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

3.5w_stereo	0.07 3	0.07 117	0.07 3	0.15 64	0.07 63	0.09 81	0.06 1	0.14 72	0.11 54	0.08 58	0.07 34	0.06 14	0.07 102	0.10 56	0.09 43	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1

S2M2	0.09 76	0.08 228	0.11 137	0.13 9	0.10 334	0.08 47	0.06 1	0.10 15	0.10 31	0.10 117	0.10 114	0.09 120	0.09 163	0.11 101	0.11 169	0.13 469	0.07 371	0.08 274	0.09 380	0.10 412	0.08 334

3.25w_new	0.07 3	0.06 48	0.08 19	0.15 64	0.06 11	0.10 123	0.07 3	0.12 42	0.11 54	0.08 58	0.07 34	0.07 62	0.06 36	0.11 101	0.10 111	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.04 28

3.25w	0.07 3	0.06 48	0.08 19	0.15 64	0.06 11	0.10 123	0.07 3	0.12 42	0.11 54	0.08 58	0.07 34	0.07 62	0.06 36	0.11 101	0.10 111	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.04 28

GCAP-Stereo	0.09 76	0.07 117	0.13 208	0.18 289	0.06 11	0.11 163	0.07 3	0.14 72	0.12 84	0.09 87	0.10 114	0.07 62	0.09 163	0.13 229	0.10 111	0.06 109	0.05 153	0.05 23	0.04 31	0.04 13	0.05 109

BEATNet_4x	0.12 246	0.09 299	0.15 289	0.18 289	0.07 63	0.15 298	0.07 3	0.23 284	0.19 238	0.16 291	0.19 272	0.19 321	0.14 310	0.17 341	0.15 332	0.07 237	0.05 153	0.05 23	0.05 107	0.06 182	0.07 265

asd	0.07 3	0.08 228	0.08 19	0.16 132	0.07 63	0.08 47	0.08 7	0.11 26	0.08 9	0.07 29	0.07 34	0.06 14	0.06 36	0.10 56	0.09 43	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 31	0.04 13	0.03 1

4.25_new	0.07 3	0.08 228	0.09 62	0.15 64	0.06 11	0.08 47	0.08 7	0.14 72	0.08 9	0.07 29	0.07 34	0.06 14	0.06 36	0.12 178	0.10 111	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 13	0.03 1

4.5w_new	0.07 3	0.08 228	0.09 62	0.15 64	0.06 11	0.08 47	0.08 7	0.14 72	0.08 9	0.07 29	0.07 34	0.06 14	0.06 36	0.12 178	0.10 111	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 13	0.03 1

4.25w-stereo	0.07 3	0.08 228	0.09 62	0.15 64	0.06 11	0.08 47	0.08 7	0.14 72	0.08 9	0.07 29	0.07 34	0.06 14	0.06 36	0.12 178	0.10 111	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 13	0.03 1

4w-stereo	0.07 3	0.08 228	0.08 19	0.16 132	0.07 63	0.07 22	0.08 7	0.11 26	0.09 21	0.07 29	0.07 34	0.05 1	0.06 36	0.09 32	0.10 111	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 31	0.04 13	0.03 1

2.75w_new	0.07 3	0.07 117	0.07 3	0.13 9	0.06 11	0.08 47	0.08 7	0.18 185	0.13 114	0.08 58	0.08 68	0.06 14	0.06 36	0.09 32	0.11 169	0.04 6	0.04 20	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.04 28

LG-G_1	0.07 3	0.04 1	0.11 137	0.15 64	0.06 11	0.09 81	0.08 7	0.08 4	0.06 4	0.06 7	0.06 11	0.07 62	0.07 102	0.11 101	0.08 14	0.07 237	0.04 20	0.05 23	0.04 31	0.05 95	0.06 187

LG-G	0.07 3	0.04 1	0.11 137	0.15 64	0.06 11	0.09 81	0.08 7	0.08 4	0.06 4	0.06 7	0.06 11	0.07 62	0.07 102	0.11 101	0.08 14	0.07 237	0.04 20	0.05 23	0.04 31	0.05 95	0.06 187

