Low-res two-view results

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

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

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

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

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

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

S2M2_XL	0.20 1	0.32 151	1.10 71	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 26	0.14 10	0.19 1	0.21 69	0.11 227	0.09 185	0.10 131	0.08 77	0.10 50	0.08 34

asd	0.20 1	0.22 36	0.65 28	0.22 25	0.17 110	0.41 69	0.14 14	0.35 10	0.32 13	0.24 67	0.20 23	0.15 26	0.18 48	0.26 19	0.16 4	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 9	0.08 18	0.08 34

4w-stereo	0.20 1	0.21 21	0.57 11	0.21 7	0.15 55	0.39 57	0.13 7	0.39 26	0.33 19	0.22 44	0.21 29	0.13 3	0.20 75	0.29 43	0.21 69	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 9	0.07 3	0.07 7

3.25w_new	0.20 1	0.20 13	0.52 4	0.21 7	0.14 32	0.37 45	0.14 14	0.43 49	0.35 30	0.23 60	0.21 29	0.16 29	0.18 48	0.27 24	0.20 50	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 9	0.07 3	0.08 34

3.25w	0.20 1	0.20 13	0.52 4	0.21 7	0.14 32	0.37 45	0.14 14	0.43 49	0.35 30	0.23 60	0.21 29	0.16 29	0.18 48	0.27 24	0.20 50	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 9	0.07 3	0.08 34

FoundationStereo	0.20 1	0.30 134	0.81 43	0.21 7	0.22 232	0.21 3	0.16 31	0.25 1	0.38 59	0.15 4	0.11 4	0.18 40	0.17 30	0.23 6	0.16 4	0.09 70	0.13 323	0.08 29	0.06 9	0.07 3	0.07 7

MonSter	0.20 1	0.22 36	0.65 28	0.21 7	0.17 110	0.33 27	0.15 22	0.46 67	0.32 13	0.16 9	0.17 14	0.14 13	0.11 2	0.27 24	0.23 100	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.07 51	0.07 3	0.09 56

qwe	0.21 8	0.22 36	0.61 16	0.21 7	0.20 191	0.41 69	0.15 22	0.46 67	0.35 30	0.26 100	0.22 40	0.14 13	0.14 10	0.31 58	0.22 88	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 9	0.08 18	0.07 7

2.25w	0.21 8	0.22 36	0.51 2	0.21 7	0.14 32	0.36 42	0.13 7	0.42 41	0.34 24	0.23 60	0.27 73	0.14 13	0.18 48	0.33 77	0.24 122	0.06 1	0.06 20	0.07 1	0.06 9	0.07 3	0.07 7

4.25_new	0.21 8	0.23 52	0.64 23	0.22 25	0.18 145	0.41 69	0.17 39	0.41 35	0.35 30	0.22 44	0.21 29	0.14 13	0.18 48	0.25 11	0.18 16	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 9	0.07 3	0.07 7

4.5w_new	0.21 8	0.23 52	0.64 23	0.22 25	0.18 145	0.41 69	0.17 39	0.41 35	0.35 30	0.22 44	0.21 29	0.14 13	0.18 48	0.25 11	0.18 16	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 9	0.07 3	0.07 7

4.5_new	0.21 8	0.22 36	0.63 21	0.21 7	0.15 55	0.40 62	0.17 39	0.40 28	0.35 30	0.25 86	0.22 40	0.14 13	0.14 10	0.22 3	0.21 69	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 9	0.08 18	0.07 7

4.5w-stereo	0.21 8	0.22 36	0.63 21	0.21 7	0.15 55	0.40 62	0.17 39	0.40 28	0.35 30	0.25 86	0.22 40	0.14 13	0.14 10	0.22 3	0.21 69	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 9	0.08 18	0.07 7

4.25w-stereo	0.21 8	0.23 52	0.64 23	0.22 25	0.18 145	0.41 69	0.17 39	0.41 35	0.35 30	0.22 44	0.21 29	0.14 13	0.18 48	0.25 11	0.18 16	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 9	0.07 3	0.07 7

2.5w	0.21 8	0.23 52	0.50 1	0.22 25	0.15 55	0.39 57	0.19 62	0.47 79	0.36 47	0.21 34	0.22 40	0.13 3	0.17 30	0.33 77	0.20 50	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 9	0.07 3	0.07 7

2.75w_new	0.21 8	0.21 21	0.57 11	0.20 4	0.14 32	0.40 62	0.18 53	0.47 79	0.36 47	0.24 67	0.20 23	0.13 3	0.19 66	0.31 58	0.21 69	0.07 20	0.05 1	0.07 1	0.06 9	0.06 1	0.07 7

3.75w	0.21 8	0.21 21	0.61 16	0.21 7	0.20 191	0.44 91	0.16 31	0.44 57	0.30 8	0.22 44	0.20 23	0.13 3	0.18 48	0.29 43	0.21 69	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 9	0.07 3	0.08 34

3.5w_stereo	0.21 8	0.22 36	0.55 10	0.21 7	0.15 55	0.40 62	0.14 14	0.43 49	0.33 19	0.21 34	0.24 55	0.14 13	0.18 48	0.34 87	0.22 88	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 9	0.07 3	0.08 34

3w_stereo	0.21 8	0.22 36	0.59 14	0.22 25	0.12 6	0.37 45	0.22 122	0.50 98	0.38 59	0.22 44	0.21 29	0.12 2	0.22 95	0.26 19	0.18 16	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 9	0.08 18	0.08 34

2w_stereo	0.21 8	0.19 8	0.51 2	0.22 25	0.13 20	0.41 69	0.20 81	0.50 98	0.34 24	0.25 86	0.23 46	0.13 3	0.23 110	0.24 7	0.22 88	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 9	0.07 3	0.07 7

LG-Stereo_L2	0.21 8	0.31 145	0.85 46	0.22 25	0.14 32	0.31 19	0.22 122	0.38 19	0.25 3	0.17 11	0.11 4	0.13 3	0.12 4	0.32 67	0.18 16	0.08 32	0.07 40	0.08 29	0.06 9	0.08 18	0.10 80

LG-Stereo_L1	0.21 8	0.31 145	0.85 46	0.22 25	0.14 32	0.28 9	0.21 101	0.38 19	0.26 4	0.16 9	0.11 4	0.13 3	0.11 2	0.37 114	0.18 16	0.08 32	0.07 40	0.08 29	0.06 9	0.08 18	0.10 80

MLG-Stereo_test3	0.21 8	0.35 178	0.65 28	0.21 7	0.14 32	0.36 42	0.13 7	0.37 16	0.40 81	0.21 34	0.12 8	0.17 34	0.12 4	0.25 11	0.16 4	0.08 32	0.07 40	0.08 29	0.06 9	0.09 36	0.10 80

MLG-Stereo_test2	0.21 8	0.36 187	0.68 33	0.21 7	0.17 110	0.45 96	0.12 4	0.35 10	0.42 100	0.15 4	0.11 4	0.22 59	0.10 1	0.28 31	0.16 4	0.09 70	0.07 40	0.08 29	0.06 9	0.09 36	0.09 56

MLG-Stereo_test1	0.21 8	0.33 158	0.61 16	0.23 36	0.21 205	0.45 96	0.13 7	0.33 7	0.46 138	0.13 1	0.09 1	0.18 40	0.12 4	0.32 67	0.15 2	0.08 32	0.07 40	0.08 29	0.06 9	0.09 36	0.09 56

MLG-Stereo	0.21 8	0.33 158	0.60 15	0.23 36	0.12 6	0.44 91	0.13 7	0.39 26	0.46 138	0.13 1	0.10 2	0.17 34	0.13 8	0.35 93	0.15 2	0.08 32	0.07 40	0.08 29	0.06 9	0.09 36	0.09 56

LGtest1	0.21 8	0.37 190	0.70 34	0.22 25	0.12 6	0.31 19	0.11 2	0.36 13	0.39 71	0.17 11	0.13 10	0.16 29	0.14 10	0.25 11	0.27 154	0.10 164	0.09 185	0.08 29	0.06 9	0.10 50	0.10 80

asda	0.22 28	0.25 70	0.70 34	0.21 7	0.16 82	0.43 85	0.16 31	0.44 57	0.35 30	0.22 44	0.20 23	0.14 13	0.20 75	0.25 11	0.22 88	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 9	0.07 3	0.07 7

1w_stereo	0.22 28	0.17 1	0.52 4	0.23 36	0.16 82	0.44 91	0.22 122	0.55 144	0.40 81	0.25 86	0.29 86	0.13 3	0.26 151	0.28 31	0.20 50	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 9	0.08 18	0.07 7

monsterstereo	0.22 28	0.22 36	0.52 4	0.25 70	0.27 312	0.39 57	0.14 14	0.51 106	0.33 19	0.25 86	0.27 73	0.13 3	0.13 8	0.38 122	0.21 69	0.07 20	0.07 40	0.07 1	0.06 9	0.08 18	0.06 1

monsters	0.22 28	0.22 36	0.52 4	0.23 36	0.28 326	0.42 81	0.14 14	0.46 67	0.31 9	0.24 67	0.20 23	0.13 3	0.14 10	0.43 147	0.20 50	0.07 20	0.06 20	0.07 1	0.08 77	0.06 1	0.06 1

IGEV	0.22 28	0.28 112	0.88 50	0.21 7	0.24 265	0.42 81	0.17 39	0.35 10	0.37 54	0.20 28	0.22 40	0.14 13	0.12 4	0.24 7	0.20 50	0.08 32	0.07 40	0.08 29	0.06 9	0.09 36	0.07 7

SGD-Stereo	0.22 28	0.28 112	0.77 40	0.22 25	0.11 1	0.40 62	0.16 31	0.31 5	0.36 47	0.19 21	0.19 19	0.17 34	0.17 30	0.37 114	0.16 4	0.10 164	0.06 20	0.08 29	0.07 51	0.10 50	0.07 7

DEFOM-Stereo	0.22 28	0.22 36	0.91 53	0.23 36	0.13 20	0.49 135	0.18 53	0.30 3	0.28 6	0.19 21	0.17 14	0.14 13	0.14 10	0.41 136	0.16 4	0.08 32	0.06 20	0.07 1	0.06 9	0.09 36	0.09 56

FlowAnything_test	0.23 35	0.32 151	0.52 4	0.28 142	0.17 110	0.37 45	0.20 81	0.38 19	0.24 2	0.24 67	0.20 23	0.21 56	0.17 30	0.26 19	0.25 135	0.13 310	0.10 228	0.14 347	0.16 350	0.17 211	0.12 142

LG-G_1	0.23 35	0.37 190	0.71 36	0.23 36	0.11 1	0.51 153	0.12 4	0.44 57	0.39 71	0.19 21	0.15 12	0.19 46	0.15 20	0.36 105	0.16 4	0.09 70	0.08 115	0.08 29	0.06 9	0.09 36	0.11 105

LG-G	0.23 35	0.37 190	0.71 36	0.23 36	0.11 1	0.51 153	0.12 4	0.44 57	0.39 71	0.19 21	0.15 12	0.19 46	0.15 20	0.36 105	0.16 4	0.09 70	0.08 115	0.08 29	0.06 9	0.09 36	0.11 105

dual_stereo	0.23 35	0.25 70	0.66 32	0.21 7	0.15 55	0.27 8	0.15 22	0.62 186	0.40 81	0.15 4	0.13 10	0.18 40	0.14 10	0.37 114	0.19 28	0.09 70	0.31 495	0.07 1	0.10 144	0.07 3	0.07 7

IGEV-Stereo++	0.23 35	0.23 52	0.64 23	0.24 52	0.22 232	0.47 120	0.13 7	0.52 120	0.33 19	0.18 17	0.24 55	0.17 34	0.22 95	0.32 67	0.19 28	0.08 32	0.06 20	0.08 29	0.06 9	0.17 211	0.09 56

AdaDepth	0.24 40	0.18 5	1.03 62	0.25 70	0.21 205	0.46 114	0.16 31	0.30 3	0.27 5	0.17 11	0.19 19	0.14 13	0.18 48	0.35 93	0.17 14	0.07 20	0.07 40	0.08 29	0.25 439	0.10 50	0.10 80

water-stereo	0.24 40	0.17 1	0.88 50	0.24 52	0.14 32	0.37 45	0.17 39	0.43 49	0.32 13	0.26 100	0.35 135	0.26 104	0.24 121	0.22 3	0.25 135	0.09 70	0.09 185	0.09 82	0.08 77	0.10 50	0.10 80

111111	0.24 40	0.21 21	0.82 45	0.24 52	0.21 205	0.43 85	0.13 7	0.45 64	0.35 30	0.22 44	0.27 73	0.18 40	0.16 23	0.35 93	0.18 16	0.09 70	0.06 20	0.08 29	0.06 9	0.25 346	0.08 34

S2M2	0.24 40	0.29 122	0.90 52	0.23 36	0.17 110	0.24 5	0.09 1	0.36 13	0.45 129	0.17 11	0.25 62	0.23 67	0.17 30	0.24 7	0.28 164	0.15 372	0.12 302	0.11 196	0.12 244	0.15 152	0.11 105

rvit_stereo_0083	0.25 44	0.19 8	0.58 13	0.28 142	0.18 145	0.28 9	0.22 122	0.38 19	0.54 220	0.23 60	0.30 99	0.27 115	0.26 151	0.37 114	0.24 122	0.14 353	0.12 302	0.13 311	0.10 144	0.12 81	0.10 80

rvit_stereo_0081	0.25 44	0.21 21	0.61 16	0.28 142	0.17 110	0.31 19	0.22 122	0.42 41	0.53 208	0.24 67	0.25 62	0.25 90	0.21 86	0.34 87	0.23 100	0.13 310	0.10 228	0.11 196	0.10 144	0.12 81	0.09 56

rvit_stereo_0082	0.25 44	0.21 21	0.61 16	0.28 142	0.17 110	0.31 19	0.22 122	0.42 41	0.53 208	0.24 67	0.25 62	0.25 90	0.21 86	0.34 87	0.23 100	0.13 310	0.10 228	0.11 196	0.10 144	0.12 81	0.09 56

depthmonostereo	0.26 47	0.23 52	0.65 28	0.41 400	0.13 20	0.41 69	0.19 62	0.51 106	0.40 81	0.25 86	0.29 86	0.26 104	0.28 184	0.44 156	0.23 100	0.09 70	0.10 228	0.09 82	0.07 51	0.10 50	0.08 34

DilatedVolume-Stereo	0.26 47	0.20 13	0.64 23	0.25 70	0.15 55	0.41 69	0.18 53	0.42 41	0.35 30	0.34 138	0.34 130	0.25 90	0.23 110	0.43 147	0.53 345	0.09 70	0.09 185	0.08 29	0.10 144	0.12 81	0.11 105

GIP-stereo	0.26 47	0.22 36	0.78 41	0.29 173	0.20 191	0.42 81	0.17 39	0.64 195	0.39 71	0.18 17	0.24 55	0.23 67	0.18 48	0.25 11	0.47 317	0.09 70	0.07 40	0.08 29	0.06 9	0.17 211	0.08 34

LG-Stereo	0.27 50	0.25 70	0.95 58	0.25 70	0.15 55	0.43 85	0.21 101	0.50 98	0.40 81	0.18 17	0.29 86	0.25 90	0.16 23	0.28 31	0.35 245	0.07 20	0.07 40	0.11 196	0.10 144	0.24 333	0.10 80

mms	0.27 50	0.26 85	0.91 53	0.25 70	0.18 145	0.32 24	0.23 155	0.37 16	0.31 9	0.21 34	0.30 99	0.23 67	0.17 30	0.46 177	0.21 69	0.08 32	0.10 228	0.10 131	0.08 77	0.22 305	0.47 503

ours_stereo	0.27 50	0.25 70	1.21 88	0.25 70	0.17 110	0.35 36	0.23 155	0.38 19	0.35 30	0.20 28	0.31 110	0.23 67	0.17 30	0.41 136	0.20 50	0.08 32	0.07 40	0.10 131	0.08 77	0.22 305	0.18 293

rvit_stereo_0081_aga	0.27 50	0.29 122	1.08 67	0.26 101	0.20 191	0.33 27	0.21 101	0.41 35	0.42 100	0.26 100	0.28 80	0.27 115	0.21 86	0.31 58	0.21 69	0.14 353	0.10 228	0.11 196	0.10 144	0.14 134	0.10 80

rvit_stereo_0080	0.27 50	0.38 200	0.76 38	0.24 52	0.18 145	0.34 31	0.27 255	0.54 140	0.44 114	0.24 67	0.26 69	0.27 115	0.22 95	0.29 43	0.23 100	0.13 310	0.10 228	0.10 131	0.10 144	0.15 152	0.11 105

RSM++	0.27 50	0.26 85	0.87 49	0.28 142	0.13 20	0.39 57	0.20 81	0.45 64	0.45 129	0.20 28	0.24 55	0.24 80	0.17 30	0.36 105	0.20 50	0.08 32	0.07 40	0.09 82	0.35 491	0.26 366	0.18 293

whm_eth	0.27 50	0.38 200	0.76 38	0.24 52	0.18 145	0.34 31	0.27 255	0.54 140	0.44 114	0.24 67	0.26 69	0.27 115	0.22 95	0.29 43	0.23 100	0.13 310	0.10 228	0.10 131	0.10 144	0.15 152	0.11 105

DEFOM-Stereo_RVC	0.28 57	0.28 112	1.09 69	0.33 268	0.15 55	0.30 15	0.16 31	0.58 162	0.42 100	0.19 21	0.19 19	0.17 34	0.26 151	0.38 122	0.37 254	0.09 70	0.08 115	0.08 29	0.25 439	0.10 50	0.06 1

castereo++	0.28 57	0.43 232	0.93 56	0.28 142	0.17 110	0.53 180	0.21 101	0.55 144	0.45 129	0.17 11	0.26 69	0.32 147	0.17 30	0.33 77	0.16 4	0.09 70	0.08 115	0.09 82	0.29 459	0.13 111	0.06 1

fffy	0.28 57	0.24 65	1.19 82	0.27 117	0.15 55	0.37 45	0.22 122	0.42 41	0.32 13	0.20 28	0.29 86	0.26 104	0.20 75	0.44 156	0.20 50	0.08 32	0.10 228	0.10 131	0.08 77	0.22 305	0.18 293

RAStereo	0.28 57	0.48 266	1.52 148	0.26 101	0.18 145	0.25 6	0.19 62	0.42 41	0.35 30	0.20 28	0.25 62	0.20 48	0.16 23	0.24 7	0.24 122	0.09 70	0.08 115	0.10 131	0.08 77	0.12 81	0.08 34

RSM	0.28 57	0.26 85	0.97 59	0.25 70	0.24 265	0.37 45	0.21 101	0.49 92	0.44 114	0.21 34	0.27 73	0.28 124	0.17 30	0.38 122	0.20 50	0.07 20	0.07 40	0.09 82	0.34 488	0.21 288	0.16 255

trnet	0.28 57	0.26 85	1.32 105	0.19 1	0.12 6	0.54 188	0.15 22	0.48 86	0.46 138	0.27 107	0.33 124	0.24 80	0.21 86	0.30 51	0.21 69	0.10 164	0.07 40	0.08 29	0.05 1	0.09 36	0.07 7

CASnet	0.28 57	0.31 145	1.20 86	0.28 142	0.11 1	0.47 120	0.19 62	0.44 57	0.44 114	0.38 157	0.31 110	0.23 67	0.17 30	0.29 43	0.19 28	0.10 164	0.06 20	0.15 377	0.12 244	0.16 189	0.07 7
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
GLC_STEREO	0.28 57	0.27 91	1.36 112	0.28 142	0.12 6	0.41 69	0.20 81	0.37 16	0.38 59	0.26 100	0.30 99	0.25 90	0.19 66	0.33 77	0.24 122	0.09 70	0.11 276	0.12 252	0.10 144	0.13 111	0.09 56

CREStereo	0.28 57	0.30 134	1.33 107	0.19 1	0.13 20	0.55 201	0.17 39	0.48 86	0.46 138	0.27 107	0.33 124	0.24 80	0.21 86	0.31 58	0.21 69	0.11 227	0.07 40	0.08 29	0.05 1	0.10 50	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
fffft	0.29 66	0.21 21	1.10 71	0.24 52	0.15 55	0.42 81	0.24 188	0.42 41	0.38 59	0.21 34	0.18 16	0.20 48	0.16 23	0.44 156	0.70 398	0.07 20	0.06 20	0.10 131	0.08 77	0.28 382	0.20 325
1: 1. 1
SMoEStereo_RVC	0.29 66	0.26 85	1.03 62	0.25 70	0.14 32	0.46 114	0.22 122	0.36 13	0.38 59	0.23 60	0.23 46	0.21 56	0.18 48	0.45 168	0.60 373	0.07 20	0.06 20	0.10 131	0.08 77	0.20 274	0.20 325

tt45	0.29 66	0.24 65	1.06 66	0.25 70	0.17 110	0.55 201	0.22 122	0.41 35	0.35 30	0.24 67	0.25 62	0.25 90	0.18 48	0.64 257	0.34 237	0.08 32	0.07 40	0.10 131	0.08 77	0.21 288	0.11 105

999	0.29 66	0.25 70	1.05 65	0.26 101	0.18 145	0.49 135	0.23 155	0.38 19	0.37 54	0.20 28	0.32 116	0.23 67	0.18 48	0.73 290	0.36 248	0.08 32	0.07 40	0.09 82	0.08 77	0.24 333	0.10 80

Pointernet	0.29 66	0.25 70	1.49 142	0.24 52	0.20 191	0.47 120	0.15 22	0.62 186	0.47 155	0.22 44	0.29 86	0.26 104	0.20 75	0.28 31	0.20 50	0.10 164	0.07 40	0.07 1	0.12 244	0.10 50	0.07 7

IGEV-Stereo+	0.29 66	0.29 122	0.86 48	0.25 70	0.34 393	0.30 15	0.14 14	0.32 6	0.53 208	0.18 17	0.12 8	0.18 40	0.19 66	0.49 203	0.17 14	0.09 70	0.08 115	0.08 29	0.20 412	0.46 496	0.59 518

MaDis-Stereo	0.29 66	0.54 289	1.44 129	0.24 52	0.29 334	0.29 13	0.16 31	0.45 64	0.37 54	0.19 21	0.21 29	0.28 124	0.22 95	0.30 51	0.29 179	0.10 164	0.09 185	0.10 131	0.08 77	0.11 70	0.11 105

LoS_RVC	0.29 66	0.33 158	1.19 82	0.25 70	0.34 393	0.43 85	0.22 122	0.42 41	0.32 13	0.22 44	0.33 124	0.23 67	0.24 121	0.31 58	0.21 69	0.07 20	0.07 40	0.07 1	0.05 1	0.10 50	0.31 444

Selective-IGEV	0.29 66	0.23 52	1.28 98	0.27 117	0.30 345	0.35 36	0.20 81	0.56 151	0.38 59	0.21 34	0.30 99	0.22 59	0.18 48	0.37 114	0.18 16	0.07 20	0.06 20	0.08 29	0.15 330	0.16 189	0.29 426

EGLCR-Stereo	0.29 66	0.27 91	0.97 59	0.30 190	0.19 177	0.56 216	0.17 39	0.68 216	0.36 47	0.30 120	0.18 16	0.27 115	0.17 30	0.38 122	0.19 28	0.09 70	0.07 40	0.10 131	0.08 77	0.10 50	0.35 462

castereo	0.30 76	0.44 243	0.81 43	0.24 52	0.29 334	0.41 69	0.27 255	0.72 234	0.45 129	0.22 44	0.30 99	0.24 80	0.31 215	0.25 11	0.21 69	0.09 70	0.07 40	0.08 29	0.31 475	0.12 81	0.09 56

WCG-NET	0.30 76	0.42 227	1.26 96	0.24 52	0.12 6	0.43 85	0.24 188	0.40 28	0.56 238	0.35 140	0.37 144	0.26 104	0.24 121	0.29 43	0.19 28	0.08 32	0.12 302	0.08 29	0.07 51	0.22 305	0.10 80

