Low-res two-view results

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

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

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

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

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Method	all	deliv. area 1l	deliv. area 1s	deliv. area 2l	deliv. area 2s	deliv. area 3l	deliv. area 3s	elect. 1l	elect. 1s	elect. 2l	elect. 2s	elect. 3l	elect. 3s	facade 1s	forest 1s	forest 2s	playg. 1l	playg. 1s	playg. 2l	playg. 2s	playg. 3l	playg. 3s	terra. 1s	terra. 2s	terra. 1l	terra. 1s	terra. 2l	terra. 2s

AIO-test2	0.21 1	0.16 1	0.11 1	0.09 1	0.11 2	0.16 5	0.12 20	0.23 7	0.15 12	0.18 8	0.19 18	0.42 31	0.14 7	0.12 3	0.34 1	0.42 2	0.32 1	0.25 3	0.30 1	0.18 1	0.29 1	0.32 8	0.11 2	0.15 14	0.20 1	0.20 1	0.23 1	0.19 2

AIO-test1	0.25 3	0.19 2	0.14 2	0.12 6	0.14 8	0.18 11	0.15 34	0.33 19	0.16 15	0.25 17	0.24 27	0.35 19	0.14 7	0.19 22	0.56 10	0.59 11	0.35 2	0.30 8	0.35 2	0.27 13	0.33 2	0.31 6	0.13 6	0.13 7	0.23 2	0.23 7	0.31 2	0.18 1

CroCo-Stereo	0.35 19	0.20 3	0.15 7	0.11 2	0.10 1	0.18 11	0.06 1	0.33 19	0.14 6	0.31 26	0.05 1	0.36 21	0.13 5	0.15 11	1.64 51	1.05 62	0.35 2	0.37 20	0.45 18	0.20 4	0.62 35	0.79 50	0.16 9	0.13 7	0.38 24	0.31 25	0.45 8	0.26 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
Pointernet	0.24 2	0.21 4	0.14 2	0.14 9	0.12 3	0.19 14	0.16 36	0.28 11	0.10 1	0.17 7	0.14 13	0.23 3	0.14 7	0.12 3	0.47 4	0.42 2	0.37 6	0.23 1	0.35 2	0.19 2	0.35 4	0.25 3	0.14 7	0.14 13	0.23 2	0.21 4	0.67 31	0.22 6

MLG-Stereo_test1	0.26 5	0.22 5	0.14 2	0.13 7	0.22 26	0.11 1	0.08 5	0.22 6	0.12 3	0.20 10	0.12 8	0.33 16	0.11 2	0.21 30	0.66 14	0.64 17	0.37 6	0.35 15	0.50 20	0.22 6	0.39 8	0.30 5	0.12 4	0.10 2	0.26 5	0.22 5	0.53 14	0.27 19

CroCo-Stereo Lap2	0.33 16	0.22 5	0.15 7	0.11 2	0.12 3	0.16 5	0.08 5	0.35 24	0.15 12	0.47 41	0.10 4	0.31 14	0.14 7	0.14 7	1.26 36	1.00 55	0.36 4	0.36 19	0.44 16	0.20 4	0.53 25	0.55 25	0.17 11	0.13 7	0.39 28	0.35 36	0.40 6	0.27 19

RAFT	0.35 19	0.22 5	0.19 13	0.27 28	0.13 6	0.30 40	0.08 5	0.97 113	0.18 25	0.92 141	0.19 18	0.27 5	0.16 15	0.18 19	0.51 6	0.47 4	0.38 9	0.26 4	0.54 24	0.25 11	0.43 12	0.34 10	0.19 20	0.15 14	0.38 24	0.34 34	0.90 51	0.27 19

MLG-Stereo	0.25 3	0.25 8	0.14 2	0.11 2	0.20 21	0.12 2	0.07 3	0.21 4	0.12 3	0.19 9	0.11 6	0.29 11	0.10 1	0.21 30	0.61 11	0.65 19	0.36 4	0.35 15	0.44 16	0.23 8	0.35 4	0.32 8	0.11 2	0.09 1	0.26 5	0.22 5	0.48 10	0.25 15

LG-Stereo	0.28 8	0.26 9	0.17 11	0.17 14	0.16 14	0.23 23	0.13 26	0.30 13	0.15 12	0.23 13	0.19 18	0.52 41	0.14 7	0.18 19	0.55 8	0.58 9	0.39 11	0.30 8	0.54 24	0.22 6	0.44 14	0.31 6	0.12 4	0.12 4	0.28 8	0.24 9	0.46 9	0.24 9

StereoVision	0.34 18	0.27 10	0.21 21	0.13 7	0.18 18	0.21 17	0.14 30	0.30 13	0.23 35	0.35 30	0.18 16	0.34 18	0.17 19	0.16 13	0.98 24	0.78 33	0.44 20	0.35 15	0.43 15	0.23 8	0.40 10	0.48 17	0.16 9	0.21 30	0.40 29	0.40 45	0.71 35	0.37 32

ProNet	0.30 10	0.27 10	0.31 35	0.26 25	0.15 11	0.27 33	0.27 73	0.38 27	0.13 5	0.15 4	0.49 74	0.29 11	0.13 5	0.16 13	0.73 17	0.49 6	0.43 18	0.32 10	0.35 2	0.27 13	0.38 7	0.22 1	0.38 56	0.22 32	0.32 14	0.20 1	0.38 5	0.27 19

U	0.41 27	0.28 12	0.16 10	0.11 2	0.13 6	0.16 5	0.06 1	0.45 35	0.14 6	0.49 42	0.07 2	0.36 21	0.16 15	0.20 27	1.71 57	1.14 84	0.44 20	0.41 30	0.59 30	0.32 21	0.66 39	0.92 63	0.17 11	0.17 21	0.50 51	0.36 38	0.49 11	0.35 30

RSM	0.30 10	0.30 13	0.22 23	0.32 43	0.15 11	0.21 17	0.10 14	0.17 1	0.16 15	0.14 2	0.26 30	0.22 2	0.19 25	0.14 7	0.64 13	0.60 13	0.39 11	0.37 20	0.35 2	0.33 23	0.46 17	0.54 24	0.19 20	0.16 16	0.30 12	0.26 16	0.58 18	0.24 9

MoCha-V2	0.30 10	0.31 14	0.23 26	0.21 16	0.17 17	0.17 10	0.14 30	0.23 7	0.11 2	0.26 20	0.28 34	0.32 15	0.16 15	0.19 22	0.62 12	0.61 15	0.39 11	0.38 22	0.35 2	0.42 42	0.61 32	0.51 22	0.15 8	0.16 16	0.35 18	0.26 16	0.34 3	0.19 2

AIO-Stereo	0.31 13	0.33 15	0.22 23	0.35 49	0.16 14	0.20 16	0.10 14	0.17 1	0.14 6	0.14 2	0.20 22	0.21 1	0.16 15	0.14 7	0.55 8	0.55 7	0.41 14	0.39 25	1.18 81	0.36 28	0.39 8	0.43 16	0.17 11	0.16 16	0.32 14	0.24 9	0.61 23	0.19 2

RSM++	0.33 16	0.33 15	0.23 26	0.36 54	0.20 21	0.24 26	0.10 14	0.21 4	0.16 15	0.16 5	0.26 30	0.26 4	0.19 25	0.16 13	0.83 22	0.65 19	0.41 14	0.38 22	0.50 20	0.39 32	0.50 20	0.59 30	0.25 33	0.16 16	0.41 31	0.26 16	0.54 15	0.30 26

MM-Stereo_test3	0.27 7	0.36 17	0.14 2	0.25 23	0.15 11	0.15 3	0.08 5	0.48 36	0.18 25	0.25 17	0.10 4	0.41 30	0.12 4	0.11 2	0.36 2	0.40 1	0.42 16	0.26 4	0.37 8	0.25 11	0.33 2	0.25 3	0.24 30	0.12 4	0.29 10	0.20 1	0.77 45	0.23 7

111111	0.31 13	0.37 18	0.19 13	0.25 23	0.29 38	0.22 22	0.09 10	0.19 3	0.16 15	0.10 1	0.17 15	0.27 5	0.17 19	0.18 19	0.79 20	0.56 8	0.46 27	0.28 6	0.76 46	0.24 10	0.53 25	0.61 33	0.21 22	0.11 3	0.25 4	0.25 11	0.41 7	0.19 2

GREAT-IGEV	0.32 15	0.37 18	0.21 21	0.15 10	0.12 3	0.16 5	0.09 10	0.30 13	0.16 15	0.33 27	0.18 16	0.44 33	0.19 25	0.20 27	0.74 18	0.61 15	0.45 23	0.29 7	0.42 12	0.28 17	0.43 12	0.52 23	0.21 22	0.17 21	0.27 7	0.25 11	0.88 50	0.23 7

CoSv	0.26 5	0.38 20	0.20 16	0.18 15	0.14 8	0.35 55	0.09 10	0.38 27	0.16 15	0.20 10	0.08 3	0.28 9	0.14 7	0.09 1	0.47 4	0.59 11	0.42 16	0.23 1	0.39 10	0.19 2	0.40 10	0.23 2	0.10 1	0.13 7	0.40 29	0.25 11	0.36 4	0.24 9

RAStereo	0.46 32	0.38 20	0.19 13	0.15 10	0.16 14	0.19 14	0.11 17	0.44 33	0.18 25	0.99 151	0.12 8	0.45 34	0.18 23	0.15 11	1.85 78	1.10 77	0.52 35	0.47 37	0.68 35	0.27 13	0.77 52	0.80 52	0.27 34	0.17 21	0.47 44	0.34 34	0.51 12	0.41 36

anonymousdsp	0.50 34	0.38 20	0.36 44	0.28 30	0.32 46	0.28 35	0.15 34	0.56 41	0.26 38	0.42 35	0.33 44	0.53 44	0.19 25	0.27 43	1.47 40	0.87 38	0.54 39	0.52 47	0.62 31	0.48 58	0.71 43	1.04 73	0.36 50	0.30 44	0.46 38	0.29 23	1.13 74	0.33 28

IGEV-Stereo++	0.36 22	0.40 23	0.20 16	0.22 18	0.25 30	0.21 17	0.09 10	0.25 10	0.17 22	0.20 10	0.34 46	0.29 11	0.20 31	0.19 22	0.78 19	0.60 13	0.44 20	0.33 12	0.75 43	0.34 25	0.53 25	0.64 37	0.22 24	0.13 7	0.28 8	0.27 20	1.09 69	0.28 23

RYNet	2.42 198	0.40 23	0.35 43	0.29 34	0.32 46	0.40 69	0.25 63	0.61 47	0.55 129	0.33 27	0.36 54	0.40 29	0.26 38	0.27 43	52.29 318	0.69 24	0.47 29	1.00 207	0.54 24	0.29 19	0.50 20	0.37 12	0.38 56	0.32 51	0.57 67	1.24 176	1.31 85	0.50 48

AdaDepth	0.41 27	0.41 25	0.20 16	0.24 20	0.28 37	0.23 23	0.16 36	0.32 18	0.20 30	0.23 13	0.29 35	0.27 5	0.21 32	0.23 36	0.97 23	1.09 74	0.49 31	0.41 30	1.08 73	0.34 25	0.54 29	0.59 30	0.18 17	0.21 30	0.29 10	0.28 21	0.75 41	0.43 37

MSCF	0.37 23	0.41 25	0.20 16	0.34 45	0.19 20	0.23 23	0.14 30	0.30 13	0.20 30	0.67 71	0.13 11	0.27 5	0.17 19	0.14 7	1.02 25	0.77 32	0.37 6	0.34 14	0.36 7	0.28 17	0.45 16	0.50 21	0.22 24	0.20 27	0.35 18	0.90 129	0.70 33	0.25 15

GASTEREO	0.38 25	0.42 27	0.20 16	0.34 45	0.18 18	0.24 26	0.14 30	0.30 13	0.19 29	0.73 86	0.12 8	0.28 9	0.17 19	0.13 6	1.05 27	0.74 29	0.38 9	0.33 12	0.37 8	0.30 20	0.44 14	0.56 27	0.23 27	0.20 27	0.35 18	0.87 122	0.73 39	0.24 9

UniTT-Stereo	0.60 49	0.44 28	0.32 37	0.21 16	0.25 30	0.34 51	0.17 43	0.61 47	0.31 52	0.75 90	0.27 32	0.62 59	0.34 50	0.21 30	1.77 67	1.44 138	0.57 48	0.61 75	1.53 104	0.44 50	0.91 75	1.14 80	0.37 54	0.29 43	0.50 51	0.54 69	0.52 13	0.58 59

AANet_RVC	0.54 40	0.45 29	0.40 52	0.33 44	0.61 135	0.28 35	0.31 85	0.61 47	0.58 140	0.44 37	0.41 61	0.39 25	0.48 86	0.33 69	1.16 30	0.79 34	0.55 41	0.53 56	0.56 28	0.52 65	0.46 17	0.49 19	0.34 42	0.38 67	0.57 67	0.57 74	1.05 66	0.97 133

MaDis-Stereo	0.57 43	0.47 30	0.30 32	0.16 12	0.26 34	0.21 17	0.17 43	0.44 33	0.32 56	1.08 161	0.22 24	0.51 40	0.22 35	0.19 22	1.83 75	1.19 94	0.62 57	0.59 69	1.09 75	0.45 52	0.81 59	0.94 65	0.37 54	0.25 39	0.63 78	0.67 89	0.60 20	0.82 106

MLG-Stereo_test3	0.52 37	0.48 31	0.27 29	0.29 34	0.38 67	0.24 26	0.12 20	0.34 23	0.20 30	1.12 163	0.30 37	0.54 45	0.19 25	0.31 61	1.85 78	0.92 42	0.52 35	0.52 47	1.17 79	0.39 32	0.70 41	0.75 46	0.18 17	0.24 37	0.38 24	0.31 25	0.90 51	0.44 39

RAFT + AFF	1.96 185	0.49 32	0.42 59	0.41 75	0.20 21	0.41 74	0.19 47	0.65 56	0.23 35	0.56 47	0.27 32	0.77 105	0.21 32	0.29 50	39.69 278	0.90 41	0.62 57	0.35 15	1.92 120	0.38 31	0.77 52	0.57 28	0.32 38	0.27 40	0.71 97	0.33 32	0.58 18	0.29 25

S2M2_XL	0.85 72	0.50 33	0.64 106	0.24 20	0.30 40	0.35 55	0.28 76	0.61 47	0.43 86	0.56 47	0.35 52	0.65 67	0.59 118	0.34 74	2.56 156	1.65 173	0.69 72	0.47 37	0.72 38	0.54 67	4.94 185	2.28 119	0.48 100	0.30 44	0.55 65	0.51 64	0.74 40	0.74 89

SGD-Stereo	1.69 174	0.50 33	0.36 44	0.28 30	0.30 40	0.30 40	0.17 43	0.57 42	0.28 47	0.44 37	0.21 23	0.69 77	0.39 63	0.25 39	31.04 274	1.51 154	0.73 89	0.52 47	0.68 35	0.45 52	1.43 121	1.32 90	0.41 66	0.30 44	0.45 37	0.46 56	0.87 49	0.63 74

MLG-Stereo_test2	0.39 26	0.54 35	0.17 11	0.16 12	0.24 29	0.15 3	0.08 5	0.33 19	0.14 6	0.24 15	0.13 11	0.39 25	0.14 7	0.17 17	1.52 45	0.76 31	0.45 23	0.44 34	1.04 67	0.42 42	0.48 19	0.48 17	0.18 17	0.12 4	0.34 16	0.25 11	0.66 29	0.38 33

DEFOM-Stereo	0.45 31	0.55 36	0.28 30	0.26 25	0.30 40	0.32 44	0.13 26	0.35 24	0.17 22	0.25 17	0.32 40	0.38 23	0.19 25	0.22 34	1.10 29	0.73 27	0.59 54	0.52 47	0.51 23	0.44 50	0.73 48	0.69 40	0.42 72	0.28 42	0.44 35	0.32 31	1.28 82	0.46 42

GIP-stereo	0.37 23	0.56 37	0.32 37	0.29 34	0.23 28	0.21 17	0.11 17	0.24 9	0.17 22	0.30 24	0.19 18	0.38 23	0.18 23	0.21 30	1.05 27	0.64 17	0.46 27	0.39 25	0.42 12	0.41 38	0.52 24	0.82 53	0.17 11	0.17 21	0.35 18	0.31 25	0.76 42	0.24 9

iRaftStereo_RVC	0.51 35	0.56 37	0.40 52	0.28 30	0.31 44	0.32 44	0.19 47	0.68 60	0.25 37	0.46 40	0.57 95	0.58 49	0.29 42	0.25 39	1.17 33	0.89 40	0.56 45	0.45 35	0.72 38	0.41 38	0.97 78	0.79 50	0.35 45	0.34 56	0.44 35	0.41 50	0.76 42	0.48 44

MMNet	0.59 47	0.58 39	0.44 63	0.38 59	0.55 122	0.42 76	0.29 79	0.60 45	0.40 76	0.38 32	0.55 91	0.63 60	0.32 48	0.51 162	1.51 44	0.75 30	0.72 84	0.58 66	0.76 46	0.55 74	0.62 35	0.41 15	0.40 62	0.52 126	0.51 54	0.49 59	1.49 101	0.50 48

delet	0.51 35	0.58 39	0.47 72	0.35 49	0.50 108	0.50 103	0.30 81	0.49 37	0.29 49	0.56 47	0.44 66	0.45 34	0.34 50	0.48 150	1.16 30	0.68 23	0.55 41	0.46 36	0.47 19	0.41 38	0.58 30	0.39 13	0.39 58	0.41 81	0.48 47	0.36 38	1.09 69	0.50 48

Occ-G	0.43 29	0.59 41	0.29 31	0.34 45	0.31 44	0.26 32	0.12 20	0.38 27	0.18 25	0.16 5	0.32 40	0.33 16	0.24 36	0.16 13	1.16 30	0.84 36	0.45 23	0.39 25	0.71 37	0.32 21	0.87 67	0.78 49	0.22 24	0.19 26	0.36 23	0.26 16	0.94 57	0.31 27

