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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Former-RAFT_DAM_RVC	0.50 281	0.33 158	0.93 56	0.26 101	0.22 232	0.46 114	0.20 81	1.10 513	1.34 528	3.16 566	0.32 116	0.22 59	0.20 75	0.30 51	0.22 88	0.10 164	0.09 185	0.11 196	0.09 108	0.15 152	0.19 309

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

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

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

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

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

SMoEStereo_RVC	0.29 66	0.26 85	1.03 62	0.25 70	0.14 32	0.46 114	0.22 122	0.36 13	0.38 59	0.23 60	0.23 46	0.21 56	0.18 48	0.45 168	0.60 373	0.07 20	0.06 20	0.10 131	0.08 77	0.20 274	0.20 325

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

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

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

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

CroCo-Stereo	0.30 76	0.45 251	1.08 67	0.31 217	0.17 110	0.19 2	0.21 101	0.73 245	0.50 174	0.21 34	0.24 55	0.55 291	0.22 95	0.27 24	0.26 144	0.09 70	0.08 115	0.08 29	0.07 51	0.12 81	0.09 56
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
DEFOM-Stereo_RVC	0.28 57	0.28 112	1.09 69	0.33 268	0.15 55	0.30 15	0.16 31	0.58 162	0.42 100	0.19 21	0.19 19	0.17 34	0.26 151	0.38 122	0.37 254	0.09 70	0.08 115	0.08 29	0.25 440	0.10 50	0.06 1

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

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

fffft	0.29 66	0.21 21	1.10 71	0.24 52	0.15 55	0.42 81	0.24 188	0.42 41	0.38 59	0.21 34	0.18 16	0.20 48	0.16 23	0.44 156	0.70 399	0.07 20	0.06 20	0.10 131	0.08 77	0.28 382	0.20 325
1: 1. 1
BUS	0.41 168	0.27 91	1.13 73	0.30 190	0.21 205	0.91 482	0.23 155	1.00 482	0.61 282	0.63 402	0.53 270	0.66 355	0.30 206	0.43 147	0.32 220	0.13 310	0.10 227	0.14 347	0.12 244	0.12 81	0.11 105

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

CASnet	0.28 57	0.31 145	1.20 86	0.28 142	0.11 1	0.47 120	0.19 62	0.44 57	0.44 114	0.38 157	0.31 110	0.23 67	0.17 30	0.29 43	0.19 28	0.10 164	0.06 20	0.15 377	0.12 244	0.16 189	0.07 7
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
LG-Stereo_Zeroshot	0.37 131	0.37 190	1.21 88	0.26 101	0.18 145	0.73 417	0.18 53	0.53 129	0.41 91	0.35 140	0.30 99	0.58 316	0.22 95	0.33 77	0.95 436	0.09 70	0.07 40	0.09 82	0.35 492	0.13 111	0.15 228

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

CREStereo	0.28 57	0.30 134	1.33 107	0.19 1	0.13 20	0.55 201	0.17 39	0.48 86	0.46 138	0.27 107	0.33 124	0.24 80	0.21 86	0.31 58	0.21 69	0.11 227	0.07 40	0.08 29	0.05 1	0.10 50	0.07 7
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
qqq	0.38 140	0.21 21	1.34 110	0.28 142	0.15 55	0.45 96	0.26 230	0.76 273	0.52 189	0.39 163	0.41 170	0.46 246	0.36 242	0.96 322	0.30 197	0.11 227	0.14 343	0.12 252	0.12 244	0.12 81	0.14 195

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

CAS++	0.31 84	0.33 158	1.43 127	0.25 70	0.17 110	0.31 19	0.20 81	0.78 299	0.41 91	0.30 120	0.30 99	0.21 56	0.16 23	0.33 77	0.18 16	0.15 372	0.12 301	0.13 311	0.10 144	0.15 152	0.11 105
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
MaDis-Stereo	0.29 66	0.54 288	1.44 129	0.24 52	0.29 334	0.29 13	0.16 31	0.45 64	0.37 54	0.19 21	0.21 29	0.28 124	0.22 95	0.30 51	0.29 179	0.10 164	0.09 185	0.10 131	0.08 77	0.11 70	0.11 105

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

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

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

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

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

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

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

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

IGEV-Stereo	0.34 105	0.54 288	1.47 136	0.25 70	0.16 82	0.56 216	0.23 155	0.49 92	0.40 81	0.25 86	0.24 55	0.22 59	0.24 121	0.54 226	0.19 28	0.09 70	0.10 227	0.10 131	0.18 382	0.24 333	0.29 427
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
GREAT-IGEV	0.37 131	0.28 112	1.48 139	0.25 70	0.38 431	0.46 114	0.18 53	0.33 7	0.34 24	0.15 4	0.29 86	0.15 26	0.17 30	0.36 105	0.23 100	0.07 20	0.76 549	0.07 1	0.26 448	0.21 288	1.03 550

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

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

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

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

DLCB_ROB	0.54 322	0.55 297	1.49 142	0.36 334	0.25 283	0.65 364	0.36 367	0.80 319	0.70 377	0.72 447	0.69 406	0.83 440	0.46 349	1.53 393	0.60 373	0.13 310	0.12 301	0.14 347	0.14 305	0.14 134	0.13 177

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

DIP-Stereo	0.37 131	0.34 171	1.50 145	0.27 117	0.18 145	0.63 339	0.17 39	0.92 414	0.53 208	0.49 240	0.48 217	0.30 136	0.30 206	0.39 128	0.30 197	0.10 164	0.08 115	0.10 131	0.08 77	0.15 152	0.12 142
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
StereoDRNet-Refined	0.50 281	0.41 220	1.50 145	0.33 268	0.21 205	0.68 389	0.26 230	0.81 323	0.68 359	0.67 425	0.68 397	0.73 400	0.42 313	1.10 337	0.59 371	0.11 227	0.08 115	0.14 347	0.14 305	0.25 346	0.21 337
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
RAStereo	0.28 57	0.48 266	1.52 148	0.26 101	0.18 145	0.25 6	0.19 62	0.42 41	0.35 30	0.20 28	0.25 62	0.20 48	0.16 23	0.24 7	0.24 122	0.09 70	0.08 115	0.10 131	0.08 77	0.12 81	0.08 34

