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

CREStereo	0.31 1	0.35 38	1.66 8	0.19 1	0.13 6	0.55 86	0.17 6	0.50 24	0.50 38	0.28 20	0.34 35	0.24 21	0.21 17	0.34 16	0.23 15	0.11 113	0.07 6	0.08 3	0.05 1	0.10 11	0.12 11
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
panet	0.31 1	0.31 7	1.65 7	0.20 2	0.12 3	0.55 86	0.15 1	0.50 24	0.51 43	0.28 20	0.34 35	0.24 21	0.21 17	0.34 16	0.24 16	0.11 113	0.07 6	0.08 3	0.05 1	0.09 5	0.12 11

PMTNet	0.35 8	0.38 56	1.75 10	0.21 3	0.14 9	0.57 110	0.24 85	0.48 12	0.44 17	0.28 20	0.32 32	0.26 33	0.24 29	0.41 43	0.24 16	0.42 362	0.07 6	0.08 3	0.05 1	0.18 111	0.15 32

TANstereo	0.39 17	0.70 158	2.48 171	0.23 4	0.12 3	0.54 76	0.16 4	0.41 3	0.47 26	0.45 56	0.51 119	0.26 33	0.22 21	0.34 16	0.21 1	0.10 48	0.10 107	0.08 3	0.07 13	0.09 5	0.18 58

s12784h	0.41 20	0.34 31	2.17 76	0.24 5	0.11 1	0.64 213	0.24 85	0.85 183	0.70 182	0.45 56	0.54 144	0.28 42	0.27 65	0.51 78	0.27 39	0.11 113	0.06 1	0.09 16	0.06 7	0.16 70	0.14 26

StereoIM	0.35 8	0.89 209	2.15 73	0.25 6	0.29 168	0.29 3	0.17 6	0.47 11	0.41 5	0.21 1	0.22 2	0.28 42	0.21 17	0.32 13	0.31 72	0.10 48	0.09 84	0.10 50	0.08 28	0.11 18	0.12 11

LoS	0.34 6	0.35 38	1.88 25	0.25 6	0.13 6	0.53 69	0.20 22	0.50 24	0.53 55	0.26 15	0.28 15	0.37 71	0.24 29	0.40 37	0.25 25	0.10 48	0.08 39	0.08 3	0.06 7	0.15 61	0.10 4

CES	0.33 5	0.32 15	1.46 3	0.25 6	0.50 278	0.40 14	0.20 22	0.48 12	0.48 29	0.22 3	0.29 17	0.26 33	0.19 8	0.35 24	0.22 4	0.09 12	0.07 6	0.08 3	0.05 1	0.16 70	0.54 250

knoymous	0.37 13	0.34 31	1.83 16	0.25 6	0.18 49	0.45 20	0.24 85	0.60 68	0.40 4	0.42 42	0.39 54	0.54 161	0.25 43	0.41 43	0.29 53	0.12 148	0.08 39	0.12 139	0.07 13	0.13 36	0.20 70

fff	0.50 73	0.90 214	2.63 218	0.25 6	0.15 15	0.51 49	0.22 43	0.85 183	0.82 274	0.55 146	0.48 92	0.31 52	0.65 286	0.39 33	0.37 110	0.10 48	0.07 6	0.09 16	0.07 13	0.08 1	0.43 201

DRaft	0.65 195	0.47 87	2.38 109	0.25 6	0.17 39	0.64 213	0.65 334	0.56 51	0.57 71	0.67 261	0.98 333	0.38 76	0.99 346	1.42 240	2.06 346	0.11 113	0.14 170	0.10 50	0.14 179	0.18 111	0.21 74

CREStereo++_RVC	0.38 15	0.37 51	2.47 166	0.25 6	0.16 22	0.54 76	0.15 1	0.42 5	0.57 71	0.37 30	0.52 127	0.24 21	0.19 8	0.31 3	0.27 39	0.09 12	0.06 1	0.08 3	0.30 313	0.09 5	0.22 79
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
csc	0.50 73	0.90 214	2.63 218	0.25 6	0.15 15	0.51 49	0.22 43	0.85 183	0.82 274	0.55 146	0.48 92	0.31 52	0.65 286	0.39 33	0.37 110	0.10 48	0.07 6	0.09 16	0.07 13	0.08 1	0.43 201

cscssc	0.50 73	0.90 214	2.63 218	0.25 6	0.15 15	0.51 49	0.22 43	0.85 183	0.82 274	0.55 146	0.48 92	0.31 52	0.65 286	0.39 33	0.37 110	0.10 48	0.07 6	0.09 16	0.07 13	0.08 1	0.43 201

111	0.57 121	1.41 325	2.63 218	0.25 6	0.15 15	0.59 135	0.26 116	0.90 225	0.83 280	0.50 104	0.54 144	0.57 180	0.38 140	0.54 94	0.41 123	0.10 48	0.07 6	0.09 16	0.07 13	0.24 195	0.81 310

MGS-Stereo	0.35 8	0.48 90	1.99 42	0.26 16	0.14 9	0.41 15	0.22 43	0.41 3	0.48 29	0.24 9	0.51 119	0.25 26	0.18 6	0.33 14	0.22 4	0.10 48	0.08 39	0.09 16	0.08 28	0.47 349	0.10 4

Former-RAFT_DAM_RVC	0.52 85	0.51 103	1.12 1	0.26 16	0.22 89	0.46 23	0.20 22	1.10 344	1.33 374	3.13 411	0.33 33	0.22 8	0.20 15	0.34 16	0.26 34	0.11 113	0.09 84	0.11 96	0.09 39	0.17 91	0.21 74

DCANet-4	0.43 27	0.32 15	2.31 98	0.26 16	0.14 9	0.51 49	0.22 43	0.84 173	0.78 246	0.55 146	0.48 92	0.28 42	0.37 133	0.40 37	0.37 110	0.10 48	0.07 6	0.09 16	0.07 13	0.08 1	0.43 201

ADStereo(finetuned)	0.50 73	0.91 217	2.43 130	0.26 16	0.14 9	0.51 49	0.22 43	0.84 173	0.78 246	0.56 157	0.49 105	0.32 56	0.75 315	0.40 37	0.40 120	0.10 48	0.07 6	0.09 16	0.07 13	0.13 36	0.45 218

THIR-Stereo	0.88 304	0.85 197	2.33 102	0.26 16	0.16 22	0.59 135	2.69 406	0.62 73	0.54 59	0.62 222	1.61 371	0.96 330	1.77 384	1.67 279	2.20 356	0.10 48	0.08 39	0.14 225	0.11 111	0.16 70	0.21 74

CFNet_pseudo	0.47 50	0.50 98	2.19 79	0.26 16	0.20 71	0.56 91	0.22 43	0.80 142	0.62 97	0.50 104	0.56 165	0.68 236	0.47 223	0.53 89	0.33 90	0.11 113	0.10 107	0.15 250	0.10 73	0.18 111	0.33 145

DCANet	0.49 69	0.91 217	2.63 218	0.26 16	0.14 9	0.51 49	0.22 43	0.84 173	0.78 246	0.56 157	0.49 105	0.32 56	0.41 168	0.39 33	0.41 123	0.10 48	0.07 6	0.09 16	0.07 13	0.14 52	0.45 218

ccs_rob	0.47 50	0.50 98	2.19 79	0.26 16	0.20 71	0.56 91	0.22 43	0.80 142	0.62 97	0.50 104	0.56 165	0.68 236	0.47 223	0.53 89	0.33 90	0.11 113	0.10 107	0.16 266	0.10 73	0.18 111	0.33 145

MIF-Stereo (partial)	0.41 20	0.71 161	2.67 239	0.27 24	0.24 121	0.32 6	0.17 6	0.56 51	0.46 20	0.26 15	0.37 45	0.25 26	0.26 51	0.46 51	0.35 105	0.11 113	0.08 39	0.12 139	0.10 73	0.21 161	0.15 32

PCWNet_CMD	0.48 57	0.50 98	2.23 86	0.27 24	0.20 71	0.56 91	0.22 43	0.78 130	0.67 140	0.49 86	0.55 153	0.68 236	0.56 257	0.48 62	0.32 81	0.11 113	0.10 107	0.14 225	0.10 73	0.19 134	0.43 201

CFNet_ucs	0.50 73	0.55 117	2.28 92	0.27 24	0.22 89	0.58 117	0.23 63	0.90 225	0.69 172	0.54 135	0.64 224	0.68 236	0.44 200	0.55 95	0.34 98	0.14 221	0.12 144	0.16 266	0.11 111	0.19 134	0.38 173

4D-IteraStereo	0.62 171	1.29 300	3.04 311	0.27 24	0.30 179	0.46 23	0.26 116	0.54 41	0.51 43	0.41 38	0.31 26	0.39 78	0.19 8	0.53 89	0.65 206	0.09 12	0.47 291	0.12 139	0.11 111	0.21 161	2.14 392

LoS_RVC	0.34 6	0.38 56	1.96 39	0.27 24	0.35 221	0.43 18	0.22 43	0.43 6	0.34 1	0.24 9	0.34 35	0.23 15	0.28 76	0.34 16	0.22 4	0.08 1	0.07 6	0.07 1	0.05 1	0.10 11	0.35 158

RCA-Stereo	0.45 42	0.38 56	1.80 12	0.27 24	0.25 127	0.58 117	0.23 63	0.84 173	0.66 128	0.42 42	0.44 78	0.28 42	0.35 125	0.31 3	0.21 1	0.09 12	1.01 343	0.09 16	0.07 13	0.21 161	0.53 247

IER	0.49 69	0.73 169	2.12 68	0.27 24	0.25 127	0.65 227	0.27 130	0.76 117	0.59 81	0.56 157	0.59 187	0.60 194	0.53 248	0.64 121	0.44 136	0.12 148	0.09 84	0.11 96	0.11 111	0.18 111	0.15 32

CrosDoStereo	0.96 325	0.49 92	2.66 232	0.27 24	0.33 204	0.54 76	3.69 410	0.77 123	0.66 128	0.70 275	1.39 364	0.53 156	1.47 371	1.77 293	3.02 381	0.10 48	0.08 39	0.11 96	0.11 111	0.22 175	0.30 132

DeepStereo_LL	0.96 325	0.49 92	2.66 232	0.27 24	0.33 204	0.54 76	3.69 410	0.77 123	0.66 128	0.70 275	1.39 364	0.53 156	1.47 371	1.77 293	3.02 381	0.10 48	0.08 39	0.11 96	0.11 111	0.22 175	0.30 132

DIP-Stereo	0.43 27	0.50 98	2.21 84	0.27 24	0.18 49	0.63 201	0.17 6	0.94 247	0.58 77	0.49 86	0.48 92	0.30 47	0.30 102	0.40 37	0.31 72	0.10 48	0.08 39	0.10 50	0.08 28	0.15 61	0.33 145
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
MSMDNet	0.48 57	0.50 98	2.23 86	0.27 24	0.20 71	0.56 91	0.22 43	0.78 130	0.67 140	0.49 86	0.55 153	0.68 236	0.56 257	0.48 62	0.32 81	0.11 113	0.10 107	0.13 196	0.10 73	0.18 111	0.43 201

HSM-Net_RVC	0.70 231	0.40 64	2.45 154	0.27 24	0.19 65	0.68 253	0.30 176	1.29 368	0.73 205	0.73 287	0.70 260	0.77 273	0.45 208	3.73 405	0.46 144	0.13 191	0.09 84	0.10 50	0.09 39	0.13 36	0.32 142
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
test croco	0.43 27	0.73 169	2.80 275	0.28 36	0.19 65	0.33 8	0.21 32	0.63 79	0.50 38	0.24 9	0.38 51	0.24 21	0.25 43	0.48 62	0.32 81	0.12 148	0.08 39	0.13 196	0.09 39	0.43 337	0.13 14

MIF-Stereo	0.36 12	0.66 145	2.43 130	0.28 36	0.24 121	0.30 4	0.18 11	0.35 1	0.36 2	0.26 15	0.37 45	0.18 1	0.18 6	0.33 14	0.30 58	0.11 113	0.08 39	0.09 16	0.08 28	0.25 210	0.09 2

CASnet	0.32 4	0.40 64	1.80 12	0.28 36	0.11 1	0.47 33	0.19 13	0.45 8	0.47 26	0.39 35	0.31 26	0.23 15	0.17 1	0.31 3	0.21 1	0.11 113	0.06 1	0.15 250	0.12 141	0.16 70	0.08 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
Any-RAFT	0.42 24	0.33 24	1.89 27	0.28 36	0.21 80	0.69 256	0.21 32	0.83 166	0.60 85	0.45 56	0.43 67	0.62 201	0.30 102	0.48 62	0.24 16	0.11 113	0.40 282	0.08 3	0.06 7	0.10 11	0.16 45

psmg	0.48 57	0.32 15	1.58 4	0.28 36	0.22 89	0.75 279	0.35 223	0.94 247	0.67 140	0.61 210	0.59 187	0.63 205	0.38 140	0.48 62	0.97 263	0.13 191	0.11 129	0.13 196	0.13 161	0.14 52	0.15 32

STrans-v2	0.69 226	0.62 138	2.66 232	0.28 36	0.23 112	0.57 110	0.32 196	1.01 295	0.77 243	0.92 329	0.84 306	0.88 312	0.92 340	1.81 301	1.19 293	0.10 48	0.07 6	0.10 50	0.09 39	0.12 26	0.30 132

GMStereo	0.44 39	1.32 303	2.65 228	0.28 36	0.16 22	0.42 17	0.22 43	0.48 12	0.63 108	0.41 38	0.36 41	0.26 33	0.25 43	0.41 43	0.30 58	0.14 221	0.08 39	0.10 50	0.12 141	0.17 91	0.13 14
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
CFNet-RSSM	0.44 39	0.36 41	2.38 109	0.28 36	0.43 263	0.53 69	0.20 22	0.86 195	0.52 49	0.44 54	0.36 41	0.53 156	0.26 51	0.40 37	0.27 39	0.09 12	0.08 39	0.09 16	0.38 352	0.10 11	0.22 79

SFCPSM	0.48 57	0.39 60	2.30 96	0.28 36	0.27 152	0.70 259	0.32 196	1.00 287	0.69 172	0.50 104	0.52 127	0.43 96	0.36 128	0.53 89	0.44 136	0.12 148	0.09 84	0.12 139	0.16 216	0.18 111	0.23 87

Gwc-CoAtRS	0.41 20	0.37 51	2.06 57	0.28 36	0.41 252	0.48 36	0.19 13	0.64 81	0.49 32	0.45 56	0.39 54	0.57 180	0.26 51	0.37 27	0.28 44	0.09 12	0.19 213	0.09 16	0.31 318	0.11 18	0.25 100

ACVNet	0.54 102	0.87 200	2.45 154	0.28 36	0.22 89	0.59 135	0.36 230	0.69 95	0.73 205	0.49 86	0.59 187	0.69 247	0.42 179	0.47 53	0.70 216	0.11 113	0.10 107	0.10 50	0.09 39	0.36 301	0.39 180

hitnet-ft	0.73 245	1.09 247	2.59 204	0.28 36	0.22 89	0.71 263	0.36 230	0.89 217	0.67 140	0.58 175	0.83 304	1.03 344	0.94 343	2.31 347	0.70 216	0.23 323	0.14 170	0.41 367	0.13 161	0.24 195	0.28 118

GLC_STEREO	0.31 1	0.30 5	1.80 12	0.29 48	0.12 3	0.41 15	0.20 22	0.39 2	0.42 9	0.26 15	0.31 26	0.25 26	0.19 8	0.36 26	0.26 34	0.09 12	0.11 129	0.12 139	0.10 73	0.13 36	0.15 32

GMOStereo	0.58 129	0.89 209	2.46 161	0.29 48	0.99 362	0.51 49	0.32 196	0.58 58	0.46 20	0.58 175	0.48 92	0.54 161	0.27 65	0.31 3	0.25 25	0.09 12	1.64 384	0.13 196	0.11 111	0.34 285	0.42 196

error version	0.58 129	0.89 209	2.46 161	0.29 48	0.99 362	0.51 49	0.32 196	0.58 58	0.46 20	0.58 175	0.48 92	0.54 161	0.27 65	0.31 3	0.25 25	0.09 12	1.64 384	0.13 196	0.11 111	0.34 285	0.42 196

test-v	0.58 129	0.89 209	2.46 161	0.29 48	0.99 362	0.51 49	0.32 196	0.58 58	0.46 20	0.58 175	0.48 92	0.54 161	0.27 65	0.31 3	0.25 25	0.09 12	1.64 384	0.13 196	0.11 111	0.34 285	0.42 196

AnonymousM	0.45 42	0.49 92	1.83 16	0.29 48	0.15 15	0.53 69	0.22 43	0.64 81	0.66 128	0.47 68	0.33 33	0.30 47	0.25 43	0.49 72	0.29 53	0.12 148	0.27 259	0.71 384	0.37 349	0.12 26	0.41 192

test-2	0.58 129	0.89 209	2.46 161	0.29 48	0.99 362	0.51 49	0.32 196	0.58 58	0.46 20	0.58 175	0.48 92	0.54 161	0.27 65	0.31 3	0.25 25	0.09 12	1.64 384	0.13 196	0.11 111	0.34 285	0.42 196

iRaftStereo_RVC	0.47 50	0.84 195	1.91 30	0.29 48	0.15 15	0.53 69	0.20 22	0.58 58	0.50 38	0.37 30	0.43 67	0.42 95	0.23 27	0.38 29	0.28 44	0.09 12	0.70 327	0.12 139	0.11 111	0.43 337	0.77 301

222	1.02 335	0.60 129	1.95 36	0.29 48	0.51 280	0.62 188	0.24 85	1.09 341	0.86 300	0.64 241	0.67 240	0.47 132	0.42 179	1.86 311	6.73 413	0.13 191	1.21 361	0.11 96	0.32 324	0.17 91	1.44 371

test_xeample	0.98 330	0.65 144	2.12 68	0.29 48	0.67 323	0.60 148	0.28 138	1.08 339	0.85 294	0.62 222	0.70 260	0.44 111	0.41 168	1.95 324	5.45 409	0.12 148	1.33 374	0.11 96	0.31 318	0.18 111	1.42 370