TDLM	0.49 33	0.59 41	0.60 99	0.39 70	0.48 96	0.46 87	0.43 133	0.72 63	0.35 63	0.30 24	0.65 111	0.76 101	0.41 71	0.35 79	0.54 7	0.58 9	0.55 41	0.49 40	0.50 20	0.43 45	0.50 20	0.39 13	0.41 66	0.39 74	0.38 24	0.31 25	0.61 23	0.66 81

4D-IteraStereo	1.32 134	0.61 43	1.07 194	0.49 95	0.43 82	0.40 69	0.25 63	1.44 180	0.37 66	0.75 90	0.56 92	0.75 97	0.43 73	0.43 124	2.29 135	1.38 122	0.68 67	0.66 97	2.70 160	0.59 87	3.21 164	10.86 257	0.46 88	0.40 79	0.69 92	0.83 111	2.34 176	0.64 75

DFGA-Net	0.65 55	0.64 44	0.36 44	0.51 102	0.33 53	0.43 78	0.29 79	0.88 102	0.34 60	2.05 222	0.38 56	0.52 41	0.29 42	0.22 34	1.35 37	1.07 66	0.76 97	0.49 40	0.96 60	0.35 27	0.71 43	0.71 42	0.36 50	0.41 81	0.57 67	0.38 41	1.81 126	0.43 37

Former-RAFT_DAM_RVC	0.87 79	0.64 44	0.54 91	0.44 86	0.41 78	0.38 63	0.26 70	1.26 149	0.49 105	0.85 123	0.62 104	0.75 97	0.54 102	0.34 74	1.75 64	1.50 153	0.68 67	0.70 108	1.17 79	0.56 76	1.52 122	3.83 138	0.39 58	0.37 63	0.75 106	1.18 171	0.68 32	0.77 96

AnonymousM	2.27 194	0.64 44	0.44 63	0.51 102	0.32 46	0.49 100	0.24 60	1.70 211	0.48 101	0.75 90	2.06 228	0.70 81	0.47 83	0.39 99	2.47 147	3.26 232	0.99 173	1.03 212	1.88 118	2.37 270	4.85 184	6.68 189	0.57 152	0.47 100	0.53 59	0.65 88	11.71 305	14.52 297

HGLStereo	0.83 71	0.64 44	0.75 126	0.52 106	0.67 152	0.56 126	0.45 139	0.66 59	0.50 110	1.72 204	0.96 172	0.64 64	0.56 109	0.54 164	1.65 54	1.18 91	0.80 110	0.76 129	1.05 68	0.66 119	0.99 80	1.36 94	0.49 111	0.54 136	0.71 97	0.76 99	1.59 115	0.82 106

LL-Strereo2	1.08 107	0.65 48	0.59 96	0.40 71	0.34 56	0.31 43	0.23 57	1.48 182	0.38 67	0.68 73	0.58 99	0.63 60	0.32 48	0.64 197	1.65 54	1.13 82	0.63 59	0.53 56	1.32 90	0.66 119	1.35 113	11.05 262	0.44 80	0.34 56	0.64 80	0.60 76	1.05 66	0.56 55

raftrobust	1.11 108	0.65 48	0.92 163	0.55 115	0.49 99	0.44 80	0.33 100	1.55 198	0.47 95	0.94 145	0.72 133	0.82 116	0.53 97	0.36 88	2.91 180	1.71 178	0.71 79	0.70 108	4.37 205	0.65 114	1.69 136	3.95 143	0.59 165	0.42 89	0.95 154	0.85 118	0.99 61	0.85 115

FINET	0.69 58	0.65 48	0.67 112	0.65 141	0.49 99	0.48 98	0.45 139	0.75 68	0.59 142	0.61 58	0.48 71	0.82 116	0.57 113	0.43 124	1.71 57	1.08 72	0.77 100	0.57 63	1.07 72	0.56 76	0.88 68	0.65 38	0.43 77	0.50 119	0.62 77	0.56 73	0.96 59	0.64 75

HITNet	0.90 85	0.65 48	0.62 102	0.68 149	0.50 108	0.39 66	0.32 96	1.26 149	0.89 183	0.70 75	0.70 128	0.91 136	0.49 89	0.39 99	1.96 93	1.02 56	0.66 65	0.64 91	0.79 50	0.61 100	1.53 123	3.85 139	0.46 88	0.52 126	0.58 71	0.64 81	1.81 126	0.81 104
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
test-1	3.02 223	0.66 52	1.14 212	0.60 129	0.58 126	0.75 174	0.63 173	1.96 234	0.82 175	4.00 285	5.48 267	2.18 231	0.80 181	0.41 109	4.00 224	7.32 284	1.18 203	1.19 240	6.72 249	7.57 306	10.78 273	12.94 307	0.54 139	0.60 158	1.40 223	1.78 233	2.89 226	2.52 230

HH	2.75 209	0.67 53	1.42 237	0.80 176	0.71 159	0.88 194	1.09 218	1.86 226	0.87 179	5.19 312	0.66 113	1.91 215	0.86 193	0.57 176	2.65 164	8.48 292	0.87 134	0.94 187	6.36 234	1.39 219	13.52 298	12.32 287	0.79 217	0.58 149	1.38 217	1.63 223	3.81 261	2.06 216

HanStereo	2.75 209	0.67 53	1.42 237	0.80 176	0.71 159	0.88 194	1.09 218	1.86 226	0.87 179	5.19 312	0.66 113	1.91 215	0.86 193	0.57 176	2.65 164	8.48 292	0.87 134	0.94 187	6.36 234	1.39 219	13.52 298	12.32 287	0.79 217	0.58 149	1.38 217	1.63 223	3.81 261	2.06 216

sCroCo_RVC	1.85 181	0.67 53	0.55 92	0.37 57	0.49 99	0.75 174	0.41 124	0.94 111	1.56 242	1.51 191	0.78 145	1.04 157	0.94 207	0.48 150	2.49 148	5.07 266	1.26 212	1.22 244	2.53 144	1.37 216	7.95 236	11.14 263	0.45 86	0.60 158	0.94 150	1.12 162	2.34 176	1.05 150

GANet	0.64 53	0.67 53	0.63 103	0.57 120	0.58 126	0.95 201	0.55 157	0.78 76	0.46 93	0.57 50	0.61 102	1.83 212	0.36 60	0.41 109	0.81 21	0.69 24	0.76 97	0.73 120	0.58 29	0.40 36	0.53 25	0.49 19	0.47 97	0.48 112	0.56 66	0.41 50	0.83 47	0.69 84

CVANet_RVC	0.60 49	0.67 53	0.81 138	0.81 179	0.53 118	0.66 156	0.55 157	1.15 132	0.39 69	0.44 37	0.79 147	0.80 110	0.44 81	0.43 124	0.69 15	0.67 22	0.55 41	0.53 56	0.55 27	0.57 79	0.63 37	0.57 28	0.40 62	0.41 81	0.46 38	0.40 45	0.72 36	0.55 53

LG-Stereo_L2	0.58 45	0.69 58	0.43 62	0.28 30	0.35 60	0.24 26	0.13 26	0.62 52	0.26 38	0.70 75	0.39 58	0.71 85	0.34 50	0.28 47	1.83 75	1.32 113	0.57 48	0.51 45	0.96 60	0.41 38	0.74 50	1.06 75	0.32 38	0.27 40	0.52 57	0.38 41	0.62 26	0.64 75

LG-Stereo_L1	0.58 45	0.69 58	0.41 56	0.24 20	0.35 60	0.25 30	0.12 20	0.62 52	0.27 45	0.72 81	0.32 40	0.69 77	0.34 50	0.29 50	1.82 72	1.36 119	0.57 48	0.52 47	1.14 78	0.42 42	0.70 41	1.11 78	0.29 35	0.30 44	0.51 54	0.33 32	0.66 29	0.65 79

G2L-Stereo	0.81 70	0.69 58	0.60 99	0.57 120	0.78 175	0.50 103	0.37 111	0.77 70	0.53 121	0.69 74	0.78 145	0.70 81	0.63 130	0.54 164	2.08 109	0.96 49	0.73 89	0.63 88	1.23 84	0.61 100	1.22 102	0.66 39	0.57 152	0.48 112	0.77 110	0.89 124	1.98 141	0.80 102

MM-Stereo_test1	0.29 9	0.69 58	0.15 7	0.23 19	0.14 8	0.16 5	0.07 3	0.37 26	0.14 6	0.27 21	0.11 6	0.43 32	0.11 2	0.12 3	0.45 3	0.48 5	0.45 23	0.32 10	0.42 12	0.27 13	0.35 4	0.35 11	0.23 27	0.13 7	0.31 13	0.23 7	0.63 27	0.24 9

AFF-stereo	0.76 65	0.69 58	0.59 96	0.30 38	0.32 46	0.52 111	0.18 46	0.86 95	0.41 78	1.37 182	0.43 64	0.60 55	0.34 50	0.24 38	1.76 66	1.13 82	0.57 48	0.62 79	2.81 163	0.43 45	0.77 52	0.63 35	0.41 66	0.32 51	0.70 94	0.67 89	2.38 184	0.56 55

UPFNet	0.73 62	0.69 58	0.79 133	0.54 113	0.65 146	0.58 135	0.54 153	0.72 63	0.54 127	0.59 55	0.57 95	0.61 56	0.47 83	0.62 193	1.80 70	0.96 49	0.72 84	0.68 104	0.91 56	0.72 136	0.64 38	0.55 25	0.53 133	0.52 126	0.58 71	0.51 64	2.19 159	0.59 65

LG-G_1	0.54 40	0.70 64	0.32 37	0.36 54	0.39 69	0.32 44	0.16 36	0.41 30	0.21 33	0.29 22	0.34 46	0.50 36	0.35 56	0.32 64	2.09 113	1.07 66	0.51 33	0.58 66	0.75 43	0.59 87	0.78 55	1.24 86	0.17 11	0.22 32	0.46 38	0.39 43	0.60 20	0.48 44

LG-G	0.54 40	0.70 64	0.32 37	0.36 54	0.39 69	0.32 44	0.16 36	0.41 30	0.21 33	0.29 22	0.34 46	0.50 36	0.35 56	0.32 64	2.09 113	1.07 66	0.51 33	0.58 66	0.75 43	0.59 87	0.78 55	1.24 86	0.17 11	0.22 32	0.46 38	0.39 43	0.60 20	0.48 44

HUF	2.12 188	0.70 64	0.53 88	0.35 49	0.25 30	0.29 38	0.16 36	0.81 83	0.29 49	0.49 42	0.24 27	0.61 56	0.43 73	0.27 43	21.42 266	21.17 325	0.56 45	0.52 47	2.25 133	0.54 67	1.58 128	1.03 72	0.42 72	0.34 56	0.51 54	0.30 24	0.76 42	0.47 43

CIPLG	1.32 134	0.70 64	0.69 114	0.57 120	0.46 86	0.52 111	0.33 100	0.81 83	0.55 129	0.76 94	0.69 121	1.03 153	0.53 97	0.59 182	2.91 180	1.33 116	0.89 140	0.62 79	3.23 178	0.62 107	1.62 130	10.69 249	0.55 142	0.53 132	0.90 146	0.54 69	2.37 183	0.61 68

ACRE	1.31 131	0.70 64	0.66 111	0.58 126	0.47 90	0.52 111	0.32 96	0.81 83	0.53 121	0.76 94	0.69 121	1.04 157	0.52 96	0.59 182	2.66 166	1.32 113	0.89 140	0.63 88	3.25 184	0.61 100	1.62 130	10.69 249	0.55 142	0.52 126	0.92 149	0.55 71	2.40 186	0.62 70

RALAANet	1.14 111	0.70 64	0.84 145	0.53 110	0.53 118	0.60 142	0.41 124	1.30 156	0.50 110	0.94 145	0.65 111	0.72 88	0.59 118	0.33 69	1.97 96	1.32 113	0.75 96	0.89 173	1.96 122	0.85 165	3.07 162	5.37 171	0.53 133	0.62 165	0.82 118	1.03 151	2.08 148	0.78 98

PWCDC_ROB	2.78 212	0.70 64	0.65 109	0.61 131	0.87 186	0.63 149	0.57 161	1.04 121	1.59 243	0.65 66	1.88 218	0.80 110	3.28 266	0.73 210	41.04 282	2.18 205	1.23 208	0.98 199	1.52 103	0.97 184	2.56 155	5.26 170	0.68 194	0.81 204	0.74 105	0.94 136	1.13 74	0.97 133

AIO_rvc	0.53 38	0.71 71	0.38 48	0.34 45	0.22 26	0.34 51	0.16 36	0.57 42	0.28 47	0.38 32	0.22 24	0.56 46	0.24 36	0.27 43	1.96 93	1.04 59	0.48 30	0.40 29	1.28 87	0.47 57	0.79 58	0.95 69	0.39 58	0.22 32	0.46 38	0.28 21	0.72 36	0.33 28

IPLGR_C	1.31 131	0.71 71	0.68 113	0.57 120	0.46 86	0.52 111	0.31 85	0.81 83	0.53 121	0.76 94	0.69 121	1.03 153	0.53 97	0.59 182	2.62 161	1.33 116	0.88 138	0.63 88	3.25 184	0.61 100	1.64 133	10.69 249	0.55 142	0.53 132	0.89 142	0.57 74	2.40 186	0.62 70

FADNet-RVC	1.38 140	0.71 71	0.88 154	0.77 169	1.09 212	0.58 135	2.16 261	0.92 107	0.57 138	1.03 154	0.72 133	1.48 195	0.64 133	0.61 188	5.02 232	1.56 163	0.85 128	0.90 176	2.24 132	1.52 237	2.20 149	4.08 145	0.51 125	0.77 197	1.48 233	1.14 167	1.43 94	1.35 181

XX-Stereo	11.10 300	0.72 74	1.24 228	1.04 205	0.52 112	0.80 181	0.84 190	1.13 129	0.51 114	4.53 294	6.79 288	1.54 202	1.06 220	0.42 119	2.78 175	5.82 277	0.96 166	0.94 187	6.43 237	0.91 173	6.26 207	8.36 210	0.58 161	0.43 90	237.38 337	1.38 190	2.64 213	3.61 251

ARAFT	0.89 84	0.72 74	0.47 72	0.35 49	0.34 56	0.42 76	0.24 60	0.64 55	0.34 60	2.25 234	0.57 95	0.58 49	0.29 42	0.39 99	2.14 116	1.42 132	0.71 79	0.74 124	2.68 159	0.54 67	1.86 143	1.93 108	0.42 72	0.33 54	0.83 121	0.40 45	1.98 141	0.56 55

RAFT-Stereo + iAFF	0.86 75	0.72 74	0.84 145	0.41 75	0.39 69	0.54 117	0.21 54	0.99 116	0.52 116	1.54 192	0.57 95	0.73 89	0.39 63	0.26 41	2.15 117	1.17 89	0.64 62	0.50 42	2.66 157	0.57 79	0.88 68	0.90 60	0.47 97	0.39 74	0.86 130	0.72 94	2.54 205	0.66 81

RASNet	0.85 72	0.72 74	0.89 159	0.61 131	0.62 142	0.66 156	0.41 124	0.98 115	0.61 146	1.21 168	0.64 109	0.74 90	0.67 144	0.40 103	1.23 34	1.31 111	0.72 84	0.66 97	1.00 62	0.70 132	1.09 89	1.43 97	0.43 77	0.75 193	0.68 90	0.79 103	2.17 155	0.93 128

raft+_RVC	0.71 61	0.73 78	0.70 117	0.41 75	0.34 56	0.49 100	0.30 81	1.48 182	0.43 86	0.62 61	0.62 104	0.65 67	0.39 63	0.26 41	1.74 62	1.16 87	0.69 72	0.53 56	1.57 110	0.51 61	0.85 64	1.06 75	0.44 80	0.38 67	0.68 90	0.62 78	0.85 48	0.69 84

GES	1.40 142	0.73 78	0.79 133	0.78 171	0.71 159	0.80 181	0.59 167	1.37 173	0.97 191	1.66 200	0.94 168	0.74 90	0.65 138	0.63 195	2.40 141	1.55 161	0.98 171	0.89 173	5.45 220	1.14 201	3.99 173	3.85 139	0.65 184	0.83 210	0.75 106	0.81 107	1.52 104	1.72 202

DMCA	0.63 52	0.73 78	0.63 103	0.40 71	0.49 99	0.52 111	0.33 100	0.59 44	0.52 116	0.80 112	0.63 108	0.70 81	0.40 68	0.47 144	1.48 41	0.92 42	0.69 72	0.67 100	0.67 33	0.51 61	0.67 40	0.59 30	0.48 100	0.45 96	0.48 47	0.52 67	1.04 65	0.62 70

test_4	1.13 110	0.74 81	0.77 129	0.42 81	0.32 46	0.34 51	0.26 70	0.78 76	0.33 58	0.75 90	0.40 59	0.87 125	0.35 56	0.40 103	2.10 115	1.55 161	0.65 63	0.69 106	1.50 101	0.51 61	1.12 94	10.25 236	0.41 66	0.37 63	0.58 71	0.70 91	2.73 218	0.62 70

AASNet	0.53 38	0.74 81	0.46 70	0.35 49	0.61 135	0.51 108	0.42 130	0.65 56	0.26 38	0.41 34	0.50 76	0.39 25	0.31 47	0.41 109	1.02 25	0.69 24	0.53 38	0.60 70	0.67 33	0.51 61	0.60 31	0.87 58	0.41 66	0.41 81	0.50 51	0.40 45	0.70 33	0.45 41