Occ-G	0.30 76	0.30 134	1.33 107	0.23 36	0.15 55	0.36 42	0.25 208	0.43 49	0.31 9	0.26 100	0.35 135	0.46 246	0.22 95	0.30 51	0.25 135	0.09 70	0.07 40	0.09 82	0.16 350	0.31 406	0.08 34

AIO-Stereo	0.30 76	0.27 91	1.25 94	0.27 117	0.24 265	0.37 45	0.20 81	0.52 120	0.36 47	0.21 34	0.30 99	0.23 67	0.14 10	0.31 58	0.20 50	0.08 32	0.07 40	0.09 82	0.38 502	0.19 259	0.31 444

UniTT-Stereo	0.30 76	0.36 187	1.68 173	0.27 117	0.24 265	0.29 13	0.18 53	0.33 7	0.34 24	0.26 100	0.37 144	0.18 40	0.18 48	0.31 58	0.27 154	0.10 164	0.08 115	0.08 29	0.07 51	0.25 346	0.08 34

CES	0.30 76	0.27 91	1.09 69	0.23 36	0.50 480	0.40 62	0.20 81	0.46 67	0.44 114	0.22 44	0.28 80	0.26 104	0.19 66	0.33 77	0.21 69	0.09 70	0.07 40	0.08 29	0.05 1	0.15 152	0.49 507

ProNet	0.30 76	0.54 289	1.29 99	0.25 70	0.15 55	0.47 120	0.25 208	0.48 86	0.39 71	0.21 34	0.23 46	0.22 59	0.20 75	0.44 156	0.19 28	0.08 32	0.08 115	0.10 131	0.08 77	0.23 318	0.12 142

CroCo-Stereo	0.30 76	0.45 251	1.08 67	0.31 217	0.17 110	0.19 2	0.21 101	0.73 245	0.50 174	0.21 34	0.24 55	0.55 291	0.22 95	0.27 24	0.26 144	0.09 70	0.08 115	0.08 29	0.07 51	0.12 81	0.09 56
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
xyz-stereo-finetune	0.31 84	0.46 254	0.79 42	0.21 7	0.12 6	0.53 180	0.25 208	0.52 120	0.54 220	0.28 112	0.32 116	0.29 131	0.23 110	0.59 243	0.55 352	0.08 32	0.07 40	0.10 131	0.08 77	0.13 111	0.08 34

rvit_0105_6	0.31 84	0.29 122	1.00 61	0.31 217	0.18 145	0.35 36	0.25 208	0.51 106	0.61 282	0.25 86	0.28 80	0.32 147	0.25 137	0.39 128	0.25 135	0.18 421	0.16 387	0.15 377	0.13 277	0.14 134	0.13 177

rvit_stereo_ft	0.31 84	0.61 312	1.18 80	0.32 246	0.21 205	0.28 9	0.27 255	0.55 144	0.48 158	0.23 60	0.27 73	0.28 124	0.26 151	0.32 67	0.25 135	0.13 310	0.09 185	0.11 196	0.11 206	0.13 111	0.14 195

CAS++	0.31 84	0.33 158	1.43 127	0.25 70	0.17 110	0.31 19	0.20 81	0.78 299	0.41 91	0.30 120	0.30 99	0.21 56	0.16 23	0.33 77	0.18 16	0.15 372	0.12 302	0.13 311	0.10 144	0.15 152	0.11 105
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
LoS	0.31 84	0.30 134	1.52 148	0.23 36	0.13 20	0.54 188	0.20 81	0.48 86	0.49 164	0.25 86	0.28 80	0.37 169	0.24 121	0.38 122	0.23 100	0.10 164	0.08 115	0.08 29	0.05 1	0.15 152	0.07 7
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
PMTNet	0.31 84	0.35 178	1.30 102	0.20 4	0.14 32	0.57 234	0.25 208	0.46 67	0.42 100	0.27 107	0.32 116	0.27 115	0.24 121	0.39 128	0.23 100	0.43 512	0.07 40	0.08 29	0.05 1	0.18 238	0.07 7

WCG-NET（raft）	0.32 90	0.53 284	1.21 88	0.23 36	0.12 6	0.44 91	0.24 188	0.40 28	0.50 174	0.35 140	0.35 135	0.47 254	0.25 137	0.35 93	0.20 50	0.08 32	0.29 489	0.08 29	0.07 51	0.22 305	0.11 105

MGS-Stereo	0.32 90	0.34 171	1.70 179	0.25 70	0.14 32	0.40 62	0.22 122	0.38 19	0.43 110	0.24 67	0.51 246	0.25 90	0.18 48	0.31 58	0.20 50	0.09 70	0.08 115	0.09 82	0.08 77	0.47 497	0.08 34

ff7	0.32 90	0.52 279	1.38 116	0.25 70	0.16 82	0.56 216	0.23 155	0.46 67	0.41 91	0.24 67	0.23 46	0.20 48	0.23 110	0.48 193	0.19 28	0.09 70	0.08 115	0.10 131	0.18 382	0.23 318	0.22 352

ffff	0.32 90	0.52 279	1.38 116	0.25 70	0.16 82	0.56 216	0.23 155	0.46 67	0.41 91	0.24 67	0.23 46	0.20 48	0.23 110	0.48 193	0.19 28	0.09 70	0.08 115	0.10 131	0.18 382	0.23 318	0.22 352

11t	0.32 90	0.52 279	1.38 116	0.25 70	0.16 82	0.56 216	0.23 155	0.46 67	0.41 91	0.24 67	0.23 46	0.20 48	0.23 110	0.48 193	0.19 28	0.09 70	0.08 115	0.10 131	0.18 382	0.23 318	0.22 352

MC-Stereo	0.32 90	0.31 145	1.46 132	0.31 217	0.15 55	0.53 180	0.19 62	0.44 57	0.35 30	0.36 145	0.38 153	0.27 115	0.27 169	0.42 144	0.19 28	0.09 70	0.13 323	0.09 82	0.16 350	0.20 274	0.13 177

ccc-4	0.32 90	0.52 279	1.38 116	0.25 70	0.16 82	0.56 216	0.23 155	0.46 67	0.41 91	0.24 67	0.23 46	0.20 48	0.23 110	0.48 193	0.19 28	0.09 70	0.08 115	0.10 131	0.18 382	0.23 318	0.22 352

SCV_C0	0.33 97	0.43 232	1.42 126	0.25 70	0.16 82	0.35 36	0.20 81	0.68 216	0.44 114	0.24 67	0.27 73	0.29 131	0.20 75	0.58 237	0.18 16	0.09 70	0.08 115	0.08 29	0.30 469	0.26 366	0.17 273

11t1	0.33 97	0.19 8	1.41 122	0.33 268	0.16 82	0.48 128	0.21 101	0.67 212	0.48 158	0.40 165	0.34 130	0.32 147	0.33 226	0.42 144	0.27 154	0.11 227	0.12 302	0.10 131	0.08 77	0.13 111	0.14 195

IGEVStereo-DCA	0.33 97	0.34 171	1.38 116	0.27 117	0.16 82	0.45 96	0.23 155	0.46 67	0.41 91	0.24 67	0.21 29	0.26 104	0.25 137	0.64 257	0.52 341	0.09 70	0.07 40	0.10 131	0.18 382	0.16 189	0.22 352

AEACV	0.33 97	0.24 65	1.44 129	0.28 142	0.35 406	0.47 120	0.21 101	0.43 49	0.28 6	0.26 100	0.25 62	0.22 59	0.38 263	0.30 51	0.18 16	0.09 70	0.35 503	0.09 82	0.36 499	0.23 318	0.25 397

CroCo-Stereo Lap2	0.33 97	0.61 312	1.47 136	0.32 246	0.38 431	0.23 4	0.22 122	0.58 162	0.46 138	0.22 44	0.27 73	0.29 131	0.23 110	0.32 67	0.26 144	0.09 70	0.09 185	0.10 131	0.08 77	0.21 288	0.14 195

CREStereo++_RVC	0.33 97	0.29 122	1.74 193	0.24 52	0.16 82	0.54 188	0.15 22	0.40 28	0.55 227	0.37 149	0.51 246	0.24 80	0.19 66	0.27 24	0.26 144	0.09 70	0.06 20	0.08 29	0.30 469	0.08 18	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
TANstereo	0.33 97	0.49 269	1.75 199	0.23 36	0.12 6	0.54 188	0.16 31	0.40 28	0.45 129	0.45 200	0.51 246	0.26 104	0.22 95	0.29 43	0.20 50	0.10 164	0.10 228	0.08 29	0.06 9	0.08 18	0.11 105

sCroCo_RVC	0.33 97	0.32 151	1.89 285	0.34 299	0.27 312	0.30 15	0.22 122	0.48 86	0.44 114	0.22 44	0.33 124	0.25 90	0.25 137	0.32 67	0.24 122	0.14 353	0.16 387	0.12 252	0.12 244	0.15 152	0.13 177

RAFT-Stereo-weight	0.34 105	0.29 122	1.43 127	0.28 142	0.28 326	0.55 201	0.22 122	0.78 299	0.48 158	0.46 208	0.38 153	0.36 167	0.17 30	0.33 77	0.23 100	0.09 70	0.08 115	0.09 82	0.07 51	0.09 36	0.09 56

IGEV++	0.34 105	0.43 232	1.32 105	0.31 217	0.14 32	0.32 24	0.21 101	0.70 226	0.34 24	0.22 44	0.28 80	0.22 59	0.27 169	0.35 93	0.27 154	0.09 70	0.39 515	0.08 29	0.15 330	0.25 346	0.45 500

MyStereo07	0.34 105	0.40 214	1.46 132	0.29 173	0.23 252	0.60 281	0.31 317	0.53 129	0.42 100	0.25 86	0.25 62	0.20 48	0.26 151	0.57 234	0.19 28	0.09 70	0.18 416	0.12 252	0.11 206	0.16 189	0.19 309

MIF-Stereo (partial)	0.34 105	0.41 220	1.93 302	0.26 101	0.24 265	0.32 24	0.17 39	0.53 129	0.42 100	0.25 86	0.37 144	0.25 90	0.26 151	0.44 156	0.31 209	0.11 227	0.08 115	0.12 252	0.10 144	0.19 259	0.14 195

GCAP-Stereo	0.34 105	0.89 429	1.76 205	0.26 101	0.12 6	0.52 172	0.14 14	0.49 92	0.38 59	0.29 116	0.30 99	0.29 131	0.22 95	0.30 51	0.20 50	0.09 70	0.17 405	0.09 82	0.07 51	0.21 288	0.11 105

anonymousdsp2	0.34 105	0.24 65	1.16 79	0.28 142	0.15 55	0.57 234	0.23 155	0.79 315	0.47 155	0.38 157	0.37 144	0.40 190	0.25 137	0.47 188	0.21 69	0.09 70	0.07 40	0.10 131	0.13 277	0.19 259	0.27 414

anonymousdsp	0.34 105	0.53 284	1.47 136	0.25 70	0.16 82	0.56 216	0.23 155	0.49 92	0.40 81	0.25 86	0.24 55	0.22 59	0.24 121	0.55 230	0.19 28	0.09 70	0.11 276	0.10 131	0.18 382	0.24 333	0.29 426

knoymous	0.34 105	0.25 70	1.75 199	0.24 52	0.18 145	0.45 96	0.24 188	0.57 156	0.38 59	0.41 174	0.39 161	0.55 291	0.25 137	0.38 122	0.23 100	0.11 227	0.08 115	0.12 252	0.07 51	0.13 111	0.12 142

RCA-Stereo	0.34 105	0.32 151	1.30 102	0.26 101	0.14 32	0.58 252	0.23 155	0.78 299	0.62 300	0.40 165	0.44 187	0.28 124	0.35 236	0.29 43	0.20 50	0.09 70	0.10 228	0.09 82	0.07 51	0.19 259	0.08 34

IGEV-Stereo	0.34 105	0.54 289	1.47 136	0.25 70	0.16 82	0.56 216	0.23 155	0.49 92	0.40 81	0.25 86	0.24 55	0.22 59	0.24 121	0.54 226	0.19 28	0.09 70	0.10 228	0.10 131	0.18 382	0.24 333	0.29 426
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
XX-TBD	0.34 105	0.77 385	1.75 199	0.34 299	0.13 20	0.51 153	0.17 39	0.43 49	0.50 174	0.37 149	0.49 234	0.23 67	0.18 48	0.28 31	0.24 122	0.10 164	0.07 40	0.08 29	0.06 9	0.09 36	0.07 7

GASTEREO	0.35 116	0.72 363	1.15 76	0.56 485	0.20 191	0.52 172	0.22 122	0.56 151	0.40 81	0.30 120	0.31 110	0.16 29	0.31 215	0.35 93	0.26 144	0.09 70	0.14 344	0.08 29	0.28 455	0.14 134	0.20 325

MSCF	0.35 116	0.72 363	1.15 76	0.58 491	0.21 205	0.50 143	0.22 122	0.56 151	0.38 59	0.29 116	0.29 86	0.17 34	0.30 206	0.35 93	0.26 144	0.09 70	0.12 302	0.08 29	0.29 459	0.15 152	0.21 337

xyz-stereo-finetune2	0.35 116	0.45 251	1.04 64	0.21 7	0.12 6	0.58 252	0.23 155	0.50 98	0.45 129	0.31 125	0.46 199	0.30 136	0.41 296	0.81 308	0.51 338	0.08 32	0.07 40	0.11 196	0.09 108	0.12 81	0.09 56

SCV	0.35 116	0.59 306	1.37 115	0.34 299	0.22 232	0.28 9	0.23 155	0.72 234	0.35 30	0.19 21	0.30 99	0.24 80	0.20 75	0.64 257	0.19 28	0.11 227	0.08 115	0.09 82	0.29 459	0.34 430	0.29 426

StereoAnything_RVC	0.35 116	1.25 512	1.82 252	0.20 4	0.12 6	0.26 7	0.15 22	0.43 49	0.37 54	0.14 3	0.10 2	0.11 1	0.19 66	0.46 177	0.14 1	0.11 227	0.09 185	0.08 29	0.05 1	0.76 527	0.18 293

rvit_0105_4	0.35 116	0.35 178	1.45 131	0.31 217	0.18 145	0.37 45	0.28 272	0.59 170	0.62 300	0.27 107	0.31 110	0.35 163	0.27 169	0.43 147	0.25 135	0.18 421	0.16 387	0.15 377	0.13 277	0.15 152	0.12 142

CAS	0.35 116	0.25 70	1.30 102	0.79 518	0.34 393	0.51 153	0.23 155	0.46 67	0.39 71	0.22 44	0.31 110	0.20 48	0.17 30	0.28 31	0.23 100	0.73 533	0.06 20	0.07 1	0.05 1	0.09 36	0.37 477

Selective-RAFT	0.35 116	0.26 85	1.48 139	0.31 217	0.15 55	0.61 302	0.19 62	0.60 180	0.54 220	0.28 112	0.29 86	0.40 190	0.33 226	0.50 209	0.27 154	0.10 164	0.07 40	0.09 82	0.35 491	0.19 259	0.08 34

x	0.35 116	0.20 13	1.36 112	0.33 268	0.17 110	0.47 120	0.24 188	0.75 260	0.54 220	0.40 165	0.40 166	0.42 209	0.34 234	0.45 168	0.32 220	0.11 227	0.14 344	0.11 196	0.09 108	0.12 81	0.14 195

rvit_0105_5	0.36 125	0.39 209	1.48 139	0.30 190	0.18 145	0.41 69	0.30 304	0.64 195	0.62 300	0.30 120	0.33 124	0.37 169	0.29 198	0.41 136	0.28 164	0.18 421	0.16 387	0.15 377	0.15 330	0.15 152	0.14 195

MoCha-V2	0.36 125	0.32 151	1.41 122	0.36 334	0.31 364	0.35 36	0.19 62	0.57 156	0.39 71	0.30 120	0.32 116	0.28 124	0.27 169	0.47 188	0.24 122	0.08 32	0.56 531	0.08 29	0.38 502	0.18 238	0.12 142

testlalala	0.36 125	0.30 134	1.77 214	0.28 142	0.33 385	0.60 281	0.22 122	0.55 144	0.51 182	0.55 310	0.35 135	0.31 139	0.20 75	0.26 19	0.22 88	0.10 164	0.13 323	0.09 82	0.24 432	0.08 18	0.07 7

s12784h	0.36 125	0.28 112	1.58 156	0.23 36	0.11 1	0.62 322	0.24 188	0.79 315	0.64 320	0.44 190	0.52 259	0.28 124	0.26 151	0.50 209	0.24 122	0.11 227	0.06 20	0.09 82	0.06 9	0.16 189	0.06 1

R-Stereo Train	0.36 125	0.21 21	1.70 179	0.29 173	0.18 145	0.55 201	0.26 230	0.78 299	0.36 47	0.57 332	0.67 389	0.33 153	0.24 121	0.32 67	0.23 100	0.10 164	0.08 115	0.09 82	0.07 51	0.09 36	0.12 142

RAFT-Stereo	0.36 125	0.21 21	1.70 179	0.29 173	0.18 145	0.55 201	0.26 230	0.78 299	0.36 47	0.57 332	0.67 389	0.33 153	0.24 121	0.32 67	0.23 100	0.10 164	0.08 115	0.09 82	0.07 51	0.09 36	0.12 142
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
LG-Stereo_Zeroshot	0.37 131	0.37 190	1.21 88	0.26 101	0.18 145	0.73 417	0.18 53	0.53 129	0.41 91	0.35 140	0.30 99	0.58 316	0.22 95	0.33 77	0.95 435	0.09 70	0.07 40	0.09 82	0.35 491	0.13 111	0.15 228

GREAT-IGEV	0.37 131	0.28 112	1.48 139	0.25 70	0.38 431	0.46 114	0.18 53	0.33 7	0.34 24	0.15 4	0.29 86	0.15 26	0.17 30	0.36 105	0.23 100	0.07 20	0.76 549	0.07 1	0.26 447	0.21 288	1.03 549

tg	0.37 131	0.55 298	1.35 111	0.28 142	0.16 82	0.57 234	0.18 53	0.57 156	0.49 164	0.37 149	0.44 187	0.38 176	0.24 121	0.46 177	0.24 122	0.09 70	0.08 115	0.11 196	0.11 206	0.43 486	0.36 470

IGEV-BASED-STEREO-	0.37 131	1.34 524	1.24 93	0.23 36	0.12 6	0.33 27	0.20 81	0.40 28	0.33 19	0.25 86	0.21 29	0.16 29	0.14 10	0.27 24	0.63 380	0.55 523	0.06 20	0.11 196	0.13 277	0.25 346	0.49 507

plain	0.37 131	0.47 263	2.15 366	0.27 117	0.19 177	0.33 27	0.20 81	0.58 162	0.46 138	0.23 60	0.37 144	0.23 67	0.25 137	0.45 168	0.28 164	0.11 227	0.08 115	0.13 311	0.09 108	0.42 484	0.12 142

riskmin	0.37 131	0.22 36	1.74 193	0.32 246	0.20 191	0.48 128	0.20 81	0.66 203	0.46 138	0.36 145	0.34 130	0.69 378	0.45 335	0.39 128	0.27 154	0.11 227	0.08 115	0.12 252	0.08 77	0.13 111	0.16 255

AnonymousM	0.37 131	0.44 243	1.50 145	0.25 70	0.15 55	0.52 172	0.23 155	0.60 180	0.42 100	0.42 179	0.32 116	0.30 136	0.25 137	0.34 87	0.23 100	0.11 227	0.09 185	0.71 531	0.36 499	0.12 81	0.07 7

iRaftStereo_RVC	0.37 131	0.53 284	1.41 122	0.28 142	0.15 55	0.52 172	0.20 81	0.54 140	0.46 138	0.37 149	0.43 176	0.41 196	0.23 110	0.36 105	0.26 144	0.09 70	0.15 370	0.12 252	0.11 206	0.41 478	0.37 477

DIP-Stereo	0.37 131	0.34 171	1.50 145	0.27 117	0.18 145	0.63 339	0.17 39	0.92 414	0.53 208	0.49 240	0.48 217	0.30 136	0.30 206	0.39 128	0.30 197	0.10 164	0.08 115	0.10 131	0.08 77	0.15 152	0.12 142
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
MM-Stereo_test2	0.38 140	0.28 112	2.46 427	0.43 415	0.15 55	0.50 143	0.25 208	0.47 79	0.38 59	0.33 136	0.26 69	0.23 67	0.22 95	0.34 87	0.29 179	0.08 32	0.09 185	0.09 82	0.10 144	0.36 446	0.22 352

HART	0.38 140	0.53 284	1.66 170	0.26 101	0.15 55	0.30 15	0.19 62	0.67 212	0.46 138	0.29 116	0.52 259	0.38 176	0.16 23	0.41 136	0.20 50	0.08 32	0.68 542	0.09 82	0.07 51	0.34 430	0.21 337

mmm	0.38 140	0.21 21	1.18 80	0.35 315	0.17 110	0.49 135	0.26 230	0.78 299	0.52 189	0.50 247	0.57 311	0.41 196	0.37 256	0.71 287	0.31 209	0.11 227	0.13 323	0.14 347	0.13 277	0.15 152	0.14 195

Any-RAFT	0.38 140	0.25 70	1.89 285	0.27 117	0.17 110	0.68 389	0.21 101	0.78 299	0.53 208	0.43 184	0.43 176	0.54 287	0.30 206	0.41 136	0.20 50	0.10 164	0.12 302	0.08 29	0.06 9	0.10 50	0.09 56

qqq	0.38 140	0.21 21	1.34 110	0.28 142	0.15 55	0.45 96	0.26 230	0.76 273	0.52 189	0.39 163	0.41 170	0.46 246	0.36 242	0.96 322	0.30 197	0.11 227	0.14 344	0.12 252	0.12 244	0.12 81	0.14 195

PSM-adaLoss	0.38 140	0.27 91	1.78 219	0.44 422	0.17 110	0.60 281	0.29 296	0.51 106	0.52 189	0.47 210	0.43 176	0.44 224	0.28 184	0.47 188	0.28 164	0.12 280	0.08 115	0.12 252	0.10 144	0.17 211	0.12 142

ROB_FTStereo_v2	0.38 140	0.27 91	1.78 219	0.44 422	0.17 110	0.61 302	0.28 272	0.51 106	0.52 189	0.47 210	0.43 176	0.44 224	0.28 184	0.47 188	0.28 164	0.12 280	0.08 115	0.12 252	0.10 144	0.17 211	0.12 142

ROB_FTStereo	0.38 140	0.27 91	1.78 219	0.44 422	0.17 110	0.61 302	0.26 230	0.51 106	0.52 189	0.47 210	0.43 176	0.43 213	0.28 184	0.49 203	0.28 164	0.12 280	0.08 115	0.12 252	0.10 144	0.17 211	0.12 142

HUI-Stereo	0.38 140	0.27 91	1.79 239	0.44 422	0.17 110	0.61 302	0.28 272	0.51 106	0.52 189	0.47 210	0.43 176	0.44 224	0.28 184	0.45 168	0.28 164	0.12 280	0.08 115	0.12 252	0.10 144	0.17 211	0.12 142

RAFT-IKP	0.38 140	0.27 91	1.79 239	0.44 422	0.16 82	0.60 281	0.28 272	0.51 106	0.52 189	0.47 210	0.43 176	0.43 213	0.28 184	0.50 209	0.28 164	0.12 280	0.08 115	0.12 252	0.10 144	0.17 211	0.12 142

raftrobust	0.38 140	0.68 350	1.54 150	0.32 246	0.46 474	0.52 172	0.21 101	0.56 151	0.42 100	0.52 269	0.35 135	0.31 139	0.33 226	0.37 114	0.30 197	0.10 164	0.11 276	0.08 29	0.07 51	0.21 288	0.19 309

sAnonymous2	0.38 140	0.62 318	2.15 366	0.31 217	0.24 265	0.34 31	0.27 255	0.53 129	0.46 138	0.24 67	0.29 86	0.23 67	0.28 184	0.28 31	0.22 88	0.12 280	0.09 185	0.11 196	0.13 277	0.38 461	0.35 462

