Low-res two-view results

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

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

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

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

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

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

3w_stereo	0.12 39	0.11 135	0.18 35	0.18 46	0.08 9	0.16 44	0.15 82	0.27 101	0.19 67	0.12 32	0.12 25	0.07 1	0.12 86	0.15 15	0.11 11	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.05 21

StereoAnything_RVC	0.13 49	0.37 504	0.36 210	0.14 1	0.07 1	0.11 4	0.12 21	0.17 9	0.12 8	0.08 1	0.07 3	0.07 1	0.10 39	0.20 100	0.10 1	0.09 270	0.05 29	0.06 22	0.04 1	0.24 501	0.05 21

asda	0.11 14	0.11 135	0.16 23	0.17 17	0.09 26	0.14 13	0.12 21	0.24 74	0.16 27	0.11 19	0.11 17	0.08 3	0.10 39	0.15 15	0.12 43	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.04 1

4.5_new	0.11 14	0.11 135	0.15 9	0.17 17	0.09 26	0.14 13	0.12 21	0.21 32	0.16 27	0.13 45	0.13 37	0.08 3	0.09 16	0.13 5	0.11 11	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 39	0.06 40	0.04 1

4.5w-stereo	0.11 14	0.11 135	0.15 9	0.17 17	0.09 26	0.14 13	0.12 21	0.21 32	0.16 27	0.13 45	0.13 37	0.08 3	0.09 16	0.13 5	0.11 11	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 39	0.06 40	0.04 1

4w-stereo	0.10 2	0.10 74	0.15 9	0.17 17	0.09 26	0.15 21	0.10 7	0.19 18	0.13 12	0.12 32	0.12 25	0.08 3	0.11 63	0.16 31	0.12 43	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.05 39	0.05 4	0.04 1

2.75w_new	0.11 14	0.09 37	0.14 3	0.16 7	0.09 26	0.15 21	0.12 21	0.25 80	0.16 27	0.14 68	0.13 37	0.08 3	0.10 39	0.16 31	0.13 83	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 21

3.75w	0.11 14	0.09 37	0.15 9	0.17 17	0.11 108	0.18 83	0.12 21	0.23 60	0.14 17	0.13 45	0.11 17	0.08 3	0.10 39	0.16 31	0.11 11	0.05 9	0.03 1	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.04 1

2w_stereo	0.11 14	0.10 74	0.15 9	0.18 46	0.08 9	0.16 44	0.14 58	0.27 101	0.20 86	0.14 68	0.14 64	0.08 3	0.11 63	0.13 5	0.12 43	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 39	0.05 4	0.04 1

1w_stereo	0.12 39	0.08 8	0.14 3	0.18 46	0.09 26	0.16 44	0.15 82	0.25 80	0.21 101	0.13 45	0.16 77	0.08 3	0.12 86	0.16 31	0.13 83	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.05 21

monsterstereo	0.11 14	0.09 37	0.14 3	0.19 85	0.12 164	0.14 13	0.12 21	0.25 80	0.17 44	0.13 45	0.16 77	0.08 3	0.09 16	0.19 85	0.11 11	0.05 9	0.05 29	0.06 22	0.05 39	0.05 4	0.04 1

monsters	0.11 14	0.09 37	0.13 1	0.17 17	0.12 164	0.15 21	0.11 14	0.23 60	0.15 22	0.14 68	0.12 25	0.08 3	0.09 16	0.21 119	0.10 1	0.06 24	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.04 1

LG-Stereo_L2	0.10 2	0.08 8	0.19 40	0.16 7	0.09 26	0.12 7	0.13 38	0.18 14	0.13 12	0.09 5	0.07 3	0.08 3	0.08 6	0.16 31	0.10 1	0.06 24	0.05 29	0.06 22	0.04 1	0.05 4	0.04 1

LG-Stereo_L1	0.10 2	0.08 8	0.19 40	0.16 7	0.09 26	0.12 7	0.13 38	0.17 9	0.11 4	0.08 1	0.07 3	0.08 3	0.07 2	0.17 44	0.10 1	0.06 24	0.05 29	0.06 22	0.04 1	0.05 4	0.04 1

MonSter	0.10 2	0.08 8	0.13 1	0.17 17	0.08 9	0.14 13	0.12 21	0.24 74	0.19 67	0.09 5	0.11 17	0.08 3	0.07 2	0.14 9	0.11 11	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.04 1

AdaDepth	0.11 14	0.09 37	0.20 49	0.20 144	0.10 65	0.19 109	0.13 38	0.16 4	0.13 12	0.10 10	0.10 14	0.09 16	0.09 16	0.19 85	0.12 43	0.05 9	0.05 29	0.06 22	0.06 80	0.05 4	0.05 21

S2M2_XL	0.10 2	0.09 37	0.21 56	0.14 1	0.10 65	0.09 1	0.09 2	0.11 1	0.09 1	0.10 10	0.11 17	0.09 16	0.09 16	0.12 2	0.11 11	0.09 270	0.07 262	0.08 153	0.07 136	0.08 169	0.06 75

asd	0.10 2	0.10 74	0.15 9	0.17 17	0.10 65	0.16 44	0.10 7	0.19 18	0.13 12	0.12 32	0.11 17	0.09 16	0.10 39	0.16 31	0.11 11	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.05 39	0.05 4	0.04 1

qwe	0.11 14	0.10 74	0.14 3	0.17 17	0.10 65	0.15 21	0.12 21	0.25 80	0.17 44	0.14 68	0.13 37	0.09 16	0.09 16	0.18 62	0.12 43	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.04 1

2.25w	0.11 14	0.09 37	0.15 9	0.17 17	0.09 26	0.15 21	0.10 7	0.19 18	0.18 54	0.14 68	0.17 88	0.09 16	0.10 39	0.18 62	0.13 83	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.05 21

4.25_new	0.11 14	0.11 135	0.16 23	0.17 17	0.10 65	0.17 63	0.12 21	0.21 32	0.14 17	0.12 32	0.13 37	0.09 16	0.10 39	0.15 15	0.12 43	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.04 1

4.5w_new	0.11 14	0.11 135	0.16 23	0.17 17	0.10 65	0.17 63	0.12 21	0.21 32	0.14 17	0.12 32	0.13 37	0.09 16	0.10 39	0.15 15	0.12 43	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.04 1

4.25w-stereo	0.11 14	0.11 135	0.16 23	0.17 17	0.10 65	0.17 63	0.12 21	0.21 32	0.14 17	0.12 32	0.13 37	0.09 16	0.10 39	0.15 15	0.12 43	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.04 1

3.5w_stereo	0.11 14	0.10 74	0.14 3	0.17 17	0.09 26	0.17 63	0.09 2	0.22 42	0.16 27	0.13 45	0.13 37	0.09 16	0.11 63	0.19 85	0.13 83	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.04 1

IGEV	0.11 14	0.06 1	0.17 29	0.15 4	0.11 108	0.16 44	0.13 38	0.21 32	0.16 27	0.11 19	0.15 67	0.09 16	0.07 2	0.14 9	0.11 11	0.06 24	0.05 29	0.06 22	0.05 39	0.05 4	0.05 21

LGtest1	0.10 2	0.08 8	0.17 29	0.17 17	0.08 9	0.13 11	0.09 2	0.16 4	0.12 8	0.09 5	0.07 3	0.09 16	0.09 16	0.15 15	0.11 11	0.08 192	0.05 29	0.06 22	0.05 39	0.06 40	0.06 75

LG-Stereo	0.13 49	0.10 74	0.24 79	0.20 144	0.09 26	0.16 44	0.18 190	0.21 32	0.18 54	0.11 19	0.17 88	0.09 16	0.09 16	0.15 15	0.14 117	0.05 9	0.06 145	0.08 153	0.08 211	0.07 107	0.05 21

GREAT-IGEV	0.12 39	0.09 37	0.25 91	0.16 7	0.11 108	0.14 13	0.16 111	0.17 9	0.17 44	0.10 10	0.15 67	0.09 16	0.09 16	0.18 62	0.10 1	0.06 24	0.07 262	0.06 22	0.05 39	0.07 107	0.10 329

DEFOM-Stereo	0.11 14	0.08 8	0.17 29	0.17 17	0.09 26	0.22 195	0.14 58	0.14 3	0.16 27	0.11 19	0.10 14	0.09 16	0.08 6	0.21 119	0.11 11	0.06 24	0.05 29	0.06 22	0.04 1	0.05 4	0.05 21

dual_stereo	0.10 2	0.07 2	0.14 3	0.17 17	0.08 9	0.09 1	0.13 38	0.24 74	0.13 12	0.10 10	0.09 11	0.09 16	0.08 6	0.18 62	0.12 43	0.07 67	0.06 145	0.06 22	0.04 1	0.05 4	0.05 21

IGEV-BASED-STEREO-	0.20 209	0.72 540	0.70 455	0.17 17	0.08 9	0.15 21	0.15 82	0.18 14	0.16 27	0.13 45	0.12 25	0.09 16	0.08 6	0.16 31	0.13 83	0.35 531	0.04 2	0.08 153	0.07 136	0.11 348	0.23 508

2.5w	0.11 14	0.10 74	0.15 9	0.18 46	0.09 26	0.15 21	0.15 82	0.20 26	0.15 22	0.12 32	0.13 37	0.10 32	0.09 16	0.17 44	0.11 11	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 39	0.05 4	0.04 1

3.25w_new	0.11 14	0.09 37	0.15 9	0.17 17	0.09 26	0.19 109	0.10 7	0.22 42	0.17 44	0.14 68	0.12 25	0.10 32	0.11 63	0.17 44	0.12 43	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 21

3.25w	0.11 14	0.09 37	0.15 9	0.17 17	0.09 26	0.19 109	0.10 7	0.22 42	0.17 44	0.14 68	0.12 25	0.10 32	0.11 63	0.17 44	0.12 43	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 21

MLG-Stereo_test3	0.10 2	0.08 8	0.16 23	0.17 17	0.08 9	0.16 44	0.12 21	0.17 9	0.12 8	0.10 10	0.07 3	0.10 32	0.08 6	0.14 9	0.11 11	0.07 67	0.05 29	0.06 22	0.04 1	0.06 40	0.06 75

MLG-Stereo_test2	0.10 2	0.08 8	0.15 9	0.17 17	0.09 26	0.15 21	0.11 14	0.16 4	0.10 2	0.09 5	0.07 3	0.10 32	0.06 1	0.15 15	0.11 11	0.07 67	0.05 29	0.06 22	0.04 1	0.06 40	0.05 21

MLG-Stereo_test1	0.10 2	0.08 8	0.15 9	0.18 46	0.09 26	0.15 21	0.11 14	0.16 4	0.10 2	0.08 1	0.06 1	0.10 32	0.07 2	0.17 44	0.11 11	0.06 24	0.05 29	0.06 22	0.04 1	0.05 4	0.05 21

MLG-Stereo	0.10 2	0.08 8	0.15 9	0.18 46	0.07 1	0.15 21	0.11 14	0.17 9	0.11 4	0.08 1	0.06 1	0.10 32	0.08 6	0.18 62	0.11 11	0.06 24	0.05 29	0.06 22	0.04 1	0.05 4	0.05 21

DEFOM-Stereo_RVC	0.13 49	0.14 281	0.19 40	0.26 416	0.09 26	0.15 21	0.13 38	0.22 42	0.18 54	0.12 32	0.11 17	0.10 32	0.13 116	0.21 119	0.12 43	0.07 67	0.05 29	0.06 22	0.05 39	0.07 107	0.05 21

FoundationStereo	0.09 1	0.07 2	0.16 23	0.16 7	0.08 9	0.12 7	0.13 38	0.11 1	0.12 8	0.09 5	0.07 3	0.10 32	0.09 16	0.11 1	0.10 1	0.07 67	0.05 29	0.06 22	0.04 1	0.05 4	0.05 21

IGEV-Stereo++	0.11 14	0.08 8	0.15 9	0.19 85	0.11 108	0.14 13	0.10 7	0.22 42	0.18 54	0.10 10	0.13 37	0.10 32	0.11 63	0.14 9	0.11 11	0.06 24	0.05 29	0.06 22	0.05 39	0.06 40	0.05 21

U	1.00 542	0.09 37	0.21 56	0.21 188	3.68 569	6.12 573	0.14 58	0.21 32	0.21 101	0.11 19	0.11 17	0.10 32	0.09 16	0.12 2	0.11 11	0.07 67	0.05 29	5.42 577	2.90 575	0.07 107	0.06 75

IGEV-Stereo+	0.12 39	0.08 8	0.17 29	0.18 46	0.13 238	0.09 1	0.11 14	0.16 4	0.15 22	0.10 10	0.08 10	0.10 32	0.10 39	0.21 119	0.11 11	0.07 67	0.05 29	0.06 22	0.05 39	0.16 440	0.24 513

UniTT-Stereo	0.14 73	0.10 74	0.30 136	0.21 188	0.13 238	0.17 63	0.13 38	0.19 18	0.18 54	0.15 80	0.20 122	0.10 32	0.11 63	0.18 62	0.16 165	0.08 192	0.06 145	0.07 75	0.06 80	0.08 169	0.06 75

GASTEREO	0.13 49	0.12 177	0.21 56	0.23 294	0.10 65	0.18 83	0.15 82	0.26 89	0.18 54	0.17 114	0.16 77	0.11 45	0.13 116	0.19 85	0.11 11	0.07 67	0.05 29	0.06 22	0.07 136	0.06 40	0.06 75

MSCF	0.13 49	0.12 177	0.21 56	0.22 247	0.10 65	0.16 44	0.15 82	0.26 89	0.18 54	0.17 114	0.16 77	0.11 45	0.13 116	0.18 62	0.11 11	0.07 67	0.05 29	0.06 22	0.07 136	0.06 40	0.06 75

LG-G_1	0.11 14	0.08 8	0.18 35	0.18 46	0.07 1	0.21 167	0.09 2	0.19 18	0.11 4	0.10 10	0.09 11	0.11 45	0.10 39	0.19 85	0.10 1	0.07 67	0.05 29	0.06 22	0.04 1	0.06 40	0.06 75

LG-G	0.11 14	0.08 8	0.18 35	0.18 46	0.07 1	0.21 167	0.09 2	0.19 18	0.11 4	0.10 10	0.09 11	0.11 45	0.10 39	0.19 85	0.10 1	0.07 67	0.05 29	0.06 22	0.04 1	0.06 40	0.06 75

SGD-Stereo	0.11 14	0.08 8	0.17 29	0.17 17	0.07 1	0.17 63	0.13 38	0.18 14	0.16 27	0.11 19	0.13 37	0.11 45	0.12 86	0.18 62	0.11 11	0.08 192	0.04 2	0.06 22	0.05 39	0.06 40	0.04 1

RAStereo	0.13 49	0.12 177	0.27 108	0.22 247	0.11 108	0.15 21	0.18 190	0.23 60	0.23 132	0.13 45	0.17 88	0.11 45	0.09 16	0.15 15	0.13 83	0.08 192	0.06 145	0.08 153	0.06 80	0.07 107	0.05 21

CAS	0.15 101	0.07 2	0.21 56	0.41 520	0.16 362	0.20 140	0.18 190	0.22 42	0.19 67	0.15 80	0.19 106	0.11 45	0.09 16	0.14 9	0.13 83	0.29 524	0.04 2	0.06 22	0.04 1	0.06 40	0.14 424

111111	0.11 14	0.07 2	0.17 29	0.19 85	0.11 108	0.13 11	0.11 14	0.22 42	0.15 22	0.11 19	0.12 25	0.12 52	0.08 6	0.18 62	0.11 11	0.07 67	0.05 29	0.06 22	0.04 1	0.08 169	0.06 75

SMoEStereo_RVC	0.13 49	0.10 74	0.22 65	0.19 85	0.10 65	0.19 109	0.17 147	0.19 18	0.19 67	0.15 80	0.13 37	0.12 52	0.11 63	0.24 153	0.16 165	0.06 24	0.05 29	0.07 75	0.06 80	0.06 40	0.06 75

IGEV++	0.13 49	0.10 74	0.23 71	0.21 188	0.10 65	0.15 21	0.15 82	0.29 131	0.16 27	0.12 32	0.15 67	0.12 52	0.12 86	0.17 44	0.14 117	0.07 67	0.06 145	0.07 75	0.05 39	0.07 107	0.07 150

MyStereo07	0.16 115	0.12 177	0.26 99	0.22 247	0.14 280	0.25 252	0.23 363	0.29 131	0.21 101	0.15 80	0.13 37	0.12 52	0.13 116	0.25 184	0.13 83	0.07 67	0.07 262	0.09 230	0.08 211	0.08 169	0.08 216

ff7	0.14 73	0.12 177	0.27 108	0.19 85	0.12 164	0.21 167	0.18 190	0.27 101	0.20 86	0.15 80	0.13 37	0.12 52	0.12 86	0.24 153	0.12 43	0.07 67	0.05 29	0.08 153	0.07 136	0.07 107	0.07 150

ffff	0.14 73	0.12 177	0.27 108	0.19 85	0.12 164	0.21 167	0.18 190	0.27 101	0.20 86	0.15 80	0.13 37	0.12 52	0.12 86	0.24 153	0.12 43	0.07 67	0.05 29	0.08 153	0.07 136	0.07 107	0.07 150

11t	0.14 73	0.12 177	0.27 108	0.19 85	0.12 164	0.21 167	0.18 190	0.27 101	0.20 86	0.15 80	0.13 37	0.12 52	0.12 86	0.24 153	0.12 43	0.07 67	0.05 29	0.08 153	0.07 136	0.07 107	0.07 150

LoS_RVC	0.13 49	0.10 74	0.19 40	0.18 46	0.16 362	0.20 140	0.18 190	0.20 26	0.17 44	0.13 45	0.19 106	0.12 52	0.15 151	0.17 44	0.13 83	0.06 24	0.05 29	0.06 22	0.04 1	0.05 4	0.12 387

anonymousdsp	0.14 73	0.12 177	0.27 108	0.19 85	0.12 164	0.21 167	0.18 190	0.28 120	0.20 86	0.15 80	0.13 37	0.12 52	0.12 86	0.24 153	0.12 43	0.07 67	0.05 29	0.08 153	0.07 136	0.08 169	0.07 150

ccc-4	0.14 73	0.12 177	0.27 108	0.19 85	0.12 164	0.21 167	0.18 190	0.27 101	0.20 86	0.15 80	0.13 37	0.12 52	0.12 86	0.24 153	0.12 43	0.07 67	0.05 29	0.08 153	0.07 136	0.07 107	0.07 150

IGEV-Stereo	0.14 73	0.12 177	0.27 108	0.19 85	0.12 164	0.21 167	0.18 190	0.28 120	0.20 86	0.15 80	0.13 37	0.12 52	0.12 86	0.24 153	0.12 43	0.07 67	0.05 29	0.08 153	0.07 136	0.08 169	0.07 150
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
MM-Stereo_test2	0.15 101	0.10 74	0.44 316	0.23 294	0.11 108	0.21 167	0.21 312	0.27 101	0.22 114	0.15 80	0.16 77	0.13 63	0.11 63	0.20 100	0.13 83	0.06 24	0.05 29	0.07 75	0.06 80	0.09 235	0.05 21

SCV_C0	0.14 73	0.11 135	0.25 91	0.19 85	0.12 164	0.15 21	0.16 111	0.30 150	0.22 114	0.13 45	0.15 67	0.13 63	0.09 16	0.24 153	0.10 1	0.06 24	0.05 29	0.06 22	0.06 80	0.09 235	0.06 75

SCV	0.14 73	0.14 281	0.24 79	0.21 188	0.11 108	0.15 21	0.16 111	0.31 161	0.18 54	0.11 19	0.15 67	0.13 63	0.10 39	0.23 143	0.11 11	0.07 67	0.05 29	0.07 75	0.06 80	0.09 235	0.06 75

AIO_rvc	0.12 39	0.11 135	0.22 65	0.19 85	0.10 65	0.15 21	0.17 147	0.20 26	0.16 27	0.11 19	0.13 37	0.13 63	0.08 6	0.22 134	0.11 11	0.06 24	0.05 29	0.06 22	0.05 39	0.06 40	0.07 150

GIP-stereo	0.12 39	0.09 37	0.20 49	0.19 85	0.11 108	0.16 44	0.14 58	0.29 131	0.18 54	0.11 19	0.16 77	0.13 63	0.09 16	0.15 15	0.12 43	0.07 67	0.05 29	0.06 22	0.05 39	0.06 40	0.05 21

fffft	0.13 49	0.09 37	0.24 79	0.19 85	0.10 65	0.17 63	0.19 234	0.22 42	0.16 27	0.14 68	0.11 17	0.13 63	0.10 39	0.24 153	0.18 216	0.06 24	0.05 29	0.07 75	0.06 80	0.07 107	0.06 75
1: 1. 1
Pointernet	0.13 49	0.07 2	0.27 108	0.19 85	0.11 108	0.20 140	0.12 21	0.31 161	0.24 147	0.15 80	0.15 67	0.13 63	0.11 63	0.17 44	0.13 83	0.08 192	0.05 29	0.06 22	0.05 39	0.06 40	0.05 21

AIO-Stereo	0.13 49	0.10 74	0.22 65	0.20 144	0.09 26	0.16 44	0.15 82	0.27 101	0.16 27	0.13 45	0.15 67	0.13 63	0.08 6	0.18 62	0.11 11	0.06 24	0.05 29	0.07 75	0.07 136	0.06 40	0.06 75

CAS++	0.16 115	0.12 177	0.27 108	0.18 46	0.12 164	0.17 63	0.15 82	0.42 300	0.24 147	0.19 136	0.18 98	0.13 63	0.10 39	0.21 119	0.12 43	0.12 395	0.10 405	0.11 360	0.08 211	0.10 300	0.09 273
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
test_for_model	0.29 389	0.89 549	0.34 180	0.69 542	0.49 533	0.20 140	0.16 111	0.30 150	0.23 132	0.28 216	0.15 67	0.13 63	0.11 63	0.17 44	0.13 83	0.29 524	0.10 405	0.06 22	0.04 1	0.86 553	0.18 470

MoCha-V2	0.13 49	0.08 8	0.26 99	0.23 294	0.09 26	0.16 44	0.15 82	0.26 89	0.16 27	0.15 80	0.15 67	0.13 63	0.14 136	0.20 100	0.11 11	0.06 24	0.07 262	0.06 22	0.06 80	0.06 40	0.05 21

Former-RAFT_DAM_RVC	0.17 132	0.13 239	0.24 79	0.19 85	0.13 238	0.24 238	0.17 147	0.30 150	0.37 308	0.43 450	0.17 88	0.13 63	0.12 86	0.19 85	0.15 141	0.08 192	0.07 262	0.09 230	0.07 136	0.09 235	0.08 216

ACVNet-DCA	0.18 156	0.14 281	0.38 241	0.23 294	0.11 108	0.31 355	0.19 234	0.41 286	0.27 179	0.17 114	0.19 106	0.13 63	0.18 218	0.28 232	0.11 11	0.08 192	0.05 29	0.08 153	0.06 80	0.09 235	0.09 273

1test111	0.19 194	0.14 281	0.38 241	0.23 294	0.11 108	0.31 355	0.19 234	0.41 286	0.27 179	0.17 114	0.19 106	0.13 63	0.18 218	0.34 289	0.22 302	0.08 192	0.05 29	0.08 153	0.06 80	0.09 235	0.09 273

cc1	0.18 156	0.14 281	0.38 241	0.23 294	0.11 108	0.31 355	0.19 234	0.35 217	0.47 420	0.17 114	0.19 106	0.13 63	0.18 218	0.28 232	0.11 11	0.08 192	0.05 29	0.08 153	0.06 80	0.08 169	0.08 216

tt1	0.18 156	0.14 281	0.35 190	0.23 294	0.11 108	0.30 339	0.19 234	0.35 217	0.44 387	0.17 114	0.19 106	0.13 63	0.16 167	0.27 219	0.11 11	0.08 192	0.05 29	0.08 153	0.06 80	0.08 169	0.08 216

plain	0.17 132	0.13 239	0.43 308	0.21 188	0.13 238	0.16 44	0.17 147	0.27 101	0.22 114	0.16 102	0.26 179	0.13 63	0.16 167	0.27 219	0.16 165	0.08 192	0.06 145	0.10 303	0.07 136	0.10 300	0.07 150