GMOStereo	1.28 124	0.74 81	0.45 65	0.62 134	0.52 112	0.46 87	0.39 114	1.54 194	0.47 95	0.87 126	0.47 67	0.74 90	0.59 118	0.35 79	2.01 99	1.45 140	0.80 110	0.87 163	2.92 168	0.69 125	1.78 137	10.98 258	0.46 88	0.41 81	1.09 175	0.72 94	1.56 106	0.58 59

error version	1.28 124	0.74 81	0.45 65	0.62 134	0.52 112	0.46 87	0.39 114	1.54 194	0.47 95	0.87 126	0.47 67	0.74 90	0.59 118	0.35 79	2.01 99	1.45 140	0.80 110	0.87 163	2.92 168	0.69 125	1.78 137	10.98 258	0.46 88	0.41 81	1.09 175	0.72 94	1.56 106	0.58 59

test-v	1.28 124	0.74 81	0.45 65	0.62 134	0.52 112	0.46 87	0.39 114	1.54 194	0.47 95	0.87 126	0.47 67	0.74 90	0.59 118	0.35 79	2.01 99	1.45 140	0.80 110	0.87 163	2.92 168	0.69 125	1.78 137	10.98 258	0.46 88	0.41 81	1.09 175	0.72 94	1.56 106	0.58 59

test-2	1.28 124	0.74 81	0.45 65	0.62 134	0.52 112	0.46 87	0.39 114	1.54 194	0.47 95	0.87 126	0.47 67	0.74 90	0.59 118	0.35 79	2.01 99	1.45 140	0.80 110	0.87 163	2.92 168	0.69 125	1.78 137	10.98 258	0.46 88	0.41 81	1.09 175	0.72 94	1.56 106	0.58 59

ICVP	1.51 156	0.74 81	1.07 194	0.75 160	0.75 166	0.84 184	0.54 153	1.10 125	0.86 178	1.37 182	1.15 188	0.88 130	1.08 222	0.53 163	1.90 85	1.91 188	1.22 206	0.99 202	1.56 109	0.96 183	3.89 171	10.50 243	0.68 194	0.77 197	0.91 148	1.19 173	1.42 93	1.14 159
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
DMCA-RVC	0.86 75	0.74 81	0.73 120	0.61 131	0.77 171	0.56 126	0.70 177	0.77 70	1.43 231	1.38 184	0.69 121	0.87 125	0.54 102	0.55 170	1.66 56	1.05 62	0.81 119	0.74 124	0.95 59	0.73 139	0.89 72	0.93 64	0.51 125	0.58 149	0.59 74	0.62 78	1.82 129	0.91 125

DEFOM-Stereo_RVC	0.80 68	0.75 89	0.48 76	0.38 59	0.33 53	0.25 30	0.16 36	0.68 60	0.30 51	0.72 81	0.42 63	0.77 105	0.35 56	0.30 53	1.81 71	1.08 72	0.65 63	0.56 61	1.71 114	0.48 58	1.60 129	4.30 147	0.49 111	0.39 74	0.60 76	0.49 59	0.95 58	0.65 79

model_zeroshot	2.99 220	0.75 89	1.18 219	1.86 258	0.74 164	0.59 138	0.56 159	1.94 232	0.63 153	3.88 283	6.88 295	1.41 190	0.66 141	0.68 202	5.34 235	4.82 262	1.18 203	0.96 195	7.09 260	1.03 189	12.99 291	9.02 220	0.54 139	0.65 176	5.42 293	1.66 225	2.16 154	6.22 276

Sa-1000	1.14 111	0.75 89	0.47 72	0.49 95	0.61 135	0.50 103	0.27 73	1.70 211	0.52 116	0.73 86	0.48 71	0.66 70	0.67 144	0.79 221	2.17 121	1.43 136	0.92 155	0.93 184	3.23 178	0.58 83	1.55 125	4.86 155	0.35 45	0.59 156	1.14 185	1.24 176	2.35 178	0.76 95

IPLG	3.01 221	0.75 89	0.63 103	0.42 81	0.52 112	0.54 117	0.51 149	1.63 206	0.35 63	0.62 61	0.59 100	0.77 105	0.66 141	0.46 139	51.49 312	1.67 177	1.02 181	0.92 180	3.51 192	0.63 112	0.99 80	5.97 182	0.49 111	0.48 112	0.80 114	1.16 169	2.86 224	0.71 87

DeepPruner_ROB	1.64 166	0.75 89	0.91 161	0.85 183	0.88 188	0.75 174	1.75 248	1.26 149	0.91 186	1.49 190	1.65 213	0.85 122	0.81 182	0.56 171	3.12 198	1.49 151	1.02 181	1.02 209	2.33 136	0.75 145	7.42 224	6.70 190	0.81 226	0.69 183	0.88 138	1.45 200	2.17 155	0.87 119

HSM	1.07 104	0.75 89	0.97 173	0.78 171	0.77 171	0.54 117	0.54 153	1.87 228	0.60 143	0.76 94	0.85 159	0.87 125	0.67 144	0.56 171	2.24 130	1.05 62	0.92 155	0.71 111	2.57 145	0.71 134	1.80 141	2.08 116	0.56 149	0.72 191	0.90 146	0.97 141	2.08 148	1.03 147

castereo++	1.62 162	0.76 95	0.78 132	0.59 127	0.41 78	0.34 51	0.25 63	0.85 93	0.43 86	0.81 115	0.62 104	1.02 149	0.51 94	0.38 95	1.86 80	2.57 216	1.01 178	0.73 120	3.23 178	0.62 107	7.09 220	6.35 185	0.63 177	0.58 149	0.99 157	1.01 150	7.61 293	1.63 198

MIF-Stereo (partial)	0.69 58	0.76 95	0.33 41	0.27 28	0.37 65	0.35 55	0.31 85	0.53 39	0.40 76	0.62 61	0.32 40	0.50 36	0.39 63	0.23 36	2.08 109	1.51 154	0.68 67	0.71 111	0.77 48	0.43 45	1.10 91	0.94 65	0.39 58	0.32 51	0.57 67	0.71 92	2.25 169	0.87 119

sAnonymous2	1.42 143	0.76 95	0.52 86	0.41 75	0.47 90	0.71 166	0.41 124	1.28 153	0.98 194	0.65 66	0.89 164	1.08 162	0.95 209	0.37 90	2.20 124	2.28 207	1.10 189	1.04 215	3.71 194	0.92 176	4.94 185	6.73 192	0.62 172	0.55 142	0.83 121	1.39 192	1.25 80	1.24 170

CroCo_RVC	1.42 143	0.76 95	0.52 86	0.41 75	0.47 90	0.71 166	0.41 124	1.28 153	0.98 194	0.65 66	0.89 164	1.08 162	0.95 209	0.37 90	2.20 124	2.28 207	1.10 189	1.04 215	3.71 194	0.92 176	4.94 185	6.73 192	0.62 172	0.55 142	0.83 121	1.39 192	1.25 80	1.24 170

UNet	0.85 72	0.76 95	0.74 123	0.60 129	0.60 131	0.61 145	0.53 151	0.90 104	0.58 140	1.21 168	0.68 118	0.71 85	0.56 109	0.67 201	1.72 61	1.11 80	0.79 107	0.72 118	1.13 77	0.82 162	0.84 62	0.69 40	0.62 172	0.58 149	0.64 80	0.77 100	2.48 193	0.95 130

AIO_test	0.59 47	0.77 100	0.45 65	0.44 86	0.25 30	0.35 55	0.20 51	0.61 47	0.27 45	0.43 36	0.30 37	0.57 47	0.28 41	0.29 50	2.01 99	1.46 145	0.49 31	0.42 32	0.86 52	0.49 60	1.02 85	1.01 71	0.40 62	0.24 37	0.47 44	0.49 59	1.00 62	0.35 30

MIM_Stereo	0.78 67	0.77 100	0.53 88	0.43 83	0.38 67	0.46 87	0.22 56	1.50 185	0.31 52	0.55 45	0.38 56	0.64 64	0.27 40	0.32 64	1.77 67	1.09 74	0.63 59	0.73 120	3.30 188	0.57 79	1.19 100	0.91 62	0.34 42	0.36 62	0.49 49	0.41 50	1.95 138	0.58 59

CES	1.27 123	0.77 100	0.56 94	0.45 89	0.56 123	0.51 108	0.21 54	1.50 185	0.70 165	0.78 101	0.80 151	0.84 120	0.90 198	0.33 69	3.45 207	2.96 224	1.14 197	1.04 215	1.32 90	1.08 195	4.63 180	4.87 156	0.63 177	0.38 67	0.85 127	0.83 111	1.02 63	1.16 161

BEATNet_4x	1.53 158	0.77 100	0.77 129	0.75 160	0.67 152	0.47 93	0.40 120	1.23 143	1.32 224	0.83 117	0.77 140	0.95 141	0.74 165	0.59 182	5.02 232	2.40 214	1.64 235	1.43 261	1.27 85	0.85 165	4.54 177	8.28 208	0.48 100	0.91 220	0.70 94	0.77 100	1.85 130	0.99 141

MM-Stereo_test2	0.35 19	0.78 104	0.22 23	0.30 38	0.21 25	0.18 11	0.11 17	0.33 19	0.16 15	0.36 31	0.15 14	0.39 25	0.15 14	0.17 17	0.69 15	0.66 21	0.43 18	0.39 25	0.41 11	0.37 29	0.50 20	0.85 56	0.24 30	0.16 16	0.35 18	0.25 11	0.54 15	0.25 15

gcap-zeroshot	3.80 239	0.78 104	1.44 239	1.88 259	0.67 152	1.15 223	1.31 229	2.09 250	0.65 156	5.43 318	7.00 298	2.87 252	0.70 149	0.31 61	2.44 144	5.25 269	0.94 160	0.91 179	36.08 307	1.25 210	8.46 250	10.60 246	4.00 293	0.62 165	1.44 229	1.49 205	1.34 86	1.53 190

CFNet_pseudo	1.65 167	0.78 104	0.82 141	0.82 181	0.79 178	0.69 163	0.42 130	0.93 108	0.53 121	0.95 148	0.81 153	0.88 130	0.81 182	0.81 225	15.70 258	1.39 124	0.74 94	0.71 111	7.24 261	0.77 148	0.97 78	1.50 99	0.69 197	0.57 145	0.88 138	0.89 124	1.47 99	1.12 158

HCRNet	0.66 56	0.78 104	0.41 56	0.54 113	0.27 36	0.41 74	0.39 114	0.63 54	0.31 52	1.62 197	0.59 100	0.67 73	0.29 42	0.41 109	1.99 97	0.73 27	0.60 56	0.47 37	0.65 32	0.43 45	0.78 55	0.62 34	0.36 50	0.34 56	0.42 34	0.43 55	2.14 150	0.50 48

YMNet	1.44 148	0.79 108	0.41 56	0.51 102	0.61 135	0.59 138	1.36 232	0.77 70	0.56 134	1.28 175	0.36 54	0.67 73	2.20 245	0.56 171	19.21 263	1.49 151	0.77 100	0.65 94	0.74 41	0.39 32	0.61 32	1.27 89	0.23 27	0.38 67	0.69 92	0.46 56	0.81 46	0.66 81

LoS	1.51 156	0.79 108	0.59 96	0.52 106	0.56 123	0.65 154	0.38 113	2.56 274	0.88 181	1.21 168	0.94 168	0.97 144	0.88 195	0.35 79	3.04 188	3.41 236	1.24 209	0.93 184	2.19 129	0.68 124	5.96 200	7.00 197	0.62 172	0.47 100	1.14 185	0.98 145	1.06 68	0.87 119
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
Reg-Stereo(zero)	2.60 203	0.80 110	1.38 234	0.70 152	0.75 166	0.56 126	0.62 171	3.07 286	0.68 161	3.56 273	6.85 293	1.50 197	0.84 189	1.38 267	2.08 109	5.28 270	1.28 213	0.83 153	6.55 239	1.51 235	5.18 194	13.34 310	0.60 167	0.60 158	1.08 171	1.44 197	4.02 267	3.66 252

HI	2.60 203	0.80 110	1.38 234	0.70 152	0.75 166	0.56 126	0.62 171	3.07 286	0.68 161	3.56 273	6.85 293	1.50 197	0.84 189	1.38 267	2.08 109	5.28 270	1.28 213	0.83 153	6.55 239	1.51 235	5.18 194	13.34 310	0.60 167	0.60 158	1.08 171	1.44 197	4.02 267	3.66 252

MSKI-zero shot	2.77 211	0.80 110	1.10 201	0.74 159	0.59 128	0.67 159	0.54 153	1.87 228	0.97 191	0.88 132	6.73 285	1.60 203	0.72 155	0.43 124	3.38 204	7.92 290	1.20 205	0.87 163	6.85 254	4.65 292	10.45 272	12.15 282	0.55 142	0.71 188	1.49 235	1.96 246	1.85 130	3.12 245

CAS	1.05 99	0.80 110	0.40 52	0.50 101	0.48 96	0.37 60	0.30 81	0.55 40	0.44 90	1.13 165	0.77 140	0.64 64	0.95 209	0.31 61	2.68 169	1.79 183	0.96 166	0.82 151	1.08 73	0.61 100	2.91 160	5.06 163	0.44 80	0.30 44	0.81 115	0.92 132	1.18 77	1.16 161

anonymity	6.71 281	0.80 110	1.73 256	1.09 210	0.88 188	0.79 180	0.68 175	2.17 254	0.90 184	3.78 282	97.20 333	1.95 217	0.93 204	0.44 134	2.57 157	7.16 283	0.95 164	0.83 153	6.70 247	1.07 194	7.93 235	12.47 294	0.67 190	0.57 145	1.51 239	1.60 220	20.99 319	2.80 235

dd	0.86 75	0.80 110	0.51 79	1.05 207	0.44 84	0.85 187	0.44 137	0.85 93	0.39 69	0.83 117	0.40 59	1.23 178	0.39 63	0.47 144	2.21 129	0.98 52	0.97 169	0.71 111	2.00 125	0.61 100	0.84 62	0.77 48	0.49 111	0.64 174	0.70 94	0.53 68	1.73 122	1.47 187

LGtest1	0.57 43	0.81 116	0.46 70	0.26 25	0.30 40	0.28 35	0.12 20	0.43 32	0.26 38	0.34 29	0.56 92	0.50 36	0.30 46	0.28 47	2.04 106	1.24 102	0.57 48	0.65 94	0.74 41	0.46 56	0.72 45	1.41 96	0.29 35	0.30 44	0.54 60	0.35 36	0.65 28	0.52 52

rafts_anoy	0.88 82	0.81 116	0.86 151	0.44 86	0.49 99	0.51 108	0.46 143	1.58 201	0.48 101	0.61 58	0.70 128	0.70 81	0.47 83	0.30 53	2.51 153	1.38 122	0.76 97	0.78 136	2.36 137	0.61 100	1.28 107	0.99 70	0.49 111	0.49 116	0.85 127	0.90 129	0.93 56	1.00 146

pcwnet_v2	3.22 225	0.81 116	0.94 165	0.92 191	1.12 216	0.94 200	0.70 177	1.17 134	0.88 181	2.04 221	1.10 184	1.09 165	1.00 214	1.27 263	47.63 298	1.56 163	0.96 166	0.87 163	6.63 245	0.81 159	2.45 152	3.52 137	1.01 245	0.75 193	1.04 166	1.16 169	2.44 189	2.23 225

IER	0.88 82	0.82 119	0.55 92	0.49 95	0.51 110	0.56 126	0.45 139	0.80 81	0.49 105	1.15 166	0.77 140	1.03 153	0.50 92	0.79 221	3.66 212	1.04 59	0.73 89	0.64 91	0.87 53	0.78 152	0.73 48	0.82 53	0.60 167	0.53 132	0.63 78	1.00 148	2.05 146	0.74 89

RALCasStereoNet	0.93 86	0.82 119	0.93 164	0.53 110	0.53 118	0.60 142	0.45 139	1.48 182	0.44 90	1.03 154	0.75 137	0.89 135	0.49 89	0.32 64	2.31 136	1.43 136	0.78 103	0.75 126	1.50 101	0.58 83	1.18 99	2.21 118	0.49 111	0.57 145	0.86 130	1.13 165	0.90 51	1.16 161

NVstereo2D	2.81 215	0.82 119	0.74 123	0.69 150	0.78 175	0.92 199	0.81 189	1.18 138	0.76 170	0.91 138	1.06 182	0.80 110	0.55 108	0.71 209	52.63 320	1.47 148	0.86 131	0.83 153	1.42 95	0.69 125	1.12 94	0.94 65	0.76 207	0.83 210	1.08 171	0.78 102	0.98 60	0.74 89

IGEV_Zeroshot_test	3.38 227	0.83 122	1.84 261	2.82 278	0.69 157	2.37 272	1.26 228	2.23 260	0.94 189	4.40 290	6.76 286	2.28 236	1.01 215	0.45 135	2.83 178	7.72 289	0.87 134	0.77 132	5.93 229	1.87 253	8.49 251	12.88 306	0.58 161	0.69 183	1.40 223	1.57 215	14.84 315	2.99 240

LMCR-Stereo	1.06 102	0.83 122	0.84 145	0.53 110	0.62 142	0.64 152	0.33 100	1.12 127	0.60 143	0.83 117	0.79 147	0.91 136	0.49 89	0.41 109	2.53 154	1.54 160	1.03 184	0.75 126	2.16 128	1.42 221	1.68 134	3.87 141	0.49 111	0.65 176	0.75 106	0.83 111	1.10 73	0.88 122

FADNet	1.44 148	0.83 122	0.83 144	0.82 181	1.03 202	0.61 145	1.88 255	0.97 113	0.73 169	0.93 143	0.92 167	1.16 172	0.76 174	0.74 212	3.69 216	1.34 118	0.91 149	1.03 212	2.63 153	1.49 230	2.87 159	4.93 157	0.49 111	0.65 176	1.54 242	1.70 229	1.51 103	1.83 205

AF-Net	1.05 99	0.83 122	0.94 165	0.76 164	0.91 192	0.98 207	1.68 244	1.52 192	1.06 204	0.57 50	0.96 172	1.34 184	0.64 133	0.74 212	1.71 57	0.99 53	0.80 110	0.60 70	1.64 112	0.72 136	0.72 45	2.35 120	0.63 177	0.62 165	0.89 142	0.82 109	1.57 111	1.25 172

