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

asda	0.22 28	0.25 70	0.70 34	0.21 7	0.16 82	0.43 85	0.16 31	0.44 57	0.35 30	0.22 44	0.20 23	0.14 13	0.20 75	0.25 11	0.22 88	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 9	0.07 3	0.07 7

asd	0.20 1	0.22 36	0.65 28	0.22 25	0.17 110	0.41 69	0.14 14	0.35 10	0.32 13	0.24 67	0.20 23	0.15 26	0.18 48	0.26 19	0.16 4	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 9	0.08 18	0.08 34

qwe	0.21 8	0.22 36	0.61 16	0.21 7	0.20 191	0.41 69	0.15 22	0.46 67	0.35 30	0.26 100	0.22 40	0.14 13	0.14 10	0.31 58	0.22 88	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 9	0.08 18	0.07 7

2.25w	0.21 8	0.22 36	0.51 2	0.21 7	0.14 32	0.36 42	0.13 7	0.42 41	0.34 24	0.23 60	0.27 73	0.14 13	0.18 48	0.33 77	0.24 122	0.06 1	0.06 20	0.07 1	0.06 9	0.07 3	0.07 7

4.25_new	0.21 8	0.23 52	0.64 23	0.22 25	0.18 145	0.41 69	0.17 39	0.41 35	0.35 30	0.22 44	0.21 29	0.14 13	0.18 48	0.25 11	0.18 16	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 9	0.07 3	0.07 7

4.5w_new	0.21 8	0.23 52	0.64 23	0.22 25	0.18 145	0.41 69	0.17 39	0.41 35	0.35 30	0.22 44	0.21 29	0.14 13	0.18 48	0.25 11	0.18 16	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 9	0.07 3	0.07 7

4.5_new	0.21 8	0.22 36	0.63 21	0.21 7	0.15 55	0.40 62	0.17 39	0.40 28	0.35 30	0.25 86	0.22 40	0.14 13	0.14 10	0.22 3	0.21 69	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 9	0.08 18	0.07 7

4.5w-stereo	0.21 8	0.22 36	0.63 21	0.21 7	0.15 55	0.40 62	0.17 39	0.40 28	0.35 30	0.25 86	0.22 40	0.14 13	0.14 10	0.22 3	0.21 69	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 9	0.08 18	0.07 7

4.25w-stereo	0.21 8	0.23 52	0.64 23	0.22 25	0.18 145	0.41 69	0.17 39	0.41 35	0.35 30	0.22 44	0.21 29	0.14 13	0.18 48	0.25 11	0.18 16	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 9	0.07 3	0.07 7

4w-stereo	0.20 1	0.21 21	0.57 11	0.21 7	0.15 55	0.39 57	0.13 7	0.39 26	0.33 19	0.22 44	0.21 29	0.13 3	0.20 75	0.29 43	0.21 69	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 9	0.07 3	0.07 7

2.5w	0.21 8	0.23 52	0.50 1	0.22 25	0.15 55	0.39 57	0.19 62	0.47 79	0.36 47	0.21 34	0.22 40	0.13 3	0.17 30	0.33 77	0.20 50	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 9	0.07 3	0.07 7

3.25w_new	0.20 1	0.20 13	0.52 4	0.21 7	0.14 32	0.37 45	0.14 14	0.43 49	0.35 30	0.23 60	0.21 29	0.16 29	0.18 48	0.27 24	0.20 50	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 9	0.07 3	0.08 34

3.25w	0.20 1	0.20 13	0.52 4	0.21 7	0.14 32	0.37 45	0.14 14	0.43 49	0.35 30	0.23 60	0.21 29	0.16 29	0.18 48	0.27 24	0.20 50	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 9	0.07 3	0.08 34

3.75w	0.21 8	0.21 21	0.61 16	0.21 7	0.20 191	0.44 91	0.16 31	0.44 57	0.30 8	0.22 44	0.20 23	0.13 3	0.18 48	0.29 43	0.21 69	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 9	0.07 3	0.08 34

3.5w_stereo	0.21 8	0.22 36	0.55 10	0.21 7	0.15 55	0.40 62	0.14 14	0.43 49	0.33 19	0.21 34	0.24 55	0.14 13	0.18 48	0.34 87	0.22 88	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 9	0.07 3	0.08 34

3w_stereo	0.21 8	0.22 36	0.59 14	0.22 25	0.12 6	0.37 45	0.22 122	0.50 98	0.38 59	0.22 44	0.21 29	0.12 2	0.22 95	0.26 19	0.18 16	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 9	0.08 18	0.08 34

2w_stereo	0.21 8	0.19 8	0.51 2	0.22 25	0.13 20	0.41 69	0.20 81	0.50 98	0.34 24	0.25 86	0.23 46	0.13 3	0.23 110	0.24 7	0.22 88	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 9	0.07 3	0.07 7

1w_stereo	0.22 28	0.17 1	0.52 4	0.23 36	0.16 82	0.44 91	0.22 122	0.55 144	0.40 81	0.25 86	0.29 86	0.13 3	0.26 151	0.28 31	0.20 50	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 9	0.08 18	0.07 7

MonSter	0.20 1	0.22 36	0.65 28	0.21 7	0.17 110	0.33 27	0.15 22	0.46 67	0.32 13	0.16 9	0.17 14	0.14 13	0.11 2	0.27 24	0.23 100	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.07 51	0.07 3	0.09 56

AdaDepth	0.24 40	0.18 5	1.03 62	0.25 70	0.21 205	0.46 114	0.16 31	0.30 3	0.27 5	0.17 11	0.19 19	0.14 13	0.18 48	0.35 93	0.17 14	0.07 20	0.07 40	0.08 29	0.25 440	0.10 50	0.10 80

2.75w_new	0.21 8	0.21 21	0.57 11	0.20 4	0.14 32	0.40 62	0.18 53	0.47 79	0.36 47	0.24 67	0.20 23	0.13 3	0.19 66	0.31 58	0.21 69	0.07 20	0.05 1	0.07 1	0.06 9	0.06 1	0.07 7

monsterstereo	0.22 28	0.22 36	0.52 4	0.25 70	0.27 312	0.39 57	0.14 14	0.51 106	0.33 19	0.25 86	0.27 73	0.13 3	0.13 8	0.38 122	0.21 69	0.07 20	0.07 40	0.07 1	0.06 9	0.08 18	0.06 1

monsters	0.22 28	0.22 36	0.52 4	0.23 36	0.28 326	0.42 81	0.14 14	0.46 67	0.31 9	0.24 67	0.20 23	0.13 3	0.14 10	0.43 147	0.20 50	0.07 20	0.06 20	0.07 1	0.08 77	0.06 1	0.06 1

LG-Stereo	0.27 50	0.25 70	0.95 58	0.25 70	0.15 55	0.43 85	0.21 101	0.50 98	0.40 81	0.18 17	0.29 86	0.25 90	0.16 23	0.28 31	0.35 245	0.07 20	0.07 40	0.11 196	0.10 144	0.24 333	0.10 80

GREAT-IGEV	0.37 131	0.28 112	1.48 139	0.25 70	0.38 431	0.46 114	0.18 53	0.33 7	0.34 24	0.15 4	0.29 86	0.15 26	0.17 30	0.36 105	0.23 100	0.07 20	0.76 549	0.07 1	0.26 448	0.21 288	1.03 550

fffft	0.29 66	0.21 21	1.10 71	0.24 52	0.15 55	0.42 81	0.24 188	0.42 41	0.38 59	0.21 34	0.18 16	0.20 48	0.16 23	0.44 156	0.70 399	0.07 20	0.06 20	0.10 131	0.08 77	0.28 382	0.20 325
1: 1. 1
SMoEStereo_RVC	0.29 66	0.26 85	1.03 62	0.25 70	0.14 32	0.46 114	0.22 122	0.36 13	0.38 59	0.23 60	0.23 46	0.21 56	0.18 48	0.45 168	0.60 373	0.07 20	0.06 20	0.10 131	0.08 77	0.20 274	0.20 325

RSM	0.28 57	0.26 85	0.97 59	0.25 70	0.24 265	0.37 45	0.21 101	0.49 92	0.44 114	0.21 34	0.27 73	0.28 124	0.17 30	0.38 122	0.20 50	0.07 20	0.07 40	0.09 82	0.34 489	0.21 288	0.16 255

LoS_RVC	0.29 66	0.33 158	1.19 82	0.25 70	0.34 393	0.43 85	0.22 122	0.42 41	0.32 13	0.22 44	0.33 124	0.23 67	0.24 121	0.31 58	0.21 69	0.07 20	0.07 40	0.07 1	0.05 1	0.10 50	0.31 445

Selective-IGEV	0.29 66	0.23 52	1.28 98	0.27 117	0.30 345	0.35 36	0.20 81	0.56 151	0.38 59	0.21 34	0.30 99	0.22 59	0.18 48	0.37 114	0.18 16	0.07 20	0.06 20	0.08 29	0.15 330	0.16 189	0.29 427

RAFT-Stereo + iAFF	0.42 187	0.86 419	1.78 219	0.28 142	0.17 110	0.52 172	0.20 81	0.62 186	0.61 282	0.50 247	0.61 342	0.39 182	0.32 222	0.35 93	0.30 197	0.07 20	0.10 227	0.09 82	0.09 108	0.35 441	0.10 80

IGEV	0.22 28	0.28 112	0.88 50	0.21 7	0.24 265	0.42 81	0.17 39	0.35 10	0.37 54	0.20 28	0.22 40	0.14 13	0.12 4	0.24 7	0.20 50	0.08 32	0.07 40	0.08 29	0.06 9	0.09 36	0.07 7

xyz-stereo-finetune2	0.35 116	0.45 251	1.04 64	0.21 7	0.12 6	0.58 252	0.23 155	0.50 98	0.45 129	0.31 125	0.46 199	0.30 136	0.41 296	0.81 308	0.51 338	0.08 32	0.07 40	0.11 196	0.09 108	0.12 81	0.09 56

xyz-stereo-finetune	0.31 84	0.46 254	0.79 42	0.21 7	0.12 6	0.53 180	0.25 208	0.52 120	0.54 220	0.28 112	0.32 116	0.29 131	0.23 110	0.59 243	0.55 352	0.08 32	0.07 40	0.10 131	0.08 77	0.13 111	0.08 34

LG-Stereo_L2	0.21 8	0.31 145	0.85 46	0.22 25	0.14 32	0.31 19	0.22 122	0.38 19	0.25 3	0.17 11	0.11 4	0.13 3	0.12 4	0.32 67	0.18 16	0.08 32	0.07 40	0.08 29	0.06 9	0.08 18	0.10 80

LG-Stereo_L1	0.21 8	0.31 145	0.85 46	0.22 25	0.14 32	0.28 9	0.21 101	0.38 19	0.26 4	0.16 9	0.11 4	0.13 3	0.11 2	0.37 114	0.18 16	0.08 32	0.07 40	0.08 29	0.06 9	0.08 18	0.10 80

MLG-Stereo_test3	0.21 8	0.35 178	0.65 28	0.21 7	0.14 32	0.36 42	0.13 7	0.37 16	0.40 81	0.21 34	0.12 8	0.17 34	0.12 4	0.25 11	0.16 4	0.08 32	0.07 40	0.08 29	0.06 9	0.09 36	0.10 80

MLG-Stereo_test1	0.21 8	0.33 158	0.61 16	0.23 36	0.21 205	0.45 96	0.13 7	0.33 7	0.46 138	0.13 1	0.09 1	0.18 40	0.12 4	0.32 67	0.15 2	0.08 32	0.07 40	0.08 29	0.06 9	0.09 36	0.09 56

MLG-Stereo	0.21 8	0.33 158	0.60 15	0.23 36	0.12 6	0.44 91	0.13 7	0.39 26	0.46 138	0.13 1	0.10 2	0.17 34	0.13 8	0.35 93	0.15 2	0.08 32	0.07 40	0.08 29	0.06 9	0.09 36	0.09 56

MM-Stereo_test2	0.38 140	0.28 112	2.46 426	0.43 416	0.15 55	0.50 143	0.25 208	0.47 79	0.38 59	0.33 136	0.26 69	0.23 67	0.22 95	0.34 87	0.29 179	0.08 32	0.09 185	0.09 82	0.10 144	0.36 447	0.22 352

HART	0.38 140	0.53 283	1.66 170	0.26 101	0.15 55	0.30 15	0.19 62	0.67 212	0.46 138	0.29 116	0.52 259	0.38 176	0.16 23	0.41 136	0.20 50	0.08 32	0.68 542	0.09 82	0.07 51	0.34 430	0.21 337

Reg-Stereo(zero)	0.46 231	0.17 1	2.10 353	0.24 52	0.34 393	0.51 153	0.42 400	0.50 98	0.54 220	0.37 149	0.46 199	0.54 287	0.60 415	0.43 147	1.10 458	0.08 32	0.09 185	0.08 29	0.22 426	0.12 81	0.22 352

HI	0.41 168	0.63 329	1.72 186	0.27 117	0.21 205	0.45 96	0.19 62	0.55 144	0.41 91	0.57 332	0.59 320	0.65 348	0.45 335	0.45 168	0.39 272	0.08 32	0.09 185	0.10 131	0.11 206	0.20 274	0.10 80

CoSv	0.41 168	0.63 329	1.72 186	0.27 117	0.21 205	0.45 96	0.19 62	0.55 144	0.41 91	0.57 332	0.59 320	0.65 348	0.45 335	0.45 168	0.39 272	0.08 32	0.09 185	0.10 131	0.11 206	0.20 274	0.10 80

DEFOM-Stereo	0.22 28	0.22 36	0.91 53	0.23 36	0.13 20	0.49 135	0.18 53	0.30 3	0.28 6	0.19 21	0.17 14	0.14 13	0.14 10	0.41 136	0.16 4	0.08 32	0.06 20	0.07 1	0.06 9	0.09 36	0.09 56

tt45	0.29 66	0.24 65	1.06 66	0.25 70	0.17 110	0.55 201	0.22 122	0.41 35	0.35 30	0.24 67	0.25 62	0.25 90	0.18 48	0.64 257	0.34 237	0.08 32	0.07 40	0.10 131	0.08 77	0.21 288	0.11 105

999	0.29 66	0.25 70	1.05 65	0.26 101	0.18 145	0.49 135	0.23 155	0.38 19	0.37 54	0.20 28	0.32 116	0.23 67	0.18 48	0.73 290	0.36 248	0.08 32	0.07 40	0.09 82	0.08 77	0.24 333	0.10 80

mms	0.27 50	0.26 85	0.91 53	0.25 70	0.18 145	0.32 24	0.23 155	0.37 16	0.31 9	0.21 34	0.30 99	0.23 67	0.17 30	0.46 177	0.21 69	0.08 32	0.10 227	0.10 131	0.08 77	0.22 305	0.47 504

ours_stereo	0.27 50	0.25 70	1.21 88	0.25 70	0.17 110	0.35 36	0.23 155	0.38 19	0.35 30	0.20 28	0.31 110	0.23 67	0.17 30	0.41 136	0.20 50	0.08 32	0.07 40	0.10 131	0.08 77	0.22 305	0.18 293

fffy	0.28 57	0.24 65	1.19 82	0.27 117	0.15 55	0.37 45	0.22 122	0.42 41	0.32 13	0.20 28	0.29 86	0.26 104	0.20 75	0.44 156	0.20 50	0.08 32	0.10 227	0.10 131	0.08 77	0.22 305	0.18 293

WCG-NET	0.30 76	0.42 227	1.26 96	0.24 52	0.12 6	0.43 85	0.24 188	0.40 28	0.56 238	0.35 140	0.37 144	0.26 104	0.24 121	0.29 43	0.19 28	0.08 32	0.12 301	0.08 29	0.07 51	0.22 305	0.10 80

IGEV-Stereo++	0.23 35	0.23 52	0.64 23	0.24 52	0.22 232	0.47 120	0.13 7	0.52 120	0.33 19	0.18 17	0.24 55	0.17 34	0.22 95	0.32 67	0.19 28	0.08 32	0.06 20	0.08 29	0.06 9	0.17 211	0.09 56

AIO-Stereo	0.30 76	0.27 91	1.25 94	0.27 117	0.24 265	0.37 45	0.20 81	0.52 120	0.36 47	0.21 34	0.30 99	0.23 67	0.14 10	0.31 58	0.20 50	0.08 32	0.07 40	0.09 82	0.38 503	0.19 259	0.31 445

WCG-NET（raft）	0.32 90	0.53 283	1.21 88	0.23 36	0.12 6	0.44 91	0.24 188	0.40 28	0.50 174	0.35 140	0.35 135	0.47 254	0.25 137	0.35 93	0.20 50	0.08 32	0.29 488	0.08 29	0.07 51	0.22 305	0.11 105

RSM++	0.27 50	0.26 85	0.87 49	0.28 142	0.13 20	0.39 57	0.20 81	0.45 64	0.45 129	0.20 28	0.24 55	0.24 80	0.17 30	0.36 105	0.20 50	0.08 32	0.07 40	0.09 82	0.35 492	0.26 366	0.18 293

MoCha-V2	0.36 125	0.32 151	1.41 122	0.36 334	0.31 364	0.35 36	0.19 62	0.57 156	0.39 71	0.30 120	0.32 116	0.28 124	0.27 169	0.47 188	0.24 122	0.08 32	0.56 530	0.08 29	0.38 503	0.18 238	0.12 142

MIM_Stereo	0.41 168	0.60 308	1.88 278	0.31 217	0.21 205	0.50 143	0.19 62	0.64 195	0.44 114	0.43 184	0.53 270	0.43 213	0.27 169	0.51 212	0.28 164	0.08 32	0.14 343	0.11 196	0.10 144	0.26 366	0.26 407

ProNet	0.30 76	0.54 288	1.29 99	0.25 70	0.15 55	0.47 120	0.25 208	0.48 86	0.39 71	0.21 34	0.23 46	0.22 59	0.20 75	0.44 156	0.19 28	0.08 32	0.08 115	0.10 131	0.08 77	0.23 318	0.12 142

RAFT_CTSACE	0.46 231	0.76 376	2.07 343	0.35 315	0.30 345	0.54 188	0.30 304	0.61 182	0.48 158	0.49 240	0.76 436	0.55 291	0.36 242	0.58 237	0.22 88	0.08 32	0.13 322	0.11 196	0.10 144	0.41 479	0.08 34

test_4	0.40 161	0.37 190	2.01 332	0.29 173	0.21 205	0.50 143	0.28 272	0.47 79	0.39 71	0.42 179	0.76 436	0.38 176	0.22 95	0.52 216	0.33 230	0.08 32	0.07 40	0.11 196	0.15 330	0.28 382	0.07 7

GMOStereo	0.41 168	0.62 318	1.78 219	0.28 142	0.36 414	0.51 153	0.31 317	0.53 129	0.44 114	0.57 332	0.48 217	0.41 196	0.27 169	0.28 31	0.23 100	0.08 32	0.38 508	0.13 311	0.11 206	0.34 430	0.11 105

error version	0.41 168	0.62 318	1.78 219	0.28 142	0.36 414	0.51 153	0.31 317	0.53 129	0.44 114	0.57 332	0.48 217	0.41 196	0.27 169	0.28 31	0.23 100	0.08 32	0.38 508	0.13 311	0.11 206	0.34 430	0.11 105

test-v	0.41 168	0.62 318	1.78 219	0.28 142	0.36 414	0.51 153	0.31 317	0.53 129	0.44 114	0.57 332	0.48 217	0.41 196	0.27 169	0.28 31	0.23 100	0.08 32	0.38 508	0.13 311	0.11 206	0.34 430	0.11 105

test-3	0.43 193	0.20 13	1.70 179	0.34 299	0.32 372	0.45 96	0.23 155	0.71 229	0.46 138	0.51 260	0.29 86	0.45 233	0.21 86	0.59 243	0.98 439	0.08 32	0.07 40	0.10 131	0.35 492	0.29 387	0.28 421

test_1	0.43 193	0.20 13	1.70 179	0.34 299	0.32 372	0.45 96	0.23 155	0.71 229	0.46 138	0.50 247	0.29 86	0.45 233	0.21 86	0.59 243	0.98 439	0.08 32	0.07 40	0.10 131	0.35 492	0.29 387	0.29 427

test_3	0.44 203	0.20 13	1.70 179	0.36 334	0.32 372	0.47 120	0.30 304	0.73 245	0.49 164	0.50 247	0.30 99	0.45 233	0.22 95	0.59 243	0.98 439	0.08 32	0.10 227	0.11 196	0.35 492	0.29 387	0.28 421

test-2	0.41 168	0.62 318	1.78 219	0.28 142	0.36 414	0.51 153	0.31 317	0.53 129	0.44 114	0.57 332	0.48 217	0.41 196	0.27 169	0.28 31	0.23 100	0.08 32	0.38 508	0.13 311	0.11 206	0.34 430	0.11 105

cross-raft	0.40 161	0.27 91	2.22 380	0.30 190	0.17 110	0.49 135	0.35 360	0.71 229	0.39 71	0.43 184	0.45 191	0.64 343	0.25 137	0.32 67	0.25 135	0.08 32	0.08 115	0.09 82	0.23 430	0.11 70	0.14 195

AFF-stereo	0.44 203	0.96 453	1.78 219	0.31 217	0.15 55	0.50 143	0.21 101	0.64 195	0.63 312	0.47 210	0.64 375	0.49 267	0.34 234	0.46 177	0.31 209	0.08 32	0.09 185	0.10 131	0.10 144	0.37 455	0.10 80

GASTEREO	0.35 116	0.72 363	1.15 76	0.56 486	0.20 191	0.52 172	0.22 122	0.56 151	0.40 81	0.30 120	0.31 110	0.16 29	0.31 215	0.35 93	0.26 144	0.09 70	0.14 343	0.08 29	0.28 456	0.14 134	0.20 325

MSCF	0.35 116	0.72 363	1.15 76	0.58 492	0.21 205	0.50 143	0.22 122	0.56 151	0.38 59	0.29 116	0.29 86	0.17 34	0.30 206	0.35 93	0.26 144	0.09 70	0.12 301	0.08 29	0.29 460	0.15 152	0.21 337

water-stereo	0.24 40	0.17 1	0.88 50	0.24 52	0.14 32	0.37 45	0.17 39	0.43 49	0.32 13	0.26 100	0.35 135	0.26 104	0.24 121	0.22 3	0.25 135	0.09 70	0.09 185	0.09 82	0.08 77	0.10 50	0.10 80

depthmonostereo	0.26 47	0.23 52	0.65 28	0.41 400	0.13 20	0.41 69	0.19 62	0.51 106	0.40 81	0.25 86	0.29 86	0.26 104	0.28 184	0.44 156	0.23 100	0.09 70	0.10 227	0.09 82	0.07 51	0.10 50	0.08 34

DilatedVolume-Stereo	0.26 47	0.20 13	0.64 23	0.25 70	0.15 55	0.41 69	0.18 53	0.42 41	0.35 30	0.34 138	0.34 130	0.25 90	0.23 110	0.43 147	0.53 345	0.09 70	0.09 185	0.08 29	0.10 144	0.12 81	0.11 105

xyz-stereo	3.02 559	0.29 122	30.64 592	0.23 36	0.12 6	15.52 577	0.24 188	0.51 106	0.47 155	0.59 364	7.99 569	0.64 343	0.47 357	1.39 369	0.50 333	0.09 70	0.07 40	0.34 503	0.07 51	0.13 111	0.08 34

111111	0.24 40	0.21 21	0.82 45	0.24 52	0.21 205	0.43 85	0.13 7	0.45 64	0.35 30	0.22 44	0.27 73	0.18 40	0.16 23	0.35 93	0.18 16	0.09 70	0.06 20	0.08 29	0.06 9	0.25 346	0.08 34

MLG-Stereo_test2	0.21 8	0.36 187	0.68 33	0.21 7	0.17 110	0.45 96	0.12 4	0.35 10	0.42 100	0.15 4	0.11 4	0.22 59	0.10 1	0.28 31	0.16 4	0.09 70	0.07 40	0.08 29	0.06 9	0.09 36	0.09 56

