Low-res two-view results

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

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

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

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

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

GLC_STEREO	0.83 1	0.59 19	1.71 3	0.89 49	0.34 3	1.88 22	0.80 129	1.48 2	1.60 38	0.98 28	1.06 11	0.68 9	0.71 16	1.19 9	0.89 27	0.25 8	0.25 103	0.32 134	0.25 77	0.32 69	0.34 31

CASnet	0.85 2	0.59 19	1.66 2	0.91 57	0.30 1	1.37 13	0.73 95	1.63 6	1.94 80	1.66 77	1.14 23	0.66 7	0.63 8	1.07 2	0.90 28	0.37 164	0.17 3	0.41 248	0.31 195	0.33 90	0.23 5
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
Former-RAFT_DAM_RVC	0.99 3	0.85 125	1.58 1	0.95 78	1.08 214	2.95 61	0.53 24	1.93 19	2.00 87	1.19 38	1.63 104	0.59 2	0.65 11	1.10 4	0.90 28	0.28 29	0.23 72	0.31 119	0.25 77	0.45 218	0.32 18

panet	1.00 4	0.55 3	1.89 5	0.66 1	0.33 2	4.41 308	0.40 7	2.42 40	1.95 81	0.96 26	1.24 33	0.88 41	0.89 44	1.27 13	0.78 7	0.30 56	0.19 9	0.23 5	0.15 3	0.22 2	0.22 1

CREStereo	1.00 4	0.59 19	1.82 4	0.66 1	0.36 4	4.43 311	0.40 7	2.43 41	1.98 84	0.96 26	1.22 31	0.88 41	0.87 41	1.30 16	0.79 12	0.30 56	0.20 18	0.23 5	0.16 6	0.23 4	0.22 1
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
LoS	1.05 6	0.58 10	3.31 11	0.91 57	0.38 7	4.14 256	0.50 20	2.22 32	1.49 13	1.02 29	0.88 7	0.62 5	0.84 37	1.69 61	0.94 38	0.27 22	0.20 18	0.24 16	0.17 9	0.22 2	0.32 18

CroCo-Stereo	1.07 7	1.18 201	3.66 12	0.91 57	0.60 84	0.49 1	0.49 17	4.07 222	1.91 76	0.84 10	1.29 45	1.00 51	0.75 23	1.32 21	1.38 122	0.26 15	0.21 34	0.24 16	0.20 20	0.37 145	0.30 13
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
CES	1.08 8	0.63 36	2.53 9	0.95 78	2.18 362	2.13 33	0.50 20	2.07 26	1.46 7	0.79 6	1.06 11	0.61 4	0.48 1	1.45 37	0.87 24	0.24 4	0.18 5	0.24 16	0.15 3	0.64 292	2.36 317

PMTNet	1.13 9	0.55 3	3.88 16	0.71 7	0.59 81	4.21 281	0.43 11	2.00 22	1.58 30	1.02 29	1.06 11	0.78 26	0.98 57	1.58 51	0.93 32	1.21 368	0.20 18	0.23 5	0.15 3	0.23 4	0.27 7

LoS_RVC	1.23 10	1.51 241	6.09 24	0.88 48	1.71 336	1.96 25	0.59 38	1.61 5	1.37 3	0.84 10	1.35 51	0.84 36	1.15 105	1.49 42	0.83 20	0.21 1	0.17 3	0.20 1	0.14 1	0.20 1	1.49 283

MGS-Stereo	1.24 11	0.66 53	9.68 44	0.97 92	0.40 22	1.26 9	0.72 88	1.50 3	1.35 1	1.03 31	2.26 256	0.80 31	0.56 3	1.28 14	0.78 7	0.31 71	0.23 72	0.26 36	0.22 44	0.28 21	0.34 31

CAS	1.34 12	0.48 1	2.20 6	3.01 384	1.66 331	4.08 241	0.73 95	1.96 21	1.51 17	0.86 12	1.10 15	0.59 2	0.53 2	1.36 29	0.94 38	3.07 389	0.14 1	0.21 2	0.14 1	0.38 154	1.78 300

Selective-RAFT	1.34 12	0.58 10	2.21 7	1.01 106	0.49 49	4.19 278	0.51 22	3.39 117	3.62 314	1.15 37	1.40 62	1.45 97	1.40 142	2.09 106	1.31 106	0.43 217	0.40 218	0.25 25	0.26 92	0.29 34	0.38 59

RCA-Stereo	1.38 14	0.61 31	3.95 18	0.94 70	0.48 42	4.68 362	0.78 119	4.17 259	1.95 81	1.93 114	1.84 172	0.94 48	1.48 161	1.23 10	0.75 4	0.30 56	0.43 236	0.25 25	0.20 20	0.26 13	0.37 52

AnonymousM	1.38 14	1.33 225	2.35 8	0.95 78	0.56 70	4.03 229	0.67 64	2.63 66	2.49 152	1.51 60	1.36 54	1.15 63	1.00 60	1.26 12	1.04 58	0.41 193	0.46 246	2.07 387	1.71 388	0.25 6	0.40 66

Selective-IGEV	1.42 16	0.58 10	8.82 40	0.92 63	0.85 150	1.32 12	0.80 129	2.85 76	3.84 324	0.87 15	1.68 114	0.71 17	0.62 7	1.30 16	0.75 4	0.24 4	0.27 130	0.24 16	0.19 10	0.27 16	1.18 266

knoymous	1.50 17	0.65 46	8.73 39	0.91 57	0.75 129	2.97 64	0.90 183	2.93 77	1.38 4	1.56 64	1.07 14	2.75 243	0.88 42	1.43 35	1.13 69	0.32 85	0.22 49	0.35 201	0.20 20	0.45 218	0.41 71

GMStereo_Zeroshot	1.51 18	1.27 214	4.75 19	1.54 285	0.72 121	3.33 93	0.54 26	2.67 69	1.74 60	2.34 244	1.57 90	2.40 205	0.96 55	2.51 145	1.21 82	0.48 257	0.23 72	0.41 248	0.24 66	0.82 333	0.40 66

StereoIM	1.60 19	1.11 192	16.13 102	0.67 3	1.87 350	1.22 8	0.39 5	2.17 31	1.42 6	0.69 1	0.78 3	0.88 41	0.70 14	1.24 11	1.13 69	0.32 85	0.23 72	0.26 36	0.21 26	0.32 69	0.28 8

BSDual-CNN	1.61 20	0.64 39	3.82 13	0.94 70	0.86 152	4.18 270	1.14 244	4.49 348	2.29 125	2.96 325	1.82 159	2.58 228	1.30 126	1.79 77	1.44 132	0.39 183	0.25 103	0.31 119	0.28 131	0.38 154	0.41 71

Any-RAFT	1.62 21	0.59 19	5.29 22	1.12 142	0.76 133	4.41 308	0.79 125	4.12 243	3.26 260	2.02 146	1.36 54	2.82 249	1.56 182	1.90 91	0.81 14	0.29 34	0.25 103	0.26 36	0.19 10	0.25 6	0.35 36

ProNet	1.63 22	0.91 143	5.70 23	0.96 85	0.64 99	2.40 44	0.82 137	1.92 18	3.28 264	0.69 1	1.17 25	0.78 26	0.76 24	1.72 69	0.87 24	0.27 22	0.97 318	0.25 25	0.26 92	0.31 50	7.97 372

psmg	1.63 22	0.64 39	3.82 13	0.96 85	0.86 152	4.35 298	1.41 280	4.11 238	2.29 125	2.68 295	2.09 228	2.58 228	1.30 126	1.79 77	1.44 132	0.39 183	0.29 141	0.33 166	0.34 221	0.38 154	0.44 86

BUS	1.64 24	0.64 39	3.82 13	0.94 70	0.86 152	4.50 323	0.75 108	4.49 348	2.29 125	2.96 325	1.82 159	3.61 309	1.03 64	1.79 77	1.18 77	0.39 183	0.25 103	0.31 119	0.28 131	0.38 154	0.41 71

CASS	1.65 25	0.73 82	8.72 38	0.97 92	0.67 107	2.88 56	0.69 78	3.07 92	1.86 71	2.82 312	2.02 211	1.39 88	1.55 180	1.75 75	1.36 116	0.51 279	0.28 136	0.34 184	0.28 131	0.47 236	0.63 181
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
CroCo-Stereo Lap2	1.65 25	1.14 198	14.70 81	1.00 103	1.80 348	0.53 2	0.46 14	3.18 97	1.62 44	1.10 36	1.24 33	1.05 55	0.78 27	1.40 33	1.18 77	0.31 71	0.23 72	0.27 46	0.22 44	0.46 226	0.38 59

RAFT-Test	1.67 27	0.64 39	6.13 25	1.25 202	1.82 349	3.06 67	0.78 119	4.02 208	3.09 236	1.88 107	1.70 119	3.76 316	1.03 64	1.40 33	1.07 63	0.29 34	0.33 165	0.25 25	0.23 53	0.29 34	0.33 23

iRaftStereo_RVC	1.70 28	1.18 201	3.88 16	0.99 100	0.46 33	3.83 183	0.41 9	2.41 38	1.60 38	1.69 83	1.76 135	1.81 140	0.83 36	1.58 51	1.23 85	0.31 71	4.86 382	0.29 80	0.26 92	0.33 90	4.33 354

MIF-Stereo	1.73 29	0.60 26	20.25 268	0.98 95	1.19 240	0.78 3	0.39 5	1.19 1	1.55 24	1.21 39	1.28 41	0.52 1	0.64 9	1.17 7	1.16 76	0.35 136	0.20 18	0.25 25	0.22 44	0.42 194	0.31 15

Gwc-CoAtRS	1.80 30	0.61 31	14.92 83	1.08 127	0.61 85	2.88 56	0.63 57	2.47 43	1.62 44	1.80 101	1.50 72	2.73 238	1.17 106	1.35 27	1.08 64	0.30 56	0.22 49	0.25 25	0.23 53	0.28 21	0.30 13

test-1	1.81 31	0.72 79	9.51 42	1.02 110	1.57 309	3.85 188	0.60 42	4.07 222	1.51 17	1.94 120	1.81 157	2.04 177	0.91 47	1.39 32	1.73 191	0.27 22	0.93 312	0.31 119	0.25 77	0.29 34	1.37 275

sCroCo_RVC	1.81 31	0.93 154	19.44 194	1.04 116	1.05 208	0.97 4	0.61 45	2.08 27	1.36 2	0.71 3	1.28 41	0.82 35	1.10 89	1.31 18	0.97 47	0.54 295	0.41 224	0.33 166	0.30 178	0.46 226	0.48 112

MIF-Stereo (partial)	1.93 33	0.69 66	21.14 364	0.74 8	1.02 195	1.07 5	0.49 17	2.75 72	1.78 64	0.82 8	1.22 31	0.80 31	0.90 45	1.68 56	1.63 168	0.38 176	0.24 91	0.33 166	0.26 92	0.41 187	0.32 18

cross-raft	1.95 34	0.66 53	16.17 104	1.23 187	0.92 172	2.25 38	0.70 80	3.69 146	1.68 56	1.78 97	1.53 74	3.15 274	1.13 95	1.35 27	1.06 62	0.24 4	0.23 72	0.26 36	0.24 66	0.29 34	0.45 90

Anonymous	1.97 35	0.88 132	20.58 316	1.08 127	1.27 256	1.65 17	0.89 167	2.54 51	1.62 44	0.92 23	1.18 26	0.70 12	1.09 83	1.28 14	1.00 54	0.53 291	0.35 181	0.30 101	0.30 178	0.66 301	0.56 147

test_4	1.98 36	0.68 61	15.65 95	0.91 57	0.48 42	4.11 246	1.09 233	2.41 38	1.50 14	1.55 62	2.31 268	1.87 150	0.79 33	2.86 169	1.51 140	0.34 124	0.19 9	0.29 80	0.29 161	0.30 45	0.40 66

CREStereo++_RVC	1.98 36	0.59 19	19.94 232	0.87 43	0.55 67	4.02 227	0.31 2	1.75 14	2.09 92	1.65 76	2.20 248	0.85 38	0.65 11	1.03 1	0.72 2	0.29 34	0.16 2	0.23 5	1.22 377	0.25 6	0.22 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	1.98 36	0.87 129	20.35 281	0.80 21	0.37 6	4.05 234	0.38 4	1.50 3	1.65 51	2.03 151	2.16 238	0.84 36	0.93 51	1.09 3	0.68 1	0.30 56	0.36 188	0.24 16	0.20 20	0.26 13	0.46 97

XX-TBD	1.98 36	1.08 188	20.29 274	1.31 221	0.43 27	3.97 221	0.33 3	1.76 15	1.77 62	1.59 68	2.18 244	0.69 11	0.59 4	1.44 36	0.75 4	0.33 108	0.25 103	0.23 5	0.16 6	0.31 50	0.22 1

CSP-Net	1.99 40	1.70 262	4.84 20	1.22 181	1.02 195	3.42 104	1.30 264	3.66 140	2.11 96	2.07 165	1.93 200	2.40 205	1.48 161	8.56 276	1.62 165	0.51 279	0.41 224	0.27 46	0.27 107	0.44 211	0.54 142

test croco	2.00 41	0.89 136	21.49 384	0.67 3	0.73 122	1.66 18	0.57 30	3.27 108	2.18 102	0.80 7	1.25 36	0.80 31	0.86 39	1.72 69	1.13 69	0.34 124	0.21 34	0.32 134	0.25 77	0.44 211	0.34 31

sAnonymous2	2.00 41	1.54 245	21.24 374	0.93 65	0.89 161	1.21 6	0.62 52	2.58 61	2.28 121	0.86 12	1.04 9	0.73 18	1.22 115	1.10 4	0.85 21	0.30 56	0.25 103	0.31 119	0.31 195	1.06 350	0.72 204

CroCo_RVC	2.00 41	1.54 245	21.24 374	0.93 65	0.89 161	1.21 6	0.62 52	2.58 61	2.28 121	0.86 12	1.04 9	0.73 18	1.22 115	1.10 4	0.85 21	0.30 56	0.25 103	0.31 119	0.31 195	1.06 350	0.72 204

PSMNet-ADL	2.01 44	0.78 110	2.89 10	1.11 135	0.86 152	4.13 251	0.80 129	3.84 172	2.26 117	1.74 92	1.87 181	2.90 255	1.81 237	10.37 322	2.34 254	0.49 263	0.47 254	0.29 80	0.30 178	0.39 165	0.56 147

GMStereo	2.01 44	2.26 295	20.93 342	0.90 55	0.48 42	1.67 19	0.56 27	1.90 17	2.19 103	1.58 67	1.31 47	0.87 40	0.74 22	1.68 56	1.00 54	0.41 193	0.21 34	0.30 101	0.32 205	0.50 246	0.46 97
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
anonymity	2.02 46	1.28 217	5.16 21	1.73 323	1.63 321	1.86 21	1.06 229	3.50 123	2.42 141	2.19 198	2.11 230	1.88 151	3.89 344	1.92 92	1.56 149	1.11 363	1.14 325	1.08 372	1.11 370	1.05 349	2.68 324

DMCA	2.02 46	1.07 185	11.33 52	1.17 163	0.96 183	3.92 209	0.89 167	3.80 166	3.11 237	2.89 316	1.58 94	2.35 203	1.17 106	1.79 77	2.25 248	0.42 203	0.29 141	0.42 258	0.27 107	0.38 154	0.43 82

CFNet_pseudo	2.03 48	0.74 88	12.75 57	0.87 43	0.74 125	3.91 202	0.65 61	4.04 215	1.93 78	1.93 114	1.79 148	3.25 280	1.61 192	2.51 145	1.25 95	0.32 85	0.37 193	0.53 309	0.28 131	0.64 292	0.50 121

DIP-Stereo	2.03 48	0.98 170	16.44 116	0.67 3	0.62 94	4.30 293	0.58 36	4.43 341	2.89 202	1.97 129	1.40 62	0.91 45	0.86 39	1.31 18	1.27 102	0.38 176	0.23 72	0.33 166	0.23 53	0.33 90	0.57 152
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
ccs_rob	2.03 48	0.74 88	12.67 56	0.87 43	0.75 129	3.91 202	0.66 62	4.04 215	1.93 78	1.92 113	1.79 148	3.24 279	1.63 203	2.52 149	1.25 95	0.32 85	0.37 193	0.54 317	0.28 131	0.66 301	0.51 127

raftrobust	2.05 51	1.45 235	13.44 60	1.29 214	5.81 408	3.59 137	0.67 64	2.80 74	1.50 14	2.21 203	1.41 65	1.17 65	1.22 115	1.37 31	1.46 137	0.29 34	0.33 165	0.22 3	0.20 20	0.27 16	0.36 51

DCANet-4	2.06 52	0.58 10	15.30 87	0.86 37	0.44 31	4.16 262	0.57 30	4.31 312	3.28 264	2.31 228	1.82 159	1.04 54	1.54 177	1.69 61	1.56 149	0.35 136	0.24 91	0.24 16	0.19 10	0.25 6	0.57 152

s12784h	2.08 53	0.50 2	16.85 120	0.75 9	0.36 4	4.42 310	0.49 17	4.23 279	3.08 233	2.03 151	2.67 314	0.91 45	1.05 77	2.05 103	0.78 7	0.37 164	0.18 5	0.24 16	0.16 6	0.27 16	0.26 6

IER	2.09 54	0.91 143	14.11 71	0.97 92	1.15 230	3.17 72	0.89 167	3.59 130	2.39 135	2.15 184	1.98 206	2.27 192	2.11 262	2.39 139	1.80 201	0.35 136	0.24 91	0.36 212	0.30 178	0.34 111	0.42 78

AEACV	2.12 55	0.67 55	6.33 26	1.38 244	1.50 293	3.53 128	0.90 183	2.83 75	1.60 38	0.91 20	0.81 6	0.80 31	1.61 192	1.56 50	0.73 3	0.25 8	0.60 280	0.26 36	0.27 107	0.29 34	15.65 410

