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

xyz-stereo	1.40 553	0.10 74	17.09 584	0.18 46	0.07 1	4.78 570	0.18 190	0.29 131	0.34 268	0.36 379	2.81 567	0.40 385	0.29 374	0.56 389	0.24 332	0.07 67	0.05 29	0.09 230	0.06 80	0.06 40	0.05 21

MLG-Stereo	0.10 2	0.08 8	0.15 9	0.18 46	0.07 1	0.15 21	0.11 14	0.17 9	0.11 4	0.08 1	0.06 1	0.10 32	0.08 6	0.18 62	0.11 11	0.06 24	0.05 29	0.06 22	0.04 1	0.05 4	0.05 21

LG-G_1	0.11 14	0.08 8	0.18 35	0.18 46	0.07 1	0.21 167	0.09 2	0.19 18	0.11 4	0.10 10	0.09 11	0.11 45	0.10 39	0.19 85	0.10 1	0.07 67	0.05 29	0.06 22	0.04 1	0.06 40	0.06 75

LG-G	0.11 14	0.08 8	0.18 35	0.18 46	0.07 1	0.21 167	0.09 2	0.19 18	0.11 4	0.10 10	0.09 11	0.11 45	0.10 39	0.19 85	0.10 1	0.07 67	0.05 29	0.06 22	0.04 1	0.06 40	0.06 75

SGD-Stereo	0.11 14	0.08 8	0.17 29	0.17 17	0.07 1	0.17 63	0.13 38	0.18 14	0.16 27	0.11 19	0.13 37	0.11 45	0.12 86	0.18 62	0.11 11	0.08 192	0.04 2	0.06 22	0.05 39	0.06 40	0.04 1

StereoAnything_RVC	0.13 49	0.37 505	0.36 210	0.14 1	0.07 1	0.11 4	0.12 21	0.17 9	0.12 8	0.08 1	0.07 3	0.07 1	0.10 39	0.20 100	0.10 1	0.09 270	0.05 29	0.06 22	0.04 1	0.24 501	0.05 21

trnet	0.13 49	0.08 8	0.21 56	0.15 4	0.07 1	0.21 167	0.12 21	0.24 74	0.24 147	0.16 102	0.21 134	0.15 101	0.13 116	0.18 62	0.13 83	0.08 192	0.05 29	0.06 22	0.04 1	0.06 40	0.05 21

s12784h	0.17 132	0.09 37	0.26 99	0.18 46	0.07 1	0.32 364	0.19 234	0.37 245	0.32 246	0.23 163	0.25 169	0.18 135	0.17 193	0.25 184	0.16 165	0.07 67	0.05 29	0.07 75	0.05 39	0.06 40	0.05 21

depthmonostereo	0.14 73	0.09 37	0.19 40	0.19 85	0.08 9	0.20 140	0.15 82	0.27 101	0.23 132	0.16 102	0.18 98	0.14 85	0.17 193	0.19 85	0.13 83	0.07 67	0.06 145	0.07 75	0.05 39	0.05 4	0.05 21

3w_stereo	0.12 39	0.11 135	0.18 35	0.18 46	0.08 9	0.16 44	0.15 82	0.27 101	0.19 67	0.12 32	0.12 25	0.07 1	0.12 86	0.15 15	0.11 11	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.05 21

2w_stereo	0.11 14	0.10 74	0.15 9	0.18 46	0.08 9	0.16 44	0.14 58	0.27 101	0.20 86	0.14 68	0.14 64	0.08 3	0.11 63	0.13 5	0.12 43	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 39	0.05 4	0.04 1

xyz-stereo-finetune	0.16 115	0.12 177	0.23 71	0.16 7	0.08 9	0.23 216	0.20 281	0.29 131	0.31 237	0.19 136	0.22 144	0.19 149	0.15 151	0.29 248	0.20 259	0.06 24	0.06 145	0.08 153	0.06 80	0.06 40	0.06 75

MLG-Stereo_test3	0.10 2	0.08 8	0.16 23	0.17 17	0.08 9	0.16 44	0.12 21	0.17 9	0.12 8	0.10 10	0.07 3	0.10 32	0.08 6	0.14 9	0.11 11	0.07 67	0.05 29	0.06 22	0.04 1	0.06 40	0.06 75

LGtest1	0.10 2	0.08 8	0.17 29	0.17 17	0.08 9	0.13 11	0.09 2	0.16 4	0.12 8	0.09 5	0.07 3	0.09 16	0.09 16	0.15 15	0.11 11	0.08 192	0.05 29	0.06 22	0.05 39	0.06 40	0.06 75

FoundationStereo	0.09 1	0.07 2	0.16 23	0.16 7	0.08 9	0.12 7	0.13 38	0.11 1	0.12 8	0.09 5	0.07 3	0.10 32	0.09 16	0.11 1	0.10 1	0.07 67	0.05 29	0.06 22	0.04 1	0.05 4	0.05 21

MonSter	0.10 2	0.08 8	0.13 1	0.17 17	0.08 9	0.14 13	0.12 21	0.24 74	0.19 67	0.09 5	0.11 17	0.08 3	0.07 2	0.14 9	0.11 11	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.04 1

dual_stereo	0.10 2	0.07 2	0.14 3	0.17 17	0.08 9	0.09 1	0.13 38	0.24 74	0.13 12	0.10 10	0.09 11	0.09 16	0.08 6	0.18 62	0.12 43	0.07 67	0.06 145	0.06 22	0.04 1	0.05 4	0.05 21

WCG-NET	0.14 73	0.09 37	0.23 71	0.18 46	0.08 9	0.18 83	0.17 147	0.21 32	0.28 194	0.18 131	0.21 134	0.15 101	0.12 86	0.18 62	0.12 43	0.06 24	0.05 29	0.06 22	0.05 39	0.06 40	0.05 21

IGEV-BASED-STEREO-	0.20 209	0.72 541	0.70 455	0.17 17	0.08 9	0.15 21	0.15 82	0.18 14	0.16 27	0.13 45	0.12 25	0.09 16	0.08 6	0.16 31	0.13 83	0.35 532	0.04 2	0.08 153	0.07 136	0.11 348	0.23 509

WCG-NET（raft）	0.14 73	0.09 37	0.23 71	0.17 17	0.08 9	0.19 109	0.16 111	0.23 60	0.26 169	0.18 131	0.19 106	0.20 158	0.12 86	0.21 119	0.12 43	0.06 24	0.06 145	0.06 22	0.05 39	0.06 40	0.05 21

CASnet	0.14 73	0.12 177	0.22 65	0.22 247	0.08 9	0.16 44	0.15 82	0.27 101	0.25 160	0.22 157	0.20 122	0.15 101	0.11 63	0.17 44	0.13 83	0.07 67	0.05 29	0.11 360	0.09 297	0.08 169	0.05 21
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
TANstereo	0.15 101	0.09 37	0.28 119	0.16 7	0.08 9	0.25 252	0.14 58	0.23 60	0.28 194	0.24 177	0.30 217	0.16 118	0.12 86	0.17 44	0.13 83	0.08 192	0.07 262	0.06 22	0.05 39	0.06 40	0.07 150

CREStereo	0.13 49	0.08 8	0.21 56	0.14 1	0.08 9	0.22 195	0.15 82	0.25 80	0.24 147	0.16 102	0.21 134	0.14 85	0.13 116	0.18 62	0.13 83	0.09 270	0.05 29	0.06 22	0.04 1	0.07 107	0.06 75
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
HITNet	0.20 209	0.17 358	0.43 308	0.19 85	0.08 9	0.27 282	0.14 58	0.42 300	0.30 225	0.29 243	0.32 240	0.27 251	0.21 249	0.28 232	0.25 342	0.07 67	0.05 29	0.07 75	0.06 80	0.09 235	0.06 75
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
MLCV	0.22 259	0.16 339	0.44 316	0.21 188	0.08 9	0.29 322	0.19 234	0.38 251	0.37 308	0.38 400	0.44 385	0.31 303	0.21 249	0.41 322	0.24 332	0.07 67	0.05 29	0.06 22	0.05 39	0.07 107	0.06 75

asda	0.11 14	0.11 135	0.16 23	0.17 17	0.09 26	0.14 13	0.12 21	0.24 74	0.16 27	0.11 19	0.11 17	0.08 3	0.10 39	0.15 15	0.12 43	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.04 1

DilatedVolume-Stereo	0.14 73	0.08 8	0.18 35	0.18 46	0.09 26	0.21 167	0.14 58	0.24 74	0.21 101	0.21 151	0.21 134	0.15 101	0.14 136	0.23 143	0.15 141	0.07 67	0.06 145	0.06 22	0.06 80	0.05 4	0.05 21

2.25w	0.11 14	0.09 37	0.15 9	0.17 17	0.09 26	0.15 21	0.10 7	0.19 18	0.18 54	0.14 68	0.17 88	0.09 16	0.10 39	0.18 62	0.13 83	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.05 21

4.5_new	0.11 14	0.11 135	0.15 9	0.17 17	0.09 26	0.14 13	0.12 21	0.21 32	0.16 27	0.13 45	0.13 37	0.08 3	0.09 16	0.13 5	0.11 11	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 39	0.06 40	0.04 1

4.5w-stereo	0.11 14	0.11 135	0.15 9	0.17 17	0.09 26	0.14 13	0.12 21	0.21 32	0.16 27	0.13 45	0.13 37	0.08 3	0.09 16	0.13 5	0.11 11	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 39	0.06 40	0.04 1

4w-stereo	0.10 2	0.10 74	0.15 9	0.17 17	0.09 26	0.15 21	0.10 7	0.19 18	0.13 12	0.12 32	0.12 25	0.08 3	0.11 63	0.16 31	0.12 43	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.05 39	0.05 4	0.04 1

2.5w	0.11 14	0.10 74	0.15 9	0.18 46	0.09 26	0.15 21	0.15 82	0.20 26	0.15 22	0.12 32	0.13 37	0.10 32	0.09 16	0.17 44	0.11 11	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 39	0.05 4	0.04 1

2.75w_new	0.11 14	0.09 37	0.14 3	0.16 7	0.09 26	0.15 21	0.12 21	0.25 80	0.16 27	0.14 68	0.13 37	0.08 3	0.10 39	0.16 31	0.13 83	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 21

3.25w_new	0.11 14	0.09 37	0.15 9	0.17 17	0.09 26	0.19 109	0.10 7	0.22 42	0.17 44	0.14 68	0.12 25	0.10 32	0.11 63	0.17 44	0.12 43	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 21

3.25w	0.11 14	0.09 37	0.15 9	0.17 17	0.09 26	0.19 109	0.10 7	0.22 42	0.17 44	0.14 68	0.12 25	0.10 32	0.11 63	0.17 44	0.12 43	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 21

3.5w_stereo	0.11 14	0.10 74	0.14 3	0.17 17	0.09 26	0.17 63	0.09 2	0.22 42	0.16 27	0.13 45	0.13 37	0.09 16	0.11 63	0.19 85	0.13 83	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.04 1

1w_stereo	0.12 39	0.08 8	0.14 3	0.18 46	0.09 26	0.16 44	0.15 82	0.25 80	0.21 101	0.13 45	0.16 77	0.08 3	0.12 86	0.16 31	0.13 83	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.05 21

xyz-stereo-finetune2	0.17 132	0.11 135	0.26 99	0.16 7	0.09 26	0.27 282	0.19 234	0.27 101	0.20 86	0.22 157	0.28 191	0.21 169	0.22 262	0.37 306	0.22 302	0.06 24	0.05 29	0.08 153	0.06 80	0.06 40	0.07 150

LG-Stereo_L2	0.10 2	0.08 8	0.19 40	0.16 7	0.09 26	0.12 7	0.13 38	0.18 14	0.13 12	0.09 5	0.07 3	0.08 3	0.08 6	0.16 31	0.10 1	0.06 24	0.05 29	0.06 22	0.04 1	0.05 4	0.04 1

LG-Stereo_L1	0.10 2	0.08 8	0.19 40	0.16 7	0.09 26	0.12 7	0.13 38	0.17 9	0.11 4	0.08 1	0.07 3	0.08 3	0.07 2	0.17 44	0.10 1	0.06 24	0.05 29	0.06 22	0.04 1	0.05 4	0.04 1

MLG-Stereo_test2	0.10 2	0.08 8	0.15 9	0.17 17	0.09 26	0.15 21	0.11 14	0.16 4	0.10 2	0.09 5	0.07 3	0.10 32	0.06 1	0.15 15	0.11 11	0.07 67	0.05 29	0.06 22	0.04 1	0.06 40	0.05 21

MLG-Stereo_test1	0.10 2	0.08 8	0.15 9	0.18 46	0.09 26	0.15 21	0.11 14	0.16 4	0.10 2	0.08 1	0.06 1	0.10 32	0.07 2	0.17 44	0.11 11	0.06 24	0.05 29	0.06 22	0.04 1	0.05 4	0.05 21

LG-Stereo	0.13 49	0.10 74	0.24 79	0.20 144	0.09 26	0.16 44	0.18 190	0.21 32	0.18 54	0.11 19	0.17 88	0.09 16	0.09 16	0.15 15	0.14 117	0.05 9	0.06 145	0.08 153	0.08 211	0.07 107	0.05 21

HART	0.15 101	0.11 135	0.30 136	0.21 188	0.09 26	0.17 63	0.16 111	0.30 150	0.19 67	0.15 80	0.25 169	0.17 125	0.09 16	0.21 119	0.12 43	0.06 24	0.07 262	0.07 75	0.05 39	0.08 169	0.06 75

DEFOM-Stereo_RVC	0.13 49	0.14 281	0.19 40	0.26 416	0.09 26	0.15 21	0.13 38	0.22 42	0.18 54	0.12 32	0.11 17	0.10 32	0.13 116	0.21 119	0.12 43	0.07 67	0.05 29	0.06 22	0.05 39	0.07 107	0.05 21

DEFOM-Stereo	0.11 14	0.08 8	0.17 29	0.17 17	0.09 26	0.22 195	0.14 58	0.14 3	0.16 27	0.11 19	0.10 14	0.09 16	0.08 6	0.21 119	0.11 11	0.06 24	0.05 29	0.06 22	0.04 1	0.05 4	0.05 21

AIO-Stereo	0.13 49	0.10 74	0.22 65	0.20 144	0.09 26	0.16 44	0.15 82	0.27 101	0.16 27	0.13 45	0.15 67	0.13 63	0.08 6	0.18 62	0.11 11	0.06 24	0.05 29	0.07 75	0.07 136	0.06 40	0.06 75

RSM++	0.12 39	0.09 37	0.19 40	0.20 144	0.09 26	0.17 63	0.15 82	0.21 32	0.19 67	0.12 32	0.12 25	0.14 85	0.09 16	0.20 100	0.12 43	0.06 24	0.05 29	0.07 75	0.07 136	0.07 107	0.05 21

RSM	0.12 39	0.09 37	0.20 49	0.20 144	0.09 26	0.16 44	0.15 82	0.23 60	0.18 54	0.13 45	0.13 37	0.15 101	0.09 16	0.21 119	0.12 43	0.06 24	0.05 29	0.07 75	0.07 136	0.06 40	0.05 21

MoCha-V2	0.13 49	0.08 8	0.26 99	0.23 294	0.09 26	0.16 44	0.15 82	0.26 89	0.16 27	0.15 80	0.15 67	0.13 63	0.14 136	0.20 100	0.11 11	0.06 24	0.07 262	0.06 22	0.06 80	0.06 40	0.05 21

GCAP-Stereo	0.14 73	0.14 281	0.33 171	0.20 144	0.09 26	0.21 167	0.10 7	0.26 89	0.20 86	0.18 131	0.19 106	0.15 101	0.13 116	0.17 44	0.13 83	0.07 67	0.06 145	0.07 75	0.05 39	0.06 40	0.06 75

LoS	0.14 73	0.08 8	0.27 108	0.16 7	0.09 26	0.22 195	0.14 58	0.26 89	0.26 169	0.15 80	0.18 98	0.18 135	0.13 116	0.22 134	0.14 117	0.08 192	0.06 145	0.06 22	0.04 1	0.06 40	0.06 75
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
EGLCR-Stereo	0.13 49	0.08 8	0.20 49	0.18 46	0.09 26	0.21 167	0.13 38	0.27 101	0.21 101	0.13 45	0.10 14	0.15 101	0.09 16	0.20 100	0.13 83	0.07 67	0.05 29	0.07 75	0.07 136	0.06 40	0.06 75

MC-Stereo	0.14 73	0.09 37	0.25 91	0.21 188	0.09 26	0.18 83	0.16 111	0.23 60	0.19 67	0.18 131	0.23 148	0.16 118	0.13 116	0.22 134	0.13 83	0.07 67	0.05 29	0.07 75	0.07 136	0.06 40	0.05 21

DCANet-4	0.19 194	0.10 74	0.52 383	0.19 85	0.09 26	0.19 109	0.18 190	0.36 235	0.39 332	0.29 243	0.30 217	0.17 125	0.22 262	0.20 100	0.18 216	0.07 67	0.05 29	0.07 75	0.05 39	0.05 4	0.07 150

fff	0.19 194	0.13 239	0.40 264	0.18 46	0.09 26	0.19 109	0.18 190	0.35 217	0.43 372	0.29 243	0.30 217	0.18 135	0.28 359	0.20 100	0.18 216	0.07 67	0.05 29	0.07 75	0.05 39	0.05 4	0.07 150

ADStereo(finetuned)	0.19 194	0.13 239	0.49 357	0.19 85	0.09 26	0.19 109	0.18 190	0.34 193	0.39 332	0.29 243	0.31 231	0.18 135	0.31 403	0.21 119	0.19 245	0.07 67	0.05 29	0.07 75	0.05 39	0.06 40	0.07 150

GLC_STEREO	0.15 101	0.10 74	0.24 79	0.21 188	0.09 26	0.17 63	0.15 82	0.23 60	0.27 179	0.17 114	0.20 122	0.17 125	0.11 63	0.23 143	0.16 165	0.07 67	0.09 380	0.09 230	0.08 211	0.07 107	0.06 75

DCANet	0.18 156	0.13 239	0.40 264	0.19 85	0.09 26	0.19 109	0.18 190	0.34 193	0.39 332	0.29 243	0.31 231	0.18 135	0.23 276	0.20 100	0.19 245	0.07 67	0.05 29	0.07 75	0.05 39	0.06 40	0.07 150

csc	0.19 194	0.13 239	0.40 264	0.18 46	0.09 26	0.19 109	0.18 190	0.35 217	0.43 372	0.29 243	0.30 217	0.18 135	0.28 359	0.20 100	0.18 216	0.07 67	0.05 29	0.07 75	0.05 39	0.05 4	0.07 150

cscssc	0.19 194	0.13 239	0.40 264	0.18 46	0.09 26	0.19 109	0.18 190	0.35 217	0.43 372	0.29 243	0.30 217	0.18 135	0.28 359	0.20 100	0.18 216	0.07 67	0.05 29	0.07 75	0.05 39	0.05 4	0.07 150

111	0.20 209	0.17 358	0.40 264	0.18 46	0.09 26	0.24 238	0.17 147	0.41 286	0.45 398	0.23 163	0.29 204	0.29 276	0.21 249	0.24 153	0.18 216	0.07 67	0.05 29	0.07 75	0.06 80	0.07 107	0.08 216

RAFT-Stereo + iAFF	0.17 132	0.14 281	0.32 156	0.20 144	0.09 26	0.19 109	0.17 147	0.32 171	0.30 225	0.25 185	0.33 261	0.20 158	0.17 193	0.19 85	0.15 141	0.06 24	0.05 29	0.07 75	0.07 136	0.07 107	0.05 21

PMTNet	0.15 101	0.08 8	0.23 71	0.15 4	0.09 26	0.23 216	0.16 111	0.25 80	0.23 132	0.17 114	0.21 134	0.16 118	0.14 136	0.22 134	0.13 83	0.29 525	0.05 29	0.06 22	0.04 1	0.07 107	0.06 75

AdaDepth	0.11 14	0.09 37	0.20 49	0.20 144	0.10 65	0.19 109	0.13 38	0.16 4	0.13 12	0.10 10	0.10 14	0.09 16	0.09 16	0.19 85	0.12 43	0.05 9	0.05 29	0.06 22	0.06 80	0.05 4	0.05 21

GASTEREO	0.13 49	0.12 177	0.21 56	0.23 294	0.10 65	0.18 83	0.15 82	0.26 89	0.18 54	0.17 114	0.16 77	0.11 45	0.13 116	0.19 85	0.11 11	0.07 67	0.05 29	0.06 22	0.07 136	0.06 40	0.06 75

MSCF	0.13 49	0.12 177	0.21 56	0.22 247	0.10 65	0.16 44	0.15 82	0.26 89	0.18 54	0.17 114	0.16 77	0.11 45	0.13 116	0.18 62	0.11 11	0.07 67	0.05 29	0.06 22	0.07 136	0.06 40	0.06 75

S2M2_XL	0.10 2	0.09 37	0.21 56	0.14 1	0.10 65	0.09 1	0.09 2	0.11 1	0.09 1	0.10 10	0.11 17	0.09 16	0.09 16	0.12 2	0.11 11	0.09 270	0.07 262	0.08 153	0.07 136	0.08 169	0.06 75

water-stereo	0.13 49	0.08 8	0.20 49	0.19 85	0.10 65	0.17 63	0.14 58	0.25 80	0.19 67	0.17 114	0.23 148	0.15 101	0.15 151	0.12 2	0.13 83	0.07 67	0.06 145	0.07 75	0.06 80	0.06 40	0.05 21

asd	0.10 2	0.10 74	0.15 9	0.17 17	0.10 65	0.16 44	0.10 7	0.19 18	0.13 12	0.12 32	0.11 17	0.09 16	0.10 39	0.16 31	0.11 11	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.05 39	0.05 4	0.04 1

qwe	0.11 14	0.10 74	0.14 3	0.17 17	0.10 65	0.15 21	0.12 21	0.25 80	0.17 44	0.14 68	0.13 37	0.09 16	0.09 16	0.18 62	0.12 43	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.04 1

4.25_new	0.11 14	0.11 135	0.16 23	0.17 17	0.10 65	0.17 63	0.12 21	0.21 32	0.14 17	0.12 32	0.13 37	0.09 16	0.10 39	0.15 15	0.12 43	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.04 1

4.5w_new	0.11 14	0.11 135	0.16 23	0.17 17	0.10 65	0.17 63	0.12 21	0.21 32	0.14 17	0.12 32	0.13 37	0.09 16	0.10 39	0.15 15	0.12 43	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.04 1

4.25w-stereo	0.11 14	0.11 135	0.16 23	0.17 17	0.10 65	0.17 63	0.12 21	0.21 32	0.14 17	0.12 32	0.13 37	0.09 16	0.10 39	0.15 15	0.12 43	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.04 1

LG-Stereo_Zeroshot	0.13 49	0.09 37	0.24 79	0.20 144	0.10 65	0.15 21	0.14 58	0.22 42	0.16 27	0.12 32	0.19 106	0.15 101	0.11 63	0.13 5	0.17 195	0.07 67	0.05 29	0.06 22	0.06 80	0.07 107	0.06 75

Reg-Stereo(zero)	0.16 115	0.07 2	0.36 210	0.19 85	0.10 65	0.19 109	0.14 58	0.28 120	0.24 147	0.22 157	0.20 122	0.24 213	0.18 218	0.21 119	0.18 216	0.07 67	0.05 29	0.06 22	0.06 80	0.06 40	0.06 75

