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

#25fwe	0.24 43	0.33 169	0.94 65	0.21 7	0.21 218	0.42 86	0.12 4	0.45 67	0.33 18	0.22 46	0.20 22	0.17 42	0.13 8	0.30 59	0.28 175	0.08 42	0.07 53	0.07 1	0.05 1	0.09 44	0.09 67

￥25erdr	0.24 43	0.32 157	0.92 62	0.22 32	0.20 201	0.45 109	0.14 18	0.47 84	0.37 61	0.22 46	0.28 86	0.17 42	0.18 52	0.29 50	0.22 90	0.07 23	0.06 21	0.07 1	0.05 1	0.08 21	0.09 67

$5dtd	0.24 43	0.34 184	0.96 69	0.22 32	0.20 201	0.43 94	0.15 31	0.44 58	0.34 24	0.22 46	0.24 56	0.17 42	0.16 24	0.25 12	0.23 104	0.07 23	0.06 21	0.07 1	0.05 1	0.08 21	0.09 67

#5drz	0.23 38	0.30 136	0.95 66	0.21 7	0.17 114	0.43 94	0.15 31	0.44 58	0.32 11	0.26 113	0.23 46	0.15 27	0.20 84	0.24 7	0.20 49	0.08 42	0.06 21	0.07 1	0.05 1	0.08 21	0.07 7

@esxe	0.25 53	0.31 149	0.90 57	0.22 32	0.20 201	0.42 86	0.15 31	0.49 98	0.38 67	0.22 46	0.33 135	0.15 27	0.24 133	0.30 59	0.25 148	0.08 42	0.06 21	0.07 1	0.05 1	0.08 21	0.08 37

#wrr	0.24 43	0.31 149	0.79 44	0.21 7	0.20 201	0.40 64	0.15 31	0.53 141	0.35 33	0.21 35	0.27 76	0.16 33	0.24 133	0.25 12	0.23 104	0.08 42	0.07 53	0.07 1	0.05 1	0.09 44	0.08 37

$eesxe	0.24 43	0.32 157	0.89 56	0.22 32	0.19 183	0.42 86	0.14 18	0.50 105	0.36 52	0.23 67	0.24 56	0.15 27	0.17 32	0.28 36	0.23 104	0.07 23	0.06 21	0.07 1	0.05 1	0.08 21	0.09 67

%deaf	0.24 43	0.32 157	0.95 66	0.22 32	0.19 183	0.42 86	0.13 8	0.45 67	0.36 52	0.20 27	0.31 120	0.16 33	0.22 105	0.28 36	0.22 90	0.08 42	0.07 53	0.07 1	0.05 1	0.09 44	0.08 37

^frffs	0.26 57	0.30 136	1.19 90	0.22 32	0.16 85	0.45 109	0.16 46	0.51 115	0.39 80	0.23 67	0.32 126	0.16 33	0.22 105	0.27 26	0.24 131	0.07 23	0.06 21	0.07 1	0.05 1	0.09 44	0.09 67

&EFD	0.24 43	0.33 169	0.86 51	0.21 7	0.18 150	0.41 72	0.15 31	0.50 105	0.38 67	0.20 27	0.28 86	0.16 33	0.19 74	0.27 26	0.21 70	0.07 23	0.06 21	0.07 1	0.05 1	0.09 44	0.08 37

*wqe	0.27 61	0.32 157	1.38 125	0.22 32	0.17 114	0.41 72	0.15 31	0.52 130	0.40 92	0.23 67	0.30 107	0.17 42	0.17 32	0.31 68	0.24 131	0.07 23	0.06 21	0.07 1	0.05 1	0.09 44	0.08 37

(q45	0.32 103	0.32 157	2.29 404	0.22 32	0.19 183	0.43 94	0.14 18	0.53 141	0.40 92	0.22 46	0.29 94	0.17 42	0.17 32	0.31 68	0.23 104	0.07 23	0.06 21	0.07 1	0.05 1	0.09 44	0.08 37

)tte	0.31 96	0.32 157	2.16 382	0.22 32	0.19 183	0.43 94	0.14 18	0.52 130	0.39 80	0.23 67	0.30 107	0.17 42	0.18 52	0.31 68	0.23 104	0.07 23	0.06 21	0.07 1	0.05 1	0.09 44	0.08 37

StereoAnything_RVC	0.35 130	1.25 521	1.82 262	0.20 4	0.12 6	0.26 7	0.15 31	0.43 49	0.37 61	0.14 3	0.10 2	0.11 1	0.19 74	0.46 189	0.14 1	0.11 239	0.09 199	0.08 45	0.05 1	0.76 534	0.18 306

trnet	0.28 69	0.26 87	1.32 114	0.19 1	0.12 6	0.54 200	0.15 31	0.48 92	0.46 150	0.27 121	0.33 135	0.24 92	0.21 96	0.30 59	0.21 70	0.10 177	0.07 53	0.08 45	0.05 1	0.09 44	0.07 7

LoS_RVC	0.29 78	0.33 169	1.19 90	0.25 86	0.34 399	0.43 94	0.22 136	0.42 39	0.32 11	0.22 46	0.33 135	0.23 79	0.24 133	0.31 68	0.21 70	0.07 23	0.07 53	0.07 1	0.05 1	0.10 66	0.31 451

CAS	0.35 130	0.25 72	1.30 111	0.79 525	0.34 399	0.51 166	0.23 167	0.46 72	0.39 80	0.22 46	0.31 120	0.20 61	0.17 32	0.28 36	0.23 104	0.73 538	0.06 21	0.07 1	0.05 1	0.09 44	0.37 484

LoS	0.31 96	0.30 136	1.52 158	0.23 52	0.13 20	0.54 200	0.20 96	0.48 92	0.49 176	0.25 99	0.28 86	0.37 181	0.24 133	0.38 134	0.23 104	0.10 177	0.08 129	0.08 45	0.05 1	0.15 166	0.07 7
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
CES	0.30 88	0.27 93	1.09 79	0.23 52	0.50 486	0.40 64	0.20 96	0.46 72	0.44 126	0.22 46	0.28 86	0.26 116	0.19 74	0.33 90	0.21 70	0.09 85	0.07 53	0.08 45	0.05 1	0.15 166	0.49 514

CREStereo	0.28 69	0.30 136	1.33 116	0.19 1	0.13 20	0.55 213	0.17 54	0.48 92	0.46 150	0.27 121	0.33 135	0.24 92	0.21 96	0.31 68	0.21 70	0.11 239	0.07 53	0.08 45	0.05 1	0.10 66	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
PMTNet	0.31 96	0.35 192	1.30 111	0.20 4	0.14 32	0.57 246	0.25 220	0.46 72	0.42 112	0.27 121	0.32 126	0.27 127	0.24 133	0.39 140	0.23 104	0.43 516	0.07 53	0.08 45	0.05 1	0.18 250	0.07 7

xxxyy	0.21 9	0.22 36	0.51 2	0.21 7	0.14 32	0.36 42	0.13 8	0.42 39	0.34 24	0.23 67	0.27 76	0.14 13	0.18 52	0.33 90	0.24 131	0.06 1	0.06 21	0.07 1	0.06 22	0.07 3	0.07 7

xtttt	0.21 9	0.22 36	0.51 2	0.21 7	0.14 32	0.36 42	0.13 8	0.42 39	0.34 24	0.23 67	0.27 76	0.14 13	0.18 52	0.33 90	0.24 131	0.06 1	0.06 21	0.07 1	0.06 22	0.07 3	0.07 7

rrrtt	0.20 1	0.20 12	0.52 6	0.21 7	0.14 32	0.37 47	0.14 18	0.43 49	0.35 33	0.23 67	0.21 28	0.16 33	0.18 52	0.27 26	0.20 49	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 22	0.07 3	0.08 37

asda	0.22 31	0.25 72	0.70 36	0.21 7	0.16 85	0.43 94	0.16 46	0.44 58	0.35 33	0.22 46	0.20 22	0.14 13	0.20 84	0.25 12	0.22 90	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 22	0.07 3	0.07 7

asd	0.20 1	0.22 36	0.65 30	0.22 32	0.17 114	0.41 72	0.14 18	0.35 9	0.32 11	0.24 81	0.20 22	0.15 27	0.18 52	0.26 22	0.16 4	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 22	0.08 21	0.08 37

qwe	0.21 9	0.22 36	0.61 18	0.21 7	0.20 201	0.41 72	0.15 31	0.46 72	0.35 33	0.26 113	0.22 40	0.14 13	0.14 11	0.31 68	0.22 90	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 22	0.08 21	0.07 7

2.25w	0.21 9	0.22 36	0.51 2	0.21 7	0.14 32	0.36 42	0.13 8	0.42 39	0.34 24	0.23 67	0.27 76	0.14 13	0.18 52	0.33 90	0.24 131	0.06 1	0.06 21	0.07 1	0.06 22	0.07 3	0.07 7

4.25_new	0.21 9	0.23 54	0.64 25	0.22 32	0.18 150	0.41 72	0.17 54	0.41 33	0.35 33	0.22 46	0.21 28	0.14 13	0.18 52	0.25 12	0.18 15	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 22	0.07 3	0.07 7

4.5w_new	0.21 9	0.23 54	0.64 25	0.22 32	0.18 150	0.41 72	0.17 54	0.41 33	0.35 33	0.22 46	0.21 28	0.14 13	0.18 52	0.25 12	0.18 15	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 22	0.07 3	0.07 7

4.5_new	0.21 9	0.22 36	0.63 23	0.21 7	0.15 58	0.40 64	0.17 54	0.40 26	0.35 33	0.25 99	0.22 40	0.14 13	0.14 11	0.22 3	0.21 70	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 22	0.08 21	0.07 7

4.5w-stereo	0.21 9	0.22 36	0.63 23	0.21 7	0.15 58	0.40 64	0.17 54	0.40 26	0.35 33	0.25 99	0.22 40	0.14 13	0.14 11	0.22 3	0.21 70	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 22	0.08 21	0.07 7

4.25w-stereo	0.21 9	0.23 54	0.64 25	0.22 32	0.18 150	0.41 72	0.17 54	0.41 33	0.35 33	0.22 46	0.21 28	0.14 13	0.18 52	0.25 12	0.18 15	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 22	0.07 3	0.07 7

4w-stereo	0.20 1	0.21 21	0.57 13	0.21 7	0.15 58	0.39 59	0.13 8	0.39 24	0.33 18	0.22 46	0.21 28	0.13 3	0.20 84	0.29 50	0.21 70	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 22	0.07 3	0.07 7

2.5w	0.21 9	0.23 54	0.50 1	0.22 32	0.15 58	0.39 59	0.19 77	0.47 84	0.36 52	0.21 35	0.22 40	0.13 3	0.17 32	0.33 90	0.20 49	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 22	0.07 3	0.07 7

2.75w_new	0.21 9	0.21 21	0.57 13	0.20 4	0.14 32	0.40 64	0.18 68	0.47 84	0.36 52	0.24 81	0.20 22	0.13 3	0.19 74	0.31 68	0.21 70	0.07 23	0.05 1	0.07 1	0.06 22	0.06 1	0.07 7

3.25w_new	0.20 1	0.20 12	0.52 6	0.21 7	0.14 32	0.37 47	0.14 18	0.43 49	0.35 33	0.23 67	0.21 28	0.16 33	0.18 52	0.27 26	0.20 49	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 22	0.07 3	0.08 37

3.25w	0.20 1	0.20 12	0.52 6	0.21 7	0.14 32	0.37 47	0.14 18	0.43 49	0.35 33	0.23 67	0.21 28	0.16 33	0.18 52	0.27 26	0.20 49	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 22	0.07 3	0.08 37

3.75w	0.21 9	0.21 21	0.61 18	0.21 7	0.20 201	0.44 104	0.16 46	0.44 58	0.30 6	0.22 46	0.20 22	0.13 3	0.18 52	0.29 50	0.21 70	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 22	0.07 3	0.08 37

3.5w_stereo	0.21 9	0.22 36	0.55 12	0.21 7	0.15 58	0.40 64	0.14 18	0.43 49	0.33 18	0.21 35	0.24 56	0.14 13	0.18 52	0.34 102	0.22 90	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 22	0.07 3	0.08 37

3w_stereo	0.21 9	0.22 36	0.59 16	0.22 32	0.12 6	0.37 47	0.22 136	0.50 105	0.38 67	0.22 46	0.21 28	0.12 2	0.22 105	0.26 22	0.18 15	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 22	0.08 21	0.08 37

2w_stereo	0.21 9	0.19 7	0.51 2	0.22 32	0.13 20	0.41 72	0.20 96	0.50 105	0.34 24	0.25 99	0.23 46	0.13 3	0.23 122	0.24 7	0.22 90	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 22	0.07 3	0.07 7

1w_stereo	0.22 31	0.17 1	0.52 6	0.23 52	0.16 85	0.44 104	0.22 136	0.55 158	0.40 92	0.25 99	0.29 94	0.13 3	0.26 165	0.28 36	0.20 49	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 22	0.08 21	0.07 7

monsterstereo	0.22 31	0.22 36	0.52 6	0.25 86	0.27 323	0.39 59	0.14 18	0.51 115	0.33 18	0.25 99	0.27 76	0.13 3	0.13 8	0.38 134	0.21 70	0.07 23	0.07 53	0.07 1	0.06 22	0.08 21	0.06 1

IGEV	0.22 31	0.28 114	0.88 54	0.21 7	0.24 277	0.42 86	0.17 54	0.35 9	0.37 61	0.20 27	0.22 40	0.14 13	0.12 4	0.24 7	0.20 49	0.08 42	0.07 53	0.08 45	0.06 22	0.09 44	0.07 7

111111	0.24 43	0.21 21	0.82 48	0.24 68	0.21 218	0.43 94	0.13 8	0.45 67	0.35 33	0.22 46	0.27 76	0.18 53	0.16 24	0.35 108	0.18 15	0.09 85	0.06 21	0.08 45	0.06 22	0.25 357	0.08 37

LG-Stereo_L2	0.21 9	0.31 149	0.85 49	0.22 32	0.14 32	0.31 19	0.22 136	0.38 18	0.25 2	0.17 11	0.11 4	0.13 3	0.12 4	0.32 80	0.18 15	0.08 42	0.07 53	0.08 45	0.06 22	0.08 21	0.10 96

LG-Stereo_L1	0.21 9	0.31 149	0.85 49	0.22 32	0.14 32	0.28 9	0.21 115	0.38 18	0.26 3	0.16 9	0.11 4	0.13 3	0.11 2	0.37 126	0.18 15	0.08 42	0.07 53	0.08 45	0.06 22	0.08 21	0.10 96

MLG-Stereo_test3	0.21 9	0.35 192	0.65 30	0.21 7	0.14 32	0.36 42	0.13 8	0.37 15	0.40 92	0.21 35	0.12 8	0.17 42	0.12 4	0.25 12	0.16 4	0.08 42	0.07 53	0.08 45	0.06 22	0.09 44	0.10 96

MLG-Stereo_test2	0.21 9	0.36 201	0.68 35	0.21 7	0.17 114	0.45 109	0.12 4	0.35 9	0.42 112	0.15 4	0.11 4	0.22 71	0.10 1	0.28 36	0.16 4	0.09 85	0.07 53	0.08 45	0.06 22	0.09 44	0.09 67

MLG-Stereo_test1	0.21 9	0.33 169	0.61 18	0.23 52	0.21 218	0.45 109	0.13 8	0.33 6	0.46 150	0.13 1	0.09 1	0.18 53	0.12 4	0.32 80	0.15 2	0.08 42	0.07 53	0.08 45	0.06 22	0.09 44	0.09 67

MLG-Stereo	0.21 9	0.33 169	0.60 17	0.23 52	0.12 6	0.44 104	0.13 8	0.39 24	0.46 150	0.13 1	0.10 2	0.17 42	0.13 8	0.35 108	0.15 2	0.08 42	0.07 53	0.08 45	0.06 22	0.09 44	0.09 67

LG-G_1	0.23 38	0.37 204	0.71 38	0.23 52	0.11 1	0.51 166	0.12 4	0.44 58	0.39 80	0.19 20	0.15 12	0.19 59	0.15 21	0.36 117	0.16 4	0.09 85	0.08 129	0.08 45	0.06 22	0.09 44	0.11 120

LG-G	0.23 38	0.37 204	0.71 38	0.23 52	0.11 1	0.51 166	0.12 4	0.44 58	0.39 80	0.19 20	0.15 12	0.19 59	0.15 21	0.36 117	0.16 4	0.09 85	0.08 129	0.08 45	0.06 22	0.09 44	0.11 120

LGtest1	0.21 9	0.37 204	0.70 36	0.22 32	0.12 6	0.31 19	0.11 2	0.36 12	0.39 80	0.17 11	0.13 10	0.16 33	0.14 11	0.25 12	0.27 165	0.10 177	0.09 199	0.08 45	0.06 22	0.10 66	0.10 96

FoundationStereo	0.20 1	0.30 136	0.81 46	0.21 7	0.22 244	0.21 3	0.16 46	0.25 1	0.38 67	0.15 4	0.11 4	0.18 53	0.17 32	0.23 6	0.16 4	0.09 85	0.13 333	0.08 45	0.06 22	0.07 3	0.07 7

HUF	0.59 373	0.65 354	2.46 437	0.45 445	0.77 531	0.34 31	0.24 200	0.46 72	0.39 80	0.31 137	0.28 86	0.25 102	0.19 74	0.67 283	0.18 15	0.12 292	2.03 572	0.08 45	0.06 22	0.31 416	1.59 568

GIP-stereo	0.26 57	0.22 36	0.78 43	0.29 187	0.20 201	0.42 86	0.17 54	0.64 207	0.39 80	0.18 16	0.24 56	0.23 79	0.18 52	0.25 12	0.47 329	0.09 85	0.07 53	0.08 45	0.06 22	0.17 224	0.08 37

DEFOM-Stereo	0.22 31	0.22 36	0.91 59	0.23 52	0.13 20	0.49 149	0.18 68	0.30 3	0.28 4	0.19 20	0.17 14	0.14 13	0.14 11	0.41 148	0.16 4	0.08 42	0.06 21	0.07 1	0.06 22	0.09 44	0.09 67

IGEV-Stereo++	0.23 38	0.23 54	0.64 25	0.24 68	0.22 244	0.47 134	0.13 8	0.52 130	0.33 18	0.18 16	0.24 56	0.17 42	0.22 105	0.32 80	0.19 27	0.08 42	0.06 21	0.08 45	0.06 22	0.17 224	0.09 67

Any-RAFT	0.38 152	0.25 72	1.89 295	0.27 132	0.17 114	0.68 399	0.21 115	0.78 311	0.53 220	0.43 196	0.43 188	0.54 299	0.30 220	0.41 148	0.20 49	0.10 177	0.12 314	0.08 45	0.06 22	0.10 66	0.09 67

s12784h	0.36 137	0.28 114	1.58 166	0.23 52	0.11 1	0.62 333	0.24 200	0.79 327	0.64 332	0.44 202	0.52 271	0.28 136	0.26 165	0.50 221	0.24 131	0.11 239	0.06 21	0.09 95	0.06 22	0.16 202	0.06 1

TANstereo	0.33 111	0.49 283	1.75 209	0.23 52	0.12 6	0.54 200	0.16 46	0.40 26	0.45 141	0.45 212	0.51 258	0.26 116	0.22 105	0.29 50	0.20 49	0.10 177	0.10 241	0.08 45	0.06 22	0.08 21	0.11 120

XX-TBD	0.34 119	0.77 397	1.75 209	0.34 312	0.13 20	0.51 166	0.17 54	0.43 49	0.50 186	0.37 161	0.49 246	0.23 79	0.18 52	0.28 36	0.24 131	0.10 177	0.07 53	0.08 45	0.06 22	0.09 44	0.07 7

iResNet_ROB	0.50 293	1.15 508	1.73 199	0.31 231	0.21 218	0.58 263	0.22 136	0.95 452	0.82 473	0.58 361	0.62 359	0.57 321	0.39 289	0.84 323	0.40 292	0.11 239	0.08 129	0.09 95	0.06 22	0.21 300	0.13 191

pmcnn	1.32 528	1.05 492	2.77 491	0.74 521	1.43 557	0.72 420	0.56 472	0.96 457	0.91 495	0.99 505	2.92 559	6.01 573	0.70 458	2.38 512	3.32 551	0.13 322	0.10 241	0.08 45	0.06 22	0.34 438	0.22 359

depthmonostereo	0.26 57	0.23 54	0.65 30	0.41 408	0.13 20	0.41 72	0.19 77	0.51 115	0.40 92	0.25 99	0.29 94	0.26 116	0.28 198	0.44 168	0.23 104	0.09 85	0.10 241	0.09 95	0.07 67	0.10 66	0.08 37

xyz-stereo	3.02 565	0.29 124	30.64 596	0.23 52	0.12 6	15.52 582	0.24 200	0.51 115	0.47 167	0.59 375	7.99 574	0.64 355	0.47 368	1.39 380	0.50 345	0.09 85	0.07 53	0.34 508	0.07 67	0.13 126	0.08 37

SGD-Stereo	0.22 31	0.28 114	0.77 42	0.22 32	0.11 1	0.40 64	0.16 46	0.31 4	0.36 52	0.19 20	0.19 19	0.17 42	0.17 32	0.37 126	0.16 4	0.10 177	0.06 21	0.08 45	0.07 67	0.10 66	0.07 7

HART	0.38 152	0.53 297	1.66 180	0.26 116	0.15 58	0.30 15	0.19 77	0.67 224	0.46 150	0.29 130	0.52 271	0.38 188	0.16 24	0.41 148	0.20 49	0.08 42	0.68 547	0.09 95	0.07 67	0.34 438	0.21 346

MonSter	0.20 1	0.22 36	0.65 30	0.21 7	0.17 114	0.33 27	0.15 31	0.46 72	0.32 11	0.16 9	0.17 14	0.14 13	0.11 2	0.27 26	0.23 104	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.07 67	0.07 3	0.09 67

WCG-NET	0.30 88	0.42 241	1.26 105	0.24 68	0.12 6	0.43 94	0.24 200	0.40 26	0.56 250	0.35 152	0.37 156	0.26 116	0.24 133	0.29 50	0.19 27	0.08 42	0.12 314	0.08 45	0.07 67	0.22 317	0.10 96

WCG-NET（raft）	0.32 103	0.53 297	1.21 97	0.23 52	0.12 6	0.44 104	0.24 200	0.40 26	0.50 186	0.35 152	0.35 147	0.47 266	0.25 151	0.35 108	0.20 49	0.08 42	0.29 493	0.08 45	0.07 67	0.22 317	0.11 120

RAFT-Stereo-weight	0.34 119	0.29 124	1.43 137	0.28 157	0.28 335	0.55 213	0.22 136	0.78 311	0.48 170	0.46 220	0.38 165	0.36 179	0.17 32	0.33 90	0.23 104	0.09 85	0.08 129	0.09 95	0.07 67	0.09 44	0.09 67

test_for_model	0.64 402	1.60 542	1.82 262	1.23 551	1.02 546	0.53 192	0.23 167	0.75 272	0.50 186	0.57 343	0.29 94	0.25 102	0.20 84	0.26 22	0.22 90	0.76 541	0.31 499	0.08 45	0.07 67	1.68 562	0.50 517

UniTT-Stereo	0.30 88	0.36 201	1.68 183	0.27 132	0.24 277	0.29 13	0.18 68	0.33 6	0.34 24	0.26 113	0.37 156	0.18 53	0.18 52	0.31 68	0.27 165	0.10 177	0.08 129	0.08 45	0.07 67	0.25 357	0.08 37

GCAP-Stereo	0.34 119	0.89 441	1.76 215	0.26 116	0.12 6	0.52 185	0.14 18	0.49 98	0.38 67	0.29 130	0.30 107	0.29 143	0.22 105	0.30 59	0.20 49	0.09 85	0.17 410	0.09 95	0.07 67	0.21 300	0.11 120

knoymous	0.34 119	0.25 72	1.75 209	0.24 68	0.18 150	0.45 109	0.24 200	0.57 168	0.38 67	0.41 186	0.39 173	0.55 303	0.25 151	0.38 134	0.23 104	0.11 239	0.08 129	0.12 264	0.07 67	0.13 126	0.12 157

