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

MLG-Stereo_test2	0.17 1	0.13 2	0.25 10	0.31 17	0.16 7	0.24 28	0.17 3	0.25 4	0.13 2	0.17 3	0.17 10	0.22 30	0.14 1	0.32 19	0.19 3	0.13 59	0.09 22	0.12 22	0.09 9	0.11 12	0.09 4

FoundationStereo	0.17 1	0.14 11	0.25 10	0.30 9	0.16 7	0.23 19	0.20 20	0.22 2	0.15 4	0.18 4	0.16 8	0.20 20	0.19 25	0.26 2	0.21 15	0.13 59	0.09 22	0.12 22	0.09 9	0.10 3	0.09 4

LG-Stereo_L2	0.18 3	0.13 2	0.28 29	0.30 9	0.19 50	0.20 5	0.18 10	0.30 10	0.21 13	0.18 4	0.15 3	0.19 15	0.18 17	0.33 25	0.19 3	0.13 59	0.09 22	0.13 51	0.09 9	0.10 3	0.08 1

LG-Stereo_L1	0.18 3	0.13 2	0.28 29	0.30 9	0.20 74	0.20 5	0.19 15	0.27 6	0.19 8	0.15 1	0.15 3	0.18 10	0.17 10	0.33 25	0.19 3	0.13 59	0.09 22	0.12 22	0.09 9	0.11 12	0.08 1

MLG-Stereo_test1	0.18 3	0.13 2	0.27 20	0.33 46	0.17 17	0.24 28	0.17 3	0.25 4	0.12 1	0.18 4	0.14 1	0.23 39	0.15 4	0.31 14	0.20 9	0.12 31	0.09 22	0.12 22	0.09 9	0.10 3	0.09 4

MLG-Stereo	0.18 3	0.13 2	0.27 20	0.34 57	0.15 1	0.27 59	0.17 3	0.28 7	0.14 3	0.18 4	0.14 1	0.23 39	0.15 4	0.32 19	0.20 9	0.11 22	0.09 22	0.13 51	0.09 9	0.10 3	0.09 4

S2M2_XL	0.19 7	0.18 87	0.27 20	0.27 1	0.20 74	0.15 2	0.16 2	0.22 2	0.15 4	0.21 11	0.26 32	0.17 4	0.17 10	0.24 1	0.21 15	0.17 248	0.16 351	0.15 120	0.13 138	0.15 169	0.12 109

LGtest1	0.19 7	0.14 11	0.29 36	0.34 57	0.16 7	0.26 46	0.17 3	0.32 15	0.20 11	0.21 11	0.15 3	0.23 39	0.20 31	0.32 19	0.20 9	0.15 159	0.10 51	0.13 51	0.09 9	0.12 44	0.11 64

dual_stereo	0.19 7	0.14 11	0.24 5	0.31 17	0.16 7	0.16 3	0.20 20	0.29 8	0.20 11	0.23 19	0.20 12	0.22 30	0.14 1	0.52 153	0.24 58	0.13 59	0.10 51	0.11 1	0.09 9	0.10 3	0.09 4

IGEV	0.20 10	0.12 1	0.23 1	0.31 17	0.20 74	0.23 19	0.19 15	0.40 50	0.29 39	0.22 17	0.34 75	0.20 20	0.15 4	0.31 14	0.19 3	0.11 22	0.10 51	0.12 22	0.10 50	0.10 3	0.10 28

MLG-Stereo_test3	0.20 10	0.13 2	0.27 20	0.33 46	0.17 17	0.38 185	0.18 10	0.30 10	0.19 8	0.24 23	0.15 3	0.26 48	0.17 10	0.32 19	0.21 15	0.13 59	0.09 22	0.12 22	0.09 9	0.11 12	0.10 28

MonSter	0.20 10	0.14 11	0.25 10	0.31 17	0.15 1	0.22 14	0.22 44	0.39 45	0.33 65	0.20 8	0.25 30	0.17 4	0.15 4	0.38 54	0.18 1	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.09 9	0.11 12	0.09 4

asda	0.21 13	0.19 124	0.29 36	0.31 17	0.17 17	0.25 42	0.23 59	0.36 31	0.28 32	0.27 41	0.24 25	0.18 10	0.21 39	0.40 63	0.21 15	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.09 9	0.11 12	0.10 28

asd	0.21 13	0.18 87	0.29 36	0.32 34	0.18 31	0.27 59	0.22 44	0.35 28	0.22 15	0.31 59	0.22 17	0.19 15	0.21 39	0.44 96	0.21 15	0.10 10	0.08 2	0.11 1	0.10 50	0.11 12	0.09 4

4.5_new	0.21 13	0.20 160	0.29 36	0.30 9	0.17 17	0.24 28	0.26 93	0.32 15	0.28 32	0.32 72	0.28 46	0.19 15	0.17 10	0.29 7	0.21 15	0.10 10	0.08 2	0.12 22	0.10 50	0.13 79	0.09 4

4.5w-stereo	0.21 13	0.20 160	0.29 36	0.30 9	0.17 17	0.24 28	0.26 93	0.32 15	0.28 32	0.32 72	0.28 46	0.19 15	0.17 10	0.29 7	0.21 15	0.10 10	0.08 2	0.12 22	0.10 50	0.13 79	0.09 4

4w-stereo	0.21 13	0.19 124	0.31 54	0.31 17	0.17 17	0.29 88	0.19 15	0.31 13	0.21 13	0.31 59	0.24 25	0.20 20	0.24 68	0.41 71	0.22 27	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.10 50	0.11 12	0.09 4

2.5w	0.21 13	0.18 87	0.31 54	0.32 34	0.18 31	0.31 115	0.25 81	0.31 13	0.23 17	0.28 44	0.35 80	0.18 10	0.17 10	0.39 58	0.21 15	0.10 10	0.08 2	0.11 1	0.10 50	0.11 12	0.09 4

2.75w_new	0.21 13	0.18 87	0.28 29	0.29 5	0.17 17	0.23 19	0.34 218	0.36 31	0.28 32	0.34 80	0.26 32	0.17 4	0.22 46	0.36 39	0.23 47	0.10 10	0.08 2	0.11 1	0.09 9	0.10 3	0.09 4

111111	0.21 13	0.14 11	0.27 20	0.37 126	0.22 114	0.21 11	0.19 15	0.43 68	0.27 28	0.20 8	0.20 12	0.29 56	0.14 1	0.41 71	0.22 27	0.14 98	0.10 51	0.12 22	0.09 9	0.12 44	0.12 109

LG-G_1	0.21 13	0.13 2	0.30 47	0.34 57	0.16 7	0.52 264	0.17 3	0.34 25	0.18 6	0.21 11	0.21 14	0.26 48	0.19 25	0.37 46	0.20 9	0.14 98	0.10 51	0.13 51	0.09 9	0.11 12	0.10 28

LG-G	0.21 13	0.13 2	0.30 47	0.34 57	0.16 7	0.52 264	0.17 3	0.34 25	0.18 6	0.21 11	0.21 14	0.26 48	0.19 25	0.37 46	0.20 9	0.14 98	0.10 51	0.13 51	0.09 9	0.11 12	0.10 28

StereoAnything_RVC	0.21 13	0.68 512	0.39 161	0.28 3	0.15 1	0.23 19	0.18 10	0.20 1	0.19 8	0.16 2	0.16 8	0.15 1	0.22 46	0.30 12	0.18 1	0.16 209	0.09 22	0.12 22	0.08 1	0.16 209	0.09 4

IGEV-Stereo++	0.21 13	0.15 25	0.27 20	0.37 126	0.19 50	0.22 14	0.18 10	0.42 60	0.35 81	0.22 17	0.28 46	0.24 43	0.18 17	0.27 5	0.22 27	0.12 31	0.09 22	0.12 22	0.10 50	0.12 44	0.10 28

AdaDepth	0.22 25	0.17 63	0.32 65	0.37 126	0.18 31	0.34 149	0.22 44	0.33 23	0.23 17	0.21 11	0.21 14	0.20 20	0.20 31	0.56 183	0.21 15	0.10 10	0.10 51	0.13 51	0.10 50	0.11 12	0.12 109

qwe	0.22 25	0.18 87	0.28 29	0.31 17	0.18 31	0.29 88	0.21 35	0.38 41	0.32 59	0.35 85	0.30 54	0.20 20	0.20 31	0.43 85	0.21 15	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.09 9	0.12 44	0.09 4

2.25w	0.22 25	0.18 87	0.31 54	0.31 17	0.18 31	0.31 115	0.18 10	0.32 15	0.31 49	0.31 59	0.37 87	0.20 20	0.22 46	0.45 100	0.24 58	0.10 10	0.09 22	0.11 1	0.09 9	0.10 3	0.10 28

4.25_new	0.22 25	0.21 197	0.32 65	0.32 34	0.18 31	0.31 115	0.27 109	0.32 15	0.24 21	0.29 51	0.27 37	0.20 20	0.23 58	0.34 29	0.23 47	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.09 9	0.11 12	0.09 4

4.5w_new	0.22 25	0.21 197	0.32 65	0.32 34	0.18 31	0.31 115	0.27 109	0.32 15	0.24 21	0.29 51	0.27 37	0.20 20	0.23 58	0.34 29	0.23 47	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.09 9	0.11 12	0.09 4

4.25w-stereo	0.22 25	0.21 197	0.32 65	0.32 34	0.18 31	0.31 115	0.27 109	0.32 15	0.24 21	0.29 51	0.27 37	0.20 20	0.23 58	0.34 29	0.23 47	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.09 9	0.11 12	0.09 4

3.75w	0.22 25	0.17 63	0.30 47	0.31 17	0.19 50	0.43 220	0.24 73	0.35 28	0.24 21	0.31 59	0.27 37	0.17 4	0.22 46	0.37 46	0.20 9	0.10 10	0.07 1	0.11 1	0.09 9	0.11 12	0.09 4

3.5w_stereo	0.22 25	0.18 87	0.29 36	0.30 9	0.18 31	0.27 59	0.23 59	0.37 33	0.28 32	0.31 59	0.26 32	0.22 30	0.26 90	0.50 140	0.24 58	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.09 9	0.11 12	0.09 4

2w_stereo	0.22 25	0.18 87	0.30 47	0.32 34	0.16 7	0.28 76	0.38 300	0.38 41	0.35 81	0.32 72	0.33 66	0.17 4	0.18 17	0.29 7	0.22 27	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.10 50	0.12 44	0.10 28

monsterstereo	0.22 25	0.14 11	0.26 14	0.34 57	0.18 31	0.21 11	0.20 20	0.37 33	0.35 81	0.33 77	0.40 92	0.19 15	0.18 17	0.45 100	0.21 15	0.11 22	0.09 22	0.12 22	0.09 9	0.13 79	0.08 1

monsters	0.22 25	0.14 11	0.26 14	0.31 17	0.19 50	0.23 19	0.19 15	0.44 74	0.33 65	0.36 89	0.30 54	0.16 2	0.18 17	0.43 85	0.19 3	0.11 22	0.09 22	0.11 1	0.09 9	0.10 3	0.10 28

SGD-Stereo	0.22 25	0.15 25	0.27 20	0.31 17	0.15 1	0.29 88	0.20 20	0.37 33	0.29 39	0.24 23	0.29 53	0.21 29	0.27 101	0.36 39	0.25 74	0.16 209	0.09 22	0.13 51	0.10 50	0.13 79	0.10 28

GREAT-IGEV	0.22 25	0.15 25	0.31 54	0.29 5	0.22 114	0.21 11	0.26 93	0.33 23	0.31 49	0.20 8	0.30 54	0.22 30	0.22 46	0.47 120	0.22 27	0.11 22	0.09 22	0.12 22	0.09 9	0.13 79	0.10 28

DEFOM-Stereo	0.22 25	0.15 25	0.26 14	0.33 46	0.20 74	0.61 328	0.21 35	0.30 10	0.31 49	0.23 19	0.19 11	0.18 10	0.18 17	0.41 71	0.22 27	0.12 31	0.10 51	0.12 22	0.09 9	0.11 12	0.11 64

3.25w_new	0.23 39	0.17 63	0.32 65	0.31 17	0.17 17	0.43 220	0.20 20	0.37 33	0.30 44	0.37 96	0.28 46	0.22 30	0.25 75	0.42 79	0.22 27	0.10 10	0.08 2	0.11 1	0.09 9	0.09 1	0.10 28

3.25w	0.23 39	0.17 63	0.32 65	0.31 17	0.17 17	0.43 220	0.20 20	0.37 33	0.30 44	0.37 96	0.28 46	0.22 30	0.25 75	0.42 79	0.22 27	0.10 10	0.08 2	0.11 1	0.09 9	0.09 1	0.10 28

LG-Stereo_Zeroshot	0.23 39	0.16 39	0.32 65	0.39 184	0.21 95	0.18 4	0.21 35	0.34 25	0.26 27	0.28 44	0.51 134	0.28 55	0.29 129	0.26 2	0.24 58	0.14 98	0.10 51	0.13 51	0.10 50	0.14 123	0.12 109

AIO_rvc	0.23 39	0.16 39	0.32 65	0.34 57	0.19 50	0.26 46	0.33 207	0.40 50	0.22 15	0.26 32	0.24 25	0.34 84	0.15 4	0.51 147	0.24 58	0.12 31	0.09 22	0.13 51	0.10 50	0.12 44	0.10 28

AIO_test	0.23 39	0.16 39	0.28 29	0.34 57	0.20 74	0.30 100	0.39 323	0.38 41	0.25 26	0.25 28	0.28 46	0.32 68	0.22 46	0.38 54	0.25 74	0.12 31	0.09 22	0.13 51	0.10 50	0.12 44	0.09 4

IGEV-Stereo+	0.23 39	0.14 11	0.26 14	0.32 34	0.19 50	0.12 1	0.17 3	0.29 8	0.29 39	0.21 11	0.15 3	0.22 30	0.22 46	0.40 63	0.22 27	0.14 98	0.10 51	0.12 22	0.09 9	0.15 169	0.86 541

3w_stereo	0.24 45	0.20 160	0.37 130	0.33 46	0.16 7	0.32 132	0.42 359	0.41 56	0.38 108	0.31 59	0.27 37	0.16 2	0.26 90	0.34 29	0.22 27	0.10 10	0.08 2	0.11 1	0.09 9	0.12 44	0.11 64

1w_stereo	0.24 45	0.15 25	0.29 36	0.34 57	0.18 31	0.31 115	0.41 349	0.40 50	0.43 133	0.31 59	0.38 89	0.17 4	0.24 68	0.45 100	0.23 47	0.10 10	0.08 2	0.11 1	0.09 9	0.11 12	0.09 4

LG-Stereo	0.24 45	0.18 87	0.40 173	0.39 184	0.20 74	0.22 14	0.27 109	0.32 15	0.36 89	0.26 32	0.44 102	0.22 30	0.16 9	0.37 46	0.27 121	0.11 22	0.12 189	0.16 146	0.15 195	0.13 79	0.09 4

HUF	0.24 45	0.16 39	0.33 80	0.32 34	0.18 31	0.25 42	0.40 334	0.42 60	0.34 68	0.25 28	0.23 19	0.32 68	0.28 115	0.34 29	0.24 58	0.13 59	0.10 51	0.13 51	0.09 9	0.12 44	0.10 28

GIP-stereo	0.24 45	0.18 87	0.30 47	0.37 126	0.24 183	0.26 46	0.20 20	0.46 80	0.36 89	0.24 23	0.39 91	0.35 93	0.20 31	0.31 14	0.21 15	0.15 159	0.10 51	0.13 51	0.10 50	0.12 44	0.11 64

RAStereo	0.24 45	0.17 63	0.29 36	0.40 221	0.21 95	0.23 19	0.26 93	0.42 60	0.45 146	0.23 19	0.34 75	0.30 58	0.19 25	0.34 29	0.25 74	0.15 159	0.12 189	0.16 146	0.13 138	0.14 123	0.11 64

IGEV++	0.24 45	0.17 63	0.31 54	0.38 156	0.22 114	0.24 28	0.22 44	0.50 96	0.23 17	0.28 44	0.35 80	0.30 58	0.22 46	0.31 14	0.28 141	0.14 98	0.10 51	0.13 51	0.10 50	0.13 79	0.13 144

Selective-IGEV	0.24 45	0.18 87	0.35 107	0.35 91	0.19 50	0.27 59	0.25 81	0.55 118	0.23 17	0.27 41	0.25 30	0.34 84	0.19 25	0.58 216	0.22 27	0.12 31	0.10 51	0.14 80	0.11 76	0.12 44	0.10 28

GASTEREO	0.25 53	0.16 39	0.32 65	0.40 221	0.20 74	0.22 14	0.30 153	0.43 68	0.31 49	0.37 96	0.33 66	0.22 30	0.35 177	0.41 71	0.23 47	0.15 159	0.10 51	0.13 51	0.11 76	0.12 44	0.11 64

MSCF	0.25 53	0.16 39	0.33 80	0.39 184	0.20 74	0.20 5	0.31 176	0.43 68	0.31 49	0.36 89	0.33 66	0.23 39	0.35 177	0.36 39	0.23 47	0.15 159	0.10 51	0.13 51	0.11 76	0.13 79	0.11 64

DEFOM-Stereo_RVC	0.25 53	0.31 393	0.24 5	0.51 437	0.19 50	0.29 88	0.22 44	0.40 50	0.37 103	0.26 32	0.24 25	0.24 43	0.31 151	0.44 96	0.22 27	0.14 98	0.09 22	0.12 22	0.09 9	0.14 123	0.10 28

IGEV-RUCA	0.25 53	0.16 39	0.34 97	0.39 184	0.27 287	0.33 139	0.20 20	0.38 41	0.36 89	0.26 32	0.31 63	0.25 47	0.21 39	0.48 130	0.24 58	0.20 332	0.11 134	0.13 51	0.10 50	0.17 244	0.15 211

fffft	0.25 53	0.17 63	0.37 130	0.36 110	0.22 114	0.28 76	0.36 264	0.42 60	0.24 21	0.36 89	0.23 19	0.27 52	0.22 46	0.52 153	0.27 121	0.12 31	0.09 22	0.16 146	0.12 104	0.12 44	0.12 109
1: 1. 1
AIO-Stereo	0.25 53	0.18 87	0.34 97	0.37 126	0.18 31	0.28 76	0.30 153	0.48 85	0.27 28	0.29 51	0.30 54	0.32 68	0.17 10	0.52 153	0.23 47	0.12 31	0.10 51	0.14 80	0.11 76	0.13 79	0.10 28

RSM++	0.25 53	0.18 87	0.34 97	0.36 110	0.20 74	0.28 76	0.30 153	0.51 98	0.32 59	0.25 28	0.22 17	0.37 106	0.21 39	0.50 140	0.24 58	0.12 31	0.10 51	0.14 80	0.12 104	0.14 123	0.10 28

RSM	0.25 53	0.18 87	0.33 80	0.36 110	0.20 74	0.27 59	0.34 218	0.51 98	0.27 28	0.26 32	0.23 19	0.39 118	0.21 39	0.56 183	0.22 27	0.12 31	0.10 51	0.14 80	0.11 76	0.14 123	0.10 28

MoCha-V2	0.25 53	0.15 25	0.29 36	0.40 221	0.18 31	0.27 59	0.26 93	0.49 88	0.27 28	0.36 89	0.27 37	0.33 80	0.35 177	0.49 134	0.22 27	0.12 31	0.10 51	0.12 22	0.10 50	0.13 79	0.11 64

EGLCR-Stereo	0.25 53	0.16 39	0.33 80	0.34 57	0.20 74	0.35 158	0.20 20	0.52 107	0.36 89	0.28 44	0.27 37	0.41 134	0.18 17	0.45 100	0.26 103	0.14 98	0.10 51	0.16 146	0.14 169	0.13 79	0.11 64

S2M2	0.26 63	0.22 236	0.33 80	0.31 17	0.25 215	0.24 28	0.13 1	0.35 28	0.41 123	0.25 28	0.36 83	0.30 58	0.25 75	0.30 12	0.26 103	0.22 375	0.19 402	0.17 184	0.19 333	0.21 342	0.18 295

SCV_C0	0.26 63	0.18 87	0.34 97	0.35 91	0.24 183	0.23 19	0.28 127	0.51 98	0.36 89	0.31 59	0.36 83	0.37 106	0.20 31	0.57 196	0.22 27	0.13 59	0.10 51	0.13 51	0.11 76	0.16 209	0.12 109

SCV	0.26 63	0.19 124	0.33 80	0.35 91	0.21 95	0.27 59	0.34 218	0.56 120	0.28 32	0.24 23	0.28 46	0.37 106	0.23 58	0.49 134	0.22 27	0.18 279	0.10 51	0.14 80	0.11 76	0.15 169	0.11 64

castereo++	0.26 63	0.16 39	0.26 14	0.33 46	0.19 50	0.75 392	0.20 20	0.37 33	0.47 155	0.23 19	0.23 19	0.35 93	0.28 115	0.39 58	0.19 3	0.14 98	0.09 22	0.14 80	0.09 9	0.11 12	0.10 28

SMoEStereo_RVC	0.26 63	0.19 124	0.35 107	0.35 91	0.22 114	0.36 167	0.32 197	0.39 45	0.34 68	0.37 96	0.30 54	0.33 80	0.24 68	0.53 162	0.24 58	0.12 31	0.10 51	0.16 146	0.12 104	0.12 44	0.11 64

mms	0.26 63	0.21 197	0.33 80	0.37 126	0.25 215	0.30 100	0.33 207	0.40 50	0.32 59	0.28 44	0.34 75	0.34 84	0.20 31	0.45 100	0.26 103	0.12 31	0.11 134	0.16 146	0.12 104	0.14 123	0.11 64

ours_stereo	0.26 63	0.21 197	0.33 80	0.38 156	0.23 154	0.30 100	0.33 207	0.42 60	0.38 108	0.26 32	0.34 75	0.35 93	0.23 58	0.47 120	0.27 121	0.13 59	0.11 134	0.16 146	0.12 104	0.14 123	0.10 28

Occ-G	0.26 63	0.14 11	0.28 29	0.34 57	0.20 74	0.27 59	0.34 218	0.41 56	0.31 49	0.29 51	0.43 101	0.49 182	0.25 75	0.47 120	0.28 141	0.13 59	0.11 134	0.14 80	0.11 76	0.12 44	0.12 109

MaDis-Stereo	0.26 63	0.18 87	0.36 114	0.36 110	0.26 256	0.27 59	0.27 109	0.43 68	0.35 81	0.27 41	0.26 32	0.41 134	0.28 115	0.40 63	0.28 141	0.16 209	0.14 289	0.16 146	0.13 138	0.14 123	0.12 109

CroCo-Stereo	0.26 63	0.22 236	0.36 114	0.48 392	0.22 114	0.20 5	0.29 137	0.51 98	0.44 139	0.28 44	0.23 19	0.42 144	0.26 90	0.29 7	0.26 103	0.15 159	0.13 255	0.13 51	0.11 76	0.16 209	0.12 109
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
tt45	0.27 73	0.17 63	0.34 97	0.35 91	0.23 154	0.38 185	0.28 127	0.46 80	0.28 32	0.40 119	0.27 37	0.38 114	0.25 75	0.57 196	0.26 103	0.13 59	0.11 134	0.16 146	0.13 138	0.12 44	0.14 188

999	0.27 73	0.16 39	0.35 107	0.36 110	0.24 183	0.31 115	0.27 109	0.49 88	0.38 108	0.26 32	0.30 54	0.39 118	0.23 58	0.63 264	0.25 74	0.13 59	0.10 51	0.14 80	0.12 104	0.12 44	0.14 188

Pointernet	0.27 73	0.14 11	0.33 80	0.35 91	0.23 154	0.35 158	0.21 35	0.72 244	0.38 108	0.39 113	0.36 83	0.34 84	0.25 75	0.36 39	0.25 74	0.15 159	0.10 51	0.12 22	0.08 1	0.11 12	0.10 28

trnet	0.27 73	0.14 11	0.23 1	0.28 3	0.15 1	0.37 172	0.23 59	0.52 107	0.72 248	0.42 128	0.51 134	0.34 84	0.26 90	0.39 58	0.25 74	0.15 159	0.11 134	0.12 22	0.08 1	0.11 12	0.10 28