Nwc_Net	1.05 99	0.83 122	0.94 165	0.76 164	0.91 192	0.98 207	1.68 244	1.52 192	1.06 204	0.57 50	0.96 172	1.34 184	0.64 133	0.74 212	1.71 57	0.99 53	0.80 110	0.60 70	1.64 112	0.72 136	0.72 45	2.35 120	0.63 177	0.62 165	0.89 142	0.82 109	1.57 111	1.25 172

iResNet_ROB	1.16 115	0.83 122	0.82 141	0.65 141	0.59 128	0.67 159	0.58 164	2.65 278	0.53 121	1.73 205	0.76 139	0.87 125	0.78 179	0.47 144	3.77 220	1.45 140	0.87 134	0.86 161	2.81 163	0.65 114	1.26 105	0.87 58	0.57 152	0.73 192	0.81 115	0.95 137	2.65 215	1.03 147

DN-CSS_ROB	1.32 134	0.83 122	1.03 184	0.87 185	0.86 185	0.47 93	0.36 109	2.00 242	0.57 138	1.56 194	1.81 216	0.96 143	0.77 177	0.38 95	2.15 117	1.40 126	1.03 184	0.93 184	5.27 214	0.66 119	2.56 155	2.82 128	0.54 139	0.86 215	0.79 113	0.81 107	2.07 147	1.33 180

anonymousdsp2	0.86 75	0.84 129	0.84 145	0.43 83	0.44 84	0.56 126	0.32 96	1.17 134	0.36 65	0.66 69	0.67 115	0.69 77	0.40 68	0.49 155	1.46 39	1.36 119	0.67 66	0.62 79	2.12 127	0.60 97	1.36 115	2.66 127	0.36 50	0.44 94	0.71 97	0.51 64	1.86 132	0.64 75

DSFCA	0.87 79	0.84 129	0.73 120	0.65 141	0.77 171	0.61 145	0.78 182	0.75 68	0.78 172	0.77 98	0.83 156	0.75 97	0.48 86	0.43 124	1.89 83	1.14 84	0.85 128	0.87 163	1.00 62	0.74 141	1.00 84	1.05 74	0.72 205	0.63 171	0.83 121	0.95 137	1.88 134	0.85 115

CFNet	0.80 68	0.84 129	0.79 133	0.76 164	0.70 158	0.60 142	0.46 143	0.84 92	0.48 101	0.66 69	0.71 130	0.92 138	0.61 127	0.43 124	1.75 64	0.84 36	0.70 75	0.64 91	0.90 55	0.78 152	0.89 72	0.72 43	0.45 86	0.51 121	0.87 134	0.83 111	1.67 119	1.15 160

CFNet_RVC	0.94 89	0.84 129	0.89 159	0.76 164	0.80 180	0.71 166	0.49 145	0.74 67	0.63 153	0.88 132	0.94 168	0.87 125	0.57 113	0.50 156	1.96 93	1.12 81	0.79 107	0.79 140	1.27 85	0.73 139	1.26 105	1.52 100	0.48 100	0.64 174	0.98 156	1.11 159	1.92 137	1.23 169

AE-Stereo	1.61 161	0.85 133	1.23 227	0.81 179	0.51 110	0.57 132	0.75 181	0.83 89	0.49 105	0.79 108	0.54 88	1.29 180	0.72 155	0.47 144	2.05 108	2.96 224	0.99 173	0.92 180	2.63 153	0.86 168	4.61 178	11.92 280	0.50 123	0.80 200	1.26 204	1.34 186	1.95 138	0.86 117

RAFT-Test	2.37 197	0.85 133	1.14 212	1.02 203	0.65 146	0.58 135	0.51 149	2.18 256	0.70 165	1.12 163	5.37 266	0.97 144	0.92 202	0.45 135	2.50 151	5.29 272	0.99 173	0.80 145	6.96 256	1.11 196	10.85 275	10.83 256	0.67 190	0.58 149	1.51 239	1.82 236	1.38 90	2.18 222

Anonymous3	2.32 196	0.85 133	0.88 154	0.56 117	1.10 213	0.89 197	0.70 177	2.45 269	1.12 212	1.05 158	0.98 177	2.57 246	1.14 225	0.56 171	4.14 227	9.30 294	1.50 230	1.47 262	5.33 215	1.49 230	6.83 214	10.10 230	0.71 200	0.67 180	1.08 171	1.38 190	2.32 173	1.35 181

IGEV-BASED-STEREO-	0.73 62	0.86 136	0.36 44	0.43 83	0.32 46	0.30 40	0.19 47	0.71 62	0.32 56	0.70 75	0.33 44	0.63 60	0.57 113	0.41 109	2.03 105	1.91 188	0.63 59	0.68 104	1.00 62	0.45 52	1.86 143	1.87 107	0.40 62	0.23 36	0.49 49	0.37 40	1.09 69	0.55 53

psm_up	0.99 95	0.86 136	0.99 178	0.78 171	0.89 190	0.75 174	0.58 164	1.33 167	1.03 201	0.88 132	0.69 121	0.99 148	0.72 155	0.76 217	1.89 83	1.10 77	0.91 149	0.81 148	1.93 121	0.81 159	1.08 87	0.90 60	0.49 111	0.85 213	1.01 161	1.06 153	1.62 116	1.10 154

S2M2	1.14 111	0.87 138	1.13 209	0.46 92	0.37 65	0.43 78	0.28 76	0.60 45	0.52 116	1.85 213	0.34 46	0.63 60	0.40 68	0.43 124	2.36 138	1.91 188	0.70 75	0.60 70	1.06 71	0.58 83	4.38 174	4.69 150	0.49 111	0.37 63	0.64 80	0.89 124	3.07 233	0.79 99

plain	0.67 57	0.87 138	0.33 41	0.31 40	0.59 128	0.33 48	0.30 81	0.89 103	0.34 60	0.72 81	0.24 27	0.65 67	0.34 50	0.19 22	1.95 86	1.57 165	0.71 79	0.69 106	0.94 58	0.39 32	1.28 107	1.20 84	0.33 41	0.33 54	0.59 74	0.60 76	0.72 36	0.74 89

EGLCR-Stereo	2.26 192	0.87 138	1.17 218	0.45 89	0.48 96	0.61 145	0.23 57	0.83 89	0.55 129	0.72 81	0.53 86	0.80 110	0.66 141	0.41 109	2.36 138	2.92 223	0.90 148	1.10 223	3.35 189	0.60 97	5.09 190	12.56 298	0.47 97	0.45 96	0.89 142	0.91 131	20.21 317	0.86 117

AACVNet	0.95 91	0.87 138	0.69 114	0.91 189	0.91 192	0.72 170	0.59 167	0.87 99	0.60 143	0.73 86	0.88 163	0.79 109	0.64 133	0.60 186	1.77 67	1.37 121	0.84 126	0.83 153	1.12 76	0.77 148	1.36 115	1.13 79	0.70 198	0.65 176	0.87 134	1.12 162	1.90 135	1.31 177

FADNet-RVC-Resample	1.37 138	0.87 138	0.99 178	0.72 154	0.81 182	0.63 149	1.02 209	1.06 123	0.91 186	0.99 151	0.99 178	1.69 208	0.73 160	1.02 246	4.06 225	1.41 129	1.02 181	1.62 267	1.55 108	1.04 190	1.37 117	5.03 161	0.57 152	1.14 234	0.88 138	1.99 247	1.45 97	1.54 191

MSMDNet	2.69 208	0.87 138	1.07 194	0.57 120	0.65 146	0.59 138	0.49 145	2.03 244	0.62 152	1.03 154	0.97 176	1.05 160	12.04 297	0.50 156	2.60 159	5.56 275	1.05 187	0.80 145	6.93 255	1.42 221	11.49 277	12.49 295	0.67 190	0.58 149	1.48 233	1.83 237	1.28 82	1.97 214

iResNetv2_ROB	1.57 159	0.87 138	0.70 117	1.13 215	0.65 146	0.72 170	0.49 145	2.63 277	0.64 155	1.77 208	0.87 162	1.30 183	0.75 169	0.40 103	4.81 231	1.26 105	0.91 149	0.71 111	4.58 208	0.81 159	7.66 227	1.62 101	0.58 161	0.80 200	0.81 115	0.83 111	3.12 237	0.91 125

MLCV	1.91 184	0.87 138	0.97 173	1.33 236	1.13 219	0.99 209	0.74 180	2.14 251	0.77 171	2.02 219	4.44 255	1.60 203	1.56 235	0.45 135	2.63 163	1.79 183	1.11 193	0.96 195	6.71 248	1.05 192	4.69 183	5.60 175	0.66 187	1.60 249	1.14 185	1.35 187	2.31 172	1.06 152

PDISCO_ROB	1.06 102	0.87 138	0.60 99	0.80 176	0.68 155	0.53 116	0.59 167	0.93 108	0.69 163	1.80 209	1.00 180	0.74 90	0.63 130	0.66 199	1.87 81	1.44 138	0.89 140	1.10 223	1.53 104	0.80 156	1.56 126	2.40 123	0.52 132	0.63 171	1.19 189	0.79 103	2.56 206	0.81 104

castereo	1.44 148	0.88 147	0.96 172	0.46 92	0.47 90	0.33 48	0.27 73	0.77 70	0.50 110	0.80 112	0.64 109	1.04 157	0.48 86	0.38 95	2.25 131	2.81 219	1.03 184	0.76 129	2.67 158	0.62 107	7.90 234	7.11 199	0.57 152	0.52 126	1.04 166	1.25 178	1.03 64	1.21 167

cross-raft	2.26 192	0.88 147	1.08 197	0.73 157	0.68 155	0.64 152	0.44 137	2.04 246	0.61 146	0.95 148	1.30 198	1.03 153	0.76 174	0.43 124	2.58 158	5.15 267	0.99 173	0.78 136	7.00 257	1.80 250	12.15 278	10.30 240	0.65 184	0.60 158	1.60 247	1.92 241	1.66 118	2.36 228

GLC_STEREO	0.97 93	0.89 149	0.85 149	0.56 117	0.60 131	0.48 98	0.40 120	1.70 211	0.47 95	0.77 98	0.67 115	0.78 108	0.63 130	0.61 188	2.53 154	1.65 173	0.88 138	0.60 70	1.57 110	0.70 132	2.48 153	1.17 81	0.44 80	0.43 90	0.67 83	0.55 71	2.36 180	0.88 122

IPLGR	3.25 226	0.89 149	0.81 138	0.65 141	0.66 151	0.50 103	0.42 130	1.14 131	0.44 90	2.02 219	1.30 198	0.86 123	0.74 165	0.47 144	50.44 307	1.86 186	1.15 201	1.11 227	3.23 178	1.37 216	1.41 119	7.71 203	0.56 149	0.70 187	1.39 220	1.55 214	3.46 250	0.92 127

GANet-ADL	2.79 213	0.89 149	1.20 225	1.00 202	1.00 201	1.20 231	0.80 188	1.20 139	1.00 196	3.59 275	6.59 282	1.06 161	0.76 174	0.48 150	12.27 249	4.90 264	1.57 233	0.92 180	6.59 244	1.66 244	6.93 218	11.51 273	0.68 194	0.80 200	1.09 175	1.40 194	2.47 192	1.85 206

MyStereo04	1.58 160	0.90 152	0.97 173	0.78 171	0.89 190	0.57 132	0.40 120	1.57 200	0.97 191	2.23 233	0.89 164	1.34 184	0.54 102	0.41 109	2.94 183	2.47 215	0.86 131	0.92 180	5.37 216	1.50 233	4.62 179	3.51 136	0.92 240	0.81 204	1.21 191	1.61 222	2.58 208	0.95 130

SA	1.07 104	0.90 152	0.42 59	0.55 115	0.53 118	0.49 100	0.24 60	1.60 202	0.46 93	0.71 80	0.41 61	0.69 77	0.58 117	0.62 193	1.74 62	1.41 129	0.78 103	0.79 140	3.17 177	0.65 114	1.24 103	4.73 152	0.34 42	0.51 121	0.75 106	1.12 162	2.64 213	0.72 88

EAI-Stereo	2.60 203	0.90 152	1.57 247	0.90 187	1.31 234	0.84 184	1.31 229	2.22 259	1.34 226	0.81 115	5.69 269	1.37 188	0.83 188	0.50 156	4.76 230	5.32 273	0.91 149	0.94 187	7.45 263	1.11 196	9.07 255	10.78 255	0.62 172	0.85 213	1.45 232	2.06 249	3.36 246	1.90 209

DLCB_ROB	0.94 89	0.90 152	0.88 154	0.73 157	0.80 180	0.69 163	0.69 176	0.87 99	0.72 168	0.94 145	0.86 160	1.02 149	0.91 199	0.69 208	1.48 41	1.06 65	0.97 169	0.72 118	0.88 54	0.74 141	1.21 101	1.21 85	0.78 214	0.71 188	1.26 204	1.26 179	1.49 101	0.95 130

trnet	1.20 117	0.91 156	0.94 165	0.52 106	0.42 80	0.47 93	0.25 63	1.41 177	0.61 146	0.88 132	0.75 137	0.97 144	0.72 155	0.37 90	2.66 166	3.31 234	0.86 131	0.61 75	2.41 139	0.60 97	3.93 172	3.14 131	0.50 123	0.47 100	1.03 165	0.86 121	1.72 120	0.99 141

CASnet	1.15 114	0.91 156	0.49 77	0.40 71	0.43 82	0.38 63	0.20 51	0.91 106	0.49 105	0.77 98	0.56 92	0.88 130	0.53 97	0.35 79	2.15 117	1.24 102	0.72 84	0.50 42	1.34 92	0.54 67	7.12 221	5.37 171	0.41 66	0.38 67	1.21 191	0.49 59	1.45 97	0.79 99
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
test_5	0.69 58	0.91 156	0.30 32	0.38 59	0.26 34	0.35 55	0.19 47	1.79 219	0.31 52	0.58 53	1.20 192	0.75 97	0.73 160	0.32 64	1.36 38	1.10 77	0.54 39	0.54 60	1.01 65	0.37 29	0.61 32	1.37 95	0.29 35	0.34 56	0.41 31	0.40 45	1.72 120	0.44 39

MIPNet	2.89 216	0.91 156	0.77 129	0.49 95	0.65 146	0.55 120	0.57 161	1.34 170	0.53 121	2.05 222	0.99 178	0.80 110	0.77 177	0.48 150	40.89 281	1.61 169	1.15 201	0.94 187	3.25 184	1.19 206	1.15 97	9.31 223	0.57 152	0.62 165	1.24 200	1.51 209	2.90 227	0.82 106

CREStereo++_RVC	1.73 175	0.91 156	1.03 184	0.51 102	0.56 123	0.40 69	0.28 76	1.37 173	0.51 114	0.83 117	0.61 102	0.76 101	0.85 192	0.34 74	2.78 175	3.07 227	0.92 155	0.61 75	2.72 162	0.55 74	5.01 188	5.69 177	0.53 133	0.38 67	0.94 150	0.84 116	12.80 309	0.98 135
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	1.37 138	0.91 156	0.94 165	0.52 106	0.42 80	0.47 93	0.26 70	1.43 179	0.66 158	0.87 126	0.83 156	0.95 141	0.73 160	0.36 88	2.98 184	4.38 258	0.85 128	0.56 61	2.41 139	0.62 107	5.52 198	4.71 151	0.53 133	0.47 100	1.02 163	0.87 122	1.73 122	0.98 135
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
GCAP-BAT	1.68 168	0.92 162	0.51 79	0.38 59	0.40 72	0.45 81	0.31 85	1.31 159	0.41 78	0.78 101	0.51 78	2.09 222	0.43 73	0.30 53	1.95 86	1.95 193	13.44 313	0.62 79	2.57 145	0.59 87	8.07 238	1.98 109	0.48 100	0.47 100	0.67 83	0.64 81	2.20 161	0.83 109

DCVSM-stereo	2.89 216	0.92 162	1.57 247	1.31 235	1.04 203	1.53 248	0.99 204	2.96 284	1.33 225	3.46 270	6.20 276	6.77 289	2.59 253	0.87 229	2.25 131	4.01 252	1.37 225	1.11 227	7.05 259	4.27 287	6.91 215	6.70 190	1.25 253	2.64 293	1.30 210	1.73 231	3.46 250	2.47 229

test_for_model	1.68 168	0.92 162	0.51 79	0.38 59	0.40 72	0.45 81	0.31 85	1.31 159	0.41 78	0.78 101	0.51 78	2.09 222	0.43 73	0.30 53	1.95 86	1.95 193	13.44 313	0.62 79	2.57 145	0.59 87	8.07 238	1.98 109	0.48 100	0.47 100	0.67 83	0.64 81	2.20 161	0.83 109

testlalala2	1.68 168	0.92 162	0.51 79	0.38 59	0.40 72	0.45 81	0.31 85	1.31 159	0.41 78	0.78 101	0.51 78	2.09 222	0.43 73	0.30 53	1.95 86	1.95 193	13.44 313	0.62 79	2.57 145	0.59 87	8.07 238	1.98 109	0.48 100	0.47 100	0.67 83	0.64 81	2.20 161	0.83 109

testlalala	1.68 168	0.92 162	0.51 79	0.38 59	0.40 72	0.45 81	0.31 85	1.31 159	0.41 78	0.78 101	0.51 78	2.09 222	0.43 73	0.30 53	1.95 86	1.95 193	13.44 313	0.62 79	2.57 145	0.59 87	8.07 238	1.98 109	0.48 100	0.47 100	0.67 83	0.64 81	2.20 161	0.83 109

testlalala_base	1.68 168	0.92 162	0.51 79	0.38 59	0.40 72	0.45 81	0.31 85	1.31 159	0.41 78	0.78 101	0.51 78	2.09 222	0.43 73	0.30 53	1.95 86	1.95 193	13.44 313	0.62 79	2.57 145	0.59 87	8.07 238	1.98 109	0.48 100	0.47 100	0.67 83	0.64 81	2.20 161	0.83 109

