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

IGEVStereo-DCA	0.29 14	0.22 131	0.38 55	0.35 29	0.27 175	0.37 88	0.35 137	0.62 59	0.34 9	0.38 23	0.30 6	0.35 26	0.27 25	0.51 58	0.22 1	0.15 79	0.12 99	0.16 62	0.12 30	0.13 20	0.15 109

rrr	0.29 14	0.22 131	0.41 84	0.35 29	0.27 175	0.37 88	0.32 104	0.52 21	0.42 47	0.38 23	0.30 6	0.35 26	0.27 25	0.51 58	0.22 1	0.15 79	0.12 99	0.16 62	0.13 51	0.13 20	0.14 90

Selective-IGEV	0.24 1	0.18 35	0.35 31	0.35 29	0.19 9	0.27 26	0.25 32	0.55 29	0.23 1	0.27 2	0.25 2	0.34 21	0.19 2	0.58 109	0.22 1	0.12 4	0.10 10	0.14 16	0.11 15	0.12 8	0.10 3

CES	0.28 9	0.14 2	0.23 1	0.30 4	0.70 374	0.37 88	0.27 44	0.48 12	0.46 58	0.34 15	0.48 31	0.27 2	0.22 6	0.39 14	0.23 4	0.13 12	0.11 58	0.12 2	0.08 1	0.13 20	0.17 165

test_xeample3	0.29 14	0.21 104	0.41 84	0.35 29	0.26 151	0.35 80	0.32 104	0.56 30	0.36 21	0.43 42	0.32 9	0.34 21	0.28 34	0.54 72	0.23 4	0.14 32	0.11 58	0.16 62	0.12 30	0.14 45	0.13 59

AEACV	0.27 6	0.17 20	0.31 13	0.34 11	0.45 333	0.26 18	0.28 51	0.37 1	0.32 7	0.30 7	0.46 25	0.31 8	0.37 91	0.36 5	0.24 6	0.14 32	0.10 10	0.15 43	0.12 30	0.13 20	0.11 9

Any-RAFT	0.35 49	0.16 8	0.30 11	0.34 11	0.21 29	0.52 152	0.22 8	0.88 194	0.73 140	0.53 65	0.73 91	0.64 148	0.28 34	0.46 39	0.24 6	0.15 79	0.10 10	0.13 9	0.10 10	0.13 20	0.12 34

PMTNet	0.32 30	0.16 8	0.24 3	0.29 2	0.18 7	0.45 134	0.22 8	0.56 30	0.63 100	0.46 49	0.54 48	0.39 39	0.34 77	0.48 51	0.24 6	0.75 384	0.10 10	0.12 2	0.08 1	0.12 8	0.11 9

ACVNet-DCA	0.35 49	0.23 148	0.33 21	0.41 136	0.22 43	0.55 167	0.38 188	0.85 180	0.54 75	0.41 35	0.50 34	0.34 21	0.49 150	0.57 92	0.25 9	0.16 113	0.10 10	0.19 158	0.13 51	0.18 161	0.17 165

xx1	0.39 111	0.23 148	0.33 21	0.41 136	0.22 43	0.55 167	0.38 188	0.67 94	1.06 302	0.41 35	0.50 34	0.65 158	0.53 168	0.57 92	0.25 9	0.16 113	0.10 10	0.20 182	0.19 212	0.18 161	0.17 165

cc1	0.37 82	0.23 148	0.33 21	0.41 136	0.22 43	0.55 167	0.38 188	0.67 94	1.06 302	0.41 35	0.50 34	0.34 21	0.49 150	0.57 92	0.25 9	0.16 113	0.10 10	0.19 158	0.13 51	0.16 110	0.15 109

ff7	0.29 14	0.21 104	0.38 55	0.36 38	0.26 151	0.31 55	0.35 137	0.62 59	0.34 9	0.38 23	0.33 11	0.32 10	0.29 44	0.58 109	0.25 9	0.14 32	0.10 10	0.17 87	0.12 30	0.14 45	0.15 109

ffff	0.29 14	0.21 104	0.38 55	0.36 38	0.26 151	0.31 55	0.35 137	0.62 59	0.34 9	0.38 23	0.33 11	0.32 10	0.29 44	0.58 109	0.25 9	0.14 32	0.10 10	0.17 87	0.12 30	0.14 45	0.15 109

ffm	0.44 152	0.26 216	0.49 185	0.37 47	0.25 114	0.55 167	0.37 168	0.68 103	1.04 290	0.73 162	0.96 198	0.71 179	0.53 168	0.57 92	0.25 9	0.16 113	0.10 10	0.25 273	0.21 252	0.16 110	0.16 148

11t	0.29 14	0.21 104	0.38 55	0.36 38	0.26 151	0.31 55	0.35 137	0.62 59	0.34 9	0.38 23	0.33 11	0.32 10	0.29 44	0.58 109	0.25 9	0.14 32	0.10 10	0.17 87	0.12 30	0.14 45	0.15 109

tt1	0.36 67	0.24 184	0.32 18	0.41 136	0.22 43	0.54 162	0.38 188	0.68 103	1.04 290	0.41 35	0.46 25	0.35 26	0.45 137	0.57 92	0.25 9	0.16 113	0.10 10	0.19 158	0.13 51	0.16 110	0.16 148

MSKI-zero shot	0.32 30	0.17 20	0.34 28	0.39 88	0.21 29	0.32 65	0.22 8	0.61 55	0.43 49	0.52 62	0.64 70	0.61 134	0.20 4	0.74 217	0.25 9	0.14 32	0.10 10	0.14 16	0.10 10	0.12 8	0.12 34

HH	0.35 49	0.20 72	0.47 159	0.40 112	0.25 114	0.33 69	0.31 88	0.76 155	0.38 36	0.43 42	0.57 56	0.79 220	0.44 133	0.71 200	0.25 9	0.15 79	0.11 58	0.15 43	0.14 74	0.14 45	0.12 34

HanStereo	0.35 49	0.20 72	0.47 159	0.40 112	0.25 114	0.33 69	0.31 88	0.76 155	0.38 36	0.43 42	0.57 56	0.79 220	0.44 133	0.71 200	0.25 9	0.15 79	0.11 58	0.15 43	0.14 74	0.14 45	0.12 34

anonymousdsp	0.29 14	0.21 104	0.38 55	0.37 47	0.25 114	0.30 45	0.35 137	0.63 64	0.35 16	0.39 31	0.33 11	0.33 18	0.28 34	0.59 123	0.25 9	0.14 32	0.10 10	0.17 87	0.12 30	0.14 45	0.15 109

MC-Stereo	0.28 9	0.17 20	0.32 18	0.38 68	0.20 20	0.26 18	0.26 38	0.49 14	0.37 31	0.37 19	0.61 65	0.41 45	0.31 59	0.55 74	0.25 9	0.13 12	0.09 2	0.14 16	0.12 30	0.12 8	0.11 9

ccc-4	0.29 14	0.21 104	0.38 55	0.36 38	0.26 151	0.31 55	0.35 137	0.62 59	0.34 9	0.38 23	0.33 11	0.32 10	0.29 44	0.58 109	0.25 9	0.14 32	0.10 10	0.17 87	0.12 30	0.14 45	0.15 109

IGEV-Stereo	0.29 14	0.21 104	0.38 55	0.37 47	0.25 114	0.30 45	0.35 137	0.63 64	0.35 16	0.39 31	0.33 11	0.33 18	0.28 34	0.59 123	0.25 9	0.14 32	0.10 10	0.17 87	0.12 30	0.14 45	0.15 109
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
CREStereo	0.28 9	0.15 3	0.24 3	0.27 1	0.17 3	0.37 88	0.25 32	0.51 17	0.72 134	0.42 40	0.51 39	0.32 10	0.26 18	0.38 12	0.25 9	0.16 113	0.11 58	0.12 2	0.08 1	0.12 8	0.11 9
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
MGS-Stereo	0.28 9	0.19 50	0.40 79	0.36 38	0.23 70	0.37 88	0.30 71	0.39 2	0.44 53	0.31 8	0.51 39	0.40 42	0.24 10	0.43 25	0.26 25	0.15 79	0.12 99	0.15 43	0.13 51	0.14 45	0.13 59

CASnet	0.30 26	0.20 72	0.33 21	0.41 136	0.16 2	0.26 18	0.24 25	0.52 21	0.53 71	0.52 62	0.54 48	0.39 39	0.24 10	0.40 17	0.26 25	0.14 32	0.10 10	0.22 234	0.18 187	0.18 161	0.11 9
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
EGLCR-Stereo	0.25 2	0.16 8	0.33 21	0.34 11	0.20 20	0.35 80	0.20 1	0.52 21	0.36 21	0.28 4	0.27 4	0.41 45	0.18 1	0.45 32	0.26 25	0.14 32	0.10 10	0.16 62	0.14 74	0.13 20	0.11 9

ProNet	0.29 14	0.21 104	0.38 55	0.35 29	0.24 88	0.32 65	0.43 234	0.57 33	0.37 31	0.33 14	0.30 6	0.32 10	0.28 34	0.57 92	0.26 25	0.13 12	0.11 58	0.16 62	0.13 51	0.13 20	0.13 59

RAFT_CTSACE	0.45 162	0.20 72	0.44 122	0.45 227	0.27 175	0.34 75	0.39 208	0.60 49	0.73 140	0.76 176	1.44 330	0.83 232	0.38 94	1.08 319	0.26 25	0.12 4	0.13 154	0.18 121	0.16 125	0.15 79	0.11 9

CroCo-Stereo	0.26 3	0.22 131	0.36 36	0.48 260	0.22 43	0.20 1	0.29 58	0.51 17	0.44 53	0.28 4	0.23 1	0.42 51	0.26 18	0.29 1	0.26 25	0.15 79	0.13 154	0.13 9	0.11 15	0.16 110	0.12 34
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
XX-Stereo	0.37 82	0.17 20	0.45 133	0.55 326	0.36 281	0.38 101	0.20 1	0.60 49	0.30 3	0.46 49	1.30 307	0.73 199	0.26 18	0.56 82	0.26 25	0.16 113	0.11 58	0.17 87	0.16 125	0.14 45	0.10 3

CFNet-RSSM	0.34 37	0.17 20	0.45 133	0.39 88	0.22 43	0.35 80	0.23 18	0.73 142	0.84 190	0.65 109	0.54 48	0.57 103	0.28 34	0.46 39	0.26 25	0.13 12	0.10 10	0.14 16	0.12 30	0.13 20	0.11 9

Gwc-CoAtRS	0.34 37	0.17 20	0.44 122	0.39 88	0.23 70	0.34 75	0.22 8	0.70 126	0.75 147	0.60 80	0.59 61	0.58 111	0.29 44	0.45 32	0.26 25	0.14 32	0.11 58	0.14 16	0.12 30	0.12 8	0.12 34

MyStereo07	0.32 30	0.22 131	0.34 28	0.42 173	0.28 194	0.40 105	0.50 266	0.72 135	0.37 31	0.37 19	0.34 17	0.32 10	0.31 59	0.59 123	0.27 34	0.14 32	0.13 154	0.18 121	0.17 165	0.17 143	0.16 148

IGEV_Zeroshot_test	0.34 37	0.18 35	0.67 274	0.39 88	0.28 194	0.30 45	0.25 32	0.74 144	0.31 5	0.62 86	0.57 56	0.54 93	0.25 12	0.53 69	0.27 34	0.14 32	0.10 10	0.15 43	0.14 74	0.14 45	0.12 34

RAFT-Test	0.34 37	0.18 35	0.37 46	0.38 68	0.23 70	0.50 145	0.23 18	0.69 112	0.40 40	0.60 80	0.85 155	0.61 134	0.28 34	0.46 39	0.27 34	0.14 32	0.11 58	0.14 16	0.11 15	0.13 20	0.12 34

CAS	0.34 37	0.13 1	0.25 6	1.28 390	0.30 227	0.46 136	0.38 188	0.48 12	0.47 61	0.34 15	0.52 44	0.24 1	0.19 2	0.29 1	0.27 34	0.69 382	0.08 1	0.12 2	0.08 1	0.12 8	0.15 109

RCA-Stereo	0.35 49	0.17 20	0.34 28	0.38 68	0.22 43	0.31 55	0.34 120	0.68 103	1.24 335	0.45 47	0.65 72	0.47 71	0.43 125	0.38 12	0.27 34	0.13 12	0.10 10	0.14 16	0.11 15	0.11 1	0.11 9

iRaft-Stereo_20w	0.39 111	0.19 50	0.57 232	0.37 47	0.27 175	0.31 55	0.24 25	1.44 360	0.29 2	0.69 132	0.53 46	0.60 130	0.42 118	0.83 251	0.27 34	0.14 32	0.11 58	0.14 16	0.13 51	0.15 79	0.13 59

TRStereo	0.37 82	0.27 230	0.59 237	0.47 255	0.41 311	0.29 38	0.30 71	0.84 177	0.59 86	0.52 62	0.41 20	0.52 85	0.26 18	0.73 210	0.27 34	0.17 146	0.12 99	0.19 158	0.19 212	0.13 20	0.11 9

TANstereo	0.30 26	0.15 3	0.31 13	0.30 4	0.17 3	0.55 167	0.23 18	0.44 7	0.55 79	0.59 76	0.68 82	0.37 33	0.26 18	0.35 4	0.27 34	0.15 79	0.16 233	0.12 2	0.10 10	0.13 20	0.14 90

XX-TBD	0.32 30	0.53 344	0.26 7	0.51 301	0.20 20	0.37 88	0.24 25	0.40 4	0.73 140	0.54 67	0.69 83	0.31 8	0.25 12	0.32 3	0.27 34	0.16 113	0.10 10	0.12 2	0.09 6	0.13 20	0.11 9

EAI-Stereo	0.34 37	0.19 50	0.44 122	0.39 88	0.21 29	0.31 55	0.30 71	1.15 286	0.30 3	0.49 54	0.75 101	0.36 31	0.28 34	0.62 142	0.27 34	0.14 32	0.11 58	0.14 16	0.13 51	0.13 20	0.12 34

IGEV+	0.26 3	0.16 8	0.31 13	0.35 29	0.21 29	0.24 7	0.35 137	0.51 17	0.37 31	0.36 18	0.32 9	0.37 33	0.26 18	0.39 14	0.28 44	0.15 79	0.09 2	0.14 16	0.11 15	0.14 45	0.11 9

StereoIM	0.26 3	0.18 35	0.36 36	0.36 38	0.26 151	0.27 26	0.27 44	0.43 6	0.35 16	0.27 2	0.26 3	0.41 45	0.28 34	0.40 17	0.28 44	0.16 113	0.14 181	0.16 62	0.13 51	0.14 45	0.12 34

DLNR_Zeroshot_test	20.09 423	36.28 431	38.04 428	169.85 439	61.80 435	0.23 5	0.20 1	13.88 422	0.37 31	0.44 45	0.66 76	0.43 57	0.21 5	0.62 142	0.28 44	5.46 421	0.10 10	0.15 43	0.11 15	72.60 438	0.11 9

4D-IteraStereo	0.33 36	0.18 35	0.40 79	0.40 112	0.24 88	0.32 65	0.27 44	0.58 37	0.72 134	0.65 109	0.54 48	0.42 51	0.23 7	0.45 32	0.28 44	0.14 32	0.09 2	0.19 158	0.16 125	0.16 110	0.11 9

LoS_RVC	0.27 6	0.16 8	0.27 8	0.32 8	0.30 227	0.44 129	0.34 120	0.41 5	0.33 8	0.31 8	0.51 39	0.29 4	0.32 63	0.36 5	0.28 44	0.11 1	0.10 10	0.11 1	0.08 1	0.11 1	0.19 208

LoS	0.29 14	0.15 3	0.30 11	0.29 2	0.18 7	0.33 69	0.29 58	0.51 17	0.72 134	0.34 15	0.52 44	0.41 45	0.28 34	0.47 46	0.28 44	0.15 79	0.11 58	0.13 9	0.09 6	0.11 1	0.11 9

test_4	0.36 67	0.18 35	0.31 13	0.44 206	0.25 114	0.20 1	0.34 120	0.56 30	0.41 43	0.59 76	1.45 333	0.43 57	0.25 12	0.63 152	0.28 44	0.12 4	0.10 10	0.17 87	0.19 212	0.15 79	0.11 9

GMOStereo	0.37 82	0.19 50	0.38 55	0.43 191	0.24 88	0.37 88	0.38 188	0.52 21	0.62 90	0.87 237	0.84 146	0.64 148	0.35 79	0.37 8	0.28 44	0.13 12	0.11 58	0.20 182	0.18 187	0.15 79	0.11 9

error version	0.37 82	0.19 50	0.38 55	0.43 191	0.24 88	0.37 88	0.38 188	0.52 21	0.62 90	0.87 237	0.84 146	0.64 148	0.35 79	0.37 8	0.28 44	0.13 12	0.11 58	0.20 182	0.18 187	0.15 79	0.11 9

test-v	0.37 82	0.19 50	0.38 55	0.43 191	0.24 88	0.37 88	0.38 188	0.52 21	0.62 90	0.87 237	0.84 146	0.64 148	0.35 79	0.37 8	0.28 44	0.13 12	0.11 58	0.20 182	0.18 187	0.15 79	0.11 9

test-2	0.37 82	0.19 50	0.38 55	0.43 191	0.24 88	0.37 88	0.38 188	0.52 21	0.62 90	0.87 237	0.84 146	0.64 148	0.35 79	0.37 8	0.28 44	0.13 12	0.11 58	0.20 182	0.18 187	0.15 79	0.11 9

cross-raft	0.34 37	0.20 72	0.37 46	0.44 206	0.23 70	0.32 65	0.35 137	0.74 144	0.40 40	0.60 80	0.77 107	0.57 103	0.27 25	0.43 25	0.28 44	0.12 4	0.10 10	0.15 43	0.13 51	0.15 79	0.11 9