R-Stereo Train	2.13 56	0.65 46	19.43 192	1.02 110	0.67 107	3.79 176	0.89 167	4.12 243	1.55 24	2.15 184	1.72 125	1.13 60	0.94 52	1.46 38	1.30 104	0.32 85	0.25 103	0.27 46	0.21 26	0.28 21	0.37 52

RAFT-Stereo	2.13 56	0.65 46	19.43 192	1.02 110	0.67 107	3.79 176	0.89 167	4.12 243	1.55 24	2.15 184	1.72 125	1.13 60	0.94 52	1.46 38	1.30 104	0.32 85	0.25 103	0.27 46	0.21 26	0.28 21	0.37 52
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
whm_eth	2.15 58	1.55 248	19.39 191	0.96 85	1.37 274	2.60 50	0.72 88	3.63 136	2.97 210	1.55 62	2.06 223	0.78 26	0.71 16	1.17 7	1.08 64	0.45 232	0.29 141	0.34 184	0.33 212	0.44 211	0.65 188

MMNet	2.15 58	1.33 225	12.06 54	1.22 181	1.23 250	3.55 131	0.89 167	3.84 172	2.26 117	2.19 198	1.78 145	2.15 186	2.10 260	3.70 186	2.35 255	0.45 232	0.38 206	0.34 184	0.28 131	0.40 169	0.52 133

PCWNet_CMD	2.16 60	0.71 76	15.44 91	0.84 29	0.76 133	3.38 96	0.68 72	3.69 146	2.24 111	1.72 87	1.63 104	3.20 276	3.00 315	2.09 106	1.23 85	0.32 85	0.37 193	0.47 277	0.27 107	0.65 297	0.51 127

SFCPSM	2.16 60	0.75 99	15.82 97	0.91 57	0.98 185	3.74 167	1.27 262	4.15 252	2.56 158	1.90 109	1.82 159	1.64 109	1.39 138	2.51 145	1.57 152	0.36 156	0.28 136	0.39 239	0.36 243	0.36 141	0.50 121

MSMDNet	2.16 60	0.71 76	15.36 89	0.86 37	0.75 129	3.41 102	0.69 78	3.70 148	2.25 114	1.73 89	1.64 109	3.21 277	2.95 307	2.09 106	1.24 89	0.32 85	0.37 193	0.45 270	0.27 107	0.63 289	0.50 121

test_3	2.17 63	0.58 10	18.64 157	1.11 135	0.78 136	2.15 35	0.85 152	4.42 339	1.47 8	2.00 137	1.20 27	2.02 174	0.79 33	2.70 162	1.35 109	0.29 34	1.04 320	0.29 80	0.29 161	0.31 50	1.07 257

CFNet-RSSM	2.17 63	0.56 5	20.50 302	1.08 127	0.57 77	3.42 104	0.62 52	4.24 286	1.60 38	1.73 89	1.39 60	2.55 223	1.19 112	1.36 29	1.04 58	0.29 34	0.20 18	0.26 36	0.23 53	0.28 21	0.32 18

H2IRNET	2.19 65	0.83 120	19.13 173	1.25 202	0.61 85	4.48 321	0.44 12	2.94 79	1.86 71	1.08 33	2.29 264	1.67 110	1.40 142	2.18 119	1.64 171	0.41 193	0.21 34	0.33 166	0.37 251	0.38 154	0.39 63

test-3	2.19 65	0.59 19	18.63 156	1.13 147	0.75 129	2.07 31	0.89 167	4.37 331	1.53 20	2.25 210	1.20 27	2.05 180	0.79 33	2.68 159	1.35 109	0.29 34	0.95 315	0.28 66	0.27 107	0.27 16	1.47 282

test_1	2.19 65	0.59 19	18.67 158	1.13 147	0.78 136	2.07 31	0.89 167	4.37 331	1.53 20	2.18 193	1.20 27	2.05 180	0.78 27	2.68 159	1.36 116	0.29 34	0.93 312	0.28 66	0.27 107	0.28 21	1.53 285

ICVP	2.19 65	0.72 79	19.18 177	1.03 113	0.88 160	4.22 283	0.94 203	3.44 121	1.69 57	1.68 80	1.76 135	1.35 82	1.19 112	1.80 82	1.40 124	0.58 304	0.37 193	0.34 184	0.30 178	0.41 187	0.59 166
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
Anonymous3	2.20 69	0.80 113	20.08 248	0.86 37	0.86 152	4.46 314	0.84 148	3.64 139	1.40 5	1.37 51	1.40 62	1.11 59	1.03 64	1.71 65	1.24 89	0.75 343	0.58 277	0.34 184	0.35 234	0.48 241	0.65 188

AdaStereo	2.22 70	0.90 141	16.41 114	1.33 229	0.83 145	3.21 73	1.12 240	4.25 295	2.91 205	2.06 159	1.76 135	2.47 216	1.17 106	1.93 94	1.65 174	0.50 273	0.26 123	0.43 262	0.29 161	0.46 226	0.39 63
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.
UPFNet	2.23 71	0.86 126	14.25 73	1.28 209	1.44 288	3.51 124	1.34 269	4.05 218	2.11 96	2.44 270	1.53 74	2.41 209	1.39 138	3.62 185	1.91 213	0.41 193	0.41 224	0.37 223	0.32 205	0.44 211	0.48 112

StereoDRNet-Refined	2.23 71	0.98 170	10.62 47	1.25 202	0.78 136	3.29 88	0.71 85	3.96 194	2.20 106	2.43 267	2.05 221	2.97 258	1.46 157	6.87 252	2.33 253	0.37 164	0.25 103	0.42 258	0.34 221	0.47 236	0.80 221
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
CBFPSM	2.24 73	2.06 284	12.12 55	1.13 147	1.05 208	2.85 54	1.23 258	3.37 116	2.05 90	1.82 103	1.33 49	4.55 357	4.00 346	2.38 138	2.35 255	0.27 22	0.38 206	0.32 134	0.28 131	0.39 165	0.89 236

HCRNet	2.24 73	0.74 88	14.54 78	0.82 27	1.36 271	4.11 246	0.70 80	3.61 134	3.03 225	1.83 105	1.61 97	1.58 103	1.40 142	5.79 220	1.60 161	0.35 136	0.28 136	0.36 212	0.29 161	0.34 111	0.46 97

GANet-ADL	2.25 75	0.80 113	20.17 255	1.28 209	0.69 119	3.83 183	0.75 108	3.63 136	1.83 68	1.68 80	2.04 215	2.09 184	1.10 89	1.63 53	1.43 128	0.42 203	0.33 165	0.26 36	0.23 53	0.43 203	0.41 71

ROB_FTStereo_v2	2.25 75	0.74 88	20.45 292	0.77 10	0.38 7	4.66 353	0.74 103	2.54 51	3.20 246	2.00 137	1.53 74	1.77 127	1.14 100	2.13 112	0.96 44	0.50 273	0.22 49	0.32 134	0.28 131	0.40 169	0.35 36

PSM-adaLoss	2.26 77	0.74 88	20.53 304	0.77 10	0.38 7	4.67 354	0.71 85	2.54 51	3.22 254	2.00 137	1.53 74	1.77 127	1.13 95	2.22 125	0.96 44	0.50 273	0.23 72	0.32 134	0.28 131	0.40 169	0.35 36

ROB_FTStereo	2.26 77	0.74 88	20.44 290	0.77 10	0.38 7	4.65 351	0.75 108	2.54 51	3.19 245	2.00 137	1.54 83	1.77 127	1.13 95	2.28 131	0.94 38	0.49 263	0.22 49	0.32 134	0.28 131	0.40 169	0.35 36

GES	2.26 77	0.79 112	19.68 209	1.12 142	0.59 81	4.30 293	1.01 216	3.90 181	1.59 33	1.78 97	1.78 145	1.28 78	1.75 226	1.80 82	1.61 163	0.42 203	0.29 141	0.33 166	0.31 195	0.45 218	0.50 121

dd	2.27 80	3.06 312	20.18 256	0.96 85	0.51 58	4.24 286	0.74 103	1.94 20	2.43 143	1.48 59	1.28 41	1.19 71	1.05 77	1.82 85	1.69 181	0.63 317	0.34 172	0.35 201	0.33 212	0.61 278	0.57 152

HUI-Stereo	2.27 80	0.74 88	20.56 309	0.77 10	0.38 7	4.67 354	0.78 119	2.54 51	3.23 257	2.00 137	1.53 74	1.77 127	1.13 95	2.21 124	0.93 32	0.49 263	0.23 72	0.32 134	0.28 131	0.40 169	0.35 36

iGMRVC	2.27 80	0.74 88	20.46 293	0.77 10	0.38 7	4.65 351	0.73 95	2.54 51	3.21 249	2.00 137	1.53 74	1.77 127	1.14 100	2.47 143	0.99 51	0.51 279	0.23 72	0.32 134	0.28 131	0.40 169	0.35 36

RAFT-IKP	2.27 80	0.74 88	20.55 307	0.77 10	0.38 7	4.64 350	0.73 95	2.54 51	3.21 249	2.00 137	1.53 74	1.77 127	1.13 95	2.25 130	1.00 54	0.51 279	0.22 49	0.32 134	0.28 131	0.40 169	0.35 36

Patchmatch Stereo++	2.28 84	0.74 88	20.54 305	0.77 10	0.38 7	4.67 354	0.75 108	2.55 58	3.21 249	2.00 137	1.53 74	1.77 127	1.14 100	2.46 140	0.98 48	0.51 279	0.23 72	0.32 134	0.28 131	0.40 169	0.35 36
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
iRAFT	2.28 84	0.74 88	20.54 305	0.77 10	0.38 7	4.67 354	0.75 108	2.55 58	3.21 249	2.00 137	1.53 74	1.77 127	1.14 100	2.46 140	0.98 48	0.51 279	0.23 72	0.32 134	0.28 131	0.40 169	0.35 36

CRE-IMP	2.28 84	0.68 61	19.67 208	0.85 34	0.39 21	4.54 329	0.80 129	2.63 66	4.84 372	1.96 127	1.51 73	1.86 147	0.96 55	1.52 46	1.43 128	0.47 252	0.21 34	0.31 119	0.26 92	0.41 187	0.35 36

MyStereo07	2.29 87	1.18 201	20.10 251	1.04 116	1.21 247	3.96 219	0.95 206	2.13 30	3.37 283	1.09 34	1.28 41	0.68 9	0.91 47	1.74 74	0.86 23	0.26 15	3.49 376	0.34 184	0.27 107	0.43 203	0.49 117

DisPM	2.29 87	0.61 31	20.25 268	1.79 331	0.52 61	4.58 340	0.77 116	2.50 46	2.22 109	2.49 278	1.82 159	1.45 97	1.01 63	2.73 163	1.04 58	0.48 257	0.20 18	0.32 134	0.31 195	0.32 69	0.45 90

RALAANet	2.29 87	2.73 306	21.08 354	1.29 214	0.94 179	1.45 14	0.68 72	3.25 105	2.61 164	2.02 146	1.80 152	1.28 78	1.04 70	2.12 110	1.79 200	0.30 56	0.22 49	0.27 46	0.27 107	0.41 187	0.35 36

ADStereo(finetuned)	2.30 90	0.97 167	17.29 129	0.86 37	0.43 27	4.17 267	0.59 38	4.31 312	3.29 269	2.35 246	1.86 178	1.18 68	3.35 332	1.69 61	1.59 157	0.34 124	0.25 103	0.23 5	0.19 10	0.31 50	0.72 204

FENet	2.30 90	0.61 31	20.21 262	1.43 266	0.68 114	4.04 230	0.60 42	4.01 203	2.26 117	2.03 151	1.13 20	2.42 211	1.42 149	1.72 69	1.43 128	0.36 156	0.24 91	0.33 166	0.27 107	0.29 34	0.51 127

CFNet_ucs	2.32 92	0.75 99	17.05 123	0.90 55	0.81 142	3.86 191	0.68 72	4.31 312	2.68 168	2.13 178	2.04 215	3.30 282	1.24 118	2.63 155	1.23 85	0.37 164	0.46 246	0.56 321	0.30 178	0.67 304	0.53 138

RAFT+CT+SA	2.32 92	1.30 221	19.71 210	1.01 106	1.41 283	4.04 230	0.92 196	3.96 194	1.64 49	1.64 73	1.69 117	1.63 108	1.18 109	3.06 174	1.19 80	0.28 29	0.22 49	0.32 134	0.34 221	0.34 111	0.47 105

NRIStereo	2.32 92	0.69 66	20.07 243	1.35 232	0.38 7	4.73 369	0.89 167	2.43 41	3.35 281	1.95 125	1.37 56	1.75 120	1.21 114	2.97 172	1.35 109	0.49 263	0.22 49	0.29 80	0.26 92	0.31 50	0.33 23

MSKI-zero shot	2.33 95	0.69 66	20.22 264	1.14 151	0.77 135	4.05 234	0.68 72	3.95 193	1.51 17	1.93 114	2.35 271	1.91 154	0.71 16	3.01 173	0.79 12	0.28 29	1.47 333	0.27 46	0.21 26	0.28 21	0.44 86

Pruner-Stereo	2.33 95	0.70 72	20.66 324	2.05 350	0.48 42	4.73 369	0.78 119	2.55 58	2.70 171	2.47 273	1.57 90	1.48 99	1.03 64	1.71 65	1.55 148	0.48 257	0.21 34	0.34 184	0.30 178	0.31 50	0.42 78

hknet	2.34 97	0.78 110	13.86 66	0.94 70	1.07 211	4.18 270	1.14 244	4.49 348	3.00 216	2.96 325	1.82 159	3.47 293	1.30 126	4.11 197	1.77 195	0.35 136	0.25 103	0.31 119	0.28 131	0.38 154	0.41 71

UDGNet	2.34 97	1.71 263	20.28 271	1.42 261	0.62 94	4.39 304	0.67 64	1.82 16	2.28 121	1.40 53	1.21 30	0.99 50	1.00 60	2.23 126	1.23 85	1.14 365	0.35 181	1.30 380	0.98 364	1.11 358	0.62 178

qqq1	2.35 99	0.73 82	8.34 34	1.41 254	0.61 85	2.04 26	0.72 88	4.30 302	4.43 352	2.41 262	2.40 280	1.94 157	1.52 171	10.99 338	1.36 116	0.35 136	0.84 305	0.30 101	0.25 77	0.31 50	1.75 295

fff1	2.35 99	0.73 82	8.34 34	1.41 254	0.61 85	2.04 26	0.72 88	4.30 302	4.43 352	2.41 262	2.40 280	1.94 157	1.52 171	10.99 338	1.36 116	0.35 136	0.84 305	0.30 101	0.25 77	0.31 50	1.75 295

StereoVision	2.36 101	1.15 199	20.38 284	1.07 126	1.79 346	2.58 49	0.61 45	3.14 94	2.34 130	1.33 48	3.46 350	1.85 146	0.88 42	2.12 110	2.01 227	0.46 245	0.36 188	0.37 223	0.36 243	0.50 246	0.41 71

LL-Strereo2	2.36 101	1.81 271	19.35 188	1.04 116	1.03 199	3.73 165	1.35 272	2.70 70	2.04 89	1.76 95	1.44 68	1.82 142	0.73 19	1.48 41	1.53 143	0.33 108	0.30 149	0.55 318	0.35 234	0.30 45	3.51 344

SepStereo	2.36 101	0.76 107	7.72 30	1.16 156	1.64 325	2.96 62	2.10 337	4.14 249	3.31 274	4.16 370	2.51 298	2.56 225	1.81 237	8.34 274	1.83 205	0.44 223	0.23 72	0.39 239	0.25 77	0.42 194	0.45 90

RAFT	2.36 101	1.62 255	18.03 145	1.75 327	0.54 64	1.91 24	0.91 191	3.24 102	3.65 315	1.64 73	1.73 131	3.45 292	1.58 183	1.82 85	1.74 193	0.42 203	1.06 321	0.40 244	0.32 205	0.44 211	1.03 254

DCANet	2.37 105	0.98 170	20.47 295	0.86 37	0.43 27	4.18 270	0.59 38	4.31 312	3.29 269	2.35 246	1.86 178	1.18 68	1.63 203	1.69 61	1.59 157	0.34 124	0.25 103	0.24 16	0.19 10	0.31 50	0.73 209

gwcnet-sp	2.38 106	1.51 241	17.58 136	1.11 135	0.92 172	3.59 137	1.03 221	3.79 161	2.43 143	2.60 285	1.63 104	1.80 137	1.61 192	3.87 189	1.99 222	0.33 108	0.32 159	0.30 101	0.29 161	0.40 169	0.47 105

scenet	2.38 106	1.51 241	17.58 136	1.11 135	0.92 172	3.59 137	1.03 221	3.79 161	2.43 143	2.60 285	1.63 104	1.80 137	1.61 192	3.87 189	1.99 222	0.33 108	0.32 159	0.30 101	0.29 161	0.40 169	0.47 105

ssnet	2.38 106	1.51 241	17.58 136	1.11 135	0.92 172	3.59 137	1.03 221	3.79 161	2.43 143	2.60 285	1.63 104	1.80 137	1.61 192	3.87 189	1.99 222	0.33 108	0.32 159	0.30 101	0.29 161	0.40 169	0.47 105

DSFCA	2.38 106	1.03 182	11.06 49	1.15 152	1.18 235	3.97 221	1.75 313	3.63 136	2.44 147	3.14 337	1.68 114	2.90 255	2.48 290	5.38 212	3.17 291	0.49 263	0.45 242	0.37 223	0.37 251	0.54 256	0.46 97

