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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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 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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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
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)
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

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

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_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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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)
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

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

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

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

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

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

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

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

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
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
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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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
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

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

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
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

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

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

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.
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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

ASD4		19.65 426

Low-res two-view benchmark