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	0.16 12	0.07 1	0.29 4	0.42 369	0.17 214	0.20 50	0.18 95	0.23 4	0.20 6	0.15 11	0.19 26	0.11 2	0.10 3	0.15 1	0.14 25	0.31 374	0.04 1	0.06 1	0.04 1	0.06 2	0.16 230

CES	0.14 1	0.08 2	0.24 1	0.17 4	0.23 313	0.18 14	0.15 25	0.24 8	0.20 6	0.14 6	0.18 23	0.14 23	0.10 3	0.19 21	0.12 1	0.07 13	0.05 3	0.06 1	0.04 1	0.08 65	0.20 270

AEACV	0.20 60	0.09 3	0.32 9	0.39 359	0.34 360	0.21 67	0.16 41	0.30 39	0.18 1	0.17 17	0.17 18	0.13 12	0.16 64	0.27 83	0.13 7	0.07 13	0.29 373	0.07 13	0.09 168	0.07 30	0.37 361

Any-RAFT	0.18 22	0.09 3	0.33 11	0.19 13	0.10 17	0.29 184	0.16 41	0.44 177	0.32 110	0.25 74	0.27 77	0.29 159	0.16 64	0.23 41	0.13 7	0.08 89	0.07 94	0.06 1	0.05 8	0.07 30	0.07 11

LoS	0.15 4	0.09 3	0.34 13	0.17 4	0.09 5	0.22 89	0.14 12	0.27 14	0.27 59	0.15 11	0.18 23	0.19 55	0.14 43	0.23 41	0.14 25	0.08 89	0.06 34	0.06 1	0.04 1	0.06 2	0.06 4

EGLCR-Stereo	0.19 38	0.09 3	0.34 13	0.29 302	0.17 214	0.28 167	0.16 41	0.30 39	0.23 16	0.22 50	0.11 1	0.16 33	0.09 2	0.28 101	0.15 38	0.07 13	0.25 349	0.07 13	0.07 46	0.06 2	0.37 361

CREStereo++_RVC	0.16 12	0.09 3	0.42 43	0.17 4	0.11 25	0.18 14	0.13 2	0.23 4	0.31 101	0.21 34	0.31 108	0.13 12	0.11 10	0.17 8	0.16 48	0.07 13	0.04 1	0.06 1	0.15 321	0.06 2	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
s12784h	0.18 22	0.09 3	0.38 25	0.18 8	0.07 1	0.33 232	0.19 127	0.39 126	0.34 132	0.24 63	0.25 61	0.18 49	0.18 105	0.25 57	0.17 61	0.07 13	0.05 3	0.07 13	0.05 8	0.06 2	0.05 1

CREStereo	0.14 1	0.09 3	0.27 2	0.14 1	0.08 2	0.22 89	0.15 25	0.26 11	0.26 50	0.16 13	0.21 43	0.14 23	0.13 33	0.19 21	0.14 25	0.09 146	0.05 3	0.06 1	0.04 1	0.07 30	0.06 4
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	0.16 12	0.09 3	0.31 7	0.15 2	0.09 5	0.23 105	0.15 25	0.26 11	0.24 26	0.17 17	0.21 43	0.16 33	0.14 43	0.23 41	0.14 25	0.29 370	0.05 3	0.06 1	0.04 1	0.07 30	0.07 11

MSKI-zero shot	0.19 38	0.10 11	0.47 75	0.30 308	0.14 110	0.21 67	0.14 12	0.33 71	0.22 13	0.24 63	0.25 61	0.22 75	0.10 3	0.32 141	0.14 25	0.07 13	0.30 374	0.07 13	0.07 46	0.06 2	0.09 60

Selective-IGEV	0.15 4	0.10 11	0.34 13	0.32 324	0.19 258	0.16 6	0.14 12	0.29 30	0.20 6	0.13 1	0.14 14	0.13 12	0.08 1	0.23 41	0.14 25	0.06 1	0.13 246	0.07 13	0.06 23	0.06 2	0.11 131

knoymous	0.18 22	0.10 11	0.35 17	0.17 4	0.11 25	0.21 67	0.17 56	0.33 71	0.24 26	0.24 63	0.28 81	0.27 135	0.16 64	0.24 47	0.17 61	0.09 146	0.06 34	0.09 121	0.06 23	0.09 132	0.10 102

riskmin	0.24 151	0.10 11	0.43 48	0.32 324	0.26 337	0.33 232	0.19 127	0.44 177	0.30 94	0.24 63	0.27 77	0.37 225	0.25 179	0.30 127	0.22 150	0.09 146	0.18 310	0.09 121	0.13 298	0.10 180	0.27 327

MC-Stereo	0.18 22	0.10 11	0.36 19	0.28 289	0.14 110	0.18 14	0.15 25	0.24 8	0.20 6	0.21 34	0.24 56	0.16 33	0.13 33	0.25 57	0.14 25	0.07 13	0.17 303	0.07 13	0.07 46	0.06 2	0.30 339

RCA-Stereo	0.17 19	0.10 11	0.33 11	0.20 35	0.11 25	0.19 24	0.17 56	0.39 126	0.36 152	0.21 34	0.25 61	0.17 41	0.17 79	0.18 12	0.15 38	0.07 13	0.14 255	0.07 13	0.06 23	0.06 2	0.08 38

test-3	0.18 22	0.10 11	0.48 87	0.23 131	0.14 110	0.18 14	0.16 41	0.32 58	0.29 80	0.26 79	0.17 18	0.22 75	0.13 33	0.26 74	0.19 101	0.06 1	0.14 255	0.08 61	0.08 106	0.06 2	0.10 102

test_1	0.18 22	0.10 11	0.48 87	0.23 131	0.14 110	0.18 14	0.16 41	0.32 58	0.29 80	0.26 79	0.17 18	0.22 75	0.13 33	0.26 74	0.19 101	0.06 1	0.14 255	0.08 61	0.08 106	0.06 2	0.10 102

DEmStereo	0.26 194	0.10 11	0.52 151	0.19 13	0.13 82	0.31 213	0.25 257	0.29 30	0.38 173	0.36 227	0.57 310	0.24 103	0.48 330	0.53 230	0.44 287	0.07 13	0.06 34	0.08 61	0.08 106	0.07 30	0.08 38

GrayStereo	0.26 194	0.10 11	0.45 58	0.27 265	0.14 110	0.23 105	0.46 356	0.36 89	0.33 124	0.40 271	0.47 267	0.30 169	0.78 371	0.29 118	0.17 61	0.07 13	0.06 34	0.08 61	0.09 168	0.07 30	0.15 220

GMM-Stereo	0.22 96	0.10 11	0.56 187	0.23 131	0.13 82	0.24 123	0.24 244	0.38 110	0.29 80	0.31 153	0.44 234	0.27 135	0.21 136	0.31 136	0.17 61	0.07 13	0.05 3	0.10 186	0.09 168	0.08 65	0.19 258

Prome-Stereo	0.22 96	0.10 11	0.43 48	0.24 168	0.13 82	0.23 105	0.23 222	0.37 101	0.27 59	0.33 187	0.58 313	0.24 103	0.28 216	0.30 127	0.16 48	0.07 13	0.05 3	0.08 61	0.07 46	0.08 65	0.20 270

CFNet-RSSM	0.18 22	0.10 11	0.45 58	0.20 35	0.12 49	0.20 50	0.16 41	0.40 135	0.31 101	0.23 57	0.21 43	0.26 131	0.15 52	0.21 26	0.14 25	0.07 13	0.05 3	0.07 13	0.07 46	0.06 2	0.06 4

Gwc-CoAtRS	0.17 19	0.10 11	0.41 35	0.20 35	0.12 49	0.20 50	0.15 25	0.34 75	0.29 80	0.23 57	0.23 51	0.27 135	0.15 52	0.21 26	0.14 25	0.07 13	0.06 34	0.07 13	0.07 46	0.06 2	0.07 11

R-Stereo Train	0.19 38	0.10 11	0.49 104	0.22 87	0.12 49	0.23 105	0.18 95	0.43 159	0.20 6	0.31 153	0.45 248	0.20 62	0.14 43	0.18 12	0.18 80	0.08 89	0.06 34	0.07 13	0.06 23	0.06 2	0.07 11

RAFT-Stereo	0.19 38	0.10 11	0.49 104	0.22 87	0.12 49	0.23 105	0.18 95	0.43 159	0.20 6	0.31 153	0.45 248	0.20 62	0.14 43	0.18 12	0.18 80	0.08 89	0.06 34	0.07 13	0.06 23	0.06 2	0.07 11
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
IGEV_Zeroshot_test	0.23 125	0.11 27	0.82 294	0.21 55	0.23 313	0.20 50	0.19 127	0.38 110	0.23 16	0.34 201	0.22 49	0.29 159	0.14 43	0.24 47	0.20 118	0.07 13	0.09 171	0.08 61	0.08 106	0.08 65	0.35 352

RAFT-Test	0.19 38	0.11 27	0.41 35	0.26 232	0.21 289	0.26 147	0.17 56	0.37 101	0.26 50	0.24 63	0.29 87	0.32 188	0.14 43	0.22 37	0.15 38	0.07 13	0.08 141	0.07 13	0.07 46	0.06 2	0.07 11

LoS_RVC	0.14 1	0.11 27	0.32 9	0.18 8	0.16 189	0.20 50	0.18 95	0.21 2	0.18 1	0.14 6	0.20 31	0.12 3	0.17 79	0.17 8	0.14 25	0.06 1	0.05 3	0.06 1	0.04 1	0.05 1	0.14 209

anonymousdsp2	0.23 125	0.11 27	0.42 43	0.26 232	0.24 324	0.25 133	0.17 56	0.43 159	0.37 165	0.30 138	0.23 51	0.24 103	0.15 52	0.32 141	0.17 61	0.07 13	0.28 362	0.07 13	0.05 8	0.08 65	0.44 375

DCANet-4	0.20 60	0.11 27	0.58 207	0.19 13	0.09 5	0.19 24	0.18 95	0.39 126	0.42 209	0.29 117	0.31 108	0.17 41	0.22 141	0.21 26	0.20 118	0.07 13	0.05 3	0.07 13	0.05 8	0.06 2	0.09 60

tt	4.71 415	0.11 27	3.94 411	2.06 416	1.54 414	10.14 422	16.85 423	9.28 423	4.99 415	1.41 398	1.05 376	4.68 415	4.89 415	3.36 416	5.86 419	5.73 422	9.15 427	2.23 418	2.51 419	3.02 418	1.34 414

DisPM	0.20 60	0.11 27	0.52 151	0.24 168	0.13 82	0.18 14	0.19 127	0.30 39	0.31 101	0.33 187	0.34 141	0.23 88	0.16 64	0.34 164	0.17 61	0.09 146	0.06 34	0.09 121	0.08 106	0.08 65	0.12 166

iRaft-Stereo_20w	0.29 231	0.11 27	0.86 306	0.33 335	0.24 324	0.32 226	0.26 267	0.60 315	0.26 50	0.41 281	0.21 43	0.28 147	0.19 122	0.32 141	0.24 170	0.07 13	0.31 378	0.07 13	0.09 168	0.08 65	0.47 379

GLC_STEREO	0.15 4	0.11 27	0.31 7	0.22 87	0.09 5	0.17 10	0.15 25	0.24 8	0.28 67	0.17 17	0.20 31	0.17 41	0.11 10	0.24 47	0.17 61	0.07 13	0.09 171	0.09 121	0.08 106	0.07 30	0.07 11

CrosDoStereo	0.32 258	0.11 27	0.53 161	0.19 13	0.12 49	0.22 89	1.07 402	0.36 89	0.38 173	0.38 251	0.60 321	0.28 147	0.45 317	0.61 264	0.56 321	0.08 89	0.06 34	0.08 61	0.09 168	0.08 65	0.09 60

PFNet+	0.21 83	0.11 27	0.54 171	0.22 87	0.12 49	0.17 10	0.18 95	0.31 53	0.36 152	0.33 187	0.32 117	0.24 103	0.16 64	0.33 150	0.18 80	0.10 201	0.07 94	0.11 232	0.10 212	0.08 65	0.12 166

NF-Stereo	0.22 96	0.11 27	0.52 151	0.25 200	0.12 49	0.21 67	0.18 95	0.40 135	0.35 139	0.28 94	0.30 98	0.22 75	0.17 79	0.52 228	0.21 135	0.09 146	0.06 34	0.09 121	0.08 106	0.08 65	0.13 186

OCTAStereo	0.22 96	0.11 27	0.52 151	0.25 200	0.12 49	0.21 67	0.18 95	0.40 135	0.35 139	0.28 94	0.30 98	0.22 75	0.17 79	0.51 222	0.21 135	0.09 146	0.06 34	0.09 121	0.08 106	0.08 65	0.13 186

PSM-softLoss	0.22 96	0.11 27	0.53 161	0.25 200	0.12 49	0.20 50	0.17 56	0.39 126	0.29 80	0.29 117	0.32 117	0.24 103	0.16 64	0.53 230	0.21 135	0.09 146	0.06 34	0.10 186	0.09 168	0.08 65	0.12 166

KMStereo	0.22 96	0.11 27	0.53 161	0.25 200	0.12 49	0.20 50	0.17 56	0.39 126	0.29 80	0.29 117	0.32 117	0.24 103	0.16 64	0.53 230	0.21 135	0.09 146	0.06 34	0.10 186	0.09 168	0.08 65	0.12 166

PSM-AAD	0.26 194	0.11 27	0.43 48	0.24 168	0.12 49	0.27 153	0.37 329	0.36 89	0.30 94	0.36 227	0.39 188	0.28 147	0.77 370	0.30 127	0.16 48	0.07 13	0.06 34	0.12 262	0.11 237	0.09 132	0.21 279

FTStereo	0.28 217	0.11 27	0.56 187	0.24 168	0.13 82	0.21 67	0.52 369	0.36 89	0.28 67	0.38 251	0.94 372	0.30 169	0.56 348	0.33 150	0.18 80	0.08 89	0.06 34	0.09 121	0.08 106	0.08 65	0.19 258

KYRaft	0.23 125	0.11 27	0.43 48	0.23 131	0.12 49	0.23 105	0.23 222	0.37 101	0.26 50	0.35 216	0.53 296	0.34 201	0.26 191	0.29 118	0.16 48	0.07 13	0.05 3	0.09 121	0.10 212	0.08 65	0.30 339

ASMatch	0.23 125	0.11 27	0.55 177	0.25 200	0.14 110	0.19 24	0.16 41	0.32 58	0.30 94	0.28 94	0.68 342	0.28 147	0.26 191	0.50 217	0.22 150	0.07 13	0.06 34	0.08 61	0.07 46	0.06 2	0.11 131

DeepStereo_LL	0.32 258	0.11 27	0.53 161	0.19 13	0.12 49	0.22 89	1.07 402	0.36 89	0.38 173	0.38 251	0.60 321	0.28 147	0.45 317	0.61 264	0.56 321	0.08 89	0.06 34	0.08 61	0.09 168	0.08 65	0.09 60

SST-Stereo	0.22 96	0.11 27	0.52 151	0.25 200	0.14 110	0.19 24	0.17 56	0.32 58	0.26 50	0.34 201	0.33 133	0.29 159	0.25 179	0.56 243	0.18 80	0.08 89	0.05 3	0.10 186	0.08 106	0.09 132	0.07 11

RAFT_R40	0.22 96	0.11 27	0.52 151	0.25 200	0.13 82	0.18 14	0.18 95	0.32 58	0.31 101	0.33 187	0.33 133	0.30 169	0.23 150	0.55 238	0.19 101	0.08 89	0.05 3	0.10 186	0.08 106	0.09 132	0.07 11

DRaft	0.25 175	0.11 27	0.47 75	0.18 8	0.12 49	0.28 167	0.23 222	0.34 75	0.40 192	0.38 251	0.60 321	0.20 62	0.41 306	0.48 211	0.41 273	0.07 13	0.06 34	0.08 61	0.08 106	0.07 30	0.08 38

PFNet	0.24 151	0.11 27	0.63 235	0.25 200	0.14 110	0.22 89	0.19 127	0.40 135	0.35 139	0.36 227	0.32 117	0.27 135	0.20 128	0.63 275	0.23 165	0.09 146	0.05 3	0.09 121	0.08 106	0.08 65	0.08 38

RE-Stereo	0.22 96	0.11 27	0.52 151	0.25 200	0.12 49	0.21 67	0.18 95	0.40 135	0.35 139	0.28 94	0.30 98	0.22 75	0.17 79	0.51 222	0.21 135	0.09 146	0.06 34	0.09 121	0.08 106	0.08 65	0.13 186

TVStereo	0.22 96	0.11 27	0.52 151	0.25 200	0.12 49	0.21 67	0.18 95	0.40 135	0.35 139	0.28 94	0.30 98	0.22 75	0.17 79	0.51 222	0.21 135	0.09 146	0.06 34	0.09 121	0.08 106	0.08 65	0.13 186

RAFT-345	0.22 96	0.11 27	0.55 177	0.22 87	0.12 49	0.20 50	0.16 41	0.27 14	0.28 67	0.27 88	0.65 336	0.20 62	0.17 79	0.55 238	0.22 150	0.07 13	0.06 34	0.08 61	0.07 46	0.06 2	0.07 11

TANstereo	0.16 12	0.11 27	0.43 48	0.16 3	0.08 2	0.25 133	0.14 12	0.23 4	0.29 80	0.25 74	0.30 98	0.16 33	0.12 17	0.18 12	0.13 7	0.08 89	0.07 94	0.06 1	0.05 8	0.07 30	0.08 38

XX-Stereo	0.25 175	0.11 27	1.09 346	0.35 344	0.38 371	0.23 105	0.13 2	0.43 159	0.19 4	0.20 30	0.40 195	0.31 178	0.10 3	0.33 150	0.13 7	0.08 89	0.11 216	0.08 61	0.09 168	0.07 30	0.10 102

