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

U	3.37 488	0.17 1	0.91 14	0.26 55	13.79 501	19.19 505	0.15 4	0.41 16	0.31 3	0.17 5	0.18 7	0.27 66	0.15 6	0.21 1	0.16 2	0.09 32	0.06 2	17.88 506	12.81 503	0.10 20	0.08 16

test_sample1	0.40 109	0.18 2	1.19 37	0.31 165	0.18 108	0.48 79	0.23 105	0.78 237	0.49 110	0.44 135	0.44 135	0.45 179	0.41 238	1.39 307	0.33 182	0.11 170	0.09 140	0.10 82	0.09 66	0.12 44	0.13 129

FTStereo	0.76 385	0.18 2	2.35 340	0.71 438	0.21 162	0.73 352	1.79 481	0.57 104	0.53 154	1.07 431	1.63 449	1.29 444	2.13 471	0.75 237	0.29 133	0.19 365	0.08 77	0.12 192	0.11 157	0.11 33	0.40 418

rvit_stereo_0083	0.25 6	0.19 4	0.58 1	0.28 92	0.18 108	0.28 7	0.22 77	0.38 8	0.54 166	0.23 32	0.30 56	0.27 66	0.26 103	0.37 73	0.24 83	0.14 289	0.12 245	0.13 250	0.10 99	0.12 44	0.10 47

test_sample2	0.41 115	0.19 4	1.23 45	0.31 165	0.17 76	0.51 101	0.27 199	0.81 260	0.55 171	0.44 135	0.45 139	0.46 192	0.38 207	1.51 327	0.30 149	0.12 220	0.09 140	0.11 140	0.10 99	0.14 91	0.14 144

11t1	0.33 54	0.19 4	1.41 74	0.33 214	0.16 51	0.48 79	0.21 58	0.67 157	0.48 104	0.40 111	0.34 82	0.32 95	0.33 171	0.42 98	0.27 110	0.11 170	0.12 245	0.10 82	0.08 42	0.13 70	0.14 144

GrayStereo	0.66 337	0.19 4	1.76 149	0.90 453	0.23 201	0.62 261	1.42 478	0.62 133	0.60 205	0.72 378	0.78 375	0.56 248	3.07 482	0.60 193	0.26 102	0.09 32	0.08 77	0.10 82	0.21 354	0.11 33	0.18 236

x	0.35 72	0.20 8	1.36 65	0.33 214	0.17 76	0.47 71	0.24 136	0.75 201	0.54 166	0.40 111	0.40 115	0.42 155	0.34 179	0.45 118	0.32 172	0.11 170	0.14 279	0.11 140	0.09 66	0.12 44	0.14 144

test-3	0.43 137	0.20 8	1.70 127	0.34 243	0.32 304	0.45 54	0.23 105	0.71 173	0.46 87	0.51 204	0.29 47	0.45 179	0.21 47	0.59 188	0.98 372	0.08 8	0.07 19	0.10 82	0.35 419	0.29 327	0.28 350

test_1	0.43 137	0.20 8	1.70 127	0.34 243	0.32 304	0.45 54	0.23 105	0.71 173	0.46 87	0.50 191	0.29 47	0.45 179	0.21 47	0.59 188	0.98 372	0.08 8	0.07 19	0.10 82	0.35 419	0.29 327	0.29 356

test_3	0.44 147	0.20 8	1.70 127	0.36 276	0.32 304	0.47 71	0.30 244	0.73 186	0.49 110	0.50 191	0.30 56	0.45 179	0.22 56	0.59 188	0.98 372	0.08 8	0.10 173	0.11 140	0.35 419	0.29 327	0.28 350

SST-Stereo	0.52 251	0.20 8	1.76 149	0.62 429	0.53 414	0.62 261	0.66 414	0.55 97	0.61 220	0.58 289	0.53 212	0.52 225	0.60 345	1.59 341	0.29 133	0.11 170	0.07 19	0.12 192	0.10 99	0.16 143	0.10 47

fffft	0.29 25	0.21 13	1.10 28	0.24 16	0.15 34	0.42 49	0.24 136	0.42 19	0.38 28	0.21 17	0.18 7	0.20 10	0.16 7	0.44 107	0.70 335	0.07 2	0.06 2	0.10 82	0.08 42	0.28 323	0.20 267
1: 1. 1
rvit_stereo_0081	0.25 6	0.21 13	0.61 2	0.28 92	0.17 76	0.31 13	0.22 77	0.42 19	0.53 154	0.24 36	0.25 29	0.25 47	0.21 47	0.34 56	0.23 63	0.13 250	0.10 173	0.11 140	0.10 99	0.12 44	0.09 27

rvit_stereo_0082	0.25 6	0.21 13	0.61 2	0.28 92	0.17 76	0.31 13	0.22 77	0.42 19	0.53 154	0.24 36	0.25 29	0.25 47	0.21 47	0.34 56	0.23 63	0.13 250	0.10 173	0.11 140	0.10 99	0.12 44	0.09 27

mmm	0.38 90	0.21 13	1.18 35	0.35 258	0.17 76	0.49 86	0.26 174	0.78 237	0.52 135	0.50 191	0.57 252	0.41 142	0.37 200	0.71 230	0.31 161	0.11 170	0.13 262	0.14 285	0.13 222	0.15 108	0.14 144

1111x	0.74 380	0.21 13	1.93 244	0.31 165	0.17 76	0.63 278	0.32 279	1.03 428	0.74 349	0.52 212	0.62 286	0.57 254	0.47 292	2.38 433	4.25 482	0.12 220	0.14 279	0.11 140	0.12 192	0.12 44	0.14 144

qqq	0.38 90	0.21 13	1.34 63	0.28 92	0.15 34	0.45 54	0.26 174	0.76 213	0.52 135	0.39 109	0.41 119	0.46 192	0.36 187	0.96 262	0.30 149	0.11 170	0.14 279	0.12 192	0.12 192	0.12 44	0.14 144

RAFT_R40	0.50 223	0.21 13	1.76 149	0.50 388	0.40 372	0.61 241	0.53 380	0.56 101	0.60 205	0.56 262	0.54 224	0.55 236	0.51 311	1.57 335	0.53 287	0.11 170	0.07 19	0.12 192	0.10 99	0.16 143	0.09 27

xxxx	0.70 356	0.21 13	1.33 60	0.28 92	0.18 108	0.63 278	0.24 136	1.02 421	0.69 304	0.50 191	0.62 286	0.58 261	0.38 207	1.47 324	5.21 488	0.13 250	0.12 245	0.11 140	0.10 99	0.12 44	0.15 177

test_xeample	0.72 368	0.21 13	1.36 65	0.27 69	0.17 76	0.59 210	0.28 214	1.01 418	0.70 313	0.55 252	0.67 327	0.44 170	0.39 221	1.88 392	5.17 487	0.12 220	0.10 173	0.11 140	0.10 99	0.13 70	0.15 177

R-Stereo Train	0.36 77	0.21 13	1.70 127	0.29 123	0.18 108	0.55 144	0.26 174	0.78 237	0.36 20	0.57 273	0.67 327	0.33 101	0.24 75	0.32 41	0.23 63	0.10 112	0.08 77	0.09 40	0.07 20	0.09 13	0.12 95

RAFT-Stereo	0.36 77	0.21 13	1.70 127	0.29 123	0.18 108	0.55 144	0.26 174	0.78 237	0.36 20	0.57 273	0.67 327	0.33 101	0.24 75	0.32 41	0.23 63	0.10 112	0.08 77	0.09 40	0.07 20	0.09 13	0.12 95
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
MonSter	0.20 1	0.22 24	0.65 5	0.21 5	0.17 76	0.33 19	0.15 4	0.46 34	0.32 6	0.16 4	0.17 5	0.14 2	0.11 1	0.27 7	0.23 63	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.07 20	0.07 1	0.09 27

GIP-stereo	0.26 9	0.22 24	0.78 10	0.29 123	0.20 151	0.42 49	0.17 15	0.64 140	0.39 37	0.18 7	0.24 23	0.23 27	0.18 24	0.25 4	0.47 263	0.09 32	0.07 19	0.08 7	0.06 9	0.17 164	0.08 16

DEFOM-Stereo	0.22 3	0.22 24	0.91 14	0.23 8	0.13 10	0.49 86	0.18 22	0.30 2	0.28 1	0.19 10	0.17 5	0.14 2	0.14 2	0.41 91	0.16 2	0.08 8	0.06 2	0.07 1	0.06 9	0.09 13	0.09 27

ttt	0.66 337	0.22 24	1.68 121	0.34 243	0.24 214	0.60 220	0.26 174	1.00 410	0.77 375	0.55 252	0.67 327	0.54 233	0.36 187	2.14 418	3.03 463	0.16 326	0.13 262	0.13 250	0.12 192	0.15 108	0.17 217

riskmin	0.37 83	0.22 24	1.74 139	0.32 193	0.20 151	0.48 79	0.20 41	0.66 148	0.46 87	0.36 92	0.34 82	0.69 316	0.45 276	0.39 83	0.27 110	0.11 170	0.08 77	0.12 192	0.08 42	0.13 70	0.16 200

PSM-AAD	0.63 321	0.22 24	1.77 158	0.37 296	0.23 201	0.86 401	1.17 464	0.59 117	0.60 205	0.64 345	0.71 357	0.68 309	2.93 479	0.65 210	0.31 161	0.09 32	0.07 19	0.17 347	0.15 273	0.13 70	0.33 384

CRE-IMP	0.41 115	0.22 24	1.76 149	0.48 384	0.17 76	0.79 381	0.69 422	0.52 74	0.52 135	0.47 155	0.42 123	0.45 179	0.26 103	0.41 91	0.31 161	0.11 170	0.07 19	0.12 192	0.09 66	0.17 164	0.23 308

IGEV-Stereo++	0.23 4	0.23 31	0.64 4	0.24 16	0.22 183	0.47 71	0.13 1	0.52 74	0.33 10	0.18 7	0.24 23	0.17 5	0.22 56	0.32 41	0.19 11	0.08 8	0.06 2	0.08 7	0.06 9	0.17 164	0.09 27

ffm	0.47 189	0.23 31	2.01 271	0.30 139	0.21 162	0.57 177	0.26 174	0.74 190	0.88 408	0.53 222	0.63 298	0.66 294	0.39 221	0.63 199	0.19 11	0.10 112	0.24 392	0.15 312	0.13 222	0.25 290	0.36 398

ff1	0.73 377	0.23 31	2.01 271	0.30 139	0.21 162	0.57 177	0.26 174	0.74 190	0.88 408	0.53 222	0.63 298	0.66 294	0.39 221	2.52 448	3.43 474	0.10 112	0.24 392	0.15 312	0.13 222	0.25 290	0.36 398

mmx	0.72 368	0.23 31	2.01 271	0.30 139	0.21 162	0.57 177	0.26 174	0.99 402	0.76 371	0.53 222	0.63 298	0.66 294	0.39 221	2.52 448	3.43 474	0.13 250	0.10 173	0.15 312	0.13 222	0.15 108	0.15 177

xxx	0.72 368	0.23 31	2.01 271	0.30 139	0.21 162	0.57 177	0.26 174	0.99 402	0.76 371	0.53 222	0.63 298	0.66 294	0.39 221	2.52 448	3.43 474	0.13 250	0.10 173	0.15 312	0.13 222	0.15 108	0.15 177

Selective-IGEV	0.29 25	0.23 31	1.28 51	0.27 69	0.30 281	0.35 28	0.20 41	0.56 101	0.38 28	0.21 17	0.30 56	0.22 20	0.18 24	0.37 73	0.18 7	0.07 2	0.06 2	0.08 7	0.15 273	0.16 143	0.29 356

GMM-Stereo	0.50 223	0.23 31	2.41 350	0.54 405	0.24 214	0.77 372	0.46 358	0.59 117	0.57 184	0.58 289	0.73 363	0.47 200	0.43 264	0.68 217	0.27 110	0.10 112	0.06 2	0.13 250	0.13 222	0.14 91	0.44 427

222	0.78 393	0.23 31	1.23 45	0.28 92	0.18 108	0.62 261	0.24 136	1.02 421	0.70 313	0.58 289	0.66 324	0.46 192	0.42 254	1.80 374	6.53 492	0.13 250	0.10 173	0.11 140	0.10 99	0.12 44	0.17 217

tt45	0.29 25	0.24 39	1.06 24	0.25 29	0.17 76	0.55 144	0.22 77	0.41 16	0.35 15	0.24 36	0.25 29	0.25 47	0.18 24	0.64 201	0.34 189	0.08 8	0.07 19	0.10 82	0.08 42	0.21 237	0.11 63

fffy	0.28 16	0.24 39	1.19 37	0.27 69	0.15 34	0.37 34	0.22 77	0.42 19	0.32 6	0.20 12	0.29 47	0.26 59	0.20 40	0.44 107	0.20 33	0.08 8	0.10 173	0.10 82	0.08 42	0.22 252	0.18 236

AEACV	0.33 54	0.24 39	1.44 80	0.28 92	0.35 336	0.47 71	0.21 58	0.43 25	0.28 1	0.26 58	0.25 29	0.22 20	0.38 207	0.30 27	0.18 7	0.09 32	0.35 430	0.09 40	0.36 426	0.23 264	0.25 329

anonymousdsp2	0.34 61	0.24 39	1.16 33	0.28 92	0.15 34	0.57 177	0.23 105	0.79 253	0.47 102	0.38 103	0.37 94	0.40 136	0.25 89	0.47 135	0.21 45	0.09 32	0.07 19	0.10 82	0.13 222	0.19 211	0.27 345

SFCPSM	0.46 175	0.24 39	2.35 340	0.27 69	0.27 255	0.70 339	0.32 279	0.96 378	0.63 250	0.49 184	0.52 203	0.43 159	0.36 187	0.52 163	0.43 245	0.12 220	0.09 140	0.12 192	0.16 292	0.16 143	0.12 95

999	0.29 25	0.25 44	1.05 23	0.26 55	0.18 108	0.49 86	0.23 105	0.38 8	0.37 24	0.20 12	0.32 70	0.23 27	0.18 24	0.73 233	0.36 199	0.08 8	0.07 19	0.09 40	0.08 42	0.24 279	0.10 47

ours_stereo	0.27 10	0.25 44	1.21 43	0.25 29	0.17 76	0.35 28	0.23 105	0.38 8	0.35 15	0.20 12	0.31 65	0.23 27	0.17 11	0.41 91	0.20 33	0.08 8	0.07 19	0.10 82	0.08 42	0.22 252	0.18 236

dual_stereo	0.23 4	0.25 44	0.66 6	0.21 5	0.15 34	0.27 6	0.15 4	0.62 133	0.40 44	0.15 2	0.13 4	0.18 6	0.14 2	0.37 73	0.19 11	0.09 32	0.31 422	0.07 1	0.10 99	0.07 1	0.07 4

Pointernet	0.29 25	0.25 44	1.49 92	0.24 16	0.20 151	0.47 71	0.15 4	0.62 133	0.47 102	0.22 25	0.29 47	0.26 59	0.20 40	0.28 12	0.20 33	0.10 112	0.07 19	0.07 1	0.12 192	0.10 20	0.07 4

Any-RAFT	0.38 90	0.25 44	1.89 228	0.27 69	0.17 76	0.68 326	0.21 58	0.78 237	0.53 154	0.43 129	0.43 125	0.54 233	0.30 154	0.41 91	0.20 33	0.10 112	0.12 245	0.08 7	0.06 9	0.10 20	0.09 27

CAS	0.35 72	0.25 44	1.30 55	0.79 445	0.34 325	0.51 101	0.23 105	0.46 34	0.39 37	0.22 25	0.31 65	0.20 10	0.17 11	0.28 12	0.23 63	0.73 458	0.06 2	0.07 1	0.05 1	0.09 13	0.37 405

knoymous	0.34 61	0.25 44	1.75 145	0.24 16	0.18 108	0.45 54	0.24 136	0.57 104	0.38 28	0.41 119	0.39 110	0.55 236	0.25 89	0.38 79	0.23 63	0.11 170	0.08 77	0.12 192	0.07 20	0.13 70	0.12 95

NF-Stereo	0.48 194	0.25 44	1.81 190	0.52 396	0.16 51	0.61 241	0.44 349	0.66 148	0.61 220	0.50 191	0.47 150	0.37 116	0.26 103	1.45 316	0.79 357	0.11 170	0.07 19	0.12 192	0.10 99	0.13 70	0.16 200

OCTAStereo	0.48 194	0.25 44	1.81 190	0.52 396	0.16 51	0.61 241	0.43 340	0.66 148	0.61 220	0.50 191	0.47 150	0.37 116	0.26 103	1.44 312	0.80 358	0.11 170	0.07 19	0.12 192	0.10 99	0.13 70	0.17 217

NRIStereo	0.46 175	0.25 44	1.77 158	0.47 376	0.16 51	0.95 415	0.74 430	0.51 63	0.56 181	0.48 173	0.39 110	0.59 263	0.29 146	0.77 244	0.32 172	0.11 170	0.13 262	0.11 140	0.09 66	0.21 237	0.24 320

RE-Stereo	0.48 194	0.25 44	1.81 190	0.52 396	0.16 51	0.61 241	0.43 340	0.66 148	0.60 205	0.50 191	0.47 150	0.37 116	0.26 103	1.44 312	0.78 353	0.11 170	0.07 19	0.12 192	0.10 99	0.13 70	0.17 217

TVStereo	0.48 194	0.25 44	1.81 190	0.52 396	0.16 51	0.61 241	0.43 340	0.66 148	0.60 205	0.50 191	0.47 150	0.37 116	0.26 103	1.44 312	0.78 353	0.11 170	0.07 19	0.12 192	0.10 99	0.13 70	0.17 217

EAI-Stereo	0.78 393	0.25 44	1.67 120	0.54 405	0.59 428	1.95 469	2.05 484	1.11 444	0.64 258	0.95 423	1.49 444	0.50 216	0.67 371	0.59 188	1.44 416	0.09 32	0.19 359	0.09 40	0.49 446	0.13 70	0.22 286

SMoEStereo_RVC	0.29 25	0.26 57	1.03 22	0.25 29	0.14 19	0.46 67	0.22 77	0.36 5	0.38 28	0.23 32	0.23 15	0.21 18	0.18 24	0.45 118	0.60 311	0.07 2	0.06 2	0.10 82	0.08 42	0.20 226	0.20 267

mms	0.27 10	0.26 57	0.91 14	0.25 29	0.18 108	0.32 16	0.23 105	0.37 6	0.31 3	0.21 17	0.30 56	0.23 27	0.17 11	0.46 125	0.21 45	0.08 8	0.10 173	0.10 82	0.08 42	0.22 252	0.47 431

RSM++	0.27 10	0.26 57	0.87 13	0.28 92	0.13 10	0.39 41	0.20 41	0.45 32	0.45 81	0.20 12	0.24 23	0.24 38	0.17 11	0.36 66	0.20 33	0.08 8	0.07 19	0.09 40	0.35 419	0.26 309	0.18 236

RSM	0.28 16	0.26 57	0.97 19	0.25 29	0.24 214	0.37 34	0.21 58	0.49 54	0.44 67	0.21 17	0.27 38	0.28 75	0.17 11	0.38 79	0.20 33	0.07 2	0.07 19	0.09 40	0.34 416	0.21 237	0.16 200

trnet	0.28 16	0.26 57	1.32 58	0.19 1	0.12 3	0.54 132	0.15 4	0.48 48	0.46 87	0.27 63	0.33 76	0.24 38	0.21 47	0.30 27	0.21 45	0.10 112	0.07 19	0.08 7	0.05 1	0.09 13	0.07 4

Selective-RAFT	0.35 72	0.26 57	1.48 90	0.31 165	0.15 34	0.61 241	0.19 28	0.60 127	0.54 166	0.28 68	0.29 47	0.40 136	0.33 171	0.50 156	0.27 110	0.10 112	0.07 19	0.09 40	0.35 419	0.19 211	0.08 16

AIO-Stereo	0.30 35	0.27 63	1.25 48	0.27 69	0.24 214	0.37 34	0.20 41	0.52 74	0.36 20	0.21 17	0.30 56	0.23 27	0.14 2	0.31 34	0.20 33	0.08 8	0.07 19	0.09 40	0.38 429	0.19 211	0.31 372

CES	0.30 35	0.27 63	1.09 27	0.23 8	0.50 407	0.40 43	0.20 41	0.46 34	0.44 67	0.22 25	0.28 41	0.26 59	0.19 32	0.33 49	0.21 45	0.09 32	0.07 19	0.08 7	0.05 1	0.15 108	0.49 435

EGLCR-Stereo	0.29 25	0.27 63	0.97 19	0.30 139	0.19 136	0.56 159	0.17 15	0.68 160	0.36 20	0.30 73	0.18 7	0.27 66	0.17 11	0.38 79	0.19 11	0.09 32	0.07 19	0.10 82	0.08 42	0.10 20	0.35 390