MyStereo06	0.38 97	0.21 104	0.61 244	0.41 136	0.28 194	0.41 118	0.50 266	0.95 218	0.35 16	0.62 86	0.54 48	0.76 212	0.27 25	0.50 54	0.29 56	0.14 32	0.13 154	0.18 121	0.17 165	0.17 143	0.15 109

AE-Stereo	0.34 37	0.21 104	0.42 103	0.48 260	0.31 244	0.48 140	0.35 137	0.61 55	0.62 90	0.32 13	0.55 53	0.52 85	0.27 25	0.47 46	0.29 56	0.13 12	0.13 154	0.18 121	0.16 125	0.15 79	0.12 34

raft_robust	0.41 134	0.23 148	0.36 36	0.42 173	0.21 29	0.40 105	0.33 113	0.79 165	0.98 262	0.79 186	0.87 162	0.39 39	0.33 71	0.84 256	0.29 56	0.13 12	0.12 99	0.16 62	0.17 165	0.15 79	0.12 34

test-1	0.36 67	0.19 50	0.71 290	0.46 246	0.26 151	0.44 129	0.36 156	0.60 49	0.59 86	0.48 53	0.67 80	0.53 89	0.36 88	0.40 17	0.29 56	0.14 32	0.11 58	0.16 62	0.14 74	0.15 79	0.16 148

raftrobust	0.34 37	0.19 50	0.36 36	0.41 136	0.27 175	0.30 45	0.25 32	0.71 131	0.63 100	0.58 74	0.55 53	0.45 63	0.46 140	0.51 58	0.29 56	0.16 113	0.12 99	0.14 16	0.12 30	0.12 8	0.13 59

Former-RAFT_DAM_RVC	0.34 37	0.27 230	0.45 133	0.36 38	0.25 114	0.48 140	0.30 71	0.58 37	0.90 227	0.42 40	0.36 18	0.30 5	0.29 44	0.49 52	0.30 61	0.16 113	0.14 181	0.18 121	0.15 96	0.18 161	0.15 109

LL-Strereo2	0.35 49	0.24 184	0.48 175	0.41 136	0.26 151	0.35 80	0.24 25	0.67 94	0.44 53	0.54 67	0.51 39	0.66 163	0.25 12	0.66 171	0.30 61	0.14 32	0.12 99	0.23 248	0.20 234	0.18 161	0.13 59

CroCo-Stereo Lap2	0.28 9	0.24 184	0.39 72	0.50 289	0.29 217	0.20 1	0.31 88	0.49 14	0.38 36	0.24 1	0.27 4	0.46 69	0.31 59	0.39 14	0.30 61	0.14 32	0.15 206	0.16 62	0.13 51	0.16 110	0.15 109

Sa-1000	0.48 186	0.24 184	0.41 84	0.45 227	0.25 114	0.59 197	0.34 120	0.81 172	0.93 242	0.82 205	1.50 337	0.53 89	0.45 137	0.92 286	0.30 61	0.15 79	0.12 99	0.21 222	0.19 212	0.15 79	0.13 59

sAnonymous2	0.40 123	0.39 303	0.85 316	0.48 260	0.37 286	0.40 105	0.46 245	0.57 33	0.52 68	0.38 23	0.46 25	0.35 26	0.42 118	0.43 25	0.30 61	0.19 203	0.14 181	0.18 121	0.17 165	0.57 372	0.44 356

CroCo_RVC	0.40 123	0.39 303	0.85 316	0.48 260	0.37 286	0.40 105	0.46 245	0.57 33	0.52 68	0.38 23	0.46 25	0.35 26	0.42 118	0.43 25	0.30 61	0.19 203	0.14 181	0.18 121	0.17 165	0.57 372	0.44 356

RAFT-Stereo + iAFF	0.36 67	0.17 20	0.41 84	0.35 29	0.19 9	0.33 69	0.29 58	0.65 75	0.73 140	0.68 127	1.01 223	0.56 98	0.40 111	0.42 22	0.30 61	0.11 1	0.09 2	0.15 43	0.14 74	0.13 20	0.10 3

test croco	0.31 28	0.20 72	0.50 197	0.39 88	0.29 217	0.27 26	0.30 71	0.44 7	0.35 16	0.31 8	0.66 76	0.30 5	0.31 59	0.65 166	0.31 68	0.17 146	0.13 154	0.20 182	0.15 96	0.17 143	0.12 34

MIF-Stereo (partial)	0.31 28	0.18 35	0.37 46	0.41 136	0.31 244	0.28 34	0.23 18	0.47 10	0.42 47	0.31 8	0.63 67	0.36 31	0.35 79	0.57 92	0.31 68	0.17 146	0.13 154	0.19 158	0.17 165	0.18 161	0.14 90

anonymousdsp2	0.35 49	0.20 72	0.43 112	0.37 47	0.24 88	0.48 140	0.31 88	0.86 183	0.65 112	0.55 69	0.50 34	0.50 80	0.34 77	0.56 82	0.31 68	0.14 32	0.10 10	0.14 16	0.10 10	0.16 110	0.14 90

test-3	0.34 37	0.16 8	0.43 112	0.39 88	0.21 29	0.43 125	0.22 8	0.63 64	0.78 167	0.71 144	0.45 22	0.64 148	0.27 25	0.43 25	0.31 68	0.12 4	0.09 2	0.17 87	0.13 51	0.12 8	0.10 3

test_1	0.34 37	0.16 8	0.43 112	0.39 88	0.21 29	0.43 125	0.23 18	0.63 64	0.78 167	0.68 127	0.45 22	0.64 148	0.27 25	0.43 25	0.31 68	0.12 4	0.09 2	0.17 87	0.13 51	0.12 8	0.10 3

test_3	0.36 67	0.19 50	0.44 122	0.44 206	0.23 70	0.48 140	0.36 156	0.66 84	0.82 182	0.64 102	0.45 22	0.68 169	0.25 12	0.41 20	0.31 68	0.12 4	0.10 10	0.18 121	0.16 125	0.15 79	0.11 9

KYRaft	0.48 186	0.20 72	0.38 55	0.44 206	0.23 70	0.44 129	0.37 168	0.66 84	0.41 43	0.94 273	1.73 352	0.79 220	0.41 117	0.63 152	0.31 68	0.16 113	0.11 58	0.18 121	0.22 267	0.16 110	0.78 382

AnonymousM	0.41 134	0.81 370	0.29 10	0.34 11	0.22 43	0.28 34	0.38 188	0.53 28	0.41 43	0.70 138	0.49 33	0.47 71	0.27 25	0.41 20	0.31 68	0.15 79	0.12 99	1.51 390	0.26 310	0.12 8	0.10 3

DCRE	0.37 82	0.18 35	0.46 149	0.45 227	0.32 257	0.42 123	0.37 168	0.63 64	0.51 65	0.47 52	0.94 187	0.56 98	0.36 88	0.52 63	0.32 76	0.14 32	0.13 154	0.15 43	0.14 74	0.14 45	0.13 59

TestStereo1	0.43 146	0.23 148	0.41 84	0.51 301	0.24 88	0.34 75	0.40 214	0.77 158	0.90 227	0.68 127	0.96 198	0.48 75	0.46 140	0.91 283	0.32 76	0.16 113	0.13 154	0.18 121	0.15 96	0.14 45	0.13 59

DisPM	0.39 111	0.19 50	0.44 122	0.41 136	0.27 175	0.24 7	0.31 88	0.65 75	0.57 84	0.87 237	0.87 162	0.60 130	0.32 63	0.76 224	0.32 76	0.18 174	0.12 99	0.19 158	0.17 165	0.15 79	0.20 228

RAFT+CT+SA	0.39 111	0.23 148	0.36 36	0.51 301	0.27 175	0.29 38	0.46 245	0.75 150	0.80 175	0.51 59	0.89 173	0.41 45	0.40 111	0.78 235	0.32 76	0.14 32	0.11 58	0.18 121	0.18 187	0.15 79	0.14 90

SA-5K	0.43 146	0.23 148	0.41 84	0.51 301	0.24 88	0.34 75	0.40 214	0.77 158	0.90 227	0.68 127	0.96 198	0.48 75	0.46 140	0.91 283	0.32 76	0.16 113	0.13 154	0.18 121	0.15 96	0.14 45	0.13 59

SA	0.44 152	0.25 202	0.46 149	0.46 246	0.24 88	0.43 125	0.36 156	0.75 150	0.96 255	0.59 76	1.03 235	0.48 75	0.52 165	0.94 298	0.32 76	0.16 113	0.12 99	0.21 222	0.19 212	0.15 79	0.13 59

TransformOpticalFlow	0.44 152	0.20 72	0.47 159	0.41 136	0.23 70	0.37 88	0.47 250	0.94 212	0.76 153	0.65 109	1.14 272	0.73 199	0.56 188	0.76 224	0.32 76	0.15 79	0.10 10	0.17 87	0.15 96	0.14 45	0.13 59

PSM-AAD	0.48 186	0.20 72	0.37 46	0.43 191	0.23 70	0.56 182	0.50 266	0.65 75	0.70 123	1.07 321	1.12 264	0.58 111	0.92 322	0.61 136	0.32 76	0.15 79	0.11 58	0.25 273	0.26 310	0.18 161	0.43 355

Prome-Stereo	0.46 168	0.19 50	0.35 31	0.44 206	0.26 151	0.40 105	0.45 242	0.68 103	0.44 53	0.96 281	1.84 359	0.59 125	0.67 246	0.61 136	0.32 76	0.14 32	0.11 58	0.16 62	0.14 74	0.16 110	0.29 297

sCroCo_RVC	0.35 49	0.28 244	0.69 283	0.51 301	0.39 299	0.41 118	0.31 88	0.49 14	0.45 57	0.31 8	0.48 31	0.38 38	0.32 63	0.46 39	0.32 76	0.21 239	0.22 293	0.19 158	0.19 212	0.21 226	0.20 228

R-Stereo Train	0.39 111	0.18 35	0.42 103	0.42 173	0.26 151	0.40 105	0.32 104	0.72 135	0.34 9	0.89 249	1.28 303	0.57 103	0.35 79	0.42 22	0.32 76	0.15 79	0.12 99	0.14 16	0.12 30	0.14 45	0.13 59

RAFT-Stereo	0.39 111	0.18 35	0.42 103	0.42 173	0.26 151	0.40 105	0.32 104	0.72 135	0.34 9	0.89 249	1.28 303	0.57 103	0.35 79	0.42 22	0.32 76	0.15 79	0.12 99	0.14 16	0.12 30	0.14 45	0.13 59
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
EKT-Stereo	0.35 49	0.23 148	0.39 72	0.43 191	0.29 217	0.38 101	0.31 88	0.69 112	0.64 107	0.45 47	0.63 67	0.49 79	0.27 25	0.56 82	0.33 88	0.18 174	0.14 181	0.18 121	0.15 96	0.16 110	0.16 148

ADStereo(finetuned)	0.37 82	0.16 8	0.49 185	0.34 11	0.19 9	0.30 45	0.30 71	0.68 103	0.91 232	0.70 138	0.77 107	0.43 57	0.69 256	0.45 32	0.33 88	0.14 32	0.10 10	0.14 16	0.11 15	0.13 20	0.12 34

STrans-v2	0.46 168	0.20 72	0.48 175	0.40 112	0.24 88	0.55 167	0.50 266	1.07 258	0.73 140	0.65 109	1.05 243	0.72 189	0.69 256	0.72 205	0.33 88	0.14 32	0.10 10	0.17 87	0.14 74	0.13 20	0.12 34

FTStereo	0.56 256	0.20 72	0.37 46	0.41 136	0.25 114	0.40 105	0.79 347	0.66 84	0.43 49	1.09 326	3.27 392	0.70 175	0.73 275	0.55 74	0.33 88	0.14 32	0.13 154	0.19 158	0.17 165	0.15 79	0.30 304

GrayStereo	0.49 202	0.19 50	0.42 103	0.46 246	0.28 194	0.53 158	0.67 320	0.69 112	0.63 100	1.02 304	1.47 336	0.78 219	0.76 282	0.56 82	0.33 88	0.14 32	0.12 99	0.17 87	0.17 165	0.15 79	0.29 297

GMM-Stereo	0.44 152	0.19 50	0.36 36	0.42 173	0.25 114	0.51 149	0.47 250	0.71 131	0.53 71	0.76 176	1.37 316	0.76 212	0.38 94	0.60 129	0.33 88	0.15 79	0.10 10	0.20 182	0.19 212	0.16 110	0.27 284

iRaftStereo_RVC	0.32 30	0.19 50	0.37 46	0.39 88	0.22 43	0.31 55	0.29 58	0.68 103	0.51 65	0.49 54	0.66 76	0.37 33	0.23 7	0.45 32	0.33 88	0.14 32	0.10 10	0.18 121	0.17 165	0.15 79	0.12 34

CREStereo++_RVC	0.32 30	0.15 3	0.23 1	0.31 6	0.24 88	0.27 26	0.22 8	0.46 9	0.88 215	0.46 49	0.80 126	0.30 5	0.26 18	0.36 5	0.33 88	0.13 12	0.09 2	0.13 9	0.51 377	0.13 20	0.09 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
s12784h	0.36 67	0.15 3	0.24 3	0.34 11	0.15 1	0.77 260	0.29 58	0.80 169	0.83 187	0.56 71	0.57 56	0.43 57	0.40 111	0.57 92	0.33 88	0.12 4	0.10 10	0.14 16	0.09 6	0.14 45	0.09 1

AFF-stereo	0.38 97	0.19 50	0.39 72	0.37 47	0.21 29	0.27 26	0.31 88	0.65 75	0.66 115	0.64 102	1.13 270	0.76 212	0.39 106	0.55 74	0.33 88	0.11 1	0.09 2	0.16 62	0.16 125	0.13 20	0.11 9

qqq1	0.49 202	0.23 148	0.62 247	0.34 11	0.20 20	0.62 211	0.34 120	1.21 305	1.02 281	0.81 196	1.01 223	0.71 179	0.65 238	0.84 256	0.34 98	0.19 203	0.15 206	0.14 16	0.12 30	0.15 79	0.14 90

fff1	0.49 202	0.23 148	0.62 247	0.34 11	0.20 20	0.62 211	0.34 120	1.21 305	1.02 281	0.81 196	1.01 223	0.71 179	0.65 238	0.84 256	0.34 98	0.19 203	0.15 206	0.14 16	0.12 30	0.15 79	0.14 90

StereoVision	0.42 140	0.28 244	0.45 133	0.49 275	0.28 194	0.38 101	0.38 188	0.72 135	0.62 90	0.44 45	1.14 272	0.54 93	0.39 106	0.56 82	0.34 98	0.21 239	0.24 310	0.25 273	0.24 291	0.26 273	0.16 148

MIF-Stereo	0.27 6	0.17 20	0.37 46	0.40 112	0.27 175	0.30 45	0.28 51	0.39 2	0.31 5	0.29 6	0.46 25	0.27 2	0.25 12	0.47 46	0.34 98	0.17 146	0.13 154	0.13 9	0.12 30	0.14 45	0.12 34

knoymous	0.36 67	0.20 72	0.31 13	0.31 6	0.22 43	0.36 86	0.29 58	0.61 55	0.64 107	0.67 121	0.70 85	0.60 130	0.40 111	0.58 109	0.34 98	0.17 146	0.11 58	0.20 182	0.11 15	0.17 143	0.18 180

DCANet-4	0.36 67	0.20 72	0.48 175	0.34 11	0.19 9	0.29 38	0.30 71	0.66 84	0.92 237	0.69 132	0.78 115	0.40 42	0.47 143	0.45 32	0.34 98	0.14 32	0.10 10	0.14 16	0.11 15	0.11 1	0.13 59

fff	0.37 82	0.16 8	0.41 84	0.34 11	0.19 9	0.29 38	0.30 71	0.69 112	1.06 302	0.69 132	0.78 115	0.42 51	0.63 222	0.46 39	0.34 98	0.14 32	0.10 10	0.14 16	0.11 15	0.11 1	0.13 59

GLC_STEREO	0.29 14	0.19 50	0.27 8	0.44 206	0.19 9	0.31 55	0.26 38	0.47 10	0.43 49	0.37 19	0.47 30	0.41 45	0.23 7	0.50 54	0.34 98	0.14 32	0.18 258	0.19 158	0.16 125	0.16 110	0.13 59

PFNet+	0.40 123	0.19 50	0.49 185	0.39 88	0.25 114	0.28 34	0.23 18	0.64 74	0.70 123	0.85 225	0.79 124	0.64 148	0.35 79	0.72 205	0.34 98	0.19 203	0.14 181	0.23 248	0.20 234	0.16 110	0.20 228

LCNet	0.41 134	0.20 72	0.32 18	0.44 206	0.24 88	0.47 138	0.29 58	0.67 94	0.53 71	0.72 155	1.03 235	0.66 163	0.60 206	0.58 109	0.34 98	0.14 32	0.10 10	0.19 158	0.19 212	0.21 226	0.36 329

RAFT	0.45 162	0.22 131	0.45 133	0.47 255	0.26 151	0.54 162	0.47 250	0.66 84	0.58 85	0.80 188	0.82 136	0.94 265	0.57 189	0.75 221	0.34 98	0.17 146	0.15 206	0.22 234	0.20 234	0.16 110	0.12 34

RALAANet	0.38 97	0.23 148	0.48 175	0.42 173	0.29 217	0.35 80	0.25 32	0.86 183	0.64 107	0.67 121	0.65 72	0.60 130	0.29 44	0.60 129	0.34 98	0.15 79	0.12 99	0.17 87	0.15 96	0.21 226	0.13 59

