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	0.22 1	0.36 72	1.33 41	0.20 2	0.13 11	0.16 1	0.11 2	0.27 2	0.18 1	0.16 1	0.20 15	0.15 16	0.14 10	0.21 1	0.22 16	0.11 197	0.09 99	0.10 128	0.08 51	0.10 48	0.08 1

SGD-Stereo	0.23 2	0.31 26	0.87 4	0.23 20	0.11 1	0.40 55	0.16 31	0.33 6	0.40 40	0.20 8	0.19 11	0.18 38	0.17 27	0.38 56	0.17 1	0.11 197	0.06 1	0.08 28	0.07 30	0.10 48	0.09 3

FlowAnything_test	0.25 3	0.41 114	0.71 1	0.28 90	0.17 59	0.37 40	0.20 74	0.39 15	0.28 2	0.25 41	0.20 15	0.21 55	0.17 27	0.28 6	0.26 75	0.13 292	0.10 129	0.14 347	0.16 296	0.17 166	0.16 56

LGtest1	0.26 4	0.43 128	0.82 2	0.23 20	0.21 138	0.31 16	0.11 2	0.36 9	0.43 55	0.24 34	0.18 7	0.16 28	0.14 10	0.30 11	0.28 98	0.10 108	0.16 242	0.08 28	0.06 8	0.10 48	0.42 242

DEFOM-Stereo	0.26 4	0.61 217	1.22 28	0.24 30	0.14 17	0.49 122	0.18 52	0.31 3	0.31 5	0.20 8	0.18 7	0.15 16	0.14 10	0.42 83	0.19 5	0.08 15	0.06 1	0.08 28	0.06 8	0.09 30	0.16 56

S2M2	0.27 6	0.32 39	1.41 52	0.24 30	0.17 59	0.24 5	0.09 1	0.36 9	0.50 97	0.17 3	0.25 53	0.22 58	0.17 27	0.27 5	0.29 109	0.16 379	0.12 176	0.11 195	0.12 205	0.15 123	0.12 17

rvit_stereo_0083	0.28 7	0.37 84	0.88 5	0.28 90	0.18 77	0.28 8	0.22 116	0.40 20	0.58 161	0.25 41	0.30 86	0.27 106	0.27 161	0.38 56	0.25 60	0.14 329	0.12 176	0.13 311	0.10 119	0.13 89	0.14 34

LG-Stereo_L2	0.29 8	0.42 118	0.97 8	0.36 256	0.25 202	0.31 16	0.22 116	0.40 20	0.28 2	0.19 5	0.12 2	0.13 1	0.12 3	0.44 89	0.23 33	0.08 15	0.49 365	0.08 28	0.06 8	0.08 17	0.58 336

rvit_stereo_0081	0.29 8	0.46 152	1.13 22	0.28 90	0.17 59	0.32 19	0.22 116	0.45 45	0.58 161	0.25 41	0.26 60	0.26 95	0.22 92	0.36 49	0.25 60	0.14 329	0.10 129	0.11 195	0.10 119	0.13 89	0.11 14

rvit_stereo_0082	0.29 8	0.46 152	1.13 22	0.28 90	0.17 59	0.32 19	0.22 116	0.45 45	0.58 161	0.25 41	0.26 60	0.26 95	0.22 92	0.36 49	0.25 60	0.14 329	0.10 129	0.11 195	0.10 119	0.13 89	0.11 14

LG-Stereo_L1	0.30 11	0.42 118	0.97 8	0.35 237	0.28 245	0.28 8	0.21 98	0.39 15	0.30 4	0.19 5	0.12 2	0.13 1	0.12 3	0.45 91	0.22 16	0.08 15	0.71 411	0.08 28	0.06 8	0.08 17	0.51 300

MLG-Stereo_test3	0.31 12	0.44 141	1.03 13	0.48 371	0.40 350	0.36 36	0.13 7	0.39 15	0.46 71	0.28 74	0.19 11	0.17 33	0.12 3	0.25 3	0.18 2	0.09 44	0.53 374	0.08 28	0.06 8	0.09 30	0.45 271

trnet	0.31 12	0.31 26	1.65 77	0.20 2	0.12 4	0.55 191	0.15 23	0.50 82	0.51 104	0.28 74	0.34 119	0.24 76	0.21 84	0.34 35	0.24 43	0.11 197	0.07 9	0.08 28	0.05 1	0.09 30	0.12 17

GLC_STEREO	0.31 12	0.30 20	1.80 91	0.29 109	0.12 4	0.41 61	0.20 74	0.39 15	0.42 49	0.26 57	0.31 97	0.25 85	0.19 59	0.36 49	0.26 75	0.09 44	0.11 158	0.12 250	0.10 119	0.13 89	0.15 43

CREStereo	0.31 12	0.35 68	1.66 79	0.19 1	0.13 11	0.55 191	0.17 40	0.50 82	0.50 97	0.28 74	0.34 119	0.24 76	0.21 84	0.34 35	0.23 33	0.11 197	0.07 9	0.08 28	0.05 1	0.10 48	0.12 17
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
DEFOM-Stereo_RVC	0.32 16	0.40 108	1.21 25	0.35 237	0.16 37	0.29 11	0.16 31	0.59 142	0.56 147	0.20 8	0.20 15	0.17 33	0.26 146	0.40 67	0.38 194	0.09 44	0.08 45	0.08 28	0.25 395	0.12 72	0.43 250

CASnet	0.32 16	0.40 108	1.80 91	0.28 90	0.11 1	0.47 111	0.19 60	0.45 45	0.47 78	0.39 120	0.31 97	0.23 66	0.17 27	0.31 15	0.21 10	0.11 197	0.06 1	0.15 376	0.12 205	0.16 143	0.08 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
3.75w	0.33 18	0.27 3	1.02 12	0.22 10	0.21 138	0.44 86	0.16 31	0.47 59	0.33 6	0.25 41	0.21 22	0.13 1	0.18 46	0.54 149	0.24 43	0.08 15	1.14 457	0.07 1	0.08 51	0.07 1	0.56 326

RAStereo	0.33 18	0.81 303	2.22 188	0.27 74	0.18 77	0.25 6	0.20 74	0.45 45	0.38 24	0.21 13	0.26 60	0.20 47	0.16 23	0.26 4	0.26 75	0.10 108	0.08 45	0.10 128	0.08 51	0.13 89	0.09 3

rvit_stereo_0080	0.33 18	0.77 287	1.43 53	0.24 30	0.18 77	0.34 27	0.27 240	0.58 133	0.51 104	0.25 41	0.27 66	0.27 106	0.22 92	0.32 25	0.27 85	0.14 329	0.10 129	0.10 128	0.10 119	0.15 123	0.17 64

whm_eth	0.33 18	0.77 287	1.43 53	0.24 30	0.18 77	0.34 27	0.27 240	0.58 133	0.51 104	0.25 41	0.27 66	0.27 106	0.22 92	0.32 25	0.27 85	0.14 329	0.10 129	0.10 128	0.10 119	0.15 123	0.17 64

CES	0.33 18	0.32 39	1.46 57	0.25 42	0.50 389	0.40 55	0.20 74	0.48 64	0.48 82	0.22 20	0.29 77	0.26 95	0.19 59	0.35 45	0.22 16	0.09 44	0.07 9	0.08 28	0.05 1	0.16 143	0.54 318

3.5w_stereo	0.34 23	0.33 51	1.17 24	0.21 4	0.15 26	0.40 55	0.14 15	0.46 52	0.36 15	0.23 25	0.25 53	0.15 16	0.19 59	0.80 251	0.24 43	0.07 4	1.02 444	0.07 1	0.07 30	0.07 1	0.52 307

castereo	0.34 23	0.48 158	1.00 11	0.25 42	0.29 253	0.41 61	0.27 240	0.76 218	0.49 87	0.23 25	0.30 86	0.24 76	0.31 210	0.29 9	0.29 109	0.09 44	0.20 284	0.09 73	0.31 435	0.12 72	0.44 266

rvit_stereo_0081_aga	0.34 23	0.67 235	1.79 89	0.27 74	0.20 124	0.34 27	0.21 98	0.43 33	0.48 82	0.26 57	0.28 72	0.27 106	0.21 84	0.33 29	0.25 60	0.14 329	0.11 158	0.11 195	0.10 119	0.14 112	0.18 73

CAS++	0.34 23	0.39 101	1.90 113	0.25 42	0.18 77	0.32 19	0.20 74	0.78 232	0.44 64	0.31 88	0.31 97	0.21 55	0.16 23	0.34 35	0.20 7	0.15 360	0.13 192	0.13 311	0.10 119	0.15 123	0.14 34
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
LoS_RVC	0.34 23	0.38 94	1.96 127	0.27 74	0.35 315	0.43 79	0.22 116	0.43 33	0.34 8	0.24 34	0.34 119	0.23 66	0.28 175	0.34 35	0.22 16	0.08 15	0.07 9	0.07 1	0.05 1	0.10 48	0.35 195

LoS	0.34 23	0.35 68	1.88 110	0.25 42	0.13 11	0.53 167	0.20 74	0.50 82	0.53 127	0.26 57	0.28 72	0.37 164	0.24 114	0.40 67	0.25 60	0.10 108	0.08 45	0.08 28	0.06 8	0.15 123	0.10 7
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
DilatedVolume-Stereo	0.35 29	0.38 94	1.21 25	0.26 59	0.20 124	0.41 61	0.18 52	0.43 33	0.38 24	0.37 109	0.35 126	0.29 121	0.24 114	0.64 190	0.55 279	0.09 44	0.19 269	0.08 28	0.11 167	0.12 72	0.50 293

2w_stereo	0.35 29	0.30 20	0.99 10	0.23 20	0.13 11	0.41 61	0.20 74	0.54 106	0.37 17	0.28 74	0.23 41	0.13 1	0.23 108	0.69 210	0.24 43	0.06 1	1.07 448	0.07 1	0.19 343	0.07 1	0.64 359

1w_stereo	0.35 29	0.28 5	0.86 3	0.24 30	0.17 59	0.44 86	0.22 116	0.60 149	0.43 55	0.27 67	0.30 86	0.14 8	0.26 146	0.61 176	0.25 60	0.07 4	0.79 416	0.07 1	0.06 8	0.08 17	0.79 409

tt45	0.35 29	0.80 299	1.46 57	0.26 59	0.17 59	0.55 191	0.22 116	0.44 39	0.39 34	0.24 34	0.26 60	0.25 85	0.18 46	0.64 190	0.36 180	0.09 44	0.08 45	0.10 128	0.08 51	0.24 296	0.29 151

999	0.35 29	0.74 278	1.38 45	0.27 74	0.18 77	0.50 132	0.23 153	0.40 20	0.41 42	0.21 13	0.33 112	0.23 66	0.18 46	0.74 231	0.37 186	0.09 44	0.08 45	0.09 73	0.08 51	0.26 338	0.26 132

MGS-Stereo	0.35 29	0.48 158	1.99 132	0.26 59	0.14 17	0.41 61	0.22 116	0.41 24	0.48 82	0.24 34	0.51 228	0.25 85	0.18 46	0.33 29	0.22 16	0.10 108	0.08 45	0.09 73	0.08 51	0.47 494	0.10 7

MaDis-Stereo	0.35 29	0.89 332	2.15 171	0.25 42	0.29 253	0.29 11	0.17 40	0.47 59	0.41 42	0.21 13	0.22 32	0.28 113	0.21 84	0.32 25	0.31 135	0.10 108	0.09 99	0.10 128	0.08 51	0.11 61	0.12 17

CroCo-Stereo	0.35 29	0.71 260	1.67 81	0.32 167	0.17 59	0.19 2	0.21 98	0.79 241	0.54 132	0.22 20	0.25 53	0.55 285	0.22 92	0.28 6	0.28 98	0.10 108	0.08 45	0.08 28	0.07 30	0.12 72	0.10 7
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
PMTNet	0.35 29	0.38 94	1.75 85	0.21 4	0.14 17	0.57 220	0.24 179	0.48 64	0.44 64	0.28 74	0.32 109	0.26 95	0.24 114	0.41 76	0.24 43	0.42 506	0.07 9	0.08 28	0.05 1	0.18 191	0.15 43

AdaDepth	0.36 38	0.43 128	1.65 77	0.26 59	0.22 151	0.46 99	0.16 31	0.31 3	0.53 127	0.21 13	0.20 15	0.14 8	0.18 46	0.37 52	0.21 10	0.07 4	0.67 400	0.08 28	0.24 385	0.10 48	0.74 393

water-stereo	0.36 38	0.61 217	1.58 67	0.25 42	0.14 17	0.38 48	0.18 52	0.44 39	0.35 10	0.31 88	0.35 126	0.28 113	0.25 134	0.45 91	0.38 194	0.12 245	0.09 99	0.09 73	0.08 51	0.11 61	0.74 393

asd	0.36 38	0.28 5	1.21 25	0.23 20	0.19 108	0.41 61	0.14 15	0.37 12	0.34 8	0.26 57	0.21 22	0.15 16	0.19 59	0.91 274	0.20 7	0.10 108	1.14 457	0.07 1	0.08 51	0.08 17	0.71 384

IGEV	0.36 38	0.34 59	1.03 13	0.21 4	0.24 193	0.42 74	0.16 31	0.38 14	0.41 42	0.37 109	0.22 32	0.14 8	0.12 3	0.63 183	0.40 201	0.08 15	0.73 413	0.08 28	0.53 515	0.09 30	0.52 307

MLG-Stereo_test1	0.36 38	0.45 149	1.50 63	0.24 30	0.35 315	0.45 91	0.13 7	0.36 9	0.51 104	0.20 8	0.10 1	0.18 38	0.12 3	0.33 29	0.18 2	0.08 15	1.36 487	0.08 28	0.06 8	0.09 30	0.47 278

LG-Stereo	0.36 38	0.61 217	1.37 44	0.26 59	0.37 333	0.43 79	0.20 74	0.55 116	0.44 64	0.25 41	0.30 86	0.50 254	0.17 27	0.30 11	0.37 186	0.10 108	0.18 263	0.11 195	0.10 119	0.24 296	0.43 250

fffft	0.36 38	0.70 256	1.51 64	0.25 42	0.15 26	0.42 74	0.24 179	0.46 52	0.42 49	0.22 20	0.19 11	0.20 47	0.16 23	0.47 100	0.69 337	0.07 4	0.09 99	0.10 128	0.08 51	0.30 384	0.45 271
1: 1. 1
SMoEStereo_RVC	0.36 38	0.83 306	1.48 61	0.26 59	0.15 26	0.46 99	0.22 116	0.40 20	0.43 55	0.23 25	0.24 45	0.21 55	0.18 46	0.47 100	0.59 296	0.07 4	0.07 9	0.10 128	0.08 51	0.24 296	0.42 242

rvit_0105_6	0.36 38	0.55 195	1.48 61	0.31 146	0.18 77	0.35 32	0.26 222	0.56 122	0.66 231	0.26 57	0.29 77	0.33 148	0.26 146	0.41 76	0.27 85	0.18 413	0.16 242	0.15 376	0.13 227	0.15 123	0.25 124

UniTT-Stereo	0.36 38	0.66 234	2.43 242	0.28 90	0.24 193	0.30 13	0.18 52	0.35 7	0.36 15	0.26 57	0.37 136	0.18 38	0.18 46	0.33 29	0.30 116	0.11 197	0.08 45	0.09 73	0.08 51	0.25 318	0.09 3

xyz-stereo-finetune	0.37 48	0.90 338	1.23 29	0.22 10	0.12 4	0.53 167	0.26 222	0.57 129	0.58 161	0.30 85	0.33 112	0.29 121	0.24 114	0.60 171	0.62 310	0.09 44	0.08 45	0.10 128	0.08 51	0.13 89	0.14 34

ours_stereo	0.37 48	0.67 235	1.63 75	0.30 129	0.50 389	0.35 32	0.22 116	0.41 24	0.38 24	0.21 13	0.32 109	0.23 66	0.17 27	0.47 100	0.22 16	0.08 15	0.09 99	0.10 128	0.08 51	0.24 296	0.77 400

Pointernet	0.37 48	0.31 26	1.91 116	0.25 42	0.37 333	0.47 111	0.15 23	0.67 180	0.52 116	0.23 25	0.30 86	0.28 113	0.20 74	0.32 25	0.23 33	0.10 108	0.24 305	0.07 1	0.13 227	0.10 48	0.51 300

knoymous	0.37 48	0.34 59	1.83 96	0.25 42	0.18 77	0.45 91	0.24 179	0.60 149	0.40 40	0.42 132	0.39 148	0.54 276	0.25 134	0.41 76	0.29 109	0.12 245	0.08 45	0.12 250	0.07 30	0.13 89	0.20 88

sCroCo_RVC	0.37 48	0.39 101	2.38 219	0.35 237	0.27 231	0.31 16	0.22 116	0.49 68	0.48 82	0.23 25	0.34 119	0.25 85	0.24 114	0.35 45	0.25 60	0.15 360	0.17 255	0.12 250	0.11 167	0.15 123	0.15 43

depthmonostereo	0.38 53	0.68 244	1.59 71	0.48 371	0.14 17	0.41 61	0.19 60	0.52 89	0.42 49	0.26 57	0.29 77	0.31 133	0.29 193	0.64 190	0.33 158	0.09 44	0.10 129	0.09 73	0.08 51	0.10 48	0.50 293

MLG-Stereo	0.38 53	0.43 128	1.46 57	0.24 30	0.42 368	0.44 86	0.13 7	0.42 29	0.51 104	0.27 67	0.14 5	0.17 33	0.13 8	0.35 45	0.18 2	0.08 15	1.45 503	0.08 28	0.06 8	0.09 30	0.47 278

rvit_stereo_ft	0.38 53	1.01 363	1.86 107	0.33 189	0.21 138	0.28 8	0.27 240	0.59 142	0.55 141	0.24 34	0.28 72	0.28 113	0.27 161	0.35 45	0.28 98	0.14 329	0.09 99	0.11 195	0.11 167	0.14 112	0.31 170

CroCo-Stereo Lap2	0.38 53	0.91 342	2.02 138	0.33 189	0.38 342	0.23 4	0.21 98	0.63 167	0.51 104	0.23 25	0.28 72	0.29 121	0.23 108	0.34 35	0.28 98	0.10 108	0.09 99	0.10 128	0.08 51	0.22 273	0.15 43

CREStereo++_RVC	0.38 53	0.37 84	2.47 281	0.25 42	0.16 37	0.54 178	0.15 23	0.42 29	0.57 154	0.37 109	0.52 237	0.24 76	0.19 59	0.31 15	0.27 85	0.09 44	0.06 1	0.08 28	0.30 428	0.09 30	0.22 102
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
4.5_new	0.39 58	0.29 8	1.25 31	0.22 10	0.16 37	0.40 55	0.17 40	0.43 33	0.37 17	0.27 67	0.22 32	0.15 16	0.14 10	1.04 295	0.23 33	0.09 44	1.49 505	0.07 1	0.14 250	0.09 30	0.62 348

4.5w-stereo	0.39 58	0.29 8	1.25 31	0.22 10	0.16 37	0.40 55	0.17 40	0.43 33	0.37 17	0.27 67	0.22 32	0.15 16	0.14 10	1.04 295	0.23 33	0.09 44	1.49 505	0.07 1	0.14 250	0.09 30	0.62 348

3.25w_new	0.39 58	0.30 20	1.27 33	0.21 4	0.22 151	0.37 40	0.14 15	0.46 52	0.38 24	0.25 41	0.21 22	0.16 28	0.19 59	0.71 219	0.23 33	0.07 4	1.41 495	0.07 1	0.35 465	0.07 1	0.80 412

3.25w	0.39 58	0.30 20	1.27 33	0.21 4	0.22 151	0.37 40	0.14 15	0.46 52	0.38 24	0.25 41	0.21 22	0.16 28	0.19 59	0.71 219	0.23 33	0.07 4	1.41 495	0.07 1	0.35 465	0.07 1	0.80 412

monsters	0.39 58	0.39 101	1.04 15	0.24 30	0.32 290	0.42 74	0.13 7	0.49 68	0.35 10	0.27 67	0.21 22	0.14 8	0.15 17	0.60 171	0.43 219	0.09 44	1.09 451	0.07 1	0.70 533	0.07 1	0.65 362

111111	0.39 58	0.28 5	0.93 7	0.33 189	0.42 368	0.43 79	0.13 7	0.48 64	0.39 34	0.24 34	0.31 97	0.18 38	0.17 27	0.43 85	0.23 33	0.09 44	1.32 484	0.08 28	0.06 8	0.25 318	1.00 460

castereo++	0.39 58	0.83 306	1.38 45	0.29 109	0.18 77	0.53 167	0.20 74	0.57 129	0.58 161	0.20 8	0.27 66	0.32 140	0.17 27	0.34 35	0.22 16	0.09 44	0.54 377	0.09 73	0.29 418	0.15 123	0.52 307

mms	0.39 58	0.63 226	1.31 40	0.34 214	0.65 442	0.32 19	0.22 116	0.39 15	0.39 34	0.27 67	0.31 97	0.23 66	0.17 27	0.57 158	0.22 16	0.08 15	0.21 293	0.10 128	0.08 51	0.24 296	1.16 473

fffy	0.39 58	0.67 235	1.57 66	0.45 359	0.52 395	0.37 40	0.22 116	0.45 45	0.35 10	0.21 13	0.30 86	0.26 95	0.20 74	0.45 91	0.24 43	0.08 15	0.29 327	0.10 128	0.08 51	0.25 318	0.77 400

CAS	0.39 58	0.31 26	1.79 89	0.81 475	0.34 307	0.51 140	0.23 153	0.49 68	0.42 49	0.23 25	0.31 97	0.20 47	0.17 27	0.30 11	0.25 60	0.77 531	0.06 1	0.07 1	0.05 1	0.10 48	0.41 237

TANstereo	0.39 58	0.70 256	2.48 287	0.23 20	0.12 4	0.54 178	0.16 31	0.41 24	0.47 78	0.45 151	0.51 228	0.26 95	0.22 92	0.34 35	0.21 10	0.10 108	0.10 129	0.08 28	0.07 30	0.09 30	0.18 73

2.5w	0.40 69	0.31 26	1.07 17	0.23 20	0.16 37	0.39 52	0.19 60	0.50 82	0.39 34	0.23 25	0.23 41	0.13 1	0.17 27	0.73 227	0.24 43	0.07 4	1.53 511	0.07 1	0.46 499	0.07 1	0.92 443

monsterstereo	0.40 69	0.43 128	1.07 17	0.26 59	0.27 231	0.39 52	0.14 15	0.55 116	0.37 17	0.28 74	0.27 66	0.14 8	0.13 8	0.67 202	0.44 225	0.07 4	1.12 455	0.07 1	0.81 543	0.08 17	0.53 313

xyz-stereo-finetune2	0.40 69	0.89 332	1.40 48	0.22 10	0.12 4	0.58 231	0.23 153	0.55 116	0.50 97	0.33 95	0.47 191	0.30 125	0.41 287	0.81 255	0.60 300	0.09 44	0.07 9	0.11 195	0.09 82	0.12 72	0.12 17

rvit_0105_4	0.40 69	0.64 229	1.98 130	0.31 146	0.18 77	0.37 40	0.29 281	0.64 171	0.67 244	0.28 74	0.32 109	0.36 159	0.28 175	0.45 91	0.27 85	0.18 413	0.16 242	0.15 376	0.14 250	0.15 123	0.25 124

XX-TBD	0.40 69	1.04 372	2.49 293	0.35 237	0.13 11	0.51 140	0.17 40	0.44 39	0.52 116	0.38 115	0.51 228	0.23 66	0.19 59	0.31 15	0.25 60	0.10 108	0.07 9	0.08 28	0.06 8	0.09 30	0.18 73

asda	0.41 74	0.31 26	1.23 29	0.22 10	0.17 59	0.43 79	0.16 31	0.46 52	0.38 24	0.25 41	0.20 15	0.15 16	0.20 74	0.99 287	0.23 33	0.10 108	1.49 505	0.07 1	0.23 381	0.08 17	0.88 435

qwe	0.41 74	0.29 8	1.29 37	0.22 10	0.22 151	0.41 61	0.15 23	0.49 68	0.38 24	0.28 74	0.23 41	0.14 8	0.15 17	0.94 279	0.24 43	0.08 15	1.47 504	0.07 1	0.25 395	0.08 17	0.76 396