GCST	0.37 523	0.42 541	0.27 459	1.03 565	0.39 540	0.18 365	0.08 7	0.21 243	0.18 217	0.28 465	0.25 357	0.15 260	0.12 246	0.16 302	0.14 298	0.64 558	0.43 547	0.75 555	0.65 557	0.64 552	0.46 551

DN-CSS_ROB	0.13 273	0.13 436	0.17 353	0.18 289	0.10 334	0.16 326	0.08 7	0.22 266	0.19 238	0.17 303	0.23 318	0.13 216	0.13 278	0.13 229	0.14 298	0.05 25	0.05 153	0.10 405	0.10 418	0.08 315	0.06 187

S2M2_XL	0.08 40	0.06 48	0.12 175	0.12 4	0.08 124	0.09 81	0.09 17	0.07 2	0.07 8	0.08 58	0.07 34	0.07 62	0.06 36	0.09 32	0.09 43	0.08 297	0.06 300	0.07 194	0.06 179	0.08 315	0.06 187

2.25w	0.07 3	0.07 117	0.08 19	0.15 64	0.06 11	0.08 47	0.09 17	0.10 15	0.15 153	0.08 58	0.10 114	0.07 62	0.06 36	0.09 32	0.10 111	0.05 25	0.04 20	0.04 1	0.04 31	0.03 1	0.04 28

3.75w	0.07 3	0.07 117	0.08 19	0.16 132	0.07 63	0.07 22	0.09 17	0.16 123	0.10 31	0.07 29	0.06 11	0.06 14	0.06 36	0.09 32	0.10 111	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1

monsters	0.07 3	0.06 48	0.06 1	0.15 64	0.06 11	0.08 47	0.09 17	0.13 58	0.09 21	0.09 87	0.07 34	0.06 14	0.06 36	0.09 32	0.08 14	0.05 25	0.04 20	0.04 1	0.04 31	0.03 1	0.04 28

LGtest1	0.07 3	0.05 11	0.11 137	0.15 64	0.06 11	0.07 22	0.09 17	0.08 4	0.06 4	0.06 7	0.04 1	0.06 14	0.07 102	0.10 56	0.09 43	0.07 237	0.04 20	0.05 23	0.04 31	0.06 182	0.06 187

DCVSM-stereo	0.15 344	0.09 299	0.16 330	0.16 132	0.10 334	0.15 298	0.09 17	0.20 225	0.24 315	0.20 372	0.24 330	0.26 413	0.15 331	0.19 383	0.14 298	0.09 353	0.07 371	0.09 357	0.08 336	0.10 412	0.12 452

IGEV-Stereo+	0.07 3	0.04 1	0.08 19	0.15 64	0.06 11	0.04 1	0.09 17	0.10 15	0.09 21	0.06 7	0.06 11	0.06 14	0.06 36	0.06 1	0.09 43	0.06 109	0.04 20	0.05 23	0.04 31	0.06 182	0.06 187

LL-Strereo2	0.11 174	0.10 364	0.16 330	0.18 289	0.08 124	0.15 298	0.09 17	0.17 158	0.14 136	0.14 238	0.11 144	0.09 120	0.07 102	0.16 302	0.10 111	0.05 25	0.05 153	0.11 435	0.07 269	0.06 182	0.05 109

DIP-Stereo	0.11 174	0.08 228	0.15 289	0.17 207	0.09 228	0.13 233	0.09 17	0.16 123	0.16 179	0.12 186	0.16 216	0.14 235	0.12 246	0.16 302	0.14 298	0.06 109	0.05 153	0.06 100	0.05 107	0.05 95	0.07 265
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
asda	0.07 3	0.08 228	0.08 19	0.16 132	0.07 63	0.06 7	0.10 26	0.16 123	0.11 54	0.06 7	0.06 11	0.05 1	0.06 36	0.10 56	0.10 111	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 13	0.03 1

qwe	0.08 40	0.08 228	0.07 3	0.15 64	0.06 11	0.07 22	0.10 26	0.18 185	0.12 84	0.07 29	0.07 34	0.06 14	0.06 36	0.10 56	0.09 43	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.04 31	0.04 13	0.03 1

