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

LoS_RVC	0.13 2	0.10 24	0.19 1	0.18 8	0.16 232	0.20 57	0.18 90	0.20 2	0.17 3	0.13 2	0.19 27	0.12 3	0.15 52	0.17 11	0.13 25	0.06 1	0.05 6	0.06 1	0.04 1	0.05 1	0.12 258

DCANet-4	0.19 93	0.10 24	0.52 249	0.19 26	0.09 7	0.19 36	0.18 90	0.36 127	0.39 197	0.29 126	0.30 102	0.17 42	0.22 149	0.20 31	0.18 107	0.07 16	0.05 6	0.07 14	0.05 9	0.05 1	0.07 68

fff	0.19 93	0.13 138	0.40 147	0.18 8	0.09 7	0.19 36	0.18 90	0.35 108	0.43 231	0.29 126	0.30 102	0.18 49	0.28 228	0.20 31	0.18 107	0.07 16	0.05 6	0.07 14	0.05 9	0.05 1	0.07 68

csc	0.19 93	0.13 138	0.40 147	0.18 8	0.09 7	0.19 36	0.18 90	0.35 108	0.43 231	0.29 126	0.30 102	0.18 49	0.28 228	0.20 31	0.18 107	0.07 16	0.05 6	0.07 14	0.05 9	0.05 1	0.07 68

cscssc	0.19 93	0.13 138	0.40 147	0.18 8	0.09 7	0.19 36	0.18 90	0.35 108	0.43 231	0.29 126	0.30 102	0.18 49	0.28 228	0.20 31	0.18 107	0.07 16	0.05 6	0.07 14	0.05 9	0.05 1	0.07 68

MSKI-zero shot	0.17 38	0.09 9	0.43 186	0.20 60	0.11 43	0.21 76	0.15 26	0.32 71	0.21 26	0.23 60	0.24 61	0.23 96	0.10 4	0.31 154	0.13 25	0.07 16	0.06 72	0.07 14	0.06 24	0.06 6	0.06 18

RAFT-Test	0.17 38	0.10 24	0.38 131	0.19 26	0.12 79	0.25 139	0.17 61	0.33 85	0.23 46	0.23 60	0.29 91	0.27 142	0.14 45	0.20 31	0.14 42	0.07 16	0.06 72	0.07 14	0.07 52	0.06 6	0.06 18

CAS	0.15 23	0.07 1	0.21 4	0.41 370	0.16 232	0.20 57	0.18 90	0.22 4	0.19 7	0.15 12	0.19 27	0.11 2	0.09 2	0.14 1	0.13 25	0.29 374	0.04 1	0.06 1	0.04 1	0.06 6	0.14 287

LoS	0.14 6	0.08 2	0.27 23	0.16 3	0.09 7	0.22 96	0.14 13	0.26 15	0.26 67	0.15 12	0.18 24	0.18 49	0.13 35	0.22 47	0.14 42	0.08 102	0.06 72	0.06 1	0.04 1	0.06 6	0.06 18

Selective-IGEV	0.12 1	0.09 9	0.22 6	0.19 26	0.10 20	0.15 4	0.14 13	0.27 22	0.15 2	0.13 2	0.14 14	0.13 11	0.08 1	0.21 42	0.12 6	0.06 1	0.05 6	0.07 14	0.06 24	0.06 6	0.05 1

EGLCR-Stereo	0.13 2	0.08 2	0.20 3	0.18 8	0.09 7	0.21 76	0.13 3	0.27 22	0.21 26	0.13 2	0.10 1	0.15 29	0.09 2	0.20 31	0.13 25	0.07 16	0.05 6	0.07 14	0.07 52	0.06 6	0.06 18

MC-Stereo	0.14 6	0.09 9	0.25 14	0.21 89	0.09 7	0.18 14	0.16 39	0.23 7	0.19 7	0.18 42	0.23 51	0.16 37	0.13 35	0.22 47	0.13 25	0.07 16	0.05 6	0.07 14	0.07 52	0.06 6	0.05 1

RCA-Stereo	0.16 30	0.09 9	0.25 14	0.20 60	0.10 20	0.19 36	0.17 61	0.36 127	0.35 159	0.20 44	0.25 67	0.17 42	0.17 89	0.18 19	0.14 42	0.07 16	0.05 6	0.07 14	0.06 24	0.06 6	0.05 1

ADStereo(finetuned)	0.19 93	0.13 138	0.49 229	0.19 26	0.09 7	0.19 36	0.18 90	0.34 91	0.39 197	0.29 126	0.31 116	0.18 49	0.31 261	0.21 42	0.19 132	0.07 16	0.05 6	0.07 14	0.05 9	0.06 6	0.07 68

test-3	0.16 30	0.09 9	0.31 56	0.21 89	0.11 43	0.18 14	0.16 39	0.30 57	0.27 76	0.26 88	0.16 16	0.22 77	0.12 15	0.26 97	0.18 107	0.06 1	0.04 1	0.08 67	0.08 112	0.06 6	0.06 18

test_1	0.16 30	0.09 9	0.31 56	0.21 89	0.11 43	0.18 14	0.16 39	0.30 57	0.27 76	0.25 79	0.16 16	0.22 77	0.12 15	0.26 97	0.18 107	0.06 1	0.04 1	0.08 67	0.08 112	0.06 6	0.06 18

TRStereo	0.19 93	0.17 227	0.47 215	0.23 175	0.19 286	0.19 36	0.16 39	0.52 266	0.28 89	0.20 44	0.19 27	0.21 70	0.13 35	0.24 60	0.13 25	0.09 168	0.06 72	0.09 122	0.11 253	0.06 6	0.06 18

STrans-v2	0.24 186	0.13 138	0.54 255	0.21 89	0.12 79	0.23 113	0.21 188	0.47 218	0.28 89	0.31 171	0.42 223	0.36 222	0.35 282	0.62 279	0.23 192	0.07 16	0.05 6	0.08 67	0.07 52	0.06 6	0.06 18

TransformOpticalFlow	0.24 186	0.13 138	0.56 264	0.23 175	0.11 43	0.21 76	0.19 127	0.40 157	0.32 135	0.30 154	0.43 235	0.36 222	0.31 261	0.61 271	0.20 143	0.07 16	0.05 6	0.08 67	0.07 52	0.06 6	0.07 68

ASMatch	0.23 163	0.11 63	0.51 245	0.24 213	0.14 168	0.19 36	0.17 61	0.31 63	0.28 89	0.28 101	0.68 343	0.27 142	0.26 197	0.50 222	0.22 178	0.07 16	0.06 72	0.08 67	0.07 52	0.06 6	0.11 236

DEmStereo	0.26 218	0.09 9	0.47 215	0.19 26	0.12 79	0.30 213	0.25 261	0.28 35	0.36 169	0.36 246	0.58 316	0.25 114	0.48 340	0.53 238	0.44 306	0.07 16	0.06 72	0.08 67	0.08 112	0.06 6	0.07 68

RAFT-RH_RVC	0.25 208	0.11 63	0.45 202	0.21 89	0.12 79	0.25 139	0.14 13	0.27 22	0.27 76	0.38 259	1.15 381	0.23 96	0.17 89	0.57 254	0.24 201	0.07 16	0.05 6	0.10 186	0.07 52	0.06 6	0.07 68

RAFT-345	0.21 120	0.10 24	0.46 208	0.22 133	0.11 43	0.20 57	0.16 39	0.26 15	0.25 60	0.27 92	0.66 339	0.21 70	0.16 66	0.55 243	0.21 164	0.07 16	0.06 72	0.08 67	0.07 52	0.06 6	0.06 18

AnonymousM	0.17 38	0.19 255	0.24 10	0.18 8	0.10 20	0.18 14	0.17 61	0.30 57	0.23 46	0.26 88	0.20 37	0.18 49	0.14 45	0.19 26	0.14 42	0.09 168	0.06 72	0.38 377	0.15 322	0.06 6	0.05 1

cross-raft	0.17 38	0.12 83	0.41 169	0.23 175	0.10 20	0.20 57	0.24 247	0.33 85	0.23 46	0.23 60	0.28 82	0.29 164	0.15 52	0.17 11	0.15 53	0.06 1	0.05 6	0.07 14	0.07 52	0.06 6	0.05 1

test-1	0.17 38	0.11 63	0.40 147	0.23 175	0.13 134	0.22 96	0.23 225	0.34 91	0.26 67	0.20 44	0.24 61	0.22 77	0.14 45	0.16 7	0.20 143	0.07 16	0.06 72	0.08 67	0.07 52	0.06 6	0.08 114

CREStereo++_RVC	0.15 23	0.08 2	0.26 18	0.17 5	0.11 43	0.18 14	0.13 3	0.22 4	0.30 116	0.21 53	0.30 102	0.13 11	0.11 9	0.16 7	0.15 53	0.07 16	0.04 1	0.06 1	0.15 322	0.06 6	0.05 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	0.17 38	0.09 9	0.26 18	0.18 8	0.07 1	0.32 232	0.19 127	0.37 133	0.32 135	0.23 60	0.25 67	0.18 49	0.17 89	0.25 84	0.16 70	0.07 16	0.05 6	0.07 14	0.05 9	0.06 6	0.05 1

TANstereo	0.15 23	0.09 9	0.28 31	0.16 3	0.08 2	0.25 139	0.14 13	0.23 7	0.28 89	0.24 73	0.30 102	0.16 37	0.12 15	0.17 11	0.13 25	0.08 102	0.07 161	0.06 1	0.05 9	0.06 6	0.07 68

raftrobust	0.16 30	0.13 138	0.29 38	0.22 133	0.15 209	0.19 36	0.13 3	0.32 71	0.26 67	0.26 88	0.20 37	0.19 60	0.17 89	0.21 42	0.15 53	0.08 102	0.06 72	0.07 14	0.06 24	0.06 6	0.07 68

DCANet	0.18 56	0.13 138	0.40 147	0.19 26	0.09 7	0.19 36	0.18 90	0.34 91	0.39 197	0.29 126	0.31 116	0.18 49	0.23 158	0.20 31	0.19 132	0.07 16	0.05 6	0.07 14	0.05 9	0.06 6	0.07 68

EAI-Stereo	0.21 120	0.10 24	0.33 76	0.21 89	0.12 79	0.30 213	0.46 361	0.46 211	0.20 16	0.25 79	0.50 282	0.17 42	0.16 66	0.24 60	0.23 192	0.07 16	0.06 72	0.07 14	0.10 218	0.06 6	0.07 68

CFNet-RSSM	0.17 38	0.10 24	0.40 147	0.20 60	0.11 43	0.20 57	0.15 26	0.36 127	0.30 116	0.23 60	0.21 45	0.26 134	0.15 52	0.20 31	0.13 25	0.07 16	0.05 6	0.07 14	0.07 52	0.06 6	0.05 1

Gwc-CoAtRS	0.17 38	0.10 24	0.37 112	0.20 60	0.12 79	0.19 36	0.15 26	0.32 71	0.28 89	0.23 60	0.23 51	0.27 142	0.15 52	0.20 31	0.13 25	0.07 16	0.05 6	0.07 14	0.07 52	0.06 6	0.06 18

R-Stereo Train	0.18 56	0.09 9	0.32 62	0.22 133	0.12 79	0.22 96	0.19 127	0.42 179	0.19 7	0.31 171	0.45 256	0.20 62	0.14 45	0.18 19	0.15 53	0.08 102	0.06 72	0.07 14	0.06 24	0.06 6	0.06 18

RAFT-Stereo	0.18 56	0.09 9	0.32 62	0.22 133	0.12 79	0.22 96	0.19 127	0.42 179	0.19 7	0.31 171	0.45 256	0.20 62	0.14 45	0.18 19	0.15 53	0.08 102	0.06 72	0.07 14	0.06 24	0.06 6	0.06 18
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
AE-Stereo	0.17 38	0.11 63	0.31 56	0.24 213	0.14 168	0.23 113	0.18 90	0.34 91	0.29 107	0.15 12	0.25 67	0.21 70	0.13 35	0.20 31	0.14 42	0.07 16	0.08 228	0.09 122	0.10 218	0.07 37	0.06 18

ff7	0.14 6	0.12 83	0.27 23	0.19 26	0.12 79	0.21 76	0.18 90	0.27 22	0.20 16	0.15 12	0.13 6	0.12 3	0.12 15	0.24 60	0.12 6	0.07 16	0.05 6	0.08 67	0.07 52	0.07 37	0.07 68

IGEVStereo-DCA	0.14 6	0.11 63	0.27 23	0.19 26	0.12 79	0.20 57	0.18 90	0.27 22	0.20 16	0.15 12	0.12 2	0.14 22	0.12 15	0.28 124	0.14 42	0.07 16	0.06 72	0.08 67	0.07 52	0.07 37	0.07 68

ffff	0.14 6	0.12 83	0.27 23	0.19 26	0.12 79	0.21 76	0.18 90	0.27 22	0.20 16	0.15 12	0.13 6	0.12 3	0.12 15	0.24 60	0.12 6	0.07 16	0.05 6	0.08 67	0.07 52	0.07 37	0.07 68

rrr	0.17 38	0.11 63	0.57 268	0.19 26	0.12 79	0.20 57	0.18 90	0.35 108	0.22 34	0.15 12	0.12 2	0.14 22	0.12 15	0.28 124	0.14 42	0.07 16	0.06 72	0.08 67	0.07 52	0.07 37	0.07 68

11t	0.14 6	0.12 83	0.27 23	0.19 26	0.12 79	0.21 76	0.18 90	0.27 22	0.20 16	0.15 12	0.13 6	0.12 3	0.12 15	0.24 60	0.12 6	0.07 16	0.05 6	0.08 67	0.07 52	0.07 37	0.07 68

StereoIM	0.14 6	0.13 138	0.26 18	0.19 26	0.14 168	0.16 6	0.13 3	0.25 12	0.21 26	0.13 2	0.14 14	0.14 22	0.11 9	0.17 11	0.17 93	0.08 102	0.07 161	0.08 67	0.06 24	0.07 37	0.06 18

IGEV_Zeroshot_test	0.18 56	0.10 24	0.65 298	0.20 60	0.12 79	0.19 36	0.15 26	0.34 91	0.19 7	0.28 101	0.22 49	0.27 142	0.13 35	0.23 54	0.18 107	0.07 16	0.06 72	0.08 67	0.08 112	0.07 37	0.06 18

AEACV	0.13 2	0.09 9	0.23 8	0.18 8	0.19 286	0.19 36	0.16 39	0.23 7	0.14 1	0.13 2	0.17 19	0.13 11	0.16 66	0.16 7	0.12 6	0.07 16	0.05 6	0.07 14	0.08 112	0.07 37	0.06 18

Any-RAFT	0.17 38	0.08 2	0.31 56	0.19 26	0.10 20	0.29 196	0.16 39	0.42 179	0.30 116	0.24 73	0.27 78	0.27 142	0.16 66	0.21 42	0.12 6	0.08 102	0.05 6	0.06 1	0.05 9	0.07 37	0.06 18

HH	0.18 56	0.12 83	0.55 260	0.22 133	0.12 79	0.18 14	0.18 90	0.34 91	0.19 7	0.20 44	0.24 61	0.34 203	0.18 111	0.29 137	0.12 6	0.07 16	0.05 6	0.07 14	0.07 52	0.07 37	0.06 18

HanStereo	0.18 56	0.12 83	0.55 260	0.22 133	0.12 79	0.18 14	0.18 90	0.34 91	0.19 7	0.20 44	0.24 61	0.34 203	0.18 111	0.29 137	0.12 6	0.07 16	0.05 6	0.07 14	0.07 52	0.07 37	0.06 18

DCRE	0.20 106	0.13 138	0.40 147	0.21 89	0.15 209	0.20 57	0.19 127	0.30 57	0.27 76	0.22 57	0.80 360	0.23 96	0.16 66	0.23 54	0.15 53	0.07 16	0.07 161	0.07 14	0.08 112	0.07 37	0.06 18

anonymousa	0.23 163	0.11 63	0.50 239	0.21 89	0.16 232	0.31 224	0.20 165	0.36 127	0.35 159	0.32 189	0.50 282	0.39 243	0.26 197	0.22 47	0.20 143	0.08 102	0.06 72	0.09 122	0.11 253	0.07 37	0.08 114

ProNet	0.14 6	0.12 83	0.25 14	0.19 26	0.11 43	0.19 36	0.19 127	0.27 22	0.20 16	0.14 8	0.13 6	0.13 11	0.12 15	0.24 60	0.12 6	0.06 1	0.05 6	0.07 14	0.06 24	0.07 37	0.07 68

ccc-4	0.14 6	0.12 83	0.27 23	0.19 26	0.12 79	0.21 76	0.18 90	0.27 22	0.20 16	0.15 12	0.13 6	0.12 3	0.12 15	0.24 60	0.12 6	0.07 16	0.05 6	0.08 67	0.07 52	0.07 37	0.07 68

DisPM	0.19 93	0.10 24	0.35 89	0.23 175	0.13 134	0.18 14	0.20 165	0.29 42	0.29 107	0.33 199	0.34 145	0.23 96	0.16 66	0.33 166	0.16 70	0.09 168	0.06 72	0.09 122	0.08 112	0.07 37	0.11 236

test_4	0.18 56	0.12 83	0.34 81	0.23 175	0.12 79	0.18 14	0.22 204	0.26 15	0.24 56	0.24 73	0.47 273	0.22 77	0.13 35	0.24 60	0.16 70	0.06 1	0.05 6	0.09 122	0.09 186	0.07 37	0.05 1

GLC_STEREO	0.15 23	0.10 24	0.24 10	0.21 89	0.09 7	0.17 9	0.15 26	0.23 7	0.27 76	0.17 29	0.20 37	0.17 42	0.11 9	0.23 54	0.16 70	0.07 16	0.09 256	0.09 122	0.08 112	0.07 37	0.06 18