LG-G_1	0.41 74	0.43 128	1.62 73	0.50 390	0.35 315	0.50 132	0.12 4	0.47 59	0.44 64	0.33 95	0.20 15	0.19 43	0.15 17	0.94 279	0.21 10	0.09 44	0.61 389	0.08 28	0.06 8	0.09 30	0.87 433

LG-G	0.41 74	0.43 128	1.62 73	0.50 390	0.35 315	0.50 132	0.12 4	0.47 59	0.44 64	0.33 95	0.20 15	0.19 43	0.15 17	0.94 279	0.21 10	0.09 44	0.61 389	0.08 28	0.06 8	0.09 30	0.87 433

WCG-NET	0.41 74	0.80 299	1.77 86	0.25 42	0.13 11	0.43 79	0.24 179	0.42 29	0.59 172	0.38 115	0.41 159	0.26 95	0.24 114	0.37 52	0.24 43	0.08 15	0.81 422	0.08 28	0.07 30	0.26 338	0.31 170

MIF-Stereo (partial)	0.41 74	0.71 260	2.67 370	0.27 74	0.24 193	0.32 19	0.17 40	0.56 122	0.46 71	0.26 57	0.37 136	0.25 85	0.26 146	0.46 95	0.35 177	0.11 197	0.08 45	0.12 250	0.10 119	0.21 256	0.15 43

s12784h	0.41 74	0.34 59	2.17 174	0.24 30	0.11 1	0.64 334	0.24 179	0.85 298	0.70 294	0.45 151	0.54 263	0.28 113	0.27 161	0.51 132	0.27 85	0.11 197	0.06 1	0.09 73	0.06 8	0.16 143	0.14 34

Gwc-CoAtRS	0.41 74	0.37 84	2.06 147	0.28 90	0.41 356	0.48 117	0.19 60	0.64 171	0.49 87	0.45 151	0.39 148	0.57 296	0.26 146	0.37 52	0.28 98	0.09 44	0.19 269	0.09 73	0.31 435	0.11 61	0.25 124

2.25w	0.42 82	0.30 20	1.12 20	0.22 10	0.15 26	0.36 36	0.13 7	0.45 45	0.37 17	0.26 57	0.27 66	0.14 8	0.19 59	0.91 274	0.36 180	0.07 4	1.38 490	0.07 1	0.67 532	0.07 1	0.91 439

Any-RAFT	0.42 82	0.33 51	1.89 112	0.28 90	0.21 138	0.69 380	0.21 98	0.83 276	0.60 178	0.45 151	0.43 165	0.62 317	0.30 204	0.48 113	0.24 43	0.11 197	0.40 350	0.08 28	0.06 8	0.10 48	0.16 56

R-Stereo Train	0.42 82	0.31 26	2.51 299	0.30 129	0.18 77	0.56 198	0.25 205	0.82 265	0.41 42	0.57 283	0.67 374	0.33 148	0.24 114	0.34 35	0.33 158	0.10 108	0.08 45	0.09 73	0.07 30	0.09 30	0.18 73

RAFT-Stereo	0.42 82	0.31 26	2.51 299	0.30 129	0.18 77	0.56 198	0.25 205	0.82 265	0.41 42	0.57 283	0.67 374	0.33 148	0.24 114	0.34 35	0.33 158	0.10 108	0.08 45	0.09 73	0.07 30	0.09 30	0.18 73
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
4.25_new	0.43 86	0.29 8	1.40 48	0.23 20	0.19 108	0.41 61	0.17 40	0.44 39	0.38 24	0.34 102	0.22 32	0.15 16	0.18 46	1.06 298	0.30 116	0.10 108	1.44 499	0.07 1	0.32 444	0.07 1	0.93 445

4.5w_new	0.43 86	0.29 8	1.40 48	0.23 20	0.19 108	0.41 61	0.17 40	0.44 39	0.38 24	0.34 102	0.22 32	0.15 16	0.18 46	1.06 298	0.30 116	0.10 108	1.44 499	0.07 1	0.32 444	0.07 1	0.93 445

4.25w-stereo	0.43 86	0.29 8	1.40 48	0.23 20	0.19 108	0.41 61	0.17 40	0.44 39	0.38 24	0.34 102	0.22 32	0.15 16	0.18 46	1.06 298	0.30 116	0.10 108	1.44 499	0.07 1	0.32 444	0.07 1	0.93 445

rvit_0105_5	0.43 86	0.73 268	2.10 160	0.31 146	0.18 77	0.41 61	0.31 308	0.69 188	0.67 244	0.32 92	0.34 119	0.38 170	0.30 204	0.42 83	0.30 116	0.18 413	0.16 242	0.15 376	0.15 274	0.15 123	0.30 161

plain	0.43 86	0.73 268	2.80 414	0.28 90	0.19 108	0.33 25	0.21 98	0.63 167	0.50 97	0.24 34	0.38 142	0.24 76	0.25 134	0.48 113	0.32 145	0.12 245	0.08 45	0.13 311	0.09 82	0.43 479	0.13 22

CASS	0.43 86	0.34 59	2.01 135	0.33 189	0.17 59	0.54 178	0.24 179	0.71 204	0.52 116	0.62 342	0.55 274	0.40 183	0.41 287	0.43 85	0.33 158	0.17 400	0.10 129	0.14 347	0.11 167	0.18 191	0.23 111
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
DCANet-4	0.43 86	0.32 39	2.31 207	0.26 59	0.14 17	0.51 140	0.22 116	0.84 285	0.78 375	0.55 253	0.48 199	0.28 113	0.37 243	0.40 67	0.37 186	0.10 108	0.07 9	0.09 73	0.07 30	0.08 17	0.43 250

Patchmatch Stereo++	0.43 86	0.36 72	2.44 250	0.48 371	0.17 59	0.61 286	0.26 222	0.53 95	0.61 183	0.48 168	0.43 165	0.43 195	0.28 175	0.56 154	0.30 116	0.12 245	0.08 45	0.12 250	0.10 119	0.17 166	0.13 22
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
PSM-adaLoss	0.43 86	0.36 72	2.44 250	0.48 371	0.18 77	0.61 286	0.28 253	0.53 95	0.61 183	0.48 168	0.43 165	0.43 195	0.28 175	0.49 126	0.30 116	0.12 245	0.08 45	0.12 250	0.10 119	0.17 166	0.13 22

ROB_FTStereo_v2	0.43 86	0.36 72	2.44 250	0.49 384	0.17 59	0.61 286	0.28 253	0.53 95	0.61 183	0.48 168	0.43 165	0.44 210	0.28 175	0.48 113	0.30 116	0.12 245	0.08 45	0.12 250	0.10 119	0.17 166	0.13 22

ROB_FTStereo	0.43 86	0.36 72	2.44 250	0.48 371	0.18 77	0.61 286	0.26 222	0.53 95	0.61 183	0.48 168	0.43 165	0.43 195	0.28 175	0.51 132	0.30 116	0.12 245	0.08 45	0.12 250	0.10 119	0.17 166	0.13 22

HUI-Stereo	0.43 86	0.36 72	2.45 268	0.48 371	0.18 77	0.61 286	0.27 240	0.53 95	0.61 183	0.48 168	0.43 165	0.44 210	0.28 175	0.47 100	0.30 116	0.12 245	0.08 45	0.12 250	0.10 119	0.17 166	0.13 22

iGMRVC	0.43 86	0.36 72	2.44 250	0.48 371	0.18 77	0.61 286	0.27 240	0.53 95	0.61 183	0.48 168	0.43 165	0.43 195	0.28 175	0.57 158	0.31 135	0.12 245	0.08 45	0.12 250	0.10 119	0.17 166	0.13 22

iRAFT	0.43 86	0.36 72	2.44 250	0.48 371	0.17 59	0.61 286	0.26 222	0.53 95	0.61 183	0.48 168	0.43 165	0.43 195	0.28 175	0.56 154	0.30 116	0.12 245	0.08 45	0.12 250	0.10 119	0.17 166	0.13 22

RAFT-IKP	0.43 86	0.36 72	2.44 250	0.48 371	0.16 37	0.60 266	0.28 253	0.53 95	0.61 183	0.48 168	0.43 165	0.43 195	0.28 175	0.51 132	0.31 135	0.12 245	0.08 45	0.12 250	0.10 119	0.17 166	0.13 22

DIP-Stereo	0.43 86	0.50 170	2.21 186	0.27 74	0.18 77	0.63 322	0.17 40	0.94 369	0.58 161	0.49 184	0.48 199	0.30 125	0.30 204	0.40 67	0.31 135	0.10 108	0.08 45	0.10 128	0.08 51	0.15 123	0.33 180
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
3w_stereo	0.44 102	0.29 8	1.53 65	0.23 20	0.20 124	0.37 40	0.22 116	0.53 95	0.41 42	0.25 41	0.21 22	0.13 1	0.22 92	0.90 272	0.24 43	0.06 1	1.52 510	0.07 1	0.44 494	0.08 17	0.83 423

WCG-NET（raft）	0.44 102	0.97 356	1.78 88	0.24 30	0.17 59	0.43 79	0.24 179	0.42 29	0.52 116	0.38 115	0.35 126	0.46 231	0.25 134	0.41 76	0.26 75	0.08 15	1.08 449	0.08 28	0.08 51	0.27 352	0.40 228

GMStereo_Zeroshot	0.44 102	0.44 141	1.84 99	0.44 352	0.20 124	0.52 158	0.19 60	0.60 149	0.54 132	0.58 289	0.59 310	0.63 321	0.29 193	0.59 165	0.34 169	0.16 379	0.09 99	0.16 396	0.09 82	0.26 338	0.26 132

GMStereo	0.44 102	1.32 439	2.65 358	0.28 90	0.16 37	0.42 74	0.22 116	0.48 64	0.63 206	0.41 126	0.36 130	0.26 95	0.25 134	0.41 76	0.30 116	0.14 329	0.08 45	0.10 128	0.12 205	0.17 166	0.13 22
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
CFNet-RSSM	0.44 102	0.36 72	2.38 219	0.28 90	0.43 372	0.53 167	0.20 74	0.86 309	0.52 116	0.44 147	0.36 130	0.53 269	0.26 146	0.40 67	0.27 85	0.09 44	0.08 45	0.09 73	0.38 480	0.10 48	0.22 102

tg	0.45 107	0.83 306	1.85 103	0.29 109	0.16 37	0.57 220	0.18 52	0.60 149	0.56 147	0.37 109	0.44 177	0.38 170	0.24 114	0.48 113	0.28 98	0.09 44	0.30 328	0.11 195	0.11 167	0.44 483	0.77 400

rvit_stereo_0075_2	0.45 107	0.45 149	2.60 337	0.34 214	0.32 290	0.41 61	0.21 98	0.60 149	0.54 132	0.39 120	0.51 228	0.40 183	0.29 193	0.46 95	0.31 135	0.21 450	0.15 227	0.22 460	0.15 274	0.18 191	0.33 180

IGEV-BASED-STEREO-	0.45 107	1.36 456	1.30 38	0.24 30	0.12 4	0.33 25	0.20 74	0.41 24	0.37 17	0.32 92	0.21 22	0.16 28	0.14 10	0.29 9	0.62 310	0.55 518	1.42 498	0.11 195	0.13 227	0.25 318	0.56 326

RCA-Stereo	0.45 107	0.38 94	1.80 91	0.27 74	0.25 202	0.58 231	0.23 153	0.84 285	0.66 231	0.42 132	0.44 177	0.28 113	0.35 233	0.31 15	0.21 10	0.09 44	1.01 439	0.09 73	0.07 30	0.21 256	0.53 313

BUS	0.45 107	0.32 39	1.58 67	0.31 146	0.22 151	0.91 470	0.23 153	1.05 461	0.67 244	0.64 364	0.53 244	0.65 334	0.32 218	0.48 113	0.34 169	0.13 292	0.10 129	0.14 347	0.12 205	0.13 89	0.15 43

AnonymousM	0.45 107	0.49 162	1.83 96	0.29 109	0.15 26	0.53 167	0.22 116	0.64 171	0.66 231	0.47 165	0.33 112	0.30 125	0.25 134	0.49 126	0.29 109	0.12 245	0.27 324	0.71 531	0.37 476	0.12 72	0.41 237

sAnonymous2	0.45 107	0.88 327	2.97 442	0.31 146	0.25 202	0.34 27	0.28 253	0.56 122	0.49 87	0.25 41	0.30 86	0.23 66	0.29 193	0.31 15	0.22 16	0.12 245	0.09 99	0.12 250	0.13 227	0.38 449	0.43 250

CroCo_RVC	0.45 107	0.88 327	2.97 442	0.31 146	0.25 202	0.34 27	0.28 253	0.56 122	0.49 87	0.25 41	0.30 86	0.23 66	0.29 193	0.31 15	0.22 16	0.12 245	0.09 99	0.12 250	0.13 227	0.38 449	0.43 250

2.75w_new	0.46 115	0.32 39	1.39 47	0.21 4	0.19 108	0.40 55	0.18 52	0.51 88	0.39 34	0.27 67	0.21 22	0.13 1	0.20 74	1.10 307	0.44 225	0.07 4	1.58 514	0.07 1	0.61 529	0.07 1	0.82 422

MLG-Stereo_test2	0.46 115	0.49 162	1.77 86	0.79 471	0.70 451	0.63 322	0.12 4	0.37 12	0.48 82	0.39 120	0.15 6	0.24 76	0.10 1	0.46 95	0.20 7	0.16 379	1.21 464	0.08 28	0.06 8	0.09 30	0.66 364

rvit_0105_3	0.46 115	0.86 321	2.24 192	0.33 189	0.19 108	0.44 86	0.35 351	0.74 211	0.70 294	0.38 115	0.38 142	0.41 189	0.33 223	0.46 95	0.32 145	0.19 430	0.17 255	0.17 413	0.18 325	0.15 123	0.22 102

RAFT-Stereo-weight	0.46 115	0.37 84	1.60 72	0.29 109	0.51 392	0.57 220	0.22 116	0.84 285	0.67 244	0.48 168	0.38 142	0.36 159	0.17 27	0.39 60	0.27 85	0.09 44	1.28 476	0.09 73	0.07 30	0.09 30	0.41 237

Selective-RAFT	0.46 115	0.48 158	1.88 110	0.32 167	0.16 37	0.61 286	0.19 60	0.66 177	0.62 194	0.28 74	0.30 86	0.41 189	0.33 223	0.51 132	0.32 145	0.11 197	1.09 451	0.09 73	0.35 465	0.19 222	0.37 204

ProNet	0.46 115	0.60 211	1.85 103	0.35 237	0.67 444	0.49 122	0.25 205	0.53 95	0.57 154	0.21 13	0.24 45	0.22 58	0.20 74	0.52 136	0.22 16	0.09 44	0.47 361	0.10 128	0.09 82	0.23 289	1.33 495

CRE-IMP	0.46 115	0.31 26	2.40 228	0.53 401	0.17 59	0.79 433	0.68 487	0.54 106	0.66 231	0.47 165	0.43 165	0.44 210	0.26 146	0.43 85	0.33 158	0.12 245	0.07 9	0.12 250	0.09 82	0.17 166	0.23 111

HI	0.47 122	0.82 304	2.49 293	0.29 109	0.22 151	0.45 91	0.20 74	0.59 142	0.43 55	0.59 308	0.59 310	0.65 334	0.45 329	0.48 113	0.40 201	0.08 15	0.09 99	0.10 128	0.11 167	0.24 296	0.20 88

CoSv	0.47 122	0.82 304	2.49 293	0.29 109	0.22 151	0.45 91	0.20 74	0.59 142	0.43 55	0.59 308	0.59 310	0.65 334	0.45 329	0.48 113	0.40 201	0.08 15	0.09 99	0.10 128	0.11 167	0.24 296	0.20 88

MonSter	0.47 122	0.29 8	1.07 17	0.22 10	0.18 77	0.51 140	0.14 15	0.49 68	0.35 10	0.26 57	0.18 7	0.15 16	0.11 2	0.88 269	0.47 241	0.06 1	2.11 544	0.07 1	0.81 543	0.07 1	1.01 461

RSM	0.47 122	0.51 177	1.36 42	1.37 518	1.04 499	0.37 40	0.21 98	0.52 89	0.55 141	0.23 25	0.28 72	0.28 113	0.17 27	0.40 67	0.22 16	0.09 44	0.24 305	0.09 73	0.35 465	0.24 296	0.80 412

test_4	0.47 122	0.80 299	2.15 171	0.36 256	0.29 253	0.59 251	0.28 253	0.50 82	0.42 49	0.43 140	0.76 428	0.39 174	0.22 92	0.73 227	0.49 255	0.08 15	0.18 263	0.11 195	0.15 274	0.29 375	0.27 139

DeepStereo_RVC	0.47 122	0.37 84	2.19 179	0.55 410	0.18 77	0.60 266	0.58 458	0.52 89	0.62 194	0.49 184	0.45 180	0.39 174	0.85 475	0.47 100	0.34 169	0.12 245	0.08 45	0.11 195	0.09 82	0.15 123	0.19 79

cross-raft	0.47 122	0.34 59	2.17 174	0.70 459	0.84 472	0.50 132	0.35 351	0.74 211	0.43 55	0.44 147	0.45 180	0.63 321	0.25 134	0.37 52	0.27 85	0.08 15	0.14 209	0.10 128	0.23 381	0.11 61	0.27 139

iRaftStereo_RVC	0.47 122	0.84 311	1.91 116	0.29 109	0.15 26	0.53 167	0.20 74	0.58 133	0.50 97	0.37 109	0.43 165	0.42 194	0.23 108	0.38 56	0.28 98	0.09 44	0.70 408	0.12 250	0.11 167	0.43 479	0.77 400

Anonymous3	0.47 122	0.49 162	2.61 342	0.33 189	0.25 202	0.72 394	0.32 319	0.80 247	0.60 178	0.36 106	0.41 159	0.33 148	0.29 193	0.46 95	0.30 116	0.19 430	0.18 263	0.13 311	0.13 227	0.18 191	0.22 102

CFNet_pseudo	0.47 122	0.50 170	2.19 179	0.26 59	0.20 124	0.56 198	0.22 116	0.80 247	0.62 194	0.50 203	0.56 287	0.68 360	0.47 350	0.53 143	0.33 158	0.11 197	0.10 129	0.15 376	0.10 119	0.18 191	0.33 180

ccs_rob	0.47 122	0.50 170	2.19 179	0.26 59	0.20 124	0.56 198	0.22 116	0.80 247	0.62 194	0.50 203	0.56 287	0.68 360	0.47 350	0.53 143	0.33 158	0.11 197	0.10 129	0.16 396	0.10 119	0.18 191	0.33 180

IGEV-Stereo+	0.48 133	0.32 39	1.43 53	0.26 59	0.46 383	0.30 13	0.13 7	0.32 5	0.57 154	0.80 443	0.24 45	0.19 43	0.19 59	0.57 158	0.46 236	0.10 108	1.36 487	0.08 28	0.22 376	0.46 490	1.04 465

RSM++	0.48 133	0.52 181	1.27 33	1.62 533	1.27 523	0.39 52	0.20 74	0.49 68	0.56 147	0.22 20	0.25 53	0.24 76	0.17 27	0.39 60	0.23 33	0.09 44	0.11 158	0.09 73	0.35 465	0.29 375	0.80 412

testlalala2	0.48 133	0.34 59	2.53 305	0.65 444	0.56 408	0.57 220	0.20 74	0.84 285	0.63 206	0.42 132	0.54 263	0.45 222	0.21 84	0.30 11	0.26 75	0.10 108	0.13 192	0.09 73	0.29 418	0.12 72	0.31 170

H2IRNET	0.48 133	1.04 372	2.57 326	0.31 146	0.19 108	0.54 178	0.19 60	0.55 116	0.53 127	0.28 74	0.56 287	0.47 240	0.35 233	0.47 100	0.40 201	0.11 197	0.08 45	0.12 250	0.14 250	0.37 441	0.26 132

PCWNet_CMD	0.48 133	0.50 170	2.23 190	0.27 74	0.20 124	0.56 198	0.22 116	0.78 232	0.67 244	0.49 184	0.55 274	0.68 360	0.56 391	0.48 113	0.32 145	0.11 197	0.10 129	0.14 347	0.10 119	0.19 222	0.43 250

DisPM	0.48 133	0.41 114	2.54 310	0.61 432	0.18 77	0.59 251	0.62 472	0.54 106	0.67 244	0.61 329	0.53 244	0.38 170	0.26 146	0.76 235	0.31 135	0.13 292	0.07 9	0.12 250	0.11 167	0.12 72	0.15 43

BSDual-CNN	0.48 133	0.32 39	1.58 67	0.31 146	0.22 151	0.76 413	0.32 319	1.05 461	0.67 244	0.64 364	0.53 244	0.63 321	0.38 253	0.48 113	0.97 398	0.13 292	0.10 129	0.14 347	0.12 205	0.13 89	0.15 43

psmg	0.48 133	0.32 39	1.58 67	0.28 90	0.22 151	0.75 408	0.35 351	0.94 369	0.67 244	0.61 329	0.59 310	0.63 321	0.38 253	0.48 113	0.97 398	0.13 292	0.11 158	0.13 311	0.13 227	0.14 112	0.15 43

dd	0.48 133	1.32 439	2.41 233	0.31 146	0.17 59	0.58 231	0.26 222	0.50 82	0.71 308	0.42 132	0.41 159	0.34 153	0.28 175	0.47 100	0.41 207	0.18 413	0.10 129	0.13 311	0.12 205	0.22 273	0.16 56

GANet-ADL	0.48 133	0.56 198	2.51 299	0.34 214	0.20 124	0.58 231	0.25 205	0.80 247	0.57 154	0.43 140	0.61 327	0.56 292	0.31 210	0.44 89	0.44 225	0.14 329	0.11 158	0.10 128	0.09 82	0.22 273	0.38 213

ICVP	0.48 133	0.33 51	2.37 216	0.34 214	0.22 151	0.60 266	0.55 449	0.79 241	0.53 127	0.45 151	0.60 319	0.49 250	0.36 237	0.55 151	0.46 236	0.16 379	0.16 242	0.14 347	0.11 167	0.16 143	0.32 176
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
SFCPSM	0.48 133	0.39 101	2.30 204	0.28 90	0.27 231	0.70 383	0.32 319	1.00 421	0.69 283	0.50 203	0.52 237	0.43 195	0.36 237	0.53 143	0.44 225	0.12 245	0.09 99	0.12 250	0.16 296	0.18 191	0.23 111

FENet	0.48 133	0.58 202	2.46 276	0.33 189	0.18 77	0.58 231	0.22 116	0.83 276	0.64 216	0.49 184	0.42 162	0.55 285	0.38 253	0.52 136	0.51 262	0.12 245	0.09 99	0.12 250	0.11 167	0.17 166	0.31 170

MSMDNet	0.48 133	0.50 170	2.23 190	0.27 74	0.20 124	0.56 198	0.22 116	0.78 232	0.67 244	0.49 184	0.55 274	0.68 360	0.56 391	0.48 113	0.32 145	0.11 197	0.10 129	0.13 311	0.10 119	0.18 191	0.43 250

AdaStereo	0.48 133	0.44 141	2.18 177	0.36 256	0.20 124	0.59 251	0.29 281	0.97 394	0.74 342	0.52 225	0.55 274	0.61 312	0.33 223	0.52 136	0.44 225	0.18 413	0.08 45	0.17 413	0.11 167	0.18 191	0.24 120
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.
IER	0.49 148	0.73 268	2.12 163	0.27 74	0.25 202	0.65 350	0.27 240	0.76 218	0.59 172	0.56 265	0.59 310	0.60 310	0.53 382	0.64 190	0.44 225	0.12 245	0.09 99	0.11 195	0.11 167	0.18 191	0.15 43

TestStereo	0.49 148	0.88 327	2.38 219	0.30 129	0.16 37	0.43 79	0.25 205	0.55 116	0.46 71	0.38 115	0.46 185	0.34 153	0.28 175	1.96 464	0.28 98	0.11 197	0.08 45	0.12 250	0.09 82	0.15 123	0.13 22

