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

panet	0.28 1	0.26 42	1.32 22	0.19 1	0.12 3	0.54 82	0.15 1	0.48 24	0.46 53	0.27 32	0.33 36	0.24 23	0.21 17	0.30 14	0.21 23	0.10 81	0.07 11	0.08 3	0.05 1	0.09 7	0.07 3

CASnet	0.28 1	0.31 79	1.20 11	0.28 60	0.11 1	0.47 37	0.19 15	0.44 9	0.44 40	0.38 57	0.31 29	0.23 15	0.17 1	0.29 11	0.19 3	0.10 81	0.06 1	0.15 251	0.12 157	0.16 111	0.07 3
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
GLC_STEREO	0.28 1	0.27 44	1.36 27	0.28 60	0.12 3	0.41 19	0.20 24	0.37 2	0.38 11	0.26 29	0.30 26	0.25 30	0.19 10	0.33 29	0.24 50	0.09 18	0.11 177	0.12 141	0.10 78	0.13 52	0.09 18

CREStereo	0.28 1	0.30 73	1.33 24	0.19 1	0.13 6	0.55 94	0.17 6	0.48 24	0.46 53	0.27 32	0.33 36	0.24 23	0.21 17	0.31 18	0.21 23	0.11 130	0.07 11	0.08 3	0.05 1	0.10 12	0.07 3
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
StereoIM	0.29 5	0.54 177	1.44 38	0.24 8	0.29 214	0.29 3	0.16 4	0.45 12	0.37 10	0.19 1	0.21 2	0.28 45	0.22 22	0.30 14	0.29 91	0.10 81	0.09 115	0.10 52	0.08 30	0.11 23	0.11 40

LoS_RVC	0.29 5	0.33 87	1.19 10	0.25 16	0.34 265	0.43 20	0.22 48	0.42 6	0.32 2	0.22 5	0.33 36	0.23 15	0.24 33	0.31 18	0.21 23	0.07 1	0.07 11	0.07 1	0.05 1	0.10 12	0.31 308

Selective-IGEV	0.29 5	0.23 22	1.28 16	0.27 42	0.30 224	0.35 12	0.20 24	0.56 65	0.38 11	0.21 2	0.30 26	0.22 8	0.18 6	0.37 47	0.18 1	0.07 1	0.06 1	0.08 3	0.15 228	0.16 111	0.29 293

EGLCR-Stereo	0.29 5	0.27 44	0.97 2	0.30 95	0.19 100	0.56 103	0.17 6	0.68 113	0.36 7	0.30 38	0.18 1	0.27 42	0.17 1	0.38 51	0.19 3	0.09 18	0.07 11	0.10 52	0.08 30	0.10 12	0.35 325

MIF-Stereo	0.30 9	0.36 107	1.68 72	0.27 42	0.24 163	0.29 3	0.18 12	0.33 1	0.34 3	0.26 29	0.37 49	0.18 1	0.18 6	0.31 18	0.27 68	0.10 81	0.08 60	0.08 3	0.07 14	0.25 233	0.08 11

CES	0.30 9	0.27 44	1.09 4	0.23 4	0.50 343	0.40 17	0.20 24	0.46 13	0.44 40	0.22 5	0.28 17	0.26 36	0.19 10	0.33 29	0.21 23	0.09 18	0.07 11	0.08 3	0.05 1	0.15 84	0.49 366

ProNet	0.30 9	0.54 177	1.29 17	0.25 16	0.15 27	0.47 37	0.25 104	0.48 24	0.39 17	0.21 2	0.23 5	0.22 8	0.20 15	0.44 72	0.19 3	0.08 4	0.08 60	0.10 52	0.08 30	0.23 207	0.12 66

CroCo-Stereo	0.30 9	0.45 147	1.08 3	0.31 120	0.17 64	0.19 1	0.21 35	0.73 135	0.50 78	0.21 2	0.24 11	0.55 172	0.22 22	0.27 1	0.26 60	0.09 18	0.08 60	0.08 3	0.07 14	0.12 33	0.09 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
LoS	0.31 13	0.30 73	1.52 50	0.23 4	0.13 6	0.54 82	0.20 24	0.48 24	0.49 72	0.25 22	0.28 17	0.37 72	0.24 33	0.38 51	0.23 36	0.10 81	0.08 60	0.08 3	0.05 1	0.15 84	0.07 3

PMTNet	0.31 13	0.35 102	1.30 19	0.20 3	0.14 13	0.57 120	0.25 104	0.46 13	0.42 30	0.27 32	0.32 32	0.27 42	0.24 33	0.39 55	0.23 36	0.43 367	0.07 11	0.08 3	0.05 1	0.18 150	0.07 3

MGS-Stereo	0.32 15	0.34 95	1.70 78	0.25 16	0.14 13	0.40 17	0.22 48	0.38 3	0.43 37	0.24 13	0.51 132	0.25 30	0.18 6	0.31 18	0.20 19	0.09 18	0.08 60	0.09 23	0.08 30	0.47 354	0.08 11

MoCha-V2	0.32 15	0.22 17	1.26 14	0.45 299	0.25 175	0.32 6	0.22 48	0.59 77	0.38 11	0.22 5	0.34 41	0.23 15	0.26 56	0.38 51	0.24 50	0.08 4	0.19 293	0.08 3	0.35 355	0.29 264	0.10 29

ff7	0.32 15	0.52 169	1.38 30	0.25 16	0.16 40	0.56 103	0.23 66	0.46 13	0.41 25	0.24 13	0.23 5	0.20 2	0.23 27	0.48 96	0.19 3	0.09 18	0.08 60	0.10 52	0.18 269	0.23 207	0.22 230

ffff	0.32 15	0.52 169	1.38 30	0.25 16	0.16 40	0.56 103	0.23 66	0.46 13	0.41 25	0.24 13	0.23 5	0.20 2	0.23 27	0.48 96	0.19 3	0.09 18	0.08 60	0.10 52	0.18 269	0.23 207	0.22 230

11t	0.32 15	0.52 169	1.38 30	0.25 16	0.16 40	0.56 103	0.23 66	0.46 13	0.41 25	0.24 13	0.23 5	0.20 2	0.23 27	0.48 96	0.19 3	0.09 18	0.08 60	0.10 52	0.18 269	0.23 207	0.22 230

MC-Stereo	0.32 15	0.31 79	1.46 40	0.31 120	0.15 27	0.53 79	0.19 15	0.44 9	0.35 5	0.36 48	0.38 56	0.27 42	0.27 71	0.42 64	0.19 3	0.09 18	0.13 216	0.09 23	0.16 244	0.20 179	0.13 98

ccc-4	0.32 15	0.52 169	1.38 30	0.25 16	0.16 40	0.56 103	0.23 66	0.46 13	0.41 25	0.24 13	0.23 5	0.20 2	0.23 27	0.48 96	0.19 3	0.09 18	0.08 60	0.10 52	0.18 269	0.23 207	0.22 230

11t1	0.33 22	0.19 2	1.41 35	0.33 158	0.16 40	0.48 43	0.21 35	0.67 110	0.48 68	0.40 64	0.34 41	0.32 58	0.33 117	0.42 64	0.27 68	0.11 130	0.12 202	0.10 52	0.08 30	0.13 52	0.14 111

IGEVStereo-DCA	0.33 22	0.34 95	1.38 30	0.27 42	0.16 40	0.45 22	0.23 66	0.46 13	0.41 25	0.24 13	0.21 2	0.26 36	0.25 44	0.64 151	0.52 216	0.09 18	0.07 11	0.10 52	0.18 269	0.16 111	0.22 230

AEACV	0.33 22	0.24 30	1.44 38	0.28 60	0.35 275	0.47 37	0.21 35	0.43 7	0.28 1	0.26 29	0.25 14	0.22 8	0.38 145	0.30 14	0.18 1	0.09 18	0.35 358	0.09 23	0.36 362	0.23 207	0.25 264

CroCo-Stereo Lap2	0.33 22	0.61 196	1.47 42	0.32 143	0.38 299	0.23 2	0.22 48	0.58 72	0.46 53	0.22 5	0.27 16	0.29 49	0.23 27	0.32 23	0.26 60	0.09 18	0.09 115	0.10 52	0.08 30	0.21 187	0.14 111

CREStereo++_RVC	0.33 22	0.29 68	1.74 90	0.24 8	0.16 40	0.54 82	0.15 1	0.40 4	0.55 115	0.37 52	0.51 132	0.24 23	0.19 10	0.27 1	0.26 60	0.09 18	0.06 1	0.08 3	0.30 338	0.08 1	0.06 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
TANstereo	0.33 22	0.49 160	1.75 96	0.23 4	0.12 3	0.54 82	0.16 4	0.40 4	0.45 50	0.45 91	0.51 132	0.26 36	0.22 22	0.29 11	0.20 19	0.10 81	0.10 144	0.08 3	0.06 8	0.08 1	0.11 40

sCroCo_RVC	0.33 22	0.32 82	1.89 166	0.34 181	0.27 200	0.30 5	0.22 48	0.48 24	0.44 40	0.22 5	0.33 36	0.25 30	0.25 44	0.32 23	0.24 50	0.14 234	0.16 265	0.12 141	0.12 157	0.15 84	0.13 98

LargeStereo	0.34 29	0.43 135	1.32 22	0.31 120	0.14 13	0.32 6	0.21 35	0.70 119	0.34 3	0.22 5	0.28 17	0.22 8	0.27 71	0.35 35	0.27 68	0.09 18	0.39 370	0.08 3	0.15 228	0.25 233	0.45 360

MyStereo07	0.34 29	0.40 123	1.46 40	0.29 81	0.23 150	0.60 161	0.31 190	0.53 51	0.42 30	0.25 22	0.25 14	0.20 2	0.26 56	0.57 133	0.19 3	0.09 18	0.18 283	0.12 141	0.11 127	0.16 111	0.19 200

MIF-Stereo (partial)	0.34 29	0.41 126	1.93 181	0.26 33	0.24 163	0.32 6	0.17 6	0.53 51	0.42 30	0.25 22	0.37 49	0.25 30	0.26 56	0.44 72	0.31 112	0.11 130	0.08 60	0.12 141	0.10 78	0.19 167	0.14 111

anonymousdsp2	0.34 29	0.24 30	1.16 8	0.28 60	0.15 27	0.57 120	0.23 66	0.79 195	0.47 67	0.38 57	0.37 49	0.40 90	0.25 44	0.47 92	0.21 23	0.09 18	0.07 11	0.10 52	0.13 182	0.19 167	0.27 281

anonymousdsp	0.34 29	0.53 174	1.47 42	0.25 16	0.16 40	0.56 103	0.23 66	0.49 29	0.40 21	0.25 22	0.24 11	0.22 8	0.24 33	0.55 130	0.19 3	0.09 18	0.11 177	0.10 52	0.18 269	0.24 222	0.29 293

knoymous	0.34 29	0.25 33	1.75 96	0.24 8	0.18 87	0.45 22	0.24 89	0.57 68	0.38 11	0.41 70	0.39 63	0.55 172	0.25 44	0.38 51	0.23 36	0.11 130	0.08 60	0.12 141	0.07 14	0.13 52	0.12 66

RCA-Stereo	0.34 29	0.32 82	1.30 19	0.26 33	0.14 13	0.58 135	0.23 66	0.78 183	0.62 177	0.40 64	0.44 85	0.28 45	0.35 127	0.29 11	0.20 19	0.09 18	0.10 144	0.09 23	0.07 14	0.19 167	0.08 11

IGEV-Stereo	0.34 29	0.54 177	1.47 42	0.25 16	0.16 40	0.56 103	0.23 66	0.49 29	0.40 21	0.25 22	0.24 11	0.22 8	0.24 33	0.54 126	0.19 3	0.09 18	0.10 144	0.10 52	0.18 269	0.24 222	0.29 293
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
XX-TBD	0.34 29	0.77 253	1.75 96	0.34 181	0.13 6	0.51 60	0.17 6	0.43 7	0.50 78	0.37 52	0.49 122	0.23 15	0.18 6	0.28 3	0.24 50	0.10 81	0.07 11	0.08 3	0.06 8	0.09 7	0.07 3

CAS	0.35 38	0.25 33	1.30 19	0.79 371	0.34 265	0.51 60	0.23 66	0.46 13	0.39 17	0.22 5	0.31 29	0.20 2	0.17 1	0.28 3	0.23 36	0.73 385	0.06 1	0.07 1	0.05 1	0.09 7	0.37 340

Selective-RAFT	0.35 38	0.26 42	1.48 45	0.31 120	0.15 27	0.61 181	0.19 15	0.60 85	0.54 111	0.28 36	0.29 21	0.40 90	0.33 117	0.50 110	0.27 68	0.10 81	0.07 11	0.09 23	0.35 355	0.19 167	0.08 11

x	0.35 38	0.20 4	1.36 27	0.33 158	0.17 64	0.47 37	0.24 89	0.75 150	0.54 111	0.40 64	0.40 66	0.42 107	0.34 125	0.45 79	0.32 122	0.11 130	0.14 230	0.11 96	0.09 46	0.12 33	0.14 111

Anonymous	0.35 38	0.32 82	1.87 160	0.34 181	0.31 240	0.37 13	0.31 190	0.54 61	0.40 21	0.25 22	0.28 17	0.23 15	0.29 95	0.36 40	0.27 68	0.14 234	0.13 216	0.11 96	0.12 157	0.24 222	0.20 214

s12784h	0.36 42	0.28 64	1.58 56	0.23 4	0.11 1	0.62 201	0.24 89	0.79 195	0.64 193	0.44 84	0.52 140	0.28 45	0.26 56	0.50 110	0.24 50	0.11 130	0.06 1	0.09 23	0.06 8	0.16 111	0.06 1

R-Stereo Train	0.36 42	0.21 9	1.70 78	0.29 81	0.18 87	0.55 94	0.26 120	0.78 183	0.36 7	0.57 209	0.67 256	0.33 61	0.24 33	0.32 23	0.23 36	0.10 81	0.08 60	0.09 23	0.07 14	0.09 7	0.12 66

RAFT-Stereo	0.36 42	0.21 9	1.70 78	0.29 81	0.18 87	0.55 94	0.26 120	0.78 183	0.36 7	0.57 209	0.67 256	0.33 61	0.24 33	0.32 23	0.23 36	0.10 81	0.08 60	0.09 23	0.07 14	0.09 7	0.12 66
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
test croco	0.37 45	0.47 157	2.15 236	0.27 42	0.19 100	0.33 9	0.20 24	0.58 72	0.46 53	0.23 12	0.37 49	0.23 15	0.25 44	0.45 79	0.28 78	0.11 130	0.08 60	0.13 196	0.09 46	0.42 344	0.12 66

riskmin	0.37 45	0.22 17	1.74 90	0.32 143	0.20 110	0.48 43	0.20 24	0.66 101	0.46 53	0.36 48	0.34 41	0.69 250	0.45 213	0.39 55	0.27 68	0.11 130	0.08 60	0.12 141	0.08 30	0.13 52	0.16 163

AnonymousM	0.37 45	0.44 142	1.50 47	0.25 16	0.15 27	0.52 73	0.23 66	0.60 85	0.42 30	0.42 74	0.32 32	0.30 50	0.25 44	0.34 33	0.23 36	0.11 130	0.09 115	0.71 385	0.36 362	0.12 33	0.07 3

iRaftStereo_RVC	0.37 45	0.53 174	1.41 35	0.28 60	0.15 27	0.52 73	0.20 24	0.54 61	0.46 53	0.37 52	0.43 75	0.41 94	0.23 27	0.36 40	0.26 60	0.09 18	0.15 251	0.12 141	0.11 127	0.41 340	0.37 340

DIP-Stereo	0.37 45	0.34 95	1.50 47	0.27 42	0.18 87	0.63 217	0.17 6	0.92 280	0.53 104	0.49 129	0.48 105	0.30 50	0.30 103	0.39 55	0.30 102	0.10 81	0.08 60	0.10 52	0.08 30	0.15 84	0.12 66
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
mmm	0.38 50	0.21 9	1.18 9	0.35 195	0.17 64	0.49 48	0.26 120	0.78 183	0.52 88	0.50 136	0.57 183	0.41 94	0.37 140	0.71 174	0.31 112	0.11 130	0.13 216	0.14 225	0.13 182	0.15 84	0.14 111

Any-RAFT	0.38 50	0.25 33	1.89 166	0.27 42	0.17 64	0.68 261	0.21 35	0.78 183	0.53 104	0.43 79	0.43 75	0.54 169	0.30 103	0.41 61	0.20 19	0.10 81	0.12 202	0.08 3	0.06 8	0.10 12	0.09 18

qqq	0.38 50	0.21 9	1.34 26	0.28 60	0.15 27	0.45 22	0.26 120	0.76 159	0.52 88	0.39 62	0.41 70	0.46 136	0.36 132	0.96 204	0.30 102	0.11 130	0.14 230	0.12 141	0.12 157	0.12 33	0.14 111

PSM-adaLoss	0.38 50	0.27 44	1.78 112	0.44 286	0.17 64	0.60 161	0.29 173	0.51 35	0.52 88	0.47 99	0.43 75	0.44 121	0.28 82	0.47 92	0.28 78	0.12 177	0.08 60	0.12 141	0.10 78	0.17 131	0.12 66

ROB_FTStereo_v2	0.38 50	0.27 44	1.78 112	0.44 286	0.17 64	0.61 181	0.28 153	0.51 35	0.52 88	0.47 99	0.43 75	0.44 121	0.28 82	0.47 92	0.28 78	0.12 177	0.08 60	0.12 141	0.10 78	0.17 131	0.12 66

ROB_FTStereo	0.38 50	0.27 44	1.78 112	0.44 286	0.17 64	0.61 181	0.26 120	0.51 35	0.52 88	0.47 99	0.43 75	0.43 110	0.28 82	0.49 105	0.28 78	0.12 177	0.08 60	0.12 141	0.10 78	0.17 131	0.12 66

