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

IGEV	0.20 10	0.12 1	0.23 1	0.31 17	0.20 74	0.23 19	0.19 15	0.40 50	0.29 39	0.22 17	0.34 75	0.20 20	0.15 4	0.31 14	0.19 3	0.11 22	0.10 51	0.12 22	0.10 50	0.10 3	0.10 28

LG-Stereo_L2	0.18 3	0.13 2	0.28 29	0.30 9	0.19 50	0.20 5	0.18 10	0.30 10	0.21 13	0.18 4	0.15 3	0.19 15	0.18 17	0.33 25	0.19 3	0.13 59	0.09 22	0.13 51	0.09 9	0.10 3	0.08 1

LG-Stereo_L1	0.18 3	0.13 2	0.28 29	0.30 9	0.20 74	0.20 5	0.19 15	0.27 6	0.19 8	0.15 1	0.15 3	0.18 10	0.17 10	0.33 25	0.19 3	0.13 59	0.09 22	0.12 22	0.09 9	0.11 12	0.08 1

MLG-Stereo_test3	0.20 10	0.13 2	0.27 20	0.33 46	0.17 17	0.38 185	0.18 10	0.30 10	0.19 8	0.24 23	0.15 3	0.26 48	0.17 10	0.32 19	0.21 15	0.13 59	0.09 22	0.12 22	0.09 9	0.11 12	0.10 28

MLG-Stereo_test2	0.17 1	0.13 2	0.25 10	0.31 17	0.16 7	0.24 28	0.17 3	0.25 4	0.13 2	0.17 3	0.17 10	0.22 30	0.14 1	0.32 19	0.19 3	0.13 59	0.09 22	0.12 22	0.09 9	0.11 12	0.09 4

MLG-Stereo_test1	0.18 3	0.13 2	0.27 20	0.33 46	0.17 17	0.24 28	0.17 3	0.25 4	0.12 1	0.18 4	0.14 1	0.23 39	0.15 4	0.31 14	0.20 9	0.12 31	0.09 22	0.12 22	0.09 9	0.10 3	0.09 4

MLG-Stereo	0.18 3	0.13 2	0.27 20	0.34 57	0.15 1	0.27 59	0.17 3	0.28 7	0.14 3	0.18 4	0.14 1	0.23 39	0.15 4	0.32 19	0.20 9	0.11 22	0.09 22	0.13 51	0.09 9	0.10 3	0.09 4

LG-G_1	0.21 13	0.13 2	0.30 47	0.34 57	0.16 7	0.52 264	0.17 3	0.34 25	0.18 6	0.21 11	0.21 14	0.26 48	0.19 25	0.37 46	0.20 9	0.14 98	0.10 51	0.13 51	0.09 9	0.11 12	0.10 28

LG-G	0.21 13	0.13 2	0.30 47	0.34 57	0.16 7	0.52 264	0.17 3	0.34 25	0.18 6	0.21 11	0.21 14	0.26 48	0.19 25	0.37 46	0.20 9	0.14 98	0.10 51	0.13 51	0.09 9	0.11 12	0.10 28

CAS	0.34 134	0.13 2	0.25 10	1.28 544	0.30 351	0.46 241	0.38 300	0.48 85	0.47 155	0.34 80	0.52 143	0.24 43	0.19 25	0.29 7	0.27 121	0.69 534	0.08 2	0.12 22	0.08 1	0.12 44	0.15 211

water-stereo	0.28 80	0.14 11	0.29 36	0.35 91	0.19 50	0.36 167	0.23 59	0.62 158	0.38 108	0.39 113	0.62 174	0.41 134	0.35 177	0.28 6	0.27 121	0.14 98	0.13 255	0.13 51	0.12 104	0.12 44	0.10 28

depthmonostereo	0.29 91	0.14 11	0.31 54	0.35 91	0.17 17	0.46 241	0.27 109	0.69 217	0.57 187	0.35 85	0.42 98	0.31 65	0.35 177	0.35 37	0.27 121	0.14 98	0.12 189	0.13 51	0.12 104	0.11 12	0.10 28

monsterstereo	0.22 25	0.14 11	0.26 14	0.34 57	0.18 31	0.21 11	0.20 20	0.37 33	0.35 81	0.33 77	0.40 92	0.19 15	0.18 17	0.45 100	0.21 15	0.11 22	0.09 22	0.12 22	0.09 9	0.13 79	0.08 1

monsters	0.22 25	0.14 11	0.26 14	0.31 17	0.19 50	0.23 19	0.19 15	0.44 74	0.33 65	0.36 89	0.30 54	0.16 2	0.18 17	0.43 85	0.19 3	0.11 22	0.09 22	0.11 1	0.09 9	0.10 3	0.10 28

111111	0.21 13	0.14 11	0.27 20	0.37 126	0.22 114	0.21 11	0.19 15	0.43 68	0.27 28	0.20 8	0.20 12	0.29 56	0.14 1	0.41 71	0.22 27	0.14 98	0.10 51	0.12 22	0.09 9	0.12 44	0.12 109

LGtest1	0.19 7	0.14 11	0.29 36	0.34 57	0.16 7	0.26 46	0.17 3	0.32 15	0.20 11	0.21 11	0.15 3	0.23 39	0.20 31	0.32 19	0.20 9	0.15 159	0.10 51	0.13 51	0.09 9	0.12 44	0.11 64

FoundationStereo	0.17 1	0.14 11	0.25 10	0.30 9	0.16 7	0.23 19	0.20 20	0.22 2	0.15 4	0.18 4	0.16 8	0.20 20	0.19 25	0.26 2	0.21 15	0.13 59	0.09 22	0.12 22	0.09 9	0.10 3	0.09 4

MonSter	0.20 10	0.14 11	0.25 10	0.31 17	0.15 1	0.22 14	0.22 44	0.39 45	0.33 65	0.20 8	0.25 30	0.17 4	0.15 4	0.38 54	0.18 1	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.09 9	0.11 12	0.09 4

dual_stereo	0.19 7	0.14 11	0.24 5	0.31 17	0.16 7	0.16 3	0.20 20	0.29 8	0.20 11	0.23 19	0.20 12	0.22 30	0.14 1	0.52 153	0.24 58	0.13 59	0.10 51	0.11 1	0.09 9	0.10 3	0.09 4

Occ-G	0.26 63	0.14 11	0.28 29	0.34 57	0.20 74	0.27 59	0.34 218	0.41 56	0.31 49	0.29 51	0.43 101	0.49 182	0.25 75	0.47 120	0.28 141	0.13 59	0.11 134	0.14 80	0.11 76	0.12 44	0.12 109

Pointernet	0.27 73	0.14 11	0.33 80	0.35 91	0.23 154	0.35 158	0.21 35	0.72 244	0.38 108	0.39 113	0.36 83	0.34 84	0.25 75	0.36 39	0.25 74	0.15 159	0.10 51	0.12 22	0.08 1	0.11 12	0.10 28

IGEV-Stereo+	0.23 39	0.14 11	0.26 14	0.32 34	0.19 50	0.12 1	0.17 3	0.29 8	0.29 39	0.21 11	0.15 3	0.22 30	0.22 46	0.40 63	0.22 27	0.14 98	0.10 51	0.12 22	0.09 9	0.15 169	0.86 540

trnet	0.27 73	0.14 11	0.23 1	0.28 3	0.15 1	0.37 172	0.23 59	0.52 107	0.72 248	0.42 128	0.51 134	0.34 84	0.26 90	0.39 58	0.25 74	0.15 159	0.11 134	0.12 22	0.08 1	0.11 12	0.10 28

CES	0.28 80	0.14 11	0.23 1	0.30 9	0.70 524	0.37 172	0.27 109	0.48 85	0.46 150	0.34 80	0.48 118	0.27 52	0.22 46	0.39 58	0.23 47	0.13 59	0.11 134	0.12 22	0.08 1	0.13 79	0.17 277

DilatedVolume-Stereo	0.30 106	0.15 25	0.34 97	0.33 46	0.20 74	0.53 272	0.25 81	0.56 120	0.43 133	0.56 175	0.50 125	0.35 93	0.29 129	0.49 134	0.28 141	0.13 59	0.11 134	0.12 22	0.11 76	0.11 12	0.10 28

1w_stereo	0.24 45	0.15 25	0.29 36	0.34 57	0.18 31	0.31 115	0.41 349	0.40 50	0.43 133	0.31 59	0.38 89	0.17 4	0.24 68	0.45 100	0.23 47	0.10 10	0.08 2	0.11 1	0.09 9	0.11 12	0.09 4

SGD-Stereo	0.22 25	0.15 25	0.27 20	0.31 17	0.15 1	0.29 88	0.20 20	0.37 33	0.29 39	0.24 23	0.29 53	0.21 29	0.27 101	0.36 39	0.25 74	0.16 209	0.09 22	0.13 51	0.10 50	0.13 79	0.10 28

GREAT-IGEV	0.22 25	0.15 25	0.31 54	0.29 5	0.22 114	0.21 11	0.26 93	0.33 23	0.31 49	0.20 8	0.30 54	0.22 30	0.22 46	0.47 120	0.22 27	0.11 22	0.09 22	0.12 22	0.09 9	0.13 79	0.10 28

DEFOM-Stereo	0.22 25	0.15 25	0.26 14	0.33 46	0.20 74	0.61 328	0.21 35	0.30 10	0.31 49	0.23 19	0.19 11	0.18 10	0.18 17	0.41 71	0.22 27	0.12 31	0.10 51	0.12 22	0.09 9	0.11 12	0.11 64

WCG-NET	0.28 80	0.15 25	0.33 80	0.33 46	0.19 50	0.33 139	0.27 109	0.39 45	0.80 301	0.46 142	0.49 121	0.39 118	0.25 75	0.40 63	0.25 74	0.12 31	0.09 22	0.13 51	0.11 76	0.12 44	0.10 28

IGEV-Stereo++	0.21 13	0.15 25	0.27 20	0.37 126	0.19 50	0.22 14	0.18 10	0.42 60	0.35 81	0.22 17	0.28 46	0.24 43	0.18 17	0.27 5	0.22 27	0.12 31	0.09 22	0.12 22	0.10 50	0.12 44	0.10 28

WCG-NET（raft）	0.31 112	0.15 25	0.36 114	0.32 34	0.19 50	0.35 158	0.27 109	0.51 98	0.78 290	0.45 136	0.55 155	0.48 176	0.27 101	0.54 168	0.26 103	0.13 59	0.10 51	0.12 22	0.11 76	0.12 44	0.11 64

MoCha-V2	0.25 53	0.15 25	0.29 36	0.40 221	0.18 31	0.27 59	0.26 93	0.49 88	0.27 28	0.36 89	0.27 37	0.33 80	0.35 177	0.49 134	0.22 27	0.12 31	0.10 51	0.12 22	0.10 50	0.13 79	0.11 64

LoS	0.29 91	0.15 25	0.30 47	0.29 5	0.18 31	0.33 139	0.29 137	0.51 98	0.72 248	0.34 80	0.52 143	0.41 134	0.28 115	0.47 120	0.28 141	0.15 159	0.11 134	0.13 51	0.09 9	0.11 12	0.11 64
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
CREStereo++_RVC	0.32 118	0.15 25	0.23 1	0.31 17	0.24 183	0.27 59	0.22 44	0.46 80	0.88 350	0.46 142	0.80 250	0.30 58	0.26 90	0.36 39	0.33 191	0.13 59	0.09 22	0.13 51	0.51 531	0.13 79	0.09 4
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
s12784h	0.36 167	0.15 25	0.24 5	0.34 57	0.15 1	0.77 399	0.29 137	0.80 286	0.83 319	0.56 175	0.57 161	0.43 152	0.40 220	0.57 196	0.33 191	0.12 31	0.10 51	0.14 80	0.09 9	0.14 123	0.09 4

TANstereo	0.30 106	0.15 25	0.31 54	0.30 9	0.17 17	0.55 283	0.23 59	0.44 74	0.55 179	0.59 182	0.68 194	0.37 106	0.26 90	0.35 37	0.27 121	0.15 159	0.16 351	0.12 22	0.10 50	0.13 79	0.14 188

CREStereo	0.28 80	0.15 25	0.24 5	0.27 1	0.17 17	0.37 172	0.25 81	0.51 98	0.72 248	0.42 128	0.51 134	0.32 68	0.26 90	0.38 54	0.25 74	0.16 209	0.11 134	0.12 22	0.08 1	0.12 44	0.11 64
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
GASTEREO	0.25 53	0.16 39	0.32 65	0.40 221	0.20 74	0.22 14	0.30 153	0.43 68	0.31 49	0.37 96	0.33 66	0.22 30	0.35 177	0.41 71	0.23 47	0.15 159	0.10 51	0.13 51	0.11 76	0.12 44	0.11 64

MSCF	0.25 53	0.16 39	0.33 80	0.39 184	0.20 74	0.20 5	0.31 176	0.43 68	0.31 49	0.36 89	0.33 66	0.23 39	0.35 177	0.36 39	0.23 47	0.15 159	0.10 51	0.13 51	0.11 76	0.13 79	0.11 64

LG-Stereo_Zeroshot	0.23 39	0.16 39	0.32 65	0.39 184	0.21 95	0.18 4	0.21 35	0.34 25	0.26 27	0.28 44	0.51 134	0.28 55	0.29 129	0.26 2	0.24 58	0.14 98	0.10 51	0.13 51	0.10 50	0.14 123	0.12 109

HART	0.29 91	0.16 39	0.32 65	0.40 221	0.21 95	0.32 132	0.26 93	0.62 158	0.31 49	0.33 77	0.65 181	0.41 134	0.22 46	0.55 173	0.25 74	0.12 31	0.10 51	0.15 120	0.11 76	0.15 169	0.11 64

Reg-Stereo(zero)	0.30 106	0.16 39	0.28 29	0.34 57	0.18 31	0.32 132	0.20 20	0.63 166	0.68 228	0.50 154	0.52 143	0.51 188	0.30 144	0.45 100	0.25 74	0.13 59	0.10 51	0.12 22	0.10 50	0.12 44	0.11 64

AIO_rvc	0.23 39	0.16 39	0.32 65	0.34 57	0.19 50	0.26 46	0.33 207	0.40 50	0.22 15	0.26 32	0.24 25	0.34 84	0.15 4	0.51 147	0.24 58	0.12 31	0.09 22	0.13 51	0.10 50	0.12 44	0.10 28

HUF	0.24 45	0.16 39	0.33 80	0.32 34	0.18 31	0.25 42	0.40 334	0.42 60	0.34 68	0.25 28	0.23 19	0.32 68	0.28 115	0.34 29	0.24 58	0.13 59	0.10 51	0.13 51	0.09 9	0.12 44	0.10 28

AIO_test	0.23 39	0.16 39	0.28 29	0.34 57	0.20 74	0.30 100	0.39 323	0.38 41	0.25 26	0.25 28	0.28 46	0.32 68	0.22 46	0.38 54	0.25 74	0.12 31	0.09 22	0.13 51	0.10 50	0.12 44	0.09 4

castereo++	0.26 63	0.16 39	0.26 14	0.33 46	0.19 50	0.75 392	0.20 20	0.37 33	0.47 155	0.23 19	0.23 19	0.35 93	0.28 115	0.39 58	0.19 3	0.14 98	0.09 22	0.14 80	0.09 9	0.11 12	0.10 28

IGEV-RUCA	0.25 53	0.16 39	0.34 97	0.39 184	0.27 287	0.33 139	0.20 20	0.38 41	0.36 89	0.26 32	0.31 63	0.25 47	0.21 39	0.48 130	0.24 58	0.20 332	0.11 134	0.13 51	0.10 50	0.17 244	0.15 211

castereo	0.28 80	0.16 39	0.32 65	0.35 91	0.21 95	0.40 196	0.42 359	0.50 96	0.66 220	0.26 32	0.41 95	0.37 106	0.36 195	0.33 25	0.24 58	0.13 59	0.09 22	0.13 51	0.10 50	0.11 12	0.10 28

999	0.27 73	0.16 39	0.35 107	0.36 110	0.24 183	0.31 115	0.27 109	0.49 88	0.38 108	0.26 32	0.30 54	0.39 118	0.23 58	0.63 264	0.25 74	0.13 59	0.10 51	0.14 80	0.12 104	0.12 44	0.14 188

U	0.45 272	0.16 39	0.32 65	0.40 221	0.71 525	3.55 558	0.20 20	0.41 56	0.38 108	0.26 32	0.23 19	0.24 43	0.22 46	0.26 2	0.22 27	0.15 159	0.09 22	0.88 536	0.13 138	0.13 79	0.11 64

Any-RAFT	0.35 149	0.16 39	0.30 47	0.34 57	0.21 95	0.52 264	0.22 44	0.88 317	0.73 255	0.53 166	0.73 205	0.64 260	0.28 115	0.46 113	0.24 58	0.15 159	0.10 51	0.13 51	0.10 50	0.13 79	0.12 109

LoS_RVC	0.27 73	0.16 39	0.27 20	0.32 34	0.30 351	0.44 228	0.34 218	0.41 56	0.33 65	0.31 59	0.51 134	0.29 56	0.32 156	0.36 39	0.28 141	0.11 22	0.10 51	0.11 1	0.08 1	0.11 12	0.19 328

EGLCR-Stereo	0.25 53	0.16 39	0.33 80	0.34 57	0.20 74	0.35 158	0.20 20	0.52 107	0.36 89	0.28 44	0.27 37	0.41 134	0.18 17	0.45 100	0.26 103	0.14 98	0.10 51	0.16 146	0.14 169	0.13 79	0.11 64

fff	0.37 184	0.16 39	0.41 183	0.34 57	0.19 50	0.29 88	0.30 153	0.69 217	1.06 445	0.69 252	0.78 237	0.42 144	0.63 352	0.46 113	0.34 206	0.14 98	0.10 51	0.14 80	0.11 76	0.11 12	0.13 144

ADStereo(finetuned)	0.37 184	0.16 39	0.49 300	0.34 57	0.19 50	0.30 100	0.30 153	0.68 209	0.91 373	0.70 258	0.77 226	0.43 152	0.69 389	0.45 100	0.33 191	0.14 98	0.10 51	0.14 80	0.11 76	0.13 79	0.12 109

test-3	0.34 134	0.16 39	0.43 215	0.39 184	0.21 95	0.43 220	0.22 44	0.63 166	0.78 290	0.71 265	0.45 105	0.64 260	0.27 101	0.43 85	0.31 169	0.12 31	0.09 22	0.17 184	0.13 138	0.12 44	0.10 28

test_1	0.34 134	0.16 39	0.43 215	0.39 184	0.21 95	0.43 220	0.23 59	0.63 166	0.78 290	0.68 243	0.45 105	0.64 260	0.27 101	0.43 85	0.31 169	0.12 31	0.09 22	0.17 184	0.13 138	0.12 44	0.10 28

DCANet	0.36 167	0.16 39	0.41 183	0.34 57	0.19 50	0.30 100	0.30 153	0.68 209	0.91 373	0.70 258	0.77 226	0.43 152	0.57 314	0.45 100	0.34 206	0.14 98	0.10 51	0.14 80	0.11 76	0.13 79	0.12 109

csc	0.37 184	0.16 39	0.41 183	0.34 57	0.19 50	0.29 88	0.30 153	0.69 217	1.06 445	0.69 252	0.78 237	0.42 144	0.63 352	0.46 113	0.34 206	0.14 98	0.10 51	0.14 80	0.11 76	0.11 12	0.13 144

cscssc	0.37 184	0.16 39	0.41 183	0.34 57	0.19 50	0.29 88	0.30 153	0.69 217	1.06 445	0.69 252	0.78 237	0.42 144	0.63 352	0.46 113	0.34 206	0.14 98	0.10 51	0.14 80	0.11 76	0.11 12	0.13 144

PMTNet	0.32 118	0.16 39	0.24 5	0.29 5	0.18 31	0.45 236	0.22 44	0.56 120	0.63 205	0.46 142	0.54 149	0.39 118	0.34 174	0.48 130	0.24 58	0.75 536	0.10 51	0.12 22	0.08 1	0.12 44	0.11 64

AdaDepth	0.22 25	0.17 63	0.32 65	0.37 126	0.18 31	0.34 149	0.22 44	0.33 23	0.23 17	0.21 11	0.21 14	0.20 20	0.20 31	0.56 183	0.21 15	0.10 10	0.10 51	0.13 51	0.10 50	0.11 12	0.12 109

3.25w_new	0.23 39	0.17 63	0.32 65	0.31 17	0.17 17	0.43 220	0.20 20	0.37 33	0.30 44	0.37 96	0.28 46	0.22 30	0.25 75	0.42 79	0.22 27	0.10 10	0.08 2	0.11 1	0.09 9	0.09 1	0.10 28

3.25w	0.23 39	0.17 63	0.32 65	0.31 17	0.17 17	0.43 220	0.20 20	0.37 33	0.30 44	0.37 96	0.28 46	0.22 30	0.25 75	0.42 79	0.22 27	0.10 10	0.08 2	0.11 1	0.09 9	0.09 1	0.10 28

3.75w	0.22 25	0.17 63	0.30 47	0.31 17	0.19 50	0.43 220	0.24 73	0.35 28	0.24 21	0.31 59	0.27 37	0.17 4	0.22 46	0.37 46	0.20 9	0.10 10	0.07 1	0.11 1	0.09 9	0.11 12	0.09 4

xyz-stereo	4.23 564	0.17 63	61.76 592	0.34 57	0.16 7	12.16 574	0.37 278	0.58 131	0.68 228	1.01 445	3.36 550	0.77 338	0.82 444	1.21 484	0.40 277	0.12 31	0.10 51	0.16 146	0.11 76	0.13 79	0.10 28

fffft	0.25 53	0.17 63	0.37 130	0.36 110	0.22 114	0.28 76	0.36 264	0.42 60	0.24 21	0.36 89	0.23 19	0.27 52	0.22 46	0.52 153	0.27 121	0.12 31	0.09 22	0.16 146	0.12 104	0.12 44	0.12 109
1: 1. 1
tt45	0.27 73	0.17 63	0.34 97	0.35 91	0.23 154	0.38 185	0.28 127	0.46 80	0.28 32	0.40 119	0.27 37	0.38 114	0.25 75	0.57 196	0.26 103	0.13 59	0.11 134	0.16 146	0.13 138	0.12 44	0.14 188

RAStereo	0.24 45	0.17 63	0.29 36	0.40 221	0.21 95	0.23 19	0.26 93	0.42 60	0.45 146	0.23 19	0.34 75	0.30 58	0.19 25	0.34 29	0.25 74	0.15 159	0.12 189	0.16 146	0.13 138	0.14 123	0.11 64

IGEV++	0.24 45	0.17 63	0.31 54	0.38 156	0.22 114	0.24 28	0.22 44	0.50 96	0.23 17	0.28 44	0.35 80	0.30 58	0.22 46	0.31 14	0.28 141	0.14 98	0.10 51	0.13 51	0.10 50	0.13 79	0.13 144

MSKI-zero shot	0.32 118	0.17 63	0.34 97	0.39 184	0.21 95	0.32 132	0.22 44	0.61 152	0.43 133	0.52 163	0.64 178	0.61 245	0.20 31	0.74 347	0.25 74	0.14 98	0.10 51	0.14 80	0.10 50	0.12 44	0.12 109

UniTT-Stereo	0.27 73	0.17 63	0.37 130	0.40 221	0.27 287	0.30 100	0.28 127	0.39 45	0.31 49	0.29 51	0.46 110	0.27 52	0.25 75	0.47 120	0.34 206	0.17 248	0.13 255	0.13 51	0.12 104	0.14 123	0.12 109

MIM_Stereo	0.38 199	0.17 63	0.53 338	0.37 126	0.24 183	0.27 59	0.24 73	0.70 232	0.54 174	0.72 277	1.00 354	0.63 253	0.29 129	0.64 277	0.38 264	0.13 59	0.14 289	0.17 184	0.16 227	0.14 123	0.11 64

AEACV	0.27 73	0.17 63	0.31 54	0.34 57	0.45 476	0.26 46	0.28 127	0.37 33	0.32 59	0.30 58	0.46 110	0.31 65	0.37 199	0.36 39	0.24 58	0.14 98	0.10 51	0.15 120	0.12 104	0.13 79	0.11 64

