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

LG-Stereo_L1	0.18 1	0.14 3	0.29 24	0.31 9	0.21 83	0.19 5	0.19 15	0.30 7	0.20 7	0.16 1	0.15 2	0.19 14	0.17 10	0.35 29	0.20 5	0.13 50	0.10 42	0.12 21	0.09 5	0.11 10	0.10 3

MLG-Stereo_test2	0.18 1	0.14 3	0.26 7	0.31 9	0.17 10	0.24 26	0.17 3	0.27 4	0.15 2	0.18 3	0.19 10	0.22 30	0.14 1	0.32 13	0.19 1	0.13 50	0.09 17	0.12 21	0.09 5	0.11 10	0.10 3

MLG-Stereo_test1	0.18 1	0.14 3	0.28 15	0.34 47	0.17 10	0.24 26	0.17 3	0.27 4	0.13 1	0.18 3	0.14 1	0.23 35	0.15 4	0.32 13	0.20 5	0.12 28	0.09 17	0.13 48	0.09 5	0.10 1	0.10 3

MLG-Stereo	0.18 1	0.14 3	0.28 15	0.34 47	0.16 2	0.26 47	0.17 3	0.31 9	0.15 2	0.19 5	0.15 2	0.23 35	0.15 4	0.32 13	0.20 5	0.11 21	0.09 17	0.13 48	0.09 5	0.10 1	0.10 3

FoundationStereo	0.18 1	0.15 13	0.26 7	0.31 9	0.17 10	0.23 21	0.20 19	0.24 3	0.16 4	0.19 5	0.16 6	0.21 24	0.19 20	0.27 3	0.22 22	0.14 78	0.10 42	0.12 21	0.09 5	0.10 1	0.10 3

S2M2_XL	0.19 6	0.18 64	0.28 15	0.27 1	0.20 65	0.15 2	0.16 2	0.23 1	0.16 4	0.21 10	0.26 30	0.17 4	0.17 10	0.24 1	0.21 14	0.17 228	0.16 332	0.15 117	0.14 165	0.15 155	0.12 60

LG-Stereo_L2	0.19 6	0.14 3	0.30 30	0.31 9	0.20 65	0.20 7	0.18 10	0.33 12	0.22 12	0.19 5	0.15 2	0.20 19	0.18 15	0.34 25	0.20 5	0.13 50	0.09 17	0.13 48	0.09 5	0.11 10	0.09 1

MLG-Stereo_test3	0.20 8	0.14 3	0.28 15	0.33 41	0.17 10	0.38 178	0.18 10	0.32 10	0.22 12	0.25 23	0.16 6	0.25 46	0.17 10	0.32 13	0.21 14	0.13 50	0.10 42	0.12 21	0.09 5	0.11 10	0.11 29

LGtest1	0.20 8	0.15 13	0.30 30	0.35 63	0.17 10	0.26 47	0.17 3	0.33 12	0.21 10	0.21 10	0.16 6	0.23 35	0.21 37	0.33 20	0.20 5	0.15 145	0.10 42	0.13 48	0.10 43	0.12 34	0.11 29

MonSter	0.20 8	0.14 3	0.27 12	0.31 9	0.16 2	0.22 13	0.21 36	0.39 34	0.34 59	0.20 8	0.25 25	0.18 8	0.15 4	0.39 50	0.19 1	0.09 1	0.09 17	0.11 1	0.09 5	0.11 10	0.10 3

dual_stereo	0.20 8	0.15 13	0.27 12	0.32 25	0.17 10	0.16 3	0.20 19	0.30 7	0.21 10	0.24 21	0.20 12	0.25 46	0.14 1	0.55 153	0.25 57	0.14 78	0.10 42	0.12 21	0.09 5	0.10 1	0.10 3

4.5_new	0.21 12	0.20 130	0.31 36	0.31 9	0.18 21	0.24 26	0.26 93	0.34 20	0.29 30	0.33 66	0.29 47	0.19 14	0.19 20	0.30 7	0.21 14	0.10 5	0.08 1	0.12 21	0.11 72	0.14 112	0.10 3

4.5w-stereo	0.21 12	0.20 130	0.31 36	0.31 9	0.18 21	0.24 26	0.26 93	0.34 20	0.29 30	0.33 66	0.29 47	0.19 14	0.19 20	0.30 7	0.21 14	0.10 5	0.08 1	0.12 21	0.11 72	0.14 112	0.10 3

IGEV	0.21 12	0.13 1	0.25 1	0.31 9	0.20 65	0.22 13	0.19 15	0.42 49	0.30 37	0.22 15	0.34 75	0.20 19	0.15 4	0.32 13	0.19 1	0.12 28	0.10 42	0.12 21	0.10 43	0.10 1	0.10 3

asda	0.22 15	0.19 95	0.31 36	0.32 25	0.18 21	0.24 26	0.23 62	0.38 32	0.29 30	0.28 43	0.24 22	0.18 8	0.23 53	0.41 62	0.22 22	0.09 1	0.08 1	0.11 1	0.09 5	0.11 10	0.10 3

asd	0.22 15	0.18 64	0.31 36	0.32 25	0.18 21	0.26 47	0.22 46	0.37 30	0.25 19	0.32 62	0.23 17	0.19 14	0.23 53	0.46 96	0.21 14	0.10 5	0.08 1	0.11 1	0.10 43	0.12 34	0.10 3

4.25_new	0.22 15	0.22 194	0.34 58	0.32 25	0.19 42	0.31 110	0.28 121	0.33 12	0.25 19	0.30 51	0.28 39	0.21 24	0.26 83	0.35 29	0.25 57	0.10 5	0.08 1	0.11 1	0.09 5	0.11 10	0.10 3

4.5w_new	0.22 15	0.22 194	0.34 58	0.32 25	0.19 42	0.31 110	0.28 121	0.33 12	0.25 19	0.30 51	0.28 39	0.21 24	0.26 83	0.35 29	0.25 57	0.10 5	0.08 1	0.11 1	0.09 5	0.11 10	0.10 3

4.25w-stereo	0.22 15	0.22 194	0.34 58	0.32 25	0.19 42	0.31 110	0.28 121	0.33 12	0.25 19	0.30 51	0.28 39	0.21 24	0.26 83	0.35 29	0.25 57	0.10 5	0.08 1	0.11 1	0.09 5	0.11 10	0.10 3

4w-stereo	0.22 15	0.19 95	0.33 50	0.31 9	0.18 21	0.29 85	0.20 19	0.33 12	0.23 14	0.33 66	0.24 22	0.21 24	0.28 107	0.42 70	0.23 34	0.09 1	0.08 1	0.11 1	0.10 43	0.11 10	0.10 3

2.5w	0.22 15	0.18 64	0.34 58	0.32 25	0.18 21	0.31 110	0.27 106	0.33 12	0.24 16	0.29 44	0.35 80	0.18 8	0.19 20	0.41 62	0.21 14	0.10 5	0.08 1	0.11 1	0.10 43	0.12 34	0.10 3

2.75w_new	0.22 15	0.18 64	0.30 30	0.29 4	0.18 21	0.23 21	0.33 208	0.37 30	0.29 30	0.36 84	0.27 33	0.18 8	0.25 67	0.37 39	0.24 47	0.11 21	0.09 17	0.11 1	0.09 5	0.10 1	0.10 3

monsters	0.22 15	0.14 3	0.28 15	0.32 25	0.19 42	0.24 26	0.19 15	0.46 66	0.34 59	0.37 88	0.30 54	0.16 2	0.20 31	0.45 88	0.20 5	0.12 28	0.09 17	0.11 1	0.09 5	0.11 10	0.11 29

111111	0.22 15	0.15 13	0.29 24	0.37 108	0.23 129	0.21 12	0.19 15	0.46 66	0.29 30	0.20 8	0.20 12	0.29 56	0.14 1	0.44 82	0.22 22	0.14 78	0.10 42	0.12 21	0.09 5	0.12 34	0.12 60

LG-G_1	0.22 15	0.14 3	0.31 36	0.34 47	0.16 2	0.52 264	0.17 3	0.36 25	0.20 7	0.21 10	0.22 15	0.26 49	0.19 20	0.37 39	0.20 5	0.14 78	0.10 42	0.13 48	0.09 5	0.11 10	0.11 29

LG-G	0.22 15	0.14 3	0.31 36	0.34 47	0.16 2	0.52 264	0.17 3	0.36 25	0.20 7	0.21 10	0.22 15	0.26 49	0.19 20	0.37 39	0.20 5	0.14 78	0.10 42	0.13 48	0.09 5	0.11 10	0.11 29

SGD-Stereo	0.22 15	0.16 29	0.28 15	0.32 25	0.16 2	0.28 74	0.20 19	0.39 34	0.29 30	0.25 23	0.29 47	0.21 24	0.27 93	0.38 46	0.27 96	0.16 190	0.09 17	0.13 48	0.11 72	0.13 68	0.11 29

StereoAnything_RVC	0.22 15	0.85 522	0.41 138	0.28 2	0.16 2	0.23 21	0.18 10	0.23 1	0.19 6	0.16 1	0.16 6	0.15 1	0.21 37	0.32 13	0.19 1	0.16 190	0.09 17	0.12 21	0.09 5	0.16 204	0.10 3

IGEV-Stereo++	0.22 15	0.16 29	0.29 24	0.38 127	0.20 65	0.22 13	0.18 10	0.44 56	0.36 71	0.23 18	0.29 47	0.24 42	0.17 10	0.28 5	0.23 34	0.12 28	0.10 42	0.12 21	0.10 43	0.12 34	0.11 29

AdaDepth	0.23 30	0.18 64	0.36 87	0.38 127	0.19 42	0.33 139	0.22 46	0.35 23	0.24 16	0.22 15	0.21 14	0.20 19	0.19 20	0.59 185	0.21 14	0.10 5	0.11 105	0.13 48	0.10 43	0.11 10	0.13 104

qwe	0.23 30	0.18 64	0.30 30	0.31 9	0.18 21	0.29 85	0.22 46	0.39 34	0.33 53	0.37 88	0.30 54	0.20 19	0.22 46	0.45 88	0.22 22	0.10 5	0.08 1	0.11 1	0.10 43	0.12 34	0.10 3

2.25w	0.23 30	0.19 95	0.35 73	0.31 9	0.18 21	0.30 95	0.18 10	0.34 20	0.32 45	0.33 66	0.37 84	0.20 19	0.25 67	0.47 107	0.25 57	0.10 5	0.09 17	0.11 1	0.10 43	0.10 1	0.12 60

3.75w	0.23 30	0.17 40	0.33 50	0.32 25	0.19 42	0.42 215	0.24 68	0.36 25	0.26 24	0.33 66	0.28 39	0.17 4	0.25 67	0.38 46	0.21 14	0.10 5	0.08 1	0.11 1	0.10 43	0.11 10	0.10 3

3.5w_stereo	0.23 30	0.18 64	0.31 36	0.31 9	0.18 21	0.27 60	0.22 46	0.39 34	0.30 37	0.33 66	0.27 33	0.24 42	0.29 125	0.52 138	0.25 57	0.09 1	0.08 1	0.11 1	0.09 5	0.11 10	0.11 29

2w_stereo	0.23 30	0.19 95	0.33 50	0.33 41	0.17 10	0.28 74	0.37 269	0.40 42	0.36 71	0.33 66	0.33 66	0.17 4	0.21 37	0.30 7	0.23 34	0.10 5	0.08 1	0.11 1	0.10 43	0.12 34	0.11 29

monsterstereo	0.23 30	0.15 13	0.28 15	0.35 63	0.19 42	0.22 13	0.20 19	0.38 32	0.37 79	0.34 78	0.40 92	0.19 14	0.19 20	0.46 96	0.22 22	0.11 21	0.10 42	0.12 21	0.09 5	0.13 68	0.09 1

GREAT-IGEV	0.23 30	0.15 13	0.33 50	0.30 7	0.23 129	0.20 7	0.26 93	0.35 23	0.34 59	0.21 10	0.31 57	0.22 30	0.21 37	0.50 129	0.22 22	0.12 28	0.10 42	0.12 21	0.09 5	0.13 68	0.12 60

DEFOM-Stereo	0.23 30	0.16 29	0.29 24	0.34 47	0.20 65	0.59 313	0.20 19	0.32 10	0.31 41	0.23 18	0.19 10	0.18 8	0.18 15	0.42 70	0.22 22	0.12 28	0.10 42	0.12 21	0.09 5	0.11 10	0.12 60

3.25w_new	0.24 39	0.17 40	0.34 58	0.31 9	0.18 21	0.43 220	0.20 19	0.39 34	0.32 45	0.39 103	0.29 47	0.23 35	0.27 93	0.43 76	0.23 34	0.10 5	0.09 17	0.11 1	0.09 5	0.10 1	0.11 29

3.25w	0.24 39	0.17 40	0.34 58	0.31 9	0.18 21	0.43 220	0.20 19	0.39 34	0.32 45	0.39 103	0.29 47	0.23 35	0.27 93	0.43 76	0.23 34	0.10 5	0.09 17	0.11 1	0.09 5	0.10 1	0.11 29

LG-Stereo_Zeroshot	0.24 39	0.17 40	0.34 58	0.40 189	0.21 83	0.18 4	0.21 36	0.36 25	0.27 27	0.30 51	0.52 138	0.28 55	0.28 107	0.27 3	0.24 47	0.14 78	0.10 42	0.13 48	0.10 43	0.14 112	0.14 134

AIO_rvc	0.24 39	0.17 40	0.37 99	0.35 63	0.20 65	0.26 47	0.33 208	0.45 59	0.23 14	0.26 29	0.25 25	0.33 80	0.15 4	0.55 153	0.24 47	0.12 28	0.09 17	0.13 48	0.10 43	0.12 34	0.11 29

AIO_test	0.24 39	0.17 40	0.33 50	0.35 63	0.21 83	0.31 110	0.38 287	0.45 59	0.26 24	0.26 29	0.28 39	0.32 72	0.21 37	0.40 58	0.26 74	0.13 50	0.10 42	0.13 48	0.11 72	0.13 68	0.11 29

MSCF	0.25 44	0.17 40	0.36 87	0.41 217	0.21 83	0.20 7	0.31 178	0.47 74	0.32 45	0.37 88	0.33 66	0.23 35	0.34 168	0.37 39	0.23 34	0.15 145	0.10 42	0.13 48	0.11 72	0.13 68	0.13 104

3w_stereo	0.25 44	0.20 130	0.40 129	0.33 41	0.17 10	0.32 127	0.41 338	0.42 49	0.39 89	0.33 66	0.28 39	0.16 2	0.29 125	0.35 29	0.22 22	0.10 5	0.08 1	0.11 1	0.10 43	0.12 34	0.12 60

1w_stereo	0.25 44	0.15 13	0.31 36	0.35 63	0.18 21	0.32 127	0.41 338	0.41 45	0.44 128	0.32 62	0.39 90	0.17 4	0.27 93	0.46 96	0.24 47	0.10 5	0.08 1	0.11 1	0.09 5	0.11 10	0.10 3

LG-Stereo	0.25 44	0.18 64	0.43 170	0.40 189	0.20 65	0.22 13	0.26 93	0.33 12	0.39 89	0.27 36	0.45 104	0.22 30	0.16 9	0.38 46	0.28 115	0.11 21	0.12 172	0.17 182	0.15 190	0.13 68	0.10 3

DEFOM-Stereo_RVC	0.25 44	0.32 387	0.25 1	0.52 434	0.20 65	0.29 85	0.22 46	0.44 56	0.38 84	0.27 36	0.25 25	0.24 42	0.29 125	0.46 96	0.23 34	0.14 78	0.09 17	0.12 21	0.09 5	0.14 112	0.11 29

HUF	0.25 44	0.17 40	0.38 109	0.33 41	0.19 42	0.25 44	0.39 305	0.53 93	0.36 71	0.26 29	0.23 17	0.33 80	0.27 93	0.36 36	0.25 57	0.14 78	0.11 105	0.13 48	0.10 43	0.12 34	0.12 60

GIP-stereo	0.25 44	0.19 95	0.32 46	0.38 127	0.25 199	0.26 47	0.20 19	0.50 80	0.41 109	0.25 23	0.39 90	0.35 93	0.20 31	0.33 20	0.22 22	0.16 190	0.11 105	0.13 48	0.10 43	0.12 34	0.12 60

RAStereo	0.25 44	0.17 40	0.33 50	0.40 189	0.21 83	0.24 26	0.26 93	0.45 59	0.46 139	0.23 18	0.34 75	0.30 60	0.19 20	0.34 25	0.26 74	0.15 145	0.12 172	0.16 143	0.13 135	0.14 112	0.11 29

IGEV-Stereo+	0.25 44	0.15 13	0.28 15	0.32 25	0.19 42	0.13 1	0.17 3	0.29 6	0.30 37	0.22 15	0.15 2	0.22 30	0.22 46	0.42 70	0.22 22	0.14 78	0.10 42	0.12 21	0.09 5	0.15 155	1.09 548

IGEV++	0.25 44	0.17 40	0.35 73	0.40 189	0.23 129	0.24 26	0.23 62	0.56 110	0.24 16	0.29 44	0.36 81	0.30 60	0.22 46	0.33 20	0.29 133	0.14 78	0.10 42	0.14 75	0.10 43	0.13 68	0.14 134

Selective-IGEV	0.25 44	0.18 64	0.37 99	0.37 108	0.20 65	0.27 60	0.25 80	0.59 121	0.25 19	0.27 36	0.26 30	0.34 85	0.18 15	0.62 226	0.23 34	0.12 28	0.10 42	0.14 75	0.11 72	0.13 68	0.11 29

GASTEREO	0.26 55	0.17 40	0.35 73	0.41 217	0.21 83	0.22 13	0.30 154	0.47 74	0.32 45	0.38 97	0.33 66	0.22 30	0.33 161	0.43 76	0.24 47	0.15 145	0.10 42	0.13 48	0.11 72	0.13 68	0.12 60

S2M2	0.26 55	0.23 227	0.34 58	0.32 25	0.25 199	0.24 26	0.13 1	0.36 25	0.42 116	0.25 23	0.37 84	0.29 56	0.25 67	0.31 12	0.26 74	0.22 360	0.19 398	0.17 182	0.19 330	0.21 325	0.19 284

castereo++	0.26 55	0.17 40	0.29 24	0.34 47	0.20 65	0.74 385	0.20 19	0.41 45	0.49 150	0.24 21	0.24 22	0.35 93	0.27 93	0.41 62	0.20 5	0.14 78	0.09 17	0.14 75	0.09 5	0.11 10	0.11 29

IGEV-RUCA	0.26 55	0.16 29	0.36 87	0.40 189	0.27 272	0.32 127	0.20 19	0.39 34	0.36 71	0.27 36	0.31 57	0.25 46	0.21 37	0.50 129	0.24 47	0.20 322	0.11 105	0.13 48	0.10 43	0.17 230	0.16 204

fffft	0.26 55	0.18 64	0.39 117	0.37 108	0.23 129	0.29 85	0.35 243	0.46 66	0.26 24	0.37 88	0.23 17	0.27 52	0.22 46	0.55 153	0.28 115	0.12 28	0.09 17	0.16 143	0.13 135	0.13 68	0.13 104
1: 1. 1
AIO-Stereo	0.26 55	0.19 95	0.36 87	0.39 152	0.18 21	0.28 74	0.30 154	0.52 87	0.29 30	0.30 51	0.31 57	0.32 72	0.17 10	0.55 153	0.23 34	0.13 50	0.10 42	0.14 75	0.11 72	0.13 68	0.11 29

RSM++	0.26 55	0.19 95	0.36 87	0.37 108	0.21 83	0.28 74	0.29 136	0.54 99	0.34 59	0.26 29	0.23 17	0.36 104	0.21 37	0.52 138	0.24 47	0.12 28	0.11 105	0.14 75	0.12 99	0.14 112	0.11 29

RSM	0.26 55	0.19 95	0.35 73	0.37 108	0.21 83	0.27 60	0.33 208	0.55 102	0.28 28	0.26 29	0.25 25	0.38 112	0.20 31	0.59 185	0.23 34	0.12 28	0.10 42	0.14 75	0.11 72	0.14 112	0.11 29

MoCha-V2	0.26 55	0.16 29	0.30 30	0.41 217	0.18 21	0.27 60	0.26 93	0.57 114	0.28 28	0.37 88	0.27 33	0.33 80	0.34 168	0.56 163	0.23 34	0.12 28	0.10 42	0.12 21	0.10 43	0.13 68	0.13 104

SCV	0.27 64	0.20 130	0.37 99	0.36 90	0.22 101	0.27 60	0.33 208	0.65 156	0.31 41	0.25 23	0.29 47	0.37 105	0.23 53	0.52 138	0.23 34	0.19 301	0.11 105	0.14 75	0.11 72	0.15 155	0.12 60

SMoEStereo_RVC	0.27 64	0.20 130	0.37 99	0.36 90	0.23 129	0.36 160	0.31 178	0.43 53	0.36 71	0.38 97	0.30 54	0.32 72	0.24 60	0.56 163	0.24 47	0.12 28	0.10 42	0.16 143	0.12 99	0.12 34	0.12 60

mms	0.27 64	0.21 164	0.36 87	0.38 127	0.25 199	0.31 110	0.32 192	0.43 53	0.33 53	0.29 44	0.34 75	0.34 85	0.20 31	0.48 115	0.26 74	0.13 50	0.11 105	0.16 143	0.13 135	0.15 155	0.13 104

ours_stereo	0.27 64	0.22 194	0.35 73	0.38 127	0.24 169	0.30 95	0.32 192	0.46 66	0.39 89	0.27 36	0.34 75	0.35 93	0.23 53	0.49 124	0.27 96	0.13 50	0.11 105	0.16 143	0.12 99	0.14 112	0.12 60

Occ-G	0.27 64	0.15 13	0.32 46	0.35 63	0.21 83	0.28 74	0.32 192	0.44 56	0.34 59	0.29 44	0.43 99	0.49 181	0.25 67	0.50 129	0.30 148	0.14 78	0.11 105	0.14 75	0.11 72	0.13 68	0.13 104

Pointernet	0.27 64	0.15 13	0.35 73	0.36 90	0.23 129	0.35 152	0.21 36	0.74 239	0.41 109	0.39 103	0.37 84	0.34 85	0.25 67	0.37 39	0.27 96	0.15 145	0.11 105	0.12 21	0.09 5	0.11 10	0.11 29

MaDis-Stereo	0.27 64	0.19 95	0.39 117	0.37 108	0.26 236	0.28 74	0.28 121	0.45 59	0.37 79	0.27 36	0.27 33	0.40 127	0.27 93	0.40 58	0.30 148	0.16 190	0.14 281	0.16 143	0.13 135	0.15 155	0.12 60

UniTT-Stereo	0.27 64	0.18 64	0.40 129	0.40 189	0.28 296	0.30 95	0.28 121	0.40 42	0.33 53	0.30 51	0.46 108	0.27 52	0.25 67	0.48 115	0.35 198	0.17 228	0.13 243	0.14 75	0.12 99	0.14 112	0.13 104

EGLCR-Stereo	0.27 64	0.17 40	0.36 87	0.35 63	0.21 83	0.37 172	0.20 19	0.58 117	0.37 79	0.29 44	0.28 39	0.42 139	0.18 15	0.47 107	0.27 96	0.14 78	0.10 42	0.16 143	0.14 165	0.13 68	0.12 60

CroCo-Stereo	0.27 64	0.23 227	0.40 129	0.49 394	0.22 101	0.20 7	0.29 136	0.55 102	0.45 133	0.29 44	0.27 33	0.42 139	0.26 83	0.30 7	0.26 74	0.15 145	0.13 243	0.13 48	0.12 99	0.16 204	0.13 104
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
SCV_C0	0.28 74	0.20 130	0.40 129	0.36 90	0.25 199	0.23 21	0.28 121	0.60 123	0.41 109	0.31 58	0.36 81	0.37 105	0.20 31	0.61 204	0.23 34	0.13 50	0.11 105	0.13 48	0.11 72	0.16 204	0.13 104

tt45	0.28 74	0.18 64	0.36 87	0.36 90	0.24 169	0.37 172	0.28 121	0.50 80	0.31 41	0.41 118	0.27 33	0.38 112	0.25 67	0.61 204	0.26 74	0.13 50	0.11 105	0.16 143	0.13 135	0.12 34	0.15 173

