Low-res two-view results

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

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

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

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

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

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

FTStereo	0.76 313	0.18 1	2.35 272	0.71 365	0.21 118	0.73 283	1.79 405	0.57 68	0.53 105	1.07 357	1.63 374	1.29 371	2.13 396	0.75 180	0.29 92	0.19 300	0.08 60	0.12 141	0.11 128	0.11 23	0.40 350

11t1	0.33 22	0.19 2	1.41 34	0.33 159	0.16 40	0.48 44	0.21 37	0.67 110	0.48 69	0.40 65	0.34 43	0.32 59	0.33 118	0.42 64	0.27 69	0.11 130	0.12 202	0.10 52	0.08 30	0.13 52	0.14 112

GrayStereo	0.66 269	0.19 2	1.76 101	0.90 379	0.23 151	0.62 202	1.42 402	0.62 91	0.60 148	0.72 310	0.78 303	0.56 182	3.07 407	0.60 144	0.26 61	0.09 18	0.08 60	0.10 52	0.21 303	0.11 23	0.18 193

x	0.35 38	0.20 4	1.36 26	0.33 159	0.17 64	0.47 38	0.24 90	0.75 150	0.54 112	0.40 65	0.40 67	0.42 108	0.34 126	0.45 79	0.32 123	0.11 130	0.14 231	0.11 96	0.09 46	0.12 33	0.14 112

test-3	0.43 91	0.20 4	1.70 79	0.34 182	0.32 249	0.45 23	0.23 67	0.71 122	0.46 54	0.51 149	0.29 21	0.45 129	0.21 18	0.59 139	0.98 300	0.08 4	0.07 11	0.10 52	0.35 355	0.29 266	0.28 287

test_1	0.43 91	0.20 4	1.70 79	0.34 182	0.32 249	0.45 23	0.23 67	0.71 122	0.46 54	0.50 137	0.29 21	0.45 129	0.21 18	0.59 139	0.98 300	0.08 4	0.07 11	0.10 52	0.35 355	0.29 266	0.29 293

test_3	0.44 100	0.20 4	1.70 79	0.36 214	0.32 249	0.47 38	0.30 181	0.73 135	0.49 73	0.50 137	0.30 26	0.45 129	0.22 23	0.59 139	0.98 300	0.08 4	0.10 144	0.11 96	0.35 355	0.29 266	0.28 287

SST-Stereo	0.52 192	0.20 4	1.76 101	0.62 357	0.53 350	0.62 202	0.66 339	0.55 64	0.61 162	0.58 222	0.53 149	0.52 164	0.60 278	1.59 274	0.29 92	0.11 130	0.07 11	0.12 141	0.10 78	0.16 112	0.10 29

mmm	0.38 51	0.21 9	1.18 9	0.35 196	0.17 64	0.49 49	0.26 121	0.78 183	0.52 89	0.50 137	0.57 184	0.41 95	0.37 141	0.71 175	0.31 113	0.11 130	0.13 217	0.14 226	0.13 183	0.15 84	0.14 112

1111x	0.74 308	0.21 9	1.93 182	0.31 121	0.17 64	0.63 218	0.32 212	1.03 353	0.74 274	0.52 156	0.62 217	0.57 188	0.47 227	2.38 357	4.25 405	0.12 177	0.14 231	0.11 96	0.12 158	0.12 33	0.14 112

qqq	0.38 51	0.21 9	1.34 25	0.28 61	0.15 27	0.45 23	0.26 121	0.76 159	0.52 89	0.39 63	0.41 71	0.46 137	0.36 133	0.96 205	0.30 103	0.11 130	0.14 231	0.12 141	0.12 158	0.12 33	0.14 112

RAFT_R40	0.50 168	0.21 9	1.76 101	0.50 321	0.40 309	0.61 182	0.53 307	0.56 65	0.60 148	0.56 200	0.54 159	0.55 173	0.51 245	1.57 268	0.53 221	0.11 130	0.07 11	0.12 141	0.10 78	0.16 112	0.09 18

xxxx	0.70 287	0.21 9	1.33 23	0.28 61	0.18 88	0.63 218	0.24 90	1.02 346	0.69 230	0.50 137	0.62 217	0.58 195	0.38 146	1.47 258	5.21 411	0.13 206	0.12 202	0.11 96	0.10 78	0.12 33	0.15 142

test_xeample	0.72 297	0.21 9	1.36 26	0.27 43	0.17 64	0.59 152	0.28 154	1.01 343	0.70 239	0.55 191	0.67 257	0.44 122	0.39 160	1.88 321	5.17 410	0.12 177	0.10 144	0.11 96	0.10 78	0.13 52	0.15 142

R-Stereo Train	0.36 42	0.21 9	1.70 79	0.29 82	0.18 88	0.55 95	0.26 121	0.78 183	0.36 7	0.57 210	0.67 257	0.33 62	0.24 34	0.32 23	0.23 37	0.10 81	0.08 60	0.09 23	0.07 14	0.09 7	0.12 66

RAFT-Stereo	0.36 42	0.21 9	1.70 79	0.29 82	0.18 88	0.55 95	0.26 121	0.78 183	0.36 7	0.57 210	0.67 257	0.33 62	0.24 34	0.32 23	0.23 37	0.10 81	0.08 60	0.09 23	0.07 14	0.09 7	0.12 66
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
ttt	0.66 269	0.22 17	1.68 73	0.34 182	0.24 164	0.60 162	0.26 121	1.00 335	0.77 300	0.55 191	0.67 257	0.54 170	0.36 133	2.14 342	3.03 385	0.16 266	0.13 217	0.13 196	0.12 158	0.15 84	0.17 175

riskmin	0.37 46	0.22 17	1.74 91	0.32 144	0.20 111	0.48 44	0.20 25	0.66 101	0.46 54	0.36 49	0.34 43	0.69 251	0.45 214	0.39 55	0.27 69	0.11 130	0.08 60	0.12 141	0.08 30	0.13 52	0.16 164

PSM-AAD	0.63 254	0.22 17	1.77 109	0.37 233	0.23 151	0.86 331	1.17 388	0.59 78	0.60 148	0.64 278	0.71 286	0.68 244	2.93 404	0.65 159	0.31 113	0.09 18	0.07 11	0.17 283	0.15 229	0.13 52	0.33 319

CRE-IMP	0.41 72	0.22 17	1.76 101	0.48 317	0.17 64	0.79 311	0.69 346	0.52 45	0.52 89	0.47 100	0.42 74	0.45 129	0.26 57	0.41 61	0.31 113	0.11 130	0.07 11	0.12 141	0.09 46	0.17 132	0.23 249

DualNet	0.64 257	0.23 21	2.01 204	0.30 96	0.21 118	0.57 121	0.26 121	0.74 140	0.88 332	0.53 165	0.63 227	0.66 228	0.39 160	0.63 149	3.43 396	0.10 81	0.24 324	0.15 252	0.13 183	0.25 235	0.36 333

ffm	0.47 138	0.23 21	2.01 204	0.30 96	0.21 118	0.57 121	0.26 121	0.74 140	0.88 332	0.53 165	0.63 227	0.66 228	0.39 160	0.63 149	0.19 4	0.10 81	0.24 324	0.15 252	0.13 183	0.25 235	0.36 333

ff1	0.73 305	0.23 21	2.01 204	0.30 96	0.21 118	0.57 121	0.26 121	0.74 140	0.88 332	0.53 165	0.63 227	0.66 228	0.39 160	2.52 373	3.43 396	0.10 81	0.24 324	0.15 252	0.13 183	0.25 235	0.36 333

mmx	0.72 297	0.23 21	2.01 204	0.30 96	0.21 118	0.57 121	0.26 121	0.99 327	0.76 296	0.53 165	0.63 227	0.66 228	0.39 160	2.52 373	3.43 396	0.13 206	0.10 144	0.15 252	0.13 183	0.15 84	0.15 142

xxx	0.72 297	0.23 21	2.01 204	0.30 96	0.21 118	0.57 121	0.26 121	0.99 327	0.76 296	0.53 165	0.63 227	0.66 228	0.39 160	2.52 373	3.43 396	0.13 206	0.10 144	0.15 252	0.13 183	0.15 84	0.15 142

Selective-IGEV	0.29 5	0.23 21	1.28 15	0.27 43	0.30 224	0.35 12	0.20 25	0.56 65	0.38 11	0.21 2	0.30 26	0.22 9	0.18 7	0.37 48	0.18 1	0.07 1	0.06 1	0.08 3	0.15 229	0.16 112	0.29 293

GMM-Stereo	0.50 168	0.23 21	2.41 282	0.54 337	0.24 164	0.77 302	0.46 286	0.59 78	0.57 127	0.58 222	0.73 292	0.47 143	0.43 203	0.68 163	0.27 69	0.10 81	0.06 1	0.13 196	0.13 183	0.14 70	0.44 359

222	0.78 321	0.23 21	1.23 12	0.28 61	0.18 88	0.62 202	0.24 90	1.02 346	0.70 239	0.58 222	0.66 254	0.46 137	0.42 193	1.80 305	6.53 415	0.13 206	0.10 144	0.11 96	0.10 78	0.12 33	0.17 175

AEACV	0.33 22	0.24 29	1.44 39	0.28 61	0.35 276	0.47 38	0.21 37	0.43 7	0.28 1	0.26 28	0.25 14	0.22 9	0.38 146	0.30 14	0.18 1	0.09 18	0.35 358	0.09 23	0.36 361	0.23 209	0.25 265

anonymousdsp2	0.34 29	0.24 29	1.16 8	0.28 61	0.15 27	0.57 121	0.23 67	0.79 196	0.47 68	0.38 58	0.37 50	0.40 91	0.25 45	0.47 92	0.21 24	0.09 18	0.07 11	0.10 52	0.13 183	0.19 169	0.27 282

SFCPSM	0.46 125	0.24 29	2.35 272	0.27 43	0.27 200	0.70 270	0.32 212	0.96 305	0.63 187	0.49 130	0.52 141	0.43 111	0.36 133	0.52 118	0.43 182	0.12 177	0.09 115	0.12 141	0.16 245	0.16 112	0.12 66

Any-RAFT	0.38 51	0.25 32	1.89 167	0.27 43	0.17 64	0.68 262	0.21 37	0.78 183	0.53 105	0.43 80	0.43 76	0.54 170	0.30 104	0.41 61	0.20 20	0.10 81	0.12 202	0.08 3	0.06 8	0.10 12	0.09 18

CAS	0.35 38	0.25 32	1.30 18	0.79 371	0.34 266	0.51 61	0.23 67	0.46 13	0.39 16	0.22 5	0.31 30	0.20 2	0.17 2	0.28 3	0.23 37	0.73 385	0.06 1	0.07 1	0.05 1	0.09 7	0.37 340

knoymous	0.34 29	0.25 32	1.75 97	0.24 8	0.18 88	0.45 23	0.24 90	0.57 68	0.38 11	0.41 71	0.39 64	0.55 173	0.25 45	0.38 52	0.23 37	0.11 130	0.08 60	0.12 141	0.07 14	0.13 52	0.12 66

NF-Stereo	0.48 142	0.25 32	1.81 138	0.52 328	0.16 40	0.61 182	0.44 278	0.66 101	0.61 162	0.50 137	0.47 94	0.37 73	0.26 57	1.45 250	0.79 287	0.11 130	0.07 11	0.12 141	0.10 78	0.13 52	0.16 164

OCTAStereo	0.48 142	0.25 32	1.81 138	0.52 328	0.16 40	0.61 182	0.43 270	0.66 101	0.61 162	0.50 137	0.47 94	0.37 73	0.26 57	1.44 246	0.80 288	0.11 130	0.07 11	0.12 141	0.10 78	0.13 52	0.17 175

NRIStereo	0.46 125	0.25 32	1.77 109	0.47 309	0.16 40	0.95 344	0.74 354	0.51 35	0.56 124	0.48 119	0.39 64	0.59 197	0.29 96	0.77 187	0.32 123	0.11 130	0.13 217	0.11 96	0.09 46	0.21 189	0.24 256

RE-Stereo	0.48 142	0.25 32	1.81 138	0.52 328	0.16 40	0.61 182	0.43 270	0.66 101	0.60 148	0.50 137	0.47 94	0.37 73	0.26 57	1.44 246	0.78 282	0.11 130	0.07 11	0.12 141	0.10 78	0.13 52	0.17 175

TVStereo	0.48 142	0.25 32	1.81 138	0.52 328	0.16 40	0.61 182	0.43 270	0.66 101	0.60 148	0.50 137	0.47 94	0.37 73	0.26 57	1.44 246	0.78 282	0.11 130	0.07 11	0.12 141	0.10 78	0.13 52	0.17 175

EAI-Stereo	0.78 321	0.25 32	1.67 72	0.54 337	0.59 361	1.95 395	2.05 407	1.11 369	0.64 194	0.95 350	1.49 369	0.50 155	0.67 301	0.59 139	1.44 342	0.09 18	0.19 294	0.09 23	0.49 376	0.13 52	0.22 231

panet	0.28 1	0.26 41	1.32 21	0.19 1	0.12 3	0.54 83	0.15 1	0.48 24	0.46 54	0.27 31	0.33 38	0.24 23	0.21 18	0.30 14	0.21 24	0.10 81	0.07 11	0.08 3	0.05 1	0.09 7	0.07 3

Selective-RAFT	0.35 38	0.26 41	1.48 46	0.31 121	0.15 27	0.61 182	0.19 15	0.60 85	0.54 112	0.28 35	0.29 21	0.40 91	0.33 118	0.50 111	0.27 69	0.10 81	0.07 11	0.09 23	0.35 355	0.19 169	0.08 11

CES	0.30 9	0.27 43	1.09 4	0.23 4	0.50 343	0.40 18	0.20 25	0.46 13	0.44 41	0.22 5	0.28 17	0.26 36	0.19 11	0.33 29	0.21 24	0.09 18	0.07 11	0.08 3	0.05 1	0.15 84	0.49 366

EGLCR-Stereo	0.29 5	0.27 43	0.97 2	0.30 96	0.19 101	0.56 104	0.17 6	0.68 113	0.36 7	0.30 37	0.18 1	0.27 42	0.17 2	0.38 52	0.19 4	0.09 18	0.07 11	0.10 52	0.08 30	0.10 12	0.35 325

DCANet-4	0.40 68	0.27 43	2.21 246	0.25 16	0.14 13	0.51 61	0.22 50	0.77 169	0.72 256	0.54 177	0.47 94	0.28 45	0.37 141	0.37 48	0.34 138	0.09 18	0.07 11	0.08 3	0.07 14	0.08 1	0.22 231

tt	4.93 415	0.27 43	4.20 402	2.29 412	1.58 410	10.20 422	16.97 425	9.42 423	5.02 410	1.67 390	1.28 360	4.68 410	5.03 414	3.37 402	5.92 412	6.16 421	9.47 428	2.82 418	3.18 420	3.60 418	1.53 412

BUS	0.41 72	0.27 43	1.13 5	0.30 96	0.21 118	0.91 340	0.23 67	1.00 335	0.61 162	0.63 269	0.53 149	0.66 228	0.30 104	0.43 67	0.32 123	0.13 206	0.10 144	0.14 226	0.12 158	0.12 33	0.11 39

BSDual-CNN	0.41 72	0.27 43	1.13 5	0.30 96	0.21 118	0.76 294	0.31 191	1.00 335	0.61 162	0.63 269	0.53 149	0.63 212	0.37 141	0.43 67	0.38 154	0.13 206	0.10 144	0.14 226	0.12 158	0.12 33	0.11 39

psmg	0.41 72	0.27 43	1.13 5	0.27 43	0.21 118	0.75 292	0.36 236	0.90 263	0.61 162	0.59 235	0.59 193	0.63 212	0.37 141	0.43 67	0.38 154	0.13 206	0.10 144	0.13 196	0.12 158	0.13 52	0.11 39

GLC_STEREO	0.28 1	0.27 43	1.36 26	0.28 61	0.12 3	0.41 20	0.20 25	0.37 2	0.38 11	0.26 28	0.30 26	0.25 30	0.19 11	0.33 29	0.24 51	0.09 18	0.11 177	0.12 141	0.10 78	0.13 52	0.09 18

Patchmatch Stereo++	0.39 64	0.27 43	1.78 113	0.44 287	0.16 40	0.61 182	0.27 144	0.51 35	0.52 89	0.47 100	0.43 76	0.43 111	0.28 83	0.54 127	0.28 79	0.12 177	0.08 60	0.12 141	0.10 78	0.17 132	0.12 66
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
PSM-softLoss	0.48 142	0.27 43	1.85 148	0.51 324	0.17 64	0.61 182	0.40 255	0.61 87	0.57 127	0.52 156	0.48 106	0.39 83	0.25 45	1.46 251	0.77 280	0.12 177	0.08 60	0.13 196	0.12 158	0.12 33	0.14 112

KMStereo	0.48 142	0.27 43	1.85 148	0.51 324	0.17 64	0.61 182	0.40 255	0.61 87	0.57 127	0.52 156	0.48 106	0.39 83	0.25 45	1.46 251	0.77 280	0.12 177	0.08 60	0.13 196	0.12 158	0.12 33	0.14 112

PSM-adaLoss	0.38 51	0.27 43	1.78 113	0.44 287	0.17 64	0.60 162	0.29 174	0.51 35	0.52 89	0.47 100	0.43 76	0.44 122	0.28 83	0.47 92	0.28 79	0.12 177	0.08 60	0.12 141	0.10 78	0.17 132	0.12 66

ROB_FTStereo_v2	0.38 51	0.27 43	1.78 113	0.44 287	0.17 64	0.61 182	0.28 154	0.51 35	0.52 89	0.47 100	0.43 76	0.44 122	0.28 83	0.47 92	0.28 79	0.12 177	0.08 60	0.12 141	0.10 78	0.17 132	0.12 66

