Low-res two-view results

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

FoundationStereo	0.20 1	0.30 134	0.81 43	0.21 7	0.22 232	0.21 3	0.16 31	0.25 1	0.38 59	0.15 4	0.11 4	0.18 40	0.17 30	0.23 6	0.16 4	0.09 70	0.13 323	0.08 29	0.06 9	0.07 3	0.07 7

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

FlowAnything_test	0.23 35	0.32 151	0.52 4	0.28 142	0.17 110	0.37 45	0.20 81	0.38 19	0.24 2	0.24 67	0.20 23	0.21 56	0.17 30	0.26 19	0.25 135	0.13 310	0.10 228	0.14 347	0.16 350	0.17 211	0.12 142

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

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

dual_stereo	0.23 35	0.25 70	0.66 32	0.21 7	0.15 55	0.27 8	0.15 22	0.62 186	0.40 81	0.15 4	0.13 10	0.18 40	0.14 10	0.37 114	0.19 28	0.09 70	0.31 495	0.07 1	0.10 144	0.07 3	0.07 7

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

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

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

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

S2M2	0.24 40	0.29 122	0.90 52	0.23 36	0.17 110	0.24 5	0.09 1	0.36 13	0.45 129	0.17 11	0.25 62	0.23 67	0.17 30	0.24 7	0.28 164	0.15 372	0.12 302	0.11 196	0.12 244	0.15 152	0.11 105

rvit_stereo_0083	0.25 44	0.19 8	0.58 13	0.28 142	0.18 145	0.28 9	0.22 122	0.38 19	0.54 220	0.23 60	0.30 99	0.27 115	0.26 151	0.37 114	0.24 122	0.14 353	0.12 302	0.13 311	0.10 144	0.12 81	0.10 80

rvit_stereo_0081	0.25 44	0.21 21	0.61 16	0.28 142	0.17 110	0.31 19	0.22 122	0.42 41	0.53 208	0.24 67	0.25 62	0.25 90	0.21 86	0.34 87	0.23 100	0.13 310	0.10 228	0.11 196	0.10 144	0.12 81	0.09 56

rvit_stereo_0082	0.25 44	0.21 21	0.61 16	0.28 142	0.17 110	0.31 19	0.22 122	0.42 41	0.53 208	0.24 67	0.25 62	0.25 90	0.21 86	0.34 87	0.23 100	0.13 310	0.10 228	0.11 196	0.10 144	0.12 81	0.09 56

depthmonostereo	0.26 47	0.23 52	0.65 28	0.41 400	0.13 20	0.41 69	0.19 62	0.51 106	0.40 81	0.25 86	0.29 86	0.26 104	0.28 184	0.44 156	0.23 100	0.09 70	0.10 228	0.09 82	0.07 51	0.10 50	0.08 34

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

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

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

mms	0.27 50	0.26 85	0.91 53	0.25 70	0.18 145	0.32 24	0.23 155	0.37 16	0.31 9	0.21 34	0.30 99	0.23 67	0.17 30	0.46 177	0.21 69	0.08 32	0.10 228	0.10 131	0.08 77	0.22 305	0.47 504

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

rvit_stereo_0081_aga	0.27 50	0.29 122	1.08 67	0.26 101	0.20 191	0.33 27	0.21 101	0.41 35	0.42 100	0.26 100	0.28 80	0.27 115	0.21 86	0.31 58	0.21 69	0.14 353	0.10 228	0.11 196	0.10 144	0.14 134	0.10 80

rvit_stereo_0080	0.27 50	0.38 200	0.76 38	0.24 52	0.18 145	0.34 31	0.27 255	0.54 140	0.44 114	0.24 67	0.26 69	0.27 115	0.22 95	0.29 43	0.23 100	0.13 310	0.10 228	0.10 131	0.10 144	0.15 152	0.11 105

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

whm_eth	0.27 50	0.38 200	0.76 38	0.24 52	0.18 145	0.34 31	0.27 255	0.54 140	0.44 114	0.24 67	0.26 69	0.27 115	0.22 95	0.29 43	0.23 100	0.13 310	0.10 228	0.10 131	0.10 144	0.15 152	0.11 105

DEFOM-Stereo_RVC	0.28 57	0.28 112	1.09 69	0.33 268	0.15 55	0.30 15	0.16 31	0.58 162	0.42 100	0.19 21	0.19 19	0.17 34	0.26 151	0.38 122	0.37 254	0.09 70	0.08 115	0.08 29	0.25 440	0.10 50	0.06 1

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

fffy	0.28 57	0.24 65	1.19 82	0.27 117	0.15 55	0.37 45	0.22 122	0.42 41	0.32 13	0.20 28	0.29 86	0.26 104	0.20 75	0.44 156	0.20 50	0.08 32	0.10 228	0.10 131	0.08 77	0.22 305	0.18 293

RAStereo	0.28 57	0.48 266	1.52 148	0.26 101	0.18 145	0.25 6	0.19 62	0.42 41	0.35 30	0.20 28	0.25 62	0.20 48	0.16 23	0.24 7	0.24 122	0.09 70	0.08 115	0.10 131	0.08 77	0.12 81	0.08 34

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

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

CASnet	0.28 57	0.31 145	1.20 86	0.28 142	0.11 1	0.47 120	0.19 62	0.44 57	0.44 114	0.38 157	0.31 110	0.23 67	0.17 30	0.29 43	0.19 28	0.10 164	0.06 20	0.15 377	0.12 244	0.16 189	0.07 7
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
GLC_STEREO	0.28 57	0.27 91	1.36 112	0.28 142	0.12 6	0.41 69	0.20 81	0.37 16	0.38 59	0.26 100	0.30 99	0.25 90	0.19 66	0.33 77	0.24 122	0.09 70	0.11 276	0.12 252	0.10 144	0.13 111	0.09 56

CREStereo	0.28 57	0.30 134	1.33 107	0.19 1	0.13 20	0.55 201	0.17 39	0.48 86	0.46 138	0.27 107	0.33 124	0.24 80	0.21 86	0.31 58	0.21 69	0.11 227	0.07 40	0.08 29	0.05 1	0.10 50	0.07 7
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
fffft	0.29 66	0.21 21	1.10 71	0.24 52	0.15 55	0.42 81	0.24 188	0.42 41	0.38 59	0.21 34	0.18 16	0.20 48	0.16 23	0.44 156	0.70 399	0.07 20	0.06 20	0.10 131	0.08 77	0.28 382	0.20 325
1: 1. 1
SMoEStereo_RVC	0.29 66	0.26 85	1.03 62	0.25 70	0.14 32	0.46 114	0.22 122	0.36 13	0.38 59	0.23 60	0.23 46	0.21 56	0.18 48	0.45 168	0.60 373	0.07 20	0.06 20	0.10 131	0.08 77	0.20 274	0.20 325

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

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

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

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

MaDis-Stereo	0.29 66	0.54 289	1.44 129	0.24 52	0.29 334	0.29 13	0.16 31	0.45 64	0.37 54	0.19 21	0.21 29	0.28 124	0.22 95	0.30 51	0.29 179	0.10 164	0.09 185	0.10 131	0.08 77	0.11 70	0.11 105

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

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

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

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

WCG-NET	0.30 76	0.42 227	1.26 96	0.24 52	0.12 6	0.43 85	0.24 188	0.40 28	0.56 238	0.35 140	0.37 144	0.26 104	0.24 121	0.29 43	0.19 28	0.08 32	0.12 302	0.08 29	0.07 51	0.22 305	0.10 80

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

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

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

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

ProNet	0.30 76	0.54 289	1.29 99	0.25 70	0.15 55	0.47 120	0.25 208	0.48 86	0.39 71	0.21 34	0.23 46	0.22 59	0.20 75	0.44 156	0.19 28	0.08 32	0.08 115	0.10 131	0.08 77	0.23 318	0.12 142

CroCo-Stereo	0.30 76	0.45 251	1.08 67	0.31 217	0.17 110	0.19 2	0.21 101	0.73 245	0.50 174	0.21 34	0.24 55	0.55 291	0.22 95	0.27 24	0.26 144	0.09 70	0.08 115	0.08 29	0.07 51	0.12 81	0.09 56
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
xyz-stereo-finetune	0.31 84	0.46 254	0.79 42	0.21 7	0.12 6	0.53 180	0.25 208	0.52 120	0.54 220	0.28 112	0.32 116	0.29 131	0.23 110	0.59 243	0.55 352	0.08 32	0.07 40	0.10 131	0.08 77	0.13 111	0.08 34

rvit_0105_6	0.31 84	0.29 122	1.00 61	0.31 217	0.18 145	0.35 36	0.25 208	0.51 106	0.61 282	0.25 86	0.28 80	0.32 147	0.25 137	0.39 128	0.25 135	0.18 421	0.16 387	0.15 377	0.13 277	0.14 134	0.13 177

rvit_stereo_ft	0.31 84	0.61 313	1.18 80	0.32 246	0.21 205	0.28 9	0.27 255	0.55 144	0.48 158	0.23 60	0.27 73	0.28 124	0.26 151	0.32 67	0.25 135	0.13 310	0.09 185	0.11 196	0.11 206	0.13 111	0.14 195

CAS++	0.31 84	0.33 158	1.43 127	0.25 70	0.17 110	0.31 19	0.20 81	0.78 299	0.41 91	0.30 120	0.30 99	0.21 56	0.16 23	0.33 77	0.18 16	0.15 372	0.12 302	0.13 311	0.10 144	0.15 152	0.11 105
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
LoS	0.31 84	0.30 134	1.52 148	0.23 36	0.13 20	0.54 188	0.20 81	0.48 86	0.49 164	0.25 86	0.28 80	0.37 169	0.24 121	0.38 122	0.23 100	0.10 164	0.08 115	0.08 29	0.05 1	0.15 152	0.07 7
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
PMTNet	0.31 84	0.35 178	1.30 102	0.20 4	0.14 32	0.57 234	0.25 208	0.46 67	0.42 100	0.27 107	0.32 116	0.27 115	0.24 121	0.39 128	0.23 100	0.43 512	0.07 40	0.08 29	0.05 1	0.18 238	0.07 7

WCG-NET（raft）	0.32 90	0.53 284	1.21 88	0.23 36	0.12 6	0.44 91	0.24 188	0.40 28	0.50 174	0.35 140	0.35 135	0.47 254	0.25 137	0.35 93	0.20 50	0.08 32	0.29 489	0.08 29	0.07 51	0.22 305	0.11 105

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

ff7	0.32 90	0.52 279	1.38 116	0.25 70	0.16 82	0.56 216	0.23 155	0.46 67	0.41 91	0.24 67	0.23 46	0.20 48	0.23 110	0.48 193	0.19 28	0.09 70	0.08 115	0.10 131	0.18 382	0.23 318	0.22 352

ffff	0.32 90	0.52 279	1.38 116	0.25 70	0.16 82	0.56 216	0.23 155	0.46 67	0.41 91	0.24 67	0.23 46	0.20 48	0.23 110	0.48 193	0.19 28	0.09 70	0.08 115	0.10 131	0.18 382	0.23 318	0.22 352

11t	0.32 90	0.52 279	1.38 116	0.25 70	0.16 82	0.56 216	0.23 155	0.46 67	0.41 91	0.24 67	0.23 46	0.20 48	0.23 110	0.48 193	0.19 28	0.09 70	0.08 115	0.10 131	0.18 382	0.23 318	0.22 352

MC-Stereo	0.32 90	0.31 145	1.46 132	0.31 217	0.15 55	0.53 180	0.19 62	0.44 57	0.35 30	0.36 145	0.38 153	0.27 115	0.27 169	0.42 144	0.19 28	0.09 70	0.13 323	0.09 82	0.16 350	0.20 274	0.13 177

ccc-4	0.32 90	0.52 279	1.38 116	0.25 70	0.16 82	0.56 216	0.23 155	0.46 67	0.41 91	0.24 67	0.23 46	0.20 48	0.23 110	0.48 193	0.19 28	0.09 70	0.08 115	0.10 131	0.18 382	0.23 318	0.22 352

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

11t1	0.33 97	0.19 8	1.41 122	0.33 268	0.16 82	0.48 128	0.21 101	0.67 212	0.48 158	0.40 165	0.34 130	0.32 147	0.33 226	0.42 144	0.27 154	0.11 227	0.12 302	0.10 131	0.08 77	0.13 111	0.14 195

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

AEACV	0.33 97	0.24 65	1.44 129	0.28 142	0.35 406	0.47 120	0.21 101	0.43 49	0.28 6	0.26 100	0.25 62	0.22 59	0.38 263	0.30 51	0.18 16	0.09 70	0.35 503	0.09 82	0.36 500	0.23 318	0.25 397

CroCo-Stereo Lap2	0.33 97	0.61 313	1.47 136	0.32 246	0.38 431	0.23 4	0.22 122	0.58 162	0.46 138	0.22 44	0.27 73	0.29 131	0.23 110	0.32 67	0.26 144	0.09 70	0.09 185	0.10 131	0.08 77	0.21 288	0.14 195

CREStereo++_RVC	0.33 97	0.29 122	1.74 193	0.24 52	0.16 82	0.54 188	0.15 22	0.40 28	0.55 227	0.37 149	0.51 246	0.24 80	0.19 66	0.27 24	0.26 144	0.09 70	0.06 20	0.08 29	0.30 470	0.08 18	0.06 1
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
TANstereo	0.33 97	0.49 269	1.75 199	0.23 36	0.12 6	0.54 188	0.16 31	0.40 28	0.45 129	0.45 200	0.51 246	0.26 104	0.22 95	0.29 43	0.20 50	0.10 164	0.10 228	0.08 29	0.06 9	0.08 18	0.11 105

sCroCo_RVC	0.33 97	0.32 151	1.89 285	0.34 299	0.27 312	0.30 15	0.22 122	0.48 86	0.44 114	0.22 44	0.33 124	0.25 90	0.25 137	0.32 67	0.24 122	0.14 353	0.16 387	0.12 252	0.12 244	0.15 152	0.13 177

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

IGEV++	0.34 105	0.43 232	1.32 105	0.31 217	0.14 32	0.32 24	0.21 101	0.70 226	0.34 24	0.22 44	0.28 80	0.22 59	0.27 169	0.35 93	0.27 154	0.09 70	0.39 515	0.08 29	0.15 330	0.25 346	0.45 501

MyStereo07	0.34 105	0.40 214	1.46 132	0.29 173	0.23 252	0.60 281	0.31 317	0.53 129	0.42 100	0.25 86	0.25 62	0.20 48	0.26 151	0.57 234	0.19 28	0.09 70	0.18 416	0.12 252	0.11 206	0.16 189	0.19 309

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

GCAP-Stereo	0.34 105	0.89 430	1.76 205	0.26 101	0.12 6	0.52 172	0.14 14	0.49 92	0.38 59	0.29 116	0.30 99	0.29 131	0.22 95	0.30 51	0.20 50	0.09 70	0.17 405	0.09 82	0.07 51	0.21 288	0.11 105

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

anonymousdsp	0.34 105	0.53 284	1.47 136	0.25 70	0.16 82	0.56 216	0.23 155	0.49 92	0.40 81	0.25 86	0.24 55	0.22 59	0.24 121	0.55 230	0.19 28	0.09 70	0.11 276	0.10 131	0.18 382	0.24 333	0.29 427

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

RCA-Stereo	0.34 105	0.32 151	1.30 102	0.26 101	0.14 32	0.58 252	0.23 155	0.78 299	0.62 300	0.40 165	0.44 187	0.28 124	0.35 236	0.29 43	0.20 50	0.09 70	0.10 228	0.09 82	0.07 51	0.19 259	0.08 34

IGEV-Stereo	0.34 105	0.54 289	1.47 136	0.25 70	0.16 82	0.56 216	0.23 155	0.49 92	0.40 81	0.25 86	0.24 55	0.22 59	0.24 121	0.54 226	0.19 28	0.09 70	0.10 228	0.10 131	0.18 382	0.24 333	0.29 427
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
XX-TBD	0.34 105	0.77 386	1.75 199	0.34 299	0.13 20	0.51 153	0.17 39	0.43 49	0.50 174	0.37 149	0.49 234	0.23 67	0.18 48	0.28 31	0.24 122	0.10 164	0.07 40	0.08 29	0.06 9	0.09 36	0.07 7

GASTEREO	0.35 116	0.72 364	1.15 76	0.56 486	0.20 191	0.52 172	0.22 122	0.56 151	0.40 81	0.30 120	0.31 110	0.16 29	0.31 215	0.35 93	0.26 144	0.09 70	0.14 344	0.08 29	0.28 456	0.14 134	0.20 325

MSCF	0.35 116	0.72 364	1.15 76	0.58 492	0.21 205	0.50 143	0.22 122	0.56 151	0.38 59	0.29 116	0.29 86	0.17 34	0.30 206	0.35 93	0.26 144	0.09 70	0.12 302	0.08 29	0.29 460	0.15 152	0.21 337

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

SCV	0.35 116	0.59 307	1.37 115	0.34 299	0.22 232	0.28 9	0.23 155	0.72 234	0.35 30	0.19 21	0.30 99	0.24 80	0.20 75	0.64 257	0.19 28	0.11 227	0.08 115	0.09 82	0.29 460	0.34 430	0.29 427

StereoAnything_RVC	0.35 116	1.25 513	1.82 252	0.20 4	0.12 6	0.26 7	0.15 22	0.43 49	0.37 54	0.14 3	0.10 2	0.11 1	0.19 66	0.46 177	0.14 1	0.11 227	0.09 185	0.08 29	0.05 1	0.76 528	0.18 293

rvit_0105_4	0.35 116	0.35 178	1.45 131	0.31 217	0.18 145	0.37 45	0.28 272	0.59 170	0.62 300	0.27 107	0.31 110	0.35 163	0.27 169	0.43 147	0.25 135	0.18 421	0.16 387	0.15 377	0.13 277	0.15 152	0.12 142

CAS	0.35 116	0.25 70	1.30 102	0.79 519	0.34 393	0.51 153	0.23 155	0.46 67	0.39 71	0.22 44	0.31 110	0.20 48	0.17 30	0.28 31	0.23 100	0.73 534	0.06 20	0.07 1	0.05 1	0.09 36	0.37 478

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

x	0.35 116	0.20 13	1.36 112	0.33 268	0.17 110	0.47 120	0.24 188	0.75 260	0.54 220	0.40 165	0.40 166	0.42 209	0.34 234	0.45 168	0.32 220	0.11 227	0.14 344	0.11 196	0.09 108	0.12 81	0.14 195

rvit_0105_5	0.36 125	0.39 209	1.48 139	0.30 190	0.18 145	0.41 69	0.30 304	0.64 195	0.62 300	0.30 120	0.33 124	0.37 169	0.29 198	0.41 136	0.28 164	0.18 421	0.16 387	0.15 377	0.15 330	0.15 152	0.14 195

MoCha-V2	0.36 125	0.32 151	1.41 122	0.36 334	0.31 364	0.35 36	0.19 62	0.57 156	0.39 71	0.30 120	0.32 116	0.28 124	0.27 169	0.47 188	0.24 122	0.08 32	0.56 531	0.08 29	0.38 503	0.18 238	0.12 142

testlalala	0.36 125	0.30 134	1.77 214	0.28 142	0.33 385	0.60 281	0.22 122	0.55 144	0.51 182	0.55 310	0.35 135	0.31 139	0.20 75	0.26 19	0.22 88	0.10 164	0.13 323	0.09 82	0.24 432	0.08 18	0.07 7

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

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

RAFT-Stereo	0.36 125	0.21 21	1.70 179	0.29 173	0.18 145	0.55 201	0.26 230	0.78 299	0.36 47	0.57 332	0.67 389	0.33 153	0.24 121	0.32 67	0.23 100	0.10 164	0.08 115	0.09 82	0.07 51	0.09 36	0.12 142
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
LG-Stereo_Zeroshot	0.37 131	0.37 190	1.21 88	0.26 101	0.18 145	0.73 417	0.18 53	0.53 129	0.41 91	0.35 140	0.30 99	0.58 316	0.22 95	0.33 77	0.95 436	0.09 70	0.07 40	0.09 82	0.35 492	0.13 111	0.15 228

GREAT-IGEV	0.37 131	0.28 112	1.48 139	0.25 70	0.38 431	0.46 114	0.18 53	0.33 7	0.34 24	0.15 4	0.29 86	0.15 26	0.17 30	0.36 105	0.23 100	0.07 20	0.76 550	0.07 1	0.26 448	0.21 288	1.03 550

tg	0.37 131	0.55 298	1.35 111	0.28 142	0.16 82	0.57 234	0.18 53	0.57 156	0.49 164	0.37 149	0.44 187	0.38 176	0.24 121	0.46 177	0.24 122	0.09 70	0.08 115	0.11 196	0.11 206	0.43 487	0.36 471

