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.

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

S2M2	0.34 38	0.28 177	0.45 50	0.40 36	0.30 151	0.31 12	0.16 1	0.60 26	0.64 110	0.31 15	0.48 55	0.47 81	0.34 52	0.38 4	0.32 67	0.25 342	0.22 386	0.20 168	0.22 315	0.25 312	0.22 282

S2M2_XL	0.24 1	0.24 75	0.39 14	0.34 1	0.24 38	0.16 2	0.18 2	0.32 1	0.22 4	0.29 10	0.40 25	0.24 6	0.23 8	0.32 1	0.26 18	0.20 215	0.18 310	0.18 111	0.16 149	0.18 120	0.14 61

MLG-Stereo_test2	0.26 3	0.20 8	0.36 3	0.37 9	0.22 16	0.35 17	0.18 2	0.45 5	0.21 2	0.26 5	0.23 5	0.34 43	0.20 1	0.77 106	0.23 2	0.16 57	0.11 26	0.15 19	0.11 8	0.13 4	0.11 2

LG-G_1	0.31 23	0.20 8	0.44 37	0.42 51	0.20 3	0.64 196	0.18 2	0.70 52	0.25 7	0.29 10	0.29 13	0.36 47	0.35 60	0.87 144	0.24 5	0.16 57	0.12 50	0.16 49	0.11 8	0.13 4	0.13 35

LG-G	0.31 23	0.20 8	0.44 37	0.42 51	0.20 3	0.64 196	0.18 2	0.70 52	0.25 7	0.29 10	0.29 13	0.36 47	0.35 60	0.87 144	0.24 5	0.16 57	0.12 50	0.16 49	0.11 8	0.13 4	0.13 35

MLG-Stereo_test3	0.28 7	0.18 1	0.42 30	0.40 36	0.23 22	0.47 70	0.19 6	0.61 27	0.29 12	0.35 26	0.21 2	0.35 45	0.21 2	0.60 58	0.25 10	0.15 36	0.11 26	0.16 49	0.11 8	0.13 4	0.13 35

LGtest1	0.27 4	0.21 26	0.44 37	0.41 44	0.21 9	0.42 42	0.19 6	0.56 13	0.26 9	0.29 10	0.24 6	0.29 28	0.29 27	0.55 39	0.25 10	0.18 139	0.12 50	0.16 49	0.12 38	0.14 18	0.13 35

IGEV-Stereo+	0.45 106	0.21 26	0.43 35	0.41 44	0.39 291	0.15 1	0.19 6	0.44 4	0.36 26	0.26 5	0.25 7	0.31 36	0.41 90	1.43 295	0.30 45	0.17 100	0.12 50	0.15 19	0.11 8	1.16 533	1.70 547

LG-Stereo_L2	0.29 10	0.20 8	0.45 50	0.37 9	0.25 55	0.26 4	0.20 9	0.78 74	0.28 11	0.28 7	0.26 10	0.24 6	0.26 17	0.91 154	0.23 2	0.15 36	0.11 26	0.15 19	0.12 38	0.14 18	0.11 2

MLG-Stereo_test1	0.27 4	0.19 5	0.38 8	0.40 36	0.24 38	0.38 26	0.20 9	0.59 19	0.19 1	0.24 2	0.17 1	0.33 41	0.27 19	0.90 153	0.25 10	0.14 29	0.11 26	0.16 49	0.11 8	0.13 4	0.12 10

MLG-Stereo	0.29 10	0.19 5	0.38 8	0.41 44	0.20 3	0.42 42	0.20 9	0.66 41	0.21 2	0.25 3	0.22 4	0.33 41	0.28 23	1.09 207	0.25 10	0.14 29	0.11 26	0.16 49	0.11 8	0.13 4	0.12 10

IGEV	0.28 7	0.18 1	0.39 14	0.37 9	0.31 177	0.45 61	0.21 12	0.59 19	0.40 36	0.31 15	0.43 37	0.26 14	0.21 2	0.43 11	0.25 10	0.13 19	0.12 50	0.16 49	0.13 61	0.12 1	0.12 10

LG-Stereo_L1	0.30 14	0.20 8	0.44 37	0.37 9	0.26 63	0.29 10	0.21 12	0.66 41	0.26 9	0.25 3	0.25 7	0.24 6	0.22 6	1.24 245	0.23 2	0.15 36	0.11 26	0.15 19	0.12 38	0.14 18	0.11 2

StereoAnything_RVC	0.45 106	1.43 538	0.48 63	0.35 3	0.20 3	0.26 4	0.21 12	0.43 3	0.22 4	0.22 1	0.21 2	0.19 1	0.36 69	1.27 252	0.22 1	0.21 249	0.11 26	0.14 1	0.10 2	2.37 544	0.11 2

DLNR_Zeroshot_test	23.17 581	48.52 595	43.29 585	176.68 595	78.69 591	0.35 17	0.21 12	23.41 580	0.75 150	0.66 140	0.86 161	0.59 143	0.30 31	1.56 322	0.44 190	9.57 578	0.12 50	0.18 111	0.14 89	76.92 594	0.16 124

111111	0.34 38	0.20 8	0.41 22	0.45 95	0.42 315	0.37 23	0.22 16	0.95 146	0.38 31	0.31 15	0.31 16	0.40 56	0.27 19	0.96 168	0.26 18	0.17 100	0.12 50	0.15 19	0.11 8	0.15 38	0.13 35

LG-Stereo_Zeroshot	0.36 47	0.23 57	0.54 103	0.50 168	0.28 112	0.36 21	0.22 16	1.02 171	0.39 32	0.42 56	0.64 104	0.36 47	0.51 157	0.39 6	0.29 35	0.18 139	0.12 50	0.17 76	0.13 61	0.18 120	0.18 174

SGD-Stereo	0.32 27	0.20 8	0.40 17	0.38 22	0.19 1	0.43 51	0.22 16	0.64 33	0.33 22	0.42 56	0.34 18	0.27 18	0.35 60	1.15 221	0.30 45	0.20 215	0.10 9	0.15 19	0.13 61	0.17 89	0.13 35

FoundationStereo	0.24 1	0.21 26	0.36 3	0.38 22	0.22 16	0.32 13	0.22 16	0.39 2	0.23 6	0.30 14	0.25 7	0.30 33	0.33 45	0.34 3	0.26 18	0.16 57	0.12 50	0.15 19	0.11 8	0.13 4	0.12 10

castereo++	0.38 57	0.23 57	0.41 22	0.43 58	0.31 177	0.97 362	0.22 16	0.86 107	0.58 93	0.32 19	0.44 41	0.51 104	0.39 83	0.93 162	0.24 5	0.17 100	0.11 26	0.17 76	0.12 38	0.14 18	0.14 61

dual_stereo	0.27 4	0.19 5	0.35 1	0.39 29	0.21 9	0.25 3	0.22 16	0.48 6	0.31 16	0.32 19	0.26 10	0.37 52	0.24 10	0.83 129	0.29 35	0.16 57	0.12 50	0.14 1	0.11 8	0.14 18	0.11 2

IGEV-Stereo++	0.30 14	0.20 8	0.40 17	0.46 102	0.30 151	0.33 14	0.22 16	0.75 64	0.45 50	0.32 19	0.41 27	0.32 37	0.48 140	0.38 4	0.27 23	0.15 36	0.11 26	0.15 19	0.12 38	0.15 38	0.13 35

EGLCR-Stereo	0.37 52	0.22 45	0.51 83	0.43 58	0.26 63	0.44 57	0.22 16	0.99 160	0.48 60	0.42 56	0.42 28	0.67 169	0.29 27	0.86 141	0.33 80	0.17 100	0.12 50	0.19 133	0.17 170	0.17 89	0.15 94

IGEV-RUCA	0.37 52	0.23 57	0.48 63	0.49 156	0.36 249	0.60 174	0.23 24	0.64 33	0.49 61	0.39 48	0.49 63	0.44 62	0.31 36	0.85 137	0.30 45	0.24 315	0.13 111	0.16 49	0.12 38	0.20 195	0.19 214

GIP-stereo	0.34 38	0.23 57	0.45 50	0.50 168	0.36 249	0.38 26	0.23 24	0.78 74	0.52 81	0.34 25	0.51 69	0.46 74	0.38 81	0.51 24	0.27 23	0.20 215	0.12 50	0.16 49	0.12 38	0.16 58	0.14 61

DEFOM-Stereo	0.33 35	0.20 8	0.40 17	0.42 51	0.28 112	0.80 298	0.23 24	0.48 6	0.37 29	0.37 34	0.31 16	0.23 3	0.24 10	1.20 235	0.27 23	0.16 57	0.12 50	0.14 1	0.11 8	0.14 18	0.14 61

IGEV-BASED-STEREO-	0.70 273	3.18 567	2.55 520	0.39 29	0.23 22	0.44 57	0.23 24	0.63 31	0.42 43	0.44 65	0.44 41	0.34 43	0.28 23	0.56 40	0.29 35	1.35 541	0.10 9	0.22 232	0.19 210	0.46 471	1.31 540

XX-Stereo	0.63 227	0.26 126	1.90 496	0.81 477	0.67 451	0.43 51	0.23 24	1.03 176	0.58 93	0.65 137	1.56 421	1.41 400	0.39 83	1.28 254	0.35 107	0.20 215	0.14 162	0.20 168	0.19 210	0.18 120	0.14 61

AdaDepth	0.30 14	0.22 45	0.49 70	0.44 81	0.27 87	0.44 57	0.24 29	0.52 8	0.30 13	0.31 15	0.37 23	0.26 14	0.32 42	0.79 115	0.25 10	0.12 5	0.12 50	0.16 49	0.13 61	0.16 58	0.15 94

U	9.45 568	0.21 26	0.58 133	0.47 113	53.11 589	61.27 593	0.24 29	0.70 52	0.52 81	0.36 31	0.28 12	0.29 28	0.35 60	0.33 2	0.26 18	0.19 180	0.11 26	60.50 590	8.88 576	0.17 89	0.13 35

2.25w	0.32 27	0.24 75	0.48 63	0.37 9	0.24 38	0.45 61	0.25 31	0.62 29	0.40 36	0.45 73	0.58 91	0.27 18	0.32 42	0.74 102	0.35 107	0.12 5	0.10 9	0.14 1	0.12 38	0.13 4	0.14 61

Reg-Stereo(zero)	0.44 98	0.22 45	0.45 50	0.43 58	0.23 22	0.38 26	0.25 31	0.76 67	1.08 278	0.90 192	0.78 142	0.90 251	0.47 129	0.70 85	0.36 117	0.15 36	0.12 50	0.15 19	0.12 38	0.15 38	0.15 94

DEFOM-Stereo_RVC	0.40 70	0.67 479	0.42 30	0.64 380	0.29 129	0.48 76	0.25 31	0.85 105	0.44 48	0.38 40	0.36 20	0.30 33	0.70 248	1.15 221	0.29 35	0.16 57	0.11 26	0.16 49	0.11 8	0.18 120	0.12 10

UGAM-zero	1.00 408	0.30 232	0.93 342	0.47 113	0.30 151	0.57 158	0.25 31	2.25 511	0.63 106	1.01 227	1.10 249	2.73 522	1.85 509	6.26 522	0.40 155	0.17 100	0.14 162	0.19 133	0.15 107	0.16 58	0.17 149

IGEV++	0.40 70	0.22 45	0.51 83	0.52 219	0.29 129	0.45 61	0.25 31	1.65 363	0.46 56	0.37 34	0.57 88	0.46 74	0.45 113	0.50 22	0.38 140	0.19 180	0.12 50	0.16 49	0.13 61	0.16 58	0.15 94

Any-RAFT	0.53 149	0.24 75	0.47 61	0.47 113	0.27 87	1.00 370	0.25 31	1.58 346	1.05 263	0.85 185	0.99 196	1.06 311	0.47 129	0.70 85	0.32 67	0.18 139	0.13 111	0.16 49	0.13 61	0.16 58	0.16 124

ROB_FTStereo	0.54 164	0.30 232	0.73 236	0.50 168	0.27 87	0.64 196	0.25 31	1.05 190	0.64 110	1.12 265	0.95 181	0.82 214	0.61 215	1.15 221	0.45 203	0.22 275	0.14 162	0.24 290	0.20 242	0.26 324	0.18 174

CRE-IMP	0.55 179	0.30 232	0.74 252	0.52 219	0.29 129	0.79 290	0.25 31	1.04 182	0.72 143	1.09 249	0.95 181	0.81 209	0.57 193	1.10 210	0.50 243	0.21 249	0.14 162	0.23 270	0.19 210	0.28 357	0.22 282

CREStereo++_RVC	0.47 120	0.21 26	0.38 8	0.45 95	0.38 281	0.45 61	0.25 31	0.75 64	1.29 402	0.80 167	1.21 302	0.47 81	0.37 74	0.53 30	0.44 190	0.16 57	0.11 26	0.15 19	0.80 534	0.18 120	0.11 2
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
Gwc-CoAtRS	0.52 139	0.24 75	0.68 187	0.48 140	0.29 129	0.64 196	0.25 31	1.16 232	1.08 278	1.01 227	1.00 200	1.12 334	0.56 184	0.69 81	0.37 129	0.16 57	0.13 111	0.17 76	0.15 107	0.15 38	0.15 94

water-stereo	0.39 61	0.20 8	0.48 63	0.44 81	0.27 87	0.50 102	0.26 41	0.92 127	0.51 74	0.53 111	0.78 142	0.55 121	0.49 148	0.42 10	0.42 177	0.16 57	0.15 220	0.17 76	0.15 107	0.16 58	0.15 94

H2IRNET	0.56 188	0.26 126	0.66 178	0.47 113	0.35 239	0.41 35	0.26 41	0.92 127	1.17 338	0.61 130	1.28 330	1.08 317	0.86 322	0.99 180	0.63 300	0.19 180	0.16 259	0.22 232	0.25 366	0.21 236	0.18 174

MIF-Stereo (partial)	0.45 106	0.25 103	0.70 206	0.50 168	0.52 390	0.35 17	0.26 41	0.91 124	0.59 99	0.45 73	0.71 124	0.51 104	0.51 157	1.11 213	0.45 203	0.20 215	0.16 259	0.23 270	0.20 242	0.24 300	0.18 174

IIG-Stereo	0.96 391	0.31 265	0.72 224	0.88 504	0.33 217	0.61 180	0.26 41	1.19 247	1.03 254	1.69 477	1.37 364	1.46 412	0.75 261	6.96 537	0.51 248	0.19 180	0.14 162	0.23 270	0.18 188	0.20 195	0.14 61

SST-Stereo	0.83 353	0.28 177	0.72 224	0.59 324	0.31 177	0.72 252	0.26 41	1.09 213	0.86 183	1.47 435	1.10 249	1.00 293	0.87 327	5.73 514	0.45 203	0.22 275	0.13 111	0.23 270	0.19 210	0.23 285	0.18 174

TANstereo	0.44 98	0.21 26	0.44 37	0.41 44	0.21 9	0.65 212	0.26 41	0.79 79	0.83 177	0.93 200	0.98 194	0.51 104	0.46 120	0.54 33	0.35 107	0.18 139	0.24 407	0.16 49	0.13 61	0.16 58	0.26 352

XX-TBD	0.46 113	0.70 487	0.35 1	0.79 471	0.25 55	0.58 161	0.26 41	0.69 48	1.27 393	0.76 154	1.00 200	0.45 70	0.33 45	0.47 18	0.37 129	0.19 180	0.15 220	0.15 19	0.11 8	0.17 89	0.14 61

4w-stereo	0.30 14	0.24 75	0.44 37	0.37 9	0.23 22	0.46 66	0.27 48	0.63 31	0.31 16	0.41 50	0.44 41	0.27 18	0.36 69	0.59 46	0.30 45	0.11 1	0.09 1	0.15 19	0.12 38	0.13 4	0.12 10

monsters	0.34 38	0.20 8	0.41 22	0.39 29	0.36 249	0.34 15	0.27 48	0.66 41	0.43 45	0.47 81	0.40 25	0.22 2	0.23 8	1.33 267	0.25 10	0.13 19	0.10 9	0.14 1	0.11 8	0.13 4	0.13 35

Pointernet	0.37 52	0.20 8	0.57 127	0.43 58	0.28 112	0.51 119	0.27 48	0.93 134	0.61 101	0.47 81	0.63 101	0.49 94	0.38 81	0.49 21	0.33 80	0.17 100	0.13 111	0.14 1	0.11 8	0.13 4	0.12 10

RAFT-Test	0.54 164	0.25 103	0.64 164	0.47 113	0.30 151	0.97 362	0.27 48	1.24 264	0.81 171	0.96 209	1.12 262	1.28 375	0.48 140	0.71 89	0.36 117	0.17 100	0.13 111	0.17 76	0.14 89	0.16 58	0.16 124

CFNet-RSSM	0.54 164	0.24 75	0.70 206	0.48 140	0.28 112	0.60 174	0.27 48	1.49 315	1.14 314	1.06 239	0.93 177	1.08 317	0.54 172	0.70 85	0.35 107	0.16 57	0.12 50	0.17 76	0.15 107	0.16 58	0.14 61

PMTNet	0.46 113	0.21 26	0.38 8	0.37 9	0.23 22	0.71 249	0.27 48	0.74 63	1.04 259	0.64 135	0.70 121	0.55 121	0.47 129	0.86 141	0.35 107	1.00 530	0.13 111	0.15 19	0.10 2	0.15 38	0.13 35

GREAT-IGEV	0.32 27	0.20 8	0.42 30	0.37 9	0.29 129	0.36 21	0.28 54	0.56 13	0.58 93	0.28 7	0.50 66	0.29 28	0.29 27	0.84 132	0.27 23	0.14 29	0.11 26	0.15 19	0.11 8	0.17 89	0.14 61

CAS++	0.47 120	0.31 265	0.56 117	0.47 113	0.32 196	0.42 42	0.28 54	1.76 395	0.72 143	0.71 146	0.72 128	0.37 52	0.28 23	0.69 81	0.33 80	0.27 381	0.22 386	0.26 348	0.21 286	0.29 368	0.19 214
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
MSKI-zero shot	0.55 179	0.26 126	0.57 127	0.51 198	0.26 63	0.69 237	0.28 54	1.18 239	0.64 110	0.91 197	1.32 346	0.82 214	0.33 45	1.92 376	0.32 67	0.17 100	0.12 50	0.17 76	0.13 61	0.16 58	0.16 124

MIM_Stereo	0.57 195	0.24 75	0.92 340	0.46 102	0.30 151	0.54 140	0.28 54	1.27 268	0.75 150	1.00 224	1.16 284	0.93 265	0.53 167	1.45 299	0.61 293	0.16 57	0.16 259	0.20 168	0.19 210	0.17 89	0.14 61

testlalala_base	0.77 321	0.40 382	0.70 206	0.65 394	0.50 367	0.79 290	0.28 54	1.50 319	0.51 74	0.73 152	0.90 170	0.69 176	0.54 172	0.66 76	0.40 155	2.82 552	0.14 162	0.17 76	0.12 38	2.68 548	0.19 214

qwe	0.32 27	0.21 26	0.40 17	0.37 9	0.26 63	0.49 88	0.29 59	0.64 33	0.39 32	0.49 95	0.48 55	0.26 14	0.27 19	0.80 118	0.34 97	0.12 5	0.10 9	0.14 1	0.11 8	0.15 38	0.12 10

DilatedVolume-Stereo	0.43 87	0.21 26	0.55 113	0.43 58	0.32 196	0.72 252	0.29 59	0.80 87	0.51 74	0.77 159	0.73 130	0.48 86	0.40 87	1.13 218	0.39 148	0.15 36	0.14 162	0.15 19	0.14 89	0.16 58	0.14 61

monsterstereo	0.34 38	0.20 8	0.44 37	0.45 95	0.35 239	0.27 8	0.29 59	0.53 9	0.51 74	0.44 65	0.61 96	0.26 14	0.25 12	1.19 233	0.27 23	0.13 19	0.11 26	0.15 19	0.12 38	0.15 38	0.10 1

HART	0.45 106	0.22 45	0.54 103	0.50 168	0.26 63	0.41 35	0.29 59	1.03 176	0.50 65	0.58 119	1.45 389	0.61 148	0.35 60	1.08 206	0.30 45	0.15 36	0.13 111	0.19 133	0.14 89	0.19 161	0.14 61

tg	0.52 139	0.24 75	0.61 148	0.49 156	0.30 151	0.90 332	0.29 59	1.07 205	0.83 177	0.83 177	1.02 214	0.62 153	0.43 101	1.35 272	0.41 166	0.17 100	0.12 50	0.22 232	0.20 242	0.17 89	0.15 94

RAStereo	0.34 38	0.21 26	0.66 178	0.47 113	0.27 87	0.26 4	0.29 59	0.69 48	0.63 106	0.32 19	0.42 28	0.45 70	0.31 36	0.45 12	0.34 97	0.17 100	0.15 220	0.19 133	0.15 107	0.18 120	0.13 35

trnet	0.39 61	0.21 26	0.37 5	0.36 5	0.20 3	0.53 132	0.29 59	0.78 74	1.12 299	0.59 127	0.71 124	0.53 116	0.42 94	0.54 33	0.34 97	0.18 139	0.13 111	0.15 19	0.10 2	0.14 18	0.13 35

Patchmatch Stereo++	0.55 179	0.30 232	0.73 236	0.50 168	0.27 87	0.65 212	0.29 59	1.05 190	0.64 110	1.12 265	0.96 184	0.83 221	0.60 206	1.37 278	0.45 203	0.22 275	0.14 162	0.24 290	0.20 242	0.26 324	0.18 174
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
iRAFT	0.55 179	0.30 232	0.73 236	0.50 168	0.27 87	0.65 212	0.29 59	1.05 190	0.64 110	1.12 265	0.96 184	0.83 221	0.60 206	1.37 278	0.45 203	0.22 275	0.14 162	0.24 290	0.20 242	0.26 324	0.18 174

CREStereo	0.39 61	0.21 26	0.38 8	0.34 1	0.22 16	0.53 132	0.29 59	0.77 70	1.11 295	0.58 119	0.71 124	0.51 104	0.41 90	0.54 33	0.34 97	0.18 139	0.13 111	0.15 19	0.10 2	0.14 18	0.14 61
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
asd	0.30 14	0.21 26	0.41 22	0.39 29	0.24 38	0.47 70	0.30 69	0.69 48	0.30 13	0.41 50	0.39 24	0.28 27	0.33 45	0.62 64	0.27 23	0.13 19	0.09 1	0.14 1	0.12 38	0.14 18	0.12 10

LG-Stereo	0.34 38	0.25 103	0.78 281	0.47 113	0.26 63	0.37 23	0.30 69	0.71 56	0.52 81	0.36 31	0.57 88	0.29 28	0.21 2	0.50 22	0.36 117	0.13 19	0.13 111	0.20 168	0.18 188	0.18 120	0.12 10

MaDis-Stereo	0.36 47	0.25 103	0.58 133	0.44 81	0.34 235	0.30 11	0.30 69	0.72 57	0.50 65	0.37 34	0.36 20	0.58 136	0.49 148	0.52 27	0.36 117	0.19 180	0.16 259	0.19 133	0.15 107	0.18 120	0.14 61

LL-Strereo2	0.52 139	0.33 303	0.69 200	0.52 219	0.37 264	0.70 244	0.30 69	1.13 227	0.67 128	0.94 205	0.78 142	0.91 254	0.42 94	1.05 197	0.42 177	0.17 100	0.16 259	0.29 391	0.25 366	0.21 236	0.16 124

iRaft-Stereo_20w	0.65 247	0.31 265	1.00 367	0.47 113	0.34 235	0.73 256	0.30 69	2.96 539	0.70 137	1.15 289	1.14 271	0.76 192	0.65 235	1.11 213	0.38 140	0.17 100	0.13 111	0.18 111	0.16 149	0.19 161	0.18 174

GLC_STEREO	0.39 61	0.25 103	0.41 22	0.54 252	0.23 22	0.48 76	0.30 69	0.73 59	0.58 93	0.52 110	0.73 130	0.51 104	0.31 36	0.64 68	0.42 177	0.17 100	0.20 346	0.23 270	0.19 210	0.21 236	0.17 149

