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

S2M2_XL	0.22 1	0.36 72	1.33 41	0.20 2	0.13 11	0.16 1	0.11 2	0.27 2	0.18 1	0.16 1	0.20 15	0.15 16	0.14 10	0.21 1	0.22 16	0.11 197	0.09 99	0.10 128	0.08 51	0.10 48	0.08 1

SGD-Stereo	0.23 2	0.31 26	0.87 4	0.23 20	0.11 1	0.40 55	0.16 31	0.33 6	0.40 40	0.20 8	0.19 11	0.18 38	0.17 27	0.38 56	0.17 1	0.11 197	0.06 1	0.08 28	0.07 30	0.10 48	0.09 3

FlowAnything_test	0.25 3	0.41 114	0.71 1	0.28 90	0.17 59	0.37 40	0.20 74	0.39 15	0.28 2	0.25 41	0.20 15	0.21 55	0.17 27	0.28 6	0.26 75	0.13 292	0.10 129	0.14 347	0.16 296	0.17 166	0.16 56

LGtest1	0.26 4	0.43 128	0.82 2	0.23 20	0.21 138	0.31 16	0.11 2	0.36 9	0.43 55	0.24 34	0.18 7	0.16 28	0.14 10	0.30 11	0.28 98	0.10 108	0.16 242	0.08 28	0.06 8	0.10 48	0.42 241

DEFOM-Stereo	0.26 4	0.61 216	1.22 28	0.24 30	0.14 17	0.49 122	0.18 52	0.31 3	0.31 5	0.20 8	0.18 7	0.15 16	0.14 10	0.42 83	0.19 5	0.08 15	0.06 1	0.08 28	0.06 8	0.09 30	0.16 56

S2M2	0.27 6	0.32 39	1.41 52	0.24 30	0.17 59	0.24 5	0.09 1	0.36 9	0.50 97	0.17 3	0.25 53	0.22 58	0.17 27	0.27 5	0.29 109	0.16 379	0.12 176	0.11 195	0.12 205	0.15 123	0.12 17

rvit_stereo_0083	0.28 7	0.37 84	0.88 5	0.28 90	0.18 77	0.28 8	0.22 116	0.40 20	0.58 161	0.25 41	0.30 86	0.27 106	0.27 161	0.38 56	0.25 60	0.14 329	0.12 176	0.13 311	0.10 119	0.13 89	0.14 34

LG-Stereo_L2	0.29 8	0.42 118	0.97 8	0.36 256	0.25 202	0.31 16	0.22 116	0.40 20	0.28 2	0.19 5	0.12 2	0.13 1	0.12 3	0.44 89	0.23 33	0.08 15	0.49 365	0.08 28	0.06 8	0.08 17	0.58 335

rvit_stereo_0081	0.29 8	0.46 152	1.13 22	0.28 90	0.17 59	0.32 19	0.22 116	0.45 45	0.58 161	0.25 41	0.26 60	0.26 95	0.22 92	0.36 49	0.25 60	0.14 329	0.10 129	0.11 195	0.10 119	0.13 89	0.11 14

rvit_stereo_0082	0.29 8	0.46 152	1.13 22	0.28 90	0.17 59	0.32 19	0.22 116	0.45 45	0.58 161	0.25 41	0.26 60	0.26 95	0.22 92	0.36 49	0.25 60	0.14 329	0.10 129	0.11 195	0.10 119	0.13 89	0.11 14

LG-Stereo_L1	0.30 11	0.42 118	0.97 8	0.35 237	0.28 245	0.28 8	0.21 98	0.39 15	0.30 4	0.19 5	0.12 2	0.13 1	0.12 3	0.45 91	0.22 16	0.08 15	0.71 410	0.08 28	0.06 8	0.08 17	0.51 299

MLG-Stereo_test3	0.31 12	0.44 141	1.03 13	0.48 370	0.40 350	0.36 36	0.13 7	0.39 15	0.46 71	0.28 74	0.19 11	0.17 33	0.12 3	0.25 3	0.18 2	0.09 44	0.53 374	0.08 28	0.06 8	0.09 30	0.45 270

trnet	0.31 12	0.31 26	1.65 77	0.20 2	0.12 4	0.55 191	0.15 23	0.50 82	0.51 104	0.28 74	0.34 119	0.24 76	0.21 84	0.34 35	0.24 43	0.11 197	0.07 9	0.08 28	0.05 1	0.09 30	0.12 17

GLC_STEREO	0.31 12	0.30 20	1.80 91	0.29 109	0.12 4	0.41 61	0.20 74	0.39 15	0.42 49	0.26 57	0.31 97	0.25 85	0.19 59	0.36 49	0.26 75	0.09 44	0.11 158	0.12 250	0.10 119	0.13 89	0.15 43

CREStereo	0.31 12	0.35 68	1.66 79	0.19 1	0.13 11	0.55 191	0.17 40	0.50 82	0.50 97	0.28 74	0.34 119	0.24 76	0.21 84	0.34 35	0.23 33	0.11 197	0.07 9	0.08 28	0.05 1	0.10 48	0.12 17
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
DEFOM-Stereo_RVC	0.32 16	0.40 108	1.21 25	0.35 237	0.16 37	0.29 11	0.16 31	0.59 142	0.56 147	0.20 8	0.20 15	0.17 33	0.26 146	0.40 67	0.38 194	0.09 44	0.08 45	0.08 28	0.25 394	0.12 72	0.43 249

CASnet	0.32 16	0.40 108	1.80 91	0.28 90	0.11 1	0.47 111	0.19 60	0.45 45	0.47 78	0.39 120	0.31 97	0.23 66	0.17 27	0.31 15	0.21 10	0.11 197	0.06 1	0.15 376	0.12 205	0.16 143	0.08 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
3.75w	0.33 18	0.27 3	1.02 12	0.22 10	0.21 138	0.44 86	0.16 31	0.47 59	0.33 6	0.25 41	0.21 22	0.13 1	0.18 46	0.54 149	0.24 43	0.08 15	1.14 456	0.07 1	0.08 51	0.07 1	0.56 325

RAStereo	0.33 18	0.81 302	2.22 188	0.27 74	0.18 77	0.25 6	0.20 74	0.45 45	0.38 24	0.21 13	0.26 60	0.20 47	0.16 23	0.26 4	0.26 75	0.10 108	0.08 45	0.10 128	0.08 51	0.13 89	0.09 3

rvit_stereo_0080	0.33 18	0.77 286	1.43 53	0.24 30	0.18 77	0.34 27	0.27 240	0.58 133	0.51 104	0.25 41	0.27 66	0.27 106	0.22 92	0.32 25	0.27 85	0.14 329	0.10 129	0.10 128	0.10 119	0.15 123	0.17 64

whm_eth	0.33 18	0.77 286	1.43 53	0.24 30	0.18 77	0.34 27	0.27 240	0.58 133	0.51 104	0.25 41	0.27 66	0.27 106	0.22 92	0.32 25	0.27 85	0.14 329	0.10 129	0.10 128	0.10 119	0.15 123	0.17 64

CES	0.33 18	0.32 39	1.46 57	0.25 42	0.50 388	0.40 55	0.20 74	0.48 64	0.48 82	0.22 20	0.29 77	0.26 95	0.19 59	0.35 45	0.22 16	0.09 44	0.07 9	0.08 28	0.05 1	0.16 143	0.54 317

3.5w_stereo	0.34 23	0.33 51	1.17 24	0.21 4	0.15 26	0.40 55	0.14 15	0.46 52	0.36 15	0.23 25	0.25 53	0.15 16	0.19 59	0.80 251	0.24 43	0.07 4	1.02 443	0.07 1	0.07 30	0.07 1	0.52 306

castereo	0.34 23	0.48 158	1.00 11	0.25 42	0.29 253	0.41 61	0.27 240	0.76 218	0.49 87	0.23 25	0.30 86	0.24 76	0.31 210	0.29 9	0.29 109	0.09 44	0.20 284	0.09 73	0.31 434	0.12 72	0.44 265

rvit_stereo_0081_aga	0.34 23	0.67 234	1.79 89	0.27 74	0.20 124	0.34 27	0.21 98	0.43 33	0.48 82	0.26 57	0.28 72	0.27 106	0.21 84	0.33 29	0.25 60	0.14 329	0.11 158	0.11 195	0.10 119	0.14 112	0.18 73

CAS++	0.34 23	0.39 101	1.90 113	0.25 42	0.18 77	0.32 19	0.20 74	0.78 232	0.44 64	0.31 88	0.31 97	0.21 55	0.16 23	0.34 35	0.20 7	0.15 360	0.13 192	0.13 311	0.10 119	0.15 123	0.14 34
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
LoS_RVC	0.34 23	0.38 94	1.96 127	0.27 74	0.35 315	0.43 79	0.22 116	0.43 33	0.34 8	0.24 34	0.34 119	0.23 66	0.28 175	0.34 35	0.22 16	0.08 15	0.07 9	0.07 1	0.05 1	0.10 48	0.35 194

LoS	0.34 23	0.35 68	1.88 110	0.25 42	0.13 11	0.53 167	0.20 74	0.50 82	0.53 127	0.26 57	0.28 72	0.37 164	0.24 114	0.40 67	0.25 60	0.10 108	0.08 45	0.08 28	0.06 8	0.15 123	0.10 7
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
DilatedVolume-Stereo	0.35 29	0.38 94	1.21 25	0.26 59	0.20 124	0.41 61	0.18 52	0.43 33	0.38 24	0.37 109	0.35 126	0.29 121	0.24 114	0.64 190	0.55 279	0.09 44	0.19 269	0.08 28	0.11 167	0.12 72	0.50 292

2w_stereo	0.35 29	0.30 20	0.99 10	0.23 20	0.13 11	0.41 61	0.20 74	0.54 106	0.37 17	0.28 74	0.23 41	0.13 1	0.23 108	0.69 210	0.24 43	0.06 1	1.07 447	0.07 1	0.19 343	0.07 1	0.64 358

1w_stereo	0.35 29	0.28 5	0.86 3	0.24 30	0.17 59	0.44 86	0.22 116	0.60 149	0.43 55	0.27 67	0.30 86	0.14 8	0.26 146	0.61 176	0.25 60	0.07 4	0.79 415	0.07 1	0.06 8	0.08 17	0.79 408

tt45	0.35 29	0.80 298	1.46 57	0.26 59	0.17 59	0.55 191	0.22 116	0.44 39	0.39 34	0.24 34	0.26 60	0.25 85	0.18 46	0.64 190	0.36 180	0.09 44	0.08 45	0.10 128	0.08 51	0.24 296	0.29 151

999	0.35 29	0.74 277	1.38 45	0.27 74	0.18 77	0.50 132	0.23 153	0.40 20	0.41 42	0.21 13	0.33 112	0.23 66	0.18 46	0.74 231	0.37 186	0.09 44	0.08 45	0.09 73	0.08 51	0.26 338	0.26 132

MGS-Stereo	0.35 29	0.48 158	1.99 132	0.26 59	0.14 17	0.41 61	0.22 116	0.41 24	0.48 82	0.24 34	0.51 228	0.25 85	0.18 46	0.33 29	0.22 16	0.10 108	0.08 45	0.09 73	0.08 51	0.47 493	0.10 7

MaDis-Stereo	0.35 29	0.89 331	2.15 171	0.25 42	0.29 253	0.29 11	0.17 40	0.47 59	0.41 42	0.21 13	0.22 32	0.28 113	0.21 84	0.32 25	0.31 135	0.10 108	0.09 99	0.10 128	0.08 51	0.11 61	0.12 17

CroCo-Stereo	0.35 29	0.71 259	1.67 81	0.32 167	0.17 59	0.19 2	0.21 98	0.79 241	0.54 132	0.22 20	0.25 53	0.55 285	0.22 92	0.28 6	0.28 98	0.10 108	0.08 45	0.08 28	0.07 30	0.12 72	0.10 7
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
PMTNet	0.35 29	0.38 94	1.75 85	0.21 4	0.14 17	0.57 220	0.24 179	0.48 64	0.44 64	0.28 74	0.32 109	0.26 95	0.24 114	0.41 76	0.24 43	0.42 506	0.07 9	0.08 28	0.05 1	0.18 191	0.15 43

AdaDepth	0.36 38	0.43 128	1.65 77	0.26 59	0.22 151	0.46 99	0.16 31	0.31 3	0.53 127	0.21 13	0.20 15	0.14 8	0.18 46	0.37 52	0.21 10	0.07 4	0.67 399	0.08 28	0.24 385	0.10 48	0.74 392

water-stereo	0.36 38	0.61 216	1.58 67	0.25 42	0.14 17	0.38 48	0.18 52	0.44 39	0.35 10	0.31 88	0.35 126	0.28 113	0.25 134	0.45 91	0.38 194	0.12 245	0.09 99	0.09 73	0.08 51	0.11 61	0.74 392

asd	0.36 38	0.28 5	1.21 25	0.23 20	0.19 108	0.41 61	0.14 15	0.37 12	0.34 8	0.26 57	0.21 22	0.15 16	0.19 59	0.91 274	0.20 7	0.10 108	1.14 456	0.07 1	0.08 51	0.08 17	0.71 383

IGEV	0.36 38	0.34 59	1.03 13	0.21 4	0.24 193	0.42 74	0.16 31	0.38 14	0.41 42	0.37 109	0.22 32	0.14 8	0.12 3	0.63 183	0.40 201	0.08 15	0.73 412	0.08 28	0.53 514	0.09 30	0.52 306

MLG-Stereo_test1	0.36 38	0.45 149	1.50 63	0.24 30	0.35 315	0.45 91	0.13 7	0.36 9	0.51 104	0.20 8	0.10 1	0.18 38	0.12 3	0.33 29	0.18 2	0.08 15	1.36 486	0.08 28	0.06 8	0.09 30	0.47 277

LG-Stereo	0.36 38	0.61 216	1.37 44	0.26 59	0.37 333	0.43 79	0.20 74	0.55 116	0.44 64	0.25 41	0.30 86	0.50 254	0.17 27	0.30 11	0.37 186	0.10 108	0.18 263	0.11 195	0.10 119	0.24 296	0.43 249

fffft	0.36 38	0.70 255	1.51 64	0.25 42	0.15 26	0.42 74	0.24 179	0.46 52	0.42 49	0.22 20	0.19 11	0.20 47	0.16 23	0.47 100	0.69 336	0.07 4	0.09 99	0.10 128	0.08 51	0.30 384	0.45 270
1: 1. 1
SMoEStereo_RVC	0.36 38	0.83 305	1.48 61	0.26 59	0.15 26	0.46 99	0.22 116	0.40 20	0.43 55	0.23 25	0.24 45	0.21 55	0.18 46	0.47 100	0.59 296	0.07 4	0.07 9	0.10 128	0.08 51	0.24 296	0.42 241

rvit_0105_6	0.36 38	0.55 195	1.48 61	0.31 146	0.18 77	0.35 32	0.26 222	0.56 122	0.66 231	0.26 57	0.29 77	0.33 148	0.26 146	0.41 76	0.27 85	0.18 413	0.16 242	0.15 376	0.13 227	0.15 123	0.25 124

UniTT-Stereo	0.36 38	0.66 233	2.43 242	0.28 90	0.24 193	0.30 13	0.18 52	0.35 7	0.36 15	0.26 57	0.37 136	0.18 38	0.18 46	0.33 29	0.30 116	0.11 197	0.08 45	0.09 73	0.08 51	0.25 318	0.09 3

xyz-stereo-finetune	0.37 48	0.90 337	1.23 29	0.22 10	0.12 4	0.53 167	0.26 222	0.57 129	0.58 161	0.30 85	0.33 112	0.29 121	0.24 114	0.60 171	0.62 310	0.09 44	0.08 45	0.10 128	0.08 51	0.13 89	0.14 34

ours_stereo	0.37 48	0.67 234	1.63 75	0.30 129	0.50 388	0.35 32	0.22 116	0.41 24	0.38 24	0.21 13	0.32 109	0.23 66	0.17 27	0.47 100	0.22 16	0.08 15	0.09 99	0.10 128	0.08 51	0.24 296	0.77 399

Pointernet	0.37 48	0.31 26	1.91 116	0.25 42	0.37 333	0.47 111	0.15 23	0.67 180	0.52 116	0.23 25	0.30 86	0.28 113	0.20 74	0.32 25	0.23 33	0.10 108	0.24 305	0.07 1	0.13 227	0.10 48	0.51 299

knoymous	0.37 48	0.34 59	1.83 96	0.25 42	0.18 77	0.45 91	0.24 179	0.60 149	0.40 40	0.42 132	0.39 148	0.54 276	0.25 134	0.41 76	0.29 109	0.12 245	0.08 45	0.12 250	0.07 30	0.13 89	0.20 88

sCroCo_RVC	0.37 48	0.39 101	2.38 219	0.35 237	0.27 231	0.31 16	0.22 116	0.49 68	0.48 82	0.23 25	0.34 119	0.25 85	0.24 114	0.35 45	0.25 60	0.15 360	0.17 255	0.12 250	0.11 167	0.15 123	0.15 43

depthmonostereo	0.38 53	0.68 243	1.59 71	0.48 370	0.14 17	0.41 61	0.19 60	0.52 89	0.42 49	0.26 57	0.29 77	0.31 133	0.29 193	0.64 190	0.33 158	0.09 44	0.10 129	0.09 73	0.08 51	0.10 48	0.50 292

MLG-Stereo	0.38 53	0.43 128	1.46 57	0.24 30	0.42 368	0.44 86	0.13 7	0.42 29	0.51 104	0.27 67	0.14 5	0.17 33	0.13 8	0.35 45	0.18 2	0.08 15	1.45 502	0.08 28	0.06 8	0.09 30	0.47 277

rvit_stereo_ft	0.38 53	1.01 362	1.86 107	0.33 189	0.21 138	0.28 8	0.27 240	0.59 142	0.55 141	0.24 34	0.28 72	0.28 113	0.27 161	0.35 45	0.28 98	0.14 329	0.09 99	0.11 195	0.11 167	0.14 112	0.31 169

CroCo-Stereo Lap2	0.38 53	0.91 341	2.02 138	0.33 189	0.38 342	0.23 4	0.21 98	0.63 167	0.51 104	0.23 25	0.28 72	0.29 121	0.23 108	0.34 35	0.28 98	0.10 108	0.09 99	0.10 128	0.08 51	0.22 273	0.15 43

CREStereo++_RVC	0.38 53	0.37 84	2.47 281	0.25 42	0.16 37	0.54 178	0.15 23	0.42 29	0.57 154	0.37 109	0.52 237	0.24 76	0.19 59	0.31 15	0.27 85	0.09 44	0.06 1	0.08 28	0.30 427	0.09 30	0.22 102
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
4.5_new	0.39 58	0.29 8	1.25 31	0.22 10	0.16 37	0.40 55	0.17 40	0.43 33	0.37 17	0.27 67	0.22 32	0.15 16	0.14 10	1.04 295	0.23 33	0.09 44	1.49 504	0.07 1	0.14 250	0.09 30	0.62 347

4.5w-stereo	0.39 58	0.29 8	1.25 31	0.22 10	0.16 37	0.40 55	0.17 40	0.43 33	0.37 17	0.27 67	0.22 32	0.15 16	0.14 10	1.04 295	0.23 33	0.09 44	1.49 504	0.07 1	0.14 250	0.09 30	0.62 347

3.25w_new	0.39 58	0.30 20	1.27 33	0.21 4	0.22 151	0.37 40	0.14 15	0.46 52	0.38 24	0.25 41	0.21 22	0.16 28	0.19 59	0.71 219	0.23 33	0.07 4	1.41 494	0.07 1	0.35 464	0.07 1	0.80 411

3.25w	0.39 58	0.30 20	1.27 33	0.21 4	0.22 151	0.37 40	0.14 15	0.46 52	0.38 24	0.25 41	0.21 22	0.16 28	0.19 59	0.71 219	0.23 33	0.07 4	1.41 494	0.07 1	0.35 464	0.07 1	0.80 411

monsters	0.39 58	0.39 101	1.04 15	0.24 30	0.32 290	0.42 74	0.13 7	0.49 68	0.35 10	0.27 67	0.21 22	0.14 8	0.15 17	0.60 171	0.43 219	0.09 44	1.09 450	0.07 1	0.70 532	0.07 1	0.65 361

111111	0.39 58	0.28 5	0.93 7	0.33 189	0.42 368	0.43 79	0.13 7	0.48 64	0.39 34	0.24 34	0.31 97	0.18 38	0.17 27	0.43 85	0.23 33	0.09 44	1.32 483	0.08 28	0.06 8	0.25 318	1.00 459

castereo++	0.39 58	0.83 305	1.38 45	0.29 109	0.18 77	0.53 167	0.20 74	0.57 129	0.58 161	0.20 8	0.27 66	0.32 140	0.17 27	0.34 35	0.22 16	0.09 44	0.54 377	0.09 73	0.29 417	0.15 123	0.52 306

mms	0.39 58	0.63 225	1.31 40	0.34 214	0.65 441	0.32 19	0.22 116	0.39 15	0.39 34	0.27 67	0.31 97	0.23 66	0.17 27	0.57 158	0.22 16	0.08 15	0.21 293	0.10 128	0.08 51	0.24 296	1.16 472

fffy	0.39 58	0.67 234	1.57 66	0.45 358	0.52 394	0.37 40	0.22 116	0.45 45	0.35 10	0.21 13	0.30 86	0.26 95	0.20 74	0.45 91	0.24 43	0.08 15	0.29 327	0.10 128	0.08 51	0.25 318	0.77 399

CAS	0.39 58	0.31 26	1.79 89	0.81 474	0.34 307	0.51 140	0.23 153	0.49 68	0.42 49	0.23 25	0.31 97	0.20 47	0.17 27	0.30 11	0.25 60	0.77 530	0.06 1	0.07 1	0.05 1	0.10 48	0.41 236

TANstereo	0.39 58	0.70 255	2.48 287	0.23 20	0.12 4	0.54 178	0.16 31	0.41 24	0.47 78	0.45 151	0.51 228	0.26 95	0.22 92	0.34 35	0.21 10	0.10 108	0.10 129	0.08 28	0.07 30	0.09 30	0.18 73

2.5w	0.40 69	0.31 26	1.07 17	0.23 20	0.16 37	0.39 52	0.19 60	0.50 82	0.39 34	0.23 25	0.23 41	0.13 1	0.17 27	0.73 227	0.24 43	0.07 4	1.53 510	0.07 1	0.46 498	0.07 1	0.92 442

monsterstereo	0.40 69	0.43 128	1.07 17	0.26 59	0.27 231	0.39 52	0.14 15	0.55 116	0.37 17	0.28 74	0.27 66	0.14 8	0.13 8	0.67 202	0.44 225	0.07 4	1.12 454	0.07 1	0.81 542	0.08 17	0.53 312

xyz-stereo-finetune2	0.40 69	0.89 331	1.40 48	0.22 10	0.12 4	0.58 231	0.23 153	0.55 116	0.50 97	0.33 95	0.47 191	0.30 125	0.41 287	0.81 255	0.60 300	0.09 44	0.07 9	0.11 195	0.09 82	0.12 72	0.12 17

rvit_0105_4	0.40 69	0.64 228	1.98 130	0.31 146	0.18 77	0.37 40	0.29 281	0.64 171	0.67 244	0.28 74	0.32 109	0.36 159	0.28 175	0.45 91	0.27 85	0.18 413	0.16 242	0.15 376	0.14 250	0.15 123	0.25 124

XX-TBD	0.40 69	1.04 371	2.49 293	0.35 237	0.13 11	0.51 140	0.17 40	0.44 39	0.52 116	0.38 115	0.51 228	0.23 66	0.19 59	0.31 15	0.25 60	0.10 108	0.07 9	0.08 28	0.06 8	0.09 30	0.18 73

asda	0.41 74	0.31 26	1.23 29	0.22 10	0.17 59	0.43 79	0.16 31	0.46 52	0.38 24	0.25 41	0.20 15	0.15 16	0.20 74	0.99 287	0.23 33	0.10 108	1.49 504	0.07 1	0.23 381	0.08 17	0.88 434

qwe	0.41 74	0.29 8	1.29 37	0.22 10	0.22 151	0.41 61	0.15 23	0.49 68	0.38 24	0.28 74	0.23 41	0.14 8	0.15 17	0.94 279	0.24 43	0.08 15	1.47 503	0.07 1	0.25 394	0.08 17	0.76 395