DCANet	0.36 67	0.16 8	0.41 84	0.34 11	0.19 9	0.30 45	0.30 71	0.68 103	0.91 232	0.70 138	0.77 107	0.43 57	0.57 189	0.45 32	0.34 98	0.14 32	0.10 10	0.14 16	0.11 15	0.13 20	0.12 34

csc	0.37 82	0.16 8	0.41 84	0.34 11	0.19 9	0.29 38	0.30 71	0.69 112	1.06 302	0.69 132	0.78 115	0.42 51	0.63 222	0.46 39	0.34 98	0.14 32	0.10 10	0.14 16	0.11 15	0.11 1	0.13 59

cscssc	0.37 82	0.16 8	0.41 84	0.34 11	0.19 9	0.29 38	0.30 71	0.69 112	1.06 302	0.69 132	0.78 115	0.42 51	0.63 222	0.46 39	0.34 98	0.14 32	0.10 10	0.14 16	0.11 15	0.11 1	0.13 59

Selective-RAFT	0.35 49	0.23 148	0.51 204	0.44 206	0.21 29	0.64 226	0.27 44	0.59 39	0.63 100	0.40 34	0.38 19	0.55 96	0.40 111	0.57 92	0.35 113	0.13 12	0.11 58	0.14 16	0.12 30	0.16 110	0.13 59

test_5	0.43 146	0.24 184	0.43 112	0.52 312	0.28 194	0.28 34	0.42 233	0.72 135	0.82 182	0.62 86	0.91 179	0.72 189	0.55 182	0.79 238	0.35 113	0.14 32	0.11 58	0.18 121	0.18 187	0.18 161	0.16 148

HHNet	0.41 134	0.17 20	0.41 84	0.34 11	0.37 286	0.33 69	0.34 120	0.69 112	0.75 147	0.86 230	1.30 307	0.52 85	0.32 63	0.52 63	0.35 113	0.15 79	0.11 58	0.19 158	0.15 96	0.15 79	0.24 267

OMP-Stereo	0.42 140	0.22 131	0.46 149	0.52 312	0.24 88	0.36 86	0.25 32	0.71 131	0.78 167	0.77 181	0.64 70	0.89 254	0.39 106	0.91 283	0.35 113	0.15 79	0.12 99	0.20 182	0.15 96	0.15 79	0.12 34

IIG-Stereo	0.43 146	0.21 104	0.44 122	0.50 289	0.25 114	0.44 129	0.21 4	0.71 131	0.76 153	0.83 217	0.95 194	0.83 232	0.43 125	0.90 276	0.35 113	0.15 79	0.12 99	0.19 158	0.14 74	0.15 79	0.11 9

NF-Stereo	0.38 97	0.20 72	0.45 133	0.41 136	0.25 114	0.26 18	0.31 88	0.69 112	0.70 123	0.65 109	0.77 107	0.57 103	0.30 55	0.67 181	0.35 113	0.18 174	0.12 99	0.20 182	0.16 125	0.16 110	0.27 284

OCTAStereo	0.38 97	0.20 72	0.46 149	0.41 136	0.25 114	0.26 18	0.31 88	0.69 112	0.70 123	0.65 109	0.77 107	0.58 111	0.30 55	0.67 181	0.35 113	0.18 174	0.12 99	0.20 182	0.16 125	0.16 110	0.27 284

PSM-adaLoss	0.35 49	0.23 148	0.47 159	0.41 136	0.22 43	0.24 7	0.31 88	0.59 39	0.36 21	0.63 93	0.73 91	0.58 111	0.38 94	0.56 82	0.35 113	0.18 174	0.12 99	0.20 182	0.16 125	0.20 208	0.15 109

ROB_FTStereo	0.35 49	0.23 148	0.47 159	0.41 136	0.22 43	0.25 16	0.21 4	0.59 39	0.36 21	0.63 93	0.73 91	0.58 111	0.38 94	0.57 92	0.35 113	0.18 174	0.12 99	0.20 182	0.16 125	0.20 208	0.15 109

HUI-Stereo	0.35 49	0.23 148	0.47 159	0.41 136	0.22 43	0.24 7	0.22 8	0.60 49	0.36 21	0.63 93	0.73 91	0.58 111	0.38 94	0.50 54	0.35 113	0.18 174	0.12 99	0.20 182	0.16 125	0.20 208	0.15 109

SST-Stereo	0.40 123	0.19 50	0.45 133	0.42 173	0.25 114	0.25 16	0.21 4	0.66 84	0.47 61	1.08 324	0.79 124	0.72 189	0.43 125	0.77 231	0.35 113	0.16 113	0.11 58	0.20 182	0.16 125	0.19 195	0.15 109

RAFT_R40	0.40 123	0.19 50	0.44 122	0.43 191	0.25 114	0.23 5	0.26 38	0.67 94	0.67 117	0.98 290	0.78 115	0.72 189	0.43 125	0.76 224	0.35 113	0.16 113	0.11 58	0.20 182	0.16 125	0.18 161	0.14 90

RE-Stereo	0.38 97	0.20 72	0.46 149	0.41 136	0.25 114	0.26 18	0.31 88	0.69 112	0.70 123	0.65 109	0.77 107	0.58 111	0.30 55	0.67 181	0.35 113	0.18 174	0.12 99	0.20 182	0.16 125	0.16 110	0.27 284

Pruner-Stereo	0.38 97	0.20 72	0.45 133	0.40 112	0.25 114	0.22 4	0.24 25	0.67 94	0.55 79	0.89 249	0.76 103	0.68 169	0.29 44	0.62 142	0.35 113	0.18 174	0.12 99	0.20 182	0.17 165	0.17 143	0.18 180

TVStereo	0.38 97	0.20 72	0.46 149	0.41 136	0.25 114	0.26 18	0.31 88	0.69 112	0.70 123	0.65 109	0.77 107	0.58 111	0.30 55	0.67 181	0.35 113	0.18 174	0.12 99	0.20 182	0.16 125	0.16 110	0.27 284

111	0.40 123	0.17 20	0.41 84	0.34 11	0.19 9	0.52 152	0.28 51	0.74 144	1.16 322	0.50 57	0.91 179	0.63 141	0.48 147	0.61 136	0.35 113	0.14 32	0.10 10	0.14 16	0.12 30	0.13 20	0.13 59

CoDeX	0.47 178	0.20 72	0.49 185	0.42 173	0.25 114	0.75 257	0.36 156	1.27 330	0.80 175	0.82 205	0.96 198	0.62 140	0.57 189	0.60 129	0.36 129	0.17 146	0.12 99	0.17 87	0.15 96	0.16 110	0.14 90

riskmin	0.38 97	0.20 72	0.39 72	0.32 8	0.23 70	0.53 158	0.30 71	0.63 64	0.80 175	0.49 54	0.56 55	0.73 199	0.58 196	0.55 74	0.36 129	0.17 146	0.11 58	0.19 158	0.13 51	0.19 195	0.20 228

Patchmatch Stereo++	0.35 49	0.23 148	0.47 159	0.41 136	0.22 43	0.24 7	0.22 8	0.59 39	0.36 21	0.63 93	0.73 91	0.58 111	0.38 94	0.58 109	0.36 129	0.18 174	0.12 99	0.20 182	0.16 125	0.20 208	0.15 109
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
ROB_FTStereo_v2	0.35 49	0.23 148	0.47 159	0.41 136	0.22 43	0.24 7	0.31 88	0.59 39	0.36 21	0.63 93	0.73 91	0.57 103	0.38 94	0.57 92	0.36 129	0.18 174	0.12 99	0.20 182	0.16 125	0.20 208	0.15 109

iGMRVC	0.35 49	0.23 148	0.47 159	0.41 136	0.22 43	0.24 7	0.30 71	0.59 39	0.36 21	0.63 93	0.73 91	0.58 111	0.38 94	0.58 109	0.36 129	0.18 174	0.12 99	0.20 182	0.16 125	0.20 208	0.15 109

RAFT-RH_RVC	0.56 256	0.17 20	0.41 84	0.37 47	0.23 70	0.57 186	0.24 25	0.60 49	0.70 123	1.19 337	3.94 403	0.56 98	0.38 94	0.65 166	0.36 129	0.13 12	0.11 58	0.20 182	0.14 74	0.12 8	0.13 59

IRAFT_RVC	0.42 140	0.20 72	0.48 175	0.44 206	0.24 88	0.27 26	0.54 290	0.74 144	0.77 160	0.76 176	0.80 126	0.73 199	0.51 163	0.70 195	0.36 129	0.17 146	0.10 10	0.21 222	0.16 125	0.16 110	0.14 90

RAFT-345	0.40 123	0.18 35	0.40 79	0.38 68	0.22 43	0.33 69	0.26 38	0.61 55	0.51 65	0.74 168	1.79 357	0.45 63	0.33 71	0.66 171	0.36 129	0.14 32	0.11 58	0.18 121	0.14 74	0.13 20	0.13 59

iRAFT	0.35 49	0.23 148	0.47 159	0.41 136	0.22 43	0.24 7	0.22 8	0.59 39	0.36 21	0.63 93	0.73 91	0.58 111	0.38 94	0.58 109	0.36 129	0.18 174	0.12 99	0.20 182	0.16 125	0.20 208	0.15 109

RAFT-IKP	0.35 49	0.23 148	0.47 159	0.41 136	0.22 43	0.24 7	0.28 51	0.59 39	0.36 21	0.63 93	0.73 91	0.57 103	0.38 94	0.58 109	0.36 129	0.18 174	0.12 99	0.20 182	0.16 125	0.20 208	0.15 109

RALCasStereoNet	0.36 67	0.21 104	0.37 46	0.42 173	0.26 151	0.35 80	0.38 188	0.63 64	0.64 107	0.50 57	0.72 87	0.51 83	0.29 44	0.59 123	0.36 129	0.16 113	0.14 181	0.15 43	0.13 51	0.17 143	0.16 148

HCRNet	0.44 152	0.34 278	0.41 84	0.53 317	0.26 151	0.53 158	0.29 58	0.83 174	0.63 100	0.71 144	0.81 133	0.77 218	0.50 160	0.66 171	0.36 129	0.24 271	0.16 233	0.24 262	0.20 234	0.21 226	0.18 180

MIPNet	0.37 82	0.21 104	0.59 237	0.39 88	0.25 114	0.50 145	0.28 51	0.77 158	0.70 123	0.65 109	0.60 62	0.40 42	0.49 150	0.44 31	0.37 141	0.14 32	0.11 58	0.16 62	0.13 51	0.14 45	0.13 59

NRIStereo	0.36 67	0.20 72	0.45 133	0.41 136	0.23 70	0.34 75	0.26 38	0.65 75	0.55 79	0.64 102	0.63 67	0.56 98	0.37 91	0.65 166	0.37 141	0.15 79	0.11 58	0.18 121	0.15 96	0.17 143	0.14 90

ASMatch	0.48 186	0.19 50	0.45 133	0.39 88	0.28 194	0.37 88	0.26 38	0.74 144	0.68 118	0.76 176	2.34 372	0.61 134	0.52 165	0.62 142	0.37 141	0.14 32	0.12 99	0.17 87	0.15 96	0.14 45	0.21 241

PFNet	0.42 140	0.18 35	0.58 236	0.43 191	0.24 88	0.43 125	0.32 104	0.74 144	0.78 167	1.00 297	0.74 100	0.68 169	0.39 106	0.72 205	0.37 141	0.16 113	0.10 10	0.20 182	0.15 96	0.16 110	0.13 59

TestStereo	0.38 97	0.31 263	0.40 79	0.45 227	0.20 20	0.40 105	0.37 168	0.66 84	0.65 112	0.53 65	0.78 115	0.47 71	0.40 111	0.55 74	0.37 141	0.18 174	0.13 154	0.20 182	0.15 96	0.22 242	0.13 59

ARAFT	0.47 178	0.24 184	0.79 311	0.42 173	0.25 114	0.55 167	0.55 294	0.75 150	0.81 181	0.89 249	0.75 101	0.73 199	0.47 143	0.88 269	0.37 141	0.15 79	0.12 99	0.23 248	0.22 267	0.14 45	0.13 59

SFCPSM	0.47 178	0.21 104	0.55 223	0.40 112	0.27 175	0.87 293	0.37 168	1.33 340	0.77 160	0.80 188	0.84 146	0.54 93	0.49 150	0.57 92	0.37 141	0.18 174	0.13 154	0.18 121	0.20 234	0.16 110	0.15 109

DN-CSS_ROB	0.43 146	0.26 216	0.62 247	0.40 112	0.29 217	0.44 129	0.27 44	0.77 158	0.75 147	0.72 155	1.09 259	0.48 75	0.43 125	0.69 192	0.37 141	0.15 79	0.12 99	0.21 222	0.19 212	0.18 161	0.16 148

whm_eth	0.48 186	0.30 258	0.74 298	0.46 246	0.38 294	0.37 88	0.37 168	0.79 165	0.78 167	0.82 205	1.74 354	0.37 33	0.38 94	0.60 129	0.38 149	0.18 174	0.16 233	0.20 182	0.20 234	0.19 195	0.22 254

MIM_Stereo	0.38 97	0.17 20	0.53 215	0.37 47	0.24 88	0.27 26	0.24 25	0.70 126	0.54 75	0.72 155	1.00 220	0.63 141	0.29 44	0.64 159	0.38 149	0.13 12	0.14 181	0.17 87	0.16 125	0.14 45	0.11 9

IPLGR	0.39 111	0.21 104	0.63 255	0.39 88	0.22 43	0.49 144	0.29 58	0.76 155	0.74 145	0.78 184	0.77 107	0.44 62	0.42 118	0.47 46	0.38 149	0.13 12	0.12 99	0.16 62	0.14 74	0.15 79	0.13 59

CRE-IMP	0.36 67	0.23 148	0.49 185	0.42 173	0.24 88	0.41 118	0.21 4	0.57 33	0.41 43	0.65 109	0.72 87	0.53 89	0.37 91	0.61 136	0.38 149	0.17 146	0.11 58	0.19 158	0.15 96	0.21 226	0.18 180

Anonymous3	0.46 168	0.34 278	0.86 321	0.50 289	0.37 286	0.81 275	0.50 266	0.72 135	0.65 112	0.51 59	0.65 72	0.45 63	0.45 137	0.64 159	0.38 149	0.24 271	0.24 310	0.22 234	0.21 252	0.23 251	0.23 261

Anonymous	0.39 111	0.27 230	0.66 270	0.53 317	0.43 322	0.55 167	0.49 262	0.63 64	0.50 64	0.37 19	0.42 21	0.33 18	0.42 118	0.56 82	0.38 149	0.20 225	0.19 272	0.17 87	0.18 187	0.30 297	0.24 267

PSM-softLoss	0.38 97	0.20 72	0.48 175	0.41 136	0.26 151	0.30 45	0.35 137	0.69 112	0.46 58	0.62 86	0.82 136	0.59 125	0.33 71	0.70 195	0.39 155	0.19 203	0.12 99	0.20 182	0.18 187	0.16 110	0.22 254

KMStereo	0.38 97	0.20 72	0.48 175	0.41 136	0.26 151	0.30 45	0.35 137	0.69 112	0.46 58	0.62 86	0.82 136	0.59 125	0.33 71	0.70 195	0.39 155	0.19 203	0.12 99	0.20 182	0.18 187	0.16 110	0.22 254

DeepStereo_RVC	0.36 67	0.21 104	0.47 159	0.40 112	0.24 88	0.26 18	0.22 8	0.60 49	0.38 36	0.69 132	0.67 80	0.57 103	0.51 163	0.56 82	0.39 155	0.16 113	0.12 99	0.18 121	0.15 96	0.19 195	0.18 180

rafts_anoy	0.37 82	0.21 104	0.36 36	0.41 136	0.26 151	0.30 45	0.33 113	0.67 94	0.90 227	0.58 74	0.66 76	0.45 63	0.33 71	0.47 46	0.39 155	0.16 113	0.11 58	0.21 222	0.23 278	0.17 143	0.14 90

iResNetv2_ROB	0.52 231	0.27 230	0.69 283	0.38 68	0.25 114	0.62 211	0.35 137	1.17 294	1.01 278	0.99 292	1.06 249	0.88 250	0.67 246	0.66 171	0.39 155	0.19 203	0.13 154	0.15 43	0.11 15	0.18 161	0.16 148

11t1	0.36 67	0.21 104	0.42 103	0.35 29	0.22 43	0.62 211	0.29 58	0.69 112	0.43 49	0.60 80	0.53 46	0.53 89	0.48 147	0.56 82	0.40 160	0.18 174	0.14 181	0.16 62	0.13 51	0.17 143	0.17 165

DRaft	0.49 202	0.17 20	0.47 159	0.37 47	0.25 114	0.58 188	0.40 214	0.65 75	0.85 197	1.02 304	1.75 356	0.50 80	0.82 301	0.63 152	0.40 160	0.13 12	0.11 58	0.16 62	0.16 125	0.14 45	0.15 109

raft+_RVC	0.38 97	0.19 50	0.35 31	0.37 47	0.25 114	0.45 134	0.37 168	0.78 163	0.89 225	0.51 59	0.78 115	0.50 80	0.29 44	0.53 69	0.40 160	0.15 79	0.12 99	0.17 87	0.15 96	0.14 45	0.12 34

CASS	0.45 162	0.27 230	0.42 103	0.48 260	0.22 43	0.61 204	0.34 120	0.97 224	0.62 90	0.71 144	0.85 155	0.61 134	0.55 182	0.57 92	0.41 163	0.29 310	0.16 233	0.22 234	0.18 187	0.22 242	0.28 291
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
UDGNet	0.48 186	0.77 367	0.50 197	0.48 260	0.31 244	0.41 118	0.34 120	0.70 126	0.92 237	0.65 109	0.60 62	0.58 111	0.43 125	0.63 152	0.41 163	0.32 331	0.15 206	0.66 378	0.19 212	0.36 327	0.21 241

GANet-ADL	0.42 140	0.25 202	0.45 133	0.43 191	0.29 217	0.54 162	0.35 137	0.89 196	0.86 202	0.63 93	0.72 87	0.68 169	0.42 118	0.52 63	0.41 163	0.21 239	0.14 181	0.15 43	0.13 51	0.18 161	0.19 208