DCANet-4	0.40 109	0.27 63	2.21 313	0.25 29	0.14 19	0.51 101	0.22 77	0.77 223	0.72 331	0.54 235	0.47 150	0.28 75	0.37 200	0.37 73	0.34 189	0.09 32	0.07 19	0.08 7	0.07 20	0.08 4	0.22 286

tt	4.93 492	0.27 63	4.20 479	2.29 489	1.58 484	10.20 498	16.97 502	9.42 500	5.02 487	1.67 465	1.28 434	4.68 486	5.03 490	3.37 479	5.92 489	6.16 497	9.47 504	2.82 494	3.18 495	3.60 494	1.53 487

BUS	0.41 115	0.27 63	1.13 29	0.30 139	0.21 162	0.91 411	0.23 105	1.00 410	0.61 220	0.63 336	0.53 212	0.66 294	0.30 154	0.43 101	0.32 172	0.13 250	0.10 173	0.14 285	0.12 192	0.12 44	0.11 63

BSDual-CNN	0.41 115	0.27 63	1.13 29	0.30 139	0.21 162	0.76 364	0.31 256	1.00 410	0.61 220	0.63 336	0.53 212	0.63 278	0.37 200	0.43 101	0.38 211	0.13 250	0.10 173	0.14 285	0.12 192	0.12 44	0.11 63

psmg	0.41 115	0.27 63	1.13 29	0.27 69	0.21 162	0.75 361	0.36 305	0.90 325	0.61 220	0.59 302	0.59 261	0.63 278	0.37 200	0.43 101	0.38 211	0.13 250	0.10 173	0.13 250	0.12 192	0.13 70	0.11 63

GLC_STEREO	0.28 16	0.27 63	1.36 65	0.28 92	0.12 3	0.41 46	0.20 41	0.37 6	0.38 28	0.26 58	0.30 56	0.25 47	0.19 32	0.33 49	0.24 83	0.09 32	0.11 220	0.12 192	0.10 99	0.13 70	0.09 27

Patchmatch Stereo++	0.39 103	0.27 63	1.78 163	0.44 352	0.16 51	0.61 241	0.27 199	0.51 63	0.52 135	0.47 155	0.43 125	0.43 159	0.28 133	0.54 173	0.28 119	0.12 220	0.08 77	0.12 192	0.10 99	0.17 164	0.12 95
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
PSM-softLoss	0.48 194	0.27 63	1.85 207	0.51 392	0.17 76	0.61 241	0.40 325	0.61 129	0.57 184	0.52 212	0.48 162	0.39 128	0.25 89	1.46 317	0.77 351	0.12 220	0.08 77	0.13 250	0.12 192	0.12 44	0.14 144

KMStereo	0.48 194	0.27 63	1.85 207	0.51 392	0.17 76	0.61 241	0.40 325	0.61 129	0.57 184	0.52 212	0.48 162	0.39 128	0.25 89	1.46 317	0.77 351	0.12 220	0.08 77	0.13 250	0.12 192	0.12 44	0.14 144

PSM-adaLoss	0.38 90	0.27 63	1.78 163	0.44 352	0.17 76	0.60 220	0.29 236	0.51 63	0.52 135	0.47 155	0.43 125	0.44 170	0.28 133	0.47 135	0.28 119	0.12 220	0.08 77	0.12 192	0.10 99	0.17 164	0.12 95

ROB_FTStereo_v2	0.38 90	0.27 63	1.78 163	0.44 352	0.17 76	0.61 241	0.28 214	0.51 63	0.52 135	0.47 155	0.43 125	0.44 170	0.28 133	0.47 135	0.28 119	0.12 220	0.08 77	0.12 192	0.10 99	0.17 164	0.12 95

ROB_FTStereo	0.38 90	0.27 63	1.78 163	0.44 352	0.17 76	0.61 241	0.26 174	0.51 63	0.52 135	0.47 155	0.43 125	0.43 159	0.28 133	0.49 150	0.28 119	0.12 220	0.08 77	0.12 192	0.10 99	0.17 164	0.12 95

HUI-Stereo	0.38 90	0.27 63	1.79 183	0.44 352	0.17 76	0.61 241	0.28 214	0.51 63	0.52 135	0.47 155	0.43 125	0.44 170	0.28 133	0.45 118	0.28 119	0.12 220	0.08 77	0.12 192	0.10 99	0.17 164	0.12 95

Pruner-Stereo	0.51 240	0.27 63	1.78 163	1.79 482	0.19 136	0.62 261	0.45 355	0.57 104	0.60 205	0.61 317	0.48 162	0.41 142	0.24 75	0.46 125	1.00 378	0.12 220	0.07 19	0.12 192	0.10 99	0.12 44	0.13 129

iGMRVC	0.39 103	0.27 63	1.78 163	0.44 352	0.17 76	0.61 241	0.27 199	0.51 63	0.52 135	0.47 155	0.43 125	0.44 170	0.28 133	0.55 177	0.28 119	0.12 220	0.08 77	0.12 192	0.10 99	0.17 164	0.12 95

iRAFT	0.39 103	0.27 63	1.78 163	0.44 352	0.16 51	0.61 241	0.27 199	0.51 63	0.52 135	0.47 155	0.43 125	0.43 159	0.28 133	0.54 173	0.28 119	0.12 220	0.08 77	0.12 192	0.10 99	0.17 164	0.12 95

cross-raft	0.40 109	0.27 63	2.22 317	0.30 139	0.17 76	0.49 86	0.35 298	0.71 173	0.39 37	0.43 129	0.45 139	0.64 286	0.25 89	0.32 41	0.25 95	0.08 8	0.08 77	0.09 40	0.23 365	0.11 33	0.14 144

RAFT-IKP	0.38 90	0.27 63	1.79 183	0.44 352	0.16 51	0.60 220	0.28 214	0.51 63	0.52 135	0.47 155	0.43 125	0.43 159	0.28 133	0.50 156	0.28 119	0.12 220	0.08 77	0.12 192	0.10 99	0.17 164	0.12 95

testlalala2	0.44 147	0.28 84	2.59 386	0.64 431	0.56 421	0.57 177	0.20 41	0.78 237	0.52 135	0.40 111	0.39 110	0.45 179	0.21 47	0.27 7	0.22 56	0.09 32	0.10 173	0.08 7	0.29 390	0.12 44	0.10 47

DeepStereo_RVC	0.44 147	0.28 84	1.92 241	0.49 386	0.17 76	0.60 220	0.59 400	0.50 60	0.52 135	0.49 184	0.45 139	0.39 128	0.86 409	0.45 118	0.33 182	0.11 170	0.08 77	0.11 140	0.09 66	0.15 108	0.19 252

s12784h	0.36 77	0.28 84	1.58 105	0.23 8	0.11 1	0.62 261	0.24 136	0.79 253	0.64 258	0.44 135	0.52 203	0.28 75	0.26 103	0.50 156	0.24 83	0.11 170	0.06 2	0.09 40	0.06 9	0.16 143	0.06 1

GES	0.44 147	0.28 84	1.88 221	0.30 139	0.18 108	0.61 241	0.30 244	0.88 313	0.46 87	0.47 155	0.52 203	0.39 128	0.42 254	0.58 184	0.67 328	0.15 306	0.11 220	0.12 192	0.10 99	0.15 108	0.17 217

UPFNet	0.46 175	0.28 84	1.73 135	0.33 214	0.32 304	0.65 302	0.38 319	0.83 273	0.59 201	0.57 273	0.52 203	0.61 271	0.40 227	0.75 237	0.52 283	0.13 250	0.12 245	0.13 250	0.12 192	0.15 108	0.11 63

rvit_0105_6	0.31 42	0.29 89	1.00 21	0.31 165	0.18 108	0.35 28	0.25 154	0.51 63	0.61 220	0.25 50	0.28 41	0.32 95	0.25 89	0.39 83	0.25 95	0.18 351	0.16 321	0.15 312	0.13 222	0.14 91	0.13 129

rvit_stereo_0081_aga	0.27 10	0.29 89	1.08 25	0.26 55	0.20 151	0.33 19	0.21 58	0.41 16	0.42 55	0.26 58	0.28 41	0.27 66	0.21 47	0.31 34	0.21 45	0.14 289	0.10 173	0.11 140	0.10 99	0.14 91	0.10 47

DCVSM-stereo	0.49 212	0.29 89	2.49 367	0.29 123	0.22 183	0.53 125	0.52 376	0.58 110	0.49 110	0.69 367	0.46 146	0.79 359	0.48 300	0.53 169	0.42 236	0.13 250	0.14 279	0.15 312	0.12 192	0.20 226	0.20 267

IGEV-Stereo+	0.29 25	0.29 89	0.86 12	0.25 29	0.34 325	0.30 11	0.14 2	0.32 3	0.53 154	0.18 7	0.12 3	0.18 6	0.19 32	0.49 150	0.17 6	0.09 32	0.08 77	0.08 7	0.20 349	0.46 423	0.59 446

RAFT-Stereo-weight	0.34 61	0.29 89	1.43 78	0.28 92	0.28 265	0.55 144	0.22 77	0.78 237	0.48 104	0.46 153	0.38 102	0.36 114	0.17 11	0.33 49	0.23 63	0.09 32	0.08 77	0.09 40	0.07 20	0.09 13	0.09 27

AE-Stereo	0.42 131	0.29 89	1.65 115	0.43 346	0.47 403	0.56 159	0.23 105	0.86 299	0.46 87	0.31 77	0.41 119	0.43 159	0.24 75	0.34 56	0.24 83	0.09 32	0.48 454	0.11 140	0.45 442	0.22 252	0.19 252

hknet	0.47 189	0.29 89	1.70 127	0.30 139	0.24 214	0.76 364	0.31 256	1.00 410	0.64 258	0.63 336	0.53 212	0.80 362	0.38 207	0.77 244	0.37 205	0.11 170	0.10 173	0.14 285	0.12 192	0.12 44	0.11 63

KYRaft	0.48 194	0.29 89	1.75 145	0.33 214	0.21 162	0.75 361	0.44 349	0.58 110	0.57 184	0.64 345	0.93 403	0.53 227	0.72 383	0.60 193	0.24 83	0.10 112	0.07 19	0.12 192	0.14 250	0.12 44	0.54 439

ICVP	0.46 175	0.29 89	2.41 350	0.33 214	0.22 183	0.59 210	0.55 387	0.75 201	0.50 120	0.44 135	0.60 274	0.49 213	0.35 181	0.53 169	0.37 205	0.16 326	0.16 321	0.14 285	0.11 157	0.15 108	0.15 177
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
CREStereo++_RVC	0.33 54	0.29 89	1.74 139	0.24 16	0.16 51	0.54 132	0.15 4	0.40 12	0.55 171	0.37 96	0.51 191	0.24 38	0.19 32	0.27 7	0.26 102	0.09 32	0.06 2	0.08 7	0.30 399	0.08 4	0.06 1
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
StereoAnything	0.20 1	0.30 99	0.81 11	0.21 5	0.22 183	0.21 2	0.16 12	0.25 1	0.38 28	0.15 2	0.11 2	0.18 6	0.17 11	0.23 2	0.16 2	0.09 32	0.13 262	0.08 7	0.06 9	0.07 1	0.07 4

IGEV-RUCA	2.28 475	0.30 99	1.15 32	0.40 327	1.86 488	2.06 476	1.90 482	1.36 458	1.80 472	3.70 491	3.76 486	5.02 488	8.19 495	2.12 416	1.63 424	0.25 407	0.76 475	2.72 493	1.91 490	2.39 489	2.36 493

Occ-G	0.30 35	0.30 99	1.33 60	0.23 8	0.15 34	0.36 33	0.25 154	0.43 25	0.31 3	0.26 58	0.35 86	0.46 192	0.22 56	0.30 27	0.25 95	0.09 32	0.07 19	0.09 40	0.16 292	0.31 346	0.08 16

testlalala	0.36 77	0.30 99	1.77 158	0.28 92	0.33 317	0.60 220	0.22 77	0.55 97	0.51 129	0.55 252	0.35 86	0.31 87	0.20 40	0.26 5	0.22 56	0.10 112	0.13 262	0.09 40	0.24 367	0.08 4	0.07 4

testlalala_base	0.46 175	0.30 99	1.82 196	0.34 243	0.27 255	0.55 144	0.21 58	0.85 289	0.32 6	0.32 84	0.39 110	0.31 87	0.23 68	0.30 27	0.28 119	0.95 467	0.30 420	0.09 40	0.21 354	1.03 462	0.18 236

LoS	0.31 42	0.30 99	1.52 98	0.23 8	0.13 10	0.54 132	0.20 41	0.48 48	0.49 110	0.25 50	0.28 41	0.37 116	0.24 75	0.38 79	0.23 63	0.10 112	0.08 77	0.08 7	0.05 1	0.15 108	0.07 4
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
CASS	0.39 103	0.30 99	1.61 112	0.32 193	0.17 76	0.53 125	0.24 136	0.70 170	0.49 110	0.59 302	0.54 224	0.40 136	0.40 227	0.41 91	0.30 149	0.17 340	0.10 173	0.14 285	0.11 157	0.18 190	0.17 217
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
RAFT-345	0.53 257	0.30 99	2.34 337	0.38 310	0.34 325	0.58 194	0.42 334	0.47 44	0.61 220	0.51 204	1.00 414	0.43 159	0.28 133	1.57 335	0.82 360	0.10 112	0.07 19	0.11 140	0.09 66	0.10 20	0.08 16

Prome-Stereo	0.49 212	0.30 99	1.76 149	0.60 427	0.23 201	0.63 278	0.42 334	0.62 133	0.60 205	0.59 302	1.03 419	0.43 159	0.72 383	0.60 193	0.33 182	0.09 32	0.07 19	0.10 82	0.09 66	0.11 33	0.43 425

CREStereo	0.28 16	0.30 99	1.33 60	0.19 1	0.13 10	0.55 144	0.17 15	0.48 48	0.46 87	0.27 63	0.33 76	0.24 38	0.21 47	0.31 34	0.21 45	0.11 170	0.07 19	0.08 7	0.05 1	0.10 20	0.07 4
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
FENet	0.44 147	0.30 99	2.42 352	0.32 193	0.17 76	0.58 194	0.22 77	0.77 223	0.59 201	0.47 155	0.42 123	0.55 236	0.38 207	0.49 150	0.47 263	0.12 220	0.09 140	0.12 192	0.11 157	0.13 70	0.16 200

GCAP-BAT	0.43 137	0.31 110	1.82 196	0.25 29	0.26 243	0.65 302	0.23 105	0.48 48	0.37 24	0.67 358	0.82 381	0.44 170	0.24 75	0.48 140	0.87 365	0.09 32	0.13 262	0.09 40	0.22 362	0.08 4	0.09 27

CASnet	0.28 16	0.31 110	1.20 41	0.28 92	0.11 1	0.47 71	0.19 28	0.44 29	0.44 67	0.38 103	0.31 65	0.23 27	0.17 11	0.29 22	0.19 11	0.10 112	0.06 2	0.15 312	0.12 192	0.16 143	0.07 4
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
MC-Stereo	0.32 47	0.31 110	1.46 83	0.31 165	0.15 34	0.53 125	0.19 28	0.44 29	0.35 15	0.36 92	0.38 102	0.27 66	0.27 119	0.42 98	0.19 11	0.09 32	0.13 262	0.09 40	0.16 292	0.20 226	0.13 129

DEmStereo	0.68 348	0.31 110	2.25 323	0.42 342	0.17 76	0.66 308	0.89 443	0.51 63	0.59 201	0.60 310	1.01 415	0.45 179	1.26 440	1.54 331	2.26 450	0.10 112	0.08 77	0.10 82	0.10 99	0.10 20	0.11 63

WCG-NET	0.30 35	0.32 114	1.16 33	0.25 29	0.19 136	0.51 101	0.18 22	0.54 92	0.46 87	0.35 88	0.29 47	0.32 95	0.26 103	0.36 66	0.19 11	0.10 112	0.10 173	0.08 7	0.07 20	0.29 327	0.09 27

MoCha-V2	0.36 77	0.32 114	1.41 74	0.36 276	0.31 297	0.35 28	0.19 28	0.57 104	0.39 37	0.30 73	0.32 70	0.28 75	0.27 119	0.47 135	0.24 83	0.08 8	0.56 458	0.08 7	0.38 429	0.18 190	0.12 95

Anonymous_2	0.74 380	0.32 114	1.65 115	0.33 214	0.30 281	0.67 314	0.32 279	0.69 162	0.46 87	0.48 173	0.41 119	0.84 374	0.58 339	0.51 159	0.40 228	0.32 427	0.38 436	1.43 482	3.69 496	0.80 457	0.27 345

RCA-Stereo	0.34 61	0.32 114	1.30 55	0.26 55	0.14 19	0.58 194	0.23 105	0.78 237	0.62 238	0.40 111	0.44 135	0.28 75	0.35 181	0.29 22	0.20 33	0.09 32	0.10 173	0.09 40	0.07 20	0.19 211	0.08 16

sCroCo_RVC	0.33 54	0.32 114	1.89 228	0.34 243	0.27 255	0.30 11	0.22 77	0.48 48	0.44 67	0.22 25	0.33 76	0.25 47	0.25 89	0.32 41	0.24 83	0.14 289	0.16 321	0.12 192	0.12 192	0.15 108	0.13 129

CFNet-RSSM	0.41 115	0.32 114	2.20 312	0.27 69	0.44 387	0.52 118	0.19 28	0.76 213	0.48 104	0.43 129	0.36 91	0.54 233	0.26 103	0.33 49	0.25 95	0.09 32	0.08 77	0.09 40	0.38 429	0.10 20	0.09 27

ITSA-stereo	0.48 194	0.33 120	1.20 41	0.33 214	0.18 108	0.60 220	0.29 236	0.94 360	0.80 388	0.50 191	0.49 179	0.53 227	0.59 342	1.25 299	0.64 322	0.15 306	0.12 245	0.17 347	0.16 292	0.18 190	0.23 308

test_sample7	0.47 189	0.33 120	1.49 92	0.34 243	0.20 151	0.51 101	0.30 244	0.93 352	0.66 285	0.57 273	0.51 191	0.55 236	0.45 276	1.11 280	0.38 211	0.17 340	0.14 279	0.16 330	0.15 273	0.19 211	0.18 236

CAS++	0.31 42	0.33 120	1.43 78	0.25 29	0.17 76	0.31 13	0.20 41	0.78 237	0.41 49	0.30 73	0.30 56	0.21 18	0.16 7	0.33 49	0.18 7	0.15 306	0.12 245	0.13 250	0.10 99	0.15 108	0.11 63
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
Former-RAFT_DAM_RVC	0.50 223	0.33 120	0.93 17	0.26 55	0.22 183	0.46 67	0.20 41	1.10 440	1.34 454	3.16 489	0.32 70	0.22 20	0.20 40	0.30 27	0.22 56	0.10 112	0.09 140	0.11 140	0.09 66	0.15 108	0.19 252

IGEV_Zeroshot_test	0.53 257	0.33 120	2.91 429	0.32 193	0.18 108	0.54 132	0.21 58	0.72 178	0.42 55	0.81 401	0.51 191	0.71 329	0.41 238	0.48 140	1.13 393	0.09 32	0.15 304	0.10 82	0.35 419	0.19 211	0.09 27

LoS_RVC	0.29 25	0.33 120	1.19 37	0.25 29	0.34 325	0.43 51	0.22 77	0.42 19	0.32 6	0.22 25	0.33 76	0.23 27	0.24 75	0.31 34	0.21 45	0.07 2	0.07 19	0.07 1	0.05 1	0.10 20	0.31 372

DisPM	0.43 137	0.33 120	1.78 163	0.57 417	0.18 108	0.59 210	0.63 412	0.53 82	0.61 220	0.60 310	0.53 212	0.38 123	0.26 103	0.75 237	0.29 133	0.12 220	0.07 19	0.12 192	0.11 157	0.11 33	0.14 144

NINENet	0.50 223	0.33 120	1.69 123	0.55 412	0.25 229	0.91 411	0.23 105	0.98 390	0.71 323	0.53 222	0.55 233	0.66 294	0.30 154	1.22 293	0.32 172	0.15 306	0.13 262	0.16 330	0.11 157	0.16 143	0.13 129

AAGNet	0.88 411	0.33 120	1.79 183	0.54 405	0.98 461	0.62 261	0.46 358	0.50 60	0.60 205	0.58 289	0.53 212	0.50 216	0.73 386	1.23 295	7.48 493	0.11 170	0.07 19	0.12 192	0.10 99	0.14 91	0.09 27

PFNet	0.60 304	0.33 120	2.47 364	0.41 334	0.55 419	0.62 261	0.27 199	0.61 129	0.63 250	0.61 317	0.56 244	0.45 179	0.32 168	1.88 392	1.14 394	0.28 420	0.09 140	0.12 192	0.16 292	0.26 309	0.20 267

Gwc-CoAtRS	0.38 90	0.33 120	1.92 241	0.27 69	0.41 379	0.48 79	0.19 28	0.59 117	0.46 87	0.43 129	0.39 110	0.57 254	0.26 103	0.32 41	0.26 102	0.09 32	0.09 140	0.09 40	0.31 404	0.11 33	0.09 27