999	0.28 74	0.17 40	0.38 109	0.37 108	0.25 199	0.30 95	0.27 106	0.55 102	0.42 116	0.26 29	0.31 57	0.39 120	0.24 60	0.65 252	0.26 74	0.14 78	0.11 105	0.15 117	0.12 99	0.12 34	0.15 173

trnet	0.28 74	0.15 13	0.25 1	0.29 4	0.16 2	0.38 178	0.23 62	0.53 93	0.77 259	0.43 128	0.52 138	0.34 85	0.28 107	0.39 50	0.27 96	0.15 145	0.11 105	0.12 21	0.08 1	0.11 10	0.11 29

AEACV	0.28 74	0.18 64	0.34 58	0.36 90	0.45 470	0.27 60	0.27 106	0.41 45	0.39 89	0.31 58	0.46 108	0.31 64	0.36 183	0.38 46	0.25 57	0.14 78	0.11 105	0.15 117	0.13 135	0.13 68	0.13 104

LoS_RVC	0.28 74	0.17 40	0.29 24	0.33 41	0.32 381	0.43 220	0.34 220	0.42 49	0.34 59	0.33 66	0.51 131	0.29 56	0.38 197	0.37 39	0.28 115	0.11 21	0.10 42	0.11 1	0.08 1	0.11 10	0.26 400

CREStereo	0.28 74	0.16 29	0.25 1	0.28 2	0.17 10	0.38 178	0.25 80	0.52 87	0.76 256	0.43 128	0.51 131	0.32 72	0.28 107	0.39 50	0.27 96	0.16 190	0.11 105	0.12 21	0.09 5	0.12 34	0.12 60
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
water-stereo	0.29 81	0.15 13	0.32 46	0.36 90	0.20 65	0.36 160	0.24 68	0.65 156	0.39 89	0.41 118	0.61 170	0.44 152	0.39 212	0.29 6	0.28 115	0.14 78	0.13 243	0.14 75	0.12 99	0.12 34	0.12 60

castereo	0.29 81	0.17 40	0.34 58	0.36 90	0.21 83	0.40 194	0.41 338	0.52 87	0.67 209	0.27 36	0.41 95	0.37 105	0.36 183	0.34 25	0.25 57	0.13 50	0.09 17	0.13 48	0.10 43	0.12 34	0.10 3

fffy	0.29 81	0.22 194	0.38 109	0.38 127	0.23 129	0.33 139	0.29 136	0.55 102	0.42 116	0.33 66	0.37 84	0.39 120	0.27 93	0.52 138	0.28 115	0.13 50	0.12 172	0.16 143	0.13 135	0.14 112	0.12 60

WCG-NET	0.29 81	0.15 13	0.35 73	0.34 47	0.19 42	0.32 127	0.27 106	0.42 49	0.82 301	0.46 138	0.49 121	0.39 120	0.25 67	0.42 70	0.27 96	0.12 28	0.09 17	0.13 48	0.11 72	0.12 34	0.11 29

MGS-Stereo	0.29 81	0.20 130	0.42 151	0.37 108	0.24 169	0.37 172	0.30 154	0.40 42	0.50 154	0.32 62	0.51 131	0.40 127	0.24 60	0.45 88	0.28 115	0.16 190	0.12 172	0.15 117	0.13 135	0.15 155	0.14 134

testlalala	0.29 81	0.20 130	0.45 184	0.34 47	0.24 169	0.44 230	0.29 136	0.50 80	0.30 37	0.70 244	0.50 123	0.35 93	0.25 67	0.33 20	0.25 57	0.15 145	0.11 105	0.14 75	0.09 5	0.12 34	0.13 104

GCAP-Stereo	0.29 81	0.21 164	0.45 184	0.39 152	0.20 65	0.39 186	0.22 46	0.60 123	0.46 139	0.47 141	0.50 123	0.39 120	0.27 93	0.34 25	0.24 47	0.14 78	0.12 172	0.14 75	0.11 72	0.13 68	0.12 60

CES	0.29 81	0.15 13	0.25 1	0.31 9	0.71 523	0.36 160	0.27 106	0.51 84	0.47 145	0.34 78	0.48 116	0.27 52	0.23 53	0.40 58	0.24 47	0.13 50	0.11 105	0.12 21	0.08 1	0.13 68	0.32 446

MC-Stereo	0.29 81	0.18 64	0.35 73	0.40 189	0.21 83	0.26 47	0.26 93	0.53 93	0.40 103	0.38 97	0.61 170	0.41 132	0.31 147	0.57 172	0.27 96	0.14 78	0.10 42	0.14 75	0.12 99	0.12 34	0.12 60

CroCo-Stereo Lap2	0.29 81	0.25 280	0.44 176	0.50 405	0.30 343	0.19 5	0.31 178	0.52 87	0.41 109	0.25 23	0.28 39	0.46 165	0.31 147	0.39 50	0.30 148	0.15 145	0.15 305	0.16 143	0.13 135	0.17 230	0.16 204

FlowAnything_test	0.30 91	0.20 130	0.41 138	0.48 383	0.26 236	0.46 240	0.25 80	0.45 59	0.33 53	0.30 51	0.26 30	0.35 93	0.26 83	0.41 62	0.39 243	0.21 338	0.15 305	0.22 357	0.26 449	0.17 230	0.17 247

depthmonostereo	0.30 91	0.15 13	0.36 87	0.35 63	0.18 21	0.45 237	0.27 106	0.71 209	0.57 174	0.36 84	0.43 99	0.34 85	0.40 217	0.36 36	0.27 96	0.14 78	0.12 172	0.13 48	0.12 99	0.11 10	0.12 60

MM-Stereo_test2	0.30 91	0.18 64	0.41 138	0.41 217	0.25 199	0.41 205	0.41 338	0.65 156	0.43 123	0.38 97	0.36 81	0.31 64	0.26 83	0.55 153	0.25 57	0.12 28	0.11 105	0.15 117	0.12 99	0.15 155	0.12 60

HART	0.30 91	0.17 40	0.33 50	0.41 217	0.21 83	0.32 127	0.26 93	0.67 174	0.32 45	0.33 66	0.66 184	0.41 132	0.22 46	0.58 177	0.25 57	0.12 28	0.11 105	0.15 117	0.11 72	0.15 155	0.12 60

ff7	0.30 91	0.22 194	0.42 151	0.37 108	0.26 236	0.31 110	0.34 220	0.66 163	0.35 65	0.39 103	0.33 66	0.31 64	0.28 107	0.61 204	0.26 74	0.14 78	0.11 105	0.17 182	0.12 99	0.15 155	0.16 204

IGEVStereo-DCA	0.30 91	0.24 249	0.42 151	0.36 90	0.27 272	0.38 178	0.34 220	0.66 163	0.35 65	0.39 103	0.31 57	0.35 93	0.27 93	0.62 226	0.25 57	0.16 190	0.12 172	0.16 143	0.12 99	0.14 112	0.16 204

ffff	0.30 91	0.22 194	0.42 151	0.37 108	0.26 236	0.31 110	0.34 220	0.66 163	0.35 65	0.39 103	0.33 66	0.31 64	0.28 107	0.61 204	0.26 74	0.14 78	0.11 105	0.17 182	0.12 99	0.15 155	0.16 204

11t	0.30 91	0.22 194	0.42 151	0.37 108	0.26 236	0.31 110	0.34 220	0.66 163	0.35 65	0.39 103	0.33 66	0.31 64	0.28 107	0.61 204	0.26 74	0.14 78	0.11 105	0.17 182	0.12 99	0.15 155	0.16 204

CASnet	0.30 91	0.20 130	0.34 58	0.42 251	0.17 10	0.25 44	0.24 68	0.53 93	0.56 167	0.54 165	0.54 148	0.39 120	0.24 60	0.41 62	0.26 74	0.15 145	0.10 42	0.22 357	0.18 302	0.18 261	0.12 60
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
anonymousdsp	0.30 91	0.22 194	0.41 138	0.38 127	0.26 236	0.31 110	0.35 243	0.68 180	0.36 71	0.40 115	0.33 66	0.32 72	0.28 107	0.62 226	0.26 74	0.14 78	0.10 42	0.17 182	0.12 99	0.15 155	0.16 204

LoS	0.30 91	0.16 29	0.32 46	0.30 7	0.19 42	0.32 127	0.29 136	0.54 99	0.73 241	0.35 81	0.52 138	0.42 139	0.29 125	0.48 115	0.29 133	0.15 145	0.11 105	0.13 48	0.09 5	0.12 34	0.12 60
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
ProNet	0.30 91	0.22 194	0.41 138	0.36 90	0.25 199	0.33 139	0.42 349	0.62 135	0.41 109	0.33 66	0.31 57	0.32 72	0.28 107	0.60 198	0.28 115	0.13 50	0.11 105	0.16 143	0.13 135	0.13 68	0.14 134

ccc-4	0.30 91	0.22 194	0.42 151	0.37 108	0.26 236	0.31 110	0.34 220	0.66 163	0.35 65	0.39 103	0.33 66	0.31 64	0.28 107	0.61 204	0.26 74	0.14 78	0.11 105	0.17 182	0.12 99	0.15 155	0.16 204

IGEV-Stereo	0.30 91	0.22 194	0.41 138	0.38 127	0.26 236	0.30 95	0.35 243	0.68 180	0.36 71	0.40 115	0.33 66	0.32 72	0.28 107	0.62 226	0.26 74	0.14 78	0.10 42	0.17 182	0.12 99	0.15 155	0.16 204
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
GLC_STEREO	0.30 91	0.20 130	0.28 15	0.44 316	0.19 42	0.31 110	0.25 80	0.49 78	0.43 123	0.37 88	0.47 114	0.40 127	0.23 53	0.51 137	0.37 218	0.15 145	0.18 380	0.19 261	0.16 219	0.16 204	0.14 134

DilatedVolume-Stereo	0.31 106	0.16 29	0.38 109	0.34 47	0.21 83	0.54 276	0.25 80	0.58 117	0.43 123	0.59 177	0.50 123	0.37 105	0.32 154	0.50 129	0.29 133	0.13 50	0.12 172	0.13 48	0.11 72	0.11 10	0.12 60

Reg-Stereo(zero)	0.31 106	0.17 40	0.30 30	0.35 63	0.19 42	0.33 139	0.21 36	0.64 153	0.72 231	0.52 155	0.52 138	0.51 187	0.29 125	0.48 115	0.27 96	0.13 50	0.10 42	0.12 21	0.10 43	0.12 34	0.13 104

WCG-NET（raft）	0.31 106	0.16 29	0.39 117	0.33 41	0.19 42	0.35 152	0.27 106	0.54 99	0.79 270	0.45 132	0.55 154	0.47 170	0.27 93	0.56 163	0.28 115	0.13 50	0.10 42	0.12 21	0.11 72	0.12 34	0.12 60

rrr	0.31 106	0.24 249	0.56 310	0.36 90	0.27 272	0.38 178	0.31 178	0.56 110	0.44 128	0.39 103	0.31 57	0.35 93	0.27 93	0.62 226	0.25 57	0.16 190	0.12 172	0.16 143	0.13 135	0.14 112	0.14 134

TANstereo	0.31 106	0.16 29	0.34 58	0.31 9	0.17 10	0.55 282	0.23 62	0.46 66	0.56 167	0.60 180	0.69 194	0.37 105	0.26 83	0.36 36	0.28 115	0.16 190	0.16 332	0.13 48	0.10 43	0.14 112	0.15 173

test_xeample3	0.31 106	0.23 227	0.56 310	0.36 90	0.26 236	0.35 152	0.32 192	0.60 123	0.38 84	0.44 131	0.32 64	0.33 80	0.28 107	0.66 264	0.27 96	0.14 78	0.12 172	0.16 143	0.12 99	0.14 112	0.14 134

rvit_stereo_0081_aga	0.32 112	0.29 360	0.50 243	0.43 291	0.29 319	0.36 160	0.32 192	0.46 66	0.42 116	0.40 115	0.44 102	0.41 132	0.34 168	0.43 76	0.31 160	0.23 387	0.17 365	0.19 261	0.16 219	0.20 313	0.15 173

GCAP-BAT	0.32 112	0.21 164	0.45 184	0.34 47	0.29 319	0.28 74	0.27 106	0.53 93	0.32 45	0.61 185	0.66 184	0.47 170	0.25 67	0.59 185	0.28 115	0.15 145	0.12 172	0.15 117	0.10 43	0.12 34	0.12 60

rvit_stereo_0080	0.32 112	0.26 314	0.45 184	0.39 152	0.28 296	0.27 60	0.46 375	0.51 84	0.46 139	0.36 84	0.42 97	0.41 132	0.29 125	0.41 62	0.34 189	0.22 360	0.17 365	0.17 182	0.16 219	0.23 371	0.16 204

whm_eth	0.32 112	0.26 314	0.45 184	0.39 152	0.28 296	0.27 60	0.46 375	0.51 84	0.46 139	0.36 84	0.42 97	0.41 132	0.29 125	0.41 62	0.34 189	0.22 360	0.17 365	0.17 182	0.16 219	0.23 371	0.16 204

plain	0.32 112	0.21 164	0.59 329	0.40 189	0.29 319	0.27 60	0.30 154	0.46 66	0.36 71	0.32 62	0.66 184	0.31 64	0.33 161	0.68 283	0.32 167	0.18 264	0.13 243	0.20 298	0.15 190	0.18 261	0.13 104

MIF-Stereo (partial)	0.32 112	0.19 95	0.41 138	0.41 217	0.32 381	0.29 85	0.24 68	0.49 78	0.44 128	0.31 58	0.63 175	0.37 105	0.36 183	0.60 198	0.32 167	0.17 228	0.13 243	0.19 261	0.17 271	0.18 261	0.15 173

CREStereo++_RVC	0.32 112	0.16 29	0.25 1	0.32 25	0.24 169	0.27 60	0.22 46	0.48 77	0.89 343	0.47 141	0.80 248	0.29 56	0.25 67	0.37 39	0.34 189	0.14 78	0.09 17	0.13 48	0.52 532	0.14 112	0.10 3
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
XX-TBD	0.32 112	0.53 475	0.26 7	0.53 444	0.21 83	0.38 178	0.24 68	0.41 45	0.77 259	0.55 167	0.70 197	0.31 64	0.26 83	0.33 20	0.28 115	0.16 190	0.10 42	0.12 21	0.09 5	0.13 68	0.11 29

rvit_stereo_0081	0.33 120	0.25 280	0.49 231	0.43 291	0.26 236	0.31 110	0.37 269	0.45 59	0.56 167	0.37 88	0.40 92	0.39 120	0.38 197	0.44 82	0.35 198	0.22 360	0.16 332	0.19 261	0.16 219	0.20 313	0.14 134

rvit_stereo_0082	0.33 120	0.25 280	0.49 231	0.43 291	0.26 236	0.31 110	0.37 269	0.45 59	0.56 167	0.37 88	0.40 92	0.39 120	0.38 197	0.44 82	0.35 198	0.22 360	0.16 332	0.19 261	0.16 219	0.20 313	0.14 134

RAFT-Stereo-weight	0.33 120	0.19 95	0.36 87	0.39 152	0.23 129	0.28 74	0.29 136	0.69 190	0.83 307	0.55 167	0.51 131	0.58 225	0.20 31	0.48 115	0.30 148	0.13 50	0.10 42	0.14 75	0.12 99	0.13 68	0.12 60

CAS++	0.33 120	0.25 280	0.39 117	0.38 127	0.26 236	0.32 127	0.24 68	0.87 289	0.53 164	0.48 147	0.46 108	0.26 49	0.21 37	0.50 129	0.26 74	0.23 387	0.20 407	0.22 357	0.17 271	0.21 325	0.17 247
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
MyStereo07	0.33 120	0.23 227	0.37 99	0.43 291	0.29 319	0.40 194	0.48 390	0.78 260	0.38 84	0.38 97	0.34 75	0.32 72	0.30 143	0.63 237	0.28 115	0.14 78	0.13 243	0.19 261	0.17 271	0.18 261	0.17 247

MSKI-zero shot	0.33 120	0.19 95	0.36 87	0.41 217	0.22 101	0.32 127	0.22 46	0.65 156	0.45 133	0.52 155	0.64 178	0.60 239	0.19 20	0.78 350	0.27 96	0.14 78	0.11 105	0.14 75	0.10 43	0.13 68	0.13 104

4D-IteraStereo	0.33 120	0.19 95	0.43 170	0.40 189	0.24 169	0.32 127	0.27 106	0.59 121	0.72 231	0.66 217	0.53 145	0.42 139	0.22 46	0.46 96	0.30 148	0.14 78	0.09 17	0.20 298	0.16 219	0.16 204	0.12 60

iRaftStereo_RVC	0.33 120	0.20 130	0.40 129	0.40 189	0.23 129	0.31 110	0.29 136	0.70 202	0.55 166	0.49 149	0.66 184	0.37 105	0.23 53	0.47 107	0.33 177	0.14 78	0.11 105	0.19 261	0.17 271	0.16 204	0.13 104

PMTNet	0.33 120	0.17 40	0.26 7	0.29 4	0.18 21	0.44 230	0.22 46	0.57 114	0.66 203	0.46 138	0.54 148	0.38 112	0.34 168	0.50 129	0.25 57	0.75 533	0.10 42	0.12 21	0.09 5	0.13 68	0.12 60

xyz-stereo-finetune	0.34 129	0.19 95	0.38 109	0.34 47	0.18 21	0.57 297	0.32 192	0.60 123	0.70 222	0.47 141	0.54 148	0.38 112	0.35 176	0.57 172	0.38 233	0.13 50	0.12 172	0.16 143	0.13 135	0.13 68	0.13 104

MM-Stereo_test1	0.34 129	0.19 95	0.37 99	0.42 251	0.23 129	0.35 152	0.44 365	0.62 135	0.56 167	0.61 185	0.51 131	0.38 112	0.36 183	0.65 252	0.27 96	0.15 145	0.13 243	0.17 182	0.14 165	0.15 155	0.13 104

tg	0.34 129	0.19 95	0.40 129	0.40 189	0.23 129	0.38 178	0.26 93	0.74 239	0.60 186	0.48 147	0.65 180	0.42 139	0.24 60	0.57 172	0.33 177	0.14 78	0.10 42	0.18 228	0.17 271	0.14 112	0.12 60

rvit_stereo_0083	0.34 129	0.25 280	0.53 281	0.45 330	0.28 296	0.35 152	0.35 243	0.47 74	0.64 194	0.38 97	0.47 114	0.42 139	0.37 189	0.41 62	0.39 243	0.22 360	0.20 407	0.20 298	0.17 271	0.21 325	0.15 173

Former-RAFT_DAM_RVC	0.34 129	0.28 346	0.48 222	0.37 108	0.25 199	0.47 244	0.30 154	0.60 123	0.92 360	0.43 128	0.37 84	0.30 60	0.29 125	0.50 129	0.30 148	0.17 228	0.14 281	0.18 228	0.15 190	0.18 261	0.16 204

cross-raft	0.34 129	0.20 130	0.38 109	0.45 330	0.24 169	0.32 127	0.35 243	0.77 257	0.42 116	0.62 189	0.77 223	0.58 225	0.27 93	0.46 96	0.31 160	0.12 28	0.10 42	0.15 117	0.13 135	0.15 155	0.12 60

MM-Stereo_test3	0.35 135	0.19 95	0.33 50	0.42 251	0.26 236	0.34 149	0.44 365	0.74 239	0.93 366	0.47 141	0.52 138	0.42 139	0.29 125	0.46 96	0.29 133	0.17 228	0.15 305	0.17 182	0.13 135	0.14 112	0.15 173

model_zeroshot	0.35 135	0.20 130	0.56 310	0.41 217	0.30 343	0.51 256	0.26 93	0.69 190	0.48 147	0.65 211	0.51 131	0.52 191	0.25 67	0.46 96	0.27 96	0.17 228	0.13 243	0.15 117	0.14 165	0.13 68	0.14 134

rvit_stereo_ft	0.35 135	0.26 314	0.54 294	0.53 444	0.32 381	0.33 139	0.46 375	0.52 87	0.52 161	0.35 81	0.41 95	0.41 132	0.34 168	0.49 124	0.36 209	0.22 360	0.14 281	0.19 261	0.18 302	0.19 296	0.15 173

gcap-zeroshot	0.35 135	0.20 130	0.61 335	0.39 152	0.23 129	0.53 269	0.27 106	0.58 117	0.35 65	0.64 206	0.49 121	0.87 368	0.34 168	0.49 124	0.25 57	0.14 78	0.12 172	0.15 117	0.12 99	0.13 68	0.14 134

RAFT-Test	0.35 135	0.19 95	0.42 151	0.39 152	0.24 169	0.50 251	0.23 62	0.74 239	0.44 128	0.62 189	0.85 275	0.64 260	0.28 107	0.48 115	0.30 148	0.14 78	0.11 105	0.14 75	0.11 72	0.13 68	0.13 104

test-3	0.35 135	0.17 40	0.48 222	0.40 189	0.22 101	0.42 215	0.22 46	0.66 163	0.80 279	0.72 256	0.45 104	0.63 253	0.29 125	0.45 88	0.32 167	0.13 50	0.09 17	0.17 182	0.13 135	0.13 68	0.11 29

test_1	0.35 135	0.17 40	0.48 222	0.40 189	0.22 101	0.42 215	0.22 46	0.66 163	0.80 279	0.70 244	0.45 104	0.63 253	0.29 125	0.45 88	0.32 167	0.13 50	0.09 17	0.17 182	0.13 135	0.13 68	0.11 29

raftrobust	0.35 135	0.20 130	0.39 117	0.43 291	0.29 319	0.31 110	0.25 80	0.73 232	0.66 203	0.59 177	0.56 157	0.44 152	0.45 243	0.55 153	0.31 160	0.16 190	0.12 172	0.14 75	0.12 99	0.12 34	0.14 134

CFNet-RSSM	0.35 135	0.18 64	0.47 209	0.39 152	0.22 101	0.35 152	0.23 62	0.78 260	0.86 320	0.67 226	0.54 148	0.56 206	0.28 107	0.49 124	0.28 115	0.14 78	0.10 42	0.14 75	0.12 99	0.13 68	0.12 60

Gwc-CoAtRS	0.35 135	0.18 64	0.46 197	0.39 152	0.23 129	0.34 149	0.22 46	0.74 239	0.77 259	0.62 189	0.60 167	0.58 225	0.29 125	0.47 107	0.29 133	0.14 78	0.11 105	0.14 75	0.12 99	0.13 68	0.13 104

AE-Stereo	0.36 145	0.21 164	0.47 209	0.49 394	0.31 356	0.50 251	0.34 220	0.72 220	0.73 241	0.34 78	0.55 154	0.52 191	0.28 107	0.48 115	0.31 160	0.13 50	0.13 243	0.18 228	0.16 219	0.15 155	0.14 134

ACVNet-DCA	0.36 145	0.25 280	0.35 73	0.42 251	0.23 129	0.53 269	0.37 269	0.91 304	0.59 179	0.42 123	0.50 123	0.34 85	0.47 255	0.61 204	0.26 74	0.17 228	0.11 105	0.19 261	0.13 135	0.18 261	0.19 284

IGEV_Zeroshot_test	0.36 145	0.19 95	0.71 383	0.41 217	0.29 319	0.30 95	0.25 80	0.86 288	0.40 103	0.64 206	0.57 159	0.56 206	0.25 67	0.56 163	0.29 133	0.15 145	0.11 105	0.16 143	0.14 165	0.14 112	0.14 134

EKT-Stereo	0.36 145	0.24 249	0.44 176	0.44 316	0.30 343	0.37 172	0.30 154	0.72 220	0.68 211	0.47 141	0.63 175	0.49 181	0.28 107	0.59 185	0.34 189	0.19 301	0.14 281	0.18 228	0.15 190	0.16 204	0.18 273

Any-RAFT	0.36 145	0.17 40	0.31 36	0.35 63	0.21 83	0.51 256	0.21 36	0.93 315	0.75 251	0.56 170	0.73 202	0.66 278	0.29 125	0.48 115	0.25 57	0.15 145	0.10 42	0.13 48	0.10 43	0.13 68	0.13 104