UniTT-Stereo	0.27 73	0.17 63	0.37 130	0.40 221	0.27 287	0.30 100	0.28 127	0.39 45	0.31 49	0.29 51	0.46 110	0.27 52	0.25 75	0.47 120	0.34 206	0.17 248	0.13 255	0.13 51	0.12 104	0.14 123	0.12 109

AEACV	0.27 73	0.17 63	0.31 54	0.34 57	0.45 476	0.26 46	0.28 127	0.37 33	0.32 59	0.30 58	0.46 110	0.31 65	0.37 199	0.36 39	0.24 58	0.14 98	0.10 51	0.15 120	0.12 104	0.13 79	0.11 64

LoS_RVC	0.27 73	0.16 39	0.27 20	0.32 34	0.30 351	0.44 228	0.34 218	0.41 56	0.33 65	0.31 59	0.51 134	0.29 56	0.32 156	0.36 39	0.28 141	0.11 22	0.10 51	0.11 1	0.08 1	0.11 12	0.19 328

water-stereo	0.28 80	0.14 11	0.29 36	0.35 91	0.19 50	0.36 167	0.23 59	0.62 158	0.38 108	0.39 113	0.62 174	0.41 134	0.35 177	0.28 6	0.27 121	0.14 98	0.13 255	0.13 51	0.12 104	0.12 44	0.10 28

castereo	0.28 80	0.16 39	0.32 65	0.35 91	0.21 95	0.40 196	0.42 359	0.50 96	0.66 220	0.26 32	0.41 95	0.37 106	0.36 195	0.33 25	0.24 58	0.13 59	0.09 22	0.13 51	0.10 50	0.11 12	0.10 28

fffy	0.28 80	0.21 197	0.34 97	0.37 126	0.23 154	0.33 139	0.29 137	0.51 98	0.41 123	0.32 72	0.37 87	0.39 118	0.27 101	0.50 140	0.27 121	0.12 31	0.11 134	0.16 146	0.13 138	0.14 123	0.11 64

WCG-NET	0.28 80	0.15 25	0.33 80	0.33 46	0.19 50	0.33 139	0.27 109	0.39 45	0.80 301	0.46 142	0.49 121	0.39 118	0.25 75	0.40 63	0.25 74	0.12 31	0.09 22	0.13 51	0.11 76	0.12 44	0.10 28

MGS-Stereo	0.28 80	0.19 124	0.40 173	0.36 110	0.23 154	0.37 172	0.30 153	0.39 45	0.44 139	0.31 59	0.51 134	0.40 128	0.24 68	0.43 85	0.26 103	0.15 159	0.12 189	0.15 120	0.13 138	0.14 123	0.13 144

testlalala	0.28 80	0.19 124	0.43 215	0.34 57	0.23 154	0.45 236	0.30 153	0.43 68	0.29 39	0.68 243	0.49 121	0.35 93	0.25 75	0.32 19	0.25 74	0.14 98	0.11 134	0.14 80	0.09 9	0.11 12	0.11 64

GCAP-Stereo	0.28 80	0.19 124	0.40 173	0.38 156	0.19 50	0.38 185	0.23 59	0.57 125	0.41 123	0.45 136	0.49 121	0.39 118	0.27 101	0.33 25	0.23 47	0.14 98	0.12 189	0.14 80	0.11 76	0.12 44	0.11 64

CES	0.28 80	0.14 11	0.23 1	0.30 9	0.70 524	0.37 172	0.27 109	0.48 85	0.46 150	0.34 80	0.48 118	0.27 52	0.22 46	0.39 58	0.23 47	0.13 59	0.11 134	0.12 22	0.08 1	0.13 79	0.17 277

MC-Stereo	0.28 80	0.17 63	0.32 65	0.38 156	0.20 74	0.26 46	0.26 93	0.49 88	0.37 103	0.37 96	0.61 171	0.41 134	0.31 151	0.55 173	0.25 74	0.13 59	0.09 22	0.14 80	0.12 104	0.12 44	0.11 64

CroCo-Stereo Lap2	0.28 80	0.24 294	0.39 161	0.50 421	0.29 336	0.20 5	0.31 176	0.49 88	0.38 108	0.24 23	0.27 37	0.46 168	0.31 151	0.39 58	0.30 162	0.14 98	0.15 319	0.16 146	0.13 138	0.16 209	0.15 211

CREStereo	0.28 80	0.15 25	0.24 5	0.27 1	0.17 17	0.37 172	0.25 81	0.51 98	0.72 248	0.42 128	0.51 134	0.32 68	0.26 90	0.38 54	0.25 74	0.16 209	0.11 134	0.12 22	0.08 1	0.12 44	0.11 64
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
FlowAnything_test	0.29 91	0.19 124	0.39 161	0.47 385	0.26 256	0.46 241	0.25 81	0.43 68	0.31 49	0.29 51	0.26 32	0.35 93	0.26 90	0.40 63	0.37 255	0.21 349	0.15 319	0.22 357	0.26 452	0.16 209	0.16 257

depthmonostereo	0.29 91	0.14 11	0.31 54	0.35 91	0.17 17	0.46 241	0.27 109	0.69 217	0.57 187	0.35 85	0.42 98	0.31 65	0.35 177	0.35 37	0.27 121	0.14 98	0.12 189	0.13 51	0.12 104	0.11 12	0.10 28

HART	0.29 91	0.16 39	0.32 65	0.40 221	0.21 95	0.32 132	0.26 93	0.62 158	0.31 49	0.33 77	0.65 181	0.41 134	0.22 46	0.55 173	0.25 74	0.12 31	0.10 51	0.15 120	0.11 76	0.15 169	0.11 64

ff7	0.29 91	0.21 197	0.38 142	0.36 110	0.26 256	0.31 115	0.35 242	0.62 158	0.34 68	0.38 105	0.33 66	0.32 68	0.29 129	0.58 216	0.25 74	0.14 98	0.10 51	0.17 184	0.12 104	0.14 123	0.15 211

IGEVStereo-DCA	0.29 91	0.22 236	0.38 142	0.35 91	0.27 287	0.37 172	0.35 242	0.62 158	0.34 68	0.38 105	0.30 54	0.35 93	0.27 101	0.51 147	0.22 27	0.15 159	0.12 189	0.16 146	0.12 104	0.13 79	0.15 211

ffff	0.29 91	0.21 197	0.38 142	0.36 110	0.26 256	0.31 115	0.35 242	0.62 158	0.34 68	0.38 105	0.33 66	0.32 68	0.29 129	0.58 216	0.25 74	0.14 98	0.10 51	0.17 184	0.12 104	0.14 123	0.15 211

rrr	0.29 91	0.22 236	0.41 183	0.35 91	0.27 287	0.37 172	0.32 197	0.52 107	0.42 131	0.38 105	0.30 54	0.35 93	0.27 101	0.51 147	0.22 27	0.15 159	0.12 189	0.16 146	0.13 138	0.13 79	0.14 188

11t	0.29 91	0.21 197	0.38 142	0.36 110	0.26 256	0.31 115	0.35 242	0.62 158	0.34 68	0.38 105	0.33 66	0.32 68	0.29 129	0.58 216	0.25 74	0.14 98	0.10 51	0.17 184	0.12 104	0.14 123	0.15 211

anonymousdsp	0.29 91	0.21 197	0.38 142	0.37 126	0.25 215	0.30 100	0.35 242	0.63 166	0.35 81	0.39 113	0.33 66	0.33 80	0.28 115	0.59 231	0.25 74	0.14 98	0.10 51	0.17 184	0.12 104	0.14 123	0.15 211

LoS	0.29 91	0.15 25	0.30 47	0.29 5	0.18 31	0.33 139	0.29 137	0.51 98	0.72 248	0.34 80	0.52 143	0.41 134	0.28 115	0.47 120	0.28 141	0.15 159	0.11 134	0.13 51	0.09 9	0.11 12	0.11 64
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
ProNet	0.29 91	0.21 197	0.38 142	0.35 91	0.24 183	0.32 132	0.43 366	0.57 125	0.37 103	0.33 77	0.30 54	0.32 68	0.28 115	0.57 196	0.26 103	0.13 59	0.11 134	0.16 146	0.13 138	0.13 79	0.13 144

ccc-4	0.29 91	0.21 197	0.38 142	0.36 110	0.26 256	0.31 115	0.35 242	0.62 158	0.34 68	0.38 105	0.33 66	0.32 68	0.29 129	0.58 216	0.25 74	0.14 98	0.10 51	0.17 184	0.12 104	0.14 123	0.15 211

IGEV-Stereo	0.29 91	0.21 197	0.38 142	0.37 126	0.25 215	0.30 100	0.35 242	0.63 166	0.35 81	0.39 113	0.33 66	0.33 80	0.28 115	0.59 231	0.25 74	0.14 98	0.10 51	0.17 184	0.12 104	0.14 123	0.15 211
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
GLC_STEREO	0.29 91	0.19 124	0.27 20	0.44 332	0.19 50	0.31 115	0.26 93	0.47 83	0.43 133	0.37 96	0.47 116	0.41 134	0.23 58	0.50 140	0.34 206	0.14 98	0.18 388	0.19 270	0.16 227	0.16 209	0.13 144

test_xeample3	0.29 91	0.21 197	0.41 183	0.35 91	0.26 256	0.35 158	0.32 197	0.56 120	0.36 89	0.43 131	0.32 65	0.34 84	0.28 115	0.54 168	0.23 47	0.14 98	0.11 134	0.16 146	0.12 104	0.14 123	0.13 144

DilatedVolume-Stereo	0.30 106	0.15 25	0.34 97	0.33 46	0.20 74	0.53 272	0.25 81	0.56 120	0.43 133	0.56 175	0.50 125	0.35 93	0.29 129	0.49 134	0.28 141	0.13 59	0.11 134	0.12 22	0.11 76	0.11 12	0.10 28

MM-Stereo_test2	0.30 106	0.18 87	0.39 161	0.40 221	0.24 183	0.42 217	0.42 359	0.63 166	0.41 123	0.37 96	0.35 80	0.32 68	0.26 90	0.53 162	0.25 74	0.12 31	0.10 51	0.15 120	0.12 104	0.15 169	0.10 28

Reg-Stereo(zero)	0.30 106	0.16 39	0.28 29	0.34 57	0.18 31	0.32 132	0.20 20	0.63 166	0.68 228	0.50 154	0.52 143	0.51 188	0.30 144	0.45 100	0.25 74	0.13 59	0.10 51	0.12 22	0.10 50	0.12 44	0.11 64

GCAP-BAT	0.30 106	0.21 197	0.42 204	0.33 46	0.27 287	0.26 46	0.27 109	0.45 78	0.30 44	0.60 186	0.64 178	0.45 160	0.23 58	0.56 183	0.26 103	0.15 159	0.12 189	0.15 120	0.10 50	0.12 44	0.11 64

CASnet	0.30 106	0.20 160	0.33 80	0.41 253	0.16 7	0.26 46	0.24 73	0.52 107	0.53 170	0.52 163	0.54 149	0.39 118	0.24 68	0.40 63	0.26 103	0.14 98	0.10 51	0.22 357	0.18 303	0.18 268	0.11 64
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
TANstereo	0.30 106	0.15 25	0.31 54	0.30 9	0.17 17	0.55 283	0.23 59	0.44 74	0.55 179	0.59 182	0.68 194	0.37 106	0.26 90	0.35 37	0.27 121	0.15 159	0.16 351	0.12 22	0.10 50	0.13 79	0.14 188

rvit_stereo_0081_aga	0.31 112	0.28 367	0.44 227	0.42 293	0.29 336	0.34 149	0.31 176	0.44 74	0.40 119	0.39 113	0.44 102	0.40 128	0.32 156	0.42 79	0.29 156	0.23 392	0.17 371	0.19 270	0.16 227	0.20 318	0.15 211

rvit_stereo_0080	0.31 112	0.25 317	0.40 173	0.39 184	0.28 310	0.27 59	0.46 382	0.49 88	0.44 139	0.35 85	0.42 98	0.40 128	0.28 115	0.41 71	0.33 191	0.22 375	0.17 371	0.17 184	0.16 227	0.22 364	0.15 211

WCG-NET（raft）	0.31 112	0.15 25	0.36 114	0.32 34	0.19 50	0.35 158	0.27 109	0.51 98	0.78 290	0.45 136	0.55 155	0.48 176	0.27 101	0.54 168	0.26 103	0.13 59	0.10 51	0.12 22	0.11 76	0.12 44	0.11 64

whm_eth	0.31 112	0.25 317	0.40 173	0.39 184	0.28 310	0.27 59	0.46 382	0.49 88	0.44 139	0.35 85	0.42 98	0.40 128	0.28 115	0.41 71	0.33 191	0.22 375	0.17 371	0.17 184	0.16 227	0.22 364	0.15 211

plain	0.31 112	0.20 160	0.50 313	0.39 184	0.29 336	0.27 59	0.30 153	0.44 74	0.35 81	0.31 59	0.66 188	0.30 58	0.31 151	0.65 284	0.31 169	0.17 248	0.13 255	0.20 300	0.15 195	0.17 244	0.12 109

MIF-Stereo (partial)	0.31 112	0.18 87	0.37 130	0.41 253	0.31 373	0.28 76	0.23 59	0.47 83	0.42 131	0.31 59	0.63 175	0.36 104	0.35 177	0.57 196	0.31 169	0.17 248	0.13 255	0.19 270	0.17 276	0.18 268	0.14 188

rvit_stereo_0081	0.32 118	0.24 294	0.47 268	0.43 313	0.26 256	0.30 100	0.37 278	0.42 60	0.55 179	0.36 89	0.40 92	0.39 118	0.35 177	0.43 85	0.33 191	0.22 375	0.16 351	0.19 270	0.16 227	0.19 302	0.13 144

rvit_stereo_0082	0.32 118	0.24 294	0.47 268	0.43 313	0.26 256	0.30 100	0.37 278	0.42 60	0.55 179	0.36 89	0.40 92	0.39 118	0.35 177	0.43 85	0.33 191	0.22 375	0.16 351	0.19 270	0.16 227	0.19 302	0.13 144

RAFT-Stereo-weight	0.32 118	0.18 87	0.33 80	0.39 184	0.22 114	0.26 46	0.29 137	0.67 199	0.80 301	0.53 166	0.51 134	0.58 219	0.20 31	0.47 120	0.27 121	0.13 59	0.10 51	0.14 80	0.11 76	0.13 79	0.11 64

CAS++	0.32 118	0.24 294	0.36 114	0.37 126	0.26 256	0.28 76	0.23 59	0.87 312	0.50 162	0.47 147	0.45 105	0.26 48	0.21 39	0.49 134	0.24 58	0.23 392	0.19 402	0.22 357	0.17 276	0.21 342	0.16 257
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
MyStereo07	0.32 118	0.22 236	0.34 97	0.42 293	0.28 310	0.40 196	0.50 408	0.72 244	0.37 103	0.37 96	0.34 75	0.32 68	0.31 151	0.59 231	0.27 121	0.14 98	0.13 255	0.18 230	0.17 276	0.17 244	0.16 257

MSKI-zero shot	0.32 118	0.17 63	0.34 97	0.39 184	0.21 95	0.32 132	0.22 44	0.61 152	0.43 133	0.52 163	0.64 178	0.61 245	0.20 31	0.74 347	0.25 74	0.14 98	0.10 51	0.14 80	0.10 50	0.12 44	0.12 109

iRaftStereo_RVC	0.32 118	0.19 124	0.37 130	0.39 184	0.22 114	0.31 115	0.29 137	0.68 209	0.51 164	0.49 151	0.66 188	0.37 106	0.23 58	0.45 100	0.33 191	0.14 98	0.10 51	0.18 230	0.17 276	0.15 169	0.12 109

CREStereo++_RVC	0.32 118	0.15 25	0.23 1	0.31 17	0.24 183	0.27 59	0.22 44	0.46 80	0.88 350	0.46 142	0.80 250	0.30 58	0.26 90	0.36 39	0.33 191	0.13 59	0.09 22	0.13 51	0.51 531	0.13 79	0.09 4
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
XX-TBD	0.32 118	0.53 492	0.26 14	0.51 437	0.20 74	0.37 172	0.24 73	0.40 50	0.73 255	0.54 170	0.69 195	0.31 65	0.25 75	0.32 19	0.27 121	0.16 209	0.10 51	0.12 22	0.09 9	0.13 79	0.11 64

PMTNet	0.32 118	0.16 39	0.24 5	0.29 5	0.18 31	0.45 236	0.22 44	0.56 120	0.63 205	0.46 142	0.54 149	0.39 118	0.34 174	0.48 130	0.24 58	0.75 536	0.10 51	0.12 22	0.08 1	0.12 44	0.11 64

xyz-stereo-finetune	0.33 128	0.18 87	0.36 114	0.33 46	0.18 31	0.57 301	0.31 176	0.58 131	0.69 235	0.45 136	0.54 149	0.38 114	0.33 166	0.56 183	0.36 239	0.12 31	0.12 189	0.16 146	0.13 138	0.13 79	0.12 109

MM-Stereo_test1	0.33 128	0.19 124	0.36 114	0.41 253	0.23 154	0.36 167	0.45 378	0.58 131	0.54 174	0.60 186	0.50 125	0.38 114	0.37 199	0.60 237	0.26 103	0.15 159	0.13 255	0.17 184	0.14 169	0.15 169	0.12 109

tg	0.33 128	0.18 87	0.37 130	0.39 184	0.22 114	0.38 185	0.26 93	0.70 232	0.56 185	0.47 147	0.65 181	0.42 144	0.24 68	0.55 173	0.33 191	0.14 98	0.10 51	0.18 230	0.17 276	0.14 123	0.11 64

model_zeroshot	0.33 128	0.18 87	0.48 288	0.39 184	0.28 310	0.45 236	0.25 81	0.63 166	0.45 146	0.61 193	0.50 125	0.51 188	0.25 75	0.45 100	0.26 103	0.16 209	0.13 255	0.15 120	0.14 169	0.13 79	0.13 144

rvit_stereo_ft	0.33 128	0.25 317	0.47 268	0.52 449	0.32 389	0.33 139	0.47 389	0.49 88	0.50 162	0.34 80	0.41 95	0.41 134	0.32 156	0.48 130	0.34 206	0.22 375	0.14 289	0.19 270	0.18 303	0.19 302	0.14 188

4D-IteraStereo	0.33 128	0.18 87	0.40 173	0.40 221	0.24 183	0.32 132	0.27 109	0.58 131	0.72 248	0.65 222	0.54 149	0.42 144	0.23 58	0.45 100	0.28 141	0.14 98	0.09 22	0.19 270	0.16 227	0.16 209	0.11 64

MM-Stereo_test3	0.34 134	0.19 124	0.31 54	0.41 253	0.25 215	0.35 158	0.44 375	0.72 244	0.92 378	0.46 142	0.52 143	0.41 134	0.29 129	0.44 96	0.28 141	0.16 209	0.15 319	0.17 184	0.13 138	0.14 123	0.13 144

rvit_stereo_0083	0.34 134	0.24 294	0.50 313	0.44 332	0.27 287	0.34 149	0.35 242	0.45 78	0.62 194	0.37 96	0.47 116	0.42 144	0.35 177	0.40 63	0.36 239	0.22 375	0.20 414	0.20 300	0.17 276	0.20 318	0.14 188

gcap-zeroshot	0.34 134	0.18 87	0.52 330	0.38 156	0.22 114	0.49 253	0.27 109	0.52 107	0.34 68	0.64 213	0.50 125	0.83 355	0.34 174	0.48 130	0.24 58	0.13 59	0.11 134	0.15 120	0.12 104	0.13 79	0.12 109

Former-RAFT_DAM_RVC	0.34 134	0.27 353	0.45 239	0.36 110	0.25 215	0.48 249	0.30 153	0.58 131	0.90 366	0.42 128	0.36 83	0.30 58	0.29 129	0.49 134	0.30 162	0.16 209	0.14 289	0.18 230	0.15 195	0.18 268	0.15 211

AE-Stereo	0.34 134	0.21 197	0.42 204	0.48 392	0.31 373	0.48 249	0.35 242	0.61 152	0.62 194	0.32 72	0.55 155	0.52 192	0.27 101	0.47 120	0.29 156	0.13 59	0.13 255	0.18 230	0.16 227	0.15 169	0.12 109

IGEV_Zeroshot_test	0.34 134	0.18 87	0.67 402	0.39 184	0.28 310	0.30 100	0.25 81	0.74 257	0.31 49	0.62 195	0.57 161	0.54 200	0.25 75	0.53 162	0.27 121	0.14 98	0.10 51	0.15 120	0.14 169	0.14 123	0.12 109

RAFT-Test	0.34 134	0.18 87	0.37 130	0.38 156	0.23 154	0.50 256	0.23 59	0.69 217	0.40 119	0.60 186	0.85 282	0.61 245	0.28 115	0.46 113	0.27 121	0.14 98	0.11 134	0.14 80	0.11 76	0.13 79	0.12 109

CAS	0.34 134	0.13 2	0.25 10	1.28 544	0.30 351	0.46 241	0.38 300	0.48 85	0.47 155	0.34 80	0.52 143	0.24 43	0.19 25	0.29 7	0.27 121	0.69 534	0.08 2	0.12 22	0.08 1	0.12 44	0.15 211

test-3	0.34 134	0.16 39	0.43 215	0.39 184	0.21 95	0.43 220	0.22 44	0.63 166	0.78 290	0.71 265	0.45 105	0.64 260	0.27 101	0.43 85	0.31 169	0.12 31	0.09 22	0.17 184	0.13 138	0.12 44	0.10 28

test_1	0.34 134	0.16 39	0.43 215	0.39 184	0.21 95	0.43 220	0.23 59	0.63 166	0.78 290	0.68 243	0.45 105	0.64 260	0.27 101	0.43 85	0.31 169	0.12 31	0.09 22	0.17 184	0.13 138	0.12 44	0.10 28

cross-raft	0.34 134	0.20 160	0.37 130	0.44 332	0.23 154	0.32 132	0.35 242	0.74 257	0.40 119	0.60 186	0.77 226	0.57 211	0.27 101	0.43 85	0.28 141	0.12 31	0.10 51	0.15 120	0.13 138	0.15 169	0.11 64

raftrobust	0.34 134	0.19 124	0.36 114	0.41 253	0.27 287	0.30 100	0.25 81	0.71 240	0.63 205	0.58 180	0.55 155	0.45 160	0.46 253	0.51 147	0.29 156	0.16 209	0.12 189	0.14 80	0.12 104	0.12 44	0.13 144

EAI-Stereo	0.34 134	0.19 124	0.44 227	0.39 184	0.21 95	0.31 115	0.30 153	1.15 429	0.30 44	0.49 151	0.75 216	0.36 104	0.28 115	0.62 253	0.27 121	0.14 98	0.11 134	0.14 80	0.13 138	0.13 79	0.12 109

CFNet-RSSM	0.34 134	0.17 63	0.45 239	0.39 184	0.22 114	0.35 158	0.23 59	0.73 255	0.84 324	0.65 222	0.54 149	0.57 211	0.28 115	0.46 113	0.26 103	0.13 59	0.10 51	0.14 80	0.12 104	0.13 79	0.11 64

Gwc-CoAtRS	0.34 134	0.17 63	0.44 227	0.39 184	0.23 154	0.34 149	0.22 44	0.70 232	0.75 265	0.60 186	0.59 166	0.58 219	0.29 129	0.45 100	0.26 103	0.14 98	0.11 134	0.14 80	0.12 104	0.12 44	0.12 109

ACVNet-DCA	0.35 149	0.23 257	0.33 80	0.41 253	0.22 114	0.55 283	0.38 300	0.85 301	0.54 174	0.41 123	0.50 125	0.34 84	0.49 265	0.57 196	0.25 74	0.16 209	0.10 51	0.19 270	0.13 138	0.18 268	0.17 277

EKT-Stereo	0.35 149	0.23 257	0.39 161	0.43 313	0.29 336	0.38 185	0.31 176	0.69 217	0.64 212	0.45 136	0.63 175	0.49 182	0.27 101	0.56 183	0.33 191	0.18 279	0.14 289	0.18 230	0.15 195	0.16 209	0.16 257