IPLG	0.21 120	0.15 193	0.53 252	0.21 89	0.12 79	0.28 177	0.17 61	0.42 179	0.30 116	0.33 199	0.32 120	0.15 29	0.17 89	0.50 222	0.21 164	0.07 16	0.05 6	0.08 67	0.07 52	0.07 37	0.06 18

MIPNet	0.21 120	0.15 193	0.52 249	0.21 89	0.12 79	0.27 164	0.20 165	0.45 201	0.37 178	0.30 154	0.23 51	0.19 60	0.24 173	0.27 112	0.19 132	0.07 16	0.05 6	0.08 67	0.07 52	0.07 37	0.06 18

IPLGR	0.21 120	0.13 138	0.61 281	0.21 89	0.11 43	0.25 139	0.18 90	0.41 167	0.37 178	0.28 101	0.27 78	0.21 70	0.19 124	0.37 187	0.18 107	0.07 16	0.06 72	0.08 67	0.07 52	0.07 37	0.06 18

test_3	0.18 56	0.11 63	0.32 62	0.24 213	0.11 43	0.22 96	0.25 261	0.31 63	0.31 127	0.25 79	0.18 24	0.23 96	0.13 35	0.25 84	0.19 132	0.06 1	0.05 6	0.09 122	0.10 218	0.07 37	0.06 18

CrosDoStereo	0.31 267	0.10 24	0.49 229	0.18 8	0.12 79	0.22 96	1.11 410	0.34 91	0.37 178	0.38 259	0.61 330	0.28 157	0.46 331	0.61 271	0.57 333	0.07 16	0.06 72	0.08 67	0.08 112	0.07 37	0.07 68

OMP-Stereo	0.23 163	0.14 168	0.35 89	0.29 321	0.13 134	0.21 76	0.16 39	0.37 133	0.33 146	0.34 215	0.30 102	0.34 203	0.19 124	0.70 304	0.24 201	0.07 16	0.06 72	0.09 122	0.07 52	0.07 37	0.06 18

IIG-Stereo	0.23 163	0.13 138	0.35 89	0.29 321	0.12 79	0.23 113	0.14 13	0.38 139	0.31 127	0.34 215	0.37 171	0.33 197	0.21 138	0.70 304	0.26 222	0.08 102	0.06 72	0.09 122	0.07 52	0.07 37	0.06 18

FTStereo	0.28 243	0.10 24	0.43 186	0.23 175	0.13 134	0.21 76	0.53 375	0.34 91	0.26 67	0.38 259	0.95 372	0.30 174	0.56 352	0.32 160	0.18 107	0.08 102	0.06 72	0.09 122	0.08 112	0.07 37	0.19 331

DeepStereo_LL	0.31 267	0.10 24	0.49 229	0.18 8	0.12 79	0.22 96	1.11 410	0.34 91	0.37 178	0.38 259	0.61 330	0.28 157	0.46 331	0.61 271	0.57 333	0.07 16	0.06 72	0.08 67	0.08 112	0.07 37	0.07 68

THIR-Stereo	0.29 253	0.12 83	0.41 169	0.19 26	0.11 43	0.28 177	0.72 388	0.32 71	0.35 159	0.37 251	0.65 337	0.34 203	0.50 342	0.57 254	0.45 309	0.07 16	0.06 72	0.08 67	0.09 186	0.07 37	0.07 68

DRaft	0.24 186	0.10 24	0.34 81	0.18 8	0.12 79	0.28 177	0.23 225	0.33 85	0.39 197	0.38 259	0.61 330	0.21 70	0.41 310	0.48 215	0.42 301	0.07 16	0.06 72	0.08 67	0.08 112	0.07 37	0.08 114

GrayStereo	0.25 208	0.09 9	0.32 62	0.26 278	0.13 134	0.23 113	0.47 365	0.34 91	0.30 116	0.39 274	0.47 273	0.30 174	0.79 375	0.29 137	0.16 70	0.07 16	0.06 72	0.08 67	0.09 186	0.07 37	0.13 270

CroCo-Stereo	0.14 6	0.13 138	0.24 10	0.25 250	0.11 43	0.11 1	0.18 90	0.32 71	0.23 46	0.12 1	0.12 2	0.18 49	0.12 15	0.14 1	0.13 25	0.08 102	0.06 72	0.07 14	0.05 9	0.07 37	0.06 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
raft+_RVC	0.18 56	0.14 168	0.32 62	0.21 89	0.15 209	0.21 76	0.16 39	0.38 139	0.34 153	0.21 53	0.28 82	0.20 62	0.15 52	0.24 60	0.19 132	0.08 102	0.06 72	0.08 67	0.07 52	0.07 37	0.08 114

XX-TBD	0.15 23	0.18 239	0.28 31	0.22 133	0.10 20	0.22 96	0.15 26	0.22 4	0.27 76	0.22 57	0.26 73	0.14 22	0.12 15	0.16 7	0.13 25	0.08 102	0.05 6	0.06 1	0.04 1	0.07 37	0.06 18

XX-Stereo	0.21 120	0.10 24	0.83 336	0.26 278	0.17 248	0.23 113	0.13 3	0.40 157	0.18 5	0.20 44	0.41 209	0.31 182	0.10 4	0.32 160	0.12 6	0.08 102	0.06 72	0.08 67	0.08 112	0.07 37	0.05 1

111	0.20 106	0.17 227	0.40 147	0.18 8	0.09 7	0.24 128	0.17 61	0.41 167	0.45 257	0.23 60	0.29 91	0.29 164	0.21 138	0.24 60	0.18 107	0.07 16	0.05 6	0.07 14	0.06 24	0.07 37	0.08 114

test_xeample3	0.16 30	0.11 63	0.56 264	0.19 26	0.12 79	0.20 57	0.18 90	0.35 108	0.20 16	0.16 25	0.12 2	0.13 11	0.12 15	0.24 60	0.15 53	0.07 16	0.06 72	0.07 14	0.08 112	0.07 37	0.07 68

RAFT-Stereo + iAFF	0.17 38	0.14 168	0.32 62	0.20 60	0.09 7	0.19 36	0.17 61	0.32 71	0.30 116	0.25 79	0.33 139	0.20 62	0.17 89	0.19 26	0.15 53	0.06 1	0.05 6	0.07 14	0.07 52	0.07 37	0.05 1

AFF-stereo	0.18 56	0.15 193	0.32 62	0.21 89	0.10 20	0.18 14	0.18 90	0.33 85	0.27 76	0.25 79	0.37 171	0.25 114	0.17 89	0.24 60	0.15 53	0.06 1	0.05 6	0.08 67	0.08 112	0.07 37	0.05 1

CREStereo	0.13 2	0.08 2	0.21 4	0.14 1	0.08 2	0.22 96	0.15 26	0.25 12	0.24 56	0.16 25	0.21 45	0.14 22	0.13 35	0.18 19	0.13 25	0.09 168	0.05 6	0.06 1	0.04 1	0.07 37	0.06 18
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	0.15 23	0.08 2	0.23 8	0.15 2	0.09 7	0.23 113	0.16 39	0.25 12	0.23 46	0.17 29	0.21 45	0.16 37	0.14 45	0.22 47	0.13 25	0.29 374	0.05 6	0.06 1	0.04 1	0.07 37	0.06 18

DIP-Stereo	0.18 56	0.12 83	0.33 76	0.20 60	0.13 134	0.28 177	0.12 1	0.42 179	0.25 60	0.27 92	0.32 120	0.21 70	0.17 89	0.25 84	0.20 143	0.07 16	0.06 72	0.08 67	0.06 24	0.07 37	0.08 114
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
RASNet	0.28 243	0.14 168	0.44 192	0.22 133	0.18 268	0.32 232	0.19 127	0.48 229	0.38 191	0.29 126	0.43 235	0.47 291	0.37 294	0.79 337	0.36 275	0.09 168	0.07 161	0.07 14	0.09 186	0.07 37	0.07 68

MLCV	0.22 146	0.16 211	0.44 192	0.21 89	0.08 2	0.29 196	0.19 127	0.38 139	0.37 178	0.38 259	0.44 244	0.31 182	0.21 138	0.41 198	0.24 201	0.07 16	0.05 6	0.06 1	0.05 9	0.07 37	0.06 18

IGEV+	0.14 6	0.11 63	0.25 14	0.19 26	0.10 20	0.17 9	0.16 39	0.29 42	0.21 26	0.17 29	0.17 19	0.14 22	0.12 15	0.19 26	0.13 25	0.07 16	0.06 72	0.07 14	0.05 9	0.08 81	0.06 18

DispNO	0.27 225	0.18 239	0.62 289	0.23 175	0.17 248	0.25 139	0.22 204	0.45 201	0.41 221	0.32 189	0.39 193	0.38 231	0.27 214	0.77 333	0.27 226	0.09 168	0.07 161	0.10 186	0.10 218	0.08 81	0.08 114

tta	0.24 186	0.12 83	0.40 147	0.19 26	0.10 20	0.27 164	0.19 127	0.51 256	0.45 257	0.34 215	0.41 209	0.31 182	0.26 197	0.58 259	0.28 229	0.10 211	0.07 161	0.08 67	0.08 112	0.08 81	0.07 68

qqq1	0.24 186	0.12 83	0.40 147	0.19 26	0.10 20	0.27 164	0.19 127	0.51 256	0.45 257	0.34 215	0.41 209	0.31 182	0.26 197	0.58 259	0.16 70	0.10 211	0.07 161	0.07 14	0.06 24	0.08 81	0.07 68

fff1	0.24 186	0.12 83	0.40 147	0.19 26	0.10 20	0.27 164	0.19 127	0.51 256	0.45 257	0.34 215	0.41 209	0.31 182	0.26 197	0.58 259	0.16 70	0.10 211	0.07 161	0.07 14	0.06 24	0.08 81	0.07 68

MyStereo07	0.16 30	0.12 83	0.26 18	0.22 133	0.14 168	0.25 139	0.23 225	0.29 42	0.21 26	0.15 12	0.13 6	0.12 3	0.13 35	0.25 84	0.13 25	0.07 16	0.07 161	0.09 122	0.08 112	0.08 81	0.08 114

MyStereo06	0.20 106	0.12 83	0.57 268	0.21 89	0.14 168	0.25 139	0.23 225	0.40 157	0.21 26	0.30 154	0.24 61	0.31 182	0.18 111	0.22 47	0.18 107	0.07 16	0.07 161	0.09 122	0.08 112	0.08 81	0.08 114

MyStereo05	0.23 163	0.12 83	0.57 268	0.21 89	0.14 168	0.25 139	0.23 225	0.48 229	0.52 311	0.31 171	0.23 51	0.25 114	0.22 149	0.30 149	0.21 164	0.07 16	0.07 161	0.09 122	0.08 112	0.08 81	0.08 114

MyStereo04	0.23 163	0.12 83	0.55 260	0.22 133	0.14 168	0.25 139	0.23 225	0.49 235	0.52 311	0.28 101	0.23 51	0.27 142	0.23 158	0.30 149	0.22 178	0.07 16	0.07 161	0.09 122	0.08 112	0.08 81	0.08 114

CoDeX	0.23 163	0.12 83	0.46 208	0.21 89	0.14 168	0.29 196	0.21 188	0.53 277	0.41 221	0.29 126	0.35 152	0.29 164	0.22 149	0.48 215	0.19 132	0.09 168	0.06 72	0.08 67	0.07 52	0.08 81	0.07 68

cc1	0.18 56	0.14 168	0.38 131	0.23 175	0.11 43	0.31 224	0.19 127	0.35 108	0.47 276	0.17 29	0.19 27	0.13 11	0.18 111	0.28 124	0.11 1	0.08 102	0.05 6	0.08 67	0.06 24	0.08 81	0.08 114

DualNet	0.26 218	0.12 83	0.42 176	0.20 60	0.13 134	0.28 177	0.20 165	0.35 108	0.44 245	0.30 154	0.42 223	0.34 203	0.23 158	0.27 112	1.08 374	0.08 102	0.05 6	0.11 234	0.10 218	0.08 81	0.08 114

ffm	0.22 146	0.12 83	0.42 176	0.20 60	0.13 134	0.28 177	0.20 165	0.35 108	0.44 245	0.30 154	0.42 223	0.34 203	0.23 158	0.27 112	0.11 1	0.08 102	0.05 6	0.11 234	0.10 218	0.08 81	0.08 114

ff1	0.29 253	0.12 83	0.42 176	0.20 60	0.13 134	0.28 177	0.20 165	0.35 108	0.44 245	0.30 154	0.42 223	0.34 203	0.23 158	0.81 344	1.08 374	0.08 102	0.05 6	0.11 234	0.10 218	0.08 81	0.08 114

tt1	0.18 56	0.14 168	0.35 89	0.23 175	0.11 43	0.30 213	0.19 127	0.35 108	0.44 245	0.17 29	0.19 27	0.13 11	0.16 66	0.27 112	0.11 1	0.08 102	0.05 6	0.08 67	0.06 24	0.08 81	0.08 114

MIF-Stereo	0.14 6	0.10 24	0.30 44	0.21 89	0.13 134	0.17 9	0.13 3	0.19 1	0.18 5	0.15 12	0.20 37	0.10 1	0.11 9	0.18 19	0.16 70	0.08 102	0.06 72	0.07 14	0.06 24	0.08 81	0.06 18

MIM_Stereo	0.18 56	0.12 83	0.38 131	0.20 60	0.11 43	0.17 9	0.14 13	0.35 108	0.25 60	0.27 92	0.35 152	0.23 96	0.13 35	0.27 112	0.16 70	0.06 1	0.07 161	0.08 67	0.08 112	0.08 81	0.06 18

CASnet	0.14 6	0.12 83	0.22 6	0.22 133	0.08 2	0.16 6	0.15 26	0.27 22	0.25 60	0.22 57	0.20 37	0.15 29	0.11 9	0.17 11	0.13 25	0.07 16	0.05 6	0.11 234	0.09 186	0.08 81	0.05 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
LL-Strereo2	0.18 56	0.18 239	0.39 142	0.22 133	0.12 79	0.24 128	0.13 3	0.31 63	0.23 46	0.24 73	0.20 37	0.24 107	0.12 15	0.26 97	0.15 53	0.06 1	0.06 72	0.12 267	0.09 186	0.08 81	0.07 68

4D-IteraStereo	0.17 38	0.16 211	0.50 239	0.21 89	0.14 168	0.19 36	0.17 61	0.28 35	0.28 89	0.23 60	0.20 37	0.20 62	0.11 9	0.19 26	0.14 42	0.06 1	0.04 1	0.10 186	0.08 112	0.08 81	0.06 18

anonymousdsp2	0.17 38	0.10 24	0.28 31	0.20 60	0.11 43	0.25 139	0.17 61	0.41 167	0.31 127	0.23 60	0.23 51	0.22 77	0.15 52	0.25 84	0.15 53	0.07 16	0.05 6	0.07 14	0.05 9	0.08 81	0.07 68

anonymousdsp	0.14 6	0.12 83	0.27 23	0.19 26	0.12 79	0.21 76	0.18 90	0.28 35	0.20 16	0.15 12	0.13 6	0.12 3	0.12 15	0.24 60	0.12 6	0.07 16	0.05 6	0.08 67	0.07 52	0.08 81	0.07 68

CES	0.14 6	0.08 2	0.19 1	0.17 5	0.22 323	0.18 14	0.16 39	0.23 7	0.19 7	0.14 8	0.17 19	0.14 22	0.10 4	0.18 19	0.12 6	0.07 16	0.05 6	0.06 1	0.04 1	0.08 81	0.18 324

Selective-RAFT	0.17 38	0.12 83	0.30 44	0.24 213	0.10 20	0.29 196	0.15 26	0.32 71	0.31 127	0.17 29	0.17 19	0.21 70	0.18 111	0.28 124	0.17 93	0.07 16	0.06 72	0.07 14	0.07 52	0.08 81	0.06 18

CroCo-Stereo Lap2	0.15 23	0.15 193	0.28 31	0.25 250	0.18 268	0.11 1	0.19 127	0.28 35	0.21 26	0.13 2	0.16 16	0.15 29	0.12 15	0.17 11	0.14 42	0.07 16	0.07 161	0.08 67	0.06 24	0.08 81	0.07 68

TestStereo1	0.21 120	0.16 211	0.32 62	0.26 278	0.13 134	0.26 157	0.27 277	0.40 157	0.36 169	0.29 126	0.39 193	0.22 77	0.21 138	0.33 166	0.17 93	0.07 16	0.06 72	0.09 122	0.08 112	0.08 81	0.07 68

raft_robust	0.22 146	0.17 227	0.30 44	0.22 133	0.12 79	0.23 113	0.22 204	0.49 235	0.48 285	0.32 189	0.32 120	0.26 134	0.23 158	0.53 238	0.15 53	0.07 16	0.06 72	0.08 67	0.10 218	0.08 81	0.06 18

RAFT_CTSACE	0.21 120	0.16 211	0.41 169	0.25 250	0.15 209	0.22 96	0.24 247	0.32 71	0.28 89	0.33 199	0.51 288	0.29 164	0.17 89	0.32 160	0.13 25	0.06 1	0.07 161	0.09 122	0.08 112	0.08 81	0.06 18

SA-5K	0.21 120	0.16 211	0.32 62	0.26 278	0.13 134	0.26 157	0.27 277	0.40 157	0.36 169	0.29 126	0.39 193	0.22 77	0.21 138	0.33 166	0.17 93	0.07 16	0.06 72	0.09 122	0.08 112	0.08 81	0.07 68

Sa-1000	0.22 146	0.15 193	0.35 89	0.23 175	0.13 134	0.28 177	0.23 225	0.47 218	0.39 197	0.30 154	0.50 282	0.26 134	0.19 124	0.33 166	0.16 70	0.07 16	0.06 72	0.10 186	0.11 253	0.08 81	0.06 18