AIO_rvc	0.12 39	0.11 135	0.22 65	0.19 85	0.10 65	0.15 21	0.17 147	0.20 26	0.16 27	0.11 19	0.13 37	0.13 63	0.08 6	0.22 134	0.11 11	0.06 24	0.05 29	0.06 22	0.05 39	0.06 40	0.07 150

castereo++	0.13 49	0.10 74	0.18 35	0.18 46	0.10 65	0.27 282	0.13 38	0.23 60	0.23 132	0.11 19	0.13 37	0.16 118	0.10 39	0.18 62	0.10 1	0.07 67	0.05 29	0.07 75	0.06 80	0.05 4	0.04 1

castereo	0.14 73	0.10 74	0.19 40	0.18 46	0.10 65	0.20 140	0.19 234	0.30 150	0.27 179	0.13 45	0.18 98	0.16 118	0.16 167	0.15 15	0.13 83	0.07 67	0.05 29	0.06 22	0.06 80	0.06 40	0.05 21

fffft	0.13 49	0.09 37	0.24 79	0.19 85	0.10 65	0.17 63	0.19 234	0.22 42	0.16 27	0.14 68	0.11 17	0.13 63	0.10 39	0.24 153	0.18 216	0.06 24	0.05 29	0.07 75	0.06 80	0.07 107	0.06 75
1: 1. 1
SMoEStereo_RVC	0.13 49	0.10 74	0.22 65	0.19 85	0.10 65	0.19 109	0.17 147	0.19 18	0.19 67	0.15 80	0.13 37	0.12 52	0.11 63	0.24 153	0.16 165	0.06 24	0.05 29	0.07 75	0.06 80	0.06 40	0.06 75

fffy	0.14 73	0.11 135	0.24 79	0.20 144	0.10 65	0.19 109	0.18 190	0.22 42	0.19 67	0.13 45	0.16 77	0.15 101	0.13 116	0.25 184	0.14 117	0.06 24	0.06 145	0.08 153	0.06 80	0.07 107	0.06 75

Occ-G	0.13 49	0.08 8	0.21 56	0.17 17	0.10 65	0.15 21	0.19 234	0.22 42	0.19 67	0.13 45	0.19 106	0.21 169	0.11 63	0.17 44	0.14 117	0.07 67	0.06 145	0.07 75	0.06 80	0.07 107	0.06 75

RAFT-Stereo-weight	0.15 101	0.09 37	0.26 99	0.20 144	0.10 65	0.19 109	0.17 147	0.36 235	0.29 213	0.24 177	0.20 122	0.19 149	0.10 39	0.18 62	0.15 141	0.07 67	0.05 29	0.07 75	0.05 39	0.06 40	0.05 21

IGEV++	0.13 49	0.10 74	0.23 71	0.21 188	0.10 65	0.15 21	0.15 82	0.29 131	0.16 27	0.12 32	0.15 67	0.12 52	0.12 86	0.17 44	0.14 117	0.07 67	0.06 145	0.07 75	0.05 39	0.07 107	0.07 150

SMFormer	0.25 334	0.12 177	0.40 264	0.19 85	0.10 65	0.27 282	0.19 234	0.51 394	0.45 398	0.34 346	0.41 345	0.31 303	0.26 324	0.58 400	0.28 364	0.10 318	0.07 262	0.08 153	0.08 211	0.09 235	0.09 273

tta	0.24 306	0.12 177	0.40 264	0.19 85	0.10 65	0.27 282	0.19 234	0.51 394	0.45 398	0.34 346	0.41 345	0.31 303	0.26 324	0.58 400	0.28 364	0.10 318	0.07 262	0.08 153	0.08 211	0.08 169	0.07 150

qqq1	0.24 306	0.12 177	0.40 264	0.19 85	0.10 65	0.27 282	0.19 234	0.51 394	0.45 398	0.34 346	0.41 345	0.31 303	0.26 324	0.58 400	0.16 165	0.10 318	0.07 262	0.07 75	0.06 80	0.08 169	0.07 150

fff1	0.24 306	0.12 177	0.40 264	0.19 85	0.10 65	0.27 282	0.19 234	0.51 394	0.45 398	0.34 346	0.41 345	0.31 303	0.26 324	0.58 400	0.16 165	0.10 318	0.07 262	0.07 75	0.06 80	0.08 169	0.07 150

Any-RAFT	0.17 132	0.08 8	0.31 150	0.19 85	0.10 65	0.29 322	0.16 111	0.42 300	0.30 225	0.24 177	0.27 186	0.27 251	0.16 167	0.21 119	0.12 43	0.08 192	0.05 29	0.06 22	0.05 39	0.07 107	0.06 75

Selective-IGEV	0.12 39	0.09 37	0.22 65	0.19 85	0.10 65	0.15 21	0.14 58	0.27 101	0.15 22	0.13 45	0.14 64	0.13 63	0.08 6	0.21 119	0.12 43	0.06 24	0.05 29	0.07 75	0.06 80	0.06 40	0.05 21

Selective-RAFT	0.17 132	0.12 177	0.30 136	0.24 345	0.10 65	0.29 322	0.15 82	0.32 171	0.31 237	0.17 114	0.17 88	0.21 169	0.18 218	0.28 232	0.17 195	0.07 67	0.06 145	0.07 75	0.07 136	0.08 169	0.06 75

RCA-Stereo	0.16 115	0.09 37	0.25 91	0.20 144	0.10 65	0.19 109	0.17 147	0.36 235	0.35 284	0.20 140	0.25 169	0.17 125	0.17 193	0.18 62	0.14 117	0.07 67	0.05 29	0.07 75	0.06 80	0.06 40	0.05 21

Patchmatch Stereo++	0.18 156	0.12 177	0.37 222	0.22 247	0.10 65	0.18 83	0.14 58	0.29 131	0.22 114	0.28 216	0.29 204	0.25 221	0.17 193	0.26 200	0.16 165	0.08 192	0.06 145	0.10 303	0.08 211	0.10 300	0.08 216
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
PSM-adaLoss	0.18 156	0.12 177	0.37 222	0.22 247	0.10 65	0.18 83	0.16 111	0.29 131	0.22 114	0.28 216	0.29 204	0.25 221	0.18 218	0.24 153	0.16 165	0.08 192	0.06 145	0.10 303	0.08 211	0.10 300	0.08 216

ROB_FTStereo_v2	0.18 156	0.12 177	0.37 222	0.22 247	0.10 65	0.18 83	0.16 111	0.29 131	0.22 114	0.28 216	0.29 204	0.25 221	0.17 193	0.24 153	0.16 165	0.08 192	0.06 145	0.10 303	0.08 211	0.10 300	0.08 216

ROB_FTStereo	0.18 156	0.12 177	0.37 222	0.22 247	0.10 65	0.18 83	0.14 58	0.29 131	0.22 114	0.28 216	0.28 191	0.25 221	0.17 193	0.24 153	0.16 165	0.08 192	0.06 145	0.10 303	0.08 211	0.10 300	0.08 216

HUI-Stereo	0.18 156	0.12 177	0.37 222	0.22 247	0.10 65	0.18 83	0.14 58	0.29 131	0.22 114	0.28 216	0.28 191	0.25 221	0.17 193	0.22 134	0.16 165	0.08 192	0.06 145	0.10 303	0.08 211	0.10 300	0.08 216

iGMRVC	0.18 156	0.12 177	0.37 222	0.22 247	0.10 65	0.18 83	0.15 82	0.29 131	0.22 114	0.28 216	0.29 204	0.25 221	0.17 193	0.27 219	0.17 195	0.08 192	0.06 145	0.10 303	0.08 211	0.10 300	0.08 216

iRAFT	0.18 156	0.12 177	0.37 222	0.22 247	0.10 65	0.18 83	0.14 58	0.29 131	0.22 114	0.28 216	0.29 204	0.25 221	0.17 193	0.26 200	0.16 165	0.08 192	0.06 145	0.10 303	0.08 211	0.10 300	0.08 216

AnonymousM	0.17 132	0.19 388	0.24 79	0.18 46	0.10 65	0.18 83	0.17 147	0.30 150	0.23 132	0.26 197	0.20 122	0.18 135	0.14 136	0.19 85	0.14 117	0.09 270	0.06 145	0.38 530	0.15 466	0.06 40	0.05 21

cross-raft	0.17 132	0.12 177	0.41 287	0.23 294	0.10 65	0.20 140	0.24 385	0.33 185	0.23 132	0.23 163	0.28 191	0.29 276	0.15 151	0.17 44	0.15 141	0.06 24	0.05 29	0.07 75	0.07 136	0.06 40	0.05 21

RAFT-IKP	0.18 156	0.12 177	0.37 222	0.22 247	0.10 65	0.18 83	0.15 82	0.29 131	0.22 114	0.28 216	0.29 204	0.25 221	0.18 218	0.25 184	0.16 165	0.08 192	0.06 145	0.10 303	0.08 211	0.10 300	0.08 216

TestStereo	0.21 229	0.19 388	0.40 264	0.25 382	0.10 65	0.22 195	0.21 312	0.31 161	0.31 237	0.23 163	0.34 270	0.22 181	0.18 218	0.62 423	0.18 216	0.08 192	0.06 145	0.10 303	0.07 136	0.11 348	0.06 75

XX-TBD	0.15 101	0.18 372	0.28 119	0.22 247	0.10 65	0.22 195	0.15 82	0.22 42	0.27 179	0.22 157	0.26 179	0.14 85	0.12 86	0.16 31	0.13 83	0.08 192	0.05 29	0.06 22	0.04 1	0.07 107	0.06 75

AFF-stereo	0.18 156	0.15 314	0.32 156	0.21 188	0.10 65	0.18 83	0.18 190	0.33 185	0.27 179	0.25 185	0.37 300	0.25 221	0.17 193	0.24 153	0.15 141	0.06 24	0.05 29	0.08 153	0.08 211	0.07 107	0.05 21

BEATNet_4x	0.22 259	0.18 372	0.47 343	0.22 247	0.10 65	0.28 301	0.14 58	0.46 339	0.32 246	0.31 291	0.34 270	0.31 303	0.25 315	0.31 270	0.29 376	0.08 192	0.06 145	0.08 153	0.06 80	0.10 300	0.08 216

3.75w	0.11 14	0.09 37	0.15 9	0.17 17	0.11 108	0.18 83	0.12 21	0.23 60	0.14 17	0.13 45	0.11 17	0.08 3	0.10 39	0.16 31	0.11 11	0.05 9	0.03 1	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.04 1

IGEV	0.11 14	0.06 1	0.17 29	0.15 4	0.11 108	0.16 44	0.13 38	0.21 32	0.16 27	0.11 19	0.15 67	0.09 16	0.07 2	0.14 9	0.11 11	0.06 24	0.05 29	0.06 22	0.05 39	0.05 4	0.05 21

111111	0.11 14	0.07 2	0.17 29	0.19 85	0.11 108	0.13 11	0.11 14	0.22 42	0.15 22	0.11 19	0.12 25	0.12 52	0.08 6	0.18 62	0.11 11	0.07 67	0.05 29	0.06 22	0.04 1	0.08 169	0.06 75

MM-Stereo_test2	0.15 101	0.10 74	0.44 316	0.23 294	0.11 108	0.21 167	0.21 312	0.27 101	0.22 114	0.15 80	0.16 77	0.13 63	0.11 63	0.20 100	0.13 83	0.06 24	0.05 29	0.07 75	0.06 80	0.09 235	0.05 21

MM-Stereo_test1	0.17 132	0.10 74	0.39 256	0.23 294	0.11 108	0.20 140	0.22 338	0.33 185	0.29 213	0.22 157	0.21 134	0.15 101	0.14 136	0.23 143	0.13 83	0.07 67	0.06 145	0.08 153	0.07 136	0.09 235	0.06 75

GREAT-IGEV	0.12 39	0.09 37	0.25 91	0.16 7	0.11 108	0.14 13	0.16 111	0.17 9	0.17 44	0.10 10	0.15 67	0.09 16	0.09 16	0.18 62	0.10 1	0.06 24	0.07 262	0.06 22	0.05 39	0.07 107	0.10 329

SCV	0.14 73	0.14 281	0.24 79	0.21 188	0.11 108	0.15 21	0.16 111	0.31 161	0.18 54	0.11 19	0.15 67	0.13 63	0.10 39	0.23 143	0.11 11	0.07 67	0.05 29	0.07 75	0.06 80	0.09 235	0.06 75

HUF	0.15 101	0.11 135	0.38 241	0.17 17	0.11 108	0.16 44	0.17 147	0.22 42	0.20 86	0.11 19	0.13 37	0.14 85	0.11 63	0.18 62	0.12 43	0.07 67	0.20 512	0.06 22	0.05 39	0.07 107	0.14 424

AIO_test	0.12 39	0.09 37	0.20 49	0.19 85	0.11 108	0.15 21	0.17 147	0.19 18	0.16 27	0.11 19	0.13 37	0.14 85	0.09 16	0.20 100	0.12 43	0.07 67	0.05 29	0.06 22	0.05 39	0.06 40	0.05 21

GIP-stereo	0.12 39	0.09 37	0.20 49	0.19 85	0.11 108	0.16 44	0.14 58	0.29 131	0.18 54	0.11 19	0.16 77	0.13 63	0.09 16	0.15 15	0.12 43	0.07 67	0.05 29	0.06 22	0.05 39	0.06 40	0.05 21

tt45	0.14 73	0.09 37	0.22 65	0.19 85	0.11 108	0.23 216	0.18 190	0.22 42	0.17 44	0.15 80	0.13 37	0.14 85	0.10 39	0.30 263	0.14 117	0.07 67	0.05 29	0.08 153	0.06 80	0.07 107	0.07 150

999	0.14 73	0.08 8	0.24 79	0.19 85	0.11 108	0.20 140	0.17 147	0.24 74	0.18 54	0.13 45	0.16 77	0.14 85	0.11 63	0.36 303	0.15 141	0.07 67	0.05 29	0.07 75	0.06 80	0.06 40	0.07 150

ours_stereo	0.13 49	0.11 135	0.23 71	0.20 144	0.11 108	0.17 63	0.18 190	0.20 26	0.19 67	0.13 45	0.18 98	0.14 85	0.10 39	0.23 143	0.14 117	0.06 24	0.05 29	0.08 153	0.06 80	0.06 40	0.05 21

tg	0.16 115	0.11 135	0.25 91	0.21 188	0.11 108	0.23 216	0.15 82	0.34 193	0.24 147	0.20 140	0.25 169	0.19 149	0.12 86	0.24 153	0.15 141	0.07 67	0.05 29	0.09 230	0.09 297	0.08 169	0.07 150

ITSA-stereo	0.25 334	0.15 314	0.33 171	0.23 294	0.11 108	0.27 282	0.18 190	0.56 454	0.59 481	0.31 291	0.32 240	0.33 319	0.28 359	0.49 348	0.30 384	0.11 357	0.08 346	0.11 360	0.10 339	0.11 348	0.13 403

IGEV-Stereo++	0.11 14	0.08 8	0.15 9	0.19 85	0.11 108	0.14 13	0.10 7	0.22 42	0.18 54	0.10 10	0.13 37	0.10 32	0.11 63	0.14 9	0.11 11	0.06 24	0.05 29	0.06 22	0.05 39	0.06 40	0.05 21

RAStereo	0.13 49	0.12 177	0.27 108	0.22 247	0.11 108	0.15 21	0.18 190	0.23 60	0.23 132	0.13 45	0.17 88	0.11 45	0.09 16	0.15 15	0.13 83	0.08 192	0.06 145	0.08 153	0.06 80	0.07 107	0.05 21

Pointernet	0.13 49	0.07 2	0.27 108	0.19 85	0.11 108	0.20 140	0.12 21	0.31 161	0.24 147	0.15 80	0.15 67	0.13 63	0.11 63	0.17 44	0.13 83	0.08 192	0.05 29	0.06 22	0.05 39	0.06 40	0.05 21

test_sample6	0.25 334	0.13 239	0.41 287	0.21 188	0.11 108	0.30 339	0.22 338	0.51 394	0.35 284	0.33 326	0.43 374	0.30 292	0.24 294	0.57 393	0.22 302	0.10 318	0.07 262	0.10 303	0.10 339	0.11 348	0.10 329

test_sample2	0.21 229	0.10 74	0.28 119	0.19 85	0.11 108	0.27 282	0.21 312	0.43 312	0.29 213	0.26 197	0.31 231	0.30 292	0.24 294	0.45 334	0.18 216	0.09 270	0.07 262	0.08 153	0.07 136	0.09 235	0.09 273

MGS-Stereo	0.14 73	0.11 135	0.32 156	0.19 85	0.11 108	0.18 83	0.17 147	0.20 26	0.22 114	0.14 68	0.24 161	0.15 101	0.10 39	0.18 62	0.12 43	0.07 67	0.06 145	0.07 75	0.06 80	0.10 300	0.06 75

ACVNet-DCA	0.18 156	0.14 281	0.38 241	0.23 294	0.11 108	0.31 355	0.19 234	0.41 286	0.27 179	0.17 114	0.19 106	0.13 63	0.18 218	0.28 232	0.11 11	0.08 192	0.05 29	0.08 153	0.06 80	0.09 235	0.09 273

xx1	0.20 209	0.14 281	0.38 241	0.23 294	0.11 108	0.31 355	0.19 234	0.35 217	0.47 420	0.17 114	0.19 106	0.28 266	0.24 294	0.28 232	0.11 11	0.08 192	0.05 29	0.10 303	0.09 297	0.09 235	0.09 273

1test111	0.19 194	0.14 281	0.38 241	0.23 294	0.11 108	0.31 355	0.19 234	0.41 286	0.27 179	0.17 114	0.19 106	0.13 63	0.18 218	0.34 289	0.22 302	0.08 192	0.05 29	0.08 153	0.06 80	0.09 235	0.09 273

cc1	0.18 156	0.14 281	0.38 241	0.23 294	0.11 108	0.31 355	0.19 234	0.35 217	0.47 420	0.17 114	0.19 106	0.13 63	0.18 218	0.28 232	0.11 11	0.08 192	0.05 29	0.08 153	0.06 80	0.08 169	0.08 216

11t1	0.18 156	0.10 74	0.30 136	0.20 144	0.11 108	0.27 282	0.17 147	0.35 217	0.23 132	0.25 185	0.23 148	0.23 201	0.23 276	0.25 184	0.18 216	0.09 270	0.07 262	0.07 75	0.06 80	0.09 235	0.09 273

tt1	0.18 156	0.14 281	0.35 190	0.23 294	0.11 108	0.30 339	0.19 234	0.35 217	0.44 387	0.17 114	0.19 106	0.13 63	0.16 167	0.27 219	0.11 11	0.08 192	0.05 29	0.08 153	0.06 80	0.08 169	0.08 216

1111x	0.32 414	0.11 135	0.40 264	0.22 247	0.11 108	0.32 364	0.26 414	0.59 478	0.43 372	0.31 291	0.41 345	0.39 371	0.28 359	0.76 476	1.37 546	0.09 270	0.08 346	0.09 230	0.10 339	0.09 235	0.08 216

MSKI-zero shot	0.17 132	0.09 37	0.43 308	0.20 144	0.11 108	0.21 167	0.15 82	0.32 171	0.21 101	0.23 163	0.24 161	0.23 201	0.10 39	0.31 270	0.13 83	0.07 67	0.06 145	0.07 75	0.06 80	0.06 40	0.06 75

MIM_Stereo	0.18 156	0.12 177	0.38 241	0.20 144	0.11 108	0.17 63	0.14 58	0.35 217	0.25 160	0.27 206	0.35 281	0.23 201	0.13 116	0.27 219	0.16 165	0.06 24	0.07 262	0.08 153	0.08 211	0.08 169	0.06 75

anonymousdsp2	0.17 132	0.10 74	0.28 119	0.20 144	0.11 108	0.25 252	0.17 147	0.41 286	0.31 237	0.23 163	0.23 148	0.22 181	0.15 151	0.25 184	0.15 141	0.07 67	0.05 29	0.07 75	0.05 39	0.08 169	0.07 150

CASS	0.21 229	0.15 314	0.32 156	0.26 416	0.11 108	0.28 301	0.19 234	0.39 263	0.30 225	0.32 314	0.34 270	0.25 221	0.24 294	0.25 184	0.20 259	0.13 414	0.08 346	0.11 360	0.09 297	0.11 348	0.11 364
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
knoymous	0.17 132	0.09 37	0.32 156	0.17 17	0.11 108	0.21 167	0.17 147	0.32 171	0.23 132	0.23 163	0.28 191	0.27 251	0.16 167	0.23 143	0.16 165	0.09 270	0.06 145	0.09 230	0.06 80	0.09 235	0.09 273

ProNet	0.14 73	0.12 177	0.25 91	0.19 85	0.11 108	0.19 109	0.19 234	0.27 101	0.20 86	0.14 68	0.13 37	0.13 63	0.12 86	0.24 153	0.12 43	0.06 24	0.05 29	0.07 75	0.06 80	0.07 107	0.07 150

qqq	0.20 209	0.12 177	0.31 150	0.20 144	0.11 108	0.23 216	0.19 234	0.41 286	0.27 179	0.24 177	0.28 191	0.28 266	0.24 294	0.34 289	0.22 302	0.08 192	0.07 262	0.10 303	0.09 297	0.09 235	0.09 273

x	0.19 194	0.11 135	0.29 129	0.20 144	0.11 108	0.26 272	0.18 190	0.41 286	0.29 213	0.25 185	0.29 204	0.28 266	0.24 294	0.26 200	0.23 321	0.09 270	0.07 262	0.08 153	0.07 136	0.09 235	0.08 216

IPLGR	0.21 229	0.13 239	0.61 419	0.21 188	0.11 108	0.25 252	0.18 190	0.41 286	0.37 308	0.28 216	0.27 186	0.21 169	0.19 233	0.37 306	0.18 216	0.07 67	0.06 145	0.08 153	0.07 136	0.07 107	0.06 75

test-3	0.16 115	0.09 37	0.31 150	0.21 188	0.11 108	0.18 83	0.16 111	0.30 150	0.27 179	0.26 197	0.16 77	0.22 181	0.12 86	0.26 200	0.18 216	0.06 24	0.04 2	0.08 153	0.08 211	0.06 40	0.06 75

test_1	0.16 115	0.09 37	0.31 150	0.21 188	0.11 108	0.18 83	0.16 111	0.30 150	0.27 179	0.25 185	0.16 77	0.22 181	0.12 86	0.26 200	0.18 216	0.06 24	0.04 2	0.08 153	0.08 211	0.06 40	0.06 75

test_3	0.18 156	0.11 135	0.32 156	0.24 345	0.11 108	0.22 195	0.25 402	0.31 161	0.31 237	0.25 185	0.18 98	0.23 201	0.13 116	0.25 184	0.19 245	0.06 24	0.05 29	0.09 230	0.10 339	0.07 107	0.06 75

TransformOpticalFlow	0.24 306	0.13 239	0.56 400	0.23 294	0.11 108	0.21 167	0.19 234	0.40 274	0.32 246	0.30 274	0.43 374	0.36 345	0.31 403	0.61 415	0.20 259	0.07 67	0.05 29	0.08 153	0.07 136	0.06 40	0.07 150

NRIStereo	0.18 156	0.11 135	0.35 190	0.23 294	0.11 108	0.24 238	0.20 281	0.29 131	0.26 169	0.26 197	0.25 169	0.25 221	0.18 218	0.34 289	0.18 216	0.07 67	0.06 145	0.09 230	0.07 136	0.09 235	0.08 216

THIR-Stereo	0.29 389	0.12 177	0.41 287	0.19 85	0.11 108	0.28 301	0.72 543	0.32 171	0.35 284	0.37 385	0.65 487	0.34 326	0.50 493	0.57 393	0.45 456	0.07 67	0.06 145	0.08 153	0.09 297	0.07 107	0.07 150

DeepStereo_RVC	0.18 156	0.11 135	0.40 264	0.21 188	0.11 108	0.19 109	0.16 111	0.28 120	0.22 114	0.27 206	0.27 186	0.23 201	0.28 359	0.24 153	0.18 216	0.08 192	0.06 145	0.09 230	0.07 136	0.09 235	0.10 329

IRAFT_RVC	0.22 259	0.12 177	0.39 256	0.26 416	0.11 108	0.18 83	0.24 385	0.40 274	0.37 308	0.31 291	0.30 217	0.29 276	0.24 294	0.55 378	0.22 302	0.08 192	0.06 145	0.10 303	0.08 211	0.08 169	0.07 150

