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

trnet	0.28 74	0.15 13	0.25 1	0.29 4	0.16 2	0.38 178	0.23 62	0.53 93	0.77 259	0.43 128	0.52 138	0.34 85	0.28 107	0.39 50	0.27 96	0.15 145	0.11 105	0.12 21	0.08 1	0.11 10	0.11 29

LoS_RVC	0.28 74	0.17 40	0.29 24	0.33 41	0.32 381	0.43 220	0.34 220	0.42 49	0.34 59	0.33 66	0.51 131	0.29 56	0.38 197	0.37 39	0.28 115	0.11 21	0.10 42	0.11 1	0.08 1	0.11 10	0.26 400

CAS	0.37 163	0.13 1	0.27 12	1.34 543	0.31 356	0.46 240	0.38 287	0.50 80	0.48 147	0.35 81	0.52 138	0.24 42	0.19 20	0.30 7	0.28 115	1.03 545	0.08 1	0.12 21	0.08 1	0.12 34	0.28 421

CES	0.29 81	0.15 13	0.25 1	0.31 9	0.71 524	0.36 160	0.27 106	0.51 84	0.47 145	0.34 78	0.48 116	0.27 52	0.23 53	0.40 58	0.24 47	0.13 50	0.11 105	0.12 21	0.08 1	0.13 68	0.32 446

asda	0.22 15	0.19 95	0.31 36	0.32 25	0.18 21	0.24 26	0.23 62	0.38 32	0.29 30	0.28 43	0.24 22	0.18 8	0.23 53	0.41 62	0.22 22	0.09 1	0.08 1	0.11 1	0.09 5	0.11 10	0.10 3

4.25_new	0.22 15	0.22 194	0.34 58	0.32 25	0.19 42	0.31 110	0.28 121	0.33 12	0.25 19	0.30 51	0.28 39	0.21 24	0.26 83	0.35 29	0.25 57	0.10 5	0.08 1	0.11 1	0.09 5	0.11 10	0.10 3

4.5w_new	0.22 15	0.22 194	0.34 58	0.32 25	0.19 42	0.31 110	0.28 121	0.33 12	0.25 19	0.30 51	0.28 39	0.21 24	0.26 83	0.35 29	0.25 57	0.10 5	0.08 1	0.11 1	0.09 5	0.11 10	0.10 3

4.25w-stereo	0.22 15	0.22 194	0.34 58	0.32 25	0.19 42	0.31 110	0.28 121	0.33 12	0.25 19	0.30 51	0.28 39	0.21 24	0.26 83	0.35 29	0.25 57	0.10 5	0.08 1	0.11 1	0.09 5	0.11 10	0.10 3

2.75w_new	0.22 15	0.18 64	0.30 30	0.29 4	0.18 21	0.23 21	0.33 208	0.37 30	0.29 30	0.36 84	0.27 33	0.18 8	0.25 67	0.37 39	0.24 47	0.11 21	0.09 17	0.11 1	0.09 5	0.10 1	0.10 3

3.25w_new	0.24 39	0.17 40	0.34 58	0.31 9	0.18 21	0.43 220	0.20 19	0.39 34	0.32 45	0.39 103	0.29 47	0.23 35	0.27 93	0.43 76	0.23 34	0.10 5	0.09 17	0.11 1	0.09 5	0.10 1	0.11 29

3.25w	0.24 39	0.17 40	0.34 58	0.31 9	0.18 21	0.43 220	0.20 19	0.39 34	0.32 45	0.39 103	0.29 47	0.23 35	0.27 93	0.43 76	0.23 34	0.10 5	0.09 17	0.11 1	0.09 5	0.10 1	0.11 29

3.5w_stereo	0.23 30	0.18 64	0.31 36	0.31 9	0.18 21	0.27 60	0.22 46	0.39 34	0.30 37	0.33 66	0.27 33	0.24 42	0.29 125	0.52 138	0.25 57	0.09 1	0.08 1	0.11 1	0.09 5	0.11 10	0.11 29

1w_stereo	0.25 44	0.15 13	0.31 36	0.35 63	0.18 21	0.32 127	0.41 338	0.41 45	0.44 128	0.32 62	0.39 90	0.17 4	0.27 93	0.46 96	0.24 47	0.10 5	0.08 1	0.11 1	0.09 5	0.11 10	0.10 3

monsterstereo	0.23 30	0.15 13	0.28 15	0.35 63	0.19 42	0.22 13	0.20 19	0.38 32	0.37 79	0.34 78	0.40 92	0.19 14	0.19 20	0.46 96	0.22 22	0.11 21	0.10 42	0.12 21	0.09 5	0.13 68	0.09 1

monsters	0.22 15	0.14 3	0.28 15	0.32 25	0.19 42	0.24 26	0.19 15	0.46 66	0.34 59	0.37 88	0.30 54	0.16 2	0.20 31	0.45 88	0.20 5	0.12 28	0.09 17	0.11 1	0.09 5	0.11 10	0.11 29

111111	0.22 15	0.15 13	0.29 24	0.37 108	0.23 129	0.21 12	0.19 15	0.46 66	0.29 30	0.20 8	0.20 12	0.29 56	0.14 1	0.44 82	0.22 22	0.14 78	0.10 42	0.12 21	0.09 5	0.12 34	0.12 60

LG-Stereo_L2	0.19 6	0.14 3	0.30 30	0.31 9	0.20 65	0.20 7	0.18 10	0.33 12	0.22 12	0.19 5	0.15 2	0.20 19	0.18 15	0.34 25	0.20 5	0.13 50	0.09 17	0.13 48	0.09 5	0.11 10	0.09 1

LG-Stereo_L1	0.18 1	0.14 3	0.29 24	0.31 9	0.21 83	0.19 5	0.19 15	0.30 7	0.20 7	0.16 1	0.15 2	0.19 14	0.17 10	0.35 29	0.20 5	0.13 50	0.10 42	0.12 21	0.09 5	0.11 10	0.10 3

MLG-Stereo_test3	0.20 8	0.14 3	0.28 15	0.33 41	0.17 10	0.38 178	0.18 10	0.32 10	0.22 12	0.25 23	0.16 6	0.25 46	0.17 10	0.32 13	0.21 14	0.13 50	0.10 42	0.12 21	0.09 5	0.11 10	0.11 29

MLG-Stereo_test2	0.18 1	0.14 3	0.26 7	0.31 9	0.17 10	0.24 26	0.17 3	0.27 4	0.15 2	0.18 3	0.19 10	0.22 30	0.14 1	0.32 13	0.19 1	0.13 50	0.09 17	0.12 21	0.09 5	0.11 10	0.10 3

MLG-Stereo_test1	0.18 1	0.14 3	0.28 15	0.34 47	0.17 10	0.24 26	0.17 3	0.27 4	0.13 1	0.18 3	0.14 1	0.23 35	0.15 4	0.32 13	0.20 5	0.12 28	0.09 17	0.13 48	0.09 5	0.10 1	0.10 3

MLG-Stereo	0.18 1	0.14 3	0.28 15	0.34 47	0.16 2	0.26 47	0.17 3	0.31 9	0.15 2	0.19 5	0.15 2	0.23 35	0.15 4	0.32 13	0.20 5	0.11 21	0.09 17	0.13 48	0.09 5	0.10 1	0.10 3

LG-G_1	0.22 15	0.14 3	0.31 36	0.34 47	0.16 2	0.52 264	0.17 3	0.36 25	0.20 7	0.21 10	0.22 15	0.26 49	0.19 20	0.37 39	0.20 5	0.14 78	0.10 42	0.13 48	0.09 5	0.11 10	0.11 29

LG-G	0.22 15	0.14 3	0.31 36	0.34 47	0.16 2	0.52 264	0.17 3	0.36 25	0.20 7	0.21 10	0.22 15	0.26 49	0.19 20	0.37 39	0.20 5	0.14 78	0.10 42	0.13 48	0.09 5	0.11 10	0.11 29

GREAT-IGEV	0.23 30	0.15 13	0.33 50	0.30 7	0.23 129	0.20 7	0.26 93	0.35 23	0.34 59	0.21 10	0.31 57	0.22 30	0.21 37	0.50 129	0.22 22	0.12 28	0.10 42	0.12 21	0.09 5	0.13 68	0.12 60

DEFOM-Stereo_RVC	0.25 44	0.32 388	0.25 1	0.52 434	0.20 65	0.29 85	0.22 46	0.44 56	0.38 84	0.27 36	0.25 25	0.24 42	0.29 125	0.46 96	0.23 34	0.14 78	0.09 17	0.12 21	0.09 5	0.14 112	0.11 29

FoundationStereo	0.18 1	0.15 13	0.26 7	0.31 9	0.17 10	0.23 21	0.20 19	0.24 3	0.16 4	0.19 5	0.16 6	0.21 24	0.19 20	0.27 3	0.22 22	0.14 78	0.10 42	0.12 21	0.09 5	0.10 1	0.10 3

StereoAnything_RVC	0.22 15	0.85 522	0.41 138	0.28 2	0.16 2	0.23 21	0.18 10	0.23 1	0.19 6	0.16 1	0.16 6	0.15 1	0.21 37	0.32 13	0.19 1	0.16 190	0.09 17	0.12 21	0.09 5	0.16 204	0.10 3

castereo++	0.26 55	0.17 40	0.29 24	0.34 47	0.20 65	0.74 385	0.20 19	0.41 45	0.49 150	0.24 21	0.24 22	0.35 93	0.27 93	0.41 62	0.20 5	0.14 78	0.09 17	0.14 75	0.09 5	0.11 10	0.11 29

MonSter	0.20 8	0.14 3	0.27 12	0.31 9	0.16 2	0.22 13	0.21 36	0.39 34	0.34 59	0.20 8	0.25 25	0.18 8	0.15 4	0.39 50	0.19 1	0.09 1	0.09 17	0.11 1	0.09 5	0.11 10	0.10 3

DEFOM-Stereo	0.23 30	0.16 29	0.29 24	0.34 47	0.20 65	0.59 313	0.20 19	0.32 10	0.31 41	0.23 18	0.19 10	0.18 8	0.18 15	0.42 70	0.22 22	0.12 28	0.10 42	0.12 21	0.09 5	0.11 10	0.12 60

dual_stereo	0.20 8	0.15 13	0.27 12	0.32 25	0.17 10	0.16 3	0.20 19	0.30 7	0.21 10	0.24 21	0.20 12	0.25 46	0.14 1	0.55 153	0.25 57	0.14 78	0.10 42	0.12 21	0.09 5	0.10 1	0.10 3

Pointernet	0.27 64	0.15 13	0.35 73	0.36 90	0.23 129	0.35 152	0.21 36	0.74 239	0.41 109	0.39 103	0.37 84	0.34 85	0.25 67	0.37 39	0.27 96	0.15 145	0.11 105	0.12 21	0.09 5	0.11 10	0.11 29

IGEV-Stereo+	0.25 44	0.15 13	0.28 15	0.32 25	0.19 42	0.13 1	0.17 3	0.29 6	0.30 37	0.22 15	0.15 2	0.22 30	0.22 46	0.42 70	0.22 22	0.14 78	0.10 42	0.12 21	0.09 5	0.15 155	1.09 547

test_for_model	0.90 471	3.60 572	0.42 151	2.47 561	2.11 561	0.39 186	0.28 121	0.46 66	0.48 147	0.76 280	0.32 64	0.30 60	0.28 107	0.35 29	0.27 96	0.69 532	0.12 172	0.13 48	0.09 5	3.76 571	0.74 531

testlalala	0.29 81	0.20 130	0.45 184	0.34 47	0.24 169	0.44 230	0.29 136	0.50 80	0.30 37	0.70 244	0.50 123	0.35 93	0.25 67	0.33 20	0.25 57	0.15 145	0.11 105	0.14 75	0.09 5	0.12 34	0.13 104

LoS	0.30 91	0.16 29	0.32 46	0.30 7	0.19 42	0.32 127	0.29 136	0.54 99	0.73 241	0.35 81	0.52 138	0.42 139	0.29 125	0.48 115	0.29 133	0.15 145	0.11 105	0.13 48	0.09 5	0.12 34	0.12 60
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
s12784h	0.37 163	0.15 13	0.26 7	0.34 47	0.15 1	0.80 405	0.29 136	0.83 280	0.87 327	0.58 176	0.58 162	0.43 148	0.41 222	0.59 185	0.35 198	0.12 28	0.10 42	0.14 75	0.09 5	0.14 112	0.10 3

XX-TBD	0.32 112	0.53 476	0.26 7	0.53 444	0.21 83	0.38 178	0.24 68	0.41 45	0.77 259	0.55 167	0.70 197	0.31 64	0.26 83	0.33 20	0.28 115	0.16 190	0.10 42	0.12 21	0.09 5	0.13 68	0.11 29

CREStereo	0.28 74	0.16 29	0.25 1	0.28 2	0.17 10	0.38 178	0.25 80	0.52 87	0.76 256	0.43 128	0.51 131	0.32 72	0.28 107	0.39 50	0.27 96	0.16 190	0.11 105	0.12 21	0.09 5	0.12 34	0.12 60
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	0.33 120	0.17 40	0.26 7	0.29 4	0.18 21	0.44 230	0.22 46	0.57 114	0.66 203	0.46 138	0.54 148	0.38 112	0.34 168	0.50 129	0.25 57	0.75 533	0.10 42	0.12 21	0.09 5	0.13 68	0.12 60

iResNet_ROB	0.55 363	0.24 249	0.61 335	0.38 127	0.22 101	0.66 353	0.30 154	1.59 520	1.33 494	0.94 400	1.05 373	0.81 352	0.69 376	0.84 373	0.46 294	0.17 228	0.12 172	0.14 75	0.09 5	0.15 155	0.20 315

AdaDepth	0.23 30	0.18 64	0.36 87	0.38 127	0.19 42	0.33 139	0.22 46	0.35 23	0.24 16	0.22 15	0.21 14	0.20 19	0.19 20	0.59 185	0.21 14	0.10 5	0.11 105	0.13 48	0.10 43	0.11 10	0.13 104

asd	0.22 15	0.18 64	0.31 36	0.32 25	0.18 21	0.26 47	0.22 46	0.37 30	0.25 19	0.32 62	0.23 17	0.19 14	0.23 53	0.46 96	0.21 14	0.10 5	0.08 1	0.11 1	0.10 43	0.12 34	0.10 3

qwe	0.23 30	0.18 64	0.30 30	0.31 9	0.18 21	0.29 85	0.22 46	0.39 34	0.33 53	0.37 88	0.30 54	0.20 19	0.22 46	0.45 88	0.22 22	0.10 5	0.08 1	0.11 1	0.10 43	0.12 34	0.10 3

2.25w	0.23 30	0.19 95	0.35 73	0.31 9	0.18 21	0.30 95	0.18 10	0.34 20	0.32 45	0.33 66	0.37 84	0.20 19	0.25 67	0.47 107	0.25 57	0.10 5	0.09 17	0.11 1	0.10 43	0.10 1	0.12 60

4w-stereo	0.22 15	0.19 95	0.33 50	0.31 9	0.18 21	0.29 85	0.20 19	0.33 12	0.23 14	0.33 66	0.24 22	0.21 24	0.28 107	0.42 70	0.23 34	0.09 1	0.08 1	0.11 1	0.10 43	0.11 10	0.10 3

2.5w	0.22 15	0.18 64	0.34 58	0.32 25	0.18 21	0.31 110	0.27 106	0.33 12	0.24 16	0.29 44	0.35 80	0.18 8	0.19 20	0.41 62	0.21 14	0.10 5	0.08 1	0.11 1	0.10 43	0.12 34	0.10 3

3.75w	0.23 30	0.17 40	0.33 50	0.32 25	0.19 42	0.42 215	0.24 68	0.36 25	0.26 24	0.33 66	0.28 39	0.17 4	0.25 67	0.38 46	0.21 14	0.10 5	0.08 1	0.11 1	0.10 43	0.11 10	0.10 3

3w_stereo	0.25 44	0.20 130	0.40 129	0.33 41	0.17 10	0.32 127	0.41 338	0.42 49	0.39 89	0.33 66	0.28 39	0.16 2	0.29 125	0.35 29	0.22 22	0.10 5	0.08 1	0.11 1	0.10 43	0.12 34	0.12 60

2w_stereo	0.23 30	0.19 95	0.33 50	0.33 41	0.17 10	0.28 74	0.37 269	0.40 42	0.36 71	0.33 66	0.33 66	0.17 4	0.21 37	0.30 7	0.23 34	0.10 5	0.08 1	0.11 1	0.10 43	0.12 34	0.11 29

IGEV	0.21 12	0.13 1	0.25 1	0.31 9	0.20 65	0.22 13	0.19 15	0.42 49	0.30 37	0.22 15	0.34 75	0.20 19	0.15 4	0.32 13	0.19 1	0.12 28	0.10 42	0.12 21	0.10 43	0.10 1	0.10 3

LGtest1	0.20 8	0.15 13	0.30 30	0.35 63	0.17 10	0.26 47	0.17 3	0.33 12	0.21 10	0.21 10	0.16 6	0.23 35	0.21 37	0.33 20	0.20 5	0.15 145	0.10 42	0.13 48	0.10 43	0.12 34	0.11 29

LG-Stereo_Zeroshot	0.24 39	0.17 40	0.34 58	0.40 189	0.21 83	0.18 4	0.21 36	0.36 25	0.27 27	0.30 51	0.52 138	0.28 55	0.28 107	0.27 3	0.24 47	0.14 78	0.10 42	0.13 48	0.10 43	0.14 112	0.14 134

Reg-Stereo(zero)	0.31 106	0.17 40	0.30 30	0.35 63	0.19 42	0.33 139	0.21 36	0.64 153	0.72 231	0.52 155	0.52 138	0.51 187	0.29 125	0.48 115	0.27 96	0.13 50	0.10 42	0.12 21	0.10 43	0.12 34	0.13 104

AIO_rvc	0.24 39	0.17 40	0.37 99	0.35 63	0.20 65	0.26 47	0.33 208	0.45 59	0.23 14	0.26 29	0.25 25	0.33 80	0.15 4	0.55 153	0.24 47	0.12 28	0.09 17	0.13 48	0.10 43	0.12 34	0.11 29

HUF	0.25 44	0.17 40	0.38 109	0.33 41	0.19 42	0.25 44	0.39 305	0.53 93	0.36 71	0.26 29	0.23 17	0.33 80	0.27 93	0.36 36	0.25 57	0.14 78	0.11 105	0.13 48	0.10 43	0.12 34	0.12 60

IGEV-RUCA	0.26 55	0.16 29	0.36 87	0.40 189	0.27 272	0.32 127	0.20 19	0.39 34	0.36 71	0.27 36	0.31 57	0.25 46	0.21 37	0.50 129	0.24 47	0.20 323	0.11 105	0.13 48	0.10 43	0.17 230	0.16 204

castereo	0.29 81	0.17 40	0.34 58	0.36 90	0.21 83	0.40 194	0.41 338	0.52 87	0.67 209	0.27 36	0.41 95	0.37 105	0.36 183	0.34 25	0.25 57	0.13 50	0.09 17	0.13 48	0.10 43	0.12 34	0.10 3

GIP-stereo	0.25 44	0.19 95	0.32 46	0.38 127	0.25 199	0.26 47	0.20 19	0.50 80	0.41 109	0.25 23	0.39 90	0.35 93	0.20 31	0.33 20	0.22 22	0.16 190	0.11 105	0.13 48	0.10 43	0.12 34	0.12 60

GCAP-BAT	0.32 112	0.21 164	0.45 184	0.34 47	0.29 319	0.28 74	0.27 106	0.53 93	0.32 45	0.61 185	0.66 184	0.47 170	0.25 67	0.59 185	0.28 115	0.15 145	0.12 172	0.15 117	0.10 43	0.12 34	0.12 60

IGEV-Stereo++	0.22 15	0.16 29	0.29 24	0.38 127	0.20 65	0.22 13	0.18 10	0.44 56	0.36 71	0.23 18	0.29 47	0.24 42	0.17 10	0.28 5	0.23 34	0.12 28	0.10 42	0.12 21	0.10 43	0.12 34	0.11 29

testlalala2	0.37 163	0.19 95	0.45 184	0.94 530	0.56 503	0.45 237	0.25 80	0.64 153	0.51 160	0.69 238	0.57 159	0.44 152	0.24 60	0.35 29	0.33 177	0.15 145	0.13 244	0.14 75	0.10 43	0.13 68	0.14 134

MoCha-V2	0.26 55	0.16 29	0.30 30	0.41 217	0.18 21	0.27 60	0.26 93	0.57 114	0.28 28	0.37 88	0.27 33	0.33 80	0.34 168	0.56 163	0.23 34	0.12 28	0.10 42	0.12 21	0.10 43	0.13 68	0.13 104

IGEV++	0.25 44	0.17 40	0.35 73	0.40 189	0.23 129	0.24 26	0.23 62	0.56 110	0.24 16	0.29 44	0.36 81	0.30 60	0.22 46	0.33 20	0.29 133	0.14 78	0.10 42	0.14 75	0.10 43	0.13 68	0.14 134

MSKI-zero shot	0.33 120	0.19 95	0.36 87	0.41 217	0.22 101	0.32 127	0.22 46	0.65 156	0.45 133	0.52 155	0.64 178	0.60 239	0.19 20	0.78 350	0.27 96	0.14 78	0.11 105	0.14 75	0.10 43	0.13 68	0.13 104

testlalala_base	0.49 300	0.26 315	0.44 176	0.47 375	0.34 405	0.57 297	0.26 93	0.60 123	0.37 79	0.52 155	0.56 157	0.46 165	0.31 147	0.45 88	0.33 177	1.56 552	0.11 105	0.14 75	0.10 43	1.85 544	0.15 173

Any-RAFT	0.36 145	0.17 40	0.31 36	0.35 63	0.21 83	0.51 256	0.21 36	0.93 315	0.75 251	0.56 170	0.73 202	0.66 278	0.29 125	0.48 115	0.25 57	0.15 145	0.10 42	0.13 48	0.10 43	0.13 68	0.13 104

anonymousdsp2	0.37 163	0.21 164	0.49 231	0.38 127	0.24 169	0.48 249	0.31 178	0.91 304	0.68 211	0.57 173	0.51 131	0.51 187	0.34 168	0.59 185	0.33 177	0.14 78	0.11 105	0.14 75	0.10 43	0.16 204	0.16 204

TANstereo	0.31 106	0.16 29	0.34 58	0.31 9	0.17 10	0.55 282	0.23 62	0.46 66	0.56 167	0.60 180	0.69 194	0.37 105	0.26 83	0.36 36	0.28 115	0.16 190	0.16 333	0.13 48	0.10 43	0.14 112	0.15 173

pmcnn	1.27 514	0.31 385	1.14 478	0.41 217	0.23 129	0.97 444	0.71 474	1.23 439	1.32 492	1.83 526	2.34 524	11.25 572	0.89 459	1.04 444	0.96 451	0.15 145	0.12 172	0.12 21	0.10 43	0.15 155	0.16 204

GASTEREO	0.26 55	0.17 40	0.35 73	0.41 217	0.21 83	0.22 13	0.30 154	0.47 74	0.32 45	0.38 97	0.33 66	0.22 30	0.33 161	0.43 76	0.24 47	0.15 145	0.10 42	0.13 48	0.11 72	0.13 68	0.12 60

MSCF	0.25 44	0.17 40	0.36 87	0.41 217	0.21 83	0.20 7	0.31 178	0.47 74	0.32 45	0.37 88	0.33 66	0.23 35	0.34 168	0.37 39	0.23 34	0.15 145	0.10 42	0.13 48	0.11 72	0.13 68	0.13 104

DilatedVolume-Stereo	0.31 106	0.16 29	0.38 109	0.34 47	0.21 83	0.54 276	0.25 80	0.58 117	0.43 123	0.59 177	0.50 123	0.37 105	0.32 154	0.50 129	0.29 133	0.13 50	0.12 172	0.13 48	0.11 72	0.11 10	0.12 60