RCA-Stereo	0.34 119	0.32 157	1.30 111	0.26 116	0.14 32	0.58 263	0.23 167	0.78 311	0.62 312	0.40 177	0.44 199	0.28 136	0.35 248	0.29 50	0.20 49	0.09 85	0.10 241	0.09 95	0.07 67	0.19 271	0.08 37

DCANet-4	0.40 173	0.27 93	2.21 387	0.25 86	0.14 32	0.51 166	0.22 136	0.77 296	0.72 409	0.54 303	0.47 217	0.28 136	0.37 268	0.37 126	0.34 249	0.09 85	0.07 53	0.08 45	0.07 67	0.08 21	0.22 359

fff	0.43 205	0.77 397	1.95 324	0.24 68	0.13 20	0.51 166	0.22 136	0.77 296	0.75 441	0.54 303	0.47 217	0.31 151	0.65 444	0.36 117	0.34 249	0.09 85	0.07 53	0.08 45	0.07 67	0.08 21	0.22 359

ADStereo(finetuned)	0.45 233	0.77 397	2.12 367	0.25 86	0.14 32	0.51 166	0.22 136	0.77 296	0.72 409	0.54 303	0.48 229	0.31 151	0.76 473	0.37 126	0.38 273	0.09 85	0.07 53	0.09 95	0.07 67	0.13 126	0.23 383

CroCo-Stereo	0.30 88	0.45 265	1.08 77	0.31 231	0.17 114	0.19 2	0.21 115	0.73 257	0.50 186	0.21 35	0.24 56	0.55 303	0.22 105	0.27 26	0.26 157	0.09 85	0.08 129	0.08 45	0.07 67	0.12 96	0.09 67
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
raftrobust	0.38 152	0.68 364	1.54 160	0.32 260	0.46 479	0.52 185	0.21 115	0.56 165	0.42 112	0.52 280	0.35 147	0.31 151	0.33 238	0.37 126	0.30 209	0.10 177	0.11 288	0.08 45	0.07 67	0.21 300	0.19 322

DCANet	0.42 199	0.77 397	1.95 324	0.25 86	0.14 32	0.51 166	0.22 136	0.77 296	0.72 409	0.54 303	0.48 229	0.31 151	0.41 308	0.36 117	0.39 284	0.09 85	0.07 53	0.09 95	0.07 67	0.13 126	0.23 383

csc	0.43 205	0.77 397	1.95 324	0.24 68	0.13 20	0.51 166	0.22 136	0.77 296	0.75 441	0.54 303	0.47 217	0.31 151	0.65 444	0.36 117	0.34 249	0.09 85	0.07 53	0.08 45	0.07 67	0.08 21	0.22 359

cscssc	0.43 205	0.77 397	1.95 324	0.24 68	0.13 20	0.51 166	0.22 136	0.77 296	0.75 441	0.54 303	0.47 217	0.31 151	0.65 444	0.36 117	0.34 249	0.09 85	0.07 53	0.08 45	0.07 67	0.08 21	0.22 359

111	0.48 264	1.09 497	1.95 324	0.24 68	0.13 20	0.59 280	0.26 242	0.83 348	0.78 459	0.48 240	0.52 271	0.56 315	0.38 275	0.49 215	0.38 273	0.09 85	0.07 53	0.09 95	0.07 67	0.23 330	0.35 469

R-Stereo Train	0.36 137	0.21 21	1.70 189	0.29 187	0.18 150	0.55 213	0.26 242	0.78 311	0.36 52	0.57 343	0.67 401	0.33 165	0.24 133	0.32 80	0.23 104	0.10 177	0.08 129	0.09 95	0.07 67	0.09 44	0.12 157

RAFT-Stereo	0.36 137	0.21 21	1.70 189	0.29 187	0.18 150	0.55 213	0.26 242	0.78 311	0.36 52	0.57 343	0.67 401	0.33 165	0.24 133	0.32 80	0.23 104	0.10 177	0.08 129	0.09 95	0.07 67	0.09 44	0.12 157
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
iResNetv2_ROB	0.59 373	1.43 536	2.96 510	0.40 401	0.22 244	0.58 263	0.28 284	0.91 414	0.73 424	0.57 343	0.63 371	0.60 337	0.41 308	0.74 305	0.35 257	0.11 239	0.08 129	0.10 144	0.07 67	0.43 493	0.17 286

MLCV	0.48 264	0.89 441	1.85 273	0.29 187	0.14 32	0.59 280	0.23 167	0.72 246	0.59 272	0.66 432	0.66 398	0.55 303	0.36 254	1.03 343	0.49 340	0.09 85	0.06 21	0.09 95	0.07 67	0.19 271	0.11 120

S2M2_XL	0.20 1	0.32 157	1.10 81	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 27	0.14 11	0.19 1	0.21 70	0.11 239	0.09 199	0.10 144	0.08 93	0.10 66	0.08 37

water-stereo	0.24 43	0.17 1	0.88 54	0.24 68	0.14 32	0.37 47	0.17 54	0.43 49	0.32 11	0.26 113	0.35 147	0.26 116	0.24 133	0.22 3	0.25 148	0.09 85	0.09 199	0.09 95	0.08 93	0.10 66	0.10 96

monsters	0.22 31	0.22 36	0.52 6	0.23 52	0.28 335	0.42 86	0.14 18	0.46 72	0.31 7	0.24 81	0.20 22	0.13 3	0.14 11	0.43 159	0.20 49	0.07 23	0.06 21	0.07 1	0.08 93	0.06 1	0.06 1

G2L-ROB	0.51 310	0.95 461	1.96 333	0.29 187	0.22 244	0.59 280	0.28 284	0.76 285	0.57 254	0.55 321	0.45 203	0.70 399	0.32 234	1.38 379	0.47 329	0.11 239	0.07 53	0.09 95	0.08 93	0.20 286	0.13 191

xyz-stereo-finetune	0.31 96	0.46 268	0.79 44	0.21 7	0.12 6	0.53 192	0.25 220	0.52 130	0.54 232	0.28 126	0.32 126	0.29 143	0.23 122	0.59 255	0.55 364	0.08 42	0.07 53	0.10 144	0.08 93	0.13 126	0.08 37

G2L-Stereo_test	0.55 346	0.97 472	1.89 295	0.33 281	0.24 277	0.75 436	0.38 393	0.79 327	0.60 277	0.60 384	0.54 294	0.74 416	0.39 289	1.56 407	0.43 309	0.10 177	0.08 129	0.08 45	0.08 93	0.28 392	0.13 191

MM-Stereo_test3	0.40 173	0.58 318	1.75 209	0.36 346	0.30 353	0.45 109	0.30 316	0.72 246	0.59 272	0.31 137	0.43 188	0.32 159	0.23 122	0.35 108	0.29 191	0.10 177	0.20 443	0.10 144	0.08 93	0.40 482	0.11 120

fffft	0.29 78	0.21 21	1.10 81	0.24 68	0.15 58	0.42 86	0.24 200	0.42 39	0.38 67	0.21 35	0.18 16	0.20 61	0.16 24	0.44 168	0.70 411	0.07 23	0.06 21	0.10 144	0.08 93	0.28 392	0.20 337
1: 1. 1
SMoEStereo_RVC	0.29 78	0.26 87	1.03 73	0.25 86	0.14 32	0.46 129	0.22 136	0.36 12	0.38 67	0.23 67	0.23 46	0.21 69	0.18 52	0.45 180	0.60 385	0.07 23	0.06 21	0.10 144	0.08 93	0.20 286	0.20 337

tt45	0.29 78	0.24 67	1.06 76	0.25 86	0.17 114	0.55 213	0.22 136	0.41 33	0.35 33	0.24 81	0.25 65	0.25 102	0.18 52	0.64 269	0.34 249	0.08 42	0.07 53	0.10 144	0.08 93	0.21 300	0.11 120

999	0.29 78	0.25 72	1.05 75	0.26 116	0.18 150	0.49 149	0.23 167	0.38 18	0.37 61	0.20 27	0.32 126	0.23 79	0.18 52	0.73 302	0.36 260	0.08 42	0.07 53	0.09 95	0.08 93	0.24 345	0.10 96

mms	0.27 61	0.26 87	0.91 59	0.25 86	0.18 150	0.32 24	0.23 167	0.37 15	0.31 7	0.21 35	0.30 107	0.23 79	0.17 32	0.46 189	0.21 70	0.08 42	0.10 241	0.10 144	0.08 93	0.22 317	0.47 510

ours_stereo	0.27 61	0.25 72	1.21 97	0.25 86	0.17 114	0.35 36	0.23 167	0.38 18	0.35 33	0.20 27	0.31 120	0.23 79	0.17 32	0.41 148	0.20 49	0.08 42	0.07 53	0.10 144	0.08 93	0.22 317	0.18 306

fffy	0.28 69	0.24 67	1.19 90	0.27 132	0.15 58	0.37 47	0.22 136	0.42 39	0.32 11	0.20 27	0.29 94	0.26 116	0.20 84	0.44 168	0.20 49	0.08 42	0.10 241	0.10 144	0.08 93	0.22 317	0.18 306

RAStereo	0.28 69	0.48 280	1.52 158	0.26 116	0.18 150	0.25 6	0.19 77	0.42 39	0.35 33	0.20 27	0.25 65	0.20 61	0.16 24	0.24 7	0.24 131	0.09 85	0.08 129	0.10 144	0.08 93	0.12 96	0.08 37

MGS-Stereo	0.32 103	0.34 184	1.70 189	0.25 86	0.14 32	0.40 64	0.22 136	0.38 18	0.43 122	0.24 81	0.51 258	0.25 102	0.18 52	0.31 68	0.20 49	0.09 85	0.08 129	0.09 95	0.08 93	0.47 504	0.08 37

qqq1	0.48 264	0.46 268	1.60 169	0.30 204	0.15 58	0.45 109	0.24 200	0.90 404	0.72 409	0.56 332	0.64 387	0.51 285	0.41 308	1.87 464	0.23 104	0.13 322	0.10 241	0.09 95	0.08 93	0.14 149	0.11 120

fff1	0.48 264	0.46 268	1.60 169	0.30 204	0.15 58	0.45 109	0.24 200	0.90 404	0.72 409	0.56 332	0.64 387	0.51 285	0.41 308	1.87 464	0.23 104	0.13 322	0.10 241	0.09 95	0.08 93	0.14 149	0.11 120

11t1	0.33 111	0.19 7	1.41 132	0.33 281	0.16 85	0.48 142	0.21 115	0.67 224	0.48 170	0.40 177	0.34 142	0.32 159	0.33 238	0.42 156	0.27 165	0.11 239	0.12 314	0.10 144	0.08 93	0.13 126	0.14 208

MaDis-Stereo	0.29 78	0.54 302	1.44 139	0.24 68	0.29 342	0.29 13	0.16 46	0.45 67	0.37 61	0.19 20	0.21 28	0.28 136	0.22 105	0.30 59	0.29 191	0.10 177	0.09 199	0.10 144	0.08 93	0.11 85	0.11 120

EGLCR-Stereo	0.29 78	0.27 93	0.97 70	0.30 204	0.19 183	0.56 228	0.17 54	0.68 228	0.36 52	0.30 133	0.18 16	0.27 127	0.17 32	0.38 134	0.19 27	0.09 85	0.07 53	0.10 144	0.08 93	0.10 66	0.35 469

riskmin	0.37 143	0.22 36	1.74 203	0.32 260	0.20 201	0.48 142	0.20 96	0.66 215	0.46 150	0.36 157	0.34 142	0.69 389	0.45 347	0.39 140	0.27 165	0.11 239	0.08 129	0.12 264	0.08 93	0.13 126	0.16 268

ProNet	0.30 88	0.54 302	1.29 108	0.25 86	0.15 58	0.47 134	0.25 220	0.48 92	0.39 80	0.21 35	0.23 46	0.22 71	0.20 84	0.44 168	0.19 27	0.08 42	0.08 129	0.10 144	0.08 93	0.23 330	0.12 157

CroCo-Stereo Lap2	0.33 111	0.61 326	1.47 146	0.32 260	0.38 436	0.23 4	0.22 136	0.58 174	0.46 150	0.22 46	0.27 76	0.29 143	0.23 122	0.32 80	0.26 157	0.09 85	0.09 199	0.10 144	0.08 93	0.21 300	0.14 208

Wz-Net-LNSev-Ref	0.57 360	0.87 434	2.11 364	0.32 260	0.30 353	0.84 472	0.40 401	0.88 392	0.72 409	0.65 430	0.73 439	0.66 366	0.57 413	0.93 331	0.71 414	0.13 322	0.07 53	0.10 144	0.08 93	0.15 166	0.14 208

GANet-ADL	0.44 215	0.41 234	2.31 407	0.33 281	0.20 201	0.57 246	0.25 220	0.75 272	0.54 232	0.42 191	0.59 332	0.56 315	0.30 220	0.40 145	0.38 273	0.14 363	0.11 288	0.09 95	0.08 93	0.22 317	0.17 286

RALCasStereoNet	0.45 233	0.88 438	1.85 273	0.30 204	0.26 310	0.49 149	0.26 242	0.58 174	0.51 194	0.36 157	0.48 229	0.36 179	0.28 198	0.55 242	0.34 249	0.10 177	0.53 533	0.09 95	0.08 93	0.25 357	0.34 467

DIP-Stereo	0.37 143	0.34 184	1.50 155	0.27 132	0.18 150	0.63 350	0.17 54	0.92 423	0.53 220	0.49 252	0.48 229	0.30 148	0.30 220	0.39 140	0.30 209	0.10 177	0.08 129	0.10 144	0.08 93	0.15 166	0.12 157
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
HITNet	0.46 243	0.92 446	2.09 359	0.33 281	0.14 32	0.55 213	0.22 136	0.83 348	0.56 250	0.51 272	0.49 246	0.48 277	0.37 268	0.48 205	0.54 363	0.09 85	0.06 21	0.10 144	0.08 93	0.23 330	0.09 67
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
HSM	0.62 392	0.76 388	1.72 196	0.30 204	0.29 342	0.64 361	0.28 284	0.94 439	0.62 312	0.58 361	0.57 323	1.40 530	0.64 442	2.59 532	0.42 300	0.11 239	0.08 129	0.10 144	0.08 93	0.14 149	0.11 120

iResNet	0.51 310	0.76 388	2.59 464	0.41 408	0.17 114	0.64 361	0.27 267	0.82 342	0.70 389	0.57 343	0.64 387	0.43 225	0.36 254	0.70 297	0.52 353	0.10 177	0.07 53	0.09 95	0.08 93	0.21 300	0.13 191

xyz-stereo-finetune2	0.35 130	0.45 265	1.04 74	0.21 7	0.12 6	0.58 263	0.23 167	0.50 105	0.45 141	0.31 137	0.46 211	0.30 148	0.41 308	0.81 320	0.51 350	0.08 42	0.07 53	0.11 209	0.09 124	0.12 96	0.09 67

MM-Stereo_test1	0.41 180	0.39 223	2.29 404	0.38 382	0.26 310	0.44 104	0.28 284	0.63 204	0.51 194	0.40 177	0.32 126	0.26 116	0.26 165	0.46 189	0.22 90	0.09 85	0.21 452	0.10 144	0.09 124	0.39 477	0.15 241

test_sample1	0.40 173	0.18 5	1.19 90	0.31 231	0.18 150	0.48 142	0.23 167	0.78 311	0.49 176	0.44 202	0.44 199	0.45 245	0.41 308	1.39 380	0.33 242	0.11 239	0.09 199	0.10 144	0.09 124	0.12 96	0.13 191

Former-RAFT_DAM_RVC	0.50 293	0.33 169	0.93 63	0.26 116	0.22 244	0.46 129	0.20 96	1.10 519	1.34 534	3.16 570	0.32 126	0.22 71	0.20 84	0.30 59	0.22 90	0.10 177	0.09 199	0.11 209	0.09 124	0.15 166	0.19 322

ACVNet-DCA	0.42 199	0.64 347	2.07 353	0.35 328	0.14 32	0.76 440	0.25 220	0.76 285	0.52 201	0.31 137	0.38 165	0.24 92	0.38 275	0.69 292	0.19 27	0.10 177	0.24 469	0.11 209	0.09 124	0.12 96	0.14 208

1test111	0.44 215	0.64 347	2.07 353	0.35 328	0.14 32	0.76 440	0.25 220	0.76 285	0.52 201	0.31 137	0.38 165	0.24 92	0.38 275	0.96 334	0.30 209	0.10 177	0.24 469	0.11 209	0.09 124	0.12 96	0.14 208

cc1	0.47 258	0.64 347	2.07 353	0.35 328	0.14 32	0.76 440	0.25 220	0.74 261	1.01 509	0.31 137	0.38 165	0.24 92	0.38 275	0.69 292	0.19 27	0.10 177	0.24 469	0.11 209	0.09 124	0.25 357	0.40 497

tt1	0.44 215	0.64 347	1.83 268	0.35 328	0.14 32	0.76 440	0.25 220	0.74 261	0.88 488	0.31 137	0.37 156	0.25 102	0.35 248	0.63 267	0.19 27	0.10 177	0.24 469	0.11 209	0.09 124	0.25 357	0.36 477

GMStereo_Zeroshot	0.41 180	0.36 201	1.54 160	0.41 408	0.19 183	0.52 185	0.19 77	0.59 182	0.52 201	0.57 343	0.59 332	0.63 346	0.29 212	0.58 249	0.33 242	0.15 380	0.09 199	0.16 404	0.09 124	0.24 345	0.12 157

plain	0.37 143	0.47 277	2.15 375	0.27 132	0.19 183	0.33 27	0.20 96	0.58 174	0.46 150	0.23 67	0.37 156	0.23 79	0.25 151	0.45 180	0.28 175	0.11 239	0.08 129	0.13 323	0.09 124	0.42 491	0.12 157

HH	0.49 282	0.49 283	2.78 493	0.50 467	0.41 455	0.38 57	0.23 167	0.72 246	0.38 67	0.63 413	0.48 229	0.87 463	0.41 308	0.64 269	0.21 70	0.09 85	0.17 410	0.10 144	0.09 124	0.16 202	0.12 157

HanStereo	0.49 282	0.49 283	2.78 493	0.50 467	0.41 455	0.38 57	0.23 167	0.72 246	0.38 67	0.63 413	0.48 229	0.87 463	0.41 308	0.64 269	0.21 70	0.09 85	0.17 410	0.10 144	0.09 124	0.16 202	0.12 157

x	0.35 130	0.20 12	1.36 121	0.33 281	0.17 114	0.47 134	0.24 200	0.75 272	0.54 232	0.40 177	0.40 178	0.42 221	0.34 246	0.45 180	0.32 232	0.11 239	0.14 350	0.11 209	0.09 124	0.12 96	0.14 208

DAS	0.56 354	0.35 192	1.55 162	0.33 281	0.34 399	0.50 157	0.42 410	0.83 348	0.74 428	0.83 486	0.68 409	0.56 315	0.48 377	2.40 516	0.46 320	0.12 292	0.08 129	0.12 264	0.09 124	0.18 250	0.15 241

SepStereo	0.52 323	0.35 192	1.55 162	0.33 281	0.34 399	0.50 157	0.42 410	0.83 348	0.74 428	0.83 486	0.68 409	0.56 315	0.48 377	1.56 407	0.46 320	0.12 292	0.08 129	0.12 264	0.09 124	0.18 250	0.15 241

IPLGR	0.54 334	0.56 314	2.68 475	0.36 346	0.18 150	0.62 333	0.54 464	1.02 500	0.64 332	0.73 460	0.46 211	0.47 266	0.45 347	1.12 355	0.29 191	0.09 85	0.08 129	0.11 209	0.09 124	0.19 271	0.12 157

GwcNet-ADL	0.50 293	0.74 385	2.90 507	0.31 231	0.20 201	0.58 263	0.29 308	0.87 384	0.64 332	0.47 222	0.47 217	0.56 315	0.33 238	0.46 189	0.46 320	0.13 322	0.12 314	0.09 95	0.09 124	0.14 149	0.21 346

STrans-v2	0.67 419	0.56 314	2.64 470	0.27 132	0.23 264	0.57 246	0.33 360	0.96 457	0.69 380	0.92 498	0.85 467	0.89 469	0.93 497	1.83 456	1.21 481	0.09 85	0.07 53	0.10 144	0.09 124	0.11 85	0.12 157

TransformOpticalFlow	0.64 402	0.56 314	2.66 473	0.44 431	0.26 310	0.62 333	0.28 284	0.83 348	0.71 399	0.76 468	0.74 442	0.91 473	0.85 486	1.83 456	0.81 435	0.10 177	0.07 53	0.11 209	0.09 124	0.11 85	0.12 157

OMP-Stereo	0.59 373	0.65 354	1.74 203	0.56 494	0.37 430	0.60 292	0.26 242	0.70 238	0.65 345	0.66 432	0.60 347	0.69 389	0.32 234	2.09 493	1.20 479	0.10 177	0.07 53	0.12 264	0.09 124	0.17 224	0.10 96

IIG-Stereo	0.59 373	0.65 354	1.74 203	0.54 485	0.23 264	0.61 313	0.21 115	0.73 257	0.65 345	0.64 423	0.69 418	0.69 389	0.38 275	2.09 493	1.39 492	0.11 239	0.07 53	0.11 209	0.09 124	0.15 166	0.09 67

NRIStereo	0.46 243	0.25 72	1.77 224	0.47 455	0.16 85	0.95 494	0.74 510	0.51 115	0.56 250	0.48 240	0.39 173	0.59 331	0.29 212	0.77 313	0.32 232	0.11 239	0.13 333	0.11 209	0.09 124	0.21 300	0.24 395

DeepStereo_RVC	0.44 215	0.28 114	1.92 309	0.49 465	0.17 114	0.60 292	0.59 480	0.50 105	0.52 201	0.49 252	0.45 203	0.39 194	0.86 489	0.45 180	0.33 242	0.11 239	0.08 129	0.11 209	0.09 124	0.15 166	0.19 322

RAFT-345	0.53 329	0.30 136	2.34 413	0.38 382	0.34 399	0.58 263	0.42 410	0.47 84	0.61 294	0.51 272	1.00 493	0.43 225	0.28 198	1.57 410	0.82 436	0.10 177	0.07 53	0.11 209	0.09 124	0.10 66	0.08 37

CRE-IMP	0.41 180	0.22 36	1.76 215	0.48 463	0.17 114	0.79 457	0.69 502	0.52 130	0.52 201	0.47 222	0.42 186	0.45 245	0.26 165	0.41 148	0.31 221	0.11 239	0.07 53	0.12 264	0.09 124	0.17 224	0.23 383

Prome-Stereo	0.49 282	0.30 136	1.76 215	0.60 507	0.23 264	0.63 350	0.42 410	0.62 198	0.60 277	0.59 375	1.03 498	0.43 225	0.72 463	0.60 261	0.33 242	0.09 85	0.07 53	0.10 144	0.09 124	0.11 85	0.43 504

LMCR-Stereo	0.52 323	0.71 373	2.39 423	0.40 401	0.21 218	0.74 430	0.31 329	1.02 500	0.64 332	0.61 393	0.63 371	0.39 194	0.51 389	0.62 264	0.42 300	0.19 441	0.09 199	0.12 264	0.09 124	0.23 330	0.12 157

TestStereo	0.45 233	0.54 302	2.11 364	0.29 187	0.16 85	0.43 94	0.24 200	0.54 154	0.45 141	0.37 161	0.46 211	0.34 171	0.27 183	1.98 481	0.27 165	0.11 239	0.08 129	0.12 264	0.09 124	0.14 149	0.08 37

raft+_RVC	0.44 215	0.67 362	1.85 273	0.34 312	0.71 525	0.51 166	0.25 220	0.64 207	0.51 194	0.35 152	0.45 203	0.32 159	0.28 198	0.43 159	0.32 232	0.09 85	0.19 432	0.10 144	0.09 124	0.20 286	0.40 497

RAFT-Stereo + iAFF	0.42 199	0.86 431	1.78 229	0.28 157	0.17 114	0.52 185	0.20 96	0.62 198	0.61 294	0.50 259	0.61 354	0.39 194	0.32 234	0.35 108	0.30 209	0.07 23	0.10 241	0.09 95	0.09 124	0.35 448	0.10 96