CroCo_RVC	0.38 140	0.62 318	2.15 366	0.31 217	0.24 265	0.34 31	0.27 255	0.53 129	0.46 138	0.24 67	0.29 86	0.23 67	0.28 184	0.28 31	0.22 88	0.12 280	0.09 185	0.11 196	0.13 277	0.38 461	0.35 462

GMStereo	0.38 140	0.99 469	1.91 296	0.27 117	0.16 82	0.39 57	0.23 155	0.47 79	0.62 300	0.38 157	0.34 130	0.25 90	0.25 137	0.39 128	0.29 179	0.14 353	0.08 115	0.10 131	0.12 244	0.15 152	0.11 105
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
Gwc-CoAtRS	0.38 140	0.33 158	1.92 299	0.27 117	0.41 450	0.48 128	0.19 62	0.59 170	0.46 138	0.43 184	0.39 161	0.57 309	0.26 151	0.32 67	0.26 144	0.09 70	0.09 185	0.09 82	0.31 475	0.11 70	0.09 56

AIO_test	0.39 155	0.37 190	1.19 82	0.73 512	0.67 514	0.35 36	0.25 208	0.47 79	0.34 24	0.34 138	0.22 40	0.33 153	0.17 30	1.31 361	0.19 28	0.11 227	0.15 370	0.08 29	0.21 418	0.15 152	0.23 376

rvit_0105_3	0.39 155	0.47 263	1.46 132	0.33 268	0.19 177	0.45 96	0.35 360	0.69 219	0.65 333	0.37 149	0.37 144	0.40 190	0.31 215	0.44 156	0.30 197	0.18 421	0.17 405	0.17 415	0.18 382	0.15 152	0.15 228

CASS	0.39 155	0.30 134	1.61 163	0.32 246	0.17 110	0.53 180	0.24 188	0.70 226	0.49 164	0.59 364	0.54 282	0.40 190	0.40 285	0.41 136	0.30 197	0.17 409	0.10 228	0.14 347	0.11 206	0.18 238	0.17 273
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
Patchmatch Stereo++	0.39 155	0.27 91	1.78 219	0.44 422	0.16 82	0.61 302	0.27 255	0.51 106	0.52 189	0.47 210	0.43 176	0.43 213	0.28 184	0.54 226	0.28 164	0.12 280	0.08 115	0.12 252	0.10 144	0.17 211	0.12 142
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
iGMRVC	0.39 155	0.27 91	1.78 219	0.44 422	0.17 110	0.61 302	0.27 255	0.51 106	0.52 189	0.47 210	0.43 176	0.44 224	0.28 184	0.55 230	0.28 164	0.12 280	0.08 115	0.12 252	0.10 144	0.17 211	0.12 142

iRAFT	0.39 155	0.27 91	1.78 219	0.44 422	0.16 82	0.61 302	0.27 255	0.51 106	0.52 189	0.47 210	0.43 176	0.43 213	0.28 184	0.54 226	0.28 164	0.12 280	0.08 115	0.12 252	0.10 144	0.17 211	0.12 142

MM-Stereo_test3	0.40 161	0.58 304	1.75 199	0.36 334	0.30 345	0.45 96	0.30 304	0.72 234	0.59 260	0.31 125	0.43 176	0.32 147	0.23 110	0.35 93	0.29 179	0.10 164	0.20 439	0.10 131	0.08 77	0.40 475	0.11 105

rvit_stereo_0075_2	0.40 161	0.40 214	1.88 278	0.33 268	0.32 372	0.41 69	0.22 122	0.58 162	0.53 208	0.38 157	0.51 246	0.40 190	0.27 169	0.44 156	0.29 179	0.20 446	0.15 370	0.22 461	0.15 330	0.18 238	0.23 376

test_sample1	0.40 161	0.18 5	1.19 82	0.31 217	0.18 145	0.48 128	0.23 155	0.78 299	0.49 164	0.44 190	0.44 187	0.45 233	0.41 296	1.39 369	0.33 230	0.11 227	0.09 185	0.10 131	0.09 108	0.12 81	0.13 177

H2IRNET	0.40 161	0.61 312	1.90 290	0.29 173	0.17 110	0.54 188	0.18 53	0.52 120	0.50 174	0.27 107	0.56 303	0.47 254	0.35 236	0.46 177	0.33 230	0.10 164	0.07 40	0.12 252	0.14 305	0.32 414	0.12 142

DCANet-4	0.40 161	0.27 91	2.21 377	0.25 70	0.14 32	0.51 153	0.22 122	0.77 284	0.72 397	0.54 292	0.47 205	0.28 124	0.37 256	0.37 114	0.34 237	0.09 70	0.07 40	0.08 29	0.07 51	0.08 18	0.22 352

test_4	0.40 161	0.37 190	2.01 333	0.29 173	0.21 205	0.50 143	0.28 272	0.47 79	0.39 71	0.42 179	0.76 436	0.38 176	0.22 95	0.52 216	0.33 230	0.08 32	0.07 40	0.11 196	0.15 330	0.28 382	0.07 7

cross-raft	0.40 161	0.27 91	2.22 381	0.30 190	0.17 110	0.49 135	0.35 360	0.71 229	0.39 71	0.43 184	0.45 191	0.64 343	0.25 137	0.32 67	0.25 135	0.08 32	0.08 115	0.09 82	0.23 430	0.11 70	0.14 195

MM-Stereo_test1	0.41 168	0.39 209	2.29 395	0.38 373	0.26 298	0.44 91	0.28 272	0.63 192	0.51 182	0.40 165	0.32 116	0.26 104	0.26 151	0.46 177	0.22 88	0.09 70	0.21 448	0.10 131	0.09 108	0.39 470	0.15 228

HI	0.41 168	0.63 329	1.72 186	0.27 117	0.21 205	0.45 96	0.19 62	0.55 144	0.41 91	0.57 332	0.59 320	0.65 348	0.45 335	0.45 168	0.39 272	0.08 32	0.09 185	0.10 131	0.11 206	0.20 274	0.10 80

CoSv	0.41 168	0.63 329	1.72 186	0.27 117	0.21 205	0.45 96	0.19 62	0.55 144	0.41 91	0.57 332	0.59 320	0.65 348	0.45 335	0.45 168	0.39 272	0.08 32	0.09 185	0.10 131	0.11 206	0.20 274	0.10 80

AIO_rvc	0.41 168	0.64 333	1.29 99	0.58 491	0.39 434	0.37 45	0.24 188	0.50 98	0.43 110	0.28 112	0.23 46	0.25 90	0.16 23	0.99 325	0.19 28	0.10 164	0.16 387	0.08 29	0.11 206	0.25 346	0.85 534

test_sample2	0.41 168	0.19 8	1.23 91	0.31 217	0.17 110	0.51 153	0.27 255	0.81 323	0.55 227	0.44 190	0.45 191	0.46 246	0.38 263	1.51 390	0.30 197	0.12 280	0.09 185	0.11 196	0.10 144	0.14 134	0.14 195

gcap-zeroshot	0.41 168	0.62 318	1.78 219	0.31 217	0.32 372	0.69 395	0.21 101	0.74 249	0.52 189	0.43 184	0.35 135	0.62 331	0.24 121	0.41 136	0.24 122	0.09 70	0.16 387	0.09 82	0.31 475	0.08 18	0.09 56

GMStereo_Zeroshot	0.41 168	0.36 187	1.54 150	0.41 400	0.19 177	0.52 172	0.19 62	0.59 170	0.52 189	0.57 332	0.59 320	0.63 334	0.29 198	0.58 237	0.33 230	0.15 372	0.09 185	0.16 396	0.09 108	0.24 333	0.12 142

MIM_Stereo	0.41 168	0.60 308	1.88 278	0.31 217	0.21 205	0.50 143	0.19 62	0.64 195	0.44 114	0.43 184	0.53 270	0.43 213	0.27 169	0.51 212	0.28 164	0.08 32	0.14 344	0.11 196	0.10 144	0.26 366	0.26 407

LL-Strereo2	0.41 168	0.90 433	1.83 258	0.44 422	0.24 265	0.54 188	0.27 255	0.58 162	0.45 129	0.41 174	0.33 124	0.44 224	0.21 86	0.44 156	0.34 237	0.09 70	0.08 115	0.16 396	0.14 305	0.17 211	0.17 273

BUS	0.41 168	0.27 91	1.13 73	0.30 190	0.21 205	0.91 481	0.23 155	1.00 482	0.61 282	0.63 402	0.53 270	0.66 355	0.30 206	0.43 147	0.32 220	0.13 310	0.10 228	0.14 347	0.12 244	0.12 81	0.11 105

BSDual-CNN	0.41 168	0.27 91	1.13 73	0.30 190	0.21 205	0.76 431	0.31 317	1.00 482	0.61 282	0.63 402	0.53 270	0.63 334	0.37 256	0.43 147	0.38 261	0.13 310	0.10 228	0.14 347	0.12 244	0.12 81	0.11 105

psmg	0.41 168	0.27 91	1.13 73	0.27 117	0.21 205	0.75 427	0.36 367	0.90 394	0.61 282	0.59 364	0.59 320	0.63 334	0.37 256	0.43 147	0.38 261	0.13 310	0.10 228	0.13 311	0.12 244	0.13 111	0.11 105

GMOStereo	0.41 168	0.62 318	1.78 219	0.28 142	0.36 414	0.51 153	0.31 317	0.53 129	0.44 114	0.57 332	0.48 217	0.41 196	0.27 169	0.28 31	0.23 100	0.08 32	0.38 509	0.13 311	0.11 206	0.34 430	0.11 105

error version	0.41 168	0.62 318	1.78 219	0.28 142	0.36 414	0.51 153	0.31 317	0.53 129	0.44 114	0.57 332	0.48 217	0.41 196	0.27 169	0.28 31	0.23 100	0.08 32	0.38 509	0.13 311	0.11 206	0.34 430	0.11 105

test-v	0.41 168	0.62 318	1.78 219	0.28 142	0.36 414	0.51 153	0.31 317	0.53 129	0.44 114	0.57 332	0.48 217	0.41 196	0.27 169	0.28 31	0.23 100	0.08 32	0.38 509	0.13 311	0.11 206	0.34 430	0.11 105

CRE-IMP	0.41 168	0.22 36	1.76 205	0.48 454	0.17 110	0.79 448	0.69 495	0.52 120	0.52 189	0.47 210	0.42 174	0.45 233	0.26 151	0.41 136	0.31 209	0.11 227	0.07 40	0.12 252	0.09 108	0.17 211	0.23 376

test-2	0.41 168	0.62 318	1.78 219	0.28 142	0.36 414	0.51 153	0.31 317	0.53 129	0.44 114	0.57 332	0.48 217	0.41 196	0.27 169	0.28 31	0.23 100	0.08 32	0.38 509	0.13 311	0.11 206	0.34 430	0.11 105

CFNet-RSSM	0.41 168	0.32 151	2.20 376	0.27 117	0.44 460	0.52 172	0.19 62	0.76 273	0.48 158	0.43 184	0.36 141	0.54 287	0.26 151	0.33 77	0.25 135	0.09 70	0.08 115	0.09 82	0.38 502	0.10 50	0.09 56

DMCA	0.41 168	0.52 279	1.26 96	0.31 217	0.24 265	0.59 269	0.26 230	0.77 284	0.63 312	0.58 350	0.48 217	0.57 309	0.35 236	0.40 133	0.50 333	0.14 353	0.10 228	0.14 347	0.10 144	0.15 152	0.15 228

AE-Stereo	0.42 187	0.29 122	1.65 166	0.43 415	0.47 476	0.56 216	0.23 155	0.86 364	0.46 138	0.31 125	0.41 170	0.43 213	0.24 121	0.34 87	0.24 122	0.09 70	0.48 527	0.11 196	0.45 515	0.22 305	0.19 309

ACVNet-DCA	0.42 187	0.64 333	2.07 344	0.35 315	0.14 32	0.76 431	0.25 208	0.76 273	0.52 189	0.31 125	0.38 153	0.24 80	0.38 263	0.69 280	0.19 28	0.10 164	0.24 465	0.11 196	0.09 108	0.12 81	0.14 195

dd	0.42 187	0.96 453	1.77 214	0.31 217	0.17 110	0.57 234	0.26 230	0.49 92	0.68 359	0.41 174	0.40 166	0.34 159	0.27 169	0.45 168	0.40 280	0.17 409	0.10 228	0.13 311	0.12 244	0.21 288	0.12 142

Anonymous3	0.42 187	0.35 178	2.09 350	0.33 268	0.24 265	0.72 410	0.31 317	0.74 249	0.55 227	0.35 140	0.40 166	0.33 153	0.29 198	0.44 156	0.28 164	0.18 421	0.18 416	0.13 311	0.13 277	0.17 211	0.17 273

DCANet	0.42 187	0.77 385	1.95 315	0.25 70	0.14 32	0.51 153	0.22 122	0.77 284	0.72 397	0.54 292	0.48 217	0.31 139	0.41 296	0.36 105	0.39 272	0.09 70	0.07 40	0.09 82	0.07 51	0.13 111	0.23 376

RAFT-Stereo + iAFF	0.42 187	0.86 419	1.78 219	0.28 142	0.17 110	0.52 172	0.20 81	0.62 186	0.61 282	0.50 247	0.61 342	0.39 182	0.32 222	0.35 93	0.30 197	0.07 20	0.10 228	0.09 82	0.09 108	0.35 441	0.10 80

GCAP-BAT	0.43 193	0.31 145	1.82 252	0.25 70	0.26 298	0.65 364	0.23 155	0.48 86	0.37 54	0.67 425	0.82 449	0.44 224	0.24 121	0.48 193	0.87 428	0.09 70	0.13 323	0.09 82	0.22 426	0.08 18	0.09 56

fff	0.43 193	0.77 385	1.95 315	0.24 52	0.13 20	0.51 153	0.22 122	0.77 284	0.75 429	0.54 292	0.47 205	0.31 139	0.65 437	0.36 105	0.34 237	0.09 70	0.07 40	0.08 29	0.07 51	0.08 18	0.22 352

DisPM	0.43 193	0.33 158	1.78 219	0.57 489	0.18 145	0.59 269	0.63 484	0.53 129	0.61 282	0.60 373	0.53 270	0.38 176	0.26 151	0.75 294	0.29 179	0.12 280	0.07 40	0.12 252	0.11 206	0.11 70	0.14 195

IER	0.43 193	0.38 200	1.69 175	0.26 101	0.25 283	0.66 371	0.26 230	0.71 229	0.55 227	0.54 292	0.59 320	0.60 325	0.53 385	0.52 216	0.39 272	0.11 227	0.08 115	0.11 196	0.11 206	0.14 134	0.11 105

test-3	0.43 193	0.20 13	1.70 179	0.34 299	0.32 372	0.45 96	0.23 155	0.71 229	0.46 138	0.51 260	0.29 86	0.45 233	0.21 86	0.59 243	0.98 438	0.08 32	0.07 40	0.10 131	0.35 491	0.29 387	0.28 420

test_1	0.43 193	0.20 13	1.70 179	0.34 299	0.32 372	0.45 96	0.23 155	0.71 229	0.46 138	0.50 247	0.29 86	0.45 233	0.21 86	0.59 243	0.98 438	0.08 32	0.07 40	0.10 131	0.35 491	0.29 387	0.29 426

rafts_anoy	0.43 193	0.89 429	1.96 324	0.32 246	0.30 345	0.48 128	0.24 188	0.62 186	0.49 164	0.37 149	0.38 153	0.33 153	0.30 206	0.51 212	0.34 237	0.10 164	0.39 515	0.13 311	0.15 330	0.17 211	0.15 228

RALAANet	0.43 193	0.98 465	1.90 290	0.32 246	0.23 252	0.48 128	0.19 62	0.67 212	0.53 208	0.48 228	0.45 191	0.39 182	0.30 206	0.48 193	0.37 254	0.10 164	0.08 115	0.11 196	0.14 305	0.27 376	0.10 80

csc	0.43 193	0.77 385	1.95 315	0.24 52	0.13 20	0.51 153	0.22 122	0.77 284	0.75 429	0.54 292	0.47 205	0.31 139	0.65 437	0.36 105	0.34 237	0.09 70	0.07 40	0.08 29	0.07 51	0.08 18	0.22 352

cscssc	0.43 193	0.77 385	1.95 315	0.24 52	0.13 20	0.51 153	0.22 122	0.77 284	0.75 429	0.54 292	0.47 205	0.31 139	0.65 437	0.36 105	0.34 237	0.09 70	0.07 40	0.08 29	0.07 51	0.08 18	0.22 352

rvit_105_1	0.44 203	0.54 289	1.46 132	0.36 334	0.24 265	0.51 153	0.45 425	0.75 260	0.74 416	0.45 200	0.44 187	0.44 224	0.36 242	0.62 252	0.38 261	0.20 446	0.18 416	0.18 435	0.22 426	0.18 238	0.18 293

model_zeroshot	0.44 203	0.68 350	1.97 329	0.28 142	0.18 145	0.69 395	0.21 101	0.63 192	0.40 81	1.00 500	0.34 130	0.42 209	0.20 75	0.69 280	0.24 122	0.10 164	0.22 454	0.10 131	0.22 426	0.12 81	0.10 80

testlalala2	0.44 203	0.28 112	2.59 456	0.64 504	0.56 495	0.57 234	0.20 81	0.78 299	0.52 189	0.40 165	0.39 161	0.45 233	0.21 86	0.27 24	0.22 88	0.09 70	0.10 228	0.08 29	0.29 459	0.12 81	0.10 80

1test111	0.44 203	0.64 333	2.07 344	0.35 315	0.14 32	0.76 431	0.25 208	0.76 273	0.52 189	0.31 125	0.38 153	0.24 80	0.38 263	0.96 322	0.30 197	0.10 164	0.24 465	0.11 196	0.09 108	0.12 81	0.14 195

tt1	0.44 203	0.64 333	1.83 258	0.35 315	0.14 32	0.76 431	0.25 208	0.74 249	0.88 479	0.31 125	0.37 144	0.25 90	0.35 236	0.63 255	0.19 28	0.10 164	0.24 465	0.11 196	0.09 108	0.25 346	0.36 470

RAFT-Test	0.44 203	0.38 200	2.01 333	0.27 117	0.44 460	0.64 350	0.37 375	0.72 234	0.57 242	0.45 200	0.48 217	0.65 348	0.24 121	0.35 93	0.29 179	0.09 70	0.11 276	0.09 82	0.38 502	0.10 50	0.11 105

4D-IteraStereo	0.44 203	0.96 453	2.63 461	0.27 117	0.30 345	0.45 96	0.25 208	0.52 120	0.50 174	0.40 165	0.31 110	0.40 190	0.19 66	0.35 93	0.32 220	0.09 70	0.06 20	0.12 252	0.11 206	0.19 259	0.30 436

ToySt	0.44 203	0.61 312	1.89 285	0.29 173	0.18 145	0.55 201	0.35 360	0.67 212	0.53 208	0.39 163	0.50 242	0.59 319	0.43 323	0.51 212	0.49 328	0.10 164	0.12 302	0.13 311	0.16 350	0.24 333	0.19 309

UDGNet	0.44 203	1.02 478	1.74 193	0.35 315	0.19 177	0.58 252	0.23 155	0.49 92	0.66 348	0.41 174	0.38 153	0.34 159	0.29 198	0.53 222	0.30 197	0.24 477	0.10 228	0.37 509	0.19 402	0.27 376	0.15 228

test_3	0.44 203	0.20 13	1.70 179	0.36 334	0.32 372	0.47 120	0.30 304	0.73 245	0.49 164	0.50 247	0.30 99	0.45 233	0.22 95	0.59 243	0.98 438	0.08 32	0.10 228	0.11 196	0.35 491	0.29 387	0.28 420

GANet-ADL	0.44 203	0.41 220	2.31 397	0.33 268	0.20 191	0.57 234	0.25 208	0.75 260	0.54 220	0.42 179	0.59 320	0.56 303	0.30 206	0.40 133	0.38 261	0.14 353	0.11 276	0.09 82	0.08 77	0.22 305	0.17 273

DeepStereo_RVC	0.44 203	0.28 112	1.92 299	0.49 456	0.17 110	0.60 281	0.59 472	0.50 98	0.52 189	0.49 240	0.45 191	0.39 182	0.86 482	0.45 168	0.33 230	0.11 227	0.08 115	0.11 196	0.09 108	0.15 152	0.19 309

test-1	0.44 203	0.48 266	1.69 175	0.30 190	0.27 312	0.50 143	0.28 272	0.80 319	0.43 110	0.40 165	0.54 282	0.41 196	0.24 121	0.31 58	1.16 466	0.09 70	0.20 439	0.10 131	0.17 369	0.11 70	0.26 407

raft+_RVC	0.44 203	0.67 348	1.85 263	0.34 299	0.71 519	0.51 153	0.25 208	0.64 195	0.51 182	0.35 140	0.45 191	0.32 147	0.28 184	0.43 147	0.32 220	0.09 70	0.19 428	0.10 131	0.09 108	0.20 274	0.40 490

GES	0.44 203	0.28 112	1.88 278	0.30 190	0.18 145	0.61 302	0.30 304	0.88 382	0.46 138	0.47 210	0.52 259	0.39 182	0.42 313	0.58 237	0.67 391	0.15 372	0.11 276	0.12 252	0.10 144	0.15 152	0.17 273

AFF-stereo	0.44 203	0.96 453	1.78 219	0.31 217	0.15 55	0.50 143	0.21 101	0.64 195	0.63 312	0.47 210	0.64 375	0.49 267	0.34 234	0.46 177	0.31 209	0.08 32	0.09 185	0.10 131	0.10 144	0.37 454	0.10 80

FENet	0.44 203	0.30 134	2.42 418	0.32 246	0.17 110	0.58 252	0.22 122	0.77 284	0.59 260	0.47 210	0.42 174	0.55 291	0.38 263	0.49 203	0.47 317	0.12 280	0.09 185	0.12 252	0.11 206	0.13 111	0.16 255

AdaStereo	0.44 203	0.38 200	1.79 239	0.34 299	0.20 191	0.57 234	0.28 272	0.92 414	0.69 368	0.52 269	0.55 292	0.61 327	0.33 226	0.48 193	0.39 272	0.17 409	0.08 115	0.17 415	0.11 206	0.18 238	0.12 142
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.
AIO-test1	0.45 221	0.87 422	2.27 391	0.33 268	0.33 385	0.50 143	0.22 122	0.74 249	0.66 348	0.29 116	0.41 170	0.29 131	0.22 95	0.73 290	0.29 179	0.09 70	0.08 115	0.12 252	0.14 305	0.30 398	0.22 352

StereoVision	0.45 221	0.72 363	1.94 312	0.33 268	0.32 372	0.47 120	0.26 230	0.68 216	0.57 242	0.32 134	0.89 466	0.45 233	0.27 169	0.49 203	0.36 248	0.13 310	0.15 370	0.16 396	0.15 330	0.19 259	0.13 177

ADStereo(finetuned)	0.45 221	0.77 385	2.12 358	0.25 70	0.14 32	0.51 153	0.22 122	0.77 284	0.72 397	0.54 292	0.48 217	0.31 139	0.76 466	0.37 114	0.38 261	0.09 70	0.07 40	0.09 82	0.07 51	0.13 111	0.23 376

PFNet+	0.45 221	0.37 190	1.86 271	0.46 441	0.18 145	0.58 252	0.77 507	0.52 120	0.64 320	0.56 321	0.48 217	0.39 182	0.26 151	0.93 319	0.32 220	0.13 310	0.09 185	0.14 347	0.13 277	0.12 81	0.15 228

RAFT	0.45 221	0.92 435	1.59 157	0.34 299	0.19 177	0.46 114	0.35 360	0.65 201	0.49 164	0.49 240	0.49 234	0.70 388	0.40 285	0.47 188	0.32 220	0.11 227	0.16 387	0.14 347	0.13 277	0.51 505	0.13 177

