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

S2M2	0.24 42	0.29 124	0.90 55	0.23 44	0.17 114	0.24 5	0.09 1	0.36 12	0.45 133	0.17 11	0.25 61	0.23 71	0.17 30	0.24 7	0.28 168	0.15 372	0.12 306	0.11 201	0.12 251	0.15 158	0.11 112

S2M2_XL	0.20 1	0.32 154	1.10 73	0.19 1	0.13 20	0.16 1	0.11 2	0.27 2	0.17 1	0.15 4	0.19 19	0.15 27	0.14 10	0.19 1	0.21 69	0.11 231	0.09 191	0.10 136	0.08 85	0.10 58	0.08 36

LGtest1	0.21 9	0.37 196	0.70 36	0.22 29	0.12 6	0.31 19	0.11 2	0.36 12	0.39 72	0.17 11	0.13 10	0.16 30	0.14 10	0.25 11	0.27 158	0.10 169	0.09 191	0.08 37	0.06 14	0.10 58	0.10 88

MLG-Stereo_test2	0.21 9	0.36 193	0.68 35	0.21 7	0.17 114	0.45 102	0.12 4	0.35 9	0.42 104	0.15 4	0.11 4	0.22 63	0.10 1	0.28 33	0.16 4	0.09 77	0.07 48	0.08 37	0.06 14	0.09 39	0.09 63

LG-G_1	0.23 38	0.37 196	0.71 38	0.23 44	0.11 1	0.51 158	0.12 4	0.44 58	0.39 72	0.19 20	0.15 12	0.19 51	0.15 20	0.36 109	0.16 4	0.09 77	0.08 121	0.08 37	0.06 14	0.09 39	0.11 112

LG-G	0.23 38	0.37 196	0.71 38	0.23 44	0.11 1	0.51 158	0.12 4	0.44 58	0.39 72	0.19 20	0.15 12	0.19 51	0.15 20	0.36 109	0.16 4	0.09 77	0.08 121	0.08 37	0.06 14	0.09 39	0.11 112

xxxyy	0.21 9	0.22 36	0.51 2	0.21 7	0.14 32	0.36 42	0.13 7	0.42 39	0.34 22	0.23 61	0.27 72	0.14 13	0.18 49	0.33 82	0.24 125	0.06 1	0.06 21	0.07 1	0.06 14	0.07 3	0.07 7

xtttt	0.21 9	0.22 36	0.51 2	0.21 7	0.14 32	0.36 42	0.13 7	0.42 39	0.34 22	0.23 61	0.27 72	0.14 13	0.18 49	0.33 82	0.24 125	0.06 1	0.06 21	0.07 1	0.06 14	0.07 3	0.07 7

2.25w	0.21 9	0.22 36	0.51 2	0.21 7	0.14 32	0.36 42	0.13 7	0.42 39	0.34 22	0.23 61	0.27 72	0.14 13	0.18 49	0.33 82	0.24 125	0.06 1	0.06 21	0.07 1	0.06 14	0.07 3	0.07 7

4w-stereo	0.20 1	0.21 21	0.57 13	0.21 7	0.15 58	0.39 59	0.13 7	0.39 24	0.33 17	0.22 44	0.21 27	0.13 3	0.20 80	0.29 45	0.21 69	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 14	0.07 3	0.07 7

111111	0.24 42	0.21 21	0.82 47	0.24 60	0.21 211	0.43 89	0.13 7	0.45 65	0.35 30	0.22 44	0.27 72	0.18 45	0.16 23	0.35 100	0.18 15	0.09 77	0.06 21	0.08 37	0.06 14	0.25 349	0.08 36

MLG-Stereo_test3	0.21 9	0.35 184	0.65 30	0.21 7	0.14 32	0.36 42	0.13 7	0.37 15	0.40 84	0.21 34	0.12 8	0.17 37	0.12 4	0.25 11	0.16 4	0.08 39	0.07 48	0.08 37	0.06 14	0.09 39	0.10 88

MLG-Stereo_test1	0.21 9	0.33 163	0.61 18	0.23 44	0.21 211	0.45 102	0.13 7	0.33 6	0.46 142	0.13 1	0.09 1	0.18 45	0.12 4	0.32 72	0.15 2	0.08 39	0.07 48	0.08 37	0.06 14	0.09 39	0.09 63

MLG-Stereo	0.21 9	0.33 163	0.60 17	0.23 44	0.12 6	0.44 97	0.13 7	0.39 24	0.46 142	0.13 1	0.10 2	0.17 37	0.13 8	0.35 100	0.15 2	0.08 39	0.07 48	0.08 37	0.06 14	0.09 39	0.09 63

IGEV-Stereo++	0.23 38	0.23 54	0.64 25	0.24 60	0.22 236	0.47 126	0.13 7	0.52 123	0.33 17	0.18 16	0.24 54	0.17 37	0.22 100	0.32 72	0.19 27	0.08 39	0.06 21	0.08 37	0.06 14	0.17 216	0.09 63

(q45	0.32 95	0.32 154	2.29 396	0.22 29	0.19 182	0.43 89	0.14 16	0.53 134	0.40 84	0.22 44	0.29 88	0.17 37	0.17 30	0.31 60	0.23 101	0.07 23	0.06 21	0.07 1	0.05 1	0.09 39	0.08 36

)tte	0.31 88	0.32 154	2.16 374	0.22 29	0.19 182	0.43 89	0.14 16	0.52 123	0.39 72	0.23 61	0.30 101	0.17 37	0.18 49	0.31 60	0.23 101	0.07 23	0.06 21	0.07 1	0.05 1	0.09 39	0.08 36

rrrtt	0.20 1	0.20 12	0.52 6	0.21 7	0.14 32	0.37 47	0.14 16	0.43 49	0.35 30	0.23 61	0.21 27	0.16 30	0.18 49	0.27 23	0.20 49	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 14	0.07 3	0.08 36

asd	0.20 1	0.22 36	0.65 30	0.22 29	0.17 114	0.41 71	0.14 16	0.35 9	0.32 11	0.24 74	0.20 22	0.15 27	0.18 49	0.26 19	0.16 4	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 14	0.08 21	0.08 36

3.25w_new	0.20 1	0.20 12	0.52 6	0.21 7	0.14 32	0.37 47	0.14 16	0.43 49	0.35 30	0.23 61	0.21 27	0.16 30	0.18 49	0.27 23	0.20 49	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 14	0.07 3	0.08 36

3.25w	0.20 1	0.20 12	0.52 6	0.21 7	0.14 32	0.37 47	0.14 16	0.43 49	0.35 30	0.23 61	0.21 27	0.16 30	0.18 49	0.27 23	0.20 49	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 14	0.07 3	0.08 36

3.5w_stereo	0.21 9	0.22 36	0.55 12	0.21 7	0.15 58	0.40 64	0.14 16	0.43 49	0.33 17	0.21 34	0.24 54	0.14 13	0.18 49	0.34 94	0.22 89	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 14	0.07 3	0.08 36

monsterstereo	0.22 31	0.22 36	0.52 6	0.25 78	0.27 315	0.39 59	0.14 16	0.51 108	0.33 17	0.25 92	0.27 72	0.13 3	0.13 8	0.38 126	0.21 69	0.07 23	0.07 48	0.07 1	0.06 14	0.08 21	0.06 1

monsters	0.22 31	0.22 36	0.52 6	0.23 44	0.28 327	0.42 85	0.14 16	0.46 68	0.31 7	0.24 74	0.20 22	0.13 3	0.14 10	0.43 151	0.20 49	0.07 23	0.06 21	0.07 1	0.08 85	0.06 1	0.06 1

IGEV-Stereo+	0.29 70	0.29 124	0.86 50	0.25 78	0.34 391	0.30 15	0.14 16	0.32 5	0.53 212	0.18 16	0.12 8	0.18 45	0.19 70	0.49 207	0.17 14	0.09 77	0.08 121	0.08 37	0.20 413	0.46 495	0.59 517

GCAP-Stereo	0.34 111	0.89 433	1.76 207	0.26 108	0.12 6	0.52 177	0.14 16	0.49 93	0.38 60	0.29 122	0.30 101	0.29 135	0.22 100	0.30 53	0.20 49	0.09 77	0.17 402	0.09 87	0.07 59	0.21 292	0.11 112

&EFD	0.24 42	0.33 163	0.86 50	0.21 7	0.18 149	0.41 71	0.15 27	0.50 99	0.38 60	0.20 27	0.28 81	0.16 30	0.19 70	0.27 23	0.21 69	0.07 23	0.06 21	0.07 1	0.05 1	0.09 39	0.08 36

*wqe	0.27 53	0.32 154	1.38 117	0.22 29	0.17 114	0.41 71	0.15 27	0.52 123	0.40 84	0.23 61	0.30 101	0.17 37	0.17 30	0.31 60	0.24 125	0.07 23	0.06 21	0.07 1	0.05 1	0.09 39	0.08 36

qwe	0.21 9	0.22 36	0.61 18	0.21 7	0.20 198	0.41 71	0.15 27	0.46 68	0.35 30	0.26 106	0.22 39	0.14 13	0.14 10	0.31 60	0.22 89	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 14	0.08 21	0.07 7

StereoAnything_RVC	0.35 122	1.25 513	1.82 254	0.20 4	0.12 6	0.26 7	0.15 27	0.43 49	0.37 55	0.14 3	0.10 2	0.11 1	0.19 70	0.46 181	0.14 1	0.11 231	0.09 191	0.08 37	0.05 1	0.76 526	0.18 298

MonSter	0.20 1	0.22 36	0.65 30	0.21 7	0.17 114	0.33 27	0.15 27	0.46 68	0.32 11	0.16 9	0.17 14	0.14 13	0.11 2	0.27 23	0.23 101	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.07 59	0.07 3	0.09 63

dual_stereo	0.23 38	0.25 72	0.66 34	0.21 7	0.15 58	0.27 8	0.15 27	0.62 190	0.40 84	0.15 4	0.13 10	0.18 45	0.14 10	0.37 118	0.19 27	0.09 77	0.31 491	0.07 1	0.10 151	0.07 3	0.07 7

Pointernet	0.29 70	0.25 72	1.49 144	0.24 60	0.20 198	0.47 126	0.15 27	0.62 190	0.47 159	0.22 44	0.29 88	0.26 108	0.20 80	0.28 33	0.20 49	0.10 169	0.07 48	0.07 1	0.12 251	0.10 58	0.07 7

U	3.37 560	0.17 1	0.91 56	0.26 108	13.79 576	19.19 579	0.15 27	0.41 33	0.31 7	0.17 11	0.18 16	0.27 119	0.15 20	0.21 2	0.16 4	0.09 77	0.06 21	17.88 580	12.81 577	0.10 58	0.08 36

trnet	0.28 61	0.26 87	1.32 106	0.19 1	0.12 6	0.54 192	0.15 27	0.48 87	0.46 142	0.27 113	0.33 128	0.24 84	0.21 91	0.30 53	0.21 69	0.10 169	0.07 48	0.08 37	0.05 1	0.09 39	0.07 7

DLNR_Zeroshot_test	13.43 576	19.94 581	23.55 580	121.61 592	35.03 587	0.46 121	0.15 27	8.02 573	0.35 30	0.28 118	0.37 148	0.26 108	0.17 30	0.76 301	0.29 183	6.42 573	0.26 476	0.09 87	0.38 501	50.13 590	0.18 298

CREStereo++_RVC	0.33 103	0.29 124	1.74 195	0.24 60	0.16 85	0.54 192	0.15 27	0.40 26	0.55 231	0.37 153	0.51 250	0.24 84	0.19 70	0.27 23	0.26 150	0.09 77	0.06 21	0.08 37	0.30 468	0.08 21	0.06 1
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
^frffs	0.26 49	0.30 136	1.19 82	0.22 29	0.16 85	0.45 102	0.16 38	0.51 108	0.39 72	0.23 61	0.32 119	0.16 30	0.22 100	0.27 23	0.24 125	0.07 23	0.06 21	0.07 1	0.05 1	0.09 39	0.09 63

asda	0.22 31	0.25 72	0.70 36	0.21 7	0.16 85	0.43 89	0.16 38	0.44 58	0.35 30	0.22 44	0.20 22	0.14 13	0.20 80	0.25 11	0.22 89	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 14	0.07 3	0.07 7

3.75w	0.21 9	0.21 21	0.61 18	0.21 7	0.20 198	0.44 97	0.16 38	0.44 58	0.30 6	0.22 44	0.20 22	0.13 3	0.18 49	0.29 45	0.21 69	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 14	0.07 3	0.08 36

SGD-Stereo	0.22 31	0.28 114	0.77 42	0.22 29	0.11 1	0.40 64	0.16 38	0.31 4	0.36 48	0.19 20	0.19 19	0.17 37	0.17 30	0.37 118	0.16 4	0.10 169	0.06 21	0.08 37	0.07 59	0.10 58	0.07 7

DEFOM-Stereo_RVC	0.28 61	0.28 114	1.09 71	0.33 273	0.15 58	0.30 15	0.16 38	0.58 166	0.42 104	0.19 20	0.19 19	0.17 37	0.26 157	0.38 126	0.37 258	0.09 77	0.08 121	0.08 37	0.25 441	0.10 58	0.06 1

FoundationStereo	0.20 1	0.30 136	0.81 45	0.21 7	0.22 236	0.21 3	0.16 38	0.25 1	0.38 60	0.15 4	0.11 4	0.18 45	0.17 30	0.23 6	0.16 4	0.09 77	0.13 325	0.08 37	0.06 14	0.07 3	0.07 7

MaDis-Stereo	0.29 70	0.54 294	1.44 131	0.24 60	0.29 334	0.29 13	0.16 38	0.45 65	0.37 55	0.19 20	0.21 27	0.28 128	0.22 100	0.30 53	0.29 183	0.10 169	0.09 191	0.10 136	0.08 85	0.11 77	0.11 112

TANstereo	0.33 103	0.49 275	1.75 201	0.23 44	0.12 6	0.54 192	0.16 38	0.40 26	0.45 133	0.45 204	0.51 250	0.26 108	0.22 100	0.29 45	0.20 49	0.10 169	0.10 233	0.08 37	0.06 14	0.08 21	0.11 112

water-stereo	0.24 42	0.17 1	0.88 53	0.24 60	0.14 32	0.37 47	0.17 46	0.43 49	0.32 11	0.26 106	0.35 139	0.26 108	0.24 127	0.22 3	0.25 142	0.09 77	0.09 191	0.09 87	0.08 85	0.10 58	0.10 88

4.25_new	0.21 9	0.23 54	0.64 25	0.22 29	0.18 149	0.41 71	0.17 46	0.41 33	0.35 30	0.22 44	0.21 27	0.14 13	0.18 49	0.25 11	0.18 15	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 14	0.07 3	0.07 7

4.5w_new	0.21 9	0.23 54	0.64 25	0.22 29	0.18 149	0.41 71	0.17 46	0.41 33	0.35 30	0.22 44	0.21 27	0.14 13	0.18 49	0.25 11	0.18 15	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 14	0.07 3	0.07 7

4.5_new	0.21 9	0.22 36	0.63 23	0.21 7	0.15 58	0.40 64	0.17 46	0.40 26	0.35 30	0.25 92	0.22 39	0.14 13	0.14 10	0.22 3	0.21 69	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 14	0.08 21	0.07 7

4.5w-stereo	0.21 9	0.22 36	0.63 23	0.21 7	0.15 58	0.40 64	0.17 46	0.40 26	0.35 30	0.25 92	0.22 39	0.14 13	0.14 10	0.22 3	0.21 69	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 14	0.08 21	0.07 7

4.25w-stereo	0.21 9	0.23 54	0.64 25	0.22 29	0.18 149	0.41 71	0.17 46	0.41 33	0.35 30	0.22 44	0.21 27	0.14 13	0.18 49	0.25 11	0.18 15	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 14	0.07 3	0.07 7

IGEV	0.22 31	0.28 114	0.88 53	0.21 7	0.24 269	0.42 85	0.17 46	0.35 9	0.37 55	0.20 27	0.22 39	0.14 13	0.12 4	0.24 7	0.20 49	0.08 39	0.07 48	0.08 37	0.06 14	0.09 39	0.07 7

GIP-stereo	0.26 49	0.22 36	0.78 43	0.29 179	0.20 198	0.42 85	0.17 46	0.64 199	0.39 72	0.18 16	0.24 54	0.23 71	0.18 49	0.25 11	0.47 321	0.09 77	0.07 48	0.08 37	0.06 14	0.17 216	0.08 36

MIF-Stereo (partial)	0.34 111	0.41 226	1.93 304	0.26 108	0.24 269	0.32 24	0.17 46	0.53 134	0.42 104	0.25 92	0.37 148	0.25 94	0.26 157	0.44 160	0.31 213	0.11 231	0.08 121	0.12 256	0.10 151	0.19 263	0.14 200

EGLCR-Stereo	0.29 70	0.27 93	0.97 62	0.30 196	0.19 182	0.56 220	0.17 46	0.68 220	0.36 48	0.30 125	0.18 16	0.27 119	0.17 30	0.38 126	0.19 27	0.09 77	0.07 48	0.10 136	0.08 85	0.10 58	0.35 461

XX-TBD	0.34 111	0.77 389	1.75 201	0.34 304	0.13 20	0.51 158	0.17 46	0.43 49	0.50 178	0.37 153	0.49 238	0.23 71	0.18 49	0.28 33	0.24 125	0.10 169	0.07 48	0.08 37	0.06 14	0.09 39	0.07 7

XX-Stereo	0.55 338	0.54 294	3.50 537	0.48 455	0.39 431	0.54 192	0.17 46	0.89 390	0.40 84	0.44 194	0.65 388	0.85 449	0.19 70	0.77 305	0.21 69	0.10 169	0.14 342	0.10 136	0.32 480	0.17 216	0.14 200

CREStereo	0.28 61	0.30 136	1.33 108	0.19 1	0.13 20	0.55 205	0.17 46	0.48 87	0.46 142	0.27 113	0.33 128	0.24 84	0.21 91	0.31 60	0.21 69	0.11 231	0.07 48	0.08 37	0.05 1	0.10 58	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
DIP-Stereo	0.37 135	0.34 177	1.50 147	0.27 124	0.18 149	0.63 342	0.17 46	0.92 415	0.53 212	0.49 244	0.48 221	0.30 140	0.30 212	0.39 132	0.30 201	0.10 169	0.08 121	0.10 136	0.08 85	0.15 158	0.12 149
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
DilatedVolume-Stereo	0.26 49	0.20 12	0.64 25	0.25 78	0.15 58	0.41 71	0.18 60	0.42 39	0.35 30	0.34 142	0.34 134	0.25 94	0.23 116	0.43 151	0.53 349	0.09 77	0.09 191	0.08 37	0.10 151	0.12 88	0.11 112

2.75w_new	0.21 9	0.21 21	0.57 13	0.20 4	0.14 32	0.40 64	0.18 60	0.47 80	0.36 48	0.24 74	0.20 22	0.13 3	0.19 70	0.31 60	0.21 69	0.07 23	0.05 1	0.07 1	0.06 14	0.06 1	0.07 7

LG-Stereo_Zeroshot	0.37 135	0.37 196	1.21 89	0.26 108	0.18 149	0.73 418	0.18 60	0.53 134	0.41 95	0.35 144	0.30 101	0.58 320	0.22 100	0.33 82	0.95 440	0.09 77	0.07 48	0.09 87	0.35 490	0.13 118	0.15 233

GREAT-IGEV	0.37 135	0.28 114	1.48 141	0.25 78	0.38 428	0.46 121	0.18 60	0.33 6	0.34 22	0.15 4	0.29 88	0.15 27	0.17 30	0.36 109	0.23 101	0.07 23	0.76 546	0.07 1	0.26 448	0.21 292	1.03 547

DEFOM-Stereo	0.22 31	0.22 36	0.91 56	0.23 44	0.13 20	0.49 141	0.18 60	0.30 3	0.28 4	0.19 20	0.17 14	0.14 13	0.14 10	0.41 140	0.16 4	0.08 39	0.06 21	0.07 1	0.06 14	0.09 39	0.09 63

tg	0.37 135	0.55 303	1.35 112	0.28 149	0.16 85	0.57 238	0.18 60	0.57 160	0.49 168	0.37 153	0.44 191	0.38 180	0.24 127	0.46 181	0.24 125	0.09 77	0.08 121	0.11 201	0.11 213	0.43 485	0.36 469

H2IRNET	0.40 165	0.61 318	1.90 292	0.29 179	0.17 114	0.54 192	0.18 60	0.52 123	0.50 178	0.27 113	0.56 307	0.47 258	0.35 240	0.46 181	0.33 234	0.10 169	0.07 48	0.12 256	0.14 311	0.32 415	0.12 149

UniTT-Stereo	0.30 80	0.36 193	1.68 175	0.27 124	0.24 269	0.29 13	0.18 60	0.33 6	0.34 22	0.26 106	0.37 148	0.18 45	0.18 49	0.31 60	0.27 158	0.10 169	0.08 121	0.08 37	0.07 59	0.25 349	0.08 36

RAFT-RH_RVC	0.61 379	0.50 281	2.33 403	0.36 338	0.29 334	0.60 284	0.18 60	0.44 58	0.58 257	0.76 460	1.91 526	0.47 258	0.29 204	1.60 409	1.23 475	0.14 355	0.07 48	0.13 315	0.13 283	0.10 58	0.09 63

depthmonostereo	0.26 49	0.23 54	0.65 30	0.41 400	0.13 20	0.41 71	0.19 69	0.51 108	0.40 84	0.25 92	0.29 88	0.26 108	0.28 190	0.44 160	0.23 101	0.09 77	0.10 233	0.09 87	0.07 59	0.10 58	0.08 36

2.5w	0.21 9	0.23 54	0.50 1	0.22 29	0.15 58	0.39 59	0.19 69	0.47 80	0.36 48	0.21 34	0.22 39	0.13 3	0.17 30	0.33 82	0.20 49	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 14	0.07 3	0.07 7

HART	0.38 144	0.53 289	1.66 172	0.26 108	0.15 58	0.30 15	0.19 69	0.67 216	0.46 142	0.29 122	0.52 263	0.38 180	0.16 23	0.41 140	0.20 49	0.08 39	0.68 539	0.09 87	0.07 59	0.34 430	0.21 338

HI	0.41 172	0.63 335	1.72 188	0.27 124	0.21 211	0.45 102	0.19 69	0.55 150	0.41 95	0.57 335	0.59 324	0.65 351	0.45 339	0.45 172	0.39 276	0.08 39	0.09 191	0.10 136	0.11 213	0.20 278	0.10 88

CoSv	0.41 172	0.63 335	1.72 188	0.27 124	0.21 211	0.45 102	0.19 69	0.55 150	0.41 95	0.57 335	0.59 324	0.65 351	0.45 339	0.45 172	0.39 276	0.08 39	0.09 191	0.10 136	0.11 213	0.20 278	0.10 88

ISRNet	0.47 250	0.44 249	1.55 154	0.37 359	0.31 362	0.49 141	0.19 69	0.75 264	0.66 352	0.63 405	0.71 424	0.67 367	0.39 281	0.58 241	0.44 307	0.23 465	0.16 384	0.21 455	0.20 413	0.21 292	0.25 396

UGAM-zero	0.63 390	0.39 215	2.49 436	0.30 196	0.49 476	0.67 379	0.19 69	0.91 406	0.45 133	0.77 464	0.45 195	1.16 511	0.82 473	2.05 480	0.29 183	0.09 77	0.15 367	0.09 87	0.44 513	0.11 77	0.22 351

RAStereo	0.28 61	0.48 272	1.52 150	0.26 108	0.18 149	0.25 6	0.19 69	0.42 39	0.35 30	0.20 27	0.25 61	0.20 53	0.16 23	0.24 7	0.24 125	0.09 77	0.08 121	0.10 136	0.08 85	0.12 88	0.08 36