ACVNet	0.45 233	0.44 257	1.79 249	0.28 157	0.21 218	0.59 280	0.36 379	0.66 215	0.68 371	0.45 212	0.59 332	0.69 389	0.40 297	0.44 168	0.55 364	0.11 239	0.09 199	0.10 144	0.09 124	0.34 438	0.10 96

acv_ft	0.48 264	0.44 257	1.76 215	0.32 260	0.41 455	0.63 350	0.28 284	0.81 335	0.68 371	0.61 393	0.59 332	0.69 389	0.45 347	0.44 168	0.63 392	0.11 239	0.09 199	0.10 144	0.09 124	0.41 485	0.10 96

BEATNet_4x	0.47 258	0.73 382	1.91 306	0.33 281	0.15 58	0.56 228	0.25 220	0.85 365	0.58 265	0.54 303	0.51 258	0.57 321	0.42 325	0.57 246	0.61 388	0.11 239	0.08 129	0.12 264	0.09 124	0.20 286	0.16 268

HSM-Net_RVC	0.67 419	0.34 184	2.23 395	0.26 116	0.19 183	0.67 387	0.29 308	1.26 534	0.69 380	0.72 456	0.70 428	0.78 431	0.42 325	3.77 563	0.41 298	0.13 322	0.09 199	0.10 144	0.09 124	0.12 96	0.11 120
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
AANet_RVC	0.68 426	1.00 482	2.09 359	0.33 281	0.25 295	0.58 263	0.32 352	0.81 335	0.80 467	0.61 393	0.94 483	0.80 439	0.41 308	2.46 522	1.02 463	0.36 513	0.14 350	0.10 144	0.09 124	0.23 330	0.22 359

DilatedVolume-Stereo	0.26 57	0.20 12	0.64 25	0.25 86	0.15 58	0.41 72	0.18 68	0.42 39	0.35 33	0.34 150	0.34 142	0.25 102	0.23 122	0.43 159	0.53 357	0.09 85	0.09 199	0.08 45	0.10 159	0.12 96	0.11 120

coex_refinement	0.58 365	0.94 454	1.87 286	0.38 382	0.25 295	0.64 361	0.34 364	0.83 348	0.65 345	0.60 384	0.63 371	0.81 442	0.48 377	1.85 463	0.56 372	0.13 322	0.09 199	0.10 144	0.10 159	0.16 202	0.16 268

LG-Stereo	0.27 61	0.25 72	0.95 66	0.25 86	0.15 58	0.43 94	0.21 115	0.50 105	0.40 92	0.18 16	0.29 94	0.25 102	0.16 24	0.28 36	0.35 257	0.07 23	0.07 53	0.11 209	0.10 159	0.24 345	0.10 96

MM-Stereo_test2	0.38 152	0.28 114	2.46 437	0.43 424	0.15 58	0.50 157	0.25 220	0.47 84	0.38 67	0.33 148	0.26 72	0.23 79	0.22 105	0.34 102	0.29 191	0.08 42	0.09 199	0.09 95	0.10 159	0.36 453	0.22 359

dual_stereo	0.23 38	0.25 72	0.66 34	0.21 7	0.15 58	0.27 8	0.15 31	0.62 198	0.40 92	0.15 4	0.13 10	0.18 53	0.14 11	0.37 126	0.19 27	0.09 85	0.31 499	0.07 1	0.10 159	0.07 3	0.07 7

rvit_stereo_0083	0.25 53	0.19 7	0.58 15	0.28 157	0.18 150	0.28 9	0.22 136	0.38 18	0.54 232	0.23 67	0.30 107	0.27 127	0.26 165	0.37 126	0.24 131	0.14 363	0.12 314	0.13 323	0.10 159	0.12 96	0.10 96

rvit_stereo_0081_aga	0.27 61	0.29 124	1.08 77	0.26 116	0.20 201	0.33 27	0.21 115	0.41 33	0.42 112	0.26 113	0.28 86	0.27 127	0.21 96	0.31 68	0.21 70	0.14 363	0.10 241	0.11 209	0.10 159	0.14 149	0.10 96

rvit_stereo_0081	0.25 53	0.21 21	0.61 18	0.28 157	0.17 114	0.31 19	0.22 136	0.42 39	0.53 220	0.24 81	0.25 65	0.25 102	0.21 96	0.34 102	0.23 104	0.13 322	0.10 241	0.11 209	0.10 159	0.12 96	0.09 67

rvit_stereo_0082	0.25 53	0.21 21	0.61 18	0.28 157	0.17 114	0.31 19	0.22 136	0.42 39	0.53 220	0.24 81	0.25 65	0.25 102	0.21 96	0.34 102	0.23 104	0.13 322	0.10 241	0.11 209	0.10 159	0.12 96	0.09 67

rvit_stereo_0080	0.27 61	0.38 214	0.76 40	0.24 68	0.18 150	0.34 31	0.27 267	0.54 154	0.44 126	0.24 81	0.26 72	0.27 127	0.22 105	0.29 50	0.23 104	0.13 322	0.10 241	0.10 144	0.10 159	0.15 166	0.11 120

test_sample2	0.41 180	0.19 7	1.23 100	0.31 231	0.17 114	0.51 166	0.27 267	0.81 335	0.55 239	0.44 202	0.45 203	0.46 258	0.38 275	1.51 401	0.30 209	0.12 292	0.09 199	0.11 209	0.10 159	0.14 149	0.14 208

CAS++	0.31 96	0.33 169	1.43 137	0.25 86	0.17 114	0.31 19	0.20 96	0.78 311	0.41 103	0.30 133	0.30 107	0.21 69	0.16 24	0.33 90	0.18 15	0.15 380	0.12 314	0.13 323	0.10 159	0.15 166	0.11 120
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
SMFormer	0.50 293	0.46 268	1.60 169	0.30 204	0.15 58	0.45 109	0.24 200	0.90 404	0.72 409	0.56 332	0.64 387	0.51 285	0.41 308	1.87 464	0.49 340	0.13 322	0.10 241	0.11 209	0.10 159	0.15 166	0.16 268

tta	0.50 293	0.46 268	1.60 169	0.30 204	0.15 58	0.45 109	0.24 200	0.90 404	0.72 409	0.56 332	0.64 387	0.51 285	0.41 308	1.87 464	0.49 340	0.13 322	0.10 241	0.11 209	0.10 159	0.14 149	0.11 120

MyStereo06	0.54 334	0.41 234	2.68 475	0.30 204	0.23 264	0.60 292	0.30 316	0.81 335	0.44 126	0.84 488	0.52 271	0.78 431	0.58 417	0.48 205	1.10 469	0.09 85	0.17 410	0.12 264	0.10 159	0.16 202	0.20 337

MyStereo05	0.49 282	0.41 234	2.72 481	0.30 204	0.23 264	0.60 292	0.30 316	0.82 342	0.77 454	0.52 280	0.37 156	0.51 285	0.42 325	0.52 228	0.38 273	0.09 85	0.17 410	0.12 264	0.10 159	0.16 202	0.20 337

CoDeX	0.52 323	0.43 246	2.25 397	0.29 187	0.26 310	0.61 313	0.32 352	0.99 481	0.68 371	0.48 240	0.55 304	0.52 291	0.40 297	1.60 417	0.35 257	0.12 292	0.09 199	0.11 209	0.10 159	0.13 126	0.12 157

whm_eth	0.27 61	0.38 214	0.76 40	0.24 68	0.18 150	0.34 31	0.27 267	0.54 154	0.44 126	0.24 81	0.26 72	0.27 127	0.22 105	0.29 50	0.23 104	0.13 322	0.10 241	0.10 144	0.10 159	0.15 166	0.11 120

MIF-Stereo (partial)	0.34 119	0.41 234	1.93 312	0.26 116	0.24 277	0.32 24	0.17 54	0.53 141	0.42 112	0.25 99	0.37 156	0.25 102	0.26 165	0.44 168	0.31 221	0.11 239	0.08 129	0.12 264	0.10 159	0.19 271	0.14 208

MIM_Stereo	0.41 180	0.60 322	1.88 288	0.31 231	0.21 218	0.50 157	0.19 77	0.64 207	0.44 126	0.43 196	0.53 282	0.43 225	0.27 183	0.51 224	0.28 175	0.08 42	0.14 350	0.11 209	0.10 159	0.26 377	0.26 414

PCWNet_CMD	0.46 243	0.45 265	2.28 402	0.26 116	0.20 201	0.55 213	0.21 115	0.75 272	0.64 332	0.48 240	0.55 304	0.68 382	0.57 413	0.46 189	0.30 209	0.11 239	0.10 241	0.14 359	0.10 159	0.18 250	0.14 208

CBFPSM	0.56 354	0.91 445	1.82 262	0.28 157	0.23 264	0.71 414	0.37 387	0.72 246	0.64 332	0.50 259	0.49 246	1.03 499	0.83 482	0.62 264	1.35 489	0.10 177	0.12 314	0.10 144	0.10 159	0.18 250	0.19 322

iinet-f	0.57 360	0.93 452	2.27 400	0.31 231	0.25 295	0.83 470	0.33 360	0.81 335	0.65 345	0.54 303	0.63 371	0.73 410	0.67 451	0.73 302	0.67 404	0.13 322	0.13 333	0.11 209	0.10 159	0.43 493	0.16 268

TestStereo1	0.49 282	0.81 414	1.85 273	0.39 392	0.57 504	0.56 228	0.34 364	0.75 272	0.69 380	0.44 202	0.63 371	0.35 175	0.42 325	0.64 269	0.29 191	0.10 177	0.08 129	0.12 264	0.10 159	0.33 431	0.26 414

RAFT_CTSACE	0.46 243	0.76 388	2.07 353	0.35 328	0.30 353	0.54 200	0.30 316	0.61 194	0.48 170	0.49 252	0.76 447	0.55 303	0.36 254	0.58 249	0.22 90	0.08 42	0.13 333	0.11 209	0.10 159	0.41 485	0.08 37

CRFU-Net	0.56 354	0.38 214	1.86 281	0.46 450	0.26 310	0.82 468	0.36 379	0.90 404	0.49 176	0.62 404	0.59 332	0.78 431	1.35 528	1.00 339	0.48 335	0.15 380	0.14 350	0.17 421	0.10 159	0.19 271	0.14 208

SA-5K	0.49 282	0.81 414	1.85 273	0.39 392	0.57 504	0.56 228	0.34 364	0.75 272	0.69 380	0.44 202	0.63 371	0.35 175	0.42 325	0.64 269	0.29 191	0.10 177	0.08 129	0.12 264	0.10 159	0.33 431	0.26 414

iRaft-Stereo_5w	0.54 334	1.01 486	2.08 358	0.27 132	0.21 218	0.49 149	0.28 284	0.73 257	0.58 265	0.40 177	0.61 354	0.62 343	0.46 360	1.78 443	0.47 329	0.09 85	0.07 53	0.11 209	0.10 159	0.39 477	0.12 157

CSP-Net	0.50 293	0.39 223	1.25 103	0.29 187	0.23 264	0.77 448	0.35 372	0.86 375	0.57 254	0.59 375	0.59 332	0.65 359	0.40 297	1.77 442	0.44 315	0.16 401	0.11 288	0.10 144	0.10 159	0.20 286	0.14 208

GLC_STEREO	0.28 69	0.27 93	1.36 121	0.28 157	0.12 6	0.41 72	0.20 96	0.37 15	0.38 67	0.26 113	0.30 107	0.25 102	0.19 74	0.33 90	0.24 131	0.09 85	0.11 288	0.12 264	0.10 159	0.13 126	0.09 67

AASNet	0.56 354	1.03 490	2.34 413	0.37 367	0.33 391	0.65 375	0.29 308	0.96 457	0.73 424	0.54 303	0.60 347	0.55 303	0.38 275	0.59 255	0.58 381	0.14 363	0.12 314	0.13 323	0.10 159	0.43 493	0.24 395

HHNet	0.60 379	0.65 354	2.60 467	0.36 346	0.25 295	0.64 361	0.61 486	0.64 207	0.62 312	0.55 321	1.13 507	0.32 159	0.60 423	0.42 156	1.79 511	0.15 380	0.07 53	0.12 264	0.10 159	0.18 250	0.15 241

Patchmatch Stereo++	0.39 167	0.27 93	1.78 229	0.44 431	0.16 85	0.61 313	0.27 267	0.51 115	0.52 201	0.47 222	0.43 188	0.43 225	0.28 198	0.54 238	0.28 175	0.12 292	0.08 129	0.12 264	0.10 159	0.17 224	0.12 157
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
AAGNet	0.88 490	0.33 169	1.79 249	0.54 485	0.98 541	0.62 333	0.46 438	0.50 105	0.60 277	0.58 361	0.53 282	0.50 282	0.73 466	1.23 367	7.48 574	0.11 239	0.07 53	0.12 264	0.10 159	0.14 149	0.09 67

NF-Stereo	0.48 264	0.25 72	1.81 256	0.52 476	0.16 85	0.61 313	0.44 428	0.66 215	0.61 294	0.50 259	0.47 217	0.37 181	0.26 165	1.45 390	0.79 433	0.11 239	0.07 53	0.12 264	0.10 159	0.13 126	0.16 268

OCTAStereo	0.48 264	0.25 72	1.81 256	0.52 476	0.16 85	0.61 313	0.43 417	0.66 215	0.61 294	0.50 259	0.47 217	0.37 181	0.26 165	1.44 386	0.80 434	0.11 239	0.07 53	0.12 264	0.10 159	0.13 126	0.17 286

PSM-adaLoss	0.38 152	0.27 93	1.78 229	0.44 431	0.17 114	0.60 292	0.29 308	0.51 115	0.52 201	0.47 222	0.43 188	0.44 236	0.28 198	0.47 200	0.28 175	0.12 292	0.08 129	0.12 264	0.10 159	0.17 224	0.12 157

ROB_FTStereo_v2	0.38 152	0.27 93	1.78 229	0.44 431	0.17 114	0.61 313	0.28 284	0.51 115	0.52 201	0.47 222	0.43 188	0.44 236	0.28 198	0.47 200	0.28 175	0.12 292	0.08 129	0.12 264	0.10 159	0.17 224	0.12 157

ROB_FTStereo	0.38 152	0.27 93	1.78 229	0.44 431	0.17 114	0.61 313	0.26 242	0.51 115	0.52 201	0.47 222	0.43 188	0.43 225	0.28 198	0.49 215	0.28 175	0.12 292	0.08 129	0.12 264	0.10 159	0.17 224	0.12 157

HUI-Stereo	0.38 152	0.27 93	1.79 249	0.44 431	0.17 114	0.61 313	0.28 284	0.51 115	0.52 201	0.47 222	0.43 188	0.44 236	0.28 198	0.45 180	0.28 175	0.12 292	0.08 129	0.12 264	0.10 159	0.17 224	0.12 157

DEmStereo	0.68 426	0.31 149	2.25 397	0.42 419	0.17 114	0.66 381	0.89 523	0.51 115	0.59 272	0.60 384	1.01 494	0.45 245	1.26 520	1.54 405	2.26 530	0.10 177	0.08 129	0.10 144	0.10 159	0.10 66	0.11 120

SST-Stereo	0.52 323	0.20 12	1.76 215	0.62 509	0.53 494	0.62 333	0.66 494	0.55 158	0.61 294	0.58 361	0.53 282	0.52 291	0.60 423	1.59 416	0.29 191	0.11 239	0.07 53	0.12 264	0.10 159	0.16 202	0.10 96

RAFT_R40	0.50 293	0.21 21	1.76 215	0.50 467	0.40 448	0.61 313	0.53 460	0.56 165	0.60 277	0.56 332	0.54 294	0.55 303	0.51 389	1.57 410	0.53 357	0.11 239	0.07 53	0.12 264	0.10 159	0.16 202	0.09 67

RE-Stereo	0.48 264	0.25 72	1.81 256	0.52 476	0.16 85	0.61 313	0.43 417	0.66 215	0.60 277	0.50 259	0.47 217	0.37 181	0.26 165	1.44 386	0.78 429	0.11 239	0.07 53	0.12 264	0.10 159	0.13 126	0.17 286

Pruner-Stereo	0.51 310	0.27 93	1.78 229	1.79 562	0.19 183	0.62 333	0.45 435	0.57 168	0.60 277	0.61 393	0.48 229	0.41 208	0.24 133	0.46 189	1.00 457	0.12 292	0.07 53	0.12 264	0.10 159	0.12 96	0.13 191

TVStereo	0.48 264	0.25 72	1.81 256	0.52 476	0.16 85	0.61 313	0.43 417	0.66 215	0.60 277	0.50 259	0.47 217	0.37 181	0.26 165	1.44 386	0.78 429	0.11 239	0.07 53	0.12 264	0.10 159	0.13 126	0.17 286

iGMRVC	0.39 167	0.27 93	1.78 229	0.44 431	0.17 114	0.61 313	0.27 267	0.51 115	0.52 201	0.47 222	0.43 188	0.44 236	0.28 198	0.55 242	0.28 175	0.12 292	0.08 129	0.12 264	0.10 159	0.17 224	0.12 157

IRAFT_RVC	0.54 334	0.53 297	1.78 229	0.46 450	0.21 218	0.58 263	0.43 417	0.65 213	0.66 360	0.54 303	0.50 254	0.49 279	0.51 389	1.58 414	1.01 461	0.11 239	0.25 482	0.13 323	0.10 159	0.15 166	0.13 191

iRAFT	0.39 167	0.27 93	1.78 229	0.44 431	0.16 85	0.61 313	0.27 267	0.51 115	0.52 201	0.47 222	0.43 188	0.43 225	0.28 198	0.54 238	0.28 175	0.12 292	0.08 129	0.12 264	0.10 159	0.17 224	0.12 157

RAFT-IKP	0.38 152	0.27 93	1.79 249	0.44 431	0.16 85	0.60 292	0.28 284	0.51 115	0.52 201	0.47 222	0.43 188	0.43 225	0.28 198	0.50 221	0.28 175	0.12 292	0.08 129	0.12 264	0.10 159	0.17 224	0.12 157

GEStereo_RVC	0.54 334	0.87 434	1.95 324	0.47 455	0.25 295	0.62 333	0.37 387	1.00 489	0.74 428	0.53 290	0.54 294	0.59 331	0.44 343	1.10 349	0.46 320	0.15 380	0.11 288	0.12 264	0.10 159	0.26 377	0.19 322

CFNet_pseudo	0.45 233	0.46 268	2.23 395	0.25 86	0.19 183	0.56 228	0.21 115	0.77 296	0.60 277	0.49 252	0.56 315	0.69 389	0.47 368	0.52 228	0.31 221	0.11 239	0.10 241	0.15 386	0.10 159	0.17 224	0.14 208

GES	0.44 215	0.28 114	1.88 288	0.30 204	0.18 150	0.61 313	0.30 316	0.88 392	0.46 150	0.47 222	0.52 271	0.39 194	0.42 325	0.58 249	0.67 404	0.15 380	0.11 288	0.12 264	0.10 159	0.15 166	0.17 286

222	0.78 471	0.23 54	1.23 100	0.28 157	0.18 150	0.62 333	0.24 200	1.02 500	0.70 389	0.58 361	0.66 398	0.46 258	0.42 325	1.80 451	6.53 573	0.13 322	0.10 241	0.11 209	0.10 159	0.12 96	0.17 286

xxxx	0.70 434	0.21 21	1.33 116	0.28 157	0.18 150	0.63 350	0.24 200	1.02 500	0.69 380	0.50 259	0.62 359	0.58 328	0.38 275	1.47 398	5.21 568	0.13 322	0.12 314	0.11 209	0.10 159	0.12 96	0.15 241

test_xeample	0.72 446	0.21 21	1.36 121	0.27 132	0.17 114	0.59 280	0.28 284	1.01 497	0.70 389	0.55 321	0.67 401	0.44 236	0.39 289	1.88 471	5.17 567	0.12 292	0.10 241	0.11 209	0.10 159	0.13 126	0.15 241

AFF-stereo	0.44 215	0.96 464	1.78 229	0.31 231	0.15 58	0.50 157	0.21 115	0.64 207	0.63 324	0.47 222	0.64 387	0.49 279	0.34 246	0.46 189	0.31 221	0.08 42	0.09 199	0.10 144	0.10 159	0.37 461	0.10 96

DMCA	0.41 180	0.52 292	1.26 105	0.31 231	0.24 277	0.59 280	0.26 242	0.77 296	0.63 324	0.58 361	0.48 229	0.57 321	0.35 248	0.40 145	0.50 345	0.14 363	0.10 241	0.14 359	0.10 159	0.15 166	0.15 241

RASNet	0.61 387	0.68 364	2.03 349	0.35 328	0.46 479	0.65 375	0.28 284	0.78 311	0.70 389	0.48 240	0.64 387	0.93 478	0.61 432	2.21 501	0.73 421	0.12 292	0.09 199	0.09 95	0.10 159	0.14 149	0.11 120

MSMDNet	0.46 243	0.44 257	2.28 402	0.26 116	0.20 201	0.55 213	0.21 115	0.75 272	0.64 332	0.48 240	0.55 304	0.68 382	0.56 408	0.46 189	0.30 209	0.11 239	0.10 241	0.13 323	0.10 159	0.18 250	0.15 241

ccs_rob	0.45 233	0.46 268	2.22 391	0.26 116	0.19 183	0.56 228	0.21 115	0.77 296	0.60 277	0.49 252	0.56 315	0.69 389	0.47 368	0.52 228	0.31 221	0.11 239	0.09 199	0.16 404	0.10 159	0.17 224	0.14 208

DISCO	0.57 360	0.34 184	1.87 286	0.45 445	0.34 399	0.84 472	0.35 372	0.84 359	0.78 459	0.59 375	0.63 371	1.06 506	0.53 396	1.10 349	0.82 436	0.12 292	0.09 199	0.11 209	0.10 159	0.22 317	0.18 306

G2L-Stereo	0.55 346	0.85 428	2.18 383	0.31 231	0.27 323	0.59 280	0.27 267	0.77 296	0.55 239	0.54 303	0.52 271	0.71 403	0.36 254	1.75 439	0.50 345	0.13 322	0.11 288	0.13 323	0.11 221	0.29 397	0.15 241

HI	0.41 180	0.63 343	1.72 196	0.27 132	0.21 218	0.45 109	0.19 77	0.55 158	0.41 103	0.57 343	0.59 332	0.65 359	0.45 347	0.45 180	0.39 284	0.08 42	0.09 199	0.10 144	0.11 221	0.20 286	0.10 96

CoSv	0.41 180	0.63 343	1.72 196	0.27 132	0.21 218	0.45 109	0.19 77	0.55 158	0.41 103	0.57 343	0.59 332	0.65 359	0.45 347	0.45 180	0.39 284	0.08 42	0.09 199	0.10 144	0.11 221	0.20 286	0.10 96

AIO_rvc	0.41 180	0.64 347	1.29 108	0.58 499	0.39 439	0.37 47	0.24 200	0.50 105	0.43 122	0.28 126	0.23 46	0.25 102	0.16 24	0.99 337	0.19 27	0.10 177	0.16 392	0.08 45	0.11 221	0.25 357	0.85 541

tg	0.37 143	0.55 311	1.35 120	0.28 157	0.16 85	0.57 246	0.18 68	0.57 168	0.49 176	0.37 161	0.44 199	0.38 188	0.24 133	0.46 189	0.24 131	0.09 85	0.08 129	0.11 209	0.11 221	0.43 493	0.36 477

ACV-stereo	0.66 414	0.76 388	2.86 498	0.32 260	0.25 295	1.01 502	0.60 482	0.59 182	0.52 201	0.41 186	0.45 203	1.55 536	0.94 500	1.40 383	0.69 409	0.14 363	0.13 333	0.12 264	0.11 221	0.20 286	0.19 322

rvit_stereo_ft	0.31 96	0.61 326	1.18 88	0.32 260	0.21 218	0.28 9	0.27 267	0.55 158	0.48 170	0.23 67	0.27 76	0.28 136	0.26 165	0.32 80	0.25 148	0.13 322	0.09 199	0.11 209	0.11 221	0.13 126	0.14 208

test_sample3	0.50 293	0.41 234	1.88 288	0.32 260	0.19 183	0.57 246	0.25 220	0.92 423	0.64 332	0.52 280	0.49 246	0.47 266	0.35 248	1.79 447	0.37 266	0.13 322	0.10 241	0.12 264	0.11 221	0.16 202	0.16 268

