Low-res two-view results

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

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

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

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

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

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

FTStereo	0.76 310	0.18 1	2.35 269	0.71 362	0.21 116	0.73 280	1.79 402	0.57 67	0.53 102	1.07 354	1.63 371	1.29 368	2.13 393	0.75 177	0.29 89	0.19 297	0.08 59	0.12 139	0.11 127	0.11 22	0.40 348

11t1	0.33 20	0.19 2	1.41 32	0.33 157	0.16 38	0.48 42	0.21 34	0.67 108	0.48 66	0.40 62	0.34 40	0.32 56	0.33 115	0.42 62	0.27 67	0.11 128	0.12 201	0.10 50	0.08 30	0.13 51	0.14 109

GrayStereo	0.66 266	0.19 2	1.76 98	0.90 376	0.23 149	0.62 199	1.42 399	0.62 89	0.60 145	0.72 307	0.78 300	0.56 179	3.07 404	0.60 141	0.26 59	0.09 17	0.08 59	0.10 50	0.21 301	0.11 22	0.18 190

x	0.35 35	0.20 4	1.36 24	0.33 157	0.17 62	0.47 36	0.24 87	0.75 148	0.54 109	0.40 62	0.40 64	0.42 105	0.34 123	0.45 77	0.32 120	0.11 128	0.14 229	0.11 94	0.09 46	0.12 32	0.14 109

test-3	0.43 88	0.20 4	1.70 76	0.34 180	0.32 246	0.45 21	0.23 64	0.71 120	0.46 52	0.51 146	0.29 20	0.45 126	0.21 17	0.59 136	0.98 297	0.08 4	0.07 11	0.10 50	0.35 353	0.29 263	0.28 285

test_1	0.43 88	0.20 4	1.70 76	0.34 180	0.32 246	0.45 21	0.23 64	0.71 120	0.46 52	0.50 134	0.29 20	0.45 126	0.21 17	0.59 136	0.98 297	0.08 4	0.07 11	0.10 50	0.35 353	0.29 263	0.29 291

test_3	0.44 97	0.20 4	1.70 76	0.36 212	0.32 246	0.47 36	0.30 178	0.73 133	0.49 70	0.50 134	0.30 25	0.45 126	0.22 21	0.59 136	0.98 297	0.08 4	0.10 143	0.11 94	0.35 353	0.29 263	0.28 285

SST-Stereo	0.52 189	0.20 4	1.76 98	0.62 354	0.53 347	0.62 199	0.66 336	0.55 63	0.61 159	0.58 219	0.53 146	0.52 161	0.60 275	1.59 271	0.29 89	0.11 128	0.07 11	0.12 139	0.10 78	0.16 110	0.10 28

mmm	0.38 48	0.21 9	1.18 9	0.35 194	0.17 62	0.49 47	0.26 118	0.78 181	0.52 86	0.50 134	0.57 181	0.41 92	0.37 138	0.71 172	0.31 110	0.11 128	0.13 215	0.14 223	0.13 182	0.15 83	0.14 109

1111x	0.74 305	0.21 9	1.93 179	0.31 119	0.17 62	0.63 215	0.32 209	1.03 350	0.74 271	0.52 153	0.62 214	0.57 185	0.47 224	2.38 354	4.25 402	0.12 175	0.14 229	0.11 94	0.12 157	0.12 32	0.14 109

qqq	0.38 48	0.21 9	1.34 23	0.28 59	0.15 25	0.45 21	0.26 118	0.76 157	0.52 86	0.39 60	0.41 68	0.46 134	0.36 130	0.96 202	0.30 100	0.11 128	0.14 229	0.12 139	0.12 157	0.12 32	0.14 109

RAFT_R40	0.50 165	0.21 9	1.76 98	0.50 318	0.40 306	0.61 179	0.53 304	0.56 64	0.60 145	0.56 197	0.54 156	0.55 170	0.51 242	1.57 265	0.53 218	0.11 128	0.07 11	0.12 139	0.10 78	0.16 110	0.09 17

xxxx	0.70 284	0.21 9	1.33 21	0.28 59	0.18 85	0.63 215	0.24 87	1.02 343	0.69 227	0.50 134	0.62 214	0.58 192	0.38 143	1.47 255	5.21 408	0.13 204	0.12 201	0.11 94	0.10 78	0.12 32	0.15 139

test_xeample	0.72 294	0.21 9	1.36 24	0.27 41	0.17 62	0.59 149	0.28 151	1.01 340	0.70 236	0.55 188	0.67 254	0.44 119	0.39 157	1.88 318	5.17 407	0.12 175	0.10 143	0.11 94	0.10 78	0.13 51	0.15 139

R-Stereo Train	0.36 40	0.21 9	1.70 76	0.29 80	0.18 85	0.55 92	0.26 118	0.78 181	0.36 6	0.57 207	0.67 254	0.33 59	0.24 32	0.32 23	0.23 35	0.10 79	0.08 59	0.09 21	0.07 13	0.09 7	0.12 64

RAFT-Stereo	0.36 40	0.21 9	1.70 76	0.29 80	0.18 85	0.55 92	0.26 118	0.78 181	0.36 6	0.57 207	0.67 254	0.33 59	0.24 32	0.32 23	0.23 35	0.10 79	0.08 59	0.09 21	0.07 13	0.09 7	0.12 64
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
ttt	0.66 266	0.22 17	1.68 70	0.34 180	0.24 162	0.60 159	0.26 118	1.00 332	0.77 297	0.55 188	0.67 254	0.54 167	0.36 130	2.14 339	3.03 382	0.16 263	0.13 215	0.13 194	0.12 157	0.15 83	0.17 172

riskmin	0.37 43	0.22 17	1.74 88	0.32 141	0.20 108	0.48 42	0.20 23	0.66 99	0.46 52	0.36 46	0.34 40	0.69 248	0.45 211	0.39 53	0.27 67	0.11 128	0.08 59	0.12 139	0.08 30	0.13 51	0.16 161

PSM-AAD	0.63 251	0.22 17	1.77 106	0.37 230	0.23 149	0.86 328	1.17 385	0.59 76	0.60 145	0.64 275	0.71 283	0.68 241	2.93 401	0.65 156	0.31 110	0.09 17	0.07 11	0.17 280	0.15 228	0.13 51	0.33 317

CRE-IMP	0.41 69	0.22 17	1.76 98	0.48 314	0.17 62	0.79 308	0.69 343	0.52 44	0.52 86	0.47 97	0.42 71	0.45 126	0.26 56	0.41 59	0.31 110	0.11 128	0.07 11	0.12 139	0.09 46	0.17 130	0.23 247

DualNet	0.64 254	0.23 21	2.01 201	0.30 94	0.21 116	0.57 118	0.26 118	0.74 138	0.88 329	0.53 162	0.63 224	0.66 225	0.39 157	0.63 146	3.43 393	0.10 79	0.24 322	0.15 249	0.13 182	0.25 232	0.36 331

ffm	0.47 135	0.23 21	2.01 201	0.30 94	0.21 116	0.57 118	0.26 118	0.74 138	0.88 329	0.53 162	0.63 224	0.66 225	0.39 157	0.63 146	0.19 3	0.10 79	0.24 322	0.15 249	0.13 182	0.25 232	0.36 331

ff1	0.73 302	0.23 21	2.01 201	0.30 94	0.21 116	0.57 118	0.26 118	0.74 138	0.88 329	0.53 162	0.63 224	0.66 225	0.39 157	2.52 370	3.43 393	0.10 79	0.24 322	0.15 249	0.13 182	0.25 232	0.36 331

mmx	0.72 294	0.23 21	2.01 201	0.30 94	0.21 116	0.57 118	0.26 118	0.99 324	0.76 293	0.53 162	0.63 224	0.66 225	0.39 157	2.52 370	3.43 393	0.13 204	0.10 143	0.15 249	0.13 182	0.15 83	0.15 139

xxx	0.72 294	0.23 21	2.01 201	0.30 94	0.21 116	0.57 118	0.26 118	0.99 324	0.76 293	0.53 162	0.63 224	0.66 225	0.39 157	2.52 370	3.43 393	0.13 204	0.10 143	0.15 249	0.13 182	0.15 83	0.15 139

Selective-IGEV	0.29 4	0.23 21	1.28 15	0.27 41	0.30 222	0.35 10	0.20 23	0.56 64	0.38 10	0.21 2	0.30 25	0.22 8	0.18 6	0.37 46	0.18 1	0.07 1	0.06 1	0.08 3	0.15 228	0.16 110	0.29 291

GMM-Stereo	0.50 165	0.23 21	2.41 279	0.54 334	0.24 162	0.77 299	0.46 283	0.59 76	0.57 124	0.58 219	0.73 289	0.47 140	0.43 200	0.68 160	0.27 67	0.10 79	0.06 1	0.13 194	0.13 182	0.14 69	0.44 357

222	0.78 318	0.23 21	1.23 12	0.28 59	0.18 85	0.62 199	0.24 87	1.02 343	0.70 236	0.58 219	0.66 251	0.46 134	0.42 190	1.80 302	6.53 412	0.13 204	0.10 143	0.11 94	0.10 78	0.12 32	0.17 172

AEACV	0.33 20	0.24 29	1.44 36	0.28 59	0.35 273	0.47 36	0.21 34	0.43 7	0.28 1	0.26 27	0.25 14	0.22 8	0.38 143	0.30 14	0.18 1	0.09 17	0.35 356	0.09 21	0.36 359	0.23 206	0.25 263

anonymousdsp2	0.34 27	0.24 29	1.16 8	0.28 59	0.15 25	0.57 118	0.23 64	0.79 193	0.47 65	0.38 55	0.37 47	0.40 88	0.25 43	0.47 90	0.21 23	0.09 17	0.07 11	0.10 50	0.13 182	0.19 166	0.27 280

SFCPSM	0.46 122	0.24 29	2.35 269	0.27 41	0.27 198	0.70 267	0.32 209	0.96 302	0.63 184	0.49 127	0.52 138	0.43 108	0.36 130	0.52 115	0.43 179	0.12 175	0.09 114	0.12 139	0.16 243	0.16 110	0.12 64

Any-RAFT	0.38 48	0.25 32	1.89 164	0.27 41	0.17 62	0.68 259	0.21 34	0.78 181	0.53 102	0.43 77	0.43 73	0.54 167	0.30 101	0.41 59	0.20 19	0.10 79	0.12 201	0.08 3	0.06 7	0.10 11	0.09 17

CAS	0.35 35	0.25 32	1.30 18	0.79 368	0.34 263	0.51 59	0.23 64	0.46 13	0.39 15	0.22 5	0.31 28	0.20 2	0.17 1	0.28 3	0.23 35	0.73 382	0.06 1	0.07 1	0.05 1	0.09 7	0.37 338

knoymous	0.34 27	0.25 32	1.75 94	0.24 7	0.18 85	0.45 21	0.24 87	0.57 67	0.38 10	0.41 68	0.39 61	0.55 170	0.25 43	0.38 50	0.23 35	0.11 128	0.08 59	0.12 139	0.07 13	0.13 51	0.12 64

NF-Stereo	0.48 139	0.25 32	1.81 135	0.52 325	0.16 38	0.61 179	0.44 275	0.66 99	0.61 159	0.50 134	0.47 91	0.37 70	0.26 56	1.45 247	0.79 284	0.11 128	0.07 11	0.12 139	0.10 78	0.13 51	0.16 161

OCTAStereo	0.48 139	0.25 32	1.81 135	0.52 325	0.16 38	0.61 179	0.43 267	0.66 99	0.61 159	0.50 134	0.47 91	0.37 70	0.26 56	1.44 243	0.80 285	0.11 128	0.07 11	0.12 139	0.10 78	0.13 51	0.17 172

NRIStereo	0.46 122	0.25 32	1.77 106	0.47 306	0.16 38	0.95 341	0.74 351	0.51 34	0.56 121	0.48 116	0.39 61	0.59 194	0.29 93	0.77 184	0.32 120	0.11 128	0.13 215	0.11 94	0.09 46	0.21 186	0.24 254

RE-Stereo	0.48 139	0.25 32	1.81 135	0.52 325	0.16 38	0.61 179	0.43 267	0.66 99	0.60 145	0.50 134	0.47 91	0.37 70	0.26 56	1.44 243	0.78 279	0.11 128	0.07 11	0.12 139	0.10 78	0.13 51	0.17 172

TVStereo	0.48 139	0.25 32	1.81 135	0.52 325	0.16 38	0.61 179	0.43 267	0.66 99	0.60 145	0.50 134	0.47 91	0.37 70	0.26 56	1.44 243	0.78 279	0.11 128	0.07 11	0.12 139	0.10 78	0.13 51	0.17 172

EAI-Stereo	0.78 318	0.25 32	1.67 69	0.54 334	0.59 358	1.95 392	2.05 404	1.11 366	0.64 191	0.95 347	1.49 366	0.50 152	0.67 298	0.59 136	1.44 339	0.09 17	0.19 292	0.09 21	0.49 373	0.13 51	0.22 229

Selective-RAFT	0.35 35	0.26 41	1.48 43	0.31 119	0.15 25	0.61 179	0.19 14	0.60 83	0.54 109	0.28 33	0.29 20	0.40 88	0.33 115	0.50 108	0.27 67	0.10 79	0.07 11	0.09 21	0.35 353	0.19 166	0.08 10

CES	0.30 8	0.27 42	1.09 4	0.23 3	0.50 340	0.40 15	0.20 23	0.46 13	0.44 39	0.22 5	0.28 17	0.26 34	0.19 10	0.33 29	0.21 23	0.09 17	0.07 11	0.08 3	0.05 1	0.15 83	0.49 363

EGLCR-Stereo	0.29 4	0.27 42	0.97 2	0.30 94	0.19 98	0.56 101	0.17 5	0.68 111	0.36 6	0.30 35	0.18 1	0.27 40	0.17 1	0.38 50	0.19 3	0.09 17	0.07 11	0.10 50	0.08 30	0.10 11	0.35 323

DCANet-4	0.40 65	0.27 42	2.21 243	0.25 15	0.14 12	0.51 59	0.22 46	0.77 167	0.72 253	0.54 174	0.47 91	0.28 43	0.37 138	0.37 46	0.34 135	0.09 17	0.07 11	0.08 3	0.07 13	0.08 1	0.22 229

tt	4.93 412	0.27 42	4.20 399	2.29 409	1.58 407	10.20 419	16.97 422	9.42 420	5.02 407	1.67 387	1.28 357	4.68 407	5.03 411	3.37 399	5.92 409	6.16 418	9.47 425	2.82 415	3.18 417	3.60 415	1.53 409

BUS	0.41 69	0.27 42	1.13 5	0.30 94	0.21 116	0.91 337	0.23 64	1.00 332	0.61 159	0.63 266	0.53 146	0.66 225	0.30 101	0.43 65	0.32 120	0.13 204	0.10 143	0.14 223	0.12 157	0.12 32	0.11 38

BSDual-CNN	0.41 69	0.27 42	1.13 5	0.30 94	0.21 116	0.76 291	0.31 188	1.00 332	0.61 159	0.63 266	0.53 146	0.63 209	0.37 138	0.43 65	0.38 151	0.13 204	0.10 143	0.14 223	0.12 157	0.12 32	0.11 38

psmg	0.41 69	0.27 42	1.13 5	0.27 41	0.21 116	0.75 289	0.36 233	0.90 260	0.61 159	0.59 232	0.59 190	0.63 209	0.37 138	0.43 65	0.38 151	0.13 204	0.10 143	0.13 194	0.12 157	0.13 51	0.11 38

GLC_STEREO	0.28 1	0.27 42	1.36 24	0.28 59	0.12 3	0.41 17	0.20 23	0.37 2	0.38 10	0.26 27	0.30 25	0.25 27	0.19 10	0.33 29	0.24 49	0.09 17	0.11 176	0.12 139	0.10 78	0.13 51	0.09 17

Patchmatch Stereo++	0.39 61	0.27 42	1.78 110	0.44 284	0.16 38	0.61 179	0.27 141	0.51 34	0.52 86	0.47 97	0.43 73	0.43 108	0.28 80	0.54 124	0.28 76	0.12 175	0.08 59	0.12 139	0.10 78	0.17 130	0.12 64
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	0.48 139	0.27 42	1.85 145	0.51 321	0.17 62	0.61 179	0.40 252	0.61 85	0.57 124	0.52 153	0.48 103	0.39 80	0.25 43	1.46 248	0.77 277	0.12 175	0.08 59	0.13 194	0.12 157	0.12 32	0.14 109

KMStereo	0.48 139	0.27 42	1.85 145	0.51 321	0.17 62	0.61 179	0.40 252	0.61 85	0.57 124	0.52 153	0.48 103	0.39 80	0.25 43	1.46 248	0.77 277	0.12 175	0.08 59	0.13 194	0.12 157	0.12 32	0.14 109

PSM-adaLoss	0.38 48	0.27 42	1.78 110	0.44 284	0.17 62	0.60 159	0.29 171	0.51 34	0.52 86	0.47 97	0.43 73	0.44 119	0.28 80	0.47 90	0.28 76	0.12 175	0.08 59	0.12 139	0.10 78	0.17 130	0.12 64

ROB_FTStereo_v2	0.38 48	0.27 42	1.78 110	0.44 284	0.17 62	0.61 179	0.28 151	0.51 34	0.52 86	0.47 97	0.43 73	0.44 119	0.28 80	0.47 90	0.28 76	0.12 175	0.08 59	0.12 139	0.10 78	0.17 130	0.12 64

ROB_FTStereo	0.38 48	0.27 42	1.78 110	0.44 284	0.17 62	0.61 179	0.26 118	0.51 34	0.52 86	0.47 97	0.43 73	0.43 108	0.28 80	0.49 103	0.28 76	0.12 175	0.08 59	0.12 139	0.10 78	0.17 130	0.12 64