LL-Strereo2	0.36 145	0.25 280	0.52 273	0.43 291	0.27 272	0.36 160	0.27 106	0.70 202	0.46 139	0.55 167	0.53 145	0.65 266	0.24 60	0.69 290	0.32 167	0.14 78	0.13 243	0.23 379	0.20 353	0.19 296	0.14 134

Selective-RAFT	0.36 145	0.23 227	0.54 294	0.45 330	0.22 101	0.64 339	0.27 106	0.62 135	0.65 200	0.41 118	0.38 89	0.55 200	0.39 212	0.59 185	0.36 209	0.14 78	0.12 172	0.14 75	0.12 99	0.16 204	0.14 134

RCA-Stereo	0.36 145	0.18 64	0.37 99	0.38 127	0.23 129	0.31 110	0.33 208	0.70 202	1.25 477	0.45 132	0.65 180	0.46 165	0.43 229	0.40 58	0.29 133	0.14 78	0.10 42	0.14 75	0.12 99	0.12 34	0.12 60

Patchmatch Stereo++	0.36 145	0.24 249	0.51 252	0.42 251	0.22 101	0.24 26	0.21 36	0.63 143	0.39 89	0.63 196	0.73 202	0.57 210	0.38 197	0.61 204	0.39 243	0.18 264	0.12 172	0.20 298	0.16 219	0.21 325	0.16 204
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
PSM-adaLoss	0.36 145	0.24 249	0.51 252	0.42 251	0.22 101	0.24 26	0.31 178	0.63 143	0.39 89	0.63 196	0.73 202	0.57 210	0.38 197	0.59 185	0.38 233	0.18 264	0.12 172	0.20 298	0.16 219	0.21 325	0.16 204

ROB_FTStereo_v2	0.36 145	0.24 249	0.51 252	0.42 251	0.22 101	0.24 26	0.31 178	0.63 143	0.39 89	0.63 196	0.73 202	0.57 210	0.38 197	0.60 198	0.39 243	0.18 264	0.12 172	0.20 298	0.16 219	0.21 325	0.16 204

ROB_FTStereo	0.36 145	0.24 249	0.51 252	0.42 251	0.22 101	0.24 26	0.20 19	0.63 143	0.39 89	0.63 196	0.73 202	0.57 210	0.38 197	0.60 198	0.38 233	0.18 264	0.12 172	0.20 298	0.16 219	0.21 325	0.16 204

HUI-Stereo	0.36 145	0.24 249	0.51 252	0.42 251	0.22 101	0.24 26	0.22 46	0.63 143	0.40 103	0.64 206	0.73 202	0.58 225	0.38 197	0.53 144	0.38 233	0.18 264	0.12 172	0.20 298	0.16 219	0.21 325	0.16 204

iGMRVC	0.36 145	0.24 249	0.51 252	0.42 251	0.22 101	0.24 26	0.29 136	0.63 143	0.39 89	0.63 196	0.73 202	0.57 210	0.38 197	0.61 204	0.39 243	0.18 264	0.12 172	0.20 298	0.16 219	0.21 325	0.16 204

iRAFT	0.36 145	0.24 249	0.51 252	0.42 251	0.22 101	0.24 26	0.21 36	0.63 143	0.39 89	0.63 196	0.73 202	0.57 210	0.38 197	0.61 204	0.39 243	0.18 264	0.12 172	0.20 298	0.16 219	0.21 325	0.16 204

RAFT-IKP	0.36 145	0.24 249	0.51 252	0.42 251	0.22 101	0.24 26	0.27 106	0.63 143	0.39 89	0.63 196	0.73 202	0.57 210	0.38 197	0.61 204	0.39 243	0.18 264	0.12 172	0.20 298	0.16 219	0.21 325	0.16 204

sCroCo_RVC	0.36 145	0.29 360	0.73 394	0.52 434	0.39 436	0.42 215	0.31 178	0.52 87	0.46 139	0.31 58	0.48 116	0.38 112	0.32 154	0.46 96	0.33 177	0.22 360	0.23 437	0.19 261	0.19 330	0.21 325	0.22 352

EAI-Stereo	0.36 145	0.21 164	0.46 197	0.40 189	0.22 101	0.33 139	0.36 256	1.22 435	0.32 45	0.52 155	0.75 216	0.35 93	0.28 107	0.65 252	0.30 148	0.14 78	0.11 105	0.14 75	0.14 165	0.14 112	0.13 104

xyz-stereo-finetune2	0.37 163	0.20 130	0.40 129	0.32 25	0.19 42	0.80 405	0.29 136	0.56 110	0.33 53	0.53 163	0.79 237	0.43 148	0.48 259	0.70 298	0.46 294	0.13 50	0.12 172	0.17 182	0.13 135	0.12 34	0.14 134

testlalala2	0.37 163	0.19 95	0.45 184	0.94 530	0.56 502	0.45 237	0.25 80	0.64 153	0.51 160	0.69 238	0.57 159	0.44 152	0.24 60	0.35 29	0.33 177	0.15 145	0.13 243	0.14 75	0.10 43	0.13 68	0.14 134

1test111	0.37 163	0.25 280	0.35 73	0.42 251	0.23 129	0.53 269	0.37 269	0.91 304	0.59 179	0.42 123	0.50 123	0.34 85	0.47 255	0.59 185	0.48 309	0.17 228	0.11 105	0.19 261	0.13 135	0.18 261	0.19 284

tt1	0.37 163	0.25 280	0.35 73	0.43 291	0.23 129	0.52 264	0.37 269	0.72 220	1.13 451	0.42 123	0.46 108	0.35 93	0.44 236	0.61 204	0.26 74	0.17 228	0.11 105	0.19 261	0.13 135	0.16 204	0.17 247

HH	0.37 163	0.22 194	0.49 231	0.41 217	0.26 236	0.36 160	0.30 154	0.87 289	0.41 109	0.45 132	0.59 164	0.78 339	0.43 229	0.77 342	0.26 74	0.15 145	0.11 105	0.15 117	0.14 165	0.14 112	0.14 134

HanStereo	0.37 163	0.22 194	0.49 231	0.41 217	0.26 236	0.36 160	0.30 154	0.87 289	0.41 109	0.45 132	0.59 164	0.78 339	0.43 229	0.77 342	0.26 74	0.15 145	0.11 105	0.15 117	0.14 165	0.14 112	0.14 134

CAS	0.37 163	0.13 1	0.27 12	1.34 544	0.31 356	0.46 240	0.38 287	0.50 80	0.48 147	0.35 81	0.52 138	0.24 42	0.19 20	0.30 7	0.28 115	1.03 545	0.08 1	0.12 21	0.08 1	0.12 34	0.28 421

anonymousdsp2	0.37 163	0.21 164	0.49 231	0.38 127	0.24 169	0.48 249	0.31 178	0.91 304	0.68 211	0.57 173	0.51 131	0.51 187	0.34 168	0.59 185	0.33 177	0.14 78	0.11 105	0.14 75	0.10 43	0.16 204	0.16 204

knoymous	0.37 163	0.22 194	0.34 58	0.32 25	0.22 101	0.38 178	0.29 136	0.63 143	0.65 200	0.69 238	0.69 194	0.60 239	0.40 217	0.61 204	0.36 209	0.17 228	0.11 105	0.20 298	0.12 99	0.18 261	0.19 284

test_4	0.37 163	0.19 95	0.34 58	0.45 330	0.26 236	0.20 7	0.34 220	0.58 117	0.42 116	0.60 180	1.45 481	0.43 148	0.26 83	0.67 274	0.29 133	0.12 28	0.10 42	0.17 182	0.19 330	0.15 155	0.12 60

test_3	0.37 163	0.19 95	0.50 243	0.45 330	0.24 169	0.47 244	0.36 256	0.69 190	0.84 308	0.66 217	0.46 108	0.68 288	0.25 67	0.45 88	0.32 167	0.12 28	0.10 42	0.18 228	0.16 219	0.15 155	0.12 60

NRIStereo	0.37 163	0.21 164	0.49 231	0.42 251	0.23 129	0.33 139	0.25 80	0.68 180	0.59 179	0.65 211	0.63 175	0.55 200	0.37 189	0.67 274	0.40 265	0.16 190	0.12 172	0.18 228	0.15 190	0.17 230	0.15 173

DeepStereo_RVC	0.37 163	0.22 194	0.51 252	0.41 217	0.24 169	0.26 47	0.22 46	0.64 153	0.40 103	0.69 238	0.67 191	0.57 210	0.50 267	0.58 177	0.42 275	0.17 228	0.12 172	0.18 228	0.16 219	0.19 296	0.19 284

CRE-IMP	0.37 163	0.23 227	0.53 281	0.42 251	0.24 169	0.40 194	0.21 36	0.61 131	0.45 133	0.65 211	0.73 202	0.53 196	0.37 189	0.63 237	0.40 265	0.18 264	0.11 105	0.19 261	0.16 219	0.21 325	0.19 284

test-1	0.37 163	0.20 130	0.76 403	0.47 375	0.27 272	0.44 230	0.36 256	0.63 143	0.65 200	0.49 149	0.67 191	0.54 198	0.35 176	0.42 70	0.30 148	0.14 78	0.12 172	0.16 143	0.14 165	0.15 155	0.18 273

s12784h	0.37 163	0.15 13	0.26 7	0.34 47	0.15 1	0.80 405	0.29 136	0.83 280	0.87 327	0.58 176	0.58 162	0.43 148	0.41 222	0.59 185	0.35 198	0.12 28	0.10 42	0.14 75	0.09 5	0.14 112	0.10 3

RALCasStereoNet	0.37 163	0.23 227	0.41 138	0.44 316	0.28 296	0.36 160	0.38 287	0.66 163	0.67 209	0.51 152	0.74 214	0.51 187	0.29 125	0.64 244	0.38 233	0.17 228	0.14 281	0.15 117	0.13 135	0.17 230	0.17 247

RAFT-Stereo + iAFF	0.37 163	0.18 64	0.45 184	0.36 90	0.19 42	0.33 139	0.28 121	0.67 174	0.77 259	0.72 256	0.99 347	0.56 206	0.39 212	0.44 82	0.31 160	0.11 21	0.09 17	0.15 117	0.14 165	0.13 68	0.11 29

H2IRNET	0.38 181	0.21 164	0.36 87	0.39 152	0.25 199	0.26 47	0.24 68	0.61 131	0.74 247	0.39 103	0.89 293	0.74 319	0.53 276	0.53 144	0.44 284	0.16 190	0.13 243	0.19 261	0.20 353	0.17 230	0.15 173

cc1	0.38 181	0.25 280	0.35 73	0.42 251	0.23 129	0.53 269	0.37 269	0.71 209	1.17 462	0.42 123	0.50 123	0.34 85	0.47 255	0.61 204	0.26 74	0.17 228	0.11 105	0.19 261	0.13 135	0.16 204	0.17 247

11t1	0.38 181	0.23 227	0.49 231	0.36 90	0.23 129	0.61 320	0.31 178	0.74 239	0.47 145	0.62 189	0.55 154	0.55 200	0.49 264	0.58 177	0.45 290	0.18 264	0.15 305	0.16 143	0.13 135	0.17 230	0.19 284

DCRE	0.38 181	0.19 95	0.47 209	0.45 330	0.33 393	0.45 237	0.40 318	0.66 163	0.53 164	0.49 149	0.95 322	0.57 210	0.39 212	0.53 144	0.32 167	0.14 78	0.13 243	0.15 117	0.14 165	0.14 112	0.15 173

DCANet-4	0.38 181	0.22 194	0.58 321	0.35 63	0.19 42	0.30 95	0.30 154	0.69 190	0.97 391	0.70 244	0.79 237	0.40 127	0.46 250	0.46 96	0.37 218	0.14 78	0.10 42	0.14 75	0.11 72	0.12 34	0.15 173

GMOStereo	0.38 181	0.19 95	0.42 151	0.43 291	0.24 169	0.40 194	0.39 305	0.55 102	0.64 194	0.89 371	0.84 266	0.65 266	0.37 189	0.39 50	0.29 133	0.14 78	0.12 172	0.20 298	0.18 302	0.15 155	0.12 60

error version	0.38 181	0.19 95	0.42 151	0.43 291	0.24 169	0.40 194	0.39 305	0.55 102	0.64 194	0.89 371	0.84 266	0.65 266	0.37 189	0.39 50	0.29 133	0.14 78	0.12 172	0.20 298	0.18 302	0.15 155	0.12 60

test-v	0.38 181	0.19 95	0.42 151	0.43 291	0.24 169	0.40 194	0.39 305	0.55 102	0.64 194	0.89 371	0.84 266	0.65 266	0.37 189	0.39 50	0.29 133	0.14 78	0.12 172	0.20 298	0.18 302	0.15 155	0.12 60

test-2	0.38 181	0.19 95	0.42 151	0.43 291	0.24 169	0.40 194	0.39 305	0.55 102	0.64 194	0.89 371	0.84 266	0.65 266	0.37 189	0.39 50	0.29 133	0.14 78	0.12 172	0.20 298	0.18 302	0.15 155	0.12 60

rafts_anoy	0.38 181	0.22 194	0.38 109	0.43 291	0.28 296	0.32 127	0.32 192	0.70 202	0.91 354	0.59 177	0.66 184	0.45 161	0.33 161	0.49 124	0.41 270	0.16 190	0.12 172	0.21 342	0.23 411	0.18 261	0.16 204

raft+_RVC	0.38 181	0.20 130	0.38 109	0.39 152	0.27 272	0.44 230	0.35 243	0.81 272	0.90 348	0.52 155	0.78 232	0.50 183	0.29 125	0.56 163	0.41 270	0.15 145	0.12 172	0.17 182	0.15 190	0.14 112	0.13 104

XX-Stereo	0.38 181	0.18 64	0.52 273	0.58 479	0.38 428	0.39 186	0.20 19	0.62 135	0.31 41	0.47 141	1.29 448	0.72 310	0.25 67	0.59 185	0.28 115	0.16 190	0.11 105	0.17 182	0.16 219	0.14 112	0.11 29

DCANet	0.38 181	0.18 64	0.46 197	0.35 63	0.19 42	0.30 95	0.30 154	0.72 220	0.96 386	0.72 256	0.77 223	0.45 161	0.56 294	0.47 107	0.36 209	0.14 78	0.10 42	0.14 75	0.11 72	0.13 68	0.15 173

AIO-test1	0.39 194	0.18 64	0.42 151	0.51 417	0.25 199	0.44 230	0.30 154	0.74 239	1.20 471	0.41 118	0.71 198	0.45 161	0.29 125	0.56 163	0.27 96	0.15 145	0.13 243	0.19 261	0.21 373	0.13 68	0.18 273

MIM_Stereo	0.39 194	0.18 64	0.59 329	0.38 127	0.25 199	0.27 60	0.24 68	0.72 220	0.56 167	0.72 256	1.00 351	0.62 248	0.29 125	0.67 274	0.39 243	0.13 50	0.14 281	0.17 182	0.16 219	0.14 112	0.12 60

fff	0.39 194	0.18 64	0.46 197	0.35 63	0.19 42	0.30 95	0.30 154	0.73 232	1.08 436	0.70 244	0.79 237	0.44 152	0.62 333	0.47 107	0.37 218	0.14 78	0.10 42	0.14 75	0.11 72	0.12 34	0.15 173

ADStereo(finetuned)	0.39 194	0.18 64	0.58 321	0.35 63	0.19 42	0.30 95	0.30 154	0.72 220	0.96 386	0.72 256	0.77 223	0.45 161	0.68 373	0.46 96	0.36 209	0.14 78	0.10 42	0.14 75	0.11 72	0.13 68	0.15 173

MIPNet	0.39 194	0.22 194	0.66 357	0.40 189	0.25 199	0.53 269	0.29 136	0.78 260	0.74 247	0.68 235	0.60 167	0.40 127	0.48 259	0.45 88	0.39 243	0.14 78	0.11 105	0.16 143	0.13 135	0.14 112	0.14 134

TRStereo	0.39 194	0.32 387	0.64 350	0.49 394	0.41 446	0.30 95	0.30 154	0.97 330	0.63 190	0.53 163	0.43 99	0.52 191	0.26 83	0.77 342	0.29 133	0.18 264	0.12 172	0.19 261	0.19 330	0.13 68	0.13 104

NF-Stereo	0.39 194	0.21 164	0.51 252	0.42 251	0.25 199	0.26 47	0.30 154	0.71 209	0.72 231	0.66 217	0.77 223	0.57 210	0.31 147	0.69 290	0.39 243	0.18 264	0.12 172	0.20 298	0.16 219	0.16 204	0.27 410

OCTAStereo	0.39 194	0.21 164	0.51 252	0.42 251	0.25 199	0.26 47	0.30 154	0.71 209	0.72 231	0.66 217	0.77 223	0.58 225	0.31 147	0.69 290	0.39 243	0.18 264	0.12 172	0.20 298	0.16 219	0.16 204	0.27 410

RE-Stereo	0.39 194	0.21 164	0.51 252	0.42 251	0.25 199	0.26 47	0.30 154	0.71 209	0.72 231	0.66 217	0.77 223	0.57 210	0.31 147	0.70 298	0.39 243	0.18 264	0.12 172	0.20 298	0.16 219	0.16 204	0.27 410

Pruner-Stereo	0.39 194	0.21 164	0.51 252	0.41 217	0.25 199	0.22 13	0.24 68	0.71 209	0.59 179	0.90 379	0.75 216	0.67 285	0.30 143	0.64 244	0.39 243	0.19 301	0.12 172	0.20 298	0.17 271	0.17 230	0.19 284

TVStereo	0.39 194	0.21 164	0.51 252	0.42 251	0.25 199	0.26 47	0.30 154	0.71 209	0.72 231	0.66 217	0.77 223	0.57 210	0.31 147	0.70 298	0.39 243	0.18 264	0.12 172	0.20 298	0.16 219	0.16 204	0.27 410

TestStereo	0.39 194	0.32 387	0.42 151	0.45 330	0.20 65	0.41 205	0.38 287	0.69 190	0.66 203	0.56 170	0.78 232	0.48 175	0.43 229	0.59 185	0.37 218	0.18 264	0.13 243	0.20 298	0.15 190	0.23 371	0.14 134

csc	0.39 194	0.18 64	0.46 197	0.35 63	0.19 42	0.30 95	0.30 154	0.73 232	1.08 436	0.70 244	0.79 237	0.44 152	0.62 333	0.47 107	0.37 218	0.14 78	0.10 42	0.14 75	0.11 72	0.12 34	0.15 173

cscssc	0.39 194	0.18 64	0.46 197	0.35 63	0.19 42	0.30 95	0.30 154	0.73 232	1.08 436	0.70 244	0.79 237	0.44 152	0.62 333	0.47 107	0.37 218	0.14 78	0.10 42	0.14 75	0.11 72	0.12 34	0.15 173

AFF-stereo	0.39 194	0.20 130	0.42 151	0.37 108	0.22 101	0.27 60	0.31 178	0.67 174	0.72 231	0.66 217	1.12 398	0.75 324	0.38 197	0.57 172	0.35 198	0.11 21	0.09 17	0.16 143	0.16 219	0.14 112	0.12 60

AIO-test2	0.40 209	0.21 164	0.44 176	0.48 383	0.26 236	0.44 230	0.38 287	0.79 267	1.28 484	0.37 88	0.87 286	0.38 112	0.30 143	0.50 129	0.28 115	0.16 190	0.13 243	0.21 342	0.24 425	0.15 155	0.15 173

rvit_0105_6	0.40 209	0.28 346	0.68 369	0.51 417	0.30 343	0.39 186	0.41 338	0.53 93	0.68 211	0.41 118	0.45 104	0.50 183	0.45 243	0.55 153	0.37 218	0.28 439	0.26 464	0.24 394	0.22 395	0.22 351	0.17 247

MyStereo06	0.40 209	0.22 194	0.65 355	0.42 251	0.29 319	0.43 220	0.48 390	1.05 359	0.43 123	0.64 206	0.54 148	0.78 339	0.27 93	0.53 144	0.31 160	0.14 78	0.13 243	0.18 228	0.17 271	0.17 230	0.17 247

xx1	0.40 209	0.25 280	0.35 73	0.42 251	0.23 129	0.53 269	0.37 269	0.71 209	1.17 462	0.42 123	0.50 123	0.65 266	0.56 294	0.61 204	0.26 74	0.17 228	0.11 105	0.20 298	0.19 330	0.18 261	0.19 284

DisPM	0.40 209	0.20 130	0.50 243	0.42 251	0.27 272	0.24 26	0.30 154	0.68 180	0.61 189	0.88 364	0.87 286	0.59 235	0.32 154	0.80 356	0.34 189	0.19 301	0.12 172	0.19 261	0.17 271	0.16 204	0.21 333

RAFT+CT+SA	0.40 209	0.24 249	0.40 129	0.53 444	0.27 272	0.28 74	0.45 372	0.79 267	0.81 288	0.51 152	0.90 299	0.42 139	0.39 212	0.81 361	0.33 177	0.15 145	0.11 105	0.18 228	0.18 302	0.15 155	0.15 173

IPLG	0.40 209	0.21 164	0.64 350	0.41 217	0.25 199	0.54 276	0.27 106	0.77 257	0.68 211	0.85 339	0.82 258	0.33 80	0.32 154	0.64 244	0.49 318	0.13 50	0.11 105	0.16 143	0.14 165	0.14 112	0.14 134

IPLGR	0.40 209	0.22 194	0.70 381	0.40 189	0.22 101	0.51 256	0.29 136	0.78 260	0.78 263	0.80 307	0.77 223	0.44 152	0.41 222	0.48 115	0.40 265	0.14 78	0.12 172	0.16 143	0.14 165	0.16 204	0.14 134

PSM-softLoss	0.40 209	0.21 164	0.53 281	0.42 251	0.26 236	0.29 85	0.34 220	0.70 202	0.49 150	0.63 196	0.82 258	0.59 235	0.33 161	0.75 325	0.43 277	0.20 322	0.12 172	0.20 298	0.18 302	0.17 230	0.22 352

KMStereo	0.40 209	0.21 164	0.53 281	0.42 251	0.26 236	0.29 85	0.34 220	0.70 202	0.49 150	0.63 196	0.82 258	0.59 235	0.33 161	0.75 325	0.43 277	0.20 322	0.12 172	0.20 298	0.18 302	0.17 230	0.22 352

RALAANet	0.40 209	0.24 249	0.56 310	0.43 291	0.30 343	0.36 160	0.25 80	0.89 298	0.69 218	0.69 238	0.65 180	0.61 241	0.30 143	0.63 237	0.35 198	0.16 190	0.13 243	0.18 228	0.15 190	0.21 325	0.14 134

GMStereo	0.40 209	0.38 423	0.61 335	0.41 217	0.27 272	0.47 244	0.35 243	0.62 135	1.04 418	0.57 173	0.54 148	0.38 112	0.36 183	0.56 163	0.41 270	0.20 322	0.13 243	0.16 143	0.17 271	0.24 384	0.20 315
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
DIP-Stereo	0.40 209	0.22 194	0.58 321	0.42 251	0.29 319	0.62 324	0.27 106	0.87 289	0.42 116	0.65 211	0.86 279	0.52 191	0.35 176	0.67 274	0.43 277	0.15 145	0.13 243	0.17 182	0.14 165	0.15 155	0.17 247
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
R-Stereo Train	0.40 209	0.19 95	0.47 209	0.43 291	0.27 272	0.41 205	0.31 178	0.74 239	0.38 84	0.90 379	1.28 444	0.58 225	0.35 176	0.43 76	0.35 198	0.15 145	0.13 243	0.14 75	0.12 99	0.14 112	0.14 134