ROB_FTStereo	0.38 51	0.27 43	1.78 113	0.44 287	0.17 64	0.61 182	0.26 121	0.51 35	0.52 89	0.47 100	0.43 76	0.43 111	0.28 83	0.49 106	0.28 79	0.12 177	0.08 60	0.12 141	0.10 78	0.17 132	0.12 66

HUI-Stereo	0.38 51	0.27 43	1.79 131	0.44 287	0.17 64	0.61 182	0.28 154	0.51 35	0.52 89	0.47 100	0.43 76	0.44 122	0.28 83	0.45 79	0.28 79	0.12 177	0.08 60	0.12 141	0.10 78	0.17 132	0.12 66

Pruner-Stereo	0.51 183	0.27 43	1.78 113	1.79 406	0.19 101	0.62 202	0.45 284	0.57 68	0.60 148	0.61 250	0.48 106	0.41 95	0.24 34	0.46 85	1.00 306	0.12 177	0.07 11	0.12 141	0.10 78	0.12 33	0.13 99

iGMRVC	0.39 64	0.27 43	1.78 113	0.44 287	0.17 64	0.61 182	0.27 144	0.51 35	0.52 89	0.47 100	0.43 76	0.44 122	0.28 83	0.55 131	0.28 79	0.12 177	0.08 60	0.12 141	0.10 78	0.17 132	0.12 66

iRAFT	0.39 64	0.27 43	1.78 113	0.44 287	0.16 40	0.61 182	0.27 144	0.51 35	0.52 89	0.47 100	0.43 76	0.43 111	0.28 83	0.54 127	0.28 79	0.12 177	0.08 60	0.12 141	0.10 78	0.17 132	0.12 66

cross-raft	0.40 68	0.27 43	2.22 249	0.30 96	0.17 64	0.49 49	0.35 230	0.71 122	0.39 16	0.43 80	0.45 87	0.64 220	0.25 45	0.32 23	0.25 58	0.08 4	0.08 60	0.09 23	0.23 309	0.11 23	0.14 112

RAFT-IKP	0.38 51	0.27 43	1.79 131	0.44 287	0.16 40	0.60 162	0.28 154	0.51 35	0.52 89	0.47 100	0.43 76	0.43 111	0.28 83	0.50 111	0.28 79	0.12 177	0.08 60	0.12 141	0.10 78	0.17 132	0.12 66

DeepStereo_RVC	0.44 100	0.28 63	1.92 179	0.49 319	0.17 64	0.60 162	0.59 326	0.50 33	0.52 89	0.49 130	0.45 87	0.39 83	0.86 336	0.45 79	0.33 133	0.11 130	0.08 60	0.11 96	0.09 46	0.15 84	0.19 201

s12784h	0.36 42	0.28 63	1.58 57	0.23 4	0.11 1	0.62 202	0.24 90	0.79 196	0.64 194	0.44 85	0.52 141	0.28 45	0.26 57	0.50 111	0.24 51	0.11 130	0.06 1	0.09 23	0.06 8	0.16 112	0.06 1

GES	0.44 100	0.28 63	1.88 163	0.30 96	0.18 88	0.61 182	0.30 181	0.88 251	0.46 54	0.47 100	0.52 141	0.39 83	0.42 193	0.58 136	0.67 259	0.15 248	0.11 177	0.12 141	0.10 78	0.15 84	0.17 175

UPFNet	0.46 125	0.28 63	1.73 87	0.33 159	0.32 249	0.65 241	0.38 249	0.83 214	0.59 144	0.57 210	0.52 141	0.61 205	0.40 167	0.75 180	0.52 217	0.13 206	0.12 202	0.13 196	0.12 158	0.15 84	0.11 39

AE-Stereo	0.42 85	0.29 67	1.65 67	0.43 282	0.47 340	0.56 104	0.23 67	0.86 237	0.46 54	0.31 40	0.41 71	0.43 111	0.24 34	0.34 34	0.24 51	0.09 18	0.48 381	0.11 96	0.45 373	0.22 201	0.19 201

hknet	0.47 138	0.29 67	1.70 79	0.30 96	0.24 164	0.76 294	0.31 191	1.00 335	0.64 194	0.63 269	0.53 149	0.80 295	0.38 146	0.77 187	0.37 149	0.11 130	0.10 144	0.14 226	0.12 158	0.12 33	0.11 39

KYRaft	0.48 142	0.29 67	1.75 97	0.33 159	0.21 118	0.75 292	0.44 278	0.58 73	0.57 127	0.64 278	0.93 329	0.53 166	0.72 312	0.60 144	0.24 51	0.10 81	0.07 11	0.12 141	0.14 208	0.12 33	0.54 368

ICVP	0.46 125	0.29 67	2.41 282	0.33 159	0.22 139	0.59 152	0.55 313	0.75 150	0.50 79	0.44 85	0.60 205	0.49 152	0.35 128	0.53 124	0.37 149	0.16 266	0.16 266	0.14 226	0.11 128	0.15 84	0.15 142
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
CREStereo++_RVC	0.33 22	0.29 67	1.74 91	0.24 8	0.16 40	0.54 83	0.15 1	0.40 4	0.55 116	0.37 53	0.51 133	0.24 23	0.19 11	0.27 1	0.26 61	0.09 18	0.06 1	0.08 3	0.30 338	0.08 1	0.06 1
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
LoS	0.31 13	0.30 72	1.52 51	0.23 4	0.13 6	0.54 83	0.20 25	0.48 24	0.49 73	0.25 21	0.28 17	0.37 73	0.24 34	0.38 52	0.23 37	0.10 81	0.08 60	0.08 3	0.05 1	0.15 84	0.07 3

CASS	0.39 64	0.30 72	1.61 64	0.32 144	0.17 64	0.53 80	0.24 90	0.70 119	0.49 73	0.59 235	0.54 159	0.40 91	0.40 167	0.41 61	0.30 103	0.17 280	0.10 144	0.14 226	0.11 128	0.18 151	0.17 175
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
RAFT-345	0.53 197	0.30 72	2.34 269	0.38 247	0.34 266	0.58 136	0.42 264	0.47 21	0.61 162	0.51 149	1.00 340	0.43 111	0.28 83	1.57 268	0.82 290	0.10 81	0.07 11	0.11 96	0.09 46	0.10 12	0.08 11

Prome-Stereo	0.49 159	0.30 72	1.76 101	0.60 355	0.23 151	0.63 218	0.42 264	0.62 91	0.60 148	0.59 235	1.03 345	0.43 111	0.72 312	0.60 144	0.33 133	0.09 18	0.07 11	0.10 52	0.09 46	0.11 23	0.43 357

CREStereo	0.28 1	0.30 72	1.33 23	0.19 1	0.13 6	0.55 95	0.17 6	0.48 24	0.46 54	0.27 31	0.33 38	0.24 23	0.21 18	0.31 18	0.21 24	0.11 130	0.07 11	0.08 3	0.05 1	0.10 12	0.07 3
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
FENet	0.44 100	0.30 72	2.42 284	0.32 144	0.17 64	0.58 136	0.22 50	0.77 169	0.59 144	0.47 100	0.42 74	0.55 173	0.38 146	0.49 106	0.47 199	0.12 177	0.09 115	0.12 141	0.11 128	0.13 52	0.16 164

CASnet	0.28 1	0.31 78	1.20 11	0.28 61	0.11 1	0.47 38	0.19 15	0.44 9	0.44 41	0.38 58	0.31 30	0.23 16	0.17 2	0.29 11	0.19 4	0.10 81	0.06 1	0.15 252	0.12 158	0.16 112	0.07 3
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
MC-Stereo	0.32 16	0.31 78	1.46 41	0.31 121	0.15 27	0.53 80	0.19 15	0.44 9	0.35 5	0.36 49	0.38 57	0.27 42	0.27 71	0.42 64	0.19 4	0.09 18	0.13 217	0.09 23	0.16 245	0.20 181	0.13 99

DEmStereo	0.68 279	0.31 78	2.25 256	0.42 278	0.17 64	0.66 246	0.89 368	0.51 35	0.59 144	0.60 243	1.01 341	0.45 129	1.26 366	1.54 264	2.26 375	0.10 81	0.08 60	0.10 52	0.10 78	0.10 12	0.11 39

MoCha-V2	0.36 42	0.32 81	1.41 34	0.36 214	0.31 240	0.35 12	0.19 15	0.57 68	0.39 16	0.30 37	0.32 33	0.28 45	0.27 71	0.47 92	0.24 51	0.08 4	0.56 385	0.08 3	0.38 364	0.18 151	0.12 66

Anonymous_2	0.74 308	0.32 81	1.65 67	0.33 159	0.30 224	0.67 251	0.32 212	0.69 115	0.46 54	0.48 119	0.41 71	0.84 306	0.58 273	0.51 114	0.40 166	0.32 359	0.38 364	1.43 407	3.69 421	0.80 383	0.27 282

RCA-Stereo	0.34 29	0.32 81	1.30 18	0.26 34	0.14 13	0.58 136	0.23 67	0.78 183	0.62 178	0.40 65	0.44 86	0.28 45	0.35 128	0.29 11	0.20 20	0.09 18	0.10 144	0.09 23	0.07 14	0.19 169	0.08 11

sCroCo_RVC	0.33 22	0.32 81	1.89 167	0.34 182	0.27 200	0.30 5	0.22 50	0.48 24	0.44 41	0.22 5	0.33 38	0.25 30	0.25 45	0.32 23	0.24 51	0.14 234	0.16 266	0.12 141	0.12 158	0.15 84	0.13 99

Anonymous	0.35 38	0.32 81	1.87 161	0.34 182	0.31 240	0.37 14	0.31 191	0.54 61	0.40 21	0.25 21	0.28 17	0.23 16	0.29 96	0.36 41	0.27 69	0.14 234	0.13 217	0.11 96	0.12 158	0.24 224	0.20 215

CFNet-RSSM	0.41 72	0.32 81	2.20 245	0.27 43	0.44 324	0.52 74	0.19 15	0.76 159	0.48 69	0.43 80	0.36 47	0.54 170	0.26 57	0.33 29	0.25 58	0.09 18	0.08 60	0.09 23	0.38 364	0.10 12	0.09 18

CAS++	0.31 13	0.33 87	1.43 38	0.25 16	0.17 64	0.31 6	0.20 25	0.78 183	0.41 25	0.30 37	0.30 26	0.21 8	0.16 1	0.33 29	0.18 1	0.15 248	0.12 202	0.13 196	0.10 78	0.15 84	0.11 39
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
Former-RAFT_DAM_RVC	0.50 168	0.33 87	0.93 1	0.26 34	0.22 139	0.46 35	0.20 25	1.10 365	1.34 379	3.16 413	0.32 33	0.22 9	0.20 16	0.30 14	0.22 33	0.10 81	0.09 115	0.11 96	0.09 46	0.15 84	0.19 201

IGEV_Zeroshot_test	0.53 197	0.33 87	2.91 354	0.32 144	0.18 88	0.54 83	0.21 37	0.72 127	0.42 31	0.81 330	0.51 133	0.71 264	0.41 178	0.48 97	1.13 319	0.09 18	0.15 252	0.10 52	0.35 355	0.19 169	0.09 18

LoS_RVC	0.29 5	0.33 87	1.19 10	0.25 16	0.34 266	0.43 21	0.22 50	0.42 6	0.32 2	0.22 5	0.33 38	0.23 16	0.24 34	0.31 18	0.21 24	0.07 1	0.07 11	0.07 1	0.05 1	0.10 12	0.31 308

DisPM	0.43 91	0.33 87	1.78 113	0.57 347	0.18 88	0.59 152	0.63 337	0.53 51	0.61 162	0.60 243	0.53 149	0.38 79	0.26 57	0.75 180	0.29 92	0.12 177	0.07 11	0.12 141	0.11 128	0.11 23	0.14 112

NINENet	0.50 168	0.33 87	1.69 75	0.55 343	0.25 176	0.91 340	0.23 67	0.98 316	0.71 248	0.53 165	0.55 167	0.66 228	0.30 104	1.22 232	0.32 123	0.15 248	0.13 217	0.16 267	0.11 128	0.16 112	0.13 99

AAGNet	0.88 339	0.33 87	1.79 131	0.54 337	0.98 388	0.62 202	0.46 286	0.50 33	0.60 148	0.58 222	0.53 149	0.50 155	0.73 315	1.23 233	7.48 416	0.11 130	0.07 11	0.12 141	0.10 78	0.14 70	0.09 18

PFNet	0.60 239	0.33 87	2.47 295	0.41 270	0.55 355	0.62 202	0.27 144	0.61 87	0.63 187	0.61 250	0.56 178	0.45 129	0.32 115	1.88 321	1.14 320	0.28 353	0.09 115	0.12 141	0.16 245	0.26 250	0.20 215

Gwc-CoAtRS	0.38 51	0.33 87	1.92 179	0.27 43	0.41 316	0.48 44	0.19 15	0.59 78	0.46 54	0.43 80	0.39 64	0.57 188	0.26 57	0.32 23	0.26 61	0.09 18	0.09 115	0.09 23	0.31 342	0.11 23	0.09 18

MGS-Stereo	0.32 16	0.34 96	1.70 79	0.25 16	0.14 13	0.40 18	0.22 50	0.38 3	0.43 38	0.24 12	0.51 133	0.25 30	0.18 7	0.31 18	0.20 20	0.09 18	0.08 60	0.09 23	0.08 30	0.47 354	0.08 11

IGEVStereo-DCA	0.33 22	0.34 96	1.38 29	0.27 43	0.16 40	0.45 23	0.23 67	0.46 13	0.41 25	0.24 12	0.21 2	0.26 36	0.25 45	0.64 152	0.52 217	0.09 18	0.07 11	0.10 52	0.18 270	0.16 112	0.22 231

rrr	0.46 125	0.34 96	3.08 366	0.27 43	0.16 40	0.45 23	0.28 154	1.09 364	0.51 84	0.24 12	0.21 2	0.26 36	0.25 45	0.64 152	0.52 217	0.09 18	0.07 11	0.10 52	0.29 333	0.16 112	0.25 265

test_xeample3	0.46 125	0.34 96	2.99 361	0.37 233	0.16 40	0.49 49	0.33 220	1.06 359	0.44 41	0.25 21	0.23 5	0.24 23	0.25 45	0.49 106	0.56 233	0.09 18	0.07 11	0.10 52	0.40 368	0.17 132	0.26 274

DIP-Stereo	0.37 46	0.34 96	1.50 48	0.27 43	0.18 88	0.63 218	0.17 6	0.92 281	0.53 105	0.49 130	0.48 106	0.30 51	0.30 104	0.39 55	0.30 103	0.10 81	0.08 60	0.10 52	0.08 30	0.15 84	0.12 66
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
HSM-Net_RVC	0.67 272	0.34 96	2.23 253	0.26 34	0.19 101	0.67 251	0.29 174	1.26 379	0.69 230	0.72 310	0.70 282	0.78 289	0.42 193	3.77 406	0.41 172	0.13 206	0.09 115	0.10 52	0.09 46	0.12 33	0.11 39
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
DISCO	0.57 226	0.34 96	1.87 161	0.45 300	0.34 266	0.84 325	0.35 230	0.84 225	0.78 305	0.59 235	0.63 227	1.06 356	0.53 252	1.10 219	0.82 290	0.12 177	0.09 115	0.11 96	0.10 78	0.22 201	0.18 193

DAS	0.56 220	0.35 103	1.55 54	0.33 159	0.34 266	0.50 55	0.42 264	0.83 214	0.74 274	0.83 335	0.68 265	0.56 182	0.48 235	2.40 361	0.46 190	0.12 177	0.08 60	0.12 141	0.09 46	0.18 151	0.15 142

SepStereo	0.52 192	0.35 103	1.55 54	0.33 159	0.34 266	0.50 55	0.42 264	0.83 214	0.74 274	0.83 335	0.68 265	0.56 182	0.48 235	1.56 266	0.46 190	0.12 177	0.08 60	0.12 141	0.09 46	0.18 151	0.15 142

Anonymous3	0.42 85	0.35 103	2.09 222	0.33 159	0.24 164	0.72 278	0.31 191	0.74 140	0.55 116	0.35 47	0.40 67	0.33 62	0.29 96	0.44 72	0.28 79	0.18 290	0.18 284	0.13 196	0.13 183	0.17 132	0.17 175

DSFCA	0.54 202	0.35 103	1.41 34	0.28 61	0.28 209	0.79 311	0.88 367	0.76 159	0.70 239	0.72 310	0.66 254	0.67 238	0.57 269	1.17 228	0.63 251	0.16 266	0.14 231	0.13 196	0.14 208	0.16 112	0.13 99

PMTNet	0.31 13	0.35 103	1.30 18	0.20 3	0.14 13	0.57 121	0.25 105	0.46 13	0.42 31	0.27 31	0.32 33	0.27 42	0.24 34	0.39 55	0.23 37	0.43 368	0.07 11	0.08 3	0.05 1	0.18 151	0.07 3

GMStereo_Zeroshot	0.41 72	0.36 108	1.54 52	0.41 270	0.19 101	0.52 74	0.19 15	0.59 78	0.52 89	0.57 210	0.59 193	0.63 212	0.29 96	0.58 136	0.33 133	0.15 248	0.09 115	0.16 267	0.09 46	0.24 224	0.12 66