SA	0.22 146	0.16 211	0.36 107	0.23 175	0.13 134	0.24 128	0.23 225	0.45 201	0.40 210	0.27 92	0.44 244	0.23 96	0.23 158	0.33 166	0.17 93	0.07 16	0.06 72	0.10 186	0.11 253	0.08 81	0.06 18

IGEV-Stereo	0.14 6	0.12 83	0.27 23	0.19 26	0.12 79	0.21 76	0.18 90	0.28 35	0.20 16	0.15 12	0.13 6	0.12 3	0.12 15	0.24 60	0.12 6	0.07 16	0.05 6	0.08 67	0.07 52	0.08 81	0.07 68
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
CIPLG	0.21 120	0.21 276	0.55 260	0.23 175	0.15 209	0.25 139	0.20 165	0.35 108	0.29 107	0.31 171	0.33 139	0.22 77	0.15 52	0.26 97	0.20 143	0.08 102	0.07 161	0.07 14	0.07 52	0.08 81	0.08 114

iRaft-Stereo_20w	0.19 93	0.10 24	0.46 208	0.19 26	0.13 134	0.25 139	0.19 127	0.52 266	0.19 7	0.29 126	0.21 45	0.22 77	0.20 132	0.28 124	0.18 107	0.07 16	0.06 72	0.07 14	0.08 112	0.08 81	0.08 114

IPLGR_C	0.21 120	0.22 288	0.60 278	0.23 175	0.15 209	0.24 128	0.20 165	0.35 108	0.29 107	0.31 171	0.32 120	0.22 77	0.15 52	0.25 84	0.20 143	0.08 102	0.07 161	0.07 14	0.07 52	0.08 81	0.08 114

GMOStereo	0.18 56	0.14 168	0.30 44	0.22 133	0.12 79	0.20 57	0.27 277	0.26 15	0.28 89	0.31 171	0.32 120	0.26 134	0.17 89	0.15 3	0.12 6	0.07 16	0.07 161	0.10 186	0.08 112	0.08 81	0.05 1

error version	0.18 56	0.14 168	0.30 44	0.22 133	0.12 79	0.20 57	0.27 277	0.26 15	0.28 89	0.31 171	0.32 120	0.26 134	0.17 89	0.15 3	0.12 6	0.07 16	0.07 161	0.10 186	0.08 112	0.08 81	0.05 1

test-v	0.18 56	0.14 168	0.30 44	0.22 133	0.12 79	0.20 57	0.27 277	0.26 15	0.28 89	0.31 171	0.32 120	0.26 134	0.17 89	0.15 3	0.12 6	0.07 16	0.07 161	0.10 186	0.08 112	0.08 81	0.05 1

ACRE	0.21 120	0.20 263	0.62 289	0.23 175	0.15 209	0.24 128	0.20 165	0.35 108	0.28 89	0.31 171	0.32 120	0.22 77	0.15 52	0.25 84	0.20 143	0.08 102	0.07 161	0.07 14	0.07 52	0.08 81	0.08 114

PFNet+	0.20 106	0.10 24	0.37 112	0.21 89	0.12 79	0.17 9	0.19 127	0.29 42	0.34 153	0.33 199	0.32 120	0.24 107	0.16 66	0.32 160	0.17 93	0.10 211	0.07 161	0.11 234	0.10 218	0.08 81	0.12 258

HHNet	0.22 146	0.12 83	0.52 249	0.18 8	0.18 268	0.20 57	0.20 165	0.34 91	0.31 127	0.32 189	0.59 318	0.20 62	0.21 138	0.24 60	0.31 249	0.08 102	0.05 6	0.09 122	0.07 52	0.08 81	0.11 236

AAGNet	0.33 282	0.11 63	0.37 112	0.25 250	0.16 232	0.20 57	0.19 127	0.30 57	0.27 76	0.35 231	0.35 152	0.27 142	0.30 250	0.44 206	2.66 411	0.08 102	0.05 6	0.10 186	0.07 52	0.08 81	0.06 18

NF-Stereo	0.20 106	0.10 24	0.35 89	0.24 213	0.12 79	0.21 76	0.18 90	0.38 139	0.32 135	0.28 101	0.30 102	0.22 77	0.16 66	0.51 227	0.20 143	0.08 102	0.06 72	0.09 122	0.08 112	0.08 81	0.13 270

OCTAStereo	0.20 106	0.10 24	0.35 89	0.24 213	0.12 79	0.21 76	0.18 90	0.38 139	0.32 135	0.28 101	0.30 102	0.22 77	0.16 66	0.51 227	0.20 143	0.08 102	0.06 72	0.09 122	0.08 112	0.08 81	0.13 270

PSM-softLoss	0.21 120	0.10 24	0.39 142	0.24 213	0.12 79	0.20 57	0.18 90	0.38 139	0.26 67	0.29 126	0.32 120	0.24 107	0.16 66	0.52 233	0.20 143	0.09 168	0.06 72	0.10 186	0.09 186	0.08 81	0.12 258

KMStereo	0.21 120	0.10 24	0.39 142	0.24 213	0.12 79	0.20 57	0.18 90	0.38 139	0.26 67	0.29 126	0.32 120	0.24 107	0.16 66	0.52 233	0.20 143	0.09 168	0.06 72	0.10 186	0.09 186	0.08 81	0.12 258

PSM-AAD	0.25 208	0.10 24	0.30 44	0.24 213	0.12 79	0.26 157	0.38 340	0.34 91	0.28 89	0.35 231	0.39 193	0.28 157	0.79 375	0.30 149	0.16 70	0.07 16	0.06 72	0.12 267	0.11 253	0.08 81	0.21 348

KYRaft	0.22 146	0.10 24	0.30 44	0.23 175	0.12 79	0.23 113	0.23 225	0.35 108	0.24 56	0.35 231	0.54 304	0.34 203	0.26 197	0.29 137	0.15 53	0.07 16	0.05 6	0.09 122	0.10 218	0.08 81	0.31 372

RAFT_R40	0.21 120	0.10 24	0.37 112	0.24 213	0.13 134	0.18 14	0.18 90	0.31 63	0.29 107	0.33 199	0.33 139	0.30 174	0.24 173	0.55 243	0.18 107	0.08 102	0.05 6	0.10 186	0.08 112	0.08 81	0.07 68

PFNet	0.23 163	0.10 24	0.57 268	0.24 213	0.14 168	0.22 96	0.19 127	0.39 150	0.33 146	0.35 231	0.32 120	0.27 142	0.19 124	0.64 286	0.22 178	0.09 168	0.05 6	0.09 122	0.07 52	0.08 81	0.07 68

RE-Stereo	0.20 106	0.10 24	0.35 89	0.24 213	0.12 79	0.21 76	0.18 90	0.38 139	0.32 135	0.28 101	0.30 102	0.22 77	0.16 66	0.51 227	0.20 143	0.08 102	0.06 72	0.09 122	0.08 112	0.08 81	0.13 270

Pruner-Stereo	0.19 93	0.11 63	0.34 81	0.29 321	0.12 79	0.19 36	0.17 61	0.31 63	0.29 107	0.33 199	0.32 120	0.25 114	0.15 52	0.24 60	0.21 164	0.09 168	0.06 72	0.09 122	0.08 112	0.08 81	0.09 166

TVStereo	0.20 106	0.10 24	0.35 89	0.24 213	0.12 79	0.21 76	0.18 90	0.38 139	0.32 135	0.28 101	0.30 102	0.22 77	0.16 66	0.51 227	0.20 143	0.08 102	0.06 72	0.09 122	0.08 112	0.08 81	0.13 270

IRAFT_RVC	0.22 146	0.12 83	0.39 142	0.26 278	0.11 43	0.18 14	0.24 247	0.40 157	0.37 178	0.31 171	0.30 102	0.29 164	0.24 173	0.55 243	0.22 178	0.08 102	0.06 72	0.10 186	0.08 112	0.08 81	0.07 68

test-2	0.18 56	0.14 168	0.30 44	0.22 133	0.12 79	0.20 57	0.27 277	0.26 15	0.28 89	0.31 171	0.32 120	0.26 134	0.17 89	0.15 3	0.12 6	0.07 16	0.07 161	0.10 186	0.08 112	0.08 81	0.05 1

GMM-Stereo	0.21 120	0.10 24	0.43 186	0.23 175	0.13 134	0.24 128	0.25 261	0.37 133	0.27 76	0.30 154	0.45 256	0.27 142	0.21 138	0.31 154	0.17 93	0.07 16	0.05 6	0.10 186	0.09 186	0.08 81	0.19 331

Prome-Stereo	0.21 120	0.10 24	0.30 44	0.24 213	0.12 79	0.23 113	0.23 225	0.36 127	0.25 60	0.33 199	0.59 318	0.24 107	0.28 228	0.29 137	0.16 70	0.07 16	0.05 6	0.08 67	0.07 52	0.08 81	0.20 341

iRaftStereo_RVC	0.16 30	0.12 83	0.26 18	0.21 89	0.11 43	0.20 57	0.17 61	0.32 71	0.23 46	0.20 44	0.25 67	0.18 49	0.12 15	0.20 31	0.15 53	0.07 16	0.05 6	0.09 122	0.09 186	0.08 81	0.07 68

delet	0.27 225	0.14 168	0.40 147	0.23 175	0.19 286	0.41 295	0.29 294	0.49 235	0.48 285	0.33 199	0.41 209	0.37 226	0.30 250	0.48 215	0.34 265	0.09 168	0.09 256	0.11 234	0.12 285	0.08 81	0.08 114

cf-r	0.24 186	0.15 193	0.44 192	0.21 89	0.14 168	0.27 164	0.22 204	0.42 179	0.40 210	0.30 154	0.42 223	0.42 266	0.26 197	0.43 202	0.25 210	0.11 238	0.06 72	0.08 67	0.10 218	0.08 81	0.08 114

HSM-Net_RVC	0.27 225	0.11 63	0.42 176	0.19 26	0.11 43	0.34 254	0.20 165	0.62 347	0.43 231	0.40 282	0.43 235	0.50 306	0.26 197	0.76 327	0.22 178	0.08 102	0.07 161	0.07 14	0.07 52	0.08 81	0.08 114
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
HSM	0.28 243	0.16 211	0.35 89	0.20 60	0.15 209	0.33 241	0.19 127	0.53 277	0.37 178	0.36 246	0.38 181	0.67 357	0.31 261	0.89 357	0.23 192	0.08 102	0.06 72	0.08 67	0.07 52	0.08 81	0.08 114

iResNet	0.24 186	0.18 239	0.61 281	0.25 250	0.11 43	0.29 196	0.21 188	0.42 179	0.43 231	0.33 199	0.43 235	0.27 142	0.22 149	0.34 172	0.26 222	0.07 16	0.05 6	0.07 14	0.06 24	0.08 81	0.07 68

H2IRNET	0.18 56	0.13 138	0.35 89	0.21 89	0.12 79	0.20 57	0.15 26	0.27 22	0.30 116	0.17 29	0.31 116	0.25 114	0.20 132	0.24 60	0.18 107	0.07 16	0.06 72	0.09 122	0.10 218	0.09 144	0.06 18

Former-RAFT_DAM_RVC	0.17 38	0.13 138	0.24 10	0.19 26	0.13 134	0.24 128	0.17 61	0.30 57	0.37 178	0.43 305	0.17 19	0.13 11	0.12 15	0.19 26	0.15 53	0.08 102	0.07 161	0.09 122	0.07 52	0.09 144	0.08 114

SMFormer	0.25 208	0.12 83	0.40 147	0.19 26	0.10 20	0.27 164	0.19 127	0.51 256	0.45 257	0.34 215	0.41 209	0.31 182	0.26 197	0.58 259	0.28 229	0.10 211	0.07 161	0.08 67	0.08 112	0.09 144	0.09 166

ACVNet-DCA	0.18 56	0.14 168	0.38 131	0.23 175	0.11 43	0.31 224	0.19 127	0.41 167	0.27 76	0.17 29	0.19 27	0.13 11	0.18 111	0.28 124	0.11 1	0.08 102	0.05 6	0.08 67	0.06 24	0.09 144	0.09 166

xx1	0.20 106	0.14 168	0.38 131	0.23 175	0.11 43	0.31 224	0.19 127	0.35 108	0.47 276	0.17 29	0.19 27	0.28 157	0.24 173	0.28 124	0.11 1	0.08 102	0.05 6	0.10 186	0.09 186	0.09 144	0.09 166

1test111	0.19 93	0.14 168	0.38 131	0.23 175	0.11 43	0.31 224	0.19 127	0.41 167	0.27 76	0.17 29	0.19 27	0.13 11	0.18 111	0.34 172	0.22 178	0.08 102	0.05 6	0.08 67	0.06 24	0.09 144	0.09 166

11t1	0.18 56	0.10 24	0.30 44	0.20 60	0.11 43	0.27 164	0.17 61	0.35 108	0.23 46	0.25 79	0.23 51	0.23 96	0.23 158	0.25 84	0.18 107	0.09 168	0.07 161	0.07 14	0.06 24	0.09 144	0.09 166

1111x	0.32 276	0.11 63	0.40 147	0.22 133	0.11 43	0.32 232	0.26 272	0.59 327	0.43 231	0.31 171	0.41 209	0.39 243	0.28 228	0.76 327	1.37 391	0.09 168	0.08 228	0.09 122	0.10 218	0.09 144	0.08 114

whm_eth	0.23 163	0.18 239	0.56 264	0.24 213	0.19 286	0.21 76	0.18 90	0.37 133	0.40 210	0.31 171	0.60 323	0.15 29	0.17 89	0.26 97	0.19 132	0.09 168	0.08 228	0.10 186	0.09 186	0.09 144	0.11 236

MIF-Stereo (partial)	0.16 30	0.10 24	0.34 81	0.21 89	0.15 209	0.15 4	0.13 3	0.28 35	0.25 60	0.17 29	0.26 73	0.15 29	0.16 66	0.25 84	0.17 93	0.09 168	0.06 72	0.10 186	0.08 112	0.09 144	0.08 114

EKT-Stereo	0.38 313	0.12 83	0.38 131	0.42 371	3.88 418	0.21 76	0.17 61	0.35 108	0.28 89	0.20 44	0.20 37	0.23 96	0.15 52	0.28 124	0.16 70	0.09 168	0.07 161	0.09 122	0.07 52	0.09 144	0.09 166

LL-Strereo	0.29 253	0.25 302	0.58 272	0.25 250	0.21 308	0.23 113	0.24 247	0.55 294	0.42 226	0.34 215	0.32 120	0.41 259	0.40 306	0.94 366	0.23 192	0.08 102	0.07 161	0.11 234	0.09 186	0.09 144	0.09 166

CBFPSM	0.27 225	0.16 211	0.67 302	0.20 60	0.14 168	0.38 280	0.25 261	0.40 157	0.36 169	0.33 199	0.36 162	0.56 323	0.38 298	0.32 160	0.38 278	0.08 102	0.08 228	0.07 14	0.08 112	0.09 144	0.11 236

gwcnet-sp	0.24 186	0.13 138	0.63 292	0.22 133	0.14 168	0.34 254	0.22 204	0.44 193	0.39 197	0.35 231	0.34 145	0.27 142	0.27 214	0.35 181	0.25 210	0.09 168	0.08 228	0.09 122	0.09 186	0.09 144	0.09 166

scenet	0.24 186	0.13 138	0.63 292	0.22 133	0.14 168	0.34 254	0.22 204	0.44 193	0.39 197	0.35 231	0.34 145	0.27 142	0.27 214	0.35 181	0.25 210	0.09 168	0.08 228	0.09 122	0.09 186	0.09 144	0.09 166

knoymous	0.17 38	0.09 9	0.32 62	0.17 5	0.11 43	0.21 76	0.17 61	0.32 71	0.23 46	0.23 60	0.28 82	0.27 142	0.16 66	0.23 54	0.16 70	0.09 168	0.06 72	0.09 122	0.06 24	0.09 144	0.09 166

ssnet	0.24 186	0.13 138	0.63 292	0.22 133	0.14 168	0.34 254	0.22 204	0.44 193	0.39 197	0.35 231	0.34 145	0.27 142	0.27 214	0.35 181	0.25 210	0.09 168	0.08 228	0.09 122	0.09 186	0.09 144	0.09 166

qqq	0.20 106	0.12 83	0.31 56	0.20 60	0.11 43	0.23 113	0.19 127	0.41 167	0.27 76	0.24 73	0.28 82	0.28 157	0.24 173	0.34 172	0.22 178	0.08 102	0.07 161	0.10 186	0.09 186	0.09 144	0.09 166

x	0.19 93	0.11 63	0.29 38	0.20 60	0.11 43	0.26 157	0.18 90	0.41 167	0.29 107	0.25 79	0.29 91	0.28 157	0.24 173	0.26 97	0.23 192	0.09 168	0.07 161	0.08 67	0.07 52	0.09 144	0.08 114

BUS	0.23 163	0.12 83	0.28 31	0.25 250	0.14 168	0.43 310	0.17 61	0.56 308	0.34 153	0.34 215	0.35 152	0.32 190	0.20 132	0.26 97	0.21 164	0.10 211	0.07 161	0.11 234	0.10 218	0.09 144	0.09 166

IER	0.23 163	0.12 83	0.39 142	0.20 60	0.14 168	0.31 224	0.19 127	0.42 179	0.36 169	0.33 199	0.40 201	0.32 190	0.33 271	0.29 137	0.22 178	0.09 168	0.07 161	0.08 67	0.08 112	0.09 144	0.08 114

RAFT+CT+SA	0.21 120	0.18 239	0.33 76	0.25 250	0.18 268	0.23 113	0.29 294	0.40 157	0.36 169	0.24 73	0.38 181	0.18 49	0.16 66	0.32 160	0.16 70	0.07 16	0.05 6	0.09 122	0.12 285	0.09 144	0.09 166