GCST	0.72 438	1.10 490	2.15 367	1.11 539	0.59 500	0.62 325	0.19 69	0.75 264	0.53 212	0.56 324	0.63 363	0.47 258	0.31 220	1.11 344	0.33 234	0.75 532	0.45 515	0.84 531	0.64 538	0.69 520	0.54 510

MoCha-V2	0.36 129	0.32 154	1.41 124	0.36 338	0.31 362	0.35 36	0.19 69	0.57 160	0.39 72	0.30 125	0.32 119	0.28 128	0.27 175	0.47 192	0.24 125	0.08 39	0.56 527	0.08 37	0.38 501	0.18 242	0.12 149

GMStereo_Zeroshot	0.41 172	0.36 193	1.54 152	0.41 400	0.19 182	0.52 177	0.19 69	0.59 174	0.52 193	0.57 335	0.59 324	0.63 338	0.29 204	0.58 241	0.33 234	0.15 372	0.09 191	0.16 396	0.09 116	0.24 337	0.12 149

MIM_Stereo	0.41 172	0.60 314	1.88 280	0.31 223	0.21 211	0.50 149	0.19 69	0.64 199	0.44 118	0.43 188	0.53 274	0.43 217	0.27 175	0.51 216	0.28 168	0.08 39	0.14 342	0.11 201	0.10 151	0.26 369	0.26 406

CASnet	0.28 61	0.31 148	1.20 87	0.28 149	0.11 1	0.47 126	0.19 69	0.44 58	0.44 118	0.38 161	0.31 114	0.23 71	0.17 30	0.29 45	0.19 27	0.10 169	0.06 21	0.15 378	0.12 251	0.16 194	0.07 7
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
Selective-RAFT	0.35 122	0.26 87	1.48 141	0.31 223	0.15 58	0.61 305	0.19 69	0.60 184	0.54 224	0.28 118	0.29 88	0.40 194	0.33 230	0.50 213	0.27 158	0.10 169	0.07 48	0.09 87	0.35 490	0.19 263	0.08 36

MC-Stereo	0.32 95	0.31 148	1.46 134	0.31 223	0.15 58	0.53 184	0.19 69	0.44 58	0.35 30	0.36 149	0.38 157	0.27 119	0.27 175	0.42 148	0.19 27	0.09 77	0.13 325	0.09 87	0.16 353	0.20 278	0.13 183

RALAANet	0.43 197	0.98 468	1.90 292	0.32 252	0.23 256	0.48 134	0.19 69	0.67 216	0.53 212	0.48 232	0.45 195	0.39 186	0.30 212	0.48 197	0.37 258	0.10 169	0.08 121	0.11 201	0.14 311	0.27 378	0.10 88

CFNet-RSSM	0.41 172	0.32 154	2.20 378	0.27 124	0.44 457	0.52 177	0.19 69	0.76 277	0.48 162	0.43 188	0.36 145	0.54 291	0.26 157	0.33 82	0.25 142	0.09 77	0.08 121	0.09 87	0.38 501	0.10 58	0.09 63

Gwc-CoAtRS	0.38 144	0.33 163	1.92 301	0.27 124	0.41 447	0.48 134	0.19 69	0.59 174	0.46 142	0.43 188	0.39 165	0.57 313	0.26 157	0.32 72	0.26 150	0.09 77	0.09 191	0.09 87	0.31 474	0.11 77	0.09 63

DN-CSS_ROB	0.48 256	1.23 510	1.99 331	0.39 384	0.22 236	0.56 220	0.19 69	0.75 264	0.61 286	0.45 204	0.62 351	0.41 200	0.31 220	0.70 289	0.32 224	0.11 231	0.08 121	0.14 351	0.13 283	0.36 445	0.12 149

2w_stereo	0.21 9	0.19 7	0.51 2	0.22 29	0.13 20	0.41 71	0.20 88	0.50 99	0.34 22	0.25 92	0.23 45	0.13 3	0.23 116	0.24 7	0.22 89	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 14	0.07 3	0.07 7

SCV_C0	0.33 103	0.43 238	1.42 128	0.25 78	0.16 85	0.35 36	0.20 88	0.68 220	0.44 118	0.24 74	0.27 72	0.29 135	0.20 80	0.58 241	0.18 15	0.09 77	0.08 121	0.08 37	0.30 468	0.26 369	0.17 278

AIO-Stereo-zeroshot	0.61 379	0.61 318	3.35 534	0.33 273	0.58 498	0.66 373	0.20 88	0.98 461	0.55 231	0.73 452	0.52 263	0.99 484	0.65 436	0.58 241	0.29 183	0.10 169	0.16 384	0.10 136	0.41 509	0.29 389	0.20 329

IGEV-BASED-STEREO-	0.37 135	1.34 525	1.24 94	0.23 44	0.12 6	0.33 27	0.20 88	0.40 26	0.33 17	0.25 92	0.21 27	0.16 30	0.14 10	0.27 23	0.63 384	0.55 520	0.06 21	0.11 201	0.13 283	0.25 349	0.49 506

AIO-Stereo	0.30 80	0.27 93	1.25 95	0.27 124	0.24 269	0.37 47	0.20 88	0.52 123	0.36 48	0.21 34	0.30 101	0.23 71	0.14 10	0.31 60	0.20 49	0.08 39	0.07 48	0.09 87	0.38 501	0.19 263	0.31 443

RSM++	0.27 53	0.26 87	0.87 52	0.28 149	0.13 20	0.39 59	0.20 88	0.45 65	0.45 133	0.20 27	0.24 54	0.24 84	0.17 30	0.36 109	0.20 49	0.08 39	0.07 48	0.09 87	0.35 490	0.26 369	0.18 298

CAS++	0.31 88	0.33 163	1.43 129	0.25 78	0.17 114	0.31 19	0.20 88	0.78 303	0.41 95	0.30 125	0.30 101	0.21 61	0.16 23	0.33 82	0.18 15	0.15 372	0.12 306	0.13 315	0.10 151	0.15 158	0.11 112
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
testlalala2	0.44 207	0.28 114	2.59 456	0.64 503	0.56 493	0.57 238	0.20 88	0.78 303	0.52 193	0.40 169	0.39 165	0.45 237	0.21 91	0.27 23	0.22 89	0.09 77	0.10 233	0.08 37	0.29 459	0.12 88	0.10 88

Former-RAFT_DAM_RVC	0.50 285	0.33 163	0.93 59	0.26 108	0.22 236	0.46 121	0.20 88	1.10 511	1.34 526	3.16 563	0.32 119	0.22 63	0.20 80	0.30 53	0.22 89	0.10 169	0.09 191	0.11 201	0.09 116	0.15 158	0.19 314

MyStereo8	0.54 326	0.80 401	2.76 481	0.32 252	0.33 383	0.71 406	0.20 88	0.87 376	0.57 246	0.51 264	0.59 324	0.50 274	0.33 230	0.68 278	0.55 356	0.10 169	0.29 485	0.10 136	0.13 283	0.21 292	0.34 459

plain	0.37 135	0.47 269	2.15 367	0.27 124	0.19 182	0.33 27	0.20 88	0.58 166	0.46 142	0.23 61	0.37 148	0.23 71	0.25 143	0.45 172	0.28 168	0.11 231	0.08 121	0.13 315	0.09 116	0.42 483	0.12 149

MSKI-zero shot	0.46 235	0.38 206	2.47 433	0.27 124	0.43 456	0.56 220	0.20 88	0.77 288	0.43 114	0.60 376	0.51 250	0.44 228	0.17 30	0.68 278	0.21 69	0.09 77	0.29 485	0.09 87	0.32 480	0.14 141	0.10 88

LoS	0.31 88	0.30 136	1.52 150	0.23 44	0.13 20	0.54 192	0.20 88	0.48 87	0.49 168	0.25 92	0.28 81	0.37 173	0.24 127	0.38 126	0.23 101	0.10 169	0.08 121	0.08 37	0.05 1	0.15 158	0.07 7
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
CES	0.30 80	0.27 93	1.09 71	0.23 44	0.50 478	0.40 64	0.20 88	0.46 68	0.44 118	0.22 44	0.28 81	0.26 108	0.19 70	0.33 82	0.21 69	0.09 77	0.07 48	0.08 37	0.05 1	0.15 158	0.49 506

Selective-IGEV	0.29 70	0.23 54	1.28 99	0.27 124	0.30 345	0.35 36	0.20 88	0.56 157	0.38 60	0.21 34	0.30 101	0.22 63	0.18 49	0.37 118	0.18 15	0.07 23	0.06 21	0.08 37	0.15 334	0.16 194	0.29 426

riskmin	0.37 135	0.22 36	1.74 195	0.32 252	0.20 198	0.48 134	0.20 88	0.66 207	0.46 142	0.36 149	0.34 134	0.69 381	0.45 339	0.39 132	0.27 158	0.11 231	0.08 121	0.12 256	0.08 85	0.13 118	0.16 260

GLC_STEREO	0.28 61	0.27 93	1.36 113	0.28 149	0.12 6	0.41 71	0.20 88	0.37 15	0.38 60	0.26 106	0.30 101	0.25 94	0.19 70	0.33 82	0.24 125	0.09 77	0.11 280	0.12 256	0.10 151	0.13 118	0.09 63

iRaftStereo_RVC	0.37 135	0.53 289	1.41 124	0.28 149	0.15 58	0.52 177	0.20 88	0.54 146	0.46 142	0.37 153	0.43 180	0.41 200	0.23 116	0.36 109	0.26 150	0.09 77	0.15 367	0.12 256	0.11 213	0.41 477	0.37 476

RAFT-Stereo + iAFF	0.42 191	0.86 423	1.78 221	0.28 149	0.17 114	0.52 177	0.20 88	0.62 190	0.61 286	0.50 251	0.61 346	0.39 186	0.32 226	0.35 100	0.30 201	0.07 23	0.10 233	0.09 87	0.09 116	0.35 440	0.10 88

LG-Stereo_L1	0.21 9	0.31 148	0.85 48	0.22 29	0.14 32	0.28 9	0.21 107	0.38 18	0.26 3	0.16 9	0.11 4	0.13 3	0.11 2	0.37 118	0.18 15	0.08 39	0.07 48	0.08 37	0.06 14	0.08 21	0.10 88

LG-Stereo	0.27 53	0.25 72	0.95 61	0.25 78	0.15 58	0.43 89	0.21 107	0.50 99	0.40 84	0.18 16	0.29 88	0.25 94	0.16 23	0.28 33	0.35 249	0.07 23	0.07 48	0.11 201	0.10 151	0.24 337	0.10 88

castereo++	0.28 61	0.43 238	0.93 59	0.28 149	0.17 114	0.53 184	0.21 107	0.55 150	0.45 133	0.17 11	0.26 68	0.32 151	0.17 30	0.33 82	0.16 4	0.09 77	0.08 121	0.09 87	0.29 459	0.13 118	0.06 1

rvit_stereo_0081_aga	0.27 53	0.29 124	1.08 69	0.26 108	0.20 198	0.33 27	0.21 107	0.41 33	0.42 104	0.26 106	0.28 81	0.27 119	0.21 91	0.31 60	0.21 69	0.14 355	0.10 233	0.11 201	0.10 151	0.14 141	0.10 88

model_zeroshot	0.44 207	0.68 356	1.97 330	0.28 149	0.18 149	0.69 397	0.21 107	0.63 196	0.40 84	1.00 498	0.34 134	0.42 213	0.20 80	0.69 284	0.24 125	0.10 169	0.22 450	0.10 136	0.22 427	0.12 88	0.10 88

RSM	0.28 61	0.26 87	0.97 62	0.25 78	0.24 269	0.37 47	0.21 107	0.49 93	0.44 118	0.21 34	0.27 72	0.28 128	0.17 30	0.38 126	0.20 49	0.07 23	0.07 48	0.09 87	0.34 487	0.21 292	0.16 260

gcap-zeroshot	0.41 172	0.62 324	1.78 221	0.31 223	0.32 370	0.69 397	0.21 107	0.74 253	0.52 193	0.43 188	0.35 139	0.62 335	0.24 127	0.41 140	0.24 125	0.09 77	0.16 384	0.09 87	0.31 474	0.08 21	0.09 63

IGEV++	0.34 111	0.43 238	1.32 106	0.31 223	0.14 32	0.32 24	0.21 107	0.70 230	0.34 22	0.22 44	0.28 81	0.22 63	0.27 175	0.35 100	0.27 158	0.09 77	0.39 511	0.08 37	0.15 334	0.25 349	0.45 499

11t1	0.33 103	0.19 7	1.41 124	0.33 273	0.16 85	0.48 134	0.21 107	0.67 216	0.48 162	0.40 169	0.34 134	0.32 151	0.33 230	0.42 148	0.27 158	0.11 231	0.12 306	0.10 136	0.08 85	0.13 118	0.14 200

IGEV_Zeroshot_test	0.53 321	0.33 163	2.91 500	0.32 252	0.18 149	0.54 192	0.21 107	0.72 238	0.42 104	0.81 473	0.51 250	0.71 395	0.41 300	0.48 197	1.13 465	0.09 77	0.15 367	0.10 136	0.35 490	0.19 263	0.09 63

PCWNet_CMD	0.46 235	0.45 257	2.28 394	0.26 108	0.20 198	0.55 205	0.21 107	0.75 264	0.64 324	0.48 232	0.55 296	0.68 374	0.57 405	0.46 181	0.30 201	0.11 231	0.10 233	0.14 351	0.10 151	0.18 242	0.14 200

testlalala_base	0.46 235	0.30 136	1.82 254	0.34 304	0.27 315	0.55 205	0.21 107	0.85 357	0.32 11	0.32 138	0.39 165	0.31 143	0.23 116	0.30 53	0.28 168	0.95 539	0.30 489	0.09 87	0.21 419	1.03 534	0.18 298

AEACV	0.33 103	0.24 67	1.44 131	0.28 149	0.35 403	0.47 126	0.21 107	0.43 49	0.28 4	0.26 106	0.25 61	0.22 63	0.38 267	0.30 53	0.18 15	0.09 77	0.35 499	0.09 87	0.36 498	0.23 322	0.25 396

Any-RAFT	0.38 144	0.25 72	1.89 287	0.27 124	0.17 114	0.68 391	0.21 107	0.78 303	0.53 212	0.43 188	0.43 180	0.54 291	0.30 212	0.41 140	0.20 49	0.10 169	0.12 306	0.08 37	0.06 14	0.10 58	0.09 63

IIG-Stereo	0.59 365	0.65 346	1.74 195	0.54 477	0.23 256	0.61 305	0.21 107	0.73 249	0.65 337	0.64 415	0.69 410	0.69 381	0.38 267	2.09 485	1.39 484	0.11 231	0.07 48	0.11 201	0.09 116	0.15 158	0.09 63

CroCo-Stereo	0.30 80	0.45 257	1.08 69	0.31 223	0.17 114	0.19 2	0.21 107	0.73 249	0.50 178	0.21 34	0.24 54	0.55 295	0.22 100	0.27 23	0.26 150	0.09 77	0.08 121	0.08 37	0.07 59	0.12 88	0.09 63
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
raftrobust	0.38 144	0.68 356	1.54 152	0.32 252	0.46 471	0.52 177	0.21 107	0.56 157	0.42 104	0.52 272	0.35 139	0.31 143	0.33 230	0.37 118	0.30 201	0.10 169	0.11 280	0.08 37	0.07 59	0.21 292	0.19 314

CFNet_pseudo	0.45 225	0.46 260	2.23 387	0.25 78	0.19 182	0.56 220	0.21 107	0.77 288	0.60 269	0.49 244	0.56 307	0.69 381	0.47 360	0.52 220	0.31 213	0.11 231	0.10 233	0.15 378	0.10 151	0.17 216	0.14 200

AFF-stereo	0.44 207	0.96 456	1.78 221	0.31 223	0.15 58	0.50 149	0.21 107	0.64 199	0.63 316	0.47 214	0.64 379	0.49 271	0.34 238	0.46 181	0.31 213	0.08 39	0.09 191	0.10 136	0.10 151	0.37 453	0.10 88

MSMDNet	0.46 235	0.44 249	2.28 394	0.26 108	0.20 198	0.55 205	0.21 107	0.75 264	0.64 324	0.48 232	0.55 296	0.68 374	0.56 400	0.46 181	0.30 201	0.11 231	0.10 233	0.13 315	0.10 151	0.18 242	0.15 233

ccs_rob	0.45 225	0.46 260	2.22 383	0.26 108	0.19 182	0.56 220	0.21 107	0.77 288	0.60 269	0.49 244	0.56 307	0.69 381	0.47 360	0.52 220	0.31 213	0.11 231	0.09 191	0.16 396	0.10 151	0.17 216	0.14 200

3w_stereo	0.21 9	0.22 36	0.59 16	0.22 29	0.12 6	0.37 47	0.22 128	0.50 99	0.38 60	0.22 44	0.21 27	0.12 2	0.22 100	0.26 19	0.18 15	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 14	0.08 21	0.08 36

1w_stereo	0.22 31	0.17 1	0.52 6	0.23 44	0.16 85	0.44 97	0.22 128	0.55 150	0.40 84	0.25 92	0.29 88	0.13 3	0.26 157	0.28 33	0.20 49	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 14	0.08 21	0.07 7

LG-Stereo_L2	0.21 9	0.31 148	0.85 48	0.22 29	0.14 32	0.31 19	0.22 128	0.38 18	0.25 2	0.17 11	0.11 4	0.13 3	0.12 4	0.32 72	0.18 15	0.08 39	0.07 48	0.08 37	0.06 14	0.08 21	0.10 88

DFGA-Net	0.51 302	1.06 485	1.75 201	0.30 196	0.24 269	0.54 192	0.22 128	0.63 196	0.60 269	0.48 232	0.51 250	0.35 167	0.27 175	1.82 447	0.53 349	0.10 169	0.08 121	0.12 256	0.12 251	0.37 453	0.15 233

AIO-test1	0.45 225	0.87 426	2.27 392	0.33 273	0.33 383	0.50 149	0.22 128	0.74 253	0.66 352	0.29 122	0.41 174	0.29 135	0.22 100	0.73 294	0.29 183	0.09 77	0.08 121	0.12 256	0.14 311	0.30 400	0.22 351

SMoEStereo_RVC	0.29 70	0.26 87	1.03 65	0.25 78	0.14 32	0.46 121	0.22 128	0.36 12	0.38 60	0.23 61	0.23 45	0.21 61	0.18 49	0.45 172	0.60 377	0.07 23	0.06 21	0.10 136	0.08 85	0.20 278	0.20 329

tt45	0.29 70	0.24 67	1.06 68	0.25 78	0.17 114	0.55 205	0.22 128	0.41 33	0.35 30	0.24 74	0.25 61	0.25 94	0.18 49	0.64 261	0.34 241	0.08 39	0.07 48	0.10 136	0.08 85	0.21 292	0.11 112

fffy	0.28 61	0.24 67	1.19 82	0.27 124	0.15 58	0.37 47	0.22 128	0.42 39	0.32 11	0.20 27	0.29 88	0.26 108	0.20 80	0.44 160	0.20 49	0.08 39	0.10 233	0.10 136	0.08 85	0.22 309	0.18 298

rvit_stereo_0083	0.25 46	0.19 7	0.58 15	0.28 149	0.18 149	0.28 9	0.22 128	0.38 18	0.54 224	0.23 61	0.30 101	0.27 119	0.26 157	0.37 118	0.24 125	0.14 355	0.12 306	0.13 315	0.10 151	0.12 88	0.10 88

rvit_stereo_0081	0.25 46	0.21 21	0.61 18	0.28 149	0.17 114	0.31 19	0.22 128	0.42 39	0.53 212	0.24 74	0.25 61	0.25 94	0.21 91	0.34 94	0.23 101	0.13 314	0.10 233	0.11 201	0.10 151	0.12 88	0.09 63

rvit_stereo_0082	0.25 46	0.21 21	0.61 18	0.28 149	0.17 114	0.31 19	0.22 128	0.42 39	0.53 212	0.24 74	0.25 61	0.25 94	0.21 91	0.34 94	0.23 101	0.13 314	0.10 233	0.11 201	0.10 151	0.12 88	0.09 63

rvit_stereo_0075_2	0.40 165	0.40 220	1.88 280	0.33 273	0.32 370	0.41 71	0.22 128	0.58 166	0.53 212	0.38 161	0.51 250	0.40 194	0.27 175	0.44 160	0.29 183	0.20 443	0.15 367	0.22 458	0.15 334	0.18 242	0.23 375

RAFT-Stereo-weight	0.34 111	0.29 124	1.43 129	0.28 149	0.28 327	0.55 205	0.22 128	0.78 303	0.48 162	0.46 212	0.38 157	0.36 171	0.17 30	0.33 82	0.23 101	0.09 77	0.08 121	0.09 87	0.07 59	0.09 39	0.09 63

MGS-Stereo	0.32 95	0.34 177	1.70 181	0.25 78	0.14 32	0.40 64	0.22 128	0.38 18	0.43 114	0.24 74	0.51 250	0.25 94	0.18 49	0.31 60	0.20 49	0.09 77	0.08 121	0.09 87	0.08 85	0.47 496	0.08 36

EKT-Stereo	1.47 531	0.49 275	1.93 304	2.57 564	19.31 580	0.55 205	0.22 128	0.69 223	0.42 104	0.38 161	0.36 145	0.43 217	0.27 175	0.69 284	0.26 150	0.12 284	0.14 342	0.11 201	0.16 353	0.20 278	0.15 233

CFNet_ucs	0.48 256	0.50 281	2.32 400	0.26 108	0.22 236	0.57 238	0.22 128	0.85 357	0.65 337	0.53 282	0.64 379	0.68 374	0.44 335	0.54 230	0.31 213	0.13 314	0.12 306	0.16 396	0.11 213	0.19 263	0.17 278

testlalala	0.36 129	0.30 136	1.77 216	0.28 149	0.33 383	0.60 284	0.22 128	0.55 150	0.51 186	0.55 313	0.35 139	0.31 143	0.20 80	0.26 19	0.22 89	0.10 169	0.13 325	0.09 87	0.24 433	0.08 21	0.07 7

LoS_RVC	0.29 70	0.33 163	1.19 82	0.25 78	0.34 391	0.43 89	0.22 128	0.42 39	0.32 11	0.22 44	0.33 128	0.23 71	0.24 127	0.31 60	0.21 69	0.07 23	0.07 48	0.07 1	0.05 1	0.10 58	0.31 443

CroCo-Stereo Lap2	0.33 103	0.61 318	1.47 138	0.32 252	0.38 428	0.23 4	0.22 128	0.58 166	0.46 142	0.22 44	0.27 72	0.29 135	0.23 116	0.32 72	0.26 150	0.09 77	0.09 191	0.10 136	0.08 85	0.21 292	0.14 200

DCANet-4	0.40 165	0.27 93	2.21 379	0.25 78	0.14 32	0.51 158	0.22 128	0.77 288	0.72 401	0.54 295	0.47 209	0.28 128	0.37 260	0.37 118	0.34 241	0.09 77	0.07 48	0.08 37	0.07 59	0.08 21	0.22 351

fff	0.43 197	0.77 389	1.95 316	0.24 60	0.13 20	0.51 158	0.22 128	0.77 288	0.75 433	0.54 295	0.47 209	0.31 143	0.65 436	0.36 109	0.34 241	0.09 77	0.07 48	0.08 37	0.07 59	0.08 21	0.22 351

ADStereo(finetuned)	0.45 225	0.77 389	2.12 359	0.25 78	0.14 32	0.51 158	0.22 128	0.77 288	0.72 401	0.54 295	0.48 221	0.31 143	0.76 465	0.37 118	0.38 265	0.09 77	0.07 48	0.09 87	0.07 59	0.13 118	0.23 375

sCroCo_RVC	0.33 103	0.32 154	1.89 287	0.34 304	0.27 315	0.30 15	0.22 128	0.48 87	0.44 118	0.22 44	0.33 128	0.25 94	0.25 143	0.32 72	0.24 125	0.14 355	0.16 384	0.12 256	0.12 251	0.15 158	0.13 183