RAFT-Stereo	0.40 209	0.19 95	0.47 209	0.43 291	0.27 272	0.41 205	0.31 178	0.74 239	0.38 84	0.90 379	1.28 444	0.58 225	0.35 176	0.43 76	0.35 198	0.15 145	0.13 243	0.14 75	0.12 99	0.14 112	0.14 134
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
riskmin	0.41 224	0.21 164	0.44 176	0.34 47	0.24 169	0.58 303	0.32 192	0.70 202	0.86 320	0.52 155	0.57 159	0.78 339	0.60 322	0.58 177	0.39 243	0.17 228	0.12 172	0.19 261	0.13 135	0.19 296	0.22 352

x	0.41 224	0.25 280	0.46 197	0.36 90	0.24 169	0.54 276	0.31 178	0.94 320	0.58 178	0.60 180	0.72 200	0.61 241	0.53 276	0.52 138	0.50 321	0.18 264	0.16 332	0.17 182	0.16 219	0.17 230	0.18 273

raft_robust	0.41 224	0.24 249	0.39 117	0.43 291	0.22 101	0.40 194	0.33 208	0.80 270	0.98 396	0.80 307	0.88 290	0.41 132	0.32 154	0.89 388	0.30 148	0.14 78	0.12 172	0.16 143	0.18 302	0.15 155	0.13 104

PFNet+	0.41 224	0.20 130	0.53 281	0.40 189	0.25 199	0.28 74	0.22 46	0.66 163	0.76 256	0.85 339	0.79 237	0.63 253	0.34 168	0.75 325	0.37 218	0.20 322	0.14 281	0.23 379	0.20 353	0.17 230	0.21 333

SST-Stereo	0.41 224	0.20 130	0.48 222	0.43 291	0.25 199	0.25 44	0.21 36	0.68 180	0.50 154	1.08 461	0.79 237	0.71 295	0.42 227	0.81 361	0.38 233	0.17 228	0.11 105	0.20 298	0.16 219	0.19 296	0.15 173

RAFT_R40	0.41 224	0.20 130	0.47 209	0.44 316	0.25 199	0.23 21	0.25 80	0.69 190	0.70 222	0.98 422	0.78 232	0.72 310	0.43 229	0.80 356	0.39 243	0.17 228	0.11 105	0.20 298	0.16 219	0.18 261	0.15 173

RAFT-345	0.41 224	0.19 95	0.42 151	0.39 152	0.23 129	0.32 127	0.25 80	0.62 135	0.56 167	0.74 270	1.77 505	0.44 152	0.35 176	0.67 274	0.37 218	0.14 78	0.11 105	0.18 228	0.14 165	0.14 112	0.13 104

rvit_0105_4	0.42 231	0.30 375	0.77 406	0.52 434	0.29 319	0.41 205	0.44 365	0.57 114	0.75 251	0.45 132	0.48 116	0.56 206	0.49 264	0.58 177	0.37 218	0.28 439	0.26 464	0.25 407	0.22 395	0.24 384	0.19 284

MyStereo8	0.42 231	0.21 164	0.64 350	0.43 291	0.29 319	0.55 282	0.28 121	0.72 220	0.50 154	0.73 263	1.01 355	0.57 210	0.44 236	0.52 138	0.52 330	0.15 145	0.12 172	0.16 143	0.14 165	0.19 296	0.21 333

qqq	0.42 231	0.28 346	0.50 243	0.37 108	0.22 101	0.47 244	0.39 305	0.91 304	0.59 179	0.57 173	0.71 198	0.65 266	0.56 294	0.59 185	0.48 309	0.17 228	0.17 365	0.20 298	0.19 330	0.18 261	0.19 284

CIPLG	0.42 231	0.23 227	0.71 383	0.45 330	0.33 393	0.51 256	0.33 208	0.68 180	0.68 211	0.84 326	0.96 326	0.47 170	0.33 161	0.56 163	0.52 330	0.17 228	0.12 172	0.16 143	0.14 165	0.13 68	0.16 204

iRaft-Stereo_20w	0.42 231	0.20 130	0.63 345	0.39 152	0.27 272	0.33 139	0.25 80	1.76 534	0.37 79	0.73 263	0.53 145	0.63 253	0.42 227	0.86 378	0.29 133	0.14 78	0.11 105	0.14 75	0.13 135	0.15 155	0.15 173

IPLGR_C	0.42 231	0.23 227	0.71 383	0.46 355	0.33 393	0.51 256	0.34 220	0.69 190	0.69 218	0.84 326	0.92 313	0.46 165	0.33 161	0.53 144	0.53 341	0.17 228	0.12 172	0.16 143	0.14 165	0.13 68	0.16 204

ACRE	0.42 231	0.23 227	0.73 394	0.45 330	0.33 393	0.50 251	0.33 208	0.68 180	0.70 222	0.82 313	0.92 313	0.46 165	0.32 154	0.53 144	0.52 330	0.17 228	0.12 172	0.15 117	0.14 165	0.13 68	0.16 204

LCNet	0.42 231	0.21 164	0.34 58	0.44 316	0.24 169	0.47 244	0.28 121	0.69 190	0.57 174	0.72 256	1.03 367	0.66 278	0.58 310	0.60 198	0.35 198	0.15 145	0.10 42	0.19 261	0.19 330	0.22 351	0.37 474

HHNet	0.42 231	0.19 95	0.43 170	0.35 63	0.38 428	0.33 139	0.33 208	0.71 209	0.78 263	0.87 354	1.30 450	0.52 191	0.36 183	0.53 144	0.37 218	0.16 190	0.11 105	0.19 261	0.15 190	0.15 155	0.25 396

AnonymousM	0.42 231	0.86 523	0.31 36	0.35 63	0.23 129	0.30 95	0.37 269	0.56 110	0.44 128	0.72 256	0.50 123	0.47 170	0.29 125	0.42 70	0.35 198	0.16 190	0.12 172	1.51 545	0.32 482	0.12 34	0.11 29

sAnonymous2	0.42 231	0.41 443	0.96 456	0.48 383	0.37 421	0.41 205	0.48 390	0.60 123	0.52 161	0.39 103	0.48 116	0.35 93	0.44 236	0.44 82	0.30 148	0.19 301	0.14 281	0.19 261	0.17 271	0.55 517	0.43 496

CroCo_RVC	0.42 231	0.41 443	0.96 456	0.48 383	0.37 421	0.41 205	0.48 390	0.60 123	0.52 161	0.39 103	0.48 116	0.35 93	0.44 236	0.44 82	0.30 148	0.19 301	0.14 281	0.19 261	0.17 271	0.55 517	0.43 496

111	0.42 231	0.18 64	0.46 197	0.35 63	0.19 42	0.52 264	0.28 121	0.76 252	1.16 459	0.52 155	0.92 313	0.65 266	0.51 272	0.65 252	0.37 218	0.15 145	0.10 42	0.14 75	0.12 99	0.13 68	0.16 204

StereoVision	0.43 244	0.29 360	0.54 294	0.50 405	0.28 296	0.37 172	0.38 287	0.75 248	0.63 190	0.46 138	1.11 396	0.53 196	0.38 197	0.57 172	0.34 189	0.21 338	0.24 446	0.25 407	0.24 425	0.26 406	0.17 247

OMP-Stereo	0.43 244	0.23 227	0.50 243	0.53 444	0.25 199	0.36 160	0.24 68	0.73 232	0.81 288	0.78 299	0.64 178	0.88 372	0.41 222	0.95 414	0.36 209	0.15 145	0.12 172	0.20 298	0.15 190	0.16 204	0.13 104

PFNet	0.43 244	0.19 95	0.61 335	0.44 316	0.24 169	0.42 215	0.31 178	0.76 252	0.81 288	1.01 432	0.74 214	0.67 285	0.41 222	0.75 325	0.39 243	0.16 190	0.10 42	0.20 298	0.15 190	0.16 204	0.14 134

IRAFT_RVC	0.43 244	0.20 130	0.52 273	0.45 330	0.24 169	0.26 47	0.51 412	0.76 252	0.78 263	0.77 288	0.80 248	0.73 315	0.50 267	0.74 318	0.39 243	0.18 264	0.10 42	0.21 342	0.17 271	0.17 230	0.15 173

FENet	0.43 244	0.23 227	0.40 129	0.40 189	0.24 169	0.54 276	0.33 208	0.83 280	0.72 231	0.74 270	0.73 202	0.63 253	0.56 294	0.65 252	0.45 290	0.19 301	0.13 243	0.19 261	0.17 271	0.18 261	0.20 315

HITNet	0.43 244	0.27 330	0.50 243	0.34 47	0.18 21	0.65 346	0.32 192	0.99 336	0.70 222	0.73 263	0.86 279	0.66 278	0.56 294	0.61 204	0.47 305	0.14 78	0.10 42	0.15 117	0.13 135	0.18 261	0.13 104
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
rvit_0105_5	0.44 250	0.32 387	0.79 410	0.51 417	0.29 319	0.44 230	0.43 357	0.62 135	0.76 256	0.51 152	0.52 138	0.61 241	0.53 276	0.58 177	0.38 233	0.28 439	0.25 454	0.25 407	0.24 425	0.22 351	0.20 315

AIO-Stereo-zeroshot	0.44 250	0.22 194	0.83 422	0.39 152	0.45 470	0.41 205	0.26 93	1.04 352	0.50 154	0.54 165	0.76 219	1.03 417	0.43 229	0.67 274	0.28 115	0.16 190	0.11 105	0.17 182	0.19 330	0.21 325	0.21 333

test_sample1	0.44 250	0.24 249	0.52 273	0.35 63	0.23 129	0.59 313	0.36 256	1.05 359	0.57 174	0.66 217	0.78 232	0.70 292	0.71 385	0.62 226	0.51 325	0.18 264	0.15 305	0.17 182	0.16 219	0.18 261	0.18 273

TestStereo1	0.44 250	0.24 249	0.45 184	0.52 434	0.25 199	0.35 152	0.40 318	0.81 272	0.94 375	0.70 244	0.96 326	0.48 175	0.45 243	0.94 408	0.33 177	0.16 190	0.13 243	0.18 228	0.16 219	0.15 155	0.14 134

test_5	0.44 250	0.25 280	0.48 222	0.53 444	0.28 296	0.28 74	0.42 349	0.77 257	0.87 327	0.63 196	0.91 307	0.73 315	0.53 276	0.82 367	0.36 209	0.14 78	0.11 105	0.18 228	0.18 302	0.18 261	0.16 204

SA-5K	0.44 250	0.24 249	0.45 184	0.52 434	0.25 199	0.35 152	0.40 318	0.81 272	0.94 375	0.70 244	0.96 326	0.48 175	0.45 243	0.94 408	0.33 177	0.16 190	0.13 243	0.18 228	0.16 219	0.15 155	0.14 134

dd	0.44 250	0.40 437	0.62 341	0.44 316	0.26 236	0.51 256	0.38 287	0.72 220	1.07 432	0.60 180	0.66 184	0.43 148	0.40 217	0.68 283	0.53 341	0.24 398	0.15 305	0.21 342	0.16 219	0.24 384	0.19 284

GANet-ADL	0.44 250	0.27 330	0.48 222	0.44 316	0.30 343	0.54 276	0.36 256	0.94 320	0.88 338	0.64 206	0.72 200	0.68 288	0.44 236	0.55 153	0.44 284	0.22 360	0.15 305	0.15 117	0.13 135	0.18 261	0.21 333

GMM-Stereo	0.44 250	0.20 130	0.39 117	0.42 251	0.25 199	0.50 251	0.44 365	0.72 220	0.57 174	0.77 288	1.37 464	0.76 331	0.38 197	0.62 226	0.34 189	0.15 145	0.10 42	0.20 298	0.19 330	0.17 230	0.28 421

FACV-RUCA	0.45 259	0.28 346	0.51 252	0.46 355	0.33 393	0.62 324	0.34 220	0.87 289	0.75 251	0.60 180	0.84 266	0.48 175	0.54 283	0.56 163	0.39 243	0.22 360	0.15 305	0.35 479	0.16 219	0.29 427	0.22 352

test_sample2	0.45 259	0.24 249	0.49 231	0.34 47	0.21 83	0.60 319	0.43 357	1.01 343	0.73 241	0.67 226	0.80 248	0.70 292	0.64 346	0.65 252	0.41 270	0.19 301	0.15 305	0.18 228	0.16 219	0.19 296	0.19 284

MyStereo04	0.45 259	0.23 227	0.52 273	0.43 291	0.29 319	0.40 194	0.48 390	1.02 346	1.12 445	0.62 189	0.58 162	0.55 200	0.56 294	0.77 342	0.45 290	0.14 78	0.13 243	0.19 261	0.17 271	0.18 261	0.17 247

SA	0.45 259	0.26 314	0.50 243	0.47 375	0.24 169	0.46 240	0.36 256	0.79 267	1.00 403	0.61 185	1.04 370	0.50 183	0.50 267	0.98 426	0.33 177	0.16 190	0.13 243	0.21 342	0.19 330	0.15 155	0.14 134

GwcNet-ADL	0.45 259	0.24 249	0.51 252	0.46 355	0.30 343	0.41 205	0.40 318	0.95 323	0.98 396	0.73 263	0.78 232	0.61 241	0.41 222	0.67 274	0.55 348	0.20 322	0.14 281	0.15 117	0.14 165	0.19 296	0.22 352

IIG-Stereo	0.45 259	0.22 194	0.48 222	0.51 417	0.26 236	0.43 220	0.21 36	0.73 232	0.80 279	0.84 326	0.95 322	0.82 354	0.46 250	0.95 414	0.37 218	0.16 190	0.12 172	0.19 261	0.15 190	0.15 155	0.12 60

DN-CSS_ROB	0.45 259	0.27 330	0.74 398	0.41 217	0.29 319	0.43 220	0.29 136	0.80 270	0.78 263	0.73 263	1.08 389	0.48 175	0.45 243	0.81 361	0.40 265	0.15 145	0.12 172	0.21 342	0.19 330	0.18 261	0.17 247

HI	0.46 266	0.22 194	0.41 138	0.35 63	0.35 411	0.27 60	0.32 192	0.75 248	0.50 154	0.90 379	1.13 405	1.12 452	0.73 401	0.70 298	0.57 356	0.12 28	0.10 42	0.17 182	0.17 271	0.17 230	0.16 204

CoSv	0.46 266	0.22 194	0.41 138	0.35 63	0.35 411	0.27 60	0.32 192	0.75 248	0.50 154	0.90 379	1.13 405	1.12 452	0.73 401	0.70 298	0.57 356	0.12 28	0.10 42	0.17 182	0.17 271	0.17 230	0.16 204

MyStereo05	0.46 266	0.22 194	0.51 252	0.42 251	0.29 319	0.43 220	0.48 390	0.96 328	1.12 445	0.77 288	0.62 174	0.51 187	0.57 306	0.79 353	0.43 277	0.14 78	0.13 243	0.18 228	0.17 271	0.17 230	0.17 247

CASS	0.46 266	0.28 346	0.45 184	0.48 383	0.22 101	0.63 330	0.34 220	0.99 336	0.66 203	0.76 280	0.86 279	0.61 241	0.58 310	0.58 177	0.44 284	0.29 449	0.16 332	0.22 357	0.18 302	0.23 371	0.28 421
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
RAFT_CTSACE	0.46 266	0.20 130	0.48 222	0.46 355	0.27 272	0.34 149	0.39 305	0.62 135	0.74 247	0.78 299	1.44 477	0.86 362	0.38 197	1.09 450	0.27 96	0.13 50	0.13 243	0.18 228	0.16 219	0.16 204	0.12 60

iRaft-Stereo_5w	0.46 266	0.22 194	0.53 281	0.43 291	0.30 343	0.30 95	0.53 422	0.66 163	0.71 229	0.62 189	0.89 293	1.01 413	0.67 365	0.76 335	0.67 386	0.13 50	0.12 172	0.17 182	0.15 190	0.15 155	0.17 247

TransformOpticalFlow	0.46 266	0.21 164	0.49 231	0.42 251	0.24 169	0.36 160	0.46 375	1.04 352	0.84 308	0.67 226	1.14 409	0.73 315	0.56 294	0.78 350	0.33 177	0.15 145	0.10 42	0.17 182	0.15 190	0.14 112	0.15 173

RAFT	0.46 266	0.23 227	0.52 273	0.48 383	0.27 272	0.55 282	0.47 383	0.68 180	0.60 186	0.83 320	0.82 258	1.00 409	0.56 294	0.76 335	0.37 218	0.18 264	0.16 332	0.22 357	0.20 353	0.16 204	0.14 134

Prome-Stereo	0.46 266	0.20 130	0.37 99	0.45 330	0.26 236	0.40 194	0.42 349	0.69 190	0.49 150	0.96 416	1.84 508	0.58 225	0.64 346	0.63 237	0.32 167	0.15 145	0.11 105	0.16 143	0.14 165	0.17 230	0.30 433

GES	0.46 266	0.25 280	0.62 341	0.41 217	0.30 343	0.62 324	0.37 269	1.06 364	0.70 222	0.75 274	0.83 263	0.47 170	0.52 275	0.69 290	0.46 294	0.23 387	0.17 365	0.17 182	0.16 219	0.18 261	0.24 387

HCRNet	0.46 266	0.35 404	0.45 184	0.54 456	0.26 236	0.52 264	0.29 136	0.87 289	0.64 194	0.75 274	0.82 258	0.76 331	0.53 276	0.70 298	0.38 233	0.24 398	0.16 332	0.24 394	0.20 353	0.21 325	0.20 315

DFGA-Net	0.47 277	0.31 384	0.93 449	0.43 291	0.33 393	0.56 288	0.35 243	0.81 272	0.89 343	0.70 244	0.76 219	0.48 175	0.43 229	0.78 350	0.64 381	0.16 190	0.14 281	0.19 261	0.19 330	0.20 313	0.19 284

mmm	0.47 277	0.28 346	0.51 252	0.39 152	0.25 199	0.61 320	0.38 287	1.00 342	0.60 186	0.77 288	1.07 383	0.65 266	0.53 276	0.61 204	0.49 318	0.18 264	0.15 305	0.23 379	0.20 353	0.21 325	0.20 315

ffm	0.47 277	0.28 346	0.68 369	0.39 152	0.26 236	0.56 288	0.40 318	0.72 220	1.13 451	0.76 280	0.98 339	0.71 295	0.55 287	0.61 204	0.26 74	0.17 228	0.11 105	0.25 407	0.21 373	0.16 204	0.17 247

BUS	0.47 277	0.26 314	0.47 209	0.46 355	0.29 319	0.78 393	0.34 220	0.99 336	0.80 279	0.77 288	0.80 248	0.64 260	0.54 283	0.66 264	0.56 350	0.21 338	0.15 305	0.22 357	0.19 330	0.18 261	0.19 284

STrans-v2	0.47 277	0.21 164	0.49 231	0.41 217	0.25 199	0.54 276	0.49 403	1.16 402	0.82 301	0.67 226	1.05 373	0.71 295	0.67 365	0.74 318	0.34 189	0.15 145	0.11 105	0.17 182	0.15 190	0.14 112	0.14 134

Anonymous3	0.47 277	0.35 404	0.91 448	0.50 405	0.38 428	0.81 411	0.55 432	0.76 252	0.66 203	0.52 155	0.65 180	0.44 152	0.45 243	0.66 264	0.39 243	0.25 411	0.25 454	0.22 357	0.21 373	0.23 371	0.24 387

CFNet_pseudo	0.47 277	0.25 280	0.55 298	0.38 127	0.28 296	0.58 303	0.32 192	0.89 298	0.90 348	0.83 320	1.03 367	0.75 324	0.48 259	0.61 204	0.46 294	0.17 228	0.13 243	0.24 394	0.16 219	0.26 406	0.21 333

ACVNet	0.47 277	0.24 249	0.39 117	0.40 189	0.28 296	0.58 303	0.40 318	0.91 304	0.81 288	0.67 226	0.96 326	0.79 346	0.66 356	0.65 252	0.71 397	0.18 264	0.15 305	0.16 143	0.15 190	0.18 261	0.15 173

DMCA	0.47 277	0.27 330	0.59 329	0.39 152	0.29 319	0.53 269	0.34 220	0.98 332	0.70 222	0.78 299	0.83 263	0.79 346	0.55 287	0.54 152	0.57 356	0.21 338	0.16 332	0.21 342	0.16 219	0.19 296	0.22 352

ccs_rob	0.47 277	0.25 280	0.55 298	0.38 127	0.28 296	0.58 303	0.32 192	0.89 298	0.90 348	0.83 320	1.02 357	0.75 324	0.48 259	0.61 204	0.46 294	0.17 228	0.12 172	0.24 394	0.16 219	0.26 406	0.21 333

rvit_0105_3	0.48 287	0.35 404	0.85 435	0.56 468	0.31 356	0.48 249	0.48 390	0.65 156	0.81 288	0.66 217	0.59 164	0.66 278	0.56 294	0.66 264	0.41 270	0.30 456	0.27 471	0.29 454	0.28 463	0.21 325	0.21 333

UGAM-zero	0.48 287	0.21 164	0.66 357	0.38 127	0.23 129	0.36 160	0.22 46	1.30 466	0.43 123	0.67 226	0.61 170	1.74 515	0.89 458	0.79 353	0.27 96	0.15 145	0.12 172	0.15 117	0.12 99	0.13 68	0.14 134

rvit_stereo_0075_2	0.48 287	0.38 423	0.74 398	0.54 456	0.46 479	0.43 220	0.35 243	0.85 284	0.68 211	0.56 170	0.73 202	0.59 235	0.47 255	0.64 244	0.47 305	0.33 472	0.23 437	0.35 479	0.26 449	0.32 446	0.26 400

DispNO	0.48 287	0.24 249	0.84 429	0.40 189	0.31 356	0.58 303	0.39 305	0.91 304	0.79 270	0.79 304	0.83 263	0.71 295	0.59 316	0.75 325	0.50 321	0.19 301	0.14 281	0.20 298	0.18 302	0.16 204	0.17 247

CoDeX	0.48 287	0.21 164	0.53 281	0.43 291	0.25 199	0.74 385	0.38 287	1.36 484	0.82 301	0.84 326	0.96 326	0.63 253	0.57 306	0.63 237	0.40 265	0.17 228	0.13 243	0.17 182	0.15 190	0.16 204	0.15 173

IER	0.48 287	0.25 280	0.60 334	0.38 127	0.28 296	0.67 362	0.38 287	0.82 278	0.68 211	0.88 364	0.95 322	0.74 319	0.79 426	0.62 226	0.46 294	0.17 228	0.14 281	0.17 182	0.17 271	0.17 230	0.16 204

BSDual-CNN	0.48 287	0.26 314	0.47 209	0.46 355	0.29 319	0.75 389	0.46 375	0.99 336	0.80 279	0.77 288	0.80 248	0.76 331	0.59 316	0.66 264	0.48 309	0.21 338	0.15 305	0.22 357	0.19 330	0.18 261	0.19 284

PSM-AAD	0.48 287	0.21 164	0.39 117	0.44 316	0.23 129	0.56 288	0.47 383	0.67 174	0.73 241	1.08 461	1.12 398	0.58 225	0.87 450	0.63 237	0.33 177	0.15 145	0.11 105	0.25 407	0.26 449	0.18 261	0.42 491

KYRaft	0.48 287	0.21 164	0.41 138	0.45 330	0.23 129	0.43 220	0.36 256	0.68 180	0.45 133	0.94 399	1.72 503	0.78 339	0.40 217	0.65 252	0.32 167	0.16 190	0.11 105	0.18 228	0.22 395	0.17 230	0.76 534

ASMatch	0.48 287	0.20 130	0.47 209	0.39 152	0.28 296	0.37 172	0.26 93	0.76 252	0.72 231	0.77 288	2.29 521	0.61 241	0.51 272	0.64 244	0.39 243	0.15 145	0.12 172	0.17 182	0.15 190	0.14 112	0.22 352

ICVP	0.48 287	0.26 314	0.42 151	0.49 394	0.28 296	0.63 330	0.43 357	1.05 359	0.72 231	0.68 235	0.95 322	0.75 324	0.56 294	0.55 153	0.61 372	0.24 398	0.18 380	0.19 261	0.17 271	0.19 296	0.21 333
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
ARAFT	0.48 287	0.25 280	0.82 418	0.42 251	0.25 199	0.56 288	0.54 429	0.82 278	0.82 301	0.92 389	0.75 216	0.75 324	0.48 259	0.89 388	0.37 218	0.15 145	0.12 172	0.23 379	0.22 395	0.14 112	0.14 134