GCAP-Stereo	1.68 168	0.92 162	0.51 79	0.38 59	0.40 72	0.45 81	0.31 85	1.31 159	0.41 78	0.78 101	0.51 78	2.09 222	0.43 73	0.30 53	1.95 86	1.95 193	13.44 313	0.62 79	2.57 145	0.59 87	8.07 238	1.98 109	0.48 100	0.47 100	0.67 83	0.64 81	2.20 161	0.83 109

raft_robust	1.30 130	0.93 169	0.53 88	0.59 127	0.47 90	0.57 132	0.37 111	2.06 248	0.52 116	1.69 203	0.53 86	0.76 101	0.82 187	0.47 144	2.16 120	1.52 158	0.84 126	0.84 159	5.71 226	0.59 87	2.50 154	5.04 162	0.46 88	0.51 121	0.99 157	1.05 152	1.58 113	0.99 141

TestStereo	0.77 66	0.93 169	0.79 133	0.56 117	0.46 86	0.66 156	0.33 100	1.22 141	0.42 85	0.90 137	0.52 84	0.84 120	0.54 102	0.39 99	1.50 43	0.92 42	0.73 89	0.51 45	1.38 94	0.56 76	1.25 104	0.82 53	0.44 80	0.44 94	0.77 110	0.79 103	1.34 86	0.79 99

NLCA_NET_v2_RVC	1.02 97	0.93 169	0.80 137	0.72 154	0.79 178	0.65 154	1.02 209	1.07 124	2.31 270	2.00 218	0.74 135	0.97 144	0.56 109	0.94 240	1.82 72	0.96 49	0.68 67	0.67 100	1.31 88	0.65 114	0.88 68	0.94 65	0.57 152	0.57 145	0.73 103	1.60 220	1.43 94	1.27 175
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
AEACV	0.43 29	0.94 172	0.30 32	0.29 34	0.20 21	0.27 33	0.12 20	0.28 11	0.14 6	0.24 15	0.23 26	0.35 19	0.21 32	0.20 27	1.24 35	0.83 35	0.57 48	0.38 22	0.78 49	0.45 52	0.81 59	0.73 44	0.24 30	0.18 25	0.34 16	0.31 25	0.61 23	0.28 23

Any-RAFT	2.54 201	0.94 172	1.27 231	0.75 160	0.75 166	0.50 103	0.40 120	1.99 238	0.56 134	0.87 126	6.98 297	1.50 197	0.51 94	0.40 103	2.50 151	3.41 236	0.91 149	0.90 176	6.78 252	0.75 145	14.26 311	10.61 247	0.67 190	0.59 156	1.63 248	1.83 237	2.17 155	4.22 258

RAFT_CTSACE	0.64 53	0.94 172	0.31 35	0.37 57	0.34 56	0.33 48	0.23 57	1.23 143	0.26 38	0.64 65	0.29 35	0.71 85	0.57 113	0.34 74	1.57 49	1.07 66	0.52 35	0.43 33	0.72 38	0.33 23	0.85 64	1.72 104	0.42 72	0.30 44	0.46 38	0.41 50	1.58 113	0.39 34

SACVNet	1.31 131	0.94 172	0.95 170	0.90 187	1.10 213	0.87 190	0.92 201	1.50 185	0.81 173	1.23 173	0.71 130	0.94 139	0.69 147	0.68 202	1.83 75	1.40 126	1.12 196	0.83 153	2.20 130	0.94 179	2.13 148	5.87 181	0.65 184	0.82 207	1.04 166	1.06 153	2.02 144	1.30 176

FCDSN-DC	3.63 235	0.94 172	2.84 291	1.29 233	1.30 233	1.03 215	1.00 205	0.90 104	0.91 186	1.04 157	0.74 135	1.21 176	0.74 165	0.58 178	52.59 319	2.04 200	1.24 209	1.13 231	1.05 68	0.79 154	6.62 210	10.01 228	0.78 214	2.18 273	1.20 190	1.67 228	1.20 78	1.05 150
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
PMTNet	1.39 141	0.94 172	0.99 178	0.48 94	0.49 99	0.47 93	0.32 96	0.83 89	0.66 158	0.83 117	0.62 104	0.88 130	0.50 92	0.35 79	2.72 172	4.30 255	0.91 149	0.57 63	2.40 138	0.54 67	6.12 204	5.45 174	0.57 152	0.38 67	1.99 266	1.00 148	1.09 69	1.19 166

PSMNet-ADL	2.61 206	0.95 178	1.12 207	1.14 220	1.18 224	0.97 205	0.85 193	1.78 218	1.26 219	3.49 272	6.09 275	1.43 191	2.78 258	0.56 171	2.93 182	10.59 297	1.31 216	0.96 195	5.96 230	1.20 207	6.66 211	9.11 222	0.86 236	0.82 207	1.10 180	1.44 197	2.85 223	1.10 154

STTStereo	0.99 95	0.95 178	0.82 141	0.77 169	0.77 171	0.69 163	0.87 195	0.86 95	1.53 240	1.27 174	0.79 147	1.13 169	0.69 147	0.93 238	2.19 123	1.03 58	0.72 84	0.70 108	1.05 68	0.63 112	1.15 97	0.86 57	0.58 161	0.56 144	0.73 103	1.21 175	1.74 124	1.41 185

RTSC	3.08 224	0.95 178	1.25 230	0.76 164	0.91 192	0.96 202	1.84 253	1.15 132	1.34 226	2.37 238	2.12 229	1.11 166	0.99 213	1.02 246	41.50 284	1.94 192	1.88 247	1.22 244	4.09 203	1.06 193	2.76 157	4.02 144	0.63 177	1.03 225	0.83 121	0.99 147	2.44 189	1.98 215

PA-Net	1.22 119	0.95 178	1.13 209	0.75 160	1.31 234	0.68 161	0.84 190	0.82 88	1.18 217	0.83 117	0.77 140	0.76 101	0.78 179	0.91 235	3.00 185	1.21 98	0.68 67	0.77 132	1.02 66	0.82 162	1.13 96	4.67 149	0.66 187	0.82 207	1.00 159	2.10 254	1.24 79	2.13 218
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
iResNet	2.79 213	0.95 178	0.91 161	1.35 238	1.69 254	1.41 242	1.02 209	1.81 223	1.09 208	2.62 246	5.14 263	1.80 211	2.38 247	0.46 139	10.35 245	7.64 288	1.36 223	1.23 247	6.83 253	1.78 249	10.05 265	4.09 146	0.61 170	2.02 269	1.10 180	1.50 208	2.80 221	1.39 184

TESTraft	0.98 94	0.96 183	0.42 59	0.41 75	0.33 53	0.40 69	0.25 63	1.13 129	0.39 69	0.97 150	0.35 52	0.61 56	0.75 169	0.54 164	3.18 199	1.42 132	0.70 75	0.50 42	2.86 165	0.53 66	1.08 87	3.15 132	0.35 45	0.40 79	0.52 57	1.18 171	2.52 199	0.61 68

GEStereo_RVC	1.80 179	0.96 183	0.99 178	1.02 203	0.87 186	1.12 220	1.03 212	1.66 209	0.82 175	0.91 138	0.79 147	1.34 184	0.75 169	0.61 188	2.25 131	2.14 204	1.14 197	1.23 247	4.06 202	1.22 208	4.66 181	11.41 270	0.71 200	0.95 222	0.88 138	0.97 141	2.49 196	1.65 199

EKT-Stereo	5.41 263	0.97 185	1.10 201	0.72 154	0.74 164	0.87 190	1.17 222	2.02 243	1.00 196	1.41 187	2.92 237	1.11 166	0.81 182	0.46 139	72.33 334	14.74 310	1.14 197	1.37 258	5.61 223	7.76 307	9.80 259	10.61 247	0.53 133	0.61 164	1.39 220	1.11 159	2.56 206	1.08 153

RAFT+CT+SA	0.87 79	0.97 185	0.40 52	0.45 89	0.29 38	0.38 63	0.20 51	1.64 208	0.33 58	0.72 81	0.30 37	0.88 130	0.65 138	0.40 103	1.56 48	1.21 98	0.56 45	0.57 63	2.08 126	0.40 36	0.83 61	5.00 160	0.32 38	0.37 63	0.47 44	0.42 54	1.56 106	0.49 47

dad	1.63 163	0.97 185	0.65 109	2.18 268	1.19 226	1.01 213	3.99 281	1.66 209	0.55 129	1.21 168	0.50 76	1.12 168	2.01 241	0.58 178	3.09 194	1.16 87	1.11 193	0.76 129	2.70 160	0.77 148	1.34 110	1.48 98	0.71 200	0.88 217	2.48 275	0.71 92	5.52 279	3.80 255

TestStereo1	0.93 86	0.98 188	0.39 49	0.38 59	0.36 63	0.39 66	0.25 63	1.02 118	0.39 69	0.79 108	0.34 46	0.58 49	0.73 160	0.54 164	3.06 189	1.47 148	0.71 79	0.52 47	2.91 166	0.54 67	1.34 110	1.84 105	0.35 45	0.39 74	0.54 60	1.06 153	2.53 203	0.60 66

SA-5K	0.93 86	0.98 188	0.39 49	0.38 59	0.36 63	0.39 66	0.25 63	1.02 118	0.39 69	0.79 108	0.34 46	0.58 49	0.73 160	0.54 164	3.06 189	1.47 148	0.71 79	0.52 47	2.91 166	0.54 67	1.34 110	1.84 105	0.35 45	0.39 74	0.54 60	1.06 153	2.53 203	0.60 66

DISCO	0.96 92	0.98 188	0.56 94	0.57 120	0.61 135	0.81 183	0.79 185	0.77 70	0.81 173	2.06 225	0.86 160	0.66 70	0.70 149	0.42 119	1.87 81	1.27 106	0.99 173	0.80 145	1.80 116	0.80 156	0.92 76	1.33 91	0.57 152	0.51 121	0.72 100	0.84 116	2.02 144	0.80 102

MGS-Stereo	1.48 152	0.99 191	0.47 72	0.40 71	0.35 60	0.40 69	0.36 109	0.65 56	0.26 38	0.52 44	0.43 64	0.52 41	0.38 61	0.43 124	23.31 271	0.93 46	0.73 89	0.79 140	0.93 57	0.65 114	1.10 91	1.25 88	0.44 80	0.48 112	0.72 100	0.49 59	1.29 84	0.77 96

DAS	2.93 218	0.99 191	1.06 192	1.13 215	1.05 205	1.03 215	1.04 213	1.74 216	1.81 255	3.32 267	5.70 270	2.61 247	3.08 263	0.50 156	3.19 200	7.47 285	1.83 243	1.23 247	5.90 227	1.83 251	12.92 288	10.26 237	0.76 207	1.94 264	1.32 212	1.51 209	2.60 209	1.31 177

SepStereo	2.93 218	0.99 191	1.06 192	1.13 215	1.05 205	1.03 215	1.04 213	1.74 216	1.81 255	3.32 267	5.70 270	2.61 247	3.08 263	0.50 156	3.19 200	7.47 285	1.83 243	1.23 247	5.90 227	1.83 251	12.92 288	10.26 237	0.76 207	1.94 264	1.32 212	1.51 209	2.60 209	1.31 177

ADLNet	2.50 200	0.99 191	0.73 120	0.62 134	0.75 166	0.63 149	0.53 151	1.12 127	0.61 146	0.58 53	0.71 130	1.61 205	0.61 127	0.87 229	46.09 295	1.02 56	0.70 75	0.67 100	0.85 51	0.74 141	0.75 51	1.07 77	0.51 125	0.47 100	0.94 150	0.93 133	1.63 117	0.70 86

GMStereo	0.73 62	0.99 191	0.39 49	0.49 95	0.47 90	0.55 120	0.41 124	0.77 70	0.43 86	0.55 45	0.48 71	0.81 115	0.38 61	0.34 74	1.60 50	0.95 47	0.74 94	0.52 47	1.88 118	0.57 79	1.07 86	0.73 44	0.42 72	0.51 121	0.72 100	0.47 58	1.87 133	0.57 58
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
UDGNet	1.34 137	1.00 196	0.76 127	1.64 251	1.38 239	1.69 255	1.25 226	1.22 141	0.69 163	0.63 64	0.84 158	0.83 118	0.41 71	1.62 271	2.02 104	1.19 94	0.81 119	0.87 163	1.98 123	0.92 176	1.68 134	5.69 177	1.26 256	0.47 100	1.21 191	0.95 137	2.15 152	1.03 147

test-3	1.73 175	1.00 196	1.08 197	0.63 139	0.60 131	0.55 120	0.43 133	1.99 238	0.39 69	0.86 124	0.54 88	1.45 192	0.53 97	0.41 109	2.20 124	1.41 129	0.81 119	0.79 140	6.57 242	0.69 125	5.20 196	11.52 274	0.46 88	0.54 136	0.86 130	0.97 141	3.11 234	0.98 135

test_1	1.73 175	1.01 198	1.08 197	0.63 139	0.60 131	0.55 120	0.43 133	1.99 238	0.39 69	0.86 124	0.54 88	1.45 192	0.54 102	0.41 109	2.20 124	1.42 132	0.80 110	0.79 140	6.57 242	0.69 125	5.20 196	11.52 274	0.46 88	0.54 136	0.87 134	0.97 141	3.11 234	0.98 135

R-Stereo Train	2.23 189	1.01 198	1.14 212	0.96 195	0.63 144	0.73 172	0.31 85	1.30 156	1.01 198	1.68 201	4.49 256	1.29 180	0.70 149	0.42 119	2.49 148	3.99 250	1.66 236	1.02 209	6.77 250	1.11 196	7.83 230	12.24 285	0.49 111	0.54 136	1.42 225	1.66 225	1.34 86	1.93 211

SHD	3.38 227	1.01 198	1.68 253	1.14 220	1.07 210	1.14 222	1.78 250	1.61 205	1.66 246	2.40 241	3.05 240	1.63 207	2.43 249	0.84 227	40.11 279	2.04 200	1.74 238	1.40 259	4.17 204	1.88 254	3.81 170	5.43 173	0.70 198	1.67 252	1.86 262	1.46 201	1.97 140	1.59 194

RAFT-Stereo	2.23 189	1.01 198	1.14 212	0.96 195	0.63 144	0.73 172	0.31 85	1.30 156	1.01 198	1.68 201	4.49 256	1.29 180	0.70 149	0.42 119	2.49 148	3.99 250	1.66 236	1.02 209	6.77 250	1.11 196	7.83 230	12.24 285	0.49 111	0.54 136	1.42 225	1.66 225	1.34 86	1.93 211
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
coex_refinement	1.02 97	1.02 202	0.76 127	0.66 146	0.85 184	0.71 166	0.50 148	0.81 83	1.04 202	0.67 71	1.01 181	0.94 139	0.44 81	0.46 139	3.49 208	0.95 47	0.78 103	0.71 111	3.74 197	0.77 148	0.85 64	0.75 46	0.63 177	0.52 126	0.87 134	0.93 133	1.75 125	0.94 129

CASS	2.08 187	1.02 202	1.16 217	1.28 231	0.99 200	0.88 194	3.39 276	1.42 178	1.02 200	1.30 178	2.46 235	1.14 170	0.81 182	0.46 139	2.70 170	2.38 213	3.41 272	1.10 223	3.40 190	1.18 205	8.01 237	8.63 212	0.66 187	0.69 183	1.49 235	1.27 180	2.52 199	1.41 185
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
test_3	1.73 175	1.02 202	1.05 188	0.65 141	0.61 135	0.55 120	0.43 133	1.96 234	0.38 67	0.88 132	0.52 84	1.45 192	0.54 102	0.40 103	2.20 124	1.40 126	0.81 119	0.81 148	6.56 241	0.71 134	5.08 189	11.49 271	0.43 77	0.49 116	0.96 155	1.09 158	3.23 239	0.98 135

APVNet	1.21 118	1.02 202	0.64 106	0.69 150	0.78 175	0.86 188	0.84 190	0.78 76	0.71 167	0.92 141	0.82 154	0.86 123	0.59 118	0.58 178	2.67 168	1.65 173	1.11 193	0.98 199	3.23 178	0.85 165	1.62 130	4.73 152	0.55 142	0.84 212	0.77 110	0.80 106	1.90 135	0.98 135

RP	1.18 116	1.02 202	1.24 228	0.94 193	1.08 211	0.84 184	1.17 222	1.25 147	1.31 223	0.61 58	1.16 189	1.21 176	0.75 169	0.68 202	3.34 203	1.04 59	0.89 140	0.67 100	1.20 83	0.79 154	0.88 68	2.85 129	0.59 165	0.71 188	0.86 130	0.98 145	2.51 198	1.21 167

LG-Stereo_Zeroshot	2.31 195	1.03 207	0.50 78	1.41 240	2.53 279	3.20 284	1.05 215	1.71 214	0.49 105	4.85 298	3.84 251	4.79 277	0.65 138	0.42 119	2.38 140	3.97 248	0.82 123	0.78 136	2.26 134	0.74 141	7.86 232	8.88 219	0.53 133	0.34 56	0.85 127	1.42 196	1.98 141	2.99 240

IGEV-Stereo+	0.60 49	1.04 208	0.24 28	0.49 95	0.32 46	0.29 38	0.13 26	0.51 38	0.26 38	0.79 108	0.94 168	0.57 47	0.26 38	0.28 47	1.64 51	1.19 94	0.59 54	0.61 75	1.19 82	0.43 45	0.90 74	1.17 81	0.48 100	0.20 27	0.41 31	0.31 25	0.56 17	0.40 35

TANstereo	1.49 154	1.06 209	0.88 154	0.67 147	0.73 162	0.87 190	0.33 100	0.86 95	0.61 146	0.70 75	0.69 121	0.59 53	0.59 118	1.02 246	2.75 173	2.89 221	0.94 160	1.13 231	1.43 97	1.28 211	5.13 192	5.06 163	1.35 262	0.46 98	0.54 60	0.89 124	5.92 280	0.74 89

XX-TBD	1.49 154	1.06 209	0.88 154	0.67 147	0.73 162	0.87 190	0.33 100	0.86 95	0.61 146	0.70 75	0.69 121	0.59 53	0.59 118	1.02 246	2.75 173	2.89 221	0.94 160	1.13 231	1.43 97	1.28 211	5.13 192	5.06 163	1.35 262	0.46 98	0.54 60	0.89 124	5.92 280	0.74 89