GMStereo	0.39 111	0.37 290	0.54 218	0.40 112	0.26 151	0.42 123	0.36 156	0.59 39	1.04 290	0.55 69	0.51 39	0.37 33	0.35 79	0.54 72	0.41 163	0.19 203	0.13 154	0.16 62	0.17 165	0.24 261	0.18 180
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
MyStereo05	0.44 152	0.21 104	0.45 133	0.41 136	0.28 194	0.41 118	0.50 266	0.93 208	1.09 313	0.76 176	0.61 65	0.51 83	0.57 189	0.73 210	0.42 167	0.14 32	0.13 154	0.18 121	0.17 165	0.17 143	0.15 109

IER	0.46 168	0.23 148	0.50 197	0.38 68	0.28 194	0.69 242	0.35 137	0.80 169	0.66 115	0.83 217	0.94 187	0.75 206	0.77 286	0.60 129	0.42 167	0.17 146	0.14 181	0.17 87	0.17 165	0.17 143	0.15 109

DEmStereo	0.48 186	0.17 20	0.50 197	0.38 68	0.25 114	0.59 197	0.34 120	0.63 64	0.74 145	0.89 249	1.66 348	0.58 111	1.06 341	0.60 129	0.42 167	0.14 32	0.11 58	0.16 62	0.16 125	0.14 45	0.15 109

THIR-Stereo	0.50 215	0.18 35	0.45 133	0.38 68	0.23 70	0.75 257	0.67 320	0.66 84	0.87 211	1.02 304	1.40 322	0.72 189	0.76 282	0.62 142	0.42 167	0.15 79	0.11 58	0.17 87	0.18 187	0.14 45	0.15 109

DIP-Stereo	0.39 111	0.21 104	0.50 197	0.41 136	0.28 194	0.62 211	0.27 44	0.77 158	0.40 40	0.64 102	0.86 158	0.52 85	0.33 71	0.66 171	0.42 167	0.15 79	0.13 154	0.17 87	0.14 74	0.15 79	0.15 109
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
H2IRNET	0.37 82	0.20 72	0.33 21	0.38 68	0.25 114	0.27 26	0.23 18	0.59 39	0.72 134	0.39 31	0.90 176	0.74 204	0.55 182	0.52 63	0.43 172	0.15 79	0.13 154	0.18 121	0.20 234	0.16 110	0.13 59

GMStereo_Zeroshot	0.49 202	0.44 318	0.74 298	0.49 275	0.27 175	0.56 182	0.29 58	0.73 142	0.76 153	0.86 230	0.94 187	0.91 260	0.36 88	0.74 217	0.43 172	0.26 291	0.14 181	0.26 287	0.15 96	0.36 327	0.18 180

PCWNet_CMD	0.48 186	0.24 184	0.52 209	0.39 88	0.27 175	0.63 220	0.30 71	0.95 218	0.96 255	0.86 230	1.07 252	0.79 220	0.44 133	0.57 92	0.43 172	0.17 146	0.12 99	0.21 222	0.16 125	0.24 261	0.19 208

CFNet_ucs	0.50 215	0.24 184	0.55 223	0.38 68	0.31 244	0.58 188	0.33 113	0.98 227	0.93 242	0.88 245	1.19 290	0.80 228	0.49 150	0.63 152	0.43 172	0.21 239	0.15 206	0.26 287	0.18 187	0.26 273	0.22 254

anonymousa	0.49 202	0.20 72	0.42 103	0.38 68	0.23 70	0.91 295	0.35 137	0.75 150	0.62 90	0.85 225	1.54 341	1.06 295	0.66 243	0.51 58	0.43 172	0.16 113	0.13 154	0.19 158	0.21 252	0.16 110	0.14 90

BSDual-CNN	0.46 168	0.25 202	0.43 112	0.45 227	0.28 194	0.77 260	0.40 214	0.94 212	0.76 153	0.75 170	0.80 126	0.76 212	0.54 179	0.64 159	0.43 172	0.20 225	0.14 181	0.22 234	0.19 212	0.18 161	0.18 180

psmg	0.49 202	0.25 202	0.43 112	0.41 136	0.28 194	0.85 289	0.43 234	0.99 229	0.76 153	0.91 261	0.94 187	0.76 212	0.54 179	0.64 159	0.43 172	0.20 225	0.15 206	0.20 182	0.20 234	0.18 161	0.18 180

DAS	0.51 222	0.25 202	0.60 242	0.48 260	0.31 244	0.58 188	0.41 226	0.83 174	0.97 258	0.89 249	1.12 264	0.70 175	0.75 279	0.82 244	0.43 172	0.17 146	0.13 154	0.18 121	0.15 96	0.20 208	0.18 180

SepStereo	0.51 222	0.25 202	0.60 242	0.48 260	0.31 244	0.58 188	0.41 226	0.83 174	0.97 258	0.89 249	1.12 264	0.70 175	0.75 279	0.93 291	0.43 172	0.17 146	0.13 154	0.18 121	0.15 96	0.20 208	0.18 180

GES	0.44 152	0.23 148	0.57 232	0.40 112	0.30 227	0.59 197	0.36 156	0.96 220	0.68 118	0.74 168	0.83 141	0.47 71	0.48 147	0.67 181	0.43 172	0.22 257	0.16 233	0.17 87	0.16 125	0.18 161	0.23 261

MSMDNet	0.48 186	0.24 184	0.52 209	0.39 88	0.27 175	0.63 220	0.30 71	0.96 220	0.96 255	0.86 230	1.07 252	0.79 220	0.44 133	0.57 92	0.43 172	0.17 146	0.12 99	0.20 182	0.16 125	0.23 251	0.19 208

HITNet	0.41 134	0.26 216	0.45 133	0.33 10	0.17 3	0.63 220	0.30 71	0.93 208	0.64 107	0.71 144	0.82 136	0.64 148	0.52 165	0.59 123	0.43 172	0.14 32	0.10 10	0.15 43	0.13 51	0.19 195	0.12 34
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
iResNet_ROB	0.52 231	0.21 104	0.53 215	0.37 47	0.21 29	0.61 204	0.29 58	1.51 369	1.32 347	0.90 256	1.02 231	0.80 228	0.62 216	0.76 224	0.43 172	0.16 113	0.12 99	0.13 9	0.09 6	0.15 79	0.18 180

MyStereo04	0.44 152	0.22 131	0.44 122	0.42 173	0.28 194	0.40 105	0.50 266	1.00 232	1.08 311	0.62 86	0.58 60	0.55 96	0.57 189	0.71 200	0.44 185	0.14 32	0.13 154	0.18 121	0.17 165	0.17 143	0.16 148

CIPLG	0.41 134	0.21 104	0.63 255	0.45 227	0.33 266	0.52 152	0.33 113	0.65 75	0.60 88	0.82 205	0.96 198	0.46 69	0.32 63	0.55 74	0.44 185	0.16 113	0.12 99	0.15 43	0.14 74	0.13 20	0.14 90

CFNet_pseudo	0.46 168	0.24 184	0.52 209	0.37 47	0.27 175	0.58 188	0.30 71	0.86 183	0.88 215	0.82 205	1.03 235	0.75 206	0.47 143	0.58 109	0.44 185	0.17 146	0.12 99	0.24 262	0.16 125	0.24 261	0.19 208

FENet	0.42 140	0.22 131	0.38 55	0.39 88	0.24 88	0.55 167	0.32 104	0.79 165	0.70 123	0.71 144	0.72 87	0.63 141	0.57 189	0.62 142	0.44 185	0.19 203	0.13 154	0.19 158	0.17 165	0.18 161	0.19 208

GANet-RSSM	0.47 178	0.21 104	0.37 46	0.38 68	0.25 114	0.58 188	0.36 156	1.07 258	0.78 167	0.68 127	1.01 223	0.86 240	0.67 246	0.62 142	0.44 185	0.21 239	0.15 206	0.18 121	0.18 187	0.18 161	0.17 165

ccs_rob	0.46 168	0.24 184	0.52 209	0.37 47	0.27 175	0.58 188	0.31 88	0.86 183	0.88 215	0.82 205	1.02 231	0.75 206	0.47 143	0.58 109	0.44 185	0.17 146	0.12 99	0.24 262	0.16 125	0.24 261	0.19 208

1test111	0.36 67	0.23 148	0.33 21	0.41 136	0.22 43	0.55 167	0.38 188	0.85 180	0.54 75	0.41 35	0.50 34	0.34 21	0.49 150	0.55 74	0.45 191	0.16 113	0.10 10	0.19 158	0.13 51	0.18 161	0.17 165

mmm	0.44 152	0.27 230	0.46 149	0.38 68	0.24 88	0.61 204	0.35 137	0.94 212	0.53 71	0.72 155	1.05 243	0.63 141	0.50 160	0.57 92	0.45 191	0.18 174	0.15 206	0.23 248	0.20 234	0.20 208	0.18 180

qqq	0.40 123	0.26 216	0.44 122	0.36 38	0.22 43	0.46 136	0.36 156	0.85 180	0.54 75	0.56 71	0.69 83	0.65 158	0.53 168	0.55 74	0.45 191	0.17 146	0.16 233	0.20 182	0.19 212	0.18 161	0.17 165

hknet	0.49 202	0.25 202	0.51 204	0.45 227	0.29 217	0.77 260	0.40 214	0.94 212	0.83 187	0.75 170	0.80 126	0.97 271	0.61 211	0.73 210	0.45 191	0.18 174	0.14 181	0.22 234	0.19 212	0.18 161	0.18 180

IPLG	0.39 111	0.20 72	0.59 237	0.40 112	0.24 88	0.54 162	0.27 44	0.75 150	0.63 100	0.84 224	0.81 133	0.32 10	0.32 63	0.60 129	0.45 191	0.13 12	0.11 58	0.16 62	0.13 51	0.13 20	0.12 34

ACRE	0.40 123	0.21 104	0.65 265	0.45 227	0.33 266	0.51 149	0.33 113	0.66 84	0.63 100	0.80 188	0.92 183	0.45 63	0.32 63	0.52 63	0.45 191	0.16 113	0.12 99	0.15 43	0.14 74	0.13 20	0.14 90

CrosDoStereo	0.50 215	0.18 35	0.45 133	0.38 68	0.24 88	0.40 105	1.18 377	0.67 94	0.86 202	0.94 273	1.37 316	0.63 141	0.77 286	0.65 166	0.45 191	0.15 79	0.12 99	0.17 87	0.18 187	0.14 45	0.14 90

DeepStereo_LL	0.50 215	0.18 35	0.45 133	0.38 68	0.24 88	0.40 105	1.18 377	0.67 94	0.86 202	0.94 273	1.37 316	0.63 141	0.77 286	0.65 166	0.45 191	0.15 79	0.12 99	0.17 87	0.18 187	0.14 45	0.14 90

FADNet-RVC-Resample	0.56 256	0.33 273	1.16 346	0.49 275	0.34 273	0.71 249	0.43 234	1.01 239	0.93 242	0.82 205	0.87 162	0.74 204	0.67 246	0.73 210	0.45 191	0.18 174	0.18 258	0.26 287	0.27 315	0.26 273	0.27 284

UCFNet_RVC	0.49 202	0.26 216	0.35 31	0.39 88	0.26 151	0.64 226	0.36 156	1.15 286	0.84 190	0.67 121	0.88 169	0.88 250	0.59 202	0.58 109	0.45 191	0.24 271	0.17 247	0.27 299	0.27 315	0.25 269	0.23 261

DispNO	0.47 178	0.23 148	0.71 290	0.39 88	0.31 244	0.60 202	0.38 188	0.89 196	0.77 160	0.75 170	0.84 146	0.72 189	0.54 179	0.73 210	0.46 201	0.19 203	0.14 181	0.20 182	0.18 187	0.16 110	0.17 165

x	0.39 111	0.24 184	0.41 84	0.34 11	0.23 70	0.52 152	0.32 104	0.86 183	0.52 68	0.57 73	0.70 85	0.59 125	0.50 160	0.49 52	0.46 201	0.17 146	0.15 206	0.17 87	0.15 96	0.17 143	0.16 148

IPLGR_C	0.40 123	0.21 104	0.64 260	0.45 227	0.33 266	0.52 152	0.34 120	0.66 84	0.62 90	0.82 205	0.92 183	0.45 63	0.32 63	0.52 63	0.46 201	0.17 146	0.12 99	0.15 43	0.14 74	0.13 20	0.14 90

AdaStereo	0.50 215	0.32 265	0.47 159	0.48 260	0.25 114	0.67 238	0.32 104	1.17 294	0.88 215	0.75 170	0.99 218	0.75 206	0.49 150	0.67 181	0.46 201	0.27 298	0.12 99	0.28 306	0.18 187	0.23 251	0.18 180
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.
HSM	0.51 222	0.24 184	0.41 84	0.39 88	0.24 88	0.75 257	0.40 214	1.22 313	0.75 147	0.81 196	0.91 179	1.21 317	0.69 256	0.87 266	0.46 201	0.17 146	0.13 154	0.17 87	0.14 74	0.17 143	0.17 165

RAFT + AFF	0.53 234	0.29 252	0.75 301	0.51 301	0.32 257	0.63 220	0.60 307	1.00 232	0.91 232	0.78 184	0.87 162	0.83 232	0.58 196	0.80 239	0.47 206	0.17 146	0.20 280	0.23 248	0.22 267	0.18 161	0.18 180

PSMNet-RSSM	0.48 186	0.22 131	0.38 55	0.42 173	0.25 114	0.50 145	0.37 168	1.10 267	0.77 160	0.70 138	1.06 249	0.84 236	0.64 232	0.62 142	0.47 206	0.23 262	0.15 206	0.23 248	0.25 300	0.20 208	0.19 208

NOSS_ROB	0.57 261	0.39 303	0.39 72	0.44 206	0.30 227	0.73 253	0.54 290	1.03 246	1.08 311	0.67 121	0.87 162	0.76 212	0.57 189	0.77 231	0.47 206	0.38 354	0.38 365	0.44 356	0.42 363	0.37 329	0.34 322

pcwnet_v2	0.58 267	0.28 244	0.84 315	0.45 227	0.35 279	0.61 204	0.35 137	1.27 330	1.21 330	0.99 292	1.27 301	0.72 189	0.58 196	0.67 181	0.48 209	0.27 298	0.21 287	0.24 262	0.23 278	0.29 288	0.29 297

HSM-Net_RVC	0.53 234	0.22 131	0.35 31	0.37 47	0.21 29	0.85 289	0.37 168	1.23 317	0.93 242	0.90 256	1.15 277	1.26 321	0.63 222	0.72 205	0.48 209	0.17 146	0.13 154	0.16 62	0.15 96	0.17 143	0.15 109
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
LL-Strereo	0.57 261	0.27 230	0.68 277	0.48 260	0.34 273	0.39 104	0.48 256	0.94 212	0.97 258	0.83 217	0.78 115	1.10 305	1.18 353	1.33 348	0.49 211	0.17 146	0.14 181	0.22 234	0.19 212	0.16 110	0.17 165

gwcnet-sp	0.48 186	0.23 148	0.70 287	0.40 112	0.26 151	0.81 275	0.41 226	0.89 196	0.84 190	0.91 261	0.76 103	0.66 163	0.61 211	0.66 171	0.50 212	0.18 174	0.17 247	0.18 121	0.18 187	0.18 161	0.18 180

scenet	0.48 186	0.23 148	0.70 287	0.40 112	0.26 151	0.81 275	0.41 226	0.89 196	0.84 190	0.91 261	0.76 103	0.66 163	0.61 211	0.66 171	0.50 212	0.18 174	0.17 247	0.18 121	0.18 187	0.18 161	0.18 180

ssnet	0.48 186	0.23 148	0.70 287	0.40 112	0.26 151	0.81 275	0.41 226	0.89 196	0.84 190	0.91 261	0.76 103	0.66 163	0.61 211	0.66 171	0.50 212	0.18 174	0.17 247	0.18 121	0.18 187	0.18 161	0.18 180

dd	0.43 146	0.38 299	0.55 223	0.44 206	0.25 114	0.47 138	0.38 188	0.70 126	1.05 295	0.59 76	0.65 72	0.42 51	0.39 106	0.66 171	0.50 212	0.24 271	0.15 206	0.21 222	0.15 96	0.22 242	0.18 180

dad	0.58 267	0.50 332	0.64 260	0.43 191	0.30 227	0.59 197	0.36 156	0.78 163	1.25 339	1.01 302	1.17 284	1.15 315	0.53 168	0.68 189	0.50 212	0.35 347	0.23 303	0.37 343	0.21 252	0.29 288	0.20 228

GwcNet-ADL	0.44 152	0.22 131	0.48 175	0.45 227	0.30 227	0.40 105	0.37 168	0.92 206	0.97 258	0.71 144	0.78 115	0.61 134	0.42 118	0.62 142	0.50 212	0.19 203	0.14 181	0.15 43	0.14 74	0.18 161	0.18 180

FADNet	0.61 279	0.51 335	1.10 340	0.45 227	0.44 329	0.65 231	0.41 226	1.19 299	1.05 295	0.70 138	0.84 146	0.98 274	0.66 243	0.82 244	0.50 212	0.29 310	0.30 337	0.27 299	0.30 326	0.46 354	0.35 327

CBMV_ROB	0.59 274	0.37 290	0.38 55	0.39 88	0.28 194	0.74 254	0.28 51	1.00 232	0.98 262	0.94 273	1.25 299	0.81 230	0.78 291	0.87 266	0.50 212	0.36 350	0.37 363	0.43 354	0.40 357	0.33 312	0.30 304

MyStereo8	0.40 123	0.20 72	0.54 218	0.41 136	0.29 217	0.53 158	0.29 58	0.65 75	0.49 63	0.71 144	0.98 213	0.58 111	0.43 125	0.50 54	0.51 220	0.15 79	0.12 99	0.16 62	0.14 74	0.19 195	0.19 208