TestStereo	0.45 221	0.54 289	2.11 355	0.29 173	0.16 82	0.43 85	0.24 188	0.54 140	0.45 129	0.37 149	0.46 199	0.34 159	0.27 169	1.98 472	0.27 154	0.11 227	0.08 115	0.12 252	0.09 108	0.14 134	0.08 34

CFNet_pseudo	0.45 221	0.46 254	2.23 385	0.25 70	0.19 177	0.56 216	0.21 101	0.77 284	0.60 265	0.49 240	0.56 303	0.69 378	0.47 357	0.52 216	0.31 209	0.11 227	0.10 228	0.15 377	0.10 144	0.17 211	0.14 195

RALCasStereoNet	0.45 221	0.88 426	1.85 263	0.30 190	0.26 298	0.49 135	0.26 230	0.58 162	0.51 182	0.36 145	0.48 217	0.36 167	0.28 184	0.55 230	0.34 237	0.10 164	0.53 529	0.09 82	0.08 77	0.25 346	0.34 460

ACVNet	0.45 221	0.44 243	1.79 239	0.28 142	0.21 205	0.59 269	0.36 367	0.66 203	0.68 359	0.45 200	0.59 320	0.69 378	0.40 285	0.44 156	0.55 352	0.11 227	0.09 185	0.10 131	0.09 108	0.34 430	0.10 80

ccs_rob	0.45 221	0.46 254	2.22 381	0.26 101	0.19 177	0.56 216	0.21 101	0.77 284	0.60 265	0.49 240	0.56 303	0.69 378	0.47 357	0.52 216	0.31 209	0.11 227	0.09 185	0.16 396	0.10 144	0.17 211	0.14 195

Reg-Stereo(zero)	0.46 231	0.17 1	2.10 354	0.24 52	0.34 393	0.51 153	0.42 400	0.50 98	0.54 220	0.37 149	0.46 199	0.54 287	0.60 416	0.43 147	1.10 457	0.08 32	0.09 185	0.08 29	0.22 426	0.12 81	0.22 352

xx1	0.46 231	0.64 333	2.07 344	0.35 315	0.14 32	0.76 431	0.25 208	0.74 249	1.01 500	0.31 125	0.38 153	0.46 246	0.36 242	0.69 280	0.19 28	0.10 164	0.24 465	0.12 252	0.12 244	0.12 81	0.14 195

rrr	0.46 231	0.34 171	3.08 513	0.27 117	0.16 82	0.45 96	0.28 272	1.09 512	0.51 182	0.24 67	0.21 29	0.26 104	0.25 137	0.64 257	0.52 341	0.09 70	0.07 40	0.10 131	0.29 459	0.16 189	0.25 397

MSKI-zero shot	0.46 231	0.38 200	2.47 432	0.27 117	0.43 459	0.56 216	0.20 81	0.77 284	0.43 110	0.60 373	0.51 246	0.44 224	0.17 30	0.68 274	0.21 69	0.09 70	0.29 489	0.09 82	0.32 481	0.14 134	0.10 80

PCWNet_CMD	0.46 231	0.45 251	2.28 393	0.26 101	0.20 191	0.55 201	0.21 101	0.75 260	0.64 320	0.48 228	0.55 292	0.68 371	0.57 403	0.46 177	0.30 197	0.11 227	0.10 228	0.14 347	0.10 144	0.18 238	0.14 195

testlalala_base	0.46 231	0.30 134	1.82 252	0.34 299	0.27 312	0.55 201	0.21 101	0.85 354	0.32 13	0.32 134	0.39 161	0.31 139	0.23 110	0.30 51	0.28 164	0.95 542	0.30 493	0.09 82	0.21 418	1.03 537	0.18 293

RAFT_CTSACE	0.46 231	0.76 376	2.07 344	0.35 315	0.30 345	0.54 188	0.30 304	0.61 182	0.48 158	0.49 240	0.76 436	0.55 291	0.36 242	0.58 237	0.22 88	0.08 32	0.13 323	0.11 196	0.10 144	0.41 478	0.08 34

NRIStereo	0.46 231	0.25 70	1.77 214	0.47 446	0.16 82	0.95 485	0.74 503	0.51 106	0.56 238	0.48 228	0.39 161	0.59 319	0.29 198	0.77 301	0.32 220	0.11 227	0.13 323	0.11 196	0.09 108	0.21 288	0.24 388

ICVP	0.46 231	0.29 122	2.41 416	0.33 268	0.22 232	0.59 269	0.55 459	0.75 260	0.50 174	0.44 190	0.60 335	0.49 267	0.35 236	0.53 222	0.37 254	0.16 393	0.16 387	0.14 347	0.11 206	0.15 152	0.15 228
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
HCRNet	0.46 231	0.49 269	1.65 166	0.38 373	0.29 334	0.58 252	0.22 122	0.75 260	0.62 300	0.47 210	0.49 234	0.48 265	0.36 242	1.12 343	0.37 254	0.15 372	0.10 228	0.15 377	0.13 277	0.17 211	0.17 273

test_xeample3	0.46 231	0.34 171	2.99 507	0.37 357	0.16 82	0.49 135	0.33 348	1.06 507	0.44 114	0.25 86	0.23 46	0.24 80	0.25 137	0.49 203	0.56 360	0.09 70	0.07 40	0.10 131	0.40 507	0.17 211	0.26 407

SFCPSM	0.46 231	0.24 65	2.35 406	0.27 117	0.27 312	0.70 402	0.32 340	0.96 449	0.63 312	0.49 240	0.52 259	0.43 213	0.36 242	0.52 216	0.43 297	0.12 280	0.09 185	0.12 252	0.16 350	0.16 189	0.12 142

UPFNet	0.46 231	0.28 112	1.73 189	0.33 268	0.32 372	0.65 364	0.38 382	0.83 336	0.59 260	0.57 332	0.52 259	0.61 327	0.40 285	0.75 294	0.52 341	0.13 310	0.12 302	0.13 311	0.12 244	0.15 152	0.11 105

MSMDNet	0.46 231	0.44 243	2.28 393	0.26 101	0.20 191	0.55 201	0.21 101	0.75 260	0.64 320	0.48 228	0.55 292	0.68 371	0.56 397	0.46 177	0.30 197	0.11 227	0.10 228	0.13 311	0.10 144	0.18 238	0.15 228

HITNet	0.46 231	0.92 435	2.09 350	0.33 268	0.14 32	0.55 201	0.22 122	0.83 336	0.56 238	0.51 260	0.49 234	0.48 265	0.37 256	0.48 193	0.54 351	0.09 70	0.06 20	0.10 131	0.08 77	0.23 318	0.09 56
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
ISRNet	0.47 246	0.44 243	1.55 152	0.37 357	0.31 364	0.49 135	0.19 62	0.75 260	0.66 348	0.63 402	0.71 420	0.67 364	0.39 277	0.58 237	0.44 303	0.23 469	0.16 387	0.21 458	0.20 412	0.21 288	0.25 397

test_sample7	0.47 246	0.33 158	1.49 142	0.34 299	0.20 191	0.51 153	0.30 304	0.93 422	0.66 348	0.57 332	0.51 246	0.55 291	0.45 335	1.11 340	0.38 261	0.17 409	0.14 344	0.16 396	0.15 330	0.19 259	0.18 293

cc1	0.47 246	0.64 333	2.07 344	0.35 315	0.14 32	0.76 431	0.25 208	0.74 249	1.01 500	0.31 125	0.38 153	0.24 80	0.38 263	0.69 280	0.19 28	0.10 164	0.24 465	0.11 196	0.09 108	0.25 346	0.40 490

ffm	0.47 246	0.23 52	2.01 333	0.30 190	0.21 205	0.57 234	0.26 230	0.74 249	0.88 479	0.53 279	0.63 359	0.66 355	0.39 277	0.63 255	0.19 28	0.10 164	0.24 465	0.15 377	0.13 277	0.25 346	0.36 470

hknet	0.47 246	0.29 122	1.70 179	0.30 190	0.24 265	0.76 431	0.31 317	1.00 482	0.64 320	0.63 402	0.53 270	0.80 429	0.38 263	0.77 301	0.37 254	0.11 227	0.10 228	0.14 347	0.12 244	0.12 81	0.11 105

BEATNet_4x	0.47 246	0.73 370	1.91 296	0.33 268	0.15 55	0.56 216	0.25 208	0.85 354	0.58 253	0.54 292	0.51 246	0.57 309	0.42 313	0.57 234	0.61 376	0.11 227	0.08 115	0.12 252	0.09 108	0.20 274	0.16 255

ITSA-stereo	0.48 252	0.33 158	1.20 86	0.33 268	0.18 145	0.60 281	0.29 296	0.94 431	0.80 456	0.50 247	0.49 234	0.53 281	0.59 412	1.25 359	0.64 385	0.15 372	0.12 302	0.17 415	0.16 350	0.18 238	0.23 376

qqq1	0.48 252	0.46 254	1.60 159	0.30 190	0.15 55	0.45 96	0.24 188	0.90 394	0.72 397	0.56 321	0.64 375	0.51 273	0.41 296	1.87 454	0.23 100	0.13 310	0.10 228	0.09 82	0.08 77	0.14 134	0.11 105

fff1	0.48 252	0.46 254	1.60 159	0.30 190	0.15 55	0.45 96	0.24 188	0.90 394	0.72 397	0.56 321	0.64 375	0.51 273	0.41 296	1.87 454	0.23 100	0.13 310	0.10 228	0.09 82	0.08 77	0.14 134	0.11 105

MyStereo04	0.48 252	0.40 214	2.65 465	0.29 173	0.23 252	0.60 281	0.31 317	0.83 336	0.75 429	0.47 210	0.36 141	0.53 281	0.42 313	0.53 222	0.39 272	0.09 70	0.18 416	0.12 252	0.11 206	0.16 189	0.19 309

CFNet_ucs	0.48 252	0.50 275	2.32 398	0.26 101	0.22 232	0.57 234	0.22 122	0.85 354	0.65 333	0.53 279	0.64 375	0.68 371	0.44 331	0.54 226	0.31 209	0.13 310	0.12 302	0.16 396	0.11 206	0.19 259	0.17 273

anonymousa	0.48 252	0.46 254	2.44 424	0.29 173	0.34 393	0.61 302	0.25 208	0.66 203	0.54 220	0.53 279	0.77 439	0.73 399	0.46 349	0.33 77	0.31 209	0.10 164	0.09 185	0.12 252	0.29 459	0.10 50	0.19 309

NF-Stereo	0.48 252	0.25 70	1.81 246	0.52 467	0.16 82	0.61 302	0.44 418	0.66 203	0.61 282	0.50 247	0.47 205	0.37 169	0.26 151	1.45 379	0.79 420	0.11 227	0.07 40	0.12 252	0.10 144	0.13 111	0.16 255

OCTAStereo	0.48 252	0.25 70	1.81 246	0.52 467	0.16 82	0.61 302	0.43 407	0.66 203	0.61 282	0.50 247	0.47 205	0.37 169	0.26 151	1.44 375	0.80 421	0.11 227	0.07 40	0.12 252	0.10 144	0.13 111	0.17 273

PSM-softLoss	0.48 252	0.27 91	1.85 263	0.51 463	0.17 110	0.61 302	0.40 390	0.61 182	0.57 242	0.52 269	0.48 217	0.39 182	0.25 137	1.46 380	0.77 414	0.12 280	0.08 115	0.13 311	0.12 244	0.12 81	0.14 195

KMStereo	0.48 252	0.27 91	1.85 263	0.51 463	0.17 110	0.61 302	0.40 390	0.61 182	0.57 242	0.52 269	0.48 217	0.39 182	0.25 137	1.46 380	0.77 414	0.12 280	0.08 115	0.13 311	0.12 244	0.12 81	0.14 195

KYRaft	0.48 252	0.29 122	1.75 199	0.33 268	0.21 205	0.75 427	0.44 418	0.58 162	0.57 242	0.64 412	0.93 473	0.53 281	0.72 456	0.60 249	0.24 122	0.10 164	0.07 40	0.12 252	0.14 305	0.12 81	0.54 511

RE-Stereo	0.48 252	0.25 70	1.81 246	0.52 467	0.16 82	0.61 302	0.43 407	0.66 203	0.60 265	0.50 247	0.47 205	0.37 169	0.26 151	1.44 375	0.78 416	0.11 227	0.07 40	0.12 252	0.10 144	0.13 111	0.17 273

TVStereo	0.48 252	0.25 70	1.81 246	0.52 467	0.16 82	0.61 302	0.43 407	0.66 203	0.60 265	0.50 247	0.47 205	0.37 169	0.26 151	1.44 375	0.78 416	0.11 227	0.07 40	0.12 252	0.10 144	0.13 111	0.17 273

111	0.48 252	1.09 487	1.95 315	0.24 52	0.13 20	0.59 269	0.26 230	0.83 336	0.78 448	0.48 228	0.52 259	0.56 303	0.38 263	0.49 203	0.38 261	0.09 70	0.07 40	0.09 82	0.07 51	0.23 318	0.35 462

acv_ft	0.48 252	0.44 243	1.76 205	0.32 246	0.41 450	0.63 339	0.28 272	0.81 323	0.68 359	0.61 382	0.59 320	0.69 378	0.45 335	0.44 156	0.63 380	0.11 227	0.09 185	0.10 131	0.09 108	0.41 478	0.10 80

UCFNet_RVC	0.48 252	0.82 406	1.85 263	0.30 190	0.27 312	0.64 350	0.26 230	0.74 249	0.55 227	0.48 228	0.53 270	0.63 334	0.41 296	0.88 318	0.38 261	0.15 372	0.10 228	0.17 415	0.17 369	0.18 238	0.15 228

MLCV	0.48 252	0.89 429	1.85 263	0.29 173	0.14 32	0.59 269	0.23 155	0.72 234	0.59 260	0.66 421	0.66 386	0.55 291	0.36 242	1.03 331	0.49 328	0.09 70	0.06 20	0.09 82	0.07 51	0.19 259	0.11 105

DN-CSS_ROB	0.48 252	1.23 509	1.99 330	0.39 383	0.22 232	0.56 216	0.19 62	0.75 260	0.61 282	0.45 200	0.62 347	0.41 196	0.31 215	0.70 285	0.32 220	0.11 227	0.08 115	0.14 347	0.13 277	0.36 446	0.12 142

AIO-test2	0.49 270	1.15 499	1.96 324	0.42 411	0.37 425	0.50 143	0.23 155	0.79 315	0.70 377	0.33 136	0.53 270	0.27 115	0.22 95	0.67 271	0.29 179	0.73 533	0.08 115	0.13 311	0.17 369	0.17 211	0.18 293

DCVSM-stereo	0.49 270	0.29 122	2.49 435	0.29 173	0.22 232	0.53 180	0.52 448	0.58 162	0.49 164	0.69 434	0.46 199	0.79 426	0.48 366	0.53 222	0.42 288	0.13 310	0.14 344	0.15 377	0.12 244	0.20 274	0.20 325

MyStereo05	0.49 270	0.41 220	2.72 474	0.30 190	0.23 252	0.60 281	0.30 304	0.82 330	0.77 443	0.52 269	0.37 144	0.51 273	0.42 313	0.52 216	0.38 261	0.09 70	0.17 405	0.12 252	0.10 144	0.16 189	0.20 325

HH	0.49 270	0.49 269	2.78 486	0.50 458	0.41 450	0.38 55	0.23 155	0.72 234	0.38 59	0.63 402	0.48 217	0.87 456	0.41 296	0.64 257	0.21 69	0.09 70	0.17 405	0.10 131	0.09 108	0.16 189	0.12 142

HanStereo	0.49 270	0.49 269	2.78 486	0.50 458	0.41 450	0.38 55	0.23 155	0.72 234	0.38 59	0.63 402	0.48 217	0.87 456	0.41 296	0.64 257	0.21 69	0.09 70	0.17 405	0.10 131	0.09 108	0.16 189	0.12 142

gwcnet-sp	0.49 270	0.43 232	2.54 448	0.31 217	0.22 232	0.67 377	0.31 317	0.78 299	0.65 333	0.58 350	0.47 205	0.46 246	0.43 323	0.76 297	0.46 308	0.11 227	0.11 276	0.11 196	0.11 206	0.15 152	0.14 195

scenet	0.49 270	0.43 232	2.54 448	0.31 217	0.22 232	0.67 377	0.31 317	0.78 299	0.65 333	0.58 350	0.47 205	0.46 246	0.43 323	0.76 297	0.46 308	0.11 227	0.11 276	0.11 196	0.11 206	0.15 152	0.14 195

ssnet	0.49 270	0.43 232	2.54 448	0.31 217	0.22 232	0.67 377	0.31 317	0.78 299	0.65 333	0.58 350	0.47 205	0.46 246	0.43 323	0.76 297	0.46 308	0.11 227	0.11 276	0.11 196	0.11 206	0.15 152	0.14 195

TestStereo1	0.49 270	0.81 402	1.85 263	0.39 383	0.57 498	0.56 216	0.34 352	0.75 260	0.69 368	0.44 190	0.63 359	0.35 163	0.42 313	0.64 257	0.29 179	0.10 164	0.08 115	0.12 252	0.10 144	0.33 423	0.26 407

SA-5K	0.49 270	0.81 402	1.85 263	0.39 383	0.57 498	0.56 216	0.34 352	0.75 260	0.69 368	0.44 190	0.63 359	0.35 163	0.42 313	0.64 257	0.29 179	0.10 164	0.08 115	0.12 252	0.10 144	0.33 423	0.26 407

Prome-Stereo	0.49 270	0.30 134	1.76 205	0.60 500	0.23 252	0.63 339	0.42 400	0.62 186	0.60 265	0.59 364	1.03 489	0.43 213	0.72 456	0.60 249	0.33 230	0.09 70	0.07 40	0.10 131	0.09 108	0.11 70	0.43 497

test_sample4	0.50 281	0.42 227	1.88 278	0.32 246	0.19 177	0.56 216	0.26 230	0.93 422	0.65 333	0.54 292	0.54 282	0.45 233	0.36 242	1.79 437	0.36 248	0.13 310	0.10 228	0.13 311	0.12 244	0.17 211	0.16 255

test_sample3	0.50 281	0.41 220	1.88 278	0.32 246	0.19 177	0.57 234	0.25 208	0.92 414	0.64 320	0.52 269	0.49 234	0.47 254	0.35 236	1.79 437	0.37 254	0.13 310	0.10 228	0.12 252	0.11 206	0.16 189	0.16 255

Former-RAFT_DAM_RVC	0.50 281	0.33 158	0.93 56	0.26 101	0.22 232	0.46 114	0.20 81	1.10 513	1.34 528	3.16 565	0.32 116	0.22 59	0.20 75	0.30 51	0.22 88	0.10 164	0.09 185	0.11 196	0.09 108	0.15 152	0.19 309

SMFormer	0.50 281	0.46 254	1.60 159	0.30 190	0.15 55	0.45 96	0.24 188	0.90 394	0.72 397	0.56 321	0.64 375	0.51 273	0.41 296	1.87 454	0.49 328	0.13 310	0.10 228	0.11 196	0.10 144	0.15 152	0.16 255

tta	0.50 281	0.46 254	1.60 159	0.30 190	0.15 55	0.45 96	0.24 188	0.90 394	0.72 397	0.56 321	0.64 375	0.51 273	0.41 296	1.87 454	0.49 328	0.13 310	0.10 228	0.11 196	0.10 144	0.14 134	0.11 105

DCRE	0.50 281	0.63 329	2.13 360	0.30 190	0.23 252	0.45 96	0.24 188	0.59 170	0.53 208	0.50 247	2.10 533	0.42 209	0.26 151	0.35 93	0.23 100	0.09 70	0.14 344	0.10 131	0.32 481	0.16 189	0.15 228

RAFT+CT+SA	0.50 281	0.86 419	1.82 252	0.37 357	0.75 521	0.54 188	0.34 352	0.77 284	0.63 312	0.38 157	0.55 292	0.34 159	0.29 198	0.68 274	0.27 154	0.09 70	0.07 40	0.11 196	0.51 522	0.29 387	0.41 495

NINENet	0.50 281	0.33 158	1.69 175	0.55 483	0.25 283	0.91 481	0.23 155	0.98 462	0.71 387	0.53 279	0.55 292	0.66 355	0.30 206	1.22 353	0.32 220	0.15 372	0.13 323	0.16 396	0.11 206	0.16 189	0.13 177

SA	0.50 281	0.75 375	1.95 315	0.31 217	0.61 509	0.57 234	0.31 317	0.91 405	0.73 412	0.42 179	0.62 347	0.38 176	0.47 357	0.68 274	0.29 179	0.09 70	0.09 185	0.13 311	0.32 481	0.30 398	0.10 80

CSP-Net	0.50 281	0.39 209	1.25 94	0.29 173	0.23 252	0.77 439	0.35 360	0.86 364	0.57 242	0.59 364	0.59 320	0.65 348	0.40 285	1.77 432	0.44 303	0.16 393	0.11 276	0.10 131	0.10 144	0.20 274	0.14 195

GwcNet-ADL	0.50 281	0.74 373	2.90 499	0.31 217	0.20 191	0.58 252	0.29 296	0.87 373	0.64 320	0.47 210	0.47 205	0.56 303	0.33 226	0.46 177	0.46 308	0.13 310	0.12 302	0.09 82	0.09 108	0.14 134	0.21 337

RAFT_R40	0.50 281	0.21 21	1.76 205	0.50 458	0.40 443	0.61 302	0.53 452	0.56 151	0.60 265	0.56 321	0.54 282	0.55 291	0.51 378	1.57 400	0.53 345	0.11 227	0.07 40	0.12 252	0.10 144	0.16 189	0.09 56

GMM-Stereo	0.50 281	0.23 52	2.41 416	0.54 476	0.24 265	0.77 439	0.46 428	0.59 170	0.57 242	0.58 350	0.73 427	0.47 254	0.43 323	0.68 274	0.27 154	0.10 164	0.06 20	0.13 311	0.13 277	0.14 134	0.44 499

MMNet	0.50 281	0.48 266	1.93 302	0.33 268	0.27 312	0.79 448	0.28 272	0.81 323	0.74 416	0.60 373	0.56 303	0.59 319	0.55 393	0.79 306	0.59 371	0.10 164	0.09 185	0.12 252	0.11 206	0.13 111	0.14 195

DeepPruner_ROB	0.50 281	0.70 357	1.94 312	0.29 173	0.26 298	0.63 339	0.31 317	0.80 319	0.48 158	0.61 382	0.55 292	0.66 355	0.38 263	0.98 324	0.40 280	0.19 436	0.14 344	0.14 347	0.14 305	0.23 318	0.17 273

StereoDRNet-Refined	0.50 281	0.41 220	1.50 145	0.33 268	0.21 205	0.68 389	0.26 230	0.81 323	0.68 359	0.67 425	0.68 397	0.73 399	0.42 313	1.10 337	0.59 371	0.11 227	0.08 115	0.14 347	0.14 305	0.25 346	0.21 337
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
iResNet_ROB	0.50 281	1.15 499	1.73 189	0.31 217	0.21 205	0.58 252	0.22 122	0.95 444	0.82 463	0.58 350	0.62 347	0.57 309	0.39 277	0.84 311	0.40 280	0.11 227	0.08 115	0.09 82	0.06 9	0.21 288	0.13 177

G2L-ROB	0.51 298	0.95 450	1.96 324	0.29 173	0.22 232	0.59 269	0.28 272	0.76 273	0.57 242	0.55 310	0.45 191	0.70 388	0.32 222	1.38 368	0.47 317	0.11 227	0.07 40	0.09 82	0.08 77	0.20 274	0.13 177