MC-Stereo	0.28 80	0.17 63	0.32 65	0.38 156	0.20 74	0.26 46	0.26 93	0.49 88	0.37 103	0.37 96	0.61 171	0.41 134	0.31 151	0.55 173	0.25 74	0.13 59	0.09 22	0.14 80	0.12 104	0.12 44	0.11 64

RCA-Stereo	0.35 149	0.17 63	0.34 97	0.38 156	0.22 114	0.31 115	0.34 218	0.68 209	1.24 482	0.45 136	0.65 181	0.47 171	0.43 234	0.38 54	0.27 121	0.13 59	0.10 51	0.14 80	0.11 76	0.11 12	0.11 64

HHNet	0.41 238	0.17 63	0.41 183	0.34 57	0.37 426	0.33 139	0.34 218	0.69 217	0.75 265	0.86 365	1.30 454	0.52 192	0.32 156	0.52 153	0.35 223	0.15 159	0.11 134	0.19 270	0.15 195	0.15 169	0.24 402

DEmStereo	0.48 309	0.17 63	0.50 313	0.38 156	0.25 215	0.59 320	0.34 218	0.63 166	0.74 262	0.89 387	1.66 499	0.58 219	1.06 492	0.60 237	0.42 285	0.14 98	0.11 134	0.16 146	0.16 227	0.14 123	0.15 211

DRaft	0.49 327	0.17 63	0.47 268	0.37 126	0.25 215	0.58 307	0.40 334	0.65 180	0.85 332	1.02 448	1.75 506	0.50 184	0.82 444	0.63 264	0.40 277	0.13 59	0.11 134	0.16 146	0.16 227	0.14 123	0.15 211

RAFT-RH_RVC	0.56 390	0.17 63	0.41 183	0.37 126	0.23 154	0.57 301	0.24 73	0.60 146	0.70 236	1.19 486	3.94 557	0.56 206	0.38 203	0.65 284	0.36 239	0.13 59	0.11 134	0.20 300	0.14 169	0.12 44	0.13 144

XX-Stereo	0.37 184	0.17 63	0.45 239	0.55 472	0.36 419	0.38 185	0.20 20	0.60 146	0.30 44	0.46 142	1.30 454	0.73 318	0.26 90	0.56 183	0.26 103	0.16 209	0.11 134	0.17 184	0.16 227	0.14 123	0.10 28

111	0.40 227	0.17 63	0.41 183	0.34 57	0.19 50	0.52 264	0.28 127	0.74 257	1.16 467	0.50 154	0.91 312	0.63 253	0.48 262	0.61 245	0.35 223	0.14 98	0.10 51	0.14 80	0.12 104	0.13 79	0.13 144

RAFT-Stereo + iAFF	0.36 167	0.17 63	0.41 183	0.35 91	0.19 50	0.33 139	0.29 137	0.65 180	0.73 255	0.68 243	1.01 357	0.56 206	0.40 220	0.42 79	0.30 162	0.11 22	0.09 22	0.15 120	0.14 169	0.13 79	0.10 28

CFNet-RSSM	0.34 134	0.17 63	0.45 239	0.39 184	0.22 114	0.35 158	0.23 59	0.73 255	0.84 324	0.65 222	0.54 149	0.57 211	0.28 115	0.46 113	0.26 103	0.13 59	0.10 51	0.14 80	0.12 104	0.13 79	0.11 64

Gwc-CoAtRS	0.34 134	0.17 63	0.44 227	0.39 184	0.23 154	0.34 149	0.22 44	0.70 232	0.75 265	0.60 186	0.59 166	0.58 219	0.29 129	0.45 100	0.26 103	0.14 98	0.11 134	0.14 80	0.12 104	0.12 44	0.12 109

S2M2_XL	0.19 7	0.18 87	0.27 20	0.27 1	0.20 74	0.15 2	0.16 2	0.22 2	0.15 4	0.21 11	0.26 32	0.17 4	0.17 10	0.24 1	0.21 15	0.17 248	0.16 351	0.15 120	0.13 138	0.15 169	0.12 109

asd	0.21 13	0.18 87	0.29 36	0.32 34	0.18 31	0.27 59	0.22 44	0.35 28	0.22 15	0.31 59	0.22 17	0.19 15	0.21 39	0.44 96	0.21 15	0.10 10	0.08 2	0.11 1	0.10 50	0.11 12	0.09 4

qwe	0.22 25	0.18 87	0.28 29	0.31 17	0.18 31	0.29 88	0.21 35	0.38 41	0.32 59	0.35 85	0.30 54	0.20 20	0.20 31	0.43 85	0.21 15	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.09 9	0.12 44	0.09 4

2.25w	0.22 25	0.18 87	0.31 54	0.31 17	0.18 31	0.31 115	0.18 10	0.32 15	0.31 49	0.31 59	0.37 87	0.20 20	0.22 46	0.45 100	0.24 58	0.10 10	0.09 22	0.11 1	0.09 9	0.10 3	0.10 28

2.5w	0.21 13	0.18 87	0.31 54	0.32 34	0.18 31	0.31 115	0.25 81	0.31 13	0.23 17	0.28 44	0.35 80	0.18 10	0.17 10	0.39 58	0.21 15	0.10 10	0.08 2	0.11 1	0.10 50	0.11 12	0.09 4

2.75w_new	0.21 13	0.18 87	0.28 29	0.29 5	0.17 17	0.23 19	0.34 218	0.36 31	0.28 32	0.34 80	0.26 32	0.17 4	0.22 46	0.36 39	0.23 47	0.10 10	0.08 2	0.11 1	0.09 9	0.10 3	0.09 4

3.5w_stereo	0.22 25	0.18 87	0.29 36	0.30 9	0.18 31	0.27 59	0.23 59	0.37 33	0.28 32	0.31 59	0.26 32	0.22 30	0.26 90	0.50 140	0.24 58	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.09 9	0.11 12	0.09 4

2w_stereo	0.22 25	0.18 87	0.30 47	0.32 34	0.16 7	0.28 76	0.38 300	0.38 41	0.35 81	0.32 72	0.33 66	0.17 4	0.18 17	0.29 7	0.22 27	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.10 50	0.12 44	0.10 28

xyz-stereo-finetune	0.33 128	0.18 87	0.36 114	0.33 46	0.18 31	0.57 301	0.31 176	0.58 131	0.69 235	0.45 136	0.54 149	0.38 114	0.33 166	0.56 183	0.36 239	0.12 31	0.12 189	0.16 146	0.13 138	0.13 79	0.12 109

LG-Stereo	0.24 45	0.18 87	0.40 173	0.39 184	0.20 74	0.22 14	0.27 109	0.32 15	0.36 89	0.26 32	0.44 102	0.22 30	0.16 9	0.37 46	0.27 121	0.11 22	0.12 189	0.16 146	0.15 195	0.13 79	0.09 4

MM-Stereo_test2	0.30 106	0.18 87	0.39 161	0.40 221	0.24 183	0.42 217	0.42 359	0.63 166	0.41 123	0.37 96	0.35 80	0.32 68	0.26 90	0.53 162	0.25 74	0.12 31	0.10 51	0.15 120	0.12 104	0.15 169	0.10 28

SCV_C0	0.26 63	0.18 87	0.34 97	0.35 91	0.24 183	0.23 19	0.28 127	0.51 98	0.36 89	0.31 59	0.36 83	0.37 106	0.20 31	0.57 196	0.22 27	0.13 59	0.10 51	0.13 51	0.11 76	0.16 209	0.12 109

AIO-test1	0.38 199	0.18 87	0.38 142	0.50 421	0.24 183	0.46 241	0.30 153	0.70 232	1.19 473	0.40 119	0.71 200	0.45 160	0.29 129	0.53 162	0.27 121	0.15 159	0.13 255	0.19 270	0.21 380	0.13 79	0.17 277

GIP-stereo	0.24 45	0.18 87	0.30 47	0.37 126	0.24 183	0.26 46	0.20 20	0.46 80	0.36 89	0.24 23	0.39 91	0.35 93	0.20 31	0.31 14	0.21 15	0.15 159	0.10 51	0.13 51	0.10 50	0.12 44	0.11 64

tg	0.33 128	0.18 87	0.37 130	0.39 184	0.22 114	0.38 185	0.26 93	0.70 232	0.56 185	0.47 147	0.65 181	0.42 144	0.24 68	0.55 173	0.33 191	0.14 98	0.10 51	0.18 230	0.17 276	0.14 123	0.11 64

model_zeroshot	0.33 128	0.18 87	0.48 288	0.39 184	0.28 310	0.45 236	0.25 81	0.63 166	0.45 146	0.61 193	0.50 125	0.51 188	0.25 75	0.45 100	0.26 103	0.16 209	0.13 255	0.15 120	0.14 169	0.13 79	0.13 144

AIO-Stereo	0.25 53	0.18 87	0.34 97	0.37 126	0.18 31	0.28 76	0.30 153	0.48 85	0.27 28	0.29 51	0.30 54	0.32 68	0.17 10	0.52 153	0.23 47	0.12 31	0.10 51	0.14 80	0.11 76	0.13 79	0.10 28

RSM++	0.25 53	0.18 87	0.34 97	0.36 110	0.20 74	0.28 76	0.30 153	0.51 98	0.32 59	0.25 28	0.22 17	0.37 106	0.21 39	0.50 140	0.24 58	0.12 31	0.10 51	0.14 80	0.12 104	0.14 123	0.10 28

RSM	0.25 53	0.18 87	0.33 80	0.36 110	0.20 74	0.27 59	0.34 218	0.51 98	0.27 28	0.26 32	0.23 19	0.39 118	0.21 39	0.56 183	0.22 27	0.12 31	0.10 51	0.14 80	0.11 76	0.14 123	0.10 28

RAFT-Stereo-weight	0.32 118	0.18 87	0.33 80	0.39 184	0.22 114	0.26 46	0.29 137	0.67 199	0.80 301	0.53 166	0.51 134	0.58 219	0.20 31	0.47 120	0.27 121	0.13 59	0.10 51	0.14 80	0.11 76	0.13 79	0.11 64

gcap-zeroshot	0.34 134	0.18 87	0.52 330	0.38 156	0.22 114	0.49 253	0.27 109	0.52 107	0.34 68	0.64 213	0.50 125	0.83 355	0.34 174	0.48 130	0.24 58	0.13 59	0.11 134	0.15 120	0.12 104	0.13 79	0.12 109

testlalala2	0.36 167	0.18 87	0.45 239	0.89 529	0.53 500	0.44 228	0.26 93	0.61 152	0.49 158	0.68 243	0.56 158	0.44 158	0.24 68	0.34 29	0.31 169	0.15 159	0.12 189	0.14 80	0.10 50	0.13 79	0.13 144

MaDis-Stereo	0.26 63	0.18 87	0.36 114	0.36 110	0.26 256	0.27 59	0.27 109	0.43 68	0.35 81	0.27 41	0.26 32	0.41 134	0.28 115	0.40 63	0.28 141	0.16 209	0.14 289	0.16 146	0.13 138	0.14 123	0.12 109

IGEV_Zeroshot_test	0.34 134	0.18 87	0.67 402	0.39 184	0.28 310	0.30 100	0.25 81	0.74 257	0.31 49	0.62 195	0.57 161	0.54 200	0.25 75	0.53 162	0.27 121	0.14 98	0.10 51	0.15 120	0.14 169	0.14 123	0.12 109

MIF-Stereo (partial)	0.31 112	0.18 87	0.37 130	0.41 253	0.31 373	0.28 76	0.23 59	0.47 83	0.42 131	0.31 59	0.63 175	0.36 104	0.35 177	0.57 196	0.31 169	0.17 248	0.13 255	0.19 270	0.17 276	0.18 268	0.14 188

RAFT-Test	0.34 134	0.18 87	0.37 130	0.38 156	0.23 154	0.50 256	0.23 59	0.69 217	0.40 119	0.60 186	0.85 282	0.61 245	0.28 115	0.46 113	0.27 121	0.14 98	0.11 134	0.14 80	0.11 76	0.13 79	0.12 109

4D-IteraStereo	0.33 128	0.18 87	0.40 173	0.40 221	0.24 183	0.32 132	0.27 109	0.58 131	0.72 248	0.65 222	0.54 149	0.42 144	0.23 58	0.45 100	0.28 141	0.14 98	0.09 22	0.19 270	0.16 227	0.16 209	0.11 64

Selective-IGEV	0.24 45	0.18 87	0.35 107	0.35 91	0.19 50	0.27 59	0.25 81	0.55 118	0.23 17	0.27 41	0.25 30	0.34 84	0.19 25	0.58 216	0.22 27	0.12 31	0.10 51	0.14 80	0.11 76	0.12 44	0.10 28

DCRE	0.37 184	0.18 87	0.46 256	0.45 355	0.32 389	0.42 217	0.37 278	0.63 166	0.51 164	0.47 147	0.94 320	0.56 206	0.36 195	0.52 153	0.32 179	0.14 98	0.13 255	0.15 120	0.14 169	0.14 123	0.13 144

test_4	0.36 167	0.18 87	0.31 54	0.44 332	0.25 215	0.20 5	0.34 218	0.56 120	0.41 123	0.59 182	1.45 483	0.43 152	0.25 75	0.63 264	0.28 141	0.12 31	0.10 51	0.17 184	0.19 333	0.15 169	0.11 64

CrosDoStereo	0.50 343	0.18 87	0.45 239	0.38 156	0.24 183	0.40 196	1.18 533	0.67 199	0.86 337	0.94 414	1.37 464	0.63 253	0.77 429	0.65 284	0.45 315	0.15 159	0.12 189	0.17 184	0.18 303	0.14 123	0.14 188

DeepStereo_LL	0.50 343	0.18 87	0.45 239	0.38 156	0.24 183	0.40 196	1.18 533	0.67 199	0.86 337	0.94 414	1.37 464	0.63 253	0.77 429	0.65 284	0.45 315	0.15 159	0.12 189	0.17 184	0.18 303	0.14 123	0.14 188

THIR-Stereo	0.50 343	0.18 87	0.45 239	0.38 156	0.23 154	0.75 392	0.67 470	0.66 189	0.87 346	1.02 448	1.40 470	0.72 307	0.76 422	0.62 253	0.42 285	0.15 159	0.11 134	0.17 184	0.18 303	0.14 123	0.15 211

PFNet	0.42 245	0.18 87	0.58 361	0.43 313	0.24 183	0.43 220	0.32 197	0.74 257	0.78 290	1.00 440	0.74 214	0.68 286	0.39 214	0.72 335	0.37 255	0.16 209	0.10 51	0.20 300	0.15 195	0.16 209	0.13 144

RAFT-345	0.40 227	0.18 87	0.40 173	0.38 156	0.22 114	0.33 139	0.26 93	0.61 152	0.51 164	0.74 289	1.79 507	0.45 160	0.33 166	0.66 292	0.36 239	0.14 98	0.11 134	0.18 230	0.14 169	0.13 79	0.13 144

R-Stereo Train	0.39 215	0.18 87	0.42 204	0.42 293	0.26 256	0.40 196	0.32 197	0.72 244	0.34 68	0.89 387	1.28 447	0.57 211	0.35 177	0.42 79	0.32 179	0.15 159	0.12 189	0.14 80	0.12 104	0.14 123	0.13 144

RAFT-Stereo	0.39 215	0.18 87	0.42 204	0.42 293	0.26 256	0.40 196	0.32 197	0.72 244	0.34 68	0.89 387	1.28 447	0.57 211	0.35 177	0.42 79	0.32 179	0.15 159	0.12 189	0.14 80	0.12 104	0.14 123	0.13 144
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
FlowAnything_test	0.29 91	0.19 124	0.39 161	0.47 385	0.26 256	0.46 241	0.25 81	0.43 68	0.31 49	0.29 51	0.26 32	0.35 93	0.26 90	0.40 63	0.37 255	0.21 349	0.15 319	0.22 357	0.26 452	0.16 209	0.16 257

asda	0.21 13	0.19 124	0.29 36	0.31 17	0.17 17	0.25 42	0.23 59	0.36 31	0.28 32	0.27 41	0.24 25	0.18 10	0.21 39	0.40 63	0.21 15	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.09 9	0.11 12	0.10 28

4w-stereo	0.21 13	0.19 124	0.31 54	0.31 17	0.17 17	0.29 88	0.19 15	0.31 13	0.21 13	0.31 59	0.24 25	0.20 20	0.24 68	0.41 71	0.22 27	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.10 50	0.11 12	0.09 4

G2L-ROB	0.47 297	0.19 124	0.42 204	0.35 91	0.22 114	0.57 301	0.42 359	1.14 425	0.71 247	0.84 354	0.75 216	1.09 441	0.53 287	0.74 347	0.53 359	0.17 248	0.12 189	0.14 80	0.12 104	0.17 244	0.19 328

xyz-stereo-finetune2	0.36 167	0.19 124	0.38 142	0.32 34	0.19 50	0.82 422	0.29 137	0.52 107	0.32 59	0.51 157	0.78 237	0.43 152	0.45 248	0.69 319	0.44 306	0.13 59	0.12 189	0.17 184	0.13 138	0.12 44	0.13 144

MM-Stereo_test3	0.34 134	0.19 124	0.31 54	0.41 253	0.25 215	0.35 158	0.44 375	0.72 244	0.92 378	0.46 142	0.52 143	0.41 134	0.29 129	0.44 96	0.28 141	0.16 209	0.15 319	0.17 184	0.13 138	0.14 123	0.13 144

MM-Stereo_test1	0.33 128	0.19 124	0.36 114	0.41 253	0.23 154	0.36 167	0.45 378	0.58 131	0.54 174	0.60 186	0.50 125	0.38 114	0.37 199	0.60 237	0.26 103	0.15 159	0.13 255	0.17 184	0.14 169	0.15 169	0.12 109

SCV	0.26 63	0.19 124	0.33 80	0.35 91	0.21 95	0.27 59	0.34 218	0.56 120	0.28 32	0.24 23	0.28 46	0.37 106	0.23 58	0.49 134	0.22 27	0.18 279	0.10 51	0.14 80	0.11 76	0.15 169	0.11 64

SMoEStereo_RVC	0.26 63	0.19 124	0.35 107	0.35 91	0.22 114	0.36 167	0.32 197	0.39 45	0.34 68	0.37 96	0.30 54	0.33 80	0.24 68	0.53 162	0.24 58	0.12 31	0.10 51	0.16 146	0.12 104	0.12 44	0.11 64

PAM_32	0.46 282	0.19 124	0.67 402	0.39 184	0.24 183	0.75 392	0.27 109	0.95 344	0.34 68	0.68 243	0.44 102	1.91 523	0.65 369	0.62 253	0.26 103	0.15 159	0.10 51	0.16 146	0.15 195	0.14 123	0.13 144

PAM	0.46 282	0.19 124	0.70 416	0.40 221	0.26 256	0.75 392	0.33 207	0.85 301	0.34 68	0.70 258	0.46 110	1.83 518	0.63 352	0.61 245	0.26 103	0.15 159	0.10 51	0.16 146	0.14 169	0.14 123	0.13 144

UGAM-zero	0.46 282	0.19 124	0.62 372	0.37 126	0.23 154	0.34 149	0.21 35	1.15 429	0.39 118	0.66 234	0.61 171	1.70 515	0.91 464	0.75 353	0.25 74	0.14 98	0.11 134	0.15 120	0.12 104	0.13 79	0.13 144

MGS-Stereo	0.28 80	0.19 124	0.40 173	0.36 110	0.23 154	0.37 172	0.30 153	0.39 45	0.44 139	0.31 59	0.51 134	0.40 128	0.24 68	0.43 85	0.26 103	0.15 159	0.12 189	0.15 120	0.13 138	0.14 123	0.13 144

testlalala	0.28 80	0.19 124	0.43 215	0.34 57	0.23 154	0.45 236	0.30 153	0.43 68	0.29 39	0.68 243	0.49 121	0.35 93	0.25 75	0.32 19	0.25 74	0.14 98	0.11 134	0.14 80	0.09 9	0.11 12	0.11 64

GCAP-Stereo	0.28 80	0.19 124	0.40 173	0.38 156	0.19 50	0.38 185	0.23 59	0.57 125	0.41 123	0.45 136	0.49 121	0.39 118	0.27 101	0.33 25	0.23 47	0.14 98	0.12 189	0.14 80	0.11 76	0.12 44	0.11 64

DisPM	0.39 215	0.19 124	0.44 227	0.41 253	0.27 287	0.24 28	0.31 176	0.65 180	0.57 187	0.87 373	0.87 293	0.60 240	0.32 156	0.76 357	0.32 179	0.18 279	0.12 189	0.19 270	0.17 276	0.15 169	0.20 351

iRaft-Stereo_20w	0.39 215	0.19 124	0.57 357	0.37 126	0.27 287	0.31 115	0.24 73	1.44 512	0.29 39	0.69 252	0.53 147	0.60 240	0.42 228	0.83 388	0.27 121	0.14 98	0.11 134	0.14 80	0.13 138	0.15 169	0.13 144

GLC_STEREO	0.29 91	0.19 124	0.27 20	0.44 332	0.19 50	0.31 115	0.26 93	0.47 83	0.43 133	0.37 96	0.47 116	0.41 134	0.23 58	0.50 140	0.34 206	0.14 98	0.18 388	0.19 270	0.16 227	0.16 209	0.13 144

GMOStereo	0.37 184	0.19 124	0.38 142	0.43 313	0.24 183	0.37 172	0.38 300	0.52 107	0.62 194	0.87 373	0.84 272	0.64 260	0.35 177	0.37 46	0.28 141	0.13 59	0.11 134	0.20 300	0.18 303	0.15 169	0.11 64

error version	0.37 184	0.19 124	0.38 142	0.43 313	0.24 183	0.37 172	0.38 300	0.52 107	0.62 194	0.87 373	0.84 272	0.64 260	0.35 177	0.37 46	0.28 141	0.13 59	0.11 134	0.20 300	0.18 303	0.15 169	0.11 64

test-v	0.37 184	0.19 124	0.38 142	0.43 313	0.24 183	0.37 172	0.38 300	0.52 107	0.62 194	0.87 373	0.84 272	0.64 260	0.35 177	0.37 46	0.28 141	0.13 59	0.11 134	0.20 300	0.18 303	0.15 169	0.11 64

test_3	0.36 167	0.19 124	0.44 227	0.44 332	0.23 154	0.48 249	0.36 264	0.66 189	0.82 314	0.64 213	0.45 105	0.68 286	0.25 75	0.41 71	0.31 169	0.12 31	0.10 51	0.18 230	0.16 227	0.15 169	0.11 64

PFNet+	0.40 227	0.19 124	0.49 300	0.39 184	0.25 215	0.28 76	0.23 59	0.64 179	0.70 236	0.85 358	0.79 247	0.64 260	0.35 177	0.72 335	0.34 206	0.19 309	0.14 289	0.23 379	0.20 358	0.16 209	0.20 351

ASMatch	0.48 309	0.19 124	0.45 239	0.39 184	0.28 310	0.37 172	0.26 93	0.74 257	0.68 228	0.76 298	2.34 524	0.61 245	0.52 283	0.62 253	0.37 255	0.14 98	0.12 189	0.17 184	0.15 195	0.14 123	0.21 369

SST-Stereo	0.40 227	0.19 124	0.45 239	0.42 293	0.25 215	0.25 42	0.21 35	0.66 189	0.47 155	1.08 470	0.79 247	0.72 307	0.43 234	0.77 364	0.35 223	0.16 209	0.11 134	0.20 300	0.16 227	0.19 302	0.15 211

RAFT_R40	0.40 227	0.19 124	0.44 227	0.43 313	0.25 215	0.23 19	0.26 93	0.67 199	0.67 223	0.98 432	0.78 237	0.72 307	0.43 234	0.76 357	0.35 223	0.16 209	0.11 134	0.20 300	0.16 227	0.18 268	0.14 188