MIF-Stereo	0.30 9	0.36 108	1.68 73	0.27 43	0.24 164	0.29 3	0.18 12	0.33 1	0.34 3	0.26 28	0.37 50	0.18 1	0.18 7	0.31 18	0.27 69	0.10 81	0.08 60	0.08 3	0.07 14	0.25 235	0.08 11

test_4	0.40 68	0.37 110	2.01 204	0.29 82	0.21 118	0.50 55	0.28 154	0.47 21	0.39 16	0.42 75	0.76 299	0.38 79	0.22 23	0.52 118	0.33 133	0.08 4	0.07 11	0.11 96	0.15 229	0.28 263	0.07 3

CrosDoStereo	0.94 346	0.37 110	2.53 304	0.25 16	0.32 249	0.54 83	3.76 417	0.72 127	0.60 148	0.70 303	1.40 366	0.53 166	1.49 381	1.78 299	3.09 386	0.10 81	0.08 60	0.11 96	0.11 128	0.21 189	0.11 39

PFNet+	0.45 115	0.37 110	1.86 156	0.46 304	0.18 88	0.58 136	0.77 358	0.52 45	0.64 194	0.56 200	0.48 106	0.39 83	0.26 57	0.93 202	0.32 123	0.13 206	0.09 115	0.14 226	0.13 183	0.12 33	0.15 142

LCNet	0.54 202	0.37 110	1.78 113	0.92 381	0.22 139	0.96 345	0.30 181	0.59 78	0.58 137	0.51 149	0.55 167	0.41 95	0.76 322	0.84 196	0.26 61	0.09 18	0.06 1	0.12 141	0.18 270	0.98 387	0.39 346

DeepStereo_LL	0.94 346	0.37 110	2.53 304	0.25 16	0.32 249	0.54 83	3.76 417	0.72 127	0.60 148	0.70 303	1.40 366	0.53 166	1.49 381	1.78 299	3.09 386	0.10 81	0.08 60	0.11 96	0.11 128	0.21 189	0.11 39

MSKI-zero shot	0.46 125	0.38 115	2.47 295	0.27 43	0.43 323	0.56 104	0.20 25	0.77 169	0.43 38	0.60 243	0.51 133	0.44 122	0.17 2	0.68 163	0.21 24	0.09 18	0.29 348	0.09 23	0.32 346	0.14 70	0.10 29

RAFT-Test	0.44 100	0.38 115	2.01 204	0.27 43	0.44 324	0.64 229	0.37 243	0.72 127	0.57 127	0.45 92	0.48 106	0.65 223	0.24 34	0.35 36	0.29 92	0.09 18	0.11 177	0.09 23	0.38 364	0.10 12	0.11 39

IER	0.43 91	0.38 115	1.69 75	0.26 34	0.25 176	0.66 246	0.26 121	0.71 122	0.55 116	0.54 177	0.59 193	0.60 203	0.53 252	0.52 118	0.39 161	0.11 130	0.08 60	0.11 96	0.11 128	0.14 70	0.11 39

CRFU-Net	0.56 220	0.38 115	1.86 156	0.46 304	0.26 189	0.82 321	0.36 236	0.90 263	0.49 73	0.62 261	0.59 193	0.78 289	1.35 373	1.00 209	0.48 202	0.15 248	0.14 231	0.17 283	0.10 78	0.19 169	0.14 112

PSMNet-ADL	0.51 183	0.38 115	1.65 67	0.35 196	0.21 118	0.67 251	0.26 121	0.74 140	0.55 116	0.42 75	0.52 141	0.70 261	0.45 214	1.91 324	0.57 236	0.15 248	0.13 217	0.11 96	0.13 183	0.15 84	0.20 215

DRaft	0.62 251	0.38 115	1.76 101	0.24 8	0.16 40	0.64 229	0.66 339	0.53 51	0.53 105	0.67 292	0.99 338	0.38 79	1.00 351	1.44 246	2.10 369	0.10 81	0.14 231	0.10 52	0.14 208	0.18 151	0.21 221

AdaStereo	0.44 100	0.38 115	1.79 131	0.34 182	0.20 111	0.57 121	0.28 154	0.92 281	0.69 230	0.52 156	0.55 167	0.61 205	0.33 118	0.48 97	0.39 161	0.17 280	0.08 60	0.17 283	0.11 128	0.18 151	0.12 66
Xiao Song, Guorun Yang, Xinge Zhu, Hui Zhou, Zhe Wang, Jianping Shi: AdaStereo: A Simple and Efficient Approach for Adaptive Stereo Matching. IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2021.
CSP-Net	0.50 168	0.39 122	1.25 13	0.29 82	0.23 151	0.77 302	0.35 230	0.86 237	0.57 127	0.59 235	0.59 193	0.65 223	0.40 167	1.77 298	0.44 186	0.16 266	0.11 177	0.10 52	0.10 78	0.20 181	0.14 112

iRaft-Stereo_20w	0.58 231	0.39 122	1.96 198	0.45 300	0.32 249	0.92 342	0.57 322	1.14 370	0.56 124	0.81 330	0.40 67	0.55 173	0.69 305	0.65 159	1.04 314	0.09 18	0.16 266	0.09 23	0.36 361	0.17 132	0.25 265

MyStereo07	0.34 29	0.40 124	1.46 41	0.29 82	0.23 151	0.60 162	0.31 191	0.53 51	0.42 31	0.25 21	0.25 14	0.20 2	0.26 57	0.57 134	0.19 4	0.09 18	0.18 284	0.12 141	0.11 128	0.16 112	0.19 201

MyStereo04	0.48 142	0.40 124	2.65 323	0.29 82	0.23 151	0.60 162	0.31 191	0.83 214	0.75 286	0.47 100	0.36 47	0.53 166	0.42 193	0.53 124	0.39 161	0.09 18	0.18 284	0.12 141	0.11 128	0.16 112	0.19 201

NVstereo2D	0.58 231	0.40 124	2.03 212	0.35 196	0.35 276	0.69 265	0.39 253	0.91 273	0.80 313	0.47 100	0.53 149	0.67 238	0.46 222	1.99 331	0.48 202	0.19 300	0.11 177	0.17 283	0.13 183	0.25 235	0.25 265

MyStereo06	0.54 202	0.41 127	2.68 326	0.30 96	0.23 151	0.60 162	0.30 181	0.81 202	0.44 41	0.84 337	0.52 141	0.78 289	0.58 273	0.48 97	1.10 317	0.09 18	0.17 276	0.12 141	0.10 78	0.16 112	0.20 215

MyStereo05	0.49 159	0.41 127	2.72 332	0.30 96	0.23 151	0.60 162	0.30 181	0.82 208	0.77 300	0.52 156	0.37 50	0.51 158	0.42 193	0.52 118	0.38 154	0.09 18	0.17 276	0.12 141	0.10 78	0.16 112	0.20 215

MIF-Stereo (partial)	0.34 29	0.41 127	1.93 182	0.26 34	0.24 164	0.32 7	0.17 6	0.53 51	0.42 31	0.25 21	0.37 50	0.25 30	0.26 57	0.44 72	0.31 113	0.11 130	0.08 60	0.12 141	0.10 78	0.19 169	0.14 112

GANet-ADL	0.44 100	0.41 127	2.31 263	0.33 159	0.20 111	0.57 121	0.25 105	0.75 150	0.54 112	0.42 75	0.59 193	0.56 182	0.30 104	0.40 59	0.38 154	0.14 234	0.11 177	0.09 23	0.08 30	0.22 201	0.17 175

ccnet	0.71 294	0.41 127	1.59 58	0.40 264	0.45 332	1.06 355	0.55 313	0.98 316	0.71 248	0.88 341	0.97 335	0.82 301	0.88 340	1.68 285	0.94 296	0.32 359	0.26 340	0.32 357	0.27 327	0.34 301	0.30 301

StereoDRNet-Refined	0.50 168	0.41 127	1.50 48	0.33 159	0.21 118	0.68 262	0.26 121	0.81 202	0.68 221	0.67 292	0.68 265	0.73 269	0.42 193	1.10 219	0.59 243	0.11 130	0.08 60	0.14 226	0.14 208	0.25 235	0.21 221
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
MDST_ROB	1.17 366	0.42 133	3.87 394	0.54 337	0.44 324	4.11 415	0.58 324	1.31 381	0.84 323	2.12 395	1.12 353	0.98 340	0.71 309	4.24 410	0.99 305	0.16 266	0.14 231	0.19 305	0.17 260	0.18 151	0.35 325

CBMV_ROB	0.76 313	0.42 133	2.68 326	0.33 159	0.22 139	0.74 286	0.47 294	0.96 305	0.76 296	1.04 356	0.96 333	0.88 319	0.93 344	2.06 335	1.19 324	0.22 326	0.24 324	0.27 343	0.25 317	0.25 235	0.28 287

SGM-Forest	1.04 357	0.42 133	3.59 391	0.41 270	0.32 249	1.05 354	1.32 394	0.94 290	0.83 321	1.16 364	2.23 390	1.03 349	1.39 377	2.49 371	2.35 376	0.21 313	0.21 311	0.20 314	0.19 288	0.23 209	0.32 312
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
LargeStereo	0.34 29	0.43 136	1.32 21	0.31 121	0.14 13	0.32 7	0.21 37	0.70 119	0.34 3	0.22 5	0.28 17	0.22 9	0.27 71	0.35 36	0.27 69	0.09 18	0.39 370	0.08 3	0.15 229	0.25 235	0.45 360

CoDeX	0.52 192	0.43 136	2.25 256	0.29 82	0.26 189	0.61 182	0.32 212	0.99 327	0.68 221	0.48 119	0.55 167	0.52 164	0.40 167	1.60 275	0.35 145	0.12 177	0.09 115	0.11 96	0.10 78	0.13 52	0.12 66

gwcnet-sp	0.49 159	0.43 136	2.54 310	0.31 121	0.22 139	0.67 251	0.31 191	0.78 183	0.65 206	0.58 222	0.47 94	0.46 137	0.43 203	0.76 183	0.46 190	0.11 130	0.11 177	0.11 96	0.11 128	0.15 84	0.14 112

scenet	0.49 159	0.43 136	2.54 310	0.31 121	0.22 139	0.67 251	0.31 191	0.78 183	0.65 206	0.58 222	0.47 94	0.46 137	0.43 203	0.76 183	0.46 190	0.11 130	0.11 177	0.11 96	0.11 128	0.15 84	0.14 112

ssnet	0.49 159	0.43 136	2.54 310	0.31 121	0.22 139	0.67 251	0.31 191	0.78 183	0.65 206	0.58 222	0.47 94	0.46 137	0.43 203	0.76 183	0.46 190	0.11 130	0.11 177	0.11 96	0.11 128	0.15 84	0.14 112

ASMatch	0.60 239	0.43 136	2.58 314	0.91 380	0.36 283	0.56 104	0.25 105	0.52 45	0.61 162	0.47 100	1.21 356	0.47 143	0.66 299	1.34 240	0.94 296	0.10 81	0.08 60	0.11 96	0.11 128	0.10 12	0.16 164

DRN-Test	0.64 257	0.43 136	2.44 290	0.39 255	0.44 324	0.80 317	0.41 261	1.02 346	0.78 305	0.80 325	0.63 227	0.69 251	0.56 264	1.79 303	0.69 264	0.15 248	0.12 202	0.17 283	0.16 245	0.18 151	0.17 175

AnonymousM	0.37 46	0.44 143	1.50 48	0.25 16	0.15 27	0.52 74	0.23 67	0.60 85	0.42 31	0.42 75	0.32 33	0.30 51	0.25 45	0.34 34	0.23 37	0.11 130	0.09 115	0.71 385	0.36 361	0.12 33	0.07 3

UNet	0.54 202	0.44 143	2.83 345	0.31 121	0.33 260	0.74 286	0.27 144	0.82 208	0.61 162	0.53 165	0.54 159	0.72 266	0.54 255	0.78 191	0.56 233	0.11 130	0.09 115	0.13 196	0.11 128	0.14 70	0.12 66

ACVNet	0.45 115	0.44 143	1.79 131	0.28 61	0.21 118	0.59 152	0.36 236	0.66 101	0.68 221	0.45 92	0.59 193	0.69 251	0.40 167	0.44 72	0.55 226	0.11 130	0.09 115	0.10 52	0.09 46	0.34 301	0.10 29

acv_ft	0.48 142	0.44 143	1.76 101	0.32 144	0.41 316	0.63 218	0.28 154	0.81 202	0.68 221	0.61 250	0.59 193	0.69 251	0.45 214	0.44 72	0.63 251	0.11 130	0.09 115	0.10 52	0.09 46	0.41 340	0.10 29

MSMDNet	0.46 125	0.44 143	2.28 260	0.26 34	0.20 111	0.55 95	0.21 37	0.75 150	0.64 194	0.48 119	0.55 167	0.68 244	0.56 264	0.46 85	0.30 103	0.11 130	0.10 144	0.13 196	0.10 78	0.18 151	0.15 142

PCWNet_CMD	0.46 125	0.45 148	2.28 260	0.26 34	0.20 111	0.55 95	0.21 37	0.75 150	0.64 194	0.48 119	0.55 167	0.68 244	0.57 269	0.46 85	0.30 103	0.11 130	0.10 144	0.14 226	0.10 78	0.18 151	0.14 112

CroCo-Stereo	0.30 9	0.45 148	1.08 3	0.31 121	0.17 64	0.19 1	0.21 37	0.73 135	0.50 79	0.21 2	0.24 11	0.55 173	0.22 23	0.27 1	0.26 61	0.09 18	0.08 60	0.08 3	0.07 14	0.12 33	0.09 18
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
SMFormer	0.50 168	0.46 150	1.60 60	0.30 96	0.15 27	0.45 23	0.24 90	0.90 263	0.72 256	0.56 200	0.64 243	0.51 158	0.41 178	1.87 316	0.49 207	0.13 206	0.10 144	0.11 96	0.10 78	0.15 84	0.16 164

tta	0.50 168	0.46 150	1.60 60	0.30 96	0.15 27	0.45 23	0.24 90	0.90 263	0.72 256	0.56 200	0.64 243	0.51 158	0.41 178	1.87 316	0.49 207	0.13 206	0.10 144	0.11 96	0.10 78	0.14 70	0.11 39

qqq1	0.48 142	0.46 150	1.60 60	0.30 96	0.15 27	0.45 23	0.24 90	0.90 263	0.72 256	0.56 200	0.64 243	0.51 158	0.41 178	1.87 316	0.23 37	0.13 206	0.10 144	0.09 23	0.08 30	0.14 70	0.11 39

fff1	0.48 142	0.46 150	1.60 60	0.30 96	0.15 27	0.45 23	0.24 90	0.90 263	0.72 256	0.56 200	0.64 243	0.51 158	0.41 178	1.87 316	0.23 37	0.13 206	0.10 144	0.09 23	0.08 30	0.14 70	0.11 39

anonymousa	0.48 142	0.46 150	2.44 290	0.29 82	0.34 266	0.61 182	0.25 105	0.66 101	0.54 112	0.53 165	0.77 302	0.73 269	0.46 222	0.33 29	0.31 113	0.10 81	0.09 115	0.12 141	0.29 333	0.10 12	0.19 201

CFNet_pseudo	0.45 115	0.46 150	2.23 253	0.25 16	0.19 101	0.56 104	0.21 37	0.77 169	0.60 148	0.49 130	0.56 178	0.69 251	0.47 227	0.52 118	0.31 113	0.11 130	0.10 144	0.15 252	0.10 78	0.17 132	0.14 112

ac_64	0.55 214	0.46 150	1.92 179	0.36 214	0.34 266	0.63 218	0.31 191	0.82 208	0.61 162	0.55 191	0.51 133	0.89 321	0.48 235	1.83 309	0.55 226	0.14 234	0.11 177	0.12 141	0.12 158	0.18 151	0.12 66

ccs_rob	0.45 115	0.46 150	2.22 249	0.26 34	0.19 101	0.56 104	0.21 37	0.77 169	0.60 148	0.49 130	0.56 178	0.69 251	0.47 227	0.52 118	0.31 113	0.11 130	0.09 115	0.16 267	0.10 78	0.17 132	0.14 112

test croco	0.37 46	0.47 158	2.15 237	0.27 43	0.19 101	0.33 9	0.20 25	0.58 73	0.46 54	0.23 11	0.37 50	0.23 16	0.25 45	0.45 79	0.28 79	0.11 130	0.08 60	0.13 196	0.09 46	0.42 344	0.12 66

test-1	0.44 100	0.48 159	1.69 75	0.30 96	0.27 200	0.50 55	0.28 154	0.80 198	0.43 38	0.40 65	0.54 159	0.41 95	0.24 34	0.31 18	1.16 323	0.09 18	0.20 303	0.10 52	0.17 260	0.11 23	0.26 274

MMNet	0.50 168	0.48 159	1.93 182	0.33 159	0.27 200	0.79 311	0.28 154	0.81 202	0.74 274	0.60 243	0.56 178	0.59 197	0.55 260	0.79 192	0.59 243	0.10 81	0.09 115	0.12 141	0.11 128	0.13 52	0.14 112

EKT-Stereo	1.47 386	0.49 161	1.93 182	2.57 414	19.31 428	0.55 95	0.22 50	0.69 115	0.42 31	0.38 58	0.36 47	0.43 111	0.27 71	0.69 169	0.26 61	0.12 177	0.14 231	0.11 96	0.16 245	0.20 181	0.15 142

HH	0.49 159	0.49 161	2.78 342	0.50 321	0.41 316	0.38 15	0.23 67	0.72 127	0.38 11	0.63 269	0.48 106	0.87 315	0.41 178	0.64 152	0.21 24	0.09 18	0.17 276	0.10 52	0.09 46	0.16 112	0.12 66

HanStereo	0.49 159	0.49 161	2.78 342	0.50 321	0.41 316	0.38 15	0.23 67	0.72 127	0.38 11	0.63 269	0.48 106	0.87 315	0.41 178	0.64 152	0.21 24	0.09 18	0.17 276	0.10 52	0.09 46	0.16 112	0.12 66