IGEV-BASED-STEREO-	0.37 131	1.34 525	1.24 93	0.23 36	0.12 6	0.33 27	0.20 81	0.40 28	0.33 19	0.25 86	0.21 29	0.16 29	0.14 10	0.27 24	0.63 380	0.55 524	0.06 20	0.11 196	0.13 277	0.25 346	0.49 508

plain	0.37 131	0.47 263	2.15 366	0.27 117	0.19 177	0.33 27	0.20 81	0.58 162	0.46 138	0.23 60	0.37 144	0.23 67	0.25 137	0.45 168	0.28 164	0.11 227	0.08 115	0.13 311	0.09 108	0.42 485	0.12 142

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

AnonymousM	0.37 131	0.44 243	1.50 145	0.25 70	0.15 55	0.52 172	0.23 155	0.60 180	0.42 100	0.42 179	0.32 116	0.30 136	0.25 137	0.34 87	0.23 100	0.11 227	0.09 185	0.71 532	0.36 500	0.12 81	0.07 7

iRaftStereo_RVC	0.37 131	0.53 284	1.41 122	0.28 142	0.15 55	0.52 172	0.20 81	0.54 140	0.46 138	0.37 149	0.43 176	0.41 196	0.23 110	0.36 105	0.26 144	0.09 70	0.15 370	0.12 252	0.11 206	0.41 479	0.37 478

DIP-Stereo	0.37 131	0.34 171	1.50 145	0.27 117	0.18 145	0.63 339	0.17 39	0.92 414	0.53 208	0.49 240	0.48 217	0.30 136	0.30 206	0.39 128	0.30 197	0.10 164	0.08 115	0.10 131	0.08 77	0.15 152	0.12 142
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
MM-Stereo_test2	0.38 140	0.28 112	2.46 427	0.43 416	0.15 55	0.50 143	0.25 208	0.47 79	0.38 59	0.33 136	0.26 69	0.23 67	0.22 95	0.34 87	0.29 179	0.08 32	0.09 185	0.09 82	0.10 144	0.36 447	0.22 352

HART	0.38 140	0.53 284	1.66 170	0.26 101	0.15 55	0.30 15	0.19 62	0.67 212	0.46 138	0.29 116	0.52 259	0.38 176	0.16 23	0.41 136	0.20 50	0.08 32	0.68 543	0.09 82	0.07 51	0.34 430	0.21 337

mmm	0.38 140	0.21 21	1.18 80	0.35 315	0.17 110	0.49 135	0.26 230	0.78 299	0.52 189	0.50 247	0.57 311	0.41 196	0.37 256	0.71 287	0.31 209	0.11 227	0.13 323	0.14 347	0.13 277	0.15 152	0.14 195

Any-RAFT	0.38 140	0.25 70	1.89 285	0.27 117	0.17 110	0.68 389	0.21 101	0.78 299	0.53 208	0.43 184	0.43 176	0.54 287	0.30 206	0.41 136	0.20 50	0.10 164	0.12 302	0.08 29	0.06 9	0.10 50	0.09 56

qqq	0.38 140	0.21 21	1.34 110	0.28 142	0.15 55	0.45 96	0.26 230	0.76 273	0.52 189	0.39 163	0.41 170	0.46 246	0.36 242	0.96 322	0.30 197	0.11 227	0.14 344	0.12 252	0.12 244	0.12 81	0.14 195

PSM-adaLoss	0.38 140	0.27 91	1.78 219	0.44 423	0.17 110	0.60 281	0.29 296	0.51 106	0.52 189	0.47 210	0.43 176	0.44 224	0.28 184	0.47 188	0.28 164	0.12 280	0.08 115	0.12 252	0.10 144	0.17 211	0.12 142

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

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

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

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

raftrobust	0.38 140	0.68 351	1.54 150	0.32 246	0.46 474	0.52 172	0.21 101	0.56 151	0.42 100	0.52 269	0.35 135	0.31 139	0.33 226	0.37 114	0.30 197	0.10 164	0.11 276	0.08 29	0.07 51	0.21 288	0.19 309

sAnonymous2	0.38 140	0.62 319	2.15 366	0.31 217	0.24 265	0.34 31	0.27 255	0.53 129	0.46 138	0.24 67	0.29 86	0.23 67	0.28 184	0.28 31	0.22 88	0.12 280	0.09 185	0.11 196	0.13 277	0.38 462	0.35 463

CroCo_RVC	0.38 140	0.62 319	2.15 366	0.31 217	0.24 265	0.34 31	0.27 255	0.53 129	0.46 138	0.24 67	0.29 86	0.23 67	0.28 184	0.28 31	0.22 88	0.12 280	0.09 185	0.11 196	0.13 277	0.38 462	0.35 463

GMStereo	0.38 140	0.99 470	1.91 296	0.27 117	0.16 82	0.39 57	0.23 155	0.47 79	0.62 300	0.38 157	0.34 130	0.25 90	0.25 137	0.39 128	0.29 179	0.14 353	0.08 115	0.10 131	0.12 244	0.15 152	0.11 105
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
Gwc-CoAtRS	0.38 140	0.33 158	1.92 299	0.27 117	0.41 450	0.48 128	0.19 62	0.59 170	0.46 138	0.43 184	0.39 161	0.57 309	0.26 151	0.32 67	0.26 144	0.09 70	0.09 185	0.09 82	0.31 476	0.11 70	0.09 56

AIO_test	0.39 155	0.37 190	1.19 82	0.73 513	0.67 515	0.35 36	0.25 208	0.47 79	0.34 24	0.34 138	0.22 40	0.33 153	0.17 30	1.31 361	0.19 28	0.11 227	0.15 370	0.08 29	0.21 418	0.15 152	0.23 376

rvit_0105_3	0.39 155	0.47 263	1.46 132	0.33 268	0.19 177	0.45 96	0.35 360	0.69 219	0.65 333	0.37 149	0.37 144	0.40 190	0.31 215	0.44 156	0.30 197	0.18 421	0.17 405	0.17 415	0.18 382	0.15 152	0.15 228

CASS	0.39 155	0.30 134	1.61 163	0.32 246	0.17 110	0.53 180	0.24 188	0.70 226	0.49 164	0.59 364	0.54 282	0.40 190	0.40 285	0.41 136	0.30 197	0.17 409	0.10 228	0.14 347	0.11 206	0.18 238	0.17 273
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
Patchmatch Stereo++	0.39 155	0.27 91	1.78 219	0.44 423	0.16 82	0.61 302	0.27 255	0.51 106	0.52 189	0.47 210	0.43 176	0.43 213	0.28 184	0.54 226	0.28 164	0.12 280	0.08 115	0.12 252	0.10 144	0.17 211	0.12 142
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
iGMRVC	0.39 155	0.27 91	1.78 219	0.44 423	0.17 110	0.61 302	0.27 255	0.51 106	0.52 189	0.47 210	0.43 176	0.44 224	0.28 184	0.55 230	0.28 164	0.12 280	0.08 115	0.12 252	0.10 144	0.17 211	0.12 142

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

MM-Stereo_test3	0.40 161	0.58 305	1.75 199	0.36 334	0.30 345	0.45 96	0.30 304	0.72 234	0.59 260	0.31 125	0.43 176	0.32 147	0.23 110	0.35 93	0.29 179	0.10 164	0.20 439	0.10 131	0.08 77	0.40 476	0.11 105

rvit_stereo_0075_2	0.40 161	0.40 214	1.88 278	0.33 268	0.32 372	0.41 69	0.22 122	0.58 162	0.53 208	0.38 157	0.51 246	0.40 190	0.27 169	0.44 156	0.29 179	0.20 446	0.15 370	0.22 461	0.15 330	0.18 238	0.23 376

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

H2IRNET	0.40 161	0.61 313	1.90 290	0.29 173	0.17 110	0.54 188	0.18 53	0.52 120	0.50 174	0.27 107	0.56 303	0.47 254	0.35 236	0.46 177	0.33 230	0.10 164	0.07 40	0.12 252	0.14 305	0.32 414	0.12 142

DCANet-4	0.40 161	0.27 91	2.21 377	0.25 70	0.14 32	0.51 153	0.22 122	0.77 284	0.72 397	0.54 292	0.47 205	0.28 124	0.37 256	0.37 114	0.34 237	0.09 70	0.07 40	0.08 29	0.07 51	0.08 18	0.22 352

test_4	0.40 161	0.37 190	2.01 333	0.29 173	0.21 205	0.50 143	0.28 272	0.47 79	0.39 71	0.42 179	0.76 436	0.38 176	0.22 95	0.52 216	0.33 230	0.08 32	0.07 40	0.11 196	0.15 330	0.28 382	0.07 7

cross-raft	0.40 161	0.27 91	2.22 381	0.30 190	0.17 110	0.49 135	0.35 360	0.71 229	0.39 71	0.43 184	0.45 191	0.64 343	0.25 137	0.32 67	0.25 135	0.08 32	0.08 115	0.09 82	0.23 430	0.11 70	0.14 195

MM-Stereo_test1	0.41 168	0.39 209	2.29 395	0.38 373	0.26 298	0.44 91	0.28 272	0.63 192	0.51 182	0.40 165	0.32 116	0.26 104	0.26 151	0.46 177	0.22 88	0.09 70	0.21 448	0.10 131	0.09 108	0.39 471	0.15 228

HI	0.41 168	0.63 330	1.72 186	0.27 117	0.21 205	0.45 96	0.19 62	0.55 144	0.41 91	0.57 332	0.59 320	0.65 348	0.45 335	0.45 168	0.39 272	0.08 32	0.09 185	0.10 131	0.11 206	0.20 274	0.10 80

CoSv	0.41 168	0.63 330	1.72 186	0.27 117	0.21 205	0.45 96	0.19 62	0.55 144	0.41 91	0.57 332	0.59 320	0.65 348	0.45 335	0.45 168	0.39 272	0.08 32	0.09 185	0.10 131	0.11 206	0.20 274	0.10 80

AIO_rvc	0.41 168	0.64 334	1.29 99	0.58 492	0.39 434	0.37 45	0.24 188	0.50 98	0.43 110	0.28 112	0.23 46	0.25 90	0.16 23	0.99 325	0.19 28	0.10 164	0.16 387	0.08 29	0.11 206	0.25 346	0.85 535

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

gcap-zeroshot	0.41 168	0.62 319	1.78 219	0.31 217	0.32 372	0.69 395	0.21 101	0.74 249	0.52 189	0.43 184	0.35 135	0.62 331	0.24 121	0.41 136	0.24 122	0.09 70	0.16 387	0.09 82	0.31 476	0.08 18	0.09 56

GMStereo_Zeroshot	0.41 168	0.36 187	1.54 150	0.41 400	0.19 177	0.52 172	0.19 62	0.59 170	0.52 189	0.57 332	0.59 320	0.63 334	0.29 198	0.58 237	0.33 230	0.15 372	0.09 185	0.16 396	0.09 108	0.24 333	0.12 142

MIM_Stereo	0.41 168	0.60 309	1.88 278	0.31 217	0.21 205	0.50 143	0.19 62	0.64 195	0.44 114	0.43 184	0.53 270	0.43 213	0.27 169	0.51 212	0.28 164	0.08 32	0.14 344	0.11 196	0.10 144	0.26 366	0.26 407

LL-Strereo2	0.41 168	0.90 434	1.83 258	0.44 423	0.24 265	0.54 188	0.27 255	0.58 162	0.45 129	0.41 174	0.33 124	0.44 224	0.21 86	0.44 156	0.34 237	0.09 70	0.08 115	0.16 396	0.14 305	0.17 211	0.17 273

BUS	0.41 168	0.27 91	1.13 73	0.30 190	0.21 205	0.91 482	0.23 155	1.00 482	0.61 282	0.63 403	0.53 270	0.66 355	0.30 206	0.43 147	0.32 220	0.13 310	0.10 228	0.14 347	0.12 244	0.12 81	0.11 105

BSDual-CNN	0.41 168	0.27 91	1.13 73	0.30 190	0.21 205	0.76 431	0.31 317	1.00 482	0.61 282	0.63 403	0.53 270	0.63 334	0.37 256	0.43 147	0.38 261	0.13 310	0.10 228	0.14 347	0.12 244	0.12 81	0.11 105

psmg	0.41 168	0.27 91	1.13 73	0.27 117	0.21 205	0.75 427	0.36 367	0.90 394	0.61 282	0.59 364	0.59 320	0.63 334	0.37 256	0.43 147	0.38 261	0.13 310	0.10 228	0.13 311	0.12 244	0.13 111	0.11 105

GMOStereo	0.41 168	0.62 319	1.78 219	0.28 142	0.36 414	0.51 153	0.31 317	0.53 129	0.44 114	0.57 332	0.48 217	0.41 196	0.27 169	0.28 31	0.23 100	0.08 32	0.38 509	0.13 311	0.11 206	0.34 430	0.11 105

error version	0.41 168	0.62 319	1.78 219	0.28 142	0.36 414	0.51 153	0.31 317	0.53 129	0.44 114	0.57 332	0.48 217	0.41 196	0.27 169	0.28 31	0.23 100	0.08 32	0.38 509	0.13 311	0.11 206	0.34 430	0.11 105

test-v	0.41 168	0.62 319	1.78 219	0.28 142	0.36 414	0.51 153	0.31 317	0.53 129	0.44 114	0.57 332	0.48 217	0.41 196	0.27 169	0.28 31	0.23 100	0.08 32	0.38 509	0.13 311	0.11 206	0.34 430	0.11 105

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

test-2	0.41 168	0.62 319	1.78 219	0.28 142	0.36 414	0.51 153	0.31 317	0.53 129	0.44 114	0.57 332	0.48 217	0.41 196	0.27 169	0.28 31	0.23 100	0.08 32	0.38 509	0.13 311	0.11 206	0.34 430	0.11 105

CFNet-RSSM	0.41 168	0.32 151	2.20 376	0.27 117	0.44 460	0.52 172	0.19 62	0.76 273	0.48 158	0.43 184	0.36 141	0.54 287	0.26 151	0.33 77	0.25 135	0.09 70	0.08 115	0.09 82	0.38 503	0.10 50	0.09 56

DMCA	0.41 168	0.52 279	1.26 96	0.31 217	0.24 265	0.59 269	0.26 230	0.77 284	0.63 312	0.58 350	0.48 217	0.57 309	0.35 236	0.40 133	0.50 333	0.14 353	0.10 228	0.14 347	0.10 144	0.15 152	0.15 228

AE-Stereo	0.42 187	0.29 122	1.65 166	0.43 416	0.47 476	0.56 216	0.23 155	0.86 364	0.46 138	0.31 125	0.41 170	0.43 213	0.24 121	0.34 87	0.24 122	0.09 70	0.48 527	0.11 196	0.45 516	0.22 305	0.19 309

ACVNet-DCA	0.42 187	0.64 334	2.07 344	0.35 315	0.14 32	0.76 431	0.25 208	0.76 273	0.52 189	0.31 125	0.38 153	0.24 80	0.38 263	0.69 280	0.19 28	0.10 164	0.24 465	0.11 196	0.09 108	0.12 81	0.14 195

dd	0.42 187	0.96 454	1.77 214	0.31 217	0.17 110	0.57 234	0.26 230	0.49 92	0.68 359	0.41 174	0.40 166	0.34 159	0.27 169	0.45 168	0.40 280	0.17 409	0.10 228	0.13 311	0.12 244	0.21 288	0.12 142

Anonymous3	0.42 187	0.35 178	2.09 350	0.33 268	0.24 265	0.72 410	0.31 317	0.74 249	0.55 227	0.35 140	0.40 166	0.33 153	0.29 198	0.44 156	0.28 164	0.18 421	0.18 416	0.13 311	0.13 277	0.17 211	0.17 273

DCANet	0.42 187	0.77 386	1.95 315	0.25 70	0.14 32	0.51 153	0.22 122	0.77 284	0.72 397	0.54 292	0.48 217	0.31 139	0.41 296	0.36 105	0.39 272	0.09 70	0.07 40	0.09 82	0.07 51	0.13 111	0.23 376

RAFT-Stereo + iAFF	0.42 187	0.86 420	1.78 219	0.28 142	0.17 110	0.52 172	0.20 81	0.62 186	0.61 282	0.50 247	0.61 342	0.39 182	0.32 222	0.35 93	0.30 197	0.07 20	0.10 228	0.09 82	0.09 108	0.35 441	0.10 80

GCAP-BAT	0.43 193	0.31 145	1.82 252	0.25 70	0.26 298	0.65 364	0.23 155	0.48 86	0.37 54	0.67 426	0.82 449	0.44 224	0.24 121	0.48 193	0.87 429	0.09 70	0.13 323	0.09 82	0.22 426	0.08 18	0.09 56

fff	0.43 193	0.77 386	1.95 315	0.24 52	0.13 20	0.51 153	0.22 122	0.77 284	0.75 429	0.54 292	0.47 205	0.31 139	0.65 438	0.36 105	0.34 237	0.09 70	0.07 40	0.08 29	0.07 51	0.08 18	0.22 352

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

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

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

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

rafts_anoy	0.43 193	0.89 430	1.96 324	0.32 246	0.30 345	0.48 128	0.24 188	0.62 186	0.49 164	0.37 149	0.38 153	0.33 153	0.30 206	0.51 212	0.34 237	0.10 164	0.39 515	0.13 311	0.15 330	0.17 211	0.15 228

RALAANet	0.43 193	0.98 466	1.90 290	0.32 246	0.23 252	0.48 128	0.19 62	0.67 212	0.53 208	0.48 228	0.45 191	0.39 182	0.30 206	0.48 193	0.37 254	0.10 164	0.08 115	0.11 196	0.14 305	0.27 376	0.10 80

csc	0.43 193	0.77 386	1.95 315	0.24 52	0.13 20	0.51 153	0.22 122	0.77 284	0.75 429	0.54 292	0.47 205	0.31 139	0.65 438	0.36 105	0.34 237	0.09 70	0.07 40	0.08 29	0.07 51	0.08 18	0.22 352

cscssc	0.43 193	0.77 386	1.95 315	0.24 52	0.13 20	0.51 153	0.22 122	0.77 284	0.75 429	0.54 292	0.47 205	0.31 139	0.65 438	0.36 105	0.34 237	0.09 70	0.07 40	0.08 29	0.07 51	0.08 18	0.22 352

rvit_105_1	0.44 203	0.54 289	1.46 132	0.36 334	0.24 265	0.51 153	0.45 426	0.75 260	0.74 416	0.45 200	0.44 187	0.44 224	0.36 242	0.62 252	0.38 261	0.20 446	0.18 416	0.18 435	0.22 426	0.18 238	0.18 293

model_zeroshot	0.44 203	0.68 351	1.97 329	0.28 142	0.18 145	0.69 395	0.21 101	0.63 192	0.40 81	1.00 501	0.34 130	0.42 209	0.20 75	0.69 280	0.24 122	0.10 164	0.22 454	0.10 131	0.22 426	0.12 81	0.10 80

testlalala2	0.44 203	0.28 112	2.59 456	0.64 505	0.56 496	0.57 234	0.20 81	0.78 299	0.52 189	0.40 165	0.39 161	0.45 233	0.21 86	0.27 24	0.22 88	0.09 70	0.10 228	0.08 29	0.29 460	0.12 81	0.10 80

1test111	0.44 203	0.64 334	2.07 344	0.35 315	0.14 32	0.76 431	0.25 208	0.76 273	0.52 189	0.31 125	0.38 153	0.24 80	0.38 263	0.96 322	0.30 197	0.10 164	0.24 465	0.11 196	0.09 108	0.12 81	0.14 195

tt1	0.44 203	0.64 334	1.83 258	0.35 315	0.14 32	0.76 431	0.25 208	0.74 249	0.88 480	0.31 125	0.37 144	0.25 90	0.35 236	0.63 255	0.19 28	0.10 164	0.24 465	0.11 196	0.09 108	0.25 346	0.36 471

RAFT-Test	0.44 203	0.38 200	2.01 333	0.27 117	0.44 460	0.64 350	0.37 375	0.72 234	0.57 242	0.45 200	0.48 217	0.65 348	0.24 121	0.35 93	0.29 179	0.09 70	0.11 276	0.09 82	0.38 503	0.10 50	0.11 105