HUI-Stereo	0.38 48	0.27 42	1.79 128	0.44 284	0.17 62	0.61 179	0.28 151	0.51 34	0.52 86	0.47 97	0.43 73	0.44 119	0.28 80	0.45 77	0.28 76	0.12 175	0.08 59	0.12 139	0.10 78	0.17 130	0.12 64

Pruner-Stereo	0.51 180	0.27 42	1.78 110	1.79 403	0.19 98	0.62 199	0.45 281	0.57 67	0.60 145	0.61 247	0.48 103	0.41 92	0.24 32	0.46 83	1.00 303	0.12 175	0.07 11	0.12 139	0.10 78	0.12 32	0.13 96

iGMRVC	0.39 61	0.27 42	1.78 110	0.44 284	0.17 62	0.61 179	0.27 141	0.51 34	0.52 86	0.47 97	0.43 73	0.44 119	0.28 80	0.55 128	0.28 76	0.12 175	0.08 59	0.12 139	0.10 78	0.17 130	0.12 64

iRAFT	0.39 61	0.27 42	1.78 110	0.44 284	0.16 38	0.61 179	0.27 141	0.51 34	0.52 86	0.47 97	0.43 73	0.43 108	0.28 80	0.54 124	0.28 76	0.12 175	0.08 59	0.12 139	0.10 78	0.17 130	0.12 64

cross-raft	0.40 65	0.27 42	2.22 246	0.30 94	0.17 62	0.49 47	0.35 227	0.71 120	0.39 15	0.43 77	0.45 84	0.64 217	0.25 43	0.32 23	0.25 56	0.08 4	0.08 59	0.09 21	0.23 307	0.11 22	0.14 109

RAFT-IKP	0.38 48	0.27 42	1.79 128	0.44 284	0.16 38	0.60 159	0.28 151	0.51 34	0.52 86	0.47 97	0.43 73	0.43 108	0.28 80	0.50 108	0.28 76	0.12 175	0.08 59	0.12 139	0.10 78	0.17 130	0.12 64

DeepStereo_RVC	0.44 97	0.28 62	1.92 176	0.49 316	0.17 62	0.60 159	0.59 323	0.50 32	0.52 86	0.49 127	0.45 84	0.39 80	0.86 333	0.45 77	0.33 130	0.11 128	0.08 59	0.11 94	0.09 46	0.15 83	0.19 198

s12784h	0.36 40	0.28 62	1.58 54	0.23 3	0.11 1	0.62 199	0.24 87	0.79 193	0.64 191	0.44 82	0.52 138	0.28 43	0.26 56	0.50 108	0.24 49	0.11 128	0.06 1	0.09 21	0.06 7	0.16 110	0.06 1

GES	0.44 97	0.28 62	1.88 160	0.30 94	0.18 85	0.61 179	0.30 178	0.88 248	0.46 52	0.47 97	0.52 138	0.39 80	0.42 190	0.58 133	0.67 256	0.15 246	0.11 176	0.12 139	0.10 78	0.15 83	0.17 172

UPFNet	0.46 122	0.28 62	1.73 84	0.33 157	0.32 246	0.65 238	0.38 246	0.83 211	0.59 141	0.57 207	0.52 138	0.61 202	0.40 164	0.75 177	0.52 214	0.13 204	0.12 201	0.13 194	0.12 157	0.15 83	0.11 38

AE-Stereo	0.42 82	0.29 66	1.65 64	0.43 279	0.47 337	0.56 101	0.23 64	0.86 234	0.46 52	0.31 36	0.41 68	0.43 108	0.24 32	0.34 33	0.24 49	0.09 17	0.48 379	0.11 94	0.45 370	0.22 198	0.19 198

hknet	0.47 135	0.29 66	1.70 76	0.30 94	0.24 162	0.76 291	0.31 188	1.00 332	0.64 191	0.63 266	0.53 146	0.80 292	0.38 143	0.77 184	0.37 146	0.11 128	0.10 143	0.14 223	0.12 157	0.12 32	0.11 38

KYRaft	0.48 139	0.29 66	1.75 94	0.33 157	0.21 116	0.75 289	0.44 275	0.58 71	0.57 124	0.64 275	0.93 326	0.53 163	0.72 309	0.60 141	0.24 49	0.10 79	0.07 11	0.12 139	0.14 207	0.12 32	0.54 365

ICVP	0.46 122	0.29 66	2.41 279	0.33 157	0.22 137	0.59 149	0.55 310	0.75 148	0.50 76	0.44 82	0.60 202	0.49 149	0.35 125	0.53 121	0.37 146	0.16 263	0.16 264	0.14 223	0.11 127	0.15 83	0.15 139
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 20	0.29 66	1.74 88	0.24 7	0.16 38	0.54 81	0.15 1	0.40 4	0.55 113	0.37 50	0.51 130	0.24 21	0.19 10	0.27 1	0.26 59	0.09 17	0.06 1	0.08 3	0.30 336	0.08 1	0.06 1
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
LoS	0.31 12	0.30 71	1.52 48	0.23 3	0.13 5	0.54 81	0.20 23	0.48 24	0.49 70	0.25 20	0.28 17	0.37 70	0.24 32	0.38 50	0.23 35	0.10 79	0.08 59	0.08 3	0.05 1	0.15 83	0.07 3

CASS	0.39 61	0.30 71	1.61 61	0.32 141	0.17 62	0.53 78	0.24 87	0.70 118	0.49 70	0.59 232	0.54 156	0.40 88	0.40 164	0.41 59	0.30 100	0.17 277	0.10 143	0.14 223	0.11 127	0.18 149	0.17 172
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
RAFT-345	0.53 194	0.30 71	2.34 266	0.38 244	0.34 263	0.58 133	0.42 261	0.47 21	0.61 159	0.51 146	1.00 337	0.43 108	0.28 80	1.57 265	0.82 287	0.10 79	0.07 11	0.11 94	0.09 46	0.10 11	0.08 10

Prome-Stereo	0.49 156	0.30 71	1.76 98	0.60 352	0.23 149	0.63 215	0.42 261	0.62 89	0.60 145	0.59 232	1.03 342	0.43 108	0.72 309	0.60 141	0.33 130	0.09 17	0.07 11	0.10 50	0.09 46	0.11 22	0.43 355

CREStereo	0.28 1	0.30 71	1.33 21	0.19 1	0.13 5	0.55 92	0.17 5	0.48 24	0.46 52	0.27 30	0.33 36	0.24 21	0.21 17	0.31 17	0.21 23	0.11 128	0.07 11	0.08 3	0.05 1	0.10 11	0.07 3
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
FENet	0.44 97	0.30 71	2.42 281	0.32 141	0.17 62	0.58 133	0.22 46	0.77 167	0.59 141	0.47 97	0.42 71	0.55 170	0.38 143	0.49 103	0.47 196	0.12 175	0.09 114	0.12 139	0.11 127	0.13 51	0.16 161

CASnet	0.28 1	0.31 77	1.20 11	0.28 59	0.11 1	0.47 36	0.19 14	0.44 9	0.44 39	0.38 55	0.31 28	0.23 14	0.17 1	0.29 11	0.19 3	0.10 79	0.06 1	0.15 249	0.12 157	0.16 110	0.07 3
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
MC-Stereo	0.32 14	0.31 77	1.46 38	0.31 119	0.15 25	0.53 78	0.19 14	0.44 9	0.35 4	0.36 46	0.38 54	0.27 40	0.27 70	0.42 62	0.19 3	0.09 17	0.13 215	0.09 21	0.16 243	0.20 178	0.13 96

DEmStereo	0.68 276	0.31 77	2.25 253	0.42 275	0.17 62	0.66 243	0.89 365	0.51 34	0.59 141	0.60 240	1.01 338	0.45 126	1.26 363	1.54 261	2.26 372	0.10 79	0.08 59	0.10 50	0.10 78	0.10 11	0.11 38

Anonymous_2	0.74 305	0.32 80	1.65 64	0.33 157	0.30 222	0.67 248	0.32 209	0.69 114	0.46 52	0.48 116	0.41 68	0.84 303	0.58 270	0.51 111	0.40 163	0.32 356	0.38 362	1.43 404	3.69 418	0.80 380	0.27 280

RCA-Stereo	0.34 27	0.32 80	1.30 18	0.26 32	0.14 12	0.58 133	0.23 64	0.78 181	0.62 175	0.40 62	0.44 83	0.28 43	0.35 125	0.29 11	0.20 19	0.09 17	0.10 143	0.09 21	0.07 13	0.19 166	0.08 10

sCroCo_RVC	0.33 20	0.32 80	1.89 164	0.34 180	0.27 198	0.30 5	0.22 46	0.48 24	0.44 39	0.22 5	0.33 36	0.25 27	0.25 43	0.32 23	0.24 49	0.14 232	0.16 264	0.12 139	0.12 157	0.15 83	0.13 96

Anonymous	0.35 35	0.32 80	1.87 158	0.34 180	0.31 238	0.37 11	0.31 188	0.54 60	0.40 20	0.25 20	0.28 17	0.23 14	0.29 93	0.36 39	0.27 67	0.14 232	0.13 215	0.11 94	0.12 157	0.24 221	0.20 212

CFNet-RSSM	0.41 69	0.32 80	2.20 242	0.27 41	0.44 321	0.52 72	0.19 14	0.76 157	0.48 66	0.43 77	0.36 44	0.54 167	0.26 56	0.33 29	0.25 56	0.09 17	0.08 59	0.09 21	0.38 362	0.10 11	0.09 17

Former-RAFT_DAM_RVC	0.50 165	0.33 85	0.93 1	0.26 32	0.22 137	0.46 33	0.20 23	1.10 362	1.34 376	3.16 410	0.32 32	0.22 8	0.20 15	0.30 14	0.22 31	0.10 79	0.09 114	0.11 94	0.09 46	0.15 83	0.19 198

IGEV_Zeroshot_test	0.53 194	0.33 85	2.91 351	0.32 141	0.18 85	0.54 81	0.21 34	0.72 125	0.42 29	0.81 327	0.51 130	0.71 261	0.41 175	0.48 94	1.13 316	0.09 17	0.15 250	0.10 50	0.35 353	0.19 166	0.09 17

LoS_RVC	0.29 4	0.33 85	1.19 10	0.25 15	0.34 263	0.43 19	0.22 46	0.42 6	0.32 2	0.22 5	0.33 36	0.23 14	0.24 32	0.31 17	0.21 23	0.07 1	0.07 11	0.07 1	0.05 1	0.10 11	0.31 306

DisPM	0.43 88	0.33 85	1.78 110	0.57 344	0.18 85	0.59 149	0.63 334	0.53 50	0.61 159	0.60 240	0.53 146	0.38 76	0.26 56	0.75 177	0.29 89	0.12 175	0.07 11	0.12 139	0.11 127	0.11 22	0.14 109

NINENet	0.50 165	0.33 85	1.69 72	0.55 340	0.25 174	0.91 337	0.23 64	0.98 313	0.71 245	0.53 162	0.55 164	0.66 225	0.30 101	1.22 229	0.32 120	0.15 246	0.13 215	0.16 264	0.11 127	0.16 110	0.13 96

AAGNet	0.88 336	0.33 85	1.79 128	0.54 334	0.98 385	0.62 199	0.46 283	0.50 32	0.60 145	0.58 219	0.53 146	0.50 152	0.73 312	1.23 230	7.48 413	0.11 128	0.07 11	0.12 139	0.10 78	0.14 69	0.09 17

PFNet	0.60 236	0.33 85	2.47 292	0.41 267	0.55 352	0.62 199	0.27 141	0.61 85	0.63 184	0.61 247	0.56 175	0.45 126	0.32 112	1.88 318	1.14 317	0.28 350	0.09 114	0.12 139	0.16 243	0.26 247	0.20 212

Gwc-CoAtRS	0.38 48	0.33 85	1.92 176	0.27 41	0.41 313	0.48 42	0.19 14	0.59 76	0.46 52	0.43 77	0.39 61	0.57 185	0.26 56	0.32 23	0.26 59	0.09 17	0.09 114	0.09 21	0.31 340	0.11 22	0.09 17

MGS-Stereo	0.32 14	0.34 93	1.70 76	0.25 15	0.14 12	0.40 15	0.22 46	0.38 3	0.43 36	0.24 11	0.51 130	0.25 27	0.18 6	0.31 17	0.20 19	0.09 17	0.08 59	0.09 21	0.08 30	0.47 351	0.08 10

IGEVStereo-DCA	0.33 20	0.34 93	1.38 27	0.27 41	0.16 38	0.45 21	0.23 64	0.46 13	0.41 24	0.24 11	0.21 2	0.26 34	0.25 43	0.64 149	0.52 214	0.09 17	0.07 11	0.10 50	0.18 268	0.16 110	0.22 229

rrr	0.46 122	0.34 93	3.08 363	0.27 41	0.16 38	0.45 21	0.28 151	1.09 361	0.51 81	0.24 11	0.21 2	0.26 34	0.25 43	0.64 149	0.52 214	0.09 17	0.07 11	0.10 50	0.29 331	0.16 110	0.25 263

test_xeample3	0.46 122	0.34 93	2.99 358	0.37 230	0.16 38	0.49 47	0.33 217	1.06 356	0.44 39	0.25 20	0.23 5	0.24 21	0.25 43	0.49 103	0.56 230	0.09 17	0.07 11	0.10 50	0.40 365	0.17 130	0.26 272

DIP-Stereo	0.37 43	0.34 93	1.50 45	0.27 41	0.18 85	0.63 215	0.17 5	0.92 278	0.53 102	0.49 127	0.48 103	0.30 48	0.30 101	0.39 53	0.30 100	0.10 79	0.08 59	0.10 50	0.08 30	0.15 83	0.12 64
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	0.67 269	0.34 93	2.23 250	0.26 32	0.19 98	0.67 248	0.29 171	1.26 376	0.69 227	0.72 307	0.70 279	0.78 286	0.42 190	3.77 403	0.41 169	0.13 204	0.09 114	0.10 50	0.09 46	0.12 32	0.11 38
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
DISCO	0.57 223	0.34 93	1.87 158	0.45 297	0.34 263	0.84 322	0.35 227	0.84 222	0.78 302	0.59 232	0.63 224	1.06 353	0.53 249	1.10 216	0.82 287	0.12 175	0.09 114	0.11 94	0.10 78	0.22 198	0.18 190

DAS	0.56 217	0.35 100	1.55 51	0.33 157	0.34 263	0.50 53	0.42 261	0.83 211	0.74 271	0.83 332	0.68 262	0.56 179	0.48 232	2.40 358	0.46 187	0.12 175	0.08 59	0.12 139	0.09 46	0.18 149	0.15 139

SepStereo	0.52 189	0.35 100	1.55 51	0.33 157	0.34 263	0.50 53	0.42 261	0.83 211	0.74 271	0.83 332	0.68 262	0.56 179	0.48 232	1.56 263	0.46 187	0.12 175	0.08 59	0.12 139	0.09 46	0.18 149	0.15 139

Anonymous3	0.42 82	0.35 100	2.09 219	0.33 157	0.24 162	0.72 275	0.31 188	0.74 138	0.55 113	0.35 44	0.40 64	0.33 59	0.29 93	0.44 70	0.28 76	0.18 287	0.18 282	0.13 194	0.13 182	0.17 130	0.17 172

DSFCA	0.54 199	0.35 100	1.41 32	0.28 59	0.28 207	0.79 308	0.88 364	0.76 157	0.70 236	0.72 307	0.66 251	0.67 235	0.57 266	1.17 225	0.63 248	0.16 263	0.14 229	0.13 194	0.14 207	0.16 110	0.13 96

PMTNet	0.31 12	0.35 100	1.30 18	0.20 2	0.14 12	0.57 118	0.25 102	0.46 13	0.42 29	0.27 30	0.32 32	0.27 40	0.24 32	0.39 53	0.23 35	0.43 365	0.07 11	0.08 3	0.05 1	0.18 149	0.07 3

GMStereo_Zeroshot	0.41 69	0.36 105	1.54 49	0.41 267	0.19 98	0.52 72	0.19 14	0.59 76	0.52 86	0.57 207	0.59 190	0.63 209	0.29 93	0.58 133	0.33 130	0.15 246	0.09 114	0.16 264	0.09 46	0.24 221	0.12 64

MIF-Stereo	0.30 8	0.36 105	1.68 70	0.27 41	0.24 162	0.29 3	0.18 11	0.33 1	0.34 3	0.26 27	0.37 47	0.18 1	0.18 6	0.31 17	0.27 67	0.10 79	0.08 59	0.08 3	0.07 13	0.25 232	0.08 10

test_4	0.40 65	0.37 107	2.01 201	0.29 80	0.21 116	0.50 53	0.28 151	0.47 21	0.39 15	0.42 72	0.76 296	0.38 76	0.22 21	0.52 115	0.33 130	0.08 4	0.07 11	0.11 94	0.15 228	0.28 260	0.07 3

CrosDoStereo	0.94 343	0.37 107	2.53 301	0.25 15	0.32 246	0.54 81	3.76 414	0.72 125	0.60 145	0.70 300	1.40 363	0.53 163	1.49 378	1.78 296	3.09 383	0.10 79	0.08 59	0.11 94	0.11 127	0.21 186	0.11 38

PFNet+	0.45 112	0.37 107	1.86 153	0.46 301	0.18 85	0.58 133	0.77 355	0.52 44	0.64 191	0.56 197	0.48 103	0.39 80	0.26 56	0.93 199	0.32 120	0.13 204	0.09 114	0.14 223	0.13 182	0.12 32	0.15 139

LCNet	0.54 199	0.37 107	1.78 110	0.92 378	0.22 137	0.96 342	0.30 178	0.59 76	0.58 134	0.51 146	0.55 164	0.41 92	0.76 319	0.84 193	0.26 59	0.09 17	0.06 1	0.12 139	0.18 268	0.98 384	0.39 344

