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.

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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	0.24 1	0.24 75	0.39 14	0.34 1	0.24 38	0.16 2	0.18 2	0.32 1	0.22 4	0.29 10	0.40 25	0.24 6	0.23 8	0.32 1	0.26 18	0.20 215	0.18 311	0.18 111	0.16 149	0.18 120	0.14 61

FoundationStereo	0.24 1	0.21 26	0.36 3	0.38 22	0.22 16	0.32 13	0.22 16	0.39 2	0.23 6	0.30 14	0.25 7	0.30 33	0.33 45	0.34 3	0.26 18	0.16 57	0.12 50	0.15 19	0.11 8	0.13 4	0.12 10

MLG-Stereo_test2	0.26 3	0.20 8	0.36 3	0.37 9	0.22 16	0.35 17	0.18 2	0.45 5	0.21 2	0.26 5	0.23 5	0.34 43	0.20 1	0.77 106	0.23 2	0.16 57	0.11 26	0.15 19	0.11 8	0.13 4	0.11 2

MLG-Stereo_test1	0.27 4	0.19 5	0.38 8	0.40 36	0.24 38	0.38 26	0.20 9	0.59 19	0.19 1	0.24 2	0.17 1	0.33 41	0.27 19	0.90 153	0.25 10	0.14 29	0.11 26	0.16 49	0.11 8	0.13 4	0.12 10

LGtest1	0.27 4	0.21 26	0.44 37	0.41 44	0.21 9	0.42 42	0.19 6	0.56 13	0.26 9	0.29 10	0.24 6	0.29 28	0.29 27	0.55 39	0.25 10	0.18 139	0.12 50	0.16 49	0.12 38	0.14 18	0.13 35

dual_stereo	0.27 4	0.19 5	0.35 1	0.39 29	0.21 9	0.25 3	0.22 16	0.48 6	0.31 16	0.32 19	0.26 10	0.37 52	0.24 10	0.83 129	0.29 35	0.16 57	0.12 50	0.14 1	0.11 8	0.14 18	0.11 2

IGEV	0.28 7	0.18 1	0.39 14	0.37 9	0.31 177	0.45 61	0.21 12	0.59 19	0.40 36	0.31 15	0.43 37	0.26 14	0.21 2	0.43 11	0.25 10	0.13 19	0.12 50	0.16 49	0.13 61	0.12 1	0.12 10

MLG-Stereo_test3	0.28 7	0.18 1	0.42 30	0.40 36	0.23 22	0.47 70	0.19 6	0.61 27	0.29 12	0.35 26	0.21 2	0.35 45	0.21 2	0.60 58	0.25 10	0.15 36	0.11 26	0.16 49	0.11 8	0.13 4	0.13 35

MonSter	0.28 7	0.18 1	0.39 14	0.36 5	0.21 9	0.55 148	0.31 76	0.55 12	0.43 45	0.28 7	0.29 13	0.23 3	0.21 2	0.56 40	0.25 10	0.11 1	0.10 9	0.14 1	0.11 8	0.14 18	0.11 2

4.5_new	0.29 10	0.25 103	0.41 22	0.36 5	0.23 22	0.52 123	0.36 126	0.56 13	0.34 23	0.45 73	0.42 28	0.27 18	0.25 12	0.40 8	0.24 5	0.13 19	0.10 9	0.15 19	0.13 61	0.16 58	0.12 10

4.5w-stereo	0.29 10	0.25 103	0.41 22	0.36 5	0.23 22	0.52 123	0.36 126	0.56 13	0.34 23	0.45 73	0.42 28	0.27 18	0.25 12	0.40 8	0.24 5	0.13 19	0.10 9	0.15 19	0.13 61	0.16 58	0.12 10

LG-Stereo_L2	0.29 10	0.20 8	0.45 50	0.37 9	0.25 55	0.26 4	0.20 9	0.78 74	0.28 11	0.28 7	0.26 10	0.24 6	0.26 17	0.91 154	0.23 2	0.15 36	0.11 26	0.15 19	0.12 38	0.14 18	0.11 2

MLG-Stereo	0.29 10	0.19 5	0.38 8	0.41 44	0.20 3	0.42 42	0.20 9	0.66 41	0.21 2	0.25 3	0.22 4	0.33 41	0.28 23	1.09 207	0.25 10	0.14 29	0.11 26	0.16 49	0.11 8	0.13 4	0.12 10

AdaDepth	0.30 14	0.22 45	0.49 70	0.44 81	0.27 87	0.44 57	0.24 29	0.52 8	0.30 13	0.31 15	0.37 23	0.26 14	0.32 42	0.79 115	0.25 10	0.12 5	0.12 50	0.16 49	0.13 61	0.16 58	0.15 94

asda	0.30 14	0.24 75	0.42 30	0.38 22	0.23 22	0.43 51	0.34 102	0.58 18	0.37 29	0.38 40	0.42 28	0.27 18	0.34 52	0.52 27	0.30 45	0.11 1	0.09 1	0.14 1	0.11 8	0.14 18	0.12 10

asd	0.30 14	0.21 26	0.41 22	0.39 29	0.24 38	0.47 70	0.30 69	0.69 48	0.30 13	0.41 50	0.39 24	0.28 27	0.33 45	0.62 64	0.27 23	0.13 19	0.09 1	0.14 1	0.12 38	0.14 18	0.12 10

4.25_new	0.30 14	0.26 126	0.44 37	0.38 22	0.26 63	0.49 88	0.40 175	0.59 19	0.31 16	0.38 40	0.42 28	0.27 18	0.34 52	0.46 14	0.31 62	0.12 5	0.09 1	0.15 19	0.11 8	0.14 18	0.12 10

4.5w_new	0.30 14	0.26 126	0.44 37	0.38 22	0.26 63	0.49 88	0.40 175	0.59 19	0.31 16	0.38 40	0.42 28	0.27 18	0.34 52	0.46 14	0.31 62	0.12 5	0.09 1	0.15 19	0.11 8	0.14 18	0.12 10

4.25w-stereo	0.30 14	0.26 126	0.44 37	0.38 22	0.26 63	0.49 88	0.40 175	0.59 19	0.32 20	0.38 40	0.42 28	0.27 18	0.34 52	0.46 14	0.31 62	0.12 5	0.09 1	0.15 19	0.11 8	0.14 18	0.12 10

4w-stereo	0.30 14	0.24 75	0.44 37	0.37 9	0.23 22	0.46 66	0.27 48	0.63 31	0.31 16	0.41 50	0.44 41	0.27 18	0.36 69	0.59 46	0.30 45	0.11 1	0.09 1	0.15 19	0.12 38	0.13 4	0.12 10

LG-Stereo_L1	0.30 14	0.20 8	0.44 37	0.37 9	0.26 63	0.29 10	0.21 12	0.66 41	0.26 9	0.25 3	0.25 7	0.24 6	0.22 6	1.24 245	0.23 2	0.15 36	0.11 26	0.15 19	0.12 38	0.14 18	0.11 2

IGEV-Stereo++	0.30 14	0.20 8	0.40 17	0.46 102	0.30 151	0.33 14	0.22 16	0.75 64	0.45 50	0.32 19	0.41 27	0.32 37	0.48 140	0.38 4	0.27 23	0.15 36	0.11 26	0.15 19	0.12 38	0.15 38	0.13 35

2.5w	0.31 23	0.23 57	0.46 58	0.39 29	0.24 38	0.42 42	0.39 167	0.61 27	0.30 13	0.37 34	0.53 73	0.24 6	0.25 12	0.77 106	0.28 32	0.12 5	0.10 9	0.14 1	0.12 38	0.14 18	0.12 10

2.75w_new	0.31 23	0.23 57	0.43 35	0.35 3	0.23 22	0.42 42	0.42 195	0.54 11	0.35 25	0.47 81	0.43 37	0.24 6	0.30 31	0.66 76	0.33 80	0.12 5	0.10 9	0.14 1	0.11 8	0.13 4	0.12 10

LG-G_1	0.31 23	0.20 8	0.44 37	0.42 51	0.20 3	0.64 196	0.18 2	0.70 52	0.25 7	0.29 10	0.29 13	0.36 47	0.35 60	0.87 144	0.24 5	0.16 57	0.12 50	0.16 49	0.11 8	0.13 4	0.13 35

LG-G	0.31 23	0.20 8	0.44 37	0.42 51	0.20 3	0.64 196	0.18 2	0.70 52	0.25 7	0.29 10	0.29 13	0.36 47	0.35 60	0.87 144	0.24 5	0.16 57	0.12 50	0.16 49	0.11 8	0.13 4	0.13 35

qwe	0.32 27	0.21 26	0.40 17	0.37 9	0.26 63	0.49 88	0.29 59	0.64 33	0.39 32	0.49 95	0.48 55	0.26 14	0.27 19	0.80 118	0.34 97	0.12 5	0.10 9	0.14 1	0.11 8	0.15 38	0.12 10

2.25w	0.32 27	0.24 75	0.48 63	0.37 9	0.24 38	0.45 61	0.25 31	0.62 29	0.40 36	0.45 73	0.58 91	0.27 18	0.32 42	0.74 102	0.35 107	0.12 5	0.10 9	0.14 1	0.12 38	0.13 4	0.14 61

3.25w_new	0.32 27	0.21 26	0.45 50	0.38 22	0.23 22	0.52 123	0.34 102	0.65 37	0.39 32	0.47 81	0.45 46	0.32 37	0.35 60	0.61 62	0.27 23	0.12 5	0.10 9	0.14 1	0.11 8	0.12 1	0.12 10

3.25w	0.32 27	0.21 26	0.45 50	0.37 9	0.23 22	0.52 123	0.34 102	0.65 37	0.39 32	0.47 81	0.45 46	0.32 37	0.35 60	0.61 62	0.27 23	0.12 5	0.10 9	0.14 1	0.11 8	0.12 1	0.12 10

3.75w	0.32 27	0.23 57	0.44 37	0.37 9	0.29 129	0.62 189	0.36 126	0.59 19	0.32 20	0.41 50	0.47 52	0.25 12	0.34 52	0.64 68	0.26 18	0.12 5	0.09 1	0.14 1	0.12 38	0.13 4	0.12 10

2w_stereo	0.32 27	0.24 75	0.45 50	0.39 29	0.22 16	0.46 66	0.47 258	0.69 48	0.42 43	0.43 61	0.50 66	0.24 6	0.45 113	0.47 18	0.29 35	0.12 5	0.10 9	0.15 19	0.12 38	0.15 38	0.13 35

SGD-Stereo	0.32 27	0.20 8	0.40 17	0.38 22	0.19 1	0.43 51	0.22 16	0.64 33	0.33 22	0.42 56	0.34 18	0.27 18	0.35 60	1.15 221	0.30 45	0.20 215	0.10 9	0.15 19	0.13 61	0.17 89	0.13 35

GREAT-IGEV	0.32 27	0.20 8	0.42 30	0.37 9	0.29 129	0.36 21	0.28 54	0.56 13	0.58 93	0.28 7	0.50 66	0.29 28	0.29 27	0.84 132	0.27 23	0.14 29	0.11 26	0.15 19	0.11 8	0.17 89	0.14 61

3.5w_stereo	0.33 35	0.25 103	0.45 50	0.37 9	0.24 38	0.54 140	0.35 110	0.66 41	0.36 26	0.43 61	0.44 41	0.29 28	0.34 52	0.77 106	0.39 148	0.11 1	0.09 1	0.15 19	0.11 8	0.14 18	0.13 35

3w_stereo	0.33 35	0.25 103	0.52 91	0.40 36	0.21 9	0.53 132	0.54 313	0.65 37	0.46 56	0.44 65	0.48 55	0.23 3	0.45 113	0.46 14	0.29 35	0.12 5	0.10 9	0.15 19	0.12 38	0.15 38	0.15 94

DEFOM-Stereo	0.33 35	0.20 8	0.40 17	0.42 51	0.28 112	0.80 298	0.23 24	0.48 6	0.37 29	0.37 34	0.31 16	0.23 3	0.24 10	1.20 235	0.27 23	0.16 57	0.12 50	0.14 1	0.11 8	0.14 18	0.14 61

1w_stereo	0.34 38	0.20 8	0.42 30	0.43 58	0.26 63	0.47 70	0.54 313	0.59 19	0.50 65	0.41 50	0.66 106	0.25 12	0.44 109	0.62 64	0.33 80	0.12 5	0.10 9	0.14 1	0.11 8	0.14 18	0.12 10

monsterstereo	0.34 38	0.20 8	0.44 37	0.45 95	0.35 239	0.27 8	0.29 59	0.53 9	0.51 74	0.44 65	0.61 96	0.26 14	0.25 12	1.19 233	0.27 23	0.13 19	0.11 26	0.15 19	0.12 38	0.15 38	0.10 1

monsters	0.34 38	0.20 8	0.41 22	0.39 29	0.36 249	0.34 15	0.27 48	0.66 41	0.43 45	0.47 81	0.40 25	0.22 2	0.23 8	1.33 267	0.25 10	0.13 19	0.10 9	0.14 1	0.11 8	0.13 4	0.13 35

111111	0.34 38	0.20 8	0.41 22	0.45 95	0.42 315	0.37 23	0.22 16	0.95 146	0.38 31	0.31 15	0.31 16	0.40 56	0.27 19	0.96 168	0.26 18	0.17 100	0.12 50	0.15 19	0.11 8	0.15 38	0.13 35

LG-Stereo	0.34 38	0.25 103	0.78 281	0.47 113	0.26 63	0.37 23	0.30 69	0.71 56	0.52 81	0.36 31	0.57 88	0.29 28	0.21 2	0.50 22	0.36 117	0.13 19	0.13 111	0.20 168	0.18 188	0.18 120	0.12 10

S2M2	0.34 38	0.28 177	0.45 50	0.40 36	0.30 151	0.31 12	0.16 1	0.60 26	0.64 110	0.31 15	0.48 55	0.47 81	0.34 52	0.38 4	0.32 67	0.25 343	0.22 387	0.20 168	0.22 315	0.25 312	0.22 282

GIP-stereo	0.34 38	0.23 57	0.45 50	0.50 168	0.36 249	0.38 26	0.23 24	0.78 74	0.52 81	0.34 25	0.51 69	0.46 74	0.38 81	0.51 24	0.27 23	0.20 215	0.12 50	0.16 49	0.12 38	0.16 58	0.14 61

RAStereo	0.34 38	0.21 26	0.66 178	0.47 113	0.27 87	0.26 4	0.29 59	0.69 48	0.63 106	0.32 19	0.42 28	0.45 70	0.31 36	0.45 12	0.34 97	0.17 100	0.15 220	0.19 133	0.15 107	0.18 120	0.13 35

AIO_test	0.35 46	0.22 45	0.44 37	0.43 58	0.27 87	0.57 158	0.44 227	0.79 79	0.41 40	0.32 19	0.47 52	0.46 74	0.30 31	0.69 81	0.30 45	0.16 57	0.11 26	0.16 49	0.13 61	0.15 38	0.12 10

LG-Stereo_Zeroshot	0.36 47	0.23 57	0.54 103	0.50 168	0.28 112	0.36 21	0.22 16	1.02 171	0.39 32	0.42 56	0.64 104	0.36 47	0.51 157	0.39 6	0.29 35	0.18 139	0.12 50	0.17 76	0.13 61	0.18 120	0.18 174

AIO_rvc	0.36 47	0.23 57	0.49 70	0.43 58	0.27 87	0.59 166	0.38 152	0.94 141	0.45 50	0.33 24	0.46 50	0.49 94	0.22 6	0.84 132	0.30 45	0.16 57	0.11 26	0.16 49	0.12 38	0.15 38	0.13 35

HUF	0.36 47	0.23 57	0.52 91	0.40 36	0.22 16	0.54 140	0.47 258	0.82 97	0.43 45	0.36 31	0.43 37	0.50 100	0.42 94	0.64 68	0.29 35	0.17 100	0.12 50	0.16 49	0.12 38	0.15 38	0.14 61

MaDis-Stereo	0.36 47	0.25 103	0.58 133	0.44 81	0.34 235	0.30 11	0.30 69	0.72 57	0.50 65	0.37 34	0.36 20	0.58 136	0.49 148	0.52 27	0.36 117	0.19 180	0.16 260	0.19 133	0.15 107	0.18 120	0.14 61

UniTT-Stereo	0.36 47	0.23 57	0.59 140	0.48 140	0.36 249	0.40 31	0.32 83	0.53 9	0.49 61	0.54 114	0.55 82	0.36 47	0.31 36	0.58 45	0.51 248	0.20 215	0.15 220	0.17 76	0.15 107	0.19 161	0.15 94

IGEV-RUCA	0.37 52	0.23 57	0.48 63	0.49 156	0.36 249	0.60 174	0.23 24	0.64 33	0.49 61	0.39 48	0.49 63	0.44 62	0.31 36	0.85 137	0.30 45	0.24 316	0.13 111	0.16 49	0.12 38	0.20 195	0.19 214

Pointernet	0.37 52	0.20 8	0.57 127	0.43 58	0.28 112	0.51 119	0.27 48	0.93 134	0.61 101	0.47 81	0.63 101	0.49 94	0.38 81	0.49 21	0.33 80	0.17 100	0.13 111	0.14 1	0.11 8	0.13 4	0.12 10

AIO-Stereo	0.37 52	0.25 103	0.51 83	0.47 113	0.23 22	0.45 61	0.39 167	1.07 205	0.52 81	0.41 50	0.48 55	0.52 111	0.25 12	0.72 92	0.30 45	0.16 57	0.12 50	0.17 76	0.13 61	0.16 58	0.13 35

AEACV	0.37 52	0.24 75	0.52 91	0.47 113	0.51 379	0.37 23	0.38 152	0.65 37	0.53 85	0.42 56	0.56 85	0.46 74	0.60 206	0.53 30	0.30 45	0.16 57	0.13 111	0.18 111	0.15 107	0.17 89	0.14 61

EGLCR-Stereo	0.37 52	0.22 45	0.51 83	0.43 58	0.26 63	0.44 57	0.22 16	0.99 160	0.48 60	0.42 56	0.42 28	0.67 169	0.29 27	0.86 141	0.33 80	0.17 100	0.12 50	0.19 133	0.17 170	0.17 89	0.15 94

MSCF	0.38 57	0.25 103	0.52 91	0.47 113	0.25 55	0.62 189	0.37 145	0.81 92	0.47 59	0.50 103	0.71 124	0.32 37	0.65 235	0.54 33	0.28 32	0.19 180	0.12 50	0.17 76	0.14 89	0.17 89	0.14 61

castereo++	0.38 57	0.23 57	0.41 22	0.43 58	0.31 177	0.97 362	0.22 16	0.86 107	0.58 93	0.32 19	0.44 41	0.51 104	0.39 83	0.93 162	0.24 5	0.17 100	0.11 26	0.17 76	0.12 38	0.14 18	0.14 61

fffft	0.38 57	0.23 57	0.51 83	0.44 81	0.32 196	0.43 51	0.48 269	0.76 67	0.36 26	0.44 65	0.34 18	0.38 54	0.31 36	1.31 260	0.32 67	0.14 29	0.11 26	0.19 133	0.15 107	0.16 58	0.16 124
1: 1. 1
RSM++	0.38 57	0.24 75	0.51 83	0.47 113	0.26 63	0.50 102	0.41 191	0.79 79	0.45 50	0.37 34	0.45 46	0.60 144	0.35 60	1.02 188	0.30 45	0.15 36	0.13 111	0.17 76	0.14 89	0.18 120	0.13 35

FlowAnything_test	0.39 61	0.26 126	0.61 148	0.59 324	0.33 217	0.62 189	0.36 126	0.62 29	0.40 36	0.45 73	0.36 20	0.45 70	0.37 74	0.53 30	0.48 229	0.24 316	0.18 311	0.28 380	0.33 461	0.21 236	0.19 214

water-stereo	0.39 61	0.20 8	0.48 63	0.44 81	0.27 87	0.50 102	0.26 41	0.92 127	0.51 74	0.53 111	0.78 142	0.55 121	0.49 148	0.42 10	0.42 177	0.16 57	0.15 220	0.17 76	0.15 107	0.16 58	0.15 94

SMoEStereo_RVC	0.39 61	0.25 103	0.50 76	0.45 95	0.30 151	0.61 180	0.36 126	0.72 57	0.45 50	0.46 78	0.43 37	0.42 57	0.35 60	1.39 287	0.29 35	0.15 36	0.12 50	0.20 168	0.15 107	0.16 58	0.15 94

ours_stereo	0.39 61	0.28 177	0.51 83	0.46 102	0.30 151	0.40 31	0.44 227	0.73 59	0.56 90	0.35 26	0.56 85	0.46 74	0.33 45	1.11 213	0.32 67	0.16 57	0.13 111	0.19 133	0.15 107	0.19 161	0.14 61

RSM	0.39 61	0.24 75	0.49 70	0.46 102	0.26 63	0.47 70	0.40 175	0.92 127	0.44 48	0.41 50	0.42 28	0.65 162	0.33 45	1.07 202	0.29 35	0.15 36	0.12 50	0.17 76	0.13 61	0.17 89	0.13 35

trnet	0.39 61	0.21 26	0.37 5	0.36 5	0.20 3	0.53 132	0.29 59	0.78 74	1.12 299	0.59 127	0.71 124	0.53 116	0.42 94	0.54 33	0.34 97	0.18 139	0.13 111	0.15 19	0.10 2	0.14 18	0.13 35

Selective-IGEV	0.39 61	0.24 75	0.50 76	0.44 81	0.25 55	0.46 66	0.33 90	1.25 266	0.40 36	0.35 26	0.45 46	0.52 111	0.30 31	1.07 202	0.30 45	0.14 29	0.12 50	0.17 76	0.13 61	0.16 58	0.13 35

GLC_STEREO	0.39 61	0.25 103	0.41 22	0.54 252	0.23 22	0.48 76	0.30 69	0.73 59	0.58 93	0.52 110	0.73 130	0.51 104	0.31 36	0.64 68	0.42 177	0.17 100	0.20 347	0.23 270	0.19 210	0.21 236	0.17 149

CREStereo	0.39 61	0.21 26	0.38 8	0.34 1	0.22 16	0.53 132	0.29 59	0.77 70	1.11 295	0.58 119	0.71 124	0.51 104	0.41 90	0.54 33	0.34 97	0.18 139	0.13 111	0.15 19	0.10 2	0.14 18	0.14 61
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
GASTEREO	0.40 70	0.25 103	0.51 83	0.48 140	0.25 55	0.65 212	0.36 126	0.81 92	0.49 61	0.51 108	0.82 155	0.30 33	0.66 238	0.62 64	0.28 32	0.19 180	0.12 50	0.16 49	0.14 89	0.16 58	0.14 61

DEFOM-Stereo_RVC	0.40 70	0.67 480	0.42 30	0.64 380	0.29 129	0.48 76	0.25 31	0.85 105	0.44 48	0.38 40	0.36 20	0.30 33	0.70 248	1.15 221	0.29 35	0.16 57	0.11 26	0.16 49	0.11 8	0.18 120	0.12 10

mms	0.40 70	0.27 155	0.52 91	0.46 102	0.32 196	0.43 51	0.46 251	0.70 52	0.46 56	0.35 26	0.58 91	0.44 62	0.30 31	1.36 277	0.33 80	0.16 57	0.13 111	0.18 111	0.15 107	0.19 161	0.15 94

MoCha-V2	0.40 70	0.20 8	0.49 70	0.50 168	0.21 9	0.44 57	0.33 90	0.93 134	0.53 85	0.53 111	0.53 73	0.42 57	0.58 202	1.09 207	0.27 23	0.14 29	0.12 50	0.15 19	0.12 38	0.17 89	0.15 94

IGEV++	0.40 70	0.22 45	0.51 83	0.52 219	0.29 129	0.45 61	0.25 31	1.65 363	0.46 56	0.37 34	0.57 88	0.46 74	0.45 113	0.50 22	0.38 140	0.19 180	0.12 50	0.16 49	0.13 61	0.16 58	0.15 94