HUI-Stereo	0.52 139	0.30 232	0.73 236	0.50 168	0.27 87	0.65 212	0.30 69	1.04 182	0.64 110	1.12 265	0.96 184	0.83 221	0.60 206	0.79 115	0.45 203	0.22 275	0.14 162	0.24 290	0.20 242	0.26 324	0.18 174

SCV_C0	0.43 87	0.26 126	0.65 171	0.43 58	0.29 129	0.47 70	0.31 76	1.34 280	0.73 147	0.38 40	0.49 63	0.54 118	0.29 27	1.24 245	0.30 45	0.17 100	0.13 111	0.16 49	0.13 61	0.20 195	0.15 94

MonSter	0.28 7	0.18 1	0.39 14	0.36 5	0.21 9	0.55 148	0.31 76	0.55 12	0.43 45	0.28 7	0.29 13	0.23 3	0.21 2	0.56 40	0.25 10	0.11 1	0.10 9	0.14 1	0.11 8	0.14 18	0.11 2

999	0.48 126	0.22 45	0.49 70	0.48 140	0.34 235	0.75 265	0.31 76	0.85 105	0.55 88	0.37 34	0.48 55	0.50 100	0.36 69	2.45 425	0.39 148	0.16 57	0.13 111	0.18 111	0.15 107	0.16 58	0.19 214

GCST	1.08 429	1.47 540	0.93 342	1.73 541	1.14 527	1.30 425	0.31 76	1.33 275	1.16 335	1.29 365	0.97 193	0.98 286	0.49 148	2.08 393	0.46 217	1.19 540	0.70 540	1.30 540	0.85 538	1.02 528	0.89 526

4D-IteraStereo	0.48 126	0.24 75	0.76 266	0.50 168	0.44 332	0.66 221	0.31 76	0.87 108	1.02 250	1.03 235	0.72 128	0.78 199	0.32 42	0.64 68	0.37 129	0.17 100	0.11 26	0.23 270	0.19 210	0.19 161	0.13 35

PFNet+	0.59 207	0.28 177	0.77 273	0.53 237	0.30 151	0.59 166	0.31 76	0.92 127	1.14 314	1.33 396	1.10 249	0.79 203	0.57 193	1.31 260	0.49 237	0.25 342	0.17 288	0.28 380	0.26 383	0.21 236	0.25 328

RALAANet	0.60 210	0.33 303	0.87 316	0.62 362	0.50 367	0.69 237	0.31 76	1.21 250	1.06 267	1.09 249	1.16 284	0.88 242	0.46 120	1.22 238	0.42 177	0.19 180	0.15 220	0.21 203	0.17 170	0.27 338	0.17 149

xyz-stereo-finetune2	0.58 201	0.27 155	0.57 127	0.40 36	0.24 38	1.09 388	0.32 83	0.79 79	0.53 85	0.65 137	1.07 235	0.58 136	0.80 290	2.47 430	0.80 357	0.16 57	0.15 220	0.21 203	0.17 170	0.16 58	0.17 149

tt45	0.45 106	0.23 57	0.46 58	0.45 95	0.33 217	0.79 290	0.32 83	0.78 74	0.41 40	0.51 108	0.44 41	0.49 94	0.37 74	2.14 398	0.34 97	0.16 57	0.13 111	0.19 133	0.16 149	0.17 89	0.18 174

WCG-NET	0.42 81	0.21 26	0.54 103	0.40 36	0.25 55	0.47 70	0.32 83	0.73 59	1.15 326	0.76 154	0.73 130	0.58 136	0.45 113	0.60 58	0.34 97	0.15 36	0.11 26	0.16 49	0.14 89	0.15 38	0.13 35

IGEV_Zeroshot_test	0.53 149	0.30 232	0.99 362	0.56 289	0.35 239	0.41 35	0.32 83	1.37 286	0.63 106	1.00 224	1.09 245	0.95 276	0.41 90	0.83 129	0.39 148	0.18 139	0.12 50	0.19 133	0.18 188	0.19 161	0.17 149

UniTT-Stereo	0.36 47	0.23 57	0.59 140	0.48 140	0.36 249	0.40 31	0.32 83	0.53 9	0.49 61	0.54 114	0.55 82	0.36 47	0.31 36	0.58 45	0.51 248	0.20 215	0.15 220	0.17 76	0.15 107	0.19 161	0.15 94

GCAP-Stereo	0.40 70	0.28 177	0.68 187	0.47 113	0.25 55	0.53 132	0.32 83	0.82 97	0.58 93	0.65 137	0.69 117	0.58 136	0.42 94	0.47 18	0.29 35	0.17 100	0.14 162	0.17 76	0.13 61	0.17 89	0.14 61

MC-Stereo	0.43 87	0.23 57	0.48 63	0.51 198	0.28 112	0.39 29	0.32 83	0.88 116	0.68 132	0.60 129	0.84 158	0.56 129	0.61 215	1.03 189	0.31 62	0.17 100	0.11 26	0.17 76	0.15 107	0.16 58	0.13 35

test_for_model	1.30 461	3.71 570	0.58 133	3.22 561	2.84 561	0.59 166	0.33 90	1.40 294	0.83 177	1.42 428	0.61 96	0.52 111	0.37 74	0.51 24	0.33 80	2.46 548	0.15 220	0.16 49	0.11 8	4.39 571	1.50 543

MoCha-V2	0.40 70	0.20 8	0.49 70	0.50 168	0.21 9	0.44 57	0.33 90	0.93 134	0.53 85	0.53 111	0.53 73	0.42 57	0.58 202	1.09 207	0.27 23	0.14 29	0.12 50	0.15 19	0.12 38	0.17 89	0.15 94

Selective-IGEV	0.39 61	0.24 75	0.50 76	0.44 81	0.25 55	0.46 66	0.33 90	1.25 266	0.40 36	0.35 26	0.45 46	0.52 111	0.30 31	1.07 202	0.30 45	0.14 29	0.12 50	0.17 76	0.13 61	0.16 58	0.13 35

Selective-RAFT	0.52 139	0.28 177	0.79 284	0.55 276	0.27 87	0.91 336	0.33 90	0.80 87	0.88 191	0.58 119	0.63 101	0.81 209	0.77 273	1.29 258	0.48 229	0.19 180	0.14 162	0.17 76	0.15 107	0.19 161	0.17 149

IPLG	0.69 269	0.27 155	0.97 358	0.51 198	0.43 325	0.79 290	0.33 90	1.21 250	1.06 267	1.30 374	1.10 249	0.52 111	0.55 179	3.16 457	0.63 300	0.16 57	0.14 162	0.19 133	0.16 149	0.18 120	0.17 149

IPLGR	0.58 201	0.27 155	1.14 416	0.48 140	0.28 112	0.65 212	0.33 90	1.22 258	1.13 311	1.18 313	1.05 229	0.69 176	0.66 238	0.96 168	0.52 255	0.17 100	0.15 220	0.20 168	0.17 170	0.20 195	0.18 174

NRIStereo	0.60 210	0.29 212	0.69 200	0.53 237	0.28 112	0.63 193	0.33 90	1.08 211	0.87 187	1.14 283	0.87 164	0.91 254	0.59 203	2.24 409	0.49 237	0.20 215	0.14 162	0.21 203	0.19 210	0.21 236	0.17 149

DeepStereo_RVC	0.55 179	0.29 212	0.72 224	0.51 198	0.30 151	0.59 166	0.33 90	1.03 176	0.70 137	1.16 299	0.93 177	0.83 221	0.94 359	0.96 168	0.54 268	0.21 249	0.14 162	0.21 203	0.19 210	0.24 300	0.24 316

RAFT-RH_RVC	1.03 420	0.24 75	0.67 183	0.49 156	0.28 112	0.81 307	0.33 90	0.83 101	1.08 278	2.05 507	4.65 543	1.04 309	0.57 193	5.98 521	0.50 243	0.18 139	0.13 111	0.26 348	0.20 242	0.16 58	0.17 149

CroCo-Stereo	0.40 70	0.31 265	0.73 236	0.58 311	0.27 87	0.26 4	0.33 90	0.95 146	0.81 171	0.42 56	0.47 52	0.65 162	0.47 129	0.39 6	0.34 97	0.18 139	0.15 220	0.16 49	0.14 89	0.19 161	0.16 124
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
iRaftStereo_RVC	0.47 120	0.26 126	0.64 164	0.50 168	0.29 129	0.53 132	0.33 90	1.05 190	0.77 160	0.84 180	1.00 200	0.55 121	0.37 74	0.81 124	0.40 155	0.17 100	0.12 50	0.22 232	0.20 242	0.19 161	0.15 94

DIP-Stereo	0.62 220	0.30 232	0.83 297	0.48 140	0.36 249	0.95 352	0.33 90	2.37 523	0.67 128	1.25 350	1.00 200	0.68 171	0.51 157	0.91 154	0.61 293	0.18 139	0.15 220	0.21 203	0.17 170	0.19 161	0.19 214
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
asda	0.30 14	0.24 75	0.42 30	0.38 22	0.23 22	0.43 51	0.34 102	0.58 18	0.37 29	0.38 40	0.42 28	0.27 18	0.34 52	0.52 27	0.30 45	0.11 1	0.09 1	0.14 1	0.11 8	0.14 18	0.12 10

3.25w_new	0.32 27	0.21 26	0.45 50	0.38 22	0.23 22	0.52 123	0.34 102	0.65 37	0.39 32	0.47 81	0.45 46	0.32 37	0.35 60	0.61 62	0.27 23	0.12 5	0.10 9	0.14 1	0.11 8	0.12 1	0.12 10

3.25w	0.32 27	0.21 26	0.45 50	0.37 9	0.23 22	0.52 123	0.34 102	0.65 37	0.39 32	0.47 81	0.45 46	0.32 37	0.35 60	0.61 62	0.27 23	0.12 5	0.10 9	0.14 1	0.11 8	0.12 1	0.12 10

ISRNet	0.80 336	0.33 303	1.07 396	0.81 477	0.66 447	0.60 174	0.34 102	1.19 247	1.13 311	1.59 465	1.53 410	1.35 390	0.77 273	1.27 252	0.94 386	0.39 467	0.34 474	0.43 483	0.38 480	0.34 410	0.49 480

MGS-Stereo	0.42 81	0.26 126	0.58 133	0.44 81	0.28 112	0.50 102	0.34 102	0.57 17	0.83 177	0.46 78	1.31 340	0.52 111	0.33 45	0.65 74	0.36 117	0.19 180	0.16 259	0.18 111	0.15 107	0.17 89	0.16 124

s12784h	0.52 139	0.20 8	0.38 8	0.41 44	0.19 1	0.96 358	0.34 102	1.17 234	1.25 382	0.81 171	0.90 170	0.63 156	0.50 154	1.45 299	0.42 177	0.14 29	0.12 50	0.17 76	0.11 8	0.18 120	0.11 2

raftrobust	0.52 139	0.25 103	0.56 117	0.65 394	0.52 390	0.49 88	0.34 102	0.98 158	0.91 203	1.30 374	0.87 164	0.63 156	0.81 294	0.78 111	0.41 166	0.19 180	0.15 220	0.16 49	0.14 89	0.15 38	0.16 124

RAFT-Stereo + iAFF	0.54 164	0.25 103	0.68 187	0.43 58	0.24 38	0.40 31	0.34 102	1.04 182	1.09 286	1.32 388	1.60 430	0.80 205	0.68 240	0.67 79	0.39 148	0.13 19	0.10 9	0.18 111	0.17 170	0.17 89	0.13 35

depthmonostereo	0.41 78	0.23 57	0.53 97	0.47 113	0.23 22	0.61 180	0.35 110	1.00 164	0.76 156	0.48 89	0.65 105	0.47 81	0.49 148	0.67 79	0.37 129	0.16 57	0.15 220	0.16 49	0.14 89	0.16 58	0.15 94

3.5w_stereo	0.33 35	0.25 103	0.45 50	0.37 9	0.24 38	0.54 140	0.35 110	0.66 41	0.36 26	0.43 61	0.44 41	0.29 28	0.34 52	0.77 106	0.39 148	0.11 1	0.09 1	0.15 19	0.11 8	0.14 18	0.13 35

fffy	0.42 81	0.27 155	0.57 127	0.46 102	0.29 129	0.48 76	0.35 110	0.91 124	0.55 88	0.40 49	0.58 91	0.55 121	0.41 90	1.26 249	0.36 117	0.15 36	0.13 111	0.19 133	0.16 149	0.18 120	0.14 61

PAM_32	0.77 321	0.28 177	1.03 382	0.52 219	0.30 151	1.32 428	0.35 110	1.97 459	0.65 125	1.02 231	1.06 231	3.05 527	1.49 480	0.96 168	0.36 117	0.19 180	0.13 111	0.20 168	0.18 188	0.19 161	0.19 214

GCAP-BAT	0.49 132	0.31 265	0.64 164	0.41 44	0.46 350	0.70 244	0.35 110	0.77 70	0.64 110	0.86 187	1.00 200	0.77 195	0.37 74	1.18 231	0.36 117	0.18 139	0.14 162	0.18 111	0.13 61	0.17 89	0.15 94

RAFT-Stereo-weight	0.47 120	0.24 75	0.53 97	0.48 140	0.27 87	0.60 174	0.35 110	1.02 171	1.07 272	0.99 219	0.78 142	0.76 192	0.28 23	0.76 103	0.36 117	0.16 57	0.12 50	0.17 76	0.15 107	0.16 58	0.15 94

Former-RAFT_DAM_RVC	0.46 113	0.36 357	0.71 218	0.47 113	0.36 249	0.67 225	0.35 110	0.78 74	1.12 299	0.61 130	0.62 99	0.39 55	0.39 83	0.71 89	0.39 148	0.20 215	0.17 288	0.22 232	0.18 188	0.23 285	0.19 214

MyStereo8	0.65 247	0.29 212	1.00 367	0.58 311	0.49 360	0.91 336	0.35 110	1.18 239	1.31 412	1.16 299	1.27 324	0.90 251	0.64 229	0.72 92	0.95 390	0.18 139	0.14 162	0.20 168	0.18 188	0.22 260	0.26 352

GMStereo_Zeroshot	0.67 263	0.61 469	1.01 371	0.64 380	0.37 264	0.84 322	0.35 110	1.05 190	1.12 299	1.12 265	1.06 231	1.27 372	0.54 172	1.19 233	0.59 283	0.32 426	0.17 288	0.31 409	0.18 188	0.52 486	0.22 282

CES	0.48 126	0.20 8	0.37 5	0.39 29	1.39 538	0.55 148	0.35 110	0.98 158	0.66 127	0.44 65	0.66 106	0.35 45	0.27 19	0.56 40	0.33 80	0.15 36	0.13 111	0.15 19	0.10 2	0.19 161	1.46 542

CroCo-Stereo Lap2	0.44 98	0.34 326	0.77 273	0.61 350	0.79 486	0.28 9	0.35 110	0.75 64	0.71 142	0.38 40	0.50 66	0.72 184	0.55 179	0.57 44	0.47 224	0.17 100	0.18 310	0.19 133	0.16 149	0.21 236	0.20 247

ADStereo(finetuned)	0.57 195	0.24 75	1.06 391	0.43 58	0.24 38	0.49 88	0.35 110	1.05 190	1.30 408	1.12 265	1.03 224	0.58 136	1.20 440	0.84 132	0.51 248	0.16 57	0.13 111	0.17 76	0.13 61	0.18 120	0.19 214

raft_robust	0.68 267	0.30 232	0.64 164	0.52 219	0.26 63	0.54 140	0.35 110	1.33 275	1.24 379	1.16 299	1.07 235	0.60 144	0.54 172	3.58 469	0.37 129	0.18 139	0.14 162	0.20 168	0.22 315	0.20 195	0.16 124

test-3	0.54 164	0.22 45	0.68 187	0.47 113	0.27 87	0.58 161	0.35 110	0.92 127	1.00 244	1.32 388	0.69 117	0.87 238	0.45 113	1.68 346	0.37 129	0.16 57	0.11 26	0.20 168	0.16 149	0.17 89	0.13 35

test_1	0.54 164	0.22 45	0.68 187	0.47 113	0.27 87	0.58 161	0.35 110	0.92 127	1.00 244	1.28 359	0.68 113	0.87 238	0.45 113	1.67 341	0.37 129	0.16 57	0.11 26	0.20 168	0.16 149	0.17 89	0.13 35

HCRNet	0.70 273	0.39 376	0.73 236	0.60 336	0.59 426	0.76 271	0.35 110	1.22 258	1.13 311	1.02 231	0.99 196	1.02 302	0.76 269	2.19 406	0.70 319	0.28 395	0.19 328	0.28 380	0.23 338	0.25 312	0.23 302

FlowAnything_test	0.39 61	0.26 126	0.61 148	0.59 324	0.33 217	0.62 189	0.36 126	0.62 29	0.40 36	0.45 73	0.36 20	0.45 70	0.37 74	0.53 30	0.48 229	0.24 315	0.18 310	0.28 380	0.33 460	0.21 236	0.19 214

GASTEREO	0.40 70	0.25 103	0.51 83	0.48 140	0.25 55	0.65 212	0.36 126	0.81 92	0.49 61	0.51 108	0.82 155	0.30 33	0.66 238	0.62 64	0.28 32	0.19 180	0.12 50	0.16 49	0.14 89	0.16 58	0.14 61

4.5_new	0.29 10	0.25 103	0.41 22	0.36 5	0.23 22	0.52 123	0.36 126	0.56 13	0.34 23	0.45 73	0.42 28	0.27 18	0.25 12	0.40 8	0.24 5	0.13 19	0.10 9	0.15 19	0.13 61	0.16 58	0.12 10

4.5w-stereo	0.29 10	0.25 103	0.41 22	0.36 5	0.23 22	0.52 123	0.36 126	0.56 13	0.34 23	0.45 73	0.42 28	0.27 18	0.25 12	0.40 8	0.24 5	0.13 19	0.10 9	0.15 19	0.13 61	0.16 58	0.12 10

3.75w	0.32 27	0.23 57	0.44 37	0.37 9	0.29 129	0.62 189	0.36 126	0.59 19	0.32 20	0.41 50	0.47 52	0.25 12	0.34 52	0.64 68	0.26 18	0.12 5	0.09 1	0.14 1	0.12 38	0.13 4	0.12 10

HI	0.64 239	0.32 281	0.68 187	0.47 113	0.51 378	0.41 35	0.36 126	1.04 182	0.75 150	1.31 384	1.43 382	1.62 439	1.12 422	0.94 165	0.88 376	0.15 36	0.12 50	0.20 168	0.20 242	0.20 195	0.18 174

CoSv	0.64 239	0.32 281	0.68 187	0.47 113	0.51 378	0.41 35	0.36 126	1.04 182	0.75 150	1.31 384	1.43 382	1.62 439	1.12 422	0.94 165	0.88 376	0.15 36	0.12 50	0.20 168	0.20 242	0.20 195	0.18 174

AIO-test1	0.56 188	0.25 103	0.55 113	0.64 380	0.78 483	0.80 298	0.36 126	1.18 239	1.34 423	0.57 117	0.88 166	0.61 148	0.50 154	1.12 216	0.35 107	0.17 100	0.17 288	0.22 232	0.24 351	0.18 120	0.23 302

SMoEStereo_RVC	0.39 61	0.25 103	0.50 76	0.45 95	0.30 151	0.61 180	0.36 126	0.72 57	0.45 50	0.46 78	0.43 37	0.42 57	0.35 60	1.39 287	0.29 35	0.15 36	0.12 50	0.20 168	0.15 107	0.16 58	0.15 94

WCG-NET（raft）	0.45 106	0.21 26	0.55 113	0.40 36	0.24 38	0.50 102	0.36 126	0.73 59	1.09 286	0.71 146	0.76 138	0.92 263	0.51 157	0.84 132	0.34 97	0.16 57	0.12 50	0.15 19	0.14 89	0.14 18	0.14 61

CASnet	0.41 78	0.25 103	0.48 63	0.50 168	0.20 3	0.50 102	0.36 126	0.81 92	0.80 168	0.83 177	0.68 113	0.48 86	0.31 36	0.54 33	0.32 67	0.18 139	0.12 50	0.27 365	0.22 315	0.23 285	0.14 61
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
DCANet-4	0.54 164	0.26 126	1.07 396	0.42 51	0.24 38	0.48 76	0.36 126	0.99 160	1.30 408	1.10 257	1.02 214	0.56 129	0.75 261	0.73 96	0.52 255	0.16 57	0.13 111	0.17 76	0.13 61	0.15 38	0.19 214

fff	0.53 149	0.24 75	0.70 206	0.43 58	0.24 38	0.48 76	0.36 126	1.07 205	1.25 382	1.10 257	1.02 214	0.57 131	1.06 409	0.73 96	0.52 255	0.16 57	0.13 111	0.17 76	0.13 61	0.15 38	0.19 214

OMP-Stereo	0.94 387	0.33 303	0.72 224	0.90 509	0.31 177	0.49 88	0.36 126	1.16 232	1.06 267	1.58 464	1.12 262	1.46 412	0.69 243	6.94 536	0.49 237	0.19 180	0.14 162	0.24 290	0.18 188	0.20 195	0.14 61

RAFT-IKP	0.54 164	0.30 232	0.73 236	0.50 168	0.27 87	0.59 166	0.36 126	1.04 182	0.64 110	1.12 265	0.96 184	0.83 221	0.61 215	1.22 238	0.45 203	0.22 275	0.14 162	0.24 290	0.20 242	0.26 324	0.18 174

DCANet	0.54 164	0.24 75	0.70 206	0.43 58	0.24 38	0.49 88	0.36 126	1.05 190	1.30 408	1.12 265	1.03 224	0.58 136	0.92 345	0.81 124	0.52 255	0.16 57	0.13 111	0.17 76	0.13 61	0.18 120	0.19 214

csc	0.53 149	0.24 75	0.70 206	0.43 58	0.24 38	0.48 76	0.36 126	1.07 205	1.25 382	1.10 257	1.02 214	0.57 131	1.06 409	0.73 96	0.52 255	0.16 57	0.13 111	0.17 76	0.13 61	0.15 38	0.19 214

cscssc	0.53 149	0.24 75	0.70 206	0.43 58	0.24 38	0.48 76	0.36 126	1.07 205	1.25 382	1.10 257	1.02 214	0.57 131	1.06 409	0.73 96	0.52 255	0.16 57	0.13 111	0.17 76	0.13 61	0.15 38	0.19 214

iResNet_ROB	0.77 321	0.30 232	0.99 362	0.57 305	0.36 249	0.83 314	0.36 126	2.33 518	1.58 482	1.27 357	1.30 334	1.25 364	0.84 311	1.65 336	0.79 353	0.20 215	0.14 162	0.17 76	0.12 38	0.18 120	0.27 362

MSCF	0.38 57	0.25 103	0.52 91	0.47 113	0.25 55	0.62 189	0.37 145	0.81 92	0.47 59	0.50 103	0.71 124	0.32 37	0.65 235	0.54 33	0.28 32	0.19 180	0.12 50	0.17 76	0.14 89	0.17 89	0.14 61

model_zeroshot	0.48 126	0.29 212	0.86 305	0.51 198	0.36 249	0.69 237	0.37 145	1.12 224	0.62 103	0.85 185	0.84 158	0.66 166	0.37 74	0.73 96	0.34 97	0.20 215	0.16 259	0.19 133	0.16 149	0.17 89	0.16 124

gcap-zeroshot	0.53 149	0.28 177	0.89 329	0.49 156	0.28 112	0.76 271	0.37 145	1.34 280	0.73 147	0.89 190	0.67 110	1.35 390	0.51 157	0.79 115	0.33 80	0.18 139	0.15 220	0.18 111	0.15 107	0.17 89	0.16 124

plain	0.46 113	0.27 155	1.01 371	0.50 168	0.40 302	0.35 17	0.37 145	0.87 108	0.56 90	0.43 61	0.76 138	0.42 57	0.40 87	1.13 218	0.45 203	0.21 249	0.15 220	0.24 290	0.19 210	0.24 300	0.16 124