LG-G_1	0.41 74	0.43 128	1.62 73	0.50 389	0.35 315	0.50 132	0.12 4	0.47 59	0.44 64	0.33 95	0.20 15	0.19 43	0.15 17	0.94 279	0.21 10	0.09 44	0.61 389	0.08 28	0.06 8	0.09 30	0.87 432

LG-G	0.41 74	0.43 128	1.62 73	0.50 389	0.35 315	0.50 132	0.12 4	0.47 59	0.44 64	0.33 95	0.20 15	0.19 43	0.15 17	0.94 279	0.21 10	0.09 44	0.61 389	0.08 28	0.06 8	0.09 30	0.87 432

WCG-NET	0.41 74	0.80 298	1.77 86	0.25 42	0.13 11	0.43 79	0.24 179	0.42 29	0.59 172	0.38 115	0.41 159	0.26 95	0.24 114	0.37 52	0.24 43	0.08 15	0.81 421	0.08 28	0.07 30	0.26 338	0.31 169

MIF-Stereo (partial)	0.41 74	0.71 259	2.67 370	0.27 74	0.24 193	0.32 19	0.17 40	0.56 122	0.46 71	0.26 57	0.37 136	0.25 85	0.26 146	0.46 95	0.35 177	0.11 197	0.08 45	0.12 250	0.10 119	0.21 256	0.15 43

s12784h	0.41 74	0.34 59	2.17 174	0.24 30	0.11 1	0.64 334	0.24 179	0.85 298	0.70 294	0.45 151	0.54 263	0.28 113	0.27 161	0.51 132	0.27 85	0.11 197	0.06 1	0.09 73	0.06 8	0.16 143	0.14 34

Gwc-CoAtRS	0.41 74	0.37 84	2.06 147	0.28 90	0.41 356	0.48 117	0.19 60	0.64 171	0.49 87	0.45 151	0.39 148	0.57 296	0.26 146	0.37 52	0.28 98	0.09 44	0.19 269	0.09 73	0.31 434	0.11 61	0.25 124

2.25w	0.42 82	0.30 20	1.12 20	0.22 10	0.15 26	0.36 36	0.13 7	0.45 45	0.37 17	0.26 57	0.27 66	0.14 8	0.19 59	0.91 274	0.36 180	0.07 4	1.38 489	0.07 1	0.67 531	0.07 1	0.91 438

Any-RAFT	0.42 82	0.33 51	1.89 112	0.28 90	0.21 138	0.69 380	0.21 98	0.83 276	0.60 178	0.45 151	0.43 165	0.62 317	0.30 204	0.48 113	0.24 43	0.11 197	0.40 350	0.08 28	0.06 8	0.10 48	0.16 56

R-Stereo Train	0.42 82	0.31 26	2.51 299	0.30 129	0.18 77	0.56 198	0.25 205	0.82 265	0.41 42	0.57 283	0.67 374	0.33 148	0.24 114	0.34 35	0.33 158	0.10 108	0.08 45	0.09 73	0.07 30	0.09 30	0.18 73

RAFT-Stereo	0.42 82	0.31 26	2.51 299	0.30 129	0.18 77	0.56 198	0.25 205	0.82 265	0.41 42	0.57 283	0.67 374	0.33 148	0.24 114	0.34 35	0.33 158	0.10 108	0.08 45	0.09 73	0.07 30	0.09 30	0.18 73
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
4.25_new	0.43 86	0.29 8	1.40 48	0.23 20	0.19 108	0.41 61	0.17 40	0.44 39	0.38 24	0.34 102	0.22 32	0.15 16	0.18 46	1.06 298	0.30 116	0.10 108	1.44 498	0.07 1	0.32 443	0.07 1	0.93 444

4.5w_new	0.43 86	0.29 8	1.40 48	0.23 20	0.19 108	0.41 61	0.17 40	0.44 39	0.38 24	0.34 102	0.22 32	0.15 16	0.18 46	1.06 298	0.30 116	0.10 108	1.44 498	0.07 1	0.32 443	0.07 1	0.93 444

4.25w-stereo	0.43 86	0.29 8	1.40 48	0.23 20	0.19 108	0.41 61	0.17 40	0.44 39	0.38 24	0.34 102	0.22 32	0.15 16	0.18 46	1.06 298	0.30 116	0.10 108	1.44 498	0.07 1	0.32 443	0.07 1	0.93 444

rvit_0105_5	0.43 86	0.73 267	2.10 160	0.31 146	0.18 77	0.41 61	0.31 308	0.69 188	0.67 244	0.32 92	0.34 119	0.38 170	0.30 204	0.42 83	0.30 116	0.18 413	0.16 242	0.15 376	0.15 274	0.15 123	0.30 160

plain	0.43 86	0.73 267	2.80 414	0.28 90	0.19 108	0.33 25	0.21 98	0.63 167	0.50 97	0.24 34	0.38 142	0.24 76	0.25 134	0.48 113	0.32 145	0.12 245	0.08 45	0.13 311	0.09 82	0.43 478	0.13 22

CASS	0.43 86	0.34 59	2.01 135	0.33 189	0.17 59	0.54 178	0.24 179	0.71 204	0.52 116	0.62 342	0.55 274	0.40 183	0.41 287	0.43 85	0.33 158	0.17 400	0.10 129	0.14 347	0.11 167	0.18 191	0.23 111
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
DCANet-4	0.43 86	0.32 39	2.31 207	0.26 59	0.14 17	0.51 140	0.22 116	0.84 285	0.78 375	0.55 253	0.48 199	0.28 113	0.37 243	0.40 67	0.37 186	0.10 108	0.07 9	0.09 73	0.07 30	0.08 17	0.43 249

Patchmatch Stereo++	0.43 86	0.36 72	2.44 250	0.48 370	0.17 59	0.61 286	0.26 222	0.53 95	0.61 183	0.48 168	0.43 165	0.43 195	0.28 175	0.56 154	0.30 116	0.12 245	0.08 45	0.12 250	0.10 119	0.17 166	0.13 22
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
PSM-adaLoss	0.43 86	0.36 72	2.44 250	0.48 370	0.18 77	0.61 286	0.28 253	0.53 95	0.61 183	0.48 168	0.43 165	0.43 195	0.28 175	0.49 126	0.30 116	0.12 245	0.08 45	0.12 250	0.10 119	0.17 166	0.13 22

ROB_FTStereo_v2	0.43 86	0.36 72	2.44 250	0.49 383	0.17 59	0.61 286	0.28 253	0.53 95	0.61 183	0.48 168	0.43 165	0.44 210	0.28 175	0.48 113	0.30 116	0.12 245	0.08 45	0.12 250	0.10 119	0.17 166	0.13 22

ROB_FTStereo	0.43 86	0.36 72	2.44 250	0.48 370	0.18 77	0.61 286	0.26 222	0.53 95	0.61 183	0.48 168	0.43 165	0.43 195	0.28 175	0.51 132	0.30 116	0.12 245	0.08 45	0.12 250	0.10 119	0.17 166	0.13 22

HUI-Stereo	0.43 86	0.36 72	2.45 268	0.48 370	0.18 77	0.61 286	0.27 240	0.53 95	0.61 183	0.48 168	0.43 165	0.44 210	0.28 175	0.47 100	0.30 116	0.12 245	0.08 45	0.12 250	0.10 119	0.17 166	0.13 22

iGMRVC	0.43 86	0.36 72	2.44 250	0.48 370	0.18 77	0.61 286	0.27 240	0.53 95	0.61 183	0.48 168	0.43 165	0.43 195	0.28 175	0.57 158	0.31 135	0.12 245	0.08 45	0.12 250	0.10 119	0.17 166	0.13 22

iRAFT	0.43 86	0.36 72	2.44 250	0.48 370	0.17 59	0.61 286	0.26 222	0.53 95	0.61 183	0.48 168	0.43 165	0.43 195	0.28 175	0.56 154	0.30 116	0.12 245	0.08 45	0.12 250	0.10 119	0.17 166	0.13 22

RAFT-IKP	0.43 86	0.36 72	2.44 250	0.48 370	0.16 37	0.60 266	0.28 253	0.53 95	0.61 183	0.48 168	0.43 165	0.43 195	0.28 175	0.51 132	0.31 135	0.12 245	0.08 45	0.12 250	0.10 119	0.17 166	0.13 22

DIP-Stereo	0.43 86	0.50 170	2.21 186	0.27 74	0.18 77	0.63 322	0.17 40	0.94 369	0.58 161	0.49 184	0.48 199	0.30 125	0.30 204	0.40 67	0.31 135	0.10 108	0.08 45	0.10 128	0.08 51	0.15 123	0.33 179
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
3w_stereo	0.44 102	0.29 8	1.53 65	0.23 20	0.20 124	0.37 40	0.22 116	0.53 95	0.41 42	0.25 41	0.21 22	0.13 1	0.22 92	0.90 272	0.24 43	0.06 1	1.52 509	0.07 1	0.44 493	0.08 17	0.83 422

WCG-NET（raft）	0.44 102	0.97 355	1.78 88	0.24 30	0.17 59	0.43 79	0.24 179	0.42 29	0.52 116	0.38 115	0.35 126	0.46 231	0.25 134	0.41 76	0.26 75	0.08 15	1.08 448	0.08 28	0.08 51	0.27 352	0.40 227

GMStereo_Zeroshot	0.44 102	0.44 141	1.84 99	0.44 351	0.20 124	0.52 158	0.19 60	0.60 149	0.54 132	0.58 289	0.59 310	0.63 321	0.29 193	0.59 165	0.34 169	0.16 379	0.09 99	0.16 396	0.09 82	0.26 338	0.26 132

GMStereo	0.44 102	1.32 438	2.65 358	0.28 90	0.16 37	0.42 74	0.22 116	0.48 64	0.63 206	0.41 126	0.36 130	0.26 95	0.25 134	0.41 76	0.30 116	0.14 329	0.08 45	0.10 128	0.12 205	0.17 166	0.13 22
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
CFNet-RSSM	0.44 102	0.36 72	2.38 219	0.28 90	0.43 372	0.53 167	0.20 74	0.86 309	0.52 116	0.44 147	0.36 130	0.53 269	0.26 146	0.40 67	0.27 85	0.09 44	0.08 45	0.09 73	0.38 479	0.10 48	0.22 102

tg	0.45 107	0.83 305	1.85 103	0.29 109	0.16 37	0.57 220	0.18 52	0.60 149	0.56 147	0.37 109	0.44 177	0.38 170	0.24 114	0.48 113	0.28 98	0.09 44	0.30 328	0.11 195	0.11 167	0.44 482	0.77 399

rvit_stereo_0075_2	0.45 107	0.45 149	2.60 337	0.34 214	0.32 290	0.41 61	0.21 98	0.60 149	0.54 132	0.39 120	0.51 228	0.40 183	0.29 193	0.46 95	0.31 135	0.21 450	0.15 227	0.22 460	0.15 274	0.18 191	0.33 179

IGEV-BASED-STEREO-	0.45 107	1.36 455	1.30 38	0.24 30	0.12 4	0.33 25	0.20 74	0.41 24	0.37 17	0.32 92	0.21 22	0.16 28	0.14 10	0.29 9	0.62 310	0.55 517	1.42 497	0.11 195	0.13 227	0.25 318	0.56 325

RCA-Stereo	0.45 107	0.38 94	1.80 91	0.27 74	0.25 202	0.58 231	0.23 153	0.84 285	0.66 231	0.42 132	0.44 177	0.28 113	0.35 233	0.31 15	0.21 10	0.09 44	1.01 438	0.09 73	0.07 30	0.21 256	0.53 312

BUS	0.45 107	0.32 39	1.58 67	0.31 146	0.22 151	0.91 469	0.23 153	1.05 461	0.67 244	0.64 363	0.53 244	0.65 334	0.32 218	0.48 113	0.34 169	0.13 292	0.10 129	0.14 347	0.12 205	0.13 89	0.15 43

AnonymousM	0.45 107	0.49 162	1.83 96	0.29 109	0.15 26	0.53 167	0.22 116	0.64 171	0.66 231	0.47 165	0.33 112	0.30 125	0.25 134	0.49 126	0.29 109	0.12 245	0.27 324	0.71 530	0.37 475	0.12 72	0.41 236

sAnonymous2	0.45 107	0.88 326	2.97 442	0.31 146	0.25 202	0.34 27	0.28 253	0.56 122	0.49 87	0.25 41	0.30 86	0.23 66	0.29 193	0.31 15	0.22 16	0.12 245	0.09 99	0.12 250	0.13 227	0.38 448	0.43 249

CroCo_RVC	0.45 107	0.88 326	2.97 442	0.31 146	0.25 202	0.34 27	0.28 253	0.56 122	0.49 87	0.25 41	0.30 86	0.23 66	0.29 193	0.31 15	0.22 16	0.12 245	0.09 99	0.12 250	0.13 227	0.38 448	0.43 249

2.75w_new	0.46 115	0.32 39	1.39 47	0.21 4	0.19 108	0.40 55	0.18 52	0.51 88	0.39 34	0.27 67	0.21 22	0.13 1	0.20 74	1.10 307	0.44 225	0.07 4	1.58 513	0.07 1	0.61 528	0.07 1	0.82 421

MLG-Stereo_test2	0.46 115	0.49 162	1.77 86	0.79 470	0.70 450	0.63 322	0.12 4	0.37 12	0.48 82	0.39 120	0.15 6	0.24 76	0.10 1	0.46 95	0.20 7	0.16 379	1.21 463	0.08 28	0.06 8	0.09 30	0.66 363

rvit_0105_3	0.46 115	0.86 320	2.24 192	0.33 189	0.19 108	0.44 86	0.35 351	0.74 211	0.70 294	0.38 115	0.38 142	0.41 189	0.33 223	0.46 95	0.32 145	0.19 430	0.17 255	0.17 413	0.18 325	0.15 123	0.22 102

RAFT-Stereo-weight	0.46 115	0.37 84	1.60 72	0.29 109	0.51 391	0.57 220	0.22 116	0.84 285	0.67 244	0.48 168	0.38 142	0.36 159	0.17 27	0.39 60	0.27 85	0.09 44	1.28 475	0.09 73	0.07 30	0.09 30	0.41 236

Selective-RAFT	0.46 115	0.48 158	1.88 110	0.32 167	0.16 37	0.61 286	0.19 60	0.66 177	0.62 194	0.28 74	0.30 86	0.41 189	0.33 223	0.51 132	0.32 145	0.11 197	1.09 450	0.09 73	0.35 464	0.19 222	0.37 203

ProNet	0.46 115	0.60 210	1.85 103	0.35 237	0.67 443	0.49 122	0.25 205	0.53 95	0.57 154	0.21 13	0.24 45	0.22 58	0.20 74	0.52 136	0.22 16	0.09 44	0.47 361	0.10 128	0.09 82	0.23 289	1.33 494

CRE-IMP	0.46 115	0.31 26	2.40 228	0.53 400	0.17 59	0.79 433	0.68 486	0.54 106	0.66 231	0.47 165	0.43 165	0.44 210	0.26 146	0.43 85	0.33 158	0.12 245	0.07 9	0.12 250	0.09 82	0.17 166	0.23 111

HI	0.47 122	0.82 303	2.49 293	0.29 109	0.22 151	0.45 91	0.20 74	0.59 142	0.43 55	0.59 308	0.59 310	0.65 334	0.45 329	0.48 113	0.40 201	0.08 15	0.09 99	0.10 128	0.11 167	0.24 296	0.20 88

CoSv	0.47 122	0.82 303	2.49 293	0.29 109	0.22 151	0.45 91	0.20 74	0.59 142	0.43 55	0.59 308	0.59 310	0.65 334	0.45 329	0.48 113	0.40 201	0.08 15	0.09 99	0.10 128	0.11 167	0.24 296	0.20 88

MonSter	0.47 122	0.29 8	1.07 17	0.22 10	0.18 77	0.51 140	0.14 15	0.49 68	0.35 10	0.26 57	0.18 7	0.15 16	0.11 2	0.88 269	0.47 241	0.06 1	2.11 543	0.07 1	0.81 542	0.07 1	1.01 460

RSM	0.47 122	0.51 177	1.36 42	1.37 517	1.04 498	0.37 40	0.21 98	0.52 89	0.55 141	0.23 25	0.28 72	0.28 113	0.17 27	0.40 67	0.22 16	0.09 44	0.24 305	0.09 73	0.35 464	0.24 296	0.80 411

test_4	0.47 122	0.80 298	2.15 171	0.36 256	0.29 253	0.59 251	0.28 253	0.50 82	0.42 49	0.43 140	0.76 428	0.39 174	0.22 92	0.73 227	0.49 255	0.08 15	0.18 263	0.11 195	0.15 274	0.29 375	0.27 139

DeepStereo_RVC	0.47 122	0.37 84	2.19 179	0.55 409	0.18 77	0.60 266	0.58 457	0.52 89	0.62 194	0.49 184	0.45 180	0.39 174	0.85 474	0.47 100	0.34 169	0.12 245	0.08 45	0.11 195	0.09 82	0.15 123	0.19 79

cross-raft	0.47 122	0.34 59	2.17 174	0.70 458	0.84 471	0.50 132	0.35 351	0.74 211	0.43 55	0.44 147	0.45 180	0.63 321	0.25 134	0.37 52	0.27 85	0.08 15	0.14 209	0.10 128	0.23 381	0.11 61	0.27 139

iRaftStereo_RVC	0.47 122	0.84 310	1.91 116	0.29 109	0.15 26	0.53 167	0.20 74	0.58 133	0.50 97	0.37 109	0.43 165	0.42 194	0.23 108	0.38 56	0.28 98	0.09 44	0.70 407	0.12 250	0.11 167	0.43 478	0.77 399

Anonymous3	0.47 122	0.49 162	2.61 342	0.33 189	0.25 202	0.72 394	0.32 319	0.80 247	0.60 178	0.36 106	0.41 159	0.33 148	0.29 193	0.46 95	0.30 116	0.19 430	0.18 263	0.13 311	0.13 227	0.18 191	0.22 102

CFNet_pseudo	0.47 122	0.50 170	2.19 179	0.26 59	0.20 124	0.56 198	0.22 116	0.80 247	0.62 194	0.50 203	0.56 287	0.68 360	0.47 350	0.53 143	0.33 158	0.11 197	0.10 129	0.15 376	0.10 119	0.18 191	0.33 179

ccs_rob	0.47 122	0.50 170	2.19 179	0.26 59	0.20 124	0.56 198	0.22 116	0.80 247	0.62 194	0.50 203	0.56 287	0.68 360	0.47 350	0.53 143	0.33 158	0.11 197	0.10 129	0.16 396	0.10 119	0.18 191	0.33 179

IGEV-Stereo+	0.48 133	0.32 39	1.43 53	0.26 59	0.46 383	0.30 13	0.13 7	0.32 5	0.57 154	0.80 442	0.24 45	0.19 43	0.19 59	0.57 158	0.46 236	0.10 108	1.36 486	0.08 28	0.22 376	0.46 489	1.04 464

RSM++	0.48 133	0.52 181	1.27 33	1.62 532	1.27 522	0.39 52	0.20 74	0.49 68	0.56 147	0.22 20	0.25 53	0.24 76	0.17 27	0.39 60	0.23 33	0.09 44	0.11 158	0.09 73	0.35 464	0.29 375	0.80 411

testlalala2	0.48 133	0.34 59	2.53 305	0.65 443	0.56 407	0.57 220	0.20 74	0.84 285	0.63 206	0.42 132	0.54 263	0.45 222	0.21 84	0.30 11	0.26 75	0.10 108	0.13 192	0.09 73	0.29 417	0.12 72	0.31 169

H2IRNET	0.48 133	1.04 371	2.57 326	0.31 146	0.19 108	0.54 178	0.19 60	0.55 116	0.53 127	0.28 74	0.56 287	0.47 240	0.35 233	0.47 100	0.40 201	0.11 197	0.08 45	0.12 250	0.14 250	0.37 440	0.26 132

PCWNet_CMD	0.48 133	0.50 170	2.23 190	0.27 74	0.20 124	0.56 198	0.22 116	0.78 232	0.67 244	0.49 184	0.55 274	0.68 360	0.56 391	0.48 113	0.32 145	0.11 197	0.10 129	0.14 347	0.10 119	0.19 222	0.43 249

DisPM	0.48 133	0.41 114	2.54 310	0.61 431	0.18 77	0.59 251	0.62 471	0.54 106	0.67 244	0.61 329	0.53 244	0.38 170	0.26 146	0.76 235	0.31 135	0.13 292	0.07 9	0.12 250	0.11 167	0.12 72	0.15 43

BSDual-CNN	0.48 133	0.32 39	1.58 67	0.31 146	0.22 151	0.76 413	0.32 319	1.05 461	0.67 244	0.64 363	0.53 244	0.63 321	0.38 253	0.48 113	0.97 397	0.13 292	0.10 129	0.14 347	0.12 205	0.13 89	0.15 43

psmg	0.48 133	0.32 39	1.58 67	0.28 90	0.22 151	0.75 408	0.35 351	0.94 369	0.67 244	0.61 329	0.59 310	0.63 321	0.38 253	0.48 113	0.97 397	0.13 292	0.11 158	0.13 311	0.13 227	0.14 112	0.15 43

dd	0.48 133	1.32 438	2.41 233	0.31 146	0.17 59	0.58 231	0.26 222	0.50 82	0.71 308	0.42 132	0.41 159	0.34 153	0.28 175	0.47 100	0.41 207	0.18 413	0.10 129	0.13 311	0.12 205	0.22 273	0.16 56

GANet-ADL	0.48 133	0.56 198	2.51 299	0.34 214	0.20 124	0.58 231	0.25 205	0.80 247	0.57 154	0.43 140	0.61 327	0.56 292	0.31 210	0.44 89	0.44 225	0.14 329	0.11 158	0.10 128	0.09 82	0.22 273	0.38 212

ICVP	0.48 133	0.33 51	2.37 216	0.34 214	0.22 151	0.60 266	0.55 448	0.79 241	0.53 127	0.45 151	0.60 319	0.49 250	0.36 237	0.55 151	0.46 236	0.16 379	0.16 242	0.14 347	0.11 167	0.16 143	0.32 175
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
SFCPSM	0.48 133	0.39 101	2.30 204	0.28 90	0.27 231	0.70 383	0.32 319	1.00 421	0.69 283	0.50 203	0.52 237	0.43 195	0.36 237	0.53 143	0.44 225	0.12 245	0.09 99	0.12 250	0.16 296	0.18 191	0.23 111

FENet	0.48 133	0.58 202	2.46 276	0.33 189	0.18 77	0.58 231	0.22 116	0.83 276	0.64 216	0.49 184	0.42 162	0.55 285	0.38 253	0.52 136	0.51 262	0.12 245	0.09 99	0.12 250	0.11 167	0.17 166	0.31 169

MSMDNet	0.48 133	0.50 170	2.23 190	0.27 74	0.20 124	0.56 198	0.22 116	0.78 232	0.67 244	0.49 184	0.55 274	0.68 360	0.56 391	0.48 113	0.32 145	0.11 197	0.10 129	0.13 311	0.10 119	0.18 191	0.43 249

AdaStereo	0.48 133	0.44 141	2.18 177	0.36 256	0.20 124	0.59 251	0.29 281	0.97 394	0.74 342	0.52 225	0.55 274	0.61 312	0.33 223	0.52 136	0.44 225	0.18 413	0.08 45	0.17 413	0.11 167	0.18 191	0.24 120
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.
IER	0.49 148	0.73 267	2.12 163	0.27 74	0.25 202	0.65 350	0.27 240	0.76 218	0.59 172	0.56 265	0.59 310	0.60 310	0.53 382	0.64 190	0.44 225	0.12 245	0.09 99	0.11 195	0.11 167	0.18 191	0.15 43