ARAFT	0.65 195	1.69 363	3.34 334	0.29 48	0.16 22	0.65 227	0.36 230	0.96 263	0.73 205	0.63 231	0.49 105	0.56 176	0.31 106	1.23 216	0.35 105	0.11 113	0.08 39	0.14 225	0.13 161	0.38 314	0.50 235

RAFT-Stereo + iAFF	0.58 129	1.48 339	2.53 182	0.29 48	0.78 342	0.52 64	0.20 22	0.68 93	0.66 128	0.51 115	0.61 202	0.40 86	0.32 111	0.40 37	0.43 133	0.08 1	0.63 316	0.09 16	0.09 39	0.37 307	0.58 259

CFNet-ft	0.60 151	1.16 267	2.45 154	0.29 48	0.30 179	0.64 213	0.28 138	0.69 95	0.57 71	0.49 86	0.57 176	0.79 279	0.44 200	1.48 249	0.62 195	0.15 239	0.10 107	0.28 342	0.14 179	0.21 161	0.29 124

DSFCA	0.62 171	0.77 185	1.95 36	0.29 48	0.29 168	0.79 302	0.86 359	0.81 149	0.73 205	0.73 287	0.66 237	0.67 224	0.57 262	1.17 210	1.03 276	0.16 253	0.15 184	0.13 196	0.14 179	0.19 134	0.28 118

CFNet_RVC	0.60 151	1.16 267	2.45 154	0.29 48	0.30 179	0.64 213	0.28 138	0.69 95	0.57 71	0.49 86	0.57 176	0.79 279	0.44 200	1.48 249	0.62 195	0.15 239	0.10 107	0.28 342	0.14 179	0.21 161	0.29 124

MyStereo07	0.56 114	0.68 153	2.42 125	0.30 62	0.41 252	0.61 166	0.31 186	0.58 58	0.72 201	1.17 353	0.26 14	0.20 2	0.27 65	1.28 226	0.28 44	0.09 12	0.59 310	0.12 139	0.21 273	0.16 70	0.48 227

MyStereo04	0.57 121	0.68 153	2.66 232	0.30 62	0.41 252	0.61 166	0.31 186	0.88 210	0.80 262	0.48 70	0.37 45	0.54 161	0.42 179	0.61 113	0.71 220	0.09 12	0.59 310	0.12 139	0.21 273	0.16 70	0.48 227

CoDeX	0.54 102	0.52 105	2.25 88	0.30 62	0.26 141	0.61 166	0.32 196	1.03 307	0.73 205	0.49 86	0.56 165	0.52 155	0.40 157	1.59 269	0.38 116	0.12 148	0.09 84	0.11 96	0.10 73	0.15 61	0.22 79

CBFPSM	0.62 171	1.34 309	2.12 68	0.30 62	0.23 112	0.71 263	0.38 241	0.77 123	0.68 164	0.51 115	0.49 105	1.03 344	0.82 322	0.63 117	1.35 309	0.11 113	0.12 144	0.10 50	0.10 73	0.19 134	0.37 165

qqq	0.65 195	0.63 140	2.10 67	0.30 62	0.64 319	0.46 23	0.27 130	0.81 149	0.83 280	0.48 70	0.56 165	0.46 127	0.37 133	1.03 190	0.75 228	0.11 113	1.41 379	0.12 139	0.41 360	0.16 70	1.18 346

raft_robust	0.68 220	1.24 290	2.42 125	0.30 62	0.57 295	0.53 69	0.25 104	0.95 260	0.79 255	0.49 86	0.46 81	1.12 361	0.74 311	1.50 252	0.61 192	0.09 12	0.62 315	0.10 50	0.30 313	0.26 225	0.30 132

iRaft-Stereo_5w	0.65 195	1.35 312	2.21 84	0.30 62	0.63 315	0.49 41	0.28 138	0.78 130	0.64 114	0.41 38	0.61 202	0.62 201	0.46 215	1.79 298	0.48 150	0.10 48	0.25 250	0.11 96	0.12 141	0.40 327	0.94 326

CSP-Net	0.55 106	0.61 134	1.81 15	0.30 62	0.23 112	0.77 293	0.35 223	0.90 225	0.62 97	0.62 222	0.60 194	0.65 215	0.42 179	1.76 290	0.47 147	0.17 272	0.12 144	0.10 50	0.10 73	0.21 161	0.16 45

TestStereo	0.49 69	0.88 204	2.38 109	0.30 62	0.16 22	0.43 18	0.25 104	0.55 49	0.46 20	0.38 33	0.46 81	0.34 64	0.28 76	1.96 325	0.28 44	0.11 113	0.08 39	0.12 139	0.09 39	0.15 61	0.13 14

xxxx	0.97 328	0.64 142	2.14 72	0.30 62	0.67 323	0.64 213	0.24 85	1.09 341	0.91 316	0.57 169	0.65 231	0.58 184	0.39 151	1.57 262	5.49 410	0.13 191	1.38 376	0.11 96	0.32 324	0.17 91	1.41 369

R-Stereo Train	0.42 24	0.31 7	2.51 178	0.30 62	0.18 49	0.56 91	0.25 104	0.82 156	0.41 5	0.57 169	0.67 240	0.33 60	0.24 29	0.34 16	0.33 90	0.10 48	0.08 39	0.09 16	0.07 13	0.09 5	0.18 58

RAFT-Stereo	0.42 24	0.31 7	2.51 178	0.30 62	0.18 49	0.56 91	0.25 104	0.82 156	0.41 5	0.57 169	0.67 240	0.33 60	0.24 29	0.34 16	0.33 90	0.10 48	0.08 39	0.09 16	0.07 13	0.09 5	0.18 58
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
DeepPruner_ROB	0.58 129	1.06 242	2.68 244	0.30 62	0.26 141	0.63 201	0.31 186	0.83 166	0.51 43	0.62 222	0.56 165	0.65 215	0.39 151	1.06 192	0.56 179	0.19 294	0.14 170	0.14 225	0.14 179	0.24 195	0.33 145

HSM	0.67 215	0.92 222	2.29 94	0.30 62	0.29 168	0.65 227	0.29 163	0.98 276	0.67 140	0.59 194	0.58 182	1.39 374	0.65 286	2.56 366	0.45 140	0.11 113	0.09 84	0.10 50	0.08 28	0.18 111	0.24 96

H2IRNET	0.48 57	1.04 239	2.57 201	0.31 76	0.19 65	0.54 76	0.19 13	0.55 49	0.53 55	0.28 20	0.56 165	0.47 132	0.35 125	0.47 53	0.40 120	0.11 113	0.08 39	0.12 139	0.14 179	0.37 307	0.26 106

MyStereo06	0.70 231	0.72 166	3.51 354	0.31 76	0.25 127	0.60 148	0.30 176	0.90 225	0.67 140	1.48 381	0.53 130	0.84 297	0.57 262	0.60 110	1.11 284	0.09 12	0.55 303	0.12 139	0.20 262	0.16 70	0.56 257

MyStereo05	0.57 121	0.72 166	2.72 257	0.31 76	0.25 127	0.60 148	0.30 176	0.87 202	0.82 274	0.54 135	0.37 45	0.53 156	0.42 179	0.63 117	0.73 225	0.09 12	0.55 303	0.12 139	0.20 262	0.16 70	0.56 257

whm_eth	0.51 83	0.86 199	2.79 273	0.31 76	0.31 187	0.49 41	0.24 85	0.78 130	0.75 227	0.48 70	0.86 314	0.26 33	0.26 51	0.38 29	0.29 53	0.13 191	0.11 129	0.13 196	0.12 141	0.14 52	0.44 213

BUS	0.45 42	0.32 15	1.58 4	0.31 76	0.22 89	0.91 331	0.23 63	1.05 321	0.67 140	0.64 241	0.53 130	0.65 215	0.32 111	0.48 62	0.34 98	0.13 191	0.10 107	0.14 225	0.12 141	0.13 36	0.15 32

BSDual-CNN	0.48 57	0.32 15	1.58 4	0.31 76	0.22 89	0.76 283	0.32 196	1.05 321	0.67 140	0.64 241	0.53 130	0.63 205	0.38 140	0.48 62	0.97 263	0.13 191	0.10 107	0.14 225	0.12 141	0.13 36	0.15 32

hknet	0.53 95	0.39 60	2.04 53	0.31 76	0.24 121	0.76 283	0.32 196	1.05 321	0.71 194	0.64 241	0.53 130	0.79 279	0.40 157	0.84 171	0.78 237	0.12 148	0.10 107	0.14 225	0.12 141	0.13 36	0.15 32

dd	0.48 57	1.32 303	2.41 121	0.31 76	0.17 39	0.58 117	0.26 116	0.50 24	0.71 194	0.42 42	0.41 63	0.34 64	0.28 76	0.47 53	0.41 123	0.18 283	0.10 107	0.13 196	0.12 141	0.22 175	0.16 45

dad	0.58 129	1.35 312	2.39 115	0.31 76	0.20 71	0.62 188	0.26 116	0.56 51	0.79 255	0.66 259	0.64 224	0.64 211	0.36 128	0.87 174	0.48 150	0.28 346	0.15 184	0.40 365	0.18 237	0.24 195	0.22 79

GwcNet-ADL	0.54 102	0.78 188	2.85 287	0.31 76	0.20 71	0.58 117	0.29 163	0.93 242	0.67 140	0.48 70	0.47 86	0.56 176	0.33 116	0.48 62	0.80 242	0.13 191	0.12 144	0.09 16	0.09 39	0.14 52	0.40 185

test-1	0.61 158	0.54 110	2.09 61	0.31 76	1.37 389	0.51 49	0.28 138	0.83 166	0.50 38	0.42 42	0.55 153	0.54 161	0.24 29	0.38 29	1.25 302	0.10 48	1.08 351	0.10 50	0.17 229	0.11 18	0.77 301

sAnonymous2	0.45 42	0.88 204	2.97 302	0.31 76	0.25 127	0.34 10	0.28 138	0.56 51	0.49 32	0.25 12	0.30 20	0.23 15	0.29 92	0.31 3	0.22 4	0.12 148	0.09 84	0.12 139	0.13 161	0.38 314	0.43 201

CroCo_RVC	0.45 42	0.88 204	2.97 302	0.31 76	0.25 127	0.34 10	0.28 138	0.56 51	0.49 32	0.25 12	0.30 20	0.23 15	0.29 92	0.31 3	0.22 4	0.12 148	0.09 84	0.12 139	0.13 161	0.38 314	0.43 201

GES	0.49 69	0.54 110	2.37 107	0.31 76	0.19 65	0.61 166	0.30 176	0.93 242	0.52 49	0.49 86	0.53 130	0.40 86	0.43 192	0.59 105	0.67 211	0.16 253	0.11 129	0.12 139	0.10 73	0.20 151	0.30 132

FADNet_RVC	0.87 303	1.51 341	2.90 294	0.31 76	0.24 121	0.71 263	0.25 104	1.00 287	0.65 121	0.45 56	0.57 176	0.61 196	0.44 200	1.53 254	0.75 228	0.94 385	0.97 340	0.28 342	1.00 404	0.89 382	1.36 367

UCFNet_RVC	0.55 106	1.16 267	2.48 171	0.31 76	0.27 152	0.65 227	0.28 138	0.76 117	0.58 77	0.51 115	0.53 130	0.67 224	0.42 179	0.91 179	0.45 140	0.16 253	0.11 129	0.17 280	0.17 229	0.20 151	0.23 87

PS-NSSS	0.69 226	1.37 320	2.44 138	0.31 76	0.32 198	0.64 213	0.34 214	1.04 313	0.74 222	0.56 157	0.75 288	0.51 148	0.42 179	2.41 358	0.54 175	0.24 330	0.17 203	0.27 340	0.18 237	0.30 262	0.23 87

MLCV	0.59 145	1.41 325	2.41 121	0.31 76	0.15 15	0.60 148	0.23 63	0.77 123	0.63 108	0.67 261	0.66 237	0.55 169	0.37 133	1.16 208	1.09 282	0.10 48	0.07 6	0.09 16	0.07 13	0.21 161	0.29 124

DispNO	0.76 261	1.36 316	3.15 320	0.32 94	0.27 152	0.59 135	0.29 163	0.88 210	0.72 201	0.55 146	0.79 301	0.83 296	0.47 223	2.46 361	1.23 299	0.12 148	0.10 107	0.18 296	0.31 318	0.20 151	0.25 100

SMFormer	0.64 190	0.54 110	1.92 31	0.32 94	0.16 22	0.46 23	0.24 85	0.94 247	0.85 294	0.58 175	0.70 260	0.51 148	0.41 168	1.89 316	0.86 255	0.13 191	1.01 343	0.11 96	0.26 293	0.17 91	0.84 312

tta	0.63 183	0.54 110	1.92 31	0.32 94	0.16 22	0.46 23	0.24 85	0.94 247	0.85 294	0.58 175	0.70 260	0.51 148	0.41 168	1.89 316	0.86 255	0.13 191	1.01 343	0.11 96	0.26 293	0.19 134	0.59 262

qqq1	0.62 171	0.54 110	1.92 31	0.32 94	0.16 22	0.46 23	0.24 85	0.94 247	0.85 294	0.58 175	0.70 260	0.51 148	0.41 168	1.89 316	0.64 201	0.13 191	1.01 343	0.09 16	0.24 282	0.19 134	0.59 262

fff1	0.62 171	0.54 110	1.92 31	0.32 94	0.16 22	0.46 23	0.24 85	0.94 247	0.85 294	0.58 175	0.70 260	0.51 148	0.41 168	1.89 316	0.64 201	0.13 191	1.01 343	0.09 16	0.24 282	0.19 134	0.59 262

DualNet	0.97 328	0.67 146	3.39 340	0.32 94	0.22 89	0.58 117	0.28 138	0.85 183	0.96 332	0.54 135	0.74 281	0.67 224	0.40 157	0.64 121	3.86 395	0.10 48	2.16 405	0.15 250	0.33 334	0.25 210	2.19 395

ffm	0.78 268	0.67 146	3.39 340	0.32 94	0.22 89	0.58 117	0.28 138	0.85 183	0.96 332	0.54 135	0.74 281	0.67 224	0.40 157	0.64 121	0.22 4	0.10 48	2.16 405	0.15 250	0.33 334	0.25 210	2.19 395

ff1	1.07 344	0.67 146	3.39 340	0.32 94	0.22 89	0.58 117	0.28 138	0.85 183	0.96 332	0.54 135	0.74 281	0.67 224	0.40 157	2.75 383	3.86 395	0.10 48	2.16 405	0.15 250	0.33 334	0.25 210	2.19 395

mmx	0.99 332	0.67 146	3.39 340	0.32 94	0.22 89	0.58 117	0.28 138	1.05 321	0.92 318	0.54 135	0.74 281	0.67 224	0.40 157	2.75 383	3.86 395	0.13 191	1.25 363	0.15 250	0.33 334	0.19 134	1.28 359

xxx	0.99 332	0.67 146	3.39 340	0.32 94	0.22 89	0.58 117	0.28 138	1.05 321	0.92 318	0.54 135	0.74 281	0.67 224	0.40 157	2.75 383	3.86 395	0.13 191	1.25 363	0.15 250	0.33 334	0.19 134	1.28 359

MIM_Stereo	0.55 106	0.92 222	2.65 228	0.32 94	1.09 374	0.51 49	0.19 13	0.67 90	0.52 49	0.48 70	0.54 144	0.43 96	0.27 65	0.57 101	0.30 58	0.08 1	0.17 203	0.11 96	0.10 73	0.28 247	0.80 308

gwcnet-sp	0.52 85	0.71 161	2.66 232	0.32 94	0.22 89	0.66 240	0.31 186	0.84 173	0.69 172	0.61 210	0.49 105	0.46 127	0.43 192	0.77 157	0.48 150	0.12 148	0.11 129	0.11 96	0.11 111	0.19 134	0.19 62

scenet	0.52 85	0.71 161	2.66 232	0.32 94	0.22 89	0.66 240	0.31 186	0.84 173	0.69 172	0.61 210	0.49 105	0.46 127	0.43 192	0.77 157	0.48 150	0.12 148	0.11 129	0.11 96	0.11 111	0.19 134	0.19 62

Selective-RAFT	0.46 47	0.48 90	1.88 25	0.32 94	0.16 22	0.61 166	0.19 13	0.66 87	0.62 97	0.28 20	0.30 20	0.41 91	0.33 116	0.51 78	0.32 81	0.11 113	1.09 352	0.09 16	0.35 342	0.19 134	0.37 165

ssnet	0.52 85	0.71 161	2.66 232	0.32 94	0.22 89	0.66 240	0.31 186	0.84 173	0.69 172	0.61 210	0.49 105	0.46 127	0.43 192	0.77 157	0.48 150	0.12 148	0.11 129	0.11 96	0.11 111	0.19 134	0.19 62

Sa-1000	0.61 158	1.07 243	2.71 255	0.32 94	0.61 312	0.61 166	0.31 186	1.00 287	0.76 235	0.53 131	0.83 304	0.43 96	0.33 116	0.69 137	0.30 58	0.10 48	0.52 300	0.13 196	0.28 303	0.29 255	0.29 124

SA	0.61 158	1.14 259	2.79 273	0.32 94	0.63 315	0.57 110	0.30 176	0.97 270	0.78 246	0.43 48	0.63 217	0.39 78	0.46 215	0.70 138	0.31 72	0.10 48	0.44 288	0.13 196	0.32 324	0.31 270	0.51 239