MGS-Stereo	0.32 47	0.34 131	1.70 127	0.25 29	0.14 19	0.40 43	0.22 77	0.38 8	0.43 63	0.24 36	0.51 191	0.25 47	0.18 24	0.31 34	0.20 33	0.09 32	0.08 77	0.09 40	0.08 42	0.47 424	0.08 16

IGEVStereo-DCA	0.33 54	0.34 131	1.38 68	0.27 69	0.16 51	0.45 54	0.23 105	0.46 34	0.41 49	0.24 36	0.21 10	0.26 59	0.25 89	0.64 201	0.52 283	0.09 32	0.07 19	0.10 82	0.18 320	0.16 143	0.22 286

rrr	0.46 175	0.34 131	3.08 441	0.27 69	0.16 51	0.45 54	0.28 214	1.09 439	0.51 129	0.24 36	0.21 10	0.26 59	0.25 89	0.64 201	0.52 283	0.09 32	0.07 19	0.10 82	0.29 390	0.16 143	0.25 329

test_xeample3	0.46 175	0.34 131	2.99 436	0.37 296	0.16 51	0.49 86	0.33 287	1.06 434	0.44 67	0.25 50	0.23 15	0.24 38	0.25 89	0.49 150	0.56 299	0.09 32	0.07 19	0.10 82	0.40 434	0.17 164	0.26 338

DIP-Stereo	0.37 83	0.34 131	1.50 95	0.27 69	0.18 108	0.63 278	0.17 15	0.92 344	0.53 154	0.49 184	0.48 162	0.30 85	0.30 154	0.39 83	0.30 149	0.10 112	0.08 77	0.10 82	0.08 42	0.15 108	0.12 95
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
HSM-Net_RVC	0.67 341	0.34 131	2.23 321	0.26 55	0.19 136	0.67 314	0.29 236	1.26 454	0.69 304	0.72 378	0.70 353	0.78 354	0.42 254	3.77 483	0.41 234	0.13 250	0.09 140	0.10 82	0.09 66	0.12 44	0.11 63
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
DISCO	0.57 286	0.34 131	1.87 220	0.45 366	0.34 325	0.84 395	0.35 298	0.84 283	0.78 380	0.59 302	0.63 298	1.06 426	0.53 318	1.10 277	0.82 360	0.12 220	0.09 140	0.11 140	0.10 99	0.22 252	0.18 236

PAM_32	0.70 356	0.35 138	2.73 408	0.54 405	0.61 435	1.07 432	0.43 340	0.84 283	0.49 110	0.90 416	0.91 397	1.23 441	0.77 396	0.65 210	1.10 390	0.10 112	0.19 359	0.10 82	0.49 446	0.15 108	0.38 408

PAM	0.70 356	0.35 138	2.72 403	0.56 414	0.62 437	1.08 434	0.53 380	0.85 289	0.44 67	0.93 420	0.92 399	1.24 442	0.68 374	0.64 201	1.01 382	0.10 112	0.19 359	0.10 82	0.48 444	0.14 91	0.38 408

rvit_0105_4	0.35 72	0.35 138	1.45 82	0.31 165	0.18 108	0.37 34	0.28 214	0.59 117	0.62 238	0.27 63	0.31 65	0.35 111	0.27 119	0.43 101	0.25 95	0.18 351	0.16 321	0.15 312	0.13 222	0.15 108	0.12 95

DAS	0.56 280	0.35 138	1.55 102	0.33 214	0.34 325	0.50 93	0.42 334	0.83 273	0.74 349	0.83 406	0.68 335	0.56 248	0.48 300	2.40 437	0.46 254	0.12 220	0.08 77	0.12 192	0.09 66	0.18 190	0.15 177

SepStereo	0.52 251	0.35 138	1.55 102	0.33 214	0.34 325	0.50 93	0.42 334	0.83 273	0.74 349	0.83 406	0.68 335	0.56 248	0.48 300	1.56 333	0.46 254	0.12 220	0.08 77	0.12 192	0.09 66	0.18 190	0.15 177

Anonymous3	0.42 131	0.35 138	2.09 288	0.33 214	0.24 214	0.72 347	0.31 256	0.74 190	0.55 171	0.35 88	0.40 115	0.33 101	0.29 146	0.44 107	0.28 119	0.18 351	0.18 348	0.13 250	0.13 222	0.17 164	0.17 217

DSFCA	0.54 262	0.35 138	1.41 74	0.28 92	0.28 265	0.79 381	0.88 442	0.76 213	0.70 313	0.72 378	0.66 324	0.67 303	0.57 335	1.17 289	0.63 318	0.16 326	0.14 279	0.13 250	0.14 250	0.16 143	0.13 129

PMTNet	0.31 42	0.35 138	1.30 55	0.20 3	0.14 19	0.57 177	0.25 154	0.46 34	0.42 55	0.27 63	0.32 70	0.27 66	0.24 75	0.39 83	0.23 63	0.43 437	0.07 19	0.08 7	0.05 1	0.18 190	0.07 4

GMStereo_Zeroshot	0.41 115	0.36 146	1.54 100	0.41 334	0.19 136	0.52 118	0.19 28	0.59 117	0.52 135	0.57 273	0.59 261	0.63 278	0.29 146	0.58 184	0.33 182	0.15 306	0.09 140	0.16 330	0.09 66	0.24 279	0.12 95

UniTT-Stereo	0.30 35	0.36 146	1.68 121	0.27 69	0.24 214	0.29 9	0.18 22	0.33 4	0.34 12	0.26 58	0.37 94	0.18 6	0.18 24	0.31 34	0.27 110	0.10 112	0.08 77	0.08 7	0.07 20	0.25 290	0.08 16

AIO_test	0.39 103	0.37 148	1.19 37	0.73 439	0.67 440	0.35 28	0.25 154	0.47 44	0.34 12	0.34 87	0.22 14	0.33 101	0.17 11	1.31 301	0.19 11	0.11 170	0.15 304	0.08 7	0.21 354	0.15 108	0.23 308

test_4	0.40 109	0.37 148	2.01 271	0.29 123	0.21 162	0.50 93	0.28 214	0.47 44	0.39 37	0.42 124	0.76 371	0.38 123	0.22 56	0.52 163	0.33 182	0.08 8	0.07 19	0.11 140	0.15 273	0.28 323	0.07 4

CrosDoStereo	0.94 418	0.37 148	2.53 374	0.25 29	0.32 304	0.54 132	3.76 494	0.72 178	0.60 205	0.70 371	1.40 441	0.53 227	1.49 456	1.78 366	3.09 464	0.10 112	0.08 77	0.11 140	0.11 157	0.21 237	0.11 63

PFNet+	0.45 165	0.37 148	1.86 215	0.46 371	0.18 108	0.58 194	0.77 434	0.52 74	0.64 258	0.56 262	0.48 162	0.39 128	0.26 103	0.93 259	0.32 172	0.13 250	0.09 140	0.14 285	0.13 222	0.12 44	0.15 177

LCNet	0.54 262	0.37 148	1.78 163	0.92 455	0.22 183	0.96 416	0.30 244	0.59 117	0.58 194	0.51 204	0.55 233	0.41 142	0.76 393	0.84 253	0.26 102	0.09 32	0.06 2	0.12 192	0.18 320	0.98 461	0.39 414

DeepStereo_LL	0.94 418	0.37 148	2.53 374	0.25 29	0.32 304	0.54 132	3.76 494	0.72 178	0.60 205	0.70 371	1.40 441	0.53 227	1.49 456	1.78 366	3.09 464	0.10 112	0.08 77	0.11 140	0.11 157	0.21 237	0.11 63

rvit_stereo_0080	0.27 10	0.38 154	0.76 8	0.24 16	0.18 108	0.34 23	0.27 199	0.54 92	0.44 67	0.24 36	0.26 35	0.27 66	0.22 56	0.29 22	0.23 63	0.13 250	0.10 173	0.10 82	0.10 99	0.15 108	0.11 63

whm_eth	0.27 10	0.38 154	0.76 8	0.24 16	0.18 108	0.34 23	0.27 199	0.54 92	0.44 67	0.24 36	0.26 35	0.27 66	0.22 56	0.29 22	0.23 63	0.13 250	0.10 173	0.10 82	0.10 99	0.15 108	0.11 63

MSKI-zero shot	0.46 175	0.38 154	2.47 364	0.27 69	0.43 386	0.56 159	0.20 41	0.77 223	0.43 63	0.60 310	0.51 191	0.44 170	0.17 11	0.68 217	0.21 45	0.09 32	0.29 416	0.09 40	0.32 409	0.14 91	0.10 47

RAFT-Test	0.44 147	0.38 154	2.01 271	0.27 69	0.44 387	0.64 289	0.37 313	0.72 178	0.57 184	0.45 145	0.48 162	0.65 289	0.24 75	0.35 60	0.29 133	0.09 32	0.11 220	0.09 40	0.38 429	0.10 20	0.11 63

IER	0.43 137	0.38 154	1.69 123	0.26 55	0.25 229	0.66 308	0.26 174	0.71 173	0.55 171	0.54 235	0.59 261	0.60 269	0.53 318	0.52 163	0.39 222	0.11 170	0.08 77	0.11 140	0.11 157	0.14 91	0.11 63

CRFU-Net	0.56 280	0.38 154	1.86 215	0.46 371	0.26 243	0.82 391	0.36 305	0.90 325	0.49 110	0.62 328	0.59 261	0.78 354	1.35 448	1.00 267	0.48 268	0.15 306	0.14 279	0.17 347	0.10 99	0.19 211	0.14 144

PSMNet-ADL	0.51 240	0.38 154	1.65 115	0.35 258	0.21 162	0.67 314	0.26 174	0.74 190	0.55 171	0.42 124	0.52 203	0.70 326	0.45 276	1.91 395	0.57 302	0.15 306	0.13 262	0.11 140	0.13 222	0.15 108	0.20 267

DRaft	0.62 317	0.38 154	1.76 149	0.24 16	0.16 51	0.64 289	0.66 414	0.53 82	0.53 154	0.67 358	0.99 412	0.38 123	1.00 425	1.44 312	2.10 444	0.10 112	0.14 279	0.10 82	0.14 250	0.18 190	0.21 276

AdaStereo	0.44 147	0.38 154	1.79 183	0.34 243	0.20 151	0.57 177	0.28 214	0.92 344	0.69 304	0.52 212	0.55 233	0.61 271	0.33 171	0.48 140	0.39 222	0.17 340	0.08 77	0.17 347	0.11 157	0.18 190	0.12 95
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.
rvit_0105_5	0.36 77	0.39 163	1.48 90	0.30 139	0.18 108	0.41 46	0.30 244	0.64 140	0.62 238	0.30 73	0.33 76	0.37 116	0.29 146	0.41 91	0.28 119	0.18 351	0.16 321	0.15 312	0.15 273	0.15 108	0.14 144

UGAM-zero	0.63 321	0.39 163	2.49 367	0.30 139	0.49 406	0.67 314	0.19 28	0.91 335	0.45 81	0.77 392	0.45 139	1.16 439	0.82 401	2.05 409	0.29 133	0.09 32	0.15 304	0.09 40	0.44 441	0.11 33	0.22 286

CSP-Net	0.50 223	0.39 163	1.25 48	0.29 123	0.23 201	0.77 372	0.35 298	0.86 299	0.57 184	0.59 302	0.59 261	0.65 289	0.40 227	1.77 365	0.44 250	0.16 326	0.11 220	0.10 82	0.10 99	0.20 226	0.14 144

iRaft-Stereo_20w	0.58 291	0.39 163	1.96 263	0.45 366	0.32 304	0.92 413	0.57 396	1.14 445	0.56 181	0.81 401	0.40 115	0.55 236	0.69 376	0.65 210	1.04 387	0.09 32	0.16 321	0.09 40	0.36 426	0.17 164	0.25 329

FACV-RUCA	0.58 291	0.40 167	1.78 163	0.43 346	1.67 485	0.48 79	0.28 214	0.69 162	0.62 238	0.40 111	0.53 212	0.33 101	0.63 361	0.40 88	0.31 161	0.13 250	0.11 220	0.62 451	0.12 192	0.70 449	0.98 470

DDVS	0.62 317	0.40 167	1.40 73	2.21 488	0.35 336	0.87 405	1.00 452	0.69 162	0.50 120	0.53 222	0.56 244	0.90 391	0.37 200	1.22 293	0.47 263	0.15 306	0.14 279	0.14 285	0.12 192	0.19 211	0.22 286

rvit_stereo_0075_2	0.40 109	0.40 167	1.88 221	0.33 214	0.32 304	0.41 46	0.22 77	0.58 110	0.53 154	0.38 103	0.51 191	0.40 136	0.27 119	0.44 107	0.29 133	0.20 373	0.15 304	0.22 389	0.15 273	0.18 190	0.23 308

MyStereo07	0.34 61	0.40 167	1.46 83	0.29 123	0.23 201	0.60 220	0.31 256	0.53 82	0.42 55	0.25 50	0.25 29	0.20 10	0.26 103	0.57 181	0.19 11	0.09 32	0.18 348	0.12 192	0.11 157	0.16 143	0.19 252

MyStereo04	0.48 194	0.40 167	2.65 394	0.29 123	0.23 201	0.60 220	0.31 256	0.83 273	0.75 362	0.47 155	0.36 91	0.53 227	0.42 254	0.53 169	0.39 222	0.09 32	0.18 348	0.12 192	0.11 157	0.16 143	0.19 252

NVstereo2D	0.58 291	0.40 167	2.03 278	0.35 258	0.35 336	0.69 332	0.39 323	0.91 335	0.80 388	0.47 155	0.53 212	0.67 303	0.46 287	1.99 405	0.48 268	0.19 365	0.11 220	0.17 347	0.13 222	0.25 290	0.25 329

test_sample3	0.50 223	0.41 173	1.88 221	0.32 193	0.19 136	0.57 177	0.25 154	0.92 344	0.64 258	0.52 212	0.49 179	0.47 200	0.35 181	1.79 370	0.37 205	0.13 250	0.10 173	0.12 192	0.11 157	0.16 143	0.16 200

MyStereo06	0.54 262	0.41 173	2.68 397	0.30 139	0.23 201	0.60 220	0.30 244	0.81 260	0.44 67	0.84 408	0.52 203	0.78 354	0.58 339	0.48 140	1.10 390	0.09 32	0.17 338	0.12 192	0.10 99	0.16 143	0.20 267

MyStereo05	0.49 212	0.41 173	2.72 403	0.30 139	0.23 201	0.60 220	0.30 244	0.82 267	0.77 375	0.52 212	0.37 94	0.51 219	0.42 254	0.52 163	0.38 211	0.09 32	0.17 338	0.12 192	0.10 99	0.16 143	0.20 267

MIF-Stereo (partial)	0.34 61	0.41 173	1.93 244	0.26 55	0.24 214	0.32 16	0.17 15	0.53 82	0.42 55	0.25 50	0.37 94	0.25 47	0.26 103	0.44 107	0.31 161	0.11 170	0.08 77	0.12 192	0.10 99	0.19 211	0.14 144

GANet-ADL	0.44 147	0.41 173	2.31 331	0.33 214	0.20 151	0.57 177	0.25 154	0.75 201	0.54 166	0.42 124	0.59 261	0.56 248	0.30 154	0.40 88	0.38 211	0.14 289	0.11 220	0.09 40	0.08 42	0.22 252	0.17 217

ccnet	0.71 365	0.41 173	1.59 106	0.40 327	0.45 395	1.06 427	0.55 387	0.98 390	0.71 323	0.88 412	0.97 409	0.82 369	0.88 413	1.68 352	0.94 368	0.32 427	0.26 407	0.32 426	0.27 384	0.34 368	0.30 364

StereoDRNet-Refined	0.50 223	0.41 173	1.50 95	0.33 214	0.21 162	0.68 326	0.26 174	0.81 260	0.68 295	0.67 358	0.68 335	0.73 334	0.42 254	1.10 277	0.59 309	0.11 170	0.08 77	0.14 285	0.14 250	0.25 290	0.21 276
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
castereo	0.28 16	0.42 180	0.74 7	0.28 92	0.17 76	0.40 43	0.22 77	0.69 162	0.50 120	0.21 17	0.30 56	0.24 38	0.30 154	0.28 12	0.19 11	0.09 32	0.06 2	0.08 7	0.29 390	0.13 70	0.10 47

test_sample4	0.50 223	0.42 180	1.88 221	0.32 193	0.19 136	0.56 159	0.26 174	0.93 352	0.65 271	0.54 235	0.54 224	0.45 179	0.36 187	1.79 370	0.36 199	0.13 250	0.10 173	0.13 250	0.12 192	0.17 164	0.16 200

MDST_ROB	1.17 440	0.42 180	3.87 471	0.54 405	0.44 387	4.11 491	0.58 398	1.31 456	0.84 399	2.12 470	1.12 427	0.98 409	0.71 380	4.24 487	0.99 377	0.16 326	0.14 279	0.19 373	0.17 309	0.18 190	0.35 390

CBMV_ROB	0.76 385	0.42 180	2.68 397	0.33 214	0.22 183	0.74 355	0.47 366	0.96 378	0.76 371	1.04 430	0.96 407	0.88 387	0.93 417	2.06 410	1.19 398	0.22 392	0.24 392	0.27 411	0.25 374	0.25 290	0.28 350

SGM-Forest	1.04 430	0.42 180	3.59 468	0.41 334	0.32 304	1.05 426	1.32 470	0.94 360	0.83 397	1.16 438	2.23 465	1.03 419	1.39 452	2.49 446	2.35 452	0.21 379	0.21 378	0.20 381	0.19 339	0.23 264	0.32 377
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
castereo++	0.28 16	0.43 185	0.93 17	0.28 92	0.17 76	0.53 125	0.21 58	0.55 97	0.45 81	0.17 5	0.26 35	0.32 95	0.17 11	0.33 49	0.16 2	0.09 32	0.08 77	0.09 40	0.29 390	0.13 70	0.06 1

test_sample5	0.51 240	0.43 185	1.83 202	0.32 193	0.18 108	0.55 144	0.26 174	0.92 344	0.65 271	0.53 222	0.59 261	0.45 179	0.36 187	1.87 385	0.36 199	0.13 250	0.10 173	0.13 250	0.12 192	0.17 164	0.16 200

IGEV++	0.34 61	0.43 185	1.32 58	0.31 165	0.14 19	0.32 16	0.21 58	0.70 170	0.34 12	0.22 25	0.28 41	0.22 20	0.27 119	0.35 60	0.27 110	0.09 32	0.39 442	0.08 7	0.15 273	0.25 290	0.45 428

CoDeX	0.52 251	0.43 185	2.25 323	0.29 123	0.26 243	0.61 241	0.32 279	0.99 402	0.68 295	0.48 173	0.55 233	0.52 225	0.40 227	1.60 342	0.35 197	0.12 220	0.09 140	0.11 140	0.10 99	0.13 70	0.12 95

DualNet	0.51 240	0.43 185	1.83 202	0.32 193	0.18 108	0.55 144	0.26 174	0.92 344	0.65 271	0.54 235	0.62 286	0.45 179	0.36 187	1.87 385	0.36 199	0.13 250	0.10 173	0.13 250	0.12 192	0.17 164	0.16 200

gwcnet-sp	0.49 212	0.43 185	2.54 380	0.31 165	0.22 183	0.67 314	0.31 256	0.78 237	0.65 271	0.58 289	0.47 150	0.46 192	0.43 264	0.76 240	0.46 254	0.11 170	0.11 220	0.11 140	0.11 157	0.15 108	0.14 144

scenet	0.49 212	0.43 185	2.54 380	0.31 165	0.22 183	0.67 314	0.31 256	0.78 237	0.65 271	0.58 289	0.47 150	0.46 192	0.43 264	0.76 240	0.46 254	0.11 170	0.11 220	0.11 140	0.11 157	0.15 108	0.14 144

ssnet	0.49 212	0.43 185	2.54 380	0.31 165	0.22 183	0.67 314	0.31 256	0.78 237	0.65 271	0.58 289	0.47 150	0.46 192	0.43 264	0.76 240	0.46 254	0.11 170	0.11 220	0.11 140	0.11 157	0.15 108	0.14 144

ASMatch	0.60 304	0.43 185	2.58 384	0.91 454	0.36 344	0.56 159	0.25 154	0.52 74	0.61 220	0.47 155	1.21 430	0.47 200	0.66 369	1.34 304	0.94 368	0.10 112	0.08 77	0.11 140	0.11 157	0.10 20	0.16 200

DRN-Test	0.64 325	0.43 185	2.44 358	0.39 318	0.44 387	0.80 387	0.41 331	1.02 421	0.78 380	0.80 396	0.63 298	0.69 316	0.56 330	1.79 370	0.69 333	0.15 306	0.12 245	0.17 347	0.16 292	0.18 190	0.17 217

test_sample6	0.52 251	0.44 195	1.81 190	0.33 214	0.18 108	0.55 144	0.27 199	0.94 360	0.66 285	0.54 235	0.62 286	0.47 200	0.36 187	1.97 401	0.38 211	0.14 289	0.10 173	0.13 250	0.13 222	0.17 164	0.16 200