SMFormer	2.40 110	0.73 82	8.34 34	1.41 254	0.61 85	2.04 26	0.72 88	4.30 302	4.43 352	2.41 262	2.40 280	1.94 157	1.52 171	10.99 338	3.10 288	0.35 136	0.84 305	0.36 212	0.33 212	0.40 169	0.77 216

fff	2.40 110	0.96 163	20.47 295	0.84 29	0.38 7	4.15 259	0.57 30	4.30 302	2.85 192	2.31 228	1.82 159	1.19 71	2.98 311	1.68 56	1.57 152	0.35 136	0.24 91	0.23 5	0.19 10	0.25 6	0.57 152

csc	2.40 110	0.96 163	20.47 295	0.84 29	0.38 7	4.15 259	0.57 30	4.30 302	2.85 192	2.31 228	1.82 159	1.19 71	2.98 311	1.68 56	1.57 152	0.35 136	0.24 91	0.23 5	0.19 10	0.25 6	0.57 152

cscssc	2.40 110	0.96 163	20.47 295	0.84 29	0.38 7	4.15 259	0.57 30	4.30 302	2.85 192	2.31 228	1.82 159	1.19 71	2.98 311	1.68 56	1.57 152	0.35 136	0.24 91	0.23 5	0.19 10	0.25 6	0.57 152

ACVNet	2.40 110	0.97 167	20.20 258	0.94 70	0.86 152	4.22 283	0.79 125	2.97 87	2.85 192	1.93 114	1.91 193	3.07 268	1.46 157	1.52 46	2.37 258	0.33 108	0.27 130	0.30 101	0.27 107	0.42 194	0.35 36

DISCO	2.40 110	0.99 179	11.99 53	1.81 332	1.12 225	3.47 113	1.24 260	3.34 113	2.57 160	2.73 300	1.96 203	4.52 356	1.90 251	4.18 199	3.62 300	0.37 164	0.27 130	0.31 119	0.30 178	0.70 312	0.62 178

RAFT_CTSACE	2.41 116	1.83 274	20.33 280	1.77 330	1.39 277	3.50 122	1.03 221	3.25 105	1.64 49	1.80 101	2.04 215	2.82 249	1.78 231	2.11 109	1.10 67	0.27 22	0.24 91	0.28 66	0.30 178	0.31 50	0.33 23

TestStereo	2.41 116	1.95 280	19.15 174	0.77 10	0.61 85	1.83 20	0.58 36	2.33 36	1.53 20	1.44 57	1.37 56	1.26 76	0.90 45	11.59 360	0.94 38	0.36 156	0.19 9	0.33 166	0.24 66	0.45 218	0.32 18

DeepStereo_RVC	2.42 118	0.70 72	18.41 152	0.79 20	0.43 27	4.50 323	0.70 80	2.51 47	3.51 307	2.02 146	1.79 148	1.54 102	6.35 371	1.93 94	1.22 84	0.47 252	0.22 49	0.29 80	0.29 161	0.35 124	0.40 66

MIPNet	2.43 119	1.13 196	20.00 237	0.93 65	0.58 80	4.74 371	0.62 52	4.33 322	2.95 208	1.94 120	1.49 71	1.52 101	1.96 254	2.77 164	1.60 161	0.35 136	0.20 18	0.27 46	0.23 53	0.32 69	0.59 166

tta	2.44 120	0.73 82	8.34 34	1.41 254	0.61 85	2.04 26	0.72 88	4.30 302	4.43 352	2.41 262	2.40 280	1.94 157	1.52 171	10.99 338	3.10 288	0.35 136	0.84 305	0.36 212	0.33 212	0.31 50	1.75 295

iinet-f	2.44 120	1.82 273	14.97 84	1.21 177	1.11 222	3.78 175	1.10 237	4.19 267	2.90 204	2.10 172	1.76 135	2.99 260	2.97 309	2.84 168	2.79 272	0.38 176	0.38 206	0.28 66	0.28 131	0.50 246	0.47 105

test_5	2.45 122	1.43 233	19.72 212	1.20 172	1.39 277	3.88 196	1.25 261	4.03 211	1.98 84	1.74 92	1.82 159	1.86 147	1.78 231	3.57 182	1.35 109	0.33 108	0.21 34	0.35 201	0.33 212	0.34 111	0.43 82

acv_ft	2.45 122	0.97 167	19.57 199	1.15 152	2.01 358	2.97 64	0.96 211	3.88 177	2.85 192	2.34 244	1.91 193	3.07 268	1.65 212	1.52 46	2.26 249	0.33 108	0.27 130	0.30 101	0.27 107	0.42 194	0.35 36

riskmin	2.46 124	0.61 31	12.91 59	1.22 181	1.65 328	3.56 133	0.61 45	4.30 302	1.50 14	1.86 106	1.16 24	4.30 347	2.02 256	1.53 49	1.32 107	0.29 34	0.95 315	0.34 184	0.23 53	0.43 203	8.34 380

PFNet+	2.46 124	0.64 39	21.10 361	0.98 95	0.48 42	4.63 348	0.83 141	2.47 43	3.48 304	2.14 180	1.67 112	1.34 80	1.03 64	4.66 203	1.35 109	0.49 263	0.33 165	0.38 235	0.39 265	0.33 90	0.49 117

CoDeX	2.47 126	0.91 143	13.65 62	1.03 113	1.17 233	3.28 85	1.30 264	4.17 259	2.99 214	1.78 97	1.85 176	2.04 177	1.46 157	9.99 309	1.66 175	0.38 176	0.28 136	0.32 134	0.28 131	0.34 111	0.57 152

iRaft-Stereo_5w	2.47 126	1.37 228	13.85 64	0.87 43	0.99 187	3.22 75	0.84 148	3.72 151	2.12 98	1.57 66	2.49 294	2.20 188	2.22 274	9.12 285	2.03 230	0.48 257	0.27 130	0.35 201	0.29 161	0.48 241	0.94 244

RAFT-Stereo + iAFF	2.49 128	1.68 260	20.50 302	1.11 135	1.32 267	4.13 251	0.42 10	3.23 101	3.30 273	2.05 158	2.40 280	1.61 105	1.11 92	1.49 42	1.63 168	0.22 2	0.22 49	0.26 36	0.24 66	0.31 50	2.47 322

HITNet	2.49 128	2.91 309	19.23 182	1.54 285	0.57 77	3.47 113	0.79 125	4.16 255	2.93 206	2.18 193	1.65 111	1.68 111	1.45 155	2.17 117	2.99 283	0.28 29	0.20 18	0.41 248	0.27 107	0.45 218	0.52 133
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
GwcNet-ADL	2.51 130	0.75 99	21.41 383	0.98 95	0.73 122	4.58 340	0.95 206	4.46 346	2.61 164	2.06 159	1.80 152	2.54 222	1.24 118	1.98 100	1.73 191	0.41 193	0.46 246	0.24 16	0.27 107	0.41 187	0.55 145

HHNet	2.51 130	0.76 107	20.83 334	0.67 3	0.67 107	4.07 238	0.90 183	3.85 174	1.59 33	2.14 180	4.91 368	0.98 49	3.32 329	1.73 72	1.80 201	0.41 193	0.20 18	0.31 119	0.28 131	0.38 154	0.44 86

EGLCR-Stereo	2.52 132	0.56 5	9.39 41	1.16 156	0.81 142	5.24 383	0.61 45	4.20 269	1.56 27	1.09 34	0.71 1	1.09 57	0.66 13	1.92 92	0.82 19	0.29 34	0.30 149	0.29 80	0.24 66	0.37 145	19.09 421

DAS	2.52 132	0.76 107	7.72 30	1.16 156	1.64 325	2.96 62	2.10 337	4.14 249	3.31 274	4.16 370	2.51 298	2.56 225	1.81 237	11.54 358	1.83 205	0.44 223	0.23 72	0.39 239	0.25 77	0.42 194	0.45 90

GMM-Stereo	2.52 132	0.56 5	20.57 313	0.92 63	0.83 145	4.18 270	1.88 321	2.51 47	2.40 138	2.48 275	2.30 267	1.69 112	1.84 243	2.93 171	1.25 95	0.32 85	0.19 9	0.33 166	0.49 307	0.37 145	2.40 318

MLCV	2.52 132	1.77 267	18.20 149	1.17 163	0.63 97	3.60 141	0.53 24	3.88 177	2.35 134	2.82 312	2.24 253	1.99 169	1.42 149	4.59 202	3.09 287	0.39 183	0.22 49	0.33 166	0.22 44	0.35 124	0.52 133

ToySt	2.53 136	0.89 136	19.20 179	1.12 142	0.95 181	3.47 113	1.13 242	3.72 151	2.25 114	1.36 50	1.71 123	2.22 189	1.59 186	2.14 115	1.81 204	0.28 29	0.64 287	0.30 101	0.33 212	0.43 203	5.14 359

LMCR-Stereo	2.53 136	2.30 297	18.81 161	1.64 307	0.86 152	3.88 196	1.14 244	4.33 322	1.63 47	2.27 219	2.35 271	1.13 60	2.41 285	2.63 155	2.26 249	1.06 361	0.24 91	0.29 80	0.25 77	0.62 283	0.42 78

UNet	2.53 136	0.91 143	20.07 243	1.19 170	1.44 288	3.45 110	0.75 108	3.80 166	1.98 84	2.09 170	1.57 90	2.74 241	2.37 283	3.51 181	2.52 266	0.35 136	0.30 149	0.41 248	0.28 131	0.40 169	0.50 121

UCFNet_RVC	2.53 136	1.29 219	20.56 309	1.42 261	1.40 281	4.01 225	1.04 226	2.79 73	1.67 55	2.27 219	1.88 183	2.94 257	1.50 165	3.48 179	1.68 178	0.37 164	0.29 141	0.52 305	0.41 282	0.55 259	0.51 127

MoCha-V2	2.54 140	0.58 10	9.65 43	1.64 307	0.90 165	1.31 11	0.86 155	3.50 123	2.34 130	0.94 25	1.92 198	0.67 8	1.18 109	1.51 45	0.98 48	0.25 8	14.88 417	0.22 3	0.25 77	0.28 21	7.01 369

MyStereo04	2.54 140	1.18 201	18.82 163	1.04 116	1.21 247	3.96 219	0.95 206	4.02 208	3.01 220	2.06 159	1.27 40	2.33 199	1.66 213	2.06 104	2.01 227	0.26 15	3.49 376	0.34 184	0.27 107	0.43 203	0.49 117

MC-Stereo	2.54 140	0.58 10	6.38 27	1.30 218	1.37 274	4.56 339	0.60 42	2.08 27	1.57 29	1.97 129	1.68 114	0.89 44	1.12 94	1.46 38	0.88 26	0.27 22	8.44 395	0.27 46	0.22 44	0.26 13	14.87 401

Sa-1000	2.54 140	1.47 237	20.36 282	1.16 156	0.55 67	4.07 238	1.39 277	4.49 348	3.01 220	2.06 159	2.79 322	1.84 145	1.43 152	2.68 159	1.53 143	0.31 71	0.26 123	0.36 212	0.33 212	0.37 145	0.46 97

LCNet	2.54 140	0.60 26	20.89 339	1.01 106	0.57 77	3.60 141	1.21 256	3.20 98	1.70 58	2.17 190	1.76 135	1.43 94	4.12 348	3.61 183	0.94 38	0.32 85	0.20 18	0.28 66	0.76 350	0.50 246	1.83 304

AFF-stereo	2.54 140	3.44 319	20.84 336	1.30 218	0.48 42	3.94 213	0.48 16	3.30 109	3.40 291	1.94 120	2.21 251	2.10 185	1.51 167	2.36 137	1.62 165	0.23 3	0.21 34	0.25 25	0.25 77	0.33 90	0.53 138

MyStereo05	2.55 146	1.07 185	19.87 226	1.06 123	1.08 214	4.26 287	0.86 155	4.10 235	3.01 220	2.19 198	1.26 38	2.30 196	1.64 205	2.13 112	1.99 222	0.25 8	2.43 360	0.34 184	0.27 107	0.46 226	0.48 112

SA	2.55 146	1.54 245	20.70 326	1.12 142	0.48 42	4.26 287	1.33 268	4.45 344	3.28 264	1.68 80	1.96 203	1.69 112	2.25 276	2.60 153	1.57 152	0.30 56	0.29 141	0.37 223	0.38 259	0.36 141	0.47 105

KYRaft	2.55 146	0.57 9	20.60 318	0.98 95	0.51 58	4.38 300	1.76 314	2.51 47	1.59 33	2.48 275	2.98 331	1.99 169	3.36 333	2.17 117	0.96 44	0.34 124	0.22 49	0.33 166	0.46 300	0.38 154	2.44 320

RAFT-345	2.55 146	0.60 26	19.89 228	1.22 181	0.49 49	4.43 311	0.77 116	1.68 7	3.54 309	2.09 170	3.10 338	1.95 161	1.30 126	6.65 243	1.47 138	0.41 193	0.23 72	0.32 134	0.26 92	0.29 34	0.28 8

DLCB_ROB	2.55 146	1.32 224	10.26 46	1.31 221	1.04 206	2.94 60	1.29 263	3.81 168	2.73 173	2.93 320	2.17 239	3.37 288	1.53 175	10.40 323	3.26 293	0.42 203	0.35 181	0.41 248	0.37 251	0.43 203	0.68 196

TestStereo1	2.56 151	1.41 231	20.56 309	1.63 303	0.74 125	4.13 251	1.34 269	3.93 190	3.38 285	1.61 69	2.56 303	1.43 94	2.13 266	2.55 151	1.70 183	0.32 85	0.22 49	0.34 184	0.26 92	0.40 169	0.53 138

CRFU-Net	2.56 151	0.89 136	10.77 48	2.53 369	1.09 217	3.91 202	1.40 278	3.87 176	1.92 77	2.25 210	1.80 152	3.32 285	7.85 386	5.53 217	1.54 146	0.58 304	0.36 188	0.31 119	0.28 131	0.39 165	0.56 147

SA-5K	2.56 151	1.41 231	20.56 309	1.63 303	0.74 125	4.13 251	1.34 269	3.93 190	3.38 285	1.61 69	2.56 303	1.43 94	2.13 266	2.55 151	1.70 183	0.32 85	0.22 49	0.34 184	0.26 92	0.40 169	0.53 138

IPLG	2.56 151	1.11 192	19.89 228	0.95 78	0.79 139	4.60 344	0.56 27	4.31 312	2.10 94	1.94 120	2.00 210	1.34 80	1.37 134	6.59 242	1.59 157	0.32 85	0.21 34	0.27 46	0.23 53	0.32 69	0.63 181

Prome-Stereo	2.57 155	0.60 26	20.29 274	1.01 106	0.62 94	4.40 306	1.80 317	3.22 100	1.74 60	2.18 193	3.43 349	1.71 116	3.45 337	2.24 127	1.19 80	0.32 85	0.20 18	0.27 46	0.25 77	0.37 145	2.15 311

NINENet	2.59 156	0.89 136	16.09 100	1.16 156	1.07 211	4.50 323	0.75 108	4.43 341	2.61 164	2.18 193	1.91 193	3.61 309	1.03 64	7.92 269	1.18 77	0.49 263	0.34 172	0.41 248	0.30 178	0.42 194	0.44 86

111	2.59 156	3.10 313	20.47 295	0.84 29	0.38 7	4.26 287	0.91 191	4.45 344	2.96 209	2.48 275	2.07 227	2.31 197	1.64 205	1.49 42	1.90 211	0.35 136	0.22 49	0.25 25	0.21 26	0.32 69	1.14 263

ff7	2.60 158	0.81 116	16.25 105	0.89 49	0.56 70	4.55 335	0.83 141	1.68 7	3.44 295	0.88 16	1.10 15	0.70 12	0.78 27	1.93 94	0.93 32	0.29 34	0.37 193	0.29 80	0.21 26	0.33 90	15.08 404

ffff	2.60 158	0.81 116	16.25 105	0.89 49	0.56 70	4.55 335	0.83 141	1.68 7	3.44 295	0.88 16	1.10 15	0.70 12	0.78 27	1.93 94	0.93 32	0.29 34	0.37 193	0.29 80	0.21 26	0.33 90	15.08 404

11t	2.60 158	0.81 116	16.25 105	0.89 49	0.56 70	4.55 335	0.83 141	1.68 7	3.44 295	0.88 16	1.10 15	0.70 12	0.78 27	1.93 94	0.93 32	0.29 34	0.37 193	0.29 80	0.21 26	0.33 90	15.08 404

ccc-4	2.60 158	0.81 116	16.25 105	0.89 49	0.56 70	4.55 335	0.83 141	1.68 7	3.44 295	0.88 16	1.10 15	0.70 12	0.78 27	1.93 94	0.93 32	0.29 34	0.37 193	0.29 80	0.21 26	0.33 90	15.08 404

IPLGR	2.61 162	0.73 82	20.72 328	0.87 43	0.54 64	4.58 340	0.52 23	4.32 319	2.79 183	1.91 110	1.54 83	1.72 117	1.71 223	6.94 254	1.43 128	0.31 71	0.21 34	0.27 46	0.24 66	0.34 111	0.48 112

RAFT_R40	2.61 162	0.64 39	19.86 224	1.69 315	0.46 33	4.74 371	0.95 206	2.28 34	2.52 155	2.02 146	2.32 269	2.69 237	2.52 295	6.70 246	1.05 61	0.42 203	0.19 9	0.30 101	0.27 107	0.33 90	0.29 11

DeepPruner_ROB	2.61 162	1.97 281	19.32 187	1.03 113	1.20 242	4.38 300	0.90 183	3.44 121	1.77 62	2.61 289	1.54 83	2.77 246	1.27 120	5.05 206	2.08 236	0.52 289	0.40 218	0.37 223	0.35 234	0.52 252	0.62 178

fast-acv-ft	2.62 165	1.62 255	20.48 301	1.45 268	1.39 277	3.16 71	1.16 249	3.41 119	2.45 149	1.97 129	2.15 234	2.68 235	2.15 268	2.92 170	2.47 264	0.43 217	0.40 218	0.45 270	0.40 272	0.62 283	0.64 185

PSM-softLoss	2.62 165	0.65 46	21.11 362	2.46 366	0.49 49	4.68 362	0.68 72	2.61 64	4.23 341	2.14 180	1.47 69	1.42 92	0.99 58	6.04 229	1.24 89	0.47 252	0.23 72	0.37 223	0.39 265	0.33 90	0.34 31