GrayStereo	0.49 327	0.19 124	0.42 204	0.46 376	0.28 310	0.53 272	0.67 470	0.69 217	0.63 205	1.02 448	1.47 486	0.78 340	0.76 422	0.56 183	0.33 191	0.14 98	0.12 189	0.17 184	0.17 276	0.15 169	0.29 439

test-2	0.37 184	0.19 124	0.38 142	0.43 313	0.24 183	0.37 172	0.38 300	0.52 107	0.62 194	0.87 373	0.84 272	0.64 260	0.35 177	0.37 46	0.28 141	0.13 59	0.11 134	0.20 300	0.18 303	0.15 169	0.11 64

test-1	0.36 167	0.19 124	0.71 421	0.46 376	0.26 256	0.44 228	0.36 264	0.60 146	0.59 190	0.48 150	0.67 192	0.53 196	0.36 195	0.40 63	0.29 156	0.14 98	0.11 134	0.16 146	0.14 169	0.15 169	0.16 257

GMM-Stereo	0.44 262	0.19 124	0.36 114	0.42 293	0.25 215	0.51 260	0.47 389	0.71 240	0.53 170	0.76 298	1.37 464	0.76 332	0.38 203	0.60 237	0.33 191	0.15 159	0.10 51	0.20 300	0.19 333	0.16 209	0.27 425

Prome-Stereo	0.46 282	0.19 124	0.35 107	0.44 332	0.26 256	0.40 196	0.45 378	0.68 209	0.44 139	0.96 422	1.84 509	0.59 234	0.67 379	0.61 245	0.32 179	0.14 98	0.11 134	0.16 146	0.14 169	0.16 209	0.29 439

iRaftStereo_RVC	0.32 118	0.19 124	0.37 130	0.39 184	0.22 114	0.31 115	0.29 137	0.68 209	0.51 164	0.49 151	0.66 188	0.37 106	0.23 58	0.45 100	0.33 191	0.14 98	0.10 51	0.18 230	0.17 276	0.15 169	0.12 109

raft+_RVC	0.38 199	0.19 124	0.35 107	0.37 126	0.25 215	0.45 236	0.37 278	0.78 279	0.89 363	0.51 157	0.78 237	0.50 184	0.29 129	0.53 162	0.40 277	0.15 159	0.12 189	0.17 184	0.15 195	0.14 123	0.12 109

raftrobust	0.34 134	0.19 124	0.36 114	0.41 253	0.27 287	0.30 100	0.25 81	0.71 240	0.63 205	0.58 180	0.55 155	0.45 160	0.46 253	0.51 147	0.29 156	0.16 209	0.12 189	0.14 80	0.12 104	0.12 44	0.13 144

AFF-stereo	0.38 199	0.19 124	0.39 161	0.37 126	0.21 95	0.27 59	0.31 176	0.65 180	0.66 220	0.64 213	1.13 409	0.76 332	0.39 214	0.55 173	0.33 191	0.11 22	0.09 22	0.16 146	0.16 227	0.13 79	0.11 64

EAI-Stereo	0.34 134	0.19 124	0.44 227	0.39 184	0.21 95	0.31 115	0.30 153	1.15 429	0.30 44	0.49 151	0.75 216	0.36 104	0.28 115	0.62 253	0.27 121	0.14 98	0.11 134	0.14 80	0.13 138	0.13 79	0.12 109

4.5_new	0.21 13	0.20 160	0.29 36	0.30 9	0.17 17	0.24 28	0.26 93	0.32 15	0.28 32	0.32 72	0.28 46	0.19 15	0.17 10	0.29 7	0.21 15	0.10 10	0.08 2	0.12 22	0.10 50	0.13 79	0.09 4

4.5w-stereo	0.21 13	0.20 160	0.29 36	0.30 9	0.17 17	0.24 28	0.26 93	0.32 15	0.28 32	0.32 72	0.28 46	0.19 15	0.17 10	0.29 7	0.21 15	0.10 10	0.08 2	0.12 22	0.10 50	0.13 79	0.09 4

3w_stereo	0.24 45	0.20 160	0.37 130	0.33 46	0.16 7	0.32 132	0.42 359	0.41 56	0.38 108	0.31 59	0.27 37	0.16 2	0.26 90	0.34 29	0.22 27	0.10 10	0.08 2	0.11 1	0.09 9	0.12 44	0.11 64

G2L-Stereo_test	0.48 309	0.20 160	0.40 173	0.34 57	0.23 154	0.57 301	0.58 448	1.10 402	0.77 280	0.86 365	0.94 320	0.95 399	0.54 299	0.68 313	0.60 382	0.16 209	0.12 189	0.14 80	0.12 104	0.15 169	0.15 211

AIO-Stereo-zeroshot	0.42 245	0.20 160	0.74 434	0.38 156	0.43 465	0.39 192	0.26 93	0.94 337	0.49 158	0.53 166	0.77 226	0.93 395	0.45 248	0.63 264	0.24 58	0.16 209	0.10 51	0.17 184	0.18 303	0.20 318	0.20 351

H2IRNET	0.37 184	0.20 160	0.33 80	0.38 156	0.25 215	0.27 59	0.23 59	0.59 136	0.72 248	0.39 113	0.90 309	0.74 324	0.55 305	0.52 153	0.43 290	0.15 159	0.13 255	0.18 230	0.20 358	0.16 209	0.13 144

MyStereo8	0.40 227	0.20 160	0.54 342	0.41 253	0.29 336	0.53 272	0.29 137	0.65 180	0.49 158	0.71 265	0.98 347	0.58 219	0.43 234	0.50 140	0.51 349	0.15 159	0.12 189	0.16 146	0.14 169	0.19 302	0.19 328

CoDeX	0.47 297	0.20 160	0.49 300	0.42 293	0.25 215	0.75 392	0.36 264	1.27 481	0.80 301	0.82 335	0.96 333	0.62 251	0.57 314	0.60 237	0.36 239	0.17 248	0.12 189	0.17 184	0.15 195	0.16 209	0.14 188

plain	0.31 112	0.20 160	0.50 313	0.39 184	0.29 336	0.27 59	0.30 153	0.44 74	0.35 81	0.31 59	0.66 188	0.30 58	0.31 151	0.65 284	0.31 169	0.17 248	0.13 255	0.20 300	0.15 195	0.17 244	0.12 109

CASnet	0.30 106	0.20 160	0.33 80	0.41 253	0.16 7	0.26 46	0.24 73	0.52 107	0.53 170	0.52 163	0.54 149	0.39 118	0.24 68	0.40 63	0.26 103	0.14 98	0.10 51	0.22 357	0.18 303	0.18 268	0.11 64
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
HH	0.35 149	0.20 160	0.47 268	0.40 221	0.25 215	0.33 139	0.31 176	0.76 270	0.38 108	0.43 131	0.57 161	0.79 342	0.44 243	0.71 330	0.25 74	0.15 159	0.11 134	0.15 120	0.14 169	0.14 123	0.12 109

HanStereo	0.35 149	0.20 160	0.47 268	0.40 221	0.25 215	0.33 139	0.31 176	0.76 270	0.38 108	0.43 131	0.57 161	0.79 342	0.44 243	0.71 330	0.25 74	0.15 159	0.11 134	0.15 120	0.14 169	0.14 123	0.12 109

anonymousdsp2	0.35 149	0.20 160	0.43 215	0.37 126	0.24 183	0.48 249	0.31 176	0.86 305	0.65 217	0.55 172	0.50 125	0.50 184	0.34 174	0.56 183	0.31 169	0.14 98	0.10 51	0.14 80	0.10 50	0.16 209	0.14 188

knoymous	0.36 167	0.20 160	0.31 54	0.31 17	0.22 114	0.36 167	0.29 137	0.61 152	0.64 212	0.67 237	0.70 198	0.60 240	0.40 220	0.58 216	0.34 206	0.17 248	0.11 134	0.20 300	0.11 76	0.17 244	0.18 295

anonymousa	0.49 327	0.20 160	0.42 204	0.38 156	0.23 154	0.91 437	0.35 242	0.75 263	0.62 194	0.85 358	1.54 492	1.06 430	0.66 376	0.51 147	0.43 290	0.16 209	0.13 255	0.19 270	0.21 380	0.16 209	0.14 188

riskmin	0.38 199	0.20 160	0.39 161	0.32 34	0.23 154	0.53 272	0.30 153	0.63 166	0.80 301	0.49 151	0.56 158	0.73 318	0.58 323	0.55 173	0.36 239	0.17 248	0.11 134	0.19 270	0.13 138	0.19 302	0.20 351

DCANet-4	0.36 167	0.20 160	0.48 288	0.34 57	0.19 50	0.29 88	0.30 153	0.66 189	0.92 378	0.69 252	0.78 237	0.40 128	0.47 257	0.45 100	0.34 206	0.14 98	0.10 51	0.14 80	0.11 76	0.11 12	0.13 144

tt	6.20 569	0.20 160	5.89 560	3.55 573	2.07 561	11.26 573	19.21 576	11.74 576	5.46 563	2.69 548	2.04 519	4.87 561	6.25 569	3.70 560	7.09 566	8.32 579	11.17 584	4.93 575	5.41 578	5.74 575	2.37 569

RAFT_CTSACE	0.45 272	0.20 160	0.44 227	0.45 355	0.27 287	0.34 149	0.39 323	0.60 146	0.73 255	0.76 298	1.44 480	0.83 355	0.38 203	1.08 464	0.26 103	0.12 31	0.13 255	0.18 230	0.16 227	0.15 169	0.11 64

IPLG	0.39 215	0.20 160	0.59 362	0.40 221	0.24 183	0.54 278	0.27 109	0.75 263	0.63 205	0.84 354	0.81 257	0.32 68	0.32 156	0.60 237	0.45 315	0.13 59	0.11 134	0.16 146	0.13 138	0.13 79	0.12 109

LCNet	0.41 238	0.20 160	0.32 65	0.44 332	0.24 183	0.47 246	0.29 137	0.67 199	0.53 170	0.72 277	1.03 369	0.66 278	0.60 334	0.58 216	0.34 206	0.14 98	0.10 51	0.19 270	0.19 333	0.21 342	0.36 478

AAGNet	1.43 529	0.20 160	0.48 288	0.44 332	0.25 215	0.29 88	0.31 176	0.65 180	0.68 228	0.97 427	0.86 285	0.67 285	0.62 346	0.64 277	20.63 578	0.16 209	0.11 134	0.19 270	0.15 195	0.19 302	0.12 109

STrans-v2	0.46 282	0.20 160	0.48 288	0.40 221	0.24 183	0.55 283	0.50 408	1.07 392	0.73 255	0.65 222	1.05 379	0.72 307	0.69 389	0.72 335	0.33 191	0.14 98	0.10 51	0.17 184	0.14 169	0.13 79	0.12 109

TransformOpticalFlow	0.44 262	0.20 160	0.47 268	0.41 253	0.23 154	0.37 172	0.47 389	0.94 337	0.76 273	0.65 222	1.14 414	0.73 318	0.56 312	0.76 357	0.32 179	0.15 159	0.10 51	0.17 184	0.15 195	0.14 123	0.13 144

NF-Stereo	0.38 199	0.20 160	0.45 239	0.41 253	0.25 215	0.26 46	0.31 176	0.69 217	0.70 236	0.65 222	0.77 226	0.57 211	0.30 144	0.67 303	0.35 223	0.18 279	0.12 189	0.20 300	0.16 227	0.16 209	0.27 425

OCTAStereo	0.38 199	0.20 160	0.46 256	0.41 253	0.25 215	0.26 46	0.31 176	0.69 217	0.70 236	0.65 222	0.77 226	0.58 219	0.30 144	0.67 303	0.35 223	0.18 279	0.12 189	0.20 300	0.16 227	0.16 209	0.27 425

PSM-softLoss	0.38 199	0.20 160	0.48 288	0.41 253	0.26 256	0.30 100	0.35 242	0.69 217	0.46 150	0.62 195	0.82 261	0.59 234	0.33 166	0.70 325	0.39 270	0.19 309	0.12 189	0.20 300	0.18 303	0.16 209	0.22 387

KMStereo	0.38 199	0.20 160	0.48 288	0.41 253	0.26 256	0.30 100	0.35 242	0.69 217	0.46 150	0.62 195	0.82 261	0.59 234	0.33 166	0.70 325	0.39 270	0.19 309	0.12 189	0.20 300	0.18 303	0.16 209	0.22 387

NRIStereo	0.36 167	0.20 160	0.45 239	0.41 253	0.23 154	0.34 149	0.26 93	0.65 180	0.55 179	0.64 213	0.63 175	0.56 206	0.37 199	0.65 284	0.37 255	0.15 159	0.11 134	0.18 230	0.15 195	0.17 244	0.14 188

PSM-AAD	0.48 309	0.20 160	0.37 130	0.43 313	0.23 154	0.56 296	0.50 408	0.65 180	0.70 236	1.07 466	1.12 402	0.58 219	0.92 469	0.61 245	0.32 179	0.15 159	0.11 134	0.25 408	0.26 452	0.18 268	0.43 505

FTStereo	0.56 390	0.20 160	0.37 130	0.41 253	0.25 215	0.40 196	0.79 502	0.66 189	0.43 133	1.09 472	3.27 545	0.70 294	0.73 413	0.55 173	0.33 191	0.14 98	0.13 255	0.19 270	0.17 276	0.15 169	0.30 447

KYRaft	0.48 309	0.20 160	0.38 142	0.44 332	0.23 154	0.44 228	0.37 278	0.66 189	0.41 123	0.94 414	1.73 503	0.79 342	0.41 226	0.63 264	0.31 169	0.16 209	0.11 134	0.18 230	0.22 398	0.16 209	0.78 535

RE-Stereo	0.38 199	0.20 160	0.46 256	0.41 253	0.25 215	0.26 46	0.31 176	0.69 217	0.70 236	0.65 222	0.77 226	0.58 219	0.30 144	0.67 303	0.35 223	0.18 279	0.12 189	0.20 300	0.16 227	0.16 209	0.27 425

Pruner-Stereo	0.38 199	0.20 160	0.45 239	0.40 221	0.25 215	0.22 14	0.24 73	0.67 199	0.55 179	0.89 387	0.76 222	0.68 286	0.29 129	0.62 253	0.35 223	0.18 279	0.12 189	0.20 300	0.17 276	0.17 244	0.18 295

TVStereo	0.38 199	0.20 160	0.46 256	0.41 253	0.25 215	0.26 46	0.31 176	0.69 217	0.70 236	0.65 222	0.77 226	0.58 219	0.30 144	0.67 303	0.35 223	0.18 279	0.12 189	0.20 300	0.16 227	0.16 209	0.27 425

IRAFT_RVC	0.42 245	0.20 160	0.48 288	0.44 332	0.24 183	0.27 59	0.54 434	0.74 257	0.77 280	0.76 298	0.80 250	0.73 318	0.51 281	0.70 325	0.36 239	0.17 248	0.10 51	0.21 342	0.16 227	0.16 209	0.14 188

cross-raft	0.34 134	0.20 160	0.37 130	0.44 332	0.23 154	0.32 132	0.35 242	0.74 257	0.40 119	0.60 186	0.77 226	0.57 211	0.27 101	0.43 85	0.28 141	0.12 31	0.10 51	0.15 120	0.13 138	0.15 169	0.11 64

4.25_new	0.22 25	0.21 197	0.32 65	0.32 34	0.18 31	0.31 115	0.27 109	0.32 15	0.24 21	0.29 51	0.27 37	0.20 20	0.23 58	0.34 29	0.23 47	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.09 9	0.11 12	0.09 4

4.5w_new	0.22 25	0.21 197	0.32 65	0.32 34	0.18 31	0.31 115	0.27 109	0.32 15	0.24 21	0.29 51	0.27 37	0.20 20	0.23 58	0.34 29	0.23 47	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.09 9	0.11 12	0.09 4

4.25w-stereo	0.22 25	0.21 197	0.32 65	0.32 34	0.18 31	0.31 115	0.27 109	0.32 15	0.24 21	0.29 51	0.27 37	0.20 20	0.23 58	0.34 29	0.23 47	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.09 9	0.11 12	0.09 4

coex_refinement	0.53 365	0.21 197	0.39 161	0.44 332	0.30 351	0.76 398	0.39 323	1.09 400	0.90 366	0.85 358	1.12 402	1.00 411	0.56 312	0.63 264	0.81 432	0.21 349	0.13 255	0.16 146	0.16 227	0.20 318	0.21 369

HI	0.45 272	0.21 197	0.36 114	0.34 57	0.35 415	0.28 76	0.31 176	0.72 244	0.46 150	0.87 373	1.13 409	1.09 441	0.76 422	0.69 319	0.56 371	0.12 31	0.10 51	0.17 184	0.17 276	0.17 244	0.15 211

CoSv	0.45 272	0.21 197	0.36 114	0.34 57	0.35 415	0.28 76	0.31 176	0.72 244	0.46 150	0.87 373	1.13 409	1.09 441	0.76 422	0.69 319	0.56 371	0.12 31	0.10 51	0.17 184	0.17 276	0.17 244	0.15 211

AIO-test2	0.39 215	0.21 197	0.41 183	0.47 385	0.25 215	0.45 236	0.35 242	0.77 273	1.27 492	0.36 89	0.87 293	0.37 106	0.30 144	0.47 120	0.27 121	0.15 159	0.13 255	0.21 342	0.23 414	0.15 169	0.13 144

mms	0.26 63	0.21 197	0.33 80	0.37 126	0.25 215	0.30 100	0.33 207	0.40 50	0.32 59	0.28 44	0.34 75	0.34 84	0.20 31	0.45 100	0.26 103	0.12 31	0.11 134	0.16 146	0.12 104	0.14 123	0.11 64

ours_stereo	0.26 63	0.21 197	0.33 80	0.38 156	0.23 154	0.30 100	0.33 207	0.42 60	0.38 108	0.26 32	0.34 75	0.35 93	0.23 58	0.47 120	0.27 121	0.13 59	0.11 134	0.16 146	0.12 104	0.14 123	0.10 28

fffy	0.28 80	0.21 197	0.34 97	0.37 126	0.23 154	0.33 139	0.29 137	0.51 98	0.41 123	0.32 72	0.37 87	0.39 118	0.27 101	0.50 140	0.27 121	0.12 31	0.11 134	0.16 146	0.13 138	0.14 123	0.11 64

GCAP-BAT	0.30 106	0.21 197	0.42 204	0.33 46	0.27 287	0.26 46	0.27 109	0.45 78	0.30 44	0.60 186	0.64 178	0.45 160	0.23 58	0.56 183	0.26 103	0.15 159	0.12 189	0.15 120	0.10 50	0.12 44	0.11 64

AIO-Stereo-zeroshot1	0.48 309	0.21 197	1.26 505	0.39 184	0.51 495	0.28 76	0.30 153	1.25 477	0.44 139	0.68 243	1.11 398	0.86 366	0.33 166	0.67 303	0.27 121	0.15 159	0.11 134	0.17 184	0.20 358	0.22 364	0.24 402

MyStereo06	0.38 199	0.21 197	0.61 369	0.41 253	0.28 310	0.41 210	0.50 408	0.95 344	0.35 81	0.62 195	0.54 149	0.76 332	0.27 101	0.50 140	0.29 156	0.14 98	0.13 255	0.18 230	0.17 276	0.17 244	0.15 211

MyStereo05	0.44 262	0.21 197	0.45 239	0.41 253	0.28 310	0.41 210	0.50 408	0.93 332	1.09 456	0.76 298	0.61 171	0.51 188	0.57 314	0.73 340	0.42 285	0.14 98	0.13 255	0.18 230	0.17 276	0.17 244	0.15 211

AE-Stereo	0.34 134	0.21 197	0.42 204	0.48 392	0.31 373	0.48 249	0.35 242	0.61 152	0.62 194	0.32 72	0.55 155	0.52 192	0.27 101	0.47 120	0.29 156	0.13 59	0.13 255	0.18 230	0.16 227	0.15 169	0.12 109

11t1	0.36 167	0.21 197	0.42 204	0.35 91	0.22 114	0.62 336	0.29 137	0.69 217	0.43 133	0.60 186	0.53 147	0.53 196	0.48 262	0.56 183	0.40 277	0.18 279	0.14 289	0.16 146	0.13 138	0.17 244	0.17 277

ff7	0.29 91	0.21 197	0.38 142	0.36 110	0.26 256	0.31 115	0.35 242	0.62 158	0.34 68	0.38 105	0.33 66	0.32 68	0.29 129	0.58 216	0.25 74	0.14 98	0.10 51	0.17 184	0.12 104	0.14 123	0.15 211

ffff	0.29 91	0.21 197	0.38 142	0.36 110	0.26 256	0.31 115	0.35 242	0.62 158	0.34 68	0.38 105	0.33 66	0.32 68	0.29 129	0.58 216	0.25 74	0.14 98	0.10 51	0.17 184	0.12 104	0.14 123	0.15 211

11t	0.29 91	0.21 197	0.38 142	0.36 110	0.26 256	0.31 115	0.35 242	0.62 158	0.34 68	0.38 105	0.33 66	0.32 68	0.29 129	0.58 216	0.25 74	0.14 98	0.10 51	0.17 184	0.12 104	0.14 123	0.15 211

anonymousdsp	0.29 91	0.21 197	0.38 142	0.37 126	0.25 215	0.30 100	0.35 242	0.63 166	0.35 81	0.39 113	0.33 66	0.33 80	0.28 115	0.59 231	0.25 74	0.14 98	0.10 51	0.17 184	0.12 104	0.14 123	0.15 211

ProNet	0.29 91	0.21 197	0.38 142	0.35 91	0.24 183	0.32 132	0.43 366	0.57 125	0.37 103	0.33 77	0.30 54	0.32 68	0.28 115	0.57 196	0.26 103	0.13 59	0.11 134	0.16 146	0.13 138	0.13 79	0.13 144

ccc-4	0.29 91	0.21 197	0.38 142	0.36 110	0.26 256	0.31 115	0.35 242	0.62 158	0.34 68	0.38 105	0.33 66	0.32 68	0.29 129	0.58 216	0.25 74	0.14 98	0.10 51	0.17 184	0.12 104	0.14 123	0.15 211

IGEV-Stereo	0.29 91	0.21 197	0.38 142	0.37 126	0.25 215	0.30 100	0.35 242	0.63 166	0.35 81	0.39 113	0.33 66	0.33 80	0.28 115	0.59 231	0.25 74	0.14 98	0.10 51	0.17 184	0.12 104	0.14 123	0.15 211
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
iRaft-Stereo_5w	0.45 272	0.21 197	0.48 288	0.42 293	0.28 310	0.31 115	0.54 434	0.63 166	0.62 194	0.62 195	0.89 305	1.01 415	0.69 389	0.75 353	0.66 399	0.13 59	0.12 189	0.17 184	0.15 195	0.14 123	0.15 211

CIPLG	0.41 238	0.21 197	0.63 381	0.45 355	0.33 400	0.52 264	0.33 207	0.65 180	0.60 192	0.82 335	0.96 333	0.46 168	0.32 156	0.55 173	0.44 306	0.16 209	0.12 189	0.15 120	0.14 169	0.13 79	0.14 188

IPLGR_C	0.40 227	0.21 197	0.64 386	0.45 355	0.33 400	0.52 264	0.34 218	0.66 189	0.62 194	0.82 335	0.92 316	0.45 160	0.32 156	0.52 153	0.46 325	0.17 248	0.12 189	0.15 120	0.14 169	0.13 79	0.14 188

MIPNet	0.37 184	0.21 197	0.59 362	0.39 184	0.25 215	0.50 256	0.28 127	0.77 273	0.70 236	0.65 222	0.60 168	0.40 128	0.49 265	0.44 96	0.37 255	0.14 98	0.11 134	0.16 146	0.13 138	0.14 123	0.13 144

IPLGR	0.39 215	0.21 197	0.63 381	0.39 184	0.22 114	0.49 253	0.29 137	0.76 270	0.74 262	0.78 308	0.77 226	0.44 158	0.42 228	0.47 120	0.38 264	0.13 59	0.12 189	0.16 146	0.14 169	0.15 169	0.13 144