TestStereo	0.49 148	0.88 326	2.38 219	0.30 129	0.16 37	0.43 79	0.25 205	0.55 116	0.46 71	0.38 115	0.46 185	0.34 153	0.28 175	1.96 464	0.28 98	0.11 197	0.08 45	0.12 250	0.09 82	0.15 123	0.13 22

GES	0.49 148	0.54 187	2.37 216	0.31 146	0.19 108	0.61 286	0.30 297	0.93 363	0.52 116	0.49 184	0.53 244	0.40 183	0.43 312	0.59 165	0.67 330	0.16 379	0.11 158	0.12 250	0.10 119	0.20 244	0.30 160

DCANet	0.49 148	0.91 341	2.63 348	0.26 59	0.14 17	0.51 140	0.22 116	0.84 285	0.78 375	0.56 265	0.49 213	0.32 140	0.41 287	0.39 60	0.41 207	0.10 108	0.07 9	0.09 73	0.07 30	0.14 112	0.45 270

4w-stereo	0.50 152	0.26 1	1.86 107	0.22 10	0.30 267	0.38 48	0.14 15	0.41 24	0.35 10	0.25 41	0.21 22	0.14 8	0.20 74	1.18 325	0.33 158	0.09 44	1.56 512	0.07 1	0.72 537	0.07 1	1.23 486

CFNet_ucs	0.50 152	0.55 195	2.28 199	0.27 74	0.22 151	0.58 231	0.23 153	0.90 344	0.69 283	0.54 240	0.64 355	0.68 360	0.44 321	0.55 151	0.34 169	0.14 329	0.12 176	0.16 396	0.11 167	0.19 222	0.38 212

fff	0.50 152	0.90 337	2.63 348	0.25 42	0.15 26	0.51 140	0.22 116	0.85 298	0.82 410	0.55 253	0.48 199	0.31 133	0.65 428	0.39 60	0.37 186	0.10 108	0.07 9	0.09 73	0.07 30	0.08 17	0.43 249

ADStereo(finetuned)	0.50 152	0.91 341	2.43 242	0.26 59	0.14 17	0.51 140	0.22 116	0.84 285	0.78 375	0.56 265	0.49 213	0.32 140	0.75 459	0.40 67	0.40 201	0.10 108	0.07 9	0.09 73	0.07 30	0.13 89	0.45 270

UDGNet	0.50 152	1.36 455	2.44 250	0.37 269	0.19 108	0.58 231	0.23 153	0.49 68	0.69 283	0.42 132	0.39 148	0.34 153	0.29 193	0.55 151	0.32 145	0.25 477	0.10 129	0.37 506	0.19 343	0.30 384	0.17 64

PFNet+	0.50 152	0.43 128	2.54 310	0.49 383	0.18 77	0.58 231	0.76 496	0.54 106	0.72 317	0.56 265	0.48 199	0.39 174	0.26 146	0.94 279	0.33 158	0.14 329	0.09 99	0.14 347	0.13 227	0.12 72	0.16 56

NRIStereo	0.50 152	0.34 59	2.44 250	0.52 396	0.16 37	0.94 475	0.73 494	0.52 89	0.65 223	0.48 168	0.40 157	0.59 303	0.29 193	0.78 244	0.33 158	0.11 197	0.13 192	0.11 195	0.09 82	0.22 273	0.25 124

HCRNet	0.50 152	0.75 282	2.08 150	0.39 306	0.29 253	0.58 231	0.22 116	0.79 241	0.67 244	0.49 184	0.49 213	0.48 248	0.37 243	1.13 316	0.40 201	0.15 360	0.10 129	0.15 376	0.13 227	0.21 256	0.19 79

csc	0.50 152	0.90 337	2.63 348	0.25 42	0.15 26	0.51 140	0.22 116	0.85 298	0.82 410	0.55 253	0.48 199	0.31 133	0.65 428	0.39 60	0.37 186	0.10 108	0.07 9	0.09 73	0.07 30	0.08 17	0.43 249

cscssc	0.50 152	0.90 337	2.63 348	0.25 42	0.15 26	0.51 140	0.22 116	0.85 298	0.82 410	0.55 253	0.48 199	0.31 133	0.65 428	0.39 60	0.37 186	0.10 108	0.07 9	0.09 73	0.07 30	0.08 17	0.43 249

DMCA	0.50 152	0.83 305	1.95 123	0.32 167	0.24 193	0.59 251	0.26 222	0.81 256	0.68 271	0.59 308	0.49 213	0.56 292	0.36 237	0.65 196	0.65 324	0.14 329	0.10 129	0.14 347	0.10 119	0.19 222	0.29 151

ISRNet	0.51 163	0.58 202	1.96 127	0.38 289	0.31 277	0.49 122	0.21 98	0.80 247	0.71 308	0.64 363	0.71 408	0.66 343	0.40 275	0.59 165	0.45 231	0.23 464	0.16 242	0.21 455	0.20 354	0.21 256	0.37 203

UPFNet	0.51 163	0.67 234	2.04 142	0.34 214	0.33 297	0.65 350	0.37 362	0.88 326	0.65 223	0.60 319	0.53 244	0.61 312	0.41 287	0.77 237	0.55 279	0.13 292	0.13 192	0.13 311	0.13 227	0.20 244	0.16 56

rvit_105_1	0.52 165	0.93 350	2.30 204	0.36 256	0.24 193	0.51 140	0.45 412	0.81 256	0.79 388	0.46 162	0.44 177	0.45 222	0.38 253	0.63 183	0.39 199	0.20 441	0.18 263	0.18 432	0.22 376	0.18 191	0.21 95

DCVSM-stereo	0.52 165	0.37 84	2.45 268	0.30 129	0.22 151	0.54 178	0.52 438	0.60 149	0.52 116	0.69 398	0.47 191	0.79 408	0.49 363	0.56 154	0.90 391	0.13 292	0.14 209	0.15 376	0.13 227	0.20 244	0.21 95

ITSA-stereo	0.52 165	0.42 118	1.46 57	0.34 214	0.18 77	0.60 266	0.29 281	0.99 411	0.82 410	0.51 215	0.48 199	0.53 269	0.59 406	1.25 339	0.73 352	0.15 360	0.12 176	0.17 413	0.16 296	0.19 222	0.32 175

gcap-zeroshot	0.52 165	0.86 320	2.38 219	0.32 167	0.60 422	0.70 383	0.20 74	0.78 232	0.58 161	0.44 147	0.36 130	0.81 419	0.24 114	0.53 143	0.30 116	0.10 108	0.35 337	0.09 73	0.31 434	0.09 30	0.40 227

Former-RAFT_DAM_RVC	0.52 165	0.51 177	1.12 20	0.26 59	0.22 151	0.46 99	0.20 74	1.10 486	1.33 522	3.13 563	0.33 112	0.22 58	0.20 74	0.34 35	0.26 75	0.11 197	0.09 99	0.11 195	0.09 82	0.17 166	0.21 95

StereoVision	0.52 165	1.12 388	2.70 391	0.34 214	0.32 290	0.47 111	0.26 222	0.73 209	0.61 183	0.33 95	0.89 462	0.45 222	0.26 146	0.52 136	0.39 199	0.14 329	0.15 227	0.16 396	0.15 274	0.22 273	0.14 34

gwcnet-sp	0.52 165	0.71 259	2.66 362	0.32 167	0.22 151	0.66 363	0.31 308	0.84 285	0.69 283	0.61 329	0.49 213	0.46 231	0.43 312	0.77 237	0.48 246	0.12 245	0.11 158	0.11 195	0.11 167	0.19 222	0.19 79

scenet	0.52 165	0.71 259	2.66 362	0.32 167	0.22 151	0.66 363	0.31 308	0.84 285	0.69 283	0.61 329	0.49 213	0.46 231	0.43 312	0.77 237	0.48 246	0.12 245	0.11 158	0.11 195	0.11 167	0.19 222	0.19 79

ssnet	0.52 165	0.71 259	2.66 362	0.32 167	0.22 151	0.66 363	0.31 308	0.84 285	0.69 283	0.61 329	0.49 213	0.46 231	0.43 312	0.77 237	0.48 246	0.12 245	0.11 158	0.11 195	0.11 167	0.19 222	0.19 79

PSM-softLoss	0.52 165	0.34 59	2.47 281	0.55 409	0.17 59	0.61 286	0.39 378	0.64 171	0.67 244	0.52 225	0.48 199	0.39 174	0.25 134	1.46 370	0.77 364	0.13 292	0.08 45	0.13 311	0.12 205	0.12 72	0.15 43

KMStereo	0.52 165	0.34 59	2.47 281	0.55 409	0.17 59	0.61 286	0.39 378	0.64 171	0.67 244	0.52 225	0.48 199	0.39 174	0.25 134	1.46 370	0.77 364	0.13 292	0.08 45	0.13 311	0.12 205	0.12 72	0.15 43

KYRaft	0.52 165	0.35 68	2.40 228	0.34 214	0.21 138	0.75 408	0.43 399	0.62 159	0.63 206	0.64 363	0.92 468	0.53 269	0.72 448	0.60 171	0.26 75	0.10 108	0.07 9	0.12 250	0.14 250	0.13 89	0.54 317

raftrobust	0.52 165	1.14 392	2.15 171	0.33 189	0.99 489	0.53 167	0.21 98	0.59 142	0.50 97	0.53 234	0.36 130	0.31 133	0.33 223	0.47 100	0.42 212	0.10 108	0.55 380	0.09 73	0.08 51	0.22 273	0.46 275

RALAANet	0.52 165	1.37 460	2.63 348	0.33 189	0.23 181	0.48 117	0.19 60	0.69 188	0.55 141	0.49 184	0.46 185	0.39 174	0.31 210	0.53 143	0.53 271	0.10 108	0.33 335	0.11 195	0.17 314	0.29 375	0.13 22

LG-Stereo_Zeroshot	0.53 179	0.39 101	1.30 38	0.45 358	0.21 138	0.74 405	0.17 40	0.71 204	0.44 64	1.17 499	0.38 142	0.89 453	0.23 108	0.86 262	0.94 395	0.11 197	0.49 365	0.09 73	0.40 483	0.13 89	0.50 292

testlalala	0.53 179	0.36 72	2.40 228	0.29 109	0.35 315	0.60 266	0.22 116	1.02 439	0.63 206	0.56 265	0.40 157	0.32 140	0.21 84	0.33 29	0.27 85	0.10 108	1.73 523	0.09 73	0.24 385	0.08 17	0.43 249

hknet	0.53 179	0.39 101	2.04 142	0.31 146	0.24 193	0.76 413	0.32 319	1.05 461	0.71 308	0.64 363	0.53 244	0.79 408	0.40 275	0.84 259	0.78 368	0.12 245	0.10 129	0.14 347	0.12 205	0.13 89	0.15 43

NF-Stereo	0.53 179	0.33 51	2.55 318	0.55 409	0.16 37	0.61 286	0.43 399	0.70 198	0.70 294	0.50 203	0.47 191	0.37 164	0.26 146	1.44 368	0.78 368	0.12 245	0.07 9	0.12 250	0.10 119	0.13 89	0.17 64

OCTAStereo	0.53 179	0.33 51	2.54 310	0.56 418	0.16 37	0.61 286	0.42 392	0.70 198	0.70 294	0.50 203	0.47 191	0.37 164	0.26 146	1.43 364	0.79 371	0.12 245	0.07 9	0.12 250	0.10 119	0.13 89	0.17 64

RE-Stereo	0.53 179	0.33 51	2.54 310	0.56 418	0.16 37	0.61 286	0.43 399	0.70 198	0.70 294	0.50 203	0.47 191	0.37 164	0.26 146	1.43 364	0.77 364	0.12 245	0.07 9	0.12 250	0.10 119	0.13 89	0.17 64

TVStereo	0.53 179	0.33 51	2.54 310	0.56 418	0.16 37	0.61 286	0.43 399	0.70 198	0.70 294	0.50 203	0.47 191	0.37 164	0.26 146	1.43 364	0.77 364	0.12 245	0.07 9	0.12 250	0.10 119	0.13 89	0.17 64

GMM-Stereo	0.53 179	0.33 51	2.89 432	0.53 400	0.24 193	0.77 423	0.46 418	0.62 159	0.65 223	0.58 289	0.73 415	0.47 240	0.43 312	0.68 207	0.29 109	0.10 108	0.06 1	0.13 311	0.13 227	0.14 112	0.44 265

Prome-Stereo	0.53 179	0.36 72	2.39 226	0.60 425	0.23 181	0.63 322	0.41 385	0.66 177	0.67 244	0.59 308	1.02 485	0.43 195	0.71 447	0.61 176	0.34 169	0.10 108	0.07 9	0.10 128	0.09 82	0.13 89	0.44 265

CoDeX	0.54 188	0.52 181	2.25 195	0.30 129	0.26 218	0.61 286	0.32 319	1.03 447	0.73 322	0.49 184	0.56 287	0.52 266	0.40 275	1.59 396	0.38 194	0.12 245	0.09 99	0.11 195	0.10 119	0.15 123	0.22 102

NINENet	0.54 188	0.40 108	2.19 179	0.55 409	0.26 218	0.91 469	0.23 153	1.05 461	0.77 370	0.54 240	0.57 298	0.65 334	0.32 218	1.22 330	0.34 169	0.16 379	0.13 192	0.16 396	0.11 167	0.16 143	0.14 34

GwcNet-ADL	0.54 188	0.78 292	2.85 427	0.31 146	0.20 124	0.58 231	0.29 281	0.93 363	0.67 244	0.48 168	0.47 191	0.56 292	0.33 223	0.48 113	0.80 373	0.13 292	0.12 176	0.09 73	0.09 82	0.14 112	0.40 227

ACVNet	0.54 188	0.87 322	2.45 268	0.28 90	0.22 151	0.59 251	0.36 359	0.69 188	0.73 322	0.49 184	0.59 310	0.69 371	0.42 300	0.47 100	0.70 338	0.11 197	0.10 129	0.10 128	0.09 82	0.36 432	0.39 220

MIM_Stereo	0.55 192	0.92 346	2.65 358	0.32 167	1.09 506	0.51 140	0.19 60	0.67 180	0.52 116	0.48 168	0.54 263	0.43 195	0.27 161	0.57 158	0.30 116	0.08 15	0.17 255	0.11 195	0.10 119	0.28 365	0.80 411

CSP-Net	0.55 192	0.61 216	1.81 95	0.30 129	0.23 181	0.77 423	0.35 351	0.90 344	0.62 194	0.62 342	0.60 319	0.65 334	0.42 300	1.76 421	0.47 241	0.17 400	0.12 176	0.10 128	0.10 119	0.21 256	0.16 56

RAFT_R40	0.55 192	0.31 26	2.44 250	0.57 422	0.42 368	0.62 308	0.52 438	0.58 133	0.66 231	0.56 265	0.54 263	0.54 276	0.50 368	1.56 383	0.53 271	0.11 197	0.07 9	0.12 250	0.10 119	0.16 143	0.10 7

Pruner-Stereo	0.55 192	0.38 94	2.49 293	1.78 541	0.19 108	0.63 322	0.45 412	0.59 142	0.67 244	0.61 329	0.48 199	0.41 189	0.25 134	0.49 126	0.99 405	0.13 292	0.07 9	0.12 250	0.10 119	0.13 89	0.14 34

MMNet	0.55 192	0.92 346	2.03 139	0.34 214	0.27 231	0.79 433	0.28 253	0.86 309	0.79 388	0.62 342	0.58 305	0.59 303	0.56 391	0.80 251	0.61 307	0.11 197	0.11 158	0.12 250	0.11 167	0.21 256	0.22 102

UCFNet_RVC	0.55 192	1.16 401	2.48 287	0.31 146	0.27 231	0.65 350	0.28 253	0.76 218	0.58 161	0.51 215	0.53 244	0.67 346	0.42 300	0.91 274	0.45 231	0.16 379	0.11 158	0.17 413	0.17 314	0.20 244	0.23 111

HITNet	0.55 192	1.28 433	2.73 399	0.35 237	0.14 17	0.56 198	0.23 153	0.89 335	0.62 194	0.52 225	0.51 228	0.49 250	0.38 253	0.52 136	0.60 300	0.09 44	0.07 9	0.10 128	0.08 51	0.25 318	0.61 345
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
StereoDRNet-Refined	0.55 192	0.61 216	2.07 148	0.34 214	0.21 138	0.68 377	0.26 222	0.87 318	0.73 322	0.70 402	0.69 382	0.74 390	0.45 329	1.10 307	0.62 310	0.12 245	0.09 99	0.14 347	0.14 250	0.27 352	0.24 120
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
MyStereo07	0.56 200	0.68 243	2.42 237	0.30 129	0.41 356	0.61 286	0.31 308	0.58 133	0.72 317	1.17 499	0.26 60	0.20 47	0.27 161	1.28 345	0.28 98	0.09 44	0.59 387	0.12 250	0.21 365	0.16 143	0.48 284

RAFT-Test	0.56 200	0.41 114	2.01 135	0.90 480	1.07 503	0.65 350	0.37 362	0.83 276	0.65 223	0.49 184	0.49 213	0.93 462	0.24 114	0.52 136	0.30 116	0.10 108	0.38 344	0.09 73	0.38 479	0.11 61	0.19 79

PSMNet-ADL	0.56 200	0.47 155	2.03 139	0.35 237	0.22 151	0.67 371	0.27 240	0.77 225	0.58 161	0.43 140	0.53 244	0.70 377	0.45 329	1.89 454	0.64 319	0.16 379	0.13 192	0.11 195	0.13 227	0.15 123	0.51 299

SST-Stereo	0.56 200	0.30 20	2.44 250	0.71 460	0.55 405	0.62 308	0.65 477	0.57 129	0.67 244	0.59 308	0.53 244	0.51 259	0.59 406	1.57 388	0.31 135	0.12 245	0.07 9	0.12 250	0.10 119	0.17 166	0.11 14

RAFT-345	0.56 200	0.37 84	2.68 377	0.40 319	0.34 307	0.58 231	0.41 385	0.49 68	0.70 294	0.51 215	0.99 481	0.43 195	0.28 175	1.56 383	0.81 377	0.10 108	0.07 9	0.11 195	0.09 82	0.11 61	0.09 3

UNet	0.56 200	0.58 202	2.81 418	0.32 167	0.33 297	0.74 405	0.27 240	0.86 309	0.67 244	0.55 253	0.55 274	0.72 382	0.55 389	0.79 247	0.58 292	0.12 245	0.09 99	0.13 311	0.11 167	0.20 244	0.19 79

DN-CSS_ROB	0.56 200	1.64 505	2.75 404	0.42 334	0.22 151	0.57 220	0.19 60	0.79 241	0.66 231	0.46 162	0.62 334	0.41 189	0.32 218	0.73 227	0.49 255	0.12 245	0.08 45	0.14 347	0.13 227	0.38 448	0.17 64

MyStereo05	0.57 207	0.72 264	2.72 394	0.31 146	0.25 202	0.60 266	0.30 297	0.87 318	0.82 410	0.54 240	0.37 136	0.53 269	0.42 300	0.63 183	0.73 352	0.09 44	0.55 380	0.12 250	0.20 354	0.16 143	0.56 325

MyStereo04	0.57 207	0.68 243	2.66 362	0.30 129	0.41 356	0.61 286	0.31 308	0.88 326	0.80 396	0.48 168	0.37 136	0.54 276	0.42 300	0.61 176	0.71 344	0.09 44	0.59 387	0.12 250	0.21 365	0.16 143	0.48 284

Selective-IGEV	0.57 207	0.42 118	1.87 109	1.67 536	1.33 523	0.36 36	0.20 74	0.61 155	0.71 308	0.22 20	0.31 97	0.22 58	0.19 59	0.52 136	0.36 180	0.09 44	0.97 433	0.09 73	0.15 274	0.20 244	0.85 427

SepStereo	0.57 207	0.42 118	1.85 103	0.34 214	0.34 307	0.52 158	0.42 392	0.89 335	0.80 396	0.85 458	0.69 382	0.57 296	0.51 372	1.55 381	0.57 286	0.13 292	0.09 99	0.12 250	0.09 82	0.18 191	0.37 203

111	0.57 207	1.41 466	2.63 348	0.25 42	0.15 26	0.59 251	0.26 222	0.90 344	0.83 417	0.50 203	0.54 263	0.57 296	0.38 253	0.54 149	0.41 207	0.10 108	0.07 9	0.09 73	0.07 30	0.24 296	0.81 418

AFF-stereo	0.57 207	1.51 485	2.59 330	0.33 189	0.23 181	0.51 140	0.21 98	0.69 188	0.68 271	0.49 184	0.63 342	0.49 250	0.34 231	0.50 131	0.37 186	0.08 15	0.54 377	0.10 128	0.10 119	0.40 463	0.60 344

acv_ft	0.57 207	0.87 322	2.45 268	0.33 189	0.41 356	0.63 322	0.29 281	0.86 309	0.73 322	0.64 363	0.59 310	0.69 371	0.45 329	0.47 100	0.68 333	0.11 197	0.10 129	0.10 128	0.09 82	0.43 478	0.39 220

BEATNet_4x	0.57 207	1.16 401	2.56 322	0.35 237	0.16 37	0.56 198	0.25 205	0.91 351	0.64 216	0.55 253	0.53 244	0.59 303	0.43 312	0.67 202	0.76 362	0.12 245	0.09 99	0.12 250	0.09 82	0.23 289	0.58 335

AIO-test1	0.58 215	1.37 460	2.77 409	0.66 448	1.08 504	0.50 132	0.23 153	0.86 309	0.69 283	0.31 88	0.42 162	0.29 121	0.22 92	0.77 237	0.34 169	0.13 292	0.15 227	0.12 250	0.16 296	0.31 393	0.30 160

IGEV-Stereo++	0.58 215	0.29 8	1.66 79	0.37 269	0.53 401	0.47 111	0.13 7	0.54 106	0.37 17	1.02 482	0.25 53	0.17 33	0.22 92	1.04 295	0.27 85	0.08 15	1.98 537	0.08 28	0.06 8	0.17 166	1.92 523

MC-Stereo	0.58 215	0.37 84	2.00 133	0.88 477	0.64 438	0.54 178	0.19 60	0.46 52	0.39 34	0.58 289	0.39 148	0.27 106	0.27 161	0.71 219	0.32 145	0.09 44	1.20 460	0.09 73	0.16 296	0.22 273	1.92 523

RAFT_CTSACE	0.58 215	1.16 401	2.76 407	0.36 256	0.29 253	0.54 178	0.29 281	0.69 188	0.51 104	0.51 215	0.75 425	0.67 346	0.37 243	0.63 183	0.47 241	0.08 15	0.49 365	0.11 195	0.10 119	0.41 470	0.32 175

CRFU-Net	0.58 215	0.42 118	1.90 113	0.49 383	0.27 231	0.83 447	0.35 351	0.94 369	0.54 132	0.65 379	0.60 319	0.78 406	1.34 510	1.00 288	0.51 262	0.17 400	0.14 209	0.17 413	0.10 119	0.19 222	0.20 88

dad	0.58 215	1.35 450	2.39 226	0.31 146	0.20 124	0.62 308	0.26 222	0.56 122	0.79 388	0.66 386	0.64 355	0.64 329	0.36 237	0.87 263	0.48 246	0.28 488	0.15 227	0.40 509	0.18 325	0.24 296	0.22 102

IPLGR	0.58 215	0.64 228	3.12 462	0.37 269	0.18 77	0.62 308	0.54 444	1.06 474	0.69 283	0.73 415	0.46 185	0.50 254	0.44 321	1.12 315	0.31 135	0.10 108	0.08 45	0.11 195	0.09 82	0.21 256	0.20 88