HSM-Net_RVC	3.49 231	1.07 211	1.10 201	1.70 253	1.17 223	0.90 198	0.61 170	2.29 266	1.07 206	2.77 251	5.82 272	41.08 324	1.35 233	0.50 156	2.40 141	1.74 180	1.10 189	0.77 132	1.99 124	1.13 200	6.78 213	6.90 195	0.80 222	2.23 278	1.64 250	1.49 205	2.14 150	1.75 203
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
iinet-f	1.22 119	1.08 212	0.64 106	0.93 192	0.46 86	0.68 161	0.57 161	0.79 80	0.48 101	2.11 230	1.35 204	0.83 118	0.64 133	0.35 79	3.95 223	1.80 185	0.77 100	0.66 97	2.93 172	1.00 186	1.53 123	3.24 133	0.64 183	0.53 132	1.10 180	0.63 80	2.23 168	0.90 124

ccs_rob	4.23 246	1.10 213	1.53 244	1.14 220	0.92 198	1.19 230	1.05 215	2.86 283	1.27 220	4.20 287	35.77 324	8.95 300	1.29 229	0.73 210	3.10 196	6.47 278	1.50 230	1.17 235	5.98 231	1.44 225	10.44 271	11.78 277	0.74 206	2.24 279	1.07 170	1.30 184	2.65 215	2.20 223

NaN_ROB	1.84 180	1.11 214	1.04 187	0.95 194	1.77 259	0.86 188	0.91 200	1.32 166	10.70 317	1.00 153	1.38 207	2.45 241	0.89 196	1.12 255	4.34 228	1.29 108	0.92 155	0.88 172	1.49 100	1.14 201	1.42 120	2.02 115	0.76 207	1.03 225	1.30 210	2.01 248	2.38 184	3.27 248

s12784h	2.23 189	1.12 215	1.32 233	1.12 213	0.91 192	0.59 138	0.39 114	1.37 173	0.65 156	1.05 158	0.82 154	1.08 162	0.95 209	0.37 90	2.80 177	4.82 262	0.93 159	0.71 111	3.28 187	0.58 83	7.80 229	8.40 211	0.51 125	0.54 136	1.50 237	1.13 165	11.58 303	3.94 256

AMNet	1.29 129	1.12 215	1.05 188	1.13 215	1.12 216	1.24 234	1.08 217	1.36 171	1.13 213	1.10 162	1.11 186	1.51 200	1.26 228	1.20 260	1.52 45	1.57 165	1.35 222	1.21 243	1.37 93	1.22 208	1.35 113	1.19 83	1.25 253	1.19 237	1.23 199	1.72 230	1.54 105	1.65 199

iRaft-Stereo_20w	4.16 244	1.13 217	2.10 274	2.66 274	1.55 248	1.55 249	1.17 222	1.96 234	1.27 220	5.53 319	6.77 287	1.52 201	1.34 232	0.43 124	3.03 186	5.32 273	0.95 164	0.77 132	5.49 221	1.46 228	8.20 245	12.75 301	0.61 170	0.60 158	1.63 248	25.36 321	11.64 304	5.58 272

AIO-Stereo-zeroshot1	8.38 288	1.15 218	1.98 268	1.25 229	1.24 227	1.74 256	1.31 229	2.17 254	7.44 310	3.47 271	7.09 301	2.38 240	2.08 243	0.37 90	3.49 208	11.36 300	1.39 226	0.99 202	136.53 332	6.21 302	8.35 247	12.33 289	0.55 142	0.88 217	1.22 196	1.95 244	2.35 178	4.96 262

S-Stereo	4.68 253	1.15 218	1.74 257	1.75 254	1.63 250	1.65 252	2.24 263	2.75 282	2.15 265	3.32 267	11.59 316	5.97 282	1.74 239	0.88 232	19.04 262	16.28 317	1.81 241	2.39 298	5.64 225	9.35 320	7.13 222	12.52 296	1.61 271	2.64 293	1.24 200	2.08 252	2.88 225	3.26 247

RTS	3.53 232	1.15 218	0.98 176	0.97 198	1.26 228	1.33 238	3.31 273	1.33 167	1.50 238	2.37 238	1.20 192	1.75 209	1.12 223	0.88 232	42.78 287	2.37 211	1.94 251	1.33 256	3.94 198	1.62 241	3.62 166	5.21 168	1.02 246	1.09 231	1.83 260	5.05 286	2.33 174	2.13 218

RTSA	3.53 232	1.15 218	0.98 176	0.97 198	1.26 228	1.33 238	3.31 273	1.33 167	1.50 238	2.37 238	1.20 192	1.75 209	1.12 223	0.88 232	42.78 287	2.37 211	1.94 251	1.33 256	3.94 198	1.62 241	3.62 166	5.21 168	1.02 246	1.09 231	1.83 260	5.05 286	2.33 174	2.13 218

AIO-Stereo-zeroshot	3.88 240	1.16 222	2.03 271	1.15 224	0.83 183	1.77 258	1.13 221	2.03 244	3.32 287	2.90 256	7.02 299	2.32 238	2.01 241	0.38 95	3.61 210	9.96 295	1.34 219	1.07 221	6.67 246	6.11 301	8.45 249	12.70 299	0.56 149	1.27 241	1.76 257	1.48 202	16.62 316	5.17 266

DDVS	6.06 274	1.18 223	1.31 232	1.12 213	1.54 246	1.18 228	1.01 206	2.45 269	1.75 249	3.31 266	80.70 332	6.22 285	1.76 240	1.15 258	3.67 215	6.50 279	2.01 256	1.29 253	5.56 222	4.99 295	10.09 267	12.94 307	0.81 226	1.16 235	1.11 183	1.53 212	4.71 274	2.62 231

FAT-Stereo	4.35 249	1.18 223	2.25 277	1.48 247	1.81 265	1.42 243	1.49 237	3.57 294	1.84 258	3.66 278	6.22 277	6.70 288	2.76 257	1.07 254	6.82 240	15.24 315	2.03 257	2.49 301	5.43 218	8.81 315	13.23 294	12.34 291	0.95 242	2.79 301	1.26 204	2.25 258	2.96 230	5.48 269

ADCPNet	7.09 282	1.18 223	3.04 295	1.33 236	3.12 295	1.36 240	8.88 301	2.15 252	3.24 285	4.23 288	7.84 307	1.96 218	15.92 308	1.71 275	49.61 303	3.53 241	1.89 248	1.25 251	19.14 292	3.03 282	5.96 200	4.75 154	4.72 295	1.29 242	3.95 288	5.33 288	3.87 263	27.01 317

GANetREF_RVC	1.28 124	1.18 223	0.95 170	1.18 226	1.04 203	1.00 212	0.79 185	1.25 147	1.10 209	1.29 176	0.77 140	2.28 236	0.91 199	0.63 195	2.00 98	1.14 84	1.01 178	0.98 199	2.44 141	0.82 162	1.98 147	1.33 91	0.78 214	1.05 228	1.28 209	1.27 180	2.63 212	1.49 188
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
PWC_ROB	2.61 206	1.20 227	1.48 241	0.96 195	1.05 205	1.21 232	1.79 251	1.24 146	1.94 260	1.81 210	3.61 249	2.12 228	2.96 261	0.91 235	9.88 244	4.30 255	1.97 254	1.95 280	3.72 196	1.62 241	5.58 199	7.59 202	0.81 226	1.98 268	1.35 215	1.27 180	3.11 234	3.07 243

FADNet_RVC	3.44 229	1.21 228	1.19 222	1.40 239	1.78 262	0.99 209	1.75 248	1.50 185	1.19 218	1.35 180	2.01 226	1.96 218	1.63 236	1.66 273	22.11 267	3.36 235	1.83 243	2.82 309	5.63 224	1.76 248	6.35 208	9.50 224	0.77 212	1.39 246	1.21 191	1.48 202	12.05 306	2.87 237

GwcNet-ADL	2.54 201	1.23 229	1.55 246	1.22 228	1.26 228	0.97 205	0.78 182	1.50 185	0.84 177	3.20 265	6.67 283	1.86 213	1.05 219	0.79 221	4.58 229	4.90 264	1.47 229	0.90 176	5.20 213	1.95 258	6.39 209	10.33 241	0.91 239	1.12 233	1.22 196	1.93 242	2.15 152	2.70 233

NCC-stereo	1.25 121	1.24 230	1.10 201	0.99 200	1.05 205	0.96 202	1.53 238	1.79 219	1.59 243	0.60 56	1.34 201	1.17 173	1.03 216	0.74 212	2.44 144	1.07 66	0.89 140	0.99 202	1.54 106	0.91 173	0.99 80	2.46 124	0.80 222	0.76 195	1.26 204	1.59 217	1.39 91	1.61 195

Abc-Net	1.25 121	1.24 230	1.10 201	0.99 200	1.05 205	0.96 202	1.53 238	1.79 219	1.59 243	0.60 56	1.34 201	1.17 173	1.03 216	0.74 212	2.44 144	1.07 66	0.89 140	0.99 202	1.54 106	0.91 173	0.99 80	2.46 124	0.80 222	0.76 195	1.26 204	1.59 217	1.39 91	1.61 195
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
SGM-Forest	4.18 245	1.24 230	0.74 123	2.12 266	1.35 237	1.42 243	0.56 159	1.36 171	0.90 184	4.89 301	0.96 172	2.51 245	12.92 300	0.61 188	16.38 259	3.12 229	0.79 107	0.65 94	7.04 258	0.76 147	6.77 212	10.03 229	0.84 233	0.81 204	1.66 252	1.78 233	4.79 277	25.96 316
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
LoS_RVC	1.42 143	1.25 233	0.86 151	0.31 40	0.49 99	0.37 60	0.33 100	0.73 65	0.56 134	2.10 228	0.68 118	0.67 73	0.70 149	0.33 69	3.08 192	3.79 245	0.89 140	2.10 287	3.01 175	0.66 119	4.40 175	6.44 186	0.51 125	0.43 90	0.82 118	0.85 118	0.90 51	0.99 141

tt_ll	1.42 143	1.25 233	0.86 151	0.31 40	0.49 99	0.37 60	0.33 100	0.73 65	0.56 134	2.10 228	0.68 118	0.67 73	0.70 149	0.33 69	3.08 192	3.79 245	0.89 140	2.10 287	3.01 175	0.66 119	4.40 175	6.44 186	0.51 125	0.43 90	0.82 118	0.85 118	0.90 51	0.99 141

TRStereo	6.31 276	1.25 233	1.93 265	0.85 183	0.61 135	2.29 270	0.86 194	2.21 258	0.54 127	4.40 290	1.34 201	2.24 234	0.75 169	0.45 135	4.08 226	6.55 280	0.80 110	0.85 160	6.04 232	1.45 227	7.60 226	12.13 281	0.55 142	0.49 116	1.44 229	103.74 337	3.24 241	1.61 195

ITSA-stereo	4.40 250	1.26 236	1.18 219	1.64 251	1.64 251	0.99 209	1.38 234	1.99 238	1.47 236	3.68 280	6.79 288	2.16 230	1.42 234	1.36 266	8.32 242	6.93 281	2.19 260	1.94 279	6.40 236	5.42 296	7.43 225	10.74 254	1.29 257	2.39 285	1.53 241	5.02 285	23.63 320	8.74 283

STTRV1_RVC		1.26 236	1.01 182	1.62 250	1.11 215	1.76 257	1.25 226	1.50 185	1.40 229	1.75 207	1.60 212	2.72 250	3.31 267	1.00 244	2.61 160	1.77 182	11.19 302	0.96 195		9.01 317	9.10 256	8.68 214		1.66 251	1.68 253	1.59 217	3.90 265	5.32 268

UCFNet_RVC	1.11 108	1.26 236	0.85 149	0.88 186	0.93 199	0.77 178	0.58 164	0.78 76	0.67 160	0.93 143	0.80 151	1.25 179	0.93 204	0.48 150	2.17 121	1.09 74	0.78 103	0.82 151	2.60 152	0.80 156	1.32 109	1.66 102	1.31 260	0.67 180	1.05 169	1.11 159	1.44 96	2.13 218

CSAN	2.48 199	1.26 236	1.12 207	1.46 246	1.78 262	1.13 221	0.90 198	1.50 185	10.52 316	2.40 241	3.81 250	4.12 268	2.51 251	0.96 242	3.83 221	1.27 106	1.29 215	1.05 219	3.24 183	1.70 246	3.71 169	4.45 148	0.79 217	1.38 244	1.39 220	3.93 280	2.43 188	2.96 239

NCCL2	1.48 152	1.28 240	1.10 201	1.11 211	1.43 242	0.78 179	0.90 198	1.05 122	1.14 215	1.86 215	1.27 197	1.02 149	0.81 182	0.80 224	3.43 205	1.42 132	1.14 197	0.87 163	1.31 88	0.89 172	1.94 146	3.37 135	1.48 268	1.02 224	1.50 237	1.35 187	3.80 260	1.85 206

XQC	3.58 234	1.29 241	1.21 226	1.28 231	1.43 242	1.29 237	1.93 256	1.60 202	1.45 232	2.47 243	3.06 241	1.48 195	4.17 269	1.23 262	44.68 293	2.35 209	1.60 234	1.18 238	3.95 201	1.43 223	3.22 165	4.97 158	0.84 233	1.24 239	1.43 228	2.09 253	2.30 170	1.52 189

RGC	1.43 147	1.30 242	1.99 270	1.14 220	1.18 224	1.16 225	1.01 206	1.20 139	1.08 207	0.91 138	1.70 215	1.18 175	1.24 227	0.87 229	3.10 196	1.18 91	0.98 171	0.86 161	1.81 117	1.02 188	1.39 118	3.87 141	0.76 207	0.90 219	1.14 185	1.53 212	2.17 155	1.85 206

MaskLacGwcNet_RVC	21.23 321	1.32 243	1.63 250	1.89 260	1.69 254	1.93 261	3.75 280	2.27 264	2.66 275	5.02 306	29.10 322	216.12 337	51.87 326	5.44 302	3.66 212	4.09 253	5.59 286	13.75 323	28.77 301	1.47 229	14.44 317	12.86 304	0.98 244	2.33 284	1.88 264	7.40 296	145.78 337	5.57 271

SAMSARA	4.13 243	1.32 243	1.53 244	1.48 247	1.35 237	1.47 246	2.74 267	2.23 260	1.83 257	2.26 235	3.47 248	2.01 221	8.60 282	1.76 277	38.24 276	2.88 220	1.82 242	1.41 260	4.99 211	1.91 255	5.10 191	5.71 179	0.94 241	1.80 259	3.33 285	3.84 278	4.16 269	3.30 250

HBP-ISP	6.40 277	1.33 245	2.30 280	1.91 262	1.51 244	1.65 252	0.79 185	2.50 273	1.29 222	4.91 302	6.80 290	1.37 188	0.74 165	14.59 318	52.98 321	19.59 321	1.24 209	1.10 223	6.08 233	8.03 310	12.73 284	16.75 320	0.79 217	1.19 237	1.81 258	2.06 249	3.90 265	2.87 237

stereogan	1.44 148	1.33 245	1.05 188	1.11 211	1.28 232	1.11 219	0.97 203	1.26 149	1.05 203	1.22 172	1.10 184	1.62 206	0.89 196	0.66 199	2.34 137	1.31 111	0.94 160	0.81 148	1.72 115	0.95 181	1.10 91	8.04 206	0.71 200	0.77 197	0.83 121	1.06 153	2.36 180	1.38 183

SFCPSM	8.92 290	1.34 247	1.05 188	1.13 215	1.12 216	1.10 218	0.89 197	1.28 153	1.79 252	2.71 250	5.63 268	4.32 272	7.90 279	1.01 245	5.47 236	5.23 268	1.80 239	1.19 240	162.18 334	4.49 289	7.79 228	9.52 225	0.81 226	1.64 250	1.33 214	1.76 232	3.30 243	3.06 242

NOSS_ROB	3.67 237	1.38 248	0.81 138	1.15 224	1.16 222	1.15 223	0.65 174	2.25 262	1.41 230	4.85 298	6.68 284	6.78 290	1.06 220	0.82 226	11.52 248	14.58 309	1.34 219	1.17 235	2.93 172	0.98 185	14.13 306	12.82 302	0.79 217	1.48 247	1.13 184	1.48 202	3.41 247	1.25 172

MFMNet_re	3.01 221	1.41 249	1.48 241	1.53 249	1.87 267	1.96 263	2.01 258	2.67 280	2.16 266	1.60 195	1.98 222	3.57 259	2.65 255	1.02 246	6.96 241	4.19 254	2.67 264	1.96 281	6.48 238	2.40 272	14.04 305	4.97 158	1.86 276	1.97 266	1.38 217	1.33 185	3.31 244	1.94 213

CBMV_ROB	6.60 279	1.41 249	1.59 249	2.38 270	1.74 257	1.90 260	1.86 254	6.44 311	1.69 247	5.02 306	7.03 300	9.95 309	11.26 293	0.65 198	38.55 277	7.04 282	2.78 266	1.12 230	9.67 275	2.45 273	9.46 258	11.60 276	0.80 222	1.37 243	4.92 291	12.01 308	4.73 275	18.79 305

CBMV	5.08 259	1.41 249	1.15 216	1.44 245	1.42 241	1.24 234	0.78 182	2.27 264	1.47 236	3.04 261	6.44 280	7.74 293	9.07 285	0.60 186	12.81 251	13.79 306	1.99 255	1.29 253	9.56 273	1.15 203	9.82 260	12.54 297	0.82 230	1.84 261	1.44 229	1.83 237	4.39 271	25.76 315
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
ADCRef	4.84 255	1.42 252	1.01 182	0.78 171	1.77 259	1.21 232	1.62 242	0.99 116	5.58 304	1.85 213	1.08 183	1.02 149	0.91 199	1.17 259	54.35 324	1.92 191	1.10 189	1.04 215	3.49 191	1.32 215	1.80 141	3.27 134	2.13 279	0.87 216	2.30 269	4.60 282	2.48 193	29.71 321

AnyNet_C32	6.05 273	1.43 253	1.39 236	1.26 230	1.64 251	1.36 240	2.92 269	1.55 198	5.28 303	2.67 249	4.61 258	1.90 214	1.29 229	1.29 265	55.18 326	3.43 238	1.96 253	2.08 286	3.65 193	1.91 255	6.94 219	8.77 217	1.20 250	1.68 253	6.02 296	14.92 313	6.12 283	20.86 307