GCAP-Stereo	0.40 70	0.28 177	0.68 187	0.47 113	0.25 55	0.53 132	0.32 83	0.82 97	0.58 93	0.65 137	0.69 117	0.58 136	0.42 94	0.47 18	0.29 35	0.17 100	0.14 162	0.17 76	0.13 61	0.17 89	0.14 61

LoS	0.40 70	0.21 26	0.44 37	0.37 9	0.22 16	0.50 102	0.40 175	1.00 164	0.94 213	0.48 89	0.66 106	0.48 86	0.40 87	0.60 58	0.37 129	0.18 139	0.14 162	0.16 49	0.11 8	0.14 18	0.14 61
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
CroCo-Stereo	0.40 70	0.31 265	0.73 236	0.58 311	0.27 87	0.26 4	0.33 90	0.95 146	0.81 171	0.42 56	0.47 52	0.65 162	0.47 129	0.39 6	0.34 97	0.18 139	0.15 220	0.16 49	0.14 89	0.19 161	0.16 124
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
depthmonostereo	0.41 78	0.23 57	0.53 97	0.47 113	0.23 22	0.61 180	0.35 110	1.00 164	0.76 156	0.48 89	0.65 105	0.47 81	0.49 148	0.67 79	0.37 129	0.16 57	0.15 220	0.16 49	0.14 89	0.16 58	0.15 94

castereo	0.41 78	0.22 45	0.46 58	0.44 81	0.30 151	0.61 180	0.56 339	0.97 154	0.80 168	0.38 40	0.69 117	0.45 70	0.69 243	0.51 24	0.30 45	0.16 57	0.11 26	0.16 49	0.13 61	0.16 58	0.12 10

CASnet	0.41 78	0.25 103	0.48 63	0.50 168	0.20 3	0.50 102	0.36 126	0.81 92	0.80 168	0.83 177	0.68 113	0.48 86	0.31 36	0.54 33	0.32 67	0.18 139	0.12 50	0.27 365	0.22 315	0.23 285	0.14 61
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
fffy	0.42 81	0.27 155	0.57 127	0.46 102	0.29 129	0.48 76	0.35 110	0.91 124	0.55 88	0.40 49	0.58 91	0.55 121	0.41 90	1.26 249	0.36 117	0.15 36	0.13 111	0.19 133	0.16 149	0.18 120	0.14 61

WCG-NET	0.42 81	0.21 26	0.54 103	0.40 36	0.25 55	0.47 70	0.32 83	0.73 59	1.15 326	0.76 154	0.73 130	0.58 136	0.45 113	0.60 58	0.34 97	0.15 36	0.11 26	0.16 49	0.14 89	0.15 38	0.13 35

Occ-G	0.42 81	0.21 26	0.48 63	0.41 44	0.26 63	0.42 42	0.62 371	0.77 70	0.49 61	0.43 61	0.66 106	1.02 302	0.46 120	0.78 111	0.41 166	0.16 57	0.13 111	0.18 111	0.13 61	0.16 58	0.16 124

MGS-Stereo	0.42 81	0.26 126	0.58 133	0.44 81	0.28 112	0.50 102	0.34 102	0.57 17	0.83 177	0.46 78	1.31 340	0.52 111	0.33 45	0.65 74	0.36 117	0.19 180	0.16 260	0.18 111	0.15 107	0.17 89	0.16 124

LoS_RVC	0.42 81	0.26 126	0.40 17	0.44 81	0.82 496	0.51 119	0.44 227	0.64 33	0.41 40	0.44 65	0.78 142	0.44 62	0.47 129	0.56 40	0.36 117	0.13 19	0.12 50	0.14 1	0.10 2	0.13 4	0.84 524

test_xeample3	0.42 81	0.28 177	0.69 200	0.43 58	0.33 217	0.56 153	0.38 152	0.79 79	0.45 50	0.53 111	0.46 50	0.44 62	0.44 109	1.38 282	0.31 62	0.18 139	0.14 162	0.19 133	0.15 107	0.17 89	0.16 124

DilatedVolume-Stereo	0.43 87	0.21 26	0.55 113	0.43 58	0.32 196	0.72 252	0.29 59	0.80 87	0.51 74	0.77 159	0.73 130	0.48 86	0.40 87	1.13 218	0.39 148	0.15 36	0.14 162	0.15 19	0.14 89	0.16 58	0.14 61

MM-Stereo_test2	0.43 87	0.24 75	0.67 183	0.51 198	0.32 196	0.55 148	0.45 244	0.97 154	0.77 160	0.59 127	0.51 69	0.49 94	0.42 94	0.80 118	0.30 45	0.15 36	0.13 111	0.18 111	0.14 89	0.19 161	0.14 61

SCV_C0	0.43 87	0.26 126	0.65 171	0.43 58	0.29 129	0.47 70	0.31 76	1.34 280	0.73 147	0.38 40	0.49 63	0.54 118	0.29 27	1.24 245	0.30 45	0.17 100	0.13 111	0.16 49	0.13 61	0.20 195	0.15 94

ff7	0.43 87	0.27 155	0.56 117	0.44 81	0.33 217	0.50 102	0.42 195	0.87 108	0.50 65	0.49 95	0.53 73	0.44 62	0.48 140	1.38 282	0.33 80	0.17 100	0.12 50	0.21 203	0.15 107	0.18 120	0.18 174

ffff	0.43 87	0.27 155	0.56 117	0.44 81	0.33 217	0.50 102	0.42 195	0.87 108	0.50 65	0.49 95	0.53 73	0.44 62	0.48 140	1.38 282	0.33 80	0.17 100	0.12 50	0.21 203	0.15 107	0.18 120	0.18 174

11t	0.43 87	0.27 155	0.56 117	0.44 81	0.33 217	0.50 102	0.42 195	0.87 108	0.50 65	0.49 95	0.53 73	0.44 62	0.48 140	1.38 282	0.33 80	0.17 100	0.12 50	0.21 203	0.15 107	0.18 120	0.18 174

anonymousdsp	0.43 87	0.27 155	0.53 97	0.44 81	0.32 196	0.50 102	0.42 195	0.89 117	0.51 74	0.49 95	0.53 73	0.47 81	0.47 129	1.33 267	0.33 80	0.17 100	0.12 50	0.21 203	0.15 107	0.18 120	0.18 174

ProNet	0.43 87	0.28 177	0.58 133	0.43 58	0.30 151	0.56 153	0.52 299	1.00 164	0.58 93	0.44 65	0.49 63	0.43 60	0.43 101	1.28 254	0.36 117	0.15 36	0.13 111	0.19 133	0.16 149	0.17 89	0.16 124

MC-Stereo	0.43 87	0.23 57	0.48 63	0.51 198	0.28 112	0.39 29	0.32 83	0.88 116	0.68 132	0.60 129	0.84 158	0.56 129	0.61 215	1.03 189	0.31 62	0.17 100	0.11 26	0.17 76	0.15 107	0.16 58	0.13 35

ccc-4	0.43 87	0.27 155	0.56 117	0.44 81	0.33 217	0.50 102	0.42 195	0.87 108	0.50 65	0.49 95	0.53 73	0.44 62	0.48 140	1.38 282	0.33 80	0.17 100	0.12 50	0.21 203	0.15 107	0.18 120	0.18 174

IGEV-Stereo	0.43 87	0.27 155	0.54 103	0.45 95	0.32 196	0.50 102	0.42 195	0.90 123	0.51 74	0.49 95	0.53 73	0.47 81	0.47 129	1.32 264	0.33 80	0.17 100	0.12 50	0.21 203	0.15 107	0.18 120	0.18 174
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
Reg-Stereo(zero)	0.44 98	0.22 45	0.45 50	0.43 58	0.23 22	0.38 26	0.25 31	0.76 67	1.08 278	0.90 192	0.78 142	0.90 251	0.47 129	0.70 85	0.36 117	0.15 36	0.12 50	0.15 19	0.12 38	0.15 38	0.15 94

rvit_stereo_0081_aga	0.44 98	0.34 327	0.73 236	0.51 198	0.41 310	0.50 102	0.40 175	0.81 92	0.57 92	0.58 119	0.56 85	0.53 116	0.43 101	0.66 76	0.40 155	0.26 366	0.21 369	0.22 232	0.20 242	0.26 324	0.18 174

rvit_stereo_0081	0.44 98	0.33 303	0.64 164	0.54 252	0.35 239	0.41 35	0.44 227	0.66 41	0.95 215	0.48 89	0.52 71	0.50 100	0.46 120	0.82 127	0.44 190	0.25 343	0.20 347	0.22 232	0.19 210	0.25 312	0.17 149

rvit_stereo_0082	0.44 98	0.33 303	0.64 164	0.54 252	0.35 239	0.41 35	0.44 227	0.66 41	0.95 215	0.48 89	0.52 71	0.50 100	0.46 120	0.82 127	0.44 190	0.25 343	0.20 347	0.22 232	0.19 210	0.25 312	0.17 149

rvit_stereo_0080	0.44 98	0.32 281	0.71 218	0.47 113	0.36 249	0.42 42	0.55 331	0.82 97	0.68 132	0.50 103	0.60 94	0.55 121	0.47 129	0.59 46	0.44 190	0.26 366	0.21 369	0.20 168	0.20 242	0.31 388	0.19 214

whm_eth	0.44 98	0.32 281	0.71 218	0.47 113	0.36 249	0.42 42	0.55 331	0.82 97	0.68 132	0.50 103	0.60 94	0.55 121	0.47 129	0.59 46	0.44 190	0.26 366	0.21 369	0.20 168	0.20 242	0.31 388	0.19 214

CroCo-Stereo Lap2	0.44 98	0.34 327	0.77 273	0.61 350	0.79 487	0.28 9	0.35 110	0.75 64	0.71 142	0.38 40	0.50 66	0.72 184	0.55 179	0.57 44	0.47 224	0.17 100	0.18 311	0.19 133	0.16 149	0.21 236	0.20 247

TANstereo	0.44 98	0.21 26	0.44 37	0.41 44	0.21 9	0.65 212	0.26 41	0.79 79	0.83 177	0.93 200	0.98 194	0.51 104	0.46 120	0.54 33	0.35 107	0.18 139	0.24 408	0.16 49	0.13 61	0.16 58	0.26 352

HART	0.45 106	0.22 45	0.54 103	0.50 168	0.26 63	0.41 35	0.29 59	1.03 176	0.50 65	0.58 119	1.45 389	0.61 148	0.35 60	1.08 206	0.30 45	0.15 36	0.13 111	0.19 133	0.14 89	0.19 161	0.14 61

StereoAnything_RVC	0.45 106	1.43 538	0.48 63	0.35 3	0.20 3	0.26 4	0.21 12	0.43 3	0.22 4	0.22 1	0.21 2	0.19 1	0.36 69	1.27 252	0.22 1	0.21 249	0.11 26	0.14 1	0.10 2	2.37 543	0.11 2

tt45	0.45 106	0.23 57	0.46 58	0.45 95	0.33 217	0.79 290	0.32 83	0.78 74	0.41 40	0.51 108	0.44 41	0.49 94	0.37 74	2.14 398	0.34 97	0.16 57	0.13 111	0.19 133	0.16 149	0.17 89	0.18 174

IGEV-Stereo+	0.45 106	0.21 26	0.43 35	0.41 44	0.39 291	0.15 1	0.19 6	0.44 4	0.36 26	0.26 5	0.25 7	0.31 36	0.41 90	1.43 295	0.30 45	0.17 100	0.12 50	0.15 19	0.11 8	1.16 532	1.70 547

WCG-NET（raft）	0.45 106	0.21 26	0.55 113	0.40 36	0.24 38	0.50 102	0.36 126	0.73 59	1.09 286	0.71 146	0.76 138	0.92 263	0.51 157	0.84 132	0.34 97	0.16 57	0.12 50	0.15 19	0.14 89	0.14 18	0.14 61

MIF-Stereo (partial)	0.45 106	0.25 103	0.70 206	0.50 168	0.52 391	0.35 17	0.26 41	0.91 124	0.59 99	0.45 73	0.71 124	0.51 104	0.51 157	1.11 213	0.45 203	0.20 215	0.16 260	0.23 270	0.20 242	0.24 300	0.18 174

testlalala	0.45 106	0.28 177	0.59 140	0.42 51	0.39 291	0.71 249	0.39 167	1.08 211	0.45 50	1.24 344	0.80 153	0.61 148	0.36 69	0.54 33	0.33 80	0.20 215	0.13 111	0.18 111	0.12 38	0.15 38	0.15 94

SCV	0.46 113	0.26 126	0.55 113	0.47 113	0.25 55	0.39 29	0.38 152	1.98 461	0.60 100	0.35 26	0.48 55	0.55 121	0.36 69	1.28 254	0.32 67	0.24 316	0.12 50	0.17 76	0.13 61	0.18 120	0.14 61

Former-RAFT_DAM_RVC	0.46 113	0.36 358	0.71 218	0.47 113	0.36 249	0.67 225	0.35 110	0.78 74	1.12 299	0.61 130	0.62 99	0.39 55	0.39 83	0.71 89	0.39 148	0.20 215	0.17 289	0.22 232	0.18 188	0.23 285	0.19 214

IGEVStereo-DCA	0.46 113	0.28 177	0.56 117	0.43 58	0.33 217	0.49 88	0.42 195	0.87 108	0.50 65	0.47 81	0.48 55	0.48 86	0.46 120	2.03 388	0.30 45	0.19 180	0.14 162	0.19 133	0.15 107	0.16 58	0.18 174

rrr	0.46 113	0.28 177	0.73 236	0.43 58	0.33 217	0.49 88	0.38 152	0.76 67	0.50 65	0.47 81	0.48 55	0.48 86	0.46 120	2.03 388	0.30 45	0.19 180	0.14 162	0.19 133	0.15 107	0.16 58	0.16 124

plain	0.46 113	0.27 155	1.01 372	0.50 168	0.40 302	0.35 17	0.37 145	0.87 108	0.56 90	0.43 61	0.76 138	0.42 57	0.40 87	1.13 218	0.45 203	0.21 249	0.15 220	0.24 290	0.19 210	0.24 300	0.16 124

XX-TBD	0.46 113	0.70 487	0.35 1	0.79 472	0.25 55	0.58 161	0.26 41	0.69 48	1.27 393	0.76 154	1.00 200	0.45 70	0.33 45	0.47 18	0.37 129	0.19 180	0.15 220	0.15 19	0.11 8	0.17 89	0.14 61

PMTNet	0.46 113	0.21 26	0.38 8	0.37 9	0.23 22	0.71 249	0.27 48	0.74 63	1.04 259	0.64 135	0.70 121	0.55 121	0.47 129	0.86 141	0.35 107	1.00 530	0.13 111	0.15 19	0.10 2	0.15 38	0.13 35

rvit_stereo_0083	0.47 120	0.33 303	0.81 290	0.56 289	0.36 249	0.50 102	0.44 227	0.68 47	0.95 215	0.49 95	0.57 88	0.55 121	0.49 148	0.88 146	0.46 217	0.25 343	0.25 417	0.24 290	0.20 242	0.24 300	0.17 149

rvit_stereo_ft	0.47 120	0.35 348	0.87 317	0.67 413	0.42 315	0.40 31	0.59 362	0.81 92	0.74 149	0.46 78	0.55 82	0.57 131	0.49 148	0.65 74	0.50 243	0.25 343	0.17 289	0.22 232	0.22 315	0.24 300	0.17 149

RAFT-Stereo-weight	0.47 120	0.24 75	0.53 97	0.48 140	0.27 87	0.60 174	0.35 110	1.02 171	1.07 272	0.99 219	0.78 142	0.76 192	0.28 23	0.76 103	0.36 117	0.16 57	0.12 50	0.17 76	0.15 107	0.16 58	0.15 94

CAS++	0.47 120	0.31 265	0.56 117	0.47 113	0.32 196	0.42 42	0.28 54	1.76 395	0.72 143	0.71 146	0.72 128	0.37 52	0.28 23	0.69 81	0.33 80	0.27 382	0.22 387	0.26 348	0.21 286	0.29 368	0.19 214
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
iRaftStereo_RVC	0.47 120	0.26 126	0.64 164	0.50 168	0.29 129	0.53 132	0.33 90	1.05 190	0.77 160	0.84 180	1.00 200	0.55 121	0.37 74	0.81 124	0.40 155	0.17 100	0.12 50	0.22 232	0.20 242	0.19 161	0.15 94

CREStereo++_RVC	0.47 120	0.21 26	0.38 8	0.45 95	0.38 281	0.45 61	0.25 31	0.75 64	1.29 402	0.80 167	1.21 302	0.47 81	0.37 74	0.53 30	0.44 190	0.16 57	0.11 26	0.15 19	0.80 534	0.18 120	0.11 2
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
xyz-stereo-finetune	0.48 126	0.25 103	0.54 103	0.42 51	0.23 22	0.80 298	0.42 195	0.80 87	0.80 168	0.61 130	0.62 99	0.54 118	0.43 101	1.70 348	0.58 280	0.15 36	0.15 220	0.19 133	0.15 107	0.16 58	0.15 94

999	0.48 126	0.22 45	0.49 70	0.48 140	0.34 235	0.75 265	0.31 76	0.85 105	0.55 88	0.37 34	0.48 55	0.50 100	0.36 69	2.45 425	0.39 148	0.16 57	0.13 111	0.18 111	0.15 107	0.16 58	0.19 214

model_zeroshot	0.48 126	0.29 212	0.86 306	0.51 198	0.36 249	0.69 237	0.37 145	1.12 224	0.62 103	0.85 185	0.84 158	0.66 166	0.37 74	0.73 96	0.34 97	0.20 215	0.16 260	0.19 133	0.16 149	0.17 89	0.16 124

MyStereo07	0.48 126	0.29 212	0.50 76	0.55 276	0.45 339	0.59 166	0.79 422	1.05 190	0.51 74	0.48 89	0.53 73	0.43 60	0.55 179	1.30 259	0.34 97	0.17 100	0.16 260	0.24 290	0.20 242	0.23 285	0.20 247

4D-IteraStereo	0.48 126	0.24 75	0.76 266	0.50 168	0.44 332	0.66 221	0.31 76	0.87 108	1.02 250	1.03 235	0.72 128	0.78 199	0.32 42	0.64 68	0.37 129	0.17 100	0.11 26	0.23 270	0.19 210	0.19 161	0.13 35

CES	0.48 126	0.20 8	0.37 5	0.39 29	1.39 538	0.55 148	0.35 110	0.98 158	0.66 127	0.44 65	0.66 106	0.35 45	0.27 19	0.56 40	0.33 80	0.15 36	0.13 111	0.15 19	0.10 2	0.19 161	1.46 542

MM-Stereo_test1	0.49 132	0.24 75	0.56 117	0.51 198	0.30 151	0.50 102	0.54 313	0.91 124	1.03 254	0.84 180	0.69 117	0.54 118	0.60 206	1.16 225	0.33 80	0.18 139	0.16 260	0.20 168	0.17 170	0.19 161	0.15 94

GCAP-BAT	0.49 132	0.31 265	0.64 164	0.41 44	0.46 351	0.70 244	0.35 110	0.77 70	0.64 110	0.86 187	1.00 200	0.77 195	0.37 74	1.18 231	0.36 117	0.18 139	0.14 162	0.18 111	0.13 61	0.17 89	0.15 94

AE-Stereo	0.49 132	0.27 155	0.67 183	0.60 336	0.39 291	0.67 225	0.46 251	1.18 239	1.09 286	0.47 81	0.75 136	0.69 176	0.47 129	0.59 46	0.40 155	0.16 57	0.15 220	0.21 203	0.20 242	0.19 161	0.15 94

sCroCo_RVC	0.49 132	0.40 383	1.02 379	0.65 394	0.60 430	0.52 123	0.40 175	0.83 101	0.61 101	0.44 65	0.74 134	0.49 94	0.50 154	0.63 67	0.48 229	0.26 366	0.27 432	0.23 270	0.22 315	0.29 368	0.25 328

MM-Stereo_test3	0.50 136	0.24 75	0.54 103	0.54 252	0.74 471	0.49 88	0.53 307	1.09 213	1.05 263	0.62 133	0.95 181	0.61 148	0.42 94	0.77 106	0.38 140	0.20 215	0.17 289	0.20 168	0.16 149	0.18 120	0.18 174

RCA-Stereo	0.50 136	0.23 57	0.58 133	0.48 140	0.33 217	0.55 148	0.45 244	0.97 154	1.38 445	0.68 141	1.05 229	0.63 156	0.80 291	0.59 46	0.32 67	0.17 100	0.12 50	0.17 76	0.14 89	0.16 58	0.14 61

knoymous	0.51 138	0.29 212	0.47 61	0.43 58	0.30 151	0.55 148	0.55 331	1.02 171	0.77 160	0.98 216	0.85 160	0.94 268	0.56 184	0.85 137	0.45 203	0.20 215	0.14 162	0.26 348	0.14 89	0.23 285	0.23 302

tg	0.52 139	0.24 75	0.61 148	0.49 156	0.30 151	0.90 332	0.29 59	1.07 205	0.83 177	0.83 177	1.02 214	0.62 153	0.43 101	1.35 272	0.41 166	0.17 100	0.12 50	0.22 232	0.20 242	0.17 89	0.15 94

11t1	0.52 139	0.28 177	0.68 187	0.51 198	0.28 112	0.83 314	0.39 167	1.22 258	0.63 106	0.84 180	0.74 134	0.68 171	0.68 240	0.91 154	0.57 277	0.21 249	0.18 311	0.19 133	0.16 149	0.20 195	0.21 264

LL-Strereo2	0.52 139	0.33 303	0.69 200	0.52 219	0.37 264	0.70 244	0.30 69	1.13 227	0.67 128	0.94 205	0.78 142	0.91 254	0.42 94	1.05 197	0.42 177	0.17 100	0.16 260	0.29 391	0.25 366	0.21 236	0.16 124

Selective-RAFT	0.52 139	0.28 177	0.79 284	0.55 276	0.27 87	0.91 336	0.33 90	0.80 87	0.88 191	0.58 119	0.63 101	0.81 209	0.77 274	1.29 258	0.48 229	0.19 180	0.14 162	0.17 76	0.15 107	0.19 161	0.17 149

HUI-Stereo	0.52 139	0.30 232	0.73 236	0.50 168	0.27 87	0.65 212	0.30 69	1.04 182	0.64 110	1.12 265	0.96 184	0.83 221	0.60 206	0.79 115	0.45 203	0.22 275	0.14 162	0.24 290	0.20 242	0.26 324	0.18 174

test-1	0.52 139	0.26 126	1.04 387	0.56 289	0.32 196	0.61 180	0.38 152	1.10 216	0.91 203	0.78 162	1.01 206	0.77 195	0.52 162	0.60 58	0.42 177	0.17 100	0.14 162	0.20 168	0.17 170	0.20 195	0.23 302

rafts_anoy	0.52 139	0.29 212	0.59 140	0.59 324	0.50 368	0.53 132	0.40 175	1.11 222	1.03 254	0.84 180	0.83 156	0.68 171	0.54 172	0.72 92	0.51 248	0.19 180	0.14 162	0.24 290	0.26 383	0.21 236	0.18 174

s12784h	0.52 139	0.20 8	0.38 8	0.41 44	0.19 1	0.96 358	0.34 102	1.17 234	1.25 382	0.81 171	0.90 170	0.63 156	0.50 154	1.45 299	0.42 177	0.14 29	0.12 50	0.17 76	0.11 8	0.18 120	0.11 2

raftrobust	0.52 139	0.25 103	0.56 117	0.65 394	0.52 391	0.49 88	0.34 102	0.98 158	0.91 203	1.30 373	0.87 164	0.63 156	0.81 295	0.78 111	0.41 166	0.19 180	0.15 220	0.16 49	0.14 89	0.15 38	0.16 124

