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

Monster-pub-eth3d	0.20 1	0.22 36	0.65 28	0.21 7	0.17 112	0.33 28	0.15 24	0.46 70	0.32 14	0.16 9	0.17 15	0.14 13	0.11 2	0.27 24	0.23 103	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.07 53	0.07 3	0.09 56

asda	0.22 30	0.25 71	0.70 36	0.21 7	0.16 84	0.43 90	0.16 34	0.44 59	0.35 32	0.22 47	0.20 26	0.14 13	0.20 78	0.25 11	0.22 91	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 10	0.07 3	0.07 7

asd	0.20 1	0.22 36	0.65 28	0.22 28	0.17 112	0.41 74	0.14 16	0.35 10	0.32 14	0.24 72	0.20 26	0.15 27	0.18 51	0.26 19	0.16 5	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 10	0.08 19	0.08 34

qwe	0.21 9	0.22 36	0.61 16	0.21 7	0.20 194	0.41 74	0.15 24	0.46 70	0.35 32	0.26 106	0.22 44	0.14 13	0.14 12	0.31 59	0.22 91	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 10	0.08 19	0.07 7

2.25w	0.21 9	0.22 36	0.51 2	0.21 7	0.14 33	0.36 46	0.13 8	0.42 43	0.34 26	0.23 64	0.27 77	0.14 13	0.18 51	0.33 78	0.24 126	0.06 1	0.06 21	0.07 1	0.06 10	0.07 3	0.07 7

4.25_new	0.21 9	0.23 53	0.64 23	0.22 28	0.18 148	0.41 74	0.17 42	0.41 37	0.35 32	0.22 47	0.21 33	0.14 13	0.18 51	0.25 11	0.18 17	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 10	0.07 3	0.07 7

4.5w_new	0.21 9	0.23 53	0.64 23	0.22 28	0.18 148	0.41 74	0.17 42	0.41 37	0.35 32	0.22 47	0.21 33	0.14 13	0.18 51	0.25 11	0.18 17	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 10	0.07 3	0.07 7

4.5_new	0.21 9	0.22 36	0.63 21	0.21 7	0.15 57	0.40 67	0.17 42	0.40 29	0.35 32	0.25 91	0.22 44	0.14 13	0.14 12	0.22 3	0.21 72	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 10	0.08 19	0.07 7

4.5w-stereo	0.21 9	0.22 36	0.63 21	0.21 7	0.15 57	0.40 67	0.17 42	0.40 29	0.35 32	0.25 91	0.22 44	0.14 13	0.14 12	0.22 3	0.21 72	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 10	0.08 19	0.07 7

4.25w-stereo	0.21 9	0.23 53	0.64 23	0.22 28	0.18 148	0.41 74	0.17 42	0.41 37	0.35 32	0.22 47	0.21 33	0.14 13	0.18 51	0.25 11	0.18 17	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 10	0.07 3	0.07 7

4w-stereo	0.20 1	0.21 21	0.57 11	0.21 7	0.15 57	0.39 62	0.13 8	0.39 27	0.33 21	0.22 47	0.21 33	0.13 3	0.20 78	0.29 44	0.21 72	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 10	0.07 3	0.07 7

2.5w	0.21 9	0.23 53	0.50 1	0.22 28	0.15 57	0.39 62	0.19 65	0.47 83	0.36 49	0.21 36	0.22 44	0.13 3	0.17 33	0.33 78	0.20 53	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 10	0.07 3	0.07 7

3.25w_new	0.20 1	0.20 13	0.52 4	0.21 7	0.14 33	0.37 49	0.14 16	0.43 51	0.35 32	0.23 64	0.21 33	0.16 32	0.18 51	0.27 24	0.20 53	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 10	0.07 3	0.08 34

3.25w	0.20 1	0.20 13	0.52 4	0.21 7	0.14 33	0.37 49	0.14 16	0.43 51	0.35 32	0.23 64	0.21 33	0.16 32	0.18 51	0.27 24	0.20 53	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 10	0.07 3	0.08 34

3.75w	0.21 9	0.21 21	0.61 16	0.21 7	0.20 194	0.44 96	0.16 34	0.44 59	0.30 9	0.22 47	0.20 26	0.13 3	0.18 51	0.29 44	0.21 72	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 10	0.07 3	0.08 34

3.5w_stereo	0.21 9	0.22 36	0.55 10	0.21 7	0.15 57	0.40 67	0.14 16	0.43 51	0.33 21	0.21 36	0.24 59	0.14 13	0.18 51	0.34 88	0.22 91	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 10	0.07 3	0.08 34

3w_stereo	0.21 9	0.22 36	0.59 14	0.22 28	0.12 6	0.37 49	0.22 126	0.50 103	0.38 63	0.22 47	0.21 33	0.12 2	0.22 98	0.26 19	0.18 17	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 10	0.08 19	0.08 34

2w_stereo	0.21 9	0.19 8	0.51 2	0.22 28	0.13 20	0.41 74	0.20 84	0.50 103	0.34 26	0.25 91	0.23 50	0.13 3	0.23 114	0.24 7	0.22 91	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 10	0.07 3	0.07 7

1w_stereo	0.22 30	0.17 1	0.52 4	0.23 39	0.16 84	0.44 96	0.22 126	0.55 149	0.40 86	0.25 91	0.29 90	0.13 3	0.26 155	0.28 32	0.20 53	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 10	0.08 19	0.07 7

MonSter	0.20 1	0.22 36	0.65 28	0.21 7	0.17 112	0.33 28	0.15 24	0.46 70	0.32 14	0.16 9	0.17 15	0.14 13	0.11 2	0.27 24	0.23 103	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.07 53	0.07 3	0.09 56

AdaDepth	0.24 43	0.18 5	1.03 67	0.25 73	0.21 208	0.46 119	0.16 34	0.30 3	0.27 6	0.17 12	0.19 21	0.14 13	0.18 51	0.35 94	0.17 15	0.07 21	0.07 41	0.08 32	0.25 445	0.10 53	0.10 81

2.75w_new	0.21 9	0.21 21	0.57 11	0.20 4	0.14 33	0.40 67	0.18 56	0.47 83	0.36 49	0.24 72	0.20 26	0.13 3	0.19 69	0.31 59	0.21 72	0.07 21	0.05 1	0.07 1	0.06 10	0.06 1	0.07 7

monsterstereo	0.22 30	0.22 36	0.52 4	0.25 73	0.27 317	0.39 62	0.14 16	0.51 111	0.33 21	0.25 91	0.27 77	0.13 3	0.13 10	0.38 124	0.21 72	0.07 21	0.07 41	0.07 1	0.06 10	0.08 19	0.06 1

monsters	0.22 30	0.22 36	0.52 4	0.23 39	0.28 331	0.42 86	0.14 16	0.46 70	0.31 10	0.24 72	0.20 26	0.13 3	0.14 12	0.43 150	0.20 53	0.07 21	0.06 21	0.07 1	0.08 82	0.06 1	0.06 1

LG-Stereo	0.27 53	0.25 71	0.95 63	0.25 73	0.15 57	0.43 90	0.21 105	0.50 103	0.40 86	0.18 19	0.29 90	0.25 95	0.16 26	0.28 32	0.35 251	0.07 21	0.07 41	0.11 202	0.10 149	0.24 338	0.10 81

GREAT-IGEV	0.37 136	0.28 116	1.48 144	0.25 73	0.38 437	0.46 119	0.18 56	0.33 7	0.34 26	0.15 4	0.29 90	0.15 27	0.17 33	0.36 107	0.23 103	0.07 21	0.76 556	0.07 1	0.26 453	0.21 293	1.03 555

fffft	0.29 69	0.21 21	1.10 76	0.24 55	0.15 57	0.42 86	0.24 194	0.42 43	0.38 63	0.21 36	0.18 18	0.20 51	0.16 26	0.44 159	0.70 404	0.07 21	0.06 21	0.10 137	0.08 82	0.28 387	0.20 329
1: 1. 1
SMoEStereo_RVC	0.29 69	0.26 86	1.03 67	0.25 73	0.14 33	0.46 119	0.22 126	0.36 13	0.38 63	0.23 64	0.23 50	0.21 59	0.18 51	0.45 171	0.60 379	0.07 21	0.06 21	0.10 137	0.08 82	0.20 279	0.20 329

RSM	0.28 60	0.26 86	0.97 64	0.25 73	0.24 268	0.37 49	0.21 105	0.49 97	0.44 119	0.21 36	0.27 77	0.28 129	0.17 33	0.38 124	0.20 53	0.07 21	0.07 41	0.09 85	0.34 495	0.21 293	0.16 259

LoS_RVC	0.29 69	0.33 163	1.19 87	0.25 73	0.34 399	0.43 90	0.22 126	0.42 43	0.32 14	0.22 47	0.33 131	0.23 71	0.24 125	0.31 59	0.21 72	0.07 21	0.07 41	0.07 1	0.05 1	0.10 53	0.31 448

Selective-IGEV	0.29 69	0.23 53	1.28 103	0.27 120	0.30 351	0.35 39	0.20 84	0.56 156	0.38 63	0.21 36	0.30 103	0.22 62	0.18 51	0.37 116	0.18 17	0.07 21	0.06 21	0.08 32	0.15 336	0.16 194	0.29 430

RAFT-Stereo + iAFF	0.42 192	0.86 425	1.78 224	0.28 145	0.17 112	0.52 177	0.20 84	0.62 193	0.61 288	0.50 254	0.61 349	0.39 188	0.32 228	0.35 94	0.30 202	0.07 21	0.10 232	0.09 85	0.09 113	0.35 448	0.10 81

Monster-pub-mixall	0.21 9	0.31 149	0.69 35	0.21 7	0.13 20	0.27 8	0.12 4	0.37 16	0.26 4	0.21 36	0.19 21	0.15 27	0.12 5	0.47 191	0.29 183	0.08 33	0.07 41	0.07 1	0.05 1	0.08 19	0.12 143

Replicate-Monster	0.23 37	0.40 219	0.94 62	0.21 7	0.14 33	0.37 49	0.13 8	0.40 29	0.36 49	0.22 47	0.15 12	0.15 27	0.15 22	0.40 135	0.15 2	0.08 33	0.07 41	0.07 1	0.06 10	0.08 19	0.15 231

IGEV	0.22 30	0.28 116	0.88 52	0.21 7	0.24 268	0.42 86	0.17 42	0.35 10	0.37 57	0.20 30	0.22 44	0.14 13	0.12 5	0.24 7	0.20 53	0.08 33	0.07 41	0.08 32	0.06 10	0.09 39	0.07 7

xyz-stereo-finetune2	0.35 121	0.45 257	1.04 69	0.21 7	0.12 6	0.58 257	0.23 161	0.50 103	0.45 134	0.31 131	0.46 206	0.30 141	0.41 303	0.81 315	0.51 344	0.08 33	0.07 41	0.11 202	0.09 113	0.12 86	0.09 56

xyz-stereo-finetune	0.31 87	0.46 260	0.79 44	0.21 7	0.12 6	0.53 185	0.25 214	0.52 125	0.54 226	0.28 118	0.32 122	0.29 136	0.23 114	0.59 247	0.55 358	0.08 33	0.07 41	0.10 137	0.08 82	0.13 116	0.08 34

LG-Stereo_L2	0.21 9	0.31 149	0.85 48	0.22 28	0.14 33	0.31 20	0.22 126	0.38 20	0.25 3	0.17 12	0.11 4	0.13 3	0.12 5	0.32 68	0.18 17	0.08 33	0.07 41	0.08 32	0.06 10	0.08 19	0.10 81

LG-Stereo_L1	0.21 9	0.31 149	0.85 48	0.22 28	0.14 33	0.28 10	0.21 105	0.38 20	0.26 4	0.16 9	0.11 4	0.13 3	0.11 2	0.37 116	0.18 17	0.08 33	0.07 41	0.08 32	0.06 10	0.08 19	0.10 81

MLG-Stereo_test3	0.21 9	0.35 183	0.65 28	0.21 7	0.14 33	0.36 46	0.13 8	0.37 16	0.40 86	0.21 36	0.12 8	0.17 37	0.12 5	0.25 11	0.16 5	0.08 33	0.07 41	0.08 32	0.06 10	0.09 39	0.10 81

MLG-Stereo_test1	0.21 9	0.33 163	0.61 16	0.23 39	0.21 208	0.45 101	0.13 8	0.33 7	0.46 143	0.13 1	0.09 1	0.18 43	0.12 5	0.32 68	0.15 2	0.08 33	0.07 41	0.08 32	0.06 10	0.09 39	0.09 56

MLG-Stereo	0.21 9	0.33 163	0.60 15	0.23 39	0.12 6	0.44 96	0.13 8	0.39 27	0.46 143	0.13 1	0.10 2	0.17 37	0.13 10	0.35 94	0.15 2	0.08 33	0.07 41	0.08 32	0.06 10	0.09 39	0.09 56

MM-Stereo_test2	0.38 145	0.28 116	2.46 432	0.43 420	0.15 57	0.50 148	0.25 214	0.47 83	0.38 63	0.33 143	0.26 73	0.23 71	0.22 98	0.34 88	0.29 183	0.08 33	0.09 189	0.09 85	0.10 149	0.36 453	0.22 356

HART	0.38 145	0.53 290	1.66 175	0.26 104	0.15 57	0.30 16	0.19 65	0.67 219	0.46 143	0.29 122	0.52 266	0.38 182	0.16 26	0.41 139	0.20 53	0.08 33	0.68 549	0.09 85	0.07 53	0.34 437	0.21 341

Reg-Stereo(zero)	0.46 236	0.17 1	2.10 359	0.24 55	0.34 399	0.51 158	0.42 407	0.50 103	0.54 226	0.37 156	0.46 206	0.54 293	0.60 423	0.43 150	1.10 464	0.08 33	0.09 189	0.08 32	0.22 432	0.12 86	0.22 356

HI	0.41 173	0.63 335	1.72 191	0.27 120	0.21 208	0.45 101	0.19 65	0.55 149	0.41 96	0.57 339	0.59 327	0.65 354	0.45 342	0.45 171	0.39 278	0.08 33	0.09 189	0.10 137	0.11 212	0.20 279	0.10 81

CoSv	0.41 173	0.63 335	1.72 191	0.27 120	0.21 208	0.45 101	0.19 65	0.55 149	0.41 96	0.57 339	0.59 327	0.65 354	0.45 342	0.45 171	0.39 278	0.08 33	0.09 189	0.10 137	0.11 212	0.20 279	0.10 81

DEFOM-Stereo	0.22 30	0.22 36	0.91 56	0.23 39	0.13 20	0.49 140	0.18 56	0.30 3	0.28 7	0.19 23	0.17 15	0.14 13	0.14 12	0.41 139	0.16 5	0.08 33	0.06 21	0.07 1	0.06 10	0.09 39	0.09 56

tt45	0.29 69	0.24 66	1.06 71	0.25 73	0.17 112	0.55 206	0.22 126	0.41 37	0.35 32	0.24 72	0.25 66	0.25 95	0.18 51	0.64 263	0.34 243	0.08 33	0.07 41	0.10 137	0.08 82	0.21 293	0.11 106

999	0.29 69	0.25 71	1.05 70	0.26 104	0.18 148	0.49 140	0.23 161	0.38 20	0.37 57	0.20 30	0.32 122	0.23 71	0.18 51	0.73 297	0.36 254	0.08 33	0.07 41	0.09 85	0.08 82	0.24 338	0.10 81

mms	0.27 53	0.26 86	0.91 56	0.25 73	0.18 148	0.32 25	0.23 161	0.37 16	0.31 10	0.21 36	0.30 103	0.23 71	0.17 33	0.46 180	0.21 72	0.08 33	0.10 232	0.10 137	0.08 82	0.22 310	0.47 508

ours_stereo	0.27 53	0.25 71	1.21 93	0.25 73	0.17 112	0.35 39	0.23 161	0.38 20	0.35 32	0.20 30	0.31 116	0.23 71	0.17 33	0.41 139	0.20 53	0.08 33	0.07 41	0.10 137	0.08 82	0.22 310	0.18 297

fffy	0.28 60	0.24 66	1.19 87	0.27 120	0.15 57	0.37 49	0.22 126	0.42 43	0.32 14	0.20 30	0.29 90	0.26 109	0.20 78	0.44 159	0.20 53	0.08 33	0.10 232	0.10 137	0.08 82	0.22 310	0.18 297

WCG-NET	0.30 79	0.42 233	1.26 101	0.24 55	0.12 6	0.43 90	0.24 194	0.40 29	0.56 244	0.35 147	0.37 151	0.26 109	0.24 125	0.29 44	0.19 31	0.08 33	0.12 306	0.08 32	0.07 53	0.22 310	0.10 81

IGEV-Stereo++	0.23 37	0.23 53	0.64 23	0.24 55	0.22 235	0.47 125	0.13 8	0.52 125	0.33 21	0.18 19	0.24 59	0.17 37	0.22 98	0.32 68	0.19 31	0.08 33	0.06 21	0.08 32	0.06 10	0.17 216	0.09 56

AIO-Stereo	0.30 79	0.27 94	1.25 99	0.27 120	0.24 268	0.37 49	0.20 84	0.52 125	0.36 49	0.21 36	0.30 103	0.23 71	0.14 12	0.31 59	0.20 53	0.08 33	0.07 41	0.09 85	0.38 509	0.19 264	0.31 448

WCG-NET（raft）	0.32 94	0.53 290	1.21 93	0.23 39	0.12 6	0.44 96	0.24 194	0.40 29	0.50 180	0.35 147	0.35 142	0.47 260	0.25 141	0.35 94	0.20 53	0.08 33	0.29 496	0.08 32	0.07 53	0.22 310	0.11 106

RSM++	0.27 53	0.26 86	0.87 51	0.28 145	0.13 20	0.39 62	0.20 84	0.45 67	0.45 134	0.20 30	0.24 59	0.24 84	0.17 33	0.36 107	0.20 53	0.08 33	0.07 41	0.09 85	0.35 498	0.26 371	0.18 297

MoCha-V2	0.36 130	0.32 156	1.41 127	0.36 339	0.31 370	0.35 39	0.19 65	0.57 161	0.39 75	0.30 126	0.32 122	0.28 129	0.27 175	0.47 191	0.24 126	0.08 33	0.56 538	0.08 32	0.38 509	0.18 243	0.12 143

MIM_Stereo	0.41 173	0.60 314	1.88 283	0.31 222	0.21 208	0.50 148	0.19 65	0.64 202	0.44 119	0.43 191	0.53 277	0.43 219	0.27 175	0.51 216	0.28 168	0.08 33	0.14 349	0.11 202	0.10 149	0.26 371	0.26 411

ProNet	0.30 79	0.54 295	1.29 104	0.25 73	0.15 57	0.47 125	0.25 214	0.48 90	0.39 75	0.21 36	0.23 50	0.22 62	0.20 78	0.44 159	0.19 31	0.08 33	0.08 119	0.10 137	0.08 82	0.23 323	0.12 143

RAFT_CTSACE	0.46 236	0.76 382	2.07 349	0.35 320	0.30 351	0.54 193	0.30 310	0.61 189	0.48 164	0.49 247	0.76 443	0.55 297	0.36 249	0.58 241	0.22 91	0.08 33	0.13 328	0.11 202	0.10 149	0.41 485	0.08 34

test_4	0.40 166	0.37 195	2.01 338	0.29 176	0.21 208	0.50 148	0.28 278	0.47 83	0.39 75	0.42 186	0.76 443	0.38 182	0.22 98	0.52 220	0.33 236	0.08 33	0.07 41	0.11 202	0.15 336	0.28 387	0.07 7

GMOStereo	0.41 173	0.62 324	1.78 224	0.28 145	0.36 420	0.51 158	0.31 323	0.53 134	0.44 119	0.57 339	0.48 224	0.41 202	0.27 175	0.28 32	0.23 103	0.08 33	0.38 516	0.13 317	0.11 212	0.34 437	0.11 106

error version	0.41 173	0.62 324	1.78 224	0.28 145	0.36 420	0.51 158	0.31 323	0.53 134	0.44 119	0.57 339	0.48 224	0.41 202	0.27 175	0.28 32	0.23 103	0.08 33	0.38 516	0.13 317	0.11 212	0.34 437	0.11 106

test-v	0.41 173	0.62 324	1.78 224	0.28 145	0.36 420	0.51 158	0.31 323	0.53 134	0.44 119	0.57 339	0.48 224	0.41 202	0.27 175	0.28 32	0.23 103	0.08 33	0.38 516	0.13 317	0.11 212	0.34 437	0.11 106

test-3	0.43 198	0.20 13	1.70 184	0.34 304	0.32 378	0.45 101	0.23 161	0.71 236	0.46 143	0.51 267	0.29 90	0.45 239	0.21 89	0.59 247	0.98 445	0.08 33	0.07 41	0.10 137	0.35 498	0.29 392	0.28 424

test_1	0.43 198	0.20 13	1.70 184	0.34 304	0.32 378	0.45 101	0.23 161	0.71 236	0.46 143	0.50 254	0.29 90	0.45 239	0.21 89	0.59 247	0.98 445	0.08 33	0.07 41	0.10 137	0.35 498	0.29 392	0.29 430

test_3	0.44 208	0.20 13	1.70 184	0.36 339	0.32 378	0.47 125	0.30 310	0.73 252	0.49 170	0.50 254	0.30 103	0.45 239	0.22 98	0.59 247	0.98 445	0.08 33	0.10 232	0.11 202	0.35 498	0.29 392	0.28 424

test-2	0.41 173	0.62 324	1.78 224	0.28 145	0.36 420	0.51 158	0.31 323	0.53 134	0.44 119	0.57 339	0.48 224	0.41 202	0.27 175	0.28 32	0.23 103	0.08 33	0.38 516	0.13 317	0.11 212	0.34 437	0.11 106

cross-raft	0.40 166	0.27 94	2.22 386	0.30 194	0.17 112	0.49 140	0.35 367	0.71 236	0.39 75	0.43 191	0.45 198	0.64 349	0.25 141	0.32 68	0.25 139	0.08 33	0.08 119	0.09 85	0.23 436	0.11 75	0.14 197

AFF-stereo	0.44 208	0.96 459	1.78 224	0.31 222	0.15 57	0.50 148	0.21 105	0.64 202	0.63 318	0.47 217	0.64 382	0.49 273	0.34 241	0.46 180	0.31 214	0.08 33	0.09 189	0.10 137	0.10 149	0.37 461	0.10 81

GASTEREO	0.35 121	0.72 369	1.15 81	0.56 491	0.20 194	0.52 177	0.22 126	0.56 156	0.40 86	0.30 126	0.31 116	0.16 32	0.31 221	0.35 94	0.26 148	0.09 73	0.14 349	0.08 32	0.28 461	0.14 139	0.20 329

MSCF	0.35 121	0.72 369	1.15 81	0.58 497	0.21 208	0.50 148	0.22 126	0.56 156	0.38 63	0.29 122	0.29 90	0.17 37	0.30 212	0.35 94	0.26 148	0.09 73	0.12 306	0.08 32	0.29 465	0.15 157	0.21 341

water-stereo	0.24 43	0.17 1	0.88 52	0.24 55	0.14 33	0.37 49	0.17 42	0.43 51	0.32 14	0.26 106	0.35 142	0.26 109	0.24 125	0.22 3	0.25 139	0.09 73	0.09 189	0.09 85	0.08 82	0.10 53	0.10 81

depthmonostereo	0.26 50	0.23 53	0.65 28	0.41 405	0.13 20	0.41 74	0.19 65	0.51 111	0.40 86	0.25 91	0.29 90	0.26 109	0.28 190	0.44 159	0.23 103	0.09 73	0.10 232	0.09 85	0.07 53	0.10 53	0.08 34

DilatedVolume-Stereo	0.26 50	0.20 13	0.64 23	0.25 73	0.15 57	0.41 74	0.18 56	0.42 43	0.35 32	0.34 145	0.34 137	0.25 95	0.23 114	0.43 150	0.53 351	0.09 73	0.09 189	0.08 32	0.10 149	0.12 86	0.11 106

xyz-stereo	3.02 565	0.29 126	30.64 597	0.23 39	0.12 6	15.52 584	0.24 194	0.51 111	0.47 161	0.59 371	7.99 576	0.64 349	0.47 364	1.39 376	0.50 339	0.09 73	0.07 41	0.34 509	0.07 53	0.13 116	0.08 34