DeepStereo_LL	0.94 343	0.37 107	2.53 301	0.25 15	0.32 246	0.54 81	3.76 414	0.72 125	0.60 145	0.70 300	1.40 363	0.53 163	1.49 378	1.78 296	3.09 383	0.10 79	0.08 59	0.11 94	0.11 127	0.21 186	0.11 38

MSKI-zero shot	0.46 122	0.38 112	2.47 292	0.27 41	0.43 320	0.56 101	0.20 23	0.77 167	0.43 36	0.60 240	0.51 130	0.44 119	0.17 1	0.68 160	0.21 23	0.09 17	0.29 346	0.09 21	0.32 344	0.14 69	0.10 28

RAFT-Test	0.44 97	0.38 112	2.01 201	0.27 41	0.44 321	0.64 226	0.37 240	0.72 125	0.57 124	0.45 89	0.48 103	0.65 220	0.24 32	0.35 35	0.29 89	0.09 17	0.11 176	0.09 21	0.38 362	0.10 11	0.11 38

IER	0.43 88	0.38 112	1.69 72	0.26 32	0.25 174	0.66 243	0.26 118	0.71 120	0.55 113	0.54 174	0.59 190	0.60 200	0.53 249	0.52 115	0.39 158	0.11 128	0.08 59	0.11 94	0.11 127	0.14 69	0.11 38

CRFU-Net	0.56 217	0.38 112	1.86 153	0.46 301	0.26 187	0.82 318	0.36 233	0.90 260	0.49 70	0.62 258	0.59 190	0.78 286	1.35 370	1.00 206	0.48 199	0.15 246	0.14 229	0.17 280	0.10 78	0.19 166	0.14 109

PSMNet-ADL	0.51 180	0.38 112	1.65 64	0.35 194	0.21 116	0.67 248	0.26 118	0.74 138	0.55 113	0.42 72	0.52 138	0.70 258	0.45 211	1.91 321	0.57 233	0.15 246	0.13 215	0.11 94	0.13 182	0.15 83	0.20 212

DRaft	0.62 248	0.38 112	1.76 98	0.24 7	0.16 38	0.64 226	0.66 336	0.53 50	0.53 102	0.67 289	0.99 335	0.38 76	1.00 348	1.44 243	2.10 366	0.10 79	0.14 229	0.10 50	0.14 207	0.18 149	0.21 218

AdaStereo	0.44 97	0.38 112	1.79 128	0.34 180	0.20 108	0.57 118	0.28 151	0.92 278	0.69 227	0.52 153	0.55 164	0.61 202	0.33 115	0.48 94	0.39 158	0.17 277	0.08 59	0.17 280	0.11 127	0.18 149	0.12 64
Xiao Song, Guorun Yang, Xinge Zhu, Hui Zhou, Zhe Wang, Jianping Shi: AdaStereo: A Simple and Efficient Approach for Adaptive Stereo Matching. IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2021.
CSP-Net	0.50 165	0.39 119	1.25 13	0.29 80	0.23 149	0.77 299	0.35 227	0.86 234	0.57 124	0.59 232	0.59 190	0.65 220	0.40 164	1.77 295	0.44 183	0.16 263	0.11 176	0.10 50	0.10 78	0.20 178	0.14 109

iRaft-Stereo_20w	0.58 228	0.39 119	1.96 195	0.45 297	0.32 246	0.92 339	0.57 319	1.14 367	0.56 121	0.81 327	0.40 64	0.55 170	0.69 302	0.65 156	1.04 311	0.09 17	0.16 264	0.09 21	0.36 359	0.17 130	0.25 263

MyStereo07	0.34 27	0.40 121	1.46 38	0.29 80	0.23 149	0.60 159	0.31 188	0.53 50	0.42 29	0.25 20	0.25 14	0.20 2	0.26 56	0.57 131	0.19 3	0.09 17	0.18 282	0.12 139	0.11 127	0.16 110	0.19 198

MyStereo04	0.48 139	0.40 121	2.65 320	0.29 80	0.23 149	0.60 159	0.31 188	0.83 211	0.75 283	0.47 97	0.36 44	0.53 163	0.42 190	0.53 121	0.39 158	0.09 17	0.18 282	0.12 139	0.11 127	0.16 110	0.19 198

NVstereo2D	0.58 228	0.40 121	2.03 209	0.35 194	0.35 273	0.69 262	0.39 250	0.91 270	0.80 310	0.47 97	0.53 146	0.67 235	0.46 219	1.99 328	0.48 199	0.19 297	0.11 176	0.17 280	0.13 182	0.25 232	0.25 263

MyStereo06	0.54 199	0.41 124	2.68 323	0.30 94	0.23 149	0.60 159	0.30 178	0.81 199	0.44 39	0.84 334	0.52 138	0.78 286	0.58 270	0.48 94	1.10 314	0.09 17	0.17 274	0.12 139	0.10 78	0.16 110	0.20 212

MyStereo05	0.49 156	0.41 124	2.72 329	0.30 94	0.23 149	0.60 159	0.30 178	0.82 205	0.77 297	0.52 153	0.37 47	0.51 155	0.42 190	0.52 115	0.38 151	0.09 17	0.17 274	0.12 139	0.10 78	0.16 110	0.20 212

MIF-Stereo (partial)	0.34 27	0.41 124	1.93 179	0.26 32	0.24 162	0.32 6	0.17 5	0.53 50	0.42 29	0.25 20	0.37 47	0.25 27	0.26 56	0.44 70	0.31 110	0.11 128	0.08 59	0.12 139	0.10 78	0.19 166	0.14 109

GANet-ADL	0.44 97	0.41 124	2.31 260	0.33 157	0.20 108	0.57 118	0.25 102	0.75 148	0.54 109	0.42 72	0.59 190	0.56 179	0.30 101	0.40 57	0.38 151	0.14 232	0.11 176	0.09 21	0.08 30	0.22 198	0.17 172

ccnet	0.71 291	0.41 124	1.59 55	0.40 261	0.45 329	1.06 352	0.55 310	0.98 313	0.71 245	0.88 338	0.97 332	0.82 298	0.88 337	1.68 282	0.94 293	0.32 356	0.26 338	0.32 354	0.27 325	0.34 298	0.30 299

StereoDRNet-Refined	0.50 165	0.41 124	1.50 45	0.33 157	0.21 116	0.68 259	0.26 118	0.81 199	0.68 218	0.67 289	0.68 262	0.73 266	0.42 190	1.10 216	0.59 240	0.11 128	0.08 59	0.14 223	0.14 207	0.25 232	0.21 218
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
MDST_ROB	1.17 363	0.42 130	3.87 391	0.54 334	0.44 321	4.11 412	0.58 321	1.31 378	0.84 320	2.12 392	1.12 350	0.98 337	0.71 306	4.24 407	0.99 302	0.16 263	0.14 229	0.19 302	0.17 258	0.18 149	0.35 323

CBMV_ROB	0.76 310	0.42 130	2.68 323	0.33 157	0.22 137	0.74 283	0.47 291	0.96 302	0.76 293	1.04 353	0.96 330	0.88 316	0.93 341	2.06 332	1.19 321	0.22 323	0.24 322	0.27 340	0.25 315	0.25 232	0.28 285

SGM-Forest	1.04 354	0.42 130	3.59 388	0.41 267	0.32 246	1.05 351	1.32 391	0.94 287	0.83 318	1.16 361	2.23 387	1.03 346	1.39 374	2.49 368	2.35 373	0.21 310	0.21 309	0.20 311	0.19 286	0.23 206	0.32 310
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
CoDeX	0.52 189	0.43 133	2.25 253	0.29 80	0.26 187	0.61 179	0.32 209	0.99 324	0.68 218	0.48 116	0.55 164	0.52 161	0.40 164	1.60 272	0.35 142	0.12 175	0.09 114	0.11 94	0.10 78	0.13 51	0.12 64

gwcnet-sp	0.49 156	0.43 133	2.54 307	0.31 119	0.22 137	0.67 248	0.31 188	0.78 181	0.65 203	0.58 219	0.47 91	0.46 134	0.43 200	0.76 180	0.46 187	0.11 128	0.11 176	0.11 94	0.11 127	0.15 83	0.14 109

scenet	0.49 156	0.43 133	2.54 307	0.31 119	0.22 137	0.67 248	0.31 188	0.78 181	0.65 203	0.58 219	0.47 91	0.46 134	0.43 200	0.76 180	0.46 187	0.11 128	0.11 176	0.11 94	0.11 127	0.15 83	0.14 109

ssnet	0.49 156	0.43 133	2.54 307	0.31 119	0.22 137	0.67 248	0.31 188	0.78 181	0.65 203	0.58 219	0.47 91	0.46 134	0.43 200	0.76 180	0.46 187	0.11 128	0.11 176	0.11 94	0.11 127	0.15 83	0.14 109

ASMatch	0.60 236	0.43 133	2.58 311	0.91 377	0.36 280	0.56 101	0.25 102	0.52 44	0.61 159	0.47 97	1.21 353	0.47 140	0.66 296	1.34 237	0.94 293	0.10 79	0.08 59	0.11 94	0.11 127	0.10 11	0.16 161

DRN-Test	0.64 254	0.43 133	2.44 287	0.39 252	0.44 321	0.80 314	0.41 258	1.02 343	0.78 302	0.80 322	0.63 224	0.69 248	0.56 261	1.79 300	0.69 261	0.15 246	0.12 201	0.17 280	0.16 243	0.18 149	0.17 172

AnonymousM	0.37 43	0.44 139	1.50 45	0.25 15	0.15 25	0.52 72	0.23 64	0.60 83	0.42 29	0.42 72	0.32 32	0.30 48	0.25 43	0.34 33	0.23 35	0.11 128	0.09 114	0.71 382	0.36 359	0.12 32	0.07 3

UNet	0.54 199	0.44 139	2.83 342	0.31 119	0.33 257	0.74 283	0.27 141	0.82 205	0.61 159	0.53 162	0.54 156	0.72 263	0.54 252	0.78 188	0.56 230	0.11 128	0.09 114	0.13 194	0.11 127	0.14 69	0.12 64

ACVNet	0.45 112	0.44 139	1.79 128	0.28 59	0.21 116	0.59 149	0.36 233	0.66 99	0.68 218	0.45 89	0.59 190	0.69 248	0.40 164	0.44 70	0.55 223	0.11 128	0.09 114	0.10 50	0.09 46	0.34 298	0.10 28

acv_ft	0.48 139	0.44 139	1.76 98	0.32 141	0.41 313	0.63 215	0.28 151	0.81 199	0.68 218	0.61 247	0.59 190	0.69 248	0.45 211	0.44 70	0.63 248	0.11 128	0.09 114	0.10 50	0.09 46	0.41 337	0.10 28

MSMDNet	0.46 122	0.44 139	2.28 257	0.26 32	0.20 108	0.55 92	0.21 34	0.75 148	0.64 191	0.48 116	0.55 164	0.68 241	0.56 261	0.46 83	0.30 100	0.11 128	0.10 143	0.13 194	0.10 78	0.18 149	0.15 139

PCWNet_CMD	0.46 122	0.45 144	2.28 257	0.26 32	0.20 108	0.55 92	0.21 34	0.75 148	0.64 191	0.48 116	0.55 164	0.68 241	0.57 266	0.46 83	0.30 100	0.11 128	0.10 143	0.14 223	0.10 78	0.18 149	0.14 109

CroCo-Stereo	0.30 8	0.45 144	1.08 3	0.31 119	0.17 62	0.19 1	0.21 34	0.73 133	0.50 76	0.21 2	0.24 11	0.55 170	0.22 21	0.27 1	0.26 59	0.09 17	0.08 59	0.08 3	0.07 13	0.12 32	0.09 17
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	0.50 165	0.46 146	1.60 57	0.30 94	0.15 25	0.45 21	0.24 87	0.90 260	0.72 253	0.56 197	0.64 240	0.51 155	0.41 175	1.87 313	0.49 204	0.13 204	0.10 143	0.11 94	0.10 78	0.15 83	0.16 161

tta	0.50 165	0.46 146	1.60 57	0.30 94	0.15 25	0.45 21	0.24 87	0.90 260	0.72 253	0.56 197	0.64 240	0.51 155	0.41 175	1.87 313	0.49 204	0.13 204	0.10 143	0.11 94	0.10 78	0.14 69	0.11 38

qqq1	0.48 139	0.46 146	1.60 57	0.30 94	0.15 25	0.45 21	0.24 87	0.90 260	0.72 253	0.56 197	0.64 240	0.51 155	0.41 175	1.87 313	0.23 35	0.13 204	0.10 143	0.09 21	0.08 30	0.14 69	0.11 38

fff1	0.48 139	0.46 146	1.60 57	0.30 94	0.15 25	0.45 21	0.24 87	0.90 260	0.72 253	0.56 197	0.64 240	0.51 155	0.41 175	1.87 313	0.23 35	0.13 204	0.10 143	0.09 21	0.08 30	0.14 69	0.11 38

anonymousa	0.48 139	0.46 146	2.44 287	0.29 80	0.34 263	0.61 179	0.25 102	0.66 99	0.54 109	0.53 162	0.77 299	0.73 266	0.46 219	0.33 29	0.31 110	0.10 79	0.09 114	0.12 139	0.29 331	0.10 11	0.19 198

CFNet_pseudo	0.45 112	0.46 146	2.23 250	0.25 15	0.19 98	0.56 101	0.21 34	0.77 167	0.60 145	0.49 127	0.56 175	0.69 248	0.47 224	0.52 115	0.31 110	0.11 128	0.10 143	0.15 249	0.10 78	0.17 130	0.14 109

ac_64	0.55 211	0.46 146	1.92 176	0.36 212	0.34 263	0.63 215	0.31 188	0.82 205	0.61 159	0.55 188	0.51 130	0.89 318	0.48 232	1.83 306	0.55 223	0.14 232	0.11 176	0.12 139	0.12 157	0.18 149	0.12 64

ccs_rob	0.45 112	0.46 146	2.22 246	0.26 32	0.19 98	0.56 101	0.21 34	0.77 167	0.60 145	0.49 127	0.56 175	0.69 248	0.47 224	0.52 115	0.31 110	0.11 128	0.09 114	0.16 264	0.10 78	0.17 130	0.14 109

test croco	0.37 43	0.47 154	2.15 234	0.27 41	0.19 98	0.33 7	0.20 23	0.58 71	0.46 52	0.23 10	0.37 47	0.23 14	0.25 43	0.45 77	0.28 76	0.11 128	0.08 59	0.13 194	0.09 46	0.42 341	0.12 64

test-1	0.44 97	0.48 155	1.69 72	0.30 94	0.27 198	0.50 53	0.28 151	0.80 195	0.43 36	0.40 62	0.54 156	0.41 92	0.24 32	0.31 17	1.16 320	0.09 17	0.20 301	0.10 50	0.17 258	0.11 22	0.26 272

MMNet	0.50 165	0.48 155	1.93 179	0.33 157	0.27 198	0.79 308	0.28 151	0.81 199	0.74 271	0.60 240	0.56 175	0.59 194	0.55 257	0.79 189	0.59 240	0.10 79	0.09 114	0.12 139	0.11 127	0.13 51	0.14 109

EKT-Stereo	1.47 383	0.49 157	1.93 179	2.57 411	19.31 425	0.55 92	0.22 46	0.69 114	0.42 29	0.38 55	0.36 44	0.43 108	0.27 70	0.69 166	0.26 59	0.12 175	0.14 229	0.11 94	0.16 243	0.20 178	0.15 139

HH	0.49 156	0.49 157	2.78 339	0.50 318	0.41 313	0.38 12	0.23 64	0.72 125	0.38 10	0.63 266	0.48 103	0.87 312	0.41 175	0.64 149	0.21 23	0.09 17	0.17 274	0.10 50	0.09 46	0.16 110	0.12 64

HanStereo	0.49 156	0.49 157	2.78 339	0.50 318	0.41 313	0.38 12	0.23 64	0.72 125	0.38 10	0.63 266	0.48 103	0.87 312	0.41 175	0.64 149	0.21 23	0.09 17	0.17 274	0.10 50	0.09 46	0.16 110	0.12 64

TANstereo	0.33 20	0.49 157	1.75 94	0.23 3	0.12 3	0.54 81	0.16 3	0.40 4	0.45 49	0.45 89	0.51 130	0.26 34	0.22 21	0.29 11	0.20 19	0.10 79	0.10 143	0.08 3	0.06 7	0.08 1	0.11 38

pcwnet_v2	0.64 254	0.49 157	4.41 401	0.32 141	0.27 198	0.60 159	0.25 102	0.97 309	0.88 329	0.59 232	0.70 279	0.63 209	0.55 257	0.66 158	0.37 146	0.17 277	0.15 250	0.15 249	0.14 207	0.21 186	0.23 247

HCRNet	0.46 122	0.49 157	1.65 64	0.38 244	0.29 212	0.58 133	0.22 46	0.75 148	0.62 175	0.47 97	0.49 120	0.48 147	0.36 130	1.12 219	0.37 146	0.15 246	0.10 143	0.15 249	0.13 182	0.17 130	0.17 172

CFNet_ucs	0.48 139	0.50 163	2.32 261	0.26 32	0.22 137	0.57 118	0.22 46	0.85 226	0.65 203	0.53 162	0.64 240	0.68 241	0.44 207	0.54 124	0.31 110	0.13 204	0.12 201	0.16 264	0.11 127	0.19 166	0.17 172

