Low-res two-view results

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

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

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

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

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

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

CAS	0.15 23	0.07 1	0.21 4	0.41 370	0.16 232	0.20 57	0.18 90	0.22 4	0.19 8	0.15 13	0.19 27	0.11 2	0.09 2	0.14 1	0.13 25	0.29 374	0.04 1	0.06 1	0.04 1	0.06 6	0.14 287

Any-RAFT	0.17 38	0.08 2	0.31 56	0.19 26	0.10 20	0.29 196	0.16 40	0.42 179	0.30 116	0.24 73	0.27 78	0.27 142	0.16 66	0.21 42	0.12 6	0.08 102	0.05 6	0.06 1	0.05 9	0.07 37	0.06 18

LoS	0.14 7	0.08 2	0.27 23	0.16 3	0.09 7	0.22 96	0.14 13	0.26 15	0.26 67	0.15 13	0.18 24	0.18 49	0.13 35	0.22 47	0.14 41	0.08 102	0.06 72	0.06 1	0.04 1	0.06 6	0.06 18

CES	0.14 7	0.08 2	0.19 1	0.17 5	0.22 323	0.18 14	0.16 40	0.23 7	0.19 8	0.14 9	0.17 20	0.14 23	0.10 4	0.18 20	0.12 6	0.07 16	0.05 6	0.06 1	0.04 1	0.08 82	0.18 324

EGLCR-Stereo	0.13 2	0.08 2	0.20 3	0.18 8	0.09 7	0.21 76	0.13 3	0.27 22	0.21 27	0.13 3	0.10 1	0.15 29	0.09 2	0.20 31	0.13 25	0.07 16	0.05 6	0.07 14	0.07 52	0.06 6	0.06 18

CREStereo++_RVC	0.15 23	0.08 2	0.26 18	0.17 5	0.11 43	0.18 14	0.13 3	0.22 4	0.30 116	0.21 53	0.30 102	0.13 12	0.11 9	0.16 7	0.15 53	0.07 16	0.04 1	0.06 1	0.15 322	0.06 6	0.05 1
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
CREStereo	0.13 2	0.08 2	0.21 4	0.14 1	0.08 2	0.22 96	0.15 26	0.25 12	0.24 56	0.16 26	0.21 45	0.14 23	0.13 35	0.18 20	0.13 25	0.09 168	0.05 6	0.06 1	0.04 1	0.07 37	0.06 18
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
PMTNet	0.15 23	0.08 2	0.23 8	0.15 2	0.09 7	0.23 113	0.16 40	0.25 12	0.23 46	0.17 30	0.21 45	0.16 37	0.14 45	0.22 47	0.13 25	0.29 374	0.05 6	0.06 1	0.04 1	0.07 37	0.06 18

MSKI-zero shot	0.17 38	0.09 9	0.43 186	0.20 59	0.11 43	0.21 76	0.15 26	0.32 71	0.21 27	0.23 60	0.24 61	0.23 96	0.10 4	0.31 154	0.13 25	0.07 16	0.06 72	0.07 14	0.06 24	0.06 6	0.06 18

AEACV	0.13 2	0.09 9	0.23 8	0.18 8	0.19 286	0.19 36	0.16 40	0.23 7	0.14 1	0.13 3	0.17 20	0.13 12	0.16 66	0.16 7	0.12 6	0.07 16	0.05 6	0.07 14	0.08 112	0.07 37	0.06 18

Selective-IGEV	0.12 1	0.09 9	0.22 6	0.19 26	0.10 20	0.15 4	0.14 13	0.27 22	0.15 2	0.13 3	0.14 14	0.13 12	0.08 1	0.21 42	0.12 6	0.06 1	0.05 6	0.07 14	0.06 24	0.06 6	0.05 1

knoymous	0.17 38	0.09 9	0.32 62	0.17 5	0.11 43	0.21 76	0.17 61	0.32 71	0.23 46	0.23 60	0.28 82	0.27 142	0.16 66	0.23 54	0.16 70	0.09 168	0.06 72	0.09 122	0.06 24	0.09 143	0.09 166

riskmin	0.18 56	0.09 9	0.34 81	0.18 8	0.12 79	0.24 128	0.16 40	0.34 91	0.28 89	0.21 53	0.23 51	0.33 197	0.24 173	0.23 54	0.17 93	0.09 168	0.06 72	0.09 122	0.06 24	0.10 193	0.10 211

MC-Stereo	0.14 7	0.09 9	0.25 15	0.21 88	0.09 7	0.18 14	0.16 40	0.23 7	0.19 8	0.18 42	0.23 51	0.16 37	0.13 35	0.22 47	0.13 25	0.07 16	0.05 6	0.07 14	0.07 52	0.06 6	0.05 1

RCA-Stereo	0.16 30	0.09 9	0.25 15	0.20 59	0.10 20	0.19 36	0.17 61	0.36 127	0.35 159	0.20 44	0.25 67	0.17 42	0.17 89	0.18 20	0.14 41	0.07 16	0.05 6	0.07 14	0.06 24	0.06 6	0.05 1

test-3	0.16 30	0.09 9	0.31 56	0.21 88	0.11 43	0.18 14	0.16 40	0.30 57	0.27 76	0.26 88	0.16 17	0.22 77	0.12 15	0.26 97	0.18 107	0.06 1	0.04 1	0.08 67	0.08 112	0.06 6	0.06 18

test_1	0.16 30	0.09 9	0.31 56	0.21 88	0.11 43	0.18 14	0.16 40	0.30 57	0.27 76	0.25 79	0.16 17	0.22 77	0.12 15	0.26 97	0.18 107	0.06 1	0.04 1	0.08 67	0.08 112	0.06 6	0.06 18

DEmStereo	0.26 218	0.09 9	0.47 215	0.19 26	0.12 79	0.30 213	0.25 260	0.28 35	0.36 169	0.36 246	0.58 316	0.25 114	0.48 340	0.53 238	0.44 306	0.07 16	0.06 72	0.08 67	0.08 112	0.06 6	0.07 67

GrayStereo	0.25 208	0.09 9	0.32 62	0.26 278	0.13 134	0.23 113	0.47 365	0.34 91	0.30 116	0.39 274	0.47 273	0.30 174	0.79 375	0.29 137	0.16 70	0.07 16	0.06 72	0.08 67	0.09 187	0.07 37	0.13 270

s12784h	0.17 38	0.09 9	0.26 18	0.18 8	0.07 1	0.32 232	0.19 127	0.37 133	0.32 135	0.23 60	0.25 67	0.18 49	0.17 89	0.25 84	0.16 70	0.07 16	0.05 6	0.07 14	0.05 9	0.06 6	0.05 1

TANstereo	0.15 23	0.09 9	0.28 31	0.16 3	0.08 2	0.25 139	0.14 13	0.23 7	0.28 89	0.24 73	0.30 102	0.16 37	0.12 15	0.17 11	0.13 25	0.08 102	0.07 161	0.06 1	0.05 9	0.06 6	0.07 67

R-Stereo Train	0.18 56	0.09 9	0.32 62	0.22 133	0.12 79	0.22 96	0.19 127	0.42 179	0.19 8	0.31 171	0.45 256	0.20 62	0.14 45	0.18 20	0.15 53	0.08 102	0.06 72	0.07 14	0.06 24	0.06 6	0.06 18

RAFT-Stereo	0.18 56	0.09 9	0.32 62	0.22 133	0.12 79	0.22 96	0.19 127	0.42 179	0.19 8	0.31 171	0.45 256	0.20 62	0.14 45	0.18 20	0.15 53	0.08 102	0.06 72	0.07 14	0.06 24	0.06 6	0.06 18
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
IGEV+	0.13 2	0.10 24	0.23 8	0.21 88	0.10 20	0.15 4	0.15 26	0.29 42	0.16 3	0.12 1	0.15 16	0.12 3	0.12 15	0.17 11	0.14 41	0.07 16	0.06 72	0.07 14	0.05 9	0.07 37	0.07 67

11t1	0.18 56	0.10 24	0.30 44	0.20 59	0.11 43	0.27 164	0.17 61	0.35 108	0.23 46	0.25 79	0.23 51	0.23 96	0.23 158	0.25 84	0.18 107	0.09 168	0.07 161	0.07 14	0.06 24	0.09 143	0.09 166

IGEV_Zeroshot_test	0.18 56	0.10 24	0.65 297	0.20 59	0.12 79	0.19 36	0.15 26	0.34 91	0.19 8	0.28 101	0.22 49	0.27 142	0.13 35	0.23 54	0.18 107	0.07 16	0.06 72	0.08 67	0.08 112	0.07 37	0.06 18

MIF-Stereo (partial)	0.16 30	0.10 24	0.34 81	0.21 88	0.15 209	0.15 4	0.13 3	0.28 35	0.25 60	0.17 30	0.26 73	0.15 29	0.16 66	0.25 84	0.17 93	0.09 168	0.06 72	0.10 187	0.08 112	0.09 143	0.08 114

MIF-Stereo	0.14 7	0.10 24	0.30 44	0.21 88	0.13 134	0.17 10	0.13 3	0.19 1	0.18 6	0.15 13	0.20 37	0.10 1	0.11 9	0.18 20	0.16 70	0.08 102	0.06 72	0.07 14	0.06 24	0.08 82	0.06 18

RAFT-Test	0.17 38	0.10 24	0.38 131	0.19 26	0.12 79	0.25 139	0.17 61	0.33 85	0.23 46	0.23 60	0.29 91	0.27 142	0.14 45	0.20 31	0.14 41	0.07 16	0.06 72	0.07 14	0.07 52	0.06 6	0.06 18

LoS_RVC	0.13 2	0.10 24	0.19 1	0.18 8	0.16 232	0.20 57	0.18 90	0.20 2	0.17 4	0.13 3	0.19 27	0.12 3	0.15 52	0.17 11	0.13 25	0.06 1	0.05 6	0.06 1	0.04 1	0.05 1	0.12 258

anonymousdsp2	0.17 38	0.10 24	0.28 31	0.20 59	0.11 43	0.25 139	0.17 61	0.41 167	0.31 127	0.23 60	0.23 51	0.22 77	0.15 52	0.25 84	0.15 53	0.07 16	0.05 6	0.07 14	0.05 9	0.08 82	0.07 67

DCANet-4	0.19 93	0.10 24	0.52 249	0.19 26	0.09 7	0.19 36	0.18 90	0.36 127	0.39 197	0.29 126	0.30 102	0.17 42	0.22 149	0.20 31	0.18 107	0.07 16	0.05 6	0.07 14	0.05 9	0.05 1	0.07 67

tt	4.71 416	0.10 24	3.94 411	2.06 417	1.53 414	10.14 423	16.88 423	9.27 423	4.98 416	1.39 398	1.02 375	4.68 415	4.90 416	3.35 416	5.86 419	5.76 422	9.15 427	2.24 418	2.53 419	3.10 418	1.32 415

DisPM	0.19 93	0.10 24	0.35 89	0.23 175	0.13 134	0.18 14	0.20 165	0.29 42	0.29 107	0.33 198	0.34 145	0.23 96	0.16 66	0.33 166	0.16 70	0.09 168	0.06 72	0.09 122	0.08 112	0.07 37	0.11 236

iRaft-Stereo_20w	0.19 93	0.10 24	0.46 208	0.19 26	0.13 134	0.25 139	0.19 127	0.52 266	0.19 8	0.29 126	0.21 45	0.22 77	0.20 132	0.28 124	0.18 107	0.07 16	0.06 72	0.07 14	0.08 112	0.08 82	0.08 114

GLC_STEREO	0.15 23	0.10 24	0.24 11	0.21 88	0.09 7	0.17 10	0.15 26	0.23 7	0.27 76	0.17 30	0.20 37	0.17 42	0.11 9	0.23 54	0.16 70	0.07 16	0.09 256	0.09 122	0.08 112	0.07 37	0.06 18

CrosDoStereo	0.31 267	0.10 24	0.49 229	0.18 8	0.12 79	0.22 96	1.11 410	0.34 91	0.37 178	0.38 259	0.61 330	0.28 157	0.46 331	0.61 271	0.57 333	0.07 16	0.06 72	0.08 67	0.08 112	0.07 37	0.07 67

PFNet+	0.20 106	0.10 24	0.37 112	0.21 88	0.12 79	0.17 10	0.19 127	0.29 42	0.34 153	0.33 198	0.32 120	0.24 107	0.16 66	0.32 160	0.17 93	0.10 210	0.07 161	0.11 234	0.10 219	0.08 82	0.12 258

NF-Stereo	0.20 106	0.10 24	0.35 89	0.24 212	0.12 79	0.21 76	0.18 90	0.38 139	0.32 135	0.28 101	0.30 102	0.22 77	0.16 66	0.51 227	0.20 143	0.08 102	0.06 72	0.09 122	0.08 112	0.08 82	0.13 270

OCTAStereo	0.20 106	0.10 24	0.35 89	0.24 212	0.12 79	0.21 76	0.18 90	0.38 139	0.32 135	0.28 101	0.30 102	0.22 77	0.16 66	0.51 227	0.20 143	0.08 102	0.06 72	0.09 122	0.08 112	0.08 82	0.13 270

PSM-softLoss	0.21 120	0.10 24	0.39 142	0.24 212	0.12 79	0.20 57	0.18 90	0.38 139	0.26 67	0.29 126	0.32 120	0.24 107	0.16 66	0.52 233	0.20 143	0.09 168	0.06 72	0.10 187	0.09 187	0.08 82	0.12 258

KMStereo	0.21 120	0.10 24	0.39 142	0.24 212	0.12 79	0.20 57	0.18 90	0.38 139	0.26 67	0.29 126	0.32 120	0.24 107	0.16 66	0.52 233	0.20 143	0.09 168	0.06 72	0.10 187	0.09 187	0.08 82	0.12 258

PSM-AAD	0.25 208	0.10 24	0.30 44	0.24 212	0.12 79	0.26 157	0.38 340	0.34 91	0.28 89	0.35 230	0.39 193	0.28 157	0.79 375	0.30 149	0.16 70	0.07 16	0.06 72	0.12 267	0.11 253	0.08 82	0.21 348

FTStereo	0.28 242	0.10 24	0.43 186	0.23 175	0.13 134	0.21 76	0.53 375	0.34 91	0.26 67	0.38 259	0.95 372	0.30 174	0.56 352	0.32 160	0.18 107	0.08 102	0.06 72	0.09 122	0.08 112	0.07 37	0.19 331

KYRaft	0.22 146	0.10 24	0.30 44	0.23 175	0.12 79	0.23 113	0.23 224	0.35 108	0.24 56	0.35 230	0.54 304	0.34 203	0.26 197	0.29 137	0.15 53	0.07 16	0.05 6	0.09 122	0.10 219	0.08 82	0.31 372

DeepStereo_LL	0.31 267	0.10 24	0.49 229	0.18 8	0.12 79	0.22 96	1.11 410	0.34 91	0.37 178	0.38 259	0.61 330	0.28 157	0.46 331	0.61 271	0.57 333	0.07 16	0.06 72	0.08 67	0.08 112	0.07 37	0.07 67

SST-Stereo	0.21 120	0.10 24	0.37 112	0.24 212	0.13 134	0.19 36	0.17 61	0.31 63	0.24 56	0.34 214	0.33 139	0.29 164	0.25 188	0.56 251	0.17 93	0.08 102	0.05 6	0.10 187	0.08 112	0.09 143	0.07 67

RAFT_R40	0.21 120	0.10 24	0.37 112	0.24 212	0.13 134	0.18 14	0.18 90	0.31 63	0.29 107	0.33 198	0.33 139	0.30 174	0.24 173	0.55 243	0.18 107	0.08 102	0.05 6	0.10 187	0.08 112	0.08 82	0.07 67

DRaft	0.24 186	0.10 24	0.34 81	0.18 8	0.12 79	0.28 177	0.23 224	0.33 85	0.39 197	0.38 259	0.61 330	0.21 70	0.41 310	0.48 215	0.42 301	0.07 16	0.06 72	0.08 67	0.08 112	0.07 37	0.08 114

PFNet	0.23 163	0.10 24	0.57 268	0.24 212	0.14 168	0.22 96	0.19 127	0.39 150	0.33 146	0.35 230	0.32 120	0.27 142	0.19 124	0.64 286	0.22 178	0.09 168	0.05 6	0.09 122	0.07 52	0.08 82	0.07 67

RE-Stereo	0.20 106	0.10 24	0.35 89	0.24 212	0.12 79	0.21 76	0.18 90	0.38 139	0.32 135	0.28 101	0.30 102	0.22 77	0.16 66	0.51 227	0.20 143	0.08 102	0.06 72	0.09 122	0.08 112	0.08 82	0.13 270

TVStereo	0.20 106	0.10 24	0.35 89	0.24 212	0.12 79	0.21 76	0.18 90	0.38 139	0.32 135	0.28 101	0.30 102	0.22 77	0.16 66	0.51 227	0.20 143	0.08 102	0.06 72	0.09 122	0.08 112	0.08 82	0.13 270

RAFT-345	0.21 120	0.10 24	0.46 208	0.22 133	0.11 43	0.20 57	0.16 40	0.26 15	0.25 60	0.27 92	0.66 339	0.21 70	0.16 66	0.55 243	0.21 164	0.07 16	0.06 72	0.08 67	0.07 52	0.06 6	0.06 18

GMM-Stereo	0.21 120	0.10 24	0.43 186	0.23 175	0.13 134	0.24 128	0.25 260	0.37 133	0.27 76	0.30 154	0.45 256	0.27 142	0.21 138	0.31 154	0.17 93	0.07 16	0.05 6	0.10 187	0.09 187	0.08 82	0.19 331