AnonymousM	0.37 83	0.44 195	1.50 95	0.25 29	0.15 34	0.52 118	0.23 105	0.60 127	0.42 55	0.42 124	0.32 70	0.30 85	0.25 89	0.34 56	0.23 63	0.11 170	0.09 140	0.71 456	0.36 426	0.12 44	0.07 4

UNet	0.54 262	0.44 195	2.83 419	0.31 165	0.33 317	0.74 355	0.27 199	0.82 267	0.61 220	0.53 222	0.54 224	0.72 331	0.54 321	0.78 248	0.56 299	0.11 170	0.09 140	0.13 250	0.11 157	0.14 91	0.12 95

ACVNet	0.45 165	0.44 195	1.79 183	0.28 92	0.21 162	0.59 210	0.36 305	0.66 148	0.68 295	0.45 145	0.59 261	0.69 316	0.40 227	0.44 107	0.55 292	0.11 170	0.09 140	0.10 82	0.09 66	0.34 368	0.10 47

acv_ft	0.48 194	0.44 195	1.76 149	0.32 193	0.41 379	0.63 278	0.28 214	0.81 260	0.68 295	0.61 317	0.59 261	0.69 316	0.45 276	0.44 107	0.63 318	0.11 170	0.09 140	0.10 82	0.09 66	0.41 407	0.10 47

MSMDNet	0.46 175	0.44 195	2.28 328	0.26 55	0.20 151	0.55 144	0.21 58	0.75 201	0.64 258	0.48 173	0.55 233	0.68 309	0.56 330	0.46 125	0.30 149	0.11 170	0.10 173	0.13 250	0.10 99	0.18 190	0.15 177

PCWNet_CMD	0.46 175	0.45 201	2.28 328	0.26 55	0.20 151	0.55 144	0.21 58	0.75 201	0.64 258	0.48 173	0.55 233	0.68 309	0.57 335	0.46 125	0.30 149	0.11 170	0.10 173	0.14 285	0.10 99	0.18 190	0.14 144

CroCo-Stereo	0.30 35	0.45 201	1.08 25	0.31 165	0.17 76	0.19 1	0.21 58	0.73 186	0.50 120	0.21 17	0.24 23	0.55 236	0.22 56	0.27 7	0.26 102	0.09 32	0.08 77	0.08 7	0.07 20	0.12 44	0.09 27
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
SMFormer	0.50 223	0.46 203	1.60 108	0.30 139	0.15 34	0.45 54	0.24 136	0.90 325	0.72 331	0.56 262	0.64 313	0.51 219	0.41 238	1.87 385	0.49 273	0.13 250	0.10 173	0.11 140	0.10 99	0.15 108	0.16 200

tta	0.50 223	0.46 203	1.60 108	0.30 139	0.15 34	0.45 54	0.24 136	0.90 325	0.72 331	0.56 262	0.64 313	0.51 219	0.41 238	1.87 385	0.49 273	0.13 250	0.10 173	0.11 140	0.10 99	0.14 91	0.11 63

qqq1	0.48 194	0.46 203	1.60 108	0.30 139	0.15 34	0.45 54	0.24 136	0.90 325	0.72 331	0.56 262	0.64 313	0.51 219	0.41 238	1.87 385	0.23 63	0.13 250	0.10 173	0.09 40	0.08 42	0.14 91	0.11 63

fff1	0.48 194	0.46 203	1.60 108	0.30 139	0.15 34	0.45 54	0.24 136	0.90 325	0.72 331	0.56 262	0.64 313	0.51 219	0.41 238	1.87 385	0.23 63	0.13 250	0.10 173	0.09 40	0.08 42	0.14 91	0.11 63

anonymousa	0.48 194	0.46 203	2.44 358	0.29 123	0.34 325	0.61 241	0.25 154	0.66 148	0.54 166	0.53 222	0.77 374	0.73 334	0.46 287	0.33 49	0.31 161	0.10 112	0.09 140	0.12 192	0.29 390	0.10 20	0.19 252

CFNet_pseudo	0.45 165	0.46 203	2.23 321	0.25 29	0.19 136	0.56 159	0.21 58	0.77 223	0.60 205	0.49 184	0.56 244	0.69 316	0.47 292	0.52 163	0.31 161	0.11 170	0.10 173	0.15 312	0.10 99	0.17 164	0.14 144

ac_64	0.55 274	0.46 203	1.92 241	0.36 276	0.34 325	0.63 278	0.31 256	0.82 267	0.61 220	0.55 252	0.51 191	0.89 389	0.48 300	1.83 378	0.55 292	0.14 289	0.11 220	0.12 192	0.12 192	0.18 190	0.12 95

ccs_rob	0.45 165	0.46 203	2.22 317	0.26 55	0.19 136	0.56 159	0.21 58	0.77 223	0.60 205	0.49 184	0.56 244	0.69 316	0.47 292	0.52 163	0.31 161	0.11 170	0.09 140	0.16 330	0.10 99	0.17 164	0.14 144

rvit_0105_3	0.39 103	0.47 211	1.46 83	0.33 214	0.19 136	0.45 54	0.35 298	0.69 162	0.65 271	0.37 96	0.37 94	0.40 136	0.31 163	0.44 107	0.30 149	0.18 351	0.17 338	0.17 347	0.18 320	0.15 108	0.15 177

UGAM	0.58 291	0.47 211	2.21 313	0.30 139	0.19 136	0.53 125	0.34 291	0.59 117	0.63 250	0.44 135	0.73 363	0.78 354	0.37 200	2.58 452	0.39 222	0.10 112	0.08 77	0.17 347	0.14 250	0.42 411	0.17 217

plain	0.37 83	0.47 211	2.15 303	0.27 69	0.19 136	0.33 19	0.20 41	0.58 110	0.46 87	0.23 32	0.37 94	0.23 27	0.25 89	0.45 118	0.28 119	0.11 170	0.08 77	0.13 250	0.09 66	0.42 411	0.12 95

RAStereo	0.28 16	0.48 214	1.52 98	0.26 55	0.18 108	0.25 4	0.19 28	0.42 19	0.35 15	0.20 12	0.25 29	0.20 10	0.16 7	0.24 3	0.24 83	0.09 32	0.08 77	0.10 82	0.08 42	0.12 44	0.08 16

test-1	0.44 147	0.48 214	1.69 123	0.30 139	0.27 255	0.50 93	0.28 214	0.80 256	0.43 63	0.40 111	0.54 224	0.41 142	0.24 75	0.31 34	1.16 397	0.09 32	0.20 370	0.10 82	0.17 309	0.11 33	0.26 338

MMNet	0.50 223	0.48 214	1.93 244	0.33 214	0.27 255	0.79 381	0.28 214	0.81 260	0.74 349	0.60 310	0.56 244	0.59 263	0.55 326	0.79 249	0.59 309	0.10 112	0.09 140	0.12 192	0.11 157	0.13 70	0.14 144

EKT-Stereo	1.47 460	0.49 217	1.93 244	2.57 491	19.31 504	0.55 144	0.22 77	0.69 162	0.42 55	0.38 103	0.36 91	0.43 159	0.27 119	0.69 223	0.26 102	0.12 220	0.14 279	0.11 140	0.16 292	0.20 226	0.15 177

HH	0.49 212	0.49 217	2.78 415	0.50 388	0.41 379	0.38 39	0.23 105	0.72 178	0.38 28	0.63 336	0.48 162	0.87 383	0.41 238	0.64 201	0.21 45	0.09 32	0.17 338	0.10 82	0.09 66	0.16 143	0.12 95

HanStereo	0.49 212	0.49 217	2.78 415	0.50 388	0.41 379	0.38 39	0.23 105	0.72 178	0.38 28	0.63 336	0.48 162	0.87 383	0.41 238	0.64 201	0.21 45	0.09 32	0.17 338	0.10 82	0.09 66	0.16 143	0.12 95

TANstereo	0.33 54	0.49 217	1.75 145	0.23 8	0.12 3	0.54 132	0.16 12	0.40 12	0.45 81	0.45 145	0.51 191	0.26 59	0.22 56	0.29 22	0.20 33	0.10 112	0.10 173	0.08 7	0.06 9	0.08 4	0.11 63

pcwnet_v2	0.64 325	0.49 217	4.41 481	0.32 193	0.27 255	0.60 220	0.25 154	0.97 386	0.88 408	0.59 302	0.70 353	0.63 278	0.55 326	0.66 213	0.37 205	0.17 340	0.15 304	0.15 312	0.14 250	0.21 237	0.23 308

HCRNet	0.46 175	0.49 217	1.65 115	0.38 310	0.29 271	0.58 194	0.22 77	0.75 201	0.62 238	0.47 155	0.49 179	0.48 211	0.36 187	1.12 283	0.37 205	0.15 306	0.10 173	0.15 312	0.13 222	0.17 164	0.17 217

CFNet_ucs	0.48 194	0.50 223	2.32 332	0.26 55	0.22 183	0.57 177	0.22 77	0.85 289	0.65 271	0.53 222	0.64 313	0.68 309	0.44 272	0.54 173	0.31 161	0.13 250	0.12 245	0.16 330	0.11 157	0.19 211	0.17 217

RAFT-RH_RVC	0.61 312	0.50 223	2.33 335	0.36 276	0.29 271	0.60 220	0.18 22	0.44 29	0.58 194	0.76 388	1.91 455	0.47 200	0.29 146	1.60 342	1.23 403	0.14 289	0.07 19	0.13 250	0.13 222	0.10 20	0.09 27

stereogan	0.69 352	0.51 225	2.44 358	0.39 318	0.39 363	1.01 423	0.41 331	0.94 360	0.92 418	0.73 382	0.85 389	1.15 437	0.69 376	1.57 335	0.53 287	0.19 365	0.18 348	0.20 381	0.16 292	0.36 380	0.24 320

ff7	0.32 47	0.52 226	1.38 68	0.25 29	0.16 51	0.56 159	0.23 105	0.46 34	0.41 49	0.24 36	0.23 15	0.20 10	0.23 68	0.48 140	0.19 11	0.09 32	0.08 77	0.10 82	0.18 320	0.23 264	0.22 286

ffff	0.32 47	0.52 226	1.38 68	0.25 29	0.16 51	0.56 159	0.23 105	0.46 34	0.41 49	0.24 36	0.23 15	0.20 10	0.23 68	0.48 140	0.19 11	0.09 32	0.08 77	0.10 82	0.18 320	0.23 264	0.22 286

11t	0.32 47	0.52 226	1.38 68	0.25 29	0.16 51	0.56 159	0.23 105	0.46 34	0.41 49	0.24 36	0.23 15	0.20 10	0.23 68	0.48 140	0.19 11	0.09 32	0.08 77	0.10 82	0.18 320	0.23 264	0.22 286

ccc-4	0.32 47	0.52 226	1.38 68	0.25 29	0.16 51	0.56 159	0.23 105	0.46 34	0.41 49	0.24 36	0.23 15	0.20 10	0.23 68	0.48 140	0.19 11	0.09 32	0.08 77	0.10 82	0.18 320	0.23 264	0.22 286

DMCA	0.41 115	0.52 226	1.26 50	0.31 165	0.24 214	0.59 210	0.26 174	0.77 223	0.63 250	0.58 289	0.48 162	0.57 254	0.35 181	0.40 88	0.50 278	0.14 289	0.10 173	0.14 285	0.10 99	0.15 108	0.15 177

WCG-NET（raft）	0.32 47	0.53 231	1.21 43	0.23 8	0.12 3	0.44 53	0.24 136	0.40 12	0.50 120	0.35 88	0.35 86	0.47 200	0.25 89	0.35 60	0.20 33	0.08 8	0.29 416	0.08 7	0.07 20	0.22 252	0.11 63

anonymousdsp	0.34 61	0.53 231	1.47 87	0.25 29	0.16 51	0.56 159	0.23 105	0.49 54	0.40 44	0.25 50	0.24 23	0.22 20	0.24 75	0.55 177	0.19 11	0.09 32	0.11 220	0.10 82	0.18 320	0.24 279	0.29 356

IRAFT_RVC	0.54 262	0.53 231	1.78 163	0.46 371	0.21 162	0.58 194	0.43 340	0.65 146	0.66 285	0.54 235	0.50 187	0.49 213	0.51 311	1.58 339	1.01 382	0.11 170	0.25 405	0.13 250	0.10 99	0.15 108	0.13 129

iRaftStereo_RVC	0.37 83	0.53 231	1.41 74	0.28 92	0.15 34	0.52 118	0.20 41	0.54 92	0.46 87	0.37 96	0.43 125	0.41 142	0.23 68	0.36 66	0.26 102	0.09 32	0.15 304	0.12 192	0.11 157	0.41 407	0.37 405

rvit_105_1	0.44 147	0.54 235	1.46 83	0.36 276	0.24 214	0.51 101	0.45 355	0.75 201	0.74 349	0.45 145	0.44 135	0.44 170	0.36 187	0.62 196	0.38 211	0.20 373	0.18 348	0.18 367	0.22 362	0.18 190	0.18 236

MaDis-Stereo	0.29 25	0.54 235	1.44 80	0.24 16	0.29 271	0.29 9	0.16 12	0.45 32	0.37 24	0.19 10	0.21 10	0.28 75	0.22 56	0.30 27	0.29 133	0.10 112	0.09 140	0.10 82	0.08 42	0.11 33	0.11 63

ProNet	0.30 35	0.54 235	1.29 52	0.25 29	0.15 34	0.47 71	0.25 154	0.48 48	0.39 37	0.21 17	0.23 15	0.22 20	0.20 40	0.44 107	0.19 11	0.08 8	0.08 77	0.10 82	0.08 42	0.23 264	0.12 95

IGEV-Stereo	0.34 61	0.54 235	1.47 87	0.25 29	0.16 51	0.56 159	0.23 105	0.49 54	0.40 44	0.25 50	0.24 23	0.22 20	0.24 75	0.54 173	0.19 11	0.09 32	0.10 173	0.10 82	0.18 320	0.24 279	0.29 356
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
TestStereo	0.45 165	0.54 235	2.11 292	0.29 123	0.16 51	0.43 51	0.24 136	0.54 92	0.45 81	0.37 96	0.46 146	0.34 107	0.27 119	1.98 402	0.27 110	0.11 170	0.08 77	0.12 192	0.09 66	0.14 91	0.08 16

XX-Stereo	0.55 274	0.54 235	3.50 466	0.48 384	0.39 363	0.54 132	0.17 15	0.89 319	0.40 44	0.44 135	0.65 322	0.85 377	0.19 32	0.77 244	0.21 45	0.10 112	0.14 279	0.10 82	0.32 409	0.17 164	0.14 144

delet	0.52 251	0.54 235	1.62 113	0.31 165	0.35 336	0.74 355	0.46 358	0.85 289	0.74 349	0.55 252	0.60 274	0.67 303	0.50 309	1.12 283	0.57 302	0.11 170	0.11 220	0.13 250	0.14 250	0.16 143	0.12 95

FCDSN-DC	1.29 448	0.54 235	2.50 371	0.47 376	0.41 379	1.12 436	0.60 402	1.10 440	1.27 452	2.23 476	2.87 477	3.67 478	3.12 484	2.39 436	1.69 426	0.30 424	0.26 407	0.31 423	0.30 399	0.35 376	0.38 408
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
FAT-Stereo	0.70 356	0.54 235	2.88 422	0.36 276	0.29 271	0.62 261	0.54 384	0.97 386	0.87 405	0.76 388	0.92 399	0.94 402	0.80 398	1.84 383	0.57 302	0.18 351	0.19 359	0.17 347	0.16 292	0.22 252	0.25 329

tg	0.37 83	0.55 244	1.35 64	0.28 92	0.16 51	0.57 177	0.18 22	0.57 104	0.49 110	0.37 96	0.44 135	0.38 123	0.24 75	0.46 125	0.24 83	0.09 32	0.08 77	0.11 140	0.11 157	0.43 413	0.36 398

DLCB_ROB	0.54 262	0.55 244	1.49 92	0.36 276	0.25 229	0.65 302	0.36 305	0.80 256	0.70 313	0.72 378	0.69 343	0.83 371	0.46 287	1.53 330	0.60 311	0.13 250	0.12 245	0.14 285	0.14 250	0.14 91	0.13 129

IPLGR	0.54 262	0.56 246	2.68 397	0.36 276	0.18 108	0.62 261	0.54 384	1.02 421	0.64 258	0.73 382	0.46 146	0.47 200	0.45 276	1.12 283	0.29 133	0.09 32	0.08 77	0.11 140	0.09 66	0.19 211	0.12 95

STrans-v2	0.67 341	0.56 246	2.64 392	0.27 69	0.23 201	0.57 177	0.33 287	0.96 378	0.69 304	0.92 418	0.85 389	0.89 389	0.93 417	1.83 378	1.21 401	0.09 32	0.07 19	0.10 82	0.09 66	0.11 33	0.12 95

TransformOpticalFlow	0.64 325	0.56 246	2.66 395	0.44 352	0.26 243	0.62 261	0.28 214	0.83 273	0.71 323	0.76 388	0.74 366	0.91 393	0.85 406	1.83 378	0.81 359	0.10 112	0.07 19	0.11 140	0.09 66	0.11 33	0.12 95

RYNet	0.70 356	0.56 246	2.25 323	0.35 258	0.41 379	0.86 401	0.43 340	0.94 360	0.82 394	0.62 328	0.53 212	0.91 393	0.60 345	2.70 460	1.00 378	0.14 289	0.11 220	0.16 330	0.14 250	0.25 290	0.27 345

FC-DCNN v2	1.54 464	0.58 250	2.80 417	0.44 352	0.39 363	2.05 475	0.66 414	1.90 476	1.84 473	2.79 485	2.97 481	4.41 485	3.07 482	2.65 456	2.30 451	0.29 421	0.26 407	0.31 423	0.30 399	0.32 353	0.38 408

FC-DCNN	1.49 462	0.59 251	2.88 422	0.44 352	0.39 363	1.97 472	0.66 414	1.67 470	1.70 467	2.72 484	2.89 478	4.22 481	2.97 481	2.55 451	2.19 446	0.29 421	0.26 407	0.31 423	0.30 399	0.32 353	0.39 414

MIM_Stereo	0.41 115	0.60 252	1.88 221	0.31 165	0.21 162	0.50 93	0.19 28	0.64 140	0.44 67	0.43 129	0.53 212	0.43 159	0.27 119	0.51 159	0.28 119	0.08 8	0.14 279	0.11 140	0.10 99	0.26 309	0.26 338

ssnet_v2	0.55 274	0.60 252	1.86 215	0.32 193	0.22 183	0.72 347	0.44 349	0.94 360	0.74 349	0.63 336	0.54 224	0.81 365	0.47 292	0.77 244	0.70 335	0.16 326	0.14 279	0.14 285	0.14 250	0.30 338	0.30 364

psmorigin	1.36 453	0.60 252	13.80 501	0.37 296	0.29 271	0.62 261	0.33 287	0.77 223	0.61 220	0.96 424	0.88 394	1.17 440	0.73 386	4.00 484	0.86 364	0.19 365	0.22 383	0.17 347	0.18 320	0.24 279	0.29 356

DPSNet	0.86 408	0.60 252	2.34 337	0.58 419	0.36 344	1.07 432	0.75 431	1.30 455	1.05 433	0.70 371	0.68 335	0.94 402	1.29 441	2.08 412	1.82 432	0.26 411	0.23 389	0.16 330	0.17 309	0.48 425	0.40 418

AIO-Stereo-zeroshot	0.61 312	0.61 256	3.35 463	0.33 214	0.58 426	0.66 308	0.20 41	0.98 390	0.55 171	0.73 382	0.52 203	0.99 412	0.65 364	0.58 184	0.29 133	0.10 112	0.16 321	0.10 82	0.41 437	0.29 327	0.20 267

rvit_stereo_ft	0.31 42	0.61 256	1.18 35	0.32 193	0.21 162	0.28 7	0.27 199	0.55 97	0.48 104	0.23 32	0.27 38	0.28 75	0.26 103	0.32 41	0.25 95	0.13 250	0.09 140	0.11 140	0.11 157	0.13 70	0.14 144

H2IRNET	0.40 109	0.61 256	1.90 232	0.29 123	0.17 76	0.54 132	0.18 22	0.52 74	0.50 120	0.27 63	0.56 244	0.47 200	0.35 181	0.46 125	0.33 182	0.10 112	0.07 19	0.12 192	0.14 250	0.32 353	0.12 95

ToySt	0.44 147	0.61 256	1.89 228	0.29 123	0.18 108	0.55 144	0.35 298	0.67 157	0.53 154	0.39 109	0.50 187	0.59 263	0.43 264	0.51 159	0.49 273	0.10 112	0.12 245	0.13 250	0.16 292	0.24 279	0.19 252