Sa-1000	0.72 282	0.29 212	0.76 266	0.59 324	0.30 151	0.73 256	0.37 145	1.62 358	1.33 420	1.28 359	2.04 490	0.86 234	0.75 261	1.84 367	0.38 140	0.19 180	0.14 162	0.25 329	0.23 338	0.20 195	0.16 124

ASMatch	0.88 372	0.26 126	0.69 200	0.51 198	0.35 239	0.48 76	0.37 145	1.12 224	0.92 208	1.10 257	3.28 526	0.96 282	0.98 381	4.90 492	0.49 237	0.19 180	0.16 259	0.22 232	0.19 210	0.19 161	0.27 362

cross-raft	0.54 164	0.25 103	0.61 148	0.52 219	0.29 129	0.68 232	0.37 145	1.46 309	0.76 156	1.01 227	1.06 231	1.28 375	0.46 120	0.71 89	0.35 107	0.15 36	0.12 50	0.18 111	0.16 149	0.19 161	0.14 61

SCV	0.46 113	0.26 126	0.55 113	0.47 113	0.25 55	0.39 29	0.38 152	1.98 461	0.60 100	0.35 26	0.48 55	0.55 121	0.36 69	1.28 254	0.32 67	0.24 315	0.12 50	0.17 76	0.13 61	0.18 120	0.14 61

AIO_rvc	0.36 47	0.23 57	0.49 70	0.43 58	0.27 87	0.59 166	0.38 152	0.94 141	0.45 50	0.33 24	0.46 50	0.49 94	0.22 6	0.84 132	0.30 45	0.16 57	0.11 26	0.16 49	0.12 38	0.15 38	0.13 35

DCVSM-stereo	0.72 282	0.35 347	0.76 266	0.55 276	0.42 315	0.73 256	0.38 152	1.21 250	1.02 250	1.79 487	1.04 227	1.62 439	1.03 400	1.04 195	0.79 353	0.24 315	0.27 431	0.29 391	0.24 351	0.30 379	0.36 431

AIO-Stereo-zeroshot	0.72 282	0.35 347	1.70 482	0.49 156	0.56 406	0.63 193	0.38 152	2.41 526	0.65 125	0.77 159	1.07 235	1.82 471	0.95 364	0.93 162	0.43 187	0.20 215	0.13 111	0.21 203	0.25 366	0.28 357	0.26 352

rrr	0.46 113	0.28 177	0.73 236	0.43 58	0.33 217	0.49 88	0.38 152	0.76 67	0.50 65	0.47 81	0.48 55	0.48 86	0.46 120	2.03 388	0.30 45	0.19 180	0.14 162	0.19 133	0.15 107	0.16 58	0.16 124

AEACV	0.37 52	0.24 75	0.52 91	0.47 113	0.51 378	0.37 23	0.38 152	0.65 37	0.53 85	0.42 56	0.56 85	0.46 74	0.60 206	0.53 30	0.30 45	0.16 57	0.13 111	0.18 111	0.15 107	0.17 89	0.14 61

SA	0.66 254	0.30 232	0.82 293	0.61 350	0.30 151	0.58 161	0.38 152	1.44 305	1.30 408	0.96 209	1.36 362	0.66 166	0.95 364	1.85 370	0.42 177	0.19 180	0.15 220	0.25 329	0.23 338	0.21 236	0.17 149

UDGNet	0.72 282	1.17 528	0.80 289	0.77 467	0.41 310	0.77 279	0.38 152	0.97 154	1.34 423	0.81 171	0.88 166	0.71 183	0.60 206	1.21 237	0.54 268	0.52 502	0.19 328	1.02 536	0.26 383	0.71 515	0.31 403

MIPNet	0.56 188	0.28 177	0.94 346	0.49 156	0.33 217	0.66 221	0.38 152	1.35 283	1.08 278	1.06 239	0.92 174	0.60 144	0.79 284	0.73 96	0.52 255	0.17 100	0.14 162	0.19 133	0.16 149	0.18 120	0.17 149

TRStereo	0.60 210	0.60 467	0.97 358	0.74 457	0.67 451	0.46 66	0.38 152	1.85 425	0.89 194	0.79 165	0.80 153	0.88 242	0.39 83	1.10 210	0.41 166	0.23 300	0.15 220	0.23 270	0.24 351	0.17 89	0.15 94

iGMRVC	0.56 188	0.30 232	0.73 236	0.50 168	0.27 87	0.65 212	0.38 152	1.05 190	0.64 110	1.12 265	0.96 184	0.83 221	0.60 206	1.52 312	0.46 217	0.22 275	0.14 162	0.24 290	0.20 242	0.26 324	0.18 174

test-1	0.52 139	0.26 126	1.04 386	0.56 289	0.32 196	0.61 180	0.38 152	1.10 216	0.91 203	0.78 162	1.01 206	0.77 195	0.52 162	0.60 58	0.42 177	0.17 100	0.14 162	0.20 168	0.17 170	0.20 195	0.23 302

test_xeample3	0.42 81	0.28 177	0.69 200	0.43 58	0.33 217	0.56 153	0.38 152	0.79 79	0.45 50	0.53 111	0.46 50	0.44 62	0.44 109	1.38 282	0.31 62	0.18 139	0.14 162	0.19 133	0.15 107	0.17 89	0.16 124

AFF-stereo	0.58 201	0.25 103	0.64 164	0.46 102	0.29 129	0.34 15	0.38 152	1.15 230	1.14 314	1.17 308	1.60 430	1.10 329	0.71 252	0.97 176	0.43 187	0.13 19	0.11 26	0.19 133	0.19 210	0.17 89	0.14 61

FENet	0.60 210	0.28 177	0.63 157	0.54 252	0.33 217	0.83 314	0.38 152	1.27 268	1.07 272	1.00 224	0.86 161	0.99 292	0.85 314	0.96 168	0.68 315	0.22 275	0.15 220	0.23 270	0.20 242	0.22 260	0.23 302

2.5w	0.31 23	0.23 57	0.46 58	0.39 29	0.24 38	0.42 42	0.39 167	0.61 27	0.30 13	0.37 34	0.53 73	0.24 6	0.25 12	0.77 106	0.28 32	0.12 5	0.10 9	0.14 1	0.12 38	0.14 18	0.12 10

PAM	0.76 319	0.29 212	1.08 400	0.52 219	0.33 217	1.38 438	0.39 167	2.01 468	0.67 128	1.06 239	0.96 184	2.89 526	1.43 470	0.86 141	0.35 107	0.19 180	0.12 50	0.19 133	0.17 170	0.19 161	0.20 247

AIO-Stereo-zeroshot1	0.98 401	0.39 376	3.21 529	0.50 168	0.63 439	0.64 196	0.39 167	2.36 521	0.75 150	0.95 207	4.63 541	1.81 468	0.56 184	0.96 168	0.41 166	0.18 139	0.13 111	0.21 203	0.26 383	0.32 397	0.35 425

AIO-Stereo	0.37 52	0.25 103	0.51 83	0.47 113	0.23 22	0.45 61	0.39 167	1.07 205	0.52 81	0.41 50	0.48 55	0.52 111	0.25 12	0.72 92	0.30 45	0.16 57	0.12 50	0.17 76	0.13 61	0.16 58	0.13 35

11t1	0.52 139	0.28 177	0.68 187	0.51 198	0.28 112	0.83 314	0.39 167	1.22 258	0.63 106	0.84 180	0.74 134	0.68 171	0.68 240	0.91 154	0.57 277	0.21 249	0.18 310	0.19 133	0.16 149	0.20 195	0.21 264

testlalala	0.45 106	0.28 177	0.59 140	0.42 51	0.39 291	0.71 249	0.39 167	1.08 211	0.45 50	1.24 344	0.80 153	0.61 148	0.36 69	0.54 33	0.33 80	0.20 215	0.13 111	0.18 111	0.12 38	0.15 38	0.15 94

test_4	0.53 149	0.22 45	0.56 117	0.54 252	0.32 196	0.64 196	0.39 167	0.80 87	0.62 103	0.92 199	1.87 474	0.68 171	0.42 94	1.16 225	0.37 129	0.15 36	0.13 111	0.20 168	0.22 315	0.20 195	0.15 94

MLCV	0.72 282	0.34 326	1.10 406	0.51 198	0.23 22	0.91 336	0.39 167	1.33 275	1.23 373	1.46 434	1.55 417	1.01 300	0.64 229	1.95 381	0.80 357	0.18 139	0.12 50	0.18 111	0.14 89	0.19 161	0.17 149

4.25_new	0.30 14	0.26 126	0.44 37	0.38 22	0.26 63	0.49 88	0.40 175	0.59 19	0.31 16	0.38 40	0.42 28	0.27 18	0.34 52	0.46 14	0.31 62	0.12 5	0.09 1	0.15 19	0.11 8	0.14 18	0.12 10

4.5w_new	0.30 14	0.26 126	0.44 37	0.38 22	0.26 63	0.49 88	0.40 175	0.59 19	0.31 16	0.38 40	0.42 28	0.27 18	0.34 52	0.46 14	0.31 62	0.12 5	0.09 1	0.15 19	0.11 8	0.14 18	0.12 10

4.25w-stereo	0.30 14	0.26 126	0.44 37	0.38 22	0.26 63	0.49 88	0.40 175	0.59 19	0.32 20	0.38 40	0.42 28	0.27 18	0.34 52	0.46 14	0.31 62	0.12 5	0.09 1	0.15 19	0.11 8	0.14 18	0.12 10

rvit_stereo_0081_aga	0.44 98	0.34 326	0.73 236	0.51 198	0.41 310	0.50 102	0.40 175	0.81 92	0.57 92	0.58 119	0.56 85	0.53 116	0.43 101	0.66 76	0.40 155	0.26 365	0.21 368	0.22 232	0.20 242	0.26 324	0.18 174

RSM	0.39 61	0.24 75	0.49 70	0.46 102	0.26 63	0.47 70	0.40 175	0.92 127	0.44 48	0.41 50	0.42 28	0.65 162	0.33 45	1.07 202	0.29 35	0.15 36	0.12 50	0.17 76	0.13 61	0.17 89	0.13 35

PCWNet_CMD	0.66 254	0.32 281	0.88 323	0.49 156	0.37 264	0.78 284	0.40 175	1.42 298	1.31 412	1.16 299	1.31 340	1.25 364	0.62 220	0.89 151	0.57 277	0.20 215	0.16 259	0.27 365	0.19 210	0.40 441	0.25 328

LoS	0.40 70	0.21 26	0.44 37	0.37 9	0.22 16	0.50 102	0.40 175	1.00 164	0.94 213	0.48 89	0.66 106	0.48 86	0.40 87	0.60 58	0.37 129	0.18 139	0.14 162	0.16 49	0.11 8	0.14 18	0.14 61
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
test_3	0.55 179	0.23 57	0.71 218	0.53 237	0.28 112	0.61 180	0.40 175	0.92 127	1.05 263	1.19 317	0.68 113	0.93 265	0.44 109	1.67 341	0.39 148	0.15 36	0.12 50	0.22 232	0.19 210	0.21 236	0.14 61

PSM-softLoss	0.78 329	0.31 265	0.77 273	0.58 311	0.32 196	0.56 153	0.40 175	1.18 239	0.70 137	1.24 344	1.07 235	0.83 221	0.52 162	5.36 501	0.53 262	0.24 315	0.15 220	0.25 329	0.22 315	0.20 195	0.25 328

KMStereo	0.78 329	0.31 265	0.77 273	0.58 311	0.32 196	0.56 153	0.40 175	1.18 239	0.70 137	1.24 344	1.07 235	0.83 221	0.52 162	5.36 501	0.53 262	0.24 315	0.15 220	0.25 329	0.22 315	0.20 195	0.25 328

rafts_anoy	0.52 139	0.29 212	0.59 140	0.59 324	0.50 367	0.53 132	0.40 175	1.11 222	1.03 254	0.84 180	0.83 156	0.68 171	0.54 172	0.72 92	0.51 248	0.19 180	0.14 162	0.24 290	0.26 383	0.21 236	0.18 174

CFNet_pseudo	0.66 254	0.32 281	0.86 305	0.48 140	0.39 291	0.70 244	0.40 175	1.33 275	1.22 370	1.16 299	1.34 355	1.24 360	0.64 229	0.98 177	0.59 283	0.21 249	0.16 259	0.33 433	0.19 210	0.36 420	0.25 328

sCroCo_RVC	0.49 132	0.40 382	1.02 378	0.65 394	0.60 429	0.52 123	0.40 175	0.83 101	0.61 101	0.44 65	0.74 134	0.49 94	0.50 154	0.63 67	0.48 229	0.26 365	0.27 431	0.23 270	0.22 315	0.29 368	0.25 328

EAI-Stereo	0.65 247	0.28 177	0.69 200	0.53 237	0.27 87	0.60 174	0.40 175	2.28 515	0.64 110	0.71 146	3.18 525	0.57 131	0.43 101	1.06 198	0.41 166	0.18 139	0.13 111	0.17 76	0.17 170	0.17 89	0.17 149

MSMDNet	0.66 254	0.32 281	0.87 316	0.49 156	0.37 264	0.79 290	0.40 175	1.43 304	1.31 412	1.15 289	1.31 340	1.24 360	0.63 225	0.88 146	0.57 277	0.21 249	0.16 259	0.26 348	0.19 210	0.39 437	0.24 316

ccs_rob	0.66 254	0.33 303	0.86 305	0.48 140	0.39 291	0.70 244	0.40 175	1.33 275	1.22 370	1.16 299	1.34 355	1.23 358	0.64 229	0.98 177	0.59 283	0.21 249	0.16 259	0.35 451	0.20 242	0.37 424	0.25 328

FACV-RUCA	0.63 227	0.34 326	0.82 293	0.62 362	0.65 444	0.81 307	0.41 191	1.44 305	1.07 272	0.86 187	1.14 271	0.61 148	0.69 243	0.80 118	0.53 262	0.28 395	0.19 328	0.47 493	0.21 286	0.35 413	0.25 328

RSM++	0.38 57	0.24 75	0.51 83	0.47 113	0.26 63	0.50 102	0.41 191	0.79 79	0.45 50	0.37 34	0.45 46	0.60 144	0.35 60	1.02 188	0.30 45	0.15 36	0.13 111	0.17 76	0.14 89	0.18 120	0.13 35

StereoVision	0.65 247	0.34 326	0.86 305	0.59 324	0.40 302	0.50 102	0.41 191	1.09 213	0.93 210	0.71 146	2.50 512	0.82 214	0.57 193	1.03 189	0.49 237	0.25 342	0.28 438	0.29 391	0.28 415	0.36 420	0.20 247

PSM-adaLoss	0.54 164	0.30 232	0.73 236	0.50 168	0.27 87	0.65 212	0.41 191	1.04 182	0.64 110	1.12 265	0.96 184	0.82 214	0.61 215	1.06 198	0.45 203	0.22 275	0.14 162	0.24 290	0.20 242	0.26 324	0.18 174

2.75w_new	0.31 23	0.23 57	0.43 35	0.35 3	0.23 22	0.42 42	0.42 195	0.54 11	0.35 25	0.47 81	0.43 37	0.24 6	0.30 31	0.66 76	0.33 80	0.12 5	0.10 9	0.14 1	0.11 8	0.13 4	0.12 10

xyz-stereo-finetune	0.48 126	0.25 103	0.54 103	0.42 51	0.23 22	0.80 298	0.42 195	0.80 87	0.80 168	0.61 130	0.62 99	0.54 118	0.43 101	1.70 348	0.58 280	0.15 36	0.15 220	0.19 133	0.15 107	0.16 58	0.15 94

testlalala2	0.58 201	0.27 155	0.68 187	1.72 540	1.27 536	0.68 232	0.42 195	0.93 134	0.70 137	0.90 192	0.93 177	0.76 192	0.34 52	0.52 27	0.40 155	0.18 139	0.15 220	0.17 76	0.13 61	0.17 89	0.17 149

ff7	0.43 87	0.27 155	0.56 117	0.44 81	0.33 217	0.50 102	0.42 195	0.87 108	0.50 65	0.49 95	0.53 73	0.44 62	0.48 140	1.38 282	0.33 80	0.17 100	0.12 50	0.21 203	0.15 107	0.18 120	0.18 174

IGEVStereo-DCA	0.46 113	0.28 177	0.56 117	0.43 58	0.33 217	0.49 88	0.42 195	0.87 108	0.50 65	0.47 81	0.48 55	0.48 86	0.46 120	2.03 388	0.30 45	0.19 180	0.14 162	0.19 133	0.15 107	0.16 58	0.18 174

ffff	0.43 87	0.27 155	0.56 117	0.44 81	0.33 217	0.50 102	0.42 195	0.87 108	0.50 65	0.49 95	0.53 73	0.44 62	0.48 140	1.38 282	0.33 80	0.17 100	0.12 50	0.21 203	0.15 107	0.18 120	0.18 174

11t	0.43 87	0.27 155	0.56 117	0.44 81	0.33 217	0.50 102	0.42 195	0.87 108	0.50 65	0.49 95	0.53 73	0.44 62	0.48 140	1.38 282	0.33 80	0.17 100	0.12 50	0.21 203	0.15 107	0.18 120	0.18 174

anonymousdsp	0.43 87	0.27 155	0.53 97	0.44 81	0.32 196	0.50 102	0.42 195	0.89 117	0.51 74	0.49 95	0.53 73	0.47 81	0.47 129	1.33 267	0.33 80	0.17 100	0.12 50	0.21 203	0.15 107	0.18 120	0.18 174

CASS	0.65 247	0.34 326	0.72 224	0.56 289	0.27 87	0.78 284	0.42 195	1.59 347	0.86 183	1.30 374	1.25 314	0.87 238	0.84 311	0.84 132	0.54 268	0.35 452	0.19 328	0.26 348	0.21 286	0.28 357	0.42 455
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
riskmin	0.56 188	0.27 155	0.60 145	0.43 58	0.31 177	0.83 314	0.42 195	1.14 228	1.04 259	0.73 152	0.75 136	1.11 333	1.01 393	0.81 124	0.51 248	0.20 215	0.14 162	0.24 290	0.15 107	0.24 300	0.25 328

ccc-4	0.43 87	0.27 155	0.56 117	0.44 81	0.33 217	0.50 102	0.42 195	0.87 108	0.50 65	0.49 95	0.53 73	0.44 62	0.48 140	1.38 282	0.33 80	0.17 100	0.12 50	0.21 203	0.15 107	0.18 120	0.18 174

BUS	0.74 305	0.32 281	0.68 187	0.54 252	0.44 332	2.34 516	0.42 195	2.16 495	0.98 232	1.20 321	1.11 255	1.03 306	0.62 220	0.91 154	0.70 319	0.24 315	0.17 288	0.25 329	0.22 315	0.22 260	0.22 282

NINENet	0.77 321	0.37 364	0.78 281	0.62 362	0.51 378	2.34 516	0.42 195	1.83 421	1.04 259	1.14 283	1.23 308	1.03 306	0.62 220	1.24 245	0.70 319	0.28 395	0.23 398	0.31 409	0.21 286	0.26 324	0.25 328

IGEV-Stereo	0.43 87	0.27 155	0.54 103	0.45 95	0.32 196	0.50 102	0.42 195	0.90 123	0.51 74	0.49 95	0.53 73	0.47 81	0.47 129	1.32 264	0.33 80	0.17 100	0.12 50	0.21 203	0.15 107	0.18 120	0.18 174
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
ROB_FTStereo_v2	0.54 164	0.30 232	0.73 236	0.50 168	0.27 87	0.64 196	0.42 195	1.05 190	0.64 110	1.12 265	0.96 184	0.83 221	0.60 206	1.12 216	0.46 217	0.22 275	0.14 162	0.24 290	0.20 242	0.26 324	0.18 174

RAFT-345	0.84 358	0.25 103	0.66 178	0.50 168	0.27 87	0.54 140	0.42 195	0.83 101	1.11 295	1.32 388	2.34 504	0.86 234	0.54 172	5.72 513	0.47 224	0.18 139	0.13 111	0.22 232	0.17 170	0.17 89	0.16 124

TestStereo	0.64 239	0.39 376	0.71 218	0.51 198	0.27 87	0.56 153	0.42 195	1.03 176	0.91 203	0.80 167	1.00 200	0.68 171	0.52 162	3.25 459	0.45 203	0.22 275	0.15 220	0.24 290	0.18 188	0.27 338	0.16 124

222	1.61 492	0.29 212	0.67 183	0.56 289	0.29 129	1.06 382	0.42 195	2.17 501	1.31 412	1.31 384	1.52 409	0.92 263	0.94 359	1.76 360	17.65 572	0.24 315	0.20 346	0.21 203	0.19 210	0.22 260	0.23 302

111	0.60 210	0.23 57	0.70 206	0.43 58	0.24 38	0.72 252	0.42 195	1.18 239	1.41 459	0.80 167	1.38 369	1.10 329	0.79 284	0.96 168	0.58 280	0.18 139	0.13 111	0.17 76	0.15 107	0.17 89	0.19 214

DDVS	0.78 329	0.41 390	0.94 346	0.60 336	0.43 325	1.30 425	0.43 214	1.40 294	0.91 203	1.20 321	1.15 279	1.43 402	0.64 229	2.18 404	0.89 379	0.28 395	0.22 386	0.26 348	0.23 338	0.31 388	0.33 415

SMFormer	0.75 313	0.30 232	0.86 305	0.46 102	0.26 63	0.82 309	0.43 214	2.05 475	1.39 450	1.23 336	1.47 396	0.98 286	0.95 364	1.71 350	0.82 364	0.24 315	0.20 346	0.22 232	0.21 286	0.23 285	0.24 316

tta	0.75 313	0.30 232	0.86 305	0.46 102	0.26 63	0.82 309	0.43 214	2.05 475	1.39 450	1.23 336	1.47 396	0.98 286	0.95 364	1.71 350	0.82 364	0.24 315	0.20 346	0.22 232	0.21 286	0.18 120	0.18 174

qqq1	0.72 282	0.30 232	0.86 305	0.46 102	0.26 63	0.82 309	0.43 214	2.05 475	1.39 450	1.23 336	1.47 396	0.98 286	0.95 364	1.71 350	0.44 190	0.24 315	0.20 346	0.18 111	0.15 107	0.18 120	0.18 174

fff1	0.72 282	0.30 232	0.86 305	0.46 102	0.26 63	0.82 309	0.43 214	2.05 475	1.39 450	1.23 336	1.47 396	0.98 286	0.95 364	1.71 350	0.44 190	0.24 315	0.20 346	0.18 111	0.15 107	0.18 120	0.18 174

TestStereo1	0.63 227	0.28 177	0.75 256	0.76 464	0.31 177	0.48 76	0.43 214	1.30 273	1.21 364	0.97 212	1.31 340	0.64 159	0.77 273	1.75 355	0.42 177	0.20 215	0.15 220	0.22 232	0.18 188	0.21 236	0.17 149

SA-5K	0.63 227	0.28 177	0.75 256	0.76 464	0.31 177	0.48 76	0.43 214	1.30 273	1.21 364	0.97 212	1.31 340	0.64 159	0.77 273	1.75 355	0.42 177	0.20 215	0.15 220	0.22 232	0.18 188	0.21 236	0.17 149

GMOStereo	0.53 149	0.26 126	0.65 171	0.50 168	0.29 129	0.52 123	0.43 214	0.89 117	0.96 220	1.41 422	1.14 271	0.85 230	0.56 184	0.59 46	0.38 140	0.16 57	0.14 162	0.24 290	0.21 286	0.20 195	0.15 94

error version	0.53 149	0.26 126	0.65 171	0.50 168	0.29 129	0.52 123	0.43 214	0.89 117	0.96 220	1.41 422	1.14 271	0.85 230	0.56 184	0.59 46	0.38 140	0.16 57	0.14 162	0.24 290	0.21 286	0.20 195	0.15 94

test-v	0.53 149	0.26 126	0.65 171	0.50 168	0.29 129	0.52 123	0.43 214	0.89 117	0.96 220	1.41 422	1.14 271	0.85 230	0.56 184	0.59 46	0.38 140	0.16 57	0.14 162	0.24 290	0.21 286	0.20 195	0.15 94