GES	0.49 148	0.54 187	2.37 216	0.31 146	0.19 108	0.61 286	0.30 297	0.93 363	0.52 116	0.49 184	0.53 244	0.40 183	0.43 312	0.59 165	0.67 330	0.16 379	0.11 158	0.12 250	0.10 119	0.20 244	0.30 161

DCANet	0.49 148	0.91 342	2.63 348	0.26 59	0.14 17	0.51 140	0.22 116	0.84 285	0.78 375	0.56 265	0.49 213	0.32 140	0.41 287	0.39 60	0.41 207	0.10 108	0.07 9	0.09 73	0.07 30	0.14 112	0.45 271

4w-stereo	0.50 152	0.26 1	1.86 107	0.22 10	0.30 267	0.38 48	0.14 15	0.41 24	0.35 10	0.25 41	0.21 22	0.14 8	0.20 74	1.18 325	0.33 158	0.09 44	1.56 513	0.07 1	0.72 538	0.07 1	1.23 487

CFNet_ucs	0.50 152	0.55 195	2.28 199	0.27 74	0.22 151	0.58 231	0.23 153	0.90 344	0.69 283	0.54 240	0.64 355	0.68 360	0.44 321	0.55 151	0.34 169	0.14 329	0.12 176	0.16 396	0.11 167	0.19 222	0.38 213

fff	0.50 152	0.90 338	2.63 348	0.25 42	0.15 26	0.51 140	0.22 116	0.85 298	0.82 410	0.55 253	0.48 199	0.31 133	0.65 429	0.39 60	0.37 186	0.10 108	0.07 9	0.09 73	0.07 30	0.08 17	0.43 250

ADStereo(finetuned)	0.50 152	0.91 342	2.43 242	0.26 59	0.14 17	0.51 140	0.22 116	0.84 285	0.78 375	0.56 265	0.49 213	0.32 140	0.75 460	0.40 67	0.40 201	0.10 108	0.07 9	0.09 73	0.07 30	0.13 89	0.45 271

UDGNet	0.50 152	1.36 456	2.44 250	0.37 269	0.19 108	0.58 231	0.23 153	0.49 68	0.69 283	0.42 132	0.39 148	0.34 153	0.29 193	0.55 151	0.32 145	0.25 477	0.10 129	0.37 507	0.19 343	0.30 384	0.17 64

PFNet+	0.50 152	0.43 128	2.54 310	0.49 384	0.18 77	0.58 231	0.76 497	0.54 106	0.72 317	0.56 265	0.48 199	0.39 174	0.26 146	0.94 279	0.33 158	0.14 329	0.09 99	0.14 347	0.13 227	0.12 72	0.16 56

NRIStereo	0.50 152	0.34 59	2.44 250	0.52 397	0.16 37	0.94 476	0.73 495	0.52 89	0.65 223	0.48 168	0.40 157	0.59 303	0.29 193	0.78 244	0.33 158	0.11 197	0.13 192	0.11 195	0.09 82	0.22 273	0.25 124

HCRNet	0.50 152	0.75 283	2.08 150	0.39 306	0.29 253	0.58 231	0.22 116	0.79 241	0.67 244	0.49 184	0.49 213	0.48 248	0.37 243	1.13 316	0.40 201	0.15 360	0.10 129	0.15 376	0.13 227	0.21 256	0.19 79

csc	0.50 152	0.90 338	2.63 348	0.25 42	0.15 26	0.51 140	0.22 116	0.85 298	0.82 410	0.55 253	0.48 199	0.31 133	0.65 429	0.39 60	0.37 186	0.10 108	0.07 9	0.09 73	0.07 30	0.08 17	0.43 250

cscssc	0.50 152	0.90 338	2.63 348	0.25 42	0.15 26	0.51 140	0.22 116	0.85 298	0.82 410	0.55 253	0.48 199	0.31 133	0.65 429	0.39 60	0.37 186	0.10 108	0.07 9	0.09 73	0.07 30	0.08 17	0.43 250

DMCA	0.50 152	0.83 306	1.95 123	0.32 167	0.24 193	0.59 251	0.26 222	0.81 256	0.68 271	0.59 308	0.49 213	0.56 292	0.36 237	0.65 196	0.65 324	0.14 329	0.10 129	0.14 347	0.10 119	0.19 222	0.29 151

ISRNet	0.51 163	0.58 202	1.96 127	0.38 289	0.31 277	0.49 122	0.21 98	0.80 247	0.71 308	0.64 364	0.71 408	0.66 343	0.40 275	0.59 165	0.45 231	0.23 464	0.16 242	0.21 455	0.20 354	0.21 256	0.37 204

UPFNet	0.51 163	0.67 235	2.04 142	0.34 214	0.33 297	0.65 350	0.37 362	0.88 326	0.65 223	0.60 319	0.53 244	0.61 312	0.41 287	0.77 237	0.55 279	0.13 292	0.13 192	0.13 311	0.13 227	0.20 244	0.16 56

rvit_105_1	0.52 165	0.93 351	2.30 204	0.36 256	0.24 193	0.51 140	0.45 413	0.81 256	0.79 388	0.46 162	0.44 177	0.45 222	0.38 253	0.63 183	0.39 199	0.20 441	0.18 263	0.18 432	0.22 376	0.18 191	0.21 95

DCVSM-stereo	0.52 165	0.37 84	2.45 268	0.30 129	0.22 151	0.54 178	0.52 439	0.60 149	0.52 116	0.69 399	0.47 191	0.79 409	0.49 363	0.56 154	0.90 392	0.13 292	0.14 209	0.15 376	0.13 227	0.20 244	0.21 95

ITSA-stereo	0.52 165	0.42 118	1.46 57	0.34 214	0.18 77	0.60 266	0.29 281	0.99 411	0.82 410	0.51 215	0.48 199	0.53 269	0.59 406	1.25 339	0.73 353	0.15 360	0.12 176	0.17 413	0.16 296	0.19 222	0.32 176

gcap-zeroshot	0.52 165	0.86 321	2.38 219	0.32 167	0.60 423	0.70 383	0.20 74	0.78 232	0.58 161	0.44 147	0.36 130	0.81 420	0.24 114	0.53 143	0.30 116	0.10 108	0.35 337	0.09 73	0.31 435	0.09 30	0.40 228

Former-RAFT_DAM_RVC	0.52 165	0.51 177	1.12 20	0.26 59	0.22 151	0.46 99	0.20 74	1.10 486	1.33 523	3.13 564	0.33 112	0.22 58	0.20 74	0.34 35	0.26 75	0.11 197	0.09 99	0.11 195	0.09 82	0.17 166	0.21 95

StereoVision	0.52 165	1.12 389	2.70 391	0.34 214	0.32 290	0.47 111	0.26 222	0.73 209	0.61 183	0.33 95	0.89 462	0.45 222	0.26 146	0.52 136	0.39 199	0.14 329	0.15 227	0.16 396	0.15 274	0.22 273	0.14 34

gwcnet-sp	0.52 165	0.71 260	2.66 362	0.32 167	0.22 151	0.66 363	0.31 308	0.84 285	0.69 283	0.61 329	0.49 213	0.46 231	0.43 312	0.77 237	0.48 246	0.12 245	0.11 158	0.11 195	0.11 167	0.19 222	0.19 79

scenet	0.52 165	0.71 260	2.66 362	0.32 167	0.22 151	0.66 363	0.31 308	0.84 285	0.69 283	0.61 329	0.49 213	0.46 231	0.43 312	0.77 237	0.48 246	0.12 245	0.11 158	0.11 195	0.11 167	0.19 222	0.19 79

ssnet	0.52 165	0.71 260	2.66 362	0.32 167	0.22 151	0.66 363	0.31 308	0.84 285	0.69 283	0.61 329	0.49 213	0.46 231	0.43 312	0.77 237	0.48 246	0.12 245	0.11 158	0.11 195	0.11 167	0.19 222	0.19 79

PSM-softLoss	0.52 165	0.34 59	2.47 281	0.55 410	0.17 59	0.61 286	0.39 378	0.64 171	0.67 244	0.52 225	0.48 199	0.39 174	0.25 134	1.46 370	0.77 365	0.13 292	0.08 45	0.13 311	0.12 205	0.12 72	0.15 43

KMStereo	0.52 165	0.34 59	2.47 281	0.55 410	0.17 59	0.61 286	0.39 378	0.64 171	0.67 244	0.52 225	0.48 199	0.39 174	0.25 134	1.46 370	0.77 365	0.13 292	0.08 45	0.13 311	0.12 205	0.12 72	0.15 43

KYRaft	0.52 165	0.35 68	2.40 228	0.34 214	0.21 138	0.75 408	0.43 399	0.62 159	0.63 206	0.64 364	0.92 469	0.53 269	0.72 449	0.60 171	0.26 75	0.10 108	0.07 9	0.12 250	0.14 250	0.13 89	0.54 318

raftrobust	0.52 165	1.14 393	2.15 171	0.33 189	0.99 490	0.53 167	0.21 98	0.59 142	0.50 97	0.53 234	0.36 130	0.31 133	0.33 223	0.47 100	0.42 212	0.10 108	0.55 380	0.09 73	0.08 51	0.22 273	0.46 276

RALAANet	0.52 165	1.37 461	2.63 348	0.33 189	0.23 181	0.48 117	0.19 60	0.69 188	0.55 141	0.49 184	0.46 185	0.39 174	0.31 210	0.53 143	0.53 271	0.10 108	0.33 335	0.11 195	0.17 314	0.29 375	0.13 22

LG-Stereo_Zeroshot	0.53 179	0.39 101	1.30 38	0.45 359	0.21 138	0.74 405	0.17 40	0.71 204	0.44 64	1.17 500	0.38 142	0.89 454	0.23 108	0.86 262	0.94 396	0.11 197	0.49 365	0.09 73	0.40 484	0.13 89	0.50 293

testlalala	0.53 179	0.36 72	2.40 228	0.29 109	0.35 315	0.60 266	0.22 116	1.02 439	0.63 206	0.56 265	0.40 157	0.32 140	0.21 84	0.33 29	0.27 85	0.10 108	1.73 524	0.09 73	0.24 385	0.08 17	0.43 250

hknet	0.53 179	0.39 101	2.04 142	0.31 146	0.24 193	0.76 413	0.32 319	1.05 461	0.71 308	0.64 364	0.53 244	0.79 409	0.40 275	0.84 259	0.78 369	0.12 245	0.10 129	0.14 347	0.12 205	0.13 89	0.15 43

NF-Stereo	0.53 179	0.33 51	2.55 318	0.55 410	0.16 37	0.61 286	0.43 399	0.70 198	0.70 294	0.50 203	0.47 191	0.37 164	0.26 146	1.44 368	0.78 369	0.12 245	0.07 9	0.12 250	0.10 119	0.13 89	0.17 64

OCTAStereo	0.53 179	0.33 51	2.54 310	0.56 419	0.16 37	0.61 286	0.42 392	0.70 198	0.70 294	0.50 203	0.47 191	0.37 164	0.26 146	1.43 364	0.79 372	0.12 245	0.07 9	0.12 250	0.10 119	0.13 89	0.17 64

RE-Stereo	0.53 179	0.33 51	2.54 310	0.56 419	0.16 37	0.61 286	0.43 399	0.70 198	0.70 294	0.50 203	0.47 191	0.37 164	0.26 146	1.43 364	0.77 365	0.12 245	0.07 9	0.12 250	0.10 119	0.13 89	0.17 64

TVStereo	0.53 179	0.33 51	2.54 310	0.56 419	0.16 37	0.61 286	0.43 399	0.70 198	0.70 294	0.50 203	0.47 191	0.37 164	0.26 146	1.43 364	0.77 365	0.12 245	0.07 9	0.12 250	0.10 119	0.13 89	0.17 64

GMM-Stereo	0.53 179	0.33 51	2.89 432	0.53 401	0.24 193	0.77 423	0.46 419	0.62 159	0.65 223	0.58 289	0.73 415	0.47 240	0.43 312	0.68 207	0.29 109	0.10 108	0.06 1	0.13 311	0.13 227	0.14 112	0.44 266

Prome-Stereo	0.53 179	0.36 72	2.39 226	0.60 426	0.23 181	0.63 322	0.41 385	0.66 177	0.67 244	0.59 308	1.02 486	0.43 195	0.71 448	0.61 176	0.34 169	0.10 108	0.07 9	0.10 128	0.09 82	0.13 89	0.44 266

CoDeX	0.54 188	0.52 181	2.25 195	0.30 129	0.26 218	0.61 286	0.32 319	1.03 447	0.73 322	0.49 184	0.56 287	0.52 266	0.40 275	1.59 396	0.38 194	0.12 245	0.09 99	0.11 195	0.10 119	0.15 123	0.22 102

NINENet	0.54 188	0.40 108	2.19 179	0.55 410	0.26 218	0.91 470	0.23 153	1.05 461	0.77 370	0.54 240	0.57 298	0.65 334	0.32 218	1.22 330	0.34 169	0.16 379	0.13 192	0.16 396	0.11 167	0.16 143	0.14 34

GwcNet-ADL	0.54 188	0.78 293	2.85 427	0.31 146	0.20 124	0.58 231	0.29 281	0.93 363	0.67 244	0.48 168	0.47 191	0.56 292	0.33 223	0.48 113	0.80 374	0.13 292	0.12 176	0.09 73	0.09 82	0.14 112	0.40 228

ACVNet	0.54 188	0.87 323	2.45 268	0.28 90	0.22 151	0.59 251	0.36 359	0.69 188	0.73 322	0.49 184	0.59 310	0.69 371	0.42 300	0.47 100	0.70 339	0.11 197	0.10 129	0.10 128	0.09 82	0.36 433	0.39 221

MIM_Stereo	0.55 192	0.92 347	2.65 358	0.32 167	1.09 507	0.51 140	0.19 60	0.67 180	0.52 116	0.48 168	0.54 263	0.43 195	0.27 161	0.57 158	0.30 116	0.08 15	0.17 255	0.11 195	0.10 119	0.28 365	0.80 412

CSP-Net	0.55 192	0.61 217	1.81 95	0.30 129	0.23 181	0.77 423	0.35 351	0.90 344	0.62 194	0.62 342	0.60 319	0.65 334	0.42 300	1.76 421	0.47 241	0.17 400	0.12 176	0.10 128	0.10 119	0.21 256	0.16 56

RAFT_R40	0.55 192	0.31 26	2.44 250	0.57 423	0.42 368	0.62 308	0.52 439	0.58 133	0.66 231	0.56 265	0.54 263	0.54 276	0.50 368	1.56 383	0.53 271	0.11 197	0.07 9	0.12 250	0.10 119	0.16 143	0.10 7

Pruner-Stereo	0.55 192	0.38 94	2.49 293	1.78 542	0.19 108	0.63 322	0.45 413	0.59 142	0.67 244	0.61 329	0.48 199	0.41 189	0.25 134	0.49 126	0.99 406	0.13 292	0.07 9	0.12 250	0.10 119	0.13 89	0.14 34

MMNet	0.55 192	0.92 347	2.03 139	0.34 214	0.27 231	0.79 433	0.28 253	0.86 309	0.79 388	0.62 342	0.58 305	0.59 303	0.56 391	0.80 251	0.61 307	0.11 197	0.11 158	0.12 250	0.11 167	0.21 256	0.22 102

UCFNet_RVC	0.55 192	1.16 402	2.48 287	0.31 146	0.27 231	0.65 350	0.28 253	0.76 218	0.58 161	0.51 215	0.53 244	0.67 346	0.42 300	0.91 274	0.45 231	0.16 379	0.11 158	0.17 413	0.17 314	0.20 244	0.23 111

HITNet	0.55 192	1.28 434	2.73 399	0.35 237	0.14 17	0.56 198	0.23 153	0.89 335	0.62 194	0.52 225	0.51 228	0.49 250	0.38 253	0.52 136	0.60 300	0.09 44	0.07 9	0.10 128	0.08 51	0.25 318	0.61 346
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
StereoDRNet-Refined	0.55 192	0.61 217	2.07 148	0.34 214	0.21 138	0.68 377	0.26 222	0.87 318	0.73 322	0.70 403	0.69 382	0.74 391	0.45 329	1.10 307	0.62 310	0.12 245	0.09 99	0.14 347	0.14 250	0.27 352	0.24 120
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
MyStereo07	0.56 200	0.68 244	2.42 237	0.30 129	0.41 356	0.61 286	0.31 308	0.58 133	0.72 317	1.17 500	0.26 60	0.20 47	0.27 161	1.28 345	0.28 98	0.09 44	0.59 387	0.12 250	0.21 365	0.16 143	0.48 285

RAFT-Test	0.56 200	0.41 114	2.01 135	0.90 481	1.07 504	0.65 350	0.37 362	0.83 276	0.65 223	0.49 184	0.49 213	0.93 463	0.24 114	0.52 136	0.30 116	0.10 108	0.38 344	0.09 73	0.38 480	0.11 61	0.19 79

PSMNet-ADL	0.56 200	0.47 155	2.03 139	0.35 237	0.22 151	0.67 371	0.27 240	0.77 225	0.58 161	0.43 140	0.53 244	0.70 377	0.45 329	1.89 454	0.64 319	0.16 379	0.13 192	0.11 195	0.13 227	0.15 123	0.51 300

SST-Stereo	0.56 200	0.30 20	2.44 250	0.71 461	0.55 406	0.62 308	0.65 478	0.57 129	0.67 244	0.59 308	0.53 244	0.51 259	0.59 406	1.57 388	0.31 135	0.12 245	0.07 9	0.12 250	0.10 119	0.17 166	0.11 14

RAFT-345	0.56 200	0.37 84	2.68 377	0.40 319	0.34 307	0.58 231	0.41 385	0.49 68	0.70 294	0.51 215	0.99 482	0.43 195	0.28 175	1.56 383	0.81 378	0.10 108	0.07 9	0.11 195	0.09 82	0.11 61	0.09 3

UNet	0.56 200	0.58 202	2.81 418	0.32 167	0.33 297	0.74 405	0.27 240	0.86 309	0.67 244	0.55 253	0.55 274	0.72 382	0.55 389	0.79 247	0.58 292	0.12 245	0.09 99	0.13 311	0.11 167	0.20 244	0.19 79

DN-CSS_ROB	0.56 200	1.64 506	2.75 404	0.42 334	0.22 151	0.57 220	0.19 60	0.79 241	0.66 231	0.46 162	0.62 334	0.41 189	0.32 218	0.73 227	0.49 255	0.12 245	0.08 45	0.14 347	0.13 227	0.38 449	0.17 64

MyStereo05	0.57 207	0.72 265	2.72 394	0.31 146	0.25 202	0.60 266	0.30 297	0.87 318	0.82 410	0.54 240	0.37 136	0.53 269	0.42 300	0.63 183	0.73 353	0.09 44	0.55 380	0.12 250	0.20 354	0.16 143	0.56 326

MyStereo04	0.57 207	0.68 244	2.66 362	0.30 129	0.41 356	0.61 286	0.31 308	0.88 326	0.80 396	0.48 168	0.37 136	0.54 276	0.42 300	0.61 176	0.71 345	0.09 44	0.59 387	0.12 250	0.21 365	0.16 143	0.48 285

Selective-IGEV	0.57 207	0.42 118	1.87 109	1.67 537	1.33 524	0.36 36	0.20 74	0.61 155	0.71 308	0.22 20	0.31 97	0.22 58	0.19 59	0.52 136	0.36 180	0.09 44	0.97 434	0.09 73	0.15 274	0.20 244	0.85 428

SepStereo	0.57 207	0.42 118	1.85 103	0.34 214	0.34 307	0.52 158	0.42 392	0.89 335	0.80 396	0.85 459	0.69 382	0.57 296	0.51 372	1.55 381	0.57 286	0.13 292	0.09 99	0.12 250	0.09 82	0.18 191	0.37 204

111	0.57 207	1.41 467	2.63 348	0.25 42	0.15 26	0.59 251	0.26 222	0.90 344	0.83 417	0.50 203	0.54 263	0.57 296	0.38 253	0.54 149	0.41 207	0.10 108	0.07 9	0.09 73	0.07 30	0.24 296	0.81 419

AFF-stereo	0.57 207	1.51 486	2.59 330	0.33 189	0.23 181	0.51 140	0.21 98	0.69 188	0.68 271	0.49 184	0.63 342	0.49 250	0.34 231	0.50 131	0.37 186	0.08 15	0.54 377	0.10 128	0.10 119	0.40 464	0.60 345

acv_ft	0.57 207	0.87 323	2.45 268	0.33 189	0.41 356	0.63 322	0.29 281	0.86 309	0.73 322	0.64 364	0.59 310	0.69 371	0.45 329	0.47 100	0.68 334	0.11 197	0.10 129	0.10 128	0.09 82	0.43 479	0.39 221

BEATNet_4x	0.57 207	1.16 402	2.56 322	0.35 237	0.16 37	0.56 198	0.25 205	0.91 351	0.64 216	0.55 253	0.53 244	0.59 303	0.43 312	0.67 202	0.76 363	0.12 245	0.09 99	0.12 250	0.09 82	0.23 289	0.58 336

AIO-test1	0.58 215	1.37 461	2.77 409	0.66 449	1.08 505	0.50 132	0.23 153	0.86 309	0.69 283	0.31 88	0.42 162	0.29 121	0.22 92	0.77 237	0.34 169	0.13 292	0.15 227	0.12 250	0.16 296	0.31 393	0.30 161

IGEV-Stereo++	0.58 215	0.29 8	1.66 79	0.37 269	0.53 402	0.47 111	0.13 7	0.54 106	0.37 17	1.02 483	0.25 53	0.17 33	0.22 92	1.04 295	0.27 85	0.08 15	1.98 538	0.08 28	0.06 8	0.17 166	1.92 524

MC-Stereo	0.58 215	0.37 84	2.00 133	0.88 478	0.64 439	0.54 178	0.19 60	0.46 52	0.39 34	0.58 289	0.39 148	0.27 106	0.27 161	0.71 219	0.32 145	0.09 44	1.20 461	0.09 73	0.16 296	0.22 273	1.92 524

RAFT_CTSACE	0.58 215	1.16 402	2.76 407	0.36 256	0.29 253	0.54 178	0.29 281	0.69 188	0.51 104	0.51 215	0.75 425	0.67 346	0.37 243	0.63 183	0.47 241	0.08 15	0.49 365	0.11 195	0.10 119	0.41 471	0.32 176

CRFU-Net	0.58 215	0.42 118	1.90 113	0.49 384	0.27 231	0.83 448	0.35 351	0.94 369	0.54 132	0.65 380	0.60 319	0.78 407	1.34 511	1.00 288	0.51 262	0.17 400	0.14 209	0.17 413	0.10 119	0.19 222	0.20 88

dad	0.58 215	1.35 451	2.39 226	0.31 146	0.20 124	0.62 308	0.26 222	0.56 122	0.79 388	0.66 387	0.64 355	0.64 329	0.36 237	0.87 263	0.48 246	0.28 488	0.15 227	0.40 510	0.18 325	0.24 296	0.22 102

IPLGR	0.58 215	0.64 229	3.12 462	0.37 269	0.18 77	0.62 308	0.54 445	1.06 474	0.69 283	0.73 416	0.46 185	0.50 254	0.44 321	1.12 315	0.31 135	0.10 108	0.08 45	0.11 195	0.09 82	0.21 256	0.20 88