LoS	0.31 84	0.30 134	1.52 148	0.23 36	0.13 20	0.54 188	0.20 81	0.48 86	0.49 164	0.25 86	0.28 80	0.37 169	0.24 121	0.38 122	0.23 100	0.10 164	0.08 115	0.08 29	0.05 1	0.15 152	0.07 7
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
GMStereo_Zeroshot	0.41 168	0.36 187	1.54 150	0.41 400	0.19 177	0.52 172	0.19 62	0.59 170	0.52 189	0.57 332	0.59 320	0.63 334	0.29 198	0.58 237	0.33 230	0.15 372	0.09 185	0.16 396	0.09 108	0.24 333	0.12 142

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

ISRNet	0.47 246	0.44 243	1.55 152	0.37 357	0.31 364	0.49 135	0.19 62	0.75 260	0.66 348	0.63 402	0.71 420	0.67 364	0.39 277	0.58 237	0.44 303	0.23 468	0.16 386	0.21 458	0.20 412	0.21 288	0.25 397

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

CASS	0.39 155	0.30 134	1.61 163	0.32 246	0.17 110	0.53 180	0.24 188	0.70 226	0.49 164	0.59 364	0.54 282	0.40 190	0.40 285	0.41 136	0.30 197	0.17 409	0.10 227	0.14 347	0.11 206	0.18 238	0.17 273
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
delet	0.52 311	0.54 288	1.62 164	0.31 217	0.35 406	0.74 421	0.46 429	0.85 354	0.74 416	0.55 310	0.60 335	0.67 364	0.50 376	1.12 343	0.57 364	0.11 227	0.11 275	0.13 311	0.14 305	0.16 189	0.12 142

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

test-1	0.44 203	0.48 266	1.69 175	0.30 190	0.27 312	0.50 143	0.28 272	0.80 319	0.43 110	0.40 165	0.54 282	0.41 196	0.24 121	0.31 58	1.16 467	0.09 70	0.20 438	0.10 131	0.17 369	0.11 70	0.26 407

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

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

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

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

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

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

R-Stereo Train	0.36 125	0.21 21	1.70 179	0.29 173	0.18 145	0.55 201	0.26 230	0.78 299	0.36 47	0.57 332	0.67 389	0.33 153	0.24 121	0.32 67	0.23 100	0.10 164	0.08 115	0.09 82	0.07 51	0.09 36	0.12 142

RAFT-Stereo	0.36 125	0.21 21	1.70 179	0.29 173	0.18 145	0.55 201	0.26 230	0.78 299	0.36 47	0.57 332	0.67 389	0.33 153	0.24 121	0.32 67	0.23 100	0.10 164	0.08 115	0.09 82	0.07 51	0.09 36	0.12 142
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
HI	0.41 168	0.63 329	1.72 186	0.27 117	0.21 205	0.45 96	0.19 62	0.55 144	0.41 91	0.57 332	0.59 320	0.65 348	0.45 335	0.45 168	0.39 272	0.08 32	0.09 185	0.10 131	0.11 206	0.20 274	0.10 80

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

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

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

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

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

iResNet_ROB	0.50 281	1.15 499	1.73 189	0.31 217	0.21 205	0.58 252	0.22 122	0.95 444	0.82 462	0.58 350	0.62 347	0.57 309	0.39 277	0.84 311	0.40 280	0.11 227	0.08 115	0.09 82	0.06 9	0.21 288	0.13 177

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

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

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

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

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

CREStereo++_RVC	0.33 97	0.29 122	1.74 193	0.24 52	0.16 82	0.54 188	0.15 22	0.40 28	0.55 227	0.37 149	0.51 246	0.24 80	0.19 66	0.27 24	0.26 144	0.09 70	0.06 20	0.08 29	0.30 470	0.08 18	0.06 1
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
DFGA-Net	0.51 298	1.06 483	1.75 199	0.30 190	0.24 265	0.54 188	0.22 122	0.63 192	0.60 265	0.48 228	0.51 246	0.35 163	0.27 169	1.82 445	0.53 345	0.10 164	0.08 115	0.12 252	0.12 244	0.37 455	0.15 228

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

testlalala	0.36 125	0.30 134	1.77 214	0.28 142	0.33 385	0.60 281	0.22 122	0.55 144	0.51 182	0.55 310	0.35 135	0.31 139	0.20 75	0.26 19	0.22 88	0.10 164	0.13 322	0.09 82	0.24 432	0.08 18	0.07 7

dd	0.42 187	0.96 453	1.77 214	0.31 217	0.17 110	0.57 234	0.26 230	0.49 92	0.68 359	0.41 174	0.40 166	0.34 159	0.27 169	0.45 168	0.40 280	0.17 409	0.10 227	0.13 311	0.12 244	0.21 288	0.12 142

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Patchmatch Stereo++	0.39 155	0.27 91	1.78 219	0.44 423	0.16 82	0.61 302	0.27 255	0.51 106	0.52 189	0.47 210	0.43 176	0.43 213	0.28 184	0.54 226	0.28 164	0.12 280	0.08 115	0.12 252	0.10 144	0.17 211	0.12 142
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
PSM-adaLoss	0.38 140	0.27 91	1.78 219	0.44 423	0.17 110	0.60 281	0.29 296	0.51 106	0.52 189	0.47 210	0.43 176	0.44 224	0.28 184	0.47 188	0.28 164	0.12 280	0.08 115	0.12 252	0.10 144	0.17 211	0.12 142

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

ACVNet	0.45 221	0.44 243	1.79 239	0.28 142	0.21 205	0.59 269	0.36 367	0.66 203	0.68 359	0.45 200	0.59 320	0.69 378	0.40 285	0.44 156	0.55 352	0.11 227	0.09 185	0.10 131	0.09 108	0.34 430	0.10 80

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

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

AdaStereo	0.44 203	0.38 200	1.79 239	0.34 299	0.20 191	0.57 234	0.28 272	0.92 414	0.69 368	0.52 269	0.55 292	0.61 327	0.33 226	0.48 193	0.39 272	0.17 409	0.08 115	0.17 415	0.11 206	0.18 238	0.12 142
Xiao Song, Guorun Yang, Xinge Zhu, Hui Zhou, Zhe Wang, Jianping Shi: AdaStereo: A Simple and Efficient Approach for Adaptive Stereo Matching. IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2021.
test_sample6	0.52 311	0.44 243	1.81 246	0.33 268	0.18 145	0.55 201	0.27 255	0.94 431	0.66 348	0.54 292	0.62 347	0.47 254	0.36 242	1.97 471	0.38 261	0.14 353	0.10 227	0.13 311	0.13 277	0.17 211	0.16 255