RAFT-345	0.21 229	0.10 74	0.46 335	0.22 247	0.11 108	0.20 140	0.16 111	0.26 89	0.25 160	0.27 206	0.66 489	0.21 169	0.16 167	0.55 378	0.21 282	0.07 67	0.06 145	0.08 153	0.07 136	0.06 40	0.06 75

CRE-IMP	0.18 156	0.12 177	0.37 222	0.22 247	0.11 108	0.24 238	0.17 147	0.29 131	0.21 101	0.27 206	0.26 179	0.24 213	0.17 193	0.23 143	0.18 216	0.08 192	0.05 29	0.10 303	0.07 136	0.10 300	0.10 329

CroCo-Stereo	0.14 73	0.13 239	0.24 79	0.25 382	0.11 108	0.11 4	0.18 190	0.32 171	0.23 132	0.12 32	0.12 25	0.18 135	0.12 86	0.14 9	0.13 83	0.08 192	0.06 145	0.07 75	0.05 39	0.07 107	0.06 75
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
iRaftStereo_RVC	0.16 115	0.12 177	0.26 99	0.21 188	0.11 108	0.20 140	0.17 147	0.32 171	0.23 132	0.20 140	0.25 169	0.18 135	0.12 86	0.20 100	0.15 141	0.07 67	0.05 29	0.09 230	0.09 297	0.08 169	0.07 150

CREStereo++_RVC	0.15 101	0.08 8	0.26 99	0.17 17	0.11 108	0.18 83	0.13 38	0.22 42	0.30 225	0.21 151	0.30 217	0.13 63	0.11 63	0.16 31	0.15 141	0.07 67	0.04 2	0.06 22	0.15 466	0.06 40	0.05 21
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
222	0.41 470	0.10 74	0.29 129	0.19 85	0.11 108	0.36 408	0.20 281	0.57 464	0.39 332	0.35 363	0.44 385	0.30 292	0.27 343	0.55 378	3.56 569	0.11 357	0.07 262	0.08 153	0.08 211	0.09 235	0.09 273

xxxx	0.34 431	0.10 74	0.29 129	0.19 85	0.11 108	0.37 413	0.20 281	0.58 473	0.38 322	0.29 243	0.42 361	0.38 359	0.24 294	0.46 337	2.20 562	0.11 357	0.07 262	0.09 230	0.08 211	0.09 235	0.09 273

test_xeample	0.34 431	0.10 74	0.29 129	0.19 85	0.11 108	0.33 375	0.23 363	0.55 439	0.38 322	0.32 314	0.45 397	0.29 276	0.26 324	0.57 393	2.24 564	0.10 318	0.07 262	0.09 230	0.08 211	0.09 235	0.09 273

CFNet-RSSM	0.17 132	0.10 74	0.40 264	0.20 144	0.11 108	0.20 140	0.15 82	0.36 235	0.30 225	0.23 163	0.21 134	0.26 242	0.15 151	0.20 100	0.13 83	0.07 67	0.05 29	0.07 75	0.07 136	0.06 40	0.05 21

HSM-Net_RVC	0.27 358	0.11 135	0.42 297	0.19 85	0.11 108	0.34 388	0.20 281	0.62 499	0.43 372	0.40 425	0.43 374	0.50 449	0.26 324	0.76 476	0.22 302	0.08 192	0.07 262	0.07 75	0.07 136	0.08 169	0.08 216
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
iResNet	0.24 306	0.18 372	0.61 419	0.25 382	0.11 108	0.29 322	0.21 312	0.42 300	0.43 372	0.33 326	0.43 374	0.27 251	0.22 262	0.34 289	0.26 355	0.07 67	0.05 29	0.07 75	0.06 80	0.08 169	0.07 150

FlowAnything_test	0.14 73	0.11 135	0.21 56	0.21 188	0.12 164	0.17 63	0.16 111	0.25 80	0.16 27	0.15 80	0.13 37	0.15 101	0.14 136	0.18 62	0.16 165	0.10 318	0.07 262	0.11 360	0.12 417	0.08 169	0.09 273

monsterstereo	0.11 14	0.09 37	0.14 3	0.19 85	0.12 164	0.14 13	0.12 21	0.25 80	0.17 44	0.13 45	0.16 77	0.08 3	0.09 16	0.19 85	0.11 11	0.05 9	0.05 29	0.06 22	0.05 39	0.05 4	0.04 1

monsters	0.11 14	0.09 37	0.13 1	0.17 17	0.12 164	0.15 21	0.11 14	0.23 60	0.15 22	0.14 68	0.12 25	0.08 3	0.09 16	0.21 119	0.10 1	0.06 24	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.04 1

G2L-ROB	0.23 276	0.15 314	0.41 287	0.19 85	0.12 164	0.27 282	0.21 312	0.47 347	0.33 258	0.34 346	0.31 231	0.41 392	0.22 262	0.49 348	0.26 355	0.09 270	0.06 145	0.07 75	0.06 80	0.09 235	0.10 329

S2M2	0.13 49	0.11 135	0.20 49	0.16 7	0.12 164	0.12 7	0.07 1	0.18 14	0.20 86	0.12 32	0.15 67	0.14 85	0.12 86	0.15 15	0.14 117	0.13 414	0.09 380	0.09 230	0.10 339	0.11 348	0.09 273

SCV_C0	0.14 73	0.11 135	0.25 91	0.19 85	0.12 164	0.15 21	0.16 111	0.30 150	0.22 114	0.13 45	0.15 67	0.13 63	0.09 16	0.24 153	0.10 1	0.06 24	0.05 29	0.06 22	0.06 80	0.09 235	0.06 75

mms	0.13 49	0.11 135	0.19 40	0.19 85	0.12 164	0.16 44	0.17 147	0.20 26	0.17 44	0.13 45	0.17 88	0.14 85	0.09 16	0.24 153	0.14 117	0.06 24	0.05 29	0.08 153	0.06 80	0.07 107	0.07 150

UGAM	0.26 350	0.14 281	0.45 327	0.25 382	0.12 164	0.23 216	0.25 402	0.32 171	0.41 358	0.31 291	0.42 361	0.41 392	0.22 262	0.92 512	0.22 302	0.08 192	0.06 145	0.14 445	0.12 417	0.10 300	0.07 150

rvit_stereo_0081	0.16 115	0.11 135	0.24 79	0.21 188	0.12 164	0.16 44	0.17 147	0.22 42	0.33 258	0.16 102	0.18 98	0.18 135	0.14 136	0.20 100	0.16 165	0.11 357	0.08 346	0.09 230	0.08 211	0.09 235	0.07 150

model_zeroshot	0.17 132	0.11 135	0.39 256	0.20 144	0.12 164	0.24 238	0.15 82	0.34 193	0.22 114	0.30 274	0.20 122	0.22 181	0.12 86	0.24 153	0.14 117	0.08 192	0.07 262	0.07 75	0.07 136	0.07 107	0.07 150

rvit_stereo_0082	0.16 115	0.11 135	0.24 79	0.21 188	0.12 164	0.16 44	0.17 147	0.22 42	0.33 258	0.16 102	0.18 98	0.18 135	0.14 136	0.20 100	0.16 165	0.11 357	0.08 346	0.09 230	0.08 211	0.09 235	0.07 150

test_sample5	0.24 306	0.13 239	0.42 297	0.21 188	0.12 164	0.30 339	0.21 312	0.50 377	0.34 268	0.32 314	0.41 345	0.29 276	0.23 276	0.55 378	0.21 282	0.10 318	0.07 262	0.10 303	0.09 297	0.11 348	0.10 329

test_sample4	0.24 306	0.13 239	0.43 308	0.20 144	0.12 164	0.32 364	0.21 312	0.51 394	0.34 268	0.31 291	0.37 300	0.28 266	0.23 276	0.53 370	0.21 282	0.10 318	0.07 262	0.10 303	0.09 297	0.11 348	0.10 329

test_sample3	0.23 276	0.12 177	0.43 308	0.19 85	0.12 164	0.32 364	0.20 281	0.50 377	0.34 268	0.31 291	0.33 261	0.29 276	0.22 262	0.53 370	0.22 302	0.10 318	0.07 262	0.09 230	0.08 211	0.10 300	0.10 329

test_sample1	0.20 209	0.10 74	0.28 119	0.19 85	0.12 164	0.28 301	0.19 234	0.41 286	0.25 160	0.26 197	0.31 231	0.29 276	0.26 324	0.44 331	0.21 282	0.09 270	0.07 262	0.08 153	0.07 136	0.09 235	0.09 273

CAS++	0.16 115	0.12 177	0.27 108	0.18 46	0.12 164	0.17 63	0.15 82	0.42 300	0.24 147	0.19 136	0.18 98	0.13 63	0.10 39	0.21 119	0.12 43	0.12 395	0.10 405	0.11 360	0.08 211	0.10 300	0.09 273
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
gcap-zeroshot	0.17 132	0.11 135	0.36 210	0.20 144	0.12 164	0.26 272	0.16 111	0.30 150	0.22 114	0.26 197	0.20 122	0.30 292	0.14 136	0.20 100	0.13 83	0.07 67	0.06 145	0.07 75	0.07 136	0.06 40	0.06 75

H2IRNET	0.18 156	0.13 239	0.35 190	0.21 188	0.12 164	0.20 140	0.15 82	0.27 101	0.30 225	0.17 114	0.31 231	0.25 221	0.20 242	0.24 153	0.18 216	0.07 67	0.06 145	0.09 230	0.10 339	0.09 235	0.06 75

mmm	0.21 229	0.12 177	0.31 150	0.22 247	0.12 164	0.28 301	0.21 312	0.41 286	0.27 179	0.29 243	0.38 314	0.29 276	0.24 294	0.29 248	0.22 302	0.09 270	0.07 262	0.11 360	0.09 297	0.10 300	0.09 273

ff7	0.14 73	0.12 177	0.27 108	0.19 85	0.12 164	0.21 167	0.18 190	0.27 101	0.20 86	0.15 80	0.13 37	0.12 52	0.12 86	0.24 153	0.12 43	0.07 67	0.05 29	0.08 153	0.07 136	0.07 107	0.07 150

IGEVStereo-DCA	0.14 73	0.11 135	0.27 108	0.19 85	0.12 164	0.20 140	0.18 190	0.27 101	0.20 86	0.15 80	0.12 25	0.14 85	0.12 86	0.28 232	0.14 117	0.07 67	0.06 145	0.08 153	0.07 136	0.07 107	0.07 150

ffff	0.14 73	0.12 177	0.27 108	0.19 85	0.12 164	0.21 167	0.18 190	0.27 101	0.20 86	0.15 80	0.13 37	0.12 52	0.12 86	0.24 153	0.12 43	0.07 67	0.05 29	0.08 153	0.07 136	0.07 107	0.07 150

rrr	0.17 132	0.11 135	0.57 403	0.19 85	0.12 164	0.20 140	0.18 190	0.35 217	0.22 114	0.15 80	0.12 25	0.14 85	0.12 86	0.28 232	0.14 117	0.07 67	0.06 145	0.08 153	0.07 136	0.07 107	0.07 150

DualNet	0.24 306	0.13 239	0.42 297	0.21 188	0.12 164	0.30 339	0.21 312	0.50 377	0.34 268	0.33 326	0.43 374	0.29 276	0.23 276	0.55 378	0.21 282	0.10 318	0.07 262	0.10 303	0.09 297	0.11 348	0.10 329

11t	0.14 73	0.12 177	0.27 108	0.19 85	0.12 164	0.21 167	0.18 190	0.27 101	0.20 86	0.15 80	0.13 37	0.12 52	0.12 86	0.24 153	0.12 43	0.07 67	0.05 29	0.08 153	0.07 136	0.07 107	0.07 150

IGEV_Zeroshot_test	0.18 156	0.10 74	0.65 438	0.20 144	0.12 164	0.19 109	0.15 82	0.34 193	0.19 67	0.28 216	0.22 144	0.27 251	0.13 116	0.23 143	0.18 216	0.07 67	0.06 145	0.08 153	0.08 211	0.07 107	0.06 75

testlalala	0.15 101	0.10 74	0.36 210	0.19 85	0.12 164	0.23 216	0.16 111	0.26 89	0.19 67	0.24 177	0.19 106	0.14 85	0.11 63	0.16 31	0.13 83	0.07 67	0.05 29	0.07 75	0.06 80	0.05 4	0.05 21

RAFT-Test	0.17 132	0.10 74	0.38 241	0.19 85	0.12 164	0.25 252	0.17 147	0.33 185	0.23 132	0.23 163	0.29 204	0.27 251	0.14 136	0.20 100	0.14 117	0.07 67	0.06 145	0.07 75	0.07 136	0.06 40	0.06 75

HH	0.18 156	0.12 177	0.55 396	0.22 247	0.12 164	0.18 83	0.18 190	0.34 193	0.19 67	0.20 140	0.24 161	0.34 326	0.18 218	0.29 248	0.12 43	0.07 67	0.05 29	0.07 75	0.07 136	0.07 107	0.06 75

HanStereo	0.18 156	0.12 177	0.55 396	0.22 247	0.12 164	0.18 83	0.18 190	0.34 193	0.19 67	0.20 140	0.24 161	0.34 326	0.18 218	0.29 248	0.12 43	0.07 67	0.05 29	0.07 75	0.07 136	0.07 107	0.06 75

LL-Strereo2	0.18 156	0.18 372	0.39 256	0.22 247	0.12 164	0.24 238	0.13 38	0.31 161	0.23 132	0.24 177	0.20 122	0.24 213	0.12 86	0.26 200	0.15 141	0.06 24	0.06 145	0.12 398	0.09 297	0.08 169	0.07 150

anonymousdsp	0.14 73	0.12 177	0.27 108	0.19 85	0.12 164	0.21 167	0.18 190	0.28 120	0.20 86	0.15 80	0.13 37	0.12 52	0.12 86	0.24 153	0.12 43	0.07 67	0.05 29	0.08 153	0.07 136	0.08 169	0.07 150

riskmin	0.18 156	0.09 37	0.34 180	0.18 46	0.12 164	0.24 238	0.16 111	0.34 193	0.28 194	0.21 151	0.23 148	0.33 319	0.24 294	0.23 143	0.17 195	0.09 270	0.06 145	0.09 230	0.06 80	0.10 300	0.10 329

ccc-4	0.14 73	0.12 177	0.27 108	0.19 85	0.12 164	0.21 167	0.18 190	0.27 101	0.20 86	0.15 80	0.13 37	0.12 52	0.12 86	0.24 153	0.12 43	0.07 67	0.05 29	0.08 153	0.07 136	0.07 107	0.07 150

raft_robust	0.22 259	0.17 358	0.30 136	0.22 247	0.12 164	0.23 216	0.22 338	0.49 367	0.48 430	0.32 314	0.32 240	0.26 242	0.23 276	0.53 370	0.15 141	0.07 67	0.06 145	0.08 153	0.10 339	0.08 169	0.06 75

test_4	0.18 156	0.12 177	0.34 180	0.23 294	0.12 164	0.18 83	0.22 338	0.26 89	0.24 147	0.24 177	0.47 414	0.22 181	0.13 116	0.24 153	0.16 165	0.06 24	0.05 29	0.09 230	0.09 297	0.07 107	0.05 21

IGEV-Stereo	0.14 73	0.12 177	0.27 108	0.19 85	0.12 164	0.21 167	0.18 190	0.28 120	0.20 86	0.15 80	0.13 37	0.12 52	0.12 86	0.24 153	0.12 43	0.07 67	0.05 29	0.08 153	0.07 136	0.08 169	0.07 150
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
dd	0.22 259	0.26 456	0.40 264	0.22 247	0.12 164	0.25 252	0.21 312	0.32 171	0.44 387	0.29 243	0.28 191	0.25 221	0.16 167	0.30 263	0.25 342	0.12 395	0.07 262	0.10 303	0.08 211	0.11 348	0.09 273

IPLG	0.21 229	0.15 314	0.53 387	0.21 188	0.12 164	0.28 301	0.17 147	0.42 300	0.30 225	0.33 326	0.32 240	0.15 101	0.17 193	0.50 352	0.21 282	0.07 67	0.05 29	0.08 153	0.07 136	0.07 107	0.06 75

MIPNet	0.21 229	0.15 314	0.52 383	0.21 188	0.12 164	0.27 282	0.20 281	0.45 328	0.37 308	0.30 274	0.23 148	0.19 149	0.24 294	0.27 219	0.19 245	0.07 67	0.05 29	0.08 153	0.07 136	0.07 107	0.06 75

GMOStereo	0.18 156	0.14 281	0.30 136	0.22 247	0.12 164	0.20 140	0.27 420	0.26 89	0.28 194	0.31 291	0.32 240	0.26 242	0.17 193	0.15 15	0.12 43	0.07 67	0.07 262	0.10 303	0.08 211	0.08 169	0.05 21

error version	0.18 156	0.14 281	0.30 136	0.22 247	0.12 164	0.20 140	0.27 420	0.26 89	0.28 194	0.31 291	0.32 240	0.26 242	0.17 193	0.15 15	0.12 43	0.07 67	0.07 262	0.10 303	0.08 211	0.08 169	0.05 21

test-v	0.18 156	0.14 281	0.30 136	0.22 247	0.12 164	0.20 140	0.27 420	0.26 89	0.28 194	0.31 291	0.32 240	0.26 242	0.17 193	0.15 15	0.12 43	0.07 67	0.07 262	0.10 303	0.08 211	0.08 169	0.05 21

CrosDoStereo	0.31 405	0.10 74	0.49 357	0.18 46	0.12 164	0.22 195	1.11 565	0.34 193	0.37 308	0.38 400	0.61 479	0.28 266	0.46 481	0.61 415	0.57 480	0.07 67	0.06 145	0.08 153	0.08 211	0.07 107	0.07 150

PFNet+	0.20 209	0.10 74	0.37 222	0.21 188	0.12 164	0.17 63	0.19 234	0.29 131	0.34 268	0.33 326	0.32 240	0.24 213	0.16 167	0.32 276	0.17 195	0.10 318	0.07 262	0.11 360	0.10 339	0.08 169	0.12 387

LCNet	0.21 229	0.11 135	0.29 129	0.25 382	0.12 164	0.23 216	0.19 234	0.34 193	0.26 169	0.28 216	0.35 281	0.26 242	0.30 387	0.35 298	0.17 195	0.07 67	0.05 29	0.09 230	0.10 339	0.13 400	0.22 502

STrans-v2	0.24 306	0.13 239	0.54 390	0.21 188	0.12 164	0.23 216	0.21 312	0.47 347	0.28 194	0.31 291	0.42 361	0.36 345	0.35 426	0.62 423	0.23 321	0.07 67	0.05 29	0.08 153	0.07 136	0.06 40	0.06 75

IIG-Stereo	0.23 276	0.13 239	0.35 190	0.29 468	0.12 164	0.23 216	0.14 58	0.38 251	0.31 237	0.34 346	0.37 300	0.33 319	0.21 249	0.70 452	0.26 355	0.08 192	0.06 145	0.09 230	0.07 136	0.07 107	0.06 75

NF-Stereo	0.20 209	0.10 74	0.35 190	0.24 345	0.12 164	0.21 167	0.18 190	0.38 251	0.32 246	0.28 216	0.30 217	0.22 181	0.16 167	0.51 357	0.20 259	0.08 192	0.06 145	0.09 230	0.08 211	0.08 169	0.13 403

OCTAStereo	0.20 209	0.10 74	0.35 190	0.24 345	0.12 164	0.21 167	0.18 190	0.38 251	0.32 246	0.28 216	0.30 217	0.22 181	0.16 167	0.51 357	0.20 259	0.08 192	0.06 145	0.09 230	0.08 211	0.08 169	0.13 403

PSM-softLoss	0.21 229	0.10 74	0.39 256	0.24 345	0.12 164	0.20 140	0.18 190	0.38 251	0.26 169	0.29 243	0.32 240	0.24 213	0.16 167	0.52 363	0.20 259	0.09 270	0.06 145	0.10 303	0.09 297	0.08 169	0.12 387

KMStereo	0.21 229	0.10 74	0.39 256	0.24 345	0.12 164	0.20 140	0.18 190	0.38 251	0.26 169	0.29 243	0.32 240	0.24 213	0.16 167	0.52 363	0.20 259	0.09 270	0.06 145	0.10 303	0.09 297	0.08 169	0.12 387

PSM-AAD	0.25 334	0.10 74	0.30 136	0.24 345	0.12 164	0.26 272	0.38 494	0.34 193	0.28 194	0.35 363	0.39 327	0.28 266	0.79 529	0.30 263	0.16 165	0.07 67	0.06 145	0.12 398	0.11 378	0.08 169	0.21 497

KYRaft	0.22 259	0.10 74	0.30 136	0.23 294	0.12 164	0.23 216	0.23 363	0.35 217	0.24 147	0.35 363	0.54 448	0.34 326	0.26 324	0.29 248	0.15 141	0.07 67	0.05 29	0.09 230	0.10 339	0.08 169	0.31 526

DeepStereo_LL	0.31 405	0.10 74	0.49 357	0.18 46	0.12 164	0.22 195	1.11 565	0.34 193	0.37 308	0.38 400	0.61 479	0.28 266	0.46 481	0.61 415	0.57 480	0.07 67	0.06 145	0.08 153	0.08 211	0.07 107	0.07 150

DEmStereo	0.26 350	0.09 37	0.47 343	0.19 85	0.12 164	0.30 339	0.25 402	0.28 120	0.36 297	0.36 379	0.58 465	0.25 221	0.48 490	0.53 370	0.44 453	0.07 67	0.06 145	0.08 153	0.08 211	0.06 40	0.07 150

DRaft	0.24 306	0.10 74	0.34 180	0.18 46	0.12 164	0.28 301	0.23 363	0.33 185	0.39 332	0.38 400	0.61 479	0.21 169	0.41 457	0.48 343	0.42 448	0.07 67	0.06 145	0.08 153	0.08 211	0.07 107	0.08 216

RE-Stereo	0.20 209	0.10 74	0.35 190	0.24 345	0.12 164	0.21 167	0.18 190	0.38 251	0.32 246	0.28 216	0.30 217	0.22 181	0.16 167	0.51 357	0.20 259	0.08 192	0.06 145	0.09 230	0.08 211	0.08 169	0.13 403

Pruner-Stereo	0.19 194	0.11 135	0.34 180	0.29 468	0.12 164	0.19 109	0.17 147	0.31 161	0.29 213	0.33 326	0.32 240	0.25 221	0.15 151	0.24 153	0.21 282	0.09 270	0.06 145	0.09 230	0.08 211	0.08 169	0.09 273

TVStereo	0.20 209	0.10 74	0.35 190	0.24 345	0.12 164	0.21 167	0.18 190	0.38 251	0.32 246	0.28 216	0.30 217	0.22 181	0.16 167	0.51 357	0.20 259	0.08 192	0.06 145	0.09 230	0.08 211	0.08 169	0.13 403

RAFT-RH_RVC	0.25 334	0.11 135	0.45 327	0.21 188	0.12 164	0.25 252	0.14 58	0.27 101	0.27 179	0.38 400	1.15 534	0.23 201	0.17 193	0.57 393	0.24 332	0.07 67	0.05 29	0.10 303	0.07 136	0.06 40	0.07 150

test-2	0.18 156	0.14 281	0.30 136	0.22 247	0.12 164	0.20 140	0.27 420	0.26 89	0.28 194	0.31 291	0.32 240	0.26 242	0.17 193	0.15 15	0.12 43	0.07 67	0.07 262	0.10 303	0.08 211	0.08 169	0.05 21

RAFT	0.21 229	0.17 358	0.32 156	0.24 345	0.12 164	0.25 252	0.27 420	0.35 217	0.28 194	0.33 326	0.33 261	0.38 359	0.22 262	0.29 248	0.17 195	0.08 192	0.08 346	0.11 360	0.10 339	0.10 300	0.06 75