GMOStereo	0.58 215	0.89 332	2.46 276	0.29 109	0.99 490	0.51 140	0.32 319	0.58 133	0.46 71	0.58 289	0.48 199	0.54 276	0.27 161	0.31 15	0.25 60	0.09 44	1.64 517	0.13 311	0.11 167	0.34 413	0.42 242

error version	0.58 215	0.89 332	2.46 276	0.29 109	0.99 490	0.51 140	0.32 319	0.58 133	0.46 71	0.58 289	0.48 199	0.54 276	0.27 161	0.31 15	0.25 60	0.09 44	1.64 517	0.13 311	0.11 167	0.34 413	0.42 242

test-v	0.58 215	0.89 332	2.46 276	0.29 109	0.99 490	0.51 140	0.32 319	0.58 133	0.46 71	0.58 289	0.48 199	0.54 276	0.27 161	0.31 15	0.25 60	0.09 44	1.64 517	0.13 311	0.11 167	0.34 413	0.42 242

test-3	0.58 215	0.43 128	2.44 250	0.52 397	0.59 418	0.46 99	0.23 153	0.77 225	0.49 87	0.52 225	0.29 77	0.44 210	0.22 92	0.59 165	0.97 398	0.08 15	1.27 474	0.10 128	0.35 465	0.29 375	0.62 348

test_1	0.58 215	0.43 128	2.44 250	0.52 397	0.59 418	0.46 99	0.23 153	0.77 225	0.49 87	0.51 215	0.29 77	0.44 210	0.22 92	0.59 165	0.97 398	0.08 15	1.27 474	0.10 128	0.35 465	0.29 375	0.63 354

LCNet	0.58 215	0.43 128	2.42 237	0.91 485	0.22 151	0.95 478	0.29 281	0.62 159	0.64 216	0.52 225	0.55 274	0.41 189	0.75 460	0.84 259	0.27 85	0.10 108	0.07 9	0.12 250	0.18 325	0.97 535	0.40 228

test-2	0.58 215	0.89 332	2.46 276	0.29 109	0.99 490	0.51 140	0.32 319	0.58 133	0.46 71	0.58 289	0.48 199	0.54 276	0.27 161	0.31 15	0.25 60	0.09 44	1.64 517	0.13 311	0.11 167	0.34 413	0.42 242

RAFT-Stereo + iAFF	0.58 215	1.48 482	2.53 305	0.29 109	0.78 465	0.52 158	0.20 74	0.68 185	0.66 231	0.51 215	0.61 327	0.40 183	0.32 218	0.40 67	0.43 219	0.08 15	0.63 395	0.09 73	0.09 82	0.37 441	0.58 336

STTStereo	0.58 215	0.95 353	2.95 440	0.37 269	0.31 277	0.62 308	0.32 319	0.81 256	0.63 206	0.61 329	0.55 274	0.67 346	0.43 312	0.87 263	0.48 246	0.16 379	0.16 242	0.17 413	0.20 354	0.17 166	0.25 124

DeepPruner_ROB	0.58 215	1.06 375	2.68 377	0.30 129	0.26 218	0.63 322	0.31 308	0.83 276	0.51 104	0.62 342	0.56 287	0.65 334	0.39 268	1.06 298	0.56 283	0.19 430	0.14 209	0.14 347	0.14 250	0.24 296	0.33 180

G2L-ROB	0.59 232	1.32 439	2.59 330	0.30 129	0.22 151	0.59 251	0.28 253	0.80 247	0.61 183	0.56 265	0.45 180	0.70 377	0.35 233	1.38 355	0.72 349	0.11 197	0.08 45	0.09 73	0.08 51	0.22 273	0.31 170

MM-Stereo_test3	0.59 232	0.85 316	2.28 199	0.53 401	0.31 277	0.45 91	0.30 297	0.78 232	0.76 357	0.33 95	0.43 165	0.32 140	0.23 108	0.61 176	0.54 276	0.10 108	1.65 521	0.10 128	0.08 51	0.42 474	0.68 373

test_sample2	0.59 232	0.42 118	1.84 99	0.33 189	0.18 77	0.52 158	0.28 253	0.86 309	0.70 294	0.47 165	0.53 244	0.46 231	0.41 287	1.51 377	0.66 327	0.12 245	0.93 432	0.11 195	0.24 385	0.16 143	1.01 461

GCAP-Stereo	0.59 232	1.35 451	2.44 250	0.49 384	1.02 497	0.52 158	0.14 15	0.53 95	0.54 132	0.44 147	0.50 225	0.30 125	0.22 92	0.68 207	0.41 207	0.09 44	1.30 481	0.09 73	0.07 30	0.23 289	0.54 318

TestStereo1	0.59 232	1.21 415	2.63 348	0.40 319	0.60 423	0.56 198	0.34 341	0.82 265	0.73 322	0.45 151	0.63 342	0.36 159	0.42 300	0.66 199	0.42 212	0.10 108	0.32 331	0.12 250	0.10 119	0.34 413	0.52 307

SA-5K	0.59 232	1.21 415	2.63 348	0.40 319	0.60 423	0.56 198	0.34 341	0.82 265	0.73 322	0.45 151	0.63 342	0.36 159	0.42 300	0.66 199	0.42 212	0.10 108	0.32 331	0.12 250	0.10 119	0.34 413	0.52 307

test_3	0.59 232	0.44 141	2.44 250	0.53 401	0.59 418	0.48 117	0.30 297	0.79 241	0.52 116	0.51 215	0.30 86	0.45 222	0.22 92	0.59 165	0.97 398	0.08 15	1.25 469	0.11 195	0.35 465	0.30 384	0.62 348

IRAFT_RVC	0.59 232	0.74 278	2.42 237	0.47 370	0.21 138	0.59 251	0.42 392	0.68 185	0.73 322	0.54 240	0.50 225	0.49 250	0.51 372	1.57 388	1.00 409	0.11 197	0.25 314	0.13 311	0.10 119	0.15 123	0.14 34

MLCV	0.59 232	1.41 467	2.41 233	0.31 146	0.15 26	0.60 266	0.23 153	0.77 225	0.63 206	0.67 389	0.66 369	0.55 285	0.37 243	1.16 320	1.09 422	0.10 108	0.07 9	0.09 73	0.07 30	0.21 256	0.29 151

iResNet	0.59 232	1.09 380	2.54 310	0.44 352	0.18 77	0.65 350	0.29 281	0.89 335	0.75 348	0.59 308	0.64 355	0.43 195	0.39 268	0.73 227	1.24 444	0.11 197	0.08 45	0.09 73	0.08 51	0.21 256	0.40 228

AIO-test2	0.60 242	1.55 489	2.73 399	0.63 437	0.42 368	0.50 132	0.23 153	0.84 285	0.73 322	0.34 102	0.53 244	0.37 164	0.22 92	0.70 212	0.32 145	0.75 529	0.16 242	0.13 311	0.17 314	0.21 256	0.47 278

11t1	0.60 242	0.49 162	2.19 179	0.35 237	0.58 417	0.48 117	0.21 98	0.72 206	0.73 322	0.49 184	0.47 191	0.35 157	0.34 231	0.61 176	0.71 345	0.12 245	1.26 473	0.10 128	0.29 418	0.16 143	1.22 483

RAFT+CT+SA	0.60 242	1.25 428	2.49 293	0.38 289	0.75 457	0.55 191	0.34 341	0.83 276	0.68 271	0.39 120	0.55 274	0.44 210	0.29 193	0.75 233	0.28 98	0.09 44	0.24 305	0.11 195	0.51 512	0.30 384	0.74 393

rafts_anoy	0.60 242	1.33 444	2.59 330	0.53 401	1.09 507	0.49 122	0.25 205	0.67 180	0.53 127	0.41 126	0.38 142	0.33 148	0.30 204	0.68 207	0.41 207	0.10 108	1.13 456	0.13 311	0.15 274	0.20 244	0.29 151

delet	0.60 242	0.84 311	2.45 268	0.33 189	0.35 315	0.73 398	0.46 419	0.89 335	0.80 396	0.58 289	0.62 334	0.67 346	0.51 372	1.14 318	0.64 319	0.12 245	0.12 176	0.13 311	0.14 250	0.22 273	0.29 151

CFNet-ft	0.60 242	1.16 402	2.45 268	0.29 109	0.30 267	0.64 334	0.28 253	0.69 188	0.57 154	0.49 184	0.57 298	0.79 409	0.44 321	1.48 373	0.62 310	0.15 360	0.10 129	0.28 485	0.14 250	0.21 256	0.29 151

CFNet_RVC	0.60 242	1.16 402	2.45 268	0.29 109	0.30 267	0.64 334	0.28 253	0.69 188	0.57 154	0.49 184	0.57 298	0.79 409	0.44 321	1.48 373	0.62 310	0.15 360	0.10 129	0.28 485	0.14 250	0.21 256	0.29 151

iResNet_ROB	0.60 242	1.59 497	2.04 142	0.32 167	0.21 138	0.60 266	0.22 116	0.99 411	0.85 432	0.61 329	0.63 342	0.58 300	0.42 300	1.08 305	0.98 404	0.11 197	0.08 45	0.09 73	0.06 8	0.23 289	0.33 180

DFGA-Net	0.61 250	1.55 489	2.59 330	0.32 167	0.26 218	0.54 178	0.22 116	0.67 180	0.63 206	0.50 203	0.52 237	0.35 157	0.28 175	1.84 441	0.99 406	0.10 108	0.08 45	0.12 250	0.12 205	0.38 449	0.18 73

FoundationStereo	0.61 250	0.37 84	0.91 6	1.96 552	2.40 559	0.20 3	0.16 31	0.26 1	0.86 439	0.16 1	0.12 2	0.19 43	0.17 27	0.58 164	0.32 145	0.10 108	2.98 565	0.08 28	0.06 8	0.07 1	0.20 88

FACV-RUCA	0.61 250	0.44 141	2.11 162	0.43 346	1.73 544	0.49 122	0.28 253	0.74 211	0.68 271	0.41 126	0.53 244	0.34 153	0.64 426	0.41 76	0.33 158	0.13 292	0.11 158	0.62 526	0.12 205	0.72 520	1.02 463

GIP-stereo	0.61 250	0.68 244	1.05 16	0.95 490	1.46 533	0.42 74	0.17 40	0.69 188	0.49 87	0.19 5	0.24 45	0.23 66	0.18 46	0.95 285	0.59 296	0.10 108	1.33 485	0.08 28	0.06 8	0.18 191	2.21 541

test_sample3	0.61 250	0.48 158	2.24 192	0.34 214	0.19 108	0.58 231	0.25 205	0.97 394	0.76 357	0.54 240	0.52 237	0.46 231	0.37 243	1.78 427	0.57 286	0.13 292	0.79 416	0.12 250	0.21 365	0.17 166	0.73 390

test_sample1	0.61 250	0.45 149	1.84 99	0.33 189	0.29 253	0.49 122	0.24 179	0.83 276	0.73 322	0.51 215	0.53 244	0.52 266	0.45 329	1.40 358	0.72 349	0.11 197	0.96 433	0.10 128	0.24 385	0.15 123	1.25 488

testlalala_base	0.61 250	0.35 68	2.44 250	0.35 237	0.33 297	0.55 191	0.21 98	0.88 326	0.41 42	0.41 126	0.39 148	0.31 133	0.24 114	0.33 29	0.36 180	0.98 541	1.61 516	0.09 73	0.22 376	1.11 536	0.68 373

test_5	0.61 250	1.25 428	2.76 407	0.39 306	0.64 439	0.58 231	0.35 351	0.85 298	0.66 231	0.49 184	0.56 287	0.55 285	0.40 275	0.79 247	0.32 145	0.10 108	0.19 269	0.12 250	0.12 205	0.33 406	0.85 428

Sa-1000	0.61 250	1.07 376	2.71 392	0.32 167	0.61 432	0.61 286	0.31 308	1.00 421	0.76 357	0.53 234	0.83 445	0.43 195	0.33 223	0.69 210	0.30 116	0.10 108	0.52 372	0.13 311	0.28 414	0.29 375	0.29 151

SA	0.61 250	1.14 393	2.79 413	0.32 167	0.63 435	0.57 220	0.30 297	0.97 394	0.78 375	0.43 140	0.63 342	0.39 174	0.46 339	0.70 212	0.31 135	0.10 108	0.44 356	0.13 311	0.32 444	0.31 393	0.51 300

DAS	0.61 250	0.42 118	1.85 103	0.34 214	0.34 307	0.52 158	0.42 392	0.89 335	0.80 396	0.85 459	0.69 382	0.57 296	0.51 372	2.38 502	0.57 286	0.13 292	0.09 99	0.12 250	0.09 82	0.18 191	0.37 204

AACVNet	0.61 250	1.13 392	2.47 281	0.37 269	0.21 138	0.57 220	0.25 205	0.75 215	0.55 141	0.56 265	0.60 319	0.66 343	0.44 321	2.11 481	0.49 255	0.14 329	0.11 158	0.14 347	0.11 167	0.35 426	0.23 111

ASMatch	0.61 250	0.47 155	2.72 394	0.91 485	0.36 327	0.56 198	0.24 179	0.54 106	0.67 244	0.48 168	1.20 500	0.47 240	0.65 429	1.33 351	0.93 394	0.10 108	0.08 45	0.11 195	0.11 167	0.10 48	0.17 64

test-1	0.61 250	0.54 187	2.09 154	0.31 146	1.37 526	0.51 140	0.28 253	0.83 276	0.50 97	0.42 132	0.55 274	0.54 276	0.24 114	0.38 56	1.25 445	0.10 108	1.08 449	0.10 128	0.17 314	0.11 61	0.77 400

LMCR-Stereo	0.61 250	1.00 360	2.60 337	0.42 334	0.22 151	0.74 405	0.31 308	1.06 474	0.70 294	0.62 342	0.64 355	0.40 183	0.52 379	0.84 259	1.27 447	0.20 441	0.09 99	0.12 250	0.09 82	0.26 338	0.16 56

GEStereo_RVC	0.61 250	1.19 411	2.61 342	0.48 371	0.25 202	0.63 322	0.37 362	1.05 461	0.79 388	0.55 253	0.55 274	0.59 303	0.44 321	1.10 307	0.48 246	0.16 379	0.11 158	0.12 250	0.11 167	0.27 352	0.43 250

HGLStereo	0.61 250	1.20 413	2.59 330	0.36 256	0.40 350	0.65 350	0.30 297	0.87 318	0.67 244	0.60 319	0.70 395	0.69 371	0.56 391	1.07 304	0.59 296	0.14 329	0.13 192	0.13 311	0.12 205	0.23 289	0.23 111

PSMNet-RSSM	0.61 250	1.19 411	2.43 242	0.33 189	0.25 202	0.59 251	0.28 253	0.88 326	0.65 223	0.54 240	0.62 334	0.69 371	0.46 339	1.67 407	0.50 259	0.15 360	0.10 129	0.14 347	0.16 296	0.20 244	0.28 145

DISCO	0.61 250	0.63 226	1.98 130	0.46 364	0.34 307	0.84 453	0.35 351	0.88 326	0.81 404	0.61 329	0.64 355	1.06 494	0.53 382	1.11 312	0.83 383	0.13 292	0.10 129	0.11 195	0.10 119	0.26 338	0.37 204

DLCB_ROB	0.61 250	0.96 354	2.00 133	0.37 269	0.25 202	0.65 350	0.37 362	0.86 309	0.76 357	0.73 416	0.70 395	0.84 433	0.47 350	1.57 388	0.72 349	0.13 292	0.13 192	0.14 347	0.14 250	0.18 191	0.33 180

G2L-Stereo	0.62 270	1.27 431	2.67 370	0.31 146	0.27 231	0.59 251	0.29 281	0.81 256	0.60 178	0.56 265	0.53 244	0.71 380	0.37 243	1.74 417	0.57 286	0.13 292	0.11 158	0.13 311	0.11 167	0.29 375	0.34 188

test_sample4	0.62 270	0.49 162	2.24 192	0.34 214	0.19 108	0.57 220	0.25 205	0.98 402	0.76 357	0.56 265	0.55 274	0.45 222	0.38 253	1.78 427	0.56 283	0.13 292	0.80 419	0.13 311	0.21 365	0.17 166	0.76 396

qqq1	0.62 270	0.54 187	1.92 118	0.32 167	0.16 37	0.46 99	0.24 179	0.94 369	0.85 432	0.58 289	0.70 395	0.51 259	0.41 287	1.89 454	0.64 319	0.13 292	1.01 439	0.09 73	0.24 385	0.19 222	0.59 341

fff1	0.62 270	0.54 187	1.92 118	0.32 167	0.16 37	0.46 99	0.24 179	0.94 369	0.85 432	0.58 289	0.70 395	0.51 259	0.41 287	1.89 454	0.64 319	0.13 292	1.01 439	0.09 73	0.24 385	0.19 222	0.59 341

LL-Strereo2	0.62 270	1.36 456	2.47 281	1.37 518	0.96 486	0.54 178	0.28 253	0.61 155	0.49 87	0.42 132	0.34 119	0.44 210	0.21 84	0.57 158	0.53 271	0.11 197	0.26 317	0.16 396	0.14 250	0.18 191	0.98 458

4D-IteraStereo	0.62 270	1.29 436	3.04 455	0.27 74	0.30 267	0.46 99	0.26 222	0.54 106	0.51 104	0.41 126	0.31 97	0.39 174	0.19 59	0.53 143	0.65 324	0.09 44	0.47 361	0.12 250	0.11 167	0.21 256	2.14 534

CBFPSM	0.62 270	1.34 447	2.12 163	0.30 129	0.23 181	0.71 388	0.38 372	0.77 225	0.68 271	0.51 215	0.49 213	1.03 486	0.82 469	0.63 183	1.35 452	0.11 197	0.12 176	0.10 128	0.10 119	0.19 222	0.37 204

iinet-f	0.62 270	1.18 408	2.55 318	0.33 189	0.25 202	0.82 446	0.34 341	0.87 318	0.69 283	0.56 265	0.64 355	0.73 389	0.67 438	0.80 251	0.81 378	0.14 329	0.13 192	0.11 195	0.10 119	0.44 483	0.26 132

PFNet	0.62 270	0.42 118	2.69 384	0.43 346	0.55 406	0.62 308	0.27 240	0.64 171	0.72 317	0.61 329	0.56 287	0.45 222	0.33 223	1.86 447	1.12 427	0.28 488	0.09 99	0.12 250	0.16 296	0.26 338	0.27 139

RAFT	0.62 270	1.35 451	2.26 196	0.62 434	0.53 402	0.47 111	0.35 351	0.70 198	0.58 161	0.50 203	0.50 225	0.79 409	0.40 275	0.49 126	0.36 180	0.11 197	0.79 416	0.14 347	0.13 227	0.52 503	0.72 386

raft+_RVC	0.62 270	1.18 408	2.43 242	0.36 256	2.08 553	0.52 158	0.25 205	0.66 177	0.54 132	0.36 106	0.46 185	0.32 140	0.28 175	0.49 126	0.43 219	0.10 108	0.91 430	0.10 128	0.09 82	0.22 273	0.70 382

cf-r	0.62 270	1.27 431	2.99 447	0.34 214	0.28 245	0.60 266	0.28 253	0.82 265	0.70 294	0.55 253	0.61 327	0.77 403	0.41 287	1.32 349	0.52 264	0.13 292	0.09 99	0.11 195	0.12 205	0.22 273	0.27 139

DSFCA	0.62 270	0.77 287	1.95 123	0.29 109	0.29 253	0.79 433	0.86 506	0.81 256	0.73 322	0.73 416	0.66 369	0.67 346	0.57 396	1.17 323	1.03 412	0.16 379	0.15 227	0.13 311	0.14 250	0.19 222	0.28 145

NLCA_NET_v2_RVC	0.62 270	1.15 399	3.11 461	0.39 306	0.37 333	0.60 266	0.28 253	0.87 318	0.64 216	0.63 353	0.56 287	0.71 380	0.45 329	1.08 305	0.52 264	0.15 360	0.12 176	0.14 347	0.15 274	0.18 191	0.25 124
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
MM-Stereo_test1	0.63 284	0.64 229	2.51 299	0.54 408	0.37 333	0.44 86	0.28 253	0.68 185	0.59 172	0.43 140	0.33 112	0.26 95	0.25 134	0.89 271	0.52 264	0.10 108	1.84 527	0.10 128	0.09 82	0.41 471	1.40 503

test_sample5	0.63 284	0.50 170	2.19 179	0.34 214	0.19 108	0.56 198	0.26 222	0.98 402	0.77 370	0.55 253	0.63 342	0.45 222	0.38 253	1.87 451	0.58 292	0.14 329	0.82 424	0.13 311	0.22 376	0.18 191	0.76 396

tta	0.63 284	0.54 187	1.92 118	0.32 167	0.16 37	0.46 99	0.24 179	0.94 369	0.85 432	0.58 289	0.70 395	0.51 259	0.41 287	1.89 454	0.86 387	0.13 292	1.01 439	0.11 195	0.26 403	0.19 222	0.59 341

DualNet	0.63 284	0.50 170	2.19 179	0.34 214	0.19 108	0.56 198	0.26 222	0.98 402	0.77 370	0.56 265	0.66 369	0.45 222	0.38 253	1.87 451	0.58 292	0.14 329	0.82 424	0.13 311	0.22 376	0.18 191	0.76 396

CIPLG	0.63 284	1.59 497	3.16 466	0.79 471	0.31 277	0.62 308	0.57 456	0.82 265	0.68 271	0.58 289	0.63 342	0.43 195	0.31 210	0.48 113	0.42 212	0.12 245	0.20 284	0.13 311	0.13 227	0.36 433	0.21 95

ACRE	0.63 284	1.55 489	3.41 493	0.76 464	0.28 245	0.60 266	0.56 453	0.82 265	0.68 271	0.57 283	0.62 334	0.43 195	0.30 204	0.47 100	0.42 212	0.12 245	0.19 269	0.13 311	0.14 250	0.36 433	0.20 88

HHNet	0.63 284	0.67 235	3.10 460	0.37 269	0.25 202	0.64 334	0.60 465	0.70 198	0.67 244	0.55 253	1.12 496	0.32 140	0.60 414	0.43 85	1.75 479	0.16 379	0.08 45	0.12 250	0.10 119	0.18 191	0.22 102

ac_64	0.63 284	0.77 287	2.71 392	0.37 269	0.34 307	0.64 334	0.30 297	0.86 309	0.67 244	0.58 289	0.53 244	0.88 451	0.48 357	1.84 441	0.71 345	0.15 360	0.12 176	0.12 250	0.12 205	0.21 256	0.25 124

GANet-RSSM	0.63 284	1.14 393	2.67 370	0.38 289	0.26 218	0.59 251	0.29 281	0.81 256	0.56 147	0.50 203	0.57 298	0.67 346	0.50 368	1.91 460	0.50 259	0.14 329	0.10 129	0.24 474	0.12 205	0.36 433	0.28 145

NVstereo2D	0.63 284	0.57 200	2.29 202	0.37 269	0.35 315	0.69 380	0.49 432	0.96 386	0.88 449	0.49 184	0.54 263	0.72 382	0.46 339	1.98 466	0.50 259	0.19 430	0.20 284	0.18 432	0.16 296	0.28 365	0.34 188

G2L-Stereo_test	0.64 294	1.34 447	2.55 318	0.34 214	0.24 193	0.75 408	0.39 378	0.83 276	0.65 223	0.62 342	0.54 263	0.74 391	0.40 275	1.57 388	0.75 359	0.11 197	0.08 45	0.08 28	0.08 51	0.28 365	0.43 250

PSMNet-RUCA	0.64 294	1.12 389	2.61 342	0.59 425	0.56 408	0.64 334	0.37 362	0.89 335	0.72 317	0.53 234	0.68 377	0.53 269	0.43 312	0.61 176	0.46 236	0.35 501	0.19 269	0.44 517	0.29 418	0.49 497	0.35 195

AIO-Stereo	0.64 294	0.60 211	1.63 75	1.31 512	1.45 530	0.38 48	0.20 74	0.55 116	0.83 417	0.31 88	0.31 97	0.23 66	0.15 17	0.39 60	0.63 317	0.10 108	1.25 469	0.09 73	0.41 489	0.21 256	1.73 520

test_sample6	0.64 294	0.51 177	2.17 174	0.35 237	0.18 77	0.56 198	0.27 240	1.00 421	0.80 396	0.56 265	0.66 369	0.47 240	0.39 268	1.95 462	0.60 300	0.14 329	0.80 419	0.13 311	0.21 365	0.18 191	0.78 406