RAFT-RH_RVC	0.61 244	0.50 163	2.33 264	0.36 212	0.29 212	0.60 159	0.18 11	0.44 9	0.58 134	0.76 316	1.91 377	0.47 140	0.29 93	1.60 272	1.23 326	0.14 232	0.07 11	0.13 194	0.13 182	0.10 11	0.09 17

stereogan	0.69 280	0.51 165	2.44 287	0.39 252	0.39 299	1.01 349	0.41 258	0.94 287	0.92 340	0.73 311	0.85 313	1.15 364	0.69 302	1.57 265	0.53 218	0.19 297	0.18 282	0.20 311	0.16 243	0.36 310	0.24 254

ff7	0.32 14	0.52 166	1.38 27	0.25 15	0.16 38	0.56 101	0.23 64	0.46 13	0.41 24	0.24 11	0.23 5	0.20 2	0.23 26	0.48 94	0.19 3	0.09 17	0.08 59	0.10 50	0.18 268	0.23 206	0.22 229

ffff	0.32 14	0.52 166	1.38 27	0.25 15	0.16 38	0.56 101	0.23 64	0.46 13	0.41 24	0.24 11	0.23 5	0.20 2	0.23 26	0.48 94	0.19 3	0.09 17	0.08 59	0.10 50	0.18 268	0.23 206	0.22 229

11t	0.32 14	0.52 166	1.38 27	0.25 15	0.16 38	0.56 101	0.23 64	0.46 13	0.41 24	0.24 11	0.23 5	0.20 2	0.23 26	0.48 94	0.19 3	0.09 17	0.08 59	0.10 50	0.18 268	0.23 206	0.22 229

ccc-4	0.32 14	0.52 166	1.38 27	0.25 15	0.16 38	0.56 101	0.23 64	0.46 13	0.41 24	0.24 11	0.23 5	0.20 2	0.23 26	0.48 94	0.19 3	0.09 17	0.08 59	0.10 50	0.18 268	0.23 206	0.22 229

DMCA	0.41 69	0.52 166	1.26 14	0.31 119	0.24 162	0.59 149	0.26 118	0.77 167	0.63 184	0.58 219	0.48 103	0.57 185	0.35 125	0.40 57	0.50 209	0.14 232	0.10 143	0.14 223	0.10 78	0.15 83	0.15 139

anonymousdsp	0.34 27	0.53 171	1.47 40	0.25 15	0.16 38	0.56 101	0.23 64	0.49 28	0.40 20	0.25 20	0.24 11	0.22 8	0.24 32	0.55 128	0.19 3	0.09 17	0.11 176	0.10 50	0.18 268	0.24 221	0.29 291

IRAFT_RVC	0.54 199	0.53 171	1.78 110	0.46 301	0.21 116	0.58 133	0.43 267	0.65 97	0.66 213	0.54 174	0.50 126	0.49 149	0.51 242	1.58 269	1.01 307	0.11 128	0.25 336	0.13 194	0.10 78	0.15 83	0.13 96

iRaftStereo_RVC	0.37 43	0.53 171	1.41 32	0.28 59	0.15 25	0.52 72	0.20 23	0.54 60	0.46 52	0.37 50	0.43 73	0.41 92	0.23 26	0.36 39	0.26 59	0.09 17	0.15 250	0.12 139	0.11 127	0.41 337	0.37 338

StereoIM	0.29 4	0.54 174	1.44 36	0.24 7	0.29 212	0.29 3	0.16 3	0.45 12	0.37 9	0.19 1	0.21 2	0.28 43	0.22 21	0.30 14	0.29 89	0.10 79	0.09 114	0.10 50	0.08 30	0.11 22	0.11 38

ProNet	0.30 8	0.54 174	1.29 16	0.25 15	0.15 25	0.47 36	0.25 102	0.48 24	0.39 15	0.21 2	0.23 5	0.22 8	0.20 15	0.44 70	0.19 3	0.08 4	0.08 59	0.10 50	0.08 30	0.23 206	0.12 64

IGEV-Stereo	0.34 27	0.54 174	1.47 40	0.25 15	0.16 38	0.56 101	0.23 64	0.49 28	0.40 20	0.25 20	0.24 11	0.22 8	0.24 32	0.54 124	0.19 3	0.09 17	0.10 143	0.10 50	0.18 268	0.24 221	0.29 291
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
TestStereo	0.45 112	0.54 174	2.11 223	0.29 80	0.16 38	0.43 19	0.24 87	0.54 60	0.45 49	0.37 50	0.46 88	0.34 63	0.27 70	1.98 325	0.27 67	0.11 128	0.08 59	0.12 139	0.09 46	0.14 69	0.08 10

XX-Stereo	0.55 211	0.54 174	3.50 386	0.48 314	0.39 299	0.54 81	0.17 5	0.89 254	0.40 20	0.44 82	0.65 249	0.85 306	0.19 10	0.77 184	0.21 23	0.10 79	0.14 229	0.10 50	0.32 344	0.17 130	0.14 109

delet	0.52 189	0.54 174	1.62 62	0.31 119	0.35 273	0.74 283	0.46 283	0.85 226	0.74 271	0.55 188	0.60 202	0.67 235	0.50 240	1.12 219	0.57 233	0.11 128	0.11 176	0.13 194	0.14 207	0.16 110	0.12 64

FCDSN-DC	1.29 371	0.54 174	2.50 298	0.47 306	0.41 313	1.12 359	0.60 325	1.10 362	1.27 374	2.23 398	2.87 399	3.67 400	3.12 405	2.39 357	1.69 348	0.30 353	0.26 338	0.31 352	0.30 336	0.35 306	0.38 341
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
FAT-Stereo	0.70 284	0.54 174	2.88 344	0.36 212	0.29 212	0.62 199	0.54 307	0.97 309	0.87 326	0.76 316	0.92 323	0.94 330	0.80 323	1.84 311	0.57 233	0.18 287	0.19 292	0.17 280	0.16 243	0.22 198	0.25 263

DLCB_ROB	0.54 199	0.55 182	1.49 44	0.36 212	0.25 174	0.65 238	0.36 233	0.80 195	0.70 236	0.72 307	0.69 269	0.83 300	0.46 219	1.53 260	0.60 242	0.13 204	0.12 201	0.14 223	0.14 207	0.14 69	0.13 96

IPLGR	0.54 199	0.56 183	2.68 323	0.36 212	0.18 85	0.62 199	0.54 307	1.02 343	0.64 191	0.73 311	0.46 88	0.47 140	0.45 211	1.12 219	0.29 89	0.09 17	0.08 59	0.11 94	0.09 46	0.19 166	0.12 64

STrans-v2	0.67 269	0.56 183	2.64 318	0.27 41	0.23 149	0.57 118	0.33 217	0.96 302	0.69 227	0.92 343	0.85 313	0.89 318	0.93 341	1.83 306	1.21 324	0.09 17	0.07 11	0.10 50	0.09 46	0.11 22	0.12 64

TransformOpticalFlow	0.64 254	0.56 183	2.66 321	0.44 284	0.26 187	0.62 199	0.28 151	0.83 211	0.71 245	0.76 316	0.74 291	0.91 321	0.85 330	1.83 306	0.81 286	0.10 79	0.07 11	0.11 94	0.09 46	0.11 22	0.12 64

RYNet	0.70 284	0.56 183	2.25 253	0.35 194	0.41 313	0.86 328	0.43 267	0.94 287	0.82 315	0.62 258	0.53 146	0.91 321	0.60 275	2.70 380	1.00 303	0.14 232	0.11 176	0.16 264	0.14 207	0.25 232	0.27 280

IGEV+	0.35 35	0.59 187	1.41 32	0.32 141	0.20 108	0.41 17	0.22 46	0.68 111	0.39 15	0.32 42	0.31 28	0.25 27	0.25 43	0.31 17	0.24 49	0.10 79	0.41 370	0.08 3	0.07 13	0.25 232	0.21 218

FC-DCNN	1.49 385	0.59 187	2.88 344	0.44 284	0.39 299	1.97 395	0.66 336	1.67 391	1.70 389	2.72 406	2.89 400	4.22 403	2.97 403	2.55 373	2.19 368	0.29 351	0.26 338	0.31 352	0.30 336	0.32 284	0.39 344

MIM_Stereo	0.41 69	0.60 189	1.88 160	0.31 119	0.21 116	0.50 53	0.19 14	0.64 93	0.44 39	0.43 77	0.53 146	0.43 108	0.27 70	0.51 111	0.28 76	0.08 4	0.14 229	0.11 94	0.10 78	0.26 247	0.26 272

ssnet_v2	0.55 211	0.60 189	1.86 153	0.32 141	0.22 137	0.72 275	0.44 275	0.94 287	0.74 271	0.63 266	0.54 156	0.81 295	0.47 224	0.77 184	0.70 262	0.16 263	0.14 229	0.14 223	0.14 207	0.30 272	0.30 299

psmorigin	1.36 376	0.60 189	13.80 422	0.37 230	0.29 212	0.62 199	0.33 217	0.77 167	0.61 159	0.96 348	0.88 319	1.17 366	0.73 312	4.00 404	0.86 290	0.19 297	0.22 314	0.17 280	0.18 268	0.24 221	0.29 291

DPSNet	0.86 333	0.60 189	2.34 266	0.58 346	0.36 280	1.07 357	0.75 352	1.30 377	1.05 355	0.70 300	0.68 262	0.94 330	1.29 364	2.08 334	1.82 354	0.26 341	0.23 319	0.16 264	0.17 258	0.48 352	0.40 348

H2IRNET	0.40 65	0.61 193	1.90 167	0.29 80	0.17 62	0.54 81	0.18 11	0.52 44	0.50 76	0.27 30	0.56 175	0.47 140	0.35 125	0.46 83	0.33 130	0.10 79	0.07 11	0.12 139	0.14 207	0.32 284	0.12 64

ToySt	0.44 97	0.61 193	1.89 164	0.29 80	0.18 85	0.55 92	0.35 227	0.67 108	0.53 102	0.39 60	0.50 126	0.59 194	0.43 200	0.51 111	0.49 204	0.10 79	0.12 201	0.13 194	0.16 243	0.24 221	0.19 198

CroCo-Stereo Lap2	0.33 20	0.61 193	1.47 40	0.32 141	0.38 297	0.23 2	0.22 46	0.58 71	0.46 52	0.22 5	0.27 16	0.29 47	0.23 26	0.32 23	0.26 59	0.09 17	0.09 114	0.10 50	0.08 30	0.21 186	0.14 109

psm_up	0.57 223	0.61 193	1.83 142	0.35 194	0.30 222	0.64 226	0.37 240	0.90 260	0.68 218	0.59 232	0.55 164	0.68 241	0.54 252	1.91 321	0.46 187	0.16 263	0.15 250	0.16 264	0.15 228	0.23 206	0.13 96

GMOStereo	0.41 69	0.62 197	1.78 110	0.28 59	0.36 280	0.51 59	0.31 188	0.53 50	0.44 39	0.57 207	0.48 103	0.41 92	0.27 70	0.28 3	0.23 35	0.08 4	0.38 362	0.13 194	0.11 127	0.34 298	0.11 38

error version	0.41 69	0.62 197	1.78 110	0.28 59	0.36 280	0.51 59	0.31 188	0.53 50	0.44 39	0.57 207	0.48 103	0.41 92	0.27 70	0.28 3	0.23 35	0.08 4	0.38 362	0.13 194	0.11 127	0.34 298	0.11 38

test-v	0.41 69	0.62 197	1.78 110	0.28 59	0.36 280	0.51 59	0.31 188	0.53 50	0.44 39	0.57 207	0.48 103	0.41 92	0.27 70	0.28 3	0.23 35	0.08 4	0.38 362	0.13 194	0.11 127	0.34 298	0.11 38

THIR-Stereo	0.86 333	0.62 197	2.13 228	0.25 15	0.16 38	0.58 133	2.74 410	0.59 76	0.51 81	0.62 258	1.62 370	0.97 336	1.80 389	1.69 284	2.25 371	0.10 79	0.08 59	0.14 223	0.11 127	0.15 83	0.11 38

test-2	0.41 69	0.62 197	1.78 110	0.28 59	0.36 280	0.51 59	0.31 188	0.53 50	0.44 39	0.57 207	0.48 103	0.41 92	0.27 70	0.28 3	0.23 35	0.08 4	0.38 362	0.13 194	0.11 127	0.34 298	0.11 38

sAnonymous2	0.38 48	0.62 197	2.15 234	0.31 119	0.24 162	0.34 8	0.27 141	0.53 50	0.46 52	0.24 11	0.29 20	0.23 14	0.28 80	0.28 3	0.22 31	0.12 175	0.09 114	0.11 94	0.13 182	0.38 323	0.35 323

CroCo_RVC	0.38 48	0.62 197	2.15 234	0.31 119	0.24 162	0.34 8	0.27 141	0.53 50	0.46 52	0.24 11	0.29 20	0.23 14	0.28 80	0.28 3	0.22 31	0.12 175	0.09 114	0.11 94	0.13 182	0.38 323	0.35 323

DCRE	0.50 165	0.63 204	2.13 228	0.30 94	0.23 149	0.45 21	0.24 87	0.59 76	0.53 102	0.50 134	2.10 381	0.42 105	0.26 56	0.35 35	0.23 35	0.09 17	0.14 229	0.10 50	0.32 344	0.16 110	0.15 139

DGSMNet	2.89 404	0.63 204	3.18 374	3.43 416	4.17 415	2.57 405	6.98 417	0.97 309	0.83 318	0.56 197	1.86 376	0.79 290	0.62 287	1.64 277	1.39 335	4.61 415	5.01 418	5.17 420	4.71 419	4.44 418	4.19 417

ACVNet-DCA	0.42 82	0.64 206	2.07 213	0.35 194	0.14 12	0.76 291	0.25 102	0.76 157	0.52 86	0.31 36	0.38 54	0.24 21	0.38 143	0.69 166	0.19 3	0.10 79	0.24 322	0.11 94	0.09 46	0.12 32	0.14 109

xx1	0.46 122	0.64 206	2.07 213	0.35 194	0.14 12	0.76 291	0.25 102	0.74 138	1.01 351	0.31 36	0.38 54	0.46 134	0.36 130	0.69 166	0.19 3	0.10 79	0.24 322	0.12 139	0.12 157	0.12 32	0.14 109

1test111	0.44 97	0.64 206	2.07 213	0.35 194	0.14 12	0.76 291	0.25 102	0.76 157	0.52 86	0.31 36	0.38 54	0.24 21	0.38 143	0.96 202	0.30 100	0.10 79	0.24 322	0.11 94	0.09 46	0.12 32	0.14 109

cc1	0.47 135	0.64 206	2.07 213	0.35 194	0.14 12	0.76 291	0.25 102	0.74 138	1.01 351	0.31 36	0.38 54	0.24 21	0.38 143	0.69 166	0.19 3	0.10 79	0.24 322	0.11 94	0.09 46	0.25 232	0.40 348

tt1	0.44 97	0.64 206	1.83 142	0.35 194	0.14 12	0.76 291	0.25 102	0.74 138	0.88 329	0.31 36	0.37 47	0.25 27	0.35 125	0.63 146	0.19 3	0.10 79	0.24 322	0.11 94	0.09 46	0.25 232	0.36 331

G-Net	0.99 347	0.64 206	2.76 335	0.57 344	0.67 366	2.03 397	0.72 350	0.76 157	0.67 216	1.14 360	2.56 393	1.30 371	1.02 350	1.48 256	1.74 351	0.25 338	0.24 322	0.24 331	0.26 321	0.37 317	0.31 306

HHNet	0.60 236	0.65 212	2.60 315	0.36 212	0.25 174	0.64 226	0.61 328	0.64 93	0.62 175	0.55 188	1.13 351	0.32 56	0.60 275	0.42 62	1.79 353	0.15 246	0.07 11	0.12 139	0.10 78	0.18 149	0.15 139

OMP-Stereo	0.59 232	0.65 212	1.74 88	0.56 342	0.37 292	0.60 159	0.26 118	0.70 118	0.65 203	0.66 285	0.60 202	0.69 248	0.32 112	2.09 336	1.20 322	0.10 79	0.07 11	0.12 139	0.09 46	0.17 130	0.10 28

IIG-Stereo	0.59 232	0.65 212	1.74 88	0.54 334	0.23 149	0.61 179	0.21 34	0.73 133	0.65 203	0.64 275	0.69 269	0.69 248	0.38 143	2.09 336	1.39 335	0.11 128	0.07 11	0.11 94	0.09 46	0.15 83	0.09 17

DANet	0.80 322	0.65 212	2.21 243	1.19 392	0.48 339	0.74 283	1.25 388	0.89 254	1.53 384	0.89 340	0.71 283	0.96 333	0.56 261	1.83 306	0.96 295	0.18 287	0.16 264	0.19 302	0.16 243	0.26 247	0.29 291
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	0.64 254	0.65 212	1.62 62	0.46 301	0.25 174	0.67 248	0.30 178	0.93 283	0.77 297	0.59 232	0.57 181	0.77 283	0.38 143	2.78 384	0.44 183	0.23 326	0.24 322	0.28 343	0.26 321	0.27 254	0.39 344

anonymity	0.80 322	0.66 217	1.29 16	0.59 349	0.75 372	0.67 248	0.52 301	0.95 298	0.71 245	0.94 345	0.70 279	0.67 235	0.87 334	0.71 172	1.35 332	0.64 377	0.62 386	0.58 375	1.44 410	0.60 369	0.65 375

raft+_RVC	0.44 97	0.67 218	1.85 145	0.34 180	0.71 370	0.51 59	0.25 102	0.64 93	0.51 81	0.35 44	0.45 84	0.32 56	0.28 80	0.43 65	0.32 120	0.09 17	0.19 292	0.10 50	0.09 46	0.20 178	0.40 348

APVNet	0.70 284	0.67 218	2.71 327	0.38 244	0.36 280	0.85 326	0.43 267	0.91 270	0.68 218	0.55 188	0.69 269	0.75 277	0.55 257	2.31 348	0.78 279	0.17 277	0.17 274	0.24 331	0.19 286	0.33 291	0.23 247

raftrobust	0.38 48	0.68 220	1.54 49	0.32 141	0.46 335	0.52 72	0.21 34	0.56 64	0.42 29	0.52 153	0.35 43	0.31 50	0.33 115	0.37 46	0.30 100	0.10 79	0.11 176	0.08 3	0.07 13	0.21 186	0.19 198