Prome-Stereo	0.21 229	0.10 74	0.30 136	0.24 345	0.12 164	0.23 216	0.23 363	0.36 235	0.25 160	0.33 326	0.59 467	0.24 213	0.28 359	0.29 248	0.16 165	0.07 67	0.05 29	0.08 153	0.07 136	0.08 169	0.20 489

test_xeample3	0.16 115	0.11 135	0.56 400	0.19 85	0.12 164	0.20 140	0.18 190	0.35 217	0.20 86	0.16 102	0.12 25	0.13 63	0.12 86	0.24 153	0.15 141	0.07 67	0.06 145	0.07 75	0.08 211	0.07 107	0.07 150

ARAFT	0.24 306	0.21 414	0.78 466	0.22 247	0.12 164	0.29 322	0.24 385	0.43 312	0.32 246	0.33 326	0.28 191	0.28 266	0.19 233	0.49 348	0.18 216	0.07 67	0.06 145	0.12 398	0.11 378	0.09 235	0.06 75

GMStereo	0.19 194	0.25 445	0.40 264	0.21 188	0.12 164	0.22 195	0.19 234	0.29 131	0.40 348	0.25 185	0.23 148	0.16 118	0.15 151	0.25 184	0.19 245	0.09 270	0.06 145	0.08 153	0.08 211	0.10 300	0.08 216
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
EAI-Stereo	0.21 229	0.10 74	0.33 171	0.21 188	0.12 164	0.30 339	0.46 516	0.46 339	0.20 86	0.25 185	0.50 424	0.17 125	0.16 167	0.24 153	0.23 321	0.07 67	0.06 145	0.07 75	0.10 339	0.06 40	0.07 150

Gwc-CoAtRS	0.17 132	0.10 74	0.37 222	0.20 144	0.12 164	0.19 109	0.15 82	0.32 171	0.28 194	0.23 163	0.23 148	0.27 251	0.15 151	0.20 100	0.13 83	0.07 67	0.05 29	0.07 75	0.07 136	0.06 40	0.06 75

FENet	0.21 229	0.11 135	0.45 327	0.21 188	0.12 164	0.26 272	0.17 147	0.41 286	0.35 284	0.30 274	0.31 231	0.29 276	0.23 276	0.26 200	0.23 321	0.09 270	0.06 145	0.09 230	0.09 297	0.09 235	0.09 273

R-Stereo Train	0.18 156	0.09 37	0.32 156	0.22 247	0.12 164	0.22 195	0.19 234	0.42 300	0.19 67	0.31 291	0.45 397	0.20 158	0.14 136	0.18 62	0.15 141	0.08 192	0.06 145	0.07 75	0.06 80	0.06 40	0.06 75

RAFT-Stereo	0.18 156	0.09 37	0.32 156	0.22 247	0.12 164	0.22 195	0.19 234	0.42 300	0.19 67	0.31 291	0.45 397	0.20 158	0.14 136	0.18 62	0.15 141	0.08 192	0.06 145	0.07 75	0.06 80	0.06 40	0.06 75
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
AdaStereo	0.24 306	0.16 339	0.37 222	0.24 345	0.12 164	0.32 364	0.17 147	0.54 429	0.42 365	0.33 326	0.38 314	0.35 340	0.21 249	0.30 263	0.22 302	0.14 440	0.06 145	0.13 419	0.08 211	0.11 348	0.08 216
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_ROB	0.25 334	0.19 388	0.40 264	0.20 144	0.12 164	0.30 339	0.16 111	0.55 439	0.53 462	0.38 400	0.43 374	0.37 351	0.26 324	0.38 311	0.22 302	0.08 192	0.06 145	0.06 22	0.04 1	0.09 235	0.09 273

G2L-Stereo_test	0.24 306	0.16 339	0.38 241	0.19 85	0.13 238	0.27 282	0.24 385	0.49 367	0.38 322	0.37 385	0.37 300	0.40 385	0.24 294	0.52 363	0.28 364	0.08 192	0.06 145	0.06 22	0.06 80	0.09 235	0.08 216

rvit_0105_5	0.21 229	0.15 314	0.38 241	0.23 294	0.13 238	0.22 195	0.24 385	0.36 235	0.39 332	0.21 151	0.23 148	0.26 242	0.19 233	0.26 200	0.19 245	0.15 453	0.13 458	0.12 398	0.12 417	0.10 300	0.09 273

UGAM-zero	0.23 276	0.10 74	0.54 390	0.19 85	0.13 238	0.21 167	0.14 58	0.44 318	0.22 114	0.28 216	0.28 191	0.51 453	0.33 413	0.65 437	0.14 117	0.07 67	0.06 145	0.07 75	0.08 211	0.06 40	0.07 150

rvit_stereo_0083	0.16 115	0.12 177	0.26 99	0.21 188	0.13 238	0.17 63	0.17 147	0.22 42	0.34 268	0.16 102	0.21 134	0.19 149	0.16 167	0.21 119	0.16 165	0.11 357	0.10 405	0.10 303	0.08 211	0.09 235	0.07 150

rvit_stereo_0081_aga	0.16 115	0.14 281	0.28 119	0.21 188	0.13 238	0.19 109	0.17 147	0.23 60	0.24 147	0.17 114	0.21 134	0.19 149	0.13 116	0.19 85	0.14 117	0.11 357	0.08 346	0.09 230	0.08 211	0.09 235	0.07 150

GCAP-BAT	0.16 115	0.11 135	0.36 210	0.18 46	0.13 238	0.21 167	0.16 111	0.23 60	0.18 54	0.26 197	0.28 191	0.20 158	0.11 63	0.24 153	0.17 195	0.07 67	0.06 145	0.07 75	0.06 80	0.05 4	0.06 75

rvit_stereo_0080	0.15 101	0.13 239	0.25 91	0.19 85	0.13 238	0.15 21	0.20 281	0.28 120	0.24 147	0.15 80	0.17 88	0.19 149	0.13 116	0.19 85	0.15 141	0.11 357	0.08 346	0.08 153	0.08 211	0.10 300	0.07 150

IGEV-Stereo+	0.12 39	0.08 8	0.17 29	0.18 46	0.13 238	0.09 1	0.11 14	0.16 4	0.15 22	0.10 10	0.08 10	0.10 32	0.10 39	0.21 119	0.11 11	0.07 67	0.05 29	0.06 22	0.05 39	0.16 440	0.24 514

Former-RAFT_DAM_RVC	0.17 132	0.13 239	0.24 79	0.19 85	0.13 238	0.24 238	0.17 147	0.30 150	0.37 308	0.43 450	0.17 88	0.13 63	0.12 86	0.19 85	0.15 141	0.08 192	0.07 262	0.09 230	0.07 136	0.09 235	0.08 216

ffm	0.22 259	0.12 177	0.42 297	0.20 144	0.13 238	0.28 301	0.20 281	0.35 217	0.44 387	0.30 274	0.42 361	0.34 326	0.23 276	0.27 219	0.11 11	0.08 192	0.05 29	0.11 360	0.10 339	0.08 169	0.08 216

ff1	0.29 389	0.12 177	0.42 297	0.20 144	0.13 238	0.28 301	0.20 281	0.35 217	0.44 387	0.30 274	0.42 361	0.34 326	0.23 276	0.81 493	1.08 530	0.08 192	0.05 29	0.11 360	0.10 339	0.08 169	0.08 216

mmx	0.31 405	0.12 177	0.42 297	0.20 144	0.13 238	0.28 301	0.20 281	0.55 439	0.45 398	0.30 274	0.42 361	0.34 326	0.23 276	0.81 493	1.08 530	0.10 318	0.07 262	0.11 360	0.10 339	0.11 348	0.10 329

ttt	0.29 389	0.12 177	0.34 180	0.21 188	0.13 238	0.29 322	0.20 281	0.56 454	0.47 420	0.31 291	0.44 385	0.30 292	0.22 262	0.65 437	0.85 516	0.13 414	0.10 405	0.10 303	0.10 339	0.11 348	0.11 364

whm_eth	0.15 101	0.13 239	0.25 91	0.19 85	0.13 238	0.15 21	0.20 281	0.28 120	0.24 147	0.15 80	0.17 88	0.19 149	0.13 116	0.19 85	0.15 141	0.11 357	0.08 346	0.08 153	0.08 211	0.10 300	0.07 150

xxx	0.31 405	0.12 177	0.42 297	0.20 144	0.13 238	0.28 301	0.20 281	0.55 439	0.45 398	0.30 274	0.42 361	0.34 326	0.23 276	0.81 493	1.08 530	0.10 318	0.07 262	0.11 360	0.10 339	0.11 348	0.10 329

GMStereo_Zeroshot	0.24 306	0.21 414	0.45 327	0.26 416	0.13 238	0.28 301	0.15 82	0.39 263	0.35 284	0.37 385	0.43 374	0.40 385	0.17 193	0.34 289	0.20 259	0.12 395	0.07 262	0.13 419	0.07 136	0.16 440	0.09 273

plain	0.17 132	0.13 239	0.43 308	0.21 188	0.13 238	0.16 44	0.17 147	0.27 101	0.22 114	0.16 102	0.26 179	0.13 63	0.16 167	0.27 219	0.16 165	0.08 192	0.06 145	0.10 303	0.07 136	0.10 300	0.07 150

UniTT-Stereo	0.14 73	0.10 74	0.30 136	0.21 188	0.13 238	0.17 63	0.13 38	0.19 18	0.18 54	0.15 80	0.20 122	0.10 32	0.11 63	0.18 62	0.16 165	0.08 192	0.06 145	0.07 75	0.06 80	0.08 169	0.06 75

PCWNet_CMD	0.23 276	0.13 239	0.48 352	0.20 144	0.13 238	0.28 301	0.16 111	0.46 339	0.46 415	0.29 243	0.36 291	0.37 351	0.24 294	0.28 232	0.20 259	0.09 270	0.06 145	0.10 303	0.08 211	0.11 348	0.09 273

ToySt	0.24 306	0.16 339	0.48 352	0.21 188	0.13 238	0.29 322	0.29 441	0.39 263	0.39 332	0.27 206	0.35 281	0.39 371	0.31 403	0.31 270	0.29 376	0.08 192	0.09 380	0.10 303	0.11 378	0.11 348	0.10 329

TestStereo1	0.21 229	0.16 339	0.32 156	0.26 416	0.13 238	0.26 272	0.27 420	0.40 274	0.36 297	0.29 243	0.39 327	0.22 181	0.21 249	0.33 283	0.17 195	0.07 67	0.06 145	0.09 230	0.08 211	0.08 169	0.07 150

DisPM	0.19 194	0.10 74	0.35 190	0.23 294	0.13 238	0.18 83	0.20 281	0.29 131	0.29 213	0.33 326	0.34 270	0.23 201	0.16 167	0.33 283	0.16 165	0.09 270	0.06 145	0.09 230	0.08 211	0.07 107	0.11 364

SA-5K	0.21 229	0.16 339	0.32 156	0.26 416	0.13 238	0.26 272	0.27 420	0.40 274	0.36 297	0.29 243	0.39 327	0.22 181	0.21 249	0.33 283	0.17 195	0.07 67	0.06 145	0.09 230	0.08 211	0.08 169	0.07 150

Sa-1000	0.22 259	0.15 314	0.35 190	0.23 294	0.13 238	0.28 301	0.23 363	0.47 347	0.39 332	0.30 274	0.50 424	0.26 242	0.19 233	0.33 283	0.16 165	0.07 67	0.06 145	0.10 303	0.11 378	0.08 169	0.06 75

SA	0.22 259	0.16 339	0.36 210	0.23 294	0.13 238	0.24 238	0.23 363	0.45 328	0.40 348	0.27 206	0.44 385	0.23 201	0.23 276	0.33 283	0.17 195	0.07 67	0.06 145	0.10 303	0.11 378	0.08 169	0.06 75

iRaft-Stereo_5w	0.23 276	0.18 372	0.44 316	0.22 247	0.13 238	0.19 109	0.19 234	0.37 245	0.32 246	0.28 216	0.37 300	0.34 326	0.23 276	0.65 437	0.27 360	0.06 24	0.06 145	0.08 153	0.07 136	0.09 235	0.08 216

iRaft-Stereo_20w	0.19 194	0.10 74	0.46 335	0.19 85	0.13 238	0.25 252	0.19 234	0.52 411	0.19 67	0.29 243	0.21 134	0.22 181	0.20 242	0.28 232	0.18 216	0.07 67	0.06 145	0.07 75	0.08 211	0.08 169	0.08 216

GwcNet-ADL	0.22 259	0.14 281	0.58 408	0.24 345	0.13 238	0.22 195	0.23 363	0.49 367	0.40 348	0.27 206	0.29 204	0.30 292	0.20 242	0.26 200	0.23 321	0.09 270	0.07 262	0.07 75	0.07 136	0.09 235	0.09 273

OMP-Stereo	0.23 276	0.14 281	0.35 190	0.29 468	0.13 238	0.21 167	0.16 111	0.37 245	0.33 258	0.34 346	0.30 217	0.34 326	0.19 233	0.70 452	0.24 332	0.07 67	0.06 145	0.09 230	0.07 136	0.07 107	0.06 75

FTStereo	0.28 378	0.10 74	0.43 308	0.23 294	0.13 238	0.21 167	0.53 530	0.34 193	0.26 169	0.38 400	0.95 523	0.30 292	0.56 503	0.32 276	0.18 216	0.08 192	0.06 145	0.09 230	0.08 211	0.07 107	0.19 479

SST-Stereo	0.21 229	0.10 74	0.37 222	0.24 345	0.13 238	0.19 109	0.17 147	0.31 161	0.24 147	0.34 346	0.33 261	0.29 276	0.25 315	0.56 389	0.17 195	0.08 192	0.05 29	0.10 303	0.08 211	0.09 235	0.07 150

RAFT_R40	0.21 229	0.10 74	0.37 222	0.24 345	0.13 238	0.18 83	0.18 190	0.31 161	0.29 213	0.33 326	0.33 261	0.30 292	0.24 294	0.55 378	0.18 216	0.08 192	0.05 29	0.10 303	0.08 211	0.08 169	0.07 150

GrayStereo	0.25 334	0.09 37	0.32 156	0.26 416	0.13 238	0.23 216	0.47 520	0.34 193	0.30 225	0.39 415	0.47 414	0.30 292	0.79 529	0.29 248	0.16 165	0.07 67	0.06 145	0.08 153	0.09 297	0.07 107	0.13 403

test-1	0.17 132	0.11 135	0.40 264	0.23 294	0.13 238	0.22 195	0.23 363	0.34 193	0.26 169	0.20 140	0.24 161	0.22 181	0.14 136	0.16 31	0.20 259	0.07 67	0.06 145	0.08 153	0.07 136	0.06 40	0.08 216

GMM-Stereo	0.21 229	0.10 74	0.43 308	0.23 294	0.13 238	0.24 238	0.25 402	0.37 245	0.27 179	0.30 274	0.45 397	0.27 251	0.21 249	0.31 270	0.17 195	0.07 67	0.05 29	0.10 303	0.09 297	0.08 169	0.19 479

CFNet_pseudo	0.23 276	0.13 239	0.47 343	0.19 85	0.13 238	0.26 272	0.16 111	0.44 318	0.44 387	0.29 243	0.37 300	0.38 359	0.23 276	0.29 248	0.21 282	0.09 270	0.06 145	0.11 360	0.08 211	0.11 348	0.09 273

GwcNet-RSSM	0.26 350	0.17 358	0.46 335	0.21 188	0.13 238	0.28 301	0.23 363	0.44 318	0.42 365	0.31 291	0.45 397	0.40 385	0.26 324	0.55 378	0.28 364	0.11 357	0.07 262	0.09 230	0.10 339	0.09 235	0.08 216

DIP-Stereo	0.18 156	0.12 177	0.33 171	0.20 144	0.13 238	0.28 301	0.12 21	0.42 300	0.25 160	0.27 206	0.32 240	0.21 169	0.17 193	0.25 184	0.20 259	0.07 67	0.06 145	0.08 153	0.06 80	0.07 107	0.08 216
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
MSMDNet	0.23 276	0.13 239	0.48 352	0.20 144	0.13 238	0.28 301	0.16 111	0.46 339	0.46 415	0.29 243	0.36 291	0.37 351	0.24 294	0.28 232	0.20 259	0.09 270	0.06 145	0.09 230	0.08 211	0.11 348	0.09 273

ccs_rob	0.23 276	0.13 239	0.47 343	0.20 144	0.13 238	0.26 272	0.17 147	0.44 318	0.44 387	0.29 243	0.37 300	0.38 359	0.23 276	0.29 248	0.21 282	0.09 270	0.06 145	0.11 360	0.08 211	0.11 348	0.09 273

iResNetv2_ROB	0.27 358	0.26 456	0.72 459	0.23 294	0.13 238	0.29 322	0.18 190	0.52 411	0.49 439	0.37 385	0.45 397	0.39 371	0.25 315	0.34 289	0.20 259	0.08 192	0.06 145	0.07 75	0.05 39	0.12 385	0.09 273

CBMV	0.33 423	0.21 414	0.54 390	0.23 294	0.13 238	0.42 445	0.33 474	0.53 422	0.48 430	0.52 490	0.49 422	0.50 449	0.41 457	0.56 389	0.31 391	0.15 453	0.16 490	0.18 484	0.16 478	0.13 400	0.13 403
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
z-ln-s-r	0.32 414	0.21 414	0.82 480	0.23 294	0.14 280	0.30 339	0.26 414	0.43 312	0.50 447	0.32 314	0.60 472	0.39 371	0.29 374	0.73 462	0.66 500	0.08 192	0.06 145	0.08 153	0.07 136	0.10 300	0.08 216

G2L-Stereo	0.25 334	0.16 339	0.47 343	0.22 247	0.14 280	0.25 252	0.18 190	0.46 339	0.35 284	0.33 326	0.37 300	0.40 385	0.22 262	0.60 408	0.30 384	0.10 318	0.09 380	0.10 303	0.08 211	0.09 235	0.09 273

MM-Stereo_test3	0.17 132	0.12 177	0.29 129	0.23 294	0.14 280	0.19 109	0.22 338	0.39 263	0.36 297	0.16 102	0.24 161	0.17 125	0.12 86	0.19 85	0.14 117	0.07 67	0.07 262	0.08 153	0.06 80	0.09 235	0.06 75

PAM_32	0.23 276	0.10 74	0.63 430	0.21 188	0.14 280	0.33 375	0.19 234	0.36 235	0.23 132	0.29 243	0.28 191	0.56 473	0.28 359	0.27 219	0.18 216	0.08 192	0.06 145	0.08 153	0.09 297	0.07 107	0.09 273

rvit_0105_6	0.19 194	0.14 281	0.34 180	0.23 294	0.14 280	0.18 83	0.20 281	0.29 131	0.37 308	0.18 131	0.22 144	0.23 201	0.17 193	0.26 200	0.17 195	0.15 453	0.13 458	0.13 419	0.11 378	0.11 348	0.08 216

rvit_0105_4	0.20 209	0.15 314	0.38 241	0.23 294	0.14 280	0.20 140	0.22 338	0.33 185	0.39 332	0.19 136	0.24 161	0.25 221	0.19 233	0.27 219	0.17 195	0.16 468	0.13 458	0.13 419	0.11 378	0.11 348	0.08 216

DCVSM-stereo	0.24 306	0.13 239	0.52 383	0.20 144	0.14 280	0.26 272	0.13 38	0.34 193	0.34 268	0.41 434	0.33 261	0.47 430	0.29 374	0.30 263	0.22 302	0.10 318	0.10 405	0.11 360	0.10 339	0.12 385	0.15 436

rvit_stereo_ft	0.17 132	0.14 281	0.30 136	0.25 382	0.14 280	0.17 63	0.21 312	0.28 120	0.26 169	0.16 102	0.19 106	0.20 158	0.16 167	0.22 134	0.17 195	0.11 357	0.07 262	0.09 230	0.09 297	0.09 235	0.07 150

test_sample7	0.25 334	0.15 314	0.35 190	0.20 144	0.14 280	0.28 301	0.21 312	0.51 394	0.38 322	0.37 385	0.34 270	0.37 351	0.30 387	0.39 313	0.23 321	0.14 440	0.09 380	0.13 419	0.12 417	0.13 400	0.12 387

MyStereo07	0.16 115	0.12 177	0.26 99	0.22 247	0.14 280	0.25 252	0.23 363	0.29 131	0.21 101	0.15 80	0.13 37	0.12 52	0.13 116	0.25 184	0.13 83	0.07 67	0.07 262	0.09 230	0.08 211	0.08 169	0.08 216

MyStereo06	0.20 209	0.12 177	0.57 403	0.21 188	0.14 280	0.25 252	0.23 363	0.40 274	0.21 101	0.30 274	0.24 161	0.31 303	0.18 218	0.22 134	0.18 216	0.07 67	0.07 262	0.09 230	0.08 211	0.08 169	0.08 216

MyStereo05	0.23 276	0.12 177	0.57 403	0.21 188	0.14 280	0.25 252	0.23 363	0.48 359	0.52 458	0.31 291	0.23 148	0.25 221	0.22 262	0.30 263	0.21 282	0.07 67	0.07 262	0.09 230	0.08 211	0.08 169	0.08 216

MyStereo04	0.23 276	0.12 177	0.55 396	0.22 247	0.14 280	0.25 252	0.23 363	0.49 367	0.52 458	0.28 216	0.23 148	0.27 251	0.23 276	0.30 263	0.22 302	0.07 67	0.07 262	0.09 230	0.08 211	0.08 169	0.08 216

AE-Stereo	0.17 132	0.11 135	0.31 150	0.24 345	0.14 280	0.23 216	0.18 190	0.34 193	0.29 213	0.15 80	0.25 169	0.21 169	0.13 116	0.20 100	0.14 117	0.07 67	0.08 346	0.09 230	0.10 339	0.07 107	0.06 75

CoDeX	0.23 276	0.12 177	0.46 335	0.21 188	0.14 280	0.29 322	0.21 312	0.53 422	0.41 358	0.29 243	0.35 281	0.29 276	0.22 262	0.48 343	0.19 245	0.09 270	0.06 145	0.08 153	0.07 136	0.08 169	0.07 150

MaDis-Stereo	0.14 73	0.13 239	0.26 99	0.19 85	0.14 280	0.16 44	0.13 38	0.25 80	0.21 101	0.13 45	0.14 64	0.14 85	0.11 63	0.17 44	0.17 195	0.08 192	0.07 262	0.08 153	0.06 80	0.07 107	0.06 75

4D-IteraStereo	0.17 132	0.16 339	0.50 368	0.21 188	0.14 280	0.19 109	0.17 147	0.28 120	0.28 194	0.23 163	0.20 122	0.20 158	0.11 63	0.19 85	0.14 117	0.06 24	0.04 2	0.10 303	0.08 211	0.08 169	0.06 75

CBFPSM	0.27 358	0.16 339	0.67 443	0.20 144	0.14 280	0.38 421	0.25 402	0.40 274	0.36 297	0.33 326	0.36 291	0.56 473	0.38 443	0.32 276	0.38 421	0.08 192	0.08 346	0.07 75	0.08 211	0.09 235	0.11 364

gwcnet-sp	0.24 306	0.13 239	0.63 430	0.22 247	0.14 280	0.34 388	0.22 338	0.44 318	0.39 332	0.35 363	0.34 270	0.27 251	0.27 343	0.35 298	0.25 342	0.09 270	0.08 346	0.09 230	0.09 297	0.09 235	0.09 273

scenet	0.24 306	0.13 239	0.63 430	0.22 247	0.14 280	0.34 388	0.22 338	0.44 318	0.39 332	0.35 363	0.34 270	0.27 251	0.27 343	0.35 298	0.25 342	0.09 270	0.08 346	0.09 230	0.09 297	0.09 235	0.09 273

ssnet	0.24 306	0.13 239	0.63 430	0.22 247	0.14 280	0.34 388	0.22 338	0.44 318	0.39 332	0.35 363	0.34 270	0.27 251	0.27 343	0.35 298	0.25 342	0.09 270	0.08 346	0.09 230	0.09 297	0.09 235	0.09 273

