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

monsterstereo	0.22 31	0.22 36	0.52 6	0.25 90	0.27 327	0.39 60	0.14 20	0.51 117	0.33 18	0.25 103	0.27 77	0.13 3	0.13 8	0.38 138	0.21 70	0.07 23	0.07 56	0.07 1	0.06 25	0.08 21	0.06 1

monsters	0.22 31	0.22 36	0.52 6	0.23 56	0.28 339	0.42 88	0.14 20	0.46 73	0.31 7	0.24 85	0.20 22	0.13 3	0.14 11	0.43 163	0.20 49	0.07 23	0.06 21	0.07 1	0.08 97	0.06 1	0.06 1

DEFOM-Stereo_RVC	0.28 71	0.28 114	1.09 81	0.33 285	0.15 58	0.30 15	0.16 50	0.58 178	0.42 116	0.19 20	0.19 19	0.17 45	0.26 169	0.38 138	0.37 270	0.09 88	0.08 133	0.08 49	0.25 452	0.10 70	0.06 1

castereo++	0.28 71	0.43 250	0.93 63	0.28 161	0.17 114	0.53 196	0.21 119	0.55 162	0.45 145	0.17 11	0.26 73	0.32 163	0.17 32	0.33 94	0.16 4	0.09 88	0.08 133	0.09 99	0.29 470	0.13 130	0.06 1

CREStereo++_RVC	0.33 115	0.29 124	1.74 205	0.24 72	0.16 85	0.54 204	0.15 35	0.40 26	0.55 243	0.37 165	0.51 262	0.24 96	0.19 77	0.27 27	0.26 161	0.09 88	0.06 21	0.08 49	0.30 479	0.08 21	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
s12784h	0.36 141	0.28 114	1.58 168	0.23 56	0.11 1	0.62 337	0.24 204	0.79 331	0.64 336	0.44 206	0.52 275	0.28 140	0.26 169	0.50 225	0.24 133	0.11 243	0.06 21	0.09 99	0.06 25	0.16 206	0.06 1

#5drz	0.23 38	0.30 136	0.95 66	0.21 7	0.17 114	0.43 97	0.15 35	0.44 58	0.32 11	0.26 117	0.23 46	0.15 27	0.20 87	0.24 7	0.20 49	0.08 45	0.06 21	0.07 1	0.05 1	0.08 21	0.07 7

xxxyy	0.21 9	0.22 36	0.51 2	0.21 7	0.14 32	0.36 42	0.13 8	0.42 39	0.34 24	0.23 67	0.27 77	0.14 13	0.18 54	0.33 94	0.24 133	0.06 1	0.06 21	0.07 1	0.06 25	0.07 3	0.07 7

xtttt	0.21 9	0.22 36	0.51 2	0.21 7	0.14 32	0.36 42	0.13 8	0.42 39	0.34 24	0.23 67	0.27 77	0.14 13	0.18 54	0.33 94	0.24 133	0.06 1	0.06 21	0.07 1	0.06 25	0.07 3	0.07 7

asda	0.22 31	0.25 72	0.70 36	0.21 7	0.16 85	0.43 97	0.16 50	0.44 58	0.35 33	0.22 46	0.20 22	0.14 13	0.20 87	0.25 12	0.22 90	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 25	0.07 3	0.07 7

qwe	0.21 9	0.22 36	0.61 18	0.21 7	0.20 205	0.41 73	0.15 35	0.46 73	0.35 33	0.26 117	0.22 40	0.14 13	0.14 11	0.31 70	0.22 90	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 25	0.08 21	0.07 7

2.25w	0.21 9	0.22 36	0.51 2	0.21 7	0.14 32	0.36 42	0.13 8	0.42 39	0.34 24	0.23 67	0.27 77	0.14 13	0.18 54	0.33 94	0.24 133	0.06 1	0.06 21	0.07 1	0.06 25	0.07 3	0.07 7

4.25_new	0.21 9	0.23 54	0.64 25	0.22 35	0.18 151	0.41 73	0.17 58	0.41 33	0.35 33	0.22 46	0.21 28	0.14 13	0.18 54	0.25 12	0.18 15	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 25	0.07 3	0.07 7

4.5w_new	0.21 9	0.23 54	0.64 25	0.22 35	0.18 151	0.41 73	0.17 58	0.41 33	0.35 33	0.22 46	0.21 28	0.14 13	0.18 54	0.25 12	0.18 15	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 25	0.07 3	0.07 7

4.5_new	0.21 9	0.22 36	0.63 23	0.21 7	0.15 58	0.40 65	0.17 58	0.40 26	0.35 33	0.25 103	0.22 40	0.14 13	0.14 11	0.22 3	0.21 70	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 25	0.08 21	0.07 7

4.5w-stereo	0.21 9	0.22 36	0.63 23	0.21 7	0.15 58	0.40 65	0.17 58	0.40 26	0.35 33	0.25 103	0.22 40	0.14 13	0.14 11	0.22 3	0.21 70	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 25	0.08 21	0.07 7

4.25w-stereo	0.21 9	0.23 54	0.64 25	0.22 35	0.18 151	0.41 73	0.17 58	0.41 33	0.35 33	0.22 46	0.21 28	0.14 13	0.18 54	0.25 12	0.18 15	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 25	0.07 3	0.07 7

4w-stereo	0.20 1	0.21 21	0.57 13	0.21 7	0.15 58	0.39 60	0.13 8	0.39 24	0.33 18	0.22 46	0.21 28	0.13 3	0.20 87	0.29 52	0.21 70	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 25	0.07 3	0.07 7

2.5w	0.21 9	0.23 54	0.50 1	0.22 35	0.15 58	0.39 60	0.19 81	0.47 85	0.36 53	0.21 35	0.22 40	0.13 3	0.17 32	0.33 94	0.20 49	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 25	0.07 3	0.07 7

2.75w_new	0.21 9	0.21 21	0.57 13	0.20 4	0.14 32	0.40 65	0.18 72	0.47 85	0.36 53	0.24 85	0.20 22	0.13 3	0.19 77	0.31 70	0.21 70	0.07 23	0.05 1	0.07 1	0.06 25	0.06 1	0.07 7

2w_stereo	0.21 9	0.19 7	0.51 2	0.22 35	0.13 20	0.41 73	0.20 100	0.50 107	0.34 24	0.25 103	0.23 46	0.13 3	0.23 126	0.24 7	0.22 90	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 25	0.07 3	0.07 7

1w_stereo	0.22 31	0.17 1	0.52 6	0.23 56	0.16 85	0.44 108	0.22 140	0.55 162	0.40 95	0.25 103	0.29 95	0.13 3	0.26 169	0.28 38	0.20 49	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 25	0.08 21	0.07 7

IGEV	0.22 31	0.28 114	0.88 54	0.21 7	0.24 281	0.42 88	0.17 58	0.35 9	0.37 62	0.20 27	0.22 40	0.14 13	0.12 4	0.24 7	0.20 49	0.08 45	0.07 56	0.08 49	0.06 25	0.09 44	0.07 7

SGD-Stereo	0.22 31	0.28 114	0.77 42	0.22 35	0.11 1	0.40 65	0.16 50	0.31 4	0.36 53	0.19 20	0.19 19	0.17 45	0.17 32	0.37 130	0.16 4	0.10 181	0.06 21	0.08 49	0.07 71	0.10 70	0.07 7

FoundationStereo	0.20 1	0.30 136	0.81 46	0.21 7	0.22 248	0.21 3	0.16 50	0.25 1	0.38 68	0.15 4	0.11 4	0.18 57	0.17 32	0.23 6	0.16 4	0.09 88	0.13 337	0.08 49	0.06 25	0.07 3	0.07 7

dual_stereo	0.23 38	0.25 72	0.66 34	0.21 7	0.15 58	0.27 8	0.15 35	0.62 202	0.40 95	0.15 4	0.13 10	0.18 57	0.14 11	0.37 130	0.19 27	0.09 88	0.31 503	0.07 1	0.10 163	0.07 3	0.07 7

Pointernet	0.29 81	0.25 72	1.49 154	0.24 72	0.20 205	0.47 138	0.15 35	0.62 202	0.47 171	0.22 46	0.29 95	0.26 120	0.20 87	0.28 38	0.20 49	0.10 181	0.07 56	0.07 1	0.12 263	0.10 70	0.07 7

trnet	0.28 71	0.26 87	1.32 116	0.19 1	0.12 6	0.54 204	0.15 35	0.48 93	0.46 154	0.27 125	0.33 138	0.24 96	0.21 99	0.30 61	0.21 70	0.10 181	0.07 56	0.08 49	0.05 1	0.09 44	0.07 7

CASnet	0.28 71	0.31 150	1.20 97	0.28 161	0.11 1	0.47 138	0.19 81	0.44 58	0.44 130	0.38 173	0.31 123	0.23 83	0.17 32	0.29 52	0.19 27	0.10 181	0.06 21	0.15 390	0.12 263	0.16 206	0.07 7
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
testlalala	0.36 141	0.30 136	1.77 226	0.28 161	0.33 395	0.60 296	0.22 140	0.55 162	0.51 198	0.55 325	0.35 151	0.31 155	0.20 87	0.26 22	0.22 90	0.10 181	0.13 337	0.09 99	0.24 445	0.08 21	0.07 7

LoS	0.31 99	0.30 136	1.52 160	0.23 56	0.13 20	0.54 204	0.20 100	0.48 93	0.49 180	0.25 103	0.28 87	0.37 185	0.24 137	0.38 138	0.23 104	0.10 181	0.08 133	0.08 49	0.05 1	0.15 170	0.07 7
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
test_4	0.40 177	0.37 208	2.01 345	0.29 191	0.21 222	0.50 161	0.28 288	0.47 85	0.39 82	0.42 195	0.76 451	0.38 192	0.22 108	0.52 232	0.33 246	0.08 45	0.07 56	0.11 213	0.15 346	0.28 396	0.07 7

AnonymousM	0.37 147	0.44 261	1.50 157	0.25 90	0.15 58	0.52 189	0.23 171	0.60 196	0.42 116	0.42 195	0.32 129	0.30 152	0.25 155	0.34 106	0.23 104	0.11 243	0.09 203	0.71 539	0.36 509	0.12 100	0.07 7

XX-TBD	0.34 123	0.77 400	1.75 211	0.34 316	0.13 20	0.51 170	0.17 58	0.43 49	0.50 190	0.37 165	0.49 250	0.23 83	0.18 54	0.28 38	0.24 133	0.10 181	0.07 56	0.08 49	0.06 25	0.09 44	0.07 7

CREStereo	0.28 71	0.30 136	1.33 118	0.19 1	0.13 20	0.55 217	0.17 58	0.48 93	0.46 154	0.27 125	0.33 138	0.24 96	0.21 99	0.31 70	0.21 70	0.11 243	0.07 56	0.08 49	0.05 1	0.10 70	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
PMTNet	0.31 99	0.35 196	1.30 113	0.20 4	0.14 32	0.57 250	0.25 224	0.46 73	0.42 116	0.27 125	0.32 129	0.27 131	0.24 137	0.39 144	0.23 104	0.43 520	0.07 56	0.08 49	0.05 1	0.18 254	0.07 7

(5qrfij	0.32 106	0.32 158	2.32 411	0.22 35	0.19 186	0.42 88	0.13 8	0.52 133	0.39 82	0.23 67	0.29 95	0.16 33	0.18 54	0.32 82	0.23 104	0.07 23	0.06 21	0.07 1	0.05 1	0.09 44	0.08 37

*5drh	0.25 53	0.34 187	0.98 73	0.21 7	0.18 151	0.43 97	0.13 8	0.51 117	0.40 95	0.23 67	0.29 95	0.17 45	0.17 32	0.27 27	0.23 104	0.07 23	0.06 21	0.07 1	0.06 25	0.09 44	0.08 37

@esxe	0.25 53	0.31 150	0.90 57	0.22 35	0.20 205	0.42 88	0.15 35	0.49 99	0.38 68	0.22 46	0.33 138	0.15 27	0.24 137	0.30 61	0.25 152	0.08 45	0.06 21	0.07 1	0.05 1	0.08 21	0.08 37

#wrr	0.24 43	0.31 150	0.79 44	0.21 7	0.20 205	0.40 65	0.15 35	0.53 145	0.35 33	0.21 35	0.27 77	0.16 33	0.24 137	0.25 12	0.23 104	0.08 45	0.07 56	0.07 1	0.05 1	0.09 44	0.08 37

%deaf	0.24 43	0.32 158	0.95 66	0.22 35	0.19 186	0.42 88	0.13 8	0.45 68	0.36 53	0.20 27	0.31 123	0.16 33	0.22 108	0.28 38	0.22 90	0.08 45	0.07 56	0.07 1	0.05 1	0.09 44	0.08 37

&EFD	0.24 43	0.33 171	0.86 51	0.21 7	0.18 151	0.41 73	0.15 35	0.50 107	0.38 68	0.20 27	0.28 87	0.16 33	0.19 77	0.27 27	0.21 70	0.07 23	0.06 21	0.07 1	0.05 1	0.09 44	0.08 37

*wqe	0.27 63	0.32 158	1.38 127	0.22 35	0.17 114	0.41 73	0.15 35	0.52 133	0.40 95	0.23 67	0.30 110	0.17 45	0.17 32	0.31 70	0.24 133	0.07 23	0.06 21	0.07 1	0.05 1	0.09 44	0.08 37

(q45	0.32 106	0.32 158	2.29 407	0.22 35	0.19 186	0.43 97	0.14 20	0.53 145	0.40 95	0.22 46	0.29 95	0.17 45	0.17 32	0.31 70	0.23 104	0.07 23	0.06 21	0.07 1	0.05 1	0.09 44	0.08 37

)tte	0.31 99	0.32 158	2.16 385	0.22 35	0.19 186	0.43 97	0.14 20	0.52 133	0.39 82	0.23 67	0.30 110	0.17 45	0.18 54	0.31 70	0.23 104	0.07 23	0.06 21	0.07 1	0.05 1	0.09 44	0.08 37

rrrtt	0.20 1	0.20 12	0.52 6	0.21 7	0.14 32	0.37 47	0.14 20	0.43 49	0.35 33	0.23 67	0.21 28	0.16 33	0.18 54	0.27 27	0.20 49	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 25	0.07 3	0.08 37

S2M2_XL	0.20 1	0.32 158	1.10 83	0.19 1	0.13 20	0.16 1	0.11 2	0.27 2	0.17 1	0.15 4	0.19 19	0.15 27	0.14 11	0.19 1	0.21 70	0.11 243	0.09 203	0.10 148	0.08 97	0.10 70	0.08 37

asd	0.20 1	0.22 36	0.65 30	0.22 35	0.17 114	0.41 73	0.14 20	0.35 9	0.32 11	0.24 85	0.20 22	0.15 27	0.18 54	0.26 22	0.16 4	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 25	0.08 21	0.08 37

depthmonostereo	0.26 59	0.23 54	0.65 30	0.41 412	0.13 20	0.41 73	0.19 81	0.51 117	0.40 95	0.25 103	0.29 95	0.26 120	0.28 202	0.44 172	0.23 104	0.09 88	0.10 245	0.09 99	0.07 71	0.10 70	0.08 37

3.25w_new	0.20 1	0.20 12	0.52 6	0.21 7	0.14 32	0.37 47	0.14 20	0.43 49	0.35 33	0.23 67	0.21 28	0.16 33	0.18 54	0.27 27	0.20 49	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 25	0.07 3	0.08 37

3.25w	0.20 1	0.20 12	0.52 6	0.21 7	0.14 32	0.37 47	0.14 20	0.43 49	0.35 33	0.23 67	0.21 28	0.16 33	0.18 54	0.27 27	0.20 49	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 25	0.07 3	0.08 37

3.75w	0.21 9	0.21 21	0.61 18	0.21 7	0.20 205	0.44 108	0.16 50	0.44 58	0.30 6	0.22 46	0.20 22	0.13 3	0.18 54	0.29 52	0.21 70	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 25	0.07 3	0.08 37

3.5w_stereo	0.21 9	0.22 36	0.55 12	0.21 7	0.15 58	0.40 65	0.14 20	0.43 49	0.33 18	0.21 35	0.24 57	0.14 13	0.18 54	0.34 106	0.22 90	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 25	0.07 3	0.08 37

3w_stereo	0.21 9	0.22 36	0.59 16	0.22 35	0.12 6	0.37 47	0.22 140	0.50 107	0.38 68	0.22 46	0.21 28	0.12 2	0.22 108	0.26 22	0.18 15	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 25	0.08 21	0.08 37

xyz-stereo-finetune	0.31 99	0.46 272	0.79 44	0.21 7	0.12 6	0.53 196	0.25 224	0.52 133	0.54 236	0.28 130	0.32 129	0.29 147	0.23 126	0.59 259	0.55 368	0.08 45	0.07 56	0.10 148	0.08 97	0.13 130	0.08 37

xyz-stereo	3.02 568	0.29 124	30.64 598	0.23 56	0.12 6	15.52 585	0.24 204	0.51 117	0.47 171	0.59 379	7.99 577	0.64 359	0.47 372	1.39 384	0.50 349	0.09 88	0.07 56	0.34 511	0.07 71	0.13 130	0.08 37

111111	0.24 43	0.21 21	0.82 48	0.24 72	0.21 222	0.43 97	0.13 8	0.45 68	0.35 33	0.22 46	0.27 77	0.18 57	0.16 24	0.35 112	0.18 15	0.09 88	0.06 21	0.08 49	0.06 25	0.25 361	0.08 37

GIP-stereo	0.26 59	0.22 36	0.78 43	0.29 191	0.20 205	0.42 88	0.17 58	0.64 211	0.39 82	0.18 16	0.24 57	0.23 83	0.18 54	0.25 12	0.47 333	0.09 88	0.07 56	0.08 49	0.06 25	0.17 228	0.08 37

RAStereo	0.28 71	0.48 284	1.52 160	0.26 120	0.18 151	0.25 6	0.19 81	0.42 39	0.35 33	0.20 27	0.25 66	0.20 65	0.16 24	0.24 7	0.24 133	0.09 88	0.08 133	0.10 148	0.08 97	0.12 100	0.08 37

Occ-G	0.30 91	0.30 136	1.33 118	0.23 56	0.15 58	0.36 42	0.25 224	0.43 49	0.31 7	0.26 117	0.35 151	0.46 262	0.22 108	0.30 61	0.25 152	0.09 88	0.07 56	0.09 99	0.16 365	0.31 420	0.08 37

U	3.37 571	0.17 1	0.91 59	0.26 120	13.79 586	19.19 590	0.15 35	0.41 33	0.31 7	0.17 11	0.18 16	0.27 131	0.15 21	0.21 2	0.16 4	0.09 88	0.06 21	17.88 591	12.81 588	0.10 70	0.08 37

MGS-Stereo	0.32 106	0.34 187	1.70 191	0.25 90	0.14 32	0.40 65	0.22 140	0.38 18	0.43 126	0.24 85	0.51 262	0.25 106	0.18 54	0.31 70	0.20 49	0.09 88	0.08 133	0.09 99	0.08 97	0.47 507	0.08 37

UniTT-Stereo	0.30 91	0.36 205	1.68 185	0.27 136	0.24 281	0.29 13	0.18 72	0.33 6	0.34 24	0.26 117	0.37 160	0.18 57	0.18 54	0.31 70	0.27 169	0.10 181	0.08 133	0.08 49	0.07 71	0.25 361	0.08 37

Selective-RAFT	0.35 134	0.26 87	1.48 151	0.31 235	0.15 58	0.61 317	0.19 81	0.60 196	0.54 236	0.28 130	0.29 95	0.40 206	0.33 242	0.50 225	0.27 169	0.10 181	0.07 56	0.09 99	0.35 501	0.19 275	0.08 37

RCA-Stereo	0.34 123	0.32 158	1.30 113	0.26 120	0.14 32	0.58 267	0.23 171	0.78 315	0.62 316	0.40 181	0.44 203	0.28 140	0.35 252	0.29 52	0.20 49	0.09 88	0.10 245	0.09 99	0.07 71	0.19 275	0.08 37

RAFT_CTSACE	0.46 247	0.76 391	2.07 356	0.35 332	0.30 357	0.54 204	0.30 320	0.61 198	0.48 174	0.49 256	0.76 451	0.55 307	0.36 258	0.58 253	0.22 90	0.08 45	0.13 337	0.11 213	0.10 163	0.41 488	0.08 37

RAFT-345	0.53 333	0.30 136	2.34 417	0.38 386	0.34 403	0.58 267	0.42 414	0.47 85	0.61 298	0.51 276	1.00 496	0.43 229	0.28 202	1.57 414	0.82 439	0.10 181	0.07 56	0.11 213	0.09 128	0.10 70	0.08 37

TestStereo	0.45 237	0.54 306	2.11 367	0.29 191	0.16 85	0.43 97	0.24 204	0.54 158	0.45 145	0.37 165	0.46 215	0.34 175	0.27 187	1.98 485	0.27 169	0.11 243	0.08 133	0.12 268	0.09 128	0.14 153	0.08 37

&5qef	0.25 53	0.33 171	0.97 70	0.21 7	0.17 114	0.37 47	0.14 20	0.49 99	0.38 68	0.23 67	0.33 138	0.16 33	0.22 108	0.32 82	0.24 133	0.07 23	0.06 21	0.07 1	0.05 1	0.09 44	0.09 69

#25fwe	0.24 43	0.33 171	0.94 65	0.21 7	0.21 222	0.42 88	0.12 4	0.45 68	0.33 18	0.22 46	0.20 22	0.17 45	0.13 8	0.30 61	0.28 179	0.08 45	0.07 56	0.07 1	0.05 1	0.09 44	0.09 69

#75ew	0.28 71	0.30 136	1.81 258	0.21 7	0.18 151	0.41 73	0.14 20	0.44 58	0.35 33	0.23 67	0.23 46	0.16 33	0.17 32	0.26 22	0.24 133	0.09 88	0.07 56	0.07 1	0.05 1	0.09 44	0.09 69

￥25erdr	0.24 43	0.32 158	0.92 62	0.22 35	0.20 205	0.45 113	0.14 20	0.47 85	0.37 62	0.22 46	0.28 87	0.17 45	0.18 54	0.29 52	0.22 90	0.07 23	0.06 21	0.07 1	0.05 1	0.08 21	0.09 69

$5dtd	0.24 43	0.34 187	0.96 69	0.22 35	0.20 205	0.43 97	0.15 35	0.44 58	0.34 24	0.22 46	0.24 57	0.17 45	0.16 24	0.25 12	0.23 104	0.07 23	0.06 21	0.07 1	0.05 1	0.08 21	0.09 69

$eesxe	0.24 43	0.32 158	0.89 56	0.22 35	0.19 186	0.42 88	0.14 20	0.50 107	0.36 53	0.23 67	0.24 57	0.15 27	0.17 32	0.28 38	0.23 104	0.07 23	0.06 21	0.07 1	0.05 1	0.08 21	0.09 69

^frffs	0.26 59	0.30 136	1.19 92	0.22 35	0.16 85	0.45 113	0.16 50	0.51 117	0.39 82	0.23 67	0.32 129	0.16 33	0.22 108	0.27 27	0.24 133	0.07 23	0.06 21	0.07 1	0.05 1	0.09 44	0.09 69

xyz-stereo-finetune2	0.35 134	0.45 269	1.04 76	0.21 7	0.12 6	0.58 267	0.23 171	0.50 107	0.45 145	0.31 141	0.46 215	0.30 152	0.41 312	0.81 324	0.51 354	0.08 45	0.07 56	0.11 213	0.09 128	0.12 100	0.09 69

MLG-Stereo_test2	0.21 9	0.36 205	0.68 35	0.21 7	0.17 114	0.45 113	0.12 4	0.35 9	0.42 116	0.15 4	0.11 4	0.22 75	0.10 1	0.28 38	0.16 4	0.09 88	0.07 56	0.08 49	0.06 25	0.09 44	0.09 69

MLG-Stereo_test1	0.21 9	0.33 171	0.61 18	0.23 56	0.21 222	0.45 113	0.13 8	0.33 6	0.46 154	0.13 1	0.09 1	0.18 57	0.12 4	0.32 82	0.15 2	0.08 45	0.07 56	0.08 49	0.06 25	0.09 44	0.09 69

