Low-res two-view results

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

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

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

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

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

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

dual_stereo	0.10 1	0.07 1	0.14 2	0.17 6	0.08 3	0.09 1	0.13 10	0.24 38	0.13 1	0.10 2	0.09 2	0.09 2	0.08 2	0.18 33	0.12 15	0.07 30	0.06 97	0.06 2	0.04 1	0.05 1	0.05 3

Pointernet	0.13 12	0.07 1	0.27 57	0.19 41	0.11 62	0.20 88	0.12 5	0.31 105	0.24 93	0.15 36	0.15 32	0.13 21	0.11 29	0.17 19	0.13 43	0.08 137	0.05 8	0.06 2	0.05 14	0.06 12	0.05 3

CAS	0.15 51	0.07 1	0.21 15	0.41 446	0.16 296	0.20 88	0.18 136	0.22 14	0.19 25	0.15 36	0.19 58	0.11 9	0.09 8	0.14 2	0.13 43	0.29 449	0.04 1	0.06 2	0.04 1	0.06 12	0.14 353

IGEV-RUCA	0.21 170	0.08 4	0.23 27	0.19 41	0.19 355	0.28 237	0.24 320	0.23 26	0.21 53	0.20 87	0.23 95	0.28 208	0.49 417	0.26 145	0.18 162	0.09 211	0.08 281	0.18 408	0.13 372	0.17 385	0.17 383

MonoStereo	0.10 1	0.08 4	0.13 1	0.17 6	0.08 3	0.14 5	0.12 5	0.24 38	0.19 25	0.09 1	0.11 5	0.08 1	0.07 1	0.14 2	0.11 2	0.05 1	0.04 1	0.05 1	0.04 1	0.05 1	0.04 1

DEFOM-Stereo	0.11 3	0.08 4	0.17 4	0.17 6	0.09 12	0.22 137	0.14 24	0.14 1	0.16 5	0.11 5	0.10 3	0.09 2	0.08 2	0.21 71	0.11 2	0.06 2	0.05 8	0.06 2	0.04 1	0.05 1	0.05 3

999	0.14 28	0.08 4	0.24 34	0.19 41	0.11 62	0.20 88	0.17 95	0.24 38	0.18 18	0.13 15	0.16 37	0.14 40	0.11 29	0.36 244	0.15 90	0.07 30	0.05 8	0.07 29	0.06 40	0.06 12	0.07 96

IGEV-Stereo++	0.11 3	0.08 4	0.15 3	0.19 41	0.11 62	0.14 5	0.10 1	0.22 14	0.18 18	0.10 2	0.13 14	0.10 5	0.11 29	0.14 2	0.11 2	0.06 2	0.05 8	0.06 2	0.05 14	0.06 12	0.05 3

Occ-G	0.13 12	0.08 4	0.21 15	0.17 6	0.10 31	0.15 8	0.19 177	0.22 14	0.19 25	0.13 15	0.19 58	0.21 114	0.11 29	0.17 19	0.14 68	0.07 30	0.06 97	0.07 29	0.06 40	0.07 63	0.06 36

IGEV-Stereo+	0.12 5	0.08 4	0.17 4	0.18 16	0.13 180	0.09 1	0.11 3	0.16 2	0.15 3	0.10 2	0.08 1	0.10 5	0.10 17	0.21 71	0.11 2	0.07 30	0.05 8	0.06 2	0.05 14	0.16 369	0.24 439

trnet	0.13 12	0.08 4	0.21 15	0.15 2	0.07 1	0.21 112	0.12 5	0.24 38	0.24 93	0.16 55	0.21 85	0.15 54	0.13 70	0.18 33	0.13 43	0.08 137	0.05 8	0.06 2	0.04 1	0.06 12	0.05 3

MoCha-V2	0.13 12	0.08 4	0.26 49	0.23 235	0.09 12	0.16 18	0.15 42	0.26 45	0.16 5	0.15 36	0.15 32	0.13 21	0.14 87	0.20 54	0.11 2	0.06 2	0.07 203	0.06 2	0.06 40	0.06 12	0.05 3

Any-RAFT	0.17 78	0.08 4	0.31 97	0.19 41	0.10 31	0.29 258	0.16 66	0.42 239	0.30 168	0.24 120	0.27 130	0.27 193	0.16 114	0.21 71	0.12 15	0.08 137	0.05 8	0.06 2	0.05 14	0.07 63	0.06 36

LoS	0.14 28	0.08 4	0.27 57	0.16 4	0.09 12	0.22 137	0.14 24	0.26 45	0.26 114	0.15 36	0.18 51	0.18 80	0.13 70	0.22 82	0.14 68	0.08 137	0.06 97	0.06 2	0.04 1	0.06 12	0.06 36
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
CES	0.14 28	0.08 4	0.19 7	0.17 6	0.22 393	0.18 39	0.16 66	0.23 26	0.19 25	0.14 31	0.17 43	0.14 40	0.10 17	0.18 33	0.12 15	0.07 30	0.05 8	0.06 2	0.04 1	0.08 121	0.18 397

EGLCR-Stereo	0.13 12	0.08 4	0.20 11	0.18 16	0.09 12	0.21 112	0.13 10	0.27 55	0.21 53	0.13 15	0.10 3	0.15 54	0.09 8	0.20 54	0.13 43	0.07 30	0.05 8	0.07 29	0.07 83	0.06 12	0.06 36

CREStereo++_RVC	0.15 51	0.08 4	0.26 49	0.17 6	0.11 62	0.18 39	0.13 10	0.22 14	0.30 168	0.21 98	0.30 160	0.13 21	0.11 29	0.16 12	0.15 90	0.07 30	0.04 1	0.06 2	0.15 392	0.06 12	0.05 3
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
CREStereo	0.13 12	0.08 4	0.21 15	0.14 1	0.08 3	0.22 137	0.15 42	0.25 42	0.24 93	0.16 55	0.21 85	0.14 40	0.13 70	0.18 33	0.13 43	0.09 211	0.05 8	0.06 2	0.04 1	0.07 63	0.06 36
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	0.15 51	0.08 4	0.23 27	0.15 2	0.09 12	0.23 158	0.16 66	0.25 42	0.23 79	0.17 65	0.21 85	0.16 66	0.14 87	0.22 82	0.13 43	0.29 449	0.05 8	0.06 2	0.04 1	0.07 63	0.06 36

AIO_test	0.12 5	0.09 20	0.20 11	0.19 41	0.11 62	0.15 8	0.17 95	0.19 4	0.16 5	0.11 5	0.13 14	0.14 40	0.09 8	0.20 54	0.12 15	0.07 30	0.05 8	0.06 2	0.05 14	0.06 12	0.05 3

castereo	0.14 28	0.09 20	0.21 15	0.19 41	0.10 31	0.23 158	0.15 42	0.32 114	0.28 138	0.13 15	0.18 51	0.15 54	0.15 99	0.17 19	0.14 68	0.07 30	0.05 8	0.06 2	0.06 40	0.06 12	0.05 3

GIP-stereo	0.12 5	0.09 20	0.20 11	0.19 41	0.11 62	0.16 18	0.14 24	0.29 80	0.18 18	0.11 5	0.16 37	0.13 21	0.09 8	0.15 6	0.12 15	0.07 30	0.05 8	0.06 2	0.05 14	0.06 12	0.05 3

fffft	0.13 12	0.09 20	0.24 34	0.19 41	0.10 31	0.17 29	0.19 177	0.22 14	0.16 5	0.14 31	0.11 5	0.13 21	0.10 17	0.24 99	0.18 162	0.06 2	0.05 8	0.07 29	0.06 40	0.07 63	0.06 36
1: 1. 1
tt45	0.14 28	0.09 20	0.22 21	0.19 41	0.11 62	0.23 158	0.18 136	0.22 14	0.17 13	0.15 36	0.13 14	0.14 40	0.10 17	0.30 205	0.14 68	0.07 30	0.05 8	0.08 101	0.06 40	0.07 63	0.07 96

WCG-NET	0.14 28	0.09 20	0.23 27	0.19 41	0.11 62	0.21 112	0.13 10	0.28 69	0.21 53	0.18 79	0.19 58	0.18 80	0.12 45	0.22 82	0.12 15	0.08 137	0.05 8	0.07 29	0.06 40	0.08 121	0.06 36

U	1.00 468	0.09 20	0.21 15	0.21 135	3.68 495	6.12 497	0.14 24	0.21 12	0.21 53	0.11 5	0.11 5	0.10 5	0.09 8	0.12 1	0.11 2	0.07 30	0.05 8	5.42 500	2.90 498	0.07 63	0.06 36

WCG-NET（raft）	0.14 28	0.09 20	0.23 27	0.17 6	0.08 3	0.19 62	0.16 66	0.23 26	0.26 114	0.18 79	0.19 58	0.20 103	0.12 45	0.21 71	0.12 15	0.06 2	0.06 97	0.06 2	0.05 14	0.06 12	0.05 3

RSM++	0.12 5	0.09 20	0.19 7	0.20 94	0.09 12	0.17 29	0.15 42	0.21 12	0.19 25	0.12 12	0.12 8	0.14 40	0.09 8	0.20 54	0.12 15	0.06 2	0.05 8	0.07 29	0.07 83	0.07 63	0.05 3

RSM	0.12 5	0.09 20	0.20 11	0.20 94	0.09 12	0.16 18	0.15 42	0.23 26	0.18 18	0.13 15	0.13 14	0.15 54	0.09 8	0.21 71	0.12 15	0.06 2	0.05 8	0.07 29	0.07 83	0.06 12	0.05 3

RAFT-Stereo-weight	0.15 51	0.09 20	0.26 49	0.20 94	0.10 31	0.19 62	0.17 95	0.36 176	0.29 157	0.24 120	0.20 74	0.19 95	0.10 17	0.18 33	0.15 90	0.07 30	0.05 8	0.07 29	0.05 14	0.06 12	0.05 3

MSKI-zero shot	0.17 78	0.09 20	0.43 247	0.20 94	0.11 62	0.21 112	0.15 42	0.32 114	0.21 53	0.23 106	0.24 107	0.23 144	0.10 17	0.31 212	0.13 43	0.07 30	0.06 97	0.07 29	0.06 40	0.06 12	0.06 36

AEACV	0.13 12	0.09 20	0.23 27	0.18 16	0.19 355	0.19 62	0.16 66	0.23 26	0.14 2	0.13 15	0.17 43	0.13 21	0.16 114	0.16 12	0.12 15	0.07 30	0.05 8	0.07 29	0.08 152	0.07 63	0.06 36

Selective-IGEV	0.12 5	0.09 20	0.22 21	0.19 41	0.10 31	0.15 8	0.14 24	0.27 55	0.15 3	0.13 15	0.14 30	0.13 21	0.08 2	0.21 71	0.12 15	0.06 2	0.05 8	0.07 29	0.06 40	0.06 12	0.05 3

knoymous	0.17 78	0.09 20	0.32 103	0.17 6	0.11 62	0.21 112	0.17 95	0.32 114	0.23 79	0.23 106	0.28 135	0.27 193	0.16 114	0.23 92	0.16 113	0.09 211	0.06 97	0.09 169	0.06 40	0.09 184	0.09 213

riskmin	0.18 99	0.09 20	0.34 125	0.18 16	0.12 112	0.24 180	0.16 66	0.34 136	0.28 138	0.21 98	0.23 95	0.33 261	0.24 234	0.23 92	0.17 142	0.09 211	0.06 97	0.09 169	0.06 40	0.10 239	0.10 266

MC-Stereo	0.14 28	0.09 20	0.25 43	0.21 135	0.09 12	0.18 39	0.16 66	0.23 26	0.19 25	0.18 79	0.23 95	0.16 66	0.13 70	0.22 82	0.13 43	0.07 30	0.05 8	0.07 29	0.07 83	0.06 12	0.05 3

RCA-Stereo	0.16 63	0.09 20	0.25 43	0.20 94	0.10 31	0.19 62	0.17 95	0.36 176	0.35 224	0.20 87	0.25 114	0.17 72	0.17 139	0.18 33	0.14 68	0.07 30	0.05 8	0.07 29	0.06 40	0.06 12	0.05 3

test-3	0.16 63	0.09 20	0.31 97	0.21 135	0.11 62	0.18 39	0.16 66	0.30 97	0.27 124	0.26 140	0.16 37	0.22 124	0.12 45	0.26 145	0.18 162	0.06 2	0.04 1	0.08 101	0.08 152	0.06 12	0.06 36

test_1	0.16 63	0.09 20	0.31 97	0.21 135	0.11 62	0.18 39	0.16 66	0.30 97	0.27 124	0.25 128	0.16 37	0.22 124	0.12 45	0.26 145	0.18 162	0.06 2	0.04 1	0.08 101	0.08 152	0.06 12	0.06 36

DEmStereo	0.26 287	0.09 20	0.47 280	0.19 41	0.12 112	0.30 275	0.25 336	0.28 69	0.36 236	0.36 317	0.58 395	0.25 163	0.48 416	0.53 306	0.44 384	0.07 30	0.06 97	0.08 101	0.08 152	0.06 12	0.07 96

GrayStereo	0.25 272	0.09 20	0.32 103	0.26 349	0.13 180	0.23 158	0.47 444	0.34 136	0.30 168	0.39 348	0.47 349	0.30 234	0.79 453	0.29 193	0.16 113	0.07 30	0.06 97	0.08 101	0.09 236	0.07 63	0.13 334

s12784h	0.17 78	0.09 20	0.26 49	0.18 16	0.07 1	0.32 298	0.19 177	0.37 186	0.32 188	0.23 106	0.25 114	0.18 80	0.17 139	0.25 129	0.16 113	0.07 30	0.05 8	0.07 29	0.05 14	0.06 12	0.05 3

TANstereo	0.15 51	0.09 20	0.28 68	0.16 4	0.08 3	0.25 193	0.14 24	0.23 26	0.28 138	0.24 120	0.30 160	0.16 66	0.12 45	0.17 19	0.13 43	0.08 137	0.07 203	0.06 2	0.05 14	0.06 12	0.07 96

R-Stereo Train	0.18 99	0.09 20	0.32 103	0.22 191	0.12 112	0.22 137	0.19 177	0.42 239	0.19 25	0.31 233	0.45 333	0.20 103	0.14 87	0.18 33	0.15 90	0.08 137	0.06 97	0.07 29	0.06 40	0.06 12	0.06 36

RAFT-Stereo	0.18 99	0.09 20	0.32 103	0.22 191	0.12 112	0.22 137	0.19 177	0.42 239	0.19 25	0.31 233	0.45 333	0.20 103	0.14 87	0.18 33	0.15 90	0.08 137	0.06 97	0.07 29	0.06 40	0.06 12	0.06 36
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
castereo++	0.13 12	0.10 46	0.18 6	0.18 16	0.10 31	0.27 221	0.13 10	0.23 26	0.23 79	0.11 5	0.13 14	0.16 66	0.10 17	0.18 33	0.10 1	0.07 30	0.05 8	0.07 29	0.06 40	0.05 1	0.04 1

SMoEStereo_RVC	0.13 12	0.10 46	0.22 21	0.19 41	0.10 31	0.19 62	0.17 95	0.19 4	0.19 25	0.15 36	0.13 14	0.12 11	0.11 29	0.24 99	0.16 113	0.06 2	0.05 8	0.07 29	0.06 40	0.06 12	0.06 36

PAM_32	0.23 217	0.10 46	0.63 363	0.21 135	0.14 221	0.33 309	0.19 177	0.36 176	0.23 79	0.29 186	0.28 135	0.56 398	0.28 294	0.27 164	0.18 162	0.08 137	0.06 97	0.08 101	0.09 236	0.07 63	0.09 213

PAM	0.23 217	0.10 46	0.63 363	0.22 191	0.15 268	0.34 322	0.21 251	0.37 186	0.22 63	0.31 233	0.27 130	0.55 395	0.26 261	0.26 145	0.17 142	0.08 137	0.06 97	0.07 29	0.09 236	0.07 63	0.09 213

UGAM-zero	0.23 217	0.10 46	0.54 325	0.19 41	0.13 180	0.21 112	0.14 24	0.44 256	0.22 63	0.28 159	0.28 135	0.51 383	0.33 343	0.65 366	0.14 68	0.07 30	0.06 97	0.07 29	0.08 152	0.06 12	0.07 96

AIO-Stereo	0.13 12	0.10 46	0.22 21	0.20 94	0.09 12	0.16 18	0.15 42	0.27 55	0.16 5	0.13 15	0.15 32	0.13 21	0.08 2	0.18 33	0.11 2	0.06 2	0.05 8	0.07 29	0.07 83	0.06 12	0.06 36

test_sample2	0.21 170	0.10 46	0.28 68	0.19 41	0.11 62	0.27 221	0.21 251	0.43 251	0.29 157	0.26 140	0.31 174	0.30 234	0.24 234	0.45 272	0.18 162	0.09 211	0.07 203	0.08 101	0.07 83	0.09 184	0.09 213

test_sample1	0.20 152	0.10 46	0.28 68	0.19 41	0.12 112	0.28 237	0.19 177	0.41 225	0.25 105	0.26 140	0.31 174	0.29 218	0.26 261	0.44 269	0.21 226	0.09 211	0.07 203	0.08 101	0.07 83	0.09 184	0.09 213

testlalala2	0.18 99	0.10 46	0.50 303	0.36 433	0.25 418	0.23 158	0.14 24	0.34 136	0.24 93	0.25 128	0.25 114	0.21 114	0.12 45	0.16 12	0.16 113	0.07 30	0.06 97	0.07 29	0.07 83	0.06 12	0.06 36

IGEV++	0.13 12	0.10 46	0.23 27	0.21 135	0.10 31	0.15 8	0.15 42	0.29 80	0.16 5	0.12 12	0.15 32	0.12 11	0.12 45	0.17 19	0.14 68	0.07 30	0.06 97	0.07 29	0.05 14	0.07 63	0.07 96

11t1	0.18 99	0.10 46	0.30 84	0.20 94	0.11 62	0.27 221	0.17 95	0.35 158	0.23 79	0.25 128	0.23 95	0.23 144	0.23 216	0.25 129	0.18 162	0.09 211	0.07 203	0.07 29	0.06 40	0.09 184	0.09 213

IGEV_Zeroshot_test	0.18 99	0.10 46	0.65 371	0.20 94	0.12 112	0.19 62	0.15 42	0.34 136	0.19 25	0.28 159	0.22 92	0.27 193	0.13 70	0.23 92	0.18 162	0.07 30	0.06 97	0.08 101	0.08 152	0.07 63	0.06 36

MIF-Stereo (partial)	0.16 63	0.10 46	0.34 125	0.21 135	0.15 268	0.15 8	0.13 10	0.28 69	0.25 105	0.17 65	0.26 123	0.15 54	0.16 114	0.25 129	0.17 142	0.09 211	0.06 97	0.10 239	0.08 152	0.09 184	0.08 159

UniTT-Stereo	0.14 28	0.10 46	0.30 84	0.21 135	0.13 180	0.17 29	0.13 10	0.19 4	0.18 18	0.15 36	0.20 74	0.10 5	0.11 29	0.18 33	0.16 113	0.08 137	0.06 97	0.07 29	0.06 40	0.08 121	0.06 36

testlalala	0.15 51	0.10 46	0.36 155	0.19 41	0.12 112	0.23 158	0.16 66	0.26 45	0.19 25	0.24 120	0.19 58	0.14 40	0.11 29	0.16 12	0.13 43	0.07 30	0.05 8	0.07 29	0.06 40	0.05 1	0.05 3

RAFT-Test	0.17 78	0.10 46	0.38 183	0.19 41	0.12 112	0.25 193	0.17 95	0.33 129	0.23 79	0.23 106	0.29 147	0.27 193	0.14 87	0.20 54	0.14 68	0.07 30	0.06 97	0.07 29	0.07 83	0.06 12	0.06 36

LoS_RVC	0.13 12	0.10 46	0.19 7	0.18 16	0.16 296	0.20 88	0.18 136	0.20 7	0.17 13	0.13 15	0.19 58	0.12 11	0.15 99	0.17 19	0.13 43	0.06 2	0.05 8	0.06 2	0.04 1	0.05 1	0.12 320

anonymousdsp2	0.17 78	0.10 46	0.28 68	0.20 94	0.11 62	0.25 193	0.17 95	0.41 225	0.31 180	0.23 106	0.23 95	0.22 124	0.15 99	0.25 129	0.15 90	0.07 30	0.05 8	0.07 29	0.05 14	0.08 121	0.07 96

DCANet-4	0.19 137	0.10 46	0.52 318	0.19 41	0.09 12	0.19 62	0.18 136	0.36 176	0.39 269	0.29 186	0.30 160	0.17 72	0.22 205	0.20 54	0.18 162	0.07 30	0.05 8	0.07 29	0.05 14	0.05 1	0.07 96

tt	4.71 495	0.10 46	3.94 489	2.06 496	1.53 493	10.14 502	16.88 502	9.27 503	4.98 495	1.39 476	1.02 453	4.68 495	4.90 495	3.35 495	5.86 498	5.76 501	9.15 507	2.24 496	2.53 496	3.10 497	1.32 494