EAI-Stereo	0.29 231	0.11 27	0.38 25	0.22 87	0.18 235	0.33 232	1.66 412	0.53 249	0.27 59	0.27 88	0.50 280	0.17 41	0.16 64	0.25 57	0.25 182	0.07 13	0.07 94	0.07 13	0.11 237	0.07 30	0.10 102

MGS-Stereo	0.15 4	0.12 57	0.38 25	0.19 13	0.11 25	0.18 14	0.17 56	0.21 2	0.23 16	0.14 6	0.24 56	0.16 33	0.10 3	0.19 21	0.13 7	0.07 13	0.06 34	0.07 13	0.06 23	0.10 180	0.07 11

AE-Stereo	0.21 83	0.12 57	0.50 122	0.25 200	0.15 160	0.24 123	0.18 95	0.40 135	0.34 132	0.19 26	0.26 68	0.21 72	0.13 33	0.22 37	0.16 48	0.07 13	0.26 355	0.09 121	0.10 212	0.07 30	0.31 342

11t1	0.21 83	0.12 57	0.45 58	0.20 35	0.15 160	0.27 153	0.17 56	0.37 101	0.28 67	0.27 88	0.25 61	0.24 103	0.23 150	0.28 101	0.25 182	0.09 146	0.19 314	0.07 13	0.07 46	0.09 132	0.23 294

MIF-Stereo	0.15 4	0.12 57	0.45 58	0.21 55	0.14 110	0.17 10	0.13 2	0.20 1	0.19 4	0.16 13	0.20 31	0.10 1	0.11 10	0.18 12	0.17 61	0.08 89	0.06 34	0.07 13	0.06 23	0.08 65	0.07 11

HH	0.22 96	0.12 57	0.55 177	0.32 324	0.16 189	0.27 153	0.18 95	0.36 89	0.25 44	0.20 30	0.26 68	0.34 201	0.18 105	0.33 150	0.15 38	0.07 13	0.16 285	0.07 13	0.07 46	0.07 30	0.31 342

HanStereo	0.22 96	0.12 57	0.55 177	0.32 324	0.16 189	0.27 153	0.18 95	0.36 89	0.25 44	0.20 30	0.26 68	0.34 201	0.18 105	0.33 150	0.15 38	0.07 13	0.16 285	0.07 13	0.07 46	0.07 30	0.31 342

test_3	0.20 60	0.12 57	0.49 104	0.26 232	0.14 110	0.22 89	0.25 257	0.34 75	0.33 124	0.25 74	0.18 23	0.23 88	0.13 33	0.25 57	0.20 118	0.06 1	0.14 255	0.09 121	0.10 212	0.07 30	0.10 102

LCNet	0.22 96	0.12 57	0.42 43	0.26 232	0.12 49	0.23 105	0.19 127	0.36 89	0.28 67	0.28 94	0.35 147	0.26 131	0.30 239	0.35 171	0.17 61	0.07 13	0.05 3	0.09 121	0.10 212	0.13 260	0.22 287

HHNet	0.23 125	0.12 57	0.66 245	0.19 13	0.18 235	0.20 50	0.20 158	0.36 89	0.32 110	0.33 187	0.59 317	0.19 55	0.21 136	0.24 47	0.31 228	0.08 89	0.06 34	0.09 121	0.07 46	0.08 65	0.12 166

AAGNet	0.34 274	0.12 57	0.53 161	0.26 232	0.16 189	0.20 50	0.19 127	0.31 53	0.29 80	0.35 216	0.35 147	0.27 135	0.30 239	0.44 200	2.56 410	0.08 89	0.05 3	0.10 186	0.07 46	0.09 132	0.07 11

NRIStereo	0.20 60	0.12 57	0.50 122	0.23 131	0.11 25	0.24 123	0.19 127	0.30 39	0.28 67	0.26 79	0.26 68	0.25 114	0.18 105	0.34 164	0.19 101	0.08 89	0.06 34	0.09 121	0.07 46	0.09 132	0.09 60

Pruner-Stereo	0.20 60	0.12 57	0.49 104	0.29 302	0.12 49	0.19 24	0.17 56	0.32 58	0.31 101	0.33 187	0.32 117	0.25 114	0.15 52	0.25 57	0.22 150	0.09 146	0.06 34	0.09 121	0.08 106	0.08 65	0.10 102

DeepStereo_RVC	0.19 38	0.12 57	0.47 75	0.22 87	0.11 25	0.19 24	0.16 41	0.29 30	0.24 26	0.28 94	0.27 77	0.23 88	0.28 216	0.24 47	0.19 101	0.08 89	0.06 34	0.09 121	0.07 46	0.09 132	0.10 102

cross-raft	0.18 22	0.12 57	0.40 33	0.27 265	0.16 189	0.20 50	0.24 244	0.34 75	0.24 26	0.23 57	0.28 81	0.29 159	0.15 52	0.19 21	0.16 48	0.06 1	0.05 3	0.08 61	0.07 46	0.07 30	0.07 11

test-1	0.20 60	0.12 57	0.49 104	0.23 131	0.23 313	0.22 89	0.23 222	0.36 89	0.29 80	0.21 34	0.25 61	0.24 103	0.14 43	0.18 12	0.22 150	0.07 13	0.14 255	0.08 61	0.07 46	0.06 2	0.14 209

SFCPSM	0.23 125	0.12 57	0.51 135	0.21 55	0.14 110	0.34 246	0.22 199	0.57 286	0.41 197	0.29 117	0.32 117	0.23 88	0.22 141	0.28 101	0.20 118	0.10 201	0.07 94	0.09 121	0.10 212	0.09 132	0.09 60

HSM-Net_RVC	0.28 217	0.12 57	0.48 87	0.19 13	0.11 25	0.35 259	0.21 177	0.64 339	0.44 226	0.40 271	0.43 225	0.50 304	0.27 197	0.75 316	0.25 182	0.08 89	0.07 94	0.08 61	0.07 46	0.08 65	0.09 60
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
IGEV+	0.19 38	0.13 74	0.38 25	0.30 308	0.19 258	0.15 4	0.15 25	0.32 58	0.18 1	0.13 1	0.16 16	0.12 3	0.11 10	0.24 47	0.15 38	0.07 13	0.32 379	0.07 13	0.05 8	0.07 30	0.42 371

SMFormer	0.27 210	0.13 74	0.47 75	0.20 35	0.10 17	0.28 167	0.19 127	0.54 256	0.48 265	0.35 216	0.42 213	0.31 178	0.27 197	0.60 258	0.34 246	0.10 201	0.16 285	0.08 61	0.09 168	0.10 180	0.16 230

tta	0.27 210	0.13 74	0.47 75	0.20 35	0.10 17	0.28 167	0.19 127	0.54 256	0.48 265	0.35 216	0.42 213	0.31 178	0.27 197	0.60 258	0.34 246	0.10 201	0.16 285	0.08 61	0.09 168	0.08 65	0.13 186

qqq1	0.26 194	0.13 74	0.47 75	0.20 35	0.10 17	0.28 167	0.19 127	0.54 256	0.48 265	0.35 216	0.42 213	0.31 178	0.27 197	0.60 258	0.21 135	0.10 201	0.16 285	0.07 13	0.07 46	0.08 65	0.13 186

fff1	0.26 194	0.13 74	0.47 75	0.20 35	0.10 17	0.28 167	0.19 127	0.54 256	0.48 265	0.35 216	0.42 213	0.31 178	0.27 197	0.60 258	0.21 135	0.10 201	0.16 285	0.07 13	0.07 46	0.08 65	0.13 186

CoDeX	0.24 151	0.13 74	0.48 87	0.22 87	0.14 110	0.29 184	0.21 177	0.55 267	0.42 209	0.29 117	0.36 160	0.28 147	0.23 150	0.48 211	0.20 118	0.09 146	0.06 34	0.08 61	0.07 46	0.08 65	0.08 38

ff7	0.18 22	0.13 74	0.41 35	0.21 55	0.15 160	0.21 67	0.17 56	0.28 18	0.23 16	0.21 34	0.13 5	0.12 3	0.12 17	0.27 83	0.13 7	0.07 13	0.25 349	0.08 61	0.07 46	0.08 65	0.36 353

ffff	0.18 22	0.13 74	0.41 35	0.21 55	0.15 160	0.21 67	0.17 56	0.28 18	0.23 16	0.21 34	0.13 5	0.12 3	0.12 17	0.27 83	0.13 7	0.07 13	0.25 349	0.08 61	0.07 46	0.08 65	0.36 353

11t	0.18 22	0.13 74	0.41 35	0.21 55	0.15 160	0.21 67	0.17 56	0.28 18	0.23 16	0.21 34	0.13 5	0.12 3	0.12 17	0.27 83	0.13 7	0.07 13	0.25 349	0.08 61	0.07 46	0.08 65	0.36 353

MIF-Stereo (partial)	0.18 22	0.13 74	0.50 122	0.22 87	0.15 160	0.16 6	0.13 2	0.29 30	0.26 50	0.17 17	0.26 68	0.16 33	0.17 79	0.25 57	0.18 80	0.09 146	0.06 34	0.10 186	0.08 106	0.09 132	0.08 38

EKT-Stereo	0.39 299	0.13 74	0.53 161	0.42 369	3.94 417	0.22 89	0.17 56	0.38 110	0.30 94	0.21 34	0.20 31	0.23 88	0.15 52	0.30 127	0.18 80	0.10 201	0.08 141	0.09 121	0.08 106	0.09 132	0.12 166

CASnet	0.15 4	0.13 74	0.30 5	0.22 87	0.08 2	0.15 4	0.14 12	0.28 18	0.26 50	0.23 57	0.20 31	0.15 29	0.11 10	0.18 12	0.13 7	0.07 13	0.05 3	0.11 232	0.09 168	0.08 65	0.05 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
anonymousdsp	0.20 60	0.13 74	0.49 104	0.28 289	0.20 276	0.21 67	0.17 56	0.29 30	0.24 26	0.22 50	0.13 5	0.12 3	0.12 17	0.32 141	0.13 7	0.07 13	0.26 355	0.08 61	0.07 46	0.08 65	0.48 381

anonymousa	0.26 194	0.13 74	0.56 187	0.29 302	0.30 354	0.31 213	0.20 158	0.38 110	0.36 152	0.33 187	0.51 283	0.41 251	0.27 197	0.25 57	0.24 170	0.08 89	0.18 310	0.09 121	0.18 345	0.08 65	0.17 242

ProNet	0.16 12	0.13 74	0.36 19	0.21 55	0.15 160	0.20 50	0.19 127	0.29 30	0.23 16	0.14 6	0.13 5	0.13 12	0.12 17	0.25 57	0.13 7	0.06 1	0.09 171	0.07 13	0.06 23	0.07 30	0.22 287

ccc-4	0.18 22	0.13 74	0.41 35	0.21 55	0.15 160	0.21 67	0.17 56	0.28 18	0.23 16	0.21 34	0.13 5	0.12 3	0.12 17	0.27 83	0.13 7	0.07 13	0.25 349	0.08 61	0.07 46	0.08 65	0.36 353

BUS	0.24 151	0.13 74	0.36 19	0.25 200	0.14 110	0.44 305	0.17 56	0.59 306	0.36 152	0.34 201	0.35 147	0.31 178	0.22 141	0.27 83	0.22 150	0.10 201	0.07 94	0.11 232	0.10 212	0.09 132	0.10 102

BSDual-CNN	0.24 151	0.13 74	0.36 19	0.25 200	0.14 110	0.35 259	0.22 199	0.59 306	0.36 152	0.34 201	0.35 147	0.38 231	0.25 179	0.27 83	0.28 204	0.10 201	0.07 94	0.11 232	0.10 212	0.09 132	0.10 102

IGEV-Stereo	0.20 60	0.13 74	0.49 104	0.28 289	0.20 276	0.21 67	0.17 56	0.29 30	0.24 26	0.22 50	0.13 5	0.12 3	0.12 17	0.32 141	0.13 7	0.07 13	0.26 355	0.08 61	0.07 46	0.08 65	0.48 381
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
psmg	0.24 151	0.13 74	0.36 19	0.21 55	0.14 110	0.35 259	0.23 222	0.54 256	0.36 152	0.36 227	0.38 174	0.38 231	0.25 179	0.27 83	0.28 204	0.10 201	0.08 141	0.10 186	0.10 212	0.09 132	0.09 60

DAS	0.28 217	0.13 74	0.49 104	0.24 168	0.18 235	0.30 195	0.24 244	0.48 209	0.48 265	0.42 285	0.45 248	0.34 201	0.31 252	0.76 322	0.24 170	0.09 146	0.07 94	0.09 121	0.07 46	0.10 180	0.11 131

SepStereo	0.27 210	0.13 74	0.49 104	0.24 168	0.18 235	0.30 195	0.24 244	0.48 209	0.48 265	0.42 285	0.45 248	0.34 201	0.31 252	0.64 280	0.24 170	0.09 146	0.07 94	0.09 121	0.07 46	0.10 180	0.11 131

Patchmatch Stereo++	0.19 38	0.13 74	0.51 135	0.22 87	0.11 25	0.19 24	0.14 12	0.30 39	0.24 26	0.28 94	0.29 87	0.25 114	0.18 105	0.27 83	0.18 80	0.09 146	0.06 34	0.10 186	0.08 106	0.10 180	0.09 60
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	0.19 38	0.13 74	0.51 135	0.22 87	0.11 25	0.19 24	0.15 25	0.30 39	0.24 26	0.28 94	0.29 87	0.25 114	0.18 105	0.25 57	0.17 61	0.09 146	0.06 34	0.10 186	0.08 106	0.10 180	0.09 60

ROB_FTStereo_v2	0.19 38	0.13 74	0.51 135	0.22 87	0.11 25	0.19 24	0.15 25	0.30 39	0.24 26	0.28 94	0.29 87	0.25 114	0.18 105	0.25 57	0.18 80	0.09 146	0.06 34	0.10 186	0.08 106	0.10 180	0.09 60

ROB_FTStereo	0.19 38	0.13 74	0.51 135	0.22 87	0.11 25	0.19 24	0.13 2	0.30 39	0.24 26	0.28 94	0.29 87	0.25 114	0.18 105	0.25 57	0.17 61	0.09 146	0.06 34	0.10 186	0.08 106	0.10 180	0.09 60

HUI-Stereo	0.19 38	0.13 74	0.52 151	0.22 87	0.11 25	0.19 24	0.14 12	0.30 39	0.24 26	0.28 94	0.29 87	0.25 114	0.18 105	0.23 41	0.17 61	0.09 146	0.06 34	0.10 186	0.08 106	0.10 180	0.09 60

iGMRVC	0.19 38	0.13 74	0.51 135	0.22 87	0.11 25	0.19 24	0.15 25	0.30 39	0.24 26	0.28 94	0.29 87	0.25 114	0.18 105	0.27 83	0.18 80	0.09 146	0.06 34	0.10 186	0.08 106	0.10 180	0.09 60

RAFT-RH_RVC	0.26 194	0.13 74	0.57 194	0.22 87	0.12 49	0.25 133	0.14 12	0.27 14	0.29 80	0.38 251	1.14 380	0.23 88	0.18 105	0.58 247	0.24 170	0.07 13	0.06 34	0.10 186	0.07 46	0.06 2	0.08 38

iRAFT	0.19 38	0.13 74	0.51 135	0.22 87	0.11 25	0.19 24	0.14 12	0.30 39	0.24 26	0.28 94	0.29 87	0.25 114	0.18 105	0.27 83	0.18 80	0.09 146	0.06 34	0.10 186	0.08 106	0.10 180	0.09 60

CRE-IMP	0.19 38	0.13 74	0.51 135	0.23 131	0.11 25	0.24 123	0.17 56	0.31 53	0.24 26	0.27 88	0.26 68	0.24 103	0.17 79	0.24 47	0.19 101	0.09 146	0.05 3	0.10 186	0.07 46	0.10 180	0.10 102

RAFT-IKP	0.19 38	0.13 74	0.51 135	0.22 87	0.11 25	0.18 14	0.15 25	0.30 39	0.24 26	0.28 94	0.29 87	0.25 114	0.18 105	0.26 74	0.18 80	0.09 146	0.06 34	0.10 186	0.08 106	0.10 180	0.09 60

ICVP	0.24 151	0.13 74	0.45 58	0.26 232	0.14 110	0.30 195	0.25 257	0.47 199	0.35 139	0.29 117	0.43 225	0.35 215	0.25 179	0.28 101	0.25 182	0.12 261	0.09 171	0.09 121	0.09 168	0.09 132	0.11 131
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
FENet	0.22 96	0.13 74	0.48 87	0.22 87	0.12 49	0.27 153	0.18 95	0.43 159	0.37 165	0.31 153	0.32 117	0.29 159	0.23 150	0.27 83	0.24 170	0.10 201	0.07 94	0.09 121	0.09 168	0.09 132	0.11 131

DIP-Stereo	0.20 60	0.13 74	0.48 87	0.20 35	0.13 82	0.28 167	0.12 1	0.43 159	0.26 50	0.27 88	0.32 117	0.21 72	0.17 79	0.26 74	0.20 118	0.08 89	0.06 34	0.08 61	0.06 23	0.07 30	0.10 102
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
ttt	0.33 266	0.14 109	0.54 171	0.22 87	0.14 110	0.30 195	0.22 199	0.59 306	0.51 289	0.31 153	0.46 260	0.30 169	0.23 150	0.71 303	1.07 368	0.13 278	0.22 332	0.10 186	0.11 237	0.12 248	0.24 306

PCWNet_CMD	0.23 125	0.14 109	0.48 87	0.21 55	0.13 82	0.28 167	0.17 56	0.47 199	0.47 259	0.30 138	0.36 160	0.37 225	0.24 168	0.29 118	0.21 135	0.09 146	0.06 34	0.10 186	0.08 106	0.11 223	0.11 131