MLG-Stereo	0.21 9	0.33 171	0.60 17	0.23 56	0.12 6	0.44 108	0.13 8	0.39 24	0.46 154	0.13 1	0.10 2	0.17 45	0.13 8	0.35 112	0.15 2	0.08 45	0.07 56	0.08 49	0.06 25	0.09 44	0.09 69

castereo	0.30 91	0.44 261	0.81 46	0.24 72	0.29 346	0.41 73	0.27 271	0.72 250	0.45 145	0.22 46	0.30 110	0.24 96	0.31 232	0.25 12	0.21 70	0.09 88	0.07 56	0.08 49	0.31 485	0.12 100	0.09 69

MonSter	0.20 1	0.22 36	0.65 30	0.21 7	0.17 114	0.33 27	0.15 35	0.46 73	0.32 11	0.16 9	0.17 14	0.14 13	0.11 2	0.27 27	0.23 104	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.07 71	0.07 3	0.09 69

DEFOM-Stereo	0.22 31	0.22 36	0.91 59	0.23 56	0.13 20	0.49 153	0.18 72	0.30 3	0.28 4	0.19 20	0.17 14	0.14 13	0.14 11	0.41 152	0.16 4	0.08 45	0.06 21	0.07 1	0.06 25	0.09 44	0.09 69

rvit_stereo_0081	0.25 53	0.21 21	0.61 18	0.28 161	0.17 114	0.31 19	0.22 140	0.42 39	0.53 224	0.24 85	0.25 66	0.25 106	0.21 99	0.34 106	0.23 104	0.13 326	0.10 245	0.11 213	0.10 163	0.12 100	0.09 69

GCAP-BAT	0.43 209	0.31 150	1.82 265	0.25 90	0.26 314	0.65 379	0.23 171	0.48 93	0.37 62	0.67 439	0.82 463	0.44 240	0.24 137	0.48 209	0.87 444	0.09 88	0.13 337	0.09 99	0.22 439	0.08 21	0.09 69

rvit_stereo_0082	0.25 53	0.21 21	0.61 18	0.28 161	0.17 114	0.31 19	0.22 140	0.42 39	0.53 224	0.24 85	0.25 66	0.25 106	0.21 99	0.34 106	0.23 104	0.13 326	0.10 245	0.11 213	0.10 163	0.12 100	0.09 69

IGEV-Stereo++	0.23 38	0.23 54	0.64 25	0.24 72	0.22 248	0.47 138	0.13 8	0.52 133	0.33 18	0.18 16	0.24 57	0.17 45	0.22 108	0.32 82	0.19 27	0.08 45	0.06 21	0.08 49	0.06 25	0.17 228	0.09 69

RAFT-Stereo-weight	0.34 123	0.29 124	1.43 139	0.28 161	0.28 339	0.55 217	0.22 140	0.78 315	0.48 174	0.46 224	0.38 169	0.36 183	0.17 32	0.33 94	0.23 104	0.09 88	0.08 133	0.09 99	0.07 71	0.09 44	0.09 69

gcap-zeroshot	0.41 184	0.62 335	1.78 231	0.31 235	0.32 382	0.69 409	0.21 119	0.74 265	0.52 205	0.43 200	0.35 151	0.62 347	0.24 137	0.41 152	0.24 133	0.09 88	0.16 396	0.09 99	0.31 485	0.08 21	0.09 69

IGEV_Zeroshot_test	0.53 333	0.33 171	2.91 511	0.32 264	0.18 151	0.54 204	0.21 119	0.72 250	0.42 116	0.81 484	0.51 262	0.71 407	0.41 312	0.48 209	1.13 476	0.09 88	0.15 379	0.10 148	0.35 501	0.19 275	0.09 69

Any-RAFT	0.38 156	0.25 72	1.89 298	0.27 136	0.17 114	0.68 403	0.21 119	0.78 315	0.53 224	0.43 200	0.43 192	0.54 303	0.30 224	0.41 152	0.20 49	0.10 181	0.12 318	0.08 49	0.06 25	0.10 70	0.09 69

GLC_STEREO	0.28 71	0.27 93	1.36 123	0.28 161	0.12 6	0.41 73	0.20 100	0.37 15	0.38 68	0.26 117	0.30 110	0.25 106	0.19 77	0.33 94	0.24 133	0.09 88	0.11 292	0.12 268	0.10 163	0.13 130	0.09 69

AAGNet	0.88 493	0.33 171	1.79 251	0.54 488	0.98 544	0.62 337	0.46 441	0.50 107	0.60 281	0.58 365	0.53 286	0.50 286	0.73 469	1.23 371	7.48 577	0.11 243	0.07 56	0.12 268	0.10 163	0.14 153	0.09 69

IIG-Stereo	0.59 377	0.65 357	1.74 205	0.54 488	0.23 268	0.61 317	0.21 119	0.73 261	0.65 349	0.64 426	0.69 422	0.69 393	0.38 279	2.09 497	1.39 495	0.11 243	0.07 56	0.11 213	0.09 128	0.15 170	0.09 69

RAFT_R40	0.50 297	0.21 21	1.76 217	0.50 470	0.40 452	0.61 317	0.53 463	0.56 169	0.60 281	0.56 336	0.54 298	0.55 307	0.51 393	1.57 414	0.53 361	0.11 243	0.07 56	0.12 268	0.10 163	0.16 206	0.09 69

RAFT-RH_RVC	0.61 391	0.50 293	2.33 415	0.36 350	0.29 346	0.60 296	0.18 72	0.44 58	0.58 269	0.76 471	1.91 537	0.47 270	0.29 216	1.60 421	1.23 486	0.14 367	0.07 56	0.13 327	0.13 295	0.10 70	0.09 69

CroCo-Stereo	0.30 91	0.45 269	1.08 79	0.31 235	0.17 114	0.19 2	0.21 119	0.73 261	0.50 190	0.21 35	0.24 57	0.55 307	0.22 108	0.27 27	0.26 161	0.09 88	0.08 133	0.08 49	0.07 71	0.12 100	0.09 69
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
CFNet-RSSM	0.41 184	0.32 158	2.20 389	0.27 136	0.44 469	0.52 189	0.19 81	0.76 289	0.48 174	0.43 200	0.36 157	0.54 303	0.26 169	0.33 94	0.25 152	0.09 88	0.08 133	0.09 99	0.38 512	0.10 70	0.09 69

Gwc-CoAtRS	0.38 156	0.33 171	1.92 312	0.27 136	0.41 459	0.48 146	0.19 81	0.59 186	0.46 154	0.43 200	0.39 177	0.57 325	0.26 169	0.32 82	0.26 161	0.09 88	0.09 203	0.09 99	0.31 485	0.11 89	0.09 69

HITNet	0.46 247	0.92 449	2.09 362	0.33 285	0.14 32	0.55 217	0.22 140	0.83 352	0.56 254	0.51 276	0.49 250	0.48 281	0.37 272	0.48 209	0.54 367	0.09 88	0.06 21	0.10 148	0.08 97	0.23 334	0.09 69
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
water-stereo	0.24 43	0.17 1	0.88 54	0.24 72	0.14 32	0.37 47	0.17 58	0.43 49	0.32 11	0.26 117	0.35 151	0.26 120	0.24 137	0.22 3	0.25 152	0.09 88	0.09 203	0.09 99	0.08 97	0.10 70	0.10 100

LG-Stereo_L2	0.21 9	0.31 150	0.85 49	0.22 35	0.14 32	0.31 19	0.22 140	0.38 18	0.25 2	0.17 11	0.11 4	0.13 3	0.12 4	0.32 82	0.18 15	0.08 45	0.07 56	0.08 49	0.06 25	0.08 21	0.10 100

LG-Stereo_L1	0.21 9	0.31 150	0.85 49	0.22 35	0.14 32	0.28 9	0.21 119	0.38 18	0.26 3	0.16 9	0.11 4	0.13 3	0.11 2	0.37 130	0.18 15	0.08 45	0.07 56	0.08 49	0.06 25	0.08 21	0.10 100

MLG-Stereo_test3	0.21 9	0.35 196	0.65 30	0.21 7	0.14 32	0.36 42	0.13 8	0.37 15	0.40 95	0.21 35	0.12 8	0.17 45	0.12 4	0.25 12	0.16 4	0.08 45	0.07 56	0.08 49	0.06 25	0.09 44	0.10 100

LGtest1	0.21 9	0.37 208	0.70 36	0.22 35	0.12 6	0.31 19	0.11 2	0.36 12	0.39 82	0.17 11	0.13 10	0.16 33	0.14 11	0.25 12	0.27 169	0.10 181	0.09 203	0.08 49	0.06 25	0.10 70	0.10 100

LG-Stereo	0.27 63	0.25 72	0.95 66	0.25 90	0.15 58	0.43 97	0.21 119	0.50 107	0.40 95	0.18 16	0.29 95	0.25 106	0.16 24	0.28 38	0.35 261	0.07 23	0.07 56	0.11 213	0.10 163	0.24 349	0.10 100

HI	0.41 184	0.63 346	1.72 198	0.27 136	0.21 222	0.45 113	0.19 81	0.55 162	0.41 107	0.57 347	0.59 336	0.65 363	0.45 351	0.45 184	0.39 288	0.08 45	0.09 203	0.10 148	0.11 225	0.20 290	0.10 100

CoSv	0.41 184	0.63 346	1.72 198	0.27 136	0.21 222	0.45 113	0.19 81	0.55 162	0.41 107	0.57 347	0.59 336	0.65 363	0.45 351	0.45 184	0.39 288	0.08 45	0.09 203	0.10 148	0.11 225	0.20 290	0.10 100

999	0.29 81	0.25 72	1.05 77	0.26 120	0.18 151	0.49 153	0.23 171	0.38 18	0.37 62	0.20 27	0.32 129	0.23 83	0.18 54	0.73 306	0.36 264	0.08 45	0.07 56	0.09 99	0.08 97	0.24 349	0.10 100

rvit_stereo_0083	0.25 53	0.19 7	0.58 15	0.28 161	0.18 151	0.28 9	0.22 140	0.38 18	0.54 236	0.23 67	0.30 110	0.27 131	0.26 169	0.37 130	0.24 133	0.14 367	0.12 318	0.13 327	0.10 163	0.12 100	0.10 100

rvit_stereo_0081_aga	0.27 63	0.29 124	1.08 79	0.26 120	0.20 205	0.33 27	0.21 119	0.41 33	0.42 116	0.26 117	0.28 87	0.27 131	0.21 99	0.31 70	0.21 70	0.14 367	0.10 245	0.11 213	0.10 163	0.14 153	0.10 100

WCG-NET	0.30 91	0.42 245	1.26 107	0.24 72	0.12 6	0.43 97	0.24 204	0.40 26	0.56 254	0.35 156	0.37 160	0.26 120	0.24 137	0.29 52	0.19 27	0.08 45	0.12 318	0.08 49	0.07 71	0.22 321	0.10 100

model_zeroshot	0.44 219	0.68 367	1.97 341	0.28 161	0.18 151	0.69 409	0.21 119	0.63 208	0.40 95	1.00 509	0.34 146	0.42 225	0.20 87	0.69 296	0.24 133	0.10 181	0.22 462	0.10 148	0.22 439	0.12 100	0.10 100

testlalala2	0.44 219	0.28 114	2.59 468	0.64 514	0.56 504	0.57 250	0.20 100	0.78 315	0.52 205	0.40 181	0.39 177	0.45 249	0.21 99	0.27 27	0.22 90	0.09 88	0.10 245	0.08 49	0.29 470	0.12 100	0.10 100

MSKI-zero shot	0.46 247	0.38 218	2.47 445	0.27 136	0.43 468	0.56 232	0.20 100	0.77 300	0.43 126	0.60 388	0.51 262	0.44 240	0.17 32	0.68 290	0.21 70	0.09 88	0.29 497	0.09 99	0.32 491	0.14 153	0.10 100

Sa-1000	0.51 314	0.72 380	1.90 303	0.31 235	0.60 516	0.60 296	0.31 333	0.94 443	0.71 403	0.52 284	0.83 464	0.42 225	0.33 242	0.68 290	0.28 179	0.10 181	0.09 203	0.13 327	0.29 470	0.29 401	0.10 100

SA	0.50 297	0.75 390	1.95 327	0.31 235	0.61 518	0.57 250	0.31 333	0.91 418	0.73 428	0.42 195	0.62 363	0.38 192	0.47 372	0.68 290	0.29 195	0.09 88	0.09 203	0.13 327	0.32 491	0.30 412	0.10 100

OMP-Stereo	0.59 377	0.65 357	1.74 205	0.56 497	0.37 434	0.60 296	0.26 246	0.70 242	0.65 349	0.66 435	0.60 351	0.69 393	0.32 238	2.09 497	1.20 482	0.10 181	0.07 56	0.12 268	0.09 128	0.17 228	0.10 100

SST-Stereo	0.52 327	0.20 12	1.76 217	0.62 512	0.53 497	0.62 337	0.66 497	0.55 162	0.61 298	0.58 365	0.53 286	0.52 295	0.60 427	1.59 420	0.29 195	0.11 243	0.07 56	0.12 268	0.10 163	0.16 206	0.10 100

RALAANet	0.43 209	0.98 479	1.90 303	0.32 264	0.23 268	0.48 146	0.19 81	0.67 228	0.53 224	0.48 244	0.45 207	0.39 198	0.30 224	0.48 209	0.37 270	0.10 181	0.08 133	0.11 213	0.14 323	0.27 390	0.10 100

RAFT-Stereo + iAFF	0.42 203	0.86 434	1.78 231	0.28 161	0.17 114	0.52 189	0.20 100	0.62 202	0.61 298	0.50 263	0.61 358	0.39 198	0.32 238	0.35 112	0.30 213	0.07 23	0.10 245	0.09 99	0.09 128	0.35 452	0.10 100

AFF-stereo	0.44 219	0.96 467	1.78 231	0.31 235	0.15 58	0.50 161	0.21 119	0.64 211	0.63 328	0.47 226	0.64 391	0.49 283	0.34 250	0.46 193	0.31 225	0.08 45	0.09 203	0.10 148	0.10 163	0.37 464	0.10 100

ACVNet	0.45 237	0.44 261	1.79 251	0.28 161	0.21 222	0.59 284	0.36 383	0.66 219	0.68 375	0.45 216	0.59 336	0.69 393	0.40 301	0.44 172	0.55 368	0.11 243	0.09 203	0.10 148	0.09 128	0.34 442	0.10 100

acv_ft	0.48 268	0.44 261	1.76 217	0.32 264	0.41 459	0.63 354	0.28 288	0.81 339	0.68 375	0.61 397	0.59 336	0.69 393	0.45 351	0.44 172	0.63 396	0.11 243	0.09 203	0.10 148	0.09 128	0.41 488	0.10 100

DilatedVolume-Stereo	0.26 59	0.20 12	0.64 25	0.25 90	0.15 58	0.41 73	0.18 72	0.42 39	0.35 33	0.34 154	0.34 146	0.25 106	0.23 126	0.43 163	0.53 361	0.09 88	0.09 203	0.08 49	0.10 163	0.12 100	0.11 124

LG-G_1	0.23 38	0.37 208	0.71 38	0.23 56	0.11 1	0.51 170	0.12 4	0.44 58	0.39 82	0.19 20	0.15 12	0.19 63	0.15 21	0.36 121	0.16 4	0.09 88	0.08 133	0.08 49	0.06 25	0.09 44	0.11 124

LG-G	0.23 38	0.37 208	0.71 38	0.23 56	0.11 1	0.51 170	0.12 4	0.44 58	0.39 82	0.19 20	0.15 12	0.19 63	0.15 21	0.36 121	0.16 4	0.09 88	0.08 133	0.08 49	0.06 25	0.09 44	0.11 124

S2M2	0.24 43	0.29 124	0.90 57	0.23 56	0.17 114	0.24 5	0.09 1	0.36 12	0.45 145	0.17 11	0.25 66	0.23 83	0.17 32	0.24 7	0.28 179	0.15 384	0.12 318	0.11 213	0.12 263	0.15 170	0.11 124

MM-Stereo_test3	0.40 177	0.58 321	1.75 211	0.36 350	0.30 357	0.45 113	0.30 320	0.72 250	0.59 276	0.31 141	0.43 192	0.32 163	0.23 126	0.35 112	0.29 195	0.10 181	0.20 447	0.10 148	0.08 97	0.40 485	0.11 124

tt45	0.29 81	0.24 67	1.06 78	0.25 90	0.17 114	0.55 217	0.22 140	0.41 33	0.35 33	0.24 85	0.25 66	0.25 106	0.18 54	0.64 273	0.34 253	0.08 45	0.07 56	0.10 148	0.08 97	0.21 304	0.11 124

rvit_stereo_0080	0.27 63	0.38 218	0.76 40	0.24 72	0.18 151	0.34 31	0.27 271	0.54 158	0.44 130	0.24 85	0.26 73	0.27 131	0.22 108	0.29 52	0.23 104	0.13 326	0.10 245	0.10 148	0.10 163	0.15 170	0.11 124

WCG-NET（raft）	0.32 106	0.53 301	1.21 99	0.23 56	0.12 6	0.44 108	0.24 204	0.40 26	0.50 190	0.35 156	0.35 151	0.47 270	0.25 155	0.35 112	0.20 49	0.08 45	0.29 497	0.08 49	0.07 71	0.22 321	0.11 124

CAS++	0.31 99	0.33 171	1.43 139	0.25 90	0.17 114	0.31 19	0.20 100	0.78 315	0.41 107	0.30 137	0.30 110	0.21 73	0.16 24	0.33 94	0.18 15	0.15 384	0.12 318	0.13 327	0.10 163	0.15 170	0.11 124
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
tta	0.50 297	0.46 272	1.60 171	0.30 208	0.15 58	0.45 113	0.24 204	0.90 408	0.72 413	0.56 336	0.64 391	0.51 289	0.41 312	1.87 468	0.49 344	0.13 326	0.10 245	0.11 213	0.10 163	0.14 153	0.11 124

qqq1	0.48 268	0.46 272	1.60 171	0.30 208	0.15 58	0.45 113	0.24 204	0.90 408	0.72 413	0.56 336	0.64 391	0.51 289	0.41 312	1.87 468	0.23 104	0.13 326	0.10 245	0.09 99	0.08 97	0.14 153	0.11 124

fff1	0.48 268	0.46 272	1.60 171	0.30 208	0.15 58	0.45 113	0.24 204	0.90 408	0.72 413	0.56 336	0.64 391	0.51 289	0.41 312	1.87 468	0.23 104	0.13 326	0.10 245	0.09 99	0.08 97	0.14 153	0.11 124

whm_eth	0.27 63	0.38 218	0.76 40	0.24 72	0.18 151	0.34 31	0.27 271	0.54 158	0.44 130	0.24 85	0.26 73	0.27 131	0.22 108	0.29 52	0.23 104	0.13 326	0.10 245	0.10 148	0.10 163	0.15 170	0.11 124

MaDis-Stereo	0.29 81	0.54 306	1.44 141	0.24 72	0.29 346	0.29 13	0.16 50	0.45 68	0.37 62	0.19 20	0.21 28	0.28 140	0.22 108	0.30 61	0.29 195	0.10 181	0.09 203	0.10 148	0.08 97	0.11 89	0.11 124

GCAP-Stereo	0.34 123	0.89 444	1.76 217	0.26 120	0.12 6	0.52 189	0.14 20	0.49 99	0.38 68	0.29 134	0.30 110	0.29 147	0.22 108	0.30 61	0.20 49	0.09 88	0.17 414	0.09 99	0.07 71	0.21 304	0.11 124

RAFT-Test	0.44 219	0.38 218	2.01 345	0.27 136	0.44 469	0.64 365	0.37 391	0.72 250	0.57 258	0.45 216	0.48 233	0.65 363	0.24 137	0.35 112	0.29 195	0.09 88	0.11 292	0.09 99	0.38 512	0.10 70	0.11 124

BUS	0.41 184	0.27 93	1.13 85	0.30 208	0.21 222	0.91 493	0.23 171	1.00 493	0.61 298	0.63 416	0.53 286	0.66 370	0.30 224	0.43 163	0.32 236	0.13 326	0.10 245	0.14 363	0.12 263	0.12 100	0.11 124

IER	0.43 209	0.38 218	1.69 187	0.26 120	0.25 299	0.66 385	0.26 246	0.71 245	0.55 243	0.54 307	0.59 336	0.60 341	0.53 400	0.52 232	0.39 288	0.11 243	0.08 133	0.11 213	0.11 225	0.14 153	0.11 124

BSDual-CNN	0.41 184	0.27 93	1.13 85	0.30 208	0.21 222	0.76 444	0.31 333	1.00 493	0.61 298	0.63 416	0.53 286	0.63 350	0.37 272	0.43 163	0.38 277	0.13 326	0.10 245	0.14 363	0.12 263	0.12 100	0.11 124

hknet	0.47 262	0.29 124	1.70 191	0.30 208	0.24 281	0.76 444	0.31 333	1.00 493	0.64 336	0.63 416	0.53 286	0.80 442	0.38 279	0.77 317	0.37 270	0.11 243	0.10 245	0.14 363	0.12 263	0.12 100	0.11 124

psmg	0.41 184	0.27 93	1.13 85	0.27 136	0.21 222	0.75 440	0.36 383	0.90 408	0.61 298	0.59 379	0.59 336	0.63 350	0.37 272	0.43 163	0.38 277	0.13 326	0.10 245	0.13 327	0.12 263	0.13 130	0.11 124

IPLG	0.69 434	0.84 427	2.43 436	0.35 332	0.21 222	1.65 542	0.61 489	1.36 541	0.58 269	1.39 541	0.51 262	0.37 185	0.87 493	1.41 388	0.36 264	0.09 88	0.07 56	0.14 363	0.12 263	0.32 427	0.11 124

GMOStereo	0.41 184	0.62 335	1.78 231	0.28 161	0.36 423	0.51 170	0.31 333	0.53 145	0.44 130	0.57 347	0.48 233	0.41 212	0.27 187	0.28 38	0.23 104	0.08 45	0.38 517	0.13 327	0.11 225	0.34 442	0.11 124

error version	0.41 184	0.62 335	1.78 231	0.28 161	0.36 423	0.51 170	0.31 333	0.53 145	0.44 130	0.57 347	0.48 233	0.41 212	0.27 187	0.28 38	0.23 104	0.08 45	0.38 517	0.13 327	0.11 225	0.34 442	0.11 124

test-v	0.41 184	0.62 335	1.78 231	0.28 161	0.36 423	0.51 170	0.31 333	0.53 145	0.44 130	0.57 347	0.48 233	0.41 212	0.27 187	0.28 38	0.23 104	0.08 45	0.38 517	0.13 327	0.11 225	0.34 442	0.11 124

CrosDoStereo	0.94 500	0.37 208	2.53 455	0.25 90	0.32 382	0.54 204	3.76 577	0.72 250	0.60 281	0.70 452	1.40 523	0.53 297	1.49 539	1.78 447	3.09 547	0.10 181	0.08 133	0.11 213	0.11 225	0.21 304	0.11 124

DeepStereo_LL	0.94 500	0.37 208	2.53 455	0.25 90	0.32 382	0.54 204	3.76 577	0.72 250	0.60 281	0.70 452	1.40 523	0.53 297	1.49 539	1.78 447	3.09 547	0.10 181	0.08 133	0.11 213	0.11 225	0.21 304	0.11 124

DEmStereo	0.68 430	0.31 150	2.25 400	0.42 423	0.17 114	0.66 385	0.89 526	0.51 117	0.59 276	0.60 388	1.01 497	0.45 249	1.26 523	1.54 409	2.26 533	0.10 181	0.08 133	0.10 148	0.10 163	0.10 70	0.11 124

THIR-Stereo	0.86 490	0.62 335	2.13 372	0.25 90	0.16 85	0.58 267	2.74 573	0.59 186	0.51 198	0.62 408	1.62 530	0.97 491	1.80 550	1.69 433	2.25 532	0.10 181	0.08 133	0.14 363	0.11 225	0.15 170	0.11 124

test-2	0.41 184	0.62 335	1.78 231	0.28 161	0.36 423	0.51 170	0.31 333	0.53 145	0.44 130	0.57 347	0.48 233	0.41 212	0.27 187	0.28 38	0.23 104	0.08 45	0.38 517	0.13 327	0.11 225	0.34 442	0.11 124