Pruner-Stereo	0.62 220	0.29 212	0.70 206	0.61 350	0.31 177	0.63 193	0.43 214	1.17 234	0.99 239	1.53 448	1.08 240	0.95 276	0.55 179	1.35 272	0.51 248	0.23 300	0.14 162	0.24 290	0.21 286	0.21 236	0.23 302

test-2	0.53 149	0.26 126	0.65 171	0.50 168	0.29 129	0.52 123	0.43 214	0.89 117	0.96 220	1.41 422	1.14 271	0.85 230	0.56 184	0.59 46	0.38 140	0.16 57	0.14 162	0.24 290	0.21 286	0.20 195	0.15 94

GMStereo	0.55 179	0.45 407	0.94 346	0.50 168	0.32 196	0.64 196	0.43 214	1.00 164	1.40 455	0.82 175	0.73 130	0.51 104	0.45 113	0.85 137	0.55 272	0.24 315	0.15 220	0.20 168	0.21 286	0.31 388	0.24 316
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
DFGA-Net	0.72 282	0.40 382	1.40 450	0.52 219	0.45 339	0.83 314	0.44 227	1.28 272	1.08 278	0.99 219	1.19 296	0.70 180	0.55 179	2.14 398	1.16 424	0.18 139	0.16 259	0.24 290	0.23 338	0.27 338	0.25 328

AIO_test	0.35 46	0.22 45	0.44 37	0.43 58	0.27 87	0.57 158	0.44 227	0.79 79	0.41 40	0.32 19	0.47 52	0.46 74	0.30 31	0.69 81	0.30 45	0.16 57	0.11 26	0.16 49	0.13 61	0.15 38	0.12 10

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rvit_stereo_0083	0.47 120	0.33 303	0.81 290	0.56 289	0.36 249	0.50 102	0.44 227	0.68 47	0.95 215	0.49 95	0.57 88	0.55 121	0.49 148	0.88 146	0.46 217	0.25 342	0.25 416	0.24 290	0.20 242	0.24 300	0.17 149

rvit_stereo_0081	0.44 98	0.33 303	0.64 164	0.54 252	0.35 239	0.41 35	0.44 227	0.66 41	0.95 215	0.48 89	0.52 71	0.50 100	0.46 120	0.82 127	0.44 190	0.25 342	0.20 346	0.22 232	0.19 210	0.25 312	0.17 149

rvit_stereo_0082	0.44 98	0.33 303	0.64 164	0.54 252	0.35 239	0.41 35	0.44 227	0.66 41	0.95 215	0.48 89	0.52 71	0.50 100	0.46 120	0.82 127	0.44 190	0.25 342	0.20 346	0.22 232	0.19 210	0.25 312	0.17 149

CFNet_ucs	0.70 273	0.33 303	0.88 323	0.50 168	0.43 325	0.74 260	0.44 227	1.60 351	1.29 402	1.22 330	1.54 415	1.09 327	0.63 225	0.99 180	0.59 283	0.25 342	0.20 346	0.37 462	0.21 286	0.40 441	0.28 374

LoS_RVC	0.42 81	0.26 126	0.40 17	0.44 81	0.82 495	0.51 119	0.44 227	0.64 33	0.41 40	0.44 65	0.78 142	0.44 62	0.47 129	0.56 40	0.36 117	0.13 19	0.12 50	0.14 1	0.10 2	0.13 4	0.84 524

RAFT_CTSACE	0.63 227	0.26 126	0.88 323	0.55 276	0.51 378	0.71 249	0.44 227	0.80 87	0.97 227	0.97 212	1.84 469	1.18 347	0.68 240	1.47 305	0.36 117	0.16 57	0.15 220	0.21 203	0.20 242	0.20 195	0.14 61

dad	0.86 367	0.66 478	1.06 391	0.56 289	0.37 264	0.76 271	0.44 227	1.17 234	1.50 472	1.44 430	1.27 324	1.34 389	0.75 261	2.52 432	0.84 369	0.42 478	0.27 431	0.83 528	0.26 383	0.41 444	0.29 379

PSMNet-ADL	0.72 282	0.35 347	0.62 154	0.69 428	0.46 350	1.14 394	0.44 227	1.37 286	1.01 247	0.83 177	1.17 287	1.33 385	0.96 371	1.43 295	0.95 390	0.33 435	0.22 386	0.21 203	0.23 338	0.27 338	0.29 379

NF-Stereo	0.80 336	0.30 232	0.75 256	0.60 336	0.31 177	0.64 196	0.44 227	1.21 250	0.90 198	1.29 365	1.02 214	0.82 214	0.57 193	5.40 506	0.48 229	0.23 300	0.14 162	0.24 290	0.20 242	0.20 195	0.30 393

OCTAStereo	0.80 336	0.30 232	0.75 256	0.60 336	0.31 177	0.64 196	0.44 227	1.21 250	0.90 198	1.29 365	1.01 206	0.82 214	0.57 193	5.35 500	0.48 229	0.24 315	0.14 162	0.24 290	0.20 242	0.20 195	0.30 393

RAFT_R40	0.83 353	0.28 177	0.73 236	0.59 324	0.31 177	0.69 237	0.44 227	1.10 216	0.95 215	1.47 435	1.10 249	1.00 293	0.85 314	5.53 508	0.46 217	0.22 275	0.13 111	0.23 270	0.20 242	0.23 285	0.18 174

RE-Stereo	0.80 336	0.30 232	0.75 256	0.60 336	0.31 177	0.64 196	0.44 227	1.21 250	0.90 198	1.29 365	1.01 206	0.81 209	0.57 193	5.37 503	0.48 229	0.24 315	0.14 162	0.24 290	0.20 242	0.20 195	0.30 393

TVStereo	0.80 336	0.30 232	0.75 256	0.60 336	0.31 177	0.64 196	0.44 227	1.21 250	0.90 198	1.29 365	1.01 206	0.81 209	0.57 193	5.37 503	0.48 229	0.24 315	0.14 162	0.24 290	0.20 242	0.20 195	0.30 393

xxxx	1.51 482	0.28 177	0.68 187	0.54 252	0.28 112	1.16 402	0.44 227	2.19 504	1.29 402	1.09 249	1.36 362	1.22 353	0.85 314	1.79 363	15.70 571	0.24 315	0.21 368	0.21 203	0.20 242	0.22 260	0.23 302

MM-Stereo_test2	0.43 87	0.24 75	0.67 183	0.51 198	0.32 196	0.55 148	0.45 244	0.97 154	0.77 160	0.59 127	0.51 69	0.49 94	0.42 94	0.80 118	0.30 45	0.15 36	0.13 111	0.18 111	0.14 89	0.19 161	0.14 61

SDNR	1.62 493	0.51 431	2.17 509	0.53 237	0.56 406	3.80 548	0.45 244	1.54 337	1.29 402	1.33 396	2.41 508	1.08 317	0.96 371	11.18 571	1.16 424	0.66 522	0.63 536	0.43 483	0.32 450	0.64 506	0.67 513

anonymousa	0.72 282	0.27 155	0.75 256	0.47 113	0.63 439	1.43 448	0.45 244	1.24 264	0.89 194	1.28 359	1.75 459	1.62 439	1.13 426	0.69 81	0.59 283	0.19 180	0.16 259	0.23 270	0.25 366	0.20 195	0.18 174

RCA-Stereo	0.50 136	0.23 57	0.58 133	0.48 140	0.33 217	0.55 148	0.45 244	0.97 154	1.38 445	0.68 141	1.05 229	0.63 156	0.80 290	0.59 46	0.32 67	0.17 100	0.12 50	0.17 76	0.14 89	0.16 58	0.14 61

DisPM	0.66 254	0.28 177	0.72 224	0.61 350	0.35 239	0.62 189	0.45 244	1.02 171	0.99 239	1.56 458	1.10 249	0.80 205	0.59 203	2.37 420	0.41 166	0.23 300	0.14 162	0.23 270	0.21 286	0.20 195	0.25 328

pcwnet_v2	0.97 397	0.37 364	4.33 537	0.62 362	0.54 397	0.79 290	0.45 244	2.02 472	1.58 482	1.42 428	1.64 442	1.09 327	0.79 284	1.24 245	0.67 311	0.32 426	0.25 416	0.29 391	0.27 394	0.37 424	0.35 425

DN-CSS_ROB	0.64 239	0.32 281	1.05 387	0.55 276	0.40 302	0.54 140	0.45 244	1.21 250	0.93 210	1.03 235	1.47 396	0.69 176	0.63 225	1.76 360	0.49 237	0.18 139	0.14 162	0.25 329	0.22 315	0.22 260	0.20 247

mms	0.40 70	0.27 155	0.52 91	0.46 102	0.32 196	0.43 51	0.46 251	0.70 52	0.46 56	0.35 26	0.58 91	0.44 62	0.30 31	1.36 277	0.33 80	0.16 57	0.13 111	0.18 111	0.15 107	0.19 161	0.15 94

AE-Stereo	0.49 132	0.27 155	0.67 183	0.60 336	0.39 291	0.67 225	0.46 251	1.18 239	1.09 286	0.47 81	0.75 136	0.69 176	0.47 129	0.59 46	0.40 155	0.16 57	0.15 220	0.21 203	0.20 242	0.19 161	0.15 94

HH	0.63 227	0.30 232	0.77 273	0.50 168	0.32 196	0.49 88	0.46 251	1.65 363	0.64 110	0.69 142	1.09 245	1.63 444	0.85 314	1.90 374	0.37 129	0.18 139	0.13 111	0.19 133	0.17 170	0.19 161	0.16 124

HanStereo	0.63 227	0.30 232	0.77 273	0.50 168	0.32 196	0.49 88	0.46 251	1.65 363	0.64 110	0.69 142	1.09 245	1.63 444	0.85 314	1.90 374	0.37 129	0.18 139	0.13 111	0.19 133	0.17 170	0.19 161	0.16 124

ACVNet	0.63 227	0.31 265	0.54 103	0.54 252	0.36 249	0.80 298	0.46 251	1.37 286	1.07 272	0.93 200	1.30 334	1.08 317	0.85 314	0.80 118	0.94 386	0.21 249	0.19 328	0.21 203	0.18 188	0.22 260	0.18 174

hitnet-ft	0.79 333	0.35 347	0.57 127	0.58 311	0.42 315	0.96 358	0.46 251	1.47 311	1.33 420	1.19 317	1.22 304	1.81 468	0.98 381	1.66 340	0.94 386	0.33 435	0.28 438	0.34 443	0.27 394	0.35 413	0.31 403

FADNet_RVC	0.83 353	0.51 431	1.83 494	0.54 252	0.42 315	1.19 409	0.46 251	1.51 326	1.09 286	0.89 190	1.24 310	0.91 254	0.87 327	2.11 396	1.11 418	0.27 381	0.22 386	0.31 409	0.28 415	0.43 455	0.38 442

2w_stereo	0.32 27	0.24 75	0.45 50	0.39 29	0.22 16	0.46 66	0.47 258	0.69 48	0.42 43	0.43 61	0.50 66	0.24 6	0.45 113	0.47 18	0.29 35	0.12 5	0.10 9	0.15 19	0.12 38	0.15 38	0.13 35

HUF	0.36 47	0.23 57	0.52 91	0.40 36	0.22 16	0.54 140	0.47 258	0.82 97	0.43 45	0.36 31	0.43 37	0.50 100	0.42 94	0.64 68	0.29 35	0.17 100	0.12 50	0.16 49	0.12 38	0.15 38	0.14 61

ITSA-stereo	0.82 347	0.36 357	0.82 293	0.54 252	0.31 177	0.80 298	0.47 258	2.17 501	1.67 488	1.13 280	1.13 267	0.94 268	0.86 322	2.46 428	1.00 400	0.26 365	0.23 398	0.28 380	0.27 394	0.28 357	0.36 431

anonymousdsp2	0.53 149	0.27 155	0.74 252	0.48 140	0.29 129	0.76 271	0.47 258	1.61 354	0.82 176	0.77 159	0.77 140	0.75 188	0.47 129	1.03 189	0.40 155	0.18 139	0.13 111	0.18 111	0.13 61	0.19 161	0.18 174

x	0.54 164	0.31 265	0.61 148	0.47 113	0.30 151	0.67 225	0.47 258	1.53 334	0.79 167	0.81 171	0.83 156	0.78 199	0.70 248	0.70 85	0.62 296	0.21 249	0.19 328	0.22 232	0.19 210	0.21 236	0.20 247

dd	0.59 207	0.48 418	0.97 358	0.55 276	0.32 196	0.64 196	0.47 258	1.02 171	1.34 423	0.78 162	0.86 161	0.58 136	0.54 172	1.01 185	0.86 374	0.28 395	0.18 310	0.26 348	0.19 210	0.32 397	0.24 316

ACRE	0.61 216	0.33 303	1.01 371	0.58 311	0.49 360	0.75 265	0.47 258	1.06 203	0.95 215	1.37 408	1.55 417	0.62 153	0.46 120	0.83 129	0.70 319	0.23 300	0.15 220	0.19 133	0.16 149	0.18 120	0.21 264

AnonymousM	0.59 207	1.11 523	0.41 22	0.44 81	0.32 196	0.43 51	0.47 258	1.05 190	0.64 110	0.98 216	0.63 101	0.67 169	0.43 101	0.59 46	0.41 166	0.20 215	0.15 220	1.84 545	0.84 536	0.14 18	0.13 35

DMCA-RVC	0.74 305	0.40 382	1.27 435	0.66 401	0.49 360	0.77 279	0.47 258	1.35 283	1.01 247	1.53 448	1.01 206	1.29 378	0.82 299	1.31 260	0.78 347	0.27 381	0.21 368	0.35 451	0.27 394	0.32 397	0.24 316

DMCA	0.67 263	0.34 326	0.90 333	0.51 198	0.44 332	0.86 326	0.47 258	1.42 298	1.02 250	1.17 308	1.12 262	1.23 358	0.75 261	0.78 111	0.95 390	0.25 342	0.19 328	0.27 365	0.19 210	0.24 300	0.27 362

CFNet	0.96 391	0.36 357	1.01 371	0.62 362	0.42 315	0.99 368	0.47 258	1.90 439	1.32 416	0.99 219	1.39 373	1.10 329	0.86 322	5.58 511	0.79 353	0.23 300	0.17 288	0.28 380	0.27 394	0.26 324	0.21 264

fffft	0.38 57	0.23 57	0.51 83	0.44 81	0.32 196	0.43 51	0.48 269	0.76 67	0.36 26	0.44 65	0.34 18	0.38 54	0.31 36	1.31 260	0.32 67	0.14 29	0.11 26	0.19 133	0.15 107	0.16 58	0.16 124
1: 1. 1
rvit_stereo_0075_2	0.64 239	0.46 409	1.05 387	0.66 401	0.66 447	0.53 132	0.48 269	1.20 249	1.12 299	0.76 154	0.92 174	0.78 199	0.53 167	1.03 189	0.59 283	0.37 460	0.28 438	0.40 476	0.31 442	0.37 424	0.32 409

test_sample1	0.61 216	0.29 212	0.75 256	0.50 168	0.31 177	0.76 271	0.48 269	1.59 347	0.84 181	0.90 192	0.94 180	0.88 242	0.95 364	1.16 225	0.67 311	0.22 275	0.18 310	0.20 168	0.19 210	0.21 236	0.21 264

tt1	0.62 220	0.32 281	0.51 83	0.54 252	0.26 63	1.16 402	0.48 269	0.95 146	2.47 528	0.57 117	0.77 140	0.49 94	0.81 294	1.55 320	0.32 67	0.20 215	0.12 50	0.24 290	0.15 107	0.19 161	0.20 247

EKT-Stereo	0.53 149	0.30 232	0.73 236	0.58 311	0.60 429	0.51 119	0.48 269	0.94 141	0.90 198	0.71 146	0.88 166	0.77 195	0.43 101	1.07 202	0.40 155	0.22 275	0.16 259	0.21 203	0.18 188	0.20 195	0.22 282

DCRE	0.82 347	0.26 126	0.70 206	0.58 311	0.44 332	0.54 140	0.48 269	0.95 146	0.78 163	0.78 162	7.33 557	0.86 234	0.52 162	0.76 103	0.41 166	0.16 57	0.16 259	0.19 133	0.17 170	0.18 120	0.17 149

CIPLG	0.62 220	0.33 303	0.96 356	0.58 311	0.50 367	0.75 265	0.48 269	1.05 190	0.96 220	1.40 420	1.57 425	0.64 159	0.48 140	0.89 151	0.70 319	0.23 300	0.15 220	0.19 133	0.16 149	0.19 161	0.21 264

IPLGR_C	0.62 220	0.33 303	0.99 362	0.58 311	0.49 360	0.76 271	0.48 269	1.10 216	0.96 220	1.40 420	1.56 421	0.62 153	0.48 140	0.80 118	0.71 324	0.23 300	0.15 220	0.19 133	0.16 149	0.19 161	0.21 264

cf-r	0.73 300	0.30 232	0.77 273	0.55 276	0.63 439	0.78 284	0.48 269	1.79 409	1.15 326	1.13 280	1.26 321	1.43 402	0.87 327	1.40 293	0.85 372	0.25 342	0.18 310	0.22 232	0.23 338	0.19 161	0.19 214

StereoDRNet-Refined	0.80 336	0.41 390	0.88 323	0.62 362	0.42 315	1.33 430	0.48 269	1.52 328	1.17 338	1.45 432	1.44 387	1.44 407	0.90 339	1.26 249	1.24 433	0.20 215	0.16 259	0.27 365	0.24 351	0.25 312	0.28 374
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
xyz-stereo	7.16 564	0.22 45	69.90 591	0.42 51	0.21 9	32.92 586	0.49 279	0.87 108	0.76 156	1.38 413	27.04 581	1.19 348	1.16 429	4.69 486	0.97 395	0.16 57	0.12 50	0.20 168	0.14 89	0.16 58	0.12 10

DispNO	0.93 385	0.30 232	1.34 447	0.55 276	0.55 403	0.89 329	0.49 279	1.48 313	1.21 364	1.17 308	1.27 324	1.19 348	0.90 339	5.23 498	0.74 331	0.22 275	0.17 288	0.24 290	0.21 286	0.19 161	0.20 247

AACVNet	0.86 367	0.35 347	0.79 284	0.82 485	0.39 291	0.76 271	0.49 279	1.61 354	0.81 171	1.08 243	1.33 348	1.30 379	0.93 354	4.34 480	0.74 331	0.25 342	0.21 368	0.28 380	0.22 315	0.29 368	0.25 328

MMNet	0.84 358	0.32 281	1.09 403	0.60 336	0.59 426	1.85 490	0.49 279	1.51 326	1.27 393	1.37 408	1.15 279	1.26 368	1.18 434	1.67 341	1.22 431	0.19 180	0.18 310	0.23 270	0.22 315	0.25 312	0.21 264

UNet	0.83 353	0.34 326	1.31 439	0.58 311	0.74 470	1.58 462	0.49 279	1.41 296	1.04 259	1.21 325	1.08 240	1.54 427	1.12 422	1.65 336	1.09 412	0.23 300	0.17 288	0.25 329	0.20 242	0.25 312	0.22 282

HITNet	0.65 247	0.40 382	0.77 273	0.48 140	0.24 38	1.05 379	0.49 279	1.76 395	1.02 250	1.18 313	1.18 289	0.89 250	0.80 290	0.85 137	0.79 353	0.17 100	0.12 50	0.21 203	0.17 170	0.29 368	0.15 94
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
CBMV_ROB	0.90 377	0.44 400	0.63 157	0.51 198	0.37 264	1.25 418	0.49 279	1.77 399	1.27 393	1.41 422	2.00 485	1.33 385	1.08 414	2.17 401	0.76 339	0.43 483	0.42 507	0.47 493	0.44 494	0.41 444	0.36 431

PWC_ROB	1.24 455	0.76 496	2.46 518	0.72 446	0.78 483	1.15 400	0.49 279	1.75 389	1.92 509	2.31 515	3.07 523	1.59 435	1.40 467	2.46 428	2.10 501	0.33 435	0.22 386	0.35 451	0.24 351	0.38 433	0.41 451

ttt	0.94 387	0.34 326	0.59 140	0.61 350	0.37 264	0.94 348	0.50 287	2.17 501	1.34 423	1.23 336	1.61 434	0.91 254	0.76 269	1.85 370	3.97 533	0.30 411	0.26 422	0.26 348	0.24 351	0.29 368	0.29 379

AIO-test2	0.57 195	0.28 177	0.63 157	0.61 350	0.58 418	0.79 290	0.51 288	1.18 239	1.40 455	0.63 134	1.15 279	0.51 104	0.43 101	1.09 207	0.35 107	0.21 249	0.17 288	0.26 348	0.30 436	0.20 195	0.19 214

rvit_0105_6	0.53 149	0.37 364	0.98 361	0.65 394	0.38 281	0.51 119	0.51 288	0.77 70	1.20 358	0.54 114	0.55 82	0.65 162	0.53 167	0.94 165	0.44 190	0.32 426	0.32 467	0.28 380	0.24 351	0.28 357	0.21 264

ACVNet-DCA	0.56 188	0.31 265	0.50 76	0.54 252	0.26 63	1.18 405	0.51 288	1.42 298	0.78 163	0.58 119	0.79 148	0.48 86	0.88 332	1.46 301	0.32 67	0.20 215	0.12 50	0.25 329	0.15 107	0.22 260	0.21 264

xx1	0.67 263	0.31 265	0.50 76	0.54 252	0.26 63	1.18 405	0.51 288	0.93 134	3.05 541	0.58 119	0.79 148	0.95 276	0.77 273	1.46 301	0.32 67	0.20 215	0.12 50	0.24 290	0.23 338	0.22 260	0.21 264

1test111	0.54 164	0.31 265	0.50 76	0.54 252	0.26 63	1.18 405	0.51 288	1.42 298	0.78 163	0.58 119	0.79 148	0.48 86	0.88 332	0.88 146	0.59 283	0.20 215	0.12 50	0.25 329	0.15 107	0.22 260	0.21 264

cc1	0.64 239	0.31 265	0.50 76	0.54 252	0.26 63	1.18 405	0.51 288	0.93 134	3.05 541	0.58 119	0.79 148	0.48 86	0.88 332	1.46 301	0.32 67	0.20 215	0.12 50	0.25 329	0.15 107	0.19 161	0.19 214

IER	0.70 273	0.31 265	1.02 378	0.48 140	0.52 390	1.34 432	0.51 288	1.17 234	0.99 239	1.23 336	1.34 355	1.12 334	1.11 419	0.99 180	0.71 324	0.20 215	0.16 259	0.21 203	0.21 286	0.20 195	0.19 214

GANet-ADL	0.60 210	0.35 347	0.72 224	0.64 380	0.40 302	0.68 232	0.51 288	1.49 315	1.12 299	0.95 207	1.08 240	0.91 254	0.57 193	0.76 103	0.55 272	0.26 365	0.18 310	0.18 111	0.16 149	0.23 285	0.25 328

AAGNet	1.83 507	0.28 177	0.72 224	0.61 350	0.32 196	0.67 225	0.51 288	0.96 153	0.98 232	1.47 435	1.20 300	1.00 293	1.18 434	2.83 443	22.77 579	0.22 275	0.13 111	0.22 232	0.19 210	0.23 285	0.15 94

GwcNet-RSSM	0.77 321	0.32 281	1.01 371	0.62 362	0.54 397	0.78 284	0.51 288	1.73 382	1.20 358	1.09 249	1.37 364	1.46 412	0.85 314	1.53 316	1.09 412	0.25 342	0.18 310	0.23 270	0.24 351	0.20 195	0.19 214

DANet	1.08 429	0.61 469	1.32 442	0.85 494	0.72 464	1.37 435	0.51 288	1.54 337	1.15 326	1.78 484	1.54 415	2.01 492	1.11 419	2.90 446	2.00 497	0.33 435	0.30 453	0.40 476	0.30 436	0.44 461	0.45 466
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
test_sample4	0.69 269	0.33 303	0.91 336	0.51 198	0.30 151	0.92 343	0.52 299	1.87 430	1.15 326	1.14 283	1.18 289	0.87 238	0.75 261	1.18 231	0.68 315	0.25 342	0.20 346	0.26 348	0.26 383	0.26 324	0.25 328

test_sample3	0.68 267	0.32 281	0.88 323	0.52 219	0.30 151	0.97 362	0.52 299	1.86 428	1.15 326	1.08 243	1.11 255	0.88 242	0.71 252	1.17 229	0.68 315	0.25 342	0.20 346	0.25 329	0.25 366	0.25 312	0.25 328