SFCPSM	0.48 287	0.22 194	0.59 329	0.41 217	0.27 272	0.85 423	0.36 256	1.39 487	0.79 270	0.81 311	0.85 275	0.54 198	0.50 267	0.60 198	0.39 243	0.18 264	0.14 281	0.18 228	0.20 353	0.17 230	0.16 204

G2L-ROB	0.49 300	0.20 130	0.48 222	0.36 90	0.22 101	0.58 303	0.42 349	1.19 417	0.74 247	0.86 349	0.76 219	1.08 435	0.59 316	0.81 361	0.60 366	0.17 228	0.12 172	0.15 117	0.12 99	0.17 230	0.20 315

test_sample4	0.49 300	0.27 330	0.55 298	0.36 90	0.23 129	0.70 368	0.37 269	1.22 435	0.86 320	0.82 313	0.86 279	0.62 248	0.58 310	0.71 308	0.49 318	0.21 338	0.16 332	0.21 342	0.20 353	0.22 351	0.21 333

test_sample3	0.49 300	0.27 330	0.55 298	0.36 90	0.23 129	0.70 368	0.37 269	1.21 427	0.87 327	0.79 304	0.84 266	0.66 278	0.53 276	0.70 298	0.50 321	0.21 338	0.16 332	0.20 298	0.19 330	0.21 325	0.21 333

PCWNet_CMD	0.49 300	0.25 280	0.56 310	0.40 189	0.27 272	0.64 339	0.32 192	0.98 332	0.99 399	0.87 354	1.07 383	0.78 339	0.46 250	0.61 204	0.44 284	0.17 228	0.13 243	0.21 342	0.16 219	0.26 406	0.20 315

testlalala_base	0.49 300	0.26 314	0.44 176	0.47 375	0.34 405	0.57 297	0.26 93	0.60 123	0.37 79	0.52 155	0.56 157	0.46 165	0.31 147	0.45 88	0.33 177	1.56 552	0.11 105	0.14 75	0.10 43	1.85 545	0.15 173

Sa-1000	0.49 300	0.25 280	0.45 184	0.46 355	0.25 199	0.64 339	0.34 220	0.85 284	0.95 379	0.85 339	1.51 488	0.55 200	0.44 236	0.94 408	0.31 160	0.16 190	0.12 172	0.21 342	0.20 353	0.15 155	0.14 134

DEmStereo	0.49 300	0.18 64	0.53 281	0.39 152	0.26 236	0.57 297	0.33 208	0.65 156	0.75 251	0.90 379	1.65 497	0.57 210	1.02 481	0.63 237	0.44 284	0.14 78	0.12 172	0.16 143	0.16 219	0.14 112	0.17 247

DRaft	0.49 300	0.18 64	0.50 243	0.38 127	0.25 199	0.57 297	0.39 305	0.67 174	0.86 320	1.02 436	1.75 504	0.50 183	0.79 426	0.65 252	0.42 275	0.14 78	0.11 105	0.16 143	0.16 219	0.14 112	0.17 247

GrayStereo	0.49 300	0.20 130	0.44 176	0.47 375	0.29 319	0.51 256	0.62 455	0.71 209	0.66 203	1.04 444	1.46 482	0.77 336	0.73 401	0.58 177	0.35 198	0.15 145	0.12 172	0.17 182	0.17 271	0.15 155	0.30 433

cf-r	0.49 300	0.24 249	0.49 231	0.40 189	0.23 129	0.58 303	0.38 287	0.92 313	0.87 327	0.77 288	1.06 379	0.98 402	0.67 365	0.59 185	0.61 372	0.21 338	0.14 281	0.17 182	0.19 330	0.15 155	0.16 204

GANet-RSSM	0.49 300	0.22 194	0.42 151	0.39 152	0.26 236	0.58 303	0.41 338	1.12 387	0.82 301	0.73 263	1.02 357	0.88 372	0.75 410	0.67 274	0.48 309	0.22 360	0.16 332	0.18 228	0.19 330	0.18 261	0.18 273

BEATNet_4x	0.49 300	0.35 404	0.72 389	0.38 127	0.20 65	0.65 346	0.36 256	1.08 373	0.78 263	0.78 299	0.88 290	0.73 315	0.64 346	0.71 308	0.60 366	0.16 190	0.12 172	0.16 143	0.15 190	0.24 384	0.18 273

MSMDNet	0.49 300	0.25 280	0.56 310	0.40 189	0.27 272	0.64 339	0.32 192	0.99 336	0.99 399	0.87 354	1.07 383	0.79 346	0.46 250	0.61 204	0.44 284	0.17 228	0.13 243	0.20 298	0.16 219	0.25 395	0.20 315

MLCV	0.49 300	0.26 314	0.73 394	0.38 127	0.18 21	0.64 339	0.33 208	0.84 283	0.89 343	0.96 416	1.12 398	0.72 310	0.45 243	1.00 436	0.59 365	0.14 78	0.10 42	0.14 75	0.11 72	0.14 112	0.14 134

G2L-Stereo_test	0.50 314	0.22 194	0.46 197	0.34 47	0.24 169	0.58 303	0.59 448	1.14 396	0.79 270	0.89 371	0.96 326	0.96 398	0.59 316	0.72 313	0.67 386	0.17 228	0.12 172	0.14 75	0.12 99	0.15 155	0.16 204

PAM_32	0.50 314	0.20 130	0.69 378	0.40 189	0.24 169	1.09 470	0.29 136	1.12 387	0.40 103	0.74 270	0.44 102	1.98 525	0.64 346	0.64 244	0.27 96	0.16 190	0.11 105	0.17 182	0.15 190	0.14 112	0.15 173

PAM	0.50 314	0.21 164	0.75 401	0.41 217	0.26 236	1.11 476	0.37 269	1.10 380	0.39 89	0.75 274	0.46 108	1.92 522	0.61 328	0.62 226	0.28 115	0.16 190	0.10 42	0.16 143	0.14 165	0.14 112	0.15 173

test_sample5	0.50 314	0.28 346	0.55 298	0.37 108	0.23 129	0.65 346	0.38 287	1.19 417	0.86 320	0.81 311	0.97 335	0.64 260	0.60 322	0.72 313	0.48 309	0.22 360	0.16 332	0.22 357	0.21 373	0.23 371	0.22 352

gwcnet-sp	0.50 314	0.25 280	0.84 429	0.41 217	0.27 272	0.79 399	0.40 318	0.93 315	0.85 314	0.95 404	0.79 237	0.65 266	0.63 338	0.69 290	0.52 330	0.18 264	0.17 365	0.18 228	0.18 302	0.18 261	0.19 284

scenet	0.50 314	0.25 280	0.84 429	0.41 217	0.27 272	0.79 399	0.40 318	0.93 315	0.85 314	0.95 404	0.79 237	0.65 266	0.63 338	0.69 290	0.52 330	0.18 264	0.17 365	0.18 228	0.18 302	0.18 261	0.19 284

ssnet	0.50 314	0.25 280	0.84 429	0.41 217	0.27 272	0.79 399	0.40 318	0.93 315	0.85 314	0.95 404	0.79 237	0.65 266	0.63 338	0.69 290	0.52 330	0.18 264	0.17 365	0.18 228	0.18 302	0.18 261	0.19 284

psmg	0.50 314	0.26 314	0.47 209	0.42 251	0.29 319	0.82 414	0.42 349	1.07 368	0.80 279	0.95 404	0.94 318	0.76 331	0.59 316	0.66 264	0.48 309	0.21 338	0.16 332	0.20 298	0.20 353	0.19 296	0.19 284

UDGNet	0.50 314	0.82 517	0.56 310	0.51 417	0.32 381	0.41 205	0.34 220	0.71 209	0.93 366	0.65 211	0.60 167	0.58 225	0.44 236	0.65 252	0.43 277	0.33 472	0.15 305	0.67 530	0.20 353	0.49 505	0.23 376

PSMNet-ADL	0.50 314	0.28 346	0.43 170	0.49 394	0.31 356	0.70 368	0.38 287	0.94 320	0.81 288	0.62 189	0.80 248	0.91 386	0.62 333	0.76 335	0.68 391	0.24 398	0.18 380	0.19 261	0.20 353	0.22 351	0.22 352

PSMNet-RSSM	0.50 314	0.24 249	0.41 138	0.43 291	0.26 236	0.51 256	0.40 318	1.16 402	0.79 270	0.75 274	1.07 383	0.87 368	0.69 375	0.66 264	0.52 330	0.24 398	0.16 332	0.23 379	0.26 449	0.20 313	0.20 315

CFNet-ft	0.50 314	0.25 280	0.39 117	0.41 217	0.26 236	0.66 353	0.37 269	0.91 304	0.87 327	0.67 226	1.00 351	1.05 426	0.70 380	0.68 283	0.57 356	0.23 387	0.16 332	0.24 394	0.21 373	0.24 384	0.19 284

CFNet_RVC	0.50 314	0.25 280	0.39 117	0.41 217	0.26 236	0.66 353	0.37 269	0.91 304	0.87 327	0.67 226	1.00 351	1.05 426	0.70 380	0.68 283	0.57 356	0.23 387	0.16 332	0.24 394	0.21 373	0.24 384	0.19 284

UCFNet_RVC	0.50 314	0.27 330	0.37 99	0.40 189	0.27 272	0.66 353	0.42 349	1.18 413	0.86 320	0.70 244	0.89 293	0.91 386	0.60 322	0.62 226	0.48 309	0.24 398	0.18 380	0.28 446	0.27 456	0.25 395	0.24 387

G2L-Stereo	0.51 328	0.25 280	0.55 298	0.44 316	0.27 272	0.46 240	0.47 383	0.98 332	0.81 288	0.86 349	0.90 299	0.91 386	0.56 294	0.88 386	0.80 417	0.21 338	0.17 365	0.22 357	0.18 302	0.17 230	0.22 352

DCVSM-stereo	0.51 328	0.28 346	0.56 310	0.39 152	0.29 319	0.55 282	0.28 121	0.78 260	0.78 263	1.11 472	0.77 223	1.04 422	0.76 419	0.65 252	0.52 330	0.20 322	0.20 407	0.24 394	0.21 373	0.25 395	0.31 442

test_sample6	0.51 328	0.27 330	0.55 298	0.38 127	0.23 129	0.64 339	0.39 305	1.18 413	0.88 338	0.84 326	1.06 379	0.66 278	0.61 328	0.75 325	0.52 330	0.23 387	0.17 365	0.22 357	0.22 395	0.24 384	0.23 376

qqq1	0.51 328	0.24 249	0.67 362	0.35 63	0.20 65	0.63 330	0.34 220	1.26 449	1.06 424	0.85 339	1.02 357	0.71 295	0.66 356	0.96 417	0.36 209	0.19 301	0.16 332	0.14 75	0.12 99	0.15 155	0.16 204

fff1	0.51 328	0.24 249	0.67 362	0.35 63	0.20 65	0.63 330	0.34 220	1.26 449	1.06 424	0.85 339	1.02 357	0.71 295	0.66 356	0.96 417	0.36 209	0.19 301	0.16 332	0.14 75	0.12 99	0.15 155	0.16 204

DualNet	0.51 328	0.28 346	0.55 298	0.37 108	0.23 129	0.65 346	0.38 287	1.19 417	0.86 320	0.84 326	1.06 379	0.64 260	0.60 322	0.72 313	0.48 309	0.22 360	0.16 332	0.22 357	0.21 373	0.23 371	0.22 352

GMStereo_Zeroshot	0.51 328	0.46 460	0.80 411	0.50 405	0.28 296	0.57 297	0.30 154	0.75 248	0.79 270	0.88 364	0.94 318	0.90 380	0.37 189	0.77 342	0.46 294	0.27 428	0.14 281	0.26 426	0.15 190	0.39 481	0.19 284

CFNet_ucs	0.51 328	0.25 280	0.58 321	0.39 152	0.31 356	0.59 313	0.35 243	1.04 352	0.95 379	0.89 371	1.19 427	0.80 350	0.49 264	0.66 264	0.45 290	0.21 338	0.16 332	0.26 426	0.18 302	0.27 416	0.23 376

anonymousa	0.51 328	0.21 164	0.47 209	0.39 152	0.25 199	0.89 431	0.36 256	0.78 260	0.63 190	0.88 364	1.54 490	1.09 442	0.67 365	0.53 144	0.46 294	0.17 228	0.14 281	0.19 261	0.21 373	0.16 204	0.16 204

hknet	0.51 328	0.26 314	0.58 321	0.46 355	0.29 319	0.75 389	0.46 375	0.99 336	0.89 343	0.77 288	0.80 248	0.96 398	0.67 365	0.75 325	0.50 321	0.19 301	0.15 305	0.22 357	0.19 330	0.18 261	0.19 284

CrosDoStereo	0.51 328	0.19 95	0.46 197	0.39 152	0.24 169	0.39 186	1.14 528	0.69 190	0.87 327	0.94 399	1.36 461	0.62 248	0.75 410	0.68 283	0.46 294	0.15 145	0.12 172	0.17 182	0.18 302	0.14 112	0.16 204

DeepStereo_LL	0.51 328	0.19 95	0.46 197	0.39 152	0.24 169	0.39 186	1.14 528	0.69 190	0.87 327	0.94 399	1.36 461	0.62 248	0.75 410	0.68 283	0.46 294	0.15 145	0.12 172	0.17 182	0.18 302	0.14 112	0.16 204

THIR-Stereo	0.51 328	0.19 95	0.47 209	0.39 152	0.23 129	0.74 385	0.64 464	0.68 180	0.88 338	1.03 439	1.40 467	0.71 295	0.75 410	0.64 244	0.43 277	0.16 190	0.11 105	0.17 182	0.18 302	0.15 155	0.17 247

GwcNet-RSSM	0.51 328	0.25 280	0.51 252	0.41 217	0.24 169	0.56 288	0.41 338	0.97 330	0.96 386	0.75 274	1.17 422	0.89 377	0.66 356	0.66 264	0.74 403	0.22 360	0.15 305	0.19 261	0.21 373	0.17 230	0.16 204

AIO-Stereo-zeroshot1	0.52 342	0.23 227	1.38 500	0.40 189	0.53 497	0.29 85	0.30 154	1.49 505	0.45 133	0.69 238	1.15 412	0.98 402	0.32 154	0.70 298	0.29 133	0.15 145	0.11 105	0.17 182	0.20 353	0.22 351	0.27 410

ToySt	0.52 342	0.27 330	0.93 449	0.42 251	0.28 296	0.67 362	0.56 436	0.88 297	0.79 270	0.61 185	0.85 275	0.92 392	0.70 380	0.72 313	0.61 372	0.16 190	0.17 365	0.21 342	0.21 373	0.22 351	0.21 333

NINENet	0.52 342	0.30 375	0.55 298	0.46 355	0.33 393	0.78 393	0.34 220	1.18 413	0.91 354	0.84 326	0.97 335	0.64 260	0.54 283	0.74 318	0.56 350	0.23 387	0.20 407	0.25 407	0.18 302	0.22 351	0.22 352

AACVNet	0.52 342	0.25 280	0.56 310	0.48 383	0.29 319	0.55 282	0.38 287	0.96 328	0.59 179	0.83 320	1.03 367	1.03 417	0.77 424	0.91 399	0.58 363	0.22 360	0.18 380	0.24 394	0.18 302	0.24 384	0.22 352

acv_ft	0.52 342	0.24 249	0.64 350	0.45 330	0.28 296	0.85 423	0.40 318	0.95 323	0.81 288	1.00 429	0.96 326	0.79 346	0.62 333	0.65 252	0.88 428	0.18 264	0.15 305	0.16 143	0.15 190	0.18 261	0.15 173

AdaStereo	0.52 342	0.34 400	0.53 281	0.49 394	0.25 199	0.71 373	0.36 256	1.24 440	0.91 354	0.77 288	0.98 339	0.75 324	0.50 267	0.71 308	0.51 325	0.27 428	0.13 243	0.28 446	0.18 302	0.23 371	0.18 273
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.
iResNet	0.52 342	0.31 384	0.86 436	0.44 316	0.22 101	0.66 353	0.47 383	0.92 313	1.02 410	0.89 371	1.12 398	0.69 290	0.55 287	0.86 378	0.60 366	0.15 145	0.11 105	0.15 117	0.12 99	0.17 230	0.17 247

DDVS	0.53 349	0.32 387	0.63 345	0.42 251	0.31 356	0.71 373	0.35 243	0.95 323	0.69 218	0.86 349	0.90 299	1.11 446	0.46 250	0.90 396	0.67 386	0.23 387	0.17 365	0.22 357	0.18 302	0.25 395	0.28 421

SMFormer	0.53 349	0.24 249	0.67 362	0.35 63	0.20 65	0.63 330	0.34 220	1.26 449	1.06 424	0.85 339	1.02 357	0.71 295	0.66 356	0.96 417	0.60 366	0.19 301	0.16 332	0.18 228	0.17 271	0.19 296	0.20 315

tta	0.53 349	0.24 249	0.67 362	0.35 63	0.20 65	0.63 330	0.34 220	1.26 449	1.06 424	0.85 339	1.02 357	0.71 295	0.66 356	0.96 417	0.60 366	0.19 301	0.16 332	0.18 228	0.17 271	0.15 155	0.16 204

CFNet	0.53 349	0.30 375	0.53 281	0.42 251	0.28 296	0.73 381	0.35 243	1.21 427	1.01 405	0.74 270	1.07 383	0.85 358	0.60 322	0.83 369	0.58 363	0.19 301	0.15 305	0.23 379	0.23 411	0.21 325	0.17 247

HSM	0.53 349	0.25 280	0.46 197	0.40 189	0.25 199	0.74 385	0.44 365	1.29 464	0.78 263	0.82 313	0.92 313	1.21 461	0.75 410	0.90 396	0.48 309	0.18 264	0.14 281	0.17 182	0.14 165	0.17 230	0.18 273

coex_refinement	0.54 354	0.22 194	0.44 176	0.45 330	0.31 356	0.75 389	0.40 318	1.16 402	0.92 360	0.87 354	1.12 398	0.99 407	0.57 306	0.69 290	0.90 436	0.21 338	0.14 281	0.16 143	0.16 219	0.21 325	0.22 352

UGAM	0.54 354	0.23 227	0.51 252	0.46 355	0.26 236	0.40 194	0.52 418	0.65 156	1.19 468	0.78 299	1.15 412	1.38 490	0.56 294	1.03 442	0.56 350	0.18 264	0.15 305	0.25 407	0.21 373	0.15 155	0.13 104

ITSA-stereo	0.54 354	0.29 360	0.55 298	0.41 217	0.23 129	0.59 313	0.35 243	1.31 468	1.25 477	0.82 313	0.80 248	0.72 310	0.58 310	0.89 388	0.72 400	0.22 360	0.18 380	0.23 379	0.22 395	0.22 351	0.29 428

test_sample7	0.54 354	0.30 375	0.55 298	0.37 108	0.28 296	0.63 330	0.47 383	1.11 382	0.92 360	0.93 392	0.89 293	0.86 362	0.71 385	0.74 318	0.53 341	0.27 428	0.22 426	0.27 435	0.26 449	0.27 416	0.26 400

DAS	0.54 354	0.26 314	0.66 357	0.49 394	0.31 356	0.61 320	0.43 357	0.89 298	1.01 405	0.95 404	1.16 417	0.71 295	0.85 443	0.89 388	0.47 305	0.18 264	0.14 281	0.18 228	0.15 190	0.22 351	0.19 284

SepStereo	0.54 354	0.26 314	0.66 357	0.49 394	0.31 356	0.61 320	0.43 357	0.89 298	1.01 405	0.95 404	1.16 417	0.71 295	0.85 443	0.97 424	0.47 305	0.18 264	0.14 281	0.18 228	0.15 190	0.22 351	0.19 284

RAFT + AFF	0.54 354	0.30 375	0.84 429	0.51 417	0.32 381	0.63 330	0.57 438	1.05 359	0.95 379	0.80 307	0.87 286	0.85 358	0.57 306	0.87 380	0.51 325	0.18 264	0.21 417	0.23 379	0.22 395	0.19 296	0.19 284

ac_64	0.54 354	0.24 249	0.58 321	0.46 355	0.28 296	0.79 399	0.44 365	1.11 382	0.63 190	0.94 399	0.85 275	1.06 430	0.70 380	0.76 335	0.72 400	0.22 360	0.18 380	0.20 298	0.19 330	0.18 261	0.16 204

DMCA-RVC	0.54 354	0.32 387	0.83 422	0.51 417	0.32 381	0.59 313	0.38 287	0.89 298	0.70 222	0.95 404	0.88 290	0.90 380	0.69 375	0.75 325	0.63 379	0.23 387	0.18 380	0.31 465	0.24 425	0.27 416	0.21 333

AASNet	0.55 363	0.27 330	0.62 341	0.51 417	0.32 381	0.73 381	0.44 365	1.55 512	0.88 338	0.88 364	0.94 318	0.64 260	0.63 338	0.62 226	0.84 423	0.23 387	0.20 407	0.20 298	0.16 219	0.22 351	0.20 315

LMCR-Stereo	0.55 363	0.33 395	0.57 319	0.60 484	0.30 343	0.80 405	0.36 256	1.30 466	0.79 270	0.90 379	1.04 370	0.57 210	0.64 346	0.87 380	0.73 402	0.20 322	0.15 305	0.19 261	0.14 165	0.25 395	0.18 273

UNet	0.55 363	0.27 330	0.72 389	0.45 330	0.41 446	0.97 444	0.40 318	1.01 343	0.80 279	0.87 354	0.90 299	1.03 417	0.75 410	0.76 335	0.67 386	0.19 301	0.15 305	0.20 298	0.17 271	0.21 325	0.18 273

UPFNet	0.55 363	0.26 314	0.59 329	0.46 355	0.38 428	0.83 417	0.48 390	1.03 351	0.80 279	0.92 389	0.91 307	0.85 358	0.67 365	0.87 380	0.78 409	0.20 322	0.21 417	0.20 298	0.20 353	0.20 313	0.15 173

HSM-Net_RVC	0.55 363	0.23 227	0.37 99	0.38 127	0.22 101	0.86 425	0.40 318	1.31 468	0.93 366	0.92 389	1.15 412	1.26 465	0.71 385	0.75 325	0.53 341	0.17 228	0.14 281	0.16 143	0.15 190	0.17 230	0.17 247
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
NLCA_NET_v2_RVC	0.55 363	0.33 395	0.71 383	0.46 355	0.31 356	0.66 353	0.43 357	1.07 368	0.89 343	0.93 392	0.91 307	0.98 402	0.61 328	0.76 335	0.64 381	0.22 360	0.18 380	0.22 357	0.22 395	0.22 351	0.24 387
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	0.55 363	0.37 415	0.67 362	0.42 251	0.31 356	0.50 251	0.43 357	1.22 435	0.73 241	0.86 349	1.05 373	0.85 358	0.58 310	0.90 396	0.56 350	0.29 449	0.23 437	0.22 357	0.22 395	0.26 406	0.26 400

iResNetv2_ROB	0.55 363	0.29 360	0.86 436	0.39 152	0.25 199	0.67 362	0.37 269	1.21 427	1.02 410	1.02 436	1.10 391	0.89 377	0.79 426	0.74 318	0.43 277	0.19 301	0.13 243	0.15 117	0.11 72	0.19 296	0.16 204

iResNet_ROB	0.55 363	0.24 249	0.61 335	0.38 127	0.22 101	0.66 353	0.30 154	1.59 521	1.33 494	0.94 399	1.05 373	0.81 352	0.69 375	0.84 373	0.46 294	0.17 228	0.12 172	0.14 75	0.09 5	0.15 155	0.20 315

rvit_105_1	0.56 372	0.42 448	0.84 429	0.59 482	0.37 421	0.59 313	0.68 469	0.73 232	0.97 391	0.82 313	0.69 194	0.75 324	0.63 338	0.80 356	0.56 350	0.34 480	0.29 480	0.31 465	0.34 490	0.23 371	0.23 376