BUS	0.23 276	0.12 177	0.28 119	0.25 382	0.14 280	0.43 453	0.17 147	0.56 454	0.34 268	0.34 346	0.35 281	0.32 312	0.20 242	0.26 200	0.21 282	0.10 318	0.07 262	0.11 360	0.10 339	0.09 235	0.09 273

IER	0.23 276	0.12 177	0.39 256	0.20 144	0.14 280	0.31 355	0.19 234	0.42 300	0.36 297	0.33 326	0.40 337	0.32 312	0.33 413	0.29 248	0.22 302	0.09 270	0.07 262	0.08 153	0.08 211	0.09 235	0.08 216

BSDual-CNN	0.23 276	0.12 177	0.28 119	0.25 382	0.14 280	0.35 403	0.21 312	0.56 454	0.34 268	0.34 346	0.35 281	0.38 359	0.24 294	0.26 200	0.21 282	0.10 318	0.07 262	0.11 360	0.10 339	0.09 235	0.09 273

psmg	0.23 276	0.12 177	0.28 119	0.21 188	0.14 280	0.35 403	0.23 363	0.51 394	0.34 268	0.35 363	0.38 314	0.38 359	0.24 294	0.26 200	0.21 282	0.10 318	0.08 346	0.10 303	0.10 339	0.09 235	0.08 216

CSP-Net	0.27 358	0.15 314	0.30 136	0.21 188	0.14 280	0.44 455	0.24 385	0.50 377	0.40 348	0.41 434	0.43 374	0.42 401	0.26 324	0.66 442	0.28 364	0.12 395	0.08 346	0.08 153	0.08 211	0.10 300	0.09 273

UDGNet	0.23 276	0.31 487	0.38 241	0.24 345	0.14 280	0.24 238	0.18 190	0.32 171	0.43 372	0.29 243	0.28 191	0.24 213	0.19 233	0.29 248	0.20 259	0.15 453	0.07 262	0.21 499	0.11 378	0.14 418	0.10 329

dad	0.28 378	0.31 487	0.44 316	0.21 188	0.14 280	0.30 339	0.20 281	0.33 185	0.49 439	0.44 457	0.44 385	0.45 420	0.21 249	0.41 322	0.26 355	0.20 499	0.11 429	0.20 496	0.11 378	0.14 418	0.10 329

AACVNet	0.26 350	0.16 339	0.37 222	0.22 247	0.14 280	0.29 322	0.19 234	0.41 286	0.31 237	0.38 400	0.42 361	0.43 405	0.28 359	0.73 462	0.25 342	0.11 357	0.08 346	0.11 360	0.09 297	0.13 400	0.11 364

PSMNet-ADL	0.25 334	0.15 314	0.32 156	0.26 416	0.14 280	0.31 355	0.22 338	0.44 318	0.36 297	0.27 206	0.33 261	0.41 392	0.28 359	0.61 415	0.29 376	0.11 357	0.09 380	0.09 230	0.11 378	0.10 300	0.10 329

GANet-ADL	0.21 229	0.12 177	0.45 327	0.23 294	0.14 280	0.29 322	0.19 234	0.46 339	0.35 284	0.25 185	0.32 240	0.32 312	0.19 233	0.24 153	0.20 259	0.10 318	0.07 262	0.07 75	0.06 80	0.09 235	0.10 329

ASMatch	0.23 276	0.11 135	0.51 379	0.24 345	0.14 280	0.19 109	0.17 147	0.31 161	0.28 194	0.28 216	0.68 493	0.27 251	0.26 324	0.50 352	0.22 302	0.07 67	0.06 145	0.08 153	0.07 136	0.06 40	0.11 364

PFNet	0.23 276	0.10 74	0.57 403	0.24 345	0.14 280	0.22 195	0.19 234	0.39 263	0.33 258	0.35 363	0.32 240	0.27 251	0.19 233	0.64 431	0.22 302	0.09 270	0.05 29	0.09 230	0.07 136	0.08 169	0.07 150

LMCR-Stereo	0.26 350	0.18 372	0.49 357	0.28 465	0.14 280	0.36 408	0.23 363	0.54 429	0.34 268	0.39 415	0.40 337	0.29 276	0.29 374	0.37 306	0.27 360	0.11 357	0.07 262	0.09 230	0.07 136	0.13 400	0.09 273

ICVP	0.23 276	0.13 239	0.44 316	0.26 416	0.14 280	0.29 322	0.25 402	0.45 328	0.33 258	0.29 243	0.43 374	0.35 340	0.25 315	0.26 200	0.23 321	0.12 395	0.09 380	0.09 230	0.08 211	0.09 235	0.10 329
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
rafts_anoy	0.18 156	0.15 314	0.35 190	0.22 247	0.14 280	0.19 109	0.17 147	0.32 171	0.30 225	0.23 163	0.25 169	0.20 158	0.16 167	0.22 134	0.19 245	0.08 192	0.07 262	0.10 303	0.12 417	0.09 235	0.08 216

RALCasStereoNet	0.18 156	0.15 314	0.33 171	0.21 188	0.14 280	0.21 167	0.18 190	0.31 161	0.25 160	0.21 151	0.29 204	0.22 181	0.15 151	0.27 219	0.17 195	0.08 192	0.10 405	0.07 75	0.06 80	0.09 235	0.09 273

RALAANet	0.19 194	0.18 372	0.37 222	0.23 294	0.14 280	0.23 216	0.13 38	0.37 245	0.29 213	0.28 216	0.26 179	0.25 221	0.15 151	0.26 200	0.18 216	0.08 192	0.06 145	0.09 230	0.08 211	0.09 235	0.06 75

GES	0.22 259	0.12 177	0.42 297	0.20 144	0.14 280	0.27 282	0.19 234	0.49 367	0.33 258	0.30 274	0.36 291	0.25 221	0.23 276	0.29 248	0.22 302	0.10 318	0.08 346	0.08 153	0.07 136	0.10 300	0.11 364

SFCPSM	0.22 259	0.10 74	0.51 379	0.21 188	0.14 280	0.34 388	0.22 338	0.55 439	0.39 332	0.29 243	0.32 240	0.23 201	0.21 249	0.27 219	0.19 245	0.09 270	0.07 262	0.09 230	0.09 297	0.09 235	0.08 216

cf-r	0.24 306	0.15 314	0.44 316	0.21 188	0.14 280	0.27 282	0.22 338	0.42 300	0.40 348	0.30 274	0.42 361	0.42 401	0.26 324	0.43 327	0.25 342	0.11 357	0.06 145	0.08 153	0.10 339	0.08 169	0.08 216

hitnet-ft	0.29 389	0.17 358	0.40 264	0.19 85	0.14 280	0.39 429	0.23 363	0.44 318	0.41 358	0.36 379	0.46 407	0.53 464	0.34 422	0.76 476	0.32 396	0.14 440	0.10 405	0.13 419	0.10 339	0.15 432	0.13 403

GANet-RSSM	0.24 306	0.14 281	0.36 210	0.21 188	0.14 280	0.27 282	0.21 312	0.45 328	0.33 258	0.29 243	0.39 327	0.39 371	0.28 359	0.58 400	0.23 321	0.11 357	0.07 262	0.09 230	0.09 297	0.10 300	0.09 273

PSMNet-RSSM	0.24 306	0.15 314	0.36 210	0.21 188	0.14 280	0.25 252	0.20 281	0.48 359	0.37 308	0.30 274	0.44 385	0.38 359	0.26 324	0.52 363	0.22 302	0.12 395	0.07 262	0.11 360	0.13 444	0.10 300	0.09 273

DMCA	0.22 259	0.14 281	0.36 210	0.22 247	0.14 280	0.27 282	0.20 281	0.43 312	0.38 322	0.31 291	0.32 240	0.33 319	0.24 294	0.24 153	0.28 364	0.11 357	0.08 346	0.10 303	0.08 211	0.10 300	0.11 364

CFNet	0.27 358	0.20 400	0.44 316	0.22 247	0.14 280	0.33 375	0.14 58	0.51 394	0.45 398	0.30 274	0.40 337	0.38 359	0.27 343	0.76 476	0.25 342	0.09 270	0.07 262	0.11 360	0.11 378	0.11 348	0.08 216

AANet_RVC	0.31 405	0.22 427	0.50 368	0.23 294	0.14 280	0.30 339	0.24 385	0.47 347	0.54 466	0.38 400	0.60 472	0.43 405	0.29 374	0.87 502	0.40 437	0.11 357	0.07 262	0.07 75	0.07 136	0.09 235	0.09 273

StereoDRNet-Refined	0.27 358	0.17 358	0.35 190	0.25 382	0.14 280	0.37 413	0.21 312	0.47 347	0.41 358	0.44 457	0.51 430	0.41 392	0.28 359	0.45 334	0.37 419	0.09 270	0.06 145	0.11 360	0.11 378	0.10 300	0.10 329
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
CBMV_ROB	0.33 423	0.18 372	0.53 387	0.21 188	0.14 280	0.33 375	0.20 281	0.51 394	0.45 398	0.51 484	0.55 452	0.45 420	0.42 466	0.71 455	0.32 396	0.18 490	0.19 507	0.23 506	0.21 502	0.14 418	0.15 436

DN-CSS_ROB	0.22 259	0.25 445	0.47 343	0.24 345	0.14 280	0.25 252	0.12 21	0.40 274	0.33 258	0.29 243	0.42 361	0.22 181	0.20 242	0.33 283	0.19 245	0.07 67	0.06 145	0.11 360	0.11 378	0.11 348	0.07 150

DFGA-Net	0.23 276	0.24 440	0.49 357	0.22 247	0.15 330	0.25 252	0.17 147	0.39 263	0.39 332	0.29 243	0.31 231	0.21 169	0.17 193	0.59 406	0.28 364	0.08 192	0.06 145	0.09 230	0.09 297	0.10 300	0.08 216

coex_refinement	0.26 350	0.16 339	0.36 210	0.23 294	0.15 330	0.31 355	0.20 281	0.49 367	0.42 365	0.35 363	0.42 361	0.45 420	0.27 343	0.55 378	0.33 403	0.10 318	0.06 145	0.07 75	0.07 136	0.10 300	0.10 329

HI	0.20 209	0.13 239	0.33 171	0.18 46	0.15 330	0.17 63	0.16 111	0.34 193	0.21 101	0.37 385	0.39 327	0.36 345	0.24 294	0.29 248	0.21 282	0.06 24	0.05 29	0.08 153	0.09 297	0.09 235	0.07 150

CoSv	0.20 209	0.13 239	0.33 171	0.18 46	0.15 330	0.17 63	0.16 111	0.34 193	0.21 101	0.37 385	0.39 327	0.36 345	0.24 294	0.29 248	0.21 282	0.06 24	0.05 29	0.08 153	0.09 297	0.09 235	0.07 150

AIO-test2	0.20 209	0.20 400	0.36 210	0.26 416	0.15 330	0.22 195	0.16 111	0.42 300	0.42 365	0.16 102	0.29 204	0.15 101	0.11 63	0.26 200	0.13 83	0.18 490	0.06 145	0.10 303	0.11 378	0.07 107	0.07 150

AIO-test1	0.19 194	0.14 281	0.41 287	0.27 444	0.15 330	0.21 167	0.16 111	0.39 263	0.36 297	0.17 114	0.26 179	0.18 135	0.13 116	0.28 232	0.14 117	0.07 67	0.06 145	0.10 303	0.11 378	0.06 40	0.09 273

PAM	0.23 276	0.10 74	0.63 430	0.22 247	0.15 330	0.34 388	0.21 312	0.37 245	0.22 114	0.31 291	0.27 186	0.55 470	0.26 324	0.26 200	0.17 195	0.08 192	0.06 145	0.07 75	0.09 297	0.07 107	0.09 273

rvit_0105_3	0.23 276	0.17 358	0.40 264	0.25 382	0.15 330	0.24 238	0.28 435	0.38 251	0.41 358	0.25 185	0.25 169	0.28 266	0.21 249	0.28 232	0.20 259	0.15 453	0.13 458	0.14 445	0.15 466	0.10 300	0.09 273

MIF-Stereo (partial)	0.16 115	0.10 74	0.34 180	0.21 188	0.15 330	0.15 21	0.13 38	0.28 120	0.25 160	0.17 114	0.26 179	0.15 101	0.16 167	0.25 184	0.17 195	0.09 270	0.06 145	0.10 303	0.08 211	0.09 235	0.08 216

CFNet_ucs	0.24 306	0.13 239	0.50 368	0.20 144	0.15 330	0.28 301	0.17 147	0.49 367	0.45 398	0.32 314	0.42 361	0.39 371	0.22 262	0.31 270	0.21 282	0.11 357	0.08 346	0.12 398	0.09 297	0.12 385	0.11 364

testlalala_base	0.20 209	0.13 239	0.35 190	0.25 382	0.15 330	0.25 252	0.16 111	0.34 193	0.17 44	0.19 136	0.26 179	0.17 125	0.14 136	0.18 62	0.16 165	0.39 537	0.09 380	0.07 75	0.05 39	0.45 532	0.08 216

iinet-f	0.30 398	0.18 372	1.03 517	0.20 144	0.15 330	0.44 455	0.22 338	0.45 328	0.37 308	0.35 363	0.44 385	0.41 392	0.34 422	0.34 289	0.40 437	0.10 318	0.09 380	0.08 153	0.08 211	0.13 400	0.11 364

DCRE	0.20 209	0.13 239	0.40 264	0.21 188	0.15 330	0.20 140	0.19 234	0.30 150	0.27 179	0.22 157	0.80 510	0.23 201	0.16 167	0.23 143	0.15 141	0.07 67	0.07 262	0.07 75	0.08 211	0.07 107	0.06 75

ssnet_v2	0.28 378	0.16 339	0.44 316	0.22 247	0.15 330	0.40 434	0.30 452	0.57 464	0.46 415	0.38 400	0.36 291	0.47 430	0.29 374	0.38 311	0.39 429	0.13 414	0.11 429	0.11 360	0.11 378	0.11 348	0.11 364

RAFT_CTSACE	0.21 229	0.16 339	0.41 287	0.25 382	0.15 330	0.22 195	0.24 385	0.32 171	0.28 194	0.33 326	0.51 430	0.29 276	0.17 193	0.32 276	0.13 83	0.06 24	0.07 262	0.09 230	0.08 211	0.08 169	0.06 75

CRFU-Net	0.28 378	0.14 281	0.45 327	0.25 382	0.15 330	0.45 461	0.23 363	0.50 377	0.30 225	0.43 450	0.41 345	0.48 437	0.46 481	0.43 327	0.29 376	0.11 357	0.10 405	0.09 230	0.08 211	0.10 300	0.10 329

hknet	0.25 334	0.14 281	0.40 264	0.25 382	0.15 330	0.35 403	0.21 312	0.56 454	0.37 308	0.34 346	0.35 281	0.43 405	0.27 343	0.37 306	0.21 282	0.09 270	0.07 262	0.11 360	0.10 339	0.09 235	0.09 273

CIPLG	0.21 229	0.21 414	0.55 396	0.23 294	0.15 330	0.25 252	0.20 281	0.35 217	0.29 213	0.31 291	0.33 261	0.22 181	0.15 151	0.26 200	0.20 259	0.08 192	0.07 262	0.07 75	0.07 136	0.08 169	0.08 216

IPLGR_C	0.21 229	0.22 427	0.60 416	0.23 294	0.15 330	0.24 238	0.20 281	0.35 217	0.29 213	0.31 291	0.32 240	0.22 181	0.15 151	0.25 184	0.20 259	0.08 192	0.07 262	0.07 75	0.07 136	0.08 169	0.08 216

ACRE	0.21 229	0.20 400	0.62 427	0.23 294	0.15 330	0.24 238	0.20 281	0.35 217	0.28 194	0.31 291	0.32 240	0.22 181	0.15 151	0.25 184	0.20 259	0.08 192	0.07 262	0.07 75	0.07 136	0.08 169	0.08 216

raft+_RVC	0.18 156	0.14 281	0.32 156	0.21 188	0.15 330	0.21 167	0.16 111	0.38 251	0.34 268	0.21 151	0.28 191	0.20 158	0.15 151	0.24 153	0.19 245	0.08 192	0.06 145	0.08 153	0.07 136	0.07 107	0.08 216

raftrobust	0.16 115	0.13 239	0.29 129	0.22 247	0.15 330	0.19 109	0.13 38	0.32 171	0.26 169	0.26 197	0.20 122	0.19 149	0.17 193	0.21 119	0.15 141	0.08 192	0.06 145	0.07 75	0.06 80	0.06 40	0.07 150

ACVNet	0.23 276	0.13 239	0.35 190	0.18 46	0.15 330	0.27 282	0.23 363	0.39 263	0.44 387	0.28 216	0.41 345	0.38 359	0.26 324	0.27 219	0.32 396	0.08 192	0.07 262	0.08 153	0.07 136	0.10 300	0.07 150

CFNet-ft	0.24 306	0.15 314	0.35 190	0.18 46	0.15 330	0.30 339	0.21 312	0.39 263	0.36 297	0.28 216	0.40 337	0.43 405	0.25 315	0.47 341	0.24 332	0.12 395	0.07 262	0.12 398	0.11 378	0.12 385	0.09 273

FADNet_RVC	0.30 398	0.28 466	0.83 482	0.23 294	0.15 330	0.30 339	0.17 147	0.49 367	0.37 308	0.30 274	0.38 314	0.30 292	0.27 343	0.52 363	0.31 391	0.14 440	0.14 468	0.14 445	0.16 478	0.21 489	0.23 509

SuperB	0.49 497	0.28 466	2.23 554	0.23 294	0.15 330	0.41 438	0.32 464	0.47 347	0.82 522	0.43 450	0.50 424	0.33 319	0.45 475	0.68 447	1.08 530	0.10 318	0.07 262	0.09 230	0.08 211	0.98 562	0.14 424

TDLM	0.30 398	0.21 414	0.38 241	0.28 465	0.15 330	0.33 375	0.32 464	0.52 411	0.47 420	0.38 400	0.43 374	0.39 371	0.29 374	0.91 511	0.28 364	0.14 440	0.08 346	0.13 419	0.11 378	0.12 385	0.10 329

CFNet_RVC	0.24 306	0.15 314	0.35 190	0.18 46	0.15 330	0.30 339	0.21 312	0.39 263	0.36 297	0.28 216	0.40 337	0.43 405	0.25 315	0.47 341	0.24 332	0.12 395	0.07 262	0.12 398	0.11 378	0.12 385	0.09 273

UCFNet_RVC	0.24 306	0.16 339	0.34 180	0.18 46	0.15 330	0.33 375	0.16 111	0.46 339	0.35 284	0.29 243	0.35 281	0.39 371	0.25 315	0.34 289	0.22 302	0.13 414	0.08 346	0.13 419	0.14 457	0.13 400	0.12 387

HSM	0.28 378	0.16 339	0.35 190	0.20 144	0.15 330	0.33 375	0.19 234	0.53 422	0.37 308	0.36 379	0.38 314	0.67 508	0.31 403	0.89 507	0.23 321	0.08 192	0.06 145	0.08 153	0.07 136	0.08 169	0.08 216

SANet	0.53 509	0.28 466	0.96 508	0.26 416	0.15 330	0.69 516	0.44 513	0.67 519	1.34 551	0.67 515	0.98 527	0.94 528	0.71 525	0.89 507	0.76 505	0.14 440	0.12 446	0.12 398	0.11 378	0.17 457	0.16 445

SGM_RVC	0.50 500	0.19 388	0.50 368	0.25 382	0.15 330	0.69 516	0.39 499	0.68 522	0.82 522	0.95 536	0.84 515	1.13 534	0.76 527	1.16 536	0.60 489	0.16 468	0.16 490	0.16 470	0.16 478	0.16 440	0.17 457
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
MSAF-DinoV2	0.76 536	0.44 516	1.98 552	0.49 533	0.16 362	0.58 501	0.31 457	0.81 538	0.83 526	0.41 434	0.52 438	0.98 532	0.58 507	4.97 575	1.03 527	0.11 357	0.07 262	0.10 303	0.24 514	0.27 514	0.26 518

ACV-stereo	0.29 389	0.18 372	0.79 472	0.23 294	0.16 362	0.47 469	0.19 234	0.36 235	0.34 268	0.29 243	0.33 261	0.67 508	0.42 466	0.54 376	0.30 384	0.10 318	0.09 380	0.09 230	0.09 297	0.10 300	0.11 364

DualNet (step1)	0.28 378	0.19 388	0.50 368	0.18 46	0.16 362	0.34 388	0.20 281	0.51 394	0.38 322	0.37 385	0.34 270	0.37 351	0.30 387	0.39 313	0.23 321	0.23 504	0.09 380	0.28 517	0.24 514	0.18 471	0.16 445

test_sample9	0.42 473	0.19 388	0.50 368	0.18 46	0.16 362	0.34 388	0.20 281	0.51 394	0.38 322	0.37 385	0.34 270	0.37 351	0.30 387	0.66 442	0.91 520	0.23 504	1.82 570	0.28 517	0.24 514	0.18 471	0.16 445

test_sample8	0.49 497	0.19 388	0.50 368	0.18 46	0.16 362	0.34 388	0.20 281	0.55 439	0.34 268	0.62 507	0.38 314	1.15 537	0.67 521	0.66 442	0.91 520	0.23 504	1.82 570	0.28 517	0.24 514	0.18 471	0.16 445

LoS_RVC	0.13 49	0.10 74	0.19 40	0.18 46	0.16 362	0.20 140	0.18 190	0.20 26	0.17 44	0.13 45	0.19 106	0.12 52	0.15 151	0.17 44	0.13 83	0.06 24	0.05 29	0.06 22	0.04 1	0.05 4	0.12 387

CAS	0.15 101	0.07 2	0.21 56	0.41 521	0.16 362	0.20 140	0.18 190	0.22 42	0.19 67	0.15 80	0.19 106	0.11 45	0.09 16	0.14 9	0.13 83	0.29 525	0.04 2	0.06 22	0.04 1	0.06 40	0.14 424

anonymousa	0.23 276	0.11 135	0.50 368	0.21 188	0.16 362	0.31 355	0.20 281	0.36 235	0.35 284	0.32 314	0.50 424	0.39 371	0.26 324	0.22 134	0.20 259	0.08 192	0.06 145	0.09 230	0.11 378	0.07 107	0.08 216

HBP-ISP	0.33 423	0.30 480	0.72 459	0.22 247	0.16 362	0.32 364	0.22 338	0.54 429	0.44 387	0.41 434	0.49 422	0.33 319	0.38 443	0.73 462	0.25 342	0.18 490	0.19 507	0.24 508	0.20 499	0.16 440	0.13 403

NINENet	0.25 334	0.15 314	0.37 222	0.23 294	0.16 362	0.43 453	0.17 147	0.60 486	0.46 415	0.32 314	0.37 300	0.32 312	0.20 242	0.42 325	0.21 282	0.10 318	0.10 405	0.12 398	0.08 211	0.11 348	0.10 329

AAGNet	0.33 423	0.11 135	0.37 222	0.25 382	0.16 362	0.20 140	0.19 234	0.30 150	0.27 179	0.35 363	0.35 281	0.27 251	0.30 387	0.44 331	2.66 566	0.08 192	0.05 29	0.10 303	0.07 136	0.08 169	0.06 75

GEStereo_RVC	0.27 358	0.20 400	0.44 316	0.27 444	0.16 362	0.33 375	0.25 402	0.56 454	0.54 466	0.34 346	0.38 314	0.34 326	0.25 315	0.51 357	0.28 364	0.12 395	0.08 346	0.09 230	0.08 211	0.11 348	0.11 364

HCRNet	0.24 306	0.25 445	0.33 171	0.34 498	0.16 362	0.27 282	0.18 190	0.43 312	0.35 284	0.30 274	0.35 281	0.32 312	0.22 262	0.44 331	0.20 259	0.13 414	0.08 346	0.13 419	0.11 378	0.10 300	0.09 273

FADNet-RVC-Resample	0.29 389	0.25 445	0.93 503	0.26 416	0.16 362	0.32 364	0.21 312	0.47 347	0.39 332	0.35 363	0.38 314	0.33 319	0.27 343	0.53 370	0.24 332	0.10 318	0.10 405	0.14 445	0.13 444	0.13 400	0.16 445