KMStereo	2.62 165	0.65 46	21.11 362	2.46 366	0.49 49	4.68 362	0.68 72	2.61 64	4.23 341	2.14 180	1.47 69	1.42 92	0.99 58	6.04 229	1.24 89	0.47 252	0.23 72	0.37 223	0.39 265	0.33 90	0.34 31

STTStereo	2.62 165	1.28 217	19.16 175	1.52 282	1.55 303	3.84 185	0.89 167	3.75 156	2.59 163	2.23 207	1.59 96	2.48 218	1.58 183	5.11 207	1.72 188	0.38 176	0.41 224	0.47 277	0.54 323	0.53 253	0.75 215

SST-Stereo	2.63 169	0.63 36	19.76 215	1.69 315	0.46 33	4.71 368	0.74 103	2.27 33	3.07 232	2.07 165	2.15 234	2.42 211	3.17 324	6.66 244	0.95 43	0.45 232	0.19 9	0.30 101	0.27 107	0.35 124	0.31 15

GMOStereo	2.64 170	0.92 150	19.83 220	0.81 22	0.68 114	3.22 75	0.89 167	2.94 79	1.48 9	2.36 250	1.54 83	1.75 120	1.04 70	1.33 22	1.15 72	0.26 15	11.32 412	0.35 201	0.28 131	0.35 124	0.33 23

error version	2.64 170	0.92 150	19.83 220	0.81 22	0.68 114	3.22 75	0.89 167	2.94 79	1.48 9	2.36 250	1.54 83	1.75 120	1.04 70	1.33 22	1.15 72	0.26 15	11.32 412	0.35 201	0.28 131	0.35 124	0.33 23

test-v	2.64 170	0.92 150	19.83 220	0.81 22	0.68 114	3.22 75	0.89 167	2.94 79	1.48 9	2.36 250	1.54 83	1.75 120	1.04 70	1.33 22	1.15 72	0.26 15	11.32 412	0.35 201	0.28 131	0.35 124	0.33 23

test-2	2.64 170	0.92 150	19.83 220	0.81 22	0.68 114	3.22 75	0.89 167	2.94 79	1.48 9	2.36 250	1.54 83	1.75 120	1.04 70	1.33 22	1.15 72	0.26 15	11.32 412	0.35 201	0.28 131	0.35 124	0.33 23

dad	2.65 174	3.40 317	19.45 195	1.05 120	0.65 104	4.21 281	0.84 148	2.10 29	2.77 180	2.32 240	1.72 125	1.72 117	1.27 120	3.86 188	2.04 232	1.06 361	0.40 218	2.04 386	0.49 307	0.78 325	0.83 225

AASNet	2.65 174	3.20 314	20.19 257	1.38 244	1.49 292	3.84 185	1.06 229	3.92 186	3.28 264	2.07 165	2.28 262	1.95 161	1.28 123	2.19 120	2.17 242	0.42 203	0.33 165	0.45 270	0.30 178	0.59 274	0.52 133

ASMatch	2.65 174	0.68 61	20.65 323	1.60 296	0.71 120	4.40 306	0.77 116	2.02 24	1.65 51	1.71 86	3.89 356	1.93 155	3.75 342	5.45 214	1.67 176	0.33 108	0.24 91	0.34 184	0.28 131	0.34 111	0.57 152

BEATNet_4x	2.65 174	4.43 330	18.10 146	1.41 254	0.59 81	3.44 107	1.02 219	4.08 229	2.97 210	2.28 221	1.75 134	2.18 187	1.61 192	2.80 166	3.54 297	0.39 183	0.25 103	0.47 277	0.31 195	0.61 278	0.86 233

IGEV_Zeroshot_test	2.66 178	0.75 99	21.55 386	1.50 278	0.89 161	2.21 36	0.90 183	3.52 125	1.83 68	2.17 190	1.57 90	4.09 333	1.60 187	1.73 72	1.21 82	0.32 85	0.33 165	0.28 66	0.30 178	0.44 211	6.09 365

GEStereo_RVC	2.66 178	1.20 208	20.38 284	1.29 214	1.05 208	4.02 227	1.42 281	4.17 259	2.24 111	2.10 172	1.86 178	2.33 199	1.84 243	4.93 205	1.78 196	0.51 279	0.38 206	0.32 134	0.29 161	0.44 211	0.56 147

XX-Stereo	2.66 178	0.70 72	21.17 369	2.33 359	1.24 252	4.31 296	0.45 13	4.48 347	1.60 38	2.39 258	1.89 185	4.60 360	0.60 5	4.17 198	1.11 68	0.34 124	0.26 123	0.29 80	0.29 161	0.53 253	0.43 82

delet	2.66 178	1.11 192	18.42 153	1.05 120	1.65 328	3.47 113	2.00 330	3.81 168	2.82 189	2.15 184	2.11 230	2.62 232	1.88 250	5.38 212	2.21 246	0.34 124	0.38 206	0.40 244	0.32 205	0.45 218	0.54 142

OCTAStereo	2.67 182	0.67 55	21.08 354	2.43 362	0.47 37	4.67 354	0.67 64	3.68 142	4.31 350	2.11 174	1.62 100	1.36 84	1.09 83	6.02 228	1.25 95	0.45 232	0.20 18	0.36 212	0.34 221	0.32 69	0.37 52

RE-Stereo	2.67 182	0.67 55	21.08 354	2.43 362	0.47 37	4.67 354	0.67 64	3.68 142	4.30 347	2.11 174	1.62 100	1.36 84	1.09 83	6.01 225	1.26 100	0.45 232	0.20 18	0.36 212	0.34 221	0.32 69	0.37 52

TVStereo	2.67 182	0.67 55	21.08 354	2.43 362	0.47 37	4.67 354	0.67 64	3.68 142	4.30 347	2.11 174	1.62 100	1.36 84	1.09 83	6.01 225	1.26 100	0.45 232	0.20 18	0.36 212	0.34 221	0.32 69	0.37 52

NF-Stereo	2.68 185	0.67 55	21.09 359	2.43 362	0.47 37	4.67 354	0.67 64	3.68 142	4.30 347	2.11 174	1.62 100	1.36 84	1.09 83	6.07 231	1.24 89	0.45 232	0.20 18	0.36 212	0.34 221	0.32 69	0.37 52

mmm	2.70 186	0.80 113	8.26 33	1.50 278	1.18 235	2.44 45	0.85 152	4.08 229	4.59 359	2.31 228	1.95 202	1.51 100	1.55 180	2.33 136	1.72 188	0.31 71	7.71 394	0.45 270	0.42 285	0.40 169	9.56 386

iResNet	2.70 186	1.35 227	20.93 342	2.01 346	0.73 122	3.76 170	0.83 141	4.28 299	2.93 206	2.38 256	2.03 213	1.35 82	1.54 177	3.28 177	4.42 311	0.42 203	0.25 103	0.29 80	0.23 53	0.45 218	0.64 185

MIM_Stereo	2.71 188	1.26 211	20.92 341	1.34 231	5.57 407	3.10 68	0.59 38	3.25 105	2.51 153	1.64 73	1.61 97	1.82 142	1.29 125	2.07 105	1.35 109	0.25 8	0.31 153	0.28 66	0.26 92	0.29 34	4.43 356

anonymousdsp2	2.72 189	0.68 61	11.15 50	1.20 172	0.64 99	3.66 154	0.71 85	3.71 150	2.14 101	1.62 71	1.61 97	1.95 161	1.00 60	2.24 127	0.81 14	0.32 85	0.50 263	0.28 66	0.20 20	0.34 111	19.58 422

Wz-Net-LNSev-Ref	2.72 189	2.55 303	14.91 82	1.37 241	1.36 271	3.50 122	1.63 303	4.11 238	3.38 285	2.55 282	2.04 215	2.35 203	2.50 293	5.14 208	4.64 315	0.53 291	0.22 49	0.35 201	0.21 26	0.41 187	0.60 170

RAFT-RH_RVC	2.72 189	0.64 39	20.10 251	1.48 274	0.49 49	4.46 314	0.56 27	1.73 13	2.86 198	3.06 330	5.50 371	2.02 174	1.28 123	6.70 246	1.56 149	0.46 245	0.22 49	0.37 223	0.34 221	0.29 34	0.33 23

DMCA-RVC	2.72 189	3.31 316	20.08 248	1.27 207	1.13 227	2.49 46	0.85 152	3.43 120	1.85 70	3.04 329	1.58 94	1.99 169	1.51 167	6.42 238	2.86 276	0.39 183	0.31 153	0.44 264	0.37 251	0.47 236	0.65 188

iResNet_ROB	2.72 189	10.38 365	14.41 76	1.46 269	0.99 187	3.74 167	0.66 62	4.01 203	2.84 191	2.04 154	2.05 221	1.98 168	1.38 135	4.73 204	1.91 213	0.35 136	0.20 18	0.28 66	0.19 10	0.33 90	0.41 71

pcwnet_v2	2.73 194	0.70 72	22.43 405	1.11 135	1.02 195	3.58 136	0.80 129	4.31 312	3.42 294	2.39 258	2.28 262	2.99 260	1.68 216	3.31 178	1.54 146	0.44 223	0.51 265	0.41 248	0.34 221	0.62 283	0.74 213

MyStereo06	2.74 195	1.07 185	21.19 372	1.06 123	1.08 214	4.26 287	0.86 155	3.72 151	1.80 65	2.25 210	1.77 142	4.28 345	4.12 348	1.85 89	1.38 122	0.25 8	2.43 360	0.34 184	0.27 107	0.46 226	0.48 112

IRAFT_RVC	2.74 195	0.71 76	19.80 216	2.52 368	0.67 107	4.60 344	1.57 298	3.05 90	2.99 214	2.23 207	1.72 125	2.08 183	2.59 296	6.69 245	1.61 163	0.37 164	0.21 34	0.33 166	0.29 161	0.33 90	0.35 36

HGLStereo	2.74 195	1.03 182	20.80 332	1.24 188	1.55 303	3.62 145	0.94 203	3.83 171	2.09 92	2.18 193	2.20 248	3.11 272	2.12 264	5.65 218	2.07 235	0.50 273	0.34 172	0.32 134	0.30 178	0.42 194	0.50 121

ACRE	2.75 198	7.69 350	19.93 231	0.93 65	1.30 260	3.94 213	0.90 183	4.23 279	3.66 316	2.33 242	2.61 308	1.17 65	1.04 70	1.80 82	1.35 109	0.46 245	0.25 103	0.27 46	0.23 53	0.32 69	0.60 170

PFNet	2.75 198	0.69 66	19.96 233	2.25 355	0.80 140	4.63 348	0.90 183	2.60 63	3.85 326	2.39 258	2.71 318	1.82 142	1.41 147	7.53 264	1.41 125	0.36 156	0.21 34	0.36 212	0.27 107	0.32 69	0.46 97

rafts_anoy	2.76 200	1.68 260	20.42 288	1.42 261	3.90 395	3.03 66	0.61 45	3.24 102	1.66 53	1.42 54	1.26 38	1.19 71	1.11 92	2.13 112	1.64 171	0.33 108	8.77 400	0.32 134	0.32 205	0.32 69	0.38 59

NLCA_NET_v2_RVC	2.76 200	1.48 238	19.72 212	1.62 300	2.00 357	3.95 215	0.86 155	3.92 186	2.51 153	2.56 283	1.69 117	2.83 251	1.61 192	5.65 218	1.78 196	0.48 257	0.36 188	0.38 235	0.42 285	0.56 265	0.77 216
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
AACVNet	2.77 202	1.64 258	19.22 181	1.57 291	0.86 152	3.28 85	0.74 103	3.31 111	1.66 53	2.06 159	1.82 159	2.47 216	1.40 142	10.95 337	1.92 217	0.41 193	0.35 181	0.38 235	0.33 212	0.46 226	0.61 174

Wz-Net-LNSev	2.78 203	6.16 339	17.27 128	1.24 188	1.65 328	3.49 120	1.55 296	3.70 148	3.61 312	1.96 127	1.76 135	3.30 282	2.17 272	2.78 165	2.24 247	0.49 263	0.35 181	0.32 134	0.31 195	0.56 265	0.65 188

NVstereo2D	2.79 204	1.13 196	13.75 63	1.37 241	1.47 291	3.57 134	1.38 276	4.17 259	3.77 322	2.04 154	1.72 125	3.05 265	1.75 226	10.84 331	1.72 188	0.62 314	0.48 257	0.56 321	0.54 323	0.79 329	1.02 252

ssnet_v2	2.81 205	1.39 229	21.16 367	1.25 202	0.90 165	3.86 191	1.63 303	4.10 235	3.22 254	2.79 308	1.96 203	3.78 317	1.70 221	2.53 150	3.12 290	0.44 223	0.37 193	0.42 258	0.38 259	0.59 274	0.58 164

11t1	2.82 206	0.72 79	17.81 143	1.60 296	0.93 176	2.27 40	0.62 52	3.76 157	4.47 357	1.72 87	1.33 49	1.05 55	1.34 130	1.84 88	1.45 135	0.29 34	5.57 386	0.29 80	0.26 92	0.32 69	8.80 384

DANet	2.82 206	1.17 200	10.20 45	1.87 335	1.72 338	3.25 82	1.15 247	4.36 328	3.02 223	3.42 350	2.18 244	4.09 333	1.79 234	9.78 298	4.32 308	0.55 298	0.57 271	0.60 331	0.44 293	0.65 297	1.25 270
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
TRStereo	2.86 208	2.12 289	19.98 236	1.68 314	1.18 235	4.35 298	1.05 227	5.07 381	3.48 304	1.56 64	1.39 60	1.75 120	0.85 38	2.01 102	1.50 139	0.43 217	0.34 172	0.33 166	0.36 243	0.36 141	7.50 370

CFNet-ft	2.87 209	1.80 268	20.20 258	1.10 131	1.54 299	4.09 242	0.89 167	2.97 87	1.88 73	1.93 114	1.70 119	3.50 300	1.60 187	9.35 289	2.17 242	0.35 136	0.32 159	0.61 334	0.38 259	0.55 259	0.45 90

CFNet_RVC	2.87 209	1.80 268	20.20 258	1.10 131	1.54 299	4.09 242	0.89 167	2.97 87	1.88 73	1.93 114	1.70 119	3.50 300	1.60 187	9.35 289	2.17 242	0.35 136	0.32 159	0.61 334	0.38 259	0.55 259	0.45 90

CIPLG	2.88 211	10.01 363	20.02 239	0.95 78	1.34 268	3.95 215	0.91 191	4.24 286	3.69 319	2.36 250	2.66 312	1.17 65	1.06 79	1.82 85	1.37 121	0.45 232	0.25 103	0.27 46	0.23 53	0.33 90	0.60 170

LALA_ROB	2.88 211	2.13 291	19.08 171	1.10 131	0.99 187	3.91 202	1.81 318	4.50 352	3.04 228	3.32 347	1.87 181	2.75 243	1.66 213	4.06 195	4.02 304	0.47 252	0.44 240	0.55 318	0.53 320	0.61 278	0.73 209

IIG-Stereo	2.89 213	0.98 170	19.80 216	2.78 376	0.67 107	4.62 346	0.74 103	4.29 300	2.26 117	2.62 291	3.10 338	3.33 286	1.60 187	7.64 265	1.51 140	0.42 203	0.21 34	0.32 134	0.25 77	0.33 90	0.28 8

DN-CSS_ROB	2.89 213	9.72 361	19.71 210	2.07 351	0.90 165	4.01 225	0.61 45	4.06 220	3.35 281	1.66 77	1.89 185	1.39 88	1.06 79	3.24 176	1.88 209	0.44 223	0.19 9	0.44 264	0.29 161	0.40 169	0.42 78

AE-Stereo	2.91 215	0.63 36	17.05 123	1.15 152	0.63 97	4.39 304	0.70 80	4.02 208	2.12 98	1.24 46	2.04 215	1.01 52	0.91 47	1.67 55	1.42 126	0.30 56	1.14 325	0.28 66	0.28 131	0.27 16	16.93 419

PSMNet-RSSM	2.91 215	1.55 248	20.10 251	1.32 227	1.30 260	4.19 278	0.95 206	3.78 160	2.28 121	2.28 221	1.80 152	2.64 233	1.87 248	9.83 300	1.93 218	0.37 164	0.33 165	0.35 201	0.38 259	0.46 226	0.40 66

Consistency-Raft	2.93 217	1.93 279	19.72 212	1.41 254	1.75 340	3.85 188	1.32 267	4.09 233	2.75 176	1.82 103	2.66 312	1.81 140	4.34 353	2.29 132	2.08 236	0.90 354	0.94 314	1.03 369	1.13 371	1.71 380	1.10 260

ac_64	2.93 217	0.87 129	19.66 202	1.35 232	1.70 335	3.29 88	0.92 196	3.56 127	3.46 302	1.91 110	1.79 148	3.90 323	1.76 228	10.23 316	1.93 218	0.44 223	0.32 159	0.33 166	0.31 195	0.35 124	0.51 127

cf-r	2.93 217	2.19 293	20.59 317	1.49 276	1.35 270	4.18 270	0.92 196	3.73 155	3.12 239	2.16 188	1.82 159	3.40 289	1.44 153	8.22 271	1.93 218	0.34 124	0.31 153	0.33 166	0.30 178	0.38 154	0.45 90

ETE_ROB	2.93 217	2.12 289	17.80 142	1.13 147	0.94 179	3.71 162	1.53 292	4.29 300	2.98 213	3.32 347	2.13 233	2.34 202	1.51 167	8.68 278	2.82 274	0.44 223	0.40 218	0.51 302	0.49 307	0.56 265	0.80 221

x	2.94 221	0.83 120	16.07 99	1.51 280	0.83 145	2.13 33	0.96 211	3.97 197	4.73 365	1.73 89	1.43 66	1.61 105	1.27 120	2.24 127	1.71 186	0.29 34	6.91 391	0.34 184	0.31 195	0.34 111	9.60 387