4D-IteraStereo	0.44 203	0.96 454	2.63 461	0.27 117	0.30 345	0.45 96	0.25 208	0.52 120	0.50 174	0.40 165	0.31 110	0.40 190	0.19 66	0.35 93	0.32 220	0.09 70	0.06 20	0.12 252	0.11 206	0.19 259	0.30 437

ToySt	0.44 203	0.61 313	1.89 285	0.29 173	0.18 145	0.55 201	0.35 360	0.67 212	0.53 208	0.39 163	0.50 242	0.59 319	0.43 323	0.51 212	0.49 328	0.10 164	0.12 302	0.13 311	0.16 350	0.24 333	0.19 309

UDGNet	0.44 203	1.02 479	1.74 193	0.35 315	0.19 177	0.58 252	0.23 155	0.49 92	0.66 348	0.41 174	0.38 153	0.34 159	0.29 198	0.53 222	0.30 197	0.24 477	0.10 228	0.37 510	0.19 402	0.27 376	0.15 228

test_3	0.44 203	0.20 13	1.70 179	0.36 334	0.32 372	0.47 120	0.30 304	0.73 245	0.49 164	0.50 247	0.30 99	0.45 233	0.22 95	0.59 243	0.98 439	0.08 32	0.10 228	0.11 196	0.35 492	0.29 387	0.28 421

GANet-ADL	0.44 203	0.41 220	2.31 397	0.33 268	0.20 191	0.57 234	0.25 208	0.75 260	0.54 220	0.42 179	0.59 320	0.56 303	0.30 206	0.40 133	0.38 261	0.14 353	0.11 276	0.09 82	0.08 77	0.22 305	0.17 273

DeepStereo_RVC	0.44 203	0.28 112	1.92 299	0.49 457	0.17 110	0.60 281	0.59 473	0.50 98	0.52 189	0.49 240	0.45 191	0.39 182	0.86 483	0.45 168	0.33 230	0.11 227	0.08 115	0.11 196	0.09 108	0.15 152	0.19 309

test-1	0.44 203	0.48 266	1.69 175	0.30 190	0.27 312	0.50 143	0.28 272	0.80 319	0.43 110	0.40 165	0.54 282	0.41 196	0.24 121	0.31 58	1.16 467	0.09 70	0.20 439	0.10 131	0.17 369	0.11 70	0.26 407

raft+_RVC	0.44 203	0.67 349	1.85 263	0.34 299	0.71 520	0.51 153	0.25 208	0.64 195	0.51 182	0.35 140	0.45 191	0.32 147	0.28 184	0.43 147	0.32 220	0.09 70	0.19 428	0.10 131	0.09 108	0.20 274	0.40 491

GES	0.44 203	0.28 112	1.88 278	0.30 190	0.18 145	0.61 302	0.30 304	0.88 382	0.46 138	0.47 210	0.52 259	0.39 182	0.42 313	0.58 237	0.67 392	0.15 372	0.11 276	0.12 252	0.10 144	0.15 152	0.17 273

AFF-stereo	0.44 203	0.96 454	1.78 219	0.31 217	0.15 55	0.50 143	0.21 101	0.64 195	0.63 312	0.47 210	0.64 375	0.49 267	0.34 234	0.46 177	0.31 209	0.08 32	0.09 185	0.10 131	0.10 144	0.37 455	0.10 80

FENet	0.44 203	0.30 134	2.42 418	0.32 246	0.17 110	0.58 252	0.22 122	0.77 284	0.59 260	0.47 210	0.42 174	0.55 291	0.38 263	0.49 203	0.47 317	0.12 280	0.09 185	0.12 252	0.11 206	0.13 111	0.16 255

AdaStereo	0.44 203	0.38 200	1.79 239	0.34 299	0.20 191	0.57 234	0.28 272	0.92 414	0.69 368	0.52 269	0.55 292	0.61 327	0.33 226	0.48 193	0.39 272	0.17 409	0.08 115	0.17 415	0.11 206	0.18 238	0.12 142
Xiao Song, Guorun Yang, Xinge Zhu, Hui Zhou, Zhe Wang, Jianping Shi: AdaStereo: A Simple and Efficient Approach for Adaptive Stereo Matching. IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2021.
AIO-test1	0.45 221	0.87 423	2.27 391	0.33 268	0.33 385	0.50 143	0.22 122	0.74 249	0.66 348	0.29 116	0.41 170	0.29 131	0.22 95	0.73 290	0.29 179	0.09 70	0.08 115	0.12 252	0.14 305	0.30 398	0.22 352

StereoVision	0.45 221	0.72 364	1.94 312	0.33 268	0.32 372	0.47 120	0.26 230	0.68 216	0.57 242	0.32 134	0.89 466	0.45 233	0.27 169	0.49 203	0.36 248	0.13 310	0.15 370	0.16 396	0.15 330	0.19 259	0.13 177

ADStereo(finetuned)	0.45 221	0.77 386	2.12 358	0.25 70	0.14 32	0.51 153	0.22 122	0.77 284	0.72 397	0.54 292	0.48 217	0.31 139	0.76 467	0.37 114	0.38 261	0.09 70	0.07 40	0.09 82	0.07 51	0.13 111	0.23 376

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

RAFT	0.45 221	0.92 436	1.59 157	0.34 299	0.19 177	0.46 114	0.35 360	0.65 201	0.49 164	0.49 240	0.49 234	0.70 388	0.40 285	0.47 188	0.32 220	0.11 227	0.16 387	0.14 347	0.13 277	0.51 506	0.13 177

TestStereo	0.45 221	0.54 289	2.11 355	0.29 173	0.16 82	0.43 85	0.24 188	0.54 140	0.45 129	0.37 149	0.46 199	0.34 159	0.27 169	1.98 472	0.27 154	0.11 227	0.08 115	0.12 252	0.09 108	0.14 134	0.08 34

CFNet_pseudo	0.45 221	0.46 254	2.23 385	0.25 70	0.19 177	0.56 216	0.21 101	0.77 284	0.60 265	0.49 240	0.56 303	0.69 378	0.47 357	0.52 216	0.31 209	0.11 227	0.10 228	0.15 377	0.10 144	0.17 211	0.14 195

RALCasStereoNet	0.45 221	0.88 427	1.85 263	0.30 190	0.26 298	0.49 135	0.26 230	0.58 162	0.51 182	0.36 145	0.48 217	0.36 167	0.28 184	0.55 230	0.34 237	0.10 164	0.53 529	0.09 82	0.08 77	0.25 346	0.34 461

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

ccs_rob	0.45 221	0.46 254	2.22 381	0.26 101	0.19 177	0.56 216	0.21 101	0.77 284	0.60 265	0.49 240	0.56 303	0.69 378	0.47 357	0.52 216	0.31 209	0.11 227	0.09 185	0.16 396	0.10 144	0.17 211	0.14 195

Reg-Stereo(zero)	0.46 231	0.17 1	2.10 354	0.24 52	0.34 393	0.51 153	0.42 400	0.50 98	0.54 220	0.37 149	0.46 199	0.54 287	0.60 416	0.43 147	1.10 458	0.08 32	0.09 185	0.08 29	0.22 426	0.12 81	0.22 352

xx1	0.46 231	0.64 334	2.07 344	0.35 315	0.14 32	0.76 431	0.25 208	0.74 249	1.01 501	0.31 125	0.38 153	0.46 246	0.36 242	0.69 280	0.19 28	0.10 164	0.24 465	0.12 252	0.12 244	0.12 81	0.14 195

rrr	0.46 231	0.34 171	3.08 514	0.27 117	0.16 82	0.45 96	0.28 272	1.09 512	0.51 182	0.24 67	0.21 29	0.26 104	0.25 137	0.64 257	0.52 341	0.09 70	0.07 40	0.10 131	0.29 460	0.16 189	0.25 397

MSKI-zero shot	0.46 231	0.38 200	2.47 432	0.27 117	0.43 459	0.56 216	0.20 81	0.77 284	0.43 110	0.60 373	0.51 246	0.44 224	0.17 30	0.68 274	0.21 69	0.09 70	0.29 489	0.09 82	0.32 482	0.14 134	0.10 80

PCWNet_CMD	0.46 231	0.45 251	2.28 393	0.26 101	0.20 191	0.55 201	0.21 101	0.75 260	0.64 320	0.48 228	0.55 292	0.68 371	0.57 403	0.46 177	0.30 197	0.11 227	0.10 228	0.14 347	0.10 144	0.18 238	0.14 195

testlalala_base	0.46 231	0.30 134	1.82 252	0.34 299	0.27 312	0.55 201	0.21 101	0.85 354	0.32 13	0.32 134	0.39 161	0.31 139	0.23 110	0.30 51	0.28 164	0.95 543	0.30 493	0.09 82	0.21 418	1.03 538	0.18 293

RAFT_CTSACE	0.46 231	0.76 377	2.07 344	0.35 315	0.30 345	0.54 188	0.30 304	0.61 182	0.48 158	0.49 240	0.76 436	0.55 291	0.36 242	0.58 237	0.22 88	0.08 32	0.13 323	0.11 196	0.10 144	0.41 479	0.08 34

NRIStereo	0.46 231	0.25 70	1.77 214	0.47 447	0.16 82	0.95 486	0.74 504	0.51 106	0.56 238	0.48 228	0.39 161	0.59 319	0.29 198	0.77 301	0.32 220	0.11 227	0.13 323	0.11 196	0.09 108	0.21 288	0.24 388

ICVP	0.46 231	0.29 122	2.41 416	0.33 268	0.22 232	0.59 269	0.55 460	0.75 260	0.50 174	0.44 190	0.60 335	0.49 267	0.35 236	0.53 222	0.37 254	0.16 393	0.16 387	0.14 347	0.11 206	0.15 152	0.15 228
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
HCRNet	0.46 231	0.49 269	1.65 166	0.38 373	0.29 334	0.58 252	0.22 122	0.75 260	0.62 300	0.47 210	0.49 234	0.48 265	0.36 242	1.12 343	0.37 254	0.15 372	0.10 228	0.15 377	0.13 277	0.17 211	0.17 273

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

SFCPSM	0.46 231	0.24 65	2.35 406	0.27 117	0.27 312	0.70 402	0.32 340	0.96 449	0.63 312	0.49 240	0.52 259	0.43 213	0.36 242	0.52 216	0.43 297	0.12 280	0.09 185	0.12 252	0.16 350	0.16 189	0.12 142

UPFNet	0.46 231	0.28 112	1.73 189	0.33 268	0.32 372	0.65 364	0.38 382	0.83 336	0.59 260	0.57 332	0.52 259	0.61 327	0.40 285	0.75 294	0.52 341	0.13 310	0.12 302	0.13 311	0.12 244	0.15 152	0.11 105

MSMDNet	0.46 231	0.44 243	2.28 393	0.26 101	0.20 191	0.55 201	0.21 101	0.75 260	0.64 320	0.48 228	0.55 292	0.68 371	0.56 397	0.46 177	0.30 197	0.11 227	0.10 228	0.13 311	0.10 144	0.18 238	0.15 228

HITNet	0.46 231	0.92 436	2.09 350	0.33 268	0.14 32	0.55 201	0.22 122	0.83 336	0.56 238	0.51 260	0.49 234	0.48 265	0.37 256	0.48 193	0.54 351	0.09 70	0.06 20	0.10 131	0.08 77	0.23 318	0.09 56
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
ISRNet	0.47 246	0.44 243	1.55 152	0.37 357	0.31 364	0.49 135	0.19 62	0.75 260	0.66 348	0.63 403	0.71 420	0.67 364	0.39 277	0.58 237	0.44 303	0.23 469	0.16 387	0.21 458	0.20 412	0.21 288	0.25 397

test_sample7	0.47 246	0.33 158	1.49 142	0.34 299	0.20 191	0.51 153	0.30 304	0.93 422	0.66 348	0.57 332	0.51 246	0.55 291	0.45 335	1.11 340	0.38 261	0.17 409	0.14 344	0.16 396	0.15 330	0.19 259	0.18 293

cc1	0.47 246	0.64 334	2.07 344	0.35 315	0.14 32	0.76 431	0.25 208	0.74 249	1.01 501	0.31 125	0.38 153	0.24 80	0.38 263	0.69 280	0.19 28	0.10 164	0.24 465	0.11 196	0.09 108	0.25 346	0.40 491

ffm	0.47 246	0.23 52	2.01 333	0.30 190	0.21 205	0.57 234	0.26 230	0.74 249	0.88 480	0.53 279	0.63 359	0.66 355	0.39 277	0.63 255	0.19 28	0.10 164	0.24 465	0.15 377	0.13 277	0.25 346	0.36 471

hknet	0.47 246	0.29 122	1.70 179	0.30 190	0.24 265	0.76 431	0.31 317	1.00 482	0.64 320	0.63 403	0.53 270	0.80 430	0.38 263	0.77 301	0.37 254	0.11 227	0.10 228	0.14 347	0.12 244	0.12 81	0.11 105

BEATNet_4x	0.47 246	0.73 371	1.91 296	0.33 268	0.15 55	0.56 216	0.25 208	0.85 354	0.58 253	0.54 292	0.51 246	0.57 309	0.42 313	0.57 234	0.61 376	0.11 227	0.08 115	0.12 252	0.09 108	0.20 274	0.16 255

ITSA-stereo	0.48 252	0.33 158	1.20 86	0.33 268	0.18 145	0.60 281	0.29 296	0.94 431	0.80 456	0.50 247	0.49 234	0.53 281	0.59 412	1.25 359	0.64 385	0.15 372	0.12 302	0.17 415	0.16 350	0.18 238	0.23 376

qqq1	0.48 252	0.46 254	1.60 159	0.30 190	0.15 55	0.45 96	0.24 188	0.90 394	0.72 397	0.56 321	0.64 375	0.51 273	0.41 296	1.87 454	0.23 100	0.13 310	0.10 228	0.09 82	0.08 77	0.14 134	0.11 105

fff1	0.48 252	0.46 254	1.60 159	0.30 190	0.15 55	0.45 96	0.24 188	0.90 394	0.72 397	0.56 321	0.64 375	0.51 273	0.41 296	1.87 454	0.23 100	0.13 310	0.10 228	0.09 82	0.08 77	0.14 134	0.11 105

MyStereo04	0.48 252	0.40 214	2.65 465	0.29 173	0.23 252	0.60 281	0.31 317	0.83 336	0.75 429	0.47 210	0.36 141	0.53 281	0.42 313	0.53 222	0.39 272	0.09 70	0.18 416	0.12 252	0.11 206	0.16 189	0.19 309

CFNet_ucs	0.48 252	0.50 275	2.32 398	0.26 101	0.22 232	0.57 234	0.22 122	0.85 354	0.65 333	0.53 279	0.64 375	0.68 371	0.44 331	0.54 226	0.31 209	0.13 310	0.12 302	0.16 396	0.11 206	0.19 259	0.17 273

anonymousa	0.48 252	0.46 254	2.44 424	0.29 173	0.34 393	0.61 302	0.25 208	0.66 203	0.54 220	0.53 279	0.77 439	0.73 400	0.46 349	0.33 77	0.31 209	0.10 164	0.09 185	0.12 252	0.29 460	0.10 50	0.19 309

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

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

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

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

KYRaft	0.48 252	0.29 122	1.75 199	0.33 268	0.21 205	0.75 427	0.44 418	0.58 162	0.57 242	0.64 413	0.93 474	0.53 281	0.72 457	0.60 249	0.24 122	0.10 164	0.07 40	0.12 252	0.14 305	0.12 81	0.54 512

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

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

111	0.48 252	1.09 488	1.95 315	0.24 52	0.13 20	0.59 269	0.26 230	0.83 336	0.78 448	0.48 228	0.52 259	0.56 303	0.38 263	0.49 203	0.38 261	0.09 70	0.07 40	0.09 82	0.07 51	0.23 318	0.35 463

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

UCFNet_RVC	0.48 252	0.82 407	1.85 263	0.30 190	0.27 312	0.64 350	0.26 230	0.74 249	0.55 227	0.48 228	0.53 270	0.63 334	0.41 296	0.88 318	0.38 261	0.15 372	0.10 228	0.17 415	0.17 369	0.18 238	0.15 228

MLCV	0.48 252	0.89 430	1.85 263	0.29 173	0.14 32	0.59 269	0.23 155	0.72 234	0.59 260	0.66 422	0.66 386	0.55 291	0.36 242	1.03 331	0.49 328	0.09 70	0.06 20	0.09 82	0.07 51	0.19 259	0.11 105

DN-CSS_ROB	0.48 252	1.23 510	1.99 330	0.39 383	0.22 232	0.56 216	0.19 62	0.75 260	0.61 282	0.45 200	0.62 347	0.41 196	0.31 215	0.70 285	0.32 220	0.11 227	0.08 115	0.14 347	0.13 277	0.36 447	0.12 142

AIO-test2	0.49 270	1.15 500	1.96 324	0.42 411	0.37 425	0.50 143	0.23 155	0.79 315	0.70 377	0.33 136	0.53 270	0.27 115	0.22 95	0.67 271	0.29 179	0.73 534	0.08 115	0.13 311	0.17 369	0.17 211	0.18 293

DCVSM-stereo	0.49 270	0.29 122	2.49 435	0.29 173	0.22 232	0.53 180	0.52 449	0.58 162	0.49 164	0.69 435	0.46 199	0.79 427	0.48 366	0.53 222	0.42 288	0.13 310	0.14 344	0.15 377	0.12 244	0.20 274	0.20 325

MyStereo05	0.49 270	0.41 220	2.72 474	0.30 190	0.23 252	0.60 281	0.30 304	0.82 330	0.77 443	0.52 269	0.37 144	0.51 273	0.42 313	0.52 216	0.38 261	0.09 70	0.17 405	0.12 252	0.10 144	0.16 189	0.20 325

HH	0.49 270	0.49 269	2.78 486	0.50 459	0.41 450	0.38 55	0.23 155	0.72 234	0.38 59	0.63 403	0.48 217	0.87 457	0.41 296	0.64 257	0.21 69	0.09 70	0.17 405	0.10 131	0.09 108	0.16 189	0.12 142

HanStereo	0.49 270	0.49 269	2.78 486	0.50 459	0.41 450	0.38 55	0.23 155	0.72 234	0.38 59	0.63 403	0.48 217	0.87 457	0.41 296	0.64 257	0.21 69	0.09 70	0.17 405	0.10 131	0.09 108	0.16 189	0.12 142

gwcnet-sp	0.49 270	0.43 232	2.54 448	0.31 217	0.22 232	0.67 377	0.31 317	0.78 299	0.65 333	0.58 350	0.47 205	0.46 246	0.43 323	0.76 297	0.46 308	0.11 227	0.11 276	0.11 196	0.11 206	0.15 152	0.14 195

scenet	0.49 270	0.43 232	2.54 448	0.31 217	0.22 232	0.67 377	0.31 317	0.78 299	0.65 333	0.58 350	0.47 205	0.46 246	0.43 323	0.76 297	0.46 308	0.11 227	0.11 276	0.11 196	0.11 206	0.15 152	0.14 195

ssnet	0.49 270	0.43 232	2.54 448	0.31 217	0.22 232	0.67 377	0.31 317	0.78 299	0.65 333	0.58 350	0.47 205	0.46 246	0.43 323	0.76 297	0.46 308	0.11 227	0.11 276	0.11 196	0.11 206	0.15 152	0.14 195

TestStereo1	0.49 270	0.81 403	1.85 263	0.39 383	0.57 499	0.56 216	0.34 352	0.75 260	0.69 368	0.44 190	0.63 359	0.35 163	0.42 313	0.64 257	0.29 179	0.10 164	0.08 115	0.12 252	0.10 144	0.33 423	0.26 407

SA-5K	0.49 270	0.81 403	1.85 263	0.39 383	0.57 499	0.56 216	0.34 352	0.75 260	0.69 368	0.44 190	0.63 359	0.35 163	0.42 313	0.64 257	0.29 179	0.10 164	0.08 115	0.12 252	0.10 144	0.33 423	0.26 407