4.5_new	0.07 3	0.09 299	0.08 19	0.15 64	0.07 63	0.07 22	0.10 26	0.14 72	0.11 54	0.06 7	0.08 68	0.06 14	0.06 36	0.08 13	0.10 111	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 31	0.04 13	0.03 1

4.5w-stereo	0.07 3	0.09 299	0.08 19	0.15 64	0.07 63	0.07 22	0.10 26	0.14 72	0.11 54	0.06 7	0.08 68	0.06 14	0.06 36	0.08 13	0.10 111	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 31	0.04 13	0.03 1

2w_stereo	0.08 40	0.08 228	0.09 62	0.16 132	0.06 11	0.09 81	0.10 26	0.20 225	0.15 153	0.08 58	0.07 34	0.06 14	0.06 36	0.06 1	0.10 111	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.04 31	0.03 1	0.03 1

1w_stereo	0.08 40	0.06 48	0.07 3	0.16 132	0.06 11	0.07 22	0.10 26	0.14 72	0.15 153	0.07 29	0.08 68	0.05 1	0.06 36	0.10 56	0.09 43	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.04 28

monsterstereo	0.08 40	0.06 48	0.07 3	0.16 132	0.06 11	0.08 47	0.10 26	0.16 123	0.12 84	0.07 29	0.08 68	0.06 14	0.07 102	0.08 13	0.09 43	0.04 6	0.04 20	0.05 23	0.04 31	0.04 13	0.03 1

111111	0.07 3	0.05 11	0.10 95	0.17 207	0.06 11	0.05 3	0.10 26	0.11 26	0.10 31	0.06 7	0.06 11	0.07 62	0.05 11	0.08 13	0.09 43	0.06 109	0.04 20	0.05 23	0.04 31	0.07 249	0.06 187

MLG-Stereo_test3	0.07 3	0.05 11	0.10 95	0.15 64	0.06 11	0.07 22	0.10 26	0.08 4	0.06 4	0.06 7	0.04 1	0.06 14	0.06 36	0.08 13	0.10 111	0.06 109	0.04 20	0.05 23	0.04 31	0.05 95	0.06 187

MonSter	0.07 3	0.06 48	0.06 1	0.15 64	0.05 1	0.08 47	0.10 26	0.15 98	0.15 153	0.05 1	0.06 11	0.05 1	0.06 36	0.07 3	0.09 43	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1

IGEV-Stereo++	0.07 3	0.06 48	0.08 19	0.18 289	0.06 11	0.05 3	0.10 26	0.11 26	0.11 54	0.06 7	0.07 34	0.07 62	0.06 36	0.09 32	0.09 43	0.05 25	0.04 20	0.05 23	0.04 31	0.05 95	0.04 28

rvit_stereo_0075_2	0.17 393	0.12 408	0.25 448	0.23 471	0.16 489	0.13 233	0.10 26	0.30 408	0.27 364	0.20 372	0.28 398	0.22 365	0.15 331	0.18 358	0.13 262	0.16 509	0.10 452	0.17 503	0.10 418	0.10 412	0.10 407

Pointernet	0.09 76	0.05 11	0.10 95	0.16 132	0.08 124	0.13 233	0.10 26	0.15 98	0.18 217	0.09 87	0.07 34	0.06 14	0.06 36	0.11 101	0.10 111	0.08 297	0.04 20	0.05 23	0.03 1	0.06 182	0.05 109

trnet	0.08 40	0.05 11	0.07 3	0.12 4	0.05 1	0.12 204	0.10 26	0.13 58	0.10 31	0.08 58	0.13 173	0.09 120	0.08 138	0.11 101	0.10 111	0.08 297	0.05 153	0.05 23	0.03 1	0.06 182	0.05 109

raftrobust	0.09 76	0.06 48	0.11 137	0.17 207	0.08 124	0.09 81	0.10 26	0.18 185	0.16 179	0.10 117	0.09 88	0.12 192	0.08 138	0.12 178	0.10 111	0.08 297	0.05 153	0.06 100	0.05 107	0.05 95	0.06 187