CFNet_ucs	0.25 175	0.14 109	0.51 135	0.20 35	0.15 160	0.29 184	0.18 95	0.51 234	0.46 246	0.32 178	0.42 213	0.38 231	0.23 150	0.31 136	0.22 150	0.11 232	0.08 141	0.12 262	0.09 168	0.13 260	0.13 186

Selective-RAFT	0.19 38	0.14 109	0.37 24	0.24 168	0.11 25	0.30 195	0.15 25	0.35 84	0.34 132	0.17 17	0.17 18	0.22 75	0.18 105	0.29 118	0.18 80	0.07 13	0.16 285	0.07 13	0.07 46	0.08 65	0.08 38

CRFU-Net	0.29 231	0.14 109	0.48 87	0.26 232	0.15 160	0.46 315	0.22 199	0.52 239	0.32 110	0.44 301	0.42 213	0.48 294	0.47 326	0.44 200	0.31 228	0.12 261	0.10 196	0.09 121	0.08 106	0.10 180	0.11 131

IPLGR	0.22 96	0.14 109	0.75 272	0.21 55	0.11 25	0.25 133	0.18 95	0.44 177	0.38 173	0.29 117	0.28 81	0.21 72	0.19 122	0.37 183	0.19 101	0.07 13	0.06 34	0.08 61	0.07 46	0.07 30	0.07 11

GANet-ADL	0.22 96	0.14 109	0.51 135	0.23 131	0.14 110	0.29 184	0.19 127	0.48 209	0.36 152	0.26 79	0.33 133	0.32 188	0.20 128	0.26 74	0.22 150	0.11 232	0.07 94	0.07 13	0.06 23	0.09 132	0.11 131

STrans-v2	0.25 175	0.14 109	0.56 187	0.21 55	0.12 49	0.23 105	0.20 158	0.50 224	0.31 101	0.31 153	0.42 213	0.35 215	0.35 276	0.62 272	0.24 170	0.07 13	0.05 3	0.08 61	0.07 46	0.06 2	0.08 38

TransformOpticalFlow	0.24 151	0.14 109	0.57 194	0.24 168	0.11 25	0.21 67	0.19 127	0.43 159	0.34 132	0.30 138	0.43 225	0.36 220	0.31 252	0.61 264	0.20 118	0.07 13	0.05 3	0.08 61	0.07 46	0.06 2	0.08 38

CFNet_pseudo	0.23 125	0.14 109	0.48 87	0.20 35	0.13 82	0.27 153	0.17 56	0.46 190	0.45 237	0.30 138	0.37 168	0.38 231	0.23 150	0.30 127	0.22 150	0.09 146	0.06 34	0.11 232	0.08 106	0.11 223	0.11 131

GES	0.23 125	0.14 109	0.54 171	0.21 55	0.14 110	0.28 167	0.19 127	0.51 234	0.35 139	0.31 153	0.36 160	0.25 114	0.24 168	0.30 127	0.23 165	0.11 232	0.09 171	0.08 61	0.08 106	0.10 180	0.12 166

222	0.45 328	0.14 109	0.43 48	0.19 13	0.15 160	0.36 267	0.20 158	0.60 315	0.43 219	0.37 243	0.45 248	0.30 169	0.28 216	0.59 253	3.72 414	0.11 232	0.19 314	0.08 61	0.09 168	0.09 132	0.27 327

xxxx	0.39 299	0.14 109	0.47 75	0.20 35	0.16 189	0.38 278	0.20 158	0.61 322	0.43 219	0.30 138	0.44 234	0.38 231	0.25 179	0.50 217	2.41 408	0.11 232	0.21 327	0.09 121	0.10 212	0.10 180	0.26 324

test_xeample	0.39 299	0.14 109	0.46 70	0.19 13	0.16 189	0.34 246	0.22 199	0.59 306	0.43 219	0.33 187	0.47 267	0.30 169	0.27 197	0.60 258	2.44 409	0.10 201	0.21 327	0.09 121	0.09 168	0.09 132	0.25 315

MSMDNet	0.23 125	0.14 109	0.49 104	0.20 35	0.13 82	0.28 167	0.17 56	0.47 199	0.47 259	0.30 138	0.36 160	0.37 225	0.24 168	0.29 118	0.21 135	0.09 146	0.07 94	0.09 121	0.08 106	0.11 223	0.11 131

ccs_rob	0.23 125	0.14 109	0.48 87	0.20 35	0.13 82	0.27 153	0.17 56	0.46 190	0.45 237	0.30 138	0.37 168	0.38 231	0.23 150	0.30 127	0.22 150	0.09 146	0.06 34	0.11 232	0.08 106	0.12 248	0.11 131

Former-RAFT_DAM_RVC	0.18 22	0.15 125	0.27 2	0.20 35	0.13 82	0.24 123	0.17 56	0.31 53	0.37 165	0.43 294	0.17 18	0.13 12	0.12 17	0.20 25	0.16 48	0.08 89	0.07 94	0.09 121	0.07 46	0.09 132	0.08 38

MyStereo07	0.18 22	0.15 125	0.44 55	0.22 87	0.16 189	0.25 133	0.22 199	0.31 53	0.26 50	0.22 50	0.13 5	0.12 3	0.13 33	0.33 150	0.14 25	0.07 13	0.13 246	0.09 121	0.09 168	0.09 132	0.11 131

MyStereo06	0.23 125	0.15 125	0.74 269	0.22 87	0.14 110	0.25 133	0.22 199	0.43 159	0.25 44	0.36 227	0.24 56	0.34 201	0.18 105	0.24 47	0.20 118	0.07 13	0.12 232	0.09 121	0.09 168	0.09 132	0.11 131

MyStereo05	0.24 151	0.15 125	0.58 207	0.22 87	0.14 110	0.25 133	0.22 199	0.50 224	0.54 306	0.32 178	0.23 51	0.26 131	0.23 150	0.32 141	0.25 182	0.07 13	0.12 232	0.09 121	0.09 168	0.09 132	0.11 131

MyStereo04	0.24 151	0.15 125	0.58 207	0.22 87	0.16 189	0.25 133	0.22 199	0.51 234	0.54 306	0.29 117	0.23 51	0.27 135	0.23 150	0.32 141	0.25 182	0.07 13	0.13 246	0.09 121	0.09 168	0.09 132	0.11 131

mmm	0.25 175	0.15 125	0.44 55	0.23 131	0.20 276	0.28 167	0.21 177	0.43 159	0.32 110	0.31 153	0.40 195	0.30 169	0.24 168	0.31 136	0.28 204	0.09 146	0.21 327	0.11 232	0.12 274	0.10 180	0.26 324

DCRE	0.24 151	0.15 125	0.45 58	0.26 232	0.26 337	0.23 105	0.21 177	0.37 101	0.29 80	0.23 57	0.81 360	0.23 88	0.16 64	0.24 47	0.18 80	0.07 13	0.14 255	0.07 13	0.08 106	0.07 30	0.25 315

fff	0.20 60	0.15 125	0.57 194	0.19 13	0.09 5	0.19 24	0.18 95	0.38 110	0.46 246	0.29 117	0.31 108	0.18 49	0.28 216	0.21 26	0.20 118	0.07 13	0.05 3	0.07 13	0.05 8	0.06 2	0.09 60

ADStereo(finetuned)	0.21 83	0.15 125	0.59 214	0.19 13	0.09 5	0.19 24	0.18 95	0.37 101	0.41 197	0.30 138	0.31 108	0.19 55	0.31 252	0.21 26	0.20 118	0.07 13	0.05 3	0.07 13	0.05 8	0.07 30	0.10 102

x	0.23 125	0.15 125	0.45 58	0.20 35	0.15 160	0.27 153	0.17 56	0.43 159	0.35 139	0.26 79	0.31 108	0.29 159	0.25 179	0.29 118	0.30 219	0.09 146	0.22 332	0.08 61	0.09 168	0.09 132	0.24 306

IER	0.24 151	0.15 125	0.50 122	0.21 55	0.15 160	0.31 213	0.20 158	0.44 177	0.38 173	0.34 201	0.41 206	0.32 188	0.34 269	0.31 136	0.23 165	0.09 146	0.07 94	0.08 61	0.08 106	0.09 132	0.09 60

hknet	0.26 194	0.15 125	0.49 104	0.25 200	0.16 189	0.35 259	0.22 199	0.59 306	0.40 192	0.34 201	0.35 147	0.43 267	0.28 216	0.38 185	0.26 191	0.09 146	0.07 94	0.11 232	0.10 212	0.09 132	0.10 102

GwcNet-ADL	0.23 125	0.15 125	0.58 207	0.24 168	0.13 82	0.23 105	0.24 244	0.51 234	0.41 197	0.28 94	0.29 87	0.30 169	0.20 128	0.27 83	0.28 204	0.09 146	0.07 94	0.07 13	0.07 46	0.09 132	0.11 131

THIR-Stereo	0.30 243	0.15 125	0.46 70	0.19 13	0.11 25	0.28 167	0.70 383	0.33 71	0.36 152	0.37 243	0.64 334	0.33 194	0.49 334	0.58 247	0.44 287	0.08 89	0.06 34	0.08 61	0.09 168	0.07 30	0.08 38

IRAFT_RVC	0.23 125	0.15 125	0.54 171	0.26 232	0.12 49	0.19 24	0.23 222	0.41 153	0.39 184	0.31 153	0.30 98	0.29 159	0.24 168	0.55 238	0.23 165	0.08 89	0.06 34	0.10 186	0.08 106	0.08 65	0.08 38

sCroCo_RVC	0.19 38	0.15 125	0.60 221	0.27 265	0.18 235	0.23 105	0.16 41	0.28 18	0.24 26	0.14 6	0.22 49	0.17 41	0.14 43	0.22 37	0.16 48	0.11 232	0.11 216	0.09 121	0.09 168	0.09 132	0.10 102

Anonymous	0.21 83	0.15 125	0.63 235	0.27 265	0.20 276	0.26 147	0.27 272	0.34 75	0.27 59	0.18 25	0.19 26	0.15 29	0.19 122	0.25 57	0.19 101	0.10 201	0.09 171	0.09 121	0.09 168	0.15 287	0.13 186

DCANet	0.20 60	0.15 125	0.57 194	0.19 13	0.09 5	0.19 24	0.18 95	0.37 101	0.41 197	0.30 138	0.31 108	0.19 55	0.23 150	0.21 26	0.20 118	0.07 13	0.05 3	0.07 13	0.05 8	0.07 30	0.10 102

csc	0.20 60	0.15 125	0.57 194	0.19 13	0.09 5	0.19 24	0.18 95	0.38 110	0.46 246	0.29 117	0.31 108	0.18 49	0.28 216	0.21 26	0.20 118	0.07 13	0.05 3	0.07 13	0.05 8	0.06 2	0.09 60

cscssc	0.20 60	0.15 125	0.57 194	0.19 13	0.09 5	0.19 24	0.18 95	0.38 110	0.46 246	0.29 117	0.31 108	0.18 49	0.28 216	0.21 26	0.20 118	0.07 13	0.05 3	0.07 13	0.05 8	0.06 2	0.09 60

UPFNet	0.27 210	0.15 125	0.47 75	0.25 200	0.20 276	0.37 272	0.27 272	0.50 224	0.40 192	0.36 227	0.38 174	0.37 225	0.29 232	0.40 189	0.34 246	0.10 201	0.10 196	0.10 186	0.10 212	0.10 180	0.08 38

ACVNet-DCA	0.21 83	0.16 146	0.50 122	0.27 265	0.13 82	0.31 213	0.19 127	0.43 159	0.32 110	0.21 34	0.20 31	0.13 12	0.17 79	0.28 101	0.12 1	0.08 89	0.28 362	0.08 61	0.06 23	0.09 132	0.23 294

xx1	0.23 125	0.16 146	0.50 122	0.27 265	0.13 82	0.31 213	0.19 127	0.39 126	0.48 265	0.21 34	0.20 31	0.28 147	0.25 179	0.28 101	0.12 1	0.08 89	0.28 362	0.10 186	0.11 237	0.09 132	0.23 294

1test111	0.22 96	0.16 146	0.50 122	0.27 265	0.13 82	0.31 213	0.19 127	0.43 159	0.32 110	0.21 34	0.20 31	0.13 12	0.17 79	0.36 175	0.28 204	0.08 89	0.28 362	0.08 61	0.06 23	0.09 132	0.23 294

cc1	0.22 96	0.16 146	0.50 122	0.27 265	0.13 82	0.31 213	0.19 127	0.39 126	0.48 265	0.21 34	0.20 31	0.13 12	0.17 79	0.28 101	0.12 1	0.08 89	0.28 362	0.08 61	0.06 23	0.08 65	0.37 361

tt1	0.22 96	0.16 146	0.49 104	0.26 232	0.15 160	0.31 213	0.19 127	0.38 110	0.46 246	0.21 34	0.19 26	0.13 12	0.16 64	0.28 101	0.12 1	0.08 89	0.28 362	0.08 61	0.06 23	0.08 65	0.37 361

test croco	0.18 22	0.16 146	0.59 214	0.21 55	0.13 82	0.16 6	0.17 56	0.29 30	0.23 16	0.16 13	0.26 68	0.13 12	0.17 79	0.27 83	0.17 61	0.09 146	0.06 34	0.10 186	0.07 46	0.10 180	0.07 11

gwcnet-sp	0.25 175	0.16 146	0.70 257	0.23 131	0.14 110	0.34 246	0.22 199	0.46 190	0.41 197	0.37 243	0.35 147	0.27 135	0.27 197	0.36 175	0.26 191	0.09 146	0.08 141	0.09 121	0.09 168	0.10 180	0.10 102

scenet	0.25 175	0.16 146	0.70 257	0.23 131	0.14 110	0.34 246	0.22 199	0.46 190	0.41 197	0.37 243	0.35 147	0.27 135	0.27 197	0.36 175	0.26 191	0.09 146	0.08 141	0.09 121	0.09 168	0.10 180	0.10 102

CASS	0.22 96	0.16 146	0.40 33	0.26 232	0.12 49	0.29 184	0.19 127	0.40 135	0.32 110	0.34 201	0.35 147	0.25 114	0.25 179	0.26 74	0.21 135	0.13 278	0.08 141	0.11 232	0.09 168	0.11 223	0.12 166
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
ssnet	0.25 175	0.16 146	0.70 257	0.23 131	0.14 110	0.34 246	0.22 199	0.46 190	0.41 197	0.37 243	0.35 147	0.27 135	0.27 197	0.36 175	0.26 191	0.09 146	0.08 141	0.09 121	0.09 168	0.10 180	0.10 102

qqq	0.24 151	0.16 146	0.46 70	0.20 35	0.15 160	0.23 105	0.20 158	0.43 159	0.32 110	0.26 79	0.31 108	0.28 147	0.25 179	0.36 175	0.28 204	0.08 89	0.22 332	0.10 186	0.11 237	0.09 132	0.23 294

NINENet	0.27 210	0.16 146	0.49 104	0.23 131	0.16 189	0.44 305	0.17 56	0.63 334	0.49 278	0.33 187	0.38 174	0.31 178	0.22 141	0.43 197	0.22 150	0.11 232	0.10 196	0.12 262	0.08 106	0.12 248	0.11 131

test_4	0.19 38	0.16 146	0.39 29	0.24 168	0.13 82	0.19 24	0.21 177	0.27 14	0.24 26	0.24 63	0.47 267	0.22 75	0.13 33	0.27 83	0.18 80	0.06 1	0.06 34	0.09 121	0.09 168	0.07 30	0.06 4

PSMNet-ADL	0.26 194	0.16 146	0.39 29	0.27 265	0.14 110	0.32 226	0.22 199	0.45 184	0.37 165	0.28 94	0.34 141	0.41 251	0.28 216	0.61 264	0.32 234	0.11 232	0.10 196	0.09 121	0.11 237	0.10 180	0.13 186

OMP-Stereo	0.24 151	0.16 146	0.48 87	0.30 308	0.13 82	0.21 67	0.16 41	0.38 110	0.35 139	0.34 201	0.30 98	0.33 194	0.20 128	0.70 300	0.24 170	0.08 89	0.06 34	0.09 121	0.07 46	0.08 65	0.07 11

IIG-Stereo	0.24 151	0.16 146	0.47 75	0.29 302	0.12 49	0.23 105	0.14 12	0.40 135	0.33 124	0.35 216	0.37 168	0.33 194	0.22 141	0.70 300	0.26 191	0.08 89	0.06 34	0.09 121	0.07 46	0.08 65	0.07 11

CroCo-Stereo	0.15 4	0.16 146	0.34 13	0.25 200	0.12 49	0.11 1	0.18 95	0.35 84	0.24 26	0.13 1	0.13 5	0.18 49	0.12 17	0.15 1	0.13 7	0.08 89	0.06 34	0.07 13	0.05 8	0.07 30	0.06 4
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
iRaftStereo_RVC	0.17 19	0.16 146	0.35 17	0.21 55	0.11 25	0.20 50	0.17 56	0.34 75	0.25 44	0.20 30	0.25 61	0.19 55	0.12 17	0.21 26	0.16 48	0.07 13	0.12 232	0.10 186	0.09 168	0.09 132	0.14 209

pcwnet_v2	0.32 258	0.16 146	1.22 365	0.23 131	0.19 258	0.32 226	0.19 127	0.61 322	0.61 332	0.37 243	0.45 248	0.35 215	0.29 232	0.37 183	0.26 191	0.14 299	0.11 216	0.12 262	0.11 237	0.14 280	0.18 244

UNet	0.28 217	0.16 146	0.70 257	0.24 168	0.20 276	0.44 305	0.21 177	0.52 239	0.42 209	0.36 227	0.40 195	0.43 267	0.33 268	0.41 192	0.32 234	0.09 146	0.07 94	0.10 186	0.09 168	0.10 180	0.09 60

ac_64	0.28 217	0.16 146	0.62 230	0.25 200	0.17 214	0.36 267	0.22 199	0.48 209	0.35 139	0.36 227	0.37 168	0.51 307	0.30 239	0.62 272	0.34 246	0.11 232	0.09 171	0.10 186	0.10 212	0.09 132	0.09 60