Prome-Stereo	0.49 270	0.30 134	1.76 205	0.60 501	0.23 252	0.63 339	0.42 400	0.62 186	0.60 265	0.59 364	1.03 490	0.43 213	0.72 457	0.60 249	0.33 230	0.09 70	0.07 40	0.10 131	0.09 108	0.11 70	0.43 498

test_sample4	0.50 281	0.42 227	1.88 278	0.32 246	0.19 177	0.56 216	0.26 230	0.93 422	0.65 333	0.54 292	0.54 282	0.45 233	0.36 242	1.79 437	0.36 248	0.13 310	0.10 228	0.13 311	0.12 244	0.17 211	0.16 255

test_sample3	0.50 281	0.41 220	1.88 278	0.32 246	0.19 177	0.57 234	0.25 208	0.92 414	0.64 320	0.52 269	0.49 234	0.47 254	0.35 236	1.79 437	0.37 254	0.13 310	0.10 228	0.12 252	0.11 206	0.16 189	0.16 255

Former-RAFT_DAM_RVC	0.50 281	0.33 158	0.93 56	0.26 101	0.22 232	0.46 114	0.20 81	1.10 513	1.34 529	3.16 567	0.32 116	0.22 59	0.20 75	0.30 51	0.22 88	0.10 164	0.09 185	0.11 196	0.09 108	0.15 152	0.19 309

SMFormer	0.50 281	0.46 254	1.60 159	0.30 190	0.15 55	0.45 96	0.24 188	0.90 394	0.72 397	0.56 321	0.64 375	0.51 273	0.41 296	1.87 454	0.49 328	0.13 310	0.10 228	0.11 196	0.10 144	0.15 152	0.16 255

tta	0.50 281	0.46 254	1.60 159	0.30 190	0.15 55	0.45 96	0.24 188	0.90 394	0.72 397	0.56 321	0.64 375	0.51 273	0.41 296	1.87 454	0.49 328	0.13 310	0.10 228	0.11 196	0.10 144	0.14 134	0.11 105

DCRE	0.50 281	0.63 330	2.13 360	0.30 190	0.23 252	0.45 96	0.24 188	0.59 170	0.53 208	0.50 247	2.10 535	0.42 209	0.26 151	0.35 93	0.23 100	0.09 70	0.14 344	0.10 131	0.32 482	0.16 189	0.15 228

RAFT+CT+SA	0.50 281	0.86 420	1.82 252	0.37 357	0.75 522	0.54 188	0.34 352	0.77 284	0.63 312	0.38 157	0.55 292	0.34 159	0.29 198	0.68 274	0.27 154	0.09 70	0.07 40	0.11 196	0.51 523	0.29 387	0.41 496

NINENet	0.50 281	0.33 158	1.69 175	0.55 484	0.25 283	0.91 482	0.23 155	0.98 462	0.71 387	0.53 279	0.55 292	0.66 355	0.30 206	1.22 353	0.32 220	0.15 372	0.13 323	0.16 396	0.11 206	0.16 189	0.13 177

SA	0.50 281	0.75 376	1.95 315	0.31 217	0.61 510	0.57 234	0.31 317	0.91 405	0.73 412	0.42 179	0.62 347	0.38 176	0.47 357	0.68 274	0.29 179	0.09 70	0.09 185	0.13 311	0.32 482	0.30 398	0.10 80

CSP-Net	0.50 281	0.39 209	1.25 94	0.29 173	0.23 252	0.77 439	0.35 360	0.86 364	0.57 242	0.59 364	0.59 320	0.65 348	0.40 285	1.77 432	0.44 303	0.16 393	0.11 276	0.10 131	0.10 144	0.20 274	0.14 195

GwcNet-ADL	0.50 281	0.74 374	2.90 500	0.31 217	0.20 191	0.58 252	0.29 296	0.87 373	0.64 320	0.47 210	0.47 205	0.56 303	0.33 226	0.46 177	0.46 308	0.13 310	0.12 302	0.09 82	0.09 108	0.14 134	0.21 337

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

GMM-Stereo	0.50 281	0.23 52	2.41 416	0.54 477	0.24 265	0.77 439	0.46 429	0.59 170	0.57 242	0.58 350	0.73 427	0.47 254	0.43 323	0.68 274	0.27 154	0.10 164	0.06 20	0.13 311	0.13 277	0.14 134	0.44 500

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

DeepPruner_ROB	0.50 281	0.70 358	1.94 312	0.29 173	0.26 298	0.63 339	0.31 317	0.80 319	0.48 158	0.61 382	0.55 292	0.66 355	0.38 263	0.98 324	0.40 280	0.19 436	0.14 344	0.14 347	0.14 305	0.23 318	0.17 273

StereoDRNet-Refined	0.50 281	0.41 220	1.50 145	0.33 268	0.21 205	0.68 389	0.26 230	0.81 323	0.68 359	0.67 426	0.68 397	0.73 400	0.42 313	1.10 337	0.59 371	0.11 227	0.08 115	0.14 347	0.14 305	0.25 346	0.21 337
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
iResNet_ROB	0.50 281	1.15 500	1.73 189	0.31 217	0.21 205	0.58 252	0.22 122	0.95 444	0.82 463	0.58 350	0.62 347	0.57 309	0.39 277	0.84 311	0.40 280	0.11 227	0.08 115	0.09 82	0.06 9	0.21 288	0.13 177

G2L-ROB	0.51 298	0.95 451	1.96 324	0.29 173	0.22 232	0.59 269	0.28 272	0.76 273	0.57 242	0.55 310	0.45 191	0.70 388	0.32 222	1.38 368	0.47 317	0.11 227	0.07 40	0.09 82	0.08 77	0.20 274	0.13 177

DFGA-Net	0.51 298	1.06 484	1.75 199	0.30 190	0.24 265	0.54 188	0.22 122	0.63 192	0.60 265	0.48 228	0.51 246	0.35 163	0.27 169	1.82 445	0.53 345	0.10 164	0.08 115	0.12 252	0.12 244	0.37 455	0.15 228

test_sample5	0.51 298	0.43 232	1.83 258	0.32 246	0.18 145	0.55 201	0.26 230	0.92 414	0.65 333	0.53 279	0.59 320	0.45 233	0.36 242	1.87 454	0.36 248	0.13 310	0.10 228	0.13 311	0.12 244	0.17 211	0.16 255

DualNet	0.51 298	0.43 232	1.83 258	0.32 246	0.18 145	0.55 201	0.26 230	0.92 414	0.65 333	0.54 292	0.62 347	0.45 233	0.36 242	1.87 454	0.36 248	0.13 310	0.10 228	0.13 311	0.12 244	0.17 211	0.16 255

test_5	0.51 298	0.87 423	1.99 330	0.37 357	0.65 514	0.58 252	0.35 360	0.78 299	0.62 300	0.48 228	0.55 292	0.45 233	0.40 285	0.72 289	0.30 197	0.09 70	0.07 40	0.12 252	0.12 244	0.33 423	0.38 481

Sa-1000	0.51 298	0.72 364	1.90 290	0.31 217	0.60 508	0.60 281	0.31 317	0.94 431	0.71 387	0.52 269	0.83 450	0.42 209	0.33 226	0.68 274	0.28 164	0.10 164	0.09 185	0.13 311	0.29 460	0.29 387	0.10 80

dad	0.51 298	1.01 476	1.74 193	0.29 173	0.19 177	0.60 281	0.26 230	0.52 120	0.75 429	0.63 403	0.63 359	0.63 334	0.33 226	0.85 313	0.47 317	0.27 491	0.15 370	0.40 513	0.18 382	0.22 305	0.14 195

PSMNet-ADL	0.51 298	0.38 200	1.65 166	0.35 315	0.21 205	0.67 377	0.26 230	0.74 249	0.55 227	0.42 179	0.52 259	0.70 388	0.45 335	1.91 465	0.57 364	0.15 372	0.13 323	0.11 196	0.13 277	0.15 152	0.20 325

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

CFNet-ft	0.51 298	0.76 377	1.79 239	0.28 142	0.30 345	0.63 339	0.28 272	0.66 203	0.55 227	0.45 200	0.57 311	0.74 406	0.41 296	1.46 380	0.42 288	0.14 353	0.10 228	0.28 488	0.13 277	0.18 238	0.14 195

STTStereo	0.51 298	0.69 355	2.14 365	0.36 334	0.30 345	0.61 302	0.32 340	0.77 284	0.60 265	0.60 373	0.54 282	0.67 364	0.43 323	0.86 314	0.42 288	0.16 393	0.15 370	0.17 415	0.20 412	0.16 189	0.15 228

CFNet_RVC	0.51 298	0.76 377	1.79 239	0.28 142	0.30 345	0.63 339	0.28 272	0.66 203	0.55 227	0.45 200	0.57 311	0.74 406	0.41 296	1.46 380	0.42 288	0.14 353	0.10 228	0.28 488	0.13 277	0.18 238	0.14 195

iResNet	0.51 298	0.76 377	2.59 456	0.41 400	0.17 110	0.64 350	0.27 255	0.82 330	0.70 377	0.57 332	0.64 375	0.43 213	0.36 242	0.70 285	0.52 341	0.10 164	0.07 40	0.09 82	0.08 77	0.21 288	0.13 177

test_sample6	0.52 311	0.44 243	1.81 246	0.33 268	0.18 145	0.55 201	0.27 255	0.94 431	0.66 348	0.54 292	0.62 347	0.47 254	0.36 242	1.97 471	0.38 261	0.14 353	0.10 228	0.13 311	0.13 277	0.17 211	0.16 255

CoDeX	0.52 311	0.43 232	2.25 388	0.29 173	0.26 298	0.61 302	0.32 340	0.99 474	0.68 359	0.48 228	0.55 292	0.52 279	0.40 285	1.60 407	0.35 245	0.12 280	0.09 185	0.11 196	0.10 144	0.13 111	0.12 142

SepStereo	0.52 311	0.35 178	1.55 152	0.33 268	0.34 393	0.50 143	0.42 400	0.83 336	0.74 416	0.83 480	0.68 397	0.56 303	0.48 366	1.56 396	0.46 308	0.12 280	0.08 115	0.12 252	0.09 108	0.18 238	0.15 228

SST-Stereo	0.52 311	0.20 13	1.76 205	0.62 503	0.53 489	0.62 322	0.66 488	0.55 144	0.61 282	0.58 350	0.53 270	0.52 279	0.60 416	1.59 406	0.29 179	0.11 227	0.07 40	0.12 252	0.10 144	0.16 189	0.10 80

LMCR-Stereo	0.52 311	0.71 360	2.39 413	0.40 393	0.21 205	0.74 421	0.31 317	1.02 494	0.64 320	0.61 382	0.63 359	0.39 182	0.51 378	0.62 252	0.42 288	0.19 436	0.09 185	0.12 252	0.09 108	0.23 318	0.12 142

delet	0.52 311	0.54 289	1.62 164	0.31 217	0.35 406	0.74 421	0.46 429	0.85 354	0.74 416	0.55 310	0.60 335	0.67 364	0.50 376	1.12 343	0.57 364	0.11 227	0.11 276	0.13 311	0.14 305	0.16 189	0.12 142

IGEV_Zeroshot_test	0.53 317	0.33 158	2.91 501	0.32 246	0.18 145	0.54 188	0.21 101	0.72 234	0.42 100	0.81 475	0.51 246	0.71 392	0.41 296	0.48 193	1.13 462	0.09 70	0.15 370	0.10 131	0.35 492	0.19 259	0.09 56

TRStereo	0.53 317	0.76 377	2.38 411	0.42 411	0.29 334	0.69 395	0.23 155	1.81 548	0.55 227	0.36 145	0.32 116	0.47 254	0.40 285	0.46 177	0.25 135	0.12 280	0.11 276	0.11 196	0.41 511	0.13 111	0.32 450

RAFT-345	0.53 317	0.30 134	2.34 403	0.38 373	0.34 393	0.58 252	0.42 400	0.47 79	0.61 282	0.51 260	1.00 485	0.43 213	0.28 184	1.57 400	0.82 424	0.10 164	0.07 40	0.11 196	0.09 108	0.10 50	0.08 34

cf-r	0.53 317	0.81 403	2.15 366	0.33 268	0.28 326	0.60 281	0.28 272	0.78 299	0.64 320	0.51 260	0.60 335	0.75 412	0.40 285	1.32 362	0.43 297	0.13 310	0.09 185	0.11 196	0.12 244	0.15 152	0.14 195

PSMNet-RSSM	0.53 317	0.82 407	1.78 219	0.31 217	0.25 283	0.58 252	0.28 272	0.84 347	0.60 265	0.50 247	0.61 342	0.67 364	0.43 323	1.68 417	0.42 288	0.15 372	0.10 228	0.14 347	0.16 350	0.15 152	0.13 177

MyStereo8	0.54 322	0.80 398	2.76 482	0.32 246	0.33 385	0.71 404	0.20 81	0.87 373	0.57 242	0.51 260	0.59 320	0.50 270	0.33 226	0.68 274	0.55 352	0.10 164	0.29 489	0.10 131	0.13 277	0.21 288	0.34 461

MyStereo06	0.54 322	0.41 220	2.68 468	0.30 190	0.23 252	0.60 281	0.30 304	0.81 323	0.44 114	0.84 482	0.52 259	0.78 422	0.58 409	0.48 193	1.10 458	0.09 70	0.17 405	0.12 252	0.10 144	0.16 189	0.20 325

iRaft-Stereo_5w	0.54 322	1.01 476	2.08 349	0.27 117	0.21 205	0.49 135	0.28 272	0.73 245	0.58 253	0.40 165	0.61 342	0.62 331	0.46 349	1.78 433	0.47 317	0.09 70	0.07 40	0.11 196	0.10 144	0.39 471	0.12 142

IPLGR	0.54 322	0.56 301	2.68 468	0.36 334	0.18 145	0.62 322	0.54 457	1.02 494	0.64 320	0.73 452	0.46 199	0.47 254	0.45 335	1.12 343	0.29 179	0.09 70	0.08 115	0.11 196	0.09 108	0.19 259	0.12 142

AACVNet	0.54 322	0.78 394	1.73 189	0.36 334	0.21 205	0.57 234	0.25 208	0.71 229	0.51 182	0.55 310	0.59 320	0.64 343	0.41 296	2.13 489	0.41 286	0.14 353	0.11 276	0.14 347	0.11 206	0.33 423	0.15 228

LCNet	0.54 322	0.37 190	1.78 219	0.92 529	0.22 232	0.96 487	0.30 304	0.59 170	0.58 253	0.51 260	0.55 292	0.41 196	0.76 467	0.84 311	0.26 144	0.09 70	0.06 20	0.12 252	0.18 382	0.98 537	0.39 487

IRAFT_RVC	0.54 322	0.53 284	1.78 219	0.46 442	0.21 205	0.58 252	0.43 407	0.65 201	0.66 348	0.54 292	0.50 242	0.49 267	0.51 378	1.58 404	1.01 449	0.11 227	0.25 478	0.13 311	0.10 144	0.15 152	0.13 177

GEStereo_RVC	0.54 322	0.87 423	1.95 315	0.47 447	0.25 283	0.62 322	0.37 375	1.00 482	0.74 416	0.53 279	0.54 282	0.59 319	0.44 331	1.10 337	0.46 308	0.15 372	0.11 276	0.12 252	0.10 144	0.26 366	0.19 309

UNet	0.54 322	0.44 243	2.83 490	0.31 217	0.33 385	0.74 421	0.27 255	0.82 330	0.61 282	0.53 279	0.54 282	0.72 395	0.54 388	0.78 305	0.56 360	0.11 227	0.09 185	0.13 311	0.11 206	0.14 134	0.12 142

HGLStereo	0.54 322	0.69 355	2.00 332	0.35 315	0.40 443	0.66 371	0.30 304	0.83 336	0.62 300	0.57 332	0.69 406	0.69 378	0.54 388	1.07 334	0.55 352	0.13 310	0.13 323	0.13 311	0.11 206	0.19 259	0.17 273

DSFCA	0.54 322	0.35 178	1.41 122	0.28 142	0.28 326	0.79 448	0.88 517	0.76 273	0.70 377	0.72 448	0.66 386	0.67 364	0.57 403	1.17 349	0.63 380	0.16 393	0.14 344	0.13 311	0.14 305	0.16 189	0.13 177

DLCB_ROB	0.54 322	0.55 298	1.49 142	0.36 334	0.25 283	0.65 364	0.36 367	0.80 319	0.70 377	0.72 448	0.69 406	0.83 440	0.46 349	1.53 393	0.60 373	0.13 310	0.12 302	0.14 347	0.14 305	0.14 134	0.13 177

G2L-Stereo_test	0.55 334	0.97 462	1.89 285	0.33 268	0.24 265	0.75 427	0.38 382	0.79 315	0.60 265	0.60 373	0.54 282	0.74 406	0.39 277	1.56 396	0.43 297	0.10 164	0.08 115	0.08 29	0.08 77	0.28 382	0.13 177

G2L-Stereo	0.55 334	0.85 417	2.18 373	0.31 217	0.27 312	0.59 269	0.27 255	0.77 284	0.55 227	0.54 292	0.52 259	0.71 392	0.36 242	1.75 429	0.50 333	0.13 310	0.11 276	0.13 311	0.11 206	0.29 387	0.15 228

ssnet_v2	0.55 334	0.60 309	1.86 271	0.32 246	0.22 232	0.72 410	0.44 418	0.94 431	0.74 416	0.63 403	0.54 282	0.81 433	0.47 357	0.77 301	0.70 399	0.16 393	0.14 344	0.14 347	0.14 305	0.30 398	0.30 437

raft_robust	0.55 334	0.84 413	1.73 189	0.28 142	0.54 491	0.53 180	0.25 208	0.88 382	0.75 429	0.48 228	0.46 199	0.76 417	0.75 466	1.46 380	0.27 154	0.09 70	0.10 228	0.10 131	0.30 470	0.26 366	0.16 255

XX-Stereo	0.55 334	0.54 289	3.50 540	0.48 455	0.39 434	0.54 188	0.17 39	0.89 388	0.40 81	0.44 190	0.65 384	0.85 449	0.19 66	0.77 301	0.21 69	0.10 164	0.14 344	0.10 131	0.32 482	0.17 211	0.14 195

ac_64	0.55 334	0.46 254	1.92 299	0.36 334	0.34 393	0.63 339	0.31 317	0.82 330	0.61 282	0.55 310	0.51 246	0.89 463	0.48 366	1.83 446	0.55 352	0.14 353	0.11 276	0.12 252	0.12 244	0.18 238	0.12 142

GANet-RSSM	0.55 334	0.73 371	1.90 290	0.36 334	0.26 298	0.59 269	0.27 255	0.78 299	0.52 189	0.47 210	0.57 311	0.63 334	0.45 335	1.92 469	0.43 297	0.14 353	0.10 228	0.25 480	0.11 206	0.34 430	0.14 195

NLCA_NET_v2_RVC	0.55 334	0.92 436	2.36 409	0.38 373	0.37 425	0.60 281	0.28 272	0.82 330	0.62 300	0.62 393	0.55 292	0.72 395	0.45 335	1.00 327	0.43 297	0.15 372	0.11 276	0.14 347	0.14 305	0.15 152	0.16 255
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
CBFPSM	0.56 342	0.91 435	1.82 252	0.28 142	0.23 252	0.71 404	0.37 375	0.72 234	0.64 320	0.50 247	0.49 234	1.03 493	0.83 476	0.62 252	1.35 483	0.10 164	0.12 302	0.10 131	0.10 144	0.18 238	0.19 309

CRFU-Net	0.56 342	0.38 200	1.86 271	0.46 442	0.26 298	0.82 459	0.36 367	0.90 394	0.49 164	0.62 393	0.59 320	0.78 422	1.35 524	1.00 327	0.48 323	0.15 372	0.14 344	0.17 415	0.10 144	0.19 259	0.14 195

CIPLG	0.56 342	1.19 506	2.46 427	0.80 520	0.31 364	0.61 302	0.57 469	0.76 273	0.57 242	0.56 321	0.63 359	0.41 196	0.30 206	0.45 168	0.40 280	0.11 227	0.20 439	0.13 311	0.13 277	0.35 441	0.19 309

DAS	0.56 342	0.35 178	1.55 152	0.33 268	0.34 393	0.50 143	0.42 400	0.83 336	0.74 416	0.83 480	0.68 397	0.56 303	0.48 366	2.40 509	0.46 308	0.12 280	0.08 115	0.12 252	0.09 108	0.18 238	0.15 228

AASNet	0.56 342	1.03 480	2.34 403	0.37 357	0.33 385	0.65 364	0.29 296	0.96 449	0.73 412	0.54 292	0.60 335	0.55 291	0.38 263	0.59 243	0.58 369	0.14 353	0.12 302	0.13 311	0.10 144	0.43 487	0.24 388