SMFormer	0.64 294	0.54 187	1.92 118	0.32 167	0.16 37	0.46 99	0.24 179	0.94 369	0.85 432	0.58 289	0.70 395	0.51 259	0.41 287	1.89 454	0.86 387	0.13 292	1.01 439	0.11 195	0.26 403	0.17 166	0.84 424

ssnet_v2	0.64 294	0.99 359	2.67 370	0.33 189	0.22 151	0.72 394	0.45 413	1.00 421	0.80 396	0.66 387	0.54 263	0.81 420	0.48 357	0.91 274	1.08 421	0.16 379	0.14 209	0.14 347	0.14 250	0.33 406	0.31 170

IPLGR_C	0.64 294	1.66 509	3.36 481	0.80 473	0.31 277	0.60 266	0.60 465	0.82 265	0.69 283	0.58 289	0.62 334	0.44 210	0.31 210	0.47 100	0.43 219	0.12 245	0.22 296	0.13 311	0.15 274	0.35 426	0.21 95

OMP-Stereo	0.64 294	0.87 323	2.38 219	0.56 419	0.37 333	0.60 266	0.26 222	0.75 215	0.71 308	0.65 380	0.60 319	0.68 360	0.32 218	2.07 474	1.18 434	0.11 197	0.08 45	0.12 250	0.09 82	0.17 166	0.28 145

GwcNet-RSSM	0.64 294	1.38 465	2.69 384	0.33 189	0.26 218	0.60 266	0.32 319	0.84 285	0.73 322	0.56 265	0.65 362	0.72 382	0.42 300	1.78 427	0.60 300	0.14 329	0.10 129	0.12 250	0.13 227	0.26 338	0.26 132

MM-Stereo_test2	0.65 303	0.43 128	2.54 310	0.62 434	0.18 77	0.50 132	0.25 205	0.49 68	0.47 78	0.36 106	0.26 60	0.24 76	0.23 108	0.40 67	0.38 194	0.08 15	2.33 555	0.09 73	0.10 119	0.38 449	2.66 552

test_sample7	0.65 303	0.41 114	2.08 150	0.36 256	0.20 124	0.52 158	0.32 319	0.99 411	0.86 439	0.64 364	0.63 342	0.67 346	0.49 363	1.18 325	0.52 264	0.18 413	1.21 464	0.16 396	0.15 274	0.19 222	1.22 483

ff7	0.65 303	0.58 202	2.09 154	0.39 306	0.60 423	0.56 198	0.23 153	0.49 68	0.62 194	1.00 478	0.24 45	0.20 47	0.24 114	0.71 219	0.24 43	0.09 44	2.09 540	0.10 128	0.18 325	0.24 296	2.22 542

ffff	0.65 303	0.58 202	2.09 154	0.39 306	0.60 423	0.56 198	0.23 153	0.49 68	0.62 194	1.00 478	0.24 45	0.20 47	0.24 114	0.71 219	0.24 43	0.09 44	2.09 540	0.10 128	0.18 325	0.24 296	2.22 542

11t	0.65 303	0.58 202	2.09 154	0.39 306	0.60 423	0.56 198	0.23 153	0.49 68	0.62 194	1.00 478	0.24 45	0.20 47	0.24 114	0.71 219	0.24 43	0.09 44	2.09 540	0.10 128	0.18 325	0.24 296	2.22 542

qqq	0.65 303	0.63 226	2.10 160	0.30 129	0.64 439	0.46 99	0.27 240	0.81 256	0.83 417	0.48 168	0.56 287	0.46 231	0.37 243	1.03 293	0.75 359	0.11 197	1.41 495	0.12 250	0.41 489	0.16 143	1.18 474

ccc-4	0.65 303	0.58 202	2.09 154	0.39 306	0.60 423	0.56 198	0.23 153	0.49 68	0.62 194	1.00 478	0.24 45	0.20 47	0.24 114	0.71 219	0.24 43	0.09 44	2.09 540	0.10 128	0.18 325	0.24 296	2.22 542

x	0.65 303	0.62 224	2.12 163	0.36 256	0.61 432	0.48 117	0.24 179	0.80 247	0.89 454	0.50 203	0.56 287	0.44 210	0.36 237	0.62 182	0.80 374	0.11 197	1.44 499	0.11 195	0.39 483	0.16 143	1.34 497

Wz-Net-LNSev-Ref	0.65 303	1.15 399	2.40 228	0.33 189	0.30 267	0.83 448	0.40 383	0.94 369	0.82 410	0.67 389	0.76 428	0.68 360	0.58 403	1.13 316	1.25 445	0.14 329	0.08 45	0.10 128	0.08 51	0.18 191	0.28 145

iRaft-Stereo_5w	0.65 303	1.35 451	2.21 186	0.30 129	0.63 435	0.49 122	0.28 253	0.78 232	0.64 216	0.41 126	0.61 327	0.62 317	0.46 339	1.79 431	0.48 246	0.10 108	0.25 314	0.11 195	0.12 205	0.40 464	0.94 448

TransformOpticalFlow	0.65 303	0.61 217	2.67 370	0.45 359	0.26 218	0.62 308	0.28 253	0.88 326	0.76 357	0.76 430	0.74 418	0.90 457	0.84 472	1.82 437	0.80 374	0.10 108	0.07 9	0.11 195	0.09 82	0.12 72	0.19 79

IIG-Stereo	0.65 303	0.87 323	2.32 209	0.55 410	0.23 181	0.62 308	0.21 98	0.78 232	0.71 308	0.64 364	0.69 382	0.69 371	0.38 253	2.07 474	1.37 456	0.11 197	0.08 45	0.11 195	0.09 82	0.15 123	0.27 139

DRaft	0.65 303	0.47 155	2.38 219	0.25 42	0.17 59	0.64 334	0.65 478	0.56 122	0.57 154	0.67 389	0.98 479	0.38 170	0.99 494	1.42 363	2.06 496	0.11 197	0.14 209	0.10 128	0.14 250	0.18 191	0.21 95

RAFT-RH_RVC	0.65 303	0.73 268	2.78 411	0.39 306	0.29 253	0.60 266	0.18 52	0.45 45	0.63 206	0.75 426	1.89 527	0.47 240	0.29 193	1.59 396	1.21 438	0.15 360	0.07 9	0.13 311	0.13 227	0.11 61	0.10 7

pcwnet_v2	0.65 303	0.54 187	4.29 541	0.33 189	0.27 231	0.60 266	0.25 205	1.02 439	0.92 462	0.61 329	0.69 382	0.62 317	0.54 384	0.67 202	0.38 194	0.18 413	0.15 227	0.15 376	0.14 250	0.21 256	0.49 291

RALCasStereoNet	0.65 303	1.34 447	2.56 322	0.43 346	0.96 486	0.50 132	0.26 222	0.62 159	0.56 147	0.43 140	0.49 213	0.36 159	0.28 175	0.72 226	0.53 271	0.10 108	1.18 459	0.09 73	0.08 51	0.27 352	1.27 490

ARAFT	0.65 303	1.69 511	3.34 480	0.29 109	0.16 37	0.65 350	0.36 359	0.96 386	0.73 322	0.63 353	0.49 213	0.56 292	0.31 210	1.23 333	0.35 177	0.11 197	0.08 45	0.14 347	0.13 227	0.38 449	0.50 293

psm_up	0.65 303	1.02 365	2.53 305	0.36 256	0.31 277	0.64 334	0.38 372	0.96 386	0.73 322	0.63 353	0.57 298	0.68 360	0.57 396	1.90 459	0.52 264	0.17 400	0.15 227	0.16 396	0.15 274	0.27 352	0.22 102

CFNet	0.65 303	1.45 477	2.27 197	0.34 214	0.25 202	0.64 334	0.23 153	0.93 363	0.79 388	0.48 168	0.59 310	0.58 300	0.40 275	2.28 493	0.63 317	0.13 292	0.09 99	0.15 376	0.14 250	0.34 413	0.26 132

YMNet	0.66 322	0.98 357	2.12 163	0.42 334	0.41 356	0.86 455	0.43 399	0.92 358	0.76 357	0.75 426	0.81 440	0.83 430	0.46 339	0.87 263	1.07 418	0.19 430	0.22 296	0.20 449	0.17 314	0.42 474	0.39 221

YMNet_1	0.66 322	0.98 357	2.12 163	0.42 334	0.41 356	0.86 455	0.43 399	0.92 358	0.76 357	0.75 426	0.81 440	0.83 430	0.46 339	0.87 263	1.07 418	0.19 430	0.22 296	0.20 449	0.17 314	0.42 474	0.39 221

Reg-Stereo(zero)	0.66 322	0.26 1	2.13 169	0.25 42	1.15 515	0.99 481	0.97 516	0.57 129	0.81 404	0.52 225	0.46 185	0.54 276	0.59 406	0.47 100	1.14 429	0.08 15	0.88 428	0.08 28	0.36 474	0.12 72	0.80 412

mmm	0.66 322	0.53 185	1.83 96	0.38 289	0.86 473	0.49 122	0.27 240	0.82 265	0.83 417	0.59 308	0.69 382	0.47 240	0.38 253	0.81 255	0.73 353	0.12 245	1.37 489	0.14 347	0.45 495	0.18 191	1.35 498

Wz-Net-LNSev	0.66 322	1.30 437	2.81 418	0.35 237	0.37 333	0.80 436	0.48 425	0.91 351	0.87 445	0.63 353	0.70 395	0.80 416	0.59 406	0.67 202	0.68 334	0.15 360	0.14 209	0.12 250	0.12 205	0.24 296	0.38 213

AASNet	0.66 322	1.49 484	2.97 442	0.37 269	0.33 297	0.65 350	0.30 297	1.00 421	0.78 375	0.56 265	0.60 319	0.55 285	0.39 268	0.88 269	0.96 397	0.15 360	0.12 176	0.13 311	0.11 167	0.45 486	0.35 195

coex_refinement	0.67 328	1.33 444	2.48 287	0.38 289	0.26 218	0.64 334	0.34 341	0.88 326	0.68 271	0.61 329	0.63 342	0.80 416	0.48 357	1.84 441	1.09 422	0.13 292	0.10 129	0.10 128	0.10 119	0.18 191	0.38 213

DDVS	0.67 328	0.46 152	1.74 84	2.40 558	0.35 315	0.86 455	0.98 517	0.72 206	0.52 116	0.53 234	0.57 298	0.89 454	0.37 243	1.22 330	0.57 286	0.15 360	0.14 209	0.14 347	0.12 205	0.19 222	0.42 242

ACVNet-DCA	0.67 328	0.73 268	2.43 242	0.67 452	0.52 395	0.76 413	0.24 179	0.81 256	0.83 417	0.77 432	0.39 148	0.25 85	0.38 253	0.70 212	0.22 16	0.10 108	2.13 546	0.11 195	0.09 82	0.16 143	1.18 474

fast-acv-ft	0.67 328	1.24 425	3.26 473	0.39 306	0.30 267	0.80 436	0.48 425	0.74 211	0.76 357	0.60 319	0.78 437	0.76 401	0.60 414	0.70 212	0.78 369	0.16 379	0.15 227	0.18 432	0.17 314	0.38 449	0.24 120

ToySt	0.67 328	0.88 327	2.61 342	0.39 306	0.73 454	0.61 286	0.38 372	0.78 232	0.73 322	0.43 140	0.70 395	0.72 382	0.45 329	0.66 199	0.62 310	0.14 329	0.63 395	0.13 311	0.33 458	0.24 296	1.18 474

PSM-AAD	0.67 328	0.29 8	2.41 233	0.37 269	0.23 181	0.86 455	1.15 532	0.62 159	0.66 231	0.64 364	0.71 408	0.67 346	2.90 552	0.65 196	0.32 145	0.10 108	0.08 45	0.17 413	0.15 274	0.14 112	0.34 188

HSM	0.67 328	0.92 347	2.29 202	0.30 129	0.29 253	0.65 350	0.29 281	0.98 402	0.67 244	0.59 308	0.58 305	1.39 521	0.65 429	2.56 514	0.45 231	0.11 197	0.09 99	0.10 128	0.08 51	0.18 191	0.24 120

Occ-G	0.68 335	0.54 187	2.08 150	0.99 498	0.74 455	0.38 48	0.25 205	0.46 52	0.78 375	0.40 124	0.36 130	0.46 231	0.22 92	0.90 272	0.70 339	0.09 44	1.53 511	0.09 73	0.16 296	0.31 393	2.06 530

raft_robust	0.68 335	1.24 425	2.42 237	0.30 129	0.57 413	0.53 167	0.25 205	0.95 383	0.79 388	0.49 184	0.46 185	1.12 504	0.74 456	1.50 376	0.61 307	0.09 44	0.62 394	0.10 128	0.30 428	0.26 338	0.30 161

SACVNet	0.68 335	1.08 379	2.58 328	0.38 289	0.28 245	0.65 350	0.37 362	0.91 351	0.65 223	0.67 389	0.62 334	0.69 371	0.47 350	2.07 474	0.65 324	0.18 413	0.14 209	0.16 396	0.15 274	0.39 458	0.41 237

ADLNet	0.68 335	1.02 365	2.68 377	0.35 237	0.34 307	0.67 371	0.34 341	0.95 383	0.79 388	0.70 403	0.62 334	0.80 416	0.46 339	1.77 424	0.69 337	0.15 360	0.12 176	0.14 347	0.14 250	0.31 393	0.54 318

XPNet_ROB	0.68 335	1.11 387	2.28 199	0.38 289	0.27 231	0.67 371	0.47 423	0.94 369	0.75 348	0.80 443	0.71 408	0.81 420	0.54 384	1.72 414	0.84 384	0.22 456	0.16 242	0.16 396	0.15 274	0.25 318	0.45 271

ETE_ROB	0.68 335	1.09 380	2.32 209	0.38 289	0.26 218	0.69 380	0.51 435	1.49 530	0.75 348	0.81 447	0.71 408	0.85 439	0.51 372	1.39 356	0.70 339	0.17 400	0.14 209	0.19 439	0.16 296	0.24 296	0.35 195

LALA_ROB	0.68 335	1.14 393	2.50 298	0.37 269	0.29 253	0.78 429	0.55 449	0.99 411	0.84 429	0.82 453	0.68 377	0.93 463	0.50 368	1.01 290	0.89 390	0.21 450	0.15 227	0.21 455	0.18 325	0.26 338	0.30 161

SCV	0.69 342	0.68 244	1.95 123	0.90 481	1.04 499	0.49 122	0.24 179	0.98 402	0.73 322	0.54 240	0.31 97	0.24 76	0.20 74	1.32 349	0.26 75	0.11 197	1.59 515	0.09 73	0.32 444	0.34 413	1.58 512

UGAM	0.69 342	0.84 311	2.66 362	0.40 319	0.20 124	0.53 167	0.34 341	0.63 167	0.74 342	0.45 151	0.74 418	0.95 471	0.36 237	2.57 515	0.42 212	0.11 197	0.45 357	0.17 413	0.19 343	0.43 479	0.57 332

STrans-v2	0.69 342	0.62 224	2.66 362	0.28 90	0.23 181	0.57 220	0.32 319	1.01 431	0.77 370	0.92 468	0.84 447	0.88 451	0.92 487	1.81 434	1.19 436	0.10 108	0.07 9	0.10 128	0.09 82	0.12 72	0.30 161

DEmStereo	0.69 342	0.40 108	2.42 237	0.42 334	0.18 77	0.66 363	0.88 509	0.54 106	0.64 216	0.60 319	1.00 483	0.45 222	1.24 509	1.53 379	2.21 507	0.10 108	0.08 45	0.10 128	0.10 119	0.11 61	0.14 34

FADNet-RVC	0.69 342	1.65 507	2.74 402	0.35 237	0.26 218	0.60 266	0.29 281	0.91 351	0.67 244	0.46 162	0.51 228	0.62 317	0.46 339	1.75 419	0.81 378	0.17 400	0.20 284	0.17 413	0.18 325	0.60 510	0.39 221

RASNet	0.69 342	1.05 374	2.59 330	0.37 269	0.47 385	0.66 363	0.33 333	0.82 265	0.76 357	0.51 215	0.65 362	0.93 463	0.62 419	2.20 489	0.80 374	0.14 329	0.09 99	0.09 73	0.11 167	0.18 191	0.37 204

PS-NSSS	0.69 342	1.37 461	2.44 250	0.31 146	0.32 290	0.64 334	0.34 341	1.04 453	0.74 342	0.56 265	0.75 425	0.51 259	0.42 300	2.41 506	0.54 276	0.24 471	0.17 255	0.27 482	0.18 325	0.30 384	0.23 111

MyStereo06	0.70 349	0.72 265	3.51 501	0.31 146	0.25 202	0.60 266	0.30 297	0.90 344	0.67 244	1.48 532	0.53 244	0.84 433	0.57 396	0.60 171	1.11 425	0.09 44	0.55 380	0.12 250	0.20 354	0.16 143	0.56 326

MSKI-zero shot	0.70 349	0.44 141	2.62 347	1.47 525	0.75 457	0.56 198	0.20 74	0.80 247	0.45 70	0.60 319	0.52 237	0.44 210	0.17 27	0.70 212	0.26 75	0.09 44	2.87 563	0.09 73	0.32 444	0.14 112	0.50 293

DMCA-RVC	0.70 349	1.30 437	3.59 508	0.37 269	0.89 477	0.57 220	0.31 308	0.73 209	0.59 172	0.69 399	0.54 263	0.59 303	0.57 396	1.25 339	0.66 327	0.16 379	0.38 344	0.20 449	0.15 274	0.22 273	0.23 111

HSM-Net_RVC	0.70 349	0.40 108	2.45 268	0.27 74	0.19 108	0.68 377	0.30 297	1.29 516	0.73 322	0.73 416	0.70 395	0.77 403	0.45 329	3.73 557	0.46 236	0.13 292	0.09 99	0.10 128	0.09 82	0.13 89	0.32 176
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
ACV-stereo	0.71 353	0.85 316	3.01 449	0.33 189	0.25 202	1.01 484	0.59 461	0.62 159	0.54 132	0.42 132	0.45 180	1.54 528	1.44 519	1.40 358	0.73 353	0.14 329	0.13 192	0.12 250	0.11 167	0.20 244	0.35 195

AE-Stereo	0.71 353	0.32 39	2.44 250	0.44 352	0.50 389	0.58 231	0.23 153	1.08 481	0.67 244	0.67 389	0.51 228	0.47 240	0.24 114	0.63 183	0.32 145	0.09 44	2.15 550	0.11 195	0.45 495	0.22 273	2.01 527

xx1	0.71 353	0.73 268	2.43 242	0.67 452	0.52 395	0.76 413	0.24 179	0.85 298	1.05 497	0.77 432	0.39 148	0.46 231	0.37 243	0.70 212	0.22 16	0.10 108	2.13 546	0.12 250	0.41 489	0.16 143	1.18 474

GrayStereo	0.71 353	0.27 3	2.40 228	0.89 479	0.23 181	0.62 308	1.40 548	0.67 180	0.70 294	0.72 415	0.77 432	0.55 285	3.03 553	0.60 171	0.28 98	0.10 108	0.08 45	0.10 128	0.21 365	0.12 72	0.37 204

FADNet	0.71 353	1.60 501	2.53 305	0.33 189	0.30 267	0.67 371	0.29 281	0.92 358	0.75 348	0.45 151	0.49 213	0.66 343	0.57 396	1.85 445	0.85 385	0.46 513	0.20 284	0.17 413	0.20 354	0.60 510	0.37 204

iResNetv2_ROB	0.71 353	1.90 524	3.48 499	0.43 346	0.22 151	0.60 266	0.29 281	0.96 386	0.78 375	0.60 319	0.65 362	0.60 310	0.46 339	0.80 251	1.21 438	0.12 245	0.08 45	0.10 128	0.07 30	0.44 483	0.33 180

DRN-Test	0.71 353	0.79 297	2.83 422	0.40 319	0.44 373	0.80 436	0.41 385	1.07 478	0.83 417	0.82 453	0.64 355	0.68 360	0.57 396	1.78 427	0.79 372	0.16 379	0.13 192	0.17 413	0.16 296	0.24 296	0.51 300

StereoDRNet	0.71 353	1.24 425	2.56 322	0.42 334	0.45 376	0.73 398	0.46 419	0.98 402	0.81 404	0.77 432	0.56 287	0.74 391	0.48 357	1.69 412	0.91 393	0.15 360	0.14 209	0.15 376	0.15 274	0.26 338	0.51 300

NCCL2	0.71 353	1.32 439	2.30 204	0.44 352	0.31 277	0.71 388	0.67 485	0.89 335	0.69 283	0.70 403	0.61 327	0.85 439	0.54 384	1.58 395	0.70 339	0.20 441	0.17 255	0.66 528	0.25 395	0.26 338	0.38 213

TCMNet	0.72 362	1.15 399	2.78 411	0.51 395	0.52 395	0.73 398	0.39 378	0.94 369	0.78 375	0.60 319	0.68 377	0.63 321	0.46 339	1.71 413	0.72 349	0.18 413	0.19 269	0.23 468	0.18 325	0.40 464	0.56 326

1test111	0.72 362	0.73 268	2.43 242	0.67 452	0.52 395	0.76 413	0.24 179	0.81 256	0.83 417	0.77 432	0.39 148	0.25 85	0.38 253	1.03 293	0.75 359	0.10 108	2.13 546	0.11 195	0.09 82	0.16 143	1.18 474

FAT-Stereo	0.72 362	0.60 211	2.86 429	0.37 269	0.29 253	0.64 334	0.55 449	1.01 431	0.91 460	0.76 430	0.94 471	0.93 463	0.79 466	1.82 437	0.60 300	0.19 430	0.19 269	0.17 413	0.16 296	0.23 289	0.47 278

SCV_C0	0.73 365	0.68 244	2.05 145	1.50 529	0.92 481	0.45 91	0.20 74	0.96 386	0.71 308	0.65 380	0.33 112	0.31 133	0.20 74	1.25 339	0.52 264	0.09 44	1.68 522	0.08 28	0.30 428	0.27 352	1.52 510

MyStereo8	0.73 365	1.16 402	2.89 432	0.53 401	0.34 307	0.71 388	0.20 74	1.87 543	0.59 172	0.53 234	0.66 369	0.50 254	0.33 223	1.27 344	0.62 310	0.10 108	1.19 460	0.10 128	0.21 365	0.21 256	0.61 346

ADLNet2	0.73 365	1.22 420	3.28 475	0.34 214	0.36 327	0.65 350	0.37 362	0.94 369	0.87 445	0.57 283	0.65 362	0.92 458	0.48 357	2.05 472	0.60 300	0.13 292	0.11 158	0.11 195	0.11 167	0.37 441	0.38 213

hitnet-ft	0.73 365	1.09 380	2.59 330	0.28 90	0.22 151	0.71 388	0.36 359	0.89 335	0.67 244	0.58 289	0.83 445	1.03 486	0.94 491	2.31 495	0.70 339	0.23 464	0.14 209	0.41 512	0.13 227	0.24 296	0.28 145

MoCha-V2	0.74 369	0.78 293	2.18 177	1.01 499	1.55 536	0.36 36	0.19 60	0.61 155	0.49 87	0.33 95	0.34 119	0.30 125	0.27 161	1.56 383	0.47 241	0.09 44	1.94 535	0.08 28	0.37 476	0.18 191	1.62 516

IGEV++	0.74 369	0.70 256	2.05 145	1.11 505	1.09 507	0.32 19	0.21 98	0.75 215	0.43 55	0.30 85	0.30 86	0.22 58	0.27 161	0.98 286	0.31 135	0.10 108	2.50 559	0.08 28	0.15 274	0.27 352	2.70 553

cc1	0.74 369	0.73 268	2.43 242	0.67 452	0.52 395	0.76 413	0.24 179	0.85 298	1.05 497	0.77 432	0.39 148	0.25 85	0.38 253	0.70 212	0.22 16	0.10 108	2.13 546	0.11 195	0.09 82	0.25 318	2.20 540