DisPM	0.19 137	0.10 46	0.35 135	0.23 235	0.13 180	0.18 39	0.20 222	0.29 80	0.29 157	0.33 267	0.34 211	0.23 144	0.16 114	0.33 224	0.16 113	0.09 211	0.06 97	0.09 169	0.08 152	0.07 63	0.11 298

iRaft-Stereo_20w	0.19 137	0.10 46	0.46 272	0.19 41	0.13 180	0.25 193	0.19 177	0.52 340	0.19 25	0.29 186	0.21 85	0.22 124	0.20 185	0.28 177	0.18 162	0.07 30	0.06 97	0.07 29	0.08 152	0.08 121	0.08 159

GLC_STEREO	0.15 51	0.10 46	0.24 34	0.21 135	0.09 12	0.17 29	0.15 42	0.23 26	0.27 124	0.17 65	0.20 74	0.17 72	0.11 29	0.23 92	0.16 113	0.07 30	0.09 315	0.09 169	0.08 152	0.07 63	0.06 36

CrosDoStereo	0.31 340	0.10 46	0.49 293	0.18 16	0.12 112	0.22 137	1.11 489	0.34 136	0.37 246	0.38 333	0.61 408	0.28 208	0.46 407	0.61 345	0.57 410	0.07 30	0.06 97	0.08 101	0.08 152	0.07 63	0.07 96

PFNet+	0.20 152	0.10 46	0.37 164	0.21 135	0.12 112	0.17 29	0.19 177	0.29 80	0.34 209	0.33 267	0.32 181	0.24 156	0.16 114	0.32 218	0.17 142	0.10 256	0.07 203	0.11 293	0.10 275	0.08 121	0.12 320

NF-Stereo	0.20 152	0.10 46	0.35 135	0.24 280	0.12 112	0.21 112	0.18 136	0.38 192	0.32 188	0.28 159	0.30 160	0.22 124	0.16 114	0.51 294	0.20 204	0.08 137	0.06 97	0.09 169	0.08 152	0.08 121	0.13 334

OCTAStereo	0.20 152	0.10 46	0.35 135	0.24 280	0.12 112	0.21 112	0.18 136	0.38 192	0.32 188	0.28 159	0.30 160	0.22 124	0.16 114	0.51 294	0.20 204	0.08 137	0.06 97	0.09 169	0.08 152	0.08 121	0.13 334

PSM-softLoss	0.21 170	0.10 46	0.39 197	0.24 280	0.12 112	0.20 88	0.18 136	0.38 192	0.26 114	0.29 186	0.32 181	0.24 156	0.16 114	0.52 300	0.20 204	0.09 211	0.06 97	0.10 239	0.09 236	0.08 121	0.12 320

KMStereo	0.21 170	0.10 46	0.39 197	0.24 280	0.12 112	0.20 88	0.18 136	0.38 192	0.26 114	0.29 186	0.32 181	0.24 156	0.16 114	0.52 300	0.20 204	0.09 211	0.06 97	0.10 239	0.09 236	0.08 121	0.12 320

PSM-AAD	0.25 272	0.10 46	0.30 84	0.24 280	0.12 112	0.26 211	0.38 419	0.34 136	0.28 138	0.35 302	0.39 266	0.28 208	0.79 453	0.30 205	0.16 113	0.07 30	0.06 97	0.12 329	0.11 312	0.08 121	0.21 422

FTStereo	0.28 313	0.10 46	0.43 247	0.23 235	0.13 180	0.21 112	0.53 454	0.34 136	0.26 114	0.38 333	0.95 450	0.30 234	0.56 429	0.32 218	0.18 162	0.08 137	0.06 97	0.09 169	0.08 152	0.07 63	0.19 405

KYRaft	0.22 200	0.10 46	0.30 84	0.23 235	0.12 112	0.23 158	0.23 298	0.35 158	0.24 93	0.35 302	0.54 381	0.34 268	0.26 261	0.29 193	0.15 90	0.07 30	0.05 8	0.09 169	0.10 275	0.08 121	0.31 450

DeepStereo_LL	0.31 340	0.10 46	0.49 293	0.18 16	0.12 112	0.22 137	1.11 489	0.34 136	0.37 246	0.38 333	0.61 408	0.28 208	0.46 407	0.61 345	0.57 410	0.07 30	0.06 97	0.08 101	0.08 152	0.07 63	0.07 96

SST-Stereo	0.21 170	0.10 46	0.37 164	0.24 280	0.13 180	0.19 62	0.17 95	0.31 105	0.24 93	0.34 286	0.33 202	0.29 218	0.25 252	0.56 324	0.17 142	0.08 137	0.05 8	0.10 239	0.08 152	0.09 184	0.07 96

RAFT_R40	0.21 170	0.10 46	0.37 164	0.24 280	0.13 180	0.18 39	0.18 136	0.31 105	0.29 157	0.33 267	0.33 202	0.30 234	0.24 234	0.55 314	0.18 162	0.08 137	0.05 8	0.10 239	0.08 152	0.08 121	0.07 96

DRaft	0.24 245	0.10 46	0.34 125	0.18 16	0.12 112	0.28 237	0.23 298	0.33 129	0.39 269	0.38 333	0.61 408	0.21 114	0.41 384	0.48 281	0.42 379	0.07 30	0.06 97	0.08 101	0.08 152	0.07 63	0.08 159

PFNet	0.23 217	0.10 46	0.57 338	0.24 280	0.14 221	0.22 137	0.19 177	0.39 204	0.33 200	0.35 302	0.32 181	0.27 193	0.19 176	0.64 360	0.22 244	0.09 211	0.05 8	0.09 169	0.07 83	0.08 121	0.07 96

RE-Stereo	0.20 152	0.10 46	0.35 135	0.24 280	0.12 112	0.21 112	0.18 136	0.38 192	0.32 188	0.28 159	0.30 160	0.22 124	0.16 114	0.51 294	0.20 204	0.08 137	0.06 97	0.09 169	0.08 152	0.08 121	0.13 334

TVStereo	0.20 152	0.10 46	0.35 135	0.24 280	0.12 112	0.21 112	0.18 136	0.38 192	0.32 188	0.28 159	0.30 160	0.22 124	0.16 114	0.51 294	0.20 204	0.08 137	0.06 97	0.09 169	0.08 152	0.08 121	0.13 334

RAFT-345	0.21 170	0.10 46	0.46 272	0.22 191	0.11 62	0.20 88	0.16 66	0.26 45	0.25 105	0.27 149	0.66 417	0.21 114	0.16 114	0.55 314	0.21 226	0.07 30	0.06 97	0.08 101	0.07 83	0.06 12	0.06 36

GMM-Stereo	0.21 170	0.10 46	0.43 247	0.23 235	0.13 180	0.24 180	0.25 336	0.37 186	0.27 124	0.30 216	0.45 333	0.27 193	0.21 192	0.31 212	0.17 142	0.07 30	0.05 8	0.10 239	0.09 236	0.08 121	0.19 405

Prome-Stereo	0.21 170	0.10 46	0.30 84	0.24 280	0.12 112	0.23 158	0.23 298	0.36 176	0.25 105	0.33 267	0.59 397	0.24 156	0.28 294	0.29 193	0.16 113	0.07 30	0.05 8	0.08 101	0.07 83	0.08 121	0.20 415

XX-Stereo	0.21 170	0.10 46	0.83 413	0.26 349	0.17 316	0.23 158	0.13 10	0.40 213	0.18 18	0.20 87	0.41 282	0.31 245	0.10 17	0.32 218	0.12 15	0.08 137	0.06 97	0.08 101	0.08 152	0.07 63	0.05 3

222	0.41 400	0.10 46	0.29 78	0.19 41	0.11 62	0.36 342	0.20 222	0.57 391	0.39 269	0.35 302	0.44 321	0.30 234	0.27 280	0.55 314	3.56 493	0.11 290	0.07 203	0.08 101	0.08 152	0.09 184	0.09 213

xxxx	0.34 362	0.10 46	0.29 78	0.19 41	0.11 62	0.37 347	0.20 222	0.58 399	0.38 260	0.29 186	0.42 298	0.38 299	0.24 234	0.46 275	2.20 486	0.11 290	0.07 203	0.09 169	0.08 152	0.09 184	0.09 213

test_xeample	0.34 362	0.10 46	0.29 78	0.19 41	0.11 62	0.33 309	0.23 298	0.55 368	0.38 260	0.32 256	0.45 333	0.29 218	0.26 261	0.57 327	2.24 488	0.10 256	0.07 203	0.09 169	0.08 152	0.09 184	0.09 213

EAI-Stereo	0.21 170	0.10 46	0.33 118	0.21 135	0.12 112	0.30 275	0.46 440	0.46 276	0.20 41	0.25 128	0.50 358	0.17 72	0.16 114	0.24 99	0.23 262	0.07 30	0.06 97	0.07 29	0.10 275	0.06 12	0.07 96

CFNet-RSSM	0.17 78	0.10 46	0.40 204	0.20 94	0.11 62	0.20 88	0.15 42	0.36 176	0.30 168	0.23 106	0.21 85	0.26 184	0.15 99	0.20 54	0.13 43	0.07 30	0.05 8	0.07 29	0.07 83	0.06 12	0.05 3

SFCPSM	0.22 200	0.10 46	0.51 314	0.21 135	0.14 221	0.34 322	0.22 275	0.55 368	0.39 269	0.29 186	0.32 181	0.23 144	0.21 192	0.27 164	0.19 190	0.09 211	0.07 203	0.09 169	0.09 236	0.09 184	0.08 159

Gwc-CoAtRS	0.17 78	0.10 46	0.37 164	0.20 94	0.12 112	0.19 62	0.15 42	0.32 114	0.28 138	0.23 106	0.23 95	0.27 193	0.15 99	0.20 54	0.13 43	0.07 30	0.05 8	0.07 29	0.07 83	0.06 12	0.06 36

AIO_rvc	0.12 5	0.11 96	0.22 21	0.19 41	0.10 31	0.15 8	0.17 95	0.20 7	0.16 5	0.11 5	0.13 14	0.13 21	0.08 2	0.22 82	0.11 2	0.06 2	0.05 8	0.06 2	0.05 14	0.06 12	0.07 96

HUF	0.15 51	0.11 96	0.38 183	0.17 6	0.11 62	0.16 18	0.17 95	0.22 14	0.20 41	0.11 5	0.13 14	0.14 40	0.11 29	0.18 33	0.12 15	0.07 30	0.20 436	0.06 2	0.05 14	0.07 63	0.14 353

mms	0.13 12	0.11 96	0.19 7	0.19 41	0.12 112	0.16 18	0.17 95	0.20 7	0.17 13	0.13 15	0.17 43	0.14 40	0.09 8	0.24 99	0.14 68	0.06 2	0.05 8	0.08 101	0.06 40	0.07 63	0.07 96

ours_stereo	0.13 12	0.11 96	0.23 27	0.20 94	0.11 62	0.17 29	0.18 136	0.20 7	0.19 25	0.13 15	0.18 51	0.14 40	0.10 17	0.23 92	0.14 68	0.06 2	0.05 8	0.08 101	0.06 40	0.06 12	0.05 3

fffy	0.14 28	0.11 96	0.24 34	0.20 94	0.10 31	0.19 62	0.18 136	0.22 14	0.19 25	0.13 15	0.16 37	0.15 54	0.13 70	0.25 129	0.14 68	0.06 2	0.06 97	0.08 101	0.06 40	0.07 63	0.06 36

tg	0.16 63	0.11 96	0.25 43	0.21 135	0.11 62	0.23 158	0.15 42	0.34 136	0.24 93	0.20 87	0.25 114	0.19 95	0.12 45	0.24 99	0.15 90	0.07 30	0.05 8	0.09 169	0.09 236	0.08 121	0.07 96

rvit_stereo_0081	0.16 63	0.11 96	0.24 34	0.21 135	0.12 112	0.16 18	0.17 95	0.22 14	0.33 200	0.16 55	0.18 51	0.18 80	0.14 87	0.20 54	0.16 113	0.11 290	0.08 281	0.09 169	0.08 152	0.09 184	0.07 96

model_zeroshot	0.17 78	0.11 96	0.39 197	0.20 94	0.12 112	0.24 180	0.15 42	0.34 136	0.22 63	0.30 216	0.20 74	0.22 124	0.12 45	0.24 99	0.14 68	0.08 137	0.07 203	0.07 29	0.07 83	0.07 63	0.07 96

GCAP-BAT	0.16 63	0.11 96	0.36 155	0.18 16	0.13 180	0.21 112	0.16 66	0.23 26	0.18 18	0.26 140	0.28 135	0.20 103	0.11 29	0.24 99	0.17 142	0.07 30	0.06 97	0.07 29	0.06 40	0.05 1	0.06 36

rvit_stereo_0082	0.16 63	0.11 96	0.24 34	0.21 135	0.12 112	0.16 18	0.17 95	0.22 14	0.33 200	0.16 55	0.18 51	0.18 80	0.14 87	0.20 54	0.16 113	0.11 290	0.08 281	0.09 169	0.08 152	0.09 184	0.07 96

gcap-zeroshot	0.17 78	0.11 96	0.36 155	0.20 94	0.12 112	0.26 211	0.16 66	0.30 97	0.22 63	0.26 140	0.20 74	0.30 234	0.14 87	0.20 54	0.13 43	0.07 30	0.06 97	0.07 29	0.07 83	0.06 12	0.06 36

MGS-Stereo	0.14 28	0.11 96	0.32 103	0.19 41	0.11 62	0.18 39	0.17 95	0.20 7	0.22 63	0.14 31	0.24 107	0.15 54	0.10 17	0.18 33	0.12 15	0.07 30	0.06 97	0.07 29	0.06 40	0.10 239	0.06 36

AE-Stereo	0.17 78	0.11 96	0.31 97	0.24 280	0.14 221	0.23 158	0.18 136	0.34 136	0.29 157	0.15 36	0.25 114	0.21 114	0.13 70	0.20 54	0.14 68	0.07 30	0.08 281	0.09 169	0.10 275	0.07 63	0.06 36

IGEVStereo-DCA	0.14 28	0.11 96	0.27 57	0.19 41	0.12 112	0.20 88	0.18 136	0.27 55	0.20 41	0.15 36	0.12 8	0.14 40	0.12 45	0.28 177	0.14 68	0.07 30	0.06 97	0.08 101	0.07 83	0.07 63	0.07 96

rrr	0.17 78	0.11 96	0.57 338	0.19 41	0.12 112	0.20 88	0.18 136	0.35 158	0.22 63	0.15 36	0.12 8	0.14 40	0.12 45	0.28 177	0.14 68	0.07 30	0.06 97	0.08 101	0.07 83	0.07 63	0.07 96

1111x	0.32 349	0.11 96	0.40 204	0.22 191	0.11 62	0.32 298	0.26 348	0.59 404	0.43 307	0.31 233	0.41 282	0.39 311	0.28 294	0.76 404	1.37 470	0.09 211	0.08 281	0.09 169	0.10 275	0.09 184	0.08 159

anonymousa	0.23 217	0.11 96	0.50 303	0.21 135	0.16 296	0.31 290	0.20 222	0.36 176	0.35 224	0.32 256	0.50 358	0.39 311	0.26 261	0.22 82	0.20 204	0.08 137	0.06 97	0.09 169	0.11 312	0.07 63	0.08 159

x	0.19 137	0.11 96	0.29 78	0.20 94	0.11 62	0.26 211	0.18 136	0.41 225	0.29 157	0.25 128	0.29 147	0.28 208	0.24 234	0.26 145	0.23 262	0.09 211	0.07 203	0.08 101	0.07 83	0.09 184	0.08 159

test_3	0.18 99	0.11 96	0.32 103	0.24 280	0.11 62	0.22 137	0.25 336	0.31 105	0.31 180	0.25 128	0.18 51	0.23 144	0.13 70	0.25 129	0.19 190	0.06 2	0.05 8	0.09 169	0.10 275	0.07 63	0.06 36

LCNet	0.21 170	0.11 96	0.29 78	0.25 317	0.12 112	0.23 158	0.19 177	0.34 136	0.26 114	0.28 159	0.35 222	0.26 184	0.30 319	0.35 239	0.17 142	0.07 30	0.05 8	0.09 169	0.10 275	0.13 335	0.22 427

AAGNet	0.33 355	0.11 96	0.37 164	0.25 317	0.16 296	0.20 88	0.19 177	0.30 97	0.27 124	0.35 302	0.35 222	0.27 193	0.30 319	0.44 269	2.66 490	0.08 137	0.05 8	0.10 239	0.07 83	0.08 121	0.06 36

NRIStereo	0.18 99	0.11 96	0.35 135	0.23 235	0.11 62	0.24 180	0.20 222	0.29 80	0.26 114	0.26 140	0.25 114	0.25 163	0.18 162	0.34 230	0.18 162	0.07 30	0.06 97	0.09 169	0.07 83	0.09 184	0.08 159

ASMatch	0.23 217	0.11 96	0.51 314	0.24 280	0.14 221	0.19 62	0.17 95	0.31 105	0.28 138	0.28 159	0.68 421	0.27 193	0.26 261	0.50 289	0.22 244	0.07 30	0.06 97	0.08 101	0.07 83	0.06 12	0.11 298

Pruner-Stereo	0.19 137	0.11 96	0.34 125	0.29 395	0.12 112	0.19 62	0.17 95	0.31 105	0.29 157	0.33 267	0.32 181	0.25 163	0.15 99	0.24 99	0.21 226	0.09 211	0.06 97	0.09 169	0.08 152	0.08 121	0.09 213

DeepStereo_RVC	0.18 99	0.11 96	0.40 204	0.21 135	0.11 62	0.19 62	0.16 66	0.28 69	0.22 63	0.27 149	0.27 130	0.23 144	0.28 294	0.24 99	0.18 162	0.08 137	0.06 97	0.09 169	0.07 83	0.09 184	0.10 266

RAFT-RH_RVC	0.25 272	0.11 96	0.45 265	0.21 135	0.12 112	0.25 193	0.14 24	0.27 55	0.27 124	0.38 333	1.15 459	0.23 144	0.17 139	0.57 327	0.24 273	0.07 30	0.05 8	0.10 239	0.07 83	0.06 12	0.07 96

test-1	0.17 78	0.11 96	0.40 204	0.23 235	0.13 180	0.22 137	0.23 298	0.34 136	0.26 114	0.20 87	0.24 107	0.22 124	0.14 87	0.16 12	0.20 204	0.07 30	0.06 97	0.08 101	0.07 83	0.06 12	0.08 159

test_xeample3	0.16 63	0.11 96	0.56 335	0.19 41	0.12 112	0.20 88	0.18 136	0.35 158	0.20 41	0.16 55	0.12 8	0.13 21	0.12 45	0.24 99	0.15 90	0.07 30	0.06 97	0.07 29	0.08 152	0.07 63	0.07 96

FENet	0.21 170	0.11 96	0.45 265	0.21 135	0.12 112	0.26 211	0.17 95	0.41 225	0.35 224	0.30 216	0.31 174	0.29 218	0.23 216	0.26 145	0.23 262	0.09 211	0.06 97	0.09 169	0.09 236	0.09 184	0.09 213

HSM-Net_RVC	0.27 294	0.11 96	0.42 236	0.19 41	0.11 62	0.34 322	0.20 222	0.62 425	0.43 307	0.40 357	0.43 310	0.50 379	0.26 261	0.76 404	0.22 244	0.08 137	0.07 203	0.07 29	0.07 83	0.08 121	0.08 159
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
rvit_stereo_0083	0.16 63	0.12 126	0.26 49	0.21 135	0.13 180	0.17 29	0.17 95	0.22 14	0.34 209	0.16 55	0.21 85	0.19 95	0.16 114	0.21 71	0.16 113	0.11 290	0.10 337	0.10 239	0.08 152	0.09 184	0.07 96

RAStereo	0.13 12	0.12 126	0.27 57	0.22 191	0.11 62	0.15 8	0.18 136	0.23 26	0.23 79	0.13 15	0.17 43	0.11 9	0.09 8	0.15 6	0.13 43	0.08 137	0.06 97	0.08 101	0.06 40	0.07 63	0.05 3

test_sample3	0.23 217	0.12 126	0.43 247	0.19 41	0.12 112	0.32 298	0.20 222	0.50 310	0.34 209	0.31 233	0.33 202	0.29 218	0.22 205	0.53 306	0.22 244	0.10 256	0.07 203	0.09 169	0.08 152	0.10 239	0.10 266