HUI-Stereo	0.38 50	0.27 44	1.79 130	0.44 286	0.17 64	0.61 181	0.28 153	0.51 35	0.52 88	0.47 99	0.43 75	0.44 121	0.28 82	0.45 79	0.28 78	0.12 177	0.08 60	0.12 141	0.10 78	0.17 131	0.12 66

RAFT-IKP	0.38 50	0.27 44	1.79 130	0.44 286	0.16 40	0.60 161	0.28 153	0.51 35	0.52 88	0.47 99	0.43 75	0.43 110	0.28 82	0.50 110	0.28 78	0.12 177	0.08 60	0.12 141	0.10 78	0.17 131	0.12 66

raftrobust	0.38 50	0.68 223	1.54 51	0.32 143	0.46 337	0.52 73	0.21 35	0.56 65	0.42 30	0.52 155	0.35 45	0.31 52	0.33 117	0.37 47	0.30 102	0.10 81	0.11 177	0.08 3	0.07 14	0.21 187	0.19 200

sAnonymous2	0.38 50	0.62 200	2.15 236	0.31 120	0.24 163	0.34 10	0.27 143	0.53 51	0.46 53	0.24 13	0.29 21	0.23 15	0.28 82	0.28 3	0.22 32	0.12 177	0.09 115	0.11 96	0.13 182	0.38 326	0.35 325

CroCo_RVC	0.38 50	0.62 200	2.15 236	0.31 120	0.24 163	0.34 10	0.27 143	0.53 51	0.46 53	0.24 13	0.29 21	0.23 15	0.28 82	0.28 3	0.22 32	0.12 177	0.09 115	0.11 96	0.13 182	0.38 326	0.35 325

GMStereo	0.38 50	0.99 328	1.91 175	0.27 42	0.16 40	0.39 16	0.23 66	0.47 21	0.62 177	0.38 57	0.34 41	0.25 30	0.25 44	0.39 55	0.29 91	0.14 234	0.08 60	0.10 52	0.12 157	0.15 84	0.11 40
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
Gwc-CoAtRS	0.38 50	0.33 87	1.92 178	0.27 42	0.41 315	0.48 43	0.19 15	0.59 77	0.46 53	0.43 79	0.39 63	0.57 187	0.26 56	0.32 23	0.26 60	0.09 18	0.09 115	0.09 23	0.31 342	0.11 23	0.09 18

CASS	0.39 63	0.30 73	1.61 63	0.32 143	0.17 64	0.53 79	0.24 89	0.70 119	0.49 72	0.59 234	0.54 158	0.40 90	0.40 166	0.41 61	0.30 102	0.17 279	0.10 144	0.14 225	0.11 127	0.18 150	0.17 174
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
Patchmatch Stereo++	0.39 63	0.27 44	1.78 112	0.44 286	0.16 40	0.61 181	0.27 143	0.51 35	0.52 88	0.47 99	0.43 75	0.43 110	0.28 82	0.54 126	0.28 78	0.12 177	0.08 60	0.12 141	0.10 78	0.17 131	0.12 66
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
iGMRVC	0.39 63	0.27 44	1.78 112	0.44 286	0.17 64	0.61 181	0.27 143	0.51 35	0.52 88	0.47 99	0.43 75	0.44 121	0.28 82	0.55 130	0.28 78	0.12 177	0.08 60	0.12 141	0.10 78	0.17 131	0.12 66

iRAFT	0.39 63	0.27 44	1.78 112	0.44 286	0.16 40	0.61 181	0.27 143	0.51 35	0.52 88	0.47 99	0.43 75	0.43 110	0.28 82	0.54 126	0.28 78	0.12 177	0.08 60	0.12 141	0.10 78	0.17 131	0.12 66

H2IRNET	0.40 67	0.61 196	1.90 169	0.29 81	0.17 64	0.54 82	0.18 12	0.52 45	0.50 78	0.27 32	0.56 177	0.47 142	0.35 127	0.46 85	0.33 132	0.10 81	0.07 11	0.12 141	0.14 207	0.32 286	0.12 66

DCANet-4	0.40 67	0.27 44	2.21 245	0.25 16	0.14 13	0.51 60	0.22 48	0.77 169	0.72 255	0.54 176	0.47 93	0.28 45	0.37 140	0.37 47	0.34 137	0.09 18	0.07 11	0.08 3	0.07 14	0.08 1	0.22 230

test_4	0.40 67	0.37 109	2.01 203	0.29 81	0.21 117	0.50 54	0.28 153	0.47 21	0.39 17	0.42 74	0.76 298	0.38 78	0.22 22	0.52 117	0.33 132	0.08 4	0.07 11	0.11 96	0.15 228	0.28 261	0.07 3

cross-raft	0.40 67	0.27 44	2.22 248	0.30 95	0.17 64	0.49 48	0.35 229	0.71 122	0.39 17	0.43 79	0.45 86	0.64 219	0.25 44	0.32 23	0.25 57	0.08 4	0.08 60	0.09 23	0.23 308	0.11 23	0.14 111

GMStereo_Zeroshot	0.41 71	0.36 107	1.54 51	0.41 268	0.19 100	0.52 73	0.19 15	0.59 77	0.52 88	0.57 209	0.59 192	0.63 211	0.29 95	0.58 135	0.33 132	0.15 248	0.09 115	0.16 266	0.09 46	0.24 222	0.12 66

MIM_Stereo	0.41 71	0.60 192	1.88 162	0.31 120	0.21 117	0.50 54	0.19 15	0.64 95	0.44 40	0.43 79	0.53 148	0.43 110	0.27 71	0.51 113	0.28 78	0.08 4	0.14 230	0.11 96	0.10 78	0.26 248	0.26 273

LL-Strereo2	0.41 71	0.90 295	1.83 144	0.44 286	0.24 163	0.54 82	0.27 143	0.58 72	0.45 50	0.41 70	0.33 36	0.44 121	0.21 17	0.44 72	0.34 137	0.09 18	0.08 60	0.16 266	0.14 207	0.17 131	0.17 174

BUS	0.41 71	0.27 44	1.13 5	0.30 95	0.21 117	0.91 340	0.23 66	1.00 334	0.61 161	0.63 269	0.53 148	0.66 227	0.30 103	0.43 67	0.32 122	0.13 206	0.10 144	0.14 225	0.12 157	0.12 33	0.11 40

BSDual-CNN	0.41 71	0.27 44	1.13 5	0.30 95	0.21 117	0.76 293	0.31 190	1.00 334	0.61 161	0.63 269	0.53 148	0.63 211	0.37 140	0.43 67	0.38 153	0.13 206	0.10 144	0.14 225	0.12 157	0.12 33	0.11 40

psmg	0.41 71	0.27 44	1.13 5	0.27 42	0.21 117	0.75 291	0.36 235	0.90 262	0.61 161	0.59 234	0.59 192	0.63 211	0.37 140	0.43 67	0.38 153	0.13 206	0.10 144	0.13 196	0.12 157	0.13 52	0.11 40

GMOStereo	0.41 71	0.62 200	1.78 112	0.28 60	0.36 282	0.51 60	0.31 190	0.53 51	0.44 40	0.57 209	0.48 105	0.41 94	0.27 71	0.28 3	0.23 36	0.08 4	0.38 364	0.13 196	0.11 127	0.34 300	0.11 40

error version	0.41 71	0.62 200	1.78 112	0.28 60	0.36 282	0.51 60	0.31 190	0.53 51	0.44 40	0.57 209	0.48 105	0.41 94	0.27 71	0.28 3	0.23 36	0.08 4	0.38 364	0.13 196	0.11 127	0.34 300	0.11 40

test-v	0.41 71	0.62 200	1.78 112	0.28 60	0.36 282	0.51 60	0.31 190	0.53 51	0.44 40	0.57 209	0.48 105	0.41 94	0.27 71	0.28 3	0.23 36	0.08 4	0.38 364	0.13 196	0.11 127	0.34 300	0.11 40

CRE-IMP	0.41 71	0.22 17	1.76 100	0.48 317	0.17 64	0.79 310	0.69 346	0.52 45	0.52 88	0.47 99	0.42 73	0.45 128	0.26 56	0.41 61	0.31 112	0.11 130	0.07 11	0.12 141	0.09 46	0.17 131	0.23 248

test-2	0.41 71	0.62 200	1.78 112	0.28 60	0.36 282	0.51 60	0.31 190	0.53 51	0.44 40	0.57 209	0.48 105	0.41 94	0.27 71	0.28 3	0.23 36	0.08 4	0.38 364	0.13 196	0.11 127	0.34 300	0.11 40

CFNet-RSSM	0.41 71	0.32 82	2.20 244	0.27 42	0.44 323	0.52 73	0.19 15	0.76 159	0.48 68	0.43 79	0.36 46	0.54 169	0.26 56	0.33 29	0.25 57	0.09 18	0.08 60	0.09 23	0.38 365	0.10 12	0.09 18

DMCA	0.41 71	0.52 169	1.26 14	0.31 120	0.24 163	0.59 151	0.26 120	0.77 169	0.63 186	0.58 221	0.48 105	0.57 187	0.35 127	0.40 59	0.50 211	0.14 234	0.10 144	0.14 225	0.10 78	0.15 84	0.15 141

AE-Stereo	0.42 84	0.29 68	1.65 66	0.43 281	0.47 339	0.56 103	0.23 66	0.86 236	0.46 53	0.31 39	0.41 70	0.43 110	0.24 33	0.34 33	0.24 50	0.09 18	0.48 381	0.11 96	0.45 373	0.22 199	0.19 200

ACVNet-DCA	0.42 84	0.64 209	2.07 215	0.35 195	0.14 13	0.76 293	0.25 104	0.76 159	0.52 88	0.31 39	0.38 56	0.24 23	0.38 145	0.69 168	0.19 3	0.10 81	0.24 324	0.11 96	0.09 46	0.12 33	0.14 111

dd	0.42 84	0.96 313	1.77 108	0.31 120	0.17 64	0.57 120	0.26 120	0.49 29	0.68 220	0.41 70	0.40 66	0.34 65	0.27 71	0.45 79	0.40 165	0.17 279	0.10 144	0.13 196	0.12 157	0.21 187	0.12 66

Anonymous3	0.42 84	0.35 102	2.09 221	0.33 158	0.24 163	0.72 277	0.31 190	0.74 140	0.55 115	0.35 46	0.40 66	0.33 61	0.29 95	0.44 72	0.28 78	0.18 289	0.18 283	0.13 196	0.13 182	0.17 131	0.17 174

DCANet	0.42 84	0.77 253	1.95 188	0.25 16	0.14 13	0.51 60	0.22 48	0.77 169	0.72 255	0.54 176	0.48 105	0.31 52	0.41 177	0.36 40	0.39 160	0.09 18	0.07 11	0.09 23	0.07 14	0.13 52	0.23 248

RAFT-Stereo + iAFF	0.42 84	0.86 284	1.78 112	0.28 60	0.17 64	0.52 73	0.20 24	0.62 91	0.61 161	0.50 136	0.61 211	0.39 82	0.32 114	0.35 35	0.30 102	0.07 1	0.10 144	0.09 23	0.09 46	0.35 308	0.10 29

fff	0.43 90	0.77 253	1.95 188	0.24 8	0.13 6	0.51 60	0.22 48	0.77 169	0.75 285	0.54 176	0.47 93	0.31 52	0.65 295	0.36 40	0.34 137	0.09 18	0.07 11	0.08 3	0.07 14	0.08 1	0.22 230

DisPM	0.43 90	0.33 87	1.78 112	0.57 347	0.18 87	0.59 151	0.63 337	0.53 51	0.61 161	0.60 242	0.53 148	0.38 78	0.26 56	0.75 179	0.29 91	0.12 177	0.07 11	0.12 141	0.11 127	0.11 23	0.14 111

IER	0.43 90	0.38 114	1.69 74	0.26 33	0.25 175	0.66 245	0.26 120	0.71 122	0.55 115	0.54 176	0.59 192	0.60 202	0.53 251	0.52 117	0.39 160	0.11 130	0.08 60	0.11 96	0.11 127	0.14 70	0.11 40

test-3	0.43 90	0.20 4	1.70 78	0.34 181	0.32 248	0.45 22	0.23 66	0.71 122	0.46 53	0.51 148	0.29 21	0.45 128	0.21 17	0.59 138	0.98 300	0.08 4	0.07 11	0.10 52	0.35 355	0.29 264	0.28 287

test_1	0.43 90	0.20 4	1.70 78	0.34 181	0.32 248	0.45 22	0.23 66	0.71 122	0.46 53	0.50 136	0.29 21	0.45 128	0.21 17	0.59 138	0.98 300	0.08 4	0.07 11	0.10 52	0.35 355	0.29 264	0.29 293

rafts_anoy	0.43 90	0.89 293	1.96 197	0.32 143	0.30 224	0.48 43	0.24 89	0.62 91	0.49 72	0.37 52	0.38 56	0.33 61	0.30 103	0.51 113	0.34 137	0.10 81	0.39 370	0.13 196	0.15 228	0.17 131	0.15 141

RALAANet	0.43 90	0.98 324	1.90 169	0.32 143	0.23 150	0.48 43	0.19 15	0.67 110	0.53 104	0.48 118	0.45 86	0.39 82	0.30 103	0.48 96	0.37 148	0.10 81	0.08 60	0.11 96	0.14 207	0.27 255	0.10 29

csc	0.43 90	0.77 253	1.95 188	0.24 8	0.13 6	0.51 60	0.22 48	0.77 169	0.75 285	0.54 176	0.47 93	0.31 52	0.65 295	0.36 40	0.34 137	0.09 18	0.07 11	0.08 3	0.07 14	0.08 1	0.22 230

cscssc	0.43 90	0.77 253	1.95 188	0.24 8	0.13 6	0.51 60	0.22 48	0.77 169	0.75 285	0.54 176	0.47 93	0.31 52	0.65 295	0.36 40	0.34 137	0.09 18	0.07 11	0.08 3	0.07 14	0.08 1	0.22 230

1test111	0.44 99	0.64 209	2.07 215	0.35 195	0.14 13	0.76 293	0.25 104	0.76 159	0.52 88	0.31 39	0.38 56	0.24 23	0.38 145	0.96 204	0.30 102	0.10 81	0.24 324	0.11 96	0.09 46	0.12 33	0.14 111

tt1	0.44 99	0.64 209	1.83 144	0.35 195	0.14 13	0.76 293	0.25 104	0.74 140	0.88 332	0.31 39	0.37 49	0.25 30	0.35 127	0.63 148	0.19 3	0.10 81	0.24 324	0.11 96	0.09 46	0.25 233	0.36 333

RAFT-Test	0.44 99	0.38 114	2.01 203	0.27 42	0.44 323	0.64 228	0.37 242	0.72 127	0.57 126	0.45 91	0.48 105	0.65 222	0.24 33	0.35 35	0.29 91	0.09 18	0.11 177	0.09 23	0.38 365	0.10 12	0.11 40

4D-IteraStereo	0.44 99	0.96 313	2.63 318	0.27 42	0.30 224	0.45 22	0.25 104	0.52 45	0.50 78	0.40 64	0.31 29	0.40 90	0.19 10	0.35 35	0.32 122	0.09 18	0.06 1	0.12 141	0.11 127	0.19 167	0.30 301

ToySt	0.44 99	0.61 196	1.89 166	0.29 81	0.18 87	0.55 94	0.35 229	0.67 110	0.53 104	0.39 62	0.50 128	0.59 196	0.43 202	0.51 113	0.49 206	0.10 81	0.12 202	0.13 196	0.16 244	0.24 222	0.19 200

UDGNet	0.44 99	1.02 337	1.74 90	0.35 195	0.19 100	0.58 135	0.23 66	0.49 29	0.66 215	0.41 70	0.38 56	0.34 65	0.29 95	0.53 123	0.30 102	0.24 335	0.10 144	0.37 366	0.19 287	0.27 255	0.15 141

test_3	0.44 99	0.20 4	1.70 78	0.36 213	0.32 248	0.47 37	0.30 180	0.73 135	0.49 72	0.50 136	0.30 26	0.45 128	0.22 22	0.59 138	0.98 300	0.08 4	0.10 144	0.11 96	0.35 355	0.29 264	0.28 287

GANet-ADL	0.44 99	0.41 126	2.31 262	0.33 158	0.20 110	0.57 120	0.25 104	0.75 150	0.54 111	0.42 74	0.59 192	0.56 181	0.30 103	0.40 59	0.38 153	0.14 234	0.11 177	0.09 23	0.08 30	0.22 199	0.17 174

DeepStereo_RVC	0.44 99	0.28 64	1.92 178	0.49 319	0.17 64	0.60 161	0.59 326	0.50 33	0.52 88	0.49 129	0.45 86	0.39 82	0.86 336	0.45 79	0.33 132	0.11 130	0.08 60	0.11 96	0.09 46	0.15 84	0.19 200

test-1	0.44 99	0.48 158	1.69 74	0.30 95	0.27 200	0.50 54	0.28 153	0.80 197	0.43 37	0.40 64	0.54 158	0.41 94	0.24 33	0.31 18	1.16 323	0.09 18	0.20 303	0.10 52	0.17 259	0.11 23	0.26 273

raft+_RVC	0.44 99	0.67 221	1.85 147	0.34 181	0.71 373	0.51 60	0.25 104	0.64 95	0.51 83	0.35 46	0.45 86	0.32 58	0.28 82	0.43 67	0.32 122	0.09 18	0.19 293	0.10 52	0.09 46	0.20 179	0.40 350

GES	0.44 99	0.28 64	1.88 162	0.30 95	0.18 87	0.61 181	0.30 180	0.88 250	0.46 53	0.47 99	0.52 140	0.39 82	0.42 192	0.58 135	0.67 259	0.15 248	0.11 177	0.12 141	0.10 78	0.15 84	0.17 174

AFF-stereo	0.44 99	0.96 313	1.78 112	0.31 120	0.15 27	0.50 54	0.21 35	0.64 95	0.63 186	0.47 99	0.64 242	0.49 151	0.34 125	0.46 85	0.31 112	0.08 4	0.09 115	0.10 52	0.10 78	0.37 320	0.10 29