4.5_new	0.21 12	0.20 130	0.31 36	0.31 9	0.18 21	0.24 26	0.26 93	0.34 20	0.29 30	0.33 66	0.29 47	0.19 14	0.19 20	0.30 7	0.21 14	0.10 5	0.08 1	0.12 21	0.11 72	0.14 112	0.10 3

4.5w-stereo	0.21 12	0.20 130	0.31 36	0.31 9	0.18 21	0.24 26	0.26 93	0.34 20	0.29 30	0.33 66	0.29 47	0.19 14	0.19 20	0.30 7	0.21 14	0.10 5	0.08 1	0.12 21	0.11 72	0.14 112	0.10 3

SGD-Stereo	0.22 15	0.16 29	0.28 15	0.32 25	0.16 2	0.28 74	0.20 19	0.39 34	0.29 30	0.25 23	0.29 47	0.21 24	0.27 93	0.38 46	0.27 96	0.16 190	0.09 17	0.13 48	0.11 72	0.13 68	0.11 29

HART	0.30 91	0.17 40	0.33 50	0.41 217	0.21 83	0.32 127	0.26 93	0.67 174	0.32 45	0.33 66	0.66 184	0.41 132	0.22 46	0.58 177	0.25 57	0.12 28	0.11 105	0.15 117	0.11 72	0.15 155	0.12 60

SCV_C0	0.28 74	0.20 130	0.40 129	0.36 90	0.25 199	0.23 21	0.28 121	0.60 123	0.41 109	0.31 58	0.36 81	0.37 105	0.20 31	0.61 204	0.23 34	0.13 50	0.11 105	0.13 48	0.11 72	0.16 204	0.13 104

SCV	0.27 64	0.20 130	0.37 99	0.36 90	0.22 101	0.27 60	0.33 208	0.65 156	0.31 41	0.25 23	0.29 47	0.37 105	0.23 53	0.52 138	0.23 34	0.19 302	0.11 105	0.14 75	0.11 72	0.15 155	0.12 60

AIO_test	0.24 39	0.17 40	0.33 50	0.35 63	0.21 83	0.31 110	0.38 287	0.45 59	0.26 24	0.26 29	0.28 39	0.32 72	0.21 37	0.40 58	0.26 74	0.13 50	0.10 42	0.13 48	0.11 72	0.13 68	0.11 29

WCG-NET	0.29 81	0.15 13	0.35 73	0.34 47	0.19 42	0.32 127	0.27 106	0.42 49	0.82 301	0.46 138	0.49 121	0.39 120	0.25 67	0.42 70	0.27 96	0.12 28	0.09 17	0.13 48	0.11 72	0.12 34	0.11 29

Occ-G	0.27 64	0.15 13	0.32 46	0.35 63	0.21 83	0.28 74	0.32 192	0.44 56	0.34 59	0.29 44	0.43 99	0.49 181	0.25 67	0.50 129	0.30 148	0.14 78	0.11 105	0.14 75	0.11 72	0.13 68	0.13 104

AIO-Stereo	0.26 55	0.19 95	0.36 87	0.39 152	0.18 21	0.28 74	0.30 154	0.52 87	0.29 30	0.30 51	0.31 57	0.32 72	0.17 10	0.55 153	0.23 34	0.13 50	0.10 42	0.14 75	0.11 72	0.13 68	0.11 29

WCG-NET（raft）	0.31 106	0.16 29	0.39 117	0.33 41	0.19 42	0.35 152	0.27 106	0.54 99	0.79 270	0.45 132	0.55 154	0.47 170	0.27 93	0.56 163	0.28 115	0.13 50	0.10 42	0.12 21	0.11 72	0.12 34	0.12 60

RSM	0.26 55	0.19 95	0.35 73	0.37 108	0.21 83	0.27 60	0.33 208	0.55 102	0.28 28	0.26 29	0.25 25	0.38 112	0.20 31	0.59 185	0.23 34	0.12 28	0.10 42	0.14 75	0.11 72	0.14 112	0.11 29

DLNR_Zeroshot_test	20.12 580	36.36 586	38.38 583	170.13 593	62.28 589	0.22 13	0.20 19	13.43 577	0.40 103	0.45 132	0.66 184	0.42 139	0.21 37	0.64 244	0.32 167	5.57 576	0.10 42	0.15 117	0.11 72	72.31 592	0.13 104

GCAP-Stereo	0.29 81	0.21 164	0.45 184	0.39 152	0.20 65	0.39 186	0.22 46	0.60 123	0.46 139	0.47 141	0.50 123	0.39 120	0.27 93	0.34 25	0.24 47	0.14 78	0.12 172	0.14 75	0.11 72	0.13 68	0.12 60

RAFT-Test	0.35 135	0.19 95	0.42 151	0.39 152	0.24 169	0.50 251	0.23 62	0.74 239	0.44 128	0.62 189	0.85 275	0.64 260	0.28 107	0.48 115	0.30 148	0.14 78	0.11 105	0.14 75	0.11 72	0.13 68	0.13 104

Selective-IGEV	0.25 44	0.18 64	0.37 99	0.37 108	0.20 65	0.27 60	0.25 80	0.59 121	0.25 19	0.27 36	0.26 30	0.34 85	0.18 15	0.62 226	0.23 34	0.12 28	0.10 42	0.14 75	0.11 72	0.13 68	0.11 29

DCANet-4	0.38 181	0.22 194	0.58 321	0.35 63	0.19 42	0.30 95	0.30 154	0.69 190	0.97 391	0.70 244	0.79 237	0.40 127	0.46 251	0.46 96	0.37 218	0.14 78	0.10 42	0.14 75	0.11 72	0.12 34	0.15 173

fff	0.39 194	0.18 64	0.46 197	0.35 63	0.19 42	0.30 95	0.30 154	0.73 232	1.08 436	0.70 244	0.79 237	0.44 152	0.62 334	0.47 107	0.37 218	0.14 78	0.10 42	0.14 75	0.11 72	0.12 34	0.15 173

ADStereo(finetuned)	0.39 194	0.18 64	0.58 321	0.35 63	0.19 42	0.30 95	0.30 154	0.72 220	0.96 386	0.72 256	0.77 223	0.45 161	0.68 374	0.46 96	0.36 209	0.14 78	0.10 42	0.14 75	0.11 72	0.13 68	0.15 173

DCANet	0.38 181	0.18 64	0.46 197	0.35 63	0.19 42	0.30 95	0.30 154	0.72 220	0.96 386	0.72 256	0.77 223	0.45 161	0.56 295	0.47 107	0.36 209	0.14 78	0.10 42	0.14 75	0.11 72	0.13 68	0.15 173

csc	0.39 194	0.18 64	0.46 197	0.35 63	0.19 42	0.30 95	0.30 154	0.73 232	1.08 436	0.70 244	0.79 237	0.44 152	0.62 334	0.47 107	0.37 218	0.14 78	0.10 42	0.14 75	0.11 72	0.12 34	0.15 173

cscssc	0.39 194	0.18 64	0.46 197	0.35 63	0.19 42	0.30 95	0.30 154	0.73 232	1.08 436	0.70 244	0.79 237	0.44 152	0.62 334	0.47 107	0.37 218	0.14 78	0.10 42	0.14 75	0.11 72	0.12 34	0.15 173

iResNetv2_ROB	0.55 363	0.29 361	0.86 437	0.39 152	0.25 199	0.67 362	0.37 269	1.21 427	1.02 410	1.02 436	1.10 391	0.89 377	0.79 427	0.74 318	0.43 277	0.19 302	0.13 244	0.15 117	0.11 72	0.19 296	0.16 204

MLCV	0.49 300	0.26 315	0.73 395	0.38 127	0.18 21	0.64 339	0.33 208	0.84 283	0.89 343	0.96 417	1.12 398	0.72 310	0.45 244	1.00 436	0.59 365	0.14 78	0.10 42	0.14 75	0.11 72	0.14 112	0.14 134

water-stereo	0.29 81	0.15 13	0.32 46	0.36 90	0.20 65	0.36 160	0.24 68	0.65 156	0.39 89	0.41 118	0.61 170	0.44 152	0.39 212	0.29 6	0.28 115	0.14 78	0.13 244	0.14 75	0.12 99	0.12 34	0.12 60

depthmonostereo	0.30 91	0.15 13	0.36 87	0.35 63	0.18 21	0.45 237	0.27 106	0.71 209	0.57 174	0.36 84	0.43 99	0.34 85	0.40 217	0.36 36	0.27 96	0.14 78	0.12 172	0.13 48	0.12 99	0.11 10	0.12 60

G2L-ROB	0.49 300	0.20 130	0.48 222	0.36 90	0.22 101	0.58 303	0.42 349	1.19 417	0.74 247	0.86 350	0.76 219	1.08 435	0.59 317	0.81 361	0.60 366	0.17 228	0.12 172	0.15 117	0.12 99	0.17 230	0.20 315

xyz-stereo	4.31 561	0.17 40	61.72 591	0.35 63	0.16 2	13.86 574	0.38 287	0.61 131	0.69 218	1.05 449	3.09 543	0.77 336	0.88 456	1.24 471	0.46 294	0.13 50	0.10 42	0.16 143	0.12 99	0.13 68	0.11 29

G2L-Stereo_test	0.50 314	0.22 194	0.46 197	0.34 47	0.24 169	0.58 303	0.59 448	1.14 396	0.79 270	0.89 372	0.96 326	0.96 398	0.59 317	0.72 313	0.67 386	0.17 228	0.12 172	0.14 75	0.12 99	0.15 155	0.16 204

MM-Stereo_test2	0.30 91	0.18 64	0.41 138	0.41 217	0.25 199	0.41 205	0.41 338	0.65 156	0.43 123	0.38 97	0.36 81	0.31 64	0.26 83	0.55 153	0.25 57	0.12 28	0.11 105	0.15 117	0.12 99	0.15 155	0.12 60

SMoEStereo_RVC	0.27 64	0.20 130	0.37 99	0.36 90	0.23 129	0.36 160	0.31 178	0.43 53	0.36 71	0.38 97	0.30 54	0.32 72	0.24 60	0.56 163	0.24 47	0.12 28	0.10 42	0.16 143	0.12 99	0.12 34	0.12 60

999	0.28 74	0.17 40	0.38 109	0.37 108	0.25 199	0.30 95	0.27 106	0.55 102	0.42 116	0.26 29	0.31 57	0.39 120	0.24 60	0.65 252	0.26 74	0.14 78	0.11 105	0.15 117	0.12 99	0.12 34	0.15 173

ours_stereo	0.27 64	0.22 194	0.35 73	0.38 127	0.24 169	0.30 95	0.32 192	0.46 66	0.39 89	0.27 36	0.34 75	0.35 93	0.23 53	0.49 124	0.27 96	0.13 50	0.11 105	0.16 143	0.12 99	0.14 112	0.12 60

UGAM-zero	0.48 287	0.21 164	0.66 358	0.38 127	0.23 129	0.36 160	0.22 46	1.30 466	0.43 123	0.67 226	0.61 170	1.74 515	0.89 459	0.79 353	0.27 96	0.15 145	0.12 172	0.15 117	0.12 99	0.13 68	0.14 134

RSM++	0.26 55	0.19 95	0.36 87	0.37 108	0.21 83	0.28 74	0.29 136	0.54 99	0.34 59	0.26 29	0.23 17	0.36 104	0.21 37	0.52 138	0.24 47	0.12 28	0.11 105	0.14 75	0.12 99	0.14 112	0.11 29

RAFT-Stereo-weight	0.33 120	0.19 95	0.36 87	0.39 152	0.23 129	0.28 74	0.29 136	0.69 190	0.83 307	0.55 167	0.51 131	0.58 225	0.20 31	0.48 115	0.30 148	0.13 50	0.10 42	0.14 75	0.12 99	0.13 68	0.12 60

gcap-zeroshot	0.35 135	0.20 130	0.61 335	0.39 152	0.23 129	0.53 269	0.27 106	0.58 117	0.35 65	0.64 206	0.49 121	0.87 368	0.34 168	0.49 124	0.25 57	0.14 78	0.12 172	0.15 117	0.12 99	0.13 68	0.14 134

qqq1	0.51 328	0.24 249	0.67 363	0.35 63	0.20 65	0.63 330	0.34 220	1.26 449	1.06 424	0.85 340	1.02 357	0.71 295	0.66 357	0.96 417	0.36 209	0.19 302	0.16 333	0.14 75	0.12 99	0.15 155	0.16 204

fff1	0.51 328	0.24 249	0.67 363	0.35 63	0.20 65	0.63 330	0.34 220	1.26 449	1.06 424	0.85 340	1.02 357	0.71 295	0.66 357	0.96 417	0.36 209	0.19 302	0.16 333	0.14 75	0.12 99	0.15 155	0.16 204

ff7	0.30 91	0.22 194	0.42 151	0.37 108	0.26 236	0.31 110	0.34 220	0.66 163	0.35 65	0.39 103	0.33 66	0.31 64	0.28 107	0.61 204	0.26 74	0.14 78	0.11 105	0.17 182	0.12 99	0.15 155	0.16 204

IGEVStereo-DCA	0.30 91	0.24 249	0.42 151	0.36 90	0.27 272	0.38 178	0.34 220	0.66 163	0.35 65	0.39 103	0.31 57	0.35 93	0.27 93	0.62 226	0.25 57	0.16 190	0.12 172	0.16 143	0.12 99	0.14 112	0.16 204

ffff	0.30 91	0.22 194	0.42 151	0.37 108	0.26 236	0.31 110	0.34 220	0.66 163	0.35 65	0.39 103	0.33 66	0.31 64	0.28 107	0.61 204	0.26 74	0.14 78	0.11 105	0.17 182	0.12 99	0.15 155	0.16 204

11t	0.30 91	0.22 194	0.42 151	0.37 108	0.26 236	0.31 110	0.34 220	0.66 163	0.35 65	0.39 103	0.33 66	0.31 64	0.28 107	0.61 204	0.26 74	0.14 78	0.11 105	0.17 182	0.12 99	0.15 155	0.16 204

UniTT-Stereo	0.27 64	0.18 64	0.40 129	0.40 189	0.28 296	0.30 95	0.28 121	0.40 42	0.33 53	0.30 51	0.46 108	0.27 52	0.25 67	0.48 115	0.35 198	0.17 228	0.13 244	0.14 75	0.12 99	0.14 112	0.13 104

anonymousdsp	0.30 91	0.22 194	0.41 138	0.38 127	0.26 236	0.31 110	0.35 243	0.68 180	0.36 71	0.40 115	0.33 66	0.32 72	0.28 107	0.62 226	0.26 74	0.14 78	0.10 42	0.17 182	0.12 99	0.15 155	0.16 204

knoymous	0.37 163	0.22 194	0.34 58	0.32 25	0.22 101	0.38 178	0.29 136	0.63 143	0.65 200	0.69 238	0.69 194	0.60 239	0.40 217	0.61 204	0.36 209	0.17 228	0.11 105	0.20 298	0.12 99	0.18 261	0.19 284

Selective-RAFT	0.36 145	0.23 227	0.54 294	0.45 330	0.22 101	0.64 339	0.27 106	0.62 135	0.65 200	0.41 118	0.38 89	0.55 200	0.39 212	0.59 185	0.36 209	0.14 78	0.12 172	0.14 75	0.12 99	0.16 204	0.14 134

MC-Stereo	0.29 81	0.18 64	0.35 73	0.40 189	0.21 83	0.26 47	0.26 93	0.53 93	0.40 103	0.38 97	0.61 170	0.41 132	0.31 147	0.57 172	0.27 96	0.14 78	0.10 42	0.14 75	0.12 99	0.12 34	0.12 60

RCA-Stereo	0.36 145	0.18 64	0.37 99	0.38 127	0.23 129	0.31 110	0.33 208	0.70 202	1.25 477	0.45 132	0.65 180	0.46 165	0.43 230	0.40 58	0.29 133	0.14 78	0.10 42	0.14 75	0.12 99	0.12 34	0.12 60

ccc-4	0.30 91	0.22 194	0.42 151	0.37 108	0.26 236	0.31 110	0.34 220	0.66 163	0.35 65	0.39 103	0.33 66	0.31 64	0.28 107	0.61 204	0.26 74	0.14 78	0.11 105	0.17 182	0.12 99	0.15 155	0.16 204

IGEV-Stereo	0.30 91	0.22 194	0.41 138	0.38 127	0.26 236	0.30 95	0.35 243	0.68 180	0.36 71	0.40 115	0.33 66	0.32 72	0.28 107	0.62 226	0.26 74	0.14 78	0.10 42	0.17 182	0.12 99	0.15 155	0.16 204
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
CroCo-Stereo	0.27 64	0.23 227	0.40 129	0.49 394	0.22 101	0.20 7	0.29 136	0.55 102	0.45 133	0.29 44	0.27 33	0.42 139	0.26 83	0.30 7	0.26 74	0.15 145	0.13 244	0.13 48	0.12 99	0.16 204	0.13 104
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
raftrobust	0.35 135	0.20 130	0.39 117	0.43 291	0.29 319	0.31 110	0.25 80	0.73 232	0.66 203	0.59 177	0.56 157	0.44 152	0.45 244	0.55 153	0.31 160	0.16 190	0.12 172	0.14 75	0.12 99	0.12 34	0.14 134

111	0.42 231	0.18 64	0.46 197	0.35 63	0.19 42	0.52 264	0.28 121	0.76 252	1.16 459	0.52 155	0.92 313	0.65 266	0.51 273	0.65 252	0.37 218	0.15 145	0.10 42	0.14 75	0.12 99	0.13 68	0.16 204

test_xeample3	0.31 106	0.23 227	0.56 310	0.36 90	0.26 236	0.35 152	0.32 192	0.60 123	0.38 84	0.44 131	0.32 64	0.33 80	0.28 107	0.66 264	0.27 96	0.14 78	0.12 172	0.16 143	0.12 99	0.14 112	0.14 134

CFNet-RSSM	0.35 135	0.18 64	0.47 209	0.39 152	0.22 101	0.35 152	0.23 62	0.78 260	0.86 320	0.67 226	0.54 148	0.56 206	0.28 107	0.49 124	0.28 115	0.14 78	0.10 42	0.14 75	0.12 99	0.13 68	0.12 60

Gwc-CoAtRS	0.35 135	0.18 64	0.46 197	0.39 152	0.23 129	0.34 149	0.22 46	0.74 239	0.77 259	0.62 189	0.60 167	0.58 225	0.29 125	0.47 107	0.29 133	0.14 78	0.11 105	0.14 75	0.12 99	0.13 68	0.13 104

R-Stereo Train	0.40 209	0.19 95	0.47 209	0.43 291	0.27 272	0.41 205	0.31 178	0.74 239	0.38 84	0.90 380	1.28 444	0.58 225	0.35 176	0.43 76	0.35 198	0.15 145	0.13 244	0.14 75	0.12 99	0.14 112	0.14 134

RAFT-Stereo	0.40 209	0.19 95	0.47 209	0.43 291	0.27 272	0.41 205	0.31 178	0.74 239	0.38 84	0.90 380	1.28 444	0.58 225	0.35 176	0.43 76	0.35 198	0.15 145	0.13 244	0.14 75	0.12 99	0.14 112	0.14 134
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
iResNet	0.52 342	0.31 385	0.86 437	0.44 316	0.22 101	0.66 353	0.47 383	0.92 313	1.02 410	0.89 372	1.12 398	0.69 290	0.55 288	0.86 378	0.60 366	0.15 145	0.11 105	0.15 117	0.12 99	0.17 230	0.17 247

xyz-stereo-finetune2	0.37 163	0.20 130	0.40 129	0.32 25	0.19 42	0.80 405	0.29 136	0.56 110	0.33 53	0.53 163	0.79 237	0.43 148	0.48 260	0.70 298	0.46 294	0.13 50	0.12 172	0.17 182	0.13 135	0.12 34	0.14 134

xyz-stereo-finetune	0.34 129	0.19 95	0.38 109	0.34 47	0.18 21	0.57 297	0.32 192	0.60 123	0.70 222	0.47 141	0.54 148	0.38 112	0.35 176	0.57 172	0.38 233	0.13 50	0.12 172	0.16 143	0.13 135	0.13 68	0.13 104

MM-Stereo_test3	0.35 135	0.19 95	0.33 50	0.42 251	0.26 236	0.34 149	0.44 365	0.74 239	0.93 366	0.47 141	0.52 138	0.42 139	0.29 125	0.46 96	0.29 133	0.17 228	0.15 306	0.17 182	0.13 135	0.14 112	0.15 173

fffft	0.26 55	0.18 64	0.39 117	0.37 108	0.23 129	0.29 85	0.35 243	0.46 66	0.26 24	0.37 88	0.23 17	0.27 52	0.22 46	0.55 153	0.28 115	0.12 28	0.09 17	0.16 143	0.13 135	0.13 68	0.13 104
1: 1. 1
tt45	0.28 74	0.18 64	0.36 87	0.36 90	0.24 169	0.37 172	0.28 121	0.50 80	0.31 41	0.41 118	0.27 33	0.38 112	0.25 67	0.61 204	0.26 74	0.13 50	0.11 105	0.16 143	0.13 135	0.12 34	0.15 173

mms	0.27 64	0.21 164	0.36 87	0.38 127	0.25 199	0.31 110	0.32 192	0.43 53	0.33 53	0.29 44	0.34 75	0.34 85	0.20 31	0.48 115	0.26 74	0.13 50	0.11 105	0.16 143	0.13 135	0.15 155	0.13 104

fffy	0.29 81	0.22 194	0.38 109	0.38 127	0.23 129	0.33 139	0.29 136	0.55 102	0.42 116	0.33 66	0.37 84	0.39 120	0.27 93	0.52 138	0.28 115	0.13 50	0.12 172	0.16 143	0.13 135	0.14 112	0.12 60

RAStereo	0.25 44	0.17 40	0.33 50	0.40 189	0.21 83	0.24 26	0.26 93	0.45 59	0.46 139	0.23 18	0.34 75	0.30 60	0.19 20	0.34 25	0.26 74	0.15 145	0.12 172	0.16 143	0.13 135	0.14 112	0.11 29

U	3.17 555	0.17 40	0.35 73	0.41 217	0.71 524	57.93 592	0.20 19	0.43 53	0.39 89	0.26 29	0.23 17	0.23 35	0.22 46	0.26 2	0.22 22	0.16 190	0.10 42	0.74 531	0.13 135	0.13 68	0.11 29

MGS-Stereo	0.29 81	0.20 130	0.42 151	0.37 108	0.24 169	0.37 172	0.30 154	0.40 42	0.50 154	0.32 62	0.51 131	0.40 127	0.24 60	0.45 88	0.28 115	0.16 190	0.12 172	0.15 117	0.13 135	0.15 155	0.14 134

ACVNet-DCA	0.36 145	0.25 280	0.35 73	0.42 251	0.23 129	0.53 269	0.37 269	0.91 304	0.59 179	0.42 123	0.50 123	0.34 85	0.47 256	0.61 204	0.26 74	0.17 228	0.11 105	0.19 261	0.13 135	0.18 261	0.19 284

1test111	0.37 163	0.25 280	0.35 73	0.42 251	0.23 129	0.53 269	0.37 269	0.91 304	0.59 179	0.42 123	0.50 123	0.34 85	0.47 256	0.59 185	0.48 309	0.17 228	0.11 105	0.19 261	0.13 135	0.18 261	0.19 284

cc1	0.38 181	0.25 280	0.35 73	0.42 251	0.23 129	0.53 269	0.37 269	0.71 209	1.17 462	0.42 123	0.50 123	0.34 85	0.47 256	0.61 204	0.26 74	0.17 228	0.11 105	0.19 261	0.13 135	0.16 204	0.17 247

11t1	0.38 181	0.23 227	0.49 231	0.36 90	0.23 129	0.61 320	0.31 178	0.74 239	0.47 145	0.62 189	0.55 154	0.55 200	0.49 265	0.58 177	0.45 290	0.18 264	0.15 306	0.16 143	0.13 135	0.17 230	0.19 284

rrr	0.31 106	0.24 249	0.56 310	0.36 90	0.27 272	0.38 178	0.31 178	0.56 110	0.44 128	0.39 103	0.31 57	0.35 93	0.27 93	0.62 226	0.25 57	0.16 190	0.12 172	0.16 143	0.13 135	0.14 112	0.14 134

tt1	0.37 163	0.25 280	0.35 73	0.43 291	0.23 129	0.52 264	0.37 269	0.72 220	1.13 450	0.42 123	0.46 108	0.35 93	0.44 237	0.61 204	0.26 74	0.17 228	0.11 105	0.19 261	0.13 135	0.16 204	0.17 247