GMOStereo	0.58 215	0.89 331	2.46 276	0.29 109	0.99 489	0.51 140	0.32 319	0.58 133	0.46 71	0.58 289	0.48 199	0.54 276	0.27 161	0.31 15	0.25 60	0.09 44	1.64 516	0.13 311	0.11 167	0.34 413	0.42 241

error version	0.58 215	0.89 331	2.46 276	0.29 109	0.99 489	0.51 140	0.32 319	0.58 133	0.46 71	0.58 289	0.48 199	0.54 276	0.27 161	0.31 15	0.25 60	0.09 44	1.64 516	0.13 311	0.11 167	0.34 413	0.42 241

test-v	0.58 215	0.89 331	2.46 276	0.29 109	0.99 489	0.51 140	0.32 319	0.58 133	0.46 71	0.58 289	0.48 199	0.54 276	0.27 161	0.31 15	0.25 60	0.09 44	1.64 516	0.13 311	0.11 167	0.34 413	0.42 241

test-3	0.58 215	0.43 128	2.44 250	0.52 396	0.59 417	0.46 99	0.23 153	0.77 225	0.49 87	0.52 225	0.29 77	0.44 210	0.22 92	0.59 165	0.97 397	0.08 15	1.27 473	0.10 128	0.35 464	0.29 375	0.62 347

test_1	0.58 215	0.43 128	2.44 250	0.52 396	0.59 417	0.46 99	0.23 153	0.77 225	0.49 87	0.51 215	0.29 77	0.44 210	0.22 92	0.59 165	0.97 397	0.08 15	1.27 473	0.10 128	0.35 464	0.29 375	0.63 353

LCNet	0.58 215	0.43 128	2.42 237	0.91 484	0.22 151	0.95 477	0.29 281	0.62 159	0.64 216	0.52 225	0.55 274	0.41 189	0.75 459	0.84 259	0.27 85	0.10 108	0.07 9	0.12 250	0.18 325	0.97 534	0.40 227

test-2	0.58 215	0.89 331	2.46 276	0.29 109	0.99 489	0.51 140	0.32 319	0.58 133	0.46 71	0.58 289	0.48 199	0.54 276	0.27 161	0.31 15	0.25 60	0.09 44	1.64 516	0.13 311	0.11 167	0.34 413	0.42 241

RAFT-Stereo + iAFF	0.58 215	1.48 481	2.53 305	0.29 109	0.78 464	0.52 158	0.20 74	0.68 185	0.66 231	0.51 215	0.61 327	0.40 183	0.32 218	0.40 67	0.43 219	0.08 15	0.63 395	0.09 73	0.09 82	0.37 440	0.58 335

STTStereo	0.58 215	0.95 352	2.95 440	0.37 269	0.31 277	0.62 308	0.32 319	0.81 256	0.63 206	0.61 329	0.55 274	0.67 346	0.43 312	0.87 263	0.48 246	0.16 379	0.16 242	0.17 413	0.20 354	0.17 166	0.25 124

DeepPruner_ROB	0.58 215	1.06 374	2.68 377	0.30 129	0.26 218	0.63 322	0.31 308	0.83 276	0.51 104	0.62 342	0.56 287	0.65 334	0.39 268	1.06 298	0.56 283	0.19 430	0.14 209	0.14 347	0.14 250	0.24 296	0.33 179

G2L-ROB	0.59 232	1.32 438	2.59 330	0.30 129	0.22 151	0.59 251	0.28 253	0.80 247	0.61 183	0.56 265	0.45 180	0.70 377	0.35 233	1.38 355	0.72 348	0.11 197	0.08 45	0.09 73	0.08 51	0.22 273	0.31 169

MM-Stereo_test3	0.59 232	0.85 315	2.28 199	0.53 400	0.31 277	0.45 91	0.30 297	0.78 232	0.76 357	0.33 95	0.43 165	0.32 140	0.23 108	0.61 176	0.54 276	0.10 108	1.65 520	0.10 128	0.08 51	0.42 473	0.68 372

test_sample2	0.59 232	0.42 118	1.84 99	0.33 189	0.18 77	0.52 158	0.28 253	0.86 309	0.70 294	0.47 165	0.53 244	0.46 231	0.41 287	1.51 377	0.66 327	0.12 245	0.93 431	0.11 195	0.24 385	0.16 143	1.01 460

GCAP-Stereo	0.59 232	1.35 450	2.44 250	0.49 383	1.02 496	0.52 158	0.14 15	0.53 95	0.54 132	0.44 147	0.50 225	0.30 125	0.22 92	0.68 207	0.41 207	0.09 44	1.30 480	0.09 73	0.07 30	0.23 289	0.54 317

TestStereo1	0.59 232	1.21 414	2.63 348	0.40 319	0.60 422	0.56 198	0.34 341	0.82 265	0.73 322	0.45 151	0.63 342	0.36 159	0.42 300	0.66 199	0.42 212	0.10 108	0.32 331	0.12 250	0.10 119	0.34 413	0.52 306

SA-5K	0.59 232	1.21 414	2.63 348	0.40 319	0.60 422	0.56 198	0.34 341	0.82 265	0.73 322	0.45 151	0.63 342	0.36 159	0.42 300	0.66 199	0.42 212	0.10 108	0.32 331	0.12 250	0.10 119	0.34 413	0.52 306

test_3	0.59 232	0.44 141	2.44 250	0.53 400	0.59 417	0.48 117	0.30 297	0.79 241	0.52 116	0.51 215	0.30 86	0.45 222	0.22 92	0.59 165	0.97 397	0.08 15	1.25 468	0.11 195	0.35 464	0.30 384	0.62 347

IRAFT_RVC	0.59 232	0.74 277	2.42 237	0.47 369	0.21 138	0.59 251	0.42 392	0.68 185	0.73 322	0.54 240	0.50 225	0.49 250	0.51 372	1.57 388	1.00 408	0.11 197	0.25 314	0.13 311	0.10 119	0.15 123	0.14 34

MLCV	0.59 232	1.41 466	2.41 233	0.31 146	0.15 26	0.60 266	0.23 153	0.77 225	0.63 206	0.67 388	0.66 369	0.55 285	0.37 243	1.16 320	1.09 421	0.10 108	0.07 9	0.09 73	0.07 30	0.21 256	0.29 151

iResNet	0.59 232	1.09 379	2.54 310	0.44 351	0.18 77	0.65 350	0.29 281	0.89 335	0.75 348	0.59 308	0.64 355	0.43 195	0.39 268	0.73 227	1.24 443	0.11 197	0.08 45	0.09 73	0.08 51	0.21 256	0.40 227

AIO-test2	0.60 242	1.55 488	2.73 399	0.63 436	0.42 368	0.50 132	0.23 153	0.84 285	0.73 322	0.34 102	0.53 244	0.37 164	0.22 92	0.70 212	0.32 145	0.75 528	0.16 242	0.13 311	0.17 314	0.21 256	0.47 277

11t1	0.60 242	0.49 162	2.19 179	0.35 237	0.58 416	0.48 117	0.21 98	0.72 206	0.73 322	0.49 184	0.47 191	0.35 157	0.34 231	0.61 176	0.71 344	0.12 245	1.26 472	0.10 128	0.29 417	0.16 143	1.22 482

RAFT+CT+SA	0.60 242	1.25 427	2.49 293	0.38 289	0.75 456	0.55 191	0.34 341	0.83 276	0.68 271	0.39 120	0.55 274	0.44 210	0.29 193	0.75 233	0.28 98	0.09 44	0.24 305	0.11 195	0.51 511	0.30 384	0.74 392

rafts_anoy	0.60 242	1.33 443	2.59 330	0.53 400	1.09 506	0.49 122	0.25 205	0.67 180	0.53 127	0.41 126	0.38 142	0.33 148	0.30 204	0.68 207	0.41 207	0.10 108	1.13 455	0.13 311	0.15 274	0.20 244	0.29 151

delet	0.60 242	0.84 310	2.45 268	0.33 189	0.35 315	0.73 398	0.46 418	0.89 335	0.80 396	0.58 289	0.62 334	0.67 346	0.51 372	1.14 318	0.64 319	0.12 245	0.12 176	0.13 311	0.14 250	0.22 273	0.29 151

CFNet-ft	0.60 242	1.16 401	2.45 268	0.29 109	0.30 267	0.64 334	0.28 253	0.69 188	0.57 154	0.49 184	0.57 298	0.79 408	0.44 321	1.48 373	0.62 310	0.15 360	0.10 129	0.28 484	0.14 250	0.21 256	0.29 151

CFNet_RVC	0.60 242	1.16 401	2.45 268	0.29 109	0.30 267	0.64 334	0.28 253	0.69 188	0.57 154	0.49 184	0.57 298	0.79 408	0.44 321	1.48 373	0.62 310	0.15 360	0.10 129	0.28 484	0.14 250	0.21 256	0.29 151

iResNet_ROB	0.60 242	1.59 496	2.04 142	0.32 167	0.21 138	0.60 266	0.22 116	0.99 411	0.85 431	0.61 329	0.63 342	0.58 300	0.42 300	1.08 305	0.98 403	0.11 197	0.08 45	0.09 73	0.06 8	0.23 289	0.33 179

DFGA-Net	0.61 250	1.55 488	2.59 330	0.32 167	0.26 218	0.54 178	0.22 116	0.67 180	0.63 206	0.50 203	0.52 237	0.35 157	0.28 175	1.84 441	0.99 405	0.10 108	0.08 45	0.12 250	0.12 205	0.38 448	0.18 73

FoundationStereo	0.61 250	0.37 84	0.91 6	1.96 551	2.40 558	0.20 3	0.16 31	0.26 1	0.86 438	0.16 1	0.12 2	0.19 43	0.17 27	0.58 164	0.32 145	0.10 108	2.98 564	0.08 28	0.06 8	0.07 1	0.20 88

FACV-RUCA	0.61 250	0.44 141	2.11 162	0.43 346	1.73 543	0.49 122	0.28 253	0.74 211	0.68 271	0.41 126	0.53 244	0.34 153	0.64 425	0.41 76	0.33 158	0.13 292	0.11 158	0.62 525	0.12 205	0.72 519	1.02 462

GIP-stereo	0.61 250	0.68 243	1.05 16	0.95 489	1.46 532	0.42 74	0.17 40	0.69 188	0.49 87	0.19 5	0.24 45	0.23 66	0.18 46	0.95 285	0.59 296	0.10 108	1.33 484	0.08 28	0.06 8	0.18 191	2.21 540

test_sample3	0.61 250	0.48 158	2.24 192	0.34 214	0.19 108	0.58 231	0.25 205	0.97 394	0.76 357	0.54 240	0.52 237	0.46 231	0.37 243	1.78 427	0.57 286	0.13 292	0.79 415	0.12 250	0.21 365	0.17 166	0.73 389

test_sample1	0.61 250	0.45 149	1.84 99	0.33 189	0.29 253	0.49 122	0.24 179	0.83 276	0.73 322	0.51 215	0.53 244	0.52 266	0.45 329	1.40 358	0.72 348	0.11 197	0.96 432	0.10 128	0.24 385	0.15 123	1.25 487

testlalala_base	0.61 250	0.35 68	2.44 250	0.35 237	0.33 297	0.55 191	0.21 98	0.88 326	0.41 42	0.41 126	0.39 148	0.31 133	0.24 114	0.33 29	0.36 180	0.98 540	1.61 515	0.09 73	0.22 376	1.11 535	0.68 372

test_5	0.61 250	1.25 427	2.76 407	0.39 306	0.64 438	0.58 231	0.35 351	0.85 298	0.66 231	0.49 184	0.56 287	0.55 285	0.40 275	0.79 247	0.32 145	0.10 108	0.19 269	0.12 250	0.12 205	0.33 406	0.85 427

Sa-1000	0.61 250	1.07 375	2.71 392	0.32 167	0.61 431	0.61 286	0.31 308	1.00 421	0.76 357	0.53 234	0.83 445	0.43 195	0.33 223	0.69 210	0.30 116	0.10 108	0.52 372	0.13 311	0.28 413	0.29 375	0.29 151

SA	0.61 250	1.14 392	2.79 413	0.32 167	0.63 434	0.57 220	0.30 297	0.97 394	0.78 375	0.43 140	0.63 342	0.39 174	0.46 339	0.70 212	0.31 135	0.10 108	0.44 356	0.13 311	0.32 443	0.31 393	0.51 299

DAS	0.61 250	0.42 118	1.85 103	0.34 214	0.34 307	0.52 158	0.42 392	0.89 335	0.80 396	0.85 458	0.69 382	0.57 296	0.51 372	2.38 502	0.57 286	0.13 292	0.09 99	0.12 250	0.09 82	0.18 191	0.37 203

AACVNet	0.61 250	1.13 391	2.47 281	0.37 269	0.21 138	0.57 220	0.25 205	0.75 215	0.55 141	0.56 265	0.60 319	0.66 343	0.44 321	2.11 481	0.49 255	0.14 329	0.11 158	0.14 347	0.11 167	0.35 426	0.23 111

ASMatch	0.61 250	0.47 155	2.72 394	0.91 484	0.36 327	0.56 198	0.24 179	0.54 106	0.67 244	0.48 168	1.20 499	0.47 240	0.65 428	1.33 351	0.93 393	0.10 108	0.08 45	0.11 195	0.11 167	0.10 48	0.17 64

test-1	0.61 250	0.54 187	2.09 154	0.31 146	1.37 525	0.51 140	0.28 253	0.83 276	0.50 97	0.42 132	0.55 274	0.54 276	0.24 114	0.38 56	1.25 444	0.10 108	1.08 448	0.10 128	0.17 314	0.11 61	0.77 399

LMCR-Stereo	0.61 250	1.00 359	2.60 337	0.42 334	0.22 151	0.74 405	0.31 308	1.06 474	0.70 294	0.62 342	0.64 355	0.40 183	0.52 379	0.84 259	1.27 446	0.20 441	0.09 99	0.12 250	0.09 82	0.26 338	0.16 56

GEStereo_RVC	0.61 250	1.19 410	2.61 342	0.48 370	0.25 202	0.63 322	0.37 362	1.05 461	0.79 388	0.55 253	0.55 274	0.59 303	0.44 321	1.10 307	0.48 246	0.16 379	0.11 158	0.12 250	0.11 167	0.27 352	0.43 249

HGLStereo	0.61 250	1.20 412	2.59 330	0.36 256	0.40 350	0.65 350	0.30 297	0.87 318	0.67 244	0.60 319	0.70 395	0.69 371	0.56 391	1.07 304	0.59 296	0.14 329	0.13 192	0.13 311	0.12 205	0.23 289	0.23 111

PSMNet-RSSM	0.61 250	1.19 410	2.43 242	0.33 189	0.25 202	0.59 251	0.28 253	0.88 326	0.65 223	0.54 240	0.62 334	0.69 371	0.46 339	1.67 407	0.50 259	0.15 360	0.10 129	0.14 347	0.16 296	0.20 244	0.28 145

DISCO	0.61 250	0.63 225	1.98 130	0.46 363	0.34 307	0.84 452	0.35 351	0.88 326	0.81 404	0.61 329	0.64 355	1.06 493	0.53 382	1.11 312	0.83 382	0.13 292	0.10 129	0.11 195	0.10 119	0.26 338	0.37 203

DLCB_ROB	0.61 250	0.96 353	2.00 133	0.37 269	0.25 202	0.65 350	0.37 362	0.86 309	0.76 357	0.73 415	0.70 395	0.84 432	0.47 350	1.57 388	0.72 348	0.13 292	0.13 192	0.14 347	0.14 250	0.18 191	0.33 179

G2L-Stereo	0.62 270	1.27 430	2.67 370	0.31 146	0.27 231	0.59 251	0.29 281	0.81 256	0.60 178	0.56 265	0.53 244	0.71 380	0.37 243	1.74 417	0.57 286	0.13 292	0.11 158	0.13 311	0.11 167	0.29 375	0.34 187

test_sample4	0.62 270	0.49 162	2.24 192	0.34 214	0.19 108	0.57 220	0.25 205	0.98 402	0.76 357	0.56 265	0.55 274	0.45 222	0.38 253	1.78 427	0.56 283	0.13 292	0.80 418	0.13 311	0.21 365	0.17 166	0.76 395

qqq1	0.62 270	0.54 187	1.92 118	0.32 167	0.16 37	0.46 99	0.24 179	0.94 369	0.85 431	0.58 289	0.70 395	0.51 259	0.41 287	1.89 454	0.64 319	0.13 292	1.01 438	0.09 73	0.24 385	0.19 222	0.59 340

fff1	0.62 270	0.54 187	1.92 118	0.32 167	0.16 37	0.46 99	0.24 179	0.94 369	0.85 431	0.58 289	0.70 395	0.51 259	0.41 287	1.89 454	0.64 319	0.13 292	1.01 438	0.09 73	0.24 385	0.19 222	0.59 340

LL-Strereo2	0.62 270	1.36 455	2.47 281	1.37 517	0.96 485	0.54 178	0.28 253	0.61 155	0.49 87	0.42 132	0.34 119	0.44 210	0.21 84	0.57 158	0.53 271	0.11 197	0.26 317	0.16 396	0.14 250	0.18 191	0.98 457

4D-IteraStereo	0.62 270	1.29 435	3.04 455	0.27 74	0.30 267	0.46 99	0.26 222	0.54 106	0.51 104	0.41 126	0.31 97	0.39 174	0.19 59	0.53 143	0.65 324	0.09 44	0.47 361	0.12 250	0.11 167	0.21 256	2.14 533

CBFPSM	0.62 270	1.34 446	2.12 163	0.30 129	0.23 181	0.71 388	0.38 372	0.77 225	0.68 271	0.51 215	0.49 213	1.03 485	0.82 468	0.63 183	1.35 451	0.11 197	0.12 176	0.10 128	0.10 119	0.19 222	0.37 203

iinet-f	0.62 270	1.18 407	2.55 318	0.33 189	0.25 202	0.82 445	0.34 341	0.87 318	0.69 283	0.56 265	0.64 355	0.73 388	0.67 437	0.80 251	0.81 377	0.14 329	0.13 192	0.11 195	0.10 119	0.44 482	0.26 132

PFNet	0.62 270	0.42 118	2.69 384	0.43 346	0.55 405	0.62 308	0.27 240	0.64 171	0.72 317	0.61 329	0.56 287	0.45 222	0.33 223	1.86 447	1.12 426	0.28 488	0.09 99	0.12 250	0.16 296	0.26 338	0.27 139

RAFT	0.62 270	1.35 450	2.26 196	0.62 433	0.53 401	0.47 111	0.35 351	0.70 198	0.58 161	0.50 203	0.50 225	0.79 408	0.40 275	0.49 126	0.36 180	0.11 197	0.79 415	0.14 347	0.13 227	0.52 502	0.72 385

raft+_RVC	0.62 270	1.18 407	2.43 242	0.36 256	2.08 552	0.52 158	0.25 205	0.66 177	0.54 132	0.36 106	0.46 185	0.32 140	0.28 175	0.49 126	0.43 219	0.10 108	0.91 429	0.10 128	0.09 82	0.22 273	0.70 381

cf-r	0.62 270	1.27 430	2.99 447	0.34 214	0.28 245	0.60 266	0.28 253	0.82 265	0.70 294	0.55 253	0.61 327	0.77 402	0.41 287	1.32 349	0.52 264	0.13 292	0.09 99	0.11 195	0.12 205	0.22 273	0.27 139

DSFCA	0.62 270	0.77 286	1.95 123	0.29 109	0.29 253	0.79 433	0.86 505	0.81 256	0.73 322	0.73 415	0.66 369	0.67 346	0.57 396	1.17 323	1.03 411	0.16 379	0.15 227	0.13 311	0.14 250	0.19 222	0.28 145

NLCA_NET_v2_RVC	0.62 270	1.15 398	3.11 461	0.39 306	0.37 333	0.60 266	0.28 253	0.87 318	0.64 216	0.63 353	0.56 287	0.71 380	0.45 329	1.08 305	0.52 264	0.15 360	0.12 176	0.14 347	0.15 274	0.18 191	0.25 124
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
MM-Stereo_test1	0.63 284	0.64 228	2.51 299	0.54 407	0.37 333	0.44 86	0.28 253	0.68 185	0.59 172	0.43 140	0.33 112	0.26 95	0.25 134	0.89 271	0.52 264	0.10 108	1.84 526	0.10 128	0.09 82	0.41 470	1.40 502

test_sample5	0.63 284	0.50 170	2.19 179	0.34 214	0.19 108	0.56 198	0.26 222	0.98 402	0.77 370	0.55 253	0.63 342	0.45 222	0.38 253	1.87 451	0.58 292	0.14 329	0.82 423	0.13 311	0.22 376	0.18 191	0.76 395

tta	0.63 284	0.54 187	1.92 118	0.32 167	0.16 37	0.46 99	0.24 179	0.94 369	0.85 431	0.58 289	0.70 395	0.51 259	0.41 287	1.89 454	0.86 386	0.13 292	1.01 438	0.11 195	0.26 402	0.19 222	0.59 340

DualNet	0.63 284	0.50 170	2.19 179	0.34 214	0.19 108	0.56 198	0.26 222	0.98 402	0.77 370	0.56 265	0.66 369	0.45 222	0.38 253	1.87 451	0.58 292	0.14 329	0.82 423	0.13 311	0.22 376	0.18 191	0.76 395

CIPLG	0.63 284	1.59 496	3.16 466	0.79 470	0.31 277	0.62 308	0.57 455	0.82 265	0.68 271	0.58 289	0.63 342	0.43 195	0.31 210	0.48 113	0.42 212	0.12 245	0.20 284	0.13 311	0.13 227	0.36 432	0.21 95

ACRE	0.63 284	1.55 488	3.41 493	0.76 463	0.28 245	0.60 266	0.56 452	0.82 265	0.68 271	0.57 283	0.62 334	0.43 195	0.30 204	0.47 100	0.42 212	0.12 245	0.19 269	0.13 311	0.14 250	0.36 432	0.20 88

HHNet	0.63 284	0.67 234	3.10 460	0.37 269	0.25 202	0.64 334	0.60 464	0.70 198	0.67 244	0.55 253	1.12 495	0.32 140	0.60 414	0.43 85	1.75 478	0.16 379	0.08 45	0.12 250	0.10 119	0.18 191	0.22 102

ac_64	0.63 284	0.77 286	2.71 392	0.37 269	0.34 307	0.64 334	0.30 297	0.86 309	0.67 244	0.58 289	0.53 244	0.88 450	0.48 357	1.84 441	0.71 344	0.15 360	0.12 176	0.12 250	0.12 205	0.21 256	0.25 124

GANet-RSSM	0.63 284	1.14 392	2.67 370	0.38 289	0.26 218	0.59 251	0.29 281	0.81 256	0.56 147	0.50 203	0.57 298	0.67 346	0.50 368	1.91 460	0.50 259	0.14 329	0.10 129	0.24 474	0.12 205	0.36 432	0.28 145

NVstereo2D	0.63 284	0.57 200	2.29 202	0.37 269	0.35 315	0.69 380	0.49 431	0.96 386	0.88 448	0.49 184	0.54 263	0.72 382	0.46 339	1.98 466	0.50 259	0.19 430	0.20 284	0.18 432	0.16 296	0.28 365	0.34 187

G2L-Stereo_test	0.64 294	1.34 446	2.55 318	0.34 214	0.24 193	0.75 408	0.39 378	0.83 276	0.65 223	0.62 342	0.54 263	0.74 390	0.40 275	1.57 388	0.75 358	0.11 197	0.08 45	0.08 28	0.08 51	0.28 365	0.43 249

PSMNet-RUCA	0.64 294	1.12 388	2.61 342	0.59 424	0.56 407	0.64 334	0.37 362	0.89 335	0.72 317	0.53 234	0.68 377	0.53 269	0.43 312	0.61 176	0.46 236	0.35 501	0.19 269	0.44 516	0.29 417	0.49 496	0.35 194

AIO-Stereo	0.64 294	0.60 210	1.63 75	1.31 511	1.45 529	0.38 48	0.20 74	0.55 116	0.83 417	0.31 88	0.31 97	0.23 66	0.15 17	0.39 60	0.63 317	0.10 108	1.25 468	0.09 73	0.41 488	0.21 256	1.73 519

test_sample6	0.64 294	0.51 177	2.17 174	0.35 237	0.18 77	0.56 198	0.27 240	1.00 421	0.80 396	0.56 265	0.66 369	0.47 240	0.39 268	1.95 462	0.60 300	0.14 329	0.80 418	0.13 311	0.21 365	0.18 191	0.78 405