IGEV-BASED-STEREO-	0.56 372	3.08 572	2.41 536	0.32 25	0.18 21	0.29 85	0.20 19	0.39 34	0.33 53	0.29 44	0.25 25	0.18 8	0.18 15	0.32 13	0.22 22	1.08 546	0.09 17	0.17 182	0.16 219	0.15 155	0.96 541

ff1	0.56 372	0.28 346	0.68 369	0.39 152	0.26 236	0.56 288	0.40 318	0.72 220	1.13 451	0.76 280	0.98 339	0.71 295	0.55 287	1.25 472	1.46 501	0.17 228	0.11 105	0.25 407	0.21 373	0.16 204	0.17 247

ttt	0.56 372	0.27 330	0.49 231	0.39 152	0.25 199	0.65 346	0.42 349	1.24 440	1.08 436	0.76 280	1.10 391	0.63 253	0.51 272	0.95 414	1.03 465	0.25 411	0.22 426	0.22 357	0.21 373	0.25 395	0.25 396

FTStereo	0.56 372	0.21 164	0.39 117	0.42 251	0.25 199	0.39 186	0.73 486	0.69 190	0.45 133	1.09 465	3.23 544	0.69 290	0.71 385	0.55 153	0.34 189	0.15 145	0.13 243	0.19 261	0.17 271	0.15 155	0.32 446

GEStereo_RVC	0.56 372	0.30 375	0.70 381	0.51 417	0.31 356	0.70 368	0.54 429	1.31 468	0.93 366	0.85 339	0.86 279	0.84 356	0.63 338	0.92 401	0.67 386	0.24 398	0.16 332	0.19 261	0.17 271	0.21 325	0.23 376

ISRNet	0.57 378	0.25 280	0.72 389	0.57 473	0.36 418	0.43 220	0.28 121	0.85 284	0.84 308	1.09 465	1.25 435	0.91 386	0.61 328	0.68 283	0.60 366	0.35 486	0.26 464	0.36 484	0.33 488	0.30 435	0.42 491

CSP-Net	0.57 378	0.29 360	0.55 298	0.42 251	0.29 319	1.20 492	0.49 403	1.29 464	0.75 251	0.98 422	0.97 335	0.88 372	0.69 375	0.85 376	0.66 383	0.27 428	0.18 380	0.17 182	0.17 271	0.18 261	0.19 284

ADLNet2	0.57 378	0.26 314	0.71 383	0.48 383	0.31 356	0.83 417	0.51 412	1.10 380	0.99 399	0.85 339	0.99 347	0.99 407	0.70 380	0.79 353	0.78 409	0.21 338	0.17 365	0.18 228	0.18 302	0.22 351	0.22 352

RAFT-RH_RVC	0.57 378	0.18 64	0.44 176	0.38 127	0.23 129	0.56 288	0.24 68	0.61 131	0.73 241	1.18 479	3.90 555	0.55 200	0.40 217	0.67 274	0.38 233	0.14 78	0.11 105	0.20 298	0.15 190	0.12 34	0.14 134

ADLNet	0.57 378	0.29 360	0.58 321	0.46 355	0.35 411	0.80 405	0.46 375	1.14 396	0.88 338	1.03 439	0.98 339	0.92 392	0.66 356	0.71 308	0.83 422	0.22 360	0.16 332	0.22 357	0.22 395	0.22 351	0.23 376

MMNet	0.57 378	0.26 314	0.67 362	0.45 330	0.35 411	1.04 462	0.39 305	0.93 315	0.98 396	0.96 416	0.97 335	0.86 362	0.80 430	0.83 369	0.80 417	0.16 190	0.15 305	0.19 261	0.19 330	0.20 313	0.17 247

delet	0.57 378	0.25 280	0.63 345	0.46 355	0.34 405	1.05 467	0.51 412	1.04 352	0.94 375	0.90 379	0.99 347	0.90 380	0.68 373	0.87 380	0.78 409	0.18 264	0.18 380	0.20 298	0.21 373	0.17 230	0.17 247

psm_up	0.57 378	0.27 330	0.52 273	0.50 405	0.33 393	0.65 346	0.60 451	1.07 368	0.84 308	0.87 354	0.91 307	1.00 409	1.06 487	0.80 356	0.66 383	0.22 360	0.25 454	0.26 426	0.23 411	0.22 351	0.21 333

hitnet-ft	0.57 378	0.29 360	0.43 170	0.42 251	0.29 319	0.81 411	0.40 318	0.98 332	0.91 354	0.84 326	1.01 355	1.13 454	0.72 396	0.83 369	0.71 397	0.28 439	0.21 417	0.28 446	0.22 395	0.29 427	0.27 410

DSFCA	0.57 378	0.27 330	0.71 383	0.41 217	0.36 418	0.78 393	0.53 422	1.08 373	0.85 314	1.08 461	0.84 266	0.90 380	0.66 356	1.05 445	0.63 379	0.26 417	0.22 426	0.21 342	0.21 373	0.22 351	0.20 315

STTStereo	0.57 378	0.39 428	0.87 441	0.45 330	0.32 381	0.62 324	0.45 372	1.01 343	0.87 327	1.01 432	0.91 307	0.95 395	0.58 310	0.77 342	0.66 383	0.25 411	0.24 446	0.27 435	0.33 488	0.25 395	0.26 400

RASNet	0.57 378	0.24 249	0.61 335	0.39 152	0.23 129	0.71 373	0.40 318	1.02 346	0.93 366	0.77 288	1.05 373	1.05 426	0.98 476	0.99 431	1.03 465	0.16 190	0.14 281	0.14 75	0.17 271	0.15 155	0.14 134

LL-Strereo	0.58 390	0.29 360	0.83 422	0.48 383	0.35 411	0.39 186	0.48 390	1.04 352	0.99 399	0.87 354	0.79 237	1.08 435	1.15 499	1.35 492	0.51 325	0.18 264	0.15 305	0.22 357	0.19 330	0.17 230	0.21 333

HGLStereo	0.58 390	0.30 375	0.65 355	0.51 417	0.38 428	0.78 393	0.45 372	1.07 368	0.82 301	0.89 371	1.16 417	0.88 372	0.91 462	0.80 356	0.74 403	0.21 338	0.21 417	0.20 298	0.18 302	0.19 296	0.22 352

FADNet-RVC-Resample	0.58 390	0.35 404	1.34 497	0.50 405	0.34 405	0.73 381	0.43 357	1.09 376	0.96 386	0.83 320	0.87 286	0.76 331	0.66 356	0.77 342	0.52 330	0.19 301	0.18 380	0.26 426	0.27 456	0.28 425	0.29 428

FADNet_RVC	0.58 390	0.39 428	1.26 486	0.45 330	0.32 381	0.55 282	0.34 220	1.12 387	0.90 348	0.68 235	0.90 299	0.61 241	0.71 385	1.03 442	0.80 417	0.21 338	0.18 380	0.27 435	0.23 411	0.33 451	0.30 433

mmx	0.59 394	0.28 346	0.68 369	0.39 152	0.26 236	0.56 288	0.40 318	1.24 440	1.06 424	0.76 280	0.98 339	0.71 295	0.55 287	1.25 472	1.46 501	0.21 338	0.16 332	0.25 407	0.21 373	0.24 384	0.22 352

xxx	0.59 394	0.28 346	0.68 369	0.39 152	0.26 236	0.56 288	0.40 318	1.24 440	1.06 424	0.76 280	0.98 339	0.71 295	0.55 287	1.25 472	1.46 501	0.21 338	0.16 332	0.25 407	0.21 373	0.24 384	0.22 352

CRFU-Net	0.59 394	0.29 360	0.62 341	0.47 375	0.31 356	1.20 492	0.51 412	1.19 417	0.59 179	1.05 449	1.00 351	1.06 430	0.87 450	0.83 369	0.77 408	0.22 360	0.19 398	0.18 228	0.16 219	0.19 296	0.20 315

TDLM	0.59 394	0.35 404	0.57 319	0.53 444	0.32 381	0.67 362	0.72 481	1.09 376	1.03 414	0.84 326	1.11 396	0.84 356	0.71 385	0.96 417	0.61 372	0.28 439	0.18 380	0.26 426	0.22 395	0.27 416	0.21 333

CVANet_RVC	0.59 394	0.35 404	0.54 294	0.49 394	0.33 393	0.70 368	0.67 466	1.12 387	0.97 391	0.88 364	1.05 373	1.01 413	0.72 396	0.94 408	0.55 348	0.30 456	0.20 407	0.28 446	0.26 449	0.32 446	0.23 376

AANet_RVC	0.59 394	0.35 404	0.68 369	0.47 375	0.28 296	0.57 297	0.47 383	1.04 352	1.28 484	0.87 354	1.33 455	0.86 362	0.63 338	1.16 460	0.89 430	0.19 301	0.13 243	0.15 117	0.14 165	0.18 261	0.20 315

NOSS_ROB	0.59 394	0.40 437	0.42 151	0.45 330	0.31 356	0.79 399	0.53 422	1.09 376	1.12 445	0.69 238	0.92 313	0.77 336	0.63 338	0.81 361	0.52 330	0.39 499	0.38 514	0.44 506	0.42 515	0.38 477	0.36 468

DualNet (step1)	0.60 401	0.37 415	0.83 422	0.39 152	0.31 356	0.72 377	0.49 403	1.11 382	0.92 360	0.93 392	0.89 293	0.86 362	0.71 385	0.74 318	0.53 341	0.42 506	0.22 426	0.40 498	0.41 510	0.36 469	0.35 462

pcwnet_v2	0.60 401	0.29 360	0.89 445	0.46 355	0.36 418	0.62 324	0.38 287	1.33 477	1.24 475	1.02 436	1.27 443	0.71 295	0.59 316	0.71 308	0.51 325	0.28 439	0.21 417	0.24 394	0.23 411	0.29 427	0.30 433

PS-NSSS	0.60 401	0.46 460	0.68 369	0.43 291	0.34 405	0.66 353	0.57 438	1.05 359	0.91 354	0.80 307	1.28 444	0.72 310	0.67 365	0.89 388	0.61 372	0.32 465	0.26 464	0.40 498	0.27 456	0.35 464	0.29 428

DLCB_ROB	0.60 401	0.29 360	0.53 281	0.50 405	0.33 393	0.76 392	0.51 412	1.02 346	0.94 375	1.07 460	1.16 417	1.21 461	0.73 401	0.98 426	0.75 405	0.21 338	0.20 407	0.22 357	0.23 411	0.22 351	0.20 315

CBFPSM	0.61 405	0.25 280	1.41 503	0.39 152	0.27 272	1.10 471	0.67 466	0.83 280	0.84 308	0.82 313	0.81 256	1.33 479	0.85 443	0.72 313	0.86 426	0.16 190	0.15 305	0.15 117	0.17 271	0.17 230	0.23 376

ssnet_v2	0.61 405	0.29 360	0.69 378	0.45 330	0.30 343	0.93 436	0.62 455	1.20 424	1.03 414	0.97 419	0.81 256	0.98 402	0.67 365	0.84 373	0.97 456	0.26 417	0.23 437	0.23 379	0.24 425	0.20 313	0.21 333

HBP-ISP	0.61 405	0.47 467	0.45 184	0.46 355	0.33 393	0.79 399	0.29 136	1.15 400	1.05 420	0.85 339	1.18 426	0.67 285	0.71 385	0.92 401	0.57 356	0.37 493	0.38 514	0.47 512	0.41 510	0.39 481	0.32 446

dad	0.61 405	0.53 475	0.72 389	0.44 316	0.31 356	0.64 339	0.37 269	0.85 284	1.28 484	1.05 449	1.17 422	1.18 459	0.61 328	0.70 298	0.54 346	0.36 489	0.23 437	0.37 489	0.21 373	0.31 439	0.23 376

SACVNet	0.61 405	0.36 413	0.67 362	0.57 473	0.37 421	0.65 346	0.47 383	1.16 402	0.80 279	1.04 444	1.06 379	1.02 415	0.81 433	0.99 431	0.57 356	0.28 439	0.21 417	0.25 407	0.24 425	0.30 435	0.39 477

StereoDRNet-Refined	0.61 405	0.33 395	0.63 345	0.47 375	0.31 356	0.94 439	0.41 338	1.04 352	0.97 391	1.15 477	1.13 405	1.00 409	0.74 407	0.93 405	0.93 444	0.18 264	0.13 243	0.22 357	0.21 373	0.20 313	0.21 333
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
FADNet-RVC	0.62 411	0.56 490	1.29 491	0.47 375	0.39 436	0.63 330	0.40 318	1.16 402	0.91 354	0.71 255	0.86 279	1.04 422	0.55 287	0.99 431	0.78 409	0.27 428	0.26 464	0.28 446	0.29 469	0.32 446	0.31 442

NVstereo2D	0.62 411	0.32 387	0.82 418	0.50 405	0.44 464	0.88 428	0.48 390	1.12 387	1.17 462	0.67 226	0.90 299	0.90 380	0.69 375	1.02 440	0.69 393	0.33 472	0.16 332	0.29 454	0.20 353	0.43 491	0.46 506

CBMV_ROB	0.62 411	0.39 428	0.41 138	0.41 217	0.28 296	0.86 425	0.28 121	1.06 364	1.02 410	0.95 404	1.33 455	0.81 352	0.84 439	0.94 408	0.56 350	0.37 493	0.37 513	0.43 504	0.40 505	0.33 451	0.32 446

ACV-stereo	0.63 414	0.37 415	1.03 467	0.44 316	0.31 356	1.27 496	0.41 338	0.78 260	0.84 308	0.65 211	0.76 219	2.07 527	1.00 477	0.84 373	0.68 391	0.22 360	0.17 365	0.19 261	0.18 302	0.22 351	0.23 376

FADNet	0.63 414	0.53 475	1.20 481	0.46 355	0.44 464	0.66 353	0.41 338	1.24 440	1.07 432	0.70 244	0.84 266	0.98 402	0.65 354	0.87 380	0.54 346	0.29 449	0.30 485	0.27 435	0.30 470	0.48 501	0.36 468

1111x	0.64 416	0.23 227	0.61 335	0.39 152	0.21 83	0.68 366	0.46 375	1.32 474	1.03 414	0.76 280	1.02 357	0.95 395	0.72 396	1.13 454	2.15 529	0.18 264	0.18 380	0.18 228	0.19 330	0.20 313	0.19 284

SGM-Forest	0.65 417	0.33 395	0.43 170	0.44 316	0.30 343	1.01 456	0.54 429	1.13 394	1.09 442	1.11 472	1.21 429	1.10 444	0.76 419	0.99 431	0.71 397	0.32 465	0.33 505	0.33 476	0.30 470	0.30 435	0.28 421
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
fast-acv-ft	0.66 418	0.32 387	0.80 411	0.46 355	0.34 405	1.26 495	0.50 409	0.91 304	1.00 403	1.05 449	1.36 461	1.28 468	0.84 439	0.81 361	0.90 436	0.22 360	0.24 446	0.23 379	0.23 411	0.21 325	0.22 352

Wz-Net-LNSev-Ref	0.67 419	0.30 375	1.20 481	0.42 251	0.31 356	1.00 452	0.58 445	1.16 402	1.07 432	1.01 432	1.25 435	1.08 435	0.75 410	1.18 463	1.03 465	0.20 322	0.12 172	0.16 143	0.13 135	0.22 351	0.22 352

StereoDRNet	0.67 419	0.35 404	0.82 418	0.53 444	0.44 464	1.03 460	0.53 422	1.51 509	1.06 424	1.13 475	0.91 307	1.07 434	0.74 407	0.87 380	0.95 449	0.24 398	0.19 398	0.25 407	0.23 411	0.27 416	0.22 352

PSMNet_ROB	0.67 419	0.39 428	0.76 403	0.57 473	0.43 458	1.00 452	0.85 508	1.25 447	0.93 366	0.82 313	1.04 370	1.08 435	0.64 346	0.89 388	1.02 464	0.29 449	0.21 417	0.31 465	0.31 479	0.27 416	0.25 396

TCMNet	0.68 422	0.41 443	1.08 471	0.60 484	0.61 514	0.97 444	0.55 432	1.11 382	0.93 366	0.87 354	1.14 409	0.89 377	0.65 354	0.92 401	1.06 473	0.26 417	0.26 464	0.31 465	0.28 463	0.33 451	0.30 433

YMNet	0.68 422	0.40 437	1.01 463	0.53 444	0.46 479	1.04 462	0.48 390	1.06 364	0.81 288	1.21 482	1.31 451	1.11 446	0.73 401	0.89 388	0.96 451	0.27 428	0.31 493	0.25 407	0.25 438	0.25 395	0.24 387

YMNet_1	0.68 422	0.40 437	1.01 463	0.53 444	0.46 479	1.04 462	0.48 390	1.06 364	0.81 288	1.21 482	1.31 451	1.11 446	0.73 401	0.89 388	0.96 451	0.27 428	0.31 493	0.25 407	0.25 438	0.25 395	0.24 387

DRN-Test	0.68 422	0.34 400	0.77 406	0.52 434	0.40 441	1.14 481	0.61 453	1.56 516	1.04 418	1.18 479	1.10 391	1.05 426	0.72 396	0.82 367	1.01 460	0.24 398	0.18 380	0.26 426	0.25 438	0.26 406	0.23 376

CBMV	0.68 422	0.37 415	0.50 243	0.43 291	0.26 236	1.00 452	0.71 475	1.17 411	1.16 459	1.24 490	1.29 448	1.06 430	0.86 447	0.98 426	0.75 405	0.29 449	0.30 485	0.34 478	0.30 470	0.26 406	0.27 410
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
iinet-f	0.69 427	0.29 360	2.34 534	0.41 217	0.31 356	1.16 485	0.58 445	0.87 289	0.85 314	0.86 349	1.17 422	1.04 422	0.83 436	0.76 335	1.26 490	0.21 338	0.18 380	0.17 182	0.16 219	0.21 325	0.21 333

z-ln-s-r	0.70 428	0.39 428	1.51 508	0.40 189	0.27 272	0.58 303	0.62 455	0.87 289	1.09 442	0.84 326	1.44 477	0.91 386	0.87 450	1.20 467	2.07 525	0.16 190	0.12 172	0.17 182	0.15 190	0.21 325	0.17 247

GASNet	0.70 428	0.77 513	1.16 478	0.71 517	0.49 486	0.62 324	0.48 390	1.12 387	1.05 420	0.98 422	0.84 266	0.94 394	0.82 434	1.41 496	0.85 425	0.33 472	0.22 426	0.29 454	0.28 463	0.44 494	0.26 400

PA-Net	0.70 428	0.46 460	0.96 456	0.51 417	0.53 497	0.94 439	0.73 486	1.14 396	1.15 457	0.83 320	0.90 299	0.88 372	0.76 419	1.19 464	0.96 451	0.25 411	0.41 523	0.29 454	0.44 516	0.27 416	0.39 477
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
MaskLacGwcNet_RVC	0.71 431	0.84 521	0.80 411	0.55 464	0.38 428	1.38 503	0.57 438	1.07 368	0.81 288	0.90 379	0.94 318	0.95 395	0.54 283	1.01 437	0.61 372	0.41 504	0.30 485	0.57 526	0.31 479	0.86 532	0.39 477

DISCO	0.72 432	0.27 330	0.72 389	0.45 330	0.31 356	1.12 478	0.53 422	1.32 474	1.25 477	0.84 326	1.07 383	1.52 506	0.87 450	1.82 522	1.08 479	0.20 322	0.15 305	0.18 228	0.16 219	0.24 384	0.24 387

APVNet	0.73 433	0.39 428	1.01 463	0.58 479	0.45 470	1.16 485	0.68 469	1.47 504	0.87 327	0.84 326	1.15 412	1.04 422	0.84 439	1.14 456	1.18 485	0.27 428	0.28 478	0.32 471	0.31 479	0.29 427	0.32 446

GwcNet	0.73 433	0.39 428	1.37 499	0.53 444	0.43 458	1.10 471	0.52 418	1.27 454	1.19 468	1.05 449	1.41 469	1.06 430	0.86 447	0.98 426	1.01 460	0.26 417	0.24 446	0.24 394	0.23 411	0.23 371	0.28 421

NaN_ROB	0.73 433	0.46 460	0.89 445	0.52 434	0.34 405	0.98 449	1.11 525	1.28 459	1.20 471	1.27 495	0.96 326	1.08 435	0.79 426	1.34 491	0.78 409	0.24 398	0.30 485	0.23 379	0.24 425	0.23 371	0.26 400

XPNet_ROB	0.73 433	0.38 423	0.80 411	0.53 444	0.40 441	0.80 405	0.83 504	1.21 427	0.96 386	1.37 500	1.17 422	1.37 486	0.87 450	1.14 456	0.99 458	0.33 472	0.25 454	0.27 435	0.24 425	0.31 439	0.29 428

ETE_ROB	0.73 433	0.52 472	0.93 449	0.57 473	0.37 421	0.80 405	0.86 509	1.19 417	0.95 379	1.20 481	1.22 431	1.39 492	0.86 447	1.07 446	0.88 428	0.27 428	0.21 417	0.31 465	0.27 456	0.34 459	0.35 462

Syn2CoEx	0.74 438	0.55 488	1.17 479	0.66 503	0.45 470	0.89 431	0.56 436	1.54 511	1.15 457	0.95 404	1.35 460	1.03 417	1.03 482	0.96 417	0.89 430	0.31 460	0.27 471	0.29 454	0.24 425	0.23 371	0.27 410

DANet	0.74 438	0.47 467	0.98 461	0.60 484	0.41 446	0.92 435	0.41 338	1.02 346	0.87 327	1.22 486	1.22 431	1.33 479	0.88 455	1.26 475	1.37 496	0.27 428	0.24 446	0.31 465	0.25 438	0.37 475	0.36 468
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
GANet	0.74 438	0.38 423	0.63 345	0.54 456	0.35 411	1.01 456	0.95 516	1.15 400	0.95 379	1.09 465	2.00 515	1.14 455	0.92 464	1.29 480	0.75 405	0.25 411	0.27 471	0.27 435	0.23 411	0.32 446	0.24 387

NCCL2	0.74 438	0.45 455	0.77 406	0.65 501	0.45 470	0.97 444	1.16 530	1.16 402	1.02 410	1.00 429	0.98 339	1.48 500	0.88 455	0.99 431	0.89 430	0.31 460	0.27 471	0.39 495	0.39 501	0.33 451	0.34 458

Wz-Net-LNSev	0.75 442	0.54 482	1.59 514	0.51 417	0.41 446	1.16 485	0.79 498	1.27 454	1.13 451	1.04 444	1.14 409	1.11 446	0.94 469	0.93 405	1.00 459	0.24 398	0.22 426	0.21 342	0.19 330	0.26 406	0.27 410

FINET	0.75 442	0.45 455	1.38 500	0.48 383	0.46 479	0.98 449	1.00 520	1.22 435	1.69 524	0.91 388	1.25 435	0.74 319	0.74 407	1.09 450	0.82 421	0.37 493	0.31 493	0.27 435	0.24 425	0.35 464	0.34 458

FAT-Stereo	0.75 442	0.34 400	0.81 417	0.51 417	0.38 428	0.78 393	0.63 459	1.39 487	1.32 492	1.05 449	1.40 467	1.58 511	1.14 497	0.92 401	0.91 440	0.29 449	0.28 478	0.28 446	0.23 411	0.28 425	0.41 487

S-Stereo	0.76 445	0.36 413	1.10 472	0.57 473	0.46 479	0.83 417	0.59 448	1.31 468	1.62 520	0.98 422	1.41 469	1.11 446	0.93 466	0.85 376	1.07 476	0.27 428	0.31 493	0.28 446	0.25 438	0.33 451	0.50 515

RYNet	0.76 445	0.37 415	0.74 398	0.54 456	0.67 520	1.35 500	0.68 469	1.28 459	1.21 474	1.10 469	0.90 299	1.31 472	0.94 469	1.01 437	1.30 492	0.22 360	0.16 332	0.27 435	0.23 411	0.43 491	0.45 502

LALA_ROB	0.76 445	0.46 460	0.86 436	0.55 464	0.41 446	1.00 452	0.93 515	1.25 447	1.13 451	1.23 488	1.15 412	1.55 508	0.80 430	1.11 453	0.96 451	0.33 472	0.23 437	0.35 479	0.30 470	0.35 464	0.32 446