MyStereo07	0.34 119	0.40 228	1.46 142	0.29 187	0.23 264	0.60 292	0.31 329	0.53 141	0.42 112	0.25 99	0.25 65	0.20 61	0.26 165	0.57 246	0.19 27	0.09 85	0.18 420	0.12 264	0.11 221	0.16 202	0.19 322

MyStereo04	0.48 264	0.40 228	2.65 472	0.29 187	0.23 264	0.60 292	0.31 329	0.83 348	0.75 441	0.47 222	0.36 153	0.53 293	0.42 325	0.53 234	0.39 284	0.09 85	0.18 420	0.12 264	0.11 221	0.16 202	0.19 322

CFNet_ucs	0.48 264	0.50 289	2.32 408	0.26 116	0.22 244	0.57 246	0.22 136	0.85 365	0.65 345	0.53 290	0.64 387	0.68 382	0.44 343	0.54 238	0.31 221	0.13 322	0.12 314	0.16 404	0.11 221	0.19 271	0.17 286

4D-IteraStereo	0.44 215	0.96 464	2.63 468	0.27 132	0.30 353	0.45 109	0.25 220	0.52 130	0.50 186	0.40 177	0.31 120	0.40 202	0.19 74	0.35 108	0.32 232	0.09 85	0.06 21	0.12 264	0.11 221	0.19 271	0.30 443

gwcnet-sp	0.49 282	0.43 246	2.54 457	0.31 231	0.22 244	0.67 387	0.31 329	0.78 311	0.65 345	0.58 361	0.47 217	0.46 258	0.43 335	0.76 309	0.46 320	0.11 239	0.11 288	0.11 209	0.11 221	0.15 166	0.14 208

scenet	0.49 282	0.43 246	2.54 457	0.31 231	0.22 244	0.67 387	0.31 329	0.78 311	0.65 345	0.58 361	0.47 217	0.46 258	0.43 335	0.76 309	0.46 320	0.11 239	0.11 288	0.11 209	0.11 221	0.15 166	0.14 208

CASS	0.39 167	0.30 136	1.61 173	0.32 260	0.17 114	0.53 192	0.24 200	0.70 238	0.49 176	0.59 375	0.54 294	0.40 202	0.40 297	0.41 148	0.30 209	0.17 415	0.10 241	0.14 359	0.11 221	0.18 250	0.17 286
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
ssnet	0.49 282	0.43 246	2.54 457	0.31 231	0.22 244	0.67 387	0.31 329	0.78 311	0.65 345	0.58 361	0.47 217	0.46 258	0.43 335	0.76 309	0.46 320	0.11 239	0.11 288	0.11 209	0.11 221	0.15 166	0.14 208

DisPM	0.43 205	0.33 169	1.78 229	0.57 497	0.18 150	0.59 280	0.63 492	0.53 141	0.61 294	0.60 384	0.53 282	0.38 188	0.26 165	0.75 306	0.29 191	0.12 292	0.07 53	0.12 264	0.11 221	0.11 85	0.14 208

IER	0.43 205	0.38 214	1.69 185	0.26 116	0.25 295	0.66 381	0.26 242	0.71 241	0.55 239	0.54 303	0.59 332	0.60 337	0.53 396	0.52 228	0.39 284	0.11 239	0.08 129	0.11 209	0.11 221	0.14 149	0.11 120

NINENet	0.50 293	0.33 169	1.69 185	0.55 492	0.25 295	0.91 490	0.23 167	0.98 469	0.71 399	0.53 290	0.55 304	0.66 366	0.30 220	1.22 365	0.32 232	0.15 380	0.13 333	0.16 404	0.11 221	0.16 202	0.13 191

GMOStereo	0.41 180	0.62 332	1.78 229	0.28 157	0.36 419	0.51 166	0.31 329	0.53 141	0.44 126	0.57 343	0.48 229	0.41 208	0.27 183	0.28 36	0.23 104	0.08 42	0.38 513	0.13 323	0.11 221	0.34 438	0.11 120

error version	0.41 180	0.62 332	1.78 229	0.28 157	0.36 419	0.51 166	0.31 329	0.53 141	0.44 126	0.57 343	0.48 229	0.41 208	0.27 183	0.28 36	0.23 104	0.08 42	0.38 513	0.13 323	0.11 221	0.34 438	0.11 120

test-v	0.41 180	0.62 332	1.78 229	0.28 157	0.36 419	0.51 166	0.31 329	0.53 141	0.44 126	0.57 343	0.48 229	0.41 208	0.27 183	0.28 36	0.23 104	0.08 42	0.38 513	0.13 323	0.11 221	0.34 438	0.11 120

AACVNet	0.54 334	0.78 405	1.73 199	0.36 346	0.21 218	0.57 246	0.25 220	0.71 241	0.51 194	0.55 321	0.59 332	0.64 355	0.41 308	2.13 496	0.41 298	0.14 363	0.11 288	0.14 359	0.11 221	0.33 431	0.15 241

ADLNet2	0.68 426	0.84 424	3.19 532	0.33 281	0.36 419	0.64 361	0.37 387	0.89 398	0.79 464	0.54 303	0.65 396	0.93 478	0.48 377	2.07 490	0.56 372	0.13 322	0.11 288	0.11 209	0.11 221	0.33 431	0.18 306

CrosDoStereo	0.94 497	0.37 204	2.53 451	0.25 86	0.32 378	0.54 200	3.76 574	0.72 246	0.60 277	0.70 449	1.40 520	0.53 293	1.49 536	1.78 443	3.09 544	0.10 177	0.08 129	0.11 209	0.11 221	0.21 300	0.11 120

FTStereo	0.76 463	0.18 5	2.35 416	0.71 518	0.21 218	0.73 426	1.79 561	0.57 168	0.53 220	1.07 511	1.63 528	1.29 524	2.13 551	0.75 306	0.29 191	0.19 441	0.08 129	0.12 264	0.11 221	0.11 85	0.40 497

ASMatch	0.60 379	0.43 246	2.58 462	0.91 534	0.36 419	0.56 228	0.25 220	0.52 130	0.61 294	0.47 222	1.21 509	0.47 266	0.66 449	1.34 376	0.94 446	0.10 177	0.08 129	0.11 209	0.11 221	0.10 66	0.16 268

DeepStereo_LL	0.94 497	0.37 204	2.53 451	0.25 86	0.32 378	0.54 200	3.76 574	0.72 246	0.60 277	0.70 449	1.40 520	0.53 293	1.49 536	1.78 443	3.09 544	0.10 177	0.08 129	0.11 209	0.11 221	0.21 300	0.11 120

THIR-Stereo	0.86 487	0.62 332	2.13 369	0.25 86	0.16 85	0.58 263	2.74 570	0.59 182	0.51 194	0.62 404	1.62 527	0.97 488	1.80 547	1.69 429	2.25 529	0.10 177	0.08 129	0.14 359	0.11 221	0.15 166	0.11 120

test-2	0.41 180	0.62 332	1.78 229	0.28 157	0.36 419	0.51 166	0.31 329	0.53 141	0.44 126	0.57 343	0.48 229	0.41 208	0.27 183	0.28 36	0.23 104	0.08 42	0.38 513	0.13 323	0.11 221	0.34 438	0.11 120

ICVP	0.46 243	0.29 124	2.41 426	0.33 281	0.22 244	0.59 280	0.55 467	0.75 272	0.50 186	0.44 202	0.60 347	0.49 279	0.35 248	0.53 234	0.37 266	0.16 401	0.16 392	0.14 359	0.11 221	0.15 166	0.15 241
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
iRaftStereo_RVC	0.37 143	0.53 297	1.41 132	0.28 157	0.15 58	0.52 185	0.20 96	0.54 154	0.46 150	0.37 161	0.43 188	0.41 208	0.23 122	0.36 117	0.26 157	0.09 85	0.15 375	0.12 264	0.11 221	0.41 485	0.37 484

MMNet	0.50 293	0.48 280	1.93 312	0.33 281	0.27 323	0.79 457	0.28 284	0.81 335	0.74 428	0.60 384	0.56 315	0.59 331	0.55 404	0.79 318	0.59 383	0.10 177	0.09 199	0.12 264	0.11 221	0.13 126	0.14 208

UNet	0.54 334	0.44 257	2.83 497	0.31 231	0.33 391	0.74 430	0.27 267	0.82 342	0.61 294	0.53 290	0.54 294	0.72 406	0.54 399	0.78 317	0.56 372	0.11 239	0.09 199	0.13 323	0.11 221	0.14 149	0.12 157

FENet	0.44 215	0.30 136	2.42 428	0.32 260	0.17 114	0.58 263	0.22 136	0.77 296	0.59 272	0.47 222	0.42 186	0.55 303	0.38 275	0.49 215	0.47 329	0.12 292	0.09 199	0.12 264	0.11 221	0.13 126	0.16 268

HGLStereo	0.54 334	0.69 368	2.00 341	0.35 328	0.40 448	0.66 381	0.30 316	0.83 348	0.62 312	0.57 343	0.69 418	0.69 389	0.54 399	1.07 346	0.55 364	0.13 322	0.13 333	0.13 323	0.11 221	0.19 271	0.17 286

GANet-RSSM	0.55 346	0.73 382	1.90 300	0.36 346	0.26 310	0.59 280	0.27 267	0.78 311	0.52 201	0.47 222	0.57 323	0.63 346	0.45 347	1.92 478	0.43 309	0.14 363	0.10 241	0.25 485	0.11 221	0.34 438	0.14 208

AdaStereo	0.44 215	0.38 214	1.79 249	0.34 312	0.20 201	0.57 246	0.28 284	0.92 423	0.69 380	0.52 280	0.55 304	0.61 339	0.33 238	0.48 205	0.39 284	0.17 415	0.08 129	0.17 421	0.11 221	0.18 250	0.12 157
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.
DFGA-Net	0.51 310	1.06 493	1.75 209	0.30 204	0.24 277	0.54 200	0.22 136	0.63 204	0.60 277	0.48 240	0.51 258	0.35 175	0.27 183	1.82 455	0.53 357	0.10 177	0.08 129	0.12 264	0.12 259	0.37 461	0.15 241

S2M2	0.24 43	0.29 124	0.90 57	0.23 52	0.17 114	0.24 5	0.09 1	0.36 12	0.45 141	0.17 11	0.25 65	0.23 79	0.17 32	0.24 7	0.28 175	0.15 380	0.12 314	0.11 209	0.12 259	0.15 166	0.11 120

FACV-RUCA	0.58 365	0.40 228	1.78 229	0.43 424	1.67 565	0.48 142	0.28 284	0.69 231	0.62 312	0.40 177	0.53 282	0.33 165	0.63 440	0.40 145	0.31 221	0.13 322	0.11 288	0.62 531	0.12 259	0.70 529	0.98 549

DDVS	0.62 392	0.40 228	1.40 131	2.21 569	0.35 411	0.87 482	1.00 532	0.69 231	0.50 186	0.53 290	0.56 315	0.90 471	0.37 268	1.22 365	0.47 329	0.15 380	0.14 350	0.14 359	0.12 259	0.19 271	0.22 359

DCVSM-stereo	0.49 282	0.29 124	2.49 444	0.29 187	0.22 244	0.53 192	0.52 456	0.58 174	0.49 176	0.69 445	0.46 211	0.79 436	0.48 377	0.53 234	0.42 300	0.13 322	0.14 350	0.15 386	0.12 259	0.20 286	0.20 337

Pointernet	0.29 78	0.25 72	1.49 152	0.24 68	0.20 201	0.47 134	0.15 31	0.62 198	0.47 167	0.22 46	0.29 94	0.26 116	0.20 84	0.28 36	0.20 49	0.10 177	0.07 53	0.07 1	0.12 259	0.10 66	0.07 7

test_sample5	0.51 310	0.43 246	1.83 268	0.32 260	0.18 150	0.55 213	0.26 242	0.92 423	0.65 345	0.53 290	0.59 332	0.45 245	0.36 254	1.87 464	0.36 260	0.13 322	0.10 241	0.13 323	0.12 259	0.17 224	0.16 268

test_sample4	0.50 293	0.42 241	1.88 288	0.32 260	0.19 183	0.56 228	0.26 242	0.93 431	0.65 345	0.54 303	0.54 294	0.45 245	0.36 254	1.79 447	0.36 260	0.13 322	0.10 241	0.13 323	0.12 259	0.17 224	0.16 268

xx1	0.46 243	0.64 347	2.07 353	0.35 328	0.14 32	0.76 440	0.25 220	0.74 261	1.01 509	0.31 137	0.38 165	0.46 258	0.36 254	0.69 292	0.19 27	0.10 177	0.24 469	0.12 264	0.12 259	0.12 96	0.14 208

DualNet	0.51 310	0.43 246	1.83 268	0.32 260	0.18 150	0.55 213	0.26 242	0.92 423	0.65 345	0.54 303	0.62 359	0.45 245	0.36 254	1.87 464	0.36 260	0.13 322	0.10 241	0.13 323	0.12 259	0.17 224	0.16 268

ttt	0.66 414	0.22 36	1.68 183	0.34 312	0.24 277	0.60 292	0.26 242	1.00 489	0.77 454	0.55 321	0.67 401	0.54 299	0.36 254	2.14 497	3.03 543	0.16 401	0.13 333	0.13 323	0.12 259	0.15 166	0.17 286

1111x	0.74 458	0.21 21	1.93 312	0.31 231	0.17 114	0.63 350	0.32 352	1.03 507	0.74 428	0.52 280	0.62 359	0.57 321	0.47 368	2.38 512	4.25 562	0.12 292	0.14 350	0.11 209	0.12 259	0.12 96	0.14 208

CASnet	0.28 69	0.31 149	1.20 95	0.28 157	0.11 1	0.47 134	0.19 77	0.44 58	0.44 126	0.38 169	0.31 120	0.23 79	0.17 32	0.29 50	0.19 27	0.10 177	0.06 21	0.15 386	0.12 259	0.16 202	0.07 7
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
LL-Strereo	0.72 446	1.29 525	2.49 444	0.36 346	0.45 473	0.55 213	0.32 352	0.93 431	0.71 399	0.67 436	0.58 329	0.85 457	0.79 477	2.67 538	0.46 320	0.10 177	0.18 420	0.14 359	0.12 259	0.40 482	0.42 503

qqq	0.38 152	0.21 21	1.34 119	0.28 157	0.15 58	0.45 109	0.26 242	0.76 285	0.52 201	0.39 175	0.41 182	0.46 258	0.36 254	0.96 334	0.30 209	0.11 239	0.14 350	0.12 264	0.12 259	0.12 96	0.14 208

BUS	0.41 180	0.27 93	1.13 83	0.30 204	0.21 218	0.91 490	0.23 167	1.00 489	0.61 294	0.63 413	0.53 282	0.66 366	0.30 220	0.43 159	0.32 232	0.13 322	0.10 241	0.14 359	0.12 259	0.12 96	0.11 120

Wz-Net-LNSev	0.59 373	0.96 464	2.47 441	0.34 312	0.37 430	0.79 457	0.44 428	0.86 375	0.77 454	0.61 393	0.67 401	0.79 436	0.56 408	0.64 269	0.62 390	0.15 380	0.14 350	0.12 264	0.12 259	0.18 250	0.19 322

test_5	0.51 310	0.87 434	1.99 339	0.37 367	0.65 519	0.58 263	0.35 372	0.78 311	0.62 312	0.48 240	0.55 304	0.45 245	0.40 297	0.72 301	0.30 209	0.09 85	0.07 53	0.12 264	0.12 259	0.33 431	0.38 487

BSDual-CNN	0.41 180	0.27 93	1.13 83	0.30 204	0.21 218	0.76 440	0.31 329	1.00 489	0.61 294	0.63 413	0.53 282	0.63 346	0.37 268	0.43 159	0.38 273	0.13 322	0.10 241	0.14 359	0.12 259	0.12 96	0.11 120

hknet	0.47 258	0.29 124	1.70 189	0.30 204	0.24 277	0.76 440	0.31 329	1.00 489	0.64 332	0.63 413	0.53 282	0.80 439	0.38 275	0.77 313	0.37 266	0.11 239	0.10 241	0.14 359	0.12 259	0.12 96	0.11 120

psmg	0.41 180	0.27 93	1.13 83	0.27 132	0.21 218	0.75 436	0.36 379	0.90 404	0.61 294	0.59 375	0.59 332	0.63 346	0.37 268	0.43 159	0.38 273	0.13 322	0.10 241	0.13 323	0.12 259	0.13 126	0.11 120

dd	0.42 199	0.96 464	1.77 224	0.31 231	0.17 114	0.57 246	0.26 242	0.49 98	0.68 371	0.41 186	0.40 178	0.34 171	0.27 183	0.45 180	0.40 292	0.17 415	0.10 241	0.13 323	0.12 259	0.21 300	0.12 157

IPLG	0.69 430	0.84 424	2.43 432	0.35 328	0.21 218	1.65 539	0.61 486	1.36 538	0.58 265	1.39 538	0.51 258	0.37 181	0.87 490	1.41 384	0.36 260	0.09 85	0.07 53	0.14 359	0.12 259	0.32 423	0.11 120

PSM-softLoss	0.48 264	0.27 93	1.85 273	0.51 472	0.17 114	0.61 313	0.40 401	0.61 194	0.57 254	0.52 280	0.48 229	0.39 194	0.25 151	1.46 391	0.77 427	0.12 292	0.08 129	0.13 323	0.12 259	0.12 96	0.14 208

KMStereo	0.48 264	0.27 93	1.85 273	0.51 472	0.17 114	0.61 313	0.40 401	0.61 194	0.57 254	0.52 280	0.48 229	0.39 194	0.25 151	1.46 391	0.77 427	0.12 292	0.08 129	0.13 323	0.12 259	0.12 96	0.14 208

sCroCo_RVC	0.33 111	0.32 157	1.89 295	0.34 312	0.27 323	0.30 15	0.22 136	0.48 92	0.44 126	0.22 46	0.33 135	0.25 102	0.25 151	0.32 80	0.24 131	0.14 363	0.16 392	0.12 264	0.12 259	0.15 166	0.13 191

GMStereo	0.38 152	0.99 480	1.91 306	0.27 132	0.16 85	0.39 59	0.23 167	0.47 84	0.62 312	0.38 169	0.34 142	0.25 102	0.25 151	0.39 140	0.29 191	0.14 363	0.08 129	0.10 144	0.12 259	0.15 166	0.11 120
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
UPFNet	0.46 243	0.28 114	1.73 199	0.33 281	0.32 378	0.65 375	0.38 393	0.83 348	0.59 272	0.57 343	0.52 271	0.61 339	0.40 297	0.75 306	0.52 353	0.13 322	0.12 314	0.13 323	0.12 259	0.15 166	0.11 120

ac_64	0.55 346	0.46 268	1.92 309	0.36 346	0.34 399	0.63 350	0.31 329	0.82 342	0.61 294	0.55 321	0.51 258	0.89 469	0.48 377	1.83 456	0.55 364	0.14 363	0.11 288	0.12 264	0.12 259	0.18 250	0.12 157

cf-r	0.53 329	0.81 414	2.15 375	0.33 281	0.28 335	0.60 292	0.28 284	0.78 311	0.64 332	0.51 272	0.60 347	0.75 422	0.40 297	1.32 374	0.43 309	0.13 322	0.09 199	0.11 209	0.12 259	0.15 166	0.14 208

GwcNet-RSSM	0.57 360	0.94 454	2.13 369	0.32 260	0.25 295	0.60 292	0.30 316	0.80 331	0.66 360	0.52 280	0.64 387	0.71 403	0.40 297	1.79 447	0.50 345	0.13 322	0.09 199	0.12 264	0.12 259	0.21 300	0.15 241

PWCDC_ROB	0.72 446	1.06 493	2.09 359	0.47 455	0.36 419	0.78 453	0.26 242	0.98 469	1.34 534	0.61 393	2.07 536	0.64 355	0.61 432	0.83 321	0.71 414	0.31 505	0.14 350	0.15 386	0.12 259	0.60 523	0.21 346

rvit_0105_6	0.31 96	0.29 124	1.00 72	0.31 231	0.18 150	0.35 36	0.25 220	0.51 115	0.61 294	0.25 99	0.28 86	0.32 159	0.25 151	0.39 140	0.25 148	0.18 426	0.16 392	0.15 386	0.13 291	0.14 149	0.13 191

rvit_0105_4	0.35 130	0.35 192	1.45 141	0.31 231	0.18 150	0.37 47	0.28 284	0.59 182	0.62 312	0.27 121	0.31 120	0.35 175	0.27 183	0.43 159	0.25 148	0.18 426	0.16 392	0.15 386	0.13 291	0.15 166	0.12 157

IGEV-BASED-STEREO-	0.37 143	1.34 533	1.24 102	0.23 52	0.12 6	0.33 27	0.20 96	0.40 26	0.33 18	0.25 99	0.21 28	0.16 33	0.14 11	0.27 26	0.63 392	0.55 528	0.06 21	0.11 209	0.13 291	0.25 357	0.49 514

test_sample6	0.52 323	0.44 257	1.81 256	0.33 281	0.18 150	0.55 213	0.27 267	0.94 439	0.66 360	0.54 303	0.62 359	0.47 266	0.36 254	1.97 480	0.38 273	0.14 363	0.10 241	0.13 323	0.13 291	0.17 224	0.16 268

MyStereo8	0.54 334	0.80 409	2.76 489	0.32 260	0.33 391	0.71 414	0.20 96	0.87 384	0.57 254	0.51 272	0.59 332	0.50 282	0.33 238	0.68 286	0.55 364	0.10 177	0.29 493	0.10 144	0.13 291	0.21 300	0.34 467

mmm	0.38 152	0.21 21	1.18 88	0.35 328	0.17 114	0.49 149	0.26 242	0.78 311	0.52 201	0.50 259	0.57 323	0.41 208	0.37 268	0.71 299	0.31 221	0.11 239	0.13 333	0.14 359	0.13 291	0.15 166	0.14 208

ffm	0.47 258	0.23 54	2.01 342	0.30 204	0.21 218	0.57 246	0.26 242	0.74 261	0.88 488	0.53 290	0.63 371	0.66 366	0.39 289	0.63 267	0.19 27	0.10 177	0.24 469	0.15 386	0.13 291	0.25 357	0.36 477

ff1	0.73 455	0.23 54	2.01 342	0.30 204	0.21 218	0.57 246	0.26 242	0.74 261	0.88 488	0.53 290	0.63 371	0.66 366	0.39 289	2.52 527	3.43 554	0.10 177	0.24 469	0.15 386	0.13 291	0.25 357	0.36 477

mmx	0.72 446	0.23 54	2.01 342	0.30 204	0.21 218	0.57 246	0.26 242	0.99 481	0.76 450	0.53 290	0.63 371	0.66 366	0.39 289	2.52 527	3.43 554	0.13 322	0.10 241	0.15 386	0.13 291	0.15 166	0.15 241

xxx	0.72 446	0.23 54	2.01 342	0.30 204	0.21 218	0.57 246	0.26 242	0.99 481	0.76 450	0.53 290	0.63 371	0.66 366	0.39 289	2.52 527	3.43 554	0.13 322	0.10 241	0.15 386	0.13 291	0.15 166	0.15 241

anonymousdsp2	0.34 119	0.24 67	1.16 87	0.28 157	0.15 58	0.57 246	0.23 167	0.79 327	0.47 167	0.38 169	0.37 156	0.40 202	0.25 151	0.47 200	0.21 70	0.09 85	0.07 53	0.10 144	0.13 291	0.19 271	0.27 421

CIPLG	0.56 354	1.19 514	2.46 437	0.80 526	0.31 370	0.61 313	0.57 476	0.76 285	0.57 254	0.56 332	0.63 371	0.41 208	0.30 220	0.45 180	0.40 292	0.11 239	0.20 443	0.13 323	0.13 291	0.35 448	0.19 322