Any-RAFT	0.35 149	0.16 39	0.30 47	0.34 57	0.21 95	0.52 264	0.22 44	0.88 317	0.73 255	0.53 166	0.73 205	0.64 260	0.28 115	0.46 113	0.24 58	0.15 159	0.10 51	0.13 51	0.10 50	0.13 79	0.12 109

HH	0.35 149	0.20 160	0.47 268	0.40 221	0.25 215	0.33 139	0.31 176	0.76 270	0.38 108	0.43 131	0.57 161	0.79 342	0.44 243	0.71 330	0.25 74	0.15 159	0.11 134	0.15 120	0.14 169	0.14 123	0.12 109

HanStereo	0.35 149	0.20 160	0.47 268	0.40 221	0.25 215	0.33 139	0.31 176	0.76 270	0.38 108	0.43 131	0.57 161	0.79 342	0.44 243	0.71 330	0.25 74	0.15 159	0.11 134	0.15 120	0.14 169	0.14 123	0.12 109

LL-Strereo2	0.35 149	0.24 294	0.48 288	0.41 253	0.26 256	0.35 158	0.24 73	0.67 199	0.44 139	0.54 170	0.51 134	0.66 278	0.25 75	0.66 292	0.30 162	0.14 98	0.12 189	0.23 379	0.20 358	0.18 268	0.13 144

anonymousdsp2	0.35 149	0.20 160	0.43 215	0.37 126	0.24 183	0.48 249	0.31 176	0.86 305	0.65 217	0.55 172	0.50 125	0.50 184	0.34 174	0.56 183	0.31 169	0.14 98	0.10 51	0.14 80	0.10 50	0.16 209	0.14 188

Selective-RAFT	0.35 149	0.23 257	0.51 325	0.44 332	0.21 95	0.64 352	0.27 109	0.59 136	0.63 205	0.40 119	0.38 89	0.55 203	0.40 220	0.57 196	0.35 223	0.13 59	0.11 134	0.14 80	0.12 104	0.16 209	0.13 144

RCA-Stereo	0.35 149	0.17 63	0.34 97	0.38 156	0.22 114	0.31 115	0.34 218	0.68 209	1.24 482	0.45 136	0.65 181	0.47 171	0.43 234	0.38 54	0.27 121	0.13 59	0.10 51	0.14 80	0.11 76	0.11 12	0.11 64

Patchmatch Stereo++	0.35 149	0.23 257	0.47 268	0.41 253	0.22 114	0.24 28	0.22 44	0.59 136	0.36 89	0.63 203	0.73 205	0.58 219	0.38 203	0.58 216	0.36 239	0.18 279	0.12 189	0.20 300	0.16 227	0.20 318	0.15 211
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
PSM-adaLoss	0.35 149	0.23 257	0.47 268	0.41 253	0.22 114	0.24 28	0.31 176	0.59 136	0.36 89	0.63 203	0.73 205	0.58 219	0.38 203	0.56 183	0.35 223	0.18 279	0.12 189	0.20 300	0.16 227	0.20 318	0.15 211

ROB_FTStereo_v2	0.35 149	0.23 257	0.47 268	0.41 253	0.22 114	0.24 28	0.31 176	0.59 136	0.36 89	0.63 203	0.73 205	0.57 211	0.38 203	0.57 196	0.36 239	0.18 279	0.12 189	0.20 300	0.16 227	0.20 318	0.15 211

ROB_FTStereo	0.35 149	0.23 257	0.47 268	0.41 253	0.22 114	0.25 42	0.21 35	0.59 136	0.36 89	0.63 203	0.73 205	0.58 219	0.38 203	0.57 196	0.35 223	0.18 279	0.12 189	0.20 300	0.16 227	0.20 318	0.15 211

HUI-Stereo	0.35 149	0.23 257	0.47 268	0.41 253	0.22 114	0.24 28	0.22 44	0.60 146	0.36 89	0.63 203	0.73 205	0.58 219	0.38 203	0.50 140	0.35 223	0.18 279	0.12 189	0.20 300	0.16 227	0.20 318	0.15 211

iGMRVC	0.35 149	0.23 257	0.47 268	0.41 253	0.22 114	0.24 28	0.30 153	0.59 136	0.36 89	0.63 203	0.73 205	0.58 219	0.38 203	0.58 216	0.36 239	0.18 279	0.12 189	0.20 300	0.16 227	0.20 318	0.15 211

iRAFT	0.35 149	0.23 257	0.47 268	0.41 253	0.22 114	0.24 28	0.22 44	0.59 136	0.36 89	0.63 203	0.73 205	0.58 219	0.38 203	0.58 216	0.36 239	0.18 279	0.12 189	0.20 300	0.16 227	0.20 318	0.15 211

RAFT-IKP	0.35 149	0.23 257	0.47 268	0.41 253	0.22 114	0.24 28	0.28 127	0.59 136	0.36 89	0.63 203	0.73 205	0.57 211	0.38 203	0.58 216	0.36 239	0.18 279	0.12 189	0.20 300	0.16 227	0.20 318	0.15 211

sCroCo_RVC	0.35 149	0.28 367	0.69 412	0.51 437	0.39 441	0.41 210	0.31 176	0.49 88	0.45 146	0.31 59	0.48 118	0.38 114	0.32 156	0.46 113	0.32 179	0.21 349	0.22 432	0.19 270	0.19 333	0.21 342	0.20 351

xyz-stereo-finetune2	0.36 167	0.19 124	0.38 142	0.32 34	0.19 50	0.82 422	0.29 137	0.52 107	0.32 59	0.51 157	0.78 237	0.43 152	0.45 248	0.69 319	0.44 306	0.13 59	0.12 189	0.17 184	0.13 138	0.12 44	0.13 144

testlalala2	0.36 167	0.18 87	0.45 239	0.89 529	0.53 500	0.44 228	0.26 93	0.61 152	0.49 158	0.68 243	0.56 158	0.44 158	0.24 68	0.34 29	0.31 169	0.15 159	0.12 189	0.14 80	0.10 50	0.13 79	0.13 144

1test111	0.36 167	0.23 257	0.33 80	0.41 253	0.22 114	0.55 283	0.38 300	0.85 301	0.54 174	0.41 123	0.50 125	0.34 84	0.49 265	0.55 173	0.45 315	0.16 209	0.10 51	0.19 270	0.13 138	0.18 268	0.17 277

11t1	0.36 167	0.21 197	0.42 204	0.35 91	0.22 114	0.62 336	0.29 137	0.69 217	0.43 133	0.60 186	0.53 147	0.53 196	0.48 262	0.56 183	0.40 277	0.18 279	0.14 289	0.16 146	0.13 138	0.17 244	0.17 277

tt1	0.36 167	0.24 294	0.32 65	0.41 253	0.22 114	0.54 278	0.38 300	0.68 209	1.04 434	0.41 123	0.46 110	0.35 93	0.45 248	0.57 196	0.25 74	0.16 209	0.10 51	0.19 270	0.13 138	0.16 209	0.16 257

knoymous	0.36 167	0.20 160	0.31 54	0.31 17	0.22 114	0.36 167	0.29 137	0.61 152	0.64 212	0.67 237	0.70 198	0.60 240	0.40 220	0.58 216	0.34 206	0.17 248	0.11 134	0.20 300	0.11 76	0.17 244	0.18 295

DCANet-4	0.36 167	0.20 160	0.48 288	0.34 57	0.19 50	0.29 88	0.30 153	0.66 189	0.92 378	0.69 252	0.78 237	0.40 128	0.47 257	0.45 100	0.34 206	0.14 98	0.10 51	0.14 80	0.11 76	0.11 12	0.13 144

test_4	0.36 167	0.18 87	0.31 54	0.44 332	0.25 215	0.20 5	0.34 218	0.56 120	0.41 123	0.59 182	1.45 483	0.43 152	0.25 75	0.63 264	0.28 141	0.12 31	0.10 51	0.17 184	0.19 333	0.15 169	0.11 64

test_3	0.36 167	0.19 124	0.44 227	0.44 332	0.23 154	0.48 249	0.36 264	0.66 189	0.82 314	0.64 213	0.45 105	0.68 286	0.25 75	0.41 71	0.31 169	0.12 31	0.10 51	0.18 230	0.16 227	0.15 169	0.11 64

NRIStereo	0.36 167	0.20 160	0.45 239	0.41 253	0.23 154	0.34 149	0.26 93	0.65 180	0.55 179	0.64 213	0.63 175	0.56 206	0.37 199	0.65 284	0.37 255	0.15 159	0.11 134	0.18 230	0.15 195	0.17 244	0.14 188

DeepStereo_RVC	0.36 167	0.21 197	0.47 268	0.40 221	0.24 183	0.26 46	0.22 44	0.60 146	0.38 108	0.69 252	0.67 192	0.57 211	0.51 281	0.56 183	0.39 270	0.16 209	0.12 189	0.18 230	0.15 195	0.19 302	0.18 295

CRE-IMP	0.36 167	0.23 257	0.49 300	0.42 293	0.24 183	0.41 210	0.21 35	0.57 125	0.41 123	0.65 222	0.72 201	0.53 196	0.37 199	0.61 245	0.38 264	0.17 248	0.11 134	0.19 270	0.15 195	0.21 342	0.18 295

test-1	0.36 167	0.19 124	0.71 421	0.46 376	0.26 256	0.44 228	0.36 264	0.60 146	0.59 190	0.48 150	0.67 192	0.53 196	0.36 195	0.40 63	0.29 156	0.14 98	0.11 134	0.16 146	0.14 169	0.15 169	0.16 257

s12784h	0.36 167	0.15 25	0.24 5	0.34 57	0.15 1	0.77 399	0.29 137	0.80 286	0.83 319	0.56 175	0.57 161	0.43 152	0.40 220	0.57 196	0.33 191	0.12 31	0.10 51	0.14 80	0.09 9	0.14 123	0.09 4

RALCasStereoNet	0.36 167	0.21 197	0.37 130	0.42 293	0.26 256	0.35 158	0.38 300	0.63 166	0.64 212	0.50 154	0.72 201	0.51 188	0.29 129	0.59 231	0.36 239	0.16 209	0.14 289	0.15 120	0.13 138	0.17 244	0.16 257

DCANet	0.36 167	0.16 39	0.41 183	0.34 57	0.19 50	0.30 100	0.30 153	0.68 209	0.91 373	0.70 258	0.77 226	0.43 152	0.57 314	0.45 100	0.34 206	0.14 98	0.10 51	0.14 80	0.11 76	0.13 79	0.12 109

RAFT-Stereo + iAFF	0.36 167	0.17 63	0.41 183	0.35 91	0.19 50	0.33 139	0.29 137	0.65 180	0.73 255	0.68 243	1.01 357	0.56 206	0.40 220	0.42 79	0.30 162	0.11 22	0.09 22	0.15 120	0.14 169	0.13 79	0.10 28

H2IRNET	0.37 184	0.20 160	0.33 80	0.38 156	0.25 215	0.27 59	0.23 59	0.59 136	0.72 248	0.39 113	0.90 309	0.74 324	0.55 305	0.52 153	0.43 290	0.15 159	0.13 255	0.18 230	0.20 358	0.16 209	0.13 144

cc1	0.37 184	0.23 257	0.33 80	0.41 253	0.22 114	0.55 283	0.38 300	0.67 199	1.06 445	0.41 123	0.50 125	0.34 84	0.49 265	0.57 196	0.25 74	0.16 209	0.10 51	0.19 270	0.13 138	0.16 209	0.15 211

DCRE	0.37 184	0.18 87	0.46 256	0.45 355	0.32 389	0.42 217	0.37 278	0.63 166	0.51 164	0.47 147	0.94 320	0.56 206	0.36 195	0.52 153	0.32 179	0.14 98	0.13 255	0.15 120	0.14 169	0.14 123	0.13 144

fff	0.37 184	0.16 39	0.41 183	0.34 57	0.19 50	0.29 88	0.30 153	0.69 217	1.06 445	0.69 252	0.78 237	0.42 144	0.63 352	0.46 113	0.34 206	0.14 98	0.10 51	0.14 80	0.11 76	0.11 12	0.13 144

ADStereo(finetuned)	0.37 184	0.16 39	0.49 300	0.34 57	0.19 50	0.30 100	0.30 153	0.68 209	0.91 373	0.70 258	0.77 226	0.43 152	0.69 389	0.45 100	0.33 191	0.14 98	0.10 51	0.14 80	0.11 76	0.13 79	0.12 109

MIPNet	0.37 184	0.21 197	0.59 362	0.39 184	0.25 215	0.50 256	0.28 127	0.77 273	0.70 236	0.65 222	0.60 168	0.40 128	0.49 265	0.44 96	0.37 255	0.14 98	0.11 134	0.16 146	0.13 138	0.14 123	0.13 144

GMOStereo	0.37 184	0.19 124	0.38 142	0.43 313	0.24 183	0.37 172	0.38 300	0.52 107	0.62 194	0.87 373	0.84 272	0.64 260	0.35 177	0.37 46	0.28 141	0.13 59	0.11 134	0.20 300	0.18 303	0.15 169	0.11 64

error version	0.37 184	0.19 124	0.38 142	0.43 313	0.24 183	0.37 172	0.38 300	0.52 107	0.62 194	0.87 373	0.84 272	0.64 260	0.35 177	0.37 46	0.28 141	0.13 59	0.11 134	0.20 300	0.18 303	0.15 169	0.11 64

test-v	0.37 184	0.19 124	0.38 142	0.43 313	0.24 183	0.37 172	0.38 300	0.52 107	0.62 194	0.87 373	0.84 272	0.64 260	0.35 177	0.37 46	0.28 141	0.13 59	0.11 134	0.20 300	0.18 303	0.15 169	0.11 64

TRStereo	0.37 184	0.27 353	0.59 362	0.47 385	0.41 453	0.29 88	0.30 153	0.84 298	0.59 190	0.52 163	0.41 95	0.52 192	0.26 90	0.73 340	0.27 121	0.17 248	0.12 189	0.19 270	0.19 333	0.13 79	0.11 64

test-2	0.37 184	0.19 124	0.38 142	0.43 313	0.24 183	0.37 172	0.38 300	0.52 107	0.62 194	0.87 373	0.84 272	0.64 260	0.35 177	0.37 46	0.28 141	0.13 59	0.11 134	0.20 300	0.18 303	0.15 169	0.11 64

rafts_anoy	0.37 184	0.21 197	0.36 114	0.41 253	0.26 256	0.30 100	0.33 207	0.67 199	0.90 366	0.58 180	0.66 188	0.45 160	0.33 166	0.47 120	0.39 270	0.16 209	0.11 134	0.21 342	0.23 414	0.17 244	0.14 188

XX-Stereo	0.37 184	0.17 63	0.45 239	0.55 472	0.36 419	0.38 185	0.20 20	0.60 146	0.30 44	0.46 142	1.30 454	0.73 318	0.26 90	0.56 183	0.26 103	0.16 209	0.11 134	0.17 184	0.16 227	0.14 123	0.10 28

csc	0.37 184	0.16 39	0.41 183	0.34 57	0.19 50	0.29 88	0.30 153	0.69 217	1.06 445	0.69 252	0.78 237	0.42 144	0.63 352	0.46 113	0.34 206	0.14 98	0.10 51	0.14 80	0.11 76	0.11 12	0.13 144

cscssc	0.37 184	0.16 39	0.41 183	0.34 57	0.19 50	0.29 88	0.30 153	0.69 217	1.06 445	0.69 252	0.78 237	0.42 144	0.63 352	0.46 113	0.34 206	0.14 98	0.10 51	0.14 80	0.11 76	0.11 12	0.13 144

AIO-test1	0.38 199	0.18 87	0.38 142	0.50 421	0.24 183	0.46 241	0.30 153	0.70 232	1.19 473	0.40 119	0.71 200	0.45 160	0.29 129	0.53 162	0.27 121	0.15 159	0.13 255	0.19 270	0.21 380	0.13 79	0.17 277

rvit_0105_6	0.38 199	0.28 367	0.64 386	0.50 421	0.30 351	0.39 192	0.38 300	0.51 98	0.67 223	0.40 119	0.45 105	0.50 184	0.41 226	0.54 168	0.36 239	0.27 435	0.26 465	0.24 395	0.21 380	0.22 364	0.16 257

MyStereo06	0.38 199	0.21 197	0.61 369	0.41 253	0.28 310	0.41 210	0.50 408	0.95 344	0.35 81	0.62 195	0.54 149	0.76 332	0.27 101	0.50 140	0.29 156	0.14 98	0.13 255	0.18 230	0.17 276	0.17 244	0.15 211

MIM_Stereo	0.38 199	0.17 63	0.53 338	0.37 126	0.24 183	0.27 59	0.24 73	0.70 232	0.54 174	0.72 277	1.00 354	0.63 253	0.29 129	0.64 277	0.38 264	0.13 59	0.14 289	0.17 184	0.16 227	0.14 123	0.11 64

riskmin	0.38 199	0.20 160	0.39 161	0.32 34	0.23 154	0.53 272	0.30 153	0.63 166	0.80 301	0.49 151	0.56 158	0.73 318	0.58 323	0.55 173	0.36 239	0.17 248	0.11 134	0.19 270	0.13 138	0.19 302	0.20 351

NF-Stereo	0.38 199	0.20 160	0.45 239	0.41 253	0.25 215	0.26 46	0.31 176	0.69 217	0.70 236	0.65 222	0.77 226	0.57 211	0.30 144	0.67 303	0.35 223	0.18 279	0.12 189	0.20 300	0.16 227	0.16 209	0.27 425

OCTAStereo	0.38 199	0.20 160	0.46 256	0.41 253	0.25 215	0.26 46	0.31 176	0.69 217	0.70 236	0.65 222	0.77 226	0.58 219	0.30 144	0.67 303	0.35 223	0.18 279	0.12 189	0.20 300	0.16 227	0.16 209	0.27 425

PSM-softLoss	0.38 199	0.20 160	0.48 288	0.41 253	0.26 256	0.30 100	0.35 242	0.69 217	0.46 150	0.62 195	0.82 261	0.59 234	0.33 166	0.70 325	0.39 270	0.19 309	0.12 189	0.20 300	0.18 303	0.16 209	0.22 387

KMStereo	0.38 199	0.20 160	0.48 288	0.41 253	0.26 256	0.30 100	0.35 242	0.69 217	0.46 150	0.62 195	0.82 261	0.59 234	0.33 166	0.70 325	0.39 270	0.19 309	0.12 189	0.20 300	0.18 303	0.16 209	0.22 387

RE-Stereo	0.38 199	0.20 160	0.46 256	0.41 253	0.25 215	0.26 46	0.31 176	0.69 217	0.70 236	0.65 222	0.77 226	0.58 219	0.30 144	0.67 303	0.35 223	0.18 279	0.12 189	0.20 300	0.16 227	0.16 209	0.27 425

Pruner-Stereo	0.38 199	0.20 160	0.45 239	0.40 221	0.25 215	0.22 14	0.24 73	0.67 199	0.55 179	0.89 387	0.76 222	0.68 286	0.29 129	0.62 253	0.35 223	0.18 279	0.12 189	0.20 300	0.17 276	0.17 244	0.18 295

TVStereo	0.38 199	0.20 160	0.46 256	0.41 253	0.25 215	0.26 46	0.31 176	0.69 217	0.70 236	0.65 222	0.77 226	0.58 219	0.30 144	0.67 303	0.35 223	0.18 279	0.12 189	0.20 300	0.16 227	0.16 209	0.27 425

TestStereo	0.38 199	0.31 393	0.40 173	0.45 355	0.20 74	0.40 196	0.37 278	0.66 189	0.65 217	0.53 166	0.78 237	0.47 171	0.40 220	0.55 173	0.37 255	0.18 279	0.13 255	0.20 300	0.15 195	0.22 364	0.13 144

raft+_RVC	0.38 199	0.19 124	0.35 107	0.37 126	0.25 215	0.45 236	0.37 278	0.78 279	0.89 363	0.51 157	0.78 237	0.50 184	0.29 129	0.53 162	0.40 277	0.15 159	0.12 189	0.17 184	0.15 195	0.14 123	0.12 109

RALAANet	0.38 199	0.23 257	0.48 288	0.42 293	0.29 336	0.35 158	0.25 81	0.86 305	0.64 212	0.67 237	0.65 181	0.60 240	0.29 129	0.60 237	0.34 206	0.15 159	0.12 189	0.17 184	0.15 195	0.21 342	0.13 144

AFF-stereo	0.38 199	0.19 124	0.39 161	0.37 126	0.21 95	0.27 59	0.31 176	0.65 180	0.66 220	0.64 213	1.13 409	0.76 332	0.39 214	0.55 173	0.33 191	0.11 22	0.09 22	0.16 146	0.16 227	0.13 79	0.11 64

AIO-test2	0.39 215	0.21 197	0.41 183	0.47 385	0.25 215	0.45 236	0.35 242	0.77 273	1.27 492	0.36 89	0.87 293	0.37 106	0.30 144	0.47 120	0.27 121	0.15 159	0.13 255	0.21 342	0.23 414	0.15 169	0.13 144

xx1	0.39 215	0.23 257	0.33 80	0.41 253	0.22 114	0.55 283	0.38 300	0.67 199	1.06 445	0.41 123	0.50 125	0.65 273	0.53 287	0.57 196	0.25 74	0.16 209	0.10 51	0.20 300	0.19 333	0.18 268	0.17 277

x	0.39 215	0.24 294	0.41 183	0.34 57	0.23 154	0.52 264	0.32 197	0.86 305	0.52 167	0.57 178	0.70 198	0.59 234	0.50 276	0.49 134	0.46 325	0.17 248	0.15 319	0.17 184	0.15 195	0.17 244	0.16 257

DisPM	0.39 215	0.19 124	0.44 227	0.41 253	0.27 287	0.24 28	0.31 176	0.65 180	0.57 187	0.87 373	0.87 293	0.60 240	0.32 156	0.76 357	0.32 179	0.18 279	0.12 189	0.19 270	0.17 276	0.15 169	0.20 351

RAFT+CT+SA	0.39 215	0.23 257	0.36 114	0.51 437	0.27 287	0.29 88	0.46 382	0.75 263	0.80 301	0.51 157	0.89 305	0.41 134	0.40 220	0.78 368	0.32 179	0.14 98	0.11 134	0.18 230	0.18 303	0.15 169	0.14 188

iRaft-Stereo_20w	0.39 215	0.19 124	0.57 357	0.37 126	0.27 287	0.31 115	0.24 73	1.44 512	0.29 39	0.69 252	0.53 147	0.60 240	0.42 228	0.83 388	0.27 121	0.14 98	0.11 134	0.14 80	0.13 138	0.15 169	0.13 144

IPLG	0.39 215	0.20 160	0.59 362	0.40 221	0.24 183	0.54 278	0.27 109	0.75 263	0.63 205	0.84 354	0.81 257	0.32 68	0.32 156	0.60 237	0.45 315	0.13 59	0.11 134	0.16 146	0.13 138	0.13 79	0.12 109

IPLGR	0.39 215	0.21 197	0.63 381	0.39 184	0.22 114	0.49 253	0.29 137	0.76 270	0.74 262	0.78 308	0.77 226	0.44 158	0.42 228	0.47 120	0.38 264	0.13 59	0.12 189	0.16 146	0.14 169	0.15 169	0.13 144

GMStereo	0.39 215	0.37 428	0.54 342	0.40 221	0.26 256	0.42 217	0.36 264	0.59 136	1.04 434	0.55 172	0.51 134	0.37 106	0.35 177	0.54 168	0.41 281	0.19 309	0.13 255	0.16 146	0.17 276	0.24 394	0.18 295
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
DIP-Stereo	0.39 215	0.21 197	0.50 313	0.41 253	0.28 310	0.62 336	0.27 109	0.77 273	0.40 119	0.64 213	0.86 285	0.52 192	0.33 166	0.66 292	0.42 285	0.15 159	0.13 255	0.17 184	0.14 169	0.15 169	0.15 211
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
R-Stereo Train	0.39 215	0.18 87	0.42 204	0.42 293	0.26 256	0.40 196	0.32 197	0.72 244	0.34 68	0.89 387	1.28 447	0.57 211	0.35 177	0.42 79	0.32 179	0.15 159	0.12 189	0.14 80	0.12 104	0.14 123	0.13 144