RALAANet	0.11 174	0.08 228	0.10 95	0.17 207	0.09 228	0.14 272	0.10 26	0.20 225	0.16 179	0.14 238	0.13 173	0.16 280	0.09 163	0.12 178	0.12 227	0.06 109	0.05 153	0.08 274	0.07 269	0.06 182	0.04 28

CFNet	0.15 344	0.11 389	0.17 353	0.17 207	0.08 124	0.19 387	0.10 26	0.29 397	0.26 352	0.19 350	0.24 330	0.24 391	0.18 390	0.18 358	0.15 332	0.08 297	0.06 300	0.09 357	0.10 418	0.08 315	0.07 265

UCFNet_RVC	0.15 344	0.08 228	0.13 208	0.11 1	0.10 334	0.20 406	0.10 26	0.24 308	0.23 305	0.17 303	0.21 299	0.24 391	0.15 331	0.18 358	0.15 332	0.12 452	0.07 371	0.11 435	0.13 480	0.11 434	0.10 407

HITNet	0.11 174	0.06 48	0.12 175	0.14 27	0.06 11	0.12 204	0.10 26	0.18 185	0.18 217	0.13 215	0.17 235	0.15 260	0.11 215	0.15 275	0.14 298	0.06 109	0.04 20	0.04 1	0.04 31	0.06 182	0.05 109
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
AdaDepth	0.07 3	0.06 48	0.07 3	0.18 289	0.06 11	0.11 163	0.11 45	0.10 15	0.08 9	0.06 7	0.05 7	0.07 62	0.06 36	0.09 32	0.10 111	0.04 6	0.05 153	0.05 23	0.04 31	0.04 13	0.04 28

3w_stereo	0.08 40	0.09 299	0.10 95	0.17 207	0.07 63	0.08 47	0.11 45	0.20 225	0.13 114	0.06 7	0.07 34	0.05 1	0.06 36	0.08 13	0.09 43	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 13	0.03 1

MLG-Stereo_test2	0.07 3	0.04 1	0.10 95	0.15 64	0.06 11	0.07 22	0.11 45	0.09 10	0.04 2	0.06 7	0.05 7	0.06 14	0.04 1	0.08 13	0.09 43	0.06 109	0.04 20	0.05 23	0.03 1	0.05 95	0.05 109

MLG-Stereo_test1	0.06 1	0.05 11	0.08 19	0.17 207	0.05 1	0.07 22	0.11 45	0.09 10	0.03 1	0.05 1	0.04 1	0.06 14	0.05 11	0.09 32	0.09 43	0.05 25	0.04 20	0.05 23	0.03 1	0.04 13	0.05 109

MLG-Stereo	0.07 3	0.05 11	0.09 62	0.17 207	0.05 1	0.07 22	0.11 45	0.08 4	0.05 3	0.05 1	0.04 1	0.06 14	0.05 11	0.10 56	0.09 43	0.05 25	0.04 20	0.05 23	0.03 1	0.04 13	0.05 109

Reg-Stereo(zero)	0.09 76	0.05 11	0.08 19	0.16 132	0.06 11	0.12 204	0.11 45	0.15 98	0.11 54	0.12 186	0.09 88	0.10 151	0.08 138	0.11 101	0.09 43	0.06 109	0.05 153	0.05 23	0.04 31	0.04 13	0.05 109

StereoAnything_RVC	0.07 3	0.16 469	0.17 353	0.11 1	0.05 1	0.06 7	0.11 45	0.08 4	0.08 9	0.06 7	0.06 11	0.05 1	0.05 11	0.09 32	0.08 14	0.08 297	0.04 20	0.05 23	0.03 1	0.05 95	0.04 28