SMFormer	0.64 294	0.54 187	1.92 118	0.32 167	0.16 37	0.46 99	0.24 179	0.94 369	0.85 431	0.58 289	0.70 395	0.51 259	0.41 287	1.89 454	0.86 386	0.13 292	1.01 438	0.11 195	0.26 402	0.17 166	0.84 423

ssnet_v2	0.64 294	0.99 358	2.67 370	0.33 189	0.22 151	0.72 394	0.45 412	1.00 421	0.80 396	0.66 386	0.54 263	0.81 419	0.48 357	0.91 274	1.08 420	0.16 379	0.14 209	0.14 347	0.14 250	0.33 406	0.31 169

IPLGR_C	0.64 294	1.66 508	3.36 481	0.80 472	0.31 277	0.60 266	0.60 464	0.82 265	0.69 283	0.58 289	0.62 334	0.44 210	0.31 210	0.47 100	0.43 219	0.12 245	0.22 296	0.13 311	0.15 274	0.35 426	0.21 95

OMP-Stereo	0.64 294	0.87 322	2.38 219	0.56 418	0.37 333	0.60 266	0.26 222	0.75 215	0.71 308	0.65 379	0.60 319	0.68 360	0.32 218	2.07 474	1.18 433	0.11 197	0.08 45	0.12 250	0.09 82	0.17 166	0.28 145

GwcNet-RSSM	0.64 294	1.38 464	2.69 384	0.33 189	0.26 218	0.60 266	0.32 319	0.84 285	0.73 322	0.56 265	0.65 362	0.72 382	0.42 300	1.78 427	0.60 300	0.14 329	0.10 129	0.12 250	0.13 227	0.26 338	0.26 132

MM-Stereo_test2	0.65 303	0.43 128	2.54 310	0.62 433	0.18 77	0.50 132	0.25 205	0.49 68	0.47 78	0.36 106	0.26 60	0.24 76	0.23 108	0.40 67	0.38 194	0.08 15	2.33 554	0.09 73	0.10 119	0.38 448	2.66 551

test_sample7	0.65 303	0.41 114	2.08 150	0.36 256	0.20 124	0.52 158	0.32 319	0.99 411	0.86 438	0.64 363	0.63 342	0.67 346	0.49 363	1.18 325	0.52 264	0.18 413	1.21 463	0.16 396	0.15 274	0.19 222	1.22 482

ff7	0.65 303	0.58 202	2.09 154	0.39 306	0.60 422	0.56 198	0.23 153	0.49 68	0.62 194	1.00 477	0.24 45	0.20 47	0.24 114	0.71 219	0.24 43	0.09 44	2.09 539	0.10 128	0.18 325	0.24 296	2.22 541

ffff	0.65 303	0.58 202	2.09 154	0.39 306	0.60 422	0.56 198	0.23 153	0.49 68	0.62 194	1.00 477	0.24 45	0.20 47	0.24 114	0.71 219	0.24 43	0.09 44	2.09 539	0.10 128	0.18 325	0.24 296	2.22 541

11t	0.65 303	0.58 202	2.09 154	0.39 306	0.60 422	0.56 198	0.23 153	0.49 68	0.62 194	1.00 477	0.24 45	0.20 47	0.24 114	0.71 219	0.24 43	0.09 44	2.09 539	0.10 128	0.18 325	0.24 296	2.22 541

qqq	0.65 303	0.63 225	2.10 160	0.30 129	0.64 438	0.46 99	0.27 240	0.81 256	0.83 417	0.48 168	0.56 287	0.46 231	0.37 243	1.03 293	0.75 358	0.11 197	1.41 494	0.12 250	0.41 488	0.16 143	1.18 473

ccc-4	0.65 303	0.58 202	2.09 154	0.39 306	0.60 422	0.56 198	0.23 153	0.49 68	0.62 194	1.00 477	0.24 45	0.20 47	0.24 114	0.71 219	0.24 43	0.09 44	2.09 539	0.10 128	0.18 325	0.24 296	2.22 541

x	0.65 303	0.62 223	2.12 163	0.36 256	0.61 431	0.48 117	0.24 179	0.80 247	0.89 453	0.50 203	0.56 287	0.44 210	0.36 237	0.62 182	0.80 373	0.11 197	1.44 498	0.11 195	0.39 482	0.16 143	1.34 496

Wz-Net-LNSev-Ref	0.65 303	1.15 398	2.40 228	0.33 189	0.30 267	0.83 447	0.40 383	0.94 369	0.82 410	0.67 388	0.76 428	0.68 360	0.58 403	1.13 316	1.25 444	0.14 329	0.08 45	0.10 128	0.08 51	0.18 191	0.28 145

iRaft-Stereo_5w	0.65 303	1.35 450	2.21 186	0.30 129	0.63 434	0.49 122	0.28 253	0.78 232	0.64 216	0.41 126	0.61 327	0.62 317	0.46 339	1.79 431	0.48 246	0.10 108	0.25 314	0.11 195	0.12 205	0.40 463	0.94 447

TransformOpticalFlow	0.65 303	0.61 216	2.67 370	0.45 358	0.26 218	0.62 308	0.28 253	0.88 326	0.76 357	0.76 429	0.74 418	0.90 456	0.84 471	1.82 437	0.80 373	0.10 108	0.07 9	0.11 195	0.09 82	0.12 72	0.19 79

IIG-Stereo	0.65 303	0.87 322	2.32 209	0.55 409	0.23 181	0.62 308	0.21 98	0.78 232	0.71 308	0.64 363	0.69 382	0.69 371	0.38 253	2.07 474	1.37 455	0.11 197	0.08 45	0.11 195	0.09 82	0.15 123	0.27 139

DRaft	0.65 303	0.47 155	2.38 219	0.25 42	0.17 59	0.64 334	0.65 477	0.56 122	0.57 154	0.67 388	0.98 478	0.38 170	0.99 493	1.42 363	2.06 495	0.11 197	0.14 209	0.10 128	0.14 250	0.18 191	0.21 95

RAFT-RH_RVC	0.65 303	0.73 267	2.78 411	0.39 306	0.29 253	0.60 266	0.18 52	0.45 45	0.63 206	0.75 425	1.89 526	0.47 240	0.29 193	1.59 396	1.21 437	0.15 360	0.07 9	0.13 311	0.13 227	0.11 61	0.10 7

pcwnet_v2	0.65 303	0.54 187	4.29 541	0.33 189	0.27 231	0.60 266	0.25 205	1.02 439	0.92 461	0.61 329	0.69 382	0.62 317	0.54 384	0.67 202	0.38 194	0.18 413	0.15 227	0.15 376	0.14 250	0.21 256	0.49 290

RALCasStereoNet	0.65 303	1.34 446	2.56 322	0.43 346	0.96 485	0.50 132	0.26 222	0.62 159	0.56 147	0.43 140	0.49 213	0.36 159	0.28 175	0.72 226	0.53 271	0.10 108	1.18 458	0.09 73	0.08 51	0.27 352	1.27 489

ARAFT	0.65 303	1.69 510	3.34 480	0.29 109	0.16 37	0.65 350	0.36 359	0.96 386	0.73 322	0.63 353	0.49 213	0.56 292	0.31 210	1.23 333	0.35 177	0.11 197	0.08 45	0.14 347	0.13 227	0.38 448	0.50 292

psm_up	0.65 303	1.02 364	2.53 305	0.36 256	0.31 277	0.64 334	0.38 372	0.96 386	0.73 322	0.63 353	0.57 298	0.68 360	0.57 396	1.90 459	0.52 264	0.17 400	0.15 227	0.16 396	0.15 274	0.27 352	0.22 102

CFNet	0.65 303	1.45 476	2.27 197	0.34 214	0.25 202	0.64 334	0.23 153	0.93 363	0.79 388	0.48 168	0.59 310	0.58 300	0.40 275	2.28 493	0.63 317	0.13 292	0.09 99	0.15 376	0.14 250	0.34 413	0.26 132

YMNet	0.66 322	0.98 356	2.12 163	0.42 334	0.41 356	0.86 454	0.43 399	0.92 358	0.76 357	0.75 425	0.81 440	0.83 429	0.46 339	0.87 263	1.07 417	0.19 430	0.22 296	0.20 449	0.17 314	0.42 473	0.39 220

YMNet_1	0.66 322	0.98 356	2.12 163	0.42 334	0.41 356	0.86 454	0.43 399	0.92 358	0.76 357	0.75 425	0.81 440	0.83 429	0.46 339	0.87 263	1.07 417	0.19 430	0.22 296	0.20 449	0.17 314	0.42 473	0.39 220

Reg-Stereo(zero)	0.66 322	0.26 1	2.13 169	0.25 42	1.15 514	0.99 480	0.97 515	0.57 129	0.81 404	0.52 225	0.46 185	0.54 276	0.59 406	0.47 100	1.14 428	0.08 15	0.88 427	0.08 28	0.36 473	0.12 72	0.80 411

mmm	0.66 322	0.53 185	1.83 96	0.38 289	0.86 472	0.49 122	0.27 240	0.82 265	0.83 417	0.59 308	0.69 382	0.47 240	0.38 253	0.81 255	0.73 352	0.12 245	1.37 488	0.14 347	0.45 494	0.18 191	1.35 497

Wz-Net-LNSev	0.66 322	1.30 436	2.81 418	0.35 237	0.37 333	0.80 436	0.48 424	0.91 351	0.87 444	0.63 353	0.70 395	0.80 415	0.59 406	0.67 202	0.68 333	0.15 360	0.14 209	0.12 250	0.12 205	0.24 296	0.38 212

AASNet	0.66 322	1.49 483	2.97 442	0.37 269	0.33 297	0.65 350	0.30 297	1.00 421	0.78 375	0.56 265	0.60 319	0.55 285	0.39 268	0.88 269	0.96 396	0.15 360	0.12 176	0.13 311	0.11 167	0.45 485	0.35 194

coex_refinement	0.67 328	1.33 443	2.48 287	0.38 289	0.26 218	0.64 334	0.34 341	0.88 326	0.68 271	0.61 329	0.63 342	0.80 415	0.48 357	1.84 441	1.09 421	0.13 292	0.10 129	0.10 128	0.10 119	0.18 191	0.38 212

DDVS	0.67 328	0.46 152	1.74 84	2.40 556	0.35 315	0.86 454	0.98 516	0.72 206	0.52 116	0.53 234	0.57 298	0.89 453	0.37 243	1.22 330	0.57 286	0.15 360	0.14 209	0.14 347	0.12 205	0.19 222	0.42 241

ACVNet-DCA	0.67 328	0.73 267	2.43 242	0.67 451	0.52 394	0.76 413	0.24 179	0.81 256	0.83 417	0.77 431	0.39 148	0.25 85	0.38 253	0.70 212	0.22 16	0.10 108	2.13 545	0.11 195	0.09 82	0.16 143	1.18 473

fast-acv-ft	0.67 328	1.24 424	3.26 473	0.39 306	0.30 267	0.80 436	0.48 424	0.74 211	0.76 357	0.60 319	0.78 437	0.76 400	0.60 414	0.70 212	0.78 368	0.16 379	0.15 227	0.18 432	0.17 314	0.38 448	0.24 120

ToySt	0.67 328	0.88 326	2.61 342	0.39 306	0.73 453	0.61 286	0.38 372	0.78 232	0.73 322	0.43 140	0.70 395	0.72 382	0.45 329	0.66 199	0.62 310	0.14 329	0.63 395	0.13 311	0.33 457	0.24 296	1.18 473

PSM-AAD	0.67 328	0.29 8	2.41 233	0.37 269	0.23 181	0.86 454	1.15 531	0.62 159	0.66 231	0.64 363	0.71 408	0.67 346	2.90 551	0.65 196	0.32 145	0.10 108	0.08 45	0.17 413	0.15 274	0.14 112	0.34 187

HSM	0.67 328	0.92 346	2.29 202	0.30 129	0.29 253	0.65 350	0.29 281	0.98 402	0.67 244	0.59 308	0.58 305	1.39 520	0.65 428	2.56 514	0.45 231	0.11 197	0.09 99	0.10 128	0.08 51	0.18 191	0.24 120

Occ-G	0.68 335	0.54 187	2.08 150	0.99 497	0.74 454	0.38 48	0.25 205	0.46 52	0.78 375	0.40 124	0.36 130	0.46 231	0.22 92	0.90 272	0.70 338	0.09 44	1.53 510	0.09 73	0.16 296	0.31 393	2.06 529

raft_robust	0.68 335	1.24 424	2.42 237	0.30 129	0.57 412	0.53 167	0.25 205	0.95 383	0.79 388	0.49 184	0.46 185	1.12 503	0.74 455	1.50 376	0.61 307	0.09 44	0.62 394	0.10 128	0.30 427	0.26 338	0.30 160

SACVNet	0.68 335	1.08 378	2.58 328	0.38 289	0.28 245	0.65 350	0.37 362	0.91 351	0.65 223	0.67 388	0.62 334	0.69 371	0.47 350	2.07 474	0.65 324	0.18 413	0.14 209	0.16 396	0.15 274	0.39 457	0.41 236

ADLNet	0.68 335	1.02 364	2.68 377	0.35 237	0.34 307	0.67 371	0.34 341	0.95 383	0.79 388	0.70 402	0.62 334	0.80 415	0.46 339	1.77 424	0.69 336	0.15 360	0.12 176	0.14 347	0.14 250	0.31 393	0.54 317

XPNet_ROB	0.68 335	1.11 386	2.28 199	0.38 289	0.27 231	0.67 371	0.47 422	0.94 369	0.75 348	0.80 442	0.71 408	0.81 419	0.54 384	1.72 414	0.84 383	0.22 456	0.16 242	0.16 396	0.15 274	0.25 318	0.45 270

ETE_ROB	0.68 335	1.09 379	2.32 209	0.38 289	0.26 218	0.69 380	0.51 434	1.49 529	0.75 348	0.81 446	0.71 408	0.85 438	0.51 372	1.39 356	0.70 338	0.17 400	0.14 209	0.19 439	0.16 296	0.24 296	0.35 194

LALA_ROB	0.68 335	1.14 392	2.50 298	0.37 269	0.29 253	0.78 429	0.55 448	0.99 411	0.84 429	0.82 452	0.68 377	0.93 462	0.50 368	1.01 290	0.89 389	0.21 450	0.15 227	0.21 455	0.18 325	0.26 338	0.30 160

SCV	0.69 342	0.68 243	1.95 123	0.90 480	1.04 498	0.49 122	0.24 179	0.98 402	0.73 322	0.54 240	0.31 97	0.24 76	0.20 74	1.32 349	0.26 75	0.11 197	1.59 514	0.09 73	0.32 443	0.34 413	1.58 511

UGAM	0.69 342	0.84 310	2.66 362	0.40 319	0.20 124	0.53 167	0.34 341	0.63 167	0.74 342	0.45 151	0.74 418	0.95 470	0.36 237	2.57 515	0.42 212	0.11 197	0.45 357	0.17 413	0.19 343	0.43 478	0.57 331

STrans-v2	0.69 342	0.62 223	2.66 362	0.28 90	0.23 181	0.57 220	0.32 319	1.01 431	0.77 370	0.92 467	0.84 447	0.88 450	0.92 486	1.81 434	1.19 435	0.10 108	0.07 9	0.10 128	0.09 82	0.12 72	0.30 160

DEmStereo	0.69 342	0.40 108	2.42 237	0.42 334	0.18 77	0.66 363	0.88 508	0.54 106	0.64 216	0.60 319	1.00 482	0.45 222	1.24 508	1.53 379	2.21 506	0.10 108	0.08 45	0.10 128	0.10 119	0.11 61	0.14 34

FADNet-RVC	0.69 342	1.65 506	2.74 402	0.35 237	0.26 218	0.60 266	0.29 281	0.91 351	0.67 244	0.46 162	0.51 228	0.62 317	0.46 339	1.75 419	0.81 377	0.17 400	0.20 284	0.17 413	0.18 325	0.60 509	0.39 220

RASNet	0.69 342	1.05 373	2.59 330	0.37 269	0.47 385	0.66 363	0.33 333	0.82 265	0.76 357	0.51 215	0.65 362	0.93 462	0.62 419	2.20 489	0.80 373	0.14 329	0.09 99	0.09 73	0.11 167	0.18 191	0.37 203

PS-NSSS	0.69 342	1.37 460	2.44 250	0.31 146	0.32 290	0.64 334	0.34 341	1.04 453	0.74 342	0.56 265	0.75 425	0.51 259	0.42 300	2.41 506	0.54 276	0.24 471	0.17 255	0.27 482	0.18 325	0.30 384	0.23 111

MyStereo06	0.70 349	0.72 264	3.51 501	0.31 146	0.25 202	0.60 266	0.30 297	0.90 344	0.67 244	1.48 531	0.53 244	0.84 432	0.57 396	0.60 171	1.11 424	0.09 44	0.55 380	0.12 250	0.20 354	0.16 143	0.56 325

MSKI-zero shot	0.70 349	0.44 141	2.62 347	1.47 524	0.75 456	0.56 198	0.20 74	0.80 247	0.45 70	0.60 319	0.52 237	0.44 210	0.17 27	0.70 212	0.26 75	0.09 44	2.87 562	0.09 73	0.32 443	0.14 112	0.50 292

DMCA-RVC	0.70 349	1.30 436	3.59 508	0.37 269	0.89 476	0.57 220	0.31 308	0.73 209	0.59 172	0.69 398	0.54 263	0.59 303	0.57 396	1.25 339	0.66 327	0.16 379	0.38 344	0.20 449	0.15 274	0.22 273	0.23 111

HSM-Net_RVC	0.70 349	0.40 108	2.45 268	0.27 74	0.19 108	0.68 377	0.30 297	1.29 515	0.73 322	0.73 415	0.70 395	0.77 402	0.45 329	3.73 556	0.46 236	0.13 292	0.09 99	0.10 128	0.09 82	0.13 89	0.32 175
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
ACV-stereo	0.71 353	0.85 315	3.01 449	0.33 189	0.25 202	1.01 483	0.59 460	0.62 159	0.54 132	0.42 132	0.45 180	1.54 527	1.44 518	1.40 358	0.73 352	0.14 329	0.13 192	0.12 250	0.11 167	0.20 244	0.35 194

AE-Stereo	0.71 353	0.32 39	2.44 250	0.44 351	0.50 388	0.58 231	0.23 153	1.08 481	0.67 244	0.67 388	0.51 228	0.47 240	0.24 114	0.63 183	0.32 145	0.09 44	2.15 549	0.11 195	0.45 494	0.22 273	2.01 526

xx1	0.71 353	0.73 267	2.43 242	0.67 451	0.52 394	0.76 413	0.24 179	0.85 298	1.05 496	0.77 431	0.39 148	0.46 231	0.37 243	0.70 212	0.22 16	0.10 108	2.13 545	0.12 250	0.41 488	0.16 143	1.18 473

GrayStereo	0.71 353	0.27 3	2.40 228	0.89 478	0.23 181	0.62 308	1.40 547	0.67 180	0.70 294	0.72 414	0.77 432	0.55 285	3.03 552	0.60 171	0.28 98	0.10 108	0.08 45	0.10 128	0.21 365	0.12 72	0.37 203

FADNet	0.71 353	1.60 500	2.53 305	0.33 189	0.30 267	0.67 371	0.29 281	0.92 358	0.75 348	0.45 151	0.49 213	0.66 343	0.57 396	1.85 445	0.85 384	0.46 513	0.20 284	0.17 413	0.20 354	0.60 509	0.37 203

iResNetv2_ROB	0.71 353	1.90 523	3.48 499	0.43 346	0.22 151	0.60 266	0.29 281	0.96 386	0.78 375	0.60 319	0.65 362	0.60 310	0.46 339	0.80 251	1.21 437	0.12 245	0.08 45	0.10 128	0.07 30	0.44 482	0.33 179

DRN-Test	0.71 353	0.79 296	2.83 422	0.40 319	0.44 373	0.80 436	0.41 385	1.07 478	0.83 417	0.82 452	0.64 355	0.68 360	0.57 396	1.78 427	0.79 371	0.16 379	0.13 192	0.17 413	0.16 296	0.24 296	0.51 299

StereoDRNet	0.71 353	1.24 424	2.56 322	0.42 334	0.45 376	0.73 398	0.46 418	0.98 402	0.81 404	0.77 431	0.56 287	0.74 390	0.48 357	1.69 412	0.91 392	0.15 360	0.14 209	0.15 376	0.15 274	0.26 338	0.51 299

NCCL2	0.71 353	1.32 438	2.30 204	0.44 351	0.31 277	0.71 388	0.67 484	0.89 335	0.69 283	0.70 402	0.61 327	0.85 438	0.54 384	1.58 395	0.70 338	0.20 441	0.17 255	0.66 527	0.25 394	0.26 338	0.38 212

TCMNet	0.72 362	1.15 398	2.78 411	0.51 394	0.52 394	0.73 398	0.39 378	0.94 369	0.78 375	0.60 319	0.68 377	0.63 321	0.46 339	1.71 413	0.72 348	0.18 413	0.19 269	0.23 468	0.18 325	0.40 463	0.56 325

1test111	0.72 362	0.73 267	2.43 242	0.67 451	0.52 394	0.76 413	0.24 179	0.81 256	0.83 417	0.77 431	0.39 148	0.25 85	0.38 253	1.03 293	0.75 358	0.10 108	2.13 545	0.11 195	0.09 82	0.16 143	1.18 473

FAT-Stereo	0.72 362	0.60 210	2.86 429	0.37 269	0.29 253	0.64 334	0.55 448	1.01 431	0.91 459	0.76 429	0.94 470	0.93 462	0.79 465	1.82 437	0.60 300	0.19 430	0.19 269	0.17 413	0.16 296	0.23 289	0.47 277

SCV_C0	0.73 365	0.68 243	2.05 145	1.50 528	0.92 480	0.45 91	0.20 74	0.96 386	0.71 308	0.65 379	0.33 112	0.31 133	0.20 74	1.25 339	0.52 264	0.09 44	1.68 521	0.08 28	0.30 427	0.27 352	1.52 509

MyStereo8	0.73 365	1.16 401	2.89 432	0.53 400	0.34 307	0.71 388	0.20 74	1.87 542	0.59 172	0.53 234	0.66 369	0.50 254	0.33 223	1.27 344	0.62 310	0.10 108	1.19 459	0.10 128	0.21 365	0.21 256	0.61 345

ADLNet2	0.73 365	1.22 419	3.28 475	0.34 214	0.36 327	0.65 350	0.37 362	0.94 369	0.87 444	0.57 283	0.65 362	0.92 457	0.48 357	2.05 472	0.60 300	0.13 292	0.11 158	0.11 195	0.11 167	0.37 440	0.38 212

hitnet-ft	0.73 365	1.09 379	2.59 330	0.28 90	0.22 151	0.71 388	0.36 359	0.89 335	0.67 244	0.58 289	0.83 445	1.03 485	0.94 490	2.31 495	0.70 338	0.23 464	0.14 209	0.41 511	0.13 227	0.24 296	0.28 145

MoCha-V2	0.74 369	0.78 292	2.18 177	1.01 498	1.55 535	0.36 36	0.19 60	0.61 155	0.49 87	0.33 95	0.34 119	0.30 125	0.27 161	1.56 383	0.47 241	0.09 44	1.94 534	0.08 28	0.37 475	0.18 191	1.62 515

IGEV++	0.74 369	0.70 255	2.05 145	1.11 504	1.09 506	0.32 19	0.21 98	0.75 215	0.43 55	0.30 85	0.30 86	0.22 58	0.27 161	0.98 286	0.31 135	0.10 108	2.50 558	0.08 28	0.15 274	0.27 352	2.70 552

cc1	0.74 369	0.73 267	2.43 242	0.67 451	0.52 394	0.76 413	0.24 179	0.85 298	1.05 496	0.77 431	0.39 148	0.25 85	0.38 253	0.70 212	0.22 16	0.10 108	2.13 545	0.11 195	0.09 82	0.25 318	2.20 539