ProNet	0.43 87	0.28 177	0.58 133	0.43 58	0.30 151	0.56 153	0.52 299	1.00 164	0.58 93	0.44 65	0.49 63	0.43 60	0.43 101	1.28 254	0.36 117	0.15 36	0.13 111	0.19 133	0.16 149	0.17 89	0.16 124

test_5	0.65 247	0.30 232	0.75 256	0.67 413	0.50 367	0.92 343	0.52 299	1.39 292	1.12 299	0.76 154	1.11 255	1.00 293	0.90 339	1.53 316	0.45 203	0.18 139	0.13 111	0.23 270	0.22 315	0.21 236	0.19 214

sAnonymous2	0.55 179	0.56 449	1.46 464	0.60 336	0.51 378	0.48 76	0.52 299	0.79 79	0.68 132	0.50 103	0.67 110	0.46 74	0.62 220	0.59 46	0.40 155	0.22 275	0.17 288	0.22 232	0.21 286	0.86 520	0.56 494

CroCo_RVC	0.55 179	0.56 449	1.46 464	0.60 336	0.51 378	0.48 76	0.52 299	0.79 79	0.68 132	0.50 103	0.67 110	0.46 74	0.62 220	0.59 46	0.40 155	0.22 275	0.17 288	0.22 232	0.21 286	0.86 520	0.56 494

RALCasStereoNet	0.54 164	0.30 232	0.66 178	0.59 324	0.51 378	0.61 180	0.52 299	0.94 141	0.93 210	0.70 144	1.01 206	0.78 199	0.44 109	1.33 267	0.47 224	0.20 215	0.16 259	0.18 111	0.16 149	0.20 195	0.19 214

PWCDC_ROB	1.29 459	0.75 495	1.33 444	1.05 523	0.88 505	1.73 475	0.52 299	1.89 436	3.28 543	1.29 365	4.88 546	1.22 353	1.46 475	1.77 362	1.45 468	0.60 516	0.26 422	0.29 391	0.25 366	0.52 486	0.37 436

MM-Stereo_test3	0.50 136	0.24 75	0.54 103	0.54 252	0.74 470	0.49 88	0.53 307	1.09 213	1.05 263	0.62 133	0.95 181	0.61 148	0.42 94	0.77 106	0.38 140	0.20 215	0.17 288	0.20 168	0.16 149	0.18 120	0.18 174

rvit_0105_4	0.56 188	0.38 371	1.06 391	0.66 401	0.38 281	0.53 132	0.53 307	0.84 104	1.17 338	0.56 116	0.61 96	0.72 184	0.59 203	0.98 177	0.45 203	0.32 426	0.33 472	0.29 391	0.25 366	0.29 368	0.23 302

DRaft	0.80 336	0.24 75	0.70 206	0.45 95	0.30 151	0.97 362	0.53 307	1.05 190	0.97 227	1.78 484	2.02 488	0.80 205	1.74 500	2.73 441	0.72 327	0.17 100	0.14 162	0.20 168	0.20 242	0.18 120	0.21 264

acv_ft	0.75 313	0.31 265	0.95 350	0.70 434	0.86 502	1.24 416	0.53 307	1.44 305	1.07 272	1.24 344	1.30 334	1.08 317	0.92 345	0.80 118	1.34 447	0.21 249	0.19 328	0.21 203	0.18 188	0.21 236	0.18 174

NLCA_NET_v2_RVC	0.79 333	0.43 397	1.05 387	0.64 380	0.58 418	0.95 352	0.53 307	1.53 334	1.18 345	1.37 408	1.15 279	1.43 402	0.88 332	1.61 330	0.84 369	0.25 342	0.22 386	0.27 365	0.27 394	0.29 368	0.29 379
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
AdaStereo	0.70 273	0.43 397	0.75 256	0.73 454	0.37 264	0.92 343	0.53 307	1.85 425	1.18 345	1.12 265	1.23 308	1.07 316	0.65 235	0.96 168	0.63 300	0.31 419	0.15 220	0.32 424	0.21 286	0.29 368	0.22 282
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.
3w_stereo	0.33 35	0.25 103	0.52 91	0.40 36	0.21 9	0.53 132	0.54 313	0.65 37	0.46 56	0.44 65	0.48 55	0.23 3	0.45 113	0.46 14	0.29 35	0.12 5	0.10 9	0.15 19	0.12 38	0.15 38	0.15 94

1w_stereo	0.34 38	0.20 8	0.42 30	0.43 58	0.26 63	0.47 70	0.54 313	0.59 19	0.50 65	0.41 50	0.66 106	0.25 12	0.44 109	0.62 64	0.33 80	0.12 5	0.10 9	0.14 1	0.11 8	0.14 18	0.12 10

MM-Stereo_test1	0.49 132	0.24 75	0.56 117	0.51 198	0.30 151	0.50 102	0.54 313	0.91 124	1.03 254	0.84 180	0.69 117	0.54 118	0.60 206	1.16 225	0.33 80	0.18 139	0.16 259	0.20 168	0.17 170	0.19 161	0.15 94

test_sample5	0.69 269	0.34 326	0.87 316	0.52 219	0.30 151	0.84 322	0.54 313	1.83 421	1.14 314	1.11 263	1.25 314	0.88 242	0.78 280	1.23 240	0.65 305	0.26 365	0.20 346	0.27 365	0.27 394	0.27 338	0.26 352

mmm	0.63 227	0.35 347	0.72 224	0.51 198	0.30 151	0.86 326	0.54 313	1.59 347	0.86 183	1.07 242	1.38 369	0.79 203	0.75 261	0.91 154	0.58 280	0.22 275	0.18 310	0.29 391	0.25 366	0.25 312	0.23 302

DualNet	0.70 273	0.34 326	0.87 316	0.52 219	0.30 151	0.84 322	0.54 313	1.83 421	1.14 314	1.14 283	1.33 348	0.88 242	0.78 280	1.23 240	0.65 305	0.26 365	0.20 346	0.27 365	0.27 394	0.27 338	0.26 352

CAS	0.63 227	0.18 1	0.37 5	2.27 547	0.84 497	0.57 158	0.54 313	0.79 79	0.62 103	0.48 89	0.70 121	0.36 47	0.26 17	0.45 12	0.35 107	2.24 547	0.10 9	0.14 1	0.09 1	0.15 38	1.06 536

gwcnet-sp	0.74 305	0.33 303	1.44 457	0.57 305	0.45 339	1.40 442	0.54 313	1.50 319	1.14 314	1.30 374	1.02 214	0.94 268	0.82 299	1.39 287	0.76 339	0.21 249	0.21 368	0.22 232	0.21 286	0.22 260	0.22 282

scenet	0.74 305	0.33 303	1.44 457	0.57 305	0.45 339	1.40 442	0.54 313	1.50 319	1.14 314	1.30 374	1.02 214	0.94 268	0.82 299	1.39 287	0.76 339	0.21 249	0.21 368	0.22 232	0.21 286	0.22 260	0.22 282

ssnet	0.74 305	0.33 303	1.44 457	0.57 305	0.45 339	1.40 442	0.54 313	1.50 319	1.14 314	1.30 374	1.02 214	0.94 268	0.82 299	1.39 287	0.76 339	0.21 249	0.21 368	0.22 232	0.21 286	0.22 260	0.22 282

LCNet	0.72 282	0.28 177	0.52 91	0.55 276	0.31 177	0.69 237	0.54 313	1.00 164	0.88 191	1.19 317	1.34 355	0.97 284	1.34 463	2.56 433	0.45 203	0.18 139	0.13 111	0.21 203	0.25 366	0.27 338	0.73 519

TransformOpticalFlow	0.96 391	0.28 177	0.89 329	0.52 219	0.31 177	0.66 221	0.54 313	1.75 389	1.12 299	1.09 249	1.44 387	1.37 395	1.01 393	6.70 533	0.42 177	0.19 180	0.12 50	0.20 168	0.19 210	0.18 120	0.19 214

raft+_RVC	0.53 149	0.26 126	0.54 103	0.60 336	0.47 355	0.54 140	0.54 313	1.27 268	0.99 239	0.76 154	1.03 224	0.70 180	0.56 184	0.93 162	0.47 224	0.18 139	0.14 162	0.19 133	0.18 188	0.18 120	0.15 94

ac_64	0.82 347	0.29 212	0.81 290	0.71 442	0.60 429	1.05 379	0.54 313	1.99 463	0.92 208	1.18 313	1.06 231	1.99 490	1.08 414	1.94 380	0.97 395	0.27 381	0.22 386	0.24 290	0.23 338	0.22 260	0.19 214

STTStereo	0.78 329	0.50 428	1.22 425	0.64 380	0.54 397	0.89 329	0.54 313	1.44 305	1.11 295	1.38 413	1.09 245	1.27 372	0.85 314	1.43 295	0.83 366	0.29 406	0.27 431	0.33 433	0.39 482	0.32 397	0.30 393

R-Stereo Train	0.57 195	0.26 126	0.63 157	0.54 252	0.36 249	0.69 237	0.54 313	1.22 258	0.72 143	1.61 466	1.50 406	0.75 188	0.53 167	0.64 68	0.44 190	0.18 139	0.15 220	0.17 76	0.15 107	0.17 89	0.17 149

RAFT-Stereo	0.57 195	0.26 126	0.63 157	0.54 252	0.36 249	0.69 237	0.54 313	1.22 258	0.72 143	1.61 466	1.50 406	0.75 188	0.53 167	0.64 68	0.44 190	0.18 139	0.15 220	0.17 76	0.15 107	0.17 89	0.17 149
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
DeepPruner_ROB	0.74 305	0.48 418	0.87 316	0.57 305	0.44 332	0.79 290	0.54 313	1.73 382	0.96 220	1.38 413	1.27 324	1.24 360	0.73 257	1.43 295	0.73 330	0.34 445	0.28 438	0.27 365	0.26 383	0.31 388	0.31 403

rvit_stereo_0080	0.44 98	0.32 281	0.71 218	0.47 113	0.36 249	0.42 42	0.55 331	0.82 97	0.68 132	0.50 103	0.60 94	0.55 121	0.47 129	0.59 46	0.44 190	0.26 365	0.21 368	0.20 168	0.20 242	0.31 388	0.19 214

whm_eth	0.44 98	0.32 281	0.71 218	0.47 113	0.36 249	0.42 42	0.55 331	0.82 97	0.68 132	0.50 103	0.60 94	0.55 121	0.47 129	0.59 46	0.44 190	0.26 365	0.21 368	0.20 168	0.20 242	0.31 388	0.19 214

knoymous	0.51 138	0.29 212	0.47 61	0.43 58	0.30 151	0.55 148	0.55 331	1.02 171	0.77 160	0.98 216	0.85 160	0.94 268	0.56 184	0.85 137	0.45 203	0.20 215	0.14 162	0.26 348	0.14 89	0.23 285	0.23 302

RAFT+CT+SA	0.58 201	0.29 212	0.60 145	0.66 401	0.37 264	0.42 42	0.55 331	1.27 268	1.03 254	0.70 144	1.22 304	0.60 144	0.70 248	1.64 335	0.41 166	0.18 139	0.13 111	0.22 232	0.22 315	0.21 236	0.18 174

CFNet-ft	0.72 282	0.32 281	0.54 103	0.66 401	0.54 397	0.83 314	0.55 331	1.37 286	1.15 326	0.93 200	1.28 330	1.57 431	0.97 374	1.35 272	0.81 359	0.26 365	0.20 346	0.33 433	0.25 366	0.30 379	0.23 302

BEATNet_4x	0.73 300	0.49 421	1.17 420	0.53 237	0.26 63	1.03 376	0.55 331	1.82 416	1.06 267	1.21 325	1.22 304	0.96 282	0.91 342	1.01 185	1.06 406	0.21 249	0.14 162	0.24 290	0.19 210	0.37 424	0.21 264

HSM-Net_RVC	0.87 371	0.29 212	0.53 97	0.53 237	0.30 151	1.15 400	0.55 331	3.57 547	1.28 398	1.53 448	1.74 456	1.68 453	0.93 354	1.49 307	0.77 345	0.22 275	0.17 288	0.19 133	0.18 188	0.20 195	0.19 214
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
CFNet_RVC	0.72 282	0.32 281	0.54 103	0.66 401	0.54 397	0.83 314	0.55 331	1.37 286	1.15 326	0.93 200	1.28 330	1.57 431	0.97 374	1.35 272	0.81 359	0.26 365	0.20 346	0.33 433	0.25 366	0.30 379	0.23 302

castereo	0.41 78	0.22 45	0.46 58	0.44 81	0.30 151	0.61 180	0.56 339	0.97 154	0.80 168	0.38 40	0.69 117	0.45 70	0.69 243	0.51 24	0.30 45	0.16 57	0.11 26	0.16 49	0.13 61	0.16 58	0.12 10

rvit_0105_5	0.58 201	0.39 376	1.05 387	0.66 401	0.37 264	0.58 161	0.56 339	0.94 141	1.18 345	0.64 135	0.68 113	0.75 188	0.63 225	0.88 146	0.50 243	0.32 426	0.32 467	0.30 403	0.27 394	0.28 357	0.25 328

ffm	0.72 282	0.33 303	0.85 299	0.53 237	0.37 264	0.74 260	0.56 339	0.95 146	2.47 528	1.15 289	1.45 389	1.06 311	0.82 299	1.55 320	0.32 67	0.20 215	0.12 50	0.31 409	0.27 394	0.19 161	0.20 247

ff1	1.37 470	0.33 303	0.85 299	0.53 237	0.37 264	0.74 260	0.56 339	0.95 146	2.47 528	1.15 289	1.45 389	1.06 311	0.82 299	7.22 539	7.61 548	0.20 215	0.12 50	0.31 409	0.27 394	0.19 161	0.20 247

mmx	1.39 473	0.33 303	0.85 299	0.53 237	0.37 264	0.74 260	0.56 339	2.13 486	1.37 441	1.15 289	1.45 389	1.06 311	0.82 299	7.22 539	7.61 548	0.24 315	0.19 328	0.31 409	0.27 394	0.30 379	0.25 328

xxx	1.39 473	0.33 303	0.85 299	0.53 237	0.37 264	0.74 260	0.56 339	2.13 486	1.37 441	1.15 289	1.45 389	1.06 311	0.82 299	7.22 539	7.61 548	0.24 315	0.19 328	0.31 409	0.27 394	0.30 379	0.25 328

AASNet	0.76 319	0.35 347	0.91 336	0.79 471	0.81 493	1.14 394	0.56 339	2.02 472	1.08 278	1.22 330	1.24 310	0.93 265	0.76 269	0.77 106	1.16 424	0.27 381	0.23 398	0.24 290	0.20 242	0.28 357	0.24 316

DEmStereo	0.97 397	0.23 57	0.79 284	0.47 113	0.32 196	1.04 378	0.56 339	0.93 134	0.89 194	1.39 419	2.14 496	1.02 302	2.07 522	5.64 512	0.77 345	0.17 100	0.15 220	0.20 168	0.20 242	0.18 120	0.20 247

PFNet	0.91 380	0.26 126	1.10 406	0.63 371	0.32 196	0.64 196	0.56 339	1.17 234	0.99 239	1.47 435	1.08 240	0.98 286	0.69 243	6.62 528	0.54 268	0.20 215	0.12 50	0.24 290	0.19 210	0.20 195	0.17 149

LMCR-Stereo	0.82 347	0.46 409	0.88 323	0.75 461	0.43 325	1.33 430	0.56 339	2.43 528	0.98 232	1.53 448	1.49 403	0.74 186	1.00 391	1.63 333	0.89 379	0.28 395	0.17 288	0.22 232	0.17 170	0.29 368	0.20 247

PSMNet-RSSM	0.72 282	0.30 232	0.61 148	0.63 371	0.42 315	0.73 256	0.56 339	1.92 446	1.10 293	1.09 249	1.37 364	1.22 353	0.98 381	1.28 254	0.72 327	0.27 381	0.19 328	0.27 365	0.29 427	0.24 300	0.24 316

ACV-stereo	0.99 403	0.51 431	1.41 455	0.56 289	0.41 310	2.43 520	0.57 350	1.15 230	1.18 345	0.81 171	1.01 206	3.39 533	2.14 525	1.60 328	1.07 409	0.27 381	0.22 386	0.22 232	0.22 315	0.28 357	0.32 409

GES	0.66 254	0.34 326	0.90 333	0.59 324	0.38 281	0.94 348	0.57 350	2.11 485	0.86 183	1.02 231	1.11 255	0.66 166	0.79 284	0.99 180	0.61 293	0.27 381	0.19 328	0.20 168	0.20 242	0.21 236	0.30 393

FADNet	0.92 382	0.61 469	1.81 491	0.62 362	0.55 403	0.96 358	0.57 350	1.78 403	1.33 420	0.93 200	1.01 206	1.36 392	1.01 393	2.71 440	0.75 336	0.33 435	0.34 474	0.31 409	0.34 466	0.59 499	0.40 446

RASNet	1.12 439	0.30 232	0.91 336	0.66 401	0.77 481	0.97 362	0.57 350	1.37 286	1.35 433	1.02 231	1.34 355	2.11 499	1.43 470	7.09 538	1.39 455	0.19 180	0.17 288	0.17 76	0.19 210	0.18 120	0.16 124

test_sample6	0.71 280	0.34 326	0.87 316	0.52 219	0.30 151	0.82 309	0.58 354	1.79 409	1.15 326	1.14 283	1.33 348	0.91 254	0.79 284	1.31 260	0.74 331	0.27 381	0.21 368	0.27 365	0.29 427	0.28 357	0.27 362

GwcNet-ADL	0.64 239	0.31 265	0.79 284	0.56 289	0.41 310	0.60 174	0.58 354	1.41 296	1.26 387	1.08 243	1.13 267	0.91 254	0.60 206	1.04 195	0.78 347	0.27 381	0.18 310	0.18 111	0.18 188	0.25 312	0.29 379

HHNet	0.62 220	0.26 126	0.63 157	0.43 58	0.45 339	0.50 102	0.58 354	1.07 205	1.01 247	1.25 350	2.23 499	0.70 180	0.61 215	1.07 202	0.47 224	0.20 215	0.13 111	0.23 270	0.19 210	0.19 161	0.30 393

RAFT	0.64 239	0.30 232	0.73 236	0.59 324	0.33 217	0.68 232	0.58 354	1.04 182	0.76 156	1.08 243	1.19 296	1.65 450	0.93 354	1.06 198	0.56 274	0.21 249	0.18 310	0.27 365	0.24 351	0.22 260	0.17 149

ICVP	0.63 227	0.33 303	0.57 127	0.61 350	0.40 302	0.80 298	0.58 354	1.61 354	0.89 194	0.90 192	1.24 310	0.88 242	0.73 257	0.72 92	0.88 376	0.29 406	0.21 368	0.22 232	0.21 286	0.24 300	0.27 362
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
HGLStereo	0.85 362	0.38 371	0.94 346	0.80 474	1.03 515	1.17 404	0.58 354	1.52 328	1.20 358	1.19 317	1.62 437	1.13 339	1.20 440	1.80 364	1.06 406	0.24 315	0.24 407	0.24 290	0.21 286	0.23 285	0.27 362

GANet-RSSM	0.72 282	0.28 177	0.63 157	0.64 380	0.58 418	0.80 298	0.58 354	1.89 436	1.08 278	1.04 238	1.25 314	1.15 342	1.04 402	1.49 307	0.62 296	0.25 342	0.19 328	0.22 232	0.22 315	0.22 260	0.21 264

UCFNet_RVC	0.69 269	0.35 347	0.49 70	0.64 380	0.39 291	0.85 325	0.58 354	1.75 389	1.14 314	0.97 212	1.19 296	1.17 344	0.93 354	0.99 180	0.62 296	0.28 395	0.20 346	0.34 443	0.31 442	0.32 397	0.27 362

rvit_stereo_ft	0.47 120	0.35 347	0.87 316	0.67 413	0.42 315	0.40 31	0.59 362	0.81 92	0.74 149	0.46 78	0.55 82	0.57 131	0.49 148	0.65 74	0.50 243	0.25 342	0.17 288	0.22 232	0.22 315	0.24 300	0.17 149

test_xeample	1.45 478	0.28 177	0.65 171	0.51 198	0.28 112	0.94 348	0.59 362	2.14 490	1.29 402	1.24 344	1.51 408	0.88 242	0.86 322	1.46 301	15.10 568	0.22 275	0.20 346	0.22 232	0.20 242	0.22 260	0.22 282

HSM	1.19 453	0.32 281	0.65 171	0.57 305	0.38 281	1.23 415	0.59 362	2.25 511	1.19 353	1.30 374	1.25 314	1.94 484	1.03 400	9.32 560	0.71 324	0.22 275	0.16 259	0.20 168	0.16 149	0.21 236	0.21 264

iResNet	0.75 313	0.40 382	1.36 448	0.67 413	0.29 129	0.92 343	0.59 362	1.52 328	1.25 382	1.28 359	1.48 401	0.94 268	0.76 269	1.62 331	0.78 347	0.18 139	0.14 162	0.18 111	0.15 107	0.22 260	0.23 302

coex_refinement	0.80 336	0.28 177	0.73 236	0.70 434	0.51 378	0.95 352	0.60 366	1.78 403	1.23 373	1.36 405	1.37 364	1.82 471	0.81 294	1.32 264	1.13 421	0.26 365	0.17 288	0.19 133	0.20 242	0.24 300	0.25 328

FADNet-RVC	0.88 372	0.67 479	1.93 498	0.60 336	0.48 356	0.91 336	0.60 366	1.71 380	1.18 345	0.90 192	0.96 184	1.36 392	0.92 345	2.25 411	1.17 427	0.30 411	0.29 449	0.32 424	0.32 450	0.41 444	0.35 425

test_sample2	0.62 220	0.29 212	0.74 252	0.50 168	0.28 112	0.80 298	0.61 368	1.61 354	1.00 244	0.88 189	0.99 196	0.94 268	0.83 307	1.16 225	0.51 248	0.23 300	0.18 310	0.22 232	0.21 286	0.23 285	0.22 282

CoDeX	0.73 300	0.29 212	0.93 342	0.54 252	0.36 249	1.14 394	0.61 368	2.34 520	1.17 338	1.16 299	1.25 314	0.91 254	0.87 327	1.33 267	0.64 304	0.20 215	0.16 259	0.21 203	0.18 188	0.20 195	0.18 174

FADNet-RVC-Resample	0.84 358	0.47 414	2.10 504	0.61 350	0.45 339	1.07 384	0.61 368	1.59 347	1.20 358	1.08 243	0.98 194	1.03 306	0.98 381	2.17 401	0.72 327	0.23 300	0.22 386	0.30 403	0.32 450	0.35 413	0.34 420

YMNet	1.00 408	0.54 440	1.40 450	0.81 477	0.85 500	1.87 492	0.62 371	1.55 341	1.18 345	1.63 471	1.99 483	1.77 465	0.97 374	1.50 309	1.45 468	0.33 435	0.37 492	0.31 409	0.32 450	0.32 397	0.29 379

YMNet_1	1.00 408	0.54 440	1.40 450	0.81 477	0.85 500	1.87 492	0.62 371	1.55 341	1.18 345	1.63 471	1.99 483	1.77 465	0.97 374	1.50 309	1.45 468	0.33 435	0.37 492	0.31 409	0.32 450	0.32 397	0.29 379

PSMNet-RUCA	1.02 417	0.97 511	1.44 457	1.23 532	1.10 519	1.40 442	0.62 371	1.69 373	1.38 445	0.94 205	1.53 410	0.97 284	0.83 307	1.17 229	0.93 384	0.69 523	0.34 474	0.99 534	0.60 523	0.97 524	0.64 511