PSMNet-ADL	0.51 310	0.38 214	1.65 176	0.35 328	0.21 218	0.67 387	0.26 242	0.74 261	0.55 239	0.42 191	0.52 271	0.70 399	0.45 347	1.91 474	0.57 376	0.15 380	0.13 333	0.11 209	0.13 291	0.15 166	0.20 337

PFNet+	0.45 233	0.37 204	1.86 281	0.46 450	0.18 150	0.58 263	0.77 514	0.52 130	0.64 332	0.56 332	0.48 229	0.39 194	0.26 165	0.93 331	0.32 232	0.13 322	0.09 199	0.14 359	0.13 291	0.12 96	0.15 241

RAFT-RH_RVC	0.61 387	0.50 289	2.33 411	0.36 346	0.29 342	0.60 292	0.18 68	0.44 58	0.58 265	0.76 468	1.91 534	0.47 266	0.29 212	1.60 417	1.23 483	0.14 363	0.07 53	0.13 323	0.13 291	0.10 66	0.09 67

RAFT	0.45 233	0.92 446	1.59 167	0.34 312	0.19 183	0.46 129	0.35 372	0.65 213	0.49 176	0.49 252	0.49 246	0.70 399	0.40 297	0.47 200	0.32 232	0.11 239	0.16 392	0.14 359	0.13 291	0.51 512	0.13 191

GMM-Stereo	0.50 293	0.23 54	2.41 426	0.54 485	0.24 277	0.77 448	0.46 438	0.59 182	0.57 254	0.58 361	0.73 439	0.47 266	0.43 335	0.68 286	0.27 165	0.10 177	0.06 21	0.13 323	0.13 291	0.14 149	0.44 506

Anonymous3	0.42 199	0.35 192	2.09 359	0.33 281	0.24 277	0.72 420	0.31 329	0.74 261	0.55 239	0.35 152	0.40 178	0.33 165	0.29 212	0.44 168	0.28 175	0.18 426	0.18 420	0.13 323	0.13 291	0.17 224	0.17 286

sAnonymous2	0.38 152	0.62 332	2.15 375	0.31 231	0.24 277	0.34 31	0.27 267	0.53 141	0.46 150	0.24 81	0.29 94	0.23 79	0.28 198	0.28 36	0.22 90	0.12 292	0.09 199	0.11 209	0.13 291	0.38 468	0.35 469

CroCo_RVC	0.38 152	0.62 332	2.15 375	0.31 231	0.24 277	0.34 31	0.27 267	0.53 141	0.46 150	0.24 81	0.29 94	0.23 79	0.28 198	0.28 36	0.22 90	0.12 292	0.09 199	0.11 209	0.13 291	0.38 468	0.35 469

HCRNet	0.46 243	0.49 283	1.65 176	0.38 382	0.29 342	0.58 263	0.22 136	0.75 272	0.62 312	0.47 222	0.49 246	0.48 277	0.36 254	1.12 355	0.37 266	0.15 380	0.10 241	0.15 386	0.13 291	0.17 224	0.17 286

ARAFT	0.60 379	1.23 518	3.10 522	0.28 157	0.16 85	0.64 361	0.36 379	0.90 404	0.67 369	0.61 393	0.49 246	0.55 303	0.31 228	1.24 370	0.32 232	0.10 177	0.08 129	0.14 359	0.13 291	0.37 461	0.21 346

hitnet-ft	0.67 419	0.80 409	1.90 300	0.28 157	0.22 244	0.69 405	0.36 379	0.85 365	0.65 345	0.56 332	0.84 463	1.03 499	0.95 503	2.32 507	0.55 364	0.23 473	0.14 350	0.41 519	0.13 291	0.24 345	0.17 286

CFNet-ft	0.51 310	0.76 388	1.79 249	0.28 157	0.30 353	0.63 350	0.28 284	0.66 215	0.55 239	0.45 212	0.57 323	0.74 416	0.41 308	1.46 391	0.42 300	0.14 363	0.10 241	0.28 493	0.13 291	0.18 250	0.14 208

CFNet_RVC	0.51 310	0.76 388	1.79 249	0.28 157	0.30 353	0.63 350	0.28 284	0.66 215	0.55 239	0.45 212	0.57 323	0.74 416	0.41 308	1.46 391	0.42 300	0.14 363	0.10 241	0.28 493	0.13 291	0.18 250	0.14 208

NVstereo2D	0.58 365	0.40 228	2.03 349	0.35 328	0.35 411	0.69 405	0.39 398	0.91 414	0.80 467	0.47 222	0.53 282	0.67 375	0.46 360	1.99 484	0.48 335	0.19 441	0.11 288	0.17 421	0.13 291	0.25 357	0.25 404

DN-CSS_ROB	0.48 264	1.23 518	1.99 339	0.39 392	0.22 244	0.56 228	0.19 77	0.75 272	0.61 294	0.45 212	0.62 359	0.41 208	0.31 228	0.70 297	0.32 232	0.11 239	0.08 129	0.14 359	0.13 291	0.36 453	0.12 157

PWC_ROB	0.70 434	0.94 454	1.88 288	0.39 392	0.39 439	0.62 333	0.30 316	0.98 469	0.94 499	0.91 497	1.29 514	0.77 428	0.62 437	1.62 421	1.03 465	0.18 426	0.11 288	0.18 441	0.13 291	0.51 512	0.22 359

AIO-test1	0.45 233	0.87 434	2.27 400	0.33 281	0.33 391	0.50 157	0.22 136	0.74 261	0.66 360	0.29 130	0.41 182	0.29 143	0.22 105	0.73 302	0.29 191	0.09 85	0.08 129	0.12 264	0.14 319	0.30 408	0.22 359

UGAM	0.58 365	0.47 277	2.21 387	0.30 204	0.19 183	0.53 192	0.34 364	0.59 182	0.63 324	0.44 202	0.73 439	0.78 431	0.37 268	2.58 531	0.39 284	0.10 177	0.08 129	0.17 421	0.14 319	0.42 491	0.17 286

H2IRNET	0.40 173	0.61 326	1.90 300	0.29 187	0.17 114	0.54 200	0.18 68	0.52 130	0.50 186	0.27 121	0.56 315	0.47 266	0.35 248	0.46 189	0.33 242	0.10 177	0.07 53	0.12 264	0.14 319	0.32 423	0.12 157

LL-Strereo2	0.41 180	0.90 444	1.83 268	0.44 431	0.24 277	0.54 200	0.27 267	0.58 174	0.45 141	0.41 186	0.33 135	0.44 236	0.21 96	0.44 168	0.34 249	0.09 85	0.08 129	0.16 404	0.14 319	0.17 224	0.17 286

ssnet_v2	0.55 346	0.60 322	1.86 281	0.32 260	0.22 244	0.72 420	0.44 428	0.94 439	0.74 428	0.63 413	0.54 294	0.81 442	0.47 368	0.77 313	0.70 411	0.16 401	0.14 350	0.14 359	0.14 319	0.30 408	0.30 443

Wz-Net-MNSev	0.65 410	0.97 472	2.19 385	0.36 346	0.33 391	0.90 488	0.60 482	0.92 423	0.81 472	0.75 465	0.72 437	0.73 410	0.65 444	1.39 380	0.71 414	0.16 401	0.13 333	0.14 359	0.14 319	0.24 345	0.18 306

ACRE	0.56 354	1.14 504	2.77 491	0.76 522	0.28 335	0.60 292	0.56 472	0.76 285	0.58 265	0.55 321	0.62 359	0.41 208	0.29 212	0.44 168	0.39 284	0.11 239	0.19 432	0.13 323	0.14 319	0.36 453	0.18 306

KYRaft	0.48 264	0.29 124	1.75 209	0.33 281	0.21 218	0.75 436	0.44 428	0.58 174	0.57 254	0.64 423	0.93 482	0.53 293	0.72 463	0.60 261	0.24 131	0.10 177	0.07 53	0.12 264	0.14 319	0.12 96	0.54 518

DRaft	0.62 392	0.38 214	1.76 215	0.24 68	0.16 85	0.64 361	0.66 494	0.53 141	0.53 220	0.67 436	0.99 491	0.38 188	1.00 505	1.44 386	2.10 524	0.10 177	0.14 350	0.10 144	0.14 319	0.18 250	0.21 346

pcwnet_v2	0.64 402	0.49 283	4.41 560	0.32 260	0.27 323	0.60 292	0.25 220	0.97 465	0.88 488	0.59 375	0.70 428	0.63 346	0.55 404	0.66 282	0.37 266	0.17 415	0.15 375	0.15 386	0.14 319	0.21 300	0.23 383

RALAANet	0.43 205	0.98 476	1.90 300	0.32 260	0.23 264	0.48 142	0.19 77	0.67 224	0.53 220	0.48 240	0.45 203	0.39 194	0.30 220	0.48 205	0.37 266	0.10 177	0.08 129	0.11 209	0.14 319	0.27 386	0.10 96

ADLNet	0.60 379	0.71 373	1.95 324	0.35 328	0.34 399	0.67 387	0.34 364	0.90 404	0.74 428	0.68 443	0.62 359	0.80 439	0.45 347	1.78 443	0.64 397	0.14 363	0.11 288	0.14 359	0.14 319	0.29 397	0.21 346

RAFT + AFF	0.64 402	1.20 515	1.95 324	0.34 312	0.33 391	0.67 387	0.52 456	0.99 481	0.74 428	0.53 290	0.58 329	0.57 321	0.80 478	1.76 440	0.51 350	0.12 292	0.27 490	0.15 386	0.14 319	0.43 493	0.29 434

delet	0.52 323	0.54 302	1.62 174	0.31 231	0.35 411	0.74 430	0.46 438	0.85 365	0.74 428	0.55 321	0.60 347	0.67 375	0.50 387	1.12 355	0.57 376	0.11 239	0.11 288	0.13 323	0.14 319	0.16 202	0.12 157

DSFCA	0.54 334	0.35 192	1.41 132	0.28 157	0.28 335	0.79 457	0.88 522	0.76 285	0.70 389	0.72 456	0.66 398	0.67 375	0.57 413	1.17 361	0.63 392	0.16 401	0.14 350	0.13 323	0.14 319	0.16 202	0.13 191

RYNet	0.70 434	0.56 314	2.25 397	0.35 328	0.41 455	0.86 478	0.43 417	0.94 439	0.82 473	0.62 404	0.53 282	0.91 473	0.60 423	2.70 540	1.00 457	0.14 363	0.11 288	0.16 404	0.14 319	0.25 357	0.27 421

TDLM	0.67 419	0.92 446	1.76 215	0.37 367	0.24 277	0.66 381	0.56 472	0.82 342	0.74 428	1.16 518	0.62 359	0.61 339	0.48 377	2.70 540	0.50 345	0.20 451	0.11 288	0.35 509	0.14 319	0.32 423	0.16 268

CFNet	0.58 365	0.96 464	1.78 229	0.33 281	0.25 295	0.63 350	0.22 136	0.88 392	0.75 441	0.46 220	0.59 332	0.58 328	0.40 297	2.29 505	0.48 335	0.12 292	0.09 199	0.15 386	0.14 319	0.30 408	0.15 241

NLCA_NET_v2_RVC	0.55 346	0.92 446	2.36 419	0.38 382	0.37 430	0.60 292	0.28 284	0.82 342	0.62 312	0.62 404	0.55 304	0.72 406	0.45 347	1.00 339	0.43 309	0.15 380	0.11 288	0.14 359	0.14 319	0.15 166	0.16 268
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
DeepPruner_ROB	0.50 293	0.70 371	1.94 321	0.29 187	0.26 310	0.63 350	0.31 329	0.80 331	0.48 170	0.61 393	0.55 304	0.66 366	0.38 275	0.98 336	0.40 292	0.19 441	0.14 350	0.14 359	0.14 319	0.23 330	0.17 286

StereoDRNet-Refined	0.50 293	0.41 234	1.50 155	0.33 281	0.21 218	0.68 399	0.26 242	0.81 335	0.68 371	0.67 436	0.68 409	0.73 410	0.42 325	1.10 349	0.59 383	0.11 239	0.08 129	0.14 359	0.14 319	0.25 357	0.21 346
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
StereoDRNet	0.64 402	0.88 438	2.35 416	0.41 408	0.45 473	0.73 426	0.47 446	0.94 439	0.74 428	0.75 465	0.54 294	0.74 416	0.47 368	1.70 430	0.72 418	0.15 380	0.14 350	0.15 386	0.14 319	0.20 286	0.19 322

DLCB_ROB	0.54 334	0.55 311	1.49 152	0.36 346	0.25 295	0.65 375	0.36 379	0.80 331	0.70 389	0.72 456	0.69 418	0.83 449	0.46 360	1.53 404	0.60 385	0.13 322	0.12 314	0.14 359	0.14 319	0.14 149	0.13 191

rvit_0105_5	0.36 137	0.39 223	1.48 149	0.30 204	0.18 150	0.41 72	0.30 316	0.64 207	0.62 312	0.30 133	0.33 135	0.37 181	0.29 212	0.41 148	0.28 175	0.18 426	0.16 392	0.15 386	0.15 342	0.15 166	0.14 208

rvit_stereo_0075_2	0.40 173	0.40 228	1.88 288	0.33 281	0.32 378	0.41 72	0.22 136	0.58 174	0.53 220	0.38 169	0.51 258	0.40 202	0.27 183	0.44 168	0.29 191	0.20 451	0.15 375	0.22 466	0.15 342	0.18 250	0.23 383

test_sample7	0.47 258	0.33 169	1.49 152	0.34 312	0.20 201	0.51 166	0.30 316	0.93 431	0.66 360	0.57 343	0.51 258	0.55 303	0.45 347	1.11 352	0.38 273	0.17 415	0.14 350	0.16 404	0.15 342	0.19 271	0.18 306

IGEV++	0.34 119	0.43 246	1.32 114	0.31 231	0.14 32	0.32 24	0.21 115	0.70 238	0.34 24	0.22 46	0.28 86	0.22 71	0.27 183	0.35 108	0.27 165	0.09 85	0.39 519	0.08 45	0.15 342	0.25 357	0.45 507

StereoVision	0.45 233	0.72 377	1.94 321	0.33 281	0.32 378	0.47 134	0.26 242	0.68 228	0.57 254	0.32 146	0.89 474	0.45 245	0.27 183	0.49 215	0.36 260	0.13 322	0.15 375	0.16 404	0.15 342	0.19 271	0.13 191

Selective-IGEV	0.29 78	0.23 54	1.28 107	0.27 132	0.30 353	0.35 36	0.20 96	0.56 165	0.38 67	0.21 35	0.30 107	0.22 71	0.18 52	0.37 126	0.18 15	0.07 23	0.06 21	0.08 45	0.15 342	0.16 202	0.29 434

test_4	0.40 173	0.37 204	2.01 342	0.29 187	0.21 218	0.50 157	0.28 284	0.47 84	0.39 80	0.42 191	0.76 447	0.38 188	0.22 105	0.52 228	0.33 242	0.08 42	0.07 53	0.11 209	0.15 342	0.28 392	0.07 7

IPLGR_C	0.58 365	1.25 521	2.72 481	0.80 526	0.31 370	0.60 292	0.61 486	0.76 285	0.58 265	0.56 332	0.62 359	0.41 208	0.31 228	0.43 159	0.40 292	0.11 239	0.22 458	0.13 323	0.15 342	0.35 448	0.19 322

SACVNet	0.60 379	0.74 385	1.90 300	0.37 367	0.28 335	0.64 361	0.37 387	0.86 375	0.61 294	0.65 430	0.62 359	0.69 389	0.44 343	2.08 491	0.42 300	0.18 426	0.14 350	0.16 404	0.15 342	0.38 468	0.24 395

PSM-AAD	0.63 398	0.22 36	1.77 224	0.37 367	0.23 264	0.86 478	1.17 544	0.59 182	0.60 277	0.64 423	0.71 432	0.68 382	2.93 559	0.65 279	0.31 221	0.09 85	0.07 53	0.17 421	0.15 342	0.13 126	0.33 463

rafts_anoy	0.43 205	0.89 441	1.96 333	0.32 260	0.30 353	0.48 142	0.24 200	0.62 198	0.49 176	0.37 161	0.38 165	0.33 165	0.30 220	0.51 224	0.34 249	0.10 177	0.39 519	0.13 323	0.15 342	0.17 224	0.15 241

FINET	0.65 410	0.95 461	3.06 519	0.35 328	0.40 448	0.58 263	0.48 449	0.92 423	1.10 520	0.57 343	0.68 409	0.47 266	0.44 343	1.15 360	0.60 385	0.23 473	0.21 452	0.17 421	0.15 342	0.26 377	0.25 404

Syn2CoEx	0.70 434	1.07 496	2.74 487	0.43 424	0.30 353	0.64 361	0.42 410	0.99 481	0.78 459	0.62 404	0.78 451	0.74 416	0.72 463	1.92 478	0.61 388	0.20 451	0.17 410	0.19 447	0.15 342	0.29 397	0.22 359

psm_up	0.57 360	0.61 326	1.83 268	0.35 328	0.30 353	0.64 361	0.37 387	0.90 404	0.68 371	0.59 375	0.55 304	0.68 382	0.54 399	1.91 474	0.46 320	0.16 401	0.15 375	0.16 404	0.15 342	0.23 330	0.13 191

GwcNet	0.69 430	0.71 373	3.12 525	0.36 346	0.45 473	0.81 465	0.44 428	0.86 375	0.84 479	0.60 384	0.74 442	0.82 447	0.49 384	1.65 423	0.66 401	0.16 401	0.15 375	0.15 386	0.15 342	0.31 416	0.24 395

DMCA-RVC	0.62 392	0.96 464	2.63 468	0.36 346	0.90 537	0.56 228	0.31 329	0.69 231	0.57 254	0.68 443	0.52 271	0.59 331	0.56 408	1.23 367	0.53 357	0.16 401	0.38 513	0.20 455	0.15 342	0.20 286	0.15 241

ADCP+	0.94 497	1.12 500	3.14 526	0.34 312	0.39 439	1.06 506	0.79 515	0.89 398	0.80 467	0.66 432	0.67 401	0.85 457	1.55 539	0.93 331	4.55 564	0.13 322	0.11 288	0.16 404	0.15 342	0.26 377	0.25 404

SANet	1.20 520	1.21 516	3.33 541	0.38 382	0.27 323	1.73 543	0.85 520	1.10 519	2.49 561	1.16 518	1.83 532	1.72 538	1.50 538	2.37 509	2.84 541	0.18 426	0.16 392	0.16 404	0.15 342	0.32 423	0.32 456

XPNet_ROB	0.61 387	0.72 377	1.66 180	0.37 367	0.27 323	0.67 387	0.47 446	0.89 398	0.71 399	0.78 474	0.70 428	0.81 442	0.53 396	1.70 430	0.76 425	0.21 457	0.16 392	0.16 404	0.15 342	0.20 286	0.21 346

ITSA-stereo	0.48 264	0.33 169	1.20 95	0.33 281	0.18 150	0.60 292	0.29 308	0.94 439	0.80 467	0.50 259	0.49 246	0.53 293	0.59 420	1.25 371	0.64 397	0.15 380	0.12 314	0.17 421	0.16 361	0.18 250	0.23 383

Occ-G	0.30 88	0.30 136	1.33 116	0.23 52	0.15 58	0.36 42	0.25 220	0.43 49	0.31 7	0.26 113	0.35 147	0.46 258	0.22 105	0.30 59	0.25 148	0.09 85	0.07 53	0.09 95	0.16 361	0.31 416	0.08 37

EKT-Stereo	1.47 539	0.49 283	1.93 312	2.57 572	19.31 588	0.55 213	0.22 136	0.69 231	0.42 112	0.38 169	0.36 153	0.43 225	0.27 183	0.69 292	0.26 157	0.12 292	0.14 350	0.11 209	0.16 361	0.20 286	0.15 241

SDNR	1.22 524	0.80 409	2.71 479	0.33 281	1.48 562	1.98 552	0.23 167	1.93 557	2.44 559	0.89 494	2.52 548	1.36 528	0.51 389	3.65 561	1.93 514	0.30 503	0.31 499	0.22 466	0.16 361	0.33 431	0.36 477

ToySt	0.44 215	0.61 326	1.89 295	0.29 187	0.18 150	0.55 213	0.35 372	0.67 224	0.53 220	0.39 175	0.50 254	0.59 331	0.43 335	0.51 224	0.49 340	0.10 177	0.12 314	0.13 323	0.16 361	0.24 345	0.19 322

MC-Stereo	0.32 103	0.31 149	1.46 142	0.31 231	0.15 58	0.53 192	0.19 77	0.44 58	0.35 33	0.36 157	0.38 165	0.27 127	0.27 183	0.42 156	0.19 27	0.09 85	0.13 333	0.09 95	0.16 361	0.20 286	0.13 191

WZ-Net	0.92 495	1.31 527	3.76 548	0.41 408	0.36 419	0.86 478	0.71 506	1.00 489	1.06 516	0.82 485	0.92 478	1.06 506	1.05 510	2.16 498	1.61 503	0.19 441	0.13 333	0.15 386	0.16 361	0.32 423	0.28 428

PFNet	0.60 379	0.33 169	2.47 441	0.41 408	0.55 499	0.62 333	0.27 267	0.61 194	0.63 324	0.61 393	0.56 315	0.45 245	0.32 234	1.88 471	1.14 474	0.28 499	0.09 199	0.12 264	0.16 361	0.26 377	0.20 337

SFCPSM	0.46 243	0.24 67	2.35 416	0.27 132	0.27 323	0.70 412	0.32 352	0.96 457	0.63 324	0.49 252	0.52 271	0.43 225	0.36 254	0.52 228	0.43 309	0.12 292	0.09 199	0.12 264	0.16 361	0.16 202	0.12 157

PSMNet-RSSM	0.53 329	0.82 418	1.78 229	0.31 231	0.25 295	0.58 263	0.28 284	0.84 359	0.60 277	0.50 259	0.61 354	0.67 375	0.43 335	1.68 427	0.42 300	0.15 380	0.10 241	0.14 359	0.16 361	0.15 166	0.13 191

FAT-Stereo	0.70 434	0.54 302	2.88 500	0.36 346	0.29 342	0.62 333	0.54 464	0.97 465	0.87 485	0.76 468	0.92 478	0.94 482	0.80 478	1.84 461	0.57 376	0.18 426	0.19 432	0.17 421	0.16 361	0.22 317	0.25 404

SuperB	1.15 516	1.14 504	5.43 567	0.36 346	0.26 310	0.81 465	0.89 523	0.88 392	1.17 525	0.67 436	0.68 409	0.63 346	1.39 532	1.74 437	3.37 552	0.15 380	0.12 314	0.17 421	0.16 361	2.80 572	0.25 404

stereogan	0.69 430	0.51 291	2.44 434	0.39 392	0.39 439	1.01 502	0.41 407	0.94 439	0.92 498	0.73 460	0.85 467	1.15 517	0.69 456	1.57 410	0.53 357	0.19 441	0.18 420	0.20 455	0.16 361	0.36 453	0.24 395

DANet	0.80 475	0.65 354	2.21 387	1.19 550	0.48 483	0.74 430	1.25 547	0.89 398	1.53 543	0.89 494	0.71 432	0.96 485	0.56 408	1.83 456	0.96 449	0.18 426	0.16 392	0.19 447	0.16 361	0.26 377	0.29 434
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
GANet	0.75 460	0.84 424	2.01 342	0.40 401	0.25 295	0.74 430	0.66 494	0.87 384	0.73 424	0.71 453	1.07 503	0.84 454	0.59 420	2.71 542	1.15 476	0.17 415	0.16 392	0.44 522	0.16 361	0.31 416	0.20 337

DRN-Test	0.64 402	0.43 246	2.44 434	0.39 392	0.44 465	0.80 464	0.41 407	1.02 500	0.78 459	0.80 476	0.63 371	0.69 389	0.56 408	1.79 447	0.69 409	0.15 380	0.12 314	0.17 421	0.16 361	0.18 250	0.17 286

ETE_ROB	0.60 379	0.71 373	1.55 162	0.37 367	0.25 295	0.69 405	0.51 453	1.47 542	0.70 389	0.80 476	0.69 418	0.85 457	0.49 384	1.36 378	0.58 381	0.16 401	0.13 333	0.19 447	0.16 361	0.21 300	0.23 383