BSDual-CNN	0.23 163	0.12 83	0.28 31	0.25 250	0.14 168	0.35 263	0.21 188	0.56 308	0.34 153	0.34 215	0.35 152	0.38 231	0.24 173	0.26 97	0.21 164	0.10 211	0.07 161	0.11 234	0.10 218	0.09 144	0.09 166

hknet	0.25 208	0.14 168	0.40 147	0.25 250	0.15 209	0.35 263	0.21 188	0.56 308	0.37 178	0.34 215	0.35 152	0.43 269	0.27 214	0.37 187	0.21 164	0.09 168	0.07 161	0.11 234	0.10 218	0.09 144	0.09 166

iRaft-Stereo_5w	0.23 163	0.18 239	0.44 192	0.22 133	0.13 134	0.19 36	0.19 127	0.37 133	0.32 135	0.28 101	0.37 171	0.34 203	0.23 158	0.65 292	0.27 226	0.06 1	0.06 72	0.08 67	0.07 52	0.09 144	0.08 114

psmg	0.23 163	0.12 83	0.28 31	0.21 89	0.14 168	0.35 263	0.23 225	0.51 256	0.34 153	0.35 231	0.38 181	0.38 231	0.24 173	0.26 97	0.21 164	0.10 211	0.08 228	0.10 186	0.10 218	0.09 144	0.08 114

DAS	0.27 225	0.12 83	0.42 176	0.24 213	0.18 268	0.29 196	0.24 247	0.45 201	0.45 257	0.41 291	0.44 244	0.34 203	0.29 241	0.75 322	0.21 164	0.09 168	0.07 161	0.09 122	0.07 52	0.09 144	0.09 166

SepStereo	0.26 218	0.12 83	0.42 176	0.24 213	0.18 268	0.29 196	0.24 247	0.45 201	0.45 257	0.41 291	0.44 244	0.34 203	0.29 241	0.64 286	0.21 164	0.09 168	0.07 161	0.09 122	0.07 52	0.09 144	0.09 166

GwcNet-ADL	0.22 146	0.14 168	0.58 272	0.24 213	0.13 134	0.22 96	0.23 225	0.49 235	0.40 210	0.27 92	0.29 91	0.30 174	0.20 132	0.26 97	0.23 192	0.09 168	0.07 161	0.07 14	0.07 52	0.09 144	0.09 166

GANet-ADL	0.21 120	0.12 83	0.45 202	0.23 175	0.14 168	0.29 196	0.19 127	0.46 211	0.35 159	0.25 79	0.32 120	0.32 190	0.19 124	0.24 60	0.20 143	0.10 211	0.07 161	0.07 14	0.06 24	0.09 144	0.10 211

NRIStereo	0.18 56	0.11 63	0.35 89	0.23 175	0.11 43	0.24 128	0.20 165	0.29 42	0.26 67	0.26 88	0.25 67	0.25 114	0.18 111	0.34 172	0.18 107	0.07 16	0.06 72	0.09 122	0.07 52	0.09 144	0.08 114

SST-Stereo	0.21 120	0.10 24	0.37 112	0.24 213	0.13 134	0.19 36	0.17 61	0.31 63	0.24 56	0.34 215	0.33 139	0.29 164	0.25 188	0.56 251	0.17 93	0.08 102	0.05 6	0.10 186	0.08 112	0.09 144	0.07 68

DeepStereo_RVC	0.18 56	0.11 63	0.40 147	0.21 89	0.11 43	0.19 36	0.16 39	0.28 35	0.22 34	0.27 92	0.27 78	0.23 96	0.28 228	0.24 60	0.18 107	0.08 102	0.06 72	0.09 122	0.07 52	0.09 144	0.10 211

ICVP	0.23 163	0.13 138	0.44 192	0.26 278	0.14 168	0.29 196	0.25 261	0.45 201	0.33 146	0.29 126	0.43 235	0.35 217	0.25 188	0.26 97	0.23 192	0.12 265	0.09 256	0.09 122	0.08 112	0.09 144	0.10 211
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
rafts_anoy	0.18 56	0.15 193	0.35 89	0.22 133	0.14 168	0.19 36	0.17 61	0.32 71	0.30 116	0.23 60	0.25 67	0.20 62	0.16 66	0.22 47	0.19 132	0.08 102	0.07 161	0.10 186	0.12 285	0.09 144	0.08 114

RALCasStereoNet	0.18 56	0.15 193	0.33 76	0.21 89	0.14 168	0.21 76	0.18 90	0.31 63	0.25 60	0.21 53	0.29 91	0.22 77	0.15 52	0.27 112	0.17 93	0.08 102	0.10 274	0.07 14	0.06 24	0.09 144	0.09 166

RALAANet	0.19 93	0.18 239	0.37 112	0.23 175	0.14 168	0.23 113	0.13 3	0.37 133	0.29 107	0.28 101	0.26 73	0.25 114	0.15 52	0.26 97	0.18 107	0.08 102	0.06 72	0.09 122	0.08 112	0.09 144	0.06 18

sCroCo_RVC	0.18 56	0.14 168	0.49 229	0.27 301	0.18 268	0.22 96	0.17 61	0.27 22	0.23 46	0.14 8	0.22 49	0.17 42	0.14 45	0.21 42	0.15 53	0.10 211	0.11 291	0.09 122	0.09 186	0.09 144	0.09 166

222	0.41 327	0.10 24	0.29 38	0.19 26	0.11 43	0.36 268	0.20 165	0.57 315	0.39 197	0.35 231	0.44 244	0.30 174	0.27 214	0.55 243	3.56 414	0.11 238	0.07 161	0.08 67	0.08 112	0.09 144	0.09 166

xxxx	0.34 289	0.10 24	0.29 38	0.19 26	0.11 43	0.37 273	0.20 165	0.58 322	0.38 191	0.29 126	0.42 223	0.38 231	0.24 173	0.46 210	2.20 407	0.11 238	0.07 161	0.09 122	0.08 112	0.09 144	0.09 166

test_xeample	0.34 289	0.10 24	0.29 38	0.19 26	0.11 43	0.33 241	0.23 225	0.55 294	0.38 191	0.32 189	0.45 256	0.29 164	0.26 197	0.57 254	2.24 409	0.10 211	0.07 161	0.09 122	0.08 112	0.09 144	0.09 166

ARAFT	0.24 186	0.21 276	0.78 322	0.22 133	0.12 79	0.29 196	0.24 247	0.43 189	0.32 135	0.33 199	0.28 82	0.28 157	0.19 124	0.49 220	0.18 107	0.07 16	0.06 72	0.12 267	0.11 253	0.09 144	0.06 18

SFCPSM	0.22 146	0.10 24	0.51 245	0.21 89	0.14 168	0.34 254	0.22 204	0.55 294	0.39 197	0.29 126	0.32 120	0.23 96	0.21 138	0.27 112	0.19 132	0.09 168	0.07 161	0.09 122	0.09 186	0.09 144	0.08 114

FENet	0.21 120	0.11 63	0.45 202	0.21 89	0.12 79	0.26 157	0.17 61	0.41 167	0.35 159	0.30 154	0.31 116	0.29 164	0.23 158	0.26 97	0.23 192	0.09 168	0.06 72	0.09 122	0.09 186	0.09 144	0.09 166

ac_64	0.27 225	0.13 138	0.41 169	0.24 213	0.17 248	0.36 268	0.22 204	0.46 211	0.33 146	0.35 231	0.36 162	0.52 313	0.30 250	0.62 279	0.32 254	0.11 238	0.09 256	0.10 186	0.10 218	0.09 144	0.08 114

GwcNet-RSSM	0.26 218	0.17 227	0.46 208	0.21 89	0.13 134	0.28 177	0.23 225	0.44 193	0.42 226	0.31 171	0.45 256	0.40 256	0.26 197	0.55 243	0.28 229	0.11 238	0.07 161	0.09 122	0.10 218	0.09 144	0.08 114

AANet_RVC	0.31 267	0.22 288	0.50 239	0.23 175	0.14 168	0.30 213	0.24 247	0.47 218	0.54 318	0.38 259	0.60 323	0.43 269	0.29 241	0.87 353	0.40 292	0.11 238	0.07 161	0.07 14	0.07 52	0.09 144	0.09 166

HITNet	0.20 106	0.17 227	0.43 186	0.19 26	0.08 2	0.27 164	0.14 13	0.42 179	0.30 116	0.29 126	0.32 120	0.27 142	0.21 138	0.28 124	0.25 210	0.07 16	0.05 6	0.07 14	0.06 24	0.09 144	0.06 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
iResNet_ROB	0.25 208	0.19 255	0.40 147	0.20 60	0.12 79	0.30 213	0.16 39	0.55 294	0.53 315	0.38 259	0.43 235	0.37 226	0.26 197	0.38 191	0.22 178	0.08 102	0.06 72	0.06 1	0.04 1	0.09 144	0.09 166

MGS-Stereo	0.14 6	0.11 63	0.32 62	0.19 26	0.11 43	0.18 14	0.17 61	0.20 2	0.22 34	0.14 8	0.24 61	0.15 29	0.10 4	0.18 19	0.12 6	0.07 16	0.06 72	0.07 14	0.06 24	0.10 193	0.06 18

MyStereo8	0.22 146	0.15 193	0.63 292	0.21 89	0.17 248	0.31 224	0.16 39	0.36 127	0.32 135	0.28 101	0.36 162	0.25 114	0.18 111	0.25 84	0.28 229	0.08 102	0.07 161	0.08 67	0.07 52	0.10 193	0.12 258

mmm	0.21 120	0.12 83	0.31 56	0.22 133	0.12 79	0.28 177	0.21 188	0.41 167	0.27 76	0.29 126	0.38 181	0.29 164	0.24 173	0.29 137	0.22 178	0.09 168	0.07 161	0.11 234	0.09 186	0.10 193	0.09 166

test croco	0.17 38	0.13 138	0.43 186	0.21 89	0.13 134	0.16 6	0.17 61	0.27 22	0.22 34	0.16 25	0.26 73	0.13 11	0.16 66	0.27 112	0.16 70	0.08 102	0.06 72	0.10 186	0.07 52	0.10 193	0.07 68

StereoVision	0.22 146	0.18 239	0.37 112	0.27 301	0.17 248	0.23 113	0.22 204	0.38 139	0.31 127	0.20 44	0.51 288	0.22 77	0.16 66	0.28 124	0.18 107	0.11 238	0.12 308	0.13 286	0.13 303	0.10 193	0.07 68

riskmin	0.18 56	0.09 9	0.34 81	0.18 8	0.12 79	0.24 128	0.16 39	0.34 91	0.28 89	0.21 53	0.23 51	0.33 197	0.24 173	0.23 54	0.17 93	0.09 168	0.06 72	0.09 122	0.06 24	0.10 193	0.10 211

CRFU-Net	0.28 243	0.14 168	0.45 202	0.25 250	0.15 209	0.45 317	0.23 225	0.50 243	0.30 116	0.43 305	0.41 209	0.48 296	0.46 331	0.43 202	0.29 239	0.11 238	0.10 274	0.09 122	0.08 112	0.10 193	0.10 211

test_5	0.23 163	0.19 255	0.38 131	0.26 278	0.18 268	0.25 139	0.29 294	0.40 157	0.37 178	0.29 126	0.40 201	0.25 114	0.22 149	0.34 172	0.18 107	0.07 16	0.05 6	0.09 122	0.09 186	0.10 193	0.10 211

CSP-Net	0.27 225	0.15 193	0.30 44	0.21 89	0.14 168	0.44 312	0.24 247	0.50 243	0.40 210	0.41 291	0.43 235	0.42 266	0.26 197	0.66 296	0.28 229	0.12 265	0.08 228	0.08 67	0.08 112	0.10 193	0.09 166

PSMNet-ADL	0.25 208	0.15 193	0.32 62	0.26 278	0.14 168	0.31 224	0.22 204	0.44 193	0.36 169	0.27 92	0.33 139	0.41 259	0.28 228	0.61 271	0.29 239	0.11 238	0.09 256	0.09 122	0.11 253	0.10 193	0.10 211

Patchmatch Stereo++	0.18 56	0.12 83	0.37 112	0.22 133	0.10 20	0.18 14	0.14 13	0.29 42	0.22 34	0.28 101	0.29 91	0.25 114	0.17 89	0.26 97	0.16 70	0.08 102	0.06 72	0.10 186	0.08 112	0.10 193	0.08 114
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
PSM-adaLoss	0.18 56	0.12 83	0.37 112	0.22 133	0.10 20	0.18 14	0.16 39	0.29 42	0.22 34	0.28 101	0.29 91	0.25 114	0.18 111	0.24 60	0.16 70	0.08 102	0.06 72	0.10 186	0.08 112	0.10 193	0.08 114

ROB_FTStereo_v2	0.18 56	0.12 83	0.37 112	0.22 133	0.10 20	0.18 14	0.16 39	0.29 42	0.22 34	0.28 101	0.29 91	0.25 114	0.17 89	0.24 60	0.16 70	0.08 102	0.06 72	0.10 186	0.08 112	0.10 193	0.08 114

ROB_FTStereo	0.18 56	0.12 83	0.37 112	0.22 133	0.10 20	0.18 14	0.14 13	0.29 42	0.22 34	0.28 101	0.28 82	0.25 114	0.17 89	0.24 60	0.16 70	0.08 102	0.06 72	0.10 186	0.08 112	0.10 193	0.08 114

HUI-Stereo	0.18 56	0.12 83	0.37 112	0.22 133	0.10 20	0.18 14	0.14 13	0.29 42	0.22 34	0.28 101	0.28 82	0.25 114	0.17 89	0.22 47	0.16 70	0.08 102	0.06 72	0.10 186	0.08 112	0.10 193	0.08 114

iGMRVC	0.18 56	0.12 83	0.37 112	0.22 133	0.10 20	0.18 14	0.15 26	0.29 42	0.22 34	0.28 101	0.29 91	0.25 114	0.17 89	0.27 112	0.17 93	0.08 102	0.06 72	0.10 186	0.08 112	0.10 193	0.08 114

iRAFT	0.18 56	0.12 83	0.37 112	0.22 133	0.10 20	0.18 14	0.14 13	0.29 42	0.22 34	0.28 101	0.29 91	0.25 114	0.17 89	0.26 97	0.16 70	0.08 102	0.06 72	0.10 186	0.08 112	0.10 193	0.08 114

CRE-IMP	0.18 56	0.12 83	0.37 112	0.22 133	0.11 43	0.24 128	0.17 61	0.29 42	0.21 26	0.27 92	0.26 73	0.24 107	0.17 89	0.23 54	0.18 107	0.08 102	0.05 6	0.10 186	0.07 52	0.10 193	0.10 211

RAFT	0.21 120	0.17 227	0.32 62	0.24 213	0.12 79	0.25 139	0.27 277	0.35 108	0.28 89	0.33 199	0.33 139	0.38 231	0.22 149	0.29 137	0.17 93	0.08 102	0.08 228	0.11 234	0.10 218	0.10 193	0.06 18

RAFT-IKP	0.18 56	0.12 83	0.37 112	0.22 133	0.10 20	0.18 14	0.15 26	0.29 42	0.22 34	0.28 101	0.29 91	0.25 114	0.18 111	0.25 84	0.16 70	0.08 102	0.06 72	0.10 186	0.08 112	0.10 193	0.08 114

GES	0.22 146	0.12 83	0.42 176	0.20 60	0.14 168	0.27 164	0.19 127	0.49 235	0.33 146	0.30 154	0.36 162	0.25 114	0.23 158	0.29 137	0.22 178	0.10 211	0.08 228	0.08 67	0.07 52	0.10 193	0.11 236

HCRNet	0.24 186	0.25 302	0.33 76	0.34 348	0.16 232	0.27 164	0.18 90	0.43 189	0.35 159	0.30 154	0.35 152	0.32 190	0.22 149	0.44 206	0.20 143	0.13 281	0.08 228	0.13 286	0.11 253	0.10 193	0.09 166

GMStereo	0.19 93	0.25 302	0.40 147	0.21 89	0.12 79	0.22 96	0.19 127	0.29 42	0.40 210	0.25 79	0.23 51	0.16 37	0.15 52	0.25 84	0.19 132	0.09 168	0.06 72	0.08 67	0.08 112	0.10 193	0.08 114
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
MMNet	0.27 225	0.14 168	0.49 229	0.24 213	0.17 248	0.47 325	0.22 204	0.45 201	0.51 305	0.39 274	0.41 209	0.36 222	0.33 271	0.39 193	0.34 265	0.08 102	0.07 161	0.09 122	0.09 186	0.10 193	0.08 114

psm_up	0.29 253	0.16 211	0.41 169	0.26 278	0.17 248	0.32 232	0.26 272	0.55 294	0.43 231	0.36 246	0.40 201	0.45 283	0.37 294	0.58 259	0.30 245	0.11 238	0.12 308	0.13 286	0.12 285	0.10 193	0.10 211

UNet	0.28 243	0.14 168	0.69 307	0.23 175	0.20 300	0.44 312	0.22 204	0.50 243	0.40 210	0.34 215	0.39 193	0.43 269	0.33 271	0.40 196	0.31 249	0.09 168	0.07 161	0.10 186	0.08 112	0.10 193	0.08 114

UPFNet	0.25 208	0.12 83	0.38 131	0.24 213	0.19 286	0.37 273	0.28 290	0.48 229	0.38 191	0.34 215	0.37 171	0.37 226	0.28 228	0.39 193	0.33 261	0.10 211	0.09 256	0.10 186	0.10 218	0.10 193	0.08 114

ACVNet	0.23 163	0.13 138	0.35 89	0.18 8	0.15 209	0.27 164	0.23 225	0.39 150	0.44 245	0.28 101	0.41 209	0.38 231	0.26 197	0.27 112	0.32 254	0.08 102	0.07 161	0.08 67	0.07 52	0.10 193	0.07 68

HGLStereo	0.27 225	0.14 168	0.46 208	0.24 213	0.21 308	0.33 241	0.23 225	0.50 243	0.42 226	0.35 231	0.48 279	0.41 259	0.33 271	0.45 208	0.33 261	0.11 238	0.10 274	0.09 122	0.09 186	0.10 193	0.12 258