LG-G_1	0.23 35	0.37 190	0.71 36	0.23 36	0.11 1	0.51 153	0.12 4	0.44 57	0.39 71	0.19 21	0.15 12	0.19 46	0.15 20	0.36 105	0.16 4	0.09 70	0.08 115	0.08 29	0.06 9	0.09 36	0.11 105

LG-G	0.23 35	0.37 190	0.71 36	0.23 36	0.11 1	0.51 153	0.12 4	0.44 57	0.39 71	0.19 21	0.15 12	0.19 46	0.15 20	0.36 105	0.16 4	0.09 70	0.08 115	0.08 29	0.06 9	0.09 36	0.11 105

LG-Stereo_Zeroshot	0.37 131	0.37 190	1.21 88	0.26 101	0.18 145	0.73 417	0.18 53	0.53 129	0.41 91	0.35 140	0.30 99	0.58 316	0.22 95	0.33 77	0.95 436	0.09 70	0.07 40	0.09 82	0.35 492	0.13 111	0.15 228

MM-Stereo_test1	0.41 168	0.39 209	2.29 394	0.38 373	0.26 298	0.44 91	0.28 272	0.63 192	0.51 182	0.40 165	0.32 116	0.26 104	0.26 151	0.46 177	0.22 88	0.09 70	0.21 447	0.10 131	0.09 108	0.39 471	0.15 228

SCV_C0	0.33 97	0.43 232	1.42 126	0.25 70	0.16 82	0.35 36	0.20 81	0.68 216	0.44 114	0.24 67	0.27 73	0.29 131	0.20 75	0.58 237	0.18 16	0.09 70	0.08 115	0.08 29	0.30 470	0.26 366	0.17 273

DEFOM-Stereo_RVC	0.28 57	0.28 112	1.09 69	0.33 268	0.15 55	0.30 15	0.16 31	0.58 162	0.42 100	0.19 21	0.19 19	0.17 34	0.26 151	0.38 122	0.37 254	0.09 70	0.08 115	0.08 29	0.25 440	0.10 50	0.06 1

FoundationStereo	0.20 1	0.30 134	0.81 43	0.21 7	0.22 232	0.21 3	0.16 31	0.25 1	0.38 59	0.15 4	0.11 4	0.18 40	0.17 30	0.23 6	0.16 4	0.09 70	0.13 322	0.08 29	0.06 9	0.07 3	0.07 7

AIO-test1	0.45 221	0.87 422	2.27 390	0.33 268	0.33 385	0.50 143	0.22 122	0.74 249	0.66 348	0.29 116	0.41 170	0.29 131	0.22 95	0.73 290	0.29 179	0.09 70	0.08 115	0.12 252	0.14 305	0.30 398	0.22 352

castereo++	0.28 57	0.43 232	0.93 56	0.28 142	0.17 110	0.53 180	0.21 101	0.55 144	0.45 129	0.17 11	0.26 69	0.32 147	0.17 30	0.33 77	0.16 4	0.09 70	0.08 115	0.09 82	0.29 460	0.13 111	0.06 1

castereo	0.30 76	0.44 243	0.81 43	0.24 52	0.29 334	0.41 69	0.27 255	0.72 234	0.45 129	0.22 44	0.30 99	0.24 80	0.31 215	0.25 11	0.21 69	0.09 70	0.07 40	0.08 29	0.31 476	0.12 81	0.09 56

GIP-stereo	0.26 47	0.22 36	0.78 41	0.29 173	0.20 191	0.42 81	0.17 39	0.64 195	0.39 71	0.18 17	0.24 55	0.23 67	0.18 48	0.25 11	0.47 317	0.09 70	0.07 40	0.08 29	0.06 9	0.17 211	0.08 34

tg	0.37 131	0.55 297	1.35 111	0.28 142	0.16 82	0.57 234	0.18 53	0.57 156	0.49 164	0.37 149	0.44 187	0.38 176	0.24 121	0.46 177	0.24 122	0.09 70	0.08 115	0.11 196	0.11 206	0.43 487	0.36 471

dual_stereo	0.23 35	0.25 70	0.66 32	0.21 7	0.15 55	0.27 8	0.15 22	0.62 186	0.40 81	0.15 4	0.13 10	0.18 40	0.14 10	0.37 114	0.19 28	0.09 70	0.31 494	0.07 1	0.10 144	0.07 3	0.07 7

UGAM-zero	0.63 386	0.39 209	2.49 434	0.30 190	0.49 479	0.67 377	0.19 62	0.91 405	0.45 129	0.77 463	0.45 191	1.16 513	0.82 474	2.05 480	0.29 179	0.09 70	0.15 369	0.09 82	0.44 515	0.11 70	0.22 352

GCAP-BAT	0.43 193	0.31 145	1.82 252	0.25 70	0.26 298	0.65 364	0.23 155	0.48 86	0.37 54	0.67 425	0.82 449	0.44 224	0.24 121	0.48 193	0.87 429	0.09 70	0.13 322	0.09 82	0.22 426	0.08 18	0.09 56

RAStereo	0.28 57	0.48 266	1.52 148	0.26 101	0.18 145	0.25 6	0.19 62	0.42 41	0.35 30	0.20 28	0.25 62	0.20 48	0.16 23	0.24 7	0.24 122	0.09 70	0.08 115	0.10 131	0.08 77	0.12 81	0.08 34

Occ-G	0.30 76	0.30 134	1.33 107	0.23 36	0.15 55	0.36 42	0.25 208	0.43 49	0.31 9	0.26 100	0.35 135	0.46 246	0.22 95	0.30 51	0.25 135	0.09 70	0.07 40	0.09 82	0.16 350	0.31 406	0.08 34

U	3.37 563	0.17 1	0.91 53	0.26 101	13.79 579	19.19 582	0.15 22	0.41 35	0.31 9	0.17 11	0.18 16	0.27 115	0.15 20	0.21 2	0.16 4	0.09 70	0.06 20	17.88 584	12.81 580	0.10 50	0.08 34

IGEV-Stereo+	0.29 66	0.29 122	0.86 48	0.25 70	0.34 393	0.30 15	0.14 14	0.32 6	0.53 208	0.18 17	0.12 8	0.18 40	0.19 66	0.49 203	0.17 14	0.09 70	0.08 115	0.08 29	0.20 412	0.46 497	0.59 519

RAFT-Stereo-weight	0.34 105	0.29 122	1.43 127	0.28 142	0.28 326	0.55 201	0.22 122	0.78 299	0.48 158	0.46 208	0.38 153	0.36 167	0.17 30	0.33 77	0.23 100	0.09 70	0.08 115	0.09 82	0.07 51	0.09 36	0.09 56

gcap-zeroshot	0.41 168	0.62 318	1.78 219	0.31 217	0.32 372	0.69 395	0.21 101	0.74 249	0.52 189	0.43 184	0.35 135	0.62 331	0.24 121	0.41 136	0.24 122	0.09 70	0.16 386	0.09 82	0.31 476	0.08 18	0.09 56

testlalala2	0.44 203	0.28 112	2.59 455	0.64 505	0.56 496	0.57 234	0.20 81	0.78 299	0.52 189	0.40 165	0.39 161	0.45 233	0.21 86	0.27 24	0.22 88	0.09 70	0.10 227	0.08 29	0.29 460	0.12 81	0.10 80

MGS-Stereo	0.32 90	0.34 171	1.70 179	0.25 70	0.14 32	0.40 62	0.22 122	0.38 19	0.43 110	0.24 67	0.51 246	0.25 90	0.18 48	0.31 58	0.20 50	0.09 70	0.08 115	0.09 82	0.08 77	0.47 498	0.08 34

IGEV++	0.34 105	0.43 232	1.32 105	0.31 217	0.14 32	0.32 24	0.21 101	0.70 226	0.34 24	0.22 44	0.28 80	0.22 59	0.27 169	0.35 93	0.27 154	0.09 70	0.39 514	0.08 29	0.15 330	0.25 346	0.45 501

MyStereo07	0.34 105	0.40 214	1.46 132	0.29 173	0.23 252	0.60 281	0.31 317	0.53 129	0.42 100	0.25 86	0.25 62	0.20 48	0.26 151	0.57 234	0.19 28	0.09 70	0.18 415	0.12 252	0.11 206	0.16 189	0.19 309

MyStereo06	0.54 322	0.41 220	2.68 467	0.30 190	0.23 252	0.60 281	0.30 304	0.81 323	0.44 114	0.84 481	0.52 259	0.78 422	0.58 408	0.48 193	1.10 458	0.09 70	0.17 404	0.12 252	0.10 144	0.16 189	0.20 325

MyStereo05	0.49 270	0.41 220	2.72 473	0.30 190	0.23 252	0.60 281	0.30 304	0.82 330	0.77 443	0.52 269	0.37 144	0.51 273	0.42 313	0.52 216	0.38 261	0.09 70	0.17 404	0.12 252	0.10 144	0.16 189	0.20 325

MyStereo04	0.48 252	0.40 214	2.65 464	0.29 173	0.23 252	0.60 281	0.31 317	0.83 336	0.75 429	0.47 210	0.36 141	0.53 281	0.42 313	0.53 222	0.39 272	0.09 70	0.18 415	0.12 252	0.11 206	0.16 189	0.19 309

AE-Stereo	0.42 187	0.29 122	1.65 166	0.43 416	0.47 476	0.56 216	0.23 155	0.86 364	0.46 138	0.31 125	0.41 170	0.43 213	0.24 121	0.34 87	0.24 122	0.09 70	0.48 526	0.11 196	0.45 516	0.22 305	0.19 309

ff7	0.32 90	0.52 278	1.38 116	0.25 70	0.16 82	0.56 216	0.23 155	0.46 67	0.41 91	0.24 67	0.23 46	0.20 48	0.23 110	0.48 193	0.19 28	0.09 70	0.08 115	0.10 131	0.18 382	0.23 318	0.22 352

IGEVStereo-DCA	0.33 97	0.34 171	1.38 116	0.27 117	0.16 82	0.45 96	0.23 155	0.46 67	0.41 91	0.24 67	0.21 29	0.26 104	0.25 137	0.64 257	0.52 341	0.09 70	0.07 40	0.10 131	0.18 382	0.16 189	0.22 352

ffff	0.32 90	0.52 278	1.38 116	0.25 70	0.16 82	0.56 216	0.23 155	0.46 67	0.41 91	0.24 67	0.23 46	0.20 48	0.23 110	0.48 193	0.19 28	0.09 70	0.08 115	0.10 131	0.18 382	0.23 318	0.22 352

rrr	0.46 231	0.34 171	3.08 513	0.27 117	0.16 82	0.45 96	0.28 272	1.09 512	0.51 182	0.24 67	0.21 29	0.26 104	0.25 137	0.64 257	0.52 341	0.09 70	0.07 40	0.10 131	0.29 460	0.16 189	0.25 397

11t	0.32 90	0.52 278	1.38 116	0.25 70	0.16 82	0.56 216	0.23 155	0.46 67	0.41 91	0.24 67	0.23 46	0.20 48	0.23 110	0.48 193	0.19 28	0.09 70	0.08 115	0.10 131	0.18 382	0.23 318	0.22 352

IGEV_Zeroshot_test	0.53 317	0.33 158	2.91 500	0.32 246	0.18 145	0.54 188	0.21 101	0.72 234	0.42 100	0.81 474	0.51 246	0.71 392	0.41 296	0.48 193	1.13 462	0.09 70	0.15 369	0.10 131	0.35 492	0.19 259	0.09 56

MSKI-zero shot	0.46 231	0.38 200	2.47 431	0.27 117	0.43 459	0.56 216	0.20 81	0.77 284	0.43 110	0.60 373	0.51 246	0.44 224	0.17 30	0.68 274	0.21 69	0.09 70	0.29 488	0.09 82	0.32 482	0.14 134	0.10 80

AEACV	0.33 97	0.24 65	1.44 129	0.28 142	0.35 406	0.47 120	0.21 101	0.43 49	0.28 6	0.26 100	0.25 62	0.22 59	0.38 263	0.30 51	0.18 16	0.09 70	0.35 502	0.09 82	0.36 500	0.23 318	0.25 397

GCAP-Stereo	0.34 105	0.89 429	1.76 205	0.26 101	0.12 6	0.52 172	0.14 14	0.49 92	0.38 59	0.29 116	0.30 99	0.29 131	0.22 95	0.30 51	0.20 50	0.09 70	0.17 404	0.09 82	0.07 51	0.21 288	0.11 105

RAFT-Test	0.44 203	0.38 200	2.01 332	0.27 117	0.44 460	0.64 350	0.37 375	0.72 234	0.57 242	0.45 200	0.48 217	0.65 348	0.24 121	0.35 93	0.29 179	0.09 70	0.11 275	0.09 82	0.38 503	0.10 50	0.11 105

HH	0.49 270	0.49 269	2.78 485	0.50 459	0.41 450	0.38 55	0.23 155	0.72 234	0.38 59	0.63 402	0.48 217	0.87 457	0.41 296	0.64 257	0.21 69	0.09 70	0.17 404	0.10 131	0.09 108	0.16 189	0.12 142

HanStereo	0.49 270	0.49 269	2.78 485	0.50 459	0.41 450	0.38 55	0.23 155	0.72 234	0.38 59	0.63 402	0.48 217	0.87 457	0.41 296	0.64 257	0.21 69	0.09 70	0.17 404	0.10 131	0.09 108	0.16 189	0.12 142

LL-Strereo2	0.41 168	0.90 433	1.83 258	0.44 423	0.24 265	0.54 188	0.27 255	0.58 162	0.45 129	0.41 174	0.33 124	0.44 224	0.21 86	0.44 156	0.34 237	0.09 70	0.08 115	0.16 396	0.14 305	0.17 211	0.17 273

4D-IteraStereo	0.44 203	0.96 453	2.63 460	0.27 117	0.30 345	0.45 96	0.25 208	0.52 120	0.50 174	0.40 165	0.31 110	0.40 190	0.19 66	0.35 93	0.32 220	0.09 70	0.06 20	0.12 252	0.11 206	0.19 259	0.30 437

anonymousdsp2	0.34 105	0.24 65	1.16 79	0.28 142	0.15 55	0.57 234	0.23 155	0.79 315	0.47 155	0.38 157	0.37 144	0.40 190	0.25 137	0.47 188	0.21 69	0.09 70	0.07 40	0.10 131	0.13 277	0.19 259	0.27 414

anonymousdsp	0.34 105	0.53 283	1.47 136	0.25 70	0.16 82	0.56 216	0.23 155	0.49 92	0.40 81	0.25 86	0.24 55	0.22 59	0.24 121	0.55 230	0.19 28	0.09 70	0.11 275	0.10 131	0.18 382	0.24 333	0.29 427

CES	0.30 76	0.27 91	1.09 69	0.23 36	0.50 481	0.40 62	0.20 81	0.46 67	0.44 114	0.22 44	0.28 80	0.26 104	0.19 66	0.33 77	0.21 69	0.09 70	0.07 40	0.08 29	0.05 1	0.15 152	0.49 508

EGLCR-Stereo	0.29 66	0.27 91	0.97 59	0.30 190	0.19 177	0.56 216	0.17 39	0.68 216	0.36 47	0.30 120	0.18 16	0.27 115	0.17 30	0.38 122	0.19 28	0.09 70	0.07 40	0.10 131	0.08 77	0.10 50	0.35 463

DCRE	0.50 281	0.63 329	2.13 359	0.30 190	0.23 252	0.45 96	0.24 188	0.59 170	0.53 208	0.50 247	2.10 533	0.42 209	0.26 151	0.35 93	0.23 100	0.09 70	0.14 343	0.10 131	0.32 482	0.16 189	0.15 228

MC-Stereo	0.32 90	0.31 145	1.46 132	0.31 217	0.15 55	0.53 180	0.19 62	0.44 57	0.35 30	0.36 145	0.38 153	0.27 115	0.27 169	0.42 144	0.19 28	0.09 70	0.13 322	0.09 82	0.16 350	0.20 274	0.13 177

RCA-Stereo	0.34 105	0.32 151	1.30 102	0.26 101	0.14 32	0.58 252	0.23 155	0.78 299	0.62 300	0.40 165	0.44 187	0.28 124	0.35 236	0.29 43	0.20 50	0.09 70	0.10 227	0.09 82	0.07 51	0.19 259	0.08 34

CroCo-Stereo Lap2	0.33 97	0.61 312	1.47 136	0.32 246	0.38 431	0.23 4	0.22 122	0.58 162	0.46 138	0.22 44	0.27 73	0.29 131	0.23 110	0.32 67	0.26 144	0.09 70	0.09 185	0.10 131	0.08 77	0.21 288	0.14 195

DCANet-4	0.40 161	0.27 91	2.21 376	0.25 70	0.14 32	0.51 153	0.22 122	0.77 284	0.72 397	0.54 292	0.47 205	0.28 124	0.37 256	0.37 114	0.34 237	0.09 70	0.07 40	0.08 29	0.07 51	0.08 18	0.22 352

ccc-4	0.32 90	0.52 278	1.38 116	0.25 70	0.16 82	0.56 216	0.23 155	0.46 67	0.41 91	0.24 67	0.23 46	0.20 48	0.23 110	0.48 193	0.19 28	0.09 70	0.08 115	0.10 131	0.18 382	0.23 318	0.22 352

fff	0.43 193	0.77 385	1.95 314	0.24 52	0.13 20	0.51 153	0.22 122	0.77 284	0.75 429	0.54 292	0.47 205	0.31 139	0.65 437	0.36 105	0.34 237	0.09 70	0.07 40	0.08 29	0.07 51	0.08 18	0.22 352

ADStereo(finetuned)	0.45 221	0.77 385	2.12 357	0.25 70	0.14 32	0.51 153	0.22 122	0.77 284	0.72 397	0.54 292	0.48 217	0.31 139	0.76 466	0.37 114	0.38 261	0.09 70	0.07 40	0.09 82	0.07 51	0.13 111	0.23 376

raft_robust	0.55 334	0.84 412	1.73 189	0.28 142	0.54 491	0.53 180	0.25 208	0.88 382	0.75 429	0.48 228	0.46 199	0.76 417	0.75 465	1.46 380	0.27 154	0.09 70	0.10 227	0.10 131	0.30 470	0.26 366	0.16 255

RAFT+CT+SA	0.50 281	0.86 419	1.82 252	0.37 357	0.75 522	0.54 188	0.34 352	0.77 284	0.63 312	0.38 157	0.55 292	0.34 159	0.29 198	0.68 274	0.27 154	0.09 70	0.07 40	0.11 196	0.51 523	0.29 387	0.41 496

test_5	0.51 298	0.87 422	1.99 329	0.37 357	0.65 514	0.58 252	0.35 360	0.78 299	0.62 300	0.48 228	0.55 292	0.45 233	0.40 285	0.72 289	0.30 197	0.09 70	0.07 40	0.12 252	0.12 244	0.33 423	0.38 481

SA	0.50 281	0.75 375	1.95 314	0.31 217	0.61 510	0.57 234	0.31 317	0.91 405	0.73 412	0.42 179	0.62 347	0.38 176	0.47 357	0.68 274	0.29 179	0.09 70	0.09 185	0.13 311	0.32 482	0.30 398	0.10 80

IGEV-Stereo	0.34 105	0.54 288	1.47 136	0.25 70	0.16 82	0.56 216	0.23 155	0.49 92	0.40 81	0.25 86	0.24 55	0.22 59	0.24 121	0.54 226	0.19 28	0.09 70	0.10 227	0.10 131	0.18 382	0.24 333	0.29 427
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
iRaft-Stereo_5w	0.54 322	1.01 475	2.08 348	0.27 117	0.21 205	0.49 135	0.28 272	0.73 245	0.58 253	0.40 165	0.61 342	0.62 331	0.46 349	1.78 433	0.47 317	0.09 70	0.07 40	0.11 196	0.10 144	0.39 471	0.12 142

iRaft-Stereo_20w	0.58 353	0.39 209	1.96 323	0.45 437	0.32 372	0.92 484	0.57 469	1.14 518	0.56 238	0.81 474	0.40 166	0.55 291	0.69 449	0.65 267	1.04 454	0.09 70	0.16 386	0.09 82	0.36 500	0.17 211	0.25 397

GLC_STEREO	0.28 57	0.27 91	1.36 112	0.28 142	0.12 6	0.41 69	0.20 81	0.37 16	0.38 59	0.26 100	0.30 99	0.25 90	0.19 66	0.33 77	0.24 122	0.09 70	0.11 275	0.12 252	0.10 144	0.13 111	0.09 56

IPLG	0.69 420	0.84 412	2.43 421	0.35 315	0.21 205	1.65 533	0.61 479	1.36 532	0.58 253	1.39 533	0.51 246	0.37 169	0.87 483	1.41 373	0.36 248	0.09 70	0.07 40	0.14 347	0.12 244	0.32 414	0.11 105

MIPNet	0.83 476	0.81 402	2.40 414	0.61 502	0.18 145	1.48 523	1.39 549	1.60 542	0.74 416	1.94 543	0.85 457	0.73 400	1.68 538	0.87 317	0.31 209	0.09 70	0.08 115	0.11 196	0.32 482	0.25 346	0.12 142

IPLGR	0.54 322	0.56 300	2.68 467	0.36 334	0.18 145	0.62 322	0.54 457	1.02 494	0.64 320	0.73 451	0.46 199	0.47 254	0.45 335	1.12 343	0.29 179	0.09 70	0.08 115	0.11 196	0.09 108	0.19 259	0.12 142

LCNet	0.54 322	0.37 190	1.78 219	0.92 529	0.22 232	0.96 487	0.30 304	0.59 170	0.58 253	0.51 260	0.55 292	0.41 196	0.76 466	0.84 311	0.26 144	0.09 70	0.06 20	0.12 252	0.18 382	0.98 536	0.39 487

STrans-v2	0.67 408	0.56 300	2.64 462	0.27 117	0.23 252	0.57 234	0.33 348	0.96 449	0.69 368	0.92 492	0.85 457	0.89 463	0.93 491	1.83 446	1.21 472	0.09 70	0.07 40	0.10 131	0.09 108	0.11 70	0.12 142

PSM-AAD	0.63 386	0.22 36	1.77 214	0.37 357	0.23 252	0.86 470	1.17 539	0.59 170	0.60 265	0.64 412	0.71 420	0.68 371	2.93 554	0.65 267	0.31 209	0.09 70	0.07 40	0.17 415	0.15 330	0.13 111	0.33 457

GrayStereo	0.66 403	0.19 8	1.76 205	0.90 527	0.23 252	0.62 322	1.42 553	0.62 186	0.60 265	0.72 447	0.78 440	0.56 303	3.07 557	0.60 249	0.26 144	0.09 70	0.08 115	0.10 131	0.21 418	0.11 70	0.18 293

CroCo-Stereo	0.30 76	0.45 251	1.08 67	0.31 217	0.17 110	0.19 2	0.21 101	0.73 245	0.50 174	0.21 34	0.24 55	0.55 291	0.22 95	0.27 24	0.26 144	0.09 70	0.08 115	0.08 29	0.07 51	0.12 81	0.09 56
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
test-1	0.44 203	0.48 266	1.69 175	0.30 190	0.27 312	0.50 143	0.28 272	0.80 319	0.43 110	0.40 165	0.54 282	0.41 196	0.24 121	0.31 58	1.16 467	0.09 70	0.20 438	0.10 131	0.17 369	0.11 70	0.26 407

Prome-Stereo	0.49 270	0.30 134	1.76 205	0.60 501	0.23 252	0.63 339	0.42 400	0.62 186	0.60 265	0.59 364	1.03 490	0.43 213	0.72 456	0.60 249	0.33 230	0.09 70	0.07 40	0.10 131	0.09 108	0.11 70	0.43 498

iRaftStereo_RVC	0.37 131	0.53 283	1.41 122	0.28 142	0.15 55	0.52 172	0.20 81	0.54 140	0.46 138	0.37 149	0.43 176	0.41 196	0.23 110	0.36 105	0.26 144	0.09 70	0.15 369	0.12 252	0.11 206	0.41 479	0.37 478