CVANet_RVC	0.30 398	0.19 388	0.41 287	0.26 416	0.16 362	0.33 375	0.26 414	0.52 411	0.47 420	0.40 425	0.46 407	0.43 405	0.31 403	0.89 507	0.26 355	0.14 440	0.09 380	0.14 445	0.13 444	0.14 418	0.10 329

SGM-ForestM	1.36 552	0.28 466	0.79 472	0.26 416	0.16 362	2.26 565	1.00 560	1.42 555	1.46 555	2.38 568	2.05 560	5.95 576	2.66 568	2.95 567	2.46 565	0.17 479	0.18 503	0.18 484	0.18 493	0.15 432	0.18 471

DeepPruner_ROB	0.26 350	0.19 388	0.44 316	0.21 188	0.16 362	0.30 339	0.21 312	0.52 411	0.32 246	0.35 363	0.38 314	0.39 371	0.26 324	0.42 325	0.24 332	0.15 453	0.11 429	0.11 360	0.11 378	0.14 418	0.13 403

DISCO	0.32 414	0.13 239	0.51 379	0.25 382	0.16 362	0.48 475	0.25 402	0.50 377	0.57 478	0.37 385	0.45 397	0.62 492	0.36 430	0.64 431	0.49 467	0.09 270	0.07 262	0.09 230	0.08 211	0.12 385	0.11 364

DLCB_ROB	0.28 378	0.16 339	0.34 180	0.27 444	0.16 362	0.38 421	0.25 402	0.48 359	0.43 372	0.46 465	0.46 407	0.51 453	0.33 413	0.53 370	0.33 403	0.10 318	0.10 405	0.11 360	0.11 378	0.10 300	0.09 273

NOSS_ROB	0.31 405	0.20 400	0.35 190	0.24 345	0.16 362	0.32 364	0.19 234	0.52 411	0.48 430	0.33 326	0.36 291	0.42 401	0.28 359	0.93 514	0.24 332	0.19 496	0.20 512	0.24 508	0.22 510	0.17 457	0.17 457

SGM-Forest	0.36 440	0.17 358	0.47 343	0.23 294	0.16 362	0.45 461	0.41 505	0.55 439	0.48 430	0.52 490	0.60 472	0.52 459	0.41 457	0.85 499	0.50 473	0.17 479	0.17 497	0.17 476	0.15 466	0.15 432	0.15 436
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
DDVS	0.25 334	0.15 314	0.39 256	0.24 345	0.17 383	0.34 388	0.21 312	0.41 286	0.30 225	0.33 326	0.41 345	0.48 437	0.21 249	0.52 363	0.27 360	0.11 357	0.09 380	0.11 360	0.09 297	0.13 400	0.14 424

DispNO	0.27 358	0.18 372	0.62 427	0.23 294	0.17 383	0.25 252	0.22 338	0.45 328	0.41 358	0.32 314	0.39 327	0.38 359	0.27 343	0.77 482	0.27 360	0.09 270	0.07 262	0.10 303	0.10 339	0.08 169	0.08 216

MyStereo8	0.22 259	0.15 314	0.63 430	0.21 188	0.17 383	0.31 355	0.16 111	0.36 235	0.32 246	0.28 216	0.36 291	0.25 221	0.18 218	0.25 184	0.28 364	0.08 192	0.07 262	0.08 153	0.07 136	0.10 300	0.12 387

StereoVision	0.22 259	0.18 372	0.37 222	0.27 444	0.17 383	0.23 216	0.22 338	0.38 251	0.31 237	0.20 140	0.51 430	0.22 181	0.16 167	0.28 232	0.18 216	0.11 357	0.12 446	0.13 419	0.13 444	0.10 300	0.07 150

Wz-Net-LNSev-Ref	0.30 398	0.20 400	0.70 455	0.21 188	0.17 383	0.46 463	0.27 420	0.50 377	0.49 439	0.42 444	0.55 452	0.43 405	0.30 387	0.46 337	0.38 421	0.09 270	0.06 145	0.07 75	0.06 80	0.11 348	0.10 329

AASNet	0.27 358	0.19 388	0.49 357	0.26 416	0.17 383	0.34 388	0.20 281	0.62 499	0.48 430	0.35 363	0.40 337	0.32 312	0.25 315	0.28 232	0.34 408	0.11 357	0.09 380	0.10 303	0.08 211	0.13 400	0.11 364

ADLNet2	0.30 398	0.17 358	0.72 459	0.23 294	0.17 383	0.36 408	0.24 385	0.52 411	0.51 451	0.32 314	0.38 314	0.45 420	0.30 387	0.69 449	0.35 412	0.10 318	0.08 346	0.09 230	0.09 297	0.12 385	0.10 329

sAnonymous2	0.20 209	0.21 414	0.58 408	0.24 345	0.17 383	0.22 195	0.19 234	0.34 193	0.28 194	0.17 114	0.19 106	0.17 125	0.16 167	0.17 44	0.14 117	0.10 318	0.07 262	0.09 230	0.08 211	0.23 498	0.17 457

CroCo_RVC	0.20 209	0.21 414	0.58 408	0.24 345	0.17 383	0.22 195	0.19 234	0.34 193	0.28 194	0.17 114	0.19 106	0.17 125	0.16 167	0.17 44	0.14 117	0.10 318	0.07 262	0.09 230	0.08 211	0.23 498	0.17 457

XX-Stereo	0.21 229	0.10 74	0.83 482	0.26 416	0.17 383	0.23 216	0.13 38	0.40 274	0.18 54	0.20 140	0.41 345	0.31 303	0.10 39	0.32 276	0.12 43	0.08 192	0.06 145	0.08 153	0.08 211	0.07 107	0.05 21

RAFT + AFF	0.27 358	0.23 436	0.50 368	0.25 382	0.17 383	0.30 339	0.33 474	0.52 411	0.40 348	0.28 216	0.30 217	0.30 292	0.31 403	0.62 423	0.24 332	0.09 270	0.10 405	0.11 360	0.10 339	0.11 348	0.11 364

MMNet	0.27 358	0.14 281	0.49 357	0.24 345	0.17 383	0.47 469	0.22 338	0.45 328	0.51 451	0.39 415	0.41 345	0.36 345	0.33 413	0.39 313	0.34 408	0.08 192	0.07 262	0.09 230	0.09 297	0.10 300	0.08 216

psm_up	0.29 389	0.16 339	0.41 287	0.26 416	0.17 383	0.32 364	0.26 414	0.55 439	0.43 372	0.36 379	0.40 337	0.45 420	0.37 439	0.58 400	0.30 384	0.11 357	0.12 446	0.13 419	0.12 417	0.10 300	0.10 329

EDNetEfficientorigin	7.51 576	0.52 531	140.47 595	0.25 382	0.17 383	0.42 445	0.29 441	0.47 347	1.03 541	1.28 549	1.02 528	0.83 523	0.84 535	0.75 471	0.99 525	0.10 318	0.09 380	0.12 398	0.10 339	0.21 489	0.22 502

ac_64	0.27 358	0.13 239	0.41 287	0.24 345	0.17 383	0.36 408	0.22 338	0.46 339	0.33 258	0.35 363	0.36 291	0.52 459	0.30 387	0.62 423	0.32 396	0.11 357	0.09 380	0.10 303	0.10 339	0.09 235	0.08 216

DSFCA	0.27 358	0.13 239	0.36 210	0.20 144	0.17 383	0.38 421	0.31 457	0.47 347	0.43 372	0.43 450	0.37 300	0.39 371	0.29 374	0.52 363	0.32 396	0.12 395	0.10 405	0.10 303	0.11 378	0.11 348	0.10 329

DMCA-RVC	0.27 358	0.21 414	0.61 419	0.28 465	0.17 383	0.29 322	0.21 312	0.42 300	0.35 284	0.40 425	0.37 300	0.39 371	0.36 430	0.43 327	0.30 384	0.13 414	0.10 405	0.15 459	0.11 378	0.13 400	0.10 329

STTStereo	0.28 378	0.20 400	0.61 419	0.25 382	0.17 383	0.29 322	0.24 385	0.47 347	0.39 332	0.39 415	0.41 345	0.44 416	0.28 359	0.40 320	0.28 364	0.13 414	0.12 446	0.13 419	0.16 478	0.12 385	0.11 364

GANet	0.36 440	0.22 427	0.49 357	0.29 468	0.17 383	0.41 438	0.38 494	0.57 464	0.45 398	0.46 465	0.75 504	0.55 470	0.40 453	0.94 516	0.41 445	0.13 414	0.13 458	0.13 419	0.11 378	0.14 418	0.11 364

PS-NSSS	0.32 414	0.30 480	0.46 335	0.23 294	0.17 383	0.33 375	0.24 385	0.57 464	0.41 358	0.37 385	0.52 438	0.35 340	0.30 387	0.80 490	0.30 384	0.17 479	0.14 468	0.21 499	0.15 466	0.15 432	0.13 403

MeshStereo	0.58 515	0.27 463	0.67 443	0.22 247	0.17 383	0.66 514	0.37 488	0.78 532	0.61 488	1.47 563	1.30 539	1.65 549	0.79 529	1.12 534	0.59 486	0.17 479	0.17 497	0.17 476	0.14 457	0.17 457	0.14 424
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
z-mn7	0.44 485	0.40 510	1.09 521	0.25 382	0.18 404	0.61 508	0.34 476	0.56 454	0.93 537	0.43 450	0.96 524	0.53 464	0.39 449	0.94 516	0.59 486	0.10 318	0.09 380	0.10 303	0.10 339	0.14 418	0.13 403

w-ln-seven-2	0.36 440	0.29 473	1.06 519	0.27 444	0.18 404	0.37 413	0.30 452	0.50 377	0.54 466	0.45 461	0.55 452	0.45 420	0.41 457	0.62 423	0.49 467	0.10 318	0.10 405	0.12 398	0.11 378	0.14 418	0.11 364

SDNR	0.42 473	0.21 414	0.82 480	0.21 188	0.18 404	1.27 551	0.17 147	0.50 377	0.49 439	0.42 444	0.81 511	0.38 359	0.27 343	1.19 537	0.38 421	0.23 504	0.24 525	0.17 476	0.13 444	0.17 457	0.20 489

fast-acv-ft	0.31 405	0.20 400	0.81 477	0.24 345	0.18 404	0.46 463	0.27 420	0.41 286	0.49 439	0.39 415	0.55 452	0.49 442	0.35 426	0.37 306	0.38 421	0.11 357	0.11 429	0.11 360	0.12 417	0.12 385	0.09 273

CroCo-Stereo Lap2	0.15 101	0.15 314	0.28 119	0.25 382	0.18 404	0.11 4	0.19 234	0.28 120	0.21 101	0.13 45	0.16 77	0.15 101	0.12 86	0.17 44	0.14 117	0.07 67	0.07 262	0.08 153	0.06 80	0.08 169	0.07 150

RAFT+CT+SA	0.21 229	0.18 372	0.33 171	0.25 382	0.18 404	0.23 216	0.29 441	0.40 274	0.36 297	0.24 177	0.38 314	0.18 135	0.16 167	0.32 276	0.16 165	0.07 67	0.05 29	0.09 230	0.12 417	0.09 235	0.09 273

test_5	0.23 276	0.19 388	0.38 241	0.26 416	0.18 404	0.25 252	0.29 441	0.40 274	0.37 308	0.29 243	0.40 337	0.25 221	0.22 262	0.34 289	0.18 216	0.07 67	0.05 29	0.09 230	0.09 297	0.10 300	0.10 329

DAS	0.27 358	0.12 177	0.42 297	0.24 345	0.18 404	0.29 322	0.24 385	0.45 328	0.45 398	0.41 434	0.44 385	0.34 326	0.29 374	0.75 471	0.21 282	0.09 270	0.07 262	0.09 230	0.07 136	0.09 235	0.09 273

SepStereo	0.26 350	0.12 177	0.42 297	0.24 345	0.18 404	0.29 322	0.24 385	0.45 328	0.45 398	0.41 434	0.44 385	0.34 326	0.29 374	0.64 431	0.21 282	0.09 270	0.07 262	0.09 230	0.07 136	0.09 235	0.09 273

SACVNet	0.30 398	0.20 400	0.41 287	0.25 382	0.18 404	0.34 388	0.25 402	0.52 411	0.40 348	0.41 434	0.44 385	0.46 428	0.32 410	0.71 455	0.25 342	0.13 414	0.10 405	0.12 398	0.12 417	0.16 440	0.17 457

HHNet	0.22 259	0.12 177	0.52 383	0.18 46	0.18 404	0.20 140	0.20 281	0.34 193	0.31 237	0.32 314	0.59 467	0.20 158	0.21 249	0.24 153	0.31 391	0.08 192	0.05 29	0.09 230	0.07 136	0.08 169	0.11 364

Anonymous3	0.23 276	0.18 372	0.63 430	0.27 444	0.18 404	0.41 438	0.23 363	0.43 312	0.35 284	0.23 163	0.27 186	0.20 158	0.18 218	0.27 219	0.18 216	0.12 395	0.11 429	0.10 303	0.10 339	0.11 348	0.12 387

pcwnet_v2	0.32 414	0.15 314	1.26 534	0.23 294	0.18 404	0.32 364	0.18 190	0.59 478	0.60 485	0.36 379	0.45 397	0.35 340	0.29 374	0.36 303	0.25 342	0.14 440	0.11 429	0.12 398	0.11 378	0.14 418	0.15 436

sCroCo_RVC	0.18 156	0.14 281	0.49 357	0.27 444	0.18 404	0.22 195	0.17 147	0.27 101	0.23 132	0.14 68	0.22 144	0.17 125	0.14 136	0.21 119	0.15 141	0.10 318	0.11 429	0.09 230	0.09 297	0.09 235	0.09 273

FAT-Stereo	0.36 440	0.18 372	0.73 463	0.26 416	0.18 404	0.33 375	0.29 441	0.60 486	0.59 481	0.46 465	0.60 472	0.60 486	0.50 493	0.61 415	0.34 408	0.13 414	0.14 468	0.13 419	0.12 417	0.14 418	0.18 471

RTSC	0.39 462	0.28 466	0.78 466	0.27 444	0.18 404	0.49 480	0.22 338	0.59 478	0.84 529	0.55 499	0.53 445	0.49 442	0.36 430	0.67 446	0.82 512	0.13 414	0.10 405	0.11 360	0.12 417	0.17 457	0.17 457

RASNet	0.28 378	0.14 281	0.44 316	0.22 247	0.18 404	0.32 364	0.19 234	0.48 359	0.38 322	0.29 243	0.43 374	0.47 430	0.37 439	0.79 486	0.36 418	0.09 270	0.07 262	0.07 75	0.09 297	0.07 107	0.07 150

NLCA_NET_v2_RVC	0.27 358	0.21 414	0.59 414	0.25 382	0.18 404	0.29 322	0.22 338	0.50 377	0.40 348	0.38 400	0.41 345	0.43 405	0.27 343	0.43 327	0.29 376	0.11 357	0.08 346	0.10 303	0.10 339	0.10 300	0.11 364
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
XPNet_ROB	0.33 423	0.20 400	0.43 308	0.27 444	0.18 404	0.37 413	0.31 457	0.55 439	0.50 447	0.51 484	0.53 445	0.58 481	0.37 439	0.63 429	0.45 456	0.17 479	0.12 446	0.13 419	0.12 417	0.15 432	0.14 424

ETE_ROB	0.34 431	0.26 456	0.45 327	0.29 468	0.18 404	0.40 434	0.37 488	0.57 464	0.47 420	0.50 479	0.50 424	0.62 492	0.36 430	0.55 378	0.38 421	0.13 414	0.10 405	0.14 445	0.12 417	0.16 440	0.16 445

zh-mn7	0.46 489	0.45 517	1.48 543	0.25 382	0.19 424	0.44 455	0.29 441	0.56 454	0.82 522	0.65 513	0.96 524	0.49 442	0.38 443	0.88 505	0.63 495	0.12 395	0.10 405	0.11 360	0.11 378	0.13 400	0.14 424

ISRNet	0.27 358	0.13 239	0.45 327	0.26 416	0.19 424	0.24 238	0.14 58	0.45 328	0.43 372	0.39 415	0.48 420	0.42 401	0.27 343	0.32 276	0.29 376	0.20 499	0.12 446	0.17 476	0.16 478	0.16 440	0.20 489

IGEV-RUCA	0.21 229	0.08 8	0.23 71	0.19 85	0.19 424	0.28 301	0.24 385	0.23 60	0.21 101	0.20 140	0.23 148	0.28 266	0.49 491	0.26 200	0.18 216	0.09 270	0.08 346	0.18 484	0.13 444	0.17 457	0.17 457

rvit_105_1	0.27 358	0.19 388	0.46 335	0.27 444	0.19 424	0.30 339	0.35 480	0.44 318	0.51 451	0.31 291	0.31 231	0.31 303	0.26 324	0.35 298	0.25 342	0.15 453	0.14 468	0.15 459	0.17 487	0.11 348	0.10 329

AEACV	0.13 49	0.09 37	0.23 71	0.18 46	0.19 424	0.19 109	0.16 111	0.23 60	0.14 17	0.13 45	0.17 88	0.13 63	0.16 167	0.16 31	0.12 43	0.07 67	0.05 29	0.07 75	0.08 211	0.07 107	0.06 75

coex-ft	3.44 569	0.73 542	48.55 593	0.24 345	0.19 424	0.50 484	0.43 510	0.47 347	2.40 563	7.03 578	1.20 535	0.97 531	2.23 565	0.73 462	1.92 559	0.12 395	0.15 483	0.14 445	0.12 417	0.21 489	0.43 537

TRStereo	0.19 194	0.17 358	0.47 343	0.23 294	0.19 424	0.19 109	0.16 111	0.52 411	0.28 194	0.20 140	0.19 106	0.21 169	0.13 116	0.24 153	0.13 83	0.09 270	0.06 145	0.09 230	0.11 378	0.06 40	0.06 75

ADLNet	0.28 378	0.15 314	0.42 297	0.23 294	0.19 424	0.34 388	0.23 363	0.53 422	0.43 372	0.42 444	0.41 345	0.44 416	0.27 343	0.55 378	0.35 412	0.11 357	0.08 346	0.11 360	0.11 378	0.11 348	0.12 387

delet	0.27 358	0.14 281	0.40 264	0.23 294	0.19 424	0.41 438	0.29 441	0.49 367	0.48 430	0.33 326	0.41 345	0.37 351	0.30 387	0.48 343	0.34 408	0.09 270	0.09 380	0.11 360	0.12 417	0.08 169	0.08 216

UPFNet	0.25 334	0.12 177	0.38 241	0.24 345	0.19 424	0.37 413	0.28 435	0.48 359	0.38 322	0.34 346	0.37 300	0.37 351	0.28 359	0.39 313	0.33 403	0.10 318	0.09 380	0.10 303	0.10 339	0.10 300	0.08 216

psmorigin	0.50 500	0.25 445	3.03 563	0.24 345	0.19 424	0.38 421	0.22 338	0.50 377	0.44 387	0.64 511	0.68 493	0.71 517	0.51 496	0.85 499	0.45 456	0.14 440	0.17 497	0.13 419	0.14 457	0.16 440	0.21 497

aanetorigin	0.39 462	0.29 473	1.09 521	0.24 345	0.19 424	0.28 301	0.37 488	0.33 185	0.47 420	0.94 534	0.82 513	0.52 459	0.54 499	0.49 348	0.50 473	0.11 357	0.09 380	0.10 303	0.10 339	0.16 440	0.15 436

acv_ft	0.25 334	0.13 239	0.40 264	0.23 294	0.19 424	0.34 388	0.21 312	0.45 328	0.44 387	0.38 400	0.41 345	0.38 359	0.27 343	0.27 219	0.35 412	0.08 192	0.07 262	0.08 153	0.07 136	0.11 348	0.07 150

MaskLacGwcNet_RVC	0.36 440	0.36 500	0.53 387	0.34 498	0.19 424	0.51 485	0.24 385	0.55 439	0.38 322	0.41 434	0.47 414	0.47 430	0.27 343	0.73 462	0.30 384	0.36 533	0.19 507	0.27 511	0.17 487	0.26 510	0.23 509

ADCL	0.47 491	0.22 427	1.00 512	0.27 444	0.19 424	0.74 521	0.64 538	0.54 429	0.69 505	0.56 500	0.71 498	0.55 470	0.60 510	0.60 408	1.43 547	0.11 357	0.09 380	0.13 419	0.13 444	0.14 418	0.14 424

DRN-Test	0.33 423	0.17 358	0.61 419	0.27 444	0.19 424	0.46 463	0.29 441	0.65 508	0.51 451	0.47 473	0.46 407	0.44 416	0.34 422	0.62 423	0.41 445	0.12 395	0.08 346	0.13 419	0.12 417	0.12 385	0.10 329

NaN_ROB	0.41 470	0.28 466	0.62 427	0.30 478	0.19 424	0.51 485	0.47 520	0.58 473	0.59 481	0.56 500	0.47 414	0.49 442	0.41 457	1.21 540	0.64 497	0.12 395	0.18 503	0.12 398	0.13 444	0.11 348	0.14 424

zh-sn7	0.48 494	0.51 529	1.43 542	0.29 468	0.20 441	0.47 469	0.39 499	0.57 464	0.62 490	0.52 490	0.81 511	0.52 459	0.56 503	1.05 529	0.87 517	0.12 395	0.13 458	0.13 419	0.13 444	0.17 457	0.16 445

UNet	0.28 378	0.14 281	0.69 449	0.23 294	0.20 441	0.44 455	0.22 338	0.50 377	0.40 348	0.34 346	0.39 327	0.43 405	0.33 413	0.40 320	0.31 391	0.09 270	0.07 262	0.10 303	0.08 211	0.10 300	0.08 216

FADNet-RVC	0.31 405	0.35 497	0.78 466	0.25 382	0.20 441	0.33 375	0.20 281	0.49 367	0.40 348	0.34 346	0.39 327	0.41 392	0.29 374	0.63 429	0.31 391	0.13 414	0.14 468	0.14 445	0.15 466	0.19 478	0.19 479

GANetREF_RVC	0.43 479	0.47 520	0.69 449	0.38 516	0.20 441	0.51 485	0.48 524	0.66 514	0.66 497	0.46 465	0.46 407	0.50 449	0.44 472	0.90 510	0.39 429	0.27 519	0.21 514	0.32 525	0.18 493	0.27 514	0.22 502
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
DPSNet	0.47 491	0.24 440	0.93 503	0.27 444	0.20 441	0.75 523	0.57 532	0.84 541	0.79 519	0.47 473	0.51 430	0.60 486	0.69 523	0.87 502	0.71 503	0.16 468	0.13 458	0.12 398	0.10 339	0.25 503	0.21 497

FBW_ROB	0.43 479	0.26 456	0.54 390	0.31 484	0.20 441	0.51 485	0.32 464	0.70 524	0.60 485	0.59 504	0.55 452	0.65 503	0.41 457	1.40 548	0.51 475	0.13 414	0.17 497	0.21 499	0.16 478	0.17 457	0.18 471

PWC_ROB	0.38 457	0.29 473	0.69 449	0.25 382	0.20 441	0.38 421	0.19 234	0.58 473	0.67 500	0.57 502	0.85 516	0.51 453	0.40 453	0.71 455	0.52 476	0.13 414	0.09 380	0.14 445	0.10 339	0.17 457	0.14 424

PWCDC_ROB	0.38 457	0.30 480	0.60 416	0.33 496	0.20 441	0.42 445	0.19 234	0.58 473	0.89 531	0.42 444	1.26 538	0.36 345	0.34 422	0.50 352	0.38 421	0.18 490	0.11 429	0.11 360	0.09 297	0.19 478	0.13 403