111111	0.24 43	0.21 21	0.82 47	0.24 55	0.21 208	0.43 90	0.13 8	0.45 67	0.35 32	0.22 47	0.27 77	0.18 43	0.16 26	0.35 94	0.18 17	0.09 73	0.06 21	0.08 32	0.06 10	0.25 351	0.08 34

MLG-Stereo_test2	0.21 9	0.36 192	0.68 34	0.21 7	0.17 112	0.45 101	0.12 4	0.35 10	0.42 105	0.15 4	0.11 4	0.22 62	0.10 1	0.28 32	0.16 5	0.09 73	0.07 41	0.08 32	0.06 10	0.09 39	0.09 56

LG-G_1	0.23 37	0.37 195	0.71 38	0.23 39	0.11 1	0.51 158	0.12 4	0.44 59	0.39 75	0.19 23	0.15 12	0.19 49	0.15 22	0.36 107	0.16 5	0.09 73	0.08 119	0.08 32	0.06 10	0.09 39	0.11 106

LG-G	0.23 37	0.37 195	0.71 38	0.23 39	0.11 1	0.51 158	0.12 4	0.44 59	0.39 75	0.19 23	0.15 12	0.19 49	0.15 22	0.36 107	0.16 5	0.09 73	0.08 119	0.08 32	0.06 10	0.09 39	0.11 106

LG-Stereo_Zeroshot	0.37 136	0.37 195	1.21 93	0.26 104	0.18 148	0.73 424	0.18 56	0.53 134	0.41 96	0.35 147	0.30 103	0.58 322	0.22 98	0.33 78	0.95 441	0.09 73	0.07 41	0.09 85	0.35 498	0.13 116	0.15 231

MM-Stereo_test1	0.41 173	0.39 214	2.29 400	0.38 378	0.26 303	0.44 96	0.28 278	0.63 199	0.51 188	0.40 172	0.32 122	0.26 109	0.26 155	0.46 180	0.22 91	0.09 73	0.21 454	0.10 137	0.09 113	0.39 477	0.15 231

SCV_C0	0.33 102	0.43 238	1.42 131	0.25 73	0.16 84	0.35 39	0.20 84	0.68 223	0.44 119	0.24 72	0.27 77	0.29 136	0.20 78	0.58 241	0.18 17	0.09 73	0.08 119	0.08 32	0.30 475	0.26 371	0.17 277

DEFOM-Stereo_RVC	0.28 60	0.28 116	1.09 74	0.33 273	0.15 57	0.30 16	0.16 34	0.58 168	0.42 105	0.19 23	0.19 21	0.17 37	0.26 155	0.38 124	0.37 260	0.09 73	0.08 119	0.08 32	0.25 445	0.10 53	0.06 1

FoundationStereo	0.20 1	0.30 138	0.81 45	0.21 7	0.22 235	0.21 3	0.16 34	0.25 1	0.38 63	0.15 4	0.11 4	0.18 43	0.17 33	0.23 6	0.16 5	0.09 73	0.13 328	0.08 32	0.06 10	0.07 3	0.07 7

AIO-test1	0.45 226	0.87 428	2.27 396	0.33 273	0.33 391	0.50 148	0.22 126	0.74 256	0.66 354	0.29 122	0.41 177	0.29 136	0.22 98	0.73 297	0.29 183	0.09 73	0.08 119	0.12 258	0.14 311	0.30 403	0.22 356

castereo++	0.28 60	0.43 238	0.93 60	0.28 145	0.17 112	0.53 185	0.21 105	0.55 149	0.45 134	0.17 12	0.26 73	0.32 152	0.17 33	0.33 78	0.16 5	0.09 73	0.08 119	0.09 85	0.29 465	0.13 116	0.06 1

castereo	0.30 79	0.44 249	0.81 45	0.24 55	0.29 339	0.41 74	0.27 261	0.72 241	0.45 134	0.22 47	0.30 103	0.24 84	0.31 221	0.25 11	0.21 72	0.09 73	0.07 41	0.08 32	0.31 482	0.12 86	0.09 56

GIP-stereo	0.26 50	0.22 36	0.78 43	0.29 176	0.20 194	0.42 86	0.17 42	0.64 202	0.39 75	0.18 19	0.24 59	0.23 71	0.18 51	0.25 11	0.47 323	0.09 73	0.07 41	0.08 32	0.06 10	0.17 216	0.08 34

tg	0.37 136	0.55 304	1.35 116	0.28 145	0.16 84	0.57 239	0.18 56	0.57 161	0.49 170	0.37 156	0.44 194	0.38 182	0.24 125	0.46 180	0.24 126	0.09 73	0.08 119	0.11 202	0.11 212	0.43 493	0.36 475

dual_stereo	0.23 37	0.25 71	0.66 33	0.21 7	0.15 57	0.27 8	0.15 24	0.62 193	0.40 86	0.15 4	0.13 10	0.18 43	0.14 12	0.37 116	0.19 31	0.09 73	0.31 502	0.07 1	0.10 149	0.07 3	0.07 7

UGAM-zero	0.63 391	0.39 214	2.49 440	0.30 194	0.49 485	0.67 384	0.19 65	0.91 412	0.45 134	0.77 470	0.45 198	1.16 520	0.82 481	2.05 487	0.29 183	0.09 73	0.15 375	0.09 85	0.44 521	0.11 75	0.22 356

GCAP-BAT	0.43 198	0.31 149	1.82 257	0.25 73	0.26 303	0.65 370	0.23 161	0.48 90	0.37 57	0.67 432	0.82 456	0.44 230	0.24 125	0.48 197	0.87 434	0.09 73	0.13 328	0.09 85	0.22 432	0.08 19	0.09 56

RAStereo	0.28 60	0.48 272	1.52 153	0.26 104	0.18 148	0.25 6	0.19 65	0.42 43	0.35 32	0.20 30	0.25 66	0.20 51	0.16 26	0.24 7	0.24 126	0.09 73	0.08 119	0.10 137	0.08 82	0.12 86	0.08 34

Occ-G	0.30 79	0.30 138	1.33 112	0.23 39	0.15 57	0.36 46	0.25 214	0.43 51	0.31 10	0.26 106	0.35 142	0.46 252	0.22 98	0.30 52	0.25 139	0.09 73	0.07 41	0.09 85	0.16 356	0.31 411	0.08 34

U	3.37 569	0.17 1	0.91 56	0.26 104	13.79 585	19.19 589	0.15 24	0.41 37	0.31 10	0.17 12	0.18 18	0.27 120	0.15 22	0.21 2	0.16 5	0.09 73	0.06 21	17.88 591	12.81 587	0.10 53	0.08 34

IGEV-Stereo+	0.29 69	0.29 126	0.86 50	0.25 73	0.34 399	0.30 16	0.14 16	0.32 6	0.53 214	0.18 19	0.12 8	0.18 43	0.19 69	0.49 207	0.17 15	0.09 73	0.08 119	0.08 32	0.20 418	0.46 503	0.59 524

RAFT-Stereo-weight	0.34 110	0.29 126	1.43 132	0.28 145	0.28 331	0.55 206	0.22 126	0.78 306	0.48 164	0.46 215	0.38 160	0.36 172	0.17 33	0.33 78	0.23 103	0.09 73	0.08 119	0.09 85	0.07 53	0.09 39	0.09 56

gcap-zeroshot	0.41 173	0.62 324	1.78 224	0.31 222	0.32 378	0.69 402	0.21 105	0.74 256	0.52 195	0.43 191	0.35 142	0.62 337	0.24 125	0.41 139	0.24 126	0.09 73	0.16 392	0.09 85	0.31 482	0.08 19	0.09 56

testlalala2	0.44 208	0.28 116	2.59 461	0.64 510	0.56 501	0.57 239	0.20 84	0.78 306	0.52 195	0.40 172	0.39 168	0.45 239	0.21 89	0.27 24	0.22 91	0.09 73	0.10 232	0.08 32	0.29 465	0.12 86	0.10 81

MGS-Stereo	0.32 94	0.34 176	1.70 184	0.25 73	0.14 33	0.40 67	0.22 126	0.38 20	0.43 115	0.24 72	0.51 253	0.25 95	0.18 51	0.31 59	0.20 53	0.09 73	0.08 119	0.09 85	0.08 82	0.47 504	0.08 34

IGEV++	0.34 110	0.43 238	1.32 110	0.31 222	0.14 33	0.32 25	0.21 105	0.70 233	0.34 26	0.22 47	0.28 84	0.22 62	0.27 175	0.35 94	0.27 158	0.09 73	0.39 522	0.08 32	0.15 336	0.25 351	0.45 505

MyStereo07	0.34 110	0.40 219	1.46 137	0.29 176	0.23 255	0.60 286	0.31 323	0.53 134	0.42 105	0.25 91	0.25 66	0.20 51	0.26 155	0.57 238	0.19 31	0.09 73	0.18 421	0.12 258	0.11 212	0.16 194	0.19 313

MyStereo06	0.54 327	0.41 226	2.68 473	0.30 194	0.23 255	0.60 286	0.30 310	0.81 330	0.44 119	0.84 488	0.52 266	0.78 428	0.58 416	0.48 197	1.10 464	0.09 73	0.17 410	0.12 258	0.10 149	0.16 194	0.20 329

MyStereo05	0.49 275	0.41 226	2.72 479	0.30 194	0.23 255	0.60 286	0.30 310	0.82 337	0.77 449	0.52 276	0.37 151	0.51 279	0.42 320	0.52 220	0.38 267	0.09 73	0.17 410	0.12 258	0.10 149	0.16 194	0.20 329

MyStereo04	0.48 257	0.40 219	2.65 470	0.29 176	0.23 255	0.60 286	0.31 323	0.83 343	0.75 435	0.47 217	0.36 148	0.53 287	0.42 320	0.53 226	0.39 278	0.09 73	0.18 421	0.12 258	0.11 212	0.16 194	0.19 313

AE-Stereo	0.42 192	0.29 126	1.65 171	0.43 420	0.47 482	0.56 221	0.23 161	0.86 371	0.46 143	0.31 131	0.41 177	0.43 219	0.24 125	0.34 88	0.24 126	0.09 73	0.48 534	0.11 202	0.45 522	0.22 310	0.19 313

ff7	0.32 94	0.52 285	1.38 121	0.25 73	0.16 84	0.56 221	0.23 161	0.46 70	0.41 96	0.24 72	0.23 50	0.20 51	0.23 114	0.48 197	0.19 31	0.09 73	0.08 119	0.10 137	0.18 388	0.23 323	0.22 356

IGEVStereo-DCA	0.33 102	0.34 176	1.38 121	0.27 120	0.16 84	0.45 101	0.23 161	0.46 70	0.41 96	0.24 72	0.21 33	0.26 109	0.25 141	0.64 263	0.52 347	0.09 73	0.07 41	0.10 137	0.18 388	0.16 194	0.22 356

ffff	0.32 94	0.52 285	1.38 121	0.25 73	0.16 84	0.56 221	0.23 161	0.46 70	0.41 96	0.24 72	0.23 50	0.20 51	0.23 114	0.48 197	0.19 31	0.09 73	0.08 119	0.10 137	0.18 388	0.23 323	0.22 356

rrr	0.46 236	0.34 176	3.08 518	0.27 120	0.16 84	0.45 101	0.28 278	1.09 519	0.51 188	0.24 72	0.21 33	0.26 109	0.25 141	0.64 263	0.52 347	0.09 73	0.07 41	0.10 137	0.29 465	0.16 194	0.25 401

11t	0.32 94	0.52 285	1.38 121	0.25 73	0.16 84	0.56 221	0.23 161	0.46 70	0.41 96	0.24 72	0.23 50	0.20 51	0.23 114	0.48 197	0.19 31	0.09 73	0.08 119	0.10 137	0.18 388	0.23 323	0.22 356

IGEV_Zeroshot_test	0.53 322	0.33 163	2.91 505	0.32 251	0.18 148	0.54 193	0.21 105	0.72 241	0.42 105	0.81 481	0.51 253	0.71 398	0.41 303	0.48 197	1.13 468	0.09 73	0.15 375	0.10 137	0.35 498	0.19 264	0.09 56

MSKI-zero shot	0.46 236	0.38 205	2.47 437	0.27 120	0.43 465	0.56 221	0.20 84	0.77 291	0.43 115	0.60 380	0.51 253	0.44 230	0.17 33	0.68 281	0.21 72	0.09 73	0.29 496	0.09 85	0.32 488	0.14 139	0.10 81

AEACV	0.33 102	0.24 66	1.44 134	0.28 145	0.35 412	0.47 125	0.21 105	0.43 51	0.28 7	0.26 106	0.25 66	0.22 62	0.38 270	0.30 52	0.18 17	0.09 73	0.35 510	0.09 85	0.36 506	0.23 323	0.25 401

GCAP-Stereo	0.34 110	0.89 435	1.76 210	0.26 104	0.12 6	0.52 177	0.14 16	0.49 97	0.38 63	0.29 122	0.30 103	0.29 136	0.22 98	0.30 52	0.20 53	0.09 73	0.17 410	0.09 85	0.07 53	0.21 293	0.11 106

RAFT-Test	0.44 208	0.38 205	2.01 338	0.27 120	0.44 466	0.64 356	0.37 382	0.72 241	0.57 248	0.45 207	0.48 224	0.65 354	0.24 125	0.35 94	0.29 183	0.09 73	0.11 280	0.09 85	0.38 509	0.10 53	0.11 106

HH	0.49 275	0.49 275	2.78 491	0.50 464	0.41 456	0.38 60	0.23 161	0.72 241	0.38 63	0.63 409	0.48 224	0.87 463	0.41 303	0.64 263	0.21 72	0.09 73	0.17 410	0.10 137	0.09 113	0.16 194	0.12 143

HanStereo	0.49 275	0.49 275	2.78 491	0.50 464	0.41 456	0.38 60	0.23 161	0.72 241	0.38 63	0.63 409	0.48 224	0.87 463	0.41 303	0.64 263	0.21 72	0.09 73	0.17 410	0.10 137	0.09 113	0.16 194	0.12 143

LL-Strereo2	0.41 173	0.90 439	1.83 263	0.44 427	0.24 268	0.54 193	0.27 261	0.58 168	0.45 134	0.41 181	0.33 131	0.44 230	0.21 89	0.44 159	0.34 243	0.09 73	0.08 119	0.16 402	0.14 311	0.17 216	0.17 277

4D-IteraStereo	0.44 208	0.96 459	2.63 466	0.27 120	0.30 351	0.45 101	0.25 214	0.52 125	0.50 180	0.40 172	0.31 116	0.40 196	0.19 69	0.35 94	0.32 225	0.09 73	0.06 21	0.12 258	0.11 212	0.19 264	0.30 440

anonymousdsp2	0.34 110	0.24 66	1.16 84	0.28 145	0.15 57	0.57 239	0.23 161	0.79 322	0.47 161	0.38 164	0.37 151	0.40 196	0.25 141	0.47 191	0.21 72	0.09 73	0.07 41	0.10 137	0.13 283	0.19 264	0.27 418

anonymousdsp	0.34 110	0.53 290	1.47 141	0.25 73	0.16 84	0.56 221	0.23 161	0.49 97	0.40 86	0.25 91	0.24 59	0.22 62	0.24 125	0.55 234	0.19 31	0.09 73	0.11 280	0.10 137	0.18 388	0.24 338	0.29 430

CES	0.30 79	0.27 94	1.09 74	0.23 39	0.50 486	0.40 67	0.20 84	0.46 70	0.44 119	0.22 47	0.28 84	0.26 109	0.19 69	0.33 78	0.21 72	0.09 73	0.07 41	0.08 32	0.05 1	0.15 157	0.49 512

EGLCR-Stereo	0.29 69	0.27 94	0.97 64	0.30 194	0.19 180	0.56 221	0.17 42	0.68 223	0.36 49	0.30 126	0.18 18	0.27 120	0.17 33	0.38 124	0.19 31	0.09 73	0.07 41	0.10 137	0.08 82	0.10 53	0.35 466

DCRE	0.50 286	0.63 335	2.13 365	0.30 194	0.23 255	0.45 101	0.24 194	0.59 176	0.53 214	0.50 254	2.10 540	0.42 215	0.26 155	0.35 94	0.23 103	0.09 73	0.14 349	0.10 137	0.32 488	0.16 194	0.15 231

MC-Stereo	0.32 94	0.31 149	1.46 137	0.31 222	0.15 57	0.53 185	0.19 65	0.44 59	0.35 32	0.36 152	0.38 160	0.27 120	0.27 175	0.42 147	0.19 31	0.09 73	0.13 328	0.09 85	0.16 356	0.20 279	0.13 179

RCA-Stereo	0.34 110	0.32 156	1.30 107	0.26 104	0.14 33	0.58 257	0.23 161	0.78 306	0.62 306	0.40 172	0.44 194	0.28 129	0.35 243	0.29 44	0.20 53	0.09 73	0.10 232	0.09 85	0.07 53	0.19 264	0.08 34

CroCo-Stereo Lap2	0.33 102	0.61 318	1.47 141	0.32 251	0.38 437	0.23 4	0.22 126	0.58 168	0.46 143	0.22 47	0.27 77	0.29 136	0.23 114	0.32 68	0.26 148	0.09 73	0.09 189	0.10 137	0.08 82	0.21 293	0.14 197

DCANet-4	0.40 166	0.27 94	2.21 382	0.25 73	0.14 33	0.51 158	0.22 126	0.77 291	0.72 403	0.54 299	0.47 212	0.28 129	0.37 263	0.37 116	0.34 243	0.09 73	0.07 41	0.08 32	0.07 53	0.08 19	0.22 356

ccc-4	0.32 94	0.52 285	1.38 121	0.25 73	0.16 84	0.56 221	0.23 161	0.46 70	0.41 96	0.24 72	0.23 50	0.20 51	0.23 114	0.48 197	0.19 31	0.09 73	0.08 119	0.10 137	0.18 388	0.23 323	0.22 356

fff	0.43 198	0.77 391	1.95 320	0.24 55	0.13 20	0.51 158	0.22 126	0.77 291	0.75 435	0.54 299	0.47 212	0.31 144	0.65 444	0.36 107	0.34 243	0.09 73	0.07 41	0.08 32	0.07 53	0.08 19	0.22 356

ADStereo(finetuned)	0.45 226	0.77 391	2.12 363	0.25 73	0.14 33	0.51 158	0.22 126	0.77 291	0.72 403	0.54 299	0.48 224	0.31 144	0.76 473	0.37 116	0.38 267	0.09 73	0.07 41	0.09 85	0.07 53	0.13 116	0.23 380

raft_robust	0.55 339	0.84 418	1.73 194	0.28 145	0.54 496	0.53 185	0.25 214	0.88 389	0.75 435	0.48 235	0.46 206	0.76 422	0.75 472	1.46 387	0.27 158	0.09 73	0.10 232	0.10 137	0.30 475	0.26 371	0.16 259

RAFT+CT+SA	0.50 286	0.86 425	1.82 257	0.37 362	0.75 527	0.54 193	0.34 359	0.77 291	0.63 318	0.38 164	0.55 299	0.34 164	0.29 204	0.68 281	0.27 158	0.09 73	0.07 41	0.11 202	0.51 529	0.29 392	0.41 500

test_5	0.51 303	0.87 428	1.99 335	0.37 362	0.65 519	0.58 257	0.35 367	0.78 306	0.62 306	0.48 235	0.55 299	0.45 239	0.40 292	0.72 296	0.30 202	0.09 73	0.07 41	0.12 258	0.12 250	0.33 429	0.38 485

SA	0.50 286	0.75 381	1.95 320	0.31 222	0.61 515	0.57 239	0.31 323	0.91 412	0.73 418	0.42 186	0.62 354	0.38 182	0.47 364	0.68 281	0.29 183	0.09 73	0.09 189	0.13 317	0.32 488	0.30 403	0.10 81

IGEV-Stereo	0.34 110	0.54 295	1.47 141	0.25 73	0.16 84	0.56 221	0.23 161	0.49 97	0.40 86	0.25 91	0.24 59	0.22 62	0.24 125	0.54 230	0.19 31	0.09 73	0.10 232	0.10 137	0.18 388	0.24 338	0.29 430
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
iRaft-Stereo_5w	0.54 327	1.01 481	2.08 354	0.27 120	0.21 208	0.49 140	0.28 278	0.73 252	0.58 259	0.40 172	0.61 349	0.62 337	0.46 356	1.78 440	0.47 323	0.09 73	0.07 41	0.11 202	0.10 149	0.39 477	0.12 143

iRaft-Stereo_20w	0.58 358	0.39 214	1.96 329	0.45 441	0.32 378	0.92 490	0.57 475	1.14 525	0.56 244	0.81 481	0.40 173	0.55 297	0.69 456	0.65 273	1.04 460	0.09 73	0.16 392	0.09 85	0.36 506	0.17 216	0.25 401

GLC_STEREO	0.28 60	0.27 94	1.36 117	0.28 145	0.12 6	0.41 74	0.20 84	0.37 16	0.38 63	0.26 106	0.30 103	0.25 95	0.19 69	0.33 78	0.24 126	0.09 73	0.11 280	0.12 258	0.10 149	0.13 116	0.09 56

IPLG	0.69 425	0.84 418	2.43 427	0.35 320	0.21 208	1.65 539	0.61 485	1.36 539	0.58 259	1.39 540	0.51 253	0.37 174	0.87 490	1.41 380	0.36 254	0.09 73	0.07 41	0.14 353	0.12 250	0.32 420	0.11 106

MIPNet	0.83 481	0.81 408	2.40 420	0.61 507	0.18 148	1.48 529	1.39 555	1.60 549	0.74 422	1.94 550	0.85 464	0.73 405	1.68 545	0.87 324	0.31 214	0.09 73	0.08 119	0.11 202	0.32 488	0.25 351	0.12 143

IPLGR	0.54 327	0.56 306	2.68 473	0.36 339	0.18 148	0.62 327	0.54 463	1.02 501	0.64 326	0.73 458	0.46 206	0.47 260	0.45 342	1.12 350	0.29 183	0.09 73	0.08 119	0.11 202	0.09 113	0.19 264	0.12 143

LCNet	0.54 327	0.37 195	1.78 224	0.92 534	0.22 235	0.96 493	0.30 310	0.59 176	0.58 259	0.51 267	0.55 299	0.41 202	0.76 473	0.84 318	0.26 148	0.09 73	0.06 21	0.12 258	0.18 388	0.98 543	0.39 491

STrans-v2	0.67 413	0.56 306	2.64 468	0.27 120	0.23 255	0.57 239	0.33 354	0.96 456	0.69 374	0.92 499	0.85 464	0.89 469	0.93 498	1.83 453	1.21 479	0.09 73	0.07 41	0.10 137	0.09 113	0.11 75	0.12 143

PSM-AAD	0.63 391	0.22 36	1.77 219	0.37 362	0.23 255	0.86 476	1.17 545	0.59 176	0.60 271	0.64 419	0.71 427	0.68 377	2.93 561	0.65 273	0.31 214	0.09 73	0.07 41	0.17 421	0.15 336	0.13 116	0.33 460

GrayStereo	0.66 408	0.19 8	1.76 210	0.90 532	0.23 255	0.62 327	1.42 559	0.62 193	0.60 271	0.72 454	0.78 447	0.56 309	3.07 564	0.60 253	0.26 148	0.09 73	0.08 119	0.10 137	0.21 424	0.11 75	0.18 297

CroCo-Stereo	0.30 79	0.45 257	1.08 72	0.31 222	0.17 112	0.19 2	0.21 105	0.73 252	0.50 180	0.21 36	0.24 59	0.55 297	0.22 98	0.27 24	0.26 148	0.09 73	0.08 119	0.08 32	0.07 53	0.12 86	0.09 56
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
test-1	0.44 208	0.48 272	1.69 180	0.30 194	0.27 317	0.50 148	0.28 278	0.80 326	0.43 115	0.40 172	0.54 289	0.41 202	0.24 125	0.31 59	1.16 473	0.09 73	0.20 445	0.10 137	0.17 375	0.11 75	0.26 411