BUS	0.45 162	0.25 202	0.43 112	0.45 227	0.28 194	0.70 244	0.34 120	0.94 212	0.76 153	0.75 170	0.80 126	0.65 158	0.49 150	0.64 159	0.51 220	0.20 225	0.14 181	0.22 234	0.19 212	0.18 161	0.18 180

NINENet	0.50 215	0.29 252	0.51 204	0.45 227	0.32 257	0.70 244	0.34 120	1.10 267	0.88 215	0.80 188	0.94 187	0.65 158	0.49 150	0.73 210	0.51 220	0.22 257	0.20 280	0.25 273	0.18 187	0.22 242	0.21 241

SACVNet	0.58 267	0.34 278	0.55 223	0.55 326	0.36 281	0.63 220	0.48 256	1.13 277	0.77 160	1.02 304	1.06 249	1.02 286	0.74 277	0.90 276	0.51 220	0.27 298	0.21 287	0.25 273	0.24 291	0.29 288	0.36 329

DeepPruner_ROB	0.53 234	0.34 278	0.59 237	0.41 136	0.30 227	0.50 145	0.43 234	1.19 299	0.70 123	0.85 225	1.05 243	0.86 240	0.55 182	0.84 256	0.51 220	0.29 310	0.23 303	0.22 234	0.22 267	0.26 273	0.25 273

MLCV	0.47 178	0.24 184	0.61 244	0.37 47	0.17 3	0.61 204	0.33 113	0.80 169	0.87 211	0.94 273	1.13 270	0.72 189	0.43 125	0.89 274	0.51 220	0.13 12	0.10 10	0.13 9	0.11 15	0.14 45	0.12 34

iResNet	0.49 202	0.29 252	0.79 311	0.42 173	0.21 29	0.61 204	0.40 214	0.82 173	0.99 267	0.87 237	1.12 264	0.69 173	0.53 168	0.78 235	0.51 220	0.15 79	0.11 58	0.14 16	0.12 30	0.17 143	0.15 109

HBP-ISP	0.59 274	0.45 322	0.43 112	0.45 227	0.33 266	0.70 244	0.28 51	1.11 272	1.00 274	0.83 217	1.18 286	0.65 158	0.68 252	0.88 269	0.52 227	0.35 347	0.38 365	0.47 361	0.41 362	0.38 333	0.31 310

CFNet	0.51 222	0.29 252	0.46 149	0.41 136	0.27 175	0.70 244	0.32 104	1.13 277	1.00 274	0.72 155	1.07 252	0.85 238	0.60 206	0.76 224	0.52 227	0.19 203	0.14 181	0.23 248	0.23 278	0.21 226	0.16 148

CVANet_RVC	0.57 261	0.33 273	0.44 122	0.47 255	0.32 257	0.67 238	0.61 312	1.05 254	0.93 242	0.85 225	1.04 239	1.01 281	0.73 275	0.83 251	0.52 227	0.29 310	0.19 272	0.27 299	0.25 300	0.31 302	0.21 241

CFNet-ft	0.48 186	0.23 148	0.36 36	0.40 112	0.26 151	0.64 226	0.37 168	0.87 190	0.85 197	0.64 102	1.00 220	1.01 281	0.64 232	0.61 136	0.53 230	0.23 262	0.15 206	0.24 262	0.21 252	0.23 251	0.18 180

BEATNet_4x	0.46 168	0.32 265	0.56 229	0.37 47	0.19 9	0.63 220	0.35 137	1.01 239	0.72 134	0.77 181	0.83 141	0.70 175	0.59 202	0.68 189	0.53 230	0.16 113	0.12 99	0.16 62	0.14 74	0.24 261	0.16 148

CFNet_RVC	0.48 186	0.23 148	0.36 36	0.40 112	0.26 151	0.64 226	0.37 168	0.87 190	0.85 197	0.64 102	1.00 220	1.01 281	0.64 232	0.61 136	0.53 230	0.23 262	0.15 206	0.24 262	0.21 252	0.23 251	0.18 180

AACVNet	0.50 215	0.23 148	0.49 185	0.46 246	0.29 217	0.52 152	0.38 188	0.90 201	0.55 79	0.81 196	1.03 235	1.00 278	0.70 266	0.83 251	0.54 233	0.21 239	0.18 258	0.24 262	0.18 187	0.23 251	0.20 228

ICVP	0.46 168	0.25 202	0.38 55	0.48 260	0.28 194	0.58 188	0.43 234	1.00 232	0.70 123	0.67 121	0.95 194	0.75 206	0.55 182	0.53 69	0.54 233	0.23 262	0.17 247	0.19 158	0.17 165	0.19 195	0.20 228
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
cf-r	0.47 178	0.23 148	0.41 84	0.39 88	0.23 70	0.59 197	0.37 168	0.88 194	0.85 197	0.72 155	1.05 243	0.94 265	0.62 216	0.56 82	0.54 233	0.21 239	0.14 181	0.17 87	0.19 212	0.15 79	0.15 109

DMCA	0.45 162	0.26 216	0.50 197	0.38 68	0.28 194	0.51 149	0.34 120	0.93 208	0.68 118	0.75 170	0.83 141	0.79 220	0.53 168	0.51 58	0.54 233	0.21 239	0.16 233	0.21 222	0.16 125	0.19 195	0.21 241

SMFormer	0.51 222	0.23 148	0.62 247	0.34 11	0.20 20	0.62 211	0.34 120	1.21 305	1.02 281	0.81 196	1.01 223	0.71 179	0.65 238	0.84 256	0.55 237	0.19 203	0.15 206	0.18 121	0.16 125	0.18 161	0.18 180

tta	0.51 222	0.23 148	0.62 247	0.34 11	0.20 20	0.62 211	0.34 120	1.21 305	1.02 281	0.81 196	1.01 223	0.71 179	0.65 238	0.84 256	0.55 237	0.19 203	0.15 206	0.18 121	0.16 125	0.15 79	0.14 90

ToySt	0.49 202	0.27 230	0.75 301	0.40 112	0.27 175	0.64 226	0.49 262	0.84 177	0.77 160	0.60 80	0.83 141	0.88 250	0.66 243	0.70 195	0.56 239	0.16 113	0.17 247	0.21 222	0.20 234	0.21 226	0.19 208

Anonymous_2	0.82 320	0.44 318	0.63 255	0.40 112	0.43 322	0.80 270	0.52 283	0.72 135	0.77 160	0.71 144	0.60 62	0.87 245	0.76 282	0.75 221	0.58 240	0.52 373	0.54 385	0.54 372	4.82 420	0.56 370	0.40 346

DSFCA	0.55 245	0.25 202	0.62 247	0.40 112	0.36 281	0.74 254	0.52 283	1.04 249	0.82 182	1.06 318	0.84 146	0.89 254	0.63 222	0.99 301	0.58 240	0.25 281	0.21 287	0.21 222	0.21 252	0.21 226	0.19 208

MaskLacGwcNet_RVC	0.67 287	0.81 370	0.73 294	0.53 317	0.37 286	1.40 356	0.53 286	1.04 249	0.79 174	0.88 245	0.94 187	0.95 267	0.53 168	0.93 291	0.58 240	0.39 356	0.30 337	0.57 374	0.31 333	0.53 366	0.30 304

TDLM	0.57 261	0.33 273	0.49 185	0.51 301	0.30 227	0.66 234	0.73 340	1.03 246	1.01 278	0.82 205	1.10 261	0.84 236	0.70 266	0.86 265	0.58 240	0.28 304	0.17 247	0.25 273	0.22 267	0.26 273	0.19 208

ttt	0.51 222	0.25 202	0.43 112	0.38 68	0.24 88	0.65 231	0.38 188	1.18 297	1.05 295	0.72 155	1.08 255	0.63 141	0.49 150	0.84 256	0.59 244	0.24 271	0.21 287	0.22 234	0.20 234	0.24 261	0.24 267

DMCA-RVC	0.51 222	0.30 258	0.59 237	0.50 289	0.32 257	0.54 162	0.38 188	0.86 183	0.68 118	0.94 273	0.86 158	0.91 260	0.68 252	0.70 195	0.59 244	0.23 262	0.18 258	0.31 322	0.23 278	0.26 273	0.19 208

PS-NSSS	0.58 267	0.44 318	0.62 247	0.42 173	0.33 266	0.66 234	0.58 303	1.02 242	0.86 202	0.77 181	1.28 303	0.72 189	0.64 232	0.82 244	0.59 244	0.31 319	0.26 323	0.40 351	0.27 315	0.33 312	0.26 277

NLCA_NET_v2_RVC	0.53 234	0.32 265	0.64 260	0.44 206	0.30 227	0.66 234	0.44 240	1.04 249	0.88 215	0.91 261	0.91 179	0.99 275	0.60 206	0.68 189	0.60 247	0.21 239	0.17 247	0.22 234	0.22 267	0.21 226	0.21 241
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
psm_up	0.55 245	0.26 216	0.47 159	0.49 275	0.32 257	0.65 231	0.56 299	1.04 249	0.82 182	0.82 205	0.88 169	1.01 281	0.94 328	0.74 217	0.61 248	0.21 239	0.25 318	0.26 287	0.23 278	0.21 226	0.20 228

STTStereo	0.55 245	0.37 290	0.76 306	0.44 206	0.31 244	0.60 202	0.44 240	0.96 220	0.86 202	0.99 292	0.90 176	0.96 269	0.58 196	0.71 200	0.61 248	0.25 281	0.23 303	0.26 287	0.32 339	0.24 261	0.23 261

CSP-Net	0.56 256	0.27 230	0.49 185	0.41 136	0.28 194	1.22 345	0.50 266	1.23 317	0.72 134	0.95 280	0.95 194	0.89 254	0.62 216	0.83 251	0.62 250	0.26 291	0.17 247	0.17 87	0.17 165	0.18 161	0.17 165

UNet	0.54 244	0.26 216	0.66 270	0.44 206	0.40 304	0.99 312	0.41 226	0.98 227	0.75 147	0.83 217	0.89 173	1.04 290	0.72 274	0.73 210	0.62 250	0.19 203	0.14 181	0.20 182	0.17 165	0.20 208	0.17 165

SGM-Forest	0.62 280	0.32 265	0.39 72	0.43 191	0.30 227	1.02 316	0.55 294	1.09 266	1.05 295	1.06 318	1.18 286	1.10 305	0.67 246	0.88 269	0.62 250	0.31 319	0.33 356	0.33 332	0.30 326	0.30 297	0.28 291
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
PSMNet-ADL	0.48 186	0.27 230	0.40 79	0.48 260	0.30 227	0.68 240	0.37 168	0.90 201	0.80 175	0.61 85	0.80 126	0.92 262	0.62 216	0.72 205	0.63 253	0.23 262	0.18 258	0.18 121	0.20 234	0.22 242	0.20 228

CBMV	0.64 282	0.35 282	0.41 84	0.42 173	0.25 114	1.01 314	0.77 344	1.13 277	1.09 313	1.17 335	1.22 292	1.04 290	0.75 279	0.88 269	0.63 253	0.28 304	0.30 337	0.34 334	0.30 326	0.26 273	0.26 277
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
SQANet	0.82 320	0.74 365	0.67 274	1.13 385	0.98 384	1.11 331	0.47 250	1.07 258	0.83 187	0.91 261	1.05 243	1.03 288	0.74 277	1.01 304	0.64 255	0.61 379	0.24 310	1.03 386	0.35 346	1.18 389	0.58 377

GEStereo_RVC	0.55 245	0.29 252	0.63 255	0.49 275	0.31 244	0.70 244	0.54 290	1.22 313	0.92 237	0.82 205	0.85 155	0.85 238	0.63 222	0.90 276	0.65 256	0.24 271	0.16 233	0.19 158	0.16 125	0.21 226	0.22 254

NVstereo2D	0.60 277	0.30 258	0.75 301	0.48 260	0.43 322	0.89 294	0.48 256	1.05 254	1.15 321	0.66 120	0.86 158	0.88 250	0.70 266	0.99 301	0.65 256	0.32 331	0.15 206	0.28 306	0.20 234	0.40 336	0.36 329

iRaft-Stereo_5w	0.45 162	0.21 104	0.48 175	0.42 173	0.28 194	0.31 55	0.54 290	0.63 64	0.62 90	0.62 86	0.89 173	1.01 281	0.69 256	0.75 221	0.66 258	0.13 12	0.12 99	0.17 87	0.15 96	0.14 45	0.15 109

GwcNet-RSSM	0.49 202	0.24 184	0.42 103	0.40 112	0.23 70	0.55 167	0.38 188	0.93 208	0.93 242	0.71 144	1.16 282	0.86 240	0.60 206	0.62 142	0.66 258	0.21 239	0.14 181	0.19 158	0.20 234	0.16 110	0.15 109

GANet	0.70 294	0.37 290	0.55 223	0.51 301	0.34 273	0.94 300	0.96 364	1.08 262	0.94 249	1.04 313	1.98 365	1.13 312	0.88 316	1.12 325	0.66 258	0.25 281	0.26 323	0.27 299	0.22 267	0.31 302	0.22 254

LMCR-Stereo	0.53 234	0.30 258	0.53 215	0.58 336	0.30 227	0.83 285	0.36 156	1.19 299	0.76 153	0.88 245	1.04 239	0.56 98	0.62 216	0.82 244	0.67 261	0.19 203	0.15 206	0.19 158	0.14 74	0.23 251	0.17 165

ACVNet	0.46 168	0.23 148	0.36 36	0.39 88	0.28 194	0.58 188	0.40 214	0.87 190	0.80 175	0.64 102	0.96 198	0.79 220	0.60 206	0.63 152	0.67 261	0.17 146	0.15 206	0.16 62	0.15 96	0.18 161	0.15 109

hitnet-ft	0.55 245	0.27 230	0.39 72	0.41 136	0.28 194	0.78 264	0.40 214	0.92 206	0.90 227	0.82 205	1.01 223	1.13 312	0.70 266	0.78 235	0.67 261	0.28 304	0.20 280	0.28 306	0.22 267	0.29 288	0.26 277

NaN_ROB	0.69 292	0.44 318	0.69 283	0.51 301	0.33 266	0.97 307	1.06 371	1.22 313	1.19 327	1.24 345	0.96 198	1.08 302	0.78 291	1.20 333	0.67 261	0.24 271	0.30 337	0.23 248	0.24 291	0.23 251	0.25 273

FADNet-RVC	0.60 277	0.53 344	1.14 345	0.46 246	0.39 299	0.61 204	0.39 208	1.12 276	0.87 211	0.70 138	0.84 146	1.04 290	0.55 182	0.94 298	0.69 265	0.26 291	0.25 318	0.28 306	0.28 320	0.31 302	0.31 310

CC-Net-ROB	0.82 320	0.96 381	0.85 316	0.58 336	0.45 333	1.27 350	0.70 334	1.17 294	1.02 281	0.83 217	1.23 296	0.90 258	0.77 286	1.06 314	0.69 265	0.46 364	0.34 358	1.71 392	0.38 351	0.59 375	0.36 329

DLCB_ROB	0.58 267	0.28 244	0.47 159	0.49 275	0.32 257	0.77 260	0.50 266	0.99 229	0.92 237	1.04 313	1.14 272	1.21 317	0.69 256	0.88 269	0.69 265	0.20 225	0.20 280	0.22 234	0.22 267	0.21 226	0.18 180

SDNR	0.86 327	0.37 290	1.47 375	0.40 112	0.38 294	3.38 404	0.33 113	0.90 201	0.98 262	0.99 292	2.09 369	0.59 125	0.71 270	1.29 344	0.70 268	0.51 372	0.56 386	0.36 339	0.26 310	0.43 346	0.46 361

FINET	0.67 287	0.42 312	1.00 333	0.46 246	0.43 322	0.83 285	0.89 358	1.08 262	1.50 362	0.87 237	1.14 272	0.71 179	0.68 252	0.92 286	0.70 268	0.36 350	0.30 337	0.26 287	0.24 291	0.35 323	0.33 318

ac_64	0.52 231	0.22 131	0.50 197	0.45 227	0.28 194	0.80 270	0.45 242	1.02 242	0.61 89	0.91 261	0.83 141	1.07 300	0.68 252	0.74 217	0.70 268	0.21 239	0.18 258	0.20 182	0.19 212	0.18 161	0.15 109

FADNet_RVC	0.55 245	0.37 290	1.17 350	0.44 206	0.31 244	0.56 182	0.34 120	1.06 257	0.88 215	0.67 121	0.90 176	0.61 134	0.65 238	0.93 291	0.70 268	0.21 239	0.18 258	0.26 287	0.23 278	0.31 302	0.28 291

CRFU-Net	0.57 261	0.27 230	0.57 232	0.46 246	0.30 227	1.20 344	0.52 283	1.10 267	0.56 83	1.00 297	0.98 213	1.06 295	0.79 293	0.81 242	0.71 272	0.21 239	0.19 272	0.18 121	0.16 125	0.18 161	0.19 208

UPFNet	0.53 234	0.24 184	0.51 204	0.45 227	0.38 294	0.84 288	0.49 262	0.99 229	0.75 147	0.87 237	0.88 169	0.86 240	0.64 232	0.80 239	0.71 272	0.20 225	0.20 280	0.20 182	0.20 234	0.19 195	0.15 109

DDUNet	1.06 352	2.56 415	0.68 277	1.21 387	1.26 391	1.03 319	0.69 329	1.11 272	0.94 249	0.96 281	1.22 292	1.27 322	0.82 301	0.93 291	0.72 274	0.84 387	0.38 365	1.99 396	0.60 382	1.10 388	0.85 386

ADLNet2	0.55 245	0.25 202	0.65 265	0.47 255	0.30 227	0.83 285	0.50 266	1.05 254	0.95 254	0.80 188	0.98 213	0.99 275	0.69 256	0.77 231	0.73 275	0.20 225	0.16 233	0.17 87	0.18 187	0.21 226	0.21 241