CAS++	0.16 63	0.12 126	0.27 57	0.18 16	0.12 112	0.17 29	0.15 42	0.42 239	0.24 93	0.19 84	0.18 51	0.13 21	0.10 17	0.21 71	0.12 15	0.12 326	0.10 337	0.11 293	0.08 152	0.10 239	0.09 213
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
SMFormer	0.25 272	0.12 126	0.40 204	0.19 41	0.10 31	0.27 221	0.19 177	0.51 325	0.45 332	0.34 286	0.41 282	0.31 245	0.26 261	0.58 333	0.28 303	0.10 256	0.07 203	0.08 101	0.08 152	0.09 184	0.09 213

tta	0.24 245	0.12 126	0.40 204	0.19 41	0.10 31	0.27 221	0.19 177	0.51 325	0.45 332	0.34 286	0.41 282	0.31 245	0.26 261	0.58 333	0.28 303	0.10 256	0.07 203	0.08 101	0.08 152	0.08 121	0.07 96

qqq1	0.24 245	0.12 126	0.40 204	0.19 41	0.10 31	0.27 221	0.19 177	0.51 325	0.45 332	0.34 286	0.41 282	0.31 245	0.26 261	0.58 333	0.16 113	0.10 256	0.07 203	0.07 29	0.06 40	0.08 121	0.07 96

fff1	0.24 245	0.12 126	0.40 204	0.19 41	0.10 31	0.27 221	0.19 177	0.51 325	0.45 332	0.34 286	0.41 282	0.31 245	0.26 261	0.58 333	0.16 113	0.10 256	0.07 203	0.07 29	0.06 40	0.08 121	0.07 96

MyStereo07	0.16 63	0.12 126	0.26 49	0.22 191	0.14 221	0.25 193	0.23 298	0.29 80	0.21 53	0.15 36	0.13 14	0.12 11	0.13 70	0.25 129	0.13 43	0.07 30	0.07 203	0.09 169	0.08 152	0.08 121	0.08 159

MyStereo06	0.20 152	0.12 126	0.57 338	0.21 135	0.14 221	0.25 193	0.23 298	0.40 213	0.21 53	0.30 216	0.24 107	0.31 245	0.18 162	0.22 82	0.18 162	0.07 30	0.07 203	0.09 169	0.08 152	0.08 121	0.08 159

MyStereo05	0.23 217	0.12 126	0.57 338	0.21 135	0.14 221	0.25 193	0.23 298	0.48 294	0.52 388	0.31 233	0.23 95	0.25 163	0.22 205	0.30 205	0.21 226	0.07 30	0.07 203	0.09 169	0.08 152	0.08 121	0.08 159

MyStereo04	0.23 217	0.12 126	0.55 331	0.22 191	0.14 221	0.25 193	0.23 298	0.49 302	0.52 388	0.28 159	0.23 95	0.27 193	0.23 216	0.30 205	0.22 244	0.07 30	0.07 203	0.09 169	0.08 152	0.08 121	0.08 159

CoDeX	0.23 217	0.12 126	0.46 272	0.21 135	0.14 221	0.29 258	0.21 251	0.53 351	0.41 294	0.29 186	0.35 222	0.29 218	0.22 205	0.48 281	0.19 190	0.09 211	0.06 97	0.08 101	0.07 83	0.08 121	0.07 96

mmm	0.21 170	0.12 126	0.31 97	0.22 191	0.12 112	0.28 237	0.21 251	0.41 225	0.27 124	0.29 186	0.38 253	0.29 218	0.24 234	0.29 193	0.22 244	0.09 211	0.07 203	0.11 293	0.09 236	0.10 239	0.09 213

ff7	0.14 28	0.12 126	0.27 57	0.19 41	0.12 112	0.21 112	0.18 136	0.27 55	0.20 41	0.15 36	0.13 14	0.12 11	0.12 45	0.24 99	0.12 15	0.07 30	0.05 8	0.08 101	0.07 83	0.07 63	0.07 96

ffff	0.14 28	0.12 126	0.27 57	0.19 41	0.12 112	0.21 112	0.18 136	0.27 55	0.20 41	0.15 36	0.13 14	0.12 11	0.12 45	0.24 99	0.12 15	0.07 30	0.05 8	0.08 101	0.07 83	0.07 63	0.07 96

ffm	0.22 200	0.12 126	0.42 236	0.20 94	0.13 180	0.28 237	0.20 222	0.35 158	0.44 321	0.30 216	0.42 298	0.34 268	0.23 216	0.27 164	0.11 2	0.08 137	0.05 8	0.11 293	0.10 275	0.08 121	0.08 159

ff1	0.29 324	0.12 126	0.42 236	0.20 94	0.13 180	0.28 237	0.20 222	0.35 158	0.44 321	0.30 216	0.42 298	0.34 268	0.23 216	0.81 421	1.08 454	0.08 137	0.05 8	0.11 293	0.10 275	0.08 121	0.08 159

mmx	0.31 340	0.12 126	0.42 236	0.20 94	0.13 180	0.28 237	0.20 222	0.55 368	0.45 332	0.30 216	0.42 298	0.34 268	0.23 216	0.81 421	1.08 454	0.10 256	0.07 203	0.11 293	0.10 275	0.11 284	0.10 266

11t	0.14 28	0.12 126	0.27 57	0.19 41	0.12 112	0.21 112	0.18 136	0.27 55	0.20 41	0.15 36	0.13 14	0.12 11	0.12 45	0.24 99	0.12 15	0.07 30	0.05 8	0.08 101	0.07 83	0.07 63	0.07 96

ttt	0.29 324	0.12 126	0.34 125	0.21 135	0.13 180	0.29 258	0.20 222	0.56 383	0.47 352	0.31 233	0.44 321	0.30 234	0.22 205	0.65 366	0.85 442	0.13 343	0.10 337	0.10 239	0.10 275	0.11 284	0.11 298

xxx	0.31 340	0.12 126	0.42 236	0.20 94	0.13 180	0.28 237	0.20 222	0.55 368	0.45 332	0.30 216	0.42 298	0.34 268	0.23 216	0.81 421	1.08 454	0.10 256	0.07 203	0.11 293	0.10 275	0.11 284	0.10 266

EKT-Stereo	0.38 387	0.12 126	0.38 183	0.42 447	3.88 497	0.21 112	0.17 95	0.35 158	0.28 138	0.20 87	0.20 74	0.23 144	0.15 99	0.28 177	0.16 113	0.09 211	0.07 203	0.09 169	0.07 83	0.09 184	0.09 213

MIM_Stereo	0.18 99	0.12 126	0.38 183	0.20 94	0.11 62	0.17 29	0.14 24	0.35 158	0.25 105	0.27 149	0.35 222	0.23 144	0.13 70	0.27 164	0.16 113	0.06 2	0.07 203	0.08 101	0.08 152	0.08 121	0.06 36

CASnet	0.14 28	0.12 126	0.22 21	0.22 191	0.08 3	0.16 18	0.15 42	0.27 55	0.25 105	0.22 103	0.20 74	0.15 54	0.11 29	0.17 19	0.13 43	0.07 30	0.05 8	0.11 293	0.09 236	0.08 121	0.05 3
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
HH	0.18 99	0.12 126	0.55 331	0.22 191	0.12 112	0.18 39	0.18 136	0.34 136	0.19 25	0.20 87	0.24 107	0.34 268	0.18 162	0.29 193	0.12 15	0.07 30	0.05 8	0.07 29	0.07 83	0.07 63	0.06 36

HanStereo	0.18 99	0.12 126	0.55 331	0.22 191	0.12 112	0.18 39	0.18 136	0.34 136	0.19 25	0.20 87	0.24 107	0.34 268	0.18 162	0.29 193	0.12 15	0.07 30	0.05 8	0.07 29	0.07 83	0.07 63	0.06 36

anonymousdsp	0.14 28	0.12 126	0.27 57	0.19 41	0.12 112	0.21 112	0.18 136	0.28 69	0.20 41	0.15 36	0.13 14	0.12 11	0.12 45	0.24 99	0.12 15	0.07 30	0.05 8	0.08 101	0.07 83	0.08 121	0.07 96

Selective-RAFT	0.17 78	0.12 126	0.30 84	0.24 280	0.10 31	0.29 258	0.15 42	0.32 114	0.31 180	0.17 65	0.17 43	0.21 114	0.18 162	0.28 177	0.17 142	0.07 30	0.06 97	0.07 29	0.07 83	0.08 121	0.06 36

ProNet	0.14 28	0.12 126	0.25 43	0.19 41	0.11 62	0.19 62	0.19 177	0.27 55	0.20 41	0.14 31	0.13 14	0.13 21	0.12 45	0.24 99	0.12 15	0.06 2	0.05 8	0.07 29	0.06 40	0.07 63	0.07 96

qqq	0.20 152	0.12 126	0.31 97	0.20 94	0.11 62	0.23 158	0.19 177	0.41 225	0.27 124	0.24 120	0.28 135	0.28 208	0.24 234	0.34 230	0.22 244	0.08 137	0.07 203	0.10 239	0.09 236	0.09 184	0.09 213

ccc-4	0.14 28	0.12 126	0.27 57	0.19 41	0.12 112	0.21 112	0.18 136	0.27 55	0.20 41	0.15 36	0.13 14	0.12 11	0.12 45	0.24 99	0.12 15	0.07 30	0.05 8	0.08 101	0.07 83	0.07 63	0.07 96

BUS	0.23 217	0.12 126	0.28 68	0.25 317	0.14 221	0.43 385	0.17 95	0.56 383	0.34 209	0.34 286	0.35 222	0.32 254	0.20 185	0.26 145	0.21 226	0.10 256	0.07 203	0.11 293	0.10 275	0.09 184	0.09 213

IER	0.23 217	0.12 126	0.39 197	0.20 94	0.14 221	0.31 290	0.19 177	0.42 239	0.36 236	0.33 267	0.40 274	0.32 254	0.33 343	0.29 193	0.22 244	0.09 211	0.07 203	0.08 101	0.08 152	0.09 184	0.08 159

BSDual-CNN	0.23 217	0.12 126	0.28 68	0.25 317	0.14 221	0.35 337	0.21 251	0.56 383	0.34 209	0.34 286	0.35 222	0.38 299	0.24 234	0.26 145	0.21 226	0.10 256	0.07 203	0.11 293	0.10 275	0.09 184	0.09 213

test_4	0.18 99	0.12 126	0.34 125	0.23 235	0.12 112	0.18 39	0.22 275	0.26 45	0.24 93	0.24 120	0.47 349	0.22 124	0.13 70	0.24 99	0.16 113	0.06 2	0.05 8	0.09 169	0.09 236	0.07 63	0.05 3

IGEV-Stereo	0.14 28	0.12 126	0.27 57	0.19 41	0.12 112	0.21 112	0.18 136	0.28 69	0.20 41	0.15 36	0.13 14	0.12 11	0.12 45	0.24 99	0.12 15	0.07 30	0.05 8	0.08 101	0.07 83	0.08 121	0.07 96
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
psmg	0.23 217	0.12 126	0.28 68	0.21 135	0.14 221	0.35 337	0.23 298	0.51 325	0.34 209	0.35 302	0.38 253	0.38 299	0.24 234	0.26 145	0.21 226	0.10 256	0.08 281	0.10 239	0.10 275	0.09 184	0.08 159

DAS	0.27 294	0.12 126	0.42 236	0.24 280	0.18 337	0.29 258	0.24 320	0.45 266	0.45 332	0.41 366	0.44 321	0.34 268	0.29 309	0.75 399	0.21 226	0.09 211	0.07 203	0.09 169	0.07 83	0.09 184	0.09 213

SepStereo	0.26 287	0.12 126	0.42 236	0.24 280	0.18 337	0.29 258	0.24 320	0.45 266	0.45 332	0.41 366	0.44 321	0.34 268	0.29 309	0.64 360	0.21 226	0.09 211	0.07 203	0.09 169	0.07 83	0.09 184	0.09 213

GANet-ADL	0.21 170	0.12 126	0.45 265	0.23 235	0.14 221	0.29 258	0.19 177	0.46 276	0.35 224	0.25 128	0.32 181	0.32 254	0.19 176	0.24 99	0.20 204	0.10 256	0.07 203	0.07 29	0.06 40	0.09 184	0.10 266

HHNet	0.22 200	0.12 126	0.52 318	0.18 16	0.18 337	0.20 88	0.20 222	0.34 136	0.31 180	0.32 256	0.59 397	0.20 103	0.21 192	0.24 99	0.31 326	0.08 137	0.05 8	0.09 169	0.07 83	0.08 121	0.11 298

Patchmatch Stereo++	0.18 99	0.12 126	0.37 164	0.22 191	0.10 31	0.18 39	0.14 24	0.29 80	0.22 63	0.28 159	0.29 147	0.25 163	0.17 139	0.26 145	0.16 113	0.08 137	0.06 97	0.10 239	0.08 152	0.10 239	0.08 159
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
PSM-adaLoss	0.18 99	0.12 126	0.37 164	0.22 191	0.10 31	0.18 39	0.16 66	0.29 80	0.22 63	0.28 159	0.29 147	0.25 163	0.18 162	0.24 99	0.16 113	0.08 137	0.06 97	0.10 239	0.08 152	0.10 239	0.08 159

ROB_FTStereo_v2	0.18 99	0.12 126	0.37 164	0.22 191	0.10 31	0.18 39	0.16 66	0.29 80	0.22 63	0.28 159	0.29 147	0.25 163	0.17 139	0.24 99	0.16 113	0.08 137	0.06 97	0.10 239	0.08 152	0.10 239	0.08 159

ROB_FTStereo	0.18 99	0.12 126	0.37 164	0.22 191	0.10 31	0.18 39	0.14 24	0.29 80	0.22 63	0.28 159	0.28 135	0.25 163	0.17 139	0.24 99	0.16 113	0.08 137	0.06 97	0.10 239	0.08 152	0.10 239	0.08 159

HUI-Stereo	0.18 99	0.12 126	0.37 164	0.22 191	0.10 31	0.18 39	0.14 24	0.29 80	0.22 63	0.28 159	0.28 135	0.25 163	0.17 139	0.22 82	0.16 113	0.08 137	0.06 97	0.10 239	0.08 152	0.10 239	0.08 159

THIR-Stereo	0.29 324	0.12 126	0.41 227	0.19 41	0.11 62	0.28 237	0.72 467	0.32 114	0.35 224	0.37 322	0.65 415	0.34 268	0.50 419	0.57 327	0.45 387	0.07 30	0.06 97	0.08 101	0.09 236	0.07 63	0.07 96

iGMRVC	0.18 99	0.12 126	0.37 164	0.22 191	0.10 31	0.18 39	0.15 42	0.29 80	0.22 63	0.28 159	0.29 147	0.25 163	0.17 139	0.27 164	0.17 142	0.08 137	0.06 97	0.10 239	0.08 152	0.10 239	0.08 159

IRAFT_RVC	0.22 200	0.12 126	0.39 197	0.26 349	0.11 62	0.18 39	0.24 320	0.40 213	0.37 246	0.31 233	0.30 160	0.29 218	0.24 234	0.55 314	0.22 244	0.08 137	0.06 97	0.10 239	0.08 152	0.08 121	0.07 96

iRAFT	0.18 99	0.12 126	0.37 164	0.22 191	0.10 31	0.18 39	0.14 24	0.29 80	0.22 63	0.28 159	0.29 147	0.25 163	0.17 139	0.26 145	0.16 113	0.08 137	0.06 97	0.10 239	0.08 152	0.10 239	0.08 159

CRE-IMP	0.18 99	0.12 126	0.37 164	0.22 191	0.11 62	0.24 180	0.17 95	0.29 80	0.21 53	0.27 149	0.26 123	0.24 156	0.17 139	0.23 92	0.18 162	0.08 137	0.05 8	0.10 239	0.07 83	0.10 239	0.10 266

cross-raft	0.17 78	0.12 126	0.41 227	0.23 235	0.10 31	0.20 88	0.24 320	0.33 129	0.23 79	0.23 106	0.28 135	0.29 218	0.15 99	0.17 19	0.15 90	0.06 2	0.05 8	0.07 29	0.07 83	0.06 12	0.05 3

RAFT-IKP	0.18 99	0.12 126	0.37 164	0.22 191	0.10 31	0.18 39	0.15 42	0.29 80	0.22 63	0.28 159	0.29 147	0.25 163	0.18 162	0.25 129	0.16 113	0.08 137	0.06 97	0.10 239	0.08 152	0.10 239	0.08 159

iRaftStereo_RVC	0.16 63	0.12 126	0.26 49	0.21 135	0.11 62	0.20 88	0.17 95	0.32 114	0.23 79	0.20 87	0.25 114	0.18 80	0.12 45	0.20 54	0.15 90	0.07 30	0.05 8	0.09 169	0.09 236	0.08 121	0.07 96

GES	0.22 200	0.12 126	0.42 236	0.20 94	0.14 221	0.27 221	0.19 177	0.49 302	0.33 200	0.30 216	0.36 232	0.25 163	0.23 216	0.29 193	0.22 244	0.10 256	0.08 281	0.08 101	0.07 83	0.10 239	0.11 298

UPFNet	0.25 272	0.12 126	0.38 183	0.24 280	0.19 355	0.37 347	0.28 366	0.48 294	0.38 260	0.34 286	0.37 241	0.37 291	0.28 294	0.39 253	0.33 338	0.10 256	0.09 315	0.10 239	0.10 275	0.10 239	0.08 159

DIP-Stereo	0.18 99	0.12 126	0.33 118	0.20 94	0.13 180	0.28 237	0.12 5	0.42 239	0.25 105	0.27 149	0.32 181	0.21 114	0.17 139	0.25 129	0.20 204	0.07 30	0.06 97	0.08 101	0.06 40	0.07 63	0.08 159
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
DCVSM-stereo	0.24 245	0.13 184	0.52 318	0.20 94	0.14 221	0.26 211	0.13 10	0.34 136	0.34 209	0.41 366	0.33 202	0.47 361	0.29 309	0.30 205	0.22 244	0.10 256	0.10 337	0.11 293	0.10 275	0.12 320	0.15 364

AIO-Stereo-zeroshot	0.23 217	0.13 184	0.83 413	0.20 94	0.21 377	0.23 158	0.17 95	0.48 294	0.27 124	0.23 106	0.29 147	0.39 311	0.23 216	0.25 129	0.15 90	0.08 137	0.06 97	0.08 101	0.11 312	0.11 284	0.10 266

rvit_stereo_0080	0.15 51	0.13 184	0.25 43	0.19 41	0.13 180	0.15 8	0.20 222	0.28 69	0.24 93	0.15 36	0.17 43	0.19 95	0.13 70	0.19 47	0.15 90	0.11 290	0.08 281	0.08 101	0.08 152	0.10 239	0.07 96

test_sample6	0.25 272	0.13 184	0.41 227	0.21 135	0.11 62	0.30 275	0.22 275	0.51 325	0.35 224	0.33 267	0.43 310	0.30 234	0.24 234	0.57 327	0.22 244	0.10 256	0.07 203	0.10 239	0.10 275	0.11 284	0.10 266

test_sample5	0.24 245	0.13 184	0.42 236	0.21 135	0.12 112	0.30 275	0.21 251	0.50 310	0.34 209	0.32 256	0.41 282	0.29 218	0.23 216	0.55 314	0.21 226	0.10 256	0.07 203	0.10 239	0.09 236	0.11 284	0.10 266

test_sample4	0.24 245	0.13 184	0.43 247	0.20 94	0.12 112	0.32 298	0.21 251	0.51 325	0.34 209	0.31 233	0.37 241	0.28 208	0.23 216	0.53 306	0.21 226	0.10 256	0.07 203	0.10 239	0.09 236	0.11 284	0.10 266

H2IRNET	0.18 99	0.13 184	0.35 135	0.21 135	0.12 112	0.20 88	0.15 42	0.27 55	0.30 168	0.17 65	0.31 174	0.25 163	0.20 185	0.24 99	0.18 162	0.07 30	0.06 97	0.09 169	0.10 275	0.09 184	0.06 36

Former-RAFT_DAM_RVC	0.17 78	0.13 184	0.24 34	0.19 41	0.13 180	0.24 180	0.17 95	0.30 97	0.37 246	0.43 381	0.17 43	0.13 21	0.12 45	0.19 47	0.15 90	0.08 137	0.07 203	0.09 169	0.07 83	0.09 184	0.08 159

DualNet	0.24 245	0.13 184	0.42 236	0.21 135	0.12 112	0.30 275	0.21 251	0.50 310	0.34 209	0.33 267	0.43 310	0.29 218	0.23 216	0.55 314	0.21 226	0.10 256	0.07 203	0.10 239	0.09 236	0.11 284	0.10 266

whm_eth	0.15 51	0.13 184	0.25 43	0.19 41	0.13 180	0.15 8	0.20 222	0.28 69	0.24 93	0.15 36	0.17 43	0.19 95	0.13 70	0.19 47	0.15 90	0.11 290	0.08 281	0.08 101	0.08 152	0.10 239	0.07 96

plain	0.17 78	0.13 184	0.43 247	0.21 135	0.13 180	0.16 18	0.17 95	0.27 55	0.22 63	0.16 55	0.26 123	0.13 21	0.16 114	0.27 164	0.16 113	0.08 137	0.06 97	0.10 239	0.07 83	0.10 239	0.07 96