OMP-Stereo	2.94 221	1.26 211	20.07 243	2.73 374	0.67 107	4.58 340	1.46 286	4.33 322	2.21 108	3.14 337	2.68 315	3.22 278	1.38 135	7.65 266	1.42 126	0.46 245	0.21 34	0.33 166	0.26 92	0.34 111	0.31 15

4D-IteraStereo	2.95 223	1.83 274	20.75 329	0.81 22	1.56 307	2.22 37	1.03 221	2.48 45	1.56 27	1.42 54	1.00 8	1.93 155	0.61 6	1.65 54	2.04 232	0.31 71	0.22 49	0.31 119	0.26 92	0.28 21	16.75 417

qqq	2.96 224	0.88 132	15.54 94	1.27 207	0.74 125	2.29 41	0.90 183	4.07 222	4.63 360	1.63 72	1.32 48	1.78 135	1.36 132	5.19 209	1.68 178	0.29 34	6.43 389	0.33 166	0.36 243	0.35 124	8.09 373

IPLGR_C	2.96 224	11.71 372	20.02 239	0.95 78	1.31 264	3.93 210	0.92 196	4.22 274	3.76 321	2.35 246	2.62 309	1.16 64	1.07 81	1.71 65	1.34 108	0.45 232	0.25 103	0.27 46	0.23 53	0.33 90	0.60 170

GANet-RSSM	2.96 224	1.27 214	21.17 369	1.73 323	1.23 250	4.22 283	0.91 191	3.39 117	2.02 88	1.97 129	1.74 133	2.53 220	2.06 258	10.91 336	1.88 209	0.37 164	0.35 181	0.32 134	0.29 161	0.42 194	0.46 97

NCCL2	2.96 224	4.07 327	15.75 96	1.24 188	1.03 199	3.48 119	2.55 352	3.79 161	2.39 135	2.78 306	1.80 152	2.41 209	1.67 215	10.27 319	2.48 265	0.46 245	0.41 224	0.57 324	0.55 327	0.61 278	0.86 233

MyStereo8	2.97 228	1.76 265	18.94 165	1.55 288	1.62 318	4.16 262	0.57 30	3.79 161	2.41 140	2.22 205	2.93 329	2.27 192	1.14 100	2.16 116	2.28 251	0.27 22	8.58 396	0.32 134	0.29 161	0.37 145	1.72 294

hitnet-ft	2.99 229	1.23 210	19.37 190	0.96 85	0.90 165	3.76 170	0.79 125	3.60 132	2.68 168	2.31 228	2.04 215	3.63 312	1.49 164	11.70 367	2.37 258	0.45 232	0.54 267	0.44 264	0.36 243	0.54 256	0.56 147

XPNet_ROB	2.99 229	1.58 250	17.06 125	1.38 244	0.99 187	3.91 202	1.62 302	4.20 269	2.42 141	2.87 315	2.03 213	2.31 197	1.72 224	10.76 329	3.60 299	0.55 298	0.49 260	0.48 282	0.40 272	0.53 253	0.85 230

DCRE	3.02 231	0.95 161	18.48 154	1.18 167	1.89 351	3.57 134	0.82 137	3.36 115	1.70 58	2.04 154	8.12 379	1.73 119	1.07 81	1.31 18	1.24 89	0.24 4	0.87 309	0.26 36	0.27 107	0.28 21	11.03 391

HSM-Net_RVC	3.02 231	0.65 46	19.48 196	0.94 70	0.90 165	3.71 162	1.20 254	5.61 394	2.87 200	3.24 343	2.49 294	2.53 220	1.61 192	11.39 352	1.90 211	0.37 164	0.27 130	0.27 46	0.24 66	0.31 50	0.39 63
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
ccnet	3.03 233	1.48 238	12.88 58	1.54 285	1.26 255	3.71 162	2.32 346	4.11 238	3.05 230	2.92 319	3.21 342	2.86 252	2.40 284	9.87 301	4.19 305	0.80 346	0.76 301	0.71 353	0.70 346	0.78 325	1.07 257

Nwc_Net	3.03 233	1.90 278	19.16 175	1.38 244	1.69 334	3.53 128	1.19 251	4.03 211	2.19 103	2.79 308	2.84 325	3.80 319	2.46 289	6.93 253	2.87 278	0.96 357	0.41 224	0.59 328	0.68 344	0.60 277	0.65 188

psm_up	3.04 235	1.30 221	18.97 168	1.31 221	1.51 295	3.86 191	1.22 257	4.26 296	2.31 128	2.72 298	1.83 171	2.43 213	1.68 216	12.86 391	1.78 196	0.43 217	0.41 224	0.41 248	0.34 221	0.46 226	0.67 195

CFNet	3.04 235	6.89 345	16.27 110	1.36 236	1.24 252	4.09 242	0.72 88	4.15 252	3.00 216	1.69 83	1.88 183	2.27 192	1.45 155	11.41 353	2.12 239	0.36 156	0.29 141	0.43 262	0.36 243	0.48 241	0.38 59

SACVNet	3.06 237	1.61 254	19.29 186	1.46 269	1.18 235	4.05 234	1.48 289	4.03 211	2.58 162	2.75 302	1.89 185	2.55 223	1.38 135	11.33 350	2.28 251	0.51 279	0.41 224	0.48 282	0.43 290	0.57 269	0.93 243

TransformOpticalFlow	3.07 238	0.87 129	20.87 338	1.10 131	0.56 70	4.18 270	0.64 59	4.36 328	3.28 264	2.19 198	3.08 336	4.32 348	5.01 359	7.36 261	1.59 157	0.34 124	0.18 5	0.32 134	0.26 92	0.29 34	0.57 152

StereoDRNet	3.07 238	2.92 311	16.33 112	1.36 236	1.57 309	3.45 110	2.04 334	3.77 159	2.85 192	3.31 346	1.85 176	2.78 247	1.79 234	10.85 332	3.41 294	0.45 232	0.36 188	0.39 239	0.37 251	0.62 283	0.85 230

IGEVStereo-DCA	3.09 240	3.48 320	16.25 105	0.96 85	0.49 49	1.59 15	0.83 141	1.68 7	3.44 295	0.75 4	0.78 3	0.74 23	0.73 19	5.79 220	7.75 339	0.32 85	0.26 123	0.28 66	0.21 26	0.32 69	15.08 404

FADNet_RVC	3.10 241	7.62 348	19.12 172	1.05 120	0.93 176	4.09 242	0.84 148	4.34 325	2.05 90	1.54 61	1.78 145	1.61 105	1.50 165	8.92 282	2.64 271	0.50 273	0.38 206	0.44 264	0.61 337	0.91 341	1.16 265

iRaft-Stereo_20w	3.11 242	0.69 66	18.89 164	1.00 103	1.09 217	5.03 380	1.00 215	5.86 396	2.46 150	2.83 314	1.64 109	3.06 267	4.30 351	3.08 175	1.74 193	0.31 71	0.30 149	0.27 46	0.35 234	0.42 194	7.93 371

STrans-v2	3.11 242	0.95 161	20.80 332	0.86 37	0.64 99	3.90 199	1.01 216	4.30 302	3.61 312	2.28 221	3.65 352	4.11 336	5.17 361	7.32 258	1.63 168	0.34 124	0.18 5	0.29 80	0.26 92	0.30 45	0.65 188

PS-NSSS	3.11 242	1.60 253	19.48 196	1.00 103	1.53 298	4.12 248	1.08 231	4.59 365	2.80 184	2.19 198	2.38 275	1.76 126	1.39 138	11.79 371	1.94 221	0.69 327	0.45 242	0.95 367	0.43 290	1.03 348	1.00 249

DRaft	3.12 245	0.68 61	20.57 313	0.77 10	0.49 49	3.95 215	1.20 254	2.40 37	1.60 38	2.64 293	2.80 323	1.59 104	5.33 362	6.94 254	9.51 347	0.43 217	0.22 49	0.27 46	0.27 107	0.32 69	0.47 105

NOSS_ROB	3.12 245	0.89 136	19.03 169	2.01 346	1.07 211	3.90 199	0.97 213	4.32 319	3.08 233	2.94 322	2.19 247	3.85 322	1.18 109	11.75 369	1.69 181	0.69 327	0.54 267	0.57 324	0.52 318	0.57 269	0.72 204

GwcNet-RSSM	3.13 247	5.08 332	19.86 224	1.28 209	1.20 242	4.12 248	1.11 238	3.89 179	2.80 184	2.13 178	1.81 157	3.11 272	1.46 157	10.33 321	2.19 245	0.36 156	0.34 172	0.35 201	0.31 195	0.45 218	0.43 82

anonymousdsp	3.14 248	0.83 120	20.28 271	0.94 70	0.64 99	4.54 329	0.82 137	2.03 25	3.32 277	0.91 20	1.13 20	0.78 26	0.77 25	1.78 76	0.90 28	0.29 34	0.25 103	0.29 80	0.21 26	0.33 90	21.81 423

anonymousa	3.14 248	0.83 120	19.20 179	1.62 300	9.63 410	2.06 30	0.78 119	2.93 77	2.20 106	1.95 125	2.17 239	3.41 290	1.81 237	1.33 22	1.67 176	0.29 34	8.64 398	0.34 184	0.37 251	0.32 69	1.33 273

IGEV-Stereo	3.15 250	0.83 120	20.31 278	0.94 70	0.64 99	4.54 329	0.82 137	2.01 23	3.31 274	0.91 20	1.13 20	0.79 30	0.77 25	1.79 77	0.92 31	0.29 34	0.25 103	0.29 80	0.21 26	0.33 90	21.85 424
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
AF-Net	3.15 250	2.65 305	18.81 161	1.37 241	1.76 342	3.30 91	1.57 298	4.20 269	3.05 230	2.76 303	2.94 330	4.50 354	3.21 325	5.88 223	3.07 286	0.88 353	0.39 215	0.72 356	0.50 313	0.75 322	0.66 194

RASNet	3.15 250	1.20 208	19.81 218	1.63 303	2.26 365	3.67 155	1.09 233	3.58 128	3.44 295	1.99 133	2.15 234	4.59 359	2.30 279	10.24 318	2.98 282	0.57 303	0.26 123	0.25 25	0.25 77	0.30 45	0.54 142

RYNet	3.15 250	1.48 238	16.27 110	1.24 188	1.39 277	3.67 155	1.44 285	4.09 233	3.20 246	2.26 216	1.70 119	3.83 320	2.15 268	13.64 402	3.23 292	0.45 232	0.45 242	0.50 297	0.35 234	0.81 331	0.83 225

raft_robust	3.17 254	2.15 292	20.28 271	1.06 123	0.55 67	3.86 191	0.46 14	4.42 339	2.77 180	1.70 85	1.37 56	7.48 387	6.35 371	6.81 251	1.44 132	0.31 71	0.74 300	0.30 101	0.37 251	0.32 69	0.57 152

RALCasStereoNet	3.17 254	1.87 277	20.86 337	1.17 163	1.63 321	3.10 68	0.70 80	3.21 99	2.19 103	1.39 52	1.73 131	1.18 68	0.91 47	2.46 140	1.64 171	0.31 71	8.75 399	0.25 25	0.22 44	0.31 50	9.45 385

DRN-Test	3.17 254	1.30 221	19.66 202	1.41 254	1.60 315	3.61 143	1.47 287	4.18 264	2.83 190	3.48 352	1.92 198	2.58 228	2.50 293	10.81 330	2.90 280	0.49 263	0.49 260	0.44 264	0.42 285	0.57 269	0.78 218

HH	3.19 257	0.91 143	21.34 379	1.24 188	0.61 85	4.16 262	0.80 129	2.94 79	1.82 66	1.23 44	1.84 172	4.61 361	1.84 243	2.63 155	0.99 51	0.29 34	1.53 335	0.30 101	0.24 66	0.34 111	14.22 399

HanStereo	3.19 257	0.91 143	21.34 379	1.24 188	0.61 85	4.16 262	0.80 129	2.94 79	1.82 66	1.23 44	1.84 172	4.61 361	1.84 243	2.63 155	0.99 51	0.29 34	1.53 335	0.30 101	0.24 66	0.34 111	14.22 399

ADLNet2	3.20 259	1.43 233	20.11 254	1.22 181	1.78 345	3.86 191	1.47 287	3.96 194	3.89 328	2.26 216	2.49 294	4.63 363	1.92 253	10.68 328	2.00 226	0.42 203	0.37 193	0.29 80	0.30 178	0.51 251	0.46 97

FADNet	3.20 259	11.55 371	16.16 103	1.24 188	0.95 181	3.30 91	0.87 159	4.00 201	2.73 173	1.42 54	1.35 51	2.51 219	2.04 257	9.95 307	2.39 260	0.44 223	0.46 246	0.40 244	0.44 293	1.13 359	0.61 174

TDLM	3.20 259	1.58 250	18.80 160	1.70 319	1.10 220	4.29 291	2.17 340	3.81 168	3.27 262	2.89 316	1.98 206	2.06 182	1.70 221	12.44 386	2.15 240	0.58 304	0.31 153	0.56 321	0.40 272	0.58 272	1.59 288

DispNO	3.22 262	2.06 284	19.82 219	1.21 177	1.11 222	3.74 167	0.93 201	4.31 312	2.89 202	2.37 255	2.27 259	4.51 355	2.09 259	11.41 353	3.47 296	0.35 136	0.28 136	0.31 119	0.29 161	0.39 165	0.51 127

SHD	3.22 262	4.21 328	14.19 72	2.37 360	2.12 361	2.77 52	1.19 251	4.24 286	3.25 259	4.64 379	2.73 319	3.62 311	2.76 301	6.30 236	4.75 317	0.66 321	1.25 330	0.52 305	0.59 333	0.69 311	1.64 292

PASM	3.22 262	2.89 308	15.38 90	2.00 344	1.57 309	2.77 52	1.96 325	3.62 135	2.75 176	2.95 324	2.26 256	3.10 271	2.24 275	11.87 372	2.46 262	0.97 358	1.06 321	0.87 364	1.02 365	1.20 363	1.41 278

ADLNet	3.23 265	1.19 207	21.03 347	1.36 236	1.61 316	3.69 158	1.23 258	4.05 218	3.41 292	2.72 298	2.29 264	4.00 329	1.77 230	11.21 346	2.15 240	0.42 203	0.43 236	0.36 212	0.35 234	0.47 236	0.82 223

FADNet-RVC	3.23 265	12.51 375	17.02 122	1.17 163	0.81 142	3.52 126	1.09 233	4.16 255	2.74 175	1.44 57	1.29 45	1.86 147	1.76 228	9.82 299	2.46 262	0.39 183	0.38 206	0.40 244	0.41 282	0.68 309	0.59 166

DEmStereo	3.24 267	0.65 46	18.95 166	0.83 28	0.54 64	3.85 188	1.79 316	2.53 50	2.54 157	2.25 210	2.74 320	2.02 174	6.02 369	6.78 249	11.30 353	0.40 190	0.26 123	0.27 46	0.27 107	0.28 21	0.57 152

ARAFT	3.24 267	13.49 380	19.88 227	0.93 65	0.49 49	4.16 262	1.40 278	4.37 331	3.21 249	2.40 261	1.91 193	1.70 114	1.04 70	6.43 239	1.45 135	0.37 164	0.19 9	0.37 223	0.35 234	0.37 145	0.35 36

APVNet	3.24 267	1.59 252	21.72 389	1.36 236	1.52 297	3.93 210	1.12 240	3.58 128	2.80 184	2.32 240	2.02 211	3.05 265	1.96 254	11.77 370	2.61 269	0.44 223	0.46 246	0.65 345	0.47 302	0.73 316	0.73 209

HSM	3.25 270	1.08 188	19.18 177	1.19 170	1.54 299	3.45 110	1.02 219	4.04 215	2.61 164	2.31 228	2.17 239	8.01 390	2.99 314	11.59 360	1.80 201	0.35 136	0.24 91	0.28 66	0.24 66	0.33 90	0.55 145

Wz-Net-MNSev	3.26 271	7.24 347	17.26 127	1.58 293	1.37 274	3.27 83	2.45 347	4.10 235	4.50 358	2.61 289	2.17 239	2.33 199	3.02 316	7.48 263	2.88 279	0.46 245	0.39 215	0.37 223	0.38 259	0.61 278	0.63 181

GwcNet	3.26 271	3.93 323	20.24 267	1.38 244	2.04 359	3.24 80	1.53 292	3.72 151	3.66 316	2.17 190	2.25 255	3.55 307	1.69 218	9.38 291	3.03 284	0.48 257	0.49 260	0.46 275	0.39 265	0.66 301	0.86 233

RP	3.26 271	1.73 264	17.70 141	1.56 290	1.93 354	3.43 106	1.94 323	4.18 264	2.72 172	2.77 304	3.05 334	3.96 327	2.69 298	10.17 313	2.86 276	1.04 359	0.50 263	0.71 353	0.59 333	0.75 322	0.83 225

stereogan	3.26 271	1.26 211	18.01 144	1.38 244	1.66 331	3.76 170	1.64 306	4.06 220	3.86 327	3.23 342	2.70 317	5.02 370	2.85 303	9.88 302	1.85 207	0.71 331	0.51 265	0.69 350	0.48 304	0.86 337	0.85 230

FADNet-RVC-Resample	3.31 275	8.52 352	22.84 406	1.18 167	0.91 171	3.52 126	1.35 272	4.13 246	2.32 129	1.75 94	1.35 51	2.26 191	1.51 167	9.51 292	2.03 230	0.42 203	0.38 206	0.42 258	0.44 293	0.59 274	0.71 202

iResNetv2_ROB	3.31 275	14.88 408	20.01 238	2.17 353	1.09 217	3.84 185	1.13 242	4.22 274	3.15 243	2.02 146	2.06 223	2.00 173	1.69 218	3.61 183	2.10 238	0.36 156	0.22 49	0.32 134	0.22 44	0.48 241	0.58 164