Prome-Stereo	0.49 275	0.30 138	1.76 210	0.60 506	0.23 255	0.63 344	0.42 407	0.62 193	0.60 271	0.59 371	1.03 496	0.43 219	0.72 463	0.60 253	0.33 236	0.09 73	0.07 41	0.10 137	0.09 113	0.11 75	0.43 502

iRaftStereo_RVC	0.37 136	0.53 290	1.41 127	0.28 145	0.15 57	0.52 177	0.20 84	0.54 145	0.46 143	0.37 156	0.43 183	0.41 202	0.23 114	0.36 107	0.26 148	0.09 73	0.15 375	0.12 258	0.11 212	0.41 485	0.37 482

CREStereo++_RVC	0.33 102	0.29 126	1.74 198	0.24 55	0.16 84	0.54 193	0.15 24	0.40 29	0.55 233	0.37 156	0.51 253	0.24 84	0.19 69	0.27 24	0.26 148	0.09 73	0.06 21	0.08 32	0.30 475	0.08 19	0.06 1
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
raft+_RVC	0.44 208	0.67 354	1.85 268	0.34 304	0.71 525	0.51 158	0.25 214	0.64 202	0.51 188	0.35 147	0.45 198	0.32 152	0.28 190	0.43 150	0.32 225	0.09 73	0.19 434	0.10 137	0.09 113	0.20 279	0.40 495

DCANet	0.42 192	0.77 391	1.95 320	0.25 73	0.14 33	0.51 158	0.22 126	0.77 291	0.72 403	0.54 299	0.48 224	0.31 144	0.41 303	0.36 107	0.39 278	0.09 73	0.07 41	0.09 85	0.07 53	0.13 116	0.23 380

csc	0.43 198	0.77 391	1.95 320	0.24 55	0.13 20	0.51 158	0.22 126	0.77 291	0.75 435	0.54 299	0.47 212	0.31 144	0.65 444	0.36 107	0.34 243	0.09 73	0.07 41	0.08 32	0.07 53	0.08 19	0.22 356

cscssc	0.43 198	0.77 391	1.95 320	0.24 55	0.13 20	0.51 158	0.22 126	0.77 291	0.75 435	0.54 299	0.47 212	0.31 144	0.65 444	0.36 107	0.34 243	0.09 73	0.07 41	0.08 32	0.07 53	0.08 19	0.22 356

111	0.48 257	1.09 493	1.95 320	0.24 55	0.13 20	0.59 274	0.26 236	0.83 343	0.78 454	0.48 235	0.52 266	0.56 309	0.38 270	0.49 207	0.38 267	0.09 73	0.07 41	0.09 85	0.07 53	0.23 323	0.35 466

test_xeample3	0.46 236	0.34 176	2.99 512	0.37 362	0.16 84	0.49 140	0.33 354	1.06 514	0.44 119	0.25 91	0.23 50	0.24 84	0.25 141	0.49 207	0.56 366	0.09 73	0.07 41	0.10 137	0.40 514	0.17 216	0.26 411

EAI-Stereo	0.78 467	0.25 71	1.67 177	0.54 482	0.59 508	1.95 548	2.05 565	1.11 524	0.64 326	0.95 504	1.49 525	0.50 276	0.67 451	0.59 247	1.44 496	0.09 73	0.19 434	0.09 85	0.49 526	0.13 116	0.22 356

CFNet-RSSM	0.41 173	0.32 156	2.20 381	0.27 120	0.44 466	0.52 177	0.19 65	0.76 280	0.48 164	0.43 191	0.36 148	0.54 293	0.26 155	0.33 78	0.25 139	0.09 73	0.08 119	0.09 85	0.38 509	0.10 53	0.09 56

Gwc-CoAtRS	0.38 145	0.33 163	1.92 304	0.27 120	0.41 456	0.48 133	0.19 65	0.59 176	0.46 143	0.43 191	0.39 168	0.57 315	0.26 155	0.32 68	0.26 148	0.09 73	0.09 189	0.09 85	0.31 482	0.11 75	0.09 56

HITNet	0.46 236	0.92 441	2.09 355	0.33 273	0.14 33	0.55 206	0.22 126	0.83 343	0.56 244	0.51 267	0.49 241	0.48 271	0.37 263	0.48 197	0.54 357	0.09 73	0.06 21	0.10 137	0.08 82	0.23 323	0.09 56
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
MLCV	0.48 257	0.89 435	1.85 268	0.29 176	0.14 33	0.59 274	0.23 161	0.72 241	0.59 266	0.66 428	0.66 393	0.55 297	0.36 249	1.03 338	0.49 334	0.09 73	0.06 21	0.09 85	0.07 53	0.19 264	0.11 106

GGEV	0.31 87	0.26 86	0.92 59	0.30 194	0.25 286	0.66 377	0.22 126	0.57 161	0.37 57	0.25 91	0.30 103	0.22 62	0.26 155	0.66 276	0.18 17	0.10 167	0.18 421	0.09 85	0.07 53	0.10 53	0.35 466

DA2	0.32 94	0.26 86	0.89 54	0.29 176	0.25 286	0.63 344	0.22 126	0.60 186	0.39 75	0.23 64	0.30 103	0.24 84	0.26 155	0.60 253	0.18 17	0.10 167	0.12 306	0.09 85	0.07 53	0.10 53	0.52 516

z-ln-s-r	0.64 395	0.89 435	2.23 390	0.32 251	0.26 303	0.57 239	0.37 382	0.84 354	0.76 444	0.51 267	0.81 451	0.64 349	0.45 342	2.06 488	1.27 484	0.10 167	0.07 41	0.11 202	0.09 113	0.24 338	0.13 179

DFGA-Net	0.51 303	1.06 489	1.75 204	0.30 194	0.24 268	0.54 193	0.22 126	0.63 199	0.60 271	0.48 235	0.51 253	0.35 168	0.27 175	1.82 452	0.53 351	0.10 167	0.08 119	0.12 258	0.12 250	0.37 461	0.15 231

G2L-Stereo_test	0.55 339	0.97 467	1.89 290	0.33 273	0.24 268	0.75 434	0.38 389	0.79 322	0.60 271	0.60 380	0.54 289	0.74 411	0.39 284	1.56 403	0.43 303	0.10 167	0.08 119	0.08 32	0.08 82	0.28 387	0.13 179

LGtest1	0.21 9	0.37 195	0.70 36	0.22 28	0.12 6	0.31 20	0.11 2	0.36 13	0.39 75	0.17 12	0.13 10	0.16 32	0.14 12	0.25 11	0.27 158	0.10 167	0.09 189	0.08 32	0.06 10	0.10 53	0.10 81

SGD-Stereo	0.22 30	0.28 116	0.77 42	0.22 28	0.11 1	0.40 67	0.16 34	0.31 5	0.36 49	0.19 23	0.19 21	0.17 37	0.17 33	0.37 116	0.16 5	0.10 167	0.06 21	0.08 32	0.07 53	0.10 53	0.07 7

MM-Stereo_test3	0.40 166	0.58 310	1.75 204	0.36 339	0.30 351	0.45 101	0.30 310	0.72 241	0.59 266	0.31 131	0.43 183	0.32 152	0.23 114	0.35 94	0.29 183	0.10 167	0.20 445	0.10 137	0.08 82	0.40 482	0.11 106

AIO_rvc	0.41 173	0.64 339	1.29 104	0.58 497	0.39 440	0.37 49	0.24 194	0.50 103	0.43 115	0.28 118	0.23 50	0.25 95	0.16 26	0.99 332	0.19 31	0.10 167	0.16 392	0.08 32	0.11 212	0.25 351	0.85 540

PAM_32	0.70 429	0.35 183	2.73 484	0.54 482	0.61 515	1.07 511	0.43 414	0.84 354	0.49 170	0.90 496	0.91 474	1.23 522	0.77 476	0.65 273	1.10 464	0.10 167	0.19 434	0.10 137	0.49 526	0.15 157	0.38 485

PAM	0.70 429	0.35 183	2.72 479	0.56 491	0.62 517	1.08 513	0.53 459	0.85 361	0.44 119	0.93 501	0.92 476	1.24 523	0.68 454	0.64 263	1.01 455	0.10 167	0.19 434	0.10 137	0.48 524	0.14 139	0.38 485

UGAM	0.58 358	0.47 269	2.21 382	0.30 194	0.19 180	0.53 185	0.34 359	0.59 176	0.63 318	0.44 197	0.73 434	0.78 428	0.37 263	2.58 532	0.39 278	0.10 167	0.08 119	0.17 421	0.14 311	0.42 491	0.17 277

model_zeroshot	0.44 208	0.68 356	1.97 334	0.28 145	0.18 148	0.69 402	0.21 105	0.63 199	0.40 86	1.00 507	0.34 137	0.42 215	0.20 78	0.69 287	0.24 126	0.10 167	0.22 460	0.10 137	0.22 432	0.12 86	0.10 81

Pointernet	0.29 69	0.25 71	1.49 147	0.24 55	0.20 194	0.47 125	0.15 24	0.62 193	0.47 161	0.22 47	0.29 90	0.26 109	0.20 78	0.28 32	0.20 53	0.10 167	0.07 41	0.07 1	0.12 250	0.10 53	0.07 7

AIO-Stereo-zeroshot1	0.70 429	0.65 346	3.45 542	0.50 464	0.60 513	0.75 434	0.23 161	0.96 456	0.60 271	0.76 466	1.30 516	0.81 439	0.60 423	0.57 238	0.82 429	0.10 167	0.16 392	0.11 202	0.43 520	0.31 411	0.22 356

AIO-Stereo-zeroshot	0.61 380	0.61 318	3.35 541	0.33 273	0.58 506	0.66 377	0.20 84	0.98 469	0.55 233	0.73 458	0.52 266	0.99 492	0.65 444	0.58 241	0.29 183	0.10 167	0.16 392	0.10 137	0.41 517	0.29 392	0.20 329

trnet	0.28 60	0.26 86	1.32 110	0.19 1	0.12 6	0.54 193	0.15 24	0.48 90	0.46 143	0.27 113	0.33 131	0.24 84	0.21 89	0.30 52	0.21 72	0.10 167	0.07 41	0.08 32	0.05 1	0.09 39	0.07 7

H2IRNET	0.40 166	0.61 318	1.90 295	0.29 176	0.17 112	0.54 193	0.18 56	0.52 125	0.50 180	0.27 113	0.56 310	0.47 260	0.35 243	0.46 180	0.33 236	0.10 167	0.07 41	0.12 258	0.14 311	0.32 420	0.12 143

Former-RAFT_DAM_RVC	0.50 286	0.33 163	0.93 60	0.26 104	0.22 235	0.46 119	0.20 84	1.10 520	1.34 535	3.16 572	0.32 122	0.22 62	0.20 78	0.30 52	0.22 91	0.10 167	0.09 189	0.11 202	0.09 113	0.15 157	0.19 313

MyStereo8	0.54 327	0.80 403	2.76 487	0.32 251	0.33 391	0.71 411	0.20 84	0.87 380	0.57 248	0.51 267	0.59 327	0.50 276	0.33 233	0.68 281	0.55 358	0.10 167	0.29 496	0.10 137	0.13 283	0.21 293	0.34 464

ACVNet-DCA	0.42 192	0.64 339	2.07 349	0.35 320	0.14 33	0.76 438	0.25 214	0.76 280	0.52 195	0.31 131	0.38 160	0.24 84	0.38 270	0.69 287	0.19 31	0.10 167	0.24 471	0.11 202	0.09 113	0.12 86	0.14 197

xx1	0.46 236	0.64 339	2.07 349	0.35 320	0.14 33	0.76 438	0.25 214	0.74 256	1.01 506	0.31 131	0.38 160	0.46 252	0.36 249	0.69 287	0.19 31	0.10 167	0.24 471	0.12 258	0.12 250	0.12 86	0.14 197

1test111	0.44 208	0.64 339	2.07 349	0.35 320	0.14 33	0.76 438	0.25 214	0.76 280	0.52 195	0.31 131	0.38 160	0.24 84	0.38 270	0.96 329	0.30 202	0.10 167	0.24 471	0.11 202	0.09 113	0.12 86	0.14 197

cc1	0.47 251	0.64 339	2.07 349	0.35 320	0.14 33	0.76 438	0.25 214	0.74 256	1.01 506	0.31 131	0.38 160	0.24 84	0.38 270	0.69 287	0.19 31	0.10 167	0.24 471	0.11 202	0.09 113	0.25 351	0.40 495

ffm	0.47 251	0.23 53	2.01 338	0.30 194	0.21 208	0.57 239	0.26 236	0.74 256	0.88 485	0.53 286	0.63 366	0.66 361	0.39 284	0.63 261	0.19 31	0.10 167	0.24 471	0.15 383	0.13 283	0.25 351	0.36 475

ff1	0.73 450	0.23 53	2.01 338	0.30 194	0.21 208	0.57 239	0.26 236	0.74 256	0.88 485	0.53 286	0.63 366	0.66 361	0.39 284	2.52 528	3.43 556	0.10 167	0.24 471	0.15 383	0.13 283	0.25 351	0.36 475

tt1	0.44 208	0.64 339	1.83 263	0.35 320	0.14 33	0.76 438	0.25 214	0.74 256	0.88 485	0.31 131	0.37 151	0.25 95	0.35 243	0.63 261	0.19 31	0.10 167	0.24 471	0.11 202	0.09 113	0.25 351	0.36 475

MaDis-Stereo	0.29 69	0.54 295	1.44 134	0.24 55	0.29 339	0.29 14	0.16 34	0.45 67	0.37 57	0.19 23	0.21 33	0.28 129	0.22 98	0.30 52	0.29 183	0.10 167	0.09 189	0.10 137	0.08 82	0.11 75	0.11 106

UniTT-Stereo	0.30 79	0.36 192	1.68 178	0.27 120	0.24 268	0.29 14	0.18 56	0.33 7	0.34 26	0.26 106	0.37 151	0.18 43	0.18 51	0.31 59	0.27 158	0.10 167	0.08 119	0.08 32	0.07 53	0.25 351	0.08 34

CASnet	0.28 60	0.31 149	1.20 91	0.28 145	0.11 1	0.47 125	0.19 65	0.44 59	0.44 119	0.38 164	0.31 116	0.23 71	0.17 33	0.29 44	0.19 31	0.10 167	0.06 21	0.15 383	0.12 250	0.16 194	0.07 7
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
testlalala	0.36 130	0.30 138	1.77 219	0.28 145	0.33 391	0.60 286	0.22 126	0.55 149	0.51 188	0.55 317	0.35 142	0.31 144	0.20 78	0.26 19	0.22 91	0.10 167	0.13 328	0.09 85	0.24 438	0.08 19	0.07 7

Any-RAFT	0.38 145	0.25 71	1.89 290	0.27 120	0.17 112	0.68 396	0.21 105	0.78 306	0.53 214	0.43 191	0.43 183	0.54 293	0.30 212	0.41 139	0.20 53	0.10 167	0.12 306	0.08 32	0.06 10	0.10 53	0.09 56

LL-Strereo	0.72 441	1.29 522	2.49 440	0.36 339	0.45 474	0.55 206	0.32 346	0.93 429	0.71 393	0.67 432	0.58 324	0.85 455	0.79 477	2.67 539	0.46 314	0.10 167	0.18 421	0.14 353	0.12 250	0.40 482	0.42 501

CBFPSM	0.56 347	0.91 440	1.82 257	0.28 145	0.23 255	0.71 411	0.37 382	0.72 241	0.64 326	0.50 254	0.49 241	1.03 499	0.83 482	0.62 258	1.35 489	0.10 167	0.12 306	0.10 137	0.10 149	0.18 243	0.19 313

LoS	0.31 87	0.30 138	1.52 153	0.23 39	0.13 20	0.54 193	0.20 84	0.48 90	0.49 170	0.25 91	0.28 84	0.37 174	0.24 125	0.38 124	0.23 103	0.10 167	0.08 119	0.08 32	0.05 1	0.15 157	0.07 7
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
ToySt	0.44 208	0.61 318	1.89 290	0.29 176	0.18 148	0.55 206	0.35 367	0.67 219	0.53 214	0.39 170	0.50 249	0.59 325	0.43 330	0.51 216	0.49 334	0.10 167	0.12 306	0.13 317	0.16 356	0.24 338	0.19 313

anonymousa	0.48 257	0.46 260	2.44 429	0.29 176	0.34 399	0.61 307	0.25 214	0.66 210	0.54 226	0.53 286	0.77 446	0.73 405	0.46 356	0.33 78	0.31 214	0.10 167	0.09 189	0.12 258	0.29 465	0.10 53	0.19 313

Selective-RAFT	0.35 121	0.26 86	1.48 144	0.31 222	0.15 57	0.61 307	0.19 65	0.60 186	0.54 226	0.28 118	0.29 90	0.40 196	0.33 233	0.50 213	0.27 158	0.10 167	0.07 41	0.09 85	0.35 498	0.19 264	0.08 34

TestStereo1	0.49 275	0.81 408	1.85 268	0.39 388	0.57 504	0.56 221	0.34 359	0.75 267	0.69 374	0.44 197	0.63 366	0.35 168	0.42 320	0.64 263	0.29 183	0.10 167	0.08 119	0.12 258	0.10 149	0.33 429	0.26 411

SA-5K	0.49 275	0.81 408	1.85 268	0.39 388	0.57 504	0.56 221	0.34 359	0.75 267	0.69 374	0.44 197	0.63 366	0.35 168	0.42 320	0.64 263	0.29 183	0.10 167	0.08 119	0.12 258	0.10 149	0.33 429	0.26 411

Sa-1000	0.51 303	0.72 369	1.90 295	0.31 222	0.60 513	0.60 286	0.31 323	0.94 438	0.71 393	0.52 276	0.83 457	0.42 215	0.33 233	0.68 281	0.28 168	0.10 167	0.09 189	0.13 317	0.29 465	0.29 392	0.10 81

CrosDoStereo	0.94 496	0.37 195	2.53 447	0.25 73	0.32 378	0.54 193	3.76 576	0.72 241	0.60 271	0.70 447	1.40 522	0.53 287	1.49 538	1.78 440	3.09 546	0.10 167	0.08 119	0.11 202	0.11 212	0.21 293	0.11 106

TransformOpticalFlow	0.64 395	0.56 306	2.66 471	0.44 427	0.26 303	0.62 327	0.28 278	0.83 343	0.71 393	0.76 466	0.74 437	0.91 473	0.85 486	1.83 453	0.81 428	0.10 167	0.07 41	0.11 202	0.09 113	0.11 75	0.12 143

OMP-Stereo	0.59 366	0.65 346	1.74 198	0.56 491	0.37 431	0.60 286	0.26 236	0.70 233	0.65 339	0.66 428	0.60 342	0.69 384	0.32 228	2.09 493	1.20 477	0.10 167	0.07 41	0.12 258	0.09 113	0.17 216	0.10 81

KYRaft	0.48 257	0.29 126	1.75 204	0.33 273	0.21 208	0.75 434	0.44 425	0.58 168	0.57 248	0.64 419	0.93 480	0.53 287	0.72 463	0.60 253	0.24 126	0.10 167	0.07 41	0.12 258	0.14 311	0.12 86	0.54 517

ASMatch	0.60 372	0.43 238	2.58 459	0.91 533	0.36 420	0.56 221	0.25 214	0.52 125	0.61 288	0.47 217	1.21 509	0.47 260	0.66 449	1.34 371	0.94 439	0.10 167	0.08 119	0.11 202	0.11 212	0.10 53	0.16 259

DeepStereo_LL	0.94 496	0.37 195	2.53 447	0.25 73	0.32 378	0.54 193	3.76 576	0.72 241	0.60 271	0.70 447	1.40 522	0.53 287	1.49 538	1.78 440	3.09 546	0.10 167	0.08 119	0.11 202	0.11 212	0.21 293	0.11 106

DEmStereo	0.68 420	0.31 149	2.25 393	0.42 416	0.17 112	0.66 377	0.89 524	0.51 111	0.59 266	0.60 380	1.01 492	0.45 239	1.26 522	1.54 401	2.26 532	0.10 167	0.08 119	0.10 137	0.10 149	0.10 53	0.11 106

THIR-Stereo	0.86 485	0.62 324	2.13 365	0.25 73	0.16 84	0.58 257	2.74 572	0.59 176	0.51 188	0.62 400	1.62 529	0.97 488	1.80 549	1.69 426	2.25 531	0.10 167	0.08 119	0.14 353	0.11 212	0.15 157	0.11 106

DRaft	0.62 385	0.38 205	1.76 210	0.24 55	0.16 84	0.64 356	0.66 494	0.53 134	0.53 214	0.67 432	0.99 489	0.38 182	1.00 506	1.44 382	2.10 526	0.10 167	0.14 349	0.10 137	0.14 311	0.18 243	0.21 341

RAFT-345	0.53 322	0.30 138	2.34 408	0.38 378	0.34 399	0.58 257	0.42 407	0.47 83	0.61 288	0.51 267	1.00 491	0.43 219	0.28 190	1.57 407	0.82 429	0.10 167	0.07 41	0.11 202	0.09 113	0.10 53	0.08 34

GMM-Stereo	0.50 286	0.23 53	2.41 421	0.54 482	0.24 268	0.77 446	0.46 435	0.59 176	0.57 248	0.58 357	0.73 434	0.47 260	0.43 330	0.68 281	0.27 158	0.10 167	0.06 21	0.13 317	0.13 283	0.14 139	0.44 504

rafts_anoy	0.43 198	0.89 435	1.96 329	0.32 251	0.30 351	0.48 133	0.24 194	0.62 193	0.49 170	0.37 156	0.38 160	0.33 158	0.30 212	0.51 216	0.34 243	0.10 167	0.39 522	0.13 317	0.15 336	0.17 216	0.15 231

TANstereo	0.33 102	0.49 275	1.75 204	0.23 39	0.12 6	0.54 193	0.16 34	0.40 29	0.45 134	0.45 207	0.51 253	0.26 109	0.22 98	0.29 44	0.20 53	0.10 167	0.10 232	0.08 32	0.06 10	0.08 19	0.11 106

XX-TBD	0.34 110	0.77 391	1.75 204	0.34 304	0.13 20	0.51 158	0.17 42	0.43 51	0.50 180	0.37 156	0.49 241	0.23 71	0.18 51	0.28 32	0.24 126	0.10 167	0.07 41	0.08 32	0.06 10	0.09 39	0.07 7

raftrobust	0.38 145	0.68 356	1.54 155	0.32 251	0.46 480	0.52 177	0.21 105	0.56 156	0.42 105	0.52 276	0.35 142	0.31 144	0.33 233	0.37 116	0.30 202	0.10 167	0.11 280	0.08 32	0.07 53	0.21 293	0.19 313

RALCasStereoNet	0.45 226	0.88 432	1.85 268	0.30 194	0.26 303	0.49 140	0.26 236	0.58 168	0.51 188	0.36 152	0.48 224	0.36 172	0.28 190	0.55 234	0.34 243	0.10 167	0.53 536	0.09 85	0.08 82	0.25 351	0.34 464

RALAANet	0.43 198	0.98 471	1.90 295	0.32 251	0.23 255	0.48 133	0.19 65	0.67 219	0.53 214	0.48 235	0.45 198	0.39 188	0.30 212	0.48 197	0.37 260	0.10 167	0.08 119	0.11 202	0.14 311	0.27 381	0.10 81

XX-Stereo	0.55 339	0.54 295	3.50 544	0.48 459	0.39 440	0.54 193	0.17 42	0.89 395	0.40 86	0.44 197	0.65 391	0.85 455	0.19 69	0.77 308	0.21 72	0.10 167	0.14 349	0.10 137	0.32 488	0.17 216	0.14 197

ARAFT	0.60 372	1.23 515	3.10 521	0.28 145	0.16 84	0.64 356	0.36 374	0.90 401	0.67 363	0.61 389	0.49 241	0.55 297	0.31 221	1.24 365	0.32 225	0.10 167	0.08 119	0.14 353	0.13 283	0.37 461	0.21 341

MMNet	0.50 286	0.48 272	1.93 307	0.33 273	0.27 317	0.79 455	0.28 278	0.81 330	0.74 422	0.60 380	0.56 310	0.59 325	0.55 400	0.79 313	0.59 377	0.10 167	0.09 189	0.12 258	0.11 212	0.13 116	0.14 197