IGEVStereo-DCA	0.74 369	0.74 278	2.09 154	0.76 464	0.77 462	0.45 91	0.23 153	0.49 68	0.62 194	0.71 412	0.22 32	0.30 125	0.28 175	1.29 346	1.53 467	0.10 108	1.50 508	0.10 128	0.18 325	0.24 296	2.22 542

tt1	0.74 369	0.73 268	2.34 212	0.67 452	0.63 435	0.75 408	0.24 179	0.85 298	0.96 478	0.81 447	0.38 142	0.26 95	0.35 233	0.64 190	0.22 16	0.10 108	2.16 551	0.11 195	0.09 82	0.25 318	2.19 537

anonymousa	0.74 369	0.60 211	2.58 328	0.96 491	1.33 524	0.61 286	0.26 222	0.69 188	0.56 147	0.55 253	0.84 447	0.82 425	0.46 339	0.56 154	0.61 307	0.10 108	1.11 454	0.12 250	0.98 553	0.14 112	0.97 456

Wz-Net-MNSev	0.74 369	1.42 472	2.75 404	0.38 289	0.33 297	0.90 469	0.61 470	0.98 402	0.94 470	0.77 432	0.75 425	0.75 396	0.66 436	1.39 356	0.76 363	0.17 400	0.13 192	0.14 347	0.14 250	0.28 365	0.48 285

IPLG	0.74 369	1.09 380	2.87 430	0.36 256	0.21 138	1.63 526	0.60 465	1.39 525	0.63 206	1.39 524	0.51 228	0.40 183	0.86 477	1.40 358	0.37 186	0.09 44	0.07 9	0.14 347	0.12 205	0.34 413	0.23 111

FADNet-RVC-Resample	0.74 369	1.54 488	3.81 520	0.38 289	0.29 253	0.62 308	0.38 372	0.91 351	0.67 244	0.52 225	0.51 228	0.63 321	0.44 321	1.56 383	0.59 296	0.24 471	0.32 331	0.22 460	0.19 343	0.30 384	0.71 384

RP	0.74 369	1.01 363	2.48 287	0.44 352	0.45 376	0.66 363	0.45 413	0.95 383	0.87 445	0.70 403	0.95 474	0.99 478	0.82 469	1.55 381	0.82 381	0.26 481	0.19 269	0.23 468	0.20 354	0.34 413	0.38 213

stereogan	0.74 369	0.68 244	2.82 420	0.40 319	0.40 350	1.05 491	0.42 392	0.99 411	0.96 478	0.78 440	0.86 455	1.15 508	0.73 452	1.57 388	0.56 283	0.20 441	0.19 269	0.20 449	0.16 296	0.37 441	0.34 188

HART	0.75 380	0.75 283	2.22 188	0.94 487	1.59 540	0.30 13	0.19 60	0.72 206	0.85 432	0.30 85	0.52 237	0.39 174	0.16 23	0.81 255	0.43 219	0.08 15	2.61 562	0.10 128	0.07 30	0.36 433	1.61 515

model_zeroshot	0.75 380	0.94 352	2.48 287	1.88 547	0.68 447	0.72 394	0.22 116	1.01 431	0.51 104	1.10 491	0.35 126	0.63 321	0.20 74	0.78 244	0.32 145	0.12 245	1.97 537	0.10 128	0.23 381	0.12 72	0.56 326

Nwc_Net	0.75 380	1.10 385	2.96 441	0.42 334	0.39 344	0.77 423	0.39 378	1.06 474	0.73 322	0.65 380	1.00 483	0.99 478	0.74 456	1.43 364	0.99 406	0.24 471	0.15 227	0.23 468	0.26 403	0.27 352	0.30 161

NOSS_ROB	0.75 380	1.03 369	2.27 197	0.68 457	0.26 218	0.68 377	0.30 297	0.99 411	0.82 410	0.59 308	0.58 305	0.77 403	0.39 268	2.75 533	0.48 246	0.25 477	0.24 305	0.28 485	0.26 403	0.29 375	1.07 468

PSMNet_ROB	0.75 380	1.42 472	2.93 437	0.39 306	0.32 290	0.73 398	0.56 453	0.90 344	0.74 342	0.56 265	0.60 319	0.75 396	0.47 350	2.00 468	1.31 448	0.18 413	0.13 192	0.19 439	0.20 354	0.26 338	0.40 228

z-ln-s-r	0.76 385	1.41 467	2.84 424	0.33 189	0.27 231	0.58 231	0.37 362	0.92 358	0.89 454	0.54 240	0.81 440	0.64 329	0.48 357	2.23 490	1.74 477	0.11 197	0.08 45	0.11 195	0.09 82	0.28 365	0.40 228

DualNet (step1)	0.76 385	0.69 253	2.69 384	0.28 90	0.23 181	0.81 441	0.33 333	0.99 411	0.86 439	0.64 364	0.63 342	0.67 346	0.49 363	1.18 325	0.52 264	0.65 522	1.21 464	0.86 535	0.56 520	0.25 318	0.72 386

DispNO	0.76 385	1.36 456	3.15 465	0.32 167	0.27 231	0.59 251	0.29 281	0.88 326	0.72 317	0.55 253	0.79 439	0.83 430	0.47 350	2.46 508	1.23 442	0.12 245	0.10 129	0.18 432	0.31 435	0.20 244	0.25 124

DCRE	0.76 385	0.80 299	2.31 207	1.05 500	1.18 516	0.63 322	0.26 222	1.03 447	0.59 172	0.52 225	2.12 532	0.44 210	0.27 161	0.41 76	0.53 271	0.09 44	1.02 444	0.10 128	0.32 444	0.16 143	1.47 508

APVNet	0.76 385	1.11 387	3.23 469	0.39 306	0.36 327	0.85 454	0.44 408	0.96 386	0.73 322	0.58 289	0.69 382	0.76 401	0.56 391	2.29 494	0.82 381	0.17 400	0.18 263	0.24 474	0.19 343	0.35 426	0.27 139

GwcNet	0.76 385	1.09 380	3.68 512	0.38 289	0.45 376	0.81 441	0.45 413	0.91 351	0.89 454	0.63 353	0.77 432	0.82 425	0.51 372	1.64 403	0.85 385	0.17 400	0.16 242	0.15 376	0.15 274	0.33 406	0.34 188

AF-Net	0.76 385	1.14 393	2.74 402	0.42 334	0.41 356	0.70 383	0.41 385	1.07 478	0.94 470	0.73 416	1.05 492	1.04 490	0.86 477	1.23 333	1.00 409	0.23 464	0.15 227	0.25 479	0.18 325	0.32 402	0.35 195

ccnet	0.77 392	0.61 217	2.01 135	0.40 319	0.46 383	1.05 491	0.59 461	1.02 439	0.74 342	0.90 465	0.97 476	0.82 425	0.89 482	1.68 411	1.16 433	0.32 496	0.26 317	0.32 498	0.28 414	0.35 426	0.47 278

RYNet	0.77 392	0.91 342	2.36 214	0.37 269	0.41 356	0.88 464	0.44 408	0.99 411	0.88 449	0.65 380	0.54 263	0.92 458	0.61 417	2.70 528	1.23 442	0.15 360	0.14 209	0.17 413	0.14 250	0.27 352	0.55 325

GCAP-BAT	0.78 394	0.38 94	2.37 216	0.98 493	0.60 423	0.77 423	0.22 116	1.13 497	0.51 104	0.80 443	0.90 466	0.81 420	0.25 134	0.77 237	0.88 389	0.10 108	1.94 535	0.09 73	0.50 508	0.17 166	1.35 498

ffm	0.78 394	0.67 235	3.39 486	0.32 167	0.22 151	0.58 231	0.28 253	0.85 298	0.96 478	0.54 240	0.74 418	0.67 346	0.40 275	0.64 190	0.22 16	0.10 108	2.16 551	0.15 376	0.33 458	0.25 318	2.19 537

Syn2CoEx	0.78 394	1.43 475	3.54 505	0.44 352	0.31 277	0.64 334	0.43 399	1.04 453	0.83 417	0.64 364	0.77 432	0.74 391	0.74 456	1.91 460	0.64 319	0.20 441	0.17 255	0.19 439	0.15 274	0.30 384	0.59 341

RGC	0.78 394	1.10 385	2.55 318	0.45 359	0.45 376	0.73 398	0.40 383	1.00 421	0.75 348	0.75 426	1.04 490	1.02 485	0.73 452	1.74 417	1.15 431	0.24 471	0.19 269	0.28 485	0.26 403	0.31 393	0.38 213

HH	0.79 398	0.52 181	2.72 394	1.45 522	0.80 467	0.91 470	0.23 153	0.76 218	0.76 357	0.64 364	0.55 274	0.87 447	0.41 287	0.94 279	0.45 231	0.09 44	1.20 461	0.10 128	0.09 82	0.16 143	2.16 535

HanStereo	0.79 398	0.52 181	2.72 394	1.45 522	0.80 467	0.91 470	0.23 153	0.76 218	0.76 357	0.64 364	0.55 274	0.87 447	0.41 287	0.94 279	0.45 231	0.09 44	1.20 461	0.10 128	0.09 82	0.16 143	2.16 535

FTStereo	0.79 398	0.32 39	2.83 422	0.70 459	0.21 138	0.73 398	1.75 553	0.61 155	0.60 178	1.07 489	1.62 522	1.28 513	2.11 544	0.75 233	0.30 116	0.19 430	0.08 45	0.12 250	0.11 167	0.12 72	0.39 221

RAFT + AFF	0.79 398	1.73 513	2.99 447	0.34 214	0.35 315	0.67 371	0.51 435	1.05 461	0.79 388	0.54 240	0.58 305	0.59 303	0.81 467	1.80 432	1.21 438	0.13 292	0.27 324	0.15 376	0.14 250	0.45 486	0.69 379

AANet_RVC	0.79 398	1.46 479	2.72 394	0.34 214	0.25 202	0.59 251	0.32 319	0.88 326	0.83 417	0.62 342	0.95 474	0.80 416	0.43 312	2.46 508	1.72 475	0.38 503	0.26 317	0.10 128	0.09 82	0.25 318	0.43 250

w-ln-seven-2	0.81 403	1.56 492	3.14 464	0.38 289	0.28 245	0.66 363	0.43 399	0.93 363	0.93 468	0.73 416	0.77 432	0.72 382	0.65 429	1.82 437	1.75 479	0.14 329	0.15 227	0.15 376	0.14 250	0.36 433	0.58 336

aanetorigin	0.81 403	1.03 369	2.64 357	0.44 352	0.44 373	0.59 251	1.00 522	0.59 142	0.70 294	1.54 534	1.22 502	0.82 425	1.08 501	1.06 298	1.07 418	0.18 413	0.15 227	0.17 413	0.21 365	0.53 504	0.65 362

GANetREF_RVC	0.81 403	1.44 476	3.04 455	0.49 384	0.27 231	0.83 448	0.63 473	1.03 447	0.92 462	0.63 353	0.61 327	0.72 382	0.59 406	2.40 504	0.58 292	0.33 498	0.25 314	0.37 507	0.25 395	0.41 471	0.36 203
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
PWC_ROB	0.81 403	1.41 467	2.60 337	0.41 330	0.40 350	0.63 322	0.31 308	1.04 453	0.99 488	0.92 468	1.29 505	0.78 407	0.68 440	1.65 406	1.50 463	0.19 430	0.12 176	0.18 432	0.13 227	0.51 500	0.54 318

AIO-Stereo-zeroshot	0.82 407	0.78 293	3.67 511	0.35 237	0.81 469	1.25 508	0.88 509	1.13 497	0.58 161	0.84 457	0.52 237	1.24 511	0.64 426	0.77 237	0.70 339	0.10 108	0.53 374	0.11 195	0.45 495	0.29 375	0.81 419

test_for_model	0.82 407	1.62 502	2.47 281	1.36 517	1.04 499	0.53 167	0.22 116	0.82 265	0.63 206	0.60 319	0.29 77	0.25 85	0.21 84	0.28 6	0.25 60	0.80 532	1.87 528	0.08 28	0.08 51	1.81 557	1.18 474

HBP-ISP	0.82 407	1.57 493	3.28 475	0.50 390	0.27 231	0.86 455	0.54 445	1.09 483	0.78 375	0.81 447	0.70 395	0.68 360	1.00 495	2.02 469	0.47 241	0.24 471	0.24 305	0.29 493	0.25 395	0.28 365	0.52 307

S-Stereo	0.82 407	0.73 268	3.79 517	0.40 319	0.37 333	0.70 383	0.69 489	1.00 421	1.03 493	0.63 353	0.92 469	0.82 425	0.59 406	2.35 498	0.71 345	0.18 413	0.22 296	0.17 413	0.18 325	0.30 384	0.67 368

CVANet_RVC	0.82 407	1.18 408	3.98 526	0.40 319	0.28 245	0.63 322	0.43 399	0.90 344	0.78 375	1.14 496	0.69 382	0.68 360	0.52 379	2.62 520	0.48 246	0.20 441	0.13 192	0.22 460	0.37 476	0.37 441	0.48 285

PASM	0.82 407	1.00 360	2.68 377	0.52 397	0.48 386	0.65 350	0.59 461	0.83 276	0.89 454	0.82 453	0.73 415	0.89 454	0.68 440	2.39 503	0.73 353	0.35 501	0.37 340	0.36 505	0.41 489	0.45 486	0.51 300

TDLM	0.83 413	1.28 434	2.38 219	0.46 364	0.26 218	0.66 363	0.55 449	0.87 318	0.80 396	2.54 555	0.62 334	0.61 312	0.51 372	2.68 527	0.67 330	0.20 441	0.11 158	0.35 504	0.15 274	0.33 406	0.48 285

PWCDC_ROB	0.83 413	1.57 493	2.63 348	0.48 371	0.37 333	0.78 429	0.29 281	1.04 453	1.36 526	0.63 353	2.05 531	0.64 329	0.70 447	1.10 307	1.20 437	0.33 498	0.14 209	0.15 376	0.12 205	0.63 514	0.46 276

GCST	0.84 415	1.48 482	3.02 451	1.12 508	1.09 507	0.62 308	0.19 60	0.79 241	0.56 147	0.60 319	0.65 362	0.50 254	0.31 210	1.24 335	0.74 358	0.76 530	0.46 358	0.84 534	0.64 530	0.71 519	0.57 332

rrr	0.84 415	0.74 278	3.40 491	0.76 464	0.77 462	0.45 91	0.28 253	1.23 513	0.84 429	0.71 412	0.22 32	0.30 125	0.28 175	1.29 346	1.53 467	0.10 108	1.50 508	0.10 128	0.29 418	0.24 296	1.75 521

GASNet	0.84 415	1.98 527	4.07 530	0.48 371	0.33 297	0.58 231	0.34 341	0.97 394	0.81 404	0.60 319	0.59 310	0.74 391	0.55 389	2.08 477	1.18 434	0.22 456	0.15 227	0.19 439	0.17 314	0.55 506	0.29 151

MaskLacGwcNet_RVC	0.84 415	1.41 467	2.80 414	0.94 487	0.35 315	0.89 466	0.41 385	0.89 335	0.66 231	0.57 283	0.63 342	0.75 396	0.38 253	2.37 499	0.55 279	1.16 548	0.31 330	0.36 505	0.21 365	0.59 509	0.63 354

edge stereo	0.84 415	0.74 278	3.42 496	0.38 289	1.21 518	0.63 322	0.41 385	0.98 402	0.83 417	0.81 447	0.88 460	1.14 506	0.73 452	2.16 486	0.89 390	0.22 456	0.20 284	0.26 481	0.18 325	0.38 449	0.43 250

SHD	0.84 415	1.14 393	2.54 310	0.80 473	0.52 395	0.76 413	0.34 341	1.16 503	1.29 520	1.11 493	0.85 450	0.98 475	0.74 456	1.25 339	1.48 462	0.22 456	0.37 340	0.20 449	0.27 412	0.36 433	0.41 237

XQC	0.84 415	1.32 439	2.61 342	0.78 470	0.44 373	0.89 466	0.53 442	1.16 503	1.07 500	0.85 459	0.69 382	0.92 458	0.73 452	1.40 358	1.44 460	0.24 471	0.35 337	0.23 468	0.26 403	0.45 486	0.39 221

RTSC	0.84 415	1.40 466	2.67 370	0.50 390	0.40 350	0.83 448	0.33 333	1.11 490	1.14 509	0.93 472	0.82 443	0.84 433	0.58 403	1.34 352	1.82 485	0.18 413	0.49 365	0.14 347	0.30 428	0.46 490	0.42 242

PDISCO_ROB	0.84 415	1.46 479	2.84 424	0.65 444	0.59 418	1.17 504	0.48 425	1.19 509	1.08 502	0.67 389	0.72 413	1.00 481	0.61 417	1.24 335	1.05 414	0.38 503	0.18 263	0.28 485	0.24 385	0.58 508	0.44 266

LL-Strereo	0.85 424	1.73 513	3.06 459	0.37 269	0.61 432	0.54 178	0.33 333	1.01 431	0.76 357	0.69 399	0.58 305	0.85 439	0.78 464	2.65 523	0.54 276	0.14 329	0.58 386	0.14 347	0.12 205	0.42 474	1.05 466

Wz-Net-SNSev	0.85 424	1.83 520	3.36 481	0.42 334	0.31 277	0.71 388	0.66 480	1.04 453	0.94 470	0.68 395	0.85 450	0.96 472	0.62 419	1.75 419	1.14 429	0.16 379	0.15 227	0.16 396	0.17 314	0.39 458	0.63 354

DANet	0.85 424	0.68 244	2.41 233	1.18 511	0.48 386	0.77 423	1.23 540	0.93 363	1.53 533	0.90 465	0.72 413	0.97 474	0.57 396	1.86 447	1.05 414	0.18 413	0.16 242	0.19 439	0.16 296	0.26 338	0.67 368
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
w-ln-seven	0.86 427	1.50 485	3.03 454	0.38 289	0.35 315	1.02 486	0.48 425	1.06 474	1.13 507	0.92 468	0.86 455	0.86 446	0.60 414	1.67 407	1.89 488	0.15 360	0.14 209	0.16 396	0.15 274	0.35 426	0.57 332

anonymousdsp	0.86 427	0.59 209	2.65 358	1.33 514	1.25 520	0.56 198	0.23 153	0.54 106	0.71 308	1.13 495	0.25 53	0.22 58	0.24 114	1.24 335	0.24 43	0.09 44	2.34 556	0.10 128	0.18 325	0.25 318	3.12 560

anonymity	0.86 427	0.68 244	1.44 56	0.64 441	0.83 470	0.67 371	0.52 439	0.98 402	0.73 322	0.96 474	0.70 395	0.81 420	0.86 477	1.10 307	1.34 450	0.64 521	0.72 412	0.58 523	1.44 562	0.60 510	0.91 439

IGEV-Stereo	0.86 427	0.60 211	2.65 358	1.35 516	1.25 520	0.56 198	0.23 153	0.54 106	0.71 308	1.14 496	0.25 53	0.22 58	0.24 114	1.24 335	0.24 43	0.09 44	2.34 556	0.10 128	0.18 325	0.25 318	3.13 561
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
UDG	0.86 427	1.57 493	2.80 414	0.68 457	0.59 418	0.78 429	0.38 372	0.97 394	0.74 342	0.63 353	0.70 395	1.01 482	0.68 440	1.02 291	1.22 441	0.45 511	0.34 336	0.89 539	0.51 512	0.73 521	0.58 336

test_xeample3	0.86 427	0.75 283	3.36 481	0.65 444	0.76 460	0.49 122	0.33 333	1.21 512	0.80 396	0.61 329	0.23 41	0.30 125	0.29 193	1.17 323	1.57 470	0.10 108	1.79 525	0.10 128	0.40 484	0.25 318	2.09 531

CBMV	0.86 427	1.00 360	2.82 420	0.35 237	0.21 138	0.78 429	0.78 500	1.05 461	0.87 445	0.90 465	0.74 418	0.87 447	1.89 539	1.67 407	1.38 458	0.19 430	0.20 284	0.21 455	0.19 343	0.28 365	0.84 424
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
FADNet_RVC	0.87 434	1.51 486	2.90 434	0.31 146	0.24 193	0.71 388	0.25 205	1.00 421	0.65 223	0.45 151	0.57 298	0.61 312	0.44 321	1.53 379	0.75 359	0.94 537	0.97 434	0.28 485	1.00 554	0.89 531	1.36 501

MSCF	0.88 435	0.84 311	1.67 81	2.15 554	1.87 547	0.51 140	0.21 98	0.63 167	0.61 183	0.32 92	0.29 77	0.17 33	0.30 204	1.06 298	0.67 330	0.11 197	1.92 530	0.08 28	0.31 435	0.19 222	3.72 565

anonymousdsp2	0.88 435	0.31 26	1.96 127	1.06 501	1.56 537	0.57 220	0.22 116	0.84 285	0.98 485	1.20 507	0.37 136	0.65 334	0.26 146	1.19 328	0.46 236	0.10 108	2.40 558	0.10 128	0.13 227	0.19 222	2.96 557

MIPNet	0.88 435	1.07 376	2.85 427	0.61 432	0.18 77	1.46 516	1.37 544	1.65 536	0.78 375	1.93 540	0.85 450	0.75 396	1.66 529	0.87 263	0.34 169	0.10 108	0.08 45	0.11 195	0.32 444	0.27 352	0.26 132

THIR-Stereo	0.88 435	0.85 316	2.33 211	0.26 59	0.16 37	0.59 251	2.69 559	0.62 159	0.54 132	0.62 342	1.61 521	0.96 472	1.77 535	1.67 407	2.20 506	0.10 108	0.08 45	0.14 347	0.11 167	0.16 143	0.21 95

NCC-stereo	0.88 435	1.22 420	2.97 442	0.60 426	0.45 376	1.88 537	0.48 425	1.04 453	0.75 348	0.70 403	0.85 450	0.93 463	0.84 472	1.81 434	1.51 465	0.28 488	0.19 269	0.23 468	0.31 435	0.27 352	0.35 195

Abc-Net	0.88 435	1.22 420	2.97 442	0.60 426	0.45 376	1.88 537	0.48 425	1.04 453	0.75 348	0.70 403	0.85 450	0.93 463	0.84 472	1.81 434	1.51 465	0.28 488	0.19 269	0.23 468	0.31 435	0.27 352	0.35 195
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
ADCRef	0.88 435	1.45 477	2.68 377	0.38 289	0.35 315	0.95 478	0.51 435	0.92 358	0.81 404	0.89 463	0.84 447	0.61 312	1.35 512	1.26 343	3.38 540	0.14 329	0.12 176	0.17 413	0.19 343	0.28 365	0.34 188

CBMV_ROB	0.88 435	0.75 283	2.73 399	0.36 256	0.22 151	0.76 413	0.47 423	1.05 461	0.81 404	1.06 488	1.04 490	0.88 451	1.36 514	2.17 488	2.03 493	0.23 464	0.24 305	0.27 482	0.25 395	0.27 352	0.73 390

GASTEREO	0.89 443	0.83 306	1.67 81	2.15 554	1.89 548	0.52 158	0.21 98	0.62 159	0.62 194	0.33 95	0.31 97	0.16 28	0.31 210	1.11 312	0.68 334	0.11 197	1.92 530	0.08 28	0.29 418	0.19 222	3.79 566

ttt	0.89 443	0.51 177	2.51 299	0.36 256	0.31 277	0.61 286	0.28 253	1.07 478	0.92 462	0.56 265	0.77 432	0.55 285	0.37 243	2.27 492	3.51 543	0.16 379	1.21 464	0.13 311	0.31 435	0.18 191	1.26 489

AEACV	0.89 443	0.29 8	1.84 99	2.50 559	1.68 542	0.53 167	0.21 98	1.01 431	0.42 49	0.68 395	0.31 97	0.22 58	0.39 268	1.63 400	0.25 60	0.09 44	2.60 560	0.09 73	0.54 517	0.23 289	2.27 547

TRStereo	0.89 443	1.02 365	2.91 435	4.59 571	0.31 277	0.93 474	0.23 153	1.93 547	0.66 231	0.37 109	0.54 263	0.48 248	0.40 275	0.67 202	0.29 109	0.13 292	0.37 340	0.11 195	0.48 504	0.13 89	1.21 481

z-mn7	0.90 447	2.01 531	3.02 451	0.37 269	0.29 253	1.02 486	0.48 425	0.97 394	1.33 523	0.71 412	1.36 513	0.85 439	0.62 419	2.15 484	1.50 463	0.15 360	0.13 192	0.14 347	0.13 227	0.34 413	0.53 313