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

psm_up	0.57 348	0.61 312	1.83 258	0.35 315	0.30 345	0.64 350	0.37 375	0.90 394	0.68 359	0.59 364	0.55 292	0.68 371	0.54 388	1.91 465	0.46 308	0.16 393	0.15 369	0.16 396	0.15 330	0.23 318	0.13 177

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

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

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

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

raft+_RVC	0.44 203	0.67 348	1.85 263	0.34 299	0.71 520	0.51 153	0.25 208	0.64 195	0.51 182	0.35 140	0.45 191	0.32 147	0.28 184	0.43 147	0.32 220	0.09 70	0.19 427	0.10 131	0.09 108	0.20 274	0.40 491

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

UCFNet_RVC	0.48 252	0.82 406	1.85 263	0.30 190	0.27 312	0.64 350	0.26 230	0.74 249	0.55 227	0.48 228	0.53 270	0.63 334	0.41 296	0.88 318	0.38 261	0.15 372	0.10 227	0.17 415	0.17 369	0.18 238	0.15 228

MLCV	0.48 252	0.89 429	1.85 263	0.29 173	0.14 32	0.59 269	0.23 155	0.72 234	0.59 260	0.66 421	0.66 386	0.55 291	0.36 242	1.03 331	0.49 328	0.09 70	0.06 20	0.09 82	0.07 51	0.19 259	0.11 105

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

DDUNet	0.77 458	1.12 490	1.88 278	0.76 516	0.69 518	0.84 464	0.43 407	0.85 354	0.65 333	0.67 425	0.75 433	0.91 467	0.52 383	1.03 331	0.57 364	0.54 521	0.37 506	0.95 541	0.52 525	0.71 524	0.57 516

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

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

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

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

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

ToySt	0.44 203	0.61 312	1.89 285	0.29 173	0.18 145	0.55 201	0.35 360	0.67 212	0.53 208	0.39 163	0.50 242	0.59 319	0.43 323	0.51 212	0.49 328	0.10 164	0.12 301	0.13 311	0.16 350	0.24 333	0.19 309

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

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

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

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

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

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

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

GMStereo	0.38 140	0.99 469	1.91 296	0.27 117	0.16 82	0.39 57	0.23 155	0.47 79	0.62 300	0.38 157	0.34 130	0.25 90	0.25 137	0.39 128	0.29 179	0.14 353	0.08 115	0.10 131	0.12 244	0.15 152	0.11 105
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
BEATNet_4x	0.47 246	0.73 370	1.91 296	0.33 268	0.15 55	0.56 216	0.25 208	0.85 354	0.58 253	0.54 292	0.51 246	0.57 309	0.42 313	0.57 234	0.61 376	0.11 227	0.08 115	0.12 252	0.09 108	0.20 274	0.16 255

PASM	0.72 436	0.68 350	1.91 296	0.47 447	0.44 460	0.60 281	0.51 446	0.76 273	0.80 456	0.77 463	0.67 389	0.87 457	0.61 424	2.40 509	0.67 392	0.32 501	0.35 502	0.36 506	0.41 511	0.45 496	0.39 487

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

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

ac_64	0.55 334	0.46 254	1.92 299	0.36 334	0.34 393	0.63 339	0.31 317	0.82 330	0.61 282	0.55 310	0.51 246	0.89 463	0.48 366	1.83 446	0.55 352	0.14 353	0.11 275	0.12 252	0.12 244	0.18 238	0.12 142

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

GANet	0.75 451	0.84 412	2.01 332	0.40 393	0.25 283	0.74 421	0.66 488	0.87 373	0.73 412	0.71 444	1.07 495	0.84 445	0.59 411	2.71 536	1.15 465	0.17 409	0.16 386	0.44 517	0.16 350	0.31 406	0.20 325

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

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

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

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

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

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

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

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

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

iRaft-Stereo_5w	0.54 322	1.01 475	2.08 348	0.27 117	0.21 205	0.49 135	0.28 272	0.73 245	0.58 253	0.40 165	0.61 342	0.62 331	0.46 349	1.78 433	0.47 317	0.09 70	0.07 40	0.11 196	0.10 144	0.39 471	0.12 142

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

AANet_RVC	0.68 415	1.00 471	2.09 349	0.33 268	0.25 283	0.58 252	0.32 340	0.81 323	0.80 456	0.61 382	0.94 475	0.80 430	0.41 296	2.46 516	1.02 451	0.36 508	0.14 343	0.10 131	0.09 108	0.23 318	0.22 352

HITNet	0.46 231	0.92 435	2.09 349	0.33 268	0.14 32	0.55 201	0.22 122	0.83 336	0.56 238	0.51 260	0.49 234	0.48 265	0.37 256	0.48 193	0.54 351	0.09 70	0.06 20	0.10 131	0.08 77	0.23 318	0.09 56
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
PWCDC_ROB	0.72 436	1.06 483	2.09 349	0.47 447	0.36 414	0.78 444	0.26 230	0.98 462	1.34 528	0.61 382	2.07 531	0.64 343	0.61 424	0.83 309	0.71 402	0.31 500	0.14 343	0.15 377	0.12 244	0.60 517	0.21 337

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

PVD	0.90 486	0.85 416	2.15 365	0.53 474	0.50 481	0.99 490	0.56 465	1.15 521	1.64 540	1.41 535	1.41 517	1.11 508	1.13 512	1.35 365	1.31 479	0.26 485	0.28 487	0.28 488	0.26 448	0.37 455	0.49 508

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

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

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

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

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

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

AF-Net	0.69 420	0.92 435	2.21 376	0.41 400	0.40 443	0.68 389	0.40 390	1.02 494	0.86 472	0.69 434	1.03 490	1.04 496	0.84 478	1.19 350	0.78 417	0.22 465	0.14 343	0.25 480	0.17 369	0.30 398	0.18 293