RAFT-Stereo	0.39 215	0.18 87	0.42 204	0.42 293	0.26 256	0.40 196	0.32 197	0.72 244	0.34 68	0.89 387	1.28 447	0.57 211	0.35 177	0.42 79	0.32 179	0.15 159	0.12 189	0.14 80	0.12 104	0.14 123	0.13 144
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
MyStereo8	0.40 227	0.20 160	0.54 342	0.41 253	0.29 336	0.53 272	0.29 137	0.65 180	0.49 158	0.71 265	0.98 347	0.58 219	0.43 234	0.50 140	0.51 349	0.15 159	0.12 189	0.16 146	0.14 169	0.19 302	0.19 328

qqq	0.40 227	0.26 336	0.44 227	0.36 110	0.22 114	0.46 241	0.36 264	0.85 301	0.54 174	0.56 175	0.69 195	0.65 273	0.53 287	0.55 173	0.45 315	0.17 248	0.16 351	0.20 300	0.19 333	0.18 268	0.17 277

IPLGR_C	0.40 227	0.21 197	0.64 386	0.45 355	0.33 400	0.52 264	0.34 218	0.66 189	0.62 194	0.82 335	0.92 316	0.45 160	0.32 156	0.52 153	0.46 325	0.17 248	0.12 189	0.15 120	0.14 169	0.13 79	0.14 188

ACRE	0.40 227	0.21 197	0.65 392	0.45 355	0.33 400	0.51 260	0.33 207	0.66 189	0.63 205	0.80 314	0.92 316	0.45 160	0.32 156	0.52 153	0.45 315	0.16 209	0.12 189	0.15 120	0.14 169	0.13 79	0.14 188

PFNet+	0.40 227	0.19 124	0.49 300	0.39 184	0.25 215	0.28 76	0.23 59	0.64 179	0.70 236	0.85 358	0.79 247	0.64 260	0.35 177	0.72 335	0.34 206	0.19 309	0.14 289	0.23 379	0.20 358	0.16 209	0.20 351

SST-Stereo	0.40 227	0.19 124	0.45 239	0.42 293	0.25 215	0.25 42	0.21 35	0.66 189	0.47 155	1.08 470	0.79 247	0.72 307	0.43 234	0.77 364	0.35 223	0.16 209	0.11 134	0.20 300	0.16 227	0.19 302	0.15 211

RAFT_R40	0.40 227	0.19 124	0.44 227	0.43 313	0.25 215	0.23 19	0.26 93	0.67 199	0.67 223	0.98 432	0.78 237	0.72 307	0.43 234	0.76 357	0.35 223	0.16 209	0.11 134	0.20 300	0.16 227	0.18 268	0.14 188

RAFT-345	0.40 227	0.18 87	0.40 173	0.38 156	0.22 114	0.33 139	0.26 93	0.61 152	0.51 164	0.74 289	1.79 508	0.45 160	0.33 166	0.66 292	0.36 239	0.14 98	0.11 134	0.18 230	0.14 169	0.13 79	0.13 144

sAnonymous2	0.40 227	0.39 445	0.85 456	0.48 392	0.37 426	0.40 196	0.46 382	0.57 125	0.52 167	0.38 105	0.46 110	0.35 93	0.42 228	0.43 85	0.30 162	0.19 309	0.14 289	0.18 230	0.17 276	0.57 522	0.44 506

CroCo_RVC	0.40 227	0.39 445	0.85 456	0.48 392	0.37 426	0.40 196	0.46 382	0.57 125	0.52 167	0.38 105	0.46 110	0.35 93	0.42 228	0.43 85	0.30 162	0.19 309	0.14 289	0.18 230	0.17 276	0.57 522	0.44 506

111	0.40 227	0.17 63	0.41 183	0.34 57	0.19 50	0.52 264	0.28 127	0.74 257	1.16 467	0.50 154	0.91 312	0.63 253	0.48 262	0.61 245	0.35 223	0.14 98	0.10 51	0.14 80	0.12 104	0.13 79	0.13 144

rvit_0105_4	0.41 238	0.29 379	0.71 421	0.50 421	0.29 336	0.41 210	0.41 349	0.55 118	0.73 255	0.45 136	0.48 118	0.55 203	0.44 243	0.57 196	0.36 239	0.28 445	0.26 465	0.25 408	0.22 398	0.23 381	0.18 295

raft_robust	0.41 238	0.23 257	0.36 114	0.42 293	0.21 95	0.40 196	0.33 207	0.79 283	0.98 405	0.79 312	0.87 293	0.39 118	0.33 166	0.84 393	0.29 156	0.13 59	0.12 189	0.16 146	0.17 276	0.15 169	0.12 109

CIPLG	0.41 238	0.21 197	0.63 381	0.45 355	0.33 400	0.52 264	0.33 207	0.65 180	0.60 192	0.82 335	0.96 333	0.46 168	0.32 156	0.55 173	0.44 306	0.16 209	0.12 189	0.15 120	0.14 169	0.13 79	0.14 188

LCNet	0.41 238	0.20 160	0.32 65	0.44 332	0.24 183	0.47 246	0.29 137	0.67 199	0.53 170	0.72 277	1.03 369	0.66 278	0.60 334	0.58 216	0.34 206	0.14 98	0.10 51	0.19 270	0.19 333	0.21 342	0.36 478

HHNet	0.41 238	0.17 63	0.41 183	0.34 57	0.37 426	0.33 139	0.34 218	0.69 217	0.75 265	0.86 365	1.30 454	0.52 192	0.32 156	0.52 153	0.35 223	0.15 159	0.11 134	0.19 270	0.15 195	0.15 169	0.24 402

AnonymousM	0.41 238	0.81 522	0.29 36	0.34 57	0.22 114	0.28 76	0.38 300	0.53 117	0.41 123	0.70 258	0.49 121	0.47 171	0.27 101	0.41 71	0.31 169	0.15 159	0.12 189	1.51 545	0.26 452	0.12 44	0.10 28

HITNet	0.41 238	0.26 336	0.45 239	0.33 46	0.17 17	0.63 345	0.30 153	0.93 332	0.64 212	0.71 265	0.82 261	0.64 260	0.52 283	0.59 231	0.43 290	0.14 98	0.10 51	0.15 120	0.13 138	0.19 302	0.12 109
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
rvit_0105_5	0.42 245	0.31 393	0.73 429	0.50 421	0.29 336	0.44 228	0.42 359	0.61 152	0.74 262	0.51 157	0.51 134	0.60 240	0.47 257	0.57 196	0.38 264	0.27 435	0.25 458	0.25 408	0.23 414	0.22 364	0.18 295

AIO-Stereo-zeroshot	0.42 245	0.20 160	0.74 434	0.38 156	0.43 465	0.39 192	0.26 93	0.94 337	0.49 158	0.53 166	0.77 226	0.93 395	0.45 248	0.63 264	0.24 58	0.16 209	0.10 51	0.17 184	0.18 303	0.20 318	0.20 351

test_sample2	0.42 245	0.22 236	0.43 215	0.33 46	0.21 95	0.58 307	0.39 323	0.95 344	0.67 223	0.63 203	0.77 226	0.69 290	0.57 314	0.61 245	0.38 264	0.19 309	0.14 289	0.18 230	0.16 227	0.19 302	0.18 295

test_sample1	0.42 245	0.22 236	0.46 256	0.34 57	0.23 154	0.58 307	0.35 242	0.99 356	0.49 158	0.62 195	0.75 216	0.69 290	0.61 340	0.58 216	0.44 306	0.18 279	0.14 289	0.17 184	0.15 195	0.17 244	0.17 277

StereoVision	0.42 245	0.28 367	0.45 239	0.49 407	0.28 310	0.38 185	0.38 300	0.72 244	0.62 194	0.44 134	1.14 414	0.54 200	0.39 214	0.56 183	0.34 206	0.21 349	0.24 450	0.25 408	0.24 429	0.26 411	0.16 257

GANet-ADL	0.42 245	0.25 317	0.45 239	0.43 313	0.29 336	0.54 278	0.35 242	0.89 319	0.86 337	0.63 203	0.72 201	0.68 286	0.42 228	0.52 153	0.41 281	0.21 349	0.14 289	0.15 120	0.13 138	0.18 268	0.19 328

OMP-Stereo	0.42 245	0.22 236	0.46 256	0.52 449	0.24 183	0.36 167	0.25 81	0.71 240	0.78 290	0.77 304	0.64 178	0.89 381	0.39 214	0.91 425	0.35 223	0.15 159	0.12 189	0.20 300	0.15 195	0.15 169	0.12 109

PFNet	0.42 245	0.18 87	0.58 361	0.43 313	0.24 183	0.43 220	0.32 197	0.74 257	0.78 290	1.00 440	0.74 214	0.68 286	0.39 214	0.72 335	0.37 255	0.16 209	0.10 51	0.20 300	0.15 195	0.16 209	0.13 144

IRAFT_RVC	0.42 245	0.20 160	0.48 288	0.44 332	0.24 183	0.27 59	0.54 434	0.74 257	0.77 280	0.76 298	0.80 250	0.73 318	0.51 281	0.70 325	0.36 239	0.17 248	0.10 51	0.21 342	0.16 227	0.16 209	0.14 188

FENet	0.42 245	0.22 236	0.38 142	0.39 184	0.24 183	0.55 283	0.32 197	0.79 283	0.70 236	0.71 265	0.72 201	0.63 253	0.57 314	0.62 253	0.44 306	0.19 309	0.13 255	0.19 270	0.17 276	0.18 268	0.19 328

FACV-RUCA	0.43 255	0.28 367	0.47 268	0.45 355	0.33 400	0.58 307	0.34 218	0.82 292	0.73 255	0.57 178	0.84 272	0.47 171	0.50 276	0.54 168	0.39 270	0.22 375	0.15 319	0.35 480	0.16 227	0.28 426	0.21 369

TestStereo1	0.43 255	0.23 257	0.41 183	0.51 437	0.24 183	0.34 149	0.40 334	0.77 273	0.90 366	0.68 243	0.96 333	0.48 176	0.46 253	0.91 425	0.32 179	0.16 209	0.13 255	0.18 230	0.15 195	0.14 123	0.13 144

test_5	0.43 255	0.24 294	0.43 215	0.52 449	0.28 310	0.28 76	0.42 359	0.72 244	0.82 314	0.62 195	0.91 312	0.72 307	0.55 305	0.79 373	0.35 223	0.14 98	0.11 134	0.18 230	0.18 303	0.18 268	0.16 257

SA-5K	0.43 255	0.23 257	0.41 183	0.51 437	0.24 183	0.34 149	0.40 334	0.77 273	0.90 366	0.68 243	0.96 333	0.48 176	0.46 253	0.91 425	0.32 179	0.16 209	0.13 255	0.18 230	0.15 195	0.14 123	0.13 144

dd	0.43 255	0.38 438	0.55 347	0.44 332	0.25 215	0.47 246	0.38 300	0.70 232	1.05 438	0.59 182	0.65 181	0.42 144	0.39 214	0.66 292	0.50 339	0.24 404	0.15 319	0.21 342	0.15 195	0.22 364	0.18 295

IIG-Stereo	0.43 255	0.21 197	0.44 227	0.50 421	0.25 215	0.44 228	0.21 35	0.71 240	0.76 273	0.83 347	0.95 329	0.83 355	0.43 234	0.90 418	0.35 223	0.15 159	0.12 189	0.19 270	0.14 169	0.15 169	0.11 64

DN-CSS_ROB	0.43 255	0.26 336	0.62 372	0.40 221	0.29 336	0.44 228	0.27 109	0.77 273	0.75 265	0.72 277	1.09 395	0.48 176	0.43 234	0.69 319	0.37 255	0.15 159	0.12 189	0.21 342	0.19 333	0.18 268	0.16 257

MyStereo05	0.44 262	0.21 197	0.45 239	0.41 253	0.28 310	0.41 210	0.50 408	0.93 332	1.09 456	0.76 298	0.61 171	0.51 188	0.57 314	0.73 340	0.42 285	0.14 98	0.13 255	0.18 230	0.17 276	0.17 244	0.15 211

MyStereo04	0.44 262	0.22 236	0.44 227	0.42 293	0.28 310	0.40 196	0.50 408	1.00 360	1.08 454	0.62 195	0.58 165	0.55 203	0.57 314	0.71 330	0.44 306	0.14 98	0.13 255	0.18 230	0.17 276	0.17 244	0.16 257

mmm	0.44 262	0.27 353	0.46 256	0.38 156	0.24 183	0.61 328	0.35 242	0.94 337	0.53 170	0.72 277	1.05 379	0.63 253	0.50 276	0.57 196	0.45 315	0.18 279	0.15 319	0.23 379	0.20 358	0.20 318	0.18 295

ffm	0.44 262	0.26 336	0.49 300	0.37 126	0.25 215	0.55 283	0.37 278	0.68 209	1.04 434	0.73 284	0.96 333	0.71 298	0.53 287	0.57 196	0.25 74	0.16 209	0.10 51	0.25 408	0.21 380	0.16 209	0.16 257

SA	0.44 262	0.25 317	0.46 256	0.46 376	0.24 183	0.43 220	0.36 264	0.75 263	0.96 398	0.59 182	1.03 369	0.48 176	0.52 283	0.94 441	0.32 179	0.16 209	0.12 189	0.21 342	0.19 333	0.15 169	0.13 144

GwcNet-ADL	0.44 262	0.22 236	0.48 288	0.45 355	0.30 351	0.40 196	0.37 278	0.92 330	0.97 401	0.71 265	0.78 237	0.61 245	0.42 228	0.62 253	0.50 339	0.19 309	0.14 289	0.15 120	0.14 169	0.18 268	0.18 295

TransformOpticalFlow	0.44 262	0.20 160	0.47 268	0.41 253	0.23 154	0.37 172	0.47 389	0.94 337	0.76 273	0.65 222	1.14 414	0.73 318	0.56 312	0.76 357	0.32 179	0.15 159	0.10 51	0.17 184	0.15 195	0.14 123	0.13 144

GMM-Stereo	0.44 262	0.19 124	0.36 114	0.42 293	0.25 215	0.51 260	0.47 389	0.71 240	0.53 170	0.76 298	1.37 464	0.76 332	0.38 203	0.60 237	0.33 191	0.15 159	0.10 51	0.20 300	0.19 333	0.16 209	0.27 425

GES	0.44 262	0.23 257	0.57 357	0.40 221	0.30 351	0.59 320	0.36 264	0.96 348	0.68 228	0.74 289	0.83 267	0.47 171	0.48 262	0.67 303	0.43 290	0.22 375	0.16 351	0.17 184	0.16 227	0.18 268	0.23 394

HCRNet	0.44 262	0.34 410	0.41 183	0.53 459	0.26 256	0.53 272	0.29 137	0.83 295	0.63 205	0.71 265	0.81 257	0.77 338	0.50 276	0.66 292	0.36 239	0.24 404	0.16 351	0.24 395	0.20 358	0.21 342	0.18 295

DFGA-Net	0.45 272	0.29 379	0.80 452	0.42 293	0.32 389	0.53 272	0.35 242	0.78 279	0.89 363	0.66 234	0.75 216	0.48 176	0.39 214	0.74 347	0.60 382	0.15 159	0.13 255	0.19 270	0.18 303	0.20 318	0.17 277

HI	0.45 272	0.21 197	0.36 114	0.34 57	0.35 415	0.28 76	0.31 176	0.72 244	0.46 150	0.87 373	1.13 409	1.09 441	0.76 422	0.69 319	0.56 371	0.12 31	0.10 51	0.17 184	0.17 276	0.17 244	0.15 211

CoSv	0.45 272	0.21 197	0.36 114	0.34 57	0.35 415	0.28 76	0.31 176	0.72 244	0.46 150	0.87 373	1.13 409	1.09 441	0.76 422	0.69 319	0.56 371	0.12 31	0.10 51	0.17 184	0.17 276	0.17 244	0.15 211

U	0.45 272	0.16 39	0.32 65	0.40 221	0.71 525	3.55 559	0.20 20	0.41 56	0.38 108	0.26 32	0.23 19	0.24 43	0.22 46	0.26 2	0.22 27	0.15 159	0.09 22	0.88 536	0.13 138	0.13 79	0.11 64

CASS	0.45 272	0.27 353	0.42 204	0.48 392	0.22 114	0.61 328	0.34 218	0.97 351	0.62 194	0.71 265	0.85 282	0.61 245	0.55 305	0.57 196	0.41 281	0.29 452	0.16 351	0.22 357	0.18 303	0.22 364	0.28 432
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
BUS	0.45 272	0.25 317	0.43 215	0.45 355	0.28 310	0.70 375	0.34 218	0.94 337	0.76 273	0.75 291	0.80 250	0.65 273	0.49 265	0.64 277	0.51 349	0.20 332	0.14 289	0.22 357	0.19 333	0.18 268	0.18 295

RAFT_CTSACE	0.45 272	0.20 160	0.44 227	0.45 355	0.27 287	0.34 149	0.39 323	0.60 146	0.73 255	0.76 298	1.44 480	0.83 355	0.38 203	1.08 464	0.26 103	0.12 31	0.13 255	0.18 230	0.16 227	0.15 169	0.11 64

iRaft-Stereo_5w	0.45 272	0.21 197	0.48 288	0.42 293	0.28 310	0.31 115	0.54 434	0.63 166	0.62 194	0.62 195	0.89 305	1.01 415	0.69 389	0.75 353	0.66 399	0.13 59	0.12 189	0.17 184	0.15 195	0.14 123	0.15 211

RAFT	0.45 272	0.22 236	0.45 239	0.47 385	0.26 256	0.54 278	0.47 389	0.66 189	0.58 189	0.80 314	0.82 261	0.94 397	0.57 314	0.75 353	0.34 206	0.17 248	0.15 319	0.22 357	0.20 358	0.16 209	0.12 109

DMCA	0.45 272	0.26 336	0.50 313	0.38 156	0.28 310	0.51 260	0.34 218	0.93 332	0.68 228	0.75 291	0.83 267	0.79 342	0.53 287	0.51 147	0.54 364	0.21 349	0.16 351	0.21 342	0.16 227	0.19 302	0.21 369

PAM_32	0.46 282	0.19 124	0.67 402	0.39 184	0.24 183	0.75 392	0.27 109	0.95 344	0.34 68	0.68 243	0.44 102	1.91 523	0.65 369	0.62 253	0.26 103	0.15 159	0.10 51	0.16 146	0.15 195	0.14 123	0.13 144

PAM	0.46 282	0.19 124	0.70 416	0.40 221	0.26 256	0.75 392	0.33 207	0.85 301	0.34 68	0.70 258	0.46 110	1.83 518	0.63 352	0.61 245	0.26 103	0.15 159	0.10 51	0.16 146	0.14 169	0.14 123	0.13 144

UGAM-zero	0.46 282	0.19 124	0.62 372	0.37 126	0.23 154	0.34 149	0.21 35	1.15 429	0.39 118	0.66 234	0.61 171	1.70 515	0.91 464	0.75 353	0.25 74	0.14 98	0.11 134	0.15 120	0.12 104	0.13 79	0.13 144

test_sample3	0.46 282	0.25 317	0.50 313	0.35 91	0.23 154	0.69 370	0.37 278	1.15 429	0.81 309	0.75 291	0.79 247	0.66 278	0.49 265	0.63 264	0.46 325	0.21 349	0.15 319	0.20 300	0.19 333	0.21 342	0.19 328

testlalala_base	0.46 282	0.25 317	0.41 183	0.46 376	0.33 400	0.58 307	0.25 81	0.57 125	0.34 68	0.51 157	0.56 158	0.46 168	0.30 144	0.43 85	0.31 169	1.47 556	0.11 134	0.14 80	0.09 9	1.59 546	0.13 144

IER	0.46 282	0.23 257	0.50 313	0.38 156	0.28 310	0.69 370	0.35 242	0.80 286	0.66 220	0.83 347	0.94 320	0.75 326	0.77 429	0.60 237	0.42 285	0.17 248	0.14 289	0.17 184	0.17 276	0.17 244	0.15 211

BSDual-CNN	0.46 282	0.25 317	0.43 215	0.45 355	0.28 310	0.77 399	0.40 334	0.94 337	0.76 273	0.75 291	0.80 250	0.76 332	0.54 299	0.64 277	0.43 290	0.20 332	0.14 289	0.22 357	0.19 333	0.18 268	0.18 295

STrans-v2	0.46 282	0.20 160	0.48 288	0.40 221	0.24 183	0.55 283	0.50 408	1.07 392	0.73 255	0.65 222	1.05 379	0.72 307	0.69 389	0.72 335	0.33 191	0.14 98	0.10 51	0.17 184	0.14 169	0.13 79	0.12 109

Prome-Stereo	0.46 282	0.19 124	0.35 107	0.44 332	0.26 256	0.40 196	0.45 378	0.68 209	0.44 139	0.96 422	1.84 510	0.59 234	0.67 379	0.61 245	0.32 179	0.14 98	0.11 134	0.16 146	0.14 169	0.16 209	0.29 439

ICVP	0.46 282	0.25 317	0.38 142	0.48 392	0.28 310	0.58 307	0.43 366	1.00 360	0.70 236	0.67 237	0.95 329	0.75 326	0.55 305	0.53 162	0.54 364	0.23 392	0.17 371	0.19 270	0.17 276	0.19 302	0.20 351
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
Anonymous3	0.46 282	0.34 410	0.86 461	0.50 421	0.37 426	0.81 414	0.50 408	0.72 244	0.65 217	0.51 157	0.65 181	0.45 160	0.45 248	0.64 277	0.38 264	0.24 404	0.24 450	0.22 357	0.21 380	0.23 381	0.23 394

CFNet_pseudo	0.46 282	0.24 294	0.52 330	0.37 126	0.27 287	0.58 307	0.30 153	0.86 305	0.88 350	0.82 335	1.03 369	0.75 326	0.47 257	0.58 216	0.44 306	0.17 248	0.12 189	0.24 395	0.16 227	0.24 394	0.19 328

ACVNet	0.46 282	0.23 257	0.36 114	0.39 184	0.28 310	0.58 307	0.40 334	0.87 312	0.80 301	0.64 213	0.96 333	0.79 342	0.60 334	0.63 264	0.67 402	0.17 248	0.15 319	0.16 146	0.15 195	0.18 268	0.15 211

BEATNet_4x	0.46 282	0.32 397	0.56 353	0.37 126	0.19 50	0.63 345	0.35 242	1.01 369	0.72 248	0.77 304	0.83 267	0.70 294	0.59 330	0.68 313	0.53 359	0.16 209	0.12 189	0.16 146	0.14 169	0.24 394	0.16 257

ccs_rob	0.46 282	0.24 294	0.52 330	0.37 126	0.27 287	0.58 307	0.31 176	0.86 305	0.88 350	0.82 335	1.02 365	0.75 326	0.47 257	0.58 216	0.44 306	0.17 248	0.12 189	0.24 395	0.16 227	0.24 394	0.19 328

G2L-ROB	0.47 297	0.19 124	0.42 204	0.35 91	0.22 114	0.57 301	0.42 359	1.14 425	0.71 247	0.84 354	0.75 216	1.09 441	0.53 287	0.74 347	0.53 359	0.17 248	0.12 189	0.14 80	0.12 104	0.17 244	0.19 328

rvit_0105_3	0.47 297	0.34 410	0.77 448	0.54 466	0.31 373	0.49 253	0.47 389	0.63 166	0.79 299	0.65 222	0.59 166	0.64 260	0.50 276	0.65 284	0.39 270	0.29 452	0.27 474	0.29 456	0.28 465	0.21 342	0.20 351

rvit_stereo_0075_2	0.47 297	0.37 428	0.70 416	0.53 459	0.46 483	0.43 220	0.36 264	0.81 290	0.67 223	0.55 172	0.74 214	0.59 234	0.43 234	0.63 264	0.43 290	0.32 473	0.23 442	0.35 480	0.25 438	0.30 439	0.25 409

test_sample5	0.47 297	0.26 336	0.49 300	0.36 110	0.22 114	0.64 352	0.39 323	1.13 416	0.81 309	0.77 304	0.94 320	0.64 260	0.54 299	0.65 284	0.43 290	0.21 349	0.16 351	0.22 357	0.20 358	0.22 364	0.20 351

test_sample4	0.47 297	0.26 336	0.50 313	0.35 91	0.22 114	0.69 370	0.38 300	1.15 429	0.81 309	0.78 308	0.82 261	0.62 251	0.53 287	0.63 264	0.44 306	0.21 349	0.15 319	0.21 342	0.19 333	0.21 342	0.19 328