FENet	0.44 99	0.30 73	2.42 283	0.32 143	0.17 64	0.58 135	0.22 48	0.77 169	0.59 143	0.47 99	0.42 73	0.55 172	0.38 145	0.49 105	0.47 198	0.12 177	0.09 115	0.12 141	0.11 127	0.13 52	0.16 163

AdaStereo	0.44 99	0.38 114	1.79 130	0.34 181	0.20 110	0.57 120	0.28 153	0.92 280	0.69 229	0.52 155	0.55 166	0.61 204	0.33 117	0.48 96	0.39 160	0.17 279	0.08 60	0.17 282	0.11 127	0.18 150	0.12 66
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.
whm_eth	0.45 114	0.73 238	2.23 252	0.30 95	0.31 240	0.49 48	0.24 89	0.73 135	0.69 229	0.47 99	0.87 318	0.26 36	0.26 56	0.36 40	0.28 78	0.12 177	0.11 177	0.13 196	0.12 157	0.14 70	0.26 273

StereoVision	0.45 114	0.72 235	1.94 185	0.33 158	0.32 248	0.47 37	0.26 120	0.68 113	0.57 126	0.32 45	0.89 323	0.45 128	0.27 71	0.49 105	0.36 146	0.13 206	0.15 251	0.16 266	0.15 228	0.19 167	0.13 98

ADStereo(finetuned)	0.45 114	0.77 253	2.12 228	0.25 16	0.14 13	0.51 60	0.22 48	0.77 169	0.72 255	0.54 176	0.48 105	0.31 52	0.76 322	0.37 47	0.38 153	0.09 18	0.07 11	0.09 23	0.07 14	0.13 52	0.23 248

PFNet+	0.45 114	0.37 109	1.86 155	0.46 304	0.18 87	0.58 135	0.77 358	0.52 45	0.64 193	0.56 199	0.48 105	0.39 82	0.26 56	0.93 201	0.32 122	0.13 206	0.09 115	0.14 225	0.13 182	0.12 33	0.15 141

RAFT	0.45 114	0.92 297	1.59 57	0.34 181	0.19 100	0.46 34	0.35 229	0.65 99	0.49 72	0.49 129	0.49 122	0.70 260	0.40 166	0.47 92	0.32 122	0.11 130	0.16 265	0.14 225	0.13 182	0.51 361	0.13 98

TestStereo	0.45 114	0.54 177	2.11 225	0.29 81	0.16 40	0.43 20	0.24 89	0.54 61	0.45 50	0.37 52	0.46 90	0.34 65	0.27 71	1.98 327	0.27 68	0.11 130	0.08 60	0.12 141	0.09 46	0.14 70	0.08 11

CFNet_pseudo	0.45 114	0.46 149	2.23 252	0.25 16	0.19 100	0.56 103	0.21 35	0.77 169	0.60 147	0.49 129	0.56 177	0.69 250	0.47 226	0.52 117	0.31 112	0.11 130	0.10 144	0.15 251	0.10 78	0.17 131	0.14 111

RALCasStereoNet	0.45 114	0.88 290	1.85 147	0.30 95	0.26 189	0.49 48	0.26 120	0.58 72	0.51 83	0.36 48	0.48 105	0.36 71	0.28 82	0.55 130	0.34 137	0.10 81	0.53 383	0.09 23	0.08 30	0.25 233	0.34 323

ACVNet	0.45 114	0.44 142	1.79 130	0.28 60	0.21 117	0.59 151	0.36 235	0.66 101	0.68 220	0.45 91	0.59 192	0.69 250	0.40 166	0.44 72	0.55 225	0.11 130	0.09 115	0.10 52	0.09 46	0.34 300	0.10 29

ccs_rob	0.45 114	0.46 149	2.22 248	0.26 33	0.19 100	0.56 103	0.21 35	0.77 169	0.60 147	0.49 129	0.56 177	0.69 250	0.47 226	0.52 117	0.31 112	0.11 130	0.09 115	0.16 266	0.10 78	0.17 131	0.14 111

xx1	0.46 124	0.64 209	2.07 215	0.35 195	0.14 13	0.76 293	0.25 104	0.74 140	1.01 354	0.31 39	0.38 56	0.46 136	0.36 132	0.69 168	0.19 3	0.10 81	0.24 324	0.12 141	0.12 157	0.12 33	0.14 111

rrr	0.46 124	0.34 95	3.08 366	0.27 42	0.16 40	0.45 22	0.28 153	1.09 363	0.51 83	0.24 13	0.21 2	0.26 36	0.25 44	0.64 151	0.52 216	0.09 18	0.07 11	0.10 52	0.29 333	0.16 111	0.25 264

MSKI-zero shot	0.46 124	0.38 114	2.47 294	0.27 42	0.43 322	0.56 103	0.20 24	0.77 169	0.43 37	0.60 242	0.51 132	0.44 121	0.17 1	0.68 162	0.21 23	0.09 18	0.29 348	0.09 23	0.32 346	0.14 70	0.10 29

PCWNet_CMD	0.46 124	0.45 147	2.28 259	0.26 33	0.20 110	0.55 94	0.21 35	0.75 150	0.64 193	0.48 118	0.55 166	0.68 243	0.57 268	0.46 85	0.30 102	0.11 130	0.10 144	0.14 225	0.10 78	0.18 150	0.14 111

RAFT_CTSACE	0.46 124	0.76 245	2.07 215	0.35 195	0.30 224	0.54 82	0.30 180	0.61 87	0.48 68	0.49 129	0.76 298	0.55 172	0.36 132	0.58 135	0.22 32	0.08 4	0.13 216	0.11 96	0.10 78	0.41 340	0.08 11

NRIStereo	0.46 124	0.25 33	1.77 108	0.47 309	0.16 40	0.95 344	0.74 354	0.51 35	0.56 123	0.48 118	0.39 63	0.59 196	0.29 95	0.77 186	0.32 122	0.11 130	0.13 216	0.11 96	0.09 46	0.21 187	0.24 255

ICVP	0.46 124	0.29 68	2.41 281	0.33 158	0.22 138	0.59 151	0.55 313	0.75 150	0.50 78	0.44 84	0.60 204	0.49 151	0.35 127	0.53 123	0.37 148	0.16 265	0.16 265	0.14 225	0.11 127	0.15 84	0.15 141
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
HCRNet	0.46 124	0.49 160	1.65 66	0.38 245	0.29 214	0.58 135	0.22 48	0.75 150	0.62 177	0.47 99	0.49 122	0.48 149	0.36 132	1.12 221	0.37 148	0.15 248	0.10 144	0.15 251	0.13 182	0.17 131	0.17 174

test_xeample3	0.46 124	0.34 95	2.99 361	0.37 231	0.16 40	0.49 48	0.33 219	1.06 358	0.44 40	0.25 22	0.23 5	0.24 23	0.25 44	0.49 105	0.56 232	0.09 18	0.07 11	0.10 52	0.40 368	0.17 131	0.26 273

SFCPSM	0.46 124	0.24 30	2.35 271	0.27 42	0.27 200	0.70 269	0.32 211	0.96 304	0.63 186	0.49 129	0.52 140	0.43 110	0.36 132	0.52 117	0.43 181	0.12 177	0.09 115	0.12 141	0.16 244	0.16 111	0.12 66

UPFNet	0.46 124	0.28 64	1.73 86	0.33 158	0.32 248	0.65 240	0.38 248	0.83 213	0.59 143	0.57 209	0.52 140	0.61 204	0.40 166	0.75 179	0.52 216	0.13 206	0.12 202	0.13 196	0.12 157	0.15 84	0.11 40

MSMDNet	0.46 124	0.44 142	2.28 259	0.26 33	0.20 110	0.55 94	0.21 35	0.75 150	0.64 193	0.48 118	0.55 166	0.68 243	0.56 263	0.46 85	0.30 102	0.11 130	0.10 144	0.13 196	0.10 78	0.18 150	0.15 141

HITNet	0.46 124	0.92 297	2.09 221	0.33 158	0.14 13	0.55 94	0.22 48	0.83 213	0.56 123	0.51 148	0.49 122	0.48 149	0.37 140	0.48 96	0.54 224	0.09 18	0.06 1	0.10 52	0.08 30	0.23 207	0.09 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
cc1	0.47 137	0.64 209	2.07 215	0.35 195	0.14 13	0.76 293	0.25 104	0.74 140	1.01 354	0.31 39	0.38 56	0.24 23	0.38 145	0.69 168	0.19 3	0.10 81	0.24 324	0.11 96	0.09 46	0.25 233	0.40 350

ffm	0.47 137	0.23 22	2.01 203	0.30 95	0.21 117	0.57 120	0.26 120	0.74 140	0.88 332	0.53 164	0.63 226	0.66 227	0.39 159	0.63 148	0.19 3	0.10 81	0.24 324	0.15 251	0.13 182	0.25 233	0.36 333

hknet	0.47 137	0.29 68	1.70 78	0.30 95	0.24 163	0.76 293	0.31 190	1.00 334	0.64 193	0.63 269	0.53 148	0.80 295	0.38 145	0.77 186	0.37 148	0.11 130	0.10 144	0.14 225	0.12 157	0.12 33	0.11 40

BEATNet_4x	0.47 137	0.73 238	1.91 175	0.33 158	0.15 27	0.56 103	0.25 104	0.85 228	0.58 136	0.54 176	0.51 132	0.57 187	0.42 192	0.57 133	0.61 246	0.11 130	0.08 60	0.12 141	0.09 46	0.20 179	0.16 163

qqq1	0.48 141	0.46 149	1.60 59	0.30 95	0.15 27	0.45 22	0.24 89	0.90 262	0.72 255	0.56 199	0.64 242	0.51 157	0.41 177	1.87 315	0.23 36	0.13 206	0.10 144	0.09 23	0.08 30	0.14 70	0.11 40

fff1	0.48 141	0.46 149	1.60 59	0.30 95	0.15 27	0.45 22	0.24 89	0.90 262	0.72 255	0.56 199	0.64 242	0.51 157	0.41 177	1.87 315	0.23 36	0.13 206	0.10 144	0.09 23	0.08 30	0.14 70	0.11 40

MyStereo04	0.48 141	0.40 123	2.65 322	0.29 81	0.23 150	0.60 161	0.31 190	0.83 213	0.75 285	0.47 99	0.36 46	0.53 165	0.42 192	0.53 123	0.39 160	0.09 18	0.18 283	0.12 141	0.11 127	0.16 111	0.19 200

CFNet_ucs	0.48 141	0.50 166	2.32 263	0.26 33	0.22 138	0.57 120	0.22 48	0.85 228	0.65 205	0.53 164	0.64 242	0.68 243	0.44 209	0.54 126	0.31 112	0.13 206	0.12 202	0.16 266	0.11 127	0.19 167	0.17 174

anonymousa	0.48 141	0.46 149	2.44 289	0.29 81	0.34 265	0.61 181	0.25 104	0.66 101	0.54 111	0.53 164	0.77 301	0.73 269	0.46 221	0.33 29	0.31 112	0.10 81	0.09 115	0.12 141	0.29 333	0.10 12	0.19 200

NF-Stereo	0.48 141	0.25 33	1.81 137	0.52 328	0.16 40	0.61 181	0.44 277	0.66 101	0.61 161	0.50 136	0.47 93	0.37 72	0.26 56	1.45 249	0.79 287	0.11 130	0.07 11	0.12 141	0.10 78	0.13 52	0.16 163

OCTAStereo	0.48 141	0.25 33	1.81 137	0.52 328	0.16 40	0.61 181	0.43 269	0.66 101	0.61 161	0.50 136	0.47 93	0.37 72	0.26 56	1.44 245	0.80 288	0.11 130	0.07 11	0.12 141	0.10 78	0.13 52	0.17 174

PSM-softLoss	0.48 141	0.27 44	1.85 147	0.51 324	0.17 64	0.61 181	0.40 254	0.61 87	0.57 126	0.52 155	0.48 105	0.39 82	0.25 44	1.46 250	0.77 280	0.12 177	0.08 60	0.13 196	0.12 157	0.12 33	0.14 111

KMStereo	0.48 141	0.27 44	1.85 147	0.51 324	0.17 64	0.61 181	0.40 254	0.61 87	0.57 126	0.52 155	0.48 105	0.39 82	0.25 44	1.46 250	0.77 280	0.12 177	0.08 60	0.13 196	0.12 157	0.12 33	0.14 111

KYRaft	0.48 141	0.29 68	1.75 96	0.33 158	0.21 117	0.75 291	0.44 277	0.58 72	0.57 126	0.64 278	0.93 329	0.53 165	0.72 312	0.60 143	0.24 50	0.10 81	0.07 11	0.12 141	0.14 207	0.12 33	0.54 368

RE-Stereo	0.48 141	0.25 33	1.81 137	0.52 328	0.16 40	0.61 181	0.43 269	0.66 101	0.60 147	0.50 136	0.47 93	0.37 72	0.26 56	1.44 245	0.78 282	0.11 130	0.07 11	0.12 141	0.10 78	0.13 52	0.17 174

TVStereo	0.48 141	0.25 33	1.81 137	0.52 328	0.16 40	0.61 181	0.43 269	0.66 101	0.60 147	0.50 136	0.47 93	0.37 72	0.26 56	1.44 245	0.78 282	0.11 130	0.07 11	0.12 141	0.10 78	0.13 52	0.17 174

111	0.48 141	1.09 345	1.95 188	0.24 8	0.13 6	0.59 151	0.26 120	0.83 213	0.78 304	0.48 118	0.52 140	0.56 181	0.38 145	0.49 105	0.38 153	0.09 18	0.07 11	0.09 23	0.07 14	0.23 207	0.35 325

acv_ft	0.48 141	0.44 142	1.76 100	0.32 143	0.41 315	0.63 217	0.28 153	0.81 201	0.68 220	0.61 249	0.59 192	0.69 250	0.45 213	0.44 72	0.63 250	0.11 130	0.09 115	0.10 52	0.09 46	0.41 340	0.10 29

UCFNet_RVC	0.48 141	0.82 274	1.85 147	0.30 95	0.27 200	0.64 228	0.26 120	0.74 140	0.55 115	0.48 118	0.53 148	0.63 211	0.41 177	0.88 200	0.38 153	0.15 248	0.10 144	0.17 282	0.17 259	0.18 150	0.15 141

MLCV	0.48 141	0.89 293	1.85 147	0.29 81	0.14 13	0.59 151	0.23 66	0.72 127	0.59 143	0.66 288	0.66 253	0.55 172	0.36 132	1.03 212	0.49 206	0.09 18	0.06 1	0.09 23	0.07 14	0.19 167	0.11 40

DN-CSS_ROB	0.48 141	1.23 364	1.99 200	0.39 253	0.22 138	0.56 103	0.19 15	0.75 150	0.61 161	0.45 91	0.62 216	0.41 94	0.31 111	0.70 172	0.32 122	0.11 130	0.08 60	0.14 225	0.13 182	0.36 313	0.12 66

MyStereo05	0.49 158	0.41 126	2.72 331	0.30 95	0.23 150	0.60 161	0.30 180	0.82 207	0.77 299	0.52 155	0.37 49	0.51 157	0.42 192	0.52 117	0.38 153	0.09 18	0.17 275	0.12 141	0.10 78	0.16 111	0.20 214

HH	0.49 158	0.49 160	2.78 341	0.50 321	0.41 315	0.38 14	0.23 66	0.72 127	0.38 11	0.63 269	0.48 105	0.87 315	0.41 177	0.64 151	0.21 23	0.09 18	0.17 275	0.10 52	0.09 46	0.16 111	0.12 66

HanStereo	0.49 158	0.49 160	2.78 341	0.50 321	0.41 315	0.38 14	0.23 66	0.72 127	0.38 11	0.63 269	0.48 105	0.87 315	0.41 177	0.64 151	0.21 23	0.09 18	0.17 275	0.10 52	0.09 46	0.16 111	0.12 66

gwcnet-sp	0.49 158	0.43 135	2.54 309	0.31 120	0.22 138	0.67 250	0.31 190	0.78 183	0.65 205	0.58 221	0.47 93	0.46 136	0.43 202	0.76 182	0.46 189	0.11 130	0.11 177	0.11 96	0.11 127	0.15 84	0.14 111

scenet	0.49 158	0.43 135	2.54 309	0.31 120	0.22 138	0.67 250	0.31 190	0.78 183	0.65 205	0.58 221	0.47 93	0.46 136	0.43 202	0.76 182	0.46 189	0.11 130	0.11 177	0.11 96	0.11 127	0.15 84	0.14 111

ssnet	0.49 158	0.43 135	2.54 309	0.31 120	0.22 138	0.67 250	0.31 190	0.78 183	0.65 205	0.58 221	0.47 93	0.46 136	0.43 202	0.76 182	0.46 189	0.11 130	0.11 177	0.11 96	0.11 127	0.15 84	0.14 111

TestStereo1	0.49 158	0.81 270	1.85 147	0.39 253	0.57 358	0.56 103	0.34 223	0.75 150	0.69 229	0.44 84	0.63 226	0.35 69	0.42 192	0.64 151	0.29 91	0.10 81	0.08 60	0.12 141	0.10 78	0.33 293	0.26 273

SA-5K	0.49 158	0.81 270	1.85 147	0.39 253	0.57 358	0.56 103	0.34 223	0.75 150	0.69 229	0.44 84	0.63 226	0.35 69	0.42 192	0.64 151	0.29 91	0.10 81	0.08 60	0.12 141	0.10 78	0.33 293	0.26 273

Prome-Stereo	0.49 158	0.30 73	1.76 100	0.60 355	0.23 150	0.63 217	0.42 263	0.62 91	0.60 147	0.59 234	1.03 345	0.43 110	0.72 312	0.60 143	0.33 132	0.09 18	0.07 11	0.10 52	0.09 46	0.11 23	0.43 357

Former-RAFT_DAM_RVC	0.50 167	0.33 87	0.93 1	0.26 33	0.22 138	0.46 34	0.20 24	1.10 364	1.34 379	3.16 413	0.32 32	0.22 8	0.20 15	0.30 14	0.22 32	0.10 81	0.09 115	0.11 96	0.09 46	0.15 84	0.19 200