Occ-G	0.42 81	0.21 26	0.48 63	0.41 44	0.26 63	0.42 42	0.62 371	0.77 70	0.49 61	0.43 61	0.66 106	1.02 302	0.46 120	0.78 111	0.41 166	0.16 57	0.13 111	0.18 111	0.13 61	0.16 58	0.16 124

qqq	0.57 195	0.34 326	0.71 218	0.47 113	0.27 87	0.64 196	0.62 371	1.42 298	0.78 163	0.80 167	0.92 174	0.95 276	0.77 273	0.88 146	0.59 283	0.21 249	0.20 346	0.24 290	0.23 338	0.22 260	0.21 264

DAS	0.84 358	0.34 326	1.03 382	0.64 380	0.69 459	0.77 279	0.63 376	1.54 337	1.20 358	1.79 487	1.55 417	0.95 276	1.04 402	2.83 443	0.60 291	0.21 249	0.16 259	0.25 329	0.18 188	0.27 338	0.22 282

SepStereo	0.82 347	0.34 326	1.03 382	0.64 380	0.69 459	0.77 279	0.63 376	1.54 337	1.20 358	1.79 487	1.55 417	0.95 276	1.04 402	2.30 415	0.60 291	0.21 249	0.16 259	0.25 329	0.18 188	0.27 338	0.22 282

Anonymous_2	1.30 461	0.55 445	0.82 293	0.52 219	0.58 418	1.01 371	0.64 378	1.25 266	0.97 227	0.96 209	0.78 142	1.33 385	1.29 455	1.03 189	0.74 331	0.62 518	0.64 537	1.06 537	9.63 577	1.16 533	0.49 480

iResNetv2_ROB	0.80 336	0.37 364	1.71 484	0.56 289	0.37 264	0.94 348	0.64 378	1.73 382	1.34 423	1.23 336	1.42 378	1.26 368	0.92 345	1.85 370	0.56 274	0.23 300	0.15 220	0.19 133	0.14 89	0.24 300	0.19 214

BSDual-CNN	0.71 280	0.32 281	0.68 187	0.54 252	0.44 332	1.27 420	0.65 380	2.16 495	0.98 232	1.20 321	1.11 255	1.12 334	0.74 259	0.91 154	0.66 308	0.24 315	0.17 288	0.25 329	0.22 315	0.22 260	0.22 282

hknet	0.77 321	0.32 281	0.95 350	0.54 252	0.38 281	1.27 420	0.65 380	2.16 495	1.07 272	1.20 321	1.11 255	1.59 435	0.81 294	1.37 278	0.66 308	0.22 275	0.17 288	0.25 329	0.22 315	0.22 260	0.22 282

Anonymous3	0.61 216	0.44 400	1.11 408	0.59 324	0.49 360	0.93 347	0.65 380	0.93 134	0.81 171	0.72 151	0.88 166	0.65 162	0.69 243	1.06 198	0.53 262	0.35 452	0.30 453	0.26 348	0.26 383	0.31 388	0.27 362

SHD	1.31 463	0.71 489	2.34 515	0.86 496	0.75 477	1.77 481	0.65 380	2.22 508	2.50 531	2.40 522	1.71 452	1.91 479	1.60 489	1.93 379	2.37 505	0.38 464	0.31 459	0.38 465	0.40 486	0.48 476	0.50 482

RTSC	1.29 459	0.73 490	2.44 517	0.83 488	0.57 409	1.85 490	0.65 380	1.88 433	2.00 514	2.20 512	1.66 447	1.60 437	1.26 452	2.33 417	3.92 530	0.32 426	0.23 398	0.27 365	0.29 427	0.37 424	0.37 436

G2L-ROB	0.73 300	0.25 103	0.76 266	0.54 252	0.39 291	0.95 352	0.66 385	1.66 368	1.09 286	1.24 344	1.02 214	1.64 447	0.71 252	1.63 333	1.02 402	0.20 215	0.14 162	0.17 76	0.15 107	0.20 195	0.22 282

LL-Strereo	1.33 466	0.39 376	1.38 449	0.61 350	0.61 432	0.75 265	0.66 385	1.63 360	1.17 338	1.56 458	1.60 430	2.03 495	2.12 524	9.72 566	0.97 395	0.21 249	0.18 310	0.27 365	0.23 338	0.22 260	0.25 328

SFCPSM	0.70 273	0.28 177	1.02 378	0.51 198	0.38 281	1.37 435	0.66 385	2.00 464	1.03 254	1.17 308	1.21 302	0.82 214	0.78 280	1.03 189	0.53 262	0.21 249	0.17 288	0.22 232	0.24 351	0.21 236	0.19 214

Nwc_Net	1.09 432	0.49 421	1.33 444	0.89 508	0.80 491	1.49 454	0.66 385	2.19 504	1.27 393	1.32 388	2.26 500	1.96 487	1.54 483	1.92 376	1.34 447	0.40 470	0.30 453	0.43 483	0.45 496	0.38 433	0.37 436

TCMNet	1.01 414	0.60 467	2.10 504	0.86 496	1.33 537	1.14 394	0.67 389	1.69 373	1.23 373	1.11 263	1.57 425	1.30 379	0.97 374	2.01 386	1.50 475	0.31 419	0.31 459	0.38 465	0.34 466	0.42 449	0.36 431

test_sample7	0.74 305	0.37 364	0.76 266	0.52 219	0.35 239	0.91 336	0.67 389	1.78 403	1.21 364	1.22 330	1.18 289	1.08 317	0.92 345	1.23 240	0.67 311	0.31 419	0.28 438	0.32 424	0.31 442	0.33 406	0.29 379

GASNet	0.99 403	0.97 511	1.72 485	0.98 518	0.68 457	0.83 314	0.67 389	1.60 351	1.28 398	1.31 384	1.22 304	1.22 353	1.21 443	2.41 423	1.41 460	0.43 483	0.26 422	0.36 459	0.34 466	0.55 492	0.31 403

DispFullNet	2.34 529	2.85 565	3.66 532	3.08 560	2.27 551	1.97 499	0.67 389	2.00 464	1.70 491	2.52 525	2.00 485	2.23 501	5.86 560	3.44 466	1.58 478	1.01 531	0.32 467	2.64 559	1.94 564	2.85 555	2.24 553

1111x	1.70 500	0.29 212	0.86 305	0.51 198	0.27 87	1.01 371	0.68 393	2.22 508	1.28 398	1.13 280	1.40 375	1.21 351	1.10 418	5.53 508	15.20 569	0.22 275	0.21 368	0.22 232	0.22 315	0.24 300	0.22 282

iinet-f	0.99 403	0.45 407	3.71 534	0.55 276	0.43 325	1.81 485	0.68 393	1.14 228	1.14 314	1.18 313	1.42 378	1.58 434	1.44 472	1.34 271	1.59 480	0.24 315	0.23 398	0.20 168	0.19 210	0.26 324	0.25 328

ToySt	0.66 254	0.33 303	1.23 426	0.51 198	0.33 217	0.86 326	0.68 393	1.10 216	0.97 227	0.84 180	1.08 240	1.25 364	0.94 359	1.01 185	0.74 331	0.19 180	0.19 328	0.24 290	0.24 351	0.27 338	0.23 302

iRaft-Stereo_5w	0.85 362	0.29 212	0.91 336	0.53 237	0.43 325	0.49 88	0.68 393	0.99 160	0.87 187	0.79 165	1.34 355	1.46 412	0.91 342	5.11 495	1.11 418	0.17 100	0.14 162	0.22 232	0.18 188	0.20 195	0.20 247

G2L-Stereo	0.80 336	0.32 281	0.95 350	0.60 336	0.42 315	0.78 284	0.69 397	1.50 319	1.09 286	1.33 396	1.14 271	1.45 409	0.72 255	2.45 425	1.10 415	0.25 342	0.20 346	0.26 348	0.21 286	0.20 195	0.26 352

fast-acv-ft	0.94 387	0.44 400	1.40 450	0.58 311	0.51 378	1.77 481	0.69 397	1.36 285	1.42 462	1.29 365	1.86 472	1.74 461	1.25 450	1.52 312	1.38 452	0.26 365	0.28 438	0.28 380	0.28 415	0.27 338	0.26 352

AANet_RVC	1.16 450	0.52 435	1.49 471	0.65 394	0.45 339	0.75 265	0.69 397	1.42 298	1.55 480	1.34 400	1.87 474	1.53 426	0.78 280	7.43 544	1.38 452	0.25 342	0.17 288	0.19 133	0.16 149	0.22 260	0.26 352

psmorigin	1.52 483	0.69 484	10.52 561	0.68 424	0.59 426	1.13 393	0.70 400	1.57 345	1.19 353	1.99 503	1.79 463	2.26 503	1.47 477	2.09 394	1.36 451	0.39 467	0.40 503	0.34 443	0.33 460	0.43 455	0.56 494

GwcNet	1.08 429	0.51 431	2.33 514	0.79 471	1.18 530	1.76 478	0.70 400	1.68 371	1.47 468	1.41 422	1.64 442	1.74 461	1.04 402	2.20 407	1.41 460	0.30 411	0.29 449	0.29 391	0.27 394	0.30 379	0.35 425

rvit_0105_3	0.63 227	0.44 400	1.08 400	0.72 446	0.40 302	0.64 196	0.71 402	1.03 176	1.17 338	0.82 175	0.70 121	0.80 205	0.70 248	0.91 154	0.56 274	0.35 452	0.34 474	0.34 443	0.32 450	0.27 338	0.28 374

AF-Net	1.13 442	0.52 435	1.33 444	0.86 496	0.91 506	1.38 438	0.71 402	2.16 495	1.62 484	1.56 458	2.40 507	1.99 490	1.65 493	1.81 366	1.48 473	0.48 497	0.28 438	0.49 497	0.33 460	0.39 437	0.32 409

stereogan	1.15 448	0.42 394	1.40 450	0.86 496	0.84 497	2.38 518	0.71 402	1.88 433	1.73 495	1.72 479	1.94 481	2.31 506	1.29 455	2.07 392	1.08 410	0.36 456	0.35 485	0.39 471	0.31 442	0.51 484	0.46 469

UGAM	1.14 444	0.27 155	0.95 350	0.53 237	0.42 315	0.70 244	0.72 405	0.95 146	1.32 416	0.98 216	1.48 401	1.78 467	0.87 327	9.65 565	0.87 375	0.21 249	0.18 310	0.30 403	0.24 351	0.19 161	0.16 124

DualNet (step1)	0.83 353	0.49 421	1.13 412	0.56 289	0.39 291	1.02 373	0.73 406	1.78 403	1.21 364	1.22 330	1.18 289	1.08 317	0.92 345	1.23 240	0.67 311	0.57 511	0.28 438	0.62 520	0.67 527	0.45 465	0.42 455

test_sample9	1.86 510	0.49 421	1.13 412	0.56 289	0.39 291	1.02 373	0.73 406	1.78 403	1.21 364	1.22 330	1.18 289	1.08 317	0.92 345	2.27 413	7.92 552	0.57 511	12.61 583	0.62 520	0.67 527	0.45 465	0.42 455

test_sample8	2.19 524	0.49 421	1.13 412	0.56 289	0.39 291	1.02 373	0.73 406	1.82 416	1.15 326	2.26 513	1.30 334	4.94 548	2.52 537	2.27 413	7.92 552	0.57 511	12.61 583	0.62 520	0.67 527	0.45 465	0.42 455

MyStereo06	0.61 216	0.28 177	0.95 350	0.56 289	0.46 350	0.61 180	0.73 406	1.78 403	0.67 128	1.03 235	1.12 262	1.13 339	0.56 184	0.78 111	0.41 166	0.17 100	0.16 259	0.23 270	0.20 242	0.22 260	0.20 247

MyStereo05	0.66 254	0.28 177	1.07 396	0.56 289	0.46 350	0.61 180	0.73 406	1.34 280	1.41 459	1.15 289	0.91 172	0.77 195	0.80 290	1.41 294	0.63 300	0.17 100	0.16 259	0.23 270	0.20 242	0.22 260	0.20 247

SQANet	1.31 463	0.88 508	1.08 400	1.83 543	1.44 539	1.44 449	0.75 411	1.74 387	1.09 286	1.32 388	1.26 321	1.28 375	1.01 393	1.50 309	0.83 366	2.50 549	0.34 474	1.47 541	0.55 516	2.32 543	1.57 544

psmg	0.72 282	0.32 281	0.68 187	0.50 168	0.44 332	1.48 452	0.75 411	1.94 452	0.98 232	1.21 325	1.33 348	1.12 334	0.74 259	0.91 154	0.66 308	0.24 315	0.19 328	0.25 329	0.25 366	0.23 285	0.22 282

edge stereo	1.11 437	0.50 428	1.30 438	0.71 442	0.65 444	1.14 394	0.75 411	1.93 450	1.37 441	1.71 478	1.83 467	2.54 515	1.44 472	2.43 424	1.23 432	0.42 478	0.41 505	0.54 507	0.35 471	0.42 449	0.46 469

HBP-ISP	0.96 391	0.58 456	0.72 224	0.61 350	0.46 350	1.64 468	0.76 414	1.86 428	1.28 398	1.30 374	1.53 410	0.86 234	0.94 359	3.27 460	0.69 318	0.45 489	0.44 511	0.54 507	0.48 503	0.47 472	0.40 446

ADLNet2	0.88 372	0.34 326	1.17 420	0.77 467	0.64 442	1.12 392	0.76 414	1.74 387	1.24 379	1.21 325	1.65 444	1.71 457	1.05 406	1.67 341	1.17 427	0.24 315	0.21 368	0.21 203	0.22 315	0.26 324	0.29 379

ADLNet	0.85 362	0.36 357	0.89 329	0.85 494	0.72 464	1.24 416	0.76 414	1.82 416	1.36 437	1.52 447	1.35 361	1.27 372	0.99 389	1.23 240	1.15 423	0.27 381	0.20 346	0.26 348	0.25 366	0.28 357	0.30 393

CSP-Net	0.97 397	0.38 371	0.83 297	0.53 237	0.41 310	1.63 466	0.77 417	2.00 464	1.05 263	1.25 350	1.20 300	1.33 385	0.83 307	4.93 494	0.85 372	0.32 426	0.22 386	0.20 168	0.20 242	0.23 285	0.25 328

RGC	1.14 444	0.79 498	1.26 432	0.91 512	0.96 513	1.52 456	0.77 417	1.92 446	1.26 387	1.54 454	1.93 479	2.02 494	1.54 483	2.25 411	1.31 443	0.44 488	0.35 485	0.58 518	0.48 503	0.47 472	0.46 469

Wz-Net-LNSev-Ref	0.99 403	0.40 382	1.82 492	0.66 401	0.62 438	2.05 504	0.78 419	1.91 443	1.29 402	1.54 454	1.42 378	1.51 423	1.23 446	1.99 384	1.33 445	0.23 300	0.14 162	0.20 168	0.15 107	0.27 338	0.26 352

ADCRef	1.35 468	0.55 445	2.37 516	0.72 446	0.77 481	1.94 497	0.78 419	1.91 443	1.27 393	1.57 462	1.59 429	1.36 392	1.41 468	1.54 318	7.53 547	0.23 300	0.20 346	0.32 424	0.30 436	0.29 368	0.29 379

NOSS_ROB	1.26 458	0.46 409	0.62 154	0.56 289	0.38 281	1.06 382	0.78 419	1.73 382	1.40 455	1.01 227	1.43 382	1.10 329	0.75 261	10.62 570	0.65 305	0.45 489	0.43 508	0.48 495	0.45 496	0.44 461	0.41 451

MyStereo07	0.48 126	0.29 212	0.50 76	0.55 276	0.45 339	0.59 166	0.79 422	1.05 190	0.51 74	0.48 89	0.53 73	0.43 60	0.55 179	1.30 259	0.34 97	0.17 100	0.16 259	0.24 290	0.20 242	0.23 285	0.20 247

MyStereo04	0.67 263	0.29 212	1.07 396	0.55 276	0.45 339	0.59 166	0.79 422	1.50 319	1.40 455	0.91 197	0.91 172	0.74 186	0.86 322	1.52 312	0.62 296	0.17 100	0.16 259	0.24 290	0.20 242	0.23 285	0.20 247

SACVNet	0.85 362	0.46 409	0.85 299	0.81 477	0.56 406	0.80 298	0.79 422	1.68 371	1.12 299	1.34 400	1.33 348	1.25 364	0.94 359	2.39 422	0.76 339	0.34 445	0.26 422	0.31 409	0.29 427	0.35 413	0.44 464

STrans-v2	1.04 423	0.28 177	0.96 356	0.49 156	0.32 196	0.68 232	0.79 422	2.47 530	1.12 299	1.12 265	1.46 395	1.40 397	1.46 475	6.70 533	0.43 187	0.18 139	0.13 111	0.20 168	0.18 188	0.18 120	0.18 174

GEStereo_RVC	0.90 377	0.37 364	0.99 362	0.64 380	0.50 367	0.95 352	0.79 422	2.42 527	1.17 338	1.16 299	1.11 255	1.26 368	0.92 345	3.24 458	0.90 382	0.29 406	0.19 328	0.23 270	0.20 242	0.27 338	0.29 379

DRN-Test	1.00 408	0.44 400	1.13 412	0.70 434	0.81 493	1.62 465	0.79 422	2.14 490	1.44 465	1.78 484	1.33 348	1.43 402	1.05 406	2.18 404	1.53 477	0.27 381	0.21 368	0.31 409	0.30 436	0.32 397	0.28 374

UDG	1.41 476	2.65 563	0.99 362	1.44 538	1.64 542	1.34 432	0.80 428	1.60 351	1.23 373	1.23 336	1.71 452	2.01 492	1.34 463	1.47 305	1.41 460	0.90 528	0.54 531	2.29 548	0.75 531	1.84 540	1.04 533

UPFNet	0.80 336	0.32 281	0.90 333	0.59 324	0.74 470	1.26 419	0.80 428	1.52 328	1.10 293	1.30 374	1.12 262	1.30 379	0.84 311	1.67 341	1.09 412	0.24 315	0.24 407	0.24 290	0.23 338	0.25 312	0.18 174

PS-NSSS	0.99 403	0.58 456	0.93 342	0.58 311	0.57 409	0.91 336	0.80 428	1.81 415	1.14 314	1.14 283	1.67 449	1.00 293	0.83 307	4.62 485	0.78 347	0.37 460	0.31 459	0.52 501	0.32 450	0.45 465	0.38 442

G2L-Stereo_test	0.73 300	0.27 155	0.74 252	0.49 156	0.40 302	0.90 332	0.81 431	1.53 334	1.14 314	1.28 359	1.27 324	1.52 425	0.72 255	1.62 331	0.94 386	0.19 180	0.14 162	0.16 49	0.15 107	0.18 120	0.19 214

LRCNet_RVC	22.74 580	32.10 586	21.97 573	29.84 584	26.23 581	4.42 555	0.81 431	22.66 579	2.02 515	26.93 584	29.26 584	23.06 586	15.59 574	23.84 582	18.88 573	31.75 587	19.90 589	34.65 586	32.13 587	30.54 587	28.32 587

ARAFT	0.77 321	0.36 357	1.49 471	0.51 198	0.31 177	0.90 332	0.82 433	1.90 439	1.06 267	1.62 469	1.24 310	1.02 302	0.64 229	1.84 367	0.50 243	0.18 139	0.14 162	0.28 380	0.27 394	0.17 89	0.16 124

APVNet	1.06 424	0.53 439	1.42 456	0.84 489	0.79 486	1.92 495	0.82 433	1.90 439	1.08 278	1.08 243	1.43 382	1.56 430	1.13 426	3.07 452	1.58 478	0.31 419	0.34 474	0.42 481	0.36 475	0.36 420	0.37 436

zh-mn7	1.70 500	1.21 529	8.30 555	0.69 428	0.53 393	1.45 450	0.84 435	1.70 378	2.09 519	2.41 523	2.67 516	1.68 453	1.23 446	4.49 481	2.87 514	0.30 411	0.26 422	0.27 365	0.27 394	0.31 388	0.35 425

CBFPSM	0.92 382	0.33 303	1.86 495	0.49 156	0.38 281	1.75 476	0.84 435	1.39 292	1.12 299	1.09 249	0.99 196	2.37 509	1.66 497	1.32 264	1.42 464	0.19 180	0.18 310	0.20 168	0.20 242	0.21 236	0.33 415

delet	0.85 362	0.32 281	0.95 350	0.65 394	0.66 447	1.64 468	0.84 435	1.75 389	1.35 433	1.32 388	1.30 334	1.30 379	0.88 332	1.68 346	1.10 415	0.21 249	0.21 368	0.24 290	0.24 351	0.21 236	0.21 264

RP	1.09 432	0.50 428	1.12 410	0.90 509	1.04 516	1.11 389	0.84 435	1.80 412	1.62 484	1.55 457	2.00 485	1.90 478	1.78 503	1.84 367	1.25 434	0.52 502	0.36 490	0.48 495	0.36 475	0.45 465	0.43 462

PA-Net	1.01 414	0.57 453	1.29 437	0.64 380	0.74 470	1.19 409	0.84 435	1.69 373	1.43 464	1.16 299	1.19 296	1.32 384	1.19 437	3.42 464	1.25 434	0.29 406	0.45 515	0.33 433	0.49 506	0.32 397	0.47 473
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
DISCO	1.03 420	0.34 326	1.11 408	0.69 428	0.45 339	2.07 505	0.84 435	2.13 486	1.50 472	1.15 289	1.33 348	2.40 511	1.07 413	2.60 435	1.51 476	0.23 300	0.18 310	0.22 232	0.20 242	0.31 388	0.27 362

DLCB_ROB	0.86 367	0.40 382	0.78 281	0.68 424	0.54 397	1.11 389	0.84 435	1.49 315	1.23 373	1.64 473	1.65 444	1.70 456	0.91 342	1.70 348	1.05 404	0.25 342	0.24 407	0.26 348	0.27 394	0.27 338	0.24 316

CRFU-Net	0.86 367	0.39 376	1.00 367	0.65 394	0.57 409	1.78 483	0.86 442	2.15 492	0.81 171	1.38 413	1.18 289	1.64 447	1.19 437	1.35 272	0.90 382	0.26 365	0.22 386	0.21 203	0.19 210	0.23 285	0.24 316

KYRaft	0.75 313	0.28 177	0.62 154	0.56 289	0.29 129	0.67 225	0.86 442	0.94 141	0.84 181	1.62 469	2.21 498	1.16 343	1.02 398	1.57 323	0.40 155	0.20 215	0.13 111	0.22 232	0.28 415	0.20 195	1.02 531

z-ln-s-r	1.02 417	0.55 445	2.09 503	0.52 219	0.55 403	0.78 284	0.87 444	1.47 311	1.34 423	1.12 265	1.62 437	1.37 395	1.06 409	2.62 437	3.32 524	0.19 180	0.14 162	0.21 203	0.17 170	0.27 338	0.21 264

rvit_105_1	0.72 282	0.52 435	1.01 371	0.78 469	0.49 360	0.75 265	0.87 444	1.12 224	1.18 345	0.99 219	0.79 148	0.90 251	0.77 273	1.26 249	0.75 336	0.41 474	0.36 490	0.36 459	0.41 487	0.30 379	0.33 415

NVstereo2D	0.92 382	0.41 390	1.48 469	0.72 446	0.72 464	1.20 411	0.87 444	1.75 389	1.38 445	0.99 219	1.13 267	1.26 368	0.98 381	2.21 408	0.89 379	0.43 483	0.20 346	0.38 465	0.24 351	0.57 495	0.63 507

Syn2CoEx	1.14 444	0.69 484	1.66 480	0.80 474	0.67 451	1.40 442	0.88 447	2.06 480	1.54 478	1.25 350	1.58 428	1.42 401	1.50 482	4.09 474	1.40 456	0.36 456	0.32 467	0.34 443	0.29 427	0.29 368	0.34 420