DispNO	0.47 297	0.23 257	0.71 421	0.39 184	0.31 373	0.60 326	0.38 300	0.89 319	0.77 280	0.75 291	0.84 272	0.72 307	0.54 299	0.73 340	0.46 325	0.19 309	0.14 289	0.20 300	0.18 303	0.16 209	0.17 277

CoDeX	0.47 297	0.20 160	0.49 300	0.42 293	0.25 215	0.75 392	0.36 264	1.27 481	0.80 301	0.82 335	0.96 333	0.62 251	0.57 314	0.60 237	0.36 239	0.17 248	0.12 189	0.17 184	0.15 195	0.16 209	0.14 188

ARAFT	0.47 297	0.24 294	0.79 450	0.42 293	0.25 215	0.55 283	0.55 438	0.75 263	0.81 309	0.89 387	0.75 216	0.73 318	0.47 257	0.88 410	0.37 255	0.15 159	0.12 189	0.23 379	0.22 398	0.14 123	0.13 144

SFCPSM	0.47 297	0.21 197	0.55 347	0.40 221	0.27 287	0.87 433	0.37 278	1.33 492	0.77 280	0.80 314	0.84 272	0.54 200	0.49 265	0.57 196	0.37 255	0.18 279	0.13 255	0.18 230	0.20 358	0.16 209	0.15 211

cf-r	0.47 297	0.23 257	0.41 183	0.39 184	0.23 154	0.59 320	0.37 278	0.88 317	0.85 332	0.72 277	1.05 379	0.94 397	0.62 346	0.56 183	0.54 364	0.21 349	0.14 289	0.17 184	0.19 333	0.15 169	0.15 211

GANet-RSSM	0.47 297	0.21 197	0.37 130	0.38 156	0.25 215	0.58 307	0.36 264	1.07 392	0.78 290	0.68 243	1.01 357	0.86 366	0.67 379	0.62 253	0.44 306	0.21 349	0.15 319	0.18 230	0.18 303	0.18 268	0.17 277

MLCV	0.47 297	0.24 294	0.61 369	0.37 126	0.17 17	0.61 328	0.33 207	0.80 286	0.87 346	0.94 414	1.13 409	0.72 307	0.43 234	0.89 416	0.51 349	0.13 59	0.10 51	0.13 51	0.11 76	0.14 123	0.12 109

G2L-Stereo_test	0.48 309	0.20 160	0.40 173	0.34 57	0.23 154	0.57 301	0.58 448	1.10 402	0.77 280	0.86 365	0.94 320	0.95 399	0.54 299	0.68 313	0.60 382	0.16 209	0.12 189	0.14 80	0.12 104	0.15 169	0.15 211

AIO-Stereo-zeroshot1	0.48 309	0.21 197	1.26 505	0.39 184	0.51 495	0.28 76	0.30 153	1.25 477	0.44 139	0.68 243	1.11 398	0.86 366	0.33 166	0.67 303	0.27 121	0.15 159	0.11 134	0.17 184	0.20 358	0.22 364	0.24 402

DualNet	0.48 309	0.26 336	0.49 300	0.36 110	0.22 114	0.64 352	0.39 323	1.13 416	0.81 309	0.80 314	1.03 369	0.64 260	0.54 299	0.65 284	0.43 290	0.21 349	0.16 351	0.22 357	0.20 358	0.22 364	0.20 351

PCWNet_CMD	0.48 309	0.24 294	0.52 330	0.39 184	0.27 287	0.63 345	0.30 153	0.95 344	0.96 398	0.86 365	1.07 388	0.79 342	0.44 243	0.57 196	0.43 290	0.17 248	0.12 189	0.21 342	0.16 227	0.24 394	0.19 328

gwcnet-sp	0.48 309	0.23 257	0.70 416	0.40 221	0.26 256	0.81 414	0.41 349	0.89 319	0.84 324	0.91 399	0.76 222	0.66 278	0.61 340	0.66 292	0.50 339	0.18 279	0.17 371	0.18 230	0.18 303	0.18 268	0.18 295

scenet	0.48 309	0.23 257	0.70 416	0.40 221	0.26 256	0.81 414	0.41 349	0.89 319	0.84 324	0.91 399	0.76 222	0.66 278	0.61 340	0.66 292	0.50 339	0.18 279	0.17 371	0.18 230	0.18 303	0.18 268	0.18 295

ssnet	0.48 309	0.23 257	0.70 416	0.40 221	0.26 256	0.81 414	0.41 349	0.89 319	0.84 324	0.91 399	0.76 222	0.66 278	0.61 340	0.66 292	0.50 339	0.18 279	0.17 371	0.18 230	0.18 303	0.18 268	0.18 295

Sa-1000	0.48 309	0.24 294	0.41 183	0.45 355	0.25 215	0.59 320	0.34 218	0.81 290	0.93 384	0.82 335	1.50 487	0.53 196	0.45 248	0.92 428	0.30 162	0.15 159	0.12 189	0.21 342	0.19 333	0.15 169	0.13 144

UDGNet	0.48 309	0.77 519	0.50 313	0.48 392	0.31 373	0.41 210	0.34 218	0.70 232	0.92 378	0.65 222	0.60 168	0.58 219	0.43 234	0.63 264	0.41 281	0.32 473	0.15 319	0.66 530	0.19 333	0.36 473	0.21 369

PSMNet-ADL	0.48 309	0.27 353	0.40 173	0.48 392	0.30 351	0.68 368	0.37 278	0.90 324	0.80 301	0.61 193	0.80 250	0.92 393	0.62 346	0.72 335	0.63 391	0.23 392	0.18 388	0.18 230	0.20 358	0.22 364	0.20 351

PSM-AAD	0.48 309	0.20 160	0.37 130	0.43 313	0.23 154	0.56 296	0.50 408	0.65 180	0.70 236	1.07 466	1.12 402	0.58 219	0.92 469	0.61 245	0.32 179	0.15 159	0.11 134	0.25 408	0.26 452	0.18 268	0.43 505

KYRaft	0.48 309	0.20 160	0.38 142	0.44 332	0.23 154	0.44 228	0.37 278	0.66 189	0.41 123	0.94 414	1.73 504	0.79 342	0.41 226	0.63 264	0.31 169	0.16 209	0.11 134	0.18 230	0.22 398	0.16 209	0.78 536

ASMatch	0.48 309	0.19 124	0.45 239	0.39 184	0.28 310	0.37 172	0.26 93	0.74 257	0.68 228	0.76 298	2.34 525	0.61 245	0.52 283	0.62 253	0.37 255	0.14 98	0.12 189	0.17 184	0.15 195	0.14 123	0.21 369

DEmStereo	0.48 309	0.17 63	0.50 313	0.38 156	0.25 215	0.59 320	0.34 218	0.63 166	0.74 262	0.89 387	1.66 500	0.58 219	1.06 492	0.60 237	0.42 285	0.14 98	0.11 134	0.16 146	0.16 227	0.14 123	0.15 211

PSMNet-RSSM	0.48 309	0.22 236	0.38 142	0.42 293	0.25 215	0.50 256	0.37 278	1.10 402	0.77 280	0.70 258	1.06 385	0.84 359	0.64 363	0.62 253	0.47 332	0.23 392	0.15 319	0.23 379	0.25 438	0.20 318	0.19 328

CFNet-ft	0.48 309	0.23 257	0.36 114	0.40 221	0.26 256	0.64 352	0.37 278	0.87 312	0.85 332	0.64 213	1.00 354	1.01 415	0.64 363	0.61 245	0.53 359	0.23 392	0.15 319	0.24 395	0.21 380	0.23 381	0.18 295

MSMDNet	0.48 309	0.24 294	0.52 330	0.39 184	0.27 287	0.63 345	0.30 153	0.96 348	0.96 398	0.86 365	1.07 388	0.79 342	0.44 243	0.57 196	0.43 290	0.17 248	0.12 189	0.20 300	0.16 227	0.23 381	0.19 328

CFNet_RVC	0.48 309	0.23 257	0.36 114	0.40 221	0.26 256	0.64 352	0.37 278	0.87 312	0.85 332	0.64 213	1.00 354	1.01 415	0.64 363	0.61 245	0.53 359	0.23 392	0.15 319	0.24 395	0.21 380	0.23 381	0.18 295

G2L-Stereo	0.49 327	0.23 257	0.48 288	0.43 313	0.26 256	0.47 246	0.42 359	0.93 332	0.78 290	0.84 354	0.86 285	0.91 388	0.52 283	0.78 368	0.70 409	0.20 332	0.17 371	0.22 357	0.18 303	0.17 244	0.21 369

DCVSM-stereo	0.49 327	0.27 353	0.53 338	0.39 184	0.29 336	0.51 260	0.26 93	0.75 263	0.75 265	1.11 476	0.75 216	1.05 428	0.72 410	0.60 237	0.47 332	0.20 332	0.19 402	0.24 395	0.20 358	0.25 404	0.30 447

test_sample6	0.49 327	0.26 336	0.50 313	0.37 126	0.22 114	0.63 345	0.40 334	1.12 414	0.83 319	0.80 314	1.03 369	0.66 278	0.55 305	0.67 303	0.46 325	0.22 375	0.16 351	0.22 357	0.22 398	0.23 381	0.21 369

qqq1	0.49 327	0.23 257	0.62 372	0.34 57	0.20 74	0.62 336	0.34 218	1.21 453	1.02 423	0.81 326	1.01 357	0.71 298	0.65 369	0.84 393	0.34 206	0.19 309	0.15 319	0.14 80	0.12 104	0.15 169	0.14 188

fff1	0.49 327	0.23 257	0.62 372	0.34 57	0.20 74	0.62 336	0.34 218	1.21 453	1.02 423	0.81 326	1.01 357	0.71 298	0.65 369	0.84 393	0.34 206	0.19 309	0.15 319	0.14 80	0.12 104	0.15 169	0.14 188

ff1	0.49 327	0.26 336	0.49 300	0.37 126	0.25 215	0.55 283	0.37 278	0.68 209	1.04 434	0.73 284	0.96 333	0.71 298	0.53 287	1.01 448	0.88 452	0.16 209	0.10 51	0.25 408	0.21 380	0.16 209	0.16 257

GMStereo_Zeroshot	0.49 327	0.44 463	0.74 434	0.49 407	0.27 287	0.56 296	0.29 137	0.73 255	0.76 273	0.86 365	0.94 320	0.91 388	0.36 195	0.74 347	0.43 290	0.26 425	0.14 289	0.26 427	0.15 195	0.36 473	0.18 295

ToySt	0.49 327	0.27 353	0.75 438	0.40 221	0.27 287	0.64 352	0.49 403	0.84 298	0.77 280	0.60 186	0.83 267	0.88 377	0.66 376	0.70 325	0.56 371	0.16 209	0.17 371	0.21 342	0.20 358	0.21 342	0.19 328

anonymousa	0.49 327	0.20 160	0.42 204	0.38 156	0.23 154	0.91 437	0.35 242	0.75 263	0.62 194	0.85 358	1.54 492	1.06 430	0.66 376	0.51 147	0.43 290	0.16 209	0.13 255	0.19 270	0.21 380	0.16 209	0.14 188

hknet	0.49 327	0.25 317	0.51 325	0.45 355	0.29 336	0.77 399	0.40 334	0.94 337	0.83 319	0.75 291	0.80 250	0.97 404	0.61 340	0.73 340	0.45 315	0.18 279	0.14 289	0.22 357	0.19 333	0.18 268	0.18 295

psmg	0.49 327	0.25 317	0.43 215	0.41 253	0.28 310	0.85 429	0.43 366	0.99 356	0.76 273	0.91 399	0.94 320	0.76 332	0.54 299	0.64 277	0.43 290	0.20 332	0.15 319	0.20 300	0.20 358	0.18 268	0.18 295

DRaft	0.49 327	0.17 63	0.47 268	0.37 126	0.25 215	0.58 307	0.40 334	0.65 180	0.85 332	1.02 448	1.75 507	0.50 184	0.82 444	0.63 264	0.40 277	0.13 59	0.11 134	0.16 146	0.16 227	0.14 123	0.15 211

GrayStereo	0.49 327	0.19 124	0.42 204	0.46 376	0.28 310	0.53 272	0.67 470	0.69 217	0.63 205	1.02 448	1.47 486	0.78 340	0.76 422	0.56 183	0.33 191	0.14 98	0.12 189	0.17 184	0.17 276	0.15 169	0.29 439

GwcNet-RSSM	0.49 327	0.24 294	0.42 204	0.40 221	0.23 154	0.55 283	0.38 300	0.93 332	0.93 384	0.71 265	1.16 425	0.86 366	0.60 334	0.62 253	0.66 399	0.21 349	0.14 289	0.19 270	0.20 358	0.16 209	0.15 211

UCFNet_RVC	0.49 327	0.26 336	0.35 107	0.39 184	0.26 256	0.64 352	0.36 264	1.15 429	0.84 324	0.67 237	0.88 301	0.88 377	0.59 330	0.58 216	0.45 315	0.24 404	0.17 371	0.27 440	0.27 459	0.25 404	0.23 394

iResNet	0.49 327	0.29 379	0.79 450	0.42 293	0.21 95	0.61 328	0.40 334	0.82 292	0.99 410	0.87 373	1.12 402	0.69 290	0.53 287	0.78 368	0.51 349	0.15 159	0.11 134	0.14 80	0.12 104	0.17 244	0.15 211

CFNet_ucs	0.50 343	0.24 294	0.55 347	0.38 156	0.31 373	0.58 307	0.33 207	0.98 354	0.93 384	0.88 383	1.19 433	0.80 350	0.49 265	0.63 264	0.43 290	0.21 349	0.15 319	0.26 427	0.18 303	0.26 411	0.22 387

NINENet	0.50 343	0.29 379	0.51 325	0.45 355	0.32 389	0.70 375	0.34 218	1.10 402	0.88 350	0.80 314	0.94 320	0.65 273	0.49 265	0.73 340	0.51 349	0.22 375	0.20 414	0.25 408	0.18 303	0.22 364	0.21 369

AACVNet	0.50 343	0.23 257	0.49 300	0.46 376	0.29 336	0.52 264	0.38 300	0.90 324	0.55 179	0.81 326	1.03 369	1.00 411	0.70 402	0.83 388	0.54 364	0.21 349	0.18 388	0.24 395	0.18 303	0.23 381	0.20 351

CrosDoStereo	0.50 343	0.18 87	0.45 239	0.38 156	0.24 183	0.40 196	1.18 534	0.67 199	0.86 337	0.94 414	1.37 464	0.63 253	0.77 429	0.65 284	0.45 315	0.15 159	0.12 189	0.17 184	0.18 303	0.14 123	0.14 188

DeepStereo_LL	0.50 343	0.18 87	0.45 239	0.38 156	0.24 183	0.40 196	1.18 534	0.67 199	0.86 337	0.94 414	1.37 464	0.63 253	0.77 429	0.65 284	0.45 315	0.15 159	0.12 189	0.17 184	0.18 303	0.14 123	0.14 188

THIR-Stereo	0.50 343	0.18 87	0.45 239	0.38 156	0.23 154	0.75 392	0.67 470	0.66 189	0.87 346	1.02 448	1.40 470	0.72 307	0.76 422	0.62 253	0.42 285	0.15 159	0.11 134	0.17 184	0.18 303	0.14 123	0.15 211

AdaStereo	0.50 343	0.32 397	0.47 268	0.48 392	0.25 215	0.67 366	0.32 197	1.17 441	0.88 350	0.75 291	0.99 352	0.75 326	0.49 265	0.67 303	0.46 325	0.27 435	0.12 189	0.28 448	0.18 303	0.23 381	0.18 295
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.
SMFormer	0.51 350	0.23 257	0.62 372	0.34 57	0.20 74	0.62 336	0.34 218	1.21 453	1.02 423	0.81 326	1.01 357	0.71 298	0.65 369	0.84 393	0.55 369	0.19 309	0.15 319	0.18 230	0.16 227	0.18 268	0.18 295

tta	0.51 350	0.23 257	0.62 372	0.34 57	0.20 74	0.62 336	0.34 218	1.21 453	1.02 423	0.81 326	1.01 357	0.71 298	0.65 369	0.84 393	0.55 369	0.19 309	0.15 319	0.18 230	0.16 227	0.15 169	0.14 188

ttt	0.51 350	0.25 317	0.43 215	0.38 156	0.24 183	0.65 359	0.38 300	1.18 444	1.05 438	0.72 277	1.08 391	0.63 253	0.49 265	0.84 393	0.59 379	0.24 404	0.21 424	0.22 357	0.20 358	0.24 394	0.24 402

DAS	0.51 350	0.25 317	0.60 367	0.48 392	0.31 373	0.58 307	0.41 349	0.83 295	0.97 401	0.89 387	1.12 402	0.70 294	0.75 419	0.82 380	0.43 290	0.17 248	0.13 255	0.18 230	0.15 195	0.20 318	0.18 295

SepStereo	0.51 350	0.25 317	0.60 367	0.48 392	0.31 373	0.58 307	0.41 349	0.83 295	0.97 401	0.89 387	1.12 402	0.70 294	0.75 419	0.93 434	0.43 290	0.17 248	0.13 255	0.18 230	0.15 195	0.20 318	0.18 295

acv_ft	0.51 350	0.23 257	0.56 353	0.44 332	0.28 310	0.86 432	0.39 323	0.91 328	0.80 301	0.97 427	0.96 333	0.79 342	0.59 330	0.63 264	0.87 448	0.17 248	0.15 319	0.16 146	0.15 195	0.17 244	0.15 211

DMCA-RVC	0.51 350	0.30 388	0.59 362	0.50 421	0.32 389	0.54 278	0.38 300	0.86 305	0.68 228	0.94 414	0.86 285	0.91 388	0.68 385	0.70 325	0.59 379	0.23 392	0.18 388	0.31 465	0.23 414	0.26 411	0.19 328

CFNet	0.51 350	0.29 379	0.46 256	0.41 253	0.27 287	0.70 375	0.32 197	1.13 416	1.00 416	0.72 277	1.07 388	0.85 361	0.60 334	0.76 357	0.52 356	0.19 309	0.14 289	0.23 379	0.23 414	0.21 342	0.16 257

HSM	0.51 350	0.24 294	0.41 183	0.39 184	0.24 183	0.75 392	0.40 334	1.22 461	0.75 265	0.81 326	0.91 312	1.21 461	0.69 389	0.87 407	0.46 325	0.17 248	0.13 255	0.17 184	0.14 169	0.17 244	0.17 277

DDVS	0.52 359	0.30 388	0.56 353	0.41 253	0.31 373	0.71 380	0.34 218	0.91 328	0.67 223	0.85 358	0.89 305	1.12 449	0.46 253	0.86 405	0.60 382	0.22 375	0.16 351	0.22 357	0.18 303	0.25 404	0.26 415

UGAM	0.52 359	0.22 236	0.46 256	0.45 355	0.25 215	0.41 210	0.52 426	0.62 158	1.16 467	0.76 298	1.13 409	1.32 479	0.57 314	1.00 447	0.53 359	0.17 248	0.14 289	0.25 408	0.21 380	0.15 169	0.13 144

test_sample7	0.52 359	0.29 379	0.50 313	0.36 110	0.27 287	0.62 336	0.41 349	1.06 388	0.88 350	0.92 407	0.86 285	0.85 361	0.69 389	0.68 313	0.50 339	0.26 425	0.20 414	0.27 440	0.26 452	0.27 422	0.24 402

ac_64	0.52 359	0.22 236	0.50 313	0.45 355	0.28 310	0.80 409	0.45 378	1.02 372	0.61 193	0.91 399	0.83 267	1.07 435	0.68 385	0.74 347	0.70 409	0.21 349	0.18 388	0.20 300	0.19 333	0.18 268	0.15 211

iResNetv2_ROB	0.52 359	0.27 353	0.69 412	0.38 156	0.25 215	0.62 336	0.35 242	1.17 441	1.01 420	0.99 435	1.06 385	0.88 377	0.67 379	0.66 292	0.39 270	0.19 309	0.13 255	0.15 120	0.11 76	0.18 268	0.16 257

iResNet_ROB	0.52 359	0.21 197	0.53 338	0.37 126	0.21 95	0.61 328	0.29 137	1.51 521	1.32 498	0.90 394	1.02 365	0.80 350	0.62 346	0.76 357	0.43 290	0.16 209	0.12 189	0.13 51	0.09 9	0.15 169	0.18 295

coex_refinement	0.53 365	0.21 197	0.39 161	0.44 332	0.30 351	0.76 398	0.39 323	1.09 400	0.90 366	0.85 358	1.12 402	1.00 411	0.56 312	0.63 264	0.81 432	0.21 349	0.13 255	0.16 146	0.16 227	0.20 318	0.21 369

ITSA-stereo	0.53 365	0.28 367	0.52 330	0.40 221	0.23 154	0.56 296	0.34 218	1.24 473	1.24 482	0.80 314	0.81 257	0.72 307	0.58 323	0.82 380	0.65 396	0.21 349	0.17 371	0.23 379	0.21 380	0.22 364	0.26 415

mmx	0.53 365	0.26 336	0.49 300	0.37 126	0.25 215	0.55 283	0.37 278	1.16 436	1.03 428	0.73 284	0.96 333	0.71 298	0.53 287	1.01 448	0.88 452	0.20 332	0.15 319	0.25 408	0.21 380	0.22 364	0.20 351

xxx	0.53 365	0.26 336	0.49 300	0.37 126	0.25 215	0.55 283	0.37 278	1.16 436	1.03 428	0.73 284	0.96 333	0.71 298	0.53 287	1.01 448	0.88 452	0.20 332	0.15 319	0.25 408	0.21 380	0.22 364	0.20 351

AASNet	0.53 365	0.25 317	0.52 330	0.49 407	0.32 389	0.74 389	0.40 334	1.50 518	0.86 337	0.86 365	0.92 316	0.64 260	0.59 330	0.59 231	0.79 427	0.23 392	0.19 402	0.20 300	0.16 227	0.21 342	0.19 328

LMCR-Stereo	0.53 365	0.30 388	0.53 338	0.58 483	0.30 351	0.83 425	0.36 264	1.19 446	0.76 273	0.88 383	1.04 375	0.56 206	0.62 346	0.82 380	0.67 402	0.19 309	0.15 319	0.19 270	0.14 169	0.23 381	0.17 277

RAFT + AFF	0.53 365	0.29 379	0.75 438	0.51 437	0.32 389	0.63 345	0.60 453	1.00 360	0.91 373	0.78 308	0.87 293	0.83 355	0.58 323	0.80 374	0.47 332	0.17 248	0.20 414	0.23 379	0.22 398	0.18 268	0.18 295

UPFNet	0.53 365	0.24 294	0.51 325	0.45 355	0.38 435	0.84 428	0.49 403	0.99 356	0.75 265	0.87 373	0.88 301	0.86 366	0.64 363	0.80 374	0.71 414	0.20 332	0.20 414	0.20 300	0.20 358	0.19 302	0.15 211

RASNet	0.53 365	0.22 236	0.52 330	0.38 156	0.22 114	0.68 368	0.38 300	0.97 351	0.88 350	0.73 284	1.04 375	1.03 422	0.92 469	0.90 418	0.86 442	0.16 209	0.14 289	0.14 80	0.17 276	0.15 169	0.13 144