SMFormer	0.50 167	0.46 149	1.60 59	0.30 95	0.15 27	0.45 22	0.24 89	0.90 262	0.72 255	0.56 199	0.64 242	0.51 157	0.41 177	1.87 315	0.49 206	0.13 206	0.10 144	0.11 96	0.10 78	0.15 84	0.16 163

tta	0.50 167	0.46 149	1.60 59	0.30 95	0.15 27	0.45 22	0.24 89	0.90 262	0.72 255	0.56 199	0.64 242	0.51 157	0.41 177	1.87 315	0.49 206	0.13 206	0.10 144	0.11 96	0.10 78	0.14 70	0.11 40

DCRE	0.50 167	0.63 207	2.13 230	0.30 95	0.23 150	0.45 22	0.24 89	0.59 77	0.53 104	0.50 136	2.10 384	0.42 107	0.26 56	0.35 35	0.23 36	0.09 18	0.14 230	0.10 52	0.32 346	0.16 111	0.15 141

RAFT+CT+SA	0.50 167	0.86 284	1.82 142	0.37 231	0.75 375	0.54 82	0.34 223	0.77 169	0.63 186	0.38 57	0.55 166	0.34 65	0.29 95	0.68 162	0.27 68	0.09 18	0.07 11	0.11 96	0.51 378	0.29 264	0.41 355

NINENet	0.50 167	0.33 87	1.69 74	0.55 343	0.25 175	0.91 340	0.23 66	0.98 315	0.71 247	0.53 164	0.55 166	0.66 227	0.30 103	1.22 231	0.32 122	0.15 248	0.13 216	0.16 266	0.11 127	0.16 111	0.13 98

SA	0.50 167	0.75 244	1.95 188	0.31 120	0.61 366	0.57 120	0.31 190	0.91 272	0.73 269	0.42 74	0.62 216	0.38 78	0.47 226	0.68 162	0.29 91	0.09 18	0.09 115	0.13 196	0.32 346	0.30 274	0.10 29

CSP-Net	0.50 167	0.39 121	1.25 13	0.29 81	0.23 150	0.77 301	0.35 229	0.86 236	0.57 126	0.59 234	0.59 192	0.65 222	0.40 166	1.77 297	0.44 185	0.16 265	0.11 177	0.10 52	0.10 78	0.20 179	0.14 111

GwcNet-ADL	0.50 167	0.74 242	2.90 353	0.31 120	0.20 110	0.58 135	0.29 173	0.87 245	0.64 193	0.47 99	0.47 93	0.56 181	0.33 117	0.46 85	0.46 189	0.13 206	0.12 202	0.09 23	0.09 46	0.14 70	0.21 220

RAFT_R40	0.50 167	0.21 9	1.76 100	0.50 321	0.40 308	0.61 181	0.53 307	0.56 65	0.60 147	0.56 199	0.54 158	0.55 172	0.51 244	1.57 267	0.53 220	0.11 130	0.07 11	0.12 141	0.10 78	0.16 111	0.09 18

GMM-Stereo	0.50 167	0.23 22	2.41 281	0.54 337	0.24 163	0.77 301	0.46 286	0.59 77	0.57 126	0.58 221	0.73 291	0.47 142	0.43 202	0.68 162	0.27 68	0.10 81	0.06 1	0.13 196	0.13 182	0.14 70	0.44 359

MMNet	0.50 167	0.48 158	1.93 181	0.33 158	0.27 200	0.79 310	0.28 153	0.81 201	0.74 273	0.60 242	0.56 177	0.59 196	0.55 259	0.79 191	0.59 242	0.10 81	0.09 115	0.12 141	0.11 127	0.13 52	0.14 111

DeepPruner_ROB	0.50 167	0.70 229	1.94 185	0.29 81	0.26 189	0.63 217	0.31 190	0.80 197	0.48 68	0.61 249	0.55 166	0.66 227	0.38 145	0.98 206	0.40 165	0.19 299	0.14 230	0.14 225	0.14 207	0.23 207	0.17 174

StereoDRNet-Refined	0.50 167	0.41 126	1.50 47	0.33 158	0.21 117	0.68 261	0.26 120	0.81 201	0.68 220	0.67 292	0.68 264	0.73 269	0.42 192	1.10 218	0.59 242	0.11 130	0.08 60	0.14 225	0.14 207	0.25 233	0.21 220
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
iResNet_ROB	0.50 167	1.15 355	1.73 86	0.31 120	0.21 117	0.58 135	0.22 48	0.95 300	0.82 317	0.58 221	0.62 216	0.57 187	0.39 159	0.84 195	0.40 165	0.11 130	0.08 60	0.09 23	0.06 8	0.21 187	0.13 98

test_5	0.51 182	0.87 287	1.99 200	0.37 231	0.65 368	0.58 135	0.35 229	0.78 183	0.62 177	0.48 118	0.55 166	0.45 128	0.40 166	0.72 176	0.30 102	0.09 18	0.07 11	0.12 141	0.12 157	0.33 293	0.38 343

Sa-1000	0.51 182	0.72 235	1.90 169	0.31 120	0.60 365	0.60 161	0.31 190	0.94 289	0.71 247	0.52 155	0.83 308	0.42 107	0.33 117	0.68 162	0.28 78	0.10 81	0.09 115	0.13 196	0.29 333	0.29 264	0.10 29

dad	0.51 182	1.01 334	1.74 90	0.29 81	0.19 100	0.60 161	0.26 120	0.52 45	0.75 285	0.63 269	0.63 226	0.63 211	0.33 117	0.85 197	0.47 198	0.27 348	0.15 251	0.40 369	0.18 269	0.22 199	0.14 111

PSMNet-ADL	0.51 182	0.38 114	1.65 66	0.35 195	0.21 117	0.67 250	0.26 120	0.74 140	0.55 115	0.42 74	0.52 140	0.70 260	0.45 213	1.91 323	0.57 235	0.15 248	0.13 216	0.11 96	0.13 182	0.15 84	0.20 214

Pruner-Stereo	0.51 182	0.27 44	1.78 112	1.79 406	0.19 100	0.62 201	0.45 284	0.57 68	0.60 147	0.61 249	0.48 105	0.41 94	0.24 33	0.46 85	1.00 306	0.12 177	0.07 11	0.12 141	0.10 78	0.12 33	0.13 98

CFNet-ft	0.51 182	0.76 245	1.79 130	0.28 60	0.30 224	0.63 217	0.28 153	0.66 101	0.55 115	0.45 91	0.57 183	0.74 275	0.41 177	1.46 250	0.42 173	0.14 234	0.10 144	0.28 346	0.13 182	0.18 150	0.14 111

STTStereo	0.51 182	0.69 226	2.14 235	0.36 213	0.30 224	0.61 181	0.32 211	0.77 169	0.60 147	0.60 242	0.54 158	0.67 237	0.43 202	0.86 198	0.42 173	0.16 265	0.15 251	0.17 282	0.20 297	0.16 111	0.15 141

CFNet_RVC	0.51 182	0.76 245	1.79 130	0.28 60	0.30 224	0.63 217	0.28 153	0.66 101	0.55 115	0.45 91	0.57 183	0.74 275	0.41 177	1.46 250	0.42 173	0.14 234	0.10 144	0.28 346	0.13 182	0.18 150	0.14 111

iResNet	0.51 182	0.76 245	2.59 315	0.41 268	0.17 64	0.64 228	0.27 143	0.82 207	0.70 238	0.57 209	0.64 242	0.43 110	0.36 132	0.70 172	0.52 216	0.10 81	0.07 11	0.09 23	0.08 30	0.21 187	0.13 98

CoDeX	0.52 191	0.43 135	2.25 255	0.29 81	0.26 189	0.61 181	0.32 211	0.99 326	0.68 220	0.48 118	0.55 166	0.52 163	0.40 166	1.60 274	0.35 144	0.12 177	0.09 115	0.11 96	0.10 78	0.13 52	0.12 66

SepStereo	0.52 191	0.35 102	1.55 53	0.33 158	0.34 265	0.50 54	0.42 263	0.83 213	0.74 273	0.83 335	0.68 264	0.56 181	0.48 234	1.56 265	0.46 189	0.12 177	0.08 60	0.12 141	0.09 46	0.18 150	0.15 141

SST-Stereo	0.52 191	0.20 4	1.76 100	0.62 357	0.53 350	0.62 201	0.66 339	0.55 64	0.61 161	0.58 221	0.53 148	0.52 163	0.60 277	1.59 273	0.29 91	0.11 130	0.07 11	0.12 141	0.10 78	0.16 111	0.10 29

LMCR-Stereo	0.52 191	0.71 231	2.39 278	0.40 262	0.21 117	0.74 285	0.31 190	1.02 345	0.64 193	0.61 249	0.63 226	0.39 82	0.51 244	0.62 146	0.42 173	0.19 299	0.09 115	0.12 141	0.09 46	0.23 207	0.12 66

delet	0.52 191	0.54 177	1.62 64	0.31 120	0.35 275	0.74 285	0.46 286	0.85 228	0.74 273	0.55 190	0.60 204	0.67 237	0.50 242	1.12 221	0.57 235	0.11 130	0.11 177	0.13 196	0.14 207	0.16 111	0.12 66

IGEV_Zeroshot_test	0.53 196	0.33 87	2.91 354	0.32 143	0.18 87	0.54 82	0.21 35	0.72 127	0.42 30	0.81 330	0.51 132	0.71 263	0.41 177	0.48 96	1.13 319	0.09 18	0.15 251	0.10 52	0.35 355	0.19 167	0.09 18

TRStereo	0.53 196	0.76 245	2.38 276	0.42 276	0.29 214	0.69 264	0.23 66	1.81 397	0.55 115	0.36 48	0.32 32	0.47 142	0.40 166	0.46 85	0.25 57	0.12 177	0.11 177	0.11 96	0.41 371	0.13 52	0.32 312

RAFT-345	0.53 196	0.30 73	2.34 268	0.38 245	0.34 265	0.58 135	0.42 263	0.47 21	0.61 161	0.51 148	1.00 340	0.43 110	0.28 82	1.57 267	0.82 290	0.10 81	0.07 11	0.11 96	0.09 46	0.10 12	0.08 11

cf-r	0.53 196	0.81 270	2.15 236	0.33 158	0.28 209	0.60 161	0.28 153	0.78 183	0.64 193	0.51 148	0.60 204	0.75 280	0.40 166	1.32 237	0.43 181	0.13 206	0.09 115	0.11 96	0.12 157	0.15 84	0.14 111

PSMNet-RSSM	0.53 196	0.82 274	1.78 112	0.31 120	0.25 175	0.58 135	0.28 153	0.84 224	0.60 147	0.50 136	0.61 211	0.67 237	0.43 202	1.68 284	0.42 173	0.15 248	0.10 144	0.14 225	0.16 244	0.15 84	0.13 98

MyStereo8	0.54 201	0.80 265	2.76 337	0.32 143	0.33 259	0.71 271	0.20 24	0.87 245	0.57 126	0.51 148	0.59 192	0.50 154	0.33 117	0.68 162	0.55 225	0.10 81	0.29 348	0.10 52	0.13 182	0.21 187	0.34 323

MyStereo06	0.54 201	0.41 126	2.68 325	0.30 95	0.23 150	0.60 161	0.30 180	0.81 201	0.44 40	0.84 337	0.52 140	0.78 289	0.58 272	0.48 96	1.10 317	0.09 18	0.17 275	0.12 141	0.10 78	0.16 111	0.20 214

iRaft-Stereo_5w	0.54 201	1.01 334	2.08 220	0.27 42	0.21 117	0.49 48	0.28 153	0.73 135	0.58 136	0.40 64	0.61 211	0.62 208	0.46 221	1.78 298	0.47 198	0.09 18	0.07 11	0.11 96	0.10 78	0.39 334	0.12 66

IPLGR	0.54 201	0.56 187	2.68 325	0.36 213	0.18 87	0.62 201	0.54 310	1.02 345	0.64 193	0.73 314	0.46 90	0.47 142	0.45 213	1.12 221	0.29 91	0.09 18	0.08 60	0.11 96	0.09 46	0.19 167	0.12 66

AACVNet	0.54 201	0.78 261	1.73 86	0.36 213	0.21 117	0.57 120	0.25 104	0.71 122	0.51 83	0.55 190	0.59 192	0.64 219	0.41 177	2.13 340	0.41 171	0.14 234	0.11 177	0.14 225	0.11 127	0.33 293	0.15 141

LCNet	0.54 201	0.37 109	1.78 112	0.92 381	0.22 138	0.96 345	0.30 180	0.59 77	0.58 136	0.51 148	0.55 166	0.41 94	0.76 322	0.84 195	0.26 60	0.09 18	0.06 1	0.12 141	0.18 269	0.98 387	0.39 346

IRAFT_RVC	0.54 201	0.53 174	1.78 112	0.46 304	0.21 117	0.58 135	0.43 269	0.65 99	0.66 215	0.54 176	0.50 128	0.49 151	0.51 244	1.58 271	1.01 310	0.11 130	0.25 338	0.13 196	0.10 78	0.15 84	0.13 98

GEStereo_RVC	0.54 201	0.87 287	1.95 188	0.47 309	0.25 175	0.62 201	0.37 242	1.00 334	0.74 273	0.53 164	0.54 158	0.59 196	0.44 209	1.10 218	0.46 189	0.15 248	0.11 177	0.12 141	0.10 78	0.26 248	0.19 200

UNet	0.54 201	0.44 142	2.83 344	0.31 120	0.33 259	0.74 285	0.27 143	0.82 207	0.61 161	0.53 164	0.54 158	0.72 265	0.54 254	0.78 190	0.56 232	0.11 130	0.09 115	0.13 196	0.11 127	0.14 70	0.12 66

HGLStereo	0.54 201	0.69 226	2.00 202	0.35 195	0.40 308	0.66 245	0.30 180	0.83 213	0.62 177	0.57 209	0.69 271	0.69 250	0.54 254	1.07 215	0.55 225	0.13 206	0.13 216	0.13 196	0.11 127	0.19 167	0.17 174

DSFCA	0.54 201	0.35 102	1.41 35	0.28 60	0.28 209	0.79 310	0.88 367	0.76 159	0.70 238	0.72 310	0.66 253	0.67 237	0.57 268	1.17 227	0.63 250	0.16 265	0.14 230	0.13 196	0.14 207	0.16 111	0.13 98

DLCB_ROB	0.54 201	0.55 185	1.49 46	0.36 213	0.25 175	0.65 240	0.36 235	0.80 197	0.70 238	0.72 310	0.69 271	0.83 303	0.46 221	1.53 262	0.60 244	0.13 206	0.12 202	0.14 225	0.14 207	0.14 70	0.13 98

ssnet_v2	0.55 213	0.60 192	1.86 155	0.32 143	0.22 138	0.72 277	0.44 277	0.94 289	0.74 273	0.63 269	0.54 158	0.81 298	0.47 226	0.77 186	0.70 265	0.16 265	0.14 230	0.14 225	0.14 207	0.30 274	0.30 301

raft_robust	0.55 213	0.84 279	1.73 86	0.28 60	0.54 352	0.53 79	0.25 104	0.88 250	0.75 285	0.48 118	0.46 90	0.76 284	0.75 321	1.46 250	0.27 68	0.09 18	0.10 144	0.10 52	0.30 338	0.26 248	0.16 163

XX-Stereo	0.55 213	0.54 177	3.50 389	0.48 317	0.39 301	0.54 82	0.17 6	0.89 256	0.40 21	0.44 84	0.65 251	0.85 309	0.19 10	0.77 186	0.21 23	0.10 81	0.14 230	0.10 52	0.32 346	0.17 131	0.14 111

ac_64	0.55 213	0.46 149	1.92 178	0.36 213	0.34 265	0.63 217	0.31 190	0.82 207	0.61 161	0.55 190	0.51 132	0.89 321	0.48 234	1.83 308	0.55 225	0.14 234	0.11 177	0.12 141	0.12 157	0.18 150	0.12 66

GANet-RSSM	0.55 213	0.73 238	1.90 169	0.36 213	0.26 189	0.59 151	0.27 143	0.78 183	0.52 88	0.47 99	0.57 183	0.63 211	0.45 213	1.92 325	0.43 181	0.14 234	0.10 144	0.25 338	0.11 127	0.34 300	0.14 111

NLCA_NET_v2_RVC	0.55 213	0.92 297	2.36 274	0.38 245	0.37 294	0.60 161	0.28 153	0.82 207	0.62 177	0.62 260	0.55 166	0.72 265	0.45 213	1.00 208	0.43 181	0.15 248	0.11 177	0.14 225	0.14 207	0.15 84	0.16 163
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
CBFPSM	0.56 219	0.91 296	1.82 142	0.28 60	0.23 150	0.71 271	0.37 242	0.72 127	0.64 193	0.50 136	0.49 122	1.03 349	0.83 329	0.62 146	1.35 335	0.10 81	0.12 202	0.10 52	0.10 78	0.18 150	0.19 200

CRFU-Net	0.56 219	0.38 114	1.86 155	0.46 304	0.26 189	0.82 321	0.36 235	0.90 262	0.49 72	0.62 260	0.59 192	0.78 289	1.35 373	1.00 208	0.48 201	0.15 248	0.14 230	0.17 282	0.10 78	0.19 167	0.14 111

CIPLG	0.56 219	1.19 360	2.46 292	0.80 372	0.31 240	0.61 181	0.57 322	0.76 159	0.57 126	0.56 199	0.63 226	0.41 94	0.30 103	0.45 79	0.40 165	0.11 130	0.20 303	0.13 196	0.13 182	0.35 308	0.19 200

DAS	0.56 219	0.35 102	1.55 53	0.33 158	0.34 265	0.50 54	0.42 263	0.83 213	0.74 273	0.83 335	0.68 264	0.56 181	0.48 234	2.40 360	0.46 189	0.12 177	0.08 60	0.12 141	0.09 46	0.18 150	0.15 141