TANstereo	0.33 22	0.49 161	1.75 97	0.23 4	0.12 3	0.54 83	0.16 4	0.40 4	0.45 51	0.45 92	0.51 133	0.26 36	0.22 23	0.29 11	0.20 20	0.10 81	0.10 144	0.08 3	0.06 8	0.08 1	0.11 39

pcwnet_v2	0.64 257	0.49 161	4.41 404	0.32 144	0.27 200	0.60 162	0.25 105	0.97 312	0.88 332	0.59 235	0.70 282	0.63 212	0.55 260	0.66 161	0.37 149	0.17 280	0.15 252	0.15 252	0.14 208	0.21 189	0.23 249

HCRNet	0.46 125	0.49 161	1.65 67	0.38 247	0.29 214	0.58 136	0.22 50	0.75 150	0.62 178	0.47 100	0.49 123	0.48 150	0.36 133	1.12 222	0.37 149	0.15 248	0.10 144	0.15 252	0.13 183	0.17 132	0.17 175

CFNet_ucs	0.48 142	0.50 167	2.32 264	0.26 34	0.22 139	0.57 121	0.22 50	0.85 229	0.65 206	0.53 165	0.64 243	0.68 244	0.44 210	0.54 127	0.31 113	0.13 206	0.12 202	0.16 267	0.11 128	0.19 169	0.17 175

RAFT-RH_RVC	0.61 247	0.50 167	2.33 267	0.36 214	0.29 214	0.60 162	0.18 12	0.44 9	0.58 137	0.76 319	1.91 380	0.47 143	0.29 96	1.60 275	1.23 329	0.14 234	0.07 11	0.13 196	0.13 183	0.10 12	0.09 18

stereogan	0.69 283	0.51 169	2.44 290	0.39 255	0.39 302	1.01 352	0.41 261	0.94 290	0.92 343	0.73 314	0.85 316	1.15 367	0.69 305	1.57 268	0.53 221	0.19 300	0.18 284	0.20 314	0.16 245	0.36 313	0.24 256

ff7	0.32 16	0.52 170	1.38 29	0.25 16	0.16 40	0.56 104	0.23 67	0.46 13	0.41 25	0.24 12	0.23 5	0.20 2	0.23 28	0.48 97	0.19 4	0.09 18	0.08 60	0.10 52	0.18 270	0.23 209	0.22 231

ffff	0.32 16	0.52 170	1.38 29	0.25 16	0.16 40	0.56 104	0.23 67	0.46 13	0.41 25	0.24 12	0.23 5	0.20 2	0.23 28	0.48 97	0.19 4	0.09 18	0.08 60	0.10 52	0.18 270	0.23 209	0.22 231

11t	0.32 16	0.52 170	1.38 29	0.25 16	0.16 40	0.56 104	0.23 67	0.46 13	0.41 25	0.24 12	0.23 5	0.20 2	0.23 28	0.48 97	0.19 4	0.09 18	0.08 60	0.10 52	0.18 270	0.23 209	0.22 231

ccc-4	0.32 16	0.52 170	1.38 29	0.25 16	0.16 40	0.56 104	0.23 67	0.46 13	0.41 25	0.24 12	0.23 5	0.20 2	0.23 28	0.48 97	0.19 4	0.09 18	0.08 60	0.10 52	0.18 270	0.23 209	0.22 231

DMCA	0.41 72	0.52 170	1.26 14	0.31 121	0.24 164	0.59 152	0.26 121	0.77 169	0.63 187	0.58 222	0.48 106	0.57 188	0.35 128	0.40 59	0.50 212	0.14 234	0.10 144	0.14 226	0.10 78	0.15 84	0.15 142

anonymousdsp	0.34 29	0.53 175	1.47 43	0.25 16	0.16 40	0.56 104	0.23 67	0.49 29	0.40 21	0.25 21	0.24 11	0.22 9	0.24 34	0.55 131	0.19 4	0.09 18	0.11 177	0.10 52	0.18 270	0.24 224	0.29 293

IRAFT_RVC	0.54 202	0.53 175	1.78 113	0.46 304	0.21 118	0.58 136	0.43 270	0.65 99	0.66 216	0.54 177	0.50 129	0.49 152	0.51 245	1.58 272	1.01 310	0.11 130	0.25 338	0.13 196	0.10 78	0.15 84	0.13 99

iRaftStereo_RVC	0.37 46	0.53 175	1.41 34	0.28 61	0.15 27	0.52 74	0.20 25	0.54 61	0.46 54	0.37 53	0.43 76	0.41 95	0.23 28	0.36 41	0.26 61	0.09 18	0.15 252	0.12 141	0.11 128	0.41 340	0.37 340

StereoIM	0.29 5	0.54 178	1.44 39	0.24 8	0.29 214	0.29 3	0.16 4	0.45 12	0.37 10	0.19 1	0.21 2	0.28 45	0.22 23	0.30 14	0.29 92	0.10 81	0.09 115	0.10 52	0.08 30	0.11 23	0.11 39

ProNet	0.30 9	0.54 178	1.29 16	0.25 16	0.15 27	0.47 38	0.25 105	0.48 24	0.39 16	0.21 2	0.23 5	0.22 9	0.20 16	0.44 72	0.19 4	0.08 4	0.08 60	0.10 52	0.08 30	0.23 209	0.12 66

IGEV-Stereo	0.34 29	0.54 178	1.47 43	0.25 16	0.16 40	0.56 104	0.23 67	0.49 29	0.40 21	0.25 21	0.24 11	0.22 9	0.24 34	0.54 127	0.19 4	0.09 18	0.10 144	0.10 52	0.18 270	0.24 224	0.29 293
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
TestStereo	0.45 115	0.54 178	2.11 226	0.29 82	0.16 40	0.43 21	0.24 90	0.54 61	0.45 51	0.37 53	0.46 91	0.34 66	0.27 71	1.98 328	0.27 69	0.11 130	0.08 60	0.12 141	0.09 46	0.14 70	0.08 11

XX-Stereo	0.55 214	0.54 178	3.50 389	0.48 317	0.39 302	0.54 83	0.17 6	0.89 257	0.40 21	0.44 85	0.65 252	0.85 309	0.19 11	0.77 187	0.21 24	0.10 81	0.14 231	0.10 52	0.32 346	0.17 132	0.14 112

delet	0.52 192	0.54 178	1.62 65	0.31 121	0.35 276	0.74 286	0.46 286	0.85 229	0.74 274	0.55 191	0.60 205	0.67 238	0.50 243	1.12 222	0.57 236	0.11 130	0.11 177	0.13 196	0.14 208	0.16 112	0.12 66

FCDSN-DC	1.29 374	0.54 178	2.50 301	0.47 309	0.41 316	1.12 362	0.60 328	1.10 365	1.27 377	2.23 401	2.87 402	3.67 403	3.12 408	2.39 360	1.69 351	0.30 356	0.26 340	0.31 355	0.30 338	0.35 309	0.38 343
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
FAT-Stereo	0.70 287	0.54 178	2.88 347	0.36 214	0.29 214	0.62 202	0.54 310	0.97 312	0.87 329	0.76 319	0.92 326	0.94 333	0.80 326	1.84 314	0.57 236	0.18 290	0.19 294	0.17 283	0.16 245	0.22 201	0.25 265

DLCB_ROB	0.54 202	0.55 186	1.49 47	0.36 214	0.25 176	0.65 241	0.36 236	0.80 198	0.70 239	0.72 310	0.69 272	0.83 303	0.46 222	1.53 263	0.60 245	0.13 206	0.12 202	0.14 226	0.14 208	0.14 70	0.13 99

IPLGR	0.54 202	0.56 187	2.68 326	0.36 214	0.18 88	0.62 202	0.54 310	1.02 346	0.64 194	0.73 314	0.46 91	0.47 143	0.45 214	1.12 222	0.29 92	0.09 18	0.08 60	0.11 96	0.09 46	0.19 169	0.12 66

STrans-v2	0.67 272	0.56 187	2.64 321	0.27 43	0.23 151	0.57 121	0.33 220	0.96 305	0.69 230	0.92 346	0.85 316	0.89 321	0.93 344	1.83 309	1.21 327	0.09 18	0.07 11	0.10 52	0.09 46	0.11 23	0.12 66

TransformOpticalFlow	0.64 257	0.56 187	2.66 324	0.44 287	0.26 189	0.62 202	0.28 154	0.83 214	0.71 248	0.76 319	0.74 294	0.91 324	0.85 333	1.83 309	0.81 289	0.10 81	0.07 11	0.11 96	0.09 46	0.11 23	0.12 66

RYNet	0.70 287	0.56 187	2.25 256	0.35 196	0.41 316	0.86 331	0.43 270	0.94 290	0.82 318	0.62 261	0.53 149	0.91 324	0.60 278	2.70 383	1.00 306	0.14 234	0.11 177	0.16 267	0.14 208	0.25 235	0.27 282

FC-DCNN	1.49 388	0.59 191	2.88 347	0.44 287	0.39 302	1.97 398	0.66 339	1.67 394	1.70 392	2.72 409	2.89 403	4.22 406	2.97 406	2.55 376	2.19 371	0.29 354	0.26 340	0.31 355	0.30 338	0.32 287	0.39 346

MIM_Stereo	0.41 72	0.60 192	1.88 163	0.31 121	0.21 118	0.50 55	0.19 15	0.64 95	0.44 41	0.43 80	0.53 149	0.43 111	0.27 71	0.51 114	0.28 79	0.08 4	0.14 231	0.11 96	0.10 78	0.26 250	0.26 274

ssnet_v2	0.55 214	0.60 192	1.86 156	0.32 144	0.22 139	0.72 278	0.44 278	0.94 290	0.74 274	0.63 269	0.54 159	0.81 298	0.47 227	0.77 187	0.70 265	0.16 266	0.14 231	0.14 226	0.14 208	0.30 275	0.30 301

psmorigin	1.36 379	0.60 192	13.80 425	0.37 233	0.29 214	0.62 202	0.33 220	0.77 169	0.61 162	0.96 351	0.88 322	1.17 369	0.73 315	4.00 407	0.86 293	0.19 300	0.22 316	0.17 283	0.18 270	0.24 224	0.29 293

DPSNet	0.86 336	0.60 192	2.34 269	0.58 349	0.36 283	1.07 360	0.75 355	1.30 380	1.05 358	0.70 303	0.68 265	0.94 333	1.29 367	2.08 337	1.82 357	0.26 344	0.23 321	0.16 267	0.17 260	0.48 355	0.40 350

H2IRNET	0.40 68	0.61 196	1.90 170	0.29 82	0.17 64	0.54 83	0.18 12	0.52 45	0.50 79	0.27 31	0.56 178	0.47 143	0.35 128	0.46 85	0.33 133	0.10 81	0.07 11	0.12 141	0.14 208	0.32 287	0.12 66

ToySt	0.44 100	0.61 196	1.89 167	0.29 82	0.18 88	0.55 95	0.35 230	0.67 110	0.53 105	0.39 63	0.50 129	0.59 197	0.43 203	0.51 114	0.49 207	0.10 81	0.12 202	0.13 196	0.16 245	0.24 224	0.19 201

CroCo-Stereo Lap2	0.33 22	0.61 196	1.47 43	0.32 144	0.38 300	0.23 2	0.22 50	0.58 73	0.46 54	0.22 5	0.27 16	0.29 50	0.23 28	0.32 23	0.26 61	0.09 18	0.09 115	0.10 52	0.08 30	0.21 189	0.14 112

psm_up	0.57 226	0.61 196	1.83 145	0.35 196	0.30 224	0.64 229	0.37 243	0.90 263	0.68 221	0.59 235	0.55 167	0.68 244	0.54 255	1.91 324	0.46 190	0.16 266	0.15 252	0.16 267	0.15 229	0.23 209	0.13 99

GMOStereo	0.41 72	0.62 200	1.78 113	0.28 61	0.36 283	0.51 61	0.31 191	0.53 51	0.44 41	0.57 210	0.48 106	0.41 95	0.27 71	0.28 3	0.23 37	0.08 4	0.38 364	0.13 196	0.11 128	0.34 301	0.11 39

error version	0.41 72	0.62 200	1.78 113	0.28 61	0.36 283	0.51 61	0.31 191	0.53 51	0.44 41	0.57 210	0.48 106	0.41 95	0.27 71	0.28 3	0.23 37	0.08 4	0.38 364	0.13 196	0.11 128	0.34 301	0.11 39

test-v	0.41 72	0.62 200	1.78 113	0.28 61	0.36 283	0.51 61	0.31 191	0.53 51	0.44 41	0.57 210	0.48 106	0.41 95	0.27 71	0.28 3	0.23 37	0.08 4	0.38 364	0.13 196	0.11 128	0.34 301	0.11 39

THIR-Stereo	0.86 336	0.62 200	2.13 231	0.25 16	0.16 40	0.58 136	2.74 413	0.59 78	0.51 84	0.62 261	1.62 373	0.97 339	1.80 392	1.69 287	2.25 374	0.10 81	0.08 60	0.14 226	0.11 128	0.15 84	0.11 39

test-2	0.41 72	0.62 200	1.78 113	0.28 61	0.36 283	0.51 61	0.31 191	0.53 51	0.44 41	0.57 210	0.48 106	0.41 95	0.27 71	0.28 3	0.23 37	0.08 4	0.38 364	0.13 196	0.11 128	0.34 301	0.11 39

sAnonymous2	0.38 51	0.62 200	2.15 237	0.31 121	0.24 164	0.34 10	0.27 144	0.53 51	0.46 54	0.24 12	0.29 21	0.23 16	0.28 83	0.28 3	0.22 33	0.12 177	0.09 115	0.11 96	0.13 183	0.38 326	0.35 325

CroCo_RVC	0.38 51	0.62 200	2.15 237	0.31 121	0.24 164	0.34 10	0.27 144	0.53 51	0.46 54	0.24 12	0.29 21	0.23 16	0.28 83	0.28 3	0.22 33	0.12 177	0.09 115	0.11 96	0.13 183	0.38 326	0.35 325

DCRE	0.50 168	0.63 207	2.13 231	0.30 96	0.23 151	0.45 23	0.24 90	0.59 78	0.53 105	0.50 137	2.10 384	0.42 108	0.26 57	0.35 36	0.23 37	0.09 18	0.14 231	0.10 52	0.32 346	0.16 112	0.15 142

DGSMNet	2.89 407	0.63 207	3.18 377	3.43 419	4.17 418	2.57 408	6.98 420	0.97 312	0.83 321	0.56 200	1.86 379	0.79 293	0.62 290	1.64 280	1.39 338	4.61 418	5.01 421	5.17 423	4.71 422	4.44 421	4.19 420

ACVNet-DCA	0.42 85	0.64 209	2.07 216	0.35 196	0.14 13	0.76 294	0.25 105	0.76 159	0.52 89	0.31 40	0.38 57	0.24 23	0.38 146	0.69 169	0.19 4	0.10 81	0.24 324	0.11 96	0.09 46	0.12 33	0.14 112

xx1	0.46 125	0.64 209	2.07 216	0.35 196	0.14 13	0.76 294	0.25 105	0.74 140	1.01 354	0.31 40	0.38 57	0.46 137	0.36 133	0.69 169	0.19 4	0.10 81	0.24 324	0.12 141	0.12 158	0.12 33	0.14 112

1test111	0.44 100	0.64 209	2.07 216	0.35 196	0.14 13	0.76 294	0.25 105	0.76 159	0.52 89	0.31 40	0.38 57	0.24 23	0.38 146	0.96 205	0.30 103	0.10 81	0.24 324	0.11 96	0.09 46	0.12 33	0.14 112

cc1	0.47 138	0.64 209	2.07 216	0.35 196	0.14 13	0.76 294	0.25 105	0.74 140	1.01 354	0.31 40	0.38 57	0.24 23	0.38 146	0.69 169	0.19 4	0.10 81	0.24 324	0.11 96	0.09 46	0.25 235	0.40 350

tt1	0.44 100	0.64 209	1.83 145	0.35 196	0.14 13	0.76 294	0.25 105	0.74 140	0.88 332	0.31 40	0.37 50	0.25 30	0.35 128	0.63 149	0.19 4	0.10 81	0.24 324	0.11 96	0.09 46	0.25 235	0.36 333

G-Net	0.99 350	0.64 209	2.76 338	0.57 347	0.67 369	2.03 400	0.72 353	0.76 159	0.67 219	1.14 363	2.56 396	1.30 374	1.02 353	1.48 259	1.74 354	0.25 341	0.24 324	0.24 334	0.26 323	0.37 320	0.31 308

HHNet	0.60 239	0.65 215	2.60 318	0.36 214	0.25 176	0.64 229	0.61 331	0.64 95	0.62 178	0.55 191	1.13 354	0.32 59	0.60 278	0.42 64	1.79 356	0.15 248	0.07 11	0.12 141	0.10 78	0.18 151	0.15 142

OMP-Stereo	0.59 235	0.65 215	1.74 91	0.56 345	0.37 295	0.60 162	0.26 121	0.70 119	0.65 206	0.66 288	0.60 205	0.69 251	0.32 115	2.09 339	1.20 325	0.10 81	0.07 11	0.12 141	0.09 46	0.17 132	0.10 29

IIG-Stereo	0.59 235	0.65 215	1.74 91	0.54 337	0.23 151	0.61 182	0.21 37	0.73 135	0.65 206	0.64 278	0.69 272	0.69 251	0.38 146	2.09 339	1.39 338	0.11 130	0.07 11	0.11 96	0.09 46	0.15 84	0.09 18