YMNet	0.62 392	0.72 377	1.93 312	0.41 408	0.41 455	0.87 482	0.43 417	0.87 384	0.71 399	0.74 463	0.81 455	0.83 449	0.46 360	0.86 326	0.93 444	0.19 441	0.22 458	0.20 455	0.17 378	0.41 485	0.21 346

YMNet_1	0.62 392	0.72 377	1.93 312	0.41 408	0.41 455	0.87 482	0.43 417	0.87 384	0.71 399	0.74 463	0.81 455	0.83 449	0.46 360	0.86 326	0.93 444	0.19 441	0.22 458	0.20 455	0.17 378	0.41 485	0.21 346

AIO-test2	0.49 282	1.15 508	1.96 333	0.42 419	0.37 430	0.50 157	0.23 167	0.79 327	0.70 389	0.33 148	0.53 282	0.27 127	0.22 105	0.67 283	0.29 191	0.73 538	0.08 129	0.13 323	0.17 378	0.17 224	0.18 306

fast-acv-ft	0.63 398	0.88 438	3.10 522	0.38 382	0.30 353	0.79 457	0.48 449	0.69 231	0.72 409	0.58 361	0.78 451	0.76 426	0.60 423	0.67 283	0.73 421	0.15 380	0.15 375	0.18 441	0.17 378	0.37 461	0.16 268

GASNet	0.73 455	1.47 538	3.04 517	0.47 455	0.33 391	0.57 246	0.34 364	0.91 414	0.75 441	0.58 361	0.58 329	0.74 416	0.55 404	2.03 486	0.65 400	0.21 457	0.15 375	0.19 447	0.17 378	0.51 512	0.28 428

Wz-Net-SNSev	0.76 463	1.32 530	3.11 524	0.40 401	0.31 370	0.71 414	0.60 482	0.98 469	0.87 485	0.67 436	0.83 460	0.96 485	0.60 423	1.67 426	0.97 450	0.16 401	0.15 375	0.16 404	0.17 378	0.36 453	0.24 395

test-1	0.44 215	0.48 280	1.69 185	0.30 204	0.27 323	0.50 157	0.28 284	0.80 331	0.43 122	0.40 177	0.54 294	0.41 208	0.24 133	0.31 68	1.16 477	0.09 85	0.20 443	0.10 144	0.17 378	0.11 85	0.26 414

AF-Net	0.69 430	0.92 446	2.21 387	0.41 408	0.40 448	0.68 399	0.40 401	1.02 500	0.86 482	0.69 445	1.03 498	1.04 502	0.84 485	1.19 362	0.78 429	0.22 470	0.14 350	0.25 485	0.17 378	0.30 408	0.18 306

RTSC	0.72 446	1.00 482	2.22 391	0.40 401	0.29 342	0.82 468	0.31 329	0.96 457	1.10 520	0.92 498	0.81 455	0.78 431	0.58 417	1.23 367	1.55 501	0.18 426	0.17 410	0.14 359	0.17 378	0.43 493	0.30 443

CVANet_RVC	0.65 410	0.80 409	2.13 369	0.36 346	0.26 310	0.62 333	0.42 410	0.84 359	0.72 409	0.69 445	0.68 409	0.68 382	0.52 394	2.64 534	0.42 300	0.19 441	0.12 314	0.22 466	0.17 378	0.37 461	0.15 241

UCFNet_RVC	0.48 264	0.82 418	1.85 273	0.30 204	0.27 323	0.64 361	0.26 242	0.74 261	0.55 239	0.48 240	0.53 282	0.63 346	0.41 308	0.88 330	0.38 273	0.15 380	0.10 241	0.17 421	0.17 378	0.18 250	0.15 241

DPSNet	0.86 487	0.60 322	2.34 413	0.58 499	0.36 419	1.07 511	0.75 511	1.30 535	1.05 513	0.70 449	0.68 409	0.94 482	1.29 521	2.08 491	1.82 512	0.26 490	0.23 466	0.16 404	0.17 378	0.48 505	0.40 497

MDST_ROB	1.17 519	0.42 241	3.87 550	0.54 485	0.44 465	4.11 570	0.58 478	1.31 536	0.84 479	2.12 550	1.12 506	0.98 489	0.71 460	4.24 567	0.99 456	0.16 401	0.14 350	0.19 447	0.17 378	0.18 250	0.35 469

TCMNet	0.66 414	0.85 428	2.55 461	0.50 467	0.52 493	0.72 420	0.39 398	0.87 384	0.72 409	0.58 361	0.68 409	0.63 346	0.46 360	1.70 430	0.63 392	0.18 426	0.18 420	0.23 473	0.18 391	0.38 468	0.27 421

rvit_0105_3	0.39 167	0.47 277	1.46 142	0.33 281	0.19 183	0.45 109	0.35 372	0.69 231	0.65 345	0.37 161	0.37 156	0.40 202	0.31 228	0.44 168	0.30 209	0.18 426	0.17 410	0.17 421	0.18 391	0.15 166	0.15 241

ff7	0.32 103	0.52 292	1.38 125	0.25 86	0.16 85	0.56 228	0.23 167	0.46 72	0.41 103	0.24 81	0.23 46	0.20 61	0.23 122	0.48 205	0.19 27	0.09 85	0.08 129	0.10 144	0.18 391	0.23 330	0.22 359

IGEVStereo-DCA	0.33 111	0.34 184	1.38 125	0.27 132	0.16 85	0.45 109	0.23 167	0.46 72	0.41 103	0.24 81	0.21 28	0.26 116	0.25 151	0.64 269	0.52 353	0.09 85	0.07 53	0.10 144	0.18 391	0.16 202	0.22 359

ffff	0.32 103	0.52 292	1.38 125	0.25 86	0.16 85	0.56 228	0.23 167	0.46 72	0.41 103	0.24 81	0.23 46	0.20 61	0.23 122	0.48 205	0.19 27	0.09 85	0.08 129	0.10 144	0.18 391	0.23 330	0.22 359

11t	0.32 103	0.52 292	1.38 125	0.25 86	0.16 85	0.56 228	0.23 167	0.46 72	0.41 103	0.24 81	0.23 46	0.20 61	0.23 122	0.48 205	0.19 27	0.09 85	0.08 129	0.10 144	0.18 391	0.23 330	0.22 359

anonymousdsp	0.34 119	0.53 297	1.47 146	0.25 86	0.16 85	0.56 228	0.23 167	0.49 98	0.40 92	0.25 99	0.24 56	0.22 71	0.24 133	0.55 242	0.19 27	0.09 85	0.11 288	0.10 144	0.18 391	0.24 345	0.29 434

ccc-4	0.32 103	0.52 292	1.38 125	0.25 86	0.16 85	0.56 228	0.23 167	0.46 72	0.41 103	0.24 81	0.23 46	0.20 61	0.23 122	0.48 205	0.19 27	0.09 85	0.08 129	0.10 144	0.18 391	0.23 330	0.22 359

IGEV-Stereo	0.34 119	0.54 302	1.47 146	0.25 86	0.16 85	0.56 228	0.23 167	0.49 98	0.40 92	0.25 99	0.24 56	0.22 71	0.24 133	0.54 238	0.19 27	0.09 85	0.10 241	0.10 144	0.18 391	0.24 345	0.29 434
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
dad	0.51 310	1.01 486	1.74 203	0.29 187	0.19 183	0.60 292	0.26 242	0.52 130	0.75 441	0.63 413	0.63 371	0.63 346	0.33 238	0.85 325	0.47 329	0.27 495	0.15 375	0.40 518	0.18 391	0.22 317	0.14 208

LCNet	0.54 334	0.37 204	1.78 229	0.92 535	0.22 244	0.96 495	0.30 316	0.59 182	0.58 265	0.51 272	0.55 304	0.41 208	0.76 473	0.84 323	0.26 157	0.09 85	0.06 21	0.12 264	0.18 391	0.98 541	0.39 493

psmorigin	1.36 532	0.60 322	13.80 582	0.37 367	0.29 342	0.62 333	0.33 360	0.77 296	0.61 294	0.96 504	0.88 472	1.17 520	0.73 466	4.00 564	0.86 440	0.19 441	0.22 458	0.17 421	0.18 391	0.24 345	0.29 434

EDNetEfficientorigin	8.18 578	0.98 476	145.96 599	0.51 472	0.89 536	0.72 420	0.48 449	0.85 365	1.56 545	2.12 550	1.49 523	1.29 524	1.31 524	1.83 456	2.13 525	0.13 322	0.12 314	0.17 421	0.18 391	0.39 477	0.45 507

FADNet-RVC	0.61 387	1.26 523	2.12 367	0.33 281	0.26 310	0.59 280	0.29 308	0.86 375	0.62 312	0.45 212	0.50 254	0.62 343	0.46 360	1.73 435	0.55 364	0.17 415	0.20 443	0.17 421	0.18 391	0.59 520	0.28 428

S-Stereo	0.80 475	0.69 368	3.89 551	0.39 392	0.37 430	0.69 405	0.70 505	0.94 439	0.98 506	0.62 404	0.91 476	0.83 449	0.60 423	2.37 509	0.66 401	0.18 426	0.21 452	0.17 421	0.18 391	0.30 408	0.35 469

edge stereo	0.81 481	0.73 382	3.30 538	0.37 367	1.21 554	0.62 333	0.39 398	0.93 431	0.79 464	0.80 476	0.88 472	1.14 516	0.71 460	2.18 499	0.71 414	0.21 457	0.20 443	0.26 488	0.18 391	0.38 468	0.26 414

RTS	1.21 521	1.31 527	6.39 570	0.52 476	0.51 491	1.61 535	0.79 515	1.03 507	1.37 536	1.13 515	1.30 515	1.10 512	0.85 486	2.65 535	2.08 521	0.21 457	0.24 469	0.18 441	0.18 391	0.43 493	0.32 456

RTSA	1.21 521	1.31 527	6.39 570	0.52 476	0.51 491	1.61 535	0.79 515	1.03 507	1.37 536	1.13 515	1.30 515	1.10 512	0.85 486	2.65 535	2.08 521	0.21 457	0.24 469	0.18 441	0.18 391	0.43 493	0.32 456

PS-NSSS	0.63 398	1.00 482	1.81 256	0.30 204	0.31 370	0.63 350	0.34 364	0.98 469	0.69 380	0.54 303	0.74 442	0.51 285	0.41 308	2.43 520	0.48 335	0.24 481	0.17 410	0.27 489	0.18 391	0.27 386	0.21 346

LALA_ROB	0.60 379	0.76 388	1.69 185	0.36 346	0.29 342	0.79 457	0.55 467	0.94 439	0.77 454	0.81 481	0.67 401	0.94 482	0.49 384	0.99 337	0.73 421	0.21 457	0.15 375	0.20 455	0.18 391	0.23 330	0.21 346

coex-ft	5.95 575	1.67 547	60.57 597	0.34 312	0.30 353	0.77 448	0.69 502	0.74 261	4.41 567	19.22 588	2.15 540	1.62 537	7.97 576	1.81 454	8.96 576	0.44 517	2.08 573	0.18 441	0.19 411	0.38 468	4.62 578

UDGNet	0.44 215	1.02 489	1.74 203	0.35 328	0.19 183	0.58 263	0.23 167	0.49 98	0.66 360	0.41 186	0.38 165	0.34 171	0.29 212	0.53 234	0.30 209	0.24 481	0.10 241	0.37 515	0.19 411	0.27 386	0.15 241

APVNet	0.70 434	0.67 362	2.71 479	0.38 382	0.36 419	0.85 476	0.43 417	0.91 414	0.68 371	0.55 321	0.69 418	0.75 422	0.55 404	2.31 506	0.78 429	0.17 415	0.17 410	0.24 480	0.19 411	0.33 431	0.23 383

FADNet-RVC-Resample	0.67 419	1.16 513	3.16 528	0.37 367	0.29 342	0.62 333	0.38 393	0.86 375	0.63 324	0.51 272	0.50 254	0.57 321	0.45 347	1.57 410	0.49 340	0.24 481	0.32 505	0.23 473	0.19 411	0.27 386	0.62 527

FADNet	0.64 402	1.22 517	2.06 351	0.32 260	0.30 353	0.66 381	0.29 308	0.88 392	0.72 409	0.44 202	0.48 229	0.66 366	0.57 413	1.84 461	0.45 319	0.46 521	0.20 443	0.17 421	0.19 411	0.59 520	0.24 395

ADCRef	0.80 475	0.96 464	2.29 404	0.37 367	0.35 411	0.96 495	0.51 453	0.87 384	0.75 441	0.88 492	0.83 460	0.61 339	1.36 529	1.02 341	3.27 549	0.13 322	0.11 288	0.17 421	0.19 411	0.25 357	0.21 346

PSMNet_ROB	0.66 414	1.01 486	2.33 411	0.38 382	0.31 370	0.72 420	0.55 467	0.86 375	0.69 380	0.54 303	0.60 347	0.75 422	0.47 368	2.00 485	0.82 436	0.17 415	0.13 333	0.19 447	0.19 411	0.24 345	0.27 421

SGM-Forest	1.04 509	0.42 241	3.59 547	0.41 408	0.32 378	1.05 505	1.32 550	0.94 439	0.83 477	1.16 518	2.23 544	1.03 499	1.39 532	2.49 525	2.35 532	0.21 457	0.21 452	0.20 455	0.19 411	0.23 330	0.32 456
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
CBMV	0.71 443	0.76 388	2.64 470	0.33 281	0.20 201	0.78 453	0.79 515	0.98 469	0.78 459	0.85 491	0.71 432	0.86 461	1.10 515	1.46 391	0.62 390	0.18 426	0.20 443	0.21 463	0.19 411	0.25 357	0.33 463
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
MeshStereo	1.21 521	1.15 508	3.01 516	0.34 312	0.28 335	1.10 514	0.69 502	1.35 537	1.01 509	2.71 564	2.41 547	2.96 552	1.45 535	2.80 546	1.40 494	0.22 470	0.22 458	0.22 466	0.19 411	0.50 510	0.26 414
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	0.47 258	0.44 257	1.55 162	0.37 367	0.31 370	0.49 149	0.19 77	0.75 272	0.66 360	0.63 413	0.71 432	0.67 375	0.39 289	0.58 249	0.44 315	0.23 473	0.16 392	0.21 463	0.20 421	0.21 300	0.25 404

IGEV-Stereo+	0.29 78	0.29 124	0.86 51	0.25 86	0.34 399	0.30 15	0.14 18	0.32 5	0.53 220	0.18 16	0.12 8	0.18 53	0.19 74	0.49 215	0.17 14	0.09 85	0.08 129	0.08 45	0.20 421	0.46 503	0.59 525

Wz-Net-TNSev	0.91 493	1.73 553	3.08 520	0.36 346	0.31 370	1.00 501	0.71 506	1.06 513	0.97 503	0.71 453	0.72 437	1.09 510	0.87 490	2.42 518	1.59 502	0.20 451	0.20 443	0.16 404	0.20 421	0.44 501	0.35 469

STTStereo	0.51 310	0.69 368	2.14 374	0.36 346	0.30 353	0.61 313	0.32 352	0.77 296	0.60 277	0.60 384	0.54 294	0.67 375	0.43 335	0.86 326	0.42 300	0.16 401	0.15 375	0.17 421	0.20 421	0.16 202	0.15 241

RP	0.67 419	0.82 418	1.94 321	0.43 424	0.44 465	0.65 375	0.45 435	0.89 398	0.82 473	0.66 432	0.92 478	0.99 492	0.76 473	1.55 406	0.66 401	0.25 486	0.18 420	0.23 473	0.20 421	0.31 416	0.22 359

XQC	0.73 455	0.98 476	2.39 423	0.46 450	0.35 411	0.81 465	0.46 438	1.00 489	1.00 507	0.80 476	0.69 418	0.88 467	0.74 471	1.32 374	1.20 479	0.24 481	0.16 392	0.23 473	0.20 421	0.41 485	0.33 463

AIO_test	0.39 167	0.37 204	1.19 90	0.73 519	0.67 520	0.35 36	0.25 220	0.47 84	0.34 24	0.34 150	0.22 40	0.33 165	0.17 32	1.31 373	0.19 27	0.11 239	0.15 375	0.08 45	0.21 427	0.15 166	0.23 383

testlalala_base	0.46 243	0.30 136	1.82 262	0.34 312	0.27 323	0.55 213	0.21 115	0.85 365	0.32 11	0.32 146	0.39 173	0.31 151	0.23 122	0.30 59	0.28 175	0.95 547	0.30 497	0.09 95	0.21 427	1.03 542	0.18 306

GrayStereo	0.66 414	0.19 7	1.76 215	0.90 533	0.23 264	0.62 333	1.42 558	0.62 198	0.60 277	0.72 456	0.78 451	0.56 315	3.07 562	0.60 261	0.26 157	0.09 85	0.08 129	0.10 144	0.21 427	0.11 85	0.18 306

aanetorigin	0.77 467	0.80 409	2.59 464	0.43 424	0.44 465	0.58 263	1.01 534	0.57 168	0.68 371	1.53 543	1.23 510	0.81 442	1.08 513	1.07 346	1.07 467	0.18 426	0.15 375	0.17 421	0.21 427	0.54 517	0.30 443

MaskLacGwcNet_RVC	0.77 467	1.04 491	2.06 351	0.94 537	0.35 411	0.89 487	0.40 401	0.85 365	0.63 324	0.55 321	0.63 371	0.75 422	0.38 275	2.38 512	0.48 335	1.10 553	0.31 499	0.36 511	0.21 427	0.53 516	0.55 521

SHD	0.72 446	0.77 397	2.36 419	0.45 445	0.40 448	0.71 414	0.32 352	1.02 500	1.25 530	1.07 511	0.84 463	0.90 471	0.73 466	1.09 348	0.98 451	0.21 457	0.18 420	0.20 455	0.21 427	0.32 423	0.31 451

ADCL	0.99 502	0.79 407	2.43 432	0.39 392	0.32 378	1.50 531	1.90 562	0.92 423	0.97 503	1.26 531	1.27 512	1.00 494	1.42 534	1.14 358	3.31 550	0.17 415	0.14 350	0.22 466	0.21 427	0.30 408	0.22 359

WCMA_ROB	1.12 512	0.83 422	2.66 473	0.58 499	0.34 399	1.17 521	0.71 506	0.93 431	0.94 499	1.74 546	2.63 553	3.09 555	1.71 545	1.70 430	1.84 513	0.26 490	0.21 452	0.20 455	0.21 427	0.28 392	0.43 504

Reg-Stereo(zero)	0.46 243	0.17 1	2.10 363	0.24 68	0.34 399	0.51 166	0.42 410	0.50 105	0.54 232	0.37 161	0.46 211	0.54 299	0.60 423	0.43 159	1.10 469	0.08 42	0.09 199	0.08 45	0.22 435	0.12 96	0.22 359

rvit_105_1	0.44 215	0.54 302	1.46 142	0.36 346	0.24 277	0.51 166	0.45 435	0.75 272	0.74 428	0.45 212	0.44 199	0.44 236	0.36 254	0.62 264	0.38 273	0.20 451	0.18 420	0.18 441	0.22 435	0.18 250	0.18 306

model_zeroshot	0.44 215	0.68 364	1.97 338	0.28 157	0.18 150	0.69 405	0.21 115	0.63 204	0.40 92	1.00 506	0.34 142	0.42 221	0.20 84	0.69 292	0.24 131	0.10 177	0.22 458	0.10 144	0.22 435	0.12 96	0.10 96

GCAP-BAT	0.43 205	0.31 149	1.82 262	0.25 86	0.26 310	0.65 375	0.23 167	0.48 92	0.37 61	0.67 436	0.82 459	0.44 236	0.24 133	0.48 205	0.87 441	0.09 85	0.13 333	0.09 95	0.22 435	0.08 21	0.09 67

cross-raft	0.40 173	0.27 93	2.22 391	0.30 204	0.17 114	0.49 149	0.35 372	0.71 241	0.39 80	0.43 196	0.45 203	0.64 355	0.25 151	0.32 80	0.25 148	0.08 42	0.08 129	0.09 95	0.23 439	0.11 85	0.14 208

ADCS	1.05 510	1.36 535	2.98 514	0.42 419	0.36 419	0.96 495	0.81 519	1.06 513	1.12 522	1.25 528	0.97 488	1.08 508	0.90 495	1.25 371	4.86 566	0.21 457	0.21 452	0.22 466	0.23 439	0.36 453	0.38 487

testlalala	0.36 137	0.30 136	1.77 224	0.28 157	0.33 391	0.60 292	0.22 136	0.55 158	0.51 194	0.55 321	0.35 147	0.31 151	0.20 84	0.26 22	0.22 90	0.10 177	0.13 333	0.09 95	0.24 441	0.08 21	0.07 7

AnyNet_C01	1.14 514	1.49 539	4.23 559	0.54 485	0.53 494	1.51 532	1.37 552	1.04 511	1.07 517	1.17 523	1.33 518	1.15 517	1.08 513	1.61 420	2.74 539	0.25 486	0.22 458	0.28 493	0.24 441	0.48 505	0.40 497

AnyNet_C32	1.00 505	1.33 532	2.53 451	0.49 465	0.54 496	1.15 519	1.14 542	0.91 414	0.89 492	1.11 514	0.95 485	0.87 463	0.93 497	1.50 400	4.07 559	0.21 457	0.20 443	0.25 485	0.24 441	0.38 468	0.33 463

STTRV1_RVC	0.80 475	0.55 311	2.89 503	0.42 419	0.49 484	0.79 457	0.44 428	1.15 527	0.82 473	0.62 404	0.89 474	0.72 406	0.63 440	2.69 539	0.64 397	0.48 522	0.64 540	0.27 489	0.24 441	0.35 448	0.27 421

GANetREF_RVC	0.75 460	1.15 508	2.46 437	0.47 455	0.26 310	0.83 470	0.61 486	0.97 465	0.89 492	0.62 404	0.61 354	0.72 406	0.59 420	2.42 518	0.55 364	0.32 506	0.25 482	0.36 511	0.24 441	0.39 477	0.31 451
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
NaN_ROB	1.14 514	0.94 454	2.96 510	0.53 482	0.56 501	1.13 517	0.99 529	0.98 469	1.00 507	1.09 513	0.87 470	0.77 428	1.06 512	5.90 572	2.72 538	0.16 401	0.23 466	0.16 404	0.24 441	0.22 317	0.36 477

CSAN	1.25 525	1.12 500	3.04 517	0.51 472	0.37 430	1.06 506	1.15 543	1.22 530	1.08 518	1.17 523	1.91 534	1.04 502	1.31 524	5.96 573	2.43 534	0.26 490	0.22 458	0.24 480	0.24 441	0.31 416	0.30 443

PDISCO_ROB	0.75 460	1.06 493	2.11 364	0.64 511	0.59 508	1.13 517	0.43 417	1.14 524	1.05 513	0.64 423	0.71 432	0.96 485	0.61 432	1.21 363	0.76 425	0.37 514	0.18 420	0.27 489	0.24 441	0.56 519	0.32 456

DEFOM-Stereo_RVC	0.28 69	0.28 114	1.09 79	0.33 281	0.15 58	0.30 15	0.16 46	0.58 174	0.42 112	0.19 20	0.19 19	0.17 42	0.26 165	0.38 134	0.37 266	0.09 85	0.08 129	0.08 45	0.25 449	0.10 66	0.06 1

HBP-ISP	0.76 463	1.30 526	3.19 532	0.35 328	0.26 310	0.85 476	0.54 464	1.03 507	0.72 409	0.80 476	0.69 418	0.68 382	0.83 482	2.04 487	0.44 315	0.23 473	0.24 469	0.29 500	0.25 449	0.28 392	0.24 395

Nwc_Net	0.68 426	0.83 422	2.53 451	0.41 408	0.39 439	0.77 448	0.38 393	1.01 497	0.70 389	0.60 384	0.99 491	0.98 489	0.68 454	1.41 384	0.63 392	0.23 473	0.15 375	0.23 473	0.25 449	0.23 330	0.18 306