DISCO	0.33 266	0.16 146	0.55 177	0.26 232	0.16 189	0.48 327	0.25 257	0.52 239	0.58 321	0.38 251	0.45 248	0.63 344	0.37 286	0.65 284	0.50 305	0.10 201	0.07 94	0.09 121	0.08 106	0.13 260	0.13 186

MDST_ROB	0.51 344	0.16 146	0.97 330	0.31 319	0.21 289	1.35 400	0.34 320	0.80 376	0.59 329	1.09 388	0.74 352	0.49 300	0.37 286	1.31 389	0.60 328	0.14 299	0.12 232	0.16 323	0.13 298	0.13 260	0.18 244

IGEVStereo-DCA	0.20 60	0.17 169	0.41 35	0.22 87	0.15 160	0.20 50	0.17 56	0.28 18	0.23 16	0.19 26	0.12 2	0.14 23	0.12 17	0.38 185	0.31 228	0.07 13	0.16 285	0.08 61	0.07 46	0.08 65	0.36 353

rrr	0.22 96	0.17 169	0.79 287	0.22 87	0.15 160	0.20 50	0.18 95	0.40 135	0.27 59	0.19 26	0.12 2	0.14 23	0.12 17	0.38 185	0.31 228	0.07 13	0.16 285	0.08 61	0.07 46	0.08 65	0.28 333

DualNet	0.33 266	0.17 169	0.84 299	0.21 55	0.13 82	0.29 184	0.21 177	0.38 110	0.46 246	0.31 153	0.44 234	0.34 201	0.24 168	0.28 101	1.30 379	0.08 89	0.28 362	0.12 262	0.11 237	0.08 65	0.37 361

ffm	0.27 210	0.17 169	0.84 299	0.21 55	0.13 82	0.29 184	0.21 177	0.38 110	0.46 246	0.31 153	0.44 234	0.34 201	0.24 168	0.28 101	0.12 1	0.08 89	0.28 362	0.12 262	0.11 237	0.08 65	0.37 361

ff1	0.36 282	0.17 169	0.84 299	0.21 55	0.13 82	0.29 184	0.21 177	0.38 110	0.46 246	0.31 153	0.44 234	0.34 201	0.24 168	0.91 355	1.30 379	0.08 89	0.28 362	0.12 262	0.11 237	0.08 65	0.37 361

mmx	0.37 289	0.17 169	0.84 299	0.21 55	0.13 82	0.29 184	0.21 177	0.57 286	0.48 265	0.31 153	0.44 234	0.34 201	0.24 168	0.91 355	1.30 379	0.10 201	0.20 322	0.12 262	0.11 237	0.11 223	0.23 294

1111x	0.39 299	0.17 169	0.80 290	0.23 131	0.15 160	0.33 232	0.27 272	0.62 330	0.48 265	0.32 178	0.43 225	0.40 244	0.29 232	0.86 345	1.60 395	0.09 146	0.23 340	0.09 121	0.12 274	0.10 180	0.23 294

xxx	0.37 289	0.17 169	0.84 299	0.21 55	0.13 82	0.29 184	0.21 177	0.57 286	0.48 265	0.31 153	0.44 234	0.34 201	0.24 168	0.91 355	1.30 379	0.10 201	0.20 322	0.12 262	0.11 237	0.11 223	0.23 294

StereoIM	0.15 4	0.17 169	0.39 29	0.19 13	0.15 160	0.16 6	0.13 2	0.26 11	0.22 13	0.13 1	0.15 15	0.14 23	0.11 10	0.17 8	0.17 61	0.08 89	0.07 94	0.08 61	0.06 23	0.07 30	0.06 4

MIM_Stereo	0.20 60	0.17 169	0.55 177	0.20 35	0.21 289	0.17 10	0.14 12	0.37 101	0.27 59	0.28 94	0.35 147	0.23 88	0.13 33	0.28 101	0.16 48	0.06 1	0.08 141	0.09 121	0.08 106	0.08 65	0.15 220

CSP-Net	0.28 217	0.17 169	0.41 35	0.22 87	0.14 110	0.44 305	0.24 244	0.52 239	0.42 209	0.42 285	0.44 234	0.42 261	0.27 197	0.66 290	0.30 219	0.12 261	0.09 171	0.08 61	0.08 106	0.10 180	0.10 102

GMOStereo	0.20 60	0.17 169	0.45 58	0.23 131	0.18 235	0.21 67	0.27 272	0.28 18	0.28 67	0.31 153	0.32 117	0.28 147	0.17 79	0.16 3	0.13 7	0.07 13	0.23 340	0.10 186	0.08 106	0.08 65	0.07 11

error version	0.20 60	0.17 169	0.45 58	0.23 131	0.18 235	0.21 67	0.27 272	0.28 18	0.28 67	0.31 153	0.32 117	0.28 147	0.17 79	0.16 3	0.13 7	0.07 13	0.23 340	0.10 186	0.08 106	0.08 65	0.07 11

test-v	0.20 60	0.17 169	0.45 58	0.23 131	0.18 235	0.21 67	0.27 272	0.28 18	0.28 67	0.31 153	0.32 117	0.28 147	0.17 79	0.16 3	0.13 7	0.07 13	0.23 340	0.10 186	0.08 106	0.08 65	0.07 11

test-2	0.20 60	0.17 169	0.45 58	0.23 131	0.18 235	0.21 67	0.27 272	0.28 18	0.28 67	0.31 153	0.32 117	0.28 147	0.17 79	0.16 3	0.13 7	0.07 13	0.23 340	0.10 186	0.08 106	0.08 65	0.07 11

test_xeample3	0.22 96	0.17 169	0.81 291	0.21 55	0.15 160	0.20 50	0.18 95	0.40 135	0.25 44	0.19 26	0.12 2	0.13 12	0.12 17	0.34 164	0.33 242	0.07 13	0.20 322	0.07 13	0.08 106	0.08 65	0.34 350

AdaStereo	0.25 175	0.17 169	0.47 75	0.25 200	0.13 82	0.33 232	0.17 56	0.57 286	0.43 219	0.34 201	0.38 174	0.35 215	0.21 136	0.32 141	0.24 170	0.14 299	0.06 34	0.13 285	0.09 168	0.11 223	0.09 60
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.
H2IRNET	0.19 38	0.18 186	0.50 122	0.22 87	0.12 49	0.20 50	0.16 41	0.28 18	0.31 101	0.17 17	0.32 117	0.25 114	0.20 128	0.24 47	0.19 101	0.08 89	0.06 34	0.09 121	0.10 212	0.10 180	0.08 38

CroCo-Stereo Lap2	0.16 12	0.18 186	0.39 29	0.26 232	0.18 235	0.11 1	0.19 127	0.30 39	0.22 13	0.13 1	0.16 16	0.15 29	0.11 10	0.17 8	0.15 38	0.07 13	0.07 94	0.08 61	0.06 23	0.08 65	0.07 11

delet	0.29 231	0.18 186	0.58 207	0.24 168	0.19 258	0.41 291	0.30 296	0.52 239	0.51 289	0.35 216	0.42 213	0.37 225	0.31 252	0.49 213	0.36 255	0.10 201	0.09 171	0.11 232	0.12 274	0.09 132	0.09 60

ACVNet	0.24 151	0.18 186	0.51 135	0.18 8	0.15 160	0.27 153	0.23 222	0.40 135	0.45 237	0.29 117	0.41 206	0.38 231	0.28 216	0.28 101	0.35 252	0.09 146	0.07 94	0.08 61	0.07 46	0.10 180	0.09 60

acv_ft	0.26 194	0.18 186	0.56 187	0.24 168	0.19 258	0.34 246	0.21 177	0.47 199	0.45 237	0.39 262	0.41 206	0.38 231	0.28 216	0.28 101	0.36 255	0.09 146	0.07 94	0.08 61	0.07 46	0.11 223	0.09 60

DSFCA	0.29 231	0.18 186	0.48 87	0.21 55	0.17 214	0.39 281	0.32 311	0.49 216	0.44 226	0.44 301	0.38 174	0.40 244	0.30 239	0.53 230	0.38 263	0.12 261	0.10 196	0.10 186	0.11 237	0.11 223	0.11 131

DMCA	0.24 151	0.18 186	0.51 135	0.23 131	0.14 110	0.27 153	0.20 158	0.45 184	0.40 192	0.32 178	0.33 133	0.33 194	0.25 179	0.27 83	0.30 219	0.11 232	0.08 141	0.10 186	0.08 106	0.11 223	0.12 166

NVstereo2D	0.32 258	0.18 186	0.63 235	0.24 168	0.23 313	0.43 300	0.28 286	0.60 315	0.58 321	0.28 94	0.39 188	0.42 261	0.30 239	0.71 303	0.30 219	0.13 278	0.09 171	0.13 285	0.10 212	0.20 334	0.18 244

HSM	0.29 231	0.18 186	0.48 87	0.21 55	0.15 160	0.33 232	0.20 158	0.55 267	0.39 184	0.36 227	0.39 188	0.67 358	0.32 264	0.88 348	0.24 170	0.09 146	0.07 94	0.08 61	0.07 46	0.09 132	0.10 102

ToySt	0.28 217	0.19 195	0.68 253	0.22 87	0.19 258	0.31 213	0.31 306	0.43 159	0.43 219	0.28 94	0.38 174	0.42 261	0.32 264	0.33 150	0.32 234	0.08 89	0.14 255	0.10 186	0.12 274	0.11 223	0.24 306

IPLG	0.23 125	0.19 195	0.65 242	0.21 55	0.12 49	0.28 167	0.17 56	0.45 184	0.32 110	0.33 187	0.32 117	0.16 33	0.17 79	0.50 217	0.23 165	0.07 13	0.06 34	0.08 61	0.07 46	0.07 30	0.08 38

MIPNet	0.22 96	0.19 195	0.64 239	0.22 87	0.12 49	0.28 167	0.20 158	0.48 209	0.39 184	0.31 153	0.24 56	0.19 55	0.24 168	0.28 101	0.20 118	0.07 13	0.05 3	0.08 61	0.07 46	0.07 30	0.08 38

Anonymous3	0.24 151	0.19 195	0.76 276	0.27 265	0.18 235	0.41 291	0.24 244	0.45 184	0.36 152	0.23 57	0.27 77	0.20 62	0.18 105	0.28 101	0.19 101	0.12 261	0.11 216	0.10 186	0.10 212	0.11 223	0.13 186

raftrobust	0.19 38	0.19 195	0.42 43	0.23 131	0.24 324	0.19 24	0.13 2	0.33 71	0.28 67	0.26 79	0.20 31	0.19 55	0.17 79	0.23 41	0.17 61	0.08 89	0.10 196	0.07 13	0.06 23	0.07 30	0.09 60

ADLNet	0.30 243	0.19 195	0.59 214	0.23 131	0.19 258	0.34 246	0.23 222	0.56 277	0.44 226	0.43 294	0.41 206	0.43 267	0.28 216	0.56 243	0.36 255	0.11 232	0.08 141	0.11 232	0.11 237	0.11 223	0.15 220

MMNet	0.28 217	0.19 195	0.54 171	0.24 168	0.17 214	0.47 321	0.22 199	0.47 199	0.53 301	0.40 271	0.43 225	0.36 220	0.34 269	0.40 189	0.35 252	0.08 89	0.08 141	0.09 121	0.09 168	0.10 180	0.09 60

HGLStereo	0.29 231	0.19 195	0.60 221	0.24 168	0.21 289	0.33 232	0.23 222	0.52 239	0.44 226	0.36 227	0.49 278	0.41 251	0.35 276	0.46 207	0.34 246	0.11 232	0.11 216	0.09 121	0.09 168	0.11 223	0.12 166

GANet-RSSM	0.26 194	0.19 195	0.54 171	0.21 55	0.14 110	0.27 153	0.22 199	0.47 199	0.34 132	0.30 138	0.40 195	0.41 251	0.30 239	0.59 253	0.25 182	0.11 232	0.08 141	0.09 121	0.09 168	0.10 180	0.10 102

FAT-Stereo	0.36 282	0.19 195	0.75 272	0.26 232	0.18 235	0.34 246	0.30 296	0.62 330	0.61 332	0.47 319	0.61 330	0.59 330	0.50 335	0.61 264	0.36 255	0.13 278	0.14 255	0.13 285	0.12 274	0.14 280	0.20 270

RASNet	0.30 243	0.19 195	0.59 214	0.23 131	0.19 258	0.33 232	0.20 158	0.50 224	0.41 197	0.31 153	0.44 234	0.47 291	0.38 291	0.79 330	0.40 269	0.09 146	0.07 94	0.07 13	0.09 168	0.08 65	0.10 102

StereoDRNet-Refined	0.28 217	0.19 195	0.47 75	0.25 200	0.14 110	0.36 267	0.21 177	0.49 216	0.43 219	0.46 313	0.52 289	0.42 261	0.30 239	0.46 207	0.38 263	0.10 201	0.07 94	0.11 232	0.11 237	0.10 180	0.11 131
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
MyStereo8	0.25 175	0.20 207	0.69 254	0.24 168	0.17 214	0.31 213	0.16 41	0.50 224	0.32 110	0.29 117	0.38 174	0.25 114	0.19 122	0.33 150	0.29 217	0.08 89	0.20 322	0.08 61	0.08 106	0.10 180	0.16 230

Sa-1000	0.24 151	0.20 207	0.53 161	0.23 131	0.14 110	0.30 195	0.23 222	0.50 224	0.41 197	0.30 138	0.50 280	0.26 131	0.19 122	0.33 150	0.16 48	0.08 89	0.10 196	0.10 186	0.11 237	0.08 65	0.08 38

AnonymousM	0.19 38	0.20 207	0.30 5	0.18 8	0.10 17	0.19 24	0.17 56	0.32 58	0.27 59	0.27 88	0.21 43	0.18 49	0.14 43	0.21 26	0.16 48	0.09 146	0.08 141	0.38 377	0.15 321	0.06 2	0.08 38

S-Stereo	0.39 299	0.20 207	1.04 337	0.28 289	0.22 304	0.39 281	0.31 306	0.58 298	0.69 351	0.40 271	0.59 317	0.48 294	0.41 306	0.75 316	0.42 276	0.12 261	0.15 276	0.13 285	0.13 298	0.16 296	0.25 315

stereogan	0.39 299	0.20 207	0.78 286	0.28 289	0.22 304	0.65 359	0.26 267	0.62 330	0.65 341	0.45 308	0.60 321	0.67 358	0.45 317	0.69 297	0.37 261	0.14 299	0.14 255	0.14 303	0.12 274	0.20 334	0.19 258

DRN-Test	0.35 280	0.20 207	0.75 272	0.28 289	0.19 258	0.46 315	0.29 290	0.68 356	0.54 306	0.49 325	0.47 267	0.44 273	0.35 276	0.63 275	0.44 287	0.13 278	0.09 171	0.13 285	0.12 274	0.13 260	0.13 186

DLCB_ROB	0.30 243	0.20 207	0.45 58	0.28 289	0.17 214	0.37 272	0.25 257	0.50 224	0.45 237	0.46 313	0.47 267	0.51 307	0.34 269	0.56 243	0.38 263	0.10 201	0.10 196	0.11 232	0.11 237	0.10 180	0.11 131

whm_eth	0.24 151	0.21 214	0.72 267	0.24 168	0.19 258	0.21 67	0.19 127	0.40 135	0.43 219	0.31 153	0.60 321	0.15 29	0.18 105	0.26 74	0.19 101	0.09 146	0.08 141	0.10 186	0.09 168	0.09 132	0.13 186

4D-IteraStereo	0.20 60	0.21 214	0.62 230	0.21 55	0.14 110	0.19 24	0.17 56	0.29 30	0.28 67	0.24 63	0.20 31	0.20 62	0.10 3	0.22 37	0.18 80	0.07 13	0.07 94	0.10 186	0.08 106	0.08 65	0.33 347

ssnet_v2	0.30 243	0.21 214	0.63 235	0.23 131	0.15 160	0.40 287	0.30 296	0.59 306	0.48 265	0.40 271	0.37 168	0.46 284	0.30 239	0.41 192	0.44 287	0.13 278	0.11 216	0.11 232	0.11 237	0.12 248	0.11 131

RAFT_CTSACE	0.23 125	0.21 214	0.57 194	0.26 232	0.15 160	0.22 89	0.23 222	0.34 75	0.30 94	0.34 201	0.51 283	0.31 178	0.17 79	0.33 150	0.15 38	0.06 1	0.09 171	0.09 121	0.08 106	0.08 65	0.07 11

TRStereo	0.22 96	0.21 214	0.62 230	0.40 363	0.19 258	0.22 89	0.16 41	0.58 298	0.30 94	0.21 34	0.21 43	0.22 75	0.13 33	0.27 83	0.14 25	0.09 146	0.09 171	0.09 121	0.11 237	0.06 2	0.19 258

raft+_RVC	0.21 83	0.21 214	0.46 70	0.22 87	0.35 363	0.21 67	0.16 41	0.39 126	0.35 139	0.22 50	0.28 81	0.20 62	0.15 52	0.25 57	0.20 118	0.08 89	0.16 285	0.08 61	0.07 46	0.07 30	0.12 166

XX-TBD	0.16 12	0.21 214	0.43 48	0.22 87	0.10 17	0.23 105	0.15 25	0.23 4	0.28 67	0.22 50	0.26 68	0.14 23	0.12 17	0.16 3	0.14 25	0.08 89	0.05 3	0.06 1	0.04 1	0.07 30	0.06 4

psm_up	0.30 243	0.21 214	0.58 207	0.26 232	0.18 235	0.32 226	0.27 272	0.57 286	0.45 237	0.38 251	0.41 206	0.45 278	0.40 301	0.59 253	0.32 234	0.11 232	0.12 232	0.13 285	0.12 274	0.11 223	0.11 131

hitnet-ft	0.31 253	0.21 214	0.56 187	0.19 13	0.14 110	0.40 287	0.23 222	0.46 190	0.42 209	0.37 243	0.46 260	0.53 316	0.35 276	0.76 322	0.35 252	0.14 299	0.10 196	0.14 303	0.10 212	0.15 287	0.14 209