AEACV	0.13 49	0.09 37	0.23 71	0.18 46	0.19 424	0.19 109	0.16 111	0.23 60	0.14 17	0.13 45	0.17 88	0.13 63	0.16 167	0.16 31	0.12 43	0.07 67	0.05 29	0.07 75	0.08 211	0.07 107	0.06 75

Selective-IGEV	0.12 39	0.09 37	0.22 65	0.19 85	0.10 65	0.15 21	0.14 58	0.27 101	0.15 22	0.13 45	0.14 64	0.13 63	0.08 6	0.21 119	0.12 43	0.06 24	0.05 29	0.07 75	0.06 80	0.06 40	0.05 21

ProNet	0.14 73	0.12 177	0.25 91	0.19 85	0.11 108	0.19 109	0.19 234	0.27 101	0.20 86	0.14 68	0.13 37	0.13 63	0.12 86	0.24 153	0.12 43	0.06 24	0.05 29	0.07 75	0.06 80	0.07 107	0.07 150

CREStereo++_RVC	0.15 101	0.08 8	0.26 99	0.17 17	0.11 108	0.18 83	0.13 38	0.22 42	0.30 225	0.21 151	0.30 217	0.13 63	0.11 63	0.16 31	0.15 141	0.07 67	0.04 2	0.06 22	0.15 466	0.06 40	0.05 21
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
test_xeample3	0.16 115	0.11 135	0.56 400	0.19 85	0.12 164	0.20 140	0.18 190	0.35 217	0.20 86	0.16 102	0.12 25	0.13 63	0.12 86	0.24 153	0.15 141	0.07 67	0.06 145	0.07 75	0.08 211	0.07 107	0.07 150

depthmonostereo	0.14 73	0.09 37	0.19 40	0.19 85	0.08 9	0.20 140	0.15 82	0.27 101	0.23 132	0.16 102	0.18 98	0.14 85	0.17 193	0.19 85	0.13 83	0.07 67	0.06 145	0.07 75	0.05 39	0.05 4	0.05 21

S2M2	0.13 49	0.11 135	0.20 49	0.16 7	0.12 164	0.12 7	0.07 1	0.18 14	0.20 86	0.12 32	0.15 67	0.14 85	0.12 86	0.15 15	0.14 117	0.13 414	0.09 380	0.09 230	0.10 339	0.11 348	0.09 273

HUF	0.15 101	0.11 135	0.38 241	0.17 17	0.11 108	0.16 44	0.17 147	0.22 42	0.20 86	0.11 19	0.13 37	0.14 85	0.11 63	0.18 62	0.12 43	0.07 67	0.20 512	0.06 22	0.05 39	0.07 107	0.14 424

AIO_test	0.12 39	0.09 37	0.20 49	0.19 85	0.11 108	0.15 21	0.17 147	0.19 18	0.16 27	0.11 19	0.13 37	0.14 85	0.09 16	0.20 100	0.12 43	0.07 67	0.05 29	0.06 22	0.05 39	0.06 40	0.05 21

tt45	0.14 73	0.09 37	0.22 65	0.19 85	0.11 108	0.23 216	0.18 190	0.22 42	0.17 44	0.15 80	0.13 37	0.14 85	0.10 39	0.30 263	0.14 117	0.07 67	0.05 29	0.08 153	0.06 80	0.07 107	0.07 150

999	0.14 73	0.08 8	0.24 79	0.19 85	0.11 108	0.20 140	0.17 147	0.24 74	0.18 54	0.13 45	0.16 77	0.14 85	0.11 63	0.36 303	0.15 141	0.07 67	0.05 29	0.07 75	0.06 80	0.06 40	0.07 150

mms	0.13 49	0.11 135	0.19 40	0.19 85	0.12 164	0.16 44	0.17 147	0.20 26	0.17 44	0.13 45	0.17 88	0.14 85	0.09 16	0.24 153	0.14 117	0.06 24	0.05 29	0.08 153	0.06 80	0.07 107	0.07 150

ours_stereo	0.13 49	0.11 135	0.23 71	0.20 144	0.11 108	0.17 63	0.18 190	0.20 26	0.19 67	0.13 45	0.18 98	0.14 85	0.10 39	0.23 143	0.14 117	0.06 24	0.05 29	0.08 153	0.06 80	0.06 40	0.05 21

RSM++	0.12 39	0.09 37	0.19 40	0.20 144	0.09 26	0.17 63	0.15 82	0.21 32	0.19 67	0.12 32	0.12 25	0.14 85	0.09 16	0.20 100	0.12 43	0.06 24	0.05 29	0.07 75	0.07 136	0.07 107	0.05 21

IGEVStereo-DCA	0.14 73	0.11 135	0.27 108	0.19 85	0.12 164	0.20 140	0.18 190	0.27 101	0.20 86	0.15 80	0.12 25	0.14 85	0.12 86	0.28 232	0.14 117	0.07 67	0.06 145	0.08 153	0.07 136	0.07 107	0.07 150

rrr	0.17 132	0.11 135	0.57 403	0.19 85	0.12 164	0.20 140	0.18 190	0.35 217	0.22 114	0.15 80	0.12 25	0.14 85	0.12 86	0.28 232	0.14 117	0.07 67	0.06 145	0.08 153	0.07 136	0.07 107	0.07 150

MaDis-Stereo	0.14 73	0.13 239	0.26 99	0.19 85	0.14 280	0.16 44	0.13 38	0.25 80	0.21 101	0.13 45	0.14 64	0.14 85	0.11 63	0.17 44	0.17 195	0.08 192	0.07 262	0.08 153	0.06 80	0.07 107	0.06 75

testlalala	0.15 101	0.10 74	0.36 210	0.19 85	0.12 164	0.23 216	0.16 111	0.26 89	0.19 67	0.24 177	0.19 106	0.14 85	0.11 63	0.16 31	0.13 83	0.07 67	0.05 29	0.07 75	0.06 80	0.05 4	0.05 21

CES	0.14 73	0.08 8	0.19 40	0.17 17	0.22 465	0.18 83	0.16 111	0.23 60	0.19 67	0.14 68	0.17 88	0.14 85	0.10 39	0.18 62	0.12 43	0.07 67	0.05 29	0.06 22	0.04 1	0.08 169	0.18 470

XX-TBD	0.15 101	0.18 372	0.28 119	0.22 247	0.10 65	0.22 195	0.15 82	0.22 42	0.27 179	0.22 157	0.26 179	0.14 85	0.12 86	0.16 31	0.13 83	0.08 192	0.05 29	0.06 22	0.04 1	0.07 107	0.06 75

CREStereo	0.13 49	0.08 8	0.21 56	0.14 1	0.08 9	0.22 195	0.15 82	0.25 80	0.24 147	0.16 102	0.21 134	0.14 85	0.13 116	0.18 62	0.13 83	0.09 270	0.05 29	0.06 22	0.04 1	0.07 107	0.06 75
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
FlowAnything_test	0.14 73	0.11 135	0.21 56	0.21 188	0.12 164	0.17 63	0.16 111	0.25 80	0.16 27	0.15 80	0.13 37	0.15 101	0.14 136	0.18 62	0.16 165	0.10 318	0.07 262	0.11 360	0.12 417	0.08 169	0.09 273

water-stereo	0.13 49	0.08 8	0.20 49	0.19 85	0.10 65	0.17 63	0.14 58	0.25 80	0.19 67	0.17 114	0.23 148	0.15 101	0.15 151	0.12 2	0.13 83	0.07 67	0.06 145	0.07 75	0.06 80	0.06 40	0.05 21

DilatedVolume-Stereo	0.14 73	0.08 8	0.18 35	0.18 46	0.09 26	0.21 167	0.14 58	0.24 74	0.21 101	0.21 151	0.21 134	0.15 101	0.14 136	0.23 143	0.15 141	0.07 67	0.06 145	0.06 22	0.06 80	0.05 4	0.05 21

LG-Stereo_Zeroshot	0.13 49	0.09 37	0.24 79	0.20 144	0.10 65	0.15 21	0.14 58	0.22 42	0.16 27	0.12 32	0.19 106	0.15 101	0.11 63	0.13 5	0.17 195	0.07 67	0.05 29	0.06 22	0.06 80	0.07 107	0.06 75

MM-Stereo_test1	0.17 132	0.10 74	0.39 256	0.23 294	0.11 108	0.20 140	0.22 338	0.33 185	0.29 213	0.22 157	0.21 134	0.15 101	0.14 136	0.23 143	0.13 83	0.07 67	0.06 145	0.08 153	0.07 136	0.09 235	0.06 75

AIO-test2	0.20 209	0.20 400	0.36 210	0.26 416	0.15 330	0.22 195	0.16 111	0.42 300	0.42 365	0.16 102	0.29 204	0.15 101	0.11 63	0.26 200	0.13 83	0.18 490	0.06 145	0.10 303	0.11 378	0.07 107	0.07 150

fffy	0.14 73	0.11 135	0.24 79	0.20 144	0.10 65	0.19 109	0.18 190	0.22 42	0.19 67	0.13 45	0.16 77	0.15 101	0.13 116	0.25 184	0.14 117	0.06 24	0.06 145	0.08 153	0.06 80	0.07 107	0.06 75

WCG-NET	0.14 73	0.09 37	0.23 71	0.18 46	0.08 9	0.18 83	0.17 147	0.21 32	0.28 194	0.18 131	0.21 134	0.15 101	0.12 86	0.18 62	0.12 43	0.06 24	0.05 29	0.06 22	0.05 39	0.06 40	0.05 21

RSM	0.12 39	0.09 37	0.20 49	0.20 144	0.09 26	0.16 44	0.15 82	0.23 60	0.18 54	0.13 45	0.13 37	0.15 101	0.09 16	0.21 119	0.12 43	0.06 24	0.05 29	0.07 75	0.07 136	0.06 40	0.05 21

trnet	0.13 49	0.08 8	0.21 56	0.15 4	0.07 1	0.21 167	0.12 21	0.24 74	0.24 147	0.16 102	0.21 134	0.15 101	0.13 116	0.18 62	0.13 83	0.08 192	0.05 29	0.06 22	0.04 1	0.06 40	0.05 21

MGS-Stereo	0.14 73	0.11 135	0.32 156	0.19 85	0.11 108	0.18 83	0.17 147	0.20 26	0.22 114	0.14 68	0.24 161	0.15 101	0.10 39	0.18 62	0.12 43	0.07 67	0.06 145	0.07 75	0.06 80	0.10 300	0.06 75

MIF-Stereo (partial)	0.16 115	0.10 74	0.34 180	0.21 188	0.15 330	0.15 21	0.13 38	0.28 120	0.25 160	0.17 114	0.26 179	0.15 101	0.16 167	0.25 184	0.17 195	0.09 270	0.06 145	0.10 303	0.08 211	0.09 235	0.08 216

CASnet	0.14 73	0.12 177	0.22 65	0.22 247	0.08 9	0.16 44	0.15 82	0.27 101	0.25 160	0.22 157	0.20 122	0.15 101	0.11 63	0.17 44	0.13 83	0.07 67	0.05 29	0.11 360	0.09 297	0.08 169	0.05 21
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
GCAP-Stereo	0.14 73	0.14 281	0.33 171	0.20 144	0.09 26	0.21 167	0.10 7	0.26 89	0.20 86	0.18 131	0.19 106	0.15 101	0.13 116	0.17 44	0.13 83	0.07 67	0.06 145	0.07 75	0.05 39	0.06 40	0.06 75

EGLCR-Stereo	0.13 49	0.08 8	0.20 49	0.18 46	0.09 26	0.21 167	0.13 38	0.27 101	0.21 101	0.13 45	0.10 14	0.15 101	0.09 16	0.20 100	0.13 83	0.07 67	0.05 29	0.07 75	0.07 136	0.06 40	0.06 75

CroCo-Stereo Lap2	0.15 101	0.15 314	0.28 119	0.25 382	0.18 404	0.11 4	0.19 234	0.28 120	0.21 101	0.13 45	0.16 77	0.15 101	0.12 86	0.17 44	0.14 117	0.07 67	0.07 262	0.08 153	0.06 80	0.08 169	0.07 150

IPLG	0.21 229	0.15 314	0.53 387	0.21 188	0.12 164	0.28 301	0.17 147	0.42 300	0.30 225	0.33 326	0.32 240	0.15 101	0.17 193	0.50 352	0.21 282	0.07 67	0.05 29	0.08 153	0.07 136	0.07 107	0.06 75

castereo++	0.13 49	0.10 74	0.18 35	0.18 46	0.10 65	0.27 282	0.13 38	0.23 60	0.23 132	0.11 19	0.13 37	0.16 118	0.10 39	0.18 62	0.10 1	0.07 67	0.05 29	0.07 75	0.06 80	0.05 4	0.04 1

castereo	0.14 73	0.10 74	0.19 40	0.18 46	0.10 65	0.20 140	0.19 234	0.30 150	0.27 179	0.13 45	0.18 98	0.16 118	0.16 167	0.15 15	0.13 83	0.07 67	0.05 29	0.06 22	0.06 80	0.06 40	0.05 21

DLNR_Zeroshot_test	10.44 577	12.10 584	19.93 584	106.08 593	23.66 590	0.14 13	0.13 38	3.22 571	0.17 44	0.16 102	0.23 148	0.16 118	0.10 39	0.31 270	0.15 141	2.36 572	0.06 145	0.07 75	0.07 136	39.70 591	0.06 75

MC-Stereo	0.14 73	0.09 37	0.25 91	0.21 188	0.09 26	0.18 83	0.16 111	0.23 60	0.19 67	0.18 131	0.23 148	0.16 118	0.13 116	0.22 134	0.13 83	0.07 67	0.05 29	0.07 75	0.07 136	0.06 40	0.05 21

TANstereo	0.15 101	0.09 37	0.28 119	0.16 7	0.08 9	0.25 252	0.14 58	0.23 60	0.28 194	0.24 177	0.30 217	0.16 118	0.12 86	0.17 44	0.13 83	0.08 192	0.07 262	0.06 22	0.05 39	0.06 40	0.07 150

GMStereo	0.19 194	0.25 445	0.40 264	0.21 188	0.12 164	0.22 195	0.19 234	0.29 131	0.40 348	0.25 185	0.23 148	0.16 118	0.15 151	0.25 184	0.19 245	0.09 270	0.06 145	0.08 153	0.08 211	0.10 300	0.08 216
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
PMTNet	0.15 101	0.08 8	0.23 71	0.15 4	0.09 26	0.23 216	0.16 111	0.25 80	0.23 132	0.17 114	0.21 134	0.16 118	0.14 136	0.22 134	0.13 83	0.29 524	0.05 29	0.06 22	0.04 1	0.07 107	0.06 75

MM-Stereo_test3	0.17 132	0.12 177	0.29 129	0.23 294	0.14 280	0.19 109	0.22 338	0.39 263	0.36 297	0.16 102	0.24 161	0.17 125	0.12 86	0.19 85	0.14 117	0.07 67	0.07 262	0.08 153	0.06 80	0.09 235	0.06 75

HART	0.15 101	0.11 135	0.30 136	0.21 188	0.09 26	0.17 63	0.16 111	0.30 150	0.19 67	0.15 80	0.25 169	0.17 125	0.09 16	0.21 119	0.12 43	0.06 24	0.07 262	0.07 75	0.05 39	0.08 169	0.06 75

testlalala_base	0.20 209	0.13 239	0.35 190	0.25 382	0.15 330	0.25 252	0.16 111	0.34 193	0.17 44	0.19 136	0.26 179	0.17 125	0.14 136	0.18 62	0.16 165	0.39 536	0.09 380	0.07 75	0.05 39	0.45 531	0.08 216

RCA-Stereo	0.16 115	0.09 37	0.25 91	0.20 144	0.10 65	0.19 109	0.17 147	0.36 235	0.35 284	0.20 140	0.25 169	0.17 125	0.17 193	0.18 62	0.14 117	0.07 67	0.05 29	0.07 75	0.06 80	0.06 40	0.05 21

DCANet-4	0.19 194	0.10 74	0.52 383	0.19 85	0.09 26	0.19 109	0.18 190	0.36 235	0.39 332	0.29 243	0.30 217	0.17 125	0.22 262	0.20 100	0.18 216	0.07 67	0.05 29	0.07 75	0.05 39	0.05 4	0.07 150

GLC_STEREO	0.15 101	0.10 74	0.24 79	0.21 188	0.09 26	0.17 63	0.15 82	0.23 60	0.27 179	0.17 114	0.20 122	0.17 125	0.11 63	0.23 143	0.16 165	0.07 67	0.09 380	0.09 230	0.08 211	0.07 107	0.06 75

sAnonymous2	0.20 209	0.21 414	0.58 408	0.24 345	0.17 383	0.22 195	0.19 234	0.34 193	0.28 194	0.17 114	0.19 106	0.17 125	0.16 167	0.17 44	0.14 117	0.10 318	0.07 262	0.09 230	0.08 211	0.23 498	0.17 457

CroCo_RVC	0.20 209	0.21 414	0.58 408	0.24 345	0.17 383	0.22 195	0.19 234	0.34 193	0.28 194	0.17 114	0.19 106	0.17 125	0.16 167	0.17 44	0.14 117	0.10 318	0.07 262	0.09 230	0.08 211	0.23 498	0.17 457

sCroCo_RVC	0.18 156	0.14 281	0.49 357	0.27 444	0.18 404	0.22 195	0.17 147	0.27 101	0.23 132	0.14 68	0.22 144	0.17 125	0.14 136	0.21 119	0.15 141	0.10 318	0.11 429	0.09 230	0.09 297	0.09 235	0.09 273

EAI-Stereo	0.21 229	0.10 74	0.33 171	0.21 188	0.12 164	0.30 339	0.46 515	0.46 339	0.20 86	0.25 185	0.50 424	0.17 125	0.16 167	0.24 153	0.23 321	0.07 67	0.06 145	0.07 75	0.10 339	0.06 40	0.07 150

AIO-test1	0.19 194	0.14 281	0.41 287	0.27 444	0.15 330	0.21 167	0.16 111	0.39 263	0.36 297	0.17 114	0.26 179	0.18 135	0.13 116	0.28 232	0.14 117	0.07 67	0.06 145	0.10 303	0.11 378	0.06 40	0.09 273

rvit_stereo_0081	0.16 115	0.11 135	0.24 79	0.21 188	0.12 164	0.16 44	0.17 147	0.22 42	0.33 258	0.16 102	0.18 98	0.18 135	0.14 136	0.20 100	0.16 165	0.11 357	0.08 346	0.09 230	0.08 211	0.09 235	0.07 150

rvit_stereo_0082	0.16 115	0.11 135	0.24 79	0.21 188	0.12 164	0.16 44	0.17 147	0.22 42	0.33 258	0.16 102	0.18 98	0.18 135	0.14 136	0.20 100	0.16 165	0.11 357	0.08 346	0.09 230	0.08 211	0.09 235	0.07 150

LoS	0.14 73	0.08 8	0.27 108	0.16 7	0.09 26	0.22 195	0.14 58	0.26 89	0.26 169	0.15 80	0.18 98	0.18 135	0.13 116	0.22 134	0.14 117	0.08 192	0.06 145	0.06 22	0.04 1	0.06 40	0.06 75
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
fff	0.19 194	0.13 239	0.40 264	0.18 46	0.09 26	0.19 109	0.18 190	0.35 217	0.43 372	0.29 243	0.30 217	0.18 135	0.28 359	0.20 100	0.18 216	0.07 67	0.05 29	0.07 75	0.05 39	0.05 4	0.07 150

ADStereo(finetuned)	0.19 194	0.13 239	0.49 357	0.19 85	0.09 26	0.19 109	0.18 190	0.34 193	0.39 332	0.29 243	0.31 231	0.18 135	0.31 403	0.21 119	0.19 245	0.07 67	0.05 29	0.07 75	0.05 39	0.06 40	0.07 150

RAFT+CT+SA	0.21 229	0.18 372	0.33 171	0.25 382	0.18 404	0.23 216	0.29 441	0.40 274	0.36 297	0.24 177	0.38 314	0.18 135	0.16 167	0.32 276	0.16 165	0.07 67	0.05 29	0.09 230	0.12 417	0.09 235	0.09 273

AnonymousM	0.17 132	0.19 388	0.24 79	0.18 46	0.10 65	0.18 83	0.17 147	0.30 150	0.23 132	0.26 197	0.20 122	0.18 135	0.14 136	0.19 85	0.14 117	0.09 270	0.06 145	0.38 529	0.15 466	0.06 40	0.05 21

CroCo-Stereo	0.14 73	0.13 239	0.24 79	0.25 382	0.11 108	0.11 4	0.18 190	0.32 171	0.23 132	0.12 32	0.12 25	0.18 135	0.12 86	0.14 9	0.13 83	0.08 192	0.06 145	0.07 75	0.05 39	0.07 107	0.06 75
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
iRaftStereo_RVC	0.16 115	0.12 177	0.26 99	0.21 188	0.11 108	0.20 140	0.17 147	0.32 171	0.23 132	0.20 140	0.25 169	0.18 135	0.12 86	0.20 100	0.15 141	0.07 67	0.05 29	0.09 230	0.09 297	0.08 169	0.07 150

s12784h	0.17 132	0.09 37	0.26 99	0.18 46	0.07 1	0.32 364	0.19 234	0.37 245	0.32 246	0.23 163	0.25 169	0.18 135	0.17 193	0.25 184	0.16 165	0.07 67	0.05 29	0.07 75	0.05 39	0.06 40	0.05 21

DCANet	0.18 156	0.13 239	0.40 264	0.19 85	0.09 26	0.19 109	0.18 190	0.34 193	0.39 332	0.29 243	0.31 231	0.18 135	0.23 276	0.20 100	0.19 245	0.07 67	0.05 29	0.07 75	0.05 39	0.06 40	0.07 150

csc	0.19 194	0.13 239	0.40 264	0.18 46	0.09 26	0.19 109	0.18 190	0.35 217	0.43 372	0.29 243	0.30 217	0.18 135	0.28 359	0.20 100	0.18 216	0.07 67	0.05 29	0.07 75	0.05 39	0.05 4	0.07 150

cscssc	0.19 194	0.13 239	0.40 264	0.18 46	0.09 26	0.19 109	0.18 190	0.35 217	0.43 372	0.29 243	0.30 217	0.18 135	0.28 359	0.20 100	0.18 216	0.07 67	0.05 29	0.07 75	0.05 39	0.05 4	0.07 150

xyz-stereo-finetune	0.16 115	0.12 177	0.23 71	0.16 7	0.08 9	0.23 216	0.20 281	0.29 131	0.31 237	0.19 136	0.22 144	0.19 149	0.15 151	0.29 248	0.20 259	0.06 24	0.06 145	0.08 153	0.06 80	0.06 40	0.06 75

tg	0.16 115	0.11 135	0.25 91	0.21 188	0.11 108	0.23 216	0.15 82	0.34 193	0.24 147	0.20 140	0.25 169	0.19 149	0.12 86	0.24 153	0.15 141	0.07 67	0.05 29	0.09 230	0.09 297	0.08 169	0.07 150

rvit_stereo_0083	0.16 115	0.12 177	0.26 99	0.21 188	0.13 238	0.17 63	0.17 147	0.22 42	0.34 268	0.16 102	0.21 134	0.19 149	0.16 167	0.21 119	0.16 165	0.11 357	0.10 405	0.10 303	0.08 211	0.09 235	0.07 150

rvit_stereo_0081_aga	0.16 115	0.14 281	0.28 119	0.21 188	0.13 238	0.19 109	0.17 147	0.23 60	0.24 147	0.17 114	0.21 134	0.19 149	0.13 116	0.19 85	0.14 117	0.11 357	0.08 346	0.09 230	0.08 211	0.09 235	0.07 150

rvit_stereo_0080	0.15 101	0.13 239	0.25 91	0.19 85	0.13 238	0.15 21	0.20 281	0.28 120	0.24 147	0.15 80	0.17 88	0.19 149	0.13 116	0.19 85	0.15 141	0.11 357	0.08 346	0.08 153	0.08 211	0.10 300	0.07 150