Gwc-CoAtRS	0.52 139	0.24 75	0.68 187	0.48 140	0.29 129	0.64 196	0.25 31	1.16 232	1.08 278	1.01 227	1.00 200	1.12 334	0.56 184	0.69 81	0.37 129	0.16 57	0.13 111	0.17 76	0.15 107	0.15 38	0.15 94

rvit_0105_6	0.53 149	0.37 365	0.98 362	0.65 394	0.38 281	0.51 119	0.51 288	0.77 70	1.20 358	0.54 114	0.55 82	0.65 162	0.53 167	0.94 165	0.44 190	0.32 427	0.32 468	0.28 380	0.24 351	0.28 357	0.21 264

gcap-zeroshot	0.53 149	0.28 177	0.89 330	0.49 156	0.28 112	0.76 271	0.37 145	1.34 280	0.73 147	0.89 190	0.67 110	1.35 390	0.51 157	0.79 115	0.33 80	0.18 139	0.15 220	0.18 111	0.15 107	0.17 89	0.16 124

IGEV_Zeroshot_test	0.53 149	0.30 232	0.99 363	0.56 289	0.35 239	0.41 35	0.32 83	1.37 286	0.63 106	1.00 224	1.09 245	0.95 276	0.41 90	0.83 129	0.39 148	0.18 139	0.12 50	0.19 133	0.18 188	0.19 161	0.17 149

EKT-Stereo	0.53 149	0.30 232	0.73 236	0.58 311	0.60 430	0.51 119	0.48 269	0.94 141	0.90 198	0.71 146	0.88 166	0.77 195	0.43 101	1.07 202	0.40 155	0.22 275	0.16 260	0.21 203	0.18 188	0.20 195	0.22 282

Any-RAFT	0.53 149	0.24 75	0.47 61	0.47 113	0.27 87	1.00 370	0.25 31	1.58 346	1.05 263	0.85 185	0.99 196	1.06 311	0.47 129	0.70 85	0.32 67	0.18 139	0.13 111	0.16 49	0.13 61	0.16 58	0.16 124

anonymousdsp2	0.53 149	0.27 155	0.74 252	0.48 140	0.29 129	0.76 271	0.47 258	1.61 354	0.82 176	0.77 159	0.77 140	0.75 188	0.47 129	1.03 189	0.40 155	0.18 139	0.13 111	0.18 111	0.13 61	0.19 161	0.18 174

fff	0.53 149	0.24 75	0.70 206	0.43 58	0.24 38	0.48 76	0.36 126	1.07 205	1.25 382	1.10 257	1.02 214	0.57 131	1.06 410	0.73 96	0.52 255	0.16 57	0.13 111	0.17 76	0.13 61	0.15 38	0.19 214

test_4	0.53 149	0.22 45	0.56 117	0.54 252	0.32 196	0.64 196	0.39 167	0.80 87	0.62 103	0.92 199	1.87 474	0.68 171	0.42 94	1.16 225	0.37 129	0.15 36	0.13 111	0.20 168	0.22 315	0.20 195	0.15 94

GMOStereo	0.53 149	0.26 126	0.65 171	0.50 168	0.29 129	0.52 123	0.43 214	0.89 117	0.96 220	1.41 421	1.14 271	0.85 230	0.56 184	0.59 46	0.38 140	0.16 57	0.14 162	0.24 290	0.21 286	0.20 195	0.15 94

error version	0.53 149	0.26 126	0.65 171	0.50 168	0.29 129	0.52 123	0.43 214	0.89 117	0.96 220	1.41 421	1.14 271	0.85 230	0.56 184	0.59 46	0.38 140	0.16 57	0.14 162	0.24 290	0.21 286	0.20 195	0.15 94

test-v	0.53 149	0.26 126	0.65 171	0.50 168	0.29 129	0.52 123	0.43 214	0.89 117	0.96 220	1.41 421	1.14 271	0.85 230	0.56 184	0.59 46	0.38 140	0.16 57	0.14 162	0.24 290	0.21 286	0.20 195	0.15 94

test-2	0.53 149	0.26 126	0.65 171	0.50 168	0.29 129	0.52 123	0.43 214	0.89 117	0.96 220	1.41 421	1.14 271	0.85 230	0.56 184	0.59 46	0.38 140	0.16 57	0.14 162	0.24 290	0.21 286	0.20 195	0.15 94

raft+_RVC	0.53 149	0.26 126	0.54 103	0.60 336	0.47 356	0.54 140	0.54 313	1.27 268	0.99 239	0.76 154	1.03 224	0.70 180	0.56 184	0.93 162	0.47 224	0.18 139	0.14 162	0.19 133	0.18 188	0.18 120	0.15 94

csc	0.53 149	0.24 75	0.70 206	0.43 58	0.24 38	0.48 76	0.36 126	1.07 205	1.25 382	1.10 257	1.02 214	0.57 131	1.06 410	0.73 96	0.52 255	0.16 57	0.13 111	0.17 76	0.13 61	0.15 38	0.19 214

cscssc	0.53 149	0.24 75	0.70 206	0.43 58	0.24 38	0.48 76	0.36 126	1.07 205	1.25 382	1.10 257	1.02 214	0.57 131	1.06 410	0.73 96	0.52 255	0.16 57	0.13 111	0.17 76	0.13 61	0.15 38	0.19 214

1test111	0.54 164	0.31 265	0.50 76	0.54 252	0.26 63	1.18 405	0.51 288	1.42 298	0.78 163	0.58 119	0.79 148	0.48 86	0.88 333	0.88 146	0.59 283	0.20 215	0.12 50	0.25 329	0.15 107	0.22 260	0.21 264

RAFT-Test	0.54 164	0.25 103	0.64 164	0.47 113	0.30 151	0.97 362	0.27 48	1.24 264	0.81 171	0.96 209	1.12 262	1.28 375	0.48 140	0.71 89	0.36 117	0.17 100	0.13 111	0.17 76	0.14 89	0.16 58	0.16 124

DCANet-4	0.54 164	0.26 126	1.07 397	0.42 51	0.24 38	0.48 76	0.36 126	0.99 160	1.30 408	1.10 257	1.02 214	0.56 129	0.75 262	0.73 96	0.52 255	0.16 57	0.13 111	0.17 76	0.13 61	0.15 38	0.19 214

x	0.54 164	0.31 265	0.61 148	0.47 113	0.30 151	0.67 225	0.47 258	1.53 334	0.79 167	0.81 171	0.83 156	0.78 199	0.70 248	0.70 85	0.62 296	0.21 249	0.19 329	0.22 232	0.19 210	0.21 236	0.20 247

test-3	0.54 164	0.22 45	0.68 187	0.47 113	0.27 87	0.58 161	0.35 110	0.92 127	1.00 244	1.32 387	0.69 117	0.87 238	0.45 113	1.68 346	0.37 129	0.16 57	0.11 26	0.20 168	0.16 149	0.17 89	0.13 35

test_1	0.54 164	0.22 45	0.68 187	0.47 113	0.27 87	0.58 161	0.35 110	0.92 127	1.00 244	1.28 359	0.68 113	0.87 238	0.45 113	1.67 341	0.37 129	0.16 57	0.11 26	0.20 168	0.16 149	0.17 89	0.13 35

PSM-adaLoss	0.54 164	0.30 232	0.73 236	0.50 168	0.27 87	0.65 212	0.41 191	1.04 182	0.64 110	1.12 265	0.96 184	0.82 214	0.61 215	1.06 198	0.45 203	0.22 275	0.14 162	0.24 290	0.20 242	0.26 324	0.18 174

ROB_FTStereo_v2	0.54 164	0.30 232	0.73 236	0.50 168	0.27 87	0.64 196	0.42 195	1.05 190	0.64 110	1.12 265	0.96 184	0.83 221	0.60 206	1.12 216	0.46 217	0.22 275	0.14 162	0.24 290	0.20 242	0.26 324	0.18 174

ROB_FTStereo	0.54 164	0.30 232	0.73 236	0.50 168	0.27 87	0.64 196	0.25 31	1.05 190	0.64 110	1.12 265	0.95 181	0.82 214	0.61 215	1.15 221	0.45 203	0.22 275	0.14 162	0.24 290	0.20 242	0.26 324	0.18 174

cross-raft	0.54 164	0.25 103	0.61 148	0.52 219	0.29 129	0.68 232	0.37 145	1.46 309	0.76 156	1.01 227	1.06 231	1.28 375	0.46 120	0.71 89	0.35 107	0.15 36	0.12 50	0.18 111	0.16 149	0.19 161	0.14 61

RAFT-IKP	0.54 164	0.30 232	0.73 236	0.50 168	0.27 87	0.59 166	0.36 126	1.04 182	0.64 110	1.12 265	0.96 184	0.83 221	0.61 215	1.22 238	0.45 203	0.22 275	0.14 162	0.24 290	0.20 242	0.26 324	0.18 174

RALCasStereoNet	0.54 164	0.30 232	0.66 178	0.59 324	0.51 379	0.61 180	0.52 299	0.94 141	0.93 210	0.70 144	1.01 206	0.78 199	0.44 109	1.33 267	0.47 224	0.20 215	0.16 260	0.18 111	0.16 149	0.20 195	0.19 214

DCANet	0.54 164	0.24 75	0.70 206	0.43 58	0.24 38	0.49 88	0.36 126	1.05 190	1.30 408	1.12 265	1.03 224	0.58 136	0.92 346	0.81 124	0.52 255	0.16 57	0.13 111	0.17 76	0.13 61	0.18 120	0.19 214

RAFT-Stereo + iAFF	0.54 164	0.25 103	0.68 187	0.43 58	0.24 38	0.40 31	0.34 102	1.04 182	1.09 286	1.32 387	1.60 430	0.80 205	0.68 240	0.67 79	0.39 148	0.13 19	0.10 9	0.18 111	0.17 170	0.17 89	0.13 35

CFNet-RSSM	0.54 164	0.24 75	0.70 206	0.48 140	0.28 112	0.60 174	0.27 48	1.49 315	1.14 314	1.06 239	0.93 177	1.08 317	0.54 172	0.70 85	0.35 107	0.16 57	0.12 50	0.17 76	0.15 107	0.16 58	0.14 61

MSKI-zero shot	0.55 179	0.26 126	0.57 127	0.51 198	0.26 63	0.69 237	0.28 54	1.18 239	0.64 110	0.91 197	1.32 346	0.82 214	0.33 45	1.92 376	0.32 67	0.17 100	0.12 50	0.17 76	0.13 61	0.16 58	0.16 124

test_3	0.55 179	0.23 57	0.71 218	0.53 237	0.28 112	0.61 180	0.40 175	0.92 127	1.05 263	1.19 317	0.68 113	0.93 265	0.44 109	1.67 341	0.39 148	0.15 36	0.12 50	0.22 232	0.19 210	0.21 236	0.14 61

Patchmatch Stereo++	0.55 179	0.30 232	0.73 236	0.50 168	0.27 87	0.65 212	0.29 59	1.05 190	0.64 110	1.12 265	0.96 184	0.83 221	0.60 206	1.37 278	0.45 203	0.22 275	0.14 162	0.24 290	0.20 242	0.26 324	0.18 174
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
DeepStereo_RVC	0.55 179	0.29 212	0.72 224	0.51 198	0.30 151	0.59 166	0.33 90	1.03 176	0.70 137	1.16 299	0.93 177	0.83 221	0.94 360	0.96 168	0.54 268	0.21 249	0.14 162	0.21 203	0.19 210	0.24 300	0.24 316

iRAFT	0.55 179	0.30 232	0.73 236	0.50 168	0.27 87	0.65 212	0.29 59	1.05 190	0.64 110	1.12 265	0.96 184	0.83 221	0.60 206	1.37 278	0.45 203	0.22 275	0.14 162	0.24 290	0.20 242	0.26 324	0.18 174

CRE-IMP	0.55 179	0.30 232	0.74 252	0.52 219	0.29 129	0.79 290	0.25 31	1.04 182	0.72 143	1.09 249	0.95 181	0.81 209	0.57 193	1.10 210	0.50 243	0.21 249	0.14 162	0.23 270	0.19 210	0.28 357	0.22 282

sAnonymous2	0.55 179	0.56 450	1.46 465	0.60 336	0.51 379	0.48 76	0.52 299	0.79 79	0.68 132	0.50 103	0.67 110	0.46 74	0.62 220	0.59 46	0.40 155	0.22 275	0.17 289	0.22 232	0.21 286	0.86 520	0.56 494

CroCo_RVC	0.55 179	0.56 450	1.46 465	0.60 336	0.51 379	0.48 76	0.52 299	0.79 79	0.68 132	0.50 103	0.67 110	0.46 74	0.62 220	0.59 46	0.40 155	0.22 275	0.17 289	0.22 232	0.21 286	0.86 520	0.56 494

GMStereo	0.55 179	0.45 408	0.94 347	0.50 168	0.32 196	0.64 196	0.43 214	1.00 164	1.40 455	0.82 175	0.73 130	0.51 104	0.45 113	0.85 137	0.55 272	0.24 316	0.15 220	0.20 168	0.21 286	0.31 388	0.24 316
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
AIO-test1	0.56 188	0.25 103	0.55 113	0.64 380	0.78 484	0.80 298	0.36 126	1.18 239	1.34 423	0.57 117	0.88 166	0.61 148	0.50 154	1.12 216	0.35 107	0.17 100	0.17 289	0.22 232	0.24 351	0.18 120	0.23 302

rvit_0105_4	0.56 188	0.38 372	1.06 392	0.66 401	0.38 281	0.53 132	0.53 307	0.84 104	1.17 338	0.56 116	0.61 96	0.72 184	0.59 203	0.98 177	0.45 203	0.32 427	0.33 473	0.29 391	0.25 366	0.29 368	0.23 302

H2IRNET	0.56 188	0.26 126	0.66 178	0.47 113	0.35 239	0.41 35	0.26 41	0.92 127	1.17 338	0.61 130	1.28 330	1.08 317	0.86 323	0.99 180	0.63 300	0.19 180	0.16 260	0.22 232	0.25 366	0.21 236	0.18 174

ACVNet-DCA	0.56 188	0.31 265	0.50 76	0.54 252	0.26 63	1.18 405	0.51 288	1.42 298	0.78 163	0.58 119	0.79 148	0.48 86	0.88 333	1.46 301	0.32 67	0.20 215	0.12 50	0.25 329	0.15 107	0.22 260	0.21 264

riskmin	0.56 188	0.27 155	0.60 145	0.43 58	0.31 177	0.83 314	0.42 195	1.14 228	1.04 259	0.73 152	0.75 136	1.11 333	1.01 394	0.81 124	0.51 248	0.20 215	0.14 162	0.24 290	0.15 107	0.24 300	0.25 328

MIPNet	0.56 188	0.28 177	0.94 347	0.49 156	0.33 217	0.66 221	0.38 152	1.35 283	1.08 278	1.06 239	0.92 174	0.60 144	0.79 285	0.73 96	0.52 255	0.17 100	0.14 162	0.19 133	0.16 149	0.18 120	0.17 149

iGMRVC	0.56 188	0.30 232	0.73 236	0.50 168	0.27 87	0.65 212	0.38 152	1.05 190	0.64 110	1.12 265	0.96 184	0.83 221	0.60 206	1.52 312	0.46 217	0.22 275	0.14 162	0.24 290	0.20 242	0.26 324	0.18 174

AIO-test2	0.57 195	0.28 177	0.63 157	0.61 350	0.58 419	0.79 290	0.51 288	1.18 239	1.40 455	0.63 134	1.15 279	0.51 104	0.43 101	1.09 207	0.35 107	0.21 249	0.17 289	0.26 348	0.30 436	0.20 195	0.19 214

MIM_Stereo	0.57 195	0.24 75	0.92 341	0.46 102	0.30 151	0.54 140	0.28 54	1.27 268	0.75 150	1.00 224	1.16 284	0.93 265	0.53 167	1.45 299	0.61 293	0.16 57	0.16 260	0.20 168	0.19 210	0.17 89	0.14 61

qqq	0.57 195	0.34 327	0.71 218	0.47 113	0.27 87	0.64 196	0.62 371	1.42 298	0.78 163	0.80 167	0.92 174	0.95 276	0.77 274	0.88 146	0.59 283	0.21 249	0.20 347	0.24 290	0.23 338	0.22 260	0.21 264

ADStereo(finetuned)	0.57 195	0.24 75	1.06 392	0.43 58	0.24 38	0.49 88	0.35 110	1.05 190	1.30 408	1.12 265	1.03 224	0.58 136	1.20 441	0.84 132	0.51 248	0.16 57	0.13 111	0.17 76	0.13 61	0.18 120	0.19 214

R-Stereo Train	0.57 195	0.26 126	0.63 157	0.54 252	0.36 249	0.69 237	0.54 313	1.22 258	0.72 143	1.61 465	1.50 406	0.75 188	0.53 167	0.64 68	0.44 190	0.18 139	0.15 220	0.17 76	0.15 107	0.17 89	0.17 149

RAFT-Stereo	0.57 195	0.26 126	0.63 157	0.54 252	0.36 249	0.69 237	0.54 313	1.22 258	0.72 143	1.61 465	1.50 406	0.75 188	0.53 167	0.64 68	0.44 190	0.18 139	0.15 220	0.17 76	0.15 107	0.17 89	0.17 149
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
xyz-stereo-finetune2	0.58 201	0.27 155	0.57 127	0.40 36	0.24 38	1.09 388	0.32 83	0.79 79	0.53 85	0.65 137	1.07 235	0.58 136	0.80 291	2.47 430	0.80 357	0.16 57	0.15 220	0.21 203	0.17 170	0.16 58	0.17 149

rvit_0105_5	0.58 201	0.39 377	1.05 388	0.66 401	0.37 264	0.58 161	0.56 339	0.94 141	1.18 345	0.64 135	0.68 113	0.75 188	0.63 225	0.88 146	0.50 243	0.32 427	0.32 468	0.30 404	0.27 394	0.28 357	0.25 328

testlalala2	0.58 201	0.27 155	0.68 187	1.72 540	1.27 536	0.68 232	0.42 195	0.93 134	0.70 137	0.90 192	0.93 177	0.76 192	0.34 52	0.52 27	0.40 155	0.18 139	0.15 220	0.17 76	0.13 61	0.17 89	0.17 149

RAFT+CT+SA	0.58 201	0.29 212	0.60 145	0.66 401	0.37 264	0.42 42	0.55 331	1.27 268	1.03 254	0.70 144	1.22 304	0.60 144	0.70 248	1.64 335	0.41 166	0.18 139	0.13 111	0.22 232	0.22 315	0.21 236	0.18 174

IPLGR	0.58 201	0.27 155	1.14 417	0.48 140	0.28 112	0.65 212	0.33 90	1.22 258	1.13 311	1.18 313	1.05 229	0.69 176	0.66 238	0.96 168	0.52 255	0.17 100	0.15 220	0.20 168	0.17 170	0.20 195	0.18 174

AFF-stereo	0.58 201	0.25 103	0.64 164	0.46 102	0.29 129	0.34 15	0.38 152	1.15 230	1.14 314	1.17 308	1.60 430	1.10 329	0.71 253	0.97 176	0.43 187	0.13 19	0.11 26	0.19 133	0.19 210	0.17 89	0.14 61

dd	0.59 207	0.48 419	0.97 359	0.55 276	0.32 196	0.64 196	0.47 258	1.02 171	1.34 423	0.78 162	0.86 161	0.58 136	0.54 172	1.01 185	0.86 374	0.28 396	0.18 311	0.26 348	0.19 210	0.32 397	0.24 316

PFNet+	0.59 207	0.28 177	0.77 273	0.53 237	0.30 151	0.59 166	0.31 76	0.92 127	1.14 314	1.33 395	1.10 249	0.79 203	0.57 193	1.31 260	0.49 237	0.25 343	0.17 289	0.28 380	0.26 383	0.21 236	0.25 328

AnonymousM	0.59 207	1.11 523	0.41 22	0.44 81	0.32 196	0.43 51	0.47 258	1.05 190	0.64 110	0.98 216	0.63 101	0.67 169	0.43 101	0.59 46	0.41 166	0.20 215	0.15 220	1.84 545	0.84 536	0.14 18	0.13 35

GANet-ADL	0.60 210	0.35 348	0.72 224	0.64 380	0.40 302	0.68 232	0.51 288	1.49 315	1.12 299	0.95 207	1.08 240	0.91 254	0.57 193	0.76 103	0.55 272	0.26 366	0.18 311	0.18 111	0.16 149	0.23 285	0.25 328

TRStereo	0.60 210	0.60 468	0.97 359	0.74 458	0.67 452	0.46 66	0.38 152	1.85 425	0.89 194	0.79 165	0.80 153	0.88 242	0.39 83	1.10 210	0.41 166	0.23 301	0.15 220	0.23 270	0.24 351	0.17 89	0.15 94

NRIStereo	0.60 210	0.29 212	0.69 200	0.53 237	0.28 112	0.63 193	0.33 90	1.08 211	0.87 187	1.14 283	0.87 164	0.91 254	0.59 203	2.24 409	0.49 237	0.20 215	0.14 162	0.21 203	0.19 210	0.21 236	0.17 149

RALAANet	0.60 210	0.33 303	0.87 317	0.62 362	0.50 368	0.69 237	0.31 76	1.21 250	1.06 267	1.09 249	1.16 284	0.88 242	0.46 120	1.22 238	0.42 177	0.19 180	0.15 220	0.21 203	0.17 170	0.27 338	0.17 149

111	0.60 210	0.23 57	0.70 206	0.43 58	0.24 38	0.72 252	0.42 195	1.18 239	1.41 460	0.80 167	1.38 369	1.10 329	0.79 285	0.96 168	0.58 280	0.18 139	0.13 111	0.17 76	0.15 107	0.17 89	0.19 214

FENet	0.60 210	0.28 177	0.63 157	0.54 252	0.33 217	0.83 314	0.38 152	1.27 268	1.07 272	1.00 224	0.86 161	0.99 292	0.85 315	0.96 168	0.68 315	0.22 275	0.15 220	0.23 270	0.20 242	0.22 260	0.23 302

test_sample1	0.61 216	0.29 212	0.75 256	0.50 168	0.31 177	0.76 271	0.48 269	1.59 347	0.84 181	0.90 192	0.94 180	0.88 242	0.95 365	1.16 225	0.67 311	0.22 275	0.18 311	0.20 168	0.19 210	0.21 236	0.21 264

MyStereo06	0.61 216	0.28 177	0.95 351	0.56 289	0.46 351	0.61 180	0.73 406	1.78 403	0.67 128	1.03 235	1.12 262	1.13 339	0.56 184	0.78 111	0.41 166	0.17 100	0.16 260	0.23 270	0.20 242	0.22 260	0.20 247

ACRE	0.61 216	0.33 303	1.01 372	0.58 311	0.49 361	0.75 265	0.47 258	1.06 203	0.95 215	1.37 407	1.55 417	0.62 153	0.46 120	0.83 129	0.70 319	0.23 301	0.15 220	0.19 133	0.16 149	0.18 120	0.21 264

Anonymous3	0.61 216	0.44 401	1.11 409	0.59 324	0.49 361	0.93 347	0.65 380	0.93 134	0.81 171	0.72 151	0.88 166	0.65 162	0.69 243	1.06 198	0.53 262	0.35 453	0.30 454	0.26 348	0.26 383	0.31 388	0.27 362

test_sample2	0.62 220	0.29 212	0.74 252	0.50 168	0.28 112	0.80 298	0.61 368	1.61 354	1.00 244	0.88 189	0.99 196	0.94 268	0.83 308	1.16 225	0.51 248	0.23 301	0.18 311	0.22 232	0.21 286	0.23 285	0.22 282

tt1	0.62 220	0.32 281	0.51 83	0.54 252	0.26 63	1.16 402	0.48 269	0.95 146	2.47 528	0.57 117	0.77 140	0.49 94	0.81 295	1.55 320	0.32 67	0.20 215	0.12 50	0.24 290	0.15 107	0.19 161	0.20 247

CIPLG	0.62 220	0.33 303	0.96 357	0.58 311	0.50 368	0.75 265	0.48 269	1.05 190	0.96 220	1.40 419	1.57 425	0.64 159	0.48 140	0.89 151	0.70 319	0.23 301	0.15 220	0.19 133	0.16 149	0.19 161	0.21 264

IPLGR_C	0.62 220	0.33 303	0.99 363	0.58 311	0.49 361	0.76 271	0.48 269	1.10 216	0.96 220	1.40 419	1.56 421	0.62 153	0.48 140	0.80 118	0.71 324	0.23 301	0.15 220	0.19 133	0.16 149	0.19 161	0.21 264