PVD	4.10 242	1.44 254	2.12 275	1.41 240	1.58 249	1.68 254	2.10 260	3.06 285	2.66 275	2.85 253	4.32 253	2.46 242	3.63 268	1.27 263	40.43 280	2.72 218	2.19 260	2.11 289	4.71 209	2.46 274	6.18 205	6.10 184	1.02 246	1.74 257	2.32 271	2.44 263	2.90 227	2.66 232

PS-NSSS	1.07 104	1.44 254	0.69 114	1.20 227	0.91 192	1.16 225	0.93 202	0.80 81	0.55 129	0.74 89	0.49 74	1.98 220	1.03 216	0.91 235	1.54 47	0.92 42	0.83 124	0.73 120	1.45 99	0.62 107	0.94 77	0.63 35	1.68 272	0.50 119	1.00 159	0.95 137	3.21 238	1.11 157

MFN_U_SF_DS_RVC	3.64 236	1.48 256	1.03 184	1.98 263	1.75 258	2.09 266	5.14 288	2.15 252	2.23 267	1.73 205	1.57 211	2.49 243	4.83 272	5.73 303	12.78 250	1.73 179	1.22 206	1.06 220	5.43 218	1.54 238	12.24 281	9.06 221	1.52 269	1.16 235	2.29 268	3.46 276	3.05 232	7.63 281

DeepPrunerF	4.30 247	1.53 257	0.72 119	2.93 282	5.08 312	2.43 275	3.38 275	0.87 99	4.11 295	0.80 112	1.17 190	0.66 70	0.56 109	0.61 188	45.12 294	2.02 199	1.01 178	0.78 136	2.32 135	0.88 170	1.56 126	1.70 103	0.84 233	0.67 180	29.00 324	1.78 233	2.48 193	1.17 165

ADCP+	5.07 258	1.54 258	1.72 254	1.08 209	1.54 246	1.18 228	2.02 259	1.02 118	2.72 278	4.05 286	2.23 233	2.24 234	0.61 127	0.94 240	54.46 325	1.52 158	0.83 124	0.95 193	3.94 198	0.87 169	2.22 151	2.57 126	0.71 200	0.62 165	2.48 275	11.25 305	7.85 294	23.66 312

DPSNet	5.60 265	1.54 258	1.19 222	1.76 255	2.44 278	2.08 265	1.81 252	1.95 233	2.93 280	2.09 227	5.15 264	9.82 303	6.09 275	8.98 308	14.30 254	12.14 303	4.12 281	3.60 312	17.82 290	8.28 311	12.18 279	14.58 314	3.71 291	3.09 307	2.30 269	2.42 262	2.52 199	2.24 226

pmcnn	5.52 264	1.54 258	1.51 243	2.64 273	3.13 296	2.07 264	10.40 304	2.61 276	2.65 274	2.55 245	6.41 279	6.23 286	15.93 309	0.58 178	6.75 239	14.92 312	3.87 277	3.34 311	7.45 263	7.76 307	13.60 301	10.19 233	6.30 304	2.29 282	1.57 245	3.30 274	4.69 273	4.80 260

XPNet_ROB	1.63 163	1.57 261	1.09 200	0.91 189	1.13 219	1.01 213	0.88 196	0.95 112	1.14 215	1.07 160	1.82 217	4.03 267	0.72 155	0.78 218	1.82 72	1.51 154	1.52 232	0.94 187	1.42 95	1.04 190	2.20 149	7.75 204	0.86 236	0.80 200	0.94 150	1.29 183	3.34 245	1.56 192

FC-DCNN	3.48 230	1.59 262	4.19 305	2.76 277	2.30 271	3.10 283	1.73 247	2.57 275	1.72 248	2.88 255	1.36 205	2.15 229	1.21 226	0.68 202	6.32 237	1.61 169	1.31 216	1.03 212	7.90 267	0.95 181	8.85 253	8.73 215	0.82 230	1.69 256	3.19 283	2.50 265	4.67 272	16.15 301

FC-DCNN v2	3.76 238	1.64 263	4.17 304	2.93 282	2.32 273	3.38 285	1.67 243	2.65 278	2.92 279	2.86 254	1.36 205	2.62 249	1.33 231	0.68 202	6.35 238	1.65 173	1.31 216	1.00 207	8.25 268	0.94 179	8.74 252	8.73 215	0.82 230	1.68 253	4.68 290	3.34 275	7.40 291	15.96 300

G-Net	6.29 275	1.69 264	1.86 262	1.42 243	1.70 256	1.45 245	1.19 225	4.71 306	8.56 312	3.16 263	4.70 259	7.94 294	6.89 277	0.85 228	15.45 257	8.15 291	1.92 250	2.75 305	5.41 217	6.49 304	9.16 257	11.23 267	1.46 267	2.81 302	1.81 258	19.84 317	6.51 288	30.80 322

LSM0	11.61 303	1.70 265	2.94 293	2.71 276	2.41 277	2.76 278	6.88 295	4.22 302	4.26 297	3.67 279	7.57 302	7.41 291	9.43 288	0.98 243	64.90 333	78.60 336	3.43 273	2.37 297	20.39 295	4.80 293	14.29 314	16.21 319	1.30 259	3.06 306	3.29 284	12.44 309	6.06 282	25.31 314

SPS-STEREO	5.78 269	1.73 266	1.86 262	2.48 272	1.67 253	2.19 267	1.60 241	2.72 281	1.76 250	3.63 277	6.80 290	4.12 268	2.19 244	1.21 261	13.01 252	12.86 304	2.91 268	2.01 283	47.66 319	2.04 264	14.17 308	13.06 309	1.43 265	2.27 281	2.40 273	1.94 243	3.66 257	2.80 235
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
CC-Net-ROB	1.63 163	1.81 267	1.19 222	1.85 257	1.77 259	2.27 268	1.56 240	0.93 108	0.96 190	1.29 176	0.67 115	5.48 281	2.51 251	1.43 269	1.64 51	0.87 38	1.34 219	1.17 235	2.46 142	0.88 170	1.09 89	1.35 93	3.34 288	0.63 171	1.22 196	1.15 168	1.47 99	1.57 193

edge stereo	5.88 271	1.88 268	3.14 296	2.14 267	1.80 264	2.47 277	2.43 264	4.51 305	3.45 289	3.97 284	4.84 260	6.45 287	17.40 310	1.04 252	5.09 234	14.91 311	1.80 239	1.66 269	37.39 309	6.28 303	5.99 202	12.74 300	1.44 266	2.02 269	2.12 267	2.11 255	3.75 258	5.99 274

ADCL	5.69 267	1.88 268	1.63 250	1.29 233	1.40 240	1.59 251	2.22 262	1.23 143	5.20 302	3.04 261	2.01 226	1.14 170	0.84 189	1.04 252	50.40 306	1.63 172	1.45 228	1.79 273	2.94 174	1.38 218	3.19 163	2.35 120	1.23 252	1.07 230	9.47 309	11.74 307	11.34 302	29.10 320

ACV-stereo	13.36 311	1.90 270	1.63 250	2.10 265	1.15 221	2.97 279	1.36 232	1.72 215	1.86 259	2.96 259	4.89 262	3.67 264	43.88 321	1.13 256	54.14 323	17.43 318	2.38 262	1.31 255	170.74 335	4.64 291	12.73 284	14.68 315	0.97 243	1.83 260	1.25 203	1.49 205	3.53 254	2.32 227

MFN_U_SF_RVC	4.44 251	1.91 271	1.83 260	2.19 269	1.82 266	2.38 274	4.61 285	2.39 268	1.94 260	4.48 292	11.47 315	3.74 265	2.50 250	4.72 298	20.32 265	3.66 242	1.91 249	1.83 275	11.50 280	3.25 283	7.86 232	6.73 192	1.25 253	3.20 310	1.86 262	3.84 278	2.83 222	3.94 256

ETE_ROB	1.85 181	1.93 272	1.18 219	1.04 205	1.33 236	1.26 236	1.12 220	1.11 126	2.30 269	1.36 181	3.26 244	3.18 255	0.94 207	1.14 257	2.62 161	1.51 154	2.14 259	0.99 202	2.50 143	1.15 203	3.67 168	5.74 180	0.86 236	1.03 225	1.21 191	1.36 189	2.30 170	1.68 201

ADCS	6.69 280	1.97 273	1.94 266	1.41 240	2.24 270	1.84 259	3.00 270	2.08 249	3.97 292	2.66 247	3.26 244	3.01 254	11.48 294	2.01 279	53.18 322	11.65 301	2.72 265	2.59 302	5.10 212	2.24 268	10.43 270	8.65 213	1.76 274	1.97 266	2.57 277	10.58 303	7.51 292	18.68 304

DGSMNet	11.16 301	1.98 274	1.98 268	1.90 261	1.52 245	2.46 276	1.47 236	3.07 286	2.11 264	12.67 326	102.10 334	3.59 261	18.94 313	18.97 323	16.50 260	15.09 313	12.73 308	10.36 322	13.79 284	4.57 290	12.99 291	14.32 313	7.77 312	3.43 311	1.75 256	6.25 295	3.48 253	5.53 270

MADNet+	4.78 254	2.02 275	1.87 264	2.01 264	2.36 275	1.47 246	4.28 283	2.47 271	1.99 262	2.66 247	2.13 230	3.56 258	2.85 260	2.34 280	41.14 283	5.66 276	3.48 274	1.53 264	4.54 207	3.38 285	13.07 293	7.34 201	1.72 273	3.48 312	2.93 279	2.17 256	3.24 241	3.29 249

LALA_ROB	1.85 181	2.17 276	1.13 209	1.05 207	1.26 228	1.16 225	1.01 206	1.17 134	1.46 234	2.06 225	2.82 236	3.47 257	0.92 202	0.93 238	3.90 222	1.46 145	1.36 223	1.18 238	2.20 130	1.31 214	2.84 158	5.10 166	0.77 212	1.01 223	1.24 200	1.41 195	3.89 264	1.77 204

SANet	5.69 267	2.22 277	1.77 258	1.84 256	2.37 276	2.28 269	1.43 235	4.49 304	7.61 311	2.05 222	4.86 261	8.34 299	11.81 296	1.70 274	43.86 291	1.62 171	5.96 287	1.51 263	4.43 206	1.70 246	8.97 254	8.28 208	1.20 250	2.60 291	1.94 265	6.02 294	3.42 249	9.29 286

ADCMid	5.63 266	2.23 278	2.63 286	1.42 243	2.89 289	2.37 272	3.73 279	1.92 230	2.97 281	1.91 217	3.16 242	2.33 239	2.31 246	1.48 270	50.97 311	3.74 243	1.84 246	1.86 277	7.38 262	1.99 262	4.66 181	5.18 167	2.70 283	1.38 244	2.33 272	8.75 301	6.81 290	21.02 308

AnyNet_C01	7.20 285	2.24 279	2.27 278	2.95 284	1.92 268	1.58 250	5.39 289	3.73 299	5.63 305	3.17 264	4.41 254	4.59 275	6.09 275	1.88 278	58.66 328	14.24 307	5.46 284	3.69 313	4.79 210	3.02 281	8.40 248	10.33 241	2.45 280	2.24 279	5.77 294	2.65 267	8.81 298	17.99 303

MSC_U_SF_DS_RVC	4.33 248	2.25 280	1.45 240	2.41 271	1.94 269	1.93 261	4.82 287	1.96 234	2.59 273	2.96 259	1.96 220	2.49 243	8.10 280	9.76 311	14.02 253	3.47 239	2.04 258	1.98 282	14.27 285	3.33 284	7.23 223	7.20 200	2.89 287	1.85 262	2.43 274	2.85 270	2.19 159	6.62 278

FBW_ROB	4.93 257	2.40 281	2.44 283	2.67 275	2.86 288	2.30 271	4.71 286	1.79 219	1.10 209	2.54 244	2.92 237	4.12 268	5.31 273	6.61 304	50.17 304	1.18 91	1.44 227	0.95 193	8.76 271	1.43 223	8.26 246	5.68 176	4.20 294	1.75 258	1.42 225	1.95 244	1.81 126	2.20 223

MeshStereo	9.30 295	2.68 282	2.31 281	4.19 289	2.81 287	4.05 290	1.96 257	8.24 322	9.28 313	5.13 309	8.64 309	11.19 312	12.84 299	0.78 218	52.26 317	15.80 316	4.59 282	1.92 278	22.33 299	1.58 239	15.40 323	19.41 324	1.06 249	2.12 271	8.69 307	5.55 289	10.68 300	15.59 299
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
DDUNet	2.05 186	2.73 283	2.03 271	2.92 280	2.66 284	3.04 281	2.76 268	1.17 134	1.11 211	1.60 195	1.21 195	2.23 233	1.69 238	2.81 284	2.04 106	1.25 104	2.78 266	2.42 300	2.63 153	2.90 279	1.92 145	2.11 117	2.77 286	0.92 221	1.01 161	0.93 133	2.50 197	1.10 154

UDG	3.91 241	2.76 284	2.09 273	2.92 280	2.64 282	2.99 280	2.71 266	1.31 159	1.13 213	1.65 199	1.96 220	2.20 232	1.68 237	2.77 283	48.81 302	1.57 165	3.02 270	2.26 290	2.65 156	2.91 280	3.00 161	3.09 130	2.64 281	1.05 228	1.02 163	1.19 173	2.36 180	1.16 161

SGM_RVC	8.49 289	2.77 285	1.77 258	2.88 279	2.31 272	3.42 286	2.70 265	7.78 320	3.92 291	5.57 320	8.42 308	9.89 305	12.92 300	0.68 202	3.72 217	2.10 202	6.63 294	1.11 227	40.78 310	5.93 300	9.99 263	10.27 239	1.97 277	2.17 272	8.79 308	2.97 272	27.36 322	40.51 328
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
WAO-6	7.36 286	2.83 286	2.64 287	8.38 304	2.78 286	3.59 288	8.61 299	3.51 291	3.36 288	1.84 211	2.45 234	5.99 283	8.70 284	3.06 287	50.70 308	2.35 209	13.44 313	1.82 274	8.79 272	2.15 267	14.26 311	12.40 293	3.35 289	2.64 293	7.87 303	5.84 291	4.30 270	11.17 293

WAO-7	8.11 287	2.98 287	5.46 314	29.83 320	2.32 273	3.09 282	9.23 302	2.48 272	4.20 296	4.67 296	7.60 303	7.98 295	11.78 295	1.64 272	22.32 268	2.11 203	12.00 305	2.79 308	44.95 316	2.13 266	10.06 266	10.12 231	1.37 264	2.49 289	2.97 281	4.35 281	2.94 229	5.06 265

SGM+DAISY	11.81 305	3.22 288	3.47 297	3.83 287	3.15 297	4.25 292	3.52 277	7.70 318	10.88 319	5.57 320	9.00 313	9.94 308	13.12 302	1.74 276	22.71 270	18.99 320	3.23 271	2.28 293	15.35 289	8.91 316	15.05 321	17.02 321	1.32 261	4.58 317	24.50 322	31.01 327	32.60 328	41.83 331

IMH-64-1	7.17 283	3.27 289	3.53 299	4.69 294	3.29 298	4.58 294	5.71 290	3.51 291	3.09 282	1.39 185	1.98 222	4.90 278	10.92 289	4.82 299	52.00 313	4.78 260	3.66 275	2.27 291	12.32 281	1.96 259	6.91 215	10.55 244	7.77 312	2.22 275	6.05 297	4.73 283	13.45 311	9.13 284

IMH-64	7.17 283	3.27 289	3.53 299	4.69 294	3.29 298	4.58 294	5.71 290	3.51 291	3.09 282	1.39 185	1.98 222	4.90 278	10.92 289	4.82 299	52.00 313	4.78 260	3.66 275	2.27 291	12.32 281	1.96 259	6.91 215	10.55 244	7.77 312	2.22 275	6.05 297	4.73 283	13.45 311	9.13 284

ELAS_RVC	9.07 291	3.30 291	5.65 315	4.08 288	3.41 302	7.21 312	4.01 282	7.69 317	3.75 290	4.97 304	7.74 304	9.89 305	11.00 291	3.00 285	47.69 299	4.33 257	6.53 292	9.70 321	9.64 274	2.89 278	13.54 300	15.79 317	2.75 284	4.07 315	18.38 318	23.86 319	4.94 278	5.18 267
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
IMH	9.11 292	3.31 292	3.55 301	4.46 291	3.30 300	4.60 296	6.29 293	3.48 289	3.12 284	1.42 188	1.88 218	5.38 280	15.63 307	51.61 332	52.03 315	3.06 226	3.92 278	2.32 294	20.77 296	2.01 263	6.25 206	9.58 226	8.07 316	2.21 274	7.69 302	5.96 293	3.77 259	10.35 291

STStereo	16.49 315	3.48 293	5.91 316	44.25 326	5.60 314	39.03 330	13.11 315	7.74 319	10.72 318	5.19 312	8.92 310	24.73 321	30.22 316	1.03 251	59.92 331	11.74 302	2.59 263	1.26 252	40.79 311	2.25 269	10.02 264	8.79 218	2.06 278	11.31 323	22.61 320	16.05 314	20.57 318	35.39 325

ACVNet_2	5.79 270	3.52 294	2.90 292	21.94 317	3.38 301	4.55 293	8.18 298	1.84 224	1.76 250	1.84 211	1.98 222	3.88 266	3.20 265	3.03 286	2.85 179	1.46 145	12.77 309	1.56 266	33.59 305	1.68 245	10.81 274	7.91 205	6.79 305	2.68 299	3.13 282	2.65 267	3.23 239	3.11 244