AIO-test2	0.10 135	0.08 228	0.10 95	0.23 471	0.09 228	0.11 163	0.11 45	0.23 284	0.24 315	0.08 58	0.09 88	0.08 93	0.05 11	0.10 56	0.08 14	0.06 109	0.05 153	0.08 274	0.09 380	0.05 95	0.05 109

castereo++	0.08 40	0.06 48	0.08 19	0.15 64	0.05 1	0.14 272	0.11 45	0.11 26	0.15 153	0.07 29	0.07 34	0.08 93	0.06 36	0.08 13	0.08 14	0.06 109	0.04 20	0.05 23	0.04 31	0.04 13	0.03 1

AIO-Stereo	0.08 40	0.06 48	0.10 95	0.18 289	0.06 11	0.09 81	0.11 45	0.16 123	0.09 21	0.09 87	0.08 68	0.07 62	0.05 11	0.11 101	0.08 14	0.05 25	0.05 153	0.05 23	0.04 31	0.04 13	0.04 28

testlalala2	0.10 135	0.06 48	0.11 137	0.20 401	0.10 334	0.10 123	0.11 45	0.17 158	0.13 114	0.12 186	0.13 173	0.09 120	0.08 138	0.11 101	0.13 262	0.06 109	0.05 153	0.05 23	0.04 31	0.05 95	0.05 109

MaDis-Stereo	0.09 76	0.09 299	0.08 19	0.17 207	0.09 228	0.14 272	0.11 45	0.16 123	0.16 179	0.09 87	0.11 144	0.06 14	0.06 36	0.09 32	0.13 262	0.07 237	0.06 300	0.08 274	0.05 107	0.05 95	0.04 28

UniTT-Stereo	0.09 76	0.07 117	0.08 19	0.18 289	0.08 124	0.13 233	0.11 45	0.12 42	0.11 54	0.10 117	0.12 158	0.05 1	0.06 36	0.09 32	0.10 111	0.07 237	0.06 300	0.05 23	0.05 107	0.06 182	0.05 109

CASnet	0.09 76	0.09 299	0.09 62	0.19 348	0.06 11	0.07 22	0.11 45	0.18 185	0.14 136	0.11 154	0.10 114	0.09 120	0.07 102	0.10 56	0.10 111	0.06 109	0.04 20	0.10 405	0.08 336	0.06 182	0.03 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
LoS	0.09 76	0.05 11	0.11 137	0.13 9	0.07 63	0.14 272	0.11 45	0.15 98	0.15 153	0.09 87	0.09 88	0.12 192	0.09 163	0.15 275	0.10 111	0.07 237	0.05 153	0.05 23	0.03 1	0.05 95	0.05 109
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
Patchmatch Stereo++	0.11 174	0.09 299	0.17 353	0.19 348	0.08 124	0.06 7	0.11 45	0.17 158	0.13 114	0.15 262	0.16 216	0.14 235	0.12 246	0.11 101	0.11 169	0.06 109	0.05 153	0.08 274	0.06 179	0.08 315	0.07 265
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
ROB_FTStereo	0.11 174	0.09 299	0.17 353	0.19 348	0.08 124	0.06 7	0.11 45	0.17 158	0.13 114	0.15 262	0.16 216	0.14 235	0.12 246	0.11 101	0.11 169	0.06 109	0.05 153	0.08 274	0.06 179	0.08 315	0.07 265

HUI-Stereo	0.11 174	0.09 299	0.17 353	0.19 348	0.08 124	0.06 7	0.11 45	0.17 158	0.13 114	0.15 262	0.16 216	0.14 235	0.12 246	0.11 101	0.11 169	0.06 109	0.05 153	0.08 274	0.06 179	0.08 315	0.07 265

DeepStereo_RVC	0.11 174	0.08 228	0.17 353	0.18 289	0.08 124	0.08 47	0.11 45	0.17 158	0.12 84	0.13 215	0.15 199	0.12 192	0.12 246	0.12 178	0.11 169	0.06 109	0.04 20	0.07 194	0.06 179	0.07 249	0.08 334

iRAFT	0.11 174	0.09 299	0.17 353	0.19 348	0.08 124	0.06 7	0.11 45	0.17 158	0.13 114	0.15 262	0.16 216	0.14 235	0.12 246	0.11 101	0.11 169	0.06 109	0.05 153	0.08 274	0.06 179	0.08 315	0.07 265