ACRE	0.56 342	1.14 496	2.77 484	0.76 516	0.28 326	0.60 281	0.56 465	0.76 273	0.58 253	0.55 310	0.62 347	0.41 196	0.29 198	0.44 156	0.39 272	0.11 227	0.19 428	0.13 311	0.14 305	0.36 447	0.18 293

iinet-f	0.57 348	0.93 442	2.27 391	0.31 217	0.25 283	0.83 462	0.33 348	0.81 323	0.65 333	0.54 292	0.63 359	0.73 400	0.67 445	0.73 290	0.67 392	0.13 310	0.13 323	0.11 196	0.10 144	0.43 487	0.16 255

Wz-Net-LNSev-Ref	0.57 348	0.87 423	2.11 355	0.32 246	0.30 345	0.84 464	0.40 390	0.88 382	0.72 397	0.65 420	0.73 427	0.66 355	0.57 403	0.93 319	0.71 402	0.13 310	0.07 40	0.10 131	0.08 77	0.15 152	0.14 195

psm_up	0.57 348	0.61 313	1.83 258	0.35 315	0.30 345	0.64 350	0.37 375	0.90 394	0.68 359	0.59 364	0.55 292	0.68 371	0.54 388	1.91 465	0.46 308	0.16 393	0.15 370	0.16 396	0.15 330	0.23 318	0.13 177

GwcNet-RSSM	0.57 348	0.94 444	2.13 360	0.32 246	0.25 283	0.60 281	0.30 304	0.80 319	0.66 348	0.52 269	0.64 375	0.71 392	0.40 285	1.79 437	0.50 333	0.13 310	0.09 185	0.12 252	0.12 244	0.21 288	0.15 228

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

coex_refinement	0.58 353	0.94 444	1.87 276	0.38 373	0.25 283	0.64 350	0.34 352	0.83 336	0.65 333	0.60 373	0.63 359	0.81 433	0.48 366	1.85 453	0.56 360	0.13 310	0.09 185	0.10 131	0.10 144	0.16 189	0.16 255

PSMNet-RUCA	0.58 353	0.82 407	1.89 285	0.59 497	0.56 496	0.64 350	0.36 367	0.84 347	0.69 368	0.51 260	0.68 397	0.53 281	0.43 323	0.56 233	0.43 297	0.34 506	0.18 416	0.44 518	0.29 460	0.48 499	0.30 437

FACV-RUCA	0.58 353	0.40 214	1.78 219	0.43 416	1.67 560	0.48 128	0.28 272	0.69 219	0.62 300	0.40 165	0.53 270	0.33 153	0.63 433	0.40 133	0.31 209	0.13 310	0.11 276	0.62 527	0.12 244	0.70 523	0.98 543

UGAM	0.58 353	0.47 263	2.21 377	0.30 190	0.19 177	0.53 180	0.34 352	0.59 170	0.63 312	0.44 190	0.73 427	0.78 422	0.37 256	2.58 525	0.39 272	0.10 164	0.08 115	0.17 415	0.14 305	0.42 485	0.17 273

iRaft-Stereo_20w	0.58 353	0.39 209	1.96 324	0.45 437	0.32 372	0.92 484	0.57 469	1.14 518	0.56 238	0.81 475	0.40 166	0.55 291	0.69 450	0.65 267	1.04 454	0.09 70	0.16 387	0.09 82	0.36 500	0.17 211	0.25 397

IPLGR_C	0.58 353	1.25 513	2.72 474	0.80 520	0.31 364	0.60 281	0.61 479	0.76 273	0.58 253	0.56 321	0.62 347	0.41 196	0.31 215	0.43 147	0.40 280	0.11 227	0.22 454	0.13 311	0.15 330	0.35 441	0.19 309

CFNet	0.58 353	0.96 454	1.78 219	0.33 268	0.25 283	0.63 339	0.22 122	0.88 382	0.75 429	0.46 208	0.59 320	0.58 316	0.40 285	2.29 498	0.48 323	0.12 280	0.09 185	0.15 377	0.14 305	0.30 398	0.15 228

NVstereo2D	0.58 353	0.40 214	2.03 340	0.35 315	0.35 406	0.69 395	0.39 387	0.91 405	0.80 456	0.47 210	0.53 270	0.67 364	0.46 349	1.99 475	0.48 323	0.19 436	0.11 276	0.17 415	0.13 277	0.25 346	0.25 397

HUF	0.59 361	0.65 341	2.46 427	0.45 437	0.77 526	0.34 31	0.24 188	0.46 67	0.39 71	0.31 125	0.28 80	0.25 90	0.19 66	0.67 271	0.18 16	0.12 280	2.03 568	0.08 29	0.06 9	0.31 406	1.59 565

DualNet (step1)	0.59 361	0.62 319	1.93 302	0.27 117	0.22 232	0.68 389	0.31 317	0.93 422	0.66 348	0.57 332	0.51 246	0.55 291	0.45 335	1.11 340	0.38 261	0.61 526	0.14 344	0.87 536	0.56 529	0.25 346	0.23 376

Wz-Net-LNSev	0.59 361	0.96 454	2.47 432	0.34 299	0.37 425	0.79 448	0.44 418	0.86 364	0.77 443	0.61 382	0.67 389	0.79 427	0.56 397	0.64 257	0.62 378	0.15 372	0.14 344	0.12 252	0.12 244	0.18 238	0.19 309

OMP-Stereo	0.59 361	0.65 341	1.74 193	0.56 486	0.37 425	0.60 281	0.26 230	0.70 226	0.65 333	0.66 422	0.60 335	0.69 378	0.32 222	2.09 486	1.20 471	0.10 164	0.07 40	0.12 252	0.09 108	0.17 211	0.10 80

IIG-Stereo	0.59 361	0.65 341	1.74 193	0.54 477	0.23 252	0.61 302	0.21 101	0.73 245	0.65 333	0.64 413	0.69 406	0.69 378	0.38 263	2.09 486	1.39 486	0.11 227	0.07 40	0.11 196	0.09 108	0.15 152	0.09 56

iResNetv2_ROB	0.59 361	1.43 528	2.96 503	0.40 393	0.22 232	0.58 252	0.28 272	0.91 405	0.73 412	0.57 332	0.63 359	0.60 325	0.41 296	0.74 293	0.35 245	0.11 227	0.08 115	0.10 131	0.07 51	0.43 487	0.17 273

SACVNet	0.60 367	0.74 374	1.90 290	0.37 357	0.28 326	0.64 350	0.37 375	0.86 364	0.61 282	0.65 420	0.62 347	0.69 378	0.44 331	2.08 484	0.42 288	0.18 421	0.14 344	0.16 396	0.15 330	0.38 462	0.24 388

HHNet	0.60 367	0.65 341	2.60 459	0.36 334	0.25 283	0.64 350	0.61 479	0.64 195	0.62 300	0.55 310	1.13 500	0.32 147	0.60 416	0.42 144	1.79 506	0.15 372	0.07 40	0.12 252	0.10 144	0.18 238	0.15 228

ASMatch	0.60 367	0.43 232	2.58 454	0.91 528	0.36 414	0.56 216	0.25 208	0.52 120	0.61 282	0.47 210	1.21 504	0.47 254	0.66 443	1.34 364	0.94 434	0.10 164	0.08 115	0.11 196	0.11 206	0.10 50	0.16 255

PFNet	0.60 367	0.33 158	2.47 432	0.41 400	0.55 494	0.62 322	0.27 255	0.61 182	0.63 312	0.61 382	0.56 303	0.45 233	0.32 222	1.88 462	1.14 463	0.28 495	0.09 185	0.12 252	0.16 350	0.26 366	0.20 325

ADLNet	0.60 367	0.71 360	1.95 315	0.35 315	0.34 393	0.67 377	0.34 352	0.90 394	0.74 416	0.68 433	0.62 347	0.80 430	0.45 335	1.78 433	0.64 385	0.14 353	0.11 276	0.14 347	0.14 305	0.29 387	0.21 337

ARAFT	0.60 367	1.23 510	3.10 517	0.28 142	0.16 82	0.64 350	0.36 367	0.90 394	0.67 357	0.61 382	0.49 234	0.55 291	0.31 215	1.24 358	0.32 220	0.10 164	0.08 115	0.14 347	0.13 277	0.37 455	0.21 337

ETE_ROB	0.60 367	0.71 360	1.55 152	0.37 357	0.25 283	0.69 395	0.51 446	1.47 537	0.70 377	0.80 469	0.69 406	0.85 449	0.49 373	1.36 366	0.58 369	0.16 393	0.13 323	0.19 441	0.16 350	0.21 288	0.23 376

LALA_ROB	0.60 367	0.76 377	1.69 175	0.36 334	0.29 334	0.79 448	0.55 460	0.94 431	0.77 443	0.81 475	0.67 389	0.94 476	0.49 373	0.99 325	0.73 409	0.21 453	0.15 370	0.20 450	0.18 382	0.23 318	0.21 337

AIO-Stereo-zeroshot	0.61 375	0.61 313	3.35 537	0.33 268	0.58 501	0.66 371	0.20 81	0.98 462	0.55 227	0.73 452	0.52 259	0.99 486	0.65 438	0.58 237	0.29 179	0.10 164	0.16 387	0.10 131	0.41 511	0.29 387	0.20 325

RAFT-RH_RVC	0.61 375	0.50 275	2.33 401	0.36 334	0.29 334	0.60 281	0.18 53	0.44 57	0.58 253	0.76 460	1.91 531	0.47 254	0.29 198	1.60 407	1.23 475	0.14 353	0.07 40	0.13 311	0.13 277	0.10 50	0.09 56

FADNet-RVC	0.61 375	1.26 515	2.12 358	0.33 268	0.26 298	0.59 269	0.29 296	0.86 364	0.62 300	0.45 200	0.50 242	0.62 331	0.46 349	1.73 425	0.55 352	0.17 409	0.20 439	0.17 415	0.18 382	0.59 514	0.28 421

RASNet	0.61 375	0.68 351	2.03 340	0.35 315	0.46 474	0.65 364	0.28 272	0.78 299	0.70 377	0.48 228	0.64 375	0.93 472	0.61 425	2.21 494	0.73 409	0.12 280	0.09 185	0.09 82	0.10 144	0.14 134	0.11 105

XPNet_ROB	0.61 375	0.72 364	1.66 170	0.37 357	0.27 312	0.67 377	0.47 437	0.89 388	0.71 387	0.78 466	0.70 416	0.81 433	0.53 385	1.70 420	0.76 413	0.21 453	0.16 387	0.16 396	0.15 330	0.20 274	0.21 337

YMNet	0.62 380	0.72 364	1.93 302	0.41 400	0.41 450	0.87 474	0.43 407	0.87 373	0.71 387	0.74 455	0.81 444	0.83 440	0.46 349	0.86 314	0.93 432	0.19 436	0.22 454	0.20 450	0.17 369	0.41 479	0.21 337

YMNet_1	0.62 380	0.72 364	1.93 302	0.41 400	0.41 450	0.87 474	0.43 407	0.87 373	0.71 387	0.74 455	0.81 444	0.83 440	0.46 349	0.86 314	0.93 432	0.19 436	0.22 454	0.20 450	0.17 369	0.41 479	0.21 337

DDVS	0.62 380	0.40 214	1.40 121	2.21 564	0.35 406	0.87 474	1.00 528	0.69 219	0.50 174	0.53 279	0.56 303	0.90 465	0.37 256	1.22 353	0.47 317	0.15 372	0.14 344	0.14 347	0.12 244	0.19 259	0.22 352

DRaft	0.62 380	0.38 200	1.76 205	0.24 52	0.16 82	0.64 350	0.66 488	0.53 129	0.53 208	0.67 426	0.99 483	0.38 176	1.00 500	1.44 375	2.10 520	0.10 164	0.14 344	0.10 131	0.14 305	0.18 238	0.21 337

DMCA-RVC	0.62 380	0.96 454	2.63 461	0.36 334	0.90 532	0.56 216	0.31 317	0.69 219	0.57 242	0.68 433	0.52 259	0.59 319	0.56 397	1.23 355	0.53 345	0.16 393	0.38 509	0.20 450	0.15 330	0.20 274	0.15 228

HSM	0.62 380	0.76 377	1.72 186	0.30 190	0.29 334	0.64 350	0.28 272	0.94 431	0.62 300	0.58 350	0.57 311	1.40 525	0.64 436	2.59 526	0.42 288	0.11 227	0.08 115	0.10 131	0.08 77	0.14 134	0.11 105

UGAM-zero	0.63 386	0.39 209	2.49 435	0.30 190	0.49 479	0.67 377	0.19 62	0.91 405	0.45 129	0.77 464	0.45 191	1.16 514	0.82 475	2.05 480	0.29 179	0.09 70	0.15 370	0.09 82	0.44 515	0.11 70	0.22 352

fast-acv-ft	0.63 386	0.88 427	3.10 517	0.38 373	0.30 345	0.79 448	0.48 441	0.69 219	0.72 397	0.58 350	0.78 440	0.76 417	0.60 416	0.67 271	0.73 409	0.15 372	0.15 370	0.18 435	0.17 369	0.37 455	0.16 255

PSM-AAD	0.63 386	0.22 36	1.77 214	0.37 357	0.23 252	0.86 470	1.17 540	0.59 170	0.60 265	0.64 413	0.71 420	0.68 371	2.93 555	0.65 267	0.31 209	0.09 70	0.07 40	0.17 415	0.15 330	0.13 111	0.33 457

PS-NSSS	0.63 386	1.00 472	1.81 246	0.30 190	0.31 364	0.63 339	0.34 352	0.98 462	0.69 368	0.54 292	0.74 430	0.51 273	0.41 296	2.43 514	0.48 323	0.24 477	0.17 405	0.27 484	0.18 382	0.27 376	0.21 337

z-ln-s-r	0.64 390	0.89 430	2.23 385	0.32 246	0.26 298	0.57 234	0.37 375	0.84 347	0.76 438	0.51 260	0.81 444	0.64 343	0.45 335	2.06 481	1.27 478	0.10 164	0.07 40	0.11 196	0.09 108	0.24 333	0.13 177

test_for_model	0.64 390	1.60 536	1.82 252	1.23 545	1.02 541	0.53 180	0.23 155	0.75 260	0.50 174	0.57 332	0.29 86	0.25 90	0.20 75	0.26 19	0.22 88	0.76 537	0.31 495	0.08 29	0.07 51	1.68 558	0.50 511

TransformOpticalFlow	0.64 390	0.56 301	2.66 466	0.44 423	0.26 298	0.62 322	0.28 272	0.83 336	0.71 387	0.76 460	0.74 430	0.91 467	0.85 480	1.83 446	0.81 423	0.10 164	0.07 40	0.11 196	0.09 108	0.11 70	0.12 142

pcwnet_v2	0.64 390	0.49 269	4.41 555	0.32 246	0.27 312	0.60 281	0.25 208	0.97 458	0.88 480	0.59 364	0.70 416	0.63 334	0.55 393	0.66 270	0.37 254	0.17 409	0.15 370	0.15 377	0.14 305	0.21 288	0.23 376

RAFT + AFF	0.64 390	1.20 507	1.95 315	0.34 299	0.33 385	0.67 377	0.52 449	0.99 474	0.74 416	0.53 279	0.58 317	0.57 309	0.80 472	1.76 430	0.51 338	0.12 280	0.27 486	0.15 377	0.14 305	0.43 487	0.29 427

FADNet	0.64 390	1.22 509	2.06 342	0.32 246	0.30 345	0.66 371	0.29 296	0.88 382	0.72 397	0.44 190	0.48 217	0.66 355	0.57 403	1.84 451	0.45 307	0.46 517	0.20 439	0.17 415	0.19 402	0.59 514	0.24 388

DRN-Test	0.64 390	0.43 232	2.44 424	0.39 383	0.44 460	0.80 455	0.41 396	1.02 494	0.78 448	0.80 469	0.63 359	0.69 378	0.56 397	1.79 437	0.69 397	0.15 372	0.12 302	0.17 415	0.16 350	0.18 238	0.17 273

StereoDRNet	0.64 390	0.88 427	2.35 406	0.41 400	0.45 468	0.73 417	0.47 437	0.94 431	0.74 416	0.75 457	0.54 282	0.74 406	0.47 357	1.70 420	0.72 406	0.15 372	0.14 344	0.15 377	0.14 305	0.20 274	0.19 309

NOSS_ROB	0.64 390	0.65 341	1.62 164	0.46 442	0.25 283	0.67 377	0.30 304	0.93 422	0.77 443	0.59 364	0.57 311	0.77 419	0.38 263	2.78 538	0.44 303	0.23 469	0.24 465	0.28 488	0.26 448	0.27 376	0.39 487

Wz-Net-MNSev	0.65 399	0.97 462	2.19 375	0.36 334	0.33 385	0.90 480	0.60 475	0.92 414	0.81 462	0.75 457	0.72 425	0.73 400	0.65 438	1.39 369	0.71 402	0.16 393	0.13 323	0.14 347	0.14 305	0.24 333	0.18 293

FINET	0.65 399	0.95 451	3.06 513	0.35 315	0.40 443	0.58 252	0.48 441	0.92 414	1.10 513	0.57 332	0.68 397	0.47 254	0.44 331	1.15 348	0.60 373	0.23 469	0.21 448	0.17 415	0.15 330	0.26 366	0.25 397

CVANet_RVC	0.65 399	0.80 398	2.13 360	0.36 334	0.26 298	0.62 322	0.42 400	0.84 347	0.72 397	0.69 435	0.68 397	0.68 371	0.52 383	2.64 528	0.42 288	0.19 436	0.12 302	0.22 461	0.17 369	0.37 455	0.15 228

NCCL2	0.65 399	0.94 444	1.96 324	0.43 416	0.30 345	0.71 404	0.68 494	0.84 347	0.65 333	0.70 441	0.60 335	0.86 455	0.54 388	1.56 396	0.57 364	0.20 446	0.16 387	0.67 530	0.25 440	0.22 305	0.24 388

TCMNet	0.66 403	0.85 417	2.55 453	0.50 459	0.52 488	0.72 410	0.39 387	0.87 373	0.72 397	0.58 350	0.68 397	0.63 334	0.46 349	1.70 420	0.63 380	0.18 421	0.18 416	0.23 468	0.18 382	0.38 462	0.27 414

ACV-stereo	0.66 403	0.76 377	2.86 491	0.32 246	0.25 283	1.01 494	0.60 475	0.59 170	0.52 189	0.41 174	0.45 191	1.55 531	0.94 495	1.40 372	0.69 397	0.14 353	0.13 323	0.12 252	0.11 206	0.20 274	0.19 309

ttt	0.66 403	0.22 36	1.68 173	0.34 299	0.24 265	0.60 281	0.26 230	1.00 482	0.77 443	0.55 310	0.67 389	0.54 287	0.36 242	2.14 490	3.03 539	0.16 393	0.13 323	0.13 311	0.12 244	0.15 152	0.17 273

GrayStereo	0.66 403	0.19 8	1.76 205	0.90 527	0.23 252	0.62 322	1.42 554	0.62 186	0.60 265	0.72 448	0.78 440	0.56 303	3.07 558	0.60 249	0.26 144	0.09 70	0.08 115	0.10 131	0.21 418	0.11 70	0.18 293

PSMNet_ROB	0.66 403	1.01 476	2.33 401	0.38 373	0.31 364	0.72 410	0.55 460	0.86 364	0.69 368	0.54 292	0.60 335	0.75 412	0.47 357	2.00 476	0.82 424	0.17 409	0.13 323	0.19 441	0.19 402	0.24 333	0.27 414

DispNO	0.67 408	0.98 466	2.58 454	0.31 217	0.27 312	0.59 269	0.29 296	0.83 336	0.68 359	0.53 279	0.79 443	0.83 440	0.47 357	2.46 516	0.68 395	0.12 280	0.10 228	0.19 441	0.31 476	0.16 189	0.17 273

STrans-v2	0.67 408	0.56 301	2.64 463	0.27 117	0.23 252	0.57 234	0.33 348	0.96 449	0.69 368	0.92 493	0.85 457	0.89 463	0.93 492	1.83 446	1.21 473	0.09 70	0.07 40	0.10 131	0.09 108	0.11 70	0.12 142

hitnet-ft	0.67 408	0.80 398	1.90 290	0.28 142	0.22 232	0.69 395	0.36 367	0.85 354	0.65 333	0.56 321	0.84 453	1.03 493	0.95 498	2.32 500	0.55 352	0.23 469	0.14 344	0.41 514	0.13 277	0.24 333	0.17 273