RAFT-Stereo-weight	0.15 101	0.09 37	0.26 99	0.20 144	0.10 65	0.19 109	0.17 147	0.36 235	0.29 213	0.24 177	0.20 122	0.19 149	0.10 39	0.18 62	0.15 141	0.07 67	0.05 29	0.07 75	0.05 39	0.06 40	0.05 21

whm_eth	0.15 101	0.13 239	0.25 91	0.19 85	0.13 238	0.15 21	0.20 281	0.28 120	0.24 147	0.15 80	0.17 88	0.19 149	0.13 116	0.19 85	0.15 141	0.11 357	0.08 346	0.08 153	0.08 211	0.10 300	0.07 150

MIPNet	0.21 229	0.15 314	0.52 383	0.21 188	0.12 164	0.27 282	0.20 281	0.45 328	0.37 308	0.30 274	0.23 148	0.19 149	0.24 294	0.27 219	0.19 245	0.07 67	0.05 29	0.08 153	0.07 136	0.07 107	0.06 75

raftrobust	0.16 115	0.13 239	0.29 129	0.22 247	0.15 330	0.19 109	0.13 38	0.32 171	0.26 169	0.26 197	0.20 122	0.19 149	0.17 193	0.21 119	0.15 141	0.08 192	0.06 145	0.07 75	0.06 80	0.06 40	0.07 150

GCAP-BAT	0.16 115	0.11 135	0.36 210	0.18 46	0.13 238	0.21 167	0.16 111	0.23 60	0.18 54	0.26 197	0.28 191	0.20 158	0.11 63	0.24 153	0.17 195	0.07 67	0.06 145	0.07 75	0.06 80	0.05 4	0.06 75

rvit_stereo_ft	0.17 132	0.14 281	0.30 136	0.25 382	0.14 280	0.17 63	0.21 312	0.28 120	0.26 169	0.16 102	0.19 106	0.20 158	0.16 167	0.22 134	0.17 195	0.11 357	0.07 262	0.09 230	0.09 297	0.09 235	0.07 150

WCG-NET（raft）	0.14 73	0.09 37	0.23 71	0.17 17	0.08 9	0.19 109	0.16 111	0.23 60	0.26 169	0.18 131	0.19 106	0.20 158	0.12 86	0.21 119	0.12 43	0.06 24	0.06 145	0.06 22	0.05 39	0.06 40	0.05 21

4D-IteraStereo	0.17 132	0.16 339	0.50 368	0.21 188	0.14 280	0.19 109	0.17 147	0.28 120	0.28 194	0.23 163	0.20 122	0.20 158	0.11 63	0.19 85	0.14 117	0.06 24	0.04 2	0.10 303	0.08 211	0.08 169	0.06 75

HHNet	0.22 259	0.12 177	0.52 383	0.18 46	0.18 404	0.20 140	0.20 281	0.34 193	0.31 237	0.32 314	0.59 466	0.20 158	0.21 249	0.24 153	0.31 391	0.08 192	0.05 29	0.09 230	0.07 136	0.08 169	0.11 364

rafts_anoy	0.18 156	0.15 314	0.35 190	0.22 247	0.14 280	0.19 109	0.17 147	0.32 171	0.30 225	0.23 163	0.25 169	0.20 158	0.16 167	0.22 134	0.19 245	0.08 192	0.07 262	0.10 303	0.12 417	0.09 235	0.08 216

Anonymous3	0.23 276	0.18 372	0.63 430	0.27 444	0.18 404	0.41 438	0.23 363	0.43 312	0.35 284	0.23 163	0.27 186	0.20 158	0.18 218	0.27 219	0.18 216	0.12 395	0.11 429	0.10 303	0.10 339	0.11 348	0.12 387

raft+_RVC	0.18 156	0.14 281	0.32 156	0.21 188	0.15 330	0.21 167	0.16 111	0.38 251	0.34 268	0.21 151	0.28 191	0.20 158	0.15 151	0.24 153	0.19 245	0.08 192	0.06 145	0.08 153	0.07 136	0.07 107	0.08 216

RAFT-Stereo + iAFF	0.17 132	0.14 281	0.32 156	0.20 144	0.09 26	0.19 109	0.17 147	0.32 171	0.30 225	0.25 185	0.33 261	0.20 158	0.17 193	0.19 85	0.15 141	0.06 24	0.05 29	0.07 75	0.07 136	0.07 107	0.05 21

R-Stereo Train	0.18 156	0.09 37	0.32 156	0.22 247	0.12 164	0.22 195	0.19 234	0.42 300	0.19 67	0.31 291	0.45 397	0.20 158	0.14 136	0.18 62	0.15 141	0.08 192	0.06 145	0.07 75	0.06 80	0.06 40	0.06 75

RAFT-Stereo	0.18 156	0.09 37	0.32 156	0.22 247	0.12 164	0.22 195	0.19 234	0.42 300	0.19 67	0.31 291	0.45 397	0.20 158	0.14 136	0.18 62	0.15 141	0.08 192	0.06 145	0.07 75	0.06 80	0.06 40	0.06 75
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
xyz-stereo-finetune2	0.17 132	0.11 135	0.26 99	0.16 7	0.09 26	0.27 282	0.19 234	0.27 101	0.20 86	0.22 157	0.28 191	0.21 169	0.22 262	0.37 306	0.22 302	0.06 24	0.05 29	0.08 153	0.06 80	0.06 40	0.07 150

DFGA-Net	0.23 276	0.24 440	0.49 357	0.22 247	0.15 330	0.25 252	0.17 147	0.39 263	0.39 332	0.29 243	0.31 231	0.21 169	0.17 193	0.59 406	0.28 364	0.08 192	0.06 145	0.09 230	0.09 297	0.10 300	0.08 216

FACV-RUCA	0.21 229	0.15 314	0.32 156	0.23 294	0.23 478	0.26 272	0.19 234	0.39 263	0.34 268	0.25 185	0.32 240	0.21 169	0.24 294	0.24 153	0.19 245	0.10 318	0.07 262	0.15 459	0.08 211	0.16 440	0.13 403

Occ-G	0.13 49	0.08 8	0.21 56	0.17 17	0.10 65	0.15 21	0.19 234	0.22 42	0.19 67	0.13 45	0.19 106	0.21 169	0.11 63	0.17 44	0.14 117	0.07 67	0.06 145	0.07 75	0.06 80	0.07 107	0.06 75

testlalala2	0.18 156	0.10 74	0.50 368	0.36 507	0.25 493	0.23 216	0.14 58	0.34 193	0.24 147	0.25 185	0.25 169	0.21 169	0.12 86	0.16 31	0.16 165	0.07 67	0.06 145	0.07 75	0.07 136	0.06 40	0.06 75

AE-Stereo	0.17 132	0.11 135	0.31 150	0.24 345	0.14 280	0.23 216	0.18 190	0.34 193	0.29 213	0.15 80	0.25 169	0.21 169	0.13 116	0.20 100	0.14 117	0.07 67	0.08 346	0.09 230	0.10 339	0.07 107	0.06 75

Selective-RAFT	0.17 132	0.12 177	0.30 136	0.24 345	0.10 65	0.29 322	0.15 82	0.32 171	0.31 237	0.17 114	0.17 88	0.21 169	0.18 218	0.28 232	0.17 195	0.07 67	0.06 145	0.07 75	0.07 136	0.08 169	0.06 75

IPLGR	0.21 229	0.13 239	0.61 419	0.21 188	0.11 108	0.25 252	0.18 190	0.41 286	0.37 308	0.28 216	0.27 186	0.21 169	0.19 233	0.37 306	0.18 216	0.07 67	0.06 145	0.08 153	0.07 136	0.07 107	0.06 75

TRStereo	0.19 194	0.17 358	0.47 343	0.23 294	0.19 424	0.19 109	0.16 111	0.52 411	0.28 194	0.20 140	0.19 106	0.21 169	0.13 116	0.24 153	0.13 83	0.09 270	0.06 145	0.09 230	0.11 378	0.06 40	0.06 75

DRaft	0.24 306	0.10 74	0.34 180	0.18 46	0.12 164	0.28 301	0.23 363	0.33 185	0.39 332	0.38 400	0.61 478	0.21 169	0.41 457	0.48 343	0.42 447	0.07 67	0.06 145	0.08 153	0.08 211	0.07 107	0.08 216

RAFT-345	0.21 229	0.10 74	0.46 335	0.22 247	0.11 108	0.20 140	0.16 111	0.26 89	0.25 160	0.27 206	0.66 488	0.21 169	0.16 167	0.55 378	0.21 282	0.07 67	0.06 145	0.08 153	0.07 136	0.06 40	0.06 75

DIP-Stereo	0.18 156	0.12 177	0.33 171	0.20 144	0.13 238	0.28 301	0.12 21	0.42 300	0.25 160	0.27 206	0.32 240	0.21 169	0.17 193	0.25 184	0.20 259	0.07 67	0.06 145	0.08 153	0.06 80	0.07 107	0.08 216
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
model_zeroshot	0.17 132	0.11 135	0.39 256	0.20 144	0.12 164	0.24 238	0.15 82	0.34 193	0.22 114	0.30 274	0.20 122	0.22 181	0.12 86	0.24 153	0.14 117	0.08 192	0.07 262	0.07 75	0.07 136	0.07 107	0.07 150

StereoVision	0.22 259	0.18 372	0.37 222	0.27 444	0.17 383	0.23 216	0.22 338	0.38 251	0.31 237	0.20 140	0.51 430	0.22 181	0.16 167	0.28 232	0.18 216	0.11 357	0.12 446	0.13 419	0.13 444	0.10 300	0.07 150

anonymousdsp2	0.17 132	0.10 74	0.28 119	0.20 144	0.11 108	0.25 252	0.17 147	0.41 286	0.31 237	0.23 163	0.23 148	0.22 181	0.15 151	0.25 184	0.15 141	0.07 67	0.05 29	0.07 75	0.05 39	0.08 169	0.07 150

TestStereo1	0.21 229	0.16 339	0.32 156	0.26 416	0.13 238	0.26 272	0.27 420	0.40 274	0.36 297	0.29 243	0.39 327	0.22 181	0.21 249	0.33 283	0.17 195	0.07 67	0.06 145	0.09 230	0.08 211	0.08 169	0.07 150

SA-5K	0.21 229	0.16 339	0.32 156	0.26 416	0.13 238	0.26 272	0.27 420	0.40 274	0.36 297	0.29 243	0.39 327	0.22 181	0.21 249	0.33 283	0.17 195	0.07 67	0.06 145	0.09 230	0.08 211	0.08 169	0.07 150

test_4	0.18 156	0.12 177	0.34 180	0.23 294	0.12 164	0.18 83	0.22 338	0.26 89	0.24 147	0.24 177	0.47 414	0.22 181	0.13 116	0.24 153	0.16 165	0.06 24	0.05 29	0.09 230	0.09 297	0.07 107	0.05 21

CIPLG	0.21 229	0.21 414	0.55 396	0.23 294	0.15 330	0.25 252	0.20 281	0.35 217	0.29 213	0.31 291	0.33 261	0.22 181	0.15 151	0.26 200	0.20 259	0.08 192	0.07 262	0.07 75	0.07 136	0.08 169	0.08 216

iRaft-Stereo_20w	0.19 194	0.10 74	0.46 335	0.19 85	0.13 238	0.25 252	0.19 234	0.52 411	0.19 67	0.29 243	0.21 134	0.22 181	0.20 242	0.28 232	0.18 216	0.07 67	0.06 145	0.07 75	0.08 211	0.08 169	0.08 216

IPLGR_C	0.21 229	0.22 427	0.60 416	0.23 294	0.15 330	0.24 238	0.20 281	0.35 217	0.29 213	0.31 291	0.32 240	0.22 181	0.15 151	0.25 184	0.20 259	0.08 192	0.07 262	0.07 75	0.07 136	0.08 169	0.08 216

test-3	0.16 115	0.09 37	0.31 150	0.21 188	0.11 108	0.18 83	0.16 111	0.30 150	0.27 179	0.26 197	0.16 77	0.22 181	0.12 86	0.26 200	0.18 216	0.06 24	0.04 2	0.08 153	0.08 211	0.06 40	0.06 75

test_1	0.16 115	0.09 37	0.31 150	0.21 188	0.11 108	0.18 83	0.16 111	0.30 150	0.27 179	0.25 185	0.16 77	0.22 181	0.12 86	0.26 200	0.18 216	0.06 24	0.04 2	0.08 153	0.08 211	0.06 40	0.06 75

ACRE	0.21 229	0.20 400	0.62 427	0.23 294	0.15 330	0.24 238	0.20 281	0.35 217	0.28 194	0.31 291	0.32 240	0.22 181	0.15 151	0.25 184	0.20 259	0.08 192	0.07 262	0.07 75	0.07 136	0.08 169	0.08 216

NF-Stereo	0.20 209	0.10 74	0.35 190	0.24 345	0.12 164	0.21 167	0.18 190	0.38 251	0.32 246	0.28 216	0.30 217	0.22 181	0.16 167	0.51 357	0.20 259	0.08 192	0.06 145	0.09 230	0.08 211	0.08 169	0.13 403

OCTAStereo	0.20 209	0.10 74	0.35 190	0.24 345	0.12 164	0.21 167	0.18 190	0.38 251	0.32 246	0.28 216	0.30 217	0.22 181	0.16 167	0.51 357	0.20 259	0.08 192	0.06 145	0.09 230	0.08 211	0.08 169	0.13 403

RE-Stereo	0.20 209	0.10 74	0.35 190	0.24 345	0.12 164	0.21 167	0.18 190	0.38 251	0.32 246	0.28 216	0.30 217	0.22 181	0.16 167	0.51 357	0.20 259	0.08 192	0.06 145	0.09 230	0.08 211	0.08 169	0.13 403

TVStereo	0.20 209	0.10 74	0.35 190	0.24 345	0.12 164	0.21 167	0.18 190	0.38 251	0.32 246	0.28 216	0.30 217	0.22 181	0.16 167	0.51 357	0.20 259	0.08 192	0.06 145	0.09 230	0.08 211	0.08 169	0.13 403

test-1	0.17 132	0.11 135	0.40 264	0.23 294	0.13 238	0.22 195	0.23 363	0.34 193	0.26 169	0.20 140	0.24 161	0.22 181	0.14 136	0.16 31	0.20 259	0.07 67	0.06 145	0.08 153	0.07 136	0.06 40	0.08 216

TestStereo	0.21 229	0.19 388	0.40 264	0.25 382	0.10 65	0.22 195	0.21 312	0.31 161	0.31 237	0.23 163	0.34 270	0.22 181	0.18 218	0.62 423	0.18 216	0.08 192	0.06 145	0.10 303	0.07 136	0.11 348	0.06 75

RALCasStereoNet	0.18 156	0.15 314	0.33 171	0.21 188	0.14 280	0.21 167	0.18 190	0.31 161	0.25 160	0.21 151	0.29 204	0.22 181	0.15 151	0.27 219	0.17 195	0.08 192	0.10 405	0.07 75	0.06 80	0.09 235	0.09 273

DN-CSS_ROB	0.22 259	0.25 445	0.47 343	0.24 345	0.14 280	0.25 252	0.12 21	0.40 274	0.33 258	0.29 243	0.42 361	0.22 181	0.20 242	0.33 283	0.19 245	0.07 67	0.06 145	0.11 360	0.11 378	0.11 348	0.07 150

rvit_0105_6	0.19 194	0.14 281	0.34 180	0.23 294	0.14 280	0.18 83	0.20 281	0.29 131	0.37 308	0.18 131	0.22 144	0.23 201	0.17 193	0.26 200	0.17 195	0.15 453	0.13 458	0.13 419	0.11 378	0.11 348	0.08 216

11t1	0.18 156	0.10 74	0.30 136	0.20 144	0.11 108	0.27 282	0.17 147	0.35 217	0.23 132	0.25 185	0.23 148	0.23 201	0.23 276	0.25 184	0.18 216	0.09 270	0.07 262	0.07 75	0.06 80	0.09 235	0.09 273

MSKI-zero shot	0.17 132	0.09 37	0.43 308	0.20 144	0.11 108	0.21 167	0.15 82	0.32 171	0.21 101	0.23 163	0.24 161	0.23 201	0.10 39	0.31 270	0.13 83	0.07 67	0.06 145	0.07 75	0.06 80	0.06 40	0.06 75

EKT-Stereo	0.38 457	0.12 177	0.38 241	0.42 521	3.88 571	0.21 167	0.17 147	0.35 217	0.28 194	0.20 140	0.20 122	0.23 201	0.15 151	0.28 232	0.16 165	0.09 270	0.07 262	0.09 230	0.07 136	0.09 235	0.09 273

MIM_Stereo	0.18 156	0.12 177	0.38 241	0.20 144	0.11 108	0.17 63	0.14 58	0.35 217	0.25 160	0.27 206	0.35 281	0.23 201	0.13 116	0.27 219	0.16 165	0.06 24	0.07 262	0.08 153	0.08 211	0.08 169	0.06 75

DCRE	0.20 209	0.13 239	0.40 264	0.21 188	0.15 330	0.20 140	0.19 234	0.30 150	0.27 179	0.22 157	0.80 509	0.23 201	0.16 167	0.23 143	0.15 141	0.07 67	0.07 262	0.07 75	0.08 211	0.07 107	0.06 75

DisPM	0.19 194	0.10 74	0.35 190	0.23 294	0.13 238	0.18 83	0.20 281	0.29 131	0.29 213	0.33 326	0.34 270	0.23 201	0.16 167	0.33 283	0.16 165	0.09 270	0.06 145	0.09 230	0.08 211	0.07 107	0.11 364

SA	0.22 259	0.16 339	0.36 210	0.23 294	0.13 238	0.24 238	0.23 363	0.45 328	0.40 348	0.27 206	0.44 385	0.23 201	0.23 276	0.33 283	0.17 195	0.07 67	0.06 145	0.10 303	0.11 378	0.08 169	0.06 75

test_3	0.18 156	0.11 135	0.32 156	0.24 345	0.11 108	0.22 195	0.25 402	0.31 161	0.31 237	0.25 185	0.18 98	0.23 201	0.13 116	0.25 184	0.19 245	0.06 24	0.05 29	0.09 230	0.10 339	0.07 107	0.06 75

DeepStereo_RVC	0.18 156	0.11 135	0.40 264	0.21 188	0.11 108	0.19 109	0.16 111	0.28 120	0.22 114	0.27 206	0.27 186	0.23 201	0.28 359	0.24 153	0.18 216	0.08 192	0.06 145	0.09 230	0.07 136	0.09 235	0.10 329

RAFT-RH_RVC	0.25 334	0.11 135	0.45 327	0.21 188	0.12 164	0.25 252	0.14 58	0.27 101	0.27 179	0.38 400	1.15 533	0.23 201	0.17 193	0.57 393	0.24 332	0.07 67	0.05 29	0.10 303	0.07 136	0.06 40	0.07 150

SFCPSM	0.22 259	0.10 74	0.51 379	0.21 188	0.14 280	0.34 388	0.22 338	0.55 439	0.39 332	0.29 243	0.32 240	0.23 201	0.21 249	0.27 219	0.19 245	0.09 270	0.07 262	0.09 230	0.09 297	0.09 235	0.08 216

Reg-Stereo(zero)	0.16 115	0.07 2	0.36 210	0.19 85	0.10 65	0.19 109	0.14 58	0.28 120	0.24 147	0.22 157	0.20 122	0.24 213	0.18 218	0.21 119	0.18 216	0.07 67	0.05 29	0.06 22	0.06 80	0.06 40	0.06 75

LL-Strereo2	0.18 156	0.18 372	0.39 256	0.22 247	0.12 164	0.24 238	0.13 38	0.31 161	0.23 132	0.24 177	0.20 122	0.24 213	0.12 86	0.26 200	0.15 141	0.06 24	0.06 145	0.12 398	0.09 297	0.08 169	0.07 150

UDGNet	0.23 276	0.31 487	0.38 241	0.24 345	0.14 280	0.24 238	0.18 190	0.32 171	0.43 372	0.29 243	0.28 191	0.24 213	0.19 233	0.29 248	0.20 259	0.15 453	0.07 262	0.21 498	0.11 378	0.14 418	0.10 329

PFNet+	0.20 209	0.10 74	0.37 222	0.21 188	0.12 164	0.17 63	0.19 234	0.29 131	0.34 268	0.33 326	0.32 240	0.24 213	0.16 167	0.32 276	0.17 195	0.10 318	0.07 262	0.11 360	0.10 339	0.08 169	0.12 387

PSM-softLoss	0.21 229	0.10 74	0.39 256	0.24 345	0.12 164	0.20 140	0.18 190	0.38 251	0.26 169	0.29 243	0.32 240	0.24 213	0.16 167	0.52 363	0.20 259	0.09 270	0.06 145	0.10 303	0.09 297	0.08 169	0.12 387

KMStereo	0.21 229	0.10 74	0.39 256	0.24 345	0.12 164	0.20 140	0.18 190	0.38 251	0.26 169	0.29 243	0.32 240	0.24 213	0.16 167	0.52 363	0.20 259	0.09 270	0.06 145	0.10 303	0.09 297	0.08 169	0.12 387

CRE-IMP	0.18 156	0.12 177	0.37 222	0.22 247	0.11 108	0.24 238	0.17 147	0.29 131	0.21 101	0.27 206	0.26 179	0.24 213	0.17 193	0.23 143	0.18 216	0.08 192	0.05 29	0.10 303	0.07 136	0.10 300	0.10 329

Prome-Stereo	0.21 229	0.10 74	0.30 136	0.24 345	0.12 164	0.23 216	0.23 363	0.36 235	0.25 160	0.33 326	0.59 466	0.24 213	0.28 359	0.29 248	0.16 165	0.07 67	0.05 29	0.08 153	0.07 136	0.08 169	0.20 488

rvit_0105_4	0.20 209	0.15 314	0.38 241	0.23 294	0.14 280	0.20 140	0.22 338	0.33 185	0.39 332	0.19 136	0.24 161	0.25 221	0.19 233	0.27 219	0.17 195	0.16 468	0.13 458	0.13 419	0.11 378	0.11 348	0.08 216

H2IRNET	0.18 156	0.13 239	0.35 190	0.21 188	0.12 164	0.20 140	0.15 82	0.27 101	0.30 225	0.17 114	0.31 231	0.25 221	0.20 242	0.24 153	0.18 216	0.07 67	0.06 145	0.09 230	0.10 339	0.09 235	0.06 75

MyStereo8	0.22 259	0.15 314	0.63 430	0.21 188	0.17 383	0.31 355	0.16 111	0.36 235	0.32 246	0.28 216	0.36 291	0.25 221	0.18 218	0.25 184	0.28 364	0.08 192	0.07 262	0.08 153	0.07 136	0.10 300	0.12 387

MyStereo05	0.23 276	0.12 177	0.57 403	0.21 188	0.14 280	0.25 252	0.23 363	0.48 359	0.52 458	0.31 291	0.23 148	0.25 221	0.22 262	0.30 263	0.21 282	0.07 67	0.07 262	0.09 230	0.08 211	0.08 169	0.08 216