HGLStereo	0.56 256	0.28 244	0.57 232	0.50 289	0.37 286	0.80 270	0.45 242	1.02 242	0.78 167	0.86 230	1.14 272	0.89 254	0.82 301	0.76 224	0.73 275	0.21 239	0.20 280	0.19 158	0.18 187	0.19 195	0.21 241

MDST_ROB	0.91 336	0.27 230	0.85 316	0.63 350	0.41 311	2.53 388	0.71 338	1.60 376	1.13 318	2.83 397	1.73 352	0.97 271	0.69 256	1.61 366	0.73 275	0.25 281	0.22 293	0.32 327	0.28 320	0.25 269	0.24 267

delet	0.55 245	0.24 184	0.55 223	0.44 206	0.33 266	1.07 325	0.50 266	1.00 232	0.86 202	0.85 225	0.96 198	0.90 258	0.63 222	0.83 251	0.74 278	0.18 174	0.18 258	0.20 182	0.21 252	0.16 110	0.15 109

AANet_RVC	0.57 261	0.32 265	0.54 218	0.45 227	0.27 175	0.57 186	0.48 256	1.00 232	1.28 343	0.86 230	1.33 311	0.87 245	0.58 196	1.07 317	0.75 279	0.18 174	0.12 99	0.15 43	0.13 51	0.18 161	0.18 180

otaku	1.04 349	0.93 378	0.88 323	1.33 391	1.05 388	1.66 373	0.70 334	1.40 355	1.18 325	1.08 324	1.32 310	1.33 335	0.91 319	1.23 337	0.76 280	0.72 383	0.46 382	1.24 388	0.50 375	1.40 390	0.75 380

CBFPSM	0.59 274	0.22 131	1.31 362	0.38 68	0.27 175	1.12 333	0.65 317	0.79 165	0.82 182	0.80 188	0.81 133	1.35 341	0.87 313	0.67 181	0.76 280	0.16 113	0.15 206	0.15 43	0.16 125	0.17 143	0.22 254

MMNet	0.55 245	0.25 202	0.61 244	0.43 191	0.34 273	1.07 325	0.39 208	0.87 190	0.91 232	0.91 261	0.93 186	0.86 240	0.76 282	0.81 242	0.76 280	0.15 79	0.14 181	0.18 121	0.19 212	0.20 208	0.16 148

GANetREF_RVC	0.80 316	0.75 366	0.86 321	0.66 359	0.42 317	1.15 337	0.98 365	1.14 283	1.19 327	1.01 302	1.02 231	1.10 305	0.90 318	1.15 327	0.76 280	0.48 367	0.39 369	0.57 374	0.38 351	0.63 376	0.46 361
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
ACVNet-4b	1.35 372	1.31 392	1.10 340	1.90 399	1.59 394	1.92 380	0.77 344	1.52 372	1.62 372	1.05 315	1.60 345	2.11 376	0.94 328	1.64 370	0.77 284	1.30 398	0.35 360	2.03 400	0.67 385	1.88 399	0.84 385

AASNet	0.53 234	0.25 202	0.52 209	0.49 275	0.32 257	0.74 254	0.40 214	1.50 366	0.86 202	0.86 230	0.92 183	0.64 148	0.59 202	0.59 123	0.79 285	0.23 262	0.19 272	0.20 182	0.16 125	0.21 226	0.19 208

NCCL2	0.72 302	0.41 310	0.65 265	0.64 351	0.44 329	0.98 311	1.20 379	1.11 272	1.00 274	0.98 290	0.96 198	1.49 354	0.87 313	0.90 276	0.79 285	0.31 319	0.26 323	0.39 348	0.39 355	0.32 307	0.32 314

GASNet	0.67 287	0.72 363	0.96 329	0.70 368	0.48 341	0.62 211	0.47 250	1.08 262	1.03 286	0.94 273	0.82 136	0.93 264	0.83 305	1.33 348	0.80 287	0.31 319	0.22 293	0.29 314	0.28 320	0.44 347	0.24 267

Syn2CoEx	0.71 298	0.51 335	0.95 327	0.64 351	0.45 333	0.91 295	0.53 286	1.48 363	1.13 318	0.93 270	1.35 312	1.02 286	0.99 335	0.92 286	0.80 287	0.30 316	0.27 327	0.28 306	0.24 291	0.23 251	0.24 267

ETE_ROB	0.70 294	0.49 328	0.73 294	0.56 329	0.36 281	0.79 267	0.87 357	1.14 283	0.93 242	1.19 337	1.18 286	1.39 344	0.82 301	0.99 301	0.80 287	0.26 291	0.21 287	0.31 322	0.26 310	0.33 312	0.34 322

fast-acv-ft	0.64 282	0.30 258	0.73 294	0.45 227	0.34 273	1.17 340	0.49 262	0.86 183	0.98 262	1.02 304	1.36 313	1.29 325	0.85 308	0.76 224	0.81 290	0.21 239	0.23 303	0.23 248	0.23 278	0.21 226	0.20 228

ADLNet	0.55 245	0.27 230	0.51 204	0.44 206	0.35 279	0.78 264	0.46 245	1.08 262	0.86 202	0.99 292	0.98 213	0.92 262	0.63 222	0.69 192	0.81 290	0.22 257	0.16 233	0.22 234	0.22 267	0.21 226	0.21 241

DGSMNet	0.76 308	0.55 347	1.29 361	0.58 336	0.62 367	0.94 300	0.70 334	1.26 328	1.11 315	0.83 217	1.24 297	1.00 278	0.71 270	1.03 311	0.81 290	0.34 343	0.29 334	0.41 352	0.40 357	0.57 372	0.55 376

MSMD_ROB	1.21 365	0.49 328	0.62 247	0.59 339	0.50 344	1.62 372	0.67 320	1.23 317	1.24 335	2.45 391	3.77 398	3.09 391	2.98 404	1.32 347	0.81 290	0.45 363	0.41 372	0.49 367	0.51 377	0.47 356	0.44 356

Ntro	1.09 356	0.97 384	0.91 325	1.44 392	1.19 390	1.69 376	0.80 348	1.35 345	1.25 339	1.00 297	1.29 306	1.31 328	0.97 333	1.26 340	0.84 294	0.84 387	0.43 377	1.36 389	0.50 375	1.56 391	0.78 382

UDG	0.88 330	0.82 373	0.67 274	1.00 382	0.96 381	1.02 316	0.57 302	1.13 277	0.99 267	0.90 256	0.97 212	1.31 328	0.99 335	0.85 263	0.84 294	0.54 377	0.32 350	1.77 393	0.40 357	0.94 382	0.66 379

RP	0.76 308	0.36 287	0.63 255	0.66 359	0.58 364	0.80 270	0.55 294	1.14 283	1.22 332	0.97 286	1.65 346	1.43 348	1.32 363	1.01 304	0.84 294	0.33 337	0.30 337	0.36 339	0.30 326	0.34 319	0.34 322

stereogan	0.80 316	0.31 263	0.71 290	0.59 339	0.50 344	1.72 377	0.48 256	1.35 345	1.37 350	1.00 297	1.46 335	1.56 361	0.95 331	1.29 344	0.84 294	0.28 304	0.29 334	0.29 314	0.25 300	0.38 333	0.38 341

edge stereo	0.76 308	0.38 299	0.74 298	0.52 312	0.43 322	0.80 270	0.53 286	1.28 332	1.06 302	1.28 347	1.38 321	1.81 368	1.11 346	1.08 319	0.85 298	0.33 337	0.32 350	0.41 352	0.28 320	0.32 307	0.36 329

FAT-Stereo	0.73 304	0.33 273	0.75 301	0.49 275	0.37 286	0.71 249	0.59 305	1.36 348	1.30 345	1.03 312	1.40 322	1.59 364	1.15 349	0.87 266	0.86 299	0.28 304	0.28 329	0.28 306	0.23 278	0.28 285	0.38 341

RASNet	0.53 234	0.22 131	0.52 209	0.38 68	0.22 43	0.68 240	0.38 188	0.97 224	0.88 215	0.73 162	1.04 239	1.03 288	0.92 322	0.90 276	0.86 299	0.16 113	0.14 181	0.14 16	0.17 165	0.15 79	0.13 59

CSAN	0.83 325	0.49 328	0.77 310	0.60 344	0.41 311	1.14 335	1.06 371	1.19 299	1.46 360	1.32 349	1.43 328	1.37 342	1.19 355	1.27 342	0.86 299	0.39 356	0.31 347	0.36 339	0.37 348	0.35 323	0.34 322

LALA_ROB	0.74 305	0.43 314	0.69 283	0.54 323	0.40 304	1.01 314	0.95 363	1.21 305	1.07 308	1.22 342	1.12 264	1.56 361	0.79 293	1.04 313	0.86 299	0.33 337	0.22 293	0.35 336	0.30 326	0.35 323	0.31 310

acv_ft	0.51 222	0.23 148	0.56 229	0.44 206	0.28 194	0.86 292	0.39 208	0.91 205	0.80 175	0.97 286	0.96 198	0.79 220	0.59 202	0.63 152	0.87 303	0.17 146	0.15 206	0.16 62	0.15 96	0.17 143	0.15 109

Nwc_Net	0.78 312	0.38 299	0.73 294	0.60 344	0.55 355	1.05 324	0.55 294	1.67 381	1.05 295	0.88 245	1.86 361	1.40 346	1.09 344	1.10 322	0.87 303	0.30 316	0.25 318	0.36 339	0.38 351	0.29 288	0.29 297

DualNet	0.47 178	0.26 216	0.49 185	0.37 47	0.25 114	0.55 167	0.37 168	0.68 103	1.04 290	0.73 162	0.96 198	0.71 179	0.53 168	0.57 92	0.88 305	0.16 113	0.10 10	0.25 273	0.21 252	0.16 110	0.16 148

ff1	0.49 202	0.26 216	0.49 185	0.37 47	0.25 114	0.55 167	0.37 168	0.68 103	1.04 290	0.73 162	0.96 198	0.71 179	0.53 168	1.01 304	0.88 305	0.16 113	0.10 10	0.25 273	0.21 252	0.16 110	0.16 148

mmx	0.53 234	0.26 216	0.49 185	0.37 47	0.25 114	0.55 167	0.37 168	1.16 289	1.03 286	0.73 162	0.96 198	0.71 179	0.53 168	1.01 304	0.88 305	0.20 225	0.15 206	0.25 273	0.21 252	0.22 242	0.20 228

xxx	0.53 234	0.26 216	0.49 185	0.37 47	0.25 114	0.55 167	0.37 168	1.16 289	1.03 286	0.73 162	0.96 198	0.71 179	0.53 168	1.01 304	0.88 305	0.20 225	0.15 206	0.25 273	0.21 252	0.22 242	0.20 228

MFN_U_SF_DS_RVC	1.02 347	0.57 350	1.51 377	0.67 362	0.50 344	2.57 389	1.66 401	1.20 303	1.43 356	1.38 353	1.57 343	1.33 335	0.92 322	1.64 370	0.88 305	0.37 353	0.39 369	0.46 360	0.60 382	0.41 342	0.40 346

RGC	0.79 315	0.59 352	0.71 290	0.65 356	0.65 369	0.92 299	0.58 303	1.29 333	1.05 295	1.07 321	1.45 333	1.47 352	1.03 339	1.21 335	0.88 305	0.32 331	0.30 337	0.48 364	0.40 357	0.37 329	0.37 335

NCC-stereo	0.78 312	0.40 307	0.76 306	0.61 346	0.67 370	0.81 275	0.69 329	1.54 373	1.11 315	0.90 256	1.36 313	1.33 335	1.16 350	1.19 331	0.88 305	0.31 319	0.30 337	0.37 343	0.48 370	0.33 312	0.33 318

Abc-Net	0.78 312	0.40 307	0.76 306	0.61 346	0.67 370	0.81 275	0.69 329	1.54 373	1.11 315	0.90 256	1.36 313	1.33 335	1.16 350	1.19 331	0.88 305	0.31 319	0.30 337	0.37 343	0.48 370	0.33 312	0.33 318
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
PA-Net	0.67 287	0.43 314	0.83 314	0.50 289	0.53 351	0.94 300	0.68 325	1.10 267	1.14 320	0.80 188	0.88 169	0.87 245	0.77 286	1.02 309	0.88 305	0.24 271	0.41 372	0.29 314	0.44 364	0.26 273	0.34 322
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
StereoDRNet	0.64 282	0.33 273	0.68 277	0.51 301	0.43 322	1.03 319	0.53 286	1.47 362	0.99 267	1.10 328	0.87 162	1.07 300	0.71 270	0.82 244	0.88 305	0.23 262	0.19 272	0.25 273	0.23 278	0.27 283	0.19 208

pmcnn	1.23 366	0.29 252	0.96 329	0.40 112	0.23 70	0.95 303	0.69 329	1.16 289	1.28 343	1.67 369	2.33 371	11.15 418	0.86 310	0.93 291	0.88 305	0.15 79	0.12 99	0.12 2	0.10 10	0.15 79	0.15 109

Wz-Net-LNSev	0.71 298	0.51 335	1.36 370	0.50 289	0.41 311	1.15 337	0.69 329	1.21 305	1.07 308	1.02 304	1.12 264	1.08 302	0.87 313	0.89 274	0.89 316	0.24 271	0.22 293	0.21 222	0.19 212	0.26 273	0.26 277

StereoDRNet-Refined	0.58 267	0.32 265	0.54 218	0.46 246	0.30 227	0.96 306	0.40 214	1.00 232	0.94 249	1.12 330	1.08 255	0.96 269	0.67 246	0.90 276	0.89 316	0.17 146	0.13 154	0.22 234	0.21 252	0.20 208	0.19 208
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
XPNet_ROB	0.70 294	0.35 282	0.68 277	0.52 312	0.40 304	0.79 267	0.85 356	1.16 289	0.94 249	1.33 351	1.15 277	1.38 343	0.83 305	1.03 311	0.90 318	0.32 331	0.25 318	0.26 287	0.24 291	0.31 302	0.28 291

PWCDC_ROB	0.89 332	0.49 328	0.80 313	0.74 372	0.40 304	1.03 319	0.39 208	1.33 340	2.35 389	1.02 304	3.77 398	0.81 230	0.92 322	1.20 333	0.90 318	0.34 343	0.22 293	0.24 262	0.20 234	0.34 319	0.29 297

PSMNet_ROB	0.64 282	0.37 290	0.65 265	0.56 329	0.42 317	0.97 307	0.83 350	1.21 305	0.92 237	0.79 186	1.02 231	1.08 302	0.63 222	0.82 244	0.91 320	0.29 310	0.20 280	0.31 322	0.31 333	0.26 273	0.23 261

anonymity	0.97 341	0.89 376	1.05 336	0.92 378	1.03 386	0.97 307	0.81 349	1.29 333	0.91 232	1.07 321	0.98 213	1.00 278	0.95 331	1.02 309	0.92 321	0.96 390	0.95 408	0.90 383	0.91 396	0.92 381	0.94 389

ssnet_v2	0.58 267	0.28 244	0.56 229	0.43 191	0.29 217	0.95 303	0.59 305	1.13 277	0.99 267	0.93 270	0.80 126	0.99 275	0.64 232	0.82 244	0.94 322	0.25 281	0.22 293	0.23 248	0.24 291	0.20 208	0.19 208

GwcNet	0.69 292	0.36 287	1.10 340	0.51 301	0.42 317	1.08 329	0.50 266	1.21 305	1.16 322	1.00 297	1.37 316	1.06 295	0.79 293	0.92 286	0.94 322	0.25 281	0.24 310	0.24 262	0.22 267	0.23 251	0.26 277

DRN-Test	0.66 286	0.32 265	0.66 270	0.50 289	0.39 299	1.15 337	0.61 312	1.49 365	1.01 278	1.12 330	1.08 255	1.06 295	0.69 256	0.77 231	0.94 322	0.23 262	0.17 247	0.26 287	0.25 300	0.25 269	0.21 241

Wz-Net-LNSev-Ref	0.63 281	0.28 244	0.99 332	0.40 112	0.30 227	1.03 319	0.56 299	1.10 267	0.99 267	0.97 286	1.22 292	1.06 295	0.69 256	1.07 317	0.95 325	0.19 203	0.11 58	0.16 62	0.13 51	0.22 242	0.21 241

DeepPrunerF	0.89 332	0.52 341	3.43 398	0.68 365	0.81 375	0.72 252	0.72 339	1.22 313	1.99 381	0.93 270	1.01 223	0.87 245	0.86 310	1.08 319	0.95 325	0.34 343	0.28 329	0.43 354	0.39 355	0.30 297	0.32 314

G-Net	0.95 340	0.46 324	1.04 335	0.64 351	0.48 341	2.12 384	0.64 316	1.01 239	0.87 211	1.75 371	2.82 388	1.30 327	1.64 379	1.06 314	0.96 327	0.36 350	0.29 334	0.35 336	0.25 300	0.45 351	0.42 350

RainbowNet	1.35 372	1.49 396	1.19 352	1.88 398	1.45 392	1.48 363	1.07 373	1.61 377	1.55 366	1.20 340	1.59 344	1.54 359	1.13 347	1.34 350	0.97 328	1.36 401	0.70 390	1.82 394	0.79 390	1.71 393	1.07 397

psmorigin	0.82 320	0.51 335	2.09 388	0.49 275	0.41 311	0.85 289	0.50 266	1.04 249	0.88 215	1.45 355	1.43 328	1.50 355	1.06 341	1.22 336	0.97 328	0.31 319	0.32 350	0.27 299	0.27 315	0.33 312	0.42 350

PDISCO_ROB	0.91 336	0.48 325	1.06 337	0.99 380	0.97 382	1.67 375	0.63 314	1.64 379	1.59 368	1.06 318	1.18 286	1.31 328	0.79 293	1.55 361	0.97 328	0.49 369	0.22 293	0.45 357	0.40 357	0.45 351	0.37 335