HHNet	0.62 220	0.26 126	0.63 157	0.43 58	0.45 339	0.50 102	0.58 354	1.07 205	1.01 247	1.25 350	2.23 498	0.70 180	0.61 215	1.07 202	0.47 224	0.20 215	0.13 111	0.23 270	0.19 210	0.19 161	0.30 393

Pruner-Stereo	0.62 220	0.29 212	0.70 206	0.61 350	0.31 177	0.63 193	0.43 214	1.17 234	0.99 239	1.53 447	1.08 240	0.95 276	0.55 179	1.35 272	0.51 248	0.23 301	0.14 162	0.24 290	0.21 286	0.21 236	0.23 302

DIP-Stereo	0.62 220	0.30 232	0.83 298	0.48 140	0.36 249	0.95 352	0.33 90	2.37 523	0.67 128	1.25 350	1.00 200	0.68 171	0.51 157	0.91 154	0.61 293	0.18 139	0.15 220	0.21 203	0.17 170	0.19 161	0.19 214
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
FACV-RUCA	0.63 227	0.34 327	0.82 293	0.62 362	0.65 445	0.81 307	0.41 191	1.44 305	1.07 272	0.86 187	1.14 271	0.61 148	0.69 243	0.80 118	0.53 262	0.28 396	0.19 329	0.47 494	0.21 286	0.35 413	0.25 328

rvit_0105_3	0.63 227	0.44 401	1.08 401	0.72 446	0.40 302	0.64 196	0.71 402	1.03 176	1.17 338	0.82 175	0.70 121	0.80 205	0.70 248	0.91 154	0.56 274	0.35 453	0.34 474	0.34 444	0.32 451	0.27 338	0.28 374

mmm	0.63 227	0.35 348	0.72 224	0.51 198	0.30 151	0.86 326	0.54 313	1.59 347	0.86 183	1.07 242	1.38 369	0.79 203	0.75 262	0.91 154	0.58 280	0.22 275	0.18 311	0.29 391	0.25 366	0.25 312	0.23 302

HH	0.63 227	0.30 232	0.77 273	0.50 168	0.32 196	0.49 88	0.46 251	1.65 363	0.64 110	0.69 142	1.09 245	1.63 443	0.85 315	1.90 374	0.37 129	0.18 139	0.13 111	0.19 133	0.17 170	0.19 161	0.16 124

HanStereo	0.63 227	0.30 232	0.77 273	0.50 168	0.32 196	0.49 88	0.46 251	1.65 363	0.64 110	0.69 142	1.09 245	1.63 443	0.85 315	1.90 374	0.37 129	0.18 139	0.13 111	0.19 133	0.17 170	0.19 161	0.16 124

CAS	0.63 227	0.18 1	0.37 5	2.27 546	0.84 498	0.57 158	0.54 313	0.79 79	0.62 103	0.48 89	0.70 121	0.36 47	0.26 17	0.45 12	0.35 107	2.24 547	0.10 9	0.14 1	0.09 1	0.15 38	1.06 536

TestStereo1	0.63 227	0.28 177	0.75 256	0.76 465	0.31 177	0.48 76	0.43 214	1.30 273	1.21 364	0.97 212	1.31 340	0.64 159	0.77 274	1.75 355	0.42 177	0.20 215	0.15 220	0.22 232	0.18 188	0.21 236	0.17 149

RAFT_CTSACE	0.63 227	0.26 126	0.88 324	0.55 276	0.51 379	0.71 249	0.44 227	0.80 87	0.97 227	0.97 212	1.84 469	1.18 347	0.68 240	1.47 305	0.36 117	0.16 57	0.15 220	0.21 203	0.20 242	0.20 195	0.14 61

SA-5K	0.63 227	0.28 177	0.75 256	0.76 465	0.31 177	0.48 76	0.43 214	1.30 273	1.21 364	0.97 212	1.31 340	0.64 159	0.77 274	1.75 355	0.42 177	0.20 215	0.15 220	0.22 232	0.18 188	0.21 236	0.17 149

ICVP	0.63 227	0.33 303	0.57 127	0.61 350	0.40 302	0.80 298	0.58 354	1.61 354	0.89 194	0.90 192	1.24 310	0.88 242	0.73 258	0.72 92	0.88 376	0.29 407	0.21 369	0.22 232	0.21 286	0.24 300	0.27 362
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
XX-Stereo	0.63 227	0.26 126	1.90 497	0.81 478	0.67 452	0.43 51	0.23 24	1.03 176	0.58 93	0.65 137	1.56 421	1.41 399	0.39 83	1.28 254	0.35 107	0.20 215	0.14 162	0.20 168	0.19 210	0.18 120	0.14 61

ACVNet	0.63 227	0.31 265	0.54 103	0.54 252	0.36 249	0.80 298	0.46 251	1.37 286	1.07 272	0.93 200	1.30 334	1.08 317	0.85 315	0.80 118	0.94 386	0.21 249	0.19 329	0.21 203	0.18 188	0.22 260	0.18 174

HI	0.64 239	0.32 281	0.68 187	0.47 113	0.51 379	0.41 35	0.36 126	1.04 182	0.75 150	1.31 383	1.43 382	1.62 438	1.12 423	0.94 165	0.88 376	0.15 36	0.12 50	0.20 168	0.20 242	0.20 195	0.18 174

CoSv	0.64 239	0.32 281	0.68 187	0.47 113	0.51 379	0.41 35	0.36 126	1.04 182	0.75 150	1.31 383	1.43 382	1.62 438	1.12 423	0.94 165	0.88 376	0.15 36	0.12 50	0.20 168	0.20 242	0.20 195	0.18 174

rvit_stereo_0075_2	0.64 239	0.46 410	1.05 388	0.66 401	0.66 448	0.53 132	0.48 269	1.20 249	1.12 299	0.76 154	0.92 174	0.78 199	0.53 167	1.03 189	0.59 283	0.37 461	0.28 439	0.40 477	0.31 443	0.37 424	0.32 409

cc1	0.64 239	0.31 265	0.50 76	0.54 252	0.26 63	1.18 405	0.51 288	0.93 134	3.05 541	0.58 119	0.79 148	0.48 86	0.88 333	1.46 301	0.32 67	0.20 215	0.12 50	0.25 329	0.15 107	0.19 161	0.19 214

GwcNet-ADL	0.64 239	0.31 265	0.79 284	0.56 289	0.41 310	0.60 174	0.58 354	1.41 296	1.26 387	1.08 243	1.13 267	0.91 254	0.60 206	1.04 195	0.78 347	0.27 382	0.18 311	0.18 111	0.18 188	0.25 312	0.29 379

RAFT	0.64 239	0.30 232	0.73 236	0.59 324	0.33 217	0.68 232	0.58 354	1.04 182	0.76 156	1.08 243	1.19 296	1.65 449	0.93 355	1.06 198	0.56 274	0.21 249	0.18 311	0.27 365	0.24 351	0.22 260	0.17 149

TestStereo	0.64 239	0.39 377	0.71 218	0.51 198	0.27 87	0.56 153	0.42 195	1.03 176	0.91 203	0.80 167	1.00 200	0.68 171	0.52 162	3.25 459	0.45 203	0.22 275	0.15 220	0.24 290	0.18 188	0.27 338	0.16 124

DN-CSS_ROB	0.64 239	0.32 281	1.05 388	0.55 276	0.40 302	0.54 140	0.45 244	1.21 250	0.93 210	1.03 235	1.47 396	0.69 176	0.63 225	1.76 360	0.49 237	0.18 139	0.14 162	0.25 329	0.22 315	0.22 260	0.20 247

MyStereo8	0.65 247	0.29 212	1.00 368	0.58 311	0.49 361	0.91 336	0.35 110	1.18 239	1.31 412	1.16 299	1.27 324	0.90 251	0.64 229	0.72 92	0.95 390	0.18 139	0.14 162	0.20 168	0.18 188	0.22 260	0.26 352

StereoVision	0.65 247	0.34 327	0.86 306	0.59 324	0.40 302	0.50 102	0.41 191	1.09 213	0.93 210	0.71 146	2.50 512	0.82 214	0.57 193	1.03 189	0.49 237	0.25 343	0.28 439	0.29 391	0.28 415	0.36 420	0.20 247

CASS	0.65 247	0.34 327	0.72 224	0.56 289	0.27 87	0.78 284	0.42 195	1.59 347	0.86 183	1.30 373	1.25 314	0.87 238	0.84 312	0.84 132	0.54 268	0.35 453	0.19 329	0.26 348	0.21 286	0.28 357	0.42 455
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
test_5	0.65 247	0.30 232	0.75 256	0.67 413	0.50 368	0.92 343	0.52 299	1.39 292	1.12 299	0.76 154	1.11 255	1.00 293	0.90 340	1.53 316	0.45 203	0.18 139	0.13 111	0.23 270	0.22 315	0.21 236	0.19 214

iRaft-Stereo_20w	0.65 247	0.31 265	1.00 368	0.47 113	0.34 235	0.73 256	0.30 69	2.96 539	0.70 137	1.15 289	1.14 271	0.76 192	0.65 235	1.11 213	0.38 140	0.17 100	0.13 111	0.18 111	0.16 149	0.19 161	0.18 174

EAI-Stereo	0.65 247	0.28 177	0.69 200	0.53 237	0.27 87	0.60 174	0.40 175	2.28 515	0.64 110	0.71 146	3.18 525	0.57 131	0.43 101	1.06 198	0.41 166	0.18 139	0.13 111	0.17 76	0.17 170	0.17 89	0.17 149

HITNet	0.65 247	0.40 383	0.77 273	0.48 140	0.24 38	1.05 379	0.49 279	1.76 395	1.02 250	1.18 313	1.18 289	0.89 250	0.80 291	0.85 137	0.79 353	0.17 100	0.12 50	0.21 203	0.17 170	0.29 368	0.15 94
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
MyStereo05	0.66 254	0.28 177	1.07 397	0.56 289	0.46 351	0.61 180	0.73 406	1.34 280	1.41 460	1.15 289	0.91 172	0.77 195	0.80 291	1.41 294	0.63 300	0.17 100	0.16 260	0.23 270	0.20 242	0.22 260	0.20 247

PCWNet_CMD	0.66 254	0.32 281	0.88 324	0.49 156	0.37 264	0.78 284	0.40 175	1.42 298	1.31 412	1.16 299	1.31 340	1.25 364	0.62 220	0.89 151	0.57 277	0.20 215	0.16 260	0.27 365	0.19 210	0.40 441	0.25 328

ToySt	0.66 254	0.33 303	1.23 427	0.51 198	0.33 217	0.86 326	0.68 393	1.10 216	0.97 227	0.84 180	1.08 240	1.25 364	0.94 360	1.01 185	0.74 331	0.19 180	0.19 329	0.24 290	0.24 351	0.27 338	0.23 302

DisPM	0.66 254	0.28 177	0.72 224	0.61 350	0.35 239	0.62 189	0.45 244	1.02 171	0.99 239	1.56 457	1.10 249	0.80 205	0.59 203	2.37 420	0.41 166	0.23 301	0.14 162	0.23 270	0.21 286	0.20 195	0.25 328

SA	0.66 254	0.30 232	0.82 293	0.61 350	0.30 151	0.58 161	0.38 152	1.44 305	1.30 408	0.96 209	1.36 362	0.66 166	0.95 365	1.85 370	0.42 177	0.19 180	0.15 220	0.25 329	0.23 338	0.21 236	0.17 149

CFNet_pseudo	0.66 254	0.32 281	0.86 306	0.48 140	0.39 291	0.70 244	0.40 175	1.33 275	1.22 370	1.16 299	1.34 355	1.24 360	0.64 229	0.98 177	0.59 283	0.21 249	0.16 260	0.33 434	0.19 210	0.36 420	0.25 328

GES	0.66 254	0.34 327	0.90 334	0.59 324	0.38 281	0.94 348	0.57 350	2.11 485	0.86 183	1.02 231	1.11 255	0.66 166	0.79 285	0.99 180	0.61 293	0.27 382	0.19 329	0.20 168	0.20 242	0.21 236	0.30 393

MSMDNet	0.66 254	0.32 281	0.87 317	0.49 156	0.37 264	0.79 290	0.40 175	1.43 304	1.31 412	1.15 289	1.31 340	1.24 360	0.63 225	0.88 146	0.57 277	0.21 249	0.16 260	0.26 348	0.19 210	0.39 437	0.24 316

ccs_rob	0.66 254	0.33 303	0.86 306	0.48 140	0.39 291	0.70 244	0.40 175	1.33 275	1.22 370	1.16 299	1.34 355	1.23 358	0.64 229	0.98 177	0.59 283	0.21 249	0.16 260	0.35 452	0.20 242	0.37 424	0.25 328

MyStereo04	0.67 263	0.29 212	1.07 397	0.55 276	0.45 339	0.59 166	0.79 422	1.50 319	1.40 455	0.91 197	0.91 172	0.74 186	0.86 323	1.52 312	0.62 296	0.17 100	0.16 260	0.24 290	0.20 242	0.23 285	0.20 247

xx1	0.67 263	0.31 265	0.50 76	0.54 252	0.26 63	1.18 405	0.51 288	0.93 134	3.05 541	0.58 119	0.79 148	0.95 276	0.77 274	1.46 301	0.32 67	0.20 215	0.12 50	0.24 290	0.23 338	0.22 260	0.21 264

GMStereo_Zeroshot	0.67 263	0.61 470	1.01 372	0.64 380	0.37 264	0.84 322	0.35 110	1.05 190	1.12 299	1.12 265	1.06 231	1.27 372	0.54 172	1.19 233	0.59 283	0.32 427	0.17 289	0.31 410	0.18 188	0.52 487	0.22 282

DMCA	0.67 263	0.34 327	0.90 334	0.51 198	0.44 332	0.86 326	0.47 258	1.42 298	1.02 250	1.17 308	1.12 262	1.23 358	0.75 262	0.78 111	0.95 390	0.25 343	0.19 329	0.27 365	0.19 210	0.24 300	0.27 362

test_sample3	0.68 267	0.32 281	0.88 324	0.52 219	0.30 151	0.97 362	0.52 299	1.86 428	1.15 326	1.08 243	1.11 255	0.88 242	0.71 253	1.17 229	0.68 315	0.25 343	0.20 347	0.25 329	0.25 366	0.25 312	0.25 328

raft_robust	0.68 267	0.30 232	0.64 164	0.52 219	0.26 63	0.54 140	0.35 110	1.33 275	1.24 379	1.16 299	1.07 235	0.60 144	0.54 172	3.58 469	0.37 129	0.18 139	0.14 162	0.20 168	0.22 315	0.20 195	0.16 124

test_sample5	0.69 269	0.34 327	0.87 317	0.52 219	0.30 151	0.84 322	0.54 313	1.83 421	1.14 314	1.11 263	1.25 314	0.88 242	0.78 281	1.23 240	0.65 305	0.26 366	0.20 347	0.27 365	0.27 394	0.27 338	0.26 352

test_sample4	0.69 269	0.33 303	0.91 337	0.51 198	0.30 151	0.92 343	0.52 299	1.87 430	1.15 326	1.14 283	1.18 289	0.87 238	0.75 262	1.18 231	0.68 315	0.25 343	0.20 347	0.26 348	0.26 383	0.26 324	0.25 328

IPLG	0.69 269	0.27 155	0.97 359	0.51 198	0.43 325	0.79 290	0.33 90	1.21 250	1.06 267	1.30 373	1.10 249	0.52 111	0.55 179	3.16 457	0.63 300	0.16 57	0.14 162	0.19 133	0.16 149	0.18 120	0.17 149

UCFNet_RVC	0.69 269	0.35 348	0.49 70	0.64 380	0.39 291	0.85 325	0.58 354	1.75 389	1.14 314	0.97 212	1.19 296	1.17 344	0.93 355	0.99 180	0.62 296	0.28 396	0.20 347	0.34 444	0.31 443	0.32 397	0.27 362

IGEV-BASED-STEREO-	0.70 273	3.18 567	2.55 520	0.39 29	0.23 22	0.44 57	0.23 24	0.63 31	0.42 43	0.44 65	0.44 41	0.34 43	0.28 23	0.56 40	0.29 35	1.35 541	0.10 9	0.22 232	0.19 210	0.46 471	1.31 540

DualNet	0.70 273	0.34 327	0.87 317	0.52 219	0.30 151	0.84 322	0.54 313	1.83 421	1.14 314	1.14 283	1.33 348	0.88 242	0.78 281	1.23 240	0.65 305	0.26 366	0.20 347	0.27 365	0.27 394	0.27 338	0.26 352

CFNet_ucs	0.70 273	0.33 303	0.88 324	0.50 168	0.43 325	0.74 260	0.44 227	1.60 351	1.29 402	1.22 330	1.54 415	1.09 327	0.63 225	0.99 180	0.59 283	0.25 343	0.20 347	0.37 463	0.21 286	0.40 441	0.28 374

IER	0.70 273	0.31 265	1.02 379	0.48 140	0.52 391	1.34 432	0.51 288	1.17 234	0.99 239	1.23 336	1.34 355	1.12 334	1.11 420	0.99 180	0.71 324	0.20 215	0.16 260	0.21 203	0.21 286	0.20 195	0.19 214

HCRNet	0.70 273	0.39 377	0.73 236	0.60 336	0.59 427	0.76 271	0.35 110	1.22 258	1.13 311	1.02 231	0.99 196	1.02 302	0.76 270	2.19 406	0.70 319	0.28 396	0.19 329	0.28 380	0.23 338	0.25 312	0.23 302

SFCPSM	0.70 273	0.28 177	1.02 379	0.51 198	0.38 281	1.37 435	0.66 385	2.00 464	1.03 254	1.17 308	1.21 302	0.82 214	0.78 281	1.03 189	0.53 262	0.21 249	0.17 289	0.22 232	0.24 351	0.21 236	0.19 214

AdaStereo	0.70 273	0.43 398	0.75 256	0.73 454	0.37 264	0.92 343	0.53 307	1.85 425	1.18 345	1.12 265	1.23 308	1.07 316	0.65 235	0.96 168	0.63 300	0.31 420	0.15 220	0.32 425	0.21 286	0.29 368	0.22 282
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.
test_sample6	0.71 280	0.34 327	0.87 317	0.52 219	0.30 151	0.82 309	0.58 354	1.79 409	1.15 326	1.14 283	1.33 348	0.91 254	0.79 285	1.31 260	0.74 331	0.27 382	0.21 369	0.27 365	0.29 427	0.28 357	0.27 362

BSDual-CNN	0.71 280	0.32 281	0.68 187	0.54 252	0.44 332	1.27 420	0.65 380	2.16 495	0.98 232	1.20 321	1.11 255	1.12 334	0.74 260	0.91 154	0.66 308	0.24 316	0.17 289	0.25 329	0.22 315	0.22 260	0.22 282

DFGA-Net	0.72 282	0.40 383	1.40 451	0.52 219	0.45 339	0.83 314	0.44 227	1.28 272	1.08 278	0.99 219	1.19 296	0.70 180	0.55 179	2.14 398	1.16 424	0.18 139	0.16 260	0.24 290	0.23 338	0.27 338	0.25 328

rvit_105_1	0.72 282	0.52 436	1.01 372	0.78 470	0.49 361	0.75 265	0.87 444	1.12 224	1.18 345	0.99 219	0.79 148	0.90 251	0.77 274	1.26 249	0.75 336	0.41 475	0.36 490	0.36 460	0.41 488	0.30 379	0.33 415

DCVSM-stereo	0.72 282	0.35 348	0.76 266	0.55 276	0.42 315	0.73 256	0.38 152	1.21 250	1.02 250	1.79 487	1.04 227	1.62 438	1.03 401	1.04 195	0.79 353	0.24 316	0.27 432	0.29 391	0.24 351	0.30 379	0.36 431

AIO-Stereo-zeroshot	0.72 282	0.35 348	1.70 483	0.49 156	0.56 407	0.63 193	0.38 152	2.41 526	0.65 125	0.77 159	1.07 235	1.82 470	0.95 365	0.93 162	0.43 187	0.20 215	0.13 111	0.21 203	0.25 366	0.28 357	0.26 352

qqq1	0.72 282	0.30 232	0.86 306	0.46 102	0.26 63	0.82 309	0.43 214	2.05 475	1.39 450	1.23 336	1.47 396	0.98 286	0.95 365	1.71 350	0.44 190	0.24 316	0.20 347	0.18 111	0.15 107	0.18 120	0.18 174

fff1	0.72 282	0.30 232	0.86 306	0.46 102	0.26 63	0.82 309	0.43 214	2.05 475	1.39 450	1.23 336	1.47 396	0.98 286	0.95 365	1.71 350	0.44 190	0.24 316	0.20 347	0.18 111	0.15 107	0.18 120	0.18 174

ffm	0.72 282	0.33 303	0.85 300	0.53 237	0.37 264	0.74 260	0.56 339	0.95 146	2.47 528	1.15 289	1.45 389	1.06 311	0.82 300	1.55 320	0.32 67	0.20 215	0.12 50	0.31 410	0.27 394	0.19 161	0.20 247

anonymousa	0.72 282	0.27 155	0.75 256	0.47 113	0.63 440	1.43 448	0.45 244	1.24 264	0.89 194	1.28 359	1.75 459	1.62 438	1.13 427	0.69 81	0.59 283	0.19 180	0.16 260	0.23 270	0.25 366	0.20 195	0.18 174

Sa-1000	0.72 282	0.29 212	0.76 266	0.59 324	0.30 151	0.73 256	0.37 145	1.62 358	1.33 420	1.28 359	2.04 489	0.86 234	0.75 262	1.84 367	0.38 140	0.19 180	0.14 162	0.25 329	0.23 338	0.20 195	0.16 124

psmg	0.72 282	0.32 281	0.68 187	0.50 168	0.44 332	1.48 452	0.75 411	1.94 452	0.98 232	1.21 325	1.33 348	1.12 334	0.74 260	0.91 154	0.66 308	0.24 316	0.19 329	0.25 329	0.25 366	0.23 285	0.22 282

UDGNet	0.72 282	1.17 528	0.80 289	0.77 468	0.41 310	0.77 279	0.38 152	0.97 154	1.34 423	0.81 171	0.88 166	0.71 183	0.60 206	1.21 237	0.54 268	0.52 503	0.19 329	1.02 536	0.26 383	0.71 516	0.31 403

PSMNet-ADL	0.72 282	0.35 348	0.62 154	0.69 428	0.46 351	1.14 394	0.44 227	1.37 286	1.01 247	0.83 177	1.17 287	1.33 385	0.96 372	1.43 295	0.95 390	0.33 436	0.22 387	0.21 203	0.23 338	0.27 338	0.29 379

LCNet	0.72 282	0.28 177	0.52 91	0.55 276	0.31 177	0.69 237	0.54 313	1.00 164	0.88 191	1.19 317	1.34 355	0.97 284	1.34 463	2.56 433	0.45 203	0.18 139	0.13 111	0.21 203	0.25 366	0.27 338	0.73 519

GANet-RSSM	0.72 282	0.28 177	0.63 157	0.64 380	0.58 419	0.80 298	0.58 354	1.89 436	1.08 278	1.04 238	1.25 314	1.15 342	1.04 403	1.49 307	0.62 296	0.25 343	0.19 329	0.22 232	0.22 315	0.22 260	0.21 264

PSMNet-RSSM	0.72 282	0.30 232	0.61 148	0.63 371	0.42 315	0.73 256	0.56 339	1.92 446	1.10 293	1.09 249	1.37 364	1.22 353	0.98 382	1.28 254	0.72 327	0.27 382	0.19 329	0.27 365	0.29 427	0.24 300	0.24 316

CFNet-ft	0.72 282	0.32 281	0.54 103	0.66 401	0.54 398	0.83 314	0.55 331	1.37 286	1.15 326	0.93 200	1.28 330	1.57 430	0.97 375	1.35 272	0.81 359	0.26 366	0.20 347	0.33 434	0.25 366	0.30 379	0.23 302