TANstereo	0.33 115	0.49 287	1.75 211	0.23 56	0.12 6	0.54 204	0.16 50	0.40 26	0.45 145	0.45 216	0.51 262	0.26 120	0.22 108	0.29 52	0.20 49	0.10 181	0.10 245	0.08 49	0.06 25	0.08 21	0.11 124

GMStereo	0.38 156	0.99 483	1.91 309	0.27 136	0.16 85	0.39 60	0.23 171	0.47 85	0.62 316	0.38 173	0.34 146	0.25 106	0.25 155	0.39 144	0.29 195	0.14 367	0.08 133	0.10 148	0.12 263	0.15 170	0.11 124
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
UPFNet	0.46 247	0.28 114	1.73 201	0.33 285	0.32 382	0.65 379	0.38 397	0.83 352	0.59 276	0.57 347	0.52 275	0.61 343	0.40 301	0.75 310	0.52 357	0.13 326	0.12 318	0.13 327	0.12 263	0.15 170	0.11 124

RASNet	0.61 391	0.68 367	2.03 352	0.35 332	0.46 483	0.65 379	0.28 288	0.78 315	0.70 393	0.48 244	0.64 391	0.93 481	0.61 436	2.21 505	0.73 424	0.12 296	0.09 203	0.09 99	0.10 163	0.14 153	0.11 124

HSM-Net_RVC	0.67 423	0.34 187	2.23 398	0.26 120	0.19 186	0.67 391	0.29 312	1.26 537	0.69 384	0.72 459	0.70 432	0.78 434	0.42 329	3.77 566	0.41 302	0.13 326	0.09 203	0.10 148	0.09 128	0.12 100	0.11 124
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
MLCV	0.48 268	0.89 444	1.85 276	0.29 191	0.14 32	0.59 284	0.23 171	0.72 250	0.59 276	0.66 435	0.66 402	0.55 307	0.36 258	1.03 347	0.49 344	0.09 88	0.06 21	0.09 99	0.07 71	0.19 275	0.11 124

HSM	0.62 396	0.76 391	1.72 198	0.30 208	0.29 346	0.64 365	0.28 288	0.94 443	0.62 316	0.58 365	0.57 327	1.40 533	0.64 445	2.59 536	0.42 304	0.11 243	0.08 133	0.10 148	0.08 97	0.14 153	0.11 124

rvit_0105_4	0.35 134	0.35 196	1.45 143	0.31 235	0.18 151	0.37 47	0.28 288	0.59 186	0.62 316	0.27 125	0.31 123	0.35 179	0.27 187	0.43 163	0.25 152	0.18 430	0.16 396	0.15 390	0.13 295	0.15 170	0.12 161

H2IRNET	0.40 177	0.61 329	1.90 303	0.29 191	0.17 114	0.54 204	0.18 72	0.52 133	0.50 190	0.27 125	0.56 319	0.47 270	0.35 252	0.46 193	0.33 246	0.10 181	0.07 56	0.12 268	0.14 323	0.32 427	0.12 161

MoCha-V2	0.36 141	0.32 158	1.41 134	0.36 350	0.31 374	0.35 36	0.19 81	0.57 172	0.39 82	0.30 137	0.32 129	0.28 140	0.27 187	0.47 204	0.24 133	0.08 45	0.56 539	0.08 49	0.38 512	0.18 254	0.12 161

CoDeX	0.52 327	0.43 250	2.25 400	0.29 191	0.26 314	0.61 317	0.32 356	0.99 485	0.68 375	0.48 244	0.55 308	0.52 295	0.40 301	1.60 421	0.35 261	0.12 296	0.09 203	0.11 213	0.10 163	0.13 130	0.12 161

GMStereo_Zeroshot	0.41 184	0.36 205	1.54 162	0.41 412	0.19 186	0.52 189	0.19 81	0.59 186	0.52 205	0.57 347	0.59 336	0.63 350	0.29 216	0.58 253	0.33 246	0.15 384	0.09 203	0.16 408	0.09 128	0.24 349	0.12 161

plain	0.37 147	0.47 281	2.15 378	0.27 136	0.19 186	0.33 27	0.20 100	0.58 178	0.46 154	0.23 67	0.37 160	0.23 83	0.25 155	0.45 184	0.28 179	0.11 243	0.08 133	0.13 327	0.09 128	0.42 494	0.12 161

HH	0.49 286	0.49 287	2.78 497	0.50 470	0.41 459	0.38 58	0.23 171	0.72 250	0.38 68	0.63 416	0.48 233	0.87 466	0.41 312	0.64 273	0.21 70	0.09 88	0.17 414	0.10 148	0.09 128	0.16 206	0.12 161

HanStereo	0.49 286	0.49 287	2.78 497	0.50 470	0.41 459	0.38 58	0.23 171	0.72 250	0.38 68	0.63 416	0.48 233	0.87 466	0.41 312	0.64 273	0.21 70	0.09 88	0.17 414	0.10 148	0.09 128	0.16 206	0.12 161

knoymous	0.34 123	0.25 72	1.75 211	0.24 72	0.18 151	0.45 113	0.24 204	0.57 172	0.38 68	0.41 190	0.39 177	0.55 307	0.25 155	0.38 138	0.23 104	0.11 243	0.08 133	0.12 268	0.07 71	0.13 130	0.12 161

ProNet	0.30 91	0.54 306	1.29 110	0.25 90	0.15 58	0.47 138	0.25 224	0.48 93	0.39 82	0.21 35	0.23 46	0.22 75	0.20 87	0.44 172	0.19 27	0.08 45	0.08 133	0.10 148	0.08 97	0.23 334	0.12 161

iRaft-Stereo_5w	0.54 338	1.01 489	2.08 361	0.27 136	0.21 222	0.49 153	0.28 288	0.73 261	0.58 269	0.40 181	0.61 358	0.62 347	0.46 364	1.78 447	0.47 333	0.09 88	0.07 56	0.11 213	0.10 163	0.39 480	0.12 161

dd	0.42 203	0.96 467	1.77 226	0.31 235	0.17 114	0.57 250	0.26 246	0.49 99	0.68 375	0.41 190	0.40 182	0.34 175	0.27 187	0.45 184	0.40 296	0.17 419	0.10 245	0.13 327	0.12 263	0.21 304	0.12 161

MIPNet	0.83 486	0.81 417	2.40 429	0.61 511	0.18 151	1.48 532	1.39 557	1.60 551	0.74 432	1.94 551	0.85 471	0.73 413	1.68 546	0.87 333	0.31 225	0.09 88	0.08 133	0.11 213	0.32 491	0.25 361	0.12 161

IPLGR	0.54 338	0.56 317	2.68 479	0.36 350	0.18 151	0.62 337	0.54 467	1.02 504	0.64 336	0.73 463	0.46 215	0.47 270	0.45 351	1.12 359	0.29 195	0.09 88	0.08 133	0.11 213	0.09 128	0.19 275	0.12 161

Patchmatch Stereo++	0.39 171	0.27 93	1.78 231	0.44 434	0.16 85	0.61 317	0.27 271	0.51 117	0.52 205	0.47 226	0.43 192	0.43 229	0.28 202	0.54 242	0.28 179	0.12 296	0.08 133	0.12 268	0.10 163	0.17 228	0.12 161
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
STrans-v2	0.67 423	0.56 317	2.64 474	0.27 136	0.23 268	0.57 250	0.33 364	0.96 461	0.69 384	0.92 501	0.85 471	0.89 472	0.93 500	1.83 460	1.21 484	0.09 88	0.07 56	0.10 148	0.09 128	0.11 89	0.12 161

TransformOpticalFlow	0.64 406	0.56 317	2.66 477	0.44 434	0.26 314	0.62 337	0.28 288	0.83 352	0.71 403	0.76 471	0.74 446	0.91 476	0.85 489	1.83 460	0.81 438	0.10 181	0.07 56	0.11 213	0.09 128	0.11 89	0.12 161

PSM-adaLoss	0.38 156	0.27 93	1.78 231	0.44 434	0.17 114	0.60 296	0.29 312	0.51 117	0.52 205	0.47 226	0.43 192	0.44 240	0.28 202	0.47 204	0.28 179	0.12 296	0.08 133	0.12 268	0.10 163	0.17 228	0.12 161

ROB_FTStereo_v2	0.38 156	0.27 93	1.78 231	0.44 434	0.17 114	0.61 317	0.28 288	0.51 117	0.52 205	0.47 226	0.43 192	0.44 240	0.28 202	0.47 204	0.28 179	0.12 296	0.08 133	0.12 268	0.10 163	0.17 228	0.12 161

ROB_FTStereo	0.38 156	0.27 93	1.78 231	0.44 434	0.17 114	0.61 317	0.26 246	0.51 117	0.52 205	0.47 226	0.43 192	0.43 229	0.28 202	0.49 219	0.28 179	0.12 296	0.08 133	0.12 268	0.10 163	0.17 228	0.12 161

HUI-Stereo	0.38 156	0.27 93	1.79 251	0.44 434	0.17 114	0.61 317	0.28 288	0.51 117	0.52 205	0.47 226	0.43 192	0.44 240	0.28 202	0.45 184	0.28 179	0.12 296	0.08 133	0.12 268	0.10 163	0.17 228	0.12 161

iGMRVC	0.39 171	0.27 93	1.78 231	0.44 434	0.17 114	0.61 317	0.27 271	0.51 117	0.52 205	0.47 226	0.43 192	0.44 240	0.28 202	0.55 246	0.28 179	0.12 296	0.08 133	0.12 268	0.10 163	0.17 228	0.12 161

iRAFT	0.39 171	0.27 93	1.78 231	0.44 434	0.16 85	0.61 317	0.27 271	0.51 117	0.52 205	0.47 226	0.43 192	0.43 229	0.28 202	0.54 242	0.28 179	0.12 296	0.08 133	0.12 268	0.10 163	0.17 228	0.12 161

RAFT-IKP	0.38 156	0.27 93	1.79 251	0.44 434	0.16 85	0.60 296	0.28 288	0.51 117	0.52 205	0.47 226	0.43 192	0.43 229	0.28 202	0.50 225	0.28 179	0.12 296	0.08 133	0.12 268	0.10 163	0.17 228	0.12 161

LMCR-Stereo	0.52 327	0.71 376	2.39 427	0.40 405	0.21 222	0.74 434	0.31 333	1.02 504	0.64 336	0.61 397	0.63 375	0.39 198	0.51 393	0.62 268	0.42 304	0.19 445	0.09 203	0.12 268	0.09 128	0.23 334	0.12 161

SFCPSM	0.46 247	0.24 67	2.35 420	0.27 136	0.27 327	0.70 416	0.32 356	0.96 461	0.63 328	0.49 256	0.52 275	0.43 229	0.36 258	0.52 232	0.43 313	0.12 296	0.09 203	0.12 268	0.16 365	0.16 206	0.12 161

delet	0.52 327	0.54 306	1.62 176	0.31 235	0.35 415	0.74 434	0.46 441	0.85 369	0.74 432	0.55 325	0.60 351	0.67 379	0.50 391	1.12 359	0.57 380	0.11 243	0.11 292	0.13 327	0.14 323	0.16 206	0.12 161

UNet	0.54 338	0.44 261	2.83 501	0.31 235	0.33 395	0.74 434	0.27 271	0.82 346	0.61 298	0.53 294	0.54 298	0.72 410	0.54 403	0.78 321	0.56 376	0.11 243	0.09 203	0.13 327	0.11 225	0.14 153	0.12 161

ac_64	0.55 350	0.46 272	1.92 312	0.36 350	0.34 403	0.63 354	0.31 333	0.82 346	0.61 298	0.55 325	0.51 262	0.89 472	0.48 381	1.83 460	0.55 368	0.14 367	0.11 292	0.12 268	0.12 263	0.18 254	0.12 161

DIP-Stereo	0.37 147	0.34 187	1.50 157	0.27 136	0.18 151	0.63 354	0.17 58	0.92 427	0.53 224	0.49 256	0.48 233	0.30 152	0.30 224	0.39 144	0.30 213	0.10 181	0.08 133	0.10 148	0.08 97	0.15 170	0.12 161
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	0.36 141	0.21 21	1.70 191	0.29 191	0.18 151	0.55 217	0.26 246	0.78 315	0.36 53	0.57 347	0.67 405	0.33 169	0.24 137	0.32 82	0.23 104	0.10 181	0.08 133	0.09 99	0.07 71	0.09 44	0.12 161

RAFT-Stereo	0.36 141	0.21 21	1.70 191	0.29 191	0.18 151	0.55 217	0.26 246	0.78 315	0.36 53	0.57 347	0.67 405	0.33 169	0.24 137	0.32 82	0.23 104	0.10 181	0.08 133	0.09 99	0.07 71	0.09 44	0.12 161
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
AdaStereo	0.44 219	0.38 218	1.79 251	0.34 316	0.20 205	0.57 250	0.28 288	0.92 427	0.69 384	0.52 284	0.55 308	0.61 343	0.33 242	0.48 209	0.39 288	0.17 419	0.08 133	0.17 425	0.11 225	0.18 254	0.12 161
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.
DN-CSS_ROB	0.48 268	1.23 521	1.99 342	0.39 396	0.22 248	0.56 232	0.19 81	0.75 276	0.61 298	0.45 216	0.62 363	0.41 212	0.31 232	0.70 301	0.32 236	0.11 243	0.08 133	0.14 363	0.13 295	0.36 456	0.12 161

G2L-ROB	0.51 314	0.95 464	1.96 336	0.29 191	0.22 248	0.59 284	0.28 288	0.76 289	0.57 258	0.55 325	0.45 207	0.70 403	0.32 238	1.38 383	0.47 333	0.11 243	0.07 56	0.09 99	0.08 97	0.20 290	0.13 195

G2L-Stereo_test	0.55 350	0.97 475	1.89 298	0.33 285	0.24 281	0.75 440	0.38 397	0.79 331	0.60 281	0.60 388	0.54 298	0.74 419	0.39 293	1.56 411	0.43 313	0.10 181	0.08 133	0.08 49	0.08 97	0.28 396	0.13 195

rvit_0105_6	0.31 99	0.29 124	1.00 74	0.31 235	0.18 151	0.35 36	0.25 224	0.51 117	0.61 298	0.25 103	0.28 87	0.32 163	0.25 155	0.39 144	0.25 152	0.18 430	0.16 396	0.15 390	0.13 295	0.14 153	0.13 195

test_sample1	0.40 177	0.18 5	1.19 92	0.31 235	0.18 151	0.48 146	0.23 171	0.78 315	0.49 180	0.44 206	0.44 203	0.45 249	0.41 312	1.39 384	0.33 246	0.11 243	0.09 203	0.10 148	0.09 128	0.12 100	0.13 195

StereoVision	0.45 237	0.72 380	1.94 324	0.33 285	0.32 382	0.47 138	0.26 246	0.68 232	0.57 258	0.32 150	0.89 478	0.45 249	0.27 187	0.49 219	0.36 264	0.13 326	0.15 379	0.16 408	0.15 346	0.19 275	0.13 195

MC-Stereo	0.32 106	0.31 150	1.46 144	0.31 235	0.15 58	0.53 196	0.19 81	0.44 58	0.35 33	0.36 161	0.38 169	0.27 131	0.27 187	0.42 160	0.19 27	0.09 88	0.13 337	0.09 99	0.16 365	0.20 290	0.13 195

NINENet	0.50 297	0.33 171	1.69 187	0.55 495	0.25 299	0.91 493	0.23 171	0.98 473	0.71 403	0.53 294	0.55 308	0.66 370	0.30 224	1.22 369	0.32 236	0.15 384	0.13 337	0.16 408	0.11 225	0.16 206	0.13 195

Pruner-Stereo	0.51 314	0.27 93	1.78 231	1.79 565	0.19 186	0.62 337	0.45 438	0.57 172	0.60 281	0.61 397	0.48 233	0.41 212	0.24 137	0.46 193	1.00 460	0.12 296	0.07 56	0.12 268	0.10 163	0.12 100	0.13 195

IRAFT_RVC	0.54 338	0.53 301	1.78 231	0.46 453	0.21 222	0.58 267	0.43 421	0.65 217	0.66 364	0.54 307	0.50 258	0.49 283	0.51 393	1.58 418	1.01 464	0.11 243	0.25 486	0.13 327	0.10 163	0.15 170	0.13 195

RAFT	0.45 237	0.92 449	1.59 169	0.34 316	0.19 186	0.46 133	0.35 376	0.65 217	0.49 180	0.49 256	0.49 250	0.70 403	0.40 301	0.47 204	0.32 236	0.11 243	0.16 396	0.14 363	0.13 295	0.51 515	0.13 195

sCroCo_RVC	0.33 115	0.32 158	1.89 298	0.34 316	0.27 327	0.30 15	0.22 140	0.48 93	0.44 130	0.22 46	0.33 138	0.25 106	0.25 155	0.32 82	0.24 133	0.14 367	0.16 396	0.12 268	0.12 263	0.15 170	0.13 195

psm_up	0.57 364	0.61 329	1.83 271	0.35 332	0.30 357	0.64 365	0.37 391	0.90 408	0.68 375	0.59 379	0.55 308	0.68 386	0.54 403	1.91 478	0.46 324	0.16 405	0.15 379	0.16 408	0.15 346	0.23 334	0.13 195

PSMNet-RSSM	0.53 333	0.82 421	1.78 231	0.31 235	0.25 299	0.58 267	0.28 288	0.84 363	0.60 281	0.50 263	0.61 358	0.67 379	0.43 339	1.68 431	0.42 304	0.15 384	0.10 245	0.14 363	0.16 365	0.15 170	0.13 195

DSFCA	0.54 338	0.35 196	1.41 134	0.28 161	0.28 339	0.79 461	0.88 525	0.76 289	0.70 393	0.72 459	0.66 402	0.67 379	0.57 417	1.17 365	0.63 396	0.16 405	0.14 354	0.13 327	0.14 323	0.16 206	0.13 195

iResNet	0.51 314	0.76 391	2.59 468	0.41 412	0.17 114	0.64 365	0.27 271	0.82 346	0.70 393	0.57 347	0.64 391	0.43 229	0.36 258	0.70 301	0.52 357	0.10 181	0.07 56	0.09 99	0.08 97	0.21 304	0.13 195

DLCB_ROB	0.54 338	0.55 315	1.49 154	0.36 350	0.25 299	0.65 379	0.36 383	0.80 335	0.70 393	0.72 459	0.69 422	0.83 452	0.46 364	1.53 408	0.60 389	0.13 326	0.12 318	0.14 363	0.14 323	0.14 153	0.13 195

iResNet_ROB	0.50 297	1.15 511	1.73 201	0.31 235	0.21 222	0.58 267	0.22 140	0.95 456	0.82 477	0.58 365	0.62 363	0.57 325	0.39 293	0.84 327	0.40 296	0.11 243	0.08 133	0.09 99	0.06 25	0.21 304	0.13 195

rvit_0105_5	0.36 141	0.39 227	1.48 151	0.30 208	0.18 151	0.41 73	0.30 320	0.64 211	0.62 316	0.30 137	0.33 138	0.37 185	0.29 216	0.41 152	0.28 179	0.18 430	0.16 396	0.15 390	0.15 346	0.15 170	0.14 212

rvit_stereo_ft	0.31 99	0.61 329	1.18 90	0.32 264	0.21 222	0.28 9	0.27 271	0.55 162	0.48 174	0.23 67	0.27 77	0.28 140	0.26 169	0.32 82	0.25 152	0.13 326	0.09 203	0.11 213	0.11 225	0.13 130	0.14 212

test_sample2	0.41 184	0.19 7	1.23 102	0.31 235	0.17 114	0.51 170	0.27 271	0.81 339	0.55 243	0.44 206	0.45 207	0.46 262	0.38 279	1.51 405	0.30 213	0.12 296	0.09 203	0.11 213	0.10 163	0.14 153	0.14 212

ACVNet-DCA	0.42 203	0.64 350	2.07 356	0.35 332	0.14 32	0.76 444	0.25 224	0.76 289	0.52 205	0.31 141	0.38 169	0.24 96	0.38 279	0.69 296	0.19 27	0.10 181	0.24 473	0.11 213	0.09 128	0.12 100	0.14 212

xx1	0.46 247	0.64 350	2.07 356	0.35 332	0.14 32	0.76 444	0.25 224	0.74 265	1.01 512	0.31 141	0.38 169	0.46 262	0.36 258	0.69 296	0.19 27	0.10 181	0.24 473	0.12 268	0.12 263	0.12 100	0.14 212

1test111	0.44 219	0.64 350	2.07 356	0.35 332	0.14 32	0.76 444	0.25 224	0.76 289	0.52 205	0.31 141	0.38 169	0.24 96	0.38 279	0.96 338	0.30 213	0.10 181	0.24 473	0.11 213	0.09 128	0.12 100	0.14 212

mmm	0.38 156	0.21 21	1.18 90	0.35 332	0.17 114	0.49 153	0.26 246	0.78 315	0.52 205	0.50 263	0.57 327	0.41 212	0.37 272	0.71 303	0.31 225	0.11 243	0.13 337	0.14 363	0.13 295	0.15 170	0.14 212

11t1	0.33 115	0.19 7	1.41 134	0.33 285	0.16 85	0.48 146	0.21 119	0.67 228	0.48 174	0.40 181	0.34 146	0.32 163	0.33 242	0.42 160	0.27 169	0.11 243	0.12 318	0.10 148	0.08 97	0.13 130	0.14 212

1111x	0.74 462	0.21 21	1.93 315	0.31 235	0.17 114	0.63 354	0.32 356	1.03 511	0.74 432	0.52 284	0.62 363	0.57 325	0.47 372	2.38 516	4.25 565	0.12 296	0.14 354	0.11 213	0.12 263	0.12 100	0.14 212

MIF-Stereo (partial)	0.34 123	0.41 238	1.93 315	0.26 120	0.24 281	0.32 24	0.17 58	0.53 145	0.42 116	0.25 103	0.37 160	0.25 106	0.26 169	0.44 172	0.31 225	0.11 243	0.08 133	0.12 268	0.10 163	0.19 275	0.14 212

PCWNet_CMD	0.46 247	0.45 269	2.28 405	0.26 120	0.20 205	0.55 217	0.21 119	0.75 276	0.64 336	0.48 244	0.55 308	0.68 386	0.57 417	0.46 193	0.30 213	0.11 243	0.10 245	0.14 363	0.10 163	0.18 254	0.14 212

gwcnet-sp	0.49 286	0.43 250	2.54 461	0.31 235	0.22 248	0.67 391	0.31 333	0.78 315	0.65 349	0.58 365	0.47 221	0.46 262	0.43 339	0.76 313	0.46 324	0.11 243	0.11 292	0.11 213	0.11 225	0.15 170	0.14 212

scenet	0.49 286	0.43 250	2.54 461	0.31 235	0.22 248	0.67 391	0.31 333	0.78 315	0.65 349	0.58 365	0.47 221	0.46 262	0.43 339	0.76 313	0.46 324	0.11 243	0.11 292	0.11 213	0.11 225	0.15 170	0.14 212

ssnet	0.49 286	0.43 250	2.54 461	0.31 235	0.22 248	0.67 391	0.31 333	0.78 315	0.65 349	0.58 365	0.47 221	0.46 262	0.43 339	0.76 313	0.46 324	0.11 243	0.11 292	0.11 213	0.11 225	0.15 170	0.14 212

CroCo-Stereo Lap2	0.33 115	0.61 329	1.47 148	0.32 264	0.38 440	0.23 4	0.22 140	0.58 178	0.46 154	0.22 46	0.27 77	0.29 147	0.23 126	0.32 82	0.26 161	0.09 88	0.09 203	0.10 148	0.08 97	0.21 304	0.14 212

qqq	0.38 156	0.21 21	1.34 121	0.28 161	0.15 58	0.45 113	0.26 246	0.76 289	0.52 205	0.39 179	0.41 186	0.46 262	0.36 258	0.96 338	0.30 213	0.11 243	0.14 354	0.12 268	0.12 263	0.12 100	0.14 212

x	0.35 134	0.20 12	1.36 123	0.33 285	0.17 114	0.47 138	0.24 204	0.75 276	0.54 236	0.40 181	0.40 182	0.42 225	0.34 250	0.45 184	0.32 236	0.11 243	0.14 354	0.11 213	0.09 128	0.12 100	0.14 212