CroCo-Stereo Lap2	0.33 54	0.61 256	1.47 87	0.32 193	0.38 361	0.23 3	0.22 77	0.58 110	0.46 87	0.22 25	0.27 38	0.29 82	0.23 68	0.32 41	0.26 102	0.09 32	0.09 140	0.10 82	0.08 42	0.21 237	0.14 144

psm_up	0.57 286	0.61 256	1.83 202	0.35 258	0.30 281	0.64 289	0.37 313	0.90 325	0.68 295	0.59 302	0.55 233	0.68 309	0.54 321	1.91 395	0.46 254	0.16 326	0.15 304	0.16 330	0.15 273	0.23 264	0.13 129

DualNet (step1)	0.59 298	0.62 262	1.93 244	0.27 69	0.22 183	0.68 326	0.31 256	0.93 352	0.66 285	0.57 273	0.51 191	0.55 236	0.45 276	1.11 280	0.38 211	0.61 450	0.14 279	0.87 460	0.56 455	0.25 290	0.23 308

test_sample9	0.94 418	0.62 262	1.93 244	0.27 69	0.22 183	0.68 326	0.31 256	0.93 352	0.66 285	0.57 273	0.51 191	0.55 236	0.45 276	1.91 395	2.55 456	0.61 450	4.16 495	0.87 460	0.56 455	0.25 290	0.23 308

test_sample8	1.12 433	0.62 262	1.93 244	0.27 69	0.22 183	0.68 326	0.31 256	0.95 373	0.61 220	1.18 445	0.56 244	2.53 469	1.31 444	1.91 395	2.55 456	0.61 450	4.16 495	0.87 460	0.56 455	0.25 290	0.23 308

gcap-zeroshot	0.41 115	0.62 262	1.78 163	0.31 165	0.32 304	0.69 332	0.21 58	0.74 190	0.52 135	0.43 129	0.35 86	0.62 275	0.24 75	0.41 91	0.24 83	0.09 32	0.16 321	0.09 40	0.31 404	0.08 4	0.09 27

GMOStereo	0.41 115	0.62 262	1.78 163	0.28 92	0.36 344	0.51 101	0.31 256	0.53 82	0.44 67	0.57 273	0.48 162	0.41 142	0.27 119	0.28 12	0.23 63	0.08 8	0.38 436	0.13 250	0.11 157	0.34 368	0.11 63

error version	0.41 115	0.62 262	1.78 163	0.28 92	0.36 344	0.51 101	0.31 256	0.53 82	0.44 67	0.57 273	0.48 162	0.41 142	0.27 119	0.28 12	0.23 63	0.08 8	0.38 436	0.13 250	0.11 157	0.34 368	0.11 63

test-v	0.41 115	0.62 262	1.78 163	0.28 92	0.36 344	0.51 101	0.31 256	0.53 82	0.44 67	0.57 273	0.48 162	0.41 142	0.27 119	0.28 12	0.23 63	0.08 8	0.38 436	0.13 250	0.11 157	0.34 368	0.11 63

THIR-Stereo	0.86 408	0.62 262	2.13 297	0.25 29	0.16 51	0.58 194	2.74 490	0.59 117	0.51 129	0.62 328	1.62 448	0.97 408	1.80 467	1.69 354	2.25 449	0.10 112	0.08 77	0.14 285	0.11 157	0.15 108	0.11 63

test-2	0.41 115	0.62 262	1.78 163	0.28 92	0.36 344	0.51 101	0.31 256	0.53 82	0.44 67	0.57 273	0.48 162	0.41 142	0.27 119	0.28 12	0.23 63	0.08 8	0.38 436	0.13 250	0.11 157	0.34 368	0.11 63

sAnonymous2	0.38 90	0.62 262	2.15 303	0.31 165	0.24 214	0.34 23	0.27 199	0.53 82	0.46 87	0.24 36	0.29 47	0.23 27	0.28 133	0.28 12	0.22 56	0.12 220	0.09 140	0.11 140	0.13 222	0.38 393	0.35 390

CroCo_RVC	0.38 90	0.62 262	2.15 303	0.31 165	0.24 214	0.34 23	0.27 199	0.53 82	0.46 87	0.24 36	0.29 47	0.23 27	0.28 133	0.28 12	0.22 56	0.12 220	0.09 140	0.11 140	0.13 222	0.38 393	0.35 390

DCRE	0.50 223	0.63 273	2.13 297	0.30 139	0.23 201	0.45 54	0.24 136	0.59 117	0.53 154	0.50 191	2.10 459	0.42 155	0.26 103	0.35 60	0.23 63	0.09 32	0.14 279	0.10 82	0.32 409	0.16 143	0.15 177

DGSMNet	2.89 483	0.63 273	3.18 452	3.43 495	4.17 493	2.57 484	6.98 497	0.97 386	0.83 397	0.56 262	1.86 454	0.79 359	0.62 358	1.64 347	1.39 412	4.61 494	5.01 497	5.17 498	4.71 497	4.44 497	4.19 496

AIO_rvc	0.41 115	0.64 275	1.29 52	0.58 419	0.39 363	0.37 34	0.24 136	0.50 60	0.43 63	0.28 68	0.23 15	0.25 47	0.16 7	0.99 265	0.19 11	0.10 112	0.16 321	0.08 7	0.11 157	0.25 290	0.85 462

ACVNet-DCA	0.42 131	0.64 275	2.07 282	0.35 258	0.14 19	0.76 364	0.25 154	0.76 213	0.52 135	0.31 77	0.38 102	0.24 38	0.38 207	0.69 223	0.19 11	0.10 112	0.24 392	0.11 140	0.09 66	0.12 44	0.14 144

xx1	0.46 175	0.64 275	2.07 282	0.35 258	0.14 19	0.76 364	0.25 154	0.74 190	1.01 429	0.31 77	0.38 102	0.46 192	0.36 187	0.69 223	0.19 11	0.10 112	0.24 392	0.12 192	0.12 192	0.12 44	0.14 144

1test111	0.44 147	0.64 275	2.07 282	0.35 258	0.14 19	0.76 364	0.25 154	0.76 213	0.52 135	0.31 77	0.38 102	0.24 38	0.38 207	0.96 262	0.30 149	0.10 112	0.24 392	0.11 140	0.09 66	0.12 44	0.14 144

cc1	0.47 189	0.64 275	2.07 282	0.35 258	0.14 19	0.76 364	0.25 154	0.74 190	1.01 429	0.31 77	0.38 102	0.24 38	0.38 207	0.69 223	0.19 11	0.10 112	0.24 392	0.11 140	0.09 66	0.25 290	0.40 418

tt1	0.44 147	0.64 275	1.83 202	0.35 258	0.14 19	0.76 364	0.25 154	0.74 190	0.88 408	0.31 77	0.37 94	0.25 47	0.35 181	0.63 199	0.19 11	0.10 112	0.24 392	0.11 140	0.09 66	0.25 290	0.36 398

G-Net	0.99 423	0.64 275	2.76 411	0.57 417	0.67 440	2.03 474	0.72 429	0.76 213	0.67 293	1.14 437	2.56 471	1.30 447	1.02 427	1.48 325	1.74 429	0.25 407	0.24 392	0.24 402	0.26 380	0.37 387	0.31 372

HUF	0.59 298	0.65 282	2.46 361	0.45 366	0.77 451	0.34 23	0.24 136	0.46 34	0.39 37	0.31 77	0.28 41	0.25 47	0.19 32	0.67 214	0.18 7	0.12 220	2.03 491	0.08 7	0.06 9	0.31 346	1.59 488

AIO-Stereo-zeroshot1	0.70 356	0.65 282	3.45 464	0.50 388	0.60 433	0.75 361	0.23 105	0.96 378	0.60 205	0.76 388	1.30 436	0.81 365	0.60 345	0.57 181	0.82 360	0.10 112	0.16 321	0.11 140	0.43 440	0.31 346	0.22 286

HHNet	0.60 304	0.65 282	2.60 389	0.36 276	0.25 229	0.64 289	0.61 406	0.64 140	0.62 238	0.55 252	1.13 428	0.32 95	0.60 345	0.42 98	1.79 431	0.15 306	0.07 19	0.12 192	0.10 99	0.18 190	0.15 177

OMP-Stereo	0.59 298	0.65 282	1.74 139	0.56 414	0.37 355	0.60 220	0.26 174	0.70 170	0.65 271	0.66 354	0.60 274	0.69 316	0.32 168	2.09 414	1.20 399	0.10 112	0.07 19	0.12 192	0.09 66	0.17 164	0.10 47

IIG-Stereo	0.59 298	0.65 282	1.74 139	0.54 405	0.23 201	0.61 241	0.21 58	0.73 186	0.65 271	0.64 345	0.69 343	0.69 316	0.38 207	2.09 414	1.39 412	0.11 170	0.07 19	0.11 140	0.09 66	0.15 108	0.09 27

DANet	0.80 397	0.65 282	2.21 313	1.19 470	0.48 405	0.74 355	1.25 467	0.89 319	1.53 462	0.89 414	0.71 357	0.96 405	0.56 330	1.83 378	0.96 370	0.18 351	0.16 321	0.19 373	0.16 292	0.26 309	0.29 356
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
NOSS_ROB	0.64 325	0.65 282	1.62 113	0.46 371	0.25 229	0.67 314	0.30 244	0.93 352	0.77 375	0.59 302	0.57 252	0.77 351	0.38 207	2.78 464	0.44 250	0.23 395	0.24 392	0.28 414	0.26 380	0.27 317	0.39 414

anonymity	0.80 397	0.66 289	1.29 52	0.59 423	0.75 447	0.67 314	0.52 376	0.95 373	0.71 323	0.94 421	0.70 353	0.67 303	0.87 410	0.71 230	1.35 409	0.64 453	0.62 462	0.58 448	1.44 488	0.60 443	0.65 451

raft+_RVC	0.44 147	0.67 290	1.85 207	0.34 243	0.71 445	0.51 101	0.25 154	0.64 140	0.51 129	0.35 88	0.45 139	0.32 95	0.28 133	0.43 101	0.32 172	0.09 32	0.19 359	0.10 82	0.09 66	0.20 226	0.40 418

APVNet	0.70 356	0.67 290	2.71 401	0.38 310	0.36 344	0.85 399	0.43 340	0.91 335	0.68 295	0.55 252	0.69 343	0.75 345	0.55 326	2.31 427	0.78 353	0.17 340	0.17 338	0.24 402	0.19 339	0.33 361	0.23 308

model_zeroshot	0.44 147	0.68 292	1.97 267	0.28 92	0.18 108	0.69 332	0.21 58	0.63 139	0.40 44	1.00 426	0.34 82	0.42 155	0.20 40	0.69 223	0.24 83	0.10 112	0.22 383	0.10 82	0.22 362	0.12 44	0.10 47

raftrobust	0.38 90	0.68 292	1.54 100	0.32 193	0.46 401	0.52 118	0.21 58	0.56 101	0.42 55	0.52 212	0.35 86	0.31 87	0.33 171	0.37 73	0.30 149	0.10 112	0.11 220	0.08 7	0.07 20	0.21 237	0.19 252

RASNet	0.61 312	0.68 292	2.03 278	0.35 258	0.46 401	0.65 302	0.28 214	0.78 237	0.70 313	0.48 173	0.64 313	0.93 398	0.61 353	2.21 422	0.73 345	0.12 220	0.09 140	0.09 40	0.10 99	0.14 91	0.11 63

PASM	0.72 368	0.68 292	1.91 238	0.47 376	0.44 387	0.60 220	0.51 373	0.76 213	0.80 388	0.77 392	0.67 327	0.87 383	0.61 353	2.40 437	0.67 328	0.32 427	0.35 430	0.36 431	0.41 437	0.45 422	0.39 414

HGLStereo	0.54 262	0.69 296	2.00 270	0.35 258	0.40 372	0.66 308	0.30 244	0.83 273	0.62 238	0.57 273	0.69 343	0.69 316	0.54 321	1.07 274	0.55 292	0.13 250	0.13 262	0.13 250	0.11 157	0.19 211	0.17 217

S-Stereo	0.80 397	0.69 296	3.89 472	0.39 318	0.37 355	0.69 332	0.70 425	0.94 360	0.98 426	0.62 328	0.91 397	0.83 371	0.60 345	2.37 430	0.66 325	0.18 351	0.21 378	0.17 347	0.18 320	0.30 338	0.35 390

STTStereo	0.51 240	0.69 296	2.14 302	0.36 276	0.30 281	0.61 241	0.32 279	0.77 223	0.60 205	0.60 310	0.54 224	0.67 303	0.43 264	0.86 256	0.42 236	0.16 326	0.15 304	0.17 347	0.20 349	0.16 143	0.15 177

EDNetEfficient	1.27 447	0.70 299	4.05 477	0.64 431	0.98 461	0.94 414	1.40 475	0.85 289	1.75 469	2.34 479	1.33 439	1.05 424	2.21 473	1.58 339	4.15 480	0.15 306	0.19 359	0.14 285	0.27 384	0.38 393	0.32 377

DeepPruner_ROB	0.50 223	0.70 299	1.94 251	0.29 123	0.26 243	0.63 278	0.31 256	0.80 256	0.48 104	0.61 317	0.55 233	0.66 294	0.38 207	0.98 264	0.40 228	0.19 365	0.14 279	0.14 285	0.14 250	0.23 264	0.17 217

LMCR-Stereo	0.52 251	0.71 301	2.39 347	0.40 327	0.21 162	0.74 355	0.31 256	1.02 421	0.64 258	0.61 317	0.63 298	0.39 128	0.51 311	0.62 196	0.42 236	0.19 365	0.09 140	0.12 192	0.09 66	0.23 264	0.12 95

ADLNet	0.60 304	0.71 301	1.95 254	0.35 258	0.34 325	0.67 314	0.34 291	0.90 325	0.74 349	0.68 365	0.62 286	0.80 362	0.45 276	1.78 366	0.64 322	0.14 289	0.11 220	0.14 285	0.14 250	0.29 327	0.21 276

GwcNet	0.69 352	0.71 301	3.12 446	0.36 276	0.45 395	0.81 388	0.44 349	0.86 299	0.84 399	0.60 310	0.74 366	0.82 369	0.49 306	1.65 348	0.66 325	0.16 326	0.15 304	0.15 312	0.15 273	0.31 346	0.24 320

ETE_ROB	0.60 304	0.71 301	1.55 102	0.37 296	0.25 229	0.69 332	0.51 373	1.47 462	0.70 313	0.80 396	0.69 343	0.85 377	0.49 306	1.36 306	0.58 307	0.16 326	0.13 262	0.19 373	0.16 292	0.21 237	0.23 308

StereoVision	0.45 165	0.72 305	1.94 251	0.33 214	0.32 304	0.47 71	0.26 174	0.68 160	0.57 184	0.32 84	0.89 396	0.45 179	0.27 119	0.49 150	0.36 199	0.13 250	0.15 304	0.16 330	0.15 273	0.19 211	0.13 129

Sa-1000	0.51 240	0.72 305	1.90 232	0.31 165	0.60 433	0.60 220	0.31 256	0.94 360	0.71 323	0.52 212	0.83 382	0.42 155	0.33 171	0.68 217	0.28 119	0.10 112	0.09 140	0.13 250	0.29 390	0.29 327	0.10 47

XPNet_ROB	0.61 312	0.72 305	1.66 119	0.37 296	0.27 255	0.67 314	0.47 366	0.89 319	0.71 323	0.78 394	0.70 353	0.81 365	0.53 318	1.70 355	0.76 349	0.21 379	0.16 321	0.16 330	0.15 273	0.20 226	0.21 276

GANet-RSSM	0.55 274	0.73 308	1.90 232	0.36 276	0.26 243	0.59 210	0.27 199	0.78 237	0.52 135	0.47 155	0.57 252	0.63 278	0.45 276	1.92 399	0.43 245	0.14 289	0.10 173	0.25 407	0.11 157	0.34 368	0.14 144

BEATNet_4x	0.47 189	0.73 308	1.91 238	0.33 214	0.15 34	0.56 159	0.25 154	0.85 289	0.58 194	0.54 235	0.51 191	0.57 254	0.42 254	0.57 181	0.61 314	0.11 170	0.08 77	0.12 192	0.09 66	0.20 226	0.16 200

edge stereo	0.81 402	0.73 308	3.30 459	0.37 296	1.21 474	0.62 261	0.39 323	0.93 352	0.79 385	0.80 396	0.88 394	1.14 436	0.71 380	2.18 420	0.71 338	0.21 379	0.20 370	0.26 410	0.18 320	0.38 393	0.26 338

SACVNet	0.60 304	0.74 311	1.90 232	0.37 296	0.28 265	0.64 289	0.37 313	0.86 299	0.61 220	0.65 352	0.62 286	0.69 316	0.44 272	2.08 412	0.42 236	0.18 351	0.14 279	0.16 330	0.15 273	0.38 393	0.24 320

GwcNet-ADL	0.50 223	0.74 311	2.90 428	0.31 165	0.20 151	0.58 194	0.29 236	0.87 308	0.64 258	0.47 155	0.47 150	0.56 248	0.33 171	0.46 125	0.46 254	0.13 250	0.12 245	0.09 40	0.09 66	0.14 91	0.21 276

SA	0.50 223	0.75 313	1.95 254	0.31 165	0.61 435	0.57 177	0.31 256	0.91 335	0.73 345	0.42 124	0.62 286	0.38 123	0.47 292	0.68 217	0.29 133	0.09 32	0.09 140	0.13 250	0.32 409	0.30 338	0.10 47

ACV-stereo	0.66 337	0.76 314	2.86 420	0.32 193	0.25 229	1.01 423	0.60 402	0.59 117	0.52 135	0.41 119	0.45 139	1.55 456	0.94 420	1.40 309	0.69 333	0.14 289	0.13 262	0.12 192	0.11 157	0.20 226	0.19 252

RAFT_CTSACE	0.46 175	0.76 314	2.07 282	0.35 258	0.30 281	0.54 132	0.30 244	0.61 129	0.48 104	0.49 184	0.76 371	0.55 236	0.36 187	0.58 184	0.22 56	0.08 8	0.13 262	0.11 140	0.10 99	0.41 407	0.08 16

TRStereo	0.53 257	0.76 314	2.38 345	0.42 342	0.29 271	0.69 332	0.23 105	1.81 473	0.55 171	0.36 92	0.32 70	0.47 200	0.40 227	0.46 125	0.25 95	0.12 220	0.11 220	0.11 140	0.41 437	0.13 70	0.32 377

CFNet-ft	0.51 240	0.76 314	1.79 183	0.28 92	0.30 281	0.63 278	0.28 214	0.66 148	0.55 171	0.45 145	0.57 252	0.74 340	0.41 238	1.46 317	0.42 236	0.14 289	0.10 173	0.28 414	0.13 222	0.18 190	0.14 144

CFNet_RVC	0.51 240	0.76 314	1.79 183	0.28 92	0.30 281	0.63 278	0.28 214	0.66 148	0.55 171	0.45 145	0.57 252	0.74 340	0.41 238	1.46 317	0.42 236	0.14 289	0.10 173	0.28 414	0.13 222	0.18 190	0.14 144

HSM	0.62 317	0.76 314	1.72 134	0.30 139	0.29 271	0.64 289	0.28 214	0.94 360	0.62 238	0.58 289	0.57 252	1.40 450	0.64 362	2.59 453	0.42 236	0.11 170	0.08 77	0.10 82	0.08 42	0.14 91	0.11 63

iResNet	0.51 240	0.76 314	2.59 386	0.41 334	0.17 76	0.64 289	0.27 199	0.82 267	0.70 313	0.57 273	0.64 313	0.43 159	0.36 187	0.70 228	0.52 283	0.10 112	0.07 19	0.09 40	0.08 42	0.21 237	0.13 129

LALA_ROB	0.60 304	0.76 314	1.69 123	0.36 276	0.29 271	0.79 381	0.55 387	0.94 360	0.77 375	0.81 401	0.67 327	0.94 402	0.49 306	0.99 265	0.73 345	0.21 379	0.15 304	0.20 381	0.18 320	0.23 264	0.21 276

CBMV	0.71 365	0.76 314	2.64 392	0.33 214	0.20 151	0.78 377	0.79 435	0.98 390	0.78 380	0.85 411	0.71 357	0.86 381	1.10 435	1.46 317	0.62 316	0.18 351	0.20 370	0.21 387	0.19 339	0.25 290	0.33 384
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
fff	0.43 137	0.77 323	1.95 254	0.24 16	0.13 10	0.51 101	0.22 77	0.77 223	0.75 362	0.54 235	0.47 150	0.31 87	0.65 364	0.36 66	0.34 189	0.09 32	0.07 19	0.08 7	0.07 20	0.08 4	0.22 286

ADStereo(finetuned)	0.45 165	0.77 323	2.12 295	0.25 29	0.14 19	0.51 101	0.22 77	0.77 223	0.72 331	0.54 235	0.48 162	0.31 87	0.76 393	0.37 73	0.38 211	0.09 32	0.07 19	0.09 40	0.07 20	0.13 70	0.23 308