MaDis-Stereo	0.27 64	0.19 95	0.39 117	0.37 108	0.26 236	0.28 74	0.28 121	0.45 59	0.37 79	0.27 36	0.27 33	0.40 127	0.27 93	0.40 58	0.30 148	0.16 190	0.14 282	0.16 143	0.13 135	0.15 155	0.12 60

AEACV	0.28 74	0.18 64	0.34 58	0.36 90	0.45 471	0.27 60	0.27 106	0.41 45	0.39 89	0.31 58	0.46 108	0.31 64	0.36 183	0.38 46	0.25 57	0.14 78	0.11 105	0.15 117	0.13 135	0.13 68	0.13 104

riskmin	0.41 224	0.21 164	0.44 176	0.34 47	0.24 169	0.58 303	0.32 192	0.70 202	0.86 320	0.52 155	0.57 159	0.78 339	0.60 323	0.58 177	0.39 243	0.17 228	0.12 172	0.19 261	0.13 135	0.19 296	0.22 352

ProNet	0.30 91	0.22 194	0.41 138	0.36 90	0.25 199	0.33 139	0.42 349	0.62 135	0.41 109	0.33 66	0.31 57	0.32 72	0.28 107	0.60 198	0.28 115	0.13 50	0.11 105	0.16 143	0.13 135	0.13 68	0.14 134

CroCo-Stereo Lap2	0.29 81	0.25 280	0.44 176	0.50 405	0.30 343	0.19 5	0.31 178	0.52 87	0.41 109	0.25 23	0.28 39	0.46 165	0.31 147	0.39 50	0.30 148	0.15 145	0.15 306	0.16 143	0.13 135	0.17 230	0.16 204

Wz-Net-LNSev-Ref	0.67 419	0.30 376	1.20 481	0.42 251	0.31 356	1.00 452	0.58 445	1.16 402	1.07 432	1.01 432	1.25 435	1.08 435	0.75 411	1.18 463	1.03 465	0.20 323	0.12 172	0.16 143	0.13 135	0.22 351	0.22 352

iRaft-Stereo_20w	0.42 231	0.20 130	0.63 345	0.39 152	0.27 272	0.33 139	0.25 80	1.76 534	0.37 79	0.73 263	0.53 145	0.63 253	0.42 227	0.86 378	0.29 133	0.14 78	0.11 105	0.14 75	0.13 135	0.15 155	0.15 173

MIPNet	0.39 194	0.22 194	0.66 358	0.40 189	0.25 199	0.53 269	0.29 136	0.78 260	0.74 247	0.68 235	0.60 167	0.40 127	0.48 260	0.45 88	0.39 243	0.14 78	0.11 105	0.16 143	0.13 135	0.14 112	0.14 134

test-3	0.35 135	0.17 40	0.48 222	0.40 189	0.22 101	0.42 215	0.22 46	0.66 163	0.80 279	0.72 256	0.45 104	0.63 253	0.29 125	0.45 88	0.32 167	0.13 50	0.09 17	0.17 182	0.13 135	0.13 68	0.11 29

test_1	0.35 135	0.17 40	0.48 222	0.40 189	0.22 101	0.42 215	0.22 46	0.66 163	0.80 279	0.70 244	0.45 104	0.63 253	0.29 125	0.45 88	0.32 167	0.13 50	0.09 17	0.17 182	0.13 135	0.13 68	0.11 29

GANet-ADL	0.44 250	0.27 331	0.48 222	0.44 316	0.30 343	0.54 276	0.36 256	0.94 320	0.88 338	0.64 206	0.72 200	0.68 288	0.44 237	0.55 153	0.44 284	0.22 361	0.15 306	0.15 117	0.13 135	0.18 261	0.21 333

cross-raft	0.34 129	0.20 130	0.38 109	0.45 330	0.24 169	0.32 127	0.35 243	0.77 257	0.42 116	0.62 189	0.77 223	0.58 225	0.27 93	0.46 96	0.31 160	0.12 28	0.10 42	0.15 117	0.13 135	0.15 155	0.12 60

RALCasStereoNet	0.37 163	0.23 227	0.41 138	0.44 316	0.28 296	0.36 160	0.38 287	0.66 163	0.67 209	0.51 152	0.74 214	0.51 187	0.29 125	0.64 244	0.38 233	0.17 228	0.14 282	0.15 117	0.13 135	0.17 230	0.17 247

HITNet	0.43 244	0.27 331	0.50 243	0.34 47	0.18 21	0.65 346	0.32 192	0.99 336	0.70 222	0.73 263	0.86 279	0.66 278	0.56 295	0.61 204	0.47 305	0.14 78	0.10 42	0.15 117	0.13 135	0.18 261	0.13 104
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
S2M2_XL	0.19 6	0.18 64	0.28 15	0.27 1	0.20 65	0.15 2	0.16 2	0.23 1	0.16 4	0.21 10	0.26 30	0.17 4	0.17 10	0.24 1	0.21 14	0.17 228	0.16 333	0.15 117	0.14 165	0.15 155	0.12 60

MM-Stereo_test1	0.34 129	0.19 95	0.37 99	0.42 251	0.23 129	0.35 152	0.44 365	0.62 135	0.56 167	0.61 185	0.51 131	0.38 112	0.36 183	0.65 252	0.27 96	0.15 145	0.13 244	0.17 182	0.14 165	0.15 155	0.13 104

PAM	0.50 314	0.21 164	0.75 402	0.41 217	0.26 236	1.11 476	0.37 269	1.10 380	0.39 89	0.75 274	0.46 108	1.92 522	0.61 329	0.62 226	0.28 115	0.16 190	0.10 42	0.16 143	0.14 165	0.14 112	0.15 173

model_zeroshot	0.35 135	0.20 130	0.56 310	0.41 217	0.30 343	0.51 256	0.26 93	0.69 190	0.48 147	0.65 211	0.51 131	0.52 191	0.25 67	0.46 96	0.27 96	0.17 228	0.13 244	0.15 117	0.14 165	0.13 68	0.14 134

MyStereo8	0.42 231	0.21 164	0.64 350	0.43 291	0.29 319	0.55 282	0.28 121	0.72 220	0.50 154	0.73 263	1.01 355	0.57 210	0.44 237	0.52 138	0.52 330	0.15 145	0.12 172	0.16 143	0.14 165	0.19 296	0.21 333

IGEV_Zeroshot_test	0.36 145	0.19 95	0.71 384	0.41 217	0.29 319	0.30 95	0.25 80	0.86 288	0.40 103	0.64 206	0.57 159	0.56 206	0.25 67	0.56 163	0.29 133	0.15 145	0.11 105	0.16 143	0.14 165	0.14 112	0.14 134

HH	0.37 163	0.22 194	0.49 231	0.41 217	0.26 236	0.36 160	0.30 154	0.87 289	0.41 109	0.45 132	0.59 164	0.78 339	0.43 230	0.77 342	0.26 74	0.15 145	0.11 105	0.15 117	0.14 165	0.14 112	0.14 134

HanStereo	0.37 163	0.22 194	0.49 231	0.41 217	0.26 236	0.36 160	0.30 154	0.87 289	0.41 109	0.45 132	0.59 164	0.78 339	0.43 230	0.77 342	0.26 74	0.15 145	0.11 105	0.15 117	0.14 165	0.14 112	0.14 134

EGLCR-Stereo	0.27 64	0.17 40	0.36 87	0.35 63	0.21 83	0.37 172	0.20 19	0.58 117	0.37 79	0.29 44	0.28 39	0.42 139	0.18 15	0.47 107	0.27 96	0.14 78	0.10 42	0.16 143	0.14 165	0.13 68	0.12 60

DCRE	0.38 181	0.19 95	0.47 209	0.45 330	0.33 393	0.45 237	0.40 318	0.66 163	0.53 164	0.49 149	0.95 322	0.57 210	0.39 212	0.53 144	0.32 167	0.14 78	0.13 244	0.15 117	0.14 165	0.14 112	0.15 173

CIPLG	0.42 231	0.23 227	0.71 384	0.45 330	0.33 393	0.51 256	0.33 208	0.68 180	0.68 211	0.84 327	0.96 326	0.47 170	0.33 161	0.56 163	0.52 330	0.17 228	0.12 172	0.16 143	0.14 165	0.13 68	0.16 204

IPLG	0.40 209	0.21 164	0.64 350	0.41 217	0.25 199	0.54 276	0.27 106	0.77 257	0.68 211	0.85 340	0.82 258	0.33 80	0.32 154	0.64 244	0.49 318	0.13 50	0.11 105	0.16 143	0.14 165	0.14 112	0.14 134

IPLGR_C	0.42 231	0.23 227	0.71 384	0.46 355	0.33 393	0.51 256	0.34 220	0.69 190	0.69 218	0.84 327	0.92 313	0.46 165	0.33 161	0.53 144	0.53 341	0.17 228	0.12 172	0.16 143	0.14 165	0.13 68	0.16 204

IPLGR	0.40 209	0.22 194	0.70 382	0.40 189	0.22 101	0.51 256	0.29 136	0.78 260	0.78 263	0.80 307	0.77 223	0.44 152	0.41 222	0.48 115	0.40 265	0.14 78	0.12 172	0.16 143	0.14 165	0.16 204	0.14 134

ACRE	0.42 231	0.23 227	0.73 395	0.45 330	0.33 393	0.50 251	0.33 208	0.68 180	0.70 222	0.82 313	0.92 313	0.46 165	0.32 154	0.53 144	0.52 330	0.17 228	0.12 172	0.15 117	0.14 165	0.13 68	0.16 204

GwcNet-ADL	0.45 259	0.24 249	0.51 252	0.46 355	0.30 343	0.41 205	0.40 318	0.95 323	0.98 396	0.73 263	0.78 232	0.61 241	0.41 222	0.67 274	0.55 348	0.20 323	0.14 282	0.15 117	0.14 165	0.19 296	0.22 352

RAFT-345	0.41 224	0.19 95	0.42 151	0.39 152	0.23 129	0.32 127	0.25 80	0.62 135	0.56 167	0.74 270	1.77 504	0.44 152	0.35 176	0.67 274	0.37 218	0.14 78	0.11 105	0.18 228	0.14 165	0.14 112	0.13 104

test-1	0.37 163	0.20 130	0.76 404	0.47 375	0.27 272	0.44 230	0.36 256	0.63 143	0.65 200	0.49 149	0.67 191	0.54 198	0.35 176	0.42 70	0.30 148	0.14 78	0.12 172	0.16 143	0.14 165	0.15 155	0.18 273

Prome-Stereo	0.46 266	0.20 130	0.37 99	0.45 330	0.26 236	0.40 194	0.42 349	0.69 190	0.49 150	0.96 417	1.84 508	0.58 225	0.64 347	0.63 237	0.32 167	0.15 145	0.11 105	0.16 143	0.14 165	0.17 230	0.30 433

LMCR-Stereo	0.55 363	0.33 396	0.57 319	0.60 485	0.30 343	0.80 405	0.36 256	1.30 466	0.79 270	0.90 380	1.04 370	0.57 210	0.64 347	0.87 380	0.73 403	0.20 323	0.15 306	0.19 261	0.14 165	0.25 395	0.18 273

RAFT-Stereo + iAFF	0.37 163	0.18 64	0.45 184	0.36 90	0.19 42	0.33 139	0.28 121	0.67 174	0.77 259	0.72 256	0.99 347	0.56 206	0.39 212	0.44 82	0.31 160	0.11 21	0.09 17	0.15 117	0.14 165	0.13 68	0.11 29

EAI-Stereo	0.36 145	0.21 164	0.46 197	0.40 189	0.22 101	0.33 139	0.36 256	1.22 435	0.32 45	0.52 155	0.75 216	0.35 93	0.28 107	0.65 252	0.30 148	0.14 78	0.11 105	0.14 75	0.14 165	0.14 112	0.13 104

DIP-Stereo	0.40 209	0.22 194	0.58 321	0.42 251	0.29 319	0.62 324	0.27 106	0.87 289	0.42 116	0.65 211	0.86 279	0.52 191	0.35 176	0.67 274	0.43 277	0.15 145	0.13 244	0.17 182	0.14 165	0.15 155	0.17 247
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
AANet_RVC	0.59 394	0.35 405	0.68 370	0.47 375	0.28 296	0.57 297	0.47 383	1.04 352	1.28 484	0.87 355	1.33 455	0.86 362	0.63 339	1.16 460	0.89 431	0.19 302	0.13 244	0.15 117	0.14 165	0.18 261	0.20 315

HSM	0.53 349	0.25 280	0.46 197	0.40 189	0.25 199	0.74 385	0.44 365	1.29 464	0.78 263	0.82 313	0.92 313	1.21 461	0.75 411	0.90 396	0.48 309	0.18 264	0.14 282	0.17 182	0.14 165	0.17 230	0.18 273

z-ln-s-r	0.70 428	0.39 429	1.51 508	0.40 189	0.27 272	0.58 303	0.62 455	0.87 289	1.09 442	0.84 327	1.44 476	0.91 386	0.87 451	1.20 467	2.07 525	0.16 190	0.12 172	0.17 182	0.15 190	0.21 325	0.17 247

LG-Stereo	0.25 44	0.18 64	0.43 170	0.40 189	0.20 65	0.22 13	0.26 93	0.33 12	0.39 89	0.27 36	0.45 104	0.22 30	0.16 9	0.38 46	0.28 115	0.11 21	0.12 172	0.17 182	0.15 190	0.13 68	0.10 3

PAM_32	0.50 314	0.20 130	0.69 379	0.40 189	0.24 169	1.09 470	0.29 136	1.12 387	0.40 103	0.74 270	0.44 102	1.98 525	0.64 347	0.64 244	0.27 96	0.16 190	0.11 105	0.17 182	0.15 190	0.14 112	0.15 173

Former-RAFT_DAM_RVC	0.34 129	0.28 347	0.48 222	0.37 108	0.25 199	0.47 244	0.30 154	0.60 123	0.92 360	0.43 128	0.37 84	0.30 60	0.29 125	0.50 129	0.30 148	0.17 228	0.14 282	0.18 228	0.15 190	0.18 261	0.16 204

CoDeX	0.48 287	0.21 164	0.53 281	0.43 291	0.25 199	0.74 385	0.38 287	1.36 484	0.82 301	0.84 327	0.96 326	0.63 253	0.57 307	0.63 237	0.40 265	0.17 228	0.13 244	0.17 182	0.15 190	0.16 204	0.15 173

GMStereo_Zeroshot	0.51 328	0.46 461	0.80 412	0.50 405	0.28 296	0.57 297	0.30 154	0.75 248	0.79 270	0.88 365	0.94 318	0.90 380	0.37 189	0.77 342	0.46 294	0.27 429	0.14 282	0.26 427	0.15 190	0.39 482	0.19 284

plain	0.32 112	0.21 164	0.59 329	0.40 189	0.29 319	0.27 60	0.30 154	0.46 66	0.36 71	0.32 62	0.66 184	0.31 64	0.33 161	0.68 283	0.32 167	0.18 264	0.13 244	0.20 298	0.15 190	0.18 261	0.13 104

EKT-Stereo	0.36 145	0.24 249	0.44 176	0.44 316	0.30 343	0.37 172	0.30 154	0.72 220	0.68 211	0.47 141	0.63 175	0.49 181	0.28 107	0.59 185	0.34 189	0.19 302	0.14 282	0.18 228	0.15 190	0.16 204	0.18 273

iRaft-Stereo_5w	0.46 266	0.22 194	0.53 281	0.43 291	0.30 343	0.30 95	0.53 422	0.66 163	0.71 229	0.62 189	0.89 293	1.01 413	0.67 366	0.76 335	0.67 386	0.13 50	0.12 172	0.17 182	0.15 190	0.15 155	0.17 247

DAS	0.54 354	0.26 315	0.66 358	0.49 394	0.31 356	0.61 320	0.43 357	0.89 298	1.01 405	0.95 405	1.16 417	0.71 295	0.85 444	0.89 388	0.47 305	0.18 264	0.14 282	0.18 228	0.15 190	0.22 351	0.19 284

SepStereo	0.54 354	0.26 315	0.66 358	0.49 394	0.31 356	0.61 320	0.43 357	0.89 298	1.01 405	0.95 405	1.16 417	0.71 295	0.85 444	0.97 424	0.47 305	0.18 264	0.14 282	0.18 228	0.15 190	0.22 351	0.19 284

HHNet	0.42 231	0.19 95	0.43 170	0.35 63	0.38 429	0.33 139	0.33 208	0.71 209	0.78 263	0.87 355	1.30 450	0.52 191	0.36 183	0.53 144	0.37 218	0.16 190	0.11 105	0.19 261	0.15 190	0.15 155	0.25 396

AAGNet	1.40 523	0.20 130	0.52 273	0.45 330	0.26 236	0.29 85	0.29 136	0.67 174	0.71 229	0.97 420	0.86 279	0.66 278	0.60 323	0.66 264	19.98 577	0.17 228	0.11 105	0.19 261	0.15 190	0.20 313	0.13 104

STrans-v2	0.47 277	0.21 164	0.49 231	0.41 217	0.25 199	0.54 276	0.49 403	1.16 402	0.82 301	0.67 226	1.05 373	0.71 295	0.67 366	0.74 318	0.34 189	0.15 145	0.11 105	0.17 182	0.15 190	0.14 112	0.14 134

TransformOpticalFlow	0.46 266	0.21 164	0.49 231	0.42 251	0.24 169	0.36 160	0.46 375	1.04 352	0.84 308	0.67 226	1.14 409	0.73 315	0.56 295	0.78 350	0.33 177	0.15 145	0.10 42	0.17 182	0.15 190	0.14 112	0.15 173

OMP-Stereo	0.43 244	0.23 227	0.50 243	0.53 444	0.25 199	0.36 160	0.24 68	0.73 232	0.81 288	0.78 299	0.64 178	0.88 372	0.41 222	0.95 414	0.36 209	0.15 145	0.12 172	0.20 298	0.15 190	0.16 204	0.13 104

IIG-Stereo	0.45 259	0.22 194	0.48 222	0.51 417	0.26 236	0.43 220	0.21 36	0.73 232	0.80 279	0.84 327	0.95 322	0.82 354	0.46 251	0.95 414	0.37 218	0.16 190	0.12 172	0.19 261	0.15 190	0.15 155	0.12 60

NRIStereo	0.37 163	0.21 164	0.49 231	0.42 251	0.23 129	0.33 139	0.25 80	0.68 180	0.59 179	0.65 211	0.63 175	0.55 200	0.37 189	0.67 274	0.40 265	0.16 190	0.12 172	0.18 228	0.15 190	0.17 230	0.15 173

ASMatch	0.48 287	0.20 130	0.47 209	0.39 152	0.28 296	0.37 172	0.26 93	0.76 252	0.72 231	0.77 288	2.29 521	0.61 241	0.51 273	0.64 244	0.39 243	0.15 145	0.12 172	0.17 182	0.15 190	0.14 112	0.22 352

PFNet	0.43 244	0.19 95	0.61 335	0.44 316	0.24 169	0.42 215	0.31 178	0.76 252	0.81 288	1.01 432	0.74 214	0.67 285	0.41 222	0.75 325	0.39 243	0.16 190	0.10 42	0.20 298	0.15 190	0.16 204	0.14 134

RAFT-RH_RVC	0.57 378	0.18 64	0.44 176	0.38 127	0.23 129	0.56 288	0.24 68	0.61 131	0.73 241	1.18 479	3.90 555	0.55 200	0.40 217	0.67 274	0.38 233	0.14 78	0.11 105	0.20 298	0.15 190	0.12 34	0.14 134

TestStereo	0.39 194	0.32 388	0.42 151	0.45 330	0.20 65	0.41 205	0.38 287	0.69 190	0.66 203	0.56 170	0.78 232	0.48 175	0.43 230	0.59 185	0.37 218	0.18 264	0.13 244	0.20 298	0.15 190	0.23 371	0.14 134

raft+_RVC	0.38 181	0.20 130	0.38 109	0.39 152	0.27 272	0.44 230	0.35 243	0.81 272	0.90 348	0.52 155	0.78 232	0.50 183	0.29 125	0.56 163	0.41 270	0.15 145	0.12 172	0.17 182	0.15 190	0.14 112	0.13 104

RALAANet	0.40 209	0.24 249	0.56 310	0.43 291	0.30 343	0.36 160	0.25 80	0.89 298	0.69 218	0.69 238	0.65 180	0.61 241	0.30 143	0.63 237	0.35 198	0.16 190	0.13 244	0.18 228	0.15 190	0.21 325	0.14 134

ACVNet	0.47 277	0.24 249	0.39 117	0.40 189	0.28 296	0.58 303	0.40 318	0.91 304	0.81 288	0.67 226	0.96 326	0.79 346	0.66 357	0.65 252	0.71 397	0.18 264	0.15 306	0.16 143	0.15 190	0.18 261	0.15 173

acv_ft	0.52 342	0.24 249	0.64 350	0.45 330	0.28 296	0.85 423	0.40 318	0.95 323	0.81 288	1.00 429	0.96 326	0.79 346	0.62 334	0.65 252	0.88 429	0.18 264	0.15 306	0.16 143	0.15 190	0.18 261	0.15 173

BEATNet_4x	0.49 300	0.35 405	0.72 390	0.38 127	0.20 65	0.65 346	0.36 256	1.08 373	0.78 263	0.78 299	0.88 290	0.73 315	0.64 347	0.71 308	0.60 366	0.16 190	0.12 172	0.16 143	0.15 190	0.24 384	0.18 273

SuperB	1.00 486	0.41 444	4.03 550	0.45 330	0.32 381	0.99 451	0.49 403	1.09 376	2.09 536	1.10 469	1.10 391	0.74 319	0.83 437	1.13 454	1.75 513	0.20 323	0.15 306	0.17 182	0.15 190	2.50 560	0.27 410

HSM-Net_RVC	0.55 363	0.23 227	0.37 99	0.38 127	0.22 101	0.86 425	0.40 318	1.31 468	0.93 366	0.92 390	1.15 412	1.26 465	0.71 386	0.75 325	0.53 341	0.17 228	0.14 282	0.16 143	0.15 190	0.17 230	0.17 247
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
coex_refinement	0.54 354	0.22 194	0.44 176	0.45 330	0.31 356	0.75 389	0.40 318	1.16 402	0.92 360	0.87 355	1.12 398	0.99 407	0.57 307	0.69 290	0.90 437	0.21 339	0.14 282	0.16 143	0.16 219	0.21 325	0.22 352

FACV-RUCA	0.45 259	0.28 347	0.51 252	0.46 355	0.33 393	0.62 324	0.34 220	0.87 289	0.75 251	0.60 180	0.84 266	0.48 175	0.54 284	0.56 163	0.39 243	0.22 361	0.15 306	0.35 480	0.16 219	0.29 427	0.22 352

rvit_stereo_0081_aga	0.32 112	0.29 361	0.50 243	0.43 291	0.29 319	0.36 160	0.32 192	0.46 66	0.42 116	0.40 115	0.44 102	0.41 132	0.34 168	0.43 76	0.31 160	0.23 388	0.17 366	0.19 261	0.16 219	0.20 313	0.15 173

rvit_stereo_0081	0.33 120	0.25 280	0.49 231	0.43 291	0.26 236	0.31 110	0.37 269	0.45 59	0.56 167	0.37 88	0.40 92	0.39 120	0.38 197	0.44 82	0.35 198	0.22 361	0.16 333	0.19 261	0.16 219	0.20 313	0.14 134

rvit_stereo_0082	0.33 120	0.25 280	0.49 231	0.43 291	0.26 236	0.31 110	0.37 269	0.45 59	0.56 167	0.37 88	0.40 92	0.39 120	0.38 197	0.44 82	0.35 198	0.22 361	0.16 333	0.19 261	0.16 219	0.20 313	0.14 134

rvit_stereo_0080	0.32 112	0.26 315	0.45 184	0.39 152	0.28 296	0.27 60	0.46 375	0.51 84	0.46 139	0.36 84	0.42 97	0.41 132	0.29 125	0.41 62	0.34 189	0.22 361	0.17 366	0.17 182	0.16 219	0.23 371	0.16 204