GANet-RSSM	0.24 186	0.14 168	0.36 107	0.21 89	0.14 168	0.27 164	0.21 188	0.45 201	0.33 146	0.29 126	0.39 193	0.39 243	0.28 228	0.58 259	0.23 192	0.11 238	0.07 161	0.09 122	0.09 186	0.10 193	0.09 166

PSMNet-RSSM	0.24 186	0.15 193	0.36 107	0.21 89	0.14 168	0.25 139	0.20 165	0.48 229	0.37 178	0.30 154	0.44 244	0.38 231	0.26 197	0.52 233	0.22 178	0.12 265	0.07 161	0.11 234	0.13 303	0.10 193	0.09 166

DMCA	0.22 146	0.14 168	0.36 107	0.22 133	0.14 168	0.27 164	0.20 165	0.43 189	0.38 191	0.31 171	0.32 120	0.33 197	0.24 173	0.24 60	0.28 229	0.11 238	0.08 228	0.10 186	0.08 112	0.10 193	0.11 236

BEATNet_4x	0.22 146	0.18 239	0.47 215	0.22 133	0.10 20	0.28 177	0.14 13	0.46 211	0.32 135	0.31 171	0.34 145	0.31 182	0.25 188	0.31 154	0.29 239	0.08 102	0.06 72	0.08 67	0.06 24	0.10 193	0.08 114

NLCA_NET_v2_RVC	0.27 225	0.21 276	0.59 276	0.25 250	0.18 268	0.29 196	0.22 204	0.50 243	0.40 210	0.38 259	0.41 209	0.43 269	0.27 214	0.43 202	0.29 239	0.11 238	0.08 228	0.10 186	0.10 218	0.10 193	0.11 236
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
StereoDRNet-Refined	0.27 225	0.17 227	0.35 89	0.25 250	0.14 168	0.37 273	0.21 188	0.47 218	0.41 221	0.44 311	0.51 288	0.41 259	0.28 228	0.45 208	0.37 276	0.09 168	0.06 72	0.11 234	0.11 253	0.10 193	0.10 211
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
DLCB_ROB	0.28 243	0.16 211	0.34 81	0.27 301	0.16 232	0.38 280	0.25 261	0.48 229	0.43 231	0.46 318	0.46 266	0.51 310	0.33 271	0.53 238	0.33 261	0.10 211	0.10 274	0.11 234	0.11 253	0.10 193	0.09 166

pmcnn	0.50 349	0.20 263	0.78 322	0.24 213	0.26 351	0.39 287	0.30 304	0.51 256	0.50 302	0.54 347	1.23 384	2.52 407	0.37 294	0.77 333	0.95 368	0.08 102	0.06 72	0.06 1	0.05 9	0.10 193	0.08 114

mmx	0.31 267	0.12 83	0.42 176	0.20 60	0.13 134	0.28 177	0.20 165	0.55 294	0.45 257	0.30 154	0.42 223	0.34 203	0.23 158	0.81 344	1.08 374	0.10 211	0.07 161	0.11 234	0.10 218	0.11 230	0.10 211

ttt	0.29 253	0.12 83	0.34 81	0.21 89	0.13 134	0.29 196	0.20 165	0.56 308	0.47 276	0.31 171	0.44 244	0.30 174	0.22 149	0.65 292	0.85 364	0.13 281	0.10 274	0.10 186	0.10 218	0.11 230	0.11 236

xxx	0.31 267	0.12 83	0.42 176	0.20 60	0.13 134	0.28 177	0.20 165	0.55 294	0.45 257	0.30 154	0.42 223	0.34 203	0.23 158	0.81 344	1.08 374	0.10 211	0.07 161	0.11 234	0.10 218	0.11 230	0.10 211

PCWNet_CMD	0.23 163	0.13 138	0.48 224	0.20 60	0.13 134	0.28 177	0.16 39	0.46 211	0.46 271	0.29 126	0.36 162	0.37 226	0.24 173	0.28 124	0.20 143	0.09 168	0.06 72	0.10 186	0.08 112	0.11 230	0.09 166

CASS	0.21 120	0.15 193	0.32 62	0.26 278	0.11 43	0.28 177	0.19 127	0.39 150	0.30 116	0.32 189	0.34 145	0.25 114	0.24 173	0.25 84	0.20 143	0.13 281	0.08 228	0.11 234	0.09 186	0.11 230	0.11 236
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
ToySt	0.24 186	0.16 211	0.48 224	0.21 89	0.13 134	0.29 196	0.29 294	0.39 150	0.39 197	0.27 92	0.35 152	0.39 243	0.31 261	0.31 154	0.29 239	0.08 102	0.09 256	0.10 186	0.11 253	0.11 230	0.10 211

ssnet_v2	0.28 243	0.16 211	0.44 192	0.22 133	0.15 209	0.40 292	0.30 304	0.57 315	0.46 271	0.38 259	0.36 162	0.47 291	0.29 241	0.38 191	0.39 286	0.13 281	0.11 291	0.11 234	0.11 253	0.11 230	0.11 236

Wz-Net-LNSev-Ref	0.30 260	0.20 263	0.70 313	0.21 89	0.17 248	0.46 319	0.27 277	0.50 243	0.49 294	0.42 299	0.55 308	0.43 269	0.30 250	0.46 210	0.38 278	0.09 168	0.06 72	0.07 14	0.06 24	0.11 230	0.10 211

NINENet	0.25 208	0.15 193	0.37 112	0.23 175	0.16 232	0.43 310	0.17 61	0.60 335	0.46 271	0.32 189	0.37 171	0.32 190	0.20 132	0.42 200	0.21 164	0.10 211	0.10 274	0.12 267	0.08 112	0.11 230	0.10 211

dd	0.22 146	0.26 313	0.40 147	0.22 133	0.12 79	0.25 139	0.21 188	0.32 71	0.44 245	0.29 126	0.28 82	0.25 114	0.16 66	0.30 149	0.25 210	0.12 265	0.07 161	0.10 186	0.08 112	0.11 230	0.09 166

GEStereo_RVC	0.27 225	0.20 263	0.44 192	0.27 301	0.16 232	0.33 241	0.25 261	0.56 308	0.54 318	0.34 215	0.38 181	0.34 203	0.25 188	0.51 227	0.28 229	0.12 265	0.08 228	0.09 122	0.08 112	0.11 230	0.11 236

Anonymous3	0.23 163	0.18 239	0.63 292	0.27 301	0.18 268	0.41 295	0.23 225	0.43 189	0.35 159	0.23 60	0.27 78	0.20 62	0.18 111	0.27 112	0.18 107	0.12 265	0.11 291	0.10 186	0.10 218	0.11 230	0.12 258

TestStereo	0.21 120	0.19 255	0.40 147	0.25 250	0.10 20	0.22 96	0.21 188	0.31 63	0.31 127	0.23 60	0.34 145	0.22 77	0.18 111	0.62 279	0.18 107	0.08 102	0.06 72	0.10 186	0.07 52	0.11 230	0.06 18

CFNet_pseudo	0.23 163	0.13 138	0.47 215	0.19 26	0.13 134	0.26 157	0.16 39	0.44 193	0.44 245	0.29 126	0.37 171	0.38 231	0.23 158	0.29 137	0.21 164	0.09 168	0.06 72	0.11 234	0.08 112	0.11 230	0.09 166

ADLNet	0.28 243	0.15 193	0.42 176	0.23 175	0.19 286	0.34 254	0.23 225	0.53 277	0.43 231	0.42 299	0.41 209	0.44 279	0.27 214	0.55 243	0.35 269	0.11 238	0.08 228	0.11 234	0.11 253	0.11 230	0.12 258

RAFT + AFF	0.27 225	0.23 295	0.50 239	0.25 250	0.17 248	0.30 213	0.33 322	0.52 266	0.40 210	0.28 101	0.30 102	0.30 174	0.31 261	0.62 279	0.24 201	0.09 168	0.10 274	0.11 234	0.10 218	0.11 230	0.11 236

acv_ft	0.25 208	0.13 138	0.40 147	0.23 175	0.19 286	0.34 254	0.21 188	0.45 201	0.44 245	0.38 259	0.41 209	0.38 231	0.27 214	0.27 112	0.35 269	0.08 102	0.07 161	0.08 67	0.07 52	0.11 230	0.07 68

DSFCA	0.27 225	0.13 138	0.36 107	0.20 60	0.17 248	0.38 280	0.31 308	0.47 218	0.43 231	0.43 305	0.37 171	0.39 243	0.29 241	0.52 233	0.32 254	0.12 265	0.10 274	0.10 186	0.11 253	0.11 230	0.10 211

ADCRef	0.38 313	0.24 298	0.88 347	0.26 278	0.21 308	0.49 332	0.27 277	0.52 266	0.48 285	0.50 329	0.58 316	0.35 217	0.47 334	0.48 215	1.29 390	0.09 168	0.08 228	0.12 267	0.12 285	0.11 230	0.11 236

MSMDNet	0.23 163	0.13 138	0.48 224	0.20 60	0.13 134	0.28 177	0.16 39	0.46 211	0.46 271	0.29 126	0.36 162	0.37 226	0.24 173	0.28 124	0.20 143	0.09 168	0.06 72	0.09 122	0.08 112	0.11 230	0.09 166

CFNet	0.27 225	0.20 263	0.44 192	0.22 133	0.14 168	0.33 241	0.14 13	0.51 256	0.45 257	0.30 154	0.40 201	0.38 231	0.27 214	0.76 327	0.25 210	0.09 168	0.07 161	0.11 234	0.11 253	0.11 230	0.08 114

ccs_rob	0.23 163	0.13 138	0.47 215	0.20 60	0.13 134	0.26 157	0.17 61	0.44 193	0.44 245	0.29 126	0.37 171	0.38 231	0.23 158	0.29 137	0.21 164	0.09 168	0.06 72	0.11 234	0.08 112	0.11 230	0.09 166

AdaStereo	0.24 186	0.16 211	0.37 112	0.24 213	0.12 79	0.32 232	0.17 61	0.54 284	0.42 226	0.33 199	0.38 181	0.35 217	0.21 138	0.30 149	0.22 178	0.14 304	0.06 72	0.13 286	0.08 112	0.11 230	0.08 114
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.
NaN_ROB	0.41 327	0.28 323	0.62 289	0.30 328	0.19 286	0.51 336	0.47 365	0.58 322	0.59 333	0.56 349	0.47 273	0.49 300	0.41 310	1.21 386	0.64 348	0.12 265	0.18 354	0.12 267	0.13 303	0.11 230	0.14 287

LE_ROB	1.76 407	0.20 263	2.68 408	0.48 378	0.52 384	0.78 375	0.96 403	0.84 387	6.61 419	7.40 420	2.08 407	2.08 400	4.83 415	1.27 390	3.79 415	0.10 211	0.08 228	0.12 267	0.11 253	0.11 230	0.10 211

DN-CSS_ROB	0.22 146	0.25 302	0.47 215	0.24 213	0.14 168	0.25 139	0.12 1	0.40 157	0.33 146	0.29 126	0.42 223	0.22 77	0.20 132	0.33 166	0.19 132	0.07 16	0.06 72	0.11 234	0.11 253	0.11 230	0.07 68

CFNet_ucs	0.24 186	0.13 138	0.50 239	0.20 60	0.15 209	0.28 177	0.17 61	0.49 235	0.45 257	0.32 189	0.42 223	0.39 243	0.22 149	0.31 154	0.21 164	0.11 238	0.08 228	0.12 267	0.09 186	0.12 256	0.11 236

fast-acv-ft	0.31 267	0.20 263	0.81 332	0.24 213	0.18 268	0.46 319	0.27 277	0.41 167	0.49 294	0.39 274	0.55 308	0.49 300	0.35 282	0.37 187	0.38 278	0.11 238	0.11 291	0.11 234	0.12 285	0.12 256	0.09 166

ADLNet2	0.30 260	0.17 227	0.72 316	0.23 175	0.17 248	0.36 268	0.24 247	0.52 266	0.51 305	0.32 189	0.38 181	0.45 283	0.30 250	0.69 301	0.35 269	0.10 211	0.08 228	0.09 122	0.09 186	0.12 256	0.10 211

CFNet-ft	0.24 186	0.15 193	0.35 89	0.18 8	0.15 209	0.30 213	0.21 188	0.39 150	0.36 169	0.28 101	0.40 201	0.43 269	0.25 188	0.47 213	0.24 201	0.12 265	0.07 161	0.12 267	0.11 253	0.12 256	0.09 166

STTStereo	0.28 243	0.20 263	0.61 281	0.25 250	0.17 248	0.29 196	0.24 247	0.47 218	0.39 197	0.39 274	0.41 209	0.44 279	0.28 228	0.40 196	0.28 229	0.13 281	0.12 308	0.13 286	0.16 333	0.12 256	0.11 236

PA-Net	0.37 307	0.28 323	0.83 336	0.31 335	0.28 356	0.39 287	0.42 352	0.51 256	0.55 324	0.34 215	0.42 223	0.41 259	0.36 286	0.79 337	0.49 321	0.12 265	0.23 371	0.16 326	0.23 364	0.12 256	0.18 324
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
TDLM	0.30 260	0.21 276	0.38 131	0.28 318	0.15 209	0.33 241	0.32 312	0.52 266	0.47 276	0.38 259	0.43 235	0.39 243	0.29 241	0.91 361	0.28 229	0.14 304	0.08 228	0.13 286	0.11 253	0.12 256	0.10 211

CFNet_RVC	0.24 186	0.15 193	0.35 89	0.18 8	0.15 209	0.30 213	0.21 188	0.39 150	0.36 169	0.28 101	0.40 201	0.43 269	0.25 188	0.47 213	0.24 201	0.12 265	0.07 161	0.12 267	0.11 253	0.12 256	0.09 166

iResNetv2_ROB	0.27 225	0.26 313	0.72 316	0.23 175	0.13 134	0.29 196	0.18 90	0.52 266	0.49 294	0.37 251	0.45 256	0.39 243	0.25 188	0.34 172	0.20 143	0.08 102	0.06 72	0.07 14	0.05 9	0.12 256	0.09 166

DRN-Test	0.33 282	0.17 227	0.61 281	0.27 301	0.19 286	0.46 319	0.29 294	0.65 355	0.51 305	0.47 325	0.46 266	0.44 279	0.34 278	0.62 279	0.41 298	0.12 265	0.08 228	0.13 286	0.12 285	0.12 256	0.10 211

StereoDRNet	0.32 276	0.22 288	0.61 281	0.27 301	0.21 308	0.42 302	0.30 304	0.61 339	0.48 285	0.46 318	0.39 193	0.48 296	0.30 250	0.57 254	0.40 292	0.11 238	0.09 256	0.12 267	0.11 253	0.12 256	0.10 211

DISCO	0.32 276	0.13 138	0.51 245	0.25 250	0.16 232	0.48 329	0.25 261	0.50 243	0.57 330	0.37 251	0.45 256	0.62 341	0.36 286	0.64 286	0.49 321	0.09 168	0.07 161	0.09 122	0.08 112	0.12 256	0.11 236

MDST_ROB	0.48 345	0.14 168	0.95 358	0.30 328	0.21 308	1.33 401	0.32 312	0.77 378	0.56 327	1.06 387	0.71 348	0.49 300	0.35 282	1.26 389	0.38 278	0.13 281	0.11 291	0.16 326	0.13 303	0.12 256	0.12 258

iinet-f	0.30 260	0.18 239	1.03 369	0.20 60	0.15 209	0.44 312	0.22 204	0.45 201	0.37 178	0.35 231	0.44 244	0.41 259	0.34 278	0.34 172	0.40 292	0.10 211	0.09 256	0.08 67	0.08 112	0.13 269	0.11 236

AASNet	0.27 225	0.19 255	0.49 229	0.26 278	0.17 248	0.34 254	0.20 165	0.62 347	0.48 285	0.35 231	0.40 201	0.32 190	0.25 188	0.28 124	0.34 265	0.11 238	0.09 256	0.10 186	0.08 112	0.13 269	0.11 236

AACVNet	0.26 218	0.16 211	0.37 112	0.22 133	0.14 168	0.29 196	0.19 127	0.41 167	0.31 127	0.38 259	0.42 223	0.43 269	0.28 228	0.73 314	0.25 210	0.11 238	0.08 228	0.11 234	0.09 186	0.13 269	0.11 236

LCNet	0.21 120	0.11 63	0.29 38	0.25 250	0.12 79	0.23 113	0.19 127	0.34 91	0.26 67	0.28 101	0.35 152	0.26 134	0.30 250	0.35 181	0.17 93	0.07 16	0.05 6	0.09 122	0.10 218	0.13 269	0.22 353

LMCR-Stereo	0.26 218	0.18 239	0.49 229	0.28 318	0.14 168	0.36 268	0.23 225	0.54 284	0.34 153	0.39 274	0.40 201	0.29 164	0.29 241	0.37 187	0.27 226	0.11 238	0.07 161	0.09 122	0.07 52	0.13 269	0.09 166

Syn2CoEx	0.36 298	0.31 341	0.78 322	0.34 348	0.21 308	0.41 295	0.28 290	0.61 339	0.49 294	0.42 299	0.56 313	0.45 283	0.44 322	0.69 301	0.38 278	0.17 337	0.14 322	0.15 317	0.12 285	0.13 269	0.12 258

GwcNet	0.35 294	0.23 295	0.88 347	0.25 250	0.24 339	0.48 329	0.27 277	0.55 294	0.57 330	0.38 259	0.52 296	0.51 310	0.32 268	0.60 266	0.41 298	0.13 281	0.11 291	0.12 267	0.11 253	0.13 269	0.14 287