ACRE	0.40 227	0.21 197	0.65 392	0.45 355	0.33 400	0.51 260	0.33 207	0.66 189	0.63 205	0.80 314	0.92 316	0.45 160	0.32 156	0.52 153	0.45 315	0.16 209	0.12 189	0.15 120	0.14 169	0.13 79	0.14 188

IIG-Stereo	0.43 255	0.21 197	0.44 227	0.50 421	0.25 215	0.44 228	0.21 35	0.71 240	0.76 273	0.83 347	0.95 329	0.83 355	0.43 234	0.90 418	0.35 223	0.15 159	0.12 189	0.19 270	0.14 169	0.15 169	0.11 64

DeepStereo_RVC	0.36 167	0.21 197	0.47 268	0.40 221	0.24 183	0.26 46	0.22 44	0.60 146	0.38 108	0.69 252	0.67 192	0.57 211	0.51 281	0.56 183	0.39 270	0.16 209	0.12 189	0.18 230	0.15 195	0.19 302	0.18 295

rafts_anoy	0.37 184	0.21 197	0.36 114	0.41 253	0.26 256	0.30 100	0.33 207	0.67 199	0.90 366	0.58 180	0.66 188	0.45 160	0.33 166	0.47 120	0.39 270	0.16 209	0.11 134	0.21 342	0.23 414	0.17 244	0.14 188

RALCasStereoNet	0.36 167	0.21 197	0.37 130	0.42 293	0.26 256	0.35 158	0.38 300	0.63 166	0.64 212	0.50 154	0.72 201	0.51 188	0.29 129	0.59 231	0.36 239	0.16 209	0.14 289	0.15 120	0.13 138	0.17 244	0.16 257

test_xeample3	0.29 91	0.21 197	0.41 183	0.35 91	0.26 256	0.35 158	0.32 197	0.56 120	0.36 89	0.43 131	0.32 65	0.34 84	0.28 115	0.54 168	0.23 47	0.14 98	0.11 134	0.16 146	0.12 104	0.14 123	0.13 144

test_xeample	1.01 492	0.21 197	0.42 204	0.35 91	0.21 95	0.71 380	0.39 323	1.23 466	0.86 337	0.81 326	1.04 375	0.69 290	0.61 340	0.69 319	10.93 570	0.19 309	0.15 319	0.18 230	0.17 276	0.18 268	0.17 277

SFCPSM	0.47 297	0.21 197	0.55 347	0.40 221	0.27 287	0.87 433	0.37 278	1.33 492	0.77 280	0.80 314	0.84 272	0.54 200	0.49 265	0.57 196	0.37 255	0.18 279	0.13 255	0.18 230	0.20 358	0.16 209	0.15 211

GANet-RSSM	0.47 297	0.21 197	0.37 130	0.38 156	0.25 215	0.58 307	0.36 264	1.07 392	0.78 290	0.68 243	1.01 357	0.86 366	0.67 379	0.62 253	0.44 306	0.21 349	0.15 319	0.18 230	0.18 303	0.18 268	0.17 277

DIP-Stereo	0.39 215	0.21 197	0.50 313	0.41 253	0.28 310	0.62 336	0.27 109	0.77 273	0.40 119	0.64 213	0.86 285	0.52 192	0.33 166	0.66 292	0.42 285	0.15 159	0.13 255	0.17 184	0.14 169	0.15 169	0.15 211
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
iResNet_ROB	0.52 359	0.21 197	0.53 338	0.37 126	0.21 95	0.61 328	0.29 137	1.51 521	1.32 498	0.90 394	1.02 365	0.80 350	0.62 346	0.76 357	0.43 290	0.16 209	0.12 189	0.13 51	0.09 9	0.15 169	0.18 295

S2M2	0.26 63	0.22 236	0.33 80	0.31 17	0.25 215	0.24 28	0.13 1	0.35 28	0.41 123	0.25 28	0.36 83	0.30 58	0.25 75	0.30 12	0.26 103	0.22 375	0.19 402	0.17 184	0.19 333	0.21 342	0.18 295

UGAM	0.52 359	0.22 236	0.46 256	0.45 355	0.25 215	0.41 210	0.52 426	0.62 158	1.16 467	0.76 298	1.13 409	1.32 479	0.57 314	1.00 447	0.53 359	0.17 248	0.14 289	0.25 408	0.21 380	0.15 169	0.13 144

test_sample2	0.42 245	0.22 236	0.43 215	0.33 46	0.21 95	0.58 307	0.39 323	0.95 344	0.67 223	0.63 203	0.77 226	0.69 290	0.57 314	0.61 245	0.38 264	0.19 309	0.14 289	0.18 230	0.16 227	0.19 302	0.18 295

test_sample1	0.42 245	0.22 236	0.46 256	0.34 57	0.23 154	0.58 307	0.35 242	0.99 356	0.49 158	0.62 195	0.75 216	0.69 290	0.61 340	0.58 216	0.44 306	0.18 279	0.14 289	0.17 184	0.15 195	0.17 244	0.17 277

MyStereo07	0.32 118	0.22 236	0.34 97	0.42 293	0.28 310	0.40 196	0.50 408	0.72 244	0.37 103	0.37 96	0.34 75	0.32 68	0.31 151	0.59 231	0.27 121	0.14 98	0.13 255	0.18 230	0.17 276	0.17 244	0.16 257

MyStereo04	0.44 262	0.22 236	0.44 227	0.42 293	0.28 310	0.40 196	0.50 408	1.00 360	1.08 454	0.62 195	0.58 165	0.55 203	0.57 314	0.71 330	0.44 306	0.14 98	0.13 255	0.18 230	0.17 276	0.17 244	0.16 257

IGEVStereo-DCA	0.29 91	0.22 236	0.38 142	0.35 91	0.27 287	0.37 172	0.35 242	0.62 158	0.34 68	0.38 105	0.30 54	0.35 93	0.27 101	0.51 147	0.22 27	0.15 159	0.12 189	0.16 146	0.12 104	0.13 79	0.15 211

rrr	0.29 91	0.22 236	0.41 183	0.35 91	0.27 287	0.37 172	0.32 197	0.52 107	0.42 131	0.38 105	0.30 54	0.35 93	0.27 101	0.51 147	0.22 27	0.15 159	0.12 189	0.16 146	0.13 138	0.13 79	0.14 188

1111x	0.55 379	0.22 236	0.46 256	0.38 156	0.20 74	0.66 362	0.43 366	1.23 466	0.99 410	0.71 265	0.99 352	0.95 399	0.69 389	0.90 418	1.08 489	0.18 279	0.17 371	0.18 230	0.19 333	0.20 318	0.18 295

CBFPSM	0.59 411	0.22 236	1.31 510	0.38 156	0.27 287	1.12 481	0.65 466	0.79 283	0.82 314	0.80 314	0.81 257	1.35 488	0.87 457	0.67 303	0.76 422	0.16 209	0.15 319	0.15 120	0.16 227	0.17 244	0.22 387

GwcNet-ADL	0.44 262	0.22 236	0.48 288	0.45 355	0.30 351	0.40 196	0.37 278	0.92 330	0.97 401	0.71 265	0.78 237	0.61 245	0.42 228	0.62 253	0.50 339	0.19 309	0.14 289	0.15 120	0.14 169	0.18 268	0.18 295

OMP-Stereo	0.42 245	0.22 236	0.46 256	0.52 449	0.24 183	0.36 167	0.25 81	0.71 240	0.78 290	0.77 304	0.64 178	0.89 381	0.39 214	0.91 425	0.35 223	0.15 159	0.12 189	0.20 300	0.15 195	0.15 169	0.12 109

CroCo-Stereo	0.26 63	0.22 236	0.36 114	0.48 392	0.22 114	0.20 5	0.29 137	0.51 98	0.44 139	0.28 44	0.23 19	0.42 144	0.26 90	0.29 7	0.26 103	0.15 159	0.13 255	0.13 51	0.11 76	0.16 209	0.12 109
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
RAFT	0.45 272	0.22 236	0.45 239	0.47 385	0.26 256	0.54 278	0.47 389	0.66 189	0.58 189	0.80 314	0.82 261	0.94 397	0.57 314	0.75 353	0.34 206	0.17 248	0.15 319	0.22 357	0.20 358	0.16 209	0.12 109

222	1.18 515	0.22 236	0.44 227	0.37 126	0.22 114	0.79 406	0.37 278	1.31 489	0.89 363	0.92 407	1.08 391	0.72 307	0.71 406	0.66 292	13.89 573	0.20 332	0.15 319	0.17 184	0.16 227	0.18 268	0.19 328

xxxx	1.01 492	0.22 236	0.43 215	0.36 110	0.21 95	0.82 422	0.36 264	1.32 490	0.88 350	0.71 265	0.94 320	0.97 404	0.63 352	0.64 277	10.58 569	0.20 332	0.16 351	0.18 230	0.17 276	0.19 302	0.19 328

FENet	0.42 245	0.22 236	0.38 142	0.39 184	0.24 183	0.55 283	0.32 197	0.79 283	0.70 236	0.71 265	0.72 201	0.63 253	0.57 314	0.62 253	0.44 306	0.19 309	0.13 255	0.19 270	0.17 276	0.18 268	0.19 328

ac_64	0.52 359	0.22 236	0.50 313	0.45 355	0.28 310	0.80 409	0.45 378	1.02 372	0.61 193	0.91 399	0.83 267	1.07 435	0.68 385	0.74 347	0.70 409	0.21 349	0.18 388	0.20 300	0.19 333	0.18 268	0.15 211

PSMNet-RSSM	0.48 309	0.22 236	0.38 142	0.42 293	0.25 215	0.50 256	0.37 278	1.10 402	0.77 280	0.70 258	1.06 385	0.84 359	0.64 363	0.62 253	0.47 332	0.23 392	0.15 319	0.23 379	0.25 438	0.20 318	0.19 328

RASNet	0.53 365	0.22 236	0.52 330	0.38 156	0.22 114	0.68 368	0.38 300	0.97 351	0.88 350	0.73 284	1.04 375	1.03 422	0.92 469	0.90 418	0.86 442	0.16 209	0.14 289	0.14 80	0.17 276	0.15 169	0.13 144

HSM-Net_RVC	0.53 365	0.22 236	0.35 107	0.37 126	0.21 95	0.85 429	0.37 278	1.23 466	0.93 384	0.90 394	1.15 420	1.26 466	0.63 352	0.72 335	0.48 336	0.17 248	0.13 255	0.16 146	0.15 195	0.17 244	0.15 211
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
G2L-Stereo	0.49 327	0.23 257	0.48 288	0.43 313	0.26 256	0.47 246	0.42 359	0.93 332	0.78 290	0.84 354	0.86 285	0.91 388	0.52 283	0.78 368	0.70 409	0.20 332	0.17 371	0.22 357	0.18 303	0.17 244	0.21 369

DispNO	0.47 297	0.23 257	0.71 421	0.39 184	0.31 373	0.60 326	0.38 300	0.89 319	0.77 280	0.75 291	0.84 272	0.72 307	0.54 299	0.73 340	0.46 325	0.19 309	0.14 289	0.20 300	0.18 303	0.16 209	0.17 277

SMFormer	0.51 350	0.23 257	0.62 372	0.34 57	0.20 74	0.62 336	0.34 218	1.21 453	1.02 423	0.81 326	1.01 357	0.71 298	0.65 369	0.84 393	0.55 369	0.19 309	0.15 319	0.18 230	0.16 227	0.18 268	0.18 295

tta	0.51 350	0.23 257	0.62 372	0.34 57	0.20 74	0.62 336	0.34 218	1.21 453	1.02 423	0.81 326	1.01 357	0.71 298	0.65 369	0.84 393	0.55 369	0.19 309	0.15 319	0.18 230	0.16 227	0.15 169	0.14 188

qqq1	0.49 327	0.23 257	0.62 372	0.34 57	0.20 74	0.62 336	0.34 218	1.21 453	1.02 423	0.81 326	1.01 357	0.71 298	0.65 369	0.84 393	0.34 206	0.19 309	0.15 319	0.14 80	0.12 104	0.15 169	0.14 188

fff1	0.49 327	0.23 257	0.62 372	0.34 57	0.20 74	0.62 336	0.34 218	1.21 453	1.02 423	0.81 326	1.01 357	0.71 298	0.65 369	0.84 393	0.34 206	0.19 309	0.15 319	0.14 80	0.12 104	0.15 169	0.14 188

ACVNet-DCA	0.35 149	0.23 257	0.33 80	0.41 253	0.22 114	0.55 283	0.38 300	0.85 301	0.54 174	0.41 123	0.50 125	0.34 84	0.49 265	0.57 196	0.25 74	0.16 209	0.10 51	0.19 270	0.13 138	0.18 268	0.17 277

xx1	0.39 215	0.23 257	0.33 80	0.41 253	0.22 114	0.55 283	0.38 300	0.67 199	1.06 445	0.41 123	0.50 125	0.65 273	0.53 287	0.57 196	0.25 74	0.16 209	0.10 51	0.20 300	0.19 333	0.18 268	0.17 277

1test111	0.36 167	0.23 257	0.33 80	0.41 253	0.22 114	0.55 283	0.38 300	0.85 301	0.54 174	0.41 123	0.50 125	0.34 84	0.49 265	0.55 173	0.45 315	0.16 209	0.10 51	0.19 270	0.13 138	0.18 268	0.17 277

cc1	0.37 184	0.23 257	0.33 80	0.41 253	0.22 114	0.55 283	0.38 300	0.67 199	1.06 445	0.41 123	0.50 125	0.34 84	0.49 265	0.57 196	0.25 74	0.16 209	0.10 51	0.19 270	0.13 138	0.16 209	0.15 211

EKT-Stereo	0.35 149	0.23 257	0.39 161	0.43 313	0.29 336	0.38 185	0.31 176	0.69 217	0.64 212	0.45 136	0.63 175	0.49 182	0.27 101	0.56 183	0.33 191	0.18 279	0.14 289	0.18 230	0.15 195	0.16 209	0.16 257

gwcnet-sp	0.48 309	0.23 257	0.70 416	0.40 221	0.26 256	0.81 414	0.41 349	0.89 319	0.84 324	0.91 399	0.76 222	0.66 278	0.61 340	0.66 292	0.50 339	0.18 279	0.17 371	0.18 230	0.18 303	0.18 268	0.18 295

scenet	0.48 309	0.23 257	0.70 416	0.40 221	0.26 256	0.81 414	0.41 349	0.89 319	0.84 324	0.91 399	0.76 222	0.66 278	0.61 340	0.66 292	0.50 339	0.18 279	0.17 371	0.18 230	0.18 303	0.18 268	0.18 295

Selective-RAFT	0.35 149	0.23 257	0.51 325	0.44 332	0.21 95	0.64 352	0.27 109	0.59 136	0.63 205	0.40 119	0.38 89	0.55 203	0.40 220	0.57 196	0.35 223	0.13 59	0.11 134	0.14 80	0.12 104	0.16 209	0.13 144

ssnet	0.48 309	0.23 257	0.70 416	0.40 221	0.26 256	0.81 414	0.41 349	0.89 319	0.84 324	0.91 399	0.76 222	0.66 278	0.61 340	0.66 292	0.50 339	0.18 279	0.17 371	0.18 230	0.18 303	0.18 268	0.18 295

TestStereo1	0.43 255	0.23 257	0.41 183	0.51 437	0.24 183	0.34 149	0.40 334	0.77 273	0.90 366	0.68 243	0.96 333	0.48 176	0.46 253	0.91 425	0.32 179	0.16 209	0.13 255	0.18 230	0.15 195	0.14 123	0.13 144

IER	0.46 282	0.23 257	0.50 313	0.38 156	0.28 310	0.69 370	0.35 242	0.80 286	0.66 220	0.83 347	0.94 320	0.75 326	0.77 429	0.60 237	0.42 285	0.17 248	0.14 289	0.17 184	0.17 276	0.17 244	0.15 211

raft_robust	0.41 238	0.23 257	0.36 114	0.42 293	0.21 95	0.40 196	0.33 207	0.79 283	0.98 405	0.79 312	0.87 293	0.39 118	0.33 166	0.84 393	0.29 156	0.13 59	0.12 189	0.16 146	0.17 276	0.15 169	0.12 109

RAFT+CT+SA	0.39 215	0.23 257	0.36 114	0.51 437	0.27 287	0.29 88	0.46 382	0.75 263	0.80 301	0.51 157	0.89 305	0.41 134	0.40 220	0.78 368	0.32 179	0.14 98	0.11 134	0.18 230	0.18 303	0.15 169	0.14 188

SA-5K	0.43 255	0.23 257	0.41 183	0.51 437	0.24 183	0.34 149	0.40 334	0.77 273	0.90 366	0.68 243	0.96 333	0.48 176	0.46 253	0.91 425	0.32 179	0.16 209	0.13 255	0.18 230	0.15 195	0.14 123	0.13 144

AACVNet	0.50 343	0.23 257	0.49 300	0.46 376	0.29 336	0.52 264	0.38 300	0.90 324	0.55 179	0.81 326	1.03 369	1.00 411	0.70 402	0.83 388	0.54 364	0.21 349	0.18 388	0.24 395	0.18 303	0.23 381	0.20 351

Patchmatch Stereo++	0.35 149	0.23 257	0.47 268	0.41 253	0.22 114	0.24 28	0.22 44	0.59 136	0.36 89	0.63 203	0.73 205	0.58 219	0.38 203	0.58 216	0.36 239	0.18 279	0.12 189	0.20 300	0.16 227	0.20 318	0.15 211
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	0.35 149	0.23 257	0.47 268	0.41 253	0.22 114	0.24 28	0.31 176	0.59 136	0.36 89	0.63 203	0.73 205	0.58 219	0.38 203	0.56 183	0.35 223	0.18 279	0.12 189	0.20 300	0.16 227	0.20 318	0.15 211

ROB_FTStereo_v2	0.35 149	0.23 257	0.47 268	0.41 253	0.22 114	0.24 28	0.31 176	0.59 136	0.36 89	0.63 203	0.73 205	0.57 211	0.38 203	0.57 196	0.36 239	0.18 279	0.12 189	0.20 300	0.16 227	0.20 318	0.15 211

ROB_FTStereo	0.35 149	0.23 257	0.47 268	0.41 253	0.22 114	0.25 42	0.21 35	0.59 136	0.36 89	0.63 203	0.73 205	0.58 219	0.38 203	0.57 196	0.35 223	0.18 279	0.12 189	0.20 300	0.16 227	0.20 318	0.15 211

HUI-Stereo	0.35 149	0.23 257	0.47 268	0.41 253	0.22 114	0.24 28	0.22 44	0.60 146	0.36 89	0.63 203	0.73 205	0.58 219	0.38 203	0.50 140	0.35 223	0.18 279	0.12 189	0.20 300	0.16 227	0.20 318	0.15 211

iGMRVC	0.35 149	0.23 257	0.47 268	0.41 253	0.22 114	0.24 28	0.30 153	0.59 136	0.36 89	0.63 203	0.73 205	0.58 219	0.38 203	0.58 216	0.36 239	0.18 279	0.12 189	0.20 300	0.16 227	0.20 318	0.15 211

iRAFT	0.35 149	0.23 257	0.47 268	0.41 253	0.22 114	0.24 28	0.22 44	0.59 136	0.36 89	0.63 203	0.73 205	0.58 219	0.38 203	0.58 216	0.36 239	0.18 279	0.12 189	0.20 300	0.16 227	0.20 318	0.15 211

CRE-IMP	0.36 167	0.23 257	0.49 300	0.42 293	0.24 183	0.41 210	0.21 35	0.57 125	0.41 123	0.65 222	0.72 201	0.53 196	0.37 199	0.61 245	0.38 264	0.17 248	0.11 134	0.19 270	0.15 195	0.21 342	0.18 295

RAFT-IKP	0.35 149	0.23 257	0.47 268	0.41 253	0.22 114	0.24 28	0.28 127	0.59 136	0.36 89	0.63 203	0.73 205	0.57 211	0.38 203	0.58 216	0.36 239	0.18 279	0.12 189	0.20 300	0.16 227	0.20 318	0.15 211

RALAANet	0.38 199	0.23 257	0.48 288	0.42 293	0.29 336	0.35 158	0.25 81	0.86 305	0.64 212	0.67 237	0.65 181	0.60 240	0.29 129	0.60 237	0.34 206	0.15 159	0.12 189	0.17 184	0.15 195	0.21 342	0.13 144

GES	0.44 262	0.23 257	0.57 357	0.40 221	0.30 351	0.59 320	0.36 264	0.96 348	0.68 228	0.74 289	0.83 267	0.47 171	0.48 262	0.67 303	0.43 290	0.22 375	0.16 351	0.17 184	0.16 227	0.18 268	0.23 394

ACVNet	0.46 282	0.23 257	0.36 114	0.39 184	0.28 310	0.58 307	0.40 334	0.87 312	0.80 301	0.64 213	0.96 333	0.79 342	0.60 334	0.63 264	0.67 402	0.17 248	0.15 319	0.16 146	0.15 195	0.18 268	0.15 211

acv_ft	0.51 350	0.23 257	0.56 353	0.44 332	0.28 310	0.86 432	0.39 323	0.91 328	0.80 301	0.97 427	0.96 333	0.79 342	0.59 330	0.63 264	0.87 448	0.17 248	0.15 319	0.16 146	0.15 195	0.17 244	0.15 211

cf-r	0.47 297	0.23 257	0.41 183	0.39 184	0.23 154	0.59 320	0.37 278	0.88 317	0.85 332	0.72 277	1.05 379	0.94 397	0.62 346	0.56 183	0.54 364	0.21 349	0.14 289	0.17 184	0.19 333	0.15 169	0.15 211

CFNet-ft	0.48 309	0.23 257	0.36 114	0.40 221	0.26 256	0.64 352	0.37 278	0.87 312	0.85 332	0.64 213	1.00 354	1.01 415	0.64 363	0.61 245	0.53 359	0.23 392	0.15 319	0.24 395	0.21 380	0.23 381	0.18 295

CFNet_RVC	0.48 309	0.23 257	0.36 114	0.40 221	0.26 256	0.64 352	0.37 278	0.87 312	0.85 332	0.64 213	1.00 354	1.01 415	0.64 363	0.61 245	0.53 359	0.23 392	0.15 319	0.24 395	0.21 380	0.23 381	0.18 295

ISRNet	0.56 390	0.24 294	0.66 398	0.56 475	0.36 419	0.44 228	0.25 81	0.82 292	0.84 324	1.07 466	1.25 442	0.91 388	0.60 334	0.66 292	0.58 374	0.35 492	0.26 465	0.36 485	0.33 489	0.30 439	0.42 499

rvit_stereo_0083	0.34 134	0.24 294	0.50 313	0.44 332	0.27 287	0.34 149	0.35 242	0.45 78	0.62 194	0.37 96	0.47 116	0.42 144	0.35 177	0.40 63	0.36 239	0.22 375	0.20 414	0.20 300	0.17 276	0.20 318	0.14 188

rvit_stereo_0081	0.32 118	0.24 294	0.47 268	0.43 313	0.26 256	0.30 100	0.37 278	0.42 60	0.55 179	0.36 89	0.40 92	0.39 118	0.35 177	0.43 85	0.33 191	0.22 375	0.16 351	0.19 270	0.16 227	0.19 302	0.13 144

rvit_stereo_0082	0.32 118	0.24 294	0.47 268	0.43 313	0.26 256	0.30 100	0.37 278	0.42 60	0.55 179	0.36 89	0.40 92	0.39 118	0.35 177	0.43 85	0.33 191	0.22 375	0.16 351	0.19 270	0.16 227	0.19 302	0.13 144

CAS++	0.32 118	0.24 294	0.36 114	0.37 126	0.26 256	0.28 76	0.23 59	0.87 312	0.50 162	0.47 147	0.45 105	0.26 48	0.21 39	0.49 134	0.24 58	0.23 392	0.19 402	0.22 357	0.17 276	0.21 342	0.16 257
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
tt1	0.36 167	0.24 294	0.32 65	0.41 253	0.22 114	0.54 278	0.38 300	0.68 209	1.04 434	0.41 123	0.46 110	0.35 93	0.45 248	0.57 196	0.25 74	0.16 209	0.10 51	0.19 270	0.13 138	0.16 209	0.16 257