AIO-Stereo-zeroshot	0.23 276	0.13 239	0.83 482	0.20 144	0.21 449	0.23 216	0.17 147	0.48 359	0.27 179	0.23 163	0.29 204	0.39 371	0.23 276	0.25 184	0.15 141	0.08 192	0.06 145	0.08 153	0.11 378	0.11 348	0.10 329

LL-Strereo	0.29 389	0.25 445	0.58 408	0.25 382	0.21 449	0.23 216	0.24 385	0.55 439	0.42 365	0.34 346	0.32 240	0.41 392	0.40 453	0.94 516	0.23 321	0.08 192	0.07 262	0.11 360	0.09 297	0.09 235	0.09 273

Anonymous_2	0.37 450	0.21 414	0.47 343	0.20 144	0.21 449	0.42 445	0.26 414	0.38 251	0.29 213	0.33 326	0.30 217	0.44 416	0.38 443	0.36 303	0.29 376	0.26 514	0.29 533	0.44 534	1.41 569	0.34 526	0.21 497

Wz-Net-TNSev	0.51 504	0.58 533	1.61 549	0.25 382	0.21 449	0.65 512	0.45 514	0.63 506	0.69 505	0.51 484	0.54 448	0.71 517	0.60 510	1.00 524	0.77 508	0.15 453	0.15 483	0.13 419	0.15 466	0.21 489	0.20 489

Wz-Net-SNSev	0.43 479	0.41 514	1.27 535	0.30 478	0.21 449	0.44 455	0.41 505	0.61 490	0.65 496	0.46 465	0.65 487	0.62 492	0.39 449	0.74 470	0.59 486	0.12 395	0.11 429	0.12 398	0.13 444	0.16 440	0.14 424

Wz-Net-LNSev	0.34 431	0.29 473	0.91 499	0.26 416	0.21 449	0.47 469	0.31 457	0.54 429	0.54 466	0.44 457	0.52 438	0.50 449	0.35 426	0.39 313	0.39 429	0.11 357	0.11 429	0.10 303	0.09 297	0.14 418	0.13 403

Wz-Net-MNSev	0.36 440	0.26 456	0.79 472	0.26 416	0.21 449	0.59 504	0.38 494	0.55 439	0.56 475	0.48 476	0.54 448	0.53 464	0.36 430	0.60 408	0.44 453	0.11 357	0.09 380	0.11 360	0.11 378	0.15 432	0.13 403

Syn2CoEx	0.36 440	0.31 487	0.78 466	0.34 498	0.21 449	0.41 438	0.28 435	0.61 490	0.49 439	0.42 444	0.56 459	0.45 420	0.44 472	0.69 449	0.38 421	0.17 479	0.14 468	0.15 459	0.12 417	0.13 400	0.12 387

HGLStereo	0.27 358	0.14 281	0.46 335	0.24 345	0.21 449	0.33 375	0.23 363	0.50 377	0.42 365	0.35 363	0.48 420	0.41 392	0.33 413	0.45 334	0.33 403	0.11 357	0.10 405	0.09 230	0.09 297	0.10 300	0.12 387

ADCMid	0.49 497	0.34 495	1.13 526	0.26 416	0.21 449	0.51 485	0.37 488	0.57 464	0.54 466	0.75 524	0.66 489	0.62 492	0.64 520	0.64 431	1.68 552	0.13 414	0.12 446	0.17 476	0.17 487	0.20 486	0.17 457

ADCRef	0.38 457	0.24 440	0.88 494	0.26 416	0.21 449	0.49 480	0.27 420	0.52 411	0.48 430	0.50 479	0.58 465	0.35 340	0.47 484	0.48 343	1.29 545	0.09 270	0.08 346	0.12 398	0.12 417	0.11 348	0.11 364

StereoDRNet	0.32 414	0.22 427	0.61 419	0.27 444	0.21 449	0.42 445	0.30 452	0.61 490	0.48 430	0.46 465	0.39 327	0.48 437	0.30 387	0.57 393	0.40 437	0.11 357	0.09 380	0.12 398	0.11 378	0.12 385	0.10 329

MDST_ROB	0.48 494	0.14 281	0.95 506	0.30 478	0.21 449	1.33 554	0.32 464	0.77 531	0.56 475	1.06 542	0.71 498	0.49 442	0.35 426	1.26 543	0.38 421	0.13 414	0.11 429	0.16 470	0.13 444	0.12 385	0.12 387

LALA_ROB	0.36 440	0.25 445	0.46 335	0.30 478	0.21 449	0.47 469	0.39 499	0.61 490	0.51 451	0.52 490	0.51 430	0.69 514	0.36 430	0.50 352	0.43 449	0.17 479	0.11 429	0.16 470	0.14 457	0.17 457	0.15 436

WCMA_ROB	0.51 504	0.21 414	0.65 438	0.25 382	0.21 449	0.58 501	0.32 464	0.54 429	0.55 472	0.95 536	1.40 542	1.28 542	0.81 532	0.73 462	0.62 492	0.18 490	0.15 483	0.15 459	0.15 466	0.19 478	0.19 479

PSMNet_ROB	0.33 423	0.24 440	0.54 390	0.31 484	0.21 449	0.42 445	0.43 510	0.59 478	0.47 420	0.37 385	0.44 385	0.49 442	0.31 403	0.64 431	0.43 449	0.14 440	0.10 405	0.15 459	0.14 457	0.13 400	0.11 364

w-ln-seven	0.42 473	0.30 480	1.18 528	0.26 416	0.22 465	0.58 501	0.31 457	0.62 499	0.81 521	0.58 503	0.61 479	0.53 464	0.36 430	0.57 393	0.65 499	0.11 357	0.10 405	0.13 419	0.12 417	0.15 432	0.13 403

rvit_stereo_0075_2	0.24 306	0.17 358	0.50 368	0.26 416	0.22 465	0.22 195	0.15 82	0.40 274	0.35 284	0.27 206	0.37 300	0.29 276	0.20 242	0.28 232	0.19 245	0.17 479	0.12 446	0.19 492	0.12 417	0.13 400	0.13 403

CES	0.14 73	0.08 8	0.19 40	0.17 17	0.22 465	0.18 83	0.16 111	0.23 60	0.19 67	0.14 68	0.17 88	0.14 85	0.10 39	0.18 62	0.12 43	0.07 67	0.05 29	0.06 22	0.04 1	0.08 169	0.18 471

APVNet	0.36 440	0.20 400	0.70 455	0.26 416	0.22 465	0.52 494	0.35 480	0.61 490	0.44 387	0.38 400	0.52 438	0.48 437	0.38 443	0.84 498	0.46 462	0.13 414	0.14 468	0.15 459	0.16 478	0.16 440	0.15 436

MFN_U_SF_RVC	0.56 511	0.51 529	1.19 529	0.38 516	0.22 465	0.69 516	0.27 420	0.80 536	0.67 500	0.73 520	0.74 503	0.87 524	0.61 519	0.81 493	0.76 505	0.29 525	0.27 529	0.32 525	0.37 536	0.32 525	0.31 526

FADNet	0.32 414	0.36 500	0.74 464	0.23 294	0.22 465	0.37 413	0.19 234	0.53 422	0.48 430	0.32 314	0.36 291	0.43 405	0.32 410	0.64 431	0.25 342	0.16 468	0.16 490	0.14 445	0.16 478	0.24 501	0.19 479

S-Stereo	0.38 457	0.20 400	1.05 518	0.27 444	0.22 465	0.38 421	0.32 464	0.55 439	0.66 497	0.39 415	0.59 467	0.49 442	0.41 457	0.75 471	0.40 437	0.12 395	0.15 483	0.13 419	0.13 444	0.16 440	0.21 497

stereogan	0.37 450	0.17 358	0.65 438	0.27 444	0.22 465	0.62 510	0.26 414	0.59 478	0.63 494	0.43 450	0.60 472	0.67 508	0.42 466	0.68 447	0.35 412	0.13 414	0.14 468	0.14 445	0.12 417	0.19 478	0.17 457

edge stereo	0.39 462	0.22 427	0.81 477	0.27 444	0.22 465	0.37 413	0.24 385	0.56 454	0.54 466	0.53 496	0.60 472	0.71 517	0.50 493	0.78 484	0.40 437	0.16 468	0.14 468	0.19 492	0.14 457	0.16 440	0.17 457

ADCP+	0.45 487	0.24 440	1.15 527	0.25 382	0.22 465	0.56 497	0.39 499	0.54 429	0.51 451	0.44 457	0.51 430	0.46 428	0.52 498	0.56 389	1.89 558	0.10 318	0.08 346	0.11 360	0.10 339	0.14 418	0.13 403

DANet	0.35 436	0.23 436	0.60 416	0.36 508	0.22 465	0.39 429	0.25 402	0.48 359	0.43 372	0.52 490	0.50 424	0.59 483	0.41 457	0.76 476	0.49 467	0.13 414	0.11 429	0.14 445	0.12 417	0.17 457	0.15 436
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
NVstereo2D	0.31 405	0.16 339	0.54 390	0.24 345	0.22 465	0.42 445	0.28 435	0.58 473	0.56 475	0.28 216	0.38 314	0.40 385	0.30 387	0.71 455	0.28 364	0.13 414	0.08 346	0.13 419	0.10 339	0.19 478	0.16 445

NCCL2	0.35 436	0.26 456	0.49 357	0.36 508	0.22 465	0.41 438	0.41 505	0.53 422	0.42 365	0.47 473	0.46 407	0.61 490	0.39 449	0.55 378	0.37 419	0.16 468	0.13 458	0.21 499	0.21 502	0.16 440	0.16 445

YMNet	0.32 414	0.22 427	0.58 408	0.27 444	0.23 478	0.48 475	0.27 420	0.51 394	0.45 398	0.48 476	0.56 459	0.51 453	0.30 387	0.39 313	0.40 437	0.13 414	0.16 490	0.13 419	0.12 417	0.13 400	0.12 387

YMNet_1	0.32 414	0.22 427	0.58 408	0.27 444	0.23 478	0.48 475	0.27 420	0.51 394	0.45 398	0.48 476	0.56 459	0.51 453	0.30 387	0.39 313	0.40 437	0.13 414	0.16 490	0.13 419	0.12 417	0.13 400	0.12 387

FACV-RUCA	0.21 229	0.15 314	0.32 156	0.23 294	0.23 478	0.26 272	0.19 234	0.39 263	0.34 268	0.25 185	0.32 240	0.21 169	0.24 294	0.24 153	0.19 245	0.10 318	0.07 262	0.15 459	0.08 211	0.16 440	0.13 403

GASNet	0.36 440	0.46 518	0.88 494	0.34 498	0.23 478	0.35 403	0.22 338	0.60 486	0.53 462	0.40 425	0.37 300	0.45 420	0.30 387	0.79 486	0.35 412	0.15 453	0.10 405	0.14 445	0.14 457	0.22 495	0.12 387

AF-Net	0.37 450	0.26 456	0.56 400	0.32 490	0.23 478	0.41 438	0.29 441	0.61 490	0.64 495	0.42 444	0.68 493	0.65 503	0.49 491	0.57 393	0.44 453	0.15 453	0.11 429	0.19 492	0.14 457	0.15 432	0.13 403

ADCPNet	0.48 494	0.29 473	1.60 547	0.27 444	0.23 478	0.70 519	0.38 494	0.53 422	0.51 451	0.51 484	0.59 467	0.67 508	0.56 503	0.60 408	1.14 535	0.15 453	0.18 503	0.14 445	0.23 512	0.19 478	0.19 479

CC-Net-ROB	0.43 479	0.47 520	0.65 438	0.37 514	0.23 478	0.51 485	0.29 441	0.66 514	0.49 439	0.46 465	0.51 430	0.48 437	0.38 443	0.96 520	0.35 412	0.34 531	0.23 523	0.55 540	0.25 518	0.31 522	0.20 489

CSAN	0.50 500	0.35 497	0.78 466	0.36 508	0.23 478	0.56 497	0.59 535	0.61 490	0.70 507	0.64 511	0.78 508	0.65 503	0.60 510	1.38 547	0.62 492	0.21 501	0.17 497	0.20 496	0.20 499	0.18 471	0.18 471

WZ-Net	0.52 508	0.38 508	1.90 551	0.30 478	0.24 486	0.57 500	0.48 524	0.62 499	0.78 518	0.50 479	0.71 498	0.68 512	0.54 499	0.98 523	0.84 513	0.13 414	0.10 405	0.11 360	0.12 417	0.19 478	0.20 489

FINET	0.34 431	0.27 463	0.80 475	0.24 345	0.24 486	0.36 408	0.34 476	0.54 429	0.72 510	0.39 415	0.47 414	0.32 312	0.30 387	0.51 357	0.32 396	0.19 496	0.17 497	0.13 419	0.12 417	0.18 471	0.16 445

GwcNet	0.35 436	0.23 436	0.88 494	0.25 382	0.24 486	0.48 475	0.27 420	0.55 439	0.57 478	0.38 400	0.52 438	0.51 453	0.32 410	0.60 408	0.41 445	0.13 414	0.11 429	0.12 398	0.11 378	0.13 400	0.14 424

MFN_U_SF_DS_RVC	0.51 504	0.50 527	0.86 491	0.39 518	0.24 486	0.84 531	0.55 531	0.56 454	0.62 490	0.60 505	0.68 493	0.62 492	0.42 466	1.13 535	0.43 449	0.23 504	0.27 529	0.27 511	0.35 532	0.25 503	0.29 523

RP	0.35 436	0.22 427	0.51 379	0.31 484	0.24 486	0.37 413	0.28 435	0.50 377	0.58 480	0.40 425	0.63 485	0.61 490	0.47 484	0.61 415	0.39 429	0.16 468	0.15 483	0.17 476	0.15 466	0.17 457	0.17 457

Nwc_Net	0.37 450	0.25 445	0.68 448	0.31 484	0.24 486	0.44 455	0.30 452	0.65 508	0.50 447	0.37 385	0.69 497	0.58 481	0.45 475	0.60 408	0.40 437	0.15 453	0.12 446	0.19 492	0.21 502	0.14 418	0.13 403

ADCS	0.58 515	0.40 510	1.35 540	0.29 468	0.24 486	0.55 496	0.45 514	0.67 519	0.83 526	0.76 526	0.71 498	0.68 512	0.60 510	0.76 476	2.23 563	0.16 468	0.16 490	0.16 470	0.17 487	0.22 495	0.22 502

testlalala2	0.18 156	0.10 74	0.50 368	0.36 508	0.25 493	0.23 216	0.14 58	0.34 193	0.24 147	0.25 185	0.25 169	0.21 169	0.12 86	0.16 31	0.16 165	0.07 67	0.06 145	0.07 75	0.07 136	0.06 40	0.06 75

EDNetEfficient	0.63 521	0.37 505	2.40 558	0.26 416	0.25 493	0.38 421	0.49 526	0.41 286	1.06 544	1.38 552	0.87 520	0.62 492	0.95 540	0.65 437	1.65 551	0.11 357	0.09 380	0.10 303	0.11 378	0.19 478	0.17 457

SHD	0.42 473	0.27 463	0.81 477	0.31 484	0.25 493	0.42 445	0.22 338	0.66 514	0.94 539	0.63 509	0.60 472	0.59 483	0.47 484	0.59 406	0.58 485	0.15 453	0.13 458	0.16 470	0.16 478	0.20 486	0.22 502

XQC	0.43 479	0.37 505	0.96 508	0.34 498	0.25 493	0.53 495	0.34 476	0.60 486	0.73 513	0.51 484	0.46 407	0.57 478	0.47 484	0.70 452	0.72 504	0.17 479	0.12 446	0.18 484	0.15 466	0.25 503	0.23 509

MSMD_ROB	0.60 519	0.33 494	0.61 419	0.30 478	0.25 493	0.86 533	0.35 480	0.55 439	0.67 500	1.10 544	1.49 547	1.76 552	0.97 543	0.88 505	0.49 467	0.23 504	0.21 514	0.27 511	0.27 525	0.25 503	0.24 514

AnyNet_C01	0.65 523	0.58 533	2.60 561	0.32 490	0.26 498	0.88 534	0.61 536	0.63 506	0.62 490	0.68 516	0.96 524	0.76 520	0.60 510	0.96 520	1.43 547	0.16 468	0.16 490	0.17 476	0.17 487	0.23 498	0.23 509

pmcnn	0.50 500	0.20 400	0.78 466	0.24 345	0.26 498	0.39 429	0.30 452	0.51 394	0.50 447	0.54 498	1.23 537	2.52 563	0.37 439	0.77 482	0.95 523	0.08 192	0.06 145	0.06 22	0.05 39	0.10 300	0.08 216

FC-DCNN v2	0.71 529	0.30 480	0.67 443	0.32 490	0.27 500	0.84 531	0.39 499	0.84 541	0.85 530	1.44 559	1.64 553	2.09 556	1.28 554	1.06 530	0.80 511	0.24 510	0.22 519	0.27 511	0.26 522	0.26 510	0.25 516

AIO-Stereo-zeroshot1	0.25 334	0.14 281	0.95 506	0.21 188	0.27 500	0.20 140	0.19 234	0.48 359	0.25 160	0.26 197	0.55 452	0.34 326	0.18 218	0.25 184	0.17 195	0.07 67	0.06 145	0.08 153	0.12 417	0.12 385	0.12 387

MSC_U_SF_DS_RVC	0.68 526	0.64 538	1.06 519	0.45 526	0.27 500	1.40 557	0.58 533	0.78 532	0.92 535	0.84 529	0.86 517	0.88 526	0.68 522	1.33 546	0.68 502	0.37 535	0.29 533	0.34 528	0.36 535	0.43 530	0.37 532

RGC	0.39 462	0.32 492	0.64 437	0.34 498	0.27 500	0.40 434	0.29 441	0.57 464	0.53 462	0.45 461	0.64 486	0.62 492	0.45 475	0.72 460	0.39 429	0.15 453	0.15 483	0.21 499	0.20 499	0.18 471	0.19 479

FC-DCNN	0.70 528	0.30 480	0.69 449	0.32 490	0.27 500	0.81 530	0.39 499	0.79 535	0.82 522	1.41 555	1.58 552	1.98 554	1.26 552	1.02 527	0.77 508	0.24 510	0.22 519	0.27 511	0.26 522	0.26 510	0.26 518

G-Net	0.46 489	0.25 445	0.86 491	0.34 498	0.28 505	0.90 536	0.35 480	0.47 347	0.45 398	0.68 516	1.22 536	0.64 502	0.60 510	0.61 415	0.57 480	0.16 468	0.14 468	0.17 476	0.13 444	0.22 495	0.19 479

NCC-stereo	0.39 462	0.25 445	0.69 449	0.32 490	0.28 505	0.46 463	0.36 484	0.65 508	0.52 458	0.40 425	0.57 463	0.56 473	0.47 484	0.73 462	0.45 456	0.17 479	0.14 468	0.18 484	0.25 518	0.16 440	0.16 445

Abc-Net	0.39 462	0.25 445	0.69 449	0.32 490	0.28 505	0.46 463	0.36 484	0.65 508	0.52 458	0.40 425	0.57 463	0.56 473	0.47 484	0.73 462	0.45 456	0.17 479	0.14 468	0.18 484	0.25 518	0.16 440	0.16 445
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
RTS	0.78 537	0.48 522	4.68 566	0.34 498	0.28 505	1.12 544	0.46 516	0.62 499	1.03 541	0.73 520	0.89 521	0.60 486	0.59 508	1.61 551	1.16 538	0.14 440	0.11 429	0.15 459	0.15 466	0.21 489	0.19 479

RTSA	0.78 537	0.48 522	4.68 566	0.34 498	0.28 505	1.12 544	0.46 516	0.62 499	1.03 541	0.73 520	0.89 521	0.60 486	0.59 508	1.61 551	1.16 538	0.14 440	0.11 429	0.15 459	0.15 466	0.21 489	0.19 479

AnyNet_C32	0.51 504	0.40 510	1.10 525	0.29 468	0.28 505	0.59 504	0.58 533	0.54 429	0.60 485	0.62 507	0.66 489	0.54 468	0.54 499	0.78 484	1.74 555	0.15 453	0.14 468	0.15 459	0.17 487	0.20 486	0.20 489

RYNet	0.37 450	0.18 372	0.59 414	0.25 382	0.28 505	0.61 508	0.32 464	0.59 478	0.59 481	0.41 434	0.38 314	0.57 478	0.39 449	0.87 502	0.53 478	0.11 357	0.08 346	0.12 398	0.11 378	0.18 471	0.18 471

PA-Net	0.37 450	0.28 466	0.83 482	0.31 484	0.28 505	0.39 429	0.42 508	0.51 394	0.55 472	0.34 346	0.42 361	0.41 392	0.36 430	0.79 486	0.49 467	0.12 395	0.23 523	0.16 470	0.23 512	0.12 385	0.18 471
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
TCMNet	0.33 423	0.23 436	0.72 459	0.29 468	0.30 513	0.40 434	0.28 435	0.50 377	0.47 420	0.37 385	0.45 397	0.40 385	0.29 374	0.60 408	0.39 429	0.14 440	0.13 458	0.15 459	0.14 457	0.17 457	0.15 436

FCDSN-DC	0.63 521	0.31 487	0.61 419	0.36 508	0.30 513	0.65 512	0.37 488	0.66 514	0.68 503	1.14 546	1.54 550	1.71 551	1.26 552	0.92 512	0.64 497	0.24 510	0.22 519	0.27 511	0.26 522	0.27 514	0.27 522
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
DeepPrunerF	0.44 485	0.29 473	1.29 537	0.33 496	0.30 513	0.35 403	0.36 484	0.62 499	1.15 549	0.40 425	0.44 385	0.39 371	0.41 457	0.80 490	0.52 476	0.18 490	0.14 468	0.23 506	0.21 502	0.17 457	0.17 457

PVD	0.58 515	0.34 495	0.84 487	0.39 518	0.31 516	0.59 504	0.47 520	0.80 536	1.25 550	0.92 533	1.09 530	0.79 521	0.82 533	0.85 499	0.76 505	0.21 501	0.18 503	0.22 505	0.18 493	0.27 514	0.35 531

ccnet	0.42 473	0.31 487	0.48 352	0.27 444	0.32 517	0.60 507	0.32 464	0.65 508	0.46 415	0.53 496	0.66 489	0.56 473	0.45 475	0.72 460	0.61 490	0.26 514	0.19 507	0.24 508	0.21 502	0.26 510	0.22 502

PASM	0.45 487	0.35 497	0.90 498	0.35 507	0.33 518	0.39 429	0.38 494	0.50 377	0.61 488	0.52 490	0.51 430	0.62 492	0.45 475	0.93 514	0.48 465	0.26 514	0.29 533	0.29 521	0.33 530	0.29 520	0.26 518

ELAS_RVC	0.74 534	0.36 500	1.00 512	0.37 514	0.33 518	0.88 534	0.93 557	0.83 540	1.08 545	1.35 551	1.33 541	1.24 540	1.33 556	1.06 530	0.95 523	0.27 519	0.25 527	0.29 521	0.27 525	0.30 521	0.30 524
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	0.74 534	0.36 500	0.85 490	0.36 508	0.33 518	1.36 555	0.77 548	0.93 545	0.92 535	1.41 555	1.53 549	1.16 538	1.17 548	0.95 519	1.03 527	0.26 514	0.25 527	0.28 517	0.28 528	0.31 522	0.30 524
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
UDG	0.40 468	0.46 518	0.49 357	0.40 520	0.35 521	0.47 469	0.27 420	0.54 429	0.47 420	0.39 415	0.45 397	0.59 483	0.44 472	0.46 337	0.39 429	0.26 514	0.19 507	0.48 536	0.22 510	0.34 526	0.26 518

STTRV1_RVC	0.42 473	0.32 492	0.89 497	0.29 468	0.36 522	0.49 480	0.31 457	0.61 490	0.53 462	0.46 465	0.56 459	0.47 430	0.43 470	1.00 524	0.39 429	0.27 519	0.21 514	0.20 496	0.18 493	0.25 503	0.17 457