CREStereo++_RVC	0.33 97	0.29 122	1.74 193	0.24 52	0.16 82	0.54 188	0.15 22	0.40 28	0.55 227	0.37 149	0.51 246	0.24 80	0.19 66	0.27 24	0.26 144	0.09 70	0.06 20	0.08 29	0.30 470	0.08 18	0.06 1
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
raft+_RVC	0.44 203	0.67 348	1.85 263	0.34 299	0.71 520	0.51 153	0.25 208	0.64 195	0.51 182	0.35 140	0.45 191	0.32 147	0.28 184	0.43 147	0.32 220	0.09 70	0.19 427	0.10 131	0.09 108	0.20 274	0.40 491

DCANet	0.42 187	0.77 385	1.95 314	0.25 70	0.14 32	0.51 153	0.22 122	0.77 284	0.72 397	0.54 292	0.48 217	0.31 139	0.41 296	0.36 105	0.39 272	0.09 70	0.07 40	0.09 82	0.07 51	0.13 111	0.23 376

csc	0.43 193	0.77 385	1.95 314	0.24 52	0.13 20	0.51 153	0.22 122	0.77 284	0.75 429	0.54 292	0.47 205	0.31 139	0.65 437	0.36 105	0.34 237	0.09 70	0.07 40	0.08 29	0.07 51	0.08 18	0.22 352

cscssc	0.43 193	0.77 385	1.95 314	0.24 52	0.13 20	0.51 153	0.22 122	0.77 284	0.75 429	0.54 292	0.47 205	0.31 139	0.65 437	0.36 105	0.34 237	0.09 70	0.07 40	0.08 29	0.07 51	0.08 18	0.22 352

111	0.48 252	1.09 487	1.95 314	0.24 52	0.13 20	0.59 269	0.26 230	0.83 336	0.78 448	0.48 228	0.52 259	0.56 303	0.38 263	0.49 203	0.38 261	0.09 70	0.07 40	0.09 82	0.07 51	0.23 318	0.35 463

test_xeample3	0.46 231	0.34 171	2.99 507	0.37 357	0.16 82	0.49 135	0.33 348	1.06 507	0.44 114	0.25 86	0.23 46	0.24 80	0.25 137	0.49 203	0.56 360	0.09 70	0.07 40	0.10 131	0.40 508	0.17 211	0.26 407

EAI-Stereo	0.78 462	0.25 70	1.67 172	0.54 477	0.59 503	1.95 542	2.05 559	1.11 517	0.64 320	0.95 497	1.49 518	0.50 270	0.67 444	0.59 243	1.44 489	0.09 70	0.19 427	0.09 82	0.49 520	0.13 111	0.22 352

CFNet-RSSM	0.41 168	0.32 151	2.20 375	0.27 117	0.44 460	0.52 172	0.19 62	0.76 273	0.48 158	0.43 184	0.36 141	0.54 287	0.26 151	0.33 77	0.25 135	0.09 70	0.08 115	0.09 82	0.38 503	0.10 50	0.09 56

Gwc-CoAtRS	0.38 140	0.33 158	1.92 299	0.27 117	0.41 450	0.48 128	0.19 62	0.59 170	0.46 138	0.43 184	0.39 161	0.57 309	0.26 151	0.32 67	0.26 144	0.09 70	0.09 185	0.09 82	0.31 476	0.11 70	0.09 56

HITNet	0.46 231	0.92 435	2.09 349	0.33 268	0.14 32	0.55 201	0.22 122	0.83 336	0.56 238	0.51 260	0.49 234	0.48 265	0.37 256	0.48 193	0.54 351	0.09 70	0.06 20	0.10 131	0.08 77	0.23 318	0.09 56
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
MLCV	0.48 252	0.89 429	1.85 263	0.29 173	0.14 32	0.59 269	0.23 155	0.72 234	0.59 260	0.66 421	0.66 386	0.55 291	0.36 242	1.03 331	0.49 328	0.09 70	0.06 20	0.09 82	0.07 51	0.19 259	0.11 105

z-ln-s-r	0.64 390	0.89 429	2.23 384	0.32 246	0.26 298	0.57 234	0.37 375	0.84 347	0.76 438	0.51 260	0.81 444	0.64 343	0.45 335	2.06 481	1.27 477	0.10 164	0.07 40	0.11 196	0.09 108	0.24 333	0.13 177

DFGA-Net	0.51 298	1.06 483	1.75 199	0.30 190	0.24 265	0.54 188	0.22 122	0.63 192	0.60 265	0.48 228	0.51 246	0.35 163	0.27 169	1.82 445	0.53 345	0.10 164	0.08 115	0.12 252	0.12 244	0.37 455	0.15 228

G2L-Stereo_test	0.55 334	0.97 461	1.89 285	0.33 268	0.24 265	0.75 427	0.38 382	0.79 315	0.60 265	0.60 373	0.54 282	0.74 406	0.39 277	1.56 396	0.43 297	0.10 164	0.08 115	0.08 29	0.08 77	0.28 382	0.13 177

LGtest1	0.21 8	0.37 190	0.70 34	0.22 25	0.12 6	0.31 19	0.11 2	0.36 13	0.39 71	0.17 11	0.13 10	0.16 29	0.14 10	0.25 11	0.27 154	0.10 164	0.09 185	0.08 29	0.06 9	0.10 50	0.10 80

SGD-Stereo	0.22 28	0.28 112	0.77 40	0.22 25	0.11 1	0.40 62	0.16 31	0.31 5	0.36 47	0.19 21	0.19 19	0.17 34	0.17 30	0.37 114	0.16 4	0.10 164	0.06 20	0.08 29	0.07 51	0.10 50	0.07 7

MM-Stereo_test3	0.40 161	0.58 304	1.75 199	0.36 334	0.30 345	0.45 96	0.30 304	0.72 234	0.59 260	0.31 125	0.43 176	0.32 147	0.23 110	0.35 93	0.29 179	0.10 164	0.20 438	0.10 131	0.08 77	0.40 476	0.11 105

AIO_rvc	0.41 168	0.64 333	1.29 99	0.58 492	0.39 434	0.37 45	0.24 188	0.50 98	0.43 110	0.28 112	0.23 46	0.25 90	0.16 23	0.99 325	0.19 28	0.10 164	0.16 386	0.08 29	0.11 206	0.25 346	0.85 535

PAM_32	0.70 424	0.35 178	2.73 478	0.54 477	0.61 510	1.07 505	0.43 407	0.84 347	0.49 164	0.90 489	0.91 468	1.23 515	0.77 469	0.65 267	1.10 458	0.10 164	0.19 427	0.10 131	0.49 520	0.15 152	0.38 481

PAM	0.70 424	0.35 178	2.72 473	0.56 486	0.62 512	1.08 507	0.53 453	0.85 354	0.44 114	0.93 494	0.92 470	1.24 516	0.68 447	0.64 257	1.01 449	0.10 164	0.19 427	0.10 131	0.48 518	0.14 134	0.38 481

UGAM	0.58 353	0.47 263	2.21 376	0.30 190	0.19 177	0.53 180	0.34 352	0.59 170	0.63 312	0.44 190	0.73 427	0.78 422	0.37 256	2.58 525	0.39 272	0.10 164	0.08 115	0.17 415	0.14 305	0.42 485	0.17 273

model_zeroshot	0.44 203	0.68 350	1.97 328	0.28 142	0.18 145	0.69 395	0.21 101	0.63 192	0.40 81	1.00 500	0.34 130	0.42 209	0.20 75	0.69 280	0.24 122	0.10 164	0.22 453	0.10 131	0.22 426	0.12 81	0.10 80

Pointernet	0.29 66	0.25 70	1.49 142	0.24 52	0.20 191	0.47 120	0.15 22	0.62 186	0.47 155	0.22 44	0.29 86	0.26 104	0.20 75	0.28 31	0.20 50	0.10 164	0.07 40	0.07 1	0.12 244	0.10 50	0.07 7

AIO-Stereo-zeroshot1	0.70 424	0.65 340	3.45 537	0.50 459	0.60 508	0.75 427	0.23 155	0.96 449	0.60 265	0.76 459	1.30 509	0.81 433	0.60 415	0.57 234	0.82 424	0.10 164	0.16 386	0.11 196	0.43 514	0.31 406	0.22 352

AIO-Stereo-zeroshot	0.61 375	0.61 312	3.35 536	0.33 268	0.58 501	0.66 371	0.20 81	0.98 462	0.55 227	0.73 451	0.52 259	0.99 486	0.65 437	0.58 237	0.29 179	0.10 164	0.16 386	0.10 131	0.41 511	0.29 387	0.20 325

trnet	0.28 57	0.26 85	1.32 105	0.19 1	0.12 6	0.54 188	0.15 22	0.48 86	0.46 138	0.27 107	0.33 124	0.24 80	0.21 86	0.30 51	0.21 69	0.10 164	0.07 40	0.08 29	0.05 1	0.09 36	0.07 7

H2IRNET	0.40 161	0.61 312	1.90 290	0.29 173	0.17 110	0.54 188	0.18 53	0.52 120	0.50 174	0.27 107	0.56 303	0.47 254	0.35 236	0.46 177	0.33 230	0.10 164	0.07 40	0.12 252	0.14 305	0.32 414	0.12 142

Former-RAFT_DAM_RVC	0.50 281	0.33 158	0.93 56	0.26 101	0.22 232	0.46 114	0.20 81	1.10 513	1.34 528	3.16 565	0.32 116	0.22 59	0.20 75	0.30 51	0.22 88	0.10 164	0.09 185	0.11 196	0.09 108	0.15 152	0.19 309

MyStereo8	0.54 322	0.80 397	2.76 481	0.32 246	0.33 385	0.71 404	0.20 81	0.87 373	0.57 242	0.51 260	0.59 320	0.50 270	0.33 226	0.68 274	0.55 352	0.10 164	0.29 488	0.10 131	0.13 277	0.21 288	0.34 461

ACVNet-DCA	0.42 187	0.64 333	2.07 343	0.35 315	0.14 32	0.76 431	0.25 208	0.76 273	0.52 189	0.31 125	0.38 153	0.24 80	0.38 263	0.69 280	0.19 28	0.10 164	0.24 464	0.11 196	0.09 108	0.12 81	0.14 195

xx1	0.46 231	0.64 333	2.07 343	0.35 315	0.14 32	0.76 431	0.25 208	0.74 249	1.01 500	0.31 125	0.38 153	0.46 246	0.36 242	0.69 280	0.19 28	0.10 164	0.24 464	0.12 252	0.12 244	0.12 81	0.14 195

1test111	0.44 203	0.64 333	2.07 343	0.35 315	0.14 32	0.76 431	0.25 208	0.76 273	0.52 189	0.31 125	0.38 153	0.24 80	0.38 263	0.96 322	0.30 197	0.10 164	0.24 464	0.11 196	0.09 108	0.12 81	0.14 195

cc1	0.47 246	0.64 333	2.07 343	0.35 315	0.14 32	0.76 431	0.25 208	0.74 249	1.01 500	0.31 125	0.38 153	0.24 80	0.38 263	0.69 280	0.19 28	0.10 164	0.24 464	0.11 196	0.09 108	0.25 346	0.40 491

ffm	0.47 246	0.23 52	2.01 332	0.30 190	0.21 205	0.57 234	0.26 230	0.74 249	0.88 479	0.53 279	0.63 359	0.66 355	0.39 277	0.63 255	0.19 28	0.10 164	0.24 464	0.15 377	0.13 277	0.25 346	0.36 471

ff1	0.73 445	0.23 52	2.01 332	0.30 190	0.21 205	0.57 234	0.26 230	0.74 249	0.88 479	0.53 279	0.63 359	0.66 355	0.39 277	2.52 521	3.43 549	0.10 164	0.24 464	0.15 377	0.13 277	0.25 346	0.36 471

tt1	0.44 203	0.64 333	1.83 258	0.35 315	0.14 32	0.76 431	0.25 208	0.74 249	0.88 479	0.31 125	0.37 144	0.25 90	0.35 236	0.63 255	0.19 28	0.10 164	0.24 464	0.11 196	0.09 108	0.25 346	0.36 471

MaDis-Stereo	0.29 66	0.54 288	1.44 129	0.24 52	0.29 334	0.29 13	0.16 31	0.45 64	0.37 54	0.19 21	0.21 29	0.28 124	0.22 95	0.30 51	0.29 179	0.10 164	0.09 185	0.10 131	0.08 77	0.11 70	0.11 105

UniTT-Stereo	0.30 76	0.36 187	1.68 173	0.27 117	0.24 265	0.29 13	0.18 53	0.33 7	0.34 24	0.26 100	0.37 144	0.18 40	0.18 48	0.31 58	0.27 154	0.10 164	0.08 115	0.08 29	0.07 51	0.25 346	0.08 34

CASnet	0.28 57	0.31 145	1.20 86	0.28 142	0.11 1	0.47 120	0.19 62	0.44 57	0.44 114	0.38 157	0.31 110	0.23 67	0.17 30	0.29 43	0.19 28	0.10 164	0.06 20	0.15 377	0.12 244	0.16 189	0.07 7
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
testlalala	0.36 125	0.30 134	1.77 214	0.28 142	0.33 385	0.60 281	0.22 122	0.55 144	0.51 182	0.55 310	0.35 135	0.31 139	0.20 75	0.26 19	0.22 88	0.10 164	0.13 322	0.09 82	0.24 432	0.08 18	0.07 7

Any-RAFT	0.38 140	0.25 70	1.89 285	0.27 117	0.17 110	0.68 389	0.21 101	0.78 299	0.53 208	0.43 184	0.43 176	0.54 287	0.30 206	0.41 136	0.20 50	0.10 164	0.12 301	0.08 29	0.06 9	0.10 50	0.09 56

LL-Strereo	0.72 436	1.29 516	2.49 434	0.36 334	0.45 468	0.55 201	0.32 340	0.93 422	0.71 387	0.67 425	0.58 317	0.85 449	0.79 470	2.67 532	0.46 308	0.10 164	0.18 415	0.14 347	0.12 244	0.40 476	0.42 497

CBFPSM	0.56 342	0.91 434	1.82 252	0.28 142	0.23 252	0.71 404	0.37 375	0.72 234	0.64 320	0.50 247	0.49 234	1.03 493	0.83 475	0.62 252	1.35 482	0.10 164	0.12 301	0.10 131	0.10 144	0.18 238	0.19 309

LoS	0.31 84	0.30 134	1.52 148	0.23 36	0.13 20	0.54 188	0.20 81	0.48 86	0.49 164	0.25 86	0.28 80	0.37 169	0.24 121	0.38 122	0.23 100	0.10 164	0.08 115	0.08 29	0.05 1	0.15 152	0.07 7
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
ToySt	0.44 203	0.61 312	1.89 285	0.29 173	0.18 145	0.55 201	0.35 360	0.67 212	0.53 208	0.39 163	0.50 242	0.59 319	0.43 323	0.51 212	0.49 328	0.10 164	0.12 301	0.13 311	0.16 350	0.24 333	0.19 309

anonymousa	0.48 252	0.46 254	2.44 423	0.29 173	0.34 393	0.61 302	0.25 208	0.66 203	0.54 220	0.53 279	0.77 439	0.73 400	0.46 349	0.33 77	0.31 209	0.10 164	0.09 185	0.12 252	0.29 460	0.10 50	0.19 309

Selective-RAFT	0.35 116	0.26 85	1.48 139	0.31 217	0.15 55	0.61 302	0.19 62	0.60 180	0.54 220	0.28 112	0.29 86	0.40 190	0.33 226	0.50 209	0.27 154	0.10 164	0.07 40	0.09 82	0.35 492	0.19 259	0.08 34

TestStereo1	0.49 270	0.81 402	1.85 263	0.39 383	0.57 499	0.56 216	0.34 352	0.75 260	0.69 368	0.44 190	0.63 359	0.35 163	0.42 313	0.64 257	0.29 179	0.10 164	0.08 115	0.12 252	0.10 144	0.33 423	0.26 407

SA-5K	0.49 270	0.81 402	1.85 263	0.39 383	0.57 499	0.56 216	0.34 352	0.75 260	0.69 368	0.44 190	0.63 359	0.35 163	0.42 313	0.64 257	0.29 179	0.10 164	0.08 115	0.12 252	0.10 144	0.33 423	0.26 407

Sa-1000	0.51 298	0.72 363	1.90 290	0.31 217	0.60 508	0.60 281	0.31 317	0.94 431	0.71 387	0.52 269	0.83 450	0.42 209	0.33 226	0.68 274	0.28 164	0.10 164	0.09 185	0.13 311	0.29 460	0.29 387	0.10 80

CrosDoStereo	0.94 491	0.37 190	2.53 441	0.25 70	0.32 372	0.54 188	3.76 569	0.72 234	0.60 265	0.70 440	1.40 515	0.53 281	1.49 531	1.78 433	3.09 539	0.10 164	0.08 115	0.11 196	0.11 206	0.21 288	0.11 105

TransformOpticalFlow	0.64 390	0.56 300	2.66 465	0.44 423	0.26 298	0.62 322	0.28 272	0.83 336	0.71 387	0.76 459	0.74 430	0.91 467	0.85 479	1.83 446	0.81 423	0.10 164	0.07 40	0.11 196	0.09 108	0.11 70	0.12 142

OMP-Stereo	0.59 361	0.65 340	1.74 193	0.56 486	0.37 425	0.60 281	0.26 230	0.70 226	0.65 333	0.66 421	0.60 335	0.69 378	0.32 222	2.09 486	1.20 470	0.10 164	0.07 40	0.12 252	0.09 108	0.17 211	0.10 80

KYRaft	0.48 252	0.29 122	1.75 199	0.33 268	0.21 205	0.75 427	0.44 418	0.58 162	0.57 242	0.64 412	0.93 474	0.53 281	0.72 456	0.60 249	0.24 122	0.10 164	0.07 40	0.12 252	0.14 305	0.12 81	0.54 512

ASMatch	0.60 367	0.43 232	2.58 453	0.91 528	0.36 414	0.56 216	0.25 208	0.52 120	0.61 282	0.47 210	1.21 502	0.47 254	0.66 442	1.34 364	0.94 434	0.10 164	0.08 115	0.11 196	0.11 206	0.10 50	0.16 255

DeepStereo_LL	0.94 491	0.37 190	2.53 441	0.25 70	0.32 372	0.54 188	3.76 569	0.72 234	0.60 265	0.70 440	1.40 515	0.53 281	1.49 531	1.78 433	3.09 539	0.10 164	0.08 115	0.11 196	0.11 206	0.21 288	0.11 105

DEmStereo	0.68 415	0.31 145	2.25 387	0.42 411	0.17 110	0.66 371	0.89 518	0.51 106	0.59 260	0.60 373	1.01 486	0.45 233	1.26 515	1.54 394	2.26 525	0.10 164	0.08 115	0.10 131	0.10 144	0.10 50	0.11 105

THIR-Stereo	0.86 480	0.62 318	2.13 359	0.25 70	0.16 82	0.58 252	2.74 565	0.59 170	0.51 182	0.62 393	1.62 522	0.97 482	1.80 542	1.69 419	2.25 524	0.10 164	0.08 115	0.14 347	0.11 206	0.15 152	0.11 105

DRaft	0.62 380	0.38 200	1.76 205	0.24 52	0.16 82	0.64 350	0.66 488	0.53 129	0.53 208	0.67 425	0.99 483	0.38 176	1.00 499	1.44 375	2.10 519	0.10 164	0.14 343	0.10 131	0.14 305	0.18 238	0.21 337

RAFT-345	0.53 317	0.30 134	2.34 402	0.38 373	0.34 393	0.58 252	0.42 400	0.47 79	0.61 282	0.51 260	1.00 485	0.43 213	0.28 184	1.57 400	0.82 424	0.10 164	0.07 40	0.11 196	0.09 108	0.10 50	0.08 34

GMM-Stereo	0.50 281	0.23 52	2.41 415	0.54 477	0.24 265	0.77 439	0.46 429	0.59 170	0.57 242	0.58 350	0.73 427	0.47 254	0.43 323	0.68 274	0.27 154	0.10 164	0.06 20	0.13 311	0.13 277	0.14 134	0.44 500

rafts_anoy	0.43 193	0.89 429	1.96 323	0.32 246	0.30 345	0.48 128	0.24 188	0.62 186	0.49 164	0.37 149	0.38 153	0.33 153	0.30 206	0.51 212	0.34 237	0.10 164	0.39 514	0.13 311	0.15 330	0.17 211	0.15 228

TANstereo	0.33 97	0.49 269	1.75 199	0.23 36	0.12 6	0.54 188	0.16 31	0.40 28	0.45 129	0.45 200	0.51 246	0.26 104	0.22 95	0.29 43	0.20 50	0.10 164	0.10 227	0.08 29	0.06 9	0.08 18	0.11 105

XX-TBD	0.34 105	0.77 385	1.75 199	0.34 299	0.13 20	0.51 153	0.17 39	0.43 49	0.50 174	0.37 149	0.49 234	0.23 67	0.18 48	0.28 31	0.24 122	0.10 164	0.07 40	0.08 29	0.06 9	0.09 36	0.07 7

raftrobust	0.38 140	0.68 350	1.54 150	0.32 246	0.46 474	0.52 172	0.21 101	0.56 151	0.42 100	0.52 269	0.35 135	0.31 139	0.33 226	0.37 114	0.30 197	0.10 164	0.11 275	0.08 29	0.07 51	0.21 288	0.19 309

RALCasStereoNet	0.45 221	0.88 426	1.85 263	0.30 190	0.26 298	0.49 135	0.26 230	0.58 162	0.51 182	0.36 145	0.48 217	0.36 167	0.28 184	0.55 230	0.34 237	0.10 164	0.53 528	0.09 82	0.08 77	0.25 346	0.34 461

RALAANet	0.43 193	0.98 465	1.90 290	0.32 246	0.23 252	0.48 128	0.19 62	0.67 212	0.53 208	0.48 228	0.45 191	0.39 182	0.30 206	0.48 193	0.37 254	0.10 164	0.08 115	0.11 196	0.14 305	0.27 376	0.10 80

XX-Stereo	0.55 334	0.54 288	3.50 539	0.48 455	0.39 434	0.54 188	0.17 39	0.89 388	0.40 81	0.44 190	0.65 384	0.85 449	0.19 66	0.77 301	0.21 69	0.10 164	0.14 343	0.10 131	0.32 482	0.17 211	0.14 195

ARAFT	0.60 367	1.23 509	3.10 516	0.28 142	0.16 82	0.64 350	0.36 367	0.90 394	0.67 357	0.61 382	0.49 234	0.55 291	0.31 215	1.24 358	0.32 220	0.10 164	0.08 115	0.14 347	0.13 277	0.37 455	0.21 337

MMNet	0.50 281	0.48 266	1.93 302	0.33 268	0.27 312	0.79 448	0.28 272	0.81 323	0.74 416	0.60 373	0.56 303	0.59 319	0.55 393	0.79 306	0.59 371	0.10 164	0.09 185	0.12 252	0.11 206	0.13 111	0.14 195

DIP-Stereo	0.37 131	0.34 171	1.50 145	0.27 117	0.18 145	0.63 339	0.17 39	0.92 414	0.53 208	0.49 240	0.48 217	0.30 136	0.30 206	0.39 128	0.30 197	0.10 164	0.08 115	0.10 131	0.08 77	0.15 152	0.12 142
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
R-Stereo Train	0.36 125	0.21 21	1.70 179	0.29 173	0.18 145	0.55 201	0.26 230	0.78 299	0.36 47	0.57 332	0.67 389	0.33 153	0.24 121	0.32 67	0.23 100	0.10 164	0.08 115	0.09 82	0.07 51	0.09 36	0.12 142

RAFT-Stereo	0.36 125	0.21 21	1.70 179	0.29 173	0.18 145	0.55 201	0.26 230	0.78 299	0.36 47	0.57 332	0.67 389	0.33 153	0.24 121	0.32 67	0.23 100	0.10 164	0.08 115	0.09 82	0.07 51	0.09 36	0.12 142
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
iResNet	0.51 298	0.76 376	2.59 455	0.41 400	0.17 110	0.64 350	0.27 255	0.82 330	0.70 377	0.57 332	0.64 375	0.43 213	0.36 242	0.70 285	0.52 341	0.10 164	0.07 40	0.09 82	0.08 77	0.21 288	0.13 177