CFNet_RVC	0.72 282	0.32 281	0.54 103	0.66 401	0.54 398	0.83 314	0.55 331	1.37 286	1.15 326	0.93 200	1.28 330	1.57 430	0.97 375	1.35 272	0.81 359	0.26 366	0.20 347	0.33 434	0.25 366	0.30 379	0.23 302

MLCV	0.72 282	0.34 327	1.10 407	0.51 198	0.23 22	0.91 336	0.39 167	1.33 275	1.23 373	1.46 433	1.55 417	1.01 300	0.64 229	1.95 381	0.80 357	0.18 139	0.12 50	0.18 111	0.14 89	0.19 161	0.17 149

G2L-ROB	0.73 300	0.25 103	0.76 266	0.54 252	0.39 291	0.95 352	0.66 385	1.66 368	1.09 286	1.24 344	1.02 214	1.64 446	0.71 253	1.63 333	1.02 402	0.20 215	0.14 162	0.17 76	0.15 107	0.20 195	0.22 282

G2L-Stereo_test	0.73 300	0.27 155	0.74 252	0.49 156	0.40 302	0.90 332	0.81 431	1.53 334	1.14 314	1.28 359	1.27 324	1.52 424	0.72 256	1.62 331	0.94 386	0.19 180	0.14 162	0.16 49	0.15 107	0.18 120	0.19 214

CoDeX	0.73 300	0.29 212	0.93 343	0.54 252	0.36 249	1.14 394	0.61 368	2.34 520	1.17 338	1.16 299	1.25 314	0.91 254	0.87 328	1.33 267	0.64 304	0.20 215	0.16 260	0.21 203	0.18 188	0.20 195	0.18 174

cf-r	0.73 300	0.30 232	0.77 273	0.55 276	0.63 440	0.78 284	0.48 269	1.79 409	1.15 326	1.13 280	1.26 321	1.43 401	0.87 328	1.40 293	0.85 372	0.25 343	0.18 311	0.22 232	0.23 338	0.19 161	0.19 214

BEATNet_4x	0.73 300	0.49 422	1.17 421	0.53 237	0.26 63	1.03 376	0.55 331	1.82 416	1.06 267	1.21 325	1.22 304	0.96 282	0.91 343	1.01 185	1.06 406	0.21 249	0.14 162	0.24 290	0.19 210	0.37 424	0.21 264

test_sample7	0.74 305	0.37 365	0.76 266	0.52 219	0.35 239	0.91 336	0.67 389	1.78 403	1.21 364	1.22 330	1.18 289	1.08 317	0.92 346	1.23 240	0.67 311	0.31 420	0.28 439	0.32 425	0.31 443	0.33 406	0.29 379

gwcnet-sp	0.74 305	0.33 303	1.44 458	0.57 305	0.45 339	1.40 442	0.54 313	1.50 319	1.14 314	1.30 373	1.02 214	0.94 268	0.82 300	1.39 287	0.76 339	0.21 249	0.21 369	0.22 232	0.21 286	0.22 260	0.22 282

scenet	0.74 305	0.33 303	1.44 458	0.57 305	0.45 339	1.40 442	0.54 313	1.50 319	1.14 314	1.30 373	1.02 214	0.94 268	0.82 300	1.39 287	0.76 339	0.21 249	0.21 369	0.22 232	0.21 286	0.22 260	0.22 282

ssnet	0.74 305	0.33 303	1.44 458	0.57 305	0.45 339	1.40 442	0.54 313	1.50 319	1.14 314	1.30 373	1.02 214	0.94 268	0.82 300	1.39 287	0.76 339	0.21 249	0.21 369	0.22 232	0.21 286	0.22 260	0.22 282

BUS	0.74 305	0.32 281	0.68 187	0.54 252	0.44 332	2.34 515	0.42 195	2.16 495	0.98 232	1.20 321	1.11 255	1.03 306	0.62 220	0.91 154	0.70 319	0.24 316	0.17 289	0.25 329	0.22 315	0.22 260	0.22 282

GMM-Stereo	0.74 305	0.25 103	0.59 140	0.54 252	0.34 235	0.72 252	0.99 473	1.01 170	0.87 187	1.36 404	1.78 462	1.12 334	0.81 295	2.09 394	0.46 217	0.18 139	0.12 50	0.25 329	0.25 366	0.20 195	0.85 525

DMCA-RVC	0.74 305	0.40 383	1.27 436	0.66 401	0.49 361	0.77 279	0.47 258	1.35 283	1.01 247	1.53 447	1.01 206	1.29 378	0.82 300	1.31 260	0.78 347	0.27 382	0.21 369	0.35 452	0.27 394	0.32 397	0.24 316

DeepPruner_ROB	0.74 305	0.48 419	0.87 317	0.57 305	0.44 332	0.79 290	0.54 313	1.73 382	0.96 220	1.38 412	1.27 324	1.24 360	0.73 258	1.43 295	0.73 330	0.34 446	0.28 439	0.27 365	0.26 383	0.31 388	0.31 403

SMFormer	0.75 313	0.30 232	0.86 306	0.46 102	0.26 63	0.82 309	0.43 214	2.05 475	1.39 450	1.23 336	1.47 396	0.98 286	0.95 365	1.71 350	0.82 364	0.24 316	0.20 347	0.22 232	0.21 286	0.23 285	0.24 316

tta	0.75 313	0.30 232	0.86 306	0.46 102	0.26 63	0.82 309	0.43 214	2.05 475	1.39 450	1.23 336	1.47 396	0.98 286	0.95 365	1.71 350	0.82 364	0.24 316	0.20 347	0.22 232	0.21 286	0.18 120	0.18 174

KYRaft	0.75 313	0.28 177	0.62 154	0.56 289	0.29 129	0.67 225	0.86 442	0.94 141	0.84 181	1.62 469	2.21 497	1.16 343	1.02 399	1.57 323	0.40 155	0.20 215	0.13 111	0.22 232	0.28 415	0.20 195	1.02 531

Prome-Stereo	0.75 313	0.27 155	0.53 97	0.55 276	0.32 196	0.59 166	0.97 468	0.89 117	0.88 191	1.45 431	2.46 510	0.91 254	1.41 468	1.58 325	0.44 190	0.18 139	0.13 111	0.19 133	0.17 170	0.20 195	0.92 527

acv_ft	0.75 313	0.31 265	0.95 351	0.70 434	0.86 503	1.24 416	0.53 307	1.44 305	1.07 272	1.24 344	1.30 334	1.08 317	0.92 346	0.80 118	1.34 446	0.21 249	0.19 329	0.21 203	0.18 188	0.21 236	0.18 174

iResNet	0.75 313	0.40 383	1.36 449	0.67 413	0.29 129	0.92 343	0.59 362	1.52 328	1.25 382	1.28 359	1.48 401	0.94 268	0.76 270	1.62 331	0.78 347	0.18 139	0.14 162	0.18 111	0.15 107	0.22 260	0.23 302

PAM	0.76 319	0.29 212	1.08 401	0.52 219	0.33 217	1.38 438	0.39 167	2.01 468	0.67 128	1.06 239	0.96 184	2.89 526	1.43 470	0.86 141	0.35 107	0.19 180	0.12 50	0.19 133	0.17 170	0.19 161	0.20 247

AASNet	0.76 319	0.35 348	0.91 337	0.79 472	0.81 494	1.14 394	0.56 339	2.02 472	1.08 278	1.22 330	1.24 310	0.93 265	0.76 270	0.77 106	1.16 424	0.27 382	0.23 399	0.24 290	0.20 242	0.28 357	0.24 316

PAM_32	0.77 321	0.28 177	1.03 383	0.52 219	0.30 151	1.32 428	0.35 110	1.97 459	0.65 125	1.02 231	1.06 231	3.05 527	1.49 480	0.96 168	0.36 117	0.19 180	0.13 111	0.20 168	0.18 188	0.19 161	0.19 214

testlalala_base	0.77 321	0.40 383	0.70 206	0.65 394	0.50 368	0.79 290	0.28 54	1.50 319	0.51 74	0.73 152	0.90 170	0.69 176	0.54 172	0.66 76	0.40 155	2.82 552	0.14 162	0.17 76	0.12 38	2.68 547	0.19 214

NINENet	0.77 321	0.37 365	0.78 281	0.62 362	0.51 379	2.34 515	0.42 195	1.83 421	1.04 259	1.14 283	1.23 308	1.03 306	0.62 220	1.24 245	0.70 319	0.28 396	0.23 399	0.31 410	0.21 286	0.26 324	0.25 328

hknet	0.77 321	0.32 281	0.95 351	0.54 252	0.38 281	1.27 420	0.65 380	2.16 495	1.07 272	1.20 321	1.11 255	1.59 434	0.81 295	1.37 278	0.66 308	0.22 275	0.17 289	0.25 329	0.22 315	0.22 260	0.22 282

ARAFT	0.77 321	0.36 358	1.49 472	0.51 198	0.31 177	0.90 332	0.82 433	1.90 439	1.06 267	1.62 469	1.24 310	1.02 302	0.64 229	1.84 367	0.50 243	0.18 139	0.14 162	0.28 380	0.27 394	0.17 89	0.16 124

psm_up	0.77 321	0.34 327	0.70 206	0.66 401	0.58 419	1.05 379	0.92 456	1.52 328	1.12 299	1.26 354	1.16 284	1.31 383	1.23 446	1.20 235	0.81 359	0.25 343	0.29 450	0.31 410	0.27 394	0.27 338	0.25 328

GwcNet-RSSM	0.77 321	0.32 281	1.01 372	0.62 362	0.54 398	0.78 284	0.51 288	1.73 382	1.20 358	1.09 249	1.37 364	1.46 411	0.85 315	1.53 316	1.09 412	0.25 343	0.18 311	0.23 270	0.24 351	0.20 195	0.19 214

iResNet_ROB	0.77 321	0.30 232	0.99 363	0.57 305	0.36 249	0.83 314	0.36 126	2.33 518	1.58 483	1.27 357	1.30 334	1.25 364	0.84 312	1.65 336	0.79 353	0.20 215	0.14 162	0.17 76	0.12 38	0.18 120	0.27 362

DDVS	0.78 329	0.41 391	0.94 347	0.60 336	0.43 325	1.30 425	0.43 214	1.40 294	0.91 203	1.20 321	1.15 279	1.43 401	0.64 229	2.18 404	0.89 379	0.28 396	0.22 387	0.26 348	0.23 338	0.31 388	0.33 415

PSM-softLoss	0.78 329	0.31 265	0.77 273	0.58 311	0.32 196	0.56 153	0.40 175	1.18 239	0.70 137	1.24 344	1.07 235	0.83 221	0.52 162	5.36 501	0.53 262	0.24 316	0.15 220	0.25 329	0.22 315	0.20 195	0.25 328

KMStereo	0.78 329	0.31 265	0.77 273	0.58 311	0.32 196	0.56 153	0.40 175	1.18 239	0.70 137	1.24 344	1.07 235	0.83 221	0.52 162	5.36 501	0.53 262	0.24 316	0.15 220	0.25 329	0.22 315	0.20 195	0.25 328

STTStereo	0.78 329	0.50 429	1.22 426	0.64 380	0.54 398	0.89 329	0.54 313	1.44 305	1.11 295	1.38 412	1.09 245	1.27 372	0.85 315	1.43 295	0.83 366	0.29 407	0.27 432	0.33 434	0.39 483	0.32 397	0.30 393

PSM-AAD	0.79 333	0.27 155	0.53 97	0.55 276	0.28 112	0.77 279	1.24 501	0.99 160	0.91 203	1.66 474	1.57 425	0.81 209	2.19 527	1.65 336	0.44 190	0.19 180	0.14 162	0.38 466	0.32 451	0.21 236	0.70 516

hitnet-ft	0.79 333	0.35 348	0.57 127	0.58 311	0.42 315	0.96 358	0.46 251	1.47 311	1.33 420	1.19 317	1.22 304	1.81 467	0.98 382	1.66 340	0.94 386	0.33 436	0.28 439	0.34 444	0.27 394	0.35 413	0.31 403

NLCA_NET_v2_RVC	0.79 333	0.43 398	1.05 388	0.64 380	0.58 419	0.95 352	0.53 307	1.53 334	1.18 345	1.37 407	1.15 279	1.43 401	0.88 333	1.61 330	0.84 369	0.25 343	0.22 387	0.27 365	0.27 394	0.29 368	0.29 379
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
coex_refinement	0.80 336	0.28 177	0.73 236	0.70 434	0.51 379	0.95 352	0.60 366	1.78 403	1.23 373	1.36 404	1.37 364	1.82 470	0.81 295	1.32 264	1.13 421	0.26 366	0.17 289	0.19 133	0.20 242	0.24 300	0.25 328

G2L-Stereo	0.80 336	0.32 281	0.95 351	0.60 336	0.42 315	0.78 284	0.69 397	1.50 319	1.09 286	1.33 395	1.14 271	1.45 408	0.72 256	2.45 425	1.10 415	0.25 343	0.20 347	0.26 348	0.21 286	0.20 195	0.26 352

ISRNet	0.80 336	0.33 303	1.07 397	0.81 478	0.66 448	0.60 174	0.34 102	1.19 247	1.13 311	1.59 464	1.53 410	1.35 390	0.77 274	1.27 252	0.94 386	0.39 468	0.34 474	0.43 484	0.38 481	0.34 410	0.49 481

NF-Stereo	0.80 336	0.30 232	0.75 256	0.60 336	0.31 177	0.64 196	0.44 227	1.21 250	0.90 198	1.29 365	1.02 214	0.82 214	0.57 193	5.40 506	0.48 229	0.23 301	0.14 162	0.24 290	0.20 242	0.20 195	0.30 393

OCTAStereo	0.80 336	0.30 232	0.75 256	0.60 336	0.31 177	0.64 196	0.44 227	1.21 250	0.90 198	1.29 365	1.01 206	0.82 214	0.57 193	5.35 500	0.48 229	0.24 316	0.14 162	0.24 290	0.20 242	0.20 195	0.30 393

DRaft	0.80 336	0.24 75	0.70 206	0.45 95	0.30 151	0.97 362	0.53 307	1.05 190	0.97 227	1.78 484	2.02 488	0.80 205	1.74 500	2.73 441	0.72 327	0.17 100	0.14 162	0.20 168	0.20 242	0.18 120	0.21 264

RE-Stereo	0.80 336	0.30 232	0.75 256	0.60 336	0.31 177	0.64 196	0.44 227	1.21 250	0.90 198	1.29 365	1.01 206	0.81 209	0.57 193	5.37 503	0.48 229	0.24 316	0.14 162	0.24 290	0.20 242	0.20 195	0.30 393

TVStereo	0.80 336	0.30 232	0.75 256	0.60 336	0.31 177	0.64 196	0.44 227	1.21 250	0.90 198	1.29 365	1.01 206	0.81 209	0.57 193	5.37 503	0.48 229	0.24 316	0.14 162	0.24 290	0.20 242	0.20 195	0.30 393

UPFNet	0.80 336	0.32 281	0.90 334	0.59 324	0.74 471	1.26 419	0.80 428	1.52 328	1.10 293	1.30 373	1.12 262	1.30 379	0.84 312	1.67 341	1.09 412	0.24 316	0.24 408	0.24 290	0.23 338	0.25 312	0.18 174

iResNetv2_ROB	0.80 336	0.37 365	1.71 485	0.56 289	0.37 264	0.94 348	0.64 378	1.73 382	1.34 423	1.23 336	1.42 378	1.26 368	0.92 346	1.85 370	0.56 274	0.23 301	0.15 220	0.19 133	0.14 89	0.24 300	0.19 214

StereoDRNet-Refined	0.80 336	0.41 391	0.88 324	0.62 362	0.42 315	1.33 430	0.48 269	1.52 328	1.17 338	1.45 431	1.44 387	1.44 406	0.90 340	1.26 249	1.24 433	0.20 215	0.16 260	0.27 365	0.24 351	0.25 312	0.28 374
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
ITSA-stereo	0.82 347	0.36 358	0.82 293	0.54 252	0.31 177	0.80 298	0.47 258	2.17 501	1.67 489	1.13 280	1.13 267	0.94 268	0.86 323	2.46 428	1.00 400	0.26 366	0.23 399	0.28 380	0.27 394	0.28 357	0.36 431

DCRE	0.82 347	0.26 126	0.70 206	0.58 311	0.44 332	0.54 140	0.48 269	0.95 146	0.78 163	0.78 162	7.33 557	0.86 234	0.52 162	0.76 103	0.41 166	0.16 57	0.16 260	0.19 133	0.17 170	0.18 120	0.17 149

SepStereo	0.82 347	0.34 327	1.03 383	0.64 380	0.69 460	0.77 279	0.63 376	1.54 337	1.20 358	1.79 487	1.55 417	0.95 276	1.04 403	2.30 415	0.60 291	0.21 249	0.16 260	0.25 329	0.18 188	0.27 338	0.22 282

GrayStereo	0.82 347	0.26 126	0.58 133	0.63 371	0.37 264	0.76 271	1.86 534	1.11 222	0.87 187	1.99 503	1.89 476	1.08 317	1.82 508	1.39 287	0.48 229	0.19 180	0.14 162	0.19 133	0.21 286	0.18 120	0.39 445

LMCR-Stereo	0.82 347	0.46 410	0.88 324	0.75 462	0.43 325	1.33 430	0.56 339	2.43 528	0.98 232	1.53 447	1.49 403	0.74 186	1.00 392	1.63 333	0.89 379	0.28 396	0.17 289	0.22 232	0.17 170	0.29 368	0.20 247

ac_64	0.82 347	0.29 212	0.81 290	0.71 442	0.60 430	1.05 379	0.54 313	1.99 463	0.92 208	1.18 313	1.06 231	1.99 489	1.08 415	1.94 380	0.97 395	0.27 382	0.22 387	0.24 290	0.23 338	0.22 260	0.19 214

DualNet (step1)	0.83 353	0.49 422	1.13 413	0.56 289	0.39 291	1.02 373	0.73 406	1.78 403	1.21 364	1.22 330	1.18 289	1.08 317	0.92 346	1.23 240	0.67 311	0.57 512	0.28 439	0.62 520	0.67 527	0.45 465	0.42 455

SST-Stereo	0.83 353	0.28 177	0.72 224	0.59 324	0.31 177	0.72 252	0.26 41	1.09 213	0.86 183	1.47 434	1.10 249	1.00 293	0.87 328	5.73 514	0.45 203	0.22 275	0.13 111	0.23 270	0.19 210	0.23 285	0.18 174

RAFT_R40	0.83 353	0.28 177	0.73 236	0.59 324	0.31 177	0.69 237	0.44 227	1.10 216	0.95 215	1.47 434	1.10 249	1.00 293	0.85 315	5.53 508	0.46 217	0.22 275	0.13 111	0.23 270	0.20 242	0.23 285	0.18 174

UNet	0.83 353	0.34 327	1.31 440	0.58 311	0.74 471	1.58 461	0.49 279	1.41 296	1.04 259	1.21 325	1.08 240	1.54 426	1.12 423	1.65 336	1.09 412	0.23 301	0.17 289	0.25 329	0.20 242	0.25 312	0.22 282

FADNet_RVC	0.83 353	0.51 432	1.83 495	0.54 252	0.42 315	1.19 409	0.46 251	1.51 326	1.09 286	0.89 190	1.24 310	0.91 254	0.87 328	2.11 396	1.11 418	0.27 382	0.22 387	0.31 410	0.28 415	0.43 455	0.38 442

DAS	0.84 358	0.34 327	1.03 383	0.64 380	0.69 460	0.77 279	0.63 376	1.54 337	1.20 358	1.79 487	1.55 417	0.95 276	1.04 403	2.83 443	0.60 291	0.21 249	0.16 260	0.25 329	0.18 188	0.27 338	0.22 282

RAFT-345	0.84 358	0.25 103	0.66 178	0.50 168	0.27 87	0.54 140	0.42 195	0.83 101	1.11 295	1.32 387	2.34 503	0.86 234	0.54 172	5.72 513	0.47 224	0.18 139	0.13 111	0.22 232	0.17 170	0.17 89	0.16 124

MMNet	0.84 358	0.32 281	1.09 404	0.60 336	0.59 427	1.85 489	0.49 279	1.51 326	1.27 393	1.37 407	1.15 279	1.26 368	1.18 435	1.67 341	1.22 431	0.19 180	0.18 311	0.23 270	0.22 315	0.25 312	0.21 264

FADNet-RVC-Resample	0.84 358	0.47 415	2.10 504	0.61 350	0.45 339	1.07 384	0.61 368	1.59 347	1.20 358	1.08 243	0.98 194	1.03 306	0.98 382	2.17 401	0.72 327	0.23 301	0.22 387	0.30 404	0.32 451	0.35 413	0.34 420

iRaft-Stereo_5w	0.85 362	0.29 212	0.91 337	0.53 237	0.43 325	0.49 88	0.68 393	0.99 160	0.87 187	0.79 165	1.34 355	1.46 411	0.91 343	5.11 495	1.11 418	0.17 100	0.14 162	0.22 232	0.18 188	0.20 195	0.20 247

SACVNet	0.85 362	0.46 410	0.85 300	0.81 478	0.56 407	0.80 298	0.79 422	1.68 371	1.12 299	1.34 399	1.33 348	1.25 364	0.94 360	2.39 422	0.76 339	0.34 446	0.26 423	0.31 410	0.29 427	0.35 413	0.44 465

ADLNet	0.85 362	0.36 358	0.89 330	0.85 495	0.72 465	1.24 416	0.76 414	1.82 416	1.36 437	1.52 446	1.35 361	1.27 372	0.99 390	1.23 240	1.15 423	0.27 382	0.20 347	0.26 348	0.25 366	0.28 357	0.30 393

delet	0.85 362	0.32 281	0.95 351	0.65 394	0.66 448	1.64 467	0.84 435	1.75 389	1.35 433	1.32 387	1.30 334	1.30 379	0.88 333	1.68 346	1.10 415	0.21 249	0.21 369	0.24 290	0.24 351	0.21 236	0.21 264

HGLStereo	0.85 362	0.38 372	0.94 347	0.80 475	1.03 516	1.17 404	0.58 354	1.52 328	1.20 358	1.19 317	1.62 437	1.13 339	1.20 441	1.80 364	1.06 406	0.24 316	0.24 408	0.24 290	0.21 286	0.23 285	0.27 362

CRFU-Net	0.86 367	0.39 377	1.00 368	0.65 394	0.57 410	1.78 482	0.86 442	2.15 492	0.81 171	1.38 412	1.18 289	1.64 446	1.19 438	1.35 272	0.90 382	0.26 366	0.22 387	0.21 203	0.19 210	0.23 285	0.24 316

dad	0.86 367	0.66 479	1.06 392	0.56 289	0.37 264	0.76 271	0.44 227	1.17 234	1.50 473	1.44 429	1.27 324	1.34 389	0.75 262	2.52 432	0.84 369	0.42 479	0.27 432	0.83 528	0.26 383	0.41 444	0.29 379

AACVNet	0.86 367	0.35 348	0.79 284	0.82 486	0.39 291	0.76 271	0.49 279	1.61 354	0.81 171	1.08 243	1.33 348	1.30 379	0.93 355	4.34 480	0.74 331	0.25 343	0.21 369	0.28 380	0.22 315	0.29 368	0.25 328

DLCB_ROB	0.86 367	0.40 383	0.78 281	0.68 424	0.54 398	1.11 389	0.84 435	1.49 315	1.23 373	1.64 473	1.65 444	1.70 455	0.91 343	1.70 348	1.05 404	0.25 343	0.24 408	0.26 348	0.27 394	0.27 338	0.24 316

HSM-Net_RVC	0.87 371	0.29 212	0.53 97	0.53 237	0.30 151	1.15 400	0.55 331	3.57 547	1.28 398	1.53 447	1.74 456	1.68 452	0.93 355	1.49 307	0.77 345	0.22 275	0.17 289	0.19 133	0.18 188	0.20 195	0.19 214
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
ssnet_v2	0.88 372	0.36 358	1.02 379	0.62 362	0.38 281	1.32 428	0.97 468	2.07 481	1.34 423	1.37 407	1.18 289	1.54 426	0.92 346	1.10 210	1.65 481	0.30 412	0.27 432	0.30 404	0.28 415	0.27 338	0.26 352