PSMNet-RSSM	0.26 194	0.21 214	0.50 122	0.21 55	0.14 110	0.25 133	0.21 177	0.50 224	0.38 173	0.31 153	0.45 248	0.40 244	0.27 197	0.53 230	0.24 170	0.12 261	0.08 141	0.11 232	0.13 298	0.10 180	0.10 102

CFNet-ft	0.26 194	0.21 214	0.51 135	0.19 13	0.16 189	0.31 213	0.21 177	0.40 135	0.37 165	0.29 117	0.40 195	0.46 284	0.27 197	0.49 213	0.28 204	0.12 261	0.07 94	0.12 262	0.11 237	0.12 248	0.11 131

CFNet_RVC	0.26 194	0.21 214	0.51 135	0.19 13	0.16 189	0.31 213	0.21 177	0.40 135	0.37 165	0.29 117	0.40 195	0.46 284	0.27 197	0.49 213	0.28 204	0.12 261	0.07 94	0.12 262	0.11 237	0.12 248	0.11 131

UCFNet_RVC	0.25 175	0.21 214	0.49 104	0.19 13	0.15 160	0.34 246	0.18 95	0.47 199	0.36 152	0.30 138	0.35 147	0.40 244	0.26 191	0.35 171	0.24 170	0.13 278	0.08 141	0.13 285	0.14 312	0.13 260	0.13 186

CBMV_ROB	0.36 282	0.21 214	0.57 194	0.22 87	0.14 110	0.35 259	0.20 158	0.55 267	0.47 259	0.52 334	0.58 313	0.45 278	0.53 344	0.75 316	0.50 305	0.18 341	0.19 314	0.23 358	0.21 353	0.15 287	0.20 270

GMStereo_Zeroshot	0.25 175	0.22 228	0.51 135	0.27 265	0.14 110	0.28 167	0.15 25	0.40 135	0.36 152	0.37 243	0.43 225	0.40 244	0.17 79	0.35 171	0.21 135	0.12 261	0.07 94	0.13 285	0.07 46	0.17 308	0.10 102

TestStereo1	0.23 125	0.22 228	0.50 122	0.27 265	0.14 110	0.26 147	0.27 272	0.43 159	0.38 173	0.29 117	0.39 188	0.23 88	0.21 136	0.33 150	0.18 80	0.08 89	0.08 141	0.09 121	0.08 106	0.08 65	0.10 102

SA-5K	0.23 125	0.22 228	0.50 122	0.27 265	0.14 110	0.26 147	0.27 272	0.43 159	0.38 173	0.29 117	0.39 188	0.23 88	0.21 136	0.33 150	0.18 80	0.08 89	0.08 141	0.09 121	0.08 106	0.08 65	0.10 102

SA	0.24 151	0.22 228	0.55 177	0.23 131	0.14 110	0.25 133	0.23 222	0.48 209	0.42 209	0.28 94	0.44 234	0.23 88	0.23 150	0.34 164	0.17 61	0.07 13	0.09 171	0.11 232	0.11 237	0.08 65	0.09 60

AACVNet	0.28 217	0.22 228	0.55 177	0.23 131	0.14 110	0.30 195	0.19 127	0.43 159	0.33 124	0.39 262	0.42 213	0.44 273	0.29 232	0.73 307	0.28 204	0.11 232	0.09 171	0.11 232	0.09 168	0.13 260	0.12 166

LMCR-Stereo	0.28 217	0.22 228	0.56 187	0.29 302	0.14 110	0.37 272	0.23 222	0.57 286	0.36 152	0.40 271	0.40 195	0.29 159	0.30 239	0.41 192	0.38 263	0.11 232	0.07 94	0.09 121	0.07 46	0.13 260	0.10 102

rafts_anoy	0.21 83	0.22 228	0.49 104	0.25 200	0.24 324	0.19 24	0.17 56	0.34 75	0.32 110	0.24 63	0.25 61	0.20 62	0.16 64	0.25 57	0.21 135	0.08 89	0.19 314	0.11 232	0.12 274	0.09 132	0.09 60

RALCasStereoNet	0.22 96	0.22 228	0.48 87	0.23 131	0.23 313	0.22 89	0.18 95	0.32 58	0.27 59	0.22 50	0.30 98	0.22 75	0.15 52	0.29 118	0.20 118	0.08 89	0.22 332	0.07 13	0.06 23	0.10 180	0.25 315

111	0.22 96	0.22 228	0.57 194	0.19 13	0.09 5	0.24 123	0.17 56	0.44 177	0.46 246	0.24 63	0.30 98	0.29 159	0.22 141	0.25 57	0.19 101	0.08 89	0.05 3	0.07 13	0.06 23	0.07 30	0.15 220

cf-r	0.26 194	0.22 228	0.66 245	0.22 87	0.14 110	0.28 167	0.22 199	0.44 177	0.42 209	0.32 178	0.42 213	0.43 267	0.27 197	0.44 200	0.27 198	0.11 232	0.07 94	0.08 61	0.10 212	0.08 65	0.09 60

edge stereo	0.40 309	0.22 228	0.87 308	0.27 265	0.22 304	0.38 278	0.26 267	0.59 306	0.56 317	0.53 340	0.60 321	0.71 366	0.50 335	0.78 327	0.43 279	0.16 319	0.15 276	0.19 345	0.14 312	0.17 308	0.19 258

iResNet	0.25 175	0.22 228	0.62 230	0.26 232	0.11 25	0.31 213	0.23 222	0.46 190	0.45 237	0.34 201	0.43 225	0.27 135	0.23 150	0.36 175	0.37 261	0.08 89	0.05 3	0.07 13	0.06 23	0.08 65	0.10 102

SGM_RVC	0.57 357	0.22 228	0.60 221	0.26 232	0.16 189	0.97 385	0.46 356	0.76 373	0.90 374	1.03 385	0.92 371	1.16 383	0.93 383	1.21 382	0.72 343	0.17 331	0.16 285	0.16 323	0.16 330	0.16 296	0.24 306
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
StereoVision	0.23 125	0.23 241	0.55 177	0.27 265	0.17 214	0.23 105	0.22 199	0.40 135	0.32 110	0.21 34	0.51 283	0.22 75	0.16 64	0.29 118	0.19 101	0.11 232	0.12 232	0.13 285	0.13 298	0.10 180	0.08 38

CBFPSM	0.28 217	0.23 241	0.76 276	0.21 55	0.14 110	0.38 278	0.26 267	0.42 154	0.37 165	0.34 201	0.36 160	0.55 319	0.38 291	0.33 150	0.40 269	0.08 89	0.08 141	0.07 13	0.08 106	0.09 132	0.12 166

iinet-f	0.31 253	0.23 241	1.16 354	0.20 35	0.16 189	0.44 305	0.23 222	0.47 199	0.38 173	0.36 227	0.44 234	0.41 251	0.35 276	0.36 175	0.43 279	0.10 201	0.09 171	0.08 61	0.08 106	0.13 260	0.12 166

Anonymous_2	0.44 325	0.23 241	0.57 194	0.34 339	0.34 360	0.53 341	0.28 286	0.49 216	0.39 184	0.36 227	0.34 141	0.48 294	0.38 291	0.43 197	0.33 242	0.26 363	0.41 388	0.44 381	1.45 415	0.33 373	0.37 361

raft_robust	0.25 175	0.23 241	0.44 55	0.22 87	0.13 82	0.23 105	0.22 199	0.52 239	0.50 283	0.33 187	0.32 117	0.33 194	0.23 150	0.55 238	0.18 80	0.07 13	0.11 216	0.08 61	0.10 212	0.08 65	0.07 11

ADLNet2	0.31 253	0.23 241	0.77 282	0.23 131	0.18 235	0.36 267	0.24 244	0.55 267	0.54 306	0.33 187	0.38 174	0.45 278	0.31 252	0.70 300	0.36 255	0.10 201	0.08 141	0.09 121	0.09 168	0.12 248	0.11 131

RAFT-Stereo + iAFF	0.20 60	0.23 241	0.49 104	0.21 55	0.16 189	0.19 24	0.17 56	0.35 84	0.32 110	0.26 79	0.33 133	0.20 62	0.17 79	0.21 26	0.17 61	0.06 1	0.10 196	0.07 13	0.07 46	0.07 30	0.11 131

RYNet	0.38 294	0.23 241	0.65 242	0.26 232	0.28 343	0.62 354	0.33 316	0.61 322	0.62 336	0.42 285	0.39 188	0.58 329	0.40 301	0.89 350	0.57 324	0.11 232	0.09 171	0.12 262	0.11 237	0.19 327	0.22 287

HITNet	0.22 96	0.23 241	0.60 221	0.20 35	0.09 5	0.27 153	0.15 25	0.45 184	0.33 124	0.29 117	0.33 133	0.27 135	0.22 141	0.29 118	0.27 198	0.07 13	0.05 3	0.07 13	0.06 23	0.09 132	0.11 131
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
MLCV	0.25 175	0.23 241	0.59 214	0.22 87	0.09 5	0.30 195	0.18 95	0.40 135	0.38 173	0.38 251	0.44 234	0.31 178	0.22 141	0.44 200	0.32 234	0.07 13	0.05 3	0.07 13	0.06 23	0.07 30	0.08 38

RAFT+CT+SA	0.23 125	0.24 251	0.48 87	0.25 200	0.18 235	0.23 105	0.29 290	0.42 154	0.38 173	0.24 63	0.39 188	0.20 62	0.17 79	0.34 164	0.17 61	0.07 13	0.07 94	0.09 121	0.12 274	0.09 132	0.13 186

iRaft-Stereo_5w	0.25 175	0.24 251	0.50 122	0.23 131	0.18 235	0.19 24	0.19 127	0.39 126	0.35 139	0.28 94	0.36 160	0.34 201	0.23 150	0.66 290	0.28 204	0.07 13	0.07 94	0.08 61	0.07 46	0.09 132	0.14 209

RAFT	0.24 151	0.24 251	0.46 70	0.27 265	0.15 160	0.26 147	0.26 267	0.37 101	0.31 101	0.34 201	0.34 141	0.41 251	0.22 141	0.30 127	0.18 80	0.08 89	0.15 276	0.11 232	0.10 212	0.11 223	0.13 186

GEStereo_RVC	0.29 231	0.24 251	0.60 221	0.27 265	0.16 189	0.33 232	0.25 257	0.58 298	0.56 317	0.35 216	0.38 174	0.34 201	0.25 179	0.51 222	0.29 217	0.12 261	0.08 141	0.09 121	0.08 106	0.11 223	0.13 186

TestStereo	0.22 96	0.24 251	0.48 87	0.25 200	0.11 25	0.22 89	0.22 199	0.32 58	0.31 101	0.24 63	0.34 141	0.23 88	0.19 122	0.62 272	0.19 101	0.08 89	0.07 94	0.10 186	0.07 46	0.11 223	0.07 11

sAnonymous2	0.21 83	0.24 251	0.79 287	0.24 168	0.17 214	0.22 89	0.20 158	0.36 89	0.29 80	0.17 17	0.19 26	0.17 41	0.16 64	0.18 12	0.15 38	0.10 201	0.07 94	0.09 121	0.08 106	0.23 349	0.18 244

CroCo_RVC	0.21 83	0.24 251	0.79 287	0.24 168	0.17 214	0.22 89	0.20 158	0.36 89	0.29 80	0.17 17	0.19 26	0.17 41	0.16 64	0.18 12	0.15 38	0.10 201	0.07 94	0.09 121	0.08 106	0.23 349	0.18 244

RALAANet	0.21 83	0.24 251	0.53 161	0.23 131	0.14 110	0.22 89	0.13 2	0.38 110	0.30 94	0.29 117	0.26 68	0.25 114	0.15 52	0.28 101	0.20 118	0.08 89	0.08 141	0.09 121	0.08 106	0.10 180	0.07 11

AFF-stereo	0.20 60	0.24 251	0.49 104	0.22 87	0.11 25	0.18 14	0.18 95	0.35 84	0.29 80	0.25 74	0.36 160	0.25 114	0.17 79	0.25 57	0.17 61	0.06 1	0.09 171	0.08 61	0.08 106	0.08 65	0.11 131

STTStereo	0.30 243	0.24 251	0.83 296	0.25 200	0.17 214	0.30 195	0.24 244	0.49 216	0.39 184	0.39 262	0.41 206	0.44 273	0.28 216	0.41 192	0.30 219	0.13 278	0.13 246	0.13 285	0.16 330	0.12 248	0.12 166

NLCA_NET_v2_RVC	0.29 231	0.24 251	0.81 291	0.26 232	0.18 235	0.30 195	0.22 199	0.52 239	0.41 197	0.38 251	0.42 213	0.42 261	0.28 216	0.46 207	0.31 228	0.11 232	0.08 141	0.10 186	0.11 237	0.10 180	0.12 166
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
NOSS_ROB	0.33 266	0.24 251	0.49 104	0.27 265	0.16 189	0.34 246	0.19 127	0.55 267	0.50 283	0.34 201	0.37 168	0.42 261	0.30 239	0.93 361	0.25 182	0.19 350	0.20 322	0.24 360	0.22 360	0.17 308	0.25 315

pmcnn	0.54 350	0.24 251	1.06 340	0.25 200	0.26 337	0.40 287	0.31 306	0.55 267	0.55 313	0.56 347	1.22 384	2.53 407	0.39 298	0.84 342	1.08 370	0.09 146	0.06 34	0.06 1	0.05 8	0.10 180	0.14 209

LL-Strereo2	0.21 83	0.25 264	0.53 161	0.32 324	0.20 276	0.25 133	0.14 12	0.32 58	0.25 44	0.25 74	0.20 31	0.24 103	0.12 17	0.28 101	0.18 80	0.07 13	0.07 94	0.12 262	0.09 168	0.09 132	0.16 230

Wz-Net-LNSev-Ref	0.33 266	0.25 264	0.82 294	0.22 87	0.17 214	0.46 315	0.28 286	0.53 249	0.53 301	0.43 294	0.57 310	0.44 273	0.31 252	0.50 217	0.48 298	0.10 201	0.06 34	0.08 61	0.06 23	0.11 223	0.12 166

test_5	0.25 175	0.25 264	0.57 194	0.27 265	0.18 235	0.25 133	0.29 290	0.42 154	0.39 184	0.29 117	0.40 195	0.27 135	0.23 150	0.35 171	0.19 101	0.07 13	0.07 94	0.09 121	0.09 168	0.10 180	0.14 209

SACVNet	0.32 258	0.25 264	0.59 214	0.26 232	0.19 258	0.35 259	0.25 257	0.54 256	0.41 197	0.43 294	0.45 248	0.46 284	0.34 269	0.71 303	0.30 219	0.14 299	0.10 196	0.12 262	0.12 274	0.16 296	0.20 270

GwcNet-RSSM	0.28 217	0.25 264	0.61 227	0.22 87	0.14 110	0.28 167	0.24 244	0.46 190	0.44 226	0.33 187	0.46 260	0.41 251	0.28 216	0.55 238	0.31 228	0.11 232	0.07 94	0.09 121	0.10 212	0.10 180	0.09 60

BEATNet_4x	0.25 175	0.25 264	0.66 245	0.23 131	0.10 17	0.29 184	0.14 12	0.49 216	0.34 132	0.31 153	0.35 147	0.32 188	0.26 191	0.34 164	0.33 242	0.08 89	0.06 34	0.08 61	0.07 46	0.11 223	0.13 186

DANet	0.37 289	0.25 264	0.67 248	0.37 349	0.22 304	0.42 296	0.25 257	0.50 224	0.44 226	0.52 334	0.50 280	0.59 330	0.42 310	0.78 327	0.53 313	0.13 278	0.12 232	0.14 303	0.12 274	0.17 308	0.21 279
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
CVANet_RVC	0.34 274	0.25 264	0.77 282	0.27 265	0.17 214	0.34 246	0.28 286	0.55 267	0.50 283	0.43 294	0.46 260	0.44 273	0.31 252	0.90 353	0.27 198	0.15 311	0.10 196	0.14 303	0.14 312	0.15 287	0.15 220

DeepPruner_ROB	0.28 217	0.25 264	0.64 239	0.22 87	0.16 189	0.30 195	0.21 177	0.54 256	0.33 124	0.36 227	0.38 174	0.38 231	0.26 191	0.45 206	0.28 204	0.15 311	0.11 216	0.11 232	0.11 237	0.14 280	0.14 209

CBMV	0.36 282	0.25 264	0.61 227	0.24 168	0.14 110	0.42 296	0.33 316	0.56 277	0.52 300	0.54 343	0.52 289	0.51 307	0.58 351	0.63 275	0.43 279	0.15 311	0.16 285	0.18 339	0.16 330	0.13 260	0.19 258
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
fast-acv-ft	0.33 266	0.26 274	0.88 314	0.25 200	0.18 235	0.49 330	0.27 272	0.44 177	0.50 283	0.40 271	0.55 304	0.49 300	0.36 281	0.39 188	0.41 273	0.11 232	0.11 216	0.11 232	0.12 274	0.13 260	0.11 131

APVNet	0.38 294	0.26 274	0.87 308	0.26 232	0.22 304	0.52 338	0.35 322	0.64 339	0.46 246	0.40 271	0.52 289	0.48 294	0.39 298	0.84 342	0.48 298	0.13 278	0.14 255	0.15 317	0.16 330	0.16 296	0.16 230