ELAS	10.16 296	3.54 295	5.12 313	4.49 292	4.32 311	5.01 301	4.33 284	6.88 313	4.09 294	4.97 304	7.74 304	9.90 307	11.01 292	3.51 294	52.19 316	4.52 259	7.15 297	9.65 320	8.69 270	2.38 271	13.33 296	14.95 316	2.75 284	3.64 314	17.76 317	27.24 324	13.13 310	21.93 309
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
DispFullNet	15.85 313	3.61 296	5.00 311	3.30 285	2.93 293	3.51 287	3.20 271	6.49 312	2.71 277	5.17 310	6.80 290	90.79 332	15.55 306	2.73 281	28.89 273	23.38 326	4.02 279	3.86 314	138.92 333	28.91 327	12.60 283	11.86 279	2.69 282	2.31 283	4.30 289	2.71 269	6.80 289	5.05 264

LVE	10.96 299	3.63 297	2.68 288	55.15 331	4.03 310	7.50 313	88.91 335	1.93 231	2.44 272	2.26 235	1.69 214	4.48 274	4.75 270	3.42 293	3.44 206	2.21 206	6.03 289	1.84 276	50.68 322	1.97 261	10.14 268	12.19 284	5.54 296	3.12 308	3.75 287	2.46 264	2.99 231	6.76 280

Dean	5.89 272	3.71 298	2.59 284	34.77 322	3.99 307	4.60 296	10.86 307	2.26 263	2.39 271	2.16 231	1.55 210	4.68 276	4.76 271	3.30 291	3.03 186	1.76 181	12.09 306	1.65 268	9.86 276	2.04 264	14.16 307	9.89 227	7.35 307	2.66 298	3.36 286	2.91 271	3.53 254	3.13 246

RainbowNet	4.65 252	3.75 299	2.70 289	4.56 293	2.98 294	4.16 291	8.75 300	2.05 247	2.01 263	1.90 216	1.12 187	3.61 263	3.00 262	3.60 295	2.70 170	1.89 187	2.97 269	1.54 265	15.27 288	8.73 314	11.07 276	11.30 269	10.70 319	2.22 275	1.73 254	2.30 259	2.76 219	6.13 275

PWCK	9.19 293	3.84 300	2.76 290	4.81 298	3.48 303	7.14 311	7.79 296	3.92 300	4.66 301	4.66 295	5.84 273	24.68 320	8.47 281	3.24 290	10.95 247	3.27 233	9.48 300	2.36 296	72.75 326	4.94 294	14.76 319	6.95 196	3.68 290	2.40 286	8.01 304	7.55 297	6.35 284	9.51 288

ACVNet_1	5.24 261	3.87 301	3.60 302	13.80 307	3.48 303	6.00 307	10.57 305	1.60 202	1.79 252	1.55 193	1.30 198	4.40 273	2.80 259	5.43 301	2.42 143	1.39 124	11.59 303	1.72 272	20.91 298	1.50 233	14.41 316	8.16 207	7.22 306	2.84 303	1.73 254	2.19 257	2.61 211	2.72 234

ktn	26.84 326	3.99 302	95.18 337	14.39 308	5.44 313	18.02 324	17.50 321	19.69 327	67.27 335	2.84 252	5.30 265	171.03 336	80.75 331	7.72 305	10.93 246	3.48 240	20.95 326	2.71 303	90.26 328	29.10 329	15.05 321	10.23 235	7.60 311	2.93 304	5.12 292	5.83 290	4.73 275	6.62 278

ACVNet-4b	11.58 302	3.99 302	2.60 285	44.40 327	2.71 285	4.98 299	62.31 331	1.85 225	1.79 252	1.63 198	1.25 196	4.22 271	58.75 328	3.34 292	2.27 134	1.21 98	13.33 312	1.70 271	49.50 320	1.93 257	14.47 318	13.72 312	7.40 308	3.13 309	1.55 243	1.89 240	2.20 161	4.61 259

MADNet++	9.22 294	4.13 304	6.16 317	4.32 290	5.78 316	3.96 289	8.14 297	7.09 314	6.83 309	5.28 315	7.83 306	7.65 292	8.62 283	12.90 313	19.42 264	21.00 324	7.04 296	6.27 316	10.40 277	7.97 309	14.29 314	18.67 323	3.96 292	5.12 319	5.80 295	22.29 318	9.32 299	8.69 282

SQANet	4.87 256	4.55 305	2.13 276	19.76 313	2.63 280	4.99 300	3.29 272	1.63 206	1.45 232	1.20 167	1.40 208	3.22 256	2.40 248	2.76 282	3.09 194	1.20 97	5.19 283	1.07 221	19.89 293	1.28 211	12.48 282	10.73 252	11.37 322	1.49 248	1.57 245	2.32 261	2.66 217	5.86 273

otaku	5.09 260	5.20 306	2.27 278	18.45 311	2.89 289	5.73 302	3.63 278	1.44 180	1.46 234	1.31 179	1.42 209	3.59 261	2.63 254	3.22 289	3.07 191	1.30 109	5.55 285	1.14 234	20.28 294	1.49 230	13.81 302	11.25 268	11.85 324	1.91 263	1.56 244	2.06 249	2.52 199	6.49 277

WAO-8	12.07 307	5.33 307	4.83 306	26.48 318	4.01 308	6.22 308	11.73 313	3.65 296	6.39 307	28.97 331	41.01 326	8.08 296	18.91 311	20.68 326	3.75 218	3.24 230	9.46 298	2.01 283	53.81 323	5.76 298	9.83 261	11.16 264	6.04 302	2.43 287	8.05 305	7.74 298	6.36 285	9.95 289

Venus	12.07 307	5.33 307	4.83 306	26.48 318	4.01 308	6.22 308	11.73 313	3.65 296	6.39 307	28.97 331	41.01 326	8.08 296	18.91 311	20.68 326	3.75 218	3.24 230	9.46 298	2.01 283	53.81 323	5.76 298	9.83 261	11.16 264	6.04 302	2.43 287	8.05 305	7.74 298	6.36 285	9.95 289

PSMNet_ROB	16.63 316	5.59 309	2.97 294	3.47 286	2.63 280	5.86 305	6.18 292	2.20 257	2.29 268	5.39 317	141.45 335	97.59 333	6.02 274	33.78 328	3.23 202	1.58 168	4.09 280	1.69 270	20.81 297	2.75 275	12.93 290	7.08 198	63.80 335	2.60 291	2.95 280	3.67 277	2.77 220	3.66 252

TorneroNet	24.73 324	6.18 310	3.52 298	95.34 334	3.93 306	27.05 326	29.02 323	4.44 303	18.13 326	2.20 232	37.99 325	77.85 331	72.31 329	18.15 322	41.78 286	3.07 227	13.11 310	2.35 295	87.85 327	9.06 318	15.44 324	12.17 283	5.94 299	2.64 293	52.32 331	8.18 300	3.59 256	14.11 296

Ntro	5.35 262	6.19 311	2.38 282	8.06 302	2.91 291	4.88 298	6.70 294	1.40 176	1.53 240	1.44 189	1.19 191	3.58 260	2.73 256	3.12 288	3.66 212	1.17 89	6.56 293	1.19 240	32.62 304	1.60 240	14.27 313	11.82 278	11.41 323	2.54 290	1.64 250	2.30 259	2.45 191	5.00 263

TorneroNet-64	13.24 310	6.25 312	5.07 312	34.05 321	3.72 305	9.38 319	16.75 320	3.49 290	12.26 322	2.27 237	5.98 274	17.67 314	34.24 317	14.37 316	47.92 300	3.76 244	13.18 311	2.40 299	36.34 308	9.15 319	13.85 304	12.35 292	5.65 297	2.64 293	14.28 316	14.51 312	3.41 247	12.48 294

DGTPSM_ROB	17.21 317	6.49 313	18.05 324	4.91 299	8.87 322	5.73 302	11.48 310	5.02 307	12.05 320	5.03 308	9.34 314	12.62 313	56.51 327	15.29 319	43.82 290	20.47 322	19.26 324	16.28 324	24.70 300	20.05 324	13.50 297	22.25 325	6.00 300	12.55 325	12.71 314	32.01 329	14.20 313	35.61 327

DPSMNet_ROB	22.61 322	6.50 314	18.06 325	4.95 301	8.88 323	5.76 304	11.54 312	5.02 307	12.08 321	5.17 310	28.67 321	19.69 317	163.24 337	15.38 320	43.87 292	20.66 323	19.56 325	16.59 325	35.50 306	20.17 325	13.82 303	22.26 326	6.02 301	12.56 326	12.82 315	32.01 329	14.23 314	35.60 326

KSHMR	20.05 318	6.71 315	4.01 303	99.31 335	5.91 317	17.09 323	71.12 333	3.62 295	9.75 314	3.59 275	3.39 247	6.07 284	84.38 332	17.14 321	22.70 269	3.97 248	6.29 290	2.76 307	90.60 329	2.83 276	12.73 284	10.14 232	9.05 318	2.74 300	21.08 319	5.85 292	8.10 295	10.46 292

JetRed	12.50 309	6.96 316	7.76 321	4.77 297	6.78 318	9.35 318	10.92 308	5.31 310	4.54 299	5.85 322	3.28 246	8.17 298	7.48 278	9.74 310	50.80 309	15.21 314	10.30 301	7.93 317	7.83 266	5.44 297	18.10 326	24.48 327	11.12 321	4.60 318	11.97 313	25.85 322	24.78 321	28.17 318

UNDER WATER-64	11.75 304	7.29 317	4.90 309	17.03 310	7.40 321	8.44 316	16.49 319	8.25 323	4.32 298	4.51 293	3.21 243	17.72 315	15.23 305	8.81 307	46.52 297	10.69 298	13.57 320	3.01 310	12.74 283	8.66 313	14.20 309	12.82 302	11.01 320	4.40 316	6.45 300	18.67 316	8.71 297	22.29 310

UNDER WATER	16.39 314	7.86 318	4.99 310	15.68 309	10.73 326	8.76 317	38.30 326	8.07 321	6.02 306	4.25 289	2.98 239	18.63 316	96.18 333	14.44 317	32.70 275	10.29 296	13.91 321	2.75 305	43.73 314	8.62 312	16.83 325	12.33 289	17.08 327	5.55 320	6.06 299	14.49 311	6.37 287	15.05 298

JetBlue	10.90 298	9.40 319	6.23 318	8.34 303	6.82 319	10.07 320	10.58 306	5.04 309	3.97 292	2.95 258	4.09 252	9.83 304	9.32 286	8.12 306	48.65 301	14.50 308	6.76 295	5.08 315	7.66 265	3.76 286	13.23 294	17.58 322	8.19 317	3.58 313	11.41 312	18.49 315	12.08 308	28.49 319

MANE	14.22 312	9.62 320	6.93 319	4.94 300	5.72 315	7.88 314	11.48 310	7.38 316	9.90 315	4.92 303	6.89 296	8.98 301	12.13 298	3.67 296	50.37 305	17.85 319	11.82 304	20.17 327	10.46 278	6.55 305	12.22 280	12.86 304	1.77 275	11.33 324	24.83 323	30.99 326	31.42 326	40.73 329

SGM-ForestM	6.44 278	10.17 321	6.98 320	4.69 294	2.91 291	6.90 310	9.70 303	7.26 315	4.59 300	4.81 297	6.31 278	9.50 302	9.35 287	0.78 218	3.65 211	1.30 109	6.50 291	0.89 173	11.21 279	1.44 225	6.08 203	6.02 183	1.58 270	1.68 253	9.47 309	11.34 306	12.07 307	16.58 302

notaker	10.31 297	13.11 322	4.84 308	18.55 312	6.95 320	7.98 315	14.39 316	3.69 298	3.28 286	2.90 256	2.15 231	30.28 322	43.63 320	4.40 297	9.01 243	2.66 217	12.71 307	2.73 304	42.35 312	2.87 277	14.87 320	10.21 234	7.77 312	3.03 305	2.66 278	2.98 273	3.46 250	4.84 261

DPSM_ROB	21.05 319	17.19 323	22.69 326	10.13 305	9.29 324	13.96 321	14.50 317	11.66 324	15.25 324	9.00 323	8.97 311	10.35 310	13.24 303	19.90 324	59.73 329	26.35 327	18.76 322	21.26 328	14.74 286	15.50 322	28.56 329	27.85 329	7.42 309	16.13 327	34.05 327	39.30 332	37.97 330	44.48 332

DPSM	21.05 319	17.19 323	22.69 326	10.13 305	9.29 324	13.96 321	14.50 317	11.66 324	15.25 324	9.00 323	8.97 311	10.35 310	13.24 303	19.90 324	59.73 329	26.35 327	18.76 322	21.26 328	14.74 286	15.50 322	28.56 329	27.85 329	7.42 309	16.13 327	34.05 327	39.30 332	37.97 330	44.48 332

LE_ROB	28.97 327	25.29 325	36.16 329	34.90 323	56.86 336	18.61 325	58.99 330	32.08 331	41.72 330	5.37 316	27.57 320	46.00 325	49.67 324	13.72 315	14.83 255	3.84 247	5.96 287	1.22 244	46.43 317	36.35 332	10.19 269	11.19 266	48.45 331	22.49 329	30.18 325	31.59 328	31.60 327	40.87 330

LRCNet_RVC	25.94 325	30.78 326	14.74 323	35.18 324	31.16 330	36.52 329	29.93 325	23.08 328	12.70 323	36.15 333	33.37 323	37.24 323	28.56 315	37.11 329	17.47 261	7.61 287	31.06 327	26.75 331	67.49 325	29.07 328	23.47 328	10.73 252	39.23 330	30.61 331	7.37 301	2.53 266	11.22 301	9.31 287

MDST_ROB	12.03 306	32.81 327	1.72 254	20.74 316	2.64 282	5.90 306	1.72 246	4.06 301	1.35 228	3.76 281	6.53 281	2.75 251	42.83 319	0.54 164	50.83 310	1.22 101	1.08 188	0.75 126	18.95 291	1.00 186	12.75 287	11.49 271	1.29 257	1.26 240	22.72 321	11.17 304	31.24 325	31.81 324

CasAABBNet	42.72 330	34.60 328	45.66 330	20.17 314	18.55 327	28.05 327	29.13 324	23.25 329	30.69 327	18.73 328	18.11 317	20.72 318	37.90 318	39.93 331	120.54 337	52.80 335	37.72 332	42.56 333	29.30 303	30.56 330	57.58 336	56.66 336	14.58 326	32.34 332	68.46 335	79.09 336	76.31 334	89.48 335

FlowAnything	42.31 329	34.65 329	45.90 331	20.47 315	18.91 328	28.11 328	28.64 322	23.30 330	30.84 328	18.76 329	18.33 318	20.84 319	27.00 314	39.89 330	119.49 336	52.59 334	37.35 331	42.63 334	29.06 302	31.53 331	57.38 335	56.78 337	14.49 325	32.64 333	68.29 334	78.93 335	76.07 333	89.56 336

PML	39.07 328	38.06 330	12.06 322	39.32 325	29.04 329	40.62 331	11.06 309	14.14 326	100.08 336	27.87 330	166.26 337	107.74 334	159.39 336	13.53 314	15.41 256	10.75 299	35.75 330	8.64 318	42.84 313	10.61 321	14.22 310	16.14 318	5.89 298	7.21 322	53.08 332	13.95 310	42.26 332	19.02 306

HanzoNet	47.37 333	45.54 331	75.64 336	62.53 332	47.97 331	62.03 335	90.57 336	55.02 336	58.34 334	15.60 327	22.00 319	75.72 330	107.47 334	172.14 337	23.65 272	13.02 305	62.42 336	9.26 319	134.39 331	22.45 326	19.74 327	25.78 328	31.84 329	5.57 321	9.72 311	9.49 302	8.54 296	12.61 295

HaxPig	44.53 331	46.75 332	47.32 332	47.72 328	48.79 332	47.60 332	48.40 327	49.50 332	47.10 331	49.76 334	50.31 328	49.00 326	45.26 322	54.49 333	41.50 284	40.24 330	50.15 333	52.05 335	44.74 315	43.04 333	46.61 332	44.38 334	51.78 332	45.43 334	33.92 326	25.30 320	28.66 323	22.43 311

AVERAGE_ROB	46.12 332	48.49 333	48.31 333	49.34 329	50.25 333	48.63 333	49.80 328	50.74 334	48.67 332	51.68 335	52.55 329	50.28 327	47.20 323	55.70 334	43.00 289	40.99 331	52.42 334	54.59 336	47.27 318	45.45 334	48.77 333	44.06 333	52.90 333	46.98 335	35.80 329	26.72 323	30.77 324	23.81 313

MEDIAN_ROB	49.56 334	51.66 334	50.91 334	52.80 330	53.76 334	52.08 334	53.35 329	54.28 335	52.25 333	54.89 336	55.89 330	53.59 328	50.09 325	58.85 335	46.45 296	44.55 332	55.81 335	57.90 337	50.55 321	48.85 335	52.07 334	46.79 335	56.69 334	50.01 336	39.10 330	30.23 325	33.56 329	31.26 323

BEATNet-Init1	52.60 335	76.96 335	24.06 328	87.02 333	56.48 335	86.86 336	68.77 332	49.65 333	34.71 329	11.93 325	56.24 331	64.63 329	78.72 330	9.65 309	58.40 327	51.35 333	32.72 328	23.00 330	101.24 330	71.98 337	46.49 331	39.72 332	28.67 328	24.23 330	59.12 333	38.23 331	77.99 335	61.49 334

DLNR_Zeroshot_test	23.11 323	81.98 336	1.97 267	102.16 336	0.49 99	0.55 120	81.36 334	2.30 267	0.50 110	4.87 300	2.22 232	2.99 253	0.93 204	12.17 312	96.90 335	144.02 337	34.28 329	19.61 326	8.60 269	4.35 288	8.08 244	6.53 188	0.51 125	0.69 183	1.37 216	1.57 215	1.16 76	1.90 209

DPSimNet_ROB	111.84 336	179.62 337	74.81 335	195.40 337	165.93 337	136.63 337	98.05 337	126.48 337	138.79 337	82.31 337	148.57 336	159.77 335	157.57 335	78.29 336	64.65 332	40.10 329	142.61 337	34.98 332	195.20 336	69.76 336	154.10 337	32.63 331	82.12 336	98.24 337	71.10 336	51.68 334	117.83 336	122.56 337

ASD4																								105.89 338

Low-res two-view benchmark