ADLNet2	0.88 372	0.34 327	1.17 421	0.77 468	0.64 443	1.12 392	0.76 414	1.74 387	1.24 379	1.21 325	1.65 444	1.71 456	1.05 407	1.67 341	1.17 427	0.24 316	0.21 369	0.21 203	0.22 315	0.26 324	0.29 379

ASMatch	0.88 372	0.26 126	0.69 200	0.51 198	0.35 239	0.48 76	0.37 145	1.12 224	0.92 208	1.10 257	3.28 526	0.96 282	0.98 382	4.90 492	0.49 237	0.19 180	0.16 260	0.22 232	0.19 210	0.19 161	0.27 362

IRAFT_RVC	0.88 372	0.28 177	0.76 266	0.63 371	0.31 177	0.65 212	1.02 478	1.22 258	0.94 213	1.22 330	1.04 227	1.01 300	0.98 382	5.82 516	0.53 262	0.22 275	0.12 50	0.25 329	0.20 242	0.20 195	0.19 214

FADNet-RVC	0.88 372	0.67 480	1.93 499	0.60 336	0.48 357	0.91 336	0.60 366	1.71 380	1.18 345	0.90 192	0.96 184	1.36 392	0.92 346	2.25 411	1.17 427	0.30 412	0.29 450	0.32 425	0.32 451	0.41 444	0.35 425

GEStereo_RVC	0.90 377	0.37 365	0.99 363	0.64 380	0.50 368	0.95 352	0.79 422	2.42 527	1.17 338	1.16 299	1.11 255	1.26 368	0.92 346	3.24 458	0.90 382	0.29 407	0.19 329	0.23 270	0.20 242	0.27 338	0.29 379

CBMV_ROB	0.90 377	0.44 401	0.63 157	0.51 198	0.37 264	1.25 418	0.49 279	1.77 399	1.27 393	1.41 421	2.00 485	1.33 385	1.08 415	2.17 401	0.76 339	0.43 484	0.42 507	0.47 494	0.44 495	0.41 444	0.36 431

PSMNet_ROB	0.90 377	0.52 436	1.17 421	0.72 446	0.61 433	1.27 420	1.12 490	1.76 395	1.12 299	1.09 249	1.28 330	1.45 408	0.89 339	1.65 336	1.42 464	0.33 436	0.25 417	0.37 463	0.39 483	0.35 413	0.29 379

FTStereo	0.91 380	0.26 126	0.56 117	0.54 252	0.33 217	0.66 221	1.87 535	1.00 164	0.75 150	1.75 481	4.15 536	1.04 309	1.65 493	1.57 323	0.46 217	0.19 180	0.16 260	0.23 270	0.21 286	0.18 120	0.63 507

PFNet	0.91 380	0.26 126	1.10 407	0.63 371	0.32 196	0.64 196	0.56 339	1.17 234	0.99 239	1.47 434	1.08 240	0.98 286	0.69 243	6.62 528	0.54 268	0.20 215	0.12 50	0.24 290	0.19 210	0.20 195	0.17 149

CBFPSM	0.92 382	0.33 303	1.86 496	0.49 156	0.38 281	1.75 475	0.84 435	1.39 292	1.12 299	1.09 249	0.99 196	2.37 508	1.66 497	1.32 264	1.42 464	0.19 180	0.18 311	0.20 168	0.20 242	0.21 236	0.33 415

FADNet	0.92 382	0.61 470	1.81 492	0.62 362	0.55 404	0.96 358	0.57 350	1.78 403	1.33 420	0.93 200	1.01 206	1.36 392	1.01 394	2.71 440	0.75 336	0.33 436	0.34 474	0.31 410	0.34 467	0.59 500	0.40 446

NVstereo2D	0.92 382	0.41 391	1.48 470	0.72 446	0.72 465	1.20 411	0.87 444	1.75 389	1.38 445	0.99 219	1.13 267	1.26 368	0.98 382	2.21 408	0.89 379	0.43 484	0.20 347	0.38 466	0.24 351	0.57 496	0.63 507

DispNO	0.93 385	0.30 232	1.34 448	0.55 276	0.55 404	0.89 329	0.49 279	1.48 313	1.21 364	1.17 308	1.27 324	1.19 348	0.90 340	5.23 498	0.74 331	0.22 275	0.17 289	0.24 290	0.21 286	0.19 161	0.20 247

DSFCA	0.93 385	0.34 327	1.06 392	0.52 219	0.65 445	1.55 459	0.93 460	1.49 315	1.19 353	1.56 457	1.15 279	1.50 420	0.96 372	3.07 452	1.02 402	0.30 412	0.26 423	0.25 329	0.25 366	0.28 357	0.24 316

ttt	0.94 387	0.34 327	0.59 140	0.61 350	0.37 264	0.94 348	0.50 287	2.17 501	1.34 423	1.23 336	1.61 434	0.91 254	0.76 270	1.85 370	3.97 533	0.30 412	0.26 423	0.26 348	0.24 351	0.29 368	0.29 379

fast-acv-ft	0.94 387	0.44 401	1.40 451	0.58 311	0.51 379	1.77 480	0.69 397	1.36 285	1.42 463	1.29 365	1.86 472	1.74 460	1.25 450	1.52 312	1.38 452	0.26 366	0.28 439	0.28 380	0.28 415	0.27 338	0.26 352

OMP-Stereo	0.94 387	0.33 303	0.72 224	0.90 509	0.31 177	0.49 88	0.36 126	1.16 232	1.06 267	1.58 463	1.12 262	1.46 411	0.69 243	6.94 536	0.49 237	0.19 180	0.14 162	0.24 290	0.18 188	0.20 195	0.14 61

CBMV	0.95 390	0.44 401	0.66 178	0.53 237	0.35 239	1.53 457	1.63 525	1.69 373	1.42 463	2.00 506	1.60 430	1.43 401	1.17 431	1.59 327	0.99 399	0.34 446	0.34 474	0.39 472	0.33 461	0.33 406	0.32 409
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
HBP-ISP	0.96 391	0.58 457	0.72 224	0.61 350	0.46 351	1.64 467	0.76 414	1.86 428	1.28 398	1.30 373	1.53 410	0.86 234	0.94 360	3.27 460	0.69 318	0.45 490	0.44 511	0.54 508	0.48 504	0.47 472	0.40 446

TransformOpticalFlow	0.96 391	0.28 177	0.89 330	0.52 219	0.31 177	0.66 221	0.54 313	1.75 389	1.12 299	1.09 249	1.44 387	1.37 395	1.01 394	6.70 533	0.42 177	0.19 180	0.12 50	0.20 168	0.19 210	0.18 120	0.19 214

IIG-Stereo	0.96 391	0.31 265	0.72 224	0.88 505	0.33 217	0.61 180	0.26 41	1.19 247	1.03 254	1.69 477	1.37 364	1.46 411	0.75 262	6.96 537	0.51 248	0.19 180	0.14 162	0.23 270	0.18 188	0.20 195	0.14 61

CFNet	0.96 391	0.36 358	1.01 372	0.62 362	0.42 315	0.99 368	0.47 258	1.90 439	1.32 416	0.99 219	1.39 373	1.10 329	0.86 323	5.58 511	0.79 353	0.23 301	0.17 289	0.28 380	0.27 394	0.26 324	0.21 264

XPNet_ROB	0.96 391	0.49 422	1.09 404	0.72 446	0.57 410	1.11 389	1.14 492	1.66 368	1.23 373	1.85 494	1.39 373	1.64 446	1.11 420	1.80 364	1.42 464	0.38 465	0.30 454	0.33 434	0.29 427	0.37 424	0.34 420

ETE_ROB	0.96 391	0.64 477	1.16 419	0.69 428	0.48 357	1.14 394	1.13 491	1.77 399	1.19 353	1.91 500	1.45 389	1.73 458	1.05 407	1.60 328	1.14 422	0.32 427	0.26 423	0.38 466	0.34 467	0.39 437	0.41 451

CSP-Net	0.97 397	0.38 372	0.83 298	0.53 237	0.41 310	1.63 465	0.77 417	2.00 464	1.05 263	1.25 350	1.20 300	1.33 385	0.83 308	4.93 494	0.85 372	0.32 427	0.22 387	0.20 168	0.20 242	0.23 285	0.25 328

DEmStereo	0.97 397	0.23 57	0.79 284	0.47 113	0.32 196	1.04 378	0.56 339	0.93 134	0.89 194	1.39 418	2.14 495	1.02 302	2.07 522	5.64 512	0.77 345	0.17 100	0.15 220	0.20 168	0.20 242	0.18 120	0.20 247

pcwnet_v2	0.97 397	0.37 365	4.33 537	0.62 362	0.54 398	0.79 290	0.45 244	2.02 472	1.58 483	1.42 427	1.64 442	1.09 327	0.79 285	1.24 245	0.67 311	0.32 427	0.25 417	0.29 391	0.27 394	0.37 424	0.35 425

FINET	0.97 397	0.54 441	1.60 478	0.63 371	0.79 487	1.08 385	1.07 485	1.56 344	2.20 522	1.15 289	1.49 403	0.94 268	0.88 333	2.32 416	1.05 404	0.42 479	0.35 485	0.32 425	0.28 415	0.43 455	0.38 442

AIO-Stereo-zeroshot1	0.98 401	0.39 377	3.21 529	0.50 168	0.63 440	0.64 196	0.39 167	2.36 521	0.75 150	0.95 207	4.63 541	1.81 467	0.56 184	0.96 168	0.41 166	0.18 139	0.13 111	0.21 203	0.26 383	0.32 397	0.35 425

StereoDRNet	0.98 401	0.47 415	1.70 483	0.76 465	0.94 511	1.51 455	0.91 454	1.92 446	1.32 416	1.61 465	1.13 267	1.47 416	0.97 375	1.75 355	1.46 471	0.28 396	0.23 399	0.29 391	0.27 394	0.35 413	0.27 362

ACV-stereo	0.99 403	0.51 432	1.41 456	0.56 289	0.41 310	2.43 519	0.57 350	1.15 230	1.18 345	0.81 171	1.01 206	3.39 533	2.14 525	1.60 328	1.07 409	0.27 382	0.22 387	0.22 232	0.22 315	0.28 357	0.32 409

iinet-f	0.99 403	0.45 408	3.71 534	0.55 276	0.43 325	1.81 484	0.68 393	1.14 228	1.14 314	1.18 313	1.42 378	1.58 433	1.44 472	1.34 271	1.59 480	0.24 316	0.23 399	0.20 168	0.19 210	0.26 324	0.25 328

GASNet	0.99 403	0.97 511	1.72 486	0.98 518	0.68 458	0.83 314	0.67 389	1.60 351	1.28 398	1.31 383	1.22 304	1.22 353	1.21 444	2.41 423	1.41 460	0.43 484	0.26 423	0.36 460	0.34 467	0.55 493	0.31 403

Wz-Net-LNSev-Ref	0.99 403	0.40 383	1.82 493	0.66 401	0.62 439	2.05 503	0.78 419	1.91 443	1.29 402	1.54 453	1.42 378	1.51 422	1.23 446	1.99 384	1.33 444	0.23 301	0.14 162	0.20 168	0.15 107	0.27 338	0.26 352

PS-NSSS	0.99 403	0.58 457	0.93 343	0.58 311	0.57 410	0.91 336	0.80 428	1.81 415	1.14 314	1.14 283	1.67 449	1.00 293	0.83 308	4.62 485	0.78 347	0.37 461	0.31 460	0.52 502	0.32 451	0.45 465	0.38 442

YMNet	1.00 408	0.54 441	1.40 451	0.81 478	0.85 501	1.87 491	0.62 371	1.55 341	1.18 345	1.63 471	1.99 483	1.77 464	0.97 375	1.50 309	1.45 468	0.33 436	0.37 492	0.31 410	0.32 451	0.32 397	0.29 379

YMNet_1	1.00 408	0.54 441	1.40 451	0.81 478	0.85 501	1.87 491	0.62 371	1.55 341	1.18 345	1.63 471	1.99 483	1.77 464	0.97 375	1.50 309	1.45 468	0.33 436	0.37 492	0.31 410	0.32 451	0.32 397	0.29 379

UGAM-zero	1.00 408	0.30 232	0.93 343	0.47 113	0.30 151	0.57 158	0.25 31	2.25 512	0.63 106	1.01 227	1.10 249	2.73 522	1.85 509	6.26 522	0.40 155	0.17 100	0.14 162	0.19 133	0.15 107	0.16 58	0.17 149

RAFT + AFF	1.00 408	0.42 395	1.09 404	0.67 413	0.50 368	1.22 414	1.24 501	2.24 511	1.19 353	1.30 373	1.56 421	1.17 344	1.49 480	3.44 466	0.83 366	0.21 249	0.25 417	0.30 404	0.26 383	0.27 338	0.27 362

DRN-Test	1.00 408	0.44 401	1.13 413	0.70 434	0.81 494	1.62 464	0.79 422	2.14 490	1.44 466	1.78 484	1.33 348	1.43 401	1.05 407	2.18 404	1.53 477	0.27 382	0.21 369	0.31 410	0.30 436	0.32 397	0.28 374

NCCL2	1.00 408	0.56 450	1.06 392	0.75 462	0.57 410	1.31 427	1.72 526	1.77 399	1.36 437	1.50 443	1.17 287	1.91 478	1.17 431	1.54 318	1.29 441	0.35 453	0.31 460	0.45 489	0.44 495	0.40 441	0.40 446

TCMNet	1.01 414	0.60 468	2.10 504	0.86 497	1.33 537	1.14 394	0.67 389	1.69 373	1.23 373	1.11 263	1.57 425	1.30 379	0.97 375	2.01 386	1.50 475	0.31 420	0.31 460	0.38 466	0.34 467	0.42 449	0.36 431

PA-Net	1.01 414	0.57 454	1.29 438	0.64 380	0.74 471	1.19 409	0.84 435	1.69 373	1.43 465	1.16 299	1.19 296	1.32 384	1.19 438	3.42 464	1.25 434	0.29 407	0.45 515	0.33 434	0.49 507	0.32 397	0.47 474
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
LALA_ROB	1.01 414	0.59 460	1.16 419	0.67 413	0.51 379	1.63 465	1.26 505	1.69 373	1.38 445	1.81 491	1.37 364	1.94 483	1.02 399	1.58 325	1.38 452	0.37 461	0.27 432	0.43 484	0.37 479	0.43 455	0.37 436

z-ln-s-r	1.02 417	0.55 446	2.09 503	0.52 219	0.55 404	0.78 284	0.87 444	1.47 311	1.34 423	1.12 265	1.62 437	1.37 395	1.06 410	2.62 437	3.32 524	0.19 180	0.14 162	0.21 203	0.17 170	0.27 338	0.21 264

PSMNet-RUCA	1.02 417	0.97 511	1.44 458	1.23 532	1.10 520	1.40 442	0.62 371	1.69 373	1.38 445	0.94 205	1.53 410	0.97 284	0.83 308	1.17 229	0.93 384	0.69 524	0.34 474	0.99 534	0.60 523	0.97 524	0.64 511

THIR-Stereo	1.02 417	0.27 155	0.69 200	0.49 156	0.28 112	0.95 352	1.34 509	1.03 176	0.97 227	1.34 399	1.90 477	1.17 344	1.58 486	6.44 526	0.78 347	0.19 180	0.14 162	0.21 203	0.22 315	0.19 161	0.20 247

Wz-Net-LNSev	1.03 420	0.67 480	2.71 525	0.64 380	0.84 498	1.75 475	1.00 475	1.80 412	1.32 416	1.28 359	1.25 314	1.65 449	1.22 445	1.39 287	1.40 456	0.28 396	0.26 423	0.24 290	0.23 338	0.33 406	0.32 409

RAFT-RH_RVC	1.03 420	0.24 75	0.67 183	0.49 156	0.28 112	0.81 307	0.33 90	0.83 101	1.08 278	2.05 507	4.65 543	1.04 309	0.57 193	5.98 521	0.50 243	0.18 139	0.13 111	0.26 348	0.20 242	0.16 58	0.17 149

DISCO	1.03 420	0.34 327	1.11 409	0.69 428	0.45 339	2.07 504	0.84 435	2.13 486	1.50 473	1.15 289	1.33 348	2.40 510	1.07 414	2.60 435	1.51 476	0.23 301	0.18 311	0.22 232	0.20 242	0.31 388	0.27 362

STrans-v2	1.04 423	0.28 177	0.96 357	0.49 156	0.32 196	0.68 232	0.79 422	2.47 530	1.12 299	1.12 265	1.46 395	1.40 397	1.46 475	6.70 533	0.43 187	0.18 139	0.13 111	0.20 168	0.18 188	0.18 120	0.18 174

APVNet	1.06 424	0.53 440	1.42 457	0.84 490	0.79 487	1.92 494	0.82 433	1.90 439	1.08 278	1.08 243	1.43 382	1.56 429	1.13 427	3.07 452	1.58 478	0.31 420	0.34 474	0.42 482	0.36 476	0.36 420	0.37 436

TDLM	1.06 424	0.44 401	0.79 284	0.63 371	0.50 368	0.89 329	1.44 514	1.48 313	1.26 387	1.12 265	1.40 375	1.08 317	0.98 382	6.65 529	0.78 347	0.33 436	0.21 369	0.33 434	0.26 383	0.37 424	0.24 316

FAT-Stereo	1.07 426	0.41 391	1.32 443	0.72 446	0.58 419	1.08 385	0.89 449	1.96 455	1.65 487	1.75 481	1.98 482	2.03 494	1.48 478	2.02 387	1.18 430	0.42 479	0.35 485	0.34 444	0.29 427	0.35 413	0.53 489

GANetREF_RVC	1.07 426	0.86 505	1.31 440	0.82 486	0.53 394	1.41 447	1.31 507	1.76 395	1.52 476	1.27 357	1.31 340	1.46 411	1.24 449	2.03 388	0.96 394	0.56 511	0.45 515	0.67 523	0.50 509	0.88 522	0.59 501
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
CVANet_RVC	1.07 426	0.43 398	0.76 266	0.60 336	0.50 368	0.90 332	0.97 468	1.52 328	1.26 387	1.33 395	1.38 369	1.24 360	1.18 435	6.75 535	0.75 336	0.34 446	0.23 399	0.34 444	0.29 427	0.42 449	0.27 362

GCST	1.08 429	1.47 540	0.93 343	1.73 541	1.14 527	1.30 425	0.31 76	1.33 275	1.16 335	1.29 365	0.97 193	0.98 286	0.49 148	2.08 393	0.46 217	1.19 540	0.70 540	1.30 540	0.85 538	1.02 528	0.89 526

GwcNet	1.08 429	0.51 432	2.33 514	0.79 472	1.18 530	1.76 477	0.70 400	1.68 371	1.47 469	1.41 421	1.64 442	1.74 460	1.04 403	2.20 407	1.41 460	0.30 412	0.29 450	0.29 391	0.27 394	0.30 379	0.35 425

DANet	1.08 429	0.61 470	1.32 443	0.85 495	0.72 465	1.37 435	0.51 288	1.54 337	1.15 326	1.78 484	1.54 415	2.01 491	1.11 420	2.90 446	2.00 497	0.33 436	0.30 454	0.40 477	0.30 436	0.44 461	0.45 467
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
RP	1.09 432	0.50 429	1.12 411	0.90 509	1.04 517	1.11 389	0.84 435	1.80 412	1.62 485	1.55 456	2.00 485	1.90 477	1.78 503	1.84 367	1.25 434	0.52 503	0.36 490	0.48 496	0.36 476	0.45 465	0.43 462

Nwc_Net	1.09 432	0.49 422	1.33 445	0.89 508	0.80 492	1.49 454	0.66 385	2.19 505	1.27 393	1.32 387	2.26 499	1.96 486	1.54 483	1.92 376	1.34 446	0.40 471	0.30 454	0.43 484	0.45 497	0.38 433	0.37 436

MaskLacGwcNet_RVC	1.10 434	1.02 516	1.00 368	0.82 486	0.67 452	1.93 495	0.93 460	1.62 358	1.11 295	1.15 289	1.25 314	1.50 420	0.79 285	1.96 382	0.76 339	1.89 543	0.34 474	0.79 527	0.36 476	1.25 536	0.83 523

NCC-stereo	1.10 434	0.54 441	1.24 430	0.84 490	0.94 511	1.29 423	0.89 449	2.01 468	1.34 423	1.32 387	1.74 456	1.88 473	1.74 500	2.35 418	1.25 434	0.45 490	0.37 492	0.45 489	0.58 519	0.42 449	0.42 455

Abc-Net	1.10 434	0.54 441	1.24 430	0.84 490	0.94 511	1.29 423	0.89 449	2.01 468	1.34 423	1.32 387	1.74 456	1.88 473	1.74 500	2.35 418	1.25 434	0.45 490	0.37 492	0.45 489	0.58 519	0.42 449	0.42 455
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
Wz-Net-MNSev	1.11 437	0.58 457	2.23 512	0.66 401	0.71 463	1.95 497	1.46 515	1.98 461	1.45 467	1.79 487	1.43 382	1.49 419	1.33 462	1.97 383	1.42 464	0.27 382	0.23 399	0.28 380	0.28 415	0.34 410	0.31 403

edge stereo	1.11 437	0.50 429	1.30 439	0.71 442	0.65 445	1.14 394	0.75 411	1.93 450	1.37 441	1.71 478	1.83 467	2.54 515	1.44 472	2.43 424	1.23 432	0.42 479	0.41 505	0.54 508	0.35 472	0.42 449	0.46 470

anonymity	1.12 439	0.97 511	1.21 424	1.07 526	1.12 524	1.08 385	0.89 449	1.95 454	1.16 335	1.29 365	1.26 321	1.22 353	1.09 418	1.15 221	1.01 401	1.02 533	1.00 556	0.97 532	0.97 544	0.98 525	0.99 530

ccnet	1.12 439	0.67 480	1.01 372	0.78 470	0.73 470	1.72 473	0.99 473	1.84 424	1.26 387	1.47 434	1.85 471	1.75 463	1.29 455	1.75 355	1.88 491	0.57 512	0.53 528	0.57 517	0.55 516	0.59 500	0.54 490

RASNet	1.12 439	0.30 232	0.91 337	0.66 401	0.77 482	0.97 362	0.57 350	1.37 286	1.35 433	1.02 231	1.34 355	2.11 498	1.43 470	7.09 538	1.39 455	0.19 180	0.17 289	0.17 76	0.19 210	0.18 120	0.16 124

AF-Net	1.13 442	0.52 436	1.33 445	0.86 497	0.91 507	1.38 438	0.71 402	2.16 495	1.62 485	1.56 457	2.40 506	1.99 489	1.65 493	1.81 366	1.48 473	0.48 498	0.28 439	0.49 498	0.33 461	0.39 437	0.32 409

NaN_ROB	1.13 442	0.55 446	1.15 418	0.64 380	0.48 357	1.61 463	2.03 543	1.72 381	1.48 470	2.09 509	1.27 324	1.40 397	1.08 415	3.94 472	1.30 442	0.28 396	0.34 474	0.28 380	0.28 415	0.30 379	0.33 415

UGAM	1.14 444	0.27 155	0.95 351	0.53 237	0.42 315	0.70 244	0.72 405	0.95 146	1.32 416	0.98 216	1.48 401	1.78 466	0.87 328	9.65 565	0.87 375	0.21 249	0.18 311	0.30 404	0.24 351	0.19 161	0.16 124

DGSMNet	1.14 444	0.76 496	2.49 519	0.81 478	0.86 503	1.39 440	1.39 511	2.13 486	1.35 433	1.26 354	1.63 441	1.48 418	0.98 382	1.75 355	1.10 415	0.45 490	0.43 508	0.55 512	0.49 507	0.75 518	0.70 516

Syn2CoEx	1.14 444	0.69 484	1.66 481	0.80 475	0.67 452	1.40 442	0.88 447	2.06 480	1.54 479	1.25 350	1.58 428	1.42 400	1.50 482	4.09 474	1.40 456	0.36 457	0.32 468	0.34 444	0.29 427	0.29 368	0.34 420