DIP-Stereo	0.37 136	0.34 176	1.50 150	0.27 120	0.18 148	0.63 344	0.17 42	0.92 421	0.53 214	0.49 247	0.48 224	0.30 141	0.30 212	0.39 130	0.30 202	0.10 167	0.08 119	0.10 137	0.08 82	0.15 157	0.12 143
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
R-Stereo Train	0.36 130	0.21 21	1.70 184	0.29 176	0.18 148	0.55 206	0.26 236	0.78 306	0.36 49	0.57 339	0.67 396	0.33 158	0.24 125	0.32 68	0.23 103	0.10 167	0.08 119	0.09 85	0.07 53	0.09 39	0.12 143

RAFT-Stereo	0.36 130	0.21 21	1.70 184	0.29 176	0.18 148	0.55 206	0.26 236	0.78 306	0.36 49	0.57 339	0.67 396	0.33 158	0.24 125	0.32 68	0.23 103	0.10 167	0.08 119	0.09 85	0.07 53	0.09 39	0.12 143
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
iResNet	0.51 303	0.76 382	2.59 461	0.41 405	0.17 112	0.64 356	0.27 261	0.82 337	0.70 383	0.57 339	0.64 382	0.43 219	0.36 249	0.70 292	0.52 347	0.10 167	0.07 41	0.09 85	0.08 82	0.21 293	0.13 179

zero-FE	0.80 471	0.27 94	8.23 572	0.49 461	0.98 541	0.33 28	0.20 84	0.48 90	1.28 532	0.17 12	0.20 26	0.77 424	0.22 98	0.60 253	0.97 443	0.11 232	0.07 41	0.09 85	0.10 149	0.33 429	0.14 197

S2M2_XL	0.20 1	0.32 156	1.10 76	0.19 1	0.13 20	0.16 1	0.11 2	0.27 2	0.17 1	0.15 4	0.19 21	0.15 27	0.14 12	0.19 1	0.21 72	0.11 232	0.09 189	0.10 137	0.08 82	0.10 53	0.08 34
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
G2L-ROB	0.51 303	0.95 456	1.96 329	0.29 176	0.22 235	0.59 274	0.28 278	0.76 280	0.57 248	0.55 317	0.45 198	0.70 394	0.32 228	1.38 375	0.47 323	0.11 232	0.07 41	0.09 85	0.08 82	0.20 279	0.13 179

SCV	0.35 121	0.59 312	1.37 120	0.34 304	0.22 235	0.28 10	0.23 161	0.72 241	0.35 32	0.19 23	0.30 103	0.24 84	0.20 78	0.64 263	0.19 31	0.11 232	0.08 119	0.09 85	0.29 465	0.34 437	0.29 430

StereoAnything_RVC	0.35 121	1.25 518	1.82 257	0.20 4	0.12 6	0.26 7	0.15 24	0.43 51	0.37 57	0.14 3	0.10 2	0.11 1	0.19 69	0.46 180	0.14 1	0.11 232	0.09 189	0.08 32	0.05 1	0.76 534	0.18 297

AIO_test	0.39 160	0.37 195	1.19 87	0.73 518	0.67 520	0.35 39	0.25 214	0.47 83	0.34 26	0.34 145	0.22 44	0.33 158	0.17 33	1.31 368	0.19 31	0.11 232	0.15 375	0.08 32	0.21 424	0.15 157	0.23 380

test_sample1	0.40 166	0.18 5	1.19 87	0.31 222	0.18 148	0.48 133	0.23 161	0.78 306	0.49 170	0.44 197	0.44 194	0.45 239	0.41 303	1.39 376	0.33 236	0.11 232	0.09 189	0.10 137	0.09 113	0.12 86	0.13 179

mmm	0.38 145	0.21 21	1.18 85	0.35 320	0.17 112	0.49 140	0.26 236	0.78 306	0.52 195	0.50 254	0.57 318	0.41 202	0.37 263	0.71 294	0.31 214	0.11 232	0.13 328	0.14 353	0.13 283	0.15 157	0.14 197

11t1	0.33 102	0.19 8	1.41 127	0.33 273	0.16 84	0.48 133	0.21 105	0.67 219	0.48 164	0.40 172	0.34 137	0.32 152	0.33 233	0.42 147	0.27 158	0.11 232	0.12 306	0.10 137	0.08 82	0.13 116	0.14 197

plain	0.37 136	0.47 269	2.15 371	0.27 120	0.19 180	0.33 28	0.20 84	0.58 168	0.46 143	0.23 64	0.37 151	0.23 71	0.25 141	0.45 171	0.28 168	0.11 232	0.08 119	0.13 317	0.09 113	0.42 491	0.12 143

MIF-Stereo (partial)	0.34 110	0.41 226	1.93 307	0.26 104	0.24 268	0.32 25	0.17 42	0.53 134	0.42 105	0.25 91	0.37 151	0.25 95	0.26 155	0.44 159	0.31 214	0.11 232	0.08 119	0.12 258	0.10 149	0.19 264	0.14 197

PCWNet_CMD	0.46 236	0.45 257	2.28 398	0.26 104	0.20 194	0.55 206	0.21 105	0.75 267	0.64 326	0.48 235	0.55 299	0.68 377	0.57 410	0.46 180	0.30 202	0.11 232	0.10 232	0.14 353	0.10 149	0.18 243	0.14 197

gwcnet-sp	0.49 275	0.43 238	2.54 453	0.31 222	0.22 235	0.67 384	0.31 323	0.78 306	0.65 339	0.58 357	0.47 212	0.46 252	0.43 330	0.76 304	0.46 314	0.11 232	0.11 280	0.11 202	0.11 212	0.15 157	0.14 197

scenet	0.49 275	0.43 238	2.54 453	0.31 222	0.22 235	0.67 384	0.31 323	0.78 306	0.65 339	0.58 357	0.47 212	0.46 252	0.43 330	0.76 304	0.46 314	0.11 232	0.11 280	0.11 202	0.11 212	0.15 157	0.14 197

knoymous	0.34 110	0.25 71	1.75 204	0.24 55	0.18 148	0.45 101	0.24 194	0.57 161	0.38 63	0.41 181	0.39 168	0.55 297	0.25 141	0.38 124	0.23 103	0.11 232	0.08 119	0.12 258	0.07 53	0.13 116	0.12 143

riskmin	0.37 136	0.22 36	1.74 198	0.32 251	0.20 194	0.48 133	0.20 84	0.66 210	0.46 143	0.36 152	0.34 137	0.69 384	0.45 342	0.39 130	0.27 158	0.11 232	0.08 119	0.12 258	0.08 82	0.13 116	0.16 259

ssnet	0.49 275	0.43 238	2.54 453	0.31 222	0.22 235	0.67 384	0.31 323	0.78 306	0.65 339	0.58 357	0.47 212	0.46 252	0.43 330	0.76 304	0.46 314	0.11 232	0.11 280	0.11 202	0.11 212	0.15 157	0.14 197

qqq	0.38 145	0.21 21	1.34 115	0.28 145	0.15 57	0.45 101	0.26 236	0.76 280	0.52 195	0.39 170	0.41 177	0.46 252	0.36 249	0.96 329	0.30 202	0.11 232	0.14 349	0.12 258	0.12 250	0.12 86	0.14 197

x	0.35 121	0.20 13	1.36 117	0.33 273	0.17 112	0.47 125	0.24 194	0.75 267	0.54 226	0.40 172	0.40 173	0.42 215	0.34 241	0.45 171	0.32 225	0.11 232	0.14 349	0.11 202	0.09 113	0.12 86	0.14 197

IER	0.43 198	0.38 205	1.69 180	0.26 104	0.25 286	0.66 377	0.26 236	0.71 236	0.55 233	0.54 299	0.59 327	0.60 331	0.53 392	0.52 220	0.39 278	0.11 232	0.08 119	0.11 202	0.11 212	0.14 139	0.11 106

hknet	0.47 251	0.29 126	1.70 184	0.30 194	0.24 268	0.76 438	0.31 323	1.00 489	0.64 326	0.63 409	0.53 277	0.80 436	0.38 270	0.77 308	0.37 260	0.11 232	0.10 232	0.14 353	0.12 250	0.12 86	0.11 106

CIPLG	0.56 347	1.19 511	2.46 432	0.80 525	0.31 370	0.61 307	0.57 475	0.76 280	0.57 248	0.56 328	0.63 366	0.41 202	0.30 212	0.45 171	0.40 286	0.11 232	0.20 445	0.13 317	0.13 283	0.35 448	0.19 313

IPLGR_C	0.58 358	1.25 518	2.72 479	0.80 525	0.31 370	0.60 286	0.61 485	0.76 280	0.58 259	0.56 328	0.62 354	0.41 202	0.31 221	0.43 150	0.40 286	0.11 232	0.22 460	0.13 317	0.15 336	0.35 448	0.19 313

ACRE	0.56 347	1.14 501	2.77 489	0.76 521	0.28 331	0.60 286	0.56 471	0.76 280	0.58 259	0.55 317	0.62 354	0.41 202	0.29 204	0.44 159	0.39 278	0.11 232	0.19 434	0.13 317	0.14 311	0.36 453	0.18 297

AAGNet	0.88 488	0.33 163	1.79 244	0.54 482	0.98 541	0.62 327	0.46 435	0.50 103	0.60 271	0.58 357	0.53 277	0.50 276	0.73 466	1.23 362	7.48 576	0.11 232	0.07 41	0.12 258	0.10 149	0.14 139	0.09 56

IIG-Stereo	0.59 366	0.65 346	1.74 198	0.54 482	0.23 255	0.61 307	0.21 105	0.73 252	0.65 339	0.64 419	0.69 413	0.69 384	0.38 270	2.09 493	1.39 492	0.11 232	0.07 41	0.11 202	0.09 113	0.15 157	0.09 56

NF-Stereo	0.48 257	0.25 71	1.81 251	0.52 473	0.16 84	0.61 307	0.44 425	0.66 210	0.61 288	0.50 254	0.47 212	0.37 174	0.26 155	1.45 386	0.79 426	0.11 232	0.07 41	0.12 258	0.10 149	0.13 116	0.16 259

OCTAStereo	0.48 257	0.25 71	1.81 251	0.52 473	0.16 84	0.61 307	0.43 414	0.66 210	0.61 288	0.50 254	0.47 212	0.37 174	0.26 155	1.44 382	0.80 427	0.11 232	0.07 41	0.12 258	0.10 149	0.13 116	0.17 277

NRIStereo	0.46 236	0.25 71	1.77 219	0.47 451	0.16 84	0.95 492	0.74 510	0.51 111	0.56 244	0.48 235	0.39 168	0.59 325	0.29 204	0.77 308	0.32 225	0.11 232	0.13 328	0.11 202	0.09 113	0.21 293	0.24 392

SST-Stereo	0.52 316	0.20 13	1.76 210	0.62 508	0.53 494	0.62 327	0.66 494	0.55 149	0.61 288	0.58 357	0.53 277	0.52 285	0.60 423	1.59 413	0.29 183	0.11 232	0.07 41	0.12 258	0.10 149	0.16 194	0.10 81

RAFT_R40	0.50 286	0.21 21	1.76 210	0.50 464	0.40 449	0.61 307	0.53 459	0.56 156	0.60 271	0.56 328	0.54 289	0.55 297	0.51 385	1.57 407	0.53 351	0.11 232	0.07 41	0.12 258	0.10 149	0.16 194	0.09 56

RE-Stereo	0.48 257	0.25 71	1.81 251	0.52 473	0.16 84	0.61 307	0.43 414	0.66 210	0.60 271	0.50 254	0.47 212	0.37 174	0.26 155	1.44 382	0.78 422	0.11 232	0.07 41	0.12 258	0.10 149	0.13 116	0.17 277

TVStereo	0.48 257	0.25 71	1.81 251	0.52 473	0.16 84	0.61 307	0.43 414	0.66 210	0.60 271	0.50 254	0.47 212	0.37 174	0.26 155	1.44 382	0.78 422	0.11 232	0.07 41	0.12 258	0.10 149	0.13 116	0.17 277

DeepStereo_RVC	0.44 208	0.28 116	1.92 304	0.49 461	0.17 112	0.60 286	0.59 479	0.50 103	0.52 195	0.49 247	0.45 198	0.39 188	0.86 489	0.45 171	0.33 236	0.11 232	0.08 119	0.11 202	0.09 113	0.15 157	0.19 313

IRAFT_RVC	0.54 327	0.53 290	1.78 224	0.46 446	0.21 208	0.58 257	0.43 414	0.65 208	0.66 354	0.54 299	0.50 249	0.49 273	0.51 385	1.58 411	1.01 455	0.11 232	0.25 484	0.13 317	0.10 149	0.15 157	0.13 179

AnonymousM	0.37 136	0.44 249	1.50 150	0.25 73	0.15 57	0.52 177	0.23 161	0.60 186	0.42 105	0.42 186	0.32 122	0.30 141	0.25 141	0.34 88	0.23 103	0.11 232	0.09 189	0.71 538	0.36 506	0.12 86	0.07 7

CRE-IMP	0.41 173	0.22 36	1.76 210	0.48 459	0.17 112	0.79 455	0.69 502	0.52 125	0.52 195	0.47 217	0.42 181	0.45 239	0.26 155	0.41 139	0.31 214	0.11 232	0.07 41	0.12 258	0.09 113	0.17 216	0.23 380

RAFT	0.45 226	0.92 441	1.59 162	0.34 304	0.19 180	0.46 119	0.35 367	0.65 208	0.49 170	0.49 247	0.49 241	0.70 394	0.40 292	0.47 191	0.32 225	0.11 232	0.16 392	0.14 353	0.13 283	0.51 512	0.13 179

s12784h	0.36 130	0.28 116	1.58 161	0.23 39	0.11 1	0.62 327	0.24 194	0.79 322	0.64 326	0.44 197	0.52 266	0.28 129	0.26 155	0.50 213	0.24 126	0.11 232	0.06 21	0.09 85	0.06 10	0.16 194	0.06 1

TestStereo	0.45 226	0.54 295	2.11 360	0.29 176	0.16 84	0.43 90	0.24 194	0.54 145	0.45 134	0.37 156	0.46 206	0.34 164	0.27 175	1.98 479	0.27 158	0.11 232	0.08 119	0.12 258	0.09 113	0.14 139	0.08 34

CFNet_pseudo	0.45 226	0.46 260	2.23 390	0.25 73	0.19 180	0.56 221	0.21 105	0.77 291	0.60 271	0.49 247	0.56 310	0.69 384	0.47 364	0.52 220	0.31 214	0.11 232	0.10 232	0.15 383	0.10 149	0.17 216	0.14 197

delet	0.52 316	0.54 295	1.62 169	0.31 222	0.35 412	0.74 428	0.46 435	0.85 361	0.74 422	0.55 317	0.60 342	0.67 370	0.50 383	1.12 350	0.57 370	0.11 232	0.11 280	0.13 317	0.14 311	0.16 194	0.12 143

UNet	0.54 327	0.44 249	2.83 495	0.31 222	0.33 391	0.74 428	0.27 261	0.82 337	0.61 288	0.53 286	0.54 289	0.72 401	0.54 395	0.78 312	0.56 366	0.11 232	0.09 189	0.13 317	0.11 212	0.14 139	0.12 143

CREStereo	0.28 60	0.30 138	1.33 112	0.19 1	0.13 20	0.55 206	0.17 42	0.48 90	0.46 143	0.27 113	0.33 131	0.24 84	0.21 89	0.31 59	0.21 72	0.11 232	0.07 41	0.08 32	0.05 1	0.10 53	0.07 7
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
ACVNet	0.45 226	0.44 249	1.79 244	0.28 145	0.21 208	0.59 274	0.36 374	0.66 210	0.68 365	0.45 207	0.59 327	0.69 384	0.40 292	0.44 159	0.55 358	0.11 232	0.09 189	0.10 137	0.09 113	0.34 437	0.10 81

acv_ft	0.48 257	0.44 249	1.76 210	0.32 251	0.41 456	0.63 344	0.28 278	0.81 330	0.68 365	0.61 389	0.59 327	0.69 384	0.45 342	0.44 159	0.63 386	0.11 232	0.09 189	0.10 137	0.09 113	0.41 485	0.10 81

BEATNet_4x	0.47 251	0.73 376	1.91 301	0.33 273	0.15 57	0.56 221	0.25 214	0.85 361	0.58 259	0.54 299	0.51 253	0.57 315	0.42 320	0.57 238	0.61 382	0.11 232	0.08 119	0.12 258	0.09 113	0.20 279	0.16 259

MSMDNet	0.46 236	0.44 249	2.28 398	0.26 104	0.20 194	0.55 206	0.21 105	0.75 267	0.64 326	0.48 235	0.55 299	0.68 377	0.56 404	0.46 180	0.30 202	0.11 232	0.10 232	0.13 317	0.10 149	0.18 243	0.15 231

ccs_rob	0.45 226	0.46 260	2.22 386	0.26 104	0.19 180	0.56 221	0.21 105	0.77 291	0.60 271	0.49 247	0.56 310	0.69 384	0.47 364	0.52 220	0.31 214	0.11 232	0.09 189	0.16 402	0.10 149	0.17 216	0.14 197

iResNetv2_ROB	0.59 366	1.43 533	2.96 507	0.40 398	0.22 235	0.58 257	0.28 278	0.91 412	0.73 418	0.57 339	0.63 366	0.60 331	0.41 303	0.74 300	0.35 251	0.11 232	0.08 119	0.10 137	0.07 53	0.43 493	0.17 277

HSM	0.62 385	0.76 382	1.72 191	0.30 194	0.29 339	0.64 356	0.28 278	0.94 438	0.62 306	0.58 357	0.57 318	1.40 531	0.64 442	2.59 533	0.42 294	0.11 232	0.08 119	0.10 137	0.08 82	0.14 139	0.11 106

StereoDRNet-Refined	0.50 286	0.41 226	1.50 150	0.33 273	0.21 208	0.68 396	0.26 236	0.81 330	0.68 365	0.67 432	0.68 404	0.73 405	0.42 320	1.10 344	0.59 377	0.11 232	0.08 119	0.14 353	0.14 311	0.25 351	0.21 341
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
iResNet_ROB	0.50 286	1.15 505	1.73 194	0.31 222	0.21 208	0.58 257	0.22 126	0.95 451	0.82 469	0.58 357	0.62 354	0.57 315	0.39 284	0.84 318	0.40 286	0.11 232	0.08 119	0.09 85	0.06 10	0.21 293	0.13 179

DN-CSS_ROB	0.48 257	1.23 515	1.99 335	0.39 388	0.22 235	0.56 221	0.19 65	0.75 267	0.61 288	0.45 207	0.62 354	0.41 202	0.31 221	0.70 292	0.32 225	0.11 232	0.08 119	0.14 353	0.13 283	0.36 453	0.12 143

HUF	0.59 366	0.65 346	2.46 432	0.45 441	0.77 531	0.34 34	0.24 194	0.46 70	0.39 75	0.31 131	0.28 84	0.25 95	0.19 69	0.67 278	0.18 17	0.12 286	2.03 574	0.08 32	0.06 10	0.31 411	1.59 569

test_sample2	0.41 173	0.19 8	1.23 96	0.31 222	0.17 112	0.51 158	0.27 261	0.81 330	0.55 233	0.44 197	0.45 198	0.46 252	0.38 270	1.51 397	0.30 202	0.12 286	0.09 189	0.11 202	0.10 149	0.14 139	0.14 197

DispNO	0.67 413	0.98 471	2.58 459	0.31 222	0.27 317	0.59 274	0.29 302	0.83 343	0.68 365	0.53 286	0.79 450	0.83 446	0.47 364	2.46 523	0.68 400	0.12 286	0.10 232	0.19 447	0.31 482	0.16 194	0.17 277

CoDeX	0.52 316	0.43 238	2.25 393	0.29 176	0.26 303	0.61 307	0.32 346	0.99 481	0.68 365	0.48 235	0.55 299	0.52 285	0.40 292	1.60 414	0.35 251	0.12 286	0.09 189	0.11 202	0.10 149	0.13 116	0.12 143

1111x	0.74 453	0.21 21	1.93 307	0.31 222	0.17 112	0.63 344	0.32 346	1.03 508	0.74 422	0.52 276	0.62 354	0.57 315	0.47 364	2.38 512	4.25 564	0.12 286	0.14 349	0.11 202	0.12 250	0.12 86	0.14 197

EKT-Stereo	1.47 538	0.49 275	1.93 307	2.57 571	19.31 588	0.55 206	0.22 126	0.69 226	0.42 105	0.38 164	0.36 148	0.43 219	0.27 175	0.69 287	0.26 148	0.12 286	0.14 349	0.11 202	0.16 356	0.20 279	0.15 231

DisPM	0.43 198	0.33 163	1.78 224	0.57 495	0.18 148	0.59 274	0.63 491	0.53 134	0.61 288	0.60 380	0.53 277	0.38 182	0.26 155	0.75 301	0.29 183	0.12 286	0.07 41	0.12 258	0.11 212	0.11 75	0.14 197

DAS	0.56 347	0.35 183	1.55 157	0.33 273	0.34 399	0.50 148	0.42 407	0.83 343	0.74 422	0.83 486	0.68 404	0.56 309	0.48 373	2.40 516	0.46 314	0.12 286	0.08 119	0.12 258	0.09 113	0.18 243	0.15 231

SepStereo	0.52 316	0.35 183	1.55 157	0.33 273	0.34 399	0.50 148	0.42 407	0.83 343	0.74 422	0.83 486	0.68 404	0.56 309	0.48 373	1.56 403	0.46 314	0.12 286	0.08 119	0.12 258	0.09 113	0.18 243	0.15 231

TRStereo	0.53 322	0.76 382	2.38 416	0.42 416	0.29 339	0.69 402	0.23 161	1.81 554	0.55 233	0.36 152	0.32 122	0.47 260	0.40 292	0.46 180	0.25 139	0.12 286	0.11 280	0.11 202	0.41 517	0.13 116	0.32 453

Patchmatch Stereo++	0.39 160	0.27 94	1.78 224	0.44 427	0.16 84	0.61 307	0.27 261	0.51 111	0.52 195	0.47 217	0.43 183	0.43 219	0.28 190	0.54 230	0.28 168	0.12 286	0.08 119	0.12 258	0.10 149	0.17 216	0.12 143
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
PSM-softLoss	0.48 257	0.27 94	1.85 268	0.51 469	0.17 112	0.61 307	0.40 397	0.61 189	0.57 248	0.52 276	0.48 224	0.39 188	0.25 141	1.46 387	0.77 420	0.12 286	0.08 119	0.13 317	0.12 250	0.12 86	0.14 197

KMStereo	0.48 257	0.27 94	1.85 268	0.51 469	0.17 112	0.61 307	0.40 397	0.61 189	0.57 248	0.52 276	0.48 224	0.39 188	0.25 141	1.46 387	0.77 420	0.12 286	0.08 119	0.13 317	0.12 250	0.12 86	0.14 197

PSM-adaLoss	0.38 145	0.27 94	1.78 224	0.44 427	0.17 112	0.60 286	0.29 302	0.51 111	0.52 195	0.47 217	0.43 183	0.44 230	0.28 190	0.47 191	0.28 168	0.12 286	0.08 119	0.12 258	0.10 149	0.17 216	0.12 143

ROB_FTStereo_v2	0.38 145	0.27 94	1.78 224	0.44 427	0.17 112	0.61 307	0.28 278	0.51 111	0.52 195	0.47 217	0.43 183	0.44 230	0.28 190	0.47 191	0.28 168	0.12 286	0.08 119	0.12 258	0.10 149	0.17 216	0.12 143

ROB_FTStereo	0.38 145	0.27 94	1.78 224	0.44 427	0.17 112	0.61 307	0.26 236	0.51 111	0.52 195	0.47 217	0.43 183	0.43 219	0.28 190	0.49 207	0.28 168	0.12 286	0.08 119	0.12 258	0.10 149	0.17 216	0.12 143

HUI-Stereo	0.38 145	0.27 94	1.79 244	0.44 427	0.17 112	0.61 307	0.28 278	0.51 111	0.52 195	0.47 217	0.43 183	0.44 230	0.28 190	0.45 171	0.28 168	0.12 286	0.08 119	0.12 258	0.10 149	0.17 216	0.12 143