HCRNet	0.46 235	0.49 275	1.65 168	0.38 374	0.29 334	0.58 255	0.22 128	0.75 264	0.62 304	0.47 214	0.49 238	0.48 269	0.36 246	1.12 347	0.37 258	0.15 372	0.10 233	0.15 378	0.13 283	0.17 216	0.17 278

DCANet	0.42 191	0.77 389	1.95 316	0.25 78	0.14 32	0.51 158	0.22 128	0.77 288	0.72 401	0.54 295	0.48 221	0.31 143	0.41 300	0.36 109	0.39 276	0.09 77	0.07 48	0.09 87	0.07 59	0.13 118	0.23 375

csc	0.43 197	0.77 389	1.95 316	0.24 60	0.13 20	0.51 158	0.22 128	0.77 288	0.75 433	0.54 295	0.47 209	0.31 143	0.65 436	0.36 109	0.34 241	0.09 77	0.07 48	0.08 37	0.07 59	0.08 21	0.22 351

cscssc	0.43 197	0.77 389	1.95 316	0.24 60	0.13 20	0.51 158	0.22 128	0.77 288	0.75 433	0.54 295	0.47 209	0.31 143	0.65 436	0.36 109	0.34 241	0.09 77	0.07 48	0.08 37	0.07 59	0.08 21	0.22 351

FENet	0.44 207	0.30 136	2.42 420	0.32 252	0.17 114	0.58 255	0.22 128	0.77 288	0.59 264	0.47 214	0.42 178	0.55 295	0.38 267	0.49 207	0.47 321	0.12 284	0.09 191	0.12 256	0.11 213	0.13 118	0.16 260

CFNet	0.58 357	0.96 456	1.78 221	0.33 273	0.25 287	0.63 342	0.22 128	0.88 384	0.75 433	0.46 212	0.59 324	0.58 320	0.40 289	2.29 497	0.48 327	0.12 284	0.09 191	0.15 378	0.14 311	0.30 400	0.15 233

HITNet	0.46 235	0.92 438	2.09 351	0.33 273	0.14 32	0.55 205	0.22 128	0.83 340	0.56 242	0.51 264	0.49 238	0.48 269	0.37 260	0.48 197	0.54 355	0.09 77	0.06 21	0.10 136	0.08 85	0.23 322	0.09 63
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
iResNet_ROB	0.50 285	1.15 500	1.73 191	0.31 223	0.21 211	0.58 255	0.22 128	0.95 444	0.82 465	0.58 353	0.62 351	0.57 313	0.39 281	0.84 315	0.40 284	0.11 231	0.08 121	0.09 87	0.06 14	0.21 292	0.13 183

xyz-stereo-finetune2	0.35 122	0.45 257	1.04 66	0.21 7	0.12 6	0.58 255	0.23 159	0.50 99	0.45 133	0.31 129	0.46 203	0.30 140	0.41 300	0.81 312	0.51 342	0.08 39	0.07 48	0.11 201	0.09 116	0.12 88	0.09 63

SCV	0.35 122	0.59 312	1.37 116	0.34 304	0.22 236	0.28 9	0.23 159	0.72 238	0.35 30	0.19 20	0.30 101	0.24 84	0.20 80	0.64 261	0.19 27	0.11 231	0.08 121	0.09 87	0.29 459	0.34 430	0.29 426

AIO-test2	0.49 274	1.15 500	1.96 325	0.42 411	0.37 422	0.50 149	0.23 159	0.79 319	0.70 381	0.33 140	0.53 274	0.27 119	0.22 100	0.67 275	0.29 183	0.73 530	0.08 121	0.13 315	0.17 370	0.17 216	0.18 298

999	0.29 70	0.25 72	1.05 67	0.26 108	0.18 149	0.49 141	0.23 159	0.38 18	0.37 55	0.20 27	0.32 119	0.23 71	0.18 49	0.73 294	0.36 252	0.08 39	0.07 48	0.09 87	0.08 85	0.24 337	0.10 88

mms	0.27 53	0.26 87	0.91 56	0.25 78	0.18 149	0.32 24	0.23 159	0.37 15	0.31 7	0.21 34	0.30 101	0.23 71	0.17 30	0.46 181	0.21 69	0.08 39	0.10 233	0.10 136	0.08 85	0.22 309	0.47 502

ours_stereo	0.27 53	0.25 72	1.21 89	0.25 78	0.17 114	0.35 36	0.23 159	0.38 18	0.35 30	0.20 27	0.31 114	0.23 71	0.17 30	0.41 140	0.20 49	0.08 39	0.07 48	0.10 136	0.08 85	0.22 309	0.18 298

GCAP-BAT	0.43 197	0.31 148	1.82 254	0.25 78	0.26 302	0.65 367	0.23 159	0.48 87	0.37 55	0.67 428	0.82 451	0.44 228	0.24 127	0.48 197	0.87 433	0.09 77	0.13 325	0.09 87	0.22 427	0.08 21	0.09 63

AIO-Stereo-zeroshot1	0.70 426	0.65 346	3.45 535	0.50 459	0.60 505	0.75 428	0.23 159	0.96 449	0.60 269	0.76 460	1.30 507	0.81 434	0.60 415	0.57 238	0.82 428	0.10 169	0.16 384	0.11 201	0.43 512	0.31 408	0.22 351

test_sample1	0.40 165	0.18 5	1.19 82	0.31 223	0.18 149	0.48 134	0.23 159	0.78 303	0.49 168	0.44 194	0.44 191	0.45 237	0.41 300	1.39 372	0.33 234	0.11 231	0.09 191	0.10 136	0.09 116	0.12 88	0.13 183

test_for_model	0.64 394	1.60 534	1.82 254	1.23 543	1.02 538	0.53 184	0.23 159	0.75 264	0.50 178	0.57 335	0.29 88	0.25 94	0.20 80	0.26 19	0.22 89	0.76 533	0.31 491	0.08 37	0.07 59	1.68 554	0.50 509

AE-Stereo	0.42 191	0.29 124	1.65 168	0.43 416	0.47 473	0.56 220	0.23 159	0.86 367	0.46 142	0.31 129	0.41 174	0.43 217	0.24 127	0.34 94	0.24 125	0.09 77	0.48 523	0.11 201	0.45 514	0.22 309	0.19 314

ff7	0.32 95	0.52 284	1.38 117	0.25 78	0.16 85	0.56 220	0.23 159	0.46 68	0.41 95	0.24 74	0.23 45	0.20 53	0.23 116	0.48 197	0.19 27	0.09 77	0.08 121	0.10 136	0.18 383	0.23 322	0.22 351

IGEVStereo-DCA	0.33 103	0.34 177	1.38 117	0.27 124	0.16 85	0.45 102	0.23 159	0.46 68	0.41 95	0.24 74	0.21 27	0.26 108	0.25 143	0.64 261	0.52 345	0.09 77	0.07 48	0.10 136	0.18 383	0.16 194	0.22 351

ffff	0.32 95	0.52 284	1.38 117	0.25 78	0.16 85	0.56 220	0.23 159	0.46 68	0.41 95	0.24 74	0.23 45	0.20 53	0.23 116	0.48 197	0.19 27	0.09 77	0.08 121	0.10 136	0.18 383	0.23 322	0.22 351

11t	0.32 95	0.52 284	1.38 117	0.25 78	0.16 85	0.56 220	0.23 159	0.46 68	0.41 95	0.24 74	0.23 45	0.20 53	0.23 116	0.48 197	0.19 27	0.09 77	0.08 121	0.10 136	0.18 383	0.23 322	0.22 351

HH	0.49 274	0.49 275	2.78 485	0.50 459	0.41 447	0.38 57	0.23 159	0.72 238	0.38 60	0.63 405	0.48 221	0.87 455	0.41 300	0.64 261	0.21 69	0.09 77	0.17 402	0.10 136	0.09 116	0.16 194	0.12 149

HanStereo	0.49 274	0.49 275	2.78 485	0.50 459	0.41 447	0.38 57	0.23 159	0.72 238	0.38 60	0.63 405	0.48 221	0.87 455	0.41 300	0.64 261	0.21 69	0.09 77	0.17 402	0.10 136	0.09 116	0.16 194	0.12 149

SDNR	1.22 516	0.80 401	2.71 471	0.33 273	1.48 554	1.98 544	0.23 159	1.93 549	2.44 551	0.89 486	2.52 540	1.36 520	0.51 381	3.65 553	1.93 506	0.30 495	0.31 491	0.22 458	0.16 353	0.33 423	0.36 469

CAS	0.35 122	0.25 72	1.30 103	0.79 517	0.34 391	0.51 158	0.23 159	0.46 68	0.39 72	0.22 44	0.31 114	0.20 53	0.17 30	0.28 33	0.23 101	0.73 530	0.06 21	0.07 1	0.05 1	0.09 39	0.37 476

anonymousdsp2	0.34 111	0.24 67	1.16 79	0.28 149	0.15 58	0.57 238	0.23 159	0.79 319	0.47 159	0.38 161	0.37 148	0.40 194	0.25 143	0.47 192	0.21 69	0.09 77	0.07 48	0.10 136	0.13 283	0.19 263	0.27 413

anonymousdsp	0.34 111	0.53 289	1.47 138	0.25 78	0.16 85	0.56 220	0.23 159	0.49 93	0.40 84	0.25 92	0.24 54	0.22 63	0.24 127	0.55 234	0.19 27	0.09 77	0.11 280	0.10 136	0.18 383	0.24 337	0.29 426

RCA-Stereo	0.34 111	0.32 154	1.30 103	0.26 108	0.14 32	0.58 255	0.23 159	0.78 303	0.62 304	0.40 169	0.44 191	0.28 128	0.35 240	0.29 45	0.20 49	0.09 77	0.10 233	0.09 87	0.07 59	0.19 263	0.08 36

ccc-4	0.32 95	0.52 284	1.38 117	0.25 78	0.16 85	0.56 220	0.23 159	0.46 68	0.41 95	0.24 74	0.23 45	0.20 53	0.23 116	0.48 197	0.19 27	0.09 77	0.08 121	0.10 136	0.18 383	0.23 322	0.22 351

BUS	0.41 172	0.27 93	1.13 75	0.30 196	0.21 211	0.91 482	0.23 159	1.00 481	0.61 286	0.63 405	0.53 274	0.66 358	0.30 212	0.43 151	0.32 224	0.13 314	0.10 233	0.14 351	0.12 251	0.12 88	0.11 112

NINENet	0.50 285	0.33 163	1.69 177	0.55 484	0.25 287	0.91 482	0.23 159	0.98 461	0.71 391	0.53 282	0.55 296	0.66 358	0.30 212	1.22 357	0.32 224	0.15 372	0.13 325	0.16 396	0.11 213	0.16 194	0.13 183

IGEV-Stereo	0.34 111	0.54 294	1.47 138	0.25 78	0.16 85	0.56 220	0.23 159	0.49 93	0.40 84	0.25 92	0.24 54	0.22 63	0.24 127	0.54 230	0.19 27	0.09 77	0.10 233	0.10 136	0.18 383	0.24 337	0.29 426
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
UDGNet	0.44 207	1.02 481	1.74 195	0.35 320	0.19 182	0.58 255	0.23 159	0.49 93	0.66 352	0.41 178	0.38 157	0.34 163	0.29 204	0.53 226	0.30 201	0.24 473	0.10 233	0.37 507	0.19 403	0.27 378	0.15 233

test-3	0.43 197	0.20 12	1.70 181	0.34 304	0.32 370	0.45 102	0.23 159	0.71 233	0.46 142	0.51 264	0.29 88	0.45 237	0.21 91	0.59 247	0.98 443	0.08 39	0.07 48	0.10 136	0.35 490	0.29 389	0.28 420

test_1	0.43 197	0.20 12	1.70 181	0.34 304	0.32 370	0.45 102	0.23 159	0.71 233	0.46 142	0.50 251	0.29 88	0.45 237	0.21 91	0.59 247	0.98 443	0.08 39	0.07 48	0.10 136	0.35 490	0.29 389	0.29 426

TRStereo	0.53 321	0.76 380	2.38 413	0.42 411	0.29 334	0.69 397	0.23 159	1.81 545	0.55 231	0.36 149	0.32 119	0.47 258	0.40 289	0.46 181	0.25 142	0.12 284	0.11 280	0.11 201	0.41 509	0.13 118	0.32 448

AnonymousM	0.37 135	0.44 249	1.50 147	0.25 78	0.15 58	0.52 177	0.23 159	0.60 184	0.42 104	0.42 183	0.32 119	0.30 140	0.25 143	0.34 94	0.23 101	0.11 231	0.09 191	0.71 528	0.36 498	0.12 88	0.07 7

GMStereo	0.38 144	0.99 472	1.91 298	0.27 124	0.16 85	0.39 59	0.23 159	0.47 80	0.62 304	0.38 161	0.34 134	0.25 94	0.25 143	0.39 132	0.29 183	0.14 355	0.08 121	0.10 136	0.12 251	0.15 158	0.11 112
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
MLCV	0.48 256	0.89 433	1.85 265	0.29 179	0.14 32	0.59 272	0.23 159	0.72 238	0.59 264	0.66 424	0.66 390	0.55 295	0.36 246	1.03 335	0.49 332	0.09 77	0.06 21	0.09 87	0.07 59	0.19 263	0.11 112

xyz-stereo	3.02 557	0.29 124	30.64 588	0.23 44	0.12 6	15.52 574	0.24 192	0.51 108	0.47 159	0.59 367	7.99 566	0.64 347	0.47 360	1.39 372	0.50 337	0.09 77	0.07 48	0.34 500	0.07 59	0.13 118	0.08 36

AIO_rvc	0.41 172	0.64 339	1.29 100	0.58 491	0.39 431	0.37 47	0.24 192	0.50 99	0.43 114	0.28 118	0.23 45	0.25 94	0.16 23	0.99 329	0.19 27	0.10 169	0.16 384	0.08 37	0.11 213	0.25 349	0.85 533

HUF	0.59 365	0.65 346	2.46 429	0.45 437	0.77 523	0.34 31	0.24 192	0.46 68	0.39 72	0.31 129	0.28 81	0.25 94	0.19 70	0.67 275	0.18 15	0.12 284	2.03 564	0.08 37	0.06 14	0.31 408	1.59 561

fffft	0.29 70	0.21 21	1.10 73	0.24 60	0.15 58	0.42 85	0.24 192	0.42 39	0.38 60	0.21 34	0.18 16	0.20 53	0.16 23	0.44 160	0.70 403	0.07 23	0.06 21	0.10 136	0.08 85	0.28 384	0.20 329
1: 1. 1
WCG-NET	0.30 80	0.42 233	1.26 97	0.24 60	0.12 6	0.43 89	0.24 192	0.40 26	0.56 242	0.35 144	0.37 148	0.26 108	0.24 127	0.29 45	0.19 27	0.08 39	0.12 306	0.08 37	0.07 59	0.22 309	0.10 88

WCG-NET（raft）	0.32 95	0.53 289	1.21 89	0.23 44	0.12 6	0.44 97	0.24 192	0.40 26	0.50 178	0.35 144	0.35 139	0.47 258	0.25 143	0.35 100	0.20 49	0.08 39	0.29 485	0.08 37	0.07 59	0.22 309	0.11 112

SMFormer	0.50 285	0.46 260	1.60 161	0.30 196	0.15 58	0.45 102	0.24 192	0.90 396	0.72 401	0.56 324	0.64 379	0.51 277	0.41 300	1.87 456	0.49 332	0.13 314	0.10 233	0.11 201	0.10 151	0.15 158	0.16 260

tta	0.50 285	0.46 260	1.60 161	0.30 196	0.15 58	0.45 102	0.24 192	0.90 396	0.72 401	0.56 324	0.64 379	0.51 277	0.41 300	1.87 456	0.49 332	0.13 314	0.10 233	0.11 201	0.10 151	0.14 141	0.11 112

qqq1	0.48 256	0.46 260	1.60 161	0.30 196	0.15 58	0.45 102	0.24 192	0.90 396	0.72 401	0.56 324	0.64 379	0.51 277	0.41 300	1.87 456	0.23 101	0.13 314	0.10 233	0.09 87	0.08 85	0.14 141	0.11 112

fff1	0.48 256	0.46 260	1.60 161	0.30 196	0.15 58	0.45 102	0.24 192	0.90 396	0.72 401	0.56 324	0.64 379	0.51 277	0.41 300	1.87 456	0.23 101	0.13 314	0.10 233	0.09 87	0.08 85	0.14 141	0.11 112

CASS	0.39 159	0.30 136	1.61 165	0.32 252	0.17 114	0.53 184	0.24 192	0.70 230	0.49 168	0.59 367	0.54 286	0.40 194	0.40 289	0.41 140	0.30 201	0.17 407	0.10 233	0.14 351	0.11 213	0.18 242	0.17 278
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
DCRE	0.50 285	0.63 335	2.13 361	0.30 196	0.23 256	0.45 102	0.24 192	0.59 174	0.53 212	0.50 251	2.10 530	0.42 213	0.26 157	0.35 100	0.23 101	0.09 77	0.14 342	0.10 136	0.32 480	0.16 194	0.15 233

knoymous	0.34 111	0.25 72	1.75 201	0.24 60	0.18 149	0.45 102	0.24 192	0.57 160	0.38 60	0.41 178	0.39 165	0.55 295	0.25 143	0.38 126	0.23 101	0.11 231	0.08 121	0.12 256	0.07 59	0.13 118	0.12 149

x	0.35 122	0.20 12	1.36 113	0.33 273	0.17 114	0.47 126	0.24 192	0.75 264	0.54 224	0.40 169	0.40 170	0.42 213	0.34 238	0.45 172	0.32 224	0.11 231	0.14 342	0.11 201	0.09 116	0.12 88	0.14 200

rafts_anoy	0.43 197	0.89 433	1.96 325	0.32 252	0.30 345	0.48 134	0.24 192	0.62 190	0.49 168	0.37 153	0.38 157	0.33 157	0.30 212	0.51 216	0.34 241	0.10 169	0.39 511	0.13 315	0.15 334	0.17 216	0.15 233

s12784h	0.36 129	0.28 114	1.58 158	0.23 44	0.11 1	0.62 325	0.24 192	0.79 319	0.64 324	0.44 194	0.52 263	0.28 128	0.26 157	0.50 213	0.24 125	0.11 231	0.06 21	0.09 87	0.06 14	0.16 194	0.06 1

TestStereo	0.45 225	0.54 294	2.11 356	0.29 179	0.16 85	0.43 89	0.24 192	0.54 146	0.45 133	0.37 153	0.46 203	0.34 163	0.27 175	1.98 473	0.27 158	0.11 231	0.08 121	0.12 256	0.09 116	0.14 141	0.08 36

222	0.78 463	0.23 54	1.23 92	0.28 149	0.18 149	0.62 325	0.24 192	1.02 492	0.70 381	0.58 353	0.66 390	0.46 250	0.42 317	1.80 443	6.53 565	0.13 314	0.10 233	0.11 201	0.10 151	0.12 88	0.17 278

xxxx	0.70 426	0.21 21	1.33 108	0.28 149	0.18 149	0.63 342	0.24 192	1.02 492	0.69 372	0.50 251	0.62 351	0.58 320	0.38 267	1.47 390	5.21 560	0.13 314	0.12 306	0.11 201	0.10 151	0.12 88	0.15 233

FADNet_RVC	0.81 473	1.14 496	2.42 420	0.30 196	0.24 269	0.71 406	0.24 192	0.95 444	0.61 286	0.44 194	0.56 307	0.59 323	0.42 317	1.52 395	0.68 399	0.94 538	0.96 553	0.28 485	1.00 553	0.90 532	1.36 556

xyz-stereo-finetune	0.31 88	0.46 260	0.79 44	0.21 7	0.12 6	0.53 184	0.25 212	0.52 123	0.54 224	0.28 118	0.32 119	0.29 135	0.23 116	0.59 247	0.55 356	0.08 39	0.07 48	0.10 136	0.08 85	0.13 118	0.08 36

MM-Stereo_test2	0.38 144	0.28 114	2.46 429	0.43 416	0.15 58	0.50 149	0.25 212	0.47 80	0.38 60	0.33 140	0.26 68	0.23 71	0.22 100	0.34 94	0.29 183	0.08 39	0.09 191	0.09 87	0.10 151	0.36 445	0.22 351

AIO_test	0.39 159	0.37 196	1.19 82	0.73 511	0.67 512	0.35 36	0.25 212	0.47 80	0.34 22	0.34 142	0.22 39	0.33 157	0.17 30	1.31 365	0.19 27	0.11 231	0.15 367	0.08 37	0.21 419	0.15 158	0.23 375

rvit_0105_6	0.31 88	0.29 124	1.00 64	0.31 223	0.18 149	0.35 36	0.25 212	0.51 108	0.61 286	0.25 92	0.28 81	0.32 151	0.25 143	0.39 132	0.25 142	0.18 418	0.16 384	0.15 378	0.13 283	0.14 141	0.13 183

Occ-G	0.30 80	0.30 136	1.33 108	0.23 44	0.15 58	0.36 42	0.25 212	0.43 49	0.31 7	0.26 106	0.35 139	0.46 250	0.22 100	0.30 53	0.25 142	0.09 77	0.07 48	0.09 87	0.16 353	0.31 408	0.08 36

test_sample3	0.50 285	0.41 226	1.88 280	0.32 252	0.19 182	0.57 238	0.25 212	0.92 415	0.64 324	0.52 272	0.49 238	0.47 258	0.35 240	1.79 439	0.37 258	0.13 314	0.10 233	0.12 256	0.11 213	0.16 194	0.16 260

ACVNet-DCA	0.42 191	0.64 339	2.07 345	0.35 320	0.14 32	0.76 432	0.25 212	0.76 277	0.52 193	0.31 129	0.38 157	0.24 84	0.38 267	0.69 284	0.19 27	0.10 169	0.24 461	0.11 201	0.09 116	0.12 88	0.14 200

xx1	0.46 235	0.64 339	2.07 345	0.35 320	0.14 32	0.76 432	0.25 212	0.74 253	1.01 501	0.31 129	0.38 157	0.46 250	0.36 246	0.69 284	0.19 27	0.10 169	0.24 461	0.12 256	0.12 251	0.12 88	0.14 200

1test111	0.44 207	0.64 339	2.07 345	0.35 320	0.14 32	0.76 432	0.25 212	0.76 277	0.52 193	0.31 129	0.38 157	0.24 84	0.38 267	0.96 326	0.30 201	0.10 169	0.24 461	0.11 201	0.09 116	0.12 88	0.14 200

cc1	0.47 250	0.64 339	2.07 345	0.35 320	0.14 32	0.76 432	0.25 212	0.74 253	1.01 501	0.31 129	0.38 157	0.24 84	0.38 267	0.69 284	0.19 27	0.10 169	0.24 461	0.11 201	0.09 116	0.25 349	0.40 489

tt1	0.44 207	0.64 339	1.83 260	0.35 320	0.14 32	0.76 432	0.25 212	0.74 253	0.88 480	0.31 129	0.37 148	0.25 94	0.35 240	0.63 259	0.19 27	0.10 169	0.24 461	0.11 201	0.09 116	0.25 349	0.36 469

4D-IteraStereo	0.44 207	0.96 456	2.63 460	0.27 124	0.30 345	0.45 102	0.25 212	0.52 123	0.50 178	0.40 169	0.31 114	0.40 194	0.19 70	0.35 100	0.32 224	0.09 77	0.06 21	0.12 256	0.11 213	0.19 263	0.30 435

anonymousa	0.48 256	0.46 260	2.44 426	0.29 179	0.34 391	0.61 305	0.25 212	0.66 207	0.54 224	0.53 282	0.77 442	0.73 402	0.46 352	0.33 82	0.31 213	0.10 169	0.09 191	0.12 256	0.29 459	0.10 58	0.19 314