RGC	1.14 444	0.79 498	1.26 433	0.91 512	0.96 514	1.52 456	0.77 417	1.92 446	1.26 387	1.54 453	1.93 479	2.02 493	1.54 483	2.25 411	1.31 443	0.44 489	0.35 485	0.58 518	0.48 504	0.47 472	0.46 470

S-Stereo	1.15 448	0.46 410	2.17 509	0.81 478	0.80 492	1.21 413	1.19 498	1.93 450	2.02 515	1.47 434	2.11 492	1.57 430	1.17 431	2.05 391	1.41 460	0.40 471	0.40 503	0.35 452	0.31 443	0.44 461	0.70 516

stereogan	1.15 448	0.42 395	1.40 451	0.86 497	0.84 498	2.38 517	0.71 402	1.88 433	1.73 496	1.72 479	1.94 481	2.31 505	1.29 455	2.07 392	1.08 410	0.36 457	0.35 485	0.39 472	0.31 443	0.51 485	0.46 470

AANet_RVC	1.16 450	0.52 436	1.49 472	0.65 394	0.45 339	0.75 265	0.69 397	1.42 298	1.55 481	1.34 399	1.87 474	1.53 425	0.78 281	7.43 544	1.38 452	0.25 343	0.17 289	0.19 133	0.16 149	0.22 260	0.26 352

RYNet	1.17 451	0.49 422	1.24 430	0.70 434	0.97 515	1.71 471	0.92 456	1.91 443	1.46 468	1.38 412	1.14 271	1.88 473	1.30 459	4.24 476	1.87 489	0.26 366	0.21 369	0.35 452	0.27 394	0.55 493	0.54 490

w-ln-seven-2	1.18 452	0.61 470	4.25 536	0.68 424	0.61 433	1.20 411	0.93 460	1.63 360	1.35 433	1.66 474	1.53 410	1.47 416	1.37 466	3.00 451	1.74 484	0.25 343	0.24 408	0.29 391	0.26 383	0.33 406	0.28 374

HSM	1.19 453	0.32 281	0.65 171	0.57 305	0.38 281	1.23 415	0.59 362	2.25 512	1.19 353	1.30 373	1.25 314	1.94 483	1.03 401	9.32 560	0.71 324	0.22 275	0.16 260	0.20 168	0.16 149	0.21 236	0.21 264

aanetorigin	1.23 454	0.79 498	2.78 527	0.70 434	0.79 487	0.99 368	1.06 484	1.06 203	1.37 441	3.52 544	2.61 514	1.72 457	1.63 491	1.99 384	1.78 486	0.25 343	0.24 408	0.26 348	0.25 366	0.38 433	0.45 467

PWC_ROB	1.24 455	0.76 496	2.46 518	0.72 446	0.78 484	1.15 400	0.49 279	1.75 389	1.92 509	2.31 515	3.07 523	1.59 434	1.40 467	2.46 428	2.10 501	0.33 436	0.22 387	0.35 452	0.24 351	0.38 433	0.41 451

SGM-Forest	1.24 455	0.38 372	0.60 145	0.52 219	0.37 264	1.56 460	1.30 506	1.65 363	1.36 437	2.11 510	1.79 463	1.63 443	0.93 355	7.48 546	0.95 390	0.36 457	0.37 492	0.39 472	0.34 467	0.37 424	0.32 409
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
Consistency-Raft	1.25 457	0.99 514	1.93 499	1.02 522	1.21 532	0.96 358	1.01 477	1.75 389	1.92 509	1.36 404	2.12 493	1.44 406	1.01 394	1.14 220	1.40 456	0.72 525	0.82 543	0.89 530	0.98 546	1.31 537	0.95 528

NOSS_ROB	1.26 458	0.46 410	0.62 154	0.56 289	0.38 281	1.06 382	0.78 419	1.73 382	1.40 455	1.01 227	1.43 382	1.10 329	0.75 262	10.62 569	0.65 305	0.45 490	0.43 508	0.48 496	0.45 497	0.44 461	0.41 451

RTSC	1.29 459	0.73 490	2.44 517	0.83 489	0.57 410	1.85 489	0.65 380	1.88 433	2.00 514	2.20 512	1.66 447	1.60 436	1.26 452	2.33 417	3.92 530	0.32 427	0.23 399	0.27 365	0.29 427	0.37 424	0.37 436

PWCDC_ROB	1.29 459	0.75 495	1.33 445	1.05 523	0.88 506	1.73 474	0.52 299	1.89 436	3.28 543	1.29 365	4.88 546	1.22 353	1.46 475	1.77 362	1.45 468	0.60 517	0.26 423	0.29 391	0.25 366	0.52 487	0.37 436

test_for_model	1.30 461	3.71 570	0.58 133	3.22 560	2.84 560	0.59 166	0.33 90	1.40 294	0.83 177	1.42 427	0.61 96	0.52 111	0.37 74	0.51 24	0.33 80	2.46 548	0.15 220	0.16 49	0.11 8	4.39 570	1.50 543

Anonymous_2	1.30 461	0.55 446	0.82 293	0.52 219	0.58 419	1.01 371	0.64 378	1.25 266	0.97 227	0.96 209	0.78 142	1.33 385	1.29 455	1.03 189	0.74 331	0.62 519	0.64 537	1.06 537	9.63 577	1.16 532	0.49 481

SQANet	1.31 463	0.88 508	1.08 401	1.83 543	1.44 539	1.44 449	0.75 411	1.74 387	1.09 286	1.32 387	1.26 321	1.28 375	1.01 394	1.50 309	0.83 366	2.50 549	0.34 474	1.47 541	0.55 516	2.32 542	1.57 544

SHD	1.31 463	0.71 489	2.34 515	0.86 497	0.75 478	1.77 480	0.65 380	2.22 509	2.50 531	2.40 522	1.71 452	1.91 478	1.60 489	1.93 379	2.37 505	0.38 465	0.31 460	0.38 466	0.40 487	0.48 477	0.50 483

PDISCO_ROB	1.32 465	0.65 478	1.44 458	1.36 533	1.46 540	2.55 522	0.92 456	2.45 529	2.07 518	1.37 407	1.49 403	1.65 449	1.00 392	2.82 442	1.35 449	1.01 531	0.27 432	0.54 508	0.47 502	0.71 516	0.73 519

LL-Strereo	1.33 466	0.39 377	1.38 450	0.61 350	0.61 433	0.75 265	0.66 385	1.63 360	1.17 338	1.56 457	1.60 430	2.03 494	2.12 524	9.72 566	0.97 395	0.21 249	0.18 311	0.27 365	0.23 338	0.22 260	0.25 328

PASM	1.34 467	0.92 509	2.62 523	0.86 497	0.87 505	1.03 376	1.08 486	1.50 319	1.51 475	1.82 492	1.41 377	1.68 452	1.26 452	4.87 491	1.34 446	0.61 518	0.65 539	0.68 524	0.78 533	0.69 514	0.68 515

ADCRef	1.35 468	0.55 446	2.37 516	0.72 446	0.77 482	1.94 496	0.78 419	1.91 443	1.27 393	1.57 461	1.59 429	1.36 392	1.41 468	1.54 318	7.53 547	0.23 301	0.20 347	0.32 425	0.30 436	0.29 368	0.29 379

GANet	1.36 469	0.47 415	0.86 306	0.67 413	0.45 339	1.34 432	1.73 527	1.64 362	1.24 379	1.49 442	2.38 504	1.55 428	1.20 441	9.30 559	0.93 384	0.30 412	0.31 460	0.33 434	0.28 415	0.39 437	0.30 393

ff1	1.37 470	0.33 303	0.85 300	0.53 237	0.37 264	0.74 260	0.56 339	0.95 146	2.47 528	1.15 289	1.45 389	1.06 311	0.82 300	7.22 539	7.61 548	0.20 215	0.12 50	0.31 410	0.27 394	0.19 161	0.20 247

XQC	1.37 470	0.87 506	2.56 521	0.84 490	0.69 460	1.83 487	0.89 449	2.07 481	1.88 505	1.88 496	1.53 410	1.91 478	1.55 485	2.85 445	3.05 516	0.48 498	0.29 450	0.44 488	0.39 483	0.69 514	0.60 504

w-ln-seven	1.38 472	0.70 487	3.91 535	0.75 462	0.72 465	2.69 528	0.95 465	2.02 472	1.99 513	1.99 503	1.73 454	1.82 470	1.17 431	2.45 425	2.84 513	0.28 396	0.25 417	0.31 410	0.30 436	0.41 444	0.33 415

mmx	1.39 473	0.33 303	0.85 300	0.53 237	0.37 264	0.74 260	0.56 339	2.13 486	1.37 441	1.15 289	1.45 389	1.06 311	0.82 300	7.22 539	7.61 548	0.24 316	0.19 329	0.31 410	0.27 394	0.30 379	0.25 328

xxx	1.39 473	0.33 303	0.85 300	0.53 237	0.37 264	0.74 260	0.56 339	2.13 486	1.37 441	1.15 289	1.45 389	1.06 311	0.82 300	7.22 539	7.61 548	0.24 316	0.19 329	0.31 410	0.27 394	0.30 379	0.25 328

MFMNet_re	1.40 475	1.14 525	1.68 482	1.39 535	1.07 518	1.48 452	1.43 513	1.87 430	1.82 503	2.26 513	2.19 496	1.51 422	1.86 510	1.52 312	1.25 434	0.93 529	0.83 544	0.84 529	0.80 534	0.99 527	1.05 535

UDG	1.41 476	2.65 563	0.99 363	1.44 538	1.64 542	1.34 432	0.80 428	1.60 351	1.23 373	1.23 336	1.71 452	2.01 491	1.34 463	1.47 305	1.41 460	0.90 528	0.54 531	2.29 548	0.75 531	1.84 539	1.04 533

CSAN	1.41 476	0.59 460	1.26 433	0.70 434	0.50 368	1.76 477	1.78 528	1.77 399	1.90 508	2.35 518	2.32 501	1.92 481	1.94 515	5.56 510	1.49 474	0.43 484	0.35 485	0.40 477	0.41 488	0.43 455	0.41 451

test_xeample	1.45 478	0.28 177	0.65 171	0.51 198	0.28 112	0.94 348	0.59 362	2.14 490	1.29 402	1.24 344	1.51 408	0.88 242	0.86 323	1.46 301	15.10 568	0.22 275	0.20 347	0.22 232	0.20 242	0.22 260	0.22 282

Wz-Net-SNSev	1.49 479	1.23 530	6.27 548	0.68 424	0.67 452	1.37 435	1.41 512	2.00 464	1.39 450	1.48 440	1.61 434	2.29 503	1.32 461	3.93 471	2.14 502	0.31 420	0.28 439	0.31 410	0.33 461	0.42 449	0.36 431

CC-Net-ROB	1.49 479	1.26 531	1.27 436	0.88 505	0.79 487	1.76 477	1.00 475	1.79 409	1.26 387	1.10 257	1.61 434	1.21 351	0.99 390	8.13 553	0.84 369	1.09 537	0.41 505	2.20 546	0.46 500	1.20 535	0.48 477

DDUNet	1.50 481	2.69 564	1.12 411	1.77 542	1.88 544	1.84 488	0.92 456	1.70 378	1.16 335	1.38 412	1.79 463	1.60 436	1.12 423	1.37 278	1.08 410	1.10 538	0.76 541	2.37 550	0.94 542	2.00 540	1.37 541

xxxx	1.51 482	0.28 177	0.68 187	0.54 252	0.28 112	1.16 402	0.44 227	2.19 505	1.29 402	1.09 249	1.36 362	1.22 353	0.85 315	1.79 363	15.70 571	0.24 316	0.21 369	0.21 203	0.20 242	0.22 260	0.23 302

psmorigin	1.52 483	0.69 484	10.52 561	0.68 424	0.59 427	1.13 393	0.70 400	1.57 345	1.19 353	1.99 503	1.79 463	2.26 502	1.47 477	2.09 394	1.36 450	0.39 468	0.40 503	0.34 444	0.33 461	0.43 455	0.56 494

MFN_U_SF_RVC	1.52 483	0.84 501	3.42 530	0.87 504	0.66 448	2.56 523	0.95 465	2.36 521	1.70 492	1.98 502	1.86 472	2.45 513	1.79 504	2.95 447	2.58 508	0.52 503	0.48 520	0.55 512	0.59 522	0.59 500	0.61 505

SAMSARA	1.55 485	0.84 501	2.61 522	1.22 531	1.07 518	2.50 521	1.93 538	2.05 475	1.89 506	2.75 532	1.66 447	2.81 523	1.69 498	3.08 454	1.97 496	0.46 496	0.51 526	0.42 482	0.46 500	0.58 498	0.59 501

z-mn7	1.56 486	0.84 501	4.36 539	0.71 442	0.51 379	2.60 524	1.04 480	1.73 382	2.70 537	1.53 447	2.99 522	1.94 483	1.34 463	4.78 489	2.41 506	0.29 407	0.24 408	0.27 365	0.24 351	0.34 410	0.31 403

CrosDoStereo	1.58 487	0.24 75	0.72 224	0.48 140	0.29 129	0.67 225	12.49 572	1.10 216	0.98 232	1.34 399	1.75 459	1.00 293	1.89 511	6.65 529	0.81 359	0.19 180	0.15 220	0.20 168	0.22 315	0.18 120	0.19 214

DeepStereo_LL	1.58 487	0.24 75	0.72 224	0.48 140	0.29 129	0.67 225	12.49 572	1.10 216	0.98 232	1.34 399	1.75 459	1.00 293	1.89 511	6.65 529	0.81 359	0.19 180	0.15 220	0.20 168	0.22 315	0.18 120	0.19 214

otaku	1.60 489	1.11 523	1.21 424	2.20 545	1.56 541	1.97 498	1.24 501	2.07 481	1.36 437	1.44 429	1.62 437	1.73 458	1.19 438	1.73 354	0.98 398	2.89 554	0.57 533	1.74 542	0.60 523	2.78 549	1.94 550

DeepPrunerF	1.60 489	0.73 490	5.81 546	0.88 505	1.19 531	0.91 336	0.95 465	2.19 505	5.24 559	1.17 308	1.30 334	1.19 348	1.30 459	4.90 492	1.66 483	0.42 479	0.34 474	0.52 502	0.47 502	0.41 444	0.40 446

222	1.61 491	0.29 212	0.67 183	0.56 289	0.29 129	1.06 382	0.42 195	2.17 501	1.31 412	1.31 383	1.52 409	0.92 263	0.94 360	1.76 360	17.65 572	0.24 316	0.20 347	0.21 203	0.19 210	0.22 260	0.23 302

SDNR	1.62 492	0.51 432	2.17 509	0.53 237	0.56 407	3.80 547	0.45 244	1.54 337	1.29 402	1.33 395	2.41 507	1.08 317	0.96 372	11.18 570	1.16 424	0.66 523	0.63 536	0.43 484	0.32 451	0.64 507	0.67 513

Ntro	1.64 493	1.15 526	1.23 427	2.48 550	1.83 543	2.09 505	1.16 495	1.96 455	1.38 445	1.21 325	1.62 437	1.62 438	1.29 455	1.87 373	1.11 418	3.04 555	0.56 532	1.82 544	0.64 525	2.80 550	2.05 551

G-Net	1.66 494	0.63 475	1.56 475	1.11 528	0.74 471	2.98 536	0.91 454	1.55 341	1.22 370	2.76 533	8.18 564	2.32 506	2.53 538	1.92 376	1.87 489	0.48 498	0.44 511	0.45 489	0.31 443	0.60 504	0.57 498

MDST_ROB	1.67 495	0.34 327	1.58 477	0.92 514	0.58 419	4.26 553	1.11 488	2.83 536	1.41 460	4.49 555	2.55 513	1.45 408	0.97 375	7.79 550	1.17 427	0.31 420	0.25 417	0.37 463	0.33 461	0.31 388	0.30 393

SPS-STEREO	1.67 495	1.04 517	1.23 427	1.21 530	1.13 526	1.82 486	1.11 488	2.16 495	1.52 476	3.07 543	2.32 501	2.82 524	1.80 505	4.11 475	2.04 498	1.03 534	0.99 555	0.97 532	0.94 542	1.03 530	1.02 531
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
SGM_RVC	1.68 497	0.36 358	0.61 148	0.59 324	0.29 129	2.25 511	1.18 497	2.38 524	1.68 491	3.60 545	2.67 516	3.69 537	2.42 534	8.13 553	1.90 492	0.31 420	0.31 460	0.30 404	0.28 415	0.30 379	0.29 379
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
DPSNet	1.69 498	0.59 460	4.33 537	0.70 434	0.57 410	2.02 502	1.62 524	3.35 545	1.78 499	1.48 440	1.38 369	2.17 499	2.84 541	4.77 488	3.66 527	0.48 498	0.31 460	0.29 391	0.25 366	0.64 507	0.48 477

zh-mn7	1.70 499	1.21 529	8.30 555	0.69 428	0.53 394	1.45 450	0.84 435	1.70 378	2.09 519	2.41 523	2.67 516	1.68 452	1.23 446	4.49 481	2.87 514	0.30 412	0.26 423	0.27 365	0.27 394	0.31 388	0.35 425

1111x	1.70 499	0.29 212	0.86 306	0.51 198	0.27 87	1.01 371	0.68 393	2.22 509	1.28 398	1.13 280	1.40 375	1.21 351	1.10 419	5.53 508	15.20 569	0.22 275	0.21 369	0.22 232	0.22 315	0.24 300	0.22 282

PVD	1.70 499	0.84 501	2.26 513	0.94 517	0.83 497	2.48 520	0.97 468	2.59 534	3.35 544	3.01 541	2.77 518	2.34 507	2.47 536	2.67 439	3.14 519	0.47 497	0.45 515	0.59 519	0.48 504	0.59 500	0.75 521

FBW_ROB	1.71 502	0.62 474	1.45 463	0.67 413	0.61 433	1.81 484	1.08 486	2.52 531	1.70 492	1.77 483	1.73 454	1.98 488	1.25 450	12.57 572	1.84 488	0.34 446	0.37 492	0.56 515	0.38 481	0.45 465	0.43 462

ADCL	1.72 503	0.57 454	3.66 532	0.67 413	0.61 433	2.61 526	1.85 533	1.96 455	1.67 489	1.90 499	1.83 467	2.06 497	1.90 513	2.13 397	9.15 556	0.26 366	0.24 408	0.34 444	0.32 451	0.38 433	0.35 425

MFN_U_SF_DS_RVC	1.74 504	0.87 506	3.56 531	0.80 475	0.75 478	3.72 544	2.44 556	1.82 416	1.82 503	1.74 480	1.91 478	1.92 481	1.26 452	7.69 549	1.28 440	0.45 490	0.47 519	0.52 502	0.77 532	0.50 481	0.50 483

zh-sn7	1.76 505	1.38 532	6.58 549	0.74 458	0.72 465	1.78 482	1.31 507	1.88 433	1.56 482	1.86 495	2.47 511	1.81 467	2.08 523	5.12 496	3.80 529	0.32 427	0.32 468	0.32 425	0.32 451	0.44 461	0.40 446

AAGNet	1.83 506	0.28 177	0.72 224	0.61 350	0.32 196	0.67 225	0.51 288	0.96 153	0.98 232	1.47 434	1.20 300	1.00 293	1.18 435	2.83 443	22.77 579	0.22 275	0.13 111	0.22 232	0.19 210	0.23 285	0.15 94

WCMA_ROB	1.84 507	0.47 415	1.31 440	0.69 428	0.57 410	2.11 506	1.14 492	1.87 430	1.73 496	4.04 549	6.43 552	5.62 552	3.61 549	2.59 434	1.94 494	0.52 503	0.44 511	0.39 472	0.42 491	0.48 477	0.47 474

ADCPNet	1.85 508	0.69 484	8.07 552	0.71 442	0.58 419	2.79 531	1.22 500	1.94 452	1.54 479	1.88 496	1.69 450	2.46 514	2.04 519	2.37 420	6.48 542	0.38 465	0.37 492	0.38 466	0.43 493	0.47 472	0.45 467

test_sample9	1.86 509	0.49 422	1.13 413	0.56 289	0.39 291	1.02 373	0.73 406	1.78 403	1.21 364	1.22 330	1.18 289	1.08 317	0.92 346	2.27 413	7.92 552	0.57 512	12.61 581	0.62 520	0.67 527	0.45 465	0.42 455

Wz-Net-TNSev	1.88 510	2.08 557	7.66 550	0.67 413	0.64 443	2.42 518	1.83 532	2.33 518	1.74 498	1.57 461	1.56 421	2.58 516	1.90 513	4.86 490	3.12 518	0.39 468	0.37 492	0.33 434	0.37 479	0.53 489	0.58 499

NVStereoNet_ROB	1.88 510	1.07 518	1.45 463	1.07 526	1.17 528	1.47 451	1.48 517	1.89 436	1.93 511	1.94 501	4.67 544	3.08 530	1.80 505	6.51 527	1.65 481	1.06 536	0.86 550	1.08 538	1.32 551	0.93 523	1.26 539
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
SANet	1.88 510	0.57 454	2.18 511	0.63 371	0.40 302	2.80 532	1.57 522	2.39 525	5.88 561	2.36 520	3.57 530	3.72 538	2.97 543	4.74 487	1.76 485	0.34 446	0.30 454	0.32 425	0.29 427	0.48 477	0.37 436

ADCMid	1.89 513	0.73 490	5.06 541	0.72 446	0.67 452	2.00 501	1.14 492	1.97 459	1.48 470	2.86 536	1.81 466	2.37 508	2.05 521	2.24 409	10.39 561	0.33 436	0.31 460	0.39 472	0.43 493	0.50 481	0.44 465

WZ-Net	1.95 514	0.95 510	10.10 557	0.86 497	0.78 484	1.69 470	1.60 523	2.20 508	1.98 512	2.08 508	1.93 479	2.30 504	1.97 516	5.30 499	3.17 521	0.34 446	0.26 423	0.29 391	0.31 443	0.51 485	0.47 474

AnyNet_C32	1.96 515	1.10 520	5.17 542	0.90 509	1.11 522	2.12 507	2.37 554	1.85 425	1.48 470	2.45 524	1.70 451	2.05 496	1.64 492	2.50 431	10.28 560	0.37 461	0.34 474	0.35 452	0.41 488	0.49 480	0.54 490

MSAF-DinoV2	1.97 516	0.80 500	10.38 560	0.86 497	0.48 357	1.39 440	0.97 468	2.55 533	1.72 495	1.53 447	1.65 444	3.59 535	2.20 528	5.39 505	3.94 531	0.27 382	0.17 289	0.26 348	0.28 415	0.47 472	0.46 470

RainbowNet	1.97 516	1.76 545	1.57 476	2.81 553	2.21 548	1.98 500	1.81 530	2.54 532	1.89 506	1.50 443	1.84 469	1.96 486	1.65 493	2.14 398	1.25 434	3.33 561	0.85 548	2.39 553	0.98 546	2.82 552	2.22 552

ADCP+	1.99 518	0.48 419	7.73 551	0.66 401	0.91 507	2.30 513	1.05 482	1.82 416	1.34 423	1.54 453	1.32 346	1.74 460	1.61 490	2.17 401	13.37 564	0.24 316	0.21 369	0.32 425	0.28 415	0.37 424	0.29 379

MSMD_ROB	1.99 518	0.59 460	0.89 330	0.70 434	0.61 433	3.95 549	0.94 463	1.80 412	1.79 500	4.41 553	4.43 537	8.17 561	3.66 550	3.40 462	1.33 444	0.52 503	0.48 520	0.54 508	0.58 519	0.53 489	0.50 483

MSC_U_SF_DS_RVC	2.12 520	1.15 526	3.10 528	1.05 523	0.76 481	5.03 558	2.40 555	2.16 495	2.62 534	1.89 498	2.28 500	2.69 520	1.65 493	9.35 561	2.04 498	0.64 522	0.51 526	0.68 524	0.71 530	1.09 531	0.67 513