Prome-Stereo	0.21 120	0.10 24	0.30 44	0.24 212	0.12 79	0.23 113	0.23 224	0.36 127	0.25 60	0.33 198	0.59 318	0.24 107	0.28 227	0.29 137	0.16 70	0.07 16	0.05 6	0.08 67	0.07 52	0.08 82	0.20 341

XX-Stereo	0.21 120	0.10 24	0.83 336	0.26 278	0.17 249	0.23 113	0.13 3	0.40 157	0.18 6	0.20 44	0.41 208	0.31 182	0.10 4	0.32 160	0.12 6	0.08 102	0.06 72	0.08 67	0.08 112	0.07 37	0.05 1

222	0.41 327	0.10 24	0.29 38	0.19 26	0.11 43	0.36 268	0.20 165	0.57 315	0.39 197	0.35 230	0.44 244	0.30 174	0.27 214	0.55 243	3.56 414	0.11 238	0.07 161	0.08 67	0.08 112	0.09 143	0.09 166

xxxx	0.34 289	0.10 24	0.29 38	0.19 26	0.11 43	0.37 273	0.20 165	0.58 322	0.38 191	0.29 126	0.42 222	0.38 232	0.24 173	0.46 210	2.20 407	0.11 238	0.07 161	0.09 122	0.08 112	0.09 143	0.09 166

test_xeample	0.34 289	0.10 24	0.29 38	0.19 26	0.11 43	0.33 241	0.23 224	0.55 294	0.38 191	0.32 189	0.45 256	0.29 164	0.26 197	0.57 254	2.24 409	0.10 210	0.07 161	0.09 122	0.08 112	0.09 143	0.09 166

EAI-Stereo	0.21 120	0.10 24	0.33 76	0.21 88	0.12 79	0.30 213	0.46 361	0.46 211	0.20 17	0.25 79	0.50 282	0.17 42	0.16 66	0.24 60	0.23 192	0.07 16	0.06 72	0.07 14	0.10 219	0.06 6	0.07 67

CFNet-RSSM	0.17 38	0.10 24	0.40 147	0.20 59	0.11 43	0.20 57	0.15 26	0.36 127	0.30 116	0.23 60	0.21 45	0.26 134	0.15 52	0.20 31	0.13 25	0.07 16	0.05 6	0.07 14	0.07 52	0.06 6	0.05 1

SFCPSM	0.22 146	0.10 24	0.51 245	0.21 88	0.14 168	0.34 254	0.22 204	0.55 294	0.39 197	0.29 126	0.32 120	0.23 96	0.21 138	0.27 112	0.19 132	0.09 168	0.07 161	0.09 122	0.09 187	0.09 143	0.08 114

Gwc-CoAtRS	0.17 38	0.10 24	0.37 112	0.20 59	0.12 79	0.19 36	0.15 26	0.32 71	0.28 89	0.23 60	0.23 51	0.27 142	0.15 52	0.20 31	0.13 25	0.07 16	0.05 6	0.07 14	0.07 52	0.06 6	0.06 18

MGS-Stereo	0.14 7	0.11 64	0.32 62	0.19 26	0.11 43	0.18 14	0.17 61	0.20 2	0.22 34	0.14 9	0.24 61	0.15 29	0.10 4	0.18 20	0.12 6	0.07 16	0.06 72	0.07 14	0.06 24	0.10 193	0.06 18

AE-Stereo	0.17 38	0.11 64	0.31 56	0.24 212	0.14 168	0.23 113	0.18 90	0.34 91	0.29 107	0.15 13	0.25 67	0.21 70	0.13 35	0.20 31	0.14 41	0.07 16	0.08 227	0.09 122	0.10 219	0.07 37	0.06 18

IGEVStereo-DCA	0.14 7	0.11 64	0.27 23	0.19 26	0.12 79	0.20 57	0.18 90	0.27 22	0.20 17	0.15 13	0.12 2	0.14 23	0.12 15	0.28 124	0.14 41	0.07 16	0.06 72	0.08 67	0.07 52	0.07 37	0.07 67

rrr	0.17 38	0.11 64	0.57 268	0.19 26	0.12 79	0.20 57	0.18 90	0.35 108	0.22 34	0.15 13	0.12 2	0.14 23	0.12 15	0.28 124	0.14 41	0.07 16	0.06 72	0.08 67	0.07 52	0.07 37	0.07 67

1111x	0.32 276	0.11 64	0.40 147	0.22 133	0.11 43	0.32 232	0.26 271	0.59 327	0.43 230	0.31 171	0.41 208	0.39 243	0.28 227	0.76 328	1.37 391	0.09 168	0.08 227	0.09 122	0.10 219	0.09 143	0.08 114

anonymousa	0.23 163	0.11 64	0.50 239	0.21 88	0.16 232	0.31 224	0.20 165	0.36 127	0.35 159	0.32 189	0.50 282	0.39 243	0.26 197	0.22 47	0.20 143	0.08 102	0.06 72	0.09 122	0.11 253	0.07 37	0.08 114

x	0.19 93	0.11 64	0.29 38	0.20 59	0.11 43	0.26 157	0.18 90	0.41 167	0.29 107	0.25 79	0.29 91	0.28 157	0.24 173	0.26 97	0.23 192	0.09 168	0.07 161	0.08 67	0.07 52	0.09 143	0.08 114

test_3	0.18 56	0.11 64	0.32 62	0.24 212	0.11 43	0.22 96	0.25 260	0.31 63	0.31 127	0.25 79	0.18 24	0.23 96	0.13 35	0.25 84	0.19 132	0.06 1	0.05 6	0.09 122	0.10 219	0.07 37	0.06 18

LCNet	0.21 120	0.11 64	0.29 38	0.25 249	0.12 79	0.23 113	0.19 127	0.34 91	0.26 67	0.28 101	0.35 152	0.26 134	0.30 249	0.35 181	0.17 93	0.07 16	0.05 6	0.09 122	0.10 219	0.13 269	0.22 353

AAGNet	0.33 282	0.11 64	0.37 112	0.25 249	0.16 232	0.20 57	0.19 127	0.30 57	0.27 76	0.35 230	0.35 152	0.27 142	0.30 249	0.44 206	2.66 411	0.08 102	0.05 6	0.10 187	0.07 52	0.08 82	0.06 18

NRIStereo	0.18 56	0.11 64	0.35 89	0.23 175	0.11 43	0.24 128	0.20 165	0.29 42	0.26 67	0.26 88	0.25 67	0.25 114	0.18 111	0.34 172	0.18 107	0.07 16	0.06 72	0.09 122	0.07 52	0.09 143	0.08 114

ASMatch	0.23 163	0.11 64	0.51 245	0.24 212	0.14 168	0.19 36	0.17 61	0.31 63	0.28 89	0.28 101	0.68 343	0.27 142	0.26 197	0.50 222	0.22 178	0.07 16	0.06 72	0.08 67	0.07 52	0.06 6	0.11 236

Pruner-Stereo	0.19 93	0.11 64	0.34 81	0.29 321	0.12 79	0.19 36	0.17 61	0.31 63	0.29 107	0.33 198	0.32 120	0.25 114	0.15 52	0.24 60	0.21 164	0.09 168	0.06 72	0.09 122	0.08 112	0.08 82	0.09 166

DeepStereo_RVC	0.18 56	0.11 64	0.40 147	0.21 88	0.11 43	0.19 36	0.16 40	0.28 35	0.22 34	0.27 92	0.27 78	0.23 96	0.28 227	0.24 60	0.18 107	0.08 102	0.06 72	0.09 122	0.07 52	0.09 143	0.10 211

RAFT-RH_RVC	0.25 208	0.11 64	0.45 202	0.21 88	0.12 79	0.25 139	0.14 13	0.27 22	0.27 76	0.38 259	1.15 381	0.23 96	0.17 89	0.57 254	0.24 201	0.07 16	0.05 6	0.10 187	0.07 52	0.06 6	0.07 67

test-1	0.17 38	0.11 64	0.40 147	0.23 175	0.13 134	0.22 96	0.23 224	0.34 91	0.26 67	0.20 44	0.24 61	0.22 77	0.14 45	0.16 7	0.20 143	0.07 16	0.06 72	0.08 67	0.07 52	0.06 6	0.08 114

test_xeample3	0.16 30	0.11 64	0.56 264	0.19 26	0.12 79	0.20 57	0.18 90	0.35 108	0.20 17	0.16 26	0.12 2	0.13 12	0.12 15	0.24 60	0.15 53	0.07 16	0.06 72	0.07 14	0.08 112	0.07 37	0.07 67

FENet	0.21 120	0.11 64	0.45 202	0.21 88	0.12 79	0.26 157	0.17 61	0.41 167	0.35 159	0.30 154	0.31 116	0.29 164	0.23 158	0.26 97	0.23 192	0.09 168	0.06 72	0.09 122	0.09 187	0.09 143	0.09 166

HSM-Net_RVC	0.27 225	0.11 64	0.42 176	0.19 26	0.11 43	0.34 254	0.20 165	0.62 347	0.43 230	0.40 282	0.43 234	0.50 306	0.26 197	0.76 328	0.22 178	0.08 102	0.07 161	0.07 14	0.07 52	0.08 82	0.08 114
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
SMFormer	0.25 208	0.12 83	0.40 147	0.19 26	0.10 20	0.27 164	0.19 127	0.51 256	0.45 256	0.34 214	0.41 208	0.31 182	0.26 197	0.58 259	0.28 228	0.10 210	0.07 161	0.08 67	0.08 112	0.09 143	0.09 166

tta	0.24 186	0.12 83	0.40 147	0.19 26	0.10 20	0.27 164	0.19 127	0.51 256	0.45 256	0.34 214	0.41 208	0.31 182	0.26 197	0.58 259	0.28 228	0.10 210	0.07 161	0.08 67	0.08 112	0.08 82	0.07 67

qqq1	0.24 186	0.12 83	0.40 147	0.19 26	0.10 20	0.27 164	0.19 127	0.51 256	0.45 256	0.34 214	0.41 208	0.31 182	0.26 197	0.58 259	0.16 70	0.10 210	0.07 161	0.07 14	0.06 24	0.08 82	0.07 67

fff1	0.24 186	0.12 83	0.40 147	0.19 26	0.10 20	0.27 164	0.19 127	0.51 256	0.45 256	0.34 214	0.41 208	0.31 182	0.26 197	0.58 259	0.16 70	0.10 210	0.07 161	0.07 14	0.06 24	0.08 82	0.07 67

MyStereo07	0.16 30	0.12 83	0.26 18	0.22 133	0.14 168	0.25 139	0.23 224	0.29 42	0.21 27	0.15 13	0.13 6	0.12 3	0.13 35	0.25 84	0.13 25	0.07 16	0.07 161	0.09 122	0.08 112	0.08 82	0.08 114

MyStereo06	0.20 106	0.12 83	0.57 268	0.21 88	0.14 168	0.25 139	0.23 224	0.40 157	0.21 27	0.30 154	0.24 61	0.31 182	0.18 111	0.22 47	0.18 107	0.07 16	0.07 161	0.09 122	0.08 112	0.08 82	0.08 114

MyStereo05	0.23 163	0.12 83	0.57 268	0.21 88	0.14 168	0.25 139	0.23 224	0.48 229	0.52 310	0.31 171	0.23 51	0.25 114	0.22 149	0.30 149	0.21 164	0.07 16	0.07 161	0.09 122	0.08 112	0.08 82	0.08 114

MyStereo04	0.23 163	0.12 83	0.55 260	0.22 133	0.14 168	0.25 139	0.23 224	0.49 235	0.52 310	0.28 101	0.23 51	0.27 142	0.23 158	0.30 149	0.22 178	0.07 16	0.07 161	0.09 122	0.08 112	0.08 82	0.08 114

CoDeX	0.23 163	0.12 83	0.46 208	0.21 88	0.14 168	0.29 196	0.21 188	0.53 277	0.41 221	0.29 126	0.35 152	0.29 164	0.22 149	0.48 215	0.19 132	0.09 168	0.06 72	0.08 67	0.07 52	0.08 82	0.07 67

mmm	0.21 120	0.12 83	0.31 56	0.22 133	0.12 79	0.28 177	0.21 188	0.41 167	0.27 76	0.29 126	0.38 181	0.29 164	0.24 173	0.29 137	0.22 178	0.09 168	0.07 161	0.11 234	0.09 187	0.10 193	0.09 166

ff7	0.14 7	0.12 83	0.27 23	0.19 26	0.12 79	0.21 76	0.18 90	0.27 22	0.20 17	0.15 13	0.13 6	0.12 3	0.12 15	0.24 60	0.12 6	0.07 16	0.05 6	0.08 67	0.07 52	0.07 37	0.07 67

ffff	0.14 7	0.12 83	0.27 23	0.19 26	0.12 79	0.21 76	0.18 90	0.27 22	0.20 17	0.15 13	0.13 6	0.12 3	0.12 15	0.24 60	0.12 6	0.07 16	0.05 6	0.08 67	0.07 52	0.07 37	0.07 67

DualNet	0.26 218	0.12 83	0.42 176	0.20 59	0.13 134	0.28 177	0.20 165	0.35 108	0.44 244	0.30 154	0.42 222	0.34 203	0.23 158	0.27 112	1.08 374	0.08 102	0.05 6	0.11 234	0.10 219	0.08 82	0.08 114

ffm	0.22 146	0.12 83	0.42 176	0.20 59	0.13 134	0.28 177	0.20 165	0.35 108	0.44 244	0.30 154	0.42 222	0.34 203	0.23 158	0.27 112	0.11 1	0.08 102	0.05 6	0.11 234	0.10 219	0.08 82	0.08 114

ff1	0.29 252	0.12 83	0.42 176	0.20 59	0.13 134	0.28 177	0.20 165	0.35 108	0.44 244	0.30 154	0.42 222	0.34 203	0.23 158	0.81 344	1.08 374	0.08 102	0.05 6	0.11 234	0.10 219	0.08 82	0.08 114

mmx	0.31 267	0.12 83	0.42 176	0.20 59	0.13 134	0.28 177	0.20 165	0.55 294	0.45 256	0.30 154	0.42 222	0.34 203	0.23 158	0.81 344	1.08 374	0.10 210	0.07 161	0.11 234	0.10 219	0.11 230	0.10 211

11t	0.14 7	0.12 83	0.27 23	0.19 26	0.12 79	0.21 76	0.18 90	0.27 22	0.20 17	0.15 13	0.13 6	0.12 3	0.12 15	0.24 60	0.12 6	0.07 16	0.05 6	0.08 67	0.07 52	0.07 37	0.07 67

ttt	0.29 252	0.12 83	0.34 81	0.21 88	0.13 134	0.29 196	0.20 165	0.56 308	0.47 275	0.31 171	0.44 244	0.30 174	0.22 149	0.65 292	0.85 364	0.13 281	0.10 274	0.10 187	0.10 219	0.11 230	0.11 236

xxx	0.31 267	0.12 83	0.42 176	0.20 59	0.13 134	0.28 177	0.20 165	0.55 294	0.45 256	0.30 154	0.42 222	0.34 203	0.23 158	0.81 344	1.08 374	0.10 210	0.07 161	0.11 234	0.10 219	0.11 230	0.10 211

EKT-Stereo	0.38 313	0.12 83	0.38 131	0.42 371	3.88 418	0.21 76	0.17 61	0.35 108	0.28 89	0.20 44	0.20 37	0.23 96	0.15 52	0.28 124	0.16 70	0.09 168	0.07 161	0.09 122	0.07 52	0.09 143	0.09 166

MIM_Stereo	0.18 56	0.12 83	0.38 131	0.20 59	0.11 43	0.17 10	0.14 13	0.35 108	0.25 60	0.27 92	0.35 152	0.23 96	0.13 35	0.27 112	0.16 70	0.06 1	0.07 161	0.08 67	0.08 112	0.08 82	0.06 18

CASnet	0.14 7	0.12 83	0.22 6	0.22 133	0.08 2	0.16 7	0.15 26	0.27 22	0.25 60	0.22 57	0.20 37	0.15 29	0.11 9	0.17 11	0.13 25	0.07 16	0.05 6	0.11 234	0.09 187	0.08 82	0.05 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
HH	0.18 56	0.12 83	0.55 260	0.22 133	0.12 79	0.18 14	0.18 90	0.34 91	0.19 8	0.20 44	0.24 61	0.34 203	0.18 111	0.29 137	0.12 6	0.07 16	0.05 6	0.07 14	0.07 52	0.07 37	0.06 18

HanStereo	0.18 56	0.12 83	0.55 260	0.22 133	0.12 79	0.18 14	0.18 90	0.34 91	0.19 8	0.20 44	0.24 61	0.34 203	0.18 111	0.29 137	0.12 6	0.07 16	0.05 6	0.07 14	0.07 52	0.07 37	0.06 18

anonymousdsp	0.14 7	0.12 83	0.27 23	0.19 26	0.12 79	0.21 76	0.18 90	0.28 35	0.20 17	0.15 13	0.13 6	0.12 3	0.12 15	0.24 60	0.12 6	0.07 16	0.05 6	0.08 67	0.07 52	0.08 82	0.07 67

Selective-RAFT	0.17 38	0.12 83	0.30 44	0.24 212	0.10 20	0.29 196	0.15 26	0.32 71	0.31 127	0.17 30	0.17 20	0.21 70	0.18 111	0.28 124	0.17 93	0.07 16	0.06 72	0.07 14	0.07 52	0.08 82	0.06 18