ProNet	0.30 80	0.54 294	1.29 100	0.25 78	0.15 58	0.47 126	0.25 212	0.48 87	0.39 72	0.21 34	0.23 45	0.22 63	0.20 80	0.44 160	0.19 27	0.08 39	0.08 121	0.10 136	0.08 85	0.23 322	0.12 149

raft_robust	0.55 338	0.84 416	1.73 191	0.28 149	0.54 488	0.53 184	0.25 212	0.88 384	0.75 433	0.48 232	0.46 203	0.76 418	0.75 464	1.46 383	0.27 158	0.09 77	0.10 233	0.10 136	0.30 468	0.26 369	0.16 260

AACVNet	0.54 326	0.78 397	1.73 191	0.36 338	0.21 211	0.57 238	0.25 212	0.71 233	0.51 186	0.55 313	0.59 324	0.64 347	0.41 300	2.13 488	0.41 290	0.14 355	0.11 280	0.14 351	0.11 213	0.33 423	0.15 233

GANet-ADL	0.44 207	0.41 226	2.31 399	0.33 273	0.20 198	0.57 238	0.25 212	0.75 264	0.54 224	0.42 183	0.59 324	0.56 307	0.30 212	0.40 137	0.38 265	0.14 355	0.11 280	0.09 87	0.08 85	0.22 309	0.17 278

ASMatch	0.60 371	0.43 238	2.58 454	0.91 526	0.36 411	0.56 220	0.25 212	0.52 123	0.61 286	0.47 214	1.21 501	0.47 258	0.66 441	1.34 368	0.94 438	0.10 169	0.08 121	0.11 201	0.11 213	0.10 58	0.16 260

raft+_RVC	0.44 207	0.67 354	1.85 265	0.34 304	0.71 517	0.51 158	0.25 212	0.64 199	0.51 186	0.35 144	0.45 195	0.32 151	0.28 190	0.43 151	0.32 224	0.09 77	0.19 424	0.10 136	0.09 116	0.20 278	0.40 489

pcwnet_v2	0.64 394	0.49 275	4.41 552	0.32 252	0.27 315	0.60 284	0.25 212	0.97 457	0.88 480	0.59 367	0.70 420	0.63 338	0.55 396	0.66 274	0.37 258	0.17 407	0.15 367	0.15 378	0.14 311	0.21 292	0.23 375

PMTNet	0.31 88	0.35 184	1.30 103	0.20 4	0.14 32	0.57 238	0.25 212	0.46 68	0.42 104	0.27 113	0.32 119	0.27 119	0.24 127	0.39 132	0.23 101	0.43 508	0.07 48	0.08 37	0.05 1	0.18 242	0.07 7

BEATNet_4x	0.47 250	0.73 374	1.91 298	0.33 273	0.15 58	0.56 220	0.25 212	0.85 357	0.58 257	0.54 295	0.51 250	0.57 313	0.42 317	0.57 238	0.61 380	0.11 231	0.08 121	0.12 256	0.09 116	0.20 278	0.16 260

test_sample5	0.51 302	0.43 238	1.83 260	0.32 252	0.18 149	0.55 205	0.26 234	0.92 415	0.65 337	0.53 282	0.59 324	0.45 237	0.36 246	1.87 456	0.36 252	0.13 314	0.10 233	0.13 315	0.12 251	0.17 216	0.16 260

test_sample4	0.50 285	0.42 233	1.88 280	0.32 252	0.19 182	0.56 220	0.26 234	0.93 423	0.65 337	0.54 295	0.54 286	0.45 237	0.36 246	1.79 439	0.36 252	0.13 314	0.10 233	0.13 315	0.12 251	0.17 216	0.16 260

mmm	0.38 144	0.21 21	1.18 80	0.35 320	0.17 114	0.49 141	0.26 234	0.78 303	0.52 193	0.50 251	0.57 315	0.41 200	0.37 260	0.71 291	0.31 213	0.11 231	0.13 325	0.14 351	0.13 283	0.15 158	0.14 200

DualNet	0.51 302	0.43 238	1.83 260	0.32 252	0.18 149	0.55 205	0.26 234	0.92 415	0.65 337	0.54 295	0.62 351	0.45 237	0.36 246	1.87 456	0.36 252	0.13 314	0.10 233	0.13 315	0.12 251	0.17 216	0.16 260

ffm	0.47 250	0.23 54	2.01 334	0.30 196	0.21 211	0.57 238	0.26 234	0.74 253	0.88 480	0.53 282	0.63 363	0.66 358	0.39 281	0.63 259	0.19 27	0.10 169	0.24 461	0.15 378	0.13 283	0.25 349	0.36 469

ff1	0.73 447	0.23 54	2.01 334	0.30 196	0.21 211	0.57 238	0.26 234	0.74 253	0.88 480	0.53 282	0.63 363	0.66 358	0.39 281	2.52 519	3.43 546	0.10 169	0.24 461	0.15 378	0.13 283	0.25 349	0.36 469

mmx	0.72 438	0.23 54	2.01 334	0.30 196	0.21 211	0.57 238	0.26 234	0.99 473	0.76 442	0.53 282	0.63 363	0.66 358	0.39 281	2.52 519	3.43 546	0.13 314	0.10 233	0.15 378	0.13 283	0.15 158	0.15 233

ttt	0.66 406	0.22 36	1.68 175	0.34 304	0.24 269	0.60 284	0.26 234	1.00 481	0.77 446	0.55 313	0.67 393	0.54 291	0.36 246	2.14 489	3.03 535	0.16 393	0.13 325	0.13 315	0.12 251	0.15 158	0.17 278

xxx	0.72 438	0.23 54	2.01 334	0.30 196	0.21 211	0.57 238	0.26 234	0.99 473	0.76 442	0.53 282	0.63 363	0.66 358	0.39 281	2.52 519	3.43 546	0.13 314	0.10 233	0.15 378	0.13 283	0.15 158	0.15 233

StereoVision	0.45 225	0.72 369	1.94 313	0.33 273	0.32 370	0.47 126	0.26 234	0.68 220	0.57 246	0.32 138	0.89 466	0.45 237	0.27 175	0.49 207	0.36 252	0.13 314	0.15 367	0.16 396	0.15 334	0.19 263	0.13 183

qqq	0.38 144	0.21 21	1.34 111	0.28 149	0.15 58	0.45 102	0.26 234	0.76 277	0.52 193	0.39 167	0.41 174	0.46 250	0.36 246	0.96 326	0.30 201	0.11 231	0.14 342	0.12 256	0.12 251	0.12 88	0.14 200

IER	0.43 197	0.38 206	1.69 177	0.26 108	0.25 287	0.66 373	0.26 234	0.71 233	0.55 231	0.54 295	0.59 324	0.60 329	0.53 388	0.52 220	0.39 276	0.11 231	0.08 121	0.11 201	0.11 213	0.14 141	0.11 112

dd	0.42 191	0.96 456	1.77 216	0.31 223	0.17 114	0.57 238	0.26 234	0.49 93	0.68 363	0.41 178	0.40 170	0.34 163	0.27 175	0.45 172	0.40 284	0.17 407	0.10 233	0.13 315	0.12 251	0.21 292	0.12 149

dad	0.51 302	1.01 478	1.74 195	0.29 179	0.19 182	0.60 284	0.26 234	0.52 123	0.75 433	0.63 405	0.63 363	0.63 338	0.33 230	0.85 317	0.47 321	0.27 487	0.15 367	0.40 510	0.18 383	0.22 309	0.14 200

PSMNet-ADL	0.51 302	0.38 206	1.65 168	0.35 320	0.21 211	0.67 379	0.26 234	0.74 253	0.55 231	0.42 183	0.52 263	0.70 391	0.45 339	1.91 466	0.57 368	0.15 372	0.13 325	0.11 201	0.13 283	0.15 158	0.20 329

OMP-Stereo	0.59 365	0.65 346	1.74 195	0.56 486	0.37 422	0.60 284	0.26 234	0.70 230	0.65 337	0.66 424	0.60 339	0.69 381	0.32 226	2.09 485	1.20 471	0.10 169	0.07 48	0.12 256	0.09 116	0.17 216	0.10 88

ROB_FTStereo	0.38 144	0.27 93	1.78 221	0.44 423	0.17 114	0.61 305	0.26 234	0.51 108	0.52 193	0.47 214	0.43 180	0.43 217	0.28 190	0.49 207	0.28 168	0.12 284	0.08 121	0.12 256	0.10 151	0.17 216	0.12 149

RALCasStereoNet	0.45 225	0.88 430	1.85 265	0.30 196	0.26 302	0.49 141	0.26 234	0.58 166	0.51 186	0.36 149	0.48 221	0.36 171	0.28 190	0.55 234	0.34 241	0.10 169	0.53 525	0.09 87	0.08 85	0.25 349	0.34 459

111	0.48 256	1.09 489	1.95 316	0.24 60	0.13 20	0.59 272	0.26 234	0.83 340	0.78 451	0.48 232	0.52 263	0.56 307	0.38 267	0.49 207	0.38 265	0.09 77	0.07 48	0.09 87	0.07 59	0.23 322	0.35 461

DMCA	0.41 172	0.52 284	1.26 97	0.31 223	0.24 269	0.59 272	0.26 234	0.77 288	0.63 316	0.58 353	0.48 221	0.57 313	0.35 240	0.40 137	0.50 337	0.14 355	0.10 233	0.14 351	0.10 151	0.15 158	0.15 233

R-Stereo Train	0.36 129	0.21 21	1.70 181	0.29 179	0.18 149	0.55 205	0.26 234	0.78 303	0.36 48	0.57 335	0.67 393	0.33 157	0.24 127	0.32 72	0.23 101	0.10 169	0.08 121	0.09 87	0.07 59	0.09 39	0.12 149

RAFT-Stereo	0.36 129	0.21 21	1.70 181	0.29 179	0.18 149	0.55 205	0.26 234	0.78 303	0.36 48	0.57 335	0.67 393	0.33 157	0.24 127	0.32 72	0.23 101	0.10 169	0.08 121	0.09 87	0.07 59	0.09 39	0.12 149
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
UCFNet_RVC	0.48 256	0.82 410	1.85 265	0.30 196	0.27 315	0.64 353	0.26 234	0.74 253	0.55 231	0.48 232	0.53 274	0.63 338	0.41 300	0.88 322	0.38 265	0.15 372	0.10 233	0.17 413	0.17 370	0.18 242	0.15 233

StereoDRNet-Refined	0.50 285	0.41 226	1.50 147	0.33 273	0.21 211	0.68 391	0.26 234	0.81 327	0.68 363	0.67 428	0.68 401	0.73 402	0.42 317	1.10 341	0.59 375	0.11 231	0.08 121	0.14 351	0.14 311	0.25 349	0.21 338
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
PWCDC_ROB	0.72 438	1.06 485	2.09 351	0.47 447	0.36 411	0.78 445	0.26 234	0.98 461	1.34 526	0.61 385	2.07 528	0.64 347	0.61 424	0.83 313	0.71 406	0.31 497	0.14 342	0.15 378	0.12 251	0.60 515	0.21 338

G2L-Stereo	0.55 338	0.85 420	2.18 375	0.31 223	0.27 315	0.59 272	0.27 259	0.77 288	0.55 231	0.54 295	0.52 263	0.71 395	0.36 246	1.75 431	0.50 337	0.13 314	0.11 280	0.13 315	0.11 213	0.29 389	0.15 233

castereo	0.30 80	0.44 249	0.81 45	0.24 60	0.29 334	0.41 71	0.27 259	0.72 238	0.45 133	0.22 44	0.30 101	0.24 84	0.31 220	0.25 11	0.21 69	0.09 77	0.07 48	0.08 37	0.31 474	0.12 88	0.09 63

rvit_stereo_0080	0.27 53	0.38 206	0.76 40	0.24 60	0.18 149	0.34 31	0.27 259	0.54 146	0.44 118	0.24 74	0.26 68	0.27 119	0.22 100	0.29 45	0.23 101	0.13 314	0.10 233	0.10 136	0.10 151	0.15 158	0.11 112

rvit_stereo_ft	0.31 88	0.61 318	1.18 80	0.32 252	0.21 211	0.28 9	0.27 259	0.55 150	0.48 162	0.23 61	0.27 72	0.28 128	0.26 157	0.32 72	0.25 142	0.13 314	0.09 191	0.11 201	0.11 213	0.13 118	0.14 200

test_sample6	0.52 315	0.44 249	1.81 248	0.33 273	0.18 149	0.55 205	0.27 259	0.94 431	0.66 352	0.54 295	0.62 351	0.47 258	0.36 246	1.97 472	0.38 265	0.14 355	0.10 233	0.13 315	0.13 283	0.17 216	0.16 260

test_sample2	0.41 172	0.19 7	1.23 92	0.31 223	0.17 114	0.51 158	0.27 259	0.81 327	0.55 231	0.44 194	0.45 195	0.46 250	0.38 267	1.51 393	0.30 201	0.12 284	0.09 191	0.11 201	0.10 151	0.14 141	0.14 200

whm_eth	0.27 53	0.38 206	0.76 40	0.24 60	0.18 149	0.34 31	0.27 259	0.54 146	0.44 118	0.24 74	0.26 68	0.27 119	0.22 100	0.29 45	0.23 101	0.13 314	0.10 233	0.10 136	0.10 151	0.15 158	0.11 112

LL-Strereo2	0.41 172	0.90 436	1.83 260	0.44 423	0.24 269	0.54 192	0.27 259	0.58 166	0.45 133	0.41 178	0.33 128	0.44 228	0.21 91	0.44 160	0.34 241	0.09 77	0.08 121	0.16 396	0.14 311	0.17 216	0.17 278

Patchmatch Stereo++	0.39 159	0.27 93	1.78 221	0.44 423	0.16 85	0.61 305	0.27 259	0.51 108	0.52 193	0.47 214	0.43 180	0.43 217	0.28 190	0.54 230	0.28 168	0.12 284	0.08 121	0.12 256	0.10 151	0.17 216	0.12 149
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
PFNet	0.60 371	0.33 163	2.47 433	0.41 400	0.55 491	0.62 325	0.27 259	0.61 186	0.63 316	0.61 385	0.56 307	0.45 237	0.32 226	1.88 463	1.14 466	0.28 491	0.09 191	0.12 256	0.16 353	0.26 369	0.20 329

iGMRVC	0.39 159	0.27 93	1.78 221	0.44 423	0.17 114	0.61 305	0.27 259	0.51 108	0.52 193	0.47 214	0.43 180	0.44 228	0.28 190	0.55 234	0.28 168	0.12 284	0.08 121	0.12 256	0.10 151	0.17 216	0.12 149

iRAFT	0.39 159	0.27 93	1.78 221	0.44 423	0.16 85	0.61 305	0.27 259	0.51 108	0.52 193	0.47 214	0.43 180	0.43 217	0.28 190	0.54 230	0.28 168	0.12 284	0.08 121	0.12 256	0.10 151	0.17 216	0.12 149

sAnonymous2	0.38 144	0.62 324	2.15 367	0.31 223	0.24 269	0.34 31	0.27 259	0.53 134	0.46 142	0.24 74	0.29 88	0.23 71	0.28 190	0.28 33	0.22 89	0.12 284	0.09 191	0.11 201	0.13 283	0.38 460	0.35 461

CroCo_RVC	0.38 144	0.62 324	2.15 367	0.31 223	0.24 269	0.34 31	0.27 259	0.53 134	0.46 142	0.24 74	0.29 88	0.23 71	0.28 190	0.28 33	0.22 89	0.12 284	0.09 191	0.11 201	0.13 283	0.38 460	0.35 461

UNet	0.54 326	0.44 249	2.83 489	0.31 223	0.33 383	0.74 422	0.27 259	0.82 334	0.61 286	0.53 282	0.54 286	0.72 398	0.54 391	0.78 309	0.56 364	0.11 231	0.09 191	0.13 315	0.11 213	0.14 141	0.12 149

GANet-RSSM	0.55 338	0.73 374	1.90 292	0.36 338	0.26 302	0.59 272	0.27 259	0.78 303	0.52 193	0.47 214	0.57 315	0.63 338	0.45 339	1.92 470	0.43 301	0.14 355	0.10 233	0.25 477	0.11 213	0.34 430	0.14 200

iResNet	0.51 302	0.76 380	2.59 456	0.41 400	0.17 114	0.64 353	0.27 259	0.82 334	0.70 381	0.57 335	0.64 379	0.43 217	0.36 246	0.70 289	0.52 345	0.10 169	0.07 48	0.09 87	0.08 85	0.21 292	0.13 183

G2L-ROB	0.51 302	0.95 453	1.96 325	0.29 179	0.22 236	0.59 272	0.28 276	0.76 277	0.57 246	0.55 313	0.45 195	0.70 391	0.32 226	1.38 371	0.47 321	0.11 231	0.07 48	0.09 87	0.08 85	0.20 278	0.13 183

MM-Stereo_test1	0.41 172	0.39 215	2.29 396	0.38 374	0.26 302	0.44 97	0.28 276	0.63 196	0.51 186	0.40 169	0.32 119	0.26 108	0.26 157	0.46 181	0.22 89	0.09 77	0.21 444	0.10 136	0.09 116	0.39 469	0.15 233

FACV-RUCA	0.58 357	0.40 220	1.78 221	0.43 416	1.67 557	0.48 134	0.28 276	0.69 223	0.62 304	0.40 169	0.53 274	0.33 157	0.63 432	0.40 137	0.31 213	0.13 314	0.11 280	0.62 523	0.12 251	0.70 521	0.98 541

rvit_0105_4	0.35 122	0.35 184	1.45 133	0.31 223	0.18 149	0.37 47	0.28 276	0.59 174	0.62 304	0.27 113	0.31 114	0.35 167	0.27 175	0.43 151	0.25 142	0.18 418	0.16 384	0.15 378	0.13 283	0.15 158	0.12 149

rrr	0.46 235	0.34 177	3.08 512	0.27 124	0.16 85	0.45 102	0.28 276	1.09 510	0.51 186	0.24 74	0.21 27	0.26 108	0.25 143	0.64 261	0.52 345	0.09 77	0.07 48	0.10 136	0.29 459	0.16 194	0.25 396

test_4	0.40 165	0.37 196	2.01 334	0.29 179	0.21 211	0.50 149	0.28 276	0.47 80	0.39 72	0.42 183	0.76 439	0.38 180	0.22 100	0.52 220	0.33 234	0.08 39	0.07 48	0.11 201	0.15 334	0.28 384	0.07 7

iRaft-Stereo_5w	0.54 326	1.01 478	2.08 350	0.27 124	0.21 211	0.49 141	0.28 276	0.73 249	0.58 257	0.40 169	0.61 346	0.62 335	0.46 352	1.78 435	0.47 321	0.09 77	0.07 48	0.11 201	0.10 151	0.39 469	0.12 149

TransformOpticalFlow	0.64 394	0.56 306	2.66 465	0.44 423	0.26 302	0.62 325	0.28 276	0.83 340	0.71 391	0.76 460	0.74 434	0.91 465	0.85 478	1.83 448	0.81 427	0.10 169	0.07 48	0.11 201	0.09 116	0.11 77	0.12 149

ROB_FTStereo_v2	0.38 144	0.27 93	1.78 221	0.44 423	0.17 114	0.61 305	0.28 276	0.51 108	0.52 193	0.47 214	0.43 180	0.44 228	0.28 190	0.47 192	0.28 168	0.12 284	0.08 121	0.12 256	0.10 151	0.17 216	0.12 149

HUI-Stereo	0.38 144	0.27 93	1.79 241	0.44 423	0.17 114	0.61 305	0.28 276	0.51 108	0.52 193	0.47 214	0.43 180	0.44 228	0.28 190	0.45 172	0.28 168	0.12 284	0.08 121	0.12 256	0.10 151	0.17 216	0.12 149

test-1	0.44 207	0.48 272	1.69 177	0.30 196	0.27 315	0.50 149	0.28 276	0.80 323	0.43 114	0.40 169	0.54 286	0.41 200	0.24 127	0.31 60	1.16 469	0.09 77	0.20 435	0.10 136	0.17 370	0.11 77	0.26 406

RAFT-IKP	0.38 144	0.27 93	1.79 241	0.44 423	0.16 85	0.60 284	0.28 276	0.51 108	0.52 193	0.47 214	0.43 180	0.43 217	0.28 190	0.50 213	0.28 168	0.12 284	0.08 121	0.12 256	0.10 151	0.17 216	0.12 149

test_xeample	0.72 438	0.21 21	1.36 113	0.27 124	0.17 114	0.59 272	0.28 276	1.01 489	0.70 381	0.55 313	0.67 393	0.44 228	0.39 281	1.88 463	5.17 559	0.12 284	0.10 233	0.11 201	0.10 151	0.13 118	0.15 233

MMNet	0.50 285	0.48 272	1.93 304	0.33 273	0.27 315	0.79 449	0.28 276	0.81 327	0.74 420	0.60 376	0.56 307	0.59 323	0.55 396	0.79 310	0.59 375	0.10 169	0.09 191	0.12 256	0.11 213	0.13 118	0.14 200

acv_ft	0.48 256	0.44 249	1.76 207	0.32 252	0.41 447	0.63 342	0.28 276	0.81 327	0.68 363	0.61 385	0.59 324	0.69 381	0.45 339	0.44 160	0.63 384	0.11 231	0.09 191	0.10 136	0.09 116	0.41 477	0.10 88

cf-r	0.53 321	0.81 406	2.15 367	0.33 273	0.28 327	0.60 284	0.28 276	0.78 303	0.64 324	0.51 264	0.60 339	0.75 414	0.40 289	1.32 366	0.43 301	0.13 314	0.09 191	0.11 201	0.12 251	0.15 158	0.14 200

PSMNet-RSSM	0.53 321	0.82 410	1.78 221	0.31 223	0.25 287	0.58 255	0.28 276	0.84 351	0.60 269	0.50 251	0.61 346	0.67 367	0.43 327	1.68 419	0.42 292	0.15 372	0.10 233	0.14 351	0.16 353	0.15 158	0.13 183

CFNet-ft	0.51 302	0.76 380	1.79 241	0.28 149	0.30 345	0.63 342	0.28 276	0.66 207	0.55 231	0.45 204	0.57 315	0.74 408	0.41 300	1.46 383	0.42 292	0.14 355	0.10 233	0.28 485	0.13 283	0.18 242	0.14 200

RASNet	0.61 379	0.68 356	2.03 341	0.35 320	0.46 471	0.65 367	0.28 276	0.78 303	0.70 381	0.48 232	0.64 379	0.93 470	0.61 424	2.21 493	0.73 413	0.12 284	0.09 191	0.09 87	0.10 151	0.14 141	0.11 112

CFNet_RVC	0.51 302	0.76 380	1.79 241	0.28 149	0.30 345	0.63 342	0.28 276	0.66 207	0.55 231	0.45 204	0.57 315	0.74 408	0.41 300	1.46 383	0.42 292	0.14 355	0.10 233	0.28 485	0.13 283	0.18 242	0.14 200

NLCA_NET_v2_RVC	0.55 338	0.92 438	2.36 411	0.38 374	0.37 422	0.60 284	0.28 276	0.82 334	0.62 304	0.62 396	0.55 296	0.72 398	0.45 339	1.00 331	0.43 301	0.15 372	0.11 280	0.14 351	0.14 311	0.15 158	0.16 260
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
AdaStereo	0.44 207	0.38 206	1.79 241	0.34 304	0.20 198	0.57 238	0.28 276	0.92 415	0.69 372	0.52 272	0.55 296	0.61 331	0.33 230	0.48 197	0.39 276	0.17 407	0.08 121	0.17 413	0.11 213	0.18 242	0.12 149
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.
iResNetv2_ROB	0.59 365	1.43 528	2.96 502	0.40 393	0.22 236	0.58 255	0.28 276	0.91 406	0.73 416	0.57 335	0.63 363	0.60 329	0.41 300	0.74 297	0.35 249	0.11 231	0.08 121	0.10 136	0.07 59	0.43 485	0.17 278