CVANet_RVC	3.32 277	1.63 257	21.06 353	1.66 310	1.29 259	3.99 223	1.55 296	3.98 198	3.00 216	3.51 353	2.06 223	2.58 228	1.72 224	12.46 387	1.70 183	0.62 314	0.34 172	0.53 309	0.47 302	0.64 292	1.66 293

PDISCO_ROB	3.32 277	5.22 334	18.16 148	2.03 348	2.19 364	4.52 328	1.63 303	4.74 375	3.32 277	2.22 205	2.18 244	3.71 313	2.41 285	5.36 211	2.43 261	1.35 371	0.79 302	0.72 356	0.62 339	1.31 369	1.53 285

PWC_ROB	3.32 277	4.61 331	14.41 76	1.46 269	1.90 352	3.21 73	1.15 247	4.39 337	3.46 302	3.13 334	3.40 348	2.79 248	2.34 281	9.17 286	6.94 330	0.61 309	0.34 172	0.61 334	0.37 251	0.73 316	1.40 276

aanetorigin	3.34 280	2.00 282	17.58 136	1.20 172	1.57 309	2.57 48	3.75 386	2.73 71	2.10 94	6.11 390	4.27 361	2.88 253	5.64 365	5.46 215	4.60 314	0.53 291	0.46 246	0.45 270	0.48 304	1.15 360	1.22 267

RGC	3.35 281	1.84 276	18.13 147	1.52 282	1.79 346	3.33 93	1.37 275	4.18 264	2.39 135	2.96 325	3.23 344	3.98 328	2.71 299	11.53 357	3.42 295	0.90 354	0.48 257	0.79 361	0.79 353	0.75 322	0.89 236

FAT-Stereo	3.38 282	0.88 132	19.96 233	1.28 209	1.20 242	3.44 107	1.97 326	4.26 296	3.15 243	3.14 337	3.92 357	3.50 300	3.28 327	11.68 366	2.04 232	0.65 320	0.68 293	0.48 282	0.54 323	0.63 289	0.91 238

PSMNet_ROB	3.38 282	5.24 335	20.61 319	1.24 188	1.22 249	3.76 170	1.64 306	3.59 130	2.80 184	2.07 165	1.72 125	2.75 243	1.79 234	11.42 355	4.58 313	0.42 203	0.38 206	0.50 297	0.62 339	0.62 283	0.69 198

PSM-AAD	3.41 284	0.58 10	20.55 307	0.95 78	0.56 70	4.46 314	7.40 401	3.11 93	1.58 30	2.30 225	2.56 303	1.26 76	16.19 408	2.47 143	1.00 54	0.32 85	0.22 49	0.58 327	0.41 282	0.37 145	1.32 272

XQC	3.41 284	6.58 342	15.18 86	1.97 341	1.62 318	3.40 99	1.76 314	4.53 354	3.67 318	3.40 349	2.45 290	3.73 314	2.91 306	6.78 249	5.36 321	0.73 338	0.90 310	0.60 331	0.61 337	1.02 347	0.99 248

Syn2CoEx	3.42 286	7.66 349	20.57 313	1.42 261	1.18 235	2.49 46	1.64 306	4.07 222	2.68 168	2.51 279	2.27 259	2.89 254	3.15 323	9.56 293	2.58 267	0.52 289	0.45 242	0.53 309	0.42 285	0.79 329	1.00 249

RTSC	3.44 287	6.78 344	16.53 117	1.76 329	1.54 299	3.53 128	0.94 203	4.22 274	2.97 210	3.65 358	3.23 344	3.31 284	2.29 277	6.22 233	7.41 336	0.61 309	1.32 331	0.37 223	0.42 285	0.78 325	0.98 247

MFMNet_re	3.44 287	8.89 353	19.36 189	3.25 388	1.91 353	3.13 70	1.99 327	3.60 132	4.16 337	3.17 340	2.86 326	2.25 190	2.41 285	2.61 154	2.35 255	1.13 364	1.06 321	0.94 366	0.91 362	1.29 368	1.57 287

edge stereo	3.45 289	1.08 188	22.14 399	1.31 221	1.36 271	2.68 51	1.54 294	4.13 246	3.27 262	2.94 322	3.27 346	4.34 349	2.48 290	11.60 362	2.79 272	0.62 314	0.64 287	0.79 361	0.56 329	0.70 312	0.82 223

PA-Net	3.45 289	2.50 300	20.39 287	1.42 261	1.20 242	3.39 98	1.73 312	3.93 190	3.57 311	1.94 120	2.17 239	3.02 263	1.87 248	11.67 363	6.48 328	0.40 190	0.55 269	0.44 264	0.63 343	0.55 259	1.13 262
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
GANetREF_RVC	3.45 289	5.10 333	19.89 228	1.58 293	0.80 140	4.13 251	1.82 319	4.24 286	3.33 279	1.91 110	1.76 135	2.46 215	1.83 242	13.17 395	1.87 208	0.83 351	0.57 271	0.79 361	0.77 351	1.21 364	0.91 238
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
raft+_RVC	3.46 292	2.57 304	19.51 198	1.49 276	17.54 417	3.63 146	0.76 115	3.24 102	1.53 20	1.35 49	1.67 112	1.03 53	1.10 89	1.98 100	1.53 143	0.25 8	7.10 392	0.25 25	0.24 66	0.28 21	2.18 314

Wz-Net-SNSev	3.47 293	10.51 366	16.90 121	1.65 309	1.20 242	3.29 88	2.03 333	4.16 255	3.03 225	2.35 246	2.39 278	3.48 294	2.12 264	7.95 270	4.28 307	0.51 279	0.40 218	0.53 309	0.49 307	0.74 320	1.46 281

NCC-stereo	3.49 294	2.07 286	20.23 265	1.31 221	1.76 342	4.04 230	1.42 281	4.01 203	2.34 130	3.06 330	2.59 306	3.51 303	3.02 316	10.02 311	5.44 322	1.38 373	0.66 291	0.64 343	0.88 359	0.67 304	0.84 228

Abc-Net	3.49 294	2.07 286	20.23 265	1.31 221	1.76 342	4.04 230	1.42 281	4.01 203	2.34 130	3.06 330	2.59 306	3.51 303	3.02 316	10.02 311	5.44 322	1.38 373	0.66 291	0.64 343	0.88 359	0.67 304	0.84 228
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
S-Stereo	3.51 296	0.96 163	22.00 397	1.38 244	1.50 293	3.55 131	2.49 350	4.27 298	3.00 216	2.38 256	3.94 358	3.73 314	1.84 243	11.89 374	2.59 268	0.64 318	0.71 298	0.49 295	0.81 355	0.68 309	1.31 271

Anonymous Stereo	3.53 297	5.56 336	19.23 182	1.75 327	1.40 281	3.35 95	3.23 370	4.15 252	3.13 240	2.42 266	2.38 275	2.56 225	1.53 175	11.88 373	3.54 297	0.68 325	0.92 311	0.57 324	0.57 330	0.74 320	1.08 259

LargeStereo	3.59 298	0.91 143	13.63 61	1.08 127	0.98 185	1.27 10	0.98 214	3.33 112	1.89 75	0.93 24	1.38 59	0.86 39	1.09 83	1.71 65	1.09 66	0.36 156	21.52 432	0.23 5	0.21 26	0.31 50	18.10 420

PWCDC_ROB	3.62 299	9.86 362	17.35 130	1.62 300	1.57 309	4.19 278	1.01 216	4.35 326	4.20 338	2.26 216	7.36 375	2.73 238	2.75 300	4.10 196	4.51 312	1.47 375	0.37 193	0.39 239	0.34 221	1.22 365	0.73 209

GANet	3.64 300	1.76 265	19.65 201	1.92 340	1.04 206	3.91 202	2.51 351	3.86 175	2.81 188	3.13 334	3.03 333	3.19 275	2.19 273	12.43 385	8.23 342	0.60 308	0.43 236	0.52 305	0.43 290	0.63 289	0.63 181

DDUNet	3.65 301	2.81 307	19.59 200	3.57 393	2.26 365	3.47 113	1.35 272	4.21 273	2.40 138	2.68 295	2.48 293	4.17 339	1.78 231	5.48 216	2.61 269	2.25 381	1.77 342	2.61 395	2.43 404	2.63 385	2.40 318

rrr	3.66 302	3.48 320	23.50 410	0.96 85	0.49 49	1.59 15	0.92 196	8.19 402	2.75 176	0.75 4	0.78 3	0.74 23	0.73 19	5.79 220	7.75 339	0.32 85	0.26 123	0.28 66	0.21 26	0.32 69	13.47 392

ADCRef	3.66 302	5.95 338	15.50 93	1.20 172	1.41 283	3.93 210	1.61 300	3.92 186	2.77 180	3.13 334	2.20 248	2.40 205	2.78 302	6.23 235	16.59 382	0.50 273	0.35 181	0.63 341	0.62 339	0.58 272	0.92 240

ACVNet-DCA	3.67 304	0.94 157	19.66 202	1.87 335	0.42 23	4.47 317	0.73 95	4.07 222	4.63 360	1.21 39	1.89 185	0.73 18	1.62 200	2.20 121	0.81 14	0.31 71	18.77 418	0.32 134	0.21 26	0.35 124	8.09 373

test_xeample3	3.67 304	3.52 322	21.53 385	0.98 95	0.51 58	1.88 22	0.91 191	8.10 401	2.76 179	0.82 8	0.76 2	0.65 6	0.70 14	5.88 223	7.74 338	0.32 85	0.29 141	0.27 46	0.22 44	0.29 34	15.33 409

GrayStereo	3.68 306	0.56 5	20.61 319	1.71 320	0.90 165	4.17 267	8.11 403	3.17 96	4.13 336	2.80 310	2.49 294	1.70 114	17.06 409	2.83 167	1.25 95	0.37 164	0.23 72	0.27 46	0.32 205	0.30 45	0.57 152

xx1	3.69 307	0.94 157	19.66 202	1.87 335	0.42 23	4.47 317	0.73 95	4.24 286	4.01 332	1.21 39	1.89 185	1.78 135	1.36 132	2.20 121	0.81 14	0.31 71	18.77 418	0.33 166	0.36 243	0.35 124	8.09 373

AANet_RVC	3.70 308	7.03 346	17.25 126	1.21 177	1.12 225	3.79 176	1.09 233	3.98 198	3.38 285	2.65 294	4.29 362	3.95 326	1.40 142	11.43 356	7.88 341	1.25 369	0.57 271	0.34 184	0.25 77	0.43 203	0.71 202

FTStereo	3.74 309	0.60 26	20.43 289	0.99 100	0.66 105	4.34 297	11.24 405	2.63 66	1.95 81	2.58 284	5.03 369	1.90 153	13.77 403	3.70 186	1.28 103	0.41 193	0.24 91	0.31 119	0.33 212	0.32 69	2.08 308

MaskLacGwcNet_RVC	3.77 310	1.65 259	20.61 319	2.55 370	1.63 321	4.29 291	1.67 309	3.99 200	2.56 158	1.76 95	1.93 200	3.03 264	1.41 147	13.24 397	2.02 229	4.47 406	1.63 339	1.12 375	0.48 304	2.42 384	2.85 327

HBP-ISP	3.78 311	9.10 356	20.83 334	1.72 321	1.14 228	4.54 329	2.82 359	4.61 366	3.03 225	4.13 369	1.98 206	1.88 151	3.31 328	11.06 342	1.52 142	0.74 341	0.57 271	0.67 347	0.62 339	0.65 297	0.64 185

tt1	3.79 312	0.93 154	15.34 88	1.83 333	0.45 32	4.54 329	0.78 119	4.23 279	4.73 365	1.27 47	1.89 185	0.74 23	1.48 161	2.29 132	0.78 7	0.30 56	19.28 428	0.32 134	0.22 44	0.31 50	14.02 395

222	3.82 313	0.88 132	6.92 28	1.15 152	0.99 187	3.27 83	0.64 59	4.57 360	5.37 382	2.43 267	2.32 269	1.41 91	1.44 153	10.64 326	18.51 404	0.32 85	4.89 383	0.32 134	0.30 178	0.34 111	9.80 388

CC-Net-ROB	3.82 313	3.41 318	20.20 258	2.40 361	1.66 331	4.49 322	1.61 300	4.77 376	3.08 233	2.06 159	2.06 223	1.99 169	1.60 187	12.57 389	1.91 213	2.82 386	2.19 350	2.67 397	1.06 368	2.31 383	1.59 288

UDG	3.84 315	2.91 309	20.05 242	2.98 382	1.98 356	3.95 215	1.18 250	4.43 341	2.24 111	2.47 273	2.53 301	4.49 353	2.44 288	6.52 241	4.74 316	2.14 380	1.77 342	2.64 396	2.58 406	2.66 386	2.19 315

1test111	3.86 316	0.94 157	19.66 202	1.87 335	0.42 23	4.47 317	0.73 95	4.07 222	4.63 360	1.21 39	1.89 185	0.73 18	1.62 200	5.19 209	1.68 178	0.31 71	18.77 418	0.32 134	0.21 26	0.35 124	8.09 373

GASNet	3.86 316	15.35 413	21.16 367	1.63 303	1.25 254	2.35 42	1.11 238	4.11 238	2.86 198	1.99 133	2.11 230	2.99 260	2.16 270	10.62 325	3.75 301	0.71 331	0.37 193	0.61 334	0.46 300	0.91 341	0.70 200

AAGNet	3.88 318	0.67 55	20.04 241	2.27 356	0.46 33	4.76 373	1.05 227	2.28 34	3.38 285	2.16 188	1.84 172	2.40 205	3.95 345	6.22 233	24.21 414	0.49 263	0.19 9	0.30 101	0.29 161	0.33 90	0.29 11

PVD	3.91 319	4.36 329	13.89 68	2.81 380	4.79 404	3.80 179	1.94 323	3.89 179	4.11 334	5.75 386	3.56 351	3.59 308	3.34 331	6.44 240	6.44 327	0.73 338	2.84 364	0.74 359	0.84 357	0.82 333	3.45 343

FBW_ROB	3.91 319	2.07 286	15.46 92	1.60 296	1.16 231	3.80 179	1.48 289	4.37 331	3.41 292	2.53 280	2.45 290	4.19 341	2.10 260	15.17 409	9.45 346	0.86 352	0.65 290	1.54 383	0.96 363	1.08 354	3.80 345

cc1	3.93 321	0.94 157	19.66 202	1.87 335	0.42 23	4.47 317	0.73 95	4.24 286	4.01 332	1.21 39	1.89 185	0.73 18	1.62 200	2.20 121	0.81 14	0.31 71	18.77 418	0.32 134	0.21 26	0.32 69	13.93 394

DPSNet	3.94 322	2.01 283	14.69 80	1.58 293	1.30 260	4.17 267	2.08 336	4.57 360	4.63 360	2.78 306	1.99 209	3.79 318	7.88 387	10.66 327	11.35 355	0.94 356	0.99 319	0.41 248	0.57 330	1.09 355	1.40 276

RAFT + AFF	3.98 323	14.10 394	20.78 330	1.16 156	1.96 355	4.14 256	2.00 330	4.56 358	3.52 308	2.23 207	2.51 298	2.27 192	4.92 358	8.94 283	2.82 274	0.33 108	0.60 280	0.48 282	0.39 265	0.81 331	1.03 254

DeepPrunerF	4.00 324	5.64 337	16.81 119	1.36 236	1.75 340	3.69 158	1.54 294	4.24 286	13.98 407	2.21 203	1.77 142	2.73 238	2.29 277	10.90 335	6.64 329	0.71 331	0.61 282	0.77 360	0.79 353	0.87 339	0.79 220

Anonymous_2	4.03 325	0.99 179	11.19 51	1.20 172	1.71 336	3.68 157	0.93 201	3.76 157	1.63 47	2.07 165	1.43 66	4.76 365	2.34 281	1.86 90	1.78 196	0.82 350	2.42 359	8.69 420	16.64 425	4.38 402	8.29 378

MFN_U_SF_RVC	4.08 326	13.72 389	15.13 85	2.00 344	1.43 286	3.73 165	1.68 310	4.11 238	3.39 290	2.93 320	2.38 275	4.39 350	3.63 339	8.63 277	6.14 324	1.14 365	1.07 324	1.01 368	1.35 382	1.63 377	2.09 310

CBMV	4.12 327	1.27 214	21.14 364	1.52 282	0.85 150	3.80 179	3.89 390	4.58 362	3.02 223	3.56 356	2.37 274	4.44 351	13.88 405	11.23 348	3.78 302	0.56 301	0.43 236	0.48 282	0.39 265	0.55 259	0.74 213
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
G-Net	4.16 328	1.39 229	20.31 278	2.30 357	2.91 378	4.68 362	2.86 361	3.35 114	2.44 147	4.43 376	9.43 391	6.89 384	3.83 343	8.91 281	4.83 318	0.80 346	0.80 303	0.70 351	0.50 313	0.95 345	0.97 246

test_xeample	4.19 329	0.93 154	14.09 70	1.16 156	1.17 233	3.28 85	0.80 129	4.63 367	5.30 378	2.46 272	2.35 271	1.39 88	1.42 149	10.88 333	17.68 398	0.30 56	6.50 390	0.32 134	0.32 205	0.36 141	8.38 381

SQANet	4.22 330	14.03 393	20.30 276	2.78 376	2.75 376	3.41 102	1.48 289	3.66 140	2.25 114	2.62 291	1.77 142	2.68 235	1.90 251	7.41 262	3.78 302	2.97 388	1.42 332	1.85 385	1.13 371	3.28 388	2.86 328

Wz-Net-TNSev	4.22 330	13.55 381	15.87 98	1.57 291	1.19 240	3.61 143	2.48 349	4.38 335	3.45 301	2.29 224	1.91 193	4.20 342	2.86 304	12.11 377	10.56 349	0.61 309	0.59 278	0.48 282	0.54 323	0.93 343	1.24 269

ttt	4.23 332	0.75 99	19.96 233	1.48 274	1.31 264	3.69 158	0.87 159	4.65 368	5.33 379	2.45 271	2.39 278	2.44 214	1.54 177	11.35 351	16.49 381	0.43 217	4.35 380	0.37 223	0.35 234	0.41 187	4.01 351

xxxx	4.25 333	0.86 126	14.59 79	1.30 218	1.16 231	3.51 124	0.63 57	4.56 358	5.42 385	2.33 242	2.29 264	2.04 177	1.39 138	10.23 316	18.00 400	0.33 108	7.15 393	0.31 119	0.30 178	0.35 124	8.33 379