ProNet	0.14 7	0.12 83	0.25 15	0.19 26	0.11 43	0.19 36	0.19 127	0.27 22	0.20 17	0.14 9	0.13 6	0.13 12	0.12 15	0.24 60	0.12 6	0.06 1	0.05 6	0.07 14	0.06 24	0.07 37	0.07 67

qqq	0.20 106	0.12 83	0.31 56	0.20 59	0.11 43	0.23 113	0.19 127	0.41 167	0.27 76	0.24 73	0.28 82	0.28 157	0.24 173	0.34 172	0.22 178	0.08 102	0.07 161	0.10 187	0.09 187	0.09 143	0.09 166

ccc-4	0.14 7	0.12 83	0.27 23	0.19 26	0.12 79	0.21 76	0.18 90	0.27 22	0.20 17	0.15 13	0.13 6	0.12 3	0.12 15	0.24 60	0.12 6	0.07 16	0.05 6	0.08 67	0.07 52	0.07 37	0.07 67

BUS	0.23 163	0.12 83	0.28 31	0.25 249	0.14 168	0.43 310	0.17 61	0.56 308	0.34 153	0.34 214	0.35 152	0.32 190	0.20 132	0.26 97	0.21 164	0.10 210	0.07 161	0.11 234	0.10 219	0.09 143	0.09 166

IER	0.23 163	0.12 83	0.39 142	0.20 59	0.14 168	0.31 224	0.19 127	0.42 179	0.36 169	0.33 198	0.40 200	0.32 190	0.33 271	0.29 137	0.22 178	0.09 168	0.07 161	0.08 67	0.08 112	0.09 143	0.08 114

BSDual-CNN	0.23 163	0.12 83	0.28 31	0.25 249	0.14 168	0.35 263	0.21 188	0.56 308	0.34 153	0.34 214	0.35 152	0.38 232	0.24 173	0.26 97	0.21 164	0.10 210	0.07 161	0.11 234	0.10 219	0.09 143	0.09 166

test_4	0.18 56	0.12 83	0.34 81	0.23 175	0.12 79	0.18 14	0.22 204	0.26 15	0.24 56	0.24 73	0.47 273	0.22 77	0.13 35	0.24 60	0.16 70	0.06 1	0.05 6	0.09 122	0.09 187	0.07 37	0.05 1

IGEV-Stereo	0.14 7	0.12 83	0.27 23	0.19 26	0.12 79	0.21 76	0.18 90	0.28 35	0.20 17	0.15 13	0.13 6	0.12 3	0.12 15	0.24 60	0.12 6	0.07 16	0.05 6	0.08 67	0.07 52	0.08 82	0.07 67
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
psmg	0.23 163	0.12 83	0.28 31	0.21 88	0.14 168	0.35 263	0.23 224	0.51 256	0.34 153	0.35 230	0.38 181	0.38 232	0.24 173	0.26 97	0.21 164	0.10 210	0.08 227	0.10 187	0.10 219	0.09 143	0.08 114

DAS	0.27 225	0.12 83	0.42 176	0.24 212	0.18 268	0.29 196	0.24 246	0.45 201	0.45 256	0.41 291	0.44 244	0.34 203	0.29 240	0.75 323	0.21 164	0.09 168	0.07 161	0.09 122	0.07 52	0.09 143	0.09 166

SepStereo	0.26 218	0.12 83	0.42 176	0.24 212	0.18 268	0.29 196	0.24 246	0.45 201	0.45 256	0.41 291	0.44 244	0.34 203	0.29 240	0.64 286	0.21 164	0.09 168	0.07 161	0.09 122	0.07 52	0.09 143	0.09 166

GANet-ADL	0.21 120	0.12 83	0.45 202	0.23 175	0.14 168	0.29 196	0.19 127	0.46 211	0.35 159	0.25 79	0.32 120	0.32 190	0.19 124	0.24 60	0.20 143	0.10 210	0.07 161	0.07 14	0.06 24	0.09 143	0.10 211

HHNet	0.22 146	0.12 83	0.52 249	0.18 8	0.18 268	0.20 57	0.20 165	0.34 91	0.31 127	0.32 189	0.59 318	0.20 62	0.21 138	0.24 60	0.31 248	0.08 102	0.05 6	0.09 122	0.07 52	0.08 82	0.11 236

Patchmatch Stereo++	0.18 56	0.12 83	0.37 112	0.22 133	0.10 20	0.18 14	0.14 13	0.29 42	0.22 34	0.28 101	0.29 91	0.25 114	0.17 89	0.26 97	0.16 70	0.08 102	0.06 72	0.10 187	0.08 112	0.10 193	0.08 114
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
PSM-adaLoss	0.18 56	0.12 83	0.37 112	0.22 133	0.10 20	0.18 14	0.16 40	0.29 42	0.22 34	0.28 101	0.29 91	0.25 114	0.18 111	0.24 60	0.16 70	0.08 102	0.06 72	0.10 187	0.08 112	0.10 193	0.08 114

ROB_FTStereo_v2	0.18 56	0.12 83	0.37 112	0.22 133	0.10 20	0.18 14	0.16 40	0.29 42	0.22 34	0.28 101	0.29 91	0.25 114	0.17 89	0.24 60	0.16 70	0.08 102	0.06 72	0.10 187	0.08 112	0.10 193	0.08 114

ROB_FTStereo	0.18 56	0.12 83	0.37 112	0.22 133	0.10 20	0.18 14	0.14 13	0.29 42	0.22 34	0.28 101	0.28 82	0.25 114	0.17 89	0.24 60	0.16 70	0.08 102	0.06 72	0.10 187	0.08 112	0.10 193	0.08 114

HUI-Stereo	0.18 56	0.12 83	0.37 112	0.22 133	0.10 20	0.18 14	0.14 13	0.29 42	0.22 34	0.28 101	0.28 82	0.25 114	0.17 89	0.22 47	0.16 70	0.08 102	0.06 72	0.10 187	0.08 112	0.10 193	0.08 114

THIR-Stereo	0.29 252	0.12 83	0.41 169	0.19 26	0.11 43	0.28 177	0.72 388	0.32 71	0.35 159	0.37 251	0.65 337	0.34 203	0.50 342	0.57 254	0.45 309	0.07 16	0.06 72	0.08 67	0.09 187	0.07 37	0.07 67

iGMRVC	0.18 56	0.12 83	0.37 112	0.22 133	0.10 20	0.18 14	0.15 26	0.29 42	0.22 34	0.28 101	0.29 91	0.25 114	0.17 89	0.27 112	0.17 93	0.08 102	0.06 72	0.10 187	0.08 112	0.10 193	0.08 114

IRAFT_RVC	0.22 146	0.12 83	0.39 142	0.26 278	0.11 43	0.18 14	0.24 246	0.40 157	0.37 178	0.31 171	0.30 102	0.29 164	0.24 173	0.55 243	0.22 178	0.08 102	0.06 72	0.10 187	0.08 112	0.08 82	0.07 67

iRAFT	0.18 56	0.12 83	0.37 112	0.22 133	0.10 20	0.18 14	0.14 13	0.29 42	0.22 34	0.28 101	0.29 91	0.25 114	0.17 89	0.26 97	0.16 70	0.08 102	0.06 72	0.10 187	0.08 112	0.10 193	0.08 114

CRE-IMP	0.18 56	0.12 83	0.37 112	0.22 133	0.11 43	0.24 128	0.17 61	0.29 42	0.21 27	0.27 92	0.26 73	0.24 107	0.17 89	0.23 54	0.18 107	0.08 102	0.05 6	0.10 187	0.07 52	0.10 193	0.10 211

cross-raft	0.17 38	0.12 83	0.41 169	0.23 175	0.10 20	0.20 57	0.24 246	0.33 85	0.23 46	0.23 60	0.28 82	0.29 164	0.15 52	0.17 11	0.15 53	0.06 1	0.05 6	0.07 14	0.07 52	0.06 6	0.05 1

RAFT-IKP	0.18 56	0.12 83	0.37 112	0.22 133	0.10 20	0.18 14	0.15 26	0.29 42	0.22 34	0.28 101	0.29 91	0.25 114	0.18 111	0.25 84	0.16 70	0.08 102	0.06 72	0.10 187	0.08 112	0.10 193	0.08 114

iRaftStereo_RVC	0.16 30	0.12 83	0.26 18	0.21 88	0.11 43	0.20 57	0.17 61	0.32 71	0.23 46	0.20 44	0.25 67	0.18 49	0.12 15	0.20 31	0.15 53	0.07 16	0.05 6	0.09 122	0.09 187	0.08 82	0.07 67

GES	0.22 146	0.12 83	0.42 176	0.20 59	0.14 168	0.27 164	0.19 127	0.49 235	0.33 146	0.30 154	0.36 162	0.25 114	0.23 158	0.29 137	0.22 178	0.10 210	0.08 227	0.08 67	0.07 52	0.10 193	0.11 236

UPFNet	0.25 208	0.12 83	0.38 131	0.24 212	0.19 286	0.37 273	0.28 289	0.48 229	0.38 191	0.34 214	0.37 171	0.37 227	0.28 227	0.39 193	0.33 261	0.10 210	0.09 256	0.10 187	0.10 219	0.10 193	0.08 114

DIP-Stereo	0.18 56	0.12 83	0.33 76	0.20 59	0.13 134	0.28 177	0.12 1	0.42 179	0.25 60	0.27 92	0.32 120	0.21 70	0.17 89	0.25 84	0.20 143	0.07 16	0.06 72	0.08 67	0.06 24	0.07 37	0.08 114
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
H2IRNET	0.18 56	0.13 138	0.35 89	0.21 88	0.12 79	0.20 57	0.15 26	0.27 22	0.30 116	0.17 30	0.31 116	0.25 114	0.20 132	0.24 60	0.18 107	0.07 16	0.06 72	0.09 122	0.10 219	0.09 143	0.06 18

Former-RAFT_DAM_RVC	0.17 38	0.13 138	0.24 11	0.19 26	0.13 134	0.24 128	0.17 61	0.30 57	0.37 178	0.43 305	0.17 20	0.13 12	0.12 15	0.19 27	0.15 53	0.08 102	0.07 161	0.09 122	0.07 52	0.09 143	0.08 114

test croco	0.17 38	0.13 138	0.43 186	0.21 88	0.13 134	0.16 7	0.17 61	0.27 22	0.22 34	0.16 26	0.26 73	0.13 12	0.16 66	0.27 112	0.16 70	0.08 102	0.06 72	0.10 187	0.07 52	0.10 193	0.07 67

StereoIM	0.14 7	0.13 138	0.26 18	0.19 26	0.14 168	0.16 7	0.13 3	0.25 12	0.21 27	0.13 3	0.14 14	0.14 23	0.11 9	0.17 11	0.17 93	0.08 102	0.07 161	0.08 67	0.06 24	0.07 37	0.06 18

PCWNet_CMD	0.23 163	0.13 138	0.48 224	0.20 59	0.13 134	0.28 177	0.16 40	0.46 211	0.46 270	0.29 126	0.36 162	0.37 227	0.24 173	0.28 124	0.20 143	0.09 168	0.06 72	0.10 187	0.08 112	0.11 230	0.09 166

CFNet_ucs	0.24 186	0.13 138	0.50 239	0.20 59	0.15 209	0.28 177	0.17 61	0.49 235	0.45 256	0.32 189	0.42 222	0.39 243	0.22 149	0.31 154	0.21 164	0.11 238	0.08 227	0.12 267	0.09 187	0.12 256	0.11 236

gwcnet-sp	0.24 186	0.13 138	0.63 291	0.22 133	0.14 168	0.34 254	0.22 204	0.44 193	0.39 197	0.35 230	0.34 145	0.27 142	0.27 214	0.35 181	0.25 210	0.09 168	0.08 227	0.09 122	0.09 187	0.09 143	0.09 166

scenet	0.24 186	0.13 138	0.63 291	0.22 133	0.14 168	0.34 254	0.22 204	0.44 193	0.39 197	0.35 230	0.34 145	0.27 142	0.27 214	0.35 181	0.25 210	0.09 168	0.08 227	0.09 122	0.09 187	0.09 143	0.09 166

DCRE	0.20 106	0.13 138	0.40 147	0.21 88	0.15 209	0.20 57	0.19 127	0.30 57	0.27 76	0.22 57	0.80 360	0.23 96	0.16 66	0.23 54	0.15 53	0.07 16	0.07 161	0.07 14	0.08 112	0.07 37	0.06 18

ssnet	0.24 186	0.13 138	0.63 291	0.22 133	0.14 168	0.34 254	0.22 204	0.44 193	0.39 197	0.35 230	0.34 145	0.27 142	0.27 214	0.35 181	0.25 210	0.09 168	0.08 227	0.09 122	0.09 187	0.09 143	0.09 166

fff	0.19 93	0.13 138	0.40 147	0.18 8	0.09 7	0.19 36	0.18 90	0.35 108	0.43 230	0.29 126	0.30 102	0.18 49	0.28 227	0.20 31	0.18 107	0.07 16	0.05 6	0.07 14	0.05 9	0.05 1	0.07 67

ADStereo(finetuned)	0.19 93	0.13 138	0.49 229	0.19 26	0.09 7	0.19 36	0.18 90	0.34 91	0.39 197	0.29 126	0.31 116	0.18 49	0.31 261	0.21 42	0.19 132	0.07 16	0.05 6	0.07 14	0.05 9	0.06 6	0.07 67

IPLGR	0.21 120	0.13 138	0.61 281	0.21 88	0.11 43	0.25 139	0.18 90	0.41 167	0.37 178	0.28 101	0.27 78	0.21 70	0.19 124	0.37 187	0.18 107	0.07 16	0.06 72	0.08 67	0.07 52	0.07 37	0.06 18

STrans-v2	0.24 186	0.13 138	0.54 255	0.21 88	0.12 79	0.23 113	0.21 188	0.47 218	0.28 89	0.31 171	0.42 222	0.36 222	0.35 282	0.62 279	0.23 192	0.07 16	0.05 6	0.08 67	0.07 52	0.06 6	0.06 18

TransformOpticalFlow	0.24 186	0.13 138	0.56 264	0.23 175	0.11 43	0.21 76	0.19 127	0.40 157	0.32 135	0.30 154	0.43 234	0.36 222	0.31 261	0.61 271	0.20 143	0.07 16	0.05 6	0.08 67	0.07 52	0.06 6	0.07 67

IIG-Stereo	0.23 163	0.13 138	0.35 89	0.29 321	0.12 79	0.23 113	0.14 13	0.38 139	0.31 127	0.34 214	0.37 171	0.33 197	0.21 138	0.70 304	0.26 222	0.08 102	0.06 72	0.09 122	0.07 52	0.07 37	0.06 18

CroCo-Stereo	0.14 7	0.13 138	0.24 11	0.25 249	0.11 43	0.11 1	0.18 90	0.32 71	0.23 46	0.12 1	0.12 2	0.18 49	0.12 15	0.14 1	0.13 25	0.08 102	0.06 72	0.07 14	0.05 9	0.07 37	0.06 18
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
ICVP	0.23 163	0.13 138	0.44 192	0.26 278	0.14 168	0.29 196	0.25 260	0.45 201	0.33 146	0.29 126	0.43 234	0.35 217	0.25 188	0.26 97	0.23 192	0.12 265	0.09 256	0.09 122	0.08 112	0.09 143	0.10 211
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
raftrobust	0.16 30	0.13 138	0.29 38	0.22 133	0.15 209	0.19 36	0.13 3	0.32 71	0.26 67	0.26 88	0.20 37	0.19 60	0.17 89	0.21 42	0.15 53	0.08 102	0.06 72	0.07 14	0.06 24	0.06 6	0.07 67

CFNet_pseudo	0.23 163	0.13 138	0.47 215	0.19 26	0.13 134	0.26 157	0.16 40	0.44 193	0.44 244	0.29 126	0.37 171	0.38 232	0.23 158	0.29 137	0.21 164	0.09 168	0.06 72	0.11 234	0.08 112	0.11 230	0.09 166

DCANet	0.18 56	0.13 138	0.40 147	0.19 26	0.09 7	0.19 36	0.18 90	0.34 91	0.39 197	0.29 126	0.31 116	0.18 49	0.23 158	0.20 31	0.19 132	0.07 16	0.05 6	0.07 14	0.05 9	0.06 6	0.07 67

csc	0.19 93	0.13 138	0.40 147	0.18 8	0.09 7	0.19 36	0.18 90	0.35 108	0.43 230	0.29 126	0.30 102	0.18 49	0.28 227	0.20 31	0.18 107	0.07 16	0.05 6	0.07 14	0.05 9	0.05 1	0.07 67

cscssc	0.19 93	0.13 138	0.40 147	0.18 8	0.09 7	0.19 36	0.18 90	0.35 108	0.43 230	0.29 126	0.30 102	0.18 49	0.28 227	0.20 31	0.18 107	0.07 16	0.05 6	0.07 14	0.05 9	0.05 1	0.07 67

ac_64	0.27 225	0.13 138	0.41 169	0.24 212	0.17 249	0.36 268	0.22 204	0.46 211	0.33 146	0.35 230	0.36 162	0.52 313	0.30 249	0.62 279	0.32 254	0.11 238	0.09 256	0.10 187	0.10 219	0.09 143	0.08 114

ACVNet	0.23 163	0.13 138	0.35 89	0.18 8	0.15 209	0.27 164	0.23 224	0.39 150	0.44 244	0.28 101	0.41 208	0.38 232	0.26 197	0.27 112	0.32 254	0.08 102	0.07 161	0.08 67	0.07 52	0.10 193	0.07 67

acv_ft	0.25 208	0.13 138	0.40 147	0.23 175	0.19 286	0.34 254	0.21 188	0.45 201	0.44 244	0.38 259	0.41 208	0.38 232	0.27 214	0.27 112	0.35 269	0.08 102	0.07 161	0.08 67	0.07 52	0.11 230	0.07 67

DSFCA	0.27 225	0.13 138	0.36 107	0.20 59	0.17 249	0.38 280	0.31 308	0.47 218	0.43 230	0.43 305	0.37 171	0.39 243	0.29 240	0.52 233	0.32 254	0.12 265	0.10 274	0.10 187	0.11 253	0.11 230	0.10 211