HSM	0.62 384	0.76 380	1.72 188	0.30 196	0.29 334	0.64 353	0.28 276	0.94 431	0.62 304	0.58 353	0.57 315	1.40 522	0.64 434	2.59 524	0.42 292	0.11 231	0.08 121	0.10 136	0.08 85	0.14 141	0.11 112

ITSA-stereo	0.48 256	0.33 163	1.20 87	0.33 273	0.18 149	0.60 284	0.29 300	0.94 431	0.80 459	0.50 251	0.49 238	0.53 285	0.59 412	1.25 363	0.64 389	0.15 372	0.12 306	0.17 413	0.16 353	0.18 242	0.23 375

DispNO	0.67 411	0.98 468	2.58 454	0.31 223	0.27 315	0.59 272	0.29 300	0.83 340	0.68 363	0.53 282	0.79 446	0.83 441	0.47 360	2.46 514	0.68 399	0.12 284	0.10 233	0.19 439	0.31 474	0.16 194	0.17 278

AASNet	0.56 346	1.03 482	2.34 405	0.37 359	0.33 383	0.65 367	0.29 300	0.96 449	0.73 416	0.54 295	0.60 339	0.55 295	0.38 267	0.59 247	0.58 373	0.14 355	0.12 306	0.13 315	0.10 151	0.43 485	0.24 387

GwcNet-ADL	0.50 285	0.74 377	2.90 499	0.31 223	0.20 198	0.58 255	0.29 300	0.87 376	0.64 324	0.47 214	0.47 209	0.56 307	0.33 230	0.46 181	0.46 312	0.13 314	0.12 306	0.09 87	0.09 116	0.14 141	0.21 338

PSM-adaLoss	0.38 144	0.27 93	1.78 221	0.44 423	0.17 114	0.60 284	0.29 300	0.51 108	0.52 193	0.47 214	0.43 180	0.44 228	0.28 190	0.47 192	0.28 168	0.12 284	0.08 121	0.12 256	0.10 151	0.17 216	0.12 149

FADNet-RVC	0.61 379	1.26 515	2.12 359	0.33 273	0.26 302	0.59 272	0.29 300	0.86 367	0.62 304	0.45 204	0.50 246	0.62 335	0.46 352	1.73 427	0.55 356	0.17 407	0.20 435	0.17 413	0.18 383	0.59 512	0.28 420

FADNet	0.64 394	1.22 509	2.06 343	0.32 252	0.30 345	0.66 373	0.29 300	0.88 384	0.72 401	0.44 194	0.48 221	0.66 358	0.57 405	1.84 453	0.45 311	0.46 513	0.20 435	0.17 413	0.19 403	0.59 512	0.24 387

HSM-Net_RVC	0.67 411	0.34 177	2.23 387	0.26 108	0.19 182	0.67 379	0.29 300	1.26 526	0.69 372	0.72 448	0.70 420	0.78 423	0.42 317	3.77 555	0.41 290	0.13 314	0.09 191	0.10 136	0.09 116	0.12 88	0.11 112
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
MM-Stereo_test3	0.40 165	0.58 310	1.75 201	0.36 338	0.30 345	0.45 102	0.30 308	0.72 238	0.59 264	0.31 129	0.43 180	0.32 151	0.23 116	0.35 100	0.29 183	0.10 169	0.20 435	0.10 136	0.08 85	0.40 474	0.11 112

rvit_0105_5	0.36 129	0.39 215	1.48 141	0.30 196	0.18 149	0.41 71	0.30 308	0.64 199	0.62 304	0.30 125	0.33 128	0.37 173	0.29 204	0.41 140	0.28 168	0.18 418	0.16 384	0.15 378	0.15 334	0.15 158	0.14 200

test_sample7	0.47 250	0.33 163	1.49 144	0.34 304	0.20 198	0.51 158	0.30 308	0.93 423	0.66 352	0.57 335	0.51 250	0.55 295	0.45 339	1.11 344	0.38 265	0.17 407	0.14 342	0.16 396	0.15 334	0.19 263	0.18 298

MyStereo06	0.54 326	0.41 226	2.68 467	0.30 196	0.23 256	0.60 284	0.30 308	0.81 327	0.44 118	0.84 480	0.52 263	0.78 423	0.58 409	0.48 197	1.10 461	0.09 77	0.17 402	0.12 256	0.10 151	0.16 194	0.20 329

MyStereo05	0.49 274	0.41 226	2.72 473	0.30 196	0.23 256	0.60 284	0.30 308	0.82 334	0.77 446	0.52 272	0.37 148	0.51 277	0.42 317	0.52 220	0.38 265	0.09 77	0.17 402	0.12 256	0.10 151	0.16 194	0.20 329

RAFT_CTSACE	0.46 235	0.76 380	2.07 345	0.35 320	0.30 345	0.54 192	0.30 308	0.61 186	0.48 162	0.49 244	0.76 439	0.55 295	0.36 246	0.58 241	0.22 89	0.08 39	0.13 325	0.11 201	0.10 151	0.41 477	0.08 36

test_3	0.44 207	0.20 12	1.70 181	0.36 338	0.32 370	0.47 126	0.30 308	0.73 249	0.49 168	0.50 251	0.30 101	0.45 237	0.22 100	0.59 247	0.98 443	0.08 39	0.10 233	0.11 201	0.35 490	0.29 389	0.28 420

LCNet	0.54 326	0.37 196	1.78 221	0.92 527	0.22 236	0.96 487	0.30 308	0.59 174	0.58 257	0.51 264	0.55 296	0.41 200	0.76 465	0.84 315	0.26 150	0.09 77	0.06 21	0.12 256	0.18 383	0.98 533	0.39 485

GES	0.44 207	0.28 114	1.88 280	0.30 196	0.18 149	0.61 305	0.30 308	0.88 384	0.46 142	0.47 214	0.52 263	0.39 186	0.42 317	0.58 241	0.67 396	0.15 372	0.11 280	0.12 256	0.10 151	0.15 158	0.17 278

HGLStereo	0.54 326	0.69 360	2.00 333	0.35 320	0.40 440	0.66 373	0.30 308	0.83 340	0.62 304	0.57 335	0.69 410	0.69 381	0.54 391	1.07 338	0.55 356	0.13 314	0.13 325	0.13 315	0.11 213	0.19 263	0.17 278

GwcNet-RSSM	0.57 352	0.94 446	2.13 361	0.32 252	0.25 287	0.60 284	0.30 308	0.80 323	0.66 352	0.52 272	0.64 379	0.71 395	0.40 289	1.79 439	0.50 337	0.13 314	0.09 191	0.12 256	0.12 251	0.21 292	0.15 233

NOSS_ROB	0.64 394	0.65 346	1.62 166	0.46 442	0.25 287	0.67 379	0.30 308	0.93 423	0.77 446	0.59 367	0.57 315	0.77 420	0.38 267	2.78 536	0.44 307	0.23 465	0.24 461	0.28 485	0.26 448	0.27 378	0.39 485

PWC_ROB	0.70 426	0.94 446	1.88 280	0.39 384	0.39 431	0.62 325	0.30 308	0.98 461	0.94 491	0.91 489	1.29 506	0.77 420	0.62 429	1.62 413	1.03 457	0.18 418	0.11 280	0.18 433	0.13 283	0.51 504	0.22 351

DualNet (step1)	0.59 365	0.62 324	1.93 304	0.27 124	0.22 236	0.68 391	0.31 321	0.93 423	0.66 352	0.57 335	0.51 250	0.55 295	0.45 339	1.11 344	0.38 265	0.61 522	0.14 342	0.87 532	0.56 527	0.25 349	0.23 375

test_sample9	0.94 489	0.62 324	1.93 304	0.27 124	0.22 236	0.68 391	0.31 321	0.93 423	0.66 352	0.57 335	0.51 250	0.55 295	0.45 339	1.91 466	2.55 528	0.61 522	4.16 569	0.87 532	0.56 527	0.25 349	0.23 375

test_sample8	1.12 504	0.62 324	1.93 304	0.27 124	0.22 236	0.68 391	0.31 321	0.95 444	0.61 286	1.18 517	0.56 307	2.53 541	1.31 516	1.91 466	2.55 528	0.61 522	4.16 569	0.87 532	0.56 527	0.25 349	0.23 375

MyStereo07	0.34 111	0.40 220	1.46 134	0.29 179	0.23 256	0.60 284	0.31 321	0.53 134	0.42 104	0.25 92	0.25 61	0.20 53	0.26 157	0.57 238	0.19 27	0.09 77	0.18 412	0.12 256	0.11 213	0.16 194	0.19 314

MyStereo04	0.48 256	0.40 220	2.65 464	0.29 179	0.23 256	0.60 284	0.31 321	0.83 340	0.75 433	0.47 214	0.36 145	0.53 285	0.42 317	0.53 226	0.39 276	0.09 77	0.18 412	0.12 256	0.11 213	0.16 194	0.19 314

gwcnet-sp	0.49 274	0.43 238	2.54 449	0.31 223	0.22 236	0.67 379	0.31 321	0.78 303	0.65 337	0.58 353	0.47 209	0.46 250	0.43 327	0.76 301	0.46 312	0.11 231	0.11 280	0.11 201	0.11 213	0.15 158	0.14 200

scenet	0.49 274	0.43 238	2.54 449	0.31 223	0.22 236	0.67 379	0.31 321	0.78 303	0.65 337	0.58 353	0.47 209	0.46 250	0.43 327	0.76 301	0.46 312	0.11 231	0.11 280	0.11 201	0.11 213	0.15 158	0.14 200

ssnet	0.49 274	0.43 238	2.54 449	0.31 223	0.22 236	0.67 379	0.31 321	0.78 303	0.65 337	0.58 353	0.47 209	0.46 250	0.43 327	0.76 301	0.46 312	0.11 231	0.11 280	0.11 201	0.11 213	0.15 158	0.14 200

BSDual-CNN	0.41 172	0.27 93	1.13 75	0.30 196	0.21 211	0.76 432	0.31 321	1.00 481	0.61 286	0.63 405	0.53 274	0.63 338	0.37 260	0.43 151	0.38 265	0.13 314	0.10 233	0.14 351	0.12 251	0.12 88	0.11 112

hknet	0.47 250	0.29 124	1.70 181	0.30 196	0.24 269	0.76 432	0.31 321	1.00 481	0.64 324	0.63 405	0.53 274	0.80 431	0.38 267	0.77 305	0.37 258	0.11 231	0.10 233	0.14 351	0.12 251	0.12 88	0.11 112

Sa-1000	0.51 302	0.72 369	1.90 292	0.31 223	0.60 505	0.60 284	0.31 321	0.94 431	0.71 391	0.52 272	0.83 452	0.42 213	0.33 230	0.68 278	0.28 168	0.10 169	0.09 191	0.13 315	0.29 459	0.29 389	0.10 88

SA	0.50 285	0.75 379	1.95 316	0.31 223	0.61 507	0.57 238	0.31 321	0.91 406	0.73 416	0.42 183	0.62 351	0.38 180	0.47 360	0.68 278	0.29 183	0.09 77	0.09 191	0.13 315	0.32 480	0.30 400	0.10 88

GMOStereo	0.41 172	0.62 324	1.78 221	0.28 149	0.36 411	0.51 158	0.31 321	0.53 134	0.44 118	0.57 335	0.48 221	0.41 200	0.27 175	0.28 33	0.23 101	0.08 39	0.38 505	0.13 315	0.11 213	0.34 430	0.11 112

error version	0.41 172	0.62 324	1.78 221	0.28 149	0.36 411	0.51 158	0.31 321	0.53 134	0.44 118	0.57 335	0.48 221	0.41 200	0.27 175	0.28 33	0.23 101	0.08 39	0.38 505	0.13 315	0.11 213	0.34 430	0.11 112

test-v	0.41 172	0.62 324	1.78 221	0.28 149	0.36 411	0.51 158	0.31 321	0.53 134	0.44 118	0.57 335	0.48 221	0.41 200	0.27 175	0.28 33	0.23 101	0.08 39	0.38 505	0.13 315	0.11 213	0.34 430	0.11 112

test-2	0.41 172	0.62 324	1.78 221	0.28 149	0.36 411	0.51 158	0.31 321	0.53 134	0.44 118	0.57 335	0.48 221	0.41 200	0.27 175	0.28 33	0.23 101	0.08 39	0.38 505	0.13 315	0.11 213	0.34 430	0.11 112

LMCR-Stereo	0.52 315	0.71 365	2.39 415	0.40 393	0.21 211	0.74 422	0.31 321	1.02 492	0.64 324	0.61 385	0.63 363	0.39 186	0.51 381	0.62 256	0.42 292	0.19 433	0.09 191	0.12 256	0.09 116	0.23 322	0.12 149

Anonymous3	0.42 191	0.35 184	2.09 351	0.33 273	0.24 269	0.72 412	0.31 321	0.74 253	0.55 231	0.35 144	0.40 170	0.33 157	0.29 204	0.44 160	0.28 168	0.18 418	0.18 412	0.13 315	0.13 283	0.17 216	0.17 278

ac_64	0.55 338	0.46 260	1.92 301	0.36 338	0.34 391	0.63 342	0.31 321	0.82 334	0.61 286	0.55 313	0.51 250	0.89 461	0.48 369	1.83 448	0.55 356	0.14 355	0.11 280	0.12 256	0.12 251	0.18 242	0.12 149

DMCA-RVC	0.62 384	0.96 456	2.63 460	0.36 338	0.90 529	0.56 220	0.31 321	0.69 223	0.57 246	0.68 435	0.52 263	0.59 323	0.56 400	1.23 359	0.53 349	0.16 393	0.38 505	0.20 447	0.15 334	0.20 278	0.15 233

RTSC	0.72 438	1.00 474	2.22 383	0.40 393	0.29 334	0.82 460	0.31 321	0.96 449	1.10 512	0.92 490	0.81 447	0.78 423	0.58 409	1.23 359	1.55 493	0.18 418	0.17 402	0.14 351	0.17 370	0.43 485	0.30 435

DeepPruner_ROB	0.50 285	0.70 363	1.94 313	0.29 179	0.26 302	0.63 342	0.31 321	0.80 323	0.48 162	0.61 385	0.55 296	0.66 358	0.38 267	0.98 328	0.40 284	0.19 433	0.14 342	0.14 351	0.14 311	0.23 322	0.17 278

DispFullNet	1.67 538	2.10 559	5.22 556	1.53 550	8.90 567	0.86 470	0.31 321	0.96 449	0.96 494	1.37 530	1.01 486	1.13 507	1.98 542	1.51 393	0.91 435	0.54 518	0.31 491	1.18 544	0.63 537	1.13 537	0.80 531

CoDeX	0.52 315	0.43 238	2.25 389	0.29 179	0.26 302	0.61 305	0.32 344	0.99 473	0.68 363	0.48 232	0.55 296	0.52 283	0.40 289	1.60 409	0.35 249	0.12 284	0.09 191	0.11 201	0.10 151	0.13 118	0.12 149

1111x	0.74 450	0.21 21	1.93 304	0.31 223	0.17 114	0.63 342	0.32 344	1.03 499	0.74 420	0.52 272	0.62 351	0.57 313	0.47 360	2.38 504	4.25 554	0.12 284	0.14 342	0.11 201	0.12 251	0.12 88	0.14 200

LL-Strereo	0.72 438	1.29 517	2.49 436	0.36 338	0.45 465	0.55 205	0.32 344	0.93 423	0.71 391	0.67 428	0.58 321	0.85 449	0.79 469	2.67 530	0.46 312	0.10 169	0.18 412	0.14 351	0.12 251	0.40 474	0.42 495

Anonymous_2	0.74 450	0.32 154	1.65 168	0.33 273	0.30 345	0.67 379	0.32 344	0.69 223	0.46 142	0.48 232	0.41 174	0.84 446	0.58 409	0.51 216	0.40 284	0.32 498	0.38 505	1.43 554	3.69 570	0.80 529	0.27 413

SFCPSM	0.46 235	0.24 67	2.35 408	0.27 124	0.27 315	0.70 404	0.32 344	0.96 449	0.63 316	0.49 244	0.52 263	0.43 217	0.36 246	0.52 220	0.43 301	0.12 284	0.09 191	0.12 256	0.16 353	0.16 194	0.12 149

STTStereo	0.51 302	0.69 360	2.14 366	0.36 338	0.30 345	0.61 305	0.32 344	0.77 288	0.60 269	0.60 376	0.54 286	0.67 367	0.43 327	0.86 318	0.42 292	0.16 393	0.15 367	0.17 413	0.20 413	0.16 194	0.15 233

SHD	0.72 438	0.77 389	2.36 411	0.45 437	0.40 440	0.71 406	0.32 344	1.02 492	1.25 522	1.07 503	0.84 455	0.90 463	0.73 458	1.09 340	0.98 443	0.21 449	0.18 412	0.20 447	0.21 419	0.32 415	0.31 443

AANet_RVC	0.68 418	1.00 474	2.09 351	0.33 273	0.25 287	0.58 255	0.32 344	0.81 327	0.80 459	0.61 385	0.94 475	0.80 431	0.41 300	2.46 514	1.02 455	0.36 505	0.14 342	0.10 136	0.09 116	0.23 322	0.22 351

iinet-f	0.57 352	0.93 444	2.27 392	0.31 223	0.25 287	0.83 462	0.33 352	0.81 327	0.65 337	0.54 295	0.63 363	0.73 402	0.67 443	0.73 294	0.67 396	0.13 314	0.13 325	0.11 201	0.10 151	0.43 485	0.16 260

STrans-v2	0.67 411	0.56 306	2.64 462	0.27 124	0.23 256	0.57 238	0.33 352	0.96 449	0.69 372	0.92 490	0.85 459	0.89 461	0.93 489	1.83 448	1.21 473	0.09 77	0.07 48	0.10 136	0.09 116	0.11 77	0.12 149

test_xeample3	0.46 235	0.34 177	2.99 507	0.37 359	0.16 85	0.49 141	0.33 352	1.06 505	0.44 118	0.25 92	0.23 45	0.24 84	0.25 143	0.49 207	0.56 364	0.09 77	0.07 48	0.10 136	0.40 506	0.17 216	0.26 406

psmorigin	1.36 524	0.60 314	13.80 574	0.37 359	0.29 334	0.62 325	0.33 352	0.77 288	0.61 286	0.96 496	0.88 464	1.17 512	0.73 458	4.00 556	0.86 432	0.19 433	0.22 450	0.17 413	0.18 383	0.24 337	0.29 426

coex_refinement	0.58 357	0.94 446	1.87 278	0.38 374	0.25 287	0.64 353	0.34 356	0.83 340	0.65 337	0.60 376	0.63 363	0.81 434	0.48 369	1.85 455	0.56 364	0.13 314	0.09 191	0.10 136	0.10 151	0.16 194	0.16 260

UGAM	0.58 357	0.47 269	2.21 379	0.30 196	0.19 182	0.53 184	0.34 356	0.59 174	0.63 316	0.44 194	0.73 431	0.78 423	0.37 260	2.58 523	0.39 276	0.10 169	0.08 121	0.17 413	0.14 311	0.42 483	0.17 278

GASNet	0.73 447	1.47 530	3.04 509	0.47 447	0.33 383	0.57 238	0.34 356	0.91 406	0.75 433	0.58 353	0.58 321	0.74 408	0.55 396	2.03 478	0.65 392	0.21 449	0.15 367	0.19 439	0.17 370	0.51 504	0.28 420

TestStereo1	0.49 274	0.81 406	1.85 265	0.39 384	0.57 496	0.56 220	0.34 356	0.75 264	0.69 372	0.44 194	0.63 363	0.35 167	0.42 317	0.64 261	0.29 183	0.10 169	0.08 121	0.12 256	0.10 151	0.33 423	0.26 406

RAFT+CT+SA	0.50 285	0.86 423	1.82 254	0.37 359	0.75 519	0.54 192	0.34 356	0.77 288	0.63 316	0.38 161	0.55 296	0.34 163	0.29 204	0.68 278	0.27 158	0.09 77	0.07 48	0.11 201	0.51 521	0.29 389	0.41 494

SA-5K	0.49 274	0.81 406	1.85 265	0.39 384	0.57 496	0.56 220	0.34 356	0.75 264	0.69 372	0.44 194	0.63 363	0.35 167	0.42 317	0.64 261	0.29 183	0.10 169	0.08 121	0.12 256	0.10 151	0.33 423	0.26 406

ADLNet	0.60 371	0.71 365	1.95 316	0.35 320	0.34 391	0.67 379	0.34 356	0.90 396	0.74 420	0.68 435	0.62 351	0.80 431	0.45 339	1.78 435	0.64 389	0.14 355	0.11 280	0.14 351	0.14 311	0.29 389	0.21 338

PS-NSSS	0.63 390	1.00 474	1.81 248	0.30 196	0.31 362	0.63 342	0.34 356	0.98 461	0.69 372	0.54 295	0.74 434	0.51 277	0.41 300	2.43 512	0.48 327	0.24 473	0.17 402	0.27 481	0.18 383	0.27 378	0.21 338

rvit_0105_3	0.39 159	0.47 269	1.46 134	0.33 273	0.19 182	0.45 102	0.35 364	0.69 223	0.65 337	0.37 153	0.37 148	0.40 194	0.31 220	0.44 160	0.30 201	0.18 418	0.17 402	0.17 413	0.18 383	0.15 158	0.15 233

ToySt	0.44 207	0.61 318	1.89 287	0.29 179	0.18 149	0.55 205	0.35 364	0.67 216	0.53 212	0.39 167	0.50 246	0.59 323	0.43 327	0.51 216	0.49 332	0.10 169	0.12 306	0.13 315	0.16 353	0.24 337	0.19 314

test_5	0.51 302	0.87 426	1.99 331	0.37 359	0.65 511	0.58 255	0.35 364	0.78 303	0.62 304	0.48 232	0.55 296	0.45 237	0.40 289	0.72 293	0.30 201	0.09 77	0.07 48	0.12 256	0.12 251	0.33 423	0.38 479

CSP-Net	0.50 285	0.39 215	1.25 95	0.29 179	0.23 256	0.77 440	0.35 364	0.86 367	0.57 246	0.59 367	0.59 324	0.65 351	0.40 289	1.77 434	0.44 307	0.16 393	0.11 280	0.10 136	0.10 151	0.20 278	0.14 200

cross-raft	0.40 165	0.27 93	2.22 383	0.30 196	0.17 114	0.49 141	0.35 364	0.71 233	0.39 72	0.43 188	0.45 195	0.64 347	0.25 143	0.32 72	0.25 142	0.08 39	0.08 121	0.09 87	0.23 431	0.11 77	0.14 200

RAFT	0.45 225	0.92 438	1.59 159	0.34 304	0.19 182	0.46 121	0.35 364	0.65 205	0.49 168	0.49 244	0.49 238	0.70 391	0.40 289	0.47 192	0.32 224	0.11 231	0.16 384	0.14 351	0.13 283	0.51 504	0.13 183

DISCO	0.57 352	0.34 177	1.87 278	0.45 437	0.34 391	0.84 464	0.35 364	0.84 351	0.78 451	0.59 367	0.63 363	1.06 498	0.53 388	1.10 341	0.82 428	0.12 284	0.09 191	0.11 201	0.10 151	0.22 309	0.18 298

PSMNet-RUCA	0.58 357	0.82 410	1.89 287	0.59 495	0.56 493	0.64 353	0.36 371	0.84 351	0.69 372	0.51 264	0.68 401	0.53 285	0.43 327	0.56 237	0.43 301	0.34 502	0.18 412	0.44 514	0.29 459	0.48 497	0.30 435

SQANet	0.80 467	1.58 533	2.53 443	0.76 514	0.83 524	0.76 432	0.36 371	0.83 340	0.64 324	0.63 405	0.69 410	0.73 402	0.51 381	1.21 355	0.53 349	0.77 534	0.29 485	0.59 522	0.29 459	0.86 531	0.61 518