DFGA-Net	0.51 298	1.06 483	1.75 199	0.30 190	0.24 265	0.54 188	0.22 122	0.63 192	0.60 265	0.48 228	0.51 246	0.35 163	0.27 169	1.82 445	0.53 345	0.10 164	0.08 115	0.12 252	0.12 244	0.37 454	0.15 228

test_sample5	0.51 298	0.43 232	1.83 258	0.32 246	0.18 145	0.55 201	0.26 230	0.92 414	0.65 333	0.53 279	0.59 320	0.45 233	0.36 242	1.87 454	0.36 248	0.13 310	0.10 228	0.13 311	0.12 244	0.17 211	0.16 255

DualNet	0.51 298	0.43 232	1.83 258	0.32 246	0.18 145	0.55 201	0.26 230	0.92 414	0.65 333	0.54 292	0.62 347	0.45 233	0.36 242	1.87 454	0.36 248	0.13 310	0.10 228	0.13 311	0.12 244	0.17 211	0.16 255

test_5	0.51 298	0.87 422	1.99 330	0.37 357	0.65 513	0.58 252	0.35 360	0.78 299	0.62 300	0.48 228	0.55 292	0.45 233	0.40 285	0.72 289	0.30 197	0.09 70	0.07 40	0.12 252	0.12 244	0.33 423	0.38 480

Sa-1000	0.51 298	0.72 363	1.90 290	0.31 217	0.60 507	0.60 281	0.31 317	0.94 431	0.71 387	0.52 269	0.83 450	0.42 209	0.33 226	0.68 274	0.28 164	0.10 164	0.09 185	0.13 311	0.29 459	0.29 387	0.10 80

dad	0.51 298	1.01 475	1.74 193	0.29 173	0.19 177	0.60 281	0.26 230	0.52 120	0.75 429	0.63 402	0.63 359	0.63 334	0.33 226	0.85 313	0.47 317	0.27 491	0.15 370	0.40 512	0.18 382	0.22 305	0.14 195

PSMNet-ADL	0.51 298	0.38 200	1.65 166	0.35 315	0.21 205	0.67 377	0.26 230	0.74 249	0.55 227	0.42 179	0.52 259	0.70 388	0.45 335	1.91 465	0.57 364	0.15 372	0.13 323	0.11 196	0.13 277	0.15 152	0.20 325

Pruner-Stereo	0.51 298	0.27 91	1.78 219	1.79 555	0.19 177	0.62 322	0.45 425	0.57 156	0.60 265	0.61 382	0.48 217	0.41 196	0.24 121	0.46 177	1.00 444	0.12 280	0.07 40	0.12 252	0.10 144	0.12 81	0.13 177

CFNet-ft	0.51 298	0.76 376	1.79 239	0.28 142	0.30 345	0.63 339	0.28 272	0.66 203	0.55 227	0.45 200	0.57 311	0.74 405	0.41 296	1.46 380	0.42 288	0.14 353	0.10 228	0.28 487	0.13 277	0.18 238	0.14 195

STTStereo	0.51 298	0.69 354	2.14 365	0.36 334	0.30 345	0.61 302	0.32 340	0.77 284	0.60 265	0.60 373	0.54 282	0.67 364	0.43 323	0.86 314	0.42 288	0.16 393	0.15 370	0.17 415	0.20 412	0.16 189	0.15 228

CFNet_RVC	0.51 298	0.76 376	1.79 239	0.28 142	0.30 345	0.63 339	0.28 272	0.66 203	0.55 227	0.45 200	0.57 311	0.74 405	0.41 296	1.46 380	0.42 288	0.14 353	0.10 228	0.28 487	0.13 277	0.18 238	0.14 195

iResNet	0.51 298	0.76 376	2.59 456	0.41 400	0.17 110	0.64 350	0.27 255	0.82 330	0.70 377	0.57 332	0.64 375	0.43 213	0.36 242	0.70 285	0.52 341	0.10 164	0.07 40	0.09 82	0.08 77	0.21 288	0.13 177

test_sample6	0.52 311	0.44 243	1.81 246	0.33 268	0.18 145	0.55 201	0.27 255	0.94 431	0.66 348	0.54 292	0.62 347	0.47 254	0.36 242	1.97 471	0.38 261	0.14 353	0.10 228	0.13 311	0.13 277	0.17 211	0.16 255

CoDeX	0.52 311	0.43 232	2.25 388	0.29 173	0.26 298	0.61 302	0.32 340	0.99 474	0.68 359	0.48 228	0.55 292	0.52 279	0.40 285	1.60 407	0.35 245	0.12 280	0.09 185	0.11 196	0.10 144	0.13 111	0.12 142

SepStereo	0.52 311	0.35 178	1.55 152	0.33 268	0.34 393	0.50 143	0.42 400	0.83 336	0.74 416	0.83 479	0.68 397	0.56 303	0.48 366	1.56 396	0.46 308	0.12 280	0.08 115	0.12 252	0.09 108	0.18 238	0.15 228

SST-Stereo	0.52 311	0.20 13	1.76 205	0.62 502	0.53 488	0.62 322	0.66 487	0.55 144	0.61 282	0.58 350	0.53 270	0.52 279	0.60 416	1.59 406	0.29 179	0.11 227	0.07 40	0.12 252	0.10 144	0.16 189	0.10 80

LMCR-Stereo	0.52 311	0.71 359	2.39 413	0.40 393	0.21 205	0.74 421	0.31 317	1.02 494	0.64 320	0.61 382	0.63 359	0.39 182	0.51 378	0.62 252	0.42 288	0.19 436	0.09 185	0.12 252	0.09 108	0.23 318	0.12 142

delet	0.52 311	0.54 289	1.62 164	0.31 217	0.35 406	0.74 421	0.46 428	0.85 354	0.74 416	0.55 310	0.60 335	0.67 364	0.50 376	1.12 343	0.57 364	0.11 227	0.11 276	0.13 311	0.14 305	0.16 189	0.12 142

IGEV_Zeroshot_test	0.53 317	0.33 158	2.91 500	0.32 246	0.18 145	0.54 188	0.21 101	0.72 234	0.42 100	0.81 474	0.51 246	0.71 392	0.41 296	0.48 193	1.13 461	0.09 70	0.15 370	0.10 131	0.35 491	0.19 259	0.09 56

TRStereo	0.53 317	0.76 376	2.38 411	0.42 411	0.29 334	0.69 395	0.23 155	1.81 547	0.55 227	0.36 145	0.32 116	0.47 254	0.40 285	0.46 177	0.25 135	0.12 280	0.11 276	0.11 196	0.41 510	0.13 111	0.32 449

RAFT-345	0.53 317	0.30 134	2.34 403	0.38 373	0.34 393	0.58 252	0.42 400	0.47 79	0.61 282	0.51 260	1.00 484	0.43 213	0.28 184	1.57 400	0.82 423	0.10 164	0.07 40	0.11 196	0.09 108	0.10 50	0.08 34

cf-r	0.53 317	0.81 402	2.15 366	0.33 268	0.28 326	0.60 281	0.28 272	0.78 299	0.64 320	0.51 260	0.60 335	0.75 411	0.40 285	1.32 362	0.43 297	0.13 310	0.09 185	0.11 196	0.12 244	0.15 152	0.14 195

PSMNet-RSSM	0.53 317	0.82 406	1.78 219	0.31 217	0.25 283	0.58 252	0.28 272	0.84 347	0.60 265	0.50 247	0.61 342	0.67 364	0.43 323	1.68 417	0.42 288	0.15 372	0.10 228	0.14 347	0.16 350	0.15 152	0.13 177

MyStereo8	0.54 322	0.80 397	2.76 482	0.32 246	0.33 385	0.71 404	0.20 81	0.87 373	0.57 242	0.51 260	0.59 320	0.50 270	0.33 226	0.68 274	0.55 352	0.10 164	0.29 489	0.10 131	0.13 277	0.21 288	0.34 460

MyStereo06	0.54 322	0.41 220	2.68 468	0.30 190	0.23 252	0.60 281	0.30 304	0.81 323	0.44 114	0.84 481	0.52 259	0.78 421	0.58 409	0.48 193	1.10 457	0.09 70	0.17 405	0.12 252	0.10 144	0.16 189	0.20 325

iRaft-Stereo_5w	0.54 322	1.01 475	2.08 349	0.27 117	0.21 205	0.49 135	0.28 272	0.73 245	0.58 253	0.40 165	0.61 342	0.62 331	0.46 349	1.78 433	0.47 317	0.09 70	0.07 40	0.11 196	0.10 144	0.39 470	0.12 142

IPLGR	0.54 322	0.56 300	2.68 468	0.36 334	0.18 145	0.62 322	0.54 456	1.02 494	0.64 320	0.73 451	0.46 199	0.47 254	0.45 335	1.12 343	0.29 179	0.09 70	0.08 115	0.11 196	0.09 108	0.19 259	0.12 142

AACVNet	0.54 322	0.78 393	1.73 189	0.36 334	0.21 205	0.57 234	0.25 208	0.71 229	0.51 182	0.55 310	0.59 320	0.64 343	0.41 296	2.13 489	0.41 286	0.14 353	0.11 276	0.14 347	0.11 206	0.33 423	0.15 228

LCNet	0.54 322	0.37 190	1.78 219	0.92 528	0.22 232	0.96 486	0.30 304	0.59 170	0.58 253	0.51 260	0.55 292	0.41 196	0.76 466	0.84 311	0.26 144	0.09 70	0.06 20	0.12 252	0.18 382	0.98 536	0.39 486

IRAFT_RVC	0.54 322	0.53 284	1.78 219	0.46 441	0.21 205	0.58 252	0.43 407	0.65 201	0.66 348	0.54 292	0.50 242	0.49 267	0.51 378	1.58 404	1.01 448	0.11 227	0.25 478	0.13 311	0.10 144	0.15 152	0.13 177

GEStereo_RVC	0.54 322	0.87 422	1.95 315	0.47 446	0.25 283	0.62 322	0.37 375	1.00 482	0.74 416	0.53 279	0.54 282	0.59 319	0.44 331	1.10 337	0.46 308	0.15 372	0.11 276	0.12 252	0.10 144	0.26 366	0.19 309

UNet	0.54 322	0.44 243	2.83 490	0.31 217	0.33 385	0.74 421	0.27 255	0.82 330	0.61 282	0.53 279	0.54 282	0.72 395	0.54 388	0.78 305	0.56 360	0.11 227	0.09 185	0.13 311	0.11 206	0.14 134	0.12 142

HGLStereo	0.54 322	0.69 354	2.00 332	0.35 315	0.40 443	0.66 371	0.30 304	0.83 336	0.62 300	0.57 332	0.69 406	0.69 378	0.54 388	1.07 334	0.55 352	0.13 310	0.13 323	0.13 311	0.11 206	0.19 259	0.17 273

DSFCA	0.54 322	0.35 178	1.41 122	0.28 142	0.28 326	0.79 448	0.88 516	0.76 273	0.70 377	0.72 447	0.66 386	0.67 364	0.57 403	1.17 349	0.63 380	0.16 393	0.14 344	0.13 311	0.14 305	0.16 189	0.13 177

DLCB_ROB	0.54 322	0.55 298	1.49 142	0.36 334	0.25 283	0.65 364	0.36 367	0.80 319	0.70 377	0.72 447	0.69 406	0.83 439	0.46 349	1.53 393	0.60 373	0.13 310	0.12 302	0.14 347	0.14 305	0.14 134	0.13 177

G2L-Stereo_test	0.55 334	0.97 461	1.89 285	0.33 268	0.24 265	0.75 427	0.38 382	0.79 315	0.60 265	0.60 373	0.54 282	0.74 405	0.39 277	1.56 396	0.43 297	0.10 164	0.08 115	0.08 29	0.08 77	0.28 382	0.13 177

G2L-Stereo	0.55 334	0.85 416	2.18 373	0.31 217	0.27 312	0.59 269	0.27 255	0.77 284	0.55 227	0.54 292	0.52 259	0.71 392	0.36 242	1.75 429	0.50 333	0.13 310	0.11 276	0.13 311	0.11 206	0.29 387	0.15 228

ssnet_v2	0.55 334	0.60 308	1.86 271	0.32 246	0.22 232	0.72 410	0.44 418	0.94 431	0.74 416	0.63 402	0.54 282	0.81 432	0.47 357	0.77 301	0.70 398	0.16 393	0.14 344	0.14 347	0.14 305	0.30 398	0.30 436

raft_robust	0.55 334	0.84 412	1.73 189	0.28 142	0.54 490	0.53 180	0.25 208	0.88 382	0.75 429	0.48 228	0.46 199	0.76 416	0.75 465	1.46 380	0.27 154	0.09 70	0.10 228	0.10 131	0.30 469	0.26 366	0.16 255

XX-Stereo	0.55 334	0.54 289	3.50 539	0.48 454	0.39 434	0.54 188	0.17 39	0.89 388	0.40 81	0.44 190	0.65 384	0.85 448	0.19 66	0.77 301	0.21 69	0.10 164	0.14 344	0.10 131	0.32 481	0.17 211	0.14 195

ac_64	0.55 334	0.46 254	1.92 299	0.36 334	0.34 393	0.63 339	0.31 317	0.82 330	0.61 282	0.55 310	0.51 246	0.89 462	0.48 366	1.83 446	0.55 352	0.14 353	0.11 276	0.12 252	0.12 244	0.18 238	0.12 142

GANet-RSSM	0.55 334	0.73 370	1.90 290	0.36 334	0.26 298	0.59 269	0.27 255	0.78 299	0.52 189	0.47 210	0.57 311	0.63 334	0.45 335	1.92 469	0.43 297	0.14 353	0.10 228	0.25 480	0.11 206	0.34 430	0.14 195

NLCA_NET_v2_RVC	0.55 334	0.92 435	2.36 409	0.38 373	0.37 425	0.60 281	0.28 272	0.82 330	0.62 300	0.62 393	0.55 292	0.72 395	0.45 335	1.00 327	0.43 297	0.15 372	0.11 276	0.14 347	0.14 305	0.15 152	0.16 255
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
CBFPSM	0.56 342	0.91 434	1.82 252	0.28 142	0.23 252	0.71 404	0.37 375	0.72 234	0.64 320	0.50 247	0.49 234	1.03 492	0.83 475	0.62 252	1.35 482	0.10 164	0.12 302	0.10 131	0.10 144	0.18 238	0.19 309

CRFU-Net	0.56 342	0.38 200	1.86 271	0.46 441	0.26 298	0.82 458	0.36 367	0.90 394	0.49 164	0.62 393	0.59 320	0.78 421	1.35 523	1.00 327	0.48 323	0.15 372	0.14 344	0.17 415	0.10 144	0.19 259	0.14 195

CIPLG	0.56 342	1.19 505	2.46 427	0.80 519	0.31 364	0.61 302	0.57 468	0.76 273	0.57 242	0.56 321	0.63 359	0.41 196	0.30 206	0.45 168	0.40 280	0.11 227	0.20 439	0.13 311	0.13 277	0.35 441	0.19 309

DAS	0.56 342	0.35 178	1.55 152	0.33 268	0.34 393	0.50 143	0.42 400	0.83 336	0.74 416	0.83 479	0.68 397	0.56 303	0.48 366	2.40 509	0.46 308	0.12 280	0.08 115	0.12 252	0.09 108	0.18 238	0.15 228

AASNet	0.56 342	1.03 479	2.34 403	0.37 357	0.33 385	0.65 364	0.29 296	0.96 449	0.73 412	0.54 292	0.60 335	0.55 291	0.38 263	0.59 243	0.58 369	0.14 353	0.12 302	0.13 311	0.10 144	0.43 486	0.24 388

ACRE	0.56 342	1.14 495	2.77 484	0.76 515	0.28 326	0.60 281	0.56 464	0.76 273	0.58 253	0.55 310	0.62 347	0.41 196	0.29 198	0.44 156	0.39 272	0.11 227	0.19 428	0.13 311	0.14 305	0.36 446	0.18 293

iinet-f	0.57 348	0.93 441	2.27 391	0.31 217	0.25 283	0.83 461	0.33 348	0.81 323	0.65 333	0.54 292	0.63 359	0.73 399	0.67 444	0.73 290	0.67 391	0.13 310	0.13 323	0.11 196	0.10 144	0.43 486	0.16 255

Wz-Net-LNSev-Ref	0.57 348	0.87 422	2.11 355	0.32 246	0.30 345	0.84 463	0.40 390	0.88 382	0.72 397	0.65 419	0.73 427	0.66 355	0.57 403	0.93 319	0.71 401	0.13 310	0.07 40	0.10 131	0.08 77	0.15 152	0.14 195

psm_up	0.57 348	0.61 312	1.83 258	0.35 315	0.30 345	0.64 350	0.37 375	0.90 394	0.68 359	0.59 364	0.55 292	0.68 371	0.54 388	1.91 465	0.46 308	0.16 393	0.15 370	0.16 396	0.15 330	0.23 318	0.13 177

GwcNet-RSSM	0.57 348	0.94 443	2.13 360	0.32 246	0.25 283	0.60 281	0.30 304	0.80 319	0.66 348	0.52 269	0.64 375	0.71 392	0.40 285	1.79 437	0.50 333	0.13 310	0.09 185	0.12 252	0.12 244	0.21 288	0.15 228

DISCO	0.57 348	0.34 171	1.87 276	0.45 436	0.34 393	0.84 463	0.35 360	0.84 347	0.78 448	0.59 364	0.63 359	1.06 499	0.53 385	1.10 337	0.82 423	0.12 280	0.09 185	0.11 196	0.10 144	0.22 305	0.18 293

coex_refinement	0.58 353	0.94 443	1.87 276	0.38 373	0.25 283	0.64 350	0.34 352	0.83 336	0.65 333	0.60 373	0.63 359	0.81 432	0.48 366	1.85 453	0.56 360	0.13 310	0.09 185	0.10 131	0.10 144	0.16 189	0.16 255

PSMNet-RUCA	0.58 353	0.82 406	1.89 285	0.59 496	0.56 495	0.64 350	0.36 367	0.84 347	0.69 368	0.51 260	0.68 397	0.53 281	0.43 323	0.56 233	0.43 297	0.34 506	0.18 416	0.44 517	0.29 459	0.48 498	0.30 436

FACV-RUCA	0.58 353	0.40 214	1.78 219	0.43 415	1.67 559	0.48 128	0.28 272	0.69 219	0.62 300	0.40 165	0.53 270	0.33 153	0.63 433	0.40 133	0.31 209	0.13 310	0.11 276	0.62 526	0.12 244	0.70 522	0.98 542

UGAM	0.58 353	0.47 263	2.21 377	0.30 190	0.19 177	0.53 180	0.34 352	0.59 170	0.63 312	0.44 190	0.73 427	0.78 421	0.37 256	2.58 525	0.39 272	0.10 164	0.08 115	0.17 415	0.14 305	0.42 484	0.17 273

iRaft-Stereo_20w	0.58 353	0.39 209	1.96 324	0.45 436	0.32 372	0.92 483	0.57 468	1.14 518	0.56 238	0.81 474	0.40 166	0.55 291	0.69 449	0.65 267	1.04 453	0.09 70	0.16 387	0.09 82	0.36 499	0.17 211	0.25 397

IPLGR_C	0.58 353	1.25 512	2.72 474	0.80 519	0.31 364	0.60 281	0.61 478	0.76 273	0.58 253	0.56 321	0.62 347	0.41 196	0.31 215	0.43 147	0.40 280	0.11 227	0.22 454	0.13 311	0.15 330	0.35 441	0.19 309

CFNet	0.58 353	0.96 453	1.78 219	0.33 268	0.25 283	0.63 339	0.22 122	0.88 382	0.75 429	0.46 208	0.59 320	0.58 316	0.40 285	2.29 498	0.48 323	0.12 280	0.09 185	0.15 377	0.14 305	0.30 398	0.15 228

NVstereo2D	0.58 353	0.40 214	2.03 340	0.35 315	0.35 406	0.69 395	0.39 387	0.91 405	0.80 456	0.47 210	0.53 270	0.67 364	0.46 349	1.99 475	0.48 323	0.19 436	0.11 276	0.17 415	0.13 277	0.25 346	0.25 397

HUF	0.59 361	0.65 340	2.46 427	0.45 436	0.77 525	0.34 31	0.24 188	0.46 67	0.39 71	0.31 125	0.28 80	0.25 90	0.19 66	0.67 271	0.18 16	0.12 280	2.03 567	0.08 29	0.06 9	0.31 406	1.59 563

DualNet (step1)	0.59 361	0.62 318	1.93 302	0.27 117	0.22 232	0.68 389	0.31 317	0.93 422	0.66 348	0.57 332	0.51 246	0.55 291	0.45 335	1.11 340	0.38 261	0.61 525	0.14 344	0.87 535	0.56 528	0.25 346	0.23 376

Wz-Net-LNSev	0.59 361	0.96 453	2.47 432	0.34 299	0.37 425	0.79 448	0.44 418	0.86 364	0.77 443	0.61 382	0.67 389	0.79 426	0.56 397	0.64 257	0.62 378	0.15 372	0.14 344	0.12 252	0.12 244	0.18 238	0.19 309

OMP-Stereo	0.59 361	0.65 340	1.74 193	0.56 485	0.37 425	0.60 281	0.26 230	0.70 226	0.65 333	0.66 421	0.60 335	0.69 378	0.32 222	2.09 486	1.20 470	0.10 164	0.07 40	0.12 252	0.09 108	0.17 211	0.10 80

IIG-Stereo	0.59 361	0.65 340	1.74 193	0.54 476	0.23 252	0.61 302	0.21 101	0.73 245	0.65 333	0.64 412	0.69 406	0.69 378	0.38 263	2.09 486	1.39 485	0.11 227	0.07 40	0.11 196	0.09 108	0.15 152	0.09 56

iResNetv2_ROB	0.59 361	1.43 527	2.96 502	0.40 393	0.22 232	0.58 252	0.28 272	0.91 405	0.73 412	0.57 332	0.63 359	0.60 325	0.41 296	0.74 293	0.35 245	0.11 227	0.08 115	0.10 131	0.07 51	0.43 486	0.17 273

SACVNet	0.60 367	0.74 373	1.90 290	0.37 357	0.28 326	0.64 350	0.37 375	0.86 364	0.61 282	0.65 419	0.62 347	0.69 378	0.44 331	2.08 484	0.42 288	0.18 421	0.14 344	0.16 396	0.15 330	0.38 461	0.24 388

HHNet	0.60 367	0.65 340	2.60 459	0.36 334	0.25 283	0.64 350	0.61 478	0.64 195	0.62 300	0.55 310	1.13 499	0.32 147	0.60 416	0.42 144	1.79 505	0.15 372	0.07 40	0.12 252	0.10 144	0.18 238	0.15 228

ASMatch	0.60 367	0.43 232	2.58 454	0.91 527	0.36 414	0.56 216	0.25 208	0.52 120	0.61 282	0.47 210	1.21 502	0.47 254	0.66 442	1.34 364	0.94 433	0.10 164	0.08 115	0.11 196	0.11 206	0.10 50	0.16 255

PFNet	0.60 367	0.33 158	2.47 432	0.41 400	0.55 493	0.62 322	0.27 255	0.61 182	0.63 312	0.61 382	0.56 303	0.45 233	0.32 222	1.88 462	1.14 462	0.28 495	0.09 185	0.12 252	0.16 350	0.26 366	0.20 325

ADLNet	0.60 367	0.71 359	1.95 315	0.35 315	0.34 393	0.67 377	0.34 352	0.90 394	0.74 416	0.68 432	0.62 347	0.80 429	0.45 335	1.78 433	0.64 385	0.14 353	0.11 276	0.14 347	0.14 305	0.29 387	0.21 337

ARAFT	0.60 367	1.23 509	3.10 516	0.28 142	0.16 82	0.64 350	0.36 367	0.90 394	0.67 357	0.61 382	0.49 234	0.55 291	0.31 215	1.24 358	0.32 220	0.10 164	0.08 115	0.14 347	0.13 277	0.37 454	0.21 337

ETE_ROB	0.60 367	0.71 359	1.55 152	0.37 357	0.25 283	0.69 395	0.51 445	1.47 536	0.70 377	0.80 468	0.69 406	0.85 448	0.49 373	1.36 366	0.58 369	0.16 393	0.13 323	0.19 441	0.16 350	0.21 288	0.23 376