ADCPNet	4.25 333	4.04 325	21.95 393	1.33 229	1.31 264	6.34 392	2.63 355	4.07 222	3.23 257	2.81 311	2.21 251	4.27 344	6.08 370	6.01 225	11.73 358	0.67 324	1.17 327	0.71 353	1.71 388	0.87 339	1.82 302

LL-Strereo	4.26 335	13.69 386	20.37 283	1.24 188	2.18 362	2.90 59	1.08 231	4.35 326	2.22 109	3.20 341	2.26 256	3.29 281	3.13 320	11.30 349	1.91 213	0.33 108	3.89 379	0.46 275	0.34 221	0.54 256	6.47 368

ffm	4.27 336	0.98 170	21.04 348	1.24 188	1.03 199	3.64 147	0.87 159	4.23 279	4.73 365	2.31 228	2.40 280	3.49 295	1.64 205	2.29 132	0.78 7	0.30 56	19.28 428	0.48 282	0.40 272	0.31 50	14.02 395

RTS	4.29 337	9.35 357	18.25 150	2.79 378	2.29 367	4.98 378	3.41 374	4.72 372	4.27 345	4.35 373	3.10 338	4.93 367	3.14 321	7.71 267	6.99 331	0.71 331	0.68 293	0.51 302	0.50 313	1.07 352	1.98 305

RTSA	4.29 337	9.35 357	18.25 150	2.79 378	2.29 367	4.98 378	3.41 374	4.72 372	4.27 345	4.35 373	3.10 338	4.93 367	3.14 321	7.71 267	6.99 331	0.71 331	0.68 293	0.51 302	0.50 313	1.07 352	1.98 305

SDNR	4.37 339	2.22 294	20.63 322	1.60 296	0.99 187	5.15 381	0.67 64	4.36 328	5.55 388	4.89 381	7.17 373	5.50 378	1.58 183	17.48 411	4.33 309	0.80 346	0.72 299	0.59 328	0.45 298	1.18 362	1.43 280

MFN_U_SF_DS_RVC	4.38 340	13.66 384	13.95 69	1.39 251	1.58 314	5.18 382	3.31 372	4.53 354	3.22 254	2.60 285	2.62 309	4.99 369	2.11 262	13.99 406	4.21 306	1.53 377	2.56 362	0.67 347	1.82 394	0.83 336	2.92 331

WZ-Net	4.39 341	12.37 374	17.44 132	1.47 273	1.42 285	3.76 170	2.27 344	4.17 259	3.11 237	2.89 316	2.24 253	4.05 331	5.69 367	10.89 334	12.07 359	0.66 321	0.41 224	0.47 277	0.49 307	0.78 325	1.12 261

ADCP+	4.42 342	12.67 377	18.95 166	1.12 142	1.55 303	4.30 293	3.60 383	4.01 203	3.80 323	2.30 225	1.71 123	3.93 324	4.29 350	3.49 180	18.77 408	0.40 190	0.41 224	0.63 341	0.53 320	0.67 304	1.35 274

MADNet+	4.46 343	11.36 369	14.35 75	2.23 354	2.50 373	4.18 270	2.86 361	5.46 389	4.43 352	2.74 301	2.69 316	4.55 357	3.43 336	8.97 284	9.42 345	1.47 375	2.06 348	1.09 373	1.02 365	1.54 375	2.96 333

AnyNet_C32	4.49 344	9.53 359	13.85 64	1.67 311	1.56 307	5.40 385	4.06 392	4.03 211	3.69 319	4.21 372	3.09 337	3.09 270	3.38 335	8.24 272	18.76 407	0.56 301	0.64 287	0.53 309	0.81 355	1.36 371	1.42 279

THIR-Stereo	4.50 345	1.11 192	18.71 159	0.89 49	0.47 37	2.25 38	16.71 410	3.53 126	1.58 30	2.04 154	12.04 402	2.66 234	7.52 383	7.29 257	11.25 352	0.32 85	0.21 34	0.29 80	0.28 131	0.35 124	0.52 133

ADCMid	4.55 346	10.78 367	17.67 140	1.32 227	1.43 286	4.62 346	2.24 342	4.22 274	4.97 374	3.93 364	3.01 332	3.84 321	3.66 340	4.22 200	18.57 406	0.69 327	0.62 285	1.09 373	1.20 375	1.48 373	1.49 283

mmx	4.56 347	0.98 170	21.04 348	1.24 188	1.03 199	3.64 147	0.87 159	4.53 354	5.34 380	2.31 228	2.40 280	3.49 295	1.64 205	12.40 380	16.90 385	0.34 124	5.98 387	0.48 282	0.40 272	0.46 226	5.71 362

xxx	4.56 347	0.98 170	21.04 348	1.24 188	1.03 199	3.64 147	0.87 159	4.53 354	5.34 380	2.31 228	2.40 280	3.49 295	1.64 205	12.40 380	16.90 385	0.34 124	5.98 387	0.48 282	0.40 272	0.46 226	5.71 362

CBMV_ROB	4.57 349	0.90 141	21.30 378	1.46 269	0.89 161	4.43 311	1.69 311	4.51 353	3.14 242	5.97 388	4.23 360	4.16 338	7.83 385	11.06 342	16.47 380	0.61 309	0.55 269	0.53 309	0.51 317	0.56 265	0.59 166

SAMSARA	4.67 350	6.50 341	16.40 113	4.62 409	3.13 384	6.62 394	3.49 377	5.24 382	3.04 228	7.78 396	3.07 335	5.32 374	4.05 347	9.98 308	6.42 326	0.69 327	2.39 358	0.60 331	0.74 349	0.99 346	2.26 316

AnyNet_C01	4.68 351	10.90 368	16.41 114	2.03 348	1.62 318	6.25 390	6.40 398	4.19 267	5.13 377	4.03 366	3.77 355	4.14 337	3.26 326	7.23 256	11.19 351	0.64 318	0.80 303	0.65 345	0.72 348	2.18 381	2.08 308

ADCL	4.70 352	4.04 325	16.12 101	1.35 232	1.28 257	5.46 386	10.88 404	4.08 229	4.25 343	5.97 388	4.51 364	4.29 346	5.60 363	6.37 237	15.21 377	0.54 295	0.48 257	0.88 365	0.78 352	0.86 337	1.01 251

DispFullNet	4.71 353	3.93 323	23.92 412	4.00 398	3.01 380	3.38 96	1.31 266	4.23 279	3.26 260	6.31 391	2.92 328	4.03 330	7.80 384	3.93 192	5.15 319	2.80 385	1.61 338	3.11 405	2.70 409	3.32 389	3.38 341

NaN_ROB	4.73 354	6.66 343	21.89 390	1.26 206	1.28 257	3.49 120	3.02 366	4.38 335	3.93 329	3.65 358	2.55 302	2.97 258	5.01 359	13.23 396	17.43 396	0.38 176	0.42 235	0.38 235	0.40 272	0.50 246	1.82 302

1111x	4.75 355	1.05 184	20.89 339	1.28 209	1.02 195	3.81 182	0.88 166	4.65 368	5.52 386	2.43 267	2.27 259	1.97 167	1.81 237	12.40 380	18.19 402	0.32 85	9.06 406	0.32 134	0.34 221	0.38 154	6.34 367

ADCS	4.77 356	12.63 376	17.40 131	1.72 321	1.34 268	3.90 199	3.60 383	4.30 302	3.54 309	5.11 384	2.81 324	4.44 351	3.05 319	6.15 232	19.32 409	0.74 341	0.68 293	0.70 351	0.70 346	1.25 367	1.98 305

Ntro	4.83 357	14.73 404	20.47 295	3.24 387	2.97 379	4.12 248	1.88 321	4.00 201	2.57 160	1.79 100	2.15 234	3.34 287	2.16 270	10.01 310	7.34 333	3.53 396	1.77 342	2.13 388	1.32 380	3.89 397	3.23 334

EAI-Stereo	4.89 358	0.69 66	7.74 32	0.99 100	1.63 321	4.68 362	51.52 428	5.79 395	3.37 283	3.64 357	7.24 374	1.10 58	0.95 54	2.51 145	1.71 186	0.33 108	0.31 153	0.28 66	2.04 400	0.28 21	0.92 240

MSC_U_SF_DS_RVC	4.90 359	13.94 392	16.59 118	1.69 315	1.46 290	6.15 389	3.52 379	5.47 390	3.95 330	2.77 304	2.74 320	4.81 366	2.49 292	13.78 403	5.33 320	2.34 382	3.46 375	1.05 370	1.21 376	2.28 382	2.94 332

SGM-Forest	4.96 360	0.86 126	21.02 346	1.22 181	0.83 145	4.05 234	3.26 371	4.40 338	3.49 306	4.40 375	3.69 354	4.66 364	13.91 406	11.94 375	17.16 393	0.66 321	0.46 246	0.49 295	0.39 265	0.49 245	1.77 299
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
SuperB	5.03 361	8.93 354	20.96 344	1.51 280	1.11 222	3.88 196	3.00 364	4.24 286	3.13 240	2.53 280	2.10 229	2.74 241	3.37 334	8.76 279	19.44 410	0.45 232	0.34 172	0.53 309	0.40 272	11.97 421	1.15 264

DualNet	5.08 362	0.98 170	21.04 348	1.24 188	1.03 199	3.64 147	0.87 159	4.23 279	4.73 365	2.31 228	2.40 280	3.49 295	1.64 205	2.29 132	16.90 385	0.30 56	19.28 428	0.48 282	0.40 272	0.31 50	14.02 395

SPS-STEREO	5.18 363	10.36 364	21.09 359	1.74 325	1.72 338	3.24 80	2.26 343	3.92 186	4.12 335	5.06 383	3.66 353	5.43 376	3.33 330	9.56 293	12.34 361	1.17 367	1.17 327	1.07 371	1.03 367	1.17 361	10.25 389
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
RainbowNet	5.20 364	15.03 410	21.14 364	3.66 395	3.25 388	4.18 270	2.98 363	4.22 274	3.20 246	2.30 225	2.65 311	4.24 343	2.97 309	9.92 304	6.29 325	3.92 401	2.27 354	2.71 399	1.73 390	3.82 396	3.43 342

CrosDoStereo	5.27 365	0.75 99	20.07 243	0.85 34	0.53 62	3.40 99	18.03 411	3.90 181	3.29 269	1.99 133	8.27 381	1.95 161	6.95 380	7.34 259	25.94 417	0.33 108	0.22 49	0.30 101	0.28 131	0.35 124	0.61 174

DeepStereo_LL	5.27 365	0.75 99	20.07 243	0.85 34	0.53 62	3.40 99	18.03 411	3.90 181	3.29 269	1.99 133	8.27 381	1.95 161	6.95 380	7.34 259	25.94 417	0.33 108	0.22 49	0.30 101	0.28 131	0.35 124	0.61 174

ff1	5.58 367	0.98 170	21.04 348	1.24 188	1.03 199	3.64 147	0.87 159	4.23 279	4.73 365	2.31 228	2.40 280	3.49 295	1.64 205	12.40 380	16.90 385	0.30 56	19.28 428	0.48 282	0.40 272	0.31 50	14.02 395

otaku	5.59 368	14.82 407	20.70 326	3.13 385	2.70 375	3.91 202	2.56 353	3.90 181	2.48 151	2.25 210	9.38 390	4.06 332	2.32 280	9.59 295	14.37 372	3.52 395	1.66 340	2.15 389	1.19 374	3.73 395	3.35 340

EDNetEfficient	5.62 369	2.26 295	17.51 133	1.67 311	3.59 390	3.99 223	7.25 399	3.14 94	5.63 390	11.52 413	4.82 367	3.94 325	12.48 399	8.39 275	20.56 412	0.46 245	0.46 246	0.48 282	1.06 368	1.65 379	1.62 291

MeshStereo	5.67 370	1.80 268	21.28 376	1.40 252	1.14 228	4.38 300	3.83 389	5.51 392	4.85 373	10.12 409	11.72 401	11.44 396	5.87 368	13.86 404	12.31 360	0.68 325	0.61 282	0.61 334	0.60 335	0.73 316	0.68 196
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
WCMA_ROB	5.78 371	2.42 299	21.71 388	1.67 311	1.55 303	4.07 238	3.53 380	4.14 249	4.73 365	6.59 392	10.89 396	12.82 401	9.59 395	10.17 313	12.65 364	1.05 360	0.61 282	0.52 305	0.52 318	0.71 314	5.64 361

pmcnn	5.90 372	1.81 271	22.30 401	1.69 315	2.37 370	3.47 113	2.10 337	4.58 362	5.56 389	3.75 361	13.12 405	22.07 411	3.70 341	11.99 376	17.13 392	0.58 304	0.23 72	0.23 5	0.19 10	0.37 145	0.70 200

CSAN	5.95 373	13.70 387	21.94 392	1.35 232	0.93 176	3.65 152	3.46 376	4.73 374	4.26 344	3.98 365	7.70 377	3.54 306	6.94 379	22.83 415	16.00 379	0.53 291	0.47 254	0.50 297	0.55 327	0.65 297	1.22 267

MSMD_ROB	5.99 374	1.29 219	19.23 182	1.40 252	0.84 149	10.25 404	2.05 335	4.20 269	6.02 394	10.42 411	8.00 378	22.21 412	9.45 394	11.67 363	8.73 343	0.76 344	0.59 278	0.67 347	0.68 344	0.67 304	0.72 204

WAO-7	6.00 375	14.29 397	20.46 293	1.97 341	1.51 295	5.31 384	3.06 368	5.00 379	5.92 393	4.55 378	8.87 388	6.52 382	6.47 374	13.38 399	13.85 368	1.35 371	1.24 329	1.48 381	1.36 383	1.63 377	1.79 301

ACVNet_2	6.09 376	15.28 412	21.36 381	3.30 389	3.17 385	4.50 323	3.00 364	4.70 370	3.96 331	3.52 354	5.34 370	7.79 388	2.95 307	12.40 380	13.76 367	3.28 391	2.23 352	2.70 398	1.70 387	3.52 390	3.24 335

IMH-64-1	6.10 377	13.83 390	17.55 134	4.34 402	3.78 392	4.79 374	5.94 395	5.34 383	4.20 338	4.10 367	8.31 383	5.07 371	6.92 377	9.63 296	7.36 334	4.60 409	2.96 369	3.04 401	2.14 401	4.30 400	3.88 348

IMH-64	6.10 377	13.83 390	17.55 134	4.34 402	3.78 392	4.79 374	5.94 395	5.34 383	4.20 338	4.10 367	8.31 383	5.07 371	6.92 377	9.63 296	7.36 334	4.60 409	2.96 369	3.04 401	2.14 401	4.30 400	3.88 348

SGM_RVC	6.11 379	1.10 191	20.44 290	2.15 352	0.66 105	15.87 416	3.98 391	5.00 379	6.19 395	9.79 407	11.46 399	8.23 392	12.63 400	12.32 379	9.15 344	0.54 295	0.39 215	0.41 248	0.35 234	0.55 259	1.05 256
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
MDST_ROB	6.31 380	1.18 201	22.96 409	2.56 371	2.69 374	21.07 417	2.01 332	4.79 377	2.87 200	9.49 403	4.45 363	4.10 335	4.48 354	22.33 414	17.61 397	0.79 345	0.44 240	0.47 277	0.44 293	0.47 236	0.95 245

ELAS_RVC	6.36 381	2.53 301	20.21 262	2.67 373	2.48 371	4.90 377	11.89 406	4.84 378	6.31 398	9.03 401	8.54 386	8.09 391	12.73 401	9.32 288	13.25 366	1.92 378	2.18 349	1.51 382	1.31 378	1.40 372	2.15 311
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
SANet	6.43 382	13.71 388	22.08 398	1.43 266	1.00 193	6.86 396	3.78 388	4.71 371	11.10 402	4.71 380	8.72 387	7.47 386	7.91 388	12.46 387	18.12 401	0.51 279	0.47 254	0.50 297	0.45 298	0.94 344	1.60 290

PWCK	6.49 383	13.40 379	20.27 270	2.95 381	1.61 316	5.68 388	7.63 402	5.37 386	4.77 371	3.90 363	7.48 376	7.96 389	5.63 364	15.15 408	10.93 350	3.21 390	1.55 337	2.34 390	1.43 385	6.05 408	2.45 321

ELAS	6.58 384	2.54 302	20.08 248	2.66 372	2.48 371	15.49 414	7.29 400	5.50 391	5.72 391	10.05 408	8.94 389	6.91 385	10.83 397	8.33 273	14.27 371	1.92 378	2.19 350	1.23 378	1.31 378	1.62 376	2.17 313
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
psmorigin	6.62 385	1.45 235	87.38 437	1.55 288	0.97 184	2.86 55	1.42 281	3.30 109	2.12 98	3.74 360	2.45 290	5.15 373	2.59 296	10.55 324	2.91 281	0.55 298	0.68 293	0.48 282	0.53 320	0.73 316	1.02 252

ACVNet_1	6.63 386	14.79 406	21.40 382	3.59 394	3.17 385	4.69 367	2.46 348	4.24 286	3.34 280	3.11 333	2.86 326	23.21 413	4.59 356	11.06 342	12.59 363	3.75 397	2.34 356	2.60 394	1.80 393	3.70 392	3.31 338