RAFT-IKP	0.11 174	0.09 299	0.17 353	0.19 348	0.08 124	0.06 7	0.11 45	0.17 158	0.13 114	0.15 262	0.16 216	0.14 235	0.12 246	0.11 101	0.11 169	0.06 109	0.05 153	0.08 274	0.06 179	0.08 315	0.07 265

raft+_RVC	0.11 174	0.07 117	0.09 62	0.16 132	0.07 63	0.10 123	0.11 45	0.24 308	0.20 259	0.12 186	0.15 199	0.12 192	0.08 138	0.12 178	0.13 262	0.07 237	0.04 20	0.07 194	0.06 179	0.05 95	0.05 109

AdaStereo	0.15 344	0.11 389	0.16 330	0.19 348	0.09 228	0.21 417	0.11 45	0.33 443	0.28 380	0.21 387	0.23 318	0.21 347	0.13 278	0.19 383	0.15 332	0.13 469	0.05 153	0.10 405	0.07 269	0.09 377	0.07 265
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.
CBMV	0.20 429	0.15 458	0.18 385	0.18 289	0.10 334	0.20 406	0.11 45	0.30 408	0.31 402	0.29 474	0.31 423	0.31 461	0.23 441	0.28 475	0.19 395	0.13 469	0.15 505	0.17 503	0.16 504	0.10 412	0.10 407
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
GASTEREO	0.08 40	0.05 11	0.09 62	0.19 348	0.08 124	0.08 47	0.12 69	0.14 72	0.11 54	0.10 117	0.09 88	0.07 62	0.04 1	0.12 178	0.08 14	0.06 109	0.05 153	0.05 23	0.04 31	0.04 13	0.05 109

MSCF	0.08 40	0.05 11	0.09 62	0.19 348	0.08 124	0.07 22	0.12 69	0.14 72	0.11 54	0.10 117	0.09 88	0.07 62	0.04 1	0.11 101	0.08 14	0.06 109	0.05 153	0.05 23	0.04 31	0.05 95	0.05 109

DilatedVolume-Stereo	0.09 76	0.05 11	0.08 19	0.15 64	0.06 11	0.11 163	0.12 69	0.14 72	0.16 179	0.11 154	0.11 144	0.09 120	0.10 185	0.11 101	0.11 169	0.06 109	0.05 153	0.05 23	0.04 31	0.03 1	0.03 1

2.5w	0.07 3	0.07 117	0.08 19	0.16 132	0.06 11	0.08 47	0.12 69	0.10 15	0.10 31	0.07 29	0.06 11	0.09 120	0.06 36	0.08 13	0.09 43	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.04 31	0.03 1	0.03 1

IGEV	0.08 40	0.04 1	0.09 62	0.13 9	0.06 11	0.09 81	0.12 69	0.14 72	0.10 31	0.06 7	0.09 88	0.07 62	0.05 11	0.09 32	0.09 43	0.06 109	0.04 20	0.05 23	0.04 31	0.05 95	0.04 28

LG-Stereo_L2	0.07 3	0.05 11	0.10 95	0.14 27	0.06 11	0.07 22	0.12 69	0.09 10	0.10 31	0.06 7	0.04 1	0.05 1	0.05 11	0.08 13	0.08 14	0.05 25	0.04 20	0.05 23	0.03 1	0.04 13	0.03 1

LG-Stereo_L1	0.07 3	0.05 11	0.11 137	0.14 27	0.06 11	0.07 22	0.12 69	0.09 10	0.08 9	0.05 1	0.04 1	0.05 1	0.04 1	0.08 13	0.08 14	0.05 25	0.04 20	0.05 23	0.03 1	0.04 13	0.04 28

SGD-Stereo	0.08 40	0.05 11	0.10 95	0.14 27	0.06 11	0.12 204	0.12 69	0.11 26	0.12 84	0.07 29	0.09 88	0.09 120	0.09 163	0.08 13	0.08 14	0.06 109	0.04 20	0.05 23	0.04 31	0.05 95	0.04 28