RASNet	0.61 244	0.68 220	2.03 209	0.35 194	0.46 335	0.65 238	0.28 151	0.78 181	0.70 236	0.48 116	0.64 240	0.93 326	0.61 282	2.21 343	0.73 271	0.12 175	0.09 114	0.09 21	0.10 78	0.14 69	0.11 38

PASM	0.72 294	0.68 220	1.91 173	0.47 306	0.44 321	0.60 159	0.51 298	0.76 157	0.80 310	0.77 319	0.67 254	0.87 312	0.61 282	2.40 358	0.67 256	0.32 356	0.35 356	0.36 359	0.41 368	0.45 350	0.39 344

HGLStereo	0.54 199	0.69 223	2.00 200	0.35 194	0.40 306	0.66 243	0.30 178	0.83 211	0.62 175	0.57 207	0.69 269	0.69 248	0.54 252	1.07 213	0.55 223	0.13 204	0.13 215	0.13 194	0.11 127	0.19 166	0.17 172

S-Stereo	0.80 322	0.69 223	3.89 392	0.39 252	0.37 292	0.69 262	0.70 346	0.94 287	0.98 348	0.62 258	0.91 322	0.83 300	0.60 275	2.37 351	0.66 253	0.18 287	0.21 309	0.17 280	0.18 268	0.30 272	0.35 323

STTStereo	0.51 180	0.69 223	2.14 233	0.36 212	0.30 222	0.61 179	0.32 209	0.77 167	0.60 145	0.60 240	0.54 156	0.67 235	0.43 200	0.86 196	0.42 171	0.16 263	0.15 250	0.17 280	0.20 296	0.16 110	0.15 139

EDNetEfficient	1.27 370	0.70 226	4.05 397	0.64 356	0.98 385	0.94 340	1.40 396	0.85 226	1.75 391	2.34 401	1.33 361	1.05 351	2.21 395	1.58 269	4.15 400	0.15 246	0.19 292	0.14 223	0.27 325	0.38 323	0.32 310

DeepPruner_ROB	0.50 165	0.70 226	1.94 183	0.29 80	0.26 187	0.63 215	0.31 188	0.80 195	0.48 66	0.61 247	0.55 164	0.66 225	0.38 143	0.98 204	0.40 163	0.19 297	0.14 229	0.14 223	0.14 207	0.23 206	0.17 172

LMCR-Stereo	0.52 189	0.71 228	2.39 276	0.40 261	0.21 116	0.74 283	0.31 188	1.02 343	0.64 191	0.61 247	0.63 224	0.39 80	0.51 242	0.62 144	0.42 171	0.19 297	0.09 114	0.12 139	0.09 46	0.23 206	0.12 64

ADLNet	0.60 236	0.71 228	1.95 186	0.35 194	0.34 263	0.67 248	0.34 221	0.90 260	0.74 271	0.68 295	0.62 214	0.80 292	0.45 211	1.78 296	0.64 251	0.14 232	0.11 176	0.14 223	0.14 207	0.29 263	0.21 218

GwcNet	0.69 280	0.71 228	3.12 368	0.36 212	0.45 329	0.81 315	0.44 275	0.86 234	0.84 320	0.60 240	0.74 291	0.82 298	0.49 237	1.65 278	0.66 253	0.16 263	0.15 250	0.15 249	0.15 228	0.31 280	0.24 254

ETE_ROB	0.60 236	0.71 228	1.55 51	0.37 230	0.25 174	0.69 262	0.51 298	1.47 383	0.70 236	0.80 322	0.69 269	0.85 306	0.49 237	1.36 239	0.58 238	0.16 263	0.13 215	0.19 302	0.16 243	0.21 186	0.23 247

StereoVision	0.45 112	0.72 232	1.94 183	0.33 157	0.32 246	0.47 36	0.26 118	0.68 111	0.57 124	0.32 42	0.89 321	0.45 126	0.27 70	0.49 103	0.36 144	0.13 204	0.15 250	0.16 264	0.15 228	0.19 166	0.13 96

Sa-1000	0.51 180	0.72 232	1.90 167	0.31 119	0.60 362	0.60 159	0.31 188	0.94 287	0.71 245	0.52 153	0.83 306	0.42 105	0.33 115	0.68 160	0.28 76	0.10 79	0.09 114	0.13 194	0.29 331	0.29 263	0.10 28

XPNet_ROB	0.61 244	0.72 232	1.66 68	0.37 230	0.27 198	0.67 248	0.47 291	0.89 254	0.71 245	0.78 320	0.70 279	0.81 295	0.53 249	1.70 285	0.76 275	0.21 310	0.16 264	0.16 264	0.15 228	0.20 178	0.21 218

whm_eth	0.45 112	0.73 235	2.23 250	0.30 94	0.31 238	0.49 47	0.24 87	0.73 133	0.69 227	0.47 97	0.87 316	0.26 34	0.26 56	0.36 39	0.28 76	0.12 175	0.11 176	0.13 194	0.12 157	0.14 69	0.26 272

GANet-RSSM	0.55 211	0.73 235	1.90 167	0.36 212	0.26 187	0.59 149	0.27 141	0.78 181	0.52 86	0.47 97	0.57 181	0.63 209	0.45 211	1.92 323	0.43 179	0.14 232	0.10 143	0.25 336	0.11 127	0.34 298	0.14 109

BEATNet_4x	0.47 135	0.73 235	1.91 173	0.33 157	0.15 25	0.56 101	0.25 102	0.85 226	0.58 134	0.54 174	0.51 130	0.57 185	0.42 190	0.57 131	0.61 244	0.11 128	0.08 59	0.12 139	0.09 46	0.20 178	0.16 161

edge stereo	0.81 327	0.73 235	3.30 381	0.37 230	1.21 397	0.62 199	0.39 250	0.93 283	0.79 307	0.80 322	0.88 319	1.14 363	0.71 306	2.18 341	0.71 264	0.21 310	0.20 301	0.26 339	0.18 268	0.38 323	0.26 272

SACVNet	0.60 236	0.74 239	1.90 167	0.37 230	0.28 207	0.64 226	0.37 240	0.86 234	0.61 159	0.65 282	0.62 214	0.69 248	0.44 207	2.08 334	0.42 171	0.18 287	0.14 229	0.16 264	0.15 228	0.38 323	0.24 254

GwcNet-ADL	0.50 165	0.74 239	2.90 350	0.31 119	0.20 108	0.58 133	0.29 171	0.87 243	0.64 191	0.47 97	0.47 91	0.56 179	0.33 115	0.46 83	0.46 187	0.13 204	0.12 201	0.09 21	0.09 46	0.14 69	0.21 218

SA	0.50 165	0.75 241	1.95 186	0.31 119	0.61 363	0.57 118	0.31 188	0.91 270	0.73 267	0.42 72	0.62 214	0.38 76	0.47 224	0.68 160	0.29 89	0.09 17	0.09 114	0.13 194	0.32 344	0.30 272	0.10 28

RAFT_CTSACE	0.46 122	0.76 242	2.07 213	0.35 194	0.30 222	0.54 81	0.30 178	0.61 85	0.48 66	0.49 127	0.76 296	0.55 170	0.36 130	0.58 133	0.22 31	0.08 4	0.13 215	0.11 94	0.10 78	0.41 337	0.08 10

TRStereo	0.53 194	0.76 242	2.38 274	0.42 275	0.29 212	0.69 262	0.23 64	1.81 394	0.55 113	0.36 46	0.32 32	0.47 140	0.40 164	0.46 83	0.25 56	0.12 175	0.11 176	0.11 94	0.41 368	0.13 51	0.32 310

CFNet-ft	0.51 180	0.76 242	1.79 128	0.28 59	0.30 222	0.63 215	0.28 151	0.66 99	0.55 113	0.45 89	0.57 181	0.74 272	0.41 175	1.46 248	0.42 171	0.14 232	0.10 143	0.28 343	0.13 182	0.18 149	0.14 109

CFNet_RVC	0.51 180	0.76 242	1.79 128	0.28 59	0.30 222	0.63 215	0.28 151	0.66 99	0.55 113	0.45 89	0.57 181	0.74 272	0.41 175	1.46 248	0.42 171	0.14 232	0.10 143	0.28 343	0.13 182	0.18 149	0.14 109

HSM	0.62 248	0.76 242	1.72 83	0.30 94	0.29 212	0.64 226	0.28 151	0.94 287	0.62 175	0.58 219	0.57 181	1.40 374	0.64 290	2.59 374	0.42 171	0.11 128	0.08 59	0.10 50	0.08 30	0.14 69	0.11 38

iResNet	0.51 180	0.76 242	2.59 313	0.41 267	0.17 62	0.64 226	0.27 141	0.82 205	0.70 236	0.57 207	0.64 240	0.43 108	0.36 130	0.70 170	0.52 214	0.10 79	0.07 11	0.09 21	0.08 30	0.21 186	0.13 96

LALA_ROB	0.60 236	0.76 242	1.69 72	0.36 212	0.29 212	0.79 308	0.55 310	0.94 287	0.77 297	0.81 327	0.67 254	0.94 330	0.49 237	0.99 205	0.73 271	0.21 310	0.15 250	0.20 311	0.18 268	0.23 206	0.21 218

CBMV	0.71 291	0.76 242	2.64 318	0.33 157	0.20 108	0.78 304	0.79 357	0.98 313	0.78 302	0.85 337	0.71 283	0.86 310	1.10 358	1.46 248	0.62 246	0.18 287	0.20 301	0.21 317	0.19 286	0.25 232	0.33 317
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 88	0.77 250	1.95 186	0.24 7	0.13 5	0.51 59	0.22 46	0.77 167	0.75 283	0.54 174	0.47 91	0.31 50	0.65 292	0.36 39	0.34 135	0.09 17	0.07 11	0.08 3	0.07 13	0.08 1	0.22 229

ADStereo(finetuned)	0.45 112	0.77 250	2.12 226	0.25 15	0.14 12	0.51 59	0.22 46	0.77 167	0.72 253	0.54 174	0.48 103	0.31 50	0.76 319	0.37 46	0.38 151	0.09 17	0.07 11	0.09 21	0.07 13	0.13 51	0.23 247

XX-TBD	0.34 27	0.77 250	1.75 94	0.34 180	0.13 5	0.51 59	0.17 5	0.43 7	0.50 76	0.37 50	0.49 120	0.23 14	0.18 6	0.28 3	0.24 49	0.10 79	0.07 11	0.08 3	0.06 7	0.09 7	0.07 3

DCANet	0.42 82	0.77 250	1.95 186	0.25 15	0.14 12	0.51 59	0.22 46	0.77 167	0.72 253	0.54 174	0.48 103	0.31 50	0.41 175	0.36 39	0.39 158	0.09 17	0.07 11	0.09 21	0.07 13	0.13 51	0.23 247

csc	0.43 88	0.77 250	1.95 186	0.24 7	0.13 5	0.51 59	0.22 46	0.77 167	0.75 283	0.54 174	0.47 91	0.31 50	0.65 292	0.36 39	0.34 135	0.09 17	0.07 11	0.08 3	0.07 13	0.08 1	0.22 229

cscssc	0.43 88	0.77 250	1.95 186	0.24 7	0.13 5	0.51 59	0.22 46	0.77 167	0.75 283	0.54 174	0.47 91	0.31 50	0.65 292	0.36 39	0.34 135	0.09 17	0.07 11	0.08 3	0.07 13	0.08 1	0.22 229

SHD	0.72 294	0.77 250	2.36 272	0.45 297	0.40 306	0.71 269	0.32 209	1.02 343	1.25 372	1.07 354	0.84 309	0.90 320	0.73 312	1.09 215	0.98 297	0.21 310	0.18 282	0.20 311	0.21 301	0.32 284	0.31 306

FBW_ROB	0.83 329	0.77 250	1.77 106	0.44 284	0.30 222	0.87 332	0.46 283	1.10 362	0.91 337	0.81 327	0.75 294	1.01 342	0.61 282	3.66 402	1.23 326	0.26 341	0.23 319	0.36 359	0.25 315	0.27 254	0.62 372

AACVNet	0.54 199	0.78 258	1.73 84	0.36 212	0.21 116	0.57 118	0.25 102	0.71 120	0.51 81	0.55 188	0.59 190	0.64 217	0.41 175	2.13 338	0.41 169	0.14 232	0.11 176	0.14 223	0.11 127	0.33 291	0.15 139

ELAS_RVC	1.37 378	0.78 258	3.21 377	0.55 340	0.50 340	1.49 374	2.48 408	1.48 384	1.71 390	2.13 395	2.09 380	2.07 386	2.56 399	1.90 320	2.02 360	0.35 360	0.36 358	0.37 363	0.34 351	0.49 354	0.47 360
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ADCL	0.99 347	0.79 260	2.43 285	0.39 252	0.32 246	1.50 375	1.90 403	0.92 278	0.97 345	1.26 373	1.27 356	1.00 341	1.42 376	1.14 222	3.31 389	0.17 277	0.14 229	0.22 319	0.21 301	0.30 272	0.22 229

ELAS	1.39 379	0.79 260	2.86 343	0.53 331	0.50 340	2.81 406	2.20 405	1.61 390	1.50 383	2.28 400	2.35 388	1.82 382	2.13 393	1.73 289	2.22 369	0.35 360	0.37 360	0.35 357	0.35 353	0.49 354	0.47 360
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
MyStereo8	0.54 199	0.80 262	2.76 335	0.32 141	0.33 257	0.71 269	0.20 23	0.87 243	0.57 124	0.51 146	0.59 190	0.50 152	0.33 115	0.68 160	0.55 223	0.10 79	0.29 346	0.10 50	0.13 182	0.21 186	0.34 321

SDNR	1.22 368	0.80 262	2.71 327	0.33 157	1.48 405	1.98 396	0.23 64	1.93 397	2.44 398	0.89 340	2.52 391	1.36 372	0.51 242	3.65 401	1.93 356	0.30 353	0.31 350	0.22 319	0.16 243	0.33 291	0.36 331

aanetorigin	0.77 314	0.80 262	2.59 313	0.43 279	0.44 321	0.58 133	1.01 375	0.57 67	0.68 218	1.53 385	1.23 354	0.81 295	1.08 356	1.07 213	1.07 312	0.18 287	0.15 250	0.17 280	0.21 301	0.54 363	0.30 299

hitnet-ft	0.67 269	0.80 262	1.90 167	0.28 59	0.22 137	0.69 262	0.36 233	0.85 226	0.65 203	0.56 197	0.84 309	1.03 346	0.95 346	2.32 349	0.55 223	0.23 326	0.14 229	0.41 367	0.13 182	0.24 221	0.17 172

CVANet_RVC	0.65 262	0.80 262	2.13 228	0.36 212	0.26 187	0.62 199	0.42 261	0.84 222	0.72 253	0.69 297	0.68 262	0.68 241	0.52 247	2.64 376	0.42 171	0.19 297	0.12 201	0.22 319	0.17 258	0.37 317	0.15 139

TestStereo1	0.49 156	0.81 267	1.85 145	0.39 252	0.57 355	0.56 101	0.34 221	0.75 148	0.69 227	0.44 82	0.63 224	0.35 67	0.42 190	0.64 149	0.29 89	0.10 79	0.08 59	0.12 139	0.10 78	0.33 291	0.26 272

SA-5K	0.49 156	0.81 267	1.85 145	0.39 252	0.57 355	0.56 101	0.34 221	0.75 148	0.69 227	0.44 82	0.63 224	0.35 67	0.42 190	0.64 149	0.29 89	0.10 79	0.08 59	0.12 139	0.10 78	0.33 291	0.26 272

MIPNet	0.83 329	0.81 267	2.40 278	0.61 353	0.18 85	1.48 373	1.39 395	1.60 389	0.74 271	1.94 390	0.85 313	0.73 266	1.68 385	0.87 197	0.31 110	0.09 17	0.08 59	0.11 94	0.32 344	0.25 232	0.12 64

cf-r	0.53 194	0.81 267	2.15 234	0.33 157	0.28 207	0.60 159	0.28 151	0.78 181	0.64 191	0.51 146	0.60 202	0.75 277	0.40 164	1.32 235	0.43 179	0.13 204	0.09 114	0.11 94	0.12 157	0.15 83	0.14 109

PSMNet-RSSM	0.53 194	0.82 271	1.78 110	0.31 119	0.25 174	0.58 133	0.28 151	0.84 222	0.60 145	0.50 134	0.61 209	0.67 235	0.43 200	1.68 282	0.42 171	0.15 246	0.10 143	0.14 223	0.16 243	0.15 83	0.13 96

RP	0.67 269	0.82 271	1.94 183	0.43 279	0.44 321	0.65 238	0.45 281	0.89 254	0.82 315	0.66 285	0.92 323	0.99 340	0.76 319	1.55 262	0.66 253	0.25 338	0.18 282	0.23 325	0.20 296	0.31 280	0.22 229

UCFNet_RVC	0.48 139	0.82 271	1.85 145	0.30 94	0.27 198	0.64 226	0.26 118	0.74 138	0.55 113	0.48 116	0.53 146	0.63 209	0.41 175	0.88 198	0.38 151	0.15 246	0.10 143	0.17 280	0.17 258	0.18 149	0.15 139

Nwc_Net	0.68 276	0.83 274	2.53 301	0.41 267	0.39 299	0.77 299	0.38 246	1.01 340	0.70 236	0.60 240	0.99 335	0.98 337	0.68 301	1.41 241	0.63 248	0.23 326	0.15 250	0.23 325	0.25 315	0.23 206	0.18 190

WCMA_ROB	1.12 357	0.83 274	2.66 321	0.58 346	0.34 263	1.17 365	0.71 347	0.93 283	0.94 341	1.74 388	2.63 396	3.09 396	1.71 387	1.70 285	1.84 355	0.26 341	0.21 309	0.20 311	0.21 301	0.28 260	0.43 355

raft_robust	0.55 211	0.84 276	1.73 84	0.28 59	0.54 349	0.53 78	0.25 102	0.88 248	0.75 283	0.48 116	0.46 88	0.76 281	0.75 318	1.46 248	0.27 67	0.09 17	0.10 143	0.10 50	0.30 336	0.26 247	0.16 161