DisPM	0.43 209	0.33 171	1.78 231	0.57 500	0.18 151	0.59 284	0.63 495	0.53 145	0.61 298	0.60 388	0.53 286	0.38 192	0.26 169	0.75 310	0.29 195	0.12 296	0.07 56	0.12 268	0.11 225	0.11 89	0.14 212

Wz-Net-LNSev-Ref	0.57 364	0.87 437	2.11 367	0.32 264	0.30 357	0.84 475	0.40 405	0.88 396	0.72 413	0.65 433	0.73 443	0.66 370	0.57 417	0.93 335	0.71 417	0.13 326	0.07 56	0.10 148	0.08 97	0.15 170	0.14 212

CRFU-Net	0.56 358	0.38 218	1.86 284	0.46 453	0.26 314	0.82 471	0.36 383	0.90 408	0.49 180	0.62 408	0.59 336	0.78 434	1.35 531	1.00 343	0.48 339	0.15 384	0.14 354	0.17 425	0.10 163	0.19 275	0.14 212

CSP-Net	0.50 297	0.39 227	1.25 105	0.29 191	0.23 268	0.77 452	0.35 376	0.86 379	0.57 258	0.59 379	0.59 336	0.65 363	0.40 301	1.77 446	0.44 319	0.16 405	0.11 292	0.10 148	0.10 163	0.20 290	0.14 212

dad	0.51 314	1.01 489	1.74 205	0.29 191	0.19 186	0.60 296	0.26 246	0.52 133	0.75 445	0.63 416	0.63 375	0.63 350	0.33 242	0.85 329	0.47 333	0.27 499	0.15 379	0.40 521	0.18 395	0.22 321	0.14 212

PSM-softLoss	0.48 268	0.27 93	1.85 276	0.51 475	0.17 114	0.61 317	0.40 405	0.61 198	0.57 258	0.52 284	0.48 233	0.39 198	0.25 155	1.46 395	0.77 430	0.12 296	0.08 133	0.13 327	0.12 263	0.12 100	0.14 212

KMStereo	0.48 268	0.27 93	1.85 276	0.51 475	0.17 114	0.61 317	0.40 405	0.61 198	0.57 258	0.52 284	0.48 233	0.39 198	0.25 155	1.46 395	0.77 430	0.12 296	0.08 133	0.13 327	0.12 263	0.12 100	0.14 212

cross-raft	0.40 177	0.27 93	2.22 394	0.30 208	0.17 114	0.49 153	0.35 376	0.71 245	0.39 82	0.43 200	0.45 207	0.64 359	0.25 155	0.32 82	0.25 152	0.08 45	0.08 133	0.09 99	0.23 443	0.11 89	0.14 212

CFNet_pseudo	0.45 237	0.46 272	2.23 398	0.25 90	0.19 186	0.56 232	0.21 119	0.77 300	0.60 281	0.49 256	0.56 319	0.69 393	0.47 372	0.52 232	0.31 225	0.11 243	0.10 245	0.15 390	0.10 163	0.17 228	0.14 212

XX-Stereo	0.55 350	0.54 306	3.50 548	0.48 466	0.39 443	0.54 204	0.17 58	0.89 402	0.40 95	0.44 206	0.65 400	0.85 460	0.19 77	0.77 317	0.21 70	0.10 181	0.14 354	0.10 148	0.32 491	0.17 228	0.14 212

MMNet	0.50 297	0.48 284	1.93 315	0.33 285	0.27 327	0.79 461	0.28 288	0.81 339	0.74 432	0.60 388	0.56 319	0.59 335	0.55 408	0.79 322	0.59 387	0.10 181	0.09 203	0.12 268	0.11 225	0.13 130	0.14 212

cf-r	0.53 333	0.81 417	2.15 378	0.33 285	0.28 339	0.60 296	0.28 288	0.78 315	0.64 336	0.51 276	0.60 351	0.75 425	0.40 301	1.32 378	0.43 313	0.13 326	0.09 203	0.11 213	0.12 263	0.15 170	0.14 212

GANet-RSSM	0.55 350	0.73 385	1.90 303	0.36 350	0.26 314	0.59 284	0.27 271	0.78 315	0.52 205	0.47 226	0.57 327	0.63 350	0.45 351	1.92 482	0.43 313	0.14 367	0.10 245	0.25 489	0.11 225	0.34 442	0.14 212

CFNet-ft	0.51 314	0.76 391	1.79 251	0.28 161	0.30 357	0.63 354	0.28 288	0.66 219	0.55 243	0.45 216	0.57 327	0.74 419	0.41 312	1.46 395	0.42 304	0.14 367	0.10 245	0.28 496	0.13 295	0.18 254	0.14 212

CFNet_RVC	0.51 314	0.76 391	1.79 251	0.28 161	0.30 357	0.63 354	0.28 288	0.66 219	0.55 243	0.45 216	0.57 327	0.74 419	0.41 312	1.46 395	0.42 304	0.14 367	0.10 245	0.28 496	0.13 295	0.18 254	0.14 212

ccs_rob	0.45 237	0.46 272	2.22 394	0.26 120	0.19 186	0.56 232	0.21 119	0.77 300	0.60 281	0.49 256	0.56 319	0.69 393	0.47 372	0.52 232	0.31 225	0.11 243	0.09 203	0.16 408	0.10 163	0.17 228	0.14 212

DFGA-Net	0.51 314	1.06 496	1.75 211	0.30 208	0.24 281	0.54 204	0.22 140	0.63 208	0.60 281	0.48 244	0.51 262	0.35 179	0.27 187	1.82 459	0.53 361	0.10 181	0.08 133	0.12 268	0.12 263	0.37 464	0.15 245

LG-Stereo_Zeroshot	0.37 147	0.37 208	1.21 99	0.26 120	0.18 151	0.73 430	0.18 72	0.53 145	0.41 107	0.35 156	0.30 110	0.58 332	0.22 108	0.33 94	0.95 451	0.09 88	0.07 56	0.09 99	0.35 501	0.13 130	0.15 245

G2L-Stereo	0.55 350	0.85 431	2.18 386	0.31 235	0.27 327	0.59 284	0.27 271	0.77 300	0.55 243	0.54 307	0.52 275	0.71 407	0.36 258	1.75 443	0.50 349	0.13 326	0.11 292	0.13 327	0.11 225	0.29 401	0.15 245

MM-Stereo_test1	0.41 184	0.39 227	2.29 407	0.38 386	0.26 314	0.44 108	0.28 288	0.63 208	0.51 198	0.40 181	0.32 129	0.26 120	0.26 169	0.46 193	0.22 90	0.09 88	0.21 456	0.10 148	0.09 128	0.39 480	0.15 245

rvit_0105_3	0.39 171	0.47 281	1.46 144	0.33 285	0.19 186	0.45 113	0.35 376	0.69 235	0.65 349	0.37 165	0.37 160	0.40 206	0.31 232	0.44 172	0.30 213	0.18 430	0.17 414	0.17 425	0.18 395	0.15 170	0.15 245

mmx	0.72 450	0.23 54	2.01 345	0.30 208	0.21 222	0.57 250	0.26 246	0.99 485	0.76 454	0.53 294	0.63 375	0.66 370	0.39 293	2.52 531	3.43 557	0.13 326	0.10 245	0.15 390	0.13 295	0.15 170	0.15 245

xxx	0.72 450	0.23 54	2.01 345	0.30 208	0.21 222	0.57 250	0.26 246	0.99 485	0.76 454	0.53 294	0.63 375	0.66 370	0.39 293	2.52 531	3.43 557	0.13 326	0.10 245	0.15 390	0.13 295	0.15 170	0.15 245

EKT-Stereo	1.47 542	0.49 287	1.93 315	2.57 574	19.31 589	0.55 217	0.22 140	0.69 235	0.42 116	0.38 173	0.36 157	0.43 229	0.27 187	0.69 296	0.26 161	0.12 296	0.14 354	0.11 213	0.16 365	0.20 290	0.15 245

DCRE	0.50 297	0.63 346	2.13 372	0.30 208	0.23 268	0.45 113	0.24 204	0.59 186	0.53 224	0.50 263	2.10 541	0.42 225	0.26 169	0.35 112	0.23 104	0.09 88	0.14 354	0.10 148	0.32 491	0.16 206	0.15 245

UDGNet	0.44 219	1.02 492	1.74 205	0.35 332	0.19 186	0.58 267	0.23 171	0.49 99	0.66 364	0.41 190	0.38 169	0.34 175	0.29 216	0.53 238	0.30 213	0.24 485	0.10 245	0.37 518	0.19 415	0.27 390	0.15 245

DAS	0.56 358	0.35 196	1.55 164	0.33 285	0.34 403	0.50 161	0.42 414	0.83 352	0.74 432	0.83 489	0.68 413	0.56 319	0.48 381	2.40 520	0.46 324	0.12 296	0.08 133	0.12 268	0.09 128	0.18 254	0.15 245

SepStereo	0.52 327	0.35 196	1.55 164	0.33 285	0.34 403	0.50 161	0.42 414	0.83 352	0.74 432	0.83 489	0.68 413	0.56 319	0.48 381	1.56 411	0.46 324	0.12 296	0.08 133	0.12 268	0.09 128	0.18 254	0.15 245

AACVNet	0.54 338	0.78 408	1.73 201	0.36 350	0.21 222	0.57 250	0.25 224	0.71 245	0.51 198	0.55 325	0.59 336	0.64 359	0.41 312	2.13 500	0.41 302	0.14 367	0.11 292	0.14 363	0.11 225	0.33 435	0.15 245

PFNet+	0.45 237	0.37 208	1.86 284	0.46 453	0.18 151	0.58 267	0.77 517	0.52 133	0.64 336	0.56 336	0.48 233	0.39 198	0.26 169	0.93 335	0.32 236	0.13 326	0.09 203	0.14 363	0.13 295	0.12 100	0.15 245

HHNet	0.60 383	0.65 357	2.60 471	0.36 350	0.25 299	0.64 365	0.61 489	0.64 211	0.62 316	0.55 325	1.13 510	0.32 163	0.60 427	0.42 160	1.79 514	0.15 384	0.07 56	0.12 268	0.10 163	0.18 254	0.15 245

ICVP	0.46 247	0.29 124	2.41 430	0.33 285	0.22 248	0.59 284	0.55 470	0.75 276	0.50 190	0.44 206	0.60 351	0.49 283	0.35 252	0.53 238	0.37 270	0.16 405	0.16 396	0.14 363	0.11 225	0.15 170	0.15 245
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
rafts_anoy	0.43 209	0.89 444	1.96 336	0.32 264	0.30 357	0.48 146	0.24 204	0.62 202	0.49 180	0.37 165	0.38 169	0.33 169	0.30 224	0.51 228	0.34 253	0.10 181	0.39 523	0.13 327	0.15 346	0.17 228	0.15 245

xxxx	0.70 438	0.21 21	1.33 118	0.28 161	0.18 151	0.63 354	0.24 204	1.02 504	0.69 384	0.50 263	0.62 363	0.58 332	0.38 279	1.47 402	5.21 571	0.13 326	0.12 318	0.11 213	0.10 163	0.12 100	0.15 245

test_xeample	0.72 450	0.21 21	1.36 123	0.27 136	0.17 114	0.59 284	0.28 288	1.01 501	0.70 393	0.55 325	0.67 405	0.44 240	0.39 293	1.88 475	5.17 570	0.12 296	0.10 245	0.11 213	0.10 163	0.13 130	0.15 245

GwcNet-RSSM	0.57 364	0.94 457	2.13 372	0.32 264	0.25 299	0.60 296	0.30 320	0.80 335	0.66 364	0.52 284	0.64 391	0.71 407	0.40 301	1.79 451	0.50 349	0.13 326	0.09 203	0.12 268	0.12 263	0.21 304	0.15 245

DMCA-RVC	0.62 396	0.96 467	2.63 472	0.36 350	0.90 540	0.56 232	0.31 333	0.69 235	0.57 258	0.68 446	0.52 275	0.59 335	0.56 412	1.23 371	0.53 361	0.16 405	0.38 517	0.20 459	0.15 346	0.20 290	0.15 245

DMCA	0.41 184	0.52 296	1.26 107	0.31 235	0.24 281	0.59 284	0.26 246	0.77 300	0.63 328	0.58 365	0.48 233	0.57 325	0.35 252	0.40 149	0.50 349	0.14 367	0.10 245	0.14 363	0.10 163	0.15 170	0.15 245

STTStereo	0.51 314	0.69 371	2.14 377	0.36 350	0.30 357	0.61 317	0.32 356	0.77 300	0.60 281	0.60 388	0.54 298	0.67 379	0.43 339	0.86 330	0.42 304	0.16 405	0.15 379	0.17 425	0.20 425	0.16 206	0.15 245

MSMDNet	0.46 247	0.44 261	2.28 405	0.26 120	0.20 205	0.55 217	0.21 119	0.75 276	0.64 336	0.48 244	0.55 308	0.68 386	0.56 412	0.46 193	0.30 213	0.11 243	0.10 245	0.13 327	0.10 163	0.18 254	0.15 245

CFNet	0.58 369	0.96 467	1.78 231	0.33 285	0.25 299	0.63 354	0.22 140	0.88 396	0.75 445	0.46 224	0.59 336	0.58 332	0.40 301	2.29 509	0.48 339	0.12 296	0.09 203	0.15 390	0.14 323	0.30 412	0.15 245

CVANet_RVC	0.65 414	0.80 412	2.13 372	0.36 350	0.26 314	0.62 337	0.42 414	0.84 363	0.72 413	0.69 448	0.68 413	0.68 386	0.52 398	2.64 538	0.42 304	0.19 445	0.12 318	0.22 470	0.17 382	0.37 464	0.15 245

UCFNet_RVC	0.48 268	0.82 421	1.85 276	0.30 208	0.27 327	0.64 365	0.26 246	0.74 265	0.55 243	0.48 244	0.53 286	0.63 350	0.41 312	0.88 334	0.38 277	0.15 384	0.10 245	0.17 425	0.17 382	0.18 254	0.15 245

coex_refinement	0.58 369	0.94 457	1.87 289	0.38 386	0.25 299	0.64 365	0.34 368	0.83 352	0.65 349	0.60 388	0.63 375	0.81 445	0.48 381	1.85 467	0.56 376	0.13 326	0.09 203	0.10 148	0.10 163	0.16 206	0.16 272

RSM	0.28 71	0.26 87	0.97 70	0.25 90	0.24 281	0.37 47	0.21 119	0.49 99	0.44 130	0.21 35	0.27 77	0.28 140	0.17 32	0.38 138	0.20 49	0.07 23	0.07 56	0.09 99	0.34 498	0.21 304	0.16 272

test_sample6	0.52 327	0.44 261	1.81 258	0.33 285	0.18 151	0.55 217	0.27 271	0.94 443	0.66 364	0.54 307	0.62 363	0.47 270	0.36 258	1.97 484	0.38 277	0.14 367	0.10 245	0.13 327	0.13 295	0.17 228	0.16 272

test_sample5	0.51 314	0.43 250	1.83 271	0.32 264	0.18 151	0.55 217	0.26 246	0.92 427	0.65 349	0.53 294	0.59 336	0.45 249	0.36 258	1.87 468	0.36 264	0.13 326	0.10 245	0.13 327	0.12 263	0.17 228	0.16 272

test_sample4	0.50 297	0.42 245	1.88 291	0.32 264	0.19 186	0.56 232	0.26 246	0.93 435	0.65 349	0.54 307	0.54 298	0.45 249	0.36 258	1.79 451	0.36 264	0.13 326	0.10 245	0.13 327	0.12 263	0.17 228	0.16 272

test_sample3	0.50 297	0.41 238	1.88 291	0.32 264	0.19 186	0.57 250	0.25 224	0.92 427	0.64 336	0.52 284	0.49 250	0.47 270	0.35 252	1.79 451	0.37 270	0.13 326	0.10 245	0.12 268	0.11 225	0.16 206	0.16 272

SMFormer	0.50 297	0.46 272	1.60 171	0.30 208	0.15 58	0.45 113	0.24 204	0.90 408	0.72 413	0.56 336	0.64 391	0.51 289	0.41 312	1.87 468	0.49 344	0.13 326	0.10 245	0.11 213	0.10 163	0.15 170	0.16 272

DualNet	0.51 314	0.43 250	1.83 271	0.32 264	0.18 151	0.55 217	0.26 246	0.92 427	0.65 349	0.54 307	0.62 363	0.45 249	0.36 258	1.87 468	0.36 264	0.13 326	0.10 245	0.13 327	0.12 263	0.17 228	0.16 272

fast-acv-ft	0.63 402	0.88 441	3.10 525	0.38 386	0.30 357	0.79 461	0.48 452	0.69 235	0.72 413	0.58 365	0.78 455	0.76 429	0.60 427	0.67 287	0.73 424	0.15 384	0.15 379	0.18 445	0.17 382	0.37 464	0.16 272

iinet-f	0.57 364	0.93 455	2.27 403	0.31 235	0.25 299	0.83 473	0.33 364	0.81 339	0.65 349	0.54 307	0.63 375	0.73 413	0.67 454	0.73 306	0.67 407	0.13 326	0.13 337	0.11 213	0.10 163	0.43 496	0.16 272

riskmin	0.37 147	0.22 36	1.74 205	0.32 264	0.20 205	0.48 146	0.20 100	0.66 219	0.46 154	0.36 161	0.34 146	0.69 393	0.45 351	0.39 144	0.27 169	0.11 243	0.08 133	0.12 268	0.08 97	0.13 130	0.16 272

raft_robust	0.55 350	0.84 427	1.73 201	0.28 161	0.54 499	0.53 196	0.25 224	0.88 396	0.75 445	0.48 244	0.46 215	0.76 429	0.75 475	1.46 395	0.27 169	0.09 88	0.10 245	0.10 148	0.30 479	0.26 381	0.16 272

NF-Stereo	0.48 268	0.25 72	1.81 258	0.52 479	0.16 85	0.61 317	0.44 432	0.66 219	0.61 298	0.50 263	0.47 221	0.37 185	0.26 169	1.45 394	0.79 436	0.11 243	0.07 56	0.12 268	0.10 163	0.13 130	0.16 272

ASMatch	0.60 383	0.43 250	2.58 466	0.91 537	0.36 423	0.56 232	0.25 224	0.52 133	0.61 298	0.47 226	1.21 512	0.47 270	0.66 452	1.34 380	0.94 449	0.10 181	0.08 133	0.11 213	0.11 225	0.10 70	0.16 272

FENet	0.44 219	0.30 136	2.42 432	0.32 264	0.17 114	0.58 267	0.22 140	0.77 300	0.59 276	0.47 226	0.42 190	0.55 307	0.38 279	0.49 219	0.47 333	0.12 296	0.09 203	0.12 268	0.11 225	0.13 130	0.16 272

BEATNet_4x	0.47 262	0.73 385	1.91 309	0.33 285	0.15 58	0.56 232	0.25 224	0.85 369	0.58 269	0.54 307	0.51 262	0.57 325	0.42 329	0.57 250	0.61 392	0.11 243	0.08 133	0.12 268	0.09 128	0.20 290	0.16 272

TDLM	0.67 423	0.92 449	1.76 217	0.37 371	0.24 281	0.66 385	0.56 475	0.82 346	0.74 432	1.16 521	0.62 363	0.61 343	0.48 381	2.70 543	0.50 349	0.20 455	0.11 292	0.35 512	0.14 323	0.32 427	0.16 272

NLCA_NET_v2_RVC	0.55 350	0.92 449	2.36 423	0.38 386	0.37 434	0.60 296	0.28 288	0.82 346	0.62 316	0.62 408	0.55 308	0.72 410	0.45 351	1.00 343	0.43 313	0.15 384	0.11 292	0.14 363	0.14 323	0.15 170	0.16 272
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
SCV_C0	0.33 115	0.43 250	1.42 138	0.25 90	0.16 85	0.35 36	0.20 100	0.68 232	0.44 130	0.24 85	0.27 77	0.29 147	0.20 87	0.58 253	0.18 15	0.09 88	0.08 133	0.08 49	0.30 479	0.26 381	0.17 290

UGAM	0.58 369	0.47 281	2.21 390	0.30 208	0.19 186	0.53 196	0.34 368	0.59 186	0.63 328	0.44 206	0.73 443	0.78 434	0.37 272	2.58 535	0.39 288	0.10 181	0.08 133	0.17 425	0.14 323	0.42 494	0.17 290

DispNO	0.67 423	0.98 479	2.58 466	0.31 235	0.27 327	0.59 284	0.29 312	0.83 352	0.68 375	0.53 294	0.79 458	0.83 452	0.47 372	2.46 526	0.68 410	0.12 296	0.10 245	0.19 451	0.31 485	0.16 206	0.17 290

ttt	0.66 418	0.22 36	1.68 185	0.34 316	0.24 281	0.60 296	0.26 246	1.00 493	0.77 458	0.55 325	0.67 405	0.54 303	0.36 258	2.14 501	3.03 546	0.16 405	0.13 337	0.13 327	0.12 263	0.15 170	0.17 290

CFNet_ucs	0.48 268	0.50 293	2.32 411	0.26 120	0.22 248	0.57 250	0.22 140	0.85 369	0.65 349	0.53 294	0.64 391	0.68 386	0.44 347	0.54 242	0.31 225	0.13 326	0.12 318	0.16 408	0.11 225	0.19 275	0.17 290

LL-Strereo2	0.41 184	0.90 447	1.83 271	0.44 434	0.24 281	0.54 204	0.27 271	0.58 178	0.45 145	0.41 190	0.33 138	0.44 240	0.21 99	0.44 172	0.34 253	0.09 88	0.08 133	0.16 408	0.14 323	0.17 228	0.17 290

CASS	0.39 171	0.30 136	1.61 175	0.32 264	0.17 114	0.53 196	0.24 204	0.70 242	0.49 180	0.59 379	0.54 298	0.40 206	0.40 301	0.41 152	0.30 213	0.17 419	0.10 245	0.14 363	0.11 225	0.18 254	0.17 290
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
GANet-ADL	0.44 219	0.41 238	2.31 410	0.33 285	0.20 205	0.57 250	0.25 224	0.75 276	0.54 236	0.42 195	0.59 336	0.56 319	0.30 224	0.40 149	0.38 277	0.14 367	0.11 292	0.09 99	0.08 97	0.22 321	0.17 290

OCTAStereo	0.48 268	0.25 72	1.81 258	0.52 479	0.16 85	0.61 317	0.43 421	0.66 219	0.61 298	0.50 263	0.47 221	0.37 185	0.26 169	1.44 390	0.80 437	0.11 243	0.07 56	0.12 268	0.10 163	0.13 130	0.17 290

RE-Stereo	0.48 268	0.25 72	1.81 258	0.52 479	0.16 85	0.61 317	0.43 421	0.66 219	0.60 281	0.50 263	0.47 221	0.37 185	0.26 169	1.44 390	0.78 432	0.11 243	0.07 56	0.12 268	0.10 163	0.13 130	0.17 290

TVStereo	0.48 268	0.25 72	1.81 258	0.52 479	0.16 85	0.61 317	0.43 421	0.66 219	0.60 281	0.50 263	0.47 221	0.37 185	0.26 169	1.44 390	0.78 432	0.11 243	0.07 56	0.12 268	0.10 163	0.13 130	0.17 290

Anonymous3	0.42 203	0.35 196	2.09 362	0.33 285	0.24 281	0.72 424	0.31 333	0.74 265	0.55 243	0.35 156	0.40 182	0.33 169	0.29 216	0.44 172	0.28 179	0.18 430	0.18 424	0.13 327	0.13 295	0.17 228	0.17 290

GES	0.44 219	0.28 114	1.88 291	0.30 208	0.18 151	0.61 317	0.30 320	0.88 396	0.46 154	0.47 226	0.52 275	0.39 198	0.42 329	0.58 253	0.67 407	0.15 384	0.11 292	0.12 268	0.10 163	0.15 170	0.17 290