IGEVStereo-DCA	0.74 369	0.74 277	2.09 154	0.76 463	0.77 461	0.45 91	0.23 153	0.49 68	0.62 194	0.71 411	0.22 32	0.30 125	0.28 175	1.29 346	1.53 466	0.10 108	1.50 507	0.10 128	0.18 325	0.24 296	2.22 541

tt1	0.74 369	0.73 267	2.34 212	0.67 451	0.63 434	0.75 408	0.24 179	0.85 298	0.96 477	0.81 446	0.38 142	0.26 95	0.35 233	0.64 190	0.22 16	0.10 108	2.16 550	0.11 195	0.09 82	0.25 318	2.19 536

anonymousa	0.74 369	0.60 210	2.58 328	0.96 490	1.33 523	0.61 286	0.26 222	0.69 188	0.56 147	0.55 253	0.84 447	0.82 424	0.46 339	0.56 154	0.61 307	0.10 108	1.11 453	0.12 250	0.98 552	0.14 112	0.97 455

Wz-Net-MNSev	0.74 369	1.42 471	2.75 404	0.38 289	0.33 297	0.90 468	0.61 469	0.98 402	0.94 469	0.77 431	0.75 425	0.75 395	0.66 435	1.39 356	0.76 362	0.17 400	0.13 192	0.14 347	0.14 250	0.28 365	0.48 284

IPLG	0.74 369	1.09 379	2.87 430	0.36 256	0.21 138	1.63 525	0.60 464	1.39 524	0.63 206	1.39 523	0.51 228	0.40 183	0.86 476	1.40 358	0.37 186	0.09 44	0.07 9	0.14 347	0.12 205	0.34 413	0.23 111

FADNet-RVC-Resample	0.74 369	1.54 487	3.81 520	0.38 289	0.29 253	0.62 308	0.38 372	0.91 351	0.67 244	0.52 225	0.51 228	0.63 321	0.44 321	1.56 383	0.59 296	0.24 471	0.32 331	0.22 460	0.19 343	0.30 384	0.71 383

RP	0.74 369	1.01 362	2.48 287	0.44 351	0.45 376	0.66 363	0.45 412	0.95 383	0.87 444	0.70 402	0.95 473	0.99 477	0.82 468	1.55 381	0.82 380	0.26 481	0.19 269	0.23 468	0.20 354	0.34 413	0.38 212

stereogan	0.74 369	0.68 243	2.82 420	0.40 319	0.40 350	1.05 490	0.42 392	0.99 411	0.96 477	0.78 439	0.86 455	1.15 507	0.73 451	1.57 388	0.56 283	0.20 441	0.19 269	0.20 449	0.16 296	0.37 440	0.34 187

HART	0.75 380	0.75 282	2.22 188	0.94 486	1.59 539	0.30 13	0.19 60	0.72 206	0.85 431	0.30 85	0.52 237	0.39 174	0.16 23	0.81 255	0.43 219	0.08 15	2.61 561	0.10 128	0.07 30	0.36 432	1.61 514

model_zeroshot	0.75 380	0.94 351	2.48 287	1.88 546	0.68 446	0.72 394	0.22 116	1.01 431	0.51 104	1.10 490	0.35 126	0.63 321	0.20 74	0.78 244	0.32 145	0.12 245	1.97 536	0.10 128	0.23 381	0.12 72	0.56 325

Nwc_Net	0.75 380	1.10 384	2.96 441	0.42 334	0.39 344	0.77 423	0.39 378	1.06 474	0.73 322	0.65 379	1.00 482	0.99 477	0.74 455	1.43 364	0.99 405	0.24 471	0.15 227	0.23 468	0.26 402	0.27 352	0.30 160

NOSS_ROB	0.75 380	1.03 368	2.27 197	0.68 456	0.26 218	0.68 377	0.30 297	0.99 411	0.82 410	0.59 308	0.58 305	0.77 402	0.39 268	2.75 532	0.48 246	0.25 477	0.24 305	0.28 484	0.26 402	0.29 375	1.07 467

PSMNet_ROB	0.75 380	1.42 471	2.93 437	0.39 306	0.32 290	0.73 398	0.56 452	0.90 344	0.74 342	0.56 265	0.60 319	0.75 395	0.47 350	2.00 468	1.31 447	0.18 413	0.13 192	0.19 439	0.20 354	0.26 338	0.40 227

z-ln-s-r	0.76 385	1.41 466	2.84 424	0.33 189	0.27 231	0.58 231	0.37 362	0.92 358	0.89 453	0.54 240	0.81 440	0.64 329	0.48 357	2.23 490	1.74 476	0.11 197	0.08 45	0.11 195	0.09 82	0.28 365	0.40 227

DualNet (step1)	0.76 385	0.69 252	2.69 384	0.28 90	0.23 181	0.81 440	0.33 333	0.99 411	0.86 438	0.64 363	0.63 342	0.67 346	0.49 363	1.18 325	0.52 264	0.65 521	1.21 463	0.86 534	0.56 519	0.25 318	0.72 385

DispNO	0.76 385	1.36 455	3.15 465	0.32 167	0.27 231	0.59 251	0.29 281	0.88 326	0.72 317	0.55 253	0.79 439	0.83 429	0.47 350	2.46 508	1.23 441	0.12 245	0.10 129	0.18 432	0.31 434	0.20 244	0.25 124

DCRE	0.76 385	0.80 298	2.31 207	1.05 499	1.18 515	0.63 322	0.26 222	1.03 447	0.59 172	0.52 225	2.12 531	0.44 210	0.27 161	0.41 76	0.53 271	0.09 44	1.02 443	0.10 128	0.32 443	0.16 143	1.47 507

APVNet	0.76 385	1.11 386	3.23 469	0.39 306	0.36 327	0.85 453	0.44 408	0.96 386	0.73 322	0.58 289	0.69 382	0.76 400	0.56 391	2.29 494	0.82 380	0.17 400	0.18 263	0.24 474	0.19 343	0.35 426	0.27 139

GwcNet	0.76 385	1.09 379	3.68 512	0.38 289	0.45 376	0.81 440	0.45 412	0.91 351	0.89 453	0.63 353	0.77 432	0.82 424	0.51 372	1.64 403	0.85 384	0.17 400	0.16 242	0.15 376	0.15 274	0.33 406	0.34 187

AF-Net	0.76 385	1.14 392	2.74 402	0.42 334	0.41 356	0.70 383	0.41 385	1.07 478	0.94 469	0.73 415	1.05 491	1.04 489	0.86 476	1.23 333	1.00 408	0.23 464	0.15 227	0.25 479	0.18 325	0.32 402	0.35 194

ccnet	0.77 392	0.61 216	2.01 135	0.40 319	0.46 383	1.05 490	0.59 460	1.02 439	0.74 342	0.90 464	0.97 475	0.82 424	0.89 481	1.68 411	1.16 432	0.32 496	0.26 317	0.32 497	0.28 413	0.35 426	0.47 277

RYNet	0.77 392	0.91 341	2.36 214	0.37 269	0.41 356	0.88 463	0.44 408	0.99 411	0.88 448	0.65 379	0.54 263	0.92 457	0.61 417	2.70 527	1.23 441	0.15 360	0.14 209	0.17 413	0.14 250	0.27 352	0.55 324

GCAP-BAT	0.78 394	0.38 94	2.37 216	0.98 492	0.60 422	0.77 423	0.22 116	1.13 497	0.51 104	0.80 442	0.90 465	0.81 419	0.25 134	0.77 237	0.88 388	0.10 108	1.94 534	0.09 73	0.50 507	0.17 166	1.35 497

ffm	0.78 394	0.67 234	3.39 486	0.32 167	0.22 151	0.58 231	0.28 253	0.85 298	0.96 477	0.54 240	0.74 418	0.67 346	0.40 275	0.64 190	0.22 16	0.10 108	2.16 550	0.15 376	0.33 457	0.25 318	2.19 536

Syn2CoEx	0.78 394	1.43 474	3.54 505	0.44 351	0.31 277	0.64 334	0.43 399	1.04 453	0.83 417	0.64 363	0.77 432	0.74 390	0.74 455	1.91 460	0.64 319	0.20 441	0.17 255	0.19 439	0.15 274	0.30 384	0.59 340

RGC	0.78 394	1.10 384	2.55 318	0.45 358	0.45 376	0.73 398	0.40 383	1.00 421	0.75 348	0.75 425	1.04 489	1.02 484	0.73 451	1.74 417	1.15 430	0.24 471	0.19 269	0.28 484	0.26 402	0.31 393	0.38 212

HH	0.79 398	0.52 181	2.72 394	1.45 521	0.80 466	0.91 469	0.23 153	0.76 218	0.76 357	0.64 363	0.55 274	0.87 446	0.41 287	0.94 279	0.45 231	0.09 44	1.20 460	0.10 128	0.09 82	0.16 143	2.16 534

HanStereo	0.79 398	0.52 181	2.72 394	1.45 521	0.80 466	0.91 469	0.23 153	0.76 218	0.76 357	0.64 363	0.55 274	0.87 446	0.41 287	0.94 279	0.45 231	0.09 44	1.20 460	0.10 128	0.09 82	0.16 143	2.16 534

FTStereo	0.79 398	0.32 39	2.83 422	0.70 458	0.21 138	0.73 398	1.75 552	0.61 155	0.60 178	1.07 488	1.62 521	1.28 512	2.11 543	0.75 233	0.30 116	0.19 430	0.08 45	0.12 250	0.11 167	0.12 72	0.39 220

RAFT + AFF	0.79 398	1.73 512	2.99 447	0.34 214	0.35 315	0.67 371	0.51 434	1.05 461	0.79 388	0.54 240	0.58 305	0.59 303	0.81 466	1.80 432	1.21 437	0.13 292	0.27 324	0.15 376	0.14 250	0.45 485	0.69 378

AANet_RVC	0.79 398	1.46 478	2.72 394	0.34 214	0.25 202	0.59 251	0.32 319	0.88 326	0.83 417	0.62 342	0.95 473	0.80 415	0.43 312	2.46 508	1.72 474	0.38 503	0.26 317	0.10 128	0.09 82	0.25 318	0.43 249

w-ln-seven-2	0.81 403	1.56 491	3.14 464	0.38 289	0.28 245	0.66 363	0.43 399	0.93 363	0.93 467	0.73 415	0.77 432	0.72 382	0.65 428	1.82 437	1.75 478	0.14 329	0.15 227	0.15 376	0.14 250	0.36 432	0.58 335

aanetorigin	0.81 403	1.03 368	2.64 357	0.44 351	0.44 373	0.59 251	1.00 521	0.59 142	0.70 294	1.54 533	1.22 501	0.82 424	1.08 500	1.06 298	1.07 417	0.18 413	0.15 227	0.17 413	0.21 365	0.53 503	0.65 361

GANetREF_RVC	0.81 403	1.44 475	3.04 455	0.49 383	0.27 231	0.83 447	0.63 472	1.03 447	0.92 461	0.63 353	0.61 327	0.72 382	0.59 406	2.40 504	0.58 292	0.33 498	0.25 314	0.37 506	0.25 394	0.41 470	0.36 202
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
PWC_ROB	0.81 403	1.41 466	2.60 337	0.41 330	0.40 350	0.63 322	0.31 308	1.04 453	0.99 487	0.92 467	1.29 504	0.78 406	0.68 439	1.65 406	1.50 462	0.19 430	0.12 176	0.18 432	0.13 227	0.51 499	0.54 317

AIO-Stereo-zeroshot	0.82 407	0.78 292	3.67 511	0.35 237	0.81 468	1.25 507	0.88 508	1.13 497	0.58 161	0.84 456	0.52 237	1.24 510	0.64 425	0.77 237	0.70 338	0.10 108	0.53 374	0.11 195	0.45 494	0.29 375	0.81 418

test_for_model	0.82 407	1.62 501	2.47 281	1.36 516	1.04 498	0.53 167	0.22 116	0.82 265	0.63 206	0.60 319	0.29 77	0.25 85	0.21 84	0.28 6	0.25 60	0.80 531	1.87 527	0.08 28	0.08 51	1.81 555	1.18 473

HBP-ISP	0.82 407	1.57 492	3.28 475	0.50 389	0.27 231	0.86 454	0.54 444	1.09 483	0.78 375	0.81 446	0.70 395	0.68 360	1.00 494	2.02 469	0.47 241	0.24 471	0.24 305	0.29 492	0.25 394	0.28 365	0.52 306

S-Stereo	0.82 407	0.73 267	3.79 517	0.40 319	0.37 333	0.70 383	0.69 488	1.00 421	1.03 492	0.63 353	0.92 468	0.82 424	0.59 406	2.35 498	0.71 344	0.18 413	0.22 296	0.17 413	0.18 325	0.30 384	0.67 367

CVANet_RVC	0.82 407	1.18 407	3.98 526	0.40 319	0.28 245	0.63 322	0.43 399	0.90 344	0.78 375	1.14 495	0.69 382	0.68 360	0.52 379	2.62 520	0.48 246	0.20 441	0.13 192	0.22 460	0.37 475	0.37 440	0.48 284

PASM	0.82 407	1.00 359	2.68 377	0.52 396	0.48 386	0.65 350	0.59 460	0.83 276	0.89 453	0.82 452	0.73 415	0.89 453	0.68 439	2.39 503	0.73 352	0.35 501	0.37 340	0.36 504	0.41 488	0.45 485	0.51 299

TDLM	0.83 413	1.28 433	2.38 219	0.46 363	0.26 218	0.66 363	0.55 448	0.87 318	0.80 396	2.54 554	0.62 334	0.61 312	0.51 372	2.68 526	0.67 330	0.20 441	0.11 158	0.35 503	0.15 274	0.33 406	0.48 284

PWCDC_ROB	0.83 413	1.57 492	2.63 348	0.48 370	0.37 333	0.78 429	0.29 281	1.04 453	1.36 525	0.63 353	2.05 530	0.64 329	0.70 446	1.10 307	1.20 436	0.33 498	0.14 209	0.15 376	0.12 205	0.63 513	0.46 275

GCST	0.84 415	1.48 481	3.02 451	1.12 507	1.09 506	0.62 308	0.19 60	0.79 241	0.56 147	0.60 319	0.65 362	0.50 254	0.31 210	1.24 335	0.74 357	0.76 529	0.46 358	0.84 533	0.64 529	0.71 518	0.57 331

rrr	0.84 415	0.74 277	3.40 491	0.76 463	0.77 461	0.45 91	0.28 253	1.23 512	0.84 429	0.71 411	0.22 32	0.30 125	0.28 175	1.29 346	1.53 466	0.10 108	1.50 507	0.10 128	0.29 417	0.24 296	1.75 520

GASNet	0.84 415	1.98 526	4.07 530	0.48 370	0.33 297	0.58 231	0.34 341	0.97 394	0.81 404	0.60 319	0.59 310	0.74 390	0.55 389	2.08 477	1.18 433	0.22 456	0.15 227	0.19 439	0.17 314	0.55 505	0.29 151

MaskLacGwcNet_RVC	0.84 415	1.41 466	2.80 414	0.94 486	0.35 315	0.89 465	0.41 385	0.89 335	0.66 231	0.57 283	0.63 342	0.75 395	0.38 253	2.37 499	0.55 279	1.16 547	0.31 330	0.36 504	0.21 365	0.59 508	0.63 353

edge stereo	0.84 415	0.74 277	3.42 496	0.38 289	1.21 517	0.63 322	0.41 385	0.98 402	0.83 417	0.81 446	0.88 460	1.14 505	0.73 451	2.16 486	0.89 389	0.22 456	0.20 284	0.26 481	0.18 325	0.38 448	0.43 249

SHD	0.84 415	1.14 392	2.54 310	0.80 472	0.52 394	0.76 413	0.34 341	1.16 503	1.29 519	1.11 492	0.85 450	0.98 474	0.74 455	1.25 339	1.48 461	0.22 456	0.37 340	0.20 449	0.27 411	0.36 432	0.41 236

XQC	0.84 415	1.32 438	2.61 342	0.78 469	0.44 373	0.89 465	0.53 441	1.16 503	1.07 499	0.85 458	0.69 382	0.92 457	0.73 451	1.40 358	1.44 459	0.24 471	0.35 337	0.23 468	0.26 402	0.45 485	0.39 220

RTSC	0.84 415	1.40 465	2.67 370	0.50 389	0.40 350	0.83 447	0.33 333	1.11 490	1.14 508	0.93 471	0.82 443	0.84 432	0.58 403	1.34 352	1.82 484	0.18 413	0.49 365	0.14 347	0.30 427	0.46 489	0.42 241

PDISCO_ROB	0.84 415	1.46 478	2.84 424	0.65 443	0.59 417	1.17 503	0.48 424	1.19 508	1.08 501	0.67 388	0.72 413	1.00 480	0.61 417	1.24 335	1.05 413	0.38 503	0.18 263	0.28 484	0.24 385	0.58 507	0.44 265

LL-Strereo	0.85 424	1.73 512	3.06 459	0.37 269	0.61 431	0.54 178	0.33 333	1.01 431	0.76 357	0.69 398	0.58 305	0.85 438	0.78 463	2.65 523	0.54 276	0.14 329	0.58 386	0.14 347	0.12 205	0.42 473	1.05 465

Wz-Net-SNSev	0.85 424	1.83 519	3.36 481	0.42 334	0.31 277	0.71 388	0.66 479	1.04 453	0.94 469	0.68 394	0.85 450	0.96 471	0.62 419	1.75 419	1.14 428	0.16 379	0.15 227	0.16 396	0.17 314	0.39 457	0.63 353

DANet	0.85 424	0.68 243	2.41 233	1.18 510	0.48 386	0.77 423	1.23 539	0.93 363	1.53 532	0.90 464	0.72 413	0.97 473	0.57 396	1.86 447	1.05 413	0.18 413	0.16 242	0.19 439	0.16 296	0.26 338	0.67 367
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
w-ln-seven	0.86 427	1.50 484	3.03 454	0.38 289	0.35 315	1.02 485	0.48 424	1.06 474	1.13 506	0.92 467	0.86 455	0.86 445	0.60 414	1.67 407	1.89 487	0.15 360	0.14 209	0.16 396	0.15 274	0.35 426	0.57 331

anonymousdsp	0.86 427	0.59 209	2.65 358	1.33 513	1.25 519	0.56 198	0.23 153	0.54 106	0.71 308	1.13 494	0.25 53	0.22 58	0.24 114	1.24 335	0.24 43	0.09 44	2.34 555	0.10 128	0.18 325	0.25 318	3.12 559

anonymity	0.86 427	0.68 243	1.44 56	0.64 440	0.83 469	0.67 371	0.52 438	0.98 402	0.73 322	0.96 473	0.70 395	0.81 419	0.86 476	1.10 307	1.34 449	0.64 520	0.72 411	0.58 522	1.44 561	0.60 509	0.91 438

IGEV-Stereo	0.86 427	0.60 210	2.65 358	1.35 515	1.25 519	0.56 198	0.23 153	0.54 106	0.71 308	1.14 495	0.25 53	0.22 58	0.24 114	1.24 335	0.24 43	0.09 44	2.34 555	0.10 128	0.18 325	0.25 318	3.13 560
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
UDG	0.86 427	1.57 492	2.80 414	0.68 456	0.59 417	0.78 429	0.38 372	0.97 394	0.74 342	0.63 353	0.70 395	1.01 481	0.68 439	1.02 291	1.22 440	0.45 511	0.34 336	0.89 538	0.51 511	0.73 520	0.58 335

test_xeample3	0.86 427	0.75 282	3.36 481	0.65 443	0.76 459	0.49 122	0.33 333	1.21 511	0.80 396	0.61 329	0.23 41	0.30 125	0.29 193	1.17 323	1.57 469	0.10 108	1.79 524	0.10 128	0.40 483	0.25 318	2.09 530

CBMV	0.86 427	1.00 359	2.82 420	0.35 237	0.21 138	0.78 429	0.78 499	1.05 461	0.87 444	0.90 464	0.74 418	0.87 446	1.89 538	1.67 407	1.38 457	0.19 430	0.20 284	0.21 455	0.19 343	0.28 365	0.84 423
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
FADNet_RVC	0.87 434	1.51 485	2.90 434	0.31 146	0.24 193	0.71 388	0.25 205	1.00 421	0.65 223	0.45 151	0.57 298	0.61 312	0.44 321	1.53 379	0.75 358	0.94 536	0.97 433	0.28 484	1.00 553	0.89 530	1.36 500

MSCF	0.88 435	0.84 310	1.67 81	2.15 552	1.87 546	0.51 140	0.21 98	0.63 167	0.61 183	0.32 92	0.29 77	0.17 33	0.30 204	1.06 298	0.67 330	0.11 197	1.92 529	0.08 28	0.31 434	0.19 222	3.72 564

anonymousdsp2	0.88 435	0.31 26	1.96 127	1.06 500	1.56 536	0.57 220	0.22 116	0.84 285	0.98 484	1.20 506	0.37 136	0.65 334	0.26 146	1.19 328	0.46 236	0.10 108	2.40 557	0.10 128	0.13 227	0.19 222	2.96 556

MIPNet	0.88 435	1.07 375	2.85 427	0.61 431	0.18 77	1.46 515	1.37 543	1.65 535	0.78 375	1.93 539	0.85 450	0.75 395	1.66 528	0.87 263	0.34 169	0.10 108	0.08 45	0.11 195	0.32 443	0.27 352	0.26 132

THIR-Stereo	0.88 435	0.85 315	2.33 211	0.26 59	0.16 37	0.59 251	2.69 558	0.62 159	0.54 132	0.62 342	1.61 520	0.96 471	1.77 534	1.67 407	2.20 505	0.10 108	0.08 45	0.14 347	0.11 167	0.16 143	0.21 95

NCC-stereo	0.88 435	1.22 419	2.97 442	0.60 425	0.45 376	1.88 536	0.48 424	1.04 453	0.75 348	0.70 402	0.85 450	0.93 462	0.84 471	1.81 434	1.51 464	0.28 488	0.19 269	0.23 468	0.31 434	0.27 352	0.35 194

Abc-Net	0.88 435	1.22 419	2.97 442	0.60 425	0.45 376	1.88 536	0.48 424	1.04 453	0.75 348	0.70 402	0.85 450	0.93 462	0.84 471	1.81 434	1.51 464	0.28 488	0.19 269	0.23 468	0.31 434	0.27 352	0.35 194
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
ADCRef	0.88 435	1.45 476	2.68 377	0.38 289	0.35 315	0.95 477	0.51 434	0.92 358	0.81 404	0.89 462	0.84 447	0.61 312	1.35 511	1.26 343	3.38 539	0.14 329	0.12 176	0.17 413	0.19 343	0.28 365	0.34 187

CBMV_ROB	0.88 435	0.75 282	2.73 399	0.36 256	0.22 151	0.76 413	0.47 422	1.05 461	0.81 404	1.06 487	1.04 489	0.88 450	1.36 513	2.17 488	2.03 492	0.23 464	0.24 305	0.27 482	0.25 394	0.27 352	0.73 389

GASTEREO	0.89 443	0.83 305	1.67 81	2.15 552	1.89 547	0.52 158	0.21 98	0.62 159	0.62 194	0.33 95	0.31 97	0.16 28	0.31 210	1.11 312	0.68 333	0.11 197	1.92 529	0.08 28	0.29 417	0.19 222	3.79 565

ttt	0.89 443	0.51 177	2.51 299	0.36 256	0.31 277	0.61 286	0.28 253	1.07 478	0.92 461	0.56 265	0.77 432	0.55 285	0.37 243	2.27 492	3.51 542	0.16 379	1.21 463	0.13 311	0.31 434	0.18 191	1.26 488

AEACV	0.89 443	0.29 8	1.84 99	2.50 557	1.68 541	0.53 167	0.21 98	1.01 431	0.42 49	0.68 394	0.31 97	0.22 58	0.39 268	1.63 400	0.25 60	0.09 44	2.60 559	0.09 73	0.54 516	0.23 289	2.27 546