DANet	0.80 466	0.65 340	2.21 376	1.19 544	0.48 478	0.74 421	1.25 542	0.89 388	1.53 537	0.89 487	0.71 420	0.96 479	0.56 397	1.83 446	0.96 437	0.18 421	0.16 386	0.19 441	0.16 350	0.26 366	0.29 427
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
cross-raft	0.40 161	0.27 91	2.22 380	0.30 190	0.17 110	0.49 135	0.35 360	0.71 229	0.39 71	0.43 184	0.45 191	0.64 343	0.25 137	0.32 67	0.25 135	0.08 32	0.08 115	0.09 82	0.23 430	0.11 70	0.14 195

SAMSARA	0.91 487	0.97 461	2.22 380	0.80 520	0.58 501	1.32 517	1.31 544	1.01 491	0.94 490	1.36 530	0.87 461	1.38 523	0.90 489	1.72 424	1.02 451	0.24 476	0.30 492	0.22 461	0.25 440	0.36 447	0.35 463

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

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

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

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

HSM-Net_RVC	0.67 408	0.34 171	2.23 384	0.26 101	0.19 177	0.67 377	0.29 296	1.26 528	0.69 368	0.72 447	0.70 416	0.78 422	0.42 313	3.77 557	0.41 286	0.13 310	0.09 185	0.10 131	0.09 108	0.12 81	0.11 105
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
CoDeX	0.52 311	0.43 232	2.25 387	0.29 173	0.26 298	0.61 302	0.32 340	0.99 474	0.68 359	0.48 228	0.55 292	0.52 279	0.40 285	1.60 407	0.35 245	0.12 280	0.09 185	0.11 196	0.10 144	0.13 111	0.12 142

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

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

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

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

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

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

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

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

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

WAO-6	1.58 539	1.54 532	2.32 397	1.14 543	1.00 538	2.30 553	1.03 530	1.82 548	2.85 560	1.25 523	2.61 547	2.20 540	1.56 535	2.47 518	1.99 512	0.95 542	0.67 538	1.19 550	0.83 548	1.08 538	0.88 540

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

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

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

PSMNet_ROB	0.66 403	1.01 475	2.33 400	0.38 373	0.31 364	0.72 410	0.55 460	0.86 364	0.69 368	0.54 292	0.60 335	0.75 412	0.47 357	2.00 476	0.82 424	0.17 409	0.13 322	0.19 441	0.19 402	0.24 333	0.27 414

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

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

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

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

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

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

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

NLCA_NET_v2_RVC	0.55 334	0.92 435	2.36 408	0.38 373	0.37 425	0.60 281	0.28 272	0.82 330	0.62 300	0.62 393	0.55 292	0.72 395	0.45 335	1.00 327	0.43 297	0.15 372	0.11 275	0.14 347	0.14 305	0.15 152	0.16 255
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
TRStereo	0.53 317	0.76 376	2.38 410	0.42 411	0.29 334	0.69 395	0.23 155	1.81 547	0.55 227	0.36 145	0.32 116	0.47 254	0.40 285	0.46 177	0.25 135	0.12 280	0.11 275	0.11 196	0.41 511	0.13 111	0.32 450

MSMD_ROB	1.34 524	0.96 453	2.38 410	0.39 383	0.32 372	1.96 543	0.62 483	0.91 405	1.43 532	2.94 564	2.60 546	4.77 563	1.95 544	2.43 514	1.33 481	0.29 495	0.26 479	0.32 500	0.32 482	0.30 398	0.30 437

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

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

MIPNet	0.83 476	0.81 402	2.40 414	0.61 502	0.18 145	1.48 523	1.39 549	1.60 542	0.74 416	1.94 544	0.85 457	0.73 400	1.68 538	0.87 317	0.31 209	0.09 70	0.08 115	0.11 196	0.32 482	0.25 346	0.12 142

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

ICVP	0.46 231	0.29 122	2.41 415	0.33 268	0.22 232	0.59 269	0.55 460	0.75 260	0.50 174	0.44 190	0.60 335	0.49 267	0.35 236	0.53 222	0.37 254	0.16 393	0.16 386	0.14 347	0.11 206	0.15 152	0.15 228
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
FENet	0.44 203	0.30 134	2.42 417	0.32 246	0.17 110	0.58 252	0.22 122	0.77 284	0.59 260	0.47 210	0.42 174	0.55 291	0.38 263	0.49 203	0.47 317	0.12 280	0.09 185	0.12 252	0.11 206	0.13 111	0.16 255

FADNet_RVC	0.81 474	1.14 495	2.42 417	0.30 190	0.24 265	0.71 404	0.24 188	0.95 444	0.61 282	0.44 190	0.56 303	0.59 319	0.42 313	1.52 392	0.68 395	0.94 541	0.96 556	0.28 488	1.00 555	0.90 534	1.36 559

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

Abc-Net	0.79 464	0.94 443	2.42 417	0.59 497	0.45 468	1.90 540	0.46 429	0.99 474	0.72 397	0.64 412	0.84 453	0.91 467	0.73 459	1.80 441	1.00 445	0.27 490	0.19 427	0.23 468	0.31 476	0.24 333	0.22 352
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
IPLG	0.69 420	0.84 412	2.43 421	0.35 315	0.21 205	1.65 533	0.61 479	1.36 532	0.58 253	1.39 534	0.51 246	0.37 169	0.87 483	1.41 373	0.36 248	0.09 70	0.07 40	0.14 347	0.12 244	0.32 414	0.11 105

ADCL	0.99 496	0.79 395	2.43 421	0.39 383	0.32 372	1.50 525	1.90 557	0.92 414	0.97 494	1.26 527	1.27 505	1.00 488	1.42 529	1.14 346	3.31 545	0.17 409	0.14 343	0.22 461	0.21 418	0.30 398	0.22 352

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

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

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

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

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

HUF	0.59 361	0.65 340	2.46 426	0.45 437	0.77 526	0.34 31	0.24 188	0.46 67	0.39 71	0.31 125	0.28 80	0.25 90	0.19 66	0.67 271	0.18 16	0.12 280	2.03 567	0.08 29	0.06 9	0.31 406	1.59 564