G2L-Stereo	0.14 303	0.07 117	0.13 208	0.17 207	0.09 228	0.13 233	0.12 69	0.27 355	0.22 295	0.17 303	0.27 387	0.21 347	0.13 278	0.18 358	0.18 381	0.09 353	0.08 402	0.08 274	0.07 269	0.07 249	0.07 265

ISRNet	0.18 408	0.08 228	0.20 412	0.19 348	0.13 442	0.15 298	0.12 69	0.30 408	0.33 413	0.21 387	0.26 370	0.27 419	0.18 390	0.17 341	0.20 405	0.20 523	0.08 402	0.14 483	0.14 485	0.14 481	0.17 512

SCV	0.08 40	0.09 299	0.08 19	0.15 64	0.08 124	0.10 123	0.12 69	0.11 26	0.12 84	0.07 29	0.07 34	0.06 14	0.04 1	0.10 56	0.08 14	0.05 25	0.05 153	0.06 100	0.04 31	0.06 182	0.04 28

DEFOM-Stereo_RVC	0.08 40	0.07 117	0.09 62	0.22 452	0.06 11	0.08 47	0.12 69	0.10 15	0.10 31	0.07 29	0.07 34	0.06 14	0.05 11	0.11 101	0.09 43	0.06 109	0.04 20	0.05 23	0.03 1	0.06 182	0.04 28

IGEV-RUCA	0.08 40	0.06 48	0.11 137	0.14 27	0.09 228	0.10 123	0.12 69	0.10 15	0.12 84	0.06 7	0.07 34	0.08 93	0.06 36	0.09 32	0.08 14	0.06 109	0.05 153	0.05 23	0.04 31	0.05 95	0.06 187

GCAP-BAT	0.09 76	0.07 117	0.14 252	0.15 64	0.08 124	0.10 123	0.12 69	0.15 98	0.11 54	0.11 154	0.10 114	0.09 120	0.07 102	0.12 178	0.10 111	0.06 109	0.05 153	0.06 100	0.04 31	0.04 13	0.04 28

RSM++	0.08 40	0.06 48	0.09 62	0.17 207	0.07 63	0.09 81	0.12 69	0.11 26	0.11 54	0.08 58	0.06 11	0.07 62	0.05 11	0.10 56	0.09 43	0.05 25	0.04 20	0.06 100	0.05 107	0.05 95	0.03 1

RSM	0.08 40	0.06 48	0.09 62	0.17 207	0.07 63	0.08 47	0.12 69	0.12 42	0.10 31	0.08 58	0.07 34	0.06 14	0.05 11	0.11 101	0.09 43	0.04 6	0.04 20	0.05 23	0.04 31	0.04 13	0.04 28

MIF-Stereo (partial)	0.11 174	0.06 48	0.10 95	0.19 348	0.10 334	0.10 123	0.12 69	0.17 158	0.19 238	0.14 238	0.16 216	0.10 151	0.11 215	0.12 178	0.12 227	0.08 297	0.05 153	0.08 274	0.07 269	0.06 182	0.07 265

MIM_Stereo	0.10 135	0.07 117	0.11 137	0.15 64	0.07 63	0.07 22	0.12 69	0.20 225	0.14 136	0.13 215	0.14 186	0.09 120	0.05 11	0.12 178	0.08 14	0.05 25	0.06 300	0.07 194	0.06 179	0.06 182	0.05 109

testlalala	0.08 40	0.07 117	0.17 353	0.16 132	0.08 124	0.09 81	0.12 69	0.15 98	0.10 31	0.07 29	0.09 88	0.06 14	0.06 36	0.11 101	0.09 43	0.05 25	0.04 20	0.06 100	0.04 31	0.04 13	0.04 28

Selective-IGEV	0.07 3	0.06 48	0.09 62	0.17 207	0.06 11	0.08 47	0.12 69	0.13 58	0.08 9	0.08 58	0.07 34	0.06 14	0.04 1	0.10 56	0.09 43	0.05 25	0.04 20	0.05 23	0.04 31	0.04 13	0.03 1