IPLG	0.69 280	0.84 276	2.43 285	0.35 194	0.21 116	1.65 383	0.61 328	1.36 380	0.58 134	1.39 380	0.51 130	0.37 70	0.87 334	1.41 241	0.36 144	0.09 17	0.07 11	0.14 223	0.12 157	0.32 284	0.11 38

ADLNet2	0.68 276	0.84 276	3.19 375	0.33 157	0.36 280	0.64 226	0.37 240	0.89 254	0.79 307	0.54 174	0.65 249	0.93 326	0.48 232	2.07 333	0.56 230	0.13 204	0.11 176	0.11 94	0.11 127	0.33 291	0.18 190

GANet	0.75 307	0.84 276	2.01 201	0.40 261	0.25 174	0.74 283	0.66 336	0.87 243	0.73 267	0.71 304	1.07 347	0.84 303	0.59 273	2.71 382	1.15 319	0.17 277	0.16 264	0.44 370	0.16 243	0.31 280	0.20 212

PVD	0.90 338	0.85 280	2.15 234	0.53 331	0.50 340	0.99 345	0.56 315	1.15 370	1.64 387	1.41 381	1.41 365	1.11 361	1.13 360	1.35 238	1.31 329	0.26 341	0.28 345	0.28 343	0.26 321	0.37 317	0.49 363

RAFT+CT+SA	0.50 165	0.86 281	1.82 140	0.37 230	0.75 372	0.54 81	0.34 221	0.77 167	0.63 184	0.38 55	0.55 164	0.34 63	0.29 93	0.68 160	0.27 67	0.09 17	0.07 11	0.11 94	0.51 375	0.29 263	0.41 353

RAFT-Stereo + iAFF	0.42 82	0.86 281	1.78 110	0.28 59	0.17 62	0.52 72	0.20 23	0.62 89	0.61 159	0.50 134	0.61 209	0.39 80	0.32 112	0.35 35	0.30 100	0.07 1	0.10 143	0.09 21	0.09 46	0.35 306	0.10 28

DeepPrunerF	0.86 333	0.86 281	2.91 351	0.45 297	0.50 340	0.64 226	0.48 294	1.14 367	2.64 401	0.63 266	0.61 209	0.65 220	0.62 287	2.21 343	1.31 329	0.23 326	0.19 292	0.30 351	0.28 328	0.36 310	0.25 263

Wz-Net-LNSev-Ref	0.57 223	0.87 284	2.11 223	0.32 141	0.30 222	0.84 322	0.40 252	0.88 248	0.72 253	0.65 282	0.73 289	0.66 225	0.57 266	0.93 199	0.71 264	0.13 204	0.07 11	0.10 50	0.08 30	0.15 83	0.14 109

test_5	0.51 180	0.87 284	1.99 198	0.37 230	0.65 365	0.58 133	0.35 227	0.78 181	0.62 175	0.48 116	0.55 164	0.45 126	0.40 164	0.72 174	0.30 100	0.09 17	0.07 11	0.12 139	0.12 157	0.33 291	0.38 341

GEStereo_RVC	0.54 199	0.87 284	1.95 186	0.47 306	0.25 174	0.62 199	0.37 240	1.00 332	0.74 271	0.53 162	0.54 156	0.59 194	0.44 207	1.10 216	0.46 187	0.15 246	0.11 176	0.12 139	0.10 78	0.26 247	0.19 198

fast-acv-ft	0.63 251	0.88 287	3.10 365	0.38 244	0.30 222	0.79 308	0.48 294	0.69 114	0.72 253	0.58 219	0.78 300	0.76 281	0.60 275	0.67 159	0.73 271	0.15 246	0.15 250	0.18 297	0.17 258	0.37 317	0.16 161

RALCasStereoNet	0.45 112	0.88 287	1.85 145	0.30 94	0.26 187	0.49 47	0.26 118	0.58 71	0.51 81	0.36 46	0.48 103	0.36 69	0.28 80	0.55 128	0.34 135	0.10 79	0.53 381	0.09 21	0.08 30	0.25 232	0.34 321

StereoDRNet	0.64 254	0.88 287	2.35 269	0.41 267	0.45 329	0.73 280	0.47 291	0.94 287	0.74 271	0.75 313	0.54 156	0.74 272	0.47 224	1.70 285	0.72 268	0.15 246	0.14 229	0.15 249	0.14 207	0.20 178	0.19 198

rafts_anoy	0.43 88	0.89 290	1.96 195	0.32 141	0.30 222	0.48 42	0.24 87	0.62 89	0.49 70	0.37 50	0.38 54	0.33 59	0.30 101	0.51 111	0.34 135	0.10 79	0.39 368	0.13 194	0.15 228	0.17 130	0.15 139

MLCV	0.48 139	0.89 290	1.85 145	0.29 80	0.14 12	0.59 149	0.23 64	0.72 125	0.59 141	0.66 285	0.66 251	0.55 170	0.36 130	1.03 210	0.49 204	0.09 17	0.06 1	0.09 21	0.07 13	0.19 166	0.11 38

LL-Strereo2	0.41 69	0.90 292	1.83 142	0.44 284	0.24 162	0.54 81	0.27 141	0.58 71	0.45 49	0.41 68	0.33 36	0.44 119	0.21 17	0.44 70	0.34 135	0.09 17	0.08 59	0.16 264	0.14 207	0.17 130	0.17 172

CBFPSM	0.56 217	0.91 293	1.82 140	0.28 59	0.23 149	0.71 269	0.37 240	0.72 125	0.64 191	0.50 134	0.49 120	1.03 346	0.83 326	0.62 144	1.35 332	0.10 79	0.12 201	0.10 50	0.10 78	0.18 149	0.19 198

RAFT	0.45 112	0.92 294	1.59 55	0.34 180	0.19 98	0.46 33	0.35 227	0.65 97	0.49 70	0.49 127	0.49 120	0.70 258	0.40 164	0.47 90	0.32 120	0.11 128	0.16 264	0.14 223	0.13 182	0.51 358	0.13 96

AF-Net	0.69 280	0.92 294	2.21 243	0.41 267	0.40 306	0.68 259	0.40 252	1.02 343	0.86 323	0.69 297	1.03 342	1.04 349	0.84 329	1.19 226	0.78 279	0.22 323	0.14 229	0.25 336	0.17 258	0.30 272	0.18 190

TDLM	0.67 269	0.92 294	1.76 98	0.37 230	0.24 162	0.66 243	0.56 315	0.82 205	0.74 271	1.16 361	0.62 214	0.61 202	0.48 232	2.70 380	0.50 209	0.20 306	0.11 176	0.35 357	0.14 207	0.32 284	0.16 161

NLCA_NET_v2_RVC	0.55 211	0.92 294	2.36 272	0.38 244	0.37 292	0.60 159	0.28 151	0.82 205	0.62 175	0.62 258	0.55 164	0.72 263	0.45 211	1.00 206	0.43 179	0.15 246	0.11 176	0.14 223	0.14 207	0.15 83	0.16 161
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	0.46 122	0.92 294	2.09 219	0.33 157	0.14 12	0.55 92	0.22 46	0.83 211	0.56 121	0.51 146	0.49 120	0.48 147	0.37 138	0.48 94	0.54 222	0.09 17	0.06 1	0.10 50	0.08 30	0.23 206	0.09 17
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	1.89 393	0.92 294	2.50 298	0.96 383	0.93 384	1.63 381	1.37 393	1.52 387	12.43 415	1.85 389	1.69 372	2.40 391	1.74 388	2.81 387	1.71 349	0.53 372	0.47 376	0.42 368	0.47 371	0.74 375	0.74 378
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
iinet-f	0.57 223	0.93 300	2.27 256	0.31 119	0.25 174	0.83 320	0.33 217	0.81 199	0.65 203	0.54 174	0.63 224	0.73 266	0.67 298	0.73 175	0.67 256	0.13 204	0.13 215	0.11 94	0.10 78	0.43 342	0.16 161

Consistency-Raft	0.88 336	0.93 300	3.23 379	0.99 384	0.64 364	0.77 299	0.55 310	0.98 313	0.97 345	0.61 247	1.03 342	0.65 220	1.05 353	0.79 189	1.38 334	0.44 366	0.46 373	0.51 373	0.58 383	0.65 371	0.47 360

GwcNet-RSSM	0.57 223	0.94 302	2.13 228	0.32 141	0.25 174	0.60 159	0.30 178	0.80 195	0.66 213	0.52 153	0.64 240	0.71 261	0.40 164	1.79 300	0.50 209	0.13 204	0.09 114	0.12 139	0.12 157	0.21 186	0.15 139

NCC-stereo	0.79 320	0.94 302	2.42 281	0.59 349	0.45 329	1.90 390	0.46 283	0.99 324	0.72 253	0.64 275	0.84 309	0.91 321	0.73 312	1.80 302	1.00 303	0.27 346	0.19 292	0.23 325	0.31 340	0.24 221	0.22 229

Abc-Net	0.79 320	0.94 302	2.42 281	0.59 349	0.45 329	1.90 390	0.46 283	0.99 324	0.72 253	0.64 275	0.84 309	0.91 321	0.73 312	1.80 302	1.00 303	0.27 346	0.19 292	0.23 325	0.31 340	0.24 221	0.22 229
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
NCCL2	0.65 262	0.94 302	1.96 195	0.43 279	0.30 222	0.71 269	0.68 341	0.84 222	0.65 203	0.70 300	0.60 202	0.86 310	0.54 252	1.56 263	0.57 233	0.20 306	0.16 264	0.67 380	0.25 315	0.22 198	0.24 254

NaN_ROB	1.14 358	0.94 302	2.96 353	0.53 331	0.56 354	1.13 361	0.99 371	0.98 313	1.00 349	1.09 356	0.87 316	0.77 283	1.06 355	5.90 411	2.72 377	0.16 263	0.23 319	0.16 264	0.24 309	0.22 198	0.36 331

PWC_ROB	0.70 284	0.94 302	1.88 160	0.39 252	0.39 299	0.62 199	0.30 178	0.98 313	0.94 341	0.91 342	1.29 358	0.77 283	0.62 287	1.62 276	1.03 310	0.18 287	0.11 176	0.18 297	0.13 182	0.51 358	0.22 229

FINET	0.65 262	0.95 308	3.06 362	0.35 194	0.40 306	0.58 133	0.48 294	0.92 278	1.10 362	0.57 207	0.68 262	0.47 140	0.44 207	1.15 224	0.60 242	0.23 326	0.21 309	0.17 280	0.15 228	0.26 247	0.25 263

NVStereoNet_ROB	1.16 362	0.95 308	2.54 307	0.58 346	0.55 352	0.78 304	0.63 334	1.00 332	1.08 360	1.03 351	4.07 408	1.48 377	1.22 362	2.88 388	1.27 328	0.50 371	0.46 373	0.54 374	0.62 386	0.50 356	0.63 374
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 97	0.96 310	2.63 316	0.27 41	0.30 222	0.45 21	0.25 102	0.52 44	0.50 76	0.40 62	0.31 28	0.40 88	0.19 10	0.35 35	0.32 120	0.09 17	0.06 1	0.12 139	0.11 127	0.19 166	0.30 299

Wz-Net-LNSev	0.59 232	0.96 310	2.47 292	0.34 180	0.37 292	0.79 308	0.44 275	0.86 234	0.77 297	0.61 247	0.67 254	0.79 290	0.56 261	0.64 149	0.62 246	0.15 246	0.14 229	0.12 139	0.12 157	0.18 149	0.19 198

dd	0.42 82	0.96 310	1.77 106	0.31 119	0.17 62	0.57 118	0.26 118	0.49 28	0.68 218	0.41 68	0.40 64	0.34 63	0.27 70	0.45 77	0.40 163	0.17 277	0.10 143	0.13 194	0.12 157	0.21 186	0.12 64

AFF-stereo	0.44 97	0.96 310	1.78 110	0.31 119	0.15 25	0.50 53	0.21 34	0.64 93	0.63 184	0.47 97	0.64 240	0.49 149	0.34 123	0.46 83	0.31 110	0.08 4	0.09 114	0.10 50	0.10 78	0.37 317	0.10 28

DMCA-RVC	0.62 248	0.96 310	2.63 316	0.36 212	0.90 381	0.56 101	0.31 188	0.69 114	0.57 124	0.68 295	0.52 138	0.59 194	0.56 261	1.23 230	0.53 218	0.16 263	0.38 362	0.20 311	0.15 228	0.20 178	0.15 139

ADCRef	0.80 322	0.96 310	2.29 259	0.37 230	0.35 273	0.96 342	0.51 298	0.87 243	0.75 283	0.88 338	0.83 306	0.61 202	1.36 371	1.02 208	3.27 388	0.13 204	0.11 176	0.17 280	0.19 286	0.25 232	0.21 218

CFNet	0.58 228	0.96 310	1.78 110	0.33 157	0.25 174	0.63 215	0.22 46	0.88 248	0.75 283	0.46 96	0.59 190	0.58 192	0.40 164	2.29 347	0.48 199	0.12 175	0.09 114	0.15 249	0.14 207	0.30 272	0.15 139

MSMD_ROB	1.34 374	0.96 310	2.38 274	0.39 252	0.32 246	1.96 393	0.62 332	0.91 270	1.43 380	2.94 408	2.60 394	4.77 408	1.95 391	2.43 362	1.33 331	0.29 351	0.26 338	0.32 354	0.32 344	0.30 272	0.30 299

Wz-Net-MNSev	0.65 262	0.97 318	2.19 241	0.36 212	0.33 257	0.90 335	0.60 325	0.92 278	0.81 314	0.75 313	0.72 287	0.73 266	0.65 292	1.39 240	0.71 264	0.16 263	0.13 215	0.14 223	0.14 207	0.24 221	0.18 190

RGC	0.71 291	0.97 318	2.18 240	0.44 284	0.44 321	0.73 280	0.40 252	0.94 287	0.71 245	0.71 304	1.04 345	1.01 342	0.71 306	1.74 291	0.70 262	0.23 326	0.18 282	0.28 343	0.26 321	0.29 263	0.27 280

SAMSARA	0.91 339	0.97 318	2.22 246	0.80 369	0.58 357	1.32 367	1.31 390	1.01 340	0.94 341	1.36 376	0.87 316	1.38 373	0.90 339	1.72 288	1.02 308	0.24 333	0.30 349	0.22 319	0.25 315	0.36 310	0.35 323

DispNO	0.67 269	0.98 321	2.58 311	0.31 119	0.27 198	0.59 149	0.29 171	0.83 211	0.68 218	0.53 162	0.79 303	0.83 300	0.47 224	2.46 365	0.68 259	0.12 175	0.10 143	0.19 302	0.31 340	0.16 110	0.17 172

RALAANet	0.43 88	0.98 321	1.90 167	0.32 141	0.23 149	0.48 42	0.19 14	0.67 108	0.53 102	0.48 116	0.45 84	0.39 80	0.30 101	0.48 94	0.37 146	0.10 79	0.08 59	0.11 94	0.14 207	0.27 254	0.10 28

EDNetEfficientorigin	8.18 416	0.98 321	145.96 440	0.51 321	0.89 380	0.72 275	0.48 294	0.85 226	1.56 386	2.12 392	1.49 366	1.29 368	1.31 367	1.83 306	2.13 367	0.13 204	0.12 201	0.17 280	0.18 268	0.39 331	0.45 358

XQC	0.73 302	0.98 321	2.39 276	0.46 301	0.35 273	0.81 315	0.46 283	1.00 332	1.00 349	0.80 322	0.69 269	0.88 316	0.74 317	1.32 235	1.20 322	0.24 333	0.16 264	0.23 325	0.20 296	0.41 337	0.33 317

GMStereo	0.38 48	0.99 325	1.91 173	0.27 41	0.16 38	0.39 14	0.23 64	0.47 21	0.62 175	0.38 55	0.34 40	0.25 27	0.25 43	0.39 53	0.29 89	0.14 232	0.08 59	0.10 50	0.12 157	0.15 83	0.11 38
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
ADCPNet	0.99 347	0.99 325	3.93 395	0.37 230	0.68 367	1.36 369	0.62 332	0.87 243	0.76 293	0.78 320	0.81 304	1.08 355	1.18 361	1.14 222	2.49 376	0.21 310	0.69 394	0.21 317	0.95 401	0.29 263	0.37 338

RTSC	0.72 294	1.00 327	2.22 246	0.40 261	0.29 212	0.82 318	0.31 188	0.96 302	1.10 362	0.92 343	0.81 304	0.78 286	0.58 270	1.23 230	1.55 344	0.18 287	0.17 274	0.14 223	0.17 258	0.43 342	0.30 299

PA-Net	0.84 331	1.00 327	3.49 385	0.63 355	0.40 306	0.70 267	0.52 301	0.86 234	0.84 320	0.52 153	0.59 190	0.70 258	0.54 252	2.35 350	2.23 370	0.17 277	0.27 343	0.19 302	0.28 328	0.22 198	0.36 331
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
AANet_RVC	0.68 276	1.00 327	2.09 219	0.33 157	0.25 174	0.58 133	0.32 209	0.81 199	0.80 310	0.61 247	0.94 327	0.80 292	0.41 175	2.46 365	1.02 308	0.36 362	0.14 229	0.10 50	0.09 46	0.23 206	0.22 229