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

GANetREF_RVC	0.75 451	1.15 499	2.46 426	0.47 447	0.26 298	0.83 462	0.61 479	0.97 458	0.89 483	0.62 393	0.61 342	0.72 395	0.59 411	2.42 511	0.55 352	0.32 501	0.25 477	0.36 506	0.24 432	0.39 471	0.31 445
Zhang, Feihu and Prisacariu, Victor and Yang, Ruigang and Torr, Philip HS: GA-Net: Guided Aggregation Net for End- to-end Stereo Matching. CVPR 2019
MSKI-zero shot	0.46 231	0.38 200	2.47 431	0.27 117	0.43 459	0.56 216	0.20 81	0.77 284	0.43 110	0.60 373	0.51 246	0.44 224	0.17 30	0.68 274	0.21 69	0.09 70	0.29 488	0.09 82	0.32 482	0.14 134	0.10 80

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

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

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

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

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

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

FCDSN-DC	1.29 521	0.54 288	2.50 438	0.47 447	0.41 450	1.12 509	0.60 475	1.10 513	1.27 525	2.23 552	2.87 551	3.67 554	3.12 559	2.39 508	1.69 500	0.30 498	0.26 479	0.31 497	0.30 470	0.35 441	0.38 481
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
MSC_U_SF_DS_RVC	1.34 524	1.70 544	2.50 438	0.56 486	0.40 443	2.15 551	0.99 524	1.24 526	1.26 524	1.02 502	1.10 497	1.29 518	0.88 487	3.10 547	1.08 456	1.66 560	0.83 552	0.68 530	0.88 550	1.57 553	1.80 567

SGM_RVC	1.89 544	0.92 435	2.50 438	0.96 534	0.93 535	1.63 531	1.37 547	1.52 540	12.43 573	1.85 543	1.69 524	2.40 543	1.74 541	2.81 541	1.71 501	0.53 519	0.47 523	0.42 515	0.47 517	0.74 525	0.74 527
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
SQANet	0.80 466	1.58 534	2.53 441	0.76 516	0.83 527	0.76 431	0.36 367	0.83 336	0.64 320	0.63 402	0.69 406	0.73 400	0.51 378	1.21 351	0.53 345	0.77 537	0.29 488	0.59 525	0.29 460	0.86 533	0.61 520

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

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

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

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

MFMNet_re	0.92 489	1.28 515	2.53 441	0.82 524	0.76 525	0.90 480	0.75 505	0.98 462	1.04 503	1.03 503	1.05 494	0.84 445	0.94 494	0.83 309	0.72 406	0.68 530	0.60 532	0.63 527	0.60 536	0.77 529	0.74 527

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

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

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

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

NVStereoNet_ROB	1.16 512	0.95 450	2.54 447	0.58 492	0.55 494	0.78 444	0.63 485	1.00 482	1.08 509	1.03 503	4.07 563	1.48 527	1.22 514	2.88 542	1.27 477	0.50 518	0.46 520	0.54 522	0.62 537	0.50 504	0.63 523
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
TCMNet	0.66 403	0.85 416	2.55 452	0.50 459	0.52 488	0.72 410	0.39 387	0.87 373	0.72 397	0.58 350	0.68 397	0.63 334	0.46 349	1.70 420	0.63 380	0.18 421	0.18 415	0.23 468	0.18 382	0.38 462	0.27 414

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

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

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

aanetorigin	0.77 458	0.80 397	2.59 455	0.43 416	0.44 460	0.58 252	1.01 529	0.57 156	0.68 359	1.53 539	1.23 503	0.81 433	1.08 507	1.07 334	1.07 455	0.18 421	0.15 369	0.17 415	0.21 418	0.54 511	0.30 437

iResNet	0.51 298	0.76 376	2.59 455	0.41 400	0.17 110	0.64 350	0.27 255	0.82 330	0.70 377	0.57 332	0.64 375	0.43 213	0.36 242	0.70 285	0.52 341	0.10 164	0.07 40	0.09 82	0.08 77	0.21 288	0.13 177

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

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

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

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

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

CBMV	0.71 433	0.76 376	2.64 462	0.33 268	0.20 191	0.78 444	0.79 509	0.98 462	0.78 448	0.85 484	0.71 420	0.86 455	1.10 509	1.46 380	0.62 378	0.18 421	0.20 438	0.21 458	0.19 402	0.25 346	0.33 457
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
MyStereo04	0.48 252	0.40 214	2.65 464	0.29 173	0.23 252	0.60 281	0.31 317	0.83 336	0.75 429	0.47 210	0.36 141	0.53 281	0.42 313	0.53 222	0.39 272	0.09 70	0.18 415	0.12 252	0.11 206	0.16 189	0.19 309

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

WCMA_ROB	1.12 506	0.83 410	2.66 465	0.58 492	0.34 393	1.17 515	0.71 500	0.93 422	0.94 490	1.74 542	2.63 548	3.09 550	1.71 540	1.70 420	1.84 507	0.26 485	0.21 447	0.20 450	0.21 418	0.28 382	0.43 498

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

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

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

IMH	2.02 547	2.15 567	2.69 470	1.68 553	1.12 547	1.66 534	0.92 520	2.10 553	1.92 550	1.32 529	2.66 549	2.21 541	1.69 539	5.78 565	1.68 499	5.54 572	0.96 556	1.31 553	0.71 543	1.32 551	0.99 548

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

FC-DCNN v2	1.54 537	0.58 304	2.80 487	0.44 423	0.39 434	2.05 548	0.66 488	1.90 550	1.84 549	2.79 562	2.97 555	4.41 561	3.07 557	2.65 529	2.30 526	0.29 495	0.26 479	0.31 497	0.30 470	0.32 414	0.38 481

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

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

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

ELAS	1.39 529	0.79 395	2.86 490	0.53 474	0.50 481	2.81 558	2.20 560	1.61 543	1.50 536	2.28 554	2.35 540	1.82 534	2.13 546	1.73 425	2.22 522	0.35 506	0.37 506	0.35 504	0.35 492	0.49 502	0.47 504
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
FAT-Stereo	0.70 424	0.54 288	2.88 492	0.36 334	0.29 334	0.62 322	0.54 457	0.97 458	0.87 475	0.76 459	0.92 470	0.94 476	0.80 471	1.84 451	0.57 364	0.18 421	0.19 427	0.17 415	0.16 350	0.22 305	0.25 397