HCRNet	0.46 247	0.49 287	1.65 178	0.38 386	0.29 346	0.58 267	0.22 140	0.75 276	0.62 316	0.47 226	0.49 250	0.48 281	0.36 258	1.12 359	0.37 270	0.15 384	0.10 245	0.15 390	0.13 295	0.17 228	0.17 290

222	0.78 475	0.23 54	1.23 102	0.28 161	0.18 151	0.62 337	0.24 204	1.02 504	0.70 393	0.58 365	0.66 402	0.46 262	0.42 329	1.80 455	6.53 576	0.13 326	0.10 245	0.11 213	0.10 163	0.12 100	0.17 290

HGLStereo	0.54 338	0.69 371	2.00 344	0.35 332	0.40 452	0.66 385	0.30 320	0.83 352	0.62 316	0.57 347	0.69 422	0.69 393	0.54 403	1.07 350	0.55 368	0.13 326	0.13 337	0.13 327	0.11 225	0.19 275	0.17 290

hitnet-ft	0.67 423	0.80 412	1.90 303	0.28 161	0.22 248	0.69 409	0.36 383	0.85 369	0.65 349	0.56 336	0.84 467	1.03 502	0.95 506	2.32 511	0.55 368	0.23 477	0.14 354	0.41 522	0.13 295	0.24 349	0.17 290

DeepPruner_ROB	0.50 297	0.70 374	1.94 324	0.29 191	0.26 314	0.63 354	0.31 333	0.80 335	0.48 174	0.61 397	0.55 308	0.66 370	0.38 279	0.98 340	0.40 296	0.19 445	0.14 354	0.14 363	0.14 323	0.23 334	0.17 290

iResNetv2_ROB	0.59 377	1.43 539	2.96 513	0.40 405	0.22 248	0.58 267	0.28 288	0.91 418	0.73 428	0.57 347	0.63 375	0.60 341	0.41 312	0.74 309	0.35 261	0.11 243	0.08 133	0.10 148	0.07 71	0.43 496	0.17 290

DRN-Test	0.64 406	0.43 250	2.44 438	0.39 396	0.44 469	0.80 467	0.41 411	1.02 504	0.78 463	0.80 479	0.63 375	0.69 393	0.56 412	1.79 451	0.69 412	0.15 384	0.12 318	0.17 425	0.16 365	0.18 254	0.17 290

StereoAnything_RVC	0.35 134	1.25 524	1.82 265	0.20 4	0.12 6	0.26 7	0.15 35	0.43 49	0.37 62	0.14 3	0.10 2	0.11 1	0.19 77	0.46 193	0.14 1	0.11 243	0.09 203	0.08 49	0.05 1	0.76 537	0.18 310

AIO-test2	0.49 286	1.15 511	1.96 336	0.42 423	0.37 434	0.50 161	0.23 171	0.79 331	0.70 393	0.33 152	0.53 286	0.27 131	0.22 108	0.67 287	0.29 195	0.73 541	0.08 133	0.13 327	0.17 382	0.17 228	0.18 310

ours_stereo	0.27 63	0.25 72	1.21 99	0.25 90	0.17 114	0.35 36	0.23 171	0.38 18	0.35 33	0.20 27	0.31 123	0.23 83	0.17 32	0.41 152	0.20 49	0.08 45	0.07 56	0.10 148	0.08 97	0.22 321	0.18 310

fffy	0.28 71	0.24 67	1.19 92	0.27 136	0.15 58	0.37 47	0.22 140	0.42 39	0.32 11	0.20 27	0.29 95	0.26 120	0.20 87	0.44 172	0.20 49	0.08 45	0.10 245	0.10 148	0.08 97	0.22 321	0.18 310

rvit_105_1	0.44 219	0.54 306	1.46 144	0.36 350	0.24 281	0.51 170	0.45 438	0.75 276	0.74 432	0.45 216	0.44 203	0.44 240	0.36 258	0.62 268	0.38 277	0.20 455	0.18 424	0.18 445	0.22 439	0.18 254	0.18 310

RSM++	0.27 63	0.26 87	0.87 53	0.28 161	0.13 20	0.39 60	0.20 100	0.45 68	0.45 145	0.20 27	0.24 57	0.24 96	0.17 32	0.36 121	0.20 49	0.08 45	0.07 56	0.09 99	0.35 501	0.26 381	0.18 310

test_sample7	0.47 262	0.33 171	1.49 154	0.34 316	0.20 205	0.51 170	0.30 320	0.93 435	0.66 364	0.57 347	0.51 262	0.55 307	0.45 351	1.11 356	0.38 277	0.17 419	0.14 354	0.16 408	0.15 346	0.19 275	0.18 310

DLNR_Zeroshot_test	13.43 587	19.94 591	23.55 590	121.61 601	35.03 596	0.46 133	0.15 35	8.02 583	0.35 33	0.28 130	0.37 160	0.26 120	0.17 32	0.76 313	0.29 195	6.42 584	0.26 488	0.09 99	0.38 512	50.13 599	0.18 310

testlalala_base	0.46 247	0.30 136	1.82 265	0.34 316	0.27 327	0.55 217	0.21 119	0.85 369	0.32 11	0.32 150	0.39 177	0.31 155	0.23 126	0.30 61	0.28 179	0.95 550	0.30 501	0.09 99	0.21 431	1.03 545	0.18 310

Wz-Net-MNSev	0.65 414	0.97 475	2.19 388	0.36 350	0.33 395	0.90 491	0.60 485	0.92 427	0.81 476	0.75 468	0.72 441	0.73 413	0.65 447	1.39 384	0.71 417	0.16 405	0.13 337	0.14 363	0.14 323	0.24 349	0.18 310

ACRE	0.56 358	1.14 507	2.77 495	0.76 525	0.28 339	0.60 296	0.56 475	0.76 289	0.58 269	0.55 325	0.62 363	0.41 212	0.29 216	0.44 172	0.39 288	0.11 243	0.19 436	0.13 327	0.14 323	0.36 456	0.18 310

ADLNet2	0.68 430	0.84 427	3.19 535	0.33 285	0.36 423	0.64 365	0.37 391	0.89 402	0.79 468	0.54 307	0.65 400	0.93 481	0.48 381	2.07 494	0.56 376	0.13 326	0.11 292	0.11 213	0.11 225	0.33 435	0.18 310

GrayStereo	0.66 418	0.19 7	1.76 217	0.90 536	0.23 268	0.62 337	1.42 561	0.62 202	0.60 281	0.72 459	0.78 455	0.56 319	3.07 565	0.60 265	0.26 161	0.09 88	0.08 133	0.10 148	0.21 431	0.11 89	0.18 310

AF-Net	0.69 434	0.92 449	2.21 390	0.41 412	0.40 452	0.68 403	0.40 405	1.02 504	0.86 485	0.69 448	1.03 501	1.04 505	0.84 488	1.19 366	0.78 432	0.22 474	0.14 354	0.25 489	0.17 382	0.30 412	0.18 310

Nwc_Net	0.68 430	0.83 425	2.53 455	0.41 412	0.39 443	0.77 452	0.38 397	1.01 501	0.70 393	0.60 388	0.99 494	0.98 492	0.68 457	1.41 388	0.63 396	0.23 477	0.15 379	0.23 477	0.25 452	0.23 334	0.18 310

DISCO	0.57 364	0.34 187	1.87 289	0.45 448	0.34 403	0.84 475	0.35 376	0.84 363	0.78 463	0.59 379	0.63 375	1.06 509	0.53 400	1.10 353	0.82 439	0.12 296	0.09 203	0.11 213	0.10 163	0.22 321	0.18 310

ACV-stereo	0.66 418	0.76 391	2.86 502	0.32 264	0.25 299	1.01 505	0.60 485	0.59 186	0.52 205	0.41 190	0.45 207	1.55 539	0.94 503	1.40 387	0.69 412	0.14 367	0.13 337	0.12 268	0.11 225	0.20 290	0.19 326

Former-RAFT_DAM_RVC	0.50 297	0.33 171	0.93 63	0.26 120	0.22 248	0.46 133	0.20 100	1.10 523	1.34 537	3.16 573	0.32 129	0.22 75	0.20 87	0.30 61	0.22 90	0.10 181	0.09 203	0.11 213	0.09 128	0.15 170	0.19 326

MyStereo07	0.34 123	0.40 232	1.46 144	0.29 191	0.23 268	0.60 296	0.31 333	0.53 145	0.42 116	0.25 103	0.25 66	0.20 65	0.26 169	0.57 250	0.19 27	0.09 88	0.18 424	0.12 268	0.11 225	0.16 206	0.19 326

MyStereo04	0.48 268	0.40 232	2.65 476	0.29 191	0.23 268	0.60 296	0.31 333	0.83 352	0.75 445	0.47 226	0.36 157	0.53 297	0.42 329	0.53 238	0.39 288	0.09 88	0.18 424	0.12 268	0.11 225	0.16 206	0.19 326

AE-Stereo	0.42 203	0.29 124	1.65 178	0.43 427	0.47 485	0.56 232	0.23 171	0.86 379	0.46 154	0.31 141	0.41 186	0.43 229	0.24 137	0.34 106	0.24 133	0.09 88	0.48 535	0.11 213	0.45 525	0.22 321	0.19 326

CBFPSM	0.56 358	0.91 448	1.82 265	0.28 161	0.23 268	0.71 418	0.37 391	0.72 250	0.64 336	0.50 263	0.49 250	1.03 502	0.83 485	0.62 268	1.35 492	0.10 181	0.12 318	0.10 148	0.10 163	0.18 254	0.19 326

ToySt	0.44 219	0.61 329	1.89 298	0.29 191	0.18 151	0.55 217	0.35 376	0.67 228	0.53 224	0.39 179	0.50 258	0.59 335	0.43 339	0.51 228	0.49 344	0.10 181	0.12 318	0.13 327	0.16 365	0.24 349	0.19 326

anonymousa	0.48 268	0.46 272	2.44 438	0.29 191	0.34 403	0.61 317	0.25 224	0.66 219	0.54 236	0.53 294	0.77 454	0.73 413	0.46 364	0.33 94	0.31 225	0.10 181	0.09 203	0.12 268	0.29 470	0.10 70	0.19 326

Wz-Net-LNSev	0.59 377	0.96 467	2.47 445	0.34 316	0.37 434	0.79 461	0.44 432	0.86 379	0.77 458	0.61 397	0.67 405	0.79 439	0.56 412	0.64 273	0.62 394	0.15 384	0.14 354	0.12 268	0.12 263	0.18 254	0.19 326

CIPLG	0.56 358	1.19 517	2.46 441	0.80 529	0.31 374	0.61 317	0.57 479	0.76 289	0.57 258	0.56 336	0.63 375	0.41 212	0.30 224	0.45 184	0.40 296	0.11 243	0.20 447	0.13 327	0.13 295	0.35 452	0.19 326

IPLGR_C	0.58 369	1.25 524	2.72 485	0.80 529	0.31 374	0.60 296	0.61 489	0.76 289	0.58 269	0.56 336	0.62 363	0.41 212	0.31 232	0.43 163	0.40 296	0.11 243	0.22 462	0.13 327	0.15 346	0.35 452	0.19 326

DeepStereo_RVC	0.44 219	0.28 114	1.92 312	0.49 468	0.17 114	0.60 296	0.59 483	0.50 107	0.52 205	0.49 256	0.45 207	0.39 198	0.86 492	0.45 184	0.33 246	0.11 243	0.08 133	0.11 213	0.09 128	0.15 170	0.19 326

GEStereo_RVC	0.54 338	0.87 437	1.95 327	0.47 458	0.25 299	0.62 337	0.37 391	1.00 493	0.74 432	0.53 294	0.54 298	0.59 335	0.44 347	1.10 353	0.46 324	0.15 384	0.11 292	0.12 268	0.10 163	0.26 381	0.19 326

raftrobust	0.38 156	0.68 367	1.54 162	0.32 264	0.46 483	0.52 189	0.21 119	0.56 169	0.42 116	0.52 284	0.35 151	0.31 155	0.33 242	0.37 130	0.30 213	0.10 181	0.11 292	0.08 49	0.07 71	0.21 304	0.19 326

StereoDRNet	0.64 406	0.88 441	2.35 420	0.41 412	0.45 477	0.73 430	0.47 449	0.94 443	0.74 432	0.75 468	0.54 298	0.74 419	0.47 372	1.70 434	0.72 421	0.15 384	0.14 354	0.15 390	0.14 323	0.20 290	0.19 326

fffft	0.29 81	0.21 21	1.10 83	0.24 72	0.15 58	0.42 88	0.24 204	0.42 39	0.38 68	0.21 35	0.18 16	0.20 65	0.16 24	0.44 172	0.70 414	0.07 23	0.06 21	0.10 148	0.08 97	0.28 396	0.20 341
1: 1. 1
SMoEStereo_RVC	0.29 81	0.26 87	1.03 75	0.25 90	0.14 32	0.46 133	0.22 140	0.36 12	0.38 68	0.23 67	0.23 46	0.21 73	0.18 54	0.45 184	0.60 389	0.07 23	0.06 21	0.10 148	0.08 97	0.20 290	0.20 341

DCVSM-stereo	0.49 286	0.29 124	2.49 448	0.29 191	0.22 248	0.53 196	0.52 459	0.58 178	0.49 180	0.69 448	0.46 215	0.79 439	0.48 381	0.53 238	0.42 304	0.13 326	0.14 354	0.15 390	0.12 263	0.20 290	0.20 341

AIO-Stereo-zeroshot	0.61 391	0.61 329	3.35 545	0.33 285	0.58 509	0.66 385	0.20 100	0.98 473	0.55 243	0.73 463	0.52 275	0.99 495	0.65 447	0.58 253	0.29 195	0.10 181	0.16 396	0.10 148	0.41 520	0.29 401	0.20 341

MyStereo06	0.54 338	0.41 238	2.68 479	0.30 208	0.23 268	0.60 296	0.30 320	0.81 339	0.44 130	0.84 491	0.52 275	0.78 434	0.58 421	0.48 209	1.10 472	0.09 88	0.17 414	0.12 268	0.10 163	0.16 206	0.20 341

MyStereo05	0.49 286	0.41 238	2.72 485	0.30 208	0.23 268	0.60 296	0.30 320	0.82 346	0.77 458	0.52 284	0.37 160	0.51 289	0.42 329	0.52 232	0.38 277	0.09 88	0.17 414	0.12 268	0.10 163	0.16 206	0.20 341

PSMNet-ADL	0.51 314	0.38 218	1.65 178	0.35 332	0.21 222	0.67 391	0.26 246	0.74 265	0.55 243	0.42 195	0.52 275	0.70 403	0.45 351	1.91 478	0.57 380	0.15 384	0.13 337	0.11 213	0.13 295	0.15 170	0.20 341

PFNet	0.60 383	0.33 171	2.47 445	0.41 412	0.55 502	0.62 337	0.27 271	0.61 198	0.63 328	0.61 397	0.56 319	0.45 249	0.32 238	1.88 475	1.14 477	0.28 503	0.09 203	0.12 268	0.16 365	0.26 381	0.20 341

GANet	0.75 464	0.84 427	2.01 345	0.40 405	0.25 299	0.74 434	0.66 497	0.87 388	0.73 428	0.71 456	1.07 506	0.84 457	0.59 424	2.71 545	1.15 479	0.17 419	0.16 396	0.44 525	0.16 365	0.31 420	0.20 341

YMNet	0.62 396	0.72 380	1.93 315	0.41 412	0.41 459	0.87 485	0.43 421	0.87 388	0.71 403	0.74 466	0.81 459	0.83 452	0.46 364	0.86 330	0.93 447	0.19 445	0.22 462	0.20 459	0.17 382	0.41 488	0.21 350

YMNet_1	0.62 396	0.72 380	1.93 315	0.41 412	0.41 459	0.87 485	0.43 421	0.87 388	0.71 403	0.74 466	0.81 459	0.83 452	0.46 364	0.86 330	0.93 447	0.19 445	0.22 462	0.20 459	0.17 382	0.41 488	0.21 350

HART	0.38 156	0.53 301	1.66 182	0.26 120	0.15 58	0.30 15	0.19 81	0.67 228	0.46 154	0.29 134	0.52 275	0.38 192	0.16 24	0.41 152	0.20 49	0.08 45	0.68 550	0.09 99	0.07 71	0.34 442	0.21 350

GwcNet-ADL	0.50 297	0.74 388	2.90 510	0.31 235	0.20 205	0.58 267	0.29 312	0.87 388	0.64 336	0.47 226	0.47 221	0.56 319	0.33 242	0.46 193	0.46 324	0.13 326	0.12 318	0.09 99	0.09 128	0.14 153	0.21 350

DRaft	0.62 396	0.38 218	1.76 217	0.24 72	0.16 85	0.64 365	0.66 497	0.53 145	0.53 224	0.67 439	0.99 494	0.38 192	1.00 508	1.44 390	2.10 527	0.10 181	0.14 354	0.10 148	0.14 323	0.18 254	0.21 350

ADLNet	0.60 383	0.71 376	1.95 327	0.35 332	0.34 403	0.67 391	0.34 368	0.90 408	0.74 432	0.68 446	0.62 363	0.80 442	0.45 351	1.78 447	0.64 401	0.14 367	0.11 292	0.14 363	0.14 323	0.29 401	0.21 350

ARAFT	0.60 383	1.23 521	3.10 525	0.28 161	0.16 85	0.64 365	0.36 383	0.90 408	0.67 373	0.61 397	0.49 250	0.55 307	0.31 232	1.24 374	0.32 236	0.10 181	0.08 133	0.14 363	0.13 295	0.37 464	0.21 350

ADCRef	0.80 479	0.96 467	2.29 407	0.37 371	0.35 415	0.96 498	0.51 456	0.87 388	0.75 445	0.88 495	0.83 464	0.61 343	1.36 532	1.02 345	3.27 552	0.13 326	0.11 292	0.17 425	0.19 415	0.25 361	0.21 350

PS-NSSS	0.63 402	1.00 485	1.81 258	0.30 208	0.31 374	0.63 354	0.34 368	0.98 473	0.69 384	0.54 307	0.74 446	0.51 289	0.41 312	2.43 524	0.48 339	0.24 485	0.17 414	0.27 493	0.18 395	0.27 390	0.21 350

StereoDRNet-Refined	0.50 297	0.41 238	1.50 157	0.33 285	0.21 222	0.68 403	0.26 246	0.81 339	0.68 375	0.67 439	0.68 413	0.73 413	0.42 329	1.10 353	0.59 387	0.11 243	0.08 133	0.14 363	0.14 323	0.25 361	0.21 350
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
XPNet_ROB	0.61 391	0.72 380	1.66 182	0.37 371	0.27 327	0.67 391	0.47 449	0.89 402	0.71 403	0.78 477	0.70 432	0.81 445	0.53 400	1.70 434	0.76 428	0.21 461	0.16 396	0.16 408	0.15 346	0.20 290	0.21 350

LALA_ROB	0.60 383	0.76 391	1.69 187	0.36 350	0.29 346	0.79 461	0.55 470	0.94 443	0.77 458	0.81 484	0.67 405	0.94 485	0.49 388	0.99 341	0.73 424	0.21 461	0.15 379	0.20 459	0.18 395	0.23 334	0.21 350

PWCDC_ROB	0.72 450	1.06 496	2.09 362	0.47 458	0.36 423	0.78 457	0.26 246	0.98 473	1.34 537	0.61 397	2.07 539	0.64 359	0.61 436	0.83 325	0.71 417	0.31 509	0.14 354	0.15 390	0.12 263	0.60 526	0.21 350

MM-Stereo_test2	0.38 156	0.28 114	2.46 441	0.43 427	0.15 58	0.50 161	0.25 224	0.47 85	0.38 68	0.33 152	0.26 73	0.23 83	0.22 108	0.34 106	0.29 195	0.08 45	0.09 203	0.09 99	0.10 163	0.36 456	0.22 363

Reg-Stereo(zero)	0.46 247	0.17 1	2.10 366	0.24 72	0.34 403	0.51 170	0.42 414	0.50 107	0.54 236	0.37 165	0.46 215	0.54 303	0.60 427	0.43 163	1.10 472	0.08 45	0.09 203	0.08 49	0.22 439	0.12 100	0.22 363

AIO-test1	0.45 237	0.87 437	2.27 403	0.33 285	0.33 395	0.50 161	0.22 140	0.74 265	0.66 364	0.29 134	0.41 186	0.29 147	0.22 108	0.73 306	0.29 195	0.09 88	0.08 133	0.12 268	0.14 323	0.30 412	0.22 363

DDVS	0.62 396	0.40 232	1.40 133	2.21 571	0.35 415	0.87 485	1.00 535	0.69 235	0.50 190	0.53 294	0.56 319	0.90 474	0.37 272	1.22 369	0.47 333	0.15 384	0.14 354	0.14 363	0.12 263	0.19 275	0.22 363

UGAM-zero	0.63 402	0.39 227	2.49 448	0.30 208	0.49 488	0.67 391	0.19 81	0.91 418	0.45 145	0.77 475	0.45 207	1.16 522	0.82 484	2.05 492	0.29 195	0.09 88	0.15 379	0.09 99	0.44 524	0.11 89	0.22 363

AIO-Stereo-zeroshot1	0.70 438	0.65 357	3.45 546	0.50 470	0.60 516	0.75 440	0.23 171	0.96 461	0.60 281	0.76 471	1.30 518	0.81 445	0.60 427	0.57 250	0.82 439	0.10 181	0.16 396	0.11 213	0.43 523	0.31 420	0.22 363

ff7	0.32 106	0.52 296	1.38 127	0.25 90	0.16 85	0.56 232	0.23 171	0.46 73	0.41 107	0.24 85	0.23 46	0.20 65	0.23 126	0.48 209	0.19 27	0.09 88	0.08 133	0.10 148	0.18 395	0.23 334	0.22 363

IGEVStereo-DCA	0.33 115	0.34 187	1.38 127	0.27 136	0.16 85	0.45 113	0.23 171	0.46 73	0.41 107	0.24 85	0.21 28	0.26 120	0.25 155	0.64 273	0.52 357	0.09 88	0.07 56	0.10 148	0.18 395	0.16 206	0.22 363

ffff	0.32 106	0.52 296	1.38 127	0.25 90	0.16 85	0.56 232	0.23 171	0.46 73	0.41 107	0.24 85	0.23 46	0.20 65	0.23 126	0.48 209	0.19 27	0.09 88	0.08 133	0.10 148	0.18 395	0.23 334	0.22 363

11t	0.32 106	0.52 296	1.38 127	0.25 90	0.16 85	0.56 232	0.23 171	0.46 73	0.41 107	0.24 85	0.23 46	0.20 65	0.23 126	0.48 209	0.19 27	0.09 88	0.08 133	0.10 148	0.18 395	0.23 334	0.22 363

DCANet-4	0.40 177	0.27 93	2.21 390	0.25 90	0.14 32	0.51 170	0.22 140	0.77 300	0.72 413	0.54 307	0.47 221	0.28 140	0.37 272	0.37 130	0.34 253	0.09 88	0.07 56	0.08 49	0.07 71	0.08 21	0.22 363

ccc-4	0.32 106	0.52 296	1.38 127	0.25 90	0.16 85	0.56 232	0.23 171	0.46 73	0.41 107	0.24 85	0.23 46	0.20 65	0.23 126	0.48 209	0.19 27	0.09 88	0.08 133	0.10 148	0.18 395	0.23 334	0.22 363

fff	0.43 209	0.77 400	1.95 327	0.24 72	0.13 20	0.51 170	0.22 140	0.77 300	0.75 445	0.54 307	0.47 221	0.31 155	0.65 447	0.36 121	0.34 253	0.09 88	0.07 56	0.08 49	0.07 71	0.08 21	0.22 363

csc	0.43 209	0.77 400	1.95 327	0.24 72	0.13 20	0.51 170	0.22 140	0.77 300	0.75 445	0.54 307	0.47 221	0.31 155	0.65 447	0.36 121	0.34 253	0.09 88	0.07 56	0.08 49	0.07 71	0.08 21	0.22 363

cscssc	0.43 209	0.77 400	1.95 327	0.24 72	0.13 20	0.51 170	0.22 140	0.77 300	0.75 445	0.54 307	0.47 221	0.31 155	0.65 447	0.36 121	0.34 253	0.09 88	0.07 56	0.08 49	0.07 71	0.08 21	0.22 363