DANet	0.80 325	0.65 215	2.21 246	1.19 395	0.48 342	0.74 286	1.25 391	0.89 257	1.53 387	0.89 343	0.71 286	0.96 336	0.56 264	1.83 309	0.96 298	0.18 290	0.16 266	0.19 305	0.16 245	0.26 250	0.29 293
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
NOSS_ROB	0.64 257	0.65 215	1.62 65	0.46 304	0.25 176	0.67 251	0.30 181	0.93 286	0.77 300	0.59 235	0.57 184	0.77 286	0.38 146	2.78 387	0.44 186	0.23 329	0.24 324	0.28 346	0.26 323	0.27 257	0.39 346

anonymity	0.80 325	0.66 220	1.29 16	0.59 352	0.75 375	0.67 251	0.52 304	0.95 301	0.71 248	0.94 348	0.70 282	0.67 238	0.87 337	0.71 175	1.35 335	0.64 380	0.62 389	0.58 378	1.44 413	0.60 372	0.65 378

raft+_RVC	0.44 100	0.67 221	1.85 148	0.34 182	0.71 373	0.51 61	0.25 105	0.64 95	0.51 84	0.35 47	0.45 87	0.32 59	0.28 83	0.43 67	0.32 123	0.09 18	0.19 294	0.10 52	0.09 46	0.20 181	0.40 350

APVNet	0.70 287	0.67 221	2.71 330	0.38 247	0.36 283	0.85 329	0.43 270	0.91 273	0.68 221	0.55 191	0.69 272	0.75 280	0.55 260	2.31 351	0.78 282	0.17 280	0.17 276	0.24 334	0.19 288	0.33 294	0.23 249

raftrobust	0.38 51	0.68 223	1.54 52	0.32 144	0.46 338	0.52 74	0.21 37	0.56 65	0.42 31	0.52 156	0.35 46	0.31 53	0.33 118	0.37 48	0.30 103	0.10 81	0.11 177	0.08 3	0.07 14	0.21 189	0.19 201

RASNet	0.61 247	0.68 223	2.03 212	0.35 196	0.46 338	0.65 241	0.28 154	0.78 183	0.70 239	0.48 119	0.64 243	0.93 329	0.61 285	2.21 346	0.73 274	0.12 177	0.09 115	0.09 23	0.10 78	0.14 70	0.11 39

PASM	0.72 297	0.68 223	1.91 176	0.47 309	0.44 324	0.60 162	0.51 301	0.76 159	0.80 313	0.77 322	0.67 257	0.87 315	0.61 285	2.40 361	0.67 259	0.32 359	0.35 358	0.36 362	0.41 371	0.45 353	0.39 346

HGLStereo	0.54 202	0.69 226	2.00 203	0.35 196	0.40 309	0.66 246	0.30 181	0.83 214	0.62 178	0.57 210	0.69 272	0.69 251	0.54 255	1.07 216	0.55 226	0.13 206	0.13 217	0.13 196	0.11 128	0.19 169	0.17 175

S-Stereo	0.80 325	0.69 226	3.89 395	0.39 255	0.37 295	0.69 265	0.70 349	0.94 290	0.98 351	0.62 261	0.91 325	0.83 303	0.60 278	2.37 354	0.66 256	0.18 290	0.21 311	0.17 283	0.18 270	0.30 275	0.35 325

STTStereo	0.51 183	0.69 226	2.14 236	0.36 214	0.30 224	0.61 182	0.32 212	0.77 169	0.60 148	0.60 243	0.54 159	0.67 238	0.43 203	0.86 199	0.42 174	0.16 266	0.15 252	0.17 283	0.20 298	0.16 112	0.15 142

EDNetEfficient	1.27 373	0.70 229	4.05 400	0.64 359	0.98 388	0.94 343	1.40 399	0.85 229	1.75 394	2.34 404	1.33 364	1.05 354	2.21 398	1.58 272	4.15 403	0.15 248	0.19 294	0.14 226	0.27 327	0.38 326	0.32 312

DeepPruner_ROB	0.50 168	0.70 229	1.94 186	0.29 82	0.26 189	0.63 218	0.31 191	0.80 198	0.48 69	0.61 250	0.55 167	0.66 228	0.38 146	0.98 207	0.40 166	0.19 300	0.14 231	0.14 226	0.14 208	0.23 209	0.17 175

LMCR-Stereo	0.52 192	0.71 231	2.39 279	0.40 264	0.21 118	0.74 286	0.31 191	1.02 346	0.64 194	0.61 250	0.63 227	0.39 83	0.51 245	0.62 147	0.42 174	0.19 300	0.09 115	0.12 141	0.09 46	0.23 209	0.12 66

ADLNet	0.60 239	0.71 231	1.95 189	0.35 196	0.34 266	0.67 251	0.34 224	0.90 263	0.74 274	0.68 298	0.62 217	0.80 295	0.45 214	1.78 299	0.64 254	0.14 234	0.11 177	0.14 226	0.14 208	0.29 266	0.21 221

GwcNet	0.69 283	0.71 231	3.12 371	0.36 214	0.45 332	0.81 318	0.44 278	0.86 237	0.84 323	0.60 243	0.74 294	0.82 301	0.49 240	1.65 281	0.66 256	0.16 266	0.15 252	0.15 252	0.15 229	0.31 283	0.24 256

ETE_ROB	0.60 239	0.71 231	1.55 54	0.37 233	0.25 176	0.69 265	0.51 301	1.47 386	0.70 239	0.80 325	0.69 272	0.85 309	0.49 240	1.36 242	0.58 241	0.16 266	0.13 217	0.19 305	0.16 245	0.21 189	0.23 249

StereoVision	0.45 115	0.72 235	1.94 186	0.33 159	0.32 249	0.47 38	0.26 121	0.68 113	0.57 127	0.32 46	0.89 324	0.45 129	0.27 71	0.49 106	0.36 147	0.13 206	0.15 252	0.16 267	0.15 229	0.19 169	0.13 99

Sa-1000	0.51 183	0.72 235	1.90 170	0.31 121	0.60 365	0.60 162	0.31 191	0.94 290	0.71 248	0.52 156	0.83 309	0.42 108	0.33 118	0.68 163	0.28 79	0.10 81	0.09 115	0.13 196	0.29 333	0.29 266	0.10 29

XPNet_ROB	0.61 247	0.72 235	1.66 71	0.37 233	0.27 200	0.67 251	0.47 294	0.89 257	0.71 248	0.78 323	0.70 282	0.81 298	0.53 252	1.70 288	0.76 278	0.21 313	0.16 266	0.16 267	0.15 229	0.20 181	0.21 221

whm_eth	0.45 115	0.73 238	2.23 253	0.30 96	0.31 240	0.49 49	0.24 90	0.73 135	0.69 230	0.47 100	0.87 319	0.26 36	0.26 57	0.36 41	0.28 79	0.12 177	0.11 177	0.13 196	0.12 158	0.14 70	0.26 274

GANet-RSSM	0.55 214	0.73 238	1.90 170	0.36 214	0.26 189	0.59 152	0.27 144	0.78 183	0.52 89	0.47 100	0.57 184	0.63 212	0.45 214	1.92 326	0.43 182	0.14 234	0.10 144	0.25 339	0.11 128	0.34 301	0.14 112

BEATNet_4x	0.47 138	0.73 238	1.91 176	0.33 159	0.15 27	0.56 104	0.25 105	0.85 229	0.58 137	0.54 177	0.51 133	0.57 188	0.42 193	0.57 134	0.61 247	0.11 130	0.08 60	0.12 141	0.09 46	0.20 181	0.16 164

edge stereo	0.81 330	0.73 238	3.30 384	0.37 233	1.21 400	0.62 202	0.39 253	0.93 286	0.79 310	0.80 325	0.88 322	1.14 366	0.71 309	2.18 344	0.71 267	0.21 313	0.20 303	0.26 342	0.18 270	0.38 326	0.26 274

SACVNet	0.60 239	0.74 242	1.90 170	0.37 233	0.28 209	0.64 229	0.37 243	0.86 237	0.61 162	0.65 285	0.62 217	0.69 251	0.44 210	2.08 337	0.42 174	0.18 290	0.14 231	0.16 267	0.15 229	0.38 326	0.24 256

GwcNet-ADL	0.50 168	0.74 242	2.90 353	0.31 121	0.20 111	0.58 136	0.29 174	0.87 246	0.64 194	0.47 100	0.47 94	0.56 182	0.33 118	0.46 85	0.46 190	0.13 206	0.12 202	0.09 23	0.09 46	0.14 70	0.21 221

SA	0.50 168	0.75 244	1.95 189	0.31 121	0.61 366	0.57 121	0.31 191	0.91 273	0.73 270	0.42 75	0.62 217	0.38 79	0.47 227	0.68 163	0.29 92	0.09 18	0.09 115	0.13 196	0.32 346	0.30 275	0.10 29

RAFT_CTSACE	0.46 125	0.76 245	2.07 216	0.35 196	0.30 224	0.54 83	0.30 181	0.61 87	0.48 69	0.49 130	0.76 299	0.55 173	0.36 133	0.58 136	0.22 33	0.08 4	0.13 217	0.11 96	0.10 78	0.41 340	0.08 11

TRStereo	0.53 197	0.76 245	2.38 277	0.42 278	0.29 214	0.69 265	0.23 67	1.81 397	0.55 116	0.36 49	0.32 33	0.47 143	0.40 167	0.46 85	0.25 58	0.12 177	0.11 177	0.11 96	0.41 371	0.13 52	0.32 312

CFNet-ft	0.51 183	0.76 245	1.79 131	0.28 61	0.30 224	0.63 218	0.28 154	0.66 101	0.55 116	0.45 92	0.57 184	0.74 275	0.41 178	1.46 251	0.42 174	0.14 234	0.10 144	0.28 346	0.13 183	0.18 151	0.14 112

CFNet_RVC	0.51 183	0.76 245	1.79 131	0.28 61	0.30 224	0.63 218	0.28 154	0.66 101	0.55 116	0.45 92	0.57 184	0.74 275	0.41 178	1.46 251	0.42 174	0.14 234	0.10 144	0.28 346	0.13 183	0.18 151	0.14 112

HSM	0.62 251	0.76 245	1.72 86	0.30 96	0.29 214	0.64 229	0.28 154	0.94 290	0.62 178	0.58 222	0.57 184	1.40 377	0.64 293	2.59 377	0.42 174	0.11 130	0.08 60	0.10 52	0.08 30	0.14 70	0.11 39

iResNet	0.51 183	0.76 245	2.59 316	0.41 270	0.17 64	0.64 229	0.27 144	0.82 208	0.70 239	0.57 210	0.64 243	0.43 111	0.36 133	0.70 173	0.52 217	0.10 81	0.07 11	0.09 23	0.08 30	0.21 189	0.13 99

LALA_ROB	0.60 239	0.76 245	1.69 75	0.36 214	0.29 214	0.79 311	0.55 313	0.94 290	0.77 300	0.81 330	0.67 257	0.94 333	0.49 240	0.99 208	0.73 274	0.21 313	0.15 252	0.20 314	0.18 270	0.23 209	0.21 221

CBMV	0.71 294	0.76 245	2.64 321	0.33 159	0.20 111	0.78 307	0.79 360	0.98 316	0.78 305	0.85 340	0.71 286	0.86 313	1.10 361	1.46 251	0.62 249	0.18 290	0.20 303	0.21 320	0.19 288	0.25 235	0.33 319
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
fff	0.43 91	0.77 253	1.95 189	0.24 8	0.13 6	0.51 61	0.22 50	0.77 169	0.75 286	0.54 177	0.47 94	0.31 53	0.65 295	0.36 41	0.34 138	0.09 18	0.07 11	0.08 3	0.07 14	0.08 1	0.22 231

ADStereo(finetuned)	0.45 115	0.77 253	2.12 229	0.25 16	0.14 13	0.51 61	0.22 50	0.77 169	0.72 256	0.54 177	0.48 106	0.31 53	0.76 322	0.37 48	0.38 154	0.09 18	0.07 11	0.09 23	0.07 14	0.13 52	0.23 249

XX-TBD	0.34 29	0.77 253	1.75 97	0.34 182	0.13 6	0.51 61	0.17 6	0.43 7	0.50 79	0.37 53	0.49 123	0.23 16	0.18 7	0.28 3	0.24 51	0.10 81	0.07 11	0.08 3	0.06 8	0.09 7	0.07 3

DCANet	0.42 85	0.77 253	1.95 189	0.25 16	0.14 13	0.51 61	0.22 50	0.77 169	0.72 256	0.54 177	0.48 106	0.31 53	0.41 178	0.36 41	0.39 161	0.09 18	0.07 11	0.09 23	0.07 14	0.13 52	0.23 249

csc	0.43 91	0.77 253	1.95 189	0.24 8	0.13 6	0.51 61	0.22 50	0.77 169	0.75 286	0.54 177	0.47 94	0.31 53	0.65 295	0.36 41	0.34 138	0.09 18	0.07 11	0.08 3	0.07 14	0.08 1	0.22 231

cscssc	0.43 91	0.77 253	1.95 189	0.24 8	0.13 6	0.51 61	0.22 50	0.77 169	0.75 286	0.54 177	0.47 94	0.31 53	0.65 295	0.36 41	0.34 138	0.09 18	0.07 11	0.08 3	0.07 14	0.08 1	0.22 231

SHD	0.72 297	0.77 253	2.36 275	0.45 300	0.40 309	0.71 272	0.32 212	1.02 346	1.25 375	1.07 357	0.84 312	0.90 323	0.73 315	1.09 218	0.98 300	0.21 313	0.18 284	0.20 314	0.21 303	0.32 287	0.31 308

FBW_ROB	0.83 332	0.77 253	1.77 109	0.44 287	0.30 224	0.87 335	0.46 286	1.10 365	0.91 340	0.81 330	0.75 297	1.01 345	0.61 285	3.66 405	1.23 329	0.26 344	0.23 321	0.36 362	0.25 317	0.27 257	0.62 375

AACVNet	0.54 202	0.78 261	1.73 87	0.36 214	0.21 118	0.57 121	0.25 105	0.71 122	0.51 84	0.55 191	0.59 193	0.64 220	0.41 178	2.13 341	0.41 172	0.14 234	0.11 177	0.14 226	0.11 128	0.33 294	0.15 142

ELAS_RVC	1.37 381	0.78 261	3.21 380	0.55 343	0.50 343	1.49 377	2.48 411	1.48 387	1.71 393	2.13 398	2.09 383	2.07 389	2.56 402	1.90 323	2.02 363	0.35 363	0.36 360	0.37 366	0.34 353	0.49 357	0.47 363
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ADCL	0.99 350	0.79 263	2.43 288	0.39 255	0.32 249	1.50 378	1.90 406	0.92 281	0.97 348	1.26 376	1.27 359	1.00 344	1.42 379	1.14 225	3.31 392	0.17 280	0.14 231	0.22 322	0.21 303	0.30 275	0.22 231

ELAS	1.39 382	0.79 263	2.86 346	0.53 334	0.50 343	2.81 409	2.20 408	1.61 393	1.50 386	2.28 403	2.35 391	1.82 385	2.13 396	1.73 292	2.22 372	0.35 363	0.37 362	0.35 360	0.35 355	0.49 357	0.47 363
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
MyStereo8	0.54 202	0.80 265	2.76 338	0.32 144	0.33 260	0.71 272	0.20 25	0.87 246	0.57 127	0.51 149	0.59 193	0.50 155	0.33 118	0.68 163	0.55 226	0.10 81	0.29 348	0.10 52	0.13 183	0.21 189	0.34 323

SDNR	1.22 371	0.80 265	2.71 330	0.33 159	1.48 408	1.98 399	0.23 67	1.93 400	2.44 401	0.89 343	2.52 394	1.36 375	0.51 245	3.65 404	1.93 359	0.30 356	0.31 352	0.22 322	0.16 245	0.33 294	0.36 333

aanetorigin	0.77 317	0.80 265	2.59 316	0.43 282	0.44 324	0.58 136	1.01 378	0.57 68	0.68 221	1.53 388	1.23 357	0.81 298	1.08 359	1.07 216	1.07 315	0.18 290	0.15 252	0.17 283	0.21 303	0.54 366	0.30 301

hitnet-ft	0.67 272	0.80 265	1.90 170	0.28 61	0.22 139	0.69 265	0.36 236	0.85 229	0.65 206	0.56 200	0.84 312	1.03 349	0.95 349	2.32 352	0.55 226	0.23 329	0.14 231	0.41 370	0.13 183	0.24 224	0.17 175

CVANet_RVC	0.65 265	0.80 265	2.13 231	0.36 214	0.26 189	0.62 202	0.42 264	0.84 225	0.72 256	0.69 300	0.68 265	0.68 244	0.52 250	2.64 379	0.42 174	0.19 300	0.12 202	0.22 322	0.17 260	0.37 320	0.15 142

TestStereo1	0.49 159	0.81 270	1.85 148	0.39 255	0.57 358	0.56 104	0.34 224	0.75 150	0.69 230	0.44 85	0.63 227	0.35 70	0.42 193	0.64 152	0.29 92	0.10 81	0.08 60	0.12 141	0.10 78	0.33 294	0.26 274

SA-5K	0.49 159	0.81 270	1.85 148	0.39 255	0.57 358	0.56 104	0.34 224	0.75 150	0.69 230	0.44 85	0.63 227	0.35 70	0.42 193	0.64 152	0.29 92	0.10 81	0.08 60	0.12 141	0.10 78	0.33 294	0.26 274