EGLCR-Stereo	0.08 40	0.05 11	0.08 19	0.14 27	0.07 63	0.11 163	0.12 69	0.11 26	0.16 179	0.06 7	0.05 7	0.07 62	0.05 11	0.10 56	0.11 169	0.06 109	0.04 20	0.06 100	0.05 107	0.04 13	0.04 28

iRaft-Stereo_5w	0.12 246	0.09 299	0.12 175	0.20 401	0.08 124	0.09 81	0.12 69	0.22 266	0.22 295	0.19 350	0.14 186	0.11 171	0.09 163	0.20 401	0.16 351	0.05 25	0.05 153	0.07 194	0.06 179	0.05 95	0.06 187

PFNet+	0.12 246	0.06 48	0.14 252	0.16 132	0.09 228	0.05 3	0.12 69	0.18 185	0.21 273	0.16 291	0.19 272	0.14 235	0.10 185	0.11 101	0.11 169	0.08 297	0.05 153	0.09 357	0.08 336	0.06 182	0.11 431

OMP-Stereo	0.11 174	0.07 117	0.14 252	0.18 289	0.08 124	0.09 81	0.12 69	0.21 243	0.21 273	0.13 215	0.14 186	0.11 171	0.12 246	0.11 101	0.13 262	0.06 109	0.05 153	0.07 194	0.06 179	0.05 95	0.04 28

IIG-Stereo	0.11 174	0.06 48	0.13 208	0.17 207	0.08 124	0.11 163	0.12 69	0.22 266	0.18 217	0.14 238	0.17 235	0.12 192	0.13 278	0.12 178	0.13 262	0.06 109	0.05 153	0.07 194	0.06 179	0.06 182	0.05 109

PSM-softLoss	0.12 246	0.07 117	0.15 289	0.17 207	0.09 228	0.08 47	0.12 69	0.24 308	0.17 203	0.15 262	0.19 272	0.13 216	0.11 215	0.11 101	0.11 169	0.07 237	0.05 153	0.08 274	0.07 269	0.07 249	0.12 452

KMStereo	0.12 246	0.07 117	0.15 289	0.17 207	0.09 228	0.08 47	0.12 69	0.24 308	0.17 203	0.15 262	0.19 272	0.13 216	0.11 215	0.11 101	0.11 169	0.07 237	0.05 153	0.08 274	0.07 269	0.07 249	0.12 452

PSM-adaLoss	0.11 174	0.09 299	0.17 353	0.19 348	0.08 124	0.06 7	0.12 69	0.17 158	0.13 114	0.15 262	0.16 216	0.14 235	0.12 246	0.11 101	0.11 169	0.06 109	0.05 153	0.08 274	0.06 179	0.08 315	0.07 265

ROB_FTStereo_v2	0.11 174	0.09 299	0.17 353	0.19 348	0.08 124	0.06 7	0.12 69	0.17 158	0.13 114	0.15 262	0.16 216	0.14 235	0.12 246	0.11 101	0.11 169	0.06 109	0.05 153	0.08 274	0.06 179	0.08 315	0.07 265

SST-Stereo	0.11 174	0.07 117	0.16 330	0.18 289	0.09 228	0.06 7	0.12 69	0.18 185	0.10 31	0.15 262	0.18 258	0.13 216	0.12 246	0.10 56	0.11 169	0.06 109	0.04 20	0.09 357	0.06 179	0.07 249	0.06 187

Pruner-Stereo	0.11 174	0.07 117	0.12 175	0.17 207	0.09 228	0.06 7	0.12 69	0.18 185	0.17 203	0.14 238	0.19 272	0.13 216	0.10 185	0.11 101	0.11 169	0.06 109	0.04 20	0.07 194	0.06 179	0.06 182	0.08 334

iGMRVC	0.11 174	0.09 299	0.17 353	0.19 348	0.08 124	0.06 7	0.12 69	0.17 158	0.13 114	0.15 262	0.16 216	0.14 235	0.12 246	0.11 101	0.11 169	0.06 109	0.05 153	0.08 274	0.06 179	0.08 315	0.07 265

RAFT-RH_RVC	0.12 246	0.06 48	0.14 252	0.16 132	0