SuperB	2.53 536	0.59 459	18.45 568	0.69 428	0.50 367	1.87 492	0.88 447	1.67 370	2.39 525	1.50 444	1.42 378	1.14 341	1.15 428	4.28 479	5.07 537	0.24 315	0.19 328	0.22 232	0.19 210	7.86 576	0.34 420

anonymity	1.12 439	0.97 511	1.21 423	1.07 526	1.12 523	1.08 385	0.89 449	1.95 454	1.16 335	1.29 365	1.26 321	1.22 353	1.09 417	1.15 221	1.01 401	1.02 533	1.00 556	0.97 532	0.97 544	0.98 525	0.99 530

FAT-Stereo	1.07 426	0.41 390	1.32 442	0.72 446	0.58 418	1.08 385	0.89 449	1.96 455	1.65 486	1.75 481	1.98 482	2.03 495	1.48 478	2.02 387	1.18 430	0.42 478	0.35 485	0.34 443	0.29 427	0.35 413	0.53 489

NCC-stereo	1.10 434	0.54 440	1.24 429	0.84 489	0.94 510	1.29 423	0.89 449	2.01 468	1.34 423	1.32 388	1.74 456	1.88 474	1.74 500	2.35 418	1.25 434	0.45 489	0.37 492	0.45 488	0.58 519	0.42 449	0.42 455

Abc-Net	1.10 434	0.54 440	1.24 429	0.84 489	0.94 510	1.29 423	0.89 449	2.01 468	1.34 423	1.32 388	1.74 456	1.88 474	1.74 500	2.35 418	1.25 434	0.45 489	0.37 492	0.45 488	0.58 519	0.42 449	0.42 455
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
XQC	1.37 470	0.87 506	2.56 521	0.84 489	0.69 459	1.83 488	0.89 449	2.07 481	1.88 505	1.88 496	1.53 410	1.91 479	1.55 485	2.85 445	3.05 516	0.48 497	0.29 449	0.44 487	0.39 482	0.69 513	0.60 504

STTRV1_RVC	1.58 487	0.68 483	1.96 500	0.88 504	1.12 523	1.57 461	0.90 454	2.25 511	1.75 498	1.29 365	2.02 488	1.40 397	1.22 444	9.77 567	1.31 443	0.81 526	0.33 472	0.54 507	0.49 506	0.73 517	0.52 488

G-Net	1.66 495	0.63 474	1.56 474	1.11 528	0.74 470	2.98 537	0.91 455	1.55 341	1.22 370	2.76 533	8.18 564	2.32 507	2.53 538	1.92 376	1.87 489	0.48 497	0.44 511	0.45 488	0.31 442	0.60 503	0.57 498

StereoDRNet	0.98 401	0.47 414	1.70 482	0.76 464	0.94 510	1.51 455	0.91 455	1.92 446	1.32 416	1.61 466	1.13 267	1.47 417	0.97 374	1.75 355	1.46 471	0.28 395	0.23 398	0.29 391	0.27 394	0.35 413	0.27 362

DDUNet	1.50 481	2.69 564	1.12 410	1.77 542	1.88 544	1.84 489	0.92 457	1.70 378	1.16 335	1.38 413	1.79 463	1.60 437	1.12 422	1.37 278	1.08 410	1.10 538	0.76 541	2.37 550	0.94 542	2.00 541	1.37 541

psm_up	0.77 321	0.34 326	0.70 206	0.66 401	0.58 418	1.05 379	0.92 457	1.52 328	1.12 299	1.26 354	1.16 284	1.31 383	1.23 446	1.20 235	0.81 359	0.25 342	0.29 449	0.31 409	0.27 394	0.27 338	0.25 328

RYNet	1.17 451	0.49 421	1.24 429	0.70 434	0.97 514	1.71 472	0.92 457	1.91 443	1.46 467	1.38 413	1.14 271	1.88 474	1.30 459	4.24 476	1.87 489	0.26 365	0.21 368	0.35 451	0.27 394	0.55 492	0.54 490

PDISCO_ROB	1.32 465	0.65 477	1.44 457	1.36 533	1.46 540	2.55 523	0.92 457	2.45 529	2.07 518	1.37 408	1.49 403	1.65 450	1.00 391	2.82 442	1.35 450	1.01 531	0.27 431	0.54 507	0.47 501	0.71 515	0.73 519

w-ln-seven-2	1.18 452	0.61 469	4.25 536	0.68 424	0.61 432	1.20 411	0.93 461	1.63 360	1.35 433	1.66 474	1.53 410	1.47 417	1.37 466	3.00 451	1.74 484	0.25 342	0.24 407	0.29 391	0.26 383	0.33 406	0.28 374

DSFCA	0.93 385	0.34 326	1.06 391	0.52 219	0.65 444	1.55 459	0.93 461	1.49 315	1.19 353	1.56 458	1.15 279	1.50 421	0.96 371	3.07 452	1.02 402	0.30 411	0.26 422	0.25 329	0.25 366	0.28 357	0.24 316

MaskLacGwcNet_RVC	1.10 434	1.02 516	1.00 367	0.82 485	0.67 451	1.93 496	0.93 461	1.62 358	1.11 295	1.15 289	1.25 314	1.50 421	0.79 284	1.96 382	0.76 339	1.89 543	0.34 474	0.79 527	0.36 475	1.25 537	0.83 523

FCDSN-DC	2.32 528	0.63 474	0.81 290	0.84 489	0.75 477	2.23 511	0.94 464	2.09 484	1.80 501	5.45 563	7.72 561	7.77 561	6.93 567	3.39 461	1.80 487	0.52 502	0.48 520	0.52 501	0.51 512	0.57 495	0.58 499
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
MSMD_ROB	1.99 519	0.59 459	0.89 329	0.70 434	0.61 432	3.95 550	0.94 464	1.80 412	1.79 500	4.41 553	4.43 537	8.17 562	3.66 550	3.40 462	1.33 445	0.52 502	0.48 520	0.54 507	0.58 519	0.53 488	0.50 482

w-ln-seven	1.38 472	0.70 487	3.91 535	0.75 461	0.72 464	2.69 529	0.95 466	2.02 472	1.99 513	1.99 503	1.73 454	1.82 471	1.17 430	2.45 425	2.84 513	0.28 395	0.25 416	0.31 409	0.30 436	0.41 444	0.33 415

MFN_U_SF_RVC	1.52 483	0.84 501	3.42 530	0.87 503	0.66 447	2.56 524	0.95 466	2.36 521	1.70 491	1.98 502	1.86 472	2.45 513	1.79 504	2.95 447	2.58 508	0.52 502	0.48 520	0.55 512	0.59 522	0.59 499	0.61 505

DeepPrunerF	1.60 490	0.73 490	5.81 546	0.88 504	1.19 531	0.91 336	0.95 466	2.19 504	5.24 559	1.17 308	1.30 334	1.19 348	1.30 459	4.90 492	1.66 483	0.42 478	0.34 474	0.52 501	0.47 501	0.41 444	0.40 446

MSAF-DinoV2	1.97 517	0.80 500	10.38 560	0.86 496	0.48 356	1.39 440	0.97 469	2.55 533	1.72 494	1.53 448	1.65 444	3.59 535	2.20 528	5.39 505	3.94 531	0.27 381	0.17 288	0.26 348	0.28 415	0.47 472	0.46 469

ssnet_v2	0.88 372	0.36 357	1.02 378	0.62 362	0.38 281	1.32 428	0.97 469	2.07 481	1.34 423	1.37 408	1.18 289	1.54 427	0.92 345	1.10 210	1.65 481	0.30 411	0.27 431	0.30 403	0.28 415	0.27 338	0.26 352

Prome-Stereo	0.75 313	0.27 155	0.53 97	0.55 276	0.32 196	0.59 166	0.97 469	0.89 117	0.88 191	1.45 432	2.46 510	0.91 254	1.41 468	1.58 325	0.44 190	0.18 139	0.13 111	0.19 133	0.17 170	0.20 195	0.92 527

PVD	1.70 500	0.84 501	2.26 513	0.94 517	0.83 496	2.48 521	0.97 469	2.59 534	3.35 544	3.01 541	2.77 518	2.34 508	2.47 536	2.67 439	3.14 519	0.47 496	0.45 515	0.59 519	0.48 503	0.59 499	0.75 521

CVANet_RVC	1.07 426	0.43 397	0.76 266	0.60 336	0.50 367	0.90 332	0.97 469	1.52 328	1.26 387	1.33 396	1.38 369	1.24 360	1.18 434	6.75 535	0.75 336	0.34 445	0.23 398	0.34 443	0.29 427	0.42 449	0.27 362

GMM-Stereo	0.74 305	0.25 103	0.59 140	0.54 252	0.34 235	0.72 252	0.99 474	1.01 170	0.87 187	1.36 405	1.78 462	1.12 334	0.81 294	2.09 394	0.46 217	0.18 139	0.12 50	0.25 329	0.25 366	0.20 195	0.85 525

ccnet	1.12 439	0.67 479	1.01 371	0.78 469	0.73 469	1.72 474	0.99 474	1.84 424	1.26 387	1.47 435	1.85 471	1.75 464	1.29 455	1.75 355	1.88 491	0.57 511	0.53 528	0.57 517	0.55 516	0.59 499	0.54 490

Wz-Net-LNSev	1.03 420	0.67 479	2.71 525	0.64 380	0.84 497	1.75 476	1.00 476	1.80 412	1.32 416	1.28 359	1.25 314	1.65 450	1.22 444	1.39 287	1.40 456	0.28 395	0.26 422	0.24 290	0.23 338	0.33 406	0.32 409

CC-Net-ROB	1.49 479	1.26 531	1.27 435	0.88 504	0.79 486	1.76 478	1.00 476	1.79 409	1.26 387	1.10 257	1.61 434	1.21 351	0.99 389	8.13 553	0.84 369	1.09 537	0.41 505	2.20 546	0.46 499	1.20 536	0.48 476

Consistency-Raft	1.25 457	0.99 514	1.93 498	1.02 522	1.21 532	0.96 358	1.01 478	1.75 389	1.92 509	1.36 405	2.12 494	1.44 407	1.01 393	1.14 220	1.40 456	0.72 524	0.82 543	0.89 530	0.98 546	1.31 538	0.95 528

IRAFT_RVC	0.88 372	0.28 177	0.76 266	0.63 371	0.31 177	0.65 212	1.02 479	1.22 258	0.94 213	1.22 330	1.04 227	1.01 300	0.98 381	5.82 516	0.53 262	0.22 275	0.12 50	0.25 329	0.20 242	0.20 195	0.19 214

MeshStereo	2.26 526	0.56 449	0.92 340	0.61 350	0.49 360	2.60 525	1.02 479	3.18 542	2.05 517	7.40 570	4.98 547	7.58 559	2.98 544	6.37 525	1.96 495	0.43 483	0.43 508	0.45 488	0.39 482	0.43 455	0.42 455
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
z-mn7	1.56 486	0.84 501	4.36 539	0.71 442	0.51 378	2.60 525	1.04 481	1.73 382	2.70 537	1.53 448	2.99 522	1.94 484	1.34 463	4.78 489	2.41 506	0.29 406	0.24 407	0.27 365	0.24 351	0.34 410	0.31 403

FC-DCNN	2.72 543	0.59 459	0.86 305	0.73 454	0.57 409	2.91 534	1.04 481	3.01 540	2.60 532	6.83 565	7.64 559	9.92 566	6.33 565	5.21 497	3.14 519	0.53 508	0.48 520	0.51 499	0.50 509	0.53 488	0.51 486

FC-DCNN v2	2.81 544	0.59 459	0.85 299	0.73 454	0.57 409	2.97 536	1.05 483	3.39 546	2.61 533	6.98 566	7.67 560	10.38 569	6.31 564	5.75 515	3.37 525	0.53 508	0.48 520	0.51 499	0.50 509	0.53 488	0.51 486

ADCP+	1.99 519	0.48 418	7.73 551	0.66 401	0.91 506	2.30 514	1.05 483	1.82 416	1.34 423	1.54 454	1.32 346	1.74 461	1.61 490	2.17 401	13.37 564	0.24 315	0.21 368	0.32 424	0.28 415	0.37 424	0.29 379

aanetorigin	1.23 454	0.79 498	2.78 527	0.70 434	0.79 486	0.99 368	1.06 485	1.06 203	1.37 441	3.52 544	2.61 514	1.72 458	1.63 491	1.99 384	1.78 486	0.25 342	0.24 407	0.26 348	0.25 366	0.38 433	0.45 466

FINET	0.97 397	0.54 440	1.60 477	0.63 371	0.79 486	1.08 385	1.07 486	1.56 344	2.20 522	1.15 289	1.49 403	0.94 268	0.88 332	2.32 416	1.05 404	0.42 478	0.35 485	0.32 424	0.28 415	0.43 455	0.38 442

PASM	1.34 467	0.92 509	2.62 523	0.86 496	0.87 504	1.03 376	1.08 487	1.50 319	1.51 474	1.82 492	1.41 377	1.68 453	1.26 452	4.87 491	1.34 447	0.61 517	0.65 539	0.68 524	0.78 533	0.69 513	0.68 515

FBW_ROB	1.71 503	0.62 473	1.45 462	0.67 413	0.61 432	1.81 485	1.08 487	2.52 531	1.70 491	1.77 483	1.73 454	1.98 489	1.25 450	12.57 573	1.84 488	0.34 445	0.37 492	0.56 515	0.38 480	0.45 465	0.43 462

MDST_ROB	1.67 496	0.34 326	1.58 476	0.92 514	0.58 418	4.26 554	1.11 489	2.83 536	1.41 459	4.49 555	2.55 513	1.45 409	0.97 374	7.79 550	1.17 427	0.31 419	0.25 416	0.37 462	0.33 460	0.31 388	0.30 393

SPS-STEREO	1.67 496	1.04 517	1.23 426	1.21 530	1.13 526	1.82 487	1.11 489	2.16 495	1.52 475	3.07 543	2.32 502	2.82 524	1.80 505	4.11 475	2.04 498	1.03 534	0.99 555	0.97 532	0.94 542	1.03 530	1.02 531
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
PSMNet_ROB	0.90 377	0.52 435	1.17 420	0.72 446	0.61 432	1.27 420	1.12 491	1.76 395	1.12 299	1.09 249	1.28 330	1.45 409	0.89 338	1.65 336	1.42 464	0.33 435	0.25 416	0.37 462	0.39 482	0.35 413	0.29 379

ETE_ROB	0.96 391	0.64 476	1.16 418	0.69 428	0.48 356	1.14 394	1.13 492	1.77 399	1.19 353	1.91 500	1.45 389	1.73 459	1.05 406	1.60 328	1.14 422	0.32 426	0.26 422	0.38 465	0.34 466	0.39 437	0.41 451

ADCMid	1.89 514	0.73 490	5.06 541	0.72 446	0.67 451	2.00 502	1.14 493	1.97 459	1.48 469	2.86 536	1.81 466	2.37 509	2.05 521	2.24 409	10.39 561	0.33 435	0.31 459	0.39 471	0.43 492	0.50 480	0.44 464

XPNet_ROB	0.96 391	0.49 421	1.09 403	0.72 446	0.57 409	1.11 389	1.14 493	1.66 368	1.23 373	1.85 494	1.39 373	1.64 447	1.11 419	1.80 364	1.42 464	0.38 464	0.30 453	0.33 433	0.29 427	0.37 424	0.34 420

WCMA_ROB	1.84 508	0.47 414	1.31 439	0.69 428	0.57 409	2.11 507	1.14 493	1.87 430	1.73 495	4.04 549	6.43 552	5.62 553	3.61 549	2.59 434	1.94 494	0.52 502	0.44 511	0.39 471	0.42 490	0.48 476	0.47 473

Ntro	1.64 494	1.15 526	1.23 426	2.48 551	1.83 543	2.09 506	1.16 496	1.96 455	1.38 445	1.21 325	1.62 437	1.62 439	1.29 455	1.87 373	1.11 418	3.04 555	0.56 532	1.82 544	0.64 525	2.80 551	2.05 551

EDNetEfficientorigin	10.57 570	1.47 540	177.42 594	0.67 413	0.53 393	1.58 462	1.16 496	1.90 439	3.37 545	4.71 557	3.38 527	3.10 531	2.69 540	3.13 456	3.58 526	0.25 342	0.23 398	0.33 433	0.27 394	0.83 519	0.81 522

SGM_RVC	1.68 498	0.36 357	0.61 148	0.59 324	0.29 129	2.25 512	1.18 498	2.38 524	1.68 490	3.60 545	2.67 516	3.69 537	2.42 534	8.13 553	1.90 492	0.31 419	0.31 459	0.30 403	0.28 415	0.30 379	0.29 379
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
S-Stereo	1.15 448	0.46 409	2.17 509	0.81 477	0.80 491	1.21 413	1.19 499	1.93 450	2.02 515	1.47 435	2.11 493	1.57 431	1.17 430	2.05 391	1.41 460	0.40 470	0.40 503	0.35 451	0.31 442	0.44 461	0.70 516

pmcnn	2.37 530	0.42 394	2.71 525	0.63 371	0.43 325	1.54 458	1.19 499	2.01 468	1.53 477	2.64 529	7.60 558	18.07 577	1.45 474	3.44 466	2.78 512	0.18 139	0.15 220	0.15 19	0.12 38	0.20 195	0.18 174

ADCPNet	1.85 509	0.69 484	8.07 552	0.71 442	0.58 418	2.79 532	1.22 501	1.94 452	1.54 478	1.88 496	1.69 450	2.46 514	2.04 519	2.37 420	6.48 542	0.38 464	0.37 492	0.38 465	0.43 492	0.47 472	0.45 466

otaku	1.60 490	1.11 523	1.21 423	2.20 546	1.56 541	1.97 499	1.24 502	2.07 481	1.36 437	1.44 430	1.62 437	1.73 459	1.19 437	1.73 354	0.98 398	2.89 554	0.57 533	1.74 542	0.60 523	2.78 550	1.94 550

ACVNet-4b	2.15 522	1.41 536	1.64 478	2.80 553	2.31 553	2.31 515	1.24 502	2.32 517	2.14 520	1.26 354	2.39 506	2.66 519	1.48 478	5.95 520	1.06 406	3.20 559	0.45 515	2.37 550	0.89 539	2.83 554	2.37 555

PSM-AAD	0.79 333	0.27 155	0.53 97	0.55 276	0.28 112	0.77 279	1.24 502	0.99 160	0.91 203	1.66 474	1.57 425	0.81 209	2.19 527	1.65 336	0.44 190	0.19 180	0.14 162	0.38 465	0.32 450	0.21 236	0.70 516

RAFT + AFF	1.00 408	0.42 394	1.09 403	0.67 413	0.50 367	1.22 414	1.24 502	2.24 510	1.19 353	1.30 374	1.56 421	1.17 344	1.49 480	3.44 466	0.83 366	0.21 249	0.25 416	0.30 403	0.26 383	0.27 338	0.27 362

LALA_ROB	1.01 414	0.59 459	1.16 418	0.67 413	0.51 378	1.63 466	1.26 506	1.69 373	1.38 445	1.81 491	1.37 364	1.94 484	1.02 398	1.58 325	1.38 452	0.37 460	0.27 431	0.43 483	0.37 478	0.43 455	0.37 436

SGM-Forest	1.24 455	0.38 371	0.60 145	0.52 219	0.37 264	1.56 460	1.30 507	1.65 363	1.36 437	2.11 510	1.79 463	1.63 444	0.93 354	7.48 546	0.95 390	0.36 456	0.37 492	0.39 471	0.34 466	0.37 424	0.32 409
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
zh-sn7	1.76 506	1.38 532	6.58 549	0.74 457	0.72 464	1.78 483	1.31 508	1.88 433	1.56 481	1.86 495	2.47 511	1.81 468	2.08 523	5.12 496	3.80 529	0.32 426	0.32 467	0.32 424	0.32 450	0.44 461	0.40 446

GANetREF_RVC	1.07 426	0.86 505	1.31 439	0.82 485	0.53 393	1.41 447	1.31 508	1.76 395	1.52 475	1.27 357	1.31 340	1.46 412	1.24 449	2.03 388	0.96 394	0.56 510	0.45 515	0.67 523	0.50 509	0.88 522	0.59 501
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
THIR-Stereo	1.02 417	0.27 155	0.69 200	0.49 156	0.28 112	0.95 352	1.34 510	1.03 176	0.97 227	1.34 400	1.90 477	1.17 344	1.58 486	6.44 526	0.78 347	0.19 180	0.14 162	0.21 203	0.22 315	0.19 161	0.20 247

SGM+DAISY	2.41 533	1.07 518	2.14 508	1.18 529	1.10 519	2.14 509	1.36 511	1.96 455	1.66 487	5.46 564	7.07 555	4.95 549	4.32 556	5.50 507	2.26 504	1.04 535	1.02 558	0.99 534	0.97 544	1.02 528	1.04 533

DGSMNet	1.14 444	0.76 496	2.49 519	0.81 477	0.86 502	1.39 440	1.39 512	2.13 486	1.35 433	1.26 354	1.63 441	1.48 419	0.98 381	1.75 355	1.10 415	0.45 489	0.43 508	0.55 512	0.49 506	0.75 518	0.70 516

Wz-Net-SNSev	1.49 479	1.23 530	6.27 548	0.68 424	0.67 451	1.37 435	1.41 513	2.00 464	1.39 450	1.48 441	1.61 434	2.29 504	1.32 461	3.93 471	2.14 502	0.31 419	0.28 438	0.31 409	0.33 460	0.42 449	0.36 431

MFMNet_re	1.40 475	1.14 525	1.68 481	1.39 535	1.07 517	1.48 452	1.43 514	1.87 430	1.82 503	2.26 513	2.19 497	1.51 423	1.86 510	1.52 312	1.25 434	0.93 529	0.83 544	0.84 529	0.80 534	0.99 527	1.05 535

TDLM	1.06 424	0.44 400	0.79 284	0.63 371	0.50 367	0.89 329	1.44 515	1.48 313	1.26 387	1.12 265	1.40 375	1.08 317	0.98 381	6.65 529	0.78 347	0.33 435	0.21 368	0.33 433	0.26 383	0.37 424	0.24 316

ACVNet_1	2.18 523	1.45 539	1.72 485	2.85 555	2.33 554	2.28 513	1.46 516	3.08 541	2.22 523	1.82 492	2.05 491	3.56 534	1.98 517	3.09 455	1.40 456	3.17 556	0.60 535	2.40 554	0.92 541	2.91 557	2.37 555

Wz-Net-MNSev	1.11 437	0.58 456	2.23 512	0.66 401	0.71 462	1.95 498	1.46 516	1.98 461	1.45 466	1.79 487	1.43 382	1.49 420	1.33 462	1.97 383	1.42 464	0.27 381	0.23 398	0.28 380	0.28 415	0.34 410	0.31 403

NVStereoNet_ROB	1.88 511	1.07 518	1.45 462	1.07 526	1.17 528	1.47 451	1.48 518	1.89 436	1.93 511	1.94 501	4.67 544	3.08 530	1.80 505	6.51 527	1.65 481	1.06 536	0.86 550	1.08 538	1.32 551	0.93 523	1.26 539
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
WAO-8	4.40 552	1.82 549	1.79 489	2.34 548	2.20 547	9.19 564	1.53 519	6.09 564	16.46 573	3.94 547	7.84 562	7.32 556	3.72 552	9.41 563	3.31 522	2.00 544	1.07 559	2.44 555	1.37 555	2.50 545	1.68 545

Venus	4.40 552	1.82 549	1.79 489	2.34 548	2.20 547	9.19 564	1.53 519	6.09 564	16.46 573	3.94 547	7.84 562	7.32 556	3.72 552	9.41 563	3.31 522	2.00 544	1.07 559	2.44 555	1.37 555	2.50 545	1.68 545

coex-ft	8.13 566	2.13 558	98.04 593	0.67 413	0.53 393	1.71 472	1.56 521	1.65 363	11.11 567	18.17 582	3.75 532	3.88 539	7.61 568	2.98 450	6.49 543	0.30 411	0.30 453	0.32 424	0.31 442	0.66 510	0.50 482

EDNetEfficient	2.37 530	1.10 520	8.08 553	0.74 457	0.71 462	0.98 367	1.56 521	1.46 309	4.06 552	4.90 558	2.82 519	2.25 502	3.48 548	2.95 447	9.97 557	0.26 365	0.24 407	0.26 348	0.30 436	0.68 512	0.61 505

