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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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_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

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

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_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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

ours_stereo	0.39 61	0.28 177	0.51 83	0.46 102	0.30 151	0.40 31	0.44 227	0.73 59	0.56 90	0.35 26	0.56 85	0.46 74	0.33 45	1.11 213	0.32 67	0.16 57	0.13 111	0.19 133	0.15 107	0.19 161	0.14 61

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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_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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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_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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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

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

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

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)
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

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
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

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.
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

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

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

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

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

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)
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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_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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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
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

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.
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
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

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
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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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-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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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