Pruner-Stereo	0.51 303	0.27 94	1.78 224	1.79 561	0.19 180	0.62 327	0.45 432	0.57 161	0.60 271	0.61 389	0.48 224	0.41 202	0.24 125	0.46 180	1.00 451	0.12 286	0.07 41	0.12 258	0.10 149	0.12 86	0.13 179

iGMRVC	0.39 160	0.27 94	1.78 224	0.44 427	0.17 112	0.61 307	0.27 261	0.51 111	0.52 195	0.47 217	0.43 183	0.44 230	0.28 190	0.55 234	0.28 168	0.12 286	0.08 119	0.12 258	0.10 149	0.17 216	0.12 143

iRAFT	0.39 160	0.27 94	1.78 224	0.44 427	0.16 84	0.61 307	0.27 261	0.51 111	0.52 195	0.47 217	0.43 183	0.43 219	0.28 190	0.54 230	0.28 168	0.12 286	0.08 119	0.12 258	0.10 149	0.17 216	0.12 143

RAFT-IKP	0.38 145	0.27 94	1.79 244	0.44 427	0.16 84	0.60 286	0.28 278	0.51 111	0.52 195	0.47 217	0.43 183	0.43 219	0.28 190	0.50 213	0.28 168	0.12 286	0.08 119	0.12 258	0.10 149	0.17 216	0.12 143

sAnonymous2	0.38 145	0.62 324	2.15 371	0.31 222	0.24 268	0.34 34	0.27 261	0.53 134	0.46 143	0.24 72	0.29 90	0.23 71	0.28 190	0.28 32	0.22 91	0.12 286	0.09 189	0.11 202	0.13 283	0.38 468	0.35 466

CroCo_RVC	0.38 145	0.62 324	2.15 371	0.31 222	0.24 268	0.34 34	0.27 261	0.53 134	0.46 143	0.24 72	0.29 90	0.23 71	0.28 190	0.28 32	0.22 91	0.12 286	0.09 189	0.11 202	0.13 283	0.38 468	0.35 466

test_xeample	0.72 441	0.21 21	1.36 117	0.27 120	0.17 112	0.59 274	0.28 278	1.01 498	0.70 383	0.55 317	0.67 396	0.44 230	0.39 284	1.88 469	5.17 569	0.12 286	0.10 232	0.11 202	0.10 149	0.13 116	0.15 231

RAFT + AFF	0.64 395	1.20 512	1.95 320	0.34 304	0.33 391	0.67 384	0.52 455	0.99 481	0.74 422	0.53 286	0.58 324	0.57 315	0.80 478	1.76 437	0.51 344	0.12 286	0.27 492	0.15 383	0.14 311	0.43 493	0.29 430

SFCPSM	0.46 236	0.24 66	2.35 411	0.27 120	0.27 317	0.70 409	0.32 346	0.96 456	0.63 318	0.49 247	0.52 266	0.43 219	0.36 249	0.52 220	0.43 303	0.12 286	0.09 189	0.12 258	0.16 356	0.16 194	0.12 143

FENet	0.44 208	0.30 138	2.42 423	0.32 251	0.17 112	0.58 257	0.22 126	0.77 291	0.59 266	0.47 217	0.42 181	0.55 297	0.38 270	0.49 207	0.47 323	0.12 286	0.09 189	0.12 258	0.11 212	0.13 116	0.16 259

RASNet	0.61 380	0.68 356	2.03 345	0.35 320	0.46 480	0.65 370	0.28 278	0.78 306	0.70 383	0.48 235	0.64 382	0.93 478	0.61 432	2.21 501	0.73 414	0.12 286	0.09 189	0.09 85	0.10 149	0.14 139	0.11 106

CFNet	0.58 358	0.96 459	1.78 224	0.33 273	0.25 286	0.63 344	0.22 126	0.88 389	0.75 435	0.46 215	0.59 327	0.58 322	0.40 292	2.29 505	0.48 329	0.12 286	0.09 189	0.15 383	0.14 311	0.30 403	0.15 231

DISCO	0.57 353	0.34 176	1.87 281	0.45 441	0.34 399	0.84 470	0.35 367	0.84 354	0.78 454	0.59 371	0.63 366	1.06 506	0.53 392	1.10 344	0.82 429	0.12 286	0.09 189	0.11 202	0.10 149	0.22 310	0.18 297

FlowAnything_test	0.23 37	0.32 156	0.52 4	0.28 145	0.17 112	0.37 49	0.20 84	0.38 20	0.24 2	0.24 72	0.20 26	0.21 59	0.17 33	0.26 19	0.25 139	0.13 316	0.10 232	0.14 353	0.16 356	0.17 216	0.12 143

w-ln-seven-2	0.68 420	1.13 499	2.46 432	0.36 339	0.27 317	0.65 370	0.44 425	0.87 380	0.83 472	0.69 441	0.75 440	0.72 401	0.63 440	1.56 403	1.15 471	0.13 316	0.13 328	0.15 383	0.14 311	0.35 448	0.19 313

coex_refinement	0.58 358	0.94 449	1.87 281	0.38 378	0.25 286	0.64 356	0.34 359	0.83 343	0.65 339	0.60 380	0.63 366	0.81 439	0.48 373	1.85 460	0.56 366	0.13 316	0.09 189	0.10 137	0.10 149	0.16 194	0.16 259

G2L-Stereo	0.55 339	0.85 422	2.18 378	0.31 222	0.27 317	0.59 274	0.27 261	0.77 291	0.55 233	0.54 299	0.52 266	0.71 398	0.36 249	1.75 436	0.50 339	0.13 316	0.11 280	0.13 317	0.11 212	0.29 392	0.15 231

FACV-RUCA	0.58 358	0.40 219	1.78 224	0.43 420	1.67 566	0.48 133	0.28 278	0.69 226	0.62 306	0.40 172	0.53 277	0.33 158	0.63 440	0.40 135	0.31 214	0.13 316	0.11 280	0.62 533	0.12 250	0.70 529	0.98 548

rvit_stereo_0081	0.25 47	0.21 21	0.61 16	0.28 145	0.17 112	0.31 20	0.22 126	0.42 43	0.53 214	0.24 72	0.25 66	0.25 95	0.21 89	0.34 88	0.23 103	0.13 316	0.10 232	0.11 202	0.10 149	0.12 86	0.09 56

DCVSM-stereo	0.49 275	0.29 126	2.49 440	0.29 176	0.22 235	0.53 185	0.52 455	0.58 168	0.49 170	0.69 441	0.46 206	0.79 433	0.48 373	0.53 226	0.42 294	0.13 316	0.14 349	0.15 383	0.12 250	0.20 279	0.20 329

rvit_stereo_0082	0.25 47	0.21 21	0.61 16	0.28 145	0.17 112	0.31 20	0.22 126	0.42 43	0.53 214	0.24 72	0.25 66	0.25 95	0.21 89	0.34 88	0.23 103	0.13 316	0.10 232	0.11 202	0.10 149	0.12 86	0.09 56

rvit_stereo_0080	0.27 53	0.38 205	0.76 40	0.24 55	0.18 148	0.34 34	0.27 261	0.54 145	0.44 119	0.24 72	0.26 73	0.27 120	0.22 98	0.29 44	0.23 103	0.13 316	0.10 232	0.10 137	0.10 149	0.15 157	0.11 106

rvit_stereo_ft	0.31 87	0.61 318	1.18 85	0.32 251	0.21 208	0.28 10	0.27 261	0.55 149	0.48 164	0.23 64	0.27 77	0.28 129	0.26 155	0.32 68	0.25 139	0.13 316	0.09 189	0.11 202	0.11 212	0.13 116	0.14 197

test_sample5	0.51 303	0.43 238	1.83 263	0.32 251	0.18 148	0.55 206	0.26 236	0.92 421	0.65 339	0.53 286	0.59 327	0.45 239	0.36 249	1.87 461	0.36 254	0.13 316	0.10 232	0.13 317	0.12 250	0.17 216	0.16 259

test_sample4	0.50 286	0.42 233	1.88 283	0.32 251	0.19 180	0.56 221	0.26 236	0.93 429	0.65 339	0.54 299	0.54 289	0.45 239	0.36 249	1.79 444	0.36 254	0.13 316	0.10 232	0.13 317	0.12 250	0.17 216	0.16 259

test_sample3	0.50 286	0.41 226	1.88 283	0.32 251	0.19 180	0.57 239	0.25 214	0.92 421	0.64 326	0.52 276	0.49 241	0.47 260	0.35 243	1.79 444	0.37 260	0.13 316	0.10 232	0.12 258	0.11 212	0.16 194	0.16 259

SMFormer	0.50 286	0.46 260	1.60 164	0.30 194	0.15 57	0.45 101	0.24 194	0.90 401	0.72 403	0.56 328	0.64 382	0.51 279	0.41 303	1.87 461	0.49 334	0.13 316	0.10 232	0.11 202	0.10 149	0.15 157	0.16 259

tta	0.50 286	0.46 260	1.60 164	0.30 194	0.15 57	0.45 101	0.24 194	0.90 401	0.72 403	0.56 328	0.64 382	0.51 279	0.41 303	1.87 461	0.49 334	0.13 316	0.10 232	0.11 202	0.10 149	0.14 139	0.11 106

qqq1	0.48 257	0.46 260	1.60 164	0.30 194	0.15 57	0.45 101	0.24 194	0.90 401	0.72 403	0.56 328	0.64 382	0.51 279	0.41 303	1.87 461	0.23 103	0.13 316	0.10 232	0.09 85	0.08 82	0.14 139	0.11 106

fff1	0.48 257	0.46 260	1.60 164	0.30 194	0.15 57	0.45 101	0.24 194	0.90 401	0.72 403	0.56 328	0.64 382	0.51 279	0.41 303	1.87 461	0.23 103	0.13 316	0.10 232	0.09 85	0.08 82	0.14 139	0.11 106

DualNet	0.51 303	0.43 238	1.83 263	0.32 251	0.18 148	0.55 206	0.26 236	0.92 421	0.65 339	0.54 299	0.62 354	0.45 239	0.36 249	1.87 461	0.36 254	0.13 316	0.10 232	0.13 317	0.12 250	0.17 216	0.16 259

mmx	0.72 441	0.23 53	2.01 338	0.30 194	0.21 208	0.57 239	0.26 236	0.99 481	0.76 444	0.53 286	0.63 366	0.66 361	0.39 284	2.52 528	3.43 556	0.13 316	0.10 232	0.15 383	0.13 283	0.15 157	0.15 231

whm_eth	0.27 53	0.38 205	0.76 40	0.24 55	0.18 148	0.34 34	0.27 261	0.54 145	0.44 119	0.24 72	0.26 73	0.27 120	0.22 98	0.29 44	0.23 103	0.13 316	0.10 232	0.10 137	0.10 149	0.15 157	0.11 106

xxx	0.72 441	0.23 53	2.01 338	0.30 194	0.21 208	0.57 239	0.26 236	0.99 481	0.76 444	0.53 286	0.63 366	0.66 361	0.39 284	2.52 528	3.43 556	0.13 316	0.10 232	0.15 383	0.13 283	0.15 157	0.15 231

StereoVision	0.45 226	0.72 369	1.94 317	0.33 273	0.32 378	0.47 125	0.26 236	0.68 223	0.57 248	0.32 140	0.89 473	0.45 239	0.27 175	0.49 207	0.36 254	0.13 316	0.15 375	0.16 402	0.15 336	0.19 264	0.13 179

CFNet_ucs	0.48 257	0.50 281	2.32 403	0.26 104	0.22 235	0.57 239	0.22 126	0.85 361	0.65 339	0.53 286	0.64 382	0.68 377	0.44 338	0.54 230	0.31 214	0.13 316	0.12 306	0.16 402	0.11 212	0.19 264	0.17 277

iinet-f	0.57 353	0.93 447	2.27 396	0.31 222	0.25 286	0.83 468	0.33 354	0.81 330	0.65 339	0.54 299	0.63 366	0.73 405	0.67 451	0.73 297	0.67 397	0.13 316	0.13 328	0.11 202	0.10 149	0.43 493	0.16 259

Wz-Net-LNSev-Ref	0.57 353	0.87 428	2.11 360	0.32 251	0.30 351	0.84 470	0.40 397	0.88 389	0.72 403	0.65 426	0.73 434	0.66 361	0.57 410	0.93 326	0.71 407	0.13 316	0.07 41	0.10 137	0.08 82	0.15 157	0.14 197

BUS	0.41 173	0.27 94	1.13 78	0.30 194	0.21 208	0.91 488	0.23 161	1.00 489	0.61 288	0.63 409	0.53 277	0.66 361	0.30 212	0.43 150	0.32 225	0.13 316	0.10 232	0.14 353	0.12 250	0.12 86	0.11 106

BSDual-CNN	0.41 173	0.27 94	1.13 78	0.30 194	0.21 208	0.76 438	0.31 323	1.00 489	0.61 288	0.63 409	0.53 277	0.63 340	0.37 263	0.43 150	0.38 267	0.13 316	0.10 232	0.14 353	0.12 250	0.12 86	0.11 106

psmg	0.41 173	0.27 94	1.13 78	0.27 120	0.21 208	0.75 434	0.36 374	0.90 401	0.61 288	0.59 371	0.59 327	0.63 340	0.37 263	0.43 150	0.38 267	0.13 316	0.10 232	0.13 317	0.12 250	0.13 116	0.11 106

GwcNet-ADL	0.50 286	0.74 379	2.90 504	0.31 222	0.20 194	0.58 257	0.29 302	0.87 380	0.64 326	0.47 217	0.47 212	0.56 309	0.33 233	0.46 180	0.46 314	0.13 316	0.12 306	0.09 85	0.09 113	0.14 139	0.21 341

ADLNet2	0.68 420	0.84 418	3.19 531	0.33 273	0.36 420	0.64 356	0.37 382	0.89 395	0.79 459	0.54 299	0.65 391	0.93 478	0.48 373	2.07 490	0.56 366	0.13 316	0.11 280	0.11 202	0.11 212	0.33 429	0.18 297

PFNet+	0.45 226	0.37 195	1.86 276	0.46 446	0.18 148	0.58 257	0.77 514	0.52 125	0.64 326	0.56 328	0.48 224	0.39 188	0.26 155	0.93 326	0.32 225	0.13 316	0.09 189	0.14 353	0.13 283	0.12 86	0.15 231

222	0.78 467	0.23 53	1.23 96	0.28 145	0.18 148	0.62 327	0.24 194	1.02 501	0.70 383	0.58 357	0.66 393	0.46 252	0.42 320	1.80 448	6.53 575	0.13 316	0.10 232	0.11 202	0.10 149	0.12 86	0.17 277

xxxx	0.70 429	0.21 21	1.33 112	0.28 145	0.18 148	0.63 344	0.24 194	1.02 501	0.69 374	0.50 254	0.62 354	0.58 322	0.38 270	1.47 394	5.21 570	0.13 316	0.12 306	0.11 202	0.10 149	0.12 86	0.15 231

UPFNet	0.46 236	0.28 116	1.73 194	0.33 273	0.32 378	0.65 370	0.38 389	0.83 343	0.59 266	0.57 339	0.52 266	0.61 333	0.40 292	0.75 301	0.52 347	0.13 316	0.12 306	0.13 317	0.12 250	0.15 157	0.11 106

EDNetEfficientorigin	8.18 579	0.98 471	145.96 600	0.51 469	0.89 536	0.72 417	0.48 447	0.85 361	1.56 546	2.12 552	1.49 525	1.29 525	1.31 526	1.83 453	2.13 527	0.13 316	0.12 306	0.17 421	0.18 388	0.39 477	0.45 505

HGLStereo	0.54 327	0.69 360	2.00 337	0.35 320	0.40 449	0.66 377	0.30 310	0.83 343	0.62 306	0.57 339	0.69 413	0.69 384	0.54 395	1.07 341	0.55 358	0.13 316	0.13 328	0.13 317	0.11 212	0.19 264	0.17 277

cf-r	0.53 322	0.81 408	2.15 371	0.33 273	0.28 331	0.60 286	0.28 278	0.78 306	0.64 326	0.51 267	0.60 342	0.75 417	0.40 292	1.32 369	0.43 303	0.13 316	0.09 189	0.11 202	0.12 250	0.15 157	0.14 197

GwcNet-RSSM	0.57 353	0.94 449	2.13 365	0.32 251	0.25 286	0.60 286	0.30 310	0.80 326	0.66 354	0.52 276	0.64 382	0.71 398	0.40 292	1.79 444	0.50 339	0.13 316	0.09 189	0.12 258	0.12 250	0.21 293	0.15 231

ADCRef	0.80 471	0.96 459	2.29 400	0.37 362	0.35 412	0.96 493	0.51 452	0.87 380	0.75 435	0.88 492	0.83 457	0.61 333	1.36 531	1.02 336	3.27 551	0.13 316	0.11 280	0.17 421	0.19 408	0.25 351	0.21 341

ADCP+	0.94 496	1.12 496	3.14 525	0.34 304	0.39 440	1.06 506	0.79 515	0.89 395	0.80 462	0.66 428	0.67 396	0.85 455	1.55 541	0.93 326	4.55 566	0.13 316	0.11 280	0.16 402	0.15 336	0.26 371	0.25 401

HSM-Net_RVC	0.67 413	0.34 176	2.23 390	0.26 104	0.19 180	0.67 384	0.29 302	1.26 535	0.69 374	0.72 454	0.70 423	0.78 428	0.42 320	3.77 563	0.41 292	0.13 316	0.09 189	0.10 137	0.09 113	0.12 86	0.11 106
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
DLCB_ROB	0.54 327	0.55 304	1.49 147	0.36 339	0.25 286	0.65 370	0.36 374	0.80 326	0.70 383	0.72 454	0.69 413	0.83 446	0.46 356	1.53 400	0.60 379	0.13 316	0.12 306	0.14 353	0.14 311	0.14 139	0.13 179

pmcnn	1.32 527	1.05 487	2.77 489	0.74 520	1.43 558	0.72 417	0.56 471	0.96 456	0.91 492	0.99 506	2.92 561	6.01 574	0.70 458	2.38 512	3.32 553	0.13 316	0.10 232	0.08 32	0.06 10	0.34 437	0.22 356

z-mn7	0.80 471	1.52 537	2.62 465	0.36 339	0.28 331	1.01 500	0.48 447	0.90 401	1.29 533	0.69 441	1.35 521	0.85 455	0.59 419	2.03 484	1.09 463	0.14 359	0.12 306	0.14 353	0.12 250	0.32 420	0.20 329

w-ln-seven	0.74 453	1.05 487	2.54 453	0.37 362	0.34 399	1.03 503	0.47 443	1.00 489	1.08 515	0.90 496	0.85 464	0.85 455	0.57 410	1.37 374	1.26 483	0.14 359	0.13 328	0.16 402	0.15 336	0.31 411	0.20 329

rvit_stereo_0083	0.25 47	0.19 8	0.58 13	0.28 145	0.18 148	0.28 10	0.22 126	0.38 20	0.54 226	0.23 64	0.30 103	0.27 120	0.26 155	0.37 116	0.24 126	0.14 359	0.12 306	0.13 317	0.10 149	0.12 86	0.10 81

rvit_stereo_0081_aga	0.27 53	0.29 126	1.08 72	0.26 104	0.20 194	0.33 28	0.21 105	0.41 37	0.42 105	0.26 106	0.28 84	0.27 120	0.21 89	0.31 59	0.21 72	0.14 359	0.10 232	0.11 202	0.10 149	0.14 139	0.10 81

ACV-stereo	0.66 408	0.76 382	2.86 496	0.32 251	0.25 286	1.01 500	0.60 481	0.59 176	0.52 195	0.41 181	0.45 198	1.55 537	0.94 501	1.40 379	0.69 402	0.14 359	0.13 328	0.12 258	0.11 212	0.20 279	0.19 313

test_sample6	0.52 316	0.44 249	1.81 251	0.33 273	0.18 148	0.55 206	0.27 261	0.94 438	0.66 354	0.54 299	0.62 354	0.47 260	0.36 249	1.97 478	0.38 267	0.14 359	0.10 232	0.13 317	0.13 283	0.17 216	0.16 259

AASNet	0.56 347	1.03 485	2.34 408	0.37 362	0.33 391	0.65 370	0.29 302	0.96 456	0.73 418	0.54 299	0.60 342	0.55 297	0.38 270	0.59 247	0.58 375	0.14 359	0.12 306	0.13 317	0.10 149	0.43 493	0.24 392

AACVNet	0.54 327	0.78 399	1.73 194	0.36 339	0.21 208	0.57 239	0.25 214	0.71 236	0.51 188	0.55 317	0.59 327	0.64 349	0.41 303	2.13 496	0.41 292	0.14 359	0.11 280	0.14 353	0.11 212	0.33 429	0.15 231

GANet-ADL	0.44 208	0.41 226	2.31 402	0.33 273	0.20 194	0.57 239	0.25 214	0.75 267	0.54 226	0.42 186	0.59 327	0.56 309	0.30 212	0.40 135	0.38 267	0.14 359	0.11 280	0.09 85	0.08 82	0.22 310	0.17 277

RAFT-RH_RVC	0.61 380	0.50 281	2.33 406	0.36 339	0.29 339	0.60 286	0.18 56	0.44 59	0.58 259	0.76 466	1.91 536	0.47 260	0.29 204	1.60 414	1.23 481	0.14 359	0.07 41	0.13 317	0.13 283	0.10 53	0.09 56

sCroCo_RVC	0.33 102	0.32 156	1.89 290	0.34 304	0.27 317	0.30 16	0.22 126	0.48 90	0.44 119	0.22 47	0.33 131	0.25 95	0.25 141	0.32 68	0.24 126	0.14 359	0.16 392	0.12 258	0.12 250	0.15 157	0.13 179

ADLNet	0.60 372	0.71 365	1.95 320	0.35 320	0.34 399	0.67 384	0.34 359	0.90 401	0.74 422	0.68 439	0.62 354	0.80 436	0.45 342	1.78 440	0.64 391	0.14 359	0.11 280	0.14 353	0.14 311	0.29 392	0.21 341

GMStereo	0.38 145	0.99 475	1.91 301	0.27 120	0.16 84	0.39 62	0.23 161	0.47 83	0.62 306	0.38 164	0.34 137	0.25 95	0.25 141	0.39 130	0.29 183	0.14 359	0.08 119	0.10 137	0.12 250	0.15 157	0.11 106
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
ac_64	0.55 339	0.46 260	1.92 304	0.36 339	0.34 399	0.63 344	0.31 323	0.82 337	0.61 288	0.55 317	0.51 253	0.89 469	0.48 373	1.83 453	0.55 358	0.14 359	0.11 280	0.12 258	0.12 250	0.18 243	0.12 143

GANet-RSSM	0.55 339	0.73 376	1.90 295	0.36 339	0.26 303	0.59 274	0.27 261	0.78 306	0.52 195	0.47 217	0.57 318	0.63 340	0.45 342	1.92 476	0.43 303	0.14 359	0.10 232	0.25 486	0.11 212	0.34 437	0.14 197

CFNet-ft	0.51 303	0.76 382	1.79 244	0.28 145	0.30 351	0.63 344	0.28 278	0.66 210	0.55 233	0.45 207	0.57 318	0.74 411	0.41 303	1.46 387	0.42 294	0.14 359	0.10 232	0.28 493	0.13 283	0.18 243	0.14 197

DMCA	0.41 173	0.52 285	1.26 101	0.31 222	0.24 268	0.59 274	0.26 236	0.77 291	0.63 318	0.58 357	0.48 224	0.57 315	0.35 243	0.40 135	0.50 339	0.14 359	0.10 232	0.14 353	0.10 149	0.15 157	0.15 231

RYNet	0.70 429	0.56 306	2.25 393	0.35 320	0.41 456	0.86 476	0.43 414	0.94 438	0.82 469	0.62 400	0.53 277	0.91 473	0.60 423	2.70 540	1.00 451	0.14 359	0.11 280	0.16 402	0.14 311	0.25 351	0.27 418

CFNet_RVC	0.51 303	0.76 382	1.79 244	0.28 145	0.30 351	0.63 344	0.28 278	0.66 210	0.55 233	0.45 207	0.57 318	0.74 411	0.41 303	1.46 387	0.42 294	0.14 359	0.10 232	0.28 493	0.13 283	0.18 243	0.14 197