LALA_ROB	0.60 367	0.76 376	1.69 175	0.36 334	0.29 334	0.79 448	0.55 459	0.94 431	0.77 443	0.81 474	0.67 389	0.94 475	0.49 373	0.99 325	0.73 408	0.21 453	0.15 370	0.20 450	0.18 382	0.23 318	0.21 337

AIO-Stereo-zeroshot	0.61 375	0.61 312	3.35 536	0.33 268	0.58 500	0.66 371	0.20 81	0.98 462	0.55 227	0.73 451	0.52 259	0.99 485	0.65 437	0.58 237	0.29 179	0.10 164	0.16 387	0.10 131	0.41 510	0.29 387	0.20 325

RAFT-RH_RVC	0.61 375	0.50 275	2.33 401	0.36 334	0.29 334	0.60 281	0.18 53	0.44 57	0.58 253	0.76 459	1.91 529	0.47 254	0.29 198	1.60 407	1.23 474	0.14 353	0.07 40	0.13 311	0.13 277	0.10 50	0.09 56

FADNet-RVC	0.61 375	1.26 514	2.12 358	0.33 268	0.26 298	0.59 269	0.29 296	0.86 364	0.62 300	0.45 200	0.50 242	0.62 331	0.46 349	1.73 425	0.55 352	0.17 409	0.20 439	0.17 415	0.18 382	0.59 513	0.28 420

RASNet	0.61 375	0.68 350	2.03 340	0.35 315	0.46 474	0.65 364	0.28 272	0.78 299	0.70 377	0.48 228	0.64 375	0.93 471	0.61 425	2.21 494	0.73 408	0.12 280	0.09 185	0.09 82	0.10 144	0.14 134	0.11 105

XPNet_ROB	0.61 375	0.72 363	1.66 170	0.37 357	0.27 312	0.67 377	0.47 436	0.89 388	0.71 387	0.78 465	0.70 416	0.81 432	0.53 385	1.70 420	0.76 412	0.21 453	0.16 387	0.16 396	0.15 330	0.20 274	0.21 337

YMNet	0.62 380	0.72 363	1.93 302	0.41 400	0.41 450	0.87 473	0.43 407	0.87 373	0.71 387	0.74 454	0.81 444	0.83 439	0.46 349	0.86 314	0.93 431	0.19 436	0.22 454	0.20 450	0.17 369	0.41 478	0.21 337

YMNet_1	0.62 380	0.72 363	1.93 302	0.41 400	0.41 450	0.87 473	0.43 407	0.87 373	0.71 387	0.74 454	0.81 444	0.83 439	0.46 349	0.86 314	0.93 431	0.19 436	0.22 454	0.20 450	0.17 369	0.41 478	0.21 337

DDVS	0.62 380	0.40 214	1.40 121	2.21 562	0.35 406	0.87 473	1.00 526	0.69 219	0.50 174	0.53 279	0.56 303	0.90 464	0.37 256	1.22 353	0.47 317	0.15 372	0.14 344	0.14 347	0.12 244	0.19 259	0.22 352

DRaft	0.62 380	0.38 200	1.76 205	0.24 52	0.16 82	0.64 350	0.66 487	0.53 129	0.53 208	0.67 425	0.99 482	0.38 176	1.00 499	1.44 375	2.10 519	0.10 164	0.14 344	0.10 131	0.14 305	0.18 238	0.21 337

DMCA-RVC	0.62 380	0.96 453	2.63 461	0.36 334	0.90 531	0.56 216	0.31 317	0.69 219	0.57 242	0.68 432	0.52 259	0.59 319	0.56 397	1.23 355	0.53 345	0.16 393	0.38 509	0.20 450	0.15 330	0.20 274	0.15 228

HSM	0.62 380	0.76 376	1.72 186	0.30 190	0.29 334	0.64 350	0.28 272	0.94 431	0.62 300	0.58 350	0.57 311	1.40 524	0.64 435	2.59 526	0.42 288	0.11 227	0.08 115	0.10 131	0.08 77	0.14 134	0.11 105

UGAM-zero	0.63 386	0.39 209	2.49 435	0.30 190	0.49 479	0.67 377	0.19 62	0.91 405	0.45 129	0.77 463	0.45 191	1.16 513	0.82 474	2.05 480	0.29 179	0.09 70	0.15 370	0.09 82	0.44 514	0.11 70	0.22 352

fast-acv-ft	0.63 386	0.88 426	3.10 516	0.38 373	0.30 345	0.79 448	0.48 440	0.69 219	0.72 397	0.58 350	0.78 440	0.76 416	0.60 416	0.67 271	0.73 408	0.15 372	0.15 370	0.18 435	0.17 369	0.37 454	0.16 255

PSM-AAD	0.63 386	0.22 36	1.77 214	0.37 357	0.23 252	0.86 469	1.17 538	0.59 170	0.60 265	0.64 412	0.71 420	0.68 371	2.93 554	0.65 267	0.31 209	0.09 70	0.07 40	0.17 415	0.15 330	0.13 111	0.33 456

PS-NSSS	0.63 386	1.00 471	1.81 246	0.30 190	0.31 364	0.63 339	0.34 352	0.98 462	0.69 368	0.54 292	0.74 430	0.51 273	0.41 296	2.43 514	0.48 323	0.24 477	0.17 405	0.27 484	0.18 382	0.27 376	0.21 337

z-ln-s-r	0.64 390	0.89 429	2.23 385	0.32 246	0.26 298	0.57 234	0.37 375	0.84 347	0.76 438	0.51 260	0.81 444	0.64 343	0.45 335	2.06 481	1.27 477	0.10 164	0.07 40	0.11 196	0.09 108	0.24 333	0.13 177

test_for_model	0.64 390	1.60 535	1.82 252	1.23 544	1.02 540	0.53 180	0.23 155	0.75 260	0.50 174	0.57 332	0.29 86	0.25 90	0.20 75	0.26 19	0.22 88	0.76 536	0.31 495	0.08 29	0.07 51	1.68 556	0.50 510

TransformOpticalFlow	0.64 390	0.56 300	2.66 466	0.44 422	0.26 298	0.62 322	0.28 272	0.83 336	0.71 387	0.76 459	0.74 430	0.91 466	0.85 479	1.83 446	0.81 422	0.10 164	0.07 40	0.11 196	0.09 108	0.11 70	0.12 142

pcwnet_v2	0.64 390	0.49 269	4.41 554	0.32 246	0.27 312	0.60 281	0.25 208	0.97 458	0.88 479	0.59 364	0.70 416	0.63 334	0.55 393	0.66 270	0.37 254	0.17 409	0.15 370	0.15 377	0.14 305	0.21 288	0.23 376

RAFT + AFF	0.64 390	1.20 506	1.95 315	0.34 299	0.33 385	0.67 377	0.52 448	0.99 474	0.74 416	0.53 279	0.58 317	0.57 309	0.80 471	1.76 430	0.51 338	0.12 280	0.27 486	0.15 377	0.14 305	0.43 486	0.29 426

FADNet	0.64 390	1.22 508	2.06 342	0.32 246	0.30 345	0.66 371	0.29 296	0.88 382	0.72 397	0.44 190	0.48 217	0.66 355	0.57 403	1.84 451	0.45 307	0.46 517	0.20 439	0.17 415	0.19 402	0.59 513	0.24 388

DRN-Test	0.64 390	0.43 232	2.44 424	0.39 383	0.44 460	0.80 454	0.41 396	1.02 494	0.78 448	0.80 468	0.63 359	0.69 378	0.56 397	1.79 437	0.69 396	0.15 372	0.12 302	0.17 415	0.16 350	0.18 238	0.17 273

StereoDRNet	0.64 390	0.88 426	2.35 406	0.41 400	0.45 468	0.73 417	0.47 436	0.94 431	0.74 416	0.75 456	0.54 282	0.74 405	0.47 357	1.70 420	0.72 405	0.15 372	0.14 344	0.15 377	0.14 305	0.20 274	0.19 309

NOSS_ROB	0.64 390	0.65 340	1.62 164	0.46 441	0.25 283	0.67 377	0.30 304	0.93 422	0.77 443	0.59 364	0.57 311	0.77 418	0.38 263	2.78 537	0.44 303	0.23 469	0.24 465	0.28 487	0.26 447	0.27 376	0.39 486

Wz-Net-MNSev	0.65 399	0.97 461	2.19 375	0.36 334	0.33 385	0.90 479	0.60 474	0.92 414	0.81 462	0.75 456	0.72 425	0.73 399	0.65 437	1.39 369	0.71 401	0.16 393	0.13 323	0.14 347	0.14 305	0.24 333	0.18 293

FINET	0.65 399	0.95 450	3.06 512	0.35 315	0.40 443	0.58 252	0.48 440	0.92 414	1.10 512	0.57 332	0.68 397	0.47 254	0.44 331	1.15 348	0.60 373	0.23 469	0.21 448	0.17 415	0.15 330	0.26 366	0.25 397

CVANet_RVC	0.65 399	0.80 397	2.13 360	0.36 334	0.26 298	0.62 322	0.42 400	0.84 347	0.72 397	0.69 434	0.68 397	0.68 371	0.52 383	2.64 528	0.42 288	0.19 436	0.12 302	0.22 461	0.17 369	0.37 454	0.15 228

NCCL2	0.65 399	0.94 443	1.96 324	0.43 415	0.30 345	0.71 404	0.68 493	0.84 347	0.65 333	0.70 440	0.60 335	0.86 454	0.54 388	1.56 396	0.57 364	0.20 446	0.16 387	0.67 529	0.25 439	0.22 305	0.24 388

TCMNet	0.66 403	0.85 416	2.55 453	0.50 458	0.52 487	0.72 410	0.39 387	0.87 373	0.72 397	0.58 350	0.68 397	0.63 334	0.46 349	1.70 420	0.63 380	0.18 421	0.18 416	0.23 468	0.18 382	0.38 461	0.27 414

ACV-stereo	0.66 403	0.76 376	2.86 491	0.32 246	0.25 283	1.01 493	0.60 474	0.59 170	0.52 189	0.41 174	0.45 191	1.55 530	0.94 494	1.40 372	0.69 396	0.14 353	0.13 323	0.12 252	0.11 206	0.20 274	0.19 309

ttt	0.66 403	0.22 36	1.68 173	0.34 299	0.24 265	0.60 281	0.26 230	1.00 482	0.77 443	0.55 310	0.67 389	0.54 287	0.36 242	2.14 490	3.03 538	0.16 393	0.13 323	0.13 311	0.12 244	0.15 152	0.17 273

GrayStereo	0.66 403	0.19 8	1.76 205	0.90 526	0.23 252	0.62 322	1.42 552	0.62 186	0.60 265	0.72 447	0.78 440	0.56 303	3.07 557	0.60 249	0.26 144	0.09 70	0.08 115	0.10 131	0.21 418	0.11 70	0.18 293

PSMNet_ROB	0.66 403	1.01 475	2.33 401	0.38 373	0.31 364	0.72 410	0.55 459	0.86 364	0.69 368	0.54 292	0.60 335	0.75 411	0.47 357	2.00 476	0.82 423	0.17 409	0.13 323	0.19 441	0.19 402	0.24 333	0.27 414

DispNO	0.67 408	0.98 465	2.58 454	0.31 217	0.27 312	0.59 269	0.29 296	0.83 336	0.68 359	0.53 279	0.79 443	0.83 439	0.47 357	2.46 516	0.68 394	0.12 280	0.10 228	0.19 441	0.31 475	0.16 189	0.17 273

STrans-v2	0.67 408	0.56 300	2.64 463	0.27 117	0.23 252	0.57 234	0.33 348	0.96 449	0.69 368	0.92 492	0.85 457	0.89 462	0.93 491	1.83 446	1.21 472	0.09 70	0.07 40	0.10 131	0.09 108	0.11 70	0.12 142

hitnet-ft	0.67 408	0.80 397	1.90 290	0.28 142	0.22 232	0.69 395	0.36 367	0.85 354	0.65 333	0.56 321	0.84 453	1.03 492	0.95 497	2.32 500	0.55 352	0.23 469	0.14 344	0.41 513	0.13 277	0.24 333	0.17 273

FADNet-RVC-Resample	0.67 408	1.16 504	3.16 522	0.37 357	0.29 334	0.62 322	0.38 382	0.86 364	0.63 312	0.51 260	0.50 242	0.57 309	0.45 335	1.57 400	0.49 328	0.24 477	0.32 501	0.23 468	0.19 402	0.27 376	0.62 520

RP	0.67 408	0.82 406	1.94 312	0.43 415	0.44 460	0.65 364	0.45 425	0.89 388	0.82 463	0.66 421	0.92 469	0.99 485	0.76 466	1.55 395	0.66 388	0.25 482	0.18 416	0.23 468	0.20 412	0.31 406	0.22 352

HSM-Net_RVC	0.67 408	0.34 171	2.23 385	0.26 101	0.19 177	0.67 377	0.29 296	1.26 528	0.69 368	0.72 447	0.70 416	0.78 421	0.42 313	3.77 556	0.41 286	0.13 310	0.09 185	0.10 131	0.09 108	0.12 81	0.11 105
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
TDLM	0.67 408	0.92 435	1.76 205	0.37 357	0.24 265	0.66 371	0.56 464	0.82 330	0.74 416	1.16 513	0.62 347	0.61 327	0.48 366	2.70 533	0.50 333	0.20 446	0.11 276	0.35 503	0.14 305	0.32 414	0.16 255

w-ln-seven-2	0.68 415	1.13 493	2.46 427	0.36 334	0.27 312	0.65 364	0.44 418	0.87 373	0.83 466	0.69 434	0.75 433	0.72 395	0.63 433	1.56 396	1.15 464	0.13 310	0.13 323	0.15 377	0.14 305	0.35 441	0.19 309

ADLNet2	0.68 415	0.84 412	3.19 526	0.33 268	0.36 414	0.64 350	0.37 375	0.89 388	0.79 453	0.54 292	0.65 384	0.93 471	0.48 366	2.07 483	0.56 360	0.13 310	0.11 276	0.11 196	0.11 206	0.33 423	0.18 293

DEmStereo	0.68 415	0.31 145	2.25 388	0.42 411	0.17 110	0.66 371	0.89 517	0.51 106	0.59 260	0.60 373	1.01 485	0.45 233	1.26 515	1.54 394	2.26 525	0.10 164	0.08 115	0.10 131	0.10 144	0.10 50	0.11 105

Nwc_Net	0.68 415	0.83 410	2.53 442	0.41 400	0.39 434	0.77 439	0.38 382	1.01 491	0.70 377	0.60 373	0.99 482	0.98 482	0.68 447	1.41 373	0.63 380	0.23 469	0.15 370	0.23 468	0.25 439	0.23 318	0.18 293

AANet_RVC	0.68 415	1.00 471	2.09 350	0.33 268	0.25 283	0.58 252	0.32 340	0.81 323	0.80 456	0.61 382	0.94 474	0.80 429	0.41 296	2.46 516	1.02 450	0.36 509	0.14 344	0.10 131	0.09 108	0.23 318	0.22 352

IPLG	0.69 420	0.84 412	2.43 422	0.35 315	0.21 205	1.65 532	0.61 478	1.36 532	0.58 253	1.39 533	0.51 246	0.37 169	0.87 483	1.41 373	0.36 248	0.09 70	0.07 40	0.14 347	0.12 244	0.32 414	0.11 105

GwcNet	0.69 420	0.71 359	3.12 519	0.36 334	0.45 468	0.81 455	0.44 418	0.86 364	0.84 469	0.60 373	0.74 430	0.82 437	0.49 373	1.65 413	0.66 388	0.16 393	0.15 370	0.15 377	0.15 330	0.31 406	0.24 388

AF-Net	0.69 420	0.92 435	2.21 377	0.41 400	0.40 443	0.68 389	0.40 390	1.02 494	0.86 472	0.69 434	1.03 489	1.04 495	0.84 478	1.19 350	0.78 416	0.22 466	0.14 344	0.25 480	0.17 369	0.30 398	0.18 293

stereogan	0.69 420	0.51 278	2.44 424	0.39 383	0.39 434	1.01 493	0.41 396	0.94 431	0.92 489	0.73 451	0.85 457	1.15 511	0.69 449	1.57 400	0.53 345	0.19 436	0.18 416	0.20 450	0.16 350	0.36 446	0.24 388

PAM_32	0.70 424	0.35 178	2.73 479	0.54 476	0.61 509	1.07 504	0.43 407	0.84 347	0.49 164	0.90 489	0.91 467	1.23 515	0.77 469	0.65 267	1.10 457	0.10 164	0.19 428	0.10 131	0.49 519	0.15 152	0.38 480

PAM	0.70 424	0.35 178	2.72 474	0.56 485	0.62 511	1.08 506	0.53 452	0.85 354	0.44 114	0.93 494	0.92 469	1.24 516	0.68 447	0.64 257	1.01 448	0.10 164	0.19 428	0.10 131	0.48 517	0.14 134	0.38 480

AIO-Stereo-zeroshot1	0.70 424	0.65 340	3.45 537	0.50 458	0.60 507	0.75 427	0.23 155	0.96 449	0.60 265	0.76 459	1.30 509	0.81 432	0.60 416	0.57 234	0.82 423	0.10 164	0.16 387	0.11 196	0.43 513	0.31 406	0.22 352

xxxx	0.70 424	0.21 21	1.33 107	0.28 142	0.18 145	0.63 339	0.24 188	1.02 494	0.69 368	0.50 247	0.62 347	0.58 316	0.38 263	1.47 387	5.21 563	0.13 310	0.12 302	0.11 196	0.10 144	0.12 81	0.15 228

APVNet	0.70 424	0.67 348	2.71 472	0.38 373	0.36 414	0.85 467	0.43 407	0.91 405	0.68 359	0.55 310	0.69 406	0.75 411	0.55 393	2.31 499	0.78 416	0.17 409	0.17 405	0.24 475	0.19 402	0.33 423	0.23 376

Syn2CoEx	0.70 424	1.07 486	2.74 480	0.43 415	0.30 345	0.64 350	0.42 400	0.99 474	0.78 448	0.62 393	0.78 440	0.74 405	0.72 456	1.92 469	0.61 376	0.20 446	0.17 405	0.19 441	0.15 330	0.29 387	0.22 352

FAT-Stereo	0.70 424	0.54 289	2.88 493	0.36 334	0.29 334	0.62 322	0.54 456	0.97 458	0.87 475	0.76 459	0.92 469	0.94 475	0.80 471	1.84 451	0.57 364	0.18 421	0.19 428	0.17 415	0.16 350	0.22 305	0.25 397

RYNet	0.70 424	0.56 300	2.25 388	0.35 315	0.41 450	0.86 469	0.43 407	0.94 431	0.82 463	0.62 393	0.53 270	0.91 466	0.60 416	2.70 533	1.00 444	0.14 353	0.11 276	0.16 396	0.14 305	0.25 346	0.27 414

PWC_ROB	0.70 424	0.94 443	1.88 278	0.39 383	0.39 434	0.62 322	0.30 304	0.98 462	0.94 490	0.91 491	1.29 508	0.77 418	0.62 430	1.62 411	1.03 452	0.18 421	0.11 276	0.18 435	0.13 277	0.51 505	0.22 352

ccnet	0.71 433	0.41 220	1.59 157	0.40 393	0.45 468	1.06 499	0.55 459	0.98 462	0.71 387	0.88 485	0.97 479	0.82 437	0.88 487	1.68 417	0.94 433	0.32 502	0.26 480	0.32 499	0.27 452	0.34 430	0.30 436

RGC	0.71 433	0.97 461	2.18 373	0.44 422	0.44 460	0.73 417	0.40 390	0.94 431	0.71 387	0.71 444	1.04 492	1.01 488	0.71 453	1.74 427	0.70 398	0.23 469	0.18 416	0.28 487	0.26 447	0.29 387	0.27 414

CBMV	0.71 433	0.76 376	2.64 463	0.33 268	0.20 191	0.78 444	0.79 508	0.98 462	0.78 448	0.85 484	0.71 420	0.86 454	1.10 509	1.46 380	0.62 378	0.18 421	0.20 439	0.21 458	0.19 402	0.25 346	0.33 456
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
GCST	0.72 436	1.10 488	2.15 366	1.11 540	0.59 502	0.62 322	0.19 62	0.75 260	0.53 208	0.56 321	0.63 359	0.47 254	0.31 215	1.11 340	0.33 230	0.75 535	0.45 519	0.84 534	0.64 539	0.69 521	0.54 511

mmx	0.72 436	0.23 52	2.01 333	0.30 190	0.21 205	0.57 234	0.26 230	0.99 474	0.76 438	0.53 279	0.63 359	0.66 355	0.39 277	2.52 521	3.43 549	0.13 310	0.10 228	0.15 377	0.13 277	0.15 152	0.15 228

xxx	0.72 436	0.23 52	2.01 333	0.30 190	0.21 205	0.57 234	0.26 230	0.99 474	0.76 438	0.53 279	0.63 359	0.66 355	0.39 277	2.52 521	3.43 549	0.13 310	0.10 228	0.15 377	0.13 277	0.15 152	0.15 228

LL-Strereo	0.72 436	1.29 516	2.49 435	0.36 334	0.45 468	0.55 201	0.32 340	0.93 422	0.71 387	0.67 425	0.58 317	0.85 448	0.79 470	2.67 532	0.46 308	0.10 164	0.18 416	0.14 347	0.12 244	0.40 475	0.42 496

test_xeample	0.72 436	0.21 21	1.36 112	0.27 117	0.17 110	0.59 269	0.28 272	1.01 491	0.70 377	0.55 310	0.67 389	0.44 224	0.39 277	1.88 462	5.17 562	0.12 280	0.10 228	0.11 196	0.10 144	0.13 111	0.15 228

SHD	0.72 436	0.77 385	2.36 409	0.45 436	0.40 443	0.71 404	0.32 340	1.02 494	1.25 523	1.07 506	0.84 453	0.90 464	0.73 459	1.09 336	0.98 438	0.21 453	0.18 416	0.20 450	0.21 418	0.32 414	0.31 444

RTSC	0.72 436	1.00 471	2.22 381	0.40 393	0.29 334	0.82 458	0.31 317	0.96 449	1.10 512	0.92 492	0.81 444	0.78 421	0.58 409	1.23 355	1.55 494	0.18 421	0.17 405	0.14 347	0.17 369	0.43 486	0.30 436

PASM	0.72 436	0.68 350	1.91 296	0.47 446	0.44 460	0.60 281	0.51 445	0.76 273	0.80 456	0.77 463	0.67 389	0.87 456	0.61 425	2.40 509	0.67 391	0.32 502	0.35 503	0.36 505	0.41 510	0.45 495	0.39 486

PWCDC_ROB	0.72 436	1.06 483	2.09 350	0.47 446	0.36 414	0.78 444	0.26 230	0.98 462	1.34 528	0.61 382	2.07 531	0.64 343	0.61 425	0.83 309	0.71 401	0.31 501	0.14 344	0.15 377	0.12 244	0.60 516	0.21 337

ff1	0.73 445	0.23 52	2.01 333	0.30 190	0.21 205	0.57 234	0.26 230	0.74 249	0.88 479	0.53 279	0.63 359	0.66 355	0.39 277	2.52 521	3.43 549	0.10 164	0.24 465	0.15 377	0.13 277	0.25 346	0.36 470

GASNet	0.73 445	1.47 529	3.04 510	0.47 446	0.33 385	0.57 234	0.34 352	0.91 405	0.75 429	0.58 350	0.58 317	0.74 405	0.55 393	2.03 477	0.65 387	0.21 453	0.15 370	0.19 441	0.17 369	0.51 505	0.28 420