MaDis-Stereo	0.14 28	0.13 184	0.26 49	0.19 41	0.14 221	0.16 18	0.13 10	0.25 42	0.21 53	0.13 15	0.14 30	0.14 40	0.11 29	0.17 19	0.17 142	0.08 137	0.07 203	0.08 101	0.06 40	0.07 63	0.06 36

PCWNet_CMD	0.23 217	0.13 184	0.48 288	0.20 94	0.13 180	0.28 237	0.16 66	0.46 276	0.46 347	0.29 186	0.36 232	0.37 291	0.24 234	0.28 177	0.20 204	0.09 211	0.06 97	0.10 239	0.08 152	0.11 284	0.09 213

CFNet_ucs	0.24 245	0.13 184	0.50 303	0.20 94	0.15 268	0.28 237	0.17 95	0.49 302	0.45 332	0.32 256	0.42 298	0.39 311	0.22 205	0.31 212	0.21 226	0.11 290	0.08 281	0.12 329	0.09 236	0.12 320	0.11 298

testlalala_base	0.20 152	0.13 184	0.35 135	0.25 317	0.15 268	0.25 193	0.16 66	0.34 136	0.17 13	0.19 84	0.26 123	0.17 72	0.14 87	0.18 33	0.16 113	0.39 461	0.09 315	0.07 29	0.05 14	0.45 456	0.08 159

gwcnet-sp	0.24 245	0.13 184	0.63 363	0.22 191	0.14 221	0.34 322	0.22 275	0.44 256	0.39 269	0.35 302	0.34 211	0.27 193	0.27 280	0.35 239	0.25 282	0.09 211	0.08 281	0.09 169	0.09 236	0.09 184	0.09 213

scenet	0.24 245	0.13 184	0.63 363	0.22 191	0.14 221	0.34 322	0.22 275	0.44 256	0.39 269	0.35 302	0.34 211	0.27 193	0.27 280	0.35 239	0.25 282	0.09 211	0.08 281	0.09 169	0.09 236	0.09 184	0.09 213

DCRE	0.20 152	0.13 184	0.40 204	0.21 135	0.15 268	0.20 88	0.19 177	0.30 97	0.27 124	0.22 103	0.80 438	0.23 144	0.16 114	0.23 92	0.15 90	0.07 30	0.07 203	0.07 29	0.08 152	0.07 63	0.06 36

ssnet	0.24 245	0.13 184	0.63 363	0.22 191	0.14 221	0.34 322	0.22 275	0.44 256	0.39 269	0.35 302	0.34 211	0.27 193	0.27 280	0.35 239	0.25 282	0.09 211	0.08 281	0.09 169	0.09 236	0.09 184	0.09 213

fff	0.19 137	0.13 184	0.40 204	0.18 16	0.09 12	0.19 62	0.18 136	0.35 158	0.43 307	0.29 186	0.30 160	0.18 80	0.28 294	0.20 54	0.18 162	0.07 30	0.05 8	0.07 29	0.05 14	0.05 1	0.07 96

ADStereo(finetuned)	0.19 137	0.13 184	0.49 293	0.19 41	0.09 12	0.19 62	0.18 136	0.34 136	0.39 269	0.29 186	0.31 174	0.18 80	0.31 333	0.21 71	0.19 190	0.07 30	0.05 8	0.07 29	0.05 14	0.06 12	0.07 96

IPLGR	0.21 170	0.13 184	0.61 352	0.21 135	0.11 62	0.25 193	0.18 136	0.41 225	0.37 246	0.28 159	0.27 130	0.21 114	0.19 176	0.37 247	0.18 162	0.07 30	0.06 97	0.08 101	0.07 83	0.07 63	0.06 36

STrans-v2	0.24 245	0.13 184	0.54 325	0.21 135	0.12 112	0.23 158	0.21 251	0.47 283	0.28 138	0.31 233	0.42 298	0.36 287	0.35 356	0.62 353	0.23 262	0.07 30	0.05 8	0.08 101	0.07 83	0.06 12	0.06 36

TransformOpticalFlow	0.24 245	0.13 184	0.56 335	0.23 235	0.11 62	0.21 112	0.19 177	0.40 213	0.32 188	0.30 216	0.43 310	0.36 287	0.31 333	0.61 345	0.20 204	0.07 30	0.05 8	0.08 101	0.07 83	0.06 12	0.07 96

IIG-Stereo	0.23 217	0.13 184	0.35 135	0.29 395	0.12 112	0.23 158	0.14 24	0.38 192	0.31 180	0.34 286	0.37 241	0.33 261	0.21 192	0.70 381	0.26 295	0.08 137	0.06 97	0.09 169	0.07 83	0.07 63	0.06 36

CroCo-Stereo	0.14 28	0.13 184	0.24 34	0.25 317	0.11 62	0.11 3	0.18 136	0.32 114	0.23 79	0.12 12	0.12 8	0.18 80	0.12 45	0.14 2	0.13 43	0.08 137	0.06 97	0.07 29	0.05 14	0.07 63	0.06 36
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
ICVP	0.23 217	0.13 184	0.44 255	0.26 349	0.14 221	0.29 258	0.25 336	0.45 266	0.33 200	0.29 186	0.43 310	0.35 282	0.25 252	0.26 145	0.23 262	0.12 326	0.09 315	0.09 169	0.08 152	0.09 184	0.10 266
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
raftrobust	0.16 63	0.13 184	0.29 78	0.22 191	0.15 268	0.19 62	0.13 10	0.32 114	0.26 114	0.26 140	0.20 74	0.19 95	0.17 139	0.21 71	0.15 90	0.08 137	0.06 97	0.07 29	0.06 40	0.06 12	0.07 96

CFNet_pseudo	0.23 217	0.13 184	0.47 280	0.19 41	0.13 180	0.26 211	0.16 66	0.44 256	0.44 321	0.29 186	0.37 241	0.38 299	0.23 216	0.29 193	0.21 226	0.09 211	0.06 97	0.11 293	0.08 152	0.11 284	0.09 213

DCANet	0.18 99	0.13 184	0.40 204	0.19 41	0.09 12	0.19 62	0.18 136	0.34 136	0.39 269	0.29 186	0.31 174	0.18 80	0.23 216	0.20 54	0.19 190	0.07 30	0.05 8	0.07 29	0.05 14	0.06 12	0.07 96

csc	0.19 137	0.13 184	0.40 204	0.18 16	0.09 12	0.19 62	0.18 136	0.35 158	0.43 307	0.29 186	0.30 160	0.18 80	0.28 294	0.20 54	0.18 162	0.07 30	0.05 8	0.07 29	0.05 14	0.05 1	0.07 96

cscssc	0.19 137	0.13 184	0.40 204	0.18 16	0.09 12	0.19 62	0.18 136	0.35 158	0.43 307	0.29 186	0.30 160	0.18 80	0.28 294	0.20 54	0.18 162	0.07 30	0.05 8	0.07 29	0.05 14	0.05 1	0.07 96

ac_64	0.27 294	0.13 184	0.41 227	0.24 280	0.17 316	0.36 342	0.22 275	0.46 276	0.33 200	0.35 302	0.36 232	0.52 387	0.30 319	0.62 353	0.32 331	0.11 290	0.09 315	0.10 239	0.10 275	0.09 184	0.08 159

ACVNet	0.23 217	0.13 184	0.35 135	0.18 16	0.15 268	0.27 221	0.23 298	0.39 204	0.44 321	0.28 159	0.41 282	0.38 299	0.26 261	0.27 164	0.32 331	0.08 137	0.07 203	0.08 101	0.07 83	0.10 239	0.07 96

acv_ft	0.25 272	0.13 184	0.40 204	0.23 235	0.19 355	0.34 322	0.21 251	0.45 266	0.44 321	0.38 333	0.41 282	0.38 299	0.27 280	0.27 164	0.35 346	0.08 137	0.07 203	0.08 101	0.07 83	0.11 284	0.07 96

DSFCA	0.27 294	0.13 184	0.36 155	0.20 94	0.17 316	0.38 354	0.31 385	0.47 283	0.43 307	0.43 381	0.37 241	0.39 311	0.29 309	0.52 300	0.32 331	0.12 326	0.10 337	0.10 239	0.11 312	0.11 284	0.10 266

MSMDNet	0.23 217	0.13 184	0.48 288	0.20 94	0.13 180	0.28 237	0.16 66	0.46 276	0.46 347	0.29 186	0.36 232	0.37 291	0.24 234	0.28 177	0.20 204	0.09 211	0.06 97	0.09 169	0.08 152	0.11 284	0.09 213

ccs_rob	0.23 217	0.13 184	0.47 280	0.20 94	0.13 180	0.26 211	0.17 95	0.44 256	0.44 321	0.29 186	0.37 241	0.38 299	0.23 216	0.29 193	0.21 226	0.09 211	0.06 97	0.11 293	0.08 152	0.11 284	0.09 213

DISCO	0.32 349	0.13 184	0.51 314	0.25 317	0.16 296	0.48 405	0.25 336	0.50 310	0.57 407	0.37 322	0.45 333	0.62 417	0.36 360	0.64 360	0.49 398	0.09 211	0.07 203	0.09 169	0.08 152	0.12 320	0.11 298

AIO-test1	0.19 137	0.14 223	0.41 227	0.27 374	0.15 268	0.21 112	0.16 66	0.39 204	0.36 236	0.17 65	0.26 123	0.18 80	0.13 70	0.28 177	0.14 68	0.07 30	0.06 97	0.10 239	0.11 312	0.06 12	0.09 213

rvit_0105_6	0.19 137	0.14 223	0.34 125	0.23 235	0.14 221	0.18 39	0.20 222	0.29 80	0.37 246	0.18 79	0.22 92	0.23 144	0.17 139	0.26 145	0.17 142	0.15 378	0.13 386	0.13 349	0.11 312	0.11 284	0.08 159

UGAM	0.26 287	0.14 223	0.45 265	0.25 317	0.12 112	0.23 158	0.25 336	0.32 114	0.41 294	0.31 233	0.42 298	0.41 327	0.22 205	0.92 439	0.22 244	0.08 137	0.06 97	0.14 371	0.12 349	0.10 239	0.07 96

rvit_stereo_0081_aga	0.16 63	0.14 223	0.28 68	0.21 135	0.13 180	0.19 62	0.17 95	0.23 26	0.24 93	0.17 65	0.21 85	0.19 95	0.13 70	0.19 47	0.14 68	0.11 290	0.08 281	0.09 169	0.08 152	0.09 184	0.07 96

AIO-Stereo-zeroshot1	0.25 272	0.14 223	0.95 437	0.21 135	0.27 425	0.20 88	0.19 177	0.48 294	0.25 105	0.26 140	0.55 385	0.34 268	0.18 162	0.25 129	0.17 142	0.07 30	0.06 97	0.08 101	0.12 349	0.12 320	0.12 320

rvit_stereo_ft	0.17 78	0.14 223	0.30 84	0.25 317	0.14 221	0.17 29	0.21 251	0.28 69	0.26 114	0.16 55	0.19 58	0.20 103	0.16 114	0.22 82	0.17 142	0.11 290	0.07 203	0.09 169	0.09 236	0.09 184	0.07 96

ACVNet-DCA	0.18 99	0.14 223	0.38 183	0.23 235	0.11 62	0.31 290	0.19 177	0.41 225	0.27 124	0.17 65	0.19 58	0.13 21	0.18 162	0.28 177	0.11 2	0.08 137	0.05 8	0.08 101	0.06 40	0.09 184	0.09 213

xx1	0.20 152	0.14 223	0.38 183	0.23 235	0.11 62	0.31 290	0.19 177	0.35 158	0.47 352	0.17 65	0.19 58	0.28 208	0.24 234	0.28 177	0.11 2	0.08 137	0.05 8	0.10 239	0.09 236	0.09 184	0.09 213

1test111	0.19 137	0.14 223	0.38 183	0.23 235	0.11 62	0.31 290	0.19 177	0.41 225	0.27 124	0.17 65	0.19 58	0.13 21	0.18 162	0.34 230	0.22 244	0.08 137	0.05 8	0.08 101	0.06 40	0.09 184	0.09 213

cc1	0.18 99	0.14 223	0.38 183	0.23 235	0.11 62	0.31 290	0.19 177	0.35 158	0.47 352	0.17 65	0.19 58	0.13 21	0.18 162	0.28 177	0.11 2	0.08 137	0.05 8	0.08 101	0.06 40	0.08 121	0.08 159

tt1	0.18 99	0.14 223	0.35 135	0.23 235	0.11 62	0.30 275	0.19 177	0.35 158	0.44 321	0.17 65	0.19 58	0.13 21	0.16 114	0.27 164	0.11 2	0.08 137	0.05 8	0.08 101	0.06 40	0.08 121	0.08 159

GCAP-Stereo	0.14 28	0.14 223	0.33 118	0.20 94	0.09 12	0.21 112	0.10 1	0.26 45	0.20 41	0.18 79	0.19 58	0.15 54	0.13 70	0.17 19	0.13 43	0.07 30	0.06 97	0.07 29	0.05 14	0.06 12	0.06 36

CRFU-Net	0.28 313	0.14 223	0.45 265	0.25 317	0.15 268	0.45 392	0.23 298	0.50 310	0.30 168	0.43 381	0.41 282	0.48 368	0.46 407	0.43 265	0.29 313	0.11 290	0.10 337	0.09 169	0.08 152	0.10 239	0.10 266

hknet	0.25 272	0.14 223	0.40 204	0.25 317	0.15 268	0.35 337	0.21 251	0.56 383	0.37 246	0.34 286	0.35 222	0.43 338	0.27 280	0.37 247	0.21 226	0.09 211	0.07 203	0.11 293	0.10 275	0.09 184	0.09 213

GMOStereo	0.18 99	0.14 223	0.30 84	0.22 191	0.12 112	0.20 88	0.27 353	0.26 45	0.28 138	0.31 233	0.32 181	0.26 184	0.17 139	0.15 6	0.12 15	0.07 30	0.07 203	0.10 239	0.08 152	0.08 121	0.05 3

error version	0.18 99	0.14 223	0.30 84	0.22 191	0.12 112	0.20 88	0.27 353	0.26 45	0.28 138	0.31 233	0.32 181	0.26 184	0.17 139	0.15 6	0.12 15	0.07 30	0.07 203	0.10 239	0.08 152	0.08 121	0.05 3

test-v	0.18 99	0.14 223	0.30 84	0.22 191	0.12 112	0.20 88	0.27 353	0.26 45	0.28 138	0.31 233	0.32 181	0.26 184	0.17 139	0.15 6	0.12 15	0.07 30	0.07 203	0.10 239	0.08 152	0.08 121	0.05 3

GwcNet-ADL	0.22 200	0.14 223	0.58 343	0.24 280	0.13 180	0.22 137	0.23 298	0.49 302	0.40 284	0.27 149	0.29 147	0.30 234	0.20 185	0.26 145	0.23 262	0.09 211	0.07 203	0.07 29	0.07 83	0.09 184	0.09 213

OMP-Stereo	0.23 217	0.14 223	0.35 135	0.29 395	0.13 180	0.21 112	0.16 66	0.37 186	0.33 200	0.34 286	0.30 160	0.34 268	0.19 176	0.70 381	0.24 273	0.07 30	0.06 97	0.09 169	0.07 83	0.07 63	0.06 36

test-2	0.18 99	0.14 223	0.30 84	0.22 191	0.12 112	0.20 88	0.27 353	0.26 45	0.28 138	0.31 233	0.32 181	0.26 184	0.17 139	0.15 6	0.12 15	0.07 30	0.07 203	0.10 239	0.08 152	0.08 121	0.05 3

raft+_RVC	0.18 99	0.14 223	0.32 103	0.21 135	0.15 268	0.21 112	0.16 66	0.38 192	0.34 209	0.21 98	0.28 135	0.20 103	0.15 99	0.24 99	0.19 190	0.08 137	0.06 97	0.08 101	0.07 83	0.07 63	0.08 159

sCroCo_RVC	0.18 99	0.14 223	0.49 293	0.27 374	0.18 337	0.22 137	0.17 95	0.27 55	0.23 79	0.14 31	0.22 92	0.17 72	0.14 87	0.21 71	0.15 90	0.10 256	0.11 358	0.09 169	0.09 236	0.09 184	0.09 213

RAFT-Stereo + iAFF	0.17 78	0.14 223	0.32 103	0.20 94	0.09 12	0.19 62	0.17 95	0.32 114	0.30 168	0.25 128	0.33 202	0.20 103	0.17 139	0.19 47	0.15 90	0.06 2	0.05 8	0.07 29	0.07 83	0.07 63	0.05 3

MMNet	0.27 294	0.14 223	0.49 293	0.24 280	0.17 316	0.47 400	0.22 275	0.45 266	0.51 381	0.39 348	0.41 282	0.36 287	0.33 343	0.39 253	0.34 342	0.08 137	0.07 203	0.09 169	0.09 236	0.10 239	0.08 159

delet	0.27 294	0.14 223	0.40 204	0.23 235	0.19 355	0.41 370	0.29 371	0.49 302	0.48 361	0.33 267	0.41 282	0.37 291	0.30 319	0.48 281	0.34 342	0.09 211	0.09 315	0.11 293	0.12 349	0.08 121	0.08 159

UNet	0.28 313	0.14 223	0.69 382	0.23 235	0.20 370	0.44 387	0.22 275	0.50 310	0.40 284	0.34 286	0.39 266	0.43 338	0.33 343	0.40 258	0.31 326	0.09 211	0.07 203	0.10 239	0.08 152	0.10 239	0.08 159

HGLStereo	0.27 294	0.14 223	0.46 272	0.24 280	0.21 377	0.33 309	0.23 298	0.50 310	0.42 301	0.35 302	0.48 355	0.41 327	0.33 343	0.45 272	0.33 338	0.11 290	0.10 337	0.09 169	0.09 236	0.10 239	0.12 320

GANet-RSSM	0.24 245	0.14 223	0.36 155	0.21 135	0.14 221	0.27 221	0.21 251	0.45 266	0.33 200	0.29 186	0.39 266	0.39 311	0.28 294	0.58 333	0.23 262	0.11 290	0.07 203	0.09 169	0.09 236	0.10 239	0.09 213

DMCA	0.22 200	0.14 223	0.36 155	0.22 191	0.14 221	0.27 221	0.20 222	0.43 251	0.38 260	0.31 233	0.32 181	0.33 261	0.24 234	0.24 99	0.28 303	0.11 290	0.08 281	0.10 239	0.08 152	0.10 239	0.11 298

RASNet	0.28 313	0.14 223	0.44 255	0.22 191	0.18 337	0.32 298	0.19 177	0.48 294	0.38 260	0.29 186	0.43 310	0.47 361	0.37 368	0.79 414	0.36 352	0.09 211	0.07 203	0.07 29	0.09 236	0.07 63	0.07 96

MDST_ROB	0.48 421	0.14 223	0.95 437	0.30 403	0.21 377	1.33 479	0.32 390	0.77 456	0.56 404	1.06 465	0.71 426	0.49 373	0.35 356	1.26 468	0.38 355	0.13 343	0.11 358	0.16 395	0.13 372	0.12 320	0.12 320

FACV-RUCA	0.21 170	0.15 254	0.32 103	0.23 235	0.23 405	0.26 211	0.19 177	0.39 204	0.34 209	0.25 128	0.32 181	0.21 114	0.24 234	0.24 99	0.19 190	0.10 256	0.07 203	0.15 385	0.08 152	0.16 369	0.13 334

DDVS	0.25 272	0.15 254	0.39 197	0.24 280	0.17 316	0.34 322	0.21 251	0.41 225	0.30 168	0.33 267	0.41 282	0.48 368	0.21 192	0.52 300	0.27 299	0.11 290	0.09 315	0.11 293	0.09 236	0.13 335	0.14 353

rvit_0105_5	0.21 170	0.15 254	0.38 183	0.23 235	0.13 180	0.22 137	0.24 320	0.36 176	0.39 269	0.21 98	0.23 95	0.26 184	0.19 176	0.26 145	0.19 190	0.15 378	0.13 386	0.12 329	0.12 349	0.10 239	0.09 213

rvit_0105_4	0.20 152	0.15 254	0.38 183	0.23 235	0.14 221	0.20 88	0.22 275	0.33 129	0.39 269	0.19 84	0.24 107	0.25 163	0.19 176	0.27 164	0.17 142	0.16 393	0.13 386	0.13 349	0.11 312	0.11 284	0.08 159

ITSA-stereo	0.25 272	0.15 254	0.33 118	0.23 235	0.11 62	0.27 221	0.18 136	0.56 383	0.59 410	0.31 233	0.32 181	0.33 261	0.28 294	0.49 286	0.30 320	0.11 290	0.08 281	0.11 293	0.10 275	0.11 284	0.13 334

test_sample7	0.25 272	0.15 254	0.35 135	0.20 94	0.14 221	0.28 237	0.21 251	0.51 325	0.38 260	0.37 322	0.34 211	0.37 291	0.30 319	0.39 253	0.23 262	0.14 366	0.09 315	0.13 349	0.12 349	0.13 335	0.12 320