IGEV-BASED-STEREO-	0.56 372	3.08 571	2.41 536	0.32 25	0.18 21	0.29 85	0.20 19	0.39 34	0.33 53	0.29 44	0.25 25	0.18 8	0.18 15	0.32 13	0.22 22	1.08 546	0.09 17	0.17 182	0.16 219	0.15 155	0.96 540

test_sample2	0.45 259	0.24 249	0.49 231	0.34 47	0.21 83	0.60 319	0.43 357	1.01 343	0.73 241	0.67 226	0.80 248	0.70 292	0.64 347	0.65 252	0.41 270	0.19 302	0.15 306	0.18 228	0.16 219	0.19 296	0.19 284

test_sample1	0.44 250	0.24 249	0.52 273	0.35 63	0.23 129	0.59 313	0.36 256	1.05 359	0.57 174	0.66 217	0.78 232	0.70 292	0.71 386	0.62 226	0.51 325	0.18 264	0.15 306	0.17 182	0.16 219	0.18 261	0.18 273

AE-Stereo	0.36 145	0.21 164	0.47 209	0.49 394	0.31 356	0.50 251	0.34 220	0.72 220	0.73 241	0.34 78	0.55 154	0.52 191	0.28 107	0.48 115	0.31 160	0.13 50	0.13 244	0.18 228	0.16 219	0.15 155	0.14 134

whm_eth	0.32 112	0.26 315	0.45 184	0.39 152	0.28 296	0.27 60	0.46 375	0.51 84	0.46 139	0.36 84	0.42 97	0.41 132	0.29 125	0.41 62	0.34 189	0.22 361	0.17 366	0.17 182	0.16 219	0.23 371	0.16 204

MIM_Stereo	0.39 194	0.18 64	0.59 329	0.38 127	0.25 199	0.27 60	0.24 68	0.72 220	0.56 167	0.72 256	1.00 351	0.62 248	0.29 125	0.67 274	0.39 243	0.13 50	0.14 282	0.17 182	0.16 219	0.14 112	0.12 60

PCWNet_CMD	0.49 300	0.25 280	0.56 310	0.40 189	0.27 272	0.64 339	0.32 192	0.98 332	0.99 399	0.87 355	1.07 383	0.78 339	0.46 251	0.61 204	0.44 284	0.17 228	0.13 244	0.21 342	0.16 219	0.26 406	0.20 315

4D-IteraStereo	0.33 120	0.19 95	0.43 170	0.40 189	0.24 169	0.32 127	0.27 106	0.59 121	0.72 231	0.66 217	0.53 145	0.42 139	0.22 46	0.46 96	0.30 148	0.14 78	0.09 17	0.20 298	0.16 219	0.16 204	0.12 60

iinet-f	0.69 427	0.29 361	2.34 534	0.41 217	0.31 356	1.16 484	0.58 445	0.87 289	0.85 314	0.86 350	1.17 422	1.04 422	0.83 437	0.76 335	1.26 490	0.21 339	0.18 381	0.17 182	0.16 219	0.21 325	0.21 333

TestStereo1	0.44 250	0.24 249	0.45 184	0.52 434	0.25 199	0.35 152	0.40 318	0.81 272	0.94 375	0.70 244	0.96 326	0.48 175	0.45 244	0.94 408	0.33 177	0.16 190	0.13 244	0.18 228	0.16 219	0.15 155	0.14 134

x	0.41 224	0.25 280	0.46 197	0.36 90	0.24 169	0.54 276	0.31 178	0.94 320	0.58 178	0.60 180	0.72 200	0.61 241	0.53 277	0.52 138	0.50 321	0.18 264	0.16 333	0.17 182	0.16 219	0.17 230	0.18 273

RAFT_CTSACE	0.46 266	0.20 130	0.48 222	0.46 355	0.27 272	0.34 149	0.39 305	0.62 135	0.74 247	0.78 299	1.44 476	0.86 362	0.38 197	1.09 450	0.27 96	0.13 50	0.13 244	0.18 228	0.16 219	0.16 204	0.12 60

CRFU-Net	0.59 394	0.29 361	0.62 341	0.47 375	0.31 356	1.20 491	0.51 412	1.19 417	0.59 179	1.05 449	1.00 351	1.06 430	0.87 451	0.83 369	0.77 409	0.22 361	0.19 399	0.18 228	0.16 219	0.19 296	0.20 315

SA-5K	0.44 250	0.24 249	0.45 184	0.52 434	0.25 199	0.35 152	0.40 318	0.81 272	0.94 375	0.70 244	0.96 326	0.48 175	0.45 244	0.94 408	0.33 177	0.16 190	0.13 244	0.18 228	0.16 219	0.15 155	0.14 134

dd	0.44 250	0.40 438	0.62 341	0.44 316	0.26 236	0.51 256	0.38 287	0.72 220	1.07 432	0.60 180	0.66 184	0.43 148	0.40 217	0.68 283	0.53 341	0.24 399	0.15 306	0.21 342	0.16 219	0.24 384	0.19 284

GLC_STEREO	0.30 91	0.20 130	0.28 15	0.44 316	0.19 42	0.31 110	0.25 80	0.49 78	0.43 123	0.37 88	0.47 114	0.40 127	0.23 53	0.51 137	0.37 218	0.15 145	0.18 381	0.19 261	0.16 219	0.16 204	0.14 134

AASNet	0.55 363	0.27 331	0.62 341	0.51 417	0.32 381	0.73 381	0.44 365	1.55 511	0.88 338	0.88 365	0.94 318	0.64 260	0.63 339	0.62 226	0.84 424	0.23 388	0.20 408	0.20 298	0.16 219	0.22 351	0.20 315

test_3	0.37 163	0.19 95	0.50 243	0.45 330	0.24 169	0.47 244	0.36 256	0.69 190	0.84 308	0.66 217	0.46 108	0.68 288	0.25 67	0.45 88	0.32 167	0.12 28	0.10 42	0.18 228	0.16 219	0.15 155	0.12 60

Patchmatch Stereo++	0.36 145	0.24 249	0.51 252	0.42 251	0.22 101	0.24 26	0.21 36	0.63 143	0.39 89	0.63 196	0.73 202	0.57 210	0.38 197	0.61 204	0.39 243	0.18 264	0.12 172	0.20 298	0.16 219	0.21 325	0.16 204
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
NF-Stereo	0.39 194	0.21 164	0.51 252	0.42 251	0.25 199	0.26 47	0.30 154	0.71 209	0.72 231	0.66 217	0.77 223	0.57 210	0.31 147	0.69 290	0.39 243	0.18 264	0.12 172	0.20 298	0.16 219	0.16 204	0.27 410

OCTAStereo	0.39 194	0.21 164	0.51 252	0.42 251	0.25 199	0.26 47	0.30 154	0.71 209	0.72 231	0.66 217	0.77 223	0.58 225	0.31 147	0.69 290	0.39 243	0.18 264	0.12 172	0.20 298	0.16 219	0.16 204	0.27 410

PSM-adaLoss	0.36 145	0.24 249	0.51 252	0.42 251	0.22 101	0.24 26	0.31 178	0.63 143	0.39 89	0.63 196	0.73 202	0.57 210	0.38 197	0.59 185	0.38 233	0.18 264	0.12 172	0.20 298	0.16 219	0.21 325	0.16 204

ROB_FTStereo_v2	0.36 145	0.24 249	0.51 252	0.42 251	0.22 101	0.24 26	0.31 178	0.63 143	0.39 89	0.63 196	0.73 202	0.57 210	0.38 197	0.60 198	0.39 243	0.18 264	0.12 172	0.20 298	0.16 219	0.21 325	0.16 204

ROB_FTStereo	0.36 145	0.24 249	0.51 252	0.42 251	0.22 101	0.24 26	0.20 19	0.63 143	0.39 89	0.63 196	0.73 202	0.57 210	0.38 197	0.60 198	0.38 233	0.18 264	0.12 172	0.20 298	0.16 219	0.21 325	0.16 204

HUI-Stereo	0.36 145	0.24 249	0.51 252	0.42 251	0.22 101	0.24 26	0.22 46	0.63 143	0.40 103	0.64 206	0.73 202	0.58 225	0.38 197	0.53 144	0.38 233	0.18 264	0.12 172	0.20 298	0.16 219	0.21 325	0.16 204

DEmStereo	0.49 300	0.18 64	0.53 281	0.39 152	0.26 236	0.57 297	0.33 208	0.65 156	0.75 251	0.90 380	1.65 496	0.57 210	1.02 481	0.63 237	0.44 284	0.14 78	0.12 172	0.16 143	0.16 219	0.14 112	0.17 247

SST-Stereo	0.41 224	0.20 130	0.48 222	0.43 291	0.25 199	0.25 44	0.21 36	0.68 180	0.50 154	1.08 461	0.79 237	0.71 295	0.42 227	0.81 361	0.38 233	0.17 228	0.11 105	0.20 298	0.16 219	0.19 296	0.15 173

RAFT_R40	0.41 224	0.20 130	0.47 209	0.44 316	0.25 199	0.23 21	0.25 80	0.69 190	0.70 222	0.98 423	0.78 232	0.72 310	0.43 230	0.80 356	0.39 243	0.17 228	0.11 105	0.20 298	0.16 219	0.18 261	0.15 173

DRaft	0.49 300	0.18 64	0.50 243	0.38 127	0.25 199	0.57 297	0.39 305	0.67 174	0.86 320	1.02 436	1.75 503	0.50 183	0.79 427	0.65 252	0.42 275	0.14 78	0.11 105	0.16 143	0.16 219	0.14 112	0.17 247

RE-Stereo	0.39 194	0.21 164	0.51 252	0.42 251	0.25 199	0.26 47	0.30 154	0.71 209	0.72 231	0.66 217	0.77 223	0.57 210	0.31 147	0.70 298	0.39 243	0.18 264	0.12 172	0.20 298	0.16 219	0.16 204	0.27 410

TVStereo	0.39 194	0.21 164	0.51 252	0.42 251	0.25 199	0.26 47	0.30 154	0.71 209	0.72 231	0.66 217	0.77 223	0.57 210	0.31 147	0.70 298	0.39 243	0.18 264	0.12 172	0.20 298	0.16 219	0.16 204	0.27 410

DeepStereo_RVC	0.37 163	0.22 194	0.51 252	0.41 217	0.24 169	0.26 47	0.22 46	0.64 153	0.40 103	0.69 238	0.67 191	0.57 210	0.50 268	0.58 177	0.42 275	0.17 228	0.12 172	0.18 228	0.16 219	0.19 296	0.19 284

iGMRVC	0.36 145	0.24 249	0.51 252	0.42 251	0.22 101	0.24 26	0.29 136	0.63 143	0.39 89	0.63 196	0.73 202	0.57 210	0.38 197	0.61 204	0.39 243	0.18 264	0.12 172	0.20 298	0.16 219	0.21 325	0.16 204

iRAFT	0.36 145	0.24 249	0.51 252	0.42 251	0.22 101	0.24 26	0.21 36	0.63 143	0.39 89	0.63 196	0.73 202	0.57 210	0.38 197	0.61 204	0.39 243	0.18 264	0.12 172	0.20 298	0.16 219	0.21 325	0.16 204

CRE-IMP	0.37 163	0.23 227	0.53 281	0.42 251	0.24 169	0.40 194	0.21 36	0.61 131	0.45 133	0.65 211	0.73 202	0.53 196	0.37 189	0.63 237	0.40 265	0.18 264	0.11 105	0.19 261	0.16 219	0.21 325	0.19 284

RAFT-IKP	0.36 145	0.24 249	0.51 252	0.42 251	0.22 101	0.24 26	0.27 106	0.63 143	0.39 89	0.63 196	0.73 202	0.57 210	0.38 197	0.61 204	0.39 243	0.18 264	0.12 172	0.20 298	0.16 219	0.21 325	0.16 204

CFNet_pseudo	0.47 277	0.25 280	0.55 298	0.38 127	0.28 296	0.58 303	0.32 192	0.89 298	0.90 348	0.83 321	1.03 367	0.75 324	0.48 260	0.61 204	0.46 294	0.17 228	0.13 244	0.24 395	0.16 219	0.26 406	0.21 333

XX-Stereo	0.38 181	0.18 64	0.52 273	0.58 480	0.38 429	0.39 186	0.20 19	0.62 135	0.31 41	0.47 141	1.29 448	0.72 310	0.25 67	0.59 185	0.28 115	0.16 190	0.11 105	0.17 182	0.16 219	0.14 112	0.11 29

GES	0.46 266	0.25 280	0.62 341	0.41 217	0.30 343	0.62 324	0.37 269	1.06 364	0.70 222	0.75 274	0.83 263	0.47 170	0.52 276	0.69 290	0.46 294	0.23 388	0.17 366	0.17 182	0.16 219	0.18 261	0.24 387

222	1.25 512	0.23 227	0.53 281	0.38 127	0.23 129	0.78 393	0.37 269	1.41 492	0.93 366	0.97 420	1.13 405	0.74 319	0.71 386	0.74 318	14.86 573	0.20 323	0.16 333	0.17 182	0.16 219	0.18 261	0.20 315

AFF-stereo	0.39 194	0.20 130	0.42 151	0.37 108	0.22 101	0.27 60	0.31 178	0.67 174	0.72 231	0.66 217	1.12 398	0.75 324	0.38 197	0.57 172	0.35 198	0.11 21	0.09 17	0.16 143	0.16 219	0.14 112	0.12 60

DMCA	0.47 277	0.27 331	0.59 329	0.39 152	0.29 319	0.53 269	0.34 220	0.98 332	0.70 222	0.78 299	0.83 263	0.79 346	0.55 288	0.54 152	0.57 356	0.21 339	0.16 333	0.21 342	0.16 219	0.19 296	0.22 352

MSMDNet	0.49 300	0.25 280	0.56 310	0.40 189	0.27 272	0.64 339	0.32 192	0.99 336	0.99 399	0.87 355	1.07 383	0.79 346	0.46 251	0.61 204	0.44 284	0.17 228	0.13 244	0.20 298	0.16 219	0.25 395	0.20 315

ccs_rob	0.47 277	0.25 280	0.55 298	0.38 127	0.28 296	0.58 303	0.32 192	0.89 298	0.90 348	0.83 321	1.02 357	0.75 324	0.48 260	0.61 204	0.46 294	0.17 228	0.12 172	0.24 395	0.16 219	0.26 406	0.21 333

DISCO	0.72 432	0.27 331	0.72 390	0.45 330	0.31 356	1.12 478	0.53 422	1.32 474	1.25 477	0.84 327	1.07 383	1.52 506	0.87 451	1.82 521	1.08 479	0.20 323	0.15 306	0.18 228	0.16 219	0.24 384	0.24 387

LE_ROB	4.86 566	0.27 331	9.43 563	0.45 330	0.24 169	1.61 516	0.96 517	2.05 539	17.75 581	16.36 583	4.84 565	5.17 560	19.48 583	2.05 528	15.49 574	0.17 228	0.15 306	0.16 143	0.16 219	0.20 313	0.19 284

HI	0.46 266	0.22 194	0.41 138	0.35 63	0.35 412	0.27 60	0.32 192	0.75 248	0.50 154	0.90 380	1.13 405	1.12 451	0.73 402	0.70 298	0.57 356	0.12 28	0.10 42	0.17 182	0.17 271	0.17 230	0.16 204

CoSv	0.46 266	0.22 194	0.41 138	0.35 63	0.35 412	0.27 60	0.32 192	0.75 248	0.50 154	0.90 380	1.13 405	1.12 451	0.73 402	0.70 298	0.57 356	0.12 28	0.10 42	0.17 182	0.17 271	0.17 230	0.16 204

tg	0.34 129	0.19 95	0.40 129	0.40 189	0.23 129	0.38 178	0.26 93	0.74 239	0.60 186	0.48 147	0.65 180	0.42 139	0.24 60	0.57 172	0.33 177	0.14 78	0.10 42	0.18 228	0.17 271	0.14 112	0.12 60

rvit_stereo_0083	0.34 129	0.25 280	0.53 281	0.45 330	0.28 296	0.35 152	0.35 243	0.47 74	0.64 194	0.38 97	0.47 114	0.42 139	0.37 189	0.41 62	0.39 243	0.22 361	0.20 408	0.20 298	0.17 271	0.21 325	0.15 173

CAS++	0.33 120	0.25 280	0.39 117	0.38 127	0.26 236	0.32 127	0.24 68	0.87 289	0.53 164	0.48 147	0.46 108	0.26 49	0.21 37	0.50 129	0.26 74	0.23 388	0.20 408	0.22 357	0.17 271	0.21 325	0.17 247
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
SMFormer	0.53 349	0.24 249	0.67 363	0.35 63	0.20 65	0.63 330	0.34 220	1.26 449	1.06 424	0.85 340	1.02 357	0.71 295	0.66 357	0.96 417	0.60 366	0.19 302	0.16 333	0.18 228	0.17 271	0.19 296	0.20 315

tta	0.53 349	0.24 249	0.67 363	0.35 63	0.20 65	0.63 330	0.34 220	1.26 449	1.06 424	0.85 340	1.02 357	0.71 295	0.66 357	0.96 417	0.60 366	0.19 302	0.16 333	0.18 228	0.17 271	0.15 155	0.16 204

MyStereo07	0.33 120	0.23 227	0.37 99	0.43 291	0.29 319	0.40 194	0.48 390	0.78 260	0.38 84	0.38 97	0.34 75	0.32 72	0.30 143	0.63 237	0.28 115	0.14 78	0.13 244	0.19 261	0.17 271	0.18 261	0.17 247

MyStereo06	0.40 209	0.22 194	0.65 355	0.42 251	0.29 319	0.43 220	0.48 390	1.05 359	0.43 123	0.64 206	0.54 148	0.78 339	0.27 93	0.53 144	0.31 160	0.14 78	0.13 244	0.18 228	0.17 271	0.17 230	0.17 247

MyStereo05	0.46 266	0.22 194	0.51 252	0.42 251	0.29 319	0.43 220	0.48 390	0.96 328	1.12 445	0.77 288	0.62 174	0.51 187	0.57 307	0.79 353	0.43 277	0.14 78	0.13 244	0.18 228	0.17 271	0.17 230	0.17 247

MyStereo04	0.45 259	0.23 227	0.52 273	0.43 291	0.29 319	0.40 194	0.48 390	1.02 346	1.12 445	0.62 189	0.58 162	0.55 200	0.56 295	0.77 342	0.45 290	0.14 78	0.13 244	0.19 261	0.17 271	0.18 261	0.17 247

MIF-Stereo (partial)	0.32 112	0.19 95	0.41 138	0.41 217	0.32 381	0.29 85	0.24 68	0.49 78	0.44 128	0.31 58	0.63 175	0.37 105	0.36 183	0.60 198	0.32 167	0.17 228	0.13 244	0.19 261	0.17 271	0.18 261	0.15 173

CBFPSM	0.61 405	0.25 280	1.41 503	0.39 152	0.27 272	1.10 471	0.67 465	0.83 280	0.84 308	0.82 313	0.81 256	1.33 479	0.85 444	0.72 313	0.86 427	0.16 190	0.15 306	0.15 117	0.17 271	0.17 230	0.23 376

DisPM	0.40 209	0.20 130	0.50 243	0.42 251	0.27 272	0.24 26	0.30 154	0.68 180	0.61 189	0.88 365	0.87 286	0.59 235	0.32 154	0.80 356	0.34 189	0.19 302	0.12 172	0.19 261	0.17 271	0.16 204	0.21 333

IER	0.48 287	0.25 280	0.60 334	0.38 127	0.28 296	0.67 362	0.38 287	0.82 278	0.68 211	0.88 365	0.95 322	0.74 319	0.79 427	0.62 226	0.46 294	0.17 228	0.14 282	0.17 182	0.17 271	0.17 230	0.16 204

CSP-Net	0.57 378	0.29 361	0.55 298	0.42 251	0.29 319	1.20 491	0.49 403	1.29 464	0.75 251	0.98 423	0.97 335	0.88 372	0.69 376	0.85 376	0.66 383	0.27 429	0.18 381	0.17 182	0.17 271	0.18 261	0.19 284

FTStereo	0.56 372	0.21 164	0.39 117	0.42 251	0.25 199	0.39 186	0.73 485	0.69 190	0.45 133	1.09 465	3.23 544	0.69 290	0.71 386	0.55 153	0.34 189	0.15 145	0.13 244	0.19 261	0.17 271	0.15 155	0.32 446

GrayStereo	0.49 300	0.20 130	0.44 176	0.47 375	0.29 319	0.51 256	0.62 455	0.71 209	0.66 203	1.04 444	1.46 481	0.77 336	0.73 402	0.58 177	0.35 198	0.15 145	0.12 172	0.17 182	0.17 271	0.15 155	0.30 433

Pruner-Stereo	0.39 194	0.21 164	0.51 252	0.41 217	0.25 199	0.22 13	0.24 68	0.71 209	0.59 179	0.90 380	0.75 216	0.67 285	0.30 143	0.64 244	0.39 243	0.19 302	0.12 172	0.20 298	0.17 271	0.17 230	0.19 284

IRAFT_RVC	0.43 244	0.20 130	0.52 273	0.45 330	0.24 169	0.26 47	0.51 412	0.76 252	0.78 263	0.77 288	0.80 248	0.73 315	0.50 268	0.74 318	0.39 243	0.18 264	0.10 42	0.21 342	0.17 271	0.17 230	0.15 173

ICVP	0.48 287	0.26 315	0.42 151	0.49 394	0.28 296	0.63 330	0.43 357	1.05 359	0.72 231	0.68 235	0.95 322	0.75 324	0.56 295	0.55 153	0.61 372	0.24 399	0.18 381	0.19 261	0.17 271	0.19 296	0.21 333
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
iRaftStereo_RVC	0.33 120	0.20 130	0.40 129	0.40 189	0.23 129	0.31 110	0.29 136	0.70 202	0.55 166	0.49 149	0.66 184	0.37 105	0.23 53	0.47 107	0.33 177	0.14 78	0.11 105	0.19 261	0.17 271	0.16 204	0.13 104

GEStereo_RVC	0.56 372	0.30 376	0.70 382	0.51 417	0.31 356	0.70 368	0.54 429	1.31 468	0.93 366	0.85 340	0.86 279	0.84 356	0.63 339	0.92 401	0.67 386	0.24 399	0.16 333	0.19 261	0.17 271	0.21 325	0.23 376

sAnonymous2	0.42 231	0.41 444	0.96 457	0.48 383	0.37 422	0.41 205	0.48 390	0.60 123	0.52 161	0.39 103	0.48 116	0.35 93	0.44 237	0.44 82	0.30 148	0.19 302	0.14 282	0.19 261	0.17 271	0.55 518	0.43 496

CroCo_RVC	0.42 231	0.41 444	0.96 457	0.48 383	0.37 422	0.41 205	0.48 390	0.60 123	0.52 161	0.39 103	0.48 116	0.35 93	0.44 237	0.44 82	0.30 148	0.19 302	0.14 282	0.19 261	0.17 271	0.55 518	0.43 496

xxxx	1.07 492	0.23 227	0.53 281	0.38 127	0.22 101	0.83 417	0.36 256	1.41 492	0.95 379	0.75 274	0.99 347	0.97 400	0.64 347	0.70 298	11.37 569	0.20 323	0.17 366	0.18 228	0.17 271	0.19 296	0.20 315

test_xeample	1.06 490	0.23 227	0.51 252	0.37 108	0.22 101	0.71 373	0.39 305	1.31 468	0.92 360	0.87 355	1.08 389	0.70 292	0.64 347	0.75 325	11.43 570	0.19 302	0.16 333	0.18 228	0.17 271	0.18 261	0.19 284