MSMDNet	0.23 163	0.13 138	0.48 224	0.20 59	0.13 134	0.28 177	0.16 40	0.46 211	0.46 270	0.29 126	0.36 162	0.37 227	0.24 173	0.28 124	0.20 143	0.09 168	0.06 72	0.09 122	0.08 112	0.11 230	0.09 166

ccs_rob	0.23 163	0.13 138	0.47 215	0.20 59	0.13 134	0.26 157	0.17 61	0.44 193	0.44 244	0.29 126	0.37 171	0.38 232	0.23 158	0.29 137	0.21 164	0.09 168	0.06 72	0.11 234	0.08 112	0.11 230	0.09 166

DISCO	0.32 276	0.13 138	0.51 245	0.25 249	0.16 232	0.48 329	0.25 260	0.50 243	0.57 330	0.37 251	0.45 256	0.62 341	0.36 286	0.64 286	0.49 321	0.09 168	0.07 161	0.09 122	0.08 112	0.12 256	0.11 236

ACVNet-DCA	0.18 56	0.14 168	0.38 131	0.23 175	0.11 43	0.31 224	0.19 127	0.41 167	0.27 76	0.17 30	0.19 27	0.13 12	0.18 111	0.28 124	0.11 1	0.08 102	0.05 6	0.08 67	0.06 24	0.09 143	0.09 166

xx1	0.20 106	0.14 168	0.38 131	0.23 175	0.11 43	0.31 224	0.19 127	0.35 108	0.47 275	0.17 30	0.19 27	0.28 157	0.24 173	0.28 124	0.11 1	0.08 102	0.05 6	0.10 187	0.09 187	0.09 143	0.09 166

1test111	0.19 93	0.14 168	0.38 131	0.23 175	0.11 43	0.31 224	0.19 127	0.41 167	0.27 76	0.17 30	0.19 27	0.13 12	0.18 111	0.34 172	0.22 178	0.08 102	0.05 6	0.08 67	0.06 24	0.09 143	0.09 166

cc1	0.18 56	0.14 168	0.38 131	0.23 175	0.11 43	0.31 224	0.19 127	0.35 108	0.47 275	0.17 30	0.19 27	0.13 12	0.18 111	0.28 124	0.11 1	0.08 102	0.05 6	0.08 67	0.06 24	0.08 82	0.08 114

tt1	0.18 56	0.14 168	0.35 89	0.23 175	0.11 43	0.30 213	0.19 127	0.35 108	0.44 244	0.17 30	0.19 27	0.13 12	0.16 66	0.27 112	0.11 1	0.08 102	0.05 6	0.08 67	0.06 24	0.08 82	0.08 114

CRFU-Net	0.28 242	0.14 168	0.45 202	0.25 249	0.15 209	0.45 317	0.23 224	0.50 243	0.30 116	0.43 305	0.41 208	0.48 296	0.46 331	0.43 202	0.29 238	0.11 238	0.10 274	0.09 122	0.08 112	0.10 193	0.10 211

hknet	0.25 208	0.14 168	0.40 147	0.25 249	0.15 209	0.35 263	0.21 188	0.56 308	0.37 178	0.34 214	0.35 152	0.43 269	0.27 214	0.37 187	0.21 164	0.09 168	0.07 161	0.11 234	0.10 219	0.09 143	0.09 166

GMOStereo	0.18 56	0.14 168	0.30 44	0.22 133	0.12 79	0.20 57	0.27 276	0.26 15	0.28 89	0.31 171	0.32 120	0.26 134	0.17 89	0.15 3	0.12 6	0.07 16	0.07 161	0.10 187	0.08 112	0.08 82	0.05 1

error version	0.18 56	0.14 168	0.30 44	0.22 133	0.12 79	0.20 57	0.27 276	0.26 15	0.28 89	0.31 171	0.32 120	0.26 134	0.17 89	0.15 3	0.12 6	0.07 16	0.07 161	0.10 187	0.08 112	0.08 82	0.05 1

test-v	0.18 56	0.14 168	0.30 44	0.22 133	0.12 79	0.20 57	0.27 276	0.26 15	0.28 89	0.31 171	0.32 120	0.26 134	0.17 89	0.15 3	0.12 6	0.07 16	0.07 161	0.10 187	0.08 112	0.08 82	0.05 1

GwcNet-ADL	0.22 146	0.14 168	0.58 272	0.24 212	0.13 134	0.22 96	0.23 224	0.49 235	0.40 210	0.27 92	0.29 91	0.30 174	0.20 132	0.26 97	0.23 192	0.09 168	0.07 161	0.07 14	0.07 52	0.09 143	0.09 166

OMP-Stereo	0.23 163	0.14 168	0.35 89	0.29 321	0.13 134	0.21 76	0.16 40	0.37 133	0.33 146	0.34 214	0.30 102	0.34 203	0.19 124	0.70 304	0.24 201	0.07 16	0.06 72	0.09 122	0.07 52	0.07 37	0.06 18

test-2	0.18 56	0.14 168	0.30 44	0.22 133	0.12 79	0.20 57	0.27 276	0.26 15	0.28 89	0.31 171	0.32 120	0.26 134	0.17 89	0.15 3	0.12 6	0.07 16	0.07 161	0.10 187	0.08 112	0.08 82	0.05 1

raft+_RVC	0.18 56	0.14 168	0.32 62	0.21 88	0.15 209	0.21 76	0.16 40	0.38 139	0.34 153	0.21 53	0.28 82	0.20 62	0.15 52	0.24 60	0.19 132	0.08 102	0.06 72	0.08 67	0.07 52	0.07 37	0.08 114

sCroCo_RVC	0.18 56	0.14 168	0.49 229	0.27 301	0.18 268	0.22 96	0.17 61	0.27 22	0.23 46	0.14 9	0.22 49	0.17 42	0.14 45	0.21 42	0.15 53	0.10 210	0.11 291	0.09 122	0.09 187	0.09 143	0.09 166

Anonymous	0.20 106	0.14 168	0.47 215	0.27 301	0.20 300	0.25 139	0.25 260	0.32 71	0.26 67	0.18 42	0.18 24	0.15 29	0.19 124	0.24 60	0.18 107	0.10 210	0.09 256	0.09 122	0.09 187	0.15 293	0.13 270

RAFT-Stereo + iAFF	0.17 38	0.14 168	0.32 62	0.20 59	0.09 7	0.19 36	0.17 61	0.32 71	0.30 116	0.25 79	0.33 139	0.20 62	0.17 89	0.19 27	0.15 53	0.06 1	0.05 6	0.07 14	0.07 52	0.07 37	0.05 1

MMNet	0.27 225	0.14 168	0.49 229	0.24 212	0.17 249	0.47 325	0.22 204	0.45 201	0.51 304	0.39 274	0.41 208	0.36 222	0.33 271	0.39 193	0.34 265	0.08 102	0.07 161	0.09 122	0.09 187	0.10 193	0.08 114

delet	0.27 225	0.14 168	0.40 147	0.23 175	0.19 286	0.41 295	0.29 293	0.49 235	0.48 284	0.33 198	0.41 208	0.37 227	0.30 249	0.48 215	0.34 265	0.09 168	0.09 256	0.11 234	0.12 285	0.08 82	0.08 114

UNet	0.28 242	0.14 168	0.69 306	0.23 175	0.20 300	0.44 312	0.22 204	0.50 243	0.40 210	0.34 214	0.39 193	0.43 269	0.33 271	0.40 196	0.31 248	0.09 168	0.07 161	0.10 187	0.08 112	0.10 193	0.08 114

HGLStereo	0.27 225	0.14 168	0.46 208	0.24 212	0.21 308	0.33 241	0.23 224	0.50 243	0.42 225	0.35 230	0.48 279	0.41 259	0.33 271	0.45 208	0.33 261	0.11 238	0.10 274	0.09 122	0.09 187	0.10 193	0.12 258

GANet-RSSM	0.24 186	0.14 168	0.36 107	0.21 88	0.14 168	0.27 164	0.21 188	0.45 201	0.33 146	0.29 126	0.39 193	0.39 243	0.28 227	0.58 259	0.23 192	0.11 238	0.07 161	0.09 122	0.09 187	0.10 193	0.09 166

DMCA	0.22 146	0.14 168	0.36 107	0.22 133	0.14 168	0.27 164	0.20 165	0.43 189	0.38 191	0.31 171	0.32 120	0.33 197	0.24 173	0.24 60	0.28 228	0.11 238	0.08 227	0.10 187	0.08 112	0.10 193	0.11 236

RASNet	0.28 242	0.14 168	0.44 192	0.22 133	0.18 268	0.32 232	0.19 127	0.48 229	0.38 191	0.29 126	0.43 234	0.47 291	0.37 294	0.79 337	0.36 275	0.09 168	0.07 161	0.07 14	0.09 187	0.07 37	0.07 67

MDST_ROB	0.48 345	0.14 168	0.95 358	0.30 328	0.21 308	1.33 401	0.32 312	0.77 378	0.56 327	1.06 387	0.71 348	0.49 300	0.35 282	1.26 389	0.38 278	0.13 281	0.11 291	0.16 326	0.13 303	0.12 256	0.12 258

MyStereo8	0.22 146	0.15 193	0.63 291	0.21 88	0.17 249	0.31 224	0.16 40	0.36 127	0.32 135	0.28 101	0.36 162	0.25 114	0.18 111	0.25 84	0.28 228	0.08 102	0.07 161	0.08 67	0.07 52	0.10 193	0.12 258

CASS	0.21 120	0.15 193	0.32 62	0.26 278	0.11 43	0.28 177	0.19 127	0.39 150	0.30 116	0.32 189	0.34 145	0.25 114	0.24 173	0.25 84	0.20 143	0.13 281	0.08 227	0.11 234	0.09 187	0.11 230	0.11 236
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
CroCo-Stereo Lap2	0.15 23	0.15 193	0.28 31	0.25 249	0.18 268	0.11 1	0.19 127	0.28 35	0.21 27	0.13 3	0.16 17	0.15 29	0.12 15	0.17 11	0.14 41	0.07 16	0.07 161	0.08 67	0.06 24	0.08 82	0.07 67

NINENet	0.25 208	0.15 193	0.37 112	0.23 175	0.16 232	0.43 310	0.17 61	0.60 335	0.46 270	0.32 189	0.37 171	0.32 190	0.20 132	0.42 200	0.21 164	0.10 210	0.10 274	0.12 267	0.08 112	0.11 230	0.10 211

Sa-1000	0.22 146	0.15 193	0.35 89	0.23 175	0.13 134	0.28 177	0.23 224	0.47 218	0.39 197	0.30 154	0.50 282	0.26 134	0.19 124	0.33 166	0.16 70	0.07 16	0.06 72	0.10 187	0.11 253	0.08 82	0.06 18

CSP-Net	0.27 225	0.15 193	0.30 44	0.21 88	0.14 168	0.44 312	0.24 246	0.50 243	0.40 210	0.41 291	0.43 234	0.42 266	0.26 197	0.66 296	0.28 228	0.12 265	0.08 227	0.08 67	0.08 112	0.10 193	0.09 166

IPLG	0.21 120	0.15 193	0.53 252	0.21 88	0.12 79	0.28 177	0.17 61	0.42 179	0.30 116	0.33 198	0.32 120	0.15 29	0.17 89	0.50 222	0.21 164	0.07 16	0.05 6	0.08 67	0.07 52	0.07 37	0.06 18

MIPNet	0.21 120	0.15 193	0.52 249	0.21 88	0.12 79	0.27 164	0.20 165	0.45 201	0.37 178	0.30 154	0.23 51	0.19 60	0.24 173	0.27 112	0.19 132	0.07 16	0.05 6	0.08 67	0.07 52	0.07 37	0.06 18

PSMNet-ADL	0.25 208	0.15 193	0.32 62	0.26 278	0.14 168	0.31 224	0.22 204	0.44 193	0.36 169	0.27 92	0.33 139	0.41 259	0.28 227	0.61 271	0.29 238	0.11 238	0.09 256	0.09 122	0.11 253	0.10 193	0.10 211

rafts_anoy	0.18 56	0.15 193	0.35 89	0.22 133	0.14 168	0.19 36	0.17 61	0.32 71	0.30 116	0.23 60	0.25 67	0.20 62	0.16 66	0.22 47	0.19 132	0.08 102	0.07 161	0.10 187	0.12 285	0.09 143	0.08 114

pcwnet_v2	0.32 276	0.15 193	1.26 383	0.23 175	0.18 268	0.32 232	0.18 90	0.59 327	0.60 336	0.36 246	0.45 256	0.35 217	0.29 240	0.36 185	0.25 210	0.14 304	0.11 291	0.12 267	0.11 253	0.14 281	0.15 296

RALCasStereoNet	0.18 56	0.15 193	0.33 76	0.21 88	0.14 168	0.21 76	0.18 90	0.31 63	0.25 60	0.21 53	0.29 91	0.22 77	0.15 52	0.27 112	0.17 93	0.08 102	0.10 274	0.07 14	0.06 24	0.09 143	0.09 166

ADLNet	0.28 242	0.15 193	0.42 176	0.23 175	0.19 286	0.34 254	0.23 224	0.53 277	0.43 230	0.42 299	0.41 208	0.44 279	0.27 214	0.55 243	0.35 269	0.11 238	0.08 227	0.11 234	0.11 253	0.11 230	0.12 258

AFF-stereo	0.18 56	0.15 193	0.32 62	0.21 88	0.10 20	0.18 14	0.18 90	0.33 85	0.27 76	0.25 79	0.37 171	0.25 114	0.17 89	0.24 60	0.15 53	0.06 1	0.05 6	0.08 67	0.08 112	0.07 37	0.05 1

cf-r	0.24 186	0.15 193	0.44 192	0.21 88	0.14 168	0.27 164	0.22 204	0.42 179	0.40 210	0.30 154	0.42 222	0.42 266	0.26 197	0.43 202	0.25 210	0.11 238	0.06 72	0.08 67	0.10 219	0.08 82	0.08 114

PSMNet-RSSM	0.24 186	0.15 193	0.36 107	0.21 88	0.14 168	0.25 139	0.20 165	0.48 229	0.37 178	0.30 154	0.44 244	0.38 232	0.26 197	0.52 233	0.22 178	0.12 265	0.07 161	0.11 234	0.13 303	0.10 193	0.09 166

CFNet-ft	0.24 186	0.15 193	0.35 89	0.18 8	0.15 209	0.30 213	0.21 188	0.39 150	0.36 169	0.28 101	0.40 200	0.43 269	0.25 188	0.47 213	0.24 201	0.12 265	0.07 161	0.12 267	0.11 253	0.12 256	0.09 166

CFNet_RVC	0.24 186	0.15 193	0.35 89	0.18 8	0.15 209	0.30 213	0.21 188	0.39 150	0.36 169	0.28 101	0.40 200	0.43 269	0.25 188	0.47 213	0.24 201	0.12 265	0.07 161	0.12 267	0.11 253	0.12 256	0.09 166

4D-IteraStereo	0.17 38	0.16 211	0.50 239	0.21 88	0.14 168	0.19 36	0.17 61	0.28 35	0.28 89	0.23 60	0.20 37	0.20 62	0.11 9	0.19 27	0.14 41	0.06 1	0.04 1	0.10 187	0.08 112	0.08 82	0.06 18

CBFPSM	0.27 225	0.16 211	0.67 301	0.20 59	0.14 168	0.38 280	0.25 260	0.40 157	0.36 169	0.33 198	0.36 162	0.56 323	0.38 298	0.32 160	0.38 278	0.08 102	0.08 227	0.07 14	0.08 112	0.09 143	0.11 236

ToySt	0.24 186	0.16 211	0.48 224	0.21 88	0.13 134	0.29 196	0.29 293	0.39 150	0.39 197	0.27 92	0.35 152	0.39 243	0.31 261	0.31 154	0.29 238	0.08 102	0.09 256	0.10 187	0.11 253	0.11 230	0.10 211

ssnet_v2	0.28 242	0.16 211	0.44 192	0.22 133	0.15 209	0.40 292	0.30 303	0.57 315	0.46 270	0.38 259	0.36 162	0.47 291	0.29 240	0.38 191	0.39 286	0.13 281	0.11 291	0.11 234	0.11 253	0.11 230	0.11 236

TestStereo1	0.21 120	0.16 211	0.32 62	0.26 278	0.13 134	0.26 157	0.27 276	0.40 157	0.36 169	0.29 126	0.39 193	0.22 77	0.21 138	0.33 166	0.17 93	0.07 16	0.06 72	0.09 122	0.08 112	0.08 82	0.07 67

RAFT_CTSACE	0.21 120	0.16 211	0.41 169	0.25 249	0.15 209	0.22 96	0.24 246	0.32 71	0.28 89	0.33 198	0.51 288	0.29 164	0.17 89	0.32 160	0.13 25	0.06 1	0.07 161	0.09 122	0.08 112	0.08 82	0.06 18

SA-5K	0.21 120	0.16 211	0.32 62	0.26 278	0.13 134	0.26 157	0.27 276	0.40 157	0.36 169	0.29 126	0.39 193	0.22 77	0.21 138	0.33 166	0.17 93	0.07 16	0.06 72	0.09 122	0.08 112	0.08 82	0.07 67

SA	0.22 146	0.16 211	0.36 107	0.23 175	0.13 134	0.24 128	0.23 224	0.45 201	0.40 210	0.27 92	0.44 244	0.23 96	0.23 158	0.33 166	0.17 93	0.07 16	0.06 72	0.10 187	0.11 253	0.08 82	0.06 18