CroCo-Stereo	0.35 8	0.71 161	1.67 9	0.32 94	0.17 39	0.19 1	0.21 32	0.79 137	0.54 59	0.22 3	0.25 11	0.55 169	0.22 21	0.28 1	0.28 44	0.10 48	0.08 39	0.08 3	0.07 13	0.12 26	0.10 4
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
UNet	0.56 114	0.58 122	2.81 279	0.32 94	0.33 204	0.74 277	0.27 130	0.86 195	0.67 140	0.55 146	0.55 153	0.72 256	0.55 255	0.79 162	0.58 183	0.12 148	0.09 84	0.13 196	0.11 111	0.20 151	0.19 62

DMCA	0.50 73	0.83 194	1.95 36	0.32 94	0.24 121	0.59 135	0.26 116	0.81 149	0.68 164	0.59 194	0.49 105	0.56 176	0.36 128	0.65 125	0.65 206	0.14 221	0.10 107	0.14 225	0.10 73	0.19 134	0.29 124

iResNet_ROB	0.60 151	1.59 350	2.04 53	0.32 94	0.21 80	0.60 148	0.22 43	0.99 281	0.85 294	0.61 210	0.63 217	0.58 184	0.42 179	1.08 195	0.98 269	0.11 113	0.08 39	0.09 16	0.06 7	0.23 189	0.33 145

1111x	1.06 342	0.79 190	3.29 331	0.33 115	0.60 305	0.64 213	0.33 209	1.10 344	0.92 318	0.59 194	0.69 247	0.59 187	0.47 223	2.64 373	4.61 405	0.12 148	1.38 376	0.11 96	0.49 370	0.18 111	1.30 361

iinet-f	0.62 171	1.18 273	2.55 193	0.33 115	0.25 127	0.82 311	0.34 214	0.87 202	0.69 172	0.56 157	0.64 224	0.73 261	0.67 294	0.80 166	0.81 246	0.14 221	0.13 157	0.11 96	0.10 73	0.44 340	0.26 106

CASS	0.43 27	0.34 31	2.01 45	0.33 115	0.17 39	0.54 76	0.24 85	0.71 108	0.52 49	0.62 222	0.55 153	0.40 86	0.41 168	0.43 47	0.33 90	0.17 272	0.10 107	0.14 225	0.11 111	0.18 111	0.23 87
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
ssnet_v2	0.64 190	0.99 228	2.67 239	0.33 115	0.22 89	0.72 269	0.45 275	1.00 287	0.80 262	0.66 259	0.54 144	0.81 288	0.48 230	0.91 179	1.08 281	0.16 253	0.14 170	0.14 225	0.14 179	0.33 279	0.31 140

CroCo-Stereo Lap2	0.38 15	0.91 217	2.02 49	0.33 115	0.38 239	0.23 2	0.21 32	0.63 79	0.51 43	0.23 6	0.28 15	0.29 46	0.23 27	0.34 16	0.28 44	0.10 48	0.09 84	0.10 50	0.08 28	0.22 175	0.15 32

Wz-Net-LNSev-Ref	0.65 195	1.15 265	2.40 117	0.33 115	0.30 179	0.83 312	0.40 250	0.94 247	0.82 274	0.67 261	0.76 291	0.68 236	0.58 269	1.13 204	1.25 302	0.14 221	0.08 39	0.10 50	0.08 28	0.18 111	0.28 118

Anonymous3	0.47 50	0.49 92	2.61 213	0.33 115	0.25 127	0.72 269	0.32 196	0.80 142	0.60 85	0.36 28	0.41 63	0.33 60	0.29 92	0.46 51	0.30 58	0.19 294	0.18 209	0.13 196	0.13 161	0.18 111	0.22 79

raftrobust	0.52 85	1.14 259	2.15 73	0.33 115	0.99 362	0.53 69	0.21 32	0.59 65	0.50 38	0.53 131	0.36 41	0.31 52	0.33 116	0.47 53	0.42 127	0.10 48	0.55 303	0.09 16	0.08 28	0.22 175	0.46 221

pcwnet_v2	0.65 195	0.54 110	4.29 391	0.33 115	0.27 152	0.60 148	0.25 104	1.02 301	0.92 318	0.61 210	0.69 247	0.62 201	0.54 250	0.67 131	0.38 116	0.18 283	0.15 184	0.15 250	0.14 179	0.21 161	0.49 233

RALAANet	0.52 85	1.37 320	2.63 218	0.33 115	0.23 112	0.48 36	0.19 13	0.69 95	0.55 64	0.49 86	0.46 81	0.39 78	0.31 106	0.53 89	0.53 170	0.10 48	0.33 268	0.11 96	0.17 229	0.29 255	0.13 14

AFF-stereo	0.57 121	1.51 341	2.59 204	0.33 115	0.23 112	0.51 49	0.21 32	0.69 95	0.68 164	0.49 86	0.63 217	0.49 141	0.34 123	0.50 77	0.37 110	0.08 1	0.54 301	0.10 50	0.10 73	0.40 327	0.60 266

delet	0.60 151	0.84 195	2.45 154	0.33 115	0.35 221	0.73 272	0.46 280	0.89 217	0.80 262	0.58 175	0.62 209	0.67 224	0.51 238	1.14 206	0.64 201	0.12 148	0.12 144	0.13 196	0.14 179	0.22 175	0.29 124

FENet	0.48 57	0.58 122	2.46 161	0.33 115	0.18 49	0.58 117	0.22 43	0.83 166	0.64 114	0.49 86	0.42 65	0.55 169	0.38 140	0.52 82	0.51 165	0.12 148	0.09 84	0.12 139	0.11 111	0.17 91	0.31 140

acv_ft	0.57 121	0.87 200	2.45 154	0.33 115	0.41 252	0.63 201	0.29 163	0.86 195	0.73 205	0.64 241	0.59 187	0.69 247	0.45 208	0.47 53	0.68 213	0.11 113	0.10 107	0.10 50	0.09 39	0.43 337	0.39 180

PSMNet-RSSM	0.61 158	1.19 276	2.43 130	0.33 115	0.25 127	0.59 135	0.28 138	0.88 210	0.65 121	0.54 135	0.62 209	0.69 247	0.46 215	1.67 279	0.50 162	0.15 239	0.10 107	0.14 225	0.16 216	0.20 151	0.28 118

GwcNet-RSSM	0.64 190	1.38 323	2.69 250	0.33 115	0.26 141	0.60 148	0.32 196	0.84 173	0.73 205	0.56 157	0.65 231	0.72 256	0.42 179	1.78 296	0.60 187	0.14 221	0.10 107	0.12 139	0.13 161	0.26 225	0.26 106

FADNet	0.71 235	1.60 354	2.53 182	0.33 115	0.30 179	0.67 247	0.29 163	0.92 239	0.75 227	0.45 56	0.49 105	0.66 222	0.57 262	1.85 309	0.85 253	0.46 369	0.20 225	0.17 280	0.20 262	0.60 364	0.37 165

StereoVision	0.52 85	1.12 256	2.70 254	0.34 132	0.32 198	0.47 33	0.26 116	0.73 110	0.61 88	0.33 27	0.89 320	0.45 123	0.26 51	0.52 82	0.39 118	0.14 221	0.15 184	0.16 266	0.15 198	0.22 175	0.14 26

coex-ft	6.14 416	1.98 378	60.80 440	0.34 132	0.30 179	0.80 305	1.17 385	0.76 117	4.34 408	19.82 428	2.15 384	1.61 380	8.77 418	1.82 304	10.36 420	0.44 366	2.05 394	0.18 296	0.19 253	0.39 321	4.61 420

DAS	0.61 158	0.42 71	1.85 21	0.34 132	0.34 213	0.52 64	0.42 258	0.89 217	0.80 262	0.85 320	0.69 247	0.57 180	0.51 238	2.38 354	0.57 181	0.13 191	0.09 84	0.12 139	0.09 39	0.18 111	0.37 165

SepStereo	0.57 121	0.42 71	1.85 21	0.34 132	0.34 213	0.52 64	0.42 258	0.89 217	0.80 262	0.85 320	0.69 247	0.57 180	0.51 238	1.55 256	0.57 181	0.13 191	0.09 84	0.12 139	0.09 39	0.18 111	0.37 165

GANet-ADL	0.48 57	0.56 119	2.51 178	0.34 132	0.20 71	0.58 117	0.25 104	0.80 142	0.57 71	0.43 48	0.61 202	0.56 176	0.31 106	0.44 50	0.44 136	0.14 221	0.11 129	0.10 50	0.09 39	0.22 175	0.38 173

ADLNet2	0.73 245	1.22 285	3.28 329	0.34 132	0.36 227	0.65 227	0.37 233	0.94 247	0.87 302	0.57 169	0.65 231	0.92 317	0.48 230	2.05 329	0.60 187	0.13 191	0.11 129	0.11 96	0.11 111	0.37 307	0.38 173

KYRaft	0.52 85	0.35 38	2.40 117	0.34 132	0.21 80	0.75 279	0.43 265	0.62 73	0.63 108	0.64 241	0.92 323	0.53 156	0.72 304	0.60 110	0.26 34	0.10 48	0.07 6	0.12 139	0.14 179	0.13 36	0.54 250

ICVP	0.48 57	0.33 24	2.37 107	0.34 132	0.22 89	0.60 148	0.55 307	0.79 137	0.53 55	0.45 56	0.60 194	0.49 141	0.36 128	0.55 95	0.46 144	0.16 253	0.16 196	0.14 225	0.11 111	0.16 70	0.32 142
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
RAFT + AFF	0.79 271	1.73 364	2.99 307	0.34 132	0.35 221	0.67 247	0.51 294	1.05 321	0.79 255	0.54 135	0.58 182	0.59 187	0.81 321	1.80 299	1.21 295	0.13 191	0.27 259	0.15 250	0.14 179	0.45 342	0.69 291

MMNet	0.55 106	0.92 222	2.03 50	0.34 132	0.27 152	0.79 302	0.28 138	0.86 195	0.79 255	0.62 222	0.58 182	0.59 187	0.56 257	0.80 166	0.61 192	0.11 113	0.11 129	0.12 139	0.11 111	0.21 161	0.22 79

UPFNet	0.51 83	0.67 146	2.04 53	0.34 132	0.33 204	0.65 227	0.37 233	0.88 210	0.65 121	0.60 203	0.53 130	0.61 196	0.41 168	0.77 157	0.55 177	0.13 191	0.13 157	0.13 196	0.13 161	0.20 151	0.16 45

cf-r	0.62 171	1.27 296	2.99 307	0.34 132	0.28 163	0.60 148	0.28 138	0.82 156	0.70 182	0.55 146	0.61 202	0.77 273	0.41 168	1.32 230	0.52 167	0.13 191	0.09 84	0.11 96	0.12 141	0.22 175	0.27 112

CFNet	0.65 195	1.45 334	2.27 90	0.34 132	0.25 127	0.64 213	0.23 63	0.93 242	0.79 255	0.48 70	0.59 187	0.58 184	0.40 157	2.28 345	0.63 200	0.13 191	0.09 84	0.15 250	0.14 179	0.34 285	0.26 106

AANet_RVC	0.79 271	1.46 336	2.72 257	0.34 132	0.25 127	0.59 135	0.32 196	0.88 210	0.83 280	0.62 222	0.95 328	0.80 285	0.43 192	2.46 361	1.72 329	0.38 359	0.26 253	0.10 50	0.09 39	0.25 210	0.43 201

StereoDRNet-Refined	0.55 106	0.61 134	2.07 58	0.34 132	0.21 80	0.68 253	0.26 116	0.87 202	0.73 205	0.70 275	0.69 247	0.74 263	0.45 208	1.10 197	0.62 195	0.12 148	0.09 84	0.14 225	0.14 179	0.27 236	0.24 96
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
11t1	0.60 151	0.49 92	2.19 79	0.35 147	0.58 299	0.48 36	0.21 32	0.72 109	0.73 205	0.49 86	0.47 86	0.35 67	0.34 123	0.61 113	0.71 220	0.12 148	1.26 366	0.10 50	0.29 307	0.16 70	1.22 354

ProNet	0.46 47	0.60 129	1.85 21	0.35 147	0.67 323	0.49 41	0.25 104	0.53 32	0.57 71	0.21 1	0.24 6	0.22 8	0.20 15	0.52 82	0.22 4	0.09 12	0.47 291	0.10 50	0.09 39	0.23 189	1.33 362

Wz-Net-LNSev	0.66 212	1.30 301	2.81 279	0.35 147	0.37 233	0.80 305	0.48 286	0.91 232	0.87 302	0.63 231	0.70 260	0.80 285	0.59 272	0.67 131	0.68 213	0.15 239	0.14 170	0.12 139	0.12 141	0.24 195	0.38 173

PSMNet-ADL	0.56 114	0.47 87	2.03 50	0.35 147	0.22 89	0.67 247	0.27 130	0.77 123	0.58 77	0.43 48	0.53 130	0.70 253	0.45 208	1.89 316	0.64 201	0.16 253	0.13 157	0.11 96	0.13 161	0.15 61	0.51 239

XX-TBD	0.40 19	1.04 239	2.49 174	0.35 147	0.13 6	0.51 49	0.17 6	0.44 7	0.52 49	0.38 33	0.51 119	0.23 15	0.19 8	0.31 3	0.25 25	0.10 48	0.07 6	0.08 3	0.06 7	0.09 5	0.18 58

sCroCo_RVC	0.37 13	0.39 60	2.38 109	0.35 147	0.27 152	0.31 5	0.22 43	0.49 15	0.48 29	0.23 6	0.34 35	0.25 26	0.24 29	0.35 24	0.25 25	0.15 239	0.17 203	0.12 139	0.11 111	0.15 61	0.15 32

Anonymous	0.41 20	0.44 81	2.55 193	0.35 147	0.32 198	0.38 13	0.34 214	0.57 56	0.41 5	0.25 12	0.30 20	0.23 15	0.29 92	0.38 29	0.28 44	0.15 239	0.13 157	0.11 96	0.12 141	0.24 195	0.30 132

ADLNet	0.68 220	1.02 233	2.68 244	0.35 147	0.34 213	0.67 247	0.34 214	0.95 260	0.79 255	0.70 275	0.62 209	0.80 285	0.46 215	1.77 293	0.69 215	0.15 239	0.12 144	0.14 225	0.14 179	0.31 270	0.54 250

FADNet-RVC	0.69 226	1.65 359	2.74 264	0.35 147	0.26 141	0.60 148	0.29 163	0.91 232	0.67 140	0.46 66	0.51 119	0.62 201	0.46 215	1.75 288	0.81 246	0.17 272	0.20 225	0.17 280	0.18 237	0.60 364	0.39 180

BEATNet_4x	0.57 121	1.16 267	2.56 197	0.35 147	0.16 22	0.56 91	0.25 104	0.91 232	0.64 114	0.55 146	0.53 130	0.59 187	0.43 192	0.67 131	0.76 231	0.12 148	0.09 84	0.12 139	0.09 39	0.23 189	0.58 259

ADCP+	1.03 339	1.68 362	3.83 373	0.35 147	0.39 241	1.05 348	0.79 355	0.94 247	0.86 300	0.69 272	0.68 243	0.85 302	1.53 377	1.02 188	4.56 404	0.13 191	0.12 144	0.16 266	0.15 198	0.28 247	0.44 213

HITNet	0.55 106	1.28 298	2.73 262	0.35 147	0.14 9	0.56 91	0.23 63	0.89 217	0.62 97	0.52 123	0.51 119	0.49 141	0.38 140	0.52 82	0.60 187	0.09 12	0.07 6	0.10 50	0.08 28	0.25 210	0.61 267
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
CBMV	0.86 297	1.00 229	2.82 281	0.35 147	0.21 80	0.78 298	0.78 353	1.05 321	0.87 302	0.90 326	0.74 281	0.87 308	1.89 388	1.67 279	1.38 315	0.19 294	0.20 225	0.21 316	0.19 253	0.28 247	0.84 312
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
MeshStereo	1.29 360	1.34 309	3.04 311	0.35 147	0.28 163	1.10 355	0.69 344	1.42 377	1.07 353	2.71 407	2.43 391	2.95 394	1.50 374	2.92 389	2.03 343	0.23 323	0.22 235	0.22 320	0.19 253	0.50 352	0.69 291
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
ttt	0.89 311	0.51 103	2.51 178	0.36 161	0.31 187	0.61 166	0.28 138	1.07 336	0.92 318	0.56 157	0.77 295	0.55 169	0.37 133	2.27 344	3.51 389	0.16 253	1.21 361	0.13 196	0.31 318	0.18 111	1.26 356

x	0.65 195	0.62 138	2.12 68	0.36 161	0.61 312	0.48 36	0.24 85	0.80 142	0.89 311	0.50 104	0.56 165	0.44 111	0.36 128	0.62 116	0.80 242	0.11 113	1.44 380	0.11 96	0.39 355	0.16 70	1.34 364

RAFT_CTSACE	0.58 129	1.16 267	2.76 269	0.36 161	0.29 168	0.54 76	0.29 163	0.69 95	0.51 43	0.51 115	0.75 288	0.67 224	0.37 133	0.63 117	0.47 147	0.08 1	0.49 295	0.11 96	0.10 73	0.41 333	0.32 142

test_4	0.47 50	0.80 192	2.15 73	0.36 161	0.29 168	0.59 135	0.28 138	0.50 24	0.42 9	0.43 48	0.76 291	0.39 78	0.22 21	0.73 150	0.49 159	0.08 1	0.18 209	0.11 96	0.15 198	0.29 255	0.27 112

IPLG	0.74 248	1.09 247	2.87 290	0.36 161	0.21 80	1.63 380	0.60 322	1.39 375	0.63 108	1.39 373	0.51 119	0.40 86	0.86 330	1.40 237	0.37 110	0.09 12	0.07 6	0.14 225	0.12 141	0.34 285	0.23 87

raft+_RVC	0.62 171	1.18 273	2.43 130	0.36 161	2.08 407	0.52 64	0.25 104	0.66 87	0.54 59	0.36 28	0.46 81	0.32 56	0.28 76	0.49 72	0.43 133	0.10 48	0.91 338	0.10 50	0.09 39	0.22 175	0.70 294

psm_up	0.65 195	1.02 233	2.53 182	0.36 161	0.31 187	0.64 213	0.38 241	0.96 263	0.73 205	0.63 231	0.57 176	0.68 236	0.57 262	1.90 321	0.52 167	0.17 272	0.15 184	0.16 266	0.15 198	0.27 236	0.22 79