PCWNet_CMD	0.48 309	0.24 294	0.52 330	0.39 184	0.27 287	0.63 345	0.30 153	0.95 344	0.96 398	0.86 365	1.07 388	0.79 342	0.44 243	0.57 196	0.43 290	0.17 248	0.12 189	0.21 342	0.16 227	0.24 394	0.19 328

CFNet_ucs	0.50 343	0.24 294	0.55 347	0.38 156	0.31 373	0.58 307	0.33 207	0.98 354	0.93 384	0.88 383	1.19 433	0.80 350	0.49 265	0.63 264	0.43 290	0.21 349	0.15 319	0.26 427	0.18 303	0.26 411	0.22 387

LL-Strereo2	0.35 149	0.24 294	0.48 288	0.41 253	0.26 256	0.35 158	0.24 73	0.67 199	0.44 139	0.54 170	0.51 134	0.66 278	0.25 75	0.66 292	0.30 162	0.14 98	0.12 189	0.23 379	0.20 358	0.18 268	0.13 144

CroCo-Stereo Lap2	0.28 80	0.24 294	0.39 161	0.50 421	0.29 336	0.20 5	0.31 176	0.49 88	0.38 108	0.24 23	0.27 37	0.46 168	0.31 151	0.39 58	0.30 162	0.14 98	0.15 319	0.16 146	0.13 138	0.16 209	0.15 211

x	0.39 215	0.24 294	0.41 183	0.34 57	0.23 154	0.52 264	0.32 197	0.86 305	0.52 167	0.57 178	0.70 198	0.59 234	0.50 276	0.49 134	0.46 325	0.17 248	0.15 319	0.17 184	0.15 195	0.17 244	0.16 257

test_5	0.43 255	0.24 294	0.43 215	0.52 449	0.28 310	0.28 76	0.42 359	0.72 244	0.82 314	0.62 195	0.91 312	0.72 307	0.55 305	0.79 373	0.35 223	0.14 98	0.11 134	0.18 230	0.18 303	0.18 268	0.16 257

Sa-1000	0.48 309	0.24 294	0.41 183	0.45 355	0.25 215	0.59 320	0.34 218	0.81 290	0.93 384	0.82 335	1.50 487	0.53 196	0.45 248	0.92 428	0.30 162	0.15 159	0.12 189	0.21 342	0.19 333	0.15 169	0.13 144

CFNet_pseudo	0.46 282	0.24 294	0.52 330	0.37 126	0.27 287	0.58 307	0.30 153	0.86 305	0.88 350	0.82 335	1.03 369	0.75 326	0.47 257	0.58 216	0.44 306	0.17 248	0.12 189	0.24 395	0.16 227	0.24 394	0.19 328

ARAFT	0.47 297	0.24 294	0.79 450	0.42 293	0.25 215	0.55 283	0.55 438	0.75 263	0.81 309	0.89 387	0.75 216	0.73 318	0.47 257	0.88 410	0.37 255	0.15 159	0.12 189	0.23 379	0.22 398	0.14 123	0.13 144

delet	0.55 379	0.24 294	0.55 347	0.44 332	0.33 400	1.07 469	0.50 408	1.00 360	0.86 337	0.85 358	0.96 333	0.90 386	0.63 352	0.83 388	0.74 420	0.18 279	0.18 388	0.20 300	0.21 380	0.16 209	0.15 211

UPFNet	0.53 365	0.24 294	0.51 325	0.45 355	0.38 435	0.84 428	0.49 403	0.99 356	0.75 265	0.87 373	0.88 301	0.86 366	0.64 363	0.80 374	0.71 414	0.20 332	0.20 414	0.20 300	0.20 358	0.19 302	0.15 211

GwcNet-RSSM	0.49 327	0.24 294	0.42 204	0.40 221	0.23 154	0.55 283	0.38 300	0.93 332	0.93 384	0.71 265	1.16 425	0.86 366	0.60 334	0.62 253	0.66 399	0.21 349	0.14 289	0.19 270	0.20 358	0.16 209	0.15 211

MSMDNet	0.48 309	0.24 294	0.52 330	0.39 184	0.27 287	0.63 345	0.30 153	0.96 348	0.96 398	0.86 365	1.07 388	0.79 342	0.44 243	0.57 196	0.43 290	0.17 248	0.12 189	0.20 300	0.16 227	0.23 381	0.19 328

ccs_rob	0.46 282	0.24 294	0.52 330	0.37 126	0.27 287	0.58 307	0.31 176	0.86 305	0.88 350	0.82 335	1.02 365	0.75 326	0.47 257	0.58 216	0.44 306	0.17 248	0.12 189	0.24 395	0.16 227	0.24 394	0.19 328

MLCV	0.47 297	0.24 294	0.61 369	0.37 126	0.17 17	0.61 328	0.33 207	0.80 286	0.87 346	0.94 414	1.13 409	0.72 307	0.43 234	0.89 416	0.51 349	0.13 59	0.10 51	0.13 51	0.11 76	0.14 123	0.12 109

HSM	0.51 350	0.24 294	0.41 183	0.39 184	0.24 183	0.75 392	0.40 334	1.22 461	0.75 265	0.81 326	0.91 312	1.21 461	0.69 389	0.87 407	0.46 325	0.17 248	0.13 255	0.17 184	0.14 169	0.17 244	0.17 277

LE_ROB	4.42 565	0.24 294	2.75 546	0.42 293	0.23 154	1.57 520	0.90 516	1.71 537	17.88 582	16.56 584	4.88 565	5.17 562	18.85 584	1.63 519	14.62 574	0.17 248	0.14 289	0.16 146	0.16 227	0.19 302	0.17 277

rvit_stereo_0080	0.31 112	0.25 317	0.40 173	0.39 184	0.28 310	0.27 59	0.46 382	0.49 88	0.44 139	0.35 85	0.42 98	0.40 128	0.28 115	0.41 71	0.33 191	0.22 375	0.17 371	0.17 184	0.16 227	0.22 364	0.15 211

rvit_stereo_ft	0.33 128	0.25 317	0.47 268	0.52 449	0.32 389	0.33 139	0.47 389	0.49 88	0.50 162	0.34 80	0.41 95	0.41 134	0.32 156	0.48 130	0.34 206	0.22 375	0.14 289	0.19 270	0.18 303	0.19 302	0.14 188

test_sample3	0.46 282	0.25 317	0.50 313	0.35 91	0.23 154	0.69 370	0.37 278	1.15 429	0.81 309	0.75 291	0.79 247	0.66 278	0.49 265	0.63 264	0.46 325	0.21 349	0.15 319	0.20 300	0.19 333	0.21 342	0.19 328

ttt	0.51 350	0.25 317	0.43 215	0.38 156	0.24 183	0.65 359	0.38 300	1.18 444	1.05 438	0.72 277	1.08 391	0.63 253	0.49 265	0.84 393	0.59 379	0.24 404	0.21 424	0.22 357	0.20 358	0.24 394	0.24 402

whm_eth	0.31 112	0.25 317	0.40 173	0.39 184	0.28 310	0.27 59	0.46 382	0.49 88	0.44 139	0.35 85	0.42 98	0.40 128	0.28 115	0.41 71	0.33 191	0.22 375	0.17 371	0.17 184	0.16 227	0.22 364	0.15 211

testlalala_base	0.46 282	0.25 317	0.41 183	0.46 376	0.33 400	0.58 307	0.25 81	0.57 125	0.34 68	0.51 157	0.56 158	0.46 168	0.30 144	0.43 85	0.31 169	1.47 556	0.11 134	0.14 80	0.09 9	1.59 546	0.13 144

BUS	0.45 272	0.25 317	0.43 215	0.45 355	0.28 310	0.70 375	0.34 218	0.94 337	0.76 273	0.75 291	0.80 250	0.65 273	0.49 265	0.64 277	0.51 349	0.20 332	0.14 289	0.22 357	0.19 333	0.18 268	0.18 295

BSDual-CNN	0.46 282	0.25 317	0.43 215	0.45 355	0.28 310	0.77 399	0.40 334	0.94 337	0.76 273	0.75 291	0.80 250	0.76 332	0.54 299	0.64 277	0.43 290	0.20 332	0.14 289	0.22 357	0.19 333	0.18 268	0.18 295

hknet	0.49 327	0.25 317	0.51 325	0.45 355	0.29 336	0.77 399	0.40 334	0.94 337	0.83 319	0.75 291	0.80 250	0.97 404	0.61 340	0.73 340	0.45 315	0.18 279	0.14 289	0.22 357	0.19 333	0.18 268	0.18 295

SA	0.44 262	0.25 317	0.46 256	0.46 376	0.24 183	0.43 220	0.36 264	0.75 263	0.96 398	0.59 182	1.03 369	0.48 176	0.52 283	0.94 441	0.32 179	0.16 209	0.12 189	0.21 342	0.19 333	0.15 169	0.13 144

psmg	0.49 327	0.25 317	0.43 215	0.41 253	0.28 310	0.85 429	0.43 366	0.99 356	0.76 273	0.91 399	0.94 320	0.76 332	0.54 299	0.64 277	0.43 290	0.20 332	0.15 319	0.20 300	0.20 358	0.18 268	0.18 295

DAS	0.51 350	0.25 317	0.60 367	0.48 392	0.31 373	0.58 307	0.41 349	0.83 295	0.97 401	0.89 387	1.12 402	0.70 294	0.75 419	0.82 380	0.43 290	0.17 248	0.13 255	0.18 230	0.15 195	0.20 318	0.18 295

SepStereo	0.51 350	0.25 317	0.60 367	0.48 392	0.31 373	0.58 307	0.41 349	0.83 295	0.97 401	0.89 387	1.12 402	0.70 294	0.75 419	0.93 434	0.43 290	0.17 248	0.13 255	0.18 230	0.15 195	0.20 318	0.18 295

AASNet	0.53 365	0.25 317	0.52 330	0.49 407	0.32 389	0.74 389	0.40 334	1.50 518	0.86 337	0.86 365	0.92 316	0.64 260	0.59 330	0.59 231	0.79 427	0.23 392	0.19 402	0.20 300	0.16 227	0.21 342	0.19 328

GANet-ADL	0.42 245	0.25 317	0.45 239	0.43 313	0.29 336	0.54 278	0.35 242	0.89 319	0.86 337	0.63 203	0.72 201	0.68 286	0.42 228	0.52 153	0.41 281	0.21 349	0.14 289	0.15 120	0.13 138	0.18 268	0.19 328

ADLNet2	0.55 379	0.25 317	0.65 392	0.47 385	0.30 351	0.83 425	0.50 408	1.05 384	0.95 397	0.80 314	0.98 347	0.99 408	0.69 389	0.77 364	0.73 417	0.20 332	0.16 351	0.17 184	0.18 303	0.21 342	0.21 369

ICVP	0.46 282	0.25 317	0.38 142	0.48 392	0.28 310	0.58 307	0.43 366	1.00 360	0.70 236	0.67 237	0.95 329	0.75 326	0.55 305	0.53 162	0.54 364	0.23 392	0.17 371	0.19 270	0.17 276	0.19 302	0.20 351
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
MMNet	0.55 379	0.25 317	0.61 369	0.43 313	0.34 409	1.07 469	0.39 323	0.87 312	0.91 373	0.91 399	0.93 319	0.86 366	0.76 422	0.81 377	0.76 422	0.15 159	0.14 289	0.18 230	0.19 333	0.20 318	0.16 257

DSFCA	0.55 379	0.25 317	0.62 372	0.40 221	0.36 419	0.74 389	0.52 426	1.04 379	0.82 314	1.06 463	0.84 272	0.89 381	0.63 352	0.99 444	0.58 374	0.25 415	0.21 424	0.21 342	0.21 380	0.21 342	0.19 328

test_sample6	0.49 327	0.26 336	0.50 313	0.37 126	0.22 114	0.63 345	0.40 334	1.12 414	0.83 319	0.80 314	1.03 369	0.66 278	0.55 305	0.67 303	0.46 325	0.22 375	0.16 351	0.22 357	0.22 398	0.23 381	0.21 369

test_sample5	0.47 297	0.26 336	0.49 300	0.36 110	0.22 114	0.64 352	0.39 323	1.13 416	0.81 309	0.77 304	0.94 320	0.64 260	0.54 299	0.65 284	0.43 290	0.21 349	0.16 351	0.22 357	0.20 358	0.22 364	0.20 351

test_sample4	0.47 297	0.26 336	0.50 313	0.35 91	0.22 114	0.69 370	0.38 300	1.15 429	0.81 309	0.78 308	0.82 261	0.62 251	0.53 287	0.63 264	0.44 306	0.21 349	0.15 319	0.21 342	0.19 333	0.21 342	0.19 328

DualNet	0.48 309	0.26 336	0.49 300	0.36 110	0.22 114	0.64 352	0.39 323	1.13 416	0.81 309	0.80 314	1.03 369	0.64 260	0.54 299	0.65 284	0.43 290	0.21 349	0.16 351	0.22 357	0.20 358	0.22 364	0.20 351

ffm	0.44 262	0.26 336	0.49 300	0.37 126	0.25 215	0.55 283	0.37 278	0.68 209	1.04 434	0.73 284	0.96 333	0.71 298	0.53 287	0.57 196	0.25 74	0.16 209	0.10 51	0.25 408	0.21 380	0.16 209	0.16 257

ff1	0.49 327	0.26 336	0.49 300	0.37 126	0.25 215	0.55 283	0.37 278	0.68 209	1.04 434	0.73 284	0.96 333	0.71 298	0.53 287	1.01 448	0.88 452	0.16 209	0.10 51	0.25 408	0.21 380	0.16 209	0.16 257

mmx	0.53 365	0.26 336	0.49 300	0.37 126	0.25 215	0.55 283	0.37 278	1.16 436	1.03 428	0.73 284	0.96 333	0.71 298	0.53 287	1.01 448	0.88 452	0.20 332	0.15 319	0.25 408	0.21 380	0.22 364	0.20 351

xxx	0.53 365	0.26 336	0.49 300	0.37 126	0.25 215	0.55 283	0.37 278	1.16 436	1.03 428	0.73 284	0.96 333	0.71 298	0.53 287	1.01 448	0.88 452	0.20 332	0.15 319	0.25 408	0.21 380	0.22 364	0.20 351

iinet-f	0.67 429	0.26 336	2.15 539	0.39 184	0.31 373	1.19 492	0.56 444	0.84 298	0.84 324	0.80 314	1.17 427	1.05 428	0.84 451	0.71 330	1.21 500	0.20 332	0.18 388	0.17 184	0.15 195	0.20 318	0.20 351

qqq	0.40 227	0.26 336	0.44 227	0.36 110	0.22 114	0.46 241	0.36 264	0.85 301	0.54 174	0.56 175	0.69 195	0.65 273	0.53 287	0.55 173	0.45 315	0.17 248	0.16 351	0.20 300	0.19 333	0.18 268	0.17 277

psm_up	0.55 379	0.26 336	0.47 268	0.49 407	0.32 389	0.65 359	0.56 444	1.04 379	0.82 314	0.82 335	0.88 301	1.01 415	0.94 475	0.74 347	0.61 386	0.21 349	0.25 458	0.26 427	0.23 414	0.21 342	0.20 351

UNet	0.54 377	0.26 336	0.66 398	0.44 332	0.40 446	0.99 455	0.41 349	0.98 354	0.75 265	0.83 347	0.89 305	1.04 424	0.72 410	0.73 340	0.62 388	0.19 309	0.14 289	0.20 300	0.17 276	0.20 318	0.17 277

DMCA	0.45 272	0.26 336	0.50 313	0.38 156	0.28 310	0.51 260	0.34 218	0.93 332	0.68 228	0.75 291	0.83 267	0.79 342	0.53 287	0.51 147	0.54 364	0.21 349	0.16 351	0.21 342	0.16 227	0.19 302	0.21 369

UCFNet_RVC	0.49 327	0.26 336	0.35 107	0.39 184	0.26 256	0.64 352	0.36 264	1.15 429	0.84 324	0.67 237	0.88 301	0.88 377	0.59 330	0.58 216	0.45 315	0.24 404	0.17 371	0.27 440	0.27 459	0.25 404	0.23 394

HITNet	0.41 238	0.26 336	0.45 239	0.33 46	0.17 17	0.63 345	0.30 153	0.93 332	0.64 212	0.71 265	0.82 261	0.64 260	0.52 283	0.59 231	0.43 290	0.14 98	0.10 51	0.15 120	0.13 138	0.19 302	0.12 109
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
DISCO	0.70 436	0.26 336	0.68 406	0.44 332	0.31 373	1.14 483	0.51 423	1.23 466	1.23 480	0.81 326	1.05 379	1.50 503	0.85 452	1.82 528	1.03 483	0.19 309	0.15 319	0.18 230	0.16 227	0.24 394	0.23 394

DN-CSS_ROB	0.43 255	0.26 336	0.62 372	0.40 221	0.29 336	0.44 228	0.27 109	0.77 273	0.75 265	0.72 277	1.09 395	0.48 176	0.43 234	0.69 319	0.37 255	0.15 159	0.12 189	0.21 342	0.19 333	0.18 268	0.16 257

DCVSM-stereo	0.49 327	0.27 353	0.53 338	0.39 184	0.29 336	0.51 260	0.26 93	0.75 263	0.75 265	1.11 476	0.75 216	1.05 428	0.72 410	0.60 237	0.47 332	0.20 332	0.19 402	0.24 395	0.20 358	0.25 404	0.30 447

Former-RAFT_DAM_RVC	0.34 134	0.27 353	0.45 239	0.36 110	0.25 215	0.48 249	0.30 153	0.58 131	0.90 366	0.42 128	0.36 83	0.30 58	0.29 129	0.49 134	0.30 162	0.16 209	0.14 289	0.18 230	0.15 195	0.18 268	0.15 211

mmm	0.44 262	0.27 353	0.46 256	0.38 156	0.24 183	0.61 328	0.35 242	0.94 337	0.53 170	0.72 277	1.05 379	0.63 253	0.50 276	0.57 196	0.45 315	0.18 279	0.15 319	0.23 379	0.20 358	0.20 318	0.18 295

LL-Strereo	0.57 397	0.27 353	0.68 406	0.48 392	0.34 409	0.39 192	0.48 397	0.94 337	0.97 401	0.83 347	0.78 237	1.10 445	1.18 504	1.33 498	0.49 338	0.17 248	0.14 289	0.22 357	0.19 333	0.16 209	0.17 277

CASS	0.45 272	0.27 353	0.42 204	0.48 392	0.22 114	0.61 328	0.34 218	0.97 351	0.62 194	0.71 265	0.85 282	0.61 245	0.55 305	0.57 196	0.41 281	0.29 452	0.16 351	0.22 357	0.18 303	0.22 364	0.28 432
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
ToySt	0.49 327	0.27 353	0.75 438	0.40 221	0.27 287	0.64 352	0.49 403	0.84 298	0.77 280	0.60 186	0.83 267	0.88 377	0.66 376	0.70 325	0.56 371	0.16 209	0.17 371	0.21 342	0.20 358	0.21 342	0.19 328

CRFU-Net	0.57 397	0.27 353	0.57 357	0.46 376	0.30 351	1.20 493	0.52 426	1.10 402	0.56 185	1.00 440	0.98 347	1.06 430	0.79 436	0.81 377	0.71 414	0.21 349	0.19 402	0.18 230	0.16 227	0.18 268	0.19 328

CSP-Net	0.56 390	0.27 353	0.49 300	0.41 253	0.28 310	1.22 495	0.50 408	1.23 466	0.72 248	0.95 421	0.95 329	0.89 381	0.62 346	0.83 388	0.62 388	0.26 425	0.17 371	0.17 184	0.17 276	0.18 268	0.17 277

PSMNet-ADL	0.48 309	0.27 353	0.40 173	0.48 392	0.30 351	0.68 368	0.37 278	0.90 324	0.80 301	0.61 193	0.80 250	0.92 393	0.62 346	0.72 335	0.63 391	0.23 392	0.18 388	0.18 230	0.20 358	0.22 364	0.20 351

TRStereo	0.37 184	0.27 353	0.59 362	0.47 385	0.41 453	0.29 88	0.30 153	0.84 298	0.59 190	0.52 163	0.41 95	0.52 192	0.26 90	0.73 340	0.27 121	0.17 248	0.12 189	0.19 270	0.19 333	0.13 79	0.11 64

ADLNet	0.55 379	0.27 353	0.51 325	0.44 332	0.35 415	0.78 403	0.46 382	1.08 396	0.86 337	0.99 435	0.98 347	0.92 393	0.63 352	0.69 319	0.81 432	0.22 375	0.16 351	0.22 357	0.22 398	0.21 342	0.21 369

hitnet-ft	0.55 379	0.27 353	0.39 161	0.41 253	0.28 310	0.78 403	0.40 334	0.92 330	0.90 366	0.82 335	1.01 357	1.13 455	0.70 402	0.78 368	0.67 402	0.28 445	0.20 414	0.28 448	0.22 398	0.29 430	0.26 415

iResNetv2_ROB	0.52 359	0.27 353	0.69 412	0.38 156	0.25 215	0.62 336	0.35 242	1.17 441	1.01 420	0.99 435	1.06 385	0.88 377	0.67 379	0.66 292	0.39 270	0.19 309	0.13 255	0.15 120	0.11 76	0.18 268	0.16 257

MDST_ROB	0.91 482	0.27 353	0.85 456	0.63 500	0.41 453	2.53 541	0.71 491	1.60 529	1.13 463	2.83 551	1.73 503	0.97 404	0.69 389	1.61 516	0.73 417	0.25 415	0.22 432	0.32 471	0.28 465	0.25 404	0.24 402

FACV-RUCA	0.43 255	0.28 367	0.47 268	0.45 355	0.33 400	0.58 307	0.34 218	0.82 292	0.73 255	0.57 178	0.84 272	0.47 171	0.50 276	0.54 168	0.39 270	0.22 375	0.15 319	0.35 480	0.16 227	0.28 426	0.21 369

rvit_0105_6	0.38 199	0.28 367	0.64 386	0.50 421	0.30 351	0.39 192	0.38 300	0.51 98	0.67 223	0.40 119	0.45 105	0.50 184	0.41 226	0.54 168	0.36 239	0.27 435	0.26 465	0.24 395	0.21 380	0.22 364	0.16 257

rvit_stereo_0081_aga	0.31 112	0.28 367	0.44 227	0.42 293	0.29 336	0.34 149	0.31 176	0.44 74	0.40 119	0.39 113	0.44 102	0.40 128	0.32 156	0.42 79	0.29 156	0.23 392	0.17 371	0.19 270	0.16 227	0.20 318	0.15 211

ITSA-stereo	0.53 365	0.28 367	0.52 330	0.40 221	0.23 154	0.56 296	0.34 218	1.24 473	1.24 482	0.80 314	0.81 257	0.72 307	0.58 323	0.82 380	0.65 396	0.21 349	0.17 371	0.23 379	0.21 380	0.22 364	0.26 415

StereoVision	0.42 245	0.28 367	0.45 239	0.49 407	0.28 310	0.38 185	0.38 300	0.72 244	0.62 194	0.44 134	1.14 414	0.54 200	0.39 214	0.56 183	0.34 206	0.21 349	0.24 450	0.25 408	0.24 429	0.26 411	0.16 257

ssnet_v2	0.58 404	0.28 367	0.56 353	0.43 313	0.29 336	0.95 445	0.59 451	1.13 416	0.99 410	0.93 411	0.80 250	0.99 408	0.64 363	0.82 380	0.94 468	0.25 415	0.22 432	0.23 379	0.24 429	0.20 318	0.19 328

Wz-Net-LNSev-Ref	0.63 419	0.28 367	0.99 475	0.40 221	0.30 351	1.03 462	0.56 444	1.10 402	0.99 410	0.97 427	1.22 435	1.06 430	0.69 389	1.07 461	0.95 471	0.19 309	0.11 134	0.16 146	0.13 138	0.22 364	0.21 369

pcwnet_v2	0.58 404	0.28 367	0.84 455	0.45 355	0.35 415	0.61 328	0.35 242	1.27 481	1.21 477	0.99 435	1.27 445	0.72 307	0.58 323	0.67 303	0.48 336	0.27 435	0.21 424	0.24 395	0.23 414	0.29 430	0.29 439

sCroCo_RVC	0.35 149	0.28 367	0.69 412	0.51 437	0.39 441	0.41 210	0.31 176	0.49 88	0.45 146	0.31 59	0.48 118	0.38 114	0.32 156	0.46 113	0.32 179	0.21 349	0.22 432	0.19 270	0.19 333	0.21 342	0.20 351