RP	0.38 294	0.26 274	0.67 248	0.31 319	0.24 324	0.37 272	0.29 290	0.53 249	0.61 332	0.42 285	0.65 336	0.62 340	0.51 337	0.63 275	0.43 279	0.17 331	0.15 276	0.17 332	0.15 321	0.17 308	0.19 258

G-Net	0.47 337	0.26 274	1.02 336	0.34 339	0.28 343	0.89 379	0.35 322	0.47 199	0.46 246	0.68 361	1.20 382	0.64 349	0.59 353	0.61 264	0.60 328	0.16 319	0.14 255	0.17 332	0.13 298	0.22 344	0.21 279

DPSNet	0.51 344	0.26 274	1.16 354	0.28 289	0.21 289	0.76 367	0.56 374	0.89 387	0.82 367	0.49 325	0.51 283	0.64 349	0.81 375	0.89 350	0.85 354	0.17 331	0.16 285	0.13 285	0.13 298	0.26 358	0.27 327

XPNet_ROB	0.35 280	0.26 274	0.58 207	0.28 289	0.19 258	0.37 272	0.31 306	0.57 286	0.51 289	0.52 334	0.54 299	0.57 324	0.38 291	0.65 284	0.48 298	0.17 331	0.12 232	0.13 285	0.12 274	0.16 296	0.17 242

AASNet	0.29 231	0.27 280	0.67 248	0.26 232	0.18 235	0.34 246	0.21 177	0.64 339	0.49 278	0.36 227	0.41 206	0.32 188	0.26 191	0.33 150	0.39 267	0.12 261	0.09 171	0.10 186	0.08 106	0.14 280	0.12 166

ACRE	0.23 125	0.27 280	0.83 296	0.24 168	0.15 160	0.24 123	0.20 158	0.38 110	0.32 110	0.32 178	0.33 133	0.23 88	0.15 52	0.26 74	0.22 150	0.09 146	0.07 94	0.08 61	0.07 46	0.08 65	0.09 60

HCRNet	0.25 175	0.27 280	0.42 43	0.34 339	0.17 214	0.27 153	0.18 95	0.45 184	0.37 165	0.31 153	0.35 147	0.32 188	0.23 150	0.44 200	0.21 135	0.13 278	0.08 141	0.13 285	0.11 237	0.11 223	0.09 60

DMCA-RVC	0.30 243	0.27 280	0.93 324	0.28 289	0.17 214	0.30 195	0.21 177	0.43 159	0.36 152	0.40 271	0.38 174	0.39 241	0.36 281	0.44 200	0.34 246	0.13 278	0.10 196	0.16 323	0.12 274	0.13 260	0.11 131

TDLM	0.32 258	0.27 280	0.52 151	0.30 308	0.15 160	0.33 232	0.32 311	0.54 256	0.50 283	0.44 301	0.43 225	0.39 241	0.30 239	0.92 360	0.30 219	0.14 299	0.09 171	0.13 285	0.12 274	0.13 260	0.14 209

iResNet_ROB	0.27 210	0.27 280	0.48 87	0.21 55	0.12 49	0.32 226	0.17 56	0.57 286	0.55 313	0.39 262	0.44 234	0.37 225	0.28 216	0.43 197	0.28 204	0.08 89	0.06 34	0.06 1	0.05 8	0.09 132	0.11 131

WCMA_ROB	0.55 351	0.27 280	0.76 276	0.26 232	0.22 304	0.62 354	0.36 327	0.57 286	0.58 321	0.97 381	1.40 390	1.28 387	0.94 384	0.80 333	0.80 350	0.20 352	0.17 303	0.16 323	0.16 330	0.19 327	0.29 337

CIPLG	0.23 125	0.28 287	0.75 272	0.24 168	0.16 189	0.25 133	0.20 158	0.38 110	0.33 124	0.32 178	0.34 141	0.23 88	0.15 52	0.27 83	0.22 150	0.09 146	0.07 94	0.08 61	0.07 46	0.08 65	0.09 60

GANet	0.40 309	0.28 287	0.67 248	0.31 319	0.18 235	0.43 300	0.39 340	0.60 315	0.46 246	0.48 324	0.78 356	0.55 319	0.45 317	0.96 365	0.55 320	0.13 278	0.14 255	0.13 285	0.12 274	0.15 287	0.16 230

StereoDRNet	0.34 274	0.28 287	0.70 257	0.28 289	0.21 289	0.43 300	0.30 296	0.63 334	0.51 289	0.47 319	0.40 195	0.48 294	0.31 252	0.58 247	0.44 287	0.12 261	0.10 196	0.12 262	0.11 237	0.13 260	0.13 186

DispNO	0.32 258	0.29 290	0.95 328	0.26 232	0.17 214	0.25 133	0.30 296	0.47 199	0.53 301	0.36 227	0.44 234	0.36 220	0.31 252	0.77 326	0.43 279	0.11 232	0.08 141	0.09 121	0.08 106	0.09 132	0.09 60

SDNR	0.47 337	0.29 290	0.92 320	0.24 168	0.37 368	1.27 396	0.17 56	0.54 256	0.58 321	0.44 301	0.85 364	0.55 319	0.28 216	1.19 381	0.52 309	0.23 357	0.24 348	0.17 332	0.13 298	0.19 327	0.26 324

IPLGR_C	0.23 125	0.29 290	0.81 291	0.24 168	0.16 189	0.24 123	0.20 158	0.38 110	0.33 124	0.32 178	0.33 133	0.23 88	0.15 52	0.26 74	0.22 150	0.09 146	0.07 94	0.08 61	0.07 46	0.08 65	0.09 60

psmorigin	0.52 347	0.29 290	3.10 409	0.24 168	0.19 258	0.39 281	0.24 244	0.52 239	0.45 237	0.66 359	0.68 342	0.70 365	0.52 339	0.86 345	0.49 304	0.15 311	0.17 303	0.13 285	0.14 312	0.16 296	0.23 294

GwcNet	0.37 289	0.29 290	1.12 348	0.25 200	0.24 324	0.48 327	0.27 272	0.58 298	0.60 330	0.39 262	0.54 299	0.51 307	0.34 269	0.60 258	0.46 293	0.13 278	0.12 232	0.12 262	0.11 237	0.13 260	0.15 220

Nwc_Net	0.39 299	0.29 290	0.84 299	0.32 324	0.24 324	0.45 313	0.30 296	0.67 351	0.51 289	0.39 262	0.70 346	0.59 330	0.48 330	0.61 264	0.45 292	0.16 319	0.12 232	0.19 345	0.21 353	0.14 280	0.15 220

CFNet	0.29 231	0.29 290	0.57 194	0.23 131	0.14 110	0.34 246	0.15 25	0.53 249	0.46 246	0.31 153	0.40 195	0.38 231	0.27 197	0.76 322	0.28 204	0.10 201	0.07 94	0.11 232	0.11 237	0.11 223	0.09 60

ARAFT	0.26 194	0.30 297	0.87 308	0.22 87	0.12 49	0.30 195	0.24 244	0.46 190	0.34 132	0.33 187	0.28 81	0.29 159	0.20 128	0.49 213	0.19 101	0.08 89	0.06 34	0.12 262	0.11 237	0.09 132	0.09 60

GMStereo	0.21 83	0.30 297	0.57 194	0.21 55	0.12 49	0.24 123	0.18 95	0.30 39	0.41 197	0.26 79	0.24 56	0.17 41	0.16 64	0.25 57	0.19 101	0.10 201	0.07 94	0.08 61	0.08 106	0.11 223	0.09 60
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
ADCL	0.50 342	0.30 297	1.15 352	0.28 289	0.19 258	0.77 370	0.64 379	0.57 286	0.73 360	0.57 350	0.73 351	0.55 319	0.60 354	0.66 290	1.53 392	0.11 232	0.10 196	0.13 285	0.13 298	0.15 287	0.16 230

AF-Net	0.40 309	0.31 300	0.74 269	0.33 335	0.24 324	0.43 300	0.30 296	0.64 339	0.67 345	0.44 301	0.69 345	0.65 351	0.52 339	0.59 253	0.48 298	0.16 319	0.12 232	0.19 345	0.14 312	0.16 296	0.14 209

NCC-stereo	0.42 318	0.31 300	0.87 308	0.32 324	0.29 352	0.47 321	0.37 329	0.68 356	0.53 301	0.42 285	0.58 313	0.57 324	0.52 339	0.75 316	0.54 317	0.18 341	0.14 255	0.18 339	0.25 366	0.17 308	0.18 244

Abc-Net	0.42 318	0.31 300	0.87 308	0.32 324	0.29 352	0.47 321	0.37 329	0.68 356	0.53 301	0.42 285	0.58 313	0.57 324	0.52 339	0.75 316	0.54 317	0.18 341	0.14 255	0.18 339	0.25 366	0.17 308	0.18 244
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
AANet_RVC	0.33 266	0.31 300	0.69 254	0.23 131	0.14 110	0.30 195	0.23 222	0.49 216	0.55 313	0.39 262	0.60 321	0.43 267	0.30 239	0.88 348	0.54 317	0.11 232	0.08 141	0.07 13	0.07 46	0.10 180	0.12 166

LALA_ROB	0.38 294	0.31 300	0.65 242	0.30 308	0.21 289	0.46 315	0.39 340	0.63 334	0.54 306	0.53 340	0.52 289	0.69 362	0.36 281	0.52 228	0.48 298	0.18 341	0.11 216	0.16 323	0.14 312	0.17 308	0.16 230

PSMNet_ROB	0.36 282	0.31 300	0.71 263	0.31 319	0.21 289	0.44 305	0.44 352	0.61 322	0.49 278	0.39 262	0.45 248	0.49 300	0.32 264	0.66 290	0.53 313	0.14 299	0.10 196	0.15 317	0.14 312	0.13 260	0.13 186

MeshStereo	0.60 362	0.31 300	0.71 263	0.22 87	0.17 214	0.66 360	0.36 327	0.81 378	0.63 338	1.48 406	1.32 387	1.65 394	0.83 376	1.18 380	0.74 344	0.17 331	0.17 303	0.17 332	0.14 312	0.17 308	0.19 258
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
dd	0.23 125	0.32 307	0.55 177	0.23 131	0.12 49	0.27 153	0.21 177	0.32 58	0.45 237	0.30 138	0.29 87	0.25 114	0.17 79	0.31 136	0.26 191	0.13 278	0.07 94	0.10 186	0.08 106	0.12 248	0.09 60

DGSMNet	0.63 368	0.32 307	1.01 335	0.54 380	0.73 393	0.62 354	1.36 410	0.62 330	0.58 321	0.38 251	0.62 332	0.52 312	0.34 269	0.65 284	0.47 296	0.54 386	0.61 403	0.67 392	0.61 400	0.65 387	0.69 398

FADNet-RVC-Resample	0.31 253	0.32 307	1.16 354	0.27 265	0.17 214	0.33 232	0.21 177	0.49 216	0.40 192	0.36 227	0.38 174	0.34 201	0.27 197	0.54 235	0.27 198	0.10 201	0.10 196	0.14 303	0.13 298	0.13 260	0.18 244

ETE_ROB	0.36 282	0.32 307	0.64 239	0.30 308	0.18 235	0.40 287	0.38 337	0.59 306	0.49 278	0.50 328	0.52 289	0.62 340	0.37 286	0.58 247	0.43 279	0.13 278	0.10 196	0.14 303	0.12 274	0.17 308	0.18 244

LL-Strereo	0.32 258	0.33 311	0.77 282	0.26 232	0.24 324	0.22 89	0.23 222	0.58 298	0.44 226	0.35 216	0.32 117	0.41 251	0.40 301	0.93 361	0.25 182	0.08 89	0.13 246	0.11 232	0.09 168	0.09 132	0.22 287

RAFT + AFF	0.30 243	0.33 311	0.76 276	0.25 200	0.17 214	0.30 195	0.33 316	0.55 267	0.42 209	0.28 94	0.30 98	0.31 178	0.31 252	0.64 280	0.32 234	0.09 146	0.11 216	0.11 232	0.10 212	0.12 248	0.16 230

aanetorigin	0.40 309	0.33 311	1.14 351	0.25 200	0.19 258	0.30 195	0.37 329	0.34 75	0.47 259	0.95 379	0.82 361	0.52 312	0.56 348	0.50 217	0.52 309	0.11 232	0.09 171	0.10 186	0.10 212	0.16 296	0.19 258

ADCRef	0.41 314	0.33 311	1.05 338	0.26 232	0.21 289	0.49 330	0.27 272	0.54 256	0.51 289	0.51 331	0.59 317	0.35 215	0.47 326	0.54 235	1.35 386	0.09 146	0.08 141	0.12 262	0.12 274	0.12 248	0.13 186

FC-DCNN	0.73 375	0.33 311	0.84 299	0.33 335	0.28 343	0.82 376	0.40 344	0.82 379	0.83 368	1.43 399	1.60 398	1.97 399	1.38 398	1.10 376	0.93 357	0.24 359	0.22 332	0.27 363	0.26 370	0.26 358	0.32 345

NCCL2	0.37 289	0.33 311	0.59 214	0.37 349	0.23 313	0.42 296	0.41 347	0.56 277	0.44 226	0.47 319	0.47 267	0.61 337	0.39 298	0.58 247	0.41 273	0.16 319	0.13 246	0.21 351	0.22 360	0.16 296	0.18 244

DN-CSS_ROB	0.24 151	0.33 311	0.69 254	0.25 200	0.14 110	0.26 147	0.13 2	0.42 154	0.35 139	0.30 138	0.42 213	0.22 75	0.20 128	0.34 164	0.22 150	0.07 13	0.06 34	0.11 232	0.11 237	0.11 223	0.09 60

ccnet	0.43 323	0.34 318	0.62 230	0.28 289	0.33 359	0.60 352	0.34 320	0.68 356	0.47 259	0.54 343	0.66 338	0.56 323	0.46 324	0.73 307	0.66 338	0.26 363	0.19 314	0.24 360	0.22 360	0.27 362	0.25 315

SHD	0.45 328	0.34 318	0.89 316	0.37 349	0.28 343	0.46 315	0.23 222	0.72 367	0.96 381	0.65 357	0.61 330	0.61 337	0.48 330	0.64 280	0.69 341	0.16 319	0.16 285	0.16 323	0.16 330	0.21 340	0.25 315

FBW_ROB	0.46 334	0.34 318	0.71 263	0.32 324	0.20 276	0.51 333	0.32 311	0.73 368	0.63 338	0.60 352	0.57 310	0.65 351	0.44 315	1.42 394	0.62 332	0.14 299	0.17 303	0.22 356	0.16 330	0.17 308	0.23 294

MSMD_ROB	0.63 368	0.34 318	0.70 257	0.30 308	0.25 334	0.88 378	0.35 322	0.58 298	0.67 345	1.13 389	1.52 394	1.75 397	1.05 389	0.90 353	0.60 328	0.24 359	0.22 332	0.27 363	0.27 372	0.25 354	0.27 327

HBP-ISP	0.34 274	0.35 322	0.76 276	0.23 131	0.17 214	0.33 232	0.22 199	0.56 277	0.47 259	0.42 285	0.49 278	0.33 194	0.41 306	0.73 307	0.27 198	0.18 341	0.19 314	0.24 360	0.20 351	0.16 296	0.16 230

Wz-Net-LNSev	0.36 282	0.35 322	1.06 340	0.26 232	0.21 289	0.47 321	0.33 316	0.56 277	0.58 321	0.45 308	0.54 299	0.50 304	0.37 286	0.40 189	0.42 276	0.12 261	0.11 216	0.10 186	0.09 168	0.14 280	0.15 220

Wz-Net-MNSev	0.39 299	0.35 322	0.99 334	0.26 232	0.21 289	0.59 351	0.39 340	0.58 298	0.61 332	0.49 325	0.56 308	0.53 316	0.37 286	0.61 264	0.47 296	0.11 232	0.09 171	0.11 232	0.11 237	0.15 287	0.15 220

FADNet_RVC	0.31 253	0.35 322	0.98 332	0.24 168	0.16 189	0.30 195	0.17 56	0.52 239	0.39 184	0.30 138	0.38 174	0.30 169	0.29 232	0.54 235	0.33 242	0.14 299	0.14 255	0.14 303	0.16 330	0.21 340	0.24 306

RGC	0.41 314	0.35 322	0.76 276	0.35 344	0.28 343	0.41 291	0.29 290	0.60 315	0.55 313	0.47 319	0.64 334	0.63 344	0.47 326	0.74 311	0.46 293	0.16 319	0.15 276	0.21 351	0.21 353	0.19 327	0.21 279

PA-Net	0.40 309	0.35 322	1.05 338	0.32 324	0.28 343	0.39 281	0.43 350	0.53 249	0.56 317	0.35 216	0.43 225	0.41 251	0.36 281	0.83 341	0.61 331	0.12 261	0.23 340	0.16 323	0.23 364	0.13 260	0.20 270
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
ADCP+	0.48 340	0.36 328	1.47 379	0.26 232	0.22 304	0.57 347	0.40 344	0.56 277	0.54 306	0.46 313	0.52 289	0.46 284	0.53 344	0.59 253	1.93 401	0.10 201	0.08 141	0.11 232	0.11 237	0.14 280	0.15 220

ADCPNet	0.51 344	0.36 328	1.82 393	0.27 265	0.23 313	0.71 363	0.39 340	0.56 277	0.54 306	0.52 334	0.60 321	0.66 355	0.57 350	0.64 280	1.23 375	0.15 311	0.18 310	0.14 303	0.23 364	0.19 327	0.22 287

PS-NSSS	0.33 266	0.36 328	0.61 227	0.24 168	0.18 235	0.33 232	0.24 244	0.59 306	0.42 209	0.38 251	0.52 289	0.36 220	0.31 252	0.80 333	0.32 234	0.18 341	0.14 255	0.21 351	0.15 321	0.17 308	0.14 209