CASS	0.21 229	0.15 314	0.32 156	0.26 416	0.11 108	0.28 301	0.19 234	0.39 263	0.30 225	0.32 314	0.34 270	0.25 221	0.24 294	0.25 184	0.20 259	0.13 414	0.08 346	0.11 360	0.09 297	0.11 348	0.11 364
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
test_5	0.23 276	0.19 388	0.38 241	0.26 416	0.18 404	0.25 252	0.29 441	0.40 274	0.37 308	0.29 243	0.40 337	0.25 221	0.22 262	0.34 289	0.18 216	0.07 67	0.05 29	0.09 230	0.09 297	0.10 300	0.10 329

dd	0.22 259	0.26 456	0.40 264	0.22 247	0.12 164	0.25 252	0.21 312	0.32 171	0.44 387	0.29 243	0.28 191	0.25 221	0.16 167	0.30 263	0.25 342	0.12 395	0.07 262	0.10 303	0.08 211	0.11 348	0.09 273

Patchmatch Stereo++	0.18 156	0.12 177	0.37 222	0.22 247	0.10 65	0.18 83	0.14 58	0.29 131	0.22 114	0.28 216	0.29 204	0.25 221	0.17 193	0.26 200	0.16 165	0.08 192	0.06 145	0.10 303	0.08 211	0.10 300	0.08 216
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
NRIStereo	0.18 156	0.11 135	0.35 190	0.23 294	0.11 108	0.24 238	0.20 281	0.29 131	0.26 169	0.26 197	0.25 169	0.25 221	0.18 218	0.34 289	0.18 216	0.07 67	0.06 145	0.09 230	0.07 136	0.09 235	0.08 216

PSM-adaLoss	0.18 156	0.12 177	0.37 222	0.22 247	0.10 65	0.18 83	0.16 111	0.29 131	0.22 114	0.28 216	0.29 204	0.25 221	0.18 218	0.24 153	0.16 165	0.08 192	0.06 145	0.10 303	0.08 211	0.10 300	0.08 216

ROB_FTStereo_v2	0.18 156	0.12 177	0.37 222	0.22 247	0.10 65	0.18 83	0.16 111	0.29 131	0.22 114	0.28 216	0.29 204	0.25 221	0.17 193	0.24 153	0.16 165	0.08 192	0.06 145	0.10 303	0.08 211	0.10 300	0.08 216

ROB_FTStereo	0.18 156	0.12 177	0.37 222	0.22 247	0.10 65	0.18 83	0.14 58	0.29 131	0.22 114	0.28 216	0.28 191	0.25 221	0.17 193	0.24 153	0.16 165	0.08 192	0.06 145	0.10 303	0.08 211	0.10 300	0.08 216

HUI-Stereo	0.18 156	0.12 177	0.37 222	0.22 247	0.10 65	0.18 83	0.14 58	0.29 131	0.22 114	0.28 216	0.28 191	0.25 221	0.17 193	0.22 134	0.16 165	0.08 192	0.06 145	0.10 303	0.08 211	0.10 300	0.08 216

DEmStereo	0.26 350	0.09 37	0.47 343	0.19 85	0.12 164	0.30 339	0.25 402	0.28 120	0.36 297	0.36 379	0.58 464	0.25 221	0.48 489	0.53 370	0.44 452	0.07 67	0.06 145	0.08 153	0.08 211	0.06 40	0.07 150

Pruner-Stereo	0.19 194	0.11 135	0.34 180	0.29 468	0.12 164	0.19 109	0.17 147	0.31 161	0.29 213	0.33 326	0.32 240	0.25 221	0.15 151	0.24 153	0.21 282	0.09 270	0.06 145	0.09 230	0.08 211	0.08 169	0.09 273

iGMRVC	0.18 156	0.12 177	0.37 222	0.22 247	0.10 65	0.18 83	0.15 82	0.29 131	0.22 114	0.28 216	0.29 204	0.25 221	0.17 193	0.27 219	0.17 195	0.08 192	0.06 145	0.10 303	0.08 211	0.10 300	0.08 216

iRAFT	0.18 156	0.12 177	0.37 222	0.22 247	0.10 65	0.18 83	0.14 58	0.29 131	0.22 114	0.28 216	0.29 204	0.25 221	0.17 193	0.26 200	0.16 165	0.08 192	0.06 145	0.10 303	0.08 211	0.10 300	0.08 216

RAFT-IKP	0.18 156	0.12 177	0.37 222	0.22 247	0.10 65	0.18 83	0.15 82	0.29 131	0.22 114	0.28 216	0.29 204	0.25 221	0.18 218	0.25 184	0.16 165	0.08 192	0.06 145	0.10 303	0.08 211	0.10 300	0.08 216

RALAANet	0.19 194	0.18 372	0.37 222	0.23 294	0.14 280	0.23 216	0.13 38	0.37 245	0.29 213	0.28 216	0.26 179	0.25 221	0.15 151	0.26 200	0.18 216	0.08 192	0.06 145	0.09 230	0.08 211	0.09 235	0.06 75

GES	0.22 259	0.12 177	0.42 297	0.20 144	0.14 280	0.27 282	0.19 234	0.49 367	0.33 258	0.30 274	0.36 291	0.25 221	0.23 276	0.29 248	0.22 302	0.10 318	0.08 346	0.08 153	0.07 136	0.10 300	0.11 364

AFF-stereo	0.18 156	0.15 314	0.32 156	0.21 188	0.10 65	0.18 83	0.18 190	0.33 185	0.27 179	0.25 185	0.37 300	0.25 221	0.17 193	0.24 153	0.15 141	0.06 24	0.05 29	0.08 153	0.08 211	0.07 107	0.05 21

rvit_0105_5	0.21 229	0.15 314	0.38 241	0.23 294	0.13 238	0.22 195	0.24 385	0.36 235	0.39 332	0.21 151	0.23 148	0.26 242	0.19 233	0.26 200	0.19 245	0.15 453	0.13 458	0.12 398	0.12 417	0.10 300	0.09 273

raft_robust	0.22 259	0.17 358	0.30 136	0.22 247	0.12 164	0.23 216	0.22 338	0.49 367	0.48 430	0.32 314	0.32 240	0.26 242	0.23 276	0.53 370	0.15 141	0.07 67	0.06 145	0.08 153	0.10 339	0.08 169	0.06 75

Sa-1000	0.22 259	0.15 314	0.35 190	0.23 294	0.13 238	0.28 301	0.23 363	0.47 347	0.39 332	0.30 274	0.50 424	0.26 242	0.19 233	0.33 283	0.16 165	0.07 67	0.06 145	0.10 303	0.11 378	0.08 169	0.06 75

GMOStereo	0.18 156	0.14 281	0.30 136	0.22 247	0.12 164	0.20 140	0.27 420	0.26 89	0.28 194	0.31 291	0.32 240	0.26 242	0.17 193	0.15 15	0.12 43	0.07 67	0.07 262	0.10 303	0.08 211	0.08 169	0.05 21

error version	0.18 156	0.14 281	0.30 136	0.22 247	0.12 164	0.20 140	0.27 420	0.26 89	0.28 194	0.31 291	0.32 240	0.26 242	0.17 193	0.15 15	0.12 43	0.07 67	0.07 262	0.10 303	0.08 211	0.08 169	0.05 21

test-v	0.18 156	0.14 281	0.30 136	0.22 247	0.12 164	0.20 140	0.27 420	0.26 89	0.28 194	0.31 291	0.32 240	0.26 242	0.17 193	0.15 15	0.12 43	0.07 67	0.07 262	0.10 303	0.08 211	0.08 169	0.05 21

LCNet	0.21 229	0.11 135	0.29 129	0.25 382	0.12 164	0.23 216	0.19 234	0.34 193	0.26 169	0.28 216	0.35 281	0.26 242	0.30 387	0.35 298	0.17 195	0.07 67	0.05 29	0.09 230	0.10 339	0.13 400	0.22 501

test-2	0.18 156	0.14 281	0.30 136	0.22 247	0.12 164	0.20 140	0.27 420	0.26 89	0.28 194	0.31 291	0.32 240	0.26 242	0.17 193	0.15 15	0.12 43	0.07 67	0.07 262	0.10 303	0.08 211	0.08 169	0.05 21

CFNet-RSSM	0.17 132	0.10 74	0.40 264	0.20 144	0.11 108	0.20 140	0.15 82	0.36 235	0.30 225	0.23 163	0.21 134	0.26 242	0.15 151	0.20 100	0.13 83	0.07 67	0.05 29	0.07 75	0.07 136	0.06 40	0.05 21

MyStereo04	0.23 276	0.12 177	0.55 396	0.22 247	0.14 280	0.25 252	0.23 363	0.49 367	0.52 458	0.28 216	0.23 148	0.27 251	0.23 276	0.30 263	0.22 302	0.07 67	0.07 262	0.09 230	0.08 211	0.08 169	0.08 216

IGEV_Zeroshot_test	0.18 156	0.10 74	0.65 438	0.20 144	0.12 164	0.19 109	0.15 82	0.34 193	0.19 67	0.28 216	0.22 144	0.27 251	0.13 116	0.23 143	0.18 216	0.07 67	0.06 145	0.08 153	0.08 211	0.07 107	0.06 75

Any-RAFT	0.17 132	0.08 8	0.31 150	0.19 85	0.10 65	0.29 322	0.16 111	0.42 300	0.30 225	0.24 177	0.27 186	0.27 251	0.16 167	0.21 119	0.12 43	0.08 192	0.05 29	0.06 22	0.05 39	0.07 107	0.06 75

RAFT-Test	0.17 132	0.10 74	0.38 241	0.19 85	0.12 164	0.25 252	0.17 147	0.33 185	0.23 132	0.23 163	0.29 204	0.27 251	0.14 136	0.20 100	0.14 117	0.07 67	0.06 145	0.07 75	0.07 136	0.06 40	0.06 75

gwcnet-sp	0.24 306	0.13 239	0.63 430	0.22 247	0.14 280	0.34 388	0.22 338	0.44 318	0.39 332	0.35 363	0.34 270	0.27 251	0.27 343	0.35 298	0.25 342	0.09 270	0.08 346	0.09 230	0.09 297	0.09 235	0.09 273

scenet	0.24 306	0.13 239	0.63 430	0.22 247	0.14 280	0.34 388	0.22 338	0.44 318	0.39 332	0.35 363	0.34 270	0.27 251	0.27 343	0.35 298	0.25 342	0.09 270	0.08 346	0.09 230	0.09 297	0.09 235	0.09 273

knoymous	0.17 132	0.09 37	0.32 156	0.17 17	0.11 108	0.21 167	0.17 147	0.32 171	0.23 132	0.23 163	0.28 191	0.27 251	0.16 167	0.23 143	0.16 165	0.09 270	0.06 145	0.09 230	0.06 80	0.09 235	0.09 273

ssnet	0.24 306	0.13 239	0.63 430	0.22 247	0.14 280	0.34 388	0.22 338	0.44 318	0.39 332	0.35 363	0.34 270	0.27 251	0.27 343	0.35 298	0.25 342	0.09 270	0.08 346	0.09 230	0.09 297	0.09 235	0.09 273

AAGNet	0.33 423	0.11 135	0.37 222	0.25 382	0.16 362	0.20 140	0.19 234	0.30 150	0.27 179	0.35 363	0.35 281	0.27 251	0.30 387	0.44 331	2.66 565	0.08 192	0.05 29	0.10 303	0.07 136	0.08 169	0.06 75

ASMatch	0.23 276	0.11 135	0.51 379	0.24 345	0.14 280	0.19 109	0.17 147	0.31 161	0.28 194	0.28 216	0.68 492	0.27 251	0.26 324	0.50 352	0.22 302	0.07 67	0.06 145	0.08 153	0.07 136	0.06 40	0.11 364

PFNet	0.23 276	0.10 74	0.57 403	0.24 345	0.14 280	0.22 195	0.19 234	0.39 263	0.33 258	0.35 363	0.32 240	0.27 251	0.19 233	0.64 431	0.22 302	0.09 270	0.05 29	0.09 230	0.07 136	0.08 169	0.07 150

GMM-Stereo	0.21 229	0.10 74	0.43 308	0.23 294	0.13 238	0.24 238	0.25 402	0.37 245	0.27 179	0.30 274	0.45 397	0.27 251	0.21 249	0.31 270	0.17 195	0.07 67	0.05 29	0.10 303	0.09 297	0.08 169	0.19 478

Gwc-CoAtRS	0.17 132	0.10 74	0.37 222	0.20 144	0.12 164	0.19 109	0.15 82	0.32 171	0.28 194	0.23 163	0.23 148	0.27 251	0.15 151	0.20 100	0.13 83	0.07 67	0.05 29	0.07 75	0.07 136	0.06 40	0.06 75

HITNet	0.20 209	0.17 358	0.43 308	0.19 85	0.08 9	0.27 282	0.14 58	0.42 300	0.30 225	0.29 243	0.32 240	0.27 251	0.21 249	0.28 232	0.25 342	0.07 67	0.05 29	0.07 75	0.06 80	0.09 235	0.06 75
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
iResNet	0.24 306	0.18 372	0.61 419	0.25 382	0.11 108	0.29 322	0.21 312	0.42 300	0.43 372	0.33 326	0.43 374	0.27 251	0.22 262	0.34 289	0.26 355	0.07 67	0.05 29	0.07 75	0.06 80	0.08 169	0.07 150

IGEV-RUCA	0.21 229	0.08 8	0.23 71	0.19 85	0.19 424	0.28 301	0.24 385	0.23 60	0.21 101	0.20 140	0.23 148	0.28 266	0.49 490	0.26 200	0.18 216	0.09 270	0.08 346	0.18 484	0.13 444	0.17 457	0.17 457

rvit_0105_3	0.23 276	0.17 358	0.40 264	0.25 382	0.15 330	0.24 238	0.28 435	0.38 251	0.41 358	0.25 185	0.25 169	0.28 266	0.21 249	0.28 232	0.20 259	0.15 453	0.13 458	0.14 445	0.15 466	0.10 300	0.09 273

test_sample4	0.24 306	0.13 239	0.43 308	0.20 144	0.12 164	0.32 364	0.21 312	0.51 394	0.34 268	0.31 291	0.37 300	0.28 266	0.23 276	0.53 370	0.21 282	0.10 318	0.07 262	0.10 303	0.09 297	0.11 348	0.10 329

xx1	0.20 209	0.14 281	0.38 241	0.23 294	0.11 108	0.31 355	0.19 234	0.35 217	0.47 420	0.17 114	0.19 106	0.28 266	0.24 294	0.28 232	0.11 11	0.08 192	0.05 29	0.10 303	0.09 297	0.09 235	0.09 273

qqq	0.20 209	0.12 177	0.31 150	0.20 144	0.11 108	0.23 216	0.19 234	0.41 286	0.27 179	0.24 177	0.28 191	0.28 266	0.24 294	0.34 289	0.22 302	0.08 192	0.07 262	0.10 303	0.09 297	0.09 235	0.09 273

x	0.19 194	0.11 135	0.29 129	0.20 144	0.11 108	0.26 272	0.18 190	0.41 286	0.29 213	0.25 185	0.29 204	0.28 266	0.24 294	0.26 200	0.23 321	0.09 270	0.07 262	0.08 153	0.07 136	0.09 235	0.08 216

CrosDoStereo	0.31 405	0.10 74	0.49 357	0.18 46	0.12 164	0.22 195	1.11 564	0.34 193	0.37 308	0.38 400	0.61 478	0.28 266	0.46 480	0.61 415	0.57 479	0.07 67	0.06 145	0.08 153	0.08 211	0.07 107	0.07 150

PSM-AAD	0.25 334	0.10 74	0.30 136	0.24 345	0.12 164	0.26 272	0.38 493	0.34 193	0.28 194	0.35 363	0.39 327	0.28 266	0.79 528	0.30 263	0.16 165	0.07 67	0.06 145	0.12 398	0.11 378	0.08 169	0.21 496

DeepStereo_LL	0.31 405	0.10 74	0.49 357	0.18 46	0.12 164	0.22 195	1.11 564	0.34 193	0.37 308	0.38 400	0.61 478	0.28 266	0.46 480	0.61 415	0.57 479	0.07 67	0.06 145	0.08 153	0.08 211	0.07 107	0.07 150

ARAFT	0.24 306	0.21 414	0.78 466	0.22 247	0.12 164	0.29 322	0.24 385	0.43 312	0.32 246	0.33 326	0.28 191	0.28 266	0.19 233	0.49 348	0.18 216	0.07 67	0.06 145	0.12 398	0.11 378	0.09 235	0.06 75

rvit_stereo_0075_2	0.24 306	0.17 358	0.50 368	0.26 416	0.22 465	0.22 195	0.15 82	0.40 274	0.35 284	0.27 206	0.37 300	0.29 276	0.20 242	0.28 232	0.19 245	0.17 479	0.12 446	0.19 492	0.12 417	0.13 400	0.13 403

GCST	0.47 490	0.60 534	0.57 403	1.04 557	0.48 532	0.38 421	0.11 14	0.40 274	0.32 246	0.41 434	0.34 270	0.29 276	0.17 193	0.46 337	0.19 245	0.69 549	0.42 542	0.79 551	0.62 553	0.62 540	0.46 540

test_sample5	0.24 306	0.13 239	0.42 297	0.21 188	0.12 164	0.30 339	0.21 312	0.50 377	0.34 268	0.32 314	0.41 345	0.29 276	0.23 276	0.55 378	0.21 282	0.10 318	0.07 262	0.10 303	0.09 297	0.11 348	0.10 329

test_sample3	0.23 276	0.12 177	0.43 308	0.19 85	0.12 164	0.32 364	0.20 281	0.50 377	0.34 268	0.31 291	0.33 261	0.29 276	0.22 262	0.53 370	0.22 302	0.10 318	0.07 262	0.09 230	0.08 211	0.10 300	0.10 329

test_sample1	0.20 209	0.10 74	0.28 119	0.19 85	0.12 164	0.28 301	0.19 234	0.41 286	0.25 160	0.26 197	0.31 231	0.29 276	0.26 324	0.44 331	0.21 282	0.09 270	0.07 262	0.08 153	0.07 136	0.09 235	0.09 273

CoDeX	0.23 276	0.12 177	0.46 335	0.21 188	0.14 280	0.29 322	0.21 312	0.53 422	0.41 358	0.29 243	0.35 281	0.29 276	0.22 262	0.48 343	0.19 245	0.09 270	0.06 145	0.08 153	0.07 136	0.08 169	0.07 150

mmm	0.21 229	0.12 177	0.31 150	0.22 247	0.12 164	0.28 301	0.21 312	0.41 286	0.27 179	0.29 243	0.38 314	0.29 276	0.24 294	0.29 248	0.22 302	0.09 270	0.07 262	0.11 360	0.09 297	0.10 300	0.09 273

DualNet	0.24 306	0.13 239	0.42 297	0.21 188	0.12 164	0.30 339	0.21 312	0.50 377	0.34 268	0.33 326	0.43 374	0.29 276	0.23 276	0.55 378	0.21 282	0.10 318	0.07 262	0.10 303	0.09 297	0.11 348	0.10 329

RAFT_CTSACE	0.21 229	0.16 339	0.41 287	0.25 382	0.15 330	0.22 195	0.24 385	0.32 171	0.28 194	0.33 326	0.51 430	0.29 276	0.17 193	0.32 276	0.13 83	0.06 24	0.07 262	0.09 230	0.08 211	0.08 169	0.06 75

SST-Stereo	0.21 229	0.10 74	0.37 222	0.24 345	0.13 238	0.19 109	0.17 147	0.31 161	0.24 147	0.34 346	0.33 261	0.29 276	0.25 315	0.56 389	0.17 195	0.08 192	0.05 29	0.10 303	0.08 211	0.09 235	0.07 150

IRAFT_RVC	0.22 259	0.12 177	0.39 256	0.26 416	0.11 108	0.18 83	0.24 385	0.40 274	0.37 308	0.31 291	0.30 217	0.29 276	0.24 294	0.55 378	0.22 302	0.08 192	0.06 145	0.10 303	0.08 211	0.08 169	0.07 150

cross-raft	0.17 132	0.12 177	0.41 287	0.23 294	0.10 65	0.20 140	0.24 385	0.33 185	0.23 132	0.23 163	0.28 191	0.29 276	0.15 151	0.17 44	0.15 141	0.06 24	0.05 29	0.07 75	0.07 136	0.06 40	0.05 21

LMCR-Stereo	0.26 350	0.18 372	0.49 357	0.28 465	0.14 280	0.36 408	0.23 363	0.54 429	0.34 268	0.39 415	0.40 337	0.29 276	0.29 374	0.37 306	0.27 360	0.11 357	0.07 262	0.09 230	0.07 136	0.13 400	0.09 273

111	0.20 209	0.17 358	0.40 264	0.18 46	0.09 26	0.24 238	0.17 147	0.41 286	0.45 398	0.23 163	0.29 204	0.29 276	0.21 249	0.24 153	0.18 216	0.07 67	0.05 29	0.07 75	0.06 80	0.07 107	0.08 216

test_xeample	0.34 431	0.10 74	0.29 129	0.19 85	0.11 108	0.33 375	0.23 363	0.55 439	0.38 322	0.32 314	0.45 397	0.29 276	0.26 324	0.57 393	2.24 563	0.10 318	0.07 262	0.09 230	0.08 211	0.09 235	0.09 273

FENet	0.21 229	0.11 135	0.45 327	0.21 188	0.12 164	0.26 272	0.17 147	0.41 286	0.35 284	0.30 274	0.31 231	0.29 276	0.23 276	0.26 200	0.23 321	0.09 270	0.06 145	0.09 230	0.09 297	0.09 235	0.09 273

test_sample6	0.25 334	0.13 239	0.41 287	0.21 188	0.11 108	0.30 339	0.22 338	0.51 394	0.35 284	0.33 326	0.43 374	0.30 292	0.24 294	0.57 393	0.22 302	0.10 318	0.07 262	0.10 303	0.10 339	0.11 348	0.10 329

test_sample2	0.21 229	0.10 74	0.28 119	0.19 85	0.11 108	0.27 282	0.21 312	0.43 312	0.29 213	0.26 197	0.31 231	0.30 292	0.24 294	0.45 334	0.18 216	0.09 270	0.07 262	0.08 153	0.07 136	0.09 235	0.09 273

gcap-zeroshot	0.17 132	0.11 135	0.36 210	0.20 144	0.12 164	0.26 272	0.16 111	0.30 150	0.22 114	0.26 197	0.20 122	0.30 292	0.14 136	0.20 100	0.13 83	0.07 67	0.06 145	0.07 75	0.07 136	0.06 40	0.06 75

ttt	0.29 389	0.12 177	0.34 180	0.21 188	0.13 238	0.29 322	0.20 281	0.56 454	0.47 420	0.31 291	0.44 385	0.30 292	0.22 262	0.65 437	0.85 515	0.13 414	0.10 405	0.10 303	0.10 339	0.11 348	0.11 364

GwcNet-ADL	0.22 259	0.14 281	0.58 408	0.24 345	0.13 238	0.22 195	0.23 363	0.49 367	0.40 348	0.27 206	0.29 204	0.30 292	0.20 242	0.26 200	0.23 321	0.09 270	0.07 262	0.07 75	0.07 136	0.09 235	0.09 273

FTStereo	0.28 378	0.10 74	0.43 308	0.23 294	0.13 238	0.21 167	0.53 529	0.34 193	0.26 169	0.38 400	0.95 522	0.30 292	0.56 502	0.32 276	0.18 216	0.08 192	0.06 145	0.09 230	0.08 211	0.07 107	0.19 478

RAFT_R40	0.21 229	0.10 74	0.37 222	0.24 345	0.13 238	0.18 83	0.18 190	0.31 161	0.29 213	0.33 326	0.33 261	0.30 292	0.24 294	0.55 378	0.18 216	0.08 192	0.05 29	0.10 303	0.08 211	0.08 169	0.07 150

GrayStereo	0.25 334	0.09 37	0.32 156	0.26 416	0.13 238	0.23 216	0.47 519	0.34 193	0.30 225	0.39 415	0.47 414	0.30 292	0.79 528	0.29 248	0.16 165	0.07 67	0.06 145	0.08 153	0.09 297	0.07 107	0.13 403