GMStereo	0.40 209	0.38 424	0.61 335	0.41 217	0.27 272	0.47 244	0.35 243	0.62 135	1.04 418	0.57 173	0.54 148	0.38 112	0.36 183	0.56 163	0.41 270	0.20 323	0.13 244	0.16 143	0.17 271	0.24 384	0.20 315
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
UNet	0.55 363	0.27 331	0.72 390	0.45 330	0.41 447	0.97 444	0.40 318	1.01 343	0.80 279	0.87 355	0.90 299	1.03 417	0.75 411	0.76 335	0.67 386	0.19 302	0.15 306	0.20 298	0.17 271	0.21 325	0.18 273

FENet	0.43 244	0.23 227	0.40 129	0.40 189	0.24 169	0.54 276	0.33 208	0.83 280	0.72 231	0.74 270	0.73 202	0.63 253	0.56 295	0.65 252	0.45 290	0.19 302	0.13 244	0.19 261	0.17 271	0.18 261	0.20 315

RASNet	0.57 378	0.24 249	0.61 335	0.39 152	0.23 129	0.71 373	0.40 318	1.02 346	0.93 366	0.77 288	1.05 373	1.05 426	0.98 476	0.99 431	1.03 465	0.16 190	0.14 282	0.14 75	0.17 271	0.15 155	0.14 134

G2L-Stereo	0.51 328	0.25 280	0.55 298	0.44 316	0.27 272	0.46 240	0.47 383	0.98 332	0.81 288	0.86 350	0.90 299	0.91 386	0.56 295	0.88 386	0.80 418	0.21 339	0.17 366	0.22 357	0.18 302	0.17 230	0.22 352

DDVS	0.53 349	0.32 388	0.63 345	0.42 251	0.31 356	0.71 373	0.35 243	0.95 323	0.69 218	0.86 350	0.90 299	1.11 445	0.46 251	0.90 396	0.67 386	0.23 388	0.17 366	0.22 357	0.18 302	0.25 395	0.28 421

ACV-stereo	0.63 414	0.37 416	1.03 468	0.44 316	0.31 356	1.27 495	0.41 338	0.78 260	0.84 308	0.65 211	0.76 219	2.07 527	1.00 477	0.84 373	0.68 391	0.22 361	0.17 366	0.19 261	0.18 302	0.22 351	0.23 376

rvit_stereo_ft	0.35 135	0.26 315	0.54 294	0.53 444	0.32 381	0.33 139	0.46 375	0.52 87	0.52 161	0.35 81	0.41 95	0.41 132	0.34 168	0.49 124	0.36 209	0.22 361	0.14 282	0.19 261	0.18 302	0.19 296	0.15 173

DispNO	0.48 287	0.24 249	0.84 430	0.40 189	0.31 356	0.58 303	0.39 305	0.91 304	0.79 270	0.79 304	0.83 263	0.71 295	0.59 317	0.75 325	0.50 321	0.19 302	0.14 282	0.20 298	0.18 302	0.16 204	0.17 247

CASnet	0.30 91	0.20 130	0.34 58	0.42 251	0.17 10	0.25 44	0.24 68	0.53 93	0.56 167	0.54 165	0.54 148	0.39 120	0.24 60	0.41 62	0.26 74	0.15 145	0.10 42	0.22 357	0.18 302	0.18 261	0.12 60
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
CFNet_ucs	0.51 328	0.25 280	0.58 321	0.39 152	0.31 356	0.59 313	0.35 243	1.04 352	0.95 379	0.89 372	1.19 427	0.80 350	0.49 265	0.66 264	0.45 290	0.21 339	0.16 333	0.26 427	0.18 302	0.27 416	0.23 376

gwcnet-sp	0.50 314	0.25 280	0.84 430	0.41 217	0.27 272	0.79 399	0.40 318	0.93 315	0.85 314	0.95 405	0.79 237	0.65 266	0.63 339	0.69 290	0.52 330	0.18 264	0.17 366	0.18 228	0.18 302	0.18 261	0.19 284

scenet	0.50 314	0.25 280	0.84 430	0.41 217	0.27 272	0.79 399	0.40 318	0.93 315	0.85 314	0.95 405	0.79 237	0.65 266	0.63 339	0.69 290	0.52 330	0.18 264	0.17 366	0.18 228	0.18 302	0.18 261	0.19 284

CASS	0.46 266	0.28 347	0.45 184	0.48 383	0.22 101	0.63 330	0.34 220	0.99 336	0.66 203	0.76 280	0.86 279	0.61 241	0.58 311	0.58 177	0.44 284	0.29 450	0.16 333	0.22 357	0.18 302	0.23 371	0.28 421
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
ssnet	0.50 314	0.25 280	0.84 430	0.41 217	0.27 272	0.79 399	0.40 318	0.93 315	0.85 314	0.95 405	0.79 237	0.65 266	0.63 339	0.69 290	0.52 330	0.18 264	0.17 366	0.18 228	0.18 302	0.18 261	0.19 284

raft_robust	0.41 224	0.24 249	0.39 117	0.43 291	0.22 101	0.40 194	0.33 208	0.80 270	0.98 396	0.80 307	0.88 290	0.41 132	0.32 154	0.89 388	0.30 148	0.14 78	0.12 172	0.16 143	0.18 302	0.15 155	0.13 104

RAFT+CT+SA	0.40 209	0.24 249	0.40 129	0.53 444	0.27 272	0.28 74	0.45 372	0.79 267	0.81 288	0.51 152	0.90 299	0.42 139	0.39 212	0.81 361	0.33 177	0.15 145	0.11 105	0.18 228	0.18 302	0.15 155	0.15 173

test_5	0.44 250	0.25 280	0.48 222	0.53 444	0.28 296	0.28 74	0.42 349	0.77 257	0.87 327	0.63 196	0.91 307	0.73 315	0.53 277	0.82 367	0.36 209	0.14 78	0.11 105	0.18 228	0.18 302	0.18 261	0.16 204

NINENet	0.52 342	0.30 376	0.55 298	0.46 355	0.33 393	0.78 393	0.34 220	1.18 413	0.91 354	0.84 327	0.97 335	0.64 260	0.54 284	0.74 318	0.56 350	0.23 388	0.20 408	0.25 408	0.18 302	0.22 351	0.22 352

GMOStereo	0.38 181	0.19 95	0.42 151	0.43 291	0.24 169	0.40 194	0.39 305	0.55 102	0.64 194	0.89 372	0.84 266	0.65 266	0.37 189	0.39 50	0.29 133	0.14 78	0.12 172	0.20 298	0.18 302	0.15 155	0.12 60

error version	0.38 181	0.19 95	0.42 151	0.43 291	0.24 169	0.40 194	0.39 305	0.55 102	0.64 194	0.89 372	0.84 266	0.65 266	0.37 189	0.39 50	0.29 133	0.14 78	0.12 172	0.20 298	0.18 302	0.15 155	0.12 60

test-v	0.38 181	0.19 95	0.42 151	0.43 291	0.24 169	0.40 194	0.39 305	0.55 102	0.64 194	0.89 372	0.84 266	0.65 266	0.37 189	0.39 50	0.29 133	0.14 78	0.12 172	0.20 298	0.18 302	0.15 155	0.12 60

AACVNet	0.52 342	0.25 280	0.56 310	0.48 383	0.29 319	0.55 282	0.38 287	0.96 328	0.59 179	0.83 321	1.03 367	1.03 417	0.77 425	0.91 399	0.58 363	0.22 361	0.18 381	0.24 395	0.18 302	0.24 384	0.22 352

ADLNet2	0.57 378	0.26 315	0.71 384	0.48 383	0.31 356	0.83 417	0.51 412	1.10 380	0.99 399	0.85 340	0.99 347	0.99 407	0.70 381	0.79 353	0.78 410	0.21 339	0.17 366	0.18 228	0.18 302	0.22 351	0.22 352

CrosDoStereo	0.51 328	0.19 95	0.46 197	0.39 152	0.24 169	0.39 186	1.14 527	0.69 190	0.87 327	0.94 400	1.36 460	0.62 248	0.75 411	0.68 283	0.46 294	0.15 145	0.12 172	0.17 182	0.18 302	0.14 112	0.16 204

PSM-softLoss	0.40 209	0.21 164	0.53 281	0.42 251	0.26 236	0.29 85	0.34 220	0.70 202	0.49 150	0.63 196	0.82 258	0.59 235	0.33 161	0.75 325	0.43 277	0.20 323	0.12 172	0.20 298	0.18 302	0.17 230	0.22 352

KMStereo	0.40 209	0.21 164	0.53 281	0.42 251	0.26 236	0.29 85	0.34 220	0.70 202	0.49 150	0.63 196	0.82 258	0.59 235	0.33 161	0.75 325	0.43 277	0.20 323	0.12 172	0.20 298	0.18 302	0.17 230	0.22 352

DeepStereo_LL	0.51 328	0.19 95	0.46 197	0.39 152	0.24 169	0.39 186	1.14 527	0.69 190	0.87 327	0.94 400	1.36 460	0.62 248	0.75 411	0.68 283	0.46 294	0.15 145	0.12 172	0.17 182	0.18 302	0.14 112	0.16 204

THIR-Stereo	0.51 328	0.19 95	0.47 209	0.39 152	0.23 129	0.74 385	0.64 463	0.68 180	0.88 338	1.03 439	1.40 466	0.71 295	0.75 411	0.64 244	0.43 277	0.16 190	0.11 105	0.17 182	0.18 302	0.15 155	0.17 247

test-2	0.38 181	0.19 95	0.42 151	0.43 291	0.24 169	0.40 194	0.39 305	0.55 102	0.64 194	0.89 372	0.84 266	0.65 266	0.37 189	0.39 50	0.29 133	0.14 78	0.12 172	0.20 298	0.18 302	0.15 155	0.12 60

HGLStereo	0.58 390	0.30 376	0.65 355	0.51 417	0.38 429	0.78 393	0.45 372	1.07 368	0.82 301	0.89 372	1.16 417	0.88 372	0.91 463	0.80 356	0.74 404	0.21 339	0.21 418	0.20 298	0.18 302	0.19 296	0.22 352

AdaStereo	0.52 342	0.34 401	0.53 281	0.49 394	0.25 199	0.71 373	0.36 256	1.24 440	0.91 354	0.77 288	0.98 339	0.75 324	0.50 268	0.71 308	0.51 325	0.27 429	0.13 244	0.28 447	0.18 302	0.23 371	0.18 273
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.
DFGA-Net	0.47 277	0.31 385	0.93 450	0.43 291	0.33 393	0.56 288	0.35 243	0.81 272	0.89 343	0.70 244	0.76 219	0.48 175	0.43 230	0.78 350	0.64 381	0.16 190	0.14 282	0.19 261	0.19 330	0.20 313	0.19 284

S2M2	0.26 55	0.23 227	0.34 58	0.32 25	0.25 199	0.24 26	0.13 1	0.36 25	0.42 116	0.25 23	0.37 84	0.29 56	0.25 67	0.31 12	0.26 74	0.22 361	0.19 399	0.17 182	0.19 330	0.21 325	0.19 284

AIO-Stereo-zeroshot	0.44 250	0.22 194	0.83 423	0.39 152	0.45 471	0.41 205	0.26 93	1.04 352	0.50 154	0.54 165	0.76 219	1.03 417	0.43 230	0.67 274	0.28 115	0.16 190	0.11 105	0.17 182	0.19 330	0.21 325	0.21 333

test_sample3	0.49 300	0.27 331	0.55 298	0.36 90	0.23 129	0.70 368	0.37 269	1.21 427	0.87 327	0.79 304	0.84 266	0.66 278	0.53 277	0.70 298	0.50 321	0.21 339	0.16 333	0.20 298	0.19 330	0.21 325	0.21 333

xx1	0.40 209	0.25 280	0.35 73	0.42 251	0.23 129	0.53 269	0.37 269	0.71 209	1.17 462	0.42 123	0.50 123	0.65 266	0.56 295	0.61 204	0.26 74	0.17 228	0.11 105	0.20 298	0.19 330	0.18 261	0.19 284

1111x	0.64 416	0.23 227	0.61 335	0.39 152	0.21 83	0.68 366	0.46 375	1.32 474	1.03 414	0.76 280	1.02 357	0.95 395	0.72 397	1.13 454	2.15 529	0.18 264	0.18 381	0.18 228	0.19 330	0.20 313	0.19 284

LL-Strereo	0.58 390	0.29 361	0.83 423	0.48 383	0.35 412	0.39 186	0.48 390	1.04 352	0.99 399	0.87 355	0.79 237	1.08 435	1.15 499	1.35 491	0.51 325	0.18 264	0.15 306	0.22 357	0.19 330	0.17 230	0.21 333

qqq	0.42 231	0.28 347	0.50 243	0.37 108	0.22 101	0.47 244	0.39 305	0.91 304	0.59 179	0.57 173	0.71 198	0.65 266	0.56 295	0.59 185	0.48 309	0.17 228	0.17 366	0.20 298	0.19 330	0.18 261	0.19 284

BUS	0.47 277	0.26 315	0.47 209	0.46 355	0.29 319	0.78 393	0.34 220	0.99 336	0.80 279	0.77 288	0.80 248	0.64 260	0.54 284	0.66 264	0.56 350	0.21 339	0.15 306	0.22 357	0.19 330	0.18 261	0.19 284

Wz-Net-LNSev	0.75 442	0.54 483	1.59 514	0.51 417	0.41 447	1.16 484	0.79 497	1.27 454	1.13 450	1.04 444	1.14 409	1.11 445	0.94 470	0.93 405	1.00 459	0.24 399	0.22 427	0.21 342	0.19 330	0.26 406	0.27 410

BSDual-CNN	0.48 287	0.26 315	0.47 209	0.46 355	0.29 319	0.75 389	0.46 375	0.99 336	0.80 279	0.77 288	0.80 248	0.76 331	0.59 317	0.66 264	0.48 309	0.21 339	0.15 306	0.22 357	0.19 330	0.18 261	0.19 284

hknet	0.51 328	0.26 315	0.58 321	0.46 355	0.29 319	0.75 389	0.46 375	0.99 336	0.89 343	0.77 288	0.80 248	0.96 398	0.67 366	0.75 325	0.50 321	0.19 302	0.15 306	0.22 357	0.19 330	0.18 261	0.19 284

SA	0.45 259	0.26 315	0.50 243	0.47 375	0.24 169	0.46 240	0.36 256	0.79 267	1.00 403	0.61 185	1.04 370	0.50 183	0.50 268	0.98 426	0.33 177	0.16 190	0.13 244	0.21 342	0.19 330	0.15 155	0.14 134

test_4	0.37 163	0.19 95	0.34 58	0.45 330	0.26 236	0.20 7	0.34 220	0.58 117	0.42 116	0.60 180	1.45 480	0.43 148	0.26 83	0.67 274	0.29 133	0.12 28	0.10 42	0.17 182	0.19 330	0.15 155	0.12 60

TRStereo	0.39 194	0.32 388	0.64 350	0.49 394	0.41 447	0.30 95	0.30 154	0.97 330	0.63 190	0.53 163	0.43 99	0.52 191	0.26 83	0.77 342	0.29 133	0.18 264	0.12 172	0.19 261	0.19 330	0.13 68	0.13 104

LCNet	0.42 231	0.21 164	0.34 58	0.44 316	0.24 169	0.47 244	0.28 121	0.69 190	0.57 174	0.72 256	1.03 367	0.66 278	0.58 311	0.60 198	0.35 198	0.15 145	0.10 42	0.19 261	0.19 330	0.22 351	0.37 475

GMM-Stereo	0.44 250	0.20 130	0.39 117	0.42 251	0.25 199	0.50 251	0.44 365	0.72 220	0.57 174	0.77 288	1.37 463	0.76 331	0.38 197	0.62 226	0.34 189	0.15 145	0.10 42	0.20 298	0.19 330	0.17 230	0.28 421

sCroCo_RVC	0.36 145	0.29 361	0.73 395	0.52 434	0.39 437	0.42 215	0.31 178	0.52 87	0.46 139	0.31 58	0.48 116	0.38 112	0.32 154	0.46 96	0.33 177	0.22 361	0.23 438	0.19 261	0.19 330	0.21 325	0.22 352

MMNet	0.57 378	0.26 315	0.67 363	0.45 330	0.35 412	1.04 462	0.39 305	0.93 315	0.98 396	0.96 417	0.97 335	0.86 362	0.80 431	0.83 369	0.80 418	0.16 190	0.15 306	0.19 261	0.19 330	0.20 313	0.17 247

ac_64	0.54 354	0.24 249	0.58 321	0.46 355	0.28 296	0.79 399	0.44 365	1.11 382	0.63 190	0.94 400	0.85 275	1.06 430	0.70 381	0.76 335	0.72 400	0.22 361	0.18 381	0.20 298	0.19 330	0.18 261	0.16 204

cf-r	0.49 300	0.24 249	0.49 231	0.40 189	0.23 129	0.58 303	0.38 287	0.92 313	0.87 327	0.77 288	1.06 379	0.98 402	0.67 366	0.59 185	0.61 372	0.21 339	0.14 282	0.17 182	0.19 330	0.15 155	0.16 204

GANet-RSSM	0.49 300	0.22 194	0.42 151	0.39 152	0.26 236	0.58 303	0.41 338	1.12 387	0.82 301	0.73 263	1.02 357	0.88 372	0.75 411	0.67 274	0.48 309	0.22 361	0.16 333	0.18 228	0.19 330	0.18 261	0.18 273

DN-CSS_ROB	0.45 259	0.27 331	0.74 399	0.41 217	0.29 319	0.43 220	0.29 136	0.80 270	0.78 263	0.73 263	1.08 389	0.48 175	0.45 244	0.81 361	0.40 265	0.15 145	0.12 172	0.21 342	0.19 330	0.18 261	0.17 247

z-mn7	1.07 492	0.56 491	2.36 535	0.54 456	0.37 422	1.74 526	0.71 474	1.28 459	2.32 540	1.00 429	2.56 531	1.43 493	1.01 479	2.34 541	1.74 512	0.23 388	0.20 408	0.21 342	0.20 353	0.27 416	0.27 410

AIO-Stereo-zeroshot1	0.52 342	0.23 227	1.38 500	0.40 189	0.53 498	0.29 85	0.30 154	1.49 504	0.45 133	0.69 238	1.15 412	0.98 402	0.32 154	0.70 298	0.29 133	0.15 145	0.11 105	0.17 182	0.20 353	0.22 351	0.27 410

test_sample4	0.49 300	0.27 331	0.55 298	0.36 90	0.23 129	0.70 368	0.37 269	1.22 435	0.86 320	0.82 313	0.86 279	0.62 248	0.58 311	0.71 308	0.49 318	0.21 339	0.16 333	0.21 342	0.20 353	0.22 351	0.21 333

H2IRNET	0.38 181	0.21 164	0.36 87	0.39 152	0.25 199	0.26 47	0.24 68	0.61 131	0.74 247	0.39 103	0.89 293	0.74 319	0.53 277	0.53 144	0.44 284	0.16 190	0.13 244	0.19 261	0.20 353	0.17 230	0.15 173

mmm	0.47 277	0.28 347	0.51 252	0.39 152	0.25 199	0.61 320	0.38 287	1.00 342	0.60 186	0.77 288	1.07 383	0.65 266	0.53 277	0.61 204	0.49 318	0.18 264	0.15 306	0.23 379	0.20 353	0.21 325	0.20 315

LL-Strereo2	0.36 145	0.25 280	0.52 273	0.43 291	0.27 272	0.36 160	0.27 106	0.70 202	0.46 139	0.55 167	0.53 145	0.65 266	0.24 60	0.69 290	0.32 167	0.14 78	0.13 244	0.23 379	0.20 353	0.19 296	0.14 134

Sa-1000	0.49 300	0.25 280	0.45 184	0.46 355	0.25 199	0.64 339	0.34 220	0.85 284	0.95 379	0.85 340	1.51 487	0.55 200	0.44 237	0.94 408	0.31 160	0.16 190	0.12 172	0.21 342	0.20 353	0.15 155	0.14 134

psmg	0.50 314	0.26 315	0.47 209	0.42 251	0.29 319	0.82 414	0.42 349	1.07 368	0.80 279	0.95 405	0.94 318	0.76 331	0.59 317	0.66 264	0.48 309	0.21 339	0.16 333	0.20 298	0.20 353	0.19 296	0.19 284

UDGNet	0.50 314	0.82 517	0.56 310	0.51 417	0.32 381	0.41 205	0.34 220	0.71 209	0.93 366	0.65 211	0.60 167	0.58 225	0.44 237	0.65 252	0.43 277	0.33 473	0.15 306	0.67 530	0.20 353	0.49 506	0.23 376

PSMNet-ADL	0.50 314	0.28 347	0.43 170	0.49 394	0.31 356	0.70 368	0.38 287	0.94 320	0.81 288	0.62 189	0.80 248	0.91 386	0.62 334	0.76 335	0.68 391	0.24 399	0.18 381	0.19 261	0.20 353	0.22 351	0.22 352

PFNet+	0.41 224	0.20 130	0.53 281	0.40 189	0.25 199	0.28 74	0.22 46	0.66 163	0.76 256	0.85 340	0.79 237	0.63 253	0.34 168	0.75 325	0.37 218	0.20 323	0.14 282	0.23 379	0.20 353	0.17 230	0.21 333

RAFT	0.46 266	0.23 227	0.52 273	0.48 383	0.27 272	0.55 282	0.47 383	0.68 180	0.60 186	0.83 321	0.82 258	1.00 409	0.56 295	0.76 335	0.37 218	0.18 264	0.16 333	0.22 357	0.20 353	0.16 204	0.14 134

HCRNet	0.46 266	0.35 405	0.45 184	0.54 456	0.26 236	0.52 264	0.29 136	0.87 289	0.64 194	0.75 274	0.82 258	0.76 331	0.53 277	0.70 298	0.38 233	0.24 399	0.16 333	0.24 395	0.20 353	0.21 325	0.20 315

SFCPSM	0.48 287	0.22 194	0.59 329	0.41 217	0.27 272	0.85 423	0.36 256	1.39 486	0.79 270	0.81 311	0.85 275	0.54 198	0.50 268	0.60 198	0.39 243	0.18 264	0.14 282	0.18 228	0.20 353	0.17 230	0.16 204

UPFNet	0.55 363	0.26 315	0.59 329	0.46 355	0.38 429	0.83 417	0.48 390	1.03 351	0.80 279	0.92 390	0.91 307	0.85 358	0.67 366	0.87 380	0.78 410	0.20 323	0.21 418	0.20 298	0.20 353	0.20 313	0.15 173

aanetorigin	0.85 465	0.58 496	1.98 528	0.50 405	0.40 442	0.66 353	0.70 472	0.72 220	1.01 405	2.44 544	2.00 515	1.32 474	1.25 505	0.96 417	1.16 484	0.20 323	0.19 399	0.20 298	0.20 353	0.27 416	0.33 455

EDNetEfficientorigin	9.96 573	1.17 538	175.17 593	0.49 394	0.37 422	1.13 479	0.74 487	1.27 454	2.70 548	3.16 558	2.49 528	2.28 530	2.15 544	1.88 523	2.27 532	0.21 339	0.19 399	0.25 408	0.20 353	0.54 516	0.53 523

NVstereo2D	0.62 411	0.32 388	0.82 419	0.50 405	0.44 465	0.88 428	0.48 390	1.12 387	1.17 462	0.67 226	0.90 299	0.90 380	0.69 376	1.02 440	0.69 393	0.33 473	0.16 333	0.29 455	0.20 353	0.43 492	0.46 506

PWC_ROB	0.92 472	0.57 493	1.64 520	0.53 444	0.33 393	0.93 436	0.39 305	1.42 497	1.51 512	1.66 517	2.57 532	1.18 459	1.11 492	1.50 504	1.54 507	0.26 418	0.18 381	0.28 447	0.20 353	0.30 435	0.32 446

PWCDC_ROB	0.93 473	0.54 483	0.97 461	0.78 524	0.41 447	1.03 460	0.42 349	1.39 486	2.34 543	1.04 444	3.73 552	0.80 350	1.12 494	1.29 479	1.04 470	0.37 494	0.22 427	0.24 395	0.20 353	0.36 470	0.31 442

