Low-res two-view results

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

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

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

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

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

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

panet	0.28 1	0.26 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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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 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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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
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)
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

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

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_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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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)
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

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

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

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

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

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

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

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

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
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
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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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
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

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

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
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

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

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

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.
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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

ASD4		19.65 429

Low-res two-view benchmark