S2M2_L	0.24 43	0.29 126	0.90 55	0.23 39	0.17 112	0.24 5	0.09 1	0.36 13	0.45 134	0.17 12	0.25 66	0.23 71	0.17 33	0.24 7	0.28 168	0.15 378	0.12 306	0.11 202	0.12 250	0.15 157	0.11 106
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
DDVS	0.62 385	0.40 219	1.40 126	2.21 568	0.35 412	0.87 480	1.00 533	0.69 226	0.50 180	0.53 286	0.56 310	0.90 471	0.37 263	1.22 360	0.47 323	0.15 378	0.14 349	0.14 353	0.12 250	0.19 264	0.22 356

ITSA-stereo	0.48 257	0.33 163	1.20 91	0.33 273	0.18 148	0.60 286	0.29 302	0.94 438	0.80 462	0.50 254	0.49 241	0.53 287	0.59 419	1.25 366	0.64 391	0.15 378	0.12 306	0.17 421	0.16 356	0.18 243	0.23 380

CAS++	0.31 87	0.33 163	1.43 132	0.25 73	0.17 112	0.31 20	0.20 84	0.78 306	0.41 96	0.30 126	0.30 103	0.21 59	0.16 26	0.33 78	0.18 17	0.15 378	0.12 306	0.13 317	0.10 149	0.15 157	0.11 106
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
GMStereo_Zeroshot	0.41 173	0.36 192	1.54 155	0.41 405	0.19 180	0.52 177	0.19 65	0.59 176	0.52 195	0.57 339	0.59 327	0.63 340	0.29 204	0.58 241	0.33 236	0.15 378	0.09 189	0.16 402	0.09 113	0.24 338	0.12 143

fast-acv-ft	0.63 391	0.88 432	3.10 521	0.38 378	0.30 351	0.79 455	0.48 447	0.69 226	0.72 403	0.58 357	0.78 447	0.76 422	0.60 423	0.67 278	0.73 414	0.15 378	0.15 375	0.18 441	0.17 375	0.37 461	0.16 259

Wz-Net-LNSev	0.59 366	0.96 459	2.47 437	0.34 304	0.37 431	0.79 455	0.44 425	0.86 371	0.77 449	0.61 389	0.67 396	0.79 433	0.56 404	0.64 263	0.62 384	0.15 378	0.14 349	0.12 258	0.12 250	0.18 243	0.19 313

CRFU-Net	0.56 347	0.38 205	1.86 276	0.46 446	0.26 303	0.82 465	0.36 374	0.90 401	0.49 170	0.62 400	0.59 327	0.78 428	1.35 530	1.00 334	0.48 329	0.15 378	0.14 349	0.17 421	0.10 149	0.19 264	0.14 197

NINENet	0.50 286	0.33 163	1.69 180	0.55 489	0.25 286	0.91 488	0.23 161	0.98 469	0.71 393	0.53 286	0.55 299	0.66 361	0.30 212	1.22 360	0.32 225	0.15 378	0.13 328	0.16 402	0.11 212	0.16 194	0.13 179

PSMNet-ADL	0.51 303	0.38 205	1.65 171	0.35 320	0.21 208	0.67 384	0.26 236	0.74 256	0.55 233	0.42 186	0.52 266	0.70 394	0.45 342	1.91 472	0.57 370	0.15 378	0.13 328	0.11 202	0.13 283	0.15 157	0.20 329

HHNet	0.60 372	0.65 346	2.60 464	0.36 339	0.25 286	0.64 356	0.61 485	0.64 202	0.62 306	0.55 317	1.13 506	0.32 152	0.60 423	0.42 147	1.79 512	0.15 378	0.07 41	0.12 258	0.10 149	0.18 243	0.15 231

GEStereo_RVC	0.54 327	0.87 428	1.95 320	0.47 451	0.25 286	0.62 327	0.37 382	1.00 489	0.74 422	0.53 286	0.54 289	0.59 325	0.44 338	1.10 344	0.46 314	0.15 378	0.11 280	0.12 258	0.10 149	0.26 371	0.19 313

GES	0.44 208	0.28 116	1.88 283	0.30 194	0.18 148	0.61 307	0.30 310	0.88 389	0.46 143	0.47 217	0.52 266	0.39 188	0.42 320	0.58 241	0.67 397	0.15 378	0.11 280	0.12 258	0.10 149	0.15 157	0.17 277

HCRNet	0.46 236	0.49 275	1.65 171	0.38 378	0.29 339	0.58 257	0.22 126	0.75 267	0.62 306	0.47 217	0.49 241	0.48 271	0.36 249	1.12 350	0.37 260	0.15 378	0.10 232	0.15 383	0.13 283	0.17 216	0.17 277

EDNetEfficient	1.27 525	0.70 363	4.05 555	0.64 510	0.98 541	0.94 491	1.40 556	0.85 361	1.75 551	2.34 561	1.33 519	1.05 504	2.21 555	1.58 411	4.15 562	0.15 378	0.19 434	0.14 353	0.27 458	0.38 468	0.32 453

PSMNet-RSSM	0.53 322	0.82 412	1.78 224	0.31 222	0.25 286	0.58 257	0.28 278	0.84 354	0.60 271	0.50 254	0.61 349	0.67 370	0.43 330	1.68 424	0.42 294	0.15 378	0.10 232	0.14 353	0.16 356	0.15 157	0.13 179

SuperB	1.15 515	1.14 501	5.43 566	0.36 339	0.26 303	0.81 462	0.89 524	0.88 389	1.17 524	0.67 432	0.68 404	0.63 340	1.39 534	1.74 434	3.37 554	0.15 378	0.12 306	0.17 421	0.16 356	2.80 573	0.25 401

NLCA_NET_v2_RVC	0.55 339	0.92 441	2.36 414	0.38 378	0.37 431	0.60 286	0.28 278	0.82 337	0.62 306	0.62 400	0.55 299	0.72 401	0.45 342	1.00 334	0.43 303	0.15 378	0.11 280	0.14 353	0.14 311	0.15 157	0.16 259
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
UCFNet_RVC	0.48 257	0.82 412	1.85 268	0.30 194	0.27 317	0.64 356	0.26 236	0.74 256	0.55 233	0.48 235	0.53 277	0.63 340	0.41 303	0.88 325	0.38 267	0.15 378	0.10 232	0.17 421	0.17 375	0.18 243	0.15 231

DRN-Test	0.64 395	0.43 238	2.44 429	0.39 388	0.44 466	0.80 461	0.41 403	1.02 501	0.78 454	0.80 475	0.63 366	0.69 384	0.56 404	1.79 444	0.69 402	0.15 378	0.12 306	0.17 421	0.16 356	0.18 243	0.17 277

StereoDRNet	0.64 395	0.88 432	2.35 411	0.41 405	0.45 474	0.73 424	0.47 443	0.94 438	0.74 422	0.75 463	0.54 289	0.74 411	0.47 364	1.70 427	0.72 411	0.15 378	0.14 349	0.15 383	0.14 311	0.20 279	0.19 313

zh-sn7	0.89 490	1.73 552	3.09 520	0.39 388	0.30 351	0.82 465	0.63 491	0.96 456	0.87 481	0.79 474	1.12 504	0.84 451	0.87 490	2.42 518	1.63 504	0.16 399	0.17 410	0.16 402	0.16 356	0.34 437	0.29 430

zh-mn7	0.80 471	1.54 538	3.00 513	0.35 320	0.27 317	0.72 417	0.41 403	0.93 429	1.11 520	1.00 507	1.28 513	0.75 417	0.57 410	1.87 461	1.18 474	0.16 399	0.13 328	0.14 353	0.14 311	0.26 371	0.21 341

ttt	0.66 408	0.22 36	1.68 178	0.34 304	0.24 268	0.60 286	0.26 236	1.00 489	0.77 449	0.55 317	0.67 396	0.54 293	0.36 249	2.14 497	3.03 545	0.16 399	0.13 328	0.13 317	0.12 250	0.15 157	0.17 277

ssnet_v2	0.55 339	0.60 314	1.86 276	0.32 251	0.22 235	0.72 417	0.44 425	0.94 438	0.74 422	0.63 409	0.54 289	0.81 439	0.47 364	0.77 308	0.70 404	0.16 399	0.14 349	0.14 353	0.14 311	0.30 403	0.30 440

Wz-Net-SNSev	0.76 459	1.32 527	3.11 523	0.40 398	0.31 370	0.71 411	0.60 481	0.98 469	0.87 481	0.67 432	0.83 457	0.96 485	0.60 423	1.67 423	0.97 443	0.16 399	0.15 375	0.16 402	0.17 375	0.36 453	0.24 392

Wz-Net-MNSev	0.65 404	0.97 467	2.19 380	0.36 339	0.33 391	0.90 486	0.60 481	0.92 421	0.81 468	0.75 463	0.72 432	0.73 405	0.65 444	1.39 376	0.71 407	0.16 399	0.13 328	0.14 353	0.14 311	0.24 338	0.18 297

CSP-Net	0.50 286	0.39 214	1.25 99	0.29 176	0.23 255	0.77 446	0.35 367	0.86 371	0.57 248	0.59 371	0.59 327	0.65 354	0.40 292	1.77 439	0.44 309	0.16 399	0.11 280	0.10 137	0.10 149	0.20 279	0.14 197

ICVP	0.46 236	0.29 126	2.41 421	0.33 273	0.22 235	0.59 274	0.55 466	0.75 267	0.50 180	0.44 197	0.60 342	0.49 273	0.35 243	0.53 226	0.37 260	0.16 399	0.16 392	0.14 353	0.11 212	0.15 157	0.15 231
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
psm_up	0.57 353	0.61 318	1.83 263	0.35 320	0.30 351	0.64 356	0.37 382	0.90 401	0.68 365	0.59 371	0.55 299	0.68 377	0.54 395	1.91 472	0.46 314	0.16 399	0.15 375	0.16 402	0.15 336	0.23 323	0.13 179

GwcNet	0.69 425	0.71 365	3.12 524	0.36 339	0.45 474	0.81 462	0.44 425	0.86 371	0.84 475	0.60 380	0.74 437	0.82 444	0.49 380	1.65 420	0.66 394	0.16 399	0.15 375	0.15 383	0.15 336	0.31 411	0.24 392

DSFCA	0.54 327	0.35 183	1.41 127	0.28 145	0.28 331	0.79 455	0.88 523	0.76 280	0.70 383	0.72 454	0.66 393	0.67 370	0.57 410	1.17 356	0.63 386	0.16 399	0.14 349	0.13 317	0.14 311	0.16 194	0.13 179

DMCA-RVC	0.62 385	0.96 459	2.63 466	0.36 339	0.90 537	0.56 221	0.31 323	0.69 226	0.57 248	0.68 439	0.52 266	0.59 325	0.56 404	1.23 362	0.53 351	0.16 399	0.38 516	0.20 456	0.15 336	0.20 279	0.15 231

STTStereo	0.51 303	0.69 360	2.14 370	0.36 339	0.30 351	0.61 307	0.32 346	0.77 291	0.60 271	0.60 380	0.54 289	0.67 370	0.43 330	0.86 321	0.42 294	0.16 399	0.15 375	0.17 421	0.20 418	0.16 194	0.15 231

NaN_ROB	1.14 513	0.94 449	2.96 507	0.53 479	0.56 501	1.13 517	0.99 530	0.98 469	1.00 504	1.09 515	0.87 468	0.77 424	1.06 513	5.90 572	2.72 540	0.16 399	0.23 468	0.16 402	0.24 438	0.22 310	0.36 475

MDST_ROB	1.17 518	0.42 233	3.87 549	0.54 482	0.44 466	4.11 571	0.58 477	1.31 537	0.84 475	2.12 552	1.12 504	0.98 489	0.71 460	4.24 567	0.99 450	0.16 399	0.14 349	0.19 447	0.17 375	0.18 243	0.35 466

ETE_ROB	0.60 372	0.71 365	1.55 157	0.37 362	0.25 286	0.69 402	0.51 452	1.47 543	0.70 383	0.80 475	0.69 413	0.85 455	0.49 380	1.36 373	0.58 375	0.16 399	0.13 328	0.19 447	0.16 356	0.21 293	0.23 380

MSAF-DinoV2	3.10 566	1.86 560	10.68 576	3.61 576	0.30 351	3.34 567	0.82 520	2.81 567	1.79 553	0.80 475	0.87 468	1.56 538	1.10 516	26.49 598	1.96 516	0.17 415	0.13 328	0.19 447	1.63 571	0.92 541	0.99 553

test_sample7	0.47 251	0.33 163	1.49 147	0.34 304	0.20 194	0.51 158	0.30 310	0.93 429	0.66 354	0.57 339	0.51 253	0.55 297	0.45 342	1.11 347	0.38 267	0.17 415	0.14 349	0.16 402	0.15 336	0.19 264	0.18 297

CASS	0.39 160	0.30 138	1.61 168	0.32 251	0.17 112	0.53 185	0.24 194	0.70 233	0.49 170	0.59 371	0.54 289	0.40 196	0.40 292	0.41 139	0.30 202	0.17 415	0.10 232	0.14 353	0.11 212	0.18 243	0.17 277
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
dd	0.42 192	0.96 459	1.77 219	0.31 222	0.17 112	0.57 239	0.26 236	0.49 97	0.68 365	0.41 181	0.40 173	0.34 164	0.27 175	0.45 171	0.40 286	0.17 415	0.10 232	0.13 317	0.12 250	0.21 293	0.12 143

pcwnet_v2	0.64 395	0.49 275	4.41 559	0.32 251	0.27 317	0.60 286	0.25 214	0.97 465	0.88 485	0.59 371	0.70 423	0.63 340	0.55 400	0.66 276	0.37 260	0.17 415	0.15 375	0.15 383	0.14 311	0.21 293	0.23 380

APVNet	0.70 429	0.67 354	2.71 477	0.38 378	0.36 420	0.85 474	0.43 414	0.91 412	0.68 365	0.55 317	0.69 413	0.75 417	0.55 400	2.31 506	0.78 422	0.17 415	0.17 410	0.24 481	0.19 408	0.33 429	0.23 380

FADNet-RVC	0.61 380	1.26 520	2.12 363	0.33 273	0.26 303	0.59 274	0.29 302	0.86 371	0.62 306	0.45 207	0.50 249	0.62 337	0.46 356	1.73 432	0.55 358	0.17 415	0.20 445	0.17 421	0.18 388	0.59 520	0.28 424

ADCL	0.99 501	0.79 401	2.43 427	0.39 388	0.32 378	1.50 531	1.90 563	0.92 421	0.97 500	1.26 533	1.27 512	1.00 494	1.42 536	1.14 353	3.31 552	0.17 415	0.14 349	0.22 467	0.21 424	0.30 403	0.22 356

PA-Net	0.84 483	1.00 477	3.49 543	0.63 509	0.40 449	0.70 409	0.52 455	0.86 371	0.84 475	0.52 276	0.59 327	0.70 394	0.54 395	2.35 508	2.23 530	0.17 415	0.27 492	0.19 447	0.28 461	0.22 310	0.36 475
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
GANet	0.75 456	0.84 418	2.01 338	0.40 398	0.25 286	0.74 428	0.66 494	0.87 380	0.73 418	0.71 451	1.07 501	0.84 451	0.59 419	2.71 542	1.15 471	0.17 415	0.16 392	0.44 524	0.16 356	0.31 411	0.20 329

AdaStereo	0.44 208	0.38 205	1.79 244	0.34 304	0.20 194	0.57 239	0.28 278	0.92 421	0.69 374	0.52 276	0.55 299	0.61 333	0.33 233	0.48 197	0.39 278	0.17 415	0.08 119	0.17 421	0.11 212	0.18 243	0.12 143
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.
PSMNet_ROB	0.66 408	1.01 481	2.33 406	0.38 378	0.31 370	0.72 417	0.55 466	0.86 371	0.69 374	0.54 299	0.60 342	0.75 417	0.47 364	2.00 483	0.82 429	0.17 415	0.13 328	0.19 447	0.19 408	0.24 338	0.27 418

TCMNet	0.66 408	0.85 422	2.55 458	0.50 464	0.52 493	0.72 417	0.39 394	0.87 380	0.72 403	0.58 357	0.68 404	0.63 340	0.46 356	1.70 427	0.63 386	0.18 427	0.18 421	0.23 474	0.18 388	0.38 468	0.27 418

rvit_0105_6	0.31 87	0.29 126	1.00 66	0.31 222	0.18 148	0.35 39	0.25 214	0.51 111	0.61 288	0.25 91	0.28 84	0.32 152	0.25 141	0.39 130	0.25 139	0.18 427	0.16 392	0.15 383	0.13 283	0.14 139	0.13 179

rvit_0105_5	0.36 130	0.39 214	1.48 144	0.30 194	0.18 148	0.41 74	0.30 310	0.64 202	0.62 306	0.30 126	0.33 131	0.37 174	0.29 204	0.41 139	0.28 168	0.18 427	0.16 392	0.15 383	0.15 336	0.15 157	0.14 197

rvit_0105_4	0.35 121	0.35 183	1.45 136	0.31 222	0.18 148	0.37 49	0.28 278	0.59 176	0.62 306	0.27 113	0.31 116	0.35 168	0.27 175	0.43 150	0.25 139	0.18 427	0.16 392	0.15 383	0.13 283	0.15 157	0.12 143

rvit_0105_3	0.39 160	0.47 269	1.46 137	0.33 273	0.19 180	0.45 101	0.35 367	0.69 226	0.65 339	0.37 156	0.37 151	0.40 196	0.31 221	0.44 159	0.30 202	0.18 427	0.17 410	0.17 421	0.18 388	0.15 157	0.15 231

SACVNet	0.60 372	0.74 379	1.90 295	0.37 362	0.28 331	0.64 356	0.37 382	0.86 371	0.61 288	0.65 426	0.62 354	0.69 384	0.44 338	2.08 491	0.42 294	0.18 427	0.14 349	0.16 402	0.15 336	0.38 468	0.24 392

Anonymous3	0.42 192	0.35 183	2.09 355	0.33 273	0.24 268	0.72 417	0.31 323	0.74 256	0.55 233	0.35 147	0.40 173	0.33 158	0.29 204	0.44 159	0.28 168	0.18 427	0.18 421	0.13 317	0.13 283	0.17 216	0.17 277

aanetorigin	0.77 463	0.80 403	2.59 461	0.43 420	0.44 466	0.58 257	1.01 535	0.57 161	0.68 365	1.53 545	1.23 510	0.81 439	1.08 514	1.07 341	1.07 461	0.18 427	0.15 375	0.17 421	0.21 424	0.54 517	0.30 440

FAT-Stereo	0.70 429	0.54 295	2.88 498	0.36 339	0.29 339	0.62 327	0.54 463	0.97 465	0.87 481	0.76 466	0.92 476	0.94 482	0.80 478	1.84 458	0.57 370	0.18 427	0.19 434	0.17 421	0.16 356	0.22 310	0.25 401

S-Stereo	0.80 471	0.69 360	3.89 550	0.39 388	0.37 431	0.69 402	0.70 505	0.94 438	0.98 503	0.62 400	0.91 474	0.83 446	0.60 423	2.37 509	0.66 394	0.18 427	0.21 454	0.17 421	0.18 388	0.30 403	0.35 466

RTSC	0.72 441	1.00 477	2.22 386	0.40 398	0.29 339	0.82 465	0.31 323	0.96 456	1.10 518	0.92 499	0.81 451	0.78 428	0.58 416	1.23 362	1.55 501	0.18 427	0.17 410	0.14 353	0.17 375	0.43 493	0.30 440

DANet	0.80 471	0.65 346	2.21 382	1.19 549	0.48 484	0.74 428	1.25 548	0.89 395	1.53 544	0.89 494	0.71 427	0.96 485	0.56 404	1.83 453	0.96 442	0.18 427	0.16 392	0.19 447	0.16 356	0.26 371	0.29 430
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
SANet	1.20 519	1.21 513	3.33 540	0.38 378	0.27 317	1.73 543	0.85 521	1.10 520	2.49 563	1.16 520	1.83 534	1.72 540	1.50 540	2.37 509	2.84 543	0.18 427	0.16 392	0.16 402	0.15 336	0.32 420	0.32 453

PWC_ROB	0.70 429	0.94 449	1.88 283	0.39 388	0.39 440	0.62 327	0.30 310	0.98 469	0.94 496	0.91 498	1.29 515	0.77 424	0.62 437	1.62 418	1.03 459	0.18 427	0.11 280	0.18 441	0.13 283	0.51 512	0.22 356

CBMV	0.71 438	0.76 382	2.64 468	0.33 273	0.20 194	0.78 451	0.79 515	0.98 469	0.78 454	0.85 491	0.71 427	0.86 461	1.10 516	1.46 387	0.62 384	0.18 427	0.20 445	0.21 464	0.19 408	0.25 351	0.33 460
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
YMNet	0.62 385	0.72 369	1.93 307	0.41 405	0.41 456	0.87 480	0.43 414	0.87 380	0.71 393	0.74 461	0.81 451	0.83 446	0.46 356	0.86 321	0.93 437	0.19 442	0.22 460	0.20 456	0.17 375	0.41 485	0.21 341

YMNet_1	0.62 385	0.72 369	1.93 307	0.41 405	0.41 456	0.87 480	0.43 414	0.87 380	0.71 393	0.74 461	0.81 451	0.83 446	0.46 356	0.86 321	0.93 437	0.19 442	0.22 460	0.20 456	0.17 375	0.41 485	0.21 341

WZ-Net	0.92 494	1.31 524	3.76 547	0.41 405	0.36 420	0.86 476	0.71 506	1.00 489	1.06 513	0.82 485	0.92 476	1.06 506	1.05 511	2.16 498	1.61 503	0.19 442	0.13 328	0.15 383	0.16 356	0.32 420	0.28 424

FTStereo	0.76 459	0.18 5	2.35 411	0.71 517	0.21 208	0.73 424	1.79 562	0.57 161	0.53 214	1.07 513	1.63 530	1.29 525	2.13 553	0.75 301	0.29 183	0.19 442	0.08 119	0.12 258	0.11 212	0.11 75	0.40 495

LMCR-Stereo	0.52 316	0.71 365	2.39 418	0.40 398	0.21 208	0.74 428	0.31 323	1.02 501	0.64 326	0.61 389	0.63 366	0.39 188	0.51 385	0.62 258	0.42 294	0.19 442	0.09 189	0.12 258	0.09 113	0.23 323	0.12 143

psmorigin	1.36 531	0.60 314	13.80 583	0.37 362	0.29 339	0.62 327	0.33 354	0.77 291	0.61 288	0.96 505	0.88 471	1.17 521	0.73 466	4.00 564	0.86 433	0.19 442	0.22 460	0.17 421	0.18 388	0.24 338	0.29 430

stereogan	0.69 425	0.51 284	2.44 429	0.39 388	0.39 440	1.01 500	0.41 403	0.94 438	0.92 495	0.73 458	0.85 464	1.15 518	0.69 456	1.57 407	0.53 351	0.19 442	0.18 421	0.20 456	0.16 356	0.36 453	0.24 392

CVANet_RVC	0.65 404	0.80 403	2.13 365	0.36 339	0.26 303	0.62 327	0.42 407	0.84 354	0.72 403	0.69 441	0.68 404	0.68 377	0.52 390	2.64 535	0.42 294	0.19 442	0.12 306	0.22 467	0.17 375	0.37 461	0.15 231

NVstereo2D	0.58 358	0.40 219	2.03 345	0.35 320	0.35 412	0.69 402	0.39 394	0.91 412	0.80 462	0.47 217	0.53 277	0.67 370	0.46 356	1.99 482	0.48 329	0.19 442	0.11 280	0.17 421	0.13 283	0.25 351	0.25 401

DeepPruner_ROB	0.50 286	0.70 363	1.94 317	0.29 176	0.26 303	0.63 344	0.31 323	0.80 326	0.48 164	0.61 389	0.55 299	0.66 361	0.38 270	0.98 331	0.40 286	0.19 442	0.14 349	0.14 353	0.14 311	0.23 323	0.17 277

MultiAttention	2.38 554	0.50 281	1.93 307	1.80 562	2.56 571	10.86 580	2.30 567	1.22 530	0.80 462	0.62 400	1.16 507	1.13 515	0.56 404	16.09 588	1.18 474	0.20 452	0.09 189	0.43 523	1.62 570	0.94 542	1.58 568

rvit_105_1	0.44 208	0.54 295	1.46 137	0.36 339	0.24 268	0.51 158	0.45 432	0.75 267	0.74 422	0.45 207	0.44 194	0.44 230	0.36 249	0.62 258	0.38 267	0.20 452	0.18 421	0.18 441	0.22 432	0.18 243	0.18 297

rvit_stereo_0075_2	0.40 166	0.40 219	1.88 283	0.33 273	0.32 378	0.41 74	0.22 126	0.58 168	0.53 214	0.38 164	0.51 253	0.40 196	0.27 175	0.44 159	0.29 183	0.20 452	0.15 375	0.22 467	0.15 336	0.18 243	0.23 380