AASNet	0.56 219	1.03 338	2.34 268	0.37 231	0.33 259	0.65 240	0.29 173	0.96 304	0.73 269	0.54 176	0.60 204	0.55 172	0.38 145	0.59 138	0.58 240	0.14 234	0.12 202	0.13 196	0.10 78	0.43 345	0.24 255

ACRE	0.56 219	1.14 351	2.77 339	0.76 368	0.28 209	0.60 161	0.56 318	0.76 159	0.58 136	0.55 190	0.62 216	0.41 94	0.29 95	0.44 72	0.39 160	0.11 130	0.19 293	0.13 196	0.14 207	0.36 313	0.18 192

iinet-f	0.57 225	0.93 303	2.27 258	0.31 120	0.25 175	0.83 323	0.33 219	0.81 201	0.65 205	0.54 176	0.63 226	0.73 269	0.67 301	0.73 177	0.67 259	0.13 206	0.13 216	0.11 96	0.10 78	0.43 345	0.16 163

Wz-Net-LNSev-Ref	0.57 225	0.87 287	2.11 225	0.32 143	0.30 224	0.84 325	0.40 254	0.88 250	0.72 255	0.65 285	0.73 291	0.66 227	0.57 268	0.93 201	0.71 267	0.13 206	0.07 11	0.10 52	0.08 30	0.15 84	0.14 111

psm_up	0.57 225	0.61 196	1.83 144	0.35 195	0.30 224	0.64 228	0.37 242	0.90 262	0.68 220	0.59 234	0.55 166	0.68 243	0.54 254	1.91 323	0.46 189	0.16 265	0.15 251	0.16 266	0.15 228	0.23 207	0.13 98

GwcNet-RSSM	0.57 225	0.94 305	2.13 230	0.32 143	0.25 175	0.60 161	0.30 180	0.80 197	0.66 215	0.52 155	0.64 242	0.71 263	0.40 166	1.79 302	0.50 211	0.13 206	0.09 115	0.12 141	0.12 157	0.21 187	0.15 141

DISCO	0.57 225	0.34 95	1.87 160	0.45 299	0.34 265	0.84 325	0.35 229	0.84 224	0.78 304	0.59 234	0.63 226	1.06 356	0.53 251	1.10 218	0.82 290	0.12 177	0.09 115	0.11 96	0.10 78	0.22 199	0.18 192

iRaft-Stereo_20w	0.58 230	0.39 121	1.96 197	0.45 299	0.32 248	0.92 342	0.57 322	1.14 369	0.56 123	0.81 330	0.40 66	0.55 172	0.69 305	0.65 158	1.04 314	0.09 18	0.16 265	0.09 23	0.36 362	0.17 131	0.25 264

IPLGR_C	0.58 230	1.25 367	2.72 331	0.80 372	0.31 240	0.60 161	0.61 331	0.76 159	0.58 136	0.56 199	0.62 216	0.41 94	0.31 111	0.43 67	0.40 165	0.11 130	0.22 316	0.13 196	0.15 228	0.35 308	0.19 200

CFNet	0.58 230	0.96 313	1.78 112	0.33 158	0.25 175	0.63 217	0.22 48	0.88 250	0.75 285	0.46 98	0.59 192	0.58 194	0.40 166	2.29 349	0.48 201	0.12 177	0.09 115	0.15 251	0.14 207	0.30 274	0.15 141

NVstereo2D	0.58 230	0.40 123	2.03 211	0.35 195	0.35 275	0.69 264	0.39 252	0.91 272	0.80 312	0.47 99	0.53 148	0.67 237	0.46 221	1.99 330	0.48 201	0.19 299	0.11 177	0.17 282	0.13 182	0.25 233	0.25 264

Wz-Net-LNSev	0.59 234	0.96 313	2.47 294	0.34 181	0.37 294	0.79 310	0.44 277	0.86 236	0.77 299	0.61 249	0.67 256	0.79 293	0.56 263	0.64 151	0.62 248	0.15 248	0.14 230	0.12 141	0.12 157	0.18 150	0.19 200

OMP-Stereo	0.59 234	0.65 215	1.74 90	0.56 345	0.37 294	0.60 161	0.26 120	0.70 119	0.65 205	0.66 288	0.60 204	0.69 250	0.32 114	2.09 338	1.20 325	0.10 81	0.07 11	0.12 141	0.09 46	0.17 131	0.10 29

IIG-Stereo	0.59 234	0.65 215	1.74 90	0.54 337	0.23 150	0.61 181	0.21 35	0.73 135	0.65 205	0.64 278	0.69 271	0.69 250	0.38 145	2.09 338	1.39 338	0.11 130	0.07 11	0.11 96	0.09 46	0.15 84	0.09 18

iResNetv2_ROB	0.59 234	1.43 380	2.96 356	0.40 262	0.22 138	0.58 135	0.28 153	0.91 272	0.73 269	0.57 209	0.63 226	0.60 202	0.41 177	0.74 178	0.35 144	0.11 130	0.08 60	0.10 52	0.07 14	0.43 345	0.17 174

SACVNet	0.60 238	0.74 242	1.90 169	0.37 231	0.28 209	0.64 228	0.37 242	0.86 236	0.61 161	0.65 285	0.62 216	0.69 250	0.44 209	2.08 336	0.42 173	0.18 289	0.14 230	0.16 266	0.15 228	0.38 326	0.24 255

HHNet	0.60 238	0.65 215	2.60 317	0.36 213	0.25 175	0.64 228	0.61 331	0.64 95	0.62 177	0.55 190	1.13 354	0.32 58	0.60 277	0.42 64	1.79 356	0.15 248	0.07 11	0.12 141	0.10 78	0.18 150	0.15 141

ASMatch	0.60 238	0.43 135	2.58 313	0.91 380	0.36 282	0.56 103	0.25 104	0.52 45	0.61 161	0.47 99	1.21 356	0.47 142	0.66 299	1.34 239	0.94 296	0.10 81	0.08 60	0.11 96	0.11 127	0.10 12	0.16 163

PFNet	0.60 238	0.33 87	2.47 294	0.41 268	0.55 355	0.62 201	0.27 143	0.61 87	0.63 186	0.61 249	0.56 177	0.45 128	0.32 114	1.88 320	1.14 320	0.28 352	0.09 115	0.12 141	0.16 244	0.26 248	0.20 214

ADLNet	0.60 238	0.71 231	1.95 188	0.35 195	0.34 265	0.67 250	0.34 223	0.90 262	0.74 273	0.68 298	0.62 216	0.80 295	0.45 213	1.78 298	0.64 253	0.14 234	0.11 177	0.14 225	0.14 207	0.29 264	0.21 220

ARAFT	0.60 238	1.23 364	3.10 368	0.28 60	0.16 40	0.64 228	0.36 235	0.90 262	0.67 218	0.61 249	0.49 122	0.55 172	0.31 111	1.24 235	0.32 122	0.10 81	0.08 60	0.14 225	0.13 182	0.37 320	0.21 220

ETE_ROB	0.60 238	0.71 231	1.55 53	0.37 231	0.25 175	0.69 264	0.51 301	1.47 386	0.70 238	0.80 325	0.69 271	0.85 309	0.49 239	1.36 241	0.58 240	0.16 265	0.13 216	0.19 304	0.16 244	0.21 187	0.23 248

LALA_ROB	0.60 238	0.76 245	1.69 74	0.36 213	0.29 214	0.79 310	0.55 313	0.94 289	0.77 299	0.81 330	0.67 256	0.94 333	0.49 239	0.99 207	0.73 274	0.21 312	0.15 251	0.20 313	0.18 269	0.23 207	0.21 220

RAFT-RH_RVC	0.61 246	0.50 166	2.33 266	0.36 213	0.29 214	0.60 161	0.18 12	0.44 9	0.58 136	0.76 319	1.91 380	0.47 142	0.29 95	1.60 274	1.23 329	0.14 234	0.07 11	0.13 196	0.13 182	0.10 12	0.09 18

FADNet-RVC	0.61 246	1.26 368	2.12 228	0.33 158	0.26 189	0.59 151	0.29 173	0.86 236	0.62 177	0.45 91	0.50 128	0.62 208	0.46 221	1.73 291	0.55 225	0.17 279	0.20 303	0.17 282	0.18 269	0.59 369	0.28 287

RASNet	0.61 246	0.68 223	2.03 211	0.35 195	0.46 337	0.65 240	0.28 153	0.78 183	0.70 238	0.48 118	0.64 242	0.93 329	0.61 284	2.21 345	0.73 274	0.12 177	0.09 115	0.09 23	0.10 78	0.14 70	0.11 40

XPNet_ROB	0.61 246	0.72 235	1.66 70	0.37 231	0.27 200	0.67 250	0.47 294	0.89 256	0.71 247	0.78 323	0.70 281	0.81 298	0.53 251	1.70 287	0.76 278	0.21 312	0.16 265	0.16 266	0.15 228	0.20 179	0.21 220

DRaft	0.62 250	0.38 114	1.76 100	0.24 8	0.16 40	0.64 228	0.66 339	0.53 51	0.53 104	0.67 292	0.99 338	0.38 78	1.00 351	1.44 245	2.10 369	0.10 81	0.14 230	0.10 52	0.14 207	0.18 150	0.21 220

DMCA-RVC	0.62 250	0.96 313	2.63 318	0.36 213	0.90 384	0.56 103	0.31 190	0.69 115	0.57 126	0.68 298	0.52 140	0.59 196	0.56 263	1.23 232	0.53 220	0.16 265	0.38 364	0.20 313	0.15 228	0.20 179	0.15 141

HSM	0.62 250	0.76 245	1.72 85	0.30 95	0.29 214	0.64 228	0.28 153	0.94 289	0.62 177	0.58 221	0.57 183	1.40 377	0.64 293	2.59 376	0.42 173	0.11 130	0.08 60	0.10 52	0.08 30	0.14 70	0.11 40

fast-acv-ft	0.63 253	0.88 290	3.10 368	0.38 245	0.30 224	0.79 310	0.48 297	0.69 115	0.72 255	0.58 221	0.78 302	0.76 284	0.60 277	0.67 161	0.73 274	0.15 248	0.15 251	0.18 299	0.17 259	0.37 320	0.16 163

PSM-AAD	0.63 253	0.22 17	1.77 108	0.37 231	0.23 150	0.86 331	1.17 388	0.59 77	0.60 147	0.64 278	0.71 285	0.68 243	2.93 404	0.65 158	0.31 112	0.09 18	0.07 11	0.17 282	0.15 228	0.13 52	0.33 319

PS-NSSS	0.63 253	1.00 330	1.81 137	0.30 95	0.31 240	0.63 217	0.34 223	0.98 315	0.69 229	0.54 176	0.74 293	0.51 157	0.41 177	2.43 364	0.48 201	0.24 335	0.17 275	0.27 342	0.18 269	0.27 255	0.21 220

DualNet	0.64 256	0.23 22	2.01 203	0.30 95	0.21 117	0.57 120	0.26 120	0.74 140	0.88 332	0.53 164	0.63 226	0.66 227	0.39 159	0.63 148	3.43 396	0.10 81	0.24 324	0.15 251	0.13 182	0.25 233	0.36 333

TransformOpticalFlow	0.64 256	0.56 187	2.66 323	0.44 286	0.26 189	0.62 201	0.28 153	0.83 213	0.71 247	0.76 319	0.74 293	0.91 324	0.85 333	1.83 308	0.81 289	0.10 81	0.07 11	0.11 96	0.09 46	0.11 23	0.12 66

pcwnet_v2	0.64 256	0.49 160	4.41 404	0.32 143	0.27 200	0.60 161	0.25 104	0.97 311	0.88 332	0.59 234	0.70 281	0.63 211	0.55 259	0.66 160	0.37 148	0.17 279	0.15 251	0.15 251	0.14 207	0.21 187	0.23 248

RAFT + AFF	0.64 256	1.20 361	1.95 188	0.34 181	0.33 259	0.67 250	0.52 304	0.99 326	0.74 273	0.53 164	0.58 189	0.57 187	0.80 326	1.76 295	0.51 214	0.12 177	0.27 345	0.15 251	0.14 207	0.43 345	0.29 293

FADNet	0.64 256	1.22 363	2.06 213	0.32 143	0.30 224	0.66 245	0.29 173	0.88 250	0.72 255	0.44 84	0.48 105	0.66 227	0.57 268	1.84 313	0.45 188	0.46 372	0.20 303	0.17 282	0.19 287	0.59 369	0.24 255

DRN-Test	0.64 256	0.43 135	2.44 289	0.39 253	0.44 323	0.80 317	0.41 260	1.02 345	0.78 304	0.80 325	0.63 226	0.69 250	0.56 263	1.79 302	0.69 264	0.15 248	0.12 202	0.17 282	0.16 244	0.18 150	0.17 174

StereoDRNet	0.64 256	0.88 290	2.35 271	0.41 268	0.45 331	0.73 282	0.47 294	0.94 289	0.74 273	0.75 316	0.54 158	0.74 275	0.47 226	1.70 287	0.72 271	0.15 248	0.14 230	0.15 251	0.14 207	0.20 179	0.19 200

NOSS_ROB	0.64 256	0.65 215	1.62 64	0.46 304	0.25 175	0.67 250	0.30 180	0.93 285	0.77 299	0.59 234	0.57 183	0.77 286	0.38 145	2.78 387	0.44 185	0.23 328	0.24 324	0.28 346	0.26 323	0.27 255	0.39 346

Wz-Net-MNSev	0.65 264	0.97 321	2.19 243	0.36 213	0.33 259	0.90 338	0.60 328	0.92 280	0.81 316	0.75 316	0.72 289	0.73 269	0.65 295	1.39 242	0.71 267	0.16 265	0.13 216	0.14 225	0.14 207	0.24 222	0.18 192

FINET	0.65 264	0.95 311	3.06 365	0.35 195	0.40 308	0.58 135	0.48 297	0.92 280	1.10 365	0.57 209	0.68 264	0.47 142	0.44 209	1.15 226	0.60 244	0.23 328	0.21 311	0.17 282	0.15 228	0.26 248	0.25 264

CVANet_RVC	0.65 264	0.80 265	2.13 230	0.36 213	0.26 189	0.62 201	0.42 263	0.84 224	0.72 255	0.69 300	0.68 264	0.68 243	0.52 249	2.64 378	0.42 173	0.19 299	0.12 202	0.22 321	0.17 259	0.37 320	0.15 141

NCCL2	0.65 264	0.94 305	1.96 197	0.43 281	0.30 224	0.71 271	0.68 344	0.84 224	0.65 205	0.70 303	0.60 204	0.86 313	0.54 254	1.56 265	0.57 235	0.20 308	0.16 265	0.67 383	0.25 317	0.22 199	0.24 255

ttt	0.66 268	0.22 17	1.68 72	0.34 181	0.24 163	0.60 161	0.26 120	1.00 334	0.77 299	0.55 190	0.67 256	0.54 169	0.36 132	2.14 341	3.03 385	0.16 265	0.13 216	0.13 196	0.12 157	0.15 84	0.17 174

GrayStereo	0.66 268	0.19 2	1.76 100	0.90 379	0.23 150	0.62 201	1.42 402	0.62 91	0.60 147	0.72 310	0.78 302	0.56 181	3.07 407	0.60 143	0.26 60	0.09 18	0.08 60	0.10 52	0.21 302	0.11 23	0.18 192

PSMNet_ROB	0.66 268	1.01 334	2.33 266	0.38 245	0.31 240	0.72 277	0.55 313	0.86 236	0.69 229	0.54 176	0.60 204	0.75 280	0.47 226	2.00 331	0.82 290	0.17 279	0.13 216	0.19 304	0.19 287	0.24 222	0.27 281

DispNO	0.67 271	0.98 324	2.58 313	0.31 120	0.27 200	0.59 151	0.29 173	0.83 213	0.68 220	0.53 164	0.79 305	0.83 303	0.47 226	2.46 367	0.68 262	0.12 177	0.10 144	0.19 304	0.31 342	0.16 111	0.17 174

STrans-v2	0.67 271	0.56 187	2.64 320	0.27 42	0.23 150	0.57 120	0.33 219	0.96 304	0.69 229	0.92 346	0.85 315	0.89 321	0.93 344	1.83 308	1.21 327	0.09 18	0.07 11	0.10 52	0.09 46	0.11 23	0.12 66

hitnet-ft	0.67 271	0.80 265	1.90 169	0.28 60	0.22 138	0.69 264	0.36 235	0.85 228	0.65 205	0.56 199	0.84 311	1.03 349	0.95 349	2.32 351	0.55 225	0.23 328	0.14 230	0.41 370	0.13 182	0.24 222	0.17 174

FADNet-RVC-Resample	0.67 271	1.16 359	3.16 374	0.37 231	0.29 214	0.62 201	0.38 248	0.86 236	0.63 186	0.51 148	0.50 128	0.57 187	0.45 213	1.57 267	0.49 206	0.24 335	0.32 356	0.23 327	0.19 287	0.27 255	0.62 375

RP	0.67 271	0.82 274	1.94 185	0.43 281	0.44 323	0.65 240	0.45 284	0.89 256	0.82 317	0.66 288	0.92 326	0.99 343	0.76 322	1.55 264	0.66 256	0.25 340	0.18 283	0.23 327	0.20 297	0.31 282	0.22 230

HSM-Net_RVC	0.67 271	0.34 95	2.23 252	0.26 33	0.19 100	0.67 250	0.29 173	1.26 379	0.69 229	0.72 310	0.70 281	0.78 289	0.42 192	3.77 406	0.41 171	0.13 206	0.09 115	0.10 52	0.09 46	0.12 33	0.11 40
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
TDLM	0.67 271	0.92 297	1.76 100	0.37 231	0.24 163	0.66 245	0.56 318	0.82 207	0.74 273	1.16 364	0.62 216	0.61 204	0.48 234	2.70 383	0.50 211	0.20 308	0.11 177	0.35 360	0.14 207	0.32 286	0.16 163

ADLNet2	0.68 278	0.84 279	3.19 378	0.33 158	0.36 282	0.64 228	0.37 242	0.89 256	0.79 309	0.54 176	0.65 251	0.93 329	0.48 234	2.07 335	0.56 232	0.13 206	0.11 177	0.11 96	0.11 127	0.33 293	0.18 192