NVStereoNet_ROB	6.63 386	9.57 360	19.28 185	3.19 386	2.11 360	3.69 158	1.99 327	4.32 319	6.27 397	3.26 345	24.57 418	5.45 377	11.39 398	13.56 400	12.37 362	2.79 384	2.05 347	1.76 384	1.75 391	1.49 374	1.75 295
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
WAO-6	6.68 388	9.03 355	20.68 325	2.98 382	2.79 377	11.93 406	3.56 382	5.39 387	11.65 404	3.55 355	9.59 392	6.77 383	6.72 376	12.28 378	11.56 356	2.88 387	2.36 357	2.50 391	1.84 395	2.89 387	2.72 325

JetBlue	6.69 389	12.01 373	14.30 74	1.98 343	4.64 403	11.97 407	12.29 407	5.39 387	4.32 351	3.81 362	4.51 364	9.50 394	6.53 375	10.22 315	14.50 373	1.32 370	1.47 333	1.18 376	1.36 383	7.48 415	5.05 358

FCDSN-DC	6.71 390	1.18 201	21.61 387	1.29 214	1.10 220	4.38 300	2.59 354	4.58 362	5.52 386	9.58 404	11.19 397	19.17 408	17.69 411	13.03 393	17.11 391	0.73 338	0.57 271	0.61 334	0.60 335	0.71 314	0.92 240
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
ACVNet-4b	6.98 391	14.78 405	22.17 400	3.56 392	3.11 383	4.14 256	2.23 341	4.08 229	3.84 324	1.67 79	3.96 359	5.86 379	2.87 305	10.30 320	17.16 393	26.09 430	2.24 353	2.53 392	1.79 392	3.91 398	3.28 337

FC-DCNN	7.08 392	1.01 181	21.89 390	1.74 325	1.64 325	8.18 402	2.31 345	6.50 398	9.16 401	10.85 412	11.33 398	19.85 410	13.33 402	12.94 392	17.10 390	0.72 336	0.57 271	0.59 328	0.57 330	0.64 292	0.69 198

IMH	7.25 393	16.24 417	21.08 354	4.40 404	3.79 394	5.46 386	3.03 367	5.58 393	6.26 396	4.92 382	10.32 394	9.24 393	8.30 390	13.62 401	11.56 356	4.84 413	3.00 372	3.09 404	2.14 401	4.38 402	3.83 347

tt	7.29 394	0.58 10	7.34 29	4.04 399	2.30 369	12.04 408	20.18 414	15.60 419	7.41 399	3.46 351	3.36 347	5.36 375	6.39 373	4.27 201	7.46 337	9.80 420	11.53 416	7.04 418	7.45 419	6.31 409	3.81 346

LVE	7.57 395	15.80 414	21.28 376	3.69 396	3.19 387	4.54 329	2.78 356	10.13 405	11.63 403	3.24 343	11.52 400	18.10 407	4.55 355	11.67 363	10.30 348	4.62 412	2.95 367	2.56 393	1.91 397	3.63 391	3.26 336

EKT-Stereo	7.93 396	0.75 99	21.17 369	1.84 334	109.80 434	4.51 327	0.61 45	4.13 246	1.59 33	1.89 108	1.24 33	1.96 166	1.35 131	4.02 194	1.36 116	0.42 203	0.31 153	0.29 80	0.27 107	0.35 124	0.78 218

DGSMNet	8.13 397	2.31 298	18.62 155	2.77 375	13.96 416	6.91 397	42.17 427	4.16 255	2.53 156	2.25 210	3.21 342	3.41 290	1.69 218	9.19 287	3.03 284	3.79 399	10.31 411	11.70 425	5.68 416	4.38 402	10.58 390

Dean	8.35 398	15.23 411	22.34 402	3.76 397	3.55 389	4.81 376	3.51 378	5.34 383	5.37 382	4.49 377	26.13 419	25.59 419	4.33 352	11.21 346	13.12 365	3.78 398	2.31 355	2.90 400	1.89 396	4.04 399	3.34 339

MADNet++	8.64 399	6.17 340	13.88 67	6.61 412	5.25 406	10.15 403	14.20 409	5.89 397	8.25 400	7.14 393	8.18 380	6.41 381	9.84 396	11.71 368	16.73 384	9.65 419	5.03 384	8.63 419	5.68 416	4.83 406	8.57 382

UNDER WATER-64	10.08 400	14.27 396	22.85 407	5.26 411	4.88 405	11.00 405	4.57 394	11.41 406	17.25 412	7.68 395	9.72 393	15.96 406	21.47 418	11.12 345	16.63 383	4.38 403	2.88 366	4.41 415	2.95 413	7.12 413	5.81 364

TorneroNet-64	10.52 401	14.33 398	21.95 393	4.29 401	3.76 391	13.77 411	2.83 360	14.96 416	23.11 420	10.24 410	23.77 417	13.44 402	8.15 389	13.98 405	17.70 399	4.03 402	2.73 363	3.23 406	2.53 405	7.27 414	4.35 355

FINET	10.59 402	14.44 402	25.84 415	2.30 357	3.90 395	21.74 418	25.19 417	8.85 403	16.99 410	2.68 295	15.19 408	11.45 397	13.83 404	6.71 248	15.11 376	0.80 346	8.59 397	0.53 309	0.44 293	0.62 283	16.67 413

JetRed	10.68 403	26.07 424	35.62 420	4.40 404	4.16 400	15.72 415	13.07 408	14.57 415	5.83 392	5.85 387	5.55 372	10.12 395	7.37 382	8.86 280	25.99 419	3.33 392	3.82 378	3.59 412	2.98 414	8.51 417	8.22 377

notaker	10.92 404	14.17 395	20.38 284	4.56 408	3.98 397	6.29 391	3.53 380	7.68 400	5.10 376	9.04 402	46.37 429	13.84 405	28.85 420	14.18 407	14.16 370	4.57 408	3.19 373	3.52 409	2.70 409	8.16 416	4.13 352

UNDER WATER	11.28 405	13.60 382	22.90 408	5.11 410	4.53 402	7.75 400	3.75 386	12.50 408	21.62 419	7.80 397	10.68 395	23.75 415	35.20 421	11.54 358	17.40 395	4.46 405	2.95 367	4.23 414	2.90 412	6.57 410	6.27 366

EDNetEfficientorigin	12.42 406	3.26 315	179.44 441	1.21 177	1.00 193	2.89 58	1.82 319	3.05 90	5.37 382	8.87 400	4.78 366	4.17 339	4.80 357	9.91 303	11.32 354	0.41 193	0.41 224	0.62 340	0.88 359	1.33 370	2.81 326

WAO-8	12.61 407	16.02 415	21.99 395	3.55 390	3.10 381	15.07 412	2.80 357	12.81 410	19.10 417	7.93 398	13.05 403	11.75 398	8.46 392	83.86 439	15.10 374	3.51 393	1.94 345	3.54 410	1.96 398	3.72 393	2.89 329

Venus	12.61 407	16.02 415	21.99 395	3.55 390	3.10 381	15.07 412	2.80 357	12.81 410	19.10 417	7.93 398	13.05 403	11.75 398	8.46 392	83.86 439	15.10 374	3.51 393	1.94 345	3.54 410	1.96 398	3.72 393	2.89 329

LSM	13.03 409	7.72 351	21.01 345	55.44 435	85.65 433	3.65 152	6.27 397	3.91 185	5.06 375	5.63 385	13.91 406	3.53 305	3.46 338	9.93 305	4.36 310	0.72 336	0.95 315	0.72 356	0.85 358	1.09 355	26.67 425

SGM+DAISY	13.18 410	14.36 399	24.65 414	8.10 415	13.49 415	22.47 419	25.54 418	12.13 407	17.08 411	14.77 415	15.82 410	12.17 400	13.97 407	12.65 390	18.22 403	8.40 417	9.18 407	1.23 378	1.33 381	1.23 366	16.81 418

MANE	15.29 411	13.67 385	23.58 411	10.15 420	13.37 414	23.58 421	23.86 415	27.83 422	26.26 421	12.02 414	15.10 407	19.83 409	18.01 412	15.68 410	20.35 411	8.58 418	9.20 408	3.05 403	4.19 415	0.82 333	16.69 414

SGM-ForestM	15.60 412	14.94 409	28.17 419	7.84 414	10.49 411	23.43 420	24.58 416	20.87 420	16.87 408	15.92 418	15.89 411	27.08 420	22.45 419	24.86 420	28.42 424	3.85 400	8.90 401	0.55 318	1.15 373	0.64 292	15.05 402

DGTPSM_ROB	16.67 413	21.79 422	40.19 424	10.00 419	19.05 418	12.43 409	33.20 421	13.71 412	18.09 415	9.71 405	22.85 415	13.77 403	19.64 413	21.23 412	24.07 413	5.09 414	8.95 403	5.62 416	11.49 421	6.73 411	15.75 411

DPSMNet_ROB	16.76 414	21.81 423	40.95 425	10.20 421	19.08 419	12.43 409	33.21 422	13.73 413	18.21 416	9.76 406	22.88 416	13.78 404	19.64 413	21.39 413	24.21 414	5.20 415	8.97 404	5.63 417	11.51 424	6.80 412	15.82 412

KSHMR	17.50 415	14.38 401	22.35 403	4.50 406	4.51 401	8.17 401	3.33 373	15.44 418	76.15 435	7.32 394	61.40 433	56.33 433	5.66 366	32.91 423	13.97 369	4.42 404	2.99 371	3.64 413	2.79 411	5.13 407	4.55 357

LE_ROB	19.18 416	12.99 378	48.22 428	8.42 417	23.91 422	7.26 398	19.71 413	9.92 404	38.58 429	43.44 427	21.85 414	28.15 421	41.18 424	23.00 416	54.71 429	0.38 176	0.34 172	0.32 134	0.36 243	0.43 203	0.49 117

coex-ft	20.00 417	11.54 370	120.82 439	1.18 167	1.30 260	2.36 43	1.99 327	2.96 86	13.96 406	129.83 440	8.40 385	5.88 380	52.82 434	9.93 305	31.13 425	0.61 309	0.62 285	0.50 297	0.49 307	1.10 357	2.63 323

DPSM_ROB	20.83 418	20.01 420	26.54 417	23.64 424	22.42 420	31.06 423	39.94 425	34.02 424	17.42 413	15.35 416	16.05 412	24.04 416	20.69 416	23.28 418	27.60 421	10.77 421	9.41 409	11.68 423	11.50 422	14.48 422	16.71 415

DPSM	20.83 418	20.01 420	26.54 417	23.64 424	22.42 420	31.06 423	39.94 425	34.02 424	17.42 413	15.35 416	16.05 412	24.04 416	20.69 416	23.28 418	27.60 421	10.77 421	9.41 409	11.68 423	11.50 422	14.48 422	16.71 415

ktn	22.24 420	14.37 400	20.30 276	4.54 407	4.02 398	6.52 393	4.50 393	6.78 399	78.80 437	84.67 437	100.54 439	58.48 434	8.39 391	13.13 394	17.09 389	4.61 411	3.24 374	3.49 408	2.62 407	4.70 405	3.96 350

LRCNet_RVC	25.63 421	33.47 425	24.35 413	31.77 426	32.74 423	6.73 395	1.19 251	25.87 421	4.67 364	28.95 419	30.91 421	24.89 418	17.54 410	27.82 421	24.57 416	35.48 431	25.62 433	35.91 433	33.80 432	31.95 432	34.38 429

TorneroNet	26.32 422	14.70 403	22.40 404	4.24 400	4.08 399	54.72 432	3.19 369	15.11 417	76.73 436	57.99 432	82.55 437	86.65 438	45.79 433	13.34 398	18.51 404	4.52 407	2.86 365	3.45 407	2.63 408	8.75 419	4.28 353

DLNR_Zeroshot_test	29.83 423	55.48 435	50.99 430	183.84 438	114.74 435	3.44 107	0.28 1	29.52 423	1.59 33	1.03 31	1.25 36	0.93 47	0.64 9	3.95 193	1.62 165	37.16 432	1.69 341	0.26 36	0.23 53	92.97 436	15.07 403

SPstereo	30.75 424	13.65 383	19.03 169	8.80 418	10.65 412	50.20 431	82.83 439	71.83 436	35.94 428	30.86 422	29.63 420	48.58 432	42.25 431	47.75 436	58.04 436	7.66 416	8.94 402	20.43 426	10.51 420	8.69 418	8.79 383

HanzoNet	31.86 425	17.33 418	21.23 373	7.52 413	5.85 409	7.49 399	3.61 385	14.35 414	13.37 405	50.38 430	46.35 428	44.46 423	56.50 435	36.53 427	28.25 423	64.05 436	58.31 437	9.45 421	89.24 437	31.17 431	31.77 426

Selective-RAFT-Error	41.88 426	40.10 430	53.23 431	47.74 431	45.20 429	62.42 436	80.58 434	68.27 434	34.95 423	30.85 421	32.30 425	48.08 426	42.07 430	46.54 430	54.92 430	21.60 428	19.12 426	23.46 430	23.15 427	29.14 428	33.95 428

CasAABBNet	41.89 427	40.14 431	53.33 435	47.71 430	45.10 428	62.42 436	80.65 435	68.29 435	34.85 422	30.67 420	32.34 426	48.22 427	41.76 429	46.61 432	55.60 432	21.59 427	18.89 422	23.46 430	23.21 428	29.17 429	33.75 427

MyStereo03	43.09 428	40.09 427	53.32 432	48.07 432	45.83 430	62.40 433	80.65 435	67.87 430	35.18 425	31.09 423	32.21 422	48.24 428	41.62 426	46.66 433	55.80 433	21.53 424	18.98 423	23.44 427	23.21 428	29.12 425	56.57 435

MyStereo02	43.09 428	40.09 427	53.32 432	48.07 432	45.83 430	62.40 433	80.65 435	67.87 430	35.18 425	31.09 423	32.21 422	48.24 428	41.62 426	46.66 433	55.80 433	21.53 424	18.98 423	23.44 427	23.21 428	29.12 425	56.57 435

MyStereo	43.09 428	40.09 427	53.32 432	48.07 432	45.83 430	62.40 433	80.65 435	67.87 430	35.18 425	31.09 423	32.21 422	48.24 428	41.62 426	46.66 433	55.80 433	21.53 424	18.98 423	23.44 427	23.21 428	29.12 425	56.57 435

HaxPig	43.31 431	43.63 432	45.01 426	33.88 427	35.67 425	32.79 425	30.52 420	45.50 427	42.95 430	48.75 428	48.14 430	43.24 422	40.44 423	44.58 428	43.63 426	47.17 433	49.30 434	51.65 435	50.37 434	43.72 433	45.27 431

AVERAGE_ROB	44.46 432	45.87 433	46.48 427	40.54 429	38.62 426	32.95 426	30.49 419	46.80 428	43.31 431	49.57 429	48.93 431	44.57 424	39.87 422	45.01 429	43.89 427	48.70 434	50.65 435	50.80 434	49.79 433	45.54 434	46.89 432

MEDIAN_ROB	47.37 433	49.00 434	49.74 429	40.28 428	39.94 427	34.93 427	33.41 423	49.78 429	46.38 433	53.04 431	52.61 432	47.67 425	42.28 432	48.33 437	47.25 428	52.06 435	53.99 436	54.28 436	53.48 435	48.70 435	50.27 433

LSM0	49.69 434	40.02 426	53.50 436	97.07 436	129.56 436	62.65 438	79.82 433	68.02 433	35.12 424	33.72 426	33.34 427	48.41 431	41.54 425	46.57 431	55.40 431	21.63 429	19.16 427	23.60 432	23.13 426	29.46 430	52.08 434

BEATNet-Init1	51.93 435	71.67 437	99.39 438	10.91 422	13.10 413	84.39 439	59.36 429	73.78 437	67.97 434	88.09 438	88.15 438	91.73 439	97.51 439	85.13 441	72.56 440	2.59 383	5.18 385	1.20 377	1.49 386	10.61 420	13.83 393

Anonymous_1	57.77 436	19.65 419	26.12 416	23.12 423	141.97 438	30.79 422	39.72 424	34.10 426	16.98 409	70.09 436	15.64 409	23.44 414	19.73 415	23.03 417	27.21 420	164.70 441	9.02 405	130.41 437	137.42 438	161.21 441	41.01 430

PML	64.55 437	56.00 436	20.79 331	8.10 415	32.82 424	147.60 440	247.57 442	12.71 409	45.39 432	111.32 439	288.85 442	101.42 440	100.62 440	31.63 422	15.84 378	13.96 423	4.84 381	10.95 422	6.18 418	28.99 424	5.33 360

xxxxx1	112.85 438	94.19 438	38.10 421	228.21 440	161.02 439	39.23 428	61.26 430	92.54 438	79.08 438	63.44 433	74.84 434	77.80 435	69.88 436	33.55 424	70.96 437	117.25 437	130.44 439	258.49 440	273.88 440	145.63 438	147.24 439

tt_ll	112.85 438	94.19 438	38.10 421	228.21 440	161.02 439	39.23 428	61.26 430	92.54 438	79.08 438	63.44 433	74.84 434	77.80 435	69.88 436	33.55 424	70.96 437	117.25 437	130.44 439	258.49 440	273.88 440	145.63 438	147.24 439

ff	112.85 438	94.19 438	38.10 421	228.21 440	161.02 439	39.23 428	61.26 430	92.54 438	79.08 438	63.44 433	74.84 434	77.80 435	69.88 436	33.55 424	70.96 437	117.25 437	130.44 439	258.49 440	273.88 440	145.63 438	147.24 439

DPSimNet_ROB	143.68 441	156.64 441	170.66 440	162.59 437	135.40 437	195.13 441	174.01 440	141.76 441	167.78 442	174.58 441	138.78 440	186.01 441	183.75 441	82.32 438	97.85 441	151.24 440	102.48 438	131.25 438	82.78 436	115.21 437	123.37 438

test_example2	213.42 442	219.67 442	222.97 442	213.78 439	220.82 442	199.03 442	200.49 441	189.27 442	143.61 441	211.05 442	218.08 441	210.69 442	205.21 442	221.14 442	216.49 442	236.74 442	242.08 442	213.66 439	216.96 439	235.55 442	231.06 442

Low-res two-view benchmark