DMCA-RVC	0.27 225	0.21 276	0.61 281	0.28 318	0.17 248	0.29 196	0.21 188	0.42 179	0.35 159	0.40 282	0.37 171	0.39 243	0.36 286	0.43 202	0.30 245	0.13 281	0.10 274	0.15 317	0.11 253	0.13 269	0.10 211

FADNet-RVC-Resample	0.29 253	0.25 302	0.93 355	0.26 278	0.16 232	0.32 232	0.21 188	0.47 218	0.39 197	0.35 231	0.38 181	0.33 197	0.27 214	0.53 238	0.24 201	0.10 211	0.10 274	0.14 305	0.13 303	0.13 269	0.16 303

UCFNet_RVC	0.24 186	0.16 211	0.34 81	0.18 8	0.15 209	0.33 241	0.16 39	0.46 211	0.35 159	0.29 126	0.35 152	0.39 243	0.25 188	0.34 172	0.22 178	0.13 281	0.08 228	0.13 286	0.14 314	0.13 269	0.12 258

PSMNet_ROB	0.33 282	0.24 298	0.54 255	0.31 335	0.21 308	0.42 302	0.43 354	0.59 327	0.47 276	0.37 251	0.44 244	0.49 300	0.31 261	0.64 286	0.43 302	0.14 304	0.10 274	0.15 317	0.14 314	0.13 269	0.11 236

CBMV	0.33 282	0.21 276	0.54 255	0.23 175	0.13 134	0.42 302	0.33 322	0.53 277	0.48 285	0.52 340	0.49 280	0.50 306	0.41 310	0.56 251	0.31 249	0.15 315	0.16 343	0.18 339	0.16 333	0.13 269	0.13 270
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
Wz-Net-LNSev	0.34 289	0.29 330	0.91 351	0.26 278	0.21 308	0.47 325	0.31 308	0.54 284	0.54 318	0.44 311	0.52 296	0.50 306	0.35 282	0.39 193	0.39 286	0.11 238	0.11 291	0.10 186	0.09 186	0.14 281	0.13 270

UDGNet	0.23 163	0.31 341	0.38 131	0.24 213	0.14 168	0.24 128	0.18 90	0.32 71	0.43 231	0.29 126	0.28 82	0.24 107	0.19 124	0.29 137	0.20 143	0.15 315	0.07 161	0.21 351	0.11 253	0.14 281	0.10 211

dad	0.28 243	0.31 341	0.44 192	0.21 89	0.14 168	0.30 213	0.20 165	0.33 85	0.49 294	0.44 311	0.44 244	0.45 283	0.21 138	0.41 198	0.26 222	0.20 355	0.11 291	0.20 349	0.11 253	0.14 281	0.10 211

pcwnet_v2	0.32 276	0.15 193	1.26 383	0.23 175	0.18 268	0.32 232	0.18 90	0.59 327	0.60 336	0.36 246	0.45 256	0.35 217	0.29 241	0.36 185	0.25 210	0.14 304	0.11 291	0.12 267	0.11 253	0.14 281	0.15 296

FAT-Stereo	0.36 298	0.18 239	0.73 319	0.26 278	0.18 268	0.33 241	0.29 294	0.60 335	0.59 333	0.46 318	0.60 323	0.60 335	0.50 342	0.61 271	0.34 265	0.13 281	0.14 322	0.13 286	0.12 285	0.14 281	0.18 324

Nwc_Net	0.37 307	0.25 302	0.68 306	0.31 335	0.24 339	0.44 312	0.30 304	0.65 355	0.50 302	0.37 251	0.69 347	0.58 330	0.45 325	0.60 266	0.40 292	0.15 315	0.12 308	0.19 346	0.21 355	0.14 281	0.13 270

ADCL	0.47 343	0.22 288	1.00 363	0.27 301	0.19 286	0.74 369	0.64 383	0.54 284	0.69 355	0.56 349	0.71 348	0.55 321	0.60 357	0.60 266	1.43 392	0.11 238	0.09 256	0.13 286	0.13 303	0.14 281	0.14 287

ADCP+	0.45 340	0.24 298	1.15 377	0.25 250	0.22 323	0.56 348	0.39 345	0.54 284	0.51 305	0.44 311	0.51 288	0.46 289	0.52 347	0.56 251	1.89 403	0.10 211	0.08 228	0.11 234	0.10 218	0.14 281	0.13 270

GANet	0.36 298	0.22 288	0.49 229	0.29 321	0.17 248	0.41 295	0.38 340	0.57 315	0.45 257	0.46 318	0.75 354	0.55 321	0.40 306	0.94 366	0.41 298	0.13 281	0.13 318	0.13 286	0.11 253	0.14 281	0.11 236

CVANet_RVC	0.30 260	0.19 255	0.41 169	0.26 278	0.16 232	0.33 241	0.26 272	0.52 266	0.47 276	0.40 282	0.46 266	0.43 269	0.31 261	0.89 357	0.26 222	0.14 304	0.09 256	0.14 305	0.13 303	0.14 281	0.10 211

DeepPruner_ROB	0.26 218	0.19 255	0.44 192	0.21 89	0.16 232	0.30 213	0.21 188	0.52 266	0.32 135	0.35 231	0.38 181	0.39 243	0.26 197	0.42 200	0.24 201	0.15 315	0.11 291	0.11 234	0.11 253	0.14 281	0.13 270

CBMV_ROB	0.33 282	0.18 239	0.53 252	0.21 89	0.14 168	0.33 241	0.20 165	0.51 256	0.45 257	0.51 334	0.55 308	0.45 283	0.42 318	0.71 307	0.32 254	0.18 347	0.19 358	0.23 358	0.21 355	0.14 281	0.15 296

Wz-Net-MNSev	0.36 298	0.26 313	0.79 328	0.26 278	0.21 308	0.59 353	0.38 340	0.55 294	0.56 327	0.48 328	0.54 304	0.53 317	0.36 286	0.60 266	0.44 306	0.11 238	0.09 256	0.11 234	0.11 253	0.15 293	0.13 270

Anonymous	0.20 106	0.14 168	0.47 215	0.27 301	0.20 300	0.25 139	0.25 261	0.32 71	0.26 67	0.18 42	0.18 24	0.15 29	0.19 124	0.24 60	0.18 107	0.10 211	0.09 256	0.09 122	0.09 186	0.15 293	0.13 270

hitnet-ft	0.29 253	0.17 227	0.40 147	0.19 26	0.14 168	0.39 287	0.23 225	0.44 193	0.41 221	0.36 246	0.46 266	0.53 317	0.34 278	0.76 327	0.32 254	0.14 304	0.10 274	0.13 286	0.10 218	0.15 293	0.13 270

AF-Net	0.37 307	0.26 313	0.56 264	0.32 341	0.23 334	0.41 295	0.29 294	0.61 339	0.64 345	0.42 299	0.68 343	0.65 352	0.49 341	0.57 254	0.44 306	0.15 315	0.11 291	0.19 346	0.14 314	0.15 293	0.13 270

SGM-ForestM	1.36 398	0.28 323	0.79 328	0.26 278	0.16 232	2.26 412	1.00 405	1.42 400	1.46 399	2.38 411	2.05 406	5.95 420	2.66 413	2.95 412	2.46 410	0.17 337	0.18 354	0.18 339	0.18 347	0.15 293	0.18 324

PS-NSSS	0.32 276	0.30 336	0.46 208	0.23 175	0.17 248	0.33 241	0.24 247	0.57 315	0.41 221	0.37 251	0.52 296	0.35 217	0.30 250	0.80 341	0.30 245	0.17 337	0.14 322	0.21 351	0.15 322	0.15 293	0.13 270

XPNet_ROB	0.33 282	0.20 263	0.43 186	0.27 301	0.18 268	0.37 273	0.31 308	0.55 294	0.50 302	0.51 334	0.53 301	0.58 330	0.37 294	0.63 284	0.45 309	0.17 337	0.12 308	0.13 286	0.12 285	0.15 293	0.14 287

SGM-Forest	0.36 298	0.17 227	0.47 215	0.23 175	0.16 232	0.45 317	0.41 349	0.55 294	0.48 285	0.52 340	0.60 323	0.52 313	0.41 310	0.85 350	0.50 326	0.17 337	0.17 348	0.17 332	0.15 322	0.15 293	0.15 296
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
GMStereo_Zeroshot	0.24 186	0.21 276	0.45 202	0.26 278	0.13 134	0.28 177	0.15 26	0.39 150	0.35 159	0.37 251	0.43 235	0.40 256	0.17 89	0.34 172	0.20 143	0.12 265	0.07 161	0.13 286	0.07 52	0.16 301	0.09 166

HBP-ISP	0.33 282	0.30 336	0.72 316	0.22 133	0.16 232	0.32 232	0.22 204	0.54 284	0.44 245	0.41 291	0.49 280	0.33 197	0.38 298	0.73 314	0.25 210	0.18 347	0.19 358	0.24 360	0.20 352	0.16 301	0.13 270

Wz-Net-SNSev	0.43 333	0.41 366	1.27 384	0.30 328	0.21 308	0.44 312	0.41 349	0.61 339	0.65 346	0.46 318	0.65 337	0.62 341	0.39 303	0.74 321	0.59 339	0.12 265	0.11 291	0.12 267	0.13 303	0.16 301	0.14 287

SACVNet	0.30 260	0.20 263	0.41 169	0.25 250	0.18 268	0.34 254	0.25 261	0.52 266	0.40 210	0.41 291	0.44 244	0.46 289	0.32 268	0.71 307	0.25 210	0.13 281	0.10 274	0.12 267	0.12 285	0.16 301	0.17 311

APVNet	0.36 298	0.20 263	0.70 313	0.26 278	0.22 323	0.52 345	0.35 327	0.61 339	0.44 245	0.38 259	0.52 296	0.48 296	0.38 298	0.84 349	0.46 315	0.13 281	0.14 322	0.15 317	0.16 333	0.16 301	0.15 296

psmorigin	0.50 349	0.25 302	3.03 410	0.24 213	0.19 286	0.38 280	0.22 204	0.50 243	0.44 245	0.64 358	0.68 343	0.71 365	0.51 345	0.85 350	0.45 309	0.14 304	0.17 348	0.13 286	0.14 314	0.16 301	0.21 348

aanetorigin	0.39 319	0.29 330	1.09 372	0.24 213	0.19 286	0.28 177	0.37 334	0.33 85	0.47 276	0.94 379	0.82 362	0.52 313	0.54 348	0.49 220	0.50 326	0.11 238	0.09 256	0.10 186	0.10 218	0.16 301	0.15 296

S-Stereo	0.38 313	0.20 263	1.05 370	0.27 301	0.22 323	0.38 280	0.32 312	0.55 294	0.66 347	0.39 274	0.59 318	0.49 300	0.41 310	0.75 322	0.40 292	0.12 265	0.15 336	0.13 286	0.13 303	0.16 301	0.21 348

NCC-stereo	0.39 319	0.25 302	0.69 307	0.32 341	0.28 356	0.46 319	0.36 330	0.65 355	0.52 311	0.40 282	0.57 314	0.56 323	0.47 334	0.73 314	0.45 309	0.17 337	0.14 322	0.18 339	0.25 366	0.16 301	0.16 303

edge stereo	0.39 319	0.22 288	0.81 332	0.27 301	0.22 323	0.37 273	0.24 247	0.56 308	0.54 318	0.53 345	0.60 323	0.71 365	0.50 342	0.78 335	0.40 292	0.16 327	0.14 322	0.19 346	0.14 314	0.16 301	0.17 311

Abc-Net	0.39 319	0.25 302	0.69 307	0.32 341	0.28 356	0.46 319	0.36 330	0.65 355	0.52 311	0.40 282	0.57 314	0.56 323	0.47 334	0.73 314	0.45 309	0.17 337	0.14 322	0.18 339	0.25 366	0.16 301	0.16 303
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
Anonymous Stereo	0.38 313	0.34 348	1.00 363	0.30 328	0.25 346	0.33 241	0.44 357	0.50 243	0.54 318	0.41 291	0.45 256	0.39 243	0.26 197	0.93 363	0.48 318	0.15 315	0.14 322	0.15 317	0.16 333	0.16 301	0.17 311

NCCL2	0.35 294	0.26 313	0.49 229	0.36 358	0.22 323	0.41 295	0.41 349	0.53 277	0.42 226	0.47 325	0.46 266	0.61 339	0.39 303	0.55 243	0.37 276	0.16 327	0.13 318	0.21 351	0.21 355	0.16 301	0.16 303

ETE_ROB	0.34 289	0.26 313	0.45 202	0.29 321	0.18 268	0.40 292	0.37 334	0.57 315	0.47 276	0.50 329	0.50 282	0.62 341	0.36 286	0.55 243	0.38 278	0.13 281	0.10 274	0.14 305	0.12 285	0.16 301	0.16 303

SGM_RVC	0.50 349	0.19 255	0.50 239	0.25 250	0.15 209	0.69 364	0.39 345	0.68 369	0.82 371	0.95 381	0.84 364	1.13 381	0.76 373	1.16 382	0.60 341	0.16 327	0.16 343	0.16 326	0.16 333	0.16 301	0.17 311
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
SDNR	0.42 330	0.21 276	0.82 335	0.21 89	0.18 268	1.27 398	0.17 61	0.50 243	0.49 294	0.42 299	0.81 361	0.38 231	0.27 214	1.19 383	0.38 278	0.23 359	0.24 373	0.17 332	0.13 303	0.17 316	0.20 341

RP	0.35 294	0.22 288	0.51 245	0.31 335	0.24 339	0.37 273	0.28 290	0.50 243	0.58 332	0.40 282	0.63 335	0.61 339	0.47 334	0.61 271	0.39 286	0.16 327	0.15 336	0.17 332	0.15 322	0.17 316	0.17 311

RTSC	0.39 319	0.28 323	0.78 322	0.27 301	0.18 268	0.49 332	0.22 204	0.59 327	0.84 376	0.55 348	0.53 301	0.49 300	0.36 286	0.67 298	0.82 360	0.13 281	0.10 274	0.11 234	0.12 285	0.17 316	0.17 311

DeepPrunerF	0.44 339	0.29 330	1.29 386	0.33 346	0.30 364	0.35 263	0.36 330	0.62 347	1.15 393	0.40 282	0.44 244	0.39 243	0.41 310	0.80 341	0.52 329	0.18 347	0.14 322	0.23 358	0.21 355	0.17 316	0.17 311

DANet	0.35 294	0.23 295	0.60 278	0.36 358	0.22 323	0.39 287	0.25 261	0.48 229	0.43 231	0.52 340	0.50 282	0.59 332	0.41 310	0.76 327	0.49 321	0.13 281	0.11 291	0.14 305	0.12 285	0.17 316	0.15 296
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
FBW_ROB	0.43 333	0.26 313	0.54 255	0.31 335	0.20 300	0.51 336	0.32 312	0.70 371	0.60 336	0.59 352	0.55 308	0.65 352	0.41 310	1.40 394	0.51 328	0.13 281	0.17 348	0.21 351	0.16 333	0.17 316	0.18 324

SANet	0.53 358	0.28 323	0.96 359	0.26 278	0.15 209	0.69 364	0.44 357	0.67 366	1.34 395	0.67 361	0.98 374	0.94 376	0.71 371	0.89 357	0.76 354	0.14 304	0.12 308	0.12 267	0.11 253	0.17 316	0.16 303

NOSS_ROB	0.31 267	0.20 263	0.35 89	0.24 213	0.16 232	0.32 232	0.19 127	0.52 266	0.48 285	0.33 199	0.36 162	0.42 266	0.28 228	0.93 363	0.24 201	0.19 352	0.20 363	0.24 360	0.22 362	0.17 316	0.17 311

LALA_ROB	0.36 298	0.25 302	0.46 208	0.30 328	0.21 308	0.47 325	0.39 345	0.61 339	0.51 305	0.52 340	0.51 288	0.69 362	0.36 286	0.50 222	0.43 302	0.17 337	0.11 291	0.16 326	0.14 314	0.17 316	0.15 296

PWC_ROB	0.38 313	0.29 330	0.69 307	0.25 250	0.20 300	0.38 280	0.19 127	0.58 322	0.67 350	0.57 351	0.85 365	0.51 310	0.40 306	0.71 307	0.52 329	0.13 281	0.09 256	0.14 305	0.10 218	0.17 316	0.14 287

MeshStereo	0.58 364	0.27 320	0.67 302	0.22 133	0.17 248	0.66 362	0.37 334	0.78 379	0.61 339	1.47 407	1.30 386	1.65 394	0.79 375	1.12 380	0.59 339	0.17 337	0.17 348	0.17 332	0.14 314	0.17 316	0.14 287
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
FINET	0.34 289	0.27 320	0.80 330	0.24 213	0.24 339	0.36 268	0.34 324	0.54 284	0.72 360	0.39 274	0.47 273	0.32 190	0.30 250	0.51 227	0.32 254	0.19 352	0.17 348	0.13 286	0.12 285	0.18 327	0.16 303

RGC	0.39 319	0.32 346	0.64 297	0.34 348	0.27 353	0.40 292	0.29 294	0.57 315	0.53 315	0.45 315	0.64 336	0.62 341	0.45 325	0.72 312	0.39 286	0.15 315	0.15 336	0.21 351	0.20 352	0.18 327	0.19 331

RYNet	0.37 307	0.18 239	0.59 276	0.25 250	0.28 356	0.61 357	0.32 312	0.59 327	0.59 333	0.41 291	0.38 181	0.57 327	0.39 303	0.87 353	0.53 331	0.11 238	0.08 228	0.12 267	0.11 253	0.18 327	0.18 324

CSAN	0.50 349	0.35 351	0.78 322	0.36 358	0.23 334	0.56 348	0.59 380	0.61 339	0.70 357	0.64 358	0.78 358	0.65 352	0.60 357	1.38 393	0.62 344	0.21 356	0.17 348	0.20 349	0.20 352	0.18 327	0.18 324