CRFU-Net	0.56 346	0.38 206	1.86 273	0.46 442	0.26 302	0.82 460	0.36 371	0.90 396	0.49 168	0.62 396	0.59 324	0.78 423	1.35 520	1.00 331	0.48 327	0.15 372	0.14 342	0.17 413	0.10 151	0.19 263	0.14 200

psmg	0.41 172	0.27 93	1.13 75	0.27 124	0.21 211	0.75 428	0.36 371	0.90 396	0.61 286	0.59 367	0.59 324	0.63 338	0.37 260	0.43 151	0.38 265	0.13 314	0.10 233	0.13 315	0.12 251	0.13 118	0.11 112

ARAFT	0.60 371	1.23 510	3.10 514	0.28 149	0.16 85	0.64 353	0.36 371	0.90 396	0.67 361	0.61 385	0.49 238	0.55 295	0.31 220	1.24 362	0.32 224	0.10 169	0.08 121	0.14 351	0.13 283	0.37 453	0.21 338

ACVNet	0.45 225	0.44 249	1.79 241	0.28 149	0.21 211	0.59 272	0.36 371	0.66 207	0.68 363	0.45 204	0.59 324	0.69 381	0.40 289	0.44 160	0.55 356	0.11 231	0.09 191	0.10 136	0.09 116	0.34 430	0.10 88

hitnet-ft	0.67 411	0.80 401	1.90 292	0.28 149	0.22 236	0.69 397	0.36 371	0.85 357	0.65 337	0.56 324	0.84 455	1.03 491	0.95 495	2.32 499	0.55 356	0.23 465	0.14 342	0.41 511	0.13 283	0.24 337	0.17 278

DLCB_ROB	0.54 326	0.55 303	1.49 144	0.36 338	0.25 287	0.65 367	0.36 371	0.80 323	0.70 381	0.72 448	0.69 410	0.83 441	0.46 352	1.53 396	0.60 377	0.13 314	0.12 306	0.14 351	0.14 311	0.14 141	0.13 183

RAFT-Test	0.44 207	0.38 206	2.01 334	0.27 124	0.44 457	0.64 353	0.37 379	0.72 238	0.57 246	0.45 204	0.48 221	0.65 351	0.24 127	0.35 100	0.29 183	0.09 77	0.11 280	0.09 87	0.38 501	0.10 58	0.11 112

CBFPSM	0.56 346	0.91 437	1.82 254	0.28 149	0.23 256	0.71 406	0.37 379	0.72 238	0.64 324	0.50 251	0.49 238	1.03 491	0.83 474	0.62 256	1.35 481	0.10 169	0.12 306	0.10 136	0.10 151	0.18 242	0.19 314

SACVNet	0.60 371	0.74 377	1.90 292	0.37 359	0.28 327	0.64 353	0.37 379	0.86 367	0.61 286	0.65 422	0.62 351	0.69 381	0.44 335	2.08 483	0.42 292	0.18 418	0.14 342	0.16 396	0.15 334	0.38 460	0.24 387

ADLNet2	0.68 418	0.84 416	3.19 524	0.33 273	0.36 411	0.64 353	0.37 379	0.89 390	0.79 456	0.54 295	0.65 388	0.93 470	0.48 369	2.07 482	0.56 364	0.13 314	0.11 280	0.11 201	0.11 213	0.33 423	0.18 298

GEStereo_RVC	0.54 326	0.87 426	1.95 316	0.47 447	0.25 287	0.62 325	0.37 379	1.00 481	0.74 420	0.53 282	0.54 286	0.59 323	0.44 335	1.10 341	0.46 312	0.15 372	0.11 280	0.12 256	0.10 151	0.26 369	0.19 314

psm_up	0.57 352	0.61 318	1.83 260	0.35 320	0.30 345	0.64 353	0.37 379	0.90 396	0.68 363	0.59 367	0.55 296	0.68 374	0.54 391	1.91 466	0.46 312	0.16 393	0.15 367	0.16 396	0.15 334	0.23 322	0.13 183

G2L-Stereo_test	0.55 338	0.97 464	1.89 287	0.33 273	0.24 269	0.75 428	0.38 385	0.79 319	0.60 269	0.60 376	0.54 286	0.74 408	0.39 281	1.56 399	0.43 301	0.10 169	0.08 121	0.08 37	0.08 85	0.28 384	0.13 183

UDG	0.77 459	1.23 510	2.15 367	0.67 508	0.59 500	0.78 445	0.38 385	0.90 396	0.70 381	0.61 385	0.69 410	1.01 487	0.67 443	1.02 333	0.73 413	0.45 511	0.34 498	0.87 532	0.51 521	0.67 519	0.46 501

UPFNet	0.46 235	0.28 114	1.73 191	0.33 273	0.32 370	0.65 367	0.38 385	0.83 340	0.59 264	0.57 335	0.52 263	0.61 331	0.40 289	0.75 298	0.52 345	0.13 314	0.12 306	0.13 315	0.12 251	0.15 158	0.11 112

FADNet-RVC-Resample	0.67 411	1.16 505	3.16 520	0.37 359	0.29 334	0.62 325	0.38 385	0.86 367	0.63 316	0.51 264	0.50 246	0.57 313	0.45 339	1.57 402	0.49 332	0.24 473	0.32 497	0.23 465	0.19 403	0.27 378	0.62 519

Nwc_Net	0.68 418	0.83 414	2.53 443	0.41 400	0.39 431	0.77 440	0.38 385	1.01 489	0.70 381	0.60 376	0.99 483	0.98 481	0.68 446	1.41 376	0.63 384	0.23 465	0.15 367	0.23 465	0.25 441	0.23 322	0.18 298

TCMNet	0.66 406	0.85 420	2.55 453	0.50 459	0.52 485	0.72 412	0.39 390	0.87 376	0.72 401	0.58 353	0.68 401	0.63 338	0.46 352	1.70 422	0.63 384	0.18 418	0.18 412	0.23 465	0.18 383	0.38 460	0.27 413

edge stereo	0.81 473	0.73 374	3.30 530	0.37 359	1.21 546	0.62 325	0.39 390	0.93 423	0.79 456	0.80 468	0.88 464	1.14 508	0.71 452	2.18 491	0.71 406	0.21 449	0.20 435	0.26 480	0.18 383	0.38 460	0.26 406

NVstereo2D	0.58 357	0.40 220	2.03 341	0.35 320	0.35 403	0.69 397	0.39 390	0.91 406	0.80 459	0.47 214	0.53 274	0.67 367	0.46 352	1.99 476	0.48 327	0.19 433	0.11 280	0.17 413	0.13 283	0.25 349	0.25 396

Wz-Net-LNSev-Ref	0.57 352	0.87 426	2.11 356	0.32 252	0.30 345	0.84 464	0.40 393	0.88 384	0.72 401	0.65 422	0.73 431	0.66 358	0.57 405	0.93 323	0.71 406	0.13 314	0.07 48	0.10 136	0.08 85	0.15 158	0.14 200

PSM-softLoss	0.48 256	0.27 93	1.85 265	0.51 464	0.17 114	0.61 305	0.40 393	0.61 186	0.57 246	0.52 272	0.48 221	0.39 186	0.25 143	1.46 383	0.77 419	0.12 284	0.08 121	0.13 315	0.12 251	0.12 88	0.14 200

KMStereo	0.48 256	0.27 93	1.85 265	0.51 464	0.17 114	0.61 305	0.40 393	0.61 186	0.57 246	0.52 272	0.48 221	0.39 186	0.25 143	1.46 383	0.77 419	0.12 284	0.08 121	0.13 315	0.12 251	0.12 88	0.14 200

MaskLacGwcNet_RVC	0.77 459	1.04 483	2.06 343	0.94 529	0.35 403	0.89 479	0.40 393	0.85 357	0.63 316	0.55 313	0.63 363	0.75 414	0.38 267	2.38 504	0.48 327	1.10 545	0.31 491	0.36 503	0.21 419	0.53 508	0.55 513

AF-Net	0.69 422	0.92 438	2.21 379	0.41 400	0.40 440	0.68 391	0.40 393	1.02 492	0.86 474	0.69 437	1.03 490	1.04 494	0.84 477	1.19 354	0.78 421	0.22 462	0.14 342	0.25 477	0.17 370	0.30 400	0.18 298

RGC	0.71 435	0.97 464	2.18 375	0.44 423	0.44 457	0.73 418	0.40 393	0.94 431	0.71 391	0.71 445	1.04 493	1.01 487	0.71 452	1.74 429	0.70 403	0.23 465	0.18 412	0.28 485	0.26 448	0.29 389	0.27 413

LRCNet_RVC	13.74 577	19.30 579	12.75 572	19.46 581	12.69 573	1.86 537	0.41 399	12.33 576	1.05 505	15.77 577	18.83 582	12.62 578	8.70 570	12.21 576	9.62 570	22.22 583	8.37 577	25.85 583	24.01 584	19.32 582	17.44 583

stereogan	0.69 422	0.51 283	2.44 426	0.39 384	0.39 431	1.01 494	0.41 399	0.94 431	0.92 490	0.73 452	0.85 459	1.15 509	0.69 448	1.57 402	0.53 349	0.19 433	0.18 412	0.20 447	0.16 353	0.36 445	0.24 387

DRN-Test	0.64 394	0.43 238	2.44 426	0.39 384	0.44 457	0.80 456	0.41 399	1.02 492	0.78 451	0.80 468	0.63 363	0.69 381	0.56 400	1.79 439	0.69 401	0.15 372	0.12 306	0.17 413	0.16 353	0.18 242	0.17 278

Reg-Stereo(zero)	0.46 235	0.17 1	2.10 355	0.24 60	0.34 391	0.51 158	0.42 402	0.50 99	0.54 224	0.37 153	0.46 203	0.54 291	0.60 415	0.43 151	1.10 461	0.08 39	0.09 191	0.08 37	0.22 427	0.12 88	0.22 351

DAS	0.56 346	0.35 184	1.55 154	0.33 273	0.34 391	0.50 149	0.42 402	0.83 340	0.74 420	0.83 478	0.68 401	0.56 307	0.48 369	2.40 508	0.46 312	0.12 284	0.08 121	0.12 256	0.09 116	0.18 242	0.15 233

SepStereo	0.52 315	0.35 184	1.55 154	0.33 273	0.34 391	0.50 149	0.42 402	0.83 340	0.74 420	0.83 478	0.68 401	0.56 307	0.48 369	1.56 399	0.46 312	0.12 284	0.08 121	0.12 256	0.09 116	0.18 242	0.15 233

RAFT-345	0.53 321	0.30 136	2.34 405	0.38 374	0.34 391	0.58 255	0.42 402	0.47 80	0.61 286	0.51 264	1.00 485	0.43 217	0.28 190	1.57 402	0.82 428	0.10 169	0.07 48	0.11 201	0.09 116	0.10 58	0.08 36

Prome-Stereo	0.49 274	0.30 136	1.76 207	0.60 499	0.23 256	0.63 342	0.42 402	0.62 190	0.60 269	0.59 367	1.03 490	0.43 217	0.72 455	0.60 253	0.33 234	0.09 77	0.07 48	0.10 136	0.09 116	0.11 77	0.43 496

Syn2CoEx	0.70 426	1.07 488	2.74 479	0.43 416	0.30 345	0.64 353	0.42 402	0.99 473	0.78 451	0.62 396	0.78 443	0.74 408	0.72 455	1.92 470	0.61 380	0.20 443	0.17 402	0.19 439	0.15 334	0.29 389	0.22 351

CVANet_RVC	0.65 402	0.80 401	2.13 361	0.36 338	0.26 302	0.62 325	0.42 402	0.84 351	0.72 401	0.69 437	0.68 401	0.68 374	0.52 386	2.64 526	0.42 292	0.19 433	0.12 306	0.22 458	0.17 370	0.37 453	0.15 233

YMNet	0.62 384	0.72 369	1.93 304	0.41 400	0.41 447	0.87 474	0.43 409	0.87 376	0.71 391	0.74 455	0.81 447	0.83 441	0.46 352	0.86 318	0.93 436	0.19 433	0.22 450	0.20 447	0.17 370	0.41 477	0.21 338

YMNet_1	0.62 384	0.72 369	1.93 304	0.41 400	0.41 447	0.87 474	0.43 409	0.87 376	0.71 391	0.74 455	0.81 447	0.83 441	0.46 352	0.86 318	0.93 436	0.19 433	0.22 450	0.20 447	0.17 370	0.41 477	0.21 338

PAM_32	0.70 426	0.35 184	2.73 478	0.54 477	0.61 507	1.07 503	0.43 409	0.84 351	0.49 168	0.90 488	0.91 468	1.23 513	0.77 468	0.65 271	1.10 461	0.10 169	0.19 424	0.10 136	0.49 518	0.15 158	0.38 479

DDUNet	0.77 459	1.12 492	1.88 280	0.76 514	0.69 515	0.84 464	0.43 409	0.85 357	0.65 337	0.67 428	0.75 437	0.91 465	0.52 386	1.03 335	0.57 368	0.54 518	0.37 503	0.95 538	0.52 523	0.71 522	0.57 514

OCTAStereo	0.48 256	0.25 72	1.81 248	0.52 468	0.16 85	0.61 305	0.43 409	0.66 207	0.61 286	0.50 251	0.47 209	0.37 173	0.26 157	1.44 378	0.80 426	0.11 231	0.07 48	0.12 256	0.10 151	0.13 118	0.17 278

RE-Stereo	0.48 256	0.25 72	1.81 248	0.52 468	0.16 85	0.61 305	0.43 409	0.66 207	0.60 269	0.50 251	0.47 209	0.37 173	0.26 157	1.44 378	0.78 421	0.11 231	0.07 48	0.12 256	0.10 151	0.13 118	0.17 278

TVStereo	0.48 256	0.25 72	1.81 248	0.52 468	0.16 85	0.61 305	0.43 409	0.66 207	0.60 269	0.50 251	0.47 209	0.37 173	0.26 157	1.44 378	0.78 421	0.11 231	0.07 48	0.12 256	0.10 151	0.13 118	0.17 278

IRAFT_RVC	0.54 326	0.53 289	1.78 221	0.46 442	0.21 211	0.58 255	0.43 409	0.65 205	0.66 352	0.54 295	0.50 246	0.49 271	0.51 381	1.58 406	1.01 453	0.11 231	0.25 474	0.13 315	0.10 151	0.15 158	0.13 183

APVNet	0.70 426	0.67 354	2.71 471	0.38 374	0.36 411	0.85 468	0.43 409	0.91 406	0.68 363	0.55 313	0.69 410	0.75 414	0.55 396	2.31 498	0.78 421	0.17 407	0.17 402	0.24 472	0.19 403	0.33 423	0.23 375

RYNet	0.70 426	0.56 306	2.25 389	0.35 320	0.41 447	0.86 470	0.43 409	0.94 431	0.82 465	0.62 396	0.53 274	0.91 465	0.60 415	2.70 532	1.00 449	0.14 355	0.11 280	0.16 396	0.14 311	0.25 349	0.27 413

PDISCO_ROB	0.75 452	1.06 485	2.11 356	0.64 503	0.59 500	1.13 509	0.43 409	1.14 516	1.05 505	0.64 415	0.71 424	0.96 477	0.61 424	1.21 355	0.76 417	0.37 506	0.18 412	0.27 481	0.24 433	0.56 511	0.32 448

ssnet_v2	0.55 338	0.60 314	1.86 273	0.32 252	0.22 236	0.72 412	0.44 420	0.94 431	0.74 420	0.63 405	0.54 286	0.81 434	0.47 360	0.77 305	0.70 403	0.16 393	0.14 342	0.14 351	0.14 311	0.30 400	0.30 435

Wz-Net-LNSev	0.59 365	0.96 456	2.47 433	0.34 304	0.37 422	0.79 449	0.44 420	0.86 367	0.77 446	0.61 385	0.67 393	0.79 428	0.56 400	0.64 261	0.62 382	0.15 372	0.14 342	0.12 256	0.12 251	0.18 242	0.19 314

NF-Stereo	0.48 256	0.25 72	1.81 248	0.52 468	0.16 85	0.61 305	0.44 420	0.66 207	0.61 286	0.50 251	0.47 209	0.37 173	0.26 157	1.45 382	0.79 425	0.11 231	0.07 48	0.12 256	0.10 151	0.13 118	0.16 260

KYRaft	0.48 256	0.29 124	1.75 201	0.33 273	0.21 211	0.75 428	0.44 420	0.58 166	0.57 246	0.64 415	0.93 474	0.53 285	0.72 455	0.60 253	0.24 125	0.10 169	0.07 48	0.12 256	0.14 311	0.12 88	0.54 510

GwcNet	0.69 422	0.71 365	3.12 517	0.36 338	0.45 465	0.81 457	0.44 420	0.86 367	0.84 471	0.60 376	0.74 434	0.82 439	0.49 376	1.65 415	0.66 393	0.16 393	0.15 367	0.15 378	0.15 334	0.31 408	0.24 387

STTRV1_RVC	0.80 467	0.55 303	2.89 495	0.42 411	0.49 476	0.79 449	0.44 420	1.15 519	0.82 465	0.62 396	0.89 466	0.72 398	0.63 432	2.69 531	0.64 389	0.48 514	0.64 532	0.27 481	0.24 433	0.35 440	0.27 413

CC-Net-ROB	0.85 478	1.15 500	2.13 361	0.88 524	0.38 428	0.88 478	0.44 420	1.06 505	0.79 456	0.58 353	0.69 410	0.65 351	0.50 379	2.74 535	0.51 342	0.93 537	0.39 511	0.87 532	0.29 459	0.54 509	0.54 510

rvit_105_1	0.44 207	0.54 294	1.46 134	0.36 338	0.24 269	0.51 158	0.45 427	0.75 264	0.74 420	0.45 204	0.44 191	0.44 228	0.36 246	0.62 256	0.38 265	0.20 443	0.18 412	0.18 433	0.22 427	0.18 242	0.18 298

Pruner-Stereo	0.51 302	0.27 93	1.78 221	1.79 554	0.19 182	0.62 325	0.45 427	0.57 160	0.60 269	0.61 385	0.48 221	0.41 200	0.24 127	0.46 181	1.00 449	0.12 284	0.07 48	0.12 256	0.10 151	0.12 88	0.13 183

RP	0.67 411	0.82 410	1.94 313	0.43 416	0.44 457	0.65 367	0.45 427	0.89 390	0.82 465	0.66 424	0.92 470	0.99 484	0.76 465	1.55 398	0.66 393	0.25 478	0.18 412	0.23 465	0.20 413	0.31 408	0.22 351

AAGNet	0.88 482	0.33 163	1.79 241	0.54 477	0.98 533	0.62 325	0.46 430	0.50 99	0.60 269	0.58 353	0.53 274	0.50 274	0.73 458	1.23 359	7.48 566	0.11 231	0.07 48	0.12 256	0.10 151	0.14 141	0.09 63

GMM-Stereo	0.50 285	0.23 54	2.41 418	0.54 477	0.24 269	0.77 440	0.46 430	0.59 174	0.57 246	0.58 353	0.73 431	0.47 258	0.43 327	0.68 278	0.27 158	0.10 169	0.06 21	0.13 315	0.13 283	0.14 141	0.44 498

delet	0.52 315	0.54 294	1.62 166	0.31 223	0.35 403	0.74 422	0.46 430	0.85 357	0.74 420	0.55 313	0.60 339	0.67 367	0.50 379	1.12 347	0.57 368	0.11 231	0.11 280	0.13 315	0.14 311	0.16 194	0.12 149

MFN_U_SF_RVC	1.55 536	2.39 566	3.16 520	0.65 506	0.41 447	1.12 507	0.46 430	1.23 523	1.33 525	1.61 537	1.20 500	1.43 523	0.98 496	1.76 432	1.97 507	1.90 560	1.80 559	1.98 563	2.15 564	1.63 551	1.77 563

NCC-stereo	0.79 465	0.94 446	2.42 420	0.59 495	0.45 465	1.90 538	0.46 430	0.99 473	0.72 401	0.64 415	0.84 455	0.91 465	0.73 458	1.80 443	1.00 449	0.27 487	0.19 424	0.23 465	0.31 474	0.24 337	0.22 351

Abc-Net	0.79 465	0.94 446	2.42 420	0.59 495	0.45 465	1.90 538	0.46 430	0.99 473	0.72 401	0.64 415	0.84 455	0.91 465	0.73 458	1.80 443	1.00 449	0.27 487	0.19 424	0.23 465	0.31 474	0.24 337	0.22 351
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
XQC	0.73 447	0.98 468	2.39 415	0.46 442	0.35 403	0.81 457	0.46 430	1.00 481	1.00 499	0.80 468	0.69 410	0.88 459	0.74 463	1.32 366	1.20 471	0.24 473	0.16 384	0.23 465	0.20 413	0.41 477	0.33 455

FBW_ROB	0.83 475	0.77 389	1.77 216	0.44 423	0.30 345	0.87 474	0.46 430	1.10 511	0.91 487	0.81 473	0.75 437	1.01 487	0.61 424	3.66 554	1.23 475	0.26 482	0.23 458	0.36 503	0.25 441	0.27 378	0.62 519

StereoDRNet	0.64 394	0.88 430	2.35 408	0.41 400	0.45 465	0.73 418	0.47 438	0.94 431	0.74 420	0.75 457	0.54 286	0.74 408	0.47 360	1.70 422	0.72 410	0.15 372	0.14 342	0.15 378	0.14 311	0.20 278	0.19 314

CBMV_ROB	0.76 455	0.42 233	2.68 467	0.33 273	0.22 236	0.74 422	0.47 438	0.96 449	0.76 442	1.04 502	0.96 478	0.88 459	0.93 489	2.06 481	1.19 470	0.22 462	0.24 461	0.27 481	0.25 441	0.25 349	0.28 420

XPNet_ROB	0.61 379	0.72 369	1.66 172	0.37 359	0.27 315	0.67 379	0.47 438	0.89 390	0.71 391	0.78 466	0.70 420	0.81 434	0.53 388	1.70 422	0.76 417	0.21 449	0.16 384	0.16 396	0.15 334	0.20 278	0.21 338

fast-acv-ft	0.63 390	0.88 430	3.10 514	0.38 374	0.30 345	0.79 449	0.48 441	0.69 223	0.72 401	0.58 353	0.78 443	0.76 418	0.60 415	0.67 275	0.73 413	0.15 372	0.15 367	0.18 433	0.17 370	0.37 453	0.16 260

FINET	0.65 402	0.95 453	3.06 511	0.35 320	0.40 440	0.58 255	0.48 441	0.92 415	1.10 512	0.57 335	0.68 401	0.47 258	0.44 335	1.15 352	0.60 377	0.23 465	0.21 444	0.17 413	0.15 334	0.26 369	0.25 396

EDNetEfficientorigin	8.18 570	0.98 468	145.96 591	0.51 464	0.89 528	0.72 412	0.48 441	0.85 357	1.56 537	2.12 543	1.49 515	1.29 516	1.31 516	1.83 448	2.13 517	0.13 314	0.12 306	0.17 413	0.18 383	0.39 469	0.45 499

DeepPrunerF	0.86 479	0.86 423	2.91 500	0.45 437	0.50 478	0.64 353	0.48 441	1.14 516	2.64 555	0.63 405	0.61 346	0.65 351	0.62 429	2.21 493	1.31 478	0.23 465	0.19 424	0.30 493	0.28 456	0.36 445	0.25 396

ADCRef	0.80 467	0.96 456	2.29 396	0.37 359	0.35 403	0.96 487	0.51 445	0.87 376	0.75 433	0.88 484	0.83 452	0.61 331	1.36 521	1.02 333	3.27 541	0.13 314	0.11 280	0.17 413	0.19 403	0.25 349	0.21 338