EAI-Stereo	0.78 475	0.25 72	1.67 184	0.54 488	0.59 511	1.95 551	2.05 567	1.11 527	0.64 336	0.95 506	1.49 526	0.50 286	0.67 454	0.59 259	1.44 499	0.09 88	0.19 436	0.09 99	0.49 529	0.13 130	0.22 363

Syn2CoEx	0.70 438	1.07 499	2.74 491	0.43 427	0.30 357	0.64 365	0.42 414	0.99 485	0.78 463	0.62 408	0.78 455	0.74 419	0.72 466	1.92 482	0.61 392	0.20 455	0.17 414	0.19 451	0.15 346	0.29 401	0.22 363

RP	0.67 423	0.82 421	1.94 324	0.43 427	0.44 469	0.65 379	0.45 438	0.89 402	0.82 477	0.66 435	0.92 481	0.99 495	0.76 476	1.55 410	0.66 404	0.25 490	0.18 424	0.23 477	0.20 425	0.31 420	0.22 363

NCC-stereo	0.79 477	0.94 457	2.42 432	0.59 506	0.45 477	1.90 549	0.46 441	0.99 485	0.72 413	0.64 426	0.84 467	0.91 476	0.73 469	1.80 455	1.00 460	0.27 499	0.19 436	0.23 477	0.31 485	0.24 349	0.22 363

Abc-Net	0.79 477	0.94 457	2.42 432	0.59 506	0.45 477	1.90 549	0.46 441	0.99 485	0.72 413	0.64 426	0.84 467	0.91 476	0.73 469	1.80 455	1.00 460	0.27 499	0.19 436	0.23 477	0.31 485	0.24 349	0.22 363
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
ADCL	0.99 505	0.79 410	2.43 436	0.39 396	0.32 382	1.50 534	1.90 565	0.92 427	0.97 506	1.26 534	1.27 515	1.00 497	1.42 537	1.14 362	3.31 553	0.17 419	0.14 354	0.22 470	0.21 431	0.30 412	0.22 363

AANet_RVC	0.68 430	1.00 485	2.09 362	0.33 285	0.25 299	0.58 267	0.32 356	0.81 339	0.80 471	0.61 397	0.94 486	0.80 442	0.41 312	2.46 526	1.02 466	0.36 517	0.14 354	0.10 148	0.09 128	0.23 334	0.22 363

PWC_ROB	0.70 438	0.94 457	1.88 291	0.39 396	0.39 443	0.62 337	0.30 320	0.98 473	0.94 502	0.91 500	1.29 517	0.77 431	0.62 441	1.62 425	1.03 468	0.18 430	0.11 292	0.18 445	0.13 295	0.51 515	0.22 363

pmcnn	1.32 531	1.05 495	2.77 495	0.74 524	1.43 560	0.72 424	0.56 475	0.96 461	0.91 498	0.99 508	2.92 562	6.01 575	0.70 461	2.38 516	3.32 554	0.13 326	0.10 245	0.08 49	0.06 25	0.34 442	0.22 363

AIO_test	0.39 171	0.37 208	1.19 92	0.73 522	0.67 523	0.35 36	0.25 224	0.47 85	0.34 24	0.34 154	0.22 40	0.33 169	0.17 32	1.31 377	0.19 27	0.11 243	0.15 379	0.08 49	0.21 431	0.15 170	0.23 387

ITSA-stereo	0.48 268	0.33 171	1.20 97	0.33 285	0.18 151	0.60 296	0.29 312	0.94 443	0.80 471	0.50 263	0.49 250	0.53 297	0.59 424	1.25 375	0.64 401	0.15 384	0.12 318	0.17 425	0.16 365	0.18 254	0.23 387

rvit_stereo_0075_2	0.40 177	0.40 232	1.88 291	0.33 285	0.32 382	0.41 73	0.22 140	0.58 178	0.53 224	0.38 173	0.51 262	0.40 206	0.27 187	0.44 172	0.29 195	0.20 455	0.15 379	0.22 470	0.15 346	0.18 254	0.23 387

DualNet (step1)	0.59 377	0.62 335	1.93 315	0.27 136	0.22 248	0.68 403	0.31 333	0.93 435	0.66 364	0.57 347	0.51 262	0.55 307	0.45 351	1.11 356	0.38 277	0.61 533	0.14 354	0.87 543	0.56 538	0.25 361	0.23 387

test_sample9	0.94 500	0.62 335	1.93 315	0.27 136	0.22 248	0.68 403	0.31 333	0.93 435	0.66 364	0.57 347	0.51 262	0.55 307	0.45 351	1.91 478	2.55 539	0.61 533	4.16 580	0.87 543	0.56 538	0.25 361	0.23 387

test_sample8	1.12 515	0.62 335	1.93 315	0.27 136	0.22 248	0.68 403	0.31 333	0.95 456	0.61 298	1.18 528	0.56 319	2.53 552	1.31 527	1.91 478	2.55 539	0.61 533	4.16 580	0.87 543	0.56 538	0.25 361	0.23 387

ADStereo(finetuned)	0.45 237	0.77 400	2.12 370	0.25 90	0.14 32	0.51 170	0.22 140	0.77 300	0.72 413	0.54 307	0.48 233	0.31 155	0.76 476	0.37 130	0.38 277	0.09 88	0.07 56	0.09 99	0.07 71	0.13 130	0.23 387

CRE-IMP	0.41 184	0.22 36	1.76 217	0.48 466	0.17 114	0.79 461	0.69 505	0.52 133	0.52 205	0.47 226	0.42 190	0.45 249	0.26 169	0.41 152	0.31 225	0.11 243	0.07 56	0.12 268	0.09 128	0.17 228	0.23 387

pcwnet_v2	0.64 406	0.49 287	4.41 563	0.32 264	0.27 327	0.60 296	0.25 224	0.97 469	0.88 491	0.59 379	0.70 432	0.63 350	0.55 408	0.66 286	0.37 270	0.17 419	0.15 379	0.15 390	0.14 323	0.21 304	0.23 387

DCANet	0.42 203	0.77 400	1.95 327	0.25 90	0.14 32	0.51 170	0.22 140	0.77 300	0.72 413	0.54 307	0.48 233	0.31 155	0.41 312	0.36 121	0.39 288	0.09 88	0.07 56	0.09 99	0.07 71	0.13 130	0.23 387

APVNet	0.70 438	0.67 365	2.71 483	0.38 386	0.36 423	0.85 479	0.43 421	0.91 418	0.68 375	0.55 325	0.69 422	0.75 425	0.55 408	2.31 510	0.78 432	0.17 419	0.17 414	0.24 484	0.19 415	0.33 435	0.23 387

ETE_ROB	0.60 383	0.71 376	1.55 164	0.37 371	0.25 299	0.69 409	0.51 456	1.47 545	0.70 393	0.80 479	0.69 422	0.85 460	0.49 388	1.36 382	0.58 385	0.16 405	0.13 337	0.19 451	0.16 365	0.21 304	0.23 387

HBP-ISP	0.76 467	1.30 529	3.19 535	0.35 332	0.26 314	0.85 479	0.54 467	1.03 511	0.72 413	0.80 479	0.69 422	0.68 386	0.83 485	2.04 491	0.44 319	0.23 477	0.24 473	0.29 503	0.25 452	0.28 396	0.24 399

Wz-Net-SNSev	0.76 467	1.32 533	3.11 527	0.40 405	0.31 374	0.71 418	0.60 485	0.98 473	0.87 488	0.67 439	0.83 464	0.96 488	0.60 427	1.67 430	0.97 453	0.16 405	0.15 379	0.16 408	0.17 382	0.36 456	0.24 399

AASNet	0.56 358	1.03 493	2.34 417	0.37 371	0.33 395	0.65 379	0.29 312	0.96 461	0.73 428	0.54 307	0.60 351	0.55 307	0.38 279	0.59 259	0.58 385	0.14 367	0.12 318	0.13 327	0.10 163	0.43 496	0.24 399

SACVNet	0.60 383	0.74 388	1.90 303	0.37 371	0.28 339	0.64 365	0.37 391	0.86 379	0.61 298	0.65 433	0.62 363	0.69 393	0.44 347	2.08 495	0.42 304	0.18 430	0.14 354	0.16 408	0.15 346	0.38 471	0.24 399

NRIStereo	0.46 247	0.25 72	1.77 226	0.47 458	0.16 85	0.95 497	0.74 513	0.51 117	0.56 254	0.48 244	0.39 177	0.59 335	0.29 216	0.77 317	0.32 236	0.11 243	0.13 337	0.11 213	0.09 128	0.21 304	0.24 399

GwcNet	0.69 434	0.71 376	3.12 528	0.36 350	0.45 477	0.81 468	0.44 432	0.86 379	0.84 482	0.60 388	0.74 446	0.82 450	0.49 388	1.65 427	0.66 404	0.16 405	0.15 379	0.15 390	0.15 346	0.31 420	0.24 399

FADNet	0.64 406	1.22 520	2.06 354	0.32 264	0.30 357	0.66 385	0.29 312	0.88 396	0.72 413	0.44 206	0.48 233	0.66 370	0.57 417	1.84 465	0.45 323	0.46 525	0.20 447	0.17 425	0.19 415	0.59 523	0.24 399

stereogan	0.69 434	0.51 295	2.44 438	0.39 396	0.39 443	1.01 505	0.41 411	0.94 443	0.92 501	0.73 463	0.85 471	1.15 520	0.69 459	1.57 414	0.53 361	0.19 445	0.18 424	0.20 459	0.16 365	0.36 456	0.24 399

NCCL2	0.65 414	0.94 457	1.96 336	0.43 427	0.30 357	0.71 418	0.68 503	0.84 363	0.65 349	0.70 452	0.60 351	0.86 464	0.54 403	1.56 411	0.57 380	0.20 455	0.16 396	0.67 537	0.25 452	0.22 321	0.24 399

ISRNet	0.47 262	0.44 261	1.55 164	0.37 371	0.31 374	0.49 153	0.19 81	0.75 276	0.66 364	0.63 416	0.71 436	0.67 379	0.39 293	0.58 253	0.44 319	0.23 477	0.16 396	0.21 467	0.20 425	0.21 304	0.25 408

rrr	0.46 247	0.34 187	3.08 523	0.27 136	0.16 85	0.45 113	0.28 288	1.09 522	0.51 198	0.24 85	0.21 28	0.26 120	0.25 155	0.64 273	0.52 357	0.09 88	0.07 56	0.10 148	0.29 470	0.16 206	0.25 408

AEACV	0.33 115	0.24 67	1.44 141	0.28 161	0.35 415	0.47 138	0.21 119	0.43 49	0.28 4	0.26 117	0.25 66	0.22 75	0.38 279	0.30 61	0.18 15	0.09 88	0.35 511	0.09 99	0.36 509	0.23 334	0.25 408

iRaft-Stereo_20w	0.58 369	0.39 227	1.96 336	0.45 448	0.32 382	0.92 495	0.57 479	1.14 528	0.56 254	0.81 484	0.40 182	0.55 307	0.69 459	0.65 283	1.04 469	0.09 88	0.16 396	0.09 99	0.36 509	0.17 228	0.25 408

FINET	0.65 414	0.95 464	3.06 522	0.35 332	0.40 452	0.58 267	0.48 452	0.92 427	1.10 523	0.57 347	0.68 413	0.47 270	0.44 347	1.15 364	0.60 389	0.23 477	0.21 456	0.17 425	0.15 346	0.26 381	0.25 408

FAT-Stereo	0.70 438	0.54 306	2.88 504	0.36 350	0.29 346	0.62 337	0.54 467	0.97 469	0.87 488	0.76 471	0.92 481	0.94 485	0.80 481	1.84 465	0.57 380	0.18 430	0.19 436	0.17 425	0.16 365	0.22 321	0.25 408

SuperB	1.15 519	1.14 507	5.43 570	0.36 350	0.26 314	0.81 468	0.89 526	0.88 396	1.17 528	0.67 439	0.68 413	0.63 350	1.39 535	1.74 441	3.37 555	0.15 384	0.12 318	0.17 425	0.16 365	2.80 574	0.25 408

DeepPrunerF	0.86 490	0.86 434	2.91 511	0.45 448	0.50 489	0.64 365	0.48 452	1.14 528	2.64 565	0.63 416	0.61 358	0.65 363	0.62 441	2.21 505	1.31 489	0.23 477	0.19 436	0.30 504	0.28 467	0.36 456	0.25 408

ADCP+	0.94 500	1.12 503	3.14 529	0.34 316	0.39 443	1.06 509	0.79 518	0.89 402	0.80 471	0.66 435	0.67 405	0.85 460	1.55 542	0.93 335	4.55 567	0.13 326	0.11 292	0.16 408	0.15 346	0.26 381	0.25 408

NVstereo2D	0.58 369	0.40 232	2.03 352	0.35 332	0.35 415	0.69 409	0.39 402	0.91 418	0.80 471	0.47 226	0.53 286	0.67 379	0.46 364	1.99 488	0.48 339	0.19 445	0.11 292	0.17 425	0.13 295	0.25 361	0.25 408

MIM_Stereo	0.41 184	0.60 325	1.88 291	0.31 235	0.21 222	0.50 161	0.19 81	0.64 211	0.44 130	0.43 200	0.53 286	0.43 229	0.27 187	0.51 228	0.28 179	0.08 45	0.14 354	0.11 213	0.10 163	0.26 381	0.26 418

TestStereo1	0.49 286	0.81 417	1.85 276	0.39 396	0.57 507	0.56 232	0.34 368	0.75 276	0.69 384	0.44 206	0.63 375	0.35 179	0.42 329	0.64 273	0.29 195	0.10 181	0.08 133	0.12 268	0.10 163	0.33 435	0.26 418

SA-5K	0.49 286	0.81 417	1.85 276	0.39 396	0.57 507	0.56 232	0.34 368	0.75 276	0.69 384	0.44 206	0.63 375	0.35 179	0.42 329	0.64 273	0.29 195	0.10 181	0.08 133	0.12 268	0.10 163	0.33 435	0.26 418

test-1	0.44 219	0.48 284	1.69 187	0.30 208	0.27 327	0.50 161	0.28 288	0.80 335	0.43 126	0.40 181	0.54 298	0.41 212	0.24 137	0.31 70	1.16 480	0.09 88	0.20 447	0.10 148	0.17 382	0.11 89	0.26 418

test_xeample3	0.46 247	0.34 187	2.99 518	0.37 371	0.16 85	0.49 153	0.33 364	1.06 517	0.44 130	0.25 103	0.23 46	0.24 96	0.25 155	0.49 219	0.56 376	0.09 88	0.07 56	0.10 148	0.40 517	0.17 228	0.26 418

edge stereo	0.81 484	0.73 385	3.30 541	0.37 371	1.21 557	0.62 337	0.39 402	0.93 435	0.79 468	0.80 479	0.88 476	1.14 519	0.71 463	2.18 503	0.71 417	0.21 461	0.20 447	0.26 492	0.18 395	0.38 471	0.26 418

MeshStereo	1.21 524	1.15 511	3.01 519	0.34 316	0.28 339	1.10 517	0.69 505	1.35 540	1.01 512	2.71 567	2.41 550	2.96 555	1.45 538	2.80 549	1.40 497	0.22 474	0.22 462	0.22 470	0.19 415	0.50 513	0.26 418
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
TCMNet	0.66 418	0.85 431	2.55 465	0.50 470	0.52 496	0.72 424	0.39 402	0.87 388	0.72 413	0.58 365	0.68 413	0.63 350	0.46 364	1.70 434	0.63 396	0.18 430	0.18 424	0.23 477	0.18 395	0.38 471	0.27 425

anonymousdsp2	0.34 123	0.24 67	1.16 89	0.28 161	0.15 58	0.57 250	0.23 171	0.79 331	0.47 171	0.38 173	0.37 160	0.40 206	0.25 155	0.47 204	0.21 70	0.09 88	0.07 56	0.10 148	0.13 295	0.19 275	0.27 425

Anonymous_2	0.74 462	0.32 158	1.65 178	0.33 285	0.30 357	0.67 391	0.32 356	0.69 235	0.46 154	0.48 244	0.41 186	0.84 457	0.58 421	0.51 228	0.40 296	0.32 510	0.38 517	1.43 565	3.69 581	0.80 540	0.27 425

RGC	0.71 447	0.97 475	2.18 386	0.44 434	0.44 469	0.73 430	0.40 405	0.94 443	0.71 403	0.71 456	1.04 504	1.01 498	0.71 463	1.74 441	0.70 414	0.23 477	0.18 424	0.28 496	0.26 459	0.29 401	0.27 425

RYNet	0.70 438	0.56 317	2.25 400	0.35 332	0.41 459	0.86 481	0.43 421	0.94 443	0.82 477	0.62 408	0.53 286	0.91 476	0.60 427	2.70 543	1.00 460	0.14 367	0.11 292	0.16 408	0.14 323	0.25 361	0.27 425

PSMNet_ROB	0.66 418	1.01 489	2.33 415	0.38 386	0.31 374	0.72 424	0.55 470	0.86 379	0.69 384	0.54 307	0.60 351	0.75 425	0.47 372	2.00 489	0.82 439	0.17 419	0.13 337	0.19 451	0.19 415	0.24 349	0.27 425

GASNet	0.73 459	1.47 541	3.04 520	0.47 458	0.33 395	0.57 250	0.34 368	0.91 418	0.75 445	0.58 365	0.58 333	0.74 419	0.55 408	2.03 490	0.65 403	0.21 461	0.15 379	0.19 451	0.17 382	0.51 515	0.28 431

WZ-Net	0.92 498	1.31 530	3.76 551	0.41 412	0.36 423	0.86 481	0.71 509	1.00 493	1.06 519	0.82 488	0.92 481	1.06 509	1.05 513	2.16 502	1.61 506	0.19 445	0.13 337	0.15 390	0.16 365	0.32 427	0.28 431

test-3	0.43 209	0.20 12	1.70 191	0.34 316	0.32 382	0.45 113	0.23 171	0.71 245	0.46 154	0.51 276	0.29 95	0.45 249	0.21 99	0.59 259	0.98 454	0.08 45	0.07 56	0.10 148	0.35 501	0.29 401	0.28 431

test_3	0.44 219	0.20 12	1.70 191	0.36 350	0.32 382	0.47 138	0.30 320	0.73 261	0.49 180	0.50 263	0.30 110	0.45 249	0.22 108	0.59 259	0.98 454	0.08 45	0.10 245	0.11 213	0.35 501	0.29 401	0.28 431

FADNet-RVC	0.61 391	1.26 526	2.12 370	0.33 285	0.26 314	0.59 284	0.29 312	0.86 379	0.62 316	0.45 216	0.50 258	0.62 347	0.46 364	1.73 439	0.55 368	0.17 419	0.20 447	0.17 425	0.18 395	0.59 523	0.28 431

CBMV_ROB	0.76 467	0.42 245	2.68 479	0.33 285	0.22 248	0.74 434	0.47 449	0.96 461	0.76 454	1.04 513	0.96 489	0.88 470	0.93 500	2.06 493	1.19 481	0.22 474	0.24 473	0.27 493	0.25 452	0.25 361	0.28 431

SCV	0.35 134	0.59 323	1.37 126	0.34 316	0.22 248	0.28 9	0.23 171	0.72 250	0.35 33	0.19 20	0.30 110	0.24 96	0.20 87	0.64 273	0.19 27	0.11 243	0.08 133	0.09 99	0.29 470	0.34 442	0.29 437

anonymousdsp	0.34 123	0.53 301	1.47 148	0.25 90	0.16 85	0.56 232	0.23 171	0.49 99	0.40 95	0.25 103	0.24 57	0.22 75	0.24 137	0.55 246	0.19 27	0.09 88	0.11 292	0.10 148	0.18 395	0.24 349	0.29 437

Selective-IGEV	0.29 81	0.23 54	1.28 109	0.27 136	0.30 357	0.35 36	0.20 100	0.56 169	0.38 68	0.21 35	0.30 110	0.22 75	0.18 54	0.37 130	0.18 15	0.07 23	0.06 21	0.08 49	0.15 346	0.16 206	0.29 437

IGEV-Stereo	0.34 123	0.54 306	1.47 148	0.25 90	0.16 85	0.56 232	0.23 171	0.49 99	0.40 95	0.25 103	0.24 57	0.22 75	0.24 137	0.54 242	0.19 27	0.09 88	0.10 245	0.10 148	0.18 395	0.24 349	0.29 437
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
test_1	0.43 209	0.20 12	1.70 191	0.34 316	0.32 382	0.45 113	0.23 171	0.71 245	0.46 154	0.50 263	0.29 95	0.45 249	0.21 99	0.59 259	0.98 454	0.08 45	0.07 56	0.10 148	0.35 501	0.29 401	0.29 437

RAFT + AFF	0.64 406	1.20 518	1.95 327	0.34 316	0.33 395	0.67 391	0.52 459	0.99 485	0.74 432	0.53 294	0.58 333	0.57 325	0.80 481	1.76 444	0.51 354	0.12 296	0.27 494	0.15 390	0.14 323	0.43 496	0.29 437

psmorigin	1.36 535	0.60 325	13.80 585	0.37 371	0.29 346	0.62 337	0.33 364	0.77 300	0.61 298	0.96 507	0.88 476	1.17 523	0.73 469	4.00 567	0.86 443	0.19 445	0.22 462	0.17 425	0.18 395	0.24 349	0.29 437

ADCMid	0.96 504	1.32 533	2.74 491	0.38 386	0.35 415	0.99 501	0.58 481	0.94 443	0.86 485	1.23 530	1.01 497	1.01 498	1.00 508	1.05 349	3.97 560	0.21 461	0.19 436	0.42 523	0.32 491	0.40 485	0.29 437

DANet	0.80 479	0.65 357	2.21 390	1.19 553	0.48 487	0.74 434	1.25 550	0.89 402	1.53 546	0.89 497	0.71 436	0.96 488	0.56 412	1.83 460	0.96 452	0.18 430	0.16 396	0.19 451	0.16 365	0.26 381	0.29 437
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
PSMNet-RUCA	0.58 369	0.82 421	1.89 298	0.59 506	0.56 504	0.64 365	0.36 383	0.84 363	0.69 384	0.51 276	0.68 413	0.53 297	0.43 339	0.56 249	0.43 313	0.34 514	0.18 424	0.44 525	0.29 470	0.48 508	0.30 446

4D-IteraStereo	0.44 219	0.96 467	2.63 472	0.27 136	0.30 357	0.45 113	0.25 224	0.52 133	0.50 190	0.40 181	0.31 123	0.40 206	0.19 77	0.35 112	0.32 236	0.09 88	0.06 21	0.12 268	0.11 225	0.19 275	0.30 446

ssnet_v2	0.55 350	0.60 325	1.86 284	0.32 264	0.22 248	0.72 424	0.44 432	0.94 443	0.74 432	0.63 416	0.54 298	0.81 445	0.47 372	0.77 317	0.70 414	0.16 405	0.14 354	0.14 363	0.14 323	0.30 412	0.30 446

ccnet	0.71 447	0.41 238	1.59 169	0.40 405	0.45 477	1.06 509	0.55 470	0.98 473	0.71 403	0.88 495	0.97 491	0.82 450	0.88 496	1.68 431	0.94 449	0.32 510	0.26 488	0.32 508	0.27 464	0.34 442	0.30 446

aanetorigin	0.77 471	0.80 412	2.59 468	0.43 427	0.44 469	0.58 267	1.01 537	0.57 172	0.68 375	1.53 546	1.23 513	0.81 445	1.08 516	1.07 350	1.07 470	0.18 430	0.15 379	0.17 425	0.21 431	0.54 520	0.30 446

RTSC	0.72 450	1.00 485	2.22 394	0.40 405	0.29 346	0.82 471	0.31 333	0.96 461	1.10 523	0.92 501	0.81 459	0.78 434	0.58 421	1.23 371	1.55 504	0.18 430	0.17 414	0.14 363	0.17 382	0.43 496	0.30 446