AIO-test1	0.39 194	0.18 64	0.42 151	0.51 417	0.25 199	0.44 230	0.30 154	0.74 239	1.20 471	0.41 118	0.71 198	0.45 161	0.29 125	0.56 163	0.27 96	0.15 145	0.13 244	0.19 261	0.21 373	0.13 68	0.18 273

UGAM	0.54 354	0.23 227	0.51 252	0.46 355	0.26 236	0.40 194	0.52 418	0.65 156	1.19 468	0.78 299	1.15 412	1.38 490	0.56 295	1.03 442	0.56 350	0.18 264	0.15 306	0.25 408	0.21 373	0.15 155	0.13 104

DCVSM-stereo	0.51 328	0.28 347	0.56 310	0.39 152	0.29 319	0.55 282	0.28 121	0.78 260	0.78 263	1.11 472	0.77 223	1.04 422	0.76 420	0.65 252	0.52 330	0.20 323	0.20 408	0.24 395	0.21 373	0.25 395	0.31 442

test_sample5	0.50 314	0.28 347	0.55 298	0.37 108	0.23 129	0.65 346	0.38 287	1.19 417	0.86 320	0.81 311	0.97 335	0.64 260	0.60 323	0.72 313	0.48 309	0.22 361	0.16 333	0.22 357	0.21 373	0.23 371	0.22 352

DualNet	0.51 328	0.28 347	0.55 298	0.37 108	0.23 129	0.65 346	0.38 287	1.19 417	0.86 320	0.84 327	1.06 379	0.64 260	0.60 323	0.72 313	0.48 309	0.22 361	0.16 333	0.22 357	0.21 373	0.23 371	0.22 352

ffm	0.47 277	0.28 347	0.68 370	0.39 152	0.26 236	0.56 288	0.40 318	0.72 220	1.13 450	0.76 280	0.98 339	0.71 295	0.55 288	0.61 204	0.26 74	0.17 228	0.11 105	0.25 408	0.21 373	0.16 204	0.17 247

ff1	0.56 372	0.28 347	0.68 370	0.39 152	0.26 236	0.56 288	0.40 318	0.72 220	1.13 450	0.76 280	0.98 339	0.71 295	0.55 288	1.25 472	1.46 501	0.17 228	0.11 105	0.25 408	0.21 373	0.16 204	0.17 247

mmx	0.59 394	0.28 347	0.68 370	0.39 152	0.26 236	0.56 288	0.40 318	1.24 440	1.06 424	0.76 280	0.98 339	0.71 295	0.55 288	1.25 472	1.46 501	0.21 339	0.16 333	0.25 408	0.21 373	0.24 384	0.22 352

ttt	0.56 372	0.27 331	0.49 231	0.39 152	0.25 199	0.65 346	0.42 349	1.24 440	1.08 436	0.76 280	1.10 391	0.63 253	0.51 273	0.95 414	1.03 465	0.25 412	0.22 427	0.22 357	0.21 373	0.25 395	0.25 396

xxx	0.59 394	0.28 347	0.68 370	0.39 152	0.26 236	0.56 288	0.40 318	1.24 440	1.06 424	0.76 280	0.98 339	0.71 295	0.55 288	1.25 472	1.46 501	0.21 339	0.16 333	0.25 408	0.21 373	0.24 384	0.22 352

ToySt	0.52 342	0.27 331	0.93 450	0.42 251	0.28 296	0.67 362	0.56 436	0.88 297	0.79 270	0.61 185	0.85 275	0.92 392	0.70 381	0.72 313	0.61 372	0.16 190	0.17 366	0.21 342	0.21 373	0.22 351	0.21 333

anonymousa	0.51 328	0.21 164	0.47 209	0.39 152	0.25 199	0.89 431	0.36 256	0.78 260	0.63 190	0.88 365	1.54 489	1.09 441	0.67 366	0.53 144	0.46 294	0.17 228	0.14 282	0.19 261	0.21 373	0.16 204	0.16 204

dad	0.61 405	0.53 476	0.72 390	0.44 316	0.31 356	0.64 339	0.37 269	0.85 284	1.28 484	1.05 449	1.17 422	1.18 459	0.61 329	0.70 298	0.54 346	0.36 490	0.23 438	0.37 490	0.21 373	0.31 439	0.23 376

Anonymous3	0.47 277	0.35 405	0.91 449	0.50 405	0.38 429	0.81 411	0.55 432	0.76 252	0.66 203	0.52 155	0.65 180	0.44 152	0.45 244	0.66 264	0.39 243	0.25 412	0.25 455	0.22 357	0.21 373	0.23 371	0.24 387

delet	0.57 378	0.25 280	0.63 345	0.46 355	0.34 405	1.05 467	0.51 412	1.04 352	0.94 375	0.90 380	0.99 347	0.90 380	0.68 374	0.87 380	0.78 410	0.18 264	0.18 381	0.20 298	0.21 373	0.17 230	0.17 247

EDNetEfficient	1.47 527	0.82 517	6.28 560	0.48 383	0.40 442	0.73 381	0.83 503	0.95 323	2.77 549	3.48 561	1.95 512	1.64 513	2.12 543	1.42 496	3.84 551	0.21 339	0.19 399	0.21 342	0.21 373	0.43 492	0.42 491

GwcNet-RSSM	0.51 328	0.25 280	0.51 252	0.41 217	0.24 169	0.56 288	0.41 338	0.97 330	0.96 386	0.75 274	1.17 422	0.89 377	0.66 357	0.66 264	0.74 404	0.22 361	0.15 306	0.19 261	0.21 373	0.17 230	0.16 204

CFNet-ft	0.50 314	0.25 280	0.39 117	0.41 217	0.26 236	0.66 353	0.37 269	0.91 304	0.87 327	0.67 226	1.00 351	1.05 426	0.70 381	0.68 283	0.57 356	0.23 388	0.16 333	0.24 395	0.21 373	0.24 384	0.19 284

DSFCA	0.57 378	0.27 331	0.71 384	0.41 217	0.36 419	0.78 393	0.53 422	1.08 373	0.85 314	1.08 461	0.84 266	0.90 380	0.66 357	1.05 445	0.63 379	0.26 418	0.22 427	0.21 342	0.21 373	0.22 351	0.20 315

CFNet_RVC	0.50 314	0.25 280	0.39 117	0.41 217	0.26 236	0.66 353	0.37 269	0.91 304	0.87 327	0.67 226	1.00 351	1.05 426	0.70 381	0.68 283	0.57 356	0.23 388	0.16 333	0.24 395	0.21 373	0.24 384	0.19 284

DPSNet	1.08 494	0.44 454	2.64 537	0.54 456	0.42 456	1.59 515	1.25 535	2.39 547	1.50 511	1.13 475	1.12 398	1.51 504	2.19 546	1.44 499	1.51 506	0.35 487	0.25 455	0.25 408	0.21 373	0.49 506	0.39 478

StereoDRNet-Refined	0.61 405	0.33 396	0.63 345	0.47 375	0.31 356	0.94 439	0.41 338	1.04 352	0.97 391	1.15 477	1.13 405	1.00 409	0.74 408	0.93 405	0.93 444	0.18 264	0.13 244	0.22 357	0.21 373	0.20 313	0.21 333
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
MSAF-DinoV2	1.18 505	0.44 454	3.00 540	0.56 468	0.30 343	0.91 433	0.74 487	1.58 518	1.25 477	1.06 458	1.41 468	2.98 540	1.57 522	3.25 551	3.12 544	0.22 361	0.14 282	0.20 298	0.22 395	0.33 451	0.34 459

zh-mn7	1.21 508	0.75 511	5.81 558	0.52 434	0.39 437	1.18 489	0.63 459	1.21 427	1.79 528	1.81 524	2.33 522	1.16 457	1.01 479	2.20 536	2.00 521	0.25 412	0.22 427	0.22 357	0.22 395	0.25 395	0.30 433

w-ln-seven-2	0.83 458	0.46 461	2.93 539	0.54 456	0.39 437	0.93 436	0.63 459	1.16 402	1.18 466	1.25 491	1.32 453	1.09 441	1.05 486	1.23 470	1.07 476	0.21 339	0.20 408	0.23 379	0.22 395	0.26 406	0.24 387

rvit_0105_6	0.40 209	0.28 347	0.68 370	0.51 417	0.30 343	0.39 186	0.41 338	0.53 93	0.68 211	0.41 118	0.45 104	0.50 183	0.45 244	0.55 153	0.37 218	0.28 440	0.26 464	0.24 395	0.22 395	0.22 351	0.17 247

rvit_0105_4	0.42 231	0.30 376	0.77 407	0.52 434	0.29 319	0.41 205	0.44 365	0.57 114	0.75 251	0.45 132	0.48 116	0.56 206	0.49 265	0.58 177	0.37 218	0.28 440	0.26 464	0.25 408	0.22 395	0.24 384	0.19 284

ITSA-stereo	0.54 354	0.29 361	0.55 298	0.41 217	0.23 129	0.59 313	0.35 243	1.31 468	1.25 477	0.82 313	0.80 248	0.72 310	0.58 311	0.89 388	0.72 400	0.22 361	0.18 381	0.23 379	0.22 395	0.22 351	0.29 428

test_sample6	0.51 328	0.27 331	0.55 298	0.38 127	0.23 129	0.64 339	0.39 305	1.18 413	0.88 338	0.84 327	1.06 379	0.66 278	0.61 329	0.75 325	0.52 330	0.23 388	0.17 366	0.22 357	0.22 395	0.24 384	0.23 376

KYRaft	0.48 287	0.21 164	0.41 138	0.45 330	0.23 129	0.43 220	0.36 256	0.68 180	0.45 133	0.94 400	1.72 502	0.78 339	0.40 217	0.65 252	0.32 167	0.16 190	0.11 105	0.18 228	0.22 395	0.17 230	0.76 533

ADLNet	0.57 378	0.29 361	0.58 321	0.46 355	0.35 412	0.80 405	0.46 375	1.14 396	0.88 338	1.03 439	0.98 339	0.92 392	0.66 357	0.71 308	0.83 423	0.22 361	0.16 333	0.22 357	0.22 395	0.22 351	0.23 376

ARAFT	0.48 287	0.25 280	0.82 419	0.42 251	0.25 199	0.56 288	0.54 429	0.82 278	0.82 301	0.92 390	0.75 216	0.75 324	0.48 260	0.89 388	0.37 218	0.15 145	0.12 172	0.23 379	0.22 395	0.14 112	0.14 134

RAFT + AFF	0.54 354	0.30 376	0.84 430	0.51 417	0.32 381	0.63 330	0.57 438	1.05 359	0.95 379	0.80 307	0.87 286	0.85 358	0.57 307	0.87 380	0.51 325	0.18 264	0.21 418	0.23 379	0.22 395	0.19 296	0.19 284

hitnet-ft	0.57 378	0.29 361	0.43 170	0.42 251	0.29 319	0.81 411	0.40 318	0.98 332	0.91 354	0.84 327	1.01 355	1.13 453	0.72 397	0.83 369	0.71 397	0.28 440	0.21 418	0.28 447	0.22 395	0.29 427	0.27 410

ADCP+	1.18 505	0.37 416	3.09 542	0.50 405	0.52 496	1.48 508	0.61 453	1.32 474	1.07 432	1.21 482	1.16 417	1.08 435	1.11 492	1.63 510	7.17 563	0.20 323	0.16 333	0.24 395	0.22 395	0.29 427	0.22 352

TDLM	0.59 394	0.35 405	0.57 319	0.53 444	0.32 381	0.67 362	0.72 480	1.09 376	1.03 414	0.84 327	1.11 396	0.84 356	0.71 386	0.96 417	0.61 372	0.28 440	0.18 381	0.26 427	0.22 395	0.27 416	0.21 333

NLCA_NET_v2_RVC	0.55 363	0.33 396	0.71 384	0.46 355	0.31 356	0.66 353	0.43 357	1.07 368	0.89 343	0.93 393	0.91 307	0.98 402	0.61 329	0.76 335	0.64 381	0.22 361	0.18 381	0.22 357	0.22 395	0.22 351	0.24 387
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
DeepPruner_ROB	0.55 363	0.37 416	0.67 363	0.42 251	0.31 356	0.50 251	0.43 357	1.22 435	0.73 241	0.86 350	1.05 373	0.85 358	0.58 311	0.90 396	0.56 350	0.29 450	0.23 438	0.22 357	0.22 395	0.26 406	0.26 400

MultiAttention	3.62 557	0.25 280	0.65 355	0.56 468	0.34 405	23.66 578	2.61 566	1.65 526	1.14 456	0.82 313	1.83 507	1.13 453	0.42 227	35.16 587	0.72 400	0.18 264	0.12 172	0.23 379	0.23 411	0.35 464	0.33 455

fast-acv-ft	0.66 418	0.32 388	0.80 412	0.46 355	0.34 405	1.26 494	0.50 409	0.91 304	1.00 403	1.05 449	1.36 460	1.28 468	0.84 440	0.81 361	0.90 437	0.22 361	0.24 447	0.23 379	0.23 411	0.21 325	0.22 352

Wz-Net-MNSev	0.81 452	0.42 449	1.64 520	0.51 417	0.41 447	1.46 506	0.95 515	1.24 440	1.26 482	1.31 497	1.25 435	1.17 458	0.83 437	1.21 469	1.06 473	0.22 361	0.19 399	0.24 395	0.23 411	0.29 427	0.26 400

rafts_anoy	0.38 181	0.22 194	0.38 109	0.43 291	0.28 296	0.32 127	0.32 192	0.70 202	0.91 354	0.59 177	0.66 184	0.45 161	0.33 161	0.49 124	0.41 270	0.16 190	0.12 172	0.21 342	0.23 411	0.18 261	0.16 204

pcwnet_v2	0.60 401	0.29 361	0.89 446	0.46 355	0.36 419	0.62 324	0.38 287	1.33 477	1.24 475	1.02 436	1.27 443	0.71 295	0.59 317	0.71 308	0.51 325	0.28 440	0.21 418	0.24 395	0.23 411	0.29 427	0.30 433

psm_up	0.57 378	0.27 331	0.52 273	0.50 405	0.33 393	0.65 346	0.60 451	1.07 368	0.84 308	0.87 355	0.91 307	1.00 409	1.06 487	0.80 356	0.66 383	0.22 361	0.25 455	0.26 427	0.23 411	0.22 351	0.21 333

GwcNet	0.73 433	0.39 429	1.37 499	0.53 444	0.43 459	1.10 471	0.52 418	1.27 454	1.19 468	1.05 449	1.41 468	1.06 430	0.86 448	0.98 426	1.01 460	0.26 418	0.24 447	0.24 395	0.23 411	0.23 371	0.28 421

FAT-Stereo	0.75 442	0.34 401	0.81 418	0.51 417	0.38 429	0.78 393	0.63 459	1.39 486	1.32 492	1.05 449	1.40 466	1.58 511	1.14 497	0.92 401	0.91 440	0.29 450	0.28 478	0.28 447	0.23 411	0.28 425	0.41 488

FADNet_RVC	0.58 390	0.39 429	1.26 486	0.45 330	0.32 381	0.55 282	0.34 220	1.12 387	0.90 348	0.68 235	0.90 299	0.61 241	0.71 386	1.03 442	0.80 418	0.21 339	0.18 381	0.27 436	0.23 411	0.33 451	0.30 433

ADCRef	0.84 460	0.46 461	1.60 517	0.52 434	0.45 471	1.08 469	0.52 418	1.13 394	1.03 414	1.22 486	1.43 475	0.87 368	0.93 467	0.91 399	3.35 546	0.19 302	0.16 333	0.23 379	0.23 411	0.23 371	0.22 352

RYNet	0.76 445	0.37 416	0.74 399	0.54 456	0.67 521	1.35 499	0.68 468	1.28 459	1.21 474	1.10 469	0.90 299	1.31 472	0.94 470	1.01 437	1.30 492	0.22 361	0.16 333	0.27 436	0.23 411	0.43 492	0.45 502

GANet	0.74 438	0.38 424	0.63 345	0.54 456	0.35 412	1.01 456	0.95 515	1.15 400	0.95 379	1.09 465	2.00 515	1.14 455	0.92 465	1.29 479	0.75 406	0.25 412	0.27 471	0.27 436	0.23 411	0.32 446	0.24 387

CFNet	0.53 349	0.30 376	0.53 281	0.42 251	0.28 296	0.73 381	0.35 243	1.21 427	1.01 405	0.74 270	1.07 383	0.85 358	0.60 323	0.83 369	0.58 363	0.19 302	0.15 306	0.23 379	0.23 411	0.21 325	0.17 247

StereoDRNet	0.67 419	0.35 405	0.82 419	0.53 444	0.44 465	1.03 460	0.53 422	1.51 508	1.06 424	1.13 475	0.91 307	1.07 434	0.74 408	0.87 380	0.95 449	0.24 399	0.19 399	0.25 408	0.23 411	0.27 416	0.22 352

DLCB_ROB	0.60 401	0.29 361	0.53 281	0.50 405	0.33 393	0.76 392	0.51 412	1.02 346	0.94 375	1.07 460	1.16 417	1.21 461	0.73 402	0.98 426	0.75 406	0.21 339	0.20 408	0.22 357	0.23 411	0.22 351	0.20 315

AIO-test2	0.40 209	0.21 164	0.44 176	0.48 383	0.26 236	0.44 230	0.38 287	0.79 267	1.28 484	0.37 88	0.87 286	0.38 112	0.30 143	0.50 129	0.28 115	0.16 190	0.13 244	0.21 342	0.24 426	0.15 155	0.15 173

rvit_0105_5	0.44 250	0.32 388	0.79 411	0.51 417	0.29 319	0.44 230	0.43 357	0.62 135	0.76 256	0.51 152	0.52 138	0.61 241	0.53 277	0.58 177	0.38 233	0.28 440	0.25 455	0.25 408	0.24 426	0.22 351	0.20 315

StereoVision	0.43 244	0.29 361	0.54 294	0.50 405	0.28 296	0.37 172	0.38 287	0.75 248	0.63 190	0.46 138	1.11 396	0.53 196	0.38 197	0.57 172	0.34 189	0.21 339	0.24 447	0.25 408	0.24 426	0.26 406	0.17 247

coex-ft	6.50 570	1.57 550	87.99 592	0.49 394	0.38 429	1.41 503	1.21 532	1.21 427	7.96 567	12.14 575	2.78 538	2.74 537	3.83 560	1.30 485	3.19 545	0.24 399	0.23 438	0.27 436	0.24 426	0.48 502	0.40 483

ssnet_v2	0.61 405	0.29 361	0.69 379	0.45 330	0.30 343	0.93 436	0.62 455	1.20 424	1.03 414	0.97 420	0.81 256	0.98 402	0.67 366	0.84 373	0.97 456	0.26 418	0.23 438	0.23 379	0.24 426	0.20 313	0.21 333

SACVNet	0.61 405	0.36 414	0.67 363	0.57 474	0.37 422	0.65 346	0.47 383	1.16 402	0.80 279	1.04 444	1.06 379	1.02 415	0.81 434	0.99 431	0.57 356	0.28 440	0.21 418	0.25 408	0.24 426	0.30 435	0.39 478

FINET	0.75 442	0.45 456	1.38 500	0.48 383	0.46 480	0.98 449	1.00 519	1.22 435	1.69 524	0.91 389	1.25 435	0.74 319	0.74 408	1.09 450	0.82 422	0.37 494	0.31 493	0.27 436	0.24 426	0.35 464	0.34 459

Syn2CoEx	0.74 438	0.55 489	1.17 480	0.66 504	0.45 471	0.89 431	0.56 436	1.54 510	1.15 457	0.95 405	1.35 459	1.03 417	1.03 482	0.96 417	0.89 431	0.31 461	0.27 471	0.29 455	0.24 426	0.23 371	0.27 410

DMCA-RVC	0.54 354	0.32 388	0.83 423	0.51 417	0.32 381	0.59 313	0.38 287	0.89 298	0.70 222	0.95 405	0.88 290	0.90 380	0.69 376	0.75 325	0.63 379	0.23 388	0.18 381	0.31 466	0.24 426	0.27 416	0.21 333

RTSC	0.93 473	0.54 483	1.59 514	0.56 468	0.40 442	1.17 488	0.55 432	1.44 499	1.82 529	1.53 509	1.26 439	1.15 456	0.82 435	1.70 515	2.44 533	0.26 418	0.20 408	0.23 379	0.24 426	0.31 439	0.32 446

NaN_ROB	0.73 433	0.46 461	0.89 446	0.52 434	0.34 405	0.98 449	1.11 524	1.28 459	1.20 471	1.27 495	0.96 326	1.08 435	0.79 427	1.34 490	0.78 410	0.24 399	0.30 485	0.23 379	0.24 426	0.23 371	0.26 400

SANet	1.15 500	0.45 456	1.40 502	0.50 405	0.32 381	1.54 514	1.21 532	1.49 504	3.35 555	1.61 512	2.41 527	2.32 533	1.80 534	1.57 507	1.27 491	0.28 440	0.25 455	0.26 427	0.24 426	0.36 470	0.32 446

XPNet_ROB	0.73 433	0.38 424	0.80 412	0.53 444	0.40 442	0.80 405	0.83 503	1.21 427	0.96 386	1.37 500	1.17 422	1.37 486	0.87 451	1.14 456	0.99 458	0.33 473	0.25 455	0.27 436	0.24 426	0.31 439	0.29 428

w-ln-seven	1.02 488	0.52 473	2.86 538	0.55 464	0.51 493	1.37 500	0.75 490	1.72 531	1.84 530	1.54 510	1.52 488	1.27 467	0.95 472	1.30 485	2.07 525	0.24 399	0.22 427	0.25 408	0.25 439	0.31 439	0.28 421

YMNet	0.68 422	0.40 438	1.01 464	0.53 444	0.46 480	1.04 462	0.48 390	1.06 364	0.81 288	1.21 482	1.31 451	1.11 445	0.73 402	0.89 388	0.96 451	0.27 429	0.31 493	0.25 408	0.25 439	0.25 395	0.24 387

YMNet_1	0.68 422	0.40 438	1.01 464	0.53 444	0.46 480	1.04 462	0.48 390	1.06 364	0.81 288	1.21 482	1.31 451	1.11 445	0.73 402	0.89 388	0.96 451	0.27 429	0.31 493	0.25 408	0.25 439	0.25 395	0.24 387

WZ-Net	1.29 516	0.64 502	5.42 557	0.64 500	0.52 496	1.37 500	1.29 537	1.41 492	1.77 527	1.56 511	1.69 500	1.74 515	1.41 514	2.50 545	2.16 530	0.28 440	0.21 418	0.23 379	0.25 439	0.39 482	0.41 488

S-Stereo	0.76 445	0.36 414	1.10 473	0.57 474	0.46 480	0.83 417	0.59 448	1.31 468	1.62 520	0.98 423	1.41 468	1.11 445	0.93 467	0.85 376	1.07 476	0.27 429	0.31 493	0.28 447	0.25 439	0.33 451	0.50 515

G-Net	0.95 478	0.48 470	1.13 476	0.67 506	0.49 487	2.07 533	0.63 459	1.02 346	0.90 348	1.77 523	2.62 535	1.28 468	1.60 524	1.09 450	1.06 473	0.37 494	0.30 485	0.35 480	0.25 439	0.46 499	0.45 502

stereogan	0.83 458	0.33 396	0.89 446	0.61 490	0.51 493	1.80 527	0.50 409	1.41 492	1.39 500	1.05 449	1.47 483	1.56 510	1.04 484	1.32 489	0.87 428	0.29 450	0.29 480	0.29 455	0.25 439	0.39 482	0.40 483

ADCL	1.10 495	0.42 449	1.57 513	0.51 417	0.41 447	1.71 524	0.92 511	1.36 484	1.45 506	1.33 498	1.56 491	1.22 464	1.26 506	1.45 500	5.27 558	0.22 361	0.19 399	0.25 408	0.25 439	0.29 427	0.29 428