S2M2_XL	0.20 1	0.32 151	1.10 71	0.19 1	0.13 20	0.16 1	0.11 2	0.27 2	0.17 1	0.15 4	0.19 19	0.15 26	0.14 10	0.19 1	0.21 69	0.11 227	0.09 185	0.10 131	0.08 77	0.10 50	0.08 34

G2L-ROB	0.51 298	0.95 450	1.96 323	0.29 173	0.22 232	0.59 269	0.28 272	0.76 273	0.57 242	0.55 310	0.45 191	0.70 388	0.32 222	1.38 368	0.47 317	0.11 227	0.07 40	0.09 82	0.08 77	0.20 274	0.13 177

SCV	0.35 116	0.59 306	1.37 115	0.34 299	0.22 232	0.28 9	0.23 155	0.72 234	0.35 30	0.19 21	0.30 99	0.24 80	0.20 75	0.64 257	0.19 28	0.11 227	0.08 115	0.09 82	0.29 460	0.34 430	0.29 427

StereoAnything_RVC	0.35 116	1.25 512	1.82 252	0.20 4	0.12 6	0.26 7	0.15 22	0.43 49	0.37 54	0.14 3	0.10 2	0.11 1	0.19 66	0.46 177	0.14 1	0.11 227	0.09 185	0.08 29	0.05 1	0.76 528	0.18 293

AIO_test	0.39 155	0.37 190	1.19 82	0.73 513	0.67 515	0.35 36	0.25 208	0.47 79	0.34 24	0.34 138	0.22 40	0.33 153	0.17 30	1.31 361	0.19 28	0.11 227	0.15 369	0.08 29	0.21 418	0.15 152	0.23 376

test_sample1	0.40 161	0.18 5	1.19 82	0.31 217	0.18 145	0.48 128	0.23 155	0.78 299	0.49 164	0.44 190	0.44 187	0.45 233	0.41 296	1.39 369	0.33 230	0.11 227	0.09 185	0.10 131	0.09 108	0.12 81	0.13 177

mmm	0.38 140	0.21 21	1.18 80	0.35 315	0.17 110	0.49 135	0.26 230	0.78 299	0.52 189	0.50 247	0.57 311	0.41 196	0.37 256	0.71 287	0.31 209	0.11 227	0.13 322	0.14 347	0.13 277	0.15 152	0.14 195

11t1	0.33 97	0.19 8	1.41 122	0.33 268	0.16 82	0.48 128	0.21 101	0.67 212	0.48 158	0.40 165	0.34 130	0.32 147	0.33 226	0.42 144	0.27 154	0.11 227	0.12 301	0.10 131	0.08 77	0.13 111	0.14 195

plain	0.37 131	0.47 263	2.15 365	0.27 117	0.19 177	0.33 27	0.20 81	0.58 162	0.46 138	0.23 60	0.37 144	0.23 67	0.25 137	0.45 168	0.28 164	0.11 227	0.08 115	0.13 311	0.09 108	0.42 485	0.12 142

MIF-Stereo (partial)	0.34 105	0.41 220	1.93 302	0.26 101	0.24 265	0.32 24	0.17 39	0.53 129	0.42 100	0.25 86	0.37 144	0.25 90	0.26 151	0.44 156	0.31 209	0.11 227	0.08 115	0.12 252	0.10 144	0.19 259	0.14 195

PCWNet_CMD	0.46 231	0.45 251	2.28 392	0.26 101	0.20 191	0.55 201	0.21 101	0.75 260	0.64 320	0.48 228	0.55 292	0.68 371	0.57 402	0.46 177	0.30 197	0.11 227	0.10 227	0.14 347	0.10 144	0.18 238	0.14 195

gwcnet-sp	0.49 270	0.43 232	2.54 447	0.31 217	0.22 232	0.67 377	0.31 317	0.78 299	0.65 333	0.58 350	0.47 205	0.46 246	0.43 323	0.76 297	0.46 308	0.11 227	0.11 275	0.11 196	0.11 206	0.15 152	0.14 195

scenet	0.49 270	0.43 232	2.54 447	0.31 217	0.22 232	0.67 377	0.31 317	0.78 299	0.65 333	0.58 350	0.47 205	0.46 246	0.43 323	0.76 297	0.46 308	0.11 227	0.11 275	0.11 196	0.11 206	0.15 152	0.14 195

knoymous	0.34 105	0.25 70	1.75 199	0.24 52	0.18 145	0.45 96	0.24 188	0.57 156	0.38 59	0.41 174	0.39 161	0.55 291	0.25 137	0.38 122	0.23 100	0.11 227	0.08 115	0.12 252	0.07 51	0.13 111	0.12 142

riskmin	0.37 131	0.22 36	1.74 193	0.32 246	0.20 191	0.48 128	0.20 81	0.66 203	0.46 138	0.36 145	0.34 130	0.69 378	0.45 335	0.39 128	0.27 154	0.11 227	0.08 115	0.12 252	0.08 77	0.13 111	0.16 255

ssnet	0.49 270	0.43 232	2.54 447	0.31 217	0.22 232	0.67 377	0.31 317	0.78 299	0.65 333	0.58 350	0.47 205	0.46 246	0.43 323	0.76 297	0.46 308	0.11 227	0.11 275	0.11 196	0.11 206	0.15 152	0.14 195

qqq	0.38 140	0.21 21	1.34 110	0.28 142	0.15 55	0.45 96	0.26 230	0.76 273	0.52 189	0.39 163	0.41 170	0.46 246	0.36 242	0.96 322	0.30 197	0.11 227	0.14 343	0.12 252	0.12 244	0.12 81	0.14 195

x	0.35 116	0.20 13	1.36 112	0.33 268	0.17 110	0.47 120	0.24 188	0.75 260	0.54 220	0.40 165	0.40 166	0.42 209	0.34 234	0.45 168	0.32 220	0.11 227	0.14 343	0.11 196	0.09 108	0.12 81	0.14 195

IER	0.43 193	0.38 200	1.69 175	0.26 101	0.25 283	0.66 371	0.26 230	0.71 229	0.55 227	0.54 292	0.59 320	0.60 325	0.53 385	0.52 216	0.39 272	0.11 227	0.08 115	0.11 196	0.11 206	0.14 134	0.11 105

hknet	0.47 246	0.29 122	1.70 179	0.30 190	0.24 265	0.76 431	0.31 317	1.00 482	0.64 320	0.63 402	0.53 270	0.80 430	0.38 263	0.77 301	0.37 254	0.11 227	0.10 227	0.14 347	0.12 244	0.12 81	0.11 105

CIPLG	0.56 342	1.19 505	2.46 426	0.80 520	0.31 364	0.61 302	0.57 469	0.76 273	0.57 242	0.56 321	0.63 359	0.41 196	0.30 206	0.45 168	0.40 280	0.11 227	0.20 438	0.13 311	0.13 277	0.35 441	0.19 309

IPLGR_C	0.58 353	1.25 512	2.72 473	0.80 520	0.31 364	0.60 281	0.61 479	0.76 273	0.58 253	0.56 321	0.62 347	0.41 196	0.31 215	0.43 147	0.40 280	0.11 227	0.22 453	0.13 311	0.15 330	0.35 441	0.19 309

ACRE	0.56 342	1.14 495	2.77 483	0.76 516	0.28 326	0.60 281	0.56 465	0.76 273	0.58 253	0.55 310	0.62 347	0.41 196	0.29 198	0.44 156	0.39 272	0.11 227	0.19 427	0.13 311	0.14 305	0.36 447	0.18 293

AAGNet	0.88 483	0.33 158	1.79 239	0.54 477	0.98 536	0.62 322	0.46 429	0.50 98	0.60 265	0.58 350	0.53 270	0.50 270	0.73 459	1.23 355	7.48 569	0.11 227	0.07 40	0.12 252	0.10 144	0.14 134	0.09 56

IIG-Stereo	0.59 361	0.65 340	1.74 193	0.54 477	0.23 252	0.61 302	0.21 101	0.73 245	0.65 333	0.64 412	0.69 406	0.69 378	0.38 263	2.09 486	1.39 485	0.11 227	0.07 40	0.11 196	0.09 108	0.15 152	0.09 56

NF-Stereo	0.48 252	0.25 70	1.81 246	0.52 468	0.16 82	0.61 302	0.44 418	0.66 203	0.61 282	0.50 247	0.47 205	0.37 169	0.26 151	1.45 379	0.79 421	0.11 227	0.07 40	0.12 252	0.10 144	0.13 111	0.16 255

OCTAStereo	0.48 252	0.25 70	1.81 246	0.52 468	0.16 82	0.61 302	0.43 407	0.66 203	0.61 282	0.50 247	0.47 205	0.37 169	0.26 151	1.44 375	0.80 422	0.11 227	0.07 40	0.12 252	0.10 144	0.13 111	0.17 273

NRIStereo	0.46 231	0.25 70	1.77 214	0.47 447	0.16 82	0.95 486	0.74 504	0.51 106	0.56 238	0.48 228	0.39 161	0.59 319	0.29 198	0.77 301	0.32 220	0.11 227	0.13 322	0.11 196	0.09 108	0.21 288	0.24 388

SST-Stereo	0.52 311	0.20 13	1.76 205	0.62 503	0.53 489	0.62 322	0.66 488	0.55 144	0.61 282	0.58 350	0.53 270	0.52 279	0.60 415	1.59 406	0.29 179	0.11 227	0.07 40	0.12 252	0.10 144	0.16 189	0.10 80

RAFT_R40	0.50 281	0.21 21	1.76 205	0.50 459	0.40 443	0.61 302	0.53 453	0.56 151	0.60 265	0.56 321	0.54 282	0.55 291	0.51 378	1.57 400	0.53 345	0.11 227	0.07 40	0.12 252	0.10 144	0.16 189	0.09 56

RE-Stereo	0.48 252	0.25 70	1.81 246	0.52 468	0.16 82	0.61 302	0.43 407	0.66 203	0.60 265	0.50 247	0.47 205	0.37 169	0.26 151	1.44 375	0.78 417	0.11 227	0.07 40	0.12 252	0.10 144	0.13 111	0.17 273

TVStereo	0.48 252	0.25 70	1.81 246	0.52 468	0.16 82	0.61 302	0.43 407	0.66 203	0.60 265	0.50 247	0.47 205	0.37 169	0.26 151	1.44 375	0.78 417	0.11 227	0.07 40	0.12 252	0.10 144	0.13 111	0.17 273

DeepStereo_RVC	0.44 203	0.28 112	1.92 299	0.49 457	0.17 110	0.60 281	0.59 473	0.50 98	0.52 189	0.49 240	0.45 191	0.39 182	0.86 482	0.45 168	0.33 230	0.11 227	0.08 115	0.11 196	0.09 108	0.15 152	0.19 309

IRAFT_RVC	0.54 322	0.53 283	1.78 219	0.46 442	0.21 205	0.58 252	0.43 407	0.65 201	0.66 348	0.54 292	0.50 242	0.49 267	0.51 378	1.58 404	1.01 449	0.11 227	0.25 477	0.13 311	0.10 144	0.15 152	0.13 177

AnonymousM	0.37 131	0.44 243	1.50 145	0.25 70	0.15 55	0.52 172	0.23 155	0.60 180	0.42 100	0.42 179	0.32 116	0.30 136	0.25 137	0.34 87	0.23 100	0.11 227	0.09 185	0.71 531	0.36 500	0.12 81	0.07 7

CRE-IMP	0.41 168	0.22 36	1.76 205	0.48 455	0.17 110	0.79 448	0.69 496	0.52 120	0.52 189	0.47 210	0.42 174	0.45 233	0.26 151	0.41 136	0.31 209	0.11 227	0.07 40	0.12 252	0.09 108	0.17 211	0.23 376

RAFT	0.45 221	0.92 435	1.59 157	0.34 299	0.19 177	0.46 114	0.35 360	0.65 201	0.49 164	0.49 240	0.49 234	0.70 388	0.40 285	0.47 188	0.32 220	0.11 227	0.16 386	0.14 347	0.13 277	0.51 506	0.13 177

s12784h	0.36 125	0.28 112	1.58 156	0.23 36	0.11 1	0.62 322	0.24 188	0.79 315	0.64 320	0.44 190	0.52 259	0.28 124	0.26 151	0.50 209	0.24 122	0.11 227	0.06 20	0.09 82	0.06 9	0.16 189	0.06 1

TestStereo	0.45 221	0.54 288	2.11 354	0.29 173	0.16 82	0.43 85	0.24 188	0.54 140	0.45 129	0.37 149	0.46 199	0.34 159	0.27 169	1.98 472	0.27 154	0.11 227	0.08 115	0.12 252	0.09 108	0.14 134	0.08 34

CFNet_pseudo	0.45 221	0.46 254	2.23 384	0.25 70	0.19 177	0.56 216	0.21 101	0.77 284	0.60 265	0.49 240	0.56 303	0.69 378	0.47 357	0.52 216	0.31 209	0.11 227	0.10 227	0.15 377	0.10 144	0.17 211	0.14 195

delet	0.52 311	0.54 288	1.62 164	0.31 217	0.35 406	0.74 421	0.46 429	0.85 354	0.74 416	0.55 310	0.60 335	0.67 364	0.50 376	1.12 343	0.57 364	0.11 227	0.11 275	0.13 311	0.14 305	0.16 189	0.12 142

UNet	0.54 322	0.44 243	2.83 489	0.31 217	0.33 385	0.74 421	0.27 255	0.82 330	0.61 282	0.53 279	0.54 282	0.72 395	0.54 388	0.78 305	0.56 360	0.11 227	0.09 185	0.13 311	0.11 206	0.14 134	0.12 142

CREStereo	0.28 57	0.30 134	1.33 107	0.19 1	0.13 20	0.55 201	0.17 39	0.48 86	0.46 138	0.27 107	0.33 124	0.24 80	0.21 86	0.31 58	0.21 69	0.11 227	0.07 40	0.08 29	0.05 1	0.10 50	0.07 7
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
ACVNet	0.45 221	0.44 243	1.79 239	0.28 142	0.21 205	0.59 269	0.36 367	0.66 203	0.68 359	0.45 200	0.59 320	0.69 378	0.40 285	0.44 156	0.55 352	0.11 227	0.09 185	0.10 131	0.09 108	0.34 430	0.10 80

acv_ft	0.48 252	0.44 243	1.76 205	0.32 246	0.41 450	0.63 339	0.28 272	0.81 323	0.68 359	0.61 382	0.59 320	0.69 378	0.45 335	0.44 156	0.63 380	0.11 227	0.09 185	0.10 131	0.09 108	0.41 479	0.10 80

BEATNet_4x	0.47 246	0.73 370	1.91 296	0.33 268	0.15 55	0.56 216	0.25 208	0.85 354	0.58 253	0.54 292	0.51 246	0.57 309	0.42 313	0.57 234	0.61 376	0.11 227	0.08 115	0.12 252	0.09 108	0.20 274	0.16 255

MSMDNet	0.46 231	0.44 243	2.28 392	0.26 101	0.20 191	0.55 201	0.21 101	0.75 260	0.64 320	0.48 228	0.55 292	0.68 371	0.56 397	0.46 177	0.30 197	0.11 227	0.10 227	0.13 311	0.10 144	0.18 238	0.15 228

ccs_rob	0.45 221	0.46 254	2.22 380	0.26 101	0.19 177	0.56 216	0.21 101	0.77 284	0.60 265	0.49 240	0.56 303	0.69 378	0.47 357	0.52 216	0.31 209	0.11 227	0.09 185	0.16 396	0.10 144	0.17 211	0.14 195

iResNetv2_ROB	0.59 361	1.43 527	2.96 502	0.40 393	0.22 232	0.58 252	0.28 272	0.91 405	0.73 412	0.57 332	0.63 359	0.60 325	0.41 296	0.74 293	0.35 245	0.11 227	0.08 115	0.10 131	0.07 51	0.43 487	0.17 273

HSM	0.62 380	0.76 376	1.72 186	0.30 190	0.29 334	0.64 350	0.28 272	0.94 431	0.62 300	0.58 350	0.57 311	1.40 524	0.64 435	2.59 526	0.42 288	0.11 227	0.08 115	0.10 131	0.08 77	0.14 134	0.11 105

StereoDRNet-Refined	0.50 281	0.41 220	1.50 145	0.33 268	0.21 205	0.68 389	0.26 230	0.81 323	0.68 359	0.67 425	0.68 397	0.73 400	0.42 313	1.10 337	0.59 371	0.11 227	0.08 115	0.14 347	0.14 305	0.25 346	0.21 337
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
iResNet_ROB	0.50 281	1.15 499	1.73 189	0.31 217	0.21 205	0.58 252	0.22 122	0.95 444	0.82 462	0.58 350	0.62 347	0.57 309	0.39 277	0.84 311	0.40 280	0.11 227	0.08 115	0.09 82	0.06 9	0.21 288	0.13 177

DN-CSS_ROB	0.48 252	1.23 509	1.99 329	0.39 383	0.22 232	0.56 216	0.19 62	0.75 260	0.61 282	0.45 200	0.62 347	0.41 196	0.31 215	0.70 285	0.32 220	0.11 227	0.08 115	0.14 347	0.13 277	0.36 447	0.12 142

HUF	0.59 361	0.65 340	2.46 426	0.45 437	0.77 526	0.34 31	0.24 188	0.46 67	0.39 71	0.31 125	0.28 80	0.25 90	0.19 66	0.67 271	0.18 16	0.12 280	2.03 567	0.08 29	0.06 9	0.31 406	1.59 563

test_sample2	0.41 168	0.19 8	1.23 91	0.31 217	0.17 110	0.51 153	0.27 255	0.81 323	0.55 227	0.44 190	0.45 191	0.46 246	0.38 263	1.51 390	0.30 197	0.12 280	0.09 185	0.11 196	0.10 144	0.14 134	0.14 195

DispNO	0.67 408	0.98 465	2.58 453	0.31 217	0.27 312	0.59 269	0.29 296	0.83 336	0.68 359	0.53 279	0.79 443	0.83 440	0.47 357	2.46 516	0.68 395	0.12 280	0.10 227	0.19 441	0.31 476	0.16 189	0.17 273

CoDeX	0.52 311	0.43 232	2.25 387	0.29 173	0.26 298	0.61 302	0.32 340	0.99 474	0.68 359	0.48 228	0.55 292	0.52 279	0.40 285	1.60 407	0.35 245	0.12 280	0.09 185	0.11 196	0.10 144	0.13 111	0.12 142

1111x	0.74 448	0.21 21	1.93 302	0.31 217	0.17 110	0.63 339	0.32 340	1.03 501	0.74 416	0.52 269	0.62 347	0.57 309	0.47 357	2.38 505	4.25 557	0.12 280	0.14 343	0.11 196	0.12 244	0.12 81	0.14 195

EKT-Stereo	1.47 533	0.49 269	1.93 302	2.57 566	19.31 583	0.55 201	0.22 122	0.69 219	0.42 100	0.38 157	0.36 141	0.43 213	0.27 169	0.69 280	0.26 144	0.12 280	0.14 343	0.11 196	0.16 350	0.20 274	0.15 228

DisPM	0.43 193	0.33 158	1.78 219	0.57 490	0.18 145	0.59 269	0.63 485	0.53 129	0.61 282	0.60 373	0.53 270	0.38 176	0.26 151	0.75 294	0.29 179	0.12 280	0.07 40	0.12 252	0.11 206	0.11 70	0.14 195

DAS	0.56 342	0.35 178	1.55 152	0.33 268	0.34 393	0.50 143	0.42 400	0.83 336	0.74 416	0.83 479	0.68 397	0.56 303	0.48 366	2.40 509	0.46 308	0.12 280	0.08 115	0.12 252	0.09 108	0.18 238	0.15 228

SepStereo	0.52 311	0.35 178	1.55 152	0.33 268	0.34 393	0.50 143	0.42 400	0.83 336	0.74 416	0.83 479	0.68 397	0.56 303	0.48 366	1.56 396	0.46 308	0.12 280	0.08 115	0.12 252	0.09 108	0.18 238	0.15 228

TRStereo	0.53 317	0.76 376	2.38 410	0.42 411	0.29 334	0.69 395	0.23 155	1.81 547	0.55 227	0.36 145	0.32 116	0.47 254	0.40 285	0.46 177	0.25 135	0.12 280	0.11 275	0.11 196	0.41 511	0.13 111	0.32 450

Patchmatch Stereo++	0.39 155	0.27 91	1.78 219	0.44 423	0.16 82	0.61 302	0.27 255	0.51 106	0.52 189	0.47 210	0.43 176	0.43 213	0.28 184	0.54 226	0.28 164	0.12 280	0.08 115	0.12 252	0.10 144	0.17 211	0.12 142
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-softLoss	0.48 252	0.27 91	1.85 263	0.51 464	0.17 110	0.61 302	0.40 390	0.61 182	0.57 242	0.52 269	0.48 217	0.39 182	0.25 137	1.46 380	0.77 415	0.12 280	0.08 115	0.13 311	0.12 244	0.12 81	0.14 195

KMStereo	0.48 252	0.27 91	1.85 263	0.51 464	0.17 110	0.61 302	0.40 390	0.61 182	0.57 242	0.52 269	0.48 217	0.39 182	0.25 137	1.46 380	0.77 415	0.12 280	0.08 115	0.13 311	0.12 244	0.12 81	0.14 195

PSM-adaLoss	0.38 140	0.27 91	1.78 219	0.44 423	0.17 110	0.60 281	0.29 296	0.51 106	0.52 189	0.47 210	0.43 176	0.44 224	0.28 184	0.47 188	0.28 164	0.12 280	0.08 115	0.12 252	0.10 144	0.17 211	0.12 142

ROB_FTStereo_v2	0.38 140	0.27 91	1.78 219	0.44 423	0.17 110	0.61 302	0.28 272	0.51 106	0.52 189	0.47 210	0.43 176	0.44 224	0.28 184	0.47 188	0.28 164	0.12 280	0.08 115	0.12 252	0.10 144	0.17 211	0.12 142

ROB_FTStereo	0.38 140	0.27 91	1.78 219	0.44 423	0.17 110	0.61 302	0.26 230	0.51 106	0.52 189	0.47 210	0.43 176	0.43 213	0.28 184	0.49 203	0.28 164	0.12 280	0.08 115	0.12 252	0.10 144	0.17 211	0.12 142

HUI-Stereo	0.38 140	0.27 91	1.79 239	0.44 423	0.17 110	0.61 302	0.28 272	0.51 106	0.52 189	0.47 210	0.43 176	0.44 224	0.28 184	0.45 168	0.28 164	0.12 280	0.08 115	0.12 252	0.10 144	0.17 211	0.12 142

Pruner-Stereo	0.51 298	0.27 91	1.78 219	1.79 556	0.19 177	0.62 322	0.45 426	0.57 156	0.60 265	0.61 382	0.48 217	0.41 196	0.24 121	0.46 177	1.00 445	0.12 280	0.07 40	0.12 252	0.10 144	0.12 81	0.13 177

iGMRVC	0.39 155	0.27 91	1.78 219	0.44 423	0.17 110	0.61 302	0.27 255	0.51 106	0.52 189	0.47 210	0.43 176	0.44 224	0.28 184	0.55 230	0.28 164	0.12 280	0.08 115	0.12 252	0.10 144	0.17 211	0.12 142

iRAFT	0.39 155	0.27 91	1.78 219	0.44 423	0.16 82	0.61 302	0.27 255	0.51 106	0.52 189	0.47 210	0.43 176	0.43 213	0.28 184	0.54 226	0.28 164	0.12 280	0.08 115	0.12 252	0.10 144	0.17 211	0.12 142

