434	99.94 431	99.98 432	96.58 430	100.00 433	100.00 430	100.00 430	99.81 429	100.00 429	95.86 425	100.00 430	99.32 428	100.00 431	99.79 429	99.99 431	98.34 429	100.00 431	99.86 428	100.00 431	99.52 431	99.99 438

test_example2	98.83 430	99.97 433	99.97 431	99.96 439	99.97 431	99.46 428	99.97 429	95.54 425	100.00 429	100.00 432	100.00 430	93.37 424	93.47 424	99.93 431	99.91 429	100.00 439	99.79 429	96.64 427	98.71 428	100.00 439	100.00 439

MyStereo03	99.95 438	100.00 434	100.00 434	99.75 434	100.00 433	100.00 430	100.00 430	100.00 431	100.00 429	100.00 432	100.00 430	100.00 432	100.00 431	100.00 434	100.00 433	99.21 431	100.00 431	100.00 431	100.00 431	99.99 434	99.95 432

MyStereo02	99.95 438	100.00 434	100.00 434	99.75 434	100.00 433	100.00 430	100.00 430	100.00 431	100.00 429	100.00 432	100.00 430	100.00 432	100.00 431	100.00 434	100.00 433	99.21 431	100.00 431	100.00 431	100.00 431	99.99 434	99.95 432

MyStereo	99.95 438	100.00 434	100.00 434	99.75 434	100.00 433	100.00 430	100.00 430	100.00 431	100.00 429	100.00 432	100.00 430	100.00 432	100.00 431	100.00 434	100.00 433	99.21 431	100.00 431	100.00 431	100.00 431	99.99 434	99.95 432

Selective-RAFT-Error	100.00 441	100.00 434	100.00 434	100.00 440	100.00 433	100.00 430	100.00 430	100.00 431	100.00 429	100.00 432	100.00 430	100.00 432	100.00 431	100.00 434	100.00 433	100.00 439	100.00 431	100.00 431	100.00 431	99.99 434	99.95 432

CasAABBNet	99.94 436	100.00 434	100.00 434	99.72 433	100.00 433	100.00 430	100.00 430	100.00 431	100.00 429	100.00 432	100.00 430	100.00 432	100.00 431	100.00 434	100.00 433	99.21 431	100.00 431	100.00 431	100.00 431	99.96 433	99.95 432

LSM0	99.94 436	100.00 434	100.00 434	99.84 438	100.00 433	100.00 430	100.00 430	100.00 431	100.00 429	100.00 432	100.00 430	100.00 432	100.00 431	100.00 434	100.00 433	99.22 435	100.00 431	100.00 431	100.00 431	99.99 434	99.83 431

DPSM_ROB	99.17 431	100.00 434	100.00 434	96.28 428	98.84 429	100.00 430	100.00 430	100.00 431	100.00 429	100.00 432	100.00 430	100.00 432	100.00 431	100.00 434	100.00 433	93.66 427	100.00 431	100.00 431	100.00 431	96.31 428	98.27 428

DPSM	99.17 431	100.00 434	100.00 434	96.28 428	98.84 429	100.00 430	100.00 430	100.00 431	100.00 429	100.00 432	100.00 430	100.00 432	100.00 431	100.00 434	100.00 433	93.66 427	100.00 431	100.00 431	100.00 431	96.31 428	98.27 428

Low-res two-view benchmark