WZ-Net	0.52 357	0.38 361	1.90 398	0.30 328	0.24 339	0.57 351	0.48 369	0.62 347	0.78 368	0.50 329	0.71 348	0.68 360	0.54 348	0.98 372	0.84 361	0.13 281	0.10 274	0.11 234	0.12 285	0.19 331	0.20 341

EDNetEfficient	0.63 370	0.37 359	2.40 404	0.26 278	0.25 346	0.38 280	0.49 371	0.41 167	1.06 388	1.38 397	0.87 369	0.62 341	0.95 386	0.65 292	1.65 396	0.11 238	0.09 256	0.10 186	0.11 253	0.19 331	0.17 311

FADNet-RVC	0.31 267	0.35 351	0.78 322	0.25 250	0.20 300	0.33 241	0.20 165	0.49 235	0.40 210	0.34 215	0.39 193	0.41 259	0.29 241	0.63 284	0.31 249	0.13 281	0.14 322	0.14 305	0.15 322	0.19 331	0.19 331

stereogan	0.37 307	0.17 227	0.65 298	0.27 301	0.22 323	0.62 358	0.26 272	0.59 327	0.63 344	0.43 305	0.60 323	0.67 357	0.42 318	0.68 299	0.35 269	0.13 281	0.14 322	0.14 305	0.12 285	0.19 331	0.17 311

ADCPNet	0.48 345	0.29 330	1.60 394	0.27 301	0.23 334	0.70 367	0.38 340	0.53 277	0.51 305	0.51 334	0.59 318	0.67 357	0.56 352	0.60 266	1.14 380	0.15 315	0.18 354	0.14 305	0.23 364	0.19 331	0.19 331

NVstereo2D	0.31 267	0.16 211	0.54 255	0.24 213	0.22 323	0.42 302	0.28 290	0.58 322	0.56 327	0.28 101	0.38 181	0.40 256	0.30 250	0.71 307	0.28 229	0.13 281	0.08 228	0.13 286	0.10 218	0.19 331	0.16 303

PWCDC_ROB	0.38 313	0.30 336	0.60 278	0.33 346	0.20 300	0.42 302	0.19 127	0.58 322	0.89 377	0.42 299	1.26 385	0.36 222	0.34 278	0.50 222	0.38 278	0.18 347	0.11 291	0.11 234	0.09 186	0.19 331	0.13 270

WCMA_ROB	0.51 353	0.21 276	0.65 298	0.25 250	0.21 308	0.58 352	0.32 312	0.54 284	0.55 324	0.95 381	1.40 389	1.28 387	0.81 378	0.73 314	0.62 344	0.18 347	0.15 336	0.15 317	0.15 322	0.19 331	0.19 331

SHD	0.42 330	0.27 320	0.81 332	0.31 335	0.25 346	0.42 302	0.22 204	0.66 361	0.94 384	0.63 356	0.60 323	0.59 332	0.47 334	0.59 265	0.58 338	0.15 315	0.13 318	0.16 326	0.16 333	0.20 339	0.22 353

ADCMid	0.49 347	0.34 348	1.13 376	0.26 278	0.21 308	0.51 336	0.37 334	0.57 315	0.54 318	0.75 370	0.66 339	0.62 341	0.64 367	0.64 286	1.68 397	0.13 281	0.12 308	0.17 332	0.17 342	0.20 339	0.17 311

AnyNet_C32	0.51 353	0.40 363	1.10 375	0.29 321	0.28 356	0.59 353	0.58 378	0.54 284	0.60 336	0.62 355	0.66 339	0.54 319	0.54 348	0.78 335	1.74 400	0.15 315	0.14 322	0.15 317	0.17 342	0.20 339	0.20 341

coex-ft	3.44 414	0.73 388	48.55 438	0.24 213	0.19 286	0.50 335	0.43 354	0.47 218	2.40 406	7.03 419	1.20 382	0.97 379	2.23 410	0.73 314	1.92 404	0.12 265	0.15 336	0.14 305	0.12 285	0.21 342	0.43 383

Wz-Net-TNSev	0.51 353	0.58 381	1.61 396	0.25 250	0.21 308	0.65 360	0.45 359	0.63 353	0.69 355	0.51 334	0.54 304	0.71 365	0.60 357	1.00 373	0.77 357	0.15 315	0.15 336	0.13 286	0.15 322	0.21 342	0.20 341

EDNetEfficientorigin	7.51 418	0.52 379	140.47 440	0.25 250	0.17 248	0.42 302	0.29 294	0.47 218	1.03 385	1.28 394	1.02 375	0.83 371	0.84 381	0.75 322	0.99 370	0.10 211	0.09 256	0.12 267	0.10 218	0.21 342	0.22 353

FADNet_RVC	0.30 260	0.28 323	0.83 336	0.23 175	0.15 209	0.30 213	0.17 61	0.49 235	0.37 178	0.30 154	0.38 181	0.30 174	0.27 214	0.52 233	0.31 249	0.14 304	0.14 322	0.14 305	0.16 333	0.21 342	0.23 359

RTS	0.78 384	0.48 371	4.68 412	0.34 348	0.28 356	1.12 391	0.46 361	0.62 347	1.03 385	0.73 366	0.89 370	0.60 335	0.59 355	1.61 397	1.16 383	0.14 304	0.11 291	0.15 317	0.15 322	0.21 342	0.19 331

RTSA	0.78 384	0.48 371	4.68 412	0.34 348	0.28 356	1.12 391	0.46 361	0.62 347	1.03 385	0.73 366	0.89 370	0.60 335	0.59 355	1.61 397	1.16 383	0.14 304	0.11 291	0.15 317	0.15 322	0.21 342	0.19 331

GASNet	0.36 298	0.46 367	0.88 347	0.34 348	0.23 334	0.35 263	0.22 204	0.60 335	0.53 315	0.40 282	0.37 171	0.45 283	0.30 250	0.79 337	0.35 269	0.15 315	0.10 274	0.14 305	0.14 314	0.22 348	0.12 258

G-Net	0.46 342	0.25 302	0.86 344	0.34 348	0.28 356	0.90 383	0.35 327	0.47 218	0.45 257	0.68 362	1.22 383	0.64 351	0.60 357	0.61 271	0.57 333	0.16 327	0.14 322	0.17 332	0.13 303	0.22 348	0.19 331

ADCS	0.58 364	0.40 363	1.35 389	0.29 321	0.24 339	0.55 347	0.45 359	0.67 366	0.83 374	0.76 371	0.71 348	0.68 360	0.60 357	0.76 327	2.23 408	0.16 327	0.16 343	0.16 326	0.17 342	0.22 348	0.22 353

sAnonymous2	0.20 106	0.21 276	0.58 272	0.24 213	0.17 248	0.22 96	0.19 127	0.34 91	0.28 89	0.17 29	0.19 27	0.17 42	0.16 66	0.17 11	0.14 42	0.10 211	0.07 161	0.09 122	0.08 112	0.23 351	0.17 311

CroCo_RVC	0.20 106	0.21 276	0.58 272	0.24 213	0.17 248	0.22 96	0.19 127	0.34 91	0.28 89	0.17 29	0.19 27	0.17 42	0.16 66	0.17 11	0.14 42	0.10 211	0.07 161	0.09 122	0.08 112	0.23 351	0.17 311

AnyNet_C01	0.65 372	0.58 381	2.60 407	0.32 341	0.26 351	0.88 381	0.61 381	0.63 353	0.62 341	0.68 362	0.96 373	0.76 368	0.60 357	0.96 369	1.43 392	0.16 327	0.16 343	0.17 332	0.17 342	0.23 351	0.23 359

FADNet	0.32 276	0.36 354	0.74 320	0.23 175	0.22 323	0.37 273	0.19 127	0.53 277	0.48 285	0.32 189	0.36 162	0.43 269	0.32 268	0.64 286	0.25 210	0.16 327	0.16 343	0.14 305	0.16 333	0.24 354	0.19 331

MFN_U_SF_DS_RVC	0.51 353	0.50 376	0.86 344	0.39 367	0.24 339	0.84 379	0.55 376	0.56 308	0.62 341	0.60 353	0.68 343	0.62 341	0.42 318	1.13 381	0.43 302	0.23 359	0.27 377	0.27 363	0.35 379	0.25 355	0.29 369

XQC	0.43 333	0.37 359	0.96 359	0.34 348	0.25 346	0.53 346	0.34 324	0.60 335	0.73 363	0.51 334	0.46 266	0.57 327	0.47 334	0.70 304	0.72 353	0.17 337	0.12 308	0.18 339	0.15 322	0.25 355	0.23 359

LSM	1.64 406	0.40 363	2.56 406	2.02 416	17.61 427	0.51 336	0.52 373	0.61 339	0.76 365	0.82 373	1.11 379	0.63 349	0.54 348	0.75 322	0.49 321	0.16 327	0.24 373	0.18 339	0.21 355	0.25 355	2.42 419

DPSNet	0.47 343	0.24 298	0.93 355	0.27 301	0.20 300	0.75 371	0.57 377	0.84 387	0.79 369	0.47 325	0.51 288	0.60 335	0.69 369	0.87 353	0.71 352	0.16 327	0.13 318	0.12 267	0.10 218	0.25 355	0.21 348

PDISCO_ROB	0.43 333	0.30 336	0.67 302	0.43 372	0.36 372	0.67 363	0.32 312	0.72 374	0.76 365	0.43 305	0.53 301	0.63 349	0.40 306	0.66 296	0.47 317	0.21 356	0.12 308	0.21 351	0.19 351	0.25 355	0.20 341

MSMD_ROB	0.60 368	0.33 347	0.61 281	0.30 328	0.25 346	0.86 380	0.35 327	0.55 294	0.67 350	1.10 389	1.49 394	1.76 397	0.97 389	0.88 356	0.49 321	0.23 359	0.21 364	0.27 363	0.27 372	0.25 355	0.24 363

ccnet	0.42 330	0.31 341	0.48 224	0.27 301	0.32 367	0.60 356	0.32 312	0.65 355	0.46 271	0.53 345	0.66 339	0.56 323	0.45 325	0.72 312	0.61 342	0.26 364	0.19 358	0.24 360	0.21 355	0.26 361	0.22 353

MaskLacGwcNet_RVC	0.36 298	0.36 354	0.53 252	0.34 348	0.19 286	0.51 336	0.24 247	0.55 294	0.38 191	0.41 291	0.47 273	0.47 291	0.27 214	0.73 314	0.30 245	0.36 380	0.19 358	0.27 363	0.17 342	0.26 361	0.23 359

FC-DCNN	0.70 377	0.30 336	0.69 307	0.32 341	0.27 353	0.81 378	0.39 345	0.79 382	0.82 371	1.41 400	1.58 399	1.98 399	1.26 398	1.02 375	0.77 357	0.24 362	0.22 368	0.27 363	0.26 370	0.26 361	0.26 365

FCDSN-DC	0.63 370	0.31 341	0.61 281	0.36 358	0.30 364	0.65 360	0.37 334	0.66 361	0.68 353	1.14 391	1.54 397	1.71 396	1.26 398	0.92 362	0.64 348	0.24 362	0.22 368	0.27 363	0.26 370	0.27 364	0.27 368
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
PVD	0.58 364	0.34 348	0.84 340	0.39 367	0.31 366	0.59 353	0.47 365	0.80 383	1.25 394	0.92 378	1.09 377	0.79 369	0.82 379	0.85 350	0.76 354	0.21 356	0.18 354	0.22 357	0.18 347	0.27 364	0.35 377

SAMSARA	0.56 360	0.39 362	0.80 330	0.60 386	0.46 379	1.00 387	1.23 413	0.67 366	0.68 353	0.71 365	0.54 304	0.89 375	0.57 354	0.81 344	0.62 344	0.19 352	0.22 368	0.18 339	0.18 347	0.27 364	0.25 364

GANetREF_RVC	0.43 333	0.47 369	0.69 307	0.38 365	0.20 300	0.51 336	0.48 369	0.66 361	0.66 347	0.46 318	0.46 266	0.50 306	0.44 322	0.90 360	0.39 286	0.27 369	0.21 364	0.32 373	0.18 347	0.27 364	0.22 353
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
MANE	1.41 399	0.36 354	0.74 320	0.43 372	0.41 376	2.16 411	0.80 395	2.39 415	3.38 409	2.22 410	3.06 412	3.54 413	2.73 414	2.15 409	1.94 405	0.28 372	0.27 377	0.30 371	0.46 387	0.28 368	0.34 376

PASM	0.45 340	0.35 351	0.90 350	0.35 357	0.33 368	0.39 287	0.38 340	0.50 243	0.61 339	0.52 340	0.51 288	0.62 341	0.45 325	0.93 363	0.48 318	0.26 364	0.29 381	0.29 369	0.33 377	0.29 369	0.26 365

ELAS_RVC	0.74 382	0.36 354	1.00 363	0.37 363	0.33 368	0.88 381	0.93 402	0.83 386	1.08 389	1.35 396	1.33 388	1.24 385	1.33 401	1.06 377	0.95 368	0.27 369	0.25 375	0.29 369	0.27 372	0.30 370	0.30 370
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
CC-Net-ROB	0.43 333	0.47 369	0.65 298	0.37 363	0.23 334	0.51 336	0.29 294	0.66 361	0.49 294	0.46 318	0.51 288	0.48 296	0.38 298	0.96 369	0.35 269	0.34 379	0.23 371	0.55 387	0.25 366	0.31 371	0.20 341

ELAS	0.74 382	0.36 354	0.85 343	0.36 358	0.33 368	1.36 402	0.77 393	0.93 390	0.92 381	1.41 400	1.53 396	1.16 384	1.17 394	0.95 368	1.03 372	0.26 364	0.25 375	0.28 368	0.28 375	0.31 371	0.30 370
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
MFN_U_SF_RVC	0.56 360	0.51 378	1.19 378	0.38 365	0.22 323	0.69 364	0.27 277	0.80 383	0.67 350	0.73 366	0.74 353	0.87 372	0.61 366	0.81 344	0.76 354	0.29 374	0.27 377	0.32 373	0.37 383	0.32 373	0.31 372

Anonymous_2	0.37 307	0.21 276	0.47 215	0.20 60	0.21 308	0.42 302	0.26 272	0.38 139	0.29 107	0.33 199	0.30 102	0.44 279	0.38 298	0.36 185	0.29 239	0.26 364	0.29 381	0.44 381	1.41 415	0.34 374	0.21 348

UDG	0.40 325	0.46 367	0.49 229	0.40 369	0.35 371	0.47 325	0.27 277	0.54 284	0.47 276	0.39 274	0.45 256	0.59 332	0.44 322	0.46 210	0.39 286	0.26 364	0.19 358	0.48 383	0.22 362	0.34 374	0.26 365

NVStereoNet_ROB	0.67 374	0.49 375	0.83 336	0.48 378	0.40 375	0.51 336	0.46 361	0.70 371	0.77 367	0.84 374	1.72 400	1.02 380	0.83 380	1.23 387	0.79 359	0.32 377	0.38 388	0.40 379	0.46 387	0.36 376	0.41 382
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
DDUNet	0.41 327	0.50 376	0.48 224	0.44 374	0.39 373	0.46 319	0.32 312	0.50 243	0.43 231	0.45 315	0.52 296	0.57 327	0.36 286	0.48 215	0.33 261	0.33 378	0.21 364	0.55 387	0.25 366	0.37 377	0.32 375

MSC_U_SF_DS_RVC	0.68 375	0.64 385	1.06 371	0.45 375	0.27 353	1.40 404	0.58 378	0.78 379	0.92 381	0.84 374	0.86 366	0.88 374	0.68 368	1.33 392	0.68 351	0.37 382	0.29 381	0.34 375	0.36 382	0.43 378	0.37 378

MADNet+	1.01 391	1.16 407	4.72 414	0.70 390	0.47 380	1.24 397	0.96 403	0.97 391	0.89 377	0.65 360	0.77 357	0.87 372	0.85 383	2.09 407	1.68 397	0.38 383	0.39 389	0.31 372	0.27 372	0.43 378	0.39 380

SQANet	0.40 325	0.48 371	0.67 302	0.48 378	0.39 373	0.48 329	0.22 204	0.51 256	0.43 231	0.40 282	0.47 273	0.47 291	0.33 271	0.54 242	0.32 254	0.36 380	0.15 336	0.40 379	0.21 355	0.45 380	0.31 372

anonymity	0.56 360	0.54 380	0.70 313	0.47 377	0.61 389	0.56 348	0.43 354	0.69 370	0.49 294	0.63 356	0.55 308	0.54 319	0.60 357	0.61 271	0.57 333	0.55 389	0.53 397	0.50 384	0.54 395	0.51 381	0.56 391

Consistency-Raft	0.55 359	0.48 371	1.02 367	0.45 375	0.49 381	0.49 332	0.47 365	0.72 374	0.72 360	0.45 315	0.82 362	0.47 291	0.60 357	0.50 222	0.63 347	0.39 384	0.39 389	0.44 381	0.51 392	0.52 382	0.37 378

SGM+DAISY	0.87 386	0.66 387	1.30 387	0.51 381	0.60 388	1.03 388	0.84 399	0.76 377	0.73 363	1.39 398	1.51 395	1.31 388	1.22 396	1.11 378	1.08 374	0.57 391	0.53 397	0.51 386	0.51 392	0.54 383	0.61 398

SPS-STEREO	0.69 376	0.61 383	0.98 361	0.52 383	0.57 387	0.74 369	0.50 372	0.78 379	0.62 341	0.95 381	0.86 366	0.94 376	0.70 370	1.01 374	0.87 365	0.58 392	0.51 394	0.50 384	0.50 391	0.55 384	0.58 393
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
BEATNet-Init1	4.73 417	2.61 417	13.29 427	0.58 384	0.53 385	10.12 422	3.33 418	4.83 418	5.01 417	8.75 421	8.51 419	14.08 428	7.60 420	7.70 421	5.34 418	0.28 372	0.28 380	0.34 375	0.37 383	0.57 385	0.45 384