RAFT-IKP	0.38 140	0.27 91	1.79 239	0.44 423	0.16 82	0.60 281	0.28 272	0.51 106	0.52 189	0.47 210	0.43 176	0.43 213	0.28 184	0.50 209	0.28 164	0.12 280	0.08 115	0.12 252	0.10 144	0.17 211	0.12 142

sAnonymous2	0.38 140	0.62 318	2.15 365	0.31 217	0.24 265	0.34 31	0.27 255	0.53 129	0.46 138	0.24 67	0.29 86	0.23 67	0.28 184	0.28 31	0.22 88	0.12 280	0.09 185	0.11 196	0.13 277	0.38 462	0.35 463

CroCo_RVC	0.38 140	0.62 318	2.15 365	0.31 217	0.24 265	0.34 31	0.27 255	0.53 129	0.46 138	0.24 67	0.29 86	0.23 67	0.28 184	0.28 31	0.22 88	0.12 280	0.09 185	0.11 196	0.13 277	0.38 462	0.35 463

test_xeample	0.72 436	0.21 21	1.36 112	0.27 117	0.17 110	0.59 269	0.28 272	1.01 491	0.70 377	0.55 310	0.67 389	0.44 224	0.39 277	1.88 462	5.17 562	0.12 280	0.10 227	0.11 196	0.10 144	0.13 111	0.15 228

RAFT + AFF	0.64 390	1.20 506	1.95 314	0.34 299	0.33 385	0.67 377	0.52 449	0.99 474	0.74 416	0.53 279	0.58 317	0.57 309	0.80 471	1.76 430	0.51 338	0.12 280	0.27 485	0.15 377	0.14 305	0.43 487	0.29 427

SFCPSM	0.46 231	0.24 65	2.35 405	0.27 117	0.27 312	0.70 402	0.32 340	0.96 449	0.63 312	0.49 240	0.52 259	0.43 213	0.36 242	0.52 216	0.43 297	0.12 280	0.09 185	0.12 252	0.16 350	0.16 189	0.12 142

FENet	0.44 203	0.30 134	2.42 417	0.32 246	0.17 110	0.58 252	0.22 122	0.77 284	0.59 260	0.47 210	0.42 174	0.55 291	0.38 263	0.49 203	0.47 317	0.12 280	0.09 185	0.12 252	0.11 206	0.13 111	0.16 255

RASNet	0.61 375	0.68 350	2.03 339	0.35 315	0.46 474	0.65 364	0.28 272	0.78 299	0.70 377	0.48 228	0.64 375	0.93 472	0.61 424	2.21 494	0.73 409	0.12 280	0.09 185	0.09 82	0.10 144	0.14 134	0.11 105

CFNet	0.58 353	0.96 453	1.78 219	0.33 268	0.25 283	0.63 339	0.22 122	0.88 382	0.75 429	0.46 208	0.59 320	0.58 316	0.40 285	2.29 498	0.48 323	0.12 280	0.09 185	0.15 377	0.14 305	0.30 398	0.15 228

DISCO	0.57 348	0.34 171	1.87 276	0.45 437	0.34 393	0.84 464	0.35 360	0.84 347	0.78 448	0.59 364	0.63 359	1.06 500	0.53 385	1.10 337	0.82 424	0.12 280	0.09 185	0.11 196	0.10 144	0.22 305	0.18 293

FlowAnything_test	0.23 35	0.32 151	0.52 4	0.28 142	0.17 110	0.37 45	0.20 81	0.38 19	0.24 2	0.24 67	0.20 23	0.21 56	0.17 30	0.26 19	0.25 135	0.13 310	0.10 227	0.14 347	0.16 350	0.17 211	0.12 142

w-ln-seven-2	0.68 415	1.13 493	2.46 426	0.36 334	0.27 312	0.65 364	0.44 418	0.87 373	0.83 466	0.69 434	0.75 433	0.72 395	0.63 432	1.56 396	1.15 465	0.13 310	0.13 322	0.15 377	0.14 305	0.35 441	0.19 309

coex_refinement	0.58 353	0.94 443	1.87 276	0.38 373	0.25 283	0.64 350	0.34 352	0.83 336	0.65 333	0.60 373	0.63 359	0.81 433	0.48 366	1.85 453	0.56 360	0.13 310	0.09 185	0.10 131	0.10 144	0.16 189	0.16 255

G2L-Stereo	0.55 334	0.85 416	2.18 372	0.31 217	0.27 312	0.59 269	0.27 255	0.77 284	0.55 227	0.54 292	0.52 259	0.71 392	0.36 242	1.75 429	0.50 333	0.13 310	0.11 275	0.13 311	0.11 206	0.29 387	0.15 228

FACV-RUCA	0.58 353	0.40 214	1.78 219	0.43 416	1.67 560	0.48 128	0.28 272	0.69 219	0.62 300	0.40 165	0.53 270	0.33 153	0.63 432	0.40 133	0.31 209	0.13 310	0.11 275	0.62 526	0.12 244	0.70 523	0.98 543

rvit_stereo_0081	0.25 44	0.21 21	0.61 16	0.28 142	0.17 110	0.31 19	0.22 122	0.42 41	0.53 208	0.24 67	0.25 62	0.25 90	0.21 86	0.34 87	0.23 100	0.13 310	0.10 227	0.11 196	0.10 144	0.12 81	0.09 56

DCVSM-stereo	0.49 270	0.29 122	2.49 434	0.29 173	0.22 232	0.53 180	0.52 449	0.58 162	0.49 164	0.69 434	0.46 199	0.79 427	0.48 366	0.53 222	0.42 288	0.13 310	0.14 343	0.15 377	0.12 244	0.20 274	0.20 325

rvit_stereo_0082	0.25 44	0.21 21	0.61 16	0.28 142	0.17 110	0.31 19	0.22 122	0.42 41	0.53 208	0.24 67	0.25 62	0.25 90	0.21 86	0.34 87	0.23 100	0.13 310	0.10 227	0.11 196	0.10 144	0.12 81	0.09 56

rvit_stereo_0080	0.27 50	0.38 200	0.76 38	0.24 52	0.18 145	0.34 31	0.27 255	0.54 140	0.44 114	0.24 67	0.26 69	0.27 115	0.22 95	0.29 43	0.23 100	0.13 310	0.10 227	0.10 131	0.10 144	0.15 152	0.11 105

rvit_stereo_ft	0.31 84	0.61 312	1.18 80	0.32 246	0.21 205	0.28 9	0.27 255	0.55 144	0.48 158	0.23 60	0.27 73	0.28 124	0.26 151	0.32 67	0.25 135	0.13 310	0.09 185	0.11 196	0.11 206	0.13 111	0.14 195

test_sample5	0.51 298	0.43 232	1.83 258	0.32 246	0.18 145	0.55 201	0.26 230	0.92 414	0.65 333	0.53 279	0.59 320	0.45 233	0.36 242	1.87 454	0.36 248	0.13 310	0.10 227	0.13 311	0.12 244	0.17 211	0.16 255

test_sample4	0.50 281	0.42 227	1.88 278	0.32 246	0.19 177	0.56 216	0.26 230	0.93 422	0.65 333	0.54 292	0.54 282	0.45 233	0.36 242	1.79 437	0.36 248	0.13 310	0.10 227	0.13 311	0.12 244	0.17 211	0.16 255

test_sample3	0.50 281	0.41 220	1.88 278	0.32 246	0.19 177	0.57 234	0.25 208	0.92 414	0.64 320	0.52 269	0.49 234	0.47 254	0.35 236	1.79 437	0.37 254	0.13 310	0.10 227	0.12 252	0.11 206	0.16 189	0.16 255

SMFormer	0.50 281	0.46 254	1.60 159	0.30 190	0.15 55	0.45 96	0.24 188	0.90 394	0.72 397	0.56 321	0.64 375	0.51 273	0.41 296	1.87 454	0.49 328	0.13 310	0.10 227	0.11 196	0.10 144	0.15 152	0.16 255

tta	0.50 281	0.46 254	1.60 159	0.30 190	0.15 55	0.45 96	0.24 188	0.90 394	0.72 397	0.56 321	0.64 375	0.51 273	0.41 296	1.87 454	0.49 328	0.13 310	0.10 227	0.11 196	0.10 144	0.14 134	0.11 105

qqq1	0.48 252	0.46 254	1.60 159	0.30 190	0.15 55	0.45 96	0.24 188	0.90 394	0.72 397	0.56 321	0.64 375	0.51 273	0.41 296	1.87 454	0.23 100	0.13 310	0.10 227	0.09 82	0.08 77	0.14 134	0.11 105

fff1	0.48 252	0.46 254	1.60 159	0.30 190	0.15 55	0.45 96	0.24 188	0.90 394	0.72 397	0.56 321	0.64 375	0.51 273	0.41 296	1.87 454	0.23 100	0.13 310	0.10 227	0.09 82	0.08 77	0.14 134	0.11 105

DualNet	0.51 298	0.43 232	1.83 258	0.32 246	0.18 145	0.55 201	0.26 230	0.92 414	0.65 333	0.54 292	0.62 347	0.45 233	0.36 242	1.87 454	0.36 248	0.13 310	0.10 227	0.13 311	0.12 244	0.17 211	0.16 255

mmx	0.72 436	0.23 52	2.01 332	0.30 190	0.21 205	0.57 234	0.26 230	0.99 474	0.76 438	0.53 279	0.63 359	0.66 355	0.39 277	2.52 521	3.43 549	0.13 310	0.10 227	0.15 377	0.13 277	0.15 152	0.15 228

whm_eth	0.27 50	0.38 200	0.76 38	0.24 52	0.18 145	0.34 31	0.27 255	0.54 140	0.44 114	0.24 67	0.26 69	0.27 115	0.22 95	0.29 43	0.23 100	0.13 310	0.10 227	0.10 131	0.10 144	0.15 152	0.11 105

xxx	0.72 436	0.23 52	2.01 332	0.30 190	0.21 205	0.57 234	0.26 230	0.99 474	0.76 438	0.53 279	0.63 359	0.66 355	0.39 277	2.52 521	3.43 549	0.13 310	0.10 227	0.15 377	0.13 277	0.15 152	0.15 228

StereoVision	0.45 221	0.72 363	1.94 311	0.33 268	0.32 372	0.47 120	0.26 230	0.68 216	0.57 242	0.32 134	0.89 466	0.45 233	0.27 169	0.49 203	0.36 248	0.13 310	0.15 369	0.16 396	0.15 330	0.19 259	0.13 177

CFNet_ucs	0.48 252	0.50 275	2.32 397	0.26 101	0.22 232	0.57 234	0.22 122	0.85 354	0.65 333	0.53 279	0.64 375	0.68 371	0.44 331	0.54 226	0.31 209	0.13 310	0.12 301	0.16 396	0.11 206	0.19 259	0.17 273

iinet-f	0.57 348	0.93 441	2.27 390	0.31 217	0.25 283	0.83 462	0.33 348	0.81 323	0.65 333	0.54 292	0.63 359	0.73 400	0.67 444	0.73 290	0.67 392	0.13 310	0.13 322	0.11 196	0.10 144	0.43 487	0.16 255

Wz-Net-LNSev-Ref	0.57 348	0.87 422	2.11 354	0.32 246	0.30 345	0.84 464	0.40 390	0.88 382	0.72 397	0.65 419	0.73 427	0.66 355	0.57 402	0.93 319	0.71 402	0.13 310	0.07 40	0.10 131	0.08 77	0.15 152	0.14 195

BUS	0.41 168	0.27 91	1.13 73	0.30 190	0.21 205	0.91 482	0.23 155	1.00 482	0.61 282	0.63 402	0.53 270	0.66 355	0.30 206	0.43 147	0.32 220	0.13 310	0.10 227	0.14 347	0.12 244	0.12 81	0.11 105

BSDual-CNN	0.41 168	0.27 91	1.13 73	0.30 190	0.21 205	0.76 431	0.31 317	1.00 482	0.61 282	0.63 402	0.53 270	0.63 334	0.37 256	0.43 147	0.38 261	0.13 310	0.10 227	0.14 347	0.12 244	0.12 81	0.11 105

psmg	0.41 168	0.27 91	1.13 73	0.27 117	0.21 205	0.75 427	0.36 367	0.90 394	0.61 282	0.59 364	0.59 320	0.63 334	0.37 256	0.43 147	0.38 261	0.13 310	0.10 227	0.13 311	0.12 244	0.13 111	0.11 105

GwcNet-ADL	0.50 281	0.74 373	2.90 499	0.31 217	0.20 191	0.58 252	0.29 296	0.87 373	0.64 320	0.47 210	0.47 205	0.56 303	0.33 226	0.46 177	0.46 308	0.13 310	0.12 301	0.09 82	0.09 108	0.14 134	0.21 337

ADLNet2	0.68 415	0.84 412	3.19 526	0.33 268	0.36 414	0.64 350	0.37 375	0.89 388	0.79 453	0.54 292	0.65 384	0.93 472	0.48 366	2.07 483	0.56 360	0.13 310	0.11 275	0.11 196	0.11 206	0.33 423	0.18 293

PFNet+	0.45 221	0.37 190	1.86 271	0.46 442	0.18 145	0.58 252	0.77 508	0.52 120	0.64 320	0.56 321	0.48 217	0.39 182	0.26 151	0.93 319	0.32 220	0.13 310	0.09 185	0.14 347	0.13 277	0.12 81	0.15 228

222	0.78 462	0.23 52	1.23 91	0.28 142	0.18 145	0.62 322	0.24 188	1.02 494	0.70 377	0.58 350	0.66 386	0.46 246	0.42 313	1.80 441	6.53 568	0.13 310	0.10 227	0.11 196	0.10 144	0.12 81	0.17 273

xxxx	0.70 424	0.21 21	1.33 107	0.28 142	0.18 145	0.63 339	0.24 188	1.02 494	0.69 368	0.50 247	0.62 347	0.58 316	0.38 263	1.47 387	5.21 563	0.13 310	0.12 301	0.11 196	0.10 144	0.12 81	0.15 228

UPFNet	0.46 231	0.28 112	1.73 189	0.33 268	0.32 372	0.65 364	0.38 382	0.83 336	0.59 260	0.57 332	0.52 259	0.61 327	0.40 285	0.75 294	0.52 341	0.13 310	0.12 301	0.13 311	0.12 244	0.15 152	0.11 105

EDNetEfficientorigin	8.18 573	0.98 465	145.96 595	0.51 464	0.89 531	0.72 410	0.48 441	0.85 354	1.56 539	2.12 545	1.49 518	1.29 518	1.31 519	1.83 446	2.13 520	0.13 310	0.12 301	0.17 415	0.18 382	0.39 471	0.45 501

HGLStereo	0.54 322	0.69 354	2.00 331	0.35 315	0.40 443	0.66 371	0.30 304	0.83 336	0.62 300	0.57 332	0.69 406	0.69 378	0.54 388	1.07 334	0.55 352	0.13 310	0.13 322	0.13 311	0.11 206	0.19 259	0.17 273

cf-r	0.53 317	0.81 402	2.15 365	0.33 268	0.28 326	0.60 281	0.28 272	0.78 299	0.64 320	0.51 260	0.60 335	0.75 412	0.40 285	1.32 362	0.43 297	0.13 310	0.09 185	0.11 196	0.12 244	0.15 152	0.14 195

GwcNet-RSSM	0.57 348	0.94 443	2.13 359	0.32 246	0.25 283	0.60 281	0.30 304	0.80 319	0.66 348	0.52 269	0.64 375	0.71 392	0.40 285	1.79 437	0.50 333	0.13 310	0.09 185	0.12 252	0.12 244	0.21 288	0.15 228

ADCRef	0.80 466	0.96 453	2.29 394	0.37 357	0.35 406	0.96 487	0.51 446	0.87 373	0.75 429	0.88 485	0.83 450	0.61 327	1.36 524	1.02 329	3.27 544	0.13 310	0.11 275	0.17 415	0.19 402	0.25 346	0.21 337

ADCP+	0.94 491	1.12 490	3.14 520	0.34 299	0.39 434	1.06 500	0.79 509	0.89 388	0.80 456	0.66 421	0.67 389	0.85 449	1.55 534	0.93 319	4.55 559	0.13 310	0.11 275	0.16 396	0.15 330	0.26 366	0.25 397

HSM-Net_RVC	0.67 408	0.34 171	2.23 384	0.26 101	0.19 177	0.67 377	0.29 296	1.26 528	0.69 368	0.72 447	0.70 416	0.78 422	0.42 313	3.77 557	0.41 286	0.13 310	0.09 185	0.10 131	0.09 108	0.12 81	0.11 105
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
DLCB_ROB	0.54 322	0.55 297	1.49 142	0.36 334	0.25 283	0.65 364	0.36 367	0.80 319	0.70 377	0.72 447	0.69 406	0.83 440	0.46 349	1.53 393	0.60 373	0.13 310	0.12 301	0.14 347	0.14 305	0.14 134	0.13 177

pmcnn	1.32 522	1.05 481	2.77 483	0.74 515	1.43 552	0.72 410	0.56 465	0.96 449	0.91 486	0.99 499	2.92 554	6.01 568	0.70 451	2.38 505	3.32 546	0.13 310	0.10 227	0.08 29	0.06 9	0.34 430	0.22 352

z-mn7	0.80 466	1.52 531	2.62 459	0.36 334	0.28 326	1.01 494	0.48 441	0.90 394	1.29 526	0.69 434	1.35 514	0.85 449	0.59 411	2.03 477	1.09 457	0.14 353	0.12 301	0.14 347	0.12 244	0.32 414	0.20 325

w-ln-seven	0.74 448	1.05 481	2.54 447	0.37 357	0.34 393	1.03 497	0.47 437	1.00 482	1.08 509	0.90 489	0.85 457	0.85 449	0.57 402	1.37 367	1.26 476	0.14 353	0.13 322	0.16 396	0.15 330	0.31 406	0.20 325

rvit_stereo_0083	0.25 44	0.19 8	0.58 13	0.28 142	0.18 145	0.28 9	0.22 122	0.38 19	0.54 220	0.23 60	0.30 99	0.27 115	0.26 151	0.37 114	0.24 122	0.14 353	0.12 301	0.13 311	0.10 144	0.12 81	0.10 80

rvit_stereo_0081_aga	0.27 50	0.29 122	1.08 67	0.26 101	0.20 191	0.33 27	0.21 101	0.41 35	0.42 100	0.26 100	0.28 80	0.27 115	0.21 86	0.31 58	0.21 69	0.14 353	0.10 227	0.11 196	0.10 144	0.14 134	0.10 80

ACV-stereo	0.66 403	0.76 376	2.86 490	0.32 246	0.25 283	1.01 494	0.60 475	0.59 170	0.52 189	0.41 174	0.45 191	1.55 530	0.94 494	1.40 372	0.69 397	0.14 353	0.13 322	0.12 252	0.11 206	0.20 274	0.19 309

test_sample6	0.52 311	0.44 243	1.81 246	0.33 268	0.18 145	0.55 201	0.27 255	0.94 431	0.66 348	0.54 292	0.62 347	0.47 254	0.36 242	1.97 471	0.38 261	0.14 353	0.10 227	0.13 311	0.13 277	0.17 211	0.16 255

AASNet	0.56 342	1.03 479	2.34 402	0.37 357	0.33 385	0.65 364	0.29 296	0.96 449	0.73 412	0.54 292	0.60 335	0.55 291	0.38 263	0.59 243	0.58 369	0.14 353	0.12 301	0.13 311	0.10 144	0.43 487	0.24 388

AACVNet	0.54 322	0.78 393	1.73 189	0.36 334	0.21 205	0.57 234	0.25 208	0.71 229	0.51 182	0.55 310	0.59 320	0.64 343	0.41 296	2.13 489	0.41 286	0.14 353	0.11 275	0.14 347	0.11 206	0.33 423	0.15 228

GANet-ADL	0.44 203	0.41 220	2.31 396	0.33 268	0.20 191	0.57 234	0.25 208	0.75 260	0.54 220	0.42 179	0.59 320	0.56 303	0.30 206	0.40 133	0.38 261	0.14 353	0.11 275	0.09 82	0.08 77	0.22 305	0.17 273

RAFT-RH_RVC	0.61 375	0.50 275	2.33 400	0.36 334	0.29 334	0.60 281	0.18 53	0.44 57	0.58 253	0.76 459	1.91 529	0.47 254	0.29 198	1.60 407	1.23 474	0.14 353	0.07 40	0.13 311	0.13 277	0.10 50	0.09 56

sCroCo_RVC	0.33 97	0.32 151	1.89 285	0.34 299	0.27 312	0.30 15	0.22 122	0.48 86	0.44 114	0.22 44	0.33 124	0.25 90	0.25 137	0.32 67	0.24 122	0.14 353	0.16 386	0.12 252	0.12 244	0.15 152	0.13 177

ADLNet	0.60 367	0.71 359	1.95 314	0.35 315	0.34 393	0.67 377	0.34 352	0.90 394	0.74 416	0.68 432	0.62 347	0.80 430	0.45 335	1.78 433	0.64 385	0.14 353	0.11 275	0.14 347	0.14 305	0.29 387	0.21 337

GMStereo	0.38 140	0.99 469	1.91 296	0.27 117	0.16 82	0.39 57	0.23 155	0.47 79	0.62 300	0.38 157	0.34 130	0.25 90	0.25 137	0.39 128	0.29 179	0.14 353	0.08 115	0.10 131	0.12 244	0.15 152	0.11 105
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
ac_64	0.55 334	0.46 254	1.92 299	0.36 334	0.34 393	0.63 339	0.31 317	0.82 330	0.61 282	0.55 310	0.51 246	0.89 463	0.48 366	1.83 446	0.55 352	0.14 353	0.11 275	0.12 252	0.12 244	0.18 238	0.12 142

GANet-RSSM	0.55 334	0.73 370	1.90 290	0.36 334	0.26 298	0.59 269	0.27 255	0.78 299	0.52 189	0.47 210	0.57 311	0.63 334	0.45 335	1.92 469	0.43 297	0.14 353	0.10 227	0.25 480	0.11 206	0.34 430	0.14 195

CFNet-ft	0.51 298	0.76 376	1.79 239	0.28 142	0.30 345	0.63 339	0.28 272	0.66 203	0.55 227	0.45 200	0.57 311	0.74 406	0.41 296	1.46 380	0.42 288	0.14 353	0.10 227	0.28 488	0.13 277	0.18 238	0.14 195

DMCA	0.41 168	0.52 278	1.26 96	0.31 217	0.24 265	0.59 269	0.26 230	0.77 284	0.63 312	0.58 350	0.48 217	0.57 309	0.35 236	0.40 133	0.50 333	0.14 353	0.10 227	0.14 347	0.10 144	0.15 152	0.15 228

RYNet	0.70 424	0.56 300	2.25 387	0.35 315	0.41 450	0.86 470	0.43 407	0.94 431	0.82 462	0.62 393	0.53 270	0.91 467	0.60 415	2.70 534	1.00 445	0.14 353	0.11 275	0.16 396	0.14 305	0.25 346	0.27 414

CFNet_RVC	0.51 298	0.76 376	1.79 239	0.28 142	0.30 345	0.63 339	0.28 272	0.66 203	0.55 227	0.45 200	0.57 311	0.74 406	0.41 296	1.46 380	0.42 288	0.14 353	0.10 227	0.28 488	0.13 277	0.18 238	0.14 195

S2M2	0.24 40	0.29 122	0.90 52	0.23 36	0.17 110	0.24 5	0.09 1	0.36 13	0.45 129	0.17 11	0.25 62	0.23 67	0.17 30	0.24 7	0.28 164	0.15 372	0.12 301	0.11 196	0.12 244	0.15 152	0.11 105

DDVS	0.62 380	0.40 214	1.40 121	2.21 563	0.35 406	0.87 474	1.00 527	0.69 219	0.50 174	0.53 279	0.56 303	0.90 465	0.37 256	1.22 353	0.47 317	0.15 372	0.14 343	0.14 347	0.12 244	0.19 259	0.22 352

ITSA-stereo	0.48 252	0.33 158	1.20 86	0.33 268	0.18 145	0.60 281	0.29 296	0.94 431	0.80 456	0.50 247	0.49 234	0.53 281	0.59 411	1.25 359	0.64 385	0.15 372	0.12 301	0.17 415	0.16 350	0.18 238	0.23 376