HGLStereo	0.61 158	1.20 278	2.59 204	0.36 161	0.40 247	0.65 227	0.30 176	0.87 202	0.67 140	0.60 203	0.70 260	0.69 247	0.56 257	1.07 194	0.59 185	0.14 221	0.13 157	0.13 196	0.12 141	0.23 189	0.23 87

AdaStereo	0.48 57	0.44 81	2.18 78	0.36 161	0.20 71	0.59 135	0.29 163	0.97 270	0.74 222	0.52 123	0.55 153	0.61 196	0.33 116	0.52 82	0.44 136	0.18 283	0.08 39	0.17 280	0.11 111	0.18 111	0.24 96
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.
CBMV_ROB	0.88 304	0.75 182	2.73 262	0.36 161	0.22 89	0.76 283	0.47 284	1.05 321	0.81 269	1.06 344	1.04 344	0.88 312	1.36 364	2.17 341	2.03 343	0.23 323	0.24 243	0.27 340	0.25 287	0.27 236	0.73 298

LL-Strereo	0.85 294	1.73 364	3.06 315	0.37 171	0.61 312	0.54 76	0.33 209	1.01 295	0.76 235	0.69 272	0.58 182	0.85 302	0.78 318	2.65 374	0.54 175	0.14 221	0.58 309	0.14 225	0.12 141	0.42 335	1.05 338

UDGNet	0.50 73	1.36 316	2.44 138	0.37 171	0.19 65	0.58 117	0.23 63	0.49 15	0.69 172	0.42 42	0.39 54	0.34 64	0.29 92	0.55 95	0.32 81	0.25 336	0.10 107	0.37 362	0.19 253	0.30 262	0.17 51

IPLGR	0.58 129	0.64 142	3.12 318	0.37 171	0.18 49	0.62 188	0.54 303	1.06 333	0.69 172	0.73 287	0.46 81	0.50 145	0.44 200	1.12 203	0.31 72	0.10 48	0.08 39	0.11 96	0.09 39	0.21 161	0.20 70

AASNet	0.66 212	1.49 340	2.97 302	0.37 171	0.33 204	0.65 227	0.30 176	1.00 287	0.78 246	0.56 157	0.60 194	0.55 169	0.39 151	0.88 178	0.96 262	0.15 239	0.12 144	0.13 196	0.11 111	0.45 342	0.35 158

AACVNet	0.61 158	1.13 258	2.47 166	0.37 171	0.21 80	0.57 110	0.25 104	0.75 114	0.55 64	0.56 157	0.60 194	0.66 222	0.44 200	2.11 337	0.49 159	0.14 221	0.11 129	0.14 225	0.11 111	0.35 296	0.23 87

HHNet	0.63 183	0.67 146	3.10 316	0.37 171	0.25 127	0.64 213	0.60 322	0.70 102	0.67 140	0.55 146	1.12 350	0.32 56	0.60 277	0.43 47	1.75 332	0.16 253	0.08 39	0.12 139	0.10 73	0.18 111	0.22 79

PSM-AAD	0.67 215	0.29 2	2.41 121	0.37 171	0.23 112	0.86 319	1.15 382	0.62 73	0.66 128	0.64 241	0.71 273	0.67 224	2.90 401	0.65 125	0.32 81	0.10 48	0.08 39	0.17 280	0.15 198	0.14 52	0.34 152

psmorigin	1.41 369	0.91 217	13.83 423	0.37 171	0.30 179	0.63 201	0.37 233	0.80 142	0.64 114	0.98 334	0.87 316	1.16 367	0.78 318	3.95 406	1.09 282	0.19 294	0.22 235	0.17 280	0.19 253	0.25 210	0.47 223

ac_64	0.63 183	0.77 185	2.71 255	0.37 171	0.34 213	0.64 213	0.30 176	0.86 195	0.67 140	0.58 175	0.53 130	0.88 312	0.48 230	1.84 307	0.71 220	0.15 239	0.12 144	0.12 139	0.12 141	0.21 161	0.25 100

FAT-Stereo	0.72 243	0.60 129	2.86 289	0.37 171	0.29 168	0.64 213	0.55 307	1.01 295	0.91 316	0.76 297	0.94 325	0.93 322	0.79 320	1.82 304	0.60 187	0.19 294	0.19 213	0.17 280	0.16 216	0.23 189	0.47 223

DMCA-RVC	0.70 231	1.30 301	3.59 362	0.37 171	0.89 351	0.57 110	0.31 186	0.73 110	0.59 81	0.69 272	0.54 144	0.59 187	0.57 262	1.25 221	0.66 209	0.16 253	0.38 276	0.20 312	0.15 198	0.22 175	0.23 87

STTStereo	0.58 129	0.95 226	2.95 300	0.37 171	0.31 187	0.62 188	0.32 196	0.81 149	0.63 108	0.61 210	0.55 153	0.67 224	0.43 192	0.87 174	0.48 150	0.16 253	0.16 196	0.17 280	0.20 262	0.17 91	0.25 100

SuperB	1.19 354	1.62 355	5.29 405	0.37 171	0.26 141	0.81 309	0.87 360	0.94 247	1.19 366	0.68 267	0.68 243	0.63 205	1.37 365	1.73 285	3.30 383	0.16 253	0.12 144	0.17 280	0.16 216	2.74 414	0.63 273

RASNet	0.69 226	1.05 241	2.59 204	0.37 171	0.47 275	0.66 240	0.33 209	0.82 156	0.76 235	0.51 115	0.65 231	0.93 322	0.62 281	2.20 342	0.80 242	0.14 221	0.09 84	0.09 16	0.11 111	0.18 111	0.37 165

RYNet	0.77 266	0.91 217	2.36 105	0.37 171	0.41 252	0.88 325	0.44 271	0.99 281	0.88 306	0.65 253	0.54 144	0.92 317	0.61 279	2.70 378	1.23 299	0.15 239	0.14 170	0.17 280	0.14 179	0.27 236	0.55 256

NVstereo2D	0.63 183	0.57 120	2.29 94	0.37 171	0.35 221	0.69 256	0.49 291	0.96 263	0.88 306	0.49 86	0.54 144	0.72 256	0.46 215	1.98 326	0.50 162	0.19 294	0.20 225	0.18 296	0.16 216	0.28 247	0.34 152

DLCB_ROB	0.61 158	0.96 227	2.00 43	0.37 171	0.25 127	0.65 227	0.37 233	0.86 195	0.76 235	0.73 287	0.70 260	0.84 297	0.47 223	1.57 262	0.72 224	0.13 191	0.13 157	0.14 225	0.14 179	0.18 111	0.33 145

LALA_ROB	0.68 220	1.14 259	2.50 177	0.37 171	0.29 168	0.78 298	0.55 307	0.99 281	0.84 292	0.82 315	0.68 243	0.93 322	0.50 234	1.01 187	0.89 257	0.21 310	0.15 184	0.21 316	0.18 237	0.26 225	0.30 132

mmm	0.66 212	0.53 108	1.83 16	0.38 189	0.86 348	0.49 41	0.27 130	0.82 156	0.83 280	0.59 194	0.69 247	0.47 132	0.38 140	0.81 169	0.73 225	0.12 148	1.37 375	0.14 225	0.45 364	0.18 111	1.35 365

Wz-Net-TNSev	1.02 335	2.26 399	3.69 366	0.38 189	0.31 187	1.00 343	0.71 346	1.12 350	1.02 345	0.74 293	0.73 278	1.09 358	0.91 337	2.46 361	2.15 353	0.21 310	0.20 225	0.16 266	0.20 262	0.48 350	0.62 269

Wz-Net-MNSev	0.74 248	1.42 329	2.75 266	0.38 189	0.33 204	0.90 330	0.61 327	0.98 276	0.94 325	0.77 299	0.75 288	0.75 267	0.66 292	1.39 235	0.76 231	0.17 272	0.13 157	0.14 225	0.14 179	0.28 247	0.48 227

RAFT+CT+SA	0.60 151	1.25 293	2.49 174	0.38 189	0.75 333	0.55 86	0.34 214	0.83 166	0.68 164	0.39 35	0.55 153	0.44 111	0.29 92	0.75 154	0.28 44	0.09 12	0.24 243	0.11 96	0.51 373	0.30 262	0.74 300

SACVNet	0.68 220	1.08 246	2.58 202	0.38 189	0.28 163	0.65 227	0.37 233	0.91 232	0.65 121	0.67 261	0.62 209	0.69 247	0.47 223	2.07 331	0.65 206	0.18 283	0.14 170	0.16 266	0.15 198	0.39 321	0.41 192

GwcNet	0.76 261	1.09 247	3.68 365	0.38 189	0.45 267	0.81 309	0.45 275	0.91 232	0.89 311	0.63 231	0.77 295	0.82 291	0.51 238	1.64 275	0.85 253	0.17 272	0.16 196	0.15 250	0.15 198	0.33 279	0.34 152

GANet-RSSM	0.63 183	1.14 259	2.67 239	0.38 189	0.26 141	0.59 135	0.29 163	0.81 149	0.56 68	0.50 104	0.57 176	0.67 224	0.50 234	1.91 322	0.50 162	0.14 221	0.10 107	0.24 332	0.12 141	0.36 301	0.28 118

FADNet-RVC-Resample	0.74 248	1.54 343	3.81 372	0.38 189	0.29 168	0.62 188	0.38 241	0.91 232	0.67 140	0.52 123	0.51 119	0.63 205	0.44 200	1.56 258	0.59 185	0.24 330	0.32 264	0.22 320	0.19 253	0.30 262	0.71 296

edge stereo	0.84 286	0.74 178	3.42 349	0.38 189	1.21 382	0.63 201	0.41 252	0.98 276	0.83 280	0.81 311	0.88 318	1.14 363	0.73 307	2.16 340	0.89 257	0.22 315	0.20 225	0.26 339	0.18 237	0.38 314	0.43 201

ADCRef	0.88 304	1.45 334	2.68 244	0.38 189	0.35 221	0.95 339	0.51 294	0.92 239	0.81 269	0.89 324	0.84 306	0.61 196	1.35 362	1.26 224	3.38 386	0.14 221	0.12 144	0.17 280	0.19 253	0.28 247	0.34 152

ADCPNet	1.07 344	1.37 320	4.54 397	0.38 189	0.68 326	1.36 365	0.64 331	0.93 242	0.83 280	0.79 308	0.82 302	1.08 355	1.18 359	1.30 229	2.68 373	0.21 310	0.69 324	0.21 316	0.95 401	0.30 262	0.54 250

XPNet_ROB	0.68 220	1.11 254	2.28 92	0.38 189	0.27 152	0.67 247	0.47 284	0.94 247	0.75 227	0.80 310	0.71 273	0.81 288	0.54 250	1.72 284	0.84 252	0.22 315	0.16 196	0.16 266	0.15 198	0.25 210	0.45 218

ETE_ROB	0.68 220	1.09 247	2.32 100	0.38 189	0.26 141	0.69 256	0.51 294	1.49 380	0.75 227	0.81 311	0.71 273	0.85 302	0.51 238	1.39 235	0.70 216	0.17 272	0.14 170	0.19 302	0.16 216	0.24 195	0.35 158

ff7	0.65 195	0.58 122	2.09 61	0.39 202	0.60 305	0.56 91	0.23 63	0.49 15	0.62 97	1.00 336	0.24 6	0.20 2	0.24 29	0.71 144	0.24 16	0.09 12	2.09 395	0.10 50	0.18 237	0.24 195	2.22 400

ffff	0.65 195	0.58 122	2.09 61	0.39 202	0.60 305	0.56 91	0.23 63	0.49 15	0.62 97	1.00 336	0.24 6	0.20 2	0.24 29	0.71 144	0.24 16	0.09 12	2.09 395	0.10 50	0.18 237	0.24 195	2.22 400

11t	0.65 195	0.58 122	2.09 61	0.39 202	0.60 305	0.56 91	0.23 63	0.49 15	0.62 97	1.00 336	0.24 6	0.20 2	0.24 29	0.71 144	0.24 16	0.09 12	2.09 395	0.10 50	0.18 237	0.24 195	2.22 400

fast-acv-ft	0.67 215	1.24 290	3.26 327	0.39 202	0.30 179	0.80 305	0.48 286	0.74 112	0.76 235	0.60 203	0.78 299	0.76 271	0.60 277	0.70 138	0.78 237	0.16 253	0.15 184	0.18 296	0.17 229	0.38 314	0.24 96

ToySt	0.67 215	0.88 204	2.61 213	0.39 202	0.73 331	0.61 166	0.38 241	0.78 130	0.73 205	0.43 48	0.70 260	0.72 256	0.45 208	0.66 128	0.62 195	0.14 221	0.63 316	0.13 196	0.33 334	0.24 195	1.18 346

ccc-4	0.65 195	0.58 122	2.09 61	0.39 202	0.60 305	0.56 91	0.23 63	0.49 15	0.62 97	1.00 336	0.24 6	0.20 2	0.24 29	0.71 144	0.24 16	0.09 12	2.09 395	0.10 50	0.18 237	0.24 195	2.22 400

test_5	0.61 158	1.25 293	2.76 269	0.39 202	0.64 319	0.58 117	0.35 223	0.85 183	0.66 128	0.49 86	0.56 165	0.55 169	0.40 157	0.79 162	0.32 81	0.10 48	0.19 213	0.12 139	0.12 141	0.33 279	0.85 316

RAFT-RH_RVC	0.65 195	0.73 169	2.78 272	0.39 202	0.29 168	0.60 148	0.18 11	0.45 8	0.63 108	0.75 295	1.89 377	0.47 132	0.29 92	1.59 269	1.21 295	0.15 239	0.07 6	0.13 196	0.13 161	0.11 18	0.10 4

HCRNet	0.50 73	0.75 182	2.08 60	0.39 202	0.29 168	0.58 117	0.22 43	0.79 137	0.67 140	0.49 86	0.49 105	0.48 139	0.37 133	1.13 204	0.40 120	0.15 239	0.10 107	0.15 250	0.13 161	0.21 161	0.19 62

APVNet	0.76 261	1.11 254	3.23 323	0.39 202	0.36 227	0.85 318	0.44 271	0.96 263	0.73 205	0.58 175	0.69 247	0.76 271	0.56 257	2.29 346	0.82 249	0.17 272	0.18 209	0.24 332	0.19 253	0.35 296	0.27 112

ADCMid	1.06 342	1.82 370	3.53 357	0.39 202	0.36 227	0.99 342	0.58 316	1.01 295	0.94 325	1.23 365	1.02 340	1.01 340	1.01 348	1.11 201	4.04 399	0.22 315	0.19 213	0.42 369	0.32 324	0.42 335	0.53 247

NLCA_NET_v2_RVC	0.62 171	1.15 265	3.11 317	0.39 202	0.37 233	0.60 148	0.28 138	0.87 202	0.64 114	0.63 231	0.56 165	0.71 255	0.45 208	1.08 195	0.52 167	0.15 239	0.12 144	0.14 225	0.15 198	0.18 111	0.25 100
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
PSMNet_ROB	0.75 258	1.42 329	2.93 297	0.39 202	0.32 198	0.73 272	0.56 311	0.90 225	0.74 222	0.56 157	0.60 194	0.75 267	0.47 223	2.00 327	1.31 305	0.18 283	0.13 157	0.19 302	0.20 262	0.26 225	0.40 185

TestStereo1	0.59 145	1.21 280	2.63 218	0.40 215	0.60 305	0.56 91	0.34 214	0.82 156	0.73 205	0.45 56	0.63 217	0.36 68	0.42 179	0.66 128	0.42 127	0.10 48	0.32 264	0.12 139	0.10 73	0.34 285	0.52 244

SA-5K	0.59 145	1.21 280	2.63 218	0.40 215	0.60 305	0.56 91	0.34 214	0.82 156	0.73 205	0.45 56	0.63 217	0.36 68	0.42 179	0.66 128	0.42 127	0.10 48	0.32 264	0.12 139	0.10 73	0.34 285	0.52 244

RAFT-345	0.56 114	0.37 51	2.68 244	0.40 215	0.34 213	0.58 117	0.41 252	0.49 15	0.70 182	0.51 115	0.99 336	0.43 96	0.28 76	1.56 258	0.81 246	0.10 48	0.07 6	0.11 96	0.09 39	0.11 18	0.09 2

ccnet	0.77 266	0.61 134	2.01 45	0.40 215	0.46 274	1.05 348	0.59 319	1.02 301	0.74 222	0.90 326	0.97 330	0.82 291	0.89 335	1.68 282	1.16 290	0.32 353	0.26 253	0.32 354	0.28 303	0.35 296	0.47 223

S-Stereo	0.82 279	0.73 169	3.79 370	0.40 215	0.37 233	0.70 259	0.69 344	1.00 287	1.03 346	0.63 231	0.92 323	0.82 291	0.59 272	2.35 350	0.71 220	0.18 283	0.22 235	0.17 280	0.18 237	0.30 262	0.67 282

stereogan	0.74 248	0.68 153	2.82 281	0.40 215	0.40 247	1.05 348	0.42 258	0.99 281	0.96 332	0.78 307	0.86 314	1.15 365	0.73 307	1.57 262	0.56 179	0.20 302	0.19 213	0.20 312	0.16 216	0.37 307	0.34 152

ADCL	1.07 344	1.22 285	2.80 275	0.40 215	0.33 204	1.50 372	1.87 403	0.97 270	1.04 349	1.26 367	1.28 357	0.99 336	1.41 368	1.36 234	3.51 389	0.17 272	0.14 170	0.22 320	0.21 273	0.32 275	0.43 201