PS-NSSS	0.63 251	1.00 327	1.81 135	0.30 94	0.31 238	0.63 215	0.34 221	0.98 313	0.69 227	0.54 174	0.74 291	0.51 155	0.41 175	2.43 362	0.48 199	0.24 333	0.17 274	0.27 340	0.18 268	0.27 254	0.21 218

iRaft-Stereo_5w	0.54 199	1.01 331	2.08 218	0.27 41	0.21 116	0.49 47	0.28 151	0.73 133	0.58 134	0.40 62	0.61 209	0.62 206	0.46 219	1.78 296	0.47 196	0.09 17	0.07 11	0.11 94	0.10 78	0.39 331	0.12 64

dad	0.51 180	1.01 331	1.74 88	0.29 80	0.19 98	0.60 159	0.26 118	0.52 44	0.75 283	0.63 266	0.63 224	0.63 209	0.33 115	0.85 195	0.47 196	0.27 346	0.15 250	0.40 366	0.18 268	0.22 198	0.14 109

PSMNet_ROB	0.66 266	1.01 331	2.33 264	0.38 244	0.31 238	0.72 275	0.55 310	0.86 234	0.69 227	0.54 174	0.60 202	0.75 277	0.47 224	2.00 329	0.82 287	0.17 277	0.13 215	0.19 302	0.19 286	0.24 221	0.27 280

UDGNet	0.44 97	1.02 334	1.74 88	0.35 194	0.19 98	0.58 133	0.23 64	0.49 28	0.66 213	0.41 68	0.38 54	0.34 63	0.29 93	0.53 121	0.30 100	0.24 333	0.10 143	0.37 363	0.19 286	0.27 254	0.15 139

AASNet	0.56 217	1.03 335	2.34 266	0.37 230	0.33 257	0.65 238	0.29 171	0.96 302	0.73 267	0.54 174	0.60 202	0.55 170	0.38 143	0.59 136	0.58 238	0.14 232	0.12 201	0.13 194	0.10 78	0.43 342	0.24 254

MaskLacGwcNet_RVC	0.77 314	1.04 336	2.06 211	0.94 380	0.35 273	0.89 334	0.40 252	0.85 226	0.63 184	0.55 188	0.63 224	0.75 277	0.38 143	2.38 354	0.48 199	1.10 393	0.31 350	0.36 359	0.21 301	0.53 362	0.55 367

pmcnn	1.32 372	1.05 337	2.77 337	0.74 364	1.43 400	0.72 275	0.56 315	0.96 302	0.91 337	0.99 349	2.92 402	6.01 412	0.70 304	2.38 354	3.32 390	0.13 204	0.10 143	0.08 3	0.06 7	0.34 298	0.22 229

PDISCO_ROB	0.75 307	1.06 338	2.11 223	0.64 356	0.59 358	1.13 361	0.43 267	1.14 367	1.05 355	0.64 275	0.71 283	0.96 333	0.61 282	1.21 227	0.76 275	0.37 363	0.18 282	0.27 340	0.24 309	0.56 365	0.32 310

PWCDC_ROB	0.72 294	1.06 338	2.09 219	0.47 306	0.36 280	0.78 304	0.26 118	0.98 313	1.34 376	0.61 247	2.07 379	0.64 217	0.61 282	0.83 191	0.71 264	0.31 355	0.14 229	0.15 249	0.12 157	0.60 369	0.21 218

Syn2CoEx	0.70 284	1.07 340	2.74 333	0.43 279	0.30 222	0.64 226	0.42 261	0.99 324	0.78 302	0.62 258	0.78 300	0.74 272	0.72 309	1.92 323	0.61 244	0.20 306	0.17 274	0.19 302	0.15 228	0.29 263	0.22 229

Anonymous Stereo	0.70 284	1.08 341	2.47 292	0.42 275	0.36 280	0.60 159	0.78 356	0.83 211	0.75 283	0.65 282	0.63 224	0.62 206	0.38 143	2.43 362	0.78 279	0.19 297	0.18 282	0.19 302	0.20 296	0.30 272	0.23 247

111	0.48 139	1.09 342	1.95 186	0.24 7	0.13 5	0.59 149	0.26 118	0.83 211	0.78 302	0.48 116	0.52 138	0.56 179	0.38 143	0.49 103	0.38 151	0.09 17	0.07 11	0.09 21	0.07 13	0.23 206	0.35 323

LSM	3.31 408	1.11 343	5.29 408	9.40 421	30.65 434	0.84 322	1.12 382	0.91 270	1.22 370	1.36 376	2.19 384	0.93 326	0.83 326	1.66 279	0.90 291	0.21 310	0.31 350	0.24 331	0.28 328	0.39 331	6.33 419

DDUNet	0.77 314	1.12 344	1.88 160	0.76 365	0.69 368	0.84 322	0.43 267	0.85 226	0.65 203	0.67 289	0.75 294	0.91 321	0.52 247	1.03 210	0.57 233	0.54 374	0.37 360	0.95 388	0.52 377	0.71 374	0.57 368

ADCP+	0.94 343	1.12 344	3.14 369	0.34 180	0.39 299	1.06 352	0.79 357	0.89 254	0.80 310	0.66 285	0.67 254	0.85 306	1.55 381	0.93 199	4.55 404	0.13 204	0.11 176	0.16 264	0.15 228	0.26 247	0.25 263

CSAN	1.25 369	1.12 344	3.04 360	0.51 321	0.37 292	1.06 352	1.15 384	1.22 372	1.08 360	1.17 366	1.91 377	1.04 349	1.31 367	5.96 412	2.43 375	0.26 341	0.22 314	0.24 331	0.24 309	0.31 280	0.30 299

SPS-STEREO	1.07 356	1.13 347	2.88 344	0.65 358	0.69 368	0.99 345	0.68 341	1.05 355	0.87 326	1.36 376	1.23 354	1.46 376	0.94 344	1.87 313	1.72 350	0.66 378	0.61 385	0.58 375	0.57 381	0.65 371	0.77 382
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
ACRE	0.56 217	1.14 348	2.77 337	0.76 365	0.28 207	0.60 159	0.56 315	0.76 157	0.58 134	0.55 188	0.62 214	0.41 92	0.29 93	0.44 70	0.39 158	0.11 128	0.19 292	0.13 194	0.14 207	0.36 310	0.18 190

FADNet_RVC	0.81 327	1.14 348	2.42 281	0.30 94	0.24 162	0.71 269	0.24 87	0.95 298	0.61 159	0.44 82	0.56 175	0.59 194	0.42 190	1.52 259	0.68 259	0.94 387	0.96 404	0.28 343	1.00 403	0.90 383	1.36 405

SuperB	1.15 360	1.14 348	5.43 409	0.36 212	0.26 187	0.81 315	0.89 365	0.88 248	1.17 367	0.67 289	0.68 262	0.63 209	1.39 374	1.74 291	3.37 391	0.15 246	0.12 201	0.17 280	0.16 243	2.80 412	0.25 263

MANE	2.90 405	1.14 348	2.96 353	1.03 385	1.01 388	5.01 414	2.45 407	5.36 415	6.88 413	3.58 411	4.76 412	5.99 411	4.99 410	4.23 406	4.61 405	0.56 376	0.67 389	0.44 370	0.78 394	0.51 358	1.03 398

CC-Net-ROB	0.85 332	1.15 352	2.13 228	0.88 375	0.38 297	0.88 333	0.44 275	1.06 356	0.79 307	0.58 219	0.69 269	0.65 220	0.50 240	2.74 383	0.51 212	0.93 386	0.39 368	0.87 385	0.29 331	0.54 363	0.54 365

GANetREF_RVC	0.75 307	1.15 352	2.46 290	0.47 306	0.26 187	0.83 320	0.61 328	0.97 309	0.89 334	0.62 258	0.61 209	0.72 263	0.59 273	2.42 360	0.55 223	0.32 356	0.25 336	0.36 359	0.24 309	0.39 331	0.31 306
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	0.50 165	1.15 352	1.73 84	0.31 119	0.21 116	0.58 133	0.22 46	0.95 298	0.82 315	0.58 219	0.62 214	0.57 185	0.39 157	0.84 193	0.40 163	0.11 128	0.08 59	0.09 21	0.06 7	0.21 186	0.13 96

MeshStereo	1.21 365	1.15 352	3.01 359	0.34 180	0.28 207	1.10 358	0.69 343	1.35 379	1.01 351	2.71 405	2.41 390	2.96 394	1.45 377	2.80 386	1.40 337	0.22 323	0.22 314	0.22 319	0.19 286	0.50 356	0.26 272
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	0.67 269	1.16 356	3.16 371	0.37 230	0.29 212	0.62 199	0.38 246	0.86 234	0.63 184	0.51 146	0.50 126	0.57 185	0.45 211	1.57 265	0.49 204	0.24 333	0.32 354	0.23 325	0.19 286	0.27 254	0.62 372

CIPLG	0.56 217	1.19 357	2.46 290	0.80 369	0.31 238	0.61 179	0.57 319	0.76 157	0.57 124	0.56 197	0.63 224	0.41 92	0.30 101	0.45 77	0.40 163	0.11 128	0.20 301	0.13 194	0.13 182	0.35 306	0.19 198

RAFT + AFF	0.64 254	1.20 358	1.95 186	0.34 180	0.33 257	0.67 248	0.52 301	0.99 324	0.74 271	0.53 162	0.58 187	0.57 185	0.80 323	1.76 293	0.51 212	0.12 175	0.27 343	0.15 249	0.14 207	0.43 342	0.29 291

SANet	1.20 364	1.21 359	3.33 384	0.38 244	0.27 198	1.73 387	0.85 362	1.10 362	2.49 400	1.16 361	1.83 375	1.72 381	1.50 380	2.37 351	2.84 380	0.18 287	0.16 264	0.16 264	0.15 228	0.32 284	0.32 310

FADNet	0.64 254	1.22 360	2.06 211	0.32 141	0.30 222	0.66 243	0.29 171	0.88 248	0.72 253	0.44 82	0.48 103	0.66 225	0.57 266	1.84 311	0.45 186	0.46 370	0.20 301	0.17 280	0.19 286	0.59 366	0.24 254

UDG	0.77 314	1.23 361	2.15 234	0.67 360	0.59 358	0.78 304	0.38 246	0.90 260	0.70 236	0.61 247	0.69 269	1.01 342	0.67 298	1.02 208	0.73 271	0.45 368	0.34 355	0.87 385	0.51 375	0.67 373	0.46 359

ARAFT	0.60 236	1.23 361	3.10 365	0.28 59	0.16 38	0.64 226	0.36 233	0.90 260	0.67 216	0.61 247	0.49 120	0.55 170	0.31 109	1.24 233	0.32 120	0.10 79	0.08 59	0.14 223	0.13 182	0.37 317	0.21 218

DN-CSS_ROB	0.48 139	1.23 361	1.99 198	0.39 252	0.22 137	0.56 101	0.19 14	0.75 148	0.61 159	0.45 89	0.62 214	0.41 92	0.31 109	0.70 170	0.32 120	0.11 128	0.08 59	0.14 223	0.13 182	0.36 310	0.12 64

IPLGR_C	0.58 228	1.25 364	2.72 329	0.80 369	0.31 238	0.60 159	0.61 328	0.76 157	0.58 134	0.56 197	0.62 214	0.41 92	0.31 109	0.43 65	0.40 163	0.11 128	0.22 314	0.13 194	0.15 228	0.35 306	0.19 198

FADNet-RVC	0.61 244	1.26 365	2.12 226	0.33 157	0.26 187	0.59 149	0.29 171	0.86 234	0.62 175	0.45 89	0.50 126	0.62 206	0.46 219	1.73 289	0.55 223	0.17 277	0.20 301	0.17 280	0.18 268	0.59 366	0.28 285

MFMNet_re	0.92 341	1.28 366	2.53 301	0.82 373	0.76 375	0.90 335	0.75 352	0.98 313	1.04 354	1.03 351	1.05 346	0.84 303	0.94 344	0.83 191	0.72 268	0.68 379	0.60 384	0.63 378	0.60 385	0.77 378	0.74 378

LL-Strereo	0.72 294	1.29 367	2.49 296	0.36 212	0.45 329	0.55 92	0.32 209	0.93 283	0.71 245	0.67 289	0.58 187	0.85 306	0.79 322	2.67 379	0.46 187	0.10 79	0.18 282	0.14 223	0.12 157	0.40 335	0.42 354

HBP-ISP	0.76 310	1.30 368	3.19 375	0.35 194	0.26 187	0.85 326	0.54 307	1.03 350	0.72 253	0.80 322	0.69 269	0.68 241	0.83 326	2.04 331	0.44 183	0.23 326	0.24 322	0.29 350	0.25 315	0.28 260	0.24 254

WZ-Net	0.92 341	1.31 369	3.76 389	0.41 267	0.36 280	0.86 328	0.71 347	1.00 332	1.06 358	0.82 331	0.92 323	1.06 353	1.05 353	2.16 340	1.61 346	0.19 297	0.13 215	0.15 249	0.16 243	0.32 284	0.28 285

RTS	1.21 365	1.31 369	6.39 411	0.52 325	0.51 345	1.61 379	0.79 357	1.03 350	1.37 378	1.13 358	1.30 359	1.10 359	0.85 330	2.65 377	2.08 363	0.21 310	0.24 322	0.18 297	0.18 268	0.43 342	0.32 310

RTSA	1.21 365	1.31 369	6.39 411	0.52 325	0.51 345	1.61 379	0.79 357	1.03 350	1.37 378	1.13 358	1.30 359	1.10 359	0.85 330	2.65 377	2.08 363	0.21 310	0.24 322	0.18 297	0.18 268	0.43 342	0.32 310

Wz-Net-SNSev	0.76 310	1.32 372	3.11 367	0.40 261	0.31 238	0.71 269	0.60 325	0.98 313	0.87 326	0.67 289	0.83 306	0.96 333	0.60 275	1.67 281	0.97 296	0.16 263	0.15 250	0.16 264	0.17 258	0.36 310	0.24 254

ADCMid	0.96 346	1.32 372	2.74 333	0.38 244	0.35 273	0.99 345	0.58 321	0.94 287	0.86 323	1.23 369	1.01 338	1.01 342	1.00 348	1.05 212	3.97 397	0.21 310	0.19 292	0.42 368	0.32 344	0.40 335	0.29 291

AnyNet_C32	1.00 350	1.33 374	2.53 301	0.49 316	0.54 349	1.15 363	1.14 383	0.91 270	0.89 334	1.11 357	0.95 329	0.87 312	0.93 341	1.50 257	4.07 399	0.21 310	0.20 301	0.25 336	0.24 309	0.38 323	0.33 317

LE_ROB	4.43 411	1.35 375	9.38 414	2.79 414	3.93 413	2.43 404	3.46 413	2.68 404	11.19 414	11.66 419	4.73 411	5.26 409	10.46 417	4.50 409	9.49 416	0.82 384	0.69 394	1.34 401	0.98 402	0.75 377	0.76 381

ADCS	1.05 355	1.36 376	2.98 357	0.42 275	0.36 280	0.96 342	0.81 361	1.06 356	1.12 364	1.25 370	0.97 332	1.08 355	0.90 339	1.25 234	4.86 406	0.21 310	0.21 309	0.22 319	0.23 307	0.36 310	0.38 341

iResNetv2_ROB	0.59 232	1.43 377	2.96 353	0.40 261	0.22 137	0.58 133	0.28 151	0.91 270	0.73 267	0.57 207	0.63 224	0.60 200	0.41 175	0.74 176	0.35 142	0.11 128	0.08 59	0.10 50	0.07 13	0.43 342	0.17 172

SGM+DAISY	1.83 392	1.43 377	3.81 390	0.87 374	1.01 388	2.38 403	2.53 409	1.36 380	1.75 391	2.92 407	3.22 404	2.65 392	2.93 401	2.22 346	3.10 385	0.72 381	0.69 394	0.63 378	0.62 386	0.77 378	0.98 393

GASNet	0.73 302	1.47 379	3.04 360	0.47 306	0.33 257	0.57 118	0.34 221	0.91 270	0.75 283	0.58 219	0.58 187	0.74 272	0.55 257	2.03 330	0.65 252	0.21 310	0.15 250	0.19 302	0.17 258	0.51 358	0.28 285

AnyNet_C01	1.14 358	1.49 380	4.23 400	0.54 334	0.53 347	1.51 376	1.37 393	1.04 354	1.07 359	1.17 366	1.33 361	1.15 364	1.08 356	1.61 275	2.74 378	0.25 338	0.22 314	0.28 343	0.24 309	0.48 352	0.40 348

WAO-6	1.58 388	1.54 381	2.32 261	1.14 391	1.00 387	2.30 401	1.03 376	1.82 395	2.85 403	1.25 370	2.61 395	2.20 388	1.56 382	2.47 367	1.99 359	0.95 388	0.67 389	1.19 397	0.83 396	1.08 385	0.88 390

SQANet	0.80 322	1.58 382	2.53 301	0.76 365	0.83 376	0.76 291	0.36 233	0.83 211	0.64 191	0.63 266	0.69 269	0.73 266	0.51 242	1.21 227	0.53 218	0.77 383	0.29 346	0.59 377	0.29 331	0.86 382	0.61 371

JetBlue	1.78 390	1.63 383	3.92 393	0.73 363	1.21 397	4.38 413	3.35 411	1.59 388	1.20 369	1.26 373	1.52 368	2.37 390	1.88 390	3.23 395	3.00 381	0.53 372	0.47 376	0.48 372	0.49 373	1.29 395	0.97 392

WAO-7	1.48 384	1.63 383	2.49 296	0.93 379	0.75 372	1.72 386	1.10 380	1.84 396	1.96 395	1.43 382	2.54 392	1.97 384	1.61 384	3.06 391	2.08 363	0.69 380	0.66 388	0.94 387	0.74 392	0.80 380	0.69 377

IMH-64-1	1.39 379	1.64 385	1.86 153	1.36 394	1.11 393	1.39 370	1.19 386	1.76 392	1.45 381	1.16 361	2.21 385	1.53 378	1.38 372	1.98 325	1.52 342	1.29 397	0.67 389	1.27 398	0.69 389	1.29 395	0.98 393