UDGNet	0.24 151	0.37 331	0.53 161	0.25 200	0.14 110	0.24 123	0.18 95	0.32 58	0.44 226	0.29 117	0.28 81	0.24 103	0.20 128	0.30 127	0.21 135	0.16 319	0.07 94	0.21 351	0.11 237	0.16 296	0.11 131

SuperB	0.50 342	0.37 331	2.16 399	0.23 131	0.15 160	0.41 291	0.32 311	0.50 224	0.83 368	0.44 301	0.51 283	0.33 194	0.45 317	0.69 297	1.07 368	0.10 201	0.08 141	0.09 121	0.08 106	0.95 404	0.18 244

RTSC	0.43 323	0.37 331	0.95 328	0.30 308	0.20 276	0.50 332	0.23 222	0.65 345	0.86 371	0.56 347	0.54 299	0.51 307	0.36 281	0.71 303	0.92 356	0.13 278	0.14 255	0.11 232	0.13 298	0.18 323	0.19 258

DeepPrunerF	0.46 334	0.37 331	1.50 381	0.34 339	0.30 354	0.36 267	0.37 329	0.64 339	1.15 393	0.41 281	0.45 248	0.40 244	0.41 306	0.82 337	0.53 313	0.18 341	0.14 255	0.23 358	0.21 353	0.17 308	0.18 244

iResNetv2_ROB	0.29 231	0.37 331	0.92 320	0.24 168	0.13 82	0.30 195	0.19 127	0.55 267	0.51 289	0.39 262	0.46 260	0.39 241	0.27 197	0.36 175	0.30 219	0.09 146	0.06 34	0.07 13	0.05 8	0.13 260	0.11 131

PDISCO_ROB	0.45 328	0.37 331	0.89 316	0.44 371	0.37 368	0.70 362	0.35 322	0.75 371	0.78 363	0.45 308	0.53 296	0.65 351	0.40 301	0.68 296	0.52 309	0.22 356	0.12 232	0.21 351	0.19 347	0.26 358	0.22 287

dad	0.30 243	0.38 337	0.60 221	0.22 87	0.14 110	0.32 226	0.21 177	0.35 84	0.51 289	0.45 308	0.45 248	0.46 284	0.23 150	0.41 192	0.27 198	0.21 353	0.11 216	0.20 349	0.11 237	0.15 287	0.11 131

FCDSN-DC	0.67 371	0.38 337	0.83 296	0.37 349	0.30 354	0.66 360	0.37 329	0.69 362	0.70 353	1.15 391	1.53 395	1.70 396	1.38 398	1.00 368	0.83 352	0.24 359	0.22 332	0.27 363	0.26 370	0.27 362	0.32 345
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
NaN_ROB	0.44 325	0.38 337	0.94 327	0.30 308	0.20 276	0.52 338	0.49 364	0.61 322	0.60 330	0.56 347	0.47 267	0.49 300	0.42 310	1.24 383	0.76 346	0.12 261	0.18 310	0.12 262	0.13 298	0.12 248	0.18 244

PWC_ROB	0.41 314	0.38 337	0.92 320	0.26 232	0.20 276	0.39 281	0.19 127	0.61 322	0.69 351	0.58 351	0.84 363	0.52 312	0.44 315	0.74 311	0.62 332	0.13 278	0.09 171	0.14 303	0.10 212	0.17 308	0.18 244

Syn2CoEx	0.39 299	0.39 341	1.08 345	0.35 344	0.21 289	0.41 291	0.29 290	0.63 334	0.51 289	0.43 294	0.56 308	0.45 278	0.45 317	0.69 297	0.39 267	0.17 331	0.14 255	0.16 323	0.12 274	0.13 260	0.16 230

EDNetEfficient	0.64 370	0.39 341	2.52 401	0.26 232	0.26 337	0.39 281	0.49 364	0.42 154	1.06 385	1.38 396	0.86 365	0.61 337	0.97 385	0.66 290	1.62 396	0.11 232	0.10 196	0.10 186	0.12 274	0.20 334	0.19 258

LE_ROB	1.82 408	0.39 341	3.15 410	0.50 378	0.55 384	0.79 372	1.00 398	0.89 387	6.48 418	7.40 420	2.07 406	2.07 400	5.08 416	1.33 391	3.96 415	0.11 232	0.09 171	0.12 262	0.11 237	0.11 223	0.13 186

ELAS_RVC	0.80 382	0.40 344	1.10 347	0.40 363	0.35 363	0.93 380	1.10 405	0.87 385	1.12 391	1.40 397	1.39 388	1.27 386	1.55 405	1.13 377	1.13 371	0.29 370	0.27 358	0.30 368	0.28 373	0.31 369	0.36 353
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	0.80 382	0.40 344	0.91 319	0.39 359	0.35 363	1.52 404	0.81 392	0.97 389	0.98 382	1.47 405	1.58 397	1.19 384	1.33 397	1.01 369	1.21 374	0.29 370	0.27 358	0.30 368	0.29 375	0.32 372	0.36 353
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
PVD	0.62 365	0.41 346	0.93 324	0.44 371	0.39 372	0.63 357	0.51 368	0.86 384	1.27 394	0.93 378	1.09 377	0.81 370	0.85 377	0.89 350	0.89 355	0.21 353	0.23 340	0.22 356	0.19 347	0.28 365	0.41 370

PASM	0.49 341	0.41 346	1.15 352	0.37 349	0.35 363	0.42 296	0.42 348	0.54 256	0.65 341	0.54 343	0.54 299	0.63 344	0.48 330	0.94 364	0.51 308	0.27 367	0.30 374	0.30 368	0.33 377	0.29 367	0.29 337

SANet	0.58 359	0.41 346	1.38 373	0.27 265	0.16 189	0.72 364	0.48 360	0.71 364	1.34 395	0.69 362	0.97 373	0.94 376	0.78 371	0.97 367	0.93 357	0.14 299	0.12 232	0.12 262	0.12 274	0.18 323	0.20 270

PWCDC_ROB	0.41 314	0.41 346	0.77 282	0.34 339	0.21 289	0.43 300	0.20 158	0.60 315	0.90 374	0.44 301	1.24 385	0.36 220	0.38 291	0.56 243	0.48 298	0.18 341	0.11 216	0.11 232	0.10 212	0.20 334	0.16 230

FADNet-RVC	0.34 274	0.43 350	0.97 330	0.25 200	0.20 276	0.33 232	0.20 158	0.51 234	0.42 209	0.34 201	0.40 195	0.41 251	0.29 232	0.65 284	0.36 255	0.14 299	0.14 255	0.14 303	0.15 321	0.19 327	0.20 270

FADNet	0.34 274	0.43 350	0.88 314	0.24 168	0.22 304	0.37 272	0.19 127	0.56 277	0.49 278	0.32 178	0.36 160	0.43 267	0.32 264	0.65 284	0.30 219	0.17 331	0.16 285	0.14 303	0.16 330	0.25 354	0.21 279

MaskLacGwcNet_RVC	0.38 294	0.43 350	0.72 267	0.35 344	0.19 258	0.51 333	0.25 257	0.56 277	0.39 184	0.42 285	0.47 267	0.47 291	0.27 197	0.74 311	0.32 234	0.38 381	0.19 314	0.27 363	0.17 341	0.29 367	0.27 327

Anonymous Stereo	0.42 318	0.43 350	1.38 373	0.32 324	0.26 337	0.35 259	0.48 360	0.55 267	0.58 321	0.43 294	0.48 276	0.40 244	0.29 232	0.93 361	0.56 321	0.16 319	0.16 285	0.15 317	0.16 330	0.16 296	0.20 270

SGM-Forest	0.42 318	0.44 354	0.92 320	0.24 168	0.16 189	0.45 313	0.40 344	0.58 298	0.50 283	0.54 343	0.63 333	0.52 312	0.51 337	0.91 355	0.66 338	0.17 331	0.17 303	0.17 332	0.15 321	0.15 287	0.21 279
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
XQC	0.47 337	0.45 355	1.07 342	0.40 363	0.28 343	0.58 349	0.38 337	0.67 351	0.76 362	0.53 340	0.47 267	0.59 330	0.47 326	0.74 311	0.80 350	0.18 341	0.14 255	0.18 339	0.16 330	0.26 358	0.24 306

ADCMid	0.53 348	0.45 355	1.46 378	0.27 265	0.22 304	0.51 333	0.38 337	0.61 322	0.58 321	0.75 366	0.67 340	0.62 340	0.66 367	0.66 290	1.75 397	0.13 278	0.12 232	0.17 332	0.17 341	0.20 334	0.21 279

SAMSARA	0.62 365	0.47 357	0.93 324	0.70 389	0.50 379	1.15 391	1.29 409	0.79 375	0.70 353	0.77 370	0.55 304	0.92 375	0.58 351	0.87 347	0.77 347	0.19 350	0.27 358	0.18 339	0.19 347	0.27 362	0.28 333

CSAN	0.55 351	0.47 357	1.19 362	0.37 349	0.23 313	0.57 347	0.61 377	0.65 345	0.72 357	0.65 357	0.78 356	0.66 355	0.65 366	1.41 393	0.77 347	0.21 353	0.17 303	0.20 349	0.21 353	0.18 323	0.21 279

FINET	0.58 359	0.48 359	1.35 372	0.38 357	0.37 368	0.96 384	1.13 406	0.84 383	1.05 384	0.50 328	0.70 346	0.45 278	0.61 358	0.63 275	0.62 332	0.26 363	0.28 362	0.14 303	0.13 298	0.20 334	0.44 375

LSM	1.68 406	0.48 359	2.91 406	2.28 418	17.60 427	0.52 338	0.55 373	0.65 345	0.78 363	0.84 373	1.11 378	0.63 344	0.55 346	0.79 330	0.53 313	0.16 319	0.25 349	0.18 339	0.21 353	0.25 354	2.37 419

WZ-Net	0.56 355	0.49 361	2.14 398	0.30 308	0.24 324	0.58 349	0.48 360	0.65 345	0.80 365	0.51 331	0.72 348	0.68 360	0.60 354	1.06 374	1.01 363	0.13 278	0.10 196	0.11 232	0.12 274	0.19 327	0.23 294

AnyNet_C32	0.55 351	0.51 362	1.34 371	0.29 302	0.28 343	0.61 353	0.62 378	0.57 286	0.62 336	0.63 355	0.68 342	0.54 318	0.55 346	0.82 337	1.81 398	0.15 311	0.15 276	0.15 317	0.18 345	0.21 340	0.25 315

Consistency-Raft	0.56 355	0.52 363	1.12 348	0.45 373	0.49 378	0.48 327	0.45 353	0.73 368	0.74 361	0.45 308	0.82 361	0.46 284	0.60 354	0.51 222	0.63 335	0.39 383	0.40 386	0.44 381	0.51 392	0.53 382	0.38 369

GANetREF_RVC	0.45 328	0.52 363	0.87 308	0.39 359	0.20 276	0.51 333	0.50 366	0.68 356	0.67 345	0.47 319	0.46 260	0.50 304	0.43 313	0.91 355	0.40 269	0.28 369	0.21 327	0.32 372	0.19 347	0.28 365	0.23 294
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
Wz-Net-SNSev	0.45 328	0.53 365	1.42 377	0.31 319	0.21 289	0.44 305	0.45 353	0.64 339	0.68 349	0.46 313	0.66 338	0.62 340	0.40 301	0.78 327	0.65 336	0.12 261	0.11 216	0.12 262	0.13 298	0.17 308	0.19 258

UDG	0.42 318	0.54 366	0.67 248	0.41 367	0.35 363	0.47 321	0.27 272	0.57 286	0.48 265	0.40 271	0.46 260	0.59 330	0.45 317	0.47 210	0.46 293	0.26 363	0.19 314	0.49 383	0.22 360	0.37 375	0.30 339

anonymity	0.57 357	0.55 367	0.74 269	0.48 376	0.63 387	0.56 345	0.43 350	0.71 364	0.51 289	0.64 356	0.55 304	0.57 324	0.61 358	0.65 284	0.57 324	0.55 387	0.55 398	0.50 384	0.54 393	0.51 381	0.61 389

CC-Net-ROB	0.46 334	0.55 367	0.86 306	0.38 357	0.23 313	0.51 333	0.30 296	0.69 362	0.51 289	0.46 313	0.51 283	0.48 294	0.38 291	0.96 365	0.40 269	0.36 378	0.23 340	0.56 387	0.25 366	0.34 374	0.22 287

RTS	0.81 384	0.56 369	4.76 412	0.37 349	0.30 354	1.11 388	0.52 369	0.67 351	1.07 386	0.76 368	0.91 369	0.60 335	0.61 358	1.64 397	1.24 376	0.15 311	0.13 246	0.15 317	0.15 321	0.22 344	0.24 306

RTSA	0.81 384	0.56 369	4.76 412	0.37 349	0.30 354	1.11 388	0.52 369	0.67 351	1.07 386	0.76 368	0.91 369	0.60 335	0.61 358	1.64 397	1.24 376	0.15 311	0.13 246	0.15 317	0.15 321	0.22 344	0.24 306

ADCS	0.62 365	0.56 369	1.54 384	0.30 308	0.25 334	0.56 345	0.46 356	0.71 364	0.86 371	0.77 370	0.72 348	0.68 360	0.62 362	0.82 337	2.33 407	0.17 331	0.16 285	0.16 323	0.17 341	0.23 349	0.27 327

SGM-ForestM	1.59 402	0.56 369	1.52 383	0.41 367	0.34 360	2.77 413	1.67 413	1.69 406	1.73 401	2.48 411	2.27 410	6.02 419	2.90 413	3.08 412	2.83 411	0.25 362	0.30 374	0.19 345	0.20 351	0.18 323	0.45 378

SQANet	0.44 325	0.57 373	0.89 316	0.49 377	0.39 372	0.47 321	0.23 222	0.53 249	0.44 226	0.41 281	0.48 276	0.47 291	0.34 269	0.58 247	0.43 279	0.38 381	0.15 276	0.40 379	0.21 353	0.50 380	0.34 350

EDNetEfficientorigin	7.48 418	0.57 373	139.59 440	0.25 200	0.17 214	0.44 305	0.30 296	0.48 209	1.04 383	1.29 393	1.02 375	0.82 371	0.87 380	0.76 322	1.02 364	0.10 201	0.09 171	0.12 262	0.11 237	0.22 344	0.25 315

GASNet	0.39 299	0.58 375	1.27 367	0.35 344	0.23 313	0.35 259	0.23 222	0.63 334	0.56 317	0.41 281	0.38 174	0.45 278	0.30 239	0.81 336	0.42 276	0.16 319	0.11 216	0.14 303	0.14 312	0.23 349	0.12 166

MFN_U_SF_RVC	0.58 359	0.58 375	1.31 370	0.39 359	0.23 313	0.72 364	0.30 296	0.83 381	0.68 349	0.74 365	0.74 352	0.86 372	0.60 354	0.84 342	0.83 352	0.29 370	0.27 358	0.32 372	0.37 383	0.31 369	0.33 347

MANE	1.63 404	0.58 375	1.16 354	0.59 382	0.60 386	2.71 412	1.53 411	2.63 415	3.62 410	2.33 410	3.26 412	3.66 413	2.98 414	2.26 410	2.26 406	0.37 379	0.40 386	0.31 371	0.49 388	0.31 369	0.63 392

DDUNet	0.45 328	0.60 378	0.71 263	0.45 373	0.39 372	0.46 315	0.32 311	0.53 249	0.44 226	0.46 313	0.53 296	0.57 324	0.38 291	0.51 222	0.43 279	0.34 376	0.21 327	0.56 387	0.25 366	0.41 377	0.36 353

MFN_U_SF_DS_RVC	0.53 348	0.60 378	0.98 332	0.40 363	0.25 334	0.87 377	0.57 375	0.60 315	0.64 340	0.60 352	0.67 340	0.63 344	0.42 310	1.13 377	0.50 305	0.23 357	0.28 362	0.27 363	0.35 379	0.25 354	0.33 347

NVStereoNet_ROB	0.74 376	0.64 380	1.20 364	0.55 381	0.43 376	0.54 344	0.48 360	0.75 371	0.87 373	0.88 375	1.72 400	1.06 380	1.03 388	1.29 387	0.98 362	0.35 377	0.42 389	0.41 380	0.48 387	0.38 376	0.43 373
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
AnyNet_C01	0.68 373	0.69 381	2.64 403	0.33 335	0.27 342	0.93 380	0.64 379	0.66 349	0.65 341	0.70 363	0.97 373	0.75 368	0.63 364	1.01 369	1.52 391	0.17 331	0.16 285	0.17 332	0.17 341	0.24 353	0.28 333

Wz-Net-TNSev	0.55 351	0.72 382	1.90 394	0.26 232	0.21 289	0.64 358	0.45 353	0.66 349	0.71 355	0.52 334	0.55 304	0.71 366	0.63 364	1.04 372	0.94 359	0.16 319	0.15 276	0.13 285	0.15 321	0.21 340	0.24 306

SPS-STEREO	0.74 376	0.72 382	1.18 361	0.52 379	0.57 385	0.76 367	0.50 366	0.80 376	0.66 344	0.97 381	0.88 368	0.94 376	0.74 369	1.08 375	1.04 366	0.58 390	0.51 392	0.50 384	0.50 391	0.56 383	0.72 400
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
otaku	0.60 362	0.73 384	1.13 350	0.64 384	0.45 377	0.73 366	0.37 329	0.67 351	0.67 345	0.52 334	0.75 354	0.66 355	0.46 324	0.74 311	0.59 327	0.55 387	0.34 383	0.56 387	0.36 381	0.65 387	0.49 383

MSC_U_SF_DS_RVC	0.70 374	0.73 384	1.26 366	0.47 375	0.28 343	1.42 402	0.60 376	0.82 379	0.94 380	0.85 374	0.86 365	0.88 374	0.70 368	1.32 390	0.75 345	0.37 379	0.30 374	0.34 375	0.36 381	0.44 378	0.42 371