CVANet_RVC	0.82 279	1.18 273	3.98 377	0.40 215	0.28 163	0.63 201	0.43 265	0.90 225	0.78 246	1.14 350	0.69 247	0.68 236	0.52 245	2.62 371	0.48 150	0.20 302	0.13 157	0.22 320	0.37 349	0.37 307	0.48 227

DRN-Test	0.71 235	0.79 190	2.83 283	0.40 215	0.44 264	0.80 305	0.41 252	1.07 336	0.83 280	0.82 315	0.64 224	0.68 236	0.57 262	1.78 296	0.79 240	0.16 253	0.13 157	0.17 280	0.16 216	0.24 195	0.51 239

SANet	1.35 365	1.80 369	4.39 393	0.41 224	0.29 168	1.72 384	0.89 363	1.17 359	2.47 398	1.22 363	1.82 375	1.72 382	1.70 381	2.57 367	3.30 383	0.18 283	0.16 196	0.16 266	0.15 198	0.34 285	0.62 269

MSMD_ROB	1.41 369	1.03 236	2.75 266	0.41 224	0.32 198	2.00 395	0.61 327	0.96 263	1.43 377	2.97 409	2.63 397	4.76 409	2.04 392	2.44 360	1.78 335	0.30 350	0.26 253	0.32 354	0.32 324	0.32 275	0.63 273

PWC_ROB	0.81 276	1.41 325	2.60 209	0.41 224	0.40 247	0.63 201	0.31 186	1.04 313	0.99 342	0.92 329	1.29 358	0.78 277	0.68 296	1.65 278	1.50 320	0.19 294	0.12 144	0.18 296	0.13 161	0.51 354	0.54 250

IGEV_Zeroshot_test	0.91 316	0.39 60	3.80 371	0.42 227	1.95 405	0.56 91	0.64 331	0.84 173	0.55 64	1.45 378	0.53 130	0.79 279	0.42 179	0.57 101	1.13 286	0.10 48	0.49 295	0.10 50	0.34 340	0.19 134	2.97 413

Wz-Net-SNSev	0.85 294	1.83 371	3.36 335	0.42 227	0.31 187	0.71 263	0.66 336	1.04 313	0.94 325	0.68 267	0.85 309	0.96 330	0.62 281	1.75 288	1.14 287	0.16 253	0.15 184	0.16 266	0.17 229	0.39 321	0.63 273

WZ-Net	1.04 340	1.83 371	4.20 385	0.42 227	0.36 227	0.88 325	0.71 346	1.05 321	1.11 358	0.84 319	0.94 325	1.06 352	1.17 358	2.37 351	2.24 359	0.20 302	0.14 170	0.15 250	0.16 216	0.36 301	0.53 247

DEmStereo	0.69 226	0.40 64	2.42 125	0.42 227	0.18 49	0.66 240	0.88 362	0.54 41	0.64 114	0.60 203	1.00 337	0.45 123	1.24 360	1.53 254	2.21 357	0.10 48	0.08 39	0.10 50	0.10 73	0.11 18	0.14 26

LMCR-Stereo	0.61 158	1.00 229	2.60 209	0.42 227	0.22 89	0.74 277	0.31 186	1.06 333	0.70 182	0.62 222	0.64 224	0.40 86	0.52 245	0.84 171	1.27 304	0.20 302	0.09 84	0.12 139	0.09 39	0.26 225	0.16 45

AF-Net	0.76 261	1.14 259	2.74 264	0.42 227	0.41 252	0.70 259	0.41 252	1.07 336	0.94 325	0.73 287	1.05 346	1.04 348	0.86 330	1.23 216	1.00 273	0.23 323	0.15 184	0.25 337	0.18 237	0.32 275	0.35 158

Nwc_Net	0.75 258	1.10 252	2.96 301	0.42 227	0.39 241	0.77 293	0.39 247	1.06 333	0.73 205	0.65 253	1.00 337	0.99 336	0.74 311	1.43 241	0.99 271	0.24 330	0.15 184	0.23 327	0.26 293	0.27 236	0.30 132

StereoDRNet	0.71 235	1.24 290	2.56 197	0.42 227	0.45 267	0.73 272	0.46 280	0.98 276	0.81 269	0.77 299	0.56 165	0.74 263	0.48 230	1.69 283	0.91 259	0.15 239	0.14 170	0.15 250	0.15 198	0.26 225	0.51 239

DN-CSS_ROB	0.56 114	1.64 358	2.75 266	0.42 227	0.22 89	0.57 110	0.19 13	0.79 137	0.66 128	0.46 66	0.62 209	0.41 91	0.32 111	0.73 150	0.49 159	0.12 148	0.08 39	0.14 225	0.13 161	0.38 314	0.17 51

SGM-Forest	1.84 389	7.91 421	10.36 417	0.42 227	0.33 204	1.04 346	1.29 390	1.01 295	0.88 306	1.19 354	2.30 389	1.03 344	1.79 385	2.60 370	2.81 376	0.22 315	0.21 233	0.21 316	0.19 253	0.25 210	0.79 306
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
PFNet	0.62 171	0.42 71	2.69 250	0.43 237	0.55 290	0.62 188	0.27 130	0.64 81	0.72 201	0.61 210	0.56 165	0.45 123	0.33 116	1.86 311	1.12 285	0.28 346	0.09 84	0.12 139	0.16 216	0.26 225	0.27 112

RALCasStereoNet	0.65 195	1.34 309	2.56 197	0.43 237	0.96 358	0.50 47	0.26 116	0.62 73	0.56 68	0.43 48	0.49 105	0.36 68	0.28 76	0.72 149	0.53 170	0.10 48	1.18 356	0.09 16	0.08 28	0.27 236	1.27 357

ADCS	1.14 351	2.02 383	3.36 335	0.43 237	0.37 233	0.96 341	0.81 356	1.12 350	1.17 365	1.25 366	0.98 333	1.08 355	0.92 340	1.41 239	4.97 407	0.23 323	0.21 233	0.22 320	0.23 280	0.40 327	0.67 282

iResNetv2_ROB	0.71 235	1.90 375	3.48 352	0.43 237	0.22 89	0.60 148	0.29 163	0.96 263	0.78 246	0.60 203	0.65 231	0.60 194	0.46 215	0.80 166	1.21 295	0.12 148	0.08 39	0.10 50	0.07 13	0.44 340	0.33 145

AE-Stereo	0.71 235	0.32 15	2.44 138	0.44 241	0.50 278	0.58 117	0.23 63	1.08 339	0.67 140	0.67 261	0.51 119	0.47 132	0.24 29	0.63 117	0.32 81	0.09 12	2.15 404	0.11 96	0.45 364	0.22 175	2.01 386

GMStereo_Zeroshot	0.44 39	0.44 81	1.84 19	0.44 241	0.20 71	0.52 64	0.19 13	0.60 68	0.54 59	0.58 175	0.59 187	0.63 205	0.29 92	0.59 105	0.34 98	0.16 253	0.09 84	0.16 266	0.09 39	0.26 225	0.26 106

Syn2CoEx	0.78 268	1.43 332	3.54 358	0.44 241	0.31 187	0.64 213	0.43 265	1.04 313	0.83 280	0.64 241	0.77 295	0.74 263	0.74 311	1.91 322	0.64 201	0.20 302	0.17 203	0.19 302	0.15 198	0.30 262	0.59 262

aanetorigin	0.81 276	1.03 236	2.64 227	0.44 241	0.44 264	0.59 135	1.00 372	0.59 65	0.70 182	1.54 383	1.22 355	0.82 291	1.08 353	1.06 192	1.07 280	0.18 283	0.15 184	0.17 280	0.21 273	0.53 358	0.65 279

RP	0.74 248	1.01 232	2.48 171	0.44 241	0.45 267	0.66 240	0.45 275	0.95 260	0.87 302	0.70 275	0.95 328	0.99 336	0.82 322	1.55 256	0.82 249	0.26 340	0.19 213	0.23 327	0.20 262	0.34 285	0.38 173

iResNet	0.59 145	1.09 247	2.54 186	0.44 241	0.18 49	0.65 227	0.29 163	0.89 217	0.75 227	0.59 194	0.64 224	0.43 96	0.39 151	0.73 150	1.24 301	0.11 113	0.08 39	0.09 16	0.08 28	0.21 161	0.40 185

NCCL2	0.71 235	1.32 303	2.30 96	0.44 241	0.31 187	0.71 263	0.67 340	0.89 217	0.69 172	0.70 275	0.61 202	0.85 302	0.54 250	1.58 268	0.70 216	0.20 302	0.17 203	0.66 381	0.25 287	0.26 225	0.38 173

TransformOpticalFlow	0.65 195	0.61 134	2.67 239	0.45 248	0.26 141	0.62 188	0.28 138	0.88 210	0.76 235	0.76 297	0.74 281	0.90 316	0.84 325	1.82 304	0.80 242	0.10 48	0.07 6	0.11 96	0.09 39	0.12 26	0.19 62

RGC	0.78 268	1.10 252	2.55 193	0.45 248	0.45 267	0.73 272	0.40 250	1.00 287	0.75 227	0.75 295	1.04 344	1.02 343	0.73 307	1.74 287	1.15 288	0.24 330	0.19 213	0.28 342	0.26 293	0.31 270	0.38 173

GANet	0.92 317	1.20 278	2.68 244	0.45 248	0.27 152	0.76 283	0.66 336	0.94 247	0.77 243	0.79 308	1.17 351	0.84 297	0.91 337	2.72 379	1.76 333	0.18 283	0.42 284	0.44 372	0.20 262	0.33 279	0.94 326

DeepPrunerF	0.92 317	1.33 307	3.41 346	0.46 251	0.51 280	0.64 213	0.49 291	1.16 356	2.62 400	0.65 253	0.61 202	0.65 215	0.62 281	2.23 343	1.31 305	0.23 323	0.19 213	0.30 351	0.28 303	0.39 321	0.34 152

TDLM	0.83 283	1.28 298	2.38 109	0.46 251	0.26 141	0.66 240	0.55 307	0.87 202	0.80 262	2.54 404	0.62 209	0.61 196	0.51 238	2.68 377	0.67 211	0.20 302	0.11 129	0.35 359	0.15 198	0.33 279	0.48 227

FC-DCNN	1.60 385	0.85 197	3.44 350	0.46 251	0.39 241	1.96 391	0.66 336	1.72 389	1.70 388	2.75 408	2.91 404	4.20 404	3.15 404	2.72 379	2.66 372	0.30 350	0.26 253	0.31 352	0.30 313	0.33 279	0.91 323

Anonymous Stereo	0.83 283	1.57 345	3.56 359	0.46 251	0.39 241	0.63 201	0.84 358	0.92 239	0.83 280	0.68 267	0.68 243	0.64 211	0.42 179	2.42 359	1.02 275	0.23 323	0.23 240	0.19 302	0.20 262	0.31 270	0.40 185

DISCO	0.61 158	0.63 140	1.98 41	0.46 251	0.34 213	0.84 317	0.35 223	0.88 210	0.81 269	0.61 210	0.64 224	1.06 352	0.53 248	1.11 201	0.83 251	0.13 191	0.10 107	0.11 96	0.10 73	0.26 225	0.37 165

FBW_ROB	0.94 323	1.23 289	2.35 104	0.46 251	0.32 198	0.87 323	0.46 280	1.15 353	0.97 338	0.83 318	0.78 299	1.01 340	0.64 285	3.65 404	1.65 326	0.27 343	0.24 243	0.40 365	0.26 293	0.32 275	0.88 320

IRAFT_RVC	0.59 145	0.74 178	2.42 125	0.47 257	0.21 80	0.59 135	0.42 258	0.68 93	0.73 205	0.54 135	0.50 117	0.49 141	0.51 238	1.57 262	1.00 273	0.11 113	0.25 250	0.13 196	0.10 73	0.15 61	0.14 26

GASNet	0.84 286	1.98 378	4.07 380	0.48 258	0.33 204	0.58 117	0.34 214	0.97 270	0.81 269	0.60 203	0.59 187	0.74 263	0.55 255	2.08 334	1.18 291	0.22 315	0.15 184	0.19 302	0.17 229	0.55 360	0.29 124

Patchmatch Stereo++	0.43 27	0.36 41	2.44 138	0.48 258	0.17 39	0.61 166	0.26 116	0.53 32	0.61 88	0.48 70	0.43 67	0.43 96	0.28 76	0.56 98	0.30 58	0.12 148	0.08 39	0.12 139	0.10 73	0.17 91	0.13 14
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
PSM-adaLoss	0.43 27	0.36 41	2.44 138	0.48 258	0.18 49	0.61 166	0.28 138	0.53 32	0.61 88	0.48 70	0.43 67	0.43 96	0.28 76	0.49 72	0.30 58	0.12 148	0.08 39	0.12 139	0.10 73	0.17 91	0.13 14

ROB_FTStereo	0.43 27	0.36 41	2.44 138	0.48 258	0.18 49	0.61 166	0.26 116	0.53 32	0.61 88	0.48 70	0.43 67	0.43 96	0.28 76	0.51 78	0.30 58	0.12 148	0.08 39	0.12 139	0.10 73	0.17 91	0.13 14

HUI-Stereo	0.43 27	0.36 41	2.45 154	0.48 258	0.18 49	0.61 166	0.27 130	0.53 32	0.61 88	0.48 70	0.43 67	0.44 111	0.28 76	0.47 53	0.30 58	0.12 148	0.08 39	0.12 139	0.10 73	0.17 91	0.13 14

iGMRVC	0.43 27	0.36 41	2.44 138	0.48 258	0.18 49	0.61 166	0.27 130	0.53 32	0.61 88	0.48 70	0.43 67	0.43 96	0.28 76	0.57 101	0.31 72	0.12 148	0.08 39	0.12 139	0.10 73	0.17 91	0.13 14

iRAFT	0.43 27	0.36 41	2.44 138	0.48 258	0.17 39	0.61 166	0.26 116	0.53 32	0.61 88	0.48 70	0.43 67	0.43 96	0.28 76	0.56 98	0.30 58	0.12 148	0.08 39	0.12 139	0.10 73	0.17 91	0.13 14

RAFT-IKP	0.43 27	0.36 41	2.44 138	0.48 258	0.16 22	0.60 148	0.28 138	0.53 32	0.61 88	0.48 70	0.43 67	0.43 96	0.28 76	0.51 78	0.31 72	0.12 148	0.08 39	0.12 139	0.10 73	0.17 91	0.13 14

GEStereo_RVC	0.61 158	1.19 276	2.61 213	0.48 258	0.25 127	0.63 201	0.37 233	1.05 321	0.79 255	0.55 146	0.55 153	0.59 187	0.44 200	1.10 197	0.48 150	0.16 253	0.11 129	0.12 139	0.11 111	0.27 236	0.43 201

FCDSN-DC	1.45 373	1.12 256	3.30 332	0.48 258	0.41 252	1.13 357	0.60 322	1.17 359	1.28 370	2.25 398	2.85 401	3.65 401	3.34 406	2.58 368	2.44 365	0.31 352	0.26 253	0.31 352	0.30 313	0.37 307	0.78 304
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
PWCDC_ROB	0.83 283	1.57 345	2.63 218	0.48 258	0.37 233	0.78 298	0.29 163	1.04 313	1.36 376	0.63 231	2.05 381	0.64 211	0.70 302	1.10 197	1.20 294	0.33 355	0.14 170	0.15 250	0.12 141	0.63 368	0.46 221

CRFU-Net	0.58 129	0.42 71	1.90 28	0.49 269	0.27 152	0.83 312	0.35 223	0.94 247	0.54 59	0.65 253	0.60 194	0.78 277	1.34 361	1.00 186	0.51 165	0.17 272	0.14 170	0.17 280	0.10 73	0.19 134	0.20 70

PFNet+	0.50 73	0.43 77	2.54 186	0.49 269	0.18 49	0.58 117	0.76 351	0.54 41	0.72 201	0.56 157	0.48 92	0.39 78	0.26 51	0.94 182	0.33 90	0.14 221	0.09 84	0.14 225	0.13 161	0.12 26	0.16 45

ROB_FTStereo_v2	0.43 27	0.36 41	2.44 138	0.49 269	0.17 39	0.61 166	0.28 138	0.53 32	0.61 88	0.48 70	0.43 67	0.44 111	0.28 76	0.48 62	0.30 58	0.12 148	0.08 39	0.12 139	0.10 73	0.17 91	0.13 14

MFN_U_SF_DS_RVC	1.08 347	2.01 382	2.56 197	0.49 269	0.40 247	1.49 371	0.96 367	1.02 301	0.95 330	0.85 320	0.94 325	1.06 352	0.59 272	2.92 389	1.15 288	0.43 365	0.74 331	0.32 354	0.55 378	0.74 374	1.35 365

GANetREF_RVC	0.81 276	1.44 333	3.04 311	0.49 269	0.27 152	0.83 312	0.63 330	1.03 307	0.92 318	0.63 231	0.61 202	0.72 256	0.59 272	2.40 356	0.58 183	0.33 355	0.25 250	0.37 362	0.25 287	0.41 333	0.36 164
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
MoCha-V2	0.58 129	0.44 81	2.01 45	0.50 274	0.76 336	0.33 8	0.21 32	0.65 86	0.45 18	0.27 19	0.35 40	0.24 21	0.26 51	1.25 221	0.39 118	0.08 1	1.63 383	0.08 3	0.35 342	0.29 255	1.07 340

HBP-ISP	0.82 279	1.57 345	3.28 329	0.50 274	0.27 152	0.86 319	0.54 303	1.09 341	0.78 246	0.81 311	0.70 260	0.68 236	1.00 347	2.02 328	0.47 147	0.24 330	0.24 243	0.29 350	0.25 287	0.28 247	0.52 244

RTSC	0.84 286	1.40 324	2.67 239	0.50 274	0.40 247	0.83 312	0.33 209	1.11 348	1.14 361	0.93 332	0.82 302	0.84 297	0.58 269	1.34 232	1.82 337	0.18 283	0.49 295	0.14 225	0.30 313	0.46 346	0.42 196