AACVNet	0.26 218	0.16 211	0.37 112	0.22 133	0.14 168	0.29 196	0.19 127	0.41 167	0.31 127	0.38 259	0.42 222	0.43 269	0.28 227	0.73 314	0.25 210	0.11 238	0.08 227	0.11 234	0.09 187	0.13 269	0.11 236

psm_up	0.29 252	0.16 211	0.41 169	0.26 278	0.17 249	0.32 232	0.26 271	0.55 294	0.43 230	0.36 246	0.40 200	0.45 283	0.37 294	0.58 259	0.30 244	0.11 238	0.12 308	0.13 286	0.12 285	0.10 193	0.10 211

UCFNet_RVC	0.24 186	0.16 211	0.34 81	0.18 8	0.15 209	0.33 241	0.16 40	0.46 211	0.35 159	0.29 126	0.35 152	0.39 243	0.25 188	0.34 172	0.22 178	0.13 281	0.08 227	0.13 286	0.14 314	0.13 269	0.12 258

AdaStereo	0.24 186	0.16 211	0.37 112	0.24 212	0.12 79	0.32 232	0.17 61	0.54 284	0.42 225	0.33 198	0.38 181	0.35 217	0.21 138	0.30 149	0.22 178	0.14 304	0.06 72	0.13 286	0.08 112	0.11 230	0.08 114
Xiao Song, Guorun Yang, Xinge Zhu, Hui Zhou, Zhe Wang, Jianping Shi: AdaStereo: A Simple and Efficient Approach for Adaptive Stereo Matching. IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2021.
NVstereo2D	0.31 267	0.16 211	0.54 255	0.24 212	0.22 323	0.42 302	0.28 289	0.58 322	0.56 327	0.28 101	0.38 181	0.40 256	0.30 249	0.71 307	0.28 228	0.13 281	0.08 227	0.13 286	0.10 219	0.19 331	0.16 303

MLCV	0.22 146	0.16 211	0.44 192	0.21 88	0.08 2	0.29 196	0.19 127	0.38 139	0.37 178	0.38 259	0.44 244	0.31 182	0.21 138	0.41 198	0.24 201	0.07 16	0.05 6	0.06 1	0.05 9	0.07 37	0.06 18

HSM	0.28 242	0.16 211	0.35 89	0.20 59	0.15 209	0.33 241	0.19 127	0.53 277	0.37 178	0.36 246	0.38 181	0.67 357	0.31 261	0.89 357	0.23 192	0.08 102	0.06 72	0.08 67	0.07 52	0.08 82	0.08 114

DLCB_ROB	0.28 242	0.16 211	0.34 81	0.27 301	0.16 232	0.38 280	0.25 260	0.48 229	0.43 230	0.46 318	0.46 266	0.51 310	0.33 271	0.53 238	0.33 261	0.10 210	0.10 274	0.11 234	0.11 253	0.10 193	0.09 166

raft_robust	0.22 146	0.17 227	0.30 44	0.22 133	0.12 79	0.23 113	0.22 204	0.49 235	0.48 284	0.32 189	0.32 120	0.26 134	0.23 158	0.53 238	0.15 53	0.07 16	0.06 72	0.08 67	0.10 219	0.08 82	0.06 18

ADLNet2	0.30 260	0.17 227	0.72 316	0.23 175	0.17 249	0.36 268	0.24 246	0.52 266	0.51 304	0.32 189	0.38 181	0.45 283	0.30 249	0.69 301	0.35 269	0.10 210	0.08 227	0.09 122	0.09 187	0.12 256	0.10 211

TRStereo	0.19 93	0.17 227	0.47 215	0.23 175	0.19 286	0.19 36	0.16 40	0.52 266	0.28 89	0.20 44	0.19 27	0.21 70	0.13 35	0.24 60	0.13 25	0.09 168	0.06 72	0.09 122	0.11 253	0.06 6	0.06 18

RAFT	0.21 120	0.17 227	0.32 62	0.24 212	0.12 79	0.25 139	0.27 276	0.35 108	0.28 89	0.33 198	0.33 139	0.38 232	0.22 149	0.29 137	0.17 93	0.08 102	0.08 227	0.11 234	0.10 219	0.10 193	0.06 18

111	0.20 106	0.17 227	0.40 147	0.18 8	0.09 7	0.24 128	0.17 61	0.41 167	0.45 256	0.23 60	0.29 91	0.29 164	0.21 138	0.24 60	0.18 107	0.07 16	0.05 6	0.07 14	0.06 24	0.07 37	0.08 114

hitnet-ft	0.29 252	0.17 227	0.40 147	0.19 26	0.14 168	0.39 287	0.23 224	0.44 193	0.41 221	0.36 246	0.46 266	0.53 317	0.34 278	0.76 328	0.32 254	0.14 304	0.10 274	0.13 286	0.10 219	0.15 293	0.13 270

GwcNet-RSSM	0.26 218	0.17 227	0.46 208	0.21 88	0.13 134	0.28 177	0.23 224	0.44 193	0.42 225	0.31 171	0.45 256	0.40 256	0.26 197	0.55 243	0.28 228	0.11 238	0.07 161	0.09 122	0.10 219	0.09 143	0.08 114

stereogan	0.37 307	0.17 227	0.65 297	0.27 301	0.22 323	0.62 358	0.26 271	0.59 327	0.63 344	0.43 305	0.60 323	0.67 357	0.42 318	0.68 299	0.35 269	0.13 281	0.14 322	0.14 305	0.12 285	0.19 331	0.17 311

HITNet	0.20 106	0.17 227	0.43 186	0.19 26	0.08 2	0.27 164	0.14 13	0.42 179	0.30 116	0.29 126	0.32 120	0.27 142	0.21 138	0.28 124	0.25 210	0.07 16	0.05 6	0.07 14	0.06 24	0.09 143	0.06 18
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
StereoDRNet-Refined	0.27 225	0.17 227	0.35 89	0.25 249	0.14 168	0.37 273	0.21 188	0.47 218	0.41 221	0.44 311	0.51 288	0.41 259	0.28 227	0.45 208	0.37 276	0.09 168	0.06 72	0.11 234	0.11 253	0.10 193	0.10 211
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
DRN-Test	0.33 282	0.17 227	0.61 281	0.27 301	0.19 286	0.46 319	0.29 293	0.65 355	0.51 304	0.47 325	0.46 266	0.44 279	0.34 278	0.62 279	0.41 298	0.12 265	0.08 227	0.13 286	0.12 285	0.12 256	0.10 211

SGM-Forest	0.36 298	0.17 227	0.47 215	0.23 175	0.16 232	0.45 317	0.41 349	0.55 294	0.48 284	0.52 340	0.60 323	0.52 313	0.41 310	0.85 350	0.50 326	0.17 337	0.17 348	0.17 332	0.15 322	0.15 293	0.15 296
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
whm_eth	0.23 163	0.18 239	0.56 264	0.24 212	0.19 286	0.21 76	0.18 90	0.37 133	0.40 210	0.31 171	0.60 323	0.15 29	0.17 89	0.26 97	0.19 132	0.09 168	0.08 227	0.10 187	0.09 187	0.09 143	0.11 236

StereoVision	0.22 146	0.18 239	0.37 112	0.27 301	0.17 249	0.23 113	0.22 204	0.38 139	0.31 127	0.20 44	0.51 288	0.22 77	0.16 66	0.28 124	0.18 107	0.11 238	0.12 308	0.13 286	0.13 303	0.10 193	0.07 67

LL-Strereo2	0.18 56	0.18 239	0.39 142	0.22 133	0.12 79	0.24 128	0.13 3	0.31 63	0.23 46	0.24 73	0.20 37	0.24 107	0.12 15	0.26 97	0.15 53	0.06 1	0.06 72	0.12 267	0.09 187	0.08 82	0.07 67

iinet-f	0.30 260	0.18 239	1.03 369	0.20 59	0.15 209	0.44 312	0.22 204	0.45 201	0.37 178	0.35 230	0.44 244	0.41 259	0.34 278	0.34 172	0.40 292	0.10 210	0.09 256	0.08 67	0.08 112	0.13 269	0.11 236

RAFT+CT+SA	0.21 120	0.18 239	0.33 76	0.25 249	0.18 268	0.23 113	0.29 293	0.40 157	0.36 169	0.24 73	0.38 181	0.18 49	0.16 66	0.32 160	0.16 70	0.07 16	0.05 6	0.09 122	0.12 285	0.09 143	0.09 166

iRaft-Stereo_5w	0.23 163	0.18 239	0.44 192	0.22 133	0.13 134	0.19 36	0.19 127	0.37 133	0.32 135	0.28 101	0.37 171	0.34 203	0.23 158	0.65 292	0.27 226	0.06 1	0.06 72	0.08 67	0.07 52	0.09 143	0.08 114

LMCR-Stereo	0.26 218	0.18 239	0.49 229	0.28 318	0.14 168	0.36 268	0.23 224	0.54 284	0.34 153	0.39 274	0.40 200	0.29 164	0.29 240	0.37 187	0.27 226	0.11 238	0.07 161	0.09 122	0.07 52	0.13 269	0.09 166

Anonymous3	0.23 163	0.18 239	0.63 291	0.27 301	0.18 268	0.41 295	0.23 224	0.43 189	0.35 159	0.23 60	0.27 78	0.20 62	0.18 111	0.27 112	0.18 107	0.12 265	0.11 291	0.10 187	0.10 219	0.11 230	0.12 258

XX-TBD	0.15 23	0.18 239	0.28 31	0.22 133	0.10 20	0.22 96	0.15 26	0.22 4	0.27 76	0.22 57	0.26 73	0.14 23	0.12 15	0.16 7	0.13 25	0.08 102	0.05 6	0.06 1	0.04 1	0.07 37	0.06 18

RALAANet	0.19 93	0.18 239	0.37 112	0.23 175	0.14 168	0.23 113	0.13 3	0.37 133	0.29 107	0.28 101	0.26 73	0.25 114	0.15 52	0.26 97	0.18 107	0.08 102	0.06 72	0.09 122	0.08 112	0.09 143	0.06 18

FAT-Stereo	0.36 298	0.18 239	0.73 319	0.26 278	0.18 268	0.33 241	0.29 293	0.60 335	0.59 333	0.46 318	0.60 323	0.60 335	0.50 342	0.61 271	0.34 265	0.13 281	0.14 322	0.13 286	0.12 285	0.14 281	0.18 324

BEATNet_4x	0.22 146	0.18 239	0.47 215	0.22 133	0.10 20	0.28 177	0.14 13	0.46 211	0.32 135	0.31 171	0.34 145	0.31 182	0.25 188	0.31 154	0.29 238	0.08 102	0.06 72	0.08 67	0.06 24	0.10 193	0.08 114

RYNet	0.37 307	0.18 239	0.59 276	0.25 249	0.28 356	0.61 357	0.32 312	0.59 327	0.59 333	0.41 291	0.38 181	0.57 327	0.39 303	0.87 353	0.53 331	0.11 238	0.08 227	0.12 267	0.11 253	0.18 327	0.18 324

iResNet	0.24 186	0.18 239	0.61 281	0.25 249	0.11 43	0.29 196	0.21 188	0.42 179	0.43 230	0.33 198	0.43 234	0.27 142	0.22 149	0.34 172	0.26 222	0.07 16	0.05 6	0.07 14	0.06 24	0.08 82	0.07 67

CBMV_ROB	0.33 282	0.18 239	0.53 252	0.21 88	0.14 168	0.33 241	0.20 165	0.51 256	0.45 256	0.51 334	0.55 308	0.45 283	0.42 318	0.71 307	0.32 254	0.18 347	0.19 358	0.23 358	0.21 355	0.14 281	0.15 296

test_5	0.23 163	0.19 254	0.38 131	0.26 278	0.18 268	0.25 139	0.29 293	0.40 157	0.37 178	0.29 126	0.40 200	0.25 114	0.22 149	0.34 172	0.18 107	0.07 16	0.05 6	0.09 122	0.09 187	0.10 193	0.10 211

AASNet	0.27 225	0.19 254	0.49 229	0.26 278	0.17 249	0.34 254	0.20 165	0.62 347	0.48 284	0.35 230	0.40 200	0.32 190	0.25 188	0.28 124	0.34 265	0.11 238	0.09 256	0.10 187	0.08 112	0.13 269	0.11 236

AnonymousM	0.17 38	0.19 254	0.24 11	0.18 8	0.10 20	0.18 14	0.17 61	0.30 57	0.23 46	0.26 88	0.20 37	0.18 49	0.14 45	0.19 27	0.14 41	0.09 168	0.06 72	0.38 377	0.15 322	0.06 6	0.05 1

TestStereo	0.21 120	0.19 254	0.40 147	0.25 249	0.10 20	0.22 96	0.21 188	0.31 63	0.31 127	0.23 60	0.34 145	0.22 77	0.18 111	0.62 279	0.18 107	0.08 102	0.06 72	0.10 187	0.07 52	0.11 230	0.06 18

CVANet_RVC	0.30 260	0.19 254	0.41 169	0.26 278	0.16 232	0.33 241	0.26 271	0.52 266	0.47 275	0.40 282	0.46 266	0.43 269	0.31 261	0.89 357	0.26 222	0.14 304	0.09 256	0.14 305	0.13 303	0.14 281	0.10 211

DeepPruner_ROB	0.26 218	0.19 254	0.44 192	0.21 88	0.16 232	0.30 213	0.21 188	0.52 266	0.32 135	0.35 230	0.38 181	0.39 243	0.26 197	0.42 200	0.24 201	0.15 315	0.11 291	0.11 234	0.11 253	0.14 281	0.13 270

iResNet_ROB	0.25 208	0.19 254	0.40 147	0.20 59	0.12 79	0.30 213	0.16 40	0.55 294	0.53 315	0.38 259	0.43 234	0.37 227	0.26 197	0.38 191	0.22 178	0.08 102	0.06 72	0.06 1	0.04 1	0.09 143	0.09 166

SGM_RVC	0.50 349	0.19 254	0.50 239	0.25 249	0.15 209	0.69 364	0.39 345	0.68 369	0.82 371	0.95 381	0.84 364	1.13 381	0.76 373	1.16 382	0.60 341	0.16 327	0.16 343	0.16 326	0.16 333	0.16 301	0.17 311
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
DispNO	0.29 252	0.20 262	0.71 315	0.25 249	0.16 232	0.25 139	0.30 303	0.45 201	0.52 310	0.35 230	0.43 234	0.36 222	0.30 249	0.74 321	0.31 248	0.10 210	0.08 227	0.09 122	0.08 112	0.09 143	0.08 114

fast-acv-ft	0.31 267	0.20 262	0.81 332	0.24 212	0.18 268	0.46 319	0.27 276	0.41 167	0.49 293	0.39 274	0.55 308	0.49 300	0.35 282	0.37 187	0.38 278	0.11 238	0.11 291	0.11 234	0.12 285	0.12 256	0.09 166

Wz-Net-LNSev-Ref	0.30 260	0.20 262	0.70 312	0.21 88	0.17 249	0.46 319	0.27 276	0.50 243	0.49 293	0.42 299	0.55 308	0.43 269	0.30 249	0.46 210	0.38 278	0.09 168	0.06 72	0.07 14	0.06 24	0.11 230	0.10 211

ACRE	0.21 120	0.20 262	0.62 289	0.23 175	0.15 209	0.24 128	0.20 165	0.35 108	0.28 89	0.31 171	0.32 120	0.22 77	0.15 52	0.25 84	0.20 143	0.08 102	0.07 161	0.07 14	0.07 52	0.08 82	0.08 114

SACVNet	0.30 260	0.20 262	0.41 169	0.25 249	0.18 268	0.34 254	0.25 260	0.52 266	0.40 210	0.41 291	0.44 244	0.46 289	0.32 268	0.71 307	0.25 210	0.13 281	0.10 274	0.12 267	0.12 285	0.16 301	0.17 311

GEStereo_RVC	0.27 225	0.20 262	0.44 192	0.27 301	0.16 232	0.33 241	0.25 260	0.56 308	0.54 318	0.34 214	0.38 181	0.34 203	0.25 188	0.51 227	0.28 228	0.12 265	0.08 227	0.09 122	0.08 112	0.11 230	0.11 236

APVNet	0.36 298	0.20 262	0.70 312	0.26 278	0.22 323	0.52 345	0.35 327	0.61 339	0.44 244	0.38 259	0.52 296	0.48 296	0.38 298	0.84 349	0.46 315	0.13 281	0.14 322	0.15 317	0.16 333	0.16 301	0.15 296

S-Stereo	0.38 313	0.20 262	1.05 370	0.27 301	0.22 323	0.38 280	0.32 312	0.55 294	0.66 347	0.39 274	0.59 318	0.49 300	0.41 310	0.75 323	0.40 292	0.12 265	0.15 336	0.13 286	0.13 303	0.16 301	0.21 348

STTStereo	0.28 242	0.20 262	0.61 281	0.25 249	0.17 249	0.29 196	0.24 246	0.47 218	0.39 197	0.39 274	0.41 208	0.44 279	0.28 227	0.40 196	0.28 228	0.13 281	0.12 308	0.13 286	0.16 333	0.12 256	0.11 236

CFNet	0.27 225	0.20 262	0.44 192	0.22 133	0.14 168	0.33 241	0.14 13	0.51 256	0.45 256	0.30 154	0.40 200	0.38 232	0.27 214	0.76 328	0.25 210	0.09 168	0.07 161	0.11 234	0.11 253	0.11 230	0.08 114

LE_ROB	1.76 407	0.20 262	2.68 408	0.48 378	0.52 384	0.78 375	0.96 403	0.84 387	6.61 419	7.40 420	2.08 407	2.08 400	4.83 415	1.27 390	3.79 415	0.10 210	0.08 227	0.12 267	0.11 253	0.11 230	0.10 211

NOSS_ROB	0.31 267	0.20 262	0.35 89	0.24 212	0.16 232	0.32 232	0.19 127	0.52 266	0.48 284	0.33 198	0.36 162	0.42 266	0.28 227	0.93 363	0.24 201	0.19 352	0.20 363	0.24 360	0.22 362	0.17 316	0.17 311