TRStereo	0.89 443	1.02 364	2.91 435	4.59 569	0.31 277	0.93 473	0.23 153	1.93 546	0.66 231	0.37 109	0.54 263	0.48 248	0.40 275	0.67 202	0.29 109	0.13 292	0.37 340	0.11 195	0.48 503	0.13 89	1.21 480

z-mn7	0.90 447	2.01 530	3.02 451	0.37 269	0.29 253	1.02 485	0.48 424	0.97 394	1.33 522	0.71 411	1.36 512	0.85 438	0.62 419	2.15 484	1.50 462	0.15 360	0.13 192	0.14 347	0.13 227	0.34 413	0.53 312

EGLCR-Stereo	0.90 447	0.31 26	1.90 113	1.60 531	0.95 484	1.14 500	0.42 392	0.85 298	0.43 55	1.74 537	0.21 22	0.27 106	0.17 27	1.56 383	0.30 116	0.10 108	2.60 559	0.10 128	0.09 82	0.10 48	3.10 558

DDUNet	0.90 447	1.63 504	2.77 409	0.77 466	0.69 448	0.83 447	0.44 408	0.90 344	0.70 294	0.68 394	0.76 428	0.92 457	0.54 384	1.14 318	1.35 451	0.61 519	0.37 340	0.96 540	0.52 513	0.77 526	0.67 367

PAM	0.91 450	0.43 128	2.67 370	0.77 466	0.89 476	1.81 533	1.22 538	1.13 497	0.78 375	1.16 498	0.91 467	1.39 520	0.68 439	0.76 235	1.06 416	0.10 108	0.98 435	0.10 128	0.50 507	0.14 112	0.66 363

IGEV_Zeroshot_test	0.91 450	0.39 101	3.80 518	0.42 334	1.95 550	0.56 198	0.64 474	0.84 285	0.55 141	1.45 528	0.53 244	0.79 408	0.42 300	0.57 158	1.13 427	0.10 108	0.49 365	0.10 128	0.34 462	0.19 222	2.97 557

zh-mn7	0.92 452	2.02 532	3.80 518	0.35 237	0.28 245	0.73 398	0.41 385	1.00 421	1.15 510	1.03 483	1.30 506	0.75 395	0.62 419	1.98 466	1.55 468	0.17 400	0.14 209	0.14 347	0.14 250	0.31 393	0.57 331

GREAT-IGEV	0.92 452	0.56 198	2.08 150	0.98 492	2.29 557	0.47 111	0.18 52	0.35 7	0.78 375	0.74 422	0.33 112	0.15 16	0.18 46	1.00 288	0.55 279	0.09 44	3.79 567	0.07 1	0.26 402	0.22 273	3.26 561

SQANet	0.92 452	1.96 524	3.23 469	0.77 466	0.83 469	0.76 413	0.38 372	0.87 318	0.68 271	0.64 363	0.69 382	0.73 388	0.52 379	1.35 353	1.36 453	0.80 531	0.30 328	0.60 524	0.29 417	0.93 531	0.70 381

AAGNet	0.92 452	0.40 108	2.53 305	0.60 425	1.01 494	0.62 308	0.45 412	0.52 89	0.68 271	0.58 289	0.53 244	0.50 254	0.72 448	1.22 330	7.32 568	0.12 245	0.07 9	0.12 250	0.10 119	0.16 143	0.10 7

Consistency-Raft	0.92 452	1.21 414	3.50 500	0.98 492	0.63 434	0.77 423	0.54 444	1.02 439	1.01 489	0.62 342	1.03 487	0.65 334	1.04 497	0.81 255	1.36 453	0.45 511	0.47 361	0.51 520	0.59 525	0.65 515	0.47 277

DeepPrunerF	0.92 452	1.33 443	3.41 493	0.46 363	0.51 391	0.64 334	0.49 431	1.16 503	2.62 553	0.65 379	0.61 327	0.65 334	0.62 419	2.23 490	1.31 447	0.23 464	0.19 269	0.30 493	0.28 413	0.39 457	0.34 187

GANet	0.92 452	1.20 412	2.68 377	0.45 358	0.27 231	0.76 413	0.66 479	0.94 369	0.77 370	0.79 440	1.17 497	0.84 432	0.91 483	2.72 528	1.76 480	0.18 413	0.42 352	0.44 516	0.20 354	0.33 406	0.94 447

PA-Net	0.93 459	1.36 455	4.14 532	0.64 440	0.41 356	0.70 383	0.53 441	0.91 351	0.88 448	0.53 234	0.60 319	0.70 377	0.54 384	2.40 504	2.57 520	0.17 400	0.28 326	0.19 439	0.28 413	0.25 318	0.48 284
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
dual_stereo	0.94 460	0.31 26	1.80 91	0.90 480	2.52 559	0.54 178	0.15 23	0.69 188	1.02 490	0.25 41	0.18 7	0.18 38	0.14 10	0.63 183	0.35 177	0.09 44	3.76 566	0.07 1	0.47 500	0.07 1	4.59 571

AIO-Stereo-zeroshot1	0.94 460	0.84 310	3.40 491	1.46 523	0.78 464	1.37 511	0.70 490	1.11 490	0.68 271	0.80 442	1.29 504	1.09 499	0.59 406	1.16 320	1.01 410	0.14 329	0.53 374	0.11 195	0.46 498	0.31 393	0.86 430

FBW_ROB	0.94 460	1.23 423	2.35 213	0.46 363	0.32 290	0.87 461	0.46 418	1.15 500	0.97 483	0.83 455	0.78 437	1.01 481	0.64 425	3.65 555	1.65 471	0.27 485	0.24 305	0.40 509	0.26 402	0.32 402	0.88 434

AIO_rvc	0.95 463	1.02 364	2.57 326	2.80 564	1.91 549	0.37 40	0.24 179	0.52 89	0.60 178	0.98 474	0.29 77	0.25 85	0.18 46	2.16 486	0.29 109	0.11 197	1.39 493	0.08 28	0.11 167	0.26 338	2.87 554

PAM_32	0.95 463	0.43 128	2.68 377	0.64 440	1.10 510	1.78 532	1.16 533	1.12 493	0.96 477	1.07 488	0.90 465	1.38 519	0.76 462	0.78 244	1.11 424	0.10 108	1.29 477	0.10 128	0.50 507	0.16 143	0.98 457

CC-Net-ROB	0.95 463	1.57 492	2.93 437	0.90 480	0.39 344	0.87 461	0.44 408	1.12 493	0.83 417	0.59 308	0.69 382	0.64 329	0.50 368	2.73 530	0.93 393	0.97 539	0.40 350	0.87 537	0.29 417	0.61 512	0.66 363

riskmin	0.96 466	0.32 39	2.07 148	1.72 539	1.61 540	1.62 524	0.57 455	1.45 527	0.55 141	0.73 415	0.89 462	0.92 457	0.45 329	1.16 320	0.60 300	0.11 197	1.30 480	0.12 250	1.38 560	0.14 112	1.51 508

CrosDoStereo	0.96 466	0.49 162	2.66 362	0.27 74	0.33 297	0.54 178	3.69 562	0.77 225	0.66 231	0.70 402	1.39 513	0.53 269	1.47 521	1.77 424	3.02 534	0.10 108	0.08 45	0.11 195	0.11 167	0.22 273	0.30 160

DeepStereo_LL	0.96 466	0.49 162	2.66 362	0.27 74	0.33 297	0.54 178	3.69 562	0.77 225	0.66 231	0.70 402	1.39 513	0.53 269	1.47 521	1.77 424	3.02 534	0.10 108	0.08 45	0.11 195	0.11 167	0.22 273	0.30 160

UGAM-zero	0.97 469	0.44 141	2.48 287	0.33 189	0.86 472	1.26 508	0.76 496	1.05 461	0.52 116	0.93 471	0.45 180	1.32 516	0.81 466	2.08 477	0.49 255	0.10 108	0.52 372	0.09 73	0.47 500	0.11 61	4.43 569

xxxx	0.97 469	0.64 228	2.14 170	0.30 129	0.67 443	0.64 334	0.24 179	1.09 483	0.91 459	0.57 283	0.65 362	0.58 300	0.39 268	1.57 388	5.49 562	0.13 292	1.38 489	0.11 195	0.32 443	0.17 166	1.41 503

XX-Stereo	0.98 471	0.57 200	4.45 545	1.64 534	5.33 567	0.55 191	0.16 31	0.96 386	0.43 55	0.45 151	0.65 362	0.85 438	0.19 59	0.79 247	0.26 75	0.11 197	0.80 418	0.10 128	0.32 443	0.17 166	0.78 405

test_xeample	0.98 471	0.65 232	2.12 163	0.29 109	0.67 443	0.60 266	0.28 253	1.08 481	0.85 431	0.62 342	0.70 395	0.44 210	0.41 287	1.95 462	5.45 561	0.12 245	1.33 484	0.11 195	0.31 434	0.18 191	1.42 504

zh-sn7	0.99 473	2.20 544	3.83 521	0.40 319	0.31 277	0.82 445	0.63 472	1.02 439	0.94 469	0.81 446	1.13 496	0.84 432	0.93 488	2.49 511	1.87 486	0.17 400	0.17 255	0.16 396	0.16 296	0.37 440	0.64 358

mmx	0.99 473	0.67 234	3.39 486	0.32 167	0.22 151	0.58 231	0.28 253	1.05 461	0.92 461	0.54 240	0.74 418	0.67 346	0.40 275	2.75 532	3.86 548	0.13 292	1.25 468	0.15 376	0.33 457	0.19 222	1.28 491

xxx	0.99 473	0.67 234	3.39 486	0.32 167	0.22 151	0.58 231	0.28 253	1.05 461	0.92 461	0.54 240	0.74 418	0.67 346	0.40 275	2.75 532	3.86 548	0.13 292	1.25 468	0.15 376	0.33 457	0.19 222	1.28 491

MFMNet_re	1.01 476	1.73 512	3.04 455	0.85 476	0.76 459	0.93 473	0.81 502	1.02 439	1.10 502	1.05 485	1.06 492	0.84 432	0.96 491	0.93 278	0.97 397	0.68 526	0.61 389	0.63 526	0.60 527	0.77 526	0.80 411

Wz-Net-TNSev	1.02 477	2.26 550	3.69 513	0.38 289	0.31 277	1.00 482	0.71 491	1.12 493	1.02 490	0.74 422	0.73 415	1.09 499	0.91 483	2.46 508	2.15 502	0.21 450	0.20 284	0.16 396	0.20 354	0.48 494	0.62 347

222	1.02 477	0.60 210	1.95 123	0.29 109	0.51 391	0.62 308	0.24 179	1.09 483	0.86 438	0.64 363	0.67 374	0.47 240	0.42 300	1.86 447	6.73 566	0.13 292	1.21 463	0.11 195	0.32 443	0.17 166	1.44 505

G-Net	1.02 477	0.70 255	3.23 469	0.60 425	0.66 442	2.00 542	0.71 491	0.78 232	0.70 294	1.14 495	2.53 542	1.29 514	1.01 495	1.47 372	1.74 476	0.25 477	0.24 305	0.24 474	0.26 402	0.37 440	0.40 227

DPSNet	1.02 477	0.72 264	2.84 424	0.60 425	0.39 344	1.08 495	0.75 495	1.41 525	1.14 508	0.74 422	0.69 382	1.05 492	1.67 529	2.09 480	2.22 507	0.27 485	0.61 389	0.20 449	0.50 507	0.48 494	1.03 463

ADCP+	1.03 481	1.68 509	3.83 521	0.35 237	0.39 344	1.05 490	0.79 501	0.94 369	0.86 438	0.69 398	0.68 377	0.85 438	1.53 527	1.02 291	4.56 556	0.13 292	0.12 176	0.16 396	0.15 274	0.28 365	0.44 265

WZ-Net	1.04 482	1.83 519	4.20 535	0.42 334	0.36 327	0.88 463	0.71 491	1.05 461	1.11 504	0.84 456	0.94 470	1.06 493	1.17 506	2.37 499	2.24 508	0.20 441	0.14 209	0.15 376	0.16 296	0.36 432	0.53 312

PVD	1.05 483	1.21 414	2.36 214	0.84 475	0.91 479	1.04 488	0.64 474	1.32 519	1.68 537	1.43 527	1.41 515	1.14 505	1.15 504	1.49 375	1.77 481	0.27 485	0.65 397	0.28 484	0.35 464	0.40 463	0.73 389

1111x	1.06 484	0.79 296	3.29 477	0.33 189	0.60 422	0.64 334	0.33 333	1.10 486	0.92 461	0.59 308	0.69 382	0.59 303	0.47 350	2.64 522	4.61 557	0.12 245	1.38 489	0.11 195	0.49 505	0.18 191	1.30 493

ADCMid	1.06 484	1.82 518	3.53 504	0.39 306	0.36 327	0.99 480	0.58 457	1.01 431	0.94 469	1.23 512	1.02 485	1.01 481	1.01 495	1.11 312	4.04 551	0.22 456	0.19 269	0.42 513	0.32 443	0.42 473	0.53 312

test_sample9	1.07 486	0.69 252	2.69 384	0.28 90	0.23 181	0.81 440	0.33 333	0.99 411	0.86 438	0.64 363	0.63 342	0.67 346	0.49 363	2.02 469	2.70 524	0.65 521	4.33 571	0.86 534	0.56 519	0.25 318	0.72 385

ff1	1.07 486	0.67 234	3.39 486	0.32 167	0.22 151	0.58 231	0.28 253	0.85 298	0.96 477	0.54 240	0.74 418	0.67 346	0.40 275	2.75 532	3.86 548	0.10 108	2.16 550	0.15 376	0.33 457	0.25 318	2.19 536

ADCL	1.07 486	1.22 419	2.80 414	0.40 319	0.33 297	1.50 517	1.87 555	0.97 394	1.04 495	1.26 515	1.28 503	0.99 477	1.41 517	1.36 354	3.51 542	0.17 400	0.14 209	0.22 460	0.21 365	0.32 402	0.43 249

ADCPNet	1.07 486	1.37 460	4.54 547	0.38 289	0.68 446	1.36 509	0.64 474	0.93 363	0.83 417	0.79 440	0.82 443	1.08 496	1.18 507	1.30 348	2.68 523	0.21 450	0.69 404	0.21 455	0.95 550	0.30 384	0.54 317

MFN_U_SF_DS_RVC	1.08 490	2.01 530	2.56 322	0.49 383	0.40 350	1.49 516	0.96 514	1.02 439	0.95 475	0.85 458	0.94 470	1.06 493	0.59 406	2.92 540	1.15 430	0.43 509	0.74 413	0.32 497	0.55 517	0.74 521	1.35 497

AnyNet_C32	1.08 490	1.76 516	3.01 449	0.50 389	0.54 403	1.17 503	1.16 533	0.97 394	0.95 475	1.11 492	0.98 478	0.87 446	0.93 488	1.57 388	4.11 553	0.22 456	0.20 284	0.25 479	0.25 394	0.40 463	0.68 372

AIO_test	1.11 492	0.77 286	2.51 299	3.32 566	2.81 561	0.35 32	0.25 205	1.29 515	0.68 271	1.28 517	0.27 66	0.32 140	0.17 27	2.86 538	0.27 85	0.12 245	1.72 522	0.08 28	0.21 365	0.15 123	2.81 553

Ntro	1.11 492	2.10 538	3.52 503	0.97 491	0.87 475	1.06 493	0.54 444	1.02 439	0.93 467	0.63 353	0.76 428	0.93 462	0.67 437	1.76 421	1.71 472	1.03 542	0.46 358	0.76 532	0.41 488	1.29 543	0.86 430

SAMSARA	1.11 492	1.35 450	2.60 337	1.34 514	0.77 461	1.67 527	1.41 549	1.47 528	0.99 487	1.54 533	0.89 462	1.44 523	0.90 482	1.88 453	1.71 472	0.25 477	0.55 380	0.22 460	0.34 462	0.39 457	0.50 292

ADCS	1.14 495	2.02 532	3.36 481	0.43 346	0.37 333	0.96 479	0.81 502	1.12 493	1.17 513	1.25 514	0.98 478	1.08 496	0.92 486	1.41 362	4.97 559	0.23 464	0.21 293	0.22 460	0.23 381	0.40 463	0.67 367

otaku	1.15 496	2.10 538	3.51 501	0.98 492	0.74 454	1.02 485	0.59 460	1.03 447	0.89 453	0.70 402	1.60 519	0.98 474	0.65 428	1.63 400	1.80 483	0.99 541	0.46 358	0.73 531	0.40 483	1.30 545	0.88 434

EAI-Stereo	1.16 497	0.29 8	1.94 122	0.55 409	0.97 488	1.96 538	7.94 572	1.34 520	1.03 492	1.01 481	1.48 516	0.51 259	0.66 435	0.65 196	1.42 458	0.09 44	0.23 303	0.09 73	0.53 514	0.13 89	0.49 290

SuperB	1.19 498	1.62 501	5.29 554	0.37 269	0.26 218	0.81 440	0.87 506	0.94 369	1.19 514	0.68 394	0.68 377	0.63 321	1.37 514	1.73 415	3.30 536	0.16 379	0.12 176	0.17 413	0.16 296	2.74 565	0.63 353

AnyNet_C01	1.20 499	1.89 522	4.25 537	0.55 409	0.54 403	1.57 520	1.39 546	1.10 486	1.13 506	1.19 501	1.34 511	1.15 507	1.11 502	1.73 415	2.89 531	0.26 481	0.24 305	0.28 484	0.24 385	0.50 497	0.68 372

StereoAnything_RVC	1.22 500	1.71 511	3.17 467	2.52 558	2.63 560	0.26 7	0.15 23	0.47 59	0.54 132	0.49 184	0.71 408	0.52 266	0.19 59	1.60 399	0.57 286	0.11 197	4.13 570	0.08 28	0.05 1	0.76 524	3.79 565

SPS-STEREO	1.22 500	1.65 506	3.41 493	0.66 448	0.69 448	1.01 483	0.68 486	1.10 486	0.96 477	1.40 525	1.25 502	1.46 524	1.08 500	2.05 472	2.24 508	0.66 524	0.61 389	0.58 522	0.57 523	0.66 516	1.65 517
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
test_sample8	1.23 502	0.69 252	2.69 384	0.28 90	0.23 181	0.81 440	0.33 333	1.01 431	0.75 348	1.23 512	0.63 342	2.53 542	1.31 509	2.02 469	2.70 524	0.65 521	4.33 571	0.86 534	0.56 519	0.25 318	0.72 385

NaN_ROB	1.25 503	1.46 478	3.84 523	0.54 407	0.56 407	1.12 498	0.99 517	1.05 461	1.03 492	1.10 490	0.87 457	0.77 402	1.07 499	5.85 565	2.98 532	0.16 379	0.23 303	0.16 396	0.24 385	0.28 365	0.66 363

RainbowNet	1.27 504	2.22 546	3.58 507	1.14 508	0.92 480	1.08 495	0.76 496	1.19 508	1.15 510	0.77 431	0.97 475	1.08 496	0.83 470	1.64 403	1.72 474	1.20 549	1.30 480	1.01 543	0.58 524	1.23 540	0.97 455

MDST_ROB	1.28 505	0.53 185	3.84 523	0.55 409	0.45 376	4.06 561	0.60 464	1.36 521	0.89 453	2.18 545	1.17 497	0.98 474	0.72 448	4.28 559	2.12 499	0.20 441	0.16 242	0.19 439	0.17 314	0.20 244	0.84 423

EDNetEfficient	1.29 506	0.78 292	4.27 538	0.65 443	1.03 497	0.94 475	1.38 545	0.87 318	1.75 540	2.33 551	1.32 509	1.04 489	2.21 545	1.59 396	4.07 552	0.16 379	0.19 269	0.15 376	0.27 411	0.38 448	0.40 227

RTS	1.29 506	1.59 496	6.48 562	0.63 436	0.57 412	1.59 522	0.90 511	1.15 500	1.44 527	1.20 506	1.31 507	1.10 501	0.87 479	2.67 524	2.27 510	0.21 450	0.38 344	0.19 439	0.20 354	0.46 489	0.68 372

RTSA	1.29 506	1.59 496	6.48 562	0.63 436	0.57 412	1.59 522	0.90 511	1.15 500	1.44 527	1.20 506	1.31 507	1.10 501	0.87 479	2.67 524	2.27 510	0.21 450	0.38 344	0.19 439	0.20 354	0.46 489	0.68 372

WCMA_ROB	1.29 506	1.21 414	3.13 463	0.65 443	0.36 327	1.20 506	0.78 499	1.00 421	0.98 484	1.78 538	2.62 545	3.08 548	2.01 541	1.86 447	2.35 512	0.38 503	0.38 344	0.32 497	0.32 443	0.31 393	1.06 466

MeshStereo	1.29 506	1.34 446	3.04 455	0.35 237	0.28 245	1.10 497	0.69 488	1.42 526	1.07 499	2.71 558	2.43 540	2.95 544	1.50 524	2.92 540	2.03 492	0.23 464	0.22 296	0.22 460	0.19 343	0.50 497	0.69 378
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
HUF	1.33 511	0.96 353	4.06 529	2.73 562	2.17 555	0.35 32	0.24 179	1.87 542	0.75 348	1.28 517	0.29 77	1.35 517	0.19 59	1.97 465	0.43 219	0.15 360	3.91 568	0.08 28	0.06 8	0.31 393	3.41 562

SANet	1.35 512	1.80 517	4.39 543	0.41 330	0.29 253	1.72 529	0.89 510	1.17 506	2.47 551	1.22 510	1.82 524	1.72 531	1.70 531	2.57 515	3.30 536	0.18 413	0.16 242	0.16 396	0.15 274	0.34 413	0.62 347

Anonymous_2	1.36 513	0.49 162	2.03 139	1.71 538	1.58 537	2.49 552	0.58 457	1.59 534	2.31 549	0.77 431	0.88 460	1.03 485	0.58 403	1.20 329	0.66 327	0.32 496	1.38 489	1.42 556	3.87 572	0.78 528	1.56 510

CSAN	1.38 514	1.74 515	4.12 531	0.53 400	0.38 342	1.06 493	1.15 531	1.29 515	1.12 505	1.19 501	1.90 527	1.04 489	1.44 518	5.92 566	2.82 530	0.26 481	0.22 296	0.24 474	0.25 394	0.35 426	0.54 317

MSC_U_SF_DS_RVC	1.40 515	2.04 535	3.02 451	0.58 423	0.41 356	2.15 547	1.00 521	1.31 518	1.29 519	1.05 485	1.10 494	1.29 514	0.91 483	3.07 543	1.34 449	1.65 559	0.84 425	0.68 529	0.88 547	1.55 552	1.91 522

psmorigin	1.41 516	0.91 341	13.83 575	0.37 269	0.30 267	0.63 322	0.37 362	0.80 247	0.64 216	0.98 474	0.87 457	1.16 509	0.78 463	3.95 557	1.09 421	0.19 430	0.22 296	0.17 413	0.19 343	0.25 318	0.47 277

MSMD_ROB	1.41 516	1.03 368	2.75 404	0.41 330	0.32 290	2.00 542	0.61 469	0.96 386	1.43 526	2.97 561	2.63 546	4.76 560	2.04 542	2.44 507	1.78 482	0.30 493	0.26 317	0.32 497	0.32 443	0.32 402	0.63 353

MADNet+	1.44 518	2.19 542	6.00 559	0.89 478	0.70 450	1.58 521	1.11 526	1.56 533	1.30 521	0.89 462	1.03 487	1.25 511	1.12 503	3.29 547	2.80 528	0.48 514	0.57 384	0.39 508	0.36 473	0.63 513	0.69 378

pmcnn	1.44 518	1.25 427	3.57 506	0.74 461	1.42 527	0.72 394	0.56 452	1.04 453	1.06 498	1.03 483	2.89 552	6.01 565	0.75 459	2.54 513	3.60 544	0.14 329	0.11 158	0.08 28	0.06 8	0.34 413	0.81 418