XQC	0.73 445	0.98 465	2.39 413	0.46 441	0.35 406	0.81 455	0.46 428	1.00 482	1.00 498	0.80 468	0.69 406	0.88 460	0.74 464	1.32 362	1.20 470	0.24 477	0.16 387	0.23 468	0.20 412	0.41 478	0.33 456

w-ln-seven	0.74 448	1.05 481	2.54 448	0.37 357	0.34 393	1.03 496	0.47 436	1.00 482	1.08 509	0.90 489	0.85 457	0.85 448	0.57 403	1.37 367	1.26 476	0.14 353	0.13 323	0.16 396	0.15 330	0.31 406	0.20 325

1111x	0.74 448	0.21 21	1.93 302	0.31 217	0.17 110	0.63 339	0.32 340	1.03 501	0.74 416	0.52 269	0.62 347	0.57 309	0.47 357	2.38 505	4.25 557	0.12 280	0.14 344	0.11 196	0.12 244	0.12 81	0.14 195

Anonymous_2	0.74 448	0.32 151	1.65 166	0.33 268	0.30 345	0.67 377	0.32 340	0.69 219	0.46 138	0.48 228	0.41 170	0.84 444	0.58 409	0.51 212	0.40 280	0.32 502	0.38 509	1.43 557	3.69 573	0.80 530	0.27 414

GANetREF_RVC	0.75 451	1.15 499	2.46 427	0.47 446	0.26 298	0.83 461	0.61 478	0.97 458	0.89 483	0.62 393	0.61 342	0.72 395	0.59 412	2.42 511	0.55 352	0.32 502	0.25 478	0.36 505	0.24 432	0.39 470	0.31 444
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
GANet	0.75 451	0.84 412	2.01 333	0.40 393	0.25 283	0.74 421	0.66 487	0.87 373	0.73 412	0.71 444	1.07 494	0.84 444	0.59 412	2.71 535	1.15 464	0.17 409	0.16 387	0.44 517	0.16 350	0.31 406	0.20 325

PDISCO_ROB	0.75 451	1.06 483	2.11 355	0.64 504	0.59 502	1.13 510	0.43 407	1.14 518	1.05 504	0.64 412	0.71 420	0.96 478	0.61 425	1.21 351	0.76 412	0.37 510	0.18 416	0.27 484	0.24 432	0.56 512	0.32 449

HBP-ISP	0.76 454	1.30 517	3.19 526	0.35 315	0.26 298	0.85 467	0.54 456	1.03 501	0.72 397	0.80 468	0.69 406	0.68 371	0.83 475	2.04 479	0.44 303	0.23 469	0.24 465	0.29 494	0.25 439	0.28 382	0.24 388

Wz-Net-SNSev	0.76 454	1.32 521	3.11 518	0.40 393	0.31 364	0.71 404	0.60 474	0.98 462	0.87 475	0.67 425	0.83 450	0.96 478	0.60 416	1.67 416	0.97 437	0.16 393	0.15 370	0.16 396	0.17 369	0.36 446	0.24 388

FTStereo	0.76 454	0.18 5	2.35 406	0.71 511	0.21 205	0.73 417	1.79 555	0.57 156	0.53 208	1.07 506	1.63 523	1.29 518	2.13 546	0.75 294	0.29 179	0.19 436	0.08 115	0.12 252	0.11 206	0.11 70	0.40 490

CBMV_ROB	0.76 454	0.42 227	2.68 468	0.33 268	0.22 232	0.74 421	0.47 436	0.96 449	0.76 438	1.04 505	0.96 477	0.88 460	0.93 491	2.06 481	1.19 469	0.22 466	0.24 465	0.27 484	0.25 439	0.25 346	0.28 420

DDUNet	0.77 458	1.12 490	1.88 278	0.76 515	0.69 517	0.84 463	0.43 407	0.85 354	0.65 333	0.67 425	0.75 433	0.91 466	0.52 383	1.03 331	0.57 364	0.54 521	0.37 507	0.95 541	0.52 524	0.71 523	0.57 515

UDG	0.77 458	1.23 509	2.15 366	0.67 509	0.59 502	0.78 444	0.38 382	0.90 394	0.70 377	0.61 382	0.69 406	1.01 488	0.67 444	1.02 329	0.73 408	0.45 515	0.34 502	0.87 535	0.51 522	0.67 520	0.46 502

aanetorigin	0.77 458	0.80 397	2.59 456	0.43 415	0.44 460	0.58 252	1.01 528	0.57 156	0.68 359	1.53 538	1.23 503	0.81 432	1.08 507	1.07 334	1.07 454	0.18 421	0.15 370	0.17 415	0.21 418	0.54 510	0.30 436

MaskLacGwcNet_RVC	0.77 458	1.04 480	2.06 342	0.94 530	0.35 406	0.89 478	0.40 390	0.85 354	0.63 312	0.55 310	0.63 359	0.75 411	0.38 263	2.38 505	0.48 323	1.10 548	0.31 495	0.36 505	0.21 418	0.53 509	0.55 514

222	0.78 462	0.23 52	1.23 91	0.28 142	0.18 145	0.62 322	0.24 188	1.02 494	0.70 377	0.58 350	0.66 386	0.46 246	0.42 313	1.80 441	6.53 568	0.13 310	0.10 228	0.11 196	0.10 144	0.12 81	0.17 273

EAI-Stereo	0.78 462	0.25 70	1.67 172	0.54 476	0.59 502	1.95 541	2.05 558	1.11 517	0.64 320	0.95 497	1.49 518	0.50 270	0.67 444	0.59 243	1.44 489	0.09 70	0.19 428	0.09 82	0.49 519	0.13 111	0.22 352

NCC-stereo	0.79 464	0.94 443	2.42 418	0.59 496	0.45 468	1.90 539	0.46 428	0.99 474	0.72 397	0.64 412	0.84 453	0.91 466	0.73 459	1.80 441	1.00 444	0.27 491	0.19 428	0.23 468	0.31 475	0.24 333	0.22 352

Abc-Net	0.79 464	0.94 443	2.42 418	0.59 496	0.45 468	1.90 539	0.46 428	0.99 474	0.72 397	0.64 412	0.84 453	0.91 466	0.73 459	1.80 441	1.00 444	0.27 491	0.19 428	0.23 468	0.31 475	0.24 333	0.22 352
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
zh-mn7	0.80 466	1.54 532	3.00 508	0.35 315	0.27 312	0.72 410	0.41 396	0.93 422	1.11 514	1.00 500	1.28 506	0.75 411	0.57 403	1.87 454	1.18 467	0.16 393	0.13 323	0.14 347	0.14 305	0.26 366	0.21 337

z-mn7	0.80 466	1.52 531	2.62 460	0.36 334	0.28 326	1.01 493	0.48 440	0.90 394	1.29 526	0.69 434	1.35 514	0.85 448	0.59 412	2.03 477	1.09 456	0.14 353	0.12 302	0.14 347	0.12 244	0.32 414	0.20 325

SQANet	0.80 466	1.58 534	2.53 442	0.76 515	0.83 526	0.76 431	0.36 367	0.83 336	0.64 320	0.63 402	0.69 406	0.73 399	0.51 378	1.21 351	0.53 345	0.77 537	0.29 489	0.59 525	0.29 459	0.86 532	0.61 519

anonymity	0.80 466	0.66 347	1.29 99	0.59 496	0.75 521	0.67 377	0.52 448	0.95 444	0.71 387	0.94 495	0.70 416	0.67 364	0.87 483	0.71 287	1.35 482	0.64 528	0.62 535	0.58 523	1.44 561	0.60 516	0.65 523

S-Stereo	0.80 466	0.69 354	3.89 545	0.39 383	0.37 425	0.69 395	0.70 498	0.94 431	0.98 497	0.62 393	0.91 467	0.83 439	0.60 416	2.37 502	0.66 388	0.18 421	0.21 448	0.17 415	0.18 382	0.30 398	0.35 462

ADCRef	0.80 466	0.96 453	2.29 395	0.37 357	0.35 406	0.96 486	0.51 445	0.87 373	0.75 429	0.88 485	0.83 450	0.61 327	1.36 524	1.02 329	3.27 544	0.13 310	0.11 276	0.17 415	0.19 402	0.25 346	0.21 337

DANet	0.80 466	0.65 340	2.21 377	1.19 543	0.48 478	0.74 421	1.25 541	0.89 388	1.53 537	0.89 487	0.71 420	0.96 478	0.56 397	1.83 446	0.96 436	0.18 421	0.16 387	0.19 441	0.16 350	0.26 366	0.29 426
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
FADNet_RVC	0.81 473	1.14 495	2.42 418	0.30 190	0.24 265	0.71 404	0.24 188	0.95 444	0.61 282	0.44 190	0.56 303	0.59 319	0.42 313	1.52 392	0.68 394	0.94 541	0.96 556	0.28 487	1.00 554	0.90 533	1.36 557

edge stereo	0.81 473	0.73 370	3.30 532	0.37 357	1.21 548	0.62 322	0.39 387	0.93 422	0.79 453	0.80 468	0.88 464	1.14 510	0.71 453	2.18 492	0.71 401	0.21 453	0.20 439	0.26 483	0.18 382	0.38 461	0.26 407

MIPNet	0.83 475	0.81 402	2.40 415	0.61 501	0.18 145	1.48 522	1.39 548	1.60 542	0.74 416	1.94 543	0.85 457	0.73 399	1.68 538	0.87 317	0.31 209	0.09 70	0.08 115	0.11 196	0.32 481	0.25 346	0.12 142

FBW_ROB	0.83 475	0.77 385	1.77 214	0.44 422	0.30 345	0.87 473	0.46 428	1.10 513	0.91 486	0.81 474	0.75 433	1.01 488	0.61 425	3.66 555	1.23 474	0.26 486	0.23 462	0.36 505	0.25 439	0.27 376	0.62 520

PA-Net	0.84 477	1.00 471	3.49 538	0.63 503	0.40 443	0.70 402	0.52 448	0.86 364	0.84 469	0.52 269	0.59 320	0.70 388	0.54 388	2.35 501	2.23 523	0.17 409	0.27 486	0.19 441	0.28 455	0.22 305	0.36 470
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
CC-Net-ROB	0.85 478	1.15 499	2.13 360	0.88 525	0.38 431	0.88 477	0.44 418	1.06 507	0.79 453	0.58 350	0.69 406	0.65 348	0.50 376	2.74 536	0.51 338	0.93 540	0.39 515	0.87 535	0.29 459	0.54 510	0.54 511

THIR-Stereo	0.86 479	0.62 318	2.13 360	0.25 70	0.16 82	0.58 252	2.74 565	0.59 170	0.51 182	0.62 393	1.62 522	0.97 481	1.80 542	1.69 419	2.25 524	0.10 164	0.08 115	0.14 347	0.11 206	0.15 152	0.11 105

DeepPrunerF	0.86 479	0.86 419	2.91 500	0.45 436	0.50 480	0.64 350	0.48 440	1.14 518	2.64 557	0.63 402	0.61 342	0.65 348	0.62 430	2.21 494	1.31 479	0.23 469	0.19 428	0.30 495	0.28 455	0.36 446	0.25 397

DPSNet	0.86 479	0.60 308	2.34 403	0.58 491	0.36 414	1.07 504	0.75 504	1.30 529	1.05 504	0.70 440	0.68 397	0.94 475	1.29 516	2.08 484	1.82 506	0.26 486	0.23 462	0.16 396	0.17 369	0.48 498	0.40 490

AAGNet	0.88 482	0.33 158	1.79 239	0.54 476	0.98 535	0.62 322	0.46 428	0.50 98	0.60 265	0.58 350	0.53 270	0.50 270	0.73 459	1.23 355	7.48 569	0.11 227	0.07 40	0.12 252	0.10 144	0.14 134	0.09 56

Consistency-Raft	0.88 482	0.93 441	3.23 530	0.99 534	0.64 512	0.77 439	0.55 459	0.98 462	0.97 494	0.61 382	1.03 489	0.65 348	1.05 504	0.79 306	1.38 484	0.44 513	0.46 521	0.51 521	0.58 533	0.65 518	0.47 503

zh-sn7	0.89 484	1.73 546	3.09 515	0.39 383	0.30 345	0.82 458	0.63 484	0.96 449	0.87 475	0.79 467	1.12 497	0.84 444	0.87 483	2.42 511	1.63 497	0.16 393	0.17 405	0.16 396	0.16 350	0.34 430	0.29 426

PVD	0.90 485	0.85 416	2.15 366	0.53 473	0.50 480	0.99 489	0.56 464	1.15 521	1.64 540	1.41 534	1.41 517	1.11 507	1.13 512	1.35 365	1.31 479	0.26 486	0.28 488	0.28 487	0.26 447	0.37 454	0.49 507

Wz-Net-TNSev	0.91 486	1.73 546	3.08 513	0.36 334	0.31 364	1.00 492	0.71 499	1.06 507	0.97 494	0.71 444	0.72 425	1.09 503	0.87 483	2.42 511	1.59 495	0.20 446	0.20 439	0.16 396	0.20 412	0.44 494	0.35 462

SAMSARA	0.91 486	0.97 461	2.22 381	0.80 519	0.58 500	1.32 516	1.31 543	1.01 491	0.94 490	1.36 529	0.87 461	1.38 523	0.90 489	1.72 424	1.02 450	0.24 477	0.30 493	0.22 461	0.25 439	0.36 446	0.35 462

WZ-Net	0.92 488	1.31 518	3.76 542	0.41 400	0.36 414	0.86 469	0.71 499	1.00 482	1.06 507	0.82 478	0.92 469	1.06 499	1.05 504	2.16 491	1.61 496	0.19 436	0.13 323	0.15 377	0.16 350	0.32 414	0.28 420

MFMNet_re	0.92 488	1.28 515	2.53 442	0.82 523	0.76 524	0.90 479	0.75 504	0.98 462	1.04 503	1.03 503	1.05 493	0.84 444	0.94 494	0.83 309	0.72 405	0.68 530	0.60 533	0.63 527	0.60 535	0.77 528	0.74 526

test_sample9	0.94 490	0.62 318	1.93 302	0.27 117	0.22 232	0.68 389	0.31 317	0.93 422	0.66 348	0.57 332	0.51 246	0.55 291	0.45 335	1.91 465	2.55 531	0.61 525	4.16 572	0.87 535	0.56 528	0.25 346	0.23 376

CrosDoStereo	0.94 490	0.37 190	2.53 442	0.25 70	0.32 372	0.54 188	3.76 569	0.72 234	0.60 265	0.70 440	1.40 515	0.53 281	1.49 531	1.78 433	3.09 539	0.10 164	0.08 115	0.11 196	0.11 206	0.21 288	0.11 105

DeepStereo_LL	0.94 490	0.37 190	2.53 442	0.25 70	0.32 372	0.54 188	3.76 569	0.72 234	0.60 265	0.70 440	1.40 515	0.53 281	1.49 531	1.78 433	3.09 539	0.10 164	0.08 115	0.11 196	0.11 206	0.21 288	0.11 105

ADCP+	0.94 490	1.12 490	3.14 520	0.34 299	0.39 434	1.06 499	0.79 508	0.89 388	0.80 456	0.66 421	0.67 389	0.85 448	1.55 534	0.93 319	4.55 559	0.13 310	0.11 276	0.16 396	0.15 330	0.26 366	0.25 397

ADCMid	0.96 494	1.32 521	2.74 480	0.38 373	0.35 406	0.99 489	0.58 470	0.94 431	0.86 472	1.23 522	1.01 485	1.01 488	1.00 499	1.05 333	3.97 552	0.21 453	0.19 428	0.42 514	0.32 481	0.40 475	0.29 426

G-Net	0.99 495	0.64 333	2.76 482	0.57 489	0.67 514	2.03 546	0.72 502	0.76 273	0.67 357	1.14 512	2.56 545	1.30 521	1.02 501	1.48 388	1.74 503	0.25 482	0.24 465	0.24 475	0.26 447	0.37 454	0.31 444

ADCL	0.99 495	0.79 395	2.43 422	0.39 383	0.32 372	1.50 524	1.90 556	0.92 414	0.97 494	1.26 526	1.27 505	1.00 487	1.42 529	1.14 346	3.31 545	0.17 409	0.14 344	0.22 461	0.21 418	0.30 398	0.22 352

ADCPNet	0.99 495	0.99 469	3.93 548	0.37 357	0.68 516	1.36 518	0.62 482	0.87 373	0.76 438	0.78 465	0.81 444	1.08 501	1.18 513	1.14 346	2.49 530	0.21 453	0.69 544	0.21 458	0.95 552	0.29 387	0.37 477

Ntro	1.00 498	1.68 542	2.80 488	0.95 531	0.85 527	1.06 499	0.53 452	0.98 462	0.90 485	0.62 393	0.76 436	0.93 471	0.66 442	1.66 414	0.98 438	0.99 545	0.45 519	0.75 533	0.40 507	1.19 542	0.75 528

AnyNet_C32	1.00 498	1.33 523	2.53 442	0.49 456	0.54 490	1.15 512	1.14 536	0.91 405	0.89 483	1.11 509	0.95 476	0.87 456	0.93 491	1.50 389	4.07 554	0.21 453	0.20 439	0.25 480	0.24 432	0.38 461	0.33 456

MFN_U_SF_DS_RVC	1.01 500	1.67 540	2.32 398	0.47 446	0.39 434	1.47 521	0.95 520	0.95 444	0.91 486	0.84 481	0.94 474	1.05 497	0.60 416	2.95 542	0.72 405	0.41 511	0.72 548	0.32 499	0.55 525	0.74 524	1.22 554

otaku	1.03 501	1.68 542	2.72 474	0.95 531	0.73 520	1.03 496	0.59 472	0.99 474	0.86 472	0.69 434	1.61 521	0.98 482	0.64 435	1.46 380	1.14 462	0.95 542	0.46 521	0.72 532	0.40 507	1.24 546	0.78 531

SGM-Forest	1.04 502	0.42 227	3.59 541	0.41 400	0.32 372	1.05 498	1.32 544	0.94 431	0.83 466	1.16 513	2.23 539	1.03 492	1.39 527	2.49 519	2.35 527	0.21 453	0.21 448	0.20 450	0.19 402	0.23 318	0.32 449
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
ADCS	1.05 503	1.36 526	2.98 506	0.42 411	0.36 414	0.96 486	0.81 512	1.06 507	1.12 515	1.25 523	0.97 479	1.08 501	0.90 489	1.25 359	4.86 561	0.21 453	0.21 448	0.22 461	0.23 430	0.36 446	0.38 480

SPS-STEREO	1.07 504	1.13 493	2.88 493	0.65 507	0.69 517	0.99 489	0.68 493	1.05 506	0.87 475	1.36 529	1.23 503	1.46 526	0.94 494	1.87 454	1.72 502	0.66 529	0.61 534	0.58 523	0.57 531	0.65 518	0.77 530
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
test_sample8	1.12 505	0.62 318	1.93 302	0.27 117	0.22 232	0.68 389	0.31 317	0.95 444	0.61 282	1.18 520	0.56 303	2.53 544	1.31 519	1.91 465	2.55 531	0.61 525	4.16 572	0.87 535	0.56 528	0.25 346	0.23 376

WCMA_ROB	1.12 505	0.83 410	2.66 466	0.58 491	0.34 393	1.17 514	0.71 499	0.93 422	0.94 490	1.74 541	2.63 548	3.09 549	1.71 540	1.70 420	1.84 507	0.26 486	0.21 448	0.20 450	0.21 418	0.28 382	0.43 497

AnyNet_C01	1.14 507	1.49 530	4.23 553	0.54 476	0.53 488	1.51 525	1.37 546	1.04 505	1.07 508	1.17 518	1.33 512	1.15 511	1.08 507	1.61 410	2.74 534	0.25 482	0.22 454	0.28 487	0.24 432	0.48 498	0.40 490

NaN_ROB	1.14 507	0.94 443	2.96 502	0.53 473	0.56 495	1.13 510	0.99 523	0.98 462	1.00 498	1.09 508	0.87 461	0.77 418	1.06 506	5.90 565	2.72 533	0.16 393	0.23 462	0.16 396	0.24 432	0.22 305	0.36 470

RainbowNet	1.15 509	1.78 548	2.72 474	1.12 541	0.91 532	1.06 499	0.76 506	1.16 522	1.13 517	0.75 456	0.97 479	1.09 503	0.80 471	1.60 407	1.21 472	1.17 550	1.26 560	1.01 544	0.57 531	1.13 540	0.88 539

SuperB	1.15 509	1.14 495	5.43 561	0.36 334	0.26 298	0.81 455	0.89 517	0.88 382	1.17 518	0.67 425	0.68 397	0.63 334	1.39 527	1.74 427	3.37 547	0.15 372	0.12 302	0.17 415	0.16 350	2.80 566	0.25 397

NVStereoNet_ROB	1.16 511	0.95 450	2.54 448	0.58 491	0.55 493	0.78 444	0.63 484	1.00 482	1.08 509	1.03 503	4.07 563	1.48 527	1.22 514	2.88 541	1.27 477	0.50 518	0.46 521	0.54 522	0.62 536	0.50 503	0.63 522
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
MDST_ROB	1.17 512	0.42 227	3.87 544	0.54 476	0.44 460	4.11 564	0.58 470	1.31 530	0.84 469	2.12 545	1.12 497	0.98 482	0.71 453	4.24 560	0.99 443	0.16 393	0.14 344	0.19 441	0.17 369	0.18 238	0.35 462

SANet	1.20 513	1.21 507	3.33 535	0.38 373	0.27 312	1.73 536	0.85 514	1.10 513	2.49 556	1.16 513	1.83 527	1.72 533	1.50 533	2.37 502	2.84 536	0.18 421	0.16 387	0.16 396	0.15 330	0.32 414	0.32 449

RTS	1.21 514	1.31 518	6.39 564	0.52 467	0.51 485	1.61 528	0.79 508	1.03 501	1.37 530	1.13 510	1.30 509	1.10 505	0.85 479	2.65 529	2.08 516	0.21 453	0.24 465	0.18 435	0.18 382	0.43 486	0.32 449

RTSA	1.21 514	1.31 518	6.39 564	0.52 467	0.51 485	1.61 528	0.79 508	1.03 501	1.37 530	1.13 510	1.30 509	1.10 505	0.85 479	2.65 529	2.08 516	0.21 453	0.24 465	0.18 435	0.18 382	0.43 486	0.32 449

MeshStereo	1.21 514	1.15 499	3.01 509	0.34 299	0.28 326	1.10 507	0.69 495	1.35 531	1.01 500	2.71 559	2.41 542	2.96 547	1.45 530	2.80 539	1.40 487	0.22 466	0.22 454	0.22 461	0.19 402	0.50 503	0.26 407
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
SDNR	1.22 517	0.80 397	2.71 472	0.33 268	1.48 556	1.98 545	0.23 155	1.93 551	2.44 554	0.89 487	2.52 543	1.36 522	0.51 378	3.65 554	1.93 508	0.30 499	0.31 495	0.22 461	0.16 350	0.33 423	0.36 470

CSAN	1.25 518	1.12 490	3.04 510	0.51 463	0.37 425	1.06 499	1.15 537	1.22 523	1.08 509	1.17 518	1.91 529	1.04 495	1.31 519	5.96 566	2.43 529	0.26 486	0.22 454	0.24 475	0.24 432	0.31 406	0.30 436

EDNetEfficient	1.27 519	0.70 357	4.05 550	0.64 504	0.98 535	0.94 484	1.40 549	0.85 354	1.75 544	2.34 554	1.33 512	1.05 497	2.21 548	1.58 404	4.15 555	0.15 372	0.19 428	0.14 347	0.27 452	0.38 461	0.32 449

FCDSN-DC	1.29 520	0.54 289	2.50 439	0.47 446	0.41 450	1.12 508	0.60 474	1.10 513	1.27 525	2.23 551	2.87 551	3.67 553	3.12 559	2.39 508	1.69 500	0.30 499	0.26 480	0.31 496	0.30 469	0.35 441	0.38 480
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
pmcnn	1.32 521	1.05 481	2.77 484	0.74 514	1.43 551	0.72 410	0.56 464	0.96 449	0.91 486	0.99 499	2.92 554	6.01 567	0.70 451	2.38 505	3.32 546	0.13 310	0.10 228	0.08 29	0.06 9	0.34 430	0.22 352