MyStereo8	0.22 200	0.15 254	0.63 363	0.21 135	0.17 316	0.31 290	0.16 66	0.36 176	0.32 188	0.28 159	0.36 232	0.25 163	0.18 162	0.25 129	0.28 303	0.08 137	0.07 203	0.08 101	0.07 83	0.10 239	0.12 320

CASS	0.21 170	0.15 254	0.32 103	0.26 349	0.11 62	0.28 237	0.19 177	0.39 204	0.30 168	0.32 256	0.34 211	0.25 163	0.24 234	0.25 129	0.20 204	0.13 343	0.08 281	0.11 293	0.09 236	0.11 284	0.11 298
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
CroCo-Stereo Lap2	0.15 51	0.15 254	0.28 68	0.25 317	0.18 337	0.11 3	0.19 177	0.28 69	0.21 53	0.13 15	0.16 37	0.15 54	0.12 45	0.17 19	0.14 68	0.07 30	0.07 203	0.08 101	0.06 40	0.08 121	0.07 96

NINENet	0.25 272	0.15 254	0.37 164	0.23 235	0.16 296	0.43 385	0.17 95	0.60 412	0.46 347	0.32 256	0.37 241	0.32 254	0.20 185	0.42 263	0.21 226	0.10 256	0.10 337	0.12 329	0.08 152	0.11 284	0.10 266

Sa-1000	0.22 200	0.15 254	0.35 135	0.23 235	0.13 180	0.28 237	0.23 298	0.47 283	0.39 269	0.30 216	0.50 358	0.26 184	0.19 176	0.33 224	0.16 113	0.07 30	0.06 97	0.10 239	0.11 312	0.08 121	0.06 36

CSP-Net	0.27 294	0.15 254	0.30 84	0.21 135	0.14 221	0.44 387	0.24 320	0.50 310	0.40 284	0.41 366	0.43 310	0.42 335	0.26 261	0.66 371	0.28 303	0.12 326	0.08 281	0.08 101	0.08 152	0.10 239	0.09 213

IPLG	0.21 170	0.15 254	0.53 322	0.21 135	0.12 112	0.28 237	0.17 95	0.42 239	0.30 168	0.33 267	0.32 181	0.15 54	0.17 139	0.50 289	0.21 226	0.07 30	0.05 8	0.08 101	0.07 83	0.07 63	0.06 36

MIPNet	0.21 170	0.15 254	0.52 318	0.21 135	0.12 112	0.27 221	0.20 222	0.45 266	0.37 246	0.30 216	0.23 95	0.19 95	0.24 234	0.27 164	0.19 190	0.07 30	0.05 8	0.08 101	0.07 83	0.07 63	0.06 36

PSMNet-ADL	0.25 272	0.15 254	0.32 103	0.26 349	0.14 221	0.31 290	0.22 275	0.44 256	0.36 236	0.27 149	0.33 202	0.41 327	0.28 294	0.61 345	0.29 313	0.11 290	0.09 315	0.09 169	0.11 312	0.10 239	0.10 266

rafts_anoy	0.18 99	0.15 254	0.35 135	0.22 191	0.14 221	0.19 62	0.17 95	0.32 114	0.30 168	0.23 106	0.25 114	0.20 103	0.16 114	0.22 82	0.19 190	0.08 137	0.07 203	0.10 239	0.12 349	0.09 184	0.08 159

pcwnet_v2	0.32 349	0.15 254	1.26 462	0.23 235	0.18 337	0.32 298	0.18 136	0.59 404	0.60 414	0.36 317	0.45 333	0.35 282	0.29 309	0.36 244	0.25 282	0.14 366	0.11 358	0.12 329	0.11 312	0.14 350	0.15 364

RALCasStereoNet	0.18 99	0.15 254	0.33 118	0.21 135	0.14 221	0.21 112	0.18 136	0.31 105	0.25 105	0.21 98	0.29 147	0.22 124	0.15 99	0.27 164	0.17 142	0.08 137	0.10 337	0.07 29	0.06 40	0.09 184	0.09 213

ADLNet	0.28 313	0.15 254	0.42 236	0.23 235	0.19 355	0.34 322	0.23 298	0.53 351	0.43 307	0.42 375	0.41 282	0.44 349	0.27 280	0.55 314	0.35 346	0.11 290	0.08 281	0.11 293	0.11 312	0.11 284	0.12 320

AFF-stereo	0.18 99	0.15 254	0.32 103	0.21 135	0.10 31	0.18 39	0.18 136	0.33 129	0.27 124	0.25 128	0.37 241	0.25 163	0.17 139	0.24 99	0.15 90	0.06 2	0.05 8	0.08 101	0.08 152	0.07 63	0.05 3

cf-r	0.24 245	0.15 254	0.44 255	0.21 135	0.14 221	0.27 221	0.22 275	0.42 239	0.40 284	0.30 216	0.42 298	0.42 335	0.26 261	0.43 265	0.25 282	0.11 290	0.06 97	0.08 101	0.10 275	0.08 121	0.08 159

PSMNet-RSSM	0.24 245	0.15 254	0.36 155	0.21 135	0.14 221	0.25 193	0.20 222	0.48 294	0.37 246	0.30 216	0.44 321	0.38 299	0.26 261	0.52 300	0.22 244	0.12 326	0.07 203	0.11 293	0.13 372	0.10 239	0.09 213

CFNet-ft	0.24 245	0.15 254	0.35 135	0.18 16	0.15 268	0.30 275	0.21 251	0.39 204	0.36 236	0.28 159	0.40 274	0.43 338	0.25 252	0.47 279	0.24 273	0.12 326	0.07 203	0.12 329	0.11 312	0.12 320	0.09 213

CFNet_RVC	0.24 245	0.15 254	0.35 135	0.18 16	0.15 268	0.30 275	0.21 251	0.39 204	0.36 236	0.28 159	0.40 274	0.43 338	0.25 252	0.47 279	0.24 273	0.12 326	0.07 203	0.12 329	0.11 312	0.12 320	0.09 213

4D-IteraStereo	0.17 78	0.16 278	0.50 303	0.21 135	0.14 221	0.19 62	0.17 95	0.28 69	0.28 138	0.23 106	0.20 74	0.20 103	0.11 29	0.19 47	0.14 68	0.06 2	0.04 1	0.10 239	0.08 152	0.08 121	0.06 36

CBFPSM	0.27 294	0.16 278	0.67 376	0.20 94	0.14 221	0.38 354	0.25 336	0.40 213	0.36 236	0.33 267	0.36 232	0.56 398	0.38 372	0.32 218	0.38 355	0.08 137	0.08 281	0.07 29	0.08 152	0.09 184	0.11 298

ToySt	0.24 245	0.16 278	0.48 288	0.21 135	0.13 180	0.29 258	0.29 371	0.39 204	0.39 269	0.27 149	0.35 222	0.39 311	0.31 333	0.31 212	0.29 313	0.08 137	0.09 315	0.10 239	0.11 312	0.11 284	0.10 266

ssnet_v2	0.28 313	0.16 278	0.44 255	0.22 191	0.15 268	0.40 367	0.30 381	0.57 391	0.46 347	0.38 333	0.36 232	0.47 361	0.29 309	0.38 251	0.39 363	0.13 343	0.11 358	0.11 293	0.11 312	0.11 284	0.11 298

TestStereo1	0.21 170	0.16 278	0.32 103	0.26 349	0.13 180	0.26 211	0.27 353	0.40 213	0.36 236	0.29 186	0.39 266	0.22 124	0.21 192	0.33 224	0.17 142	0.07 30	0.06 97	0.09 169	0.08 152	0.08 121	0.07 96

RAFT_CTSACE	0.21 170	0.16 278	0.41 227	0.25 317	0.15 268	0.22 137	0.24 320	0.32 114	0.28 138	0.33 267	0.51 364	0.29 218	0.17 139	0.32 218	0.13 43	0.06 2	0.07 203	0.09 169	0.08 152	0.08 121	0.06 36

SA-5K	0.21 170	0.16 278	0.32 103	0.26 349	0.13 180	0.26 211	0.27 353	0.40 213	0.36 236	0.29 186	0.39 266	0.22 124	0.21 192	0.33 224	0.17 142	0.07 30	0.06 97	0.09 169	0.08 152	0.08 121	0.07 96

SA	0.22 200	0.16 278	0.36 155	0.23 235	0.13 180	0.24 180	0.23 298	0.45 266	0.40 284	0.27 149	0.44 321	0.23 144	0.23 216	0.33 224	0.17 142	0.07 30	0.06 97	0.10 239	0.11 312	0.08 121	0.06 36

AACVNet	0.26 287	0.16 278	0.37 164	0.22 191	0.14 221	0.29 258	0.19 177	0.41 225	0.31 180	0.38 333	0.42 298	0.43 338	0.28 294	0.73 391	0.25 282	0.11 290	0.08 281	0.11 293	0.09 236	0.13 335	0.11 298

psm_up	0.29 324	0.16 278	0.41 227	0.26 349	0.17 316	0.32 298	0.26 348	0.55 368	0.43 307	0.36 317	0.40 274	0.45 353	0.37 368	0.58 333	0.30 320	0.11 290	0.12 375	0.13 349	0.12 349	0.10 239	0.10 266

UCFNet_RVC	0.24 245	0.16 278	0.34 125	0.18 16	0.15 268	0.33 309	0.16 66	0.46 276	0.35 224	0.29 186	0.35 222	0.39 311	0.25 252	0.34 230	0.22 244	0.13 343	0.08 281	0.13 349	0.14 384	0.13 335	0.12 320

AdaStereo	0.24 245	0.16 278	0.37 164	0.24 280	0.12 112	0.32 298	0.17 95	0.54 358	0.42 301	0.33 267	0.38 253	0.35 282	0.21 192	0.30 205	0.22 244	0.14 366	0.06 97	0.13 349	0.08 152	0.11 284	0.08 159
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.
NVstereo2D	0.31 340	0.16 278	0.54 325	0.24 280	0.22 393	0.42 377	0.28 366	0.58 399	0.56 404	0.28 159	0.38 253	0.40 324	0.30 319	0.71 384	0.28 303	0.13 343	0.08 281	0.13 349	0.10 275	0.19 404	0.16 372

MLCV	0.22 200	0.16 278	0.44 255	0.21 135	0.08 3	0.29 258	0.19 177	0.38 192	0.37 246	0.38 333	0.44 321	0.31 245	0.21 192	0.41 260	0.24 273	0.07 30	0.05 8	0.06 2	0.05 14	0.07 63	0.06 36

HSM	0.28 313	0.16 278	0.35 135	0.20 94	0.15 268	0.33 309	0.19 177	0.53 351	0.37 246	0.36 317	0.38 253	0.67 433	0.31 333	0.89 434	0.23 262	0.08 137	0.06 97	0.08 101	0.07 83	0.08 121	0.08 159

DLCB_ROB	0.28 313	0.16 278	0.34 125	0.27 374	0.16 296	0.38 354	0.25 336	0.48 294	0.43 307	0.46 394	0.46 342	0.51 383	0.33 343	0.53 306	0.33 338	0.10 256	0.10 337	0.11 293	0.11 312	0.10 239	0.09 213

rvit_0105_3	0.23 217	0.17 294	0.40 204	0.25 317	0.15 268	0.24 180	0.28 366	0.38 192	0.41 294	0.25 128	0.25 114	0.28 208	0.21 192	0.28 177	0.20 204	0.15 378	0.13 386	0.14 371	0.15 392	0.10 239	0.09 213

rvit_stereo_0075_2	0.24 245	0.17 294	0.50 303	0.26 349	0.22 393	0.22 137	0.15 42	0.40 213	0.35 224	0.27 149	0.37 241	0.29 218	0.20 185	0.28 177	0.19 190	0.17 404	0.12 375	0.19 416	0.12 349	0.13 335	0.13 334

raft_robust	0.22 200	0.17 294	0.30 84	0.22 191	0.12 112	0.23 158	0.22 275	0.49 302	0.48 361	0.32 256	0.32 181	0.26 184	0.23 216	0.53 306	0.15 90	0.07 30	0.06 97	0.08 101	0.10 275	0.08 121	0.06 36

ADLNet2	0.30 333	0.17 294	0.72 392	0.23 235	0.17 316	0.36 342	0.24 320	0.52 340	0.51 381	0.32 256	0.38 253	0.45 353	0.30 319	0.69 378	0.35 346	0.10 256	0.08 281	0.09 169	0.09 236	0.12 320	0.10 266

TRStereo	0.19 137	0.17 294	0.47 280	0.23 235	0.19 355	0.19 62	0.16 66	0.52 340	0.28 138	0.20 87	0.19 58	0.21 114	0.13 70	0.24 99	0.13 43	0.09 211	0.06 97	0.09 169	0.11 312	0.06 12	0.06 36

RAFT	0.21 170	0.17 294	0.32 103	0.24 280	0.12 112	0.25 193	0.27 353	0.35 158	0.28 138	0.33 267	0.33 202	0.38 299	0.22 205	0.29 193	0.17 142	0.08 137	0.08 281	0.11 293	0.10 275	0.10 239	0.06 36

111	0.20 152	0.17 294	0.40 204	0.18 16	0.09 12	0.24 180	0.17 95	0.41 225	0.45 332	0.23 106	0.29 147	0.29 218	0.21 192	0.24 99	0.18 162	0.07 30	0.05 8	0.07 29	0.06 40	0.07 63	0.08 159

hitnet-ft	0.29 324	0.17 294	0.40 204	0.19 41	0.14 221	0.39 362	0.23 298	0.44 256	0.41 294	0.36 317	0.46 342	0.53 391	0.34 352	0.76 404	0.32 331	0.14 366	0.10 337	0.13 349	0.10 275	0.15 362	0.13 334

GwcNet-RSSM	0.26 287	0.17 294	0.46 272	0.21 135	0.13 180	0.28 237	0.23 298	0.44 256	0.42 301	0.31 233	0.45 333	0.40 324	0.26 261	0.55 314	0.28 303	0.11 290	0.07 203	0.09 169	0.10 275	0.09 184	0.08 159

stereogan	0.37 380	0.17 294	0.65 371	0.27 374	0.22 393	0.62 435	0.26 348	0.59 404	0.63 422	0.43 381	0.60 402	0.67 433	0.42 392	0.68 376	0.35 346	0.13 343	0.14 394	0.14 371	0.12 349	0.19 404	0.17 383

HITNet	0.20 152	0.17 294	0.43 247	0.19 41	0.08 3	0.27 221	0.14 24	0.42 239	0.30 168	0.29 186	0.32 181	0.27 193	0.21 192	0.28 177	0.25 282	0.07 30	0.05 8	0.07 29	0.06 40	0.09 184	0.06 36
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
StereoDRNet-Refined	0.27 294	0.17 294	0.35 135	0.25 317	0.14 221	0.37 347	0.21 251	0.47 283	0.41 294	0.44 387	0.51 364	0.41 327	0.28 294	0.45 272	0.37 353	0.09 211	0.06 97	0.11 293	0.11 312	0.10 239	0.10 266
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
DRN-Test	0.33 355	0.17 294	0.61 352	0.27 374	0.19 355	0.46 394	0.29 371	0.65 433	0.51 381	0.47 402	0.46 342	0.44 349	0.34 352	0.62 353	0.41 376	0.12 326	0.08 281	0.13 349	0.12 349	0.12 320	0.10 266

SGM-Forest	0.36 371	0.17 294	0.47 280	0.23 235	0.16 296	0.45 392	0.41 429	0.55 368	0.48 361	0.52 417	0.60 402	0.52 387	0.41 384	0.85 427	0.50 403	0.17 404	0.17 421	0.17 401	0.15 392	0.15 362	0.15 364
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
ACV-stereo	0.29 324	0.18 308	0.79 404	0.23 235	0.16 296	0.47 400	0.19 177	0.36 176	0.34 209	0.29 186	0.33 202	0.67 433	0.42 392	0.54 312	0.30 320	0.10 256	0.09 315	0.09 169	0.09 236	0.10 239	0.11 298

DispNO	0.27 294	0.18 308	0.62 360	0.23 235	0.17 316	0.25 193	0.22 275	0.45 266	0.41 294	0.32 256	0.39 266	0.38 299	0.27 280	0.77 410	0.27 299	0.09 211	0.07 203	0.10 239	0.10 275	0.08 121	0.08 159

StereoVision	0.22 200	0.18 308	0.37 164	0.27 374	0.17 316	0.23 158	0.22 275	0.38 192	0.31 180	0.20 87	0.51 364	0.22 124	0.16 114	0.28 177	0.18 162	0.11 290	0.12 375	0.13 349	0.13 372	0.10 239	0.07 96

LL-Strereo2	0.18 99	0.18 308	0.39 197	0.22 191	0.12 112	0.24 180	0.13 10	0.31 105	0.23 79	0.24 120	0.20 74	0.24 156	0.12 45	0.26 145	0.15 90	0.06 2	0.06 97	0.12 329	0.09 236	0.08 121	0.07 96

iinet-f	0.30 333	0.18 308	1.03 448	0.20 94	0.15 268	0.44 387	0.22 275	0.45 266	0.37 246	0.35 302	0.44 321	0.41 327	0.34 352	0.34 230	0.40 370	0.10 256	0.09 315	0.08 101	0.08 152	0.13 335	0.11 298

RAFT+CT+SA	0.21 170	0.18 308	0.33 118	0.25 317	0.18 337	0.23 158	0.29 371	0.40 213	0.36 236	0.24 120	0.38 253	0.18 80	0.16 114	0.32 218	0.16 113	0.07 30	0.05 8	0.09 169	0.12 349	0.09 184	0.09 213

iRaft-Stereo_5w	0.23 217	0.18 308	0.44 255	0.22 191	0.13 180	0.19 62	0.19 177	0.37 186	0.32 188	0.28 159	0.37 241	0.34 268	0.23 216	0.65 366	0.27 299	0.06 2	0.06 97	0.08 101	0.07 83	0.09 184	0.08 159

LMCR-Stereo	0.26 287	0.18 308	0.49 293	0.28 392	0.14 221	0.36 342	0.23 298	0.54 358	0.34 209	0.39 348	0.40 274	0.29 218	0.29 309	0.37 247	0.27 299	0.11 290	0.07 203	0.09 169	0.07 83	0.13 335	0.09 213

Anonymous3	0.23 217	0.18 308	0.63 363	0.27 374	0.18 337	0.41 370	0.23 298	0.43 251	0.35 224	0.23 106	0.27 130	0.20 103	0.18 162	0.27 164	0.18 162	0.12 326	0.11 358	0.10 239	0.10 275	0.11 284	0.12 320

XX-TBD	0.15 51	0.18 308	0.28 68	0.22 191	0.10 31	0.22 137	0.15 42	0.22 14	0.27 124	0.22 103	0.26 123	0.14 40	0.12 45	0.16 12	0.13 43	0.08 137	0.05 8	0.06 2	0.04 1	0.07 63	0.06 36

RALAANet	0.19 137	0.18 308	0.37 164	0.23 235	0.14 221	0.23 158	0.13 10	0.37 186	0.29 157	0.28 159	0.26 123	0.25 163	0.15 99	0.26 145	0.18 162	0.08 137	0.06 97	0.09 169	0.08 152	0.09 184	0.06 36

FAT-Stereo	0.36 371	0.18 308	0.73 395	0.26 349	0.18 337	0.33 309	0.29 371	0.60 412	0.59 410	0.46 394	0.60 402	0.60 411	0.50 419	0.61 345	0.34 342	0.13 343	0.14 394	0.13 349	0.12 349	0.14 350	0.18 397

BEATNet_4x	0.22 200	0.18 308	0.47 280	0.22 191	0.10 31	0.28 237	0.14 24	0.46 276	0.32 188	0.31 233	0.34 211	0.31 245	0.25 252	0.31 212	0.29 313	0.08 137	0.06 97	0.08 101	0.06 40	0.10 239	0.08 159

RYNet	0.37 380	0.18 308	0.59 347	0.25 317	0.28 430	0.61 434	0.32 390	0.59 404	0.59 410	0.41 366	0.38 253	0.57 403	0.39 377	0.87 430	0.53 408	0.11 290	0.08 281	0.12 329	0.11 312	0.18 397	0.18 397

iResNet	0.24 245	0.18 308	0.61 352	0.25 317	0.11 62	0.29 258	0.21 251	0.42 239	0.43 307	0.33 267	0.43 310	0.27 193	0.22 205	0.34 230	0.26 295	0.07 30	0.05 8	0.07 29	0.06 40	0.08 121	0.07 96

CBMV_ROB	0.33 355	0.18 308	0.53 322	0.21 135	0.14 221	0.33 309	0.20 222	0.51 325	0.45 332	0.51 411	0.55 385	0.45 353	0.42 392	0.71 384	0.32 331	0.18 415	0.19 431	0.23 430	0.21 427	0.14 350	0.15 364

rvit_105_1	0.27 294	0.19 324	0.46 272	0.27 374	0.19 355	0.30 275	0.35 405	0.44 256	0.51 381	0.31 233	0.31 174	0.31 245	0.26 261	0.35 239	0.25 282	0.15 378	0.14 394	0.15 385	0.17 412	0.11 284	0.10 266