PASM	0.72 438	0.68 356	1.91 298	0.47 447	0.44 457	0.60 284	0.51 445	0.76 277	0.80 459	0.77 464	0.67 393	0.87 455	0.61 424	2.40 508	0.67 396	0.32 498	0.35 499	0.36 503	0.41 509	0.45 494	0.39 485

ETE_ROB	0.60 371	0.71 365	1.55 154	0.37 359	0.25 287	0.69 397	0.51 445	1.47 534	0.70 381	0.80 468	0.69 410	0.85 449	0.49 376	1.36 370	0.58 373	0.16 393	0.13 325	0.19 439	0.16 353	0.21 292	0.23 375

DCVSM-stereo	0.49 274	0.29 124	2.49 436	0.29 179	0.22 236	0.53 184	0.52 448	0.58 166	0.49 168	0.69 437	0.46 203	0.79 428	0.48 369	0.53 226	0.42 292	0.13 314	0.14 342	0.15 378	0.12 251	0.20 278	0.20 329

anonymity	0.80 467	0.66 353	1.29 100	0.59 495	0.75 519	0.67 379	0.52 448	0.95 444	0.71 391	0.94 493	0.70 420	0.67 367	0.87 482	0.71 291	1.35 481	0.64 525	0.62 531	0.58 520	1.44 560	0.60 515	0.65 522

RAFT + AFF	0.64 394	1.20 507	1.95 316	0.34 304	0.33 383	0.67 379	0.52 448	0.99 473	0.74 420	0.53 282	0.58 321	0.57 313	0.80 470	1.76 432	0.51 342	0.12 284	0.27 482	0.15 378	0.14 311	0.43 485	0.29 426

PA-Net	0.84 477	1.00 474	3.49 536	0.63 502	0.40 440	0.70 404	0.52 448	0.86 367	0.84 471	0.52 272	0.59 324	0.70 391	0.54 391	2.35 500	2.23 520	0.17 407	0.27 482	0.19 439	0.28 456	0.22 309	0.36 469
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
PAM	0.70 426	0.35 184	2.72 473	0.56 486	0.62 509	1.08 505	0.53 452	0.85 357	0.44 118	0.93 492	0.92 470	1.24 514	0.68 446	0.64 261	1.01 453	0.10 169	0.19 424	0.10 136	0.48 516	0.14 141	0.38 479

Ntro	1.00 497	1.68 541	2.80 487	0.95 530	0.85 525	1.06 498	0.53 452	0.98 461	0.90 486	0.62 396	0.76 439	0.93 470	0.66 441	1.66 416	0.98 443	0.99 542	0.45 515	0.75 530	0.40 506	1.19 539	0.75 527

ACVNet-4b	1.93 543	1.85 550	4.10 549	1.07 535	0.86 526	1.15 511	0.53 452	1.06 505	1.12 514	0.64 415	1.09 496	1.99 534	0.70 450	2.20 492	9.86 571	5.62 570	0.41 514	1.03 542	0.55 524	1.86 557	0.85 533

RAFT_R40	0.50 285	0.21 21	1.76 207	0.50 459	0.40 440	0.61 305	0.53 452	0.56 157	0.60 269	0.56 324	0.54 286	0.55 295	0.51 381	1.57 402	0.53 349	0.11 231	0.07 48	0.12 256	0.10 151	0.16 194	0.09 63

HBP-ISP	0.76 455	1.30 518	3.19 524	0.35 320	0.26 302	0.85 468	0.54 456	1.03 499	0.72 401	0.80 468	0.69 410	0.68 374	0.83 474	2.04 479	0.44 307	0.23 465	0.24 461	0.29 492	0.25 441	0.28 384	0.24 387

IPLGR	0.54 326	0.56 306	2.68 467	0.36 338	0.18 149	0.62 325	0.54 456	1.02 492	0.64 324	0.73 452	0.46 203	0.47 258	0.45 339	1.12 347	0.29 183	0.09 77	0.08 121	0.11 201	0.09 116	0.19 263	0.12 149

FAT-Stereo	0.70 426	0.54 294	2.88 492	0.36 338	0.29 334	0.62 325	0.54 456	0.97 457	0.87 477	0.76 460	0.92 470	0.94 474	0.80 470	1.84 453	0.57 368	0.18 418	0.19 424	0.17 413	0.16 353	0.22 309	0.25 396

Consistency-Raft	0.88 482	0.93 444	3.23 528	0.99 533	0.64 510	0.77 440	0.55 459	0.98 461	0.97 495	0.61 385	1.03 490	0.65 351	1.05 502	0.79 310	1.38 483	0.44 509	0.46 517	0.51 518	0.58 532	0.65 517	0.47 502

ICVP	0.46 235	0.29 124	2.41 418	0.33 273	0.22 236	0.59 272	0.55 459	0.75 264	0.50 178	0.44 194	0.60 339	0.49 271	0.35 240	0.53 226	0.37 258	0.16 393	0.16 384	0.14 351	0.11 213	0.15 158	0.15 233
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
ccnet	0.71 435	0.41 226	1.59 159	0.40 393	0.45 465	1.06 498	0.55 459	0.98 461	0.71 391	0.88 484	0.97 480	0.82 439	0.88 485	1.68 419	0.94 438	0.32 498	0.26 476	0.32 497	0.27 453	0.34 430	0.30 435

LALA_ROB	0.60 371	0.76 380	1.69 177	0.36 338	0.29 334	0.79 449	0.55 459	0.94 431	0.77 446	0.81 473	0.67 393	0.94 474	0.49 376	0.99 329	0.73 413	0.21 449	0.15 367	0.20 447	0.18 383	0.23 322	0.21 338

PSMNet_ROB	0.66 406	1.01 478	2.33 403	0.38 374	0.31 362	0.72 412	0.55 459	0.86 367	0.69 372	0.54 295	0.60 339	0.75 414	0.47 360	2.00 477	0.82 428	0.17 407	0.13 325	0.19 439	0.19 403	0.24 337	0.27 413

ACRE	0.56 346	1.14 496	2.77 483	0.76 514	0.28 327	0.60 284	0.56 464	0.76 277	0.58 257	0.55 313	0.62 351	0.41 200	0.29 204	0.44 160	0.39 276	0.11 231	0.19 424	0.13 315	0.14 311	0.36 445	0.18 298

PVD	0.90 484	0.85 420	2.15 367	0.53 474	0.50 478	0.99 490	0.56 464	1.15 519	1.64 538	1.41 532	1.41 514	1.11 506	1.13 509	1.35 369	1.31 478	0.26 482	0.28 484	0.28 485	0.26 448	0.37 453	0.49 506

TDLM	0.67 411	0.92 438	1.76 207	0.37 359	0.24 269	0.66 373	0.56 464	0.82 334	0.74 420	1.16 510	0.62 351	0.61 331	0.48 369	2.70 532	0.50 337	0.20 443	0.11 280	0.35 501	0.14 311	0.32 415	0.16 260

pmcnn	1.32 520	1.05 484	2.77 483	0.74 513	1.43 549	0.72 412	0.56 464	0.96 449	0.91 487	0.99 497	2.92 551	6.01 565	0.70 450	2.38 504	3.32 543	0.13 314	0.10 233	0.08 37	0.06 14	0.34 430	0.22 351

CIPLG	0.56 346	1.19 506	2.46 429	0.80 518	0.31 362	0.61 305	0.57 468	0.76 277	0.57 246	0.56 324	0.63 363	0.41 200	0.30 212	0.45 172	0.40 284	0.11 231	0.20 435	0.13 315	0.13 283	0.35 440	0.19 314

iRaft-Stereo_20w	0.58 357	0.39 215	1.96 325	0.45 437	0.32 370	0.92 484	0.57 468	1.14 516	0.56 242	0.81 473	0.40 170	0.55 295	0.69 448	0.65 271	1.04 458	0.09 77	0.16 384	0.09 87	0.36 498	0.17 216	0.25 396

ADCMid	0.96 493	1.32 522	2.74 479	0.38 374	0.35 403	0.99 490	0.58 470	0.94 431	0.86 474	1.23 519	1.01 486	1.01 487	1.00 497	1.05 337	3.97 549	0.21 449	0.19 424	0.42 512	0.32 480	0.40 474	0.29 426

MDST_ROB	1.17 511	0.42 233	3.87 542	0.54 477	0.44 457	4.11 562	0.58 470	1.31 528	0.84 471	2.12 543	1.12 498	0.98 481	0.71 452	4.24 559	0.99 448	0.16 393	0.14 342	0.19 439	0.17 370	0.18 242	0.35 461

otaku	1.03 500	1.68 541	2.72 473	0.95 530	0.73 518	1.03 496	0.59 472	0.99 473	0.86 474	0.69 437	1.61 518	0.98 481	0.64 434	1.46 383	1.14 466	0.95 539	0.46 517	0.72 529	0.40 506	1.24 543	0.78 530

DeepStereo_RVC	0.44 207	0.28 114	1.92 301	0.49 457	0.17 114	0.60 284	0.59 472	0.50 99	0.52 193	0.49 244	0.45 195	0.39 186	0.86 481	0.45 172	0.33 234	0.11 231	0.08 121	0.11 201	0.09 116	0.15 158	0.19 314

ACV-stereo	0.66 406	0.76 380	2.86 490	0.32 252	0.25 287	1.01 494	0.60 474	0.59 174	0.52 193	0.41 178	0.45 195	1.55 528	0.94 492	1.40 375	0.69 401	0.14 355	0.13 325	0.12 256	0.11 213	0.20 278	0.19 314

Wz-Net-SNSev	0.76 455	1.32 522	3.11 516	0.40 393	0.31 362	0.71 406	0.60 474	0.98 461	0.87 477	0.67 428	0.83 452	0.96 477	0.60 415	1.67 418	0.97 442	0.16 393	0.15 367	0.16 396	0.17 370	0.36 445	0.24 387

Wz-Net-MNSev	0.65 402	0.97 464	2.19 377	0.36 338	0.33 383	0.90 480	0.60 474	0.92 415	0.81 464	0.75 457	0.72 429	0.73 402	0.65 436	1.39 372	0.71 406	0.16 393	0.13 325	0.14 351	0.14 311	0.24 337	0.18 298

FCDSN-DC	1.29 519	0.54 294	2.50 440	0.47 447	0.41 447	1.12 507	0.60 474	1.10 511	1.27 524	2.23 549	2.87 548	3.67 551	3.12 556	2.39 507	1.69 498	0.30 495	0.26 476	0.31 494	0.30 468	0.35 440	0.38 479
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
IPLG	0.69 422	0.84 416	2.43 424	0.35 320	0.21 211	1.65 531	0.61 478	1.36 530	0.58 257	1.39 531	0.51 250	0.37 173	0.87 482	1.41 376	0.36 252	0.09 77	0.07 48	0.14 351	0.12 251	0.32 415	0.11 112

IPLGR_C	0.58 357	1.25 513	2.72 473	0.80 518	0.31 362	0.60 284	0.61 478	0.76 277	0.58 257	0.56 324	0.62 351	0.41 200	0.31 220	0.43 151	0.40 284	0.11 231	0.22 450	0.13 315	0.15 334	0.35 440	0.19 314

HHNet	0.60 371	0.65 346	2.60 459	0.36 338	0.25 287	0.64 353	0.61 478	0.64 199	0.62 304	0.55 313	1.13 499	0.32 151	0.60 415	0.42 148	1.79 503	0.15 372	0.07 48	0.12 256	0.10 151	0.18 242	0.15 233

GANetREF_RVC	0.75 452	1.15 500	2.46 429	0.47 447	0.26 302	0.83 462	0.61 478	0.97 457	0.89 484	0.62 396	0.61 346	0.72 398	0.59 412	2.42 510	0.55 356	0.32 498	0.25 474	0.36 503	0.24 433	0.39 469	0.31 443
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
ADCPNet	0.99 494	0.99 472	3.93 546	0.37 359	0.68 514	1.36 517	0.62 482	0.87 376	0.76 442	0.78 466	0.81 447	1.08 500	1.18 510	1.14 350	2.49 527	0.21 449	0.69 541	0.21 455	0.95 551	0.29 389	0.37 476

MSMD_ROB	1.34 522	0.96 456	2.38 413	0.39 384	0.32 370	1.96 541	0.62 482	0.91 406	1.43 530	2.94 561	2.60 543	4.77 560	1.95 541	2.43 512	1.33 480	0.29 492	0.26 476	0.32 497	0.32 480	0.30 400	0.30 435

DisPM	0.43 197	0.33 163	1.78 221	0.57 489	0.18 149	0.59 272	0.63 484	0.53 134	0.61 286	0.60 376	0.53 274	0.38 180	0.26 157	0.75 298	0.29 183	0.12 284	0.07 48	0.12 256	0.11 213	0.11 77	0.14 200

NVStereoNet_ROB	1.16 510	0.95 453	2.54 449	0.58 491	0.55 491	0.78 445	0.63 484	1.00 481	1.08 510	1.03 500	4.07 560	1.48 525	1.22 511	2.88 540	1.27 477	0.50 515	0.46 517	0.54 519	0.62 535	0.50 502	0.63 521
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
FC-DCNN v2	1.54 535	0.58 310	2.80 487	0.44 423	0.39 431	2.05 546	0.66 486	1.90 548	1.84 546	2.79 559	2.97 552	4.41 558	3.07 554	2.65 527	2.30 523	0.29 492	0.26 476	0.31 494	0.30 468	0.32 415	0.38 479

ACVNet_1	1.33 521	1.91 554	4.03 547	1.09 537	0.88 527	1.19 514	0.66 486	1.24 524	1.17 517	0.94 493	0.96 478	3.09 547	1.04 501	2.37 501	1.11 464	1.04 543	0.48 523	1.03 542	0.48 516	1.12 536	0.83 532

SST-Stereo	0.52 315	0.20 12	1.76 207	0.62 501	0.53 486	0.62 325	0.66 486	0.55 150	0.61 286	0.58 353	0.53 274	0.52 283	0.60 415	1.59 408	0.29 183	0.11 231	0.07 48	0.12 256	0.10 151	0.16 194	0.10 88

DRaft	0.62 384	0.38 206	1.76 207	0.24 60	0.16 85	0.64 353	0.66 486	0.53 134	0.53 212	0.67 428	0.99 483	0.38 180	1.00 497	1.44 378	2.10 516	0.10 169	0.14 342	0.10 136	0.14 311	0.18 242	0.21 338

GANet	0.75 452	0.84 416	2.01 334	0.40 393	0.25 287	0.74 422	0.66 486	0.87 376	0.73 416	0.71 445	1.07 495	0.84 446	0.59 412	2.71 534	1.15 468	0.17 407	0.16 384	0.44 514	0.16 353	0.31 408	0.20 329

FC-DCNN	1.49 533	0.59 312	2.88 492	0.44 423	0.39 431	1.97 543	0.66 486	1.67 542	1.70 540	2.72 558	2.89 549	4.22 554	2.97 553	2.55 522	2.19 518	0.29 492	0.26 476	0.31 494	0.30 468	0.32 415	0.39 485

NCCL2	0.65 402	0.94 446	1.96 325	0.43 416	0.30 345	0.71 406	0.68 492	0.84 351	0.65 337	0.70 441	0.60 339	0.86 453	0.54 391	1.56 399	0.57 368	0.20 443	0.16 384	0.67 526	0.25 441	0.22 309	0.24 387

SPS-STEREO	1.07 503	1.13 495	2.88 492	0.65 506	0.69 515	0.99 490	0.68 492	1.05 504	0.87 477	1.36 527	1.23 502	1.46 524	0.94 492	1.87 456	1.72 500	0.66 526	0.61 530	0.58 520	0.57 530	0.65 517	0.77 529
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
coex-ft	5.95 567	1.67 539	60.57 589	0.34 304	0.30 345	0.77 440	0.69 494	0.74 253	4.41 560	19.22 581	2.15 532	1.62 529	7.97 568	1.81 446	8.96 568	0.44 509	2.08 565	0.18 433	0.19 403	0.38 460	4.62 571

CRE-IMP	0.41 172	0.22 36	1.76 207	0.48 455	0.17 114	0.79 449	0.69 494	0.52 123	0.52 193	0.47 214	0.42 178	0.45 237	0.26 157	0.41 140	0.31 213	0.11 231	0.07 48	0.12 256	0.09 116	0.17 216	0.23 375

MeshStereo	1.21 513	1.15 500	3.01 508	0.34 304	0.28 327	1.10 506	0.69 494	1.35 529	1.01 501	2.71 557	2.41 539	2.96 544	1.45 527	2.80 538	1.40 486	0.22 462	0.22 450	0.22 458	0.19 403	0.50 502	0.26 406
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
S-Stereo	0.80 467	0.69 360	3.89 543	0.39 384	0.37 422	0.69 397	0.70 497	0.94 431	0.98 498	0.62 396	0.91 468	0.83 441	0.60 415	2.37 501	0.66 393	0.18 418	0.21 444	0.17 413	0.18 383	0.30 400	0.35 461

Wz-Net-TNSev	0.91 485	1.73 545	3.08 512	0.36 338	0.31 362	1.00 493	0.71 498	1.06 505	0.97 495	0.71 445	0.72 429	1.09 502	0.87 482	2.42 510	1.59 494	0.20 443	0.20 435	0.16 396	0.20 413	0.44 493	0.35 461

WZ-Net	0.92 487	1.31 519	3.76 540	0.41 400	0.36 411	0.86 470	0.71 498	1.00 481	1.06 508	0.82 477	0.92 470	1.06 498	1.05 502	2.16 490	1.61 495	0.19 433	0.13 325	0.15 378	0.16 353	0.32 415	0.28 420

WCMA_ROB	1.12 504	0.83 414	2.66 465	0.58 491	0.34 391	1.17 513	0.71 498	0.93 423	0.94 491	1.74 539	2.63 545	3.09 547	1.71 537	1.70 422	1.84 505	0.26 482	0.21 444	0.20 447	0.21 419	0.28 384	0.43 496

G-Net	0.99 494	0.64 339	2.76 481	0.57 489	0.67 512	2.03 545	0.72 501	0.76 277	0.67 361	1.14 509	2.56 542	1.30 519	1.02 499	1.48 391	1.74 501	0.25 478	0.24 461	0.24 472	0.26 448	0.37 453	0.31 443

NRIStereo	0.46 235	0.25 72	1.77 216	0.47 447	0.16 85	0.95 486	0.74 502	0.51 108	0.56 242	0.48 232	0.39 165	0.59 323	0.29 204	0.77 305	0.32 224	0.11 231	0.13 325	0.11 201	0.09 116	0.21 292	0.24 387

DPSNet	0.86 479	0.60 314	2.34 405	0.58 491	0.36 411	1.07 503	0.75 503	1.30 527	1.05 505	0.70 441	0.68 401	0.94 474	1.29 513	2.08 483	1.82 504	0.26 482	0.23 458	0.16 396	0.17 370	0.48 497	0.40 489

MFMNet_re	0.92 487	1.28 516	2.53 443	0.82 522	0.76 522	0.90 480	0.75 503	0.98 461	1.04 504	1.03 500	1.05 494	0.84 446	0.94 492	0.83 313	0.72 410	0.68 527	0.60 529	0.63 524	0.60 534	0.77 527	0.74 525

RainbowNet	1.15 508	1.78 546	2.72 473	1.12 540	0.91 530	1.06 498	0.76 505	1.16 521	1.13 516	0.75 457	0.97 480	1.09 502	0.80 470	1.60 409	1.21 473	1.17 547	1.26 557	1.01 541	0.57 530	1.13 537	0.88 538

PFNet+	0.45 225	0.37 196	1.86 273	0.46 442	0.18 149	0.58 255	0.77 506	0.52 123	0.64 324	0.56 324	0.48 221	0.39 186	0.26 157	0.93 323	0.32 224	0.13 314	0.09 191	0.14 351	0.13 283	0.12 88	0.15 233

RTS	1.21 513	1.31 519	6.39 562	0.52 468	0.51 483	1.61 527	0.79 507	1.03 499	1.37 528	1.13 507	1.30 507	1.10 504	0.85 478	2.65 527	2.08 513	0.21 449	0.24 461	0.18 433	0.18 383	0.43 485	0.32 448

RTSA	1.21 513	1.31 519	6.39 562	0.52 468	0.51 483	1.61 527	0.79 507	1.03 499	1.37 528	1.13 507	1.30 507	1.10 504	0.85 478	2.65 527	2.08 513	0.21 449	0.24 461	0.18 433	0.18 383	0.43 485	0.32 448

ADCP+	0.94 489	1.12 492	3.14 518	0.34 304	0.39 431	1.06 498	0.79 507	0.89 390	0.80 459	0.66 424	0.67 393	0.85 449	1.55 531	0.93 323	4.55 556	0.13 314	0.11 280	0.16 396	0.15 334	0.26 369	0.25 396

CBMV	0.71 435	0.76 380	2.64 462	0.33 273	0.20 198	0.78 445	0.79 507	0.98 461	0.78 451	0.85 483	0.71 424	0.86 453	1.10 507	1.46 383	0.62 382	0.18 418	0.20 435	0.21 455	0.19 403	0.25 349	0.33 455
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
ADCS	1.05 502	1.36 527	2.98 506	0.42 411	0.36 411	0.96 487	0.81 511	1.06 505	1.12 514	1.25 520	0.97 480	1.08 500	0.90 487	1.25 363	4.86 558	0.21 449	0.21 444	0.22 458	0.23 431	0.36 445	0.38 479

ACVNet_2	1.42 530	1.81 547	3.23 528	1.08 536	0.92 531	1.32 515	0.85 512	1.49 536	1.69 539	1.19 518	1.73 522	2.13 536	1.03 500	2.50 518	1.40 486	0.91 536	0.53 525	1.00 540	0.55 524	2.11 559	0.85 533

SANet	1.20 512	1.21 508	3.33 533	0.38 374	0.27 315	1.73 535	0.85 512	1.10 511	2.49 553	1.16 510	1.83 524	1.72 530	1.50 530	2.37 501	2.84 533	0.18 418	0.16 384	0.16 396	0.15 334	0.32 415	0.32 448

DSFCA	0.54 326	0.35 184	1.41 124	0.28 149	0.28 327	0.79 449	0.88 514	0.76 277	0.70 381	0.72 448	0.66 390	0.67 367	0.57 405	1.17 353	0.63 384	0.16 393	0.14 342	0.13 315	0.14 311	0.16 194	0.13 183

DEmStereo	0.68 418	0.31 148	2.25 389	0.42 411	0.17 114	0.66 373	0.89 515	0.51 108	0.59 264	0.60 376	1.01 486	0.45 237	1.26 512	1.54 397	2.26 522	0.10 169	0.08 121	0.10 136	0.10 151	0.10 58	0.11 112

SuperB	1.15 508	1.14 496	5.43 559	0.36 338	0.26 302	0.81 457	0.89 515	0.88 384	1.17 517	0.67 428	0.68 401	0.63 338	1.39 524	1.74 429	3.37 544	0.15 372	0.12 306	0.17 413	0.16 353	2.80 564	0.25 396

IMH	2.02 545	2.15 564	2.69 470	1.68 551	1.12 544	1.66 532	0.92 517	2.10 551	1.92 547	1.32 526	2.66 546	2.21 538	1.69 536	5.78 563	1.68 497	5.54 569	0.96 553	1.31 550	0.71 541	1.32 548	0.99 546

MFN_U_SF_DS_RVC	1.01 499	1.67 539	2.32 400	0.47 447	0.39 431	1.47 520	0.95 518	0.95 444	0.91 487	0.84 480	0.94 475	1.05 496	0.60 415	2.95 541	0.72 410	0.41 507	0.72 545	0.32 497	0.55 524	0.74 523	1.22 552

WAO-8	2.80 552	2.14 562	2.89 495	1.91 558	1.04 539	3.98 560	0.96 519	3.26 561	6.17 563	2.15 547	3.37 556	3.31 549	2.41 547	11.84 573	2.03 511	2.05 561	1.86 561	1.54 556	0.92 549	1.22 540	0.87 536