ACVNet_1	1.33 522	1.91 557	4.03 549	1.09 538	0.88 529	1.19 515	0.66 487	1.24 526	1.17 518	0.94 495	0.96 477	3.09 549	1.04 503	2.37 502	1.11 460	1.04 546	0.48 527	1.03 545	0.48 517	1.12 539	0.83 533

MSC_U_SF_DS_RVC	1.34 523	1.70 544	2.50 439	0.56 485	0.40 443	2.15 550	0.99 523	1.24 526	1.26 524	1.02 502	1.10 496	1.29 518	0.88 487	3.10 546	1.08 455	1.66 560	0.83 552	0.68 530	0.88 549	1.57 553	1.80 566

MSMD_ROB	1.34 523	0.96 453	2.38 411	0.39 383	0.32 372	1.96 542	0.62 482	0.91 405	1.43 532	2.94 563	2.60 546	4.77 562	1.95 544	2.43 514	1.33 481	0.29 496	0.26 480	0.32 499	0.32 481	0.30 398	0.30 436

psmorigin	1.36 525	0.60 308	13.80 577	0.37 357	0.29 334	0.62 322	0.33 348	0.77 284	0.61 282	0.96 498	0.88 464	1.17 514	0.73 459	4.00 557	0.86 427	0.19 436	0.22 454	0.17 415	0.18 382	0.24 333	0.29 426

MADNet+	1.36 525	1.93 559	5.95 562	0.81 522	0.59 502	1.57 527	1.09 532	1.39 535	1.22 521	0.84 481	1.01 485	1.25 517	1.12 511	3.19 547	2.36 528	0.45 515	0.47 524	0.38 511	0.34 488	0.59 513	0.57 515

ELAS_RVC	1.37 527	0.78 393	3.21 528	0.55 483	0.50 480	1.49 523	2.48 563	1.48 537	1.71 543	2.13 548	2.09 532	2.07 538	2.56 552	1.90 464	2.02 513	0.35 507	0.36 505	0.37 509	0.34 488	0.49 501	0.47 503
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
IMH-64-1	1.39 528	1.64 538	1.86 271	1.36 546	1.11 544	1.39 519	1.19 539	1.76 545	1.45 534	1.16 513	2.21 537	1.53 528	1.38 525	1.98 472	1.52 492	1.29 552	0.67 538	1.27 551	0.69 540	1.29 548	0.98 542

IMH-64	1.39 528	1.64 538	1.86 271	1.36 546	1.11 544	1.39 519	1.19 539	1.76 545	1.45 534	1.16 513	2.21 537	1.53 528	1.38 525	1.98 472	1.52 492	1.29 552	0.67 538	1.27 551	0.69 540	1.29 548	0.98 542

ELAS	1.39 528	0.79 395	2.86 491	0.53 473	0.50 480	2.81 557	2.20 559	1.61 543	1.50 536	2.28 553	2.35 540	1.82 534	2.13 546	1.73 425	2.22 522	0.35 507	0.37 507	0.35 503	0.35 491	0.49 501	0.47 503
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ACVNet_2	1.42 531	1.81 549	3.23 530	1.08 537	0.92 533	1.32 516	0.85 514	1.49 538	1.69 541	1.19 521	1.73 525	2.13 539	1.03 502	2.50 520	1.40 487	0.91 539	0.53 529	1.00 543	0.55 525	2.11 561	0.85 534

EKT-Stereo	1.47 532	0.49 269	1.93 302	2.57 565	19.31 581	0.55 201	0.22 122	0.69 219	0.42 100	0.38 157	0.36 141	0.43 213	0.27 169	0.69 280	0.26 144	0.12 280	0.14 344	0.11 196	0.16 350	0.20 274	0.15 228

WAO-7	1.48 533	1.63 536	2.49 435	0.93 529	0.75 521	1.72 535	1.10 533	1.84 549	1.96 551	1.43 535	2.54 544	1.97 536	1.61 537	3.06 544	2.08 516	0.69 531	0.66 537	0.94 540	0.74 543	0.80 530	0.69 525

FC-DCNN	1.49 534	0.59 306	2.88 493	0.44 422	0.39 434	1.97 544	0.66 487	1.67 544	1.70 542	2.72 560	2.89 552	4.22 556	2.97 556	2.55 524	2.19 521	0.29 496	0.26 480	0.31 496	0.30 469	0.32 414	0.39 486

PWCK	1.49 534	1.90 556	3.22 529	1.09 538	0.54 490	1.71 534	1.73 554	1.49 538	1.53 537	1.44 536	1.80 526	1.82 534	1.30 518	3.34 550	1.76 504	1.07 547	0.56 531	0.97 542	0.58 533	1.38 552	0.65 523

FC-DCNN v2	1.54 536	0.58 304	2.80 488	0.44 422	0.39 434	2.05 547	0.66 487	1.90 550	1.84 549	2.79 561	2.97 555	4.41 560	3.07 557	2.65 529	2.30 526	0.29 496	0.26 480	0.31 496	0.30 469	0.32 414	0.38 480

MFN_U_SF_RVC	1.55 537	2.39 569	3.16 522	0.65 507	0.41 450	1.12 508	0.46 428	1.23 525	1.33 527	1.61 539	1.20 501	1.43 525	0.98 498	1.76 430	1.97 510	1.90 563	1.80 562	1.98 566	2.15 567	1.63 554	1.77 565

WAO-6	1.58 538	1.54 532	2.32 398	1.14 542	1.00 537	2.30 552	1.03 529	1.82 548	2.85 559	1.25 523	2.61 547	2.20 540	1.56 535	2.47 518	1.99 512	0.95 542	0.67 538	1.19 550	0.83 547	1.08 538	0.88 539

DispFullNet	1.67 539	2.10 562	5.22 558	1.53 551	8.90 569	0.86 469	0.31 317	0.96 449	0.96 493	1.37 532	1.01 485	1.13 508	1.98 545	1.51 390	0.91 430	0.54 521	0.31 495	1.18 547	0.63 538	1.13 540	0.80 532

JetBlue	1.78 540	1.63 536	3.92 546	0.73 512	1.21 548	4.38 565	3.35 566	1.59 541	1.20 520	1.26 526	1.52 520	2.37 542	1.88 543	3.23 548	3.00 537	0.53 519	0.47 524	0.48 520	0.49 519	1.29 548	0.97 541

Dean	1.79 541	1.83 550	3.92 546	1.29 545	1.07 543	1.55 526	1.00 526	1.95 552	2.33 553	1.47 537	4.19 564	4.26 559	1.33 522	2.21 494	1.48 491	1.14 549	0.68 542	1.18 547	0.74 543	1.24 546	0.98 542

SGM+DAISY	1.83 542	1.43 527	3.81 543	0.87 524	1.01 538	2.38 554	2.53 564	1.36 532	1.75 544	2.92 562	3.22 558	2.65 545	2.93 554	2.22 497	3.10 541	0.72 532	0.69 544	0.63 527	0.62 536	0.77 528	0.98 542

SGM_RVC	1.89 543	0.92 435	2.50 439	0.96 533	0.93 534	1.63 530	1.37 546	1.52 540	12.43 572	1.85 542	1.69 524	2.40 543	1.74 541	2.81 540	1.71 501	0.53 519	0.47 524	0.42 514	0.47 516	0.74 524	0.74 526
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
ACVNet-4b	1.93 544	1.85 552	4.10 551	1.07 536	0.86 528	1.15 512	0.53 452	1.06 507	1.12 515	0.64 412	1.09 495	1.99 537	0.70 451	2.20 493	9.86 574	5.62 573	0.41 518	1.03 545	0.55 525	1.86 559	0.85 534

LVE	1.96 545	2.17 568	3.14 520	1.68 552	1.80 561	1.63 530	1.03 529	2.34 555	2.81 558	1.25 523	2.89 552	4.24 558	1.29 516	2.79 538	1.44 489	2.85 568	0.91 555	1.18 547	1.46 562	1.23 545	1.10 551

IMH	2.02 546	2.15 567	2.69 471	1.68 552	1.12 546	1.66 533	0.92 519	2.10 553	1.92 550	1.32 528	2.66 549	2.21 541	1.69 539	5.78 564	1.68 499	5.54 572	0.96 556	1.31 553	0.71 542	1.32 551	0.99 547

IGEV-RUCA	2.28 547	0.30 134	1.15 76	0.40 393	1.86 562	2.06 548	1.90 556	1.36 532	1.80 548	3.70 567	3.76 561	5.02 563	8.19 572	2.12 488	1.63 497	0.25 482	0.76 549	2.72 569	1.91 565	2.39 564	2.36 568

MultiAttention	2.38 548	0.50 275	1.93 302	1.80 556	2.56 564	10.86 573	2.30 560	1.22 523	0.80 456	0.62 393	1.16 500	1.13 508	0.56 397	16.09 581	1.18 467	0.20 446	0.09 185	0.43 516	1.62 563	0.94 535	1.58 562

UNDER WATER-64	2.47 549	1.89 555	4.86 556	1.82 559	1.44 553	3.18 559	1.57 553	2.62 556	5.64 564	2.05 544	2.13 534	4.13 555	3.76 561	2.62 527	3.42 548	1.47 557	0.85 553	1.57 561	1.07 556	1.82 558	1.49 559

TorneroNet-64	2.65 550	1.83 550	3.30 532	1.46 549	1.20 547	3.89 561	0.99 523	3.51 568	6.71 568	2.56 556	4.60 565	4.22 556	3.85 562	3.33 549	3.14 542	1.19 551	0.65 536	1.39 556	0.79 546	3.31 568	1.15 552

notaker	2.66 551	2.07 561	3.31 534	2.61 566	1.43 551	1.76 537	1.11 534	2.76 559	1.79 546	2.26 552	11.53 576	3.96 554	4.29 563	3.09 545	2.76 535	1.55 559	0.88 554	1.70 564	1.07 556	2.00 560	1.35 556

UNDER WATER	2.74 552	1.85 552	4.54 555	1.81 558	1.44 553	2.34 553	1.40 549	3.24 563	6.60 567	2.60 557	2.76 550	5.75 565	5.24 566	3.02 543	4.01 553	1.45 556	0.81 551	1.59 562	1.06 555	1.80 557	1.51 560

MADNet++	2.79 553	2.11 564	2.97 505	2.49 564	2.28 563	2.95 558	2.31 561	2.67 557	2.47 555	3.03 564	3.13 557	2.70 546	2.92 553	4.10 558	4.48 558	2.68 567	2.24 570	3.04 572	2.44 569	2.37 563	2.34 567

WAO-8	2.80 554	2.14 565	2.89 496	1.91 560	1.04 541	3.98 562	0.96 521	3.26 564	6.17 565	2.15 549	3.37 559	3.31 551	2.41 550	11.84 573	2.03 514	2.05 564	1.86 564	1.54 559	0.92 550	1.22 543	0.87 537

Venus	2.80 554	2.14 565	2.89 496	1.91 560	1.04 541	3.98 562	0.96 521	3.26 564	6.17 565	2.15 549	3.37 559	3.31 551	2.41 550	11.84 573	2.03 514	2.05 564	1.86 564	1.54 559	0.92 550	1.22 543	0.87 537

DGSMNet	2.89 556	0.63 329	3.18 525	3.43 569	4.17 568	2.57 556	6.98 573	0.97 458	0.83 466	0.56 321	1.86 528	0.79 426	0.62 430	1.64 412	1.39 485	4.61 571	5.01 574	5.17 575	4.71 574	4.44 572	4.19 572

MANE	2.90 557	1.14 495	2.96 502	1.03 535	1.01 538	5.01 566	2.45 562	5.36 570	6.88 569	3.58 566	4.76 567	5.99 566	4.99 564	4.23 559	4.61 560	0.56 524	0.67 538	0.44 517	0.78 545	0.51 505	1.03 549

SGM-ForestM	2.98 558	1.70 544	3.52 540	0.67 509	0.47 476	5.18 567	3.36 567	3.30 566	2.86 560	4.44 568	3.79 562	9.80 573	5.50 567	6.29 567	6.52 567	0.27 491	0.36 505	0.24 475	0.27 452	0.38 461	0.58 517

xyz-stereo	3.02 559	0.29 122	30.64 591	0.23 36	0.12 6	15.52 577	0.24 188	0.51 106	0.47 155	0.59 364	7.99 569	0.64 343	0.47 357	1.39 369	0.50 333	0.09 70	0.07 40	0.34 502	0.07 51	0.13 111	0.08 34

MSAF-DinoV2	3.10 560	1.86 554	10.68 570	3.61 570	0.30 345	3.34 560	0.82 513	2.81 560	1.79 546	0.80 468	0.87 461	1.56 531	1.10 509	26.49 591	1.96 509	0.17 409	0.13 323	0.19 441	1.63 564	0.92 534	0.99 547

JetRed	3.29 561	4.93 571	10.17 569	1.45 548	1.72 560	7.44 569	5.05 571	3.06 561	2.12 552	2.41 555	2.39 541	2.99 548	2.37 549	3.51 553	6.44 566	1.32 555	1.90 566	1.37 555	1.23 560	2.21 562	1.76 564

LSM	3.31 562	1.11 489	5.29 560	9.40 576	30.65 588	0.84 463	1.12 535	0.91 405	1.22 521	1.36 529	2.19 536	0.93 471	0.83 475	1.66 414	0.90 429	0.21 453	0.31 495	0.24 475	0.28 455	0.39 470	6.33 575

U	3.37 563	0.17 1	0.91 53	0.26 101	13.79 578	19.19 582	0.15 22	0.41 35	0.31 9	0.17 11	0.18 16	0.27 115	0.15 20	0.21 2	0.16 4	0.09 70	0.06 20	17.88 584	12.81 580	0.10 50	0.08 34

KSHMR	4.10 564	1.97 560	5.27 559	1.71 554	1.47 555	1.96 542	1.28 542	3.19 562	17.33 583	2.12 545	15.91 578	9.18 572	1.57 536	8.42 570	1.98 511	1.52 558	1.26 560	1.67 563	1.19 558	1.67 555	1.40 558

ktn	4.35 565	2.10 562	2.89 496	1.80 556	1.49 557	2.13 549	1.41 551	2.26 554	12.72 573	11.41 575	16.43 579	11.15 575	3.75 560	4.36 561	3.18 543	1.82 562	0.98 558	1.73 565	1.21 559	2.97 567	1.27 555

LE_ROB	4.43 566	1.35 525	9.38 568	2.79 567	3.93 566	2.43 555	3.46 568	2.68 558	11.19 571	11.66 576	4.73 566	5.26 564	10.46 574	4.50 562	9.49 572	0.82 538	0.69 544	1.34 554	0.98 553	0.75 526	0.76 529

tt	4.93 567	0.27 91	4.20 552	2.29 563	1.58 558	10.20 572	16.97 578	9.42 576	5.02 563	1.67 540	1.28 506	4.68 561	5.03 565	3.37 552	5.92 564	6.16 574	9.47 581	2.82 570	3.18 571	3.60 569	1.53 561

TorneroNet	5.50 568	1.92 558	3.16 522	1.47 550	1.25 550	14.07 575	1.06 531	4.90 569	20.99 588	10.17 572	16.48 580	11.88 577	6.93 569	3.34 550	4.20 556	1.30 554	0.69 544	1.45 558	0.86 548	2.61 565	1.20 553

TCMNet-wrong-test	5.51 569	6.62 574	6.20 563	13.02 580	11.90 574	7.14 568	5.53 572	6.99 574	1.44 533	2.65 558	3.10 556	8.37 571	5.95 568	4.75 563	6.05 565	3.07 569	0.98 558	2.38 568	1.99 566	6.62 575	5.43 574

coex-ft	5.95 570	1.67 540	60.57 592	0.34 299	0.30 345	0.77 439	0.69 495	0.74 249	4.41 562	19.22 583	2.15 535	1.62 532	7.97 571	1.81 444	8.96 571	0.44 513	2.08 568	0.18 435	0.19 402	0.38 461	4.62 573

HanzoNet	7.64 571	2.86 570	5.05 557	7.01 573	3.97 567	2.18 551	1.34 545	3.37 567	4.05 561	13.17 577	10.58 570	10.73 574	16.52 580	8.45 571	10.51 575	10.48 580	9.72 582	5.59 576	13.46 581	6.84 576	6.83 576

USTest	8.10 572	7.17 575	8.96 567	9.25 575	9.05 570	15.27 576	23.78 580	9.96 577	9.47 570	5.94 571	6.75 568	7.80 570	7.48 570	8.83 572	11.21 576	2.21 566	3.56 571	2.86 571	3.20 572	5.02 573	4.16 571

EDNetEfficientorigin	8.18 573	0.98 465	145.96 594	0.51 463	0.89 530	0.72 410	0.48 440	0.85 354	1.56 539	2.12 545	1.49 518	1.29 518	1.31 519	1.83 446	2.13 520	0.13 310	0.12 302	0.17 415	0.18 382	0.39 470	0.45 500

DGTPSM_ROB	8.89 574	5.62 572	12.25 572	5.92 572	11.32 572	8.54 570	24.18 581	6.40 572	13.49 574	5.15 569	11.46 574	6.19 568	10.92 575	7.00 568	13.72 577	4.47 570	7.65 575	3.92 573	7.45 577	4.38 571	7.87 577

DPSMNet_ROB	9.48 575	5.64 573	13.01 576	8.82 574	11.82 573	8.54 570	24.20 582	6.41 573	13.65 577	5.32 570	11.47 575	6.33 569	10.92 575	7.69 569	13.89 578	7.25 579	8.19 577	5.06 574	7.78 578	5.31 574	8.26 578

BEATNet-Init1	12.10 576	11.19 576	27.29 589	2.99 568	3.51 565	21.84 588	11.10 574	14.34 581	13.83 578	20.34 584	20.33 585	26.35 592	20.03 582	19.06 585	14.80 581	1.74 561	1.81 563	2.05 567	2.49 570	3.69 570	3.12 570

DPSM_ROB	12.34 577	11.21 578	12.51 573	12.91 578	12.80 576	19.84 585	28.28 587	14.38 582	14.28 579	10.58 573	11.26 572	12.03 578	11.85 578	13.15 579	15.34 582	7.11 577	8.31 578	6.50 578	7.35 575	8.84 577	8.31 579

DPSM	12.34 577	11.21 578	12.51 573	12.91 578	12.80 576	19.84 585	28.28 587	14.38 582	14.28 579	10.58 573	11.26 572	12.03 578	11.85 578	13.15 579	15.34 582	7.11 577	8.31 578	6.50 578	7.35 575	8.84 577	8.31 579

DLNR_Zeroshot_test	13.43 579	19.94 583	23.55 582	121.61 594	35.03 589	0.46 114	0.15 22	8.02 575	0.35 30	0.28 112	0.37 144	0.26 104	0.17 30	0.76 297	0.29 179	6.42 576	0.26 480	0.09 82	0.38 502	50.13 592	0.18 293

LRCNet_RVC	13.74 580	19.30 581	12.75 575	19.46 583	12.69 575	1.86 538	0.41 396	12.33 578	1.05 504	15.77 579	18.83 584	12.62 580	8.70 573	12.21 576	9.62 573	22.22 586	8.37 580	25.85 587	24.01 587	19.32 585	17.44 586

DPSimNet_ROB	17.97 581	20.20 587	24.98 584	17.62 581	15.92 579	21.53 587	21.00 579	13.70 579	15.61 581	23.89 590	14.69 577	22.87 585	24.58 592	12.70 578	14.56 579	18.48 585	12.91 583	20.21 585	12.05 579	17.76 580	14.17 582

HaxPig	19.86 582	22.40 588	22.34 581	17.95 582	17.95 580	11.77 574	11.89 575	16.02 584	15.89 582	21.10 585	21.41 586	18.74 584	18.39 581	20.08 586	19.69 584	23.63 590	23.22 588	24.06 586	23.69 586	23.00 586	23.95 588

Anonymous_1	22.91 583	11.20 577	12.13 571	12.75 577	26.28 587	19.43 583	27.92 586	14.08 580	13.61 575	14.96 578	10.58 570	11.26 576	11.19 577	12.55 577	14.57 580	38.28 593	7.88 576	34.96 590	63.99 590	89.57 593	10.94 581

PML	23.15 584	16.83 580	7.78 566	5.49 571	9.93 571	51.13 593	104.50 593	5.76 571	13.62 576	37.30 593	105.93 593	30.86 593	23.50 587	12.07 575	7.87 570	6.30 575	2.12 569	6.32 577	2.43 568	10.44 579	2.90 569

MEDIAN_ROB	23.96 585	27.05 593	26.39 588	22.16 584	22.13 582	16.12 578	13.97 576	20.24 585	20.05 584	25.50 591	25.31 591	22.96 586	22.63 586	24.39 587	23.24 588	28.20 591	27.23 592	28.62 588	27.75 588	27.50 587	27.76 589

CasAABBNet	24.81 586	22.53 589	24.83 583	26.08 586	25.74 584	39.86 589	57.06 592	28.87 590	28.83 591	21.16 587	22.54 588	24.22 587	23.89 590	26.38 588	30.87 591	14.25 581	16.71 585	13.09 580	14.81 583	17.78 581	16.71 584

FlowAnything	24.85 587	22.54 590	25.10 585	26.11 587	25.76 585	39.86 589	57.00 590	28.89 591	28.87 592	21.31 589	22.68 590	24.22 587	23.87 588	26.39 589	30.89 593	14.26 582	16.78 587	13.10 581	14.90 585	17.78 581	16.69 583

Selective-RAFT-Error	24.87 588	22.59 591	25.14 586	26.13 588	25.82 586	39.93 591	57.03 591	28.97 592	28.95 593	21.21 588	22.65 589	24.25 589	23.98 591	26.43 590	30.83 590	14.27 583	16.71 585	13.10 581	14.82 584	17.82 583	16.76 585

LSM0	26.58 589	22.63 592	25.88 587	30.13 589	52.21 593	39.94 592	56.74 589	28.97 592	28.72 590	21.14 586	22.26 587	24.43 590	23.88 589	26.54 592	30.87 591	14.32 584	16.55 584	13.12 583	14.71 582	17.92 584	20.60 587

AVERAGE_ROB	26.93 590	30.34 594	29.27 590	25.82 585	25.34 583	19.48 584	15.17 577	23.55 589	23.00 589	28.45 592	27.87 592	26.25 591	25.86 593	26.96 593	25.55 589	31.30 592	30.07 593	31.76 589	30.81 589	30.79 591	30.93 590

xxxxx1	28.96 591	20.11 584	14.07 578	49.74 590	39.15 590	18.98 579	26.64 583	21.94 586	20.21 585	16.45 580	17.48 581	18.36 581	21.56 583	16.21 582	20.88 585	23.07 587	26.55 589	66.40 591	78.70 591	30.27 588	32.51 591

tt_ll	28.96 591	20.11 584	14.07 578	49.74 590	39.15 590	18.98 579	26.64 583	21.94 586	20.21 585	16.45 580	17.48 581	18.36 581	21.56 583	16.21 582	20.88 585	23.07 587	26.55 589	66.40 591	78.70 591	30.27 588	32.51 591

ff	28.96 591	20.11 584	14.07 578	49.74 590	39.15 590	18.98 579	26.64 583	21.94 586	20.21 585	16.45 580	17.48 581	18.36 581	21.56 583	16.21 582	20.88 585	23.07 587	26.55 589	66.40 591	78.70 591	30.27 588	32.51 591

test_example2	115.39 594	123.23 595	94.57 593	115.52 593	123.55 594	101.63 594	114.33 594	53.41 594	99.48 594	134.90 594	135.05 594	85.83 594	85.11 594	111.32 594	106.15 594	152.55 594	205.26 594	99.78 594	114.96 594	140.96 594	110.20 594

ccccc		297.21 596		374.70 595	380.44 595	203.92 595		216.32 595		203.37 595		215.01 595		312.78 595		412.57 595	356.13 595	256.09 595	227.69 595	428.88 595

ASD4		19.65 582

Low-res two-view benchmark