ACVNet-4b	2.15 521	1.41 536	1.64 479	2.80 552	2.31 552	2.31 514	1.24 501	2.32 517	2.14 520	1.26 354	2.39 505	2.66 519	1.48 478	5.95 520	1.06 406	3.20 559	0.45 515	2.37 550	0.89 539	2.83 553	2.37 555

ACVNet_1	2.18 522	1.45 539	1.72 486	2.85 554	2.33 553	2.28 512	1.46 515	3.08 541	2.22 523	1.82 492	2.05 490	3.56 534	1.98 517	3.09 455	1.40 456	3.17 556	0.60 535	2.40 554	0.92 541	2.91 556	2.37 555

test_sample8	2.19 523	0.49 422	1.13 413	0.56 289	0.39 291	1.02 373	0.73 406	1.82 416	1.15 326	2.26 513	1.30 334	4.94 547	2.52 537	2.27 413	7.92 552	0.57 512	12.61 581	0.62 520	0.67 527	0.45 465	0.42 455

ADCS	2.25 524	0.99 514	5.55 543	0.81 478	0.74 471	2.19 509	1.80 529	2.27 514	2.14 520	2.80 535	2.13 494	2.40 510	2.03 518	2.64 438	13.69 565	0.41 475	0.39 501	0.40 477	0.45 497	0.58 498	0.56 494

AnyNet_C01	2.26 525	1.78 546	10.22 559	0.93 515	0.74 471	2.92 534	2.20 549	2.29 516	1.80 501	2.53 526	2.41 507	2.71 521	1.73 499	3.41 463	6.72 544	0.41 475	0.39 501	0.40 477	0.42 491	0.67 512	0.63 507

MeshStereo	2.26 525	0.56 450	0.92 341	0.61 350	0.49 361	2.60 524	1.02 478	3.18 542	2.05 517	7.40 570	4.98 547	7.58 558	2.98 544	6.37 525	1.96 495	0.43 484	0.43 508	0.45 489	0.39 483	0.43 455	0.42 455
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
FCDSN-DC	2.32 527	0.63 475	0.81 290	0.84 490	0.75 478	2.23 510	0.94 463	2.09 484	1.80 501	5.45 563	7.72 561	7.77 560	6.93 567	3.39 461	1.80 487	0.52 503	0.48 520	0.52 502	0.51 512	0.57 496	0.58 499
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
DispFullNet	2.34 528	2.85 565	3.66 532	3.08 559	2.27 550	1.97 498	0.67 389	2.00 464	1.70 492	2.52 525	2.00 485	2.23 500	5.86 560	3.44 466	1.58 478	1.01 531	0.32 468	2.64 559	1.94 564	2.85 554	2.24 553

EDNetEfficient	2.37 529	1.10 520	8.08 553	0.74 458	0.71 463	0.98 367	1.56 520	1.46 309	4.06 552	4.90 558	2.82 519	2.25 501	3.48 548	2.95 447	9.97 557	0.26 366	0.24 408	0.26 348	0.30 436	0.68 513	0.61 505

pmcnn	2.37 529	0.42 395	2.71 525	0.63 371	0.43 325	1.54 458	1.19 498	2.01 468	1.53 478	2.64 529	7.60 558	18.07 575	1.45 474	3.44 466	2.78 512	0.18 139	0.15 220	0.15 19	0.12 38	0.20 195	0.18 174

ELAS	2.37 529	0.74 493	1.54 474	0.99 519	0.92 509	4.78 555	2.33 553	3.33 544	3.37 545	5.05 561	4.77 545	3.67 536	4.53 557	3.42 464	4.50 535	0.62 519	0.53 528	0.55 512	0.53 514	0.63 505	0.64 511
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
SGM+DAISY	2.41 532	1.07 518	2.14 508	1.18 529	1.10 520	2.14 508	1.36 510	1.96 455	1.66 488	5.46 564	7.07 555	4.95 548	4.32 556	5.50 507	2.26 504	1.04 535	1.02 558	0.99 534	0.97 544	1.02 528	1.04 533

ACVNet_2	2.43 533	1.41 536	2.04 501	2.62 551	2.24 549	2.63 527	1.88 536	3.31 543	3.01 540	2.19 511	3.45 529	4.62 542	2.04 519	4.50 483	1.47 472	2.55 550	0.64 537	2.22 547	0.84 536	2.69 548	2.29 554

ELAS_RVC	2.48 534	0.74 493	1.90 497	1.05 523	0.92 509	2.76 529	4.01 565	2.76 535	4.11 553	4.69 556	4.63 541	4.62 542	5.96 562	3.97 473	3.96 532	0.63 521	0.53 528	0.56 515	0.52 513	0.64 507	0.63 507
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
SuperB	2.53 535	0.59 460	18.45 568	0.69 428	0.50 368	1.87 491	0.88 447	1.67 370	2.39 525	1.50 443	1.42 378	1.14 341	1.15 429	4.28 479	5.07 537	0.24 316	0.19 329	0.22 232	0.19 210	7.86 575	0.34 420

WAO-7	2.66 536	1.40 535	1.73 488	1.39 535	1.17 528	3.93 548	1.94 539	4.11 552	3.88 551	2.92 537	5.50 548	4.18 540	3.00 545	7.63 548	3.71 528	1.13 539	1.00 556	1.17 539	1.13 550	1.18 534	1.09 537

RTS	2.67 537	1.38 532	15.28 566	0.99 519	1.26 534	3.78 545	1.96 540	2.15 492	2.62 534	2.61 527	2.85 520	2.60 517	1.59 487	6.27 523	5.71 540	0.40 471	0.28 439	0.35 452	0.35 472	0.50 481	0.48 477

RTSA	2.67 537	1.38 532	15.28 566	0.99 519	1.26 534	3.78 545	1.96 540	2.15 492	2.62 534	2.61 527	2.85 520	2.60 517	1.59 487	6.27 523	5.71 540	0.40 471	0.28 439	0.35 452	0.35 472	0.50 481	0.48 477

MADNet+	2.69 539	3.22 568	11.53 562	1.44 538	1.12 524	3.19 538	1.81 530	2.85 537	2.37 524	1.68 476	2.07 491	2.85 525	2.18 526	7.41 543	5.23 538	0.79 526	0.76 541	0.69 526	0.65 526	0.98 525	0.95 528

IMH-64-1	2.70 540	1.79 547	1.46 465	3.26 562	2.66 556	3.23 540	2.10 544	4.08 550	2.75 538	2.34 516	3.81 533	3.06 528	2.22 529	4.25 477	2.59 509	3.75 565	0.84 545	2.75 560	1.35 552	3.15 558	2.60 561

IMH-64	2.70 540	1.79 547	1.46 465	3.26 562	2.66 556	3.23 540	2.10 544	4.08 550	2.75 538	2.34 516	3.81 533	3.06 528	2.22 529	4.25 477	2.59 509	3.75 565	0.84 545	2.75 560	1.35 552	3.15 558	2.60 561

FC-DCNN	2.72 542	0.59 460	0.86 306	0.73 454	0.57 410	2.91 533	1.04 480	3.01 540	2.60 532	6.83 565	7.64 559	9.92 565	6.33 565	5.21 497	3.14 519	0.53 509	0.48 520	0.51 500	0.50 509	0.53 489	0.51 487

FC-DCNN v2	2.81 543	0.59 460	0.85 300	0.73 454	0.57 410	2.97 535	1.05 482	3.39 546	2.61 533	6.98 566	7.67 560	10.38 568	6.31 564	5.75 515	3.37 525	0.53 509	0.48 520	0.51 500	0.50 509	0.53 489	0.51 487

WAO-6	2.81 543	1.60 543	1.46 465	2.36 549	2.28 551	3.55 542	2.29 552	4.21 553	4.56 557	2.36 520	4.51 538	4.88 546	2.66 539	4.60 484	4.07 534	1.72 542	1.15 562	2.31 549	1.46 557	2.31 541	1.85 548

PWCK	2.88 545	2.05 555	5.72 545	2.08 544	1.11 522	3.55 542	3.90 564	2.86 538	3.54 549	3.03 542	3.63 531	3.10 531	2.31 531	8.15 555	3.09 517	2.12 546	0.91 553	1.75 543	0.98 546	2.57 546	1.18 538

Dean	2.91 546	1.53 542	2.07 502	2.96 558	2.51 555	3.15 537	2.14 547	4.75 557	4.41 556	2.76 533	6.10 551	5.53 551	2.37 532	2.97 449	1.92 493	3.18 557	0.85 548	2.51 557	1.04 549	2.88 555	2.47 558

IMH	3.21 547	1.85 551	1.48 470	3.25 561	2.69 558	4.07 551	2.02 542	4.41 555	3.80 550	2.72 530	7.11 556	4.75 545	2.92 542	5.92 518	2.55 507	3.85 569	0.88 551	2.78 562	1.36 554	3.19 560	2.59 560

LVE	3.31 548	1.67 544	1.64 479	2.85 554	2.42 554	3.20 539	2.26 551	4.78 558	5.05 558	2.35 518	6.91 553	6.02 553	2.37 532	9.15 557	2.17 503	3.19 558	1.08 561	2.38 552	1.47 558	2.81 551	2.40 557

JetBlue	3.97 549	2.01 552	10.19 558	1.38 534	2.84 560	10.53 566	9.54 569	3.60 548	2.41 526	2.73 531	3.39 528	4.54 541	4.31 555	7.85 552	6.84 545	0.88 527	0.93 554	0.89 530	0.91 540	1.74 538	1.91 549

notaker	3.98 550	2.40 562	2.68 524	3.82 569	3.27 566	3.97 550	2.14 547	4.78 558	3.45 547	4.12 552	6.94 554	7.65 559	3.26 546	7.82 551	5.30 539	4.04 570	1.41 564	3.36 569	2.10 566	3.88 564	3.31 567

WAO-8	4.40 551	1.82 549	1.79 490	2.34 547	2.20 546	9.19 563	1.53 518	6.09 564	16.46 572	3.94 547	7.84 562	7.32 555	3.72 552	9.41 563	3.31 522	2.00 544	1.07 559	2.44 555	1.37 555	2.50 544	1.68 545

Venus	4.40 551	1.82 549	1.79 490	2.34 547	2.20 546	9.19 563	1.53 518	6.09 564	16.46 572	3.94 547	7.84 562	7.32 555	3.72 552	9.41 563	3.31 522	2.00 544	1.07 559	2.44 555	1.37 555	2.50 544	1.68 545

MultiAttention	4.51 553	0.33 303	0.82 293	0.73 454	0.45 339	30.98 583	4.50 567	2.18 504	1.40 455	1.61 465	2.41 507	2.43 512	0.70 248	38.42 585	1.36 450	0.22 275	0.15 220	0.29 391	0.30 436	0.47 472	0.43 462

ktn	4.70 554	2.38 561	2.12 507	3.76 567	3.24 564	4.85 556	2.95 562	5.52 560	7.37 564	4.07 551	19.32 577	7.46 557	3.47 547	7.39 542	2.95 515	4.04 570	1.85 567	3.26 568	2.22 567	3.08 557	2.65 563

MADNet++	5.01 555	3.14 566	4.91 540	4.55 573	3.94 570	5.20 559	4.41 566	4.40 554	4.13 554	4.95 559	6.08 550	4.74 544	5.37 558	9.40 562	10.67 562	4.65 572	4.15 572	3.97 571	3.34 570	4.09 566	4.08 572

UNDER WATER	5.08 556	2.33 560	5.55 543	3.94 571	3.51 567	5.20 559	2.72 559	5.61 562	16.52 574	3.84 546	4.60 540	9.21 563	5.89 561	5.90 517	8.66 555	3.75 565	1.34 563	3.18 567	1.88 562	4.33 569	3.61 569

UNDER WATER-64	5.27 557	2.32 559	8.78 556	3.93 570	3.54 568	7.61 561	3.03 563	5.84 563	14.19 568	4.04 549	4.04 535	9.39 564	6.26 563	5.93 519	8.48 554	3.60 564	1.51 565	3.13 565	1.88 562	4.29 568	3.61 569

TorneroNet-64	5.30 558	2.03 553	1.74 489	3.43 564	2.81 559	10.09 565	2.12 546	9.10 571	17.12 577	4.96 560	9.27 567	10.72 570	3.70 551	9.20 558	4.55 536	3.31 560	0.84 545	2.88 563	1.55 559	3.49 561	3.04 564

MANE	6.19 559	0.59 460	1.03 383	0.93 515	1.22 533	13.38 570	2.69 557	12.81 574	17.94 578	8.21 571	10.82 569	14.72 571	11.68 569	11.39 571	11.90 563	0.59 516	0.50 525	0.52 502	1.76 561	0.55 493	0.54 490

LSM	6.33 560	1.10 520	13.19 563	1.41 537	68.17 588	1.64 467	1.90 537	1.92 446	2.46 527	2.99 539	3.11 524	1.88 473	1.80 505	2.61 436	2.06 500	0.41 475	0.58 534	0.50 499	0.57 518	0.64 507	17.66 582

SGM-ForestM	6.52 561	0.38 372	1.26 433	0.63 371	0.35 239	13.59 571	5.32 568	6.32 567	6.70 563	11.14 573	9.18 566	22.51 583	13.93 572	16.89 574	20.07 574	0.36 457	0.37 492	0.36 460	0.35 472	0.36 420	0.34 420

tt	6.58 562	0.26 126	6.10 547	3.77 568	2.16 545	11.55 567	19.63 575	13.33 575	5.74 560	2.96 538	2.65 515	4.97 549	6.33 565	3.81 470	7.24 546	9.15 577	11.32 580	5.89 576	6.24 575	6.03 571	2.55 559

JetRed	6.91 563	8.80 574	25.96 577	2.85 554	3.25 565	13.98 573	11.87 571	6.25 566	4.28 555	4.45 554	4.56 539	6.69 554	5.46 559	7.46 545	14.05 566	2.59 551	3.31 569	2.59 558	2.29 568	4.20 567	3.36 568

xyz-stereo	7.16 564	0.22 45	69.90 590	0.42 51	0.21 9	32.92 585	0.49 279	0.87 108	0.76 156	1.38 412	27.04 580	1.19 348	1.16 430	4.69 486	0.97 395	0.16 57	0.12 50	0.20 168	0.14 89	0.16 58	0.12 10

LE_ROB	8.05 565	0.37 365	23.53 573	0.74 458	0.33 217	2.77 530	2.87 561	3.71 549	27.24 582	25.39 582	8.87 565	8.46 562	26.71 582	6.65 529	21.99 575	0.21 249	0.19 329	0.20 168	0.21 286	0.25 312	0.22 282

coex-ft	8.13 566	2.13 558	98.04 592	0.67 413	0.53 394	1.71 471	1.56 520	1.65 363	11.11 566	18.17 581	3.75 532	3.88 539	7.61 568	2.98 450	6.49 543	0.30 412	0.30 454	0.32 425	0.31 443	0.66 511	0.50 483

KSHMR	8.75 567	2.06 556	2.11 506	3.53 566	3.11 563	4.13 552	2.69 557	5.60 561	61.37 592	3.00 540	55.83 592	4.98 550	2.45 535	4.49 481	2.61 511	3.46 562	1.55 566	3.14 566	1.94 564	3.72 563	3.18 566

U	9.45 568	0.21 26	0.58 133	0.47 113	53.11 587	61.27 592	0.24 29	0.70 52	0.52 81	0.36 31	0.28 12	0.29 28	0.35 60	0.33 2	0.26 18	0.19 180	0.11 26	60.50 589	8.88 576	0.17 89	0.13 35

TCMNet-wrong-test	10.31 569	11.40 576	14.84 565	20.96 578	18.45 575	13.80 572	10.76 570	15.78 576	3.53 548	5.20 562	5.52 549	16.26 573	12.61 570	7.51 547	10.15 558	7.43 575	2.37 568	4.31 572	3.43 571	11.36 577	10.61 576

EDNetEfficientorigin	10.57 570	1.47 540	177.42 593	0.67 413	0.53 394	1.58 461	1.16 495	1.90 439	3.37 545	4.71 557	3.38 527	3.10 531	2.69 540	3.13 456	3.58 526	0.25 343	0.23 399	0.33 434	0.27 394	0.83 519	0.81 522

TorneroNet	10.70 571	2.03 553	1.82 493	3.43 564	3.01 562	43.83 586	2.22 550	8.87 570	67.47 593	7.17 569	27.36 581	10.68 569	3.85 554	8.67 556	7.65 551	3.59 563	0.88 551	3.04 564	1.57 560	3.71 562	3.17 565

HanzoNet	11.04 572	3.62 569	8.10 554	4.08 572	3.55 569	4.90 557	2.73 560	7.19 568	10.10 565	31.86 588	28.92 582	21.96 582	36.36 584	18.08 576	10.17 559	7.94 576	3.32 570	3.47 570	3.31 569	7.06 574	4.04 571

DPSimNet_ROB	11.20 573	4.98 571	35.43 581	2.90 557	4.52 571	7.89 562	17.09 574	4.66 556	6.06 562	14.89 577	10.93 570	17.29 574	36.81 586	13.18 573	15.68 570	2.86 553	6.29 574	5.75 575	5.09 573	3.91 565	7.70 574

DGTPSM_ROB	13.01 574	8.23 572	21.87 570	9.51 575	18.10 573	11.56 568	32.01 580	10.63 572	16.20 570	7.03 567	19.48 578	10.15 566	16.66 574	9.83 567	22.42 576	4.75 573	8.68 575	5.37 573	10.25 578	6.16 572	11.36 577

DPSMNet_ROB	13.02 575	8.23 572	21.91 571	9.53 576	18.11 574	11.56 568	32.02 581	10.64 573	16.23 571	7.05 568	19.49 579	10.16 567	16.66 574	9.85 568	22.43 577	4.77 574	8.68 575	5.38 574	10.26 579	6.17 573	11.36 577

USTest	14.33 576	14.94 578	21.04 569	17.44 577	16.05 572	23.26 574	33.84 582	21.73 577	11.80 567	9.36 572	10.14 568	15.97 572	13.20 571	17.28 575	22.43 577	3.78 568	5.01 573	6.17 577	6.16 574	9.25 576	7.72 575

DPSM_ROB	19.08 577	19.14 580	25.17 575	22.15 580	20.85 577	28.17 576	37.82 584	26.56 580	16.85 575	14.14 574	14.84 572	21.70 577	18.75 577	21.87 578	26.55 581	10.16 580	9.30 578	10.47 579	10.42 580	14.03 578	12.61 580

DPSM	19.08 577	19.14 580	25.17 575	22.15 580	20.85 577	28.17 576	37.82 584	26.56 580	16.85 575	14.14 574	14.84 572	21.70 577	18.75 577	21.87 578	26.55 581	10.16 580	9.30 578	10.47 579	10.42 580	14.03 578	12.61 580

LRCNet_RVC	22.74 579	32.10 585	21.97 572	29.84 582	26.23 579	4.42 554	0.81 431	22.66 578	2.02 515	26.93 583	29.26 583	23.06 584	15.59 573	23.84 580	18.88 573	31.75 586	19.90 587	34.65 585	32.13 586	30.54 585	28.32 586

DLNR_Zeroshot_test	23.17 580	48.52 594	43.29 584	176.68 593	78.69 589	0.35 17	0.21 12	23.41 579	0.75 150	0.66 140	0.86 161	0.59 143	0.30 31	1.56 322	0.44 190	9.57 578	0.12 50	0.18 111	0.14 89	76.92 592	0.16 124

BEATNet-Init1	26.87 581	13.43 577	70.68 591	0.91 512	0.68 458	57.02 591	21.06 576	32.82 587	32.67 584	52.12 592	53.61 591	66.05 592	49.56 592	48.79 593	34.71 586	0.49 502	0.44 511	0.53 507	0.53 514	0.63 505	0.59 501

CasAABBNet	38.33 582	38.46 588	50.35 586	44.75 587	41.84 583	56.68 588	76.37 591	53.22 590	33.83 586	28.31 585	29.54 584	43.62 590	37.71 588	43.84 590	53.41 592	20.30 582	18.70 584	21.07 581	21.07 583	28.24 582	25.34 584

FlowAnything	38.37 583	38.41 587	50.38 587	44.76 588	41.94 584	56.64 587	76.34 590	53.28 592	34.23 588	28.25 584	29.72 585	43.60 588	37.79 589	43.83 589	53.38 591	20.39 584	18.71 586	21.07 581	21.14 585	28.23 581	25.29 583

Selective-RAFT-Error	38.39 584	38.47 589	50.44 588	44.73 586	41.97 585	56.68 588	76.38 592	53.24 591	33.92 587	28.34 586	29.85 586	43.60 588	38.20 590	43.75 588	53.34 590	20.38 583	18.70 584	21.09 583	21.05 582	28.30 583	25.43 585

HaxPig	38.92 585	41.40 591	41.64 582	29.95 583	32.27 580	28.90 578	27.60 577	29.73 583	37.71 589	43.82 589	43.87 588	33.17 585	35.56 583	41.53 586	40.37 588	43.94 590	47.51 592	45.82 586	47.08 588	42.38 586	44.15 589

AVERAGE_ROB	40.43 586	42.37 592	42.73 583	36.96 585	35.58 582	30.50 579	27.61 578	36.71 589	38.39 590	44.91 590	44.36 589	37.45 587	36.70 585	41.88 587	40.35 587	45.43 591	46.81 591	47.11 587	46.35 587	42.51 587	43.87 588

MEDIAN_ROB	42.00 587	44.40 593	44.29 585	35.15 584	34.95 581	31.28 584	29.60 579	35.88 588	40.02 591	47.20 591	46.64 590	37.37 586	38.48 591	44.35 592	42.45 589	48.03 592	49.39 593	49.71 588	49.03 589	45.14 588	46.65 590

LSM0	42.82 588	38.75 590	50.81 589	47.07 589	109.38 593	57.00 590	76.02 589	53.74 593	33.71 585	29.02 587	30.41 587	43.87 591	37.22 587	43.91 591	53.54 593	20.52 585	18.62 583	21.10 584	21.11 584	28.41 584	42.22 587

Anonymous_1	43.04 589	18.73 579	24.79 574	21.81 579	46.26 586	27.80 575	37.60 583	28.08 582	16.14 569	14.66 576	14.30 571	20.65 576	17.88 576	21.56 577	25.94 580	117.93 593	8.92 577	100.65 590	126.50 590	158.64 593	12.08 579

PML	51.67 590	36.25 586	13.28 564	7.46 574	20.81 576	108.69 593	232.22 594	8.72 569	27.82 583	87.01 593	269.67 594	69.67 593	61.95 593	24.76 584	14.20 567	9.74 579	3.40 571	9.62 578	4.70 572	18.74 580	4.72 573

xxxxx1	54.10 591	25.67 582	27.13 578	113.43 590	96.96 590	30.69 580	47.44 586	32.38 584	25.60 579	17.75 578	17.27 574	21.81 579	21.02 579	24.43 581	33.82 583	33.37 587	40.54 588	157.71 591	175.86 591	66.16 589	72.93 591

tt_ll	54.10 591	25.67 582	27.13 578	113.43 590	96.96 590	30.69 580	47.44 586	32.38 584	25.60 579	17.75 578	17.27 574	21.81 579	21.02 579	24.43 581	33.82 583	33.37 587	40.54 588	157.71 591	175.86 591	66.16 589	72.93 591

ff	54.10 591	25.67 582	27.13 578	113.43 590	96.96 590	30.69 580	47.44 586	32.38 584	25.60 579	17.75 578	17.27 574	21.81 579	21.02 579	24.43 581	33.82 583	33.37 587	40.54 588	157.71 591	175.86 591	66.16 589	72.93 591

test_example2	192.40 594	210.76 595	206.48 594	199.83 594	204.73 594	172.94 594	183.52 593	133.93 594	133.41 594	191.38 594	196.19 593	187.13 594	178.77 594	205.33 594	208.00 594	222.09 594	238.72 594	186.54 594	190.54 594	227.34 594	170.31 594

ccccc		492.34 596		530.87 595	530.37 595	478.08 595		491.76 595		448.18 595		476.12 595		541.64 595		663.49 595	459.54 595	353.94 595	309.79 595	586.66 595

ASD4		10.99 575

Low-res two-view benchmark