PDISCO_ROB	0.43 479	0.30 480	0.67 443	0.43 523	0.36 522	0.67 515	0.32 464	0.72 527	0.76 515	0.43 450	0.53 445	0.63 500	0.40 453	0.66 442	0.47 464	0.21 501	0.12 446	0.21 499	0.19 498	0.25 503	0.20 489

SQANet	0.40 468	0.48 522	0.67 443	0.48 530	0.39 524	0.48 475	0.22 338	0.51 394	0.43 372	0.40 425	0.47 414	0.47 430	0.33 413	0.54 376	0.32 396	0.36 533	0.15 483	0.40 532	0.21 502	0.45 532	0.31 526

DDUNet	0.41 470	0.50 527	0.48 352	0.44 525	0.39 524	0.46 463	0.32 464	0.50 377	0.43 372	0.45 461	0.52 438	0.57 478	0.36 430	0.48 343	0.33 403	0.33 530	0.21 514	0.55 540	0.25 518	0.37 529	0.32 529

NVStereoNet_ROB	0.67 525	0.49 526	0.83 482	0.48 530	0.40 526	0.51 485	0.46 516	0.70 524	0.77 517	0.84 529	1.72 554	1.02 533	0.83 534	1.23 541	0.79 510	0.32 529	0.38 540	0.40 532	0.46 540	0.36 528	0.41 536
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
PSMNet-RUCA	0.37 450	0.41 514	0.66 442	0.46 528	0.41 527	0.34 388	0.25 402	0.57 464	0.45 398	0.39 415	0.52 438	0.43 405	0.33 413	0.41 322	0.29 376	0.25 513	0.14 468	0.33 527	0.21 502	0.31 522	0.22 502

MANE	1.41 554	0.36 500	0.74 464	0.43 523	0.41 527	2.16 564	0.80 550	2.39 571	3.38 566	2.22 567	3.06 568	3.54 569	2.73 569	2.15 563	1.94 560	0.28 523	0.27 529	0.30 523	0.46 540	0.28 519	0.34 530

PWCK	1.00 543	1.17 564	1.70 550	0.91 552	0.41 527	1.19 548	0.92 556	1.10 547	1.14 548	1.16 547	1.14 533	1.25 541	0.88 538	1.75 557	1.04 529	0.87 558	0.50 546	0.87 553	0.53 547	0.96 561	0.52 545

otaku	0.57 514	0.62 537	0.87 493	0.63 541	0.44 530	0.73 520	0.37 488	0.65 508	0.66 497	0.51 484	0.75 504	0.66 507	0.45 475	0.69 449	0.46 462	0.53 540	0.34 538	0.55 540	0.35 532	0.60 541	0.45 539

SAMSARA	0.56 511	0.39 509	0.80 475	0.60 539	0.46 531	1.00 540	1.23 568	0.67 519	0.68 503	0.71 519	0.54 448	0.89 527	0.57 506	0.81 493	0.62 492	0.19 496	0.22 519	0.18 484	0.18 493	0.27 514	0.25 516

MADNet+	1.01 545	1.16 563	4.72 568	0.70 544	0.47 532	1.24 550	0.96 558	0.97 546	0.89 531	0.65 513	0.77 507	0.87 524	0.85 537	2.09 561	1.68 552	0.38 536	0.39 541	0.31 524	0.27 525	0.43 530	0.39 534

GCST	0.47 491	0.60 535	0.57 403	1.04 559	0.48 533	0.38 421	0.11 14	0.40 274	0.32 246	0.41 434	0.34 270	0.29 276	0.17 193	0.46 337	0.19 245	0.69 550	0.42 543	0.79 552	0.62 554	0.62 542	0.46 542

test_for_model	0.29 389	0.89 550	0.34 180	0.69 543	0.49 534	0.20 140	0.16 111	0.30 150	0.23 132	0.28 216	0.15 67	0.13 63	0.11 63	0.17 44	0.13 83	0.29 525	0.10 405	0.06 22	0.04 1	0.86 555	0.18 471

Consistency-Raft	0.55 510	0.48 522	1.02 515	0.45 526	0.49 534	0.49 480	0.47 520	0.72 527	0.72 510	0.45 461	0.82 513	0.47 430	0.60 510	0.50 352	0.63 495	0.39 537	0.39 541	0.44 534	0.51 545	0.52 536	0.37 532

Ntro	0.58 515	0.64 538	0.92 501	0.66 542	0.50 536	0.77 524	0.36 484	0.66 514	0.70 507	0.50 479	0.59 467	0.65 503	0.51 496	0.75 471	0.45 456	0.56 544	0.32 537	0.56 543	0.34 531	0.63 543	0.46 542

ACVNet-4b	0.72 530	0.81 545	1.33 539	0.72 546	0.50 536	0.80 529	0.31 457	0.71 526	0.80 520	0.50 479	0.72 502	0.95 530	0.43 470	0.96 520	1.20 542	1.13 567	0.21 514	0.76 549	0.45 539	0.65 546	0.46 542

LE_ROB	1.76 562	0.20 400	2.68 562	0.48 530	0.52 538	0.78 527	0.96 558	0.84 541	6.61 576	7.40 579	2.08 561	2.08 555	4.83 571	1.27 544	3.79 570	0.10 318	0.08 346	0.12 398	0.11 378	0.11 348	0.10 329

ACVNet_1	0.72 530	0.81 545	1.37 541	0.72 546	0.53 539	0.77 524	0.42 508	0.85 544	0.90 533	0.74 523	0.75 504	1.32 544	0.72 526	1.02 527	0.55 479	0.54 542	0.31 536	0.71 547	0.35 532	0.64 545	0.45 539

BEATNet-Init1	4.73 573	2.61 572	13.29 583	0.58 537	0.53 539	10.12 578	3.33 573	4.83 575	5.01 574	8.75 580	8.51 577	14.08 587	7.60 578	7.70 580	5.34 574	0.28 523	0.28 532	0.34 528	0.37 536	0.57 539	0.45 539

SPS-STEREO	0.69 527	0.61 536	0.98 510	0.52 536	0.57 541	0.74 521	0.50 527	0.78 532	0.62 490	0.95 536	0.86 517	0.94 528	0.70 524	1.01 526	0.87 517	0.58 546	0.51 548	0.50 537	0.50 544	0.55 538	0.58 549
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
SGM+DAISY	0.87 539	0.66 540	1.30 538	0.51 534	0.60 542	1.03 541	0.84 554	0.76 530	0.73 513	1.39 553	1.51 548	1.31 543	1.22 550	1.11 532	1.08 530	0.57 545	0.53 551	0.51 539	0.51 545	0.54 537	0.61 554

anonymity	0.56 511	0.54 532	0.70 455	0.47 529	0.61 543	0.56 497	0.43 510	0.69 523	0.49 439	0.63 509	0.55 452	0.54 468	0.60 510	0.61 415	0.57 480	0.55 543	0.53 551	0.50 537	0.54 548	0.51 535	0.56 547

ACVNet_2	0.89 540	0.87 549	1.25 533	0.82 549	0.62 544	0.97 539	0.62 537	1.14 549	1.42 553	1.00 539	1.40 542	1.47 547	0.84 535	1.11 532	0.66 500	0.61 547	0.43 544	0.78 550	0.49 542	0.75 550	0.52 545

RainbowNet	0.72 530	0.89 550	1.02 515	0.82 549	0.63 545	0.78 527	0.52 528	0.81 538	0.93 537	0.60 505	0.79 509	0.80 522	0.60 510	0.80 490	0.57 480	0.78 554	0.55 554	0.78 550	0.49 542	0.76 551	0.58 549

WAO-7	1.01 545	0.89 550	0.93 503	0.83 551	0.66 546	1.18 546	0.81 552	1.40 554	1.57 557	1.11 545	1.76 556	1.45 546	1.19 549	1.50 550	1.14 535	0.61 547	0.62 561	0.70 546	0.68 556	0.66 548	0.60 551

DGSMNet	0.61 520	0.29 473	0.91 499	0.51 534	0.70 547	0.62 510	1.38 569	0.59 478	0.55 472	0.37 385	0.61 479	0.52 459	0.33 413	0.65 437	0.43 449	0.53 540	0.60 558	0.67 545	0.61 553	0.63 543	0.61 554

MFMNet_re	0.72 530	0.76 543	0.99 511	0.62 540	0.70 547	0.77 524	0.67 539	0.75 529	0.83 526	0.78 527	0.86 517	0.69 514	0.78 528	0.71 455	0.61 490	0.66 549	0.59 557	0.61 544	0.58 552	0.68 549	0.71 558

JetBlue	1.14 550	0.76 543	2.36 556	0.59 538	0.75 549	3.04 568	1.78 570	1.11 548	0.90 533	0.94 534	1.10 531	1.66 550	1.28 554	2.09 561	1.72 554	0.43 539	0.36 539	0.38 530	0.38 538	0.58 540	0.56 547

IMH-64-1	0.91 541	0.86 547	0.84 487	0.97 554	0.75 549	0.92 537	0.71 541	1.27 550	1.10 546	0.89 531	1.45 544	1.14 535	0.96 541	1.19 537	0.84 513	0.74 551	0.51 548	0.97 555	0.55 549	0.84 553	0.60 551

IMH-64	0.91 541	0.86 547	0.84 487	0.97 554	0.75 549	0.92 537	0.71 541	1.27 550	1.10 546	0.89 531	1.45 544	1.14 535	0.96 541	1.19 537	0.84 513	0.74 551	0.51 548	0.97 555	0.55 549	0.84 553	0.60 551

FADE		1.06 559		0.71 545	0.76 552			1.85 566	1.52 556	0.75 524		1.17 539		2.83 566		24.23 593	4.70 578	17.35 588	17.61 587	0.49 534	0.44 538

WAO-6	1.07 548	0.93 554	0.92 501	0.96 553	0.78 553	1.28 552	0.75 545	1.34 552	2.00 561	1.02 541	1.54 550	1.59 548	1.22 550	1.31 545	1.14 535	0.78 554	0.55 554	1.02 559	0.75 560	0.83 552	0.69 557

IMH	1.05 547	0.95 555	1.00 512	1.01 556	0.78 553	1.11 543	0.68 540	1.38 553	1.43 554	1.00 539	1.72 554	1.43 545	1.14 545	1.73 556	0.89 519	1.09 564	0.55 554	0.99 557	0.57 551	0.87 556	0.62 556

Dean	1.17 551	1.04 558	1.49 545	1.03 558	0.78 553	1.20 549	0.77 548	1.48 558	1.96 559	1.28 549	1.99 559	2.15 557	1.14 545	1.25 542	1.00 526	0.81 556	0.60 558	1.01 558	0.69 557	0.92 560	0.74 561

LVE	1.13 549	1.02 556	1.28 536	1.01 556	0.80 556	1.29 553	0.81 552	1.47 557	1.96 559	1.07 543	1.90 557	1.90 553	1.01 544	1.48 549	0.91 520	0.93 561	0.61 560	0.94 554	0.69 557	0.87 556	0.75 562

WAO-8	1.46 557	1.10 561	1.09 521	1.10 560	0.84 557	2.06 561	0.75 545	1.84 563	3.83 569	1.44 559	2.21 562	2.15 557	1.43 558	3.17 568	1.19 540	0.91 559	0.65 563	1.09 560	0.79 561	0.90 558	0.71 558

Venus	1.46 557	1.10 561	1.09 521	1.10 560	0.84 557	2.06 561	0.75 545	1.84 563	3.83 569	1.44 559	2.21 562	2.15 557	1.43 558	3.17 568	1.19 540	0.91 559	0.65 563	1.09 560	0.79 561	0.90 558	0.71 558

TorneroNet-64	1.43 555	1.03 557	1.20 530	1.10 560	0.86 559	2.26 565	0.73 544	1.84 563	3.84 571	1.25 548	2.25 564	2.69 565	1.42 557	1.76 558	1.43 547	0.76 553	0.50 546	1.09 560	0.66 555	1.23 565	0.76 563

TorneroNet	2.22 565	1.08 560	1.24 532	1.14 564	0.90 560	5.58 571	0.80 550	2.12 569	8.69 578	2.58 569	5.42 573	3.88 570	1.97 563	1.78 560	1.87 557	0.86 557	0.54 553	1.15 564	0.74 559	1.23 565	0.85 564

UNDER WATER-64	1.55 559	1.19 565	2.52 559	1.31 565	0.95 561	2.12 563	1.21 567	1.45 556	3.19 565	1.43 558	1.32 540	2.64 564	2.04 564	1.63 553	1.83 556	1.11 565	0.67 565	1.28 565	0.92 564	1.19 563	1.02 567

UNDER WATER	1.59 560	1.22 566	2.36 556	1.38 566	1.03 562	1.67 560	1.10 564	1.54 561	3.63 567	1.44 559	1.47 546	2.85 566	2.25 566	1.67 554	1.94 560	1.06 563	0.62 561	1.31 566	0.93 565	1.21 564	1.02 567

notaker	1.45 556	1.34 567	1.48 543	1.40 567	1.07 563	1.18 546	0.85 555	1.48 558	1.40 552	1.51 564	3.46 569	2.40 562	1.81 562	1.76 558	1.45 550	1.11 565	0.69 566	1.38 567	0.87 563	1.31 567	0.97 566

ktn	1.77 563	1.36 568	1.22 531	1.43 568	1.14 564	1.52 558	1.08 563	1.51 560	3.96 572	2.77 571	4.69 571	3.35 568	1.46 560	1.69 555	1.25 544	1.43 569	0.77 567	1.45 568	0.99 566	1.32 568	0.96 565

DispFullNet	0.66 524	0.89 550	1.59 546	0.77 548	1.21 565	0.51 485	0.23 363	0.59 478	0.72 510	0.69 518	0.61 479	0.69 514	0.91 539	0.79 486	0.48 465	0.27 519	0.12 446	0.73 548	0.30 529	0.65 546	0.40 535

KSHMR	1.89 564	1.36 568	1.60 547	1.47 569	1.22 566	1.38 556	1.06 562	1.79 562	5.97 575	1.42 557	5.65 575	2.98 567	1.14 545	2.23 564	1.20 542	1.27 568	1.12 568	1.46 569	1.10 568	1.32 568	1.15 569

HanzoNet	2.97 568	1.69 570	2.29 555	1.74 570	1.33 567	1.53 559	1.03 561	1.99 567	2.64 564	5.51 575	5.16 572	5.90 575	6.82 577	4.32 574	3.29 568	3.16 574	2.02 574	1.92 570	2.87 575	2.24 572	1.89 572

JetRed	2.30 567	2.64 573	6.12 570	1.12 563	1.38 568	5.85 573	3.29 572	1.99 567	1.67 558	1.98 566	1.95 558	2.16 560	1.60 561	2.48 565	4.10 571	1.05 562	1.60 569	1.09 560	1.01 567	1.67 570	1.28 570

tt	4.71 572	0.10 74	3.94 564	2.06 572	1.53 569	10.14 579	16.88 579	9.27 582	4.98 573	1.39 553	1.02 528	4.68 571	4.90 572	3.35 571	5.86 575	5.76 579	9.15 585	2.24 574	2.53 573	3.10 573	1.32 571

MADNet++	2.26 566	1.80 571	2.06 553	2.13 573	1.97 570	2.61 567	1.79 571	2.38 570	2.16 562	2.75 570	2.65 566	2.38 561	2.43 567	3.17 568	3.21 567	2.17 572	1.95 572	1.94 571	1.63 570	2.06 571	2.01 573

U	1.00 543	0.09 37	0.21 56	0.21 188	3.68 571	6.12 574	0.14 58	0.21 32	0.21 101	0.11 19	0.11 17	0.10 32	0.09 16	0.12 2	0.11 11	0.07 67	0.05 29	5.42 578	2.90 576	0.07 107	0.06 75

DPSimNet_ROB	4.34 571	4.23 574	6.89 572	3.67 574	3.68 571	4.75 569	5.21 575	2.67 572	3.68 568	5.82 576	3.95 570	5.57 572	6.72 576	3.46 572	4.48 572	4.05 577	2.88 575	4.68 577	3.12 577	3.69 574	3.62 577

EKT-Stereo	0.38 457	0.12 177	0.38 241	0.42 522	3.88 573	0.21 167	0.17 147	0.35 217	0.28 194	0.20 140	0.20 122	0.23 201	0.15 151	0.28 232	0.16 165	0.09 270	0.07 262	0.09 230	0.07 136	0.09 235	0.09 273

ASD4	7.23 575	6.65 579	7.69 573	5.24 576	5.62 574	11.85 580	20.36 580	7.57 579	7.14 577	6.55 577	5.47 574	5.99 577	5.78 573	7.22 579	9.24 579	4.85 578	4.44 577	6.40 582	5.19 578	6.53 579	4.89 579

USTest	6.88 574	5.23 577	5.63 569	7.22 579	7.29 575	14.34 582	22.76 581	8.48 580	9.32 579	5.42 574	6.39 576	6.29 579	6.64 575	6.92 578	8.62 578	1.94 570	3.29 576	2.16 573	2.55 574	3.85 575	3.29 576

PML	16.10 586	12.82 587	6.78 571	5.23 575	7.76 576	33.92 590	66.56 594	5.30 576	10.28 580	26.12 594	68.59 594	20.51 589	13.49 587	10.06 582	6.78 577	5.96 580	2.00 573	6.04 581	2.18 572	8.96 582	2.60 575

LRCNet_RVC	10.90 580	14.34 588	9.35 574	15.35 584	8.04 577	1.08 542	0.34 476	8.78 581	0.70 507	12.63 587	16.05 586	9.85 580	6.54 574	8.57 581	6.34 576	20.27 591	5.40 579	23.70 590	21.88 589	14.87 586	13.83 588

DGTPSM_ROB	8.34 577	5.10 575	10.37 581	5.31 577	10.18 578	8.33 575	23.60 585	6.06 577	13.41 585	4.90 572	10.87 582	5.65 573	10.44 579	6.17 576	12.59 580	3.74 575	7.55 580	3.69 575	7.26 581	4.14 576	7.46 580

DPSMNet_ROB	8.40 578	5.11 576	10.49 582	5.58 578	10.25 579	8.34 576	23.62 586	6.07 578	13.45 586	4.93 573	10.88 583	5.66 574	10.44 579	6.24 577	12.64 581	3.98 576	7.61 581	3.76 576	7.30 582	4.20 577	7.51 581

TCMNet-wrong-test	4.29 570	5.57 578	4.65 565	11.33 583	10.39 580	5.73 572	4.48 574	4.13 574	1.02 540	1.91 565	2.39 565	6.16 578	3.62 570	3.84 573	4.50 573	1.99 571	0.47 545	1.97 572	1.69 571	5.69 578	4.31 578

DPSM_ROB	11.49 581	9.87 584	10.35 579	11.13 581	11.31 581	19.11 588	27.51 588	13.37 587	14.21 588	10.31 584	11.06 584	10.96 585	11.27 585	11.96 587	13.59 583	6.78 581	8.19 583	6.03 579	7.09 579	7.93 580	7.73 583

DPSM	11.49 581	9.87 584	10.35 579	11.13 581	11.31 581	19.11 588	27.51 588	13.37 587	14.21 588	10.31 584	11.06 584	10.96 585	11.27 585	11.96 587	13.59 583	6.78 581	8.19 583	6.03 579	7.09 579	7.93 580	7.73 583

Anonymous_1	16.62 587	9.35 580	9.84 575	10.66 580	14.64 583	18.66 587	27.12 587	12.64 586	13.51 587	10.76 586	10.30 581	10.13 581	10.60 581	11.06 586	12.74 582	15.87 590	7.74 582	16.92 587	43.48 592	58.66 595	7.68 582

HaxPig	17.72 588	20.22 593	19.73 585	16.53 585	16.51 584	9.27 577	9.33 576	14.34 589	13.27 584	18.65 588	18.70 587	17.35 588	16.77 588	17.04 589	16.45 588	22.05 592	20.89 593	22.27 589	21.53 588	21.29 591	22.13 593

LSM	1.64 561	0.40 510	2.56 560	2.02 571	17.61 585	0.51 485	0.52 528	0.61 490	0.76 515	0.82 528	1.11 532	0.63 500	0.54 499	0.75 471	0.49 467	0.16 468	0.24 525	0.18 484	0.21 502	0.25 503	2.42 574

xxxxx1	15.27 583	9.54 581	10.31 576	20.13 587	18.88 586	17.08 583	23.03 582	10.36 583	10.99 581	9.21 581	9.62 578	10.74 582	10.61 582	10.72 583	13.89 585	7.97 583	9.20 586	31.85 593	44.72 593	12.84 583	13.69 585

tt_ll	15.27 583	9.54 581	10.31 576	20.13 587	18.88 586	17.08 583	23.03 582	10.36 583	10.99 581	9.21 581	9.62 578	10.74 582	10.61 582	10.72 583	13.89 585	7.97 583	9.20 586	31.85 593	44.72 593	12.84 583	13.69 585

ff	15.27 583	9.54 581	10.31 576	20.13 587	18.88 586	17.08 583	23.03 582	10.36 583	10.99 581	9.21 581	9.62 578	10.74 582	10.61 582	10.72 583	13.89 585	7.97 583	9.20 586	31.85 593	44.72 593	12.84 583	13.69 585

MEDIAN_ROB	21.21 589	24.62 594	23.47 591	19.58 586	19.65 589	13.22 581	10.96 577	17.88 590	17.00 590	22.14 593	22.02 589	20.86 590	20.36 589	21.06 590	19.71 589	25.63 594	24.13 594	26.21 591	25.20 590	25.17 592	25.38 594

CasAABBNet	23.10 590	19.86 589	20.64 587	22.47 590	22.73 590	38.41 592	55.50 593	26.89 592	28.70 593	20.61 590	22.15 590	22.08 592	22.75 591	23.99 591	27.36 592	13.59 586	16.48 590	12.14 583	14.27 584	15.95 587	15.53 590

FlowAnything	23.14 591	19.87 590	20.79 588	22.50 591	22.74 591	38.39 591	55.46 591	26.89 592	28.72 594	20.77 592	22.29 592	22.07 591	22.72 590	23.99 591	27.41 594	13.60 587	16.55 592	12.15 584	14.36 586	15.97 588	15.52 589

Selective-RAFT-Error	23.16 592	19.93 591	20.87 589	22.54 592	22.81 592	38.52 594	55.47 592	27.01 595	28.83 595	20.66 591	22.25 591	22.09 593	22.80 593	24.09 593	27.36 592	13.61 588	16.48 590	12.15 584	14.28 585	15.99 589	15.57 591

DLNR_Zeroshot_test	10.44 579	12.10 586	19.93 586	106.08 596	23.66 593	0.14 13	0.13 38	3.22 573	0.17 44	0.16 102	0.23 148	0.16 118	0.10 39	0.31 270	0.15 141	2.36 573	0.06 145	0.07 75	0.07 136	39.70 594	0.06 75

AVERAGE_ROB	25.43 594	29.06 595	27.24 592	24.63 594	24.20 594	17.73 586	12.61 578	22.29 591	21.39 591	26.79 595	26.16 593	25.20 595	24.64 594	25.07 595	23.53 590	29.96 595	28.40 595	30.60 592	29.58 591	29.72 593	29.84 595

LSM0	24.24 593	19.98 592	22.32 590	24.22 593	40.14 595	38.48 593	55.20 590	26.95 594	28.57 592	20.49 589	21.83 588	22.26 594	22.75 591	24.22 594	27.30 591	13.66 589	16.32 589	12.19 586	14.15 583	16.10 590	17.66 592

test_example2	101.33 595	108.28 596	68.15 594	98.43 595	106.93 596	89.75 595	102.43 595	36.80 596	97.65 596	129.04 596	130.15 595	65.26 596	66.62 595	92.11 596	80.24 595	144.10 596	199.48 596	81.81 596	103.01 596	125.01 596	101.27 596

ccccc	256.34 596	256.29 597	313.62 596	354.40 597	364.36 597	149.10 596	168.46 596	152.89 597	131.30 597	153.93 597	155.56 596	164.00 597	204.39 596	268.02 597	295.19 596	390.55 597	349.22 597	244.59 597	219.82 597	412.30 597	378.83 597

Low-res two-view benchmark