XPNet_ROB	0.33 282	0.20 262	0.43 186	0.27 301	0.18 268	0.37 273	0.31 308	0.55 294	0.50 301	0.51 334	0.53 301	0.58 330	0.37 294	0.63 284	0.45 309	0.17 337	0.12 308	0.13 286	0.12 285	0.15 293	0.14 287

pmcnn	0.50 349	0.20 262	0.78 322	0.24 212	0.26 351	0.39 287	0.30 303	0.51 256	0.50 301	0.54 347	1.23 384	2.52 407	0.37 294	0.77 334	0.95 368	0.08 102	0.06 72	0.06 1	0.05 9	0.10 193	0.08 114

GMStereo_Zeroshot	0.24 186	0.21 276	0.45 202	0.26 278	0.13 134	0.28 177	0.15 26	0.39 150	0.35 159	0.37 251	0.43 234	0.40 256	0.17 89	0.34 172	0.20 143	0.12 265	0.07 161	0.13 286	0.07 52	0.16 301	0.09 166

SDNR	0.42 330	0.21 276	0.82 335	0.21 88	0.18 268	1.27 398	0.17 61	0.50 243	0.49 293	0.42 299	0.81 361	0.38 232	0.27 214	1.19 383	0.38 278	0.23 359	0.24 373	0.17 332	0.13 303	0.17 316	0.20 341

Anonymous_2	0.37 307	0.21 276	0.47 215	0.20 59	0.21 308	0.42 302	0.26 271	0.38 139	0.29 107	0.33 198	0.30 102	0.44 279	0.38 298	0.36 185	0.29 238	0.26 364	0.29 381	0.44 381	1.41 415	0.34 374	0.21 348

CIPLG	0.21 120	0.21 276	0.55 260	0.23 175	0.15 209	0.25 139	0.20 165	0.35 108	0.29 107	0.31 171	0.33 139	0.22 77	0.15 52	0.26 97	0.20 143	0.08 102	0.07 161	0.07 14	0.07 52	0.08 82	0.08 114

sAnonymous2	0.20 106	0.21 276	0.58 272	0.24 212	0.17 249	0.22 96	0.19 127	0.34 91	0.28 89	0.17 30	0.19 27	0.17 42	0.16 66	0.17 11	0.14 41	0.10 210	0.07 161	0.09 122	0.08 112	0.23 351	0.17 311

CroCo_RVC	0.20 106	0.21 276	0.58 272	0.24 212	0.17 249	0.22 96	0.19 127	0.34 91	0.28 89	0.17 30	0.19 27	0.17 42	0.16 66	0.17 11	0.14 41	0.10 210	0.07 161	0.09 122	0.08 112	0.23 351	0.17 311

ARAFT	0.24 186	0.21 276	0.78 322	0.22 133	0.12 79	0.29 196	0.24 246	0.43 189	0.32 135	0.33 198	0.28 82	0.28 157	0.19 124	0.49 220	0.18 107	0.07 16	0.06 72	0.12 267	0.11 253	0.09 143	0.06 18

DMCA-RVC	0.27 225	0.21 276	0.61 281	0.28 318	0.17 249	0.29 196	0.21 188	0.42 179	0.35 159	0.40 282	0.37 171	0.39 243	0.36 286	0.43 202	0.30 244	0.13 281	0.10 274	0.15 317	0.11 253	0.13 269	0.10 211

TDLM	0.30 260	0.21 276	0.38 131	0.28 318	0.15 209	0.33 241	0.32 312	0.52 266	0.47 275	0.38 259	0.43 234	0.39 243	0.29 240	0.91 361	0.28 228	0.14 304	0.08 227	0.13 286	0.11 253	0.12 256	0.10 211

NLCA_NET_v2_RVC	0.27 225	0.21 276	0.59 276	0.25 249	0.18 268	0.29 196	0.22 204	0.50 243	0.40 210	0.38 259	0.41 208	0.43 269	0.27 214	0.43 202	0.29 238	0.11 238	0.08 227	0.10 187	0.10 219	0.10 193	0.11 236
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
WCMA_ROB	0.51 353	0.21 276	0.65 297	0.25 249	0.21 308	0.58 352	0.32 312	0.54 284	0.55 324	0.95 381	1.40 389	1.28 387	0.81 378	0.73 314	0.62 344	0.18 347	0.15 336	0.15 317	0.15 322	0.19 331	0.19 331

CBMV	0.33 282	0.21 276	0.54 255	0.23 175	0.13 134	0.42 302	0.33 322	0.53 277	0.48 284	0.52 340	0.49 280	0.50 306	0.41 310	0.56 251	0.31 248	0.15 315	0.16 343	0.18 339	0.16 333	0.13 269	0.13 270
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
IPLGR_C	0.21 120	0.22 288	0.60 278	0.23 175	0.15 209	0.24 128	0.20 165	0.35 108	0.29 107	0.31 171	0.32 120	0.22 77	0.15 52	0.25 84	0.20 143	0.08 102	0.07 161	0.07 14	0.07 52	0.08 82	0.08 114

RP	0.35 294	0.22 288	0.51 245	0.31 335	0.24 339	0.37 273	0.28 289	0.50 243	0.58 332	0.40 282	0.63 335	0.61 339	0.47 334	0.61 271	0.39 286	0.16 327	0.15 336	0.17 332	0.15 322	0.17 316	0.17 311

edge stereo	0.39 319	0.22 288	0.81 332	0.27 301	0.22 323	0.37 273	0.24 246	0.56 308	0.54 318	0.53 345	0.60 323	0.71 365	0.50 342	0.78 335	0.40 292	0.16 327	0.14 322	0.19 346	0.14 314	0.16 301	0.17 311

ADCL	0.47 343	0.22 288	1.00 363	0.27 301	0.19 286	0.74 369	0.64 383	0.54 284	0.69 355	0.56 349	0.71 348	0.55 321	0.60 357	0.60 266	1.43 392	0.11 238	0.09 256	0.13 286	0.13 303	0.14 281	0.14 287

GANet	0.36 298	0.22 288	0.49 229	0.29 321	0.17 249	0.41 295	0.38 340	0.57 315	0.45 256	0.46 318	0.75 354	0.55 321	0.40 306	0.94 366	0.41 298	0.13 281	0.13 318	0.13 286	0.11 253	0.14 281	0.11 236

AANet_RVC	0.31 267	0.22 288	0.50 239	0.23 175	0.14 168	0.30 213	0.24 246	0.47 218	0.54 318	0.38 259	0.60 323	0.43 269	0.29 240	0.87 353	0.40 292	0.11 238	0.07 161	0.07 14	0.07 52	0.09 143	0.09 166

StereoDRNet	0.32 276	0.22 288	0.61 281	0.27 301	0.21 308	0.42 302	0.30 303	0.61 339	0.48 284	0.46 318	0.39 193	0.48 296	0.30 249	0.57 254	0.40 292	0.11 238	0.09 256	0.12 267	0.11 253	0.12 256	0.10 211

RAFT + AFF	0.27 225	0.23 295	0.50 239	0.25 249	0.17 249	0.30 213	0.33 322	0.52 266	0.40 210	0.28 101	0.30 102	0.30 174	0.31 261	0.62 279	0.24 201	0.09 168	0.10 274	0.11 234	0.10 219	0.11 230	0.11 236

GwcNet	0.35 294	0.23 295	0.88 347	0.25 249	0.24 339	0.48 329	0.27 276	0.55 294	0.57 330	0.38 259	0.52 296	0.51 310	0.32 268	0.60 266	0.41 298	0.13 281	0.11 291	0.12 267	0.11 253	0.13 269	0.14 287

DANet	0.35 294	0.23 295	0.60 278	0.36 358	0.22 323	0.39 287	0.25 260	0.48 229	0.43 230	0.52 340	0.50 282	0.59 332	0.41 310	0.76 328	0.49 321	0.13 281	0.11 291	0.14 305	0.12 285	0.17 316	0.15 296
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
ADCRef	0.38 313	0.24 298	0.88 347	0.26 278	0.21 308	0.49 332	0.27 276	0.52 266	0.48 284	0.50 329	0.58 316	0.35 217	0.47 334	0.48 215	1.29 390	0.09 168	0.08 227	0.12 267	0.12 285	0.11 230	0.11 236

ADCP+	0.45 340	0.24 298	1.15 377	0.25 249	0.22 323	0.56 348	0.39 345	0.54 284	0.51 304	0.44 311	0.51 288	0.46 289	0.52 347	0.56 251	1.89 403	0.10 210	0.08 227	0.11 234	0.10 219	0.14 281	0.13 270

DPSNet	0.47 343	0.24 298	0.93 355	0.27 301	0.20 300	0.75 371	0.57 377	0.84 387	0.79 369	0.47 325	0.51 288	0.60 335	0.69 369	0.87 353	0.71 352	0.16 327	0.13 318	0.12 267	0.10 219	0.25 355	0.21 348

PSMNet_ROB	0.33 282	0.24 298	0.54 255	0.31 335	0.21 308	0.42 302	0.43 354	0.59 327	0.47 275	0.37 251	0.44 244	0.49 300	0.31 261	0.64 286	0.43 302	0.14 304	0.10 274	0.15 317	0.14 314	0.13 269	0.11 236

LL-Strereo	0.29 252	0.25 302	0.58 272	0.25 249	0.21 308	0.23 113	0.24 246	0.55 294	0.42 225	0.34 214	0.32 120	0.41 259	0.40 306	0.94 366	0.23 192	0.08 102	0.07 161	0.11 234	0.09 187	0.09 143	0.09 166

HCRNet	0.24 186	0.25 302	0.33 76	0.34 348	0.16 232	0.27 164	0.18 90	0.43 189	0.35 159	0.30 154	0.35 152	0.32 190	0.22 149	0.44 206	0.20 143	0.13 281	0.08 227	0.13 286	0.11 253	0.10 193	0.09 166

GMStereo	0.19 93	0.25 302	0.40 147	0.21 88	0.12 79	0.22 96	0.19 127	0.29 42	0.40 210	0.25 79	0.23 51	0.16 37	0.15 52	0.25 84	0.19 132	0.09 168	0.06 72	0.08 67	0.08 112	0.10 193	0.08 114
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
psmorigin	0.50 349	0.25 302	3.03 410	0.24 212	0.19 286	0.38 280	0.22 204	0.50 243	0.44 244	0.64 358	0.68 343	0.71 365	0.51 345	0.85 350	0.45 309	0.14 304	0.17 348	0.13 286	0.14 314	0.16 301	0.21 348

FADNet-RVC-Resample	0.29 252	0.25 302	0.93 355	0.26 278	0.16 232	0.32 232	0.21 188	0.47 218	0.39 197	0.35 230	0.38 181	0.33 197	0.27 214	0.53 238	0.24 201	0.10 210	0.10 274	0.14 305	0.13 303	0.13 269	0.16 303

G-Net	0.46 342	0.25 302	0.86 344	0.34 348	0.28 356	0.90 383	0.35 327	0.47 218	0.45 256	0.68 362	1.22 383	0.64 351	0.60 357	0.61 271	0.57 333	0.16 327	0.14 322	0.17 332	0.13 303	0.22 348	0.19 331

NCC-stereo	0.39 319	0.25 302	0.69 306	0.32 341	0.28 356	0.46 319	0.36 330	0.65 355	0.52 310	0.40 282	0.57 314	0.56 323	0.47 334	0.73 314	0.45 309	0.17 337	0.14 322	0.18 339	0.25 366	0.16 301	0.16 303

Nwc_Net	0.37 307	0.25 302	0.68 305	0.31 335	0.24 339	0.44 312	0.30 303	0.65 355	0.50 301	0.37 251	0.69 347	0.58 330	0.45 325	0.60 266	0.40 292	0.15 315	0.12 308	0.19 346	0.21 355	0.14 281	0.13 270

Abc-Net	0.39 319	0.25 302	0.69 306	0.32 341	0.28 356	0.46 319	0.36 330	0.65 355	0.52 310	0.40 282	0.57 314	0.56 323	0.47 334	0.73 314	0.45 309	0.17 337	0.14 322	0.18 339	0.25 366	0.16 301	0.16 303
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
DN-CSS_ROB	0.22 146	0.25 302	0.47 215	0.24 212	0.14 168	0.25 139	0.12 1	0.40 157	0.33 146	0.29 126	0.42 222	0.22 77	0.20 132	0.33 166	0.19 132	0.07 16	0.06 72	0.11 234	0.11 253	0.11 230	0.07 67

LALA_ROB	0.36 298	0.25 302	0.46 208	0.30 328	0.21 308	0.47 325	0.39 345	0.61 339	0.51 304	0.52 340	0.51 288	0.69 362	0.36 286	0.50 222	0.43 302	0.17 337	0.11 291	0.16 326	0.14 314	0.17 316	0.15 296

Wz-Net-MNSev	0.36 298	0.26 313	0.79 328	0.26 278	0.21 308	0.59 353	0.38 340	0.55 294	0.56 327	0.48 328	0.54 304	0.53 317	0.36 286	0.60 266	0.44 306	0.11 238	0.09 256	0.11 234	0.11 253	0.15 293	0.13 270

dd	0.22 146	0.26 313	0.40 147	0.22 133	0.12 79	0.25 139	0.21 188	0.32 71	0.44 244	0.29 126	0.28 82	0.25 114	0.16 66	0.30 149	0.25 210	0.12 265	0.07 161	0.10 187	0.08 112	0.11 230	0.09 166

AF-Net	0.37 307	0.26 313	0.56 264	0.32 341	0.23 334	0.41 295	0.29 293	0.61 339	0.64 345	0.42 299	0.68 343	0.65 352	0.49 341	0.57 254	0.44 306	0.15 315	0.11 291	0.19 346	0.14 314	0.15 293	0.13 270

iResNetv2_ROB	0.27 225	0.26 313	0.72 316	0.23 175	0.13 134	0.29 196	0.18 90	0.52 266	0.49 293	0.37 251	0.45 256	0.39 243	0.25 188	0.34 172	0.20 143	0.08 102	0.06 72	0.07 14	0.05 9	0.12 256	0.09 166

NCCL2	0.35 294	0.26 313	0.49 229	0.36 358	0.22 323	0.41 295	0.41 349	0.53 277	0.42 225	0.47 325	0.46 266	0.61 339	0.39 303	0.55 243	0.37 276	0.16 327	0.13 318	0.21 351	0.21 355	0.16 301	0.16 303

FBW_ROB	0.43 333	0.26 313	0.54 255	0.31 335	0.20 300	0.51 336	0.32 312	0.70 371	0.60 336	0.59 352	0.55 308	0.65 352	0.41 310	1.40 394	0.51 328	0.13 281	0.17 348	0.21 351	0.16 333	0.17 316	0.18 324

ETE_ROB	0.34 289	0.26 313	0.45 202	0.29 321	0.18 268	0.40 292	0.37 334	0.57 315	0.47 275	0.50 329	0.50 282	0.62 341	0.36 286	0.55 243	0.38 278	0.13 281	0.10 274	0.14 305	0.12 285	0.16 301	0.16 303

FINET	0.34 289	0.27 320	0.80 330	0.24 212	0.24 339	0.36 268	0.34 324	0.54 284	0.72 360	0.39 274	0.47 273	0.32 190	0.30 249	0.51 227	0.32 254	0.19 352	0.17 348	0.13 286	0.12 285	0.18 327	0.16 303

SHD	0.42 330	0.27 320	0.81 332	0.31 335	0.25 346	0.42 302	0.22 204	0.66 361	0.94 384	0.63 356	0.60 323	0.59 332	0.47 334	0.59 265	0.58 338	0.15 315	0.13 318	0.16 326	0.16 333	0.20 339	0.22 353

MeshStereo	0.58 364	0.27 320	0.67 301	0.22 133	0.17 249	0.66 362	0.37 334	0.78 379	0.61 339	1.47 407	1.30 386	1.65 394	0.79 375	1.12 380	0.59 339	0.17 337	0.17 348	0.17 332	0.14 314	0.17 316	0.14 287
C. Zhang, Z. Li, Y. Cheng, R. Cai, H. Chao, Y. Rui: MeshStereo: A Global Stereo Model with Mesh Alignment Regularization for View Interpolation. ICCV 2015
FADNet_RVC	0.30 260	0.28 323	0.83 336	0.23 175	0.15 209	0.30 213	0.17 61	0.49 235	0.37 178	0.30 154	0.38 181	0.30 174	0.27 214	0.52 233	0.31 248	0.14 304	0.14 322	0.14 305	0.16 333	0.21 342	0.23 359

SuperB	0.49 347	0.28 323	2.23 400	0.23 175	0.15 209	0.41 295	0.32 312	0.47 218	0.82 371	0.43 305	0.50 282	0.33 197	0.45 325	0.68 299	1.08 374	0.10 210	0.07 161	0.09 122	0.08 112	0.98 406	0.14 287

RTSC	0.39 319	0.28 323	0.78 322	0.27 301	0.18 268	0.49 332	0.22 204	0.59 327	0.84 376	0.55 348	0.53 301	0.49 300	0.36 286	0.67 298	0.82 360	0.13 281	0.10 274	0.11 234	0.12 285	0.17 316	0.17 311

PA-Net	0.37 307	0.28 323	0.83 336	0.31 335	0.28 356	0.39 287	0.42 352	0.51 256	0.55 324	0.34 214	0.42 222	0.41 259	0.36 286	0.79 337	0.49 321	0.12 265	0.23 371	0.16 326	0.23 364	0.12 256	0.18 324
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
SGM-ForestM	1.36 398	0.28 323	0.79 328	0.26 278	0.16 232	2.26 412	1.00 405	1.42 400	1.46 399	2.38 411	2.05 406	5.95 420	2.66 413	2.95 412	2.46 410	0.17 337	0.18 354	0.18 339	0.18 347	0.15 293	0.18 324