FC-DCNN	1.49 535	0.59 306	2.88 492	0.44 423	0.39 434	1.97 545	0.66 488	1.67 544	1.70 542	2.72 561	2.89 552	4.22 557	2.97 556	2.55 524	2.19 521	0.29 495	0.26 479	0.31 497	0.30 470	0.32 414	0.39 487

SPS-STEREO	1.07 505	1.13 493	2.88 492	0.65 508	0.69 518	0.99 490	0.68 494	1.05 506	0.87 475	1.36 530	1.23 503	1.46 526	0.94 494	1.87 454	1.72 502	0.66 529	0.61 533	0.58 523	0.57 532	0.65 519	0.77 531
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
WAO-8	2.80 554	2.14 565	2.89 495	1.91 560	1.04 542	3.98 563	0.96 522	3.26 564	6.17 566	2.15 550	3.37 559	3.31 552	2.41 550	11.84 575	2.03 514	2.05 564	1.86 564	1.54 559	0.92 551	1.22 543	0.87 538

ktn	4.35 565	2.10 562	2.89 495	1.80 557	1.49 558	2.13 550	1.41 552	2.26 554	12.72 574	11.41 576	16.43 580	11.15 576	3.75 560	4.36 562	3.18 543	1.82 562	0.98 558	1.73 565	1.21 560	2.97 568	1.27 556

Venus	2.80 554	2.14 565	2.89 495	1.91 560	1.04 542	3.98 563	0.96 522	3.26 564	6.17 566	2.15 550	3.37 559	3.31 552	2.41 550	11.84 575	2.03 514	2.05 564	1.86 564	1.54 559	0.92 551	1.22 543	0.87 538

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

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

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

DeepPrunerF	0.86 480	0.86 419	2.91 500	0.45 437	0.50 481	0.64 350	0.48 441	1.14 518	2.64 558	0.63 402	0.61 342	0.65 348	0.62 429	2.21 494	1.31 479	0.23 468	0.19 427	0.30 496	0.28 456	0.36 447	0.25 397

MANE	2.90 557	1.14 495	2.96 502	1.03 536	1.01 539	5.01 567	2.45 562	5.36 571	6.88 570	3.58 567	4.76 567	5.99 567	4.99 564	4.23 560	4.61 560	0.56 524	0.67 538	0.44 517	0.78 546	0.51 506	1.03 550

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

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

MADNet++	2.79 553	2.11 564	2.97 505	2.49 565	2.28 564	2.95 559	2.31 561	2.67 557	2.47 555	3.03 565	3.13 557	2.70 546	2.92 553	4.10 559	4.48 558	2.68 567	2.24 570	3.04 572	2.44 569	2.37 564	2.34 568

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

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

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

MeshStereo	1.21 515	1.15 499	3.01 509	0.34 299	0.28 326	1.10 508	0.69 496	1.35 531	1.01 500	2.71 560	2.41 542	2.96 547	1.45 530	2.80 540	1.40 487	0.22 465	0.22 453	0.22 461	0.19 402	0.50 504	0.26 407
C. Zhang, Z. Li, Y. Cheng, R. Cai, H. Chao, Y. Rui: MeshStereo: A Global Stereo Model with Mesh Alignment Regularization for View Interpolation. ICCV 2015
GASNet	0.73 445	1.47 529	3.04 510	0.47 447	0.33 385	0.57 234	0.34 352	0.91 405	0.75 429	0.58 350	0.58 317	0.74 406	0.55 393	2.03 477	0.65 388	0.21 452	0.15 369	0.19 441	0.17 369	0.51 506	0.28 421

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

TorneroNet	5.50 568	1.92 558	3.16 522	1.47 551	1.25 551	14.07 575	1.06 532	4.90 569	20.99 590	10.17 573	16.48 581	11.88 578	6.93 569	3.34 551	4.20 556	1.30 554	0.69 544	1.45 558	0.86 549	2.61 566	1.20 554

MFN_U_SF_RVC	1.55 538	2.39 569	3.16 522	0.65 508	0.41 450	1.12 509	0.46 429	1.23 525	1.33 527	1.61 540	1.20 501	1.43 525	0.98 498	1.76 430	1.97 510	1.90 563	1.80 562	1.98 566	2.15 567	1.63 554	1.77 566

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

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

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

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

ELAS_RVC	1.37 528	0.78 393	3.21 528	0.55 484	0.50 481	1.49 524	2.48 563	1.48 537	1.71 543	2.13 549	2.09 532	2.07 538	2.56 552	1.90 464	2.02 513	0.35 506	0.36 504	0.37 510	0.34 489	0.49 502	0.47 504
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
PWCK	1.49 535	1.90 556	3.22 529	1.09 539	0.54 491	1.71 535	1.73 555	1.49 538	1.53 537	1.44 537	1.80 526	1.82 534	1.30 518	3.34 551	1.76 504	1.07 547	0.56 530	0.97 542	0.58 534	1.38 552	0.65 524

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

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

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

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

notaker	2.66 551	2.07 561	3.31 534	2.61 567	1.43 552	1.76 538	1.11 535	2.76 559	1.79 546	2.26 553	11.53 576	3.96 555	4.29 563	3.09 546	2.76 535	1.55 559	0.88 554	1.70 564	1.07 557	2.00 561	1.35 558

SANet	1.20 514	1.21 507	3.33 535	0.38 373	0.27 312	1.73 537	0.85 515	1.10 513	2.49 556	1.16 513	1.83 527	1.72 533	1.50 533	2.37 502	2.84 536	0.18 421	0.16 386	0.16 396	0.15 330	0.32 414	0.32 450

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

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

PA-Net	0.84 478	1.00 471	3.49 538	0.63 504	0.40 443	0.70 402	0.52 449	0.86 364	0.84 469	0.52 269	0.59 320	0.70 388	0.54 388	2.35 501	2.23 523	0.17 409	0.27 485	0.19 441	0.28 456	0.22 305	0.36 471
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
XX-Stereo	0.55 334	0.54 288	3.50 539	0.48 455	0.39 434	0.54 188	0.17 39	0.89 388	0.40 81	0.44 190	0.65 384	0.85 449	0.19 66	0.77 301	0.21 69	0.10 164	0.14 343	0.10 131	0.32 482	0.17 211	0.14 195