MIPNet	0.83 332	0.81 270	2.40 281	0.61 356	0.18 88	1.48 376	1.39 398	1.60 392	0.74 274	1.94 393	0.85 316	0.73 269	1.68 388	0.87 200	0.31 113	0.09 18	0.08 60	0.11 96	0.32 346	0.25 235	0.12 66

cf-r	0.53 197	0.81 270	2.15 237	0.33 159	0.28 209	0.60 162	0.28 154	0.78 183	0.64 194	0.51 149	0.60 205	0.75 280	0.40 167	1.32 238	0.43 182	0.13 206	0.09 115	0.11 96	0.12 158	0.15 84	0.14 112

PSMNet-RSSM	0.53 197	0.82 274	1.78 113	0.31 121	0.25 176	0.58 136	0.28 154	0.84 225	0.60 148	0.50 137	0.61 212	0.67 238	0.43 203	1.68 285	0.42 174	0.15 248	0.10 144	0.14 226	0.16 245	0.15 84	0.13 99

RP	0.67 272	0.82 274	1.94 186	0.43 282	0.44 324	0.65 241	0.45 284	0.89 257	0.82 318	0.66 288	0.92 326	0.99 343	0.76 322	1.55 265	0.66 256	0.25 341	0.18 284	0.23 328	0.20 298	0.31 283	0.22 231

UCFNet_RVC	0.48 142	0.82 274	1.85 148	0.30 96	0.27 200	0.64 229	0.26 121	0.74 140	0.55 116	0.48 119	0.53 149	0.63 212	0.41 178	0.88 201	0.38 154	0.15 248	0.10 144	0.17 283	0.17 260	0.18 151	0.15 142

Nwc_Net	0.68 279	0.83 277	2.53 304	0.41 270	0.39 302	0.77 302	0.38 249	1.01 343	0.70 239	0.60 243	0.99 338	0.98 340	0.68 304	1.41 244	0.63 251	0.23 329	0.15 252	0.23 328	0.25 317	0.23 209	0.18 193

WCMA_ROB	1.12 360	0.83 277	2.66 324	0.58 349	0.34 266	1.17 368	0.71 350	0.93 286	0.94 344	1.74 391	2.63 399	3.09 399	1.71 390	1.70 288	1.84 358	0.26 344	0.21 311	0.20 314	0.21 303	0.28 263	0.43 357

raft_robust	0.55 214	0.84 279	1.73 87	0.28 61	0.54 352	0.53 80	0.25 105	0.88 251	0.75 286	0.48 119	0.46 91	0.76 284	0.75 321	1.46 251	0.27 69	0.09 18	0.10 144	0.10 52	0.30 338	0.26 250	0.16 164

IPLG	0.69 283	0.84 279	2.43 288	0.35 196	0.21 118	1.65 386	0.61 331	1.36 383	0.58 137	1.39 383	0.51 133	0.37 73	0.87 337	1.41 244	0.36 147	0.09 18	0.07 11	0.14 226	0.12 158	0.32 287	0.11 39

ADLNet2	0.68 279	0.84 279	3.19 378	0.33 159	0.36 283	0.64 229	0.37 243	0.89 257	0.79 310	0.54 177	0.65 252	0.93 329	0.48 235	2.07 336	0.56 233	0.13 206	0.11 177	0.11 96	0.11 128	0.33 294	0.18 193

GANet	0.75 310	0.84 279	2.01 204	0.40 264	0.25 176	0.74 286	0.66 339	0.87 246	0.73 270	0.71 307	1.07 350	0.84 306	0.59 276	2.71 385	1.15 322	0.17 280	0.16 266	0.44 373	0.16 245	0.31 283	0.20 215

PVD	0.90 341	0.85 283	2.15 237	0.53 334	0.50 343	0.99 348	0.56 318	1.15 373	1.64 390	1.41 384	1.41 368	1.11 364	1.13 363	1.35 241	1.31 332	0.26 344	0.28 347	0.28 346	0.26 323	0.37 320	0.49 366

RAFT+CT+SA	0.50 168	0.86 284	1.82 143	0.37 233	0.75 375	0.54 83	0.34 224	0.77 169	0.63 187	0.38 58	0.55 167	0.34 66	0.29 96	0.68 163	0.27 69	0.09 18	0.07 11	0.11 96	0.51 378	0.29 266	0.41 355

RAFT-Stereo + iAFF	0.42 85	0.86 284	1.78 113	0.28 61	0.17 64	0.52 74	0.20 25	0.62 91	0.61 162	0.50 137	0.61 212	0.39 83	0.32 115	0.35 36	0.30 103	0.07 1	0.10 144	0.09 23	0.09 46	0.35 309	0.10 29

DeepPrunerF	0.86 336	0.86 284	2.91 354	0.45 300	0.50 343	0.64 229	0.48 297	1.14 370	2.64 404	0.63 269	0.61 212	0.65 223	0.62 290	2.21 346	1.31 332	0.23 329	0.19 294	0.30 354	0.28 330	0.36 313	0.25 265

Wz-Net-LNSev-Ref	0.57 226	0.87 287	2.11 226	0.32 144	0.30 224	0.84 325	0.40 255	0.88 251	0.72 256	0.65 285	0.73 292	0.66 228	0.57 269	0.93 202	0.71 267	0.13 206	0.07 11	0.10 52	0.08 30	0.15 84	0.14 112

test_5	0.51 183	0.87 287	1.99 201	0.37 233	0.65 368	0.58 136	0.35 230	0.78 183	0.62 178	0.48 119	0.55 167	0.45 129	0.40 167	0.72 177	0.30 103	0.09 18	0.07 11	0.12 141	0.12 158	0.33 294	0.38 343

GEStereo_RVC	0.54 202	0.87 287	1.95 189	0.47 309	0.25 176	0.62 202	0.37 243	1.00 335	0.74 274	0.53 165	0.54 159	0.59 197	0.44 210	1.10 219	0.46 190	0.15 248	0.11 177	0.12 141	0.10 78	0.26 250	0.19 201

fast-acv-ft	0.63 254	0.88 290	3.10 368	0.38 247	0.30 224	0.79 311	0.48 297	0.69 115	0.72 256	0.58 222	0.78 303	0.76 284	0.60 278	0.67 162	0.73 274	0.15 248	0.15 252	0.18 300	0.17 260	0.37 320	0.16 164

RALCasStereoNet	0.45 115	0.88 290	1.85 148	0.30 96	0.26 189	0.49 49	0.26 121	0.58 73	0.51 84	0.36 49	0.48 106	0.36 72	0.28 83	0.55 131	0.34 138	0.10 81	0.53 383	0.09 23	0.08 30	0.25 235	0.34 323

StereoDRNet	0.64 257	0.88 290	2.35 272	0.41 270	0.45 332	0.73 283	0.47 294	0.94 290	0.74 274	0.75 316	0.54 159	0.74 275	0.47 227	1.70 288	0.72 271	0.15 248	0.14 231	0.15 252	0.14 208	0.20 181	0.19 201

rafts_anoy	0.43 91	0.89 293	1.96 198	0.32 144	0.30 224	0.48 44	0.24 90	0.62 91	0.49 73	0.37 53	0.38 57	0.33 62	0.30 104	0.51 114	0.34 138	0.10 81	0.39 370	0.13 196	0.15 229	0.17 132	0.15 142

MLCV	0.48 142	0.89 293	1.85 148	0.29 82	0.14 13	0.59 152	0.23 67	0.72 127	0.59 144	0.66 288	0.66 254	0.55 173	0.36 133	1.03 213	0.49 207	0.09 18	0.06 1	0.09 23	0.07 14	0.19 169	0.11 39

LL-Strereo2	0.41 72	0.90 295	1.83 145	0.44 287	0.24 164	0.54 83	0.27 144	0.58 73	0.45 51	0.41 71	0.33 38	0.44 122	0.21 18	0.44 72	0.34 138	0.09 18	0.08 60	0.16 267	0.14 208	0.17 132	0.17 175

CBFPSM	0.56 220	0.91 296	1.82 143	0.28 61	0.23 151	0.71 272	0.37 243	0.72 127	0.64 194	0.50 137	0.49 123	1.03 349	0.83 329	0.62 147	1.35 335	0.10 81	0.12 202	0.10 52	0.10 78	0.18 151	0.19 201

RAFT	0.45 115	0.92 297	1.59 58	0.34 182	0.19 101	0.46 35	0.35 230	0.65 99	0.49 73	0.49 130	0.49 123	0.70 261	0.40 167	0.47 92	0.32 123	0.11 130	0.16 266	0.14 226	0.13 183	0.51 361	0.13 99

AF-Net	0.69 283	0.92 297	2.21 246	0.41 270	0.40 309	0.68 262	0.40 255	1.02 346	0.86 326	0.69 300	1.03 345	1.04 352	0.84 332	1.19 229	0.78 282	0.22 326	0.14 231	0.25 339	0.17 260	0.30 275	0.18 193

TDLM	0.67 272	0.92 297	1.76 101	0.37 233	0.24 164	0.66 246	0.56 318	0.82 208	0.74 274	1.16 364	0.62 217	0.61 205	0.48 235	2.70 383	0.50 212	0.20 309	0.11 177	0.35 360	0.14 208	0.32 287	0.16 164

NLCA_NET_v2_RVC	0.55 214	0.92 297	2.36 275	0.38 247	0.37 295	0.60 162	0.28 154	0.82 208	0.62 178	0.62 261	0.55 167	0.72 266	0.45 214	1.00 209	0.43 182	0.15 248	0.11 177	0.14 226	0.14 208	0.15 84	0.16 164
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
HITNet	0.46 125	0.92 297	2.09 222	0.33 159	0.14 13	0.55 95	0.22 50	0.83 214	0.56 124	0.51 149	0.49 123	0.48 150	0.37 141	0.48 97	0.54 225	0.09 18	0.06 1	0.10 52	0.08 30	0.23 209	0.09 18
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
SGM_RVC	1.89 396	0.92 297	2.50 301	0.96 386	0.93 387	1.63 384	1.37 396	1.52 390	12.43 418	1.85 392	1.69 375	2.40 394	1.74 391	2.81 390	1.71 352	0.53 375	0.47 378	0.42 371	0.47 374	0.74 378	0.74 381
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
iinet-f	0.57 226	0.93 303	2.27 259	0.31 121	0.25 176	0.83 323	0.33 220	0.81 202	0.65 206	0.54 177	0.63 227	0.73 269	0.67 301	0.73 178	0.67 259	0.13 206	0.13 217	0.11 96	0.10 78	0.43 345	0.16 164

Consistency-Raft	0.88 339	0.93 303	3.23 382	0.99 387	0.64 367	0.77 302	0.55 313	0.98 316	0.97 348	0.61 250	1.03 345	0.65 223	1.05 356	0.79 192	1.38 337	0.44 369	0.46 375	0.51 376	0.58 386	0.65 374	0.47 363

GwcNet-RSSM	0.57 226	0.94 305	2.13 231	0.32 144	0.25 176	0.60 162	0.30 181	0.80 198	0.66 216	0.52 156	0.64 243	0.71 264	0.40 167	1.79 303	0.50 212	0.13 206	0.09 115	0.12 141	0.12 158	0.21 189	0.15 142

NCC-stereo	0.79 323	0.94 305	2.42 284	0.59 352	0.45 332	1.90 393	0.46 286	0.99 327	0.72 256	0.64 278	0.84 312	0.91 324	0.73 315	1.80 305	1.00 306	0.27 349	0.19 294	0.23 328	0.31 342	0.24 224	0.22 231

Abc-Net	0.79 323	0.94 305	2.42 284	0.59 352	0.45 332	1.90 393	0.46 286	0.99 327	0.72 256	0.64 278	0.84 312	0.91 324	0.73 315	1.80 305	1.00 306	0.27 349	0.19 294	0.23 328	0.31 342	0.24 224	0.22 231
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
NCCL2	0.65 265	0.94 305	1.96 198	0.43 282	0.30 224	0.71 272	0.68 344	0.84 225	0.65 206	0.70 303	0.60 205	0.86 313	0.54 255	1.56 266	0.57 236	0.20 309	0.16 266	0.67 383	0.25 317	0.22 201	0.24 256

NaN_ROB	1.14 361	0.94 305	2.96 356	0.53 334	0.56 357	1.13 364	0.99 374	0.98 316	1.00 352	1.09 359	0.87 319	0.77 286	1.06 358	5.90 414	2.72 380	0.16 266	0.23 321	0.16 267	0.24 311	0.22 201	0.36 333

PWC_ROB	0.70 287	0.94 305	1.88 163	0.39 255	0.39 302	0.62 202	0.30 181	0.98 316	0.94 344	0.91 345	1.29 361	0.77 286	0.62 290	1.62 279	1.03 313	0.18 290	0.11 177	0.18 300	0.13 183	0.51 361	0.22 231

FINET	0.65 265	0.95 311	3.06 365	0.35 196	0.40 309	0.58 136	0.48 297	0.92 281	1.10 365	0.57 210	0.68 265	0.47 143	0.44 210	1.15 227	0.60 245	0.23 329	0.21 311	0.17 283	0.15 229	0.26 250	0.25 265

NVStereoNet_ROB	1.16 365	0.95 311	2.54 310	0.58 349	0.55 355	0.78 307	0.63 337	1.00 335	1.08 363	1.03 354	4.07 411	1.48 380	1.22 365	2.88 391	1.27 331	0.50 374	0.46 375	0.54 377	0.62 389	0.50 359	0.63 377
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
4D-IteraStereo	0.44 100	0.96 313	2.63 319	0.27 43	0.30 224	0.45 23	0.25 105	0.52 45	0.50 79	0.40 65	0.31 30	0.40 91	0.19 11	0.35 36	0.32 123	0.09 18	0.06 1	0.12 141	0.11 128	0.19 169	0.30 301

Wz-Net-LNSev	0.59 235	0.96 313	2.47 295	0.34 182	0.37 295	0.79 311	0.44 278	0.86 237	0.77 300	0.61 250	0.67 257	0.79 293	0.56 264	0.64 152	0.62 249	0.15 248	0.14 231	0.12 141	0.12 158	0.18 151	0.19 201

dd	0.42 85	0.96 313	1.77 109	0.31 121	0.17 64	0.57 121	0.26 121	0.49 29	0.68 221	0.41 71	0.40 67	0.34 66	0.27 71	0.45 79	0.40 166	0.17 280	0.10 144	0.13 196	0.12 158	0.21 189	0.12 66

AFF-stereo	0.44 100	0.96 313	1.78 113	0.31 121	0.15 27	0.50 55	0.21 37	0.64 95	0.63 187	0.47 100	0.64 243	0.49 152	0.34 126	0.46 85	0.31 113	0.08 4	0.09 115	0.10 52	0.10 78	0.37 320	0.10 29

DMCA-RVC	0.62 251	0.96 313	2.63 319	0.36 214	0.90 384	0.56 104	0.31 191	0.69 115	0.57 127	0.68 298	0.52 141	0.59 197	0.56 264	1.23 233	0.53 221	0.16 266	0.38 364	0.20 314	0.15 229	0.20 181	0.15 142

ADCRef	0.80 325	0.96 313	2.29 262	0.37 233	0.35 276	0.96 345	0.51 301	0.87 246	0.75 286	0.88 341	0.83 309	0.61 205	1.36 374	1.02 211	3.27 391	0.13 206	0.11 177	0.17 283	0.19 288	0.25 235	0.21 221

CFNet	0.58 231	0.96 313	1.78 113	0.33 159	0.25 176	0.63 218	0.22 50	0.88 251	0.75 286	0.46 99	0.59 193	0.58 195	0.40 167	2.29 350	0.48 202	0.12 177	0.09 115	0.15 252	0.14 208	0.30 275	0.15 142

MSMD_ROB	1.34 377	0.96 313	2.38 277	0.39 255	0.32 249	1.96 396	0.62 335	0.91 273	1.43 383	2.94 411	2.60 397	4.77 411	1.95 394	2.43 365	1.33 334	0.29 354	0.26 340	0.32 357	0.32 346	0.30 275	0.30 301

Wz-Net-MNSev	0.65 265	0.97 321	2.19 244	0.36 214	0.33 260	0.90 338	0.60 328	0.92 281	0.81 317	0.75 316	0.72 290	0.73 269	0.65 295	1.39 243	0.71 267	0.16 266	0.13 217	0.14 226	0.14 208	0.24 224	0.18 193

RGC	0.71 294	0.97 321	2.18 243	0.44 287	0.44 324	0.73 283	0.40 255	0.94 290	0.71 248	0.71 307	1.04 348	1.01 345	0.71 309	1.74 294	0.70 265	0.23 329	0.18 284	0.28 346	0.26 323	0.29 266	0.27 282

SAMSARA	0.91 342	0.97 321	2.22 249	0.80 372	0.58 360	1.32 370	1.31 393	1.01 343	0.94 344	1.36 379	0.87 319	1.38 376	0.90 342	1.72 291	1.02 311	0.24 336	0.30 351	0.22 322	0.25 317	0.36 313	0.35 325

DispNO	0.67 272	0.98 324	2.58 314	0.31 121	0.27 200	0.59 152	0.29 174	0.83 214	0.68 221	0.53 165	0.79 306	0.83 303	0.47 227	2.46 368	0.68 262	0.12 177	0.10 144	0.19 305	0.31 342	0.16 112	0.17 175

RALAANet	0.43 91	0.98 324	1.90 170	0.32 144	0.23 151	0.48 44	0.19 15	0.67 110	0.53 105	0.48 119	0.45 87	0.39 83	0.30 104	0.48 97	0.37 149	0.10 81	0.08 60	0.11 96	0.14 208	0.27 257	0.10 29

EDNetEfficientorigin	8.18 419	0.98 324	145.96 443	0.51 324	0.89 383	0.72 278	0.48 297	0.85 229	1.56 389	2.12 395	1.49 369	1.29 371	1.31 370	1.83 309	2.13 370	0.13 206	0.12 202	0.17 283	0.18 270	0.39 334	0.45 360