FBW_ROB	0.88 330	0.50 332	0.85 316	0.55 326	0.40 304	1.17 340	0.78 346	1.50 366	1.37 350	1.33 351	1.27 301	1.48 353	1.00 337	2.57 397	0.98 331	0.25 281	0.32 350	0.45 357	0.30 326	0.34 319	0.28 291

AF-Net	0.81 319	0.39 303	0.68 277	0.64 351	0.54 353	0.91 295	0.51 280	1.61 377	1.31 346	0.96 281	2.02 366	1.46 349	1.26 361	1.11 324	0.99 332	0.32 331	0.24 310	0.39 348	0.27 315	0.30 297	0.25 273

MFMNet_re	1.14 358	0.97 384	1.19 352	0.99 380	0.95 380	1.25 349	1.22 382	1.39 352	1.55 366	1.69 370	1.67 350	1.21 317	1.53 371	1.12 325	0.99 332	0.87 389	0.75 397	0.79 381	0.75 388	0.90 380	0.94 389

WCMA_ROB	1.14 358	0.36 287	0.76 306	0.49 275	0.44 329	1.23 347	0.67 320	1.11 272	1.23 333	2.84 398	3.95 404	3.28 394	1.83 385	1.25 339	0.99 332	0.44 362	0.34 358	0.34 334	0.37 348	0.41 342	0.40 346

Wz-Net-MNSev	0.76 308	0.40 307	1.34 365	0.50 289	0.40 304	1.44 361	0.83 350	1.15 286	1.16 322	1.25 346	1.20 291	1.13 312	0.81 297	1.16 328	1.00 335	0.22 257	0.19 272	0.24 262	0.23 278	0.28 285	0.26 277

FCDSN-DC	1.39 375	0.56 348	0.65 265	0.74 372	0.59 365	1.38 355	0.63 314	1.35 345	1.39 353	3.26 405	4.50 409	4.61 400	2.63 399	1.58 365	1.03 336	0.46 364	0.42 374	0.48 364	0.47 368	0.50 360	0.50 371
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
PASM	0.90 335	0.64 359	1.69 379	0.69 367	0.69 373	0.78 264	0.84 353	1.03 246	1.26 342	1.19 337	1.15 277	1.31 328	0.98 334	1.24 338	1.03 336	0.52 373	0.56 386	0.59 377	0.66 384	0.56 370	0.54 375

DISCO	0.70 294	0.26 216	0.68 277	0.44 206	0.31 244	1.14 335	0.51 280	1.23 317	1.23 333	0.81 196	1.05 243	1.50 355	0.85 308	1.82 378	1.03 336	0.19 203	0.15 206	0.18 121	0.16 125	0.24 261	0.23 261

S-Stereo	0.74 305	0.35 282	0.96 329	0.56 329	0.45 333	0.82 283	0.60 307	1.24 324	1.60 371	0.96 281	1.41 324	1.12 309	0.94 328	0.80 239	1.04 339	0.26 291	0.31 347	0.28 306	0.25 300	0.32 307	0.47 365

DispFullNet	1.60 382	2.63 416	2.75 394	2.56 409	1.79 401	1.24 348	0.47 250	1.37 350	1.45 359	1.87 374	1.50 337	1.55 360	2.46 395	2.04 386	1.04 339	0.59 378	0.18 258	2.32 405	0.68 386	2.29 405	1.14 398

SANet	1.07 354	0.41 310	1.06 337	0.48 260	0.30 227	1.41 358	0.94 362	1.42 357	3.36 400	1.58 360	2.43 375	2.33 381	1.70 380	1.34 350	1.07 341	0.28 304	0.24 310	0.26 287	0.23 278	0.34 319	0.30 304

1111x	0.55 245	0.22 131	0.46 149	0.38 68	0.20 20	0.66 234	0.43 234	1.23 317	0.99 267	0.71 144	0.99 218	0.95 267	0.69 256	0.90 276	1.08 342	0.18 174	0.17 247	0.18 121	0.19 212	0.20 208	0.18 180

LSM	4.74 412	0.77 367	10.16 412	0.70 368	56.56 434	1.02 316	1.00 369	1.24 324	1.62 372	2.04 380	2.34 372	1.33 335	1.17 352	1.38 357	1.09 343	0.33 337	0.49 383	0.39 348	0.46 365	0.51 361	10.09 421

ACVNet_1	1.46 377	1.33 393	1.12 343	1.91 400	1.62 395	1.83 379	0.98 365	2.00 388	1.85 378	1.39 354	1.53 340	2.32 380	1.53 371	1.34 350	1.11 344	1.30 398	0.50 384	2.06 402	0.58 381	1.93 401	0.95 391

Consistency-Raft	1.01 344	0.81 370	1.24 357	0.84 375	0.97 382	0.81 275	0.84 353	1.30 336	1.59 368	1.05 315	1.68 351	1.12 309	0.91 319	0.92 286	1.11 344	0.65 380	0.74 393	0.79 381	0.90 393	1.06 387	0.79 384

FC-DCNN	1.59 381	0.51 335	0.66 270	0.61 346	0.49 343	1.56 368	0.70 334	1.66 380	1.53 364	4.64 412	4.62 410	5.85 409	3.34 407	1.84 379	1.11 344	0.46 364	0.42 374	0.47 361	0.46 365	0.48 357	0.46 361

ACVNet_2	1.65 385	1.27 391	1.41 373	1.75 395	1.62 395	2.22 385	1.20 379	2.30 392	2.62 391	1.78 372	2.56 378	3.03 388	1.61 376	1.54 360	1.12 347	1.06 394	0.58 388	1.82 394	0.70 387	1.82 395	0.96 392

aanetorigin	0.83 325	0.56 348	1.87 385	0.49 275	0.38 294	0.56 182	0.66 318	0.70 126	1.00 274	2.42 390	2.02 366	1.31 328	1.18 353	0.93 291	1.13 348	0.20 225	0.18 258	0.20 182	0.19 212	0.27 283	0.30 304

APVNet	0.71 298	0.37 290	0.89 324	0.56 329	0.45 333	1.18 342	0.68 325	1.41 356	0.85 197	0.81 196	1.15 277	1.04 290	0.81 297	1.10 322	1.17 349	0.26 291	0.28 329	0.32 327	0.31 333	0.29 288	0.30 304

MeshStereo	1.34 370	0.43 314	0.54 218	0.44 206	0.34 273	1.66 373	0.60 307	1.94 385	1.37 350	4.47 411	3.25 390	4.71 402	1.94 388	1.92 381	1.17 349	0.35 347	0.35 360	0.37 343	0.31 333	0.32 307	0.32 314
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
SGM_RVC	0.97 341	0.28 244	0.41 84	0.39 88	0.22 43	1.55 367	0.73 340	1.51 369	1.25 339	2.25 387	1.92 362	2.58 385	1.56 374	2.02 385	1.19 351	0.27 298	0.27 327	0.27 299	0.25 300	0.25 269	0.25 273
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
iinet-f	0.67 287	0.26 216	2.15 390	0.39 88	0.31 244	1.19 343	0.56 299	0.84 177	0.84 190	0.80 188	1.17 284	1.05 294	0.84 307	0.71 200	1.21 352	0.20 225	0.18 258	0.17 87	0.15 96	0.20 208	0.20 228

Anonymous Stereo	0.75 307	0.54 346	1.78 383	0.57 334	0.56 358	0.62 211	1.25 385	0.96 220	0.99 267	0.96 281	0.95 194	0.83 232	0.58 196	1.27 342	1.21 352	0.31 319	0.30 337	0.31 322	0.33 342	0.33 312	0.36 329

ccnet	0.82 320	0.57 350	0.75 301	0.54 323	0.59 365	1.09 330	0.66 318	1.38 351	0.94 249	1.12 330	1.44 330	1.29 325	0.92 322	0.95 300	1.24 354	0.49 369	0.42 374	0.50 369	0.47 368	0.51 361	0.46 361

DANet	0.71 298	0.45 322	0.91 325	0.59 339	0.40 304	0.81 275	0.40 214	0.97 224	0.84 190	1.20 340	1.22 292	1.33 335	0.88 316	1.16 328	1.24 354	0.27 298	0.23 303	0.31 322	0.25 300	0.35 323	0.32 314
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
DPSNet	0.99 343	0.42 312	1.88 386	0.53 317	0.41 311	1.59 370	1.26 386	2.21 391	1.43 356	1.10 328	1.11 262	1.46 349	1.95 389	1.34 350	1.26 356	0.34 343	0.25 318	0.25 273	0.21 252	0.46 354	0.37 335

SGM+DAISY	1.35 372	0.94 380	1.25 358	0.96 379	1.00 385	1.52 366	1.02 370	1.34 342	1.21 330	2.64 393	2.65 383	2.44 382	1.56 374	1.64 370	1.26 356	0.97 391	0.95 408	0.90 383	0.90 393	0.94 382	0.96 392

RYNet	0.72 302	0.35 282	0.64 260	0.53 317	0.67 370	1.31 352	0.67 320	1.20 303	1.18 325	1.05 315	0.87 162	1.27 322	0.93 327	0.93 291	1.27 358	0.22 257	0.16 233	0.26 287	0.23 278	0.40 336	0.39 343

NVStereoNet_ROB	1.24 367	0.90 377	1.13 344	0.86 376	0.88 376	1.11 331	0.99 367	1.42 357	1.53 364	1.59 362	2.48 376	2.24 378	1.53 371	1.96 384	1.30 359	0.76 385	0.70 390	0.78 380	1.00 398	0.71 378	0.88 387
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
SAMSARA	1.07 354	0.65 360	1.19 352	1.06 384	0.90 377	1.76 378	1.76 405	1.46 361	1.44 358	1.51 357	1.16 282	2.00 375	1.14 348	1.48 359	1.31 360	0.39 356	0.44 379	0.35 336	0.38 351	0.49 358	0.49 370

MSC_U_SF_DS_RVC	1.34 370	0.87 375	1.76 382	0.86 376	0.56 358	4.29 408	1.79 406	1.50 366	1.98 380	1.61 363	1.85 360	1.84 369	1.41 367	1.89 380	1.36 361	0.48 367	0.40 371	0.56 373	0.57 380	0.69 377	0.48 367

SPS-STEREO	1.25 368	0.93 378	1.06 337	1.04 383	1.03 386	1.41 358	0.91 361	1.51 369	1.19 327	2.09 382	1.83 358	1.94 373	1.39 366	1.62 367	1.39 362	0.97 391	0.94 407	0.90 383	0.89 392	0.96 384	0.96 392
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
PWC_ROB	0.87 328	0.52 341	1.28 359	0.50 289	0.32 257	0.91 295	0.37 168	1.36 348	1.46 360	1.61 363	2.59 381	1.16 316	1.01 338	1.34 350	1.40 363	0.25 281	0.18 258	0.28 306	0.20 234	0.29 288	0.28 291

Wz-Net-SNSev	0.91 336	0.73 364	2.13 389	0.56 329	0.45 333	0.95 303	1.13 376	1.34 342	1.24 335	1.02 304	1.30 307	1.46 349	0.86 310	1.81 377	1.50 364	0.25 281	0.23 303	0.25 273	0.26 310	0.32 307	0.29 297

SHD	0.93 339	0.50 332	1.18 351	0.59 339	0.46 340	0.97 307	0.48 256	1.70 382	2.15 383	1.58 360	1.37 316	1.42 347	1.19 355	1.31 346	1.60 365	0.31 319	0.26 323	0.32 327	0.33 342	0.40 336	0.42 350

Dean	1.98 390	1.36 394	1.36 370	2.12 402	1.81 402	2.74 391	1.36 392	3.37 405	3.80 404	2.08 381	3.32 394	3.21 393	1.82 383	1.71 374	1.67 366	1.27 395	0.77 399	1.99 396	0.90 393	1.86 396	1.03 396

Wz-Net-TNSev	1.14 358	1.06 387	4.32 404	0.49 275	0.42 317	1.51 365	1.11 375	1.48 363	1.40 355	1.22 342	1.26 300	1.58 363	1.43 369	1.76 375	1.70 367	0.32 331	0.31 347	0.26 287	0.30 326	0.41 342	0.41 349

MFN_U_SF_RVC	1.09 356	0.59 352	1.97 387	0.67 362	0.44 329	1.93 381	0.60 307	1.85 384	1.36 348	1.61 363	1.54 341	1.95 374	1.37 365	1.64 370	1.73 368	0.40 360	0.37 363	0.45 357	0.48 370	0.44 347	0.44 356

LVE	2.12 395	1.44 395	1.36 370	1.99 401	1.78 400	2.75 392	1.79 406	2.82 395	3.95 405	1.90 377	4.33 408	3.52 397	1.81 382	2.24 390	1.74 369	1.74 406	0.87 402	2.06 402	1.13 404	1.91 400	1.35 406

SuperB	1.04 349	0.37 290	4.81 405	0.43 191	0.31 244	0.99 312	0.46 245	1.02 242	2.09 382	1.09 326	1.09 259	0.75 206	0.81 297	1.06 314	1.76 370	0.19 203	0.15 206	0.17 87	0.15 96	2.82 412	0.26 277

XQC	0.89 332	0.65 360	1.31 362	0.67 362	0.52 350	1.22 345	0.68 325	1.26 328	1.52 363	1.14 333	1.11 262	1.28 324	1.04 340	1.40 358	1.77 371	0.38 354	0.24 310	0.37 343	0.31 333	0.53 366	0.47 365

IMH-64-1	1.86 386	1.62 401	1.16 346	2.20 403	1.89 403	2.33 386	1.30 387	2.89 396	2.29 386	1.66 367	2.80 386	2.49 383	1.61 376	2.10 387	1.78 372	1.60 402	0.74 393	2.43 406	1.02 399	2.12 402	1.17 401

IMH-64	1.86 386	1.62 401	1.16 346	2.20 403	1.89 403	2.33 386	1.30 387	2.89 396	2.29 386	1.66 367	2.80 386	2.49 383	1.61 376	2.10 387	1.78 372	1.60 402	0.74 393	2.43 406	1.02 399	2.12 402	1.17 401

IMH	2.04 393	1.62 401	1.20 355	2.20 403	1.89 403	2.91 401	1.30 387	3.11 399	3.03 396	1.81 373	3.35 396	3.03 388	1.90 386	2.48 394	1.80 374	1.66 405	0.77 399	2.45 408	1.04 402	2.15 404	1.19 404

KSHMR	2.57 397	1.93 407	1.69 379	2.63 411	2.42 410	2.86 398	2.07 409	3.27 403	6.50 409	2.49 392	3.36 397	3.41 396	1.92 387	2.49 395	1.94 375	2.13 411	1.40 413	2.79 415	1.50 411	2.73 410	1.77 409

PVD	1.28 369	0.67 362	1.28 359	0.74 372	0.62 367	1.50 364	0.84 353	1.99 387	2.96 395	2.18 385	2.36 374	1.85 371	1.95 389	1.92 381	1.94 375	0.39 356	0.36 362	0.49 367	0.37 348	0.51 361	0.64 378

WZ-Net	1.19 364	0.59 352	4.07 402	0.62 349	0.51 347	1.34 353	1.31 390	1.32 338	1.74 375	1.53 359	1.65 346	1.74 367	1.28 362	2.25 391	2.01 377	0.27 298	0.21 287	0.23 248	0.25 300	0.40 336	0.39 343

PWCK	1.92 389	1.66 404	3.12 396	1.65 393	0.91 378	2.84 396	2.26 411	2.10 389	2.41 390	2.36 389	2.31 370	2.22 377	1.82 383	3.43 401	2.03 378	1.61 404	0.71 392	1.51 390	0.82 391	1.69 392	0.91 388

ELAS_RVC	1.60 382	0.61 355	1.01 334	0.70 368	0.56 358	2.00 383	1.89 408	1.96 386	2.65 392	3.33 406	3.26 391	3.03 388	3.41 408	2.49 395	2.09 379	0.52 373	0.45 380	0.50 369	0.48 370	0.54 368	0.52 373
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
RTSC	0.87 328	0.48 325	1.23 356	0.52 312	0.37 286	1.13 334	0.50 266	1.34 342	1.79 376	1.51 357	1.24 297	1.12 309	0.81 297	1.62 367	2.16 380	0.25 281	0.19 272	0.23 248	0.24 291	0.30 297	0.31 310

WAO-7	1.90 388	1.20 389	1.35 366	1.27 389	1.06 389	2.84 396	1.56 400	3.23 401	3.06 398	2.23 386	3.33 395	3.17 392	2.28 394	3.12 398	2.21 381	1.02 393	0.91 403	1.06 387	1.03 401	1.04 386	0.97 395

EDNetEfficientorigin	9.93 417	1.15 388	175.16 439	0.48 260	0.36 281	1.04 323	0.68 325	1.24 324	2.69 393	3.17 404	2.50 377	2.30 379	2.07 392	1.76 375	2.21 381	0.20 225	0.18 258	0.24 262	0.19 212	0.51 361	0.50 371

WAO-6	2.04 393	1.50 397	1.16 346	1.70 394	1.67 399	2.69 390	1.44 397	3.06 398	3.63 403	1.98 379	3.27 392	3.54 398	2.07 392	2.36 392	2.22 383	1.31 400	0.91 403	2.04 401	1.22 408	1.73 394	1.27 405

WAO-8	2.92 400	1.55 399	1.35 366	1.79 396	1.63 397	5.23 410	1.22 382	4.58 411	12.56 415	2.84 398	4.07 406	4.83 403	2.72 401	3.49 402	2.25 384	1.27 395	0.91 403	1.99 396	1.15 406	1.86 396	1.15 399

Venus	2.92 400	1.55 399	1.35 366	1.79 396	1.63 397	5.23 410	1.22 382	4.58 411	12.56 415	2.84 398	4.06 405	4.83 403	2.72 401	3.49 402	2.25 384	1.27 395	0.91 403	1.99 396	1.15 406	1.86 396	1.15 399