FADNet-RVC-Resample	0.67 408	1.16 505	3.16 523	0.37 357	0.29 334	0.62 322	0.38 382	0.86 364	0.63 312	0.51 260	0.50 242	0.57 309	0.45 335	1.57 400	0.49 328	0.24 477	0.32 501	0.23 468	0.19 402	0.27 376	0.62 521

RP	0.67 408	0.82 407	1.94 312	0.43 416	0.44 460	0.65 364	0.45 426	0.89 388	0.82 463	0.66 422	0.92 470	0.99 486	0.76 467	1.55 395	0.66 389	0.25 482	0.18 416	0.23 468	0.20 412	0.31 406	0.22 352

HSM-Net_RVC	0.67 408	0.34 171	2.23 385	0.26 101	0.19 177	0.67 377	0.29 296	1.26 529	0.69 368	0.72 448	0.70 416	0.78 422	0.42 313	3.77 557	0.41 286	0.13 310	0.09 185	0.10 131	0.09 108	0.12 81	0.11 105
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
TDLM	0.67 408	0.92 436	1.76 205	0.37 357	0.24 265	0.66 371	0.56 465	0.82 330	0.74 416	1.16 514	0.62 347	0.61 327	0.48 366	2.70 534	0.50 333	0.20 446	0.11 276	0.35 504	0.14 305	0.32 414	0.16 255

w-ln-seven-2	0.68 415	1.13 494	2.46 427	0.36 334	0.27 312	0.65 364	0.44 418	0.87 373	0.83 467	0.69 435	0.75 433	0.72 395	0.63 433	1.56 396	1.15 465	0.13 310	0.13 323	0.15 377	0.14 305	0.35 441	0.19 309

ADLNet2	0.68 415	0.84 413	3.19 527	0.33 268	0.36 414	0.64 350	0.37 375	0.89 388	0.79 453	0.54 292	0.65 384	0.93 472	0.48 366	2.07 483	0.56 360	0.13 310	0.11 276	0.11 196	0.11 206	0.33 423	0.18 293

DEmStereo	0.68 415	0.31 145	2.25 388	0.42 411	0.17 110	0.66 371	0.89 518	0.51 106	0.59 260	0.60 373	1.01 486	0.45 233	1.26 516	1.54 394	2.26 526	0.10 164	0.08 115	0.10 131	0.10 144	0.10 50	0.11 105

Nwc_Net	0.68 415	0.83 411	2.53 442	0.41 400	0.39 434	0.77 439	0.38 382	1.01 491	0.70 377	0.60 373	0.99 483	0.98 483	0.68 448	1.41 373	0.63 380	0.23 469	0.15 370	0.23 468	0.25 440	0.23 318	0.18 293

AANet_RVC	0.68 415	1.00 472	2.09 350	0.33 268	0.25 283	0.58 252	0.32 340	0.81 323	0.80 456	0.61 382	0.94 475	0.80 430	0.41 296	2.46 516	1.02 451	0.36 509	0.14 344	0.10 131	0.09 108	0.23 318	0.22 352

IPLG	0.69 420	0.84 413	2.43 422	0.35 315	0.21 205	1.65 534	0.61 479	1.36 533	0.58 253	1.39 535	0.51 246	0.37 169	0.87 484	1.41 373	0.36 248	0.09 70	0.07 40	0.14 347	0.12 244	0.32 414	0.11 105

GwcNet	0.69 420	0.71 360	3.12 520	0.36 334	0.45 468	0.81 456	0.44 418	0.86 364	0.84 470	0.60 373	0.74 430	0.82 438	0.49 373	1.65 413	0.66 389	0.16 393	0.15 370	0.15 377	0.15 330	0.31 406	0.24 388

AF-Net	0.69 420	0.92 436	2.21 377	0.41 400	0.40 443	0.68 389	0.40 390	1.02 494	0.86 473	0.69 435	1.03 490	1.04 496	0.84 479	1.19 350	0.78 417	0.22 466	0.14 344	0.25 480	0.17 369	0.30 398	0.18 293

stereogan	0.69 420	0.51 278	2.44 424	0.39 383	0.39 434	1.01 494	0.41 396	0.94 431	0.92 490	0.73 452	0.85 457	1.15 512	0.69 450	1.57 400	0.53 345	0.19 436	0.18 416	0.20 450	0.16 350	0.36 447	0.24 388

PAM_32	0.70 424	0.35 178	2.73 479	0.54 477	0.61 510	1.07 505	0.43 407	0.84 347	0.49 164	0.90 490	0.91 468	1.23 516	0.77 470	0.65 267	1.10 458	0.10 164	0.19 428	0.10 131	0.49 520	0.15 152	0.38 481

PAM	0.70 424	0.35 178	2.72 474	0.56 486	0.62 512	1.08 507	0.53 453	0.85 354	0.44 114	0.93 495	0.92 470	1.24 517	0.68 448	0.64 257	1.01 449	0.10 164	0.19 428	0.10 131	0.48 518	0.14 134	0.38 481

AIO-Stereo-zeroshot1	0.70 424	0.65 341	3.45 538	0.50 459	0.60 508	0.75 427	0.23 155	0.96 449	0.60 265	0.76 460	1.30 511	0.81 433	0.60 416	0.57 234	0.82 424	0.10 164	0.16 387	0.11 196	0.43 514	0.31 406	0.22 352

xxxx	0.70 424	0.21 21	1.33 107	0.28 142	0.18 145	0.63 339	0.24 188	1.02 494	0.69 368	0.50 247	0.62 347	0.58 316	0.38 263	1.47 387	5.21 564	0.13 310	0.12 302	0.11 196	0.10 144	0.12 81	0.15 228

APVNet	0.70 424	0.67 349	2.71 472	0.38 373	0.36 414	0.85 468	0.43 407	0.91 405	0.68 359	0.55 310	0.69 406	0.75 412	0.55 393	2.31 499	0.78 417	0.17 409	0.17 405	0.24 475	0.19 402	0.33 423	0.23 376

Syn2CoEx	0.70 424	1.07 487	2.74 480	0.43 416	0.30 345	0.64 350	0.42 400	0.99 474	0.78 448	0.62 393	0.78 440	0.74 406	0.72 457	1.92 469	0.61 376	0.20 446	0.17 405	0.19 441	0.15 330	0.29 387	0.22 352

FAT-Stereo	0.70 424	0.54 289	2.88 493	0.36 334	0.29 334	0.62 322	0.54 457	0.97 458	0.87 476	0.76 460	0.92 470	0.94 476	0.80 472	1.84 451	0.57 364	0.18 421	0.19 428	0.17 415	0.16 350	0.22 305	0.25 397

RYNet	0.70 424	0.56 301	2.25 388	0.35 315	0.41 450	0.86 470	0.43 407	0.94 431	0.82 463	0.62 393	0.53 270	0.91 467	0.60 416	2.70 534	1.00 445	0.14 353	0.11 276	0.16 396	0.14 305	0.25 346	0.27 414

PWC_ROB	0.70 424	0.94 444	1.88 278	0.39 383	0.39 434	0.62 322	0.30 304	0.98 462	0.94 491	0.91 492	1.29 510	0.77 419	0.62 430	1.62 411	1.03 453	0.18 421	0.11 276	0.18 435	0.13 277	0.51 506	0.22 352

ccnet	0.71 433	0.41 220	1.59 157	0.40 393	0.45 468	1.06 500	0.55 460	0.98 462	0.71 387	0.88 486	0.97 480	0.82 438	0.88 488	1.68 417	0.94 434	0.32 502	0.26 480	0.32 500	0.27 453	0.34 430	0.30 437

RGC	0.71 433	0.97 462	2.18 373	0.44 423	0.44 460	0.73 417	0.40 390	0.94 431	0.71 387	0.71 445	1.04 493	1.01 489	0.71 454	1.74 427	0.70 399	0.23 469	0.18 416	0.28 488	0.26 448	0.29 387	0.27 414

CBMV	0.71 433	0.76 377	2.64 463	0.33 268	0.20 191	0.78 444	0.79 509	0.98 462	0.78 448	0.85 485	0.71 420	0.86 455	1.10 510	1.46 380	0.62 378	0.18 421	0.20 439	0.21 458	0.19 402	0.25 346	0.33 457
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
GCST	0.72 436	1.10 489	2.15 366	1.11 541	0.59 503	0.62 322	0.19 62	0.75 260	0.53 208	0.56 321	0.63 359	0.47 254	0.31 215	1.11 340	0.33 230	0.75 536	0.45 519	0.84 535	0.64 540	0.69 522	0.54 512

mmx	0.72 436	0.23 52	2.01 333	0.30 190	0.21 205	0.57 234	0.26 230	0.99 474	0.76 438	0.53 279	0.63 359	0.66 355	0.39 277	2.52 521	3.43 550	0.13 310	0.10 228	0.15 377	0.13 277	0.15 152	0.15 228

xxx	0.72 436	0.23 52	2.01 333	0.30 190	0.21 205	0.57 234	0.26 230	0.99 474	0.76 438	0.53 279	0.63 359	0.66 355	0.39 277	2.52 521	3.43 550	0.13 310	0.10 228	0.15 377	0.13 277	0.15 152	0.15 228

LL-Strereo	0.72 436	1.29 517	2.49 435	0.36 334	0.45 468	0.55 201	0.32 340	0.93 422	0.71 387	0.67 426	0.58 317	0.85 449	0.79 471	2.67 532	0.46 308	0.10 164	0.18 416	0.14 347	0.12 244	0.40 476	0.42 497

test_xeample	0.72 436	0.21 21	1.36 112	0.27 117	0.17 110	0.59 269	0.28 272	1.01 491	0.70 377	0.55 310	0.67 389	0.44 224	0.39 277	1.88 462	5.17 563	0.12 280	0.10 228	0.11 196	0.10 144	0.13 111	0.15 228

SHD	0.72 436	0.77 386	2.36 409	0.45 437	0.40 443	0.71 404	0.32 340	1.02 494	1.25 524	1.07 507	0.84 453	0.90 465	0.73 460	1.09 336	0.98 439	0.21 453	0.18 416	0.20 450	0.21 418	0.32 414	0.31 445

RTSC	0.72 436	1.00 472	2.22 381	0.40 393	0.29 334	0.82 459	0.31 317	0.96 449	1.10 513	0.92 493	0.81 444	0.78 422	0.58 409	1.23 355	1.55 495	0.18 421	0.17 405	0.14 347	0.17 369	0.43 487	0.30 437

PASM	0.72 436	0.68 351	1.91 296	0.47 447	0.44 460	0.60 281	0.51 446	0.76 273	0.80 456	0.77 464	0.67 389	0.87 457	0.61 425	2.40 509	0.67 392	0.32 502	0.35 503	0.36 506	0.41 511	0.45 496	0.39 487

PWCDC_ROB	0.72 436	1.06 484	2.09 350	0.47 447	0.36 414	0.78 444	0.26 230	0.98 462	1.34 529	0.61 382	2.07 533	0.64 343	0.61 425	0.83 309	0.71 402	0.31 501	0.14 344	0.15 377	0.12 244	0.60 517	0.21 337

ff1	0.73 445	0.23 52	2.01 333	0.30 190	0.21 205	0.57 234	0.26 230	0.74 249	0.88 480	0.53 279	0.63 359	0.66 355	0.39 277	2.52 521	3.43 550	0.10 164	0.24 465	0.15 377	0.13 277	0.25 346	0.36 471

GASNet	0.73 445	1.47 530	3.04 511	0.47 447	0.33 385	0.57 234	0.34 352	0.91 405	0.75 429	0.58 350	0.58 317	0.74 406	0.55 393	2.03 477	0.65 388	0.21 453	0.15 370	0.19 441	0.17 369	0.51 506	0.28 421

XQC	0.73 445	0.98 466	2.39 413	0.46 442	0.35 406	0.81 456	0.46 429	1.00 482	1.00 499	0.80 469	0.69 406	0.88 461	0.74 465	1.32 362	1.20 471	0.24 477	0.16 387	0.23 468	0.20 412	0.41 479	0.33 457

w-ln-seven	0.74 448	1.05 482	2.54 448	0.37 357	0.34 393	1.03 497	0.47 437	1.00 482	1.08 510	0.90 490	0.85 457	0.85 449	0.57 403	1.37 367	1.26 477	0.14 353	0.13 323	0.16 396	0.15 330	0.31 406	0.20 325

1111x	0.74 448	0.21 21	1.93 302	0.31 217	0.17 110	0.63 339	0.32 340	1.03 501	0.74 416	0.52 269	0.62 347	0.57 309	0.47 357	2.38 505	4.25 558	0.12 280	0.14 344	0.11 196	0.12 244	0.12 81	0.14 195

Anonymous_2	0.74 448	0.32 151	1.65 166	0.33 268	0.30 345	0.67 377	0.32 340	0.69 219	0.46 138	0.48 228	0.41 170	0.84 445	0.58 409	0.51 212	0.40 280	0.32 502	0.38 509	1.43 558	3.69 574	0.80 531	0.27 414

GANetREF_RVC	0.75 451	1.15 500	2.46 427	0.47 447	0.26 298	0.83 462	0.61 479	0.97 458	0.89 484	0.62 393	0.61 342	0.72 395	0.59 412	2.42 511	0.55 352	0.32 502	0.25 478	0.36 506	0.24 432	0.39 471	0.31 445
Zhang, Feihu and Prisacariu, Victor and Yang, Ruigang and Torr, Philip HS: GA-Net: Guided Aggregation Net for End- to-end Stereo Matching. CVPR 2019
GANet	0.75 451	0.84 413	2.01 333	0.40 393	0.25 283	0.74 421	0.66 488	0.87 373	0.73 412	0.71 445	1.07 495	0.84 445	0.59 412	2.71 536	1.15 465	0.17 409	0.16 387	0.44 518	0.16 350	0.31 406	0.20 325

PDISCO_ROB	0.75 451	1.06 484	2.11 355	0.64 505	0.59 503	1.13 511	0.43 407	1.14 518	1.05 505	0.64 413	0.71 420	0.96 479	0.61 425	1.21 351	0.76 413	0.37 510	0.18 416	0.27 484	0.24 432	0.56 513	0.32 450

HBP-ISP	0.76 454	1.30 518	3.19 527	0.35 315	0.26 298	0.85 468	0.54 457	1.03 501	0.72 397	0.80 469	0.69 406	0.68 371	0.83 476	2.04 479	0.44 303	0.23 469	0.24 465	0.29 495	0.25 440	0.28 382	0.24 388

Wz-Net-SNSev	0.76 454	1.32 522	3.11 519	0.40 393	0.31 364	0.71 404	0.60 475	0.98 462	0.87 476	0.67 426	0.83 450	0.96 479	0.60 416	1.67 416	0.97 438	0.16 393	0.15 370	0.16 396	0.17 369	0.36 447	0.24 388

FTStereo	0.76 454	0.18 5	2.35 406	0.71 512	0.21 205	0.73 417	1.79 557	0.57 156	0.53 208	1.07 507	1.63 525	1.29 519	2.13 547	0.75 294	0.29 179	0.19 436	0.08 115	0.12 252	0.11 206	0.11 70	0.40 491

CBMV_ROB	0.76 454	0.42 227	2.68 468	0.33 268	0.22 232	0.74 421	0.47 437	0.96 449	0.76 438	1.04 506	0.96 478	0.88 461	0.93 492	2.06 481	1.19 470	0.22 466	0.24 465	0.27 484	0.25 440	0.25 346	0.28 421

DDUNet	0.77 458	1.12 491	1.88 278	0.76 516	0.69 518	0.84 464	0.43 407	0.85 354	0.65 333	0.67 426	0.75 433	0.91 467	0.52 383	1.03 331	0.57 364	0.54 522	0.37 507	0.95 542	0.52 525	0.71 524	0.57 516

UDG	0.77 458	1.23 510	2.15 366	0.67 510	0.59 503	0.78 444	0.38 382	0.90 394	0.70 377	0.61 382	0.69 406	1.01 489	0.67 445	1.02 329	0.73 409	0.45 515	0.34 502	0.87 536	0.51 523	0.67 521	0.46 503

aanetorigin	0.77 458	0.80 398	2.59 456	0.43 416	0.44 460	0.58 252	1.01 530	0.57 156	0.68 359	1.53 540	1.23 505	0.81 433	1.08 508	1.07 334	1.07 455	0.18 421	0.15 370	0.17 415	0.21 418	0.54 511	0.30 437

MaskLacGwcNet_RVC	0.77 458	1.04 481	2.06 342	0.94 531	0.35 406	0.89 479	0.40 390	0.85 354	0.63 312	0.55 310	0.63 359	0.75 412	0.38 263	2.38 505	0.48 323	1.10 549	0.31 495	0.36 506	0.21 418	0.53 510	0.55 515

222	0.78 462	0.23 52	1.23 91	0.28 142	0.18 145	0.62 322	0.24 188	1.02 494	0.70 377	0.58 350	0.66 386	0.46 246	0.42 313	1.80 441	6.53 570	0.13 310	0.10 228	0.11 196	0.10 144	0.12 81	0.17 273

EAI-Stereo	0.78 462	0.25 70	1.67 172	0.54 477	0.59 503	1.95 543	2.05 560	1.11 517	0.64 320	0.95 498	1.49 520	0.50 270	0.67 445	0.59 243	1.44 490	0.09 70	0.19 428	0.09 82	0.49 520	0.13 111	0.22 352

NCC-stereo	0.79 464	0.94 444	2.42 418	0.59 497	0.45 468	1.90 541	0.46 429	0.99 474	0.72 397	0.64 413	0.84 453	0.91 467	0.73 460	1.80 441	1.00 445	0.27 491	0.19 428	0.23 468	0.31 476	0.24 333	0.22 352

Abc-Net	0.79 464	0.94 444	2.42 418	0.59 497	0.45 468	1.90 541	0.46 429	0.99 474	0.72 397	0.64 413	0.84 453	0.91 467	0.73 460	1.80 441	1.00 445	0.27 491	0.19 428	0.23 468	0.31 476	0.24 333	0.22 352
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
zh-mn7	0.80 466	1.54 533	3.00 509	0.35 315	0.27 312	0.72 410	0.41 396	0.93 422	1.11 515	1.00 501	1.28 508	0.75 412	0.57 403	1.87 454	1.18 468	0.16 393	0.13 323	0.14 347	0.14 305	0.26 366	0.21 337

z-mn7	0.80 466	1.52 532	2.62 460	0.36 334	0.28 326	1.01 494	0.48 441	0.90 394	1.29 527	0.69 435	1.35 516	0.85 449	0.59 412	2.03 477	1.09 457	0.14 353	0.12 302	0.14 347	0.12 244	0.32 414	0.20 325

SQANet	0.80 466	1.58 535	2.53 442	0.76 516	0.83 527	0.76 431	0.36 367	0.83 336	0.64 320	0.63 403	0.69 406	0.73 400	0.51 378	1.21 351	0.53 345	0.77 538	0.29 489	0.59 526	0.29 460	0.86 533	0.61 520

anonymity	0.80 466	0.66 348	1.29 99	0.59 497	0.75 522	0.67 377	0.52 449	0.95 444	0.71 387	0.94 496	0.70 416	0.67 364	0.87 484	0.71 287	1.35 483	0.64 529	0.62 535	0.58 524	1.44 562	0.60 517	0.65 524

S-Stereo	0.80 466	0.69 355	3.89 546	0.39 383	0.37 425	0.69 395	0.70 499	0.94 431	0.98 498	0.62 393	0.91 468	0.83 440	0.60 416	2.37 502	0.66 389	0.18 421	0.21 448	0.17 415	0.18 382	0.30 398	0.35 463

ADCRef	0.80 466	0.96 454	2.29 395	0.37 357	0.35 406	0.96 487	0.51 446	0.87 373	0.75 429	0.88 486	0.83 450	0.61 327	1.36 525	1.02 329	3.27 545	0.13 310	0.11 276	0.17 415	0.19 402	0.25 346	0.21 337

STTRV1_RVC	0.80 466	0.55 298	2.89 496	0.42 411	0.49 479	0.79 448	0.44 418	1.15 521	0.82 463	0.62 393	0.89 466	0.72 395	0.63 433	2.69 533	0.64 385	0.48 518	0.64 536	0.27 484	0.24 432	0.35 441	0.27 414