DualNet (step1)	0.28 313	0.19 324	0.50 303	0.18 16	0.16 296	0.34 322	0.20 222	0.51 325	0.38 260	0.37 322	0.34 211	0.37 291	0.30 319	0.39 253	0.23 262	0.23 428	0.09 315	0.28 441	0.24 439	0.18 397	0.16 372

test_sample9	0.42 403	0.19 324	0.50 303	0.18 16	0.16 296	0.34 322	0.20 222	0.51 325	0.38 260	0.37 322	0.34 211	0.37 291	0.30 319	0.66 371	0.91 445	0.23 428	1.82 493	0.28 441	0.24 439	0.18 397	0.16 372

test_sample8	0.49 423	0.19 324	0.50 303	0.18 16	0.16 296	0.34 322	0.20 222	0.55 368	0.34 209	0.62 432	0.38 253	1.15 461	0.67 445	0.66 371	0.91 445	0.23 428	1.82 493	0.28 441	0.24 439	0.18 397	0.16 372

test_5	0.23 217	0.19 324	0.38 183	0.26 349	0.18 337	0.25 193	0.29 371	0.40 213	0.37 246	0.29 186	0.40 274	0.25 163	0.22 205	0.34 230	0.18 162	0.07 30	0.05 8	0.09 169	0.09 236	0.10 239	0.10 266

AASNet	0.27 294	0.19 324	0.49 293	0.26 349	0.17 316	0.34 322	0.20 222	0.62 425	0.48 361	0.35 302	0.40 274	0.32 254	0.25 252	0.28 177	0.34 342	0.11 290	0.09 315	0.10 239	0.08 152	0.13 335	0.11 298

AnonymousM	0.17 78	0.19 324	0.24 34	0.18 16	0.10 31	0.18 39	0.17 95	0.30 97	0.23 79	0.26 140	0.20 74	0.18 80	0.14 87	0.19 47	0.14 68	0.09 211	0.06 97	0.38 454	0.15 392	0.06 12	0.05 3

TestStereo	0.21 170	0.19 324	0.40 204	0.25 317	0.10 31	0.22 137	0.21 251	0.31 105	0.31 180	0.23 106	0.34 211	0.22 124	0.18 162	0.62 353	0.18 162	0.08 137	0.06 97	0.10 239	0.07 83	0.11 284	0.06 36

CVANet_RVC	0.30 333	0.19 324	0.41 227	0.26 349	0.16 296	0.33 309	0.26 348	0.52 340	0.47 352	0.40 357	0.46 342	0.43 338	0.31 333	0.89 434	0.26 295	0.14 366	0.09 315	0.14 371	0.13 372	0.14 350	0.10 266

DeepPruner_ROB	0.26 287	0.19 324	0.44 255	0.21 135	0.16 296	0.30 275	0.21 251	0.52 340	0.32 188	0.35 302	0.38 253	0.39 311	0.26 261	0.42 263	0.24 273	0.15 378	0.11 358	0.11 293	0.11 312	0.14 350	0.13 334

iResNet_ROB	0.25 272	0.19 324	0.40 204	0.20 94	0.12 112	0.30 275	0.16 66	0.55 368	0.53 392	0.38 333	0.43 310	0.37 291	0.26 261	0.38 251	0.22 244	0.08 137	0.06 97	0.06 2	0.04 1	0.09 184	0.09 213

SGM_RVC	0.50 426	0.19 324	0.50 303	0.25 317	0.15 268	0.69 441	0.39 424	0.68 447	0.82 449	0.95 459	0.84 442	1.13 458	0.76 451	1.16 461	0.60 418	0.16 393	0.16 416	0.16 395	0.16 404	0.16 369	0.17 383
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
AIO-test2	0.20 152	0.20 336	0.36 155	0.26 349	0.15 268	0.22 137	0.16 66	0.42 239	0.42 301	0.16 55	0.29 147	0.15 54	0.11 29	0.26 145	0.13 43	0.18 415	0.06 97	0.10 239	0.11 312	0.07 63	0.07 96

fast-acv-ft	0.31 340	0.20 336	0.81 409	0.24 280	0.18 337	0.46 394	0.27 353	0.41 225	0.49 370	0.39 348	0.55 385	0.49 373	0.35 356	0.37 247	0.38 355	0.11 290	0.11 358	0.11 293	0.12 349	0.12 320	0.09 213

Wz-Net-LNSev-Ref	0.30 333	0.20 336	0.70 388	0.21 135	0.17 316	0.46 394	0.27 353	0.50 310	0.49 370	0.42 375	0.55 385	0.43 338	0.30 319	0.46 275	0.38 355	0.09 211	0.06 97	0.07 29	0.06 40	0.11 284	0.10 266

ACRE	0.21 170	0.20 336	0.62 360	0.23 235	0.15 268	0.24 180	0.20 222	0.35 158	0.28 138	0.31 233	0.32 181	0.22 124	0.15 99	0.25 129	0.20 204	0.08 137	0.07 203	0.07 29	0.07 83	0.08 121	0.08 159

SACVNet	0.30 333	0.20 336	0.41 227	0.25 317	0.18 337	0.34 322	0.25 336	0.52 340	0.40 284	0.41 366	0.44 321	0.46 359	0.32 340	0.71 384	0.25 282	0.13 343	0.10 337	0.12 329	0.12 349	0.16 369	0.17 383

GEStereo_RVC	0.27 294	0.20 336	0.44 255	0.27 374	0.16 296	0.33 309	0.25 336	0.56 383	0.54 396	0.34 286	0.38 253	0.34 268	0.25 252	0.51 294	0.28 303	0.12 326	0.08 281	0.09 169	0.08 152	0.11 284	0.11 298

APVNet	0.36 371	0.20 336	0.70 388	0.26 349	0.22 393	0.52 422	0.35 405	0.61 416	0.44 321	0.38 333	0.52 372	0.48 368	0.38 372	0.84 426	0.46 393	0.13 343	0.14 394	0.15 385	0.16 404	0.16 369	0.15 364

S-Stereo	0.38 387	0.20 336	1.05 449	0.27 374	0.22 393	0.38 354	0.32 390	0.55 368	0.66 425	0.39 348	0.59 397	0.49 373	0.41 384	0.75 399	0.40 370	0.12 326	0.15 409	0.13 349	0.13 372	0.16 369	0.21 422

STTStereo	0.28 313	0.20 336	0.61 352	0.25 317	0.17 316	0.29 258	0.24 320	0.47 283	0.39 269	0.39 348	0.41 282	0.44 349	0.28 294	0.40 258	0.28 303	0.13 343	0.12 375	0.13 349	0.16 404	0.12 320	0.11 298

CFNet	0.27 294	0.20 336	0.44 255	0.22 191	0.14 221	0.33 309	0.14 24	0.51 325	0.45 332	0.30 216	0.40 274	0.38 299	0.27 280	0.76 404	0.25 282	0.09 211	0.07 203	0.11 293	0.11 312	0.11 284	0.08 159

LE_ROB	1.76 486	0.20 336	2.68 487	0.48 455	0.52 462	0.78 452	0.96 482	0.84 465	6.61 498	7.40 500	2.08 486	2.08 479	4.83 494	1.27 469	3.79 494	0.10 256	0.08 281	0.12 329	0.11 312	0.11 284	0.10 266

NOSS_ROB	0.31 340	0.20 336	0.35 135	0.24 280	0.16 296	0.32 298	0.19 177	0.52 340	0.48 361	0.33 267	0.36 232	0.42 335	0.28 294	0.93 441	0.24 273	0.19 421	0.20 436	0.24 432	0.22 435	0.17 385	0.17 383

XPNet_ROB	0.33 355	0.20 336	0.43 247	0.27 374	0.18 337	0.37 347	0.31 385	0.55 368	0.50 378	0.51 411	0.53 378	0.58 406	0.37 368	0.63 358	0.45 387	0.17 404	0.12 375	0.13 349	0.12 349	0.15 362	0.14 353

pmcnn	0.50 426	0.20 336	0.78 398	0.24 280	0.26 423	0.39 362	0.30 381	0.51 325	0.50 378	0.54 424	1.23 462	2.52 487	0.37 368	0.77 410	0.95 448	0.08 137	0.06 97	0.06 2	0.05 14	0.10 239	0.08 159

GMStereo_Zeroshot	0.24 245	0.21 350	0.45 265	0.26 349	0.13 180	0.28 237	0.15 42	0.39 204	0.35 224	0.37 322	0.43 310	0.40 324	0.17 139	0.34 230	0.20 204	0.12 326	0.07 203	0.13 349	0.07 83	0.16 369	0.09 213

SDNR	0.42 403	0.21 350	0.82 412	0.21 135	0.18 337	1.27 476	0.17 95	0.50 310	0.49 370	0.42 375	0.81 439	0.38 299	0.27 280	1.19 462	0.38 355	0.23 428	0.24 449	0.17 401	0.13 372	0.17 385	0.20 415

Anonymous_2	0.37 380	0.21 350	0.47 280	0.20 94	0.21 377	0.42 377	0.26 348	0.38 192	0.29 157	0.33 267	0.30 160	0.44 349	0.38 372	0.36 244	0.29 313	0.26 438	0.29 457	0.44 458	1.41 493	0.34 450	0.21 422

CIPLG	0.21 170	0.21 350	0.55 331	0.23 235	0.15 268	0.25 193	0.20 222	0.35 158	0.29 157	0.31 233	0.33 202	0.22 124	0.15 99	0.26 145	0.20 204	0.08 137	0.07 203	0.07 29	0.07 83	0.08 121	0.08 159

sAnonymous2	0.20 152	0.21 350	0.58 343	0.24 280	0.17 316	0.22 137	0.19 177	0.34 136	0.28 138	0.17 65	0.19 58	0.17 72	0.16 114	0.17 19	0.14 68	0.10 256	0.07 203	0.09 169	0.08 152	0.23 424	0.17 383

CroCo_RVC	0.20 152	0.21 350	0.58 343	0.24 280	0.17 316	0.22 137	0.19 177	0.34 136	0.28 138	0.17 65	0.19 58	0.17 72	0.16 114	0.17 19	0.14 68	0.10 256	0.07 203	0.09 169	0.08 152	0.23 424	0.17 383

ARAFT	0.24 245	0.21 350	0.78 398	0.22 191	0.12 112	0.29 258	0.24 320	0.43 251	0.32 188	0.33 267	0.28 135	0.28 208	0.19 176	0.49 286	0.18 162	0.07 30	0.06 97	0.12 329	0.11 312	0.09 184	0.06 36

DMCA-RVC	0.27 294	0.21 350	0.61 352	0.28 392	0.17 316	0.29 258	0.21 251	0.42 239	0.35 224	0.40 357	0.37 241	0.39 311	0.36 360	0.43 265	0.30 320	0.13 343	0.10 337	0.15 385	0.11 312	0.13 335	0.10 266

TDLM	0.30 333	0.21 350	0.38 183	0.28 392	0.15 268	0.33 309	0.32 390	0.52 340	0.47 352	0.38 333	0.43 310	0.39 311	0.29 309	0.91 438	0.28 303	0.14 366	0.08 281	0.13 349	0.11 312	0.12 320	0.10 266

NLCA_NET_v2_RVC	0.27 294	0.21 350	0.59 347	0.25 317	0.18 337	0.29 258	0.22 275	0.50 310	0.40 284	0.38 333	0.41 282	0.43 338	0.27 280	0.43 265	0.29 313	0.11 290	0.08 281	0.10 239	0.10 275	0.10 239	0.11 298
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
WCMA_ROB	0.51 430	0.21 350	0.65 371	0.25 317	0.21 377	0.58 429	0.32 390	0.54 358	0.55 401	0.95 459	1.40 467	1.28 466	0.81 456	0.73 391	0.62 421	0.18 415	0.15 409	0.15 385	0.15 392	0.19 404	0.19 405

CBMV	0.33 355	0.21 350	0.54 325	0.23 235	0.13 180	0.42 377	0.33 400	0.53 351	0.48 361	0.52 417	0.49 356	0.50 379	0.41 384	0.56 324	0.31 326	0.15 378	0.16 416	0.18 408	0.16 404	0.13 335	0.13 334
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
IPLGR_C	0.21 170	0.22 362	0.60 349	0.23 235	0.15 268	0.24 180	0.20 222	0.35 158	0.29 157	0.31 233	0.32 181	0.22 124	0.15 99	0.25 129	0.20 204	0.08 137	0.07 203	0.07 29	0.07 83	0.08 121	0.08 159

RP	0.35 367	0.22 362	0.51 314	0.31 409	0.24 411	0.37 347	0.28 366	0.50 310	0.58 409	0.40 357	0.63 413	0.61 415	0.47 410	0.61 345	0.39 363	0.16 393	0.15 409	0.17 401	0.15 392	0.17 385	0.17 383

edge stereo	0.39 392	0.22 362	0.81 409	0.27 374	0.22 393	0.37 347	0.24 320	0.56 383	0.54 396	0.53 422	0.60 402	0.71 442	0.50 419	0.78 412	0.40 370	0.16 393	0.14 394	0.19 416	0.14 384	0.16 369	0.17 383

ADCL	0.47 418	0.22 362	1.00 443	0.27 374	0.19 355	0.74 446	0.64 462	0.54 358	0.69 433	0.56 426	0.71 426	0.55 395	0.60 434	0.60 340	1.43 471	0.11 290	0.09 315	0.13 349	0.13 372	0.14 350	0.14 353

GANet	0.36 371	0.22 362	0.49 293	0.29 395	0.17 316	0.41 370	0.38 419	0.57 391	0.45 332	0.46 394	0.75 432	0.55 395	0.40 380	0.94 443	0.41 376	0.13 343	0.13 386	0.13 349	0.11 312	0.14 350	0.11 298

AANet_RVC	0.31 340	0.22 362	0.50 303	0.23 235	0.14 221	0.30 275	0.24 320	0.47 283	0.54 396	0.38 333	0.60 402	0.43 338	0.29 309	0.87 430	0.40 370	0.11 290	0.07 203	0.07 29	0.07 83	0.09 184	0.09 213

StereoDRNet	0.32 349	0.22 362	0.61 352	0.27 374	0.21 377	0.42 377	0.30 381	0.61 416	0.48 361	0.46 394	0.39 266	0.48 368	0.30 319	0.57 327	0.40 370	0.11 290	0.09 315	0.12 329	0.11 312	0.12 320	0.10 266

RAFT + AFF	0.27 294	0.23 369	0.50 303	0.25 317	0.17 316	0.30 275	0.33 400	0.52 340	0.40 284	0.28 159	0.30 160	0.30 234	0.31 333	0.62 353	0.24 273	0.09 211	0.10 337	0.11 293	0.10 275	0.11 284	0.11 298

GwcNet	0.35 367	0.23 369	0.88 425	0.25 317	0.24 411	0.48 405	0.27 353	0.55 368	0.57 407	0.38 333	0.52 372	0.51 383	0.32 340	0.60 340	0.41 376	0.13 343	0.11 358	0.12 329	0.11 312	0.13 335	0.14 353

DANet	0.35 367	0.23 369	0.60 349	0.36 433	0.22 393	0.39 362	0.25 336	0.48 294	0.43 307	0.52 417	0.50 358	0.59 408	0.41 384	0.76 404	0.49 398	0.13 343	0.11 358	0.14 371	0.12 349	0.17 385	0.15 364
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
ADCRef	0.38 387	0.24 372	0.88 425	0.26 349	0.21 377	0.49 408	0.27 353	0.52 340	0.48 361	0.50 406	0.58 395	0.35 282	0.47 410	0.48 281	1.29 469	0.09 211	0.08 281	0.12 329	0.12 349	0.11 284	0.11 298

ADCP+	0.45 415	0.24 372	1.15 456	0.25 317	0.22 393	0.56 425	0.39 424	0.54 358	0.51 381	0.44 387	0.51 364	0.46 359	0.52 424	0.56 324	1.89 482	0.10 256	0.08 281	0.11 293	0.10 275	0.14 350	0.13 334

DPSNet	0.47 418	0.24 372	0.93 434	0.27 374	0.20 370	0.75 448	0.57 456	0.84 465	0.79 447	0.47 402	0.51 364	0.60 411	0.69 447	0.87 430	0.71 429	0.16 393	0.13 386	0.12 329	0.10 275	0.25 428	0.21 422

PSMNet_ROB	0.33 355	0.24 372	0.54 325	0.31 409	0.21 377	0.42 377	0.43 434	0.59 404	0.47 352	0.37 322	0.44 321	0.49 373	0.31 333	0.64 360	0.43 380	0.14 366	0.10 337	0.15 385	0.14 384	0.13 335	0.11 298

LL-Strereo	0.29 324	0.25 376	0.58 343	0.25 317	0.21 377	0.23 158	0.24 320	0.55 368	0.42 301	0.34 286	0.32 181	0.41 327	0.40 380	0.94 443	0.23 262	0.08 137	0.07 203	0.11 293	0.09 236	0.09 184	0.09 213

HCRNet	0.24 245	0.25 376	0.33 118	0.34 423	0.16 296	0.27 221	0.18 136	0.43 251	0.35 224	0.30 216	0.35 222	0.32 254	0.22 205	0.44 269	0.20 204	0.13 343	0.08 281	0.13 349	0.11 312	0.10 239	0.09 213

GMStereo	0.19 137	0.25 376	0.40 204	0.21 135	0.12 112	0.22 137	0.19 177	0.29 80	0.40 284	0.25 128	0.23 95	0.16 66	0.15 99	0.25 129	0.19 190	0.09 211	0.06 97	0.08 101	0.08 152	0.10 239	0.08 159
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
psmorigin	0.50 426	0.25 376	3.03 488	0.24 280	0.19 355	0.38 354	0.22 275	0.50 310	0.44 321	0.64 436	0.68 421	0.71 442	0.51 422	0.85 427	0.45 387	0.14 366	0.17 421	0.13 349	0.14 384	0.16 369	0.21 422

FADNet-RVC-Resample	0.29 324	0.25 376	0.93 434	0.26 349	0.16 296	0.32 298	0.21 251	0.47 283	0.39 269	0.35 302	0.38 253	0.33 261	0.27 280	0.53 306	0.24 273	0.10 256	0.10 337	0.14 371	0.13 372	0.13 335	0.16 372

G-Net	0.46 417	0.25 376	0.86 422	0.34 423	0.28 430	0.90 461	0.35 405	0.47 283	0.45 332	0.68 440	1.22 461	0.64 427	0.60 434	0.61 345	0.57 410	0.16 393	0.14 394	0.17 401	0.13 372	0.22 421	0.19 405

NCC-stereo	0.39 392	0.25 376	0.69 382	0.32 415	0.28 430	0.46 394	0.36 409	0.65 433	0.52 388	0.40 357	0.57 393	0.56 398	0.47 410	0.73 391	0.45 387	0.17 404	0.14 394	0.18 408	0.25 442	0.16 369	0.16 372

Nwc_Net	0.37 380	0.25 376	0.68 381	0.31 409	0.24 411	0.44 387	0.30 381	0.65 433	0.50 378	0.37 322	0.69 425	0.58 406	0.45 401	0.60 340	0.40 370	0.15 378	0.12 375	0.19 416	0.21 427	0.14 350	0.13 334

Abc-Net	0.39 392	0.25 376	0.69 382	0.32 415	0.28 430	0.46 394	0.36 409	0.65 433	0.52 388	0.40 357	0.57 393	0.56 398	0.47 410	0.73 391	0.45 387	0.17 404	0.14 394	0.18 408	0.25 442	0.16 369	0.16 372
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
DN-CSS_ROB	0.22 200	0.25 376	0.47 280	0.24 280	0.14 221	0.25 193	0.12 5	0.40 213	0.33 200	0.29 186	0.42 298	0.22 124	0.20 185	0.33 224	0.19 190	0.07 30	0.06 97	0.11 293	0.11 312	0.11 284	0.07 96

LALA_ROB	0.36 371	0.25 376	0.46 272	0.30 403	0.21 377	0.47 400	0.39 424	0.61 416	0.51 381	0.52 417	0.51 364	0.69 439	0.36 360	0.50 289	0.43 380	0.17 404	0.11 358	0.16 395	0.14 384	0.17 385	0.15 364

Wz-Net-MNSev	0.36 371	0.26 387	0.79 404	0.26 349	0.21 377	0.59 430	0.38 419	0.55 368	0.56 404	0.48 405	0.54 381	0.53 391	0.36 360	0.60 340	0.44 384	0.11 290	0.09 315	0.11 293	0.11 312	0.15 362	0.13 334

dd	0.22 200	0.26 387	0.40 204	0.22 191	0.12 112	0.25 193	0.21 251	0.32 114	0.44 321	0.29 186	0.28 135	0.25 163	0.16 114	0.30 205	0.25 282	0.12 326	0.07 203	0.10 239	0.08 152	0.11 284	0.09 213