Venus	2.80 552	2.14 562	2.89 495	1.91 558	1.04 539	3.98 560	0.96 519	3.26 561	6.17 563	2.15 547	3.37 556	3.31 549	2.41 547	11.84 573	2.03 511	2.05 561	1.86 561	1.54 556	0.92 549	1.22 540	0.87 536

TorneroNet-64	2.65 548	1.83 548	3.30 530	1.46 548	1.20 545	3.89 559	0.99 521	3.51 565	6.71 566	2.56 554	4.60 562	4.22 554	3.85 559	3.33 548	3.14 539	1.19 548	0.65 533	1.39 553	0.79 545	3.31 566	1.15 550

MSC_U_SF_DS_RVC	1.34 522	1.70 543	2.50 440	0.56 486	0.40 440	2.15 549	0.99 521	1.24 524	1.26 523	1.02 499	1.10 497	1.29 516	0.88 485	3.10 545	1.08 460	1.66 557	0.83 549	0.68 527	0.88 548	1.57 550	1.80 564

NaN_ROB	1.14 506	0.94 446	2.96 502	0.53 474	0.56 493	1.13 509	0.99 521	0.98 461	1.00 499	1.09 505	0.87 462	0.77 420	1.06 504	5.90 564	2.72 530	0.16 393	0.23 458	0.16 396	0.24 433	0.22 309	0.36 469

DDVS	0.62 384	0.40 220	1.40 123	2.21 561	0.35 403	0.87 474	1.00 524	0.69 223	0.50 178	0.53 282	0.56 307	0.90 463	0.37 260	1.22 357	0.47 321	0.15 372	0.14 342	0.14 351	0.12 251	0.19 263	0.22 351

Dean	1.79 540	1.83 548	3.92 544	1.29 544	1.07 541	1.55 525	1.00 524	1.95 550	2.33 550	1.47 535	4.19 561	4.26 557	1.33 519	2.21 493	1.48 490	1.14 546	0.68 539	1.18 544	0.74 542	1.24 543	0.98 541

aanetorigin	0.77 459	0.80 401	2.59 456	0.43 416	0.44 457	0.58 255	1.01 526	0.57 160	0.68 363	1.53 536	1.23 502	0.81 434	1.08 505	1.07 338	1.07 459	0.18 418	0.15 367	0.17 413	0.21 419	0.54 509	0.30 435

WAO-6	1.58 537	1.54 532	2.32 400	1.14 541	1.00 535	2.30 551	1.03 527	1.82 546	2.85 557	1.25 520	2.61 544	2.20 537	1.56 532	2.47 516	1.99 509	0.95 539	0.67 535	1.19 547	0.83 546	1.08 535	0.88 538

LVE	1.96 544	2.17 565	3.14 518	1.68 551	1.80 559	1.63 529	1.03 527	2.34 553	2.81 556	1.25 520	2.89 549	4.24 556	1.29 513	2.79 537	1.44 488	2.85 565	0.91 552	1.18 544	1.46 561	1.23 542	1.10 549

TorneroNet	5.50 565	1.92 555	3.16 520	1.47 549	1.25 548	14.07 572	1.06 529	4.90 566	20.99 587	10.17 570	16.48 578	11.88 575	6.93 566	3.34 549	4.20 553	1.30 551	0.69 541	1.45 555	0.86 547	2.61 563	1.20 551

MADNet+	1.36 524	1.93 556	5.95 560	0.81 521	0.59 500	1.57 526	1.09 530	1.39 533	1.22 520	0.84 480	1.01 486	1.25 515	1.12 508	3.19 546	2.36 525	0.45 511	0.47 520	0.38 509	0.34 487	0.59 512	0.57 514

WAO-7	1.48 532	1.63 535	2.49 436	0.93 528	0.75 519	1.72 534	1.10 531	1.84 547	1.96 548	1.43 533	2.54 541	1.97 533	1.61 534	3.06 543	2.08 513	0.69 528	0.66 534	0.94 537	0.74 542	0.80 529	0.69 524

notaker	2.66 549	2.07 558	3.31 532	2.61 565	1.43 549	1.76 536	1.11 532	2.76 557	1.79 544	2.26 550	11.53 573	3.96 552	4.29 560	3.09 544	2.76 532	1.55 556	0.88 551	1.70 561	1.07 555	2.00 558	1.35 555

LSM	3.31 559	1.11 491	5.29 558	9.40 574	30.65 586	0.84 464	1.12 533	0.91 406	1.22 520	1.36 527	2.19 533	0.93 470	0.83 474	1.66 416	0.90 434	0.21 449	0.31 491	0.24 472	0.28 456	0.39 469	6.33 573

AnyNet_C32	1.00 497	1.33 524	2.53 443	0.49 457	0.54 488	1.15 511	1.14 534	0.91 406	0.89 484	1.11 506	0.95 477	0.87 455	0.93 489	1.50 392	4.07 551	0.21 449	0.20 435	0.25 477	0.24 433	0.38 460	0.33 455

CSAN	1.25 517	1.12 492	3.04 509	0.51 464	0.37 422	1.06 498	1.15 535	1.22 522	1.08 510	1.17 515	1.91 526	1.04 494	1.31 516	5.96 565	2.43 526	0.26 482	0.22 450	0.24 472	0.24 433	0.31 408	0.30 435

PSM-AAD	0.63 390	0.22 36	1.77 216	0.37 359	0.23 256	0.86 470	1.17 536	0.59 174	0.60 269	0.64 415	0.71 424	0.68 374	2.93 551	0.65 271	0.31 213	0.09 77	0.07 48	0.17 413	0.15 334	0.13 118	0.33 455

IMH-64-1	1.39 527	1.64 537	1.86 273	1.36 545	1.11 542	1.39 518	1.19 537	1.76 543	1.45 532	1.16 510	2.21 534	1.53 526	1.38 522	1.98 473	1.52 491	1.29 549	0.67 535	1.27 548	0.69 539	1.29 545	0.98 541

IMH-64	1.39 527	1.64 537	1.86 273	1.36 545	1.11 542	1.39 518	1.19 537	1.76 543	1.45 532	1.16 510	2.21 534	1.53 526	1.38 522	1.98 473	1.52 491	1.29 549	0.67 535	1.27 548	0.69 539	1.29 545	0.98 541

DANet	0.80 467	0.65 346	2.21 379	1.19 542	0.48 475	0.74 422	1.25 539	0.89 390	1.53 535	0.89 486	0.71 424	0.96 477	0.56 400	1.83 448	0.96 441	0.18 418	0.16 384	0.19 439	0.16 353	0.26 369	0.29 426
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
KSHMR	4.10 561	1.97 557	5.27 557	1.71 553	1.47 553	1.96 541	1.28 540	3.19 559	17.33 581	2.12 543	15.91 576	9.18 570	1.57 533	8.42 570	1.98 508	1.52 555	1.26 557	1.67 560	1.19 557	1.67 553	1.40 557

SAMSARA	0.91 485	0.97 464	2.22 383	0.80 518	0.58 498	1.32 515	1.31 541	1.01 489	0.94 491	1.36 527	0.87 462	1.38 521	0.90 487	1.72 426	1.02 455	0.24 473	0.30 489	0.22 458	0.25 441	0.36 445	0.35 461

SGM-Forest	1.04 501	0.42 233	3.59 539	0.41 400	0.32 370	1.05 497	1.32 542	0.94 431	0.83 469	1.16 510	2.23 536	1.03 491	1.39 524	2.49 517	2.35 524	0.21 449	0.21 444	0.20 447	0.19 403	0.23 322	0.32 448
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
HanzoNet	7.64 568	2.86 567	5.05 555	7.01 571	3.97 565	2.18 550	1.34 543	3.37 564	4.05 559	13.17 575	10.58 567	10.73 572	16.52 578	8.45 571	10.51 572	10.48 577	9.72 579	5.59 573	13.46 578	6.84 574	6.83 574

AnyNet_C01	1.14 506	1.49 531	4.23 551	0.54 477	0.53 486	1.51 524	1.37 544	1.04 503	1.07 509	1.17 515	1.33 510	1.15 509	1.08 505	1.61 412	2.74 531	0.25 478	0.22 450	0.28 485	0.24 433	0.48 497	0.40 489

SGM_RVC	1.89 542	0.92 438	2.50 440	0.96 532	0.93 532	1.63 529	1.37 544	1.52 538	12.43 570	1.85 540	1.69 521	2.40 540	1.74 538	2.81 539	1.71 499	0.53 516	0.47 520	0.42 512	0.47 515	0.74 523	0.74 525
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
MIPNet	0.83 475	0.81 406	2.40 417	0.61 500	0.18 149	1.48 521	1.39 546	1.60 540	0.74 420	1.94 541	0.85 459	0.73 402	1.68 535	0.87 321	0.31 213	0.09 77	0.08 121	0.11 201	0.32 480	0.25 349	0.12 149

UNDER WATER	2.74 550	1.85 550	4.54 553	1.81 556	1.44 551	2.34 552	1.40 547	3.24 560	6.60 565	2.60 555	2.76 547	5.75 563	5.24 563	3.02 542	4.01 550	1.45 553	0.81 548	1.59 559	1.06 554	1.80 555	1.51 559

EDNetEfficient	1.27 518	0.70 363	4.05 548	0.64 503	0.98 533	0.94 485	1.40 547	0.85 357	1.75 542	2.34 552	1.33 510	1.05 496	2.21 545	1.58 406	4.15 552	0.15 372	0.19 424	0.14 351	0.27 453	0.38 460	0.32 448

ktn	4.35 562	2.10 559	2.89 495	1.80 555	1.49 555	2.13 548	1.41 549	2.26 552	12.72 571	11.41 573	16.43 577	11.15 573	3.75 557	4.36 560	3.18 540	1.82 559	0.98 555	1.73 562	1.21 558	2.97 565	1.27 553

GrayStereo	0.66 406	0.19 7	1.76 207	0.90 525	0.23 256	0.62 325	1.42 550	0.62 190	0.60 269	0.72 448	0.78 443	0.56 307	3.07 554	0.60 253	0.26 150	0.09 77	0.08 121	0.10 136	0.21 419	0.11 77	0.18 298

UNDER WATER-64	2.47 547	1.89 552	4.86 554	1.82 557	1.44 551	3.18 558	1.57 551	2.62 554	5.64 562	2.05 542	2.13 531	4.13 553	3.76 558	2.62 525	3.42 545	1.47 554	0.85 550	1.57 558	1.07 555	1.82 556	1.49 558

PWCK	1.49 533	1.90 553	3.22 527	1.09 537	0.54 488	1.71 533	1.73 552	1.49 536	1.53 535	1.44 534	1.80 523	1.82 531	1.30 515	3.34 549	1.76 502	1.07 544	0.56 527	0.97 539	0.58 532	1.38 549	0.65 522

FTStereo	0.76 455	0.18 5	2.35 408	0.71 510	0.21 211	0.73 418	1.79 553	0.57 160	0.53 212	1.07 503	1.63 520	1.29 516	2.13 543	0.75 298	0.29 183	0.19 433	0.08 121	0.12 256	0.11 213	0.11 77	0.40 489

IGEV-RUCA	2.28 546	0.30 136	1.15 78	0.40 393	1.86 560	2.06 547	1.90 554	1.36 530	1.80 545	3.70 565	3.76 558	5.02 561	8.19 569	2.12 487	1.63 496	0.25 478	0.76 546	2.72 566	1.91 562	2.39 562	2.36 566

ADCL	0.99 494	0.79 399	2.43 424	0.39 384	0.32 370	1.50 523	1.90 554	0.92 415	0.97 495	1.26 524	1.27 504	1.00 486	1.42 526	1.14 350	3.31 542	0.17 407	0.14 342	0.22 458	0.21 419	0.30 400	0.22 351

EAI-Stereo	0.78 463	0.25 72	1.67 174	0.54 477	0.59 500	1.95 540	2.05 556	1.11 515	0.64 324	0.95 495	1.49 515	0.50 274	0.67 443	0.59 247	1.44 488	0.09 77	0.19 424	0.09 87	0.49 518	0.13 118	0.22 351

ELAS	1.39 527	0.79 399	2.86 490	0.53 474	0.50 478	2.81 556	2.20 557	1.61 541	1.50 534	2.28 551	2.35 537	1.82 531	2.13 543	1.73 427	2.22 519	0.35 503	0.37 503	0.35 501	0.35 490	0.49 500	0.47 502
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
MADNet++	2.79 551	2.11 561	2.97 505	2.49 563	2.28 561	2.95 557	2.31 558	2.67 555	2.47 552	3.03 562	3.13 554	2.70 543	2.92 550	4.10 557	4.48 555	2.68 564	2.24 567	3.04 569	2.44 566	2.37 561	2.34 565

MANE	2.90 555	1.14 496	2.96 502	1.03 534	1.01 536	5.01 564	2.45 559	5.36 568	6.88 567	3.58 564	4.76 564	5.99 564	4.99 561	4.23 558	4.61 557	0.56 521	0.67 535	0.44 514	0.78 544	0.51 504	1.03 547

ELAS_RVC	1.37 526	0.78 397	3.21 526	0.55 484	0.50 478	1.49 522	2.48 560	1.48 535	1.71 541	2.13 546	2.09 529	2.07 535	2.56 549	1.90 465	2.02 510	0.35 503	0.36 501	0.37 507	0.34 487	0.49 500	0.47 502
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
SGM+DAISY	1.83 541	1.43 528	3.81 541	0.87 523	1.01 536	2.38 553	2.53 561	1.36 530	1.75 542	2.92 560	3.22 555	2.65 542	2.93 551	2.22 496	3.10 538	0.72 529	0.69 541	0.63 524	0.62 535	0.77 527	0.98 541

THIR-Stereo	0.86 479	0.62 324	2.13 361	0.25 78	0.16 85	0.58 255	2.74 562	0.59 174	0.51 186	0.62 396	1.62 519	0.97 480	1.80 539	1.69 421	2.25 521	0.10 169	0.08 121	0.14 351	0.11 213	0.15 158	0.11 112

JetBlue	1.78 539	1.63 535	3.92 544	0.73 511	1.21 546	4.38 563	3.35 563	1.59 539	1.20 519	1.26 524	1.52 517	2.37 539	1.88 540	3.23 547	3.00 534	0.53 516	0.47 520	0.48 517	0.49 518	1.29 545	0.97 540

SGM-ForestM	2.98 556	1.70 543	3.52 538	0.67 508	0.47 473	5.18 565	3.36 564	3.30 563	2.86 558	4.44 566	3.79 559	9.80 571	5.50 564	6.29 566	6.52 564	0.27 487	0.36 501	0.24 472	0.27 453	0.38 460	0.58 516

LE_ROB	4.43 563	1.35 526	9.38 566	2.79 566	3.93 564	2.43 554	3.46 565	2.68 556	11.19 569	11.66 574	4.73 563	5.26 562	10.46 571	4.50 561	9.49 569	0.82 535	0.69 541	1.34 551	0.98 552	0.75 525	0.76 528

CrosDoStereo	0.94 489	0.37 196	2.53 443	0.25 78	0.32 370	0.54 192	3.76 566	0.72 238	0.60 269	0.70 441	1.40 512	0.53 285	1.49 528	1.78 435	3.09 536	0.10 169	0.08 121	0.11 201	0.11 213	0.21 292	0.11 112

DeepStereo_LL	0.94 489	0.37 196	2.53 443	0.25 78	0.32 370	0.54 192	3.76 566	0.72 238	0.60 269	0.70 441	1.40 512	0.53 285	1.49 528	1.78 435	3.09 536	0.10 169	0.08 121	0.11 201	0.11 213	0.21 292	0.11 112

JetRed	3.29 558	4.93 569	10.17 567	1.45 547	1.72 558	7.44 567	5.05 568	3.06 558	2.12 549	2.41 553	2.39 538	2.99 545	2.37 546	3.51 552	6.44 563	1.32 552	1.90 563	1.37 552	1.23 559	2.21 560	1.76 562

TCMNet-wrong-test	5.51 566	6.62 572	6.20 561	13.02 578	11.90 572	7.14 566	5.53 569	6.99 572	1.44 531	2.65 556	3.10 553	8.37 569	5.95 565	4.75 562	6.05 562	3.07 566	0.98 555	2.38 565	1.99 563	6.62 573	5.43 572

DGSMNet	2.89 554	0.63 335	3.18 523	3.43 568	4.17 566	2.57 555	6.98 570	0.97 457	0.83 469	0.56 324	1.86 525	0.79 428	0.62 429	1.64 414	1.39 484	4.61 568	5.01 571	5.17 572	4.71 571	4.44 570	4.19 570

BEATNet-Init1	12.10 573	11.19 574	27.29 586	2.99 567	3.51 563	21.84 585	11.10 571	14.34 579	13.83 576	20.34 582	20.33 583	26.35 590	20.03 580	19.06 584	14.80 578	1.74 558	1.81 560	2.05 564	2.49 567	3.69 568	3.12 568

HaxPig	19.86 579	22.40 586	22.34 579	17.95 580	17.95 579	11.77 571	11.89 572	16.02 582	15.89 580	21.10 583	21.41 584	18.74 582	18.39 579	20.08 585	19.69 582	23.63 587	23.22 585	24.06 582	23.69 583	23.00 583	23.95 586

MEDIAN_ROB	23.96 583	27.05 590	26.39 585	22.16 582	22.13 581	16.12 575	13.97 573	20.24 583	20.05 583	25.50 589	25.31 588	22.96 585	22.63 584	24.39 587	23.24 586	28.20 588	27.23 589	28.62 585	27.75 585	27.50 585	27.76 587

AVERAGE_ROB	26.93 587	30.34 591	29.27 587	25.82 584	25.34 582	19.48 581	15.17 574	23.55 587	23.00 588	28.45 590	27.87 589	26.25 589	25.86 590	26.96 591	25.55 587	31.30 589	30.07 590	31.76 586	30.81 586	30.79 589	30.93 588

tt	4.93 564	0.27 93	4.20 550	2.29 562	1.58 556	10.20 570	16.97 575	9.42 574	5.02 561	1.67 538	1.28 505	4.68 559	5.03 562	3.37 551	5.92 561	6.16 571	9.47 578	2.82 567	3.18 568	3.60 567	1.53 560

DPSimNet_ROB	17.97 578	20.20 585	24.98 582	17.62 579	15.92 577	21.53 584	21.00 576	13.70 577	15.61 579	23.89 587	14.69 575	22.87 584	24.58 589	12.70 578	14.56 576	18.48 581	12.91 580	20.21 581	12.05 576	17.76 578	14.17 580

USTest	8.10 569	7.17 573	8.96 565	9.25 573	9.05 568	15.27 573	23.78 577	9.96 575	9.47 568	5.94 569	6.75 565	7.80 568	7.48 567	8.83 572	11.21 573	2.21 563	3.56 568	2.86 568	3.20 569	5.02 571	4.16 569

DGTPSM_ROB	8.89 571	5.62 570	12.25 569	5.92 570	11.32 570	8.54 568	24.18 578	6.40 570	13.49 572	5.15 567	11.46 571	6.19 566	10.92 572	7.00 567	13.72 574	4.47 567	7.65 572	3.92 570	7.45 574	4.38 569	7.87 575

DPSMNet_ROB	9.48 572	5.64 571	13.01 573	8.82 572	11.82 571	8.54 568	24.20 579	6.41 571	13.65 575	5.32 568	11.47 572	6.33 567	10.92 572	7.69 568	13.89 575	7.25 576	8.19 574	5.06 571	7.78 575	5.31 572	8.26 576

xxxxx1	28.96 588	20.11 582	14.07 575	49.74 588	39.15 588	18.98 576	26.64 580	21.94 584	20.21 584	16.45 578	17.48 579	18.36 579	21.56 581	16.21 581	20.88 583	23.07 584	26.55 586	66.40 589	78.70 589	30.27 586	32.51 589

tt_ll	28.96 588	20.11 582	14.07 575	49.74 588	39.15 588	18.98 576	26.64 580	21.94 584	20.21 584	16.45 578	17.48 579	18.36 579	21.56 581	16.21 581	20.88 583	23.07 584	26.55 586	66.40 589	78.70 589	30.27 586	32.51 589

ff	28.96 588	20.11 582	14.07 575	49.74 588	39.15 588	18.98 576	26.64 580	21.94 584	20.21 584	16.45 578	17.48 579	18.36 579	21.56 581	16.21 581	20.88 583	23.07 584	26.55 586	66.40 589	78.70 589	30.27 586	32.51 589

Anonymous_1	22.91 581	11.20 575	12.13 568	12.75 575	26.28 585	19.43 580	27.92 583	14.08 578	13.61 573	14.96 576	10.58 567	11.26 574	11.19 574	12.55 577	14.57 577	38.28 590	7.88 573	34.96 587	63.99 587	89.57 591	10.94 579

DPSM_ROB	12.34 574	11.21 576	12.51 570	12.91 576	12.80 574	19.84 582	28.28 584	14.38 580	14.28 577	10.58 571	11.26 569	12.03 576	11.85 575	13.15 579	15.34 579	7.11 574	8.31 575	6.50 575	7.35 572	8.84 575	8.31 577

DPSM	12.34 574	11.21 576	12.51 570	12.91 576	12.80 574	19.84 582	28.28 584	14.38 580	14.28 577	10.58 571	11.26 569	12.03 576	11.85 575	13.15 579	15.34 579	7.11 574	8.31 575	6.50 575	7.35 572	8.84 575	8.31 577

ASD4	21.52 580	19.65 580	22.13 578	22.45 583	16.42 578	23.29 586	30.71 586	33.06 591	17.47 582	24.18 588	14.11 574	21.71 583	15.88 577	21.06 586	18.11 581	19.78 582	17.78 584	26.52 584	20.33 582	27.03 584	18.73 584

LSM0	26.58 586	22.63 589	25.88 584	30.13 587	52.21 591	39.94 589	56.74 587	28.97 589	28.72 589	21.14 584	22.26 585	24.43 588	23.88 586	26.54 590	30.87 589	14.32 580	16.55 581	13.12 579	14.71 579	17.92 581	20.60 585

Selective-RAFT-Error	24.87 585	22.59 588	25.14 583	26.13 586	25.82 584	39.93 588	57.03 588	28.97 589	28.95 591	21.21 586	22.65 587	24.25 587	23.98 588	26.43 589	30.83 588	14.27 579	16.71 582	13.10 578	14.82 581	17.82 580	16.76 582

CasAABBNet	24.81 584	22.53 587	24.83 581	26.08 585	25.74 583	39.86 587	57.06 589	28.87 588	28.83 590	21.16 585	22.54 586	24.22 586	23.89 587	26.38 588	30.87 589	14.25 578	16.71 582	13.09 577	14.81 580	17.78 579	16.71 581

PML	23.15 582	16.83 578	7.78 564	5.49 569	9.93 569	51.13 590	104.50 590	5.76 569	13.62 574	37.30 591	105.93 590	30.86 591	23.50 585	12.07 575	7.87 567	6.30 572	2.12 566	6.32 574	2.43 565	10.44 577	2.90 567

test_example2	115.39 591	123.23 592	94.57 590	115.52 591	123.55 592	101.63 591	114.33 591	53.41 592	99.48 592	134.90 592	135.05 591	85.83 592	85.11 591	111.32 592	106.15 591	152.55 592	205.26 592	99.78 592	114.96 592	140.96 592	110.20 592

ccccc	291.34 592	297.21 593	347.09 592	374.70 593	380.44 593	203.92 592	213.88 592	216.32 593	172.72 593	203.37 593	218.57 592	215.01 593	258.31 592	312.78 593	341.56 592	412.57 593	356.13 593	256.09 593	227.69 593	428.88 593	389.64 593

FADE		3.00 568		2.11 560	2.94 562			5.00 567	2.49 553	1.25 520		3.05 546		8.02 569		94.83 591	35.90 591	65.83 588	66.18 588	1.66 552	1.30 554

Low-res two-view benchmark