CAS++	0.31 84	0.33 158	1.43 127	0.25 70	0.17 110	0.31 19	0.20 81	0.78 299	0.41 91	0.30 120	0.30 99	0.21 56	0.16 23	0.33 77	0.18 16	0.15 372	0.12 301	0.13 311	0.10 144	0.15 152	0.11 105
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
GMStereo_Zeroshot	0.41 168	0.36 187	1.54 150	0.41 400	0.19 177	0.52 172	0.19 62	0.59 170	0.52 189	0.57 332	0.59 320	0.63 334	0.29 198	0.58 237	0.33 230	0.15 372	0.09 185	0.16 396	0.09 108	0.24 333	0.12 142

fast-acv-ft	0.63 386	0.88 426	3.10 516	0.38 373	0.30 345	0.79 448	0.48 441	0.69 219	0.72 397	0.58 350	0.78 440	0.76 417	0.60 415	0.67 271	0.73 409	0.15 372	0.15 369	0.18 435	0.17 369	0.37 455	0.16 255

Wz-Net-LNSev	0.59 361	0.96 453	2.47 431	0.34 299	0.37 425	0.79 448	0.44 418	0.86 364	0.77 443	0.61 382	0.67 389	0.79 427	0.56 397	0.64 257	0.62 378	0.15 372	0.14 343	0.12 252	0.12 244	0.18 238	0.19 309

CRFU-Net	0.56 342	0.38 200	1.86 271	0.46 442	0.26 298	0.82 459	0.36 367	0.90 394	0.49 164	0.62 393	0.59 320	0.78 422	1.35 523	1.00 327	0.48 323	0.15 372	0.14 343	0.17 415	0.10 144	0.19 259	0.14 195

NINENet	0.50 281	0.33 158	1.69 175	0.55 484	0.25 283	0.91 482	0.23 155	0.98 462	0.71 387	0.53 279	0.55 292	0.66 355	0.30 206	1.22 353	0.32 220	0.15 372	0.13 322	0.16 396	0.11 206	0.16 189	0.13 177

PSMNet-ADL	0.51 298	0.38 200	1.65 166	0.35 315	0.21 205	0.67 377	0.26 230	0.74 249	0.55 227	0.42 179	0.52 259	0.70 388	0.45 335	1.91 465	0.57 364	0.15 372	0.13 322	0.11 196	0.13 277	0.15 152	0.20 325

HHNet	0.60 367	0.65 340	2.60 458	0.36 334	0.25 283	0.64 350	0.61 479	0.64 195	0.62 300	0.55 310	1.13 500	0.32 147	0.60 415	0.42 144	1.79 505	0.15 372	0.07 40	0.12 252	0.10 144	0.18 238	0.15 228

GEStereo_RVC	0.54 322	0.87 422	1.95 314	0.47 447	0.25 283	0.62 322	0.37 375	1.00 482	0.74 416	0.53 279	0.54 282	0.59 319	0.44 331	1.10 337	0.46 308	0.15 372	0.11 275	0.12 252	0.10 144	0.26 366	0.19 309

GES	0.44 203	0.28 112	1.88 278	0.30 190	0.18 145	0.61 302	0.30 304	0.88 382	0.46 138	0.47 210	0.52 259	0.39 182	0.42 313	0.58 237	0.67 392	0.15 372	0.11 275	0.12 252	0.10 144	0.15 152	0.17 273

HCRNet	0.46 231	0.49 269	1.65 166	0.38 373	0.29 334	0.58 252	0.22 122	0.75 260	0.62 300	0.47 210	0.49 234	0.48 265	0.36 242	1.12 343	0.37 254	0.15 372	0.10 227	0.15 377	0.13 277	0.17 211	0.17 273

EDNetEfficient	1.27 520	0.70 357	4.05 550	0.64 505	0.98 536	0.94 485	1.40 550	0.85 354	1.75 544	2.34 554	1.33 512	1.05 498	2.21 548	1.58 404	4.15 555	0.15 372	0.19 427	0.14 347	0.27 453	0.38 462	0.32 450

PSMNet-RSSM	0.53 317	0.82 406	1.78 219	0.31 217	0.25 283	0.58 252	0.28 272	0.84 347	0.60 265	0.50 247	0.61 342	0.67 364	0.43 323	1.68 417	0.42 288	0.15 372	0.10 227	0.14 347	0.16 350	0.15 152	0.13 177

SuperB	1.15 510	1.14 495	5.43 561	0.36 334	0.26 298	0.81 456	0.89 518	0.88 382	1.17 518	0.67 425	0.68 397	0.63 334	1.39 527	1.74 427	3.37 547	0.15 372	0.12 301	0.17 415	0.16 350	2.80 567	0.25 397

NLCA_NET_v2_RVC	0.55 334	0.92 435	2.36 408	0.38 373	0.37 425	0.60 281	0.28 272	0.82 330	0.62 300	0.62 393	0.55 292	0.72 395	0.45 335	1.00 327	0.43 297	0.15 372	0.11 275	0.14 347	0.14 305	0.15 152	0.16 255
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
UCFNet_RVC	0.48 252	0.82 406	1.85 263	0.30 190	0.27 312	0.64 350	0.26 230	0.74 249	0.55 227	0.48 228	0.53 270	0.63 334	0.41 296	0.88 318	0.38 261	0.15 372	0.10 227	0.17 415	0.17 369	0.18 238	0.15 228

DRN-Test	0.64 390	0.43 232	2.44 423	0.39 383	0.44 460	0.80 455	0.41 396	1.02 494	0.78 448	0.80 468	0.63 359	0.69 378	0.56 397	1.79 437	0.69 397	0.15 372	0.12 301	0.17 415	0.16 350	0.18 238	0.17 273

StereoDRNet	0.64 390	0.88 426	2.35 405	0.41 400	0.45 468	0.73 417	0.47 437	0.94 431	0.74 416	0.75 456	0.54 282	0.74 406	0.47 357	1.70 420	0.72 406	0.15 372	0.14 343	0.15 377	0.14 305	0.20 274	0.19 309

zh-sn7	0.89 485	1.73 546	3.09 515	0.39 383	0.30 345	0.82 459	0.63 485	0.96 449	0.87 475	0.79 467	1.12 498	0.84 445	0.87 483	2.42 511	1.63 497	0.16 393	0.17 404	0.16 396	0.16 350	0.34 430	0.29 427

zh-mn7	0.80 466	1.54 532	3.00 508	0.35 315	0.27 312	0.72 410	0.41 396	0.93 422	1.11 514	1.00 500	1.28 506	0.75 412	0.57 402	1.87 454	1.18 468	0.16 393	0.13 322	0.14 347	0.14 305	0.26 366	0.21 337

ttt	0.66 403	0.22 36	1.68 173	0.34 299	0.24 265	0.60 281	0.26 230	1.00 482	0.77 443	0.55 310	0.67 389	0.54 287	0.36 242	2.14 490	3.03 538	0.16 393	0.13 322	0.13 311	0.12 244	0.15 152	0.17 273

ssnet_v2	0.55 334	0.60 308	1.86 271	0.32 246	0.22 232	0.72 410	0.44 418	0.94 431	0.74 416	0.63 402	0.54 282	0.81 433	0.47 357	0.77 301	0.70 399	0.16 393	0.14 343	0.14 347	0.14 305	0.30 398	0.30 437

Wz-Net-SNSev	0.76 454	1.32 521	3.11 518	0.40 393	0.31 364	0.71 404	0.60 475	0.98 462	0.87 475	0.67 425	0.83 450	0.96 479	0.60 415	1.67 416	0.97 438	0.16 393	0.15 369	0.16 396	0.17 369	0.36 447	0.24 388

Wz-Net-MNSev	0.65 399	0.97 461	2.19 374	0.36 334	0.33 385	0.90 480	0.60 475	0.92 414	0.81 461	0.75 456	0.72 425	0.73 400	0.65 437	1.39 369	0.71 402	0.16 393	0.13 322	0.14 347	0.14 305	0.24 333	0.18 293

CSP-Net	0.50 281	0.39 209	1.25 94	0.29 173	0.23 252	0.77 439	0.35 360	0.86 364	0.57 242	0.59 364	0.59 320	0.65 348	0.40 285	1.77 432	0.44 303	0.16 393	0.11 275	0.10 131	0.10 144	0.20 274	0.14 195

ICVP	0.46 231	0.29 122	2.41 415	0.33 268	0.22 232	0.59 269	0.55 460	0.75 260	0.50 174	0.44 190	0.60 335	0.49 267	0.35 236	0.53 222	0.37 254	0.16 393	0.16 386	0.14 347	0.11 206	0.15 152	0.15 228
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
psm_up	0.57 348	0.61 312	1.83 258	0.35 315	0.30 345	0.64 350	0.37 375	0.90 394	0.68 359	0.59 364	0.55 292	0.68 371	0.54 388	1.91 465	0.46 308	0.16 393	0.15 369	0.16 396	0.15 330	0.23 318	0.13 177

GwcNet	0.69 420	0.71 359	3.12 519	0.36 334	0.45 468	0.81 456	0.44 418	0.86 364	0.84 469	0.60 373	0.74 430	0.82 438	0.49 373	1.65 413	0.66 389	0.16 393	0.15 369	0.15 377	0.15 330	0.31 406	0.24 388

DSFCA	0.54 322	0.35 178	1.41 122	0.28 142	0.28 326	0.79 448	0.88 517	0.76 273	0.70 377	0.72 447	0.66 386	0.67 364	0.57 402	1.17 349	0.63 380	0.16 393	0.14 343	0.13 311	0.14 305	0.16 189	0.13 177

DMCA-RVC	0.62 380	0.96 453	2.63 460	0.36 334	0.90 532	0.56 216	0.31 317	0.69 219	0.57 242	0.68 432	0.52 259	0.59 319	0.56 397	1.23 355	0.53 345	0.16 393	0.38 508	0.20 450	0.15 330	0.20 274	0.15 228

STTStereo	0.51 298	0.69 354	2.14 364	0.36 334	0.30 345	0.61 302	0.32 340	0.77 284	0.60 265	0.60 373	0.54 282	0.67 364	0.43 323	0.86 314	0.42 288	0.16 393	0.15 369	0.17 415	0.20 412	0.16 189	0.15 228

NaN_ROB	1.14 508	0.94 443	2.96 502	0.53 474	0.56 496	1.13 511	0.99 524	0.98 462	1.00 498	1.09 508	0.87 461	0.77 419	1.06 506	5.90 566	2.72 533	0.16 393	0.23 461	0.16 396	0.24 432	0.22 305	0.36 471

MDST_ROB	1.17 513	0.42 227	3.87 544	0.54 477	0.44 460	4.11 565	0.58 471	1.31 530	0.84 469	2.12 545	1.12 498	0.98 483	0.71 453	4.24 561	0.99 444	0.16 393	0.14 343	0.19 441	0.17 369	0.18 238	0.35 463

ETE_ROB	0.60 367	0.71 359	1.55 152	0.37 357	0.25 283	0.69 395	0.51 446	1.47 536	0.70 377	0.80 468	0.69 406	0.85 449	0.49 373	1.36 366	0.58 369	0.16 393	0.13 322	0.19 441	0.16 350	0.21 288	0.23 376

MSAF-DinoV2	3.10 560	1.86 554	10.68 570	3.61 571	0.30 345	3.34 561	0.82 514	2.81 560	1.79 546	0.80 468	0.87 461	1.56 531	1.10 509	26.49 592	1.96 509	0.17 409	0.13 322	0.19 441	1.63 564	0.92 535	0.99 548

test_sample7	0.47 246	0.33 158	1.49 142	0.34 299	0.20 191	0.51 153	0.30 304	0.93 422	0.66 348	0.57 332	0.51 246	0.55 291	0.45 335	1.11 340	0.38 261	0.17 409	0.14 343	0.16 396	0.15 330	0.19 259	0.18 293

CASS	0.39 155	0.30 134	1.61 163	0.32 246	0.17 110	0.53 180	0.24 188	0.70 226	0.49 164	0.59 364	0.54 282	0.40 190	0.40 285	0.41 136	0.30 197	0.17 409	0.10 227	0.14 347	0.11 206	0.18 238	0.17 273
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
dd	0.42 187	0.96 453	1.77 214	0.31 217	0.17 110	0.57 234	0.26 230	0.49 92	0.68 359	0.41 174	0.40 166	0.34 159	0.27 169	0.45 168	0.40 280	0.17 409	0.10 227	0.13 311	0.12 244	0.21 288	0.12 142

pcwnet_v2	0.64 390	0.49 269	4.41 554	0.32 246	0.27 312	0.60 281	0.25 208	0.97 458	0.88 479	0.59 364	0.70 416	0.63 334	0.55 393	0.66 270	0.37 254	0.17 409	0.15 369	0.15 377	0.14 305	0.21 288	0.23 376

APVNet	0.70 424	0.67 348	2.71 471	0.38 373	0.36 414	0.85 468	0.43 407	0.91 405	0.68 359	0.55 310	0.69 406	0.75 412	0.55 393	2.31 499	0.78 417	0.17 409	0.17 404	0.24 475	0.19 402	0.33 423	0.23 376

FADNet-RVC	0.61 375	1.26 514	2.12 357	0.33 268	0.26 298	0.59 269	0.29 296	0.86 364	0.62 300	0.45 200	0.50 242	0.62 331	0.46 349	1.73 425	0.55 352	0.17 409	0.20 438	0.17 415	0.18 382	0.59 514	0.28 421

ADCL	0.99 496	0.79 395	2.43 421	0.39 383	0.32 372	1.50 525	1.90 557	0.92 414	0.97 494	1.26 526	1.27 505	1.00 488	1.42 529	1.14 346	3.31 545	0.17 409	0.14 343	0.22 461	0.21 418	0.30 398	0.22 352

PA-Net	0.84 478	1.00 471	3.49 538	0.63 504	0.40 443	0.70 402	0.52 449	0.86 364	0.84 469	0.52 269	0.59 320	0.70 388	0.54 388	2.35 501	2.23 523	0.17 409	0.27 485	0.19 441	0.28 456	0.22 305	0.36 471
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
GANet	0.75 451	0.84 412	2.01 332	0.40 393	0.25 283	0.74 421	0.66 488	0.87 373	0.73 412	0.71 444	1.07 495	0.84 445	0.59 411	2.71 536	1.15 465	0.17 409	0.16 386	0.44 517	0.16 350	0.31 406	0.20 325

AdaStereo	0.44 203	0.38 200	1.79 239	0.34 299	0.20 191	0.57 234	0.28 272	0.92 414	0.69 368	0.52 269	0.55 292	0.61 327	0.33 226	0.48 193	0.39 272	0.17 409	0.08 115	0.17 415	0.11 206	0.18 238	0.12 142
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.
PSMNet_ROB	0.66 403	1.01 475	2.33 400	0.38 373	0.31 364	0.72 410	0.55 460	0.86 364	0.69 368	0.54 292	0.60 335	0.75 412	0.47 357	2.00 476	0.82 424	0.17 409	0.13 322	0.19 441	0.19 402	0.24 333	0.27 414

TCMNet	0.66 403	0.85 416	2.55 452	0.50 459	0.52 488	0.72 410	0.39 387	0.87 373	0.72 397	0.58 350	0.68 397	0.63 334	0.46 349	1.70 420	0.63 380	0.18 421	0.18 415	0.23 468	0.18 382	0.38 462	0.27 414

rvit_0105_6	0.31 84	0.29 122	1.00 61	0.31 217	0.18 145	0.35 36	0.25 208	0.51 106	0.61 282	0.25 86	0.28 80	0.32 147	0.25 137	0.39 128	0.25 135	0.18 421	0.16 386	0.15 377	0.13 277	0.14 134	0.13 177

rvit_0105_5	0.36 125	0.39 209	1.48 139	0.30 190	0.18 145	0.41 69	0.30 304	0.64 195	0.62 300	0.30 120	0.33 124	0.37 169	0.29 198	0.41 136	0.28 164	0.18 421	0.16 386	0.15 377	0.15 330	0.15 152	0.14 195

rvit_0105_4	0.35 116	0.35 178	1.45 131	0.31 217	0.18 145	0.37 45	0.28 272	0.59 170	0.62 300	0.27 107	0.31 110	0.35 163	0.27 169	0.43 147	0.25 135	0.18 421	0.16 386	0.15 377	0.13 277	0.15 152	0.12 142

rvit_0105_3	0.39 155	0.47 263	1.46 132	0.33 268	0.19 177	0.45 96	0.35 360	0.69 219	0.65 333	0.37 149	0.37 144	0.40 190	0.31 215	0.44 156	0.30 197	0.18 421	0.17 404	0.17 415	0.18 382	0.15 152	0.15 228

SACVNet	0.60 367	0.74 373	1.90 290	0.37 357	0.28 326	0.64 350	0.37 375	0.86 364	0.61 282	0.65 419	0.62 347	0.69 378	0.44 331	2.08 484	0.42 288	0.18 421	0.14 343	0.16 396	0.15 330	0.38 462	0.24 388

Anonymous3	0.42 187	0.35 178	2.09 349	0.33 268	0.24 265	0.72 410	0.31 317	0.74 249	0.55 227	0.35 140	0.40 166	0.33 153	0.29 198	0.44 156	0.28 164	0.18 421	0.18 415	0.13 311	0.13 277	0.17 211	0.17 273

aanetorigin	0.77 458	0.80 397	2.59 455	0.43 416	0.44 460	0.58 252	1.01 529	0.57 156	0.68 359	1.53 538	1.23 503	0.81 433	1.08 507	1.07 334	1.07 455	0.18 421	0.15 369	0.17 415	0.21 418	0.54 511	0.30 437

FAT-Stereo	0.70 424	0.54 288	2.88 492	0.36 334	0.29 334	0.62 322	0.54 457	0.97 458	0.87 475	0.76 459	0.92 470	0.94 476	0.80 471	1.84 451	0.57 364	0.18 421	0.19 427	0.17 415	0.16 350	0.22 305	0.25 397

S-Stereo	0.80 466	0.69 354	3.89 545	0.39 383	0.37 425	0.69 395	0.70 499	0.94 431	0.98 497	0.62 393	0.91 468	0.83 440	0.60 415	2.37 502	0.66 389	0.18 421	0.21 447	0.17 415	0.18 382	0.30 398	0.35 463

RTSC	0.72 436	1.00 471	2.22 380	0.40 393	0.29 334	0.82 459	0.31 317	0.96 449	1.10 512	0.92 492	0.81 444	0.78 422	0.58 408	1.23 355	1.55 494	0.18 421	0.17 404	0.14 347	0.17 369	0.43 487	0.30 437

DANet	0.80 466	0.65 340	2.21 376	1.19 544	0.48 478	0.74 421	1.25 542	0.89 388	1.53 537	0.89 487	0.71 420	0.96 479	0.56 397	1.83 446	0.96 437	0.18 421	0.16 386	0.19 441	0.16 350	0.26 366	0.29 427
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
SANet	1.20 514	1.21 507	3.33 535	0.38 373	0.27 312	1.73 537	0.85 515	1.10 513	2.49 556	1.16 513	1.83 527	1.72 533	1.50 533	2.37 502	2.84 536	0.18 421	0.16 386	0.16 396	0.15 330	0.32 414	0.32 450

PWC_ROB	0.70 424	0.94 443	1.88 278	0.39 383	0.39 434	0.62 322	0.30 304	0.98 462	0.94 490	0.91 491	1.29 508	0.77 419	0.62 429	1.62 411	1.03 453	0.18 421	0.11 275	0.18 435	0.13 277	0.51 506	0.22 352

CBMV	0.71 433	0.76 376	2.64 462	0.33 268	0.20 191	0.78 444	0.79 509	0.98 462	0.78 448	0.85 484	0.71 420	0.86 455	1.10 509	1.46 380	0.62 378	0.18 421	0.20 438	0.21 458	0.19 402	0.25 346	0.33 457
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
YMNet	0.62 380	0.72 363	1.93 302	0.41 400	0.41 450	0.87 474	0.43 407	0.87 373	0.71 387	0.74 454	0.81 444	0.83 440	0.46 349	0.86 314	0.93 432	0.19 436	0.22 453	0.20 450	0.17 369	0.41 479	0.21 337

YMNet_1	0.62 380	0.72 363	1.93 302	0.41 400	0.41 450	0.87 474	0.43 407	0.87 373	0.71 387	0.74 454	0.81 444	0.83 440	0.46 349	0.86 314	0.93 432	0.19 436	0.22 453	0.20 450	0.17 369	0.41 479	0.21 337

WZ-Net	0.92 489	1.31 518	3.76 542	0.41 400	0.36 414	0.86 470	0.71 500	1.00 482	1.06 507	0.82 478	0.92 470	1.06 500	1.05 504	2.16 491	1.61 496	0.19 436	0.13 322	0.15 377	0.16 350	0.32 414	0.28 421

FTStereo	0.76 454	0.18 5	2.35 405	0.71 512	0.21 205	0.73 417	1.79 556	0.57 156	0.53 208	1.07 506	1.63 523	1.29 518	2.13 546	0.75 294	0.29 179	0.19 436	0.08 115	0.12 252	0.11 206	0.11 70	0.40 491

LMCR-Stereo	0.52 311	0.71 359	2.39 412	0.40 393	0.21 205	0.74 421	0.31 317	1.02 494	0.64 320	0.61 382	0.63 359	0.39 182	0.51 378	0.62 252	0.42 288	0.19 436	0.09 185	0.12 252	0.09 108	0.23 318	0.12 142

psmorigin	1.36 526	0.60 308	13.80 577	0.37 357	0.29 334	0.62 322	0.33 348	0.77 284	0.61 282	0.96 498	0.88 464	1.17 514	0.73 459	4.00 558	0.86 428	0.19 436	0.22 453	0.17 415	0.18 382	0.24 333	0.29 427

stereogan	0.69 420	0.51 277	2.44 423	0.39 383	0.39 434	1.01 494	0.41 396	0.94 431	0.92 489	0.73 451	0.85 457	1.15 511	0.69 449	1.57 400	0.53 345	0.19 436	0.18 415	0.20 450	0.16 350	0.36 447	0.24 388

CVANet_RVC	0.65 399	0.80 397	2.13 359	0.36 334	0.26 298	0.62 322	0.42 400	0.84 347	0.72 397	0.69 434	0.68 397	0.68 371	0.52 383	2.64 528	0.42 288	0.19 436	0.12 301	0.22 461	0.17 369	0.37 455	0.15 228

NVstereo2D	0.58 353	0.40 214	2.03 339	0.35 315	0.35 406	0.69 395	0.39 387	0.91 405	0.80 456	0.47 210	0.53 270	0.67 364	0.46 349	1.99 475	0.48 323	0.19 436	0.11 275	0.17 415	0.13 277	0.25 346	0.25 397

DeepPruner_ROB	0.50 281	0.70 357	1.94 311	0.29 173	0.26 298	0.63 339	0.31 317	0.80 319	0.48 158	0.61 382	0.55 292	0.66 355	0.38 263	0.98 324	0.40 280	0.19 436	0.14 343	0.14 347	0.14 305	0.23 318	0.17 273

rvit_105_1	0.44 203	0.54 288	1.46 132	0.36 334	0.24 265	0.51 153	0.45 426	0.75 260	0.74 416	0.45 200	0.44 187	0.44 224	0.36 242	0.62 252	0.38 261	0.20 446	0.18 415	0.18 435	0.22 426	0.18 238	0.18 293

rvit_stereo_0075_2	0.40 161	0.40 214	1.88 278	0.33 268	0.32 372	0.41 69	0.22 122	0.58 162	0.53 208	0.38 157	0.51 246	0.40 190	0.27 169	0.44 156	0.29 179	0.20 446	0.15 369	0.22 461	0.15 330	0.18 238	0.23 376

Wz-Net-TNSev	0.91 487	1.73 546	3.08 513	0.36 334	0.31 364	1.00 493	0.71 500	1.06 507	0.97 494	0.71 444	0.72 425	1.09 504	0.87 483	2.42 511	1.59 495	0.20 446	0.20 438	0.16 396	0.20 412	0.44 495	0.35 463