EGLCR-Stereo	0.90 447	0.31 26	1.90 113	1.60 532	0.95 485	1.14 501	0.42 392	0.85 298	0.43 55	1.74 538	0.21 22	0.27 106	0.17 27	1.56 383	0.30 116	0.10 108	2.60 560	0.10 128	0.09 82	0.10 48	3.10 559

DDUNet	0.90 447	1.63 505	2.77 409	0.77 467	0.69 449	0.83 448	0.44 408	0.90 344	0.70 294	0.68 395	0.76 428	0.92 458	0.54 384	1.14 318	1.35 452	0.61 520	0.37 340	0.96 541	0.52 514	0.77 527	0.67 368

PAM	0.91 450	0.43 128	2.67 370	0.77 467	0.89 477	1.81 534	1.22 539	1.13 497	0.78 375	1.16 499	0.91 468	1.39 521	0.68 440	0.76 235	1.06 417	0.10 108	0.98 436	0.10 128	0.50 508	0.14 112	0.66 364

IGEV_Zeroshot_test	0.91 450	0.39 101	3.80 518	0.42 334	1.95 551	0.56 198	0.64 475	0.84 285	0.55 141	1.45 529	0.53 244	0.79 409	0.42 300	0.57 158	1.13 428	0.10 108	0.49 365	0.10 128	0.34 463	0.19 222	2.97 558

zh-mn7	0.92 452	2.02 533	3.80 518	0.35 237	0.28 245	0.73 398	0.41 385	1.00 421	1.15 511	1.03 484	1.30 507	0.75 396	0.62 419	1.98 466	1.55 469	0.17 400	0.14 209	0.14 347	0.14 250	0.31 393	0.57 332

GREAT-IGEV	0.92 452	0.56 198	2.08 150	0.98 493	2.29 558	0.47 111	0.18 52	0.35 7	0.78 375	0.74 423	0.33 112	0.15 16	0.18 46	1.00 288	0.55 279	0.09 44	3.79 568	0.07 1	0.26 403	0.22 273	3.26 562

SQANet	0.92 452	1.96 525	3.23 469	0.77 467	0.83 470	0.76 413	0.38 372	0.87 318	0.68 271	0.64 364	0.69 382	0.73 389	0.52 379	1.35 353	1.36 454	0.80 532	0.30 328	0.60 525	0.29 418	0.93 532	0.70 382

AAGNet	0.92 452	0.40 108	2.53 305	0.60 426	1.01 495	0.62 308	0.45 413	0.52 89	0.68 271	0.58 289	0.53 244	0.50 254	0.72 449	1.22 330	7.32 569	0.12 245	0.07 9	0.12 250	0.10 119	0.16 143	0.10 7

Consistency-Raft	0.92 452	1.21 415	3.50 500	0.98 493	0.63 435	0.77 423	0.54 445	1.02 439	1.01 490	0.62 342	1.03 488	0.65 334	1.04 498	0.81 255	1.36 454	0.45 511	0.47 361	0.51 521	0.59 526	0.65 516	0.47 278

DeepPrunerF	0.92 452	1.33 444	3.41 493	0.46 364	0.51 392	0.64 334	0.49 432	1.16 503	2.62 554	0.65 380	0.61 327	0.65 334	0.62 419	2.23 490	1.31 448	0.23 464	0.19 269	0.30 494	0.28 414	0.39 458	0.34 188

GANet	0.92 452	1.20 413	2.68 377	0.45 359	0.27 231	0.76 413	0.66 480	0.94 369	0.77 370	0.79 441	1.17 498	0.84 433	0.91 484	2.72 529	1.76 481	0.18 413	0.42 352	0.44 517	0.20 354	0.33 406	0.94 448

PA-Net	0.93 459	1.36 456	4.14 532	0.64 441	0.41 356	0.70 383	0.53 442	0.91 351	0.88 449	0.53 234	0.60 319	0.70 377	0.54 384	2.40 504	2.57 521	0.17 400	0.28 326	0.19 439	0.28 414	0.25 318	0.48 285
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
dual_stereo	0.94 460	0.31 26	1.80 91	0.90 481	2.52 560	0.54 178	0.15 23	0.69 188	1.02 491	0.25 41	0.18 7	0.18 38	0.14 10	0.63 183	0.35 177	0.09 44	3.76 567	0.07 1	0.47 501	0.07 1	4.59 572

AIO-Stereo-zeroshot1	0.94 460	0.84 311	3.40 491	1.46 524	0.78 465	1.37 512	0.70 491	1.11 490	0.68 271	0.80 443	1.29 505	1.09 500	0.59 406	1.16 320	1.01 411	0.14 329	0.53 374	0.11 195	0.46 499	0.31 393	0.86 431

FBW_ROB	0.94 460	1.23 424	2.35 213	0.46 364	0.32 290	0.87 462	0.46 419	1.15 500	0.97 484	0.83 456	0.78 437	1.01 482	0.64 426	3.65 556	1.65 472	0.27 485	0.24 305	0.40 510	0.26 403	0.32 402	0.88 435

AIO_rvc	0.95 463	1.02 365	2.57 326	2.80 566	1.91 550	0.37 40	0.24 179	0.52 89	0.60 178	0.98 475	0.29 77	0.25 85	0.18 46	2.16 486	0.29 109	0.11 197	1.39 494	0.08 28	0.11 167	0.26 338	2.87 555

PAM_32	0.95 463	0.43 128	2.68 377	0.64 441	1.10 511	1.78 533	1.16 534	1.12 493	0.96 478	1.07 489	0.90 466	1.38 520	0.76 463	0.78 244	1.11 425	0.10 108	1.29 478	0.10 128	0.50 508	0.16 143	0.98 458

CC-Net-ROB	0.95 463	1.57 493	2.93 437	0.90 481	0.39 344	0.87 462	0.44 408	1.12 493	0.83 417	0.59 308	0.69 382	0.64 329	0.50 368	2.73 531	0.93 394	0.97 540	0.40 350	0.87 538	0.29 418	0.61 513	0.66 364

riskmin	0.96 466	0.32 39	2.07 148	1.72 540	1.61 541	1.62 525	0.57 456	1.45 528	0.55 141	0.73 416	0.89 462	0.92 458	0.45 329	1.16 320	0.60 300	0.11 197	1.30 481	0.12 250	1.38 561	0.14 112	1.51 509

CrosDoStereo	0.96 466	0.49 162	2.66 362	0.27 74	0.33 297	0.54 178	3.69 563	0.77 225	0.66 231	0.70 403	1.39 514	0.53 269	1.47 522	1.77 424	3.02 535	0.10 108	0.08 45	0.11 195	0.11 167	0.22 273	0.30 161

DeepStereo_LL	0.96 466	0.49 162	2.66 362	0.27 74	0.33 297	0.54 178	3.69 563	0.77 225	0.66 231	0.70 403	1.39 514	0.53 269	1.47 522	1.77 424	3.02 535	0.10 108	0.08 45	0.11 195	0.11 167	0.22 273	0.30 161

UGAM-zero	0.97 469	0.44 141	2.48 287	0.33 189	0.86 473	1.26 509	0.76 497	1.05 461	0.52 116	0.93 472	0.45 180	1.32 517	0.81 467	2.08 477	0.49 255	0.10 108	0.52 372	0.09 73	0.47 501	0.11 61	4.43 570

xxxx	0.97 469	0.64 229	2.14 170	0.30 129	0.67 444	0.64 334	0.24 179	1.09 483	0.91 460	0.57 283	0.65 362	0.58 300	0.39 268	1.57 388	5.49 563	0.13 292	1.38 490	0.11 195	0.32 444	0.17 166	1.41 504

XX-Stereo	0.98 471	0.57 200	4.45 545	1.64 535	5.33 569	0.55 191	0.16 31	0.96 386	0.43 55	0.45 151	0.65 362	0.85 439	0.19 59	0.79 247	0.26 75	0.11 197	0.80 419	0.10 128	0.32 444	0.17 166	0.78 406

test_xeample	0.98 471	0.65 233	2.12 163	0.29 109	0.67 444	0.60 266	0.28 253	1.08 481	0.85 432	0.62 342	0.70 395	0.44 210	0.41 287	1.95 462	5.45 562	0.12 245	1.33 485	0.11 195	0.31 435	0.18 191	1.42 505

zh-sn7	0.99 473	2.20 545	3.83 521	0.40 319	0.31 277	0.82 446	0.63 473	1.02 439	0.94 470	0.81 447	1.13 497	0.84 433	0.93 489	2.49 511	1.87 487	0.17 400	0.17 255	0.16 396	0.16 296	0.37 441	0.64 359

mmx	0.99 473	0.67 235	3.39 486	0.32 167	0.22 151	0.58 231	0.28 253	1.05 461	0.92 462	0.54 240	0.74 418	0.67 346	0.40 275	2.75 533	3.86 549	0.13 292	1.25 469	0.15 376	0.33 458	0.19 222	1.28 492

xxx	0.99 473	0.67 235	3.39 486	0.32 167	0.22 151	0.58 231	0.28 253	1.05 461	0.92 462	0.54 240	0.74 418	0.67 346	0.40 275	2.75 533	3.86 549	0.13 292	1.25 469	0.15 376	0.33 458	0.19 222	1.28 492

MFMNet_re	1.01 476	1.73 513	3.04 455	0.85 477	0.76 460	0.93 474	0.81 503	1.02 439	1.10 503	1.05 486	1.06 493	0.84 433	0.96 492	0.93 278	0.97 398	0.68 527	0.61 389	0.63 527	0.60 528	0.77 527	0.80 412

Wz-Net-TNSev	1.02 477	2.26 551	3.69 513	0.38 289	0.31 277	1.00 483	0.71 492	1.12 493	1.02 491	0.74 423	0.73 415	1.09 500	0.91 484	2.46 508	2.15 503	0.21 450	0.20 284	0.16 396	0.20 354	0.48 495	0.62 348

222	1.02 477	0.60 211	1.95 123	0.29 109	0.51 392	0.62 308	0.24 179	1.09 483	0.86 439	0.64 364	0.67 374	0.47 240	0.42 300	1.86 447	6.73 567	0.13 292	1.21 464	0.11 195	0.32 444	0.17 166	1.44 506

G-Net	1.02 477	0.70 256	3.23 469	0.60 426	0.66 443	2.00 543	0.71 492	0.78 232	0.70 294	1.14 496	2.53 543	1.29 515	1.01 496	1.47 372	1.74 477	0.25 477	0.24 305	0.24 474	0.26 403	0.37 441	0.40 228

DPSNet	1.02 477	0.72 265	2.84 424	0.60 426	0.39 344	1.08 496	0.75 496	1.41 526	1.14 509	0.74 423	0.69 382	1.05 493	1.67 530	2.09 480	2.22 508	0.27 485	0.61 389	0.20 449	0.50 508	0.48 495	1.03 464

ADCP+	1.03 481	1.68 510	3.83 521	0.35 237	0.39 344	1.05 491	0.79 502	0.94 369	0.86 439	0.69 399	0.68 377	0.85 439	1.53 528	1.02 291	4.56 557	0.13 292	0.12 176	0.16 396	0.15 274	0.28 365	0.44 266

WZ-Net	1.04 482	1.83 520	4.20 535	0.42 334	0.36 327	0.88 464	0.71 492	1.05 461	1.11 505	0.84 457	0.94 471	1.06 494	1.17 507	2.37 499	2.24 509	0.20 441	0.14 209	0.15 376	0.16 296	0.36 433	0.53 313

PVD	1.05 483	1.21 415	2.36 214	0.84 476	0.91 480	1.04 489	0.64 475	1.32 520	1.68 538	1.43 528	1.41 516	1.14 506	1.15 505	1.49 375	1.77 482	0.27 485	0.65 397	0.28 485	0.35 465	0.40 464	0.73 390

1111x	1.06 484	0.79 297	3.29 477	0.33 189	0.60 423	0.64 334	0.33 333	1.10 486	0.92 462	0.59 308	0.69 382	0.59 303	0.47 350	2.64 522	4.61 558	0.12 245	1.38 490	0.11 195	0.49 506	0.18 191	1.30 494

ADCMid	1.06 484	1.82 519	3.53 504	0.39 306	0.36 327	0.99 481	0.58 458	1.01 431	0.94 470	1.23 513	1.02 486	1.01 482	1.01 496	1.11 312	4.04 552	0.22 456	0.19 269	0.42 514	0.32 444	0.42 474	0.53 313

test_sample9	1.07 486	0.69 253	2.69 384	0.28 90	0.23 181	0.81 441	0.33 333	0.99 411	0.86 439	0.64 364	0.63 342	0.67 346	0.49 363	2.02 469	2.70 525	0.65 522	4.33 572	0.86 535	0.56 520	0.25 318	0.72 386

ff1	1.07 486	0.67 235	3.39 486	0.32 167	0.22 151	0.58 231	0.28 253	0.85 298	0.96 478	0.54 240	0.74 418	0.67 346	0.40 275	2.75 533	3.86 549	0.10 108	2.16 551	0.15 376	0.33 458	0.25 318	2.19 537

ADCL	1.07 486	1.22 420	2.80 414	0.40 319	0.33 297	1.50 518	1.87 556	0.97 394	1.04 496	1.26 516	1.28 504	0.99 478	1.41 518	1.36 354	3.51 543	0.17 400	0.14 209	0.22 460	0.21 365	0.32 402	0.43 250

ADCPNet	1.07 486	1.37 461	4.54 547	0.38 289	0.68 447	1.36 510	0.64 475	0.93 363	0.83 417	0.79 441	0.82 443	1.08 497	1.18 508	1.30 348	2.68 524	0.21 450	0.69 405	0.21 455	0.95 551	0.30 384	0.54 318

MFN_U_SF_DS_RVC	1.08 490	2.01 531	2.56 322	0.49 384	0.40 350	1.49 517	0.96 515	1.02 439	0.95 476	0.85 459	0.94 471	1.06 494	0.59 406	2.92 541	1.15 431	0.43 509	0.74 414	0.32 498	0.55 518	0.74 522	1.35 498

AnyNet_C32	1.08 490	1.76 517	3.01 449	0.50 390	0.54 404	1.17 504	1.16 534	0.97 394	0.95 476	1.11 493	0.98 479	0.87 447	0.93 489	1.57 388	4.11 554	0.22 456	0.20 284	0.25 479	0.25 395	0.40 464	0.68 373

AIO_test	1.11 492	0.77 287	2.51 299	3.32 568	2.81 562	0.35 32	0.25 205	1.29 516	0.68 271	1.28 518	0.27 66	0.32 140	0.17 27	2.86 539	0.27 85	0.12 245	1.72 523	0.08 28	0.21 365	0.15 123	2.81 554

Ntro	1.11 492	2.10 539	3.52 503	0.97 492	0.87 476	1.06 494	0.54 445	1.02 439	0.93 468	0.63 353	0.76 428	0.93 463	0.67 438	1.76 421	1.71 473	1.03 543	0.46 358	0.76 533	0.41 489	1.29 544	0.86 431

SAMSARA	1.11 492	1.35 451	2.60 337	1.34 515	0.77 462	1.67 528	1.41 550	1.47 529	0.99 488	1.54 534	0.89 462	1.44 524	0.90 483	1.88 453	1.71 473	0.25 477	0.55 380	0.22 460	0.34 463	0.39 458	0.50 293

ADCS	1.14 495	2.02 533	3.36 481	0.43 346	0.37 333	0.96 480	0.81 503	1.12 493	1.17 514	1.25 515	0.98 479	1.08 497	0.92 487	1.41 362	4.97 560	0.23 464	0.21 293	0.22 460	0.23 381	0.40 464	0.67 368

otaku	1.15 496	2.10 539	3.51 501	0.98 493	0.74 455	1.02 486	0.59 461	1.03 447	0.89 454	0.70 403	1.60 520	0.98 475	0.65 429	1.63 400	1.80 484	0.99 542	0.46 358	0.73 532	0.40 484	1.30 546	0.88 435

EAI-Stereo	1.16 497	0.29 8	1.94 122	0.55 410	0.97 489	1.96 539	7.94 573	1.34 521	1.03 493	1.01 482	1.48 517	0.51 259	0.66 436	0.65 196	1.42 459	0.09 44	0.23 303	0.09 73	0.53 515	0.13 89	0.49 291

SuperB	1.19 498	1.62 502	5.29 554	0.37 269	0.26 218	0.81 441	0.87 507	0.94 369	1.19 515	0.68 395	0.68 377	0.63 321	1.37 515	1.73 415	3.30 537	0.16 379	0.12 176	0.17 413	0.16 296	2.74 567	0.63 354

AnyNet_C01	1.20 499	1.89 523	4.25 537	0.55 410	0.54 404	1.57 521	1.39 547	1.10 486	1.13 507	1.19 502	1.34 512	1.15 508	1.11 503	1.73 415	2.89 532	0.26 481	0.24 305	0.28 485	0.24 385	0.50 498	0.68 373

StereoAnything_RVC	1.22 500	1.71 512	3.17 467	2.52 560	2.63 561	0.26 7	0.15 23	0.47 59	0.54 132	0.49 184	0.71 408	0.52 266	0.19 59	1.60 399	0.57 286	0.11 197	4.13 571	0.08 28	0.05 1	0.76 525	3.79 566

SPS-STEREO	1.22 500	1.65 507	3.41 493	0.66 449	0.69 449	1.01 484	0.68 487	1.10 486	0.96 478	1.40 526	1.25 503	1.46 525	1.08 501	2.05 472	2.24 509	0.66 525	0.61 389	0.58 523	0.57 524	0.66 517	1.65 518
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
test_sample8	1.23 502	0.69 253	2.69 384	0.28 90	0.23 181	0.81 441	0.33 333	1.01 431	0.75 348	1.23 513	0.63 342	2.53 543	1.31 510	2.02 469	2.70 525	0.65 522	4.33 572	0.86 535	0.56 520	0.25 318	0.72 386

NaN_ROB	1.25 503	1.46 479	3.84 523	0.54 408	0.56 408	1.12 499	0.99 518	1.05 461	1.03 493	1.10 491	0.87 457	0.77 403	1.07 500	5.85 566	2.98 533	0.16 379	0.23 303	0.16 396	0.24 385	0.28 365	0.66 364

RainbowNet	1.27 504	2.22 547	3.58 507	1.14 509	0.92 481	1.08 496	0.76 497	1.19 509	1.15 511	0.77 432	0.97 476	1.08 497	0.83 471	1.64 403	1.72 475	1.20 550	1.30 481	1.01 544	0.58 525	1.23 541	0.97 456

MDST_ROB	1.28 505	0.53 185	3.84 523	0.55 410	0.45 376	4.06 562	0.60 465	1.36 522	0.89 454	2.18 546	1.17 498	0.98 475	0.72 449	4.28 560	2.12 500	0.20 441	0.16 242	0.19 439	0.17 314	0.20 244	0.84 424

EDNetEfficient	1.29 506	0.78 293	4.27 538	0.65 444	1.03 498	0.94 476	1.38 546	0.87 318	1.75 541	2.33 552	1.32 510	1.04 490	2.21 546	1.59 396	4.07 553	0.16 379	0.19 269	0.15 376	0.27 412	0.38 449	0.40 228

RTS	1.29 506	1.59 497	6.48 562	0.63 437	0.57 413	1.59 523	0.90 512	1.15 500	1.44 528	1.20 507	1.31 508	1.10 502	0.87 480	2.67 524	2.27 511	0.21 450	0.38 344	0.19 439	0.20 354	0.46 490	0.68 373

RTSA	1.29 506	1.59 497	6.48 562	0.63 437	0.57 413	1.59 523	0.90 512	1.15 500	1.44 528	1.20 507	1.31 508	1.10 502	0.87 480	2.67 524	2.27 511	0.21 450	0.38 344	0.19 439	0.20 354	0.46 490	0.68 373

WCMA_ROB	1.29 506	1.21 415	3.13 463	0.65 444	0.36 327	1.20 507	0.78 500	1.00 421	0.98 485	1.78 539	2.62 546	3.08 549	2.01 542	1.86 447	2.35 513	0.38 503	0.38 344	0.32 498	0.32 444	0.31 393	1.06 467

MeshStereo	1.29 506	1.34 447	3.04 455	0.35 237	0.28 245	1.10 498	0.69 489	1.42 527	1.07 500	2.71 559	2.43 541	2.95 545	1.50 525	2.92 541	2.03 493	0.23 464	0.22 296	0.22 460	0.19 343	0.50 498	0.69 379
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
HUF	1.33 511	0.96 354	4.06 529	2.73 564	2.17 556	0.35 32	0.24 179	1.87 543	0.75 348	1.28 518	0.29 77	1.35 518	0.19 59	1.97 465	0.43 219	0.15 360	3.91 569	0.08 28	0.06 8	0.31 393	3.41 563

SANet	1.35 512	1.80 518	4.39 543	0.41 330	0.29 253	1.72 530	0.89 511	1.17 506	2.47 552	1.22 511	1.82 525	1.72 532	1.70 532	2.57 515	3.30 537	0.18 413	0.16 242	0.16 396	0.15 274	0.34 413	0.62 348

Anonymous_2	1.36 513	0.49 162	2.03 139	1.71 539	1.58 538	2.49 553	0.58 458	1.59 535	2.31 550	0.77 432	0.88 460	1.03 486	0.58 403	1.20 329	0.66 327	0.32 496	1.38 490	1.42 557	3.87 573	0.78 529	1.56 511

CSAN	1.38 514	1.74 516	4.12 531	0.53 401	0.38 342	1.06 494	1.15 532	1.29 516	1.12 506	1.19 502	1.90 528	1.04 490	1.44 519	5.92 567	2.82 531	0.26 481	0.22 296	0.24 474	0.25 395	0.35 426	0.54 318

MSC_U_SF_DS_RVC	1.40 515	2.04 536	3.02 451	0.58 424	0.41 356	2.15 548	1.00 522	1.31 519	1.29 520	1.05 486	1.10 495	1.29 515	0.91 484	3.07 544	1.34 450	1.65 560	0.84 426	0.68 530	0.88 548	1.55 553	1.91 523

psmorigin	1.41 516	0.91 342	13.83 575	0.37 269	0.30 267	0.63 322	0.37 362	0.80 247	0.64 216	0.98 475	0.87 457	1.16 510	0.78 464	3.95 558	1.09 422	0.19 430	0.22 296	0.17 413	0.19 343	0.25 318	0.47 278

MSMD_ROB	1.41 516	1.03 369	2.75 404	0.41 330	0.32 290	2.00 543	0.61 470	0.96 386	1.43 527	2.97 562	2.63 547	4.76 561	2.04 543	2.44 507	1.78 483	0.30 493	0.26 317	0.32 498	0.32 444	0.32 402	0.63 354

MADNet+	1.44 518	2.19 543	6.00 559	0.89 479	0.70 451	1.58 522	1.11 527	1.56 534	1.30 522	0.89 463	1.03 488	1.25 512	1.12 504	3.29 548	2.80 529	0.48 514	0.57 384	0.39 509	0.36 474	0.63 514	0.69 379

pmcnn	1.44 518	1.25 428	3.57 506	0.74 462	1.42 528	0.72 394	0.56 453	1.04 453	1.06 499	1.03 484	2.89 553	6.01 566	0.75 460	2.54 513	3.60 545	0.14 329	0.11 158	0.08 28	0.06 8	0.34 413	0.81 419

FCDSN-DC	1.45 520	1.12 389	3.30 478	0.48 371	0.41 356	1.13 500	0.60 465	1.17 506	1.28 519	2.25 549	2.85 551	3.65 552	3.34 558	2.58 517	2.44 515	0.31 495	0.26 317	0.31 495	0.30 428	0.37 441	0.78 406
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
NVStereoNet_ROB	1.45 520	1.62 502	3.59 508	1.09 502	0.70 451	0.86 455	0.67 485	1.19 509	1.51 532	1.20 507	4.05 562	1.61 530	1.94 540	2.97 543	2.07 497	0.67 526	0.69 405	0.55 522	0.70 533	0.57 507	0.67 368
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
ACVNet_1	1.47 522	2.27 552	4.92 550	1.11 505	0.89 477	1.19 506	0.66 480	1.28 515	1.19 515	0.98 475	0.97 476	3.06 548	1.48 524	2.37 499	1.82 485	1.08 545	0.49 365	1.03 545	0.48 504	1.20 540	0.95 451