NaN_ROB	0.41 327	0.28 323	0.62 289	0.30 328	0.19 286	0.51 336	0.47 365	0.58 322	0.59 333	0.56 349	0.47 273	0.49 300	0.41 310	1.21 386	0.64 348	0.12 265	0.18 354	0.12 267	0.13 303	0.11 230	0.14 287

SANet	0.53 358	0.28 323	0.96 359	0.26 278	0.15 209	0.69 364	0.44 357	0.67 366	1.34 395	0.67 361	0.98 374	0.94 376	0.71 371	0.89 357	0.76 354	0.14 304	0.12 308	0.12 267	0.11 253	0.17 316	0.16 303

Wz-Net-LNSev	0.34 289	0.29 330	0.91 351	0.26 278	0.21 308	0.47 325	0.31 308	0.54 284	0.54 318	0.44 311	0.52 296	0.50 306	0.35 282	0.39 193	0.39 286	0.11 238	0.11 291	0.10 187	0.09 187	0.14 281	0.13 270

DGSMNet	0.61 369	0.29 330	0.91 351	0.51 381	0.70 393	0.62 358	1.38 414	0.59 327	0.55 324	0.37 251	0.61 330	0.52 313	0.33 271	0.65 292	0.43 302	0.53 386	0.60 404	0.67 392	0.61 400	0.63 388	0.61 398

aanetorigin	0.39 319	0.29 330	1.09 372	0.24 212	0.19 286	0.28 177	0.37 334	0.33 85	0.47 275	0.94 379	0.82 362	0.52 313	0.54 348	0.49 220	0.50 326	0.11 238	0.09 256	0.10 187	0.10 219	0.16 301	0.15 296

DeepPrunerF	0.44 339	0.29 330	1.29 386	0.33 346	0.30 364	0.35 263	0.36 330	0.62 347	1.15 393	0.40 282	0.44 244	0.39 243	0.41 310	0.80 341	0.52 329	0.18 347	0.14 322	0.23 358	0.21 355	0.17 316	0.17 311

ADCPNet	0.48 345	0.29 330	1.60 394	0.27 301	0.23 334	0.70 367	0.38 340	0.53 277	0.51 304	0.51 334	0.59 318	0.67 357	0.56 352	0.60 266	1.14 380	0.15 315	0.18 354	0.14 305	0.23 364	0.19 331	0.19 331

PWC_ROB	0.38 313	0.29 330	0.69 306	0.25 249	0.20 300	0.38 280	0.19 127	0.58 322	0.67 350	0.57 351	0.85 365	0.51 310	0.40 306	0.71 307	0.52 329	0.13 281	0.09 256	0.14 305	0.10 219	0.17 316	0.14 287

HBP-ISP	0.33 282	0.30 336	0.72 316	0.22 133	0.16 232	0.32 232	0.22 204	0.54 284	0.44 244	0.41 291	0.49 280	0.33 197	0.38 298	0.73 314	0.25 210	0.18 347	0.19 358	0.24 360	0.20 352	0.16 301	0.13 270

FC-DCNN	0.70 377	0.30 336	0.69 306	0.32 341	0.27 353	0.81 378	0.39 345	0.79 382	0.82 371	1.41 400	1.58 399	1.98 399	1.26 398	1.02 375	0.77 357	0.24 362	0.22 368	0.27 363	0.26 370	0.26 361	0.26 365

PS-NSSS	0.32 276	0.30 336	0.46 208	0.23 175	0.17 249	0.33 241	0.24 246	0.57 315	0.41 221	0.37 251	0.52 296	0.35 217	0.30 249	0.80 341	0.30 244	0.17 337	0.14 322	0.21 351	0.15 322	0.15 293	0.13 270

PDISCO_ROB	0.43 333	0.30 336	0.67 301	0.43 372	0.36 372	0.67 363	0.32 312	0.72 374	0.76 365	0.43 305	0.53 301	0.63 349	0.40 306	0.66 296	0.47 317	0.21 356	0.12 308	0.21 351	0.19 351	0.25 355	0.20 341

PWCDC_ROB	0.38 313	0.30 336	0.60 278	0.33 346	0.20 300	0.42 302	0.19 127	0.58 322	0.89 377	0.42 299	1.26 385	0.36 222	0.34 278	0.50 222	0.38 278	0.18 347	0.11 291	0.11 234	0.09 187	0.19 331	0.13 270

UDGNet	0.23 163	0.31 341	0.38 131	0.24 212	0.14 168	0.24 128	0.18 90	0.32 71	0.43 230	0.29 126	0.28 82	0.24 107	0.19 124	0.29 137	0.20 143	0.15 315	0.07 161	0.21 351	0.11 253	0.14 281	0.10 211

dad	0.28 242	0.31 341	0.44 192	0.21 88	0.14 168	0.30 213	0.20 165	0.33 85	0.49 293	0.44 311	0.44 244	0.45 283	0.21 138	0.41 198	0.26 222	0.20 355	0.11 291	0.20 349	0.11 253	0.14 281	0.10 211

ccnet	0.42 330	0.31 341	0.48 224	0.27 301	0.32 367	0.60 356	0.32 312	0.65 355	0.46 270	0.53 345	0.66 339	0.56 323	0.45 325	0.72 312	0.61 342	0.26 364	0.19 358	0.24 360	0.21 355	0.26 361	0.22 353

Syn2CoEx	0.36 298	0.31 341	0.78 322	0.34 348	0.21 308	0.41 295	0.28 289	0.61 339	0.49 293	0.42 299	0.56 313	0.45 283	0.44 322	0.69 301	0.38 278	0.17 337	0.14 322	0.15 317	0.12 285	0.13 269	0.12 258

FCDSN-DC	0.63 370	0.31 341	0.61 281	0.36 358	0.30 364	0.65 360	0.37 334	0.66 361	0.68 353	1.14 391	1.54 397	1.71 396	1.26 398	0.92 362	0.64 348	0.24 362	0.22 368	0.27 363	0.26 370	0.27 364	0.27 368
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
RGC	0.39 319	0.32 346	0.64 296	0.34 348	0.27 353	0.40 292	0.29 293	0.57 315	0.53 315	0.45 315	0.64 336	0.62 341	0.45 325	0.72 312	0.39 286	0.15 315	0.15 336	0.21 351	0.20 352	0.18 327	0.19 331

MSMD_ROB	0.60 368	0.33 347	0.61 281	0.30 328	0.25 346	0.86 380	0.35 327	0.55 294	0.67 350	1.10 389	1.49 394	1.76 397	0.97 389	0.88 356	0.49 321	0.23 359	0.21 364	0.27 363	0.27 372	0.25 355	0.24 363

PVD	0.58 364	0.34 348	0.84 340	0.39 367	0.31 366	0.59 353	0.47 365	0.80 383	1.25 394	0.92 378	1.09 377	0.79 369	0.82 379	0.85 350	0.76 354	0.21 356	0.18 354	0.22 357	0.18 347	0.27 364	0.35 377

ADCMid	0.49 347	0.34 348	1.13 376	0.26 278	0.21 308	0.51 336	0.37 334	0.57 315	0.54 318	0.75 370	0.66 339	0.62 341	0.64 367	0.64 286	1.68 397	0.13 281	0.12 308	0.17 332	0.17 342	0.20 339	0.17 311

Anonymous Stereo	0.38 313	0.34 348	1.00 363	0.30 328	0.25 346	0.33 241	0.44 357	0.50 243	0.54 318	0.41 291	0.45 256	0.39 243	0.26 197	0.93 363	0.48 318	0.15 315	0.14 322	0.15 317	0.16 333	0.16 301	0.17 311

FADNet-RVC	0.31 267	0.35 351	0.78 322	0.25 249	0.20 300	0.33 241	0.20 165	0.49 235	0.40 210	0.34 214	0.39 193	0.41 259	0.29 240	0.63 284	0.31 248	0.13 281	0.14 322	0.14 305	0.15 322	0.19 331	0.19 331

PASM	0.45 340	0.35 351	0.90 350	0.35 357	0.33 368	0.39 287	0.38 340	0.50 243	0.61 339	0.52 340	0.51 288	0.62 341	0.45 325	0.93 363	0.48 318	0.26 364	0.29 381	0.29 369	0.33 377	0.29 369	0.26 365

CSAN	0.50 349	0.35 351	0.78 322	0.36 358	0.23 334	0.56 348	0.59 380	0.61 339	0.70 357	0.64 358	0.78 358	0.65 352	0.60 357	1.38 393	0.62 344	0.21 356	0.17 348	0.20 349	0.20 352	0.18 327	0.18 324

FADNet	0.32 276	0.36 354	0.74 320	0.23 175	0.22 323	0.37 273	0.19 127	0.53 277	0.48 284	0.32 189	0.36 162	0.43 269	0.32 268	0.64 286	0.25 210	0.16 327	0.16 343	0.14 305	0.16 333	0.24 354	0.19 331

MaskLacGwcNet_RVC	0.36 298	0.36 354	0.53 252	0.34 348	0.19 286	0.51 336	0.24 246	0.55 294	0.38 191	0.41 291	0.47 273	0.47 291	0.27 214	0.73 314	0.30 244	0.36 380	0.19 358	0.27 363	0.17 342	0.26 361	0.23 359

MANE	1.41 399	0.36 354	0.74 320	0.43 372	0.41 376	2.16 411	0.80 395	2.39 415	3.38 409	2.22 410	3.06 412	3.54 413	2.73 414	2.15 409	1.94 405	0.28 372	0.27 377	0.30 371	0.46 387	0.28 368	0.34 376

ELAS_RVC	0.74 382	0.36 354	1.00 363	0.37 363	0.33 368	0.88 381	0.93 402	0.83 386	1.08 389	1.35 396	1.33 388	1.24 385	1.33 401	1.06 377	0.95 368	0.27 369	0.25 375	0.29 369	0.27 372	0.30 370	0.30 370
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	0.74 382	0.36 354	0.85 343	0.36 358	0.33 368	1.36 402	0.77 393	0.93 390	0.92 381	1.41 400	1.53 396	1.16 384	1.17 394	0.95 368	1.03 372	0.26 364	0.25 375	0.28 368	0.28 375	0.31 371	0.30 370
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
EDNetEfficient	0.63 370	0.37 359	2.40 404	0.26 278	0.25 346	0.38 280	0.49 371	0.41 167	1.06 388	1.38 397	0.87 369	0.62 341	0.95 386	0.65 292	1.65 396	0.11 238	0.09 256	0.10 187	0.11 253	0.19 331	0.17 311

XQC	0.43 333	0.37 359	0.96 359	0.34 348	0.25 346	0.53 346	0.34 324	0.60 335	0.73 363	0.51 334	0.46 266	0.57 327	0.47 334	0.70 304	0.72 353	0.17 337	0.12 308	0.18 339	0.15 322	0.25 355	0.23 359

WZ-Net	0.52 357	0.38 361	1.90 398	0.30 328	0.24 339	0.57 351	0.48 369	0.62 347	0.78 368	0.50 329	0.71 348	0.68 360	0.54 348	0.98 372	0.84 361	0.13 281	0.10 274	0.11 234	0.12 285	0.19 331	0.20 341

SAMSARA	0.56 360	0.39 362	0.80 330	0.60 386	0.46 379	1.00 387	1.23 413	0.67 366	0.68 353	0.71 365	0.54 304	0.89 375	0.57 354	0.81 344	0.62 344	0.19 352	0.22 368	0.18 339	0.18 347	0.27 364	0.25 364

ADCS	0.58 364	0.40 363	1.35 389	0.29 321	0.24 339	0.55 347	0.45 359	0.67 366	0.83 374	0.76 371	0.71 348	0.68 360	0.60 357	0.76 328	2.23 408	0.16 327	0.16 343	0.16 326	0.17 342	0.22 348	0.22 353

AnyNet_C32	0.51 353	0.40 363	1.10 375	0.29 321	0.28 356	0.59 353	0.58 378	0.54 284	0.60 336	0.62 355	0.66 339	0.54 319	0.54 348	0.78 335	1.74 400	0.15 315	0.14 322	0.15 317	0.17 342	0.20 339	0.20 341

LSM	1.64 406	0.40 363	2.56 406	2.02 416	17.61 427	0.51 336	0.52 373	0.61 339	0.76 365	0.82 373	1.11 379	0.63 349	0.54 348	0.75 323	0.49 321	0.16 327	0.24 373	0.18 339	0.21 355	0.25 355	2.42 419

Wz-Net-SNSev	0.43 333	0.41 366	1.27 384	0.30 328	0.21 308	0.44 312	0.41 349	0.61 339	0.65 346	0.46 318	0.65 337	0.62 341	0.39 303	0.74 321	0.59 339	0.12 265	0.11 291	0.12 267	0.13 303	0.16 301	0.14 287

GASNet	0.36 298	0.46 367	0.88 347	0.34 348	0.23 334	0.35 263	0.22 204	0.60 335	0.53 315	0.40 282	0.37 171	0.45 283	0.30 249	0.79 337	0.35 269	0.15 315	0.10 274	0.14 305	0.14 314	0.22 348	0.12 258

UDG	0.40 325	0.46 367	0.49 229	0.40 369	0.35 371	0.47 325	0.27 276	0.54 284	0.47 275	0.39 274	0.45 256	0.59 332	0.44 322	0.46 210	0.39 286	0.26 364	0.19 358	0.48 383	0.22 362	0.34 374	0.26 365

CC-Net-ROB	0.43 333	0.47 369	0.65 297	0.37 363	0.23 334	0.51 336	0.29 293	0.66 361	0.49 293	0.46 318	0.51 288	0.48 296	0.38 298	0.96 369	0.35 269	0.34 379	0.23 371	0.55 387	0.25 366	0.31 371	0.20 341

GANetREF_RVC	0.43 333	0.47 369	0.69 306	0.38 365	0.20 300	0.51 336	0.48 369	0.66 361	0.66 347	0.46 318	0.46 266	0.50 306	0.44 322	0.90 360	0.39 286	0.27 369	0.21 364	0.32 373	0.18 347	0.27 364	0.22 353
Zhang, Feihu and Prisacariu, Victor and Yang, Ruigang and Torr, Philip HS: GA-Net: Guided Aggregation Net for End- to-end Stereo Matching. CVPR 2019
SQANet	0.40 325	0.48 371	0.67 301	0.48 378	0.39 373	0.48 329	0.22 204	0.51 256	0.43 230	0.40 282	0.47 273	0.47 291	0.33 271	0.54 242	0.32 254	0.36 380	0.15 336	0.40 379	0.21 355	0.45 380	0.31 372

Consistency-Raft	0.55 359	0.48 371	1.02 367	0.45 375	0.49 381	0.49 332	0.47 365	0.72 374	0.72 360	0.45 315	0.82 362	0.47 291	0.60 357	0.50 222	0.63 347	0.39 384	0.39 389	0.44 381	0.51 392	0.52 382	0.37 378

RTS	0.78 384	0.48 371	4.68 412	0.34 348	0.28 356	1.12 391	0.46 361	0.62 347	1.03 385	0.73 366	0.89 370	0.60 335	0.59 355	1.61 397	1.16 383	0.14 304	0.11 291	0.15 317	0.15 322	0.21 342	0.19 331

RTSA	0.78 384	0.48 371	4.68 412	0.34 348	0.28 356	1.12 391	0.46 361	0.62 347	1.03 385	0.73 366	0.89 370	0.60 335	0.59 355	1.61 397	1.16 383	0.14 304	0.11 291	0.15 317	0.15 322	0.21 342	0.19 331

NVStereoNet_ROB	0.67 374	0.49 375	0.83 336	0.48 378	0.40 375	0.51 336	0.46 361	0.70 371	0.77 367	0.84 374	1.72 400	1.02 380	0.83 380	1.23 387	0.79 359	0.32 377	0.38 388	0.40 379	0.46 387	0.36 376	0.41 382
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
DDUNet	0.41 327	0.50 376	0.48 224	0.44 374	0.39 373	0.46 319	0.32 312	0.50 243	0.43 230	0.45 315	0.52 296	0.57 327	0.36 286	0.48 215	0.33 261	0.33 378	0.21 364	0.55 387	0.25 366	0.37 377	0.32 375

MFN_U_SF_DS_RVC	0.51 353	0.50 376	0.86 344	0.39 367	0.24 339	0.84 379	0.55 376	0.56 308	0.62 341	0.60 353	0.68 343	0.62 341	0.42 318	1.13 381	0.43 302	0.23 359	0.27 377	0.27 363	0.35 379	0.25 355	0.29 369

MFN_U_SF_RVC	0.56 360	0.51 378	1.19 378	0.38 365	0.22 323	0.69 364	0.27 276	0.80 383	0.67 350	0.73 366	0.74 353	0.87 372	0.61 366	0.81 344	0.76 354	0.29 374	0.27 377	0.32 373	0.37 383	0.32 373	0.31 372

EDNetEfficientorigin	7.51 418	0.52 379	140.47 440	0.25 249	0.17 249	0.42 302	0.29 293	0.47 218	1.03 385	1.28 394	1.02 375	0.83 371	0.84 381	0.75 323	0.99 370	0.10 210	0.09 256	0.12 267	0.10 219	0.21 342	0.22 353

anonymity	0.56 360	0.54 380	0.70 312	0.47 377	0.61 389	0.56 348	0.43 354	0.69 370	0.49 293	0.63 356	0.55 308	0.54 319	0.60 357	0.61 271	0.57 333	0.55 389	0.53 397	0.50 384	0.54 395	0.51 381	0.56 391

Wz-Net-TNSev	0.51 353	0.58 381	1.61 396	0.25 249	0.21 308	0.65 360	0.45 359	0.63 353	0.69 355	0.51 334	0.54 304	0.71 365	0.60 357	1.00 373	0.77 357	0.15 315	0.15 336	0.13 286	0.15 322	0.21 342	0.20 341