CSAN	1.25 528	1.12 503	3.04 520	0.51 475	0.37 434	1.06 509	1.15 546	1.22 533	1.08 521	1.17 526	1.91 537	1.04 505	1.31 527	5.96 576	2.43 537	0.26 494	0.22 462	0.24 484	0.24 445	0.31 420	0.30 446

MSMD_ROB	1.34 533	0.96 467	2.38 425	0.39 396	0.32 382	1.96 552	0.62 493	0.91 418	1.43 541	2.94 571	2.60 554	4.77 570	1.95 552	2.43 524	1.33 491	0.29 504	0.26 488	0.32 508	0.32 491	0.30 412	0.30 446

AIO-Stereo	0.30 91	0.27 93	1.25 105	0.27 136	0.24 281	0.37 47	0.20 100	0.52 133	0.36 53	0.21 35	0.30 110	0.23 83	0.14 11	0.31 70	0.20 49	0.08 45	0.07 56	0.09 99	0.38 512	0.19 275	0.31 454

LoS_RVC	0.29 81	0.33 171	1.19 92	0.25 90	0.34 403	0.43 97	0.22 140	0.42 39	0.32 11	0.22 46	0.33 138	0.23 83	0.24 137	0.31 70	0.21 70	0.07 23	0.07 56	0.07 1	0.05 1	0.10 70	0.31 454

G-Net	0.99 505	0.64 350	2.76 493	0.57 500	0.67 523	2.03 556	0.72 512	0.76 289	0.67 373	1.14 520	2.56 553	1.30 530	1.02 510	1.48 403	1.74 512	0.25 490	0.24 473	0.24 484	0.26 459	0.37 464	0.31 454

SHD	0.72 450	0.77 400	2.36 423	0.45 448	0.40 452	0.71 418	0.32 356	1.02 504	1.25 533	1.07 514	0.84 467	0.90 474	0.73 469	1.09 352	0.98 454	0.21 461	0.18 424	0.20 459	0.21 431	0.32 427	0.31 454

GANetREF_RVC	0.75 464	1.15 511	2.46 441	0.47 458	0.26 314	0.83 473	0.61 489	0.97 469	0.89 495	0.62 408	0.61 358	0.72 410	0.59 424	2.42 522	0.55 368	0.32 510	0.25 486	0.36 514	0.24 445	0.39 480	0.31 454
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
TRStereo	0.53 333	0.76 391	2.38 425	0.42 423	0.29 346	0.69 409	0.23 171	1.81 556	0.55 243	0.36 161	0.32 129	0.47 270	0.40 301	0.46 193	0.25 152	0.12 296	0.11 292	0.11 213	0.41 520	0.13 130	0.32 459

EDNetEfficient	1.27 529	0.70 374	4.05 559	0.64 514	0.98 544	0.94 496	1.40 558	0.85 369	1.75 553	2.34 562	1.33 521	1.05 507	2.21 556	1.58 418	4.15 563	0.15 384	0.19 436	0.14 363	0.27 464	0.38 471	0.32 459

RTS	1.21 524	1.31 530	6.39 573	0.52 479	0.51 494	1.61 538	0.79 518	1.03 511	1.37 539	1.13 518	1.30 518	1.10 515	0.85 489	2.65 539	2.08 524	0.21 461	0.24 473	0.18 445	0.18 395	0.43 496	0.32 459

RTSA	1.21 524	1.31 530	6.39 573	0.52 479	0.51 494	1.61 538	0.79 518	1.03 511	1.37 539	1.13 518	1.30 518	1.10 515	0.85 489	2.65 539	2.08 524	0.21 461	0.24 473	0.18 445	0.18 395	0.43 496	0.32 459

SANet	1.20 523	1.21 519	3.33 544	0.38 386	0.27 327	1.73 546	0.85 523	1.10 523	2.49 564	1.16 521	1.83 535	1.72 541	1.50 541	2.37 513	2.84 544	0.18 430	0.16 396	0.16 408	0.15 346	0.32 427	0.32 459

PDISCO_ROB	0.75 464	1.06 496	2.11 367	0.64 514	0.59 511	1.13 520	0.43 421	1.14 528	1.05 516	0.64 426	0.71 436	0.96 488	0.61 436	1.21 367	0.76 428	0.37 518	0.18 424	0.27 493	0.24 445	0.56 522	0.32 459

SGM-Forest	1.04 512	0.42 245	3.59 550	0.41 412	0.32 382	1.05 508	1.32 553	0.94 443	0.83 480	1.16 521	2.23 547	1.03 502	1.39 535	2.49 529	2.35 535	0.21 461	0.21 456	0.20 459	0.19 415	0.23 334	0.32 459
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
PSM-AAD	0.63 402	0.22 36	1.77 226	0.37 371	0.23 268	0.86 481	1.17 547	0.59 186	0.60 281	0.64 426	0.71 436	0.68 386	2.93 562	0.65 283	0.31 225	0.09 88	0.07 56	0.17 425	0.15 346	0.13 130	0.33 466

XQC	0.73 459	0.98 479	2.39 427	0.46 453	0.35 415	0.81 468	0.46 441	1.00 493	1.00 510	0.80 479	0.69 422	0.88 470	0.74 474	1.32 378	1.20 482	0.24 485	0.16 396	0.23 477	0.20 425	0.41 488	0.33 466

AnyNet_C32	1.00 508	1.33 535	2.53 455	0.49 468	0.54 499	1.15 522	1.14 545	0.91 418	0.89 495	1.11 517	0.95 488	0.87 466	0.93 500	1.50 404	4.07 562	0.21 461	0.20 447	0.25 489	0.24 445	0.38 471	0.33 466

CBMV	0.71 447	0.76 391	2.64 474	0.33 285	0.20 205	0.78 457	0.79 518	0.98 473	0.78 463	0.85 494	0.71 436	0.86 464	1.10 518	1.46 395	0.62 394	0.18 430	0.20 447	0.21 467	0.19 415	0.25 361	0.33 466
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
MyStereo8	0.54 338	0.80 412	2.76 493	0.32 264	0.33 395	0.71 418	0.20 100	0.87 388	0.57 258	0.51 276	0.59 336	0.50 286	0.33 242	0.68 290	0.55 368	0.10 181	0.29 497	0.10 148	0.13 295	0.21 304	0.34 470

RALCasStereoNet	0.45 237	0.88 441	1.85 276	0.30 208	0.26 314	0.49 153	0.26 246	0.58 178	0.51 198	0.36 161	0.48 233	0.36 183	0.28 202	0.55 246	0.34 253	0.10 181	0.53 537	0.09 99	0.08 97	0.25 361	0.34 470

EGLCR-Stereo	0.29 81	0.27 93	0.97 70	0.30 208	0.19 186	0.56 232	0.17 58	0.68 232	0.36 53	0.30 137	0.18 16	0.27 131	0.17 32	0.38 138	0.19 27	0.09 88	0.07 56	0.10 148	0.08 97	0.10 70	0.35 472

Wz-Net-TNSev	0.91 496	1.73 556	3.08 523	0.36 350	0.31 374	1.00 504	0.71 509	1.06 517	0.97 506	0.71 456	0.72 441	1.09 513	0.87 493	2.42 522	1.59 505	0.20 455	0.20 447	0.16 408	0.20 425	0.44 504	0.35 472

sAnonymous2	0.38 156	0.62 335	2.15 378	0.31 235	0.24 281	0.34 31	0.27 271	0.53 145	0.46 154	0.24 85	0.29 95	0.23 83	0.28 202	0.28 38	0.22 90	0.12 296	0.09 203	0.11 213	0.13 295	0.38 471	0.35 472

CroCo_RVC	0.38 156	0.62 335	2.15 378	0.31 235	0.24 281	0.34 31	0.27 271	0.53 145	0.46 154	0.24 85	0.29 95	0.23 83	0.28 202	0.28 38	0.22 90	0.12 296	0.09 203	0.11 213	0.13 295	0.38 471	0.35 472

111	0.48 268	1.09 500	1.95 327	0.24 72	0.13 20	0.59 284	0.26 246	0.83 352	0.78 463	0.48 244	0.52 275	0.56 319	0.38 279	0.49 219	0.38 277	0.09 88	0.07 56	0.09 99	0.07 71	0.23 334	0.35 472

S-Stereo	0.80 479	0.69 371	3.89 554	0.39 396	0.37 434	0.69 409	0.70 508	0.94 443	0.98 509	0.62 408	0.91 479	0.83 452	0.60 427	2.37 513	0.66 404	0.18 430	0.21 456	0.17 425	0.18 395	0.30 412	0.35 472

SAMSARA	0.91 496	0.97 475	2.22 394	0.80 529	0.58 509	1.32 526	1.31 552	1.01 501	0.94 502	1.36 537	0.87 474	1.38 532	0.90 498	1.72 438	1.02 466	0.24 485	0.30 501	0.22 470	0.25 452	0.36 456	0.35 472

MDST_ROB	1.17 522	0.42 245	3.87 553	0.54 488	0.44 469	4.11 573	0.58 481	1.31 539	0.84 482	2.12 553	1.12 509	0.98 492	0.71 463	4.24 570	0.99 459	0.16 405	0.14 354	0.19 451	0.17 382	0.18 254	0.35 472

tg	0.37 147	0.55 315	1.35 122	0.28 161	0.16 85	0.57 250	0.18 72	0.57 172	0.49 180	0.37 165	0.44 203	0.38 192	0.24 137	0.46 193	0.24 133	0.09 88	0.08 133	0.11 213	0.11 225	0.43 496	0.36 480

ffm	0.47 262	0.23 54	2.01 345	0.30 208	0.21 222	0.57 250	0.26 246	0.74 265	0.88 491	0.53 294	0.63 375	0.66 370	0.39 293	0.63 271	0.19 27	0.10 181	0.24 473	0.15 390	0.13 295	0.25 361	0.36 480

ff1	0.73 459	0.23 54	2.01 345	0.30 208	0.21 222	0.57 250	0.26 246	0.74 265	0.88 491	0.53 294	0.63 375	0.66 370	0.39 293	2.52 531	3.43 557	0.10 181	0.24 473	0.15 390	0.13 295	0.25 361	0.36 480

tt1	0.44 219	0.64 350	1.83 271	0.35 332	0.14 32	0.76 444	0.25 224	0.74 265	0.88 491	0.31 141	0.37 160	0.25 106	0.35 252	0.63 271	0.19 27	0.10 181	0.24 473	0.11 213	0.09 128	0.25 361	0.36 480

SDNR	1.22 527	0.80 412	2.71 483	0.33 285	1.48 565	1.98 555	0.23 171	1.93 560	2.44 562	0.89 497	2.52 551	1.36 531	0.51 393	3.65 564	1.93 517	0.30 507	0.31 503	0.22 470	0.16 365	0.33 435	0.36 480

PA-Net	0.84 488	1.00 485	3.49 547	0.63 513	0.40 452	0.70 416	0.52 459	0.86 379	0.84 482	0.52 284	0.59 336	0.70 403	0.54 403	2.35 512	2.23 531	0.17 419	0.27 494	0.19 451	0.28 467	0.22 321	0.36 480
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
NaN_ROB	1.14 517	0.94 457	2.96 513	0.53 485	0.56 504	1.13 520	0.99 532	0.98 473	1.00 510	1.09 516	0.87 474	0.77 431	1.06 515	5.90 575	2.72 541	0.16 405	0.23 470	0.16 408	0.24 445	0.22 321	0.36 480

CAS	0.35 134	0.25 72	1.30 113	0.79 528	0.34 403	0.51 170	0.23 171	0.46 73	0.39 82	0.22 46	0.31 123	0.20 65	0.17 32	0.28 38	0.23 104	0.73 541	0.06 21	0.07 1	0.05 1	0.09 44	0.37 487

iRaftStereo_RVC	0.37 147	0.53 301	1.41 134	0.28 161	0.15 58	0.52 189	0.20 100	0.54 158	0.46 154	0.37 165	0.43 192	0.41 212	0.23 126	0.36 121	0.26 161	0.09 88	0.15 379	0.12 268	0.11 225	0.41 488	0.37 487

ADCPNet	0.99 505	0.99 483	3.93 557	0.37 371	0.68 525	1.36 528	0.62 493	0.87 388	0.76 454	0.78 477	0.81 459	1.08 511	1.18 521	1.14 362	2.49 538	0.21 461	0.69 552	0.21 467	0.95 562	0.29 401	0.37 487

PAM_32	0.70 438	0.35 196	2.73 490	0.54 488	0.61 518	1.07 514	0.43 421	0.84 363	0.49 180	0.90 499	0.91 479	1.23 524	0.77 479	0.65 283	1.10 472	0.10 181	0.19 436	0.10 148	0.49 529	0.15 170	0.38 490

PAM	0.70 438	0.35 196	2.72 485	0.56 497	0.62 520	1.08 516	0.53 463	0.85 369	0.44 130	0.93 503	0.92 481	1.24 525	0.68 457	0.64 273	1.01 464	0.10 181	0.19 436	0.10 148	0.48 527	0.14 153	0.38 490

FC-DCNN v2	1.54 546	0.58 321	2.80 499	0.44 434	0.39 443	2.05 557	0.66 497	1.90 559	1.84 557	2.79 569	2.97 563	4.41 568	3.07 565	2.65 539	2.30 534	0.29 504	0.26 488	0.31 505	0.30 479	0.32 427	0.38 490

test_5	0.51 314	0.87 437	1.99 342	0.37 371	0.65 522	0.58 267	0.35 376	0.78 315	0.62 316	0.48 244	0.55 308	0.45 249	0.40 301	0.72 305	0.30 213	0.09 88	0.07 56	0.12 268	0.12 263	0.33 435	0.38 490

FCDSN-DC	1.29 530	0.54 306	2.50 452	0.47 458	0.41 459	1.12 518	0.60 485	1.10 523	1.27 535	2.23 559	2.87 559	3.67 561	3.12 567	2.39 519	1.69 509	0.30 507	0.26 488	0.31 505	0.30 479	0.35 452	0.38 490
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
ADCS	1.05 513	1.36 538	2.98 517	0.42 423	0.36 423	0.96 498	0.81 522	1.06 517	1.12 525	1.25 531	0.97 491	1.08 511	0.90 498	1.25 375	4.86 569	0.21 461	0.21 456	0.22 470	0.23 443	0.36 456	0.38 490

LCNet	0.54 338	0.37 208	1.78 231	0.92 538	0.22 248	0.96 498	0.30 320	0.59 186	0.58 269	0.51 276	0.55 308	0.41 212	0.76 476	0.84 327	0.26 161	0.09 88	0.06 21	0.12 268	0.18 395	0.98 544	0.39 496

FC-DCNN	1.49 544	0.59 323	2.88 504	0.44 434	0.39 443	1.97 554	0.66 497	1.67 553	1.70 551	2.72 568	2.89 560	4.22 564	2.97 564	2.55 534	2.19 529	0.29 504	0.26 488	0.31 505	0.30 479	0.32 427	0.39 496

PASM	0.72 450	0.68 367	1.91 309	0.47 458	0.44 469	0.60 296	0.51 456	0.76 289	0.80 471	0.77 475	0.67 405	0.87 466	0.61 436	2.40 520	0.67 407	0.32 510	0.35 511	0.36 514	0.41 520	0.45 505	0.39 496

NOSS_ROB	0.64 406	0.65 357	1.62 176	0.46 453	0.25 299	0.67 391	0.30 320	0.93 435	0.77 458	0.59 379	0.57 327	0.77 431	0.38 279	2.78 547	0.44 319	0.23 477	0.24 473	0.28 496	0.26 459	0.27 390	0.39 496

cc1	0.47 262	0.64 350	2.07 356	0.35 332	0.14 32	0.76 444	0.25 224	0.74 265	1.01 512	0.31 141	0.38 169	0.24 96	0.38 279	0.69 296	0.19 27	0.10 181	0.24 473	0.11 213	0.09 128	0.25 361	0.40 500

FTStereo	0.76 467	0.18 5	2.35 420	0.71 521	0.21 222	0.73 430	1.79 564	0.57 172	0.53 224	1.07 514	1.63 531	1.29 527	2.13 554	0.75 310	0.29 195	0.19 445	0.08 133	0.12 268	0.11 225	0.11 89	0.40 500

raft+_RVC	0.44 219	0.67 365	1.85 276	0.34 316	0.71 528	0.51 170	0.25 224	0.64 211	0.51 198	0.35 156	0.45 207	0.32 163	0.28 202	0.43 163	0.32 236	0.09 88	0.19 436	0.10 148	0.09 128	0.20 290	0.40 500

AnyNet_C01	1.14 517	1.49 542	4.23 562	0.54 488	0.53 497	1.51 535	1.37 555	1.04 515	1.07 520	1.17 526	1.33 521	1.15 520	1.08 516	1.61 424	2.74 542	0.25 490	0.22 462	0.28 496	0.24 445	0.48 508	0.40 500

DPSNet	0.86 490	0.60 325	2.34 417	0.58 502	0.36 423	1.07 514	0.75 514	1.30 538	1.05 516	0.70 452	0.68 413	0.94 485	1.29 524	2.08 495	1.82 515	0.26 494	0.23 470	0.16 408	0.17 382	0.48 508	0.40 500

RAFT+CT+SA	0.50 297	0.86 434	1.82 265	0.37 371	0.75 530	0.54 204	0.34 368	0.77 300	0.63 328	0.38 173	0.55 308	0.34 175	0.29 216	0.68 290	0.27 169	0.09 88	0.07 56	0.11 213	0.51 532	0.29 401	0.41 505

LL-Strereo	0.72 450	1.29 528	2.49 448	0.36 350	0.45 477	0.55 217	0.32 356	0.93 435	0.71 403	0.67 439	0.58 333	0.85 460	0.79 480	2.67 542	0.46 324	0.10 181	0.18 424	0.14 363	0.12 263	0.40 485	0.42 506

Prome-Stereo	0.49 286	0.30 136	1.76 217	0.60 510	0.23 268	0.63 354	0.42 414	0.62 202	0.60 281	0.59 379	1.03 501	0.43 229	0.72 466	0.60 265	0.33 246	0.09 88	0.07 56	0.10 148	0.09 128	0.11 89	0.43 507

WCMA_ROB	1.12 515	0.83 425	2.66 477	0.58 502	0.34 403	1.17 524	0.71 509	0.93 435	0.94 502	1.74 549	2.63 556	3.09 557	1.71 548	1.70 434	1.84 516	0.26 494	0.21 456	0.20 459	0.21 431	0.28 396	0.43 507

GMM-Stereo	0.50 297	0.23 54	2.41 430	0.54 488	0.24 281	0.77 452	0.46 441	0.59 186	0.57 258	0.58 365	0.73 443	0.47 270	0.43 339	0.68 290	0.27 169	0.10 181	0.06 21	0.13 327	0.13 295	0.14 153	0.44 509

IGEV++	0.34 123	0.43 250	1.32 116	0.31 235	0.14 32	0.32 24	0.21 119	0.70 242	0.34 24	0.22 46	0.28 87	0.22 75	0.27 187	0.35 112	0.27 169	0.09 88	0.39 523	0.08 49	0.15 346	0.25 361	0.45 510

EDNetEfficientorigin	8.18 581	0.98 479	145.96 601	0.51 475	0.89 539	0.72 424	0.48 452	0.85 369	1.56 548	2.12 553	1.49 526	1.29 527	1.31 527	1.83 460	2.13 528	0.13 326	0.12 318	0.17 425	0.18 395	0.39 480	0.45 510

UDG	0.77 471	1.23 521	2.15 378	0.67 519	0.59 511	0.78 457	0.38 397	0.90 408	0.70 393	0.61 397	0.69 422	1.01 498	0.67 454	1.02 345	0.73 424	0.45 523	0.34 510	0.87 543	0.51 532	0.67 530	0.46 512

mms	0.27 63	0.26 87	0.91 59	0.25 90	0.18 151	0.32 24	0.23 171	0.37 15	0.31 7	0.21 35	0.30 110	0.23 83	0.17 32	0.46 193	0.21 70	0.08 45	0.10 245	0.10 148	0.08 97	0.22 321	0.47 513

Consistency-Raft	0.88 493	0.93 455	3.23 539	0.99 544	0.64 521	0.77 452	0.55 470	0.98 473	0.97 506	0.61 397	1.03 501	0.65 363	1.05 513	0.79 322	1.38 494	0.44 521	0.46 529	0.51 529	0.58 543	0.65 528	0.47 513

ELAS_RVC	1.37 537	0.78 408	3.21 537	0.55 495	0.50 489	1.49 533	2.48 571	1.48 546	1.71 552	2.13 556	2.09 540	2.07 546	2.56 560	1.90 477	2.02 521	0.35 515	0.36 513	0.37 518	0.34 498	0.49 511	0.47 513
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	1.39 538	0.79 410	2.86 502	0.53 485	0.50 489	2.81 567	2.20 568	1.61 552	1.50 545	2.28 561	2.35 548	1.82 542	2.13 554	1.73 439	2.22 530	0.35 515	0.37 515	0.35 512	0.35 501	0.49 511	0.47 513
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
IGEV-BASED-STEREO-	0.37 147	1.34 536	1.24 104	0.23 56	0.12 6	0.33 27	0.20 100	0.40 26	0.33 18	0.25 103	0.21 28	0.16 33	0.14 11	0.27 27	0.63 396	0.55 531	0.06 21	0.11 213	0.13 295	0.25 361	0.49 517

CES	0.30 91	0.27 93	1.09 81	0.23 56	0.50 489	0.40 65	0.20 100	0.46 73	0.44 130	0.22 46	0.28 87	0.26 120	0.19 77	0.33 94	0.21 70	0.09 88	0.07 56	0.08 49	0.05 1	0.15 170	0.49 517

PVD	0.90 495	0.85 431	2.15 378	0.53 485	0.50 489	0.99 501	0.56 475	1.15 531	1.64 549	1.41 542	1.41 525	1.11 517	1.13 520	1.35 381	1.31 489	0.26 494	0.28 496	0.28 496	0.26 459	0.37 464	0.49 517

test_for_model	0.64 406	1.60 545	1.82 265	1.23 554	1.02 549	0.53 196	0.23 171	0.75 276	0.50 190	0.57 347	0.29 95	0.25 106	0.20 87	0.26 22	0.22 90	0.76 544	0.31 503	0.08 49	0.07 71	1.68 564	0.50 520

GCST	0.72 450	1.10 501	2.15 378	1.11 550	0.59 511	0.62 337	0.19 81	0.75 276	0.53 224	0.56 336	0.63 375	0.47 270	0.31 232	1.11 356	0.33 246	0.75 543	0.45 527	0.84 542	0.64 549	0.69 531	0.54 521

KYRaft	0.48 268	0.29 124	1.75 211	0.33 285	0.21 222	0.75 440	0.44 432	0.58 178	0.57 258	0.64 426	0.93 485	0.53 297	0.72 466	0.60 265	0.24 133	0.10 181	0.07 56	0.12 268	0.14 323	0.12 100	0.54 521

CC-Net-ROB	0.85 489	1.15 511	2.13 372	0.88 535	0.38 440	0.88 489	0.44 432	1.06 517	0.79 468	0.58 365	0.69 422	0.65 363	0.50 391	2.74 546	0.51 354	0.93 548	0.39 523	0.87 543	0.29 470	0.54 520	0.54 521

MaskLacGwcNet_RVC	0.77 471	1.04 494	2.06 354	0.94 540	0.35 415	0.89 490	0.40 405	0.85 369	0.63 328	0.55 325	0.63 375	0.75 425	0.38 279	2.38 516	0.48 339	1.10 556	0.31 503	0.36 514	0.21 431	0.53 519	0.55 524

DDUNet	0.77 471	1.12 503	1.88 291	0.76 525	0.69 526	0.84 475	0.43 421	0.85 369	0.65 349	0.67 439	0.75 449	0.91 476	0.52 398	1.03 347	0.57 380	0.54 529	0.37 515	0.95 549	0.52 534	0.71 533	0.57 525

MADNet+	1.36 535	1.93 567	5.95 571	0.81 532	0.59 511	1.57 537	1.09 541	1.39 544	1.22 531	0.84 491	1.01 497	1.25 526	1.12 519	3.19 557	2.36 536	0.45 523	0.47 532	0.38 520	0.34 498	0.59 523	0.57 525