IMH-64-1	1.50 523	1.98 527	2.69 384	1.39 520	1.12 512	1.39 514	1.19 537	1.80 540	1.47 530	1.19 502	2.20 536	1.53 526	1.51 526	2.12 482	1.98 490	1.34 553	0.68 402	1.28 551	0.70 533	1.37 548	1.12 470

IMH-64	1.50 523	1.98 527	2.69 384	1.39 520	1.12 512	1.39 514	1.19 537	1.80 540	1.47 530	1.19 502	2.20 536	1.53 526	1.51 526	2.12 482	1.98 490	1.34 553	0.68 402	1.28 551	0.70 533	1.37 548	1.12 470

iRaft-Stereo_20w	1.50 523	0.42 118	4.81 548	2.24 556	2.09 554	1.36 510	1.27 541	1.38 524	0.94 470	2.07 541	0.42 162	0.85 439	0.69 445	0.87 263	1.37 456	0.10 108	4.04 570	0.09 73	0.40 484	0.17 166	4.53 571

ELAS_RVC	1.51 526	0.88 327	3.36 481	0.63 437	0.56 408	1.53 519	2.73 560	1.53 531	1.76 542	2.26 550	2.21 538	2.10 537	3.07 554	2.08 477	2.52 517	0.42 506	0.42 352	0.42 514	0.37 476	0.51 500	0.84 424
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	1.52 527	0.92 347	2.91 435	0.62 434	0.57 413	3.13 556	2.21 558	1.67 537	1.58 536	2.42 553	2.43 541	1.87 534	2.49 549	1.85 445	2.70 525	0.42 506	0.43 355	0.41 512	0.40 484	0.51 500	0.85 428
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ACVNet_2	1.54 528	2.20 545	4.42 544	1.10 504	0.93 484	1.37 512	0.87 507	1.53 531	1.71 540	1.22 511	1.72 523	2.12 538	1.06 499	2.58 517	1.93 489	0.94 537	0.54 377	1.00 543	0.56 520	2.11 562	0.96 453

EKT-Stereo	1.56 529	0.55 195	2.60 337	2.54 561	19.66 582	0.55 191	0.22 116	0.76 218	0.51 104	0.40 124	0.36 130	0.43 195	0.27 161	0.74 231	0.42 212	0.13 292	0.17 255	0.11 195	0.16 296	0.20 244	0.50 293

MFN_U_SF_RVC	1.57 530	2.56 565	3.30 478	0.66 449	0.41 356	1.15 502	0.51 435	1.27 514	1.35 525	1.61 536	1.20 500	1.43 523	0.97 493	1.80 432	2.10 498	1.88 563	1.79 525	1.97 566	2.14 567	1.61 554	1.76 522

WAO-7	1.58 531	2.04 536	3.25 472	0.94 487	0.75 457	1.75 531	1.13 529	1.87 543	1.97 548	1.46 531	2.53 543	1.98 536	1.75 533	3.13 545	2.48 516	0.69 528	0.67 400	0.94 540	0.74 540	0.80 530	0.77 400

FC-DCNN	1.60 532	0.85 316	3.44 497	0.46 364	0.39 344	1.96 539	0.66 480	1.72 539	1.70 539	2.75 560	2.91 554	4.20 555	3.15 555	2.72 529	2.66 523	0.30 493	0.26 317	0.31 495	0.30 428	0.33 406	0.91 439

PWCK	1.62 533	2.32 556	4.27 538	1.11 505	0.56 408	1.81 534	1.84 554	1.55 533	1.54 534	1.45 529	1.81 524	1.82 533	1.38 516	3.34 549	2.14 502	1.09 546	0.57 384	0.98 542	0.59 526	1.50 552	0.79 409

FC-DCNN v2	1.65 534	0.85 316	3.39 486	0.46 364	0.39 344	2.02 545	0.66 480	1.94 548	1.84 546	2.81 561	2.99 555	4.39 559	3.25 556	2.81 537	2.75 528	0.29 492	0.26 317	0.31 495	0.30 428	0.33 406	0.91 439

WAO-6	1.69 535	1.87 522	3.21 468	1.15 510	1.01 495	2.29 549	1.06 526	1.85 542	2.84 558	1.30 521	2.59 545	2.19 539	1.67 530	2.62 520	2.52 517	0.96 539	0.68 402	1.19 548	0.84 545	1.13 537	0.95 451

DispFullNet	1.69 535	2.25 549	5.23 552	1.53 530	8.78 570	0.89 466	0.37 362	1.03 447	0.98 485	1.37 522	1.00 483	1.13 505	1.97 541	1.51 377	0.98 404	0.55 518	0.32 331	1.19 548	0.64 530	1.16 539	0.88 435

SGM-Forest	1.84 537	7.91 576	10.36 568	0.42 334	0.33 297	1.04 489	1.29 542	1.01 431	0.88 449	1.19 502	2.30 539	1.03 486	1.79 536	2.60 519	2.81 530	0.22 456	0.21 293	0.21 455	0.19 343	0.25 318	0.79 409
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
JetBlue	1.89 538	2.09 538	4.16 533	0.74 462	1.23 519	4.52 566	3.86 565	1.68 538	1.26 517	1.28 518	1.54 519	2.36 541	1.86 538	3.35 550	3.37 539	0.54 516	0.49 365	0.48 519	0.49 506	1.39 550	1.21 481

Dean	1.92 539	2.31 555	5.03 551	1.31 512	1.08 505	1.55 520	0.99 518	1.98 550	2.33 551	1.51 533	4.15 563	4.23 558	1.39 517	2.31 495	2.10 498	1.18 549	0.69 405	1.18 547	0.75 541	1.30 546	1.07 468

FINET	1.92 539	1.96 525	4.49 546	1.62 533	1.39 527	3.51 560	4.39 566	2.89 559	2.58 553	1.39 524	1.98 529	1.35 518	2.12 545	1.64 403	2.12 500	0.84 535	1.03 446	0.18 432	0.29 418	0.54 505	2.12 533

ACVNet-4b	2.00 541	2.19 543	4.85 549	1.09 502	0.86 473	1.15 502	0.53 442	1.11 490	1.15 511	0.65 380	1.09 494	1.97 535	0.69 445	2.31 495	9.78 573	5.73 573	0.42 352	1.03 545	0.55 518	1.89 558	0.92 443

SDNR	2.06 542	2.93 568	2.94 439	1.55 531	5.13 568	1.98 542	0.24 179	1.95 549	2.62 554	0.92 468	2.71 549	5.76 565	0.68 440	3.61 555	3.84 548	0.33 498	0.38 344	0.22 460	0.17 314	1.13 537	2.04 529

LVE	2.10 543	2.61 566	4.30 542	1.79 543	1.81 546	1.68 529	1.04 525	2.35 553	2.78 557	1.27 517	2.87 552	4.21 557	1.46 521	2.83 538	2.02 492	2.87 568	0.92 431	1.19 548	1.47 563	1.29 544	1.18 474

SGM_RVC	2.11 544	1.07 376	2.87 430	0.98 493	0.92 481	2.72 555	1.88 557	1.91 546	12.27 572	2.09 542	1.99 530	2.47 542	2.24 547	2.87 540	2.03 493	0.54 516	0.47 361	0.42 514	0.47 501	0.74 522	1.22 483
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
IMH	2.14 545	2.46 560	3.60 510	1.70 538	1.13 514	1.65 527	0.93 514	2.13 551	1.93 547	1.37 522	2.64 548	2.19 539	1.82 537	5.77 565	2.18 505	5.70 572	1.05 447	1.31 553	0.72 538	1.39 550	1.13 472

IGEV-RUCA	2.30 546	0.38 94	1.36 42	0.41 330	1.90 549	2.03 546	1.86 555	1.37 523	1.78 543	3.73 566	3.72 560	5.06 562	8.09 571	2.15 484	1.63 471	0.26 481	0.77 415	2.71 569	1.91 565	2.43 565	2.42 549

UNDER WATER-64	2.59 547	2.28 553	5.63 556	1.85 546	1.45 530	3.28 557	1.60 552	2.62 554	5.57 564	2.09 542	2.12 532	4.10 554	4.21 562	2.74 532	3.64 546	1.49 557	0.86 427	1.58 561	1.09 557	1.91 559	1.62 516

SGM+DAISY	2.67 548	2.14 541	4.28 540	1.92 549	2.11 555	4.36 565	5.22 569	3.17 560	3.00 559	3.24 565	3.81 561	3.03 547	3.61 559	2.53 512	3.79 547	1.15 547	1.29 478	0.66 528	0.71 537	0.95 534	2.44 550

TorneroNet-64	2.74 549	2.23 548	4.18 534	1.48 526	1.20 517	3.88 561	1.01 524	3.48 567	6.61 568	2.62 557	4.55 565	4.20 555	3.84 561	3.39 552	3.40 541	1.23 551	0.66 399	1.39 556	0.80 542	3.42 569	1.27 490

notaker	2.77 550	2.35 557	4.02 528	2.61 563	1.44 529	1.77 532	1.14 530	2.77 557	1.81 545	2.30 551	11.41 574	3.95 553	4.70 563	3.24 547	3.01 534	1.58 559	0.88 428	1.71 564	1.08 556	2.10 561	1.44 506

UNDER WATER	2.84 551	2.25 549	5.25 553	1.84 545	1.45 530	2.36 551	1.44 551	3.23 562	6.51 567	2.61 556	2.73 550	5.69 564	5.64 566	3.14 546	4.18 555	1.48 556	0.81 422	1.60 562	1.07 555	1.91 559	1.67 519

WAO-8	2.91 552	2.55 563	3.77 515	1.93 550	1.04 499	4.08 563	0.99 518	3.25 563	6.09 565	2.20 547	3.34 558	3.33 550	2.64 550	11.73 574	2.52 517	2.12 564	1.92 530	1.55 559	0.93 549	1.27 542	0.96 453

Venus	2.91 552	2.55 563	3.77 515	1.93 550	1.04 499	4.08 563	0.99 518	3.25 563	6.09 565	2.20 547	3.34 558	3.33 550	2.64 550	11.73 574	2.52 517	2.12 564	1.92 530	1.55 559	0.93 549	1.27 542	0.96 453

DGSMNet	2.93 554	0.77 287	3.44 497	3.58 570	4.25 567	2.53 554	6.86 572	1.03 447	0.88 449	0.58 289	1.85 526	0.79 409	0.62 419	1.63 400	1.46 461	4.62 571	4.98 574	5.15 575	4.71 574	4.52 573	4.37 569

MADNet++	2.94 555	2.17 542	3.27 474	2.55 562	2.28 557	3.29 559	3.37 561	2.76 556	2.67 556	3.10 563	3.20 557	2.78 544	3.25 556	4.11 559	4.68 559	2.72 567	2.27 554	3.03 572	2.43 569	2.34 564	2.59 551

xyz-stereo	3.06 556	0.44 141	30.74 590	0.24 30	0.12 4	15.34 577	0.24 179	0.56 122	0.49 87	0.62 342	7.90 569	0.64 329	0.49 363	1.44 368	1.05 414	0.09 44	0.07 9	0.34 503	0.08 51	0.13 89	0.19 79

MSAF-DinoV2	3.17 557	2.52 562	10.79 569	3.57 569	0.30 267	3.28 557	0.81 503	2.81 558	1.80 544	0.81 447	0.87 457	1.59 529	1.15 505	26.18 588	2.61 522	0.18 413	0.13 192	0.19 439	1.61 564	0.94 533	1.22 483

JetRed	3.37 558	4.96 571	10.08 567	1.48 526	1.73 544	7.63 570	5.47 570	3.47 565	2.20 549	2.42 553	2.40 540	2.98 546	2.35 548	3.52 554	6.60 566	1.33 552	1.90 529	1.38 555	1.23 559	2.30 563	2.02 528

LSM	3.40 559	1.42 472	5.81 558	9.98 577	30.74 590	0.86 455	1.14 530	0.99 411	1.26 517	1.40 526	2.18 535	0.93 463	0.85 475	1.76 421	1.03 412	0.22 456	0.35 337	0.24 474	0.29 418	0.40 464	6.21 575

U	3.41 560	0.37 84	1.27 33	0.27 74	13.75 579	19.65 584	0.15 23	0.43 33	0.33 6	0.18 4	0.19 11	0.27 106	0.15 17	0.23 2	0.19 5	0.10 108	0.06 1	17.75 584	12.73 579	0.11 61	0.10 7

MANE	3.51 561	2.03 535	3.88 525	1.89 548	2.01 552	5.98 567	4.72 567	5.87 571	7.13 569	3.80 567	5.10 567	6.11 567	5.34 565	4.39 561	5.05 561	1.07 544	1.28 476	0.50 520	0.85 546	0.76 525	2.36 548

SGM-ForestM	3.67 562	2.70 567	5.34 555	1.65 536	1.72 543	6.02 568	5.08 568	4.10 568	3.47 560	4.59 568	4.21 564	9.81 573	5.79 567	6.44 568	6.97 568	0.88 536	1.09 451	0.33 502	0.45 495	0.68 518	2.10 532

KSHMR	4.19 563	2.37 558	6.24 560	1.73 541	1.48 534	1.97 541	1.29 542	3.18 561	17.06 582	2.15 545	15.74 577	9.09 572	1.75 533	8.33 571	2.37 514	1.55 558	1.29 478	1.70 563	1.23 559	1.75 555	1.60 514

ktn	4.44 564	2.47 561	3.70 514	1.82 544	1.49 535	2.11 547	1.40 548	2.30 552	12.56 573	11.36 575	16.25 578	11.30 576	3.77 560	4.41 562	3.47 542	1.86 562	0.99 438	1.74 565	1.21 558	3.28 568	1.39 502

LE_ROB	4.55 565	2.43 559	9.94 566	2.79 565	4.03 566	2.40 552	3.54 562	2.72 555	11.04 571	11.64 576	4.69 566	5.25 563	10.74 574	4.52 563	9.73 572	0.82 534	0.70 408	1.34 554	0.97 552	0.74 522	0.94 448

tt	4.94 566	0.32 39	4.22 536	2.29 557	1.58 538	10.19 573	16.94 578	9.44 576	5.03 563	1.69 537	1.33 511	4.68 560	5.02 564	3.38 551	5.91 564	6.15 574	9.47 581	2.80 570	3.16 571	3.54 570	1.58 512

TCMNet-wrong-test	5.56 567	6.73 574	6.40 561	13.05 581	11.91 575	7.29 569	5.47 570	7.17 574	1.58 536	2.68 558	3.15 556	8.30 571	5.87 568	4.80 564	6.10 565	3.08 569	0.98 436	2.37 568	1.99 566	6.69 576	5.63 574

TorneroNet	5.60 568	2.30 554	3.98 526	1.49 528	1.26 522	14.47 575	1.11 527	4.85 569	20.66 587	10.12 572	16.30 579	11.78 577	7.35 569	3.41 553	4.38 556	1.36 555	0.70 408	1.46 558	0.87 547	2.73 566	1.33 495

coex-ft	6.14 569	1.98 527	60.80 592	0.34 214	0.30 267	0.80 436	1.17 536	0.76 218	4.34 562	19.82 583	2.15 534	1.61 530	8.77 573	1.82 437	10.36 574	0.44 510	2.05 539	0.18 432	0.19 343	0.39 458	4.61 573

HanzoNet	7.85 570	3.30 570	5.75 557	7.47 574	3.97 565	2.34 550	1.37 544	3.47 565	4.02 561	13.30 577	10.49 570	10.86 574	16.67 580	8.50 572	10.51 575	10.80 580	9.84 582	5.83 576	13.69 580	7.24 577	7.51 576

USTest	8.06 571	7.11 575	8.76 565	9.20 576	9.03 571	15.20 576	23.57 579	10.01 577	9.45 570	5.97 571	6.79 568	7.77 570	7.51 570	8.75 573	11.06 576	2.24 566	3.58 566	2.87 571	3.21 572	4.93 574	4.21 568

EDNetEfficientorigin	8.19 572	1.27 431	145.54 594	0.51 395	0.96 486	0.75 408	0.49 432	0.86 309	1.57 535	2.12 544	1.49 518	1.28 513	1.35 512	1.84 441	2.15 503	0.14 329	0.13 192	0.17 413	0.18 325	0.39 458	0.64 359

DGTPSM_ROB	8.97 573	5.94 572	13.01 573	5.95 573	11.34 573	8.54 571	24.06 580	6.47 572	13.52 574	5.19 569	11.52 575	6.18 568	11.04 575	7.02 569	13.92 577	4.47 570	7.66 575	3.90 573	7.43 577	4.34 572	7.98 577

DPSMNet_ROB	9.58 574	5.96 573	13.98 576	8.88 575	11.87 574	8.54 571	24.08 581	6.48 573	13.67 577	5.35 570	11.53 576	6.31 569	11.04 575	7.69 570	14.09 578	7.61 579	8.23 577	5.03 574	7.75 578	5.24 575	8.36 578

BEATNet-Init1	12.32 575	12.82 580	28.66 588	3.22 567	3.71 564	21.59 587	11.42 574	14.54 582	13.73 578	20.24 584	20.16 584	26.14 590	19.85 583	19.08 585	15.33 582	1.81 561	1.93 534	2.05 567	2.48 570	4.25 571	3.41 563

DPSM_ROB	12.32 575	11.13 578	12.31 571	12.90 579	12.80 577	19.81 585	28.13 586	14.50 580	14.31 579	10.62 573	11.34 572	12.03 578	11.89 578	13.08 579	15.22 580	7.09 576	8.31 578	6.47 578	7.32 575	8.69 578	8.43 579

DPSM	12.32 575	11.13 578	12.31 571	12.90 579	12.80 577	19.81 585	28.13 586	14.50 580	14.31 579	10.62 573	11.34 572	12.03 578	11.89 578	13.08 579	15.22 580	7.09 576	8.31 578	6.47 578	7.32 575	8.69 578	8.43 579

DLNR_Zeroshot_test	13.74 578	20.06 583	23.92 582	121.50 596	35.20 591	0.46 99	0.15 23	7.96 575	0.47 78	0.29 84	0.37 136	0.26 95	0.17 27	0.79 247	0.36 180	7.16 578	2.95 564	0.09 73	0.38 480	50.40 594	1.95 526

LRCNet_RVC	13.78 579	19.34 582	13.01 573	19.47 583	12.67 576	1.85 536	0.42 392	12.28 578	1.10 503	15.76 579	18.69 583	12.52 580	8.65 572	12.22 577	9.64 571	22.29 585	8.38 580	25.92 587	24.06 588	19.72 586	17.59 585

HaxPig	19.88 580	22.39 588	22.30 580	17.98 582	17.98 581	12.06 574	12.06 575	16.25 583	15.97 581	21.05 585	21.41 586	18.85 584	18.35 581	20.07 586	19.64 584	23.57 589	23.19 589	24.07 586	23.71 587	22.95 587	23.72 589

Anonymous_1	22.76 581	11.11 577	11.93 570	12.73 578	26.05 589	19.39 582	27.77 585	14.18 579	13.64 576	14.92 578	10.66 571	11.26 575	11.24 577	12.48 578	14.45 579	37.82 594	7.87 576	34.92 591	63.61 591	87.51 595	11.75 581

PML	22.99 582	17.34 581	8.24 564	5.48 572	9.84 572	50.35 594	102.65 594	5.84 570	13.52 574	37.08 594	104.84 594	30.61 593	23.20 588	12.09 576	7.96 570	6.27 575	2.12 545	6.31 577	2.42 568	10.67 580	2.95 556

MEDIAN_ROB	23.95 583	26.96 594	26.29 587	22.14 584	22.09 583	16.18 578	14.23 576	20.47 584	20.09 583	25.43 590	25.22 592	22.96 585	22.54 587	24.33 587	23.18 589	28.15 591	27.16 593	28.60 589	27.73 589	27.59 588	27.58 590

DPSimNet_ROB	24.35 584	23.81 592	31.38 591	25.93 586	22.83 584	31.30 588	34.38 589	20.78 585	28.92 592	27.39 591	22.99 591	28.29 592	35.76 594	15.47 581	17.82 583	24.28 590	17.90 587	22.23 585	14.12 581	19.38 585	22.12 588

CasAABBNet	24.76 585	22.38 587	24.44 583	26.05 587	25.75 586	39.79 589	56.76 593	29.10 590	28.88 591	21.22 586	22.69 588	24.21 586	23.99 591	26.23 589	30.62 592	14.22 581	16.71 584	13.03 580	14.75 583	17.49 581	16.97 583

FlowAnything	24.80 586	22.39 588	24.71 584	26.07 588	25.75 586	39.80 590	56.70 591	29.12 591	28.95 593	21.38 589	22.83 590	24.22 587	23.96 589	26.24 590	30.65 593	14.23 582	16.78 585	13.04 581	14.84 585	17.49 581	16.93 582

Selective-RAFT-Error	24.83 587	22.44 590	24.80 585	26.10 589	25.82 588	39.85 591	56.72 592	29.21 593	29.03 594	21.29 588	22.80 589	24.25 588	24.07 592	26.28 591	30.60 591	14.24 583	16.85 586	13.04 581	14.75 583	17.53 583	17.02 584

LSM0	26.57 588	22.53 591	25.76 586	30.62 591	52.30 595	39.86 592	56.49 590	29.18 592	28.76 590	21.26 587	22.46 587	24.42 589	23.97 590	26.42 592	30.66 594	14.29 584	16.56 583	13.06 583	14.65 582	17.62 584	20.52 586

AVERAGE_ROB	26.91 589	30.28 595	29.18 589	25.78 585	25.30 585	19.49 583	15.38 577	23.70 589	23.02 589	28.38 592	27.78 593	26.23 591	25.76 593	26.95 593	25.55 590	31.27 593	30.02 594	31.76 590	30.80 590	30.88 593	30.77 591

ASD4	27.03 590	24.46 593	23.91 581	27.24 590	17.87 580	47.08 593	31.36 588	41.80 594	21.82 588	31.12 593	20.82 585	33.80 594	18.50 582	27.25 594	21.57 588	29.52 592	20.55 588	27.54 588	23.38 586	30.03 589	20.96 587

xxxxx1	29.05 591	20.74 584	14.05 577	50.10 592	40.25 592	19.01 579	26.60 582	21.83 586	20.22 584	16.52 580	17.56 580	18.33 581	21.41 584	16.11 582	20.77 585	23.48 586	26.77 590	66.36 593	78.56 592	30.19 590	32.23 592

tt_ll	29.05 591	20.74 584	14.05 577	50.10 592	40.25 592	19.01 579	26.60 582	21.83 586	20.22 584	16.52 580	17.56 580	18.33 581	21.41 584	16.11 582	20.77 585	23.48 586	26.77 590	66.36 593	78.56 592	30.19 590	32.23 592

ff	29.05 591	20.74 584	14.05 577	50.10 592	40.25 592	19.01 579	26.60 582	21.83 586	20.22 584	16.52 580	17.56 580	18.33 581	21.41 584	16.11 582	20.77 585	23.48 586	26.77 590	66.36 593	78.56 592	30.19 590	32.23 592

test_example2	115.17 594	122.38 596	93.45 593	115.38 595	123.53 596	101.24 595	113.11 595	54.67 595	99.94 595	135.50 595	136.43 595	85.67 595	85.40 595	110.44 595	104.91 595	152.17 595	205.21 595	99.17 596	114.27 595	138.55 596	112.04 595

ccccc	290.26 595	297.53 597	346.58 595	372.50 597	377.87 597	200.30 596	209.85 596	217.33 596	172.40 596	202.36 596	216.49 596	213.34 596	255.16 596	312.79 596	342.72 596	409.97 596	354.33 596	255.69 597	227.31 596	431.13 597	389.58 596

STTRV1_RVC		0.59 209		0.43 346	0.49 388	0.80 436	0.44 408	1.18 508	0.84 429	0.63 353	0.89 462	0.72 382	0.63 425	2.67 524	0.67 330	0.51 515	0.65 397	0.27 482	0.24 385	0.35 426	0.29 151

FADE		3.24 569		2.10 553	2.93 563													65.47 592		1.78 556

Low-res two-view benchmark