DANet	0.80 466	0.65 341	2.21 377	1.19 544	0.48 478	0.74 421	1.25 543	0.89 388	1.53 538	0.89 488	0.71 420	0.96 479	0.56 397	1.83 446	0.96 437	0.18 421	0.16 387	0.19 441	0.16 350	0.26 366	0.29 427
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
FADNet_RVC	0.81 474	1.14 496	2.42 418	0.30 190	0.24 265	0.71 404	0.24 188	0.95 444	0.61 282	0.44 190	0.56 303	0.59 319	0.42 313	1.52 392	0.68 395	0.94 542	0.96 557	0.28 488	1.00 555	0.90 534	1.36 559

edge stereo	0.81 474	0.73 371	3.30 533	0.37 357	1.21 549	0.62 322	0.39 387	0.93 422	0.79 453	0.80 469	0.88 464	1.14 511	0.71 454	2.18 492	0.71 402	0.21 453	0.20 439	0.26 483	0.18 382	0.38 462	0.26 407

MIPNet	0.83 476	0.81 403	2.40 415	0.61 502	0.18 145	1.48 524	1.39 550	1.60 543	0.74 416	1.94 545	0.85 457	0.73 400	1.68 539	0.87 317	0.31 209	0.09 70	0.08 115	0.11 196	0.32 482	0.25 346	0.12 142

FBW_ROB	0.83 476	0.77 386	1.77 214	0.44 423	0.30 345	0.87 474	0.46 429	1.10 513	0.91 487	0.81 475	0.75 433	1.01 489	0.61 425	3.66 556	1.23 475	0.26 486	0.23 462	0.36 506	0.25 440	0.27 376	0.62 521

PA-Net	0.84 478	1.00 472	3.49 539	0.63 504	0.40 443	0.70 402	0.52 449	0.86 364	0.84 470	0.52 269	0.59 320	0.70 388	0.54 388	2.35 501	2.23 524	0.17 409	0.27 486	0.19 441	0.28 456	0.22 305	0.36 471
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
CC-Net-ROB	0.85 479	1.15 500	2.13 360	0.88 526	0.38 431	0.88 478	0.44 418	1.06 507	0.79 453	0.58 350	0.69 406	0.65 348	0.50 376	2.74 537	0.51 338	0.93 541	0.39 515	0.87 536	0.29 460	0.54 511	0.54 512

THIR-Stereo	0.86 480	0.62 319	2.13 360	0.25 70	0.16 82	0.58 252	2.74 567	0.59 170	0.51 182	0.62 393	1.62 524	0.97 482	1.80 543	1.69 419	2.25 525	0.10 164	0.08 115	0.14 347	0.11 206	0.15 152	0.11 105

DeepPrunerF	0.86 480	0.86 420	2.91 501	0.45 437	0.50 481	0.64 350	0.48 441	1.14 518	2.64 559	0.63 403	0.61 342	0.65 348	0.62 430	2.21 494	1.31 480	0.23 469	0.19 428	0.30 496	0.28 456	0.36 447	0.25 397

DPSNet	0.86 480	0.60 309	2.34 403	0.58 492	0.36 414	1.07 505	0.75 505	1.30 530	1.05 505	0.70 441	0.68 397	0.94 476	1.29 517	2.08 484	1.82 507	0.26 486	0.23 462	0.16 396	0.17 369	0.48 499	0.40 491

AAGNet	0.88 483	0.33 158	1.79 239	0.54 477	0.98 536	0.62 322	0.46 429	0.50 98	0.60 265	0.58 350	0.53 270	0.50 270	0.73 460	1.23 355	7.48 571	0.11 227	0.07 40	0.12 252	0.10 144	0.14 134	0.09 56

Consistency-Raft	0.88 483	0.93 442	3.23 531	0.99 535	0.64 513	0.77 439	0.55 460	0.98 462	0.97 495	0.61 382	1.03 490	0.65 348	1.05 505	0.79 306	1.38 485	0.44 513	0.46 521	0.51 522	0.58 534	0.65 519	0.47 504

zh-sn7	0.89 485	1.73 547	3.09 516	0.39 383	0.30 345	0.82 459	0.63 485	0.96 449	0.87 476	0.79 468	1.12 498	0.84 445	0.87 484	2.42 511	1.63 498	0.16 393	0.17 405	0.16 396	0.16 350	0.34 430	0.29 427

PVD	0.90 486	0.85 417	2.15 366	0.53 474	0.50 481	0.99 490	0.56 465	1.15 521	1.64 541	1.41 536	1.41 519	1.11 508	1.13 513	1.35 365	1.31 480	0.26 486	0.28 488	0.28 488	0.26 448	0.37 455	0.49 508

Wz-Net-TNSev	0.91 487	1.73 547	3.08 514	0.36 334	0.31 364	1.00 493	0.71 500	1.06 507	0.97 495	0.71 445	0.72 425	1.09 504	0.87 484	2.42 511	1.59 496	0.20 446	0.20 439	0.16 396	0.20 412	0.44 495	0.35 463

SAMSARA	0.91 487	0.97 462	2.22 381	0.80 520	0.58 501	1.32 518	1.31 545	1.01 491	0.94 491	1.36 531	0.87 461	1.38 524	0.90 490	1.72 424	1.02 451	0.24 477	0.30 493	0.22 461	0.25 440	0.36 447	0.35 463

WZ-Net	0.92 489	1.31 519	3.76 543	0.41 400	0.36 414	0.86 470	0.71 500	1.00 482	1.06 508	0.82 479	0.92 470	1.06 500	1.05 505	2.16 491	1.61 497	0.19 436	0.13 323	0.15 377	0.16 350	0.32 414	0.28 421

MFMNet_re	0.92 489	1.28 516	2.53 442	0.82 524	0.76 525	0.90 480	0.75 505	0.98 462	1.04 504	1.03 504	1.05 494	0.84 445	0.94 495	0.83 309	0.72 406	0.68 531	0.60 533	0.63 528	0.60 536	0.77 529	0.74 527

test_sample9	0.94 491	0.62 319	1.93 302	0.27 117	0.22 232	0.68 389	0.31 317	0.93 422	0.66 348	0.57 332	0.51 246	0.55 291	0.45 335	1.91 465	2.55 532	0.61 526	4.16 573	0.87 536	0.56 529	0.25 346	0.23 376

CrosDoStereo	0.94 491	0.37 190	2.53 442	0.25 70	0.32 372	0.54 188	3.76 571	0.72 234	0.60 265	0.70 441	1.40 517	0.53 281	1.49 532	1.78 433	3.09 540	0.10 164	0.08 115	0.11 196	0.11 206	0.21 288	0.11 105

DeepStereo_LL	0.94 491	0.37 190	2.53 442	0.25 70	0.32 372	0.54 188	3.76 571	0.72 234	0.60 265	0.70 441	1.40 517	0.53 281	1.49 532	1.78 433	3.09 540	0.10 164	0.08 115	0.11 196	0.11 206	0.21 288	0.11 105

ADCP+	0.94 491	1.12 491	3.14 521	0.34 299	0.39 434	1.06 500	0.79 509	0.89 388	0.80 456	0.66 422	0.67 389	0.85 449	1.55 535	0.93 319	4.55 560	0.13 310	0.11 276	0.16 396	0.15 330	0.26 366	0.25 397

ADCMid	0.96 495	1.32 522	2.74 480	0.38 373	0.35 406	0.99 490	0.58 471	0.94 431	0.86 473	1.23 523	1.01 486	1.01 489	1.00 500	1.05 333	3.97 553	0.21 453	0.19 428	0.42 515	0.32 482	0.40 476	0.29 427

G-Net	0.99 496	0.64 334	2.76 482	0.57 490	0.67 515	2.03 548	0.72 503	0.76 273	0.67 357	1.14 513	2.56 547	1.30 522	1.02 502	1.48 388	1.74 504	0.25 482	0.24 465	0.24 475	0.26 448	0.37 455	0.31 445

ADCL	0.99 496	0.79 396	2.43 422	0.39 383	0.32 372	1.50 526	1.90 558	0.92 414	0.97 495	1.26 528	1.27 507	1.00 488	1.42 530	1.14 346	3.31 546	0.17 409	0.14 344	0.22 461	0.21 418	0.30 398	0.22 352

ADCPNet	0.99 496	0.99 470	3.93 549	0.37 357	0.68 517	1.36 520	0.62 483	0.87 373	0.76 438	0.78 466	0.81 444	1.08 502	1.18 514	1.14 346	2.49 531	0.21 453	0.69 545	0.21 458	0.95 553	0.29 387	0.37 478

Ntro	1.00 499	1.68 543	2.80 488	0.95 532	0.85 528	1.06 500	0.53 453	0.98 462	0.90 486	0.62 393	0.76 436	0.93 472	0.66 443	1.66 414	0.98 439	0.99 546	0.45 519	0.75 534	0.40 508	1.19 543	0.75 529

AnyNet_C32	1.00 499	1.33 524	2.53 442	0.49 457	0.54 491	1.15 513	1.14 538	0.91 405	0.89 484	1.11 510	0.95 477	0.87 457	0.93 492	1.50 389	4.07 555	0.21 453	0.20 439	0.25 480	0.24 432	0.38 462	0.33 457

MFN_U_SF_DS_RVC	1.01 501	1.67 541	2.32 398	0.47 447	0.39 434	1.47 523	0.95 522	0.95 444	0.91 487	0.84 482	0.94 475	1.05 498	0.60 416	2.95 543	0.72 406	0.41 511	0.72 549	0.32 500	0.55 526	0.74 525	1.22 555

otaku	1.03 502	1.68 543	2.72 474	0.95 532	0.73 521	1.03 497	0.59 473	0.99 474	0.86 473	0.69 435	1.61 523	0.98 483	0.64 436	1.46 380	1.14 463	0.95 543	0.46 521	0.72 533	0.40 508	1.24 547	0.78 532

SGM-Forest	1.04 503	0.42 227	3.59 542	0.41 400	0.32 372	1.05 499	1.32 546	0.94 431	0.83 467	1.16 514	2.23 541	1.03 493	1.39 528	2.49 519	2.35 528	0.21 453	0.21 448	0.20 450	0.19 402	0.23 318	0.32 450
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
ADCS	1.05 504	1.36 527	2.98 507	0.42 411	0.36 414	0.96 487	0.81 513	1.06 507	1.12 516	1.25 524	0.97 480	1.08 502	0.90 490	1.25 359	4.86 562	0.21 453	0.21 448	0.22 461	0.23 430	0.36 447	0.38 481

SPS-STEREO	1.07 505	1.13 494	2.88 493	0.65 508	0.69 518	0.99 490	0.68 494	1.05 506	0.87 476	1.36 531	1.23 505	1.46 527	0.94 495	1.87 454	1.72 503	0.66 530	0.61 534	0.58 524	0.57 532	0.65 519	0.77 531
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
test_sample8	1.12 506	0.62 319	1.93 302	0.27 117	0.22 232	0.68 389	0.31 317	0.95 444	0.61 282	1.18 521	0.56 303	2.53 545	1.31 520	1.91 465	2.55 532	0.61 526	4.16 573	0.87 536	0.56 529	0.25 346	0.23 376

WCMA_ROB	1.12 506	0.83 411	2.66 466	0.58 492	0.34 393	1.17 515	0.71 500	0.93 422	0.94 491	1.74 543	2.63 550	3.09 551	1.71 541	1.70 420	1.84 508	0.26 486	0.21 448	0.20 450	0.21 418	0.28 382	0.43 498

AnyNet_C01	1.14 508	1.49 531	4.23 554	0.54 477	0.53 489	1.51 527	1.37 548	1.04 505	1.07 509	1.17 519	1.33 514	1.15 512	1.08 508	1.61 410	2.74 535	0.25 482	0.22 454	0.28 488	0.24 432	0.48 499	0.40 491

NaN_ROB	1.14 508	0.94 444	2.96 503	0.53 474	0.56 496	1.13 511	0.99 525	0.98 462	1.00 499	1.09 509	0.87 461	0.77 419	1.06 507	5.90 566	2.72 534	0.16 393	0.23 462	0.16 396	0.24 432	0.22 305	0.36 471

RainbowNet	1.15 510	1.78 549	2.72 474	1.12 542	0.91 533	1.06 500	0.76 507	1.16 523	1.13 518	0.75 457	0.97 480	1.09 504	0.80 472	1.60 407	1.21 473	1.17 551	1.26 561	1.01 545	0.57 532	1.13 541	0.88 540

SuperB	1.15 510	1.14 496	5.43 562	0.36 334	0.26 298	0.81 456	0.89 518	0.88 382	1.17 519	0.67 426	0.68 397	0.63 334	1.39 528	1.74 427	3.37 548	0.15 372	0.12 302	0.17 415	0.16 350	2.80 568	0.25 397

NVStereoNet_ROB	1.16 512	0.95 451	2.54 448	0.58 492	0.55 494	0.78 444	0.63 485	1.00 482	1.08 510	1.03 504	4.07 565	1.48 528	1.22 515	2.88 542	1.27 478	0.50 519	0.46 521	0.54 523	0.62 537	0.50 504	0.63 523
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
MDST_ROB	1.17 513	0.42 227	3.87 545	0.54 477	0.44 460	4.11 566	0.58 471	1.31 531	0.84 470	2.12 547	1.12 498	0.98 483	0.71 454	4.24 561	0.99 444	0.16 393	0.14 344	0.19 441	0.17 369	0.18 238	0.35 463

SANet	1.20 514	1.21 508	3.33 536	0.38 373	0.27 312	1.73 538	0.85 515	1.10 513	2.49 557	1.16 514	1.83 529	1.72 534	1.50 534	2.37 502	2.84 537	0.18 421	0.16 387	0.16 396	0.15 330	0.32 414	0.32 450

RTS	1.21 515	1.31 519	6.39 565	0.52 468	0.51 486	1.61 530	0.79 509	1.03 501	1.37 531	1.13 511	1.30 511	1.10 506	0.85 480	2.65 529	2.08 517	0.21 453	0.24 465	0.18 435	0.18 382	0.43 487	0.32 450

RTSA	1.21 515	1.31 519	6.39 565	0.52 468	0.51 486	1.61 530	0.79 509	1.03 501	1.37 531	1.13 511	1.30 511	1.10 506	0.85 480	2.65 529	2.08 517	0.21 453	0.24 465	0.18 435	0.18 382	0.43 487	0.32 450

MeshStereo	1.21 515	1.15 500	3.01 510	0.34 299	0.28 326	1.10 508	0.69 496	1.35 532	1.01 501	2.71 561	2.41 544	2.96 548	1.45 531	2.80 540	1.40 488	0.22 466	0.22 454	0.22 461	0.19 402	0.50 504	0.26 407
C. Zhang, Z. Li, Y. Cheng, R. Cai, H. Chao, Y. Rui: MeshStereo: A Global Stereo Model with Mesh Alignment Regularization for View Interpolation. ICCV 2015
SDNR	1.22 518	0.80 398	2.71 472	0.33 268	1.48 557	1.98 547	0.23 155	1.93 552	2.44 555	0.89 488	2.52 545	1.36 523	0.51 378	3.65 555	1.93 509	0.30 499	0.31 495	0.22 461	0.16 350	0.33 423	0.36 471

CSAN	1.25 519	1.12 491	3.04 511	0.51 464	0.37 425	1.06 500	1.15 539	1.22 524	1.08 510	1.17 519	1.91 531	1.04 496	1.31 520	5.96 567	2.43 530	0.26 486	0.22 454	0.24 475	0.24 432	0.31 406	0.30 437

EDNetEfficient	1.27 520	0.70 358	4.05 551	0.64 505	0.98 536	0.94 485	1.40 551	0.85 354	1.75 545	2.34 556	1.33 514	1.05 498	2.21 549	1.58 404	4.15 556	0.15 372	0.19 428	0.14 347	0.27 453	0.38 462	0.32 450

FCDSN-DC	1.29 521	0.54 289	2.50 439	0.47 447	0.41 450	1.12 509	0.60 475	1.10 513	1.27 526	2.23 553	2.87 553	3.67 555	3.12 560	2.39 508	1.69 501	0.30 499	0.26 480	0.31 497	0.30 470	0.35 441	0.38 481
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
pmcnn	1.32 522	1.05 482	2.77 484	0.74 515	1.43 552	0.72 410	0.56 465	0.96 449	0.91 487	0.99 500	2.92 556	6.01 569	0.70 452	2.38 505	3.32 547	0.13 310	0.10 228	0.08 29	0.06 9	0.34 430	0.22 352

ACVNet_1	1.33 523	1.91 558	4.03 550	1.09 539	0.88 530	1.19 516	0.66 488	1.24 527	1.17 519	0.94 496	0.96 478	3.09 551	1.04 504	2.37 502	1.11 461	1.04 547	0.48 527	1.03 546	0.48 518	1.12 540	0.83 534

MSC_U_SF_DS_RVC	1.34 524	1.70 545	2.50 439	0.56 486	0.40 443	2.15 552	0.99 525	1.24 527	1.26 525	1.02 503	1.10 497	1.29 519	0.88 488	3.10 547	1.08 456	1.66 561	0.83 553	0.68 531	0.88 550	1.57 554	1.80 568

MSMD_ROB	1.34 524	0.96 454	2.38 411	0.39 383	0.32 372	1.96 544	0.62 483	0.91 405	1.43 533	2.94 565	2.60 548	4.77 564	1.95 545	2.43 514	1.33 482	0.29 496	0.26 480	0.32 500	0.32 482	0.30 398	0.30 437

psmorigin	1.36 526	0.60 309	13.80 579	0.37 357	0.29 334	0.62 322	0.33 348	0.77 284	0.61 282	0.96 499	0.88 464	1.17 515	0.73 460	4.00 558	0.86 428	0.19 436	0.22 454	0.17 415	0.18 382	0.24 333	0.29 427

MADNet+	1.36 526	1.93 560	5.95 563	0.81 523	0.59 503	1.57 529	1.09 534	1.39 536	1.22 522	0.84 482	1.01 486	1.25 518	1.12 512	3.19 548	2.36 529	0.45 515	0.47 524	0.38 512	0.34 489	0.59 514	0.57 516

ELAS_RVC	1.37 528	0.78 394	3.21 529	0.55 484	0.50 481	1.49 525	2.48 565	1.48 538	1.71 544	2.13 550	2.09 534	2.07 539	2.56 553	1.90 464	2.02 514	0.35 507	0.36 505	0.37 510	0.34 489	0.49 502	0.47 504
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
IMH-64-1	1.39 529	1.64 539	1.86 271	1.36 547	1.11 545	1.39 521	1.19 541	1.76 546	1.45 535	1.16 514	2.21 539	1.53 529	1.38 526	1.98 472	1.52 493	1.29 553	0.67 539	1.27 552	0.69 541	1.29 549	0.98 543

IMH-64	1.39 529	1.64 539	1.86 271	1.36 547	1.11 545	1.39 521	1.19 541	1.76 546	1.45 535	1.16 514	2.21 539	1.53 529	1.38 526	1.98 472	1.52 493	1.29 553	0.67 539	1.27 552	0.69 541	1.29 549	0.98 543

ELAS	1.39 529	0.79 396	2.86 491	0.53 474	0.50 481	2.81 559	2.20 561	1.61 544	1.50 537	2.28 555	2.35 542	1.82 535	2.13 547	1.73 425	2.22 523	0.35 507	0.37 507	0.35 504	0.35 492	0.49 502	0.47 504
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ACVNet_2	1.42 532	1.81 550	3.23 531	1.08 538	0.92 534	1.32 518	0.85 515	1.49 539	1.69 542	1.19 522	1.73 527	2.13 540	1.03 503	2.50 520	1.40 488	0.91 540	0.53 529	1.00 544	0.55 526	2.11 563	0.85 535

EKT-Stereo	1.47 533	0.49 269	1.93 302	2.57 567	19.31 584	0.55 201	0.22 122	0.69 219	0.42 100	0.38 157	0.36 141	0.43 213	0.27 169	0.69 280	0.26 144	0.12 280	0.14 344	0.11 196	0.16 350	0.20 274	0.15 228

WAO-7	1.48 534	1.63 537	2.49 435	0.93 530	0.75 522	1.72 537	1.10 535	1.84 550	1.96 552	1.43 537	2.54 546	1.97 537	1.61 538	3.06 545	2.08 517	0.69 532	0.66 538	0.94 541	0.74 544	0.80 531	0.69 526

FC-DCNN	1.49 535	0.59 307	2.88 493	0.44 423	0.39 434	1.97 546	0.66 488	1.67 545	1.70 543	2.72 562	2.89 554	4.22 558	2.97 557	2.55 524	2.19 522	0.29 496	0.26 480	0.31 497	0.30 470	0.32 414	0.39 487