AnyNet_C01	0.65 372	0.58 381	2.60 407	0.32 341	0.26 351	0.88 381	0.61 381	0.63 353	0.62 341	0.68 362	0.96 373	0.76 368	0.60 357	0.96 369	1.43 392	0.16 327	0.16 343	0.17 332	0.17 342	0.23 351	0.23 359

SPS-STEREO	0.69 376	0.61 383	0.98 361	0.52 383	0.57 387	0.74 369	0.50 372	0.78 379	0.62 341	0.95 381	0.86 366	0.94 376	0.70 370	1.01 374	0.87 365	0.58 392	0.51 394	0.50 384	0.50 391	0.55 384	0.58 393
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
otaku	0.57 363	0.62 384	0.87 346	0.63 388	0.44 378	0.73 368	0.37 334	0.65 355	0.66 347	0.51 334	0.75 354	0.66 356	0.45 325	0.69 301	0.46 315	0.53 386	0.34 386	0.55 387	0.35 379	0.60 387	0.45 384

Ntro	0.58 364	0.64 385	0.92 353	0.66 389	0.50 382	0.77 372	0.36 330	0.66 361	0.70 357	0.50 329	0.59 318	0.65 352	0.51 345	0.75 323	0.45 309	0.56 390	0.32 385	0.56 390	0.34 378	0.63 388	0.46 387

MSC_U_SF_DS_RVC	0.68 375	0.64 385	1.06 371	0.45 375	0.27 353	1.40 404	0.58 378	0.78 379	0.92 381	0.84 374	0.86 366	0.88 374	0.68 368	1.33 392	0.68 351	0.37 382	0.29 381	0.34 375	0.36 382	0.43 378	0.37 378

SGM+DAISY	0.87 386	0.66 387	1.30 387	0.51 381	0.60 388	1.03 388	0.84 399	0.76 377	0.73 363	1.39 398	1.51 395	1.31 388	1.22 396	1.11 378	1.08 374	0.57 391	0.53 397	0.51 386	0.51 392	0.54 383	0.61 398

coex-ft	3.44 414	0.73 388	48.55 438	0.24 212	0.19 286	0.50 335	0.43 354	0.47 218	2.40 406	7.03 419	1.20 382	0.97 379	2.23 410	0.73 314	1.92 404	0.12 265	0.15 336	0.14 305	0.12 285	0.21 342	0.43 383

JetBlue	1.14 396	0.76 389	2.36 402	0.59 385	0.75 395	3.04 415	1.78 415	1.11 393	0.90 379	0.94 379	1.10 378	1.66 395	1.28 400	2.09 407	1.72 399	0.43 385	0.36 387	0.38 377	0.38 385	0.58 386	0.56 391

MFMNet_re	0.72 378	0.76 389	0.99 362	0.62 387	0.70 393	0.77 372	0.67 384	0.75 376	0.83 374	0.78 372	0.86 366	0.69 362	0.78 374	0.71 307	0.61 342	0.66 395	0.59 403	0.61 391	0.58 399	0.68 394	0.71 402

ACVNet_1	0.72 378	0.81 391	1.37 390	0.72 391	0.53 385	0.77 372	0.42 352	0.85 389	0.90 379	0.74 369	0.75 354	1.32 389	0.72 372	1.02 375	0.55 332	0.54 388	0.31 384	0.71 394	0.35 379	0.64 390	0.45 384

ACVNet-4b	0.72 378	0.81 391	1.33 388	0.72 391	0.50 382	0.80 377	0.31 308	0.71 373	0.80 370	0.50 329	0.72 352	0.95 378	0.43 321	0.96 369	1.20 387	1.13 412	0.21 364	0.76 396	0.45 386	0.65 391	0.46 387

IMH-64-1	0.91 388	0.86 393	0.84 340	0.97 399	0.75 395	0.92 384	0.71 386	1.27 395	1.10 390	0.89 376	1.45 391	1.14 382	0.96 387	1.19 383	0.84 361	0.74 396	0.51 394	0.97 401	0.55 396	0.84 398	0.60 395

IMH-64	0.91 388	0.86 393	0.84 340	0.97 399	0.75 395	0.92 384	0.71 386	1.27 395	1.10 390	0.89 376	1.45 391	1.14 382	0.96 387	1.19 383	0.84 361	0.74 396	0.51 394	0.97 401	0.55 396	0.84 398	0.60 395

ACVNet_2	0.89 387	0.87 395	1.25 382	0.82 394	0.62 390	0.97 386	0.62 382	1.14 394	1.42 397	1.00 384	1.40 389	1.47 392	0.84 381	1.11 378	0.66 350	0.61 393	0.43 391	0.78 397	0.49 389	0.75 395	0.52 389

WAO-7	1.01 391	0.89 396	0.93 355	0.83 396	0.66 392	1.18 393	0.81 397	1.40 399	1.57 400	1.11 390	1.76 402	1.45 391	1.19 395	1.50 396	1.14 380	0.61 393	0.62 407	0.70 393	0.68 402	0.66 393	0.60 395

RainbowNet	0.72 378	0.89 396	1.02 367	0.82 394	0.63 391	0.78 375	0.52 373	0.81 385	0.93 383	0.60 353	0.79 359	0.80 370	0.60 357	0.80 341	0.57 333	0.78 399	0.55 400	0.78 397	0.49 389	0.76 396	0.58 393

DispFullNet	0.66 373	0.89 396	1.59 393	0.77 393	1.21 410	0.51 336	0.23 224	0.59 327	0.72 360	0.69 364	0.61 330	0.69 362	0.91 385	0.79 337	0.48 318	0.27 369	0.12 308	0.73 395	0.30 376	0.65 391	0.40 381

WAO-6	1.07 394	0.93 399	0.92 353	0.96 398	0.78 398	1.28 399	0.75 390	1.34 397	2.00 404	1.02 386	1.54 397	1.59 393	1.22 396	1.31 391	1.14 380	0.78 399	0.55 400	1.02 405	0.75 406	0.83 397	0.69 401

IMH	1.05 393	0.95 400	1.00 363	1.01 401	0.78 398	1.11 390	0.68 385	1.38 398	1.43 398	1.00 384	1.72 400	1.43 390	1.14 391	1.73 402	0.89 366	1.09 409	0.55 400	0.99 403	0.57 398	0.87 400	0.62 400

LVE	1.13 395	1.02 401	1.28 385	1.01 401	0.80 401	1.29 400	0.81 397	1.47 402	1.96 402	1.07 388	1.90 403	1.90 398	1.01 390	1.48 395	0.91 367	0.93 406	0.61 406	0.94 400	0.69 403	0.87 400	0.75 406

TorneroNet-64	1.43 400	1.03 402	1.20 379	1.10 404	0.86 404	2.26 412	0.73 389	1.84 408	3.84 414	1.25 393	2.25 410	2.69 409	1.42 402	1.76 404	1.43 392	0.76 398	0.50 392	1.09 406	0.66 401	1.23 409	0.76 407

Dean	1.17 397	1.04 403	1.49 392	1.03 403	0.78 398	1.20 396	0.77 393	1.48 403	1.96 402	1.28 394	1.99 405	2.15 401	1.14 391	1.25 388	1.00 371	0.81 401	0.60 404	1.01 404	0.69 403	0.92 404	0.74 405

TorneroNet	2.22 410	1.08 404	1.24 381	1.14 408	0.90 405	5.58 417	0.80 395	2.12 413	8.69 420	2.58 412	5.42 417	3.88 414	1.97 408	1.78 406	1.87 402	0.86 402	0.54 399	1.15 410	0.74 405	1.23 409	0.85 408

WAO-8	1.46 402	1.10 405	1.09 372	1.10 404	0.84 402	2.06 408	0.75 390	1.84 408	3.83 412	1.44 404	2.21 408	2.15 401	1.43 403	3.17 413	1.19 385	0.91 404	0.65 409	1.09 406	0.79 407	0.90 402	0.71 402

Venus	1.46 402	1.10 405	1.09 372	1.10 404	0.84 402	2.06 408	0.75 390	1.84 408	3.83 412	1.44 404	2.21 408	2.15 401	1.43 403	3.17 413	1.19 385	0.91 404	0.65 409	1.09 406	0.79 407	0.90 402	0.71 402

MADNet+	1.01 391	1.16 407	4.72 414	0.70 390	0.47 380	1.24 397	0.96 403	0.97 391	0.89 377	0.65 360	0.77 357	0.87 372	0.85 383	2.09 407	1.68 397	0.38 383	0.39 389	0.31 372	0.27 372	0.43 378	0.39 380

PWCK	1.00 390	1.17 408	1.70 397	0.91 397	0.41 376	1.19 395	0.92 401	1.10 392	1.14 392	1.16 392	1.14 380	1.25 386	0.88 384	1.75 403	1.04 373	0.87 403	0.50 392	0.87 399	0.53 394	0.96 405	0.52 389

UNDER WATER-64	1.55 404	1.19 409	2.52 405	1.31 409	0.95 406	2.12 410	1.21 412	1.45 401	3.19 408	1.43 403	1.32 387	2.64 408	2.04 409	1.63 399	1.83 401	1.11 410	0.67 411	1.28 411	0.92 410	1.19 407	1.02 411

UNDER WATER	1.59 405	1.22 410	2.36 402	1.38 410	1.03 407	1.67 407	1.10 409	1.54 406	3.63 410	1.44 404	1.47 393	2.85 410	2.25 411	1.67 400	1.94 405	1.06 408	0.62 407	1.31 412	0.93 411	1.21 408	1.02 411

notaker	1.45 401	1.34 411	1.48 391	1.40 411	1.07 408	1.18 393	0.85 400	1.48 403	1.40 396	1.51 408	3.46 413	2.40 406	1.81 407	1.76 404	1.45 395	1.11 410	0.69 412	1.38 413	0.87 409	1.31 411	0.97 410

ktn	1.77 408	1.36 412	1.22 380	1.43 412	1.14 409	1.52 405	1.08 408	1.51 405	3.96 415	2.77 414	4.69 415	3.35 412	1.46 405	1.69 401	1.25 389	1.43 414	0.77 413	1.45 414	0.99 412	1.32 413	0.96 409

KSHMR	1.89 409	1.36 412	1.60 394	1.47 413	1.22 411	1.38 403	1.06 407	1.79 407	5.97 418	1.42 402	5.65 418	2.98 411	1.14 391	2.23 410	1.20 387	1.27 413	1.12 414	1.46 415	1.10 414	1.32 413	1.15 413

HanzoNet	2.97 413	1.69 414	2.29 401	1.74 414	1.33 412	1.53 406	1.03 406	1.99 411	2.64 407	5.51 417	5.16 416	5.90 419	6.82 419	4.32 418	3.29 413	3.16 418	2.02 419	1.92 416	2.87 420	2.24 417	1.89 417

SPstereo	14.25 425	1.73 415	2.83 409	1.84 415	1.57 415	23.16 432	43.27 432	35.72 439	29.56 439	20.86 436	20.62 430	26.34 439	21.82 432	25.23 439	19.62 431	1.56 415	1.42 415	2.96 419	2.17 417	1.31 411	1.33 416

MADNet++	2.26 411	1.80 416	2.06 399	2.13 418	1.97 416	2.61 414	1.79 416	2.38 414	2.16 405	2.75 413	2.65 411	2.38 405	2.43 412	3.17 413	3.21 412	2.17 416	1.95 417	1.94 417	1.63 416	2.06 416	2.01 418

BEATNet-Init1	4.73 417	2.61 417	13.29 427	0.58 384	0.53 385	10.12 422	3.33 418	4.83 418	5.01 417	8.75 421	8.51 419	14.08 428	7.60 420	7.70 421	5.34 418	0.28 372	0.28 380	0.34 375	0.37 383	0.57 385	0.45 384

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

DPSimNet_ROB	4.34 415	4.23 419	6.89 417	3.67 419	3.68 417	4.75 416	5.21 419	2.67 416	3.68 411	5.82 418	3.95 414	5.57 416	6.72 418	3.46 417	4.48 417	4.05 421	2.88 420	4.68 422	3.12 421	3.69 419	3.62 421

DGTPSM_ROB	8.34 419	5.10 420	10.37 425	5.31 421	10.18 421	8.33 419	23.60 427	6.06 420	13.41 426	4.90 415	10.87 424	5.65 417	10.44 421	6.17 419	12.59 422	3.74 419	7.55 422	3.69 420	7.26 424	4.14 420	7.46 422

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

ASD4		6.65 422

Anonymous_1	16.62 430	9.35 423	9.84 419	10.66 423	14.64 425	18.66 429	27.12 429	12.64 427	13.51 428	10.76 427	10.30 423	10.13 422	10.60 423	11.06 427	12.74 424	15.87 435	7.74 424	16.92 432	43.48 436	58.66 439	7.68 424

xxxxx1	15.27 426	9.54 424	10.31 420	20.13 429	18.88 428	17.08 425	23.03 424	10.36 424	10.99 422	9.21 422	9.62 420	10.74 423	10.61 424	10.72 424	13.89 427	7.97 426	9.20 428	31.85 437	44.72 437	12.84 425	13.69 427

tt_ll	15.27 426	9.54 424	10.31 420	20.13 429	18.88 428	17.08 425	23.03 424	10.36 424	10.99 422	9.21 422	9.62 420	10.74 423	10.61 424	10.72 424	13.89 427	7.97 426	9.20 428	31.85 437	44.72 437	12.84 425	13.69 427

ff	15.27 426	9.54 424	10.31 420	20.13 429	18.88 428	17.08 425	23.03 424	10.36 424	10.99 422	9.21 422	9.62 420	10.74 423	10.61 424	10.72 424	13.89 427	7.97 426	9.20 428	31.85 437	44.72 437	12.84 425	13.69 427

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

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

DLNR_Zeroshot_test	10.44 421	12.10 429	19.93 429	106.08 440	23.66 437	0.14 3	0.13 3	3.22 417	0.17 4	0.16 26	0.23 51	0.16 37	0.10 4	0.31 154	0.15 53	2.36 417	0.06 72	0.07 14	0.07 52	39.70 438	0.06 18

PML	16.10 429	12.82 430	6.78 416	5.23 420	7.76 419	33.92 433	66.56 439	5.30 419	10.28 421	26.12 438	68.59 439	20.51 430	13.49 429	10.06 423	6.78 421	5.96 423	2.00 418	6.04 425	2.18 418	8.96 424	2.60 420

LRCNet_RVC	10.90 422	14.34 431	9.35 418	15.35 426	8.04 420	1.08 389	0.34 324	8.78 422	0.70 357	12.63 428	16.05 428	9.85 421	6.54 417	8.57 422	6.34 420	20.27 436	5.40 421	23.70 434	21.88 433	14.87 428	13.83 430

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

MyStereo03	23.12 434	19.90 433	20.85 431	22.49 433	22.71 432	38.42 435	55.53 436	26.80 433	28.72 435	20.77 433	22.25 434	22.03 432	22.69 433	23.90 432	27.38 437	13.62 431	16.50 434	12.15 427	14.28 428	15.95 429	15.53 431

MyStereo02	23.12 434	19.90 433	20.85 431	22.49 433	22.71 432	38.42 435	55.53 436	26.80 433	28.72 435	20.77 433	22.25 434	22.03 432	22.69 433	23.90 432	27.38 437	13.62 431	16.50 434	12.15 427	14.28 428	15.95 429	15.53 431

MyStereo	23.12 434	19.90 433	20.85 431	22.49 433	22.71 432	38.42 435	55.53 436	26.80 433	28.72 435	20.77 433	22.25 434	22.03 432	22.69 433	23.90 432	27.38 437	13.62 431	16.50 434	12.15 427	14.28 428	15.95 429	15.53 431

Selective-RAFT-Error	23.16 437	19.93 436	20.87 434	22.54 436	22.81 436	38.52 439	55.47 434	27.01 438	28.83 438	20.66 432	22.25 434	22.09 436	22.80 438	24.09 436	27.36 435	13.61 430	16.48 432	12.15 427	14.28 428	15.99 433	15.57 435

LSM0	24.24 438	19.98 437	22.32 435	24.22 437	40.14 439	38.48 438	55.20 433	26.95 437	28.57 433	20.49 430	21.83 431	22.26 437	22.75 436	24.22 437	27.30 434	13.66 434	16.32 431	12.19 431	14.15 426	16.10 434	17.66 436

HaxPig	17.72 431	20.22 438	19.73 428	16.53 427	16.51 426	9.27 421	9.33 420	14.34 430	13.27 425	18.65 429	18.70 429	17.35 429	16.77 430	17.04 430	16.45 430	22.05 437	20.89 437	22.27 433	21.53 432	21.29 435	22.13 437

MEDIAN_ROB	21.21 432	24.62 439	23.47 436	19.58 428	19.65 431	13.22 424	10.96 421	17.88 431	17.00 431	22.14 437	22.02 432	20.86 431	20.36 431	21.06 431	19.71 432	25.63 438	24.13 438	26.21 435	25.20 434	25.17 436	25.38 438

AVERAGE_ROB	25.43 439	29.06 440	27.24 437	24.63 438	24.20 438	17.73 428	12.61 422	22.29 432	21.39 432	26.79 439	26.16 438	25.20 438	24.64 439	25.07 438	23.53 433	29.96 439	28.40 439	30.60 436	29.58 435	29.72 437	29.84 439

test_example2	101.33 440	108.28 441	68.15 439	98.43 439	106.93 440	89.75 440	102.43 440	36.80 440	97.65 440	129.04 440	130.15 440	65.26 440	66.62 440	92.11 440	80.24 440	144.10 440	199.48 440	81.81 440	103.01 440	125.01 440	101.27 440

Low-res two-view benchmark