AnyNet_C32	1.08 347	1.76 368	3.01 309	0.50 274	0.54 288	1.17 361	1.16 384	0.97 270	0.95 330	1.11 347	0.98 333	0.87 308	0.93 342	1.57 262	4.11 401	0.22 315	0.20 225	0.25 337	0.25 287	0.40 327	0.68 287

EDNetEfficientorigin	8.19 418	1.27 296	145.54 442	0.51 278	0.96 358	0.75 279	0.49 291	0.86 195	1.57 385	2.12 393	1.49 368	1.28 369	1.35 362	1.84 307	2.15 353	0.14 221	0.13 157	0.17 280	0.18 237	0.39 321	0.64 278

test-3	0.58 129	0.43 77	2.44 138	0.52 279	0.59 300	0.46 23	0.23 63	0.77 123	0.49 32	0.52 123	0.29 17	0.44 111	0.22 21	0.59 105	0.97 263	0.08 1	1.27 367	0.10 50	0.35 342	0.29 255	0.62 269

test_1	0.58 129	0.43 77	2.44 138	0.52 279	0.59 300	0.46 23	0.23 63	0.77 123	0.49 32	0.51 115	0.29 17	0.44 111	0.22 21	0.59 105	0.97 263	0.08 1	1.27 367	0.10 50	0.35 342	0.29 255	0.63 273

NRIStereo	0.50 73	0.34 31	2.44 138	0.52 279	0.16 22	0.94 337	0.73 349	0.52 29	0.65 121	0.48 70	0.40 62	0.59 187	0.29 92	0.78 161	0.33 90	0.11 113	0.13 157	0.11 96	0.09 39	0.22 175	0.25 100

PASM	0.82 279	1.00 229	2.68 244	0.52 279	0.48 276	0.65 227	0.59 319	0.83 166	0.89 311	0.82 315	0.73 278	0.89 315	0.68 296	2.39 355	0.73 225	0.35 358	0.37 272	0.36 360	0.41 360	0.45 342	0.51 239

MyStereo8	0.73 245	1.16 267	2.89 292	0.53 283	0.34 213	0.71 263	0.20 22	1.87 393	0.59 81	0.53 131	0.66 237	0.50 145	0.33 116	1.27 225	0.62 195	0.10 48	1.19 357	0.10 50	0.21 273	0.21 161	0.61 267

test_3	0.59 145	0.44 81	2.44 138	0.53 283	0.59 300	0.48 36	0.30 176	0.79 137	0.52 49	0.51 115	0.30 20	0.45 123	0.22 21	0.59 105	0.97 263	0.08 1	1.25 363	0.11 96	0.35 342	0.30 262	0.62 269

CRE-IMP	0.46 47	0.31 7	2.40 117	0.53 283	0.17 39	0.79 302	0.68 342	0.54 41	0.66 128	0.47 68	0.43 67	0.44 111	0.26 51	0.43 47	0.33 90	0.12 148	0.07 6	0.12 139	0.09 39	0.17 91	0.23 87

GMM-Stereo	0.53 95	0.33 24	2.89 292	0.53 283	0.24 121	0.77 293	0.46 280	0.62 73	0.65 121	0.58 175	0.73 278	0.47 132	0.43 192	0.68 135	0.29 53	0.10 48	0.06 1	0.13 196	0.13 161	0.14 52	0.44 213

rafts_anoy	0.60 151	1.33 307	2.59 204	0.53 283	1.09 374	0.49 41	0.25 104	0.67 90	0.53 55	0.41 38	0.38 51	0.33 60	0.30 102	0.68 135	0.41 123	0.10 48	1.13 355	0.13 196	0.15 198	0.20 151	0.29 124

CSAN	1.38 367	1.74 367	4.12 381	0.53 283	0.38 239	1.06 351	1.15 382	1.29 368	1.12 359	1.19 354	1.90 378	1.04 348	1.44 369	5.92 414	2.82 377	0.26 340	0.22 235	0.24 332	0.25 287	0.35 296	0.54 250

NaN_ROB	1.25 357	1.46 336	3.84 374	0.54 289	0.56 292	1.12 356	0.99 368	1.05 321	1.03 346	1.10 346	0.87 316	0.77 273	1.07 352	5.85 413	2.98 379	0.16 253	0.23 240	0.16 266	0.24 282	0.28 247	0.66 280

NINENet	0.54 102	0.40 64	2.19 79	0.55 290	0.26 141	0.91 331	0.23 63	1.05 321	0.77 243	0.54 135	0.57 176	0.65 215	0.32 111	1.22 214	0.34 98	0.16 253	0.13 157	0.16 266	0.11 111	0.16 70	0.14 26

IIG-Stereo	0.65 195	0.87 200	2.32 100	0.55 290	0.23 112	0.62 188	0.21 32	0.78 130	0.71 194	0.64 241	0.69 247	0.69 247	0.38 140	2.07 331	1.37 313	0.11 113	0.08 39	0.11 96	0.09 39	0.15 61	0.27 112

NF-Stereo	0.53 95	0.33 24	2.55 193	0.55 290	0.16 22	0.61 166	0.43 265	0.70 102	0.70 182	0.50 104	0.47 86	0.37 71	0.26 51	1.44 245	0.78 237	0.12 148	0.07 6	0.12 139	0.10 73	0.13 36	0.17 51

PSM-softLoss	0.52 85	0.34 31	2.47 166	0.55 290	0.17 39	0.61 166	0.39 247	0.64 81	0.67 140	0.52 123	0.48 92	0.39 78	0.25 43	1.46 246	0.77 233	0.13 191	0.08 39	0.13 196	0.12 141	0.12 26	0.15 32

KMStereo	0.52 85	0.34 31	2.47 166	0.55 290	0.17 39	0.61 166	0.39 247	0.64 81	0.67 140	0.52 123	0.48 92	0.39 78	0.25 43	1.46 246	0.77 233	0.13 191	0.08 39	0.13 196	0.12 141	0.12 26	0.15 32

DeepStereo_RVC	0.47 50	0.37 51	2.19 79	0.55 290	0.18 49	0.60 148	0.58 316	0.52 29	0.62 97	0.49 86	0.45 79	0.39 78	0.85 328	0.47 53	0.34 98	0.12 148	0.08 39	0.11 96	0.09 39	0.15 61	0.19 62

EAI-Stereo	1.16 353	0.29 2	1.94 35	0.55 290	0.97 361	1.96 391	7.94 419	1.34 372	1.03 346	1.01 340	1.48 367	0.51 148	0.66 292	0.65 125	1.42 316	0.09 12	0.23 240	0.09 16	0.53 376	0.13 36	0.49 233

AnyNet_C01	1.20 355	1.89 374	4.25 387	0.55 290	0.54 288	1.57 375	1.39 395	1.10 344	1.13 360	1.19 354	1.34 363	1.15 365	1.11 355	1.73 285	2.89 378	0.26 340	0.24 243	0.28 342	0.24 282	0.50 352	0.68 287

MDST_ROB	1.28 359	0.53 108	3.84 374	0.55 290	0.45 267	4.06 411	0.60 322	1.36 373	0.89 311	2.18 395	1.17 351	0.98 333	0.72 304	4.28 408	2.12 350	0.20 302	0.16 196	0.19 302	0.17 229	0.20 151	0.84 312

OMP-Stereo	0.64 190	0.87 200	2.38 109	0.56 299	0.37 233	0.60 148	0.26 116	0.75 114	0.71 194	0.65 253	0.60 194	0.68 236	0.32 111	2.07 331	1.18 291	0.11 113	0.08 39	0.12 139	0.09 39	0.17 91	0.28 118

OCTAStereo	0.53 95	0.33 24	2.54 186	0.56 299	0.16 22	0.61 166	0.42 258	0.70 102	0.70 182	0.50 104	0.47 86	0.37 71	0.26 51	1.43 241	0.79 240	0.12 148	0.07 6	0.12 139	0.10 73	0.13 36	0.17 51

RE-Stereo	0.53 95	0.33 24	2.54 186	0.56 299	0.16 22	0.61 166	0.43 265	0.70 102	0.70 182	0.50 104	0.47 86	0.37 71	0.26 51	1.43 241	0.77 233	0.12 148	0.07 6	0.12 139	0.10 73	0.13 36	0.17 51

TVStereo	0.53 95	0.33 24	2.54 186	0.56 299	0.16 22	0.61 166	0.43 265	0.70 102	0.70 182	0.50 104	0.47 86	0.37 71	0.26 51	1.43 241	0.77 233	0.12 148	0.07 6	0.12 139	0.10 73	0.13 36	0.17 51

RAFT_R40	0.55 106	0.31 7	2.44 138	0.57 303	0.42 262	0.62 188	0.52 298	0.58 58	0.66 128	0.56 157	0.54 144	0.54 161	0.50 234	1.56 258	0.53 170	0.11 113	0.07 6	0.12 139	0.10 73	0.16 70	0.10 4

MSC_U_SF_DS_RVC	1.40 368	2.04 385	3.02 310	0.58 304	0.41 252	2.15 398	1.00 372	1.31 370	1.29 371	1.05 342	1.10 349	1.29 371	0.91 337	3.07 392	1.34 307	1.65 407	0.84 335	0.68 383	0.88 398	1.55 402	1.91 383

AAGNet	0.92 317	0.40 64	2.53 182	0.60 305	1.01 367	0.62 188	0.45 275	0.52 29	0.68 164	0.58 175	0.53 130	0.50 145	0.72 304	1.22 214	7.32 415	0.12 148	0.07 6	0.12 139	0.10 73	0.16 70	0.10 4

Prome-Stereo	0.53 95	0.36 41	2.39 115	0.60 305	0.23 112	0.63 201	0.41 252	0.66 87	0.67 140	0.59 194	1.02 340	0.43 96	0.71 303	0.61 113	0.34 98	0.10 48	0.07 6	0.10 50	0.09 39	0.13 36	0.44 213

G-Net	1.02 335	0.70 158	3.23 323	0.60 305	0.66 322	2.00 395	0.71 346	0.78 130	0.70 182	1.14 350	2.53 393	1.29 371	1.01 348	1.47 248	1.74 331	0.25 336	0.24 243	0.24 332	0.26 293	0.37 307	0.40 185

NCC-stereo	0.88 304	1.22 285	2.97 302	0.60 305	0.45 267	1.88 389	0.48 286	1.04 313	0.75 227	0.70 275	0.85 309	0.93 322	0.84 325	1.81 301	1.51 321	0.28 346	0.19 213	0.23 327	0.31 318	0.27 236	0.35 158

Abc-Net	0.88 304	1.22 285	2.97 302	0.60 305	0.45 267	1.88 389	0.48 286	1.04 313	0.75 227	0.70 275	0.85 309	0.93 322	0.84 325	1.81 301	1.51 321	0.28 346	0.19 213	0.23 327	0.31 318	0.27 236	0.35 158
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
DPSNet	1.02 335	0.72 166	2.84 285	0.60 305	0.39 241	1.08 353	0.75 350	1.41 376	1.14 361	0.74 293	0.69 247	1.05 351	1.67 379	2.09 336	2.22 358	0.27 343	0.61 312	0.20 312	0.50 372	0.48 350	1.03 337

DisPM	0.48 57	0.41 69	2.54 186	0.61 311	0.18 49	0.59 135	0.62 329	0.54 41	0.67 140	0.61 210	0.53 130	0.38 76	0.26 51	0.76 156	0.31 72	0.13 191	0.07 6	0.12 139	0.11 111	0.12 26	0.15 32

MIPNet	0.88 304	1.07 243	2.85 287	0.61 311	0.18 49	1.46 370	1.37 392	1.65 386	0.78 246	1.93 389	0.85 309	0.75 267	1.66 378	0.87 174	0.34 98	0.10 48	0.08 39	0.11 96	0.32 324	0.27 236	0.26 106

RAFT	0.62 171	1.35 312	2.26 89	0.62 313	0.53 287	0.47 33	0.35 223	0.70 102	0.58 77	0.50 104	0.50 117	0.79 279	0.40 157	0.49 72	0.36 107	0.11 113	0.79 332	0.14 225	0.13 161	0.52 357	0.72 297

ELAS	1.52 380	0.92 222	2.91 295	0.62 313	0.57 295	3.13 406	2.21 405	1.67 387	1.58 386	2.42 402	2.43 391	1.87 384	2.49 398	1.85 309	2.70 374	0.42 362	0.43 287	0.41 367	0.40 356	0.51 354	0.85 316
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
RTS	1.29 360	1.59 350	6.48 412	0.63 315	0.57 295	1.59 377	0.90 364	1.15 353	1.44 378	1.20 359	1.31 359	1.10 359	0.87 333	2.67 375	2.27 361	0.21 310	0.38 276	0.19 302	0.20 262	0.46 346	0.68 287

RTSA	1.29 360	1.59 350	6.48 412	0.63 315	0.57 295	1.59 377	0.90 364	1.15 353	1.44 378	1.20 359	1.31 359	1.10 359	0.87 333	2.67 375	2.27 361	0.21 310	0.38 276	0.19 302	0.20 262	0.46 346	0.68 287

ELAS_RVC	1.51 379	0.88 204	3.36 335	0.63 315	0.56 292	1.53 373	2.73 407	1.53 381	1.76 391	2.26 399	2.21 388	2.10 387	3.07 403	2.08 334	2.52 367	0.42 362	0.42 284	0.42 369	0.37 349	0.51 354	0.84 312
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
anonymity	0.86 297	0.68 153	1.44 2	0.64 318	0.83 345	0.67 247	0.52 298	0.98 276	0.73 205	0.96 333	0.70 260	0.81 288	0.86 330	1.10 197	1.34 307	0.64 375	0.72 330	0.58 377	1.44 412	0.60 364	0.91 323

PA-Net	0.93 322	1.36 316	4.14 382	0.64 318	0.41 252	0.70 259	0.53 300	0.91 232	0.88 306	0.53 131	0.60 194	0.70 253	0.54 250	2.40 356	2.57 371	0.17 272	0.28 261	0.19 302	0.28 303	0.25 210	0.48 227
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
test_xeample3	0.86 297	0.75 182	3.36 335	0.65 320	0.76 336	0.49 41	0.33 209	1.21 364	0.80 262	0.61 210	0.23 5	0.30 47	0.29 92	1.17 210	1.57 325	0.10 48	1.79 388	0.10 50	0.40 356	0.25 210	2.09 389

EDNetEfficient	1.29 360	0.78 188	4.27 388	0.65 320	1.03 369	0.94 337	1.38 394	0.87 202	1.75 390	2.33 401	1.32 361	1.04 348	2.21 395	1.59 269	4.07 400	0.16 253	0.19 213	0.15 250	0.27 301	0.38 314	0.40 185

PDISCO_ROB	0.84 286	1.46 336	2.84 285	0.65 320	0.59 300	1.17 361	0.48 286	1.19 361	1.08 355	0.67 261	0.72 276	1.00 339	0.61 279	1.24 218	1.05 278	0.38 359	0.18 209	0.28 342	0.24 282	0.58 362	0.44 213

WCMA_ROB	1.29 360	1.21 280	3.13 319	0.65 320	0.36 227	1.20 364	0.78 353	1.00 287	0.98 339	1.78 388	2.62 396	3.08 398	2.01 391	1.86 311	2.35 363	0.38 359	0.38 276	0.32 354	0.32 324	0.31 270	1.06 339

MFN_U_SF_RVC	1.57 383	2.56 412	3.30 332	0.66 324	0.41 252	1.15 359	0.51 294	1.27 366	1.35 375	1.61 385	1.20 353	1.43 375	0.97 345	1.80 299	2.10 348	1.88 410	1.79 388	1.97 415	2.14 414	1.61 403	1.76 382

SPS-STEREO	1.22 356	1.65 359	3.41 346	0.66 324	0.69 327	1.01 344	0.68 342	1.10 344	0.96 332	1.40 375	1.25 356	1.46 377	1.08 353	2.05 329	2.24 359	0.66 376	0.61 312	0.58 377	0.57 381	0.66 371	1.65 379
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
ACVNet-DCA	0.67 215	0.73 169	2.43 130	0.67 326	0.52 282	0.76 283	0.24 85	0.81 149	0.83 280	0.77 299	0.39 54	0.25 26	0.38 140	0.70 138	0.22 4	0.10 48	2.13 400	0.11 96	0.09 39	0.16 70	1.18 346

xx1	0.71 235	0.73 169	2.43 130	0.67 326	0.52 282	0.76 283	0.24 85	0.85 183	1.05 350	0.77 299	0.39 54	0.46 127	0.37 133	0.70 138	0.22 4	0.10 48	2.13 400	0.12 139	0.41 360	0.16 70	1.18 346

1test111	0.72 243	0.73 169	2.43 130	0.67 326	0.52 282	0.76 283	0.24 85	0.81 149	0.83 280	0.77 299	0.39 54	0.25 26	0.38 140	1.03 190	0.75 228	0.10 48	2.13 400	0.11 96	0.09 39	0.16 70	1.18 346

cc1	0.74 248	0.73 169	2.43 130	0.67 326	0.52 282	0.76 283	0.24 85	0.85 183	1.05 350	0.77 299	0.39 54	0.25 26	0.38 140	0.70 138	0.22 4	0.10 48	2.13 400	0.11 96	0.09 39	0.25 210	2.20 399

tt1	0.74 248	0.73 169	2.34 103	0.67 326	0.63 315	0.75 279	0.24 85	0.85 183	0.96 332	0.81 311	0.38 51	0.26 33	0.35 125	0.64 121	0.22 4	0.10 48	2.16 405	0.11 96	0.09 39	0.25 210	2.19 395

UDG	0.86 297	1.57 345	2.80 275	0.68 331	0.59 300	0.78 298	0.38 241	0.97 270	0.74 222	0.63 231	0.70 260	1.01 340	0.68 296	1.02 188	1.22 298	0.45 367	0.34 269	0.89 388	0.51 373	0.73 373	0.58 259