Syn2CoEx	0.70 424	1.07 486	2.74 479	0.43 416	0.30 345	0.64 350	0.42 400	0.99 474	0.78 448	0.62 393	0.78 440	0.74 406	0.72 456	1.92 469	0.61 376	0.20 446	0.17 404	0.19 441	0.15 330	0.29 387	0.22 352

TDLM	0.67 408	0.92 435	1.76 205	0.37 357	0.24 265	0.66 371	0.56 465	0.82 330	0.74 416	1.16 513	0.62 347	0.61 327	0.48 366	2.70 534	0.50 333	0.20 446	0.11 275	0.35 504	0.14 305	0.32 414	0.16 255

NCCL2	0.65 399	0.94 443	1.96 323	0.43 416	0.30 345	0.71 404	0.68 494	0.84 347	0.65 333	0.70 440	0.60 335	0.86 455	0.54 388	1.56 396	0.57 364	0.20 446	0.16 386	0.67 529	0.25 440	0.22 305	0.24 388

GASNet	0.73 445	1.47 529	3.04 510	0.47 447	0.33 385	0.57 234	0.34 352	0.91 405	0.75 429	0.58 350	0.58 317	0.74 406	0.55 393	2.03 477	0.65 388	0.21 452	0.15 369	0.19 441	0.17 369	0.51 506	0.28 421

edge stereo	0.81 474	0.73 370	3.30 532	0.37 357	1.21 549	0.62 322	0.39 387	0.93 422	0.79 453	0.80 468	0.88 464	1.14 510	0.71 453	2.18 492	0.71 402	0.21 452	0.20 438	0.26 483	0.18 382	0.38 462	0.26 407

SHD	0.72 436	0.77 385	2.36 408	0.45 437	0.40 443	0.71 404	0.32 340	1.02 494	1.25 523	1.07 506	0.84 453	0.90 465	0.73 459	1.09 336	0.98 439	0.21 452	0.18 415	0.20 450	0.21 418	0.32 414	0.31 445

RTS	1.21 515	1.31 518	6.39 564	0.52 468	0.51 486	1.61 529	0.79 509	1.03 501	1.37 530	1.13 510	1.30 509	1.10 506	0.85 479	2.65 529	2.08 516	0.21 452	0.24 464	0.18 435	0.18 382	0.43 487	0.32 450

RTSA	1.21 515	1.31 518	6.39 564	0.52 468	0.51 486	1.61 529	0.79 509	1.03 501	1.37 530	1.13 510	1.30 509	1.10 506	0.85 479	2.65 529	2.08 516	0.21 452	0.24 464	0.18 435	0.18 382	0.43 487	0.32 450

ADCMid	0.96 495	1.32 521	2.74 479	0.38 373	0.35 406	0.99 490	0.58 471	0.94 431	0.86 472	1.23 522	1.01 486	1.01 489	1.00 499	1.05 333	3.97 552	0.21 452	0.19 427	0.42 515	0.32 482	0.40 476	0.29 427

ADCS	1.05 504	1.36 526	2.98 506	0.42 411	0.36 414	0.96 487	0.81 513	1.06 507	1.12 515	1.25 523	0.97 480	1.08 502	0.90 489	1.25 359	4.86 561	0.21 452	0.21 447	0.22 461	0.23 430	0.36 447	0.38 481

AnyNet_C32	1.00 499	1.33 523	2.53 441	0.49 457	0.54 491	1.15 513	1.14 537	0.91 405	0.89 483	1.11 509	0.95 477	0.87 457	0.93 491	1.50 389	4.07 554	0.21 452	0.20 438	0.25 480	0.24 432	0.38 462	0.33 457

ADCPNet	0.99 496	0.99 469	3.93 548	0.37 357	0.68 517	1.36 519	0.62 483	0.87 373	0.76 438	0.78 465	0.81 444	1.08 502	1.18 513	1.14 346	2.49 530	0.21 452	0.69 544	0.21 458	0.95 553	0.29 387	0.37 478

LSM	3.31 562	1.11 489	5.29 560	9.40 577	30.65 590	0.84 464	1.12 536	0.91 405	1.22 521	1.36 529	2.19 536	0.93 472	0.83 475	1.66 414	0.90 430	0.21 452	0.31 494	0.24 475	0.28 456	0.39 471	6.33 575

XPNet_ROB	0.61 375	0.72 363	1.66 170	0.37 357	0.27 312	0.67 377	0.47 437	0.89 388	0.71 387	0.78 465	0.70 416	0.81 433	0.53 385	1.70 420	0.76 413	0.21 452	0.16 386	0.16 396	0.15 330	0.20 274	0.21 337

LALA_ROB	0.60 367	0.76 376	1.69 175	0.36 334	0.29 334	0.79 448	0.55 460	0.94 431	0.77 443	0.81 474	0.67 389	0.94 476	0.49 373	0.99 325	0.73 409	0.21 452	0.15 369	0.20 450	0.18 382	0.23 318	0.21 337

SGM-Forest	1.04 503	0.42 227	3.59 541	0.41 400	0.32 372	1.05 499	1.32 545	0.94 431	0.83 466	1.16 513	2.23 539	1.03 493	1.39 527	2.49 519	2.35 527	0.21 452	0.21 447	0.20 450	0.19 402	0.23 318	0.32 450
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
AF-Net	0.69 420	0.92 435	2.21 376	0.41 400	0.40 443	0.68 389	0.40 390	1.02 494	0.86 472	0.69 434	1.03 490	1.04 496	0.84 478	1.19 350	0.78 417	0.22 465	0.14 343	0.25 480	0.17 369	0.30 398	0.18 293

CBMV_ROB	0.76 454	0.42 227	2.68 467	0.33 268	0.22 232	0.74 421	0.47 437	0.96 449	0.76 438	1.04 505	0.96 478	0.88 461	0.93 491	2.06 481	1.19 469	0.22 465	0.24 464	0.27 484	0.25 440	0.25 346	0.28 421

MeshStereo	1.21 515	1.15 499	3.01 509	0.34 299	0.28 326	1.10 508	0.69 496	1.35 531	1.01 500	2.71 559	2.41 542	2.96 547	1.45 530	2.80 540	1.40 487	0.22 465	0.22 453	0.22 461	0.19 402	0.50 504	0.26 407
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
ISRNet	0.47 246	0.44 243	1.55 152	0.37 357	0.31 364	0.49 135	0.19 62	0.75 260	0.66 348	0.63 402	0.71 420	0.67 364	0.39 277	0.58 237	0.44 303	0.23 468	0.16 386	0.21 458	0.20 412	0.21 288	0.25 397

HBP-ISP	0.76 454	1.30 517	3.19 526	0.35 315	0.26 298	0.85 468	0.54 457	1.03 501	0.72 397	0.80 468	0.69 406	0.68 371	0.83 475	2.04 479	0.44 303	0.23 468	0.24 464	0.29 495	0.25 440	0.28 382	0.24 388

FINET	0.65 399	0.95 450	3.06 512	0.35 315	0.40 443	0.58 252	0.48 441	0.92 414	1.10 512	0.57 332	0.68 397	0.47 254	0.44 331	1.15 348	0.60 373	0.23 468	0.21 447	0.17 415	0.15 330	0.26 366	0.25 397

hitnet-ft	0.67 408	0.80 397	1.90 290	0.28 142	0.22 232	0.69 395	0.36 367	0.85 354	0.65 333	0.56 321	0.84 453	1.03 493	0.95 497	2.32 500	0.55 352	0.23 468	0.14 343	0.41 514	0.13 277	0.24 333	0.17 273

RGC	0.71 433	0.97 461	2.18 372	0.44 423	0.44 460	0.73 417	0.40 390	0.94 431	0.71 387	0.71 444	1.04 493	1.01 489	0.71 453	1.74 427	0.70 399	0.23 468	0.18 415	0.28 488	0.26 448	0.29 387	0.27 414

Nwc_Net	0.68 415	0.83 410	2.53 441	0.41 400	0.39 434	0.77 439	0.38 382	1.01 491	0.70 377	0.60 373	0.99 483	0.98 483	0.68 447	1.41 373	0.63 380	0.23 468	0.15 369	0.23 468	0.25 440	0.23 318	0.18 293

DeepPrunerF	0.86 480	0.86 419	2.91 500	0.45 437	0.50 481	0.64 350	0.48 441	1.14 518	2.64 557	0.63 402	0.61 342	0.65 348	0.62 429	2.21 494	1.31 479	0.23 468	0.19 427	0.30 496	0.28 456	0.36 447	0.25 397

NOSS_ROB	0.64 390	0.65 340	1.62 164	0.46 442	0.25 283	0.67 377	0.30 304	0.93 422	0.77 443	0.59 364	0.57 311	0.77 419	0.38 263	2.78 538	0.44 303	0.23 468	0.24 464	0.28 488	0.26 448	0.27 376	0.39 487

UDGNet	0.44 203	1.02 478	1.74 193	0.35 315	0.19 177	0.58 252	0.23 155	0.49 92	0.66 348	0.41 174	0.38 153	0.34 159	0.29 198	0.53 222	0.30 197	0.24 476	0.10 227	0.37 510	0.19 402	0.27 376	0.15 228

FADNet-RVC-Resample	0.67 408	1.16 504	3.16 522	0.37 357	0.29 334	0.62 322	0.38 382	0.86 364	0.63 312	0.51 260	0.50 242	0.57 309	0.45 335	1.57 400	0.49 328	0.24 476	0.32 500	0.23 468	0.19 402	0.27 376	0.62 521

SAMSARA	0.91 487	0.97 461	2.22 380	0.80 520	0.58 501	1.32 517	1.31 544	1.01 491	0.94 490	1.36 529	0.87 461	1.38 523	0.90 489	1.72 424	1.02 451	0.24 476	0.30 492	0.22 461	0.25 440	0.36 447	0.35 463

XQC	0.73 445	0.98 465	2.39 412	0.46 442	0.35 406	0.81 456	0.46 429	1.00 482	1.00 498	0.80 468	0.69 406	0.88 461	0.74 464	1.32 362	1.20 470	0.24 476	0.16 386	0.23 468	0.20 412	0.41 479	0.33 457

PS-NSSS	0.63 386	1.00 471	1.81 246	0.30 190	0.31 364	0.63 339	0.34 352	0.98 462	0.69 368	0.54 292	0.74 430	0.51 273	0.41 296	2.43 514	0.48 323	0.24 476	0.17 404	0.27 484	0.18 382	0.27 376	0.21 337

IGEV-RUCA	2.28 548	0.30 134	1.15 76	0.40 393	1.86 563	2.06 549	1.90 557	1.36 532	1.80 548	3.70 567	3.76 561	5.02 564	8.19 572	2.12 488	1.63 497	0.25 481	0.76 549	2.72 569	1.91 565	2.39 565	2.36 568

RP	0.67 408	0.82 406	1.94 311	0.43 416	0.44 460	0.65 364	0.45 426	0.89 388	0.82 462	0.66 421	0.92 470	0.99 486	0.76 466	1.55 395	0.66 389	0.25 481	0.18 415	0.23 468	0.20 412	0.31 406	0.22 352

G-Net	0.99 496	0.64 333	2.76 481	0.57 490	0.67 515	2.03 547	0.72 503	0.76 273	0.67 357	1.14 512	2.56 545	1.30 521	1.02 501	1.48 388	1.74 503	0.25 481	0.24 464	0.24 475	0.26 448	0.37 455	0.31 445

AnyNet_C01	1.14 508	1.49 530	4.23 553	0.54 477	0.53 489	1.51 526	1.37 547	1.04 505	1.07 508	1.17 518	1.33 512	1.15 511	1.08 507	1.61 410	2.74 534	0.25 481	0.22 453	0.28 488	0.24 432	0.48 499	0.40 491

PVD	0.90 486	0.85 416	2.15 365	0.53 474	0.50 481	0.99 490	0.56 465	1.15 521	1.64 540	1.41 534	1.41 517	1.11 508	1.13 512	1.35 365	1.31 479	0.26 485	0.28 487	0.28 488	0.26 448	0.37 455	0.49 508

DPSNet	0.86 480	0.60 308	2.34 402	0.58 492	0.36 414	1.07 505	0.75 505	1.30 529	1.05 504	0.70 440	0.68 397	0.94 476	1.29 516	2.08 484	1.82 506	0.26 485	0.23 461	0.16 396	0.17 369	0.48 499	0.40 491

FBW_ROB	0.83 476	0.77 385	1.77 214	0.44 423	0.30 345	0.87 474	0.46 429	1.10 513	0.91 486	0.81 474	0.75 433	1.01 489	0.61 424	3.66 556	1.23 474	0.26 485	0.23 461	0.36 506	0.25 440	0.27 376	0.62 521

CSAN	1.25 519	1.12 490	3.04 510	0.51 464	0.37 425	1.06 500	1.15 538	1.22 524	1.08 509	1.17 518	1.91 529	1.04 496	1.31 519	5.96 567	2.43 529	0.26 485	0.22 453	0.24 475	0.24 432	0.31 406	0.30 437

WCMA_ROB	1.12 506	0.83 410	2.66 465	0.58 492	0.34 393	1.17 515	0.71 500	0.93 422	0.94 490	1.74 541	2.63 548	3.09 550	1.71 540	1.70 420	1.84 507	0.26 485	0.21 447	0.20 450	0.21 418	0.28 382	0.43 498

dad	0.51 298	1.01 475	1.74 193	0.29 173	0.19 177	0.60 281	0.26 230	0.52 120	0.75 429	0.63 402	0.63 359	0.63 334	0.33 226	0.85 313	0.47 317	0.27 490	0.15 369	0.40 513	0.18 382	0.22 305	0.14 195

NCC-stereo	0.79 464	0.94 443	2.42 417	0.59 497	0.45 468	1.90 540	0.46 429	0.99 474	0.72 397	0.64 412	0.84 453	0.91 467	0.73 459	1.80 441	1.00 445	0.27 490	0.19 427	0.23 468	0.31 476	0.24 333	0.22 352

Abc-Net	0.79 464	0.94 443	2.42 417	0.59 497	0.45 468	1.90 540	0.46 429	0.99 474	0.72 397	0.64 412	0.84 453	0.91 467	0.73 459	1.80 441	1.00 445	0.27 490	0.19 427	0.23 468	0.31 476	0.24 333	0.22 352
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
SGM-ForestM	2.98 558	1.70 544	3.52 540	0.67 510	0.47 476	5.18 568	3.36 567	3.30 566	2.86 560	4.44 568	3.79 562	9.80 574	5.50 567	6.29 568	6.52 567	0.27 490	0.36 504	0.24 475	0.27 453	0.38 462	0.58 518

PFNet	0.60 367	0.33 158	2.47 431	0.41 400	0.55 494	0.62 322	0.27 255	0.61 182	0.63 312	0.61 382	0.56 303	0.45 233	0.32 222	1.88 462	1.14 463	0.28 494	0.09 185	0.12 252	0.16 350	0.26 366	0.20 325

FC-DCNN v2	1.54 537	0.58 304	2.80 487	0.44 423	0.39 434	2.05 548	0.66 488	1.90 550	1.84 549	2.79 561	2.97 555	4.41 561	3.07 557	2.65 529	2.30 526	0.29 495	0.26 479	0.31 497	0.30 470	0.32 414	0.38 481

FC-DCNN	1.49 535	0.59 306	2.88 492	0.44 423	0.39 434	1.97 545	0.66 488	1.67 544	1.70 542	2.72 560	2.89 552	4.22 557	2.97 556	2.55 524	2.19 521	0.29 495	0.26 479	0.31 497	0.30 470	0.32 414	0.39 487

MSMD_ROB	1.34 524	0.96 453	2.38 410	0.39 383	0.32 372	1.96 543	0.62 483	0.91 405	1.43 532	2.94 563	2.60 546	4.77 563	1.95 544	2.43 514	1.33 481	0.29 495	0.26 479	0.32 500	0.32 482	0.30 398	0.30 437

SDNR	1.22 518	0.80 397	2.71 471	0.33 268	1.48 557	1.98 546	0.23 155	1.93 551	2.44 554	0.89 487	2.52 543	1.36 522	0.51 378	3.65 555	1.93 508	0.30 498	0.31 494	0.22 461	0.16 350	0.33 423	0.36 471

FCDSN-DC	1.29 521	0.54 288	2.50 438	0.47 447	0.41 450	1.12 509	0.60 475	1.10 513	1.27 525	2.23 551	2.87 551	3.67 554	3.12 559	2.39 508	1.69 500	0.30 498	0.26 479	0.31 497	0.30 470	0.35 441	0.38 481
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
PWCDC_ROB	0.72 436	1.06 483	2.09 349	0.47 447	0.36 414	0.78 444	0.26 230	0.98 462	1.34 528	0.61 382	2.07 531	0.64 343	0.61 424	0.83 309	0.71 402	0.31 500	0.14 343	0.15 377	0.12 244	0.60 517	0.21 337

Anonymous_2	0.74 448	0.32 151	1.65 166	0.33 268	0.30 345	0.67 377	0.32 340	0.69 219	0.46 138	0.48 228	0.41 170	0.84 445	0.58 408	0.51 212	0.40 280	0.32 501	0.38 508	1.43 557	3.69 573	0.80 531	0.27 414

ccnet	0.71 433	0.41 220	1.59 157	0.40 393	0.45 468	1.06 500	0.55 460	0.98 462	0.71 387	0.88 485	0.97 480	0.82 438	0.88 487	1.68 417	0.94 434	0.32 501	0.26 479	0.32 500	0.27 453	0.34 430	0.30 437

GANetREF_RVC	0.75 451	1.15 499	2.46 426	0.47 447	0.26 298	0.83 462	0.61 479	0.97 458	0.89 483	0.62 393	0.61 342	0.72 395	0.59 411	2.42 511	0.55 352	0.32 501	0.25 477	0.36 506	0.24 432	0.39 471	0.31 445
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
PASM	0.72 436	0.68 350	1.91 296	0.47 447	0.44 460	0.60 281	0.51 446	0.76 273	0.80 456	0.77 463	0.67 389	0.87 457	0.61 424	2.40 509	0.67 392	0.32 501	0.35 502	0.36 506	0.41 511	0.45 496	0.39 487

PSMNet-RUCA	0.58 353	0.82 406	1.89 285	0.59 497	0.56 496	0.64 350	0.36 367	0.84 347	0.69 368	0.51 260	0.68 397	0.53 281	0.43 323	0.56 233	0.43 297	0.34 505	0.18 415	0.44 517	0.29 460	0.48 499	0.30 437

ELAS_RVC	1.37 528	0.78 393	3.21 528	0.55 484	0.50 481	1.49 524	2.48 563	1.48 537	1.71 543	2.13 548	2.09 532	2.07 538	2.56 552	1.90 464	2.02 513	0.35 506	0.36 504	0.37 510	0.34 489	0.49 502	0.47 504
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	1.39 529	0.79 395	2.86 490	0.53 474	0.50 481	2.81 558	2.20 560	1.61 543	1.50 536	2.28 553	2.35 540	1.82 534	2.13 546	1.73 425	2.22 522	0.35 506	0.37 506	0.35 504	0.35 492	0.49 502	0.47 504
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
AANet_RVC	0.68 415	1.00 471	2.09 349	0.33 268	0.25 283	0.58 252	0.32 340	0.81 323	0.80 456	0.61 382	0.94 475	0.80 430	0.41 296	2.46 516	1.02 451	0.36 508	0.14 343	0.10 131	0.09 108	0.23 318	0.22 352

PDISCO_ROB	0.75 451	1.06 483	2.11 354	0.64 505	0.59 503	1.13 511	0.43 407	1.14 518	1.05 504	0.64 412	0.71 420	0.96 479	0.61 424	1.21 351	0.76 413	0.37 509	0.18 415	0.27 484	0.24 432	0.56 513	0.32 450

MFN_U_SF_DS_RVC	1.01 501	1.67 540	2.32 397	0.47 447	0.39 434	1.47 522	0.95 521	0.95 444	0.91 486	0.84 481	0.94 475	1.05 498	0.60 415	2.95 543	0.72 406	0.41 510	0.72 548	0.32 500	0.55 526	0.74 525	1.22 555

PMTNet	0.31 84	0.35 178	1.30 102	0.20 4	0.14 32	0.57 234	0.25 208	0.46 67	0.42 100	0.27 107	0.32 116	0.27 115	0.24 121	0.39 128	0.23 100	0.43 511	0.07 40	0.08 29	0.05 1	0.18 238	0.07 7

coex-ft	5.95 570	1.67 540	60.57 593	0.34 299	0.30 345	0.77 439	0.69 496	0.74 249	4.41 562	19.22 583	2.15 535	1.62 532	7.97 571	1.81 444	8.96 571	0.44 512	2.08 568	0.18 435	0.19 402	0.38 462	4.62 573

Consistency-Raft	0.88 483	0.93 441	3.23 530	0.99 535	0.64 513	0.77 439	0.55 460	0.98 462	0.97 494	0.61 382	1.03 490	0.65 348	1.05 504	0.79 306	1.38 484	0.44 512	0.46 520	0.51 521	0.58 534	0.65 519	0.47 504

UDG	0.77 458	1.23 509	2.15 365	0.67 510	0.59 503	0.78 444	0.38 382	0.90 394	0.70 377	0.61 382	0.69 406	1.01 489	0.67 444	1.02 329	0.73 409	0.45 514	0.34 501	0.87 535	0.51 523	0.67 521	0.46 503

MADNet+	1.36 526	1.93 559	5.95 562	0.81 523	0.59 503	1.57 528	1.09 533	1.39 535	1.22 521	0.84 481	1.01 486	1.25 517	1.12 511	3.19 548	2.36 528	0.45 514	0.47 523	0.38 512	0.34 489	0.59 514	0.57 516

FADNet	0.64 390	1.22 508	2.06 341	0.32 246	0.30 345	0.66 371	0.29 296	0.88 382	0.72 397	0.44 190	0.48 217	0.66 355	0.57 402	1.84 451	0.45 307	0.46 516	0.20 438	0.17 415	0.19 402	0.59 514	0.24 388

STTRV1_RVC	0.80 466	0.55 297	2.89 495	0.42 411	0.49 479	0.79 448	0.44 418	1.15 521	0.82 462	0.62 393	0.89 466	0.72 395	0.63 432	2.69 533	0.64 385	0.48 517	0.64 535	0.27 484	0.24 432	0.35 441	0.27 414

NVStereoNet_ROB	1.16 512	0.95 450	2.54 447	0.58 492	0.55 494	0.78 444	0.63 485	1.00 482	1.08 509	1.03 503	4.07 563	1.48 527	1.22 514	2.88 542	1.27 477	0.50 518	0.46 520	0.54 522	0.62 537	0.50 504	0.63 523
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
JetBlue	1.78 541	1.63 536	3.92 546	0.73 513	1.21 549	4.38 566	3.35 566	1.59 541	1.20 520	1.26 526	1.52 520	2.37 542	1.88 543	3.23 549	3.00 537	0.53 519	0.47 523	0.48 520	0.49 520	1.29 548	0.97 542

SGM_RVC	1.89 544	0.92 435	2.50 438	0.96 534	0.93 535	1.63 531	1.37 547	1.52 540	12.43 572	1.85 542	1.69 524	2.40 543	1.74 541	2.81 541	1.71 501	0.53 519	0.47 523	0.42 515	0.47 517	0.74 525	0.74 527
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
DDUNet	0.77 458	1.12 490	1.88 278	0.76 516	0.69 518	0.84 464	0.43 407	0.85 354	0.65 333	0.67 425	0.75 433	0.91 467	0.52 383	1.03 331	0.57 364	0.54 521	0.37 506	0.95 541	0.52 525	0.71 524	0.57 516

DispFullNet	1.67 540	2.10 562	5.22 558	1.53 552	8.90 570	0.86 470	0.31 317	0.96 449	0.96 493	1.37 532	1.01 486	1.13 509	1.98 545	1.51 390	0.91 431	0.54 521	0.31 494	1.18 547	0.63 539	1.13 540	0.80 533

