Low-res two-view results

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

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

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

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

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

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

asda	0.11 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

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

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

4.25_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

4.5_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

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

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

3.75w	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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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_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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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-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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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
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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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
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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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-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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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_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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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)
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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_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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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-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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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	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

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.
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

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

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

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

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

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
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

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

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

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)
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

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

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.
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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-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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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
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

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

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

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

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

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

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
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
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

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
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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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
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
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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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	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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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