XX-TBD	0.34 61	0.77 323	1.75 145	0.34 243	0.13 10	0.51 101	0.17 15	0.43 25	0.50 120	0.37 96	0.49 179	0.23 27	0.18 24	0.28 12	0.24 83	0.10 112	0.07 19	0.08 7	0.06 9	0.09 13	0.07 4

DCANet	0.42 131	0.77 323	1.95 254	0.25 29	0.14 19	0.51 101	0.22 77	0.77 223	0.72 331	0.54 235	0.48 162	0.31 87	0.41 238	0.36 66	0.39 222	0.09 32	0.07 19	0.09 40	0.07 20	0.13 70	0.23 308

csc	0.43 137	0.77 323	1.95 254	0.24 16	0.13 10	0.51 101	0.22 77	0.77 223	0.75 362	0.54 235	0.47 150	0.31 87	0.65 364	0.36 66	0.34 189	0.09 32	0.07 19	0.08 7	0.07 20	0.08 4	0.22 286

cscssc	0.43 137	0.77 323	1.95 254	0.24 16	0.13 10	0.51 101	0.22 77	0.77 223	0.75 362	0.54 235	0.47 150	0.31 87	0.65 364	0.36 66	0.34 189	0.09 32	0.07 19	0.08 7	0.07 20	0.08 4	0.22 286

SHD	0.72 368	0.77 323	2.36 343	0.45 366	0.40 372	0.71 341	0.32 279	1.02 421	1.25 450	1.07 431	0.84 385	0.90 391	0.73 386	1.09 276	0.98 372	0.21 379	0.18 348	0.20 381	0.21 354	0.32 353	0.31 372

FBW_ROB	0.83 404	0.77 323	1.77 158	0.44 352	0.30 281	0.87 405	0.46 358	1.10 440	0.91 415	0.81 401	0.75 369	1.01 415	0.61 353	3.66 482	1.23 403	0.26 411	0.23 389	0.36 431	0.25 374	0.27 317	0.62 448

AACVNet	0.54 262	0.78 331	1.73 135	0.36 276	0.21 162	0.57 177	0.25 154	0.71 173	0.51 129	0.55 252	0.59 261	0.64 286	0.41 238	2.13 417	0.41 234	0.14 289	0.11 220	0.14 285	0.11 157	0.33 361	0.15 177

ELAS_RVC	1.37 455	0.78 331	3.21 455	0.55 412	0.50 407	1.49 451	2.48 488	1.48 463	1.71 468	2.13 473	2.09 458	2.07 463	2.56 477	1.90 394	2.02 438	0.35 432	0.36 432	0.37 435	0.34 416	0.49 428	0.47 431
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ADCL	0.99 423	0.79 333	2.43 356	0.39 318	0.32 304	1.50 452	1.90 482	0.92 344	0.97 423	1.26 451	1.27 433	1.00 414	1.42 454	1.14 286	3.31 470	0.17 340	0.14 279	0.22 389	0.21 354	0.30 338	0.22 286

ELAS	1.39 456	0.79 333	2.86 420	0.53 402	0.50 407	2.81 485	2.20 485	1.61 469	1.50 461	2.28 478	2.35 466	1.82 459	2.13 471	1.73 359	2.22 447	0.35 432	0.37 434	0.35 429	0.35 419	0.49 428	0.47 431
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
MyStereo8	0.54 262	0.80 335	2.76 411	0.32 193	0.33 317	0.71 341	0.20 41	0.87 308	0.57 184	0.51 204	0.59 261	0.50 216	0.33 171	0.68 217	0.55 292	0.10 112	0.29 416	0.10 82	0.13 222	0.21 237	0.34 388

SDNR	1.22 445	0.80 335	2.71 401	0.33 214	1.48 482	1.98 473	0.23 105	1.93 477	2.44 478	0.89 414	2.52 469	1.36 448	0.51 311	3.65 481	1.93 434	0.30 424	0.31 422	0.22 389	0.16 292	0.33 361	0.36 398

aanetorigin	0.77 389	0.80 335	2.59 386	0.43 346	0.44 387	0.58 194	1.01 454	0.57 104	0.68 295	1.53 463	1.23 431	0.81 365	1.08 433	1.07 274	1.07 388	0.18 351	0.15 304	0.17 347	0.21 354	0.54 437	0.30 364

hitnet-ft	0.67 341	0.80 335	1.90 232	0.28 92	0.22 183	0.69 332	0.36 305	0.85 289	0.65 271	0.56 262	0.84 385	1.03 419	0.95 423	2.32 428	0.55 292	0.23 395	0.14 279	0.41 439	0.13 222	0.24 279	0.17 217

CVANet_RVC	0.65 333	0.80 335	2.13 297	0.36 276	0.26 243	0.62 261	0.42 334	0.84 283	0.72 331	0.69 367	0.68 335	0.68 309	0.52 316	2.64 455	0.42 236	0.19 365	0.12 245	0.22 389	0.17 309	0.37 387	0.15 177

TestStereo1	0.49 212	0.81 340	1.85 207	0.39 318	0.57 424	0.56 159	0.34 291	0.75 201	0.69 304	0.44 135	0.63 298	0.35 111	0.42 254	0.64 201	0.29 133	0.10 112	0.08 77	0.12 192	0.10 99	0.33 361	0.26 338

SA-5K	0.49 212	0.81 340	1.85 207	0.39 318	0.57 424	0.56 159	0.34 291	0.75 201	0.69 304	0.44 135	0.63 298	0.35 111	0.42 254	0.64 201	0.29 133	0.10 112	0.08 77	0.12 192	0.10 99	0.33 361	0.26 338

MIPNet	0.83 404	0.81 340	2.40 349	0.61 428	0.18 108	1.48 450	1.39 474	1.60 468	0.74 349	1.94 468	0.85 389	0.73 334	1.68 463	0.87 257	0.31 161	0.09 32	0.08 77	0.11 140	0.32 409	0.25 290	0.12 95

cf-r	0.53 257	0.81 340	2.15 303	0.33 214	0.28 265	0.60 220	0.28 214	0.78 237	0.64 258	0.51 204	0.60 274	0.75 345	0.40 227	1.32 302	0.43 245	0.13 250	0.09 140	0.11 140	0.12 192	0.15 108	0.14 144

PSMNet-RUCA	0.58 291	0.82 344	1.89 228	0.59 423	0.56 421	0.64 289	0.36 305	0.84 283	0.69 304	0.51 204	0.68 335	0.53 227	0.43 264	0.56 180	0.43 245	0.34 431	0.18 348	0.44 442	0.29 390	0.48 425	0.30 364

PSMNet-RSSM	0.53 257	0.82 344	1.78 163	0.31 165	0.25 229	0.58 194	0.28 214	0.84 283	0.60 205	0.50 191	0.61 281	0.67 303	0.43 264	1.68 352	0.42 236	0.15 306	0.10 173	0.14 285	0.16 292	0.15 108	0.13 129

RP	0.67 341	0.82 344	1.94 251	0.43 346	0.44 387	0.65 302	0.45 355	0.89 319	0.82 394	0.66 354	0.92 399	0.99 412	0.76 393	1.55 332	0.66 325	0.25 407	0.18 348	0.23 396	0.20 349	0.31 346	0.22 286

UCFNet_RVC	0.48 194	0.82 344	1.85 207	0.30 139	0.27 255	0.64 289	0.26 174	0.74 190	0.55 171	0.48 173	0.53 212	0.63 278	0.41 238	0.88 258	0.38 211	0.15 306	0.10 173	0.17 347	0.17 309	0.18 190	0.15 177

Nwc_Net	0.68 348	0.83 348	2.53 374	0.41 334	0.39 363	0.77 372	0.38 319	1.01 418	0.70 313	0.60 310	0.99 412	0.98 409	0.68 374	1.41 310	0.63 318	0.23 395	0.15 304	0.23 396	0.25 374	0.23 264	0.18 236

WCMA_ROB	1.12 433	0.83 348	2.66 395	0.58 419	0.34 325	1.17 442	0.71 426	0.93 352	0.94 419	1.74 466	2.63 474	3.09 474	1.71 465	1.70 355	1.84 433	0.26 411	0.21 378	0.20 381	0.21 354	0.28 323	0.43 425

raft_robust	0.55 274	0.84 350	1.73 135	0.28 92	0.54 416	0.53 125	0.25 154	0.88 313	0.75 362	0.48 173	0.46 146	0.76 349	0.75 392	1.46 317	0.27 110	0.09 32	0.10 173	0.10 82	0.30 399	0.26 309	0.16 200

IPLG	0.69 352	0.84 350	2.43 356	0.35 258	0.21 162	1.65 460	0.61 406	1.36 458	0.58 194	1.39 458	0.51 191	0.37 116	0.87 410	1.41 310	0.36 199	0.09 32	0.07 19	0.14 285	0.12 192	0.32 353	0.11 63

ADLNet2	0.68 348	0.84 350	3.19 453	0.33 214	0.36 344	0.64 289	0.37 313	0.89 319	0.79 385	0.54 235	0.65 322	0.93 398	0.48 300	2.07 411	0.56 299	0.13 250	0.11 220	0.11 140	0.11 157	0.33 361	0.18 236

GANet	0.75 382	0.84 350	2.01 271	0.40 327	0.25 229	0.74 355	0.66 414	0.87 308	0.73 345	0.71 375	1.07 424	0.84 374	0.59 342	2.71 462	1.15 396	0.17 340	0.16 321	0.44 442	0.16 292	0.31 346	0.20 267

PVD	0.90 413	0.85 354	2.15 303	0.53 402	0.50 407	0.99 419	0.56 392	1.15 448	1.64 465	1.41 459	1.41 443	1.11 434	1.13 437	1.35 305	1.31 406	0.26 411	0.28 415	0.28 414	0.26 380	0.37 387	0.49 435

RAFT+CT+SA	0.50 223	0.86 355	1.82 196	0.37 296	0.75 447	0.54 132	0.34 291	0.77 223	0.63 250	0.38 103	0.55 233	0.34 107	0.29 146	0.68 217	0.27 110	0.09 32	0.07 19	0.11 140	0.51 449	0.29 327	0.41 423

RAFT-Stereo + iAFF	0.42 131	0.86 355	1.78 163	0.28 92	0.17 76	0.52 118	0.20 41	0.62 133	0.61 220	0.50 191	0.61 281	0.39 128	0.32 168	0.35 60	0.30 149	0.07 2	0.10 173	0.09 40	0.09 66	0.35 376	0.10 47

DeepPrunerF	0.86 408	0.86 355	2.91 429	0.45 366	0.50 407	0.64 289	0.48 369	1.14 445	2.64 481	0.63 336	0.61 281	0.65 289	0.62 358	2.21 422	1.31 406	0.23 395	0.19 359	0.30 422	0.28 387	0.36 380	0.25 329

AIO-test1	0.45 165	0.87 358	2.27 326	0.33 214	0.33 317	0.50 93	0.22 77	0.74 190	0.66 285	0.29 71	0.41 119	0.29 82	0.22 56	0.73 233	0.29 133	0.09 32	0.08 77	0.12 192	0.14 250	0.30 338	0.22 286

Wz-Net-LNSev-Ref	0.57 286	0.87 358	2.11 292	0.32 193	0.30 281	0.84 395	0.40 325	0.88 313	0.72 331	0.65 352	0.73 363	0.66 294	0.57 335	0.93 259	0.71 338	0.13 250	0.07 19	0.10 82	0.08 42	0.15 108	0.14 144

test_5	0.51 240	0.87 358	1.99 268	0.37 296	0.65 439	0.58 194	0.35 298	0.78 237	0.62 238	0.48 173	0.55 233	0.45 179	0.40 227	0.72 232	0.30 149	0.09 32	0.07 19	0.12 192	0.12 192	0.33 361	0.38 408

GEStereo_RVC	0.54 262	0.87 358	1.95 254	0.47 376	0.25 229	0.62 261	0.37 313	1.00 410	0.74 349	0.53 222	0.54 224	0.59 263	0.44 272	1.10 277	0.46 254	0.15 306	0.11 220	0.12 192	0.10 99	0.26 309	0.19 252

fast-acv-ft	0.63 321	0.88 362	3.10 443	0.38 310	0.30 281	0.79 381	0.48 369	0.69 162	0.72 331	0.58 289	0.78 375	0.76 349	0.60 345	0.67 214	0.73 345	0.15 306	0.15 304	0.18 367	0.17 309	0.37 387	0.16 200

RALCasStereoNet	0.45 165	0.88 362	1.85 207	0.30 139	0.26 243	0.49 86	0.26 174	0.58 110	0.51 129	0.36 92	0.48 162	0.36 114	0.28 133	0.55 177	0.34 189	0.10 112	0.53 456	0.09 40	0.08 42	0.25 290	0.34 388

StereoDRNet	0.64 325	0.88 362	2.35 340	0.41 334	0.45 395	0.73 352	0.47 366	0.94 360	0.74 349	0.75 385	0.54 224	0.74 340	0.47 292	1.70 355	0.72 342	0.15 306	0.14 279	0.15 312	0.14 250	0.20 226	0.19 252

GCAP-Stereo	0.34 61	0.89 365	1.76 149	0.26 55	0.12 3	0.52 118	0.14 2	0.49 54	0.38 28	0.29 71	0.30 56	0.29 82	0.22 56	0.30 27	0.20 33	0.09 32	0.17 338	0.09 40	0.07 20	0.21 237	0.11 63

rafts_anoy	0.43 137	0.89 365	1.96 263	0.32 193	0.30 281	0.48 79	0.24 136	0.62 133	0.49 110	0.37 96	0.38 102	0.33 101	0.30 154	0.51 159	0.34 189	0.10 112	0.39 442	0.13 250	0.15 273	0.17 164	0.15 177

MLCV	0.48 194	0.89 365	1.85 207	0.29 123	0.14 19	0.59 210	0.23 105	0.72 178	0.59 201	0.66 354	0.66 324	0.55 236	0.36 187	1.03 271	0.49 273	0.09 32	0.06 2	0.09 40	0.07 20	0.19 211	0.11 63

LL-Strereo2	0.41 115	0.90 368	1.83 202	0.44 352	0.24 214	0.54 132	0.27 199	0.58 110	0.45 81	0.41 119	0.33 76	0.44 170	0.21 47	0.44 107	0.34 189	0.09 32	0.08 77	0.16 330	0.14 250	0.17 164	0.17 217

CBFPSM	0.56 280	0.91 369	1.82 196	0.28 92	0.23 201	0.71 341	0.37 313	0.72 178	0.64 258	0.50 191	0.49 179	1.03 419	0.83 402	0.62 196	1.35 409	0.10 112	0.12 245	0.10 82	0.10 99	0.18 190	0.19 252

RAFT	0.45 165	0.92 370	1.59 106	0.34 243	0.19 136	0.46 67	0.35 298	0.65 146	0.49 110	0.49 184	0.49 179	0.70 326	0.40 227	0.47 135	0.32 172	0.11 170	0.16 321	0.14 285	0.13 222	0.51 432	0.13 129

AF-Net	0.69 352	0.92 370	2.21 313	0.41 334	0.40 372	0.68 326	0.40 325	1.02 421	0.86 402	0.69 367	1.03 419	1.04 422	0.84 405	1.19 290	0.78 353	0.22 392	0.14 279	0.25 407	0.17 309	0.30 338	0.18 236

TDLM	0.67 341	0.92 370	1.76 149	0.37 296	0.24 214	0.66 308	0.56 392	0.82 267	0.74 349	1.16 438	0.62 286	0.61 271	0.48 300	2.70 460	0.50 278	0.20 373	0.11 220	0.35 429	0.14 250	0.32 353	0.16 200

NLCA_NET_v2_RVC	0.55 274	0.92 370	2.36 343	0.38 310	0.37 355	0.60 220	0.28 214	0.82 267	0.62 238	0.62 328	0.55 233	0.72 331	0.45 276	1.00 267	0.43 245	0.15 306	0.11 220	0.14 285	0.14 250	0.15 108	0.16 200
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
HITNet	0.46 175	0.92 370	2.09 288	0.33 214	0.14 19	0.55 144	0.22 77	0.83 273	0.56 181	0.51 204	0.49 179	0.48 211	0.37 200	0.48 140	0.54 291	0.09 32	0.06 2	0.10 82	0.08 42	0.23 264	0.09 27
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
SGM_RVC	1.89 471	0.92 370	2.50 371	0.96 460	0.93 460	1.63 458	1.37 472	1.52 466	12.43 495	1.85 467	1.69 450	2.40 468	1.74 466	2.81 467	1.71 427	0.53 444	0.47 451	0.42 440	0.47 443	0.74 451	0.74 454
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
iinet-f	0.57 286	0.93 376	2.27 326	0.31 165	0.25 229	0.83 393	0.33 287	0.81 260	0.65 271	0.54 235	0.63 298	0.73 334	0.67 371	0.73 233	0.67 328	0.13 250	0.13 262	0.11 140	0.10 99	0.43 413	0.16 200

Consistency-Raft	0.88 411	0.93 376	3.23 457	0.99 461	0.64 438	0.77 372	0.55 387	0.98 390	0.97 423	0.61 317	1.03 419	0.65 289	1.05 430	0.79 249	1.38 411	0.44 438	0.46 448	0.51 446	0.58 460	0.65 445	0.47 431

GwcNet-RSSM	0.57 286	0.94 378	2.13 297	0.32 193	0.25 229	0.60 220	0.30 244	0.80 256	0.66 285	0.52 212	0.64 313	0.71 329	0.40 227	1.79 370	0.50 278	0.13 250	0.09 140	0.12 192	0.12 192	0.21 237	0.15 177

NCC-stereo	0.79 395	0.94 378	2.42 352	0.59 423	0.45 395	1.90 467	0.46 358	0.99 402	0.72 331	0.64 345	0.84 385	0.91 393	0.73 386	1.80 374	1.00 378	0.27 416	0.19 359	0.23 396	0.31 404	0.24 279	0.22 286

Abc-Net	0.79 395	0.94 378	2.42 352	0.59 423	0.45 395	1.90 467	0.46 358	0.99 402	0.72 331	0.64 345	0.84 385	0.91 393	0.73 386	1.80 374	1.00 378	0.27 416	0.19 359	0.23 396	0.31 404	0.24 279	0.22 286
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
NCCL2	0.65 333	0.94 378	1.96 263	0.43 346	0.30 281	0.71 341	0.68 420	0.84 283	0.65 271	0.70 371	0.60 274	0.86 381	0.54 321	1.56 333	0.57 302	0.20 373	0.16 321	0.67 454	0.25 374	0.22 252	0.24 320

NaN_ROB	1.14 435	0.94 378	2.96 431	0.53 402	0.56 421	1.13 438	0.99 449	0.98 390	1.00 427	1.09 433	0.87 392	0.77 351	1.06 432	5.90 491	2.72 458	0.16 326	0.23 389	0.16 330	0.24 367	0.22 252	0.36 398

PWC_ROB	0.70 356	0.94 378	1.88 221	0.39 318	0.39 363	0.62 261	0.30 244	0.98 390	0.94 419	0.91 417	1.29 435	0.77 351	0.62 358	1.62 346	1.03 386	0.18 351	0.11 220	0.18 367	0.13 222	0.51 432	0.22 286

FINET	0.65 333	0.95 384	3.06 440	0.35 258	0.40 372	0.58 194	0.48 369	0.92 344	1.10 440	0.57 273	0.68 335	0.47 200	0.44 272	1.15 288	0.60 311	0.23 395	0.21 378	0.17 347	0.15 273	0.26 309	0.25 329

NVStereoNet_ROB	1.16 439	0.95 384	2.54 380	0.58 419	0.55 419	0.78 377	0.63 412	1.00 410	1.08 438	1.03 428	4.07 488	1.48 453	1.22 439	2.88 468	1.27 405	0.50 443	0.46 448	0.54 447	0.62 463	0.50 430	0.63 450
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
4D-IteraStereo	0.44 147	0.96 386	2.63 390	0.27 69	0.30 281	0.45 54	0.25 154	0.52 74	0.50 120	0.40 111	0.31 65	0.40 136	0.19 32	0.35 60	0.32 172	0.09 32	0.06 2	0.12 192	0.11 157	0.19 211	0.30 364

Wz-Net-LNSev	0.59 298	0.96 386	2.47 364	0.34 243	0.37 355	0.79 381	0.44 349	0.86 299	0.77 375	0.61 317	0.67 327	0.79 359	0.56 330	0.64 201	0.62 316	0.15 306	0.14 279	0.12 192	0.12 192	0.18 190	0.19 252

dd	0.42 131	0.96 386	1.77 158	0.31 165	0.17 76	0.57 177	0.26 174	0.49 54	0.68 295	0.41 119	0.40 115	0.34 107	0.27 119	0.45 118	0.40 228	0.17 340	0.10 173	0.13 250	0.12 192	0.21 237	0.12 95

AFF-stereo	0.44 147	0.96 386	1.78 163	0.31 165	0.15 34	0.50 93	0.21 58	0.64 140	0.63 250	0.47 155	0.64 313	0.49 213	0.34 179	0.46 125	0.31 161	0.08 8	0.09 140	0.10 82	0.10 99	0.37 387	0.10 47