222	0.41 470	0.10 74	0.29 129	0.19 85	0.11 108	0.36 408	0.20 281	0.57 464	0.39 332	0.35 363	0.44 385	0.30 292	0.27 343	0.55 378	3.56 568	0.11 357	0.07 262	0.08 153	0.08 211	0.09 235	0.09 273

RAFT + AFF	0.27 358	0.23 436	0.50 368	0.25 382	0.17 383	0.30 339	0.33 473	0.52 411	0.40 348	0.28 216	0.30 217	0.30 292	0.31 403	0.62 423	0.24 332	0.09 270	0.10 405	0.11 360	0.10 339	0.11 348	0.11 364

FADNet_RVC	0.30 398	0.28 466	0.83 482	0.23 294	0.15 330	0.30 339	0.17 147	0.49 367	0.37 308	0.30 274	0.38 314	0.30 292	0.27 343	0.52 363	0.31 391	0.14 440	0.14 468	0.14 445	0.16 478	0.21 489	0.23 508

rvit_105_1	0.27 358	0.19 388	0.46 335	0.27 444	0.19 424	0.30 339	0.35 479	0.44 318	0.51 451	0.31 291	0.31 231	0.31 303	0.26 324	0.35 298	0.25 342	0.15 453	0.14 468	0.15 459	0.17 487	0.11 348	0.10 329

SMFormer	0.25 334	0.12 177	0.40 264	0.19 85	0.10 65	0.27 282	0.19 234	0.51 394	0.45 398	0.34 346	0.41 345	0.31 303	0.26 324	0.58 400	0.28 364	0.10 318	0.07 262	0.08 153	0.08 211	0.09 235	0.09 273

tta	0.24 306	0.12 177	0.40 264	0.19 85	0.10 65	0.27 282	0.19 234	0.51 394	0.45 398	0.34 346	0.41 345	0.31 303	0.26 324	0.58 400	0.28 364	0.10 318	0.07 262	0.08 153	0.08 211	0.08 169	0.07 150

qqq1	0.24 306	0.12 177	0.40 264	0.19 85	0.10 65	0.27 282	0.19 234	0.51 394	0.45 398	0.34 346	0.41 345	0.31 303	0.26 324	0.58 400	0.16 165	0.10 318	0.07 262	0.07 75	0.06 80	0.08 169	0.07 150

fff1	0.24 306	0.12 177	0.40 264	0.19 85	0.10 65	0.27 282	0.19 234	0.51 394	0.45 398	0.34 346	0.41 345	0.31 303	0.26 324	0.58 400	0.16 165	0.10 318	0.07 262	0.07 75	0.06 80	0.08 169	0.07 150

MyStereo06	0.20 209	0.12 177	0.57 403	0.21 188	0.14 280	0.25 252	0.23 363	0.40 274	0.21 101	0.30 274	0.24 161	0.31 303	0.18 218	0.22 134	0.18 216	0.07 67	0.07 262	0.09 230	0.08 211	0.08 169	0.08 216

XX-Stereo	0.21 229	0.10 74	0.83 482	0.26 416	0.17 383	0.23 216	0.13 38	0.40 274	0.18 54	0.20 140	0.41 345	0.31 303	0.10 39	0.32 276	0.12 43	0.08 192	0.06 145	0.08 153	0.08 211	0.07 107	0.05 21

BEATNet_4x	0.22 259	0.18 372	0.47 343	0.22 247	0.10 65	0.28 301	0.14 58	0.46 339	0.32 246	0.31 291	0.34 270	0.31 303	0.25 315	0.31 270	0.29 376	0.08 192	0.06 145	0.08 153	0.06 80	0.10 300	0.08 216

MLCV	0.22 259	0.16 339	0.44 316	0.21 188	0.08 9	0.29 322	0.19 234	0.38 251	0.37 308	0.38 400	0.44 385	0.31 303	0.21 249	0.41 322	0.24 332	0.07 67	0.05 29	0.06 22	0.05 39	0.07 107	0.06 75

BUS	0.23 276	0.12 177	0.28 119	0.25 382	0.14 280	0.43 453	0.17 147	0.56 454	0.34 268	0.34 346	0.35 281	0.32 312	0.20 242	0.26 200	0.21 282	0.10 318	0.07 262	0.11 360	0.10 339	0.09 235	0.09 273

IER	0.23 276	0.12 177	0.39 256	0.20 144	0.14 280	0.31 355	0.19 234	0.42 300	0.36 297	0.33 326	0.40 337	0.32 312	0.33 413	0.29 248	0.22 302	0.09 270	0.07 262	0.08 153	0.08 211	0.09 235	0.08 216

NINENet	0.25 334	0.15 314	0.37 222	0.23 294	0.16 362	0.43 453	0.17 147	0.60 486	0.46 415	0.32 314	0.37 300	0.32 312	0.20 242	0.42 325	0.21 282	0.10 318	0.10 405	0.12 398	0.08 211	0.11 348	0.10 329

AASNet	0.27 358	0.19 388	0.49 357	0.26 416	0.17 383	0.34 388	0.20 281	0.62 498	0.48 430	0.35 363	0.40 337	0.32 312	0.25 315	0.28 232	0.34 408	0.11 357	0.09 380	0.10 303	0.08 211	0.13 400	0.11 364

GANet-ADL	0.21 229	0.12 177	0.45 327	0.23 294	0.14 280	0.29 322	0.19 234	0.46 339	0.35 284	0.25 185	0.32 240	0.32 312	0.19 233	0.24 153	0.20 259	0.10 318	0.07 262	0.07 75	0.06 80	0.09 235	0.10 329

HCRNet	0.24 306	0.25 445	0.33 171	0.34 497	0.16 362	0.27 282	0.18 190	0.43 312	0.35 284	0.30 274	0.35 281	0.32 312	0.22 262	0.44 331	0.20 259	0.13 414	0.08 346	0.13 419	0.11 378	0.10 300	0.09 273

FINET	0.34 431	0.27 463	0.80 475	0.24 345	0.24 486	0.36 408	0.34 475	0.54 429	0.72 509	0.39 415	0.47 414	0.32 312	0.30 387	0.51 357	0.32 396	0.19 496	0.17 497	0.13 419	0.12 417	0.18 471	0.16 445

ITSA-stereo	0.25 334	0.15 314	0.33 171	0.23 294	0.11 108	0.27 282	0.18 190	0.56 454	0.59 480	0.31 291	0.32 240	0.33 319	0.28 359	0.49 348	0.30 384	0.11 357	0.08 346	0.11 360	0.10 339	0.11 348	0.13 403

riskmin	0.18 156	0.09 37	0.34 180	0.18 46	0.12 164	0.24 238	0.16 111	0.34 193	0.28 194	0.21 151	0.23 148	0.33 319	0.24 294	0.23 143	0.17 195	0.09 270	0.06 145	0.09 230	0.06 80	0.10 300	0.10 329

HBP-ISP	0.33 423	0.30 480	0.72 459	0.22 247	0.16 362	0.32 364	0.22 338	0.54 429	0.44 387	0.41 434	0.49 422	0.33 319	0.38 443	0.73 462	0.25 342	0.18 490	0.19 507	0.24 507	0.20 498	0.16 440	0.13 403

IIG-Stereo	0.23 276	0.13 239	0.35 190	0.29 468	0.12 164	0.23 216	0.14 58	0.38 251	0.31 237	0.34 346	0.37 300	0.33 319	0.21 249	0.70 452	0.26 355	0.08 192	0.06 145	0.09 230	0.07 136	0.07 107	0.06 75

DMCA	0.22 259	0.14 281	0.36 210	0.22 247	0.14 280	0.27 282	0.20 281	0.43 312	0.38 322	0.31 291	0.32 240	0.33 319	0.24 294	0.24 153	0.28 364	0.11 357	0.08 346	0.10 303	0.08 211	0.10 300	0.11 364

FADNet-RVC-Resample	0.29 389	0.25 445	0.93 502	0.26 416	0.16 362	0.32 364	0.21 312	0.47 347	0.39 332	0.35 363	0.38 314	0.33 319	0.27 343	0.53 370	0.24 332	0.10 318	0.10 405	0.14 445	0.13 444	0.13 400	0.16 445

SuperB	0.49 496	0.28 466	2.23 553	0.23 294	0.15 330	0.41 438	0.32 463	0.47 347	0.82 521	0.43 450	0.50 424	0.33 319	0.45 474	0.68 447	1.08 529	0.10 318	0.07 262	0.09 230	0.08 211	0.98 560	0.14 424

AIO-Stereo-zeroshot1	0.25 334	0.14 281	0.95 505	0.21 188	0.27 500	0.20 140	0.19 234	0.48 359	0.25 160	0.26 197	0.55 452	0.34 326	0.18 218	0.25 184	0.17 195	0.07 67	0.06 145	0.08 153	0.12 417	0.12 385	0.12 387

ffm	0.22 259	0.12 177	0.42 297	0.20 144	0.13 238	0.28 301	0.20 281	0.35 217	0.44 387	0.30 274	0.42 361	0.34 326	0.23 276	0.27 219	0.11 11	0.08 192	0.05 29	0.11 360	0.10 339	0.08 169	0.08 216

ff1	0.29 389	0.12 177	0.42 297	0.20 144	0.13 238	0.28 301	0.20 281	0.35 217	0.44 387	0.30 274	0.42 361	0.34 326	0.23 276	0.81 493	1.08 529	0.08 192	0.05 29	0.11 360	0.10 339	0.08 169	0.08 216

mmx	0.31 405	0.12 177	0.42 297	0.20 144	0.13 238	0.28 301	0.20 281	0.55 439	0.45 398	0.30 274	0.42 361	0.34 326	0.23 276	0.81 493	1.08 529	0.10 318	0.07 262	0.11 360	0.10 339	0.11 348	0.10 329

xxx	0.31 405	0.12 177	0.42 297	0.20 144	0.13 238	0.28 301	0.20 281	0.55 439	0.45 398	0.30 274	0.42 361	0.34 326	0.23 276	0.81 493	1.08 529	0.10 318	0.07 262	0.11 360	0.10 339	0.11 348	0.10 329

HH	0.18 156	0.12 177	0.55 396	0.22 247	0.12 164	0.18 83	0.18 190	0.34 193	0.19 67	0.20 140	0.24 161	0.34 326	0.18 218	0.29 248	0.12 43	0.07 67	0.05 29	0.07 75	0.07 136	0.07 107	0.06 75

HanStereo	0.18 156	0.12 177	0.55 396	0.22 247	0.12 164	0.18 83	0.18 190	0.34 193	0.19 67	0.20 140	0.24 161	0.34 326	0.18 218	0.29 248	0.12 43	0.07 67	0.05 29	0.07 75	0.07 136	0.07 107	0.06 75

iRaft-Stereo_5w	0.23 276	0.18 372	0.44 316	0.22 247	0.13 238	0.19 109	0.19 234	0.37 245	0.32 246	0.28 216	0.37 300	0.34 326	0.23 276	0.65 437	0.27 360	0.06 24	0.06 145	0.08 153	0.07 136	0.09 235	0.08 216

DAS	0.27 358	0.12 177	0.42 297	0.24 345	0.18 404	0.29 322	0.24 385	0.45 328	0.45 398	0.41 434	0.44 385	0.34 326	0.29 374	0.75 471	0.21 282	0.09 270	0.07 262	0.09 230	0.07 136	0.09 235	0.09 273

SepStereo	0.26 350	0.12 177	0.42 297	0.24 345	0.18 404	0.29 322	0.24 385	0.45 328	0.45 398	0.41 434	0.44 385	0.34 326	0.29 374	0.64 431	0.21 282	0.09 270	0.07 262	0.09 230	0.07 136	0.09 235	0.09 273

OMP-Stereo	0.23 276	0.14 281	0.35 190	0.29 468	0.13 238	0.21 167	0.16 111	0.37 245	0.33 258	0.34 346	0.30 217	0.34 326	0.19 233	0.70 452	0.24 332	0.07 67	0.06 145	0.09 230	0.07 136	0.07 107	0.06 75

KYRaft	0.22 259	0.10 74	0.30 136	0.23 294	0.12 164	0.23 216	0.23 363	0.35 217	0.24 147	0.35 363	0.54 448	0.34 326	0.26 324	0.29 248	0.15 141	0.07 67	0.05 29	0.09 230	0.10 339	0.08 169	0.31 525

THIR-Stereo	0.29 389	0.12 177	0.41 287	0.19 85	0.11 108	0.28 301	0.72 542	0.32 171	0.35 284	0.37 385	0.65 486	0.34 326	0.50 492	0.57 393	0.45 455	0.07 67	0.06 145	0.08 153	0.09 297	0.07 107	0.07 150

GEStereo_RVC	0.27 358	0.20 400	0.44 316	0.27 444	0.16 362	0.33 375	0.25 402	0.56 454	0.54 465	0.34 346	0.38 314	0.34 326	0.25 315	0.51 357	0.28 364	0.12 395	0.08 346	0.09 230	0.08 211	0.11 348	0.11 364

ICVP	0.23 276	0.13 239	0.44 316	0.26 416	0.14 280	0.29 322	0.25 402	0.45 328	0.33 258	0.29 243	0.43 374	0.35 340	0.25 315	0.26 200	0.23 321	0.12 395	0.09 380	0.09 230	0.08 211	0.09 235	0.10 329
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
pcwnet_v2	0.32 414	0.15 314	1.26 533	0.23 294	0.18 404	0.32 364	0.18 190	0.59 478	0.60 484	0.36 379	0.45 397	0.35 340	0.29 374	0.36 303	0.25 342	0.14 440	0.11 429	0.12 398	0.11 378	0.14 418	0.15 436

ADCRef	0.38 457	0.24 440	0.88 494	0.26 416	0.21 449	0.49 480	0.27 420	0.52 411	0.48 430	0.50 478	0.58 464	0.35 340	0.47 483	0.48 343	1.29 544	0.09 270	0.08 346	0.12 398	0.12 417	0.11 348	0.11 364

AdaStereo	0.24 306	0.16 339	0.37 222	0.24 345	0.12 164	0.32 364	0.17 147	0.54 429	0.42 365	0.33 326	0.38 314	0.35 340	0.21 249	0.30 263	0.22 302	0.14 440	0.06 145	0.13 419	0.08 211	0.11 348	0.08 216
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.
PS-NSSS	0.32 414	0.30 480	0.46 335	0.23 294	0.17 383	0.33 375	0.24 385	0.57 464	0.41 358	0.37 385	0.52 438	0.35 340	0.30 387	0.80 490	0.30 384	0.17 479	0.14 468	0.21 498	0.15 466	0.15 432	0.13 403

HI	0.20 209	0.13 239	0.33 171	0.18 46	0.15 330	0.17 63	0.16 111	0.34 193	0.21 101	0.37 385	0.39 327	0.36 345	0.24 294	0.29 248	0.21 282	0.06 24	0.05 29	0.08 153	0.09 297	0.09 235	0.07 150

CoSv	0.20 209	0.13 239	0.33 171	0.18 46	0.15 330	0.17 63	0.16 111	0.34 193	0.21 101	0.37 385	0.39 327	0.36 345	0.24 294	0.29 248	0.21 282	0.06 24	0.05 29	0.08 153	0.09 297	0.09 235	0.07 150

STrans-v2	0.24 306	0.13 239	0.54 390	0.21 188	0.12 164	0.23 216	0.21 312	0.47 347	0.28 194	0.31 291	0.42 361	0.36 345	0.35 426	0.62 423	0.23 321	0.07 67	0.05 29	0.08 153	0.07 136	0.06 40	0.06 75

TransformOpticalFlow	0.24 306	0.13 239	0.56 400	0.23 294	0.11 108	0.21 167	0.19 234	0.40 274	0.32 246	0.30 274	0.43 374	0.36 345	0.31 403	0.61 415	0.20 259	0.07 67	0.05 29	0.08 153	0.07 136	0.06 40	0.07 150

MMNet	0.27 358	0.14 281	0.49 357	0.24 345	0.17 383	0.47 469	0.22 338	0.45 328	0.51 451	0.39 415	0.41 345	0.36 345	0.33 413	0.39 313	0.34 408	0.08 192	0.07 262	0.09 230	0.09 297	0.10 300	0.08 216

PWCDC_ROB	0.38 457	0.30 480	0.60 416	0.33 495	0.20 441	0.42 445	0.19 234	0.58 473	0.89 530	0.42 444	1.26 537	0.36 345	0.34 422	0.50 352	0.38 421	0.18 490	0.11 429	0.11 360	0.09 297	0.19 478	0.13 403

DualNet (step1)	0.28 378	0.19 388	0.50 368	0.18 46	0.16 362	0.34 388	0.20 281	0.51 394	0.38 322	0.37 385	0.34 270	0.37 351	0.30 387	0.39 313	0.23 321	0.23 504	0.09 380	0.28 516	0.24 513	0.18 471	0.16 445

test_sample9	0.42 473	0.19 388	0.50 368	0.18 46	0.16 362	0.34 388	0.20 281	0.51 394	0.38 322	0.37 385	0.34 270	0.37 351	0.30 387	0.66 442	0.91 519	0.23 504	1.82 569	0.28 516	0.24 513	0.18 471	0.16 445

test_sample7	0.25 334	0.15 314	0.35 190	0.20 144	0.14 280	0.28 301	0.21 312	0.51 394	0.38 322	0.37 385	0.34 270	0.37 351	0.30 387	0.39 313	0.23 321	0.14 440	0.09 380	0.13 419	0.12 417	0.13 400	0.12 387

PCWNet_CMD	0.23 276	0.13 239	0.48 352	0.20 144	0.13 238	0.28 301	0.16 111	0.46 339	0.46 415	0.29 243	0.36 291	0.37 351	0.24 294	0.28 232	0.20 259	0.09 270	0.06 145	0.10 303	0.08 211	0.11 348	0.09 273

delet	0.27 358	0.14 281	0.40 264	0.23 294	0.19 424	0.41 438	0.29 441	0.49 367	0.48 430	0.33 326	0.41 345	0.37 351	0.30 387	0.48 343	0.34 408	0.09 270	0.09 380	0.11 360	0.12 417	0.08 169	0.08 216

UPFNet	0.25 334	0.12 177	0.38 241	0.24 345	0.19 424	0.37 413	0.28 435	0.48 359	0.38 322	0.34 346	0.37 300	0.37 351	0.28 359	0.39 313	0.33 403	0.10 318	0.09 380	0.10 303	0.10 339	0.10 300	0.08 216

MSMDNet	0.23 276	0.13 239	0.48 352	0.20 144	0.13 238	0.28 301	0.16 111	0.46 339	0.46 415	0.29 243	0.36 291	0.37 351	0.24 294	0.28 232	0.20 259	0.09 270	0.06 145	0.09 230	0.08 211	0.11 348	0.09 273

iResNet_ROB	0.25 334	0.19 388	0.40 264	0.20 144	0.12 164	0.30 339	0.16 111	0.55 439	0.53 462	0.38 400	0.43 374	0.37 351	0.26 324	0.38 311	0.22 302	0.08 192	0.06 145	0.06 22	0.04 1	0.09 235	0.09 273

DispNO	0.27 358	0.18 372	0.62 427	0.23 294	0.17 383	0.25 252	0.22 338	0.45 328	0.41 358	0.32 314	0.39 327	0.38 359	0.27 343	0.77 482	0.27 360	0.09 270	0.07 262	0.10 303	0.10 339	0.08 169	0.08 216

SDNR	0.42 473	0.21 414	0.82 480	0.21 188	0.18 404	1.27 550	0.17 147	0.50 377	0.49 439	0.42 444	0.81 510	0.38 359	0.27 343	1.19 536	0.38 421	0.23 504	0.24 524	0.17 476	0.13 444	0.17 457	0.20 488

BSDual-CNN	0.23 276	0.12 177	0.28 119	0.25 382	0.14 280	0.35 403	0.21 312	0.56 454	0.34 268	0.34 346	0.35 281	0.38 359	0.24 294	0.26 200	0.21 282	0.10 318	0.07 262	0.11 360	0.10 339	0.09 235	0.09 273

psmg	0.23 276	0.12 177	0.28 119	0.21 188	0.14 280	0.35 403	0.23 363	0.51 394	0.34 268	0.35 363	0.38 314	0.38 359	0.24 294	0.26 200	0.21 282	0.10 318	0.08 346	0.10 303	0.10 339	0.09 235	0.08 216

RAFT	0.21 229	0.17 358	0.32 156	0.24 345	0.12 164	0.25 252	0.27 420	0.35 217	0.28 194	0.33 326	0.33 261	0.38 359	0.22 262	0.29 248	0.17 195	0.08 192	0.08 346	0.11 360	0.10 339	0.10 300	0.06 75

CFNet_pseudo	0.23 276	0.13 239	0.47 343	0.19 85	0.13 238	0.26 272	0.16 111	0.44 318	0.44 387	0.29 243	0.37 300	0.38 359	0.23 276	0.29 248	0.21 282	0.09 270	0.06 145	0.11 360	0.08 211	0.11 348	0.09 273

xxxx	0.34 431	0.10 74	0.29 129	0.19 85	0.11 108	0.37 413	0.20 281	0.58 473	0.38 322	0.29 243	0.42 361	0.38 359	0.24 294	0.46 337	2.20 561	0.11 357	0.07 262	0.09 230	0.08 211	0.09 235	0.09 273

ACVNet	0.23 276	0.13 239	0.35 190	0.18 46	0.15 330	0.27 282	0.23 363	0.39 263	0.44 387	0.28 216	0.41 345	0.38 359	0.26 324	0.27 219	0.32 396	0.08 192	0.07 262	0.08 153	0.07 136	0.10 300	0.07 150

acv_ft	0.25 334	0.13 239	0.40 264	0.23 294	0.19 424	0.34 388	0.21 312	0.45 328	0.44 387	0.38 400	0.41 345	0.38 359	0.27 343	0.27 219	0.35 412	0.08 192	0.07 262	0.08 153	0.07 136	0.11 348	0.07 150

PSMNet-RSSM	0.24 306	0.15 314	0.36 210	0.21 188	0.14 280	0.25 252	0.20 281	0.48 359	0.37 308	0.30 274	0.44 385	0.38 359	0.26 324	0.52 363	0.22 302	0.12 395	0.07 262	0.11 360	0.13 444	0.10 300	0.09 273

CFNet	0.27 358	0.20 400	0.44 316	0.22 247	0.14 280	0.33 375	0.14 58	0.51 394	0.45 398	0.30 274	0.40 337	0.38 359	0.27 343	0.76 476	0.25 342	0.09 270	0.07 262	0.11 360	0.11 378	0.11 348	0.08 216

ccs_rob	0.23 276	0.13 239	0.47 343	0.20 144	0.13 238	0.26 272	0.17 147	0.44 318	0.44 387	0.29 243	0.37 300	0.38 359	0.23 276	0.29 248	0.21 282	0.09 270	0.06 145	0.11 360	0.08 211	0.11 348	0.09 273

z-ln-s-r	0.32 414	0.21 414	0.82 480	0.23 294	0.14 280	0.30 339	0.26 414	0.43 312	0.50 447	0.32 314	0.60 471	0.39 371	0.29 374	0.73 462	0.66 499	0.08 192	0.06 145	0.08 153	0.07 136	0.10 300	0.08 216

AIO-Stereo-zeroshot	0.23 276	0.13 239	0.83 482	0.20 144	0.21 449	0.23 216	0.17 147	0.48 359	0.27 179	0.23 163	0.29 204	0.39 371	0.23 276	0.25 184	0.15 141	0.08 192	0.06 145	0.08 153	0.11 378	0.11 348	0.10 329

1111x	0.32 414	0.11 135	0.40 264	0.22 247	0.11 108	0.32 364	0.26 414	0.59 478	0.43 372	0.31 291	0.41 345	0.39 371	0.28 359	0.76 476	1.37 545	0.09 270	0.08 346	0.09 230	0.10 339	0.09 235	0.08 216