DEmStereo	0.68 278	0.31 79	2.25 255	0.42 276	0.17 64	0.66 245	0.89 368	0.51 35	0.59 143	0.60 242	1.01 341	0.45 128	1.26 366	1.54 263	2.26 375	0.10 81	0.08 60	0.10 52	0.10 78	0.10 12	0.11 40

Nwc_Net	0.68 278	0.83 277	2.53 303	0.41 268	0.39 301	0.77 301	0.38 248	1.01 342	0.70 238	0.60 242	0.99 338	0.98 340	0.68 304	1.41 243	0.63 250	0.23 328	0.15 251	0.23 327	0.25 317	0.23 207	0.18 192

AANet_RVC	0.68 278	1.00 330	2.09 221	0.33 158	0.25 175	0.58 135	0.32 211	0.81 201	0.80 312	0.61 249	0.94 330	0.80 295	0.41 177	2.46 367	1.02 311	0.36 364	0.14 230	0.10 52	0.09 46	0.23 207	0.22 230

IPLG	0.69 282	0.84 279	2.43 287	0.35 195	0.21 117	1.65 386	0.61 331	1.36 383	0.58 136	1.39 383	0.51 132	0.37 72	0.87 337	1.41 243	0.36 146	0.09 18	0.07 11	0.14 225	0.12 157	0.32 286	0.11 40

GwcNet	0.69 282	0.71 231	3.12 371	0.36 213	0.45 331	0.81 318	0.44 277	0.86 236	0.84 323	0.60 242	0.74 293	0.82 301	0.49 239	1.65 280	0.66 256	0.16 265	0.15 251	0.15 251	0.15 228	0.31 282	0.24 255

AF-Net	0.69 282	0.92 297	2.21 245	0.41 268	0.40 308	0.68 261	0.40 254	1.02 345	0.86 326	0.69 300	1.03 345	1.04 352	0.84 332	1.19 228	0.78 282	0.22 325	0.14 230	0.25 338	0.17 259	0.30 274	0.18 192

stereogan	0.69 282	0.51 168	2.44 289	0.39 253	0.39 301	1.01 352	0.41 260	0.94 289	0.92 343	0.73 314	0.85 315	1.15 367	0.69 305	1.57 267	0.53 220	0.19 299	0.18 283	0.20 313	0.16 244	0.36 313	0.24 255

xxxx	0.70 286	0.21 9	1.33 24	0.28 60	0.18 87	0.63 217	0.24 89	1.02 345	0.69 229	0.50 136	0.62 216	0.58 194	0.38 145	1.47 257	5.21 411	0.13 206	0.12 202	0.11 96	0.10 78	0.12 33	0.15 141

APVNet	0.70 286	0.67 221	2.71 329	0.38 245	0.36 282	0.85 329	0.43 269	0.91 272	0.68 220	0.55 190	0.69 271	0.75 280	0.55 259	2.31 350	0.78 282	0.17 279	0.17 275	0.24 333	0.19 287	0.33 293	0.23 248

Syn2CoEx	0.70 286	1.07 343	2.74 335	0.43 281	0.30 224	0.64 228	0.42 263	0.99 326	0.78 304	0.62 260	0.78 302	0.74 275	0.72 312	1.92 325	0.61 246	0.20 308	0.17 275	0.19 304	0.15 228	0.29 264	0.22 230

FAT-Stereo	0.70 286	0.54 177	2.88 346	0.36 213	0.29 214	0.62 201	0.54 310	0.97 311	0.87 329	0.76 319	0.92 326	0.94 333	0.80 326	1.84 313	0.57 235	0.18 289	0.19 293	0.17 282	0.16 244	0.22 199	0.25 264

RYNet	0.70 286	0.56 187	2.25 255	0.35 195	0.41 315	0.86 331	0.43 269	0.94 289	0.82 317	0.62 260	0.53 148	0.91 324	0.60 277	2.70 383	1.00 306	0.14 234	0.11 177	0.16 266	0.14 207	0.25 233	0.27 281

Anonymous Stereo	0.70 286	1.08 344	2.47 294	0.42 276	0.36 282	0.60 161	0.78 359	0.83 213	0.75 285	0.65 285	0.63 226	0.62 208	0.38 145	2.43 364	0.78 282	0.19 299	0.18 283	0.19 304	0.20 297	0.30 274	0.23 248

PWC_ROB	0.70 286	0.94 305	1.88 162	0.39 253	0.39 301	0.62 201	0.30 180	0.98 315	0.94 344	0.91 345	1.29 361	0.77 286	0.62 289	1.62 278	1.03 313	0.18 289	0.11 177	0.18 299	0.13 182	0.51 361	0.22 230

ccnet	0.71 293	0.41 126	1.59 57	0.40 262	0.45 331	1.06 355	0.55 313	0.98 315	0.71 247	0.88 341	0.97 335	0.82 301	0.88 340	1.68 284	0.94 296	0.32 358	0.26 340	0.32 357	0.27 327	0.34 300	0.30 301

RGC	0.71 293	0.97 321	2.18 242	0.44 286	0.44 323	0.73 282	0.40 254	0.94 289	0.71 247	0.71 307	1.04 348	1.01 345	0.71 309	1.74 293	0.70 265	0.23 328	0.18 283	0.28 346	0.26 323	0.29 264	0.27 281

CBMV	0.71 293	0.76 245	2.64 320	0.33 158	0.20 110	0.78 306	0.79 360	0.98 315	0.78 304	0.85 340	0.71 285	0.86 313	1.10 361	1.46 250	0.62 248	0.18 289	0.20 303	0.21 319	0.19 287	0.25 233	0.33 319
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
mmx	0.72 296	0.23 22	2.01 203	0.30 95	0.21 117	0.57 120	0.26 120	0.99 326	0.76 295	0.53 164	0.63 226	0.66 227	0.39 159	2.52 372	3.43 396	0.13 206	0.10 144	0.15 251	0.13 182	0.15 84	0.15 141

xxx	0.72 296	0.23 22	2.01 203	0.30 95	0.21 117	0.57 120	0.26 120	0.99 326	0.76 295	0.53 164	0.63 226	0.66 227	0.39 159	2.52 372	3.43 396	0.13 206	0.10 144	0.15 251	0.13 182	0.15 84	0.15 141

LL-Strereo	0.72 296	1.29 370	2.49 298	0.36 213	0.45 331	0.55 94	0.32 211	0.93 285	0.71 247	0.67 292	0.58 189	0.85 309	0.79 325	2.67 381	0.46 189	0.10 81	0.18 283	0.14 225	0.12 157	0.40 338	0.42 356

test_xeample	0.72 296	0.21 9	1.36 27	0.27 42	0.17 64	0.59 151	0.28 153	1.01 342	0.70 238	0.55 190	0.67 256	0.44 121	0.39 159	1.88 320	5.17 410	0.12 177	0.10 144	0.11 96	0.10 78	0.13 52	0.15 141

SHD	0.72 296	0.77 253	2.36 274	0.45 299	0.40 308	0.71 271	0.32 211	1.02 345	1.25 375	1.07 357	0.84 311	0.90 323	0.73 315	1.09 217	0.98 300	0.21 312	0.18 283	0.20 313	0.21 302	0.32 286	0.31 308

RTSC	0.72 296	1.00 330	2.22 248	0.40 262	0.29 214	0.82 321	0.31 190	0.96 304	1.10 365	0.92 346	0.81 306	0.78 289	0.58 272	1.23 232	1.55 347	0.18 289	0.17 275	0.14 225	0.17 259	0.43 345	0.30 301

PASM	0.72 296	0.68 223	1.91 175	0.47 309	0.44 323	0.60 161	0.51 301	0.76 159	0.80 312	0.77 322	0.67 256	0.87 315	0.61 284	2.40 360	0.67 259	0.32 358	0.35 358	0.36 362	0.41 371	0.45 353	0.39 346

PWCDC_ROB	0.72 296	1.06 341	2.09 221	0.47 309	0.36 282	0.78 306	0.26 120	0.98 315	1.34 379	0.61 249	2.07 382	0.64 219	0.61 284	0.83 193	0.71 267	0.31 357	0.14 230	0.15 251	0.12 157	0.60 372	0.21 220

ff1	0.73 304	0.23 22	2.01 203	0.30 95	0.21 117	0.57 120	0.26 120	0.74 140	0.88 332	0.53 164	0.63 226	0.66 227	0.39 159	2.52 372	3.43 396	0.10 81	0.24 324	0.15 251	0.13 182	0.25 233	0.36 333

GASNet	0.73 304	1.47 382	3.04 363	0.47 309	0.33 259	0.57 120	0.34 223	0.91 272	0.75 285	0.58 221	0.58 189	0.74 275	0.55 259	2.03 332	0.65 255	0.21 312	0.15 251	0.19 304	0.17 259	0.51 361	0.28 287

XQC	0.73 304	0.98 324	2.39 278	0.46 304	0.35 275	0.81 318	0.46 286	1.00 334	1.00 352	0.80 325	0.69 271	0.88 319	0.74 320	1.32 237	1.20 325	0.24 335	0.16 265	0.23 327	0.20 297	0.41 340	0.33 319

1111x	0.74 307	0.21 9	1.93 181	0.31 120	0.17 64	0.63 217	0.32 211	1.03 352	0.74 273	0.52 155	0.62 216	0.57 187	0.47 226	2.38 356	4.25 405	0.12 177	0.14 230	0.11 96	0.12 157	0.12 33	0.14 111

Anonymous_2	0.74 307	0.32 82	1.65 66	0.33 158	0.30 224	0.67 250	0.32 211	0.69 115	0.46 53	0.48 118	0.41 70	0.84 306	0.58 272	0.51 113	0.40 165	0.32 358	0.38 364	1.43 407	3.69 421	0.80 383	0.27 281

GANetREF_RVC	0.75 309	1.15 355	2.46 292	0.47 309	0.26 189	0.83 323	0.61 331	0.97 311	0.89 337	0.62 260	0.61 211	0.72 265	0.59 275	2.42 362	0.55 225	0.32 358	0.25 338	0.36 362	0.24 310	0.39 334	0.31 308
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
GANet	0.75 309	0.84 279	2.01 203	0.40 262	0.25 175	0.74 285	0.66 339	0.87 245	0.73 269	0.71 307	1.07 350	0.84 306	0.59 275	2.71 385	1.15 322	0.17 279	0.16 265	0.44 373	0.16 244	0.31 282	0.20 214

PDISCO_ROB	0.75 309	1.06 341	2.11 225	0.64 359	0.59 361	1.13 364	0.43 269	1.14 369	1.05 358	0.64 278	0.71 285	0.96 336	0.61 284	1.21 229	0.76 278	0.37 365	0.18 283	0.27 342	0.24 310	0.56 368	0.32 312

HBP-ISP	0.76 312	1.30 371	3.19 378	0.35 195	0.26 189	0.85 329	0.54 310	1.03 352	0.72 255	0.80 325	0.69 271	0.68 243	0.83 329	2.04 333	0.44 185	0.23 328	0.24 324	0.29 353	0.25 317	0.28 261	0.24 255

Wz-Net-SNSev	0.76 312	1.32 375	3.11 370	0.40 262	0.31 240	0.71 271	0.60 328	0.98 315	0.87 329	0.67 292	0.83 308	0.96 336	0.60 277	1.67 283	0.97 299	0.16 265	0.15 251	0.16 266	0.17 259	0.36 313	0.24 255

FTStereo	0.76 312	0.18 1	2.35 271	0.71 365	0.21 117	0.73 282	1.79 405	0.57 68	0.53 104	1.07 357	1.63 374	1.29 371	2.13 396	0.75 179	0.29 91	0.19 299	0.08 60	0.12 141	0.11 127	0.11 23	0.40 350

CBMV_ROB	0.76 312	0.42 132	2.68 325	0.33 158	0.22 138	0.74 285	0.47 294	0.96 304	0.76 295	1.04 356	0.96 333	0.88 319	0.93 344	2.06 334	1.19 324	0.22 325	0.24 324	0.27 342	0.25 317	0.25 233	0.28 287

DDUNet	0.77 316	1.12 347	1.88 162	0.76 368	0.69 371	0.84 325	0.43 269	0.85 228	0.65 205	0.67 292	0.75 296	0.91 324	0.52 249	1.03 212	0.57 235	0.54 377	0.37 362	0.95 391	0.52 380	0.71 377	0.57 371

UDG	0.77 316	1.23 364	2.15 236	0.67 363	0.59 361	0.78 306	0.38 248	0.90 262	0.70 238	0.61 249	0.69 271	1.01 345	0.67 301	1.02 210	0.73 274	0.45 370	0.34 357	0.87 388	0.51 378	0.67 376	0.46 362

aanetorigin	0.77 316	0.80 265	2.59 315	0.43 281	0.44 323	0.58 135	1.01 378	0.57 68	0.68 220	1.53 388	1.23 357	0.81 298	1.08 359	1.07 215	1.07 315	0.18 289	0.15 251	0.17 282	0.21 302	0.54 366	0.30 301

MaskLacGwcNet_RVC	0.77 316	1.04 339	2.06 213	0.94 383	0.35 275	0.89 337	0.40 254	0.85 228	0.63 186	0.55 190	0.63 226	0.75 280	0.38 145	2.38 356	0.48 201	1.10 396	0.31 352	0.36 362	0.21 302	0.53 365	0.55 370

222	0.78 320	0.23 22	1.23 12	0.28 60	0.18 87	0.62 201	0.24 89	1.02 345	0.70 238	0.58 221	0.66 253	0.46 136	0.42 192	1.80 304	6.53 415	0.13 206	0.10 144	0.11 96	0.10 78	0.12 33	0.17 174

EAI-Stereo	0.78 320	0.25 33	1.67 71	0.54 337	0.59 361	1.95 395	2.05 407	1.11 368	0.64 193	0.95 350	1.49 369	0.50 154	0.67 301	0.59 138	1.44 342	0.09 18	0.19 293	0.09 23	0.49 376	0.13 52	0.22 230

NCC-stereo	0.79 322	0.94 305	2.42 283	0.59 352	0.45 331	1.90 393	0.46 286	0.99 326	0.72 255	0.64 278	0.84 311	0.91 324	0.73 315	1.80 304	1.00 306	0.27 348	0.19 293	0.23 327	0.31 342	0.24 222	0.22 230

Abc-Net	0.79 322	0.94 305	2.42 283	0.59 352	0.45 331	1.90 393	0.46 286	0.99 326	0.72 255	0.64 278	0.84 311	0.91 324	0.73 315	1.80 304	1.00 306	0.27 348	0.19 293	0.23 327	0.31 342	0.24 222	0.22 230
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
SQANet	0.80 324	1.58 385	2.53 303	0.76 368	0.83 379	0.76 293	0.36 235	0.83 213	0.64 193	0.63 269	0.69 271	0.73 269	0.51 244	1.21 229	0.53 220	0.77 386	0.29 348	0.59 380	0.29 333	0.86 385	0.61 374

anonymity	0.80 324	0.66 220	1.29 17	0.59 352	0.75 375	0.67 250	0.52 304	0.95 300	0.71 247	0.94 348	0.70 281	0.67 237	0.87 337	0.71 174	1.35 335	0.64 380	0.62 388	0.58 378	1.44 413	0.60 372	0.65 378

S-Stereo	0.80 324	0.69 226	3.89 395	0.39 253	0.37 294	0.69 264	0.70 349	0.94 289	0.98 351	0.62 260	0.91 325	0.83 303	0.60 277	2.37 353	0.66 256	0.18 289	0.21 311	0.17 282	0.18 269	0.30 274	0.35 325

ADCRef	0.80 324	0.96 313	2.29 261	0.37 231	0.35 275	0.96 345	0.51 301	0.87 245	0.75 285	0.88 341	0.83 308	0.61 204	1.36 374	1.02 210	3.27 391	0.13 206	0.11 177	0.17 282	0.19 287	0.25 233	0.21 220

STTRV1_RVC	0.80 324	0.55 185	2.89 349	0.42 276	0.49 342	0.79 310	0.44 277	1.15 372	0.82 317	0.62 260	0.89 323	0.72 265	0.63 292	2.69 382	0.64 253	0.48 373	0.64 389	0.27 342	0.24 310	0.35 308	0.27 281

DANet	0.80 324	0.65 215	2.21 245	1.19 395	0.48 341	0.74 285	1.25 391	0.89 256	1.53 387	0.89 343	0.71 285	0.96 336	0.56 263	1.83 308	0.96 298	0.18 289	0.16 265	0.19 304	0.16 244	0.26 248	0.29 293
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
FADNet_RVC	0.81 330	1.14 351	2.42 283	0.30 95	0.24 163	0.71 271	0.24 89	0.95 300	0.61 161	0.44 84	0.56 177	0.59 196	0.42 192	1.52 261	0.68 262	0.94 390	0.96 407	0.28 346	1.00 406	0.90 386	1.36 408

edge stereo	0.81 330	0.73 238	3.30 384	0.37 231	1.21 400	0.62 201	0.39 252	0.93 285	0.79 309	0.80 325	0.88 321	1.14 366	0.71 309	2.18 343	0.71 267	0.21 312	0.20 303	0.26 341	0.18 269	0.38 326	0.26 273

MIPNet	0.83 332	0.81 270	2.40 280	0.61 356	0.18 87	1.48 376	1.39 398	1.60 392	0.74 273	1.94 393	0.85 315	0.73 269	1.68 388	0.87 199	0.31 112	0.09 18	0.08 60	0.11 96	0.32 346	0.25 233	0.12 66

FBW_ROB	0.83 332	0.77 253	1.77 108	0.44 286	0.30 224	0.87 335	0.46 286	1.10 364	0.91 340	0.81 330	0.75 296	1.01 345	0.61 284	3.66 405	1.23 329	0.26 343	0.23 321	0.36 362	0.25 317	0.27 255	0.62 375