HGLStereo	0.56 390	0.28 367	0.57 357	0.50 421	0.37 426	0.80 409	0.45 378	1.02 372	0.78 290	0.86 365	1.14 414	0.89 381	0.82 444	0.76 357	0.73 417	0.21 349	0.20 414	0.19 270	0.18 303	0.19 302	0.21 369

DLCB_ROB	0.58 404	0.28 367	0.47 268	0.49 407	0.32 389	0.77 399	0.50 408	0.99 356	0.92 378	1.04 457	1.14 414	1.21 461	0.69 389	0.88 410	0.69 406	0.20 332	0.20 414	0.22 357	0.22 398	0.21 342	0.18 295

SGM_RVC	0.97 488	0.28 367	0.41 183	0.39 184	0.22 114	1.55 518	0.73 495	1.51 521	1.25 488	2.25 541	1.92 512	2.58 537	1.56 527	2.02 537	1.19 499	0.27 435	0.27 474	0.27 440	0.25 438	0.25 404	0.25 409
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
DFGA-Net	0.45 272	0.29 379	0.80 452	0.42 293	0.32 389	0.53 272	0.35 242	0.78 279	0.89 363	0.66 234	0.75 216	0.48 176	0.39 214	0.74 347	0.60 382	0.15 159	0.13 255	0.19 270	0.18 303	0.20 318	0.17 277

rvit_0105_4	0.41 238	0.29 379	0.71 421	0.50 421	0.29 336	0.41 210	0.41 349	0.55 118	0.73 255	0.45 136	0.48 118	0.55 203	0.44 243	0.57 196	0.36 239	0.28 445	0.26 465	0.25 408	0.22 398	0.23 381	0.18 295

test_sample7	0.52 359	0.29 379	0.50 313	0.36 110	0.27 287	0.62 336	0.41 349	1.06 388	0.88 350	0.92 407	0.86 285	0.85 361	0.69 389	0.68 313	0.50 339	0.26 425	0.20 414	0.27 440	0.26 452	0.27 422	0.24 402

NINENet	0.50 343	0.29 379	0.51 325	0.45 355	0.32 389	0.70 375	0.34 218	1.10 402	0.88 350	0.80 314	0.94 320	0.65 273	0.49 265	0.73 340	0.51 349	0.22 375	0.20 414	0.25 408	0.18 303	0.22 364	0.21 369

GEStereo_RVC	0.55 379	0.29 379	0.63 381	0.49 407	0.31 373	0.70 375	0.54 434	1.22 461	0.92 378	0.82 335	0.85 282	0.85 361	0.63 352	0.90 418	0.65 396	0.24 404	0.16 351	0.19 270	0.16 227	0.21 342	0.22 387

RAFT + AFF	0.53 365	0.29 379	0.75 438	0.51 437	0.32 389	0.63 345	0.60 453	1.00 360	0.91 373	0.78 308	0.87 293	0.83 355	0.58 323	0.80 374	0.47 332	0.17 248	0.20 414	0.23 379	0.22 398	0.18 268	0.18 295

CFNet	0.51 350	0.29 379	0.46 256	0.41 253	0.27 287	0.70 375	0.32 197	1.13 416	1.00 416	0.72 277	1.07 388	0.85 361	0.60 334	0.76 357	0.52 356	0.19 309	0.14 289	0.23 379	0.23 414	0.21 342	0.16 257

iResNet	0.49 327	0.29 379	0.79 450	0.42 293	0.21 95	0.61 328	0.40 334	0.82 292	0.99 410	0.87 373	1.12 402	0.69 290	0.53 287	0.78 368	0.51 349	0.15 159	0.11 134	0.14 80	0.12 104	0.17 244	0.15 211

pmcnn	1.23 518	0.29 379	0.96 471	0.40 221	0.23 154	0.95 445	0.69 480	1.16 436	1.28 494	1.67 522	2.33 523	11.15 575	0.86 454	0.93 434	0.88 452	0.15 159	0.12 189	0.12 22	0.10 50	0.15 169	0.15 211

DDVS	0.52 359	0.30 388	0.56 353	0.41 253	0.31 373	0.71 380	0.34 218	0.91 328	0.67 223	0.85 358	0.89 305	1.12 449	0.46 253	0.86 405	0.60 382	0.22 375	0.16 351	0.22 357	0.18 303	0.25 404	0.26 415

fast-acv-ft	0.64 420	0.30 388	0.73 429	0.45 355	0.34 409	1.17 489	0.49 403	0.86 305	0.98 405	1.02 448	1.36 461	1.29 471	0.85 452	0.76 357	0.81 432	0.21 349	0.23 442	0.23 379	0.23 414	0.21 342	0.20 351

LMCR-Stereo	0.53 365	0.30 388	0.53 338	0.58 483	0.30 351	0.83 425	0.36 264	1.19 446	0.76 273	0.88 383	1.04 375	0.56 206	0.62 346	0.82 380	0.67 402	0.19 309	0.15 319	0.19 270	0.14 169	0.23 381	0.17 277

DMCA-RVC	0.51 350	0.30 388	0.59 362	0.50 421	0.32 389	0.54 278	0.38 300	0.86 305	0.68 228	0.94 414	0.86 285	0.91 388	0.68 385	0.70 325	0.59 379	0.23 392	0.18 388	0.31 465	0.23 414	0.26 411	0.19 328

NVstereo2D	0.60 414	0.30 388	0.75 438	0.48 392	0.43 465	0.89 434	0.48 397	1.05 384	1.15 466	0.66 234	0.86 285	0.88 377	0.70 402	0.99 444	0.65 396	0.32 473	0.15 319	0.28 448	0.20 358	0.40 485	0.36 478

DEFOM-Stereo_RVC	0.25 53	0.31 393	0.24 5	0.51 437	0.19 50	0.29 88	0.22 44	0.40 50	0.37 103	0.26 32	0.24 25	0.24 43	0.31 151	0.44 96	0.22 27	0.14 98	0.09 22	0.12 22	0.09 9	0.14 123	0.10 28

rvit_0105_5	0.42 245	0.31 393	0.73 429	0.50 421	0.29 336	0.44 228	0.42 359	0.61 152	0.74 262	0.51 157	0.51 134	0.60 240	0.47 257	0.57 196	0.38 264	0.27 435	0.25 458	0.25 408	0.23 414	0.22 364	0.18 295

TestStereo	0.38 199	0.31 393	0.40 173	0.45 355	0.20 74	0.40 196	0.37 278	0.66 189	0.65 217	0.53 166	0.78 237	0.47 171	0.40 220	0.55 173	0.37 255	0.18 279	0.13 255	0.20 300	0.15 195	0.22 364	0.13 144

stereogan	0.80 459	0.31 393	0.71 421	0.59 487	0.50 491	1.72 529	0.48 397	1.35 497	1.37 501	1.00 440	1.46 485	1.56 509	0.95 478	1.29 494	0.84 437	0.28 445	0.29 483	0.29 456	0.25 438	0.38 482	0.38 489

BEATNet_4x	0.46 282	0.32 397	0.56 353	0.37 126	0.19 50	0.63 345	0.35 242	1.01 369	0.72 248	0.77 304	0.83 267	0.70 294	0.59 330	0.68 313	0.53 359	0.16 209	0.12 189	0.16 146	0.14 169	0.24 394	0.16 257

NLCA_NET_v2_RVC	0.53 365	0.32 397	0.64 386	0.44 332	0.30 351	0.66 362	0.44 375	1.04 379	0.88 350	0.91 399	0.91 312	0.99 408	0.60 334	0.68 313	0.60 382	0.21 349	0.17 371	0.22 357	0.22 398	0.21 342	0.21 369
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
AANet_RVC	0.57 397	0.32 397	0.54 342	0.45 355	0.27 287	0.57 301	0.48 397	1.00 360	1.28 494	0.86 365	1.33 458	0.87 372	0.58 323	1.07 461	0.75 421	0.18 279	0.12 189	0.15 120	0.13 138	0.18 268	0.18 295

AdaStereo	0.50 343	0.32 397	0.47 268	0.48 392	0.25 215	0.67 366	0.32 197	1.17 441	0.88 350	0.75 291	0.99 352	0.75 326	0.49 265	0.67 303	0.46 325	0.27 435	0.12 189	0.28 448	0.18 303	0.23 381	0.18 295
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.
SGM-ForestM	4.04 562	0.32 397	0.46 256	0.43 313	0.27 287	7.50 569	1.45 553	3.84 563	4.24 562	8.19 574	6.76 571	19.00 583	9.08 570	10.74 575	6.62 564	0.31 462	0.33 507	0.32 471	0.32 486	0.29 430	0.29 439

StereoDRNet-Refined	0.58 404	0.32 397	0.54 342	0.46 376	0.30 351	0.96 448	0.40 334	1.00 360	0.94 391	1.12 477	1.08 391	0.96 402	0.67 379	0.90 418	0.89 462	0.17 248	0.13 255	0.22 357	0.21 380	0.20 318	0.19 328
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
DRN-Test	0.66 424	0.32 397	0.66 398	0.50 421	0.39 441	1.15 485	0.61 458	1.49 517	1.01 420	1.12 477	1.08 391	1.06 430	0.69 389	0.77 364	0.94 468	0.23 392	0.17 371	0.26 427	0.25 438	0.25 404	0.21 369

SGM-Forest	0.62 417	0.32 397	0.39 161	0.43 313	0.30 351	1.02 459	0.55 438	1.09 400	1.05 438	1.06 463	1.18 429	1.10 445	0.67 379	0.88 410	0.62 388	0.31 462	0.33 507	0.33 476	0.30 473	0.30 439	0.28 432
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
FAT-Stereo	0.73 446	0.33 405	0.75 438	0.49 407	0.37 426	0.71 380	0.59 451	1.36 500	1.30 496	1.03 456	1.40 470	1.59 512	1.15 500	0.87 407	0.86 442	0.28 445	0.28 478	0.28 448	0.23 414	0.28 426	0.38 489

FADNet-RVC-Resample	0.56 390	0.33 405	1.16 491	0.49 407	0.34 409	0.71 380	0.43 366	1.01 369	0.93 384	0.82 335	0.87 293	0.74 324	0.67 379	0.73 340	0.45 315	0.18 279	0.18 388	0.26 427	0.27 459	0.26 411	0.27 425

TDLM	0.57 397	0.33 405	0.49 300	0.51 437	0.30 351	0.66 362	0.73 495	1.03 376	1.01 420	0.82 335	1.10 397	0.84 359	0.70 402	0.86 405	0.58 374	0.28 445	0.17 371	0.25 408	0.22 398	0.26 411	0.19 328

CVANet_RVC	0.57 397	0.33 405	0.44 227	0.47 385	0.32 389	0.67 366	0.61 458	1.05 384	0.93 384	0.85 358	1.04 375	1.01 415	0.73 413	0.83 388	0.52 356	0.29 452	0.19 402	0.27 440	0.25 438	0.31 445	0.21 369

StereoDRNet	0.64 420	0.33 405	0.68 406	0.51 437	0.43 465	1.03 462	0.53 430	1.47 514	0.99 410	1.10 474	0.87 293	1.07 435	0.71 406	0.82 380	0.88 452	0.23 392	0.19 402	0.25 408	0.23 414	0.27 422	0.19 328

rvit_0105_3	0.47 297	0.34 410	0.77 448	0.54 466	0.31 373	0.49 253	0.47 389	0.63 166	0.79 299	0.65 222	0.59 166	0.64 260	0.50 276	0.65 284	0.39 270	0.29 452	0.27 474	0.29 456	0.28 465	0.21 342	0.20 351

ACV-stereo	0.62 417	0.34 410	1.00 476	0.43 313	0.31 373	1.20 493	0.40 334	0.75 263	0.83 319	0.64 213	0.77 226	2.10 527	1.03 489	0.81 377	0.64 394	0.21 349	0.17 371	0.18 230	0.18 303	0.21 342	0.21 369

SACVNet	0.58 404	0.34 410	0.55 347	0.55 472	0.36 419	0.63 345	0.48 397	1.13 416	0.77 280	1.02 448	1.06 385	1.02 420	0.74 415	0.90 418	0.51 349	0.27 435	0.21 424	0.25 408	0.24 429	0.29 430	0.36 478

Anonymous3	0.46 282	0.34 410	0.86 461	0.50 421	0.37 426	0.81 414	0.50 408	0.72 244	0.65 217	0.51 157	0.65 181	0.45 160	0.45 248	0.64 277	0.38 264	0.24 404	0.24 450	0.22 357	0.21 380	0.23 381	0.23 394

HCRNet	0.44 262	0.34 410	0.41 183	0.53 459	0.26 256	0.53 272	0.29 137	0.83 295	0.63 205	0.71 265	0.81 257	0.77 338	0.50 276	0.66 292	0.36 239	0.24 404	0.16 351	0.24 395	0.20 358	0.21 342	0.18 295

DeepPruner_ROB	0.53 365	0.34 410	0.59 362	0.41 253	0.30 351	0.50 256	0.43 366	1.19 446	0.70 236	0.85 358	1.05 379	0.86 366	0.55 305	0.84 393	0.51 349	0.29 452	0.23 442	0.22 357	0.22 398	0.26 411	0.25 409

S-Stereo	0.74 447	0.35 416	0.96 471	0.56 475	0.45 476	0.82 422	0.60 453	1.24 473	1.60 523	0.96 422	1.41 472	1.12 449	0.94 475	0.80 374	1.04 486	0.26 425	0.31 496	0.28 448	0.25 438	0.32 451	0.47 516

ADCP+	1.06 502	0.35 416	1.51 526	0.49 407	0.51 495	1.45 513	0.55 438	1.25 477	1.03 428	1.16 481	1.15 420	1.10 445	1.07 494	1.56 513	6.75 565	0.19 309	0.16 351	0.23 379	0.21 380	0.28 426	0.21 369

RYNet	0.72 444	0.35 416	0.64 386	0.53 459	0.67 520	1.31 502	0.67 470	1.20 451	1.18 471	1.05 459	0.87 293	1.27 468	0.93 474	0.93 434	1.27 505	0.22 375	0.16 351	0.26 427	0.23 414	0.40 485	0.39 491

XPNet_ROB	0.70 436	0.35 416	0.68 406	0.52 449	0.40 446	0.79 406	0.85 511	1.16 436	0.94 391	1.33 501	1.15 420	1.38 490	0.83 449	1.03 455	0.90 464	0.32 473	0.25 458	0.26 427	0.24 429	0.31 445	0.28 432

CBMV	0.64 420	0.35 416	0.41 183	0.42 293	0.25 215	1.01 457	0.77 499	1.13 416	1.09 456	1.17 482	1.22 435	1.04 424	0.75 419	0.88 410	0.63 391	0.28 445	0.30 487	0.34 478	0.30 473	0.26 411	0.26 415
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
z-ln-s-r	0.66 424	0.36 421	1.30 509	0.39 184	0.26 256	0.57 301	0.63 461	0.80 286	1.03 428	0.80 314	1.43 477	0.91 388	0.76 422	1.08 464	1.87 527	0.16 209	0.12 189	0.17 184	0.14 169	0.20 318	0.16 257

DualNet (step1)	0.57 397	0.36 421	0.72 426	0.38 156	0.30 351	0.71 380	0.43 366	1.06 388	0.88 350	0.92 407	0.86 285	0.85 361	0.69 389	0.68 313	0.50 339	0.41 507	0.20 414	0.40 498	0.41 511	0.36 473	0.33 464

test_sample9	1.05 501	0.36 421	0.72 426	0.38 156	0.30 351	0.71 380	0.43 366	1.06 388	0.88 350	0.92 407	0.86 285	0.85 361	0.69 389	1.20 480	1.36 508	0.41 507	8.41 577	0.40 498	0.41 511	0.36 473	0.33 464

test_sample8	1.25 520	0.36 421	0.72 426	0.38 156	0.30 351	0.71 380	0.43 366	1.13 416	0.75 265	1.50 509	0.95 329	3.29 549	1.59 529	1.20 480	1.36 508	0.41 507	8.41 577	0.40 498	0.41 511	0.36 473	0.33 464

GwcNet	0.69 434	0.36 421	1.10 485	0.51 437	0.42 459	1.08 473	0.50 408	1.21 453	1.16 467	1.00 440	1.37 464	1.06 430	0.79 436	0.92 428	0.94 468	0.25 415	0.24 450	0.24 395	0.22 398	0.23 381	0.26 415

RP	0.76 449	0.36 421	0.63 381	0.66 509	0.58 513	0.80 409	0.55 438	1.14 425	1.22 479	0.97 427	1.65 497	1.43 496	1.32 514	1.01 448	0.84 437	0.33 481	0.30 487	0.36 485	0.30 473	0.34 464	0.34 471

WCMA_ROB	1.14 510	0.36 421	0.76 443	0.49 407	0.44 472	1.23 497	0.67 470	1.11 408	1.23 480	2.84 552	3.95 558	3.28 548	1.83 539	1.25 489	0.99 478	0.44 511	0.34 509	0.34 478	0.37 496	0.41 491	0.40 494

rvit_stereo_0075_2	0.47 297	0.37 428	0.70 416	0.53 459	0.46 483	0.43 220	0.36 264	0.81 290	0.67 223	0.55 172	0.74 214	0.59 234	0.43 234	0.63 264	0.43 290	0.32 473	0.23 442	0.35 480	0.25 438	0.30 439	0.25 409

SDNR	0.86 473	0.37 428	1.47 524	0.40 221	0.38 435	3.38 557	0.33 207	0.90 324	0.98 405	0.99 435	2.09 520	0.59 234	0.71 406	1.29 494	0.70 409	0.51 522	0.56 538	0.36 485	0.26 452	0.43 495	0.46 511

GMStereo	0.39 215	0.37 428	0.54 342	0.40 221	0.26 256	0.42 217	0.36 264	0.59 136	1.04 434	0.55 172	0.51 134	0.37 106	0.35 177	0.54 168	0.41 281	0.19 309	0.13 255	0.16 146	0.17 276	0.24 394	0.18 295
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
APVNet	0.71 440	0.37 428	0.89 464	0.56 475	0.45 476	1.18 491	0.68 475	1.41 508	0.85 332	0.81 326	1.15 420	1.04 424	0.81 440	1.10 468	1.17 497	0.26 425	0.28 478	0.32 471	0.31 480	0.29 430	0.30 447

FADNet_RVC	0.55 379	0.37 428	1.17 496	0.44 332	0.31 373	0.56 296	0.34 218	1.06 388	0.88 350	0.67 237	0.90 309	0.61 245	0.65 369	0.93 434	0.70 409	0.21 349	0.18 388	0.26 427	0.23 414	0.31 445	0.28 432

STTStereo	0.55 379	0.37 428	0.76 443	0.44 332	0.31 373	0.60 326	0.44 375	0.96 348	0.86 337	0.99 435	0.90 309	0.96 402	0.58 323	0.71 330	0.61 386	0.25 415	0.23 442	0.26 427	0.32 486	0.24 394	0.23 394

SuperB	1.04 497	0.37 428	4.81 559	0.43 313	0.31 373	0.99 455	0.46 382	1.02 372	2.09 536	1.09 472	1.09 395	0.75 326	0.81 440	1.06 458	1.76 520	0.19 309	0.15 319	0.17 184	0.15 195	2.82 567	0.26 415

GANet	0.70 436	0.37 428	0.55 347	0.51 437	0.34 409	0.94 442	0.96 520	1.08 396	0.94 391	1.04 457	1.98 515	1.13 455	0.88 461	1.12 471	0.66 399	0.25 415	0.26 465	0.27 440	0.22 398	0.31 445	0.22 387

CBMV_ROB	0.59 411	0.37 428	0.38 142	0.39 184	0.28 310	0.74 389	0.28 127	1.00 360	0.98 405	0.94 414	1.25 442	0.81 353	0.78 434	0.87 407	0.50 339	0.36 496	0.37 514	0.43 504	0.40 506	0.33 458	0.30 447

PSMNet_ROB	0.64 420	0.37 428	0.65 392	0.56 475	0.42 459	0.97 450	0.83 505	1.21 453	0.92 378	0.79 312	1.02 365	1.08 437	0.63 352	0.82 380	0.91 466	0.29 452	0.20 414	0.31 465	0.31 480	0.26 411	0.23 394

MSAF-DinoV2	1.04 497	0.38 438	1.32 512	0.54 466	0.29 336	0.89 434	0.72 493	1.52 524	1.24 482	1.05 459	1.41 472	2.98 541	1.49 523	2.74 552	2.83 544	0.22 375	0.14 289	0.20 300	0.22 398	0.32 451	0.32 459

YMNet	0.66 424	0.38 438	0.90 465	0.52 449	0.46 483	1.08 473	0.49 403	1.00 360	0.77 280	1.18 484	1.29 451	1.12 449	0.74 415	0.85 400	0.86 442	0.27 435	0.31 496	0.25 408	0.25 438	0.24 394	0.23 394

YMNet_1	0.66 424	0.38 438	0.90 465	0.52 449	0.46 483	1.08 473	0.49 403	1.00 360	0.77 280	1.18 484	1.29 451	1.12 449	0.74 415	0.85 400	0.86 442	0.27 435	0.31 496	0.25 408	0.25 438	0.24 394	0.23 394

dd	0.43 255	0.38 438	0.55 347	0.44 332	0.25 215	0.47 246	0.38 300	0.70 232	1.05 438	0.59 182	0.65 181	0.42 144	0.39 214	0.66 292	0.50 339	0.24 404	0.15 319	0.21 342	0.15 195	0.22 364	0.18 295

edge stereo	0.76 449	0.38 438	0.74 434	0.52 449	0.43 465	0.80 409	0.53 430	1.28 483	1.06 445	1.28 497	1.38 469	1.81 517	1.11 497	1.08 464	0.85 441	0.33 481	0.32 501	0.41 502	0.28 465	0.32 451	0.36 478

Nwc_Net	0.78 455	0.38 438	0.73 429	0.60 493	0.55 505	1.05 467	0.55 438	1.67 534	1.05 438	0.88 383	1.86 511	1.40 493	1.09 495	1.10 468	0.87 448	0.30 459	0.25 458	0.36 485	0.38 499	0.29 430	0.29 439

ADCL	1.04 497	0.38 438	1.35 515	0.50 421	0.39 441	1.61 522	0.89 513	1.29 484	1.39 504	1.29 498	1.50 487	1.24 464	1.24 509	1.37 506	4.87 558	0.21 349	0.19 402	0.25 408	0.25 438	0.29 430	0.27 425

TCMNet	0.66 424	0.39 445	0.98 474	0.59 487	0.61 516	0.96 448	0.55 438	1.05 384	0.90 366	0.84 354	1.14 414	0.89 381	0.65 369	0.85 400	1.01 482	0.26 425	0.26 465	0.31 465	0.28 465	0.32 451	0.29 439

sAnonymous2	0.40 227	0.39 445	0.85 456	0.48 392	0.37 426	0.40 196	0.46 382	0.57 125	0.52 167	0.38 105	0.46 110	0.35 93	0.42 228	0.43 85	0.30 162	0.19 309	0.14 289	0.18 230	0.17 276	0.57 522	0.44 506

CroCo_RVC	0.40 227	0.39 445	0.85 456	0.48 392	0.37 426	0.40 196	0.46 382	0.57 125	0.52 167	0.38 105	0.46 110	0.35 93	0.42 228	0.43 85	0.30 162	0.19 309	0.14 289	0.18 230	0.17 276	0.57 522	0.44 506

AF-Net	0.81 462	0.39 445	0.68 406	0.64 501	0.54 503	0.91 437	0.51 423	1.61 530	1.31 497	0.96 422	2.02 517	1.46 497	1.26 512	1.11 470	0.99 478	0.32 473	0.24 450	0.39 495	0.27 459	0.30 439	0.25 409