FCDSN-DC	1.45 520	1.12 388	3.30 478	0.48 370	0.41 356	1.13 499	0.60 464	1.17 506	1.28 518	2.25 548	2.85 550	3.65 551	3.34 557	2.58 517	2.44 514	0.31 495	0.26 317	0.31 494	0.30 427	0.37 440	0.78 405
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
NVStereoNet_ROB	1.45 520	1.62 501	3.59 508	1.09 501	0.70 450	0.86 454	0.67 484	1.19 508	1.51 531	1.20 506	4.05 561	1.61 529	1.94 539	2.97 542	2.07 496	0.67 525	0.69 404	0.55 521	0.70 532	0.57 506	0.67 367
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
ACVNet_1	1.47 522	2.27 551	4.92 550	1.11 504	0.89 476	1.19 505	0.66 479	1.28 514	1.19 514	0.98 474	0.97 475	3.06 547	1.48 523	2.37 499	1.82 484	1.08 544	0.49 365	1.03 544	0.48 503	1.20 539	0.95 450

IMH-64-1	1.50 523	1.98 526	2.69 384	1.39 519	1.12 511	1.39 513	1.19 536	1.80 539	1.47 529	1.19 501	2.20 535	1.53 525	1.51 525	2.12 482	1.98 489	1.34 552	0.68 401	1.28 550	0.70 532	1.37 547	1.12 469

IMH-64	1.50 523	1.98 526	2.69 384	1.39 519	1.12 511	1.39 513	1.19 536	1.80 539	1.47 529	1.19 501	2.20 535	1.53 525	1.51 525	2.12 482	1.98 489	1.34 552	0.68 401	1.28 550	0.70 532	1.37 547	1.12 469

iRaft-Stereo_20w	1.50 523	0.42 118	4.81 548	2.24 554	2.09 553	1.36 509	1.27 540	1.38 523	0.94 469	2.07 540	0.42 162	0.85 438	0.69 444	0.87 263	1.37 455	0.10 108	4.04 569	0.09 73	0.40 483	0.17 166	4.53 570

ELAS_RVC	1.51 526	0.88 326	3.36 481	0.63 436	0.56 407	1.53 518	2.73 559	1.53 530	1.76 541	2.26 549	2.21 537	2.10 536	3.07 553	2.08 477	2.52 516	0.42 506	0.42 352	0.42 513	0.37 475	0.51 499	0.84 423
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	1.52 527	0.92 346	2.91 435	0.62 433	0.57 412	3.13 555	2.21 557	1.67 536	1.58 535	2.42 552	2.43 540	1.87 533	2.49 548	1.85 445	2.70 524	0.42 506	0.43 355	0.41 511	0.40 483	0.51 499	0.85 427
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ACVNet_2	1.54 528	2.20 544	4.42 544	1.10 503	0.93 483	1.37 511	0.87 506	1.53 530	1.71 539	1.22 510	1.72 522	2.12 537	1.06 498	2.58 517	1.93 488	0.94 536	0.54 377	1.00 542	0.56 519	2.11 560	0.96 452

EKT-Stereo	1.56 529	0.55 195	2.60 337	2.54 559	19.66 579	0.55 191	0.22 116	0.76 218	0.51 104	0.40 124	0.36 130	0.43 195	0.27 161	0.74 231	0.42 212	0.13 292	0.17 255	0.11 195	0.16 296	0.20 244	0.50 292

MFN_U_SF_RVC	1.57 530	2.56 564	3.30 478	0.66 448	0.41 356	1.15 501	0.51 434	1.27 513	1.35 524	1.61 535	1.20 499	1.43 522	0.97 492	1.80 432	2.10 497	1.88 562	1.79 524	1.97 565	2.14 566	1.61 553	1.76 521

WAO-7	1.58 531	2.04 535	3.25 472	0.94 486	0.75 456	1.75 530	1.13 528	1.87 542	1.97 547	1.46 530	2.53 542	1.98 535	1.75 532	3.13 544	2.48 515	0.69 527	0.67 399	0.94 539	0.74 539	0.80 529	0.77 399

FC-DCNN	1.60 532	0.85 315	3.44 497	0.46 363	0.39 344	1.96 538	0.66 479	1.72 538	1.70 538	2.75 559	2.91 553	4.20 554	3.15 554	2.72 528	2.66 522	0.30 493	0.26 317	0.31 494	0.30 427	0.33 406	0.91 438

PWCK	1.62 533	2.32 555	4.27 538	1.11 504	0.56 407	1.81 533	1.84 553	1.55 532	1.54 533	1.45 528	1.81 523	1.82 532	1.38 515	3.34 548	2.14 501	1.09 545	0.57 384	0.98 541	0.59 525	1.50 551	0.79 408

FC-DCNN v2	1.65 534	0.85 315	3.39 486	0.46 363	0.39 344	2.02 544	0.66 479	1.94 547	1.84 545	2.81 560	2.99 554	4.39 558	3.25 555	2.81 536	2.75 527	0.29 492	0.26 317	0.31 494	0.30 427	0.33 406	0.91 438

WAO-6	1.69 535	1.87 521	3.21 468	1.15 509	1.01 494	2.29 548	1.06 525	1.85 541	2.84 557	1.30 520	2.59 544	2.19 538	1.67 529	2.62 520	2.52 516	0.96 538	0.68 401	1.19 547	0.84 544	1.13 536	0.95 450

DispFullNet	1.69 535	2.25 548	5.23 552	1.53 529	8.78 568	0.89 465	0.37 362	1.03 447	0.98 484	1.37 521	1.00 482	1.13 504	1.97 540	1.51 377	0.98 403	0.55 517	0.32 331	1.19 547	0.64 529	1.16 538	0.88 434

SGM-Forest	1.84 537	7.91 574	10.36 568	0.42 334	0.33 297	1.04 488	1.29 541	1.01 431	0.88 448	1.19 501	2.30 538	1.03 485	1.79 535	2.60 519	2.81 529	0.22 456	0.21 293	0.21 455	0.19 343	0.25 318	0.79 408
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
JetBlue	1.89 538	2.09 537	4.16 533	0.74 461	1.23 518	4.52 565	3.86 564	1.68 537	1.26 516	1.28 517	1.54 518	2.36 540	1.86 537	3.35 549	3.37 538	0.54 515	0.49 365	0.48 518	0.49 505	1.39 549	1.21 480

Dean	1.92 539	2.31 554	5.03 551	1.31 511	1.08 504	1.55 519	0.99 517	1.98 549	2.33 550	1.51 532	4.15 562	4.23 557	1.39 516	2.31 495	2.10 497	1.18 548	0.69 404	1.18 546	0.75 540	1.30 545	1.07 467

FINET	1.92 539	1.96 524	4.49 546	1.62 532	1.39 526	3.51 559	4.39 565	2.89 558	2.58 552	1.39 523	1.98 528	1.35 517	2.12 544	1.64 403	2.12 499	0.84 534	1.03 445	0.18 432	0.29 417	0.54 504	2.12 532

ACVNet-4b	2.00 541	2.19 542	4.85 549	1.09 501	0.86 472	1.15 501	0.53 441	1.11 490	1.15 510	0.65 379	1.09 493	1.97 534	0.69 444	2.31 495	9.78 572	5.73 572	0.42 352	1.03 544	0.55 517	1.89 556	0.92 442

SDNR	2.06 542	2.93 567	2.94 439	1.55 530	5.13 566	1.98 541	0.24 179	1.95 548	2.62 553	0.92 467	2.71 548	5.76 564	0.68 439	3.61 554	3.84 547	0.33 498	0.38 344	0.22 460	0.17 314	1.13 536	2.04 528

LVE	2.10 543	2.61 565	4.30 542	1.79 542	1.81 545	1.68 528	1.04 524	2.35 552	2.78 556	1.27 516	2.87 551	4.21 556	1.46 520	2.83 537	2.02 491	2.87 567	0.92 430	1.19 547	1.47 562	1.29 543	1.18 473

SGM_RVC	2.11 544	1.07 375	2.87 430	0.98 492	0.92 480	2.72 554	1.88 556	1.91 545	12.27 571	2.09 541	1.99 529	2.47 541	2.24 546	2.87 539	2.03 492	0.54 515	0.47 361	0.42 513	0.47 500	0.74 521	1.22 482
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
IMH	2.14 545	2.46 559	3.60 510	1.70 537	1.13 513	1.65 526	0.93 513	2.13 550	1.93 546	1.37 521	2.64 547	2.19 538	1.82 536	5.77 564	2.18 504	5.70 571	1.05 446	1.31 552	0.72 537	1.39 549	1.13 471

IGEV-RUCA	2.30 546	0.38 94	1.36 42	0.41 330	1.90 548	2.03 545	1.86 554	1.37 522	1.78 542	3.73 565	3.72 559	5.06 561	8.09 570	2.15 484	1.63 470	0.26 481	0.77 414	2.71 568	1.91 564	2.43 563	2.42 548

UNDER WATER-64	2.59 547	2.28 552	5.63 556	1.85 545	1.45 529	3.28 556	1.60 551	2.62 553	5.57 563	2.09 541	2.12 531	4.10 553	4.21 561	2.74 531	3.64 545	1.49 556	0.86 426	1.58 560	1.09 556	1.91 557	1.62 515

SGM+DAISY	2.67 548	2.14 540	4.28 540	1.92 548	2.11 554	4.36 564	5.22 568	3.17 559	3.00 558	3.24 564	3.81 560	3.03 546	3.61 558	2.53 512	3.79 546	1.15 546	1.29 477	0.66 527	0.71 536	0.95 533	2.44 549

TorneroNet-64	2.74 549	2.23 547	4.18 534	1.48 525	1.20 516	3.88 560	1.01 523	3.48 566	6.61 567	2.62 556	4.55 564	4.20 554	3.84 560	3.39 551	3.40 540	1.23 550	0.66 398	1.39 555	0.80 541	3.42 567	1.27 489

notaker	2.77 550	2.35 556	4.02 528	2.61 561	1.44 528	1.77 531	1.14 529	2.77 556	1.81 544	2.30 550	11.41 573	3.95 552	4.70 562	3.24 546	3.01 533	1.58 558	0.88 427	1.71 563	1.08 555	2.10 559	1.44 505

UNDER WATER	2.84 551	2.25 548	5.25 553	1.84 544	1.45 529	2.36 550	1.44 550	3.23 561	6.51 566	2.61 555	2.73 549	5.69 563	5.64 565	3.14 545	4.18 554	1.48 555	0.81 421	1.60 561	1.07 554	1.91 557	1.67 518

WAO-8	2.91 552	2.55 562	3.77 515	1.93 549	1.04 498	4.08 562	0.99 517	3.25 562	6.09 564	2.20 546	3.34 557	3.33 549	2.64 549	11.73 573	2.52 516	2.12 563	1.92 529	1.55 558	0.93 548	1.27 541	0.96 452

Venus	2.91 552	2.55 562	3.77 515	1.93 549	1.04 498	4.08 562	0.99 517	3.25 562	6.09 564	2.20 546	3.34 557	3.33 549	2.64 549	11.73 573	2.52 516	2.12 563	1.92 529	1.55 558	0.93 548	1.27 541	0.96 452

DGSMNet	2.93 554	0.77 286	3.44 497	3.58 568	4.25 565	2.53 553	6.86 571	1.03 447	0.88 448	0.58 289	1.85 525	0.79 408	0.62 419	1.63 400	1.46 460	4.62 570	4.98 573	5.15 574	4.71 573	4.52 571	4.37 568

MADNet++	2.94 555	2.17 541	3.27 474	2.55 560	2.28 556	3.29 558	3.37 560	2.76 555	2.67 555	3.10 562	3.20 556	2.78 543	3.25 555	4.11 558	4.68 558	2.72 566	2.27 553	3.03 571	2.43 568	2.34 562	2.59 550

xyz-stereo	3.06 556	0.44 141	30.74 589	0.24 30	0.12 4	15.34 576	0.24 179	0.56 122	0.49 87	0.62 342	7.90 568	0.64 329	0.49 363	1.44 368	1.05 413	0.09 44	0.07 9	0.34 502	0.08 51	0.13 89	0.19 79

MSAF-DinoV2	3.17 557	2.52 561	10.79 569	3.57 567	0.30 267	3.28 556	0.81 502	2.81 557	1.80 543	0.81 446	0.87 457	1.59 528	1.15 504	26.18 587	2.61 521	0.18 413	0.13 192	0.19 439	1.61 563	0.94 532	1.22 482

JetRed	3.37 558	4.96 569	10.08 567	1.48 525	1.73 543	7.63 569	5.47 569	3.47 564	2.20 548	2.42 552	2.40 539	2.98 545	2.35 547	3.52 553	6.60 565	1.33 551	1.90 528	1.38 554	1.23 558	2.30 561	2.02 527

LSM	3.40 559	1.42 471	5.81 558	9.98 575	30.74 587	0.86 454	1.14 529	0.99 411	1.26 516	1.40 525	2.18 534	0.93 462	0.85 474	1.76 421	1.03 411	0.22 456	0.35 337	0.24 474	0.29 417	0.40 463	6.21 574

U	3.41 560	0.37 84	1.27 33	0.27 74	13.75 577	19.65 583	0.15 23	0.43 33	0.33 6	0.18 4	0.19 11	0.27 106	0.15 17	0.23 2	0.19 5	0.10 108	0.06 1	17.75 583	12.73 578	0.11 61	0.10 7

MANE	3.51 561	2.03 534	3.88 525	1.89 547	2.01 551	5.98 566	4.72 566	5.87 570	7.13 568	3.80 566	5.10 566	6.11 566	5.34 564	4.39 560	5.05 560	1.07 543	1.28 475	0.50 519	0.85 545	0.76 524	2.36 547

SGM-ForestM	3.67 562	2.70 566	5.34 555	1.65 535	1.72 542	6.02 567	5.08 567	4.10 567	3.47 559	4.59 567	4.21 563	9.81 572	5.79 566	6.44 567	6.97 567	0.88 535	1.09 450	0.33 501	0.45 494	0.68 517	2.10 531

KSHMR	4.19 563	2.37 557	6.24 560	1.73 540	1.48 533	1.97 540	1.29 541	3.18 560	17.06 581	2.15 544	15.74 576	9.09 571	1.75 532	8.33 570	2.37 513	1.55 557	1.29 477	1.70 562	1.23 558	1.75 554	1.60 513

ktn	4.44 564	2.47 560	3.70 514	1.82 543	1.49 534	2.11 546	1.40 547	2.30 551	12.56 572	11.36 574	16.25 577	11.30 575	3.77 559	4.41 561	3.47 541	1.86 561	0.99 437	1.74 564	1.21 557	3.28 566	1.39 501

LE_ROB	4.55 565	2.43 558	9.94 566	2.79 563	4.03 564	2.40 551	3.54 561	2.72 554	11.04 570	11.64 575	4.69 565	5.25 562	10.74 573	4.52 562	9.73 571	0.82 533	0.70 407	1.34 553	0.97 551	0.74 521	0.94 447

tt	4.94 566	0.32 39	4.22 536	2.29 555	1.58 537	10.19 572	16.94 577	9.44 575	5.03 562	1.69 536	1.33 510	4.68 559	5.02 563	3.38 550	5.91 563	6.15 573	9.47 580	2.80 569	3.16 570	3.54 568	1.58 511

TCMNet-wrong-test	5.56 567	6.73 572	6.40 561	13.05 579	11.91 573	7.29 568	5.47 569	7.17 573	1.58 535	2.68 557	3.15 555	8.30 570	5.87 567	4.80 563	6.10 564	3.08 568	0.98 435	2.37 567	1.99 565	6.69 574	5.63 573

TorneroNet	5.60 568	2.30 553	3.98 526	1.49 527	1.26 521	14.47 574	1.11 526	4.85 568	20.66 586	10.12 571	16.30 578	11.78 576	7.35 568	3.41 552	4.38 555	1.36 554	0.70 407	1.46 557	0.87 546	2.73 564	1.33 494

coex-ft	6.14 569	1.98 526	60.80 591	0.34 214	0.30 267	0.80 436	1.17 535	0.76 218	4.34 561	19.82 582	2.15 533	1.61 529	8.77 572	1.82 437	10.36 573	0.44 510	2.05 538	0.18 432	0.19 343	0.39 457	4.61 572

HanzoNet	7.85 570	3.30 568	5.75 557	7.47 572	3.97 563	2.34 549	1.37 543	3.47 564	4.02 560	13.30 576	10.49 569	10.86 573	16.67 579	8.50 571	10.51 574	10.80 579	9.84 581	5.83 575	13.69 579	7.24 575	7.51 575

USTest	8.06 571	7.11 573	8.76 565	9.20 574	9.03 569	15.20 575	23.57 578	10.01 576	9.45 569	5.97 570	6.79 567	7.77 569	7.51 569	8.75 572	11.06 575	2.24 565	3.58 565	2.87 570	3.21 571	4.93 572	4.21 567

EDNetEfficientorigin	8.19 572	1.27 430	145.54 593	0.51 394	0.96 485	0.75 408	0.49 431	0.86 309	1.57 534	2.12 543	1.49 517	1.28 512	1.35 511	1.84 441	2.15 502	0.14 329	0.13 192	0.17 413	0.18 325	0.39 457	0.64 358

DGTPSM_ROB	8.97 573	5.94 570	13.01 573	5.95 571	11.34 571	8.54 570	24.06 579	6.47 571	13.52 573	5.19 568	11.52 574	6.18 567	11.04 574	7.02 568	13.92 576	4.47 569	7.66 574	3.90 572	7.43 576	4.34 570	7.98 576

DPSMNet_ROB	9.58 574	5.96 571	13.98 576	8.88 573	11.87 572	8.54 570	24.08 580	6.48 572	13.67 576	5.35 569	11.53 575	6.31 568	11.04 574	7.69 569	14.09 577	7.61 578	8.23 576	5.03 573	7.75 577	5.24 573	8.36 577

BEATNet-Init1	12.32 575	12.82 578	28.66 587	3.22 565	3.71 562	21.59 586	11.42 573	14.54 581	13.73 577	20.24 583	20.16 583	26.14 589	19.85 581	19.08 584	15.33 581	1.81 560	1.93 533	2.05 566	2.48 569	4.25 569	3.41 562

DPSM_ROB	12.32 575	11.13 576	12.31 571	12.90 577	12.80 575	19.81 584	28.13 585	14.50 579	14.31 578	10.62 572	11.34 571	12.03 577	11.89 577	13.08 578	15.22 579	7.09 575	8.31 577	6.47 577	7.32 574	8.69 576	8.43 578

DPSM	12.32 575	11.13 576	12.31 571	12.90 577	12.80 575	19.81 584	28.13 585	14.50 579	14.31 578	10.62 572	11.34 571	12.03 577	11.89 577	13.08 578	15.22 579	7.09 575	8.31 577	6.47 577	7.32 574	8.69 576	8.43 578

DLNR_Zeroshot_test	13.74 578	20.06 581	23.92 581	121.50 593	35.20 588	0.46 99	0.15 23	7.96 574	0.47 78	0.29 84	0.37 136	0.26 95	0.17 27	0.79 247	0.36 180	7.16 577	2.95 563	0.09 73	0.38 479	50.40 591	1.95 525

LRCNet_RVC	13.78 579	19.34 580	13.01 573	19.47 581	12.67 574	1.85 535	0.42 392	12.28 577	1.10 502	15.76 578	18.69 582	12.52 579	8.65 571	12.22 576	9.64 570	22.29 584	8.38 579	25.92 586	24.06 586	19.72 584	17.59 584

HaxPig	19.88 580	22.39 586	22.30 580	17.98 580	17.98 578	12.06 573	12.06 574	16.25 582	15.97 580	21.05 584	21.41 584	18.85 583	18.35 580	20.07 585	19.64 583	23.57 588	23.19 587	24.07 585	23.71 585	22.95 585	23.72 587

Anonymous_1	22.76 581	11.11 575	11.93 570	12.73 576	26.05 586	19.39 581	27.77 584	14.18 578	13.64 575	14.92 577	10.66 570	11.26 574	11.24 576	12.48 577	14.45 578	37.82 592	7.87 575	34.92 589	63.61 589	87.51 592	11.75 580

PML	22.99 582	17.34 579	8.24 564	5.48 570	9.84 570	50.35 592	102.65 592	5.84 569	13.52 573	37.08 592	104.84 592	30.61 592	23.20 586	12.09 575	7.96 569	6.27 574	2.12 544	6.31 576	2.42 567	10.67 578	2.95 555

MEDIAN_ROB	23.95 583	26.96 591	26.29 586	22.14 582	22.09 580	16.18 577	14.23 575	20.47 583	20.09 582	25.43 589	25.22 590	22.96 584	22.54 585	24.33 586	23.18 587	28.15 590	27.16 591	28.60 587	27.73 587	27.59 586	27.58 588

DPSimNet_ROB	24.35 584	23.81 590	31.38 590	25.93 584	22.83 581	31.30 587	34.38 587	20.78 584	28.92 590	27.39 590	22.99 589	28.29 591	35.76 592	15.47 580	17.82 582	24.28 589	17.90 586	22.23 584	14.12 580	19.38 583	22.12 586

CasAABBNet	24.76 585	22.38 585	24.44 582	26.05 585	25.75 583	39.79 588	56.76 591	29.10 589	28.88 589	21.22 585	22.69 586	24.21 585	23.99 589	26.23 588	30.62 590	14.22 580	16.71 583	13.03 579	14.75 582	17.49 579	16.97 582

FlowAnything	24.80 586	22.39 586	24.71 583	26.07 586	25.75 583	39.80 589	56.70 589	29.12 590	28.95 591	21.38 588	22.83 588	24.22 586	23.96 587	26.24 589	30.65 591	14.23 581	16.78 584	13.04 580	14.84 584	17.49 579	16.93 581

Selective-RAFT-Error	24.83 587	22.44 588	24.80 584	26.10 587	25.82 585	39.85 590	56.72 590	29.21 592	29.03 592	21.29 587	22.80 587	24.25 587	24.07 590	26.28 590	30.60 589	14.24 582	16.85 585	13.04 580	14.75 582	17.53 581	17.02 583

LSM0	26.57 588	22.53 589	25.76 585	30.62 588	52.30 592	39.86 591	56.49 588	29.18 591	28.76 588	21.26 586	22.46 585	24.42 588	23.97 588	26.42 591	30.66 592	14.29 583	16.56 582	13.06 582	14.65 581	17.62 582	20.52 585

AVERAGE_ROB	26.91 589	30.28 592	29.18 588	25.78 583	25.30 582	19.49 582	15.38 576	23.70 588	23.02 587	28.38 591	27.78 591	26.23 590	25.76 591	26.95 592	25.55 588	31.27 591	30.02 592	31.76 588	30.80 588	30.88 590	30.77 589

xxxxx1	29.05 590	20.74 582	14.05 577	50.10 589	40.25 589	19.01 578	26.60 581	21.83 585	20.22 583	16.52 579	17.56 579	18.33 580	21.41 582	16.11 581	20.77 584	23.48 585	26.77 588	66.36 590	78.56 590	30.19 587	32.23 590

tt_ll	29.05 590	20.74 582	14.05 577	50.10 589	40.25 589	19.01 578	26.60 581	21.83 585	20.22 583	16.52 579	17.56 579	18.33 580	21.41 582	16.11 581	20.77 584	23.48 585	26.77 588	66.36 590	78.56 590	30.19 587	32.23 590

ff	29.05 590	20.74 582	14.05 577	50.10 589	40.25 589	19.01 578	26.60 581	21.83 585	20.22 583	16.52 579	17.56 579	18.33 580	21.41 582	16.11 581	20.77 584	23.48 585	26.77 588	66.36 590	78.56 590	30.19 587	32.23 590

test_example2	115.17 593	122.38 593	93.45 592	115.38 592	123.53 593	101.24 593	113.11 593	54.67 593	99.94 593	135.50 593	136.43 593	85.67 593	85.40 593	110.44 593	104.91 593	152.17 593	205.21 593	99.17 593	114.27 593	138.55 593	112.04 593

ccccc		297.53 594		372.50 594	377.87 594	200.30 594		217.33 594		202.36 594		213.34 594		312.79 594		409.97 594	354.33 594	255.69 594	227.31 594	431.13 594

Low-res two-view benchmark