SGM-ForestM	2.98 558	1.70 544	3.52 540	0.67 510	0.47 476	5.18 568	3.36 567	3.30 566	2.86 561	4.44 569	3.79 562	9.80 574	5.50 567	6.29 568	6.52 567	0.27 490	0.36 504	0.24 475	0.27 453	0.38 462	0.58 518

SGM-Forest	1.04 503	0.42 227	3.59 541	0.41 400	0.32 372	1.05 499	1.32 545	0.94 431	0.83 466	1.16 513	2.23 539	1.03 493	1.39 527	2.49 519	2.35 527	0.21 452	0.21 447	0.20 450	0.19 402	0.23 318	0.32 450
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
WZ-Net	0.92 489	1.31 518	3.76 542	0.41 400	0.36 414	0.86 470	0.71 500	1.00 482	1.06 507	0.82 478	0.92 470	1.06 500	1.05 504	2.16 491	1.61 496	0.19 436	0.13 322	0.15 377	0.16 350	0.32 414	0.28 421

SGM+DAISY	1.83 543	1.43 527	3.81 543	0.87 525	1.01 539	2.38 555	2.53 564	1.36 532	1.75 544	2.92 563	3.22 558	2.65 545	2.93 554	2.22 497	3.10 541	0.72 532	0.69 544	0.63 527	0.62 537	0.77 529	0.98 543

MDST_ROB	1.17 513	0.42 227	3.87 544	0.54 477	0.44 460	4.11 565	0.58 471	1.31 530	0.84 469	2.12 546	1.12 498	0.98 483	0.71 453	4.24 561	0.99 444	0.16 393	0.14 343	0.19 441	0.17 369	0.18 238	0.35 463

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

JetBlue	1.78 541	1.63 536	3.92 546	0.73 513	1.21 549	4.38 566	3.35 566	1.59 541	1.20 520	1.26 527	1.52 520	2.37 542	1.88 543	3.23 549	3.00 537	0.53 519	0.47 523	0.48 520	0.49 520	1.29 548	0.97 542

Dean	1.79 542	1.83 550	3.92 546	1.29 546	1.07 544	1.55 527	1.00 527	1.95 552	2.33 553	1.47 538	4.19 564	4.26 560	1.33 522	2.21 494	1.48 491	1.14 549	0.68 542	1.18 547	0.74 544	1.24 546	0.98 543

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

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

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

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

tt	4.93 567	0.27 91	4.20 552	2.29 564	1.58 559	10.20 573	16.97 578	9.42 577	5.02 564	1.67 541	1.28 506	4.68 562	5.03 565	3.37 553	5.92 564	6.16 574	9.47 581	2.82 570	3.18 571	3.60 570	1.53 563

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

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

UNDER WATER	2.74 552	1.85 552	4.54 555	1.81 558	1.44 554	2.34 554	1.40 550	3.24 563	6.60 568	2.60 558	2.76 550	5.75 566	5.24 566	3.02 544	4.01 553	1.45 556	0.81 551	1.59 562	1.06 556	1.80 558	1.51 562

UNDER WATER-64	2.47 549	1.89 555	4.86 556	1.82 559	1.44 554	3.18 560	1.57 554	2.62 556	5.64 565	2.05 545	2.13 534	4.13 556	3.76 561	2.62 527	3.42 548	1.47 557	0.85 553	1.57 561	1.07 557	1.82 559	1.49 561

HanzoNet	7.64 571	2.86 570	5.05 557	7.01 574	3.97 568	2.18 552	1.34 546	3.37 567	4.05 562	13.17 578	10.58 570	10.73 575	16.52 581	8.45 573	10.51 575	10.48 580	9.72 582	5.59 576	13.46 581	6.84 577	6.83 577

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

KSHMR	4.10 564	1.97 560	5.27 559	1.71 555	1.47 556	1.96 543	1.28 543	3.19 562	17.33 584	2.12 546	15.91 579	9.18 573	1.57 536	8.42 572	1.98 511	1.52 558	1.26 560	1.67 563	1.19 559	1.67 556	1.40 560

LSM	3.31 562	1.11 489	5.29 560	9.40 577	30.65 590	0.84 464	1.12 536	0.91 405	1.22 521	1.36 530	2.19 536	0.93 472	0.83 475	1.66 414	0.90 430	0.21 452	0.31 494	0.24 475	0.28 456	0.39 471	6.33 576

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

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

TCMNet-wrong-test	5.51 569	6.62 575	6.20 563	13.02 581	11.90 575	7.14 569	5.53 572	6.99 575	1.44 533	2.65 559	3.10 556	8.37 572	5.95 568	4.75 564	6.05 565	3.07 569	0.98 558	2.38 568	1.99 566	6.62 576	5.43 575

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

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

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

USTest	8.10 572	7.17 576	8.96 567	9.25 576	9.05 571	15.27 576	23.78 580	9.96 578	9.47 571	5.94 572	6.75 568	7.80 571	7.48 570	8.83 574	11.21 576	2.21 566	3.56 571	2.86 571	3.20 572	5.02 574	4.16 572

LE_ROB	4.43 566	1.35 525	9.38 568	2.79 568	3.93 567	2.43 556	3.46 568	2.68 558	11.19 572	11.66 577	4.73 566	5.26 565	10.46 574	4.50 563	9.49 572	0.82 538	0.69 544	1.34 554	0.98 554	0.75 527	0.76 530

JetRed	3.29 561	4.93 572	10.17 569	1.45 549	1.72 561	7.44 570	5.05 571	3.06 561	2.12 552	2.41 556	2.39 541	2.99 548	2.37 549	3.51 554	6.44 566	1.32 555	1.90 566	1.37 555	1.23 561	2.21 563	1.76 565

MSAF-DinoV2	3.10 560	1.86 554	10.68 570	3.61 571	0.30 345	3.34 561	0.82 514	2.81 560	1.79 546	0.80 468	0.87 461	1.56 531	1.10 509	26.49 593	1.96 509	0.17 409	0.13 322	0.19 441	1.63 564	0.92 535	0.99 548