JetBlue	1.14 396	0.76 389	2.36 402	0.59 385	0.75 395	3.04 415	1.78 415	1.11 393	0.90 379	0.94 379	1.10 378	1.66 395	1.28 400	2.09 407	1.72 399	0.43 385	0.36 387	0.38 377	0.38 385	0.58 386	0.56 391

otaku	0.57 363	0.62 384	0.87 346	0.63 388	0.44 378	0.73 368	0.37 334	0.65 355	0.66 347	0.51 334	0.75 354	0.66 356	0.45 325	0.69 301	0.46 315	0.53 386	0.34 386	0.55 387	0.35 379	0.60 387	0.45 384

Ntro	0.58 364	0.64 385	0.92 353	0.66 389	0.50 382	0.77 372	0.36 330	0.66 361	0.70 357	0.50 329	0.59 318	0.65 352	0.51 345	0.75 322	0.45 309	0.56 390	0.32 385	0.56 390	0.34 378	0.63 388	0.46 387

DGSMNet	0.61 369	0.29 330	0.91 351	0.51 381	0.70 393	0.62 358	1.38 414	0.59 327	0.55 324	0.37 251	0.61 330	0.52 313	0.33 271	0.65 292	0.43 302	0.53 386	0.60 404	0.67 392	0.61 400	0.63 388	0.61 398

ACVNet_1	0.72 378	0.81 391	1.37 390	0.72 391	0.53 385	0.77 372	0.42 352	0.85 389	0.90 379	0.74 369	0.75 354	1.32 389	0.72 372	1.02 375	0.55 332	0.54 388	0.31 384	0.71 394	0.35 379	0.64 390	0.45 384

ACVNet-4b	0.72 378	0.81 391	1.33 388	0.72 391	0.50 382	0.80 377	0.31 308	0.71 373	0.80 370	0.50 329	0.72 352	0.95 378	0.43 321	0.96 369	1.20 387	1.13 412	0.21 364	0.76 396	0.45 386	0.65 391	0.46 387

DispFullNet	0.66 373	0.89 396	1.59 393	0.77 393	1.21 410	0.51 336	0.23 225	0.59 327	0.72 360	0.69 364	0.61 330	0.69 362	0.91 385	0.79 337	0.48 318	0.27 369	0.12 308	0.73 395	0.30 376	0.65 391	0.40 381

WAO-7	1.01 391	0.89 396	0.93 355	0.83 396	0.66 392	1.18 393	0.81 397	1.40 399	1.57 400	1.11 390	1.76 402	1.45 391	1.19 395	1.50 396	1.14 380	0.61 393	0.62 407	0.70 393	0.68 402	0.66 393	0.60 395

MFMNet_re	0.72 378	0.76 389	0.99 362	0.62 387	0.70 393	0.77 372	0.67 384	0.75 376	0.83 374	0.78 372	0.86 366	0.69 362	0.78 374	0.71 307	0.61 342	0.66 395	0.59 403	0.61 391	0.58 399	0.68 394	0.71 402

ACVNet_2	0.89 387	0.87 395	1.25 382	0.82 394	0.62 390	0.97 386	0.62 382	1.14 394	1.42 397	1.00 384	1.40 389	1.47 392	0.84 381	1.11 378	0.66 350	0.61 393	0.43 391	0.78 397	0.49 389	0.75 395	0.52 389

RainbowNet	0.72 378	0.89 396	1.02 367	0.82 394	0.63 391	0.78 375	0.52 373	0.81 385	0.93 383	0.60 353	0.79 359	0.80 370	0.60 357	0.80 341	0.57 333	0.78 399	0.55 400	0.78 397	0.49 389	0.76 396	0.58 393

WAO-6	1.07 394	0.93 399	0.92 353	0.96 398	0.78 398	1.28 399	0.75 390	1.34 397	2.00 404	1.02 386	1.54 397	1.59 393	1.22 396	1.31 391	1.14 380	0.78 399	0.55 400	1.02 405	0.75 406	0.83 397	0.69 401

IMH-64-1	0.91 388	0.86 393	0.84 340	0.97 399	0.75 395	0.92 384	0.71 386	1.27 395	1.10 390	0.89 376	1.45 391	1.14 382	0.96 387	1.19 383	0.84 361	0.74 396	0.51 394	0.97 401	0.55 396	0.84 398	0.60 395

IMH-64	0.91 388	0.86 393	0.84 340	0.97 399	0.75 395	0.92 384	0.71 386	1.27 395	1.10 390	0.89 376	1.45 391	1.14 382	0.96 387	1.19 383	0.84 361	0.74 396	0.51 394	0.97 401	0.55 396	0.84 398	0.60 395

IMH	1.05 393	0.95 400	1.00 363	1.01 401	0.78 398	1.11 390	0.68 385	1.38 398	1.43 398	1.00 384	1.72 400	1.43 390	1.14 391	1.73 402	0.89 366	1.09 409	0.55 400	0.99 403	0.57 398	0.87 400	0.62 400

LVE	1.13 395	1.02 401	1.28 385	1.01 401	0.80 401	1.29 400	0.81 397	1.47 402	1.96 402	1.07 388	1.90 403	1.90 398	1.01 390	1.48 395	0.91 367	0.93 406	0.61 406	0.94 400	0.69 403	0.87 400	0.75 406

WAO-8	1.46 402	1.10 405	1.09 372	1.10 404	0.84 402	2.06 408	0.75 390	1.84 408	3.83 412	1.44 404	2.21 408	2.15 401	1.43 403	3.17 413	1.19 385	0.91 404	0.65 409	1.09 406	0.79 407	0.90 402	0.71 402

Venus	1.46 402	1.10 405	1.09 372	1.10 404	0.84 402	2.06 408	0.75 390	1.84 408	3.83 412	1.44 404	2.21 408	2.15 401	1.43 403	3.17 413	1.19 385	0.91 404	0.65 409	1.09 406	0.79 407	0.90 402	0.71 402

Dean	1.17 397	1.04 403	1.49 392	1.03 403	0.78 398	1.20 396	0.77 393	1.48 403	1.96 402	1.28 394	1.99 405	2.15 401	1.14 391	1.25 388	1.00 371	0.81 401	0.60 404	1.01 404	0.69 403	0.92 404	0.74 405

PWCK	1.00 390	1.17 408	1.70 397	0.91 397	0.41 376	1.19 395	0.92 401	1.10 392	1.14 392	1.16 392	1.14 380	1.25 386	0.88 384	1.75 403	1.04 373	0.87 403	0.50 392	0.87 399	0.53 394	0.96 405	0.52 389

SuperB	0.49 347	0.28 323	2.23 400	0.23 175	0.15 209	0.41 295	0.32 312	0.47 218	0.82 371	0.43 305	0.50 282	0.33 197	0.45 325	0.68 299	1.08 374	0.10 211	0.07 161	0.09 122	0.08 112	0.98 406	0.14 287

UNDER WATER-64	1.55 404	1.19 409	2.52 405	1.31 409	0.95 406	2.12 410	1.21 412	1.45 401	3.19 408	1.43 403	1.32 387	2.64 408	2.04 409	1.63 399	1.83 401	1.11 410	0.67 411	1.28 411	0.92 410	1.19 407	1.02 411

UNDER WATER	1.59 405	1.22 410	2.36 402	1.38 410	1.03 407	1.67 407	1.10 409	1.54 406	3.63 410	1.44 404	1.47 393	2.85 410	2.25 411	1.67 400	1.94 405	1.06 408	0.62 407	1.31 412	0.93 411	1.21 408	1.02 411

TorneroNet-64	1.43 400	1.03 402	1.20 379	1.10 404	0.86 404	2.26 412	0.73 389	1.84 408	3.84 414	1.25 393	2.25 410	2.69 409	1.42 402	1.76 404	1.43 392	0.76 398	0.50 392	1.09 406	0.66 401	1.23 409	0.76 407

TorneroNet	2.22 410	1.08 404	1.24 381	1.14 408	0.90 405	5.58 417	0.80 395	2.12 413	8.69 420	2.58 412	5.42 417	3.88 414	1.97 408	1.78 406	1.87 402	0.86 402	0.54 399	1.15 410	0.74 405	1.23 409	0.85 408

notaker	1.45 401	1.34 411	1.48 391	1.40 411	1.07 408	1.18 393	0.85 400	1.48 403	1.40 396	1.51 408	3.46 413	2.40 406	1.81 407	1.76 404	1.45 395	1.11 410	0.69 412	1.38 413	0.87 409	1.31 411	0.97 410

SPstereo	14.25 425	1.73 415	2.83 409	1.84 415	1.57 415	23.16 432	43.27 432	35.72 439	29.56 439	20.86 436	20.62 430	26.34 439	21.82 432	25.23 439	19.62 431	1.56 415	1.42 415	2.96 419	2.17 417	1.31 411	1.33 416

ktn	1.77 408	1.36 412	1.22 380	1.43 412	1.14 409	1.52 405	1.08 408	1.51 405	3.96 415	2.77 414	4.69 415	3.35 412	1.46 405	1.69 401	1.25 389	1.43 414	0.77 413	1.45 414	0.99 412	1.32 413	0.96 409

KSHMR	1.89 409	1.36 412	1.60 394	1.47 413	1.22 411	1.38 403	1.06 407	1.79 407	5.97 418	1.42 402	5.65 418	2.98 411	1.14 391	2.23 410	1.20 387	1.27 413	1.12 414	1.46 415	1.10 414	1.32 413	1.15 413

JetRed	2.30 412	2.64 418	6.12 415	1.12 407	1.38 413	5.85 418	3.29 417	1.99 411	1.67 401	1.98 409	1.95 404	2.16 404	1.60 406	2.48 411	4.10 416	1.05 407	1.60 416	1.09 406	1.01 413	1.67 415	1.28 414

MADNet++	2.26 411	1.80 416	2.06 399	2.13 418	1.97 416	2.61 414	1.79 416	2.38 414	2.16 405	2.75 413	2.65 411	2.38 405	2.43 412	3.17 413	3.21 412	2.17 416	1.95 417	1.94 417	1.63 416	2.06 416	2.01 418

HanzoNet	2.97 413	1.69 414	2.29 401	1.74 414	1.33 412	1.53 406	1.03 406	1.99 411	2.64 407	5.51 417	5.16 416	5.90 419	6.82 419	4.32 418	3.29 413	3.16 418	2.02 419	1.92 416	2.87 420	2.24 417	1.89 417

tt	4.71 416	0.10 24	3.94 411	2.06 417	1.53 414	10.14 423	16.88 423	9.27 423	4.98 416	1.39 398	1.02 375	4.68 415	4.90 416	3.35 416	5.86 419	5.76 422	9.15 427	2.24 418	2.53 419	3.10 418	1.32 415

DPSimNet_ROB	4.34 415	4.23 419	6.89 417	3.67 419	3.68 417	4.75 416	5.21 419	2.67 416	3.68 411	5.82 418	3.95 414	5.57 416	6.72 418	3.46 417	4.48 417	4.05 421	2.88 420	4.68 422	3.12 421	3.69 419	3.62 421

DGTPSM_ROB	8.34 419	5.10 420	10.37 425	5.31 421	10.18 421	8.33 419	23.60 427	6.06 420	13.41 426	4.90 415	10.87 424	5.65 417	10.44 421	6.17 419	12.59 422	3.74 419	7.55 422	3.69 420	7.26 424	4.14 420	7.46 422

DPSMNet_ROB	8.40 420	5.11 421	10.49 426	5.58 422	10.25 422	8.34 420	23.62 428	6.07 421	13.45 427	4.93 416	10.88 425	5.66 418	10.44 421	6.24 420	12.64 423	3.98 420	7.61 423	3.76 421	7.30 425	4.20 421	7.51 423

DPSM_ROB	11.49 423	9.87 427	10.35 423	11.13 424	11.31 423	19.11 430	27.51 430	13.37 428	14.21 429	10.31 425	11.06 426	10.96 426	11.27 427	11.96 428	13.59 425	6.78 424	8.19 425	6.03 423	7.09 422	7.93 422	7.73 425

DPSM	11.49 423	9.87 427	10.35 423	11.13 424	11.31 423	19.11 430	27.51 430	13.37 428	14.21 429	10.31 425	11.06 426	10.96 426	11.27 427	11.96 428	13.59 425	6.78 424	8.19 425	6.03 423	7.09 422	7.93 422	7.73 425

PML	16.10 429	12.82 430	6.78 416	5.23 420	7.76 419	33.92 433	66.56 439	5.30 419	10.28 421	26.12 438	68.59 439	20.51 430	13.49 429	10.06 423	6.78 421	5.96 423	2.00 418	6.04 425	2.18 418	8.96 424	2.60 420

xxxxx1	15.27 426	9.54 424	10.31 420	20.13 429	18.88 428	17.08 425	23.03 424	10.36 424	10.99 422	9.21 422	9.62 420	10.74 423	10.61 424	10.72 424	13.89 427	7.97 426	9.20 428	31.85 437	44.72 437	12.84 425	13.69 427

tt_ll	15.27 426	9.54 424	10.31 420	20.13 429	18.88 428	17.08 425	23.03 424	10.36 424	10.99 422	9.21 422	9.62 420	10.74 423	10.61 424	10.72 424	13.89 427	7.97 426	9.20 428	31.85 437	44.72 437	12.84 425	13.69 427

ff	15.27 426	9.54 424	10.31 420	20.13 429	18.88 428	17.08 425	23.03 424	10.36 424	10.99 422	9.21 422	9.62 420	10.74 423	10.61 424	10.72 424	13.89 427	7.97 426	9.20 428	31.85 437	44.72 437	12.84 425	13.69 427

LRCNet_RVC	10.90 422	14.34 431	9.35 418	15.35 426	8.04 420	1.08 389	0.34 324	8.78 422	0.70 357	12.63 428	16.05 428	9.85 421	6.54 417	8.57 422	6.34 420	20.27 436	5.40 421	23.70 434	21.88 433	14.87 428	13.83 430

MyStereo03	23.12 434	19.90 433	20.85 431	22.49 433	22.71 432	38.42 435	55.53 436	26.80 433	28.72 435	20.77 433	22.25 434	22.03 432	22.69 433	23.90 432	27.38 437	13.62 431	16.50 434	12.15 427	14.28 428	15.95 429	15.53 431

MyStereo02	23.12 434	19.90 433	20.85 431	22.49 433	22.71 432	38.42 435	55.53 436	26.80 433	28.72 435	20.77 433	22.25 434	22.03 432	22.69 433	23.90 432	27.38 437	13.62 431	16.50 434	12.15 427	14.28 428	15.95 429	15.53 431

MyStereo	23.12 434	19.90 433	20.85 431	22.49 433	22.71 432	38.42 435	55.53 436	26.80 433	28.72 435	20.77 433	22.25 434	22.03 432	22.69 433	23.90 432	27.38 437	13.62 431	16.50 434	12.15 427	14.28 428	15.95 429	15.53 431

CasAABBNet	23.10 433	19.86 432	20.64 430	22.47 432	22.73 435	38.41 434	55.50 435	26.89 436	28.70 434	20.61 431	22.15 433	22.08 435	22.75 436	23.99 435	27.36 435	13.59 429	16.48 432	12.14 426	14.27 427	15.95 429	15.53 431

Selective-RAFT-Error	23.16 437	19.93 436	20.87 434	22.54 436	22.81 436	38.52 439	55.47 434	27.01 438	28.83 438	20.66 432	22.25 434	22.09 436	22.80 438	24.09 436	27.36 435	13.61 430	16.48 432	12.15 427	14.28 428	15.99 433	15.57 435

LSM0	24.24 438	19.98 437	22.32 435	24.22 437	40.14 439	38.48 438	55.20 433	26.95 437	28.57 433	20.49 430	21.83 431	22.26 437	22.75 436	24.22 437	27.30 434	13.66 434	16.32 431	12.19 431	14.15 426	16.10 434	17.66 436

HaxPig	17.72 431	20.22 438	19.73 428	16.53 427	16.51 426	9.27 421	9.33 420	14.34 430	13.27 425	18.65 429	18.70 429	17.35 429	16.77 430	17.04 430	16.45 430	22.05 437	20.89 437	22.27 433	21.53 432	21.29 435	22.13 437

MEDIAN_ROB	21.21 432	24.62 439	23.47 436	19.58 428	19.65 431	13.22 424	10.96 421	17.88 431	17.00 431	22.14 437	22.02 432	20.86 431	20.36 431	21.06 431	19.71 432	25.63 438	24.13 438	26.21 435	25.20 434	25.17 436	25.38 438

AVERAGE_ROB	25.43 439	29.06 440	27.24 437	24.63 438	24.20 438	17.73 428	12.61 422	22.29 432	21.39 432	26.79 439	26.16 438	25.20 438	24.64 439	25.07 438	23.53 433	29.96 439	28.40 439	30.60 436	29.58 435	29.72 437	29.84 439

DLNR_Zeroshot_test	10.44 421	12.10 429	19.93 429	106.08 440	23.66 437	0.14 3	0.13 3	3.22 417	0.17 3	0.16 25	0.23 51	0.16 37	0.10 4	0.31 154	0.15 53	2.36 417	0.06 72	0.07 14	0.07 52	39.70 438	0.06 18

Anonymous_1	16.62 430	9.35 423	9.84 419	10.66 423	14.64 425	18.66 429	27.12 429	12.64 427	13.51 428	10.76 427	10.30 423	10.13 422	10.60 423	11.06 427	12.74 424	15.87 435	7.74 424	16.92 432	43.48 436	58.66 439	7.68 424

test_example2	101.33 440	108.28 441	68.15 439	98.43 439	106.93 440	89.75 440	102.43 440	36.80 440	97.65 440	129.04 440	130.15 440	65.26 440	66.62 440	92.11 440	80.24 440	144.10 440	199.48 440	81.81 440	103.01 440	125.01 440	101.27 440

ASD4		6.65 422

Low-res two-view benchmark