PSMNet-RUCA	0.78 448	0.78 515	1.23 484	1.01 532	0.91 528	0.68 366	0.53 422	1.16 402	1.06 424	0.79 304	1.10 391	0.82 354	0.72 396	0.94 408	0.70 394	0.55 525	0.27 471	0.76 533	0.46 517	0.70 527	0.49 512

edge stereo	0.79 449	0.40 437	0.82 418	0.52 434	0.44 464	0.83 417	0.58 445	1.34 479	1.08 436	1.30 496	1.38 465	1.79 517	1.13 496	1.15 459	0.92 442	0.34 480	0.32 500	0.42 503	0.28 463	0.33 451	0.39 477

DGSMNet	0.80 450	0.58 495	1.42 504	0.61 489	0.65 517	0.94 439	0.75 491	1.35 480	1.16 459	0.88 364	1.26 439	1.00 409	0.75 410	1.07 446	0.89 430	0.36 489	0.31 493	0.41 502	0.40 505	0.60 523	0.59 527

RP	0.80 450	0.38 423	0.73 394	0.67 505	0.59 509	0.82 414	0.57 438	1.21 427	1.28 484	1.03 439	1.68 499	1.45 495	1.49 520	1.08 449	0.90 436	0.36 489	0.31 493	0.37 489	0.30 470	0.36 469	0.36 468

Wz-Net-MNSev	0.81 452	0.42 448	1.64 520	0.51 417	0.41 446	1.46 507	0.95 516	1.24 440	1.26 482	1.31 497	1.25 435	1.17 458	0.83 436	1.21 469	1.06 473	0.22 360	0.19 398	0.24 394	0.23 411	0.29 427	0.26 400

RGC	0.82 453	0.62 500	0.80 411	0.67 505	0.66 519	0.91 433	0.59 448	1.35 480	1.09 442	1.12 474	1.46 482	1.50 502	1.09 490	1.28 478	0.97 456	0.34 480	0.30 485	0.48 516	0.40 505	0.38 477	0.38 476

NCC-stereo	0.82 453	0.43 451	0.87 441	0.63 496	0.68 521	0.88 428	0.72 481	1.60 523	1.12 445	0.95 404	1.41 469	1.37 486	1.37 512	1.26 475	0.94 446	0.32 465	0.30 485	0.37 489	0.49 527	0.34 459	0.35 462

Nwc_Net	0.82 453	0.40 437	0.86 436	0.62 493	0.56 502	1.04 462	0.57 438	1.72 531	1.08 436	0.93 392	1.88 510	1.44 494	1.24 504	1.19 464	0.94 446	0.31 460	0.25 454	0.36 484	0.39 501	0.31 439	0.31 442

Abc-Net	0.82 453	0.43 451	0.87 441	0.63 496	0.68 521	0.88 428	0.72 481	1.60 523	1.12 445	0.95 404	1.41 469	1.37 486	1.37 512	1.26 475	0.94 446	0.32 465	0.30 485	0.37 489	0.49 527	0.34 459	0.35 462
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
GANetREF_RVC	0.82 453	0.77 513	0.95 455	0.68 509	0.43 458	1.15 483	1.06 523	1.19 417	1.20 471	1.03 439	1.02 357	1.10 444	0.89 458	1.20 467	0.78 409	0.49 516	0.39 518	0.58 527	0.39 501	0.69 526	0.49 512
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
w-ln-seven-2	0.83 458	0.46 460	2.93 539	0.54 456	0.39 436	0.93 436	0.63 459	1.16 402	1.18 466	1.25 491	1.32 453	1.09 442	1.05 486	1.23 470	1.07 476	0.21 338	0.20 407	0.23 379	0.22 395	0.26 406	0.24 387

stereogan	0.83 458	0.33 395	0.89 445	0.61 489	0.51 492	1.80 528	0.50 409	1.41 493	1.39 500	1.05 449	1.47 484	1.56 510	1.04 484	1.32 490	0.87 427	0.29 449	0.29 480	0.29 454	0.25 438	0.39 481	0.40 482

STTRV1_RVC	0.83 458	0.60 498	1.19 480	0.67 505	0.81 526	1.12 478	0.63 459	1.37 486	1.12 445	0.98 422	1.34 459	1.08 435	0.95 471	1.28 478	0.90 436	0.57 527	0.25 454	0.44 506	0.39 501	0.60 523	0.41 487

Anonymous_2	0.84 461	0.45 455	0.66 357	0.41 217	0.45 470	0.82 414	0.53 422	0.81 272	0.81 288	0.73 263	0.61 170	0.91 386	0.76 419	0.77 342	0.61 372	0.51 519	0.55 537	0.54 524	4.92 575	0.54 515	0.42 491

ccnet	0.84 461	0.59 497	0.86 436	0.56 468	0.60 512	1.11 476	0.72 481	1.44 500	0.97 391	1.15 477	1.44 477	1.28 468	0.95 471	1.01 437	1.33 495	0.49 516	0.43 528	0.50 521	0.47 520	0.52 513	0.48 511

psmorigin	0.84 461	0.53 475	2.21 532	0.50 405	0.41 446	0.86 425	0.57 438	1.08 373	0.90 348	1.50 506	1.42 474	1.50 502	1.09 490	1.29 480	1.03 465	0.32 465	0.33 505	0.27 435	0.27 456	0.34 459	0.45 502

ADCRef	0.84 461	0.46 460	1.60 517	0.52 434	0.45 470	1.08 469	0.52 418	1.13 394	1.03 414	1.22 486	1.43 476	0.87 368	0.93 466	0.91 399	3.35 546	0.19 301	0.16 332	0.23 379	0.23 411	0.23 371	0.22 352

CC-Net-ROB	0.84 461	1.01 533	0.93 449	0.60 484	0.45 470	1.25 494	0.71 475	1.20 424	1.05 420	0.84 326	1.24 434	0.90 380	0.78 425	1.14 456	0.70 394	0.48 515	0.34 508	1.71 547	0.38 499	0.78 530	0.40 482

GCST	0.85 466	1.25 541	0.80 411	1.58 547	1.03 540	1.04 462	0.24 68	0.81 272	0.81 288	0.99 428	0.67 191	0.78 339	0.35 176	0.98 426	0.38 233	0.97 541	0.65 541	1.20 542	0.81 545	0.93 535	0.72 531

aanetorigin	0.85 466	0.58 495	1.98 528	0.50 405	0.40 441	0.66 353	0.70 473	0.72 220	1.01 405	2.44 545	2.00 515	1.32 474	1.25 505	0.96 417	1.16 484	0.20 322	0.19 398	0.20 298	0.20 353	0.27 416	0.33 455

AF-Net	0.85 466	0.41 443	0.87 441	0.66 503	0.54 500	0.96 443	0.52 418	1.66 527	1.37 497	1.03 439	2.04 518	1.46 496	1.36 510	1.19 464	1.05 472	0.34 480	0.24 446	0.39 495	0.28 463	0.31 439	0.26 400

SQANet	0.87 469	0.76 512	0.76 403	1.16 539	0.99 536	1.10 471	0.51 412	1.12 387	0.85 314	0.93 392	1.05 373	1.03 417	0.76 419	1.07 446	0.70 394	0.79 534	0.25 454	1.04 540	0.36 494	1.56 543	0.70 530

CSAN	0.88 470	0.52 472	0.93 449	0.61 489	0.42 455	1.19 491	1.11 525	1.27 454	1.48 510	1.37 500	1.44 477	1.37 486	1.30 507	1.46 503	1.01 460	0.39 499	0.31 493	0.36 484	0.37 496	0.35 464	0.36 468

SDNR	0.89 471	0.39 428	1.66 523	0.42 251	0.39 436	3.35 555	0.32 192	0.95 323	1.05 420	1.05 449	2.12 519	0.62 248	0.71 385	1.40 493	0.78 409	0.53 521	0.56 538	0.36 484	0.27 456	0.46 498	0.50 515

test_for_model	0.90 472	3.60 573	0.42 151	2.47 562	2.11 562	0.39 186	0.28 121	0.46 66	0.48 147	0.76 280	0.32 64	0.30 60	0.28 107	0.35 29	0.27 96	0.69 532	0.12 172	0.13 48	0.09 5	3.76 572	0.74 532

PWC_ROB	0.92 473	0.57 492	1.64 520	0.53 444	0.33 393	0.93 436	0.39 305	1.42 498	1.51 512	1.66 517	2.57 532	1.18 459	1.11 492	1.50 505	1.54 507	0.26 417	0.18 380	0.28 446	0.20 353	0.30 435	0.32 446

UDG	0.93 474	1.03 534	0.75 401	1.00 531	0.97 534	1.02 458	0.57 438	1.18 413	1.01 405	0.93 392	1.02 357	1.32 474	1.03 482	0.88 386	0.92 442	0.55 525	0.33 505	1.82 549	0.41 510	1.20 541	0.74 532

RTSC	0.93 474	0.54 482	1.59 514	0.56 468	0.40 441	1.17 489	0.55 432	1.44 500	1.82 529	1.53 509	1.26 439	1.15 456	0.82 434	1.70 516	2.44 533	0.26 417	0.20 407	0.23 379	0.24 425	0.31 439	0.32 446

DeepPrunerF	0.93 474	0.55 488	3.88 547	0.70 515	0.81 526	0.72 377	0.74 488	1.28 459	1.97 533	0.95 404	1.02 357	0.87 368	0.85 443	1.16 460	1.07 476	0.35 486	0.29 480	0.43 504	0.40 505	0.31 439	0.33 455

PWCDC_ROB	0.93 474	0.54 482	0.97 460	0.78 524	0.41 446	1.03 460	0.42 349	1.39 487	2.34 543	1.04 444	3.73 552	0.80 350	1.12 494	1.29 480	1.04 470	0.37 493	0.22 426	0.24 394	0.20 353	0.36 469	0.31 442

FBW_ROB	0.94 478	0.54 482	1.03 467	0.56 468	0.42 455	1.16 485	0.76 493	1.56 516	1.41 501	1.38 502	1.33 455	1.47 498	1.07 488	2.94 551	1.14 483	0.26 417	0.32 500	0.45 508	0.30 470	0.34 459	0.30 433

G-Net	0.95 479	0.48 469	1.13 475	0.67 505	0.49 486	2.07 534	0.63 459	1.02 346	0.90 348	1.77 523	2.62 535	1.28 468	1.60 524	1.09 450	1.06 473	0.37 493	0.30 485	0.35 479	0.25 438	0.46 498	0.45 502

PASM	0.96 480	0.71 509	2.05 530	0.72 518	0.72 525	0.84 422	0.92 512	1.14 396	1.34 495	1.25 491	1.22 431	1.34 482	1.07 488	1.31 488	1.11 480	0.53 521	0.57 539	0.59 528	0.67 538	0.56 522	0.57 526

PDISCO_ROB	0.96 480	0.51 470	1.13 475	1.03 535	1.00 537	1.81 529	0.77 494	1.72 531	1.60 518	1.09 465	1.19 427	1.34 482	0.80 430	1.62 510	1.01 460	0.58 528	0.22 426	0.45 508	0.40 505	0.50 507	0.41 487

XQC	0.97 482	0.70 506	1.54 512	0.70 515	0.55 501	1.48 509	0.81 500	1.41 493	1.57 515	1.21 482	1.12 398	1.33 479	1.04 484	1.55 507	2.00 521	0.39 499	0.25 454	0.37 489	0.32 482	0.55 517	0.49 512

MDST_ROB	0.97 482	0.29 360	1.02 466	0.64 499	0.43 458	2.64 542	0.82 502	1.68 529	1.18 466	2.89 550	1.82 507	0.97 400	0.75 410	1.83 523	0.89 430	0.26 417	0.22 426	0.32 471	0.28 463	0.26 406	0.26 400

anonymity	0.98 484	0.89 525	1.06 470	0.93 529	1.04 542	0.97 444	0.82 502	1.33 477	0.93 366	1.08 461	0.98 339	1.02 415	0.95 471	1.02 440	0.93 444	0.96 540	0.96 562	0.90 537	0.91 548	0.92 534	0.95 540

SHD	0.98 484	0.54 482	1.30 493	0.63 496	0.50 490	1.14 481	0.50 409	1.80 536	2.20 537	1.66 517	1.39 466	1.47 498	1.21 501	1.40 493	1.80 514	0.32 465	0.27 471	0.32 471	0.34 490	0.41 485	0.44 500

Wz-Net-SNSev	0.99 486	0.80 516	3.00 540	0.57 473	0.46 479	0.94 439	1.22 535	1.40 491	1.28 484	1.04 444	1.33 455	1.46 496	0.90 461	2.06 530	1.65 510	0.26 417	0.24 446	0.25 407	0.26 449	0.33 451	0.30 433

SuperB	1.00 487	0.41 443	4.03 550	0.45 330	0.32 381	0.99 451	0.49 403	1.09 376	2.09 536	1.10 469	1.10 391	0.74 319	0.83 436	1.13 454	1.75 513	0.20 322	0.15 305	0.17 182	0.15 190	2.50 561	0.27 410

Consistency-Raft	1.01 488	0.82 517	1.27 489	0.85 526	0.97 534	0.81 411	0.83 504	1.35 480	1.61 519	1.06 458	1.66 498	1.11 446	0.93 466	0.93 405	1.11 480	0.65 530	0.75 548	0.79 534	0.91 548	1.09 540	0.79 535

w-ln-seven	1.02 489	0.52 472	2.86 538	0.55 464	0.51 492	1.37 501	0.75 491	1.72 531	1.84 530	1.54 510	1.52 489	1.27 467	0.95 471	1.30 486	2.07 525	0.24 398	0.22 426	0.25 407	0.25 438	0.31 439	0.28 421

SGM_RVC	1.04 490	0.30 375	0.47 209	0.41 217	0.23 129	1.73 526	0.77 494	1.63 525	1.30 490	2.39 543	1.99 514	2.64 536	1.78 533	2.22 538	1.40 497	0.28 439	0.27 471	0.27 435	0.25 438	0.25 395	0.25 396
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
test_xeample	1.06 491	0.23 227	0.51 252	0.37 108	0.22 101	0.71 373	0.39 305	1.31 468	0.92 360	0.87 354	1.08 389	0.70 292	0.64 346	0.75 325	11.43 570	0.19 301	0.16 332	0.18 228	0.17 271	0.18 261	0.19 284

MFN_U_SF_DS_RVC	1.06 491	0.61 499	1.82 525	0.69 512	0.51 492	2.62 541	1.69 554	1.28 459	1.44 505	1.39 503	1.56 492	1.34 482	0.91 462	1.68 515	0.95 449	0.38 498	0.39 518	0.46 511	0.61 537	0.41 485	0.43 496

z-mn7	1.07 493	0.56 490	2.36 535	0.54 456	0.37 421	1.74 527	0.71 475	1.28 459	2.32 540	1.00 429	2.56 531	1.43 493	1.01 479	2.34 542	1.74 512	0.23 387	0.20 407	0.21 342	0.20 353	0.27 416	0.27 410

xxxx	1.07 493	0.23 227	0.53 281	0.38 127	0.22 101	0.83 417	0.36 256	1.41 493	0.95 379	0.75 274	0.99 347	0.97 400	0.64 346	0.70 298	11.37 569	0.20 322	0.17 365	0.18 228	0.17 271	0.19 296	0.20 315

DPSNet	1.08 495	0.44 453	2.64 537	0.54 456	0.42 455	1.59 516	1.25 536	2.39 547	1.50 511	1.13 475	1.12 398	1.51 504	2.19 546	1.44 500	1.51 506	0.35 486	0.25 454	0.25 407	0.21 373	0.49 505	0.39 477

otaku	1.10 496	0.96 528	0.96 456	1.37 545	1.06 543	1.65 520	0.72 481	1.46 503	1.19 468	1.10 469	1.32 453	1.32 474	0.95 471	1.29 480	0.81 420	0.89 539	0.46 532	1.24 543	0.50 529	1.86 546	0.89 537

DDUNet	1.10 496	2.58 568	0.83 422	1.21 541	1.27 546	1.02 458	0.69 472	1.17 411	0.95 379	0.98 422	1.26 439	1.28 468	0.84 439	0.97 424	0.79 416	0.85 537	0.40 521	2.00 552	0.60 536	1.34 542	0.94 538

ADCL	1.10 496	0.42 448	1.57 513	0.51 417	0.41 446	1.71 525	0.92 512	1.36 484	1.45 506	1.33 498	1.56 492	1.22 464	1.26 506	1.45 501	5.27 558	0.22 360	0.19 398	0.25 407	0.25 438	0.29 427	0.29 428

ADCPNet	1.11 499	0.53 475	3.26 545	0.55 464	0.44 464	1.47 508	0.83 504	1.21 427	1.17 462	1.26 494	1.42 474	1.67 514	1.12 494	1.48 504	3.86 552	0.30 456	0.29 480	0.30 464	0.32 482	0.37 475	0.37 474

MFN_U_SF_RVC	1.14 500	0.63 501	2.33 533	0.69 512	0.46 479	2.04 533	0.70 473	1.90 538	1.37 497	1.62 513	1.56 492	1.94 523	1.36 510	1.73 518	1.90 516	0.41 504	0.38 514	0.45 508	0.48 524	0.45 495	0.47 508

Ntro	1.15 501	1.00 532	1.00 462	1.49 546	1.20 545	1.69 524	0.81 500	1.39 487	1.25 477	1.01 432	1.28 444	1.31 472	1.00 477	1.31 488	0.89 430	1.10 547	0.43 528	1.36 544	0.51 530	1.95 548	0.99 544

SAMSARA	1.15 501	0.69 505	1.44 506	1.09 538	0.93 530	2.10 535	1.87 561	1.64 526	1.47 509	1.64 515	1.21 429	2.06 526	1.14 497	1.61 509	1.50 505	0.39 499	0.45 530	0.36 484	0.38 499	0.50 507	0.51 519

SANet	1.15 501	0.45 455	1.40 502	0.50 405	0.32 381	1.54 515	1.21 533	1.49 505	3.35 556	1.61 512	2.41 527	2.32 533	1.80 534	1.57 508	1.27 491	0.28 439	0.25 454	0.26 426	0.24 425	0.36 469	0.32 446

test_sample9	1.17 504	0.37 415	0.83 422	0.39 152	0.31 356	0.72 377	0.49 403	1.11 382	0.92 360	0.93 392	0.89 293	0.86 362	0.71 385	1.29 480	2.03 523	0.42 506	9.50 582	0.40 498	0.41 510	0.36 469	0.35 462

MFMNet_re	1.17 504	0.99 530	1.31 494	1.02 534	0.95 532	1.32 498	1.32 539	1.44 500	1.58 517	1.72 522	1.70 502	1.21 461	1.57 522	1.16 460	1.04 470	0.88 538	0.76 550	0.79 534	0.75 542	0.90 533	0.94 538

MSAF-DinoV2	1.18 506	0.44 453	3.00 540	0.56 468	0.30 343	0.91 433	0.74 488	1.58 519	1.25 477	1.06 458	1.41 469	2.98 541	1.57 522	3.25 552	3.12 544	0.22 360	0.14 281	0.20 298	0.22 395	0.33 451	0.34 458

ADCP+	1.18 506	0.37 415	3.09 542	0.50 405	0.52 495	1.48 509	0.61 453	1.32 474	1.07 432	1.21 482	1.16 417	1.08 435	1.11 492	1.63 511	7.17 563	0.20 322	0.16 332	0.24 394	0.22 395	0.29 427	0.22 352

zh-sn7	1.20 508	0.86 523	4.54 553	0.58 479	0.43 458	1.10 471	0.92 512	1.24 440	1.34 495	1.45 505	2.00 515	1.26 465	1.62 525	2.13 534	2.79 541	0.26 417	0.26 464	0.26 426	0.27 456	0.35 464	0.33 455

zh-mn7	1.21 509	0.75 511	5.81 558	0.52 434	0.39 436	1.18 490	0.63 459	1.21 427	1.79 528	1.81 525	2.33 522	1.16 457	1.01 479	2.20 537	2.00 521	0.25 411	0.22 426	0.22 357	0.22 395	0.25 395	0.30 433

ADCMid	1.22 510	0.57 492	3.17 544	0.54 456	0.44 464	1.07 468	0.77 494	1.31 468	1.13 451	2.14 538	1.48 485	1.49 501	1.47 519	1.65 513	5.30 559	0.26 417	0.24 446	0.29 454	0.32 482	0.38 477	0.36 468

WCMA_ROB	1.22 510	0.39 428	0.93 449	0.51 417	0.45 470	1.44 506	0.79 498	1.20 424	1.30 490	2.99 556	3.94 556	3.30 549	2.17 545	1.42 497	1.31 493	0.46 510	0.35 510	0.35 479	0.37 496	0.41 485	0.42 491

Wz-Net-TNSev	1.23 512	1.24 539	5.25 556	0.51 417	0.43 458	1.49 512	1.09 524	1.58 519	1.42 503	1.25 491	1.26 439	1.58 511	1.52 521	1.97 527	1.95 517	0.33 472	0.32 500	0.26 426	0.30 470	0.41 485	0.43 496

222	1.25 513	0.23 227	0.53 281	0.38 127	0.23 129	0.78 393	0.37 269	1.41 493	0.93 366	0.97 419	1.13 405	0.74 319	0.71 385	0.74 318	14.86 573	0.20 322	0.16 332	0.17 182	0.16 219	0.18 261	0.20 315

MSMD_ROB	1.25 513	0.51 470	0.64 350	0.60 484	0.50 490	1.66 521	0.67 466	1.26 449	1.26 482	2.64 547	3.82 553	3.06 544	3.20 558	1.45 501	0.91 440	0.46 510	0.41 523	0.49 519	0.51 530	0.47 500	0.45 502

AnyNet_C32	1.27 515	0.72 510	3.33 546	0.59 482	0.56 502	1.51 513	1.53 547	1.27 454	1.28 484	1.52 508	1.48 485	1.38 490	1.23 503	1.64 512	5.26 557	0.30 456	0.29 480	0.29 454	0.34 490	0.38 477	0.44 500

pmcnn	1.27 515	0.31 384	1.14 477	0.41 217	0.23 129	0.97 444	0.71 475	1.23 439	1.32 492	1.83 527	2.34 524	11.25 574	0.89 458	1.04 444	0.96 451	0.15 145	0.12 172	0.12 21	0.10 43	0.15 155	0.16 204

WZ-Net	1.29 517	0.64 502	5.42 557	0.64 499	0.52 495	1.37 501	1.29 538	1.41 493	1.77 527	1.56 511	1.69 501	1.74 515	1.41 514	2.50 546	2.16 530	0.28 439	0.21 417	0.23 379	0.25 438	0.39 481	0.41 487

SPS-STEREO	1.29 517	0.94 527	1.10 472	1.05 537	1.03 540	1.48 509	0.91 510	1.57 518	1.24 475	2.13 535	1.90 511	1.94 523	1.46 517	1.77 519	1.64 509	0.97 541	0.94 561	0.90 537	0.89 547	0.96 537	0.97 542
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
NVStereoNet_ROB	1.31 519	0.96 528	1.33 496	0.90 528	0.92 529	1.15 483	1.05 522	1.49 505	1.62 520	1.63 514	2.51 529	2.31 531	1.62 525	2.16 536	1.42 498	0.81 536	0.73 544	0.79 534	1.02 552	0.73 528	0.97 542
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
PVD	1.34 520	0.70 506	1.42 504	0.78 524	0.65 517	1.68 523	0.91 510	2.12 543	3.01 551	2.25 540	2.35 526	1.90 521	1.99 540	1.98 528	2.14 528	0.40 503	0.38 514	0.49 519	0.37 496	0.51 510	0.67 529

test_sample8	1.36 521	0.37 415	0.83 422	0.39 152	0.31 356	0.72 377	0.49 403	1.19 417	0.79 270	1.51 507	0.96 326	3.29 548	1.64 527	1.29 480	2.03 523	0.42 506	9.50 582	0.40 498	0.41 510	0.36 469	0.35 462

MSC_U_SF_DS_RVC	1.38 522	0.91 526	2.11 531	0.89 527	0.57 507	4.27 561	1.79 558	1.55 512	2.00 535	1.64 515	1.85 509	1.83 518	1.44 516	1.89 526	1.49 504	0.49 516	0.40 521	0.56 525	0.58 534	0.75 529	0.52 521