CFNet_ucs	0.24 306	0.13 239	0.50 368	0.20 144	0.15 330	0.28 301	0.17 147	0.49 367	0.45 398	0.32 314	0.42 361	0.39 371	0.22 262	0.31 270	0.21 282	0.11 357	0.08 346	0.12 398	0.09 297	0.12 385	0.11 364

ToySt	0.24 306	0.16 339	0.48 352	0.21 188	0.13 238	0.29 322	0.29 441	0.39 263	0.39 332	0.27 206	0.35 281	0.39 371	0.31 403	0.31 270	0.29 376	0.08 192	0.09 380	0.10 303	0.11 378	0.11 348	0.10 329

anonymousa	0.23 276	0.11 135	0.50 368	0.21 188	0.16 362	0.31 355	0.20 281	0.36 235	0.35 284	0.32 314	0.50 424	0.39 371	0.26 324	0.22 134	0.20 259	0.08 192	0.06 145	0.09 230	0.11 378	0.07 107	0.08 216

GANet-RSSM	0.24 306	0.14 281	0.36 210	0.21 188	0.14 280	0.27 282	0.21 312	0.45 328	0.33 258	0.29 243	0.39 327	0.39 371	0.28 359	0.58 400	0.23 321	0.11 357	0.07 262	0.09 230	0.09 297	0.10 300	0.09 273

DSFCA	0.27 358	0.13 239	0.36 210	0.20 144	0.17 383	0.38 421	0.31 457	0.47 347	0.43 372	0.43 450	0.37 300	0.39 371	0.29 374	0.52 363	0.32 396	0.12 395	0.10 405	0.10 303	0.11 378	0.11 348	0.10 329

DMCA-RVC	0.27 358	0.21 414	0.61 419	0.28 465	0.17 383	0.29 322	0.21 312	0.42 300	0.35 284	0.40 425	0.37 300	0.39 371	0.36 430	0.43 327	0.30 384	0.13 414	0.10 405	0.15 459	0.11 378	0.13 400	0.10 329

DeepPrunerF	0.44 484	0.29 473	1.29 536	0.33 495	0.30 513	0.35 403	0.36 483	0.62 498	1.15 548	0.40 425	0.44 385	0.39 371	0.41 457	0.80 490	0.52 475	0.18 490	0.14 468	0.23 505	0.21 501	0.17 457	0.17 457

TDLM	0.30 398	0.21 414	0.38 241	0.28 465	0.15 330	0.33 375	0.32 463	0.52 411	0.47 420	0.38 400	0.43 374	0.39 371	0.29 374	0.91 511	0.28 364	0.14 440	0.08 346	0.13 419	0.11 378	0.12 385	0.10 329

UCFNet_RVC	0.24 306	0.16 339	0.34 180	0.18 46	0.15 330	0.33 375	0.16 111	0.46 339	0.35 284	0.29 243	0.35 281	0.39 371	0.25 315	0.34 289	0.22 302	0.13 414	0.08 346	0.13 419	0.14 457	0.13 400	0.12 387

DeepPruner_ROB	0.26 350	0.19 388	0.44 316	0.21 188	0.16 362	0.30 339	0.21 312	0.52 411	0.32 246	0.35 363	0.38 314	0.39 371	0.26 324	0.42 325	0.24 332	0.15 453	0.11 429	0.11 360	0.11 378	0.14 418	0.13 403

iResNetv2_ROB	0.27 358	0.26 456	0.72 459	0.23 294	0.13 238	0.29 322	0.18 190	0.52 411	0.49 439	0.37 385	0.45 397	0.39 371	0.25 315	0.34 289	0.20 259	0.08 192	0.06 145	0.07 75	0.05 39	0.12 385	0.09 273

xyz-stereo	1.40 552	0.10 74	17.09 582	0.18 46	0.07 1	4.78 569	0.18 190	0.29 131	0.34 268	0.36 379	2.81 566	0.40 385	0.29 374	0.56 389	0.24 332	0.07 67	0.05 29	0.09 230	0.06 80	0.06 40	0.05 21

G2L-Stereo_test	0.24 306	0.16 339	0.38 241	0.19 85	0.13 238	0.27 282	0.24 385	0.49 367	0.38 322	0.37 385	0.37 300	0.40 385	0.24 294	0.52 363	0.28 364	0.08 192	0.06 145	0.06 22	0.06 80	0.09 235	0.08 216

G2L-Stereo	0.25 334	0.16 339	0.47 343	0.22 247	0.14 280	0.25 252	0.18 190	0.46 339	0.35 284	0.33 326	0.37 300	0.40 385	0.22 262	0.60 408	0.30 384	0.10 318	0.09 380	0.10 303	0.08 211	0.09 235	0.09 273

TCMNet	0.33 423	0.23 436	0.72 459	0.29 468	0.30 513	0.40 434	0.28 435	0.50 377	0.47 420	0.37 385	0.45 397	0.40 385	0.29 374	0.60 408	0.39 429	0.14 440	0.13 458	0.15 459	0.14 457	0.17 457	0.15 436

GMStereo_Zeroshot	0.24 306	0.21 414	0.45 327	0.26 416	0.13 238	0.28 301	0.15 82	0.39 263	0.35 284	0.37 385	0.43 374	0.40 385	0.17 193	0.34 289	0.20 259	0.12 395	0.07 262	0.13 419	0.07 136	0.16 440	0.09 273

GwcNet-RSSM	0.26 350	0.17 358	0.46 335	0.21 188	0.13 238	0.28 301	0.23 363	0.44 318	0.42 365	0.31 291	0.45 397	0.40 385	0.26 324	0.55 378	0.28 364	0.11 357	0.07 262	0.09 230	0.10 339	0.09 235	0.08 216

NVstereo2D	0.31 405	0.16 339	0.54 390	0.24 345	0.22 465	0.42 445	0.28 435	0.58 473	0.56 474	0.28 216	0.38 314	0.40 385	0.30 387	0.71 455	0.28 364	0.13 414	0.08 346	0.13 419	0.10 339	0.19 478	0.16 445

G2L-ROB	0.23 276	0.15 314	0.41 287	0.19 85	0.12 164	0.27 282	0.21 312	0.47 347	0.33 258	0.34 346	0.31 231	0.41 392	0.22 262	0.49 348	0.26 355	0.09 270	0.06 145	0.07 75	0.06 80	0.09 235	0.10 329

UGAM	0.26 350	0.14 281	0.45 327	0.25 382	0.12 164	0.23 216	0.25 402	0.32 171	0.41 358	0.31 291	0.42 361	0.41 392	0.22 262	0.92 512	0.22 302	0.08 192	0.06 145	0.14 445	0.12 417	0.10 300	0.07 150

LL-Strereo	0.29 389	0.25 445	0.58 408	0.25 382	0.21 449	0.23 216	0.24 385	0.55 439	0.42 365	0.34 346	0.32 240	0.41 392	0.40 453	0.94 516	0.23 321	0.08 192	0.07 262	0.11 360	0.09 297	0.09 235	0.09 273

iinet-f	0.30 398	0.18 372	1.03 516	0.20 144	0.15 330	0.44 455	0.22 338	0.45 328	0.37 308	0.35 363	0.44 385	0.41 392	0.34 422	0.34 289	0.40 436	0.10 318	0.09 380	0.08 153	0.08 211	0.13 400	0.11 364

PSMNet-ADL	0.25 334	0.15 314	0.32 156	0.26 416	0.14 280	0.31 355	0.22 338	0.44 318	0.36 297	0.27 206	0.33 261	0.41 392	0.28 359	0.61 415	0.29 376	0.11 357	0.09 380	0.09 230	0.11 378	0.10 300	0.10 329

HGLStereo	0.27 358	0.14 281	0.46 335	0.24 345	0.21 449	0.33 375	0.23 363	0.50 377	0.42 365	0.35 363	0.48 420	0.41 392	0.33 413	0.45 334	0.33 403	0.11 357	0.10 405	0.09 230	0.09 297	0.10 300	0.12 387

FADNet-RVC	0.31 405	0.35 496	0.78 466	0.25 382	0.20 441	0.33 375	0.20 281	0.49 367	0.40 348	0.34 346	0.39 327	0.41 392	0.29 374	0.63 429	0.31 391	0.13 414	0.14 468	0.14 445	0.15 466	0.19 478	0.19 478

PA-Net	0.37 450	0.28 466	0.83 482	0.31 483	0.28 505	0.39 429	0.42 507	0.51 394	0.55 471	0.34 346	0.42 361	0.41 392	0.36 430	0.79 486	0.49 466	0.12 395	0.23 522	0.16 470	0.23 511	0.12 385	0.18 470
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
StereoDRNet-Refined	0.27 358	0.17 358	0.35 190	0.25 382	0.14 280	0.37 413	0.21 312	0.47 347	0.41 358	0.44 457	0.51 430	0.41 392	0.28 359	0.45 334	0.37 419	0.09 270	0.06 145	0.11 360	0.11 378	0.10 300	0.10 329
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
ISRNet	0.27 358	0.13 239	0.45 327	0.26 416	0.19 424	0.24 238	0.14 58	0.45 328	0.43 372	0.39 415	0.48 420	0.42 401	0.27 343	0.32 276	0.29 376	0.20 499	0.12 446	0.17 476	0.16 478	0.16 440	0.20 488

CSP-Net	0.27 358	0.15 314	0.30 136	0.21 188	0.14 280	0.44 455	0.24 385	0.50 377	0.40 348	0.41 434	0.43 374	0.42 401	0.26 324	0.66 442	0.28 364	0.12 395	0.08 346	0.08 153	0.08 211	0.10 300	0.09 273

cf-r	0.24 306	0.15 314	0.44 316	0.21 188	0.14 280	0.27 282	0.22 338	0.42 300	0.40 348	0.30 274	0.42 361	0.42 401	0.26 324	0.43 327	0.25 342	0.11 357	0.06 145	0.08 153	0.10 339	0.08 169	0.08 216

NOSS_ROB	0.31 405	0.20 400	0.35 190	0.24 345	0.16 362	0.32 364	0.19 234	0.52 411	0.48 430	0.33 326	0.36 291	0.42 401	0.28 359	0.93 514	0.24 332	0.19 496	0.20 512	0.24 507	0.22 509	0.17 457	0.17 457

PSMNet-RUCA	0.37 450	0.41 513	0.66 442	0.46 527	0.41 526	0.34 388	0.25 402	0.57 464	0.45 398	0.39 415	0.52 438	0.43 405	0.33 413	0.41 322	0.29 376	0.25 513	0.14 468	0.33 526	0.21 501	0.31 521	0.22 501

Wz-Net-LNSev-Ref	0.30 398	0.20 400	0.70 455	0.21 188	0.17 383	0.46 463	0.27 420	0.50 377	0.49 439	0.42 444	0.55 452	0.43 405	0.30 387	0.46 337	0.38 421	0.09 270	0.06 145	0.07 75	0.06 80	0.11 348	0.10 329

hknet	0.25 334	0.14 281	0.40 264	0.25 382	0.15 330	0.35 403	0.21 312	0.56 454	0.37 308	0.34 346	0.35 281	0.43 405	0.27 343	0.37 306	0.21 282	0.09 270	0.07 262	0.11 360	0.10 339	0.09 235	0.09 273

AACVNet	0.26 350	0.16 339	0.37 222	0.22 247	0.14 280	0.29 322	0.19 234	0.41 286	0.31 237	0.38 400	0.42 361	0.43 405	0.28 359	0.73 462	0.25 342	0.11 357	0.08 346	0.11 360	0.09 297	0.13 400	0.11 364

UNet	0.28 378	0.14 281	0.69 449	0.23 294	0.20 441	0.44 455	0.22 338	0.50 377	0.40 348	0.34 346	0.39 327	0.43 405	0.33 413	0.40 320	0.31 391	0.09 270	0.07 262	0.10 303	0.08 211	0.10 300	0.08 216

CFNet-ft	0.24 306	0.15 314	0.35 190	0.18 46	0.15 330	0.30 339	0.21 312	0.39 263	0.36 297	0.28 216	0.40 337	0.43 405	0.25 315	0.47 341	0.24 332	0.12 395	0.07 262	0.12 398	0.11 378	0.12 385	0.09 273

FADNet	0.32 414	0.36 499	0.74 464	0.23 294	0.22 465	0.37 413	0.19 234	0.53 422	0.48 430	0.32 314	0.36 291	0.43 405	0.32 410	0.64 431	0.25 342	0.16 468	0.16 490	0.14 445	0.16 478	0.24 501	0.19 478

CFNet_RVC	0.24 306	0.15 314	0.35 190	0.18 46	0.15 330	0.30 339	0.21 312	0.39 263	0.36 297	0.28 216	0.40 337	0.43 405	0.25 315	0.47 341	0.24 332	0.12 395	0.07 262	0.12 398	0.11 378	0.12 385	0.09 273

CVANet_RVC	0.30 398	0.19 388	0.41 287	0.26 416	0.16 362	0.33 375	0.26 414	0.52 411	0.47 420	0.40 425	0.46 407	0.43 405	0.31 403	0.89 507	0.26 355	0.14 440	0.09 380	0.14 445	0.13 444	0.14 418	0.10 329

NLCA_NET_v2_RVC	0.27 358	0.21 414	0.59 414	0.25 382	0.18 404	0.29 322	0.22 338	0.50 377	0.40 348	0.38 400	0.41 345	0.43 405	0.27 343	0.43 327	0.29 376	0.11 357	0.08 346	0.10 303	0.10 339	0.10 300	0.11 364
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
AANet_RVC	0.31 405	0.22 427	0.50 368	0.23 294	0.14 280	0.30 339	0.24 385	0.47 347	0.54 465	0.38 400	0.60 471	0.43 405	0.29 374	0.87 502	0.40 436	0.11 357	0.07 262	0.07 75	0.07 136	0.09 235	0.09 273

Anonymous_2	0.37 450	0.21 414	0.47 343	0.20 144	0.21 449	0.42 445	0.26 414	0.38 251	0.29 213	0.33 326	0.30 217	0.44 416	0.38 443	0.36 303	0.29 376	0.26 514	0.29 532	0.44 533	1.41 568	0.34 525	0.21 496

ADLNet	0.28 378	0.15 314	0.42 297	0.23 294	0.19 424	0.34 388	0.23 363	0.53 422	0.43 372	0.42 444	0.41 345	0.44 416	0.27 343	0.55 378	0.35 412	0.11 357	0.08 346	0.11 360	0.11 378	0.11 348	0.12 387

STTStereo	0.28 378	0.20 400	0.61 419	0.25 382	0.17 383	0.29 322	0.24 385	0.47 347	0.39 332	0.39 415	0.41 345	0.44 416	0.28 359	0.40 320	0.28 364	0.13 414	0.12 446	0.13 419	0.16 478	0.12 385	0.11 364

DRN-Test	0.33 423	0.17 358	0.61 419	0.27 444	0.19 424	0.46 463	0.29 441	0.65 507	0.51 451	0.47 472	0.46 407	0.44 416	0.34 422	0.62 423	0.41 444	0.12 395	0.08 346	0.13 419	0.12 417	0.12 385	0.10 329

w-ln-seven-2	0.36 440	0.29 473	1.06 518	0.27 444	0.18 404	0.37 413	0.30 452	0.50 377	0.54 465	0.45 461	0.55 452	0.45 420	0.41 457	0.62 423	0.49 466	0.10 318	0.10 405	0.12 398	0.11 378	0.14 418	0.11 364

coex_refinement	0.26 350	0.16 339	0.36 210	0.23 294	0.15 330	0.31 355	0.20 281	0.49 367	0.42 365	0.35 363	0.42 361	0.45 420	0.27 343	0.55 378	0.33 403	0.10 318	0.06 145	0.07 75	0.07 136	0.10 300	0.10 329

GASNet	0.36 440	0.46 517	0.88 494	0.34 497	0.23 478	0.35 403	0.22 338	0.60 486	0.53 462	0.40 425	0.37 300	0.45 420	0.30 387	0.79 486	0.35 412	0.15 453	0.10 405	0.14 445	0.14 457	0.22 495	0.12 387

dad	0.28 378	0.31 487	0.44 316	0.21 188	0.14 280	0.30 339	0.20 281	0.33 185	0.49 439	0.44 457	0.44 385	0.45 420	0.21 249	0.41 322	0.26 355	0.20 499	0.11 429	0.20 496	0.11 378	0.14 418	0.10 329

ADLNet2	0.30 398	0.17 358	0.72 459	0.23 294	0.17 383	0.36 408	0.24 385	0.52 411	0.51 451	0.32 314	0.38 314	0.45 420	0.30 387	0.69 449	0.35 412	0.10 318	0.08 346	0.09 230	0.09 297	0.12 385	0.10 329

Syn2CoEx	0.36 440	0.31 487	0.78 466	0.34 497	0.21 449	0.41 438	0.28 435	0.61 490	0.49 439	0.42 444	0.56 459	0.45 420	0.44 471	0.69 449	0.38 421	0.17 479	0.14 468	0.15 459	0.12 417	0.13 400	0.12 387

psm_up	0.29 389	0.16 339	0.41 287	0.26 416	0.17 383	0.32 364	0.26 414	0.55 439	0.43 372	0.36 379	0.40 337	0.45 420	0.37 439	0.58 400	0.30 384	0.11 357	0.12 446	0.13 419	0.12 417	0.10 300	0.10 329

CBMV_ROB	0.33 423	0.18 372	0.53 387	0.21 188	0.14 280	0.33 375	0.20 281	0.51 394	0.45 398	0.51 483	0.55 452	0.45 420	0.42 466	0.71 455	0.32 396	0.18 490	0.19 507	0.23 505	0.21 501	0.14 418	0.15 436

SACVNet	0.30 398	0.20 400	0.41 287	0.25 382	0.18 404	0.34 388	0.25 402	0.52 411	0.40 348	0.41 434	0.44 385	0.46 428	0.32 410	0.71 455	0.25 342	0.13 414	0.10 405	0.12 398	0.12 417	0.16 440	0.17 457

ADCP+	0.45 486	0.24 440	1.15 526	0.25 382	0.22 465	0.56 496	0.39 498	0.54 429	0.51 451	0.44 457	0.51 430	0.46 428	0.52 497	0.56 389	1.89 557	0.10 318	0.08 346	0.11 360	0.10 339	0.14 418	0.13 403

DCVSM-stereo	0.24 306	0.13 239	0.52 383	0.20 144	0.14 280	0.26 272	0.13 38	0.34 193	0.34 268	0.41 434	0.33 261	0.47 430	0.29 374	0.30 263	0.22 302	0.10 318	0.10 405	0.11 360	0.10 339	0.12 385	0.15 436

SQANet	0.40 468	0.48 521	0.67 443	0.48 529	0.39 523	0.48 475	0.22 338	0.51 394	0.43 372	0.40 425	0.47 414	0.47 430	0.33 413	0.54 376	0.32 396	0.36 532	0.15 483	0.40 531	0.21 501	0.45 531	0.31 525

ssnet_v2	0.28 378	0.16 339	0.44 316	0.22 247	0.15 330	0.40 434	0.30 452	0.57 464	0.46 415	0.38 400	0.36 291	0.47 430	0.29 374	0.38 311	0.39 429	0.13 414	0.11 429	0.11 360	0.11 378	0.11 348	0.11 364

Consistency-Raft	0.55 509	0.48 521	1.02 514	0.45 525	0.49 533	0.49 480	0.47 519	0.72 526	0.72 509	0.45 461	0.82 512	0.47 430	0.60 509	0.50 352	0.63 494	0.39 536	0.39 540	0.44 533	0.51 544	0.52 534	0.37 531

MaskLacGwcNet_RVC	0.36 440	0.36 499	0.53 387	0.34 497	0.19 424	0.51 484	0.24 385	0.55 439	0.38 322	0.41 434	0.47 414	0.47 430	0.27 343	0.73 462	0.30 384	0.36 532	0.19 507	0.27 510	0.17 487	0.26 509	0.23 508

RASNet	0.28 378	0.14 281	0.44 316	0.22 247	0.18 404	0.32 364	0.19 234	0.48 359	0.38 322	0.29 243	0.43 374	0.47 430	0.37 439	0.79 486	0.36 418	0.09 270	0.07 262	0.07 75	0.09 297	0.07 107	0.07 150

DDVS	0.25 334	0.15 314	0.39 256	0.24 345	0.17 383	0.34 388	0.21 312	0.41 286	0.30 225	0.33 326	0.41 345	0.48 436	0.21 249	0.52 363	0.27 360	0.11 357	0.09 380	0.11 360	0.09 297	0.13 400	0.14 424

CRFU-Net	0.28 378	0.14 281	0.45 327	0.25 382	0.15 330	0.45 461	0.23 363	0.50 377	0.30 225	0.43 450	0.41 345	0.48 436	0.46 480	0.43 327	0.29 376	0.11 357	0.10 405	0.09 230	0.08 211	0.10 300	0.10 329

APVNet	0.36 440	0.20 400	0.70 455	0.26 416	0.22 465	0.52 493	0.35 479	0.61 490	0.44 387	0.38 400	0.52 438	0.48 436	0.38 443	0.84 498	0.46 461	0.13 414	0.14 468	0.15 459	0.16 478	0.16 440	0.15 436

CC-Net-ROB	0.43 478	0.47 519	0.65 438	0.37 513	0.23 478	0.51 484	0.29 441	0.66 513	0.49 439	0.46 465	0.51 430	0.48 436	0.38 443	0.96 520	0.35 412	0.34 530	0.23 522	0.55 539	0.25 517	0.31 521	0.20 488

StereoDRNet	0.32 414	0.22 427	0.61 419	0.27 444	0.21 449	0.42 445	0.30 452	0.61 490	0.48 430	0.46 465	0.39 327	0.48 436	0.30 387	0.57 393	0.40 436	0.11 357	0.09 380	0.12 398	0.11 378	0.12 385	0.10 329

zh-mn7	0.46 488	0.45 516	1.48 542	0.25 382	0.19 424	0.44 455	0.29 441	0.56 454	0.82 521	0.65 512	0.96 523	0.49 441	0.38 443	0.88 505	0.63 494	0.12 395	0.10 405	0.11 360	0.11 378	0.13 400	0.14 424

fast-acv-ft	0.31 405	0.20 400	0.81 477	0.24 345	0.18 404	0.46 463	0.27 420	0.41 286	0.49 439	0.39 415	0.55 452	0.49 441	0.35 426	0.37 306	0.38 421	0.11 357	0.11 429	0.11 360	0.12 417	0.12 385	0.09 273

S-Stereo	0.38 457	0.20 400	1.05 517	0.27 444	0.22 465	0.38 421	0.32 463	0.55 439	0.66 496	0.39 415	0.59 466	0.49 441	0.41 457	0.75 471	0.40 436	0.12 395	0.15 483	0.13 419	0.13 444	0.16 440	0.21 496

RTSC	0.39 462	0.28 466	0.78 466	0.27 444	0.18 404	0.49 480	0.22 338	0.59 478	0.84 528	0.55 498	0.53 445	0.49 441	0.36 430	0.67 446	0.82 511	0.13 414	0.10 405	0.11 360	0.12 417	0.17 457	0.17 457

NaN_ROB	0.41 470	0.28 466	0.62 427	0.30 477	0.19 424	0.51 484	0.47 519	0.58 473	0.59 480	0.56 499	0.47 414	0.49 441	0.41 457	1.21 539	0.64 496	0.12 395	0.18 503	0.12 398	0.13 444	0.11 348	0.14 424

MDST_ROB	0.48 493	0.14 281	0.95 505	0.30 477	0.21 449	1.33 553	0.32 463	0.77 530	0.56 474	1.06 540	0.71 497	0.49 441	0.35 426	1.26 542	0.38 421	0.13 414	0.11 429	0.16 470	0.13 444	0.12 385	0.12 387