NOSS_ROB	0.75 258	1.03 236	2.27 90	0.68 331	0.26 141	0.68 253	0.30 176	0.99 281	0.82 274	0.59 194	0.58 182	0.77 273	0.39 151	2.75 383	0.48 150	0.25 336	0.24 243	0.28 342	0.26 293	0.29 255	1.07 340

FTStereo	0.79 271	0.32 15	2.83 283	0.70 333	0.21 80	0.73 272	1.75 401	0.61 70	0.60 85	1.07 345	1.62 372	1.28 369	2.11 393	0.75 154	0.30 58	0.19 294	0.08 39	0.12 139	0.11 111	0.12 26	0.39 180

cross-raft	0.47 50	0.34 31	2.17 76	0.70 333	0.84 347	0.50 47	0.35 223	0.74 112	0.43 13	0.44 54	0.45 79	0.63 205	0.25 43	0.37 27	0.27 39	0.08 1	0.14 170	0.10 50	0.23 280	0.11 18	0.27 112

SST-Stereo	0.56 114	0.30 5	2.44 138	0.71 335	0.55 290	0.62 188	0.65 334	0.57 56	0.67 140	0.59 194	0.53 130	0.51 148	0.59 272	1.57 262	0.31 72	0.12 148	0.07 6	0.12 139	0.10 73	0.17 91	0.11 10

JetBlue	1.89 390	2.09 387	4.16 383	0.74 336	1.23 383	4.52 415	3.86 412	1.68 388	1.26 368	1.28 369	1.54 369	2.36 391	1.86 387	3.35 398	3.37 385	0.54 371	0.49 295	0.48 373	0.49 370	1.39 399	1.21 352

pmcnn	1.44 371	1.25 293	3.57 360	0.74 336	1.42 391	0.72 269	0.56 311	1.04 313	1.06 352	1.03 341	2.89 403	6.01 413	0.75 315	2.54 365	3.60 391	0.14 221	0.11 129	0.08 3	0.06 7	0.34 285	0.81 310

IGEVStereo-DCA	0.74 248	0.74 178	2.09 61	0.76 338	0.77 339	0.45 20	0.23 63	0.49 15	0.62 97	0.71 284	0.22 2	0.30 47	0.28 76	1.29 227	1.53 323	0.10 48	1.50 381	0.10 50	0.18 237	0.24 195	2.22 400

rrr	0.84 286	0.74 178	3.40 345	0.76 338	0.77 339	0.45 20	0.28 138	1.23 365	0.84 292	0.71 284	0.22 2	0.30 47	0.28 76	1.29 227	1.53 323	0.10 48	1.50 381	0.10 50	0.29 307	0.24 195	1.75 381

ACRE	0.63 183	1.55 344	3.41 346	0.76 338	0.28 163	0.60 148	0.56 311	0.82 156	0.68 164	0.57 169	0.62 209	0.43 96	0.30 102	0.47 53	0.42 127	0.12 148	0.19 213	0.13 196	0.14 179	0.36 301	0.20 70

SQANet	0.92 317	1.96 376	3.23 323	0.77 341	0.83 345	0.76 283	0.38 241	0.87 202	0.68 164	0.64 241	0.69 247	0.73 261	0.52 245	1.35 233	1.36 311	0.80 381	0.30 262	0.60 379	0.29 307	0.93 383	0.70 294

DDUNet	0.90 314	1.63 357	2.77 271	0.77 341	0.69 327	0.83 312	0.44 271	0.90 225	0.70 182	0.68 267	0.76 291	0.92 317	0.54 250	1.14 206	1.35 309	0.61 374	0.37 272	0.96 390	0.52 375	0.77 378	0.67 282

XQC	0.84 286	1.32 303	2.61 213	0.78 343	0.44 264	0.89 327	0.53 300	1.16 356	1.07 353	0.85 320	0.69 247	0.92 317	0.73 307	1.40 237	1.44 317	0.24 330	0.35 270	0.23 327	0.26 293	0.45 342	0.39 180

CIPLG	0.63 183	1.59 350	3.16 321	0.79 344	0.31 187	0.62 188	0.57 314	0.82 156	0.68 164	0.58 175	0.63 217	0.43 96	0.31 106	0.48 62	0.42 127	0.12 148	0.20 225	0.13 196	0.13 161	0.36 301	0.21 74

IPLGR_C	0.64 190	1.66 361	3.36 335	0.80 345	0.31 187	0.60 148	0.60 322	0.82 156	0.69 172	0.58 175	0.62 209	0.44 111	0.31 106	0.47 53	0.43 133	0.12 148	0.22 235	0.13 196	0.15 198	0.35 296	0.21 74

SHD	0.84 286	1.14 259	2.54 186	0.80 345	0.52 282	0.76 283	0.34 214	1.16 356	1.29 371	1.11 347	0.85 309	0.98 333	0.74 311	1.25 221	1.48 319	0.22 315	0.37 272	0.20 312	0.27 301	0.36 301	0.41 192

CAS	0.39 17	0.31 7	1.79 11	0.81 347	0.34 213	0.51 49	0.23 63	0.49 15	0.42 9	0.23 6	0.31 26	0.20 2	0.17 1	0.30 2	0.25 25	0.77 380	0.06 1	0.07 1	0.05 1	0.10 11	0.41 192

PVD	1.05 341	1.21 280	2.36 105	0.84 348	0.91 353	1.04 346	0.64 331	1.32 371	1.68 387	1.43 377	1.41 366	1.14 363	1.15 357	1.49 251	1.77 334	0.27 343	0.65 318	0.28 342	0.35 342	0.40 327	0.73 298

MFMNet_re	1.01 334	1.73 364	3.04 311	0.85 349	0.76 336	0.93 335	0.81 356	1.02 301	1.10 356	1.05 342	1.06 347	0.84 297	0.96 344	0.93 181	0.97 263	0.68 378	0.61 312	0.63 380	0.60 385	0.77 378	0.80 308

MC-Stereo	0.58 129	0.37 51	2.00 43	0.88 350	0.64 319	0.54 76	0.19 13	0.46 10	0.39 3	0.58 175	0.39 54	0.27 40	0.27 65	0.71 144	0.32 81	0.09 12	1.20 358	0.09 16	0.16 216	0.22 175	1.92 384

GrayStereo	0.71 235	0.27 1	2.40 117	0.89 351	0.23 112	0.62 188	1.40 396	0.67 90	0.70 182	0.72 286	0.77 295	0.55 169	3.03 402	0.60 110	0.28 44	0.10 48	0.08 39	0.10 50	0.21 273	0.12 26	0.37 165

MADNet+	1.44 371	2.19 392	6.00 410	0.89 351	0.70 329	1.58 376	1.11 377	1.56 384	1.30 373	0.89 324	1.03 342	1.25 368	1.12 356	3.29 396	2.80 375	0.48 370	0.57 307	0.39 364	0.36 348	0.63 368	0.69 291

RAFT-Test	0.56 114	0.41 69	2.01 45	0.90 353	1.07 372	0.65 227	0.37 233	0.83 166	0.65 121	0.49 86	0.49 105	0.93 322	0.24 29	0.52 82	0.30 58	0.10 48	0.38 276	0.09 16	0.38 352	0.11 18	0.19 62

CC-Net-ROB	0.95 324	1.57 345	2.93 297	0.90 353	0.39 241	0.87 323	0.44 271	1.12 350	0.83 280	0.59 194	0.69 247	0.64 211	0.50 234	2.73 381	0.93 260	0.97 388	0.40 282	0.87 387	0.29 307	0.61 367	0.66 280

LCNet	0.58 129	0.43 77	2.42 125	0.91 355	0.22 89	0.95 339	0.29 163	0.62 73	0.64 114	0.52 123	0.55 153	0.41 91	0.75 315	0.84 171	0.27 39	0.10 48	0.07 6	0.12 139	0.18 237	0.97 385	0.40 185

ASMatch	0.61 158	0.47 87	2.72 257	0.91 355	0.36 227	0.56 91	0.24 85	0.54 41	0.67 140	0.48 70	1.20 353	0.47 132	0.65 286	1.33 231	0.93 260	0.10 48	0.08 39	0.11 96	0.11 111	0.10 11	0.17 51

WAO-7	1.58 384	2.04 385	3.25 326	0.94 357	0.75 333	1.75 385	1.13 379	1.87 393	1.97 394	1.46 380	2.53 393	1.98 386	1.75 382	3.13 393	2.48 366	0.69 379	0.67 320	0.94 389	0.74 392	0.80 381	0.77 301

MaskLacGwcNet_RVC	0.84 286	1.41 325	2.80 275	0.94 357	0.35 221	0.89 327	0.41 252	0.89 217	0.66 128	0.57 169	0.63 217	0.75 267	0.38 140	2.37 351	0.55 177	1.16 395	0.31 263	0.36 360	0.21 273	0.59 363	0.63 273

anonymousa	0.74 248	0.60 129	2.58 202	0.96 359	1.33 387	0.61 166	0.26 116	0.69 95	0.56 68	0.55 146	0.84 306	0.82 291	0.46 215	0.56 98	0.61 192	0.10 48	1.11 354	0.12 139	0.98 403	0.14 52	0.97 334

Ntro	1.11 349	2.10 388	3.52 356	0.97 360	0.87 350	1.06 351	0.54 303	1.02 301	0.93 324	0.63 231	0.76 291	0.93 322	0.67 294	1.76 290	1.71 327	1.03 390	0.46 289	0.76 386	0.41 360	1.29 393	0.86 319

otaku	1.15 352	2.10 388	3.51 354	0.98 361	0.74 332	1.02 345	0.59 319	1.03 307	0.89 311	0.70 275	1.60 370	0.98 333	0.65 286	1.63 272	1.80 336	0.99 389	0.46 289	0.73 385	0.40 356	1.30 395	0.88 320

Consistency-Raft	0.92 317	1.21 280	3.50 353	0.98 361	0.63 315	0.77 293	0.54 303	1.02 301	1.01 344	0.62 222	1.03 342	0.65 215	1.04 350	0.81 169	1.36 311	0.45 367	0.47 291	0.51 375	0.59 383	0.65 370	0.47 223

SGM_RVC	2.11 396	1.07 243	2.87 290	0.98 361	0.92 354	2.72 405	1.88 404	1.91 395	12.27 417	2.09 391	1.99 380	2.47 392	2.24 396	2.87 388	2.03 343	0.54 371	0.47 291	0.42 369	0.47 367	0.74 374	1.22 354
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
DCRE	0.76 261	0.80 192	2.31 98	1.05 364	1.18 380	0.63 201	0.26 116	1.03 307	0.59 81	0.52 123	2.12 382	0.44 111	0.27 65	0.41 43	0.53 170	0.09 12	1.02 348	0.10 50	0.32 324	0.16 70	1.47 373

anonymousdsp2	0.88 304	0.31 7	1.96 39	1.06 365	1.56 397	0.57 110	0.22 43	0.84 173	0.98 339	1.20 359	0.37 45	0.65 215	0.26 51	1.19 212	0.46 144	0.10 48	2.40 412	0.10 50	0.13 161	0.19 134	2.96 412

ACVNet-4b	2.00 393	2.19 392	4.85 399	1.09 366	0.86 348	1.15 359	0.53 300	1.11 348	1.15 363	0.65 253	1.09 348	1.97 385	0.69 300	2.31 347	9.78 419	5.73 419	0.42 284	1.03 394	0.55 378	1.89 405	0.92 325

NVStereoNet_ROB	1.45 373	1.62 355	3.59 362	1.09 366	0.70 329	0.86 319	0.67 340	1.19 361	1.51 382	1.20 359	4.05 409	1.61 380	1.94 389	2.97 391	2.07 347	0.67 377	0.69 324	0.55 376	0.70 387	0.57 361	0.67 282
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
ACVNet_2	1.54 381	2.20 394	4.42 394	1.10 368	0.93 356	1.37 367	0.87 360	1.53 381	1.71 389	1.22 363	1.72 373	2.12 388	1.06 351	2.58 368	1.93 339	0.94 385	0.54 301	1.00 392	0.56 380	2.11 409	0.96 331

LargeStereo	0.74 248	0.70 158	2.05 56	1.11 369	1.09 374	0.32 6	0.21 32	0.75 114	0.43 13	0.30 26	0.30 20	0.22 8	0.27 65	0.98 185	0.31 72	0.10 48	2.50 413	0.08 3	0.15 198	0.27 236	2.70 410

ACVNet_1	1.47 375	2.27 400	4.92 400	1.11 369	0.89 351	1.19 363	0.66 336	1.28 367	1.19 366	0.98 334	0.97 330	3.06 397	1.48 373	2.37 351	1.82 337	1.08 392	0.49 295	1.03 394	0.48 368	1.20 389	0.95 329

PWCK	1.62 386	2.32 404	4.27 388	1.11 369	0.56 292	1.81 387	1.84 402	1.55 383	1.54 384	1.45 378	1.81 374	1.82 383	1.38 366	3.34 397	2.14 352	1.09 393	0.57 307	0.98 391	0.59 383	1.50 401	0.79 306

RainbowNet	1.27 358	2.22 395	3.58 361	1.14 372	0.92 354	1.08 353	0.76 351	1.19 361	1.15 363	0.77 299	0.97 330	1.08 355	0.83 324	1.64 275	1.72 329	1.20 397	1.30 372	1.01 393	0.58 382	1.23 390	0.97 334

WAO-6	1.69 387	1.87 373	3.21 322	1.15 373	1.01 367	2.29 399	1.06 376	1.85 392	2.84 404	1.30 370	2.59 395	2.19 389	1.67 379	2.62 371	2.52 367	0.96 387	0.68 321	1.19 397	0.84 395	1.13 386	0.95 329

DANet	0.85 294	0.68 153	2.41 121	1.18 374	0.48 276	0.77 293	1.23 388	0.93 242	1.53 383	0.90 326	0.72 276	0.97 332	0.57 262	1.86 311	1.05 278	0.18 283	0.16 196	0.19 302	0.16 216	0.26 225	0.67 282
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
Dean	1.92 391	2.31 403	5.03 402	1.31 375	1.08 373	1.55 374	0.99 368	1.98 398	2.33 397	1.51 382	4.15 410	4.23 407	1.39 367	2.31 347	2.10 348	1.18 396	0.69 324	1.18 396	0.75 393	1.30 395	1.07 340

anonymousdsp	0.86 297	0.59 128	2.65 228	1.33 376	1.25 384	0.56 91	0.23 63	0.54 41	0.71 194	1.13 349	0.25 11	0.22 8	0.24 29	1.24 218	0.24 16	0.09 12	2.34 410	0.10 50	0.18 237	0.25 210	3.12 415

SAMSARA	1.11 349	1.35 312	2.60 209	1.34 377	0.77 339	1.67 382	1.41 398	1.47 379	0.99 342	1.54 383	0.89 320	1.44 376	0.90 336	1.88 315	1.71 327	0.25 336	0.55 303	0.22 320	0.34 340	0.39 321	0.50 235

IGEV-Stereo	0.86 297	0.60 129	2.65 228	1.35 378	1.25 384	0.56 91	0.23 63	0.54 41	0.71 194	1.14 350	0.25 11	0.22 8	0.24 29	1.24 218	0.24 16	0.09 12	2.34 410	0.10 50	0.18 237	0.25 210	3.13 416
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
LL-Strereo2	0.62 171	1.36 316	2.47 166	1.37 379	0.96 358	0.54 76	0.28 138	0.61 70	0.49 32	0.42 42	0.34 35	0.44 111	0.21 17	0.57 101	0.53 170	0.11 113	0.26 253	0.16 266	0.14 179	0.18 111	0.98 336

IMH-64-1	1.50 376	1.98 378	2.69 250	1.39 380	1.12 377	1.39 368	1.19 386	1.80 390	1.47 380	1.19 354	2.20 386	1.53 378	1.51 375	2.12 338	1.98 340	1.34 400	0.68 321	1.28 400	0.70 387	1.37 397	1.12 343

IMH-64	1.50 376	1.98 378	2.69 250	1.39 380	1.12 377	1.39 368	1.19 386	1.80 390	1.47 380	1.19 354	2.20 386	1.53 378	1.51 375	2.12 338	1.98 340	1.34 400	0.68 321	1.28 400	0.70 387	1.37 397	1.12 343

HH	0.79 271	0.52 105	2.72 257	1.45 382	0.80 343	0.91 331	0.23 63	0.76 117	0.76 235	0.64 241	0.55 153	0.87 308	0.41 168	0.94 182	0.45 140	0.09 12	1.20 358	0.10 50	0.09 39	0.16 70	2.16 393

HanStereo	0.79 271	0.52 105	2.72 257	1.45 382	0.80 343	0.91 331	0.23 63	0.76 117	0.76 235	0.64 241	0.55 153	0.87 308	0.41 168	0.94 182	0.45 140	0.09 12	1.20 358	0.10 50	0.09 39	0.16 70	2.16 393

MSKI-zero shot	0.70 231	0.44 81	2.62 217	1.47 384	0.75 333	0.56 91	0.20 22	0.80 142	0.45 18	0.60 203	0.52 127	0.44 111	0.17 1	0.70 138	0.26 34	0.09 12	2.87 417	0.09 16	0.32 324	0.14 52	0.50 235

JetRed	3.37 407	4.96 418	10.08 416	1.48 385	1.73 403	7.63 418	5.47 417	3.47 412	2.20 395	2.42 402	2.40 390	2.98 395	2.35 397	3.52 402	6.60 412	1.33 399	1.90 390	1.38 404	1.23 409	2.30 411	2.02 387

TorneroNet-64	2.74 400	2.23 396	4.18 384	1.48 385	1.20 381	3.88 410	1.01 374	3.48 414	6.61 414	2.62 406	4.55 412	4.20 404	3.84 409	3.39 400	3.40 387	1.23 398	0.66 319	1.39 405	0.80 394	3.42 416	1.27 357

TorneroNet	5.60 415	2.30 402	3.98 377	1.49 387	1.26 386	14.47 423	1.11 377	4.85 416	20.66 432	10.12 417	16.30 424	11.78 422	7.35 416	3.41 401	4.38 403	1.36 402	0.70 327	1.46 407	0.87 397	2.73 413	1.33 362