SANet	1.88 511	0.57 453	2.18 511	0.63 371	0.40 302	2.80 533	1.57 523	2.39 525	5.88 561	2.36 520	3.57 530	3.72 538	2.97 543	4.74 487	1.76 485	0.34 445	0.30 453	0.32 424	0.29 427	0.48 476	0.37 436

WZ-Net	1.95 515	0.95 510	10.10 557	0.86 496	0.78 483	1.69 471	1.60 524	2.20 507	1.98 512	2.08 508	1.93 479	2.30 505	1.97 516	5.30 499	3.17 521	0.34 445	0.26 422	0.29 391	0.31 442	0.51 484	0.47 473

DPSNet	1.69 499	0.59 459	4.33 537	0.70 434	0.57 409	2.02 503	1.62 525	3.35 545	1.78 499	1.48 441	1.38 369	2.17 500	2.84 541	4.77 488	3.66 527	0.48 497	0.31 459	0.29 391	0.25 366	0.64 506	0.48 476

CBMV	0.95 390	0.44 400	0.66 178	0.53 237	0.35 239	1.53 457	1.63 526	1.69 373	1.42 462	2.00 506	1.60 430	1.43 402	1.17 430	1.59 327	0.99 399	0.34 445	0.34 474	0.39 471	0.33 460	0.33 406	0.32 409
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
NCCL2	1.00 408	0.56 449	1.06 391	0.75 461	0.57 409	1.31 427	1.72 527	1.77 399	1.36 437	1.50 444	1.17 287	1.91 479	1.17 430	1.54 318	1.29 441	0.35 452	0.31 459	0.45 488	0.44 494	0.40 441	0.40 446

GANet	1.36 469	0.47 414	0.86 305	0.67 413	0.45 339	1.34 432	1.73 528	1.64 362	1.24 379	1.49 443	2.38 505	1.55 429	1.20 440	9.30 559	0.93 384	0.30 411	0.31 459	0.33 433	0.28 415	0.39 437	0.30 393

CSAN	1.41 476	0.59 459	1.26 432	0.70 434	0.50 367	1.76 478	1.78 529	1.77 399	1.90 508	2.35 518	2.32 502	1.92 482	1.94 515	5.56 510	1.49 474	0.43 483	0.35 485	0.40 476	0.41 487	0.43 455	0.41 451

ADCS	2.25 525	0.99 514	5.55 543	0.81 477	0.74 470	2.19 510	1.80 530	2.27 514	2.14 520	2.80 535	2.13 495	2.40 511	2.03 518	2.64 438	13.69 565	0.41 474	0.39 501	0.40 476	0.45 496	0.58 497	0.56 494

RainbowNet	1.97 517	1.76 545	1.57 475	2.81 554	2.21 549	1.98 501	1.81 531	2.54 532	1.89 506	1.50 444	1.84 469	1.96 487	1.65 493	2.14 398	1.25 434	3.33 561	0.85 548	2.39 553	0.98 546	2.82 553	2.22 552

MADNet+	2.69 540	3.22 568	11.53 562	1.44 538	1.12 523	3.19 539	1.81 531	2.85 537	2.37 524	1.68 476	2.07 492	2.85 525	2.18 526	7.41 543	5.23 538	0.79 525	0.76 541	0.69 526	0.65 526	0.98 525	0.95 528

Wz-Net-TNSev	1.88 511	2.08 557	7.66 550	0.67 413	0.64 442	2.42 519	1.83 533	2.33 518	1.74 497	1.57 462	1.56 421	2.58 516	1.90 513	4.86 490	3.12 518	0.39 467	0.37 492	0.33 433	0.37 478	0.53 488	0.58 499

ADCL	1.72 504	0.57 453	3.66 532	0.67 413	0.61 432	2.61 527	1.85 534	1.96 455	1.67 488	1.90 499	1.83 467	2.06 498	1.90 513	2.13 397	9.15 556	0.26 365	0.24 407	0.34 443	0.32 450	0.38 433	0.35 425

GrayStereo	0.82 347	0.26 126	0.58 133	0.63 371	0.37 264	0.76 271	1.86 535	1.11 222	0.87 187	1.99 503	1.89 476	1.08 317	1.82 508	1.39 287	0.48 229	0.19 180	0.14 162	0.19 133	0.21 286	0.18 120	0.39 445

FTStereo	0.91 380	0.26 126	0.56 117	0.54 252	0.33 217	0.66 221	1.87 536	1.00 164	0.75 150	1.75 481	4.15 536	1.04 309	1.65 493	1.57 323	0.46 217	0.19 180	0.16 259	0.23 270	0.21 286	0.18 120	0.63 507

ACVNet_2	2.43 534	1.41 536	2.04 501	2.62 552	2.24 550	2.63 528	1.88 537	3.31 543	3.01 540	2.19 511	3.45 529	4.62 543	2.04 519	4.50 483	1.47 472	2.55 550	0.64 537	2.22 547	0.84 536	2.69 549	2.29 554

LSM	6.33 560	1.10 520	13.19 563	1.41 537	68.17 590	1.64 468	1.90 538	1.92 446	2.46 527	2.99 539	3.11 524	1.88 474	1.80 505	2.61 436	2.06 500	0.41 474	0.58 534	0.50 498	0.57 518	0.64 506	17.66 583

SAMSARA	1.55 485	0.84 501	2.61 522	1.22 531	1.07 517	2.50 522	1.93 539	2.05 475	1.89 506	2.75 532	1.66 447	2.81 523	1.69 498	3.08 454	1.97 496	0.46 495	0.51 526	0.42 481	0.46 499	0.58 497	0.59 501

WAO-7	2.66 537	1.40 535	1.73 487	1.39 535	1.17 528	3.93 549	1.94 540	4.11 552	3.88 551	2.92 537	5.50 548	4.18 541	3.00 545	7.63 548	3.71 528	1.13 539	1.00 556	1.17 539	1.13 550	1.18 535	1.09 537

RTS	2.67 538	1.38 532	15.28 566	0.99 519	1.26 534	3.78 546	1.96 541	2.15 492	2.62 534	2.61 527	2.85 520	2.60 517	1.59 487	6.27 523	5.71 540	0.40 470	0.28 438	0.35 451	0.35 471	0.50 480	0.48 476

RTSA	2.67 538	1.38 532	15.28 566	0.99 519	1.26 534	3.78 546	1.96 541	2.15 492	2.62 534	2.61 527	2.85 520	2.60 517	1.59 487	6.27 523	5.71 540	0.40 470	0.28 438	0.35 451	0.35 471	0.50 480	0.48 476

IMH	3.21 548	1.85 551	1.48 469	3.25 562	2.69 559	4.07 552	2.02 543	4.41 555	3.80 550	2.72 530	7.11 556	4.75 546	2.92 542	5.92 518	2.55 507	3.85 569	0.88 551	2.78 562	1.36 554	3.19 561	2.59 560

NaN_ROB	1.13 442	0.55 445	1.15 417	0.64 380	0.48 356	1.61 464	2.03 544	1.72 381	1.48 469	2.09 509	1.27 324	1.40 397	1.08 414	3.94 472	1.30 442	0.28 395	0.34 474	0.28 380	0.28 415	0.30 379	0.33 415

IMH-64-1	2.70 541	1.79 547	1.46 464	3.26 563	2.66 557	3.23 541	2.10 545	4.08 550	2.75 538	2.34 516	3.81 533	3.06 528	2.22 529	4.25 477	2.59 509	3.75 565	0.84 545	2.75 560	1.35 552	3.15 559	2.60 561

IMH-64	2.70 541	1.79 547	1.46 464	3.26 563	2.66 557	3.23 541	2.10 545	4.08 550	2.75 538	2.34 516	3.81 533	3.06 528	2.22 529	4.25 477	2.59 509	3.75 565	0.84 545	2.75 560	1.35 552	3.15 559	2.60 561

TorneroNet-64	5.30 558	2.03 553	1.74 488	3.43 565	2.81 560	10.09 566	2.12 547	9.10 571	17.12 578	4.96 560	9.27 567	10.72 571	3.70 551	9.20 558	4.55 536	3.31 560	0.84 545	2.88 563	1.55 559	3.49 562	3.04 564

notaker	3.98 551	2.40 562	2.68 524	3.82 570	3.27 567	3.97 551	2.14 548	4.78 558	3.45 547	4.12 552	6.94 554	7.65 560	3.26 546	7.82 551	5.30 539	4.04 570	1.41 564	3.36 569	2.10 566	3.88 565	3.31 567

Dean	2.91 547	1.53 542	2.07 502	2.96 559	2.51 556	3.15 538	2.14 548	4.75 557	4.41 556	2.76 533	6.10 551	5.53 552	2.37 532	2.97 449	1.92 493	3.18 557	0.85 548	2.51 557	1.04 549	2.88 556	2.47 558

AnyNet_C01	2.26 526	1.78 546	10.22 559	0.93 515	0.74 470	2.92 535	2.20 550	2.29 516	1.80 501	2.53 526	2.41 508	2.71 521	1.73 499	3.41 463	6.72 544	0.41 474	0.39 501	0.40 476	0.42 490	0.67 511	0.63 507

TorneroNet	10.70 571	2.03 553	1.82 492	3.43 565	3.01 563	43.83 587	2.22 551	8.87 570	67.47 594	7.17 569	27.36 582	10.68 570	3.85 554	8.67 556	7.65 551	3.59 563	0.88 551	3.04 564	1.57 560	3.71 563	3.17 565

LVE	3.31 549	1.67 544	1.64 478	2.85 555	2.42 555	3.20 540	2.26 552	4.78 558	5.05 558	2.35 518	6.91 553	6.02 554	2.37 532	9.15 557	2.17 503	3.19 558	1.08 561	2.38 552	1.47 558	2.81 552	2.40 557

WAO-6	2.81 544	1.60 543	1.46 464	2.36 550	2.28 552	3.55 543	2.29 553	4.21 553	4.56 557	2.36 520	4.51 538	4.88 547	2.66 539	4.60 484	4.07 534	1.72 542	1.15 562	2.31 549	1.46 557	2.31 542	1.85 548

ELAS	2.37 530	0.74 493	1.54 473	0.99 519	0.92 508	4.78 556	2.33 554	3.33 544	3.37 545	5.05 561	4.77 545	3.67 536	4.53 557	3.42 464	4.50 535	0.62 518	0.53 528	0.55 512	0.53 514	0.63 504	0.64 511
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
AnyNet_C32	1.96 516	1.10 520	5.17 542	0.90 509	1.11 521	2.12 508	2.37 555	1.85 425	1.48 469	2.45 524	1.70 451	2.05 497	1.64 492	2.50 431	10.28 560	0.37 460	0.34 474	0.35 451	0.41 487	0.49 479	0.54 490

MSC_U_SF_DS_RVC	2.12 521	1.15 526	3.10 528	1.05 523	0.76 480	5.03 559	2.40 556	2.16 495	2.62 534	1.89 498	2.28 501	2.69 520	1.65 493	9.35 561	2.04 498	0.64 521	0.51 526	0.68 524	0.71 530	1.09 532	0.67 513

MFN_U_SF_DS_RVC	1.74 505	0.87 506	3.56 531	0.80 474	0.75 477	3.72 545	2.44 557	1.82 416	1.82 503	1.74 480	1.91 478	1.92 482	1.26 452	7.69 549	1.28 440	0.45 489	0.47 519	0.52 501	0.77 532	0.50 480	0.50 482

KSHMR	8.75 567	2.06 556	2.11 506	3.53 567	3.11 564	4.13 553	2.69 558	5.60 561	61.37 593	3.00 540	55.83 593	4.98 551	2.45 535	4.49 481	2.61 511	3.46 562	1.55 566	3.14 566	1.94 564	3.72 564	3.18 566

MANE	6.19 559	0.59 459	1.03 382	0.93 515	1.22 533	13.38 571	2.69 558	12.81 574	17.94 579	8.21 571	10.82 570	14.72 573	11.68 569	11.39 572	11.90 563	0.59 515	0.50 525	0.52 501	1.76 561	0.55 492	0.54 490

UNDER WATER	5.08 556	2.33 560	5.55 543	3.94 572	3.51 568	5.20 560	2.72 560	5.61 562	16.52 575	3.84 546	4.60 540	9.21 564	5.89 561	5.90 517	8.66 555	3.75 565	1.34 563	3.18 567	1.88 562	4.33 570	3.61 569

HanzoNet	11.04 572	3.62 569	8.10 554	4.08 573	3.55 570	4.90 558	2.73 561	7.19 568	10.10 565	31.86 589	28.92 583	21.96 584	36.36 585	18.08 578	10.17 559	7.94 576	3.32 571	3.47 570	3.31 569	7.06 575	4.04 571

LE_ROB	8.05 565	0.37 364	23.53 574	0.74 457	0.33 217	2.77 531	2.87 562	3.71 549	27.24 583	25.39 583	8.87 565	8.46 563	26.71 583	6.65 529	21.99 575	0.21 249	0.19 328	0.20 168	0.21 286	0.25 312	0.22 282

ktn	4.70 554	2.38 561	2.12 507	3.76 568	3.24 565	4.85 557	2.95 563	5.52 560	7.37 564	4.07 551	19.32 578	7.46 558	3.47 547	7.39 542	2.95 515	4.04 570	1.85 567	3.26 568	2.22 567	3.08 558	2.65 563

UNDER WATER-64	5.27 557	2.32 559	8.78 556	3.93 571	3.54 569	7.61 562	3.03 564	5.84 563	14.19 569	4.04 549	4.04 535	9.39 565	6.26 563	5.93 519	8.48 554	3.60 564	1.51 565	3.13 565	1.88 562	4.29 569	3.61 569

PWCK	2.88 546	2.05 555	5.72 545	2.08 545	1.11 521	3.55 543	3.90 565	2.86 538	3.54 549	3.03 542	3.63 531	3.10 531	2.31 531	8.15 555	3.09 517	2.12 546	0.91 553	1.75 543	0.98 546	2.57 547	1.18 538

ELAS_RVC	2.48 535	0.74 493	1.90 496	1.05 523	0.92 508	2.76 530	4.01 566	2.76 535	4.11 553	4.69 556	4.63 541	4.62 543	5.96 562	3.97 473	3.96 532	0.63 520	0.53 528	0.56 515	0.52 513	0.64 506	0.63 507
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
MADNet++	5.01 555	3.14 566	4.91 540	4.55 574	3.94 571	5.20 560	4.41 567	4.40 554	4.13 554	4.95 559	6.08 550	4.74 545	5.37 558	9.40 562	10.67 562	4.65 572	4.15 573	3.97 571	3.34 570	4.09 567	4.08 572

SGM-ForestM	6.52 561	0.38 371	1.26 432	0.63 371	0.35 239	13.59 572	5.32 568	6.32 567	6.70 563	11.14 573	9.18 566	22.51 585	13.93 573	16.89 576	20.07 574	0.36 456	0.37 492	0.36 459	0.35 471	0.36 420	0.34 420

JetBlue	3.97 550	2.01 552	10.19 558	1.38 534	2.84 561	10.53 567	9.54 569	3.60 548	2.41 526	2.73 531	3.39 528	4.54 542	4.31 555	7.85 552	6.84 545	0.88 527	0.93 554	0.89 530	0.91 540	1.74 539	1.91 549

TCMNet-wrong-test	10.31 569	11.40 577	14.84 565	20.96 580	18.45 577	13.80 573	10.76 570	15.78 576	3.53 548	5.20 562	5.52 549	16.26 575	12.61 570	7.51 547	10.15 558	7.43 575	2.37 568	4.31 572	3.43 571	11.36 578	10.61 576

JetRed	6.91 563	8.80 575	25.96 578	2.85 555	3.25 566	13.98 574	11.87 571	6.25 566	4.28 555	4.45 554	4.56 539	6.69 555	5.46 559	7.46 545	14.05 566	2.59 551	3.31 570	2.59 558	2.29 568	4.20 568	3.36 568

CrosDoStereo	1.58 487	0.24 75	0.72 224	0.48 140	0.29 129	0.67 225	12.49 572	1.10 216	0.98 232	1.34 400	1.75 459	1.00 293	1.89 511	6.65 529	0.81 359	0.19 180	0.15 220	0.20 168	0.22 315	0.18 120	0.19 214

DeepStereo_LL	1.58 487	0.24 75	0.72 224	0.48 140	0.29 129	0.67 225	12.49 572	1.10 216	0.98 232	1.34 400	1.75 459	1.00 293	1.89 511	6.65 529	0.81 359	0.19 180	0.15 220	0.20 168	0.22 315	0.18 120	0.19 214

DPSimNet_ROB	11.20 573	4.98 572	35.43 582	2.90 558	4.52 572	7.89 563	17.09 574	4.66 556	6.06 562	14.89 578	10.93 571	17.29 576	36.81 587	13.18 574	15.68 570	2.86 553	6.29 575	5.75 575	5.09 573	3.91 566	7.70 574

tt	6.58 562	0.26 126	6.10 547	3.77 569	2.16 546	11.55 568	19.63 575	13.33 575	5.74 560	2.96 538	2.65 515	4.97 550	6.33 565	3.81 470	7.24 546	9.15 577	11.32 582	5.89 576	6.24 575	6.03 572	2.55 559

BEATNet-Init1	26.87 582	13.43 578	70.68 592	0.91 512	0.68 457	57.02 592	21.06 576	32.82 588	32.67 585	52.12 593	53.61 592	66.05 594	49.56 593	48.79 594	34.71 587	0.49 501	0.44 511	0.53 506	0.53 514	0.63 504	0.59 501

HaxPig	38.92 586	41.40 592	41.64 583	29.95 585	32.27 582	28.90 580	27.60 577	29.73 584	37.71 590	43.82 590	43.87 589	33.17 587	35.56 584	41.53 587	40.37 589	43.94 591	47.51 594	45.82 587	47.08 589	42.38 588	44.15 590

AVERAGE_ROB	40.43 587	42.37 593	42.73 584	36.96 587	35.58 584	30.50 581	27.61 578	36.71 590	38.39 591	44.91 591	44.36 590	37.45 589	36.70 586	41.88 588	40.35 588	45.43 592	46.81 593	47.11 588	46.35 588	42.51 589	43.87 589

MEDIAN_ROB	42.00 588	44.40 594	44.29 586	35.15 586	34.95 583	31.28 585	29.60 579	35.88 589	40.02 592	47.20 592	46.64 591	37.37 588	38.48 592	44.35 593	42.45 590	48.03 593	49.39 595	49.71 589	49.03 590	45.14 590	46.65 591

ASD4	15.85 577	10.99 576	19.63 569	10.21 578	11.70 573	19.24 575	31.10 580	19.35 577	10.68 566	11.14 573	10.18 569	12.59 572	12.64 571	14.74 575	24.83 580	12.93 582	9.94 581	26.83 585	19.40 582	16.23 581	12.70 582

DGTPSM_ROB	13.01 574	8.23 573	21.87 571	9.51 576	18.10 575	11.56 569	32.01 581	10.63 572	16.20 571	7.03 567	19.48 579	10.15 567	16.66 575	9.83 568	22.42 576	4.75 573	8.68 576	5.37 573	10.25 578	6.16 573	11.36 577

DPSMNet_ROB	13.02 575	8.23 573	21.91 572	9.53 577	18.11 576	11.56 569	32.02 582	10.64 573	16.23 572	7.05 568	19.49 580	10.16 568	16.66 575	9.85 569	22.43 577	4.77 574	8.68 576	5.38 574	10.26 579	6.17 574	11.36 577

USTest	14.33 576	14.94 579	21.04 570	17.44 579	16.05 574	23.26 576	33.84 583	21.73 578	11.80 568	9.36 572	10.14 568	15.97 574	13.20 572	17.28 577	22.43 577	3.78 568	5.01 574	6.17 577	6.16 574	9.25 577	7.72 575

Anonymous_1	43.04 590	18.73 580	24.79 575	21.81 581	46.26 588	27.80 577	37.60 584	28.08 583	16.14 570	14.66 577	14.30 572	20.65 578	17.88 577	21.56 579	25.94 581	117.93 594	8.92 578	100.65 591	126.50 591	158.64 595	12.08 579

DPSM_ROB	19.08 578	19.14 581	25.17 576	22.15 582	20.85 579	28.17 578	37.82 585	26.56 581	16.85 576	14.14 575	14.84 573	21.70 579	18.75 578	21.87 580	26.55 582	10.16 580	9.30 579	10.47 579	10.42 580	14.03 579	12.61 580

DPSM	19.08 578	19.14 581	25.17 576	22.15 582	20.85 579	28.17 578	37.82 585	26.56 581	16.85 576	14.14 575	14.84 573	21.70 579	18.75 578	21.87 580	26.55 582	10.16 580	9.30 579	10.47 579	10.42 580	14.03 579	12.61 580

xxxxx1	54.10 592	25.67 583	27.13 579	113.43 592	96.96 592	30.69 582	47.44 587	32.38 585	25.60 580	17.75 579	17.27 575	21.81 581	21.02 580	24.43 583	33.82 584	33.37 588	40.54 590	157.71 593	175.86 593	66.16 591	72.93 592

tt_ll	54.10 592	25.67 583	27.13 579	113.43 592	96.96 592	30.69 582	47.44 587	32.38 585	25.60 580	17.75 579	17.27 575	21.81 581	21.02 580	24.43 583	33.82 584	33.37 588	40.54 590	157.71 593	175.86 593	66.16 591	72.93 592

ff	54.10 592	25.67 583	27.13 579	113.43 592	96.96 592	30.69 582	47.44 587	32.38 585	25.60 580	17.75 579	17.27 575	21.81 581	21.02 580	24.43 583	33.82 584	33.37 588	40.54 590	157.71 593	175.86 593	66.16 591	72.93 592

LSM0	42.82 589	38.75 591	50.81 590	47.07 591	109.38 595	57.00 591	76.02 590	53.74 594	33.71 586	29.02 588	30.41 588	43.87 593	37.22 588	43.91 592	53.54 594	20.52 586	18.62 585	21.10 584	21.11 585	28.41 586	42.22 588

FlowAnything	38.37 584	38.41 588	50.38 588	44.76 590	41.94 586	56.64 588	76.34 591	53.28 593	34.23 589	28.25 585	29.72 586	43.60 590	37.79 590	43.83 590	53.38 592	20.39 585	18.71 588	21.07 581	21.14 586	28.23 583	25.29 584

CasAABBNet	38.33 583	38.46 589	50.35 587	44.75 589	41.84 585	56.68 589	76.37 592	53.22 591	33.83 587	28.31 586	29.54 585	43.62 592	37.71 589	43.84 591	53.41 593	20.30 583	18.70 586	21.07 581	21.07 584	28.24 584	25.34 585

Selective-RAFT-Error	38.39 585	38.47 590	50.44 589	44.73 588	41.97 587	56.68 589	76.38 593	53.24 592	33.92 588	28.34 587	29.85 587	43.60 590	38.20 591	43.75 589	53.34 591	20.38 584	18.70 586	21.09 583	21.05 583	28.30 585	25.43 586

test_example2	192.40 595	210.76 596	206.48 595	199.83 596	204.73 596	172.94 595	183.52 594	133.93 595	133.41 595	191.38 595	196.19 594	187.13 596	178.77 595	205.33 595	208.00 595	222.09 596	238.72 596	186.54 596	190.54 596	227.34 596	170.31 595

PML	51.67 591	36.25 587	13.28 564	7.46 575	20.81 578	108.69 594	232.22 595	8.72 569	27.82 584	87.01 594	269.67 595	69.67 595	61.95 594	24.76 586	14.20 567	9.74 579	3.40 572	9.62 578	4.70 572	18.74 582	4.72 573

ccccc	497.63 596	492.34 597	595.97 596	530.87 597	530.37 597	478.08 596	442.62 596	491.76 596	343.70 596	448.18 596	520.80 596	476.12 597	550.57 596	541.64 596	605.32 596	663.49 597	459.54 597	353.94 597	309.79 597	586.66 597	530.90 596

FADE		4.78 571		1.89 544	1.92 545							4.13 540				188.09 595	2.77 569	123.78 592	127.92 592	1.06 531

Low-res two-view benchmark