XQC	0.73 305	0.98 324	2.39 279	0.46 304	0.35 276	0.81 318	0.46 286	1.00 335	1.00 352	0.80 325	0.69 272	0.88 319	0.74 320	1.32 238	1.20 325	0.24 336	0.16 266	0.23 328	0.20 298	0.41 340	0.33 319

GMStereo	0.38 51	0.99 328	1.91 176	0.27 43	0.16 40	0.39 17	0.23 67	0.47 21	0.62 178	0.38 58	0.34 43	0.25 30	0.25 45	0.39 55	0.29 92	0.14 234	0.08 60	0.10 52	0.12 158	0.15 84	0.11 39
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
ADCPNet	0.99 350	0.99 328	3.93 398	0.37 233	0.68 370	1.36 372	0.62 335	0.87 246	0.76 296	0.78 323	0.81 307	1.08 358	1.18 364	1.14 225	2.49 379	0.21 313	0.69 397	0.21 320	0.95 404	0.29 266	0.37 340

RTSC	0.72 297	1.00 330	2.22 249	0.40 264	0.29 214	0.82 321	0.31 191	0.96 305	1.10 365	0.92 346	0.81 307	0.78 289	0.58 273	1.23 233	1.55 347	0.18 290	0.17 276	0.14 226	0.17 260	0.43 345	0.30 301

PA-Net	0.84 334	1.00 330	3.49 388	0.63 358	0.40 309	0.70 270	0.52 304	0.86 237	0.84 323	0.52 156	0.59 193	0.70 261	0.54 255	2.35 353	2.23 373	0.17 280	0.27 345	0.19 305	0.28 330	0.22 201	0.36 333
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
AANet_RVC	0.68 279	1.00 330	2.09 222	0.33 159	0.25 176	0.58 136	0.32 212	0.81 202	0.80 313	0.61 250	0.94 330	0.80 295	0.41 178	2.46 368	1.02 311	0.36 365	0.14 231	0.10 52	0.09 46	0.23 209	0.22 231

PS-NSSS	0.63 254	1.00 330	1.81 138	0.30 96	0.31 240	0.63 218	0.34 224	0.98 316	0.69 230	0.54 177	0.74 294	0.51 158	0.41 178	2.43 365	0.48 202	0.24 336	0.17 276	0.27 343	0.18 270	0.27 257	0.21 221

iRaft-Stereo_5w	0.54 202	1.01 334	2.08 221	0.27 43	0.21 118	0.49 49	0.28 154	0.73 135	0.58 137	0.40 65	0.61 212	0.62 209	0.46 222	1.78 299	0.47 199	0.09 18	0.07 11	0.11 96	0.10 78	0.39 334	0.12 66

dad	0.51 183	1.01 334	1.74 91	0.29 82	0.19 101	0.60 162	0.26 121	0.52 45	0.75 286	0.63 269	0.63 227	0.63 212	0.33 118	0.85 198	0.47 199	0.27 349	0.15 252	0.40 369	0.18 270	0.22 201	0.14 112

PSMNet_ROB	0.66 269	1.01 334	2.33 267	0.38 247	0.31 240	0.72 278	0.55 313	0.86 237	0.69 230	0.54 177	0.60 205	0.75 280	0.47 227	2.00 332	0.82 290	0.17 280	0.13 217	0.19 305	0.19 288	0.24 224	0.27 282

UDGNet	0.44 100	1.02 337	1.74 91	0.35 196	0.19 101	0.58 136	0.23 67	0.49 29	0.66 216	0.41 71	0.38 57	0.34 66	0.29 96	0.53 124	0.30 103	0.24 336	0.10 144	0.37 366	0.19 288	0.27 257	0.15 142

AASNet	0.56 220	1.03 338	2.34 269	0.37 233	0.33 260	0.65 241	0.29 174	0.96 305	0.73 270	0.54 177	0.60 205	0.55 173	0.38 146	0.59 139	0.58 241	0.14 234	0.12 202	0.13 196	0.10 78	0.43 345	0.24 256

MaskLacGwcNet_RVC	0.77 317	1.04 339	2.06 214	0.94 383	0.35 276	0.89 337	0.40 255	0.85 229	0.63 187	0.55 191	0.63 227	0.75 280	0.38 146	2.38 357	0.48 202	1.10 396	0.31 352	0.36 362	0.21 303	0.53 365	0.55 370

pmcnn	1.32 375	1.05 340	2.77 340	0.74 367	1.43 403	0.72 278	0.56 318	0.96 305	0.91 340	0.99 352	2.92 405	6.01 415	0.70 307	2.38 357	3.32 393	0.13 206	0.10 144	0.08 3	0.06 8	0.34 301	0.22 231

PDISCO_ROB	0.75 310	1.06 341	2.11 226	0.64 359	0.59 361	1.13 364	0.43 270	1.14 370	1.05 358	0.64 278	0.71 286	0.96 336	0.61 285	1.21 230	0.76 278	0.37 366	0.18 284	0.27 343	0.24 311	0.56 368	0.32 312

PWCDC_ROB	0.72 297	1.06 341	2.09 222	0.47 309	0.36 283	0.78 307	0.26 121	0.98 316	1.34 379	0.61 250	2.07 382	0.64 220	0.61 285	0.83 194	0.71 267	0.31 358	0.14 231	0.15 252	0.12 158	0.60 372	0.21 221

Syn2CoEx	0.70 287	1.07 343	2.74 336	0.43 282	0.30 224	0.64 229	0.42 264	0.99 327	0.78 305	0.62 261	0.78 303	0.74 275	0.72 312	1.92 326	0.61 247	0.20 309	0.17 276	0.19 305	0.15 229	0.29 266	0.22 231

Anonymous Stereo	0.70 287	1.08 344	2.47 295	0.42 278	0.36 283	0.60 162	0.78 359	0.83 214	0.75 286	0.65 285	0.63 227	0.62 209	0.38 146	2.43 365	0.78 282	0.19 300	0.18 284	0.19 305	0.20 298	0.30 275	0.23 249

111	0.48 142	1.09 345	1.95 189	0.24 8	0.13 6	0.59 152	0.26 121	0.83 214	0.78 305	0.48 119	0.52 141	0.56 182	0.38 146	0.49 106	0.38 154	0.09 18	0.07 11	0.09 23	0.07 14	0.23 209	0.35 325

LSM	3.31 411	1.11 346	5.29 411	9.40 424	30.65 437	0.84 325	1.12 385	0.91 273	1.22 373	1.36 379	2.19 387	0.93 329	0.83 329	1.66 282	0.90 294	0.21 313	0.31 352	0.24 334	0.28 330	0.39 334	6.33 422

DDUNet	0.77 317	1.12 347	1.88 163	0.76 368	0.69 371	0.84 325	0.43 270	0.85 229	0.65 206	0.67 292	0.75 297	0.91 324	0.52 250	1.03 213	0.57 236	0.54 377	0.37 362	0.95 391	0.52 380	0.71 377	0.57 371

ADCP+	0.94 346	1.12 347	3.14 372	0.34 182	0.39 302	1.06 355	0.79 360	0.89 257	0.80 313	0.66 288	0.67 257	0.85 309	1.55 384	0.93 202	4.55 407	0.13 206	0.11 177	0.16 267	0.15 229	0.26 250	0.25 265

CSAN	1.25 372	1.12 347	3.04 363	0.51 324	0.37 295	1.06 355	1.15 387	1.22 375	1.08 363	1.17 369	1.91 380	1.04 352	1.31 370	5.96 415	2.43 378	0.26 344	0.22 316	0.24 334	0.24 311	0.31 283	0.30 301

SPS-STEREO	1.07 359	1.13 350	2.88 347	0.65 361	0.69 371	0.99 348	0.68 344	1.05 358	0.87 329	1.36 379	1.23 357	1.46 379	0.94 347	1.87 316	1.72 353	0.66 381	0.61 388	0.58 378	0.57 384	0.65 374	0.77 385
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
ACRE	0.56 220	1.14 351	2.77 340	0.76 368	0.28 209	0.60 162	0.56 318	0.76 159	0.58 137	0.55 191	0.62 217	0.41 95	0.29 96	0.44 72	0.39 161	0.11 130	0.19 294	0.13 196	0.14 208	0.36 313	0.18 193

FADNet_RVC	0.81 330	1.14 351	2.42 284	0.30 96	0.24 164	0.71 272	0.24 90	0.95 301	0.61 162	0.44 85	0.56 178	0.59 197	0.42 193	1.52 262	0.68 262	0.94 390	0.96 407	0.28 346	1.00 406	0.90 386	1.36 408

SuperB	1.15 363	1.14 351	5.43 412	0.36 214	0.26 189	0.81 318	0.89 368	0.88 251	1.17 370	0.67 292	0.68 265	0.63 212	1.39 377	1.74 294	3.37 394	0.15 248	0.12 202	0.17 283	0.16 245	2.80 415	0.25 265

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

CC-Net-ROB	0.85 335	1.15 355	2.13 231	0.88 378	0.38 300	0.88 336	0.44 278	1.06 359	0.79 310	0.58 222	0.69 272	0.65 223	0.50 243	2.74 386	0.51 215	0.93 389	0.39 370	0.87 388	0.29 333	0.54 366	0.54 368

GANetREF_RVC	0.75 310	1.15 355	2.46 293	0.47 309	0.26 189	0.83 323	0.61 331	0.97 312	0.89 337	0.62 261	0.61 212	0.72 266	0.59 276	2.42 363	0.55 226	0.32 359	0.25 338	0.36 362	0.24 311	0.39 334	0.31 308
Zhang, Feihu and Prisacariu, Victor and Yang, Ruigang and Torr, Philip HS: GA-Net: Guided Aggregation Net for End- to-end Stereo Matching. CVPR 2019
iResNet_ROB	0.50 168	1.15 355	1.73 87	0.31 121	0.21 118	0.58 136	0.22 50	0.95 301	0.82 318	0.58 222	0.62 217	0.57 188	0.39 160	0.84 196	0.40 166	0.11 130	0.08 60	0.09 23	0.06 8	0.21 189	0.13 99

MeshStereo	1.21 368	1.15 355	3.01 362	0.34 182	0.28 209	1.10 361	0.69 346	1.35 382	1.01 354	2.71 408	2.41 393	2.96 397	1.45 380	2.80 389	1.40 340	0.22 326	0.22 316	0.22 322	0.19 288	0.50 359	0.26 274
C. Zhang, Z. Li, Y. Cheng, R. Cai, H. Chao, Y. Rui: MeshStereo: A Global Stereo Model with Mesh Alignment Regularization for View Interpolation. ICCV 2015
FADNet-RVC-Resample	0.67 272	1.16 359	3.16 374	0.37 233	0.29 214	0.62 202	0.38 249	0.86 237	0.63 187	0.51 149	0.50 129	0.57 188	0.45 214	1.57 268	0.49 207	0.24 336	0.32 356	0.23 328	0.19 288	0.27 257	0.62 375

CIPLG	0.56 220	1.19 360	2.46 293	0.80 372	0.31 240	0.61 182	0.57 322	0.76 159	0.57 127	0.56 200	0.63 227	0.41 95	0.30 104	0.45 79	0.40 166	0.11 130	0.20 303	0.13 196	0.13 183	0.35 309	0.19 201

RAFT + AFF	0.64 257	1.20 361	1.95 189	0.34 182	0.33 260	0.67 251	0.52 304	0.99 327	0.74 274	0.53 165	0.58 190	0.57 188	0.80 326	1.76 296	0.51 215	0.12 177	0.27 345	0.15 252	0.14 208	0.43 345	0.29 293

SANet	1.20 367	1.21 362	3.33 387	0.38 247	0.27 200	1.73 390	0.85 365	1.10 365	2.49 403	1.16 364	1.83 378	1.72 384	1.50 383	2.37 354	2.84 383	0.18 290	0.16 266	0.16 267	0.15 229	0.32 287	0.32 312

FADNet	0.64 257	1.22 363	2.06 214	0.32 144	0.30 224	0.66 246	0.29 174	0.88 251	0.72 256	0.44 85	0.48 106	0.66 228	0.57 269	1.84 314	0.45 189	0.46 373	0.20 303	0.17 283	0.19 288	0.59 369	0.24 256

UDG	0.77 317	1.23 364	2.15 237	0.67 363	0.59 361	0.78 307	0.38 249	0.90 263	0.70 239	0.61 250	0.69 272	1.01 345	0.67 301	1.02 211	0.73 274	0.45 371	0.34 357	0.87 388	0.51 378	0.67 376	0.46 362

ARAFT	0.60 239	1.23 364	3.10 368	0.28 61	0.16 40	0.64 229	0.36 236	0.90 263	0.67 219	0.61 250	0.49 123	0.55 173	0.31 112	1.24 236	0.32 123	0.10 81	0.08 60	0.14 226	0.13 183	0.37 320	0.21 221

DN-CSS_ROB	0.48 142	1.23 364	1.99 201	0.39 255	0.22 139	0.56 104	0.19 15	0.75 150	0.61 162	0.45 92	0.62 217	0.41 95	0.31 112	0.70 173	0.32 123	0.11 130	0.08 60	0.14 226	0.13 183	0.36 313	0.12 66

IPLGR_C	0.58 231	1.25 367	2.72 332	0.80 372	0.31 240	0.60 162	0.61 331	0.76 159	0.58 137	0.56 200	0.62 217	0.41 95	0.31 112	0.43 67	0.40 166	0.11 130	0.22 316	0.13 196	0.15 229	0.35 309	0.19 201

FADNet-RVC	0.61 247	1.26 368	2.12 229	0.33 159	0.26 189	0.59 152	0.29 174	0.86 237	0.62 178	0.45 92	0.50 129	0.62 209	0.46 222	1.73 292	0.55 226	0.17 280	0.20 303	0.17 283	0.18 270	0.59 369	0.28 287

MFMNet_re	0.92 344	1.28 369	2.53 304	0.82 376	0.76 378	0.90 338	0.75 355	0.98 316	1.04 357	1.03 354	1.05 349	0.84 306	0.94 347	0.83 194	0.72 271	0.68 382	0.60 387	0.63 381	0.60 388	0.77 381	0.74 381

LL-Strereo	0.72 297	1.29 370	2.49 299	0.36 214	0.45 332	0.55 95	0.32 212	0.93 286	0.71 248	0.67 292	0.58 190	0.85 309	0.79 325	2.67 382	0.46 190	0.10 81	0.18 284	0.14 226	0.12 158	0.40 338	0.42 356

HBP-ISP	0.76 313	1.30 371	3.19 378	0.35 196	0.26 189	0.85 329	0.54 310	1.03 353	0.72 256	0.80 325	0.69 272	0.68 244	0.83 329	2.04 334	0.44 186	0.23 329	0.24 324	0.29 353	0.25 317	0.28 263	0.24 256

WZ-Net	0.92 344	1.31 372	3.76 392	0.41 270	0.36 283	0.86 331	0.71 350	1.00 335	1.06 361	0.82 334	0.92 326	1.06 356	1.05 356	2.16 343	1.61 349	0.19 300	0.13 217	0.15 252	0.16 245	0.32 287	0.28 287

RTS	1.21 368	1.31 372	6.39 414	0.52 328	0.51 348	1.61 382	0.79 360	1.03 353	1.37 381	1.13 361	1.30 362	1.10 362	0.85 333	2.65 380	2.08 366	0.21 313	0.24 324	0.18 300	0.18 270	0.43 345	0.32 312

RTSA	1.21 368	1.31 372	6.39 414	0.52 328	0.51 348	1.61 382	0.79 360	1.03 353	1.37 381	1.13 361	1.30 362	1.10 362	0.85 333	2.65 380	2.08 366	0.21 313	0.24 324	0.18 300	0.18 270	0.43 345	0.32 312

Wz-Net-SNSev	0.76 313	1.32 375	3.11 370	0.40 264	0.31 240	0.71 272	0.60 328	0.98 316	0.87 329	0.67 292	0.83 309	0.96 336	0.60 278	1.67 284	0.97 299	0.16 266	0.15 252	0.16 267	0.17 260	0.36 313	0.24 256

ADCMid	0.96 349	1.32 375	2.74 336	0.38 247	0.35 276	0.99 348	0.58 324	0.94 290	0.86 326	1.23 372	1.01 341	1.01 345	1.00 351	1.05 215	3.97 400	0.21 313	0.19 294	0.42 371	0.32 346	0.40 338	0.29 293

AnyNet_C32	1.00 353	1.33 377	2.53 304	0.49 319	0.54 352	1.15 366	1.14 386	0.91 273	0.89 337	1.11 360	0.95 332	0.87 315	0.93 344	1.50 260	4.07 402	0.21 313	0.20 303	0.25 339	0.24 311	0.38 326	0.33 319

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

ADCS	1.05 358	1.36 379	2.98 360	0.42 278	0.36 283	0.96 345	0.81 364	1.06 359	1.12 367	1.25 373	0.97 335	1.08 358	0.90 342	1.25 237	4.86 409	0.21 313	0.21 311	0.22 322	0.23 309	0.36 313	0.38 343

iResNetv2_ROB	0.59 235	1.43 380	2.96 356	0.40 264	0.22 139	0.58 136	0.28 154	0.91 273	0.73 270	0.57 210	0.63 227	0.60 203	0.41 178	0.74 179	0.35 145	0.11 130	0.08 60	0.10 52	0.07 14	0.43 345	0.17 175

SGM+DAISY	1.83 395	1.43 380	3.81 393	0.87 377	1.01 391	2.38 406	2.53 412	1.36 383	1.75 394	2.92 410	3.22 407	2.65 395	2.93 404	2.22 349	3.10 388	0.72 384	0.69 397	0.63 381	0.62 389	0.77 381	0.98 396