HSM-Net_RVC	0.53 365	0.22 236	0.35 107	0.37 126	0.21 95	0.85 429	0.37 278	1.23 466	0.93 384	0.90 394	1.15 420	1.26 466	0.63 352	0.72 335	0.48 336	0.17 248	0.13 255	0.16 146	0.15 195	0.17 244	0.15 211
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
NLCA_NET_v2_RVC	0.53 365	0.32 397	0.64 386	0.44 332	0.30 351	0.66 362	0.44 375	1.04 379	0.88 350	0.91 399	0.91 312	0.99 408	0.60 334	0.68 313	0.60 382	0.21 349	0.17 371	0.22 357	0.22 398	0.21 342	0.21 369
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
DeepPruner_ROB	0.53 365	0.34 410	0.59 362	0.41 253	0.30 351	0.50 256	0.43 366	1.19 446	0.70 236	0.85 358	1.05 379	0.86 366	0.55 305	0.84 393	0.51 349	0.29 452	0.23 442	0.22 357	0.22 398	0.26 411	0.25 409

rvit_105_1	0.54 377	0.40 450	0.76 443	0.58 483	0.37 426	0.59 320	0.68 475	0.70 232	0.94 391	0.82 335	0.69 195	0.73 318	0.58 323	0.78 368	0.54 364	0.32 473	0.29 483	0.31 465	0.34 491	0.23 381	0.20 351

UNet	0.54 377	0.26 336	0.66 398	0.44 332	0.40 446	0.99 455	0.41 349	0.98 354	0.75 265	0.83 347	0.89 305	1.04 424	0.72 410	0.73 340	0.62 388	0.19 309	0.14 289	0.20 300	0.17 276	0.20 318	0.17 277

1111x	0.55 379	0.22 236	0.46 256	0.38 156	0.20 74	0.66 362	0.43 366	1.23 466	0.99 410	0.71 265	0.99 352	0.95 399	0.69 389	0.90 418	1.08 489	0.18 279	0.17 371	0.18 230	0.19 333	0.20 318	0.18 295

ADLNet2	0.55 379	0.25 317	0.65 392	0.47 385	0.30 351	0.83 425	0.50 408	1.05 384	0.95 397	0.80 314	0.98 347	0.99 408	0.69 389	0.77 364	0.73 417	0.20 332	0.16 351	0.17 184	0.18 303	0.21 342	0.21 369

GEStereo_RVC	0.55 379	0.29 379	0.63 381	0.49 407	0.31 373	0.70 375	0.54 434	1.22 461	0.92 378	0.82 335	0.85 282	0.85 361	0.63 352	0.90 418	0.65 396	0.24 404	0.16 351	0.19 270	0.16 227	0.21 342	0.22 387

ADLNet	0.55 379	0.27 353	0.51 325	0.44 332	0.35 415	0.78 403	0.46 382	1.08 396	0.86 337	0.99 435	0.98 347	0.92 393	0.63 352	0.69 319	0.81 432	0.22 375	0.16 351	0.22 357	0.22 398	0.21 342	0.21 369

MMNet	0.55 379	0.25 317	0.61 369	0.43 313	0.34 409	1.07 469	0.39 323	0.87 312	0.91 373	0.91 399	0.93 319	0.86 366	0.76 422	0.81 377	0.76 422	0.15 159	0.14 289	0.18 230	0.19 333	0.20 318	0.16 257

delet	0.55 379	0.24 294	0.55 347	0.44 332	0.33 400	1.07 469	0.50 408	1.00 360	0.86 337	0.85 358	0.96 333	0.90 386	0.63 352	0.83 388	0.74 420	0.18 279	0.18 388	0.20 300	0.21 380	0.16 209	0.15 211

psm_up	0.55 379	0.26 336	0.47 268	0.49 407	0.32 389	0.65 359	0.56 444	1.04 379	0.82 314	0.82 335	0.88 301	1.01 415	0.94 475	0.74 347	0.61 386	0.21 349	0.25 458	0.26 427	0.23 414	0.21 342	0.20 351

hitnet-ft	0.55 379	0.27 353	0.39 161	0.41 253	0.28 310	0.78 403	0.40 334	0.92 330	0.90 366	0.82 335	1.01 357	1.13 455	0.70 402	0.78 368	0.67 402	0.28 445	0.20 414	0.28 448	0.22 398	0.29 430	0.26 415

DSFCA	0.55 379	0.25 317	0.62 372	0.40 221	0.36 419	0.74 389	0.52 426	1.04 379	0.82 314	1.06 463	0.84 272	0.89 381	0.63 352	0.99 444	0.58 374	0.25 415	0.21 424	0.21 342	0.21 380	0.21 342	0.19 328

FADNet_RVC	0.55 379	0.37 428	1.17 496	0.44 332	0.31 373	0.56 296	0.34 218	1.06 388	0.88 350	0.67 237	0.90 309	0.61 245	0.65 369	0.93 434	0.70 409	0.21 349	0.18 388	0.26 427	0.23 414	0.31 445	0.28 432

STTStereo	0.55 379	0.37 428	0.76 443	0.44 332	0.31 373	0.60 326	0.44 375	0.96 348	0.86 337	0.99 435	0.90 309	0.96 402	0.58 323	0.71 330	0.61 386	0.25 415	0.23 442	0.26 427	0.32 486	0.24 394	0.23 394

ISRNet	0.56 390	0.24 294	0.66 398	0.56 475	0.36 419	0.44 228	0.25 81	0.82 292	0.84 324	1.07 466	1.25 442	0.91 388	0.60 334	0.66 292	0.58 374	0.35 492	0.26 465	0.36 485	0.33 489	0.30 439	0.42 499

IGEV-BASED-STEREO-	0.56 390	3.08 572	2.43 544	0.31 17	0.18 31	0.29 88	0.20 20	0.37 33	0.32 59	0.28 44	0.24 25	0.18 10	0.18 17	0.31 14	0.22 27	1.09 548	0.08 2	0.17 184	0.16 227	0.14 123	0.97 550

CSP-Net	0.56 390	0.27 353	0.49 300	0.41 253	0.28 310	1.22 495	0.50 408	1.23 466	0.72 248	0.95 421	0.95 329	0.89 381	0.62 346	0.83 388	0.62 388	0.26 425	0.17 371	0.17 184	0.17 276	0.18 268	0.17 277

FTStereo	0.56 390	0.20 160	0.37 130	0.41 253	0.25 215	0.40 196	0.79 502	0.66 189	0.43 133	1.09 472	3.27 546	0.70 294	0.73 413	0.55 173	0.33 191	0.14 98	0.13 255	0.19 270	0.17 276	0.15 169	0.30 447

RAFT-RH_RVC	0.56 390	0.17 63	0.41 183	0.37 126	0.23 154	0.57 301	0.24 73	0.60 146	0.70 236	1.19 486	3.94 558	0.56 206	0.38 203	0.65 284	0.36 239	0.13 59	0.11 134	0.20 300	0.14 169	0.12 44	0.13 144

HGLStereo	0.56 390	0.28 367	0.57 357	0.50 421	0.37 426	0.80 409	0.45 378	1.02 372	0.78 290	0.86 365	1.14 414	0.89 381	0.82 444	0.76 357	0.73 417	0.21 349	0.20 414	0.19 270	0.18 303	0.19 302	0.21 369

FADNet-RVC-Resample	0.56 390	0.33 405	1.16 491	0.49 407	0.34 409	0.71 380	0.43 366	1.01 369	0.93 384	0.82 335	0.87 293	0.74 324	0.67 379	0.73 340	0.45 315	0.18 279	0.18 388	0.26 427	0.27 459	0.26 411	0.27 425

DualNet (step1)	0.57 397	0.36 421	0.72 426	0.38 156	0.30 351	0.71 380	0.43 366	1.06 388	0.88 350	0.92 407	0.86 285	0.85 361	0.69 389	0.68 313	0.50 339	0.41 507	0.20 414	0.40 498	0.41 511	0.36 473	0.33 464

LL-Strereo	0.57 397	0.27 353	0.68 406	0.48 392	0.34 409	0.39 192	0.48 397	0.94 337	0.97 401	0.83 347	0.78 237	1.10 445	1.18 504	1.33 498	0.49 338	0.17 248	0.14 289	0.22 357	0.19 333	0.16 209	0.17 277

CRFU-Net	0.57 397	0.27 353	0.57 357	0.46 376	0.30 351	1.20 493	0.52 426	1.10 402	0.56 185	1.00 440	0.98 347	1.06 430	0.79 436	0.81 377	0.71 414	0.21 349	0.19 402	0.18 230	0.16 227	0.18 268	0.19 328

TDLM	0.57 397	0.33 405	0.49 300	0.51 437	0.30 351	0.66 362	0.73 495	1.03 376	1.01 420	0.82 335	1.10 397	0.84 359	0.70 402	0.86 405	0.58 374	0.28 445	0.17 371	0.25 408	0.22 398	0.26 411	0.19 328

CVANet_RVC	0.57 397	0.33 405	0.44 227	0.47 385	0.32 389	0.67 366	0.61 458	1.05 384	0.93 384	0.85 358	1.04 375	1.01 415	0.73 413	0.83 388	0.52 356	0.29 452	0.19 402	0.27 440	0.25 438	0.31 445	0.21 369

AANet_RVC	0.57 397	0.32 397	0.54 342	0.45 355	0.27 287	0.57 301	0.48 397	1.00 360	1.28 494	0.86 365	1.33 458	0.87 372	0.58 323	1.07 461	0.75 421	0.18 279	0.12 189	0.15 120	0.13 138	0.18 268	0.18 295

NOSS_ROB	0.57 397	0.39 445	0.39 161	0.44 332	0.30 351	0.73 388	0.54 434	1.03 376	1.08 454	0.67 237	0.87 293	0.76 332	0.57 314	0.77 364	0.47 332	0.38 500	0.38 516	0.44 507	0.42 515	0.37 478	0.34 471

ssnet_v2	0.58 404	0.28 367	0.56 353	0.43 313	0.29 336	0.95 445	0.59 451	1.13 416	0.99 410	0.93 411	0.80 250	0.99 408	0.64 363	0.82 380	0.94 468	0.25 415	0.22 432	0.23 379	0.24 429	0.20 318	0.19 328

dad	0.58 404	0.50 478	0.64 386	0.43 313	0.30 351	0.59 320	0.36 264	0.78 279	1.25 488	1.01 445	1.17 427	1.15 458	0.53 287	0.68 313	0.50 339	0.35 492	0.23 442	0.37 490	0.21 380	0.29 430	0.20 351

SACVNet	0.58 404	0.34 410	0.55 347	0.55 472	0.36 419	0.63 345	0.48 397	1.13 416	0.77 280	1.02 448	1.06 385	1.02 420	0.74 415	0.90 418	0.51 349	0.27 435	0.21 424	0.25 408	0.24 429	0.29 430	0.36 478

pcwnet_v2	0.58 404	0.28 367	0.84 455	0.45 355	0.35 415	0.61 328	0.35 242	1.27 481	1.21 477	0.99 435	1.27 445	0.72 307	0.58 323	0.67 303	0.48 336	0.27 435	0.21 424	0.24 395	0.23 414	0.29 430	0.29 439

PS-NSSS	0.58 404	0.44 463	0.62 372	0.42 293	0.33 400	0.66 362	0.58 448	1.02 372	0.86 337	0.77 304	1.28 447	0.72 307	0.64 363	0.82 380	0.59 379	0.31 462	0.26 465	0.40 498	0.27 459	0.33 458	0.26 415

StereoDRNet-Refined	0.58 404	0.32 397	0.54 342	0.46 376	0.30 351	0.96 448	0.40 334	1.00 360	0.94 391	1.12 477	1.08 391	0.96 402	0.67 379	0.90 418	0.89 462	0.17 248	0.13 255	0.22 357	0.21 380	0.20 318	0.19 328
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
DLCB_ROB	0.58 404	0.28 367	0.47 268	0.49 407	0.32 389	0.77 399	0.50 408	0.99 356	0.92 378	1.04 457	1.14 414	1.21 461	0.69 389	0.88 410	0.69 406	0.20 332	0.20 414	0.22 357	0.22 398	0.21 342	0.18 295

CBFPSM	0.59 411	0.22 236	1.31 510	0.38 156	0.27 287	1.12 481	0.65 466	0.79 283	0.82 314	0.80 314	0.81 257	1.35 488	0.87 457	0.67 303	0.76 422	0.16 209	0.15 319	0.15 120	0.16 227	0.17 244	0.22 387

HBP-ISP	0.59 411	0.45 467	0.43 215	0.45 355	0.33 400	0.70 375	0.28 127	1.11 408	1.00 416	0.83 347	1.18 429	0.65 273	0.68 385	0.88 410	0.52 356	0.35 492	0.38 516	0.47 512	0.41 511	0.38 482	0.31 455

CBMV_ROB	0.59 411	0.37 428	0.38 142	0.39 184	0.28 310	0.74 389	0.28 127	1.00 360	0.98 405	0.94 414	1.25 442	0.81 353	0.78 434	0.87 407	0.50 339	0.36 496	0.37 514	0.43 504	0.40 506	0.33 458	0.30 447

FADNet-RVC	0.60 414	0.53 492	1.14 490	0.46 376	0.39 441	0.61 328	0.39 323	1.12 414	0.87 346	0.70 258	0.84 272	1.04 424	0.55 305	0.94 441	0.69 406	0.26 425	0.25 458	0.28 448	0.28 465	0.31 445	0.31 455

NVstereo2D	0.60 414	0.30 388	0.75 438	0.48 392	0.43 465	0.89 434	0.48 397	1.05 384	1.15 466	0.66 234	0.86 285	0.88 377	0.70 402	0.99 444	0.65 396	0.32 473	0.15 319	0.28 448	0.20 358	0.40 485	0.36 478

FADNet	0.61 416	0.51 482	1.10 485	0.45 355	0.44 472	0.65 359	0.41 349	1.19 446	1.05 438	0.70 258	0.84 272	0.98 407	0.66 376	0.82 380	0.50 339	0.29 452	0.30 487	0.27 440	0.30 473	0.46 503	0.35 476

ACV-stereo	0.62 417	0.34 410	1.00 476	0.43 313	0.31 373	1.20 493	0.40 334	0.75 263	0.83 319	0.64 213	0.77 226	2.10 527	1.03 489	0.81 377	0.64 394	0.21 349	0.17 371	0.18 230	0.18 303	0.21 342	0.21 369

SGM-Forest	0.62 417	0.32 397	0.39 161	0.43 313	0.30 351	1.02 459	0.55 438	1.09 400	1.05 438	1.06 463	1.18 429	1.10 445	0.67 379	0.88 410	0.62 388	0.31 462	0.33 507	0.33 476	0.30 473	0.30 439	0.28 432
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
Wz-Net-LNSev-Ref	0.63 419	0.28 367	0.99 475	0.40 221	0.30 351	1.03 462	0.56 444	1.10 402	0.99 410	0.97 427	1.22 435	1.06 430	0.69 389	1.07 461	0.95 471	0.19 309	0.11 134	0.16 146	0.13 138	0.22 364	0.21 369

fast-acv-ft	0.64 420	0.30 388	0.73 429	0.45 355	0.34 409	1.17 489	0.49 403	0.86 305	0.98 405	1.02 448	1.36 461	1.29 471	0.85 452	0.76 357	0.81 432	0.21 349	0.23 442	0.23 379	0.23 414	0.21 342	0.20 351

StereoDRNet	0.64 420	0.33 405	0.68 406	0.51 437	0.43 465	1.03 462	0.53 430	1.47 514	0.99 410	1.10 474	0.87 293	1.07 435	0.71 406	0.82 380	0.88 452	0.23 392	0.19 402	0.25 408	0.23 414	0.27 422	0.19 328

PSMNet_ROB	0.64 420	0.37 428	0.65 392	0.56 475	0.42 459	0.97 450	0.83 505	1.21 453	0.92 378	0.79 312	1.02 365	1.08 437	0.63 352	0.82 380	0.91 466	0.29 452	0.20 414	0.31 465	0.31 480	0.26 411	0.23 394

CBMV	0.64 420	0.35 416	0.41 183	0.42 293	0.25 215	1.01 457	0.77 499	1.13 416	1.09 456	1.17 482	1.22 435	1.04 424	0.75 419	0.88 410	0.63 391	0.28 445	0.30 487	0.34 478	0.30 473	0.26 411	0.26 415
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
z-ln-s-r	0.66 424	0.36 421	1.30 509	0.39 184	0.26 256	0.57 301	0.63 461	0.80 286	1.03 428	0.80 314	1.43 477	0.91 388	0.76 422	1.08 464	1.87 527	0.16 209	0.12 189	0.17 184	0.14 169	0.20 318	0.16 257

TCMNet	0.66 424	0.39 445	0.98 474	0.59 487	0.61 516	0.96 448	0.55 438	1.05 384	0.90 366	0.84 354	1.14 414	0.89 381	0.65 369	0.85 400	1.01 482	0.26 425	0.26 465	0.31 465	0.28 465	0.32 451	0.29 439

YMNet	0.66 424	0.38 438	0.90 465	0.52 449	0.46 483	1.08 473	0.49 403	1.00 360	0.77 280	1.18 484	1.29 451	1.12 449	0.74 415	0.85 400	0.86 442	0.27 435	0.31 496	0.25 408	0.25 438	0.24 394	0.23 394

YMNet_1	0.66 424	0.38 438	0.90 465	0.52 449	0.46 483	1.08 473	0.49 403	1.00 360	0.77 280	1.18 484	1.29 451	1.12 449	0.74 415	0.85 400	0.86 442	0.27 435	0.31 496	0.25 408	0.25 438	0.24 394	0.23 394

DRN-Test	0.66 424	0.32 397	0.66 398	0.50 421	0.39 441	1.15 485	0.61 458	1.49 517	1.01 420	1.12 477	1.08 391	1.06 430	0.69 389	0.77 364	0.94 468	0.23 392	0.17 371	0.26 427	0.25 438	0.25 404	0.21 369

iinet-f	0.67 429	0.26 336	2.15 539	0.39 184	0.31 373	1.19 492	0.56 444	0.84 298	0.84 324	0.80 314	1.17 427	1.05 428	0.84 451	0.71 330	1.21 500	0.20 332	0.18 388	0.17 184	0.15 195	0.20 318	0.20 351

GASNet	0.67 429	0.72 513	0.96 471	0.70 519	0.48 487	0.62 336	0.47 389	1.08 396	1.03 428	0.94 414	0.82 261	0.93 395	0.83 449	1.33 498	0.80 429	0.31 462	0.22 432	0.29 456	0.28 465	0.44 496	0.24 402

FINET	0.67 429	0.42 456	1.00 476	0.46 376	0.43 465	0.83 425	0.89 513	1.08 396	1.50 513	0.87 373	1.14 414	0.71 298	0.68 385	0.92 428	0.70 409	0.36 496	0.30 487	0.26 427	0.24 429	0.35 468	0.33 464

MaskLacGwcNet_RVC	0.67 429	0.81 522	0.73 429	0.53 459	0.37 426	1.40 506	0.53 430	1.04 379	0.79 299	0.88 383	0.94 320	0.95 399	0.53 287	0.93 434	0.58 374	0.39 502	0.30 487	0.57 526	0.31 480	0.53 516	0.30 447

PA-Net	0.67 429	0.43 458	0.83 454	0.50 421	0.53 500	0.94 442	0.68 475	1.10 402	1.14 465	0.80 314	0.88 301	0.87 372	0.77 429	1.02 453	0.88 452	0.24 404	0.41 523	0.29 456	0.44 516	0.26 411	0.34 471
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
GwcNet	0.69 434	0.36 421	1.10 485	0.51 437	0.42 459	1.08 473	0.50 408	1.21 453	1.16 467	1.00 440	1.37 464	1.06 430	0.79 436	0.92 428	0.94 468	0.25 415	0.24 450	0.24 395	0.22 398	0.23 381	0.26 415

NaN_ROB	0.69 434	0.44 463	0.69 412	0.51 437	0.33 400	0.97 450	1.06 528	1.22 461	1.19 473	1.24 495	0.96 333	1.08 437	0.78 434	1.20 480	0.67 402	0.24 404	0.30 487	0.23 379	0.24 429	0.23 381	0.25 409

GANet	0.70 436	0.37 428	0.55 347	0.51 437	0.34 409	0.94 442	0.96 521	1.08 396	0.94 391	1.04 457	1.98 516	1.13 455	0.88 461	1.12 471	0.66 399	0.25 415	0.26 465	0.27 440	0.22 398	0.31 445	0.22 387

DISCO	0.70 436	0.26 336	0.68 406	0.44 332	0.31 373	1.14 483	0.51 423	1.23 466	1.23 480	0.81 326	1.05 379	1.50 503	0.85 452	1.82 528	1.03 483	0.19 309	0.15 319	0.18 230	0.16 227	0.24 394	0.23 394

XPNet_ROB	0.70 436	0.35 416	0.68 406	0.52 449	0.40 446	0.79 406	0.85 511	1.16 436	0.94 391	1.33 501	1.15 420	1.38 490	0.83 449	1.03 455	0.90 464	0.32 473	0.25 458	0.26 427	0.24 429	0.31 445	0.28 432

ETE_ROB	0.70 436	0.49 474	0.73 429	0.56 475	0.36 419	0.79 406	0.87 512	1.14 425	0.93 384	1.19 486	1.18 429	1.39 491	0.82 444	0.99 444	0.80 429	0.26 425	0.21 424	0.31 465	0.26 452	0.33 458	0.34 471

Wz-Net-LNSev	0.71 440	0.51 482	1.36 519	0.50 421	0.41 453	1.15 485	0.69 480	1.21 453	1.07 451	1.02 448	1.12 402	1.08 437	0.87 457	0.89 416	0.89 462	0.24 404	0.22 432	0.21 342	0.19 333	0.26 411	0.26 415

APVNet	0.71 440	0.37 428	0.89 464	0.56 475	0.45 476	1.18 491	0.68 475	1.41 508	0.85 332	0.81 326	1.15 420	1.04 424	0.81 440	1.10 468	1.17 497	0.26 425	0.28 478	0.32 471	0.31 480	0.29 430	0.30 447

Syn2CoEx	0.71 440	0.51 482	0.95 469	0.64 501	0.45 476	0.91 437	0.53 430	1.48 515	1.13 463	0.93 411	1.35 460	1.02 420	0.99 484	0.92 428	0.80 429	0.30 459	0.27 474	0.28 448	0.24 429	0.23 381	0.24 402

DANet	0.71 440	0.45 467	0.91 467	0.59 487	0.40 446	0.81 414	0.40 334	0.97 351	0.84 324	1.20 490	1.22 435	1.33 482	0.88 461	1.16 475	1.24 501	0.27 435	0.23 442	0.31 465	0.25 438	0.35 468	0.32 459
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
RYNet	0.72 444	0.35 416	0.64 386	0.53 459	0.67 520	1.31 502	0.67 470	1.20 451	1.18 471	1.05 459	0.87 293	1.27 468	0.93 474	0.93 434	1.27 505	0.22 375	0.16 351	0.26 427	0.23 414	0.40 485	0.39 491

NCCL2	0.72 444	0.41 454	0.65 392	0.64 501	0.44 472	0.98 454	1.20 536	1.11 408	1.00 416	0.98 432	0.96 333	1.49 502	0.87 457	0.90 418	0.79 427	0.31 462	0.26 465	0.39 495	0.39 503	0.32 451	0.32 459

FAT-Stereo	0.73 446	0.33 405	0.75 438	0.49 407	0.37 426	0.71 380	0.59 451	1.36 500	1.30 496	1.03 456	1.40 470	1.59 512	1.15 500	0.87 407	0.86 442	0.28 445	0.28 478	0.28 448	0.23 414	0.28 426	0.38 489

S-Stereo	0.74 447	0.35 416	0.96 471	0.56 475	0.45 476	0.82 422	0.60 453	1.24 473	1.60 523	0.96 422	1.41 472	1.12 449	0.94 475	0.80 374	1.04 486	0.26 425	0.31 496	0.28 448	0.25 438	0.32 451	0.47 516