NOSS_ROB	0.57 397	0.39 445	0.39 161	0.44 332	0.30 351	0.73 388	0.54 434	1.03 376	1.08 454	0.67 237	0.87 293	0.76 332	0.57 314	0.77 364	0.47 332	0.38 500	0.38 516	0.44 507	0.42 515	0.37 478	0.34 471

rvit_105_1	0.54 377	0.40 450	0.76 443	0.58 483	0.37 426	0.59 320	0.68 475	0.70 232	0.94 391	0.82 335	0.69 195	0.73 318	0.58 323	0.78 368	0.54 364	0.32 473	0.29 483	0.31 465	0.34 491	0.23 381	0.20 351

Wz-Net-MNSev	0.76 449	0.40 450	1.34 514	0.50 421	0.40 446	1.44 512	0.83 505	1.15 429	1.16 467	1.25 496	1.20 434	1.13 455	0.81 440	1.16 475	1.00 481	0.22 375	0.19 402	0.24 395	0.23 414	0.28 426	0.26 415

NCC-stereo	0.78 455	0.40 450	0.76 443	0.61 495	0.67 520	0.81 414	0.69 480	1.54 526	1.11 458	0.90 394	1.36 461	1.33 482	1.16 501	1.19 478	0.88 452	0.31 462	0.30 487	0.37 490	0.48 524	0.33 458	0.33 464

Abc-Net	0.78 455	0.40 450	0.76 443	0.61 495	0.67 520	0.81 414	0.69 480	1.54 526	1.11 458	0.90 394	1.36 461	1.33 482	1.16 501	1.19 478	0.88 452	0.31 462	0.30 487	0.37 490	0.48 524	0.33 458	0.33 464
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
NCCL2	0.72 444	0.41 454	0.65 392	0.64 501	0.44 472	0.98 454	1.20 535	1.11 408	1.00 416	0.98 432	0.96 333	1.49 502	0.87 457	0.90 418	0.79 427	0.31 462	0.26 465	0.39 495	0.39 503	0.32 451	0.32 459

SANet	1.07 504	0.41 454	1.06 481	0.48 392	0.30 351	1.41 508	0.94 518	1.42 509	3.36 556	1.58 513	2.43 527	2.33 533	1.70 534	1.34 500	1.07 488	0.28 445	0.24 450	0.26 427	0.23 414	0.34 464	0.30 447

FINET	0.67 429	0.42 456	1.00 476	0.46 376	0.43 465	0.83 425	0.89 513	1.08 396	1.50 513	0.87 373	1.14 414	0.71 298	0.68 385	0.92 428	0.70 409	0.36 496	0.30 487	0.26 427	0.24 429	0.35 468	0.33 464

DPSNet	0.99 490	0.42 456	1.88 535	0.53 459	0.41 453	1.59 521	1.26 541	2.21 546	1.43 507	1.10 474	1.11 398	1.46 497	1.95 543	1.34 500	1.26 503	0.34 487	0.25 458	0.25 408	0.21 380	0.46 503	0.37 483

w-ln-seven-2	0.76 449	0.43 458	2.32 541	0.52 449	0.38 435	0.90 436	0.65 466	1.11 408	1.12 462	1.19 486	1.28 447	1.09 441	0.99 484	1.07 461	0.87 448	0.20 332	0.19 402	0.23 379	0.22 398	0.26 411	0.22 387

ADCRef	0.80 459	0.43 458	1.32 512	0.50 421	0.45 476	1.07 469	0.51 423	1.07 392	0.98 405	1.17 482	1.42 474	0.87 372	0.91 464	0.85 400	3.19 546	0.18 279	0.16 351	0.23 379	0.23 414	0.22 364	0.21 369

PA-Net	0.67 429	0.43 458	0.83 454	0.50 421	0.53 500	0.94 442	0.68 475	1.10 402	1.14 465	0.80 314	0.88 301	0.87 372	0.77 429	1.02 453	0.88 452	0.24 404	0.41 523	0.29 456	0.44 516	0.26 411	0.34 471
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
LALA_ROB	0.74 447	0.43 458	0.69 412	0.54 466	0.40 446	1.01 457	0.95 519	1.21 453	1.07 451	1.22 492	1.12 402	1.56 509	0.79 436	1.04 457	0.86 442	0.33 481	0.22 432	0.35 480	0.30 473	0.35 468	0.31 455

MeshStereo	1.34 523	0.43 458	0.54 342	0.44 332	0.34 409	1.66 525	0.60 453	1.94 540	1.37 501	4.47 565	3.25 543	4.71 557	1.94 542	1.92 532	1.17 497	0.35 492	0.35 511	0.37 490	0.31 480	0.32 451	0.32 459
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
GMStereo_Zeroshot	0.49 327	0.44 463	0.74 434	0.49 407	0.27 287	0.56 296	0.29 137	0.73 255	0.76 273	0.86 365	0.94 320	0.91 388	0.36 195	0.74 347	0.43 290	0.26 425	0.14 289	0.26 427	0.15 195	0.36 473	0.18 295

Anonymous_2	0.82 463	0.44 463	0.63 381	0.40 221	0.43 465	0.80 409	0.52 426	0.72 244	0.77 280	0.71 265	0.60 168	0.87 372	0.76 422	0.75 353	0.58 374	0.52 523	0.54 537	0.54 524	4.82 576	0.56 520	0.40 494

PS-NSSS	0.58 404	0.44 463	0.62 372	0.42 293	0.33 400	0.66 362	0.58 448	1.02 372	0.86 337	0.77 304	1.28 447	0.72 307	0.64 363	0.82 380	0.59 379	0.31 462	0.26 465	0.40 498	0.27 459	0.33 458	0.26 415

NaN_ROB	0.69 434	0.44 463	0.69 412	0.51 437	0.33 400	0.97 450	1.06 527	1.22 461	1.19 473	1.24 495	0.96 333	1.08 437	0.78 434	1.20 480	0.67 402	0.24 404	0.30 487	0.23 379	0.24 429	0.23 381	0.25 409

HBP-ISP	0.59 411	0.45 467	0.43 215	0.45 355	0.33 400	0.70 375	0.28 127	1.11 408	1.00 416	0.83 347	1.18 429	0.65 273	0.68 385	0.88 410	0.52 356	0.35 492	0.38 516	0.47 512	0.41 511	0.38 482	0.31 455

DANet	0.71 440	0.45 467	0.91 467	0.59 487	0.40 446	0.81 414	0.40 334	0.97 351	0.84 324	1.20 490	1.22 435	1.33 482	0.88 461	1.16 475	1.24 501	0.27 435	0.23 442	0.31 465	0.25 438	0.35 468	0.32 459
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
G-Net	0.95 486	0.46 469	1.04 479	0.64 501	0.48 487	2.12 537	0.64 465	1.01 369	0.87 346	1.75 525	2.82 541	1.30 473	1.64 533	1.06 458	0.96 473	0.36 496	0.29 483	0.35 480	0.25 438	0.45 500	0.42 499

w-ln-seven	0.96 487	0.48 470	2.41 543	0.54 466	0.50 491	1.41 508	0.70 485	1.67 534	1.81 530	1.49 507	1.50 487	1.26 466	0.87 457	1.15 473	1.80 525	0.23 392	0.21 424	0.25 408	0.25 438	0.31 445	0.26 415

RTSC	0.87 474	0.48 470	1.23 502	0.52 449	0.37 426	1.13 482	0.50 408	1.34 494	1.79 529	1.51 510	1.24 440	1.12 449	0.81 440	1.62 517	2.16 533	0.25 415	0.19 402	0.23 379	0.24 429	0.30 439	0.31 455

ADCPNet	1.03 496	0.48 470	2.70 545	0.54 466	0.42 459	1.40 506	0.75 497	1.13 416	1.07 451	1.22 492	1.42 474	1.68 514	1.09 495	1.36 505	3.45 550	0.30 459	0.28 478	0.29 456	0.32 486	0.37 478	0.35 476

PDISCO_ROB	0.91 482	0.48 470	1.06 481	0.99 532	0.97 535	1.67 527	0.63 461	1.64 532	1.59 520	1.06 463	1.18 429	1.31 474	0.79 436	1.55 511	0.97 474	0.49 519	0.22 432	0.45 508	0.40 506	0.45 500	0.37 483

CSAN	0.83 470	0.49 474	0.77 448	0.60 493	0.41 453	1.14 483	1.06 527	1.19 446	1.46 511	1.32 499	1.43 477	1.37 489	1.19 506	1.27 493	0.86 442	0.39 502	0.31 496	0.36 485	0.37 496	0.35 468	0.34 471

ETE_ROB	0.70 436	0.49 474	0.73 429	0.56 475	0.36 419	0.79 406	0.87 512	1.14 425	0.93 384	1.19 486	1.18 429	1.39 491	0.82 444	0.99 444	0.80 429	0.26 425	0.21 424	0.31 465	0.26 452	0.33 458	0.34 471

MSMD_ROB	1.21 517	0.49 474	0.62 372	0.59 487	0.50 491	1.62 524	0.67 470	1.23 466	1.24 482	2.45 545	3.77 552	3.09 545	2.98 558	1.32 497	0.81 432	0.45 512	0.41 523	0.49 519	0.51 531	0.47 505	0.44 506

PWCDC_ROB	0.89 478	0.49 474	0.80 452	0.74 523	0.40 446	1.03 462	0.39 323	1.33 492	2.35 545	1.02 448	3.77 552	0.81 353	0.92 469	1.20 480	0.90 464	0.34 487	0.22 432	0.24 395	0.20 358	0.34 464	0.29 439

z-mn7	1.00 491	0.50 478	1.70 530	0.53 459	0.36 419	1.75 530	0.71 491	1.22 461	2.28 541	0.96 422	2.54 530	1.42 494	0.95 478	2.19 543	1.54 514	0.22 375	0.19 402	0.21 342	0.20 358	0.27 422	0.25 409

dad	0.58 404	0.50 478	0.64 386	0.43 313	0.30 351	0.59 320	0.36 264	0.78 279	1.25 488	1.01 445	1.17 427	1.15 458	0.53 287	0.68 313	0.50 339	0.35 492	0.23 442	0.37 490	0.21 380	0.29 430	0.20 351

SHD	0.93 485	0.50 478	1.18 497	0.59 487	0.46 483	0.97 450	0.48 397	1.70 536	2.15 537	1.58 513	1.37 464	1.42 494	1.19 506	1.31 496	1.60 515	0.31 462	0.26 465	0.32 471	0.33 489	0.40 485	0.42 499

FBW_ROB	0.88 476	0.50 478	0.85 456	0.55 472	0.40 446	1.17 489	0.78 501	1.50 518	1.37 501	1.33 501	1.27 445	1.48 501	1.00 487	2.57 551	0.98 477	0.25 415	0.32 501	0.45 508	0.30 473	0.34 464	0.28 432

FC-DCNN v2	1.65 538	0.51 482	0.65 392	0.61 495	0.49 489	1.61 522	0.70 485	1.75 538	1.56 519	4.74 569	4.91 566	6.46 568	3.31 560	1.91 531	1.11 491	0.46 513	0.42 525	0.47 512	0.46 517	0.48 506	0.46 511

Wz-Net-LNSev	0.71 440	0.51 482	1.36 519	0.50 421	0.41 453	1.15 485	0.69 480	1.21 453	1.07 451	1.02 448	1.12 402	1.08 437	0.87 457	0.89 416	0.89 462	0.24 404	0.22 432	0.21 342	0.19 333	0.26 411	0.26 415

Syn2CoEx	0.71 440	0.51 482	0.95 469	0.64 501	0.45 476	0.91 437	0.53 430	1.48 515	1.13 463	0.93 411	1.35 460	1.02 420	0.99 484	0.92 428	0.80 429	0.30 459	0.27 474	0.28 448	0.24 429	0.23 381	0.24 402

psmorigin	0.82 463	0.51 482	2.09 537	0.49 407	0.41 453	0.85 429	0.50 408	1.04 379	0.88 350	1.45 506	1.43 477	1.50 503	1.06 492	1.22 486	0.97 474	0.31 462	0.32 501	0.27 440	0.27 459	0.33 458	0.42 499

FADNet	0.61 416	0.51 482	1.10 485	0.45 355	0.44 472	0.65 359	0.41 349	1.19 446	1.05 438	0.70 258	0.84 272	0.98 407	0.66 376	0.82 380	0.50 339	0.29 452	0.30 487	0.27 440	0.30 473	0.46 503	0.35 476

MANE	4.13 563	0.51 482	0.64 386	0.66 509	0.56 508	6.89 568	0.99 523	7.55 571	12.04 571	6.68 572	8.57 574	10.69 574	9.45 571	7.59 572	6.39 563	0.49 519	0.43 529	0.48 516	0.98 552	0.49 508	0.48 519

FC-DCNN	1.59 534	0.51 482	0.66 398	0.61 495	0.49 489	1.56 519	0.70 485	1.66 533	1.53 515	4.64 566	4.62 564	5.85 564	3.34 562	1.84 529	1.11 491	0.46 513	0.42 525	0.47 512	0.46 517	0.48 506	0.46 511

ADCMid	1.14 510	0.52 489	2.23 540	0.53 459	0.43 465	1.07 469	0.75 497	1.23 466	1.05 438	2.15 538	1.44 480	1.50 503	1.43 520	1.56 513	5.01 559	0.26 425	0.24 450	0.29 456	0.31 480	0.37 478	0.33 464

DeepPrunerF	0.89 478	0.52 489	3.43 551	0.68 516	0.81 526	0.72 387	0.72 493	1.22 461	1.99 535	0.93 411	1.01 357	0.87 372	0.86 454	1.08 464	0.95 471	0.34 487	0.28 478	0.43 504	0.39 503	0.30 439	0.32 459

PWC_ROB	0.87 474	0.52 489	1.28 506	0.50 421	0.32 389	0.91 437	0.37 278	1.36 500	1.46 511	1.61 516	2.59 534	1.16 459	1.01 488	1.34 500	1.40 512	0.25 415	0.18 388	0.28 448	0.20 358	0.29 430	0.28 432

XX-TBD	0.32 118	0.53 492	0.26 14	0.51 437	0.20 74	0.37 172	0.24 73	0.40 50	0.73 255	0.54 170	0.69 195	0.31 65	0.25 75	0.32 19	0.27 121	0.16 209	0.10 51	0.12 22	0.09 9	0.13 79	0.11 64

FADNet-RVC	0.60 414	0.53 492	1.14 490	0.46 376	0.39 441	0.61 328	0.39 323	1.12 414	0.87 346	0.70 258	0.84 272	1.04 424	0.55 305	0.94 441	0.69 406	0.26 425	0.25 458	0.28 448	0.28 465	0.31 445	0.31 455

DGSMNet	0.76 449	0.55 494	1.29 508	0.58 483	0.62 517	0.94 442	0.70 485	1.26 479	1.11 458	0.83 347	1.24 440	1.00 411	0.71 406	1.03 455	0.81 432	0.34 487	0.29 483	0.41 502	0.40 506	0.57 522	0.55 528

FCDSN-DC	1.39 528	0.56 495	0.65 392	0.74 523	0.59 514	1.38 505	0.63 461	1.35 497	1.39 504	3.26 559	4.50 563	4.61 555	2.63 553	1.58 515	1.03 483	0.46 513	0.42 525	0.48 516	0.47 522	0.50 510	0.50 523
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
aanetorigin	0.83 470	0.56 495	1.87 534	0.49 407	0.38 435	0.56 296	0.66 468	0.70 232	1.00 416	2.42 544	2.02 517	1.31 474	1.18 504	0.93 434	1.13 496	0.20 332	0.18 388	0.20 300	0.19 333	0.27 422	0.30 447

ccnet	0.82 463	0.57 497	0.75 438	0.54 466	0.59 514	1.09 476	0.66 468	1.38 503	0.94 391	1.12 477	1.44 480	1.29 471	0.92 469	0.95 443	1.24 501	0.49 519	0.42 525	0.50 521	0.47 522	0.51 511	0.46 511

MFN_U_SF_DS_RVC	1.02 495	0.57 497	1.51 526	0.67 512	0.50 491	2.57 542	1.66 556	1.20 451	1.43 507	1.38 503	1.57 494	1.33 482	0.92 469	1.64 520	0.88 452	0.37 499	0.39 520	0.46 511	0.60 536	0.41 491	0.40 494

WZ-Net	1.19 516	0.59 499	4.07 556	0.62 499	0.51 495	1.34 503	1.31 545	1.32 490	1.74 527	1.53 512	1.65 497	1.74 516	1.28 513	2.25 545	2.01 530	0.27 435	0.21 424	0.23 379	0.25 438	0.40 485	0.39 491

MFN_U_SF_RVC	1.09 507	0.59 499	1.97 536	0.67 512	0.44 472	1.93 534	0.60 453	1.85 539	1.36 499	1.61 516	1.54 492	1.95 525	1.37 516	1.64 520	1.73 518	0.40 506	0.37 514	0.45 508	0.48 524	0.44 496	0.44 506

RGC	0.79 458	0.59 499	0.71 421	0.65 506	0.65 519	0.92 441	0.58 448	1.29 484	1.05 438	1.07 466	1.45 483	1.47 500	1.03 489	1.21 484	0.88 452	0.32 473	0.30 487	0.48 516	0.40 506	0.37 478	0.37 483

STTRV1_RVC	0.82 463	0.59 499	1.16 491	0.67 512	0.81 526	1.11 477	0.63 461	1.30 487	1.11 458	0.98 432	1.33 458	1.08 437	0.95 478	1.26 490	0.87 448	0.55 529	0.25 458	0.43 504	0.39 503	0.58 525	0.40 494

ADCS	1.51 532	0.61 503	3.42 550	0.59 487	0.51 495	1.27 500	1.08 530	1.59 528	1.81 530	1.91 532	1.66 499	1.51 506	1.42 519	1.94 534	8.60 567	0.33 481	0.32 501	0.33 476	0.36 495	0.44 496	0.42 499

ELAS_RVC	1.60 535	0.61 503	1.01 478	0.70 519	0.56 508	2.00 536	1.89 563	1.96 541	2.65 548	3.33 560	3.26 544	3.03 542	3.41 563	2.49 549	2.09 532	0.52 523	0.45 532	0.50 521	0.48 524	0.54 518	0.52 525
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	1.63 537	0.61 503	0.95 469	0.68 516	0.55 505	3.01 555	1.55 554	2.39 548	2.33 544	3.64 562	3.89 556	2.75 539	2.90 557	2.15 542	2.27 539	0.52 523	0.45 532	0.50 521	0.48 524	0.54 518	0.52 525
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
AnyNet_C32	1.16 514	0.62 506	2.40 542	0.57 481	0.55 505	1.41 508	1.34 546	1.18 444	1.24 482	1.49 507	1.42 474	1.39 491	1.20 508	1.55 511	4.82 557	0.29 452	0.28 478	0.29 456	0.34 491	0.38 482	0.42 499

PASM	0.90 481	0.64 507	1.69 528	0.69 518	0.69 523	0.78 403	0.84 508	1.03 376	1.26 491	1.19 486	1.15 420	1.31 474	0.98 483	1.24 488	1.03 483	0.52 523	0.56 538	0.59 529	0.66 538	0.56 520	0.54 527

zh-mn7	1.08 506	0.65 508	4.00 555	0.52 449	0.38 435	1.16 488	0.62 460	1.15 429	1.77 528	1.74 524	2.31 521	1.17 460	0.91 464	2.10 539	1.77 521	0.24 404	0.21 424	0.22 357	0.22 398	0.25 404	0.28 432

SAMSARA	1.07 504	0.65 508	1.19 498	1.06 538	0.90 529	1.76 531	1.76 560	1.46 513	1.44 509	1.51 510	1.16 425	2.00 526	1.14 499	1.48 509	1.31 507	0.39 502	0.44 531	0.35 480	0.38 499	0.49 508	0.49 522

XQC	0.89 478	0.65 508	1.31 510	0.67 512	0.52 499	1.22 495	0.68 475	1.26 479	1.52 514	1.14 480	1.11 398	1.28 470	1.04 491	1.40 508	1.77 521	0.38 500	0.24 450	0.37 490	0.31 480	0.53 516	0.47 516

PVD	1.28 522	0.67 511	1.28 506	0.74 523	0.62 517	1.50 515	0.84 508	1.99 542	2.96 551	2.18 539	2.36 526	1.85 521	1.95 543	1.92 532	1.94 528	0.39 502	0.36 513	0.49 519	0.37 496	0.51 511	0.64 530

StereoAnything_RVC	0.21 13	0.68 512	0.39 161	0.28 3	0.15 1	0.23 19	0.18 10	0.20 1	0.19 8	0.16 2	0.16 8	0.15 1	0.22 46	0.30 12	0.18 1	0.16 209	0.09 22	0.12 22	0.08 1	0.16 209	0.09 4

GASNet	0.67 429	0.72 513	0.96 471	0.70 519	0.48 487	0.62 336	0.47 389	1.08 396	1.03 428	0.94 414	0.82 261	0.93 395	0.83 449	1.33 498	0.80 429	0.31 462	0.22 432	0.29 456	0.28 465	0.44 496	0.24 402

Wz-Net-SNSev	0.91 482	0.73 514	2.13 538	0.56 475	0.45 476	0.95 445	1.13 532	1.34 494	1.24 482	1.02 448	1.30 454	1.46 497	0.86 454	1.81 527	1.50 513	0.25 415	0.23 442	0.25 408	0.26 452	0.32 451	0.29 439

SQANet	0.82 463	0.74 515	0.67 402	1.13 539	0.98 537	1.11 477	0.47 389	1.07 392	0.83 319	0.91 399	1.05 379	1.03 422	0.74 415	1.01 448	0.64 394	0.61 531	0.24 450	1.03 540	0.35 494	1.18 543	0.58 529

zh-sn7	1.09 507	0.75 516	3.23 549	0.57 481	0.42 459	1.11 477	0.89 513	1.19 446	1.27 492	1.41 505	1.98 515	1.25 465	1.47 522	1.99 536	2.62 541	0.26 425	0.26 465	0.26 427	0.27 459	0.35 468	0.30 447

PSMNet-RUCA	0.76 449	0.75 516	1.08 484	1.01 535	0.90 529	0.69 370	0.50 408	1.11 408	1.03 428	0.78 308	1.11 398	0.80 350	0.72 410	0.88 410	0.63 391	0.53 527	0.27 474	0.76 532	0.46 517	0.66 529	0.47 516

GANetREF_RVC	0.80 459	0.75 516	0.86 461	0.66 509	0.42 459	1.15 485	0.98 521	1.14 425	1.19 473	1.01 445	1.02 365	1.10 445	0.90 463	1.15 473	0.76 422	0.48 517	0.39 520	0.57 526	0.38 499	0.63 528	0.46 511
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
UDGNet	0.48 309	0.77 519	0.50 313	0.48 392	0.31 373	0.41 210	0.34 218	0.70 232	0.92 378	0.65 222	0.60 168	0.58 219	0.43 234	0.63 264	0.41 281	0.32 473	0.15 319	0.66 530	0.19 333	0.36 473	0.21 369

LSM	4.74 567	0.77 519	10.16 566	0.70 519	56.56 590	1.02 459	1.00 525	1.24 473	1.62 524	2.04 534	2.34 524	1.33 482	1.17 503	1.38 507	1.09 490	0.33 481	0.49 535	0.39 495	0.46 517	0.51 511	10.09 578

EDNetEfficient	1.46 530	0.80 521	6.12 561	0.47 385	0.39 441	0.69 370	0.83 505	0.90 324	2.77 550	3.50 561	1.96 514	1.66 513	2.03 545	1.26 490	4.18 555	0.21 349	0.18 388	0.21 342	0.20 358	0.41 491	0.39 491

Consistency-Raft	1.01 492	0.81 522	1.24 503	0.84 526	0.97 535	0.81 414	0.84 508	1.30 487	1.59 520	1.05 459	1.68 502	1.12 449	0.91 464	0.92 428	1.11 491	0.65 532	0.74 546	0.79 534	0.90 548	1.06 541	0.79 537