IGEV-BASED-STEREO-	0.37 131	1.34 524	1.24 93	0.23 36	0.12 6	0.33 27	0.20 81	0.40 28	0.33 19	0.25 86	0.21 29	0.16 29	0.14 10	0.27 24	0.63 380	0.55 523	0.06 20	0.11 196	0.13 277	0.25 346	0.49 508

MANE	2.90 557	1.14 495	2.96 502	1.03 536	1.01 539	5.01 567	2.45 562	5.36 570	6.88 569	3.58 566	4.76 567	5.99 567	4.99 564	4.23 560	4.61 560	0.56 524	0.67 538	0.44 517	0.78 546	0.51 506	1.03 550

DualNet (step1)	0.59 361	0.62 318	1.93 302	0.27 117	0.22 232	0.68 389	0.31 317	0.93 422	0.66 348	0.57 332	0.51 246	0.55 291	0.45 335	1.11 340	0.38 261	0.61 525	0.14 343	0.87 535	0.56 529	0.25 346	0.23 376

test_sample9	0.94 491	0.62 318	1.93 302	0.27 117	0.22 232	0.68 389	0.31 317	0.93 422	0.66 348	0.57 332	0.51 246	0.55 291	0.45 335	1.91 465	2.55 531	0.61 525	4.16 572	0.87 535	0.56 529	0.25 346	0.23 376

test_sample8	1.12 506	0.62 318	1.93 302	0.27 117	0.22 232	0.68 389	0.31 317	0.95 444	0.61 282	1.18 520	0.56 303	2.53 544	1.31 519	1.91 465	2.55 531	0.61 525	4.16 572	0.87 535	0.56 529	0.25 346	0.23 376

anonymity	0.80 466	0.66 347	1.29 99	0.59 497	0.75 522	0.67 377	0.52 449	0.95 444	0.71 387	0.94 495	0.70 416	0.67 364	0.87 483	0.71 287	1.35 482	0.64 528	0.62 534	0.58 523	1.44 562	0.60 517	0.65 524

SPS-STEREO	1.07 505	1.13 493	2.88 492	0.65 508	0.69 518	0.99 490	0.68 494	1.05 506	0.87 475	1.36 529	1.23 503	1.46 526	0.94 494	1.87 454	1.72 502	0.66 529	0.61 533	0.58 523	0.57 532	0.65 519	0.77 531
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
MFMNet_re	0.92 489	1.28 515	2.53 441	0.82 524	0.76 525	0.90 480	0.75 505	0.98 462	1.04 503	1.03 503	1.05 494	0.84 445	0.94 494	0.83 309	0.72 406	0.68 530	0.60 532	0.63 527	0.60 536	0.77 529	0.74 527

WAO-7	1.48 534	1.63 536	2.49 434	0.93 530	0.75 522	1.72 536	1.10 534	1.84 549	1.96 551	1.43 535	2.54 544	1.97 536	1.61 537	3.06 545	2.08 516	0.69 531	0.66 537	0.94 540	0.74 544	0.80 531	0.69 526

SGM+DAISY	1.83 543	1.43 527	3.81 543	0.87 525	1.01 539	2.38 555	2.53 564	1.36 532	1.75 544	2.92 562	3.22 558	2.65 545	2.93 554	2.22 497	3.10 541	0.72 532	0.69 544	0.63 527	0.62 537	0.77 529	0.98 543

AIO-test2	0.49 270	1.15 499	1.96 323	0.42 411	0.37 425	0.50 143	0.23 155	0.79 315	0.70 377	0.33 136	0.53 270	0.27 115	0.22 95	0.67 271	0.29 179	0.73 533	0.08 115	0.13 311	0.17 369	0.17 211	0.18 293

CAS	0.35 116	0.25 70	1.30 102	0.79 519	0.34 393	0.51 153	0.23 155	0.46 67	0.39 71	0.22 44	0.31 110	0.20 48	0.17 30	0.28 31	0.23 100	0.73 533	0.06 20	0.07 1	0.05 1	0.09 36	0.37 478

GCST	0.72 436	1.10 488	2.15 365	1.11 541	0.59 503	0.62 322	0.19 62	0.75 260	0.53 208	0.56 321	0.63 359	0.47 254	0.31 215	1.11 340	0.33 230	0.75 535	0.45 518	0.84 534	0.64 540	0.69 522	0.54 512

test_for_model	0.64 390	1.60 535	1.82 252	1.23 545	1.02 541	0.53 180	0.23 155	0.75 260	0.50 174	0.57 332	0.29 86	0.25 90	0.20 75	0.26 19	0.22 88	0.76 536	0.31 494	0.08 29	0.07 51	1.68 557	0.50 511

SQANet	0.80 466	1.58 534	2.53 441	0.76 516	0.83 527	0.76 431	0.36 367	0.83 336	0.64 320	0.63 402	0.69 406	0.73 400	0.51 378	1.21 351	0.53 345	0.77 537	0.29 488	0.59 525	0.29 460	0.86 533	0.61 520

LE_ROB	4.43 566	1.35 525	9.38 568	2.79 568	3.93 567	2.43 556	3.46 568	2.68 558	11.19 571	11.66 576	4.73 566	5.26 565	10.46 574	4.50 563	9.49 572	0.82 538	0.69 544	1.34 554	0.98 554	0.75 527	0.76 530

ACVNet_2	1.42 532	1.81 549	3.23 530	1.08 538	0.92 534	1.32 517	0.85 515	1.49 538	1.69 541	1.19 521	1.73 525	2.13 539	1.03 502	2.50 520	1.40 487	0.91 539	0.53 528	1.00 543	0.55 526	2.11 562	0.85 535

CC-Net-ROB	0.85 479	1.15 499	2.13 359	0.88 526	0.38 431	0.88 478	0.44 418	1.06 507	0.79 453	0.58 350	0.69 406	0.65 348	0.50 376	2.74 537	0.51 338	0.93 540	0.39 514	0.87 535	0.29 460	0.54 511	0.54 512

FADNet_RVC	0.81 474	1.14 495	2.42 417	0.30 190	0.24 265	0.71 404	0.24 188	0.95 444	0.61 282	0.44 190	0.56 303	0.59 319	0.42 313	1.52 392	0.68 395	0.94 541	0.96 556	0.28 488	1.00 555	0.90 534	1.36 558

WAO-6	1.58 539	1.54 532	2.32 397	1.14 543	1.00 538	2.30 553	1.03 530	1.82 548	2.85 559	1.25 523	2.61 547	2.20 540	1.56 535	2.47 518	1.99 512	0.95 542	0.67 538	1.19 550	0.83 548	1.08 538	0.88 540

otaku	1.03 502	1.68 542	2.72 473	0.95 532	0.73 521	1.03 497	0.59 473	0.99 474	0.86 472	0.69 434	1.61 521	0.98 483	0.64 435	1.46 380	1.14 463	0.95 542	0.46 520	0.72 532	0.40 508	1.24 546	0.78 532

testlalala_base	0.46 231	0.30 134	1.82 252	0.34 299	0.27 312	0.55 201	0.21 101	0.85 354	0.32 13	0.32 134	0.39 161	0.31 139	0.23 110	0.30 51	0.28 164	0.95 542	0.30 492	0.09 82	0.21 418	1.03 537	0.18 293

Ntro	1.00 499	1.68 542	2.80 487	0.95 532	0.85 528	1.06 500	0.53 453	0.98 462	0.90 485	0.62 393	0.76 436	0.93 472	0.66 442	1.66 414	0.98 439	0.99 545	0.45 518	0.75 533	0.40 508	1.19 542	0.75 529

ACVNet_1	1.33 523	1.91 557	4.03 549	1.09 539	0.88 530	1.19 516	0.66 488	1.24 526	1.17 518	0.94 495	0.96 478	3.09 550	1.04 503	2.37 502	1.11 461	1.04 546	0.48 526	1.03 545	0.48 518	1.12 539	0.83 534

PWCK	1.49 535	1.90 556	3.22 529	1.09 539	0.54 491	1.71 535	1.73 555	1.49 538	1.53 537	1.44 536	1.80 526	1.82 534	1.30 518	3.34 551	1.76 504	1.07 547	0.56 530	0.97 542	0.58 534	1.38 552	0.65 524

MaskLacGwcNet_RVC	0.77 458	1.04 480	2.06 341	0.94 531	0.35 406	0.89 479	0.40 390	0.85 354	0.63 312	0.55 310	0.63 359	0.75 412	0.38 263	2.38 505	0.48 323	1.10 548	0.31 494	0.36 506	0.21 418	0.53 510	0.55 515

Dean	1.79 542	1.83 550	3.92 546	1.29 546	1.07 544	1.55 527	1.00 527	1.95 552	2.33 553	1.47 537	4.19 564	4.26 560	1.33 522	2.21 494	1.48 491	1.14 549	0.68 542	1.18 547	0.74 544	1.24 546	0.98 543

RainbowNet	1.15 510	1.78 548	2.72 473	1.12 542	0.91 533	1.06 500	0.76 507	1.16 523	1.13 517	0.75 456	0.97 480	1.09 504	0.80 471	1.60 407	1.21 472	1.17 550	1.26 560	1.01 544	0.57 532	1.13 540	0.88 540

TorneroNet-64	2.65 550	1.83 550	3.30 532	1.46 550	1.20 548	3.89 562	0.99 524	3.51 568	6.71 568	2.56 556	4.60 565	4.22 557	3.85 562	3.33 550	3.14 542	1.19 551	0.65 536	1.39 556	0.79 547	3.31 569	1.15 553

IMH-64-1	1.39 529	1.64 538	1.86 271	1.36 547	1.11 545	1.39 520	1.19 540	1.76 545	1.45 534	1.16 513	2.21 537	1.53 528	1.38 525	1.98 472	1.52 492	1.29 552	0.67 538	1.27 551	0.69 541	1.29 548	0.98 543

IMH-64	1.39 529	1.64 538	1.86 271	1.36 547	1.11 545	1.39 520	1.19 540	1.76 545	1.45 534	1.16 513	2.21 537	1.53 528	1.38 525	1.98 472	1.52 492	1.29 552	0.67 538	1.27 551	0.69 541	1.29 548	0.98 543

TorneroNet	5.50 568	1.92 558	3.16 522	1.47 551	1.25 551	14.07 575	1.06 532	4.90 569	20.99 589	10.17 572	16.48 581	11.88 578	6.93 569	3.34 551	4.20 556	1.30 554	0.69 544	1.45 558	0.86 549	2.61 566	1.20 554

JetRed	3.29 561	4.93 572	10.17 569	1.45 549	1.72 561	7.44 570	5.05 571	3.06 561	2.12 552	2.41 555	2.39 541	2.99 548	2.37 549	3.51 554	6.44 566	1.32 555	1.90 566	1.37 555	1.23 561	2.21 563	1.76 564

UNDER WATER	2.74 552	1.85 552	4.54 555	1.81 558	1.44 554	2.34 554	1.40 550	3.24 563	6.60 567	2.60 557	2.76 550	5.75 566	5.24 566	3.02 544	4.01 553	1.45 556	0.81 551	1.59 562	1.06 556	1.80 558	1.51 561

UNDER WATER-64	2.47 549	1.89 555	4.86 556	1.82 559	1.44 554	3.18 560	1.57 554	2.62 556	5.64 564	2.05 544	2.13 534	4.13 556	3.76 561	2.62 527	3.42 548	1.47 557	0.85 553	1.57 561	1.07 557	1.82 559	1.49 560

KSHMR	4.10 564	1.97 560	5.27 559	1.71 555	1.47 556	1.96 543	1.28 543	3.19 562	17.33 583	2.12 545	15.91 579	9.18 573	1.57 536	8.42 571	1.98 511	1.52 558	1.26 560	1.67 563	1.19 559	1.67 556	1.40 559

notaker	2.66 551	2.07 561	3.31 534	2.61 567	1.43 552	1.76 538	1.11 535	2.76 559	1.79 546	2.26 552	11.53 576	3.96 555	4.29 563	3.09 546	2.76 535	1.55 559	0.88 554	1.70 564	1.07 557	2.00 561	1.35 557

MSC_U_SF_DS_RVC	1.34 524	1.70 544	2.50 438	0.56 486	0.40 443	2.15 551	0.99 524	1.24 526	1.26 524	1.02 502	1.10 497	1.29 518	0.88 487	3.10 547	1.08 456	1.66 560	0.83 552	0.68 530	0.88 550	1.57 553	1.80 566

BEATNet-Init1	12.10 576	11.19 577	27.29 590	2.99 569	3.51 566	21.84 588	11.10 574	14.34 581	13.83 578	20.34 584	20.33 586	26.35 594	20.03 583	19.06 585	14.80 581	1.74 561	1.81 563	2.05 567	2.49 570	3.69 571	3.12 570

ktn	4.35 565	2.10 562	2.89 495	1.80 557	1.49 558	2.13 550	1.41 552	2.26 554	12.72 573	11.41 575	16.43 580	11.15 576	3.75 560	4.36 562	3.18 543	1.82 562	0.98 558	1.73 565	1.21 560	2.97 568	1.27 556

MFN_U_SF_RVC	1.55 538	2.39 569	3.16 522	0.65 508	0.41 450	1.12 509	0.46 429	1.23 525	1.33 527	1.61 539	1.20 501	1.43 525	0.98 498	1.76 430	1.97 510	1.90 563	1.80 562	1.98 566	2.15 567	1.63 554	1.77 565

WAO-8	2.80 554	2.14 565	2.89 495	1.91 560	1.04 542	3.98 563	0.96 522	3.26 564	6.17 565	2.15 549	3.37 559	3.31 552	2.41 550	11.84 574	2.03 514	2.05 564	1.86 564	1.54 559	0.92 551	1.22 543	0.87 538

Venus	2.80 554	2.14 565	2.89 495	1.91 560	1.04 542	3.98 563	0.96 522	3.26 564	6.17 565	2.15 549	3.37 559	3.31 552	2.41 550	11.84 574	2.03 514	2.05 564	1.86 564	1.54 559	0.92 551	1.22 543	0.87 538

USTest	8.10 572	7.17 576	8.96 567	9.25 576	9.05 571	15.27 576	23.78 580	9.96 577	9.47 570	5.94 571	6.75 568	7.80 571	7.48 570	8.83 573	11.21 576	2.21 566	3.56 571	2.86 571	3.20 572	5.02 574	4.16 571

MADNet++	2.79 553	2.11 564	2.97 505	2.49 565	2.28 564	2.95 559	2.31 561	2.67 557	2.47 555	3.03 564	3.13 557	2.70 546	2.92 553	4.10 559	4.48 558	2.68 567	2.24 570	3.04 572	2.44 569	2.37 564	2.34 567

LVE	1.96 546	2.17 568	3.14 520	1.68 553	1.80 562	1.63 531	1.03 530	2.34 555	2.81 558	1.25 523	2.89 552	4.24 559	1.29 516	2.79 539	1.44 489	2.85 568	0.91 555	1.18 547	1.46 563	1.23 545	1.10 552

TCMNet-wrong-test	5.51 569	6.62 575	6.20 563	13.02 581	11.90 575	7.14 569	5.53 572	6.99 574	1.44 533	2.65 558	3.10 556	8.37 572	5.95 568	4.75 564	6.05 565	3.07 569	0.98 558	2.38 568	1.99 566	6.62 576	5.43 574

DGTPSM_ROB	8.89 574	5.62 573	12.25 572	5.92 573	11.32 573	8.54 571	24.18 581	6.40 572	13.49 574	5.15 569	11.46 574	6.19 569	10.92 575	7.00 569	13.72 577	4.47 570	7.65 575	3.92 573	7.45 577	4.38 572	7.87 577

DGSMNet	2.89 556	0.63 329	3.18 525	3.43 570	4.17 569	2.57 557	6.98 573	0.97 458	0.83 466	0.56 321	1.86 528	0.79 427	0.62 429	1.64 412	1.39 485	4.61 571	5.01 574	5.17 575	4.71 574	4.44 573	4.19 572

IMH	2.02 547	2.15 567	2.69 470	1.68 553	1.12 547	1.66 534	0.92 520	2.10 553	1.92 550	1.32 528	2.66 549	2.21 541	1.69 539	5.78 565	1.68 499	5.54 572	0.96 556	1.31 553	0.71 543	1.32 551	0.99 548

ACVNet-4b	1.93 545	1.85 552	4.10 551	1.07 537	0.86 529	1.15 513	0.53 453	1.06 507	1.12 515	0.64 412	1.09 496	1.99 537	0.70 451	2.20 493	9.86 574	5.62 573	0.41 517	1.03 545	0.55 526	1.86 560	0.85 535

tt	4.93 567	0.27 91	4.20 552	2.29 564	1.58 559	10.20 573	16.97 578	9.42 576	5.02 563	1.67 540	1.28 506	4.68 562	5.03 565	3.37 553	5.92 564	6.16 574	9.47 581	2.82 570	3.18 571	3.60 570	1.53 562

PML	23.15 585	16.83 581	7.78 566	5.49 572	9.93 572	51.13 594	104.50 594	5.76 571	13.62 576	37.30 594	105.93 594	30.86 595	23.50 588	12.07 576	7.87 570	6.30 575	2.12 569	6.32 577	2.43 568	10.44 580	2.90 569

DLNR_Zeroshot_test	13.43 579	19.94 584	23.55 583	121.61 596	35.03 591	0.46 114	0.15 22	8.02 575	0.35 30	0.28 112	0.37 144	0.26 104	0.17 30	0.76 297	0.29 179	6.42 576	0.26 479	0.09 82	0.38 503	50.13 594	0.18 293

DPSM_ROB	12.34 577	11.21 579	12.51 573	12.91 579	12.80 577	19.84 585	28.28 587	14.38 582	14.28 579	10.58 573	11.26 572	12.03 579	11.85 578	13.15 580	15.34 582	7.11 577	8.31 578	6.50 578	7.35 575	8.84 578	8.31 579

DPSM	12.34 577	11.21 579	12.51 573	12.91 579	12.80 577	19.84 585	28.28 587	14.38 582	14.28 579	10.58 573	11.26 572	12.03 579	11.85 578	13.15 580	15.34 582	7.11 577	8.31 578	6.50 578	7.35 575	8.84 578	8.31 579

DPSMNet_ROB	9.48 575	5.64 574	13.01 576	8.82 575	11.82 574	8.54 571	24.20 582	6.41 573	13.65 577	5.32 570	11.47 575	6.33 570	10.92 575	7.69 570	13.89 578	7.25 579	8.19 577	5.06 574	7.78 578	5.31 575	8.26 578

HanzoNet	7.64 571	2.86 570	5.05 557	7.01 574	3.97 568	2.18 552	1.34 546	3.37 567	4.05 561	13.17 577	10.58 570	10.73 575	16.52 581	8.45 572	10.51 575	10.48 580	9.72 582	5.59 576	13.46 581	6.84 577	6.83 576

CasAABBNet	24.81 587	22.53 590	24.83 584	26.08 588	25.74 586	39.86 590	57.06 593	28.87 590	28.83 592	21.16 587	22.54 589	24.22 589	23.89 591	26.38 589	30.87 592	14.25 581	16.71 585	13.09 580	14.81 583	17.78 582	16.71 584

FlowAnything	24.85 588	22.54 591	25.10 586	26.11 589	25.76 587	39.86 590	57.00 591	28.89 591	28.87 593	21.31 589	22.68 591	24.22 589	23.87 589	26.39 590	30.89 594	14.26 582	16.78 587	13.10 581	14.90 585	17.78 582	16.69 583

Selective-RAFT-Error	24.87 589	22.59 592	25.14 587	26.13 590	25.82 588	39.93 592	57.03 592	28.97 592	28.95 594	21.21 588	22.65 590	24.25 591	23.98 592	26.43 591	30.83 591	14.27 583	16.71 585	13.10 581	14.82 584	17.82 584	16.76 585

LSM0	26.58 590	22.63 593	25.88 588	30.13 591	52.21 595	39.94 593	56.74 590	28.97 592	28.72 591	21.14 586	22.26 588	24.43 592	23.88 590	26.54 593	30.87 592	14.32 584	16.55 584	13.12 583	14.71 582	17.92 585	20.60 588

DPSimNet_ROB	17.97 581	20.20 588	24.98 585	17.62 582	15.92 580	21.53 587	21.00 579	13.70 579	15.61 581	23.89 590	14.69 578	22.87 587	24.58 593	12.70 579	14.56 579	18.48 585	12.91 583	20.21 585	12.05 579	17.76 581	14.17 582

ASD4	21.52 583	19.65 583	22.13 581	22.45 586	16.42 581	23.29 589	30.71 589	33.06 594	17.47 584	24.18 591	14.11 577	21.71 586	15.88 580	21.06 587	18.11 584	19.78 586	17.78 588	26.52 588	20.33 586	27.03 588	18.73 587

LRCNet_RVC	13.74 580	19.30 582	12.75 575	19.46 584	12.69 576	1.86 539	0.41 396	12.33 578	1.05 504	15.77 579	18.83 585	12.62 581	8.70 573	12.21 577	9.62 573	22.22 587	8.37 580	25.85 587	24.01 588	19.32 586	17.44 586

xxxxx1	28.96 592	20.11 585	14.07 578	49.74 592	39.15 592	18.98 579	26.64 583	21.94 586	20.21 586	16.45 580	17.48 582	18.36 582	21.56 584	16.21 582	20.88 586	23.07 588	26.55 590	66.40 593	78.70 593	30.27 590	32.51 592

tt_ll	28.96 592	20.11 585	14.07 578	49.74 592	39.15 592	18.98 579	26.64 583	21.94 586	20.21 586	16.45 580	17.48 582	18.36 582	21.56 584	16.21 582	20.88 586	23.07 588	26.55 590	66.40 593	78.70 593	30.27 590	32.51 592

ff	28.96 592	20.11 585	14.07 578	49.74 592	39.15 592	18.98 579	26.64 583	21.94 586	20.21 586	16.45 580	17.48 582	18.36 582	21.56 584	16.21 582	20.88 586	23.07 588	26.55 590	66.40 593	78.70 593	30.27 590	32.51 592

HaxPig	19.86 582	22.40 589	22.34 582	17.95 583	17.95 582	11.77 574	11.89 575	16.02 584	15.89 582	21.10 585	21.41 587	18.74 585	18.39 582	20.08 586	19.69 585	23.63 591	23.22 589	24.06 586	23.69 587	23.00 587	23.95 589

MEDIAN_ROB	23.96 586	27.05 594	26.39 589	22.16 585	22.13 584	16.12 578	13.97 576	20.24 585	20.05 585	25.50 592	25.31 592	22.96 588	22.63 587	24.39 588	23.24 589	28.20 592	27.23 593	28.62 589	27.75 589	27.50 589	27.76 590

AVERAGE_ROB	26.93 591	30.34 595	29.27 591	25.82 587	25.34 585	19.48 584	15.17 577	23.55 589	23.00 590	28.45 593	27.87 593	26.25 593	25.86 594	26.96 594	25.55 590	31.30 593	30.07 594	31.76 590	30.81 590	30.79 593	30.93 591

Anonymous_1	22.91 584	11.20 578	12.13 571	12.75 578	26.28 589	19.43 583	27.92 586	14.08 580	13.61 575	14.96 578	10.58 570	11.26 577	11.19 577	12.55 578	14.57 580	38.28 594	7.88 576	34.96 591	63.99 591	89.57 595	10.94 581

FADE		3.00 571		2.11 562	2.94 565							3.05 549				94.83 595	35.90 595	65.83 592	66.18 592	1.66 555

test_example2	115.39 595	123.23 596	94.57 594	115.52 595	123.55 596	101.63 595	114.33 595	53.41 595	99.48 595	134.90 595	135.05 595	85.83 596	85.11 595	111.32 595	106.15 595	152.55 596	205.26 596	99.78 596	114.96 596	140.96 596	110.20 595

ccccc	291.34 596	297.21 597	347.09 596	374.70 597	380.44 597	203.92 596	213.88 596	216.32 596	172.72 596	203.37 596	218.57 596	215.01 597	258.31 596	312.78 596	341.56 596	412.57 597	356.13 597	256.09 597	227.69 597	428.88 597	389.64 596

Low-res two-view benchmark