Wz-Net-TNSev	0.91 492	1.73 552	3.08 518	0.36 339	0.31 370	1.00 499	0.71 506	1.06 514	0.97 500	0.71 451	0.72 432	1.09 510	0.87 490	2.42 518	1.59 502	0.20 452	0.20 445	0.16 402	0.20 418	0.44 501	0.35 466

Syn2CoEx	0.70 429	1.07 492	2.74 485	0.43 420	0.30 351	0.64 356	0.42 407	0.99 481	0.78 454	0.62 400	0.78 447	0.74 411	0.72 463	1.92 476	0.61 382	0.20 452	0.17 410	0.19 447	0.15 336	0.29 392	0.22 356

TDLM	0.67 413	0.92 441	1.76 210	0.37 362	0.24 268	0.66 377	0.56 471	0.82 337	0.74 422	1.16 520	0.62 354	0.61 333	0.48 373	2.70 540	0.50 339	0.20 452	0.11 280	0.35 510	0.14 311	0.32 420	0.16 259

NCCL2	0.65 404	0.94 449	1.96 329	0.43 420	0.30 351	0.71 411	0.68 500	0.84 354	0.65 339	0.70 447	0.60 342	0.86 461	0.54 395	1.56 403	0.57 370	0.20 452	0.16 392	0.67 536	0.25 445	0.22 310	0.24 392

GASNet	0.73 450	1.47 535	3.04 515	0.47 451	0.33 391	0.57 239	0.34 359	0.91 412	0.75 435	0.58 357	0.58 324	0.74 411	0.55 400	2.03 484	0.65 393	0.21 459	0.15 375	0.19 447	0.17 375	0.51 512	0.28 424

edge stereo	0.81 479	0.73 376	3.30 537	0.37 362	1.21 555	0.62 327	0.39 394	0.93 429	0.79 459	0.80 475	0.88 471	1.14 517	0.71 460	2.18 499	0.71 407	0.21 459	0.20 445	0.26 489	0.18 388	0.38 468	0.26 411

SHD	0.72 441	0.77 391	2.36 414	0.45 441	0.40 449	0.71 411	0.32 346	1.02 501	1.25 529	1.07 513	0.84 460	0.90 471	0.73 466	1.09 343	0.98 445	0.21 459	0.18 421	0.20 456	0.21 424	0.32 420	0.31 448

RTS	1.21 520	1.31 524	6.39 569	0.52 473	0.51 491	1.61 535	0.79 515	1.03 508	1.37 537	1.13 517	1.30 516	1.10 512	0.85 486	2.65 536	2.08 523	0.21 459	0.24 471	0.18 441	0.18 388	0.43 493	0.32 453

RTSA	1.21 520	1.31 524	6.39 569	0.52 473	0.51 491	1.61 535	0.79 515	1.03 508	1.37 537	1.13 517	1.30 516	1.10 512	0.85 486	2.65 536	2.08 523	0.21 459	0.24 471	0.18 441	0.18 388	0.43 493	0.32 453

ADCMid	0.96 500	1.32 527	2.74 485	0.38 378	0.35 412	0.99 496	0.58 477	0.94 438	0.86 478	1.23 529	1.01 492	1.01 495	1.00 506	1.05 340	3.97 559	0.21 459	0.19 434	0.42 521	0.32 488	0.40 482	0.29 430

ADCS	1.05 509	1.36 532	2.98 511	0.42 416	0.36 420	0.96 493	0.81 519	1.06 514	1.12 521	1.25 530	0.97 486	1.08 508	0.90 496	1.25 366	4.86 568	0.21 459	0.21 454	0.22 467	0.23 436	0.36 453	0.38 485

AnyNet_C32	1.00 504	1.33 529	2.53 447	0.49 461	0.54 496	1.15 519	1.14 543	0.91 412	0.89 489	1.11 516	0.95 483	0.87 463	0.93 498	1.50 396	4.07 561	0.21 459	0.20 445	0.25 486	0.24 438	0.38 468	0.33 460

ADCPNet	0.99 501	0.99 475	3.93 553	0.37 362	0.68 522	1.36 525	0.62 489	0.87 380	0.76 444	0.78 472	0.81 451	1.08 508	1.18 520	1.14 353	2.49 537	0.21 459	0.69 551	0.21 464	0.95 559	0.29 392	0.37 482

LSM	3.31 568	1.11 495	5.29 565	9.40 582	30.65 595	0.84 470	1.12 542	0.91 412	1.22 527	1.36 536	2.19 543	0.93 478	0.83 482	1.66 421	0.90 435	0.21 459	0.31 502	0.24 481	0.28 461	0.39 477	6.33 581

XPNet_ROB	0.61 380	0.72 369	1.66 175	0.37 362	0.27 317	0.67 384	0.47 443	0.89 395	0.71 393	0.78 472	0.70 423	0.81 439	0.53 392	1.70 427	0.76 418	0.21 459	0.16 392	0.16 402	0.15 336	0.20 279	0.21 341

LALA_ROB	0.60 372	0.76 382	1.69 180	0.36 339	0.29 339	0.79 455	0.55 466	0.94 438	0.77 449	0.81 481	0.67 396	0.94 482	0.49 380	0.99 332	0.73 414	0.21 459	0.15 375	0.20 456	0.18 388	0.23 323	0.21 341

SGM-Forest	1.04 508	0.42 233	3.59 546	0.41 405	0.32 378	1.05 505	1.32 551	0.94 438	0.83 472	1.16 520	2.23 546	1.03 499	1.39 534	2.49 526	2.35 534	0.21 459	0.21 454	0.20 456	0.19 408	0.23 323	0.32 453
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
AF-Net	0.69 425	0.92 441	2.21 382	0.41 405	0.40 449	0.68 396	0.40 397	1.02 501	0.86 478	0.69 441	1.03 496	1.04 502	0.84 485	1.19 357	0.78 422	0.22 472	0.14 349	0.25 486	0.17 375	0.30 403	0.18 297

CBMV_ROB	0.76 459	0.42 233	2.68 473	0.33 273	0.22 235	0.74 428	0.47 443	0.96 456	0.76 444	1.04 512	0.96 484	0.88 467	0.93 498	2.06 488	1.19 476	0.22 472	0.24 471	0.27 490	0.25 445	0.25 351	0.28 424

MeshStereo	1.21 520	1.15 505	3.01 514	0.34 304	0.28 331	1.10 514	0.69 502	1.35 538	1.01 506	2.71 566	2.41 549	2.96 554	1.45 537	2.80 546	1.40 494	0.22 472	0.22 460	0.22 467	0.19 408	0.50 510	0.26 411
C. Zhang, Z. Li, Y. Cheng, R. Cai, H. Chao, Y. Rui: MeshStereo: A Global Stereo Model with Mesh Alignment Regularization for View Interpolation. ICCV 2015
ISRNet	0.47 251	0.44 249	1.55 157	0.37 362	0.31 370	0.49 140	0.19 65	0.75 267	0.66 354	0.63 409	0.71 427	0.67 370	0.39 284	0.58 241	0.44 309	0.23 475	0.16 392	0.21 464	0.20 418	0.21 293	0.25 401

HBP-ISP	0.76 459	1.30 523	3.19 531	0.35 320	0.26 303	0.85 474	0.54 463	1.03 508	0.72 403	0.80 475	0.69 413	0.68 377	0.83 482	2.04 486	0.44 309	0.23 475	0.24 471	0.29 500	0.25 445	0.28 387	0.24 392

FINET	0.65 404	0.95 456	3.06 517	0.35 320	0.40 449	0.58 257	0.48 447	0.92 421	1.10 518	0.57 339	0.68 404	0.47 260	0.44 338	1.15 355	0.60 379	0.23 475	0.21 454	0.17 421	0.15 336	0.26 371	0.25 401

hitnet-ft	0.67 413	0.80 403	1.90 295	0.28 145	0.22 235	0.69 402	0.36 374	0.85 361	0.65 339	0.56 328	0.84 460	1.03 499	0.95 504	2.32 507	0.55 358	0.23 475	0.14 349	0.41 520	0.13 283	0.24 338	0.17 277

RGC	0.71 438	0.97 467	2.18 378	0.44 427	0.44 466	0.73 424	0.40 397	0.94 438	0.71 393	0.71 451	1.04 499	1.01 495	0.71 460	1.74 434	0.70 404	0.23 475	0.18 421	0.28 493	0.26 453	0.29 392	0.27 418

Nwc_Net	0.68 420	0.83 416	2.53 447	0.41 405	0.39 440	0.77 446	0.38 389	1.01 498	0.70 383	0.60 380	0.99 489	0.98 489	0.68 454	1.41 380	0.63 386	0.23 475	0.15 375	0.23 474	0.25 445	0.23 323	0.18 297

DeepPrunerF	0.86 485	0.86 425	2.91 505	0.45 441	0.50 486	0.64 356	0.48 447	1.14 525	2.64 564	0.63 409	0.61 349	0.65 354	0.62 437	2.21 501	1.31 486	0.23 475	0.19 434	0.30 501	0.28 461	0.36 453	0.25 401

NOSS_ROB	0.64 395	0.65 346	1.62 169	0.46 446	0.25 286	0.67 384	0.30 310	0.93 429	0.77 449	0.59 371	0.57 318	0.77 424	0.38 270	2.78 544	0.44 309	0.23 475	0.24 471	0.28 493	0.26 453	0.27 381	0.39 491

UDGNet	0.44 208	1.02 484	1.74 198	0.35 320	0.19 180	0.58 257	0.23 161	0.49 97	0.66 354	0.41 181	0.38 160	0.34 164	0.29 204	0.53 226	0.30 202	0.24 483	0.10 232	0.37 516	0.19 408	0.27 381	0.15 231

FADNet-RVC-Resample	0.67 413	1.16 510	3.16 527	0.37 362	0.29 339	0.62 327	0.38 389	0.86 371	0.63 318	0.51 267	0.50 249	0.57 315	0.45 342	1.57 407	0.49 334	0.24 483	0.32 508	0.23 474	0.19 408	0.27 381	0.62 526

SAMSARA	0.91 492	0.97 467	2.22 386	0.80 525	0.58 506	1.32 523	1.31 550	1.01 498	0.94 496	1.36 536	0.87 468	1.38 530	0.90 496	1.72 431	1.02 457	0.24 483	0.30 500	0.22 467	0.25 445	0.36 453	0.35 466

XQC	0.73 450	0.98 471	2.39 418	0.46 446	0.35 412	0.81 462	0.46 435	1.00 489	1.00 504	0.80 475	0.69 413	0.88 467	0.74 471	1.32 369	1.20 477	0.24 483	0.16 392	0.23 474	0.20 418	0.41 485	0.33 460

PS-NSSS	0.63 391	1.00 477	1.81 251	0.30 194	0.31 370	0.63 344	0.34 359	0.98 469	0.69 374	0.54 299	0.74 437	0.51 279	0.41 303	2.43 521	0.48 329	0.24 483	0.17 410	0.27 490	0.18 388	0.27 381	0.21 341

IGEV-RUCA	2.28 553	0.30 138	1.15 81	0.40 398	1.86 569	2.06 555	1.90 563	1.36 539	1.80 555	3.70 574	3.76 568	5.02 570	8.19 579	2.12 495	1.63 504	0.25 488	0.76 556	2.72 576	1.91 572	2.39 571	2.36 574

RP	0.67 413	0.82 412	1.94 317	0.43 420	0.44 466	0.65 370	0.45 432	0.89 395	0.82 469	0.66 428	0.92 476	0.99 492	0.76 473	1.55 402	0.66 394	0.25 488	0.18 421	0.23 474	0.20 418	0.31 411	0.22 356

G-Net	0.99 501	0.64 339	2.76 487	0.57 495	0.67 520	2.03 553	0.72 509	0.76 280	0.67 363	1.14 519	2.56 552	1.30 528	1.02 508	1.48 395	1.74 510	0.25 488	0.24 471	0.24 481	0.26 453	0.37 461	0.31 448

AnyNet_C01	1.14 513	1.49 536	4.23 558	0.54 482	0.53 494	1.51 532	1.37 553	1.04 512	1.07 514	1.17 525	1.33 519	1.15 518	1.08 514	1.61 417	2.74 541	0.25 488	0.22 460	0.28 493	0.24 438	0.48 505	0.40 495

PVD	0.90 491	0.85 422	2.15 371	0.53 479	0.50 486	0.99 496	0.56 471	1.15 528	1.64 547	1.41 541	1.41 524	1.11 514	1.13 519	1.35 372	1.31 486	0.26 492	0.28 495	0.28 493	0.26 453	0.37 461	0.49 512

DPSNet	0.86 485	0.60 314	2.34 408	0.58 497	0.36 420	1.07 511	0.75 511	1.30 536	1.05 510	0.70 447	0.68 404	0.94 482	1.29 523	2.08 491	1.82 513	0.26 492	0.23 468	0.16 402	0.17 375	0.48 505	0.40 495

FBW_ROB	0.83 481	0.77 391	1.77 219	0.44 427	0.30 351	0.87 480	0.46 435	1.10 520	0.91 492	0.81 481	0.75 440	1.01 495	0.61 432	3.66 562	1.23 481	0.26 492	0.23 468	0.36 512	0.25 445	0.27 381	0.62 526

CSAN	1.25 524	1.12 496	3.04 515	0.51 469	0.37 431	1.06 506	1.15 544	1.22 530	1.08 515	1.17 525	1.91 536	1.04 502	1.31 526	5.96 573	2.43 536	0.26 492	0.22 460	0.24 481	0.24 438	0.31 411	0.30 440

WCMA_ROB	1.12 511	0.83 416	2.66 471	0.58 497	0.34 399	1.17 521	0.71 506	0.93 429	0.94 496	1.74 548	2.63 555	3.09 556	1.71 547	1.70 427	1.84 514	0.26 492	0.21 454	0.20 456	0.21 424	0.28 387	0.43 502

dad	0.51 303	1.01 481	1.74 198	0.29 176	0.19 180	0.60 286	0.26 236	0.52 125	0.75 435	0.63 409	0.63 366	0.63 340	0.33 233	0.85 320	0.47 323	0.27 497	0.15 375	0.40 519	0.18 388	0.22 310	0.14 197

NCC-stereo	0.79 469	0.94 449	2.42 423	0.59 502	0.45 474	1.90 546	0.46 435	0.99 481	0.72 403	0.64 419	0.84 460	0.91 473	0.73 466	1.80 448	1.00 451	0.27 497	0.19 434	0.23 474	0.31 482	0.24 338	0.22 356

Abc-Net	0.79 469	0.94 449	2.42 423	0.59 502	0.45 474	1.90 546	0.46 435	0.99 481	0.72 403	0.64 419	0.84 460	0.91 473	0.73 466	1.80 448	1.00 451	0.27 497	0.19 434	0.23 474	0.31 482	0.24 338	0.22 356
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
SGM-ForestM	2.98 564	1.70 550	3.52 545	0.67 515	0.47 482	5.18 574	3.36 574	3.30 573	2.86 567	4.44 575	3.79 569	9.80 580	5.50 574	6.29 574	6.52 574	0.27 497	0.36 512	0.24 481	0.27 458	0.38 468	0.58 523

FSD					0.29 339	0.35 39	0.33 354	0.44 59	0.46 143	0.32 140	0.32 122	0.37 174	0.32 228	0.35 94	0.32 225	0.28 501	0.27 492	0.31 502	0.30 475	0.31 411

PFNet	0.60 372	0.33 163	2.47 437	0.41 405	0.55 499	0.62 327	0.27 261	0.61 189	0.63 318	0.61 389	0.56 310	0.45 239	0.32 228	1.88 469	1.14 469	0.28 501	0.09 189	0.12 258	0.16 356	0.26 371	0.20 329

FC-DCNN v2	1.54 542	0.58 310	2.80 493	0.44 427	0.39 440	2.05 554	0.66 494	1.90 557	1.84 556	2.79 568	2.97 562	4.41 567	3.07 564	2.65 536	2.30 533	0.29 503	0.26 486	0.31 502	0.30 475	0.32 420	0.38 485

FC-DCNN	1.49 540	0.59 312	2.88 498	0.44 427	0.39 440	1.97 551	0.66 494	1.67 551	1.70 549	2.72 567	2.89 559	4.22 563	2.97 563	2.55 531	2.19 528	0.29 503	0.26 486	0.31 502	0.30 475	0.32 420	0.39 491

MSMD_ROB	1.34 529	0.96 459	2.38 416	0.39 388	0.32 378	1.96 549	0.62 489	0.91 412	1.43 539	2.94 570	2.60 553	4.77 569	1.95 551	2.43 521	1.33 488	0.29 503	0.26 486	0.32 506	0.32 488	0.30 403	0.30 440

SDNR	1.22 523	0.80 403	2.71 477	0.33 273	1.48 563	1.98 552	0.23 161	1.93 558	2.44 561	0.89 494	2.52 550	1.36 529	0.51 385	3.65 561	1.93 515	0.30 506	0.31 502	0.22 467	0.16 356	0.33 429	0.36 475

FCDSN-DC	1.29 526	0.54 295	2.50 444	0.47 451	0.41 456	1.12 515	0.60 481	1.10 520	1.27 531	2.23 558	2.87 558	3.67 560	3.12 566	2.39 515	1.69 507	0.30 506	0.26 486	0.31 502	0.30 475	0.35 448	0.38 485
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
PWCDC_ROB	0.72 441	1.06 489	2.09 355	0.47 451	0.36 420	0.78 451	0.26 236	0.98 469	1.34 535	0.61 389	2.07 538	0.64 349	0.61 432	0.83 316	0.71 407	0.31 508	0.14 349	0.15 383	0.12 250	0.60 523	0.21 341

Anonymous_2	0.74 453	0.32 156	1.65 171	0.33 273	0.30 351	0.67 384	0.32 346	0.69 226	0.46 143	0.48 235	0.41 177	0.84 451	0.58 416	0.51 216	0.40 286	0.32 509	0.38 516	1.43 564	3.69 580	0.80 537	0.27 418

ccnet	0.71 438	0.41 226	1.59 162	0.40 398	0.45 474	1.06 506	0.55 466	0.98 469	0.71 393	0.88 492	0.97 486	0.82 444	0.88 494	1.68 424	0.94 439	0.32 509	0.26 486	0.32 506	0.27 458	0.34 437	0.30 440

GANetREF_RVC	0.75 456	1.15 505	2.46 432	0.47 451	0.26 303	0.83 468	0.61 485	0.97 465	0.89 489	0.62 400	0.61 349	0.72 401	0.59 419	2.42 518	0.55 358	0.32 509	0.25 484	0.36 512	0.24 438	0.39 477	0.31 448
Zhang, Feihu and Prisacariu, Victor and Yang, Ruigang and Torr, Philip HS: GA-Net: Guided Aggregation Net for End- to-end Stereo Matching. CVPR 2019
PASM	0.72 441	0.68 356	1.91 301	0.47 451	0.44 466	0.60 286	0.51 452	0.76 280	0.80 462	0.77 470	0.67 396	0.87 463	0.61 432	2.40 516	0.67 397	0.32 509	0.35 510	0.36 512	0.41 517	0.45 502	0.39 491

PSMNet-RUCA	0.58 358	0.82 412	1.89 290	0.59 502	0.56 501	0.64 356	0.36 374	0.84 354	0.69 374	0.51 267	0.68 404	0.53 287	0.43 330	0.56 237	0.43 303	0.34 513	0.18 421	0.44 524	0.29 465	0.48 505	0.30 440

ELAS_RVC	1.37 533	0.78 399	3.21 533	0.55 489	0.50 486	1.49 530	2.48 570	1.48 544	1.71 550	2.13 555	2.09 539	2.07 545	2.56 559	1.90 471	2.02 520	0.35 514	0.36 512	0.37 516	0.34 495	0.49 508	0.47 508
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	1.39 534	0.79 401	2.86 496	0.53 479	0.50 486	2.81 564	2.20 566	1.61 550	1.50 543	2.28 560	2.35 547	1.82 541	2.13 553	1.73 432	2.22 529	0.35 514	0.37 514	0.35 510	0.35 498	0.49 508	0.47 508
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
AANet_RVC	0.68 420	1.00 477	2.09 355	0.33 273	0.25 286	0.58 257	0.32 346	0.81 330	0.80 462	0.61 389	0.94 481	0.80 436	0.41 303	2.46 523	1.02 457	0.36 516	0.14 349	0.10 137	0.09 113	0.23 323	0.22 356

PDISCO_ROB	0.75 456	1.06 489	2.11 360	0.64 510	0.59 508	1.13 517	0.43 414	1.14 525	1.05 510	0.64 419	0.71 427	0.96 485	0.61 432	1.21 358	0.76 418	0.37 517	0.18 421	0.27 490	0.24 438	0.56 519	0.32 453

MFN_U_SF_DS_RVC	1.01 506	1.67 546	2.32 403	0.47 451	0.39 440	1.47 528	0.95 527	0.95 451	0.91 492	0.84 488	0.94 481	1.05 504	0.60 423	2.95 549	0.72 411	0.41 518	0.72 555	0.32 506	0.55 532	0.74 531	1.22 560

PMTNet	0.31 87	0.35 183	1.30 107	0.20 4	0.14 33	0.57 239	0.25 214	0.46 70	0.42 105	0.27 113	0.32 122	0.27 120	0.24 125	0.39 130	0.23 103	0.43 519	0.07 41	0.08 32	0.05 1	0.18 243	0.07 7

coex-ft	5.95 576	1.67 546	60.57 598	0.34 304	0.30 351	0.77 446	0.69 502	0.74 256	4.41 569	19.22 590	2.15 542	1.62 539	7.97 578	1.81 451	8.96 578	0.44 520	2.08 575	0.18 441	0.19 408	0.38 468	4.62 579

Consistency-Raft	0.88 488	0.93 447	3.23 535	0.99 540	0.64 518	0.77 446	0.55 466	0.98 469	0.97 500	0.61 389	1.03 496	0.65 354	1.05 511	0.79 313	1.38 491	0.44 520	0.46 528	0.51 528	0.58 540	0.65 525	0.47 508

UDG	0.77 463	1.23 515	2.15 371	0.67 515	0.59 508	0.78 451	0.38 389	0.90 401	0.70 383	0.61 389	0.69 413	1.01 495	0.67 451	1.02 336	0.73 414	0.45 522	0.34 509	0.87 542	0.51 529	0.67 527	0.46 507

MADNet+	1.36 531	1.93 565	5.95 567	0.81 528	0.59 508	1.57 534	1.09 539	1.39 542	1.22 527	0.84 488	1.01 492	1.25 524	1.12 518	3.19 554	2.36 535	0.45 522	0.47 531	0.38 518	0.34 495	0.59 520	0.57 521

FADNet	0.64 395	1.22 514	2.06 347	0.32 251	0.30 351	0.66 377	0.29 302	0.88 389	0.72 403	0.44 197	0.48 224	0.66 361	0.57 410	1.84 458	0.45 313	0.46 524	0.20 445	0.17 421	0.19 408	0.59 520	0.24 392

NVStereoNet_ROB	1.16 517	0.95 456	2.54 453	0.58 497	0.55 499	0.78 451	0.63 491	1.00 489	1.08 515	1.03 510	4.07 570	1.48 534	1.22 521	2.88 548	1.27 484	0.50 525	0.46 528	0.54 529	0.62 543	0.50 510	0.63 528
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
JetBlue	1.78 546	1.63 542	3.92 551	0.73 518	1.21 555	4.38 572	3.35 573	1.59 548	1.20 526	1.26 533	1.52 527	2.37 549	1.88 550	3.23 555	3.00 544	0.53 526	0.47 531	0.48 527	0.49 526	1.29 555	0.97 547