AF-Net	0.37 380	0.26 387	0.56 335	0.32 415	0.23 405	0.41 370	0.29 371	0.61 416	0.64 423	0.42 375	0.68 421	0.65 428	0.49 417	0.57 327	0.44 384	0.15 378	0.11 358	0.19 416	0.14 384	0.15 362	0.13 334

iResNetv2_ROB	0.27 294	0.26 387	0.72 392	0.23 235	0.13 180	0.29 258	0.18 136	0.52 340	0.49 370	0.37 322	0.45 333	0.39 311	0.25 252	0.34 230	0.20 204	0.08 137	0.06 97	0.07 29	0.05 14	0.12 320	0.09 213

NCCL2	0.35 367	0.26 387	0.49 293	0.36 433	0.22 393	0.41 370	0.41 429	0.53 351	0.42 301	0.47 402	0.46 342	0.61 415	0.39 377	0.55 314	0.37 353	0.16 393	0.13 386	0.21 423	0.21 427	0.16 369	0.16 372

FBW_ROB	0.43 408	0.26 387	0.54 325	0.31 409	0.20 370	0.51 413	0.32 390	0.70 449	0.60 414	0.59 429	0.55 385	0.65 428	0.41 384	1.40 473	0.51 405	0.13 343	0.17 421	0.21 423	0.16 404	0.17 385	0.18 397

ETE_ROB	0.34 362	0.26 387	0.45 265	0.29 395	0.18 337	0.40 367	0.37 413	0.57 391	0.47 352	0.50 406	0.50 358	0.62 417	0.36 360	0.55 314	0.38 355	0.13 343	0.10 337	0.14 371	0.12 349	0.16 369	0.16 372

FINET	0.34 362	0.27 394	0.80 407	0.24 280	0.24 411	0.36 342	0.34 402	0.54 358	0.72 438	0.39 348	0.47 349	0.32 254	0.30 319	0.51 294	0.32 331	0.19 421	0.17 421	0.13 349	0.12 349	0.18 397	0.16 372

SHD	0.42 403	0.27 394	0.81 409	0.31 409	0.25 418	0.42 377	0.22 275	0.66 439	0.94 463	0.63 434	0.60 402	0.59 408	0.47 410	0.59 339	0.58 415	0.15 378	0.13 386	0.16 395	0.16 404	0.20 412	0.22 427

MeshStereo	0.58 441	0.27 394	0.67 376	0.22 191	0.17 316	0.66 439	0.37 413	0.78 457	0.61 417	1.47 486	1.30 464	1.65 473	0.79 453	1.12 459	0.59 416	0.17 404	0.17 421	0.17 401	0.14 384	0.17 385	0.14 353
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
FADNet_RVC	0.30 333	0.28 397	0.83 413	0.23 235	0.15 268	0.30 275	0.17 95	0.49 302	0.37 246	0.30 216	0.38 253	0.30 234	0.27 280	0.52 300	0.31 326	0.14 366	0.14 394	0.14 371	0.16 404	0.21 415	0.23 434

SuperB	0.49 423	0.28 397	2.23 479	0.23 235	0.15 268	0.41 370	0.32 390	0.47 283	0.82 449	0.43 381	0.50 358	0.33 261	0.45 401	0.68 376	1.08 454	0.10 256	0.07 203	0.09 169	0.08 152	0.98 486	0.14 353

RTSC	0.39 392	0.28 397	0.78 398	0.27 374	0.18 337	0.49 408	0.22 275	0.59 404	0.84 454	0.55 425	0.53 378	0.49 373	0.36 360	0.67 375	0.82 438	0.13 343	0.10 337	0.11 293	0.12 349	0.17 385	0.17 383

PA-Net	0.37 380	0.28 397	0.83 413	0.31 409	0.28 430	0.39 362	0.42 432	0.51 325	0.55 401	0.34 286	0.42 298	0.41 327	0.36 360	0.79 414	0.49 398	0.12 326	0.23 447	0.16 395	0.23 437	0.12 320	0.18 397
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
SGM-ForestM	1.36 477	0.28 397	0.79 404	0.26 349	0.16 296	2.26 490	1.00 484	1.42 479	1.46 478	2.38 490	2.05 485	5.95 500	2.66 492	2.95 491	2.46 489	0.17 404	0.18 427	0.18 408	0.18 418	0.15 362	0.18 397

NaN_ROB	0.41 400	0.28 397	0.62 360	0.30 403	0.19 355	0.51 413	0.47 444	0.58 399	0.59 410	0.56 426	0.47 349	0.49 373	0.41 384	1.21 465	0.64 425	0.12 326	0.18 427	0.12 329	0.13 372	0.11 284	0.14 353

SANet	0.53 435	0.28 397	0.96 439	0.26 349	0.15 268	0.69 441	0.44 437	0.67 444	1.34 474	0.67 439	0.98 452	0.94 453	0.71 449	0.89 434	0.76 431	0.14 366	0.12 375	0.12 329	0.11 312	0.17 385	0.16 372

Wz-Net-LNSev	0.34 362	0.29 404	0.91 430	0.26 349	0.21 377	0.47 400	0.31 385	0.54 358	0.54 396	0.44 387	0.52 372	0.50 379	0.35 356	0.39 253	0.39 363	0.11 290	0.11 358	0.10 239	0.09 236	0.14 350	0.13 334

DGSMNet	0.61 446	0.29 404	0.91 430	0.51 458	0.70 471	0.62 435	1.38 493	0.59 404	0.55 401	0.37 322	0.61 408	0.52 387	0.33 343	0.65 366	0.43 380	0.53 464	0.60 481	0.67 469	0.61 477	0.63 467	0.61 477

aanetorigin	0.39 392	0.29 404	1.09 451	0.24 280	0.19 355	0.28 237	0.37 413	0.33 129	0.47 352	0.94 457	0.82 440	0.52 387	0.54 425	0.49 286	0.50 403	0.11 290	0.09 315	0.10 239	0.10 275	0.16 369	0.15 364

DeepPrunerF	0.44 414	0.29 404	1.29 465	0.33 421	0.30 438	0.35 337	0.36 409	0.62 425	1.15 472	0.40 357	0.44 321	0.39 311	0.41 384	0.80 418	0.52 406	0.18 415	0.14 394	0.23 430	0.21 427	0.17 385	0.17 383

ADCPNet	0.48 421	0.29 404	1.60 473	0.27 374	0.23 405	0.70 444	0.38 419	0.53 351	0.51 381	0.51 411	0.59 397	0.67 433	0.56 429	0.60 340	1.14 459	0.15 378	0.18 427	0.14 371	0.23 437	0.19 404	0.19 405

PWC_ROB	0.38 387	0.29 404	0.69 382	0.25 317	0.20 370	0.38 354	0.19 177	0.58 399	0.67 428	0.57 428	0.85 443	0.51 383	0.40 380	0.71 384	0.52 406	0.13 343	0.09 315	0.14 371	0.10 275	0.17 385	0.14 353

FC-DCNN v2	0.71 455	0.30 410	0.67 376	0.32 415	0.27 425	0.84 456	0.39 424	0.84 465	0.85 455	1.44 482	1.64 478	2.09 480	1.28 478	1.06 455	0.80 437	0.24 434	0.22 443	0.27 435	0.26 446	0.26 435	0.25 441

HBP-ISP	0.33 355	0.30 410	0.72 392	0.22 191	0.16 296	0.32 298	0.22 275	0.54 358	0.44 321	0.41 366	0.49 356	0.33 261	0.38 372	0.73 391	0.25 282	0.18 415	0.19 431	0.24 432	0.20 424	0.16 369	0.13 334

FC-DCNN	0.70 454	0.30 410	0.69 382	0.32 415	0.27 425	0.81 455	0.39 424	0.79 460	0.82 449	1.41 478	1.58 477	1.98 478	1.26 476	1.02 453	0.77 434	0.24 434	0.22 443	0.27 435	0.26 446	0.26 435	0.26 443

PS-NSSS	0.32 349	0.30 410	0.46 272	0.23 235	0.17 316	0.33 309	0.24 320	0.57 391	0.41 294	0.37 322	0.52 372	0.35 282	0.30 319	0.80 418	0.30 320	0.17 404	0.14 394	0.21 423	0.15 392	0.15 362	0.13 334

PDISCO_ROB	0.43 408	0.30 410	0.67 376	0.43 448	0.36 446	0.67 440	0.32 390	0.72 452	0.76 443	0.43 381	0.53 378	0.63 425	0.40 380	0.66 371	0.47 395	0.21 425	0.12 375	0.21 423	0.19 423	0.25 428	0.20 415

PWCDC_ROB	0.38 387	0.30 410	0.60 349	0.33 421	0.20 370	0.42 377	0.19 177	0.58 399	0.89 456	0.42 375	1.26 463	0.36 287	0.34 352	0.50 289	0.38 355	0.18 415	0.11 358	0.11 293	0.09 236	0.19 404	0.13 334

UDGNet	0.23 217	0.31 416	0.38 183	0.24 280	0.14 221	0.24 180	0.18 136	0.32 114	0.43 307	0.29 186	0.28 135	0.24 156	0.19 176	0.29 193	0.20 204	0.15 378	0.07 203	0.21 423	0.11 312	0.14 350	0.10 266

dad	0.28 313	0.31 416	0.44 255	0.21 135	0.14 221	0.30 275	0.20 222	0.33 129	0.49 370	0.44 387	0.44 321	0.45 353	0.21 192	0.41 260	0.26 295	0.20 424	0.11 358	0.20 420	0.11 312	0.14 350	0.10 266

ccnet	0.42 403	0.31 416	0.48 288	0.27 374	0.32 441	0.60 433	0.32 390	0.65 433	0.46 347	0.53 422	0.66 417	0.56 398	0.45 401	0.72 389	0.61 419	0.26 438	0.19 431	0.24 432	0.21 427	0.26 435	0.22 427

Syn2CoEx	0.36 371	0.31 416	0.78 398	0.34 423	0.21 377	0.41 370	0.28 366	0.61 416	0.49 370	0.42 375	0.56 391	0.45 353	0.44 398	0.69 378	0.38 355	0.17 404	0.14 394	0.15 385	0.12 349	0.13 335	0.12 320

FCDSN-DC	0.63 447	0.31 416	0.61 352	0.36 433	0.30 438	0.65 437	0.37 413	0.66 439	0.68 431	1.14 469	1.54 475	1.71 475	1.26 476	0.92 439	0.64 425	0.24 434	0.22 443	0.27 435	0.26 446	0.27 439	0.27 446
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
RGC	0.39 392	0.32 421	0.64 370	0.34 423	0.27 425	0.40 367	0.29 371	0.57 391	0.53 392	0.45 391	0.64 414	0.62 417	0.45 401	0.72 389	0.39 363	0.15 378	0.15 409	0.21 423	0.20 424	0.18 397	0.19 405

STTRV1_RVC	0.42 403	0.32 421	0.89 428	0.29 395	0.36 446	0.49 408	0.31 385	0.61 416	0.53 392	0.46 394	0.56 391	0.47 361	0.43 396	1.00 450	0.39 363	0.27 443	0.21 438	0.20 420	0.18 418	0.25 428	0.17 383

MSMD_ROB	0.60 445	0.33 423	0.61 352	0.30 403	0.25 418	0.86 458	0.35 405	0.55 368	0.67 428	1.10 467	1.49 472	1.76 476	0.97 467	0.88 433	0.49 398	0.23 428	0.21 438	0.27 435	0.27 449	0.25 428	0.24 439

PVD	0.58 441	0.34 424	0.84 418	0.39 443	0.31 440	0.59 430	0.47 444	0.80 461	1.25 473	0.92 456	1.09 455	0.79 446	0.82 457	0.85 427	0.76 431	0.21 425	0.18 427	0.22 429	0.18 418	0.27 439	0.35 455

ADCMid	0.49 423	0.34 424	1.13 455	0.26 349	0.21 377	0.51 413	0.37 413	0.57 391	0.54 396	0.75 448	0.66 417	0.62 417	0.64 444	0.64 360	1.68 476	0.13 343	0.12 375	0.17 401	0.17 412	0.20 412	0.17 383

FADNet-RVC	0.31 340	0.35 426	0.78 398	0.25 317	0.20 370	0.33 309	0.20 222	0.49 302	0.40 284	0.34 286	0.39 266	0.41 327	0.29 309	0.63 358	0.31 326	0.13 343	0.14 394	0.14 371	0.15 392	0.19 404	0.19 405

PASM	0.45 415	0.35 426	0.90 429	0.35 432	0.33 442	0.39 362	0.38 419	0.50 310	0.61 417	0.52 417	0.51 364	0.62 417	0.45 401	0.93 441	0.48 396	0.26 438	0.29 457	0.29 445	0.33 454	0.29 444	0.26 443

CSAN	0.50 426	0.35 426	0.78 398	0.36 433	0.23 405	0.56 425	0.59 459	0.61 416	0.70 435	0.64 436	0.78 436	0.65 428	0.60 434	1.38 472	0.62 421	0.21 425	0.17 421	0.20 420	0.20 424	0.18 397	0.18 397

FADNet	0.32 349	0.36 429	0.74 396	0.23 235	0.22 393	0.37 347	0.19 177	0.53 351	0.48 361	0.32 256	0.36 232	0.43 338	0.32 340	0.64 360	0.25 282	0.16 393	0.16 416	0.14 371	0.16 404	0.24 427	0.19 405

MaskLacGwcNet_RVC	0.36 371	0.36 429	0.53 322	0.34 423	0.19 355	0.51 413	0.24 320	0.55 368	0.38 260	0.41 366	0.47 349	0.47 361	0.27 280	0.73 391	0.30 320	0.36 457	0.19 431	0.27 435	0.17 412	0.26 435	0.23 434

MANE	1.41 478	0.36 429	0.74 396	0.43 448	0.41 451	2.16 489	0.80 474	2.39 494	3.38 488	2.22 489	3.06 491	3.54 493	2.73 493	2.15 488	1.94 484	0.28 447	0.27 453	0.30 447	0.46 464	0.28 443	0.34 454

ELAS_RVC	0.74 460	0.36 429	1.00 443	0.37 439	0.33 442	0.88 459	0.93 481	0.83 464	1.08 468	1.35 474	1.33 466	1.24 464	1.33 480	1.06 455	0.95 448	0.27 443	0.25 451	0.29 445	0.27 449	0.30 445	0.30 448
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	0.74 460	0.36 429	0.85 421	0.36 433	0.33 442	1.36 480	0.77 472	0.93 469	0.92 460	1.41 478	1.53 474	1.16 462	1.17 472	0.95 445	1.03 452	0.26 438	0.25 451	0.28 441	0.28 452	0.31 446	0.30 448
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
EDNetEfficient	0.63 447	0.37 434	2.40 483	0.26 349	0.25 418	0.38 354	0.49 450	0.41 225	1.06 467	1.38 475	0.87 447	0.62 417	0.95 464	0.65 366	1.65 475	0.11 290	0.09 315	0.10 239	0.11 312	0.19 404	0.17 383

XQC	0.43 408	0.37 434	0.96 439	0.34 423	0.25 418	0.53 423	0.34 402	0.60 412	0.73 441	0.51 411	0.46 342	0.57 403	0.47 410	0.70 381	0.72 430	0.17 404	0.12 375	0.18 408	0.15 392	0.25 428	0.23 434

WZ-Net	0.52 434	0.38 436	1.90 477	0.30 403	0.24 411	0.57 428	0.48 448	0.62 425	0.78 446	0.50 406	0.71 426	0.68 437	0.54 425	0.98 449	0.84 439	0.13 343	0.10 337	0.11 293	0.12 349	0.19 404	0.20 415

SAMSARA	0.56 437	0.39 437	0.80 407	0.60 463	0.46 455	1.00 465	1.23 492	0.67 444	0.68 431	0.71 443	0.54 381	0.89 452	0.57 431	0.81 421	0.62 421	0.19 421	0.22 443	0.18 408	0.18 418	0.27 439	0.25 441

ADCS	0.58 441	0.40 438	1.35 468	0.29 395	0.24 411	0.55 424	0.45 438	0.67 444	0.83 452	0.76 449	0.71 426	0.68 437	0.60 434	0.76 404	2.23 487	0.16 393	0.16 416	0.16 395	0.17 412	0.22 421	0.22 427

AnyNet_C32	0.51 430	0.40 438	1.10 454	0.29 395	0.28 430	0.59 430	0.58 457	0.54 358	0.60 414	0.62 432	0.66 417	0.54 393	0.54 425	0.78 412	1.74 479	0.15 378	0.14 394	0.15 385	0.17 412	0.20 412	0.20 415

LSM	1.64 485	0.40 438	2.56 485	2.02 495	17.61 507	0.51 413	0.52 452	0.61 416	0.76 443	0.82 451	1.11 457	0.63 425	0.54 425	0.75 399	0.49 398	0.16 393	0.24 449	0.18 408	0.21 427	0.25 428	2.42 497

PSMNet-RUCA	0.37 380	0.41 441	0.66 375	0.46 453	0.41 451	0.34 322	0.25 336	0.57 391	0.45 332	0.39 348	0.52 372	0.43 338	0.33 343	0.41 260	0.29 313	0.25 437	0.14 394	0.33 451	0.21 427	0.31 446	0.22 427

Wz-Net-SNSev	0.43 408	0.41 441	1.27 463	0.30 403	0.21 377	0.44 387	0.41 429	0.61 416	0.65 424	0.46 394	0.65 415	0.62 417	0.39 377	0.74 398	0.59 416	0.12 326	0.11 358	0.12 329	0.13 372	0.16 369	0.14 353

GASNet	0.36 371	0.46 443	0.88 425	0.34 423	0.23 405	0.35 337	0.22 275	0.60 412	0.53 392	0.40 357	0.37 241	0.45 353	0.30 319	0.79 414	0.35 346	0.15 378	0.10 337	0.14 371	0.14 384	0.22 421	0.12 320

UDG	0.40 398	0.46 443	0.49 293	0.40 445	0.35 445	0.47 400	0.27 353	0.54 358	0.47 352	0.39 348	0.45 333	0.59 408	0.44 398	0.46 275	0.39 363	0.26 438	0.19 431	0.48 460	0.22 435	0.34 450	0.26 443

CC-Net-ROB	0.43 408	0.47 445	0.65 371	0.37 439	0.23 405	0.51 413	0.29 371	0.66 439	0.49 370	0.46 394	0.51 364	0.48 368	0.38 372	0.96 446	0.35 346	0.34 455	0.23 447	0.55 464	0.25 442	0.31 446	0.20 415

GANetREF_RVC	0.43 408	0.47 445	0.69 382	0.38 441	0.20 370	0.51 413	0.48 448	0.66 439	0.66 425	0.46 394	0.46 342	0.50 379	0.44 398	0.90 437	0.39 363	0.27 443	0.21 438	0.32 449	0.18 418	0.27 439	0.22 427
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
SQANet	0.40 398	0.48 447	0.67 376	0.48 455	0.39 448	0.48 405	0.22 275	0.51 325	0.43 307	0.40 357	0.47 349	0.47 361	0.33 343	0.54 312	0.32 331	0.36 457	0.15 409	0.40 456	0.21 427	0.45 456	0.31 450

Consistency-Raft	0.55 436	0.48 447	1.02 446	0.45 451	0.49 458	0.49 408	0.47 444	0.72 452	0.72 438	0.45 391	0.82 440	0.47 361	0.60 434	0.50 289	0.63 424	0.39 461	0.39 465	0.44 458	0.51 469	0.52 460	0.37 456

RTS	0.78 462	0.48 447	4.68 490	0.34 423	0.28 430	1.12 469	0.46 440	0.62 425	1.03 464	0.73 444	0.89 448	0.60 411	0.59 432	1.61 476	1.16 462	0.14 366	0.11 358	0.15 385	0.15 392	0.21 415	0.19 405

RTSA	0.78 462	0.48 447	4.68 490	0.34 423	0.28 430	1.12 469	0.46 440	0.62 425	1.03 464	0.73 444	0.89 448	0.60 411	0.59 432	1.61 476	1.16 462	0.14 366	0.11 358	0.15 385	0.15 392	0.21 415	0.19 405

NVStereoNet_ROB	0.67 451	0.49 451	0.83 413	0.48 455	0.40 450	0.51 413	0.46 440	0.70 449	0.77 445	0.84 452	1.72 479	1.02 457	0.83 458	1.23 466	0.79 436	0.32 453	0.38 464	0.40 456	0.46 464	0.36 452	0.41 460
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
DDUNet	0.41 400	0.50 452	0.48 288	0.44 450	0.39 448	0.46 394	0.32 390	0.50 310	0.43 307	0.45 391	0.52 372	0.57 403	0.36 360	0.48 281	0.33 338	0.33 454	0.21 438	0.55 464	0.25 442	0.37 453	0.32 453

MFN_U_SF_DS_RVC	0.51 430	0.50 452	0.86 422	0.39 443	0.24 411	0.84 456	0.55 455	0.56 383	0.62 419	0.60 430	0.68 421	0.62 417	0.42 392	1.13 460	0.43 380	0.23 428	0.27 453	0.27 435	0.35 456	0.25 428	0.29 447