LALA_ROB	0.74 447	0.43 458	0.69 412	0.54 466	0.40 446	1.01 457	0.95 520	1.21 453	1.07 451	1.22 492	1.12 402	1.56 509	0.79 436	1.04 457	0.86 442	0.33 481	0.22 432	0.35 480	0.30 473	0.35 468	0.31 455

w-ln-seven-2	0.76 449	0.43 458	2.32 541	0.52 449	0.38 435	0.90 436	0.65 466	1.11 408	1.12 462	1.19 486	1.28 447	1.09 441	0.99 484	1.07 461	0.87 448	0.20 332	0.19 402	0.23 379	0.22 398	0.26 411	0.22 387

PSMNet-RUCA	0.76 449	0.75 516	1.08 484	1.01 535	0.90 529	0.69 370	0.50 408	1.11 408	1.03 428	0.78 308	1.11 398	0.80 350	0.72 410	0.88 410	0.63 391	0.53 527	0.27 474	0.76 532	0.46 517	0.66 529	0.47 516

Wz-Net-MNSev	0.76 449	0.40 450	1.34 514	0.50 421	0.40 446	1.44 512	0.83 505	1.15 429	1.16 467	1.25 496	1.20 434	1.13 455	0.81 440	1.16 475	1.00 481	0.22 375	0.19 402	0.24 395	0.23 414	0.28 426	0.26 415

DGSMNet	0.76 449	0.55 494	1.29 508	0.58 483	0.62 517	0.94 442	0.70 485	1.26 479	1.11 458	0.83 347	1.24 440	1.00 411	0.71 406	1.03 455	0.81 432	0.34 487	0.29 483	0.41 502	0.40 506	0.57 522	0.55 528

RP	0.76 449	0.36 421	0.63 381	0.66 509	0.58 513	0.80 409	0.55 438	1.14 425	1.22 479	0.97 427	1.65 498	1.43 496	1.32 514	1.01 448	0.84 437	0.33 481	0.30 487	0.36 485	0.30 473	0.34 464	0.34 471

edge stereo	0.76 449	0.38 438	0.74 434	0.52 449	0.43 465	0.80 409	0.53 430	1.28 483	1.06 445	1.28 497	1.38 469	1.81 517	1.11 497	1.08 464	0.85 441	0.33 481	0.32 501	0.41 502	0.28 465	0.32 451	0.36 478

NCC-stereo	0.78 455	0.40 450	0.76 443	0.61 495	0.67 520	0.81 414	0.69 480	1.54 526	1.11 458	0.90 394	1.36 461	1.33 482	1.16 501	1.19 478	0.88 452	0.31 462	0.30 487	0.37 490	0.48 524	0.33 458	0.33 464

Nwc_Net	0.78 455	0.38 438	0.73 429	0.60 493	0.55 505	1.05 467	0.55 438	1.67 534	1.05 438	0.88 383	1.86 512	1.40 493	1.09 495	1.10 468	0.87 448	0.30 459	0.25 458	0.36 485	0.38 499	0.29 430	0.29 439

Abc-Net	0.78 455	0.40 450	0.76 443	0.61 495	0.67 520	0.81 414	0.69 480	1.54 526	1.11 458	0.90 394	1.36 461	1.33 482	1.16 501	1.19 478	0.88 452	0.31 462	0.30 487	0.37 490	0.48 524	0.33 458	0.33 464
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
RGC	0.79 458	0.59 499	0.71 421	0.65 506	0.65 519	0.92 441	0.58 448	1.29 484	1.05 438	1.07 466	1.45 483	1.47 500	1.03 489	1.21 484	0.88 452	0.32 473	0.30 487	0.48 516	0.40 506	0.37 478	0.37 483

stereogan	0.80 459	0.31 393	0.71 421	0.59 487	0.50 491	1.72 529	0.48 397	1.35 497	1.37 501	1.00 440	1.46 485	1.56 509	0.95 478	1.29 494	0.84 437	0.28 445	0.29 483	0.29 456	0.25 438	0.38 482	0.38 489

ADCRef	0.80 459	0.43 458	1.32 512	0.50 421	0.45 476	1.07 469	0.51 423	1.07 392	0.98 405	1.17 482	1.42 474	0.87 372	0.91 464	0.85 400	3.19 546	0.18 279	0.16 351	0.23 379	0.23 414	0.22 364	0.21 369

GANetREF_RVC	0.80 459	0.75 516	0.86 461	0.66 509	0.42 459	1.15 485	0.98 522	1.14 425	1.19 473	1.01 445	1.02 365	1.10 445	0.90 463	1.15 473	0.76 422	0.48 517	0.39 520	0.57 526	0.38 499	0.63 528	0.46 511
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
AF-Net	0.81 462	0.39 445	0.68 406	0.64 501	0.54 503	0.91 437	0.51 423	1.61 530	1.31 497	0.96 422	2.02 518	1.46 497	1.26 512	1.11 470	0.99 478	0.32 473	0.24 450	0.39 495	0.27 459	0.30 439	0.25 409

test_for_model	0.82 463	3.60 573	0.39 161	2.35 561	2.07 561	0.39 192	0.28 127	0.42 60	0.45 146	0.71 265	0.31 63	0.30 58	0.27 101	0.34 29	0.25 74	0.34 487	0.11 134	0.13 51	0.09 9	3.49 572	0.18 295

SQANet	0.82 463	0.74 515	0.67 402	1.13 539	0.98 537	1.11 477	0.47 389	1.07 392	0.83 319	0.91 399	1.05 379	1.03 422	0.74 415	1.01 448	0.64 394	0.61 531	0.24 450	1.03 540	0.35 494	1.18 543	0.58 529

Anonymous_2	0.82 463	0.44 463	0.63 381	0.40 221	0.43 465	0.80 409	0.52 426	0.72 244	0.77 280	0.71 265	0.60 168	0.87 372	0.76 422	0.75 353	0.58 374	0.52 523	0.54 537	0.54 524	4.82 576	0.56 520	0.40 494

ccnet	0.82 463	0.57 497	0.75 438	0.54 466	0.59 514	1.09 476	0.66 468	1.38 503	0.94 391	1.12 477	1.44 480	1.29 471	0.92 469	0.95 443	1.24 501	0.49 519	0.42 525	0.50 521	0.47 522	0.51 511	0.46 511

psmorigin	0.82 463	0.51 482	2.09 537	0.49 407	0.41 453	0.85 429	0.50 408	1.04 379	0.88 350	1.45 506	1.43 477	1.50 503	1.06 492	1.22 486	0.97 474	0.31 462	0.32 501	0.27 440	0.27 459	0.33 458	0.42 499

STTRV1_RVC	0.82 463	0.59 499	1.16 491	0.67 512	0.81 526	1.11 477	0.63 461	1.30 487	1.11 458	0.98 432	1.33 458	1.08 437	0.95 478	1.26 490	0.87 448	0.55 529	0.25 458	0.43 504	0.39 503	0.58 525	0.40 494

CC-Net-ROB	0.82 463	0.96 533	0.85 456	0.58 483	0.45 476	1.27 500	0.70 485	1.17 441	1.02 423	0.83 347	1.23 439	0.90 386	0.77 429	1.06 458	0.69 406	0.46 513	0.34 509	1.71 547	0.38 499	0.59 526	0.36 478

GCST	0.83 470	1.22 542	0.74 434	1.58 547	1.01 540	1.06 468	0.23 59	0.78 279	0.78 290	0.97 427	0.65 181	0.78 340	0.35 177	0.92 428	0.34 206	0.96 542	0.65 542	1.20 542	0.81 545	0.91 534	0.70 533

aanetorigin	0.83 470	0.56 495	1.87 534	0.49 407	0.38 435	0.56 296	0.66 468	0.70 232	1.00 416	2.42 545	2.02 518	1.31 474	1.18 504	0.93 434	1.13 496	0.20 332	0.18 388	0.20 300	0.19 333	0.27 422	0.30 447

CSAN	0.83 470	0.49 474	0.77 448	0.60 493	0.41 453	1.14 483	1.06 528	1.19 446	1.46 511	1.32 499	1.43 477	1.37 489	1.19 506	1.27 493	0.86 442	0.39 502	0.31 496	0.36 485	0.37 496	0.35 468	0.34 471

SDNR	0.86 473	0.37 428	1.47 524	0.40 221	0.38 435	3.38 558	0.33 207	0.90 324	0.98 405	0.99 435	2.09 521	0.59 234	0.71 406	1.29 494	0.70 409	0.51 522	0.56 538	0.36 485	0.26 452	0.43 495	0.46 511

RTSC	0.87 474	0.48 470	1.23 502	0.52 449	0.37 426	1.13 482	0.50 408	1.34 494	1.79 529	1.51 510	1.24 440	1.12 449	0.81 440	1.62 517	2.16 533	0.25 415	0.19 402	0.23 379	0.24 429	0.30 439	0.31 455

PWC_ROB	0.87 474	0.52 489	1.28 506	0.50 421	0.32 389	0.91 437	0.37 278	1.36 500	1.46 511	1.61 516	2.59 535	1.16 459	1.01 488	1.34 500	1.40 512	0.25 415	0.18 388	0.28 448	0.20 358	0.29 430	0.28 432

UDG	0.88 476	0.82 525	0.67 402	1.00 534	0.96 534	1.02 459	0.57 447	1.13 416	0.99 410	0.90 394	0.97 346	1.31 474	0.99 484	0.85 400	0.84 437	0.54 528	0.32 501	1.77 548	0.40 506	0.94 536	0.66 532

FBW_ROB	0.88 476	0.50 478	0.85 456	0.55 472	0.40 446	1.17 489	0.78 501	1.50 518	1.37 501	1.33 501	1.27 445	1.48 501	1.00 487	2.57 551	0.98 477	0.25 415	0.32 501	0.45 508	0.30 473	0.34 464	0.28 432

XQC	0.89 478	0.65 508	1.31 510	0.67 512	0.52 499	1.22 495	0.68 475	1.26 479	1.52 514	1.14 480	1.11 398	1.28 470	1.04 491	1.40 508	1.77 521	0.38 500	0.24 450	0.37 490	0.31 480	0.53 516	0.47 516

DeepPrunerF	0.89 478	0.52 489	3.43 551	0.68 516	0.81 526	0.72 387	0.72 493	1.22 461	1.99 535	0.93 411	1.01 357	0.87 372	0.86 454	1.08 464	0.95 471	0.34 487	0.28 478	0.43 504	0.39 503	0.30 439	0.32 459

PWCDC_ROB	0.89 478	0.49 474	0.80 452	0.74 523	0.40 446	1.03 462	0.39 323	1.33 492	2.35 545	1.02 448	3.77 553	0.81 353	0.92 469	1.20 480	0.90 464	0.34 487	0.22 432	0.24 395	0.20 358	0.34 464	0.29 439

PASM	0.90 481	0.64 507	1.69 528	0.69 518	0.69 523	0.78 403	0.84 508	1.03 376	1.26 491	1.19 486	1.15 420	1.31 474	0.98 483	1.24 488	1.03 483	0.52 523	0.56 538	0.59 529	0.66 538	0.56 520	0.54 527

Wz-Net-SNSev	0.91 482	0.73 514	2.13 538	0.56 475	0.45 476	0.95 445	1.13 533	1.34 494	1.24 482	1.02 448	1.30 454	1.46 497	0.86 454	1.81 527	1.50 513	0.25 415	0.23 442	0.25 408	0.26 452	0.32 451	0.29 439

MDST_ROB	0.91 482	0.27 353	0.85 456	0.63 500	0.41 453	2.53 542	0.71 491	1.60 529	1.13 463	2.83 552	1.73 504	0.97 404	0.69 389	1.61 516	0.73 417	0.25 415	0.22 432	0.32 471	0.28 465	0.25 404	0.24 402

PDISCO_ROB	0.91 482	0.48 470	1.06 481	0.99 532	0.97 535	1.67 527	0.63 461	1.64 532	1.59 520	1.06 463	1.18 429	1.31 474	0.79 436	1.55 511	0.97 474	0.49 519	0.22 432	0.45 508	0.40 506	0.45 500	0.37 483

SHD	0.93 485	0.50 478	1.18 497	0.59 487	0.46 483	0.97 450	0.48 397	1.70 536	2.15 537	1.58 513	1.37 464	1.42 494	1.19 506	1.31 496	1.60 515	0.31 462	0.26 465	0.32 471	0.33 489	0.40 485	0.42 499

G-Net	0.95 486	0.46 469	1.04 479	0.64 501	0.48 487	2.12 538	0.64 465	1.01 369	0.87 346	1.75 525	2.82 542	1.30 473	1.64 533	1.06 458	0.96 473	0.36 496	0.29 483	0.35 480	0.25 438	0.45 500	0.42 499

w-ln-seven	0.96 487	0.48 470	2.41 543	0.54 466	0.50 491	1.41 508	0.70 485	1.67 534	1.81 530	1.49 507	1.50 487	1.26 466	0.87 457	1.15 473	1.80 525	0.23 392	0.21 424	0.25 408	0.25 438	0.31 445	0.26 415

anonymity	0.97 488	0.89 528	1.05 480	0.92 530	1.03 541	0.97 450	0.81 504	1.29 484	0.91 373	1.07 466	0.98 347	1.00 411	0.95 478	1.02 453	0.92 467	0.96 542	0.95 562	0.90 537	0.91 551	0.92 535	0.94 544

SGM_RVC	0.97 488	0.28 367	0.41 183	0.39 184	0.22 114	1.55 518	0.73 495	1.51 521	1.25 488	2.25 542	1.92 513	2.58 537	1.56 527	2.02 537	1.19 499	0.27 435	0.27 474	0.27 440	0.25 438	0.25 404	0.25 409
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
DPSNet	0.99 490	0.42 456	1.88 535	0.53 459	0.41 453	1.59 521	1.26 542	2.21 546	1.43 507	1.10 474	1.11 398	1.46 497	1.95 543	1.34 500	1.26 503	0.34 487	0.25 458	0.25 408	0.21 380	0.46 503	0.37 483

z-mn7	1.00 491	0.50 478	1.70 530	0.53 459	0.36 419	1.75 530	0.71 491	1.22 461	2.28 541	0.96 422	2.54 531	1.42 494	0.95 478	2.19 543	1.54 514	0.22 375	0.19 402	0.21 342	0.20 358	0.27 422	0.25 409

Consistency-Raft	1.01 492	0.81 522	1.24 503	0.84 526	0.97 535	0.81 414	0.84 508	1.30 487	1.59 520	1.05 459	1.68 503	1.12 449	0.91 464	0.92 428	1.11 491	0.65 532	0.74 546	0.79 534	0.90 548	1.06 541	0.79 538

xxxx	1.01 492	0.22 236	0.43 215	0.36 110	0.21 95	0.82 422	0.36 264	1.32 490	0.88 350	0.71 265	0.94 320	0.97 404	0.63 352	0.64 277	10.58 570	0.20 332	0.16 351	0.18 230	0.17 276	0.19 302	0.19 328

test_xeample	1.01 492	0.21 197	0.42 204	0.35 91	0.21 95	0.71 380	0.39 323	1.23 466	0.86 337	0.81 326	1.04 375	0.69 290	0.61 340	0.69 319	10.93 571	0.19 309	0.15 319	0.18 230	0.17 276	0.18 268	0.17 277

MFN_U_SF_DS_RVC	1.02 495	0.57 497	1.51 526	0.67 512	0.50 491	2.57 543	1.66 557	1.20 451	1.43 507	1.38 503	1.57 494	1.33 482	0.92 469	1.64 520	0.88 452	0.37 499	0.39 520	0.46 511	0.60 536	0.41 491	0.40 494

ADCPNet	1.03 496	0.48 470	2.70 545	0.54 466	0.42 459	1.40 506	0.75 497	1.13 416	1.07 451	1.22 492	1.42 474	1.68 514	1.09 495	1.36 505	3.45 550	0.30 459	0.28 478	0.29 456	0.32 486	0.37 478	0.35 476

MSAF-DinoV2	1.04 497	0.38 438	1.32 512	0.54 466	0.29 336	0.89 434	0.72 493	1.52 524	1.24 482	1.05 459	1.41 472	2.98 541	1.49 523	2.74 552	2.83 544	0.22 375	0.14 289	0.20 300	0.22 398	0.32 451	0.32 459

otaku	1.04 497	0.93 530	0.88 463	1.33 545	1.05 543	1.66 525	0.70 485	1.40 507	1.18 471	1.08 470	1.32 457	1.33 482	0.91 464	1.23 487	0.76 422	0.72 535	0.46 534	1.24 543	0.50 529	1.40 544	0.75 534

SuperB	1.04 497	0.37 428	4.81 559	0.43 313	0.31 373	0.99 455	0.46 382	1.02 372	2.09 536	1.09 472	1.09 395	0.75 326	0.81 440	1.06 458	1.76 520	0.19 309	0.15 319	0.17 184	0.15 195	2.82 567	0.26 415

ADCL	1.04 497	0.38 438	1.35 515	0.50 421	0.39 441	1.61 522	0.89 513	1.29 484	1.39 504	1.29 498	1.50 487	1.24 464	1.24 509	1.37 506	4.87 559	0.21 349	0.19 402	0.25 408	0.25 438	0.29 430	0.27 425

test_sample9	1.05 501	0.36 421	0.72 426	0.38 156	0.30 351	0.71 380	0.43 366	1.06 388	0.88 350	0.92 407	0.86 285	0.85 361	0.69 389	1.20 480	1.36 508	0.41 507	8.41 577	0.40 498	0.41 511	0.36 473	0.33 464

DDUNet	1.06 502	2.56 569	0.68 406	1.21 541	1.26 546	1.03 462	0.69 480	1.11 408	0.94 391	0.96 422	1.22 435	1.27 468	0.82 444	0.93 434	0.72 416	0.84 539	0.38 516	1.99 551	0.60 536	1.10 542	0.85 540

ADCP+	1.06 502	0.35 416	1.51 526	0.49 407	0.51 495	1.45 513	0.55 438	1.25 477	1.03 428	1.16 481	1.15 420	1.10 445	1.07 494	1.56 513	6.75 566	0.19 309	0.16 351	0.23 379	0.21 380	0.28 426	0.21 369

SAMSARA	1.07 504	0.65 508	1.19 498	1.06 538	0.90 529	1.76 531	1.76 561	1.46 513	1.44 509	1.51 510	1.16 425	2.00 526	1.14 499	1.48 509	1.31 507	0.39 502	0.44 531	0.35 480	0.38 499	0.49 508	0.49 522

SANet	1.07 504	0.41 454	1.06 481	0.48 392	0.30 351	1.41 508	0.94 519	1.42 509	3.36 557	1.58 513	2.43 528	2.33 533	1.70 534	1.34 500	1.07 488	0.28 445	0.24 450	0.26 427	0.23 414	0.34 464	0.30 447

zh-mn7	1.08 506	0.65 508	4.00 555	0.52 449	0.38 435	1.16 488	0.62 460	1.15 429	1.77 528	1.74 524	2.31 522	1.17 460	0.91 464	2.10 539	1.77 521	0.24 404	0.21 424	0.22 357	0.22 398	0.25 404	0.28 432

zh-sn7	1.09 507	0.75 516	3.23 549	0.57 481	0.42 459	1.11 477	0.89 513	1.19 446	1.27 492	1.41 505	1.98 516	1.25 465	1.47 522	1.99 536	2.62 541	0.26 425	0.26 465	0.26 427	0.27 459	0.35 468	0.30 447

Ntro	1.09 507	0.97 536	0.91 467	1.44 546	1.19 545	1.69 528	0.80 503	1.35 497	1.25 488	1.00 440	1.29 451	1.31 474	0.97 482	1.26 490	0.84 437	0.84 539	0.43 529	1.36 544	0.50 529	1.56 545	0.78 536

MFN_U_SF_RVC	1.09 507	0.59 499	1.97 536	0.67 512	0.44 472	1.93 534	0.60 453	1.85 539	1.36 499	1.61 516	1.54 492	1.95 525	1.37 516	1.64 520	1.73 518	0.40 506	0.37 514	0.45 508	0.48 524	0.44 496	0.44 506

Wz-Net-TNSev	1.14 510	1.06 539	4.32 558	0.49 407	0.42 459	1.51 516	1.11 532	1.48 515	1.40 506	1.22 492	1.26 444	1.58 511	1.43 520	1.76 525	1.70 517	0.32 473	0.31 496	0.26 427	0.30 473	0.41 491	0.41 498

ADCMid	1.14 510	0.52 489	2.23 540	0.53 459	0.43 465	1.07 469	0.75 497	1.23 466	1.05 438	2.15 539	1.44 480	1.50 503	1.43 520	1.56 513	5.01 560	0.26 425	0.24 450	0.29 456	0.31 480	0.37 478	0.33 464

MFMNet_re	1.14 510	0.97 536	1.19 498	0.99 532	0.95 533	1.25 499	1.22 539	1.39 504	1.55 517	1.69 523	1.67 502	1.21 461	1.53 524	1.12 471	0.99 478	0.87 541	0.75 550	0.79 534	0.75 542	0.90 533	0.94 544

WCMA_ROB	1.14 510	0.36 421	0.76 443	0.49 407	0.44 472	1.23 497	0.67 470	1.11 408	1.23 480	2.84 553	3.95 559	3.28 548	1.83 539	1.25 489	0.99 478	0.44 511	0.34 509	0.34 478	0.37 496	0.41 491	0.40 494

AnyNet_C32	1.16 514	0.62 506	2.40 542	0.57 481	0.55 505	1.41 508	1.34 547	1.18 444	1.24 482	1.49 507	1.42 474	1.39 491	1.20 508	1.55 511	4.82 558	0.29 452	0.28 478	0.29 456	0.34 491	0.38 482	0.42 499

222	1.18 515	0.22 236	0.44 227	0.37 126	0.22 114	0.79 406	0.37 278	1.31 489	0.89 363	0.92 407	1.08 391	0.72 307	0.71 406	0.66 292	13.89 574	0.20 332	0.15 319	0.17 184	0.16 227	0.18 268	0.19 328

WZ-Net	1.19 516	0.59 499	4.07 556	0.62 499	0.51 495	1.34 503	1.31 546	1.32 490	1.74 527	1.53 512	1.65 498	1.74 516	1.28 513	2.25 545	2.01 530	0.27 435	0.21 424	0.23 379	0.25 438	0.40 485	0.39 491

MSMD_ROB	1.21 517	0.49 474	0.62 372	0.59 487	0.50 491	1.62 524	0.67 470	1.23 466	1.24 482	2.45 546	3.77 553	3.09 545	2.98 558	1.32 497	0.81 432	0.45 512	0.41 523	0.49 519	0.51 531	0.47 505	0.44 506

pmcnn	1.23 518	0.29 379	0.96 471	0.40 221	0.23 154	0.95 445	0.69 480	1.16 436	1.28 494	1.67 522	2.33 524	11.15 575	0.86 454	0.93 434	0.88 452	0.15 159	0.12 189	0.12 22	0.10 50	0.15 169	0.15 211

NVStereoNet_ROB	1.24 519	0.90 529	1.13 489	0.86 527	0.88 528	1.11 477	0.99 524	1.42 509	1.53 515	1.59 515	2.48 529	2.24 530	1.53 524	1.96 535	1.30 506	0.76 537	0.70 543	0.78 533	1.00 553	0.71 531	0.88 542
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
test_sample8	1.25 520	0.36 421	0.72 426	0.38 156	0.30 351	0.71 380	0.43 366	1.13 416	0.75 265	1.50 509	0.95 329	3.29 549	1.59 529	1.20 480	1.36 508	0.41 507	8.41 577	0.40 498	0.41 511	0.36 473	0.33 464

SPS-STEREO	1.25 520	0.93 530	1.06 481	1.04 537	1.03 541	1.41 508	0.91 517	1.51 521	1.19 473	2.09 537	1.83 509	1.94 524	1.39 517	1.62 517	1.39 511	0.97 544	0.94 561	0.90 537	0.89 547	0.96 538	0.96 547
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
PVD	1.28 522	0.67 511	1.28 506	0.74 523	0.62 517	1.50 515	0.84 508	1.99 542	2.96 551	2.18 540	2.36 527	1.85 521	1.95 543	1.92 532	1.94 528	0.39 502	0.36 513	0.49 519	0.37 496	0.51 511	0.64 530