PWCK	1.49 535	1.90 557	3.22 530	1.09 539	0.54 491	1.71 536	1.73 556	1.49 539	1.53 538	1.44 538	1.80 528	1.82 535	1.30 519	3.34 551	1.76 505	1.07 548	0.56 531	0.97 543	0.58 534	1.38 553	0.65 524

FC-DCNN v2	1.54 537	0.58 305	2.80 488	0.44 423	0.39 434	2.05 549	0.66 488	1.90 551	1.84 550	2.79 563	2.97 557	4.41 562	3.07 558	2.65 529	2.30 527	0.29 496	0.26 480	0.31 497	0.30 470	0.32 414	0.38 481

MFN_U_SF_RVC	1.55 538	2.39 570	3.16 523	0.65 508	0.41 450	1.12 509	0.46 429	1.23 526	1.33 528	1.61 541	1.20 503	1.43 526	0.98 499	1.76 430	1.97 511	1.90 564	1.80 563	1.98 567	2.15 568	1.63 555	1.77 567

WAO-6	1.58 539	1.54 533	2.32 398	1.14 543	1.00 538	2.30 554	1.03 531	1.82 549	2.85 561	1.25 524	2.61 549	2.20 541	1.56 536	2.47 518	1.99 513	0.95 543	0.67 539	1.19 551	0.83 548	1.08 539	0.88 540

DispFullNet	1.67 540	2.10 563	5.22 559	1.53 552	8.90 571	0.86 470	0.31 317	0.96 449	0.96 494	1.37 534	1.01 486	1.13 509	1.98 546	1.51 390	0.91 431	0.54 522	0.31 495	1.18 548	0.63 539	1.13 541	0.80 533

JetBlue	1.78 541	1.63 537	3.92 547	0.73 513	1.21 549	4.38 567	3.35 568	1.59 542	1.20 521	1.26 528	1.52 522	2.37 543	1.88 544	3.23 549	3.00 538	0.53 520	0.47 524	0.48 521	0.49 520	1.29 549	0.97 542

Dean	1.79 542	1.83 551	3.92 547	1.29 546	1.07 544	1.55 528	1.00 528	1.95 553	2.33 554	1.47 539	4.19 566	4.26 561	1.33 523	2.21 494	1.48 492	1.14 550	0.68 543	1.18 548	0.74 544	1.24 547	0.98 543

SGM+DAISY	1.83 543	1.43 528	3.81 544	0.87 525	1.01 539	2.38 556	2.53 566	1.36 533	1.75 545	2.92 564	3.22 560	2.65 546	2.93 555	2.22 497	3.10 542	0.72 533	0.69 545	0.63 528	0.62 537	0.77 529	0.98 543

SGM_RVC	1.89 544	0.92 436	2.50 439	0.96 534	0.93 535	1.63 532	1.37 548	1.52 541	12.43 574	1.85 544	1.69 526	2.40 544	1.74 542	2.81 541	1.71 502	0.53 520	0.47 524	0.42 515	0.47 517	0.74 525	0.74 527
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
ACVNet-4b	1.93 545	1.85 553	4.10 552	1.07 537	0.86 529	1.15 513	0.53 453	1.06 507	1.12 516	0.64 413	1.09 496	1.99 538	0.70 452	2.20 493	9.86 576	5.62 574	0.41 518	1.03 546	0.55 526	1.86 561	0.85 535

LVE	1.96 546	2.17 569	3.14 521	1.68 553	1.80 562	1.63 532	1.03 531	2.34 556	2.81 560	1.25 524	2.89 554	4.24 560	1.29 517	2.79 539	1.44 490	2.85 569	0.91 556	1.18 548	1.46 563	1.23 546	1.10 552

IMH	2.02 547	2.15 568	2.69 471	1.68 553	1.12 547	1.66 535	0.92 521	2.10 554	1.92 551	1.32 530	2.66 551	2.21 542	1.69 540	5.78 565	1.68 500	5.54 573	0.96 557	1.31 554	0.71 543	1.32 552	0.99 548

IGEV-RUCA	2.28 548	0.30 134	1.15 76	0.40 393	1.86 563	2.06 550	1.90 558	1.36 533	1.80 549	3.70 569	3.76 563	5.02 565	8.19 574	2.12 488	1.63 498	0.25 482	0.76 550	2.72 570	1.91 566	2.39 566	2.36 570

MultiAttention	2.38 549	0.50 275	1.93 302	1.80 557	2.56 565	10.86 575	2.30 562	1.22 524	0.80 456	0.62 393	1.16 501	1.13 509	0.56 397	16.09 583	1.18 468	0.20 446	0.09 185	0.43 517	1.62 564	0.94 536	1.58 564

UNDER WATER-64	2.47 550	1.89 556	4.86 557	1.82 560	1.44 554	3.18 561	1.57 555	2.62 557	5.64 566	2.05 546	2.13 536	4.13 557	3.76 562	2.62 527	3.42 549	1.47 558	0.85 554	1.57 562	1.07 557	1.82 560	1.49 561

TorneroNet-64	2.65 551	1.83 551	3.30 533	1.46 550	1.20 548	3.89 563	0.99 525	3.51 569	6.71 570	2.56 558	4.60 567	4.22 558	3.85 563	3.33 550	3.14 543	1.19 552	0.65 537	1.39 557	0.79 547	3.31 570	1.15 553

notaker	2.66 552	2.07 562	3.31 535	2.61 568	1.43 552	1.76 539	1.11 536	2.76 560	1.79 547	2.26 554	11.53 578	3.96 556	4.29 564	3.09 546	2.76 536	1.55 560	0.88 555	1.70 565	1.07 557	2.00 562	1.35 558

UNDER WATER	2.74 553	1.85 553	4.54 556	1.81 559	1.44 554	2.34 555	1.40 551	3.24 564	6.60 569	2.60 559	2.76 552	5.75 567	5.24 567	3.02 544	4.01 554	1.45 557	0.81 552	1.59 563	1.06 556	1.80 559	1.51 562

MADNet++	2.79 554	2.11 565	2.97 506	2.49 566	2.28 564	2.95 560	2.31 563	2.67 558	2.47 556	3.03 566	3.13 559	2.70 547	2.92 554	4.10 559	4.48 559	2.68 568	2.24 571	3.04 573	2.44 570	2.37 565	2.34 569

WAO-8	2.80 555	2.14 566	2.89 496	1.91 561	1.04 542	3.98 564	0.96 523	3.26 565	6.17 567	2.15 551	3.37 561	3.31 553	2.41 551	11.84 575	2.03 515	2.05 565	1.86 565	1.54 560	0.92 551	1.22 544	0.87 538

Venus	2.80 555	2.14 566	2.89 496	1.91 561	1.04 542	3.98 564	0.96 523	3.26 565	6.17 567	2.15 551	3.37 561	3.31 553	2.41 551	11.84 575	2.03 515	2.05 565	1.86 565	1.54 560	0.92 551	1.22 544	0.87 538

DGSMNet	2.89 557	0.63 330	3.18 526	3.43 571	4.17 570	2.57 558	6.98 575	0.97 458	0.83 467	0.56 321	1.86 530	0.79 427	0.62 430	1.64 412	1.39 486	4.61 572	5.01 575	5.17 576	4.71 575	4.44 574	4.19 574

MANE	2.90 558	1.14 496	2.96 503	1.03 536	1.01 539	5.01 568	2.45 564	5.36 572	6.88 571	3.58 568	4.76 569	5.99 568	4.99 565	4.23 560	4.61 561	0.56 525	0.67 539	0.44 518	0.78 546	0.51 506	1.03 550

SGM-ForestM	2.98 559	1.70 545	3.52 541	0.67 510	0.47 476	5.18 569	3.36 569	3.30 567	2.86 562	4.44 570	3.79 564	9.80 575	5.50 568	6.29 568	6.52 569	0.27 491	0.36 505	0.24 475	0.27 453	0.38 462	0.58 518

xyz-stereo	3.02 560	0.29 122	30.64 594	0.23 36	0.12 6	15.52 579	0.24 188	0.51 106	0.47 155	0.59 364	7.99 571	0.64 343	0.47 357	1.39 369	0.50 333	0.09 70	0.07 40	0.34 503	0.07 51	0.13 111	0.08 34

MSAF-DinoV2	3.10 561	1.86 555	10.68 572	3.61 572	0.30 345	3.34 562	0.82 514	2.81 561	1.79 547	0.80 469	0.87 461	1.56 532	1.10 510	26.49 594	1.96 510	0.17 409	0.13 323	0.19 441	1.63 565	0.92 535	0.99 548

JetRed	3.29 562	4.93 573	10.17 571	1.45 549	1.72 561	7.44 571	5.05 573	3.06 562	2.12 553	2.41 557	2.39 543	2.99 549	2.37 550	3.51 554	6.44 568	1.32 556	1.90 567	1.37 556	1.23 561	2.21 564	1.76 566

LSM	3.31 563	1.11 490	5.29 561	9.40 578	30.65 591	0.84 464	1.12 537	0.91 405	1.22 522	1.36 531	2.19 538	0.93 472	0.83 476	1.66 414	0.90 430	0.21 453	0.31 495	0.24 475	0.28 456	0.39 471	6.33 577

U	3.37 564	0.17 1	0.91 53	0.26 101	13.79 580	19.19 584	0.15 22	0.41 35	0.31 9	0.17 11	0.18 16	0.27 115	0.15 20	0.21 2	0.16 4	0.09 70	0.06 20	17.88 585	12.81 581	0.10 50	0.08 34

KSHMR	4.10 565	1.97 561	5.27 560	1.71 555	1.47 556	1.96 544	1.28 544	3.19 563	17.33 585	2.12 547	15.91 581	9.18 574	1.57 537	8.42 572	1.98 512	1.52 559	1.26 561	1.67 564	1.19 559	1.67 557	1.40 560

ktn	4.35 566	2.10 563	2.89 496	1.80 557	1.49 558	2.13 551	1.41 553	2.26 555	12.72 575	11.41 577	16.43 582	11.15 577	3.75 561	4.36 562	3.18 544	1.82 563	0.98 559	1.73 566	1.21 560	2.97 569	1.27 556

LE_ROB	4.43 567	1.35 526	9.38 570	2.79 569	3.93 568	2.43 557	3.46 570	2.68 559	11.19 573	11.66 578	4.73 568	5.26 566	10.46 576	4.50 563	9.49 574	0.82 539	0.69 545	1.34 555	0.98 554	0.75 527	0.76 530

tt	4.93 568	0.27 91	4.20 553	2.29 565	1.58 559	10.20 574	16.97 580	9.42 578	5.02 565	1.67 542	1.28 508	4.68 563	5.03 566	3.37 553	5.92 566	6.16 575	9.47 582	2.82 571	3.18 572	3.60 571	1.53 563

TorneroNet	5.50 569	1.92 559	3.16 523	1.47 551	1.25 551	14.07 577	1.06 533	4.90 570	20.99 591	10.17 574	16.48 583	11.88 579	6.93 570	3.34 551	4.20 557	1.30 555	0.69 545	1.45 559	0.86 549	2.61 567	1.20 554

TCMNet-wrong-test	5.51 570	6.62 576	6.20 564	13.02 582	11.90 576	7.14 570	5.53 574	6.99 576	1.44 534	2.65 560	3.10 558	8.37 573	5.95 569	4.75 564	6.05 567	3.07 570	0.98 559	2.38 569	1.99 567	6.62 577	5.43 576

coex-ft	5.95 571	1.67 541	60.57 595	0.34 299	0.30 345	0.77 439	0.69 496	0.74 249	4.41 564	19.22 585	2.15 537	1.62 533	7.97 573	1.81 444	8.96 573	0.44 513	2.08 569	0.18 435	0.19 402	0.38 462	4.62 575

HanzoNet	7.64 572	2.86 571	5.05 558	7.01 575	3.97 569	2.18 553	1.34 547	3.37 568	4.05 563	13.17 579	10.58 572	10.73 576	16.52 583	8.45 573	10.51 577	10.48 581	9.72 583	5.59 577	13.46 582	6.84 578	6.83 578

USTest	8.10 573	7.17 577	8.96 569	9.25 577	9.05 572	15.27 578	23.78 582	9.96 579	9.47 572	5.94 573	6.75 570	7.80 572	7.48 572	8.83 574	11.21 578	2.21 567	3.56 572	2.86 572	3.20 573	5.02 575	4.16 573

EDNetEfficientorigin	8.18 574	0.98 466	145.96 597	0.51 464	0.89 531	0.72 410	0.48 441	0.85 354	1.56 540	2.12 547	1.49 520	1.29 519	1.31 520	1.83 446	2.13 521	0.13 310	0.12 302	0.17 415	0.18 382	0.39 471	0.45 501

DGTPSM_ROB	8.89 575	5.62 574	12.25 574	5.92 574	11.32 574	8.54 572	24.18 583	6.40 574	13.49 576	5.15 571	11.46 576	6.19 570	10.92 577	7.00 569	13.72 579	4.47 571	7.65 576	3.92 574	7.45 578	4.38 573	7.87 579

DPSMNet_ROB	9.48 576	5.64 575	13.01 578	8.82 576	11.82 575	8.54 572	24.20 584	6.41 575	13.65 579	5.32 572	11.47 577	6.33 571	10.92 577	7.69 570	13.89 580	7.25 580	8.19 578	5.06 575	7.78 579	5.31 576	8.26 580

BEATNet-Init1	12.10 577	11.19 578	27.29 592	2.99 570	3.51 567	21.84 590	11.10 576	14.34 583	13.83 580	20.34 586	20.33 588	26.35 595	20.03 585	19.06 587	14.80 583	1.74 562	1.81 564	2.05 568	2.49 571	3.69 572	3.12 572

DPSM_ROB	12.34 578	11.21 580	12.51 575	12.91 580	12.80 578	19.84 587	28.28 589	14.38 584	14.28 581	10.58 575	11.26 574	12.03 580	11.85 580	13.15 581	15.34 584	7.11 578	8.31 579	6.50 579	7.35 576	8.84 579	8.31 581

DPSM	12.34 578	11.21 580	12.51 575	12.91 580	12.80 578	19.84 587	28.28 589	14.38 584	14.28 581	10.58 575	11.26 574	12.03 580	11.85 580	13.15 581	15.34 584	7.11 578	8.31 579	6.50 579	7.35 576	8.84 579	8.31 581

DLNR_Zeroshot_test	13.43 580	19.94 585	23.55 585	121.61 597	35.03 592	0.46 114	0.15 22	8.02 577	0.35 30	0.28 112	0.37 144	0.26 104	0.17 30	0.76 297	0.29 179	6.42 577	0.26 480	0.09 82	0.38 503	50.13 595	0.18 293

LRCNet_RVC	13.74 581	19.30 583	12.75 577	19.46 585	12.69 577	1.86 540	0.41 396	12.33 580	1.05 505	15.77 581	18.83 587	12.62 582	8.70 575	12.21 578	9.62 575	22.22 588	8.37 581	25.85 588	24.01 589	19.32 587	17.44 588

FADE	15.89 582	3.00 572	8.70 568	2.11 563	2.94 566	1.19 516	0.91 520	5.00 571	2.49 557	1.25 524	1.19 502	3.05 550	7.02 571	8.02 571	5.31 565	94.83 596	35.90 596	65.83 593	66.18 593	1.66 556	1.30 557

DPSimNet_ROB	17.97 583	20.20 589	24.98 587	17.62 583	15.92 581	21.53 589	21.00 581	13.70 581	15.61 583	23.89 592	14.69 580	22.87 588	24.58 595	12.70 580	14.56 581	18.48 586	12.91 584	20.21 586	12.05 580	17.76 582	14.17 584

HaxPig	19.86 584	22.40 590	22.34 584	17.95 584	17.95 583	11.77 576	11.89 577	16.02 586	15.89 584	21.10 587	21.41 589	18.74 586	18.39 584	20.08 588	19.69 587	23.63 592	23.22 590	24.06 587	23.69 588	23.00 588	23.95 591

ASD4	21.52 585	19.65 584	22.13 583	22.45 587	16.42 582	23.29 591	30.71 591	33.06 596	17.47 586	24.18 593	14.11 579	21.71 587	15.88 582	21.06 589	18.11 586	19.78 587	17.78 589	26.52 589	20.33 587	27.03 589	18.73 589

Anonymous_1	22.91 586	11.20 579	12.13 573	12.75 579	26.28 590	19.43 585	27.92 588	14.08 582	13.61 577	14.96 580	10.58 572	11.26 578	11.19 579	12.55 579	14.57 582	38.28 595	7.88 577	34.96 592	63.99 592	89.57 596	10.94 583

PML	23.15 587	16.83 582	7.78 567	5.49 573	9.93 573	51.13 596	104.50 596	5.76 573	13.62 578	37.30 596	105.93 596	30.86 596	23.50 590	12.07 577	7.87 572	6.30 576	2.12 570	6.32 578	2.43 569	10.44 581	2.90 571

MEDIAN_ROB	23.96 588	27.05 595	26.39 591	22.16 586	22.13 585	16.12 580	13.97 578	20.24 587	20.05 587	25.50 594	25.31 594	22.96 589	22.63 589	24.39 590	23.24 591	28.20 593	27.23 594	28.62 590	27.75 590	27.50 590	27.76 592

CasAABBNet	24.81 589	22.53 591	24.83 586	26.08 589	25.74 587	39.86 592	57.06 595	28.87 592	28.83 594	21.16 589	22.54 591	24.22 590	23.89 593	26.38 591	30.87 594	14.25 582	16.71 586	13.09 581	14.81 584	17.78 583	16.71 586

FlowAnything	24.85 590	22.54 592	25.10 588	26.11 590	25.76 588	39.86 592	57.00 593	28.89 593	28.87 595	21.31 591	22.68 593	24.22 590	23.87 591	26.39 592	30.89 596	14.26 583	16.78 588	13.10 582	14.90 586	17.78 583	16.69 585

Selective-RAFT-Error	24.87 591	22.59 593	25.14 589	26.13 591	25.82 589	39.93 594	57.03 594	28.97 594	28.95 596	21.21 590	22.65 592	24.25 592	23.98 594	26.43 593	30.83 593	14.27 584	16.71 586	13.10 582	14.82 585	17.82 585	16.76 587

LSM0	26.58 592	22.63 594	25.88 590	30.13 592	52.21 596	39.94 595	56.74 592	28.97 594	28.72 593	21.14 588	22.26 590	24.43 593	23.88 592	26.54 595	30.87 594	14.32 585	16.55 585	13.12 584	14.71 583	17.92 586	20.60 590

AVERAGE_ROB	26.93 593	30.34 596	29.27 593	25.82 588	25.34 586	19.48 586	15.17 579	23.55 591	23.00 592	28.45 595	27.87 595	26.25 594	25.86 596	26.96 596	25.55 592	31.30 594	30.07 595	31.76 591	30.81 591	30.79 594	30.93 593

xxxxx1	28.96 594	20.11 586	14.07 580	49.74 593	39.15 593	18.98 581	26.64 585	21.94 588	20.21 588	16.45 582	17.48 584	18.36 583	21.56 586	16.21 584	20.88 588	23.07 589	26.55 591	66.40 594	78.70 594	30.27 591	32.51 594

tt_ll	28.96 594	20.11 586	14.07 580	49.74 593	39.15 593	18.98 581	26.64 585	21.94 588	20.21 588	16.45 582	17.48 584	18.36 583	21.56 586	16.21 584	20.88 588	23.07 589	26.55 591	66.40 594	78.70 594	30.27 591	32.51 594

ff	28.96 594	20.11 586	14.07 580	49.74 593	39.15 593	18.98 581	26.64 585	21.94 588	20.21 588	16.45 582	17.48 584	18.36 583	21.56 586	16.21 584	20.88 588	23.07 589	26.55 591	66.40 594	78.70 594	30.27 591	32.51 594

test_example2	115.39 597	123.23 597	94.57 596	115.52 596	123.55 597	101.63 597	114.33 597	53.41 597	99.48 597	134.90 597	135.05 597	85.83 597	85.11 597	111.32 597	106.15 597	152.55 597	205.26 597	99.78 597	114.96 597	140.96 597	110.20 597

ccccc	291.34 598	297.21 598	347.09 598	374.70 598	380.44 598	203.92 598	213.88 598	216.32 598	172.72 598	203.37 598	218.57 598	215.01 598	258.31 598	312.78 598	341.56 598	412.57 598	356.13 598	256.09 598	227.69 598	428.88 598	389.64 598

Low-res two-view benchmark