SAMSARA	0.91 493	0.97 472	2.22 391	0.80 526	0.58 506	1.32 523	1.31 549	1.01 497	0.94 499	1.36 534	0.87 470	1.38 529	0.90 495	1.72 434	1.02 463	0.24 481	0.30 497	0.22 466	0.25 449	0.36 453	0.35 469

NCCL2	0.65 410	0.94 454	1.96 333	0.43 424	0.30 353	0.71 414	0.68 500	0.84 359	0.65 345	0.70 449	0.60 347	0.86 461	0.54 399	1.56 407	0.57 376	0.20 451	0.16 392	0.67 534	0.25 449	0.22 317	0.24 395

CBMV_ROB	0.76 463	0.42 241	2.68 475	0.33 281	0.22 244	0.74 430	0.47 446	0.96 457	0.76 450	1.04 510	0.96 486	0.88 467	0.93 497	2.06 489	1.19 478	0.22 470	0.24 469	0.27 489	0.25 449	0.25 357	0.28 428

FBW_ROB	0.83 483	0.77 397	1.77 224	0.44 431	0.30 353	0.87 482	0.46 438	1.10 519	0.91 495	0.81 481	0.75 445	1.01 495	0.61 432	3.66 562	1.23 483	0.26 490	0.23 466	0.36 511	0.25 449	0.27 386	0.62 527

GREAT-IGEV	0.37 143	0.28 114	1.48 149	0.25 86	0.38 436	0.46 129	0.18 68	0.33 6	0.34 24	0.15 4	0.29 94	0.15 27	0.17 32	0.36 117	0.23 104	0.07 23	0.76 554	0.07 1	0.26 456	0.21 300	1.03 555

RGC	0.71 443	0.97 472	2.18 383	0.44 431	0.44 465	0.73 426	0.40 401	0.94 439	0.71 399	0.71 453	1.04 501	1.01 495	0.71 460	1.74 437	0.70 411	0.23 473	0.18 420	0.28 493	0.26 456	0.29 397	0.27 421

G-Net	0.99 502	0.64 347	2.76 489	0.57 497	0.67 520	2.03 553	0.72 509	0.76 285	0.67 369	1.14 517	2.56 550	1.30 527	1.02 507	1.48 399	1.74 509	0.25 486	0.24 469	0.24 480	0.26 456	0.37 461	0.31 451

PVD	0.90 492	0.85 428	2.15 375	0.53 482	0.50 486	0.99 498	0.56 472	1.15 527	1.64 546	1.41 539	1.41 522	1.11 514	1.13 517	1.35 377	1.31 486	0.26 490	0.28 492	0.28 493	0.26 456	0.37 461	0.49 514

NOSS_ROB	0.64 402	0.65 354	1.62 174	0.46 450	0.25 295	0.67 387	0.30 316	0.93 431	0.77 454	0.59 375	0.57 323	0.77 428	0.38 275	2.78 544	0.44 315	0.23 473	0.24 469	0.28 493	0.26 456	0.27 386	0.39 493

ccnet	0.71 443	0.41 234	1.59 167	0.40 401	0.45 473	1.06 506	0.55 467	0.98 469	0.71 399	0.88 492	0.97 488	0.82 447	0.88 493	1.68 427	0.94 446	0.32 506	0.26 484	0.32 505	0.27 461	0.34 438	0.30 443

EDNetEfficient	1.27 526	0.70 371	4.05 556	0.64 511	0.98 541	0.94 493	1.40 555	0.85 365	1.75 550	2.34 559	1.33 518	1.05 504	2.21 553	1.58 414	4.15 560	0.15 380	0.19 432	0.14 359	0.27 461	0.38 468	0.32 456

SGM-ForestM	2.98 564	1.70 551	3.52 546	0.67 516	0.47 481	5.18 573	3.36 572	3.30 571	2.86 565	4.44 573	3.79 567	9.80 579	5.50 572	6.29 574	6.52 572	0.27 495	0.36 509	0.24 480	0.27 461	0.38 468	0.58 524

DeepPrunerF	0.86 487	0.86 431	2.91 508	0.45 445	0.50 486	0.64 361	0.48 449	1.14 524	2.64 562	0.63 413	0.61 354	0.65 359	0.62 437	2.21 501	1.31 486	0.23 473	0.19 432	0.30 501	0.28 464	0.36 453	0.25 404

PA-Net	0.84 485	1.00 482	3.49 544	0.63 510	0.40 448	0.70 412	0.52 456	0.86 375	0.84 479	0.52 280	0.59 332	0.70 399	0.54 399	2.35 508	2.23 528	0.17 415	0.27 490	0.19 447	0.28 464	0.22 317	0.36 477
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
LSM	3.31 567	1.11 499	5.29 566	9.40 582	30.65 594	0.84 472	1.12 541	0.91 414	1.22 528	1.36 534	2.19 541	0.93 478	0.83 482	1.66 424	0.90 442	0.21 457	0.31 499	0.24 480	0.28 464	0.39 477	6.33 580

SCV	0.35 130	0.59 320	1.37 124	0.34 312	0.22 244	0.28 9	0.23 167	0.72 246	0.35 33	0.19 20	0.30 107	0.24 92	0.20 84	0.64 269	0.19 27	0.11 239	0.08 129	0.09 95	0.29 467	0.34 438	0.29 434

castereo++	0.28 69	0.43 246	0.93 63	0.28 157	0.17 114	0.53 192	0.21 115	0.55 158	0.45 141	0.17 11	0.26 72	0.32 159	0.17 32	0.33 90	0.16 4	0.09 85	0.08 129	0.09 95	0.29 467	0.13 126	0.06 1

PSMNet-RUCA	0.58 365	0.82 418	1.89 295	0.59 503	0.56 501	0.64 361	0.36 379	0.84 359	0.69 380	0.51 272	0.68 409	0.53 293	0.43 335	0.56 245	0.43 309	0.34 510	0.18 420	0.44 522	0.29 467	0.48 505	0.30 443

testlalala2	0.44 215	0.28 114	2.59 464	0.64 511	0.56 501	0.57 246	0.20 96	0.78 311	0.52 201	0.40 177	0.39 173	0.45 245	0.21 96	0.27 26	0.22 90	0.09 85	0.10 241	0.08 45	0.29 467	0.12 96	0.10 96

rrr	0.46 243	0.34 184	3.08 520	0.27 132	0.16 85	0.45 109	0.28 284	1.09 518	0.51 194	0.24 81	0.21 28	0.26 116	0.25 151	0.64 269	0.52 353	0.09 85	0.07 53	0.10 144	0.29 467	0.16 202	0.25 404

SQANet	0.80 475	1.58 541	2.53 451	0.76 522	0.83 532	0.76 440	0.36 379	0.83 348	0.64 332	0.63 413	0.69 418	0.73 410	0.51 389	1.21 363	0.53 357	0.77 542	0.29 493	0.59 530	0.29 467	0.86 539	0.61 526

anonymousa	0.48 264	0.46 268	2.44 434	0.29 187	0.34 399	0.61 313	0.25 220	0.66 215	0.54 232	0.53 290	0.77 450	0.73 410	0.46 360	0.33 90	0.31 221	0.10 177	0.09 199	0.12 264	0.29 467	0.10 66	0.19 322

Sa-1000	0.51 310	0.72 377	1.90 300	0.31 231	0.60 513	0.60 292	0.31 329	0.94 439	0.71 399	0.52 280	0.83 460	0.42 221	0.33 238	0.68 286	0.28 175	0.10 177	0.09 199	0.13 323	0.29 467	0.29 397	0.10 96

CC-Net-ROB	0.85 486	1.15 508	2.13 369	0.88 532	0.38 436	0.88 486	0.44 428	1.06 513	0.79 464	0.58 361	0.69 418	0.65 359	0.50 387	2.74 543	0.51 350	0.93 545	0.39 519	0.87 540	0.29 467	0.54 517	0.54 518

SCV_C0	0.33 111	0.43 246	1.42 136	0.25 86	0.16 85	0.35 36	0.20 96	0.68 228	0.44 126	0.24 81	0.27 76	0.29 143	0.20 84	0.58 249	0.18 15	0.09 85	0.08 129	0.08 45	0.30 476	0.26 377	0.17 286

FC-DCNN v2	1.54 543	0.58 318	2.80 495	0.44 431	0.39 439	2.05 554	0.66 494	1.90 556	1.84 554	2.79 566	2.97 560	4.41 566	3.07 562	2.65 535	2.30 531	0.29 500	0.26 484	0.31 502	0.30 476	0.32 423	0.38 487

raft_robust	0.55 346	0.84 424	1.73 199	0.28 157	0.54 496	0.53 192	0.25 220	0.88 392	0.75 441	0.48 240	0.46 211	0.76 426	0.75 472	1.46 391	0.27 165	0.09 85	0.10 241	0.10 144	0.30 476	0.26 377	0.16 268

CREStereo++_RVC	0.33 111	0.29 124	1.74 203	0.24 68	0.16 85	0.54 200	0.15 31	0.40 26	0.55 239	0.37 161	0.51 258	0.24 92	0.19 74	0.27 26	0.26 157	0.09 85	0.06 21	0.08 45	0.30 476	0.08 21	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
FCDSN-DC	1.29 527	0.54 302	2.50 448	0.47 455	0.41 455	1.12 515	0.60 482	1.10 519	1.27 532	2.23 556	2.87 556	3.67 559	3.12 564	2.39 515	1.69 506	0.30 503	0.26 484	0.31 502	0.30 476	0.35 448	0.38 487
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
FC-DCNN	1.49 541	0.59 320	2.88 500	0.44 431	0.39 439	1.97 551	0.66 494	1.67 550	1.70 548	2.72 565	2.89 557	4.22 562	2.97 561	2.55 530	2.19 526	0.29 500	0.26 484	0.31 502	0.30 476	0.32 423	0.39 493

castereo	0.30 88	0.44 257	0.81 46	0.24 68	0.29 342	0.41 72	0.27 267	0.72 246	0.45 141	0.22 46	0.30 107	0.24 92	0.31 228	0.25 12	0.21 70	0.09 85	0.07 53	0.08 45	0.31 482	0.12 96	0.09 67

gcap-zeroshot	0.41 180	0.62 332	1.78 229	0.31 231	0.32 378	0.69 405	0.21 115	0.74 261	0.52 201	0.43 196	0.35 147	0.62 343	0.24 133	0.41 148	0.24 131	0.09 85	0.16 392	0.09 95	0.31 482	0.08 21	0.09 67

DispNO	0.67 419	0.98 476	2.58 462	0.31 231	0.27 323	0.59 280	0.29 308	0.83 348	0.68 371	0.53 290	0.79 454	0.83 449	0.47 368	2.46 522	0.68 407	0.12 292	0.10 241	0.19 447	0.31 482	0.16 202	0.17 286

Gwc-CoAtRS	0.38 152	0.33 169	1.92 309	0.27 132	0.41 455	0.48 142	0.19 77	0.59 182	0.46 150	0.43 196	0.39 173	0.57 321	0.26 165	0.32 80	0.26 157	0.09 85	0.09 199	0.09 95	0.31 482	0.11 85	0.09 67

NCC-stereo	0.79 473	0.94 454	2.42 428	0.59 503	0.45 473	1.90 546	0.46 438	0.99 481	0.72 409	0.64 423	0.84 463	0.91 473	0.73 466	1.80 451	1.00 457	0.27 495	0.19 432	0.23 473	0.31 482	0.24 345	0.22 359

Abc-Net	0.79 473	0.94 454	2.42 428	0.59 503	0.45 473	1.90 546	0.46 438	0.99 481	0.72 409	0.64 423	0.84 463	0.91 473	0.73 466	1.80 451	1.00 457	0.27 495	0.19 432	0.23 473	0.31 482	0.24 345	0.22 359
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
MSKI-zero shot	0.46 243	0.38 214	2.47 441	0.27 132	0.43 464	0.56 228	0.20 96	0.77 296	0.43 122	0.60 384	0.51 258	0.44 236	0.17 32	0.68 286	0.21 70	0.09 85	0.29 493	0.09 95	0.32 488	0.14 149	0.10 96

DCRE	0.50 293	0.63 343	2.13 369	0.30 204	0.23 264	0.45 109	0.24 200	0.59 182	0.53 220	0.50 259	2.10 538	0.42 221	0.26 165	0.35 108	0.23 104	0.09 85	0.14 350	0.10 144	0.32 488	0.16 202	0.15 241

SA	0.50 293	0.75 387	1.95 324	0.31 231	0.61 515	0.57 246	0.31 329	0.91 414	0.73 424	0.42 191	0.62 359	0.38 188	0.47 368	0.68 286	0.29 191	0.09 85	0.09 199	0.13 323	0.32 488	0.30 408	0.10 96

MIPNet	0.83 483	0.81 414	2.40 425	0.61 508	0.18 150	1.48 529	1.39 554	1.60 548	0.74 428	1.94 548	0.85 467	0.73 410	1.68 543	0.87 329	0.31 221	0.09 85	0.08 129	0.11 209	0.32 488	0.25 357	0.12 157

XX-Stereo	0.55 346	0.54 302	3.50 545	0.48 463	0.39 439	0.54 200	0.17 54	0.89 398	0.40 92	0.44 202	0.65 396	0.85 457	0.19 74	0.77 313	0.21 70	0.10 177	0.14 350	0.10 144	0.32 488	0.17 224	0.14 208

ADCMid	0.96 501	1.32 530	2.74 487	0.38 382	0.35 411	0.99 498	0.58 478	0.94 439	0.86 482	1.23 527	1.01 494	1.01 495	1.00 505	1.05 345	3.97 557	0.21 457	0.19 432	0.42 520	0.32 488	0.40 482	0.29 434

MSMD_ROB	1.34 530	0.96 464	2.38 421	0.39 392	0.32 378	1.96 549	0.62 490	0.91 414	1.43 538	2.94 568	2.60 551	4.77 568	1.95 549	2.43 520	1.33 488	0.29 500	0.26 484	0.32 505	0.32 488	0.30 408	0.30 443

RSM	0.28 69	0.26 87	0.97 70	0.25 86	0.24 277	0.37 47	0.21 115	0.49 98	0.44 126	0.21 35	0.27 76	0.28 136	0.17 32	0.38 134	0.20 49	0.07 23	0.07 53	0.09 95	0.34 495	0.21 300	0.16 268

MADNet+	1.36 532	1.93 564	5.95 568	0.81 529	0.59 508	1.57 534	1.09 538	1.39 541	1.22 528	0.84 488	1.01 494	1.25 523	1.12 516	3.19 554	2.36 533	0.45 519	0.47 528	0.38 517	0.34 495	0.59 520	0.57 522

ELAS_RVC	1.37 534	0.78 405	3.21 534	0.55 492	0.50 486	1.49 530	2.48 568	1.48 543	1.71 549	2.13 553	2.09 537	2.07 543	2.56 557	1.90 473	2.02 518	0.35 511	0.36 509	0.37 515	0.34 495	0.49 508	0.47 510
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
LG-Stereo_Zeroshot	0.37 143	0.37 204	1.21 97	0.26 116	0.18 150	0.73 426	0.18 68	0.53 141	0.41 103	0.35 152	0.30 107	0.58 328	0.22 105	0.33 90	0.95 448	0.09 85	0.07 53	0.09 95	0.35 498	0.13 126	0.15 241

RSM++	0.27 61	0.26 87	0.87 53	0.28 157	0.13 20	0.39 59	0.20 96	0.45 67	0.45 141	0.20 27	0.24 56	0.24 92	0.17 32	0.36 117	0.20 49	0.08 42	0.07 53	0.09 95	0.35 498	0.26 377	0.18 306

IGEV_Zeroshot_test	0.53 329	0.33 169	2.91 508	0.32 260	0.18 150	0.54 200	0.21 115	0.72 246	0.42 112	0.81 481	0.51 258	0.71 403	0.41 308	0.48 205	1.13 473	0.09 85	0.15 375	0.10 144	0.35 498	0.19 271	0.09 67

Selective-RAFT	0.35 130	0.26 87	1.48 149	0.31 231	0.15 58	0.61 313	0.19 77	0.60 192	0.54 232	0.28 126	0.29 94	0.40 202	0.33 238	0.50 221	0.27 165	0.10 177	0.07 53	0.09 95	0.35 498	0.19 271	0.08 37

test-3	0.43 205	0.20 12	1.70 189	0.34 312	0.32 378	0.45 109	0.23 167	0.71 241	0.46 150	0.51 272	0.29 94	0.45 245	0.21 96	0.59 255	0.98 451	0.08 42	0.07 53	0.10 144	0.35 498	0.29 397	0.28 428

test_1	0.43 205	0.20 12	1.70 189	0.34 312	0.32 378	0.45 109	0.23 167	0.71 241	0.46 150	0.50 259	0.29 94	0.45 245	0.21 96	0.59 255	0.98 451	0.08 42	0.07 53	0.10 144	0.35 498	0.29 397	0.29 434

test_3	0.44 215	0.20 12	1.70 189	0.36 346	0.32 378	0.47 134	0.30 316	0.73 257	0.49 176	0.50 259	0.30 107	0.45 245	0.22 105	0.59 255	0.98 451	0.08 42	0.10 241	0.11 209	0.35 498	0.29 397	0.28 428

ELAS	1.39 535	0.79 407	2.86 498	0.53 482	0.50 486	2.81 564	2.20 565	1.61 549	1.50 542	2.28 558	2.35 545	1.82 539	2.13 551	1.73 435	2.22 527	0.35 511	0.37 511	0.35 509	0.35 498	0.49 508	0.47 510
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
AEACV	0.33 111	0.24 67	1.44 139	0.28 157	0.35 411	0.47 134	0.21 115	0.43 49	0.28 4	0.26 113	0.25 65	0.22 71	0.38 275	0.30 59	0.18 15	0.09 85	0.35 507	0.09 95	0.36 506	0.23 330	0.25 404

iRaft-Stereo_20w	0.58 365	0.39 223	1.96 333	0.45 445	0.32 378	0.92 492	0.57 476	1.14 524	0.56 250	0.81 481	0.40 178	0.55 303	0.69 456	0.65 279	1.04 466	0.09 85	0.16 392	0.09 95	0.36 506	0.17 224	0.25 404

AnonymousM	0.37 143	0.44 257	1.50 155	0.25 86	0.15 58	0.52 185	0.23 167	0.60 192	0.42 112	0.42 191	0.32 126	0.30 148	0.25 151	0.34 102	0.23 104	0.11 239	0.09 199	0.71 536	0.36 506	0.12 96	0.07 7

AIO-Stereo	0.30 88	0.27 93	1.25 103	0.27 132	0.24 277	0.37 47	0.20 96	0.52 130	0.36 52	0.21 35	0.30 107	0.23 79	0.14 11	0.31 68	0.20 49	0.08 42	0.07 53	0.09 95	0.38 509	0.19 271	0.31 451

MoCha-V2	0.36 137	0.32 157	1.41 132	0.36 346	0.31 370	0.35 36	0.19 77	0.57 168	0.39 80	0.30 133	0.32 126	0.28 136	0.27 183	0.47 200	0.24 131	0.08 42	0.56 535	0.08 45	0.38 509	0.18 250	0.12 157

DLNR_Zeroshot_test	13.43 584	19.94 589	23.55 588	121.61 600	35.03 595	0.46 129	0.15 31	8.02 580	0.35 33	0.28 126	0.37 156	0.26 116	0.17 32	0.76 309	0.29 191	6.42 581	0.26 484	0.09 95	0.38 509	50.13 598	0.18 306

RAFT-Test	0.44 215	0.38 214	2.01 342	0.27 132	0.44 465	0.64 361	0.37 387	0.72 246	0.57 254	0.45 212	0.48 229	0.65 359	0.24 133	0.35 108	0.29 191	0.09 85	0.11 288	0.09 95	0.38 509	0.10 66	0.11 120

CFNet-RSSM	0.41 180	0.32 157	2.20 386	0.27 132	0.44 465	0.52 185	0.19 77	0.76 285	0.48 170	0.43 196	0.36 153	0.54 299	0.26 165	0.33 90	0.25 148	0.09 85	0.08 129	0.09 95	0.38 509	0.10 66	0.09 67

otaku	1.03 508	1.68 549	2.72 481	0.95 538	0.73 526	1.03 504	0.59 480	0.99 481	0.86 482	0.69 445	1.61 526	0.98 489	0.64 442	1.46 391	1.14 474	0.95 547	0.46 525	0.72 537	0.40 514	1.24 551	0.78 538

Ntro	1.00 505	1.68 549	2.80 495	0.95 538	0.85 533	1.06 506	0.53 460	0.98 469	0.90 494	0.62 404	0.76 447	0.93 478	0.66 449	1.66 424	0.98 451	0.99 550	0.45 523	0.75 538	0.40 514	1.19 547	0.75 535

test_xeample3	0.46 243	0.34 184	2.99 515	0.37 367	0.16 85	0.49 149	0.33 360	1.06 513	0.44 126	0.25 99	0.23 46	0.24 92	0.25 151	0.49 215	0.56 372	0.09 85	0.07 53	0.10 144	0.40 514	0.17 224	0.26 414

AIO-Stereo-zeroshot	0.61 387	0.61 326	3.35 542	0.33 281	0.58 506	0.66 381	0.20 96	0.98 469	0.55 239	0.73 460	0.52 271	0.99 492	0.65 444	0.58 249	0.29 191	0.10 177	0.16 392	0.10 144	0.41 517	0.29 397	0.20 337

TRStereo	0.53 329	0.76 388	2.38 421	0.42 419	0.29 342	0.69 405	0.23 167	1.81 553	0.55 239	0.36 157	0.32 126	0.47 266	0.40 297	0.46 189	0.25 148	0.12 292	0.11 288	0.11 209	0.41 517	0.13 126	0.32 456

PASM	0.72 446	0.68 364	1.91 306	0.47 455	0.44 465	0.60 292	0.51 453	0.76 285	0.80 467	0.77 472	0.67 401	0.87 463	0.61 432	2.40 516	0.67 404	0.32 506	0.35 507	0.36 511	0.41 517	0.45 502	0.39 493

AIO-Stereo-zeroshot1	0.70 434	0.65 354	3.45 543	0.50 467	0.60 513	0.75 436	0.23 167	0.96 457	0.60 277	0.76 468	1.30 515	0.81 442	0.60 423	0.57 246	0.82 436	0.10 177	0.16 392	0.11 209	0.43 520	0.31 416	0.22 359

UGAM-zero	0.63 398	0.39 223	2.49 444	0.30 204	0.49 484	0.67 387	0.19 77	0.91 414	0.45 141	0.77 472	0.45 203	1.16 519	0.82 481	2.05 488	0.29 191	0.09 85	0.15 375	0.09 95	0.44 521	0.11 85	0.22 359

AE-Stereo	0.42 199	0.29 124	1.65 176	0.43 424	0.47 481	0.56 228	0.23 167	0.86 375	0.46 150	0.31 137	0.41 182	0.43 225	0.24 133	0.34 102	0.24 131	0.09 85	0.48 531	0.11 209	0.45 522	0.22 317	0.19 322

SGM_RVC	1.89 550	0.92 446	2.50 448	0.96 540	0.93 540	1.63 537	1.37 552	1.52 546	12.43 577	1.85 547	1.69 529	2.40 548	1.74 546	2.81 547	1.71 507	0.53 524	0.47 528	0.42 520	0.47 523	0.74 531	0.74 533
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
PAM	0.70 434	0.35 192	2.72 481	0.56 494	0.62 517	1.08 513	0.53 460	0.85 365	0.44 126	0.93 500	0.92 478	1.24 522	0.68 454	0.64 269	1.01 461	0.10 177	0.19 432	0.10 144	0.48 524	0.14 149	0.38 487

ACVNet_1	1.33 529	1.91 562	4.03 555	1.09 545	0.88 535	1.19 522	0.66 494	1.24 532	1.17 525	0.94 501	0.96 486	3.09 555	1.04 509	2.37 509	1.11 472	1.04 551	0.48 531	1.03 550	0.48 524	1.12 544	0.83 540

PAM_32	0.70 434	0.35 192	2.73 486	0.54 485	0.61 515	1.07 511	0.43 417	0.84 359	0.49 176	0.90 496	0.91 476	1.23 521	0.77 476	0.65 279	1.10 469	0.10 177	0.19 432	0.10 144	0.49 526	0.15 166	0.38 487