PA-Net	0.84 334	1.00 330	3.49 388	0.63 358	0.40 308	0.70 269	0.52 304	0.86 236	0.84 323	0.52 155	0.59 192	0.70 260	0.54 254	2.35 352	2.23 373	0.17 279	0.27 345	0.19 304	0.28 330	0.22 199	0.36 333
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
CC-Net-ROB	0.85 335	1.15 355	2.13 230	0.88 378	0.38 299	0.88 336	0.44 277	1.06 358	0.79 309	0.58 221	0.69 271	0.65 222	0.50 242	2.74 386	0.51 214	0.93 389	0.39 370	0.87 388	0.29 333	0.54 366	0.54 368

THIR-Stereo	0.86 336	0.62 200	2.13 230	0.25 16	0.16 40	0.58 135	2.74 413	0.59 77	0.51 83	0.62 260	1.62 373	0.97 339	1.80 392	1.69 286	2.25 374	0.10 81	0.08 60	0.14 225	0.11 127	0.15 84	0.11 40

DeepPrunerF	0.86 336	0.86 284	2.91 354	0.45 299	0.50 343	0.64 228	0.48 297	1.14 369	2.64 404	0.63 269	0.61 211	0.65 222	0.62 289	2.21 345	1.31 332	0.23 328	0.19 293	0.30 354	0.28 330	0.36 313	0.25 264

DPSNet	0.86 336	0.60 192	2.34 268	0.58 349	0.36 282	1.07 360	0.75 355	1.30 380	1.05 358	0.70 303	0.68 264	0.94 333	1.29 367	2.08 336	1.82 357	0.26 343	0.23 321	0.16 266	0.17 259	0.48 355	0.40 350

AAGNet	0.88 339	0.33 87	1.79 130	0.54 337	0.98 388	0.62 201	0.46 286	0.50 33	0.60 147	0.58 221	0.53 148	0.50 154	0.73 315	1.23 232	7.48 416	0.11 130	0.07 11	0.12 141	0.10 78	0.14 70	0.09 18

Consistency-Raft	0.88 339	0.93 303	3.23 382	0.99 387	0.64 367	0.77 301	0.55 313	0.98 315	0.97 348	0.61 249	1.03 345	0.65 222	1.05 356	0.79 191	1.38 337	0.44 368	0.46 375	0.51 376	0.58 386	0.65 374	0.47 363

PVD	0.90 341	0.85 283	2.15 236	0.53 334	0.50 343	0.99 348	0.56 318	1.15 372	1.64 390	1.41 384	1.41 368	1.11 364	1.13 363	1.35 240	1.31 332	0.26 343	0.28 347	0.28 346	0.26 323	0.37 320	0.49 366

Wz-Net-TNSev	0.91 342	1.73 396	3.08 366	0.36 213	0.31 240	1.00 351	0.71 350	1.06 358	0.97 348	0.71 307	0.72 289	1.09 360	0.87 337	2.42 362	1.59 348	0.20 308	0.20 303	0.16 266	0.20 297	0.44 352	0.35 325

SAMSARA	0.91 342	0.97 321	2.22 248	0.80 372	0.58 360	1.32 370	1.31 393	1.01 342	0.94 344	1.36 379	0.87 318	1.38 376	0.90 342	1.72 290	1.02 311	0.24 335	0.30 351	0.22 321	0.25 317	0.36 313	0.35 325

WZ-Net	0.92 344	1.31 372	3.76 392	0.41 268	0.36 282	0.86 331	0.71 350	1.00 334	1.06 361	0.82 334	0.92 326	1.06 356	1.05 356	2.16 342	1.61 349	0.19 299	0.13 216	0.15 251	0.16 244	0.32 286	0.28 287

MFMNet_re	0.92 344	1.28 369	2.53 303	0.82 376	0.76 378	0.90 338	0.75 355	0.98 315	1.04 357	1.03 354	1.05 349	0.84 306	0.94 347	0.83 193	0.72 271	0.68 382	0.60 386	0.63 381	0.60 388	0.77 381	0.74 381

CrosDoStereo	0.94 346	0.37 109	2.53 303	0.25 16	0.32 248	0.54 82	3.76 417	0.72 127	0.60 147	0.70 303	1.40 366	0.53 165	1.49 381	1.78 298	3.09 386	0.10 81	0.08 60	0.11 96	0.11 127	0.21 187	0.11 40

DeepStereo_LL	0.94 346	0.37 109	2.53 303	0.25 16	0.32 248	0.54 82	3.76 417	0.72 127	0.60 147	0.70 303	1.40 366	0.53 165	1.49 381	1.78 298	3.09 386	0.10 81	0.08 60	0.11 96	0.11 127	0.21 187	0.11 40

ADCP+	0.94 346	1.12 347	3.14 372	0.34 181	0.39 301	1.06 355	0.79 360	0.89 256	0.80 312	0.66 288	0.67 256	0.85 309	1.55 384	0.93 201	4.55 407	0.13 206	0.11 177	0.16 266	0.15 228	0.26 248	0.25 264

ADCMid	0.96 349	1.32 375	2.74 335	0.38 245	0.35 275	0.99 348	0.58 324	0.94 289	0.86 326	1.23 372	1.01 341	1.01 345	1.00 351	1.05 214	3.97 400	0.21 312	0.19 293	0.42 371	0.32 346	0.40 338	0.29 293

G-Net	0.99 350	0.64 209	2.76 337	0.57 347	0.67 369	2.03 400	0.72 353	0.76 159	0.67 218	1.14 363	2.56 396	1.30 374	1.02 353	1.48 258	1.74 354	0.25 340	0.24 324	0.24 333	0.26 323	0.37 320	0.31 308

ADCL	0.99 350	0.79 263	2.43 287	0.39 253	0.32 248	1.50 378	1.90 406	0.92 280	0.97 348	1.26 376	1.27 359	1.00 344	1.42 379	1.14 224	3.31 392	0.17 279	0.14 230	0.22 321	0.21 302	0.30 274	0.22 230

ADCPNet	0.99 350	0.99 328	3.93 398	0.37 231	0.68 370	1.36 372	0.62 335	0.87 245	0.76 295	0.78 323	0.81 306	1.08 358	1.18 364	1.14 224	2.49 379	0.21 312	0.69 397	0.21 319	0.95 404	0.29 264	0.37 340

Ntro	1.00 353	1.68 392	2.80 343	0.95 384	0.85 380	1.06 355	0.53 307	0.98 315	0.90 339	0.62 260	0.76 298	0.93 329	0.66 299	1.66 281	0.98 300	0.99 393	0.45 374	0.75 387	0.40 368	1.19 392	0.75 383

AnyNet_C32	1.00 353	1.33 377	2.53 303	0.49 319	0.54 352	1.15 366	1.14 386	0.91 272	0.89 337	1.11 360	0.95 332	0.87 315	0.93 344	1.50 259	4.07 402	0.21 312	0.20 303	0.25 338	0.24 310	0.38 326	0.33 319

MFN_U_SF_DS_RVC	1.01 355	1.67 390	2.32 263	0.47 309	0.39 301	1.47 375	0.95 371	0.95 300	0.91 340	0.84 337	0.94 330	1.05 354	0.60 277	2.95 392	0.72 271	0.41 366	0.72 401	0.32 357	0.55 381	0.74 378	1.22 405

otaku	1.03 356	1.68 392	2.72 331	0.95 384	0.73 374	1.03 353	0.59 326	0.99 326	0.86 326	0.69 300	1.61 372	0.98 340	0.64 293	1.46 250	1.14 320	0.95 391	0.46 375	0.72 386	0.40 368	1.24 396	0.78 386

SGM-Forest	1.04 357	0.42 132	3.59 391	0.41 268	0.32 248	1.05 354	1.32 394	0.94 289	0.83 321	1.16 364	2.23 390	1.03 349	1.39 377	2.49 370	2.35 376	0.21 312	0.21 311	0.20 313	0.19 287	0.23 207	0.32 312
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
ADCS	1.05 358	1.36 379	2.98 360	0.42 276	0.36 282	0.96 345	0.81 364	1.06 358	1.12 367	1.25 373	0.97 335	1.08 358	0.90 342	1.25 236	4.86 409	0.21 312	0.21 311	0.22 321	0.23 308	0.36 313	0.38 343

SPS-STEREO	1.07 359	1.13 350	2.88 346	0.65 361	0.69 371	0.99 348	0.68 344	1.05 357	0.87 329	1.36 379	1.23 357	1.46 379	0.94 347	1.87 315	1.72 353	0.66 381	0.61 387	0.58 378	0.57 384	0.65 374	0.77 385
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
WCMA_ROB	1.12 360	0.83 277	2.66 323	0.58 349	0.34 265	1.17 368	0.71 350	0.93 285	0.94 344	1.74 391	2.63 399	3.09 400	1.71 390	1.70 287	1.84 358	0.26 343	0.21 311	0.20 313	0.21 302	0.28 261	0.43 357

AnyNet_C01	1.14 361	1.49 383	4.23 403	0.54 337	0.53 350	1.51 379	1.37 396	1.04 356	1.07 362	1.17 369	1.33 364	1.15 367	1.08 359	1.61 277	2.74 381	0.25 340	0.22 316	0.28 346	0.24 310	0.48 355	0.40 350

NaN_ROB	1.14 361	0.94 305	2.96 356	0.53 334	0.56 357	1.13 364	0.99 374	0.98 315	1.00 352	1.09 359	0.87 318	0.77 286	1.06 358	5.90 414	2.72 380	0.16 265	0.23 321	0.16 266	0.24 310	0.22 199	0.36 333

RainbowNet	1.15 363	1.78 397	2.72 331	1.12 393	0.91 385	1.06 355	0.76 357	1.16 374	1.13 369	0.75 316	0.97 335	1.09 360	0.80 326	1.60 274	1.21 327	1.17 398	1.26 410	1.01 394	0.57 384	1.13 390	0.88 393

SuperB	1.15 363	1.14 351	5.43 412	0.36 213	0.26 189	0.81 318	0.89 368	0.88 250	1.17 370	0.67 292	0.68 264	0.63 211	1.39 377	1.74 293	3.37 394	0.15 248	0.12 202	0.17 282	0.16 244	2.80 416	0.25 264

NVStereoNet_ROB	1.16 365	0.95 311	2.54 309	0.58 349	0.55 355	0.78 306	0.63 337	1.00 334	1.08 363	1.03 354	4.07 411	1.48 380	1.22 365	2.88 391	1.27 331	0.50 374	0.46 375	0.54 377	0.62 389	0.50 359	0.63 377
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
MDST_ROB	1.17 366	0.42 132	3.87 394	0.54 337	0.44 323	4.11 415	0.58 324	1.31 381	0.84 323	2.12 395	1.12 353	0.98 340	0.71 309	4.24 410	0.99 305	0.16 265	0.14 230	0.19 304	0.17 259	0.18 150	0.35 325

SANet	1.20 367	1.21 362	3.33 387	0.38 245	0.27 200	1.73 390	0.85 365	1.10 364	2.49 403	1.16 364	1.83 378	1.72 384	1.50 383	2.37 353	2.84 383	0.18 289	0.16 265	0.16 266	0.15 228	0.32 286	0.32 312

RTS	1.21 368	1.31 372	6.39 414	0.52 328	0.51 348	1.61 382	0.79 360	1.03 352	1.37 381	1.13 361	1.30 362	1.10 362	0.85 333	2.65 379	2.08 366	0.21 312	0.24 324	0.18 299	0.18 269	0.43 345	0.32 312

RTSA	1.21 368	1.31 372	6.39 414	0.52 328	0.51 348	1.61 382	0.79 360	1.03 352	1.37 381	1.13 361	1.30 362	1.10 362	0.85 333	2.65 379	2.08 366	0.21 312	0.24 324	0.18 299	0.18 269	0.43 345	0.32 312

MeshStereo	1.21 368	1.15 355	3.01 362	0.34 181	0.28 209	1.10 361	0.69 346	1.35 382	1.01 354	2.71 408	2.41 393	2.96 397	1.45 380	2.80 389	1.40 340	0.22 325	0.22 316	0.22 321	0.19 287	0.50 359	0.26 273
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
SDNR	1.22 371	0.80 265	2.71 329	0.33 158	1.48 408	1.98 399	0.23 66	1.93 400	2.44 401	0.89 343	2.52 394	1.36 375	0.51 244	3.65 404	1.93 359	0.30 355	0.31 352	0.22 321	0.16 244	0.33 293	0.36 333

CSAN	1.25 372	1.12 347	3.04 363	0.51 324	0.37 294	1.06 355	1.15 387	1.22 375	1.08 363	1.17 369	1.91 380	1.04 352	1.31 370	5.96 415	2.43 378	0.26 343	0.22 316	0.24 333	0.24 310	0.31 282	0.30 301

EDNetEfficient	1.27 373	0.70 229	4.05 400	0.64 359	0.98 388	0.94 343	1.40 399	0.85 228	1.75 394	2.34 404	1.33 364	1.05 354	2.21 398	1.58 271	4.15 403	0.15 248	0.19 293	0.14 225	0.27 327	0.38 326	0.32 312

FCDSN-DC	1.29 374	0.54 177	2.50 300	0.47 309	0.41 315	1.12 362	0.60 328	1.10 364	1.27 377	2.23 401	2.87 402	3.67 404	3.12 408	2.39 359	1.69 351	0.30 355	0.26 340	0.31 355	0.30 338	0.35 308	0.38 343
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
pmcnn	1.32 375	1.05 340	2.77 339	0.74 367	1.43 403	0.72 277	0.56 318	0.96 304	0.91 340	0.99 352	2.92 405	6.01 416	0.70 307	2.38 356	3.32 393	0.13 206	0.10 144	0.08 3	0.06 8	0.34 300	0.22 230

ACVNet_1	1.33 376	1.91 405	4.03 399	1.09 391	0.88 382	1.19 369	0.66 339	1.24 377	1.17 370	0.94 348	0.96 333	3.09 400	1.04 355	2.37 353	1.11 318	1.04 394	0.48 381	1.03 395	0.48 375	1.12 389	0.83 388

MSC_U_SF_DS_RVC	1.34 377	1.70 394	2.50 300	0.56 345	0.40 308	2.15 402	0.99 374	1.24 377	1.26 376	1.02 353	1.10 352	1.29 371	0.88 340	3.10 396	1.08 316	1.66 408	0.83 403	0.68 384	0.88 401	1.57 403	1.80 415

MSMD_ROB	1.34 377	0.96 313	2.38 276	0.39 253	0.32 248	1.96 396	0.62 335	0.91 272	1.43 383	2.94 411	2.60 397	4.77 412	1.95 394	2.43 364	1.33 334	0.29 353	0.26 340	0.32 357	0.32 346	0.30 274	0.30 301

psmorigin	1.36 379	0.60 192	13.80 425	0.37 231	0.29 214	0.62 201	0.33 219	0.77 169	0.61 161	0.96 351	0.88 321	1.17 369	0.73 315	4.00 407	0.86 293	0.19 299	0.22 316	0.17 282	0.18 269	0.24 222	0.29 293

MADNet+	1.36 379	1.93 407	5.95 413	0.81 375	0.59 361	1.57 381	1.09 382	1.39 385	1.22 373	0.84 337	1.01 341	1.25 370	1.12 362	3.19 397	2.36 377	0.45 370	0.47 378	0.38 368	0.34 353	0.59 369	0.57 371

ELAS_RVC	1.37 381	0.78 261	3.21 380	0.55 343	0.50 343	1.49 377	2.48 411	1.48 387	1.71 393	2.13 398	2.09 383	2.07 389	2.56 402	1.90 322	2.02 363	0.35 362	0.36 360	0.37 366	0.34 353	0.49 357	0.47 363
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
IMH-64-1	1.39 382	1.64 388	1.86 155	1.36 397	1.11 396	1.39 373	1.19 389	1.76 395	1.45 384	1.16 364	2.21 388	1.53 381	1.38 375	1.98 327	1.52 345	1.29 400	0.67 392	1.27 401	0.69 392	1.29 398	0.98 396

IMH-64	1.39 382	1.64 388	1.86 155	1.36 397	1.11 396	1.39 373	1.19 389	1.76 395	1.45 384	1.16 364	2.21 388	1.53 381	1.38 375	1.98 327	1.52 345	1.29 400	0.67 392	1.27 401	0.69 392	1.29 398	0.98 396

ELAS	1.39 382	0.79 263	2.86 345	0.53 334	0.50 343	2.81 409	2.20 408	1.61 393	1.50 386	2.28 403	2.35 391	1.82 385	2.13 396	1.73 291	2.22 372	0.35 362	0.37 362	0.35 360	0.35 355	0.49 357	0.47 363
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ACVNet_2	1.42 385	1.81 398	3.23 382	1.08 390	0.92 386	1.32 370	0.85 365	1.49 388	1.69 391	1.19 371	1.73 376	2.13 390	1.03 354	2.50 371	1.40 340	0.91 388	0.53 383	1.00 393	0.55 381	2.11 411	0.85 389

EKT-Stereo	1.47 386	0.49 160	1.93 181	2.57 415	19.31 430	0.55 94	0.22 48	0.69 115	0.42 30	0.38 57	0.36 46	0.43 110	0.27 71	0.69 168	0.26 60	0.12 177	0.14 230	0.11 96	0.16 244	0.20 179	0.15 141

WAO-7	1.48 387	1.63 386	2.49 298	0.93 382	0.75 375	1.72 389	1.10 383	1.84 399	1.96 398	1.43 385	2.54 395	1.97 387	1.61 387	3.06 394	2.08 366	0.69 383	0.66 391	0.94 390	0.74 395	0.80 383	0.69 380

FC-DCNN	1.49 388	0.59 191	2.88 346	0.44 286	0.39 301	1.97 398	0.66 339	1.67 394	1.70 392	2.72 409	2.89 403	4.22 407	2.97 406	2.55 375	2.19 371	0.29 353	0.26 340	0.31 355	0.30 338	0.32 286	0.39 346

PWCK	1.49 388	1.90 404	3.22 381	1.09 391	0.54 352	1.71 388	1.73 404	1.49 388	1.53 387	1.44 386	1.80 377	1.82 385	1.30 369	3.34 400	1.76 355	1.07 395	0.56 385	0.97 392	0.58 386	1.38 402	0.65 378