PSMNet_ROB	0.33 423	0.24 440	0.54 390	0.31 483	0.21 449	0.42 445	0.43 509	0.59 478	0.47 420	0.37 385	0.44 385	0.49 441	0.31 403	0.64 431	0.43 448	0.14 440	0.10 405	0.15 459	0.14 457	0.13 400	0.11 364

Wz-Net-LNSev	0.34 431	0.29 473	0.91 498	0.26 416	0.21 449	0.47 469	0.31 457	0.54 429	0.54 465	0.44 457	0.52 438	0.50 448	0.35 426	0.39 313	0.39 429	0.11 357	0.11 429	0.10 303	0.09 297	0.14 418	0.13 403

HSM-Net_RVC	0.27 358	0.11 135	0.42 297	0.19 85	0.11 108	0.34 388	0.20 281	0.62 498	0.43 372	0.40 425	0.43 374	0.50 448	0.26 324	0.76 476	0.22 302	0.08 192	0.07 262	0.07 75	0.07 136	0.08 169	0.08 216
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
GANetREF_RVC	0.43 478	0.47 519	0.69 449	0.38 515	0.20 441	0.51 484	0.48 523	0.66 513	0.66 496	0.46 465	0.46 407	0.50 448	0.44 471	0.90 510	0.39 429	0.27 519	0.21 514	0.32 524	0.18 493	0.27 513	0.22 501
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
CBMV	0.33 423	0.21 414	0.54 390	0.23 294	0.13 238	0.42 445	0.33 473	0.53 422	0.48 430	0.52 489	0.49 422	0.50 448	0.41 457	0.56 389	0.31 391	0.15 453	0.16 490	0.18 484	0.16 478	0.13 400	0.13 403
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
YMNet	0.32 414	0.22 427	0.58 408	0.27 444	0.23 478	0.48 475	0.27 420	0.51 394	0.45 398	0.48 475	0.56 459	0.51 452	0.30 387	0.39 313	0.40 436	0.13 414	0.16 490	0.13 419	0.12 417	0.13 400	0.12 387

YMNet_1	0.32 414	0.22 427	0.58 408	0.27 444	0.23 478	0.48 475	0.27 420	0.51 394	0.45 398	0.48 475	0.56 459	0.51 452	0.30 387	0.39 313	0.40 436	0.13 414	0.16 490	0.13 419	0.12 417	0.13 400	0.12 387

UGAM-zero	0.23 276	0.10 74	0.54 390	0.19 85	0.13 238	0.21 167	0.14 58	0.44 318	0.22 114	0.28 216	0.28 191	0.51 452	0.33 413	0.65 437	0.14 117	0.07 67	0.06 145	0.07 75	0.08 211	0.06 40	0.07 150

GwcNet	0.35 436	0.23 436	0.88 494	0.25 382	0.24 486	0.48 475	0.27 420	0.55 439	0.57 477	0.38 400	0.52 438	0.51 452	0.32 410	0.60 408	0.41 444	0.13 414	0.11 429	0.12 398	0.11 378	0.13 400	0.14 424

DLCB_ROB	0.28 378	0.16 339	0.34 180	0.27 444	0.16 362	0.38 421	0.25 402	0.48 359	0.43 372	0.46 465	0.46 407	0.51 452	0.33 413	0.53 370	0.33 403	0.10 318	0.10 405	0.11 360	0.11 378	0.10 300	0.09 273

PWC_ROB	0.38 457	0.29 473	0.69 449	0.25 382	0.20 441	0.38 421	0.19 234	0.58 473	0.67 499	0.57 501	0.85 515	0.51 452	0.40 453	0.71 455	0.52 475	0.13 414	0.09 380	0.14 445	0.10 339	0.17 457	0.14 424

zh-sn7	0.48 493	0.51 528	1.43 541	0.29 468	0.20 441	0.47 469	0.39 498	0.57 464	0.62 489	0.52 489	0.81 510	0.52 458	0.56 502	1.05 528	0.87 516	0.12 395	0.13 458	0.13 419	0.13 444	0.17 457	0.16 445

DGSMNet	0.61 519	0.29 473	0.91 498	0.51 533	0.70 546	0.62 509	1.38 568	0.59 478	0.55 471	0.37 385	0.61 478	0.52 458	0.33 413	0.65 437	0.43 448	0.53 539	0.60 557	0.67 544	0.61 552	0.63 541	0.61 552

aanetorigin	0.39 462	0.29 473	1.09 520	0.24 345	0.19 424	0.28 301	0.37 487	0.33 185	0.47 420	0.94 532	0.82 512	0.52 458	0.54 498	0.49 348	0.50 472	0.11 357	0.09 380	0.10 303	0.10 339	0.16 440	0.15 436

ac_64	0.27 358	0.13 239	0.41 287	0.24 345	0.17 383	0.36 408	0.22 338	0.46 339	0.33 258	0.35 363	0.36 291	0.52 458	0.30 387	0.62 423	0.32 396	0.11 357	0.09 380	0.10 303	0.10 339	0.09 235	0.08 216

SGM-Forest	0.36 440	0.17 358	0.47 343	0.23 294	0.16 362	0.45 461	0.41 504	0.55 439	0.48 430	0.52 489	0.60 471	0.52 458	0.41 457	0.85 499	0.50 472	0.17 479	0.17 497	0.17 476	0.15 466	0.15 432	0.15 436
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
z-mn7	0.44 484	0.40 509	1.09 520	0.25 382	0.18 404	0.61 507	0.34 475	0.56 454	0.93 536	0.43 450	0.96 523	0.53 463	0.39 449	0.94 516	0.59 485	0.10 318	0.09 380	0.10 303	0.10 339	0.14 418	0.13 403

w-ln-seven	0.42 473	0.30 480	1.18 527	0.26 416	0.22 465	0.58 500	0.31 457	0.62 498	0.81 520	0.58 502	0.61 478	0.53 463	0.36 430	0.57 393	0.65 498	0.11 357	0.10 405	0.13 419	0.12 417	0.15 432	0.13 403

Wz-Net-MNSev	0.36 440	0.26 456	0.79 472	0.26 416	0.21 449	0.59 503	0.38 493	0.55 439	0.56 474	0.48 475	0.54 448	0.53 463	0.36 430	0.60 408	0.44 452	0.11 357	0.09 380	0.11 360	0.11 378	0.15 432	0.13 403

hitnet-ft	0.29 389	0.17 358	0.40 264	0.19 85	0.14 280	0.39 429	0.23 363	0.44 318	0.41 358	0.36 379	0.46 407	0.53 463	0.34 422	0.76 476	0.32 396	0.14 440	0.10 405	0.13 419	0.10 339	0.15 432	0.13 403

anonymity	0.56 510	0.54 531	0.70 455	0.47 528	0.61 542	0.56 496	0.43 509	0.69 522	0.49 439	0.63 508	0.55 452	0.54 467	0.60 509	0.61 415	0.57 479	0.55 542	0.53 550	0.50 536	0.54 547	0.51 533	0.56 545

AnyNet_C32	0.51 503	0.40 509	1.10 524	0.29 468	0.28 505	0.59 503	0.58 532	0.54 429	0.60 484	0.62 506	0.66 488	0.54 467	0.54 498	0.78 484	1.74 554	0.15 453	0.14 468	0.15 459	0.17 487	0.20 486	0.20 488

PAM	0.23 276	0.10 74	0.63 430	0.22 247	0.15 330	0.34 388	0.21 312	0.37 245	0.22 114	0.31 291	0.27 186	0.55 469	0.26 324	0.26 200	0.17 195	0.08 192	0.06 145	0.07 75	0.09 297	0.07 107	0.09 273

ADCL	0.47 490	0.22 427	1.00 511	0.27 444	0.19 424	0.74 520	0.64 537	0.54 429	0.69 504	0.56 499	0.71 497	0.55 469	0.60 509	0.60 408	1.43 546	0.11 357	0.09 380	0.13 419	0.13 444	0.14 418	0.14 424

GANet	0.36 440	0.22 427	0.49 357	0.29 468	0.17 383	0.41 438	0.38 493	0.57 464	0.45 398	0.46 465	0.75 503	0.55 469	0.40 453	0.94 516	0.41 444	0.13 414	0.13 458	0.13 419	0.11 378	0.14 418	0.11 364

PAM_32	0.23 276	0.10 74	0.63 430	0.21 188	0.14 280	0.33 375	0.19 234	0.36 235	0.23 132	0.29 243	0.28 191	0.56 472	0.28 359	0.27 219	0.18 216	0.08 192	0.06 145	0.08 153	0.09 297	0.07 107	0.09 273

CBFPSM	0.27 358	0.16 339	0.67 443	0.20 144	0.14 280	0.38 421	0.25 402	0.40 274	0.36 297	0.33 326	0.36 291	0.56 472	0.38 443	0.32 276	0.38 421	0.08 192	0.08 346	0.07 75	0.08 211	0.09 235	0.11 364

ccnet	0.42 473	0.31 487	0.48 352	0.27 444	0.32 517	0.60 506	0.32 463	0.65 507	0.46 415	0.53 495	0.66 488	0.56 472	0.45 474	0.72 460	0.61 489	0.26 514	0.19 507	0.24 507	0.21 501	0.26 509	0.22 501

NCC-stereo	0.39 462	0.25 445	0.69 449	0.32 489	0.28 505	0.46 463	0.36 483	0.65 507	0.52 458	0.40 425	0.57 462	0.56 472	0.47 483	0.73 462	0.45 455	0.17 479	0.14 468	0.18 484	0.25 517	0.16 440	0.16 445

Abc-Net	0.39 462	0.25 445	0.69 449	0.32 489	0.28 505	0.46 463	0.36 483	0.65 507	0.52 458	0.40 425	0.57 462	0.56 472	0.47 483	0.73 462	0.45 455	0.17 479	0.14 468	0.18 484	0.25 517	0.16 440	0.16 445
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
DDUNet	0.41 470	0.50 526	0.48 352	0.44 524	0.39 523	0.46 463	0.32 463	0.50 377	0.43 372	0.45 461	0.52 438	0.57 477	0.36 430	0.48 343	0.33 403	0.33 529	0.21 514	0.55 539	0.25 517	0.37 528	0.32 528

XQC	0.43 478	0.37 504	0.96 507	0.34 497	0.25 493	0.53 494	0.34 475	0.60 486	0.73 512	0.51 483	0.46 407	0.57 477	0.47 483	0.70 452	0.72 503	0.17 479	0.12 446	0.18 484	0.15 466	0.25 503	0.23 508

RYNet	0.37 450	0.18 372	0.59 414	0.25 382	0.28 505	0.61 507	0.32 463	0.59 478	0.59 480	0.41 434	0.38 314	0.57 477	0.39 449	0.87 502	0.53 477	0.11 357	0.08 346	0.12 398	0.11 378	0.18 471	0.18 470

Nwc_Net	0.37 450	0.25 445	0.68 448	0.31 483	0.24 486	0.44 455	0.30 452	0.65 507	0.50 447	0.37 385	0.69 496	0.58 480	0.45 474	0.60 408	0.40 436	0.15 453	0.12 446	0.19 492	0.21 501	0.14 418	0.13 403

XPNet_ROB	0.33 423	0.20 400	0.43 308	0.27 444	0.18 404	0.37 413	0.31 457	0.55 439	0.50 447	0.51 483	0.53 445	0.58 480	0.37 439	0.63 429	0.45 455	0.17 479	0.12 446	0.13 419	0.12 417	0.15 432	0.14 424

UDG	0.40 468	0.46 517	0.49 357	0.40 519	0.35 521	0.47 469	0.27 420	0.54 429	0.47 420	0.39 415	0.45 397	0.59 482	0.44 471	0.46 337	0.39 429	0.26 514	0.19 507	0.48 535	0.22 509	0.34 525	0.26 517

SHD	0.42 473	0.27 463	0.81 477	0.31 483	0.25 493	0.42 445	0.22 338	0.66 513	0.94 538	0.63 508	0.60 471	0.59 482	0.47 483	0.59 406	0.58 484	0.15 453	0.13 458	0.16 470	0.16 478	0.20 486	0.22 501

DANet	0.35 436	0.23 436	0.60 416	0.36 507	0.22 465	0.39 429	0.25 402	0.48 359	0.43 372	0.52 489	0.50 424	0.59 482	0.41 457	0.76 476	0.49 466	0.13 414	0.11 429	0.14 445	0.12 417	0.17 457	0.15 436
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
FAT-Stereo	0.36 440	0.18 372	0.73 463	0.26 416	0.18 404	0.33 375	0.29 441	0.60 486	0.59 480	0.46 465	0.60 471	0.60 485	0.50 492	0.61 415	0.34 408	0.13 414	0.14 468	0.13 419	0.12 417	0.14 418	0.18 470

RTS	0.78 536	0.48 521	4.68 565	0.34 497	0.28 505	1.12 543	0.46 515	0.62 498	1.03 540	0.73 519	0.89 520	0.60 485	0.59 507	1.61 550	1.16 537	0.14 440	0.11 429	0.15 459	0.15 466	0.21 489	0.19 478

RTSA	0.78 536	0.48 521	4.68 565	0.34 497	0.28 505	1.12 543	0.46 515	0.62 498	1.03 540	0.73 519	0.89 520	0.60 485	0.59 507	1.61 550	1.16 537	0.14 440	0.11 429	0.15 459	0.15 466	0.21 489	0.19 478

DPSNet	0.47 490	0.24 440	0.93 502	0.27 444	0.20 441	0.75 522	0.57 531	0.84 540	0.79 518	0.47 472	0.51 430	0.60 485	0.69 522	0.87 502	0.71 502	0.16 468	0.13 458	0.12 398	0.10 339	0.25 503	0.21 496

RP	0.35 436	0.22 427	0.51 379	0.31 483	0.24 486	0.37 413	0.28 435	0.50 377	0.58 479	0.40 425	0.63 484	0.61 489	0.47 483	0.61 415	0.39 429	0.16 468	0.15 483	0.17 476	0.15 466	0.17 457	0.17 457

NCCL2	0.35 436	0.26 456	0.49 357	0.36 507	0.22 465	0.41 438	0.41 504	0.53 422	0.42 365	0.47 472	0.46 407	0.61 489	0.39 449	0.55 378	0.37 419	0.16 468	0.13 458	0.21 498	0.21 501	0.16 440	0.16 445

Wz-Net-SNSev	0.43 478	0.41 513	1.27 534	0.30 477	0.21 449	0.44 455	0.41 504	0.61 490	0.65 495	0.46 465	0.65 486	0.62 491	0.39 449	0.74 470	0.59 485	0.12 395	0.11 429	0.12 398	0.13 444	0.16 440	0.14 424

EDNetEfficient	0.63 520	0.37 504	2.40 557	0.26 416	0.25 493	0.38 421	0.49 525	0.41 286	1.06 543	1.38 550	0.87 519	0.62 491	0.95 539	0.65 437	1.65 550	0.11 357	0.09 380	0.10 303	0.11 378	0.19 478	0.17 457

MFN_U_SF_DS_RVC	0.51 503	0.50 526	0.86 491	0.39 517	0.24 486	0.84 530	0.55 530	0.56 454	0.62 489	0.60 504	0.68 492	0.62 491	0.42 466	1.13 534	0.43 448	0.23 504	0.27 528	0.27 510	0.35 531	0.25 503	0.29 522

RGC	0.39 462	0.32 492	0.64 437	0.34 497	0.27 500	0.40 434	0.29 441	0.57 464	0.53 462	0.45 461	0.64 485	0.62 491	0.45 474	0.72 460	0.39 429	0.15 453	0.15 483	0.21 498	0.20 498	0.18 471	0.19 478

ADCMid	0.49 496	0.34 494	1.13 525	0.26 416	0.21 449	0.51 484	0.37 487	0.57 464	0.54 465	0.75 523	0.66 488	0.62 491	0.64 519	0.64 431	1.68 551	0.13 414	0.12 446	0.17 476	0.17 487	0.20 486	0.17 457

PASM	0.45 486	0.35 496	0.90 497	0.35 506	0.33 518	0.39 429	0.38 493	0.50 377	0.61 487	0.52 489	0.51 430	0.62 491	0.45 474	0.93 514	0.48 464	0.26 514	0.29 532	0.29 520	0.33 529	0.29 519	0.26 517

DISCO	0.32 414	0.13 239	0.51 379	0.25 382	0.16 362	0.48 475	0.25 402	0.50 377	0.57 477	0.37 385	0.45 397	0.62 491	0.36 430	0.64 431	0.49 466	0.09 270	0.07 262	0.09 230	0.08 211	0.12 385	0.11 364

ETE_ROB	0.34 431	0.26 456	0.45 327	0.29 468	0.18 404	0.40 434	0.37 487	0.57 464	0.47 420	0.50 478	0.50 424	0.62 491	0.36 430	0.55 378	0.38 421	0.13 414	0.10 405	0.14 445	0.12 417	0.16 440	0.16 445

LSM	1.64 560	0.40 509	2.56 559	2.02 569	17.61 582	0.51 484	0.52 527	0.61 490	0.76 514	0.82 526	1.11 531	0.63 499	0.54 498	0.75 471	0.49 466	0.16 468	0.24 524	0.18 484	0.21 501	0.25 503	2.42 572

PDISCO_ROB	0.43 478	0.30 480	0.67 443	0.43 522	0.36 522	0.67 514	0.32 463	0.72 526	0.76 514	0.43 450	0.53 445	0.63 499	0.40 453	0.66 442	0.47 463	0.21 501	0.12 446	0.21 498	0.19 497	0.25 503	0.20 488

G-Net	0.46 488	0.25 445	0.86 491	0.34 497	0.28 505	0.90 535	0.35 479	0.47 347	0.45 398	0.68 515	1.22 535	0.64 501	0.60 509	0.61 415	0.57 479	0.16 468	0.14 468	0.17 476	0.13 444	0.22 495	0.19 478

Ntro	0.58 514	0.64 537	0.92 500	0.66 541	0.50 535	0.77 523	0.36 483	0.66 513	0.70 506	0.50 478	0.59 466	0.65 502	0.51 495	0.75 471	0.45 455	0.56 543	0.32 536	0.56 542	0.34 530	0.63 541	0.46 540

AF-Net	0.37 450	0.26 456	0.56 400	0.32 489	0.23 478	0.41 438	0.29 441	0.61 490	0.64 494	0.42 444	0.68 492	0.65 502	0.49 490	0.57 393	0.44 452	0.15 453	0.11 429	0.19 492	0.14 457	0.15 432	0.13 403

FBW_ROB	0.43 478	0.26 456	0.54 390	0.31 483	0.20 441	0.51 484	0.32 463	0.70 523	0.60 484	0.59 503	0.55 452	0.65 502	0.41 457	1.40 547	0.51 474	0.13 414	0.17 497	0.21 498	0.16 478	0.17 457	0.18 470

CSAN	0.50 499	0.35 496	0.78 466	0.36 507	0.23 478	0.56 496	0.59 534	0.61 490	0.70 506	0.64 510	0.78 507	0.65 502	0.60 509	1.38 546	0.62 491	0.21 501	0.17 497	0.20 496	0.20 498	0.18 471	0.18 470

otaku	0.57 513	0.62 536	0.87 493	0.63 540	0.44 529	0.73 519	0.37 487	0.65 507	0.66 496	0.51 483	0.75 503	0.66 506	0.45 474	0.69 449	0.46 461	0.53 539	0.34 537	0.55 539	0.35 531	0.60 539	0.45 537

ACV-stereo	0.29 389	0.18 372	0.79 472	0.23 294	0.16 362	0.47 469	0.19 234	0.36 235	0.34 268	0.29 243	0.33 261	0.67 507	0.42 466	0.54 376	0.30 384	0.10 318	0.09 380	0.09 230	0.09 297	0.10 300	0.11 364

stereogan	0.37 450	0.17 358	0.65 438	0.27 444	0.22 465	0.62 509	0.26 414	0.59 478	0.63 493	0.43 450	0.60 471	0.67 507	0.42 466	0.68 447	0.35 412	0.13 414	0.14 468	0.14 445	0.12 417	0.19 478	0.17 457

ADCPNet	0.48 493	0.29 473	1.60 546	0.27 444	0.23 478	0.70 518	0.38 493	0.53 422	0.51 451	0.51 483	0.59 466	0.67 507	0.56 502	0.60 408	1.14 534	0.15 453	0.18 503	0.14 445	0.23 511	0.19 478	0.19 478

HSM	0.28 378	0.16 339	0.35 190	0.20 144	0.15 330	0.33 375	0.19 234	0.53 422	0.37 308	0.36 379	0.38 314	0.67 507	0.31 403	0.89 507	0.23 321	0.08 192	0.06 145	0.08 153	0.07 136	0.08 169	0.08 216

WZ-Net	0.52 507	0.38 507	1.90 550	0.30 477	0.24 486	0.57 499	0.48 523	0.62 498	0.78 517	0.50 478	0.71 497	0.68 511	0.54 498	0.98 523	0.84 512	0.13 414	0.10 405	0.11 360	0.12 417	0.19 478	0.20 488

ADCS	0.58 514	0.40 509	1.35 539	0.29 468	0.24 486	0.55 495	0.45 513	0.67 518	0.83 525	0.76 524	0.71 497	0.68 511	0.60 509	0.76 476	2.23 562	0.16 468	0.16 490	0.16 470	0.17 487	0.22 495	0.22 501

MFMNet_re	0.72 529	0.76 542	0.99 510	0.62 539	0.70 546	0.77 523	0.67 538	0.75 528	0.83 525	0.78 525	0.86 516	0.69 513	0.78 527	0.71 455	0.61 489	0.66 548	0.59 556	0.61 543	0.58 551	0.68 547	0.71 556

DispFullNet	0.66 523	0.89 549	1.59 545	0.77 546	1.21 563	0.51 484	0.23 363	0.59 478	0.72 509	0.69 517	0.61 478	0.69 513	0.91 538	0.79 486	0.48 464	0.27 519	0.12 446	0.73 547	0.30 528	0.65 544	0.40 534

LALA_ROB	0.36 440	0.25 445	0.46 335	0.30 477	0.21 449	0.47 469	0.39 498	0.61 490	0.51 451	0.52 489	0.51 430	0.69 513	0.36 430	0.50 352	0.43 448	0.17 479	0.11 429	0.16 470	0.14 457	0.17 457	0.15 436

Wz-Net-TNSev	0.51 503	0.58 532	1.61 548	0.25 382	0.21 449	0.65 511	0.45 513	0.63 505	0.69 504	0.51 483	0.54 448	0.71 516	0.60 509	1.00 524	0.77 507	0.15 453	0.15 483	0.13 419	0.15 466	0.21 489	0.20 488

psmorigin	0.50 499	0.25 445	3.03 562	0.24 345	0.19 424	0.38 421	0.22 338	0.50 377	0.44 387	0.64 510	0.68 492	0.71 516	0.51 495	0.85 499	0.45 455	0.14 440	0.17 497	0.13 419	0.14 457	0.16 440	0.21 496

edge stereo	0.39 462	0.22 427	0.81 477	0.27 444	0.22 465	0.37 413	0.24 385	0.56 454	0.54 465	0.53 495	0.60 471	0.71 516	0.50 492	0.78 484	0.40 436	0.16 468	0.14 468	0.19 492	0.14 457	0.16 440	0.17 457

AnyNet_C01	0.65 522	0.58 532	2.60 560	0.32 489	0.26 498	0.88 533	0.61 535	0.63 505	0.62 489	0.68 515	0.96 523	0.76 519	0.60 509	0.96 520	1.43 546	0.16 468	0.16 490	0.17 476	0.17 487	0.23 498	0.23 508

PVD	0.58 514	0.34 494	0.84 487	0.39 517	0.31 516	0.59 503	0.47 519	0.80 535	1.25 549	0.92 531	1.09 529	0.79 520	0.82 532	0.85 499	0.76 504	0.21 501	0.18 503	0.22 504	0.18 493	0.27 513	0.35 530