IMH-64	1.39 379	1.64 385	1.86 153	1.36 394	1.11 393	1.39 370	1.19 386	1.76 392	1.45 381	1.16 361	2.21 385	1.53 378	1.38 372	1.98 325	1.52 342	1.29 397	0.67 389	1.27 398	0.69 389	1.29 395	0.98 393

coex-ft	5.95 414	1.67 387	60.57 438	0.34 180	0.30 222	0.77 299	0.69 343	0.74 138	4.41 406	19.22 426	2.15 383	1.62 380	7.97 415	1.81 305	8.96 415	0.44 366	2.08 414	0.18 297	0.19 286	0.38 323	4.62 418

MFN_U_SF_DS_RVC	1.01 352	1.67 387	2.32 261	0.47 306	0.39 299	1.47 372	0.95 368	0.95 298	0.91 337	0.84 334	0.94 327	1.05 351	0.60 275	2.95 389	0.72 268	0.41 364	0.72 398	0.32 354	0.55 378	0.74 375	1.22 402

otaku	1.03 353	1.68 389	2.72 329	0.95 381	0.73 371	1.03 350	0.59 323	0.99 324	0.86 323	0.69 297	1.61 369	0.98 337	0.64 290	1.46 248	1.14 317	0.95 388	0.46 373	0.72 383	0.40 365	1.24 393	0.78 383

Ntro	1.00 350	1.68 389	2.80 341	0.95 381	0.85 377	1.06 352	0.53 304	0.98 313	0.90 336	0.62 258	0.76 296	0.93 326	0.66 296	1.66 279	0.98 297	0.99 390	0.45 372	0.75 384	0.40 365	1.19 389	0.75 380

MSC_U_SF_DS_RVC	1.34 374	1.70 391	2.50 298	0.56 342	0.40 306	2.15 399	0.99 371	1.24 374	1.26 373	1.02 350	1.10 349	1.29 368	0.88 337	3.10 393	1.08 313	1.66 405	0.83 400	0.68 381	0.88 398	1.57 400	1.80 412

SGM-ForestM	2.98 406	1.70 391	3.52 387	0.67 360	0.47 337	5.18 415	3.36 412	3.30 411	2.86 404	4.44 412	3.79 407	9.80 416	5.50 413	6.29 413	6.52 411	0.27 346	0.36 358	0.24 331	0.27 325	0.38 323	0.58 370

Wz-Net-TNSev	0.91 339	1.73 393	3.08 363	0.36 212	0.31 238	1.00 348	0.71 347	1.06 356	0.97 345	0.71 304	0.72 287	1.09 357	0.87 334	2.42 360	1.59 345	0.20 306	0.20 301	0.16 264	0.20 296	0.44 349	0.35 323

RainbowNet	1.15 360	1.78 394	2.72 329	1.12 390	0.91 382	1.06 352	0.76 354	1.16 371	1.13 366	0.75 313	0.97 332	1.09 357	0.80 323	1.60 272	1.21 324	1.17 395	1.26 407	1.01 391	0.57 381	1.13 387	0.88 390

ACVNet_2	1.42 382	1.81 395	3.23 379	1.08 387	0.92 383	1.32 367	0.85 362	1.49 385	1.69 388	1.19 368	1.73 373	2.13 387	1.03 351	2.50 369	1.40 337	0.91 385	0.53 381	1.00 390	0.55 378	2.11 407	0.85 386

TorneroNet-64	2.65 398	1.83 396	3.30 381	1.46 397	1.20 396	3.89 409	0.99 371	3.51 413	6.71 412	2.56 403	4.60 410	4.22 403	3.85 408	3.33 396	3.14 386	1.19 396	0.65 387	1.39 403	0.79 395	3.31 414	1.15 400

Dean	1.79 391	1.83 396	3.92 393	1.29 393	1.07 392	1.55 377	1.00 374	1.95 398	2.33 397	1.47 384	4.19 409	4.26 406	1.33 369	2.21 343	1.48 341	1.14 394	0.68 393	1.18 394	0.74 392	1.24 393	0.98 393

UNDER WATER	2.74 400	1.85 398	4.54 402	1.81 405	1.44 402	2.34 402	1.40 396	3.24 408	6.60 411	2.60 404	2.76 398	5.75 410	5.24 412	3.02 390	4.01 398	1.45 401	0.81 399	1.59 409	1.06 404	1.80 403	1.51 408

ACVNet-4b	1.93 394	1.85 398	4.10 398	1.07 386	0.86 378	1.15 363	0.53 304	1.06 356	1.12 364	0.64 275	1.09 348	1.99 385	0.70 304	2.20 342	9.86 418	5.62 417	0.41 370	1.03 392	0.55 378	1.86 405	0.85 386

UNDER WATER-64	2.47 397	1.89 400	4.86 404	1.82 406	1.44 402	3.18 408	1.57 400	2.62 402	5.64 408	2.05 391	2.13 382	4.13 402	3.76 407	2.62 375	3.42 392	1.47 402	0.85 401	1.57 408	1.07 405	1.82 404	1.49 407

PWCK	1.49 385	1.90 401	3.22 378	1.09 388	0.54 349	1.71 385	1.73 401	1.49 385	1.53 384	1.44 383	1.80 374	1.82 382	1.30 366	3.34 397	1.76 352	1.07 392	0.56 383	0.97 389	0.58 383	1.38 399	0.65 375

ACVNet_1	1.33 373	1.91 402	4.03 396	1.09 388	0.88 379	1.19 366	0.66 336	1.24 374	1.17 367	0.94 345	0.96 330	3.09 396	1.04 352	2.37 351	1.11 315	1.04 391	0.48 379	1.03 392	0.48 372	1.12 386	0.83 385

TorneroNet	5.50 413	1.92 403	3.16 371	1.47 398	1.25 399	14.07 421	1.06 378	4.90 414	20.99 431	10.17 415	16.48 423	11.88 420	6.93 414	3.34 397	4.20 401	1.30 399	0.69 394	1.45 405	0.86 397	2.61 411	1.20 401

MADNet+	1.36 376	1.93 404	5.95 410	0.81 372	0.59 358	1.57 378	1.09 379	1.39 382	1.22 370	0.84 334	1.01 338	1.25 367	1.12 359	3.19 394	2.36 374	0.45 368	0.47 376	0.38 365	0.34 351	0.59 366	0.57 368

KSHMR	4.10 409	1.97 405	5.27 407	1.71 402	1.47 404	1.96 393	1.28 389	3.19 407	17.33 426	2.12 392	15.91 421	9.18 415	1.57 383	8.42 416	1.98 358	1.52 403	1.26 407	1.67 410	1.19 407	1.67 402	1.40 406

notaker	2.66 399	2.07 406	3.31 383	2.61 412	1.43 400	1.76 388	1.11 381	2.76 405	1.79 393	2.26 399	11.53 419	3.96 401	4.29 409	3.09 392	2.76 379	1.55 404	0.88 402	1.70 411	1.07 405	2.00 406	1.35 404

ktn	4.35 410	2.10 407	2.89 347	1.80 404	1.49 406	2.13 398	1.41 398	2.26 400	12.72 416	11.41 418	16.43 422	11.15 418	3.75 406	4.36 408	3.18 387	1.82 407	0.98 406	1.73 412	1.21 408	2.97 413	1.27 403

DispFullNet	1.67 389	2.10 407	5.22 406	1.53 399	8.90 416	0.86 328	0.31 188	0.96 302	0.96 344	1.37 379	1.01 338	1.13 362	1.98 392	1.51 258	0.91 292	0.54 374	0.31 350	1.18 394	0.63 388	1.13 387	0.80 384

MADNet++	2.79 401	2.11 409	2.97 356	2.49 410	2.28 410	2.95 407	2.31 406	2.67 403	2.47 399	3.03 409	3.13 403	2.70 393	2.92 400	4.10 405	4.48 403	2.68 412	2.24 416	3.04 416	2.44 414	2.37 410	2.34 414

WAO-8	2.80 402	2.14 410	2.89 347	1.91 407	1.04 390	3.98 410	0.96 369	3.26 409	6.17 409	2.15 396	3.37 405	3.31 398	2.41 397	11.84 418	2.03 361	2.05 409	1.86 411	1.54 406	0.92 399	1.22 390	0.87 388

Venus	2.80 402	2.14 410	2.89 347	1.91 407	1.04 390	3.98 410	0.96 369	3.26 409	6.17 409	2.15 396	3.37 405	3.31 398	2.41 397	11.84 418	2.03 361	2.05 409	1.86 411	1.54 406	0.92 399	1.22 390	0.87 388

IMH	2.02 396	2.15 412	2.69 326	1.68 400	1.12 395	1.66 384	0.92 367	2.10 399	1.92 394	1.32 375	2.66 397	2.21 389	1.69 386	5.78 410	1.68 347	5.54 416	0.96 404	1.31 400	0.71 391	1.32 398	0.99 397

LVE	1.96 395	2.17 413	3.14 369	1.68 400	1.80 409	1.63 381	1.03 376	2.34 401	2.81 402	1.25 370	2.89 400	4.24 405	1.29 364	2.79 385	1.44 339	2.85 413	0.91 403	1.18 394	1.46 411	1.23 392	1.10 399

MFN_U_SF_RVC	1.55 387	2.39 414	3.16 371	0.65 358	0.41 313	1.12 359	0.46 283	1.23 373	1.33 375	1.61 386	1.20 352	1.43 375	0.98 347	1.76 293	1.97 357	1.90 408	1.80 409	1.98 413	2.15 412	1.63 401	1.77 411

HanzoNet	7.64 415	2.86 415	5.05 405	7.01 419	3.97 414	2.18 400	1.34 392	3.37 412	4.05 405	13.17 420	10.58 413	10.73 417	16.52 423	8.45 417	10.51 419	10.48 424	9.72 426	5.59 421	13.46 425	6.84 420	6.83 420

SPstereo	16.50 424	2.87 416	4.74 403	2.64 413	2.53 411	29.48 432	52.22 432	39.30 439	29.70 439	21.90 435	21.75 430	27.53 438	23.84 434	28.05 439	26.36 433	2.38 411	2.58 417	4.92 418	3.03 416	2.19 408	2.05 413

JetRed	3.29 407	4.93 417	10.17 415	1.45 396	1.72 408	7.44 416	5.05 416	3.06 406	2.12 396	2.41 402	2.39 389	2.99 395	2.37 396	3.51 400	6.44 410	1.32 400	1.90 413	1.37 402	1.23 409	2.21 409	1.76 410

DGTPSM_ROB	8.89 417	5.62 418	12.25 417	5.92 418	11.32 418	8.54 417	24.18 424	6.40 417	13.49 417	5.15 413	11.46 417	6.19 413	10.92 418	7.00 414	13.72 420	4.47 414	7.65 419	3.92 417	7.45 422	4.38 417	7.87 421

DPSMNet_ROB	9.48 418	5.64 419	13.01 421	8.82 420	11.82 419	8.54 417	24.20 425	6.41 418	13.65 420	5.32 414	11.47 418	6.33 414	10.92 418	7.69 415	13.89 421	7.25 423	8.19 421	5.06 419	7.78 423	5.31 419	8.26 422

BEATNet-Init1	12.10 419	11.19 420	27.29 436	2.99 415	3.51 412	21.84 431	11.10 418	14.34 424	13.83 421	20.34 427	20.33 428	26.35 437	20.03 425	19.06 429	14.80 424	1.74 406	1.81 410	2.05 414	2.49 415	3.69 416	3.12 416

Anonymous_1	22.91 427	11.20 421	12.13 416	12.75 422	26.28 433	19.43 426	27.92 429	14.08 423	13.61 418	14.96 421	10.58 413	11.26 419	11.19 420	12.55 422	14.57 423	38.28 439	7.88 420	34.96 436	63.99 436	89.57 439	10.94 425

DPSM_ROB	12.34 420	11.21 422	12.51 418	12.91 423	12.80 421	19.84 428	28.28 430	14.38 425	14.28 422	10.58 416	11.26 415	12.03 421	11.85 421	13.15 424	15.34 425	7.11 421	8.31 422	6.50 423	7.35 420	8.84 421	8.31 423

DPSM	12.34 420	11.21 422	12.51 418	12.91 423	12.80 421	19.84 428	28.28 430	14.38 425	14.28 422	10.58 416	11.26 415	12.03 421	11.85 421	13.15 424	15.34 425	7.11 421	8.31 422	6.50 423	7.35 420	8.84 421	8.31 423

PML	23.15 428	16.83 424	7.78 413	5.49 417	9.93 417	51.13 439	104.50 439	5.76 416	13.62 419	37.30 439	105.93 439	30.86 439	23.50 430	12.07 420	7.87 414	6.30 419	2.12 415	6.32 422	2.43 413	10.44 423	2.90 415

LRCNet_RVC	13.74 423	19.30 425	12.75 420	19.46 427	12.69 420	1.86 389	0.41 258	12.33 421	1.05 355	15.77 422	18.83 427	12.62 423	8.70 416	12.21 421	9.62 417	22.22 432	8.37 424	25.85 433	24.01 433	19.32 431	17.44 432

ASD4		19.65 426

DLNR_Zeroshot_test	13.43 422	19.94 427	23.55 427	121.61 440	35.03 435	0.46 33	0.15 1	8.02 419	0.35 4	0.28 33	0.37 47	0.26 34	0.17 1	0.76 180	0.29 89	6.42 420	0.26 338	0.09 21	0.38 362	50.13 438	0.18 190

xxxxx1	28.96 437	20.11 428	14.07 423	49.74 436	39.15 436	18.98 423	26.64 426	21.94 429	20.21 428	16.45 423	17.48 424	18.36 424	21.56 426	16.21 426	20.88 428	23.07 433	26.55 435	66.40 437	78.70 437	30.27 434	32.51 437

tt_ll	28.96 437	20.11 428	14.07 423	49.74 436	39.15 436	18.98 423	26.64 426	21.94 429	20.21 428	16.45 423	17.48 424	18.36 424	21.56 426	16.21 426	20.88 428	23.07 433	26.55 435	66.40 437	78.70 437	30.27 434	32.51 437

ff	28.96 437	20.11 428	14.07 423	49.74 436	39.15 436	18.98 423	26.64 426	21.94 429	20.21 428	16.45 423	17.48 424	18.36 424	21.56 426	16.21 426	20.88 428	23.07 433	26.55 435	66.40 437	78.70 437	30.27 434	32.51 437

DPSimNet_ROB	17.97 425	20.20 431	24.98 429	17.62 425	15.92 423	21.53 430	21.00 423	13.70 422	15.61 424	23.89 436	14.69 420	22.87 428	24.58 438	12.70 423	14.56 422	18.48 431	12.91 427	20.21 431	12.05 424	17.76 424	14.17 426

HaxPig	19.86 426	22.40 432	22.34 426	17.95 426	17.95 424	11.77 420	11.89 419	16.02 427	15.89 425	21.10 428	21.41 429	18.74 427	18.39 424	20.08 430	19.69 427	23.63 436	23.22 434	24.06 432	23.69 432	23.00 432	23.95 434

CasAABBNet	24.81 430	22.53 433	24.83 428	26.08 430	25.74 431	39.86 433	57.06 435	28.87 436	28.83 434	21.16 430	22.54 432	24.22 433	23.89 436	26.38 435	30.87 435	14.25 425	16.71 429	13.09 425	14.81 427	17.78 428	16.71 427

MyStereo03	24.83 431	22.55 434	25.13 430	26.08 430	25.72 428	39.87 434	57.07 436	28.77 433	28.85 435	21.33 432	22.66 434	24.16 430	23.82 431	26.32 432	30.89 437	14.27 426	16.73 431	13.09 425	14.82 428	17.77 425	16.71 427

MyStereo02	24.83 431	22.55 434	25.13 430	26.08 430	25.72 428	39.87 434	57.07 436	28.77 433	28.85 435	21.33 432	22.66 434	24.16 430	23.82 431	26.32 432	30.89 437	14.27 426	16.73 431	13.09 425	14.82 428	17.77 425	16.71 427

MyStereo	24.83 431	22.55 434	25.13 430	26.08 430	25.72 428	39.87 434	57.07 436	28.77 433	28.85 435	21.33 432	22.66 434	24.16 430	23.82 431	26.32 432	30.89 437	14.27 426	16.73 431	13.09 425	14.82 428	17.77 425	16.71 427

Selective-RAFT-Error	24.87 434	22.59 437	25.14 433	26.13 434	25.82 432	39.93 437	57.03 434	28.97 437	28.95 438	21.21 431	22.65 433	24.25 434	23.98 437	26.43 436	30.83 434	14.27 426	16.71 429	13.10 429	14.82 428	17.82 429	16.76 431

LSM0	26.58 435	22.63 438	25.88 434	30.13 435	52.21 439	39.94 438	56.74 433	28.97 437	28.72 433	21.14 429	22.26 431	24.43 435	23.88 435	26.54 437	30.87 435	14.32 430	16.55 428	13.12 430	14.71 426	17.92 430	20.60 433

MEDIAN_ROB	23.96 429	27.05 439	26.39 435	22.16 428	22.13 426	16.12 422	13.97 420	20.24 428	20.05 427	25.50 437	25.31 437	22.96 429	22.63 429	24.39 431	23.24 431	28.20 437	27.23 438	28.62 434	27.75 434	27.50 433	27.76 435

AVERAGE_ROB	26.93 436	30.34 440	29.27 437	25.82 429	25.34 427	19.48 427	15.17 421	23.55 432	23.00 432	28.45 438	27.87 438	26.25 436	25.86 439	26.96 438	25.55 432	31.30 438	30.07 439	31.76 435	30.81 435	30.79 437	30.93 436

test_example2	115.39 440	123.23 441	94.57 439	115.52 439	123.55 440	101.63 440	114.33 440	53.41 440	99.48 440	134.90 440	135.05 440	85.83 440	85.11 440	111.32 440	106.15 440	152.55 440	205.26 440	99.78 440	114.96 440	140.96 440	110.20 440

Low-res two-view benchmark