DANet	0.74 438	0.47 468	0.98 462	0.60 485	0.41 447	0.92 435	0.41 338	1.02 346	0.87 327	1.22 486	1.22 431	1.33 479	0.88 456	1.26 475	1.37 496	0.27 429	0.24 447	0.31 466	0.25 439	0.37 476	0.36 469
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
DRN-Test	0.68 422	0.34 401	0.77 407	0.52 434	0.40 442	1.14 480	0.61 453	1.56 515	1.04 418	1.18 479	1.10 391	1.05 426	0.72 397	0.82 367	1.01 460	0.24 399	0.18 381	0.26 427	0.25 439	0.26 406	0.23 376

SGM_RVC	1.04 489	0.30 376	0.47 209	0.41 217	0.23 129	1.73 525	0.77 493	1.63 524	1.30 490	2.39 542	1.99 514	2.64 536	1.78 533	2.22 537	1.40 497	0.28 440	0.27 471	0.27 436	0.25 439	0.25 395	0.25 396
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
FlowAnything_test	0.30 91	0.20 130	0.41 138	0.48 383	0.26 236	0.46 240	0.25 80	0.45 59	0.33 53	0.30 51	0.26 30	0.35 93	0.26 83	0.41 62	0.39 243	0.21 339	0.15 306	0.22 357	0.26 450	0.17 230	0.17 247

rvit_stereo_0075_2	0.48 287	0.38 424	0.74 399	0.54 456	0.46 480	0.43 220	0.35 243	0.85 284	0.68 211	0.56 170	0.73 202	0.59 235	0.47 256	0.64 244	0.47 305	0.33 473	0.23 438	0.35 480	0.26 450	0.32 446	0.26 400

test_sample7	0.54 354	0.30 376	0.55 298	0.37 108	0.28 296	0.63 330	0.47 383	1.11 382	0.92 360	0.93 393	0.89 293	0.86 362	0.71 386	0.74 318	0.53 341	0.27 429	0.22 427	0.27 436	0.26 450	0.27 416	0.26 400

Wz-Net-SNSev	0.99 485	0.80 516	3.00 540	0.57 474	0.46 480	0.94 439	1.22 534	1.40 490	1.28 484	1.04 444	1.33 455	1.46 496	0.90 462	2.06 529	1.65 510	0.26 418	0.24 447	0.25 408	0.26 450	0.33 451	0.30 433

PSM-AAD	0.48 287	0.21 164	0.39 117	0.44 316	0.23 129	0.56 288	0.47 383	0.67 174	0.73 241	1.08 461	1.12 398	0.58 225	0.87 451	0.63 237	0.33 177	0.15 145	0.11 105	0.25 408	0.26 450	0.18 261	0.42 491

PSMNet-RSSM	0.50 314	0.24 249	0.41 138	0.43 291	0.26 236	0.51 256	0.40 318	1.16 402	0.79 270	0.75 274	1.07 383	0.87 368	0.69 376	0.66 264	0.52 330	0.24 399	0.16 333	0.23 379	0.26 450	0.20 313	0.20 315

CVANet_RVC	0.59 394	0.35 405	0.54 294	0.49 394	0.33 393	0.70 368	0.67 465	1.12 387	0.97 391	0.88 365	1.05 373	1.01 413	0.72 397	0.94 408	0.55 348	0.30 457	0.20 408	0.28 447	0.26 450	0.32 446	0.23 376

zh-sn7	1.20 507	0.86 523	4.54 553	0.58 480	0.43 459	1.10 471	0.92 511	1.24 440	1.34 495	1.45 505	2.00 515	1.26 465	1.62 525	2.13 533	2.79 541	0.26 418	0.26 464	0.26 427	0.27 457	0.35 464	0.33 455

SDNR	0.89 470	0.39 429	1.66 523	0.42 251	0.39 437	3.35 554	0.32 192	0.95 323	1.05 420	1.05 449	2.12 519	0.62 248	0.71 386	1.40 492	0.78 410	0.53 522	0.56 538	0.36 485	0.27 457	0.46 499	0.50 515

psmorigin	0.84 460	0.53 476	2.21 532	0.50 405	0.41 447	0.86 425	0.57 438	1.08 373	0.90 348	1.50 506	1.42 473	1.50 502	1.09 490	1.29 479	1.03 465	0.32 466	0.33 505	0.27 436	0.27 457	0.34 459	0.45 502

FADNet-RVC-Resample	0.58 390	0.35 405	1.34 497	0.50 405	0.34 405	0.73 381	0.43 357	1.09 376	0.96 386	0.83 321	0.87 286	0.76 331	0.66 357	0.77 342	0.52 330	0.19 302	0.18 381	0.26 427	0.27 457	0.28 425	0.29 428

UCFNet_RVC	0.50 314	0.27 331	0.37 99	0.40 189	0.27 272	0.66 353	0.42 349	1.18 413	0.86 320	0.70 244	0.89 293	0.91 386	0.60 323	0.62 226	0.48 309	0.24 399	0.18 381	0.28 447	0.27 457	0.25 395	0.24 387

PS-NSSS	0.60 401	0.46 461	0.68 370	0.43 291	0.34 405	0.66 353	0.57 438	1.05 359	0.91 354	0.80 307	1.28 444	0.72 310	0.67 366	0.89 388	0.61 372	0.32 466	0.26 464	0.40 499	0.27 457	0.35 464	0.29 428

ETE_ROB	0.73 433	0.52 473	0.93 450	0.57 474	0.37 422	0.80 405	0.86 508	1.19 417	0.95 379	1.20 481	1.22 431	1.39 492	0.86 448	1.07 446	0.88 429	0.27 429	0.21 418	0.31 466	0.27 457	0.34 459	0.35 463

TCMNet	0.68 422	0.41 444	1.08 472	0.60 485	0.61 515	0.97 444	0.55 432	1.11 382	0.93 366	0.87 355	1.14 409	0.89 377	0.65 355	0.92 401	1.06 473	0.26 418	0.26 464	0.31 466	0.28 464	0.33 451	0.30 433

rvit_0105_3	0.48 287	0.35 405	0.85 436	0.56 468	0.31 356	0.48 249	0.48 390	0.65 156	0.81 288	0.66 217	0.59 164	0.66 278	0.56 295	0.66 264	0.41 270	0.30 457	0.27 471	0.29 455	0.28 464	0.21 325	0.21 333

GASNet	0.70 428	0.77 513	1.16 479	0.71 517	0.49 487	0.62 324	0.48 390	1.12 387	1.05 420	0.98 423	0.84 266	0.94 394	0.82 435	1.41 495	0.85 426	0.33 473	0.22 427	0.29 455	0.28 464	0.44 495	0.26 400

AF-Net	0.85 465	0.41 444	0.87 442	0.66 504	0.54 501	0.96 443	0.52 418	1.66 527	1.37 497	1.03 439	2.04 518	1.46 496	1.36 510	1.19 464	1.05 472	0.34 481	0.24 447	0.39 496	0.28 464	0.31 439	0.26 400

edge stereo	0.79 449	0.40 438	0.82 419	0.52 434	0.44 465	0.83 417	0.58 445	1.34 479	1.08 436	1.30 496	1.38 464	1.79 517	1.13 496	1.15 459	0.92 442	0.34 481	0.32 500	0.42 504	0.28 464	0.33 451	0.39 478

MDST_ROB	0.97 481	0.29 361	1.02 467	0.64 500	0.43 459	2.64 541	0.82 501	1.68 529	1.18 466	2.89 549	1.82 506	0.97 400	0.75 411	1.83 522	0.89 431	0.26 418	0.22 427	0.32 472	0.28 464	0.26 406	0.26 400

FADNet-RVC	0.62 411	0.56 491	1.29 491	0.47 375	0.39 437	0.63 330	0.40 318	1.16 402	0.91 354	0.71 255	0.86 279	1.04 422	0.55 288	0.99 431	0.78 410	0.27 429	0.26 464	0.28 447	0.29 470	0.32 446	0.31 442

Wz-Net-TNSev	1.23 511	1.24 539	5.25 556	0.51 417	0.43 459	1.49 511	1.09 523	1.58 518	1.42 503	1.25 491	1.26 439	1.58 511	1.52 521	1.97 526	1.95 517	0.33 473	0.32 500	0.26 427	0.30 471	0.41 486	0.43 496

FADNet	0.63 414	0.53 476	1.20 481	0.46 355	0.44 465	0.66 353	0.41 338	1.24 440	1.07 432	0.70 244	0.84 266	0.98 402	0.65 355	0.87 380	0.54 346	0.29 450	0.30 485	0.27 436	0.30 471	0.48 502	0.36 469

RP	0.80 450	0.38 424	0.73 395	0.67 506	0.59 510	0.82 414	0.57 438	1.21 427	1.28 484	1.03 439	1.68 498	1.45 495	1.49 520	1.08 449	0.90 437	0.36 490	0.31 493	0.37 490	0.30 471	0.36 470	0.36 469

RTS	2.03 541	1.03 534	11.50 567	0.68 509	0.63 516	2.71 542	1.56 548	1.55 511	2.32 540	1.93 529	2.57 532	1.32 474	1.32 508	5.20 563	4.30 553	0.31 461	0.23 438	0.29 455	0.30 471	0.41 486	0.40 483

RTSA	2.03 541	1.03 534	11.50 567	0.68 509	0.63 516	2.71 542	1.56 548	1.55 511	2.32 540	1.93 529	2.57 532	1.32 474	1.32 508	5.20 563	4.30 553	0.31 461	0.23 438	0.29 455	0.30 471	0.41 486	0.40 483

FBW_ROB	0.94 477	0.54 483	1.03 468	0.56 468	0.42 456	1.16 484	0.76 492	1.56 515	1.41 501	1.38 502	1.33 455	1.47 498	1.07 488	2.94 550	1.14 483	0.26 418	0.32 500	0.45 508	0.30 471	0.34 459	0.30 433

LALA_ROB	0.76 445	0.46 461	0.86 437	0.55 464	0.41 447	1.00 452	0.93 514	1.25 447	1.13 450	1.23 488	1.15 412	1.55 508	0.80 431	1.11 453	0.96 451	0.33 473	0.23 438	0.35 480	0.30 471	0.35 464	0.32 446

SGM-Forest	0.65 417	0.33 396	0.43 170	0.44 316	0.30 343	1.01 456	0.54 429	1.13 394	1.09 442	1.11 472	1.21 429	1.10 443	0.76 420	0.99 431	0.71 397	0.32 466	0.33 505	0.33 477	0.30 471	0.30 435	0.28 421
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
CBMV	0.68 422	0.37 416	0.50 243	0.43 291	0.26 236	1.00 452	0.71 474	1.17 411	1.16 459	1.24 490	1.29 448	1.06 430	0.86 448	0.98 426	0.75 406	0.29 450	0.30 485	0.34 479	0.30 471	0.26 406	0.27 410
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
APVNet	0.73 433	0.39 429	1.01 464	0.58 480	0.45 471	1.16 484	0.68 468	1.47 503	0.87 327	0.84 327	1.15 412	1.04 422	0.84 440	1.14 456	1.18 485	0.27 429	0.28 478	0.32 472	0.31 480	0.29 427	0.32 446

MaskLacGwcNet_RVC	0.71 431	0.84 521	0.80 412	0.55 464	0.38 429	1.38 502	0.57 438	1.07 368	0.81 288	0.90 380	0.94 318	0.95 395	0.54 284	1.01 437	0.61 372	0.41 505	0.30 485	0.57 526	0.31 480	0.86 531	0.39 478

PSMNet_ROB	0.67 419	0.39 429	0.76 404	0.57 474	0.43 459	1.00 452	0.85 507	1.25 447	0.93 366	0.82 313	1.04 370	1.08 435	0.64 347	0.89 388	1.02 464	0.29 450	0.21 418	0.31 466	0.31 480	0.27 416	0.25 396

AnonymousM	0.42 231	0.86 523	0.31 36	0.35 63	0.23 129	0.30 95	0.37 269	0.56 110	0.44 128	0.72 256	0.50 123	0.47 170	0.29 125	0.42 70	0.35 198	0.16 190	0.12 172	1.51 545	0.32 483	0.12 34	0.11 29

XQC	0.97 481	0.70 506	1.54 512	0.70 515	0.55 502	1.48 508	0.81 499	1.41 492	1.57 515	1.21 482	1.12 398	1.33 479	1.04 484	1.55 506	2.00 521	0.39 500	0.25 455	0.37 490	0.32 483	0.55 518	0.49 512

ADCMid	1.22 509	0.57 493	3.17 544	0.54 456	0.44 465	1.07 468	0.77 493	1.31 468	1.13 450	2.14 537	1.48 484	1.49 501	1.47 519	1.65 512	5.30 559	0.26 418	0.24 447	0.29 455	0.32 483	0.38 478	0.36 469

ADCPNet	1.11 498	0.53 476	3.26 545	0.55 464	0.44 465	1.47 507	0.83 503	1.21 427	1.17 462	1.26 494	1.42 473	1.67 514	1.12 494	1.48 503	3.86 552	0.30 457	0.29 480	0.30 465	0.32 483	0.37 476	0.37 475

SGM-ForestM	4.73 563	0.34 401	1.05 470	0.46 355	0.28 296	10.26 567	3.48 569	4.52 564	5.16 562	8.68 573	7.48 571	18.87 581	10.80 572	11.26 574	10.01 568	0.32 466	0.34 508	0.32 472	0.32 483	0.29 427	0.30 433

MeshStereo	1.38 521	0.45 456	0.58 321	0.45 330	0.35 412	1.63 518	0.60 451	2.07 540	1.43 504	4.49 564	3.32 548	4.67 555	2.08 542	2.08 531	1.32 494	0.36 490	0.36 512	0.37 490	0.32 483	0.32 446	0.34 459
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
ISRNet	0.57 378	0.25 280	0.72 390	0.57 474	0.36 419	0.43 220	0.28 121	0.85 284	0.84 308	1.09 465	1.25 435	0.91 386	0.61 329	0.68 283	0.60 366	0.35 487	0.26 464	0.36 485	0.33 489	0.30 435	0.42 491

STTStereo	0.57 378	0.39 429	0.87 442	0.45 330	0.32 381	0.62 324	0.45 372	1.01 343	0.87 327	1.01 432	0.91 307	0.95 395	0.58 311	0.77 342	0.66 383	0.25 412	0.24 447	0.27 436	0.33 489	0.25 395	0.26 400

rvit_105_1	0.56 372	0.42 449	0.84 430	0.59 483	0.37 422	0.59 313	0.68 468	0.73 232	0.97 391	0.82 313	0.69 194	0.75 324	0.63 339	0.80 356	0.56 350	0.34 481	0.29 480	0.31 466	0.34 491	0.23 371	0.23 376

SHD	0.98 483	0.54 483	1.30 493	0.63 497	0.50 491	1.14 480	0.50 409	1.80 536	2.20 537	1.66 517	1.39 465	1.47 498	1.21 501	1.40 492	1.80 514	0.32 466	0.27 471	0.32 472	0.34 491	0.41 486	0.44 500

AnyNet_C01	1.63 531	1.16 537	7.38 561	0.65 502	0.56 503	2.25 536	1.53 546	1.53 509	1.46 508	1.71 521	1.95 512	1.83 518	1.41 514	2.48 543	4.42 555	0.33 473	0.32 500	0.32 472	0.34 491	0.45 496	0.50 515

AnyNet_C32	1.27 514	0.72 510	3.33 546	0.59 483	0.56 503	1.51 512	1.53 546	1.27 454	1.28 484	1.52 508	1.48 484	1.38 490	1.23 503	1.64 511	5.26 557	0.30 457	0.29 480	0.29 455	0.34 491	0.38 478	0.44 500

SQANet	0.87 468	0.76 512	0.76 404	1.16 538	0.99 536	1.10 471	0.51 412	1.12 387	0.85 314	0.93 393	1.05 373	1.03 417	0.76 420	1.07 446	0.70 394	0.79 534	0.25 455	1.04 540	0.36 495	1.56 542	0.70 529

ADCS	1.60 530	0.70 506	4.02 549	0.61 490	0.53 498	1.31 496	1.11 524	1.71 530	1.86 532	1.97 532	1.68 498	1.51 504	1.46 517	2.07 530	9.20 566	0.34 481	0.32 500	0.33 477	0.36 495	0.45 496	0.46 506

PVD	1.34 519	0.70 506	1.42 504	0.78 524	0.65 518	1.68 522	0.91 509	2.12 543	3.01 551	2.25 539	2.35 526	1.90 521	1.99 540	1.98 527	2.14 528	0.40 504	0.38 514	0.49 519	0.37 497	0.51 511	0.67 528

CSAN	0.88 469	0.52 473	0.93 450	0.61 490	0.42 456	1.19 490	1.11 524	1.27 454	1.48 510	1.37 500	1.44 476	1.37 486	1.30 507	1.46 502	1.01 460	0.39 500	0.31 493	0.36 485	0.37 497	0.35 464	0.36 469

WCMA_ROB	1.22 509	0.39 429	0.93 450	0.51 417	0.45 471	1.44 505	0.79 497	1.20 424	1.30 490	2.99 555	3.94 556	3.30 548	2.17 545	1.42 496	1.31 493	0.46 511	0.35 510	0.35 480	0.37 497	0.41 486	0.42 491

SAMSARA	1.15 500	0.69 505	1.44 506	1.09 537	0.93 530	2.10 534	1.87 560	1.64 525	1.47 509	1.64 515	1.21 429	2.06 526	1.14 497	1.61 508	1.50 505	0.39 500	0.45 530	0.36 485	0.38 500	0.50 508	0.51 519

CC-Net-ROB	0.84 460	1.01 533	0.93 450	0.60 485	0.45 471	1.25 493	0.71 474	1.20 424	1.05 420	0.84 327	1.24 434	0.90 380	0.78 426	1.14 456	0.70 394	0.48 516	0.34 508	1.71 547	0.38 500	0.78 529	0.40 483

Nwc_Net	0.82 453	0.40 438	0.86 437	0.62 494	0.56 503	1.04 462	0.57 438	1.72 531	1.08 436	0.93 393	1.88 510	1.44 494	1.24 504	1.19 464	0.94 446	0.31 461	0.25 455	0.36 485	0.39 502	0.31 439	0.31 442

GANetREF_RVC	0.82 453	0.77 513	0.95 456	0.68 509	0.43 459	1.15 482	1.06 522	1.19 417	1.20 471	1.03 439	1.02 357	1.10 443	0.89 459	1.20 467	0.78 410	0.49 517	0.39 518	0.58 527	0.39 502	0.69 525	0.49 512
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
NCCL2	0.74 438	0.45 456	0.77 407	0.65 502	0.45 471	0.97 444	1.16 529	1.16 402	1.02 410	1.00 429	0.98 339	1.48 500	0.88 456	0.99 431	0.89 431	0.31 461	0.27 471	0.39 496	0.39 502	0.33 451	0.34 459

DGSMNet	0.80 450	0.58 496	1.42 504	0.61 490	0.65 518	0.94 439	0.75 490	1.35 480	1.16 459	0.88 365	1.26 439	1.00 409	0.75 411	1.07 446	0.89 431	0.36 490	0.31 493	0.41 503	0.40 505	0.60 524	0.59 527

RGC	0.82 453	0.62 500	0.80 412	0.67 506	0.66 520	0.91 433	0.59 448	1.35 480	1.09 442	1.12 474	1.46 481	1.50 502	1.09 490	1.28 478	0.97 456	0.34 481	0.30 485	0.48 516	0.40 505	0.38 478	0.38 477

DeepPrunerF	0.93 473	0.55 489	3.88 547	0.70 515	0.81 527	0.72 377	0.74 487	1.28 459	1.97 533	0.95 405	1.02 357	0.87 368	0.85 444	1.16 460	1.07 476	0.35 487	0.29 480	0.43 505	0.40 505	0.31 439	0.33 455

CBMV_ROB	0.62 411	0.39 429	0.41 138	0.41 217	0.28 296	0.86 425	0.28 121	1.06 364	1.02 410	0.95 405	1.33 455	0.81 352	0.84 440	0.94 408	0.56 350	0.37 494	0.37 513	0.43 505	0.40 505	0.33 451	0.32 446

PDISCO_ROB	0.96 479	0.51 471	1.13 476	1.03 535	1.00 537	1.81 528	0.77 493	1.72 531	1.60 518	1.09 465	1.19 427	1.34 482	0.80 431	1.62 509	1.01 460	0.58 528	0.22 427	0.45 508	0.40 505	0.50 508	0.41 488

DualNet (step1)	0.60 401	0.37 416	0.83 423	0.39 152	0.31 356	0.72 377	0.49 403	1.11 382	0.92 360	0.93 393	0.89 293	0.86 362	0.71 386	0.74 318	0.53 341	0.42 507	0.22 427	0.40 499	0.41 510	0.36 470	0.35 463

test_sample9	1.17 503	0.37 416	0.83 423	0.39 152	0.31 356	0.72 377	0.49 403	1.11 382	0.92 360	0.93 393	0.89 293	0.86 362	0.71 386	1.29 479	2.03 523	0.42 507	9.50 580	0.40 499	0.41 510	0.36 470	0.35 463

test_sample8	1.36 520	0.37 416	0.83 423	0.39 152	0.31 356	0.72 377	0.49 403	1.19 417	0.79 270	1.51 507	0.96 326	3.29 547	1.64 527	1.29 479	2.03 523	0.42 507	9.50 580	0.40 499	0.41 510	0.36 470	0.35 463

HBP-ISP	0.61 405	0.47 468	0.45 184	0.46 355	0.33 393	0.79 399	0.29 136	1.15 400	1.05 420	0.85 340	1.18 426	0.67 285	0.71 386	0.92 401	0.57 356	0.37 494	0.38 514	0.47 512	0.41 510	0.39 482	0.32 446

UDG	0.93 473	1.03 534	0.75 402	1.00 531	0.97 534	1.02 458	0.57 438	1.18 413	1.01 405	0.93 393	1.02 357	1.32 474	1.03 482	0.88 386	0.92 442	0.55 526	0.33 505	1.82 549	0.41 510	1.20 540	0.74 531

NOSS_ROB	0.59 394	0.40 438	0.42 151	0.45 330	0.31 356	0.79 399	0.53 422	1.09 376	1.12 445	0.69 238	0.92 313	0.77 336	0.63 339	0.81 361	0.52 330	0.39 500	0.38 514	0.44 507	0.42 515	0.38 478	0.36 469

PA-Net	0.70 428	0.46 461	0.96 457	0.51 417	0.53 498	0.94 439	0.73 485	1.14 396	1.15 457	0.83 321	0.90 299	0.88 372	0.76 420	1.19 464	0.96 451	0.25 412	0.41 523	0.29 455	0.44 516	0.27 416	0.39 478
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
PSMNet-RUCA	0.78 448	0.78 515	1.23 484	1.01 532	0.91 528	0.68 366	0.53 422	1.16 402	1.06 424	0.79 304	1.10 391	0.82 354	0.72 397	0.94 408	0.70 394	0.55 526	0.27 471	0.76 533	0.46 517	0.70 526	0.49 512

FC-DCNN v2	1.74 534	0.53 476	0.68 370	0.62 494	0.49 487	1.67 521	0.71 474	1.85 537	1.57 515	4.84 568	5.01 566	6.42 567	3.92 561	2.24 538	1.43 500	0.47 514	0.42 525	0.47 512	0.46 517	0.48 502	0.47 508

FC-DCNN	1.67 533	0.53 476	0.68 370	0.62 494	0.49 487	1.62 517	0.71 474	1.77 535	1.55 513	4.73 567	4.66 564	5.82 563	3.94 562	2.13 533	1.42 498	0.47 514	0.42 525	0.47 512	0.46 517	0.48 502	0.47 508

ccnet	0.84 460	0.59 498	0.86 437	0.56 468	0.60 513	1.11 476	0.72 480	1.44 499	0.97 391	1.15 477	1.44 476	1.28 468	0.95 472	1.01 437	1.33 495	0.49 517	0.43 528	0.50 521	0.47 520	0.52 514	0.48 511