DMCA-RVC	0.62 317	0.96 386	2.63 390	0.36 276	0.90 457	0.56 159	0.31 256	0.69 162	0.57 184	0.68 365	0.52 203	0.59 263	0.56 330	1.23 295	0.53 287	0.16 326	0.38 436	0.20 381	0.15 273	0.20 226	0.15 177

ADCRef	0.80 397	0.96 386	2.29 330	0.37 296	0.35 336	0.96 416	0.51 373	0.87 308	0.75 362	0.88 412	0.83 382	0.61 271	1.36 449	1.02 269	3.27 469	0.13 250	0.11 220	0.17 347	0.19 339	0.25 290	0.21 276

CFNet	0.58 291	0.96 386	1.78 163	0.33 214	0.25 229	0.63 278	0.22 77	0.88 313	0.75 362	0.46 153	0.59 261	0.58 261	0.40 227	2.29 426	0.48 268	0.12 220	0.09 140	0.15 312	0.14 250	0.30 338	0.15 177

MSMD_ROB	1.34 451	0.96 386	2.38 345	0.39 318	0.32 304	1.96 470	0.62 410	0.91 335	1.43 458	2.94 487	2.60 472	4.77 487	1.95 469	2.43 441	1.33 408	0.29 421	0.26 407	0.32 426	0.32 409	0.30 338	0.30 364

Wz-Net-MNSev	0.65 333	0.97 394	2.19 311	0.36 276	0.33 317	0.90 409	0.60 402	0.92 344	0.81 393	0.75 385	0.72 361	0.73 334	0.65 364	1.39 307	0.71 338	0.16 326	0.13 262	0.14 285	0.14 250	0.24 279	0.18 236

RGC	0.71 365	0.97 394	2.18 310	0.44 352	0.44 387	0.73 352	0.40 325	0.94 360	0.71 323	0.71 375	1.04 422	1.01 415	0.71 380	1.74 361	0.70 335	0.23 395	0.18 348	0.28 414	0.26 380	0.29 327	0.27 345

SAMSARA	0.91 414	0.97 394	2.22 317	0.80 446	0.58 426	1.32 444	1.31 469	1.01 418	0.94 419	1.36 454	0.87 392	1.38 449	0.90 415	1.72 358	1.02 384	0.24 402	0.30 420	0.22 389	0.25 374	0.36 380	0.35 390

DispNO	0.67 341	0.98 397	2.58 384	0.31 165	0.27 255	0.59 210	0.29 236	0.83 273	0.68 295	0.53 222	0.79 378	0.83 371	0.47 292	2.46 443	0.68 331	0.12 220	0.10 173	0.19 373	0.31 404	0.16 143	0.17 217

RALAANet	0.43 137	0.98 397	1.90 232	0.32 193	0.23 201	0.48 79	0.19 28	0.67 157	0.53 154	0.48 173	0.45 139	0.39 128	0.30 154	0.48 140	0.37 205	0.10 112	0.08 77	0.11 140	0.14 250	0.27 317	0.10 47

EDNetEfficientorigin	8.18 496	0.98 397	145.96 516	0.51 392	0.89 456	0.72 347	0.48 369	0.85 289	1.56 464	2.12 470	1.49 444	1.29 444	1.31 444	1.83 378	2.13 445	0.13 250	0.12 245	0.17 347	0.18 320	0.39 401	0.45 428

XQC	0.73 377	0.98 397	2.39 347	0.46 371	0.35 336	0.81 388	0.46 358	1.00 410	1.00 427	0.80 396	0.69 343	0.88 387	0.74 391	1.32 302	1.20 399	0.24 402	0.16 321	0.23 396	0.20 349	0.41 407	0.33 384

GMStereo	0.38 90	0.99 401	1.91 238	0.27 69	0.16 51	0.39 41	0.23 105	0.47 44	0.62 238	0.38 103	0.34 82	0.25 47	0.25 89	0.39 83	0.29 133	0.14 289	0.08 77	0.10 82	0.12 192	0.15 108	0.11 63
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
ADCPNet	0.99 423	0.99 401	3.93 475	0.37 296	0.68 442	1.36 446	0.62 410	0.87 308	0.76 371	0.78 394	0.81 379	1.08 428	1.18 438	1.14 286	2.49 455	0.21 379	0.69 470	0.21 387	0.95 479	0.29 327	0.37 405

RTSC	0.72 368	1.00 403	2.22 317	0.40 327	0.29 271	0.82 391	0.31 256	0.96 378	1.10 440	0.92 418	0.81 379	0.78 354	0.58 339	1.23 295	1.55 421	0.18 351	0.17 338	0.14 285	0.17 309	0.43 413	0.30 364

PA-Net	0.84 406	1.00 403	3.49 465	0.63 430	0.40 372	0.70 339	0.52 376	0.86 299	0.84 399	0.52 212	0.59 261	0.70 326	0.54 321	2.35 429	2.23 448	0.17 340	0.27 413	0.19 373	0.28 387	0.22 252	0.36 398
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
AANet_RVC	0.68 348	1.00 403	2.09 288	0.33 214	0.25 229	0.58 194	0.32 279	0.81 260	0.80 388	0.61 317	0.94 404	0.80 362	0.41 238	2.46 443	1.02 384	0.36 434	0.14 279	0.10 82	0.09 66	0.23 264	0.22 286

PS-NSSS	0.63 321	1.00 403	1.81 190	0.30 139	0.31 297	0.63 278	0.34 291	0.98 390	0.69 304	0.54 235	0.74 366	0.51 219	0.41 238	2.43 441	0.48 268	0.24 402	0.17 338	0.27 411	0.18 320	0.27 317	0.21 276

iRaft-Stereo_5w	0.54 262	1.01 407	2.08 287	0.27 69	0.21 162	0.49 86	0.28 214	0.73 186	0.58 194	0.40 111	0.61 281	0.62 275	0.46 287	1.78 366	0.47 263	0.09 32	0.07 19	0.11 140	0.10 99	0.39 401	0.12 95

dad	0.51 240	1.01 407	1.74 139	0.29 123	0.19 136	0.60 220	0.26 174	0.52 74	0.75 362	0.63 336	0.63 298	0.63 278	0.33 171	0.85 255	0.47 263	0.27 416	0.15 304	0.40 438	0.18 320	0.22 252	0.14 144

PSMNet_ROB	0.66 337	1.01 407	2.33 335	0.38 310	0.31 297	0.72 347	0.55 387	0.86 299	0.69 304	0.54 235	0.60 274	0.75 345	0.47 292	2.00 406	0.82 360	0.17 340	0.13 262	0.19 373	0.19 339	0.24 279	0.27 345

UDGNet	0.44 147	1.02 410	1.74 139	0.35 258	0.19 136	0.58 194	0.23 105	0.49 54	0.66 285	0.41 119	0.38 102	0.34 107	0.29 146	0.53 169	0.30 149	0.24 402	0.10 173	0.37 435	0.19 339	0.27 317	0.15 177

AASNet	0.56 280	1.03 411	2.34 337	0.37 296	0.33 317	0.65 302	0.29 236	0.96 378	0.73 345	0.54 235	0.60 274	0.55 236	0.38 207	0.59 188	0.58 307	0.14 289	0.12 245	0.13 250	0.10 99	0.43 413	0.24 320

MaskLacGwcNet_RVC	0.77 389	1.04 412	2.06 280	0.94 457	0.35 336	0.89 408	0.40 325	0.85 289	0.63 250	0.55 252	0.63 298	0.75 345	0.38 207	2.38 433	0.48 268	1.10 473	0.31 422	0.36 431	0.21 354	0.53 436	0.55 442

pmcnn	1.32 449	1.05 413	2.77 413	0.74 441	1.43 477	0.72 347	0.56 392	0.96 378	0.91 415	0.99 425	2.92 480	6.01 492	0.70 378	2.38 433	3.32 471	0.13 250	0.10 173	0.08 7	0.06 9	0.34 368	0.22 286

PDISCO_ROB	0.75 382	1.06 414	2.11 292	0.64 431	0.59 428	1.13 438	0.43 340	1.14 445	1.05 433	0.64 345	0.71 357	0.96 405	0.61 353	1.21 291	0.76 349	0.37 435	0.18 348	0.27 411	0.24 367	0.56 439	0.32 377

PWCDC_ROB	0.72 368	1.06 414	2.09 288	0.47 376	0.36 344	0.78 377	0.26 174	0.98 390	1.34 454	0.61 317	2.07 457	0.64 286	0.61 353	0.83 251	0.71 338	0.31 426	0.14 279	0.15 312	0.12 192	0.60 443	0.21 276

Syn2CoEx	0.70 356	1.07 416	2.74 409	0.43 346	0.30 281	0.64 289	0.42 334	0.99 402	0.78 380	0.62 328	0.78 375	0.74 340	0.72 383	1.92 399	0.61 314	0.20 373	0.17 338	0.19 373	0.15 273	0.29 327	0.22 286

111	0.48 194	1.09 417	1.95 254	0.24 16	0.13 10	0.59 210	0.26 174	0.83 273	0.78 380	0.48 173	0.52 203	0.56 248	0.38 207	0.49 150	0.38 211	0.09 32	0.07 19	0.09 40	0.07 20	0.23 264	0.35 390

GCST	0.72 368	1.10 418	2.15 303	1.11 467	0.59 428	0.62 261	0.19 28	0.75 201	0.53 154	0.56 262	0.63 298	0.47 200	0.31 163	1.11 280	0.33 182	0.75 460	0.45 446	0.84 459	0.64 466	0.69 448	0.54 439

LSM	3.31 487	1.11 419	5.29 487	9.40 500	30.65 510	0.84 395	1.12 461	0.91 335	1.22 448	1.36 454	2.19 462	0.93 398	0.83 402	1.66 349	0.90 366	0.21 379	0.31 422	0.24 402	0.28 387	0.39 401	6.33 498

DDUNet	0.77 389	1.12 420	1.88 221	0.76 442	0.69 443	0.84 395	0.43 340	0.85 289	0.65 271	0.67 358	0.75 369	0.91 393	0.52 316	1.03 271	0.57 302	0.54 446	0.37 434	0.95 466	0.52 451	0.71 450	0.57 443

ADCP+	0.94 418	1.12 420	3.14 447	0.34 243	0.39 363	1.06 427	0.79 435	0.89 319	0.80 388	0.66 354	0.67 327	0.85 377	1.55 459	0.93 259	4.55 484	0.13 250	0.11 220	0.16 330	0.15 273	0.26 309	0.25 329

CSAN	1.25 446	1.12 420	3.04 438	0.51 392	0.37 355	1.06 427	1.15 463	1.22 450	1.08 438	1.17 443	1.91 455	1.04 422	1.31 444	5.96 492	2.43 454	0.26 411	0.22 383	0.24 402	0.24 367	0.31 346	0.30 364

SPS-STEREO	1.07 432	1.13 423	2.88 422	0.65 434	0.69 443	0.99 419	0.68 420	1.05 433	0.87 405	1.36 454	1.23 431	1.46 452	0.94 420	1.87 385	1.72 428	0.66 454	0.61 461	0.58 448	0.57 458	0.65 445	0.77 458
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
ACRE	0.56 280	1.14 424	2.77 413	0.76 442	0.28 265	0.60 220	0.56 392	0.76 213	0.58 194	0.55 252	0.62 286	0.41 142	0.29 146	0.44 107	0.39 222	0.11 170	0.19 359	0.13 250	0.14 250	0.36 380	0.18 236

FADNet_RVC	0.81 402	1.14 424	2.42 352	0.30 139	0.24 214	0.71 341	0.24 136	0.95 373	0.61 220	0.44 135	0.56 244	0.59 263	0.42 254	1.52 329	0.68 331	0.94 466	0.96 481	0.28 414	1.00 481	0.90 460	1.36 483

SuperB	1.15 437	1.14 424	5.43 488	0.36 276	0.26 243	0.81 388	0.89 443	0.88 313	1.17 445	0.67 358	0.68 335	0.63 278	1.39 452	1.74 361	3.37 472	0.15 306	0.12 245	0.17 347	0.16 292	2.80 491	0.25 329

MANE	2.90 484	1.14 424	2.96 431	1.03 462	1.01 464	5.01 493	2.45 487	5.36 495	6.88 493	3.58 490	4.76 492	5.99 491	4.99 489	4.23 486	4.61 485	0.56 449	0.67 465	0.44 442	0.78 472	0.51 432	1.03 476

AIO-test2	0.49 212	1.15 428	1.96 263	0.42 342	0.37 355	0.50 93	0.23 105	0.79 253	0.70 313	0.33 86	0.53 212	0.27 66	0.22 56	0.67 214	0.29 133	0.73 458	0.08 77	0.13 250	0.17 309	0.17 164	0.18 236

CC-Net-ROB	0.85 407	1.15 428	2.13 297	0.88 452	0.38 361	0.88 407	0.44 349	1.06 434	0.79 385	0.58 289	0.69 343	0.65 289	0.50 309	2.74 463	0.51 281	0.93 465	0.39 442	0.87 460	0.29 390	0.54 437	0.54 439

GANetREF_RVC	0.75 382	1.15 428	2.46 361	0.47 376	0.26 243	0.83 393	0.61 406	0.97 386	0.89 412	0.62 328	0.61 281	0.72 331	0.59 342	2.42 439	0.55 292	0.32 427	0.25 405	0.36 431	0.24 367	0.39 401	0.31 372
Zhang, Feihu and Prisacariu, Victor and Yang, Ruigang and Torr, Philip HS: GA-Net: Guided Aggregation Net for End- to-end Stereo Matching. CVPR 2019
iResNet_ROB	0.50 223	1.15 428	1.73 135	0.31 165	0.21 162	0.58 194	0.22 77	0.95 373	0.82 394	0.58 289	0.62 286	0.57 254	0.39 221	0.84 253	0.40 228	0.11 170	0.08 77	0.09 40	0.06 9	0.21 237	0.13 129

MeshStereo	1.21 442	1.15 428	3.01 437	0.34 243	0.28 265	1.10 435	0.69 422	1.35 457	1.01 429	2.71 483	2.41 468	2.96 472	1.45 455	2.80 466	1.40 414	0.22 392	0.22 383	0.22 389	0.19 339	0.50 430	0.26 338
C. Zhang, Z. Li, Y. Cheng, R. Cai, H. Chao, Y. Rui: MeshStereo: A Global Stereo Model with Mesh Alignment Regularization for View Interpolation. ICCV 2015
FADNet-RVC-Resample	0.67 341	1.16 433	3.16 449	0.37 296	0.29 271	0.62 261	0.38 319	0.86 299	0.63 250	0.51 204	0.50 187	0.57 254	0.45 276	1.57 335	0.49 273	0.24 402	0.32 428	0.23 396	0.19 339	0.27 317	0.62 448

CIPLG	0.56 280	1.19 434	2.46 361	0.80 446	0.31 297	0.61 241	0.57 396	0.76 213	0.57 184	0.56 262	0.63 298	0.41 142	0.30 154	0.45 118	0.40 228	0.11 170	0.20 370	0.13 250	0.13 222	0.35 376	0.19 252

RAFT + AFF	0.64 325	1.20 435	1.95 254	0.34 243	0.33 317	0.67 314	0.52 376	0.99 402	0.74 349	0.53 222	0.58 258	0.57 254	0.80 398	1.76 363	0.51 281	0.12 220	0.27 413	0.15 312	0.14 250	0.43 413	0.29 356

SANet	1.20 441	1.21 436	3.33 462	0.38 310	0.27 255	1.73 464	0.85 440	1.10 440	2.49 480	1.16 438	1.83 453	1.72 458	1.50 458	2.37 430	2.84 461	0.18 351	0.16 321	0.16 330	0.15 273	0.32 353	0.32 377

FADNet	0.64 325	1.22 437	2.06 280	0.32 193	0.30 281	0.66 308	0.29 236	0.88 313	0.72 331	0.44 135	0.48 162	0.66 294	0.57 335	1.84 383	0.45 253	0.46 442	0.20 370	0.17 347	0.19 339	0.59 440	0.24 320

UDG	0.77 389	1.23 438	2.15 303	0.67 436	0.59 428	0.78 377	0.38 319	0.90 325	0.70 313	0.61 317	0.69 343	1.01 415	0.67 371	1.02 269	0.73 345	0.45 440	0.34 429	0.87 460	0.51 449	0.67 447	0.46 430

ARAFT	0.60 304	1.23 438	3.10 443	0.28 92	0.16 51	0.64 289	0.36 305	0.90 325	0.67 293	0.61 317	0.49 179	0.55 236	0.31 163	1.24 298	0.32 172	0.10 112	0.08 77	0.14 285	0.13 222	0.37 387	0.21 276

DN-CSS_ROB	0.48 194	1.23 438	1.99 268	0.39 318	0.22 183	0.56 159	0.19 28	0.75 201	0.61 220	0.45 145	0.62 286	0.41 142	0.31 163	0.70 228	0.32 172	0.11 170	0.08 77	0.14 285	0.13 222	0.36 380	0.12 95

dual_stereo_RVC	0.35 72	1.25 441	1.82 196	0.20 3	0.12 3	0.26 5	0.15 4	0.43 25	0.37 24	0.14 1	0.10 1	0.11 1	0.19 32	0.46 125	0.14 1	0.11 170	0.09 140	0.08 7	0.05 1	0.76 454	0.18 236

IPLGR_C	0.58 291	1.25 441	2.72 403	0.80 446	0.31 297	0.60 220	0.61 406	0.76 213	0.58 194	0.56 262	0.62 286	0.41 142	0.31 163	0.43 101	0.40 228	0.11 170	0.22 383	0.13 250	0.15 273	0.35 376	0.19 252

FADNet-RVC	0.61 312	1.26 443	2.12 295	0.33 214	0.26 243	0.59 210	0.29 236	0.86 299	0.62 238	0.45 145	0.50 187	0.62 275	0.46 287	1.73 359	0.55 292	0.17 340	0.20 370	0.17 347	0.18 320	0.59 440	0.28 350

MFMNet_re	0.92 416	1.28 444	2.53 374	0.82 450	0.76 450	0.90 409	0.75 431	0.98 390	1.04 432	1.03 428	1.05 423	0.84 374	0.94 420	0.83 251	0.72 342	0.68 455	0.60 460	0.63 452	0.60 462	0.77 455	0.74 454

LL-Strereo	0.72 368	1.29 445	2.49 367	0.36 276	0.45 395	0.55 144	0.32 279	0.93 352	0.71 323	0.67 358	0.58 258	0.85 377	0.79 397	2.67 459	0.46 254	0.10 112	0.18 348	0.14 285	0.12 192	0.40 405	0.42 424

HBP-ISP	0.76 385	1.30 446	3.19 453	0.35 258	0.26 243	0.85 399	0.54 384	1.03 428	0.72 331	0.80 396	0.69 343	0.68 309	0.83 402	2.04 408	0.44 250	0.23 395	0.24 392	0.29 421	0.25 374	0.28 323	0.24 320

WZ-Net	0.92 416	1.31 447	3.76 469	0.41 334	0.36 344	0.86 401	0.71 426	1.00 410	1.06 436	0.82 405	0.92 399	1.06 426	1.05 430	2.16 419	1.61 423	0.19 365	0.13 262	0.15 312	0.16 292	0.32 353	0.28 350

RTS	1.21 442	1.31 447	6.39 490	0.52 396	0.51 412	1.61 456	0.79 435	1.03 428	1.37 456	1.13 435	1.30 436	1.10 432	0.85 406	2.65 456	2.08 441	0.21 379	0.24 392	0.18 367	0.18 320	0.43 413	0.32 377

RTSA	1.21 442	1.31 447	6.39 490	0.52 396	0.51 412	1.61 456	0.79 435	1.03 428	1.37 456	1.13 435	1.30 436	1.10 432	0.85 406	2.65 456	2.08 441	0.21 379	0.24 392	0.18 367	0.18 320	0.43 413	0.32 377

Wz-Net-SNSev	0.76 385	1.32 450	3.11 445	0.40 327	0.31 297	0.71 341	0.60 402	0.98 390	0.87 405	0.67 358	0.83 382	0.96 405	0.60 345	1.67 351	0.97 371	0.16 326	0.15 304	0.16 330	0.17 309	0.36 380	0.24 320

ADCMid	0.96 422	1.32 450	2.74 409	0.38 310	0.35 336	0.99 419	0.58 398	0.94 360	0.86 402	1.23 447	1.01 415	1.01 415	1.00 425	1.05 273	3.97 477	0.21 379	0.19 359	0.42 440	0.32 409	0.40 405	0.29 356

AnyNet_C32	1.00 426	1.33 452	2.53 374	0.49 386	0.54 416	1.15 440	1.14 462	0.91 335	0.89 412	1.11 434	0.95 406	0.87 383	0.93 417	1.50 326	4.07 479	0.21 379	0.20 370	0.25 407	0.24 367	0.38 393	0.33 384