MFN_U_SF_RVC	0.56 437	0.51 454	1.19 457	0.38 441	0.22 393	0.69 441	0.27 353	0.80 461	0.67 428	0.73 444	0.74 431	0.87 449	0.61 443	0.81 421	0.76 431	0.29 449	0.27 453	0.32 449	0.37 460	0.32 449	0.31 450

EDNetEfficientorigin	7.51 498	0.52 455	140.47 516	0.25 317	0.17 316	0.42 377	0.29 371	0.47 283	1.03 464	1.28 472	1.02 453	0.83 448	0.84 459	0.75 399	0.99 450	0.10 256	0.09 315	0.12 329	0.10 275	0.21 415	0.22 427

anonymity	0.56 437	0.54 456	0.70 388	0.47 454	0.61 467	0.56 425	0.43 434	0.69 448	0.49 370	0.63 434	0.55 385	0.54 393	0.60 434	0.61 345	0.57 410	0.55 467	0.53 474	0.50 461	0.54 472	0.51 459	0.56 470

Wz-Net-TNSev	0.51 430	0.58 457	1.61 475	0.25 317	0.21 377	0.65 437	0.45 438	0.63 431	0.69 433	0.51 411	0.54 381	0.71 442	0.60 434	1.00 450	0.77 434	0.15 378	0.15 409	0.13 349	0.15 392	0.21 415	0.20 415

AnyNet_C01	0.65 449	0.58 457	2.60 486	0.32 415	0.26 423	0.88 459	0.61 460	0.63 431	0.62 419	0.68 440	0.96 451	0.76 445	0.60 434	0.96 446	1.43 471	0.16 393	0.16 416	0.17 401	0.17 412	0.23 424	0.23 434

GCST	0.47 418	0.60 459	0.57 338	1.04 483	0.48 457	0.38 354	0.11 3	0.40 213	0.32 188	0.41 366	0.34 211	0.29 218	0.17 139	0.46 275	0.19 190	0.69 474	0.42 467	0.79 476	0.62 478	0.62 466	0.46 465

SPS-STEREO	0.69 453	0.61 460	0.98 441	0.52 460	0.57 465	0.74 446	0.50 451	0.78 457	0.62 419	0.95 459	0.86 444	0.94 453	0.70 448	1.01 452	0.87 443	0.58 470	0.51 471	0.50 461	0.50 468	0.55 462	0.58 472
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
otaku	0.57 440	0.62 461	0.87 424	0.63 465	0.44 454	0.73 445	0.37 413	0.65 433	0.66 425	0.51 411	0.75 432	0.66 432	0.45 401	0.69 378	0.46 393	0.53 464	0.34 462	0.55 464	0.35 456	0.60 465	0.45 462

Ntro	0.58 441	0.64 462	0.92 432	0.66 466	0.50 460	0.77 449	0.36 409	0.66 439	0.70 435	0.50 406	0.59 397	0.65 428	0.51 422	0.75 399	0.45 387	0.56 468	0.32 461	0.56 467	0.34 455	0.63 467	0.46 465

MSC_U_SF_DS_RVC	0.68 452	0.64 462	1.06 450	0.45 451	0.27 425	1.40 482	0.58 457	0.78 457	0.92 460	0.84 452	0.86 444	0.88 451	0.68 446	1.33 471	0.68 428	0.37 459	0.29 457	0.34 452	0.36 459	0.43 454	0.37 456

SGM+DAISY	0.87 464	0.66 464	1.30 466	0.51 458	0.60 466	1.03 466	0.84 478	0.76 455	0.73 441	1.39 476	1.51 473	1.31 467	1.22 474	1.11 457	1.08 454	0.57 469	0.53 474	0.51 463	0.51 469	0.54 461	0.61 477

IGEV-BASED-STEREO-	0.20 152	0.72 465	0.70 388	0.17 6	0.08 3	0.15 8	0.15 42	0.18 3	0.16 5	0.13 15	0.12 8	0.09 2	0.08 2	0.16 12	0.13 43	0.35 456	0.04 1	0.08 101	0.07 83	0.11 284	0.23 434

coex-ft	3.44 493	0.73 466	48.55 514	0.24 280	0.19 355	0.50 412	0.43 434	0.47 283	2.40 485	7.03 499	1.20 460	0.97 456	2.23 489	0.73 391	1.92 483	0.12 326	0.15 409	0.14 371	0.12 349	0.21 415	0.43 461

JetBlue	1.14 475	0.76 467	2.36 481	0.59 462	0.75 473	3.04 493	1.78 494	1.11 472	0.90 458	0.94 457	1.10 456	1.66 474	1.28 478	2.09 486	1.72 478	0.43 463	0.36 463	0.38 454	0.38 462	0.58 464	0.56 470

MFMNet_re	0.72 456	0.76 467	0.99 442	0.62 464	0.70 471	0.77 449	0.67 463	0.75 454	0.83 452	0.78 450	0.86 444	0.69 439	0.78 452	0.71 384	0.61 419	0.66 473	0.59 480	0.61 468	0.58 476	0.68 473	0.71 481

ACVNet_1	0.72 456	0.81 469	1.37 469	0.72 470	0.53 463	0.77 449	0.42 432	0.85 468	0.90 458	0.74 447	0.75 432	1.32 468	0.72 450	1.02 453	0.55 409	0.54 466	0.31 460	0.71 471	0.35 456	0.64 469	0.45 462

ACVNet-4b	0.72 456	0.81 469	1.33 467	0.72 470	0.50 460	0.80 454	0.31 385	0.71 451	0.80 448	0.50 406	0.72 430	0.95 455	0.43 396	0.96 446	1.20 466	1.13 491	0.21 438	0.76 473	0.45 463	0.65 470	0.46 465

IMH-64-1	0.91 466	0.86 471	0.84 418	0.97 478	0.75 473	0.92 462	0.71 465	1.27 474	1.10 469	0.89 454	1.45 469	1.14 459	0.96 465	1.19 462	0.84 439	0.74 475	0.51 471	0.97 479	0.55 473	0.84 477	0.60 474

IMH-64	0.91 466	0.86 471	0.84 418	0.97 478	0.75 473	0.92 462	0.71 465	1.27 474	1.10 469	0.89 454	1.45 469	1.14 459	0.96 465	1.19 462	0.84 439	0.74 475	0.51 471	0.97 479	0.55 473	0.84 477	0.60 474

ACVNet_2	0.89 465	0.87 473	1.25 461	0.82 473	0.62 468	0.97 464	0.62 461	1.14 473	1.42 476	1.00 462	1.40 467	1.47 471	0.84 459	1.11 457	0.66 427	0.61 471	0.43 468	0.78 474	0.49 466	0.75 474	0.52 468

test_for_model	0.29 324	0.89 474	0.34 125	0.69 467	0.49 458	0.20 88	0.16 66	0.30 97	0.23 79	0.28 159	0.15 32	0.13 21	0.11 29	0.17 19	0.13 43	0.29 449	0.10 337	0.06 2	0.04 1	0.86 479	0.18 397

WAO-7	1.01 470	0.89 474	0.93 434	0.83 475	0.66 470	1.18 471	0.81 476	1.40 478	1.57 479	1.11 468	1.76 481	1.45 470	1.19 473	1.50 475	1.14 459	0.61 471	0.62 484	0.70 470	0.68 480	0.66 472	0.60 474

RainbowNet	0.72 456	0.89 474	1.02 446	0.82 473	0.63 469	0.78 452	0.52 452	0.81 463	0.93 462	0.60 430	0.79 437	0.80 447	0.60 434	0.80 418	0.57 410	0.78 478	0.55 477	0.78 474	0.49 466	0.76 475	0.58 472

DispFullNet	0.66 450	0.89 474	1.59 472	0.77 472	1.21 489	0.51 413	0.23 298	0.59 404	0.72 438	0.69 442	0.61 408	0.69 439	0.91 463	0.79 414	0.48 396	0.27 443	0.12 375	0.73 472	0.30 453	0.65 470	0.40 459

WAO-6	1.07 473	0.93 478	0.92 432	0.96 477	0.78 477	1.28 477	0.75 469	1.34 476	2.00 483	1.02 464	1.54 475	1.59 472	1.22 474	1.31 470	1.14 459	0.78 478	0.55 477	1.02 483	0.75 484	0.83 476	0.69 480

IMH	1.05 472	0.95 479	1.00 443	1.01 480	0.78 477	1.11 468	0.68 464	1.38 477	1.43 477	1.00 462	1.72 479	1.43 469	1.14 469	1.73 481	0.89 444	1.09 488	0.55 477	0.99 481	0.57 475	0.87 480	0.62 479

LVE	1.13 474	1.02 480	1.28 464	1.01 480	0.80 480	1.29 478	0.81 476	1.47 481	1.96 481	1.07 466	1.90 482	1.90 477	1.01 468	1.48 474	0.91 445	0.93 485	0.61 483	0.94 478	0.69 481	0.87 480	0.75 485

TorneroNet-64	1.43 479	1.03 481	1.20 458	1.10 484	0.86 483	2.26 490	0.73 468	1.84 487	3.84 493	1.25 471	2.25 489	2.69 489	1.42 481	1.76 483	1.43 471	0.76 477	0.50 469	1.09 484	0.66 479	1.23 489	0.76 486

Dean	1.17 476	1.04 482	1.49 471	1.03 482	0.78 477	1.20 474	0.77 472	1.48 482	1.96 481	1.28 472	1.99 484	2.15 481	1.14 469	1.25 467	1.00 451	0.81 480	0.60 481	1.01 482	0.69 481	0.92 484	0.74 484

FADE		1.06 483		0.71 469	0.76 476							1.17 463				24.23 514	4.70 500	17.35 509	17.61 508	0.49 458

TorneroNet	2.22 489	1.08 484	1.24 460	1.14 488	0.90 484	5.58 495	0.80 474	2.12 492	8.69 500	2.58 491	5.42 496	3.88 494	1.97 487	1.78 485	1.87 481	0.86 481	0.54 476	1.15 488	0.74 483	1.23 489	0.85 487

WAO-8	1.46 481	1.10 485	1.09 451	1.10 484	0.84 481	2.06 486	0.75 469	1.84 487	3.83 491	1.44 482	2.21 487	2.15 481	1.43 482	3.17 492	1.19 464	0.91 483	0.65 486	1.09 484	0.79 485	0.90 482	0.71 481

Venus	1.46 481	1.10 485	1.09 451	1.10 484	0.84 481	2.06 486	0.75 469	1.84 487	3.83 491	1.44 482	2.21 487	2.15 481	1.43 482	3.17 492	1.19 464	0.91 483	0.65 486	1.09 484	0.79 485	0.90 482	0.71 481

MADNet+	1.01 470	1.16 487	4.72 492	0.70 468	0.47 456	1.24 475	0.96 482	0.97 470	0.89 456	0.65 438	0.77 435	0.87 449	0.85 461	2.09 486	1.68 476	0.38 460	0.39 465	0.31 448	0.27 449	0.43 454	0.39 458

PWCK	1.00 468	1.17 488	1.70 476	0.91 476	0.41 451	1.19 473	0.92 480	1.10 471	1.14 471	1.16 470	1.14 458	1.25 465	0.88 462	1.75 482	1.04 453	0.87 482	0.50 469	0.87 477	0.53 471	0.96 485	0.52 468

UNDER WATER-64	1.55 483	1.19 489	2.52 484	1.31 489	0.95 485	2.12 488	1.21 491	1.45 480	3.19 487	1.43 481	1.32 465	2.64 488	2.04 488	1.63 478	1.83 480	1.11 489	0.67 488	1.28 489	0.92 488	1.19 487	1.02 490

UNDER WATER	1.59 484	1.22 490	2.36 481	1.38 490	1.03 486	1.67 485	1.10 488	1.54 485	3.63 489	1.44 482	1.47 471	2.85 490	2.25 490	1.67 479	1.94 484	1.06 487	0.62 484	1.31 490	0.93 489	1.21 488	1.02 490

notaker	1.45 480	1.34 491	1.48 470	1.40 491	1.07 487	1.18 471	0.85 479	1.48 482	1.40 475	1.51 487	3.46 492	2.40 486	1.81 486	1.76 483	1.45 474	1.11 489	0.69 489	1.38 491	0.87 487	1.31 491	0.97 489

ktn	1.77 487	1.36 492	1.22 459	1.43 492	1.14 488	1.52 483	1.08 487	1.51 484	3.96 494	2.77 493	4.69 494	3.35 492	1.46 484	1.69 480	1.25 468	1.43 493	0.77 490	1.45 492	0.99 490	1.32 492	0.96 488

KSHMR	1.89 488	1.36 492	1.60 473	1.47 493	1.22 490	1.38 481	1.06 486	1.79 486	5.97 497	1.42 480	5.65 498	2.98 491	1.14 469	2.23 489	1.20 466	1.27 492	1.12 491	1.46 493	1.10 492	1.32 492	1.15 492

HanzoNet	2.97 492	1.69 494	2.29 480	1.74 494	1.33 491	1.53 484	1.03 485	1.99 490	2.64 486	5.51 496	5.16 495	5.90 499	6.82 499	4.32 497	3.29 492	3.16 496	2.02 497	1.92 494	2.87 497	2.24 496	1.89 495

MADNet++	2.26 490	1.80 495	2.06 478	2.13 497	1.97 494	2.61 492	1.79 495	2.38 493	2.16 484	2.75 492	2.65 490	2.38 485	2.43 491	3.17 492	3.21 491	2.17 494	1.95 495	1.94 495	1.63 494	2.06 495	2.01 496

BEATNet-Init1	4.73 496	2.61 496	13.29 506	0.58 461	0.53 463	10.12 501	3.33 497	4.83 497	5.01 496	8.75 501	8.51 499	14.08 509	7.60 500	7.70 501	5.34 497	0.28 447	0.28 456	0.34 452	0.37 460	0.57 463	0.45 462

JetRed	2.30 491	2.64 497	6.12 493	1.12 487	1.38 492	5.85 496	3.29 496	1.99 490	1.67 480	1.98 488	1.95 483	2.16 484	1.60 485	2.48 490	4.10 495	1.05 486	1.60 492	1.09 484	1.01 491	1.67 494	1.28 493

DPSimNet_ROB	4.34 494	4.23 498	6.89 495	3.67 498	3.68 495	4.75 494	5.21 498	2.67 495	3.68 490	5.82 497	3.95 493	5.57 496	6.72 498	3.46 496	4.48 496	4.05 499	2.88 498	4.68 499	3.12 499	3.69 498	3.62 499

DGTPSM_ROB	8.34 499	5.10 499	10.37 504	5.31 501	10.18 501	8.33 498	23.60 507	6.06 499	13.41 506	4.90 494	10.87 504	5.65 497	10.44 501	6.17 498	12.59 502	3.74 497	7.55 502	3.69 497	7.26 503	4.14 499	7.46 501

DPSMNet_ROB	8.40 500	5.11 500	10.49 505	5.58 502	10.25 502	8.34 499	23.62 508	6.07 500	13.45 507	4.93 495	10.88 505	5.66 498	10.44 501	6.24 499	12.64 503	3.98 498	7.61 503	3.76 498	7.30 504	4.20 500	7.51 502

ASD4	7.23 497	6.65 501	7.69 496	5.24 500	5.62 498	11.85 503	20.36 503	7.57 501	7.14 499	6.55 498	5.47 497	5.99 501	5.78 496	7.22 500	9.24 501	4.85 500	4.44 499	6.40 504	5.19 500	6.53 501	4.89 500

Anonymous_1	16.62 509	9.35 502	9.84 498	10.66 503	14.64 505	18.66 509	27.12 509	12.64 507	13.51 508	10.76 507	10.30 503	10.13 503	10.60 503	11.06 507	12.74 504	15.87 511	7.74 504	16.92 508	43.48 513	58.66 516	7.68 503

xxxxx1	15.27 505	9.54 503	10.31 499	20.13 509	18.88 508	17.08 505	23.03 504	10.36 504	10.99 502	9.21 502	9.62 500	10.74 504	10.61 504	10.72 504	13.89 507	7.97 505	9.20 508	31.85 514	44.72 514	12.84 505	13.69 506

tt_ll	15.27 505	9.54 503	10.31 499	20.13 509	18.88 508	17.08 505	23.03 504	10.36 504	10.99 502	9.21 502	9.62 500	10.74 504	10.61 504	10.72 504	13.89 507	7.97 505	9.20 508	31.85 514	44.72 514	12.84 505	13.69 506

ff	15.27 505	9.54 503	10.31 499	20.13 509	18.88 508	17.08 505	23.03 504	10.36 504	10.99 502	9.21 502	9.62 500	10.74 504	10.61 504	10.72 504	13.89 507	7.97 505	9.20 508	31.85 514	44.72 514	12.84 505	13.69 506

DPSM_ROB	11.49 503	9.87 506	10.35 502	11.13 504	11.31 503	19.11 510	27.51 510	13.37 508	14.21 509	10.31 505	11.06 506	10.96 507	11.27 507	11.96 508	13.59 505	6.78 503	8.19 505	6.03 501	7.09 501	7.93 502	7.73 504

DPSM	11.49 503	9.87 506	10.35 502	11.13 504	11.31 503	19.11 510	27.51 510	13.37 508	14.21 509	10.31 505	11.06 506	10.96 507	11.27 507	11.96 508	13.59 505	6.78 503	8.19 505	6.03 501	7.09 501	7.93 502	7.73 504

DLNR_Zeroshot_test	10.44 501	12.10 508	19.93 508	106.08 517	23.66 514	0.14 5	0.13 10	3.22 496	0.17 13	0.16 55	0.23 95	0.16 66	0.10 17	0.31 212	0.15 90	2.36 495	0.06 97	0.07 29	0.07 83	39.70 515	0.06 36

PML	16.10 508	12.82 509	6.78 494	5.23 499	7.76 499	33.92 512	66.56 515	5.30 498	10.28 501	26.12 514	68.59 515	20.51 511	13.49 509	10.06 503	6.78 500	5.96 502	2.00 496	6.04 503	2.18 495	8.96 504	2.60 498

LRCNet_RVC	10.90 502	14.34 510	9.35 497	15.35 506	8.04 500	1.08 467	0.34 402	8.78 502	0.70 435	12.63 508	16.05 508	9.85 502	6.54 497	8.57 502	6.34 499	20.27 512	5.40 501	23.70 511	21.88 510	14.87 508	13.83 509

CasAABBNet	23.10 512	19.86 511	20.64 509	22.47 512	22.73 512	38.41 513	55.50 514	26.89 513	28.70 514	20.61 511	22.15 512	22.08 513	22.75 512	23.99 512	27.36 514	13.59 508	16.48 512	12.14 505	14.27 506	15.95 509	15.53 510

Selective-RAFT-Error	23.16 513	19.93 512	20.87 510	22.54 513	22.81 513	38.52 515	55.47 513	27.01 515	28.83 515	20.66 512	22.25 513	22.09 514	22.80 514	24.09 513	27.36 514	13.61 509	16.48 512	12.15 506	14.28 507	15.99 510	15.57 511

LSM0	24.24 514	19.98 513	22.32 511	24.22 514	40.14 516	38.48 514	55.20 512	26.95 514	28.57 513	20.49 510	21.83 510	22.26 515	22.75 512	24.22 514	27.30 513	13.66 510	16.32 511	12.19 507	14.15 505	16.10 511	17.66 512

HaxPig	17.72 510	20.22 514	19.73 507	16.53 507	16.51 506	9.27 500	9.33 499	14.34 510	13.27 505	18.65 509	18.70 509	17.35 510	16.77 510	17.04 510	16.45 510	22.05 513	20.89 514	22.27 510	21.53 509	21.29 512	22.13 513

MEDIAN_ROB	21.21 511	24.62 515	23.47 512	19.58 508	19.65 511	13.22 504	10.96 500	17.88 511	17.00 511	22.14 513	22.02 511	20.86 512	20.36 511	21.06 511	19.71 511	25.63 515	24.13 515	26.21 512	25.20 511	25.17 513	25.38 514

AVERAGE_ROB	25.43 515	29.06 516	27.24 513	24.63 515	24.20 515	17.73 508	12.61 501	22.29 512	21.39 512	26.79 515	26.16 514	25.20 516	24.64 515	25.07 515	23.53 512	29.96 516	28.40 516	30.60 513	29.58 512	29.72 514	29.84 515

test_example2	101.33 516	108.28 517	68.15 515	98.43 516	106.93 517	89.75 516	102.43 516	36.80 516	97.65 516	129.04 516	130.15 516	65.26 517	66.62 516	92.11 516	80.24 516	144.10 517	199.48 517	81.81 517	103.01 517	125.01 517	101.27 516

ccccc	256.34 517	256.29 518	313.62 517	354.40 518	364.36 518	149.10 517	168.46 517	152.89 517	131.30 517	153.93 517	155.56 517	164.00 518	204.39 517	268.02 517	295.19 517	390.55 518	349.22 518	244.59 518	219.82 518	412.30 518	378.83 517

Low-res two-view benchmark