GASNet	0.73 305	1.47 382	3.04 363	0.47 309	0.33 260	0.57 121	0.34 224	0.91 273	0.75 286	0.58 222	0.58 190	0.74 275	0.55 260	2.03 333	0.65 255	0.21 313	0.15 252	0.19 305	0.17 260	0.51 361	0.28 287

AnyNet_C01	1.14 361	1.49 383	4.23 403	0.54 337	0.53 350	1.51 379	1.37 396	1.04 357	1.07 362	1.17 369	1.33 364	1.15 367	1.08 359	1.61 278	2.74 381	0.25 341	0.22 316	0.28 346	0.24 311	0.48 355	0.40 350

WAO-6	1.58 391	1.54 384	2.32 264	1.14 394	1.00 390	2.30 404	1.03 379	1.82 398	2.85 406	1.25 373	2.61 398	2.20 391	1.56 385	2.47 370	1.99 362	0.95 391	0.67 392	1.19 400	0.83 399	1.08 388	0.88 393

SQANet	0.80 325	1.58 385	2.53 304	0.76 368	0.83 379	0.76 294	0.36 236	0.83 214	0.64 194	0.63 269	0.69 272	0.73 269	0.51 245	1.21 230	0.53 221	0.77 386	0.29 348	0.59 380	0.29 333	0.86 385	0.61 374

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

WAO-7	1.48 387	1.63 386	2.49 299	0.93 382	0.75 375	1.72 389	1.10 383	1.84 399	1.96 398	1.43 385	2.54 395	1.97 387	1.61 387	3.06 394	2.08 366	0.69 383	0.66 391	0.94 390	0.74 395	0.80 383	0.69 380

IMH-64-1	1.39 382	1.64 388	1.86 156	1.36 397	1.11 396	1.39 373	1.19 389	1.76 395	1.45 384	1.16 364	2.21 388	1.53 381	1.38 375	1.98 328	1.52 345	1.29 400	0.67 392	1.27 401	0.69 392	1.29 398	0.98 396

IMH-64	1.39 382	1.64 388	1.86 156	1.36 397	1.11 396	1.39 373	1.19 389	1.76 395	1.45 384	1.16 364	2.21 388	1.53 381	1.38 375	1.98 328	1.52 345	1.29 400	0.67 392	1.27 401	0.69 392	1.29 398	0.98 396

coex-ft	5.95 417	1.67 390	60.57 441	0.34 182	0.30 224	0.77 302	0.69 346	0.74 140	4.41 409	19.22 429	2.15 386	1.62 383	7.97 418	1.81 308	8.96 418	0.44 369	2.08 417	0.18 300	0.19 288	0.38 326	4.62 421

MFN_U_SF_DS_RVC	1.01 355	1.67 390	2.32 264	0.47 309	0.39 302	1.47 375	0.95 371	0.95 301	0.91 340	0.84 337	0.94 330	1.05 354	0.60 278	2.95 392	0.72 271	0.41 367	0.72 401	0.32 357	0.55 381	0.74 378	1.22 405

otaku	1.03 356	1.68 392	2.72 332	0.95 384	0.73 374	1.03 353	0.59 326	0.99 327	0.86 326	0.69 300	1.61 372	0.98 340	0.64 293	1.46 251	1.14 320	0.95 391	0.46 375	0.72 386	0.40 368	1.24 396	0.78 386

Ntro	1.00 353	1.68 392	2.80 344	0.95 384	0.85 380	1.06 355	0.53 307	0.98 316	0.90 339	0.62 261	0.76 299	0.93 329	0.66 299	1.66 282	0.98 300	0.99 393	0.45 374	0.75 387	0.40 368	1.19 392	0.75 383

MSC_U_SF_DS_RVC	1.34 377	1.70 394	2.50 301	0.56 345	0.40 309	2.15 402	0.99 374	1.24 377	1.26 376	1.02 353	1.10 352	1.29 371	0.88 340	3.10 396	1.08 316	1.66 408	0.83 403	0.68 384	0.88 401	1.57 403	1.80 415

SGM-ForestM	2.98 409	1.70 394	3.52 390	0.67 363	0.47 340	5.18 418	3.36 415	3.30 414	2.86 407	4.44 415	3.79 410	9.80 419	5.50 416	6.29 416	6.52 414	0.27 349	0.36 360	0.24 334	0.27 327	0.38 326	0.58 373

Wz-Net-TNSev	0.91 342	1.73 396	3.08 366	0.36 214	0.31 240	1.00 351	0.71 350	1.06 359	0.97 348	0.71 307	0.72 290	1.09 360	0.87 337	2.42 363	1.59 348	0.20 309	0.20 303	0.16 267	0.20 298	0.44 352	0.35 325

RainbowNet	1.15 363	1.78 397	2.72 332	1.12 393	0.91 385	1.06 355	0.76 357	1.16 374	1.13 369	0.75 316	0.97 335	1.09 360	0.80 326	1.60 275	1.21 327	1.17 398	1.26 410	1.01 394	0.57 384	1.13 390	0.88 393

ACVNet_2	1.42 385	1.81 398	3.23 382	1.08 390	0.92 386	1.32 370	0.85 365	1.49 388	1.69 391	1.19 371	1.73 376	2.13 390	1.03 354	2.50 372	1.40 340	0.91 388	0.53 383	1.00 393	0.55 381	2.11 410	0.85 389

TorneroNet-64	2.65 401	1.83 399	3.30 384	1.46 400	1.20 399	3.89 412	0.99 374	3.51 416	6.71 415	2.56 406	4.60 413	4.22 406	3.85 411	3.33 399	3.14 389	1.19 399	0.65 390	1.39 406	0.79 398	3.31 417	1.15 403

Dean	1.79 394	1.83 399	3.92 396	1.29 396	1.07 395	1.55 380	1.00 377	1.95 401	2.33 400	1.47 387	4.19 412	4.26 409	1.33 372	2.21 346	1.48 344	1.14 397	0.68 396	1.18 397	0.74 395	1.24 396	0.98 396

UNDER WATER	2.74 403	1.85 401	4.54 405	1.81 408	1.44 405	2.34 405	1.40 399	3.24 411	6.60 414	2.60 407	2.76 401	5.75 413	5.24 415	3.02 393	4.01 401	1.45 404	0.81 402	1.59 412	1.06 407	1.80 406	1.51 411

ACVNet-4b	1.93 397	1.85 401	4.10 401	1.07 389	0.86 381	1.15 366	0.53 307	1.06 359	1.12 367	0.64 278	1.09 351	1.99 388	0.70 307	2.20 345	9.86 421	5.62 420	0.41 373	1.03 395	0.55 381	1.86 408	0.85 389

UNDER WATER-64	2.47 400	1.89 403	4.86 407	1.82 409	1.44 405	3.18 411	1.57 403	2.62 405	5.64 411	2.05 394	2.13 385	4.13 405	3.76 410	2.62 378	3.42 395	1.47 405	0.85 404	1.57 411	1.07 408	1.82 407	1.49 410

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

ACVNet_1	1.33 376	1.91 405	4.03 399	1.09 391	0.88 382	1.19 369	0.66 339	1.24 377	1.17 370	0.94 348	0.96 333	3.09 399	1.04 355	2.37 354	1.11 318	1.04 394	0.48 381	1.03 395	0.48 375	1.12 389	0.83 388

TorneroNet	5.50 416	1.92 406	3.16 374	1.47 401	1.25 402	14.07 424	1.06 381	4.90 417	20.99 434	10.17 418	16.48 426	11.88 423	6.93 417	3.34 400	4.20 404	1.30 402	0.69 397	1.45 408	0.86 400	2.61 414	1.20 404

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

KSHMR	4.10 412	1.97 408	5.27 410	1.71 405	1.47 407	1.96 396	1.28 392	3.19 410	17.33 429	2.12 395	15.91 424	9.18 418	1.57 386	8.42 419	1.98 361	1.52 406	1.26 410	1.67 413	1.19 410	1.67 405	1.40 409

notaker	2.66 402	2.07 409	3.31 386	2.61 415	1.43 403	1.76 391	1.11 384	2.76 408	1.79 396	2.26 402	11.53 422	3.96 404	4.29 412	3.09 395	2.76 382	1.55 407	0.88 405	1.70 414	1.07 408	2.00 409	1.35 407

ktn	4.35 413	2.10 410	2.89 350	1.80 407	1.49 409	2.13 401	1.41 401	2.26 403	12.72 419	11.41 421	16.43 425	11.15 421	3.75 409	4.36 411	3.18 390	1.82 410	0.98 409	1.73 415	1.21 411	2.97 416	1.27 406

DispFullNet	1.67 392	2.10 410	5.22 409	1.53 402	8.90 419	0.86 331	0.31 191	0.96 305	0.96 347	1.37 382	1.01 341	1.13 365	1.98 395	1.51 261	0.91 295	0.54 377	0.31 352	1.18 397	0.63 391	1.13 390	0.80 387

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

WAO-8	2.80 405	2.14 413	2.89 350	1.91 410	1.04 393	3.98 413	0.96 372	3.26 412	6.17 412	2.15 399	3.37 408	3.31 401	2.41 400	11.84 421	2.03 364	2.05 412	1.86 414	1.54 409	0.92 402	1.22 393	0.87 391

Venus	2.80 405	2.14 413	2.89 350	1.91 410	1.04 393	3.98 413	0.96 372	3.26 412	6.17 412	2.15 399	3.37 408	3.31 401	2.41 400	11.84 421	2.03 364	2.05 412	1.86 414	1.54 409	0.92 402	1.22 393	0.87 391

IMH	2.02 399	2.15 415	2.69 329	1.68 403	1.12 398	1.66 387	0.92 370	2.10 402	1.92 397	1.32 378	2.66 400	2.21 392	1.69 389	5.78 413	1.68 350	5.54 419	0.96 407	1.31 403	0.71 394	1.32 401	0.99 400

LVE	1.96 398	2.17 416	3.14 372	1.68 403	1.80 412	1.63 384	1.03 379	2.34 404	2.81 405	1.25 373	2.89 403	4.24 408	1.29 367	2.79 388	1.44 342	2.85 416	0.91 406	1.18 397	1.46 414	1.23 395	1.10 402

MFN_U_SF_RVC	1.55 390	2.39 417	3.16 374	0.65 361	0.41 316	1.12 362	0.46 286	1.23 376	1.33 378	1.61 389	1.20 355	1.43 378	0.98 350	1.76 296	1.97 360	1.90 411	1.80 412	1.98 416	2.15 415	1.63 404	1.77 414

HanzoNet	7.64 418	2.86 418	5.05 408	7.01 422	3.97 417	2.18 403	1.34 395	3.37 415	4.05 408	13.17 423	10.58 416	10.73 420	16.52 426	8.45 420	10.51 422	10.48 427	9.72 429	5.59 424	13.46 428	6.84 423	6.83 423

SPstereo	16.50 427	2.87 419	4.74 406	2.64 416	2.53 414	29.48 435	52.22 435	39.30 442	29.70 442	21.90 438	21.75 433	27.53 441	23.84 437	28.05 442	26.36 436	2.38 414	2.58 420	4.92 421	3.03 419	2.19 411	2.05 416

JetRed	3.29 410	4.93 420	10.17 418	1.45 399	1.72 411	7.44 419	5.05 419	3.06 409	2.12 399	2.41 405	2.39 392	2.99 398	2.37 399	3.51 403	6.44 413	1.32 403	1.90 416	1.37 405	1.23 412	2.21 412	1.76 413

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

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

BEATNet-Init1	12.10 422	11.19 423	27.29 439	2.99 418	3.51 415	21.84 434	11.10 421	14.34 427	13.83 424	20.34 430	20.33 431	26.35 440	20.03 428	19.06 432	14.80 427	1.74 409	1.81 413	2.05 417	2.49 418	3.69 419	3.12 419

Anonymous_1	22.91 430	11.20 424	12.13 419	12.75 425	26.28 436	19.43 429	27.92 432	14.08 426	13.61 421	14.96 424	10.58 416	11.26 422	11.19 423	12.55 425	14.57 426	38.28 442	7.88 423	34.96 439	63.99 439	89.57 442	10.94 428

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

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

PML	23.15 431	16.83 427	7.78 416	5.49 420	9.93 420	51.13 442	104.50 442	5.76 419	13.62 422	37.30 442	105.93 442	30.86 442	23.50 433	12.07 423	7.87 417	6.30 422	2.12 418	6.32 425	2.43 416	10.44 426	2.90 418

LRCNet_RVC	13.74 426	19.30 428	12.75 423	19.46 430	12.69 423	1.86 392	0.41 261	12.33 424	1.05 358	15.77 425	18.83 430	12.62 426	8.70 419	12.21 424	9.62 420	22.22 435	8.37 427	25.85 436	24.01 436	19.32 434	17.44 435

ASD4		19.65 429

DLNR_Zeroshot_test	13.43 425	19.94 430	23.55 430	121.61 443	35.03 438	0.46 35	0.15 1	8.02 422	0.35 5	0.28 35	0.37 50	0.26 36	0.17 2	0.76 183	0.29 92	6.42 423	0.26 340	0.09 23	0.38 364	50.13 441	0.18 193

xxxxx1	28.96 440	20.11 431	14.07 426	49.74 439	39.15 439	18.98 426	26.64 429	21.94 432	20.21 431	16.45 426	17.48 427	18.36 427	21.56 429	16.21 429	20.88 431	23.07 436	26.55 438	66.40 440	78.70 440	30.27 437	32.51 440

tt_ll	28.96 440	20.11 431	14.07 426	49.74 439	39.15 439	18.98 426	26.64 429	21.94 432	20.21 431	16.45 426	17.48 427	18.36 427	21.56 429	16.21 429	20.88 431	23.07 436	26.55 438	66.40 440	78.70 440	30.27 437	32.51 440

ff	28.96 440	20.11 431	14.07 426	49.74 439	39.15 439	18.98 426	26.64 429	21.94 432	20.21 431	16.45 426	17.48 427	18.36 427	21.56 429	16.21 429	20.88 431	23.07 436	26.55 438	66.40 440	78.70 440	30.27 437	32.51 440

DPSimNet_ROB	17.97 428	20.20 434	24.98 432	17.62 428	15.92 426	21.53 433	21.00 426	13.70 425	15.61 427	23.89 439	14.69 423	22.87 431	24.58 441	12.70 426	14.56 425	18.48 434	12.91 430	20.21 434	12.05 427	17.76 427	14.17 429

HaxPig	19.86 429	22.40 435	22.34 429	17.95 429	17.95 427	11.77 423	11.89 422	16.02 430	15.89 428	21.10 431	21.41 432	18.74 430	18.39 427	20.08 433	19.69 430	23.63 439	23.22 437	24.06 435	23.69 435	23.00 435	23.95 437

CasAABBNet	24.81 433	22.53 436	24.83 431	26.08 433	25.74 434	39.86 436	57.06 438	28.87 439	28.83 437	21.16 433	22.54 435	24.22 436	23.89 439	26.38 438	30.87 438	14.25 428	16.71 432	13.09 428	14.81 430	17.78 431	16.71 430

MyStereo03	24.83 434	22.55 437	25.13 433	26.08 433	25.72 431	39.87 437	57.07 439	28.77 436	28.85 438	21.33 435	22.66 437	24.16 433	23.82 434	26.32 435	30.89 440	14.27 429	16.73 434	13.09 428	14.82 431	17.77 428	16.71 430

MyStereo02	24.83 434	22.55 437	25.13 433	26.08 433	25.72 431	39.87 437	57.07 439	28.77 436	28.85 438	21.33 435	22.66 437	24.16 433	23.82 434	26.32 435	30.89 440	14.27 429	16.73 434	13.09 428	14.82 431	17.77 428	16.71 430

MyStereo	24.83 434	22.55 437	25.13 433	26.08 433	25.72 431	39.87 437	57.07 439	28.77 436	28.85 438	21.33 435	22.66 437	24.16 433	23.82 434	26.32 435	30.89 440	14.27 429	16.73 434	13.09 428	14.82 431	17.77 428	16.71 430

Selective-RAFT-Error	24.87 437	22.59 440	25.14 436	26.13 437	25.82 435	39.93 440	57.03 437	28.97 440	28.95 441	21.21 434	22.65 436	24.25 437	23.98 440	26.43 439	30.83 437	14.27 429	16.71 432	13.10 432	14.82 431	17.82 432	16.76 434

LSM0	26.58 438	22.63 441	25.88 437	30.13 438	52.21 442	39.94 441	56.74 436	28.97 440	28.72 436	21.14 432	22.26 434	24.43 438	23.88 438	26.54 440	30.87 438	14.32 433	16.55 431	13.12 433	14.71 429	17.92 433	20.60 436

MEDIAN_ROB	23.96 432	27.05 442	26.39 438	22.16 431	22.13 429	16.12 425	13.97 423	20.24 431	20.05 430	25.50 440	25.31 440	22.96 432	22.63 432	24.39 434	23.24 434	28.20 440	27.23 441	28.62 437	27.75 437	27.50 436	27.76 438

AVERAGE_ROB	26.93 439	30.34 443	29.27 440	25.82 432	25.34 430	19.48 430	15.17 424	23.55 435	23.00 435	28.45 441	27.87 441	26.25 439	25.86 442	26.96 441	25.55 435	31.30 441	30.07 442	31.76 438	30.81 438	30.79 440	30.93 439

test_example2	115.39 443	123.23 444	94.57 442	115.52 442	123.55 443	101.63 443	114.33 443	53.41 443	99.48 443	134.90 443	135.05 443	85.83 443	85.11 443	111.32 443	106.15 443	152.55 443	205.26 443	99.78 443	114.96 443	140.96 443	110.20 443

Low-res two-view benchmark