DispFullNet	1.69 387	2.25 397	5.23 403	1.53 388	8.78 418	0.89 327	0.37 233	1.03 307	0.98 339	1.37 371	1.00 337	1.13 362	1.97 390	1.51 253	0.98 269	0.55 373	0.32 264	1.19 397	0.64 386	1.16 388	0.88 320

SDNR	2.06 394	2.93 415	2.94 299	1.55 389	5.13 416	1.98 394	0.24 85	1.95 397	2.62 400	0.92 329	2.71 399	5.76 412	0.68 296	3.61 403	3.84 394	0.33 355	0.38 276	0.22 320	0.17 229	1.13 386	2.04 388

EGLCR-Stereo	0.90 314	0.31 7	1.90 28	1.60 390	0.95 357	1.14 358	0.42 258	0.85 183	0.43 13	1.74 387	0.21 1	0.27 40	0.17 1	1.56 258	0.30 58	0.10 48	2.60 414	0.10 50	0.09 39	0.10 11	3.10 414

FINET	1.92 391	1.96 376	4.49 396	1.62 391	1.39 390	3.51 409	4.39 413	2.89 406	2.58 399	1.39 373	1.98 379	1.35 373	2.12 394	1.64 275	2.12 350	0.84 383	1.03 349	0.18 296	0.29 307	0.54 359	2.12 391

XX-Stereo	0.98 330	0.57 120	4.45 395	1.64 392	5.33 417	0.55 86	0.16 4	0.96 263	0.43 13	0.45 56	0.65 231	0.85 302	0.19 8	0.79 162	0.26 34	0.11 113	0.80 333	0.10 50	0.32 324	0.17 91	0.78 304

SGM-ForestM	3.67 410	2.70 414	5.34 406	1.65 393	1.72 402	6.02 417	5.08 415	4.10 415	3.47 406	4.59 414	4.21 411	9.81 418	5.79 415	6.44 415	6.97 414	0.88 384	1.09 352	0.33 358	0.45 364	0.68 372	2.10 390

Selective-IGEV	0.57 121	0.42 71	1.87 24	1.67 394	1.33 387	0.36 12	0.20 22	0.61 70	0.71 194	0.22 3	0.31 26	0.22 8	0.19 8	0.52 82	0.36 107	0.09 12	0.97 340	0.09 16	0.15 198	0.20 151	0.85 316

IMH	2.14 397	2.46 408	3.60 364	1.70 395	1.13 379	1.65 381	0.93 366	2.13 399	1.93 393	1.37 371	2.64 398	2.19 389	1.82 386	5.77 412	2.18 355	5.70 418	1.05 350	1.31 402	0.72 391	1.39 399	1.13 345

Anonymous_2	1.36 366	0.49 92	2.03 50	1.71 396	1.58 398	2.49 403	0.58 316	1.59 385	2.31 396	0.77 299	0.88 318	1.03 344	0.58 269	1.20 213	0.66 209	0.32 353	1.38 376	1.42 406	3.87 420	0.78 380	1.56 375

riskmin	0.96 325	0.32 15	2.07 58	1.72 397	1.61 400	1.62 379	0.57 314	1.45 378	0.55 64	0.73 287	0.89 320	0.92 317	0.45 208	1.16 208	0.60 187	0.11 113	1.30 372	0.12 139	1.38 411	0.14 52	1.51 374

KSHMR	4.19 411	2.37 406	6.24 411	1.73 398	1.48 395	1.97 393	1.29 390	3.18 408	17.06 427	2.15 394	15.74 422	9.09 417	1.75 382	8.33 418	2.37 364	1.55 405	1.29 370	1.70 412	1.23 409	1.75 404	1.60 377

Pruner-Stereo	0.55 106	0.38 56	2.49 174	1.78 399	0.19 65	0.63 201	0.45 275	0.59 65	0.67 140	0.61 210	0.48 92	0.41 91	0.25 43	0.49 72	0.99 271	0.13 191	0.07 6	0.12 139	0.10 73	0.13 36	0.14 26

LVE	2.10 395	2.61 413	4.30 392	1.79 400	1.81 404	1.68 383	1.04 375	2.35 401	2.78 403	1.27 368	2.87 402	4.21 406	1.46 370	2.83 387	2.02 342	2.87 415	0.92 339	1.19 397	1.47 413	1.29 393	1.18 346

ktn	4.44 412	2.47 409	3.70 367	1.82 401	1.49 396	2.11 397	1.40 396	2.30 400	12.56 418	11.36 420	16.25 423	11.30 421	3.77 408	4.41 410	3.47 388	1.86 409	0.99 342	1.74 414	1.21 408	3.28 415	1.39 368

UNDER WATER	2.84 402	2.25 397	5.25 404	1.84 402	1.45 393	2.36 401	1.44 399	3.23 409	6.51 413	2.61 405	2.73 400	5.69 411	5.64 414	3.14 394	4.18 402	1.48 403	0.81 334	1.60 411	1.07 405	1.91 406	1.67 380

UNDER WATER-64	2.59 398	2.28 401	5.63 407	1.85 403	1.45 393	3.28 407	1.60 400	2.62 402	5.57 410	2.09 391	2.12 382	4.10 403	4.21 410	2.74 382	3.64 392	1.49 404	0.86 336	1.58 410	1.09 407	1.91 406	1.62 378

MANE	3.51 409	2.03 384	3.88 376	1.89 404	2.01 406	5.98 416	4.72 414	5.87 418	7.13 415	3.80 413	5.10 414	6.11 414	5.34 413	4.39 409	5.05 408	1.07 391	1.28 369	0.50 374	0.85 396	0.76 377	2.36 407

SGM+DAISY	2.67 399	2.14 390	4.28 390	1.92 405	2.11 409	4.36 414	5.22 416	3.17 407	3.00 405	3.24 412	3.81 408	3.03 396	3.61 407	2.53 364	3.79 393	1.15 394	1.29 370	0.66 381	0.71 390	0.95 384	2.44 408

WAO-8	2.91 403	2.55 410	3.77 368	1.93 406	1.04 370	4.08 412	0.99 368	3.25 410	6.09 411	2.20 396	3.34 406	3.33 399	2.64 399	11.73 420	2.52 367	2.12 411	1.92 391	1.55 408	0.93 399	1.27 391	0.96 331

Venus	2.91 403	2.55 410	3.77 368	1.93 406	1.04 370	4.08 412	0.99 368	3.25 410	6.09 411	2.20 396	3.34 406	3.33 399	2.64 399	11.73 420	2.52 367	2.12 411	1.92 391	1.55 408	0.93 399	1.27 391	0.96 331

iRaft-Stereo_20w	1.50 376	0.42 71	4.81 398	2.24 408	2.09 408	1.36 365	1.27 389	1.38 374	0.94 325	2.07 390	0.42 65	0.85 302	0.69 300	0.87 174	1.37 313	0.10 48	4.04 419	0.09 16	0.40 356	0.17 91	4.53 419

tt	4.94 414	0.32 15	4.22 386	2.29 409	1.58 398	10.19 421	16.94 424	9.44 422	5.03 409	1.69 386	1.33 362	4.68 408	5.02 412	3.38 399	5.91 411	6.15 420	9.47 427	2.80 417	3.16 419	3.54 417	1.58 376

AEACV	0.89 311	0.29 2	1.84 19	2.50 410	1.68 401	0.53 69	0.21 32	1.01 295	0.42 9	0.68 267	0.31 26	0.22 8	0.39 151	1.63 272	0.25 25	0.09 12	2.60 414	0.09 16	0.54 377	0.23 189	2.27 405

EKT-Stereo	1.56 382	0.55 117	2.60 209	2.54 411	19.66 426	0.55 86	0.22 43	0.76 117	0.51 43	0.40 37	0.36 41	0.43 96	0.27 65	0.74 153	0.42 127	0.13 191	0.17 203	0.11 96	0.16 216	0.20 151	0.50 235

MADNet++	2.94 406	2.17 391	3.27 328	2.55 412	2.28 410	3.29 408	3.37 408	2.76 404	2.67 402	3.10 410	3.20 405	2.78 393	3.25 405	4.11 407	4.68 406	2.72 414	2.27 409	3.03 418	2.43 416	2.34 412	2.59 409

notaker	2.77 401	2.35 405	4.02 379	2.61 413	1.44 392	1.77 386	1.14 380	2.77 405	1.81 392	2.30 400	11.41 419	3.95 402	4.70 411	3.24 395	3.01 380	1.58 406	0.88 337	1.71 413	1.08 406	2.10 408	1.44 371

SPstereo	16.55 426	3.18 416	4.92 400	2.73 414	2.77 411	29.67 433	52.00 434	39.41 441	29.70 441	21.94 437	21.64 431	27.45 439	23.83 433	27.92 441	26.10 435	2.44 413	2.60 414	4.96 420	3.11 418	2.27 410	2.32 406

LE_ROB	4.55 413	2.43 407	9.94 415	2.79 415	4.03 414	2.40 402	3.54 409	2.72 403	11.04 416	11.64 421	4.69 413	5.25 410	10.74 419	4.52 411	9.73 418	0.82 382	0.70 327	1.34 403	0.97 402	0.74 374	0.94 326

BEATNet-Init1	12.32 421	12.82 425	28.66 437	3.22 416	3.71 412	21.59 432	11.42 420	14.54 427	13.73 423	20.24 429	20.16 429	26.14 437	19.85 427	19.08 431	15.33 427	1.81 408	1.93 393	2.05 416	2.48 417	4.25 418	3.41 417

DGSMNet	2.93 405	0.77 185	3.44 350	3.58 417	4.25 415	2.53 404	6.86 418	1.03 307	0.88 306	0.58 175	1.85 376	0.79 279	0.62 281	1.63 272	1.46 318	4.62 417	4.98 420	5.15 422	4.71 421	4.52 420	4.37 418

TRStereo	0.89 311	1.02 233	2.91 295	4.59 418	0.31 187	0.93 335	0.23 63	1.93 396	0.66 128	0.37 30	0.54 144	0.48 139	0.40 157	0.67 131	0.29 53	0.13 191	0.37 272	0.11 96	0.48 368	0.13 36	1.21 352

PML	22.99 429	17.34 426	8.24 414	5.48 419	9.84 419	50.35 441	102.65 441	5.84 417	13.52 419	37.08 441	104.84 441	30.61 441	23.20 432	12.09 422	7.96 416	6.27 421	2.12 399	6.31 424	2.42 415	10.67 425	2.95 411

DGTPSM_ROB	8.97 419	5.94 419	13.01 421	5.95 420	11.34 420	8.54 419	24.06 425	6.47 419	13.52 419	5.19 415	11.52 420	6.18 415	11.04 420	7.02 416	13.92 422	4.47 416	7.66 421	3.90 419	7.43 424	4.34 419	7.98 423

HanzoNet	7.85 417	3.30 417	5.75 408	7.47 421	3.97 413	2.34 400	1.37 392	3.47 412	4.02 407	13.30 422	10.49 415	10.86 419	16.67 425	8.50 419	10.51 421	10.80 426	9.84 428	5.83 423	13.69 426	7.24 422	7.51 422

DPSMNet_ROB	9.58 420	5.96 420	13.98 424	8.88 422	11.87 421	8.54 419	24.08 426	6.48 420	13.67 422	5.35 416	11.53 421	6.31 416	11.04 420	7.69 417	14.09 423	7.61 425	8.23 423	5.03 421	7.75 425	5.24 421	8.36 424

LSM	3.40 408	1.42 329	5.81 409	9.98 423	30.74 436	0.86 319	1.14 380	0.99 281	1.26 368	1.40 375	2.18 385	0.93 322	0.85 328	1.76 290	1.03 276	0.22 315	0.35 270	0.24 332	0.29 307	0.40 327	6.21 421

Anonymous_1	22.76 428	11.11 422	11.93 418	12.73 424	26.05 435	19.39 428	27.77 430	14.18 424	13.64 421	14.92 423	10.66 416	11.26 420	11.24 422	12.48 424	14.45 424	37.82 441	7.87 422	34.92 438	63.61 438	87.51 441	11.75 427

DPSM_ROB	12.32 421	11.13 423	12.31 419	12.90 425	12.80 423	19.81 430	28.13 431	14.50 425	14.31 424	10.62 418	11.34 417	12.03 423	11.89 423	13.08 425	15.22 425	7.09 422	8.31 424	6.47 425	7.32 422	8.69 423	8.43 425

DPSM	12.32 421	11.13 423	12.31 419	12.90 425	12.80 423	19.81 430	28.13 431	14.50 425	14.31 424	10.62 418	11.34 417	12.03 423	11.89 423	13.08 425	15.22 425	7.09 422	8.31 424	6.47 425	7.32 422	8.69 423	8.43 425

HaxPig	19.88 427	22.39 433	22.30 428	17.98 427	17.98 425	12.06 422	12.06 421	16.25 428	15.97 426	21.05 430	21.41 430	18.85 429	18.35 426	20.07 432	19.64 429	23.57 437	23.19 436	24.07 434	23.71 434	22.95 434	23.72 436

LRCNet_RVC	13.78 425	19.34 427	13.01 421	19.47 428	12.67 422	1.85 388	0.42 258	12.28 423	1.10 356	15.76 424	18.69 428	12.52 425	8.65 417	12.22 423	9.64 417	22.29 433	8.38 426	25.92 435	24.06 435	19.72 433	17.59 430

MEDIAN_ROB	23.95 430	26.96 440	26.29 436	22.14 429	22.09 427	16.18 424	14.23 422	20.47 429	20.09 428	25.43 438	25.22 439	22.96 430	22.54 431	24.33 433	23.18 433	28.15 439	27.16 440	28.60 436	27.73 436	27.59 435	27.58 437

AVERAGE_ROB	26.91 438	30.28 441	29.18 438	25.78 430	25.30 429	19.49 429	15.38 423	23.70 434	23.02 433	28.38 440	27.78 440	26.23 438	25.76 440	26.95 440	25.55 434	31.27 440	30.02 441	31.76 437	30.80 437	30.88 439	30.77 438

DPSimNet_ROB	24.35 431	23.81 439	31.38 439	25.93 431	22.83 428	31.30 434	34.38 433	20.78 430	28.92 436	27.39 439	22.99 438	28.29 440	35.76 441	15.47 427	17.82 428	24.28 438	17.90 435	22.23 433	14.12 427	19.38 432	22.12 435

CasAABBNet	24.76 432	22.38 432	24.44 430	26.05 432	25.75 430	39.79 435	56.76 437	29.10 438	28.88 435	21.22 431	22.69 433	24.21 434	23.99 438	26.23 434	30.62 437	14.22 427	16.71 430	13.03 427	14.75 429	17.49 429	16.97 428

Selective-RAFT-Error	24.83 433	22.44 437	24.80 431	26.10 433	25.82 431	39.85 439	56.72 436	29.21 440	29.03 440	21.29 433	22.80 434	24.25 435	24.07 439	26.28 438	30.60 436	14.24 428	16.85 431	13.04 431	14.75 429	17.53 430	17.02 429

MyStereo03	24.90 434	22.40 434	24.90 432	26.19 434	25.93 432	39.80 436	56.77 438	29.00 435	28.95 437	21.51 434	22.81 435	24.16 431	23.92 434	26.26 435	30.65 438	14.24 428	17.13 432	13.03 427	14.76 431	17.48 426	18.00 431

MyStereo02	24.90 434	22.40 434	24.90 432	26.19 434	25.93 432	39.80 436	56.77 438	29.00 435	28.95 437	21.51 434	22.81 435	24.16 431	23.92 434	26.26 435	30.65 438	14.24 428	17.13 432	13.03 427	14.76 431	17.48 426	18.00 431

MyStereo	24.90 434	22.40 434	24.90 432	26.19 434	25.93 432	39.80 436	56.77 438	29.00 435	28.95 437	21.51 434	22.81 435	24.16 431	23.92 434	26.26 435	30.65 438	14.24 428	17.13 432	13.03 427	14.76 431	17.48 426	18.00 431

LSM0	26.57 437	22.53 438	25.76 435	30.62 437	52.30 441	39.86 440	56.49 435	29.18 439	28.76 434	21.26 432	22.46 432	24.42 436	23.97 437	26.42 439	30.66 441	14.29 432	16.56 429	13.06 432	14.65 428	17.62 431	20.52 434

xxxxx1	29.05 439	20.74 429	14.05 425	50.10 438	40.25 438	19.01 425	26.60 427	21.83 431	20.22 429	16.52 425	17.56 425	18.33 426	21.41 428	16.11 428	20.77 430	23.48 434	26.77 437	66.36 439	78.56 439	30.19 436	32.23 439

tt_ll	29.05 439	20.74 429	14.05 425	50.10 438	40.25 438	19.01 425	26.60 427	21.83 431	20.22 429	16.52 425	17.56 425	18.33 426	21.41 428	16.11 428	20.77 430	23.48 434	26.77 437	66.36 439	78.56 439	30.19 436	32.23 439

ff	29.05 439	20.74 429	14.05 425	50.10 438	40.25 438	19.01 425	26.60 427	21.83 431	20.22 429	16.52 425	17.56 425	18.33 426	21.41 428	16.11 428	20.77 430	23.48 434	26.77 437	66.36 439	78.56 439	30.19 436	32.23 439

test_example2	115.17 442	122.38 442	93.45 441	115.38 441	123.53 442	101.24 442	113.11 442	54.67 442	99.94 442	135.50 442	136.43 442	85.67 442	85.40 442	110.44 442	104.91 442	152.17 442	205.21 442	99.17 442	114.27 442	138.55 442	112.04 442

DLNR_Zeroshot_test	13.74 424	20.06 428	23.92 429	121.50 442	35.20 437	0.46 23	0.15 1	7.96 421	0.47 26	0.29 25	0.37 45	0.26 33	0.17 1	0.79 162	0.36 107	7.16 424	2.95 418	0.09 16	0.38 352	50.40 440	1.95 385

Low-res two-view benchmark