JetBlue	1.78 547	1.63 543	3.92 552	0.73 519	1.21 554	4.38 571	3.35 571	1.59 547	1.20 527	1.26 531	1.52 525	2.37 547	1.88 548	3.23 555	3.00 542	0.53 524	0.47 528	0.48 525	0.49 526	1.29 553	0.97 548

EAI-Stereo	0.78 471	0.25 72	1.67 182	0.54 485	0.59 508	1.95 548	2.05 564	1.11 523	0.64 332	0.95 503	1.49 523	0.50 282	0.67 451	0.59 255	1.44 496	0.09 85	0.19 432	0.09 95	0.49 526	0.13 126	0.22 359

RAFT+CT+SA	0.50 293	0.86 431	1.82 262	0.37 367	0.75 527	0.54 200	0.34 364	0.77 296	0.63 324	0.38 169	0.55 304	0.34 171	0.29 212	0.68 286	0.27 165	0.09 85	0.07 53	0.11 209	0.51 529	0.29 397	0.41 502

UDG	0.77 467	1.23 518	2.15 375	0.67 516	0.59 508	0.78 453	0.38 393	0.90 404	0.70 389	0.61 393	0.69 418	1.01 495	0.67 451	1.02 341	0.73 421	0.45 519	0.34 506	0.87 540	0.51 529	0.67 527	0.46 509

DDUNet	0.77 467	1.12 500	1.88 288	0.76 522	0.69 523	0.84 472	0.43 417	0.85 365	0.65 345	0.67 436	0.75 445	0.91 473	0.52 394	1.03 343	0.57 376	0.54 526	0.37 511	0.95 546	0.52 531	0.71 530	0.57 522

ACVNet_2	1.42 538	1.81 555	3.23 536	1.08 544	0.92 539	1.32 523	0.85 520	1.49 544	1.69 547	1.19 526	1.73 530	2.13 544	1.03 508	2.50 526	1.40 494	0.91 544	0.53 533	1.00 548	0.55 532	2.11 567	0.85 541

ACVNet-4b	1.93 551	1.85 558	4.10 557	1.07 543	0.86 534	1.15 519	0.53 460	1.06 513	1.12 522	0.64 423	1.09 504	1.99 542	0.70 458	2.20 500	9.86 579	5.62 578	0.41 522	1.03 550	0.55 532	1.86 565	0.85 541

MFN_U_SF_DS_RVC	1.01 507	1.67 547	2.32 408	0.47 455	0.39 439	1.47 528	0.95 526	0.95 452	0.91 495	0.84 488	0.94 483	1.05 504	0.60 423	2.95 549	0.72 418	0.41 515	0.72 553	0.32 505	0.55 532	0.74 531	1.22 560

DualNet (step1)	0.59 373	0.62 332	1.93 312	0.27 132	0.22 244	0.68 399	0.31 329	0.93 431	0.66 360	0.57 343	0.51 258	0.55 303	0.45 347	1.11 352	0.38 273	0.61 530	0.14 350	0.87 540	0.56 535	0.25 357	0.23 383

test_sample9	0.94 497	0.62 332	1.93 312	0.27 132	0.22 244	0.68 399	0.31 329	0.93 431	0.66 360	0.57 343	0.51 258	0.55 303	0.45 347	1.91 474	2.55 536	0.61 530	4.16 577	0.87 540	0.56 535	0.25 357	0.23 383

test_sample8	1.12 512	0.62 332	1.93 312	0.27 132	0.22 244	0.68 399	0.31 329	0.95 452	0.61 294	1.18 525	0.56 315	2.53 549	1.31 524	1.91 474	2.55 536	0.61 530	4.16 577	0.87 540	0.56 535	0.25 357	0.23 383

RainbowNet	1.15 516	1.78 554	2.72 481	1.12 548	0.91 538	1.06 506	0.76 513	1.16 529	1.13 524	0.75 465	0.97 488	1.09 510	0.80 478	1.60 417	1.21 481	1.17 555	1.26 565	1.01 549	0.57 538	1.13 545	0.88 546

SPS-STEREO	1.07 511	1.13 503	2.88 500	0.65 514	0.69 523	0.99 498	0.68 500	1.05 512	0.87 485	1.36 534	1.23 510	1.46 532	0.94 500	1.87 464	1.72 508	0.66 534	0.61 538	0.58 528	0.57 538	0.65 525	0.77 537
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
Consistency-Raft	0.88 490	0.93 452	3.23 536	0.99 541	0.64 518	0.77 448	0.55 467	0.98 469	0.97 503	0.61 393	1.03 498	0.65 359	1.05 510	0.79 318	1.38 491	0.44 517	0.46 525	0.51 526	0.58 540	0.65 525	0.47 510

PWCK	1.49 541	1.90 561	3.22 535	1.09 545	0.54 496	1.71 541	1.73 560	1.49 544	1.53 543	1.44 541	1.80 531	1.82 539	1.30 523	3.34 557	1.76 510	1.07 552	0.56 535	0.97 547	0.58 540	1.38 557	0.65 530

MFMNet_re	0.92 495	1.28 524	2.53 451	0.82 530	0.76 530	0.90 488	0.75 511	0.98 469	1.04 512	1.03 508	1.05 502	0.84 454	0.94 500	0.83 321	0.72 418	0.68 535	0.60 537	0.63 532	0.60 542	0.77 535	0.74 533

NVStereoNet_ROB	1.16 518	0.95 461	2.54 457	0.58 499	0.55 499	0.78 453	0.63 492	1.00 489	1.08 518	1.03 508	4.07 568	1.48 533	1.22 519	2.88 548	1.27 485	0.50 523	0.46 525	0.54 527	0.62 543	0.50 510	0.63 529
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
SGM+DAISY	1.83 549	1.43 536	3.81 549	0.87 531	1.01 544	2.38 561	2.53 569	1.36 538	1.75 550	2.92 567	3.22 563	2.65 550	2.93 559	2.22 504	3.10 546	0.72 537	0.69 549	0.63 532	0.62 543	0.77 535	0.98 549

DispFullNet	1.67 546	2.10 567	5.22 564	1.53 558	8.90 575	0.86 478	0.31 329	0.96 457	0.96 502	1.37 537	1.01 494	1.13 515	1.98 550	1.51 401	0.91 443	0.54 526	0.31 499	1.18 552	0.63 545	1.13 545	0.80 539

GCST	0.72 446	1.10 498	2.15 375	1.11 547	0.59 508	0.62 333	0.19 77	0.75 272	0.53 220	0.56 332	0.63 371	0.47 266	0.31 228	1.11 352	0.33 242	0.75 540	0.45 523	0.84 539	0.64 546	0.69 528	0.54 518

IMH-64-1	1.39 535	1.64 545	1.86 281	1.36 553	1.11 550	1.39 526	1.19 545	1.76 551	1.45 540	1.16 518	2.21 542	1.53 534	1.38 530	1.98 481	1.52 499	1.29 557	0.67 543	1.27 556	0.69 547	1.29 553	0.98 549

IMH-64	1.39 535	1.64 545	1.86 281	1.36 553	1.11 550	1.39 526	1.19 545	1.76 551	1.45 540	1.16 518	2.21 542	1.53 534	1.38 530	1.98 481	1.52 499	1.29 557	0.67 543	1.27 556	0.69 547	1.29 553	0.98 549

IMH	2.02 553	2.15 572	2.69 478	1.68 559	1.12 552	1.66 540	0.92 525	2.10 559	1.92 555	1.32 533	2.66 554	2.21 546	1.69 544	5.78 571	1.68 505	5.54 577	0.96 561	1.31 558	0.71 549	1.32 556	0.99 554

WAO-7	1.48 540	1.63 543	2.49 444	0.93 536	0.75 527	1.72 542	1.10 539	1.84 555	1.96 556	1.43 540	2.54 549	1.97 541	1.61 542	3.06 551	2.08 521	0.69 536	0.66 542	0.94 545	0.74 550	0.80 537	0.69 532

Dean	1.79 548	1.83 556	3.92 552	1.29 552	1.07 549	1.55 533	1.00 532	1.95 558	2.33 558	1.47 542	4.19 569	4.26 565	1.33 527	2.21 501	1.48 498	1.14 554	0.68 547	1.18 552	0.74 550	1.24 551	0.98 549

MANE	2.90 563	1.14 504	2.96 510	1.03 542	1.01 544	5.01 572	2.45 567	5.36 575	6.88 574	3.58 571	4.76 572	5.99 572	4.99 569	4.23 566	4.61 565	0.56 529	0.67 543	0.44 522	0.78 552	0.51 512	1.03 555

TorneroNet-64	2.65 556	1.83 556	3.30 538	1.46 556	1.20 553	3.89 567	0.99 529	3.51 573	6.71 573	2.56 561	4.60 570	4.22 562	3.85 567	3.33 556	3.14 547	1.19 556	0.65 541	1.39 561	0.79 553	3.31 574	1.15 558

WAO-6	1.58 545	1.54 540	2.32 408	1.14 549	1.00 543	2.30 559	1.03 535	1.82 554	2.85 564	1.25 528	2.61 552	2.20 545	1.56 540	2.47 524	1.99 517	0.95 547	0.67 543	1.19 555	0.83 554	1.08 543	0.88 546

TorneroNet	5.50 573	1.92 563	3.16 528	1.47 557	1.25 556	14.07 580	1.06 537	4.90 574	20.99 594	10.17 577	16.48 586	11.88 583	6.93 574	3.34 557	4.20 561	1.30 559	0.69 549	1.45 563	0.86 555	2.61 571	1.20 559

MSC_U_SF_DS_RVC	1.34 530	1.70 551	2.50 448	0.56 494	0.40 448	2.15 557	0.99 529	1.24 532	1.26 531	1.02 507	1.10 505	1.29 524	0.88 493	3.10 553	1.08 468	1.66 565	0.83 557	0.68 535	0.88 556	1.57 558	1.80 571

WAO-8	2.80 560	2.14 570	2.89 503	1.91 566	1.04 547	3.98 568	0.96 527	3.26 569	6.17 570	2.15 554	3.37 564	3.31 557	2.41 555	11.84 580	2.03 519	2.05 569	1.86 569	1.54 564	0.92 557	1.22 548	0.87 544

Venus	2.80 560	2.14 570	2.89 503	1.91 566	1.04 547	3.98 568	0.96 527	3.26 569	6.17 570	2.15 554	3.37 564	3.31 557	2.41 555	11.84 580	2.03 519	2.05 569	1.86 569	1.54 564	0.92 557	1.22 548	0.87 544

ADCPNet	0.99 502	0.99 480	3.93 554	0.37 367	0.68 522	1.36 525	0.62 490	0.87 384	0.76 450	0.78 474	0.81 455	1.08 508	1.18 518	1.14 358	2.49 535	0.21 457	0.69 549	0.21 463	0.95 559	0.29 397	0.37 484

LE_ROB	4.43 571	1.35 534	9.38 574	2.79 574	3.93 572	2.43 562	3.46 573	2.68 564	11.19 576	11.66 581	4.73 571	5.26 570	10.46 579	4.50 569	9.49 577	0.82 543	0.69 549	1.34 559	0.98 560	0.75 533	0.76 536

FADNet_RVC	0.81 481	1.14 504	2.42 428	0.30 204	0.24 277	0.71 414	0.24 200	0.95 452	0.61 294	0.44 202	0.56 315	0.59 331	0.42 325	1.52 403	0.68 407	0.94 546	0.96 561	0.28 493	1.00 561	0.90 540	1.36 563

UNDER WATER	2.74 558	1.85 558	4.54 561	1.81 564	1.44 559	2.34 560	1.40 555	3.24 568	6.60 572	2.60 562	2.76 555	5.75 571	5.24 571	3.02 550	4.01 558	1.45 561	0.81 556	1.59 567	1.06 562	1.80 563	1.51 566

UNDER WATER-64	2.47 555	1.89 560	4.86 562	1.82 565	1.44 559	3.18 566	1.57 559	2.62 562	5.64 569	2.05 549	2.13 539	4.13 561	3.76 566	2.62 533	3.42 553	1.47 562	0.85 558	1.57 566	1.07 563	1.82 564	1.49 565

notaker	2.66 557	2.07 566	3.31 540	2.61 573	1.43 557	1.76 544	1.11 540	2.76 565	1.79 552	2.26 557	11.53 581	3.96 560	4.29 568	3.09 552	2.76 540	1.55 564	0.88 559	1.70 569	1.07 563	2.00 566	1.35 562

KSHMR	4.10 569	1.97 565	5.27 565	1.71 561	1.47 561	1.96 549	1.28 548	3.19 567	17.33 588	2.12 550	15.91 584	9.18 578	1.57 541	8.42 577	1.98 516	1.52 563	1.26 565	1.67 568	1.19 565	1.67 561	1.40 564

ktn	4.35 570	2.10 567	2.89 503	1.80 563	1.49 563	2.13 556	1.41 557	2.26 560	12.72 578	11.41 580	16.43 585	11.15 581	3.75 565	4.36 568	3.18 548	1.82 567	0.98 563	1.73 570	1.21 566	2.97 573	1.27 561

JetRed	3.29 566	4.93 577	10.17 575	1.45 555	1.72 566	7.44 575	5.05 576	3.06 566	2.12 557	2.41 560	2.39 546	2.99 553	2.37 554	3.51 560	6.44 571	1.32 560	1.90 571	1.37 560	1.23 567	2.21 568	1.76 569

anonymity	0.80 475	0.66 361	1.29 108	0.59 503	0.75 527	0.67 387	0.52 456	0.95 452	0.71 399	0.94 501	0.70 428	0.67 375	0.87 490	0.71 299	1.35 489	0.64 533	0.62 539	0.58 528	1.44 568	0.60 523	0.65 530

LVE	1.96 552	2.17 573	3.14 526	1.68 559	1.80 567	1.63 537	1.03 535	2.34 561	2.81 563	1.25 528	2.89 557	4.24 564	1.29 521	2.79 545	1.44 496	2.85 573	0.91 560	1.18 552	1.46 569	1.23 550	1.10 557

IGEV-RUCA	2.28 554	0.30 136	1.15 86	0.40 401	1.86 568	2.06 555	1.90 562	1.36 538	1.80 553	3.70 572	3.76 566	5.02 569	8.19 577	2.12 495	1.63 504	0.25 486	0.76 554	2.72 574	1.91 570	2.39 570	2.36 573

TCMNet-wrong-test	5.51 574	6.62 580	6.20 569	13.02 586	11.90 580	7.14 574	5.53 577	6.99 579	1.44 539	2.65 563	3.10 561	8.37 577	5.95 573	4.75 570	6.05 570	3.07 574	0.98 563	2.38 573	1.99 571	6.62 581	5.43 579

MFN_U_SF_RVC	1.55 544	2.39 574	3.16 528	0.65 514	0.41 455	1.12 515	0.46 438	1.23 531	1.33 533	1.61 544	1.20 508	1.43 531	0.98 504	1.76 440	1.97 515	1.90 568	1.80 567	1.98 571	2.15 572	1.63 559	1.77 570

PML	23.15 590	16.83 586	7.78 572	5.49 577	9.93 577	51.13 598	104.50 598	5.76 576	13.62 581	37.30 598	105.93 598	30.86 599	23.50 593	12.07 582	7.87 575	6.30 580	2.12 574	6.32 582	2.43 573	10.44 585	2.90 574

MADNet++	2.79 559	2.11 569	2.97 513	2.49 571	2.28 569	2.95 565	2.31 566	2.67 563	2.47 560	3.03 569	3.13 562	2.70 551	2.92 558	4.10 565	4.48 563	2.68 572	2.24 575	3.04 577	2.44 574	2.37 569	2.34 572

BEATNet-Init1	12.10 581	11.19 582	27.29 594	2.99 575	3.51 571	21.84 593	11.10 579	14.34 586	13.83 583	20.34 589	20.33 591	26.35 598	20.03 588	19.06 591	14.80 586	1.74 566	1.81 568	2.05 572	2.49 575	3.69 576	3.12 575

tt	4.93 572	0.27 93	4.20 558	2.29 570	1.58 564	10.20 578	16.97 583	9.42 581	5.02 568	1.67 545	1.28 513	4.68 567	5.03 570	3.37 559	5.92 569	6.16 579	9.47 586	2.82 575	3.18 576	3.60 575	1.53 567

USTest	8.10 577	7.17 581	8.96 573	9.25 581	9.05 576	15.27 581	23.78 585	9.96 582	9.47 575	5.94 576	6.75 573	7.80 576	7.48 575	8.83 579	11.21 581	2.21 571	3.56 576	2.86 576	3.20 577	5.02 579	4.16 576

Anonymous_2	0.74 458	0.32 157	1.65 176	0.33 281	0.30 353	0.67 387	0.32 352	0.69 231	0.46 150	0.48 240	0.41 182	0.84 454	0.58 417	0.51 224	0.40 292	0.32 506	0.38 513	1.43 562	3.69 578	0.80 537	0.27 421

DGSMNet	2.89 562	0.63 343	3.18 531	3.43 576	4.17 574	2.57 563	6.98 578	0.97 465	0.83 477	0.56 332	1.86 533	0.79 436	0.62 437	1.64 422	1.39 492	4.61 576	5.01 579	5.17 580	4.71 579	4.44 578	4.19 577

DPSM_ROB	12.34 582	11.21 584	12.51 578	12.91 584	12.80 582	19.84 590	28.28 592	14.38 587	14.28 584	10.58 578	11.26 577	12.03 584	11.85 583	13.15 586	15.34 587	7.11 582	8.31 583	6.50 583	7.35 580	8.84 583	8.31 584

DPSM	12.34 582	11.21 584	12.51 578	12.91 584	12.80 582	19.84 590	28.28 592	14.38 587	14.28 584	10.58 578	11.26 577	12.03 584	11.85 583	13.15 586	15.34 587	7.11 582	8.31 583	6.50 583	7.35 580	8.84 583	8.31 584

DGTPSM_ROB	8.89 579	5.62 578	12.25 577	5.92 578	11.32 578	8.54 576	24.18 586	6.40 577	13.49 579	5.15 574	11.46 579	6.19 574	10.92 580	7.00 575	13.72 582	4.47 575	7.65 580	3.92 578	7.45 582	4.38 577	7.87 582

DPSMNet_ROB	9.48 580	5.64 579	13.01 581	8.82 580	11.82 579	8.54 576	24.20 587	6.41 578	13.65 582	5.32 575	11.47 580	6.33 575	10.92 580	7.69 576	13.89 583	7.25 584	8.19 582	5.06 579	7.78 583	5.31 580	8.26 583

DPSimNet_ROB	17.97 586	20.20 593	24.98 590	17.62 587	15.92 585	21.53 592	21.00 584	13.70 584	15.61 586	23.89 594	14.69 583	22.87 592	24.58 597	12.70 585	14.56 584	18.48 589	12.91 588	20.21 589	12.05 584	17.76 586	14.17 587

U	3.37 568	0.17 1	0.91 59	0.26 116	13.79 584	19.19 587	0.15 31	0.41 33	0.31 7	0.17 11	0.18 16	0.27 127	0.15 21	0.21 2	0.16 4	0.09 85	0.06 21	17.88 588	12.81 585	0.10 66	0.08 37

HanzoNet	7.64 576	2.86 575	5.05 563	7.01 579	3.97 573	2.18 558	1.34 551	3.37 572	4.05 566	13.17 582	10.58 575	10.73 580	16.52 586	8.45 578	10.51 580	10.48 585	9.72 587	5.59 581	13.46 586	6.84 582	6.83 581

LSM0	26.58 594	22.63 597	25.88 592	30.13 595	52.21 599	39.94 597	56.74 595	28.97 596	28.72 596	21.14 591	22.26 593	24.43 596	23.88 594	26.54 597	30.87 597	14.32 588	16.55 589	13.12 587	14.71 587	17.92 589	20.60 592

CasAABBNet	24.81 592	22.53 595	24.83 589	26.08 593	25.74 591	39.86 595	57.06 597	28.87 595	28.83 597	21.16 592	22.54 594	24.22 594	23.89 595	26.38 595	30.87 597	14.25 586	16.71 590	13.09 585	14.81 588	17.78 587	16.71 588

Selective-RAFT-Error	24.87 593	22.59 596	25.14 591	26.13 594	25.82 592	39.93 596	57.03 596	28.97 596	28.95 598	21.21 593	22.65 595	24.25 595	23.98 596	26.43 596	30.83 596	14.27 587	16.71 590	13.10 586	14.82 589	17.82 588	16.76 589

ASD4	21.52 588	19.65 588	22.13 586	22.45 591	16.42 586	23.29 594	30.71 594	33.06 598	17.47 589	24.18 595	14.11 582	21.71 591	15.88 585	21.06 593	18.11 589	19.78 590	17.78 592	26.52 592	20.33 590	27.03 592	18.73 591

HaxPig	19.86 587	22.40 594	22.34 587	17.95 588	17.95 587	11.77 579	11.89 580	16.02 589	15.89 587	21.10 590	21.41 592	18.74 590	18.39 587	20.08 592	19.69 590	23.63 595	23.22 593	24.06 590	23.69 591	23.00 591	23.95 593

LRCNet_RVC	13.74 585	19.30 587	12.75 580	19.46 589	12.69 581	1.86 545	0.41 407	12.33 583	1.05 513	15.77 584	18.83 590	12.62 586	8.70 578	12.21 583	9.62 578	22.22 591	8.37 585	25.85 591	24.01 592	19.32 590	17.44 590

MEDIAN_ROB	23.96 591	27.05 598	26.39 593	22.16 590	22.13 589	16.12 583	13.97 581	20.24 590	20.05 590	25.50 596	25.31 596	22.96 593	22.63 592	24.39 594	23.24 594	28.20 596	27.23 597	28.62 593	27.75 593	27.50 593	27.76 594

AVERAGE_ROB	26.93 595	30.34 599	29.27 595	25.82 592	25.34 590	19.48 589	15.17 582	23.55 594	23.00 595	28.45 597	27.87 597	26.25 597	25.86 598	26.96 598	25.55 595	31.30 597	30.07 598	31.76 594	30.81 594	30.79 597	30.93 595

Anonymous_1	22.91 589	11.20 583	12.13 576	12.75 583	26.28 593	19.43 588	27.92 591	14.08 585	13.61 580	14.96 583	10.58 575	11.26 582	11.19 582	12.55 584	14.57 585	38.28 598	7.88 581	34.96 595	63.99 595	89.57 599	10.94 586

FADE		3.00 576		2.11 568	2.94 570							3.05 554				94.83 599	35.90 599	65.83 596	66.18 596	1.66 560

xxxxx1	28.96 596	20.11 590	14.07 583	49.74 596	39.15 596	18.98 584	26.64 588	21.94 591	20.21 591	16.45 585	17.48 587	18.36 587	21.56 589	16.21 588	20.88 591	23.07 592	26.55 594	66.40 597	78.70 597	30.27 594	32.51 596

tt_ll	28.96 596	20.11 590	14.07 583	49.74 596	39.15 596	18.98 584	26.64 588	21.94 591	20.21 591	16.45 585	17.48 587	18.36 587	21.56 589	16.21 588	20.88 591	23.07 592	26.55 594	66.40 597	78.70 597	30.27 594	32.51 596

ff	28.96 596	20.11 590	14.07 583	49.74 596	39.15 596	18.98 584	26.64 588	21.94 591	20.21 591	16.45 585	17.48 587	18.36 587	21.56 589	16.21 588	20.88 591	23.07 592	26.55 594	66.40 597	78.70 597	30.27 594	32.51 596

test_example2	115.39 599	123.23 600	94.57 598	115.52 599	123.55 600	101.63 599	114.33 599	53.41 599	99.48 599	134.90 599	135.05 599	85.83 600	85.11 599	111.32 599	106.15 599	152.55 600	205.26 600	99.78 600	114.96 600	140.96 600	110.20 599

ccccc	291.34 600	297.21 601	347.09 600	374.70 601	380.44 601	203.92 600	213.88 600	216.32 600	172.72 600	203.37 600	218.57 600	215.01 601	258.31 600	312.78 600	341.56 600	412.57 601	356.13 601	256.09 601	227.69 601	428.88 601	389.64 600

Low-res two-view benchmark