RainbowNet	0.72 529	0.89 549	1.02 514	0.82 547	0.63 544	0.78 526	0.52 527	0.81 537	0.93 536	0.60 504	0.79 508	0.80 521	0.60 509	0.80 490	0.57 479	0.78 553	0.55 553	0.78 549	0.49 541	0.76 549	0.58 547

EDNetEfficientorigin	7.51 574	0.52 530	140.47 593	0.25 382	0.17 383	0.42 445	0.29 441	0.47 347	1.03 540	1.28 547	1.02 527	0.83 522	0.84 534	0.75 471	0.99 524	0.10 318	0.09 380	0.12 398	0.10 339	0.21 489	0.22 501

MFN_U_SF_RVC	0.56 510	0.51 528	1.19 528	0.38 515	0.22 465	0.69 515	0.27 420	0.80 535	0.67 499	0.73 519	0.74 502	0.87 523	0.61 518	0.81 493	0.76 504	0.29 524	0.27 528	0.32 524	0.37 535	0.32 524	0.31 525

MADNet+	1.01 544	1.16 561	4.72 567	0.70 543	0.47 531	1.24 549	0.96 557	0.97 545	0.89 530	0.65 512	0.77 506	0.87 523	0.85 536	2.09 560	1.68 551	0.38 535	0.39 540	0.31 523	0.27 524	0.43 529	0.39 533

MSC_U_SF_DS_RVC	0.68 525	0.64 537	1.06 518	0.45 525	0.27 500	1.40 556	0.58 532	0.78 531	0.92 534	0.84 527	0.86 516	0.88 525	0.68 521	1.33 545	0.68 501	0.37 534	0.29 532	0.34 527	0.36 534	0.43 529	0.37 531

SAMSARA	0.56 510	0.39 508	0.80 475	0.60 538	0.46 530	1.00 539	1.23 567	0.67 518	0.68 502	0.71 518	0.54 448	0.89 526	0.57 505	0.81 493	0.62 491	0.19 496	0.22 518	0.18 484	0.18 493	0.27 513	0.25 515

SANet	0.53 508	0.28 466	0.96 507	0.26 416	0.15 330	0.69 515	0.44 512	0.67 518	1.34 550	0.67 514	0.98 526	0.94 527	0.71 524	0.89 507	0.76 504	0.14 440	0.12 446	0.12 398	0.11 378	0.17 457	0.16 445

SPS-STEREO	0.69 526	0.61 535	0.98 509	0.52 535	0.57 540	0.74 520	0.50 526	0.78 531	0.62 489	0.95 534	0.86 516	0.94 527	0.70 523	1.01 525	0.87 516	0.58 545	0.51 547	0.50 536	0.50 543	0.55 536	0.58 547
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
ACVNet-4b	0.72 529	0.81 544	1.33 538	0.72 544	0.50 535	0.80 528	0.31 457	0.71 525	0.80 519	0.50 478	0.72 501	0.95 529	0.43 470	0.96 520	1.20 541	1.13 566	0.21 514	0.76 548	0.45 538	0.65 544	0.46 540

coex-ft	3.44 568	0.73 541	48.55 591	0.24 345	0.19 424	0.50 483	0.43 509	0.47 347	2.40 561	7.03 575	1.20 534	0.97 530	2.23 564	0.73 462	1.92 558	0.12 395	0.15 483	0.14 445	0.12 417	0.21 489	0.43 536

MSAF-DinoV2	0.76 535	0.44 515	1.98 551	0.49 532	0.16 362	0.58 500	0.31 457	0.81 537	0.83 525	0.41 434	0.52 438	0.98 531	0.58 506	4.97 573	1.03 526	0.11 357	0.07 262	0.10 303	0.24 513	0.27 513	0.26 517

NVStereoNet_ROB	0.67 524	0.49 525	0.83 482	0.48 529	0.40 525	0.51 484	0.46 515	0.70 523	0.77 516	0.84 527	1.72 553	1.02 532	0.83 533	1.23 540	0.79 509	0.32 528	0.38 539	0.40 531	0.46 539	0.36 527	0.41 535
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
SGM_RVC	0.50 499	0.19 388	0.50 368	0.25 382	0.15 330	0.69 515	0.39 498	0.68 521	0.82 521	0.95 534	0.84 514	1.13 533	0.76 526	1.16 535	0.60 488	0.16 468	0.16 490	0.16 470	0.16 478	0.16 440	0.17 457
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
IMH-64-1	0.91 540	0.86 546	0.84 487	0.97 552	0.75 548	0.92 536	0.71 540	1.27 549	1.10 545	0.89 529	1.45 543	1.14 534	0.96 540	1.19 536	0.84 512	0.74 550	0.51 547	0.97 554	0.55 548	0.84 551	0.60 549

IMH-64	0.91 540	0.86 546	0.84 487	0.97 552	0.75 548	0.92 536	0.71 540	1.27 549	1.10 545	0.89 529	1.45 543	1.14 534	0.96 540	1.19 536	0.84 512	0.74 550	0.51 547	0.97 554	0.55 548	0.84 551	0.60 549

test_sample8	0.49 496	0.19 388	0.50 368	0.18 46	0.16 362	0.34 388	0.20 281	0.55 439	0.34 268	0.62 506	0.38 314	1.15 536	0.67 520	0.66 442	0.91 519	0.23 504	1.82 569	0.28 516	0.24 513	0.18 471	0.16 445

ELAS	0.74 533	0.36 499	0.85 490	0.36 507	0.33 518	1.36 554	0.77 547	0.93 544	0.92 534	1.41 553	1.53 548	1.16 537	1.17 547	0.95 519	1.03 526	0.26 514	0.25 526	0.28 516	0.28 527	0.31 521	0.30 523
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS_RVC	0.74 533	0.36 499	1.00 511	0.37 513	0.33 518	0.88 533	0.93 556	0.83 539	1.08 544	1.35 549	1.33 540	1.24 538	1.33 555	1.06 529	0.95 522	0.27 519	0.25 526	0.29 520	0.27 524	0.30 520	0.30 523
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
PWCK	1.00 542	1.17 562	1.70 549	0.91 550	0.41 526	1.19 547	0.92 555	1.10 546	1.14 547	1.16 545	1.14 532	1.25 539	0.88 537	1.75 556	1.04 528	0.87 557	0.50 545	0.87 552	0.53 546	0.96 559	0.52 543

WCMA_ROB	0.51 503	0.21 414	0.65 438	0.25 382	0.21 449	0.58 500	0.32 463	0.54 429	0.55 471	0.95 534	1.40 541	1.28 540	0.81 531	0.73 462	0.62 491	0.18 490	0.15 483	0.15 459	0.15 466	0.19 478	0.19 478

SGM+DAISY	0.87 538	0.66 539	1.30 537	0.51 533	0.60 541	1.03 540	0.84 553	0.76 529	0.73 512	1.39 551	1.51 547	1.31 541	1.22 549	1.11 531	1.08 529	0.57 544	0.53 550	0.51 538	0.51 544	0.54 535	0.61 552

ACVNet_1	0.72 529	0.81 544	1.37 540	0.72 544	0.53 538	0.77 523	0.42 507	0.85 543	0.90 532	0.74 522	0.75 503	1.32 542	0.72 525	1.02 526	0.55 478	0.54 541	0.31 535	0.71 546	0.35 531	0.64 543	0.45 537

IMH	1.05 546	0.95 554	1.00 511	1.01 554	0.78 551	1.11 542	0.68 539	1.38 552	1.43 553	1.00 537	1.72 553	1.43 543	1.14 544	1.73 555	0.89 518	1.09 563	0.55 553	0.99 556	0.57 550	0.87 554	0.62 554

WAO-7	1.01 544	0.89 549	0.93 502	0.83 549	0.66 545	1.18 545	0.81 551	1.40 553	1.57 555	1.11 543	1.76 555	1.45 544	1.19 548	1.50 549	1.14 534	0.61 546	0.62 560	0.70 545	0.68 555	0.66 546	0.60 549

ACVNet_2	0.89 539	0.87 548	1.25 532	0.82 547	0.62 543	0.97 538	0.62 536	1.14 548	1.42 552	1.00 537	1.40 541	1.47 545	0.84 534	1.11 531	0.66 499	0.61 546	0.43 543	0.78 549	0.49 541	0.75 548	0.52 543

WAO-6	1.07 547	0.93 553	0.92 500	0.96 551	0.78 551	1.28 551	0.75 544	1.34 551	2.00 559	1.02 539	1.54 549	1.59 546	1.22 549	1.31 544	1.14 534	0.78 553	0.55 553	1.02 558	0.75 559	0.83 550	0.69 555

MeshStereo	0.58 514	0.27 463	0.67 443	0.22 247	0.17 383	0.66 513	0.37 487	0.78 531	0.61 487	1.47 561	1.30 538	1.65 547	0.79 528	1.12 533	0.59 485	0.17 479	0.17 497	0.17 476	0.14 457	0.17 457	0.14 424
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
JetBlue	1.14 549	0.76 542	2.36 555	0.59 537	0.75 548	3.04 567	1.78 569	1.11 547	0.90 532	0.94 532	1.10 530	1.66 548	1.28 553	2.09 560	1.72 553	0.43 538	0.36 538	0.38 529	0.38 537	0.58 538	0.56 545

FCDSN-DC	0.63 520	0.31 487	0.61 419	0.36 507	0.30 513	0.65 511	0.37 487	0.66 513	0.68 502	1.14 544	1.54 549	1.71 549	1.26 551	0.92 512	0.64 496	0.24 510	0.22 518	0.27 510	0.26 521	0.27 513	0.27 521
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
MSMD_ROB	0.60 518	0.33 493	0.61 419	0.30 477	0.25 493	0.86 532	0.35 479	0.55 439	0.67 499	1.10 542	1.49 546	1.76 550	0.97 542	0.88 505	0.49 466	0.23 504	0.21 514	0.27 510	0.27 524	0.25 503	0.24 513

LVE	1.13 548	1.02 555	1.28 535	1.01 554	0.80 554	1.29 552	0.81 551	1.47 556	1.96 557	1.07 541	1.90 556	1.90 551	1.01 543	1.48 548	0.91 519	0.93 560	0.61 559	0.94 553	0.69 556	0.87 554	0.75 560

FC-DCNN	0.70 527	0.30 480	0.69 449	0.32 489	0.27 500	0.81 529	0.39 498	0.79 534	0.82 521	1.41 553	1.58 551	1.98 552	1.26 551	1.02 526	0.77 507	0.24 510	0.22 518	0.27 510	0.26 521	0.26 509	0.26 517

LE_ROB	1.76 561	0.20 400	2.68 561	0.48 529	0.52 537	0.78 526	0.96 557	0.84 540	6.61 574	7.40 576	2.08 560	2.08 553	4.83 570	1.27 543	3.79 569	0.10 318	0.08 346	0.12 398	0.11 378	0.11 348	0.10 329

FC-DCNN v2	0.71 528	0.30 480	0.67 443	0.32 489	0.27 500	0.84 530	0.39 498	0.84 540	0.85 529	1.44 557	1.64 552	2.09 554	1.28 553	1.06 529	0.80 510	0.24 510	0.22 518	0.27 510	0.26 521	0.26 509	0.25 515

WAO-8	1.46 556	1.10 559	1.09 520	1.10 558	0.84 555	2.06 560	0.75 544	1.84 562	3.83 567	1.44 557	2.21 561	2.15 555	1.43 557	3.17 566	1.19 539	0.91 558	0.65 562	1.09 559	0.79 560	0.90 556	0.71 556

Venus	1.46 556	1.10 559	1.09 520	1.10 558	0.84 555	2.06 560	0.75 544	1.84 562	3.83 567	1.44 557	2.21 561	2.15 555	1.43 557	3.17 566	1.19 539	0.91 558	0.65 562	1.09 559	0.79 560	0.90 556	0.71 556

Dean	1.17 550	1.04 557	1.49 544	1.03 556	0.78 551	1.20 548	0.77 547	1.48 557	1.96 557	1.28 547	1.99 558	2.15 555	1.14 544	1.25 541	1.00 525	0.81 555	0.60 557	1.01 557	0.69 556	0.92 558	0.74 559

JetRed	2.30 566	2.64 571	6.12 569	1.12 561	1.38 566	5.85 572	3.29 571	1.99 565	1.67 556	1.98 564	1.95 557	2.16 558	1.60 560	2.48 564	4.10 570	1.05 561	1.60 568	1.09 559	1.01 566	1.67 568	1.28 568

MADNet++	2.26 565	1.80 569	2.06 552	2.13 571	1.97 568	2.61 566	1.79 570	2.38 568	2.16 560	2.75 568	2.65 565	2.38 559	2.43 566	3.17 566	3.21 566	2.17 571	1.95 571	1.94 570	1.63 569	2.06 569	2.01 571

notaker	1.45 555	1.34 565	1.48 542	1.40 565	1.07 561	1.18 545	0.85 554	1.48 557	1.40 551	1.51 562	3.46 568	2.40 560	1.81 561	1.76 557	1.45 549	1.11 564	0.69 565	1.38 566	0.87 562	1.31 565	0.97 564

pmcnn	0.50 499	0.20 400	0.78 466	0.24 345	0.26 498	0.39 429	0.30 452	0.51 394	0.50 447	0.54 497	1.23 536	2.52 561	0.37 439	0.77 482	0.95 522	0.08 192	0.06 145	0.06 22	0.05 39	0.10 300	0.08 216

UNDER WATER-64	1.55 558	1.19 563	2.52 558	1.31 563	0.95 559	2.12 562	1.21 566	1.45 555	3.19 563	1.43 556	1.32 539	2.64 562	2.04 563	1.63 552	1.83 555	1.11 564	0.67 564	1.28 564	0.92 563	1.19 561	1.02 565

TorneroNet-64	1.43 554	1.03 556	1.20 529	1.10 558	0.86 557	2.26 564	0.73 543	1.84 562	3.84 569	1.25 546	2.25 563	2.69 563	1.42 556	1.76 557	1.43 546	0.76 552	0.50 545	1.09 559	0.66 554	1.23 563	0.76 561

UNDER WATER	1.59 559	1.22 564	2.36 555	1.38 564	1.03 560	1.67 559	1.10 563	1.54 560	3.63 565	1.44 557	1.47 545	2.85 564	2.25 565	1.67 553	1.94 559	1.06 562	0.62 560	1.31 565	0.93 564	1.21 562	1.02 565

KSHMR	1.89 563	1.36 566	1.60 546	1.47 567	1.22 564	1.38 555	1.06 561	1.79 561	5.97 573	1.42 555	5.65 573	2.98 565	1.14 544	2.23 563	1.20 541	1.27 567	1.12 567	1.46 568	1.10 567	1.32 566	1.15 567

ktn	1.77 562	1.36 566	1.22 530	1.43 566	1.14 562	1.52 557	1.08 562	1.51 559	3.96 570	2.77 569	4.69 570	3.35 566	1.46 559	1.69 554	1.25 543	1.43 568	0.77 566	1.45 567	0.99 565	1.32 566	0.96 563

MANE	1.41 553	0.36 499	0.74 464	0.43 522	0.41 526	2.16 563	0.80 549	2.39 569	3.38 564	2.22 565	3.06 567	3.54 567	2.73 568	2.15 562	1.94 559	0.28 522	0.27 528	0.30 522	0.46 539	0.28 518	0.34 529

TorneroNet	2.22 564	1.08 558	1.24 531	1.14 562	0.90 558	5.58 570	0.80 549	2.12 567	8.69 575	2.58 567	5.42 572	3.88 568	1.97 562	1.78 559	1.87 556	0.86 556	0.54 552	1.15 563	0.74 558	1.23 563	0.85 562

tt	4.71 571	0.10 74	3.94 563	2.06 570	1.53 567	10.14 578	16.88 578	9.27 579	4.98 571	1.39 551	1.02 527	4.68 569	4.90 571	3.35 569	5.86 574	5.76 577	9.15 582	2.24 573	2.53 572	3.10 571	1.32 569

DPSimNet_ROB	4.34 570	4.23 572	6.89 571	3.67 572	3.68 569	4.75 568	5.21 574	2.67 570	3.68 566	5.82 574	3.95 569	5.57 570	6.72 574	3.46 570	4.48 571	4.05 576	2.88 574	4.68 576	3.12 576	3.69 572	3.62 575

DGTPSM_ROB	8.34 575	5.10 573	10.37 579	5.31 574	10.18 575	8.33 574	23.60 583	6.06 575	13.41 582	4.90 570	10.87 580	5.65 571	10.44 577	6.17 574	12.59 578	3.74 574	7.55 577	3.69 574	7.26 579	4.14 574	7.46 577

DPSMNet_ROB	8.40 576	5.11 574	10.49 580	5.58 575	10.25 576	8.34 575	23.62 584	6.07 576	13.45 583	4.93 571	10.88 581	5.66 572	10.44 577	6.24 575	12.64 579	3.98 575	7.61 578	3.76 575	7.30 580	4.20 575	7.51 578

HanzoNet	2.97 567	1.69 568	2.29 554	1.74 568	1.33 565	1.53 558	1.03 560	1.99 565	2.64 562	5.51 573	5.16 571	5.90 573	6.82 575	4.32 572	3.29 567	3.16 573	2.02 573	1.92 569	2.87 574	2.24 570	1.89 570

SGM-ForestM	1.36 551	0.28 466	0.79 472	0.26 416	0.16 362	2.26 564	1.00 559	1.42 554	1.46 554	2.38 566	2.05 559	5.95 574	2.66 567	2.95 565	2.46 564	0.17 479	0.18 503	0.18 484	0.18 493	0.15 432	0.18 470

TCMNet-wrong-test	4.29 569	5.57 576	4.65 564	11.33 580	10.39 577	5.73 571	4.48 573	4.13 572	1.02 539	1.91 563	2.39 564	6.16 575	3.62 569	3.84 571	4.50 572	1.99 570	0.47 544	1.97 571	1.69 570	5.69 576	4.31 576

USTest	6.88 573	5.23 575	5.63 568	7.22 576	7.29 572	14.34 580	22.76 579	8.48 577	9.32 576	5.42 572	6.39 574	6.29 576	6.64 573	6.92 576	8.62 577	1.94 569	3.29 575	2.16 572	2.55 573	3.85 573	3.29 574

LRCNet_RVC	10.90 578	14.34 586	9.35 572	15.35 581	8.04 574	1.08 541	0.34 475	8.78 578	0.70 506	12.63 584	16.05 584	9.85 577	6.54 572	8.57 578	6.34 575	20.27 589	5.40 576	23.70 587	21.88 586	14.87 583	13.83 585

Anonymous_1	16.62 585	9.35 578	9.84 573	10.66 577	14.64 580	18.66 585	27.12 585	12.64 583	13.51 584	10.76 583	10.30 579	10.13 578	10.60 579	11.06 583	12.74 580	15.87 588	7.74 579	16.92 585	43.48 589	58.66 592	7.68 579

xxxxx1	15.27 581	9.54 579	10.31 574	20.13 584	18.88 583	17.08 581	23.03 580	10.36 580	10.99 578	9.21 578	9.62 576	10.74 579	10.61 580	10.72 580	13.89 583	7.97 581	9.20 583	31.85 590	44.72 590	12.84 580	13.69 582

tt_ll	15.27 581	9.54 579	10.31 574	20.13 584	18.88 583	17.08 581	23.03 580	10.36 580	10.99 578	9.21 578	9.62 576	10.74 579	10.61 580	10.72 580	13.89 583	7.97 581	9.20 583	31.85 590	44.72 590	12.84 580	13.69 582

ff	15.27 581	9.54 579	10.31 574	20.13 584	18.88 583	17.08 581	23.03 580	10.36 580	10.99 578	9.21 578	9.62 576	10.74 579	10.61 580	10.72 580	13.89 583	7.97 581	9.20 583	31.85 590	44.72 590	12.84 580	13.69 582

DPSM_ROB	11.49 579	9.87 582	10.35 577	11.13 578	11.31 578	19.11 586	27.51 586	13.37 584	14.21 585	10.31 581	11.06 582	10.96 582	11.27 583	11.96 584	13.59 581	6.78 579	8.19 580	6.03 578	7.09 577	7.93 577	7.73 580

DPSM	11.49 579	9.87 582	10.35 577	11.13 578	11.31 578	19.11 586	27.51 586	13.37 584	14.21 585	10.31 581	11.06 582	10.96 582	11.27 583	11.96 584	13.59 581	6.78 579	8.19 580	6.03 578	7.09 577	7.93 577	7.73 580

BEATNet-Init1	4.73 572	2.61 570	13.29 581	0.58 536	0.53 538	10.12 577	3.33 572	4.83 573	5.01 572	8.75 577	8.51 575	14.08 584	7.60 576	7.70 577	5.34 573	0.28 522	0.28 531	0.34 527	0.37 535	0.57 537	0.45 537

HaxPig	17.72 586	20.22 591	19.73 583	16.53 582	16.51 581	9.27 576	9.33 575	14.34 586	13.27 581	18.65 585	18.70 585	17.35 585	16.77 586	17.04 586	16.45 586	22.05 590	20.89 590	22.27 586	21.53 585	21.29 588	22.13 590

PML	16.10 584	12.82 585	6.78 570	5.23 573	7.76 573	33.92 588	66.56 592	5.30 574	10.28 577	26.12 591	68.59 592	20.51 586	13.49 585	10.06 579	6.78 576	5.96 578	2.00 572	6.04 580	2.18 571	8.96 579	2.60 573

MEDIAN_ROB	21.21 587	24.62 592	23.47 589	19.58 583	19.65 586	13.22 579	10.96 576	17.88 587	17.00 587	22.14 590	22.02 587	20.86 587	20.36 587	21.06 587	19.71 587	25.63 591	24.13 591	26.21 588	25.20 587	25.17 589	25.38 591

FlowAnything	23.14 589	19.87 588	20.79 586	22.50 588	22.74 588	38.39 589	55.46 589	26.89 589	28.72 591	20.77 589	22.29 590	22.07 588	22.72 588	23.99 588	27.41 592	13.60 585	16.55 589	12.15 582	14.36 584	15.97 585	15.52 586

CasAABBNet	23.10 588	19.86 587	20.64 585	22.47 587	22.73 587	38.41 590	55.50 591	26.89 589	28.70 590	20.61 587	22.15 588	22.08 589	22.75 589	23.99 588	27.36 590	13.59 584	16.48 587	12.14 581	14.27 582	15.95 584	15.53 587

Selective-RAFT-Error	23.16 590	19.93 589	20.87 587	22.54 589	22.81 589	38.52 592	55.47 590	27.01 592	28.83 592	20.66 588	22.25 589	22.09 590	22.80 591	24.09 590	27.36 590	13.61 586	16.48 587	12.15 582	14.28 583	15.99 586	15.57 588

LSM0	24.24 591	19.98 590	22.32 588	24.22 590	40.14 592	38.48 591	55.20 588	26.95 591	28.57 589	20.49 586	21.83 586	22.26 591	22.75 589	24.22 591	27.30 589	13.66 587	16.32 586	12.19 584	14.15 581	16.10 587	17.66 589

AVERAGE_ROB	25.43 592	29.06 593	27.24 590	24.63 591	24.20 591	17.73 584	12.61 577	22.29 588	21.39 588	26.79 592	26.16 591	25.20 592	24.64 592	25.07 592	23.53 588	29.96 592	28.40 592	30.60 589	29.58 588	29.72 590	29.84 592

test_example2	101.33 593	108.28 594	68.15 592	98.43 592	106.93 593	89.75 593	102.43 593	36.80 593	97.65 593	129.04 593	130.15 593	65.26 593	66.62 593	92.11 593	80.24 593	144.10 593	199.48 593	81.81 593	103.01 593	125.01 593	101.27 593

ccccc		256.29 595		354.40 594	364.36 594	149.10 594		152.89 594		153.93 594		164.00 594		268.02 594		390.55 594	349.22 594	244.59 594	219.82 594	412.30 594

ASD4		6.65 577

Low-res two-view benchmark