Ntro	0.61 364	0.75 386	1.16 354	0.67 386	0.50 379	0.76 367	0.37 329	0.68 356	0.71 355	0.50 328	0.59 317	0.65 351	0.52 339	0.79 330	0.58 326	0.58 390	0.32 379	0.57 390	0.34 378	0.69 392	0.50 384

coex-ft	3.48 414	0.81 387	48.53 438	0.24 168	0.19 258	0.53 341	0.47 359	0.49 216	2.36 406	7.18 419	1.20 382	0.96 379	2.53 411	0.75 316	2.14 405	0.13 278	0.15 276	0.14 303	0.12 274	0.22 344	0.47 379

MFMNet_re	0.74 376	0.84 388	1.16 354	0.64 384	0.70 392	0.79 372	0.71 384	0.77 374	0.85 370	0.79 372	0.86 365	0.69 362	0.80 373	0.73 307	0.65 336	0.66 394	0.59 402	0.61 391	0.58 398	0.68 390	0.71 399

SGM+DAISY	1.12 394	0.86 389	1.64 387	0.68 387	0.80 400	1.68 406	1.68 414	1.08 391	1.10 388	1.53 407	1.76 402	1.47 391	1.53 404	1.24 383	1.42 390	0.66 394	0.65 408	0.52 386	0.54 393	0.57 384	0.91 407

JetBlue	1.20 396	0.89 390	2.53 402	0.59 382	0.76 394	3.16 415	2.09 415	1.16 393	0.93 377	0.95 379	1.12 379	1.65 394	1.27 395	2.15 408	1.87 400	0.43 385	0.37 385	0.38 377	0.39 385	0.62 385	0.63 392

ACVNet-4b	0.76 379	0.90 391	1.67 388	0.73 390	0.51 382	0.80 375	0.31 306	0.74 370	0.81 366	0.51 331	0.72 348	0.94 376	0.43 313	1.01 369	1.32 384	1.18 412	0.22 332	0.77 396	0.45 386	0.70 393	0.50 384

ACVNet_1	0.77 381	0.92 392	1.79 392	0.73 390	0.53 383	0.78 371	0.42 348	0.88 386	0.90 374	0.75 366	0.76 355	1.32 388	0.80 373	1.04 372	0.70 342	0.57 389	0.32 379	0.72 394	0.35 379	0.70 393	0.50 384

DispFullNet	0.67 371	0.94 393	1.63 386	0.77 393	1.19 410	0.53 341	0.25 257	0.61 322	0.72 357	0.70 363	0.60 321	0.69 362	0.90 381	0.80 333	0.52 309	0.27 367	0.13 246	0.74 395	0.31 376	0.68 390	0.44 375

IMH-64-1	0.94 386	0.95 394	1.07 342	0.98 399	0.76 394	0.93 380	0.72 385	1.30 395	1.11 389	0.91 376	1.45 391	1.14 381	1.00 386	1.25 385	0.97 360	0.77 396	0.51 392	0.97 401	0.55 396	0.90 398	0.66 395

IMH-64	0.94 386	0.95 394	1.07 342	0.98 399	0.76 394	0.93 380	0.72 385	1.30 395	1.11 389	0.91 376	1.45 391	1.14 381	1.00 386	1.25 385	0.97 360	0.77 396	0.51 392	0.97 401	0.55 396	0.90 398	0.66 395

ACVNet_2	0.94 386	0.98 396	1.71 390	0.83 395	0.63 387	1.02 386	0.64 379	1.16 393	1.43 398	1.02 383	1.39 388	1.47 391	0.86 379	1.16 379	0.79 349	0.63 393	0.43 391	0.78 397	0.49 388	0.80 395	0.57 387

WAO-7	1.05 389	1.00 397	1.19 362	0.83 395	0.67 391	1.22 394	0.84 394	1.43 399	1.56 399	1.13 389	1.75 401	1.46 390	1.25 394	1.56 396	1.28 378	0.61 392	0.62 406	0.70 393	0.68 402	0.66 389	0.62 390

RainbowNet	0.76 379	1.00 397	1.29 368	0.82 394	0.63 387	0.79 372	0.52 369	0.83 381	0.93 377	0.61 354	0.79 359	0.79 369	0.62 362	0.82 337	0.67 340	0.80 400	0.55 398	0.79 398	0.49 388	0.81 396	0.62 390

WAO-6	1.11 393	1.01 399	1.17 360	0.96 398	0.79 397	1.30 398	0.78 389	1.36 397	1.99 404	1.04 386	1.54 396	1.59 393	1.27 395	1.37 392	1.30 379	0.78 398	0.55 398	1.03 405	0.75 406	0.87 397	0.72 400

IMH	1.09 392	1.04 400	1.29 368	1.03 401	0.79 397	1.11 388	0.69 382	1.40 398	1.42 397	1.02 383	1.71 399	1.42 389	1.19 393	1.78 403	1.03 365	1.14 410	0.56 401	1.00 403	0.58 398	0.93 401	0.68 397

TorneroNet-64	1.47 398	1.15 401	1.51 382	1.11 406	0.86 404	2.27 411	0.76 387	1.84 408	3.76 411	1.29 393	2.22 409	2.68 409	1.46 400	1.81 404	1.55 393	0.79 399	0.51 392	1.10 406	0.67 401	1.31 409	0.81 406

LVE	1.18 395	1.16 402	1.67 388	1.04 402	0.81 401	1.32 399	0.82 393	1.49 401	1.94 402	1.08 387	1.90 403	1.89 398	1.07 390	1.51 395	1.04 366	0.96 406	0.61 403	0.94 400	0.69 403	0.92 400	0.79 405

Dean	1.22 397	1.17 403	1.97 395	1.04 402	0.79 397	1.21 393	0.76 387	1.51 402	1.96 403	1.30 395	1.98 405	2.14 401	1.18 392	1.30 388	1.15 372	0.83 401	0.61 403	1.01 404	0.69 403	0.97 405	0.77 404

TorneroNet	2.26 410	1.20 404	1.55 385	1.15 408	0.91 405	5.84 416	0.84 394	2.12 412	8.45 420	2.59 412	5.32 416	3.84 414	2.15 408	1.84 406	1.98 403	0.88 402	0.54 397	1.16 410	0.74 405	1.31 409	0.91 407

WAO-8	1.50 400	1.22 405	1.39 375	1.10 404	0.85 402	2.15 408	0.78 389	1.84 408	3.76 411	1.46 401	2.18 407	2.15 402	1.50 402	3.20 414	1.35 386	0.92 404	0.66 409	1.10 406	0.79 407	0.94 402	0.74 402

Venus	1.50 400	1.22 405	1.39 375	1.10 404	0.85 402	2.15 408	0.78 389	1.84 408	3.76 411	1.46 401	2.18 407	2.15 402	1.50 402	3.20 414	1.35 386	0.92 404	0.66 409	1.10 406	0.79 407	0.94 402	0.74 402

MADNet+	1.05 389	1.26 407	4.77 414	0.73 390	0.50 379	1.25 395	0.97 397	1.05 390	0.93 377	0.67 360	0.78 356	0.87 373	0.85 377	2.14 407	1.83 399	0.40 384	0.42 389	0.32 372	0.28 373	0.45 379	0.43 373

PWCK	1.05 389	1.29 408	2.12 397	0.92 397	0.42 375	1.27 396	1.01 399	1.14 392	1.14 392	1.16 392	1.14 380	1.25 385	0.90 381	1.77 402	1.15 372	0.89 403	0.51 392	0.87 399	0.54 393	1.02 406	0.57 387

UNDER WATER-64	1.61 403	1.30 409	2.93 407	1.33 409	0.96 406	2.20 410	1.25 408	1.47 400	3.15 408	1.46 401	1.31 386	2.61 408	2.22 409	1.69 399	1.93 401	1.13 409	0.67 411	1.29 411	0.94 410	1.26 407	1.09 411

UNDER WATER	1.64 405	1.34 410	2.72 405	1.40 410	1.04 407	1.70 407	1.14 407	1.57 405	3.58 409	1.46 401	1.46 393	2.82 410	2.43 410	1.74 400	2.04 404	1.08 408	0.63 407	1.31 412	0.94 410	1.29 408	1.10 412

notaker	1.49 399	1.44 411	1.77 391	1.42 411	1.08 408	1.19 392	0.87 396	1.51 402	1.40 396	1.53 407	3.41 413	2.40 405	1.94 407	1.83 405	1.57 394	1.14 410	0.69 412	1.38 413	0.88 409	1.39 413	1.03 410

ktn	1.80 407	1.46 412	1.49 380	1.44 412	1.14 409	1.50 403	1.07 402	1.53 404	3.90 414	2.77 413	4.62 414	3.42 412	1.49 401	1.74 400	1.40 389	1.45 414	0.77 413	1.46 414	0.99 412	1.41 414	1.00 409

KSHMR	1.92 409	1.47 413	1.97 395	1.48 413	1.22 411	1.39 401	1.06 401	1.81 407	5.83 417	1.43 399	5.56 417	2.95 411	1.17 391	2.24 409	1.33 385	1.29 413	1.13 414	1.47 415	1.11 414	1.37 412	1.21 413

MADNet++	2.34 411	1.81 414	2.24 400	2.15 417	1.97 416	2.79 414	2.19 416	2.42 414	2.26 405	2.79 414	2.70 411	2.43 406	2.60 412	3.18 413	3.32 412	2.19 416	1.97 417	1.93 416	1.62 416	2.02 416	2.10 417

SPstereo	14.29 425	1.85 415	2.95 408	1.89 415	1.68 415	23.50 432	43.36 432	35.81 439	29.54 439	20.90 433	20.49 430	26.26 439	21.86 432	25.13 439	19.49 431	1.60 415	1.44 415	2.99 419	2.21 418	1.34 411	1.43 416

HanzoNet	3.08 413	1.87 416	2.70 404	1.81 414	1.34 412	1.60 405	1.05 400	2.06 411	2.62 407	5.63 417	5.12 415	5.96 418	7.09 418	4.39 418	3.43 413	3.29 418	2.06 419	1.98 417	2.94 420	2.47 417	2.15 418

JetRed	2.35 412	2.70 417	6.11 415	1.14 407	1.38 413	6.03 417	3.61 417	2.12 412	1.72 400	1.99 409	1.97 404	2.15 402	1.59 406	2.49 411	4.19 416	1.05 407	1.60 416	1.10 406	1.02 413	1.72 415	1.41 415

BEATNet-Init1	4.91 416	3.27 418	14.39 427	0.69 388	0.65 390	10.19 423	3.83 418	5.04 418	5.11 416	8.73 421	8.52 419	13.95 428	7.66 419	7.79 421	5.79 418	0.32 375	0.34 383	0.34 375	0.38 384	0.64 386	0.64 394

DPSimNet_ROB	6.21 417	5.16 419	9.50 417	5.59 421	5.56 418	7.64 418	10.02 420	4.07 417	7.33 419	6.84 418	6.26 418	7.17 420	10.55 420	4.07 417	5.68 417	5.50 421	4.29 420	5.24 422	3.66 421	4.05 419	5.96 421

DGTPSM_ROB	8.38 419	5.24 420	10.71 425	5.32 420	10.19 421	8.34 419	23.49 427	6.11 420	13.43 426	4.93 415	10.93 424	5.64 416	10.55 420	6.17 419	12.73 423	3.74 419	7.56 422	3.68 420	7.24 424	4.09 420	7.49 422

DPSMNet_ROB	8.44 420	5.25 421	10.87 426	5.59 421	10.27 422	8.34 419	23.51 428	6.12 421	13.47 427	4.96 416	10.94 425	5.65 417	10.55 420	6.25 420	12.77 424	4.01 420	7.62 423	3.75 421	7.27 425	4.16 421	7.54 423

Anonymous_1	16.44 430	9.26 422	9.67 419	10.63 423	14.54 425	18.62 429	26.98 429	12.68 427	13.53 428	10.78 427	10.37 423	10.15 422	10.66 423	10.99 427	12.64 422	15.61 435	7.73 424	16.87 432	43.01 436	56.14 439	7.86 426

xxxxx1	15.30 426	9.78 423	10.23 422	20.34 429	19.47 428	17.10 425	23.00 424	10.36 424	11.04 422	9.25 422	9.66 420	10.74 423	10.66 423	10.60 424	13.72 427	8.14 426	9.35 428	31.88 437	44.61 437	12.63 425	13.46 427

tt_ll	15.30 426	9.78 423	10.23 422	20.34 429	19.47 428	17.10 425	23.00 424	10.36 424	11.04 422	9.25 422	9.66 420	10.74 423	10.66 423	10.60 424	13.72 427	8.14 426	9.35 428	31.88 437	44.61 437	12.63 425	13.46 427

ff	15.30 426	9.78 423	10.23 422	20.34 429	19.47 428	17.10 425	23.00 424	10.36 424	11.04 422	9.25 422	9.66 420	10.74 423	10.66 423	10.60 424	13.72 427	8.14 426	9.35 428	31.88 437	44.61 437	12.63 425	13.46 427

DPSM_ROB	11.46 423	9.79 426	10.18 420	11.11 424	11.31 423	19.08 430	27.38 430	13.42 428	14.23 429	10.34 425	11.13 426	10.97 426	11.33 427	11.89 428	13.49 425	6.74 424	8.19 425	6.00 423	7.05 422	7.74 422	7.76 424

DPSM	11.46 423	9.79 426	10.18 420	11.11 424	11.31 423	19.08 430	27.38 430	13.42 428	14.23 429	10.34 425	11.13 426	10.97 426	11.33 427	11.89 428	13.49 425	6.74 424	8.19 425	6.00 423	7.05 422	7.74 422	7.76 424

DLNR_Zeroshot_test	10.53 421	12.28 428	20.32 429	105.84 440	23.88 437	0.14 3	0.13 2	3.20 416	0.20 6	0.16 13	0.23 51	0.16 33	0.10 3	0.32 141	0.16 48	2.54 417	0.32 379	0.07 13	0.07 46	40.17 438	0.28 333

PML	15.86 429	13.12 429	7.07 416	5.22 419	7.66 419	32.93 433	64.30 439	5.37 419	10.12 421	25.87 438	67.29 439	20.25 430	13.20 429	10.09 423	6.81 421	5.94 423	2.00 418	6.03 425	2.18 417	9.13 424	2.62 420

LRCNet_RVC	10.94 422	14.45 430	9.66 418	15.38 426	8.02 420	1.08 387	0.35 322	8.72 422	0.72 357	12.63 428	15.84 428	9.73 421	6.52 417	8.58 422	6.38 420	20.33 436	5.39 421	23.79 434	21.95 433	15.35 428	13.96 430

CasAABBNet	23.04 433	19.69 431	20.32 429	22.42 432	22.73 432	38.35 434	55.23 435	26.99 436	28.74 434	20.67 431	22.28 433	22.11 435	22.86 436	23.84 435	27.17 435	13.52 429	16.47 432	12.08 426	14.21 427	15.57 429	15.60 431

MyStereo03	23.12 435	19.74 432	20.70 432	22.51 434	22.82 434	38.36 435	55.25 436	26.92 433	28.81 435	20.90 433	22.38 434	22.06 432	22.80 433	23.83 432	27.20 437	13.55 431	16.70 434	12.09 427	14.22 429	15.58 430	16.03 433

MyStereo02	23.12 435	19.74 432	20.70 432	22.51 434	22.82 434	38.36 435	55.25 436	26.92 433	28.81 435	20.90 433	22.38 434	22.06 432	22.80 433	23.83 432	27.20 437	13.55 431	16.70 434	12.09 427	14.22 429	15.58 430	16.03 433

MyStereo	23.12 435	19.74 432	20.70 432	22.51 434	22.82 434	38.36 435	55.25 436	26.92 433	28.81 435	20.90 433	22.38 434	22.06 432	22.80 433	23.83 432	27.20 437	13.55 431	16.70 434	12.09 427	14.22 429	15.58 430	16.03 433

Selective-RAFT-Error	23.11 434	19.77 435	20.60 431	22.49 433	22.80 433	38.46 439	55.19 434	27.13 438	28.90 438	20.73 432	22.38 434	22.11 435	22.91 438	23.94 436	27.18 436	13.54 430	16.57 433	12.09 427	14.21 427	15.61 433	15.65 432

LSM0	24.21 438	19.88 436	22.33 435	24.42 437	40.13 439	38.41 438	54.99 433	27.05 437	28.61 433	20.59 430	22.00 432	22.29 437	22.86 436	24.12 437	27.16 434	13.59 434	16.33 431	12.13 431	14.08 426	15.72 434	17.53 436

HaxPig	17.72 431	20.23 437	19.76 428	16.55 427	16.52 426	9.46 421	9.42 419	14.48 430	13.31 425	18.59 429	18.67 429	17.39 429	16.68 430	17.07 430	16.43 430	21.99 437	20.86 437	22.28 433	21.55 432	21.30 435	21.88 437

MEDIAN_ROB	21.20 432	24.56 438	23.42 436	19.57 428	19.62 431	13.29 424	11.21 421	18.04 431	17.02 431	22.07 437	21.92 431	20.84 431	20.24 431	21.02 431	19.68 432	25.59 438	24.08 438	26.20 435	25.19 434	25.31 436	25.19 438

AVERAGE_ROB	25.43 439	29.01 439	27.22 437	24.60 438	24.16 438	17.78 428	12.87 422	22.39 432	21.40 432	26.72 439	26.08 438	25.18 438	24.52 439	25.07 438	23.57 433	29.94 439	28.36 439	30.60 436	29.57 435	29.83 437	29.66 439

test_example2	100.95 440	107.33 440	67.16 439	98.17 439	106.88 440	89.44 440	101.34 440	37.23 440	97.88 440	129.56 440	131.26 440	65.41 440	67.34 440	91.22 440	79.29 440	143.32 440	199.32 440	81.12 440	102.17 440	121.89 440	101.70 440

Low-res two-view benchmark