FCDSN-DC	1.43 525	0.57 493	0.69 379	0.74 520	0.59 510	1.42 504	0.65 464	1.40 490	1.41 501	3.31 559	4.42 562	4.57 554	3.01 556	1.70 515	1.19 487	0.46 511	0.42 525	0.48 516	0.47 520	0.51 511	0.51 519
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
BEATNet-Init1	15.65 577	1.62 553	54.26 590	0.75 522	0.56 503	37.03 587	13.39 575	13.20 576	14.59 575	29.41 589	29.29 589	47.69 592	21.87 584	26.91 585	19.58 576	0.43 510	0.39 518	0.47 512	0.47 520	0.52 514	0.52 521

LSM	4.83 565	0.83 520	11.23 566	0.76 523	56.73 588	1.10 471	1.18 530	1.35 480	1.70 525	2.13 534	2.34 524	1.34 482	1.19 500	1.52 505	1.23 489	0.34 481	0.50 535	0.39 496	0.47 520	0.51 511	9.82 576

MFN_U_SF_RVC	1.14 499	0.63 501	2.33 533	0.69 512	0.46 480	2.04 532	0.70 472	1.90 538	1.37 497	1.62 513	1.56 491	1.94 523	1.36 510	1.73 517	1.90 516	0.41 505	0.38 514	0.45 508	0.48 524	0.45 496	0.47 508

ELAS_RVC	1.76 536	0.64 502	1.20 481	0.74 520	0.59 510	2.18 535	2.53 565	2.10 542	2.85 550	3.46 560	3.41 551	3.12 544	4.11 563	2.69 548	2.53 538	0.54 525	0.47 533	0.51 523	0.48 524	0.55 518	0.55 524
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	1.77 537	0.64 502	1.10 473	0.72 518	0.58 509	3.37 555	1.76 555	2.54 548	2.57 545	3.77 562	3.96 557	2.83 539	3.44 559	2.34 541	2.73 540	0.53 522	0.47 533	0.50 521	0.48 524	0.55 518	0.55 524
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
NCC-stereo	0.82 453	0.43 452	0.87 442	0.63 497	0.68 522	0.88 428	0.72 480	1.60 522	1.12 445	0.95 405	1.41 468	1.37 486	1.37 512	1.26 475	0.94 446	0.32 466	0.30 485	0.37 490	0.49 527	0.34 459	0.35 463

Abc-Net	0.82 453	0.43 452	0.87 442	0.63 497	0.68 522	0.88 428	0.72 480	1.60 522	1.12 445	0.95 405	1.41 468	1.37 486	1.37 512	1.26 475	0.94 446	0.32 466	0.30 485	0.37 490	0.49 527	0.34 459	0.35 463
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
otaku	1.10 495	0.96 528	0.96 457	1.37 544	1.06 542	1.65 519	0.72 480	1.46 502	1.19 468	1.10 469	1.32 453	1.32 474	0.95 472	1.29 479	0.81 421	0.89 539	0.46 532	1.24 543	0.50 529	1.86 545	0.89 536

Ntro	1.15 500	1.00 532	1.00 463	1.49 545	1.20 544	1.69 523	0.81 499	1.39 486	1.25 477	1.01 432	1.28 444	1.31 472	1.00 477	1.31 487	0.89 431	1.10 547	0.43 528	1.36 544	0.51 530	1.95 547	0.99 543

MSMD_ROB	1.25 512	0.51 471	0.64 350	0.60 485	0.50 491	1.66 520	0.67 465	1.26 449	1.26 482	2.64 546	3.82 553	3.06 543	3.20 558	1.45 500	0.91 440	0.46 511	0.41 523	0.49 519	0.51 530	0.47 501	0.45 502

CREStereo++_RVC	0.32 112	0.16 29	0.25 1	0.32 25	0.24 169	0.27 60	0.22 46	0.48 77	0.89 343	0.47 141	0.80 248	0.29 56	0.25 67	0.37 39	0.34 189	0.14 78	0.09 17	0.13 48	0.52 532	0.14 112	0.10 3
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
MADNet+	2.28 548	2.56 565	10.82 565	1.25 541	0.96 533	2.77 546	1.44 545	2.34 545	1.76 526	1.36 499	1.78 505	1.84 520	1.74 532	6.33 566	4.57 556	0.67 531	0.66 542	0.59 528	0.54 533	0.84 530	0.81 535

MSC_U_SF_DS_RVC	1.38 521	0.91 526	2.11 531	0.89 527	0.57 508	4.27 560	1.79 557	1.55 511	2.00 535	1.64 515	1.85 509	1.83 518	1.44 516	1.89 525	1.49 504	0.49 517	0.40 521	0.56 525	0.58 534	0.75 528	0.52 521

ACVNet_1	1.55 529	1.36 544	1.35 498	1.96 554	1.63 549	1.83 529	0.96 517	2.09 541	1.85 531	1.43 504	1.54 489	2.31 531	1.68 530	1.42 496	1.18 485	1.76 556	0.51 536	2.05 557	0.59 535	2.24 555	1.30 553

DDUNet	1.10 495	2.58 567	0.83 423	1.21 540	1.27 545	1.02 458	0.69 471	1.17 411	0.95 379	0.98 423	1.26 439	1.28 468	0.84 440	0.97 424	0.79 417	0.85 537	0.40 521	2.00 552	0.60 536	1.34 541	0.94 537

MFN_U_SF_DS_RVC	1.06 490	0.61 499	1.82 525	0.69 512	0.51 493	2.62 540	1.69 553	1.28 459	1.44 505	1.39 503	1.56 491	1.34 482	0.91 463	1.68 514	0.95 449	0.38 499	0.39 518	0.46 511	0.61 537	0.41 486	0.43 496

ACVNet-4b	1.43 525	1.34 543	1.28 490	1.95 553	1.60 548	1.93 531	0.77 493	1.59 520	1.64 522	1.05 449	1.60 495	2.10 528	0.92 465	1.79 520	0.84 424	1.76 556	0.35 510	2.03 555	0.67 538	2.16 552	1.18 548

PASM	0.96 479	0.71 509	2.05 530	0.72 518	0.72 526	0.84 422	0.92 511	1.14 396	1.34 495	1.25 491	1.22 431	1.34 482	1.07 488	1.31 487	1.11 480	0.53 522	0.57 539	0.59 528	0.67 538	0.56 523	0.57 526

ACVNet_2	1.74 534	1.30 542	1.62 519	1.81 549	1.63 549	2.28 537	1.34 540	2.35 546	2.64 547	1.82 525	2.55 530	2.99 541	1.71 531	1.67 513	1.20 488	1.48 551	0.59 540	1.81 548	0.71 540	2.09 550	1.29 552

DispFullNet	1.64 532	2.64 568	3.14 543	2.57 562	1.78 554	1.32 497	0.55 432	1.42 497	1.45 506	1.89 528	1.48 484	1.55 508	2.35 548	2.08 531	1.12 482	0.60 529	0.19 399	2.33 560	0.73 541	2.35 556	1.30 553

MFMNet_re	1.17 503	0.99 530	1.31 494	1.02 534	0.95 532	1.32 497	1.32 538	1.44 499	1.58 517	1.72 522	1.70 501	1.21 461	1.57 522	1.16 460	1.04 470	0.88 538	0.76 550	0.79 534	0.75 542	0.90 532	0.94 537

JetBlue	3.02 553	1.39 545	7.91 562	1.17 539	1.49 547	8.53 566	7.94 571	2.82 549	1.98 534	2.15 538	2.69 537	3.32 549	3.01 556	6.66 567	3.81 550	0.79 534	0.78 551	0.75 532	0.76 543	1.04 537	1.33 555

RainbowNet	1.42 524	1.53 549	1.31 494	1.93 552	1.46 546	1.52 513	1.03 520	1.67 528	1.55 513	1.23 488	1.59 494	1.54 507	1.21 501	1.40 492	1.03 465	1.70 554	0.70 543	1.82 549	0.80 544	2.11 551	1.22 549

GCST	0.85 465	1.25 541	0.80 412	1.58 546	1.03 539	1.04 462	0.24 68	0.81 272	0.81 288	0.99 428	0.67 191	0.78 339	0.35 176	0.98 426	0.38 233	0.97 541	0.65 541	1.20 542	0.81 545	0.93 534	0.72 530

PWCK	2.06 543	1.75 557	4.11 551	1.69 547	0.93 530	3.13 553	2.86 568	2.18 544	2.41 544	2.38 541	2.33 522	2.22 529	1.85 535	3.52 555	2.20 531	1.65 553	0.73 544	1.52 546	0.83 546	1.81 543	1.02 546

SPS-STEREO	1.29 516	0.94 527	1.10 473	1.05 536	1.03 539	1.48 508	0.91 509	1.57 517	1.24 475	2.13 534	1.90 511	1.94 523	1.46 517	1.77 518	1.64 509	0.97 541	0.94 561	0.90 537	0.89 547	0.96 536	0.97 541
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
Dean	2.07 544	1.39 545	1.69 524	2.17 556	1.83 556	2.75 545	1.28 536	3.49 559	3.80 559	2.13 534	3.30 547	3.18 545	1.98 539	1.78 519	1.72 511	1.73 555	0.79 554	1.99 551	0.91 548	2.17 553	1.34 556

anonymity	0.98 483	0.89 525	1.06 471	0.93 529	1.04 541	0.97 444	0.82 501	1.33 477	0.93 366	1.08 461	0.98 339	1.02 415	0.95 472	1.02 440	0.93 444	0.96 540	0.96 562	0.90 537	0.91 548	0.92 533	0.95 539

Consistency-Raft	1.01 487	0.82 517	1.27 489	0.85 526	0.97 534	0.81 411	0.83 503	1.35 480	1.61 519	1.06 458	1.66 497	1.11 445	0.93 467	0.93 405	1.11 480	0.65 530	0.75 548	0.79 534	0.91 548	1.09 539	0.79 534

SGM+DAISY	1.52 528	0.99 530	1.61 518	1.01 532	1.02 538	1.86 530	1.19 531	1.49 504	1.38 499	2.96 553	3.00 542	2.79 538	1.94 536	1.88 523	1.62 508	0.98 543	0.97 563	0.91 539	0.91 548	0.94 535	0.99 543

MANE	4.73 563	0.54 483	0.77 407	0.69 512	0.60 513	10.35 568	1.67 552	8.68 572	12.66 573	6.90 572	9.43 573	11.59 573	10.59 571	8.26 571	8.41 564	0.51 520	0.45 530	0.48 516	1.02 552	0.50 508	0.50 515

NVStereoNet_ROB	1.31 518	0.96 528	1.33 496	0.90 528	0.92 529	1.15 482	1.05 521	1.49 504	1.62 520	1.63 514	2.51 529	2.31 531	1.62 525	2.16 535	1.42 498	0.81 536	0.73 544	0.79 534	1.02 552	0.73 527	0.97 541
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
WAO-7	1.96 538	1.24 539	1.52 509	1.28 542	1.06 542	2.92 550	1.64 551	3.32 555	3.05 553	2.28 540	3.32 548	3.19 546	2.38 549	3.39 553	2.49 537	1.02 544	0.92 557	1.06 541	1.04 554	1.05 538	0.99 543

IMH-64-1	1.96 538	1.64 554	1.26 486	2.26 558	1.91 557	2.30 538	1.35 541	2.99 551	2.29 538	1.70 519	2.79 539	2.47 534	1.66 528	2.33 539	1.95 517	2.07 559	0.74 546	2.44 561	1.04 554	2.40 557	1.59 559

IMH-64	1.96 538	1.64 554	1.26 486	2.26 558	1.91 557	2.30 538	1.35 541	2.99 551	2.29 538	1.70 519	2.79 539	2.47 534	1.66 528	2.33 539	1.95 517	2.07 559	0.74 546	2.44 561	1.04 554	2.40 557	1.59 559

IMH	2.15 546	1.66 556	1.29 491	2.25 557	1.92 559	2.87 548	1.33 539	3.25 554	3.04 552	1.87 527	3.33 550	3.00 542	2.03 541	2.80 549	1.95 517	2.09 561	0.78 551	2.45 563	1.05 557	2.44 559	1.62 561

TorneroNet-64	3.54 556	1.89 558	1.59 514	2.62 565	2.29 562	6.88 565	1.72 554	4.72 568	11.88 569	2.43 543	5.46 570	8.16 569	2.80 554	4.13 561	3.03 543	2.25 564	0.75 548	2.57 565	1.09 558	2.65 563	1.84 563

LVE	2.20 547	1.47 547	1.44 506	2.06 555	1.80 555	2.79 547	1.77 556	2.96 550	3.94 561	1.95 531	4.29 561	3.47 551	1.97 537	2.48 543	1.85 515	2.06 558	0.88 555	2.06 558	1.13 559	2.17 553	1.53 558

TorneroNet	4.49 562	1.92 559	1.65 522	2.60 564	2.29 562	14.95 575	1.86 559	4.86 569	19.56 585	3.10 557	7.52 572	7.00 568	2.90 555	4.48 562	3.66 548	2.24 563	0.78 551	2.68 567	1.14 560	2.79 564	1.80 562

WAO-8	3.00 551	1.60 551	1.52 509	1.82 550	1.65 551	5.57 562	1.35 541	4.65 566	12.37 571	2.89 549	4.04 558	4.89 558	2.78 552	3.73 557	2.44 533	1.29 548	0.93 559	2.00 552	1.16 561	2.02 548	1.23 550

Venus	3.00 551	1.60 551	1.52 509	1.82 550	1.65 551	5.57 562	1.35 541	4.65 566	12.37 571	2.89 549	4.04 558	4.89 558	2.78 552	3.73 557	2.44 533	1.29 548	0.93 559	2.00 552	1.16 561	2.02 548	1.23 550

WAO-6	2.11 545	1.52 548	1.25 485	1.73 548	1.69 553	2.72 544	1.62 550	3.15 553	3.64 556	2.01 533	3.28 546	3.52 552	2.20 547	2.59 546	2.48 536	1.31 550	0.92 557	2.04 556	1.22 563	1.89 546	1.35 557

UNDER WATER	3.63 558	2.12 562	4.11 551	3.17 569	2.51 566	3.77 558	2.45 564	3.53 560	13.66 574	2.98 554	2.92 541	5.75 562	4.13 564	3.85 559	3.75 549	2.84 570	1.11 564	2.71 568	1.41 564	3.26 568	2.50 568

UNDER WATER-64	3.72 559	2.07 561	4.57 554	3.30 571	2.52 567	5.61 564	2.63 567	3.67 561	12.27 570	3.09 556	2.66 536	5.99 565	4.74 566	3.93 560	3.57 547	2.54 567	1.24 566	2.65 566	1.48 565	3.21 567	2.62 569

KSHMR	2.64 549	1.96 560	1.86 527	2.69 566	2.44 564	2.88 549	2.04 561	3.46 558	6.31 565	2.51 545	3.27 545	3.39 550	1.97 537	2.59 546	2.08 527	2.48 566	1.41 567	2.80 570	1.51 566	2.98 565	2.09 564

notaker	2.87 550	2.31 564	2.01 529	3.03 568	2.60 569	2.94 551	1.82 558	3.43 557	3.06 554	2.89 549	4.21 560	6.15 566	2.71 551	3.42 554	2.90 542	2.67 569	1.18 565	3.00 571	1.67 567	3.13 566	2.26 566

JetRed	5.38 568	6.17 573	12.68 570	2.38 560	2.85 570	12.60 572	11.17 574	4.60 565	3.74 557	3.87 563	3.85 554	4.83 556	4.13 564	6.81 568	12.18 571	2.18 562	2.95 572	2.19 559	1.98 568	3.49 569	3.01 571

ktn	3.02 553	2.27 563	1.85 526	2.89 567	2.54 568	3.72 556	2.14 562	3.79 562	5.33 563	2.82 548	5.09 567	5.95 564	2.54 550	3.34 552	2.58 539	2.65 568	1.44 568	2.78 569	2.03 569	2.61 562	2.10 565

DPSimNet_ROB	5.19 567	2.71 569	18.56 571	2.59 563	2.49 565	4.25 559	10.93 573	3.33 556	3.93 560	5.02 569	4.52 563	5.74 561	10.18 569	5.44 565	8.79 565	2.40 565	2.47 570	2.48 564	2.54 570	2.56 561	2.87 570

HanzoNet	6.97 571	2.57 566	4.66 555	3.29 570	2.96 571	3.75 557	2.35 563	5.08 570	7.11 566	14.46 582	13.06 575	17.69 579	22.95 585	13.72 575	6.61 561	4.36 573	1.96 569	3.14 572	2.59 571	3.88 572	3.19 572

MADNet++	4.18 560	2.72 570	4.00 548	3.80 573	3.44 572	4.72 561	4.05 570	4.01 563	3.74 557	4.52 565	5.14 568	4.20 553	4.89 567	7.04 569	6.39 560	3.79 572	3.70 573	3.27 573	2.70 572	3.68 570	3.74 573

TCMNet-wrong-test	9.08 572	10.58 576	9.58 564	19.64 578	17.64 577	12.69 573	8.93 572	13.77 578	2.58 546	4.67 566	5.19 569	14.57 575	11.02 573	7.21 570	9.81 567	5.58 577	0.89 556	3.76 574	3.10 573	10.41 577	10.02 577

PML	40.49 593	30.31 584	12.46 569	7.19 574	14.30 573	91.44 593	212.44 594	7.73 571	23.24 586	74.44 593	185.05 594	49.81 593	25.78 586	21.34 580	12.84 572	8.71 579	2.93 571	8.43 579	3.24 574	13.77 580	4.45 574

Anonymous_2	0.84 460	0.45 456	0.66 358	0.41 217	0.45 471	0.82 414	0.53 422	0.81 272	0.81 288	0.73 263	0.61 170	0.91 386	0.76 420	0.77 342	0.61 372	0.51 520	0.55 537	0.54 524	4.92 575	0.54 516	0.42 491

USTest	12.98 576	14.10 577	19.89 572	16.19 577	14.95 574	20.69 577	31.85 582	16.52 579	10.99 568	8.83 574	9.55 574	13.88 574	10.36 570	16.06 576	21.35 578	3.19 571	4.82 574	5.08 577	5.36 576	8.77 576	7.20 575

tt	6.21 569	0.22 194	5.88 559	3.55 572	2.07 560	11.25 571	19.19 576	11.84 575	5.47 564	2.71 547	2.18 520	4.87 557	6.25 568	3.71 556	7.09 562	8.31 578	11.17 582	4.91 575	5.39 577	5.72 573	2.42 567

DPSMNet_ROB	12.13 575	8.03 574	21.13 574	9.02 576	16.82 576	10.68 569	30.78 581	9.15 574	15.24 577	6.56 571	15.50 583	9.02 570	15.13 575	9.28 573	21.71 579	4.59 575	8.60 575	5.08 577	9.26 578	5.89 575	11.06 578

DGTPSM_ROB	12.12 574	8.03 574	21.12 573	8.97 575	16.81 575	10.68 569	30.77 580	9.14 573	15.23 576	6.55 570	15.49 582	9.02 570	15.13 575	9.26 572	21.71 579	4.58 574	8.60 575	5.07 576	9.26 578	5.88 574	11.06 578

DPSM_ROB	17.80 578	18.60 579	24.24 580	20.89 580	19.49 578	25.83 580	36.10 584	21.62 585	16.41 579	13.46 577	14.26 580	19.11 582	16.15 578	20.74 578	25.59 582	9.37 580	9.23 578	9.47 580	9.81 580	13.47 578	12.09 581

DPSM	17.80 578	18.60 579	24.24 580	20.89 580	19.49 578	25.83 580	36.10 584	21.62 585	16.41 579	13.46 577	14.26 580	19.11 582	16.15 578	20.74 578	25.59 582	9.37 580	9.23 578	9.47 580	9.81 580	13.47 578	12.09 581

LSM0	38.96 592	37.52 591	48.37 586	43.79 589	91.31 593	52.31 591	72.38 589	43.71 593	32.75 588	27.16 588	28.73 588	38.51 589	32.63 589	41.75 593	51.59 593	18.85 589	18.43 584	19.09 582	19.60 582	27.21 584	33.44 587

CasAABBNet	35.77 584	37.38 588	48.59 587	42.20 587	39.23 585	51.95 588	72.92 591	43.36 591	33.03 590	26.93 586	28.31 585	38.43 588	32.32 588	41.58 591	51.50 592	18.71 586	18.58 585	19.11 583	19.75 583	27.11 582	24.33 584

Selective-RAFT-Error	35.87 586	37.42 589	48.73 589	42.24 588	39.28 587	52.00 590	72.87 590	43.41 592	32.95 589	26.97 587	28.72 587	38.71 591	33.15 591	41.59 592	51.42 590	18.77 588	18.60 587	19.14 584	19.78 584	27.19 583	24.42 585

FlowAnything	35.84 585	37.49 590	48.69 588	42.17 586	39.26 586	51.95 588	72.95 592	43.35 590	33.23 591	26.92 585	28.67 586	38.55 590	32.78 590	41.53 590	51.47 591	18.71 586	18.59 586	19.17 585	19.88 585	27.07 581	24.26 583

LRCNet_RVC	21.27 581	31.14 585	21.46 575	28.97 583	23.77 581	3.11 552	0.62 455	20.94 583	1.64 522	25.57 584	28.13 584	21.96 584	14.74 574	21.99 584	16.44 575	29.16 590	14.92 583	33.57 586	31.28 586	29.67 588	26.33 586

HaxPig	31.93 582	37.19 587	34.22 582	24.41 582	24.94 582	18.53 576	20.18 577	21.15 584	28.84 587	35.74 590	38.86 590	26.18 585	28.75 587	33.85 586	34.15 587	35.89 591	38.80 591	37.79 587	40.52 587	39.33 589	39.33 591

AVERAGE_ROB	37.53 591	40.05 592	40.01 584	34.74 585	33.76 584	28.46 586	25.14 579	32.31 589	34.08 593	41.20 591	40.52 591	34.51 587	34.78 593	39.11 588	37.48 589	42.68 592	43.32 592	43.80 588	42.99 588	40.42 590	41.31 592

MEDIAN_ROB	37.35 590	40.72 593	40.37 585	32.26 584	31.80 583	27.29 582	25.02 578	29.47 588	33.43 592	41.99 592	41.60 592	33.48 586	34.37 592	39.66 589	36.94 588	43.49 593	43.96 593	44.07 589	43.35 589	41.32 591	42.43 593

Anonymous_1	33.12 583	18.23 578	23.86 576	20.53 579	21.18 580	25.45 579	35.84 583	22.44 587	15.68 578	13.41 576	13.70 579	18.00 580	15.15 577	20.31 577	24.47 581	14.56 585	8.84 577	66.24 590	117.79 590	155.41 593	11.40 580

xxxxx1	36.77 587	19.69 581	24.00 577	62.46 590	66.77 590	27.30 583	39.89 586	20.40 580	18.80 582	14.18 579	13.11 576	17.29 576	17.30 580	21.62 581	27.81 584	13.61 582	18.98 588	111.36 591	133.25 591	28.84 585	38.64 588

tt_ll	36.77 587	19.69 581	24.00 577	62.46 590	66.77 590	27.30 583	39.89 586	20.40 580	18.80 582	14.18 579	13.11 576	17.29 576	17.30 580	21.62 581	27.81 584	13.61 582	18.98 588	111.36 591	133.25 591	28.84 585	38.64 588

ff	36.77 587	19.69 581	24.00 577	62.46 590	66.77 590	27.30 583	39.89 586	20.40 580	18.80 582	14.18 579	13.11 576	17.29 576	17.30 580	21.62 581	27.81 584	13.61 582	18.98 588	111.36 591	133.25 591	28.84 585	38.64 588

test_example2	176.82 594	204.75 594	198.54 594	188.58 594	191.23 594	151.28 594	169.77 593	97.63 594	125.81 594	179.94 594	183.74 593	158.20 594	139.14 594	192.16 594	198.12 594	203.48 594	236.37 594	163.71 594	173.22 594	217.79 594	162.95 594

ccccc		430.66 595		506.24 595	500.20 595	349.93 595		384.19 595		330.97 595		370.48 595		498.75 595		557.84 595	430.47 595	334.14 595	290.91 595	547.74 595

Low-res two-view benchmark