MSC_U_SF_DS_RVC	1.34 523	0.87 527	1.76 532	0.86 527	0.56 508	4.29 563	1.79 562	1.50 518	1.98 534	1.61 516	1.85 511	1.84 519	1.41 518	1.89 530	1.36 508	0.48 517	0.40 522	0.56 525	0.57 534	0.69 530	0.48 519

MeshStereo	1.34 523	0.43 458	0.54 342	0.44 332	0.34 409	1.66 525	0.60 453	1.94 540	1.37 501	4.47 566	3.25 544	4.71 557	1.94 542	1.92 532	1.17 497	0.35 492	0.35 511	0.37 490	0.31 480	0.32 451	0.32 459
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
RainbowNet	1.35 525	1.49 549	1.19 498	1.88 553	1.45 547	1.48 514	1.07 530	1.61 530	1.55 517	1.20 490	1.59 495	1.54 507	1.13 498	1.34 500	0.97 474	1.36 555	0.70 543	1.82 549	0.79 544	1.71 548	1.07 553

ACVNet-4b	1.35 525	1.31 545	1.10 485	1.90 554	1.59 549	1.92 533	0.77 499	1.52 524	1.62 524	1.05 459	1.60 496	2.11 528	0.94 475	1.64 520	0.77 426	1.30 552	0.35 511	2.03 555	0.67 539	1.88 554	0.84 539

SGM+DAISY	1.35 525	0.94 532	1.25 504	0.96 531	1.00 539	1.52 517	1.02 527	1.34 494	1.21 477	2.64 548	2.65 537	2.44 534	1.56 527	1.64 520	1.26 503	0.97 544	0.95 562	0.90 537	0.90 548	0.94 536	0.96 547

FCDSN-DC	1.39 528	0.56 495	0.65 392	0.74 523	0.59 514	1.38 505	0.63 461	1.35 497	1.39 504	3.26 560	4.50 564	4.61 555	2.63 553	1.58 515	1.03 483	0.46 513	0.42 525	0.48 516	0.47 522	0.50 510	0.50 523
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
AAGNet	1.43 529	0.20 160	0.48 288	0.44 332	0.25 215	0.29 88	0.31 176	0.65 180	0.68 228	0.97 427	0.86 285	0.67 285	0.62 346	0.64 277	20.63 579	0.16 209	0.11 134	0.19 270	0.15 195	0.19 302	0.12 109

ACVNet_1	1.46 530	1.33 546	1.12 488	1.91 555	1.62 550	1.83 532	0.98 522	2.00 543	1.85 532	1.39 504	1.53 491	2.32 532	1.53 524	1.34 500	1.11 491	1.30 552	0.50 536	2.06 557	0.58 535	1.93 556	0.95 546

EDNetEfficient	1.46 530	0.80 521	6.12 561	0.47 385	0.39 441	0.69 370	0.83 505	0.90 324	2.77 550	3.50 562	1.96 515	1.66 513	2.03 545	1.26 490	4.18 556	0.21 349	0.18 388	0.21 342	0.20 358	0.41 491	0.39 491

ADCS	1.51 532	0.61 503	3.42 550	0.59 487	0.51 495	1.27 500	1.08 531	1.59 528	1.81 530	1.91 533	1.66 500	1.51 506	1.42 519	1.94 534	8.60 568	0.33 481	0.32 501	0.33 476	0.36 495	0.44 496	0.42 499

AnyNet_C01	1.56 533	1.05 538	7.45 563	0.64 501	0.54 503	1.99 535	1.38 549	1.43 511	1.36 499	1.63 519	1.92 513	1.84 519	1.33 515	2.40 547	4.03 553	0.33 481	0.32 501	0.32 471	0.34 491	0.44 496	0.45 510

FC-DCNN	1.59 534	0.51 482	0.66 398	0.61 495	0.49 489	1.56 519	0.70 485	1.66 533	1.53 515	4.64 567	4.62 565	5.85 564	3.34 562	1.84 529	1.11 491	0.46 513	0.42 525	0.47 512	0.46 517	0.48 506	0.46 511

DispFullNet	1.60 535	2.63 570	2.75 546	2.56 565	1.79 556	1.24 498	0.47 389	1.37 502	1.45 510	1.87 529	1.50 487	1.55 508	2.46 549	2.04 538	1.04 486	0.59 530	0.18 388	2.32 560	0.68 540	2.29 560	1.14 554

ELAS_RVC	1.60 535	0.61 503	1.01 478	0.70 519	0.56 508	2.00 536	1.89 564	1.96 541	2.65 548	3.33 561	3.26 545	3.03 542	3.41 563	2.49 549	2.09 532	0.52 523	0.45 532	0.50 521	0.48 524	0.54 518	0.52 525
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	1.63 537	0.61 503	0.95 469	0.68 516	0.55 505	3.01 556	1.55 555	2.39 548	2.33 544	3.64 563	3.89 557	2.75 539	2.90 557	2.15 542	2.27 539	0.52 523	0.45 532	0.50 521	0.48 524	0.54 518	0.52 525
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
FC-DCNN v2	1.65 538	0.51 482	0.65 392	0.61 495	0.49 489	1.61 522	0.70 485	1.75 538	1.56 519	4.74 570	4.91 567	6.46 568	3.31 560	1.91 531	1.11 491	0.46 513	0.42 525	0.47 512	0.46 517	0.48 506	0.46 511

ACVNet_2	1.65 538	1.27 544	1.41 522	1.75 550	1.62 550	2.22 539	1.20 536	2.30 547	2.62 547	1.78 527	2.56 532	3.03 542	1.61 530	1.54 510	1.12 495	1.06 547	0.58 540	1.82 549	0.70 541	1.82 550	0.96 547

IMH-64-1	1.86 540	1.62 554	1.16 491	2.20 558	1.89 558	2.33 540	1.30 543	2.89 551	2.29 542	1.66 520	2.80 540	2.49 535	1.61 530	2.10 539	1.78 523	1.60 557	0.74 546	2.43 561	1.02 554	2.12 557	1.17 557

IMH-64	1.86 540	1.62 554	1.16 491	2.20 558	1.89 558	2.33 540	1.30 543	2.89 551	2.29 542	1.66 520	2.80 540	2.49 535	1.61 530	2.10 539	1.78 523	1.60 557	0.74 546	2.43 561	1.02 554	2.12 557	1.17 557

WAO-7	1.90 542	1.20 541	1.35 515	1.27 543	1.06 544	2.84 550	1.56 556	3.23 556	3.06 555	2.23 541	3.33 549	3.17 546	2.28 548	3.12 553	2.21 534	1.02 546	0.91 557	1.06 541	1.03 556	1.04 540	0.97 550

PWCK	1.92 543	1.66 557	3.12 548	1.65 548	0.91 531	2.84 550	2.26 567	2.10 544	2.41 546	2.36 544	2.31 522	2.22 529	1.82 537	3.43 556	2.03 531	1.61 559	0.71 545	1.51 545	0.82 546	1.69 547	0.91 543

Dean	1.98 544	1.36 547	1.36 519	2.12 557	1.81 557	2.74 545	1.36 548	3.37 560	3.80 561	2.08 536	3.32 548	3.21 547	1.82 537	1.71 524	1.67 516	1.27 549	0.77 552	1.99 551	0.90 548	1.86 551	1.03 552

RTS	1.98 544	0.96 533	11.36 568	0.65 506	0.57 511	2.77 548	1.40 550	1.39 504	2.26 539	1.89 530	2.56 532	1.32 479	1.25 510	5.20 565	4.05 554	0.31 462	0.22 432	0.29 456	0.29 471	0.40 485	0.37 483

RTSA	1.98 544	0.96 533	11.36 568	0.65 506	0.57 511	2.77 548	1.40 550	1.39 504	2.26 539	1.89 530	2.56 532	1.32 479	1.25 510	5.20 565	4.05 554	0.31 462	0.22 432	0.29 456	0.29 471	0.40 485	0.37 483

WAO-6	2.04 547	1.50 550	1.16 491	1.70 549	1.67 554	2.69 544	1.44 553	3.06 553	3.63 560	1.98 534	3.27 546	3.54 553	2.07 546	2.36 546	2.22 536	1.31 554	0.91 557	2.04 556	1.22 563	1.73 549	1.27 561

IMH	2.04 547	1.62 554	1.20 501	2.20 558	1.89 558	2.91 555	1.30 543	3.11 554	3.03 553	1.81 528	3.35 550	3.03 542	1.90 540	2.48 548	1.80 525	1.66 560	0.77 552	2.45 563	1.04 557	2.15 559	1.19 560

LVE	2.12 549	1.44 548	1.36 519	1.99 556	1.78 555	2.75 546	1.79 562	2.82 550	3.95 562	1.90 532	4.33 563	3.52 552	1.81 536	2.24 544	1.74 519	1.74 561	0.87 555	2.06 557	1.13 559	1.91 555	1.35 562

MADNet+	2.23 550	2.43 566	10.85 567	1.22 542	0.91 531	2.76 547	1.40 550	2.12 545	1.67 526	1.32 499	1.74 506	1.86 522	1.74 535	6.25 568	4.41 557	0.65 532	0.64 541	0.58 528	0.54 533	0.80 532	0.76 535

KSHMR	2.57 551	1.93 560	1.69 528	2.63 567	2.42 566	2.86 552	2.07 565	3.27 558	6.50 566	2.49 547	3.36 551	3.41 551	1.92 541	2.49 549	1.94 528	2.13 566	1.40 567	2.79 570	1.50 566	2.73 565	1.77 565

notaker	2.76 552	2.29 565	1.80 533	2.96 569	2.58 570	2.90 554	1.75 560	3.24 557	3.05 554	2.78 551	4.24 562	6.15 567	2.51 551	3.34 555	2.75 543	2.31 568	1.18 565	3.00 571	1.65 567	2.84 568	1.97 566

JetBlue	2.78 553	1.26 543	7.04 562	1.16 540	1.48 548	8.00 571	6.02 573	2.60 549	1.92 533	2.12 538	2.64 536	3.34 550	3.05 559	6.49 569	3.39 548	0.78 538	0.76 551	0.75 531	0.76 543	0.97 539	1.18 559

WAO-8	2.92 554	1.55 552	1.35 515	1.79 551	1.63 552	5.23 565	1.22 539	4.58 567	12.56 574	2.84 553	4.07 561	4.83 558	2.72 555	3.49 557	2.25 537	1.27 549	0.91 557	1.99 551	1.15 561	1.86 551	1.15 555

Venus	2.92 554	1.55 552	1.35 515	1.79 551	1.63 552	5.23 565	1.22 539	4.58 567	12.56 574	2.84 553	4.06 560	4.83 558	2.72 555	3.49 557	2.25 537	1.27 549	0.91 557	1.99 551	1.15 561	1.86 551	1.15 555

ktn	2.98 556	2.25 564	1.73 531	2.84 568	2.53 569	3.76 562	2.15 566	3.70 562	5.47 565	2.75 550	5.17 570	5.94 565	2.48 550	3.23 554	2.46 540	2.34 570	1.44 568	2.78 569	2.03 569	2.45 563	2.01 568

TorneroNet-64	3.44 557	1.86 558	1.42 523	2.58 566	2.28 564	6.87 568	1.68 558	4.70 569	12.03 571	2.31 543	5.59 571	8.25 570	2.55 552	3.97 562	2.73 542	1.81 562	0.74 546	2.57 565	1.07 558	2.35 561	1.44 563

UNDER WATER	3.46 558	2.07 563	3.64 553	3.09 570	2.48 567	3.75 561	2.42 569	3.31 559	13.77 576	2.90 557	2.95 543	5.84 563	3.69 564	3.69 559	3.48 551	2.07 565	1.11 564	2.70 568	1.40 564	2.84 568	1.98 567

UNDER WATER-64	3.53 559	2.01 561	3.94 554	3.22 572	2.49 568	5.41 567	2.60 570	3.43 561	12.41 573	3.03 558	2.68 538	6.07 566	4.04 565	3.79 561	3.33 547	2.02 564	1.24 566	2.63 566	1.46 565	2.78 566	2.08 569

DPSimNet_ROB	3.58 560	2.45 567	8.57 564	2.53 563	2.37 565	2.88 553	3.77 572	3.14 555	3.23 556	4.71 569	3.86 556	4.68 556	4.87 568	4.07 563	5.62 561	2.33 569	2.33 571	2.47 564	2.52 570	2.51 564	2.64 571

MADNet++	4.03 561	2.70 571	3.44 552	3.72 574	3.44 573	4.44 564	3.52 571	3.95 565	3.61 559	4.46 565	4.98 568	4.10 554	4.58 567	7.00 571	5.89 562	3.74 572	3.67 574	3.27 573	2.71 572	3.70 573	3.66 574

SGM-ForestM	4.04 562	0.32 397	0.46 256	0.43 313	0.27 287	7.50 570	1.45 554	3.84 563	4.24 563	8.19 575	6.76 572	19.00 583	9.08 571	10.74 576	6.62 565	0.31 462	0.33 507	0.32 471	0.32 486	0.29 430	0.29 439

MANE	4.13 563	0.51 482	0.64 386	0.66 509	0.56 508	6.89 569	0.99 524	7.55 572	12.04 572	6.68 573	8.57 575	10.69 574	9.45 572	7.59 573	6.39 564	0.49 519	0.43 529	0.48 516	0.98 552	0.49 508	0.48 519

xyz-stereo	4.23 564	0.17 63	61.76 593	0.34 57	0.16 7	12.16 575	0.37 278	0.58 131	0.68 228	1.01 445	3.36 551	0.77 338	0.82 444	1.21 484	0.40 277	0.12 31	0.10 51	0.16 146	0.11 76	0.13 79	0.10 28

LE_ROB	4.42 565	0.24 294	2.75 546	0.42 293	0.23 154	1.57 520	0.90 516	1.71 537	17.88 583	16.56 585	4.88 566	5.17 562	18.85 585	1.63 519	14.62 575	0.17 248	0.14 289	0.16 146	0.16 227	0.19 302	0.17 277

TorneroNet	4.53 566	1.89 559	1.48 525	2.55 564	2.27 563	13.78 578	1.69 559	4.84 571	23.73 588	2.89 556	7.70 574	7.06 569	2.69 554	4.26 564	3.42 549	1.84 563	0.77 552	2.68 567	1.13 559	2.42 562	1.47 564

LSM	4.74 567	0.77 519	10.16 566	0.70 519	56.56 590	1.02 459	1.00 526	1.24 473	1.62 524	2.04 535	2.34 525	1.33 482	1.17 503	1.38 507	1.09 490	0.33 481	0.49 535	0.39 495	0.46 517	0.51 511	10.09 579

FADE	5.17 568	2.05 562	13.14 572	1.03 536	0.99 538	2.09 537	0.91 517	3.91 564	3.00 552	1.76 526	1.60 496	2.73 538	6.73 570	5.95 567	3.95 552	11.57 583	1.70 569	23.09 587	15.86 583	0.62 527	0.65 531

JetRed	5.27 569	5.84 574	12.81 571	2.36 562	2.83 571	12.23 576	10.50 576	4.46 566	3.60 558	3.86 564	3.83 555	4.85 560	4.18 566	6.78 570	11.96 572	2.17 567	2.96 573	2.18 559	1.97 568	3.38 571	2.68 572

tt	6.20 570	0.20 160	5.89 560	3.55 573	2.07 561	11.26 574	19.21 577	11.74 577	5.46 564	2.69 549	2.04 520	4.87 561	6.25 569	3.70 560	7.09 567	8.32 579	11.17 584	4.93 575	5.41 578	5.74 575	2.37 570

coex-ft	6.43 571	1.51 551	87.33 594	0.49 407	0.38 435	1.34 503	1.21 538	1.16 436	8.09 568	12.12 577	2.79 539	2.77 540	3.31 560	1.16 475	3.15 545	0.24 404	0.23 442	0.27 440	0.24 429	0.45 500	0.37 483

HanzoNet	6.76 572	2.45 567	4.22 557	3.19 571	2.94 572	3.62 560	2.28 568	4.79 570	7.20 567	14.00 581	13.19 580	17.49 581	22.30 586	13.25 578	6.19 563	4.20 574	1.93 570	3.10 572	2.56 571	3.35 570	2.88 573

TCMNet-wrong-test	8.97 573	10.42 578	8.74 565	19.56 580	17.61 579	12.53 577	9.01 575	13.59 579	2.18 538	4.64 567	5.11 569	14.63 577	11.09 575	7.19 572	9.73 569	5.56 578	0.89 556	3.77 574	3.11 573	10.34 579	9.80 578

EDNetEfficientorigin	9.93 574	1.15 540	175.16 595	0.48 392	0.36 419	1.04 466	0.68 475	1.24 473	2.69 549	3.17 559	2.50 530	2.30 531	2.07 546	1.76 525	2.21 534	0.20 332	0.18 388	0.24 395	0.19 333	0.51 511	0.50 523

ASD4	9.96 575	8.86 577	17.78 573	7.17 575	9.80 574	16.08 579	28.92 581	9.77 576	8.20 569	7.02 574	7.08 573	8.47 571	9.57 573	11.17 577	20.26 578	4.12 573	4.14 575	5.57 579	4.74 575	5.53 574	4.90 576

DGTPSM_ROB	12.07 576	8.00 575	20.99 575	8.93 577	16.78 577	10.67 572	30.87 582	9.01 574	15.16 578	6.50 571	15.41 584	9.04 572	14.85 577	9.25 574	21.67 581	4.57 575	8.57 579	5.08 576	9.28 579	5.90 576	10.95 580

DPSMNet_ROB	12.08 577	8.00 575	21.00 576	8.97 578	16.79 578	10.67 572	30.89 583	9.02 575	15.17 579	6.51 572	15.41 584	9.04 572	14.85 577	9.27 575	21.67 581	4.58 576	8.57 579	5.09 578	9.29 580	5.90 576	10.95 580

USTest	12.99 578	14.18 579	20.00 574	16.24 579	14.97 576	20.80 581	31.95 584	16.20 581	10.91 570	8.79 576	9.48 576	13.94 576	10.50 574	16.11 579	21.44 580	3.17 571	4.82 576	5.08 576	5.36 577	8.81 578	7.13 577

BEATNet-Init1	15.13 579	0.82 525	50.86 592	0.72 522	0.53 500	38.10 590	7.03 574	11.83 578	14.25 577	29.78 591	30.17 591	48.21 594	22.64 587	26.78 588	18.11 577	0.42 510	0.38 516	0.47 512	0.46 517	0.51 511	0.48 519

DPSM_ROB	17.78 580	18.63 581	24.31 582	20.90 582	19.47 580	25.97 583	36.21 586	21.23 587	16.24 581	13.38 579	14.06 582	19.18 584	16.30 580	20.78 581	25.67 584	9.38 581	9.23 582	9.49 581	9.82 581	13.51 581	11.91 583

DPSM	17.78 580	18.63 581	24.31 582	20.90 582	19.47 580	25.97 583	36.21 586	21.23 587	16.24 581	13.38 579	14.06 582	19.18 584	16.30 580	20.78 581	25.67 584	9.38 581	9.23 582	9.49 581	9.82 581	13.51 581	11.91 583

DLNR_Zeroshot_test	20.09 582	36.28 588	38.04 585	169.85 595	61.80 591	0.23 19	0.20 20	13.88 580	0.37 103	0.44 134	0.66 188	0.43 152	0.21 39	0.62 253	0.28 141	5.46 577	0.10 51	0.15 120	0.11 76	72.60 594	0.11 64

LRCNet_RVC	21.24 583	31.15 587	21.41 577	28.98 585	23.82 583	3.13 557	0.60 453	20.96 586	1.59 520	25.58 586	28.15 588	21.99 586	14.79 576	21.94 587	16.41 576	28.89 592	14.87 585	33.53 588	31.28 588	29.51 590	26.16 588

HaxPig	31.96 584	37.24 589	34.27 584	24.37 584	24.88 584	18.26 580	19.86 578	20.64 585	28.52 589	35.97 592	38.75 592	25.57 587	28.72 589	33.88 589	34.39 589	35.94 593	38.87 593	37.80 589	40.48 589	39.68 591	41.15 593

Anonymous_1	33.25 585	18.26 580	23.92 578	20.54 581	21.28 582	25.59 582	35.94 585	22.01 589	15.57 580	13.33 578	13.49 581	18.08 582	15.29 579	20.36 580	24.60 583	16.28 587	8.84 581	66.59 592	118.00 592	155.73 595	11.23 582

CasAABBNet	35.74 586	37.43 590	48.72 589	42.22 589	39.20 587	52.24 591	73.12 593	42.61 593	32.62 591	26.78 588	27.95 586	38.58 590	32.60 590	41.67 593	51.65 594	18.74 588	18.57 590	19.15 584	19.77 585	27.20 584	23.98 586

FlowAnything	35.81 587	37.53 592	48.80 590	42.20 588	39.22 588	52.25 592	73.16 594	42.56 592	32.89 593	26.76 587	28.30 589	38.69 592	33.09 592	41.63 592	51.62 593	18.76 589	18.59 592	19.21 586	19.92 587	27.16 583	23.91 585

Selective-RAFT-Error	35.84 588	37.49 591	48.83 591	42.26 590	39.24 589	52.30 593	73.09 592	42.66 594	32.61 590	26.80 589	28.30 589	38.84 593	33.51 593	41.68 594	51.59 592	18.82 590	18.58 591	19.17 585	19.80 586	27.28 585	24.05 587

xxxxx1	36.64 589	19.51 583	24.21 579	61.66 592	64.63 592	27.28 586	40.10 588	20.25 582	18.63 584	14.07 582	12.97 577	17.26 578	17.36 582	21.70 584	27.93 586	13.18 584	18.50 587	111.26 593	133.37 593	29.24 587	39.73 590

tt_ll	36.64 589	19.51 583	24.21 579	61.66 592	64.63 592	27.28 586	40.10 588	20.25 582	18.63 584	14.07 582	12.97 577	17.26 578	17.36 582	21.70 584	27.93 586	13.18 584	18.50 587	111.26 593	133.37 593	29.24 587	39.73 590

ff	36.64 589	19.51 583	24.21 579	61.66 592	64.63 592	27.28 586	40.10 588	20.25 582	18.63 584	14.07 582	12.97 577	17.26 578	17.36 582	21.70 584	27.93 586	13.18 584	18.50 587	111.26 593	133.37 593	29.24 587	39.73 590

MEDIAN_ROB	37.38 592	40.85 595	40.60 587	32.31 586	31.85 585	27.20 585	24.55 579	29.10 590	33.19 594	42.09 594	41.76 594	33.35 588	34.39 594	39.78 591	37.07 590	43.64 595	44.10 595	44.12 591	43.40 591	41.51 593	42.76 595

AVERAGE_ROB	37.58 593	40.13 594	40.15 586	34.81 587	33.82 586	28.55 589	25.10 580	32.02 591	34.06 595	41.28 593	40.66 593	34.46 589	34.81 595	39.18 590	37.57 591	42.78 594	43.44 594	43.82 590	43.03 590	40.47 592	41.51 594

LSM0	38.95 594	37.60 593	48.58 588	43.57 591	91.06 595	52.57 594	72.57 591	43.17 595	32.63 592	26.97 590	27.97 587	38.65 591	32.94 591	41.86 595	51.78 595	18.89 591	18.41 586	19.13 583	19.63 584	27.29 586	33.77 589

PML	40.80 595	29.24 586	11.87 570	7.20 576	14.47 575	92.13 595	213.69 596	7.63 573	23.35 587	74.72 595	190.14 596	50.17 595	26.15 588	21.39 583	12.70 573	8.76 580	2.92 572	8.45 580	3.25 574	13.26 580	4.42 575

test_example2	176.61 596	205.14 596	198.86 596	188.60 596	190.98 596	152.67 596	170.61 595	94.86 596	123.55 596	178.88 596	179.48 595	158.94 596	141.34 596	192.61 596	198.96 596	203.76 596	236.37 596	164.13 596	173.55 596	218.58 596	160.41 596

ccccc	429.48 597	429.19 597	527.00 597	507.10 597	501.20 597	356.95 597	342.70 597	380.82 597	297.90 597	334.51 597	389.17 597	372.86 597	449.39 597	499.17 597	553.56 597	561.44 597	431.22 597	334.28 597	290.86 597	540.88 597	489.46 597

Low-res two-view benchmark