ELAS	1.63 384	0.61 355	0.95 327	0.68 365	0.55 355	3.01 402	1.55 399	2.39 393	2.33 388	3.64 408	3.89 402	2.75 386	2.90 403	2.15 389	2.27 386	0.52 373	0.45 380	0.50 369	0.48 370	0.54 368	0.52 373
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ktn	2.98 402	2.25 410	1.73 381	2.84 412	2.53 413	3.76 407	2.15 410	3.70 407	5.47 408	2.75 395	5.17 413	5.94 410	2.48 396	3.23 399	2.46 387	2.34 415	1.44 414	2.78 414	2.03 414	2.45 408	2.01 412

TorneroNet-64	3.44 403	1.86 405	1.42 374	2.58 410	2.28 408	6.87 413	1.68 402	4.70 413	12.03 412	2.31 388	5.59 414	8.25 414	2.55 398	3.97 407	2.73 388	1.81 407	0.74 393	2.57 410	1.07 403	2.35 406	1.44 407

notaker	2.76 398	2.29 411	1.80 384	2.96 413	2.58 414	2.90 400	1.75 404	3.24 402	3.05 397	2.78 396	4.24 407	6.15 412	2.51 397	3.34 400	2.75 389	2.31 413	1.18 411	3.00 416	1.65 412	2.84 413	1.97 410

coex-ft	6.43 415	1.51 398	87.33 438	0.49 275	0.38 294	1.34 353	1.21 381	1.16 289	8.09 411	12.12 418	2.79 385	2.77 387	3.31 406	1.16 328	3.15 390	0.24 271	0.23 303	0.27 299	0.24 291	0.45 351	0.37 335

ADCRef	0.80 316	0.43 314	1.32 364	0.50 289	0.45 333	1.07 325	0.51 280	1.07 258	0.98 262	1.17 335	1.42 325	0.87 245	0.91 319	0.85 263	3.19 391	0.18 174	0.16 233	0.23 248	0.23 278	0.22 242	0.21 241

UNDER WATER-64	3.53 405	2.01 408	3.94 401	3.22 416	2.49 412	5.41 412	2.60 414	3.43 406	12.41 414	3.03 403	2.68 384	6.07 411	4.04 410	3.79 406	3.33 392	2.02 409	1.24 412	2.63 411	1.46 410	2.78 411	2.08 413

JetBlue	2.78 399	1.26 390	7.04 409	1.16 386	1.48 393	8.00 416	6.02 417	2.60 394	1.92 379	2.12 383	2.64 382	3.34 395	3.05 405	6.49 413	3.39 393	0.78 386	0.76 398	0.75 379	0.76 389	0.97 385	1.18 403

TorneroNet	4.53 411	1.89 406	1.48 376	2.55 408	2.27 407	13.78 421	1.69 403	4.84 415	23.73 429	2.89 401	7.70 416	7.06 413	2.69 400	4.26 409	3.42 394	1.84 408	0.77 399	2.68 412	1.13 404	2.42 407	1.47 408

ADCPNet	1.03 348	0.48 325	2.70 393	0.54 323	0.42 317	1.40 356	0.75 342	1.13 277	1.07 308	1.22 342	1.42 325	1.68 366	1.09 344	1.36 355	3.45 395	0.30 316	0.28 329	0.29 314	0.32 339	0.37 329	0.35 327

UNDER WATER	3.46 404	2.07 409	3.64 400	3.09 414	2.48 411	3.75 406	2.42 413	3.31 404	13.77 417	2.90 402	2.95 389	5.84 408	3.69 409	3.69 404	3.48 396	2.07 410	1.11 410	2.70 413	1.40 409	2.84 413	1.98 411

AnyNet_C01	1.56 380	1.05 386	7.45 410	0.64 351	0.54 353	1.99 382	1.38 393	1.43 359	1.36 348	1.63 366	1.92 362	1.84 369	1.33 364	2.40 393	4.03 397	0.33 337	0.32 350	0.32 327	0.34 344	0.44 347	0.45 360

RTS	1.98 390	0.96 381	11.36 414	0.65 356	0.57 362	2.77 394	1.40 394	1.39 352	2.26 384	1.89 375	2.56 378	1.32 333	1.25 359	5.20 410	4.05 398	0.31 319	0.22 293	0.29 314	0.29 324	0.40 336	0.37 335

RTSA	1.98 390	0.96 381	11.36 414	0.65 356	0.57 362	2.77 394	1.40 394	1.39 352	2.26 384	1.89 375	2.56 378	1.32 333	1.25 359	5.20 410	4.05 398	0.31 319	0.22 293	0.29 314	0.29 324	0.40 336	0.37 335

EDNetEfficient	1.46 377	0.80 369	6.12 407	0.47 255	0.39 299	0.69 242	0.83 350	0.90 201	2.77 394	3.50 407	1.96 364	1.66 365	2.03 391	1.26 340	4.18 400	0.21 239	0.18 258	0.21 222	0.20 234	0.41 342	0.39 343

MADNet+	2.23 396	2.43 412	10.85 413	1.22 388	0.91 378	2.76 393	1.40 394	2.12 390	1.67 374	1.32 349	1.74 354	1.86 372	1.74 381	6.25 412	4.41 401	0.65 380	0.64 389	0.58 376	0.54 379	0.80 379	0.76 381

AnyNet_C32	1.16 362	0.62 358	2.40 392	0.57 334	0.55 355	1.41 358	1.34 391	1.18 297	1.24 335	1.49 356	1.42 325	1.39 344	1.20 357	1.55 361	4.82 402	0.29 310	0.28 329	0.29 314	0.34 344	0.38 333	0.42 350

ADCL	1.04 349	0.38 299	1.35 366	0.50 289	0.39 299	1.61 371	0.89 358	1.29 333	1.39 353	1.29 348	1.50 337	1.24 320	1.24 358	1.37 356	4.87 403	0.21 239	0.19 272	0.25 273	0.25 300	0.29 288	0.27 284

ADCMid	1.14 358	0.52 341	2.23 391	0.53 317	0.43 322	1.07 325	0.75 342	1.23 317	1.05 295	2.15 384	1.44 330	1.50 355	1.43 369	1.56 363	5.01 404	0.26 291	0.24 310	0.29 314	0.31 333	0.37 329	0.33 318

DPSimNet_ROB	3.58 406	2.45 413	8.57 411	2.53 407	2.37 409	2.88 399	3.77 416	3.14 400	3.23 399	4.71 413	3.86 401	4.68 401	4.87 413	4.07 408	5.62 405	2.33 414	2.33 416	2.47 409	2.52 415	2.51 409	2.64 415

MADNet++	4.03 407	2.70 417	3.44 399	3.72 418	3.44 417	4.44 409	3.52 415	3.95 409	3.61 402	4.46 410	4.98 412	4.10 399	4.58 412	7.00 415	5.89 406	3.74 416	3.67 419	3.27 418	2.71 417	3.70 418	3.66 419

HanzoNet	6.76 416	2.45 413	4.22 403	3.19 415	2.94 416	3.62 405	2.28 412	4.79 414	7.20 410	14.00 422	13.19 421	17.49 422	22.30 427	13.25 420	6.19 407	4.20 418	1.93 415	3.10 417	2.56 416	3.35 416	2.88 417

MANE	4.13 409	0.51 335	0.64 260	0.66 359	0.56 358	6.89 414	0.99 367	7.55 416	12.04 413	6.68 416	8.57 417	10.69 417	9.45 416	7.59 416	6.39 408	0.49 369	0.43 377	0.48 364	0.98 397	0.49 358	0.48 367

SGM-ForestM	4.04 408	0.32 265	0.46 149	0.43 191	0.27 175	7.50 415	1.45 398	3.84 408	4.24 406	8.19 417	6.76 415	19.00 424	9.08 415	10.74 419	6.62 409	0.31 319	0.33 356	0.32 327	0.32 339	0.29 288	0.29 297

ADCP+	1.06 352	0.35 282	1.51 377	0.49 275	0.51 347	1.45 362	0.55 294	1.25 327	1.03 286	1.16 334	1.15 277	1.10 305	1.07 343	1.56 363	6.75 410	0.19 203	0.16 233	0.23 248	0.21 252	0.28 285	0.21 241

tt	6.20 414	0.20 72	5.89 406	3.55 417	2.07 406	11.26 419	19.21 420	11.74 420	5.46 407	2.69 394	2.04 368	4.87 406	6.25 414	3.70 405	7.09 411	8.32 422	11.17 426	4.93 419	5.41 421	5.74 419	2.37 414

ADCS	1.51 379	0.61 355	3.42 397	0.59 339	0.51 347	1.27 350	1.08 374	1.59 375	1.81 377	1.91 378	1.66 348	1.51 358	1.42 368	1.94 383	8.60 412	0.33 337	0.32 350	0.33 332	0.36 347	0.44 347	0.42 350

xxxx	1.01 344	0.22 131	0.43 112	0.36 38	0.21 29	0.82 283	0.36 156	1.32 338	0.88 215	0.71 144	0.94 187	0.97 271	0.63 222	0.64 159	10.58 413	0.20 225	0.16 233	0.18 121	0.17 165	0.19 195	0.19 208

test_xeample	1.01 344	0.21 104	0.42 103	0.35 29	0.21 29	0.71 249	0.39 208	1.23 317	0.86 202	0.81 196	1.04 239	0.69 173	0.61 211	0.69 192	10.93 414	0.19 203	0.15 206	0.18 121	0.17 165	0.18 161	0.17 165

JetRed	5.27 413	5.84 419	12.81 417	2.36 406	2.83 415	12.23 420	10.50 419	4.46 410	3.60 401	3.86 409	3.83 400	4.85 405	4.18 411	6.78 414	11.96 415	2.17 412	2.96 418	2.18 404	1.97 413	3.38 417	2.68 416

PML	40.80 439	29.24 429	11.87 416	7.20 420	14.47 419	92.13 439	213.69 440	7.63 417	23.35 428	74.72 439	190.14 440	50.17 439	26.15 429	21.39 424	12.70 416	8.76 423	2.92 417	8.45 423	3.25 418	13.26 422	4.42 420

222	1.18 363	0.22 131	0.44 122	0.37 47	0.22 43	0.79 267	0.37 168	1.31 337	0.89 225	0.92 269	1.08 255	0.72 189	0.71 270	0.66 171	13.89 417	0.20 225	0.15 206	0.17 87	0.16 125	0.18 161	0.19 208

LE_ROB	4.42 410	0.24 184	2.75 394	0.42 173	0.23 70	1.57 369	0.90 360	1.71 383	17.88 424	16.56 426	4.88 411	5.17 407	18.85 426	1.63 369	14.62 418	0.17 146	0.14 181	0.16 62	0.16 125	0.19 195	0.17 165

LRCNet_RVC	21.24 424	31.15 430	21.41 420	28.98 427	23.82 425	3.13 403	0.60 307	20.96 427	1.59 368	25.58 427	28.15 430	21.99 427	14.79 417	21.94 428	16.41 419	28.89 436	14.87 427	33.53 432	31.28 432	29.51 434	26.16 432

BEATNet-Init1	15.13 420	0.82 373	50.86 437	0.72 371	0.53 351	38.10 431	7.03 418	11.83 421	14.25 418	29.78 435	30.17 435	48.21 438	22.64 428	26.78 429	18.11 420	0.42 361	0.38 365	0.47 361	0.46 365	0.51 361	0.48 367

AAGNet	1.43 376	0.20 72	0.48 175	0.44 206	0.25 114	0.29 38	0.31 88	0.65 75	0.68 118	0.97 286	0.86 158	0.67 168	0.62 216	0.64 159	20.63 421	0.16 113	0.11 58	0.19 158	0.15 96	0.19 195	0.12 34

DPSMNet_ROB	12.08 419	8.00 420	21.00 419	8.97 422	16.79 421	10.67 417	30.89 425	9.02 419	15.17 420	6.51 415	15.41 425	9.04 415	14.85 418	9.27 418	21.67 422	4.58 420	8.57 421	5.09 421	9.29 423	5.90 420	10.95 422

DGTPSM_ROB	12.07 418	8.00 420	20.99 418	8.93 421	16.78 420	10.67 417	30.87 424	9.01 418	15.16 419	6.50 414	15.41 425	9.04 415	14.85 418	9.25 417	21.67 422	4.57 419	8.57 421	5.08 420	9.28 422	5.90 420	10.95 422

Anonymous_1	33.25 427	18.26 423	23.92 421	20.54 423	21.28 424	25.59 423	35.94 426	22.01 430	15.57 421	13.33 419	13.49 422	18.08 423	15.29 420	20.36 421	24.60 424	16.28 429	8.84 423	66.59 436	118.00 436	155.73 439	11.23 424

DPSM_ROB	17.78 421	18.63 424	24.31 425	20.90 424	19.47 422	25.97 424	36.21 427	21.23 428	16.24 422	13.38 420	14.06 423	19.18 425	16.30 421	20.78 422	25.67 425	9.38 424	9.23 424	9.49 424	9.82 424	13.51 423	11.91 425

DPSM	17.78 421	18.63 424	24.31 425	20.90 424	19.47 422	25.97 424	36.21 427	21.23 428	16.24 422	13.38 420	14.06 423	19.18 425	16.30 421	20.78 422	25.67 425	9.38 424	9.23 424	9.49 424	9.82 424	13.51 423	11.91 425

xxxxx1	36.64 433	19.51 426	24.21 422	61.66 436	64.63 436	27.28 427	40.10 429	20.25 423	18.63 425	14.07 423	12.97 418	17.26 419	17.36 423	21.70 425	27.93 427	13.18 426	18.50 429	111.26 437	133.37 437	29.24 431	39.73 434

tt_ll	36.64 433	19.51 426	24.21 422	61.66 436	64.63 436	27.28 427	40.10 429	20.25 423	18.63 425	14.07 423	12.97 418	17.26 419	17.36 423	21.70 425	27.93 427	13.18 426	18.50 429	111.26 437	133.37 437	29.24 431	39.73 434

ff	36.64 433	19.51 426	24.21 422	61.66 436	64.63 436	27.28 427	40.10 429	20.25 423	18.63 425	14.07 423	12.97 418	17.26 419	17.36 423	21.70 425	27.93 427	13.18 426	18.50 429	111.26 437	133.37 437	29.24 431	39.73 434

HaxPig	31.96 426	37.24 432	34.27 427	24.37 426	24.88 426	18.26 422	19.86 421	20.64 426	28.52 430	35.97 436	38.75 436	25.57 428	28.72 430	33.88 430	34.39 430	35.94 437	38.87 437	37.80 433	40.48 433	39.68 435	41.15 437

MEDIAN_ROB	37.38 436	40.85 440	40.60 430	32.31 428	31.85 427	27.20 426	24.55 422	29.10 431	33.19 437	42.09 438	41.76 438	33.35 429	34.39 438	39.78 432	37.07 431	43.64 439	44.10 439	44.12 435	43.40 435	41.51 437	42.76 439

AVERAGE_ROB	37.58 437	40.13 439	40.15 429	34.81 429	33.82 428	28.55 430	25.10 423	32.02 432	34.06 439	41.28 437	40.66 437	34.46 430	34.81 439	39.18 431	37.57 432	42.78 438	43.44 438	43.82 434	43.03 434	40.47 436	41.51 438

SPstereo	24.26 425	4.19 418	6.66 408	4.29 419	3.79 418	45.68 432	78.09 438	63.52 439	33.36 438	27.50 434	26.65 427	39.53 437	33.55 437	42.77 439	51.02 433	3.90 417	3.72 420	5.95 422	4.66 419	3.15 415	3.30 418

Selective-RAFT-Error	35.84 432	37.49 434	48.83 436	42.26 434	39.24 433	52.30 437	73.09 433	42.66 437	32.61 431	26.80 429	28.30 431	38.84 436	33.51 436	41.68 437	51.59 434	18.82 434	18.58 433	19.17 431	19.80 428	27.28 429	24.05 431

MyStereo03	35.77 429	37.55 435	48.75 433	42.19 430	39.18 429	52.27 434	73.13 435	42.32 433	32.61 431	27.03 431	28.40 432	38.50 431	32.89 432	41.62 433	51.63 435	18.78 431	18.59 434	19.11 426	19.80 428	27.18 425	23.95 427

MyStereo02	35.77 429	37.55 435	48.75 433	42.19 430	39.18 429	52.27 434	73.13 435	42.32 433	32.61 431	27.03 431	28.40 432	38.50 431	32.89 432	41.62 433	51.63 435	18.78 431	18.59 434	19.11 426	19.80 428	27.18 425	23.95 427

MyStereo	35.77 429	37.55 435	48.75 433	42.19 430	39.18 429	52.27 434	73.13 435	42.32 433	32.61 431	27.03 431	28.40 432	38.50 431	32.89 432	41.62 433	51.63 435	18.78 431	18.59 434	19.11 426	19.80 428	27.18 425	23.95 427

CasAABBNet	35.74 428	37.43 433	48.72 432	42.22 433	39.20 432	52.24 433	73.12 434	42.61 436	32.62 435	26.78 428	27.95 428	38.58 434	32.60 431	41.67 436	51.65 438	18.74 430	18.57 432	19.15 430	19.77 427	27.20 428	23.98 430

LSM0	38.95 438	37.60 438	48.58 431	43.57 435	91.06 439	52.57 438	72.57 432	43.17 438	32.63 436	26.97 430	27.97 429	38.65 435	32.94 435	41.86 438	51.78 439	18.89 435	18.41 428	19.13 429	19.63 426	27.29 430	33.77 433

test_example2	176.61 440	205.14 441	198.86 440	188.60 440	190.98 440	152.67 440	170.61 439	94.86 440	123.55 440	178.88 440	179.48 439	158.94 440	141.34 440	192.61 440	198.96 440	203.76 440	236.37 440	164.13 440	173.55 440	218.58 440	160.41 440

ASD4		8.86 422

Low-res two-view benchmark