MFN_U_SF_RVC	1.55 390	2.39 417	3.16 374	0.65 361	0.41 315	1.12 362	0.46 286	1.23 376	1.33 378	1.61 389	1.20 355	1.43 378	0.98 350	1.76 295	1.97 360	1.90 411	1.80 412	1.98 416	2.15 415	1.63 404	1.77 414

WAO-6	1.58 391	1.54 384	2.32 263	1.14 394	1.00 390	2.30 404	1.03 379	1.82 398	2.85 406	1.25 373	2.61 398	2.20 391	1.56 385	2.47 369	1.99 362	0.95 391	0.67 392	1.19 400	0.83 399	1.08 388	0.88 393

DispFullNet	1.67 392	2.10 410	5.22 409	1.53 402	8.90 420	0.86 331	0.31 190	0.96 304	0.96 347	1.37 382	1.01 341	1.13 365	1.98 395	1.51 260	0.91 295	0.54 377	0.31 352	1.18 397	0.63 391	1.13 390	0.80 387

JetBlue	1.78 393	1.63 386	3.92 396	0.73 366	1.21 400	4.38 416	3.35 414	1.59 391	1.20 372	1.26 376	1.52 371	2.37 393	1.88 393	3.23 398	3.00 384	0.53 375	0.47 378	0.48 375	0.49 376	1.29 398	0.97 395

Dean	1.79 394	1.83 399	3.92 396	1.29 396	1.07 395	1.55 380	1.00 377	1.95 401	2.33 400	1.47 387	4.19 412	4.26 410	1.33 372	2.21 345	1.48 344	1.14 397	0.68 396	1.18 397	0.74 395	1.24 396	0.98 396

SGM+DAISY	1.83 395	1.43 380	3.81 393	0.87 377	1.01 391	2.38 406	2.53 412	1.36 383	1.75 394	2.92 410	3.22 407	2.65 395	2.93 404	2.22 348	3.10 388	0.72 384	0.69 397	0.63 381	0.62 389	0.77 381	0.98 396

SGM_RVC	1.89 396	0.92 297	2.50 300	0.96 386	0.93 387	1.63 384	1.37 396	1.52 390	12.43 418	1.85 392	1.69 375	2.40 394	1.74 391	2.81 390	1.71 352	0.53 375	0.47 378	0.42 371	0.47 374	0.74 378	0.74 381
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
ACVNet-4b	1.93 397	1.85 401	4.10 401	1.07 389	0.86 381	1.15 366	0.53 307	1.06 358	1.12 367	0.64 278	1.09 351	1.99 388	0.70 307	2.20 344	9.86 421	5.62 420	0.41 373	1.03 395	0.55 381	1.86 409	0.85 389

LVE	1.96 398	2.17 416	3.14 372	1.68 403	1.80 412	1.63 384	1.03 379	2.34 404	2.81 405	1.25 373	2.89 403	4.24 409	1.29 367	2.79 388	1.44 342	2.85 416	0.91 406	1.18 397	1.46 414	1.23 395	1.10 402

IMH	2.02 399	2.15 415	2.69 328	1.68 403	1.12 398	1.66 387	0.92 370	2.10 402	1.92 397	1.32 378	2.66 400	2.21 392	1.69 389	5.78 413	1.68 350	5.54 419	0.96 407	1.31 403	0.71 394	1.32 401	0.99 400

UNDER WATER-64	2.47 400	1.89 403	4.86 407	1.82 409	1.44 405	3.18 411	1.57 403	2.62 405	5.64 411	2.05 394	2.13 385	4.13 406	3.76 410	2.62 377	3.42 395	1.47 405	0.85 404	1.57 411	1.07 408	1.82 408	1.49 410

TorneroNet-64	2.65 401	1.83 399	3.30 384	1.46 400	1.20 399	3.89 412	0.99 374	3.51 416	6.71 415	2.56 406	4.60 413	4.22 407	3.85 411	3.33 399	3.14 389	1.19 399	0.65 390	1.39 406	0.79 398	3.31 418	1.15 403

notaker	2.66 402	2.07 409	3.31 386	2.61 416	1.43 403	1.76 391	1.11 384	2.76 408	1.79 396	2.26 402	11.53 422	3.96 405	4.29 412	3.09 395	2.76 382	1.55 407	0.88 405	1.70 414	1.07 408	2.00 410	1.35 407

UNDER WATER	2.74 403	1.85 401	4.54 405	1.81 408	1.44 405	2.34 405	1.40 399	3.24 411	6.60 414	2.60 407	2.76 401	5.75 414	5.24 415	3.02 393	4.01 401	1.45 404	0.81 402	1.59 412	1.06 407	1.80 407	1.51 411

MADNet++	2.79 404	2.11 412	2.97 359	2.49 414	2.28 413	2.95 410	2.31 409	2.67 406	2.47 402	3.03 412	3.13 406	2.70 396	2.92 403	4.10 408	4.48 406	2.68 415	2.24 419	3.04 419	2.44 417	2.37 414	2.34 417

WAO-8	2.80 405	2.14 413	2.89 349	1.91 410	1.04 393	3.98 413	0.96 372	3.26 412	6.17 412	2.15 399	3.37 408	3.31 402	2.41 400	11.84 421	2.03 364	2.05 412	1.86 414	1.54 409	0.92 402	1.22 393	0.87 391

Venus	2.80 405	2.14 413	2.89 349	1.91 410	1.04 393	3.98 413	0.96 372	3.26 412	6.17 412	2.15 399	3.37 408	3.31 402	2.41 400	11.84 421	2.03 364	2.05 412	1.86 414	1.54 409	0.92 402	1.22 393	0.87 391

DGSMNet	2.89 407	0.63 207	3.18 377	3.43 420	4.17 419	2.57 408	6.98 420	0.97 311	0.83 321	0.56 199	1.86 379	0.79 293	0.62 289	1.64 279	1.39 338	4.61 418	5.01 421	5.17 423	4.71 422	4.44 422	4.19 420

MANE	2.90 408	1.14 351	2.96 356	1.03 388	1.01 391	5.01 417	2.45 410	5.36 418	6.88 416	3.58 414	4.76 415	5.99 415	4.99 413	4.23 409	4.61 408	0.56 379	0.67 392	0.44 373	0.78 397	0.51 361	1.03 401

SGM-ForestM	2.98 409	1.70 394	3.52 390	0.67 363	0.47 339	5.18 418	3.36 415	3.30 414	2.86 407	4.44 415	3.79 410	9.80 420	5.50 416	6.29 416	6.52 414	0.27 348	0.36 360	0.24 333	0.27 327	0.38 326	0.58 373

JetRed	3.29 410	4.93 421	10.17 418	1.45 399	1.72 411	7.44 419	5.05 419	3.06 409	2.12 399	2.41 405	2.39 392	2.99 398	2.37 399	3.51 403	6.44 413	1.32 403	1.90 416	1.37 405	1.23 412	2.21 413	1.76 413

LSM	3.31 411	1.11 346	5.29 411	9.40 425	30.65 439	0.84 325	1.12 385	0.91 272	1.22 373	1.36 379	2.19 387	0.93 329	0.83 329	1.66 281	0.90 294	0.21 312	0.31 352	0.24 333	0.28 330	0.39 334	6.33 422

KSHMR	4.10 412	1.97 408	5.27 410	1.71 405	1.47 407	1.96 396	1.28 392	3.19 410	17.33 429	2.12 395	15.91 425	9.18 419	1.57 386	8.42 419	1.98 361	1.52 406	1.26 410	1.67 413	1.19 410	1.67 406	1.40 409

ktn	4.35 413	2.10 410	2.89 349	1.80 407	1.49 409	2.13 401	1.41 401	2.26 403	12.72 419	11.41 421	16.43 426	11.15 422	3.75 409	4.36 411	3.18 390	1.82 410	0.98 409	1.73 415	1.21 411	2.97 417	1.27 406

LE_ROB	4.43 414	1.35 378	9.38 417	2.79 418	3.93 417	2.43 407	3.46 416	2.68 407	11.19 417	11.66 422	4.73 414	5.26 413	10.46 420	4.50 412	9.49 419	0.82 387	0.69 397	1.34 404	0.98 405	0.75 380	0.76 384

tt	4.93 415	0.27 44	4.20 402	2.29 413	1.58 410	10.20 422	16.97 425	9.42 423	5.02 410	1.67 390	1.28 360	4.68 411	5.03 414	3.37 402	5.92 412	6.16 421	9.47 428	2.82 418	3.18 420	3.60 419	1.53 412

TorneroNet	5.50 416	1.92 406	3.16 374	1.47 401	1.25 402	14.07 424	1.06 381	4.90 417	20.99 435	10.17 418	16.48 427	11.88 424	6.93 417	3.34 400	4.20 404	1.30 402	0.69 397	1.45 408	0.86 400	2.61 415	1.20 404

coex-ft	5.95 417	1.67 390	60.57 442	0.34 181	0.30 224	0.77 301	0.69 346	0.74 140	4.41 409	19.22 429	2.15 386	1.62 383	7.97 418	1.81 307	8.96 418	0.44 368	2.08 417	0.18 299	0.19 287	0.38 326	4.62 421

HanzoNet	7.64 418	2.86 418	5.05 408	7.01 423	3.97 418	2.18 403	1.34 395	3.37 415	4.05 408	13.17 423	10.58 416	10.73 421	16.52 427	8.45 420	10.51 422	10.48 427	9.72 429	5.59 424	13.46 428	6.84 424	6.83 423

EDNetEfficientorigin	8.18 419	0.98 324	145.96 444	0.51 324	0.89 383	0.72 277	0.48 297	0.85 228	1.56 389	2.12 395	1.49 369	1.29 371	1.31 370	1.83 308	2.13 370	0.13 206	0.12 202	0.17 282	0.18 269	0.39 334	0.45 360

DGTPSM_ROB	8.89 420	5.62 422	12.25 420	5.92 422	11.32 422	8.54 420	24.18 427	6.40 420	13.49 420	5.15 416	11.46 420	6.19 417	10.92 421	7.00 417	13.72 423	4.47 417	7.65 422	3.92 420	7.45 425	4.38 421	7.87 424

DPSMNet_ROB	9.48 421	5.64 423	13.01 424	8.82 424	11.82 423	8.54 420	24.20 428	6.41 421	13.65 423	5.32 417	11.47 421	6.33 418	10.92 421	7.69 418	13.89 424	7.25 426	8.19 424	5.06 422	7.78 426	5.31 423	8.26 425

BEATNet-Init1	12.10 422	11.19 424	27.29 440	2.99 419	3.51 416	21.84 434	11.10 421	14.34 427	13.83 424	20.34 430	20.33 432	26.35 442	20.03 429	19.06 432	14.80 427	1.74 409	1.81 413	2.05 417	2.49 418	3.69 420	3.12 419

DPSM_ROB	12.34 423	11.21 426	12.51 421	12.91 427	12.80 425	19.84 431	28.28 433	14.38 428	14.28 425	10.58 419	11.26 418	12.03 425	11.85 424	13.15 427	15.34 428	7.11 424	8.31 425	6.50 426	7.35 423	8.84 425	8.31 426

DPSM	12.34 423	11.21 426	12.51 421	12.91 427	12.80 425	19.84 431	28.28 433	14.38 428	14.28 425	10.58 419	11.26 418	12.03 425	11.85 424	13.15 427	15.34 428	7.11 424	8.31 425	6.50 426	7.35 423	8.84 425	8.31 426

DLNR_Zeroshot_test	13.43 425	19.94 431	23.55 431	121.61 445	35.03 440	0.46 34	0.15 1	8.02 422	0.35 5	0.28 36	0.37 49	0.26 36	0.17 1	0.76 182	0.29 91	6.42 423	0.26 340	0.09 23	0.38 365	50.13 443	0.18 192

LRCNet_RVC	13.74 426	19.30 429	12.75 423	19.46 431	12.69 424	1.86 392	0.41 260	12.33 424	1.05 358	15.77 425	18.83 431	12.62 427	8.70 419	12.21 424	9.62 420	22.22 436	8.37 427	25.85 436	24.01 437	19.32 435	17.44 435

SPstereo	16.50 427	2.87 419	4.74 406	2.64 417	2.53 414	29.48 436	52.22 436	39.30 443	29.70 443	21.90 438	21.75 434	27.53 443	23.84 438	28.05 443	26.36 437	2.38 414	2.58 420	4.92 421	3.03 419	2.19 412	2.05 416

DPSimNet_ROB	17.97 428	20.20 435	24.98 433	17.62 429	15.92 427	21.53 433	21.00 426	13.70 425	15.61 427	23.89 439	14.69 424	22.87 433	24.58 442	12.70 426	14.56 425	18.48 434	12.91 430	20.21 434	12.05 427	17.76 428	14.17 429

HaxPig	19.86 429	22.40 436	22.34 430	17.95 430	17.95 429	11.77 423	11.89 422	16.02 430	15.89 428	21.10 431	21.41 433	18.74 431	18.39 428	20.08 433	19.69 431	23.63 440	23.22 438	24.06 435	23.69 436	23.00 436	23.95 438

ASD4	21.52 430	19.65 430	22.13 429	22.45 433	16.42 428	23.29 435	30.71 435	33.06 442	17.47 430	24.18 440	14.11 423	21.71 432	15.88 426	21.06 434	18.11 430	19.78 435	17.78 437	26.52 437	20.33 435	27.03 437	18.73 436

Anonymous_1	22.91 431	11.20 425	12.13 419	12.75 426	26.28 438	19.43 429	27.92 432	14.08 426	13.61 421	14.96 424	10.58 416	11.26 423	11.19 423	12.55 425	14.57 426	38.28 443	7.88 423	34.96 440	63.99 440	89.57 444	10.94 428

PML	23.15 432	16.83 428	7.78 416	5.49 421	9.93 421	51.13 443	104.50 443	5.76 419	13.62 422	37.30 443	105.93 443	30.86 444	23.50 434	12.07 423	7.87 417	6.30 422	2.12 418	6.32 425	2.43 416	10.44 427	2.90 418

MEDIAN_ROB	23.96 433	27.05 443	26.39 439	22.16 432	22.13 431	16.12 425	13.97 423	20.24 431	20.05 431	25.50 441	25.31 441	22.96 434	22.63 433	24.39 435	23.24 435	28.20 441	27.23 442	28.62 438	27.75 438	27.50 438	27.76 439

CasAABBNet	24.81 434	22.53 437	24.83 432	26.08 435	25.74 436	39.86 437	57.06 439	28.87 439	28.83 438	21.16 433	22.54 436	24.22 438	23.89 440	26.38 439	30.87 439	14.25 428	16.71 432	13.09 428	14.81 430	17.78 432	16.71 430

MyStereo03	24.83 435	22.55 438	25.13 434	26.08 435	25.72 433	39.87 438	57.07 440	28.77 436	28.85 439	21.33 435	22.66 438	24.16 435	23.82 435	26.32 436	30.89 441	14.27 429	16.73 434	13.09 428	14.82 431	17.77 429	16.71 430

MyStereo02	24.83 435	22.55 438	25.13 434	26.08 435	25.72 433	39.87 438	57.07 440	28.77 436	28.85 439	21.33 435	22.66 438	24.16 435	23.82 435	26.32 436	30.89 441	14.27 429	16.73 434	13.09 428	14.82 431	17.77 429	16.71 430

MyStereo	24.83 435	22.55 438	25.13 434	26.08 435	25.72 433	39.87 438	57.07 440	28.77 436	28.85 439	21.33 435	22.66 438	24.16 435	23.82 435	26.32 436	30.89 441	14.27 429	16.73 434	13.09 428	14.82 431	17.77 429	16.71 430

Selective-RAFT-Error	24.87 438	22.59 441	25.14 437	26.13 439	25.82 437	39.93 441	57.03 438	28.97 440	28.95 442	21.21 434	22.65 437	24.25 439	23.98 441	26.43 440	30.83 438	14.27 429	16.71 432	13.10 432	14.82 431	17.82 433	16.76 434

LSM0	26.58 439	22.63 442	25.88 438	30.13 440	52.21 444	39.94 442	56.74 437	28.97 440	28.72 437	21.14 432	22.26 435	24.43 440	23.88 439	26.54 441	30.87 439	14.32 433	16.55 431	13.12 433	14.71 429	17.92 434	20.60 437

AVERAGE_ROB	26.93 440	30.34 444	29.27 441	25.82 434	25.34 432	19.48 430	15.17 424	23.55 435	23.00 436	28.45 442	27.87 442	26.25 441	25.86 443	26.96 442	25.55 436	31.30 442	30.07 443	31.76 439	30.81 439	30.79 442	30.93 440

xxxxx1	28.96 441	20.11 432	14.07 426	49.74 441	39.15 441	18.98 426	26.64 429	21.94 432	20.21 432	16.45 426	17.48 428	18.36 428	21.56 430	16.21 429	20.88 432	23.07 437	26.55 439	66.40 442	78.70 442	30.27 439	32.51 441

tt_ll	28.96 441	20.11 432	14.07 426	49.74 441	39.15 441	18.98 426	26.64 429	21.94 432	20.21 432	16.45 426	17.48 428	18.36 428	21.56 430	16.21 429	20.88 432	23.07 437	26.55 439	66.40 442	78.70 442	30.27 439	32.51 441

ff	28.96 441	20.11 432	14.07 426	49.74 441	39.15 441	18.98 426	26.64 429	21.94 432	20.21 432	16.45 426	17.48 428	18.36 428	21.56 430	16.21 429	20.88 432	23.07 437	26.55 439	66.40 442	78.70 442	30.27 439	32.51 441

test_example2	115.39 444	123.23 445	94.57 443	115.52 444	123.55 445	101.63 444	114.33 444	53.41 444	99.48 444	134.90 444	135.05 444	85.83 445	85.11 444	111.32 444	106.15 444	152.55 445	205.26 445	99.78 445	114.96 445	140.96 445	110.20 444

FADE		3.00 420		2.11 412	2.94 415							3.05 399				94.83 444	35.90 444	65.83 441	66.18 441	1.66 405

Low-res two-view benchmark