AnonymousM	0.41 238	0.81 522	0.29 36	0.34 57	0.22 114	0.28 76	0.38 300	0.53 117	0.41 123	0.70 258	0.49 121	0.47 171	0.27 101	0.41 71	0.31 169	0.15 159	0.12 189	1.51 545	0.26 452	0.12 44	0.10 28

MaskLacGwcNet_RVC	0.67 429	0.81 522	0.73 429	0.53 459	0.37 426	1.40 506	0.53 430	1.04 379	0.79 299	0.88 383	0.94 320	0.95 399	0.53 287	0.93 434	0.58 374	0.39 502	0.30 487	0.57 526	0.31 480	0.53 516	0.30 447

UDG	0.88 476	0.82 525	0.67 402	1.00 534	0.96 534	1.02 459	0.57 447	1.13 416	0.99 410	0.90 394	0.97 346	1.31 474	0.99 484	0.85 400	0.84 437	0.54 528	0.32 501	1.77 548	0.40 506	0.94 536	0.66 531

BEATNet-Init1	15.13 578	0.82 525	50.86 591	0.72 522	0.53 500	38.10 589	7.03 573	11.83 577	14.25 576	29.78 590	30.17 590	48.21 594	22.64 586	26.78 587	18.11 576	0.42 510	0.38 516	0.47 512	0.46 517	0.51 511	0.48 519

MSC_U_SF_DS_RVC	1.34 523	0.87 527	1.76 532	0.86 527	0.56 508	4.29 562	1.79 561	1.50 518	1.98 534	1.61 516	1.85 510	1.84 519	1.41 518	1.89 530	1.36 508	0.48 517	0.40 522	0.56 525	0.57 534	0.69 530	0.48 519

anonymity	0.97 488	0.89 528	1.05 480	0.92 530	1.03 541	0.97 450	0.81 504	1.29 484	0.91 373	1.07 466	0.98 347	1.00 411	0.95 478	1.02 453	0.92 467	0.96 542	0.95 562	0.90 537	0.91 551	0.92 535	0.94 543

NVStereoNet_ROB	1.24 519	0.90 529	1.13 489	0.86 527	0.88 528	1.11 477	0.99 523	1.42 509	1.53 515	1.59 515	2.48 528	2.24 530	1.53 524	1.96 535	1.30 506	0.76 537	0.70 543	0.78 533	1.00 553	0.71 531	0.88 541
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
otaku	1.04 497	0.93 530	0.88 463	1.33 545	1.05 543	1.66 525	0.70 485	1.40 507	1.18 471	1.08 470	1.32 457	1.33 482	0.91 464	1.23 487	0.76 422	0.72 535	0.46 534	1.24 543	0.50 529	1.40 544	0.75 533

SPS-STEREO	1.25 520	0.93 530	1.06 481	1.04 537	1.03 541	1.41 508	0.91 517	1.51 521	1.19 473	2.09 536	1.83 508	1.94 524	1.39 517	1.62 517	1.39 511	0.97 544	0.94 561	0.90 537	0.89 547	0.96 538	0.96 546
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
SGM+DAISY	1.35 525	0.94 532	1.25 504	0.96 531	1.00 539	1.52 517	1.02 526	1.34 494	1.21 477	2.64 547	2.65 536	2.44 534	1.56 527	1.64 520	1.26 503	0.97 544	0.95 562	0.90 537	0.90 548	0.94 536	0.96 546

RTS	1.98 544	0.96 533	11.36 568	0.65 506	0.57 511	2.77 547	1.40 549	1.39 504	2.26 539	1.89 529	2.56 531	1.32 479	1.25 510	5.20 565	4.05 553	0.31 462	0.22 432	0.29 456	0.29 471	0.40 485	0.37 483

RTSA	1.98 544	0.96 533	11.36 568	0.65 506	0.57 511	2.77 547	1.40 549	1.39 504	2.26 539	1.89 529	2.56 531	1.32 479	1.25 510	5.20 565	4.05 553	0.31 462	0.22 432	0.29 456	0.29 471	0.40 485	0.37 483

CC-Net-ROB	0.82 463	0.96 533	0.85 456	0.58 483	0.45 476	1.27 500	0.70 485	1.17 441	1.02 423	0.83 347	1.23 439	0.90 386	0.77 429	1.06 458	0.69 406	0.46 513	0.34 509	1.71 547	0.38 499	0.59 526	0.36 478

Ntro	1.09 507	0.97 536	0.91 467	1.44 546	1.19 545	1.69 528	0.80 503	1.35 497	1.25 488	1.00 440	1.29 451	1.31 474	0.97 482	1.26 490	0.84 437	0.84 539	0.43 529	1.36 544	0.50 529	1.56 545	0.78 535

MFMNet_re	1.14 510	0.97 536	1.19 498	0.99 532	0.95 533	1.25 499	1.22 538	1.39 504	1.55 517	1.69 523	1.67 501	1.21 461	1.53 524	1.12 471	0.99 478	0.87 541	0.75 550	0.79 534	0.75 542	0.90 533	0.94 543

AnyNet_C01	1.56 533	1.05 538	7.45 563	0.64 501	0.54 503	1.99 535	1.38 548	1.43 511	1.36 499	1.63 519	1.92 512	1.84 519	1.33 515	2.40 547	4.03 552	0.33 481	0.32 501	0.32 471	0.34 491	0.44 496	0.45 510

Wz-Net-TNSev	1.14 510	1.06 539	4.32 558	0.49 407	0.42 459	1.51 516	1.11 531	1.48 515	1.40 506	1.22 492	1.26 444	1.58 511	1.43 520	1.76 525	1.70 517	0.32 473	0.31 496	0.26 427	0.30 473	0.41 491	0.41 498

EDNetEfficientorigin	9.93 573	1.15 540	175.16 594	0.48 392	0.36 419	1.04 466	0.68 475	1.24 473	2.69 549	3.17 558	2.50 529	2.30 531	2.07 546	1.76 525	2.21 534	0.20 332	0.18 388	0.24 395	0.19 333	0.51 511	0.50 523

WAO-7	1.90 542	1.20 541	1.35 515	1.27 543	1.06 544	2.84 549	1.56 555	3.23 556	3.06 554	2.23 540	3.33 548	3.17 546	2.28 548	3.12 553	2.21 534	1.02 546	0.91 557	1.06 541	1.03 556	1.04 540	0.97 549

GCST	0.83 470	1.22 542	0.74 434	1.58 547	1.01 540	1.06 468	0.23 59	0.78 279	0.78 290	0.97 427	0.65 181	0.78 340	0.35 177	0.92 428	0.34 206	0.96 542	0.65 542	1.20 542	0.81 545	0.91 534	0.70 532

JetBlue	2.78 553	1.26 543	7.04 562	1.16 540	1.48 548	8.00 570	6.02 572	2.60 549	1.92 533	2.12 537	2.64 535	3.34 550	3.05 559	6.49 568	3.39 548	0.78 538	0.76 551	0.75 531	0.76 543	0.97 539	1.18 558

ACVNet_2	1.65 538	1.27 544	1.41 522	1.75 550	1.62 550	2.22 538	1.20 535	2.30 547	2.62 547	1.78 526	2.56 531	3.03 542	1.61 530	1.54 510	1.12 495	1.06 547	0.58 540	1.82 549	0.70 541	1.82 550	0.96 546

ACVNet-4b	1.35 525	1.31 545	1.10 485	1.90 554	1.59 549	1.92 533	0.77 499	1.52 524	1.62 524	1.05 459	1.60 496	2.11 528	0.94 475	1.64 520	0.77 426	1.30 552	0.35 511	2.03 555	0.67 539	1.88 554	0.84 538

ACVNet_1	1.46 530	1.33 546	1.12 488	1.91 555	1.62 550	1.83 532	0.98 521	2.00 543	1.85 532	1.39 504	1.53 491	2.32 532	1.53 524	1.34 500	1.11 491	1.30 552	0.50 536	2.06 557	0.58 535	1.93 556	0.95 545

Dean	1.98 544	1.36 547	1.36 519	2.12 557	1.81 557	2.74 544	1.36 547	3.37 560	3.80 560	2.08 535	3.32 547	3.21 547	1.82 537	1.71 524	1.67 516	1.27 549	0.77 552	1.99 551	0.90 548	1.86 551	1.03 551

LVE	2.12 549	1.44 548	1.36 519	1.99 556	1.78 555	2.75 545	1.79 561	2.82 550	3.95 561	1.90 531	4.33 562	3.52 552	1.81 536	2.24 544	1.74 519	1.74 561	0.87 555	2.06 557	1.13 559	1.91 555	1.35 561

RainbowNet	1.35 525	1.49 549	1.19 498	1.88 553	1.45 547	1.48 514	1.07 529	1.61 530	1.55 517	1.20 490	1.59 495	1.54 507	1.13 498	1.34 500	0.97 474	1.36 555	0.70 543	1.82 549	0.79 544	1.71 548	1.07 552

WAO-6	2.04 547	1.50 550	1.16 491	1.70 549	1.67 554	2.69 543	1.44 552	3.06 553	3.63 559	1.98 533	3.27 545	3.54 553	2.07 546	2.36 546	2.22 536	1.31 554	0.91 557	2.04 556	1.22 563	1.73 549	1.27 560

coex-ft	6.43 570	1.51 551	87.33 593	0.49 407	0.38 435	1.34 503	1.21 537	1.16 436	8.09 567	12.12 576	2.79 538	2.77 540	3.31 560	1.16 475	3.15 545	0.24 404	0.23 442	0.27 440	0.24 429	0.45 500	0.37 483

WAO-8	2.92 554	1.55 552	1.35 515	1.79 551	1.63 552	5.23 564	1.22 538	4.58 566	12.56 573	2.84 552	4.07 560	4.83 558	2.72 555	3.49 557	2.25 537	1.27 549	0.91 557	1.99 551	1.15 561	1.86 551	1.15 554

Venus	2.92 554	1.55 552	1.35 515	1.79 551	1.63 552	5.23 564	1.22 538	4.58 566	12.56 573	2.84 552	4.06 559	4.83 558	2.72 555	3.49 557	2.25 537	1.27 549	0.91 557	1.99 551	1.15 561	1.86 551	1.15 554

IMH-64-1	1.86 540	1.62 554	1.16 491	2.20 558	1.89 558	2.33 539	1.30 542	2.89 551	2.29 542	1.66 520	2.80 539	2.49 535	1.61 530	2.10 539	1.78 523	1.60 557	0.74 546	2.43 561	1.02 554	2.12 557	1.17 556

IMH-64	1.86 540	1.62 554	1.16 491	2.20 558	1.89 558	2.33 539	1.30 542	2.89 551	2.29 542	1.66 520	2.80 539	2.49 535	1.61 530	2.10 539	1.78 523	1.60 557	0.74 546	2.43 561	1.02 554	2.12 557	1.17 556

IMH	2.04 547	1.62 554	1.20 501	2.20 558	1.89 558	2.91 554	1.30 542	3.11 554	3.03 552	1.81 527	3.35 549	3.03 542	1.90 540	2.48 548	1.80 525	1.66 560	0.77 552	2.45 563	1.04 557	2.15 559	1.19 559

PWCK	1.92 543	1.66 557	3.12 548	1.65 548	0.91 531	2.84 549	2.26 566	2.10 544	2.41 546	2.36 543	2.31 521	2.22 529	1.82 537	3.43 556	2.03 531	1.61 559	0.71 545	1.51 545	0.82 546	1.69 547	0.91 542

TorneroNet-64	3.44 557	1.86 558	1.42 523	2.58 566	2.28 564	6.87 567	1.68 557	4.70 568	12.03 570	2.31 542	5.59 570	8.25 570	2.55 552	3.97 562	2.73 542	1.81 562	0.74 546	2.57 565	1.07 558	2.35 561	1.44 562

TorneroNet	4.53 566	1.89 559	1.48 525	2.55 564	2.27 563	13.78 577	1.69 558	4.84 570	23.73 587	2.89 555	7.70 573	7.06 569	2.69 554	4.26 564	3.42 549	1.84 563	0.77 552	2.68 567	1.13 559	2.42 562	1.47 563

KSHMR	2.57 551	1.93 560	1.69 528	2.63 567	2.42 566	2.86 551	2.07 564	3.27 558	6.50 565	2.49 546	3.36 550	3.41 551	1.92 541	2.49 549	1.94 528	2.13 566	1.40 567	2.79 570	1.50 566	2.73 565	1.77 564

UNDER WATER-64	3.53 559	2.01 561	3.94 554	3.22 572	2.49 568	5.41 566	2.60 569	3.43 561	12.41 572	3.03 557	2.68 537	6.07 566	4.04 565	3.79 561	3.33 547	2.02 564	1.24 566	2.63 566	1.46 565	2.78 566	2.08 568

FADE		2.05 562		1.03 536	0.99 538							2.73 538				11.57 583	1.70 569	23.09 587	15.86 583	0.62 527

UNDER WATER	3.46 558	2.07 563	3.64 553	3.09 570	2.48 567	3.75 560	2.42 568	3.31 559	13.77 575	2.90 556	2.95 542	5.84 563	3.69 564	3.69 559	3.48 551	2.07 565	1.11 564	2.70 568	1.40 564	2.84 568	1.98 566

ktn	2.98 556	2.25 564	1.73 531	2.84 568	2.53 569	3.76 561	2.15 565	3.70 562	5.47 564	2.75 549	5.17 569	5.94 565	2.48 550	3.23 554	2.46 540	2.34 570	1.44 568	2.78 569	2.03 569	2.45 563	2.01 567

notaker	2.76 552	2.29 565	1.80 533	2.96 569	2.58 570	2.90 553	1.75 559	3.24 557	3.05 553	2.78 550	4.24 561	6.15 567	2.51 551	3.34 555	2.75 543	2.31 568	1.18 565	3.00 571	1.65 567	2.84 568	1.97 565

MADNet+	2.23 550	2.43 566	10.85 567	1.22 542	0.91 531	2.76 546	1.40 549	2.12 545	1.67 526	1.32 499	1.74 505	1.86 522	1.74 535	6.25 567	4.41 556	0.65 532	0.64 541	0.58 528	0.54 533	0.80 532	0.76 534

HanzoNet	6.76 571	2.45 567	4.22 557	3.19 571	2.94 572	3.62 559	2.28 567	4.79 569	7.20 566	14.00 580	13.19 579	17.49 581	22.30 585	13.25 577	6.19 562	4.20 574	1.93 570	3.10 572	2.56 571	3.35 570	2.88 572

DPSimNet_ROB	3.58 560	2.45 567	8.57 564	2.53 563	2.37 565	2.88 552	3.77 571	3.14 555	3.23 555	4.71 568	3.86 555	4.68 556	4.87 568	4.07 563	5.62 560	2.33 569	2.33 571	2.47 564	2.52 570	2.51 564	2.64 570

DDUNet	1.06 502	2.56 569	0.68 406	1.21 541	1.26 546	1.03 462	0.69 480	1.11 408	0.94 391	0.96 422	1.22 435	1.27 468	0.82 444	0.93 434	0.72 416	0.84 539	0.38 516	1.99 551	0.60 536	1.10 542	0.85 539

DispFullNet	1.60 535	2.63 570	2.75 546	2.56 565	1.79 556	1.24 498	0.47 389	1.37 502	1.45 510	1.87 528	1.50 487	1.55 508	2.46 549	2.04 538	1.04 486	0.59 530	0.18 388	2.32 560	0.68 540	2.29 560	1.14 553

MADNet++	4.03 561	2.70 571	3.44 552	3.72 574	3.44 573	4.44 563	3.52 570	3.95 564	3.61 558	4.46 564	4.98 567	4.10 554	4.58 567	7.00 570	5.89 561	3.74 572	3.67 574	3.27 573	2.71 572	3.70 573	3.66 573

IGEV-BASED-STEREO-	0.56 390	3.08 572	2.43 544	0.31 17	0.18 31	0.29 88	0.20 20	0.37 33	0.32 59	0.28 44	0.24 25	0.18 10	0.18 17	0.31 14	0.22 27	1.09 548	0.08 2	0.17 184	0.16 227	0.14 123	0.97 549

test_for_model	0.82 463	3.60 573	0.39 161	2.35 561	2.07 561	0.39 192	0.28 127	0.42 60	0.45 146	0.71 265	0.31 63	0.30 58	0.27 101	0.34 29	0.25 74	0.34 487	0.11 134	0.13 51	0.09 9	3.49 572	0.18 295

JetRed	5.27 568	5.84 574	12.81 571	2.36 562	2.83 571	12.23 575	10.50 575	4.46 565	3.60 557	3.86 563	3.83 554	4.85 560	4.18 566	6.78 569	11.96 571	2.17 567	2.96 573	2.18 559	1.97 568	3.38 571	2.68 571

DPSMNet_ROB	12.08 576	8.00 575	21.00 575	8.97 578	16.79 578	10.67 571	30.89 582	9.02 574	15.17 578	6.51 571	15.41 583	9.04 572	14.85 576	9.27 574	21.67 580	4.58 576	8.57 579	5.09 578	9.29 580	5.90 576	10.95 579

DGTPSM_ROB	12.07 575	8.00 575	20.99 574	8.93 577	16.78 577	10.67 571	30.87 581	9.01 573	15.16 577	6.50 570	15.41 583	9.04 572	14.85 576	9.25 573	21.67 580	4.57 575	8.57 579	5.08 576	9.28 579	5.90 576	10.95 579

ASD4	9.96 574	8.86 577	17.78 572	7.17 575	9.80 574	16.08 578	28.92 580	9.77 575	8.20 568	7.02 573	7.08 572	8.47 571	9.57 572	11.17 576	20.26 577	4.12 573	4.14 575	5.57 579	4.74 575	5.53 574	4.90 575

TCMNet-wrong-test	8.97 572	10.42 578	8.74 565	19.56 580	17.61 579	12.53 576	9.01 574	13.59 578	2.18 538	4.64 566	5.11 568	14.63 577	11.09 574	7.19 571	9.73 568	5.56 578	0.89 556	3.77 574	3.11 573	10.34 579	9.80 577

USTest	12.99 577	14.18 579	20.00 573	16.24 579	14.97 576	20.80 580	31.95 583	16.20 580	10.91 569	8.79 575	9.48 575	13.94 576	10.50 573	16.11 578	21.44 579	3.17 571	4.82 576	5.08 576	5.36 577	8.81 578	7.13 576

Anonymous_1	33.25 584	18.26 580	23.92 577	20.54 581	21.28 582	25.59 581	35.94 584	22.01 588	15.57 579	13.33 577	13.49 580	18.08 582	15.29 578	20.36 579	24.60 582	16.28 587	8.84 581	66.59 592	118.00 592	155.73 595	11.23 581

DPSM_ROB	17.78 579	18.63 581	24.31 581	20.90 582	19.47 580	25.97 582	36.21 585	21.23 586	16.24 580	13.38 578	14.06 581	19.18 584	16.30 579	20.78 580	25.67 583	9.38 581	9.23 582	9.49 581	9.82 581	13.51 581	11.91 582

DPSM	17.78 579	18.63 581	24.31 581	20.90 582	19.47 580	25.97 582	36.21 585	21.23 586	16.24 580	13.38 578	14.06 581	19.18 584	16.30 579	20.78 580	25.67 583	9.38 581	9.23 582	9.49 581	9.82 581	13.51 581	11.91 582

xxxxx1	36.64 588	19.51 583	24.21 578	61.66 592	64.63 592	27.28 585	40.10 587	20.25 581	18.63 583	14.07 581	12.97 576	17.26 578	17.36 581	21.70 583	27.93 585	13.18 584	18.50 587	111.26 593	133.37 593	29.24 587	39.73 589

tt_ll	36.64 588	19.51 583	24.21 578	61.66 592	64.63 592	27.28 585	40.10 587	20.25 581	18.63 583	14.07 581	12.97 576	17.26 578	17.36 581	21.70 583	27.93 585	13.18 584	18.50 587	111.26 593	133.37 593	29.24 587	39.73 589

ff	36.64 588	19.51 583	24.21 578	61.66 592	64.63 592	27.28 585	40.10 587	20.25 581	18.63 583	14.07 581	12.97 576	17.26 578	17.36 581	21.70 583	27.93 585	13.18 584	18.50 587	111.26 593	133.37 593	29.24 587	39.73 589

PML	40.80 594	29.24 586	11.87 570	7.20 576	14.47 575	92.13 594	213.69 595	7.63 572	23.35 586	74.72 594	190.14 595	50.17 595	26.15 587	21.39 582	12.70 572	8.76 580	2.92 572	8.45 580	3.25 574	13.26 580	4.42 574

LRCNet_RVC	21.24 582	31.15 587	21.41 576	28.98 585	23.82 583	3.13 556	0.60 453	20.96 585	1.59 520	25.58 585	28.15 587	21.99 586	14.79 575	21.94 586	16.41 575	28.89 592	14.87 585	33.53 588	31.28 588	29.51 590	26.16 587

DLNR_Zeroshot_test	20.09 581	36.28 588	38.04 584	169.85 595	61.80 591	0.23 19	0.20 20	13.88 579	0.37 103	0.44 134	0.66 188	0.43 152	0.21 39	0.62 253	0.28 141	5.46 577	0.10 51	0.15 120	0.11 76	72.60 594	0.11 64

HaxPig	31.96 583	37.24 589	34.27 583	24.37 584	24.88 584	18.26 579	19.86 577	20.64 584	28.52 588	35.97 591	38.75 591	25.57 587	28.72 588	33.88 588	34.39 588	35.94 593	38.87 593	37.80 589	40.48 589	39.68 591	41.15 592

CasAABBNet	35.74 585	37.43 590	48.72 588	42.22 589	39.20 587	52.24 590	73.12 592	42.61 592	32.62 590	26.78 587	27.95 585	38.58 590	32.60 589	41.67 592	51.65 593	18.74 588	18.57 590	19.15 584	19.77 585	27.20 584	23.98 585

Selective-RAFT-Error	35.84 587	37.49 591	48.83 590	42.26 590	39.24 589	52.30 592	73.09 591	42.66 593	32.61 589	26.80 588	28.30 588	38.84 593	33.51 592	41.68 593	51.59 591	18.82 590	18.58 591	19.17 585	19.80 586	27.28 585	24.05 586

FlowAnything	35.81 586	37.53 592	48.80 589	42.20 588	39.22 588	52.25 591	73.16 593	42.56 591	32.89 592	26.76 586	28.30 588	38.69 592	33.09 591	41.63 591	51.62 592	18.76 589	18.59 592	19.21 586	19.92 587	27.16 583	23.91 584

LSM0	38.95 593	37.60 593	48.58 587	43.57 591	91.06 595	52.57 593	72.57 590	43.17 594	32.63 591	26.97 589	27.97 586	38.65 591	32.94 590	41.86 594	51.78 594	18.89 591	18.41 586	19.13 583	19.63 584	27.29 586	33.77 588

AVERAGE_ROB	37.58 592	40.13 594	40.15 585	34.81 587	33.82 586	28.55 588	25.10 579	32.02 590	34.06 594	41.28 592	40.66 592	34.46 589	34.81 594	39.18 589	37.57 590	42.78 594	43.44 594	43.82 590	43.03 590	40.47 592	41.51 593

MEDIAN_ROB	37.38 591	40.85 595	40.60 586	32.31 586	31.85 585	27.20 584	24.55 578	29.10 589	33.19 593	42.09 593	41.76 593	33.35 588	34.39 593	39.78 590	37.07 589	43.64 595	44.10 595	44.12 591	43.40 591	41.51 593	42.76 594

test_example2	176.61 595	205.14 596	198.86 595	188.60 596	190.98 596	152.67 595	170.61 594	94.86 595	123.55 595	178.88 595	179.48 594	158.94 596	141.34 595	192.61 595	198.96 595	203.76 596	236.37 596	164.13 596	173.55 596	218.58 596	160.41 595

ccccc	429.48 596	429.19 597	527.00 596	507.10 597	501.20 597	356.95 596	342.70 596	380.82 596	297.90 596	334.51 596	389.17 596	372.86 597	449.39 596	499.17 596	553.56 596	561.44 597	431.22 597	334.28 597	290.86 597	540.88 597	489.46 596

Low-res two-view benchmark