SGM_RVC	1.89 549	0.92 441	2.50 444	0.96 539	0.93 540	1.63 537	1.37 553	1.52 547	12.43 579	1.85 549	1.69 531	2.40 550	1.74 548	2.81 547	1.71 508	0.53 526	0.47 531	0.42 521	0.47 523	0.74 531	0.74 532
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
DDUNet	0.77 463	1.12 496	1.88 283	0.76 521	0.69 523	0.84 470	0.43 414	0.85 361	0.65 339	0.67 432	0.75 440	0.91 473	0.52 390	1.03 338	0.57 370	0.54 528	0.37 514	0.95 548	0.52 531	0.71 530	0.57 521

DispFullNet	1.67 545	2.10 568	5.22 563	1.53 557	8.90 576	0.86 476	0.31 323	0.96 456	0.96 499	1.37 539	1.01 492	1.13 515	1.98 552	1.51 397	0.91 436	0.54 528	0.31 502	1.18 554	0.63 545	1.13 547	0.80 538

IGEV-BASED-STEREO-	0.37 136	1.34 530	1.24 98	0.23 39	0.12 6	0.33 28	0.20 84	0.40 29	0.33 21	0.25 91	0.21 33	0.16 32	0.14 12	0.27 24	0.63 386	0.55 530	0.06 21	0.11 202	0.13 283	0.25 351	0.49 512

MANE	2.90 563	1.14 501	2.96 507	1.03 541	1.01 545	5.01 573	2.45 569	5.36 577	6.88 576	3.58 573	4.76 574	5.99 573	4.99 571	4.23 566	4.61 567	0.56 531	0.67 545	0.44 524	0.78 552	0.51 512	1.03 555

DualNet (step1)	0.59 366	0.62 324	1.93 307	0.27 120	0.22 235	0.68 396	0.31 323	0.93 429	0.66 354	0.57 339	0.51 253	0.55 297	0.45 342	1.11 347	0.38 267	0.61 532	0.14 349	0.87 542	0.56 535	0.25 351	0.23 380

test_sample9	0.94 496	0.62 324	1.93 307	0.27 120	0.22 235	0.68 396	0.31 323	0.93 429	0.66 354	0.57 339	0.51 253	0.55 297	0.45 342	1.91 472	2.55 538	0.61 532	4.16 579	0.87 542	0.56 535	0.25 351	0.23 380

test_sample8	1.12 511	0.62 324	1.93 307	0.27 120	0.22 235	0.68 396	0.31 323	0.95 451	0.61 288	1.18 527	0.56 310	2.53 551	1.31 526	1.91 472	2.55 538	0.61 532	4.16 579	0.87 542	0.56 535	0.25 351	0.23 380

anonymity	0.80 471	0.66 353	1.29 104	0.59 502	0.75 527	0.67 384	0.52 455	0.95 451	0.71 393	0.94 502	0.70 423	0.67 370	0.87 490	0.71 294	1.35 489	0.64 535	0.62 542	0.58 530	1.44 568	0.60 523	0.65 529

SPS-STEREO	1.07 510	1.13 499	2.88 498	0.65 513	0.69 523	0.99 496	0.68 500	1.05 513	0.87 481	1.36 536	1.23 510	1.46 533	0.94 501	1.87 461	1.72 509	0.66 536	0.61 541	0.58 530	0.57 538	0.65 525	0.77 536
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
MFMNet_re	0.92 494	1.28 521	2.53 447	0.82 529	0.76 530	0.90 486	0.75 511	0.98 469	1.04 509	1.03 510	1.05 500	0.84 451	0.94 501	0.83 316	0.72 411	0.68 537	0.60 540	0.63 534	0.60 542	0.77 535	0.74 532

WAO-7	1.48 539	1.63 542	2.49 440	0.93 535	0.75 527	1.72 542	1.10 540	1.84 556	1.96 558	1.43 542	2.54 551	1.97 543	1.61 544	3.06 551	2.08 523	0.69 538	0.66 544	0.94 547	0.74 550	0.80 537	0.69 531

SGM+DAISY	1.83 548	1.43 533	3.81 548	0.87 530	1.01 545	2.38 561	2.53 571	1.36 539	1.75 551	2.92 569	3.22 565	2.65 552	2.93 561	2.22 504	3.10 548	0.72 539	0.69 551	0.63 534	0.62 543	0.77 535	0.98 548

AIO-test2	0.49 275	1.15 505	1.96 329	0.42 416	0.37 431	0.50 148	0.23 161	0.79 322	0.70 383	0.33 143	0.53 277	0.27 120	0.22 98	0.67 278	0.29 183	0.73 540	0.08 119	0.13 317	0.17 375	0.17 216	0.18 297

CAS	0.35 121	0.25 71	1.30 107	0.79 524	0.34 399	0.51 158	0.23 161	0.46 70	0.39 75	0.22 47	0.31 116	0.20 51	0.17 33	0.28 32	0.23 103	0.73 540	0.06 21	0.07 1	0.05 1	0.09 39	0.37 482

GCST	0.72 441	1.10 494	2.15 371	1.11 546	0.59 508	0.62 327	0.19 65	0.75 267	0.53 214	0.56 328	0.63 366	0.47 260	0.31 221	1.11 347	0.33 236	0.75 542	0.45 526	0.84 541	0.64 546	0.69 528	0.54 517

test_for_model	0.64 395	1.60 541	1.82 257	1.23 550	1.02 547	0.53 185	0.23 161	0.75 267	0.50 180	0.57 339	0.29 90	0.25 95	0.20 78	0.26 19	0.22 91	0.76 543	0.31 502	0.08 32	0.07 53	1.68 563	0.50 515

SQANet	0.80 471	1.58 540	2.53 447	0.76 521	0.83 532	0.76 438	0.36 374	0.83 343	0.64 326	0.63 409	0.69 413	0.73 405	0.51 385	1.21 358	0.53 351	0.77 544	0.29 496	0.59 532	0.29 465	0.86 539	0.61 525

LE_ROB	4.43 572	1.35 531	9.38 574	2.79 573	3.93 573	2.43 562	3.46 575	2.68 565	11.19 578	11.66 583	4.73 573	5.26 571	10.46 581	4.50 569	9.49 579	0.82 545	0.69 551	1.34 561	0.98 560	0.75 533	0.76 535

ACVNet_2	1.42 537	1.81 555	3.23 535	1.08 543	0.92 539	1.32 523	0.85 521	1.49 545	1.69 548	1.19 528	1.73 532	2.13 546	1.03 509	2.50 527	1.40 494	0.91 546	0.53 536	1.00 550	0.55 532	2.11 568	0.85 540

CC-Net-ROB	0.85 484	1.15 505	2.13 365	0.88 531	0.38 437	0.88 484	0.44 425	1.06 514	0.79 459	0.58 357	0.69 413	0.65 354	0.50 383	2.74 543	0.51 344	0.93 547	0.39 522	0.87 542	0.29 465	0.54 517	0.54 517

FADNet_RVC	0.81 479	1.14 501	2.42 423	0.30 194	0.24 268	0.71 411	0.24 194	0.95 451	0.61 288	0.44 197	0.56 310	0.59 325	0.42 320	1.52 399	0.68 400	0.94 548	0.96 563	0.28 493	1.00 561	0.90 540	1.36 563

WAO-6	1.58 544	1.54 538	2.32 403	1.14 548	1.00 544	2.30 559	1.03 536	1.82 555	2.85 566	1.25 530	2.61 554	2.20 547	1.56 542	2.47 525	1.99 519	0.95 549	0.67 545	1.19 557	0.83 554	1.08 545	0.88 545

otaku	1.03 507	1.68 548	2.72 479	0.95 537	0.73 526	1.03 503	0.59 479	0.99 481	0.86 478	0.69 441	1.61 528	0.98 489	0.64 442	1.46 387	1.14 469	0.95 549	0.46 528	0.72 539	0.40 514	1.24 553	0.78 537

testlalala_base	0.46 236	0.30 138	1.82 257	0.34 304	0.27 317	0.55 206	0.21 105	0.85 361	0.32 14	0.32 140	0.39 168	0.31 144	0.23 114	0.30 52	0.28 168	0.95 549	0.30 500	0.09 85	0.21 424	1.03 544	0.18 297

Ntro	1.00 504	1.68 548	2.80 493	0.95 537	0.85 533	1.06 506	0.53 459	0.98 469	0.90 491	0.62 400	0.76 443	0.93 478	0.66 449	1.66 421	0.98 445	0.99 552	0.45 526	0.75 540	0.40 514	1.19 549	0.75 534

ACVNet_1	1.33 528	1.91 563	4.03 554	1.09 544	0.88 535	1.19 522	0.66 494	1.24 533	1.17 524	0.94 502	0.96 484	3.09 556	1.04 510	2.37 509	1.11 467	1.04 553	0.48 534	1.03 552	0.48 524	1.12 546	0.83 539

PWCK	1.49 540	1.90 562	3.22 534	1.09 544	0.54 496	1.71 541	1.73 561	1.49 545	1.53 544	1.44 543	1.80 533	1.82 541	1.30 525	3.34 557	1.76 511	1.07 554	0.56 538	0.97 549	0.58 540	1.38 559	0.65 529

MaskLacGwcNet_RVC	0.77 463	1.04 486	2.06 347	0.94 536	0.35 412	0.89 485	0.40 397	0.85 361	0.63 318	0.55 317	0.63 366	0.75 417	0.38 270	2.38 512	0.48 329	1.10 555	0.31 502	0.36 512	0.21 424	0.53 516	0.55 520

Dean	1.79 547	1.83 556	3.92 551	1.29 551	1.07 550	1.55 533	1.00 533	1.95 559	2.33 560	1.47 544	4.19 571	4.26 566	1.33 529	2.21 501	1.48 498	1.14 556	0.68 549	1.18 554	0.74 550	1.24 553	0.98 548

RainbowNet	1.15 515	1.78 554	2.72 479	1.12 547	0.91 538	1.06 506	0.76 513	1.16 529	1.13 523	0.75 463	0.97 486	1.09 510	0.80 478	1.60 414	1.21 479	1.17 557	1.26 567	1.01 551	0.57 538	1.13 547	0.88 545

TorneroNet-64	2.65 556	1.83 556	3.30 537	1.46 555	1.20 554	3.89 568	0.99 530	3.51 575	6.71 575	2.56 563	4.60 572	4.22 563	3.85 569	3.33 556	3.14 549	1.19 558	0.65 543	1.39 563	0.79 553	3.31 575	1.15 558

IMH-64-1	1.39 534	1.64 544	1.86 276	1.36 552	1.11 551	1.39 526	1.19 546	1.76 552	1.45 541	1.16 520	2.21 544	1.53 535	1.38 532	1.98 479	1.52 499	1.29 559	0.67 545	1.27 558	0.69 547	1.29 555	0.98 548

IMH-64	1.39 534	1.64 544	1.86 276	1.36 552	1.11 551	1.39 526	1.19 546	1.76 552	1.45 541	1.16 520	2.21 544	1.53 535	1.38 532	1.98 479	1.52 499	1.29 559	0.67 545	1.27 558	0.69 547	1.29 555	0.98 548

TorneroNet	5.50 574	1.92 564	3.16 527	1.47 556	1.25 557	14.07 582	1.06 538	4.90 576	20.99 595	10.17 579	16.48 587	11.88 584	6.93 576	3.34 557	4.20 563	1.30 561	0.69 551	1.45 565	0.86 555	2.61 572	1.20 559

JetRed	3.29 567	4.93 577	10.17 575	1.45 554	1.72 567	7.44 576	5.05 578	3.06 568	2.12 559	2.41 562	2.39 548	2.99 555	2.37 556	3.51 560	6.44 573	1.32 562	1.90 573	1.37 562	1.23 567	2.21 569	1.76 570

UNDER WATER	2.74 558	1.85 558	4.54 560	1.81 564	1.44 560	2.34 560	1.40 556	3.24 570	6.60 574	2.60 564	2.76 557	5.75 572	5.24 573	3.02 550	4.01 560	1.45 563	0.81 558	1.59 569	1.06 562	1.80 564	1.51 566

UNDER WATER-64	2.47 555	1.89 561	4.86 561	1.82 565	1.44 560	3.18 566	1.57 560	2.62 563	5.64 571	2.05 551	2.13 541	4.13 562	3.76 568	2.62 534	3.42 555	1.47 564	0.85 560	1.57 568	1.07 563	1.82 565	1.49 565

KSHMR	4.10 570	1.97 566	5.27 564	1.71 560	1.47 562	1.96 549	1.28 549	3.19 569	17.33 590	2.12 552	15.91 585	9.18 579	1.57 543	8.42 577	1.98 518	1.52 565	1.26 567	1.67 570	1.19 565	1.67 562	1.40 564

notaker	2.66 557	2.07 567	3.31 539	2.61 572	1.43 558	1.76 544	1.11 541	2.76 566	1.79 553	2.26 559	11.53 583	3.96 561	4.29 570	3.09 552	2.76 542	1.55 566	0.88 561	1.70 571	1.07 563	2.00 567	1.35 562

MSC_U_SF_DS_RVC	1.34 529	1.70 550	2.50 444	0.56 491	0.40 449	2.15 557	0.99 530	1.24 533	1.26 530	1.02 509	1.10 503	1.29 525	0.88 494	3.10 553	1.08 462	1.66 567	0.83 559	0.68 537	0.88 556	1.57 560	1.80 572

BEATNet-Init1	12.10 582	11.19 582	27.29 595	2.99 574	3.51 572	21.84 595	11.10 581	14.34 588	13.83 585	20.34 591	20.33 592	26.35 599	20.03 589	19.06 592	14.80 588	1.74 568	1.81 570	2.05 574	2.49 577	3.69 577	3.12 576

ktn	4.35 571	2.10 568	2.89 501	1.80 562	1.49 564	2.13 556	1.41 558	2.26 561	12.72 580	11.41 582	16.43 586	11.15 582	3.75 567	4.36 568	3.18 550	1.82 569	0.98 565	1.73 572	1.21 566	2.97 574	1.27 561

MFN_U_SF_RVC	1.55 543	2.39 575	3.16 527	0.65 513	0.41 456	1.12 515	0.46 435	1.23 532	1.33 534	1.61 546	1.20 508	1.43 532	0.98 505	1.76 437	1.97 517	1.90 570	1.80 569	1.98 573	2.15 574	1.63 561	1.77 571

WAO-8	2.80 560	2.14 571	2.89 501	1.91 566	1.04 548	3.98 569	0.96 528	3.26 571	6.17 572	2.15 556	3.37 566	3.31 558	2.41 557	11.84 580	2.03 521	2.05 571	1.86 571	1.54 566	0.92 557	1.22 550	0.87 543

Venus	2.80 560	2.14 571	2.89 501	1.91 566	1.04 548	3.98 569	0.96 528	3.26 571	6.17 572	2.15 556	3.37 566	3.31 558	2.41 557	11.84 580	2.03 521	2.05 571	1.86 571	1.54 566	0.92 557	1.22 550	0.87 543

USTest	8.10 578	7.17 581	8.96 573	9.25 581	9.05 577	15.27 583	23.78 587	9.96 584	9.47 577	5.94 578	6.75 575	7.80 577	7.48 577	8.83 579	11.21 583	2.21 573	3.56 578	2.86 578	3.20 579	5.02 580	4.16 577

MADNet++	2.79 559	2.11 570	2.97 510	2.49 570	2.28 570	2.95 565	2.31 568	2.67 564	2.47 562	3.03 571	3.13 564	2.70 553	2.92 560	4.10 565	4.48 565	2.68 574	2.24 577	3.04 579	2.44 576	2.37 570	2.34 573

LVE	1.96 551	2.17 574	3.14 525	1.68 558	1.80 568	1.63 537	1.03 536	2.34 562	2.81 565	1.25 530	2.89 559	4.24 565	1.29 523	2.79 545	1.44 496	2.85 575	0.91 562	1.18 554	1.46 569	1.23 552	1.10 557

TCMNet-wrong-test	5.51 575	6.62 580	6.20 568	13.02 586	11.90 581	7.14 575	5.53 579	6.99 581	1.44 540	2.65 565	3.10 563	8.37 578	5.95 575	4.75 570	6.05 572	3.07 576	0.98 565	2.38 575	1.99 573	6.62 582	5.43 580

DGTPSM_ROB	8.89 580	5.62 578	12.25 578	5.92 578	11.32 579	8.54 577	24.18 588	6.40 579	13.49 581	5.15 576	11.46 581	6.19 575	10.92 582	7.00 575	13.72 584	4.47 577	7.65 582	3.92 580	7.45 584	4.38 578	7.87 583

DGSMNet	2.89 562	0.63 335	3.18 530	3.43 575	4.17 575	2.57 563	6.98 580	0.97 465	0.83 472	0.56 328	1.86 535	0.79 433	0.62 437	1.64 419	1.39 492	4.61 578	5.01 581	5.17 582	4.71 581	4.44 579	4.19 578

IMH	2.02 552	2.15 573	2.69 476	1.68 558	1.12 553	1.66 540	0.92 526	2.10 560	1.92 557	1.32 535	2.66 556	2.21 548	1.69 546	5.78 571	1.68 506	5.54 579	0.96 563	1.31 560	0.71 549	1.32 558	0.99 553

ACVNet-4b	1.93 550	1.85 558	4.10 556	1.07 542	0.86 534	1.15 519	0.53 459	1.06 514	1.12 521	0.64 419	1.09 502	1.99 544	0.70 458	2.20 500	9.86 581	5.62 580	0.41 525	1.03 552	0.55 532	1.86 566	0.85 540

tt	4.93 573	0.27 94	4.20 557	2.29 569	1.58 565	10.20 579	16.97 585	9.42 583	5.02 570	1.67 547	1.28 513	4.68 568	5.03 572	3.37 559	5.92 571	6.16 581	9.47 588	2.82 577	3.18 578	3.60 576	1.53 567

PML	23.15 590	16.83 586	7.78 571	5.49 577	9.93 578	51.13 600	104.50 600	5.76 578	13.62 583	37.30 600	105.93 600	30.86 600	23.50 594	12.07 582	7.87 577	6.30 582	2.12 576	6.32 584	2.43 575	10.44 586	2.90 575

DLNR_Zeroshot_test	13.43 585	19.94 589	23.55 588	121.61 600	35.03 596	0.46 119	0.15 24	8.02 582	0.35 32	0.28 118	0.37 151	0.26 109	0.17 33	0.76 304	0.29 183	6.42 583	0.26 486	0.09 85	0.38 509	50.13 599	0.18 297

DPSM_ROB	12.34 583	11.21 584	12.51 579	12.91 584	12.80 583	19.84 592	28.28 594	14.38 589	14.28 586	10.58 580	11.26 579	12.03 585	11.85 585	13.15 586	15.34 589	7.11 584	8.31 585	6.50 585	7.35 582	8.84 584	8.31 585

DPSM	12.34 583	11.21 584	12.51 579	12.91 584	12.80 583	19.84 592	28.28 594	14.38 589	14.28 586	10.58 580	11.26 579	12.03 585	11.85 585	13.15 586	15.34 589	7.11 584	8.31 585	6.50 585	7.35 582	8.84 584	8.31 585

DPSMNet_ROB	9.48 581	5.64 579	13.01 582	8.82 580	11.82 580	8.54 577	24.20 589	6.41 580	13.65 584	5.32 577	11.47 582	6.33 576	10.92 582	7.69 576	13.89 585	7.25 586	8.19 584	5.06 581	7.78 585	5.31 581	8.26 584

HanzoNet	7.64 577	2.86 576	5.05 562	7.01 579	3.97 574	2.18 558	1.34 552	3.37 574	4.05 568	13.17 584	10.58 577	10.73 581	16.52 587	8.45 578	10.51 582	10.48 587	9.72 589	5.59 583	13.46 588	6.84 583	6.83 582

CasAABBNet	24.81 592	22.53 595	24.83 589	26.08 592	25.74 591	39.86 596	57.06 599	28.87 597	28.83 598	21.16 594	22.54 595	24.22 594	23.89 597	26.38 595	30.87 598	14.25 588	16.71 592	13.09 587	14.81 590	17.78 588	16.71 590

FlowAnything	24.85 593	22.54 596	25.10 591	26.11 593	25.76 592	39.86 596	57.00 597	28.89 598	28.87 599	21.31 596	22.68 597	24.22 594	23.87 595	26.39 596	30.89 600	14.26 589	16.78 594	13.10 588	14.90 592	17.78 588	16.69 589

Selective-RAFT-Error	24.87 594	22.59 597	25.14 592	26.13 594	25.82 593	39.93 598	57.03 598	28.97 599	28.95 600	21.21 595	22.65 596	24.25 596	23.98 598	26.43 597	30.83 597	14.27 590	16.71 592	13.10 588	14.82 591	17.82 590	16.76 591

LSM0	26.58 595	22.63 598	25.88 593	30.13 595	52.21 600	39.94 599	56.74 596	28.97 599	28.72 597	21.14 593	22.26 594	24.43 597	23.88 596	26.54 599	30.87 598	14.32 591	16.55 591	13.12 590	14.71 589	17.92 591	20.60 593

DPSimNet_ROB	17.97 587	20.20 593	24.98 590	17.62 587	15.92 586	21.53 594	21.00 586	13.70 586	15.61 588	23.89 597	14.69 584	22.87 592	24.58 599	12.70 585	14.56 586	18.48 592	12.91 590	20.21 592	12.05 586	17.76 587	14.17 588

LRCNet_RVC	13.74 586	19.30 587	12.75 581	19.46 589	12.69 582	1.86 545	0.41 403	12.33 585	1.05 510	15.77 586	18.83 591	12.62 587	8.70 580	12.21 583	9.62 580	22.22 593	8.37 587	25.85 594	24.01 594	19.32 592	17.44 592

xxxxx1	28.96 597	20.11 590	14.07 584	49.74 596	39.15 597	18.98 586	26.64 590	21.94 593	20.21 592	16.45 587	17.48 588	18.36 588	21.56 590	16.21 589	20.88 592	23.07 594	26.55 596	66.40 598	78.70 598	30.27 595	32.51 597

tt_ll	28.96 597	20.11 590	14.07 584	49.74 596	39.15 597	18.98 586	26.64 590	21.94 593	20.21 592	16.45 587	17.48 588	18.36 588	21.56 590	16.21 589	20.88 592	23.07 594	26.55 596	66.40 598	78.70 598	30.27 595	32.51 597

ff	28.96 597	20.11 590	14.07 584	49.74 596	39.15 597	18.98 586	26.64 590	21.94 593	20.21 592	16.45 587	17.48 588	18.36 588	21.56 590	16.21 589	20.88 592	23.07 594	26.55 596	66.40 598	78.70 598	30.27 595	32.51 597

HaxPig	19.86 588	22.40 594	22.34 587	17.95 588	17.95 587	11.77 581	11.89 582	16.02 591	15.89 589	21.10 592	21.41 593	18.74 591	18.39 588	20.08 593	19.69 591	23.63 597	23.22 595	24.06 593	23.69 593	23.00 593	23.95 594

MEDIAN_ROB	23.96 591	27.05 599	26.39 594	22.16 590	22.13 589	16.12 585	13.97 583	20.24 592	20.05 591	25.50 598	25.31 598	22.96 593	22.63 593	24.39 594	23.24 595	28.20 598	27.23 599	28.62 595	27.75 595	27.50 594	27.76 595

AVERAGE_ROB	26.93 596	30.34 600	29.27 596	25.82 591	25.34 590	19.48 591	15.17 584	23.55 596	23.00 596	28.45 599	27.87 599	26.25 598	25.86 600	26.96 600	25.55 596	31.30 599	30.07 600	31.76 596	30.81 596	30.79 598	30.93 596

Anonymous_1	22.91 589	11.20 583	12.13 577	12.75 583	26.28 594	19.43 590	27.92 593	14.08 587	13.61 582	14.96 585	10.58 577	11.26 583	11.19 584	12.55 584	14.57 587	38.28 600	7.88 583	34.96 597	63.99 597	89.57 600	10.94 587

test_example2	115.39 600	123.23 601	94.57 599	115.52 599	123.55 601	101.63 601	114.33 601	53.41 601	99.48 601	134.90 601	135.05 601	85.83 601	85.11 601	111.32 601	106.15 601	152.55 601	205.26 601	99.78 601	114.96 601	140.96 601	110.20 600

ccccc		297.21 602		374.70 601	380.44 602	203.92 602		216.32 602		203.37 602		215.01 602		312.78 602		412.57 602	356.13 602	256.09 602	227.69 602	428.88 602

ASD4		19.65 588

Low-res two-view benchmark