SGM-ForestM	2.98 567	1.70 554	3.52 549	0.67 519	0.47 485	5.18 576	3.36 575	3.30 574	2.86 568	4.44 576	3.79 570	9.80 581	5.50 575	6.29 577	6.52 575	0.27 499	0.36 513	0.24 484	0.27 464	0.38 471	0.58 527

IGEV-Stereo+	0.29 81	0.29 124	0.86 51	0.25 90	0.34 403	0.30 15	0.14 20	0.32 5	0.53 224	0.18 16	0.12 8	0.18 57	0.19 77	0.49 219	0.17 14	0.09 88	0.08 133	0.08 49	0.20 425	0.46 506	0.59 528

SQANet	0.80 479	1.58 544	2.53 455	0.76 525	0.83 535	0.76 444	0.36 383	0.83 352	0.64 336	0.63 416	0.69 422	0.73 413	0.51 393	1.21 367	0.53 361	0.77 545	0.29 497	0.59 533	0.29 470	0.86 542	0.61 529

FADNet-RVC-Resample	0.67 423	1.16 516	3.16 531	0.37 371	0.29 346	0.62 337	0.38 397	0.86 379	0.63 328	0.51 276	0.50 258	0.57 325	0.45 351	1.57 414	0.49 344	0.24 485	0.32 509	0.23 477	0.19 415	0.27 390	0.62 530

FBW_ROB	0.83 486	0.77 400	1.77 226	0.44 434	0.30 357	0.87 485	0.46 441	1.10 523	0.91 498	0.81 484	0.75 449	1.01 498	0.61 436	3.66 565	1.23 486	0.26 494	0.23 470	0.36 514	0.25 452	0.27 390	0.62 530

NVStereoNet_ROB	1.16 521	0.95 464	2.54 461	0.58 502	0.55 502	0.78 457	0.63 495	1.00 493	1.08 521	1.03 511	4.07 571	1.48 536	1.22 522	2.88 551	1.27 488	0.50 526	0.46 529	0.54 530	0.62 546	0.50 513	0.63 532
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
anonymity	0.80 479	0.66 364	1.29 110	0.59 506	0.75 530	0.67 391	0.52 459	0.95 456	0.71 403	0.94 504	0.70 432	0.67 379	0.87 493	0.71 303	1.35 492	0.64 536	0.62 543	0.58 531	1.44 571	0.60 526	0.65 533

PWCK	1.49 544	1.90 564	3.22 538	1.09 548	0.54 499	1.71 544	1.73 563	1.49 547	1.53 546	1.44 544	1.80 534	1.82 542	1.30 526	3.34 560	1.76 513	1.07 555	0.56 539	0.97 550	0.58 543	1.38 560	0.65 533

WAO-7	1.48 543	1.63 546	2.49 448	0.93 539	0.75 530	1.72 545	1.10 542	1.84 558	1.96 559	1.43 543	2.54 552	1.97 544	1.61 545	3.06 554	2.08 524	0.69 539	0.66 545	0.94 548	0.74 553	0.80 540	0.69 535

MFMNet_re	0.92 498	1.28 527	2.53 455	0.82 533	0.76 533	0.90 491	0.75 514	0.98 473	1.04 515	1.03 511	1.05 505	0.84 457	0.94 503	0.83 325	0.72 421	0.68 538	0.60 541	0.63 535	0.60 545	0.77 538	0.74 536

SGM_RVC	1.89 553	0.92 449	2.50 452	0.96 543	0.93 543	1.63 540	1.37 555	1.52 549	12.43 580	1.85 550	1.69 532	2.40 551	1.74 549	2.81 550	1.71 510	0.53 527	0.47 532	0.42 523	0.47 526	0.74 534	0.74 536
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
Ntro	1.00 508	1.68 552	2.80 499	0.95 541	0.85 536	1.06 509	0.53 463	0.98 473	0.90 497	0.62 408	0.76 451	0.93 481	0.66 452	1.66 428	0.98 454	0.99 553	0.45 527	0.75 541	0.40 517	1.19 550	0.75 538

LE_ROB	4.43 574	1.35 537	9.38 577	2.79 576	3.93 574	2.43 565	3.46 576	2.68 567	11.19 579	11.66 584	4.73 574	5.26 572	10.46 582	4.50 572	9.49 580	0.82 546	0.69 552	1.34 562	0.98 563	0.75 536	0.76 539

SPS-STEREO	1.07 514	1.13 506	2.88 504	0.65 517	0.69 526	0.99 501	0.68 503	1.05 516	0.87 488	1.36 537	1.23 513	1.46 535	0.94 503	1.87 468	1.72 511	0.66 537	0.61 542	0.58 531	0.57 541	0.65 528	0.77 540
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
otaku	1.03 511	1.68 552	2.72 485	0.95 541	0.73 529	1.03 507	0.59 483	0.99 485	0.86 485	0.69 448	1.61 529	0.98 492	0.64 445	1.46 395	1.14 477	0.95 550	0.46 529	0.72 540	0.40 517	1.24 554	0.78 541

DispFullNet	1.67 549	2.10 570	5.22 567	1.53 561	8.90 577	0.86 481	0.31 333	0.96 461	0.96 505	1.37 540	1.01 497	1.13 518	1.98 553	1.51 405	0.91 446	0.54 529	0.31 503	1.18 555	0.63 548	1.13 548	0.80 542

ACVNet_1	1.33 532	1.91 565	4.03 558	1.09 548	0.88 538	1.19 525	0.66 497	1.24 535	1.17 528	0.94 504	0.96 489	3.09 557	1.04 512	2.37 513	1.11 475	1.04 554	0.48 535	1.03 553	0.48 527	1.12 547	0.83 543

AIO_rvc	0.41 184	0.64 350	1.29 110	0.58 502	0.39 443	0.37 47	0.24 204	0.50 107	0.43 126	0.28 130	0.23 46	0.25 106	0.16 24	0.99 341	0.19 27	0.10 181	0.16 396	0.08 49	0.11 225	0.25 361	0.85 544

ACVNet_2	1.42 541	1.81 558	3.23 539	1.08 547	0.92 542	1.32 526	0.85 523	1.49 547	1.69 550	1.19 529	1.73 533	2.13 547	1.03 511	2.50 530	1.40 497	0.91 547	0.53 537	1.00 551	0.55 535	2.11 569	0.85 544

ACVNet-4b	1.93 554	1.85 561	4.10 560	1.07 546	0.86 537	1.15 522	0.53 463	1.06 517	1.12 525	0.64 426	1.09 507	1.99 545	0.70 461	2.20 504	9.86 582	5.62 581	0.41 526	1.03 553	0.55 535	1.86 567	0.85 544

WAO-8	2.80 563	2.14 573	2.89 507	1.91 569	1.04 550	3.98 571	0.96 530	3.26 572	6.17 573	2.15 557	3.37 567	3.31 559	2.41 558	11.84 583	2.03 522	2.05 572	1.86 572	1.54 567	0.92 560	1.22 551	0.87 547

Venus	2.80 563	2.14 573	2.89 507	1.91 569	1.04 550	3.98 571	0.96 530	3.26 572	6.17 573	2.15 557	3.37 567	3.31 559	2.41 558	11.84 583	2.03 522	2.05 572	1.86 572	1.54 567	0.92 560	1.22 551	0.87 547

WAO-6	1.58 548	1.54 543	2.32 411	1.14 552	1.00 546	2.30 562	1.03 538	1.82 557	2.85 567	1.25 531	2.61 555	2.20 548	1.56 543	2.47 528	1.99 520	0.95 550	0.67 546	1.19 558	0.83 557	1.08 546	0.88 549

RainbowNet	1.15 519	1.78 557	2.72 485	1.12 551	0.91 541	1.06 509	0.76 516	1.16 532	1.13 527	0.75 468	0.97 491	1.09 513	0.80 481	1.60 421	1.21 484	1.17 558	1.26 568	1.01 552	0.57 541	1.13 548	0.88 549

JetBlue	1.78 550	1.63 546	3.92 555	0.73 522	1.21 557	4.38 574	3.35 574	1.59 550	1.20 530	1.26 534	1.52 528	2.37 550	1.88 551	3.23 558	3.00 545	0.53 527	0.47 532	0.48 528	0.49 529	1.29 556	0.97 551

FACV-RUCA	0.58 369	0.40 232	1.78 231	0.43 427	1.67 568	0.48 146	0.28 288	0.69 235	0.62 316	0.40 181	0.53 286	0.33 169	0.63 444	0.40 149	0.31 225	0.13 326	0.11 292	0.62 534	0.12 263	0.70 532	0.98 552

IMH-64-1	1.39 538	1.64 548	1.86 284	1.36 556	1.11 553	1.39 529	1.19 548	1.76 554	1.45 543	1.16 521	2.21 545	1.53 537	1.38 533	1.98 485	1.52 502	1.29 560	0.67 546	1.27 559	0.69 550	1.29 556	0.98 552

IMH-64	1.39 538	1.64 548	1.86 284	1.36 556	1.11 553	1.39 529	1.19 548	1.76 554	1.45 543	1.16 521	2.21 545	1.53 537	1.38 533	1.98 485	1.52 502	1.29 560	0.67 546	1.27 559	0.69 550	1.29 556	0.98 552

Dean	1.79 551	1.83 559	3.92 555	1.29 555	1.07 552	1.55 536	1.00 535	1.95 561	2.33 561	1.47 545	4.19 572	4.26 567	1.33 530	2.21 505	1.48 501	1.14 557	0.68 550	1.18 555	0.74 553	1.24 554	0.98 552

SGM+DAISY	1.83 552	1.43 539	3.81 552	0.87 534	1.01 547	2.38 564	2.53 572	1.36 541	1.75 553	2.92 570	3.22 566	2.65 553	2.93 562	2.22 508	3.10 549	0.72 540	0.69 552	0.63 535	0.62 546	0.77 538	0.98 552

IMH	2.02 556	2.15 575	2.69 482	1.68 562	1.12 555	1.66 543	0.92 528	2.10 562	1.92 558	1.32 536	2.66 557	2.21 549	1.69 547	5.78 574	1.68 508	5.54 580	0.96 564	1.31 561	0.71 552	1.32 559	0.99 557

GREAT-IGEV	0.37 147	0.28 114	1.48 151	0.25 90	0.38 440	0.46 133	0.18 72	0.33 6	0.34 24	0.15 4	0.29 95	0.15 27	0.17 32	0.36 121	0.23 104	0.07 23	0.76 557	0.07 1	0.26 459	0.21 304	1.03 558

MANE	2.90 566	1.14 507	2.96 513	1.03 545	1.01 547	5.01 575	2.45 570	5.36 578	6.88 577	3.58 574	4.76 575	5.99 574	4.99 572	4.23 569	4.61 568	0.56 532	0.67 546	0.44 525	0.78 555	0.51 515	1.03 558

LVE	1.96 555	2.17 576	3.14 529	1.68 562	1.80 570	1.63 540	1.03 538	2.34 564	2.81 566	1.25 531	2.89 560	4.24 566	1.29 524	2.79 548	1.44 499	2.85 576	0.91 563	1.18 555	1.46 572	1.23 553	1.10 560

TorneroNet-64	2.65 559	1.83 559	3.30 541	1.46 559	1.20 556	3.89 570	0.99 532	3.51 576	6.71 576	2.56 564	4.60 573	4.22 564	3.85 570	3.33 559	3.14 550	1.19 559	0.65 544	1.39 564	0.79 556	3.31 576	1.15 561

TorneroNet	5.50 576	1.92 566	3.16 531	1.47 560	1.25 559	14.07 583	1.06 540	4.90 577	20.99 596	10.17 580	16.48 588	11.88 585	6.93 577	3.34 560	4.20 564	1.30 562	0.69 552	1.45 566	0.86 558	2.61 573	1.20 562

MFN_U_SF_DS_RVC	1.01 510	1.67 550	2.32 411	0.47 458	0.39 443	1.47 531	0.95 529	0.95 456	0.91 498	0.84 491	0.94 486	1.05 507	0.60 427	2.95 552	0.72 421	0.41 519	0.72 556	0.32 508	0.55 535	0.74 534	1.22 563

ktn	4.35 573	2.10 570	2.89 507	1.80 566	1.49 566	2.13 559	1.41 560	2.26 563	12.72 581	11.41 583	16.43 587	11.15 583	3.75 568	4.36 571	3.18 551	1.82 570	0.98 566	1.73 573	1.21 569	2.97 575	1.27 564

notaker	2.66 560	2.07 569	3.31 543	2.61 575	1.43 560	1.76 547	1.11 543	2.76 568	1.79 555	2.26 560	11.53 584	3.96 562	4.29 571	3.09 555	2.76 543	1.55 567	0.88 562	1.70 572	1.07 566	2.00 568	1.35 565

FADNet_RVC	0.81 484	1.14 507	2.42 432	0.30 208	0.24 281	0.71 418	0.24 204	0.95 456	0.61 298	0.44 206	0.56 319	0.59 335	0.42 329	1.52 407	0.68 410	0.94 549	0.96 564	0.28 496	1.00 564	0.90 543	1.36 566

KSHMR	4.10 572	1.97 568	5.27 568	1.71 564	1.47 564	1.96 552	1.28 551	3.19 570	17.33 591	2.12 553	15.91 586	9.18 580	1.57 544	8.42 580	1.98 519	1.52 566	1.26 568	1.67 571	1.19 568	1.67 563	1.40 567

UNDER WATER-64	2.47 558	1.89 563	4.86 565	1.82 568	1.44 562	3.18 569	1.57 562	2.62 565	5.64 572	2.05 552	2.13 542	4.13 563	3.76 569	2.62 537	3.42 556	1.47 565	0.85 561	1.57 569	1.07 566	1.82 566	1.49 568

UNDER WATER	2.74 561	1.85 561	4.54 564	1.81 567	1.44 562	2.34 563	1.40 558	3.24 571	6.60 575	2.60 565	2.76 558	5.75 573	5.24 574	3.02 553	4.01 561	1.45 564	0.81 559	1.59 570	1.06 565	1.80 565	1.51 569

tt	4.93 575	0.27 93	4.20 561	2.29 572	1.58 567	10.20 581	16.97 586	9.42 584	5.02 571	1.67 548	1.28 516	4.68 569	5.03 573	3.37 562	5.92 572	6.16 582	9.47 589	2.82 578	3.18 579	3.60 577	1.53 570

HUF	0.59 377	0.65 357	2.46 441	0.45 448	0.77 534	0.34 31	0.24 204	0.46 73	0.39 82	0.31 141	0.28 87	0.25 106	0.19 77	0.67 287	0.18 15	0.12 296	2.03 575	0.08 49	0.06 25	0.31 420	1.59 571

JetRed	3.29 569	4.93 579	10.17 578	1.45 558	1.72 569	7.44 578	5.05 579	3.06 569	2.12 560	2.41 563	2.39 549	2.99 556	2.37 557	3.51 563	6.44 574	1.32 563	1.90 574	1.37 563	1.23 570	2.21 570	1.76 572

MFN_U_SF_RVC	1.55 547	2.39 577	3.16 531	0.65 517	0.41 459	1.12 518	0.46 441	1.23 534	1.33 536	1.61 547	1.20 511	1.43 534	0.98 507	1.76 444	1.97 518	1.90 571	1.80 570	1.98 574	2.15 575	1.63 562	1.77 573

MSC_U_SF_DS_RVC	1.34 533	1.70 554	2.50 452	0.56 497	0.40 452	2.15 560	0.99 532	1.24 535	1.26 534	1.02 510	1.10 508	1.29 527	0.88 496	3.10 556	1.08 471	1.66 568	0.83 560	0.68 538	0.88 559	1.57 561	1.80 574

MADNet++	2.79 562	2.11 572	2.97 516	2.49 573	2.28 572	2.95 568	2.31 569	2.67 566	2.47 563	3.03 572	3.13 565	2.70 554	2.92 561	4.10 568	4.48 566	2.68 575	2.24 578	3.04 580	2.44 577	2.37 571	2.34 575

IGEV-RUCA	2.28 557	0.30 136	1.15 88	0.40 405	1.86 571	2.06 558	1.90 565	1.36 541	1.80 556	3.70 575	3.76 569	5.02 571	8.19 580	2.12 499	1.63 507	0.25 490	0.76 557	2.72 577	1.91 573	2.39 572	2.36 576

PML	23.15 592	16.83 588	7.78 575	5.49 579	9.93 579	51.13 600	104.50 600	5.76 579	13.62 584	37.30 600	105.93 600	30.86 600	23.50 595	12.07 585	7.87 578	6.30 583	2.12 577	6.32 585	2.43 576	10.44 587	2.90 577

BEATNet-Init1	12.10 584	11.19 584	27.29 596	2.99 577	3.51 573	21.84 596	11.10 582	14.34 589	13.83 586	20.34 592	20.33 593	26.35 599	20.03 590	19.06 594	14.80 589	1.74 569	1.81 571	2.05 575	2.49 578	3.69 578	3.12 578

USTest	8.10 580	7.17 583	8.96 576	9.25 583	9.05 578	15.27 584	23.78 588	9.96 585	9.47 578	5.94 579	6.75 576	7.80 578	7.48 578	8.83 582	11.21 584	2.21 574	3.56 579	2.86 579	3.20 580	5.02 581	4.16 579

DGSMNet	2.89 565	0.63 346	3.18 534	3.43 578	4.17 576	2.57 566	6.98 581	0.97 469	0.83 480	0.56 336	1.86 536	0.79 439	0.62 441	1.64 426	1.39 495	4.61 579	5.01 582	5.17 583	4.71 582	4.44 580	4.19 580

coex-ft	5.95 578	1.67 550	60.57 599	0.34 316	0.30 357	0.77 452	0.69 505	0.74 265	4.41 570	19.22 591	2.15 543	1.62 540	7.97 579	1.81 458	8.96 579	0.44 521	2.08 576	0.18 445	0.19 415	0.38 471	4.62 581

TCMNet-wrong-test	5.51 577	6.62 582	6.20 572	13.02 588	11.90 582	7.14 577	5.53 580	6.99 582	1.44 542	2.65 566	3.10 564	8.37 579	5.95 576	4.75 573	6.05 573	3.07 577	0.98 566	2.38 576	1.99 574	6.62 583	5.43 582

LSM	3.31 570	1.11 502	5.29 569	9.40 584	30.65 595	0.84 475	1.12 544	0.91 418	1.22 531	1.36 537	2.19 544	0.93 481	0.83 485	1.66 428	0.90 445	0.21 461	0.31 503	0.24 484	0.28 467	0.39 480	6.33 583

HanzoNet	7.64 579	2.86 578	5.05 566	7.01 581	3.97 575	2.18 561	1.34 554	3.37 575	4.05 569	13.17 585	10.58 578	10.73 582	16.52 588	8.45 581	10.51 583	10.48 588	9.72 590	5.59 584	13.46 589	6.84 584	6.83 584

DGTPSM_ROB	8.89 582	5.62 580	12.25 580	5.92 580	11.32 580	8.54 579	24.18 589	6.40 580	13.49 582	5.15 577	11.46 582	6.19 576	10.92 583	7.00 578	13.72 585	4.47 578	7.65 583	3.92 581	7.45 585	4.38 579	7.87 585

DPSMNet_ROB	9.48 583	5.64 581	13.01 584	8.82 582	11.82 581	8.54 579	24.20 590	6.41 581	13.65 585	5.32 578	11.47 583	6.33 577	10.92 583	7.69 579	13.89 586	7.25 587	8.19 585	5.06 582	7.78 586	5.31 582	8.26 586

DPSM_ROB	12.34 585	11.21 586	12.51 581	12.91 586	12.80 584	19.84 593	28.28 595	14.38 590	14.28 587	10.58 581	11.26 580	12.03 586	11.85 586	13.15 589	15.34 590	7.11 585	8.31 586	6.50 586	7.35 583	8.84 585	8.31 587

DPSM	12.34 585	11.21 586	12.51 581	12.91 586	12.80 584	19.84 593	28.28 595	14.38 590	14.28 587	10.58 581	11.26 580	12.03 586	11.85 586	13.15 589	15.34 590	7.11 585	8.31 586	6.50 586	7.35 583	8.84 585	8.31 587

Anonymous_1	22.91 591	11.20 585	12.13 579	12.75 585	26.28 594	19.43 591	27.92 594	14.08 588	13.61 583	14.96 586	10.58 578	11.26 584	11.19 585	12.55 587	14.57 588	38.28 600	7.88 584	34.96 597	63.99 597	89.57 600	10.94 589

DPSimNet_ROB	17.97 589	20.20 595	24.98 592	17.62 589	15.92 587	21.53 595	21.00 587	13.70 587	15.61 589	23.89 597	14.69 585	22.87 593	24.58 599	12.70 588	14.56 587	18.48 592	12.91 591	20.21 592	12.05 587	17.76 588	14.17 590

CasAABBNet	24.81 594	22.53 597	24.83 591	26.08 594	25.74 592	39.86 597	57.06 599	28.87 598	28.83 599	21.16 595	22.54 596	24.22 595	23.89 597	26.38 597	30.87 599	14.25 589	16.71 593	13.09 588	14.81 591	17.78 589	16.71 591

Selective-RAFT-Error	24.87 595	22.59 598	25.14 593	26.13 595	25.82 593	39.93 598	57.03 598	28.97 599	28.95 600	21.21 596	22.65 597	24.25 596	23.98 598	26.43 598	30.83 598	14.27 590	16.71 593	13.10 589	14.82 592	17.82 590	16.76 592

LRCNet_RVC	13.74 588	19.30 589	12.75 583	19.46 591	12.69 583	1.86 548	0.41 411	12.33 586	1.05 516	15.77 587	18.83 592	12.62 588	8.70 581	12.21 586	9.62 581	22.22 593	8.37 588	25.85 594	24.01 594	19.32 592	17.44 593

LSM0	26.58 596	22.63 599	25.88 594	30.13 596	52.21 600	39.94 599	56.74 597	28.97 599	28.72 598	21.14 594	22.26 595	24.43 597	23.88 596	26.54 599	30.87 599	14.32 591	16.55 592	13.12 590	14.71 590	17.92 591	20.60 594

HaxPig	19.86 590	22.40 596	22.34 589	17.95 590	17.95 588	11.77 582	11.89 583	16.02 592	15.89 590	21.10 593	21.41 594	18.74 592	18.39 589	20.08 595	19.69 592	23.63 597	23.22 595	24.06 593	23.69 593	23.00 593	23.95 595

MEDIAN_ROB	23.96 593	27.05 600	26.39 595	22.16 592	22.13 590	16.12 586	13.97 584	20.24 593	20.05 592	25.50 598	25.31 598	22.96 594	22.63 594	24.39 596	23.24 596	28.20 598	27.23 599	28.62 595	27.75 595	27.50 594	27.76 596

AVERAGE_ROB	26.93 597	30.34 601	29.27 597	25.82 593	25.34 591	19.48 592	15.17 585	23.55 597	23.00 597	28.45 599	27.87 599	26.25 598	25.86 600	26.96 600	25.55 597	31.30 599	30.07 600	31.76 596	30.81 596	30.79 598	30.93 597

xxxxx1	28.96 598	20.11 592	14.07 586	49.74 597	39.15 597	18.98 587	26.64 591	21.94 594	20.21 593	16.45 588	17.48 589	18.36 589	21.56 591	16.21 591	20.88 593	23.07 594	26.55 596	66.40 598	78.70 598	30.27 595	32.51 598

tt_ll	28.96 598	20.11 592	14.07 586	49.74 597	39.15 597	18.98 587	26.64 591	21.94 594	20.21 593	16.45 588	17.48 589	18.36 589	21.56 591	16.21 591	20.88 593	23.07 594	26.55 596	66.40 598	78.70 598	30.27 595	32.51 598

ff	28.96 598	20.11 592	14.07 586	49.74 597	39.15 597	18.98 587	26.64 591	21.94 594	20.21 593	16.45 588	17.48 589	18.36 589	21.56 591	16.21 591	20.88 593	23.07 594	26.55 596	66.40 598	78.70 598	30.27 595	32.51 598

test_example2	115.39 601	123.23 602	94.57 600	115.52 600	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	110.20 601

ccccc		297.21 603		374.70 602	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		19.65 590

Low-res two-view benchmark