MeshStereo	1.38 522	0.45 455	0.58 321	0.45 330	0.35 411	1.63 519	0.60 451	2.07 540	1.43 504	4.49 565	3.32 548	4.67 556	2.08 542	2.08 532	1.32 494	0.36 489	0.36 512	0.37 489	0.32 482	0.32 446	0.34 458
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
AAGNet	1.40 524	0.20 130	0.52 273	0.45 330	0.26 236	0.29 85	0.29 136	0.67 174	0.71 229	0.97 419	0.86 279	0.66 278	0.60 322	0.66 264	19.98 577	0.17 228	0.11 105	0.19 261	0.15 190	0.20 313	0.13 104

RainbowNet	1.42 525	1.53 549	1.31 494	1.93 553	1.46 547	1.52 514	1.03 521	1.67 528	1.55 513	1.23 488	1.59 495	1.54 507	1.21 501	1.40 493	1.03 465	1.70 554	0.70 543	1.82 549	0.80 544	2.11 552	1.22 550

ACVNet-4b	1.43 526	1.34 543	1.28 490	1.95 554	1.60 549	1.93 532	0.77 494	1.59 521	1.64 522	1.05 449	1.60 496	2.10 528	0.92 464	1.79 521	0.84 423	1.76 556	0.35 510	2.03 555	0.67 538	2.16 553	1.18 549

FCDSN-DC	1.43 526	0.57 492	0.69 378	0.74 520	0.59 509	1.42 505	0.65 465	1.40 491	1.41 501	3.31 560	4.42 562	4.57 555	3.01 556	1.70 516	1.19 487	0.46 510	0.42 525	0.48 516	0.47 520	0.51 510	0.51 519
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
EDNetEfficient	1.47 528	0.82 517	6.28 560	0.48 383	0.40 441	0.73 381	0.83 504	0.95 323	2.77 549	3.48 562	1.95 512	1.64 513	2.12 543	1.42 497	3.84 551	0.21 338	0.19 398	0.21 342	0.21 373	0.43 491	0.42 491

SGM+DAISY	1.52 529	0.99 530	1.61 518	1.01 532	1.02 539	1.86 531	1.19 532	1.49 505	1.38 499	2.96 554	3.00 542	2.79 539	1.94 536	1.88 524	1.62 508	0.98 543	0.97 563	0.91 539	0.91 548	0.94 536	0.99 544

ACVNet_1	1.55 530	1.36 544	1.35 498	1.96 555	1.63 550	1.83 530	0.96 518	2.09 541	1.85 531	1.43 504	1.54 490	2.31 531	1.68 530	1.42 497	1.18 485	1.76 556	0.51 536	2.05 557	0.59 535	2.24 556	1.30 554

ADCS	1.60 531	0.70 506	4.02 549	0.61 489	0.53 497	1.31 497	1.11 525	1.71 530	1.86 532	1.97 533	1.68 499	1.51 504	1.46 517	2.07 531	9.20 566	0.34 480	0.32 500	0.33 476	0.36 494	0.45 495	0.46 506

AnyNet_C01	1.63 532	1.16 537	7.38 561	0.65 501	0.56 502	2.25 537	1.53 547	1.53 510	1.46 508	1.71 521	1.95 512	1.83 518	1.41 514	2.48 544	4.42 555	0.33 472	0.32 500	0.32 471	0.34 490	0.45 495	0.50 515

DispFullNet	1.64 533	2.64 569	3.14 543	2.57 563	1.78 555	1.32 498	0.55 432	1.42 498	1.45 506	1.89 529	1.48 485	1.55 508	2.35 548	2.08 532	1.12 482	0.60 529	0.19 398	2.33 560	0.73 541	2.35 557	1.30 554

FC-DCNN	1.67 534	0.53 475	0.68 369	0.62 493	0.49 486	1.62 518	0.71 475	1.77 535	1.55 513	4.73 568	4.66 564	5.82 564	3.94 562	2.13 534	1.42 498	0.47 513	0.42 525	0.47 512	0.46 517	0.48 501	0.47 508

FC-DCNN v2	1.74 535	0.53 475	0.68 369	0.62 493	0.49 486	1.67 522	0.71 475	1.85 537	1.57 515	4.84 569	5.01 566	6.42 568	3.92 561	2.24 539	1.43 500	0.47 513	0.42 525	0.47 512	0.46 517	0.48 501	0.47 508

ACVNet_2	1.74 535	1.30 542	1.62 519	1.81 550	1.63 550	2.28 538	1.34 541	2.35 546	2.64 547	1.82 526	2.55 530	2.99 542	1.71 531	1.67 514	1.20 488	1.48 551	0.59 540	1.81 548	0.71 540	2.09 551	1.29 553

ELAS_RVC	1.76 537	0.64 502	1.20 481	0.74 520	0.59 509	2.18 536	2.53 566	2.10 542	2.85 550	3.46 561	3.41 551	3.12 545	4.11 563	2.69 549	2.53 538	0.54 524	0.47 533	0.51 523	0.48 524	0.55 517	0.55 524
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	1.77 538	0.64 502	1.10 472	0.72 518	0.58 508	3.37 556	1.76 556	2.54 548	2.57 545	3.77 563	3.96 557	2.83 540	3.44 559	2.34 542	2.73 540	0.53 521	0.47 533	0.50 521	0.48 524	0.55 517	0.55 524
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
WAO-7	1.96 539	1.24 539	1.52 509	1.28 543	1.06 543	2.92 551	1.64 552	3.32 555	3.05 554	2.28 541	3.32 548	3.19 547	2.38 549	3.39 554	2.49 537	1.02 544	0.92 557	1.06 541	1.04 554	1.05 539	0.99 544

IMH-64-1	1.96 539	1.64 554	1.26 486	2.26 559	1.91 558	2.30 539	1.35 542	2.99 551	2.29 538	1.70 519	2.79 539	2.47 534	1.66 528	2.33 540	1.95 517	2.07 559	0.74 546	2.44 561	1.04 554	2.40 558	1.59 560

IMH-64	1.96 539	1.64 554	1.26 486	2.26 559	1.91 558	2.30 539	1.35 542	2.99 551	2.29 538	1.70 519	2.79 539	2.47 534	1.66 528	2.33 540	1.95 517	2.07 559	0.74 546	2.44 561	1.04 554	2.40 558	1.59 560

RTS	2.03 542	1.03 534	11.50 567	0.68 509	0.63 515	2.71 543	1.56 549	1.55 512	2.32 540	1.93 530	2.57 532	1.32 474	1.32 508	5.20 564	4.30 553	0.31 460	0.23 437	0.29 454	0.30 470	0.41 485	0.40 482

RTSA	2.03 542	1.03 534	11.50 567	0.68 509	0.63 515	2.71 543	1.56 549	1.55 512	2.32 540	1.93 530	2.57 532	1.32 474	1.32 508	5.20 564	4.30 553	0.31 460	0.23 437	0.29 454	0.30 470	0.41 485	0.40 482

PWCK	2.06 544	1.75 557	4.11 551	1.69 548	0.93 530	3.13 554	2.86 568	2.18 544	2.41 544	2.38 542	2.33 522	2.22 529	1.85 535	3.52 556	2.20 531	1.65 553	0.73 544	1.52 546	0.83 546	1.81 544	1.02 547

Dean	2.07 545	1.39 545	1.69 524	2.17 557	1.83 557	2.75 546	1.28 537	3.49 559	3.80 560	2.13 535	3.30 547	3.18 546	1.98 539	1.78 520	1.72 511	1.73 555	0.79 554	1.99 551	0.91 548	2.17 554	1.34 557

WAO-6	2.11 546	1.52 548	1.25 485	1.73 549	1.69 554	2.72 545	1.62 551	3.15 553	3.64 557	2.01 534	3.28 546	3.52 553	2.20 547	2.59 547	2.48 536	1.31 550	0.92 557	2.04 556	1.22 563	1.89 547	1.35 558

IMH	2.15 547	1.66 556	1.29 491	2.25 558	1.92 560	2.87 549	1.33 540	3.25 554	3.04 553	1.87 528	3.33 550	3.00 543	2.03 541	2.80 550	1.95 517	2.09 561	0.78 551	2.45 563	1.05 557	2.44 560	1.62 562

LVE	2.20 548	1.47 547	1.44 506	2.06 556	1.80 556	2.79 548	1.77 557	2.96 550	3.94 562	1.95 532	4.29 561	3.47 552	1.97 537	2.48 544	1.85 515	2.06 558	0.88 555	2.06 558	1.13 559	2.17 554	1.53 559

MADNet+	2.28 549	2.56 566	10.82 565	1.25 542	0.96 533	2.77 547	1.44 546	2.34 545	1.76 526	1.36 499	1.78 506	1.84 520	1.74 532	6.33 568	4.57 556	0.67 531	0.66 542	0.59 528	0.54 533	0.84 531	0.81 536

KSHMR	2.64 550	1.96 560	1.86 527	2.69 567	2.44 565	2.88 550	2.04 562	3.46 558	6.31 566	2.51 546	3.27 545	3.39 551	1.97 537	2.59 547	2.08 527	2.48 566	1.41 567	2.80 570	1.51 566	2.98 566	2.09 565

notaker	2.87 551	2.31 564	2.01 529	3.03 569	2.60 570	2.94 552	1.82 559	3.43 557	3.06 555	2.89 550	4.21 560	6.15 567	2.71 551	3.42 555	2.90 542	2.67 569	1.18 565	3.00 571	1.67 567	3.13 567	2.26 567

WAO-8	3.00 552	1.60 551	1.52 509	1.82 551	1.65 552	5.57 563	1.35 542	4.65 567	12.37 573	2.89 550	4.04 558	4.89 559	2.78 552	3.73 558	2.44 533	1.29 548	0.93 559	2.00 552	1.16 561	2.02 549	1.23 551

Venus	3.00 552	1.60 551	1.52 509	1.82 551	1.65 552	5.57 563	1.35 542	4.65 567	12.37 573	2.89 550	4.04 558	4.89 559	2.78 552	3.73 558	2.44 533	1.29 548	0.93 559	2.00 552	1.16 561	2.02 549	1.23 551

JetBlue	3.02 554	1.39 545	7.91 562	1.17 540	1.49 548	8.53 567	7.94 571	2.82 549	1.98 534	2.15 539	2.69 537	3.32 550	3.01 556	6.66 569	3.81 550	0.79 534	0.78 551	0.75 532	0.76 543	1.04 538	1.33 556

ktn	3.02 554	2.27 563	1.85 526	2.89 568	2.54 569	3.72 557	2.14 563	3.79 562	5.33 564	2.82 549	5.09 567	5.95 565	2.54 550	3.34 553	2.58 539	2.65 568	1.44 568	2.78 569	2.03 569	2.61 563	2.10 566

U	3.17 556	0.17 40	0.35 73	0.41 217	0.71 523	57.93 593	0.20 19	0.43 53	0.39 89	0.26 29	0.23 17	0.23 35	0.22 46	0.26 2	0.22 22	0.16 190	0.10 42	0.74 531	0.13 135	0.13 68	0.11 29

TorneroNet-64	3.54 557	1.89 558	1.59 514	2.62 566	2.29 563	6.88 566	1.72 555	4.72 569	11.88 571	2.43 544	5.46 570	8.16 570	2.80 554	4.13 562	3.03 543	2.25 564	0.75 548	2.57 565	1.09 558	2.65 564	1.84 564

UNDER WATER	3.63 558	2.12 562	4.11 551	3.17 570	2.51 567	3.77 559	2.45 565	3.53 560	13.66 576	2.98 555	2.92 541	5.75 563	4.13 564	3.85 560	3.75 549	2.84 570	1.11 564	2.71 568	1.41 564	3.26 569	2.50 569

UNDER WATER-64	3.72 559	2.07 561	4.57 554	3.30 572	2.52 568	5.61 565	2.63 567	3.67 561	12.27 572	3.09 557	2.66 536	5.99 566	4.74 566	3.93 561	3.57 547	2.54 567	1.24 566	2.65 566	1.48 565	3.21 568	2.62 570

MADNet++	4.18 560	2.72 571	4.00 548	3.80 574	3.44 573	4.72 562	4.05 570	4.01 563	3.74 558	4.52 566	5.14 568	4.20 554	4.89 567	7.04 571	6.39 560	3.79 572	3.70 574	3.27 573	2.70 572	3.68 571	3.74 574

xyz-stereo	4.31 561	0.17 40	61.72 592	0.35 63	0.16 2	13.86 575	0.38 287	0.61 131	0.69 218	1.05 449	3.09 543	0.77 336	0.88 455	1.24 471	0.46 294	0.13 50	0.10 42	0.16 143	0.12 99	0.13 68	0.11 29

TorneroNet	4.49 562	1.92 559	1.65 522	2.60 565	2.29 563	14.95 576	1.86 560	4.86 570	19.56 587	3.10 558	7.52 573	7.00 569	2.90 555	4.48 563	3.66 548	2.24 563	0.78 551	2.68 567	1.14 560	2.79 565	1.80 563

MANE	4.73 563	0.54 482	0.77 406	0.69 512	0.60 512	10.35 569	1.67 553	8.68 573	12.66 575	6.90 573	9.43 574	11.59 575	10.59 572	8.26 573	8.41 564	0.51 519	0.45 530	0.48 516	1.02 552	0.50 507	0.50 515

SGM-ForestM	4.73 563	0.34 400	1.05 469	0.46 355	0.28 296	10.26 568	3.48 569	4.52 565	5.16 563	8.68 575	7.48 572	18.87 583	10.80 573	11.26 576	10.01 568	0.32 465	0.34 508	0.32 471	0.32 482	0.29 427	0.30 433

LSM	4.83 565	0.83 520	11.23 566	0.76 523	56.73 590	1.10 471	1.18 531	1.35 480	1.70 525	2.13 535	2.34 524	1.34 482	1.19 500	1.52 506	1.23 489	0.34 480	0.50 535	0.39 495	0.47 520	0.51 510	9.82 578

LE_ROB	4.86 566	0.27 330	9.43 563	0.45 330	0.24 169	1.61 517	0.96 518	2.05 539	17.75 583	16.36 585	4.84 565	5.17 561	19.48 584	2.05 529	15.49 574	0.17 228	0.15 305	0.16 143	0.16 219	0.20 313	0.19 284

DPSimNet_ROB	5.19 567	2.71 570	18.56 572	2.59 564	2.49 566	4.25 560	10.93 573	3.33 556	3.93 561	5.02 570	4.52 563	5.74 562	10.18 569	5.44 566	8.79 565	2.40 565	2.47 571	2.48 564	2.54 570	2.56 562	2.87 571

JetRed	5.38 568	6.17 574	12.68 570	2.38 561	2.85 571	12.60 573	11.17 574	4.60 566	3.74 558	3.87 564	3.85 554	4.83 557	4.13 564	6.81 570	12.18 571	2.18 562	2.95 573	2.19 559	1.98 568	3.49 570	3.01 572

tt	6.21 569	0.22 194	5.88 559	3.55 573	2.07 561	11.25 572	19.19 576	11.84 577	5.47 565	2.71 548	2.18 520	4.87 558	6.25 568	3.71 557	7.09 562	8.31 579	11.17 584	4.91 575	5.39 578	5.72 574	2.42 568

coex-ft	6.50 570	1.57 550	87.99 593	0.49 394	0.38 428	1.41 504	1.21 533	1.21 427	7.96 568	12.14 577	2.78 538	2.74 537	3.83 560	1.30 486	3.19 545	0.24 398	0.23 437	0.27 435	0.24 425	0.48 501	0.40 482

HanzoNet	6.97 571	2.57 567	4.66 555	3.29 571	2.96 572	3.75 558	2.35 564	5.08 571	7.11 567	14.46 584	13.06 576	17.69 581	22.95 586	13.72 578	6.61 561	4.36 573	1.96 570	3.14 572	2.59 571	3.88 573	3.19 573

TCMNet-wrong-test	9.08 572	10.58 578	9.58 564	19.64 580	17.64 579	12.69 574	8.93 572	13.77 580	2.58 546	4.67 567	5.19 569	14.57 577	11.02 574	7.21 572	9.81 567	5.58 578	0.89 556	3.76 574	3.10 573	10.41 579	10.02 579

EDNetEfficientorigin	9.96 573	1.17 538	175.17 594	0.49 394	0.37 421	1.13 480	0.74 488	1.27 454	2.70 548	3.16 559	2.49 528	2.28 530	2.15 544	1.88 524	2.27 532	0.21 338	0.19 398	0.25 407	0.20 353	0.54 515	0.53 523

ASD4	10.37 574	9.12 577	17.90 571	7.49 576	10.02 574	16.90 577	28.93 580	11.05 576	8.53 569	7.42 574	7.41 571	8.91 571	10.32 570	11.44 577	20.38 578	4.52 574	4.58 575	5.68 579	5.04 576	5.72 574	6.02 576

DGTPSM_ROB	12.12 575	8.03 575	21.12 574	8.97 577	16.81 577	10.68 570	30.77 581	9.14 574	15.23 578	6.55 571	15.49 583	9.02 572	15.13 576	9.26 574	21.71 580	4.58 575	8.60 577	5.07 576	9.26 579	5.88 576	11.06 580

DPSMNet_ROB	12.13 576	8.03 575	21.13 575	9.02 578	16.82 578	10.68 570	30.78 582	9.15 575	15.24 579	6.56 572	15.50 584	9.02 572	15.13 576	9.28 575	21.71 580	4.59 576	8.60 577	5.08 577	9.26 579	5.89 577	11.06 580

USTest	12.98 577	14.10 579	19.89 573	16.19 579	14.95 576	20.69 579	31.85 583	16.52 581	10.99 570	8.83 576	9.55 575	13.88 576	10.36 571	16.06 579	21.35 579	3.19 571	4.82 576	5.08 577	5.36 577	8.77 578	7.20 577

BEATNet-Init1	15.65 578	1.62 553	54.26 591	0.75 522	0.56 502	37.03 588	13.39 575	13.20 578	14.59 577	29.41 591	29.29 590	47.69 594	21.87 585	26.91 588	19.58 576	0.43 509	0.39 518	0.47 512	0.47 520	0.52 513	0.52 521

DPSM_ROB	17.80 579	18.60 581	24.24 581	20.89 582	19.49 580	25.83 581	36.10 585	21.62 587	16.41 581	13.46 579	14.26 581	19.11 584	16.15 579	20.74 581	25.59 583	9.37 581	9.23 580	9.47 581	9.81 581	13.47 580	12.09 583

DPSM	17.80 579	18.60 581	24.24 581	20.89 582	19.49 580	25.83 581	36.10 585	21.62 587	16.41 581	13.46 579	14.26 581	19.11 584	16.15 579	20.74 581	25.59 583	9.37 581	9.23 580	9.47 581	9.81 581	13.47 580	12.09 583

DLNR_Zeroshot_test	20.12 581	36.36 588	38.38 584	170.13 595	62.28 591	0.22 13	0.20 19	13.43 579	0.40 103	0.45 132	0.66 184	0.42 139	0.21 37	0.64 244	0.32 167	5.57 577	0.10 42	0.15 117	0.11 72	72.31 594	0.13 104

LRCNet_RVC	21.27 582	31.14 587	21.46 576	28.97 585	23.77 583	3.11 553	0.62 455	20.94 585	1.64 522	25.57 586	28.13 585	21.96 586	14.74 575	21.99 587	16.44 575	29.16 592	14.92 585	33.57 588	31.28 588	29.67 590	26.33 588

HaxPig	31.93 583	37.19 589	34.22 583	24.41 584	24.94 584	18.53 578	20.18 577	21.15 586	28.84 589	35.74 592	38.86 591	26.18 587	28.75 588	33.85 589	34.15 588	35.89 593	38.80 593	37.79 589	40.52 589	39.33 591	39.33 593

Anonymous_1	33.12 584	18.23 580	23.86 577	20.53 581	21.18 582	25.45 580	35.84 584	22.44 589	15.68 580	13.41 578	13.70 580	18.00 582	15.15 578	20.31 580	24.47 582	14.56 586	8.84 579	66.24 592	117.79 592	155.41 595	11.40 582

CasAABBNet	35.77 585	37.38 590	48.59 588	42.20 589	39.23 587	51.95 589	72.92 592	43.36 593	33.03 592	26.93 588	28.31 586	38.43 590	32.32 589	41.58 593	51.50 593	18.71 588	18.58 587	19.11 584	19.75 585	27.11 584	24.33 586

FlowAnything	35.84 586	37.49 592	48.69 589	42.17 588	39.26 588	51.95 589	72.95 593	43.35 592	33.23 593	26.92 587	28.67 587	38.55 592	32.78 591	41.53 592	51.47 592	18.71 588	18.59 588	19.17 586	19.88 587	27.07 583	24.26 585

Selective-RAFT-Error	35.87 587	37.42 591	48.73 590	42.24 590	39.28 589	52.00 591	72.87 591	43.41 594	32.95 591	26.97 589	28.72 588	38.71 593	33.15 592	41.59 594	51.42 591	18.77 590	18.60 589	19.14 585	19.78 586	27.19 585	24.42 587

xxxxx1	36.77 588	19.69 583	24.00 578	62.46 592	66.77 592	27.30 584	39.89 587	20.40 582	18.80 584	14.18 581	13.11 577	17.29 578	17.30 581	21.62 584	27.81 585	13.61 583	18.98 590	111.36 593	133.25 593	28.84 587	38.64 590

tt_ll	36.77 588	19.69 583	24.00 578	62.46 592	66.77 592	27.30 584	39.89 587	20.40 582	18.80 584	14.18 581	13.11 577	17.29 578	17.30 581	21.62 584	27.81 585	13.61 583	18.98 590	111.36 593	133.25 593	28.84 587	38.64 590

ff	36.77 588	19.69 583	24.00 578	62.46 592	66.77 592	27.30 584	39.89 587	20.40 582	18.80 584	14.18 581	13.11 577	17.29 578	17.30 581	21.62 584	27.81 585	13.61 583	18.98 590	111.36 593	133.25 593	28.84 587	38.64 590

MEDIAN_ROB	37.35 591	40.72 595	40.37 586	32.26 586	31.80 585	27.29 583	25.02 578	29.47 590	33.43 594	41.99 594	41.60 593	33.48 588	34.37 593	39.66 591	36.94 589	43.49 595	43.96 595	44.07 591	43.35 591	41.32 593	42.43 595

AVERAGE_ROB	37.53 592	40.05 594	40.01 585	34.74 587	33.76 586	28.46 587	25.14 579	32.31 591	34.08 595	41.20 593	40.52 592	34.51 589	34.78 594	39.11 590	37.48 590	42.68 594	43.32 594	43.80 590	42.99 590	40.42 592	41.31 594

LSM0	38.96 593	37.52 593	48.37 587	43.79 591	91.31 595	52.31 592	72.38 590	43.71 595	32.75 590	27.16 590	28.73 589	38.51 591	32.63 590	41.75 595	51.59 594	18.85 591	18.43 586	19.09 583	19.60 584	27.21 586	33.44 589

PML	40.49 594	30.31 586	12.46 569	7.19 575	14.30 575	91.44 594	212.44 595	7.73 572	23.24 588	74.44 595	185.05 595	49.81 595	25.78 587	21.34 583	12.84 572	8.71 580	2.93 572	8.43 580	3.24 574	13.77 582	4.45 575

test_example2	176.82 595	204.75 596	198.54 595	188.58 596	191.23 596	151.28 595	169.77 594	97.63 596	125.81 596	179.94 596	183.74 594	158.20 596	139.14 595	192.16 596	198.12 595	203.48 596	236.37 596	163.71 596	173.22 596	217.79 596	162.95 596

ccccc	428.22 596	430.66 597	522.50 596	506.24 597	500.20 597	349.93 596	338.04 596	384.19 597	297.84 597	330.97 597	382.26 596	370.48 597	442.91 596	498.75 597	555.79 596	557.84 597	430.47 597	334.14 597	290.91 597	547.74 597	492.55 597

FADE		2.54 565		1.04 536	1.00 537			4.03 564	3.02 552	1.77 523		2.74 537		6.31 567		14.64 587	1.73 569	21.24 587	14.41 583	0.63 525	0.65 528

Low-res two-view benchmark