IGEV-BASED-STEREO-	0.37 83	1.34 453	1.24 47	0.23 8	0.12 3	0.33 19	0.20 41	0.40 12	0.33 10	0.25 50	0.21 10	0.16 4	0.14 2	0.27 7	0.63 318	0.55 448	0.06 2	0.11 140	0.13 222	0.25 290	0.49 435

LE_ROB	4.43 491	1.35 454	9.38 493	2.79 493	3.93 491	2.43 483	3.46 493	2.68 484	11.19 494	11.66 499	4.73 491	5.26 489	10.46 497	4.50 489	9.49 496	0.82 463	0.69 470	1.34 479	0.98 480	0.75 453	0.76 457

ADCS	1.05 431	1.36 455	2.98 435	0.42 342	0.36 344	0.96 416	0.81 439	1.06 434	1.12 442	1.25 448	0.97 409	1.08 428	0.90 415	1.25 299	4.86 486	0.21 379	0.21 378	0.22 389	0.23 365	0.36 380	0.38 408

iResNetv2_ROB	0.59 298	1.43 456	2.96 431	0.40 327	0.22 183	0.58 194	0.28 214	0.91 335	0.73 345	0.57 273	0.63 298	0.60 269	0.41 238	0.74 236	0.35 197	0.11 170	0.08 77	0.10 82	0.07 20	0.43 413	0.17 217

SGM+DAISY	1.83 470	1.43 456	3.81 470	0.87 451	1.01 464	2.38 482	2.53 489	1.36 458	1.75 469	2.92 486	3.22 483	2.65 470	2.93 479	2.22 425	3.10 466	0.72 457	0.69 470	0.63 452	0.62 463	0.77 455	0.98 470

GASNet	0.73 377	1.47 458	3.04 438	0.47 376	0.33 317	0.57 177	0.34 291	0.91 335	0.75 362	0.58 289	0.58 258	0.74 340	0.55 326	2.03 407	0.65 324	0.21 379	0.15 304	0.19 373	0.17 309	0.51 432	0.28 350

AnyNet_C01	1.14 435	1.49 459	4.23 480	0.54 405	0.53 414	1.51 453	1.37 472	1.04 432	1.07 437	1.17 443	1.33 439	1.15 437	1.08 433	1.61 345	2.74 459	0.25 407	0.22 383	0.28 414	0.24 367	0.48 425	0.40 418

WAO-6	1.58 466	1.54 460	2.32 332	1.14 469	1.00 463	2.30 480	1.03 455	1.82 474	2.85 483	1.25 448	2.61 473	2.20 465	1.56 460	2.47 445	1.99 437	0.95 467	0.67 465	1.19 475	0.83 474	1.08 463	0.88 467

SQANet	0.80 397	1.58 461	2.53 374	0.76 442	0.83 452	0.76 364	0.36 305	0.83 273	0.64 258	0.63 336	0.69 343	0.73 334	0.51 311	1.21 291	0.53 287	0.77 462	0.29 416	0.59 450	0.29 390	0.86 459	0.61 447

test_for_model	0.64 325	1.60 462	1.82 196	1.23 471	1.02 466	0.53 125	0.23 105	0.75 201	0.50 120	0.57 273	0.29 47	0.25 47	0.20 40	0.26 5	0.22 56	0.76 461	0.31 422	0.08 7	0.07 20	1.68 481	0.50 438

JetBlue	1.78 468	1.63 463	3.92 473	0.73 439	1.21 474	4.38 492	3.35 491	1.59 467	1.20 447	1.26 451	1.52 446	2.37 467	1.88 468	3.23 475	3.00 462	0.53 444	0.47 451	0.48 445	0.49 446	1.29 473	0.97 469

WAO-7	1.48 461	1.63 463	2.49 367	0.93 456	0.75 447	1.72 463	1.10 459	1.84 475	1.96 475	1.43 460	2.54 470	1.97 461	1.61 462	3.06 471	2.08 441	0.69 456	0.66 464	0.94 465	0.74 470	0.80 457	0.69 453

IMH-64-1	1.39 456	1.64 465	1.86 215	1.36 473	1.11 470	1.39 447	1.19 465	1.76 471	1.45 459	1.16 438	2.21 463	1.53 454	1.38 450	1.98 402	1.52 419	1.29 477	0.67 465	1.27 476	0.69 467	1.29 473	0.98 470

IMH-64	1.39 456	1.64 465	1.86 215	1.36 473	1.11 470	1.39 447	1.19 465	1.76 471	1.45 459	1.16 438	2.21 463	1.53 454	1.38 450	1.98 402	1.52 419	1.29 477	0.67 465	1.27 476	0.69 467	1.29 473	0.98 470

coex-ft	5.95 494	1.67 467	60.57 514	0.34 243	0.30 281	0.77 372	0.69 422	0.74 190	4.41 486	19.22 506	2.15 461	1.62 457	7.97 494	1.81 377	8.96 495	0.44 438	2.08 492	0.18 367	0.19 339	0.38 393	4.62 497

MFN_U_SF_DS_RVC	1.01 428	1.67 467	2.32 332	0.47 376	0.39 363	1.47 449	0.95 446	0.95 373	0.91 415	0.84 408	0.94 404	1.05 424	0.60 345	2.95 469	0.72 342	0.41 436	0.72 474	0.32 426	0.55 452	0.74 451	1.22 480

otaku	1.03 429	1.68 469	2.72 403	0.95 458	0.73 446	1.03 425	0.59 400	0.99 402	0.86 402	0.69 367	1.61 447	0.98 409	0.64 362	1.46 317	1.14 394	0.95 467	0.46 448	0.72 457	0.40 434	1.24 471	0.78 459

Ntro	1.00 426	1.68 469	2.80 417	0.95 458	0.85 453	1.06 427	0.53 380	0.98 390	0.90 414	0.62 328	0.76 371	0.93 398	0.66 369	1.66 349	0.98 372	0.99 470	0.45 446	0.75 458	0.40 434	1.19 467	0.75 456

MSC_U_SF_DS_RVC	1.34 451	1.70 471	2.50 371	0.56 414	0.40 372	2.15 478	0.99 449	1.24 452	1.26 451	1.02 427	1.10 426	1.29 444	0.88 413	3.10 473	1.08 389	1.66 485	0.83 477	0.68 455	0.88 476	1.57 478	1.80 491

SGM-ForestM	2.98 485	1.70 471	3.52 467	0.67 436	0.47 403	5.18 494	3.36 492	3.30 491	2.86 484	4.44 492	3.79 487	9.80 496	5.50 492	6.29 493	6.52 491	0.27 416	0.36 432	0.24 402	0.27 384	0.38 393	0.58 445

Wz-Net-TNSev	0.91 414	1.73 473	3.08 441	0.36 276	0.31 297	1.00 422	0.71 426	1.06 434	0.97 423	0.71 375	0.72 361	1.09 430	0.87 410	2.42 439	1.59 422	0.20 373	0.20 370	0.16 330	0.20 349	0.44 421	0.35 390

RainbowNet	1.15 437	1.78 474	2.72 403	1.12 468	0.91 458	1.06 427	0.76 433	1.16 449	1.13 444	0.75 385	0.97 409	1.09 430	0.80 398	1.60 342	1.21 401	1.17 475	1.26 484	1.01 469	0.57 458	1.13 465	0.88 467

ACVNet_2	1.42 459	1.81 475	3.23 457	1.08 464	0.92 459	1.32 444	0.85 440	1.49 464	1.69 466	1.19 446	1.73 451	2.13 464	1.03 428	2.50 447	1.40 414	0.91 464	0.53 456	1.00 468	0.55 452	2.11 486	0.85 462

TorneroNet-64	2.65 477	1.83 476	3.30 459	1.46 476	1.20 473	3.89 488	0.99 449	3.51 493	6.71 492	2.56 481	4.60 490	4.22 481	3.85 487	3.33 476	3.14 467	1.19 476	0.65 463	1.39 481	0.79 473	3.31 493	1.15 478

Dean	1.79 469	1.83 476	3.92 473	1.29 472	1.07 469	1.55 454	1.00 452	1.95 478	2.33 477	1.47 462	4.19 489	4.26 484	1.33 447	2.21 422	1.48 418	1.14 474	0.68 469	1.18 472	0.74 470	1.24 471	0.98 470

UNDER WATER	2.74 479	1.85 478	4.54 482	1.81 484	1.44 479	2.34 481	1.40 475	3.24 488	6.60 491	2.60 482	2.76 476	5.75 490	5.24 491	3.02 470	4.01 478	1.45 481	0.81 476	1.59 487	1.06 482	1.80 482	1.51 486

ACVNet-4b	1.93 472	1.85 478	4.10 478	1.07 463	0.86 454	1.15 440	0.53 380	1.06 434	1.12 442	0.64 345	1.09 425	1.99 462	0.70 378	2.20 421	9.86 498	5.62 496	0.41 445	1.03 470	0.55 452	1.86 484	0.85 462

UNDER WATER-64	2.47 476	1.89 480	4.86 483	1.82 485	1.44 479	3.18 487	1.57 479	2.62 482	5.64 488	2.05 469	2.13 460	4.13 480	3.76 486	2.62 454	3.42 473	1.47 482	0.85 478	1.57 486	1.07 483	1.82 483	1.49 485

PWCK	1.49 462	1.90 481	3.22 456	1.09 465	0.54 416	1.71 462	1.73 480	1.49 464	1.53 462	1.44 461	1.80 452	1.82 459	1.30 443	3.34 477	1.76 430	1.07 472	0.56 458	0.97 467	0.58 460	1.38 477	0.65 451

ACVNet_1	1.33 450	1.91 482	4.03 476	1.09 465	0.88 455	1.19 443	0.66 414	1.24 452	1.17 445	0.94 421	0.96 407	3.09 474	1.04 429	2.37 430	1.11 392	1.04 471	0.48 454	1.03 470	0.48 444	1.12 464	0.83 461

TorneroNet	5.50 493	1.92 483	3.16 449	1.47 477	1.25 476	14.07 500	1.06 457	4.90 494	20.99 511	10.17 495	16.48 503	11.88 500	6.93 493	3.34 477	4.20 481	1.30 479	0.69 470	1.45 483	0.86 475	2.61 490	1.20 479

MADNet+	1.36 453	1.93 484	5.95 489	0.81 449	0.59 428	1.57 455	1.09 458	1.39 461	1.22 448	0.84 408	1.01 415	1.25 443	1.12 436	3.19 474	2.36 453	0.45 440	0.47 451	0.38 437	0.34 416	0.59 440	0.57 443

KSHMR	4.10 489	1.97 485	5.27 486	1.71 481	1.47 481	1.96 470	1.28 468	3.19 487	17.33 506	2.12 470	15.91 501	9.18 495	1.57 461	8.42 496	1.98 436	1.52 483	1.26 484	1.67 488	1.19 485	1.67 480	1.40 484

notaker	2.66 478	2.07 486	3.31 461	2.61 492	1.43 477	1.76 465	1.11 460	2.76 485	1.79 471	2.26 477	11.53 499	3.96 479	4.29 488	3.09 472	2.76 460	1.55 484	0.88 479	1.70 489	1.07 483	2.00 485	1.35 482

ktn	4.35 490	2.10 487	2.89 425	1.80 483	1.49 483	2.13 477	1.41 477	2.26 480	12.72 496	11.41 498	16.43 502	11.15 498	3.75 485	4.36 488	3.18 468	1.82 487	0.98 483	1.73 490	1.21 486	2.97 492	1.27 481

DispFullNet	1.67 467	2.10 487	5.22 485	1.53 478	8.90 494	0.86 401	0.31 256	0.96 378	0.96 422	1.37 457	1.01 415	1.13 435	1.98 470	1.51 327	0.91 367	0.54 446	0.31 422	1.18 472	0.63 465	1.13 465	0.80 460

MADNet++	2.79 480	2.11 489	2.97 434	2.49 490	2.28 489	2.95 486	2.31 486	2.67 483	2.47 479	3.03 488	3.13 482	2.70 471	2.92 478	4.10 485	4.48 483	2.68 491	2.24 494	3.04 495	2.44 493	2.37 488	2.34 492

WAO-8	2.80 481	2.14 490	2.89 425	1.91 486	1.04 467	3.98 489	0.96 447	3.26 489	6.17 489	2.15 474	3.37 484	3.31 476	2.41 475	11.84 498	2.03 439	2.05 489	1.86 488	1.54 484	0.92 477	1.22 468	0.87 465

Venus	2.80 481	2.14 490	2.89 425	1.91 486	1.04 467	3.98 489	0.96 447	3.26 489	6.17 489	2.15 474	3.37 484	3.31 476	2.41 475	11.84 498	2.03 439	2.05 489	1.86 488	1.54 484	0.92 477	1.22 468	0.87 465

IMH	2.02 474	2.15 492	2.69 400	1.68 479	1.12 472	1.66 461	0.92 445	2.10 479	1.92 474	1.32 453	2.66 475	2.21 466	1.69 464	5.78 490	1.68 425	5.54 495	0.96 481	1.31 478	0.71 469	1.32 476	0.99 475

LVE	1.96 473	2.17 493	3.14 447	1.68 479	1.80 487	1.63 458	1.03 455	2.34 481	2.81 482	1.25 448	2.89 478	4.24 483	1.29 441	2.79 465	1.44 416	2.85 492	0.91 480	1.18 472	1.46 489	1.23 470	1.10 477

MFN_U_SF_RVC	1.55 465	2.39 494	3.16 449	0.65 434	0.41 379	1.12 436	0.46 358	1.23 451	1.33 453	1.61 464	1.20 429	1.43 451	0.98 424	1.76 363	1.97 435	1.90 488	1.80 486	1.98 491	2.15 491	1.63 479	1.77 490

HanzoNet	7.64 495	2.86 495	5.05 484	7.01 498	3.97 492	2.18 479	1.34 471	3.37 492	4.05 485	13.17 500	10.58 493	10.73 497	16.52 503	8.45 497	10.51 499	10.48 503	9.72 505	5.59 499	13.46 504	6.84 499	6.83 499

JetRed	3.29 486	4.93 496	10.17 494	1.45 475	1.72 486	7.44 495	5.05 496	3.06 486	2.12 476	2.41 480	2.39 467	2.99 473	2.37 474	3.51 480	6.44 490	1.32 480	1.90 490	1.37 480	1.23 487	2.21 487	1.76 489

DGTPSM_ROB	8.89 497	5.62 497	12.25 496	5.92 497	11.32 496	8.54 496	24.18 504	6.40 497	13.49 497	5.15 493	11.46 497	6.19 493	10.92 498	7.00 494	13.72 500	4.47 493	7.65 498	3.92 496	7.45 500	4.38 496	7.87 500

DPSMNet_ROB	9.48 498	5.64 498	13.01 500	8.82 499	11.82 497	8.54 496	24.20 505	6.41 498	13.65 500	5.32 494	11.47 498	6.33 494	10.92 498	7.69 495	13.89 501	7.25 502	8.19 500	5.06 497	7.78 501	5.31 498	8.26 501

BEATNet-Init1	12.10 499	11.19 499	27.29 512	2.99 494	3.51 490	21.84 511	11.10 498	14.34 504	13.83 501	20.34 507	20.33 508	26.35 514	20.03 505	19.06 509	14.80 504	1.74 486	1.81 487	2.05 492	2.49 494	3.69 495	3.12 495

Anonymous_1	22.91 506	11.20 500	12.13 495	12.75 501	26.28 509	19.43 506	27.92 509	14.08 503	13.61 498	14.96 501	10.58 493	11.26 499	11.19 500	12.55 502	14.57 503	38.28 515	7.88 499	34.96 512	63.99 512	89.57 515	10.94 504

DPSM_ROB	12.34 500	11.21 501	12.51 497	12.91 502	12.80 499	19.84 508	28.28 510	14.38 505	14.28 502	10.58 496	11.26 495	12.03 501	11.85 501	13.15 504	15.34 505	7.11 500	8.31 501	6.50 501	7.35 498	8.84 500	8.31 502

DPSM	12.34 500	11.21 501	12.51 497	12.91 502	12.80 499	19.84 508	28.28 510	14.38 505	14.28 502	10.58 496	11.26 495	12.03 501	11.85 501	13.15 504	15.34 505	7.11 500	8.31 501	6.50 501	7.35 498	8.84 500	8.31 502

PML	23.15 507	16.83 503	7.78 492	5.49 496	9.93 495	51.13 515	104.50 515	5.76 496	13.62 499	37.30 515	105.93 515	30.86 515	23.50 510	12.07 500	7.87 494	6.30 498	2.12 493	6.32 500	2.43 492	10.44 502	2.90 494

LRCNet_RVC	13.74 503	19.30 504	12.75 499	19.46 506	12.69 498	1.86 466	0.41 331	12.33 501	1.05 433	15.77 502	18.83 507	12.62 503	8.70 496	12.21 501	9.62 497	22.22 508	8.37 503	25.85 509	24.01 509	19.32 507	17.44 508

ASD4		19.65 505

DLNR_Zeroshot_test	13.43 502	19.94 506	23.55 506	121.61 516	35.03 511	0.46 67	0.15 4	8.02 499	0.35 15	0.28 68	0.37 94	0.26 59	0.17 11	0.76 240	0.29 133	6.42 499	0.26 407	0.09 40	0.38 429	50.13 514	0.18 236

xxxxx1	28.96 513	20.11 507	14.07 502	49.74 512	39.15 512	18.98 502	26.64 506	21.94 509	20.21 508	16.45 503	17.48 504	18.36 504	21.56 506	16.21 506	20.88 508	23.07 509	26.55 511	66.40 513	78.70 513	30.27 510	32.51 513

tt_ll	28.96 513	20.11 507	14.07 502	49.74 512	39.15 512	18.98 502	26.64 506	21.94 509	20.21 508	16.45 503	17.48 504	18.36 504	21.56 506	16.21 506	20.88 508	23.07 509	26.55 511	66.40 513	78.70 513	30.27 510	32.51 513

ff	28.96 513	20.11 507	14.07 502	49.74 512	39.15 512	18.98 502	26.64 506	21.94 509	20.21 508	16.45 503	17.48 504	18.36 504	21.56 506	16.21 506	20.88 508	23.07 509	26.55 511	66.40 513	78.70 513	30.27 510	32.51 513

DPSimNet_ROB	17.97 504	20.20 510	24.98 508	17.62 504	15.92 502	21.53 510	21.00 503	13.70 502	15.61 504	23.89 512	14.69 500	22.87 508	24.58 514	12.70 503	14.56 502	18.48 507	12.91 506	20.21 507	12.05 502	17.76 503	14.17 505

HaxPig	19.86 505	22.40 511	22.34 505	17.95 505	17.95 503	11.77 499	11.89 499	16.02 507	15.89 505	21.10 508	21.41 509	18.74 507	18.39 504	20.08 510	19.69 507	23.63 512	23.22 510	24.06 508	23.69 508	23.00 508	23.95 510

CasAABBNet	24.81 509	22.53 512	24.83 507	26.08 509	25.74 507	39.86 512	57.06 514	28.87 513	28.83 514	21.16 510	22.54 511	24.22 510	23.89 512	26.38 512	30.87 514	14.25 504	16.71 508	13.09 503	14.81 506	17.78 504	16.71 506

Selective-RAFT-Error	24.87 510	22.59 513	25.14 509	26.13 510	25.82 508	39.93 513	57.03 513	28.97 514	28.95 515	21.21 511	22.65 512	24.25 511	23.98 513	26.43 513	30.83 513	14.27 505	16.71 508	13.10 504	14.82 507	17.82 505	16.76 507

LSM0	26.58 511	22.63 514	25.88 510	30.13 511	52.21 515	39.94 514	56.74 512	28.97 514	28.72 513	21.14 509	22.26 510	24.43 512	23.88 511	26.54 514	30.87 514	14.32 506	16.55 507	13.12 505	14.71 505	17.92 506	20.60 509

MEDIAN_ROB	23.96 508	27.05 515	26.39 511	22.16 507	22.13 505	16.12 501	13.97 500	20.24 508	20.05 507	25.50 513	25.31 513	22.96 509	22.63 509	24.39 511	23.24 511	28.20 513	27.23 514	28.62 510	27.75 510	27.50 509	27.76 511

AVERAGE_ROB	26.93 512	30.34 516	29.27 513	25.82 508	25.34 506	19.48 507	15.17 501	23.55 512	23.00 512	28.45 514	27.87 514	26.25 513	25.86 515	26.96 515	25.55 512	31.30 514	30.07 515	31.76 511	30.81 511	30.79 513	30.93 512

test_example2	115.39 516	123.23 517	94.57 515	115.52 515	123.55 516	101.63 516	114.33 516	53.41 516	99.48 516	134.90 516	135.05 516	85.83 516	85.11 516	111.32 516	106.15 516	152.55 516	205.26 516	99.78 516	114.96 516	140.96 516	110.20 516

ccccc		297.21 518		374.70 517	380.44 517	203.92 517		216.32 517		203.37 517		215.01 517		312.78 517		412.57 517	356.13 517	256.09 517	227.69 517	428.88 517

Low-res two-view benchmark