Anonymous_1	22.91 584	11.20 578	12.13 571	12.75 578	26.28 589	19.43 583	27.92 586	14.08 581	13.61 576	14.96 579	10.58 570	11.26 577	11.19 577	12.55 579	14.57 580	38.28 594	7.88 576	34.96 591	63.99 591	89.57 595	10.94 582

DGTPSM_ROB	8.89 574	5.62 573	12.25 572	5.92 573	11.32 573	8.54 571	24.18 581	6.40 573	13.49 575	5.15 570	11.46 574	6.19 569	10.92 575	7.00 569	13.72 577	4.47 570	7.65 575	3.92 573	7.45 577	4.38 572	7.87 578

DPSM_ROB	12.34 577	11.21 579	12.51 573	12.91 579	12.80 577	19.84 585	28.28 587	14.38 583	14.28 580	10.58 574	11.26 572	12.03 579	11.85 578	13.15 581	15.34 582	7.11 577	8.31 578	6.50 578	7.35 575	8.84 578	8.31 580

DPSM	12.34 577	11.21 579	12.51 573	12.91 579	12.80 577	19.84 585	28.28 587	14.38 583	14.28 580	10.58 574	11.26 572	12.03 579	11.85 578	13.15 581	15.34 582	7.11 577	8.31 578	6.50 578	7.35 575	8.84 578	8.31 580

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

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

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

xxxxx1	28.96 592	20.11 585	14.07 578	49.74 592	39.15 592	18.98 579	26.64 583	21.94 587	20.21 587	16.45 581	17.48 582	18.36 582	21.56 584	16.21 583	20.88 586	23.07 588	26.55 590	66.40 593	78.70 593	30.27 590	32.51 593

tt_ll	28.96 592	20.11 585	14.07 578	49.74 592	39.15 592	18.98 579	26.64 583	21.94 587	20.21 587	16.45 581	17.48 582	18.36 582	21.56 584	16.21 583	20.88 586	23.07 588	26.55 590	66.40 593	78.70 593	30.27 590	32.51 593

ff	28.96 592	20.11 585	14.07 578	49.74 592	39.15 592	18.98 579	26.64 583	21.94 587	20.21 587	16.45 581	17.48 582	18.36 582	21.56 584	16.21 583	20.88 586	23.07 588	26.55 590	66.40 593	78.70 593	30.27 590	32.51 593

ASD4	21.52 583	19.65 583	22.13 581	22.45 586	16.42 581	23.29 589	30.71 589	33.06 595	17.47 585	24.18 592	14.11 577	21.71 586	15.88 580	21.06 588	18.11 584	19.78 586	17.78 588	26.52 588	20.33 586	27.03 588	18.73 588

HaxPig	19.86 582	22.40 589	22.34 582	17.95 583	17.95 582	11.77 574	11.89 575	16.02 585	15.89 583	21.10 586	21.41 587	18.74 585	18.39 582	20.08 587	19.69 585	23.63 591	23.22 589	24.06 586	23.69 587	23.00 587	23.95 590

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

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

DPSimNet_ROB	17.97 581	20.20 588	24.98 585	17.62 582	15.92 580	21.53 587	21.00 579	13.70 580	15.61 582	23.89 591	14.69 578	22.87 587	24.58 593	12.70 580	14.56 579	18.48 585	12.91 583	20.21 585	12.05 579	17.76 581	14.17 583

FlowAnything	24.85 588	22.54 591	25.10 586	26.11 589	25.76 587	39.86 590	57.00 591	28.89 592	28.87 594	21.31 590	22.68 591	24.22 589	23.87 589	26.39 591	30.89 594	14.26 582	16.78 587	13.10 581	14.90 585	17.78 582	16.69 584

Selective-RAFT-Error	24.87 589	22.59 592	25.14 587	26.13 590	25.82 588	39.93 592	57.03 592	28.97 593	28.95 595	21.21 589	22.65 590	24.25 591	23.98 592	26.43 592	30.83 591	14.27 583	16.71 585	13.10 581	14.82 584	17.82 584	16.76 586

LSM0	26.58 590	22.63 593	25.88 588	30.13 591	52.21 595	39.94 593	56.74 590	28.97 593	28.72 592	21.14 587	22.26 588	24.43 592	23.88 590	26.54 594	30.87 592	14.32 584	16.55 584	13.12 583	14.71 582	17.92 585	20.60 589

MEDIAN_ROB	23.96 586	27.05 594	26.39 589	22.16 585	22.13 584	16.12 578	13.97 576	20.24 586	20.05 586	25.50 593	25.31 592	22.96 588	22.63 587	24.39 589	23.24 589	28.20 592	27.23 593	28.62 589	27.75 589	27.50 589	27.76 591

BEATNet-Init1	12.10 576	11.19 577	27.29 590	2.99 569	3.51 566	21.84 588	11.10 574	14.34 582	13.83 579	20.34 585	20.33 586	26.35 594	20.03 583	19.06 586	14.80 581	1.74 561	1.81 563	2.05 567	2.49 570	3.69 571	3.12 571

AVERAGE_ROB	26.93 591	30.34 595	29.27 591	25.82 587	25.34 585	19.48 584	15.17 577	23.55 590	23.00 591	28.45 594	27.87 593	26.25 593	25.86 594	26.96 595	25.55 590	31.30 593	30.07 594	31.76 590	30.81 590	30.79 593	30.93 592

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

coex-ft	5.95 570	1.67 540	60.57 593	0.34 299	0.30 345	0.77 439	0.69 496	0.74 249	4.41 563	19.22 584	2.15 535	1.62 532	7.97 571	1.81 444	8.96 571	0.44 512	2.08 568	0.18 435	0.19 402	0.38 462	4.62 574

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

EDNetEfficientorigin	8.18 573	0.98 465	145.96 595	0.51 464	0.89 531	0.72 410	0.48 441	0.85 354	1.56 539	2.12 546	1.49 518	1.29 518	1.31 519	1.83 446	2.13 520	0.13 310	0.12 301	0.17 415	0.18 382	0.39 471	0.45 501

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

FADE		3.00 571		2.11 562	2.94 565			5.00 570	2.49 556	1.25 523		3.05 549		8.02 571		94.83 595	35.90 595	65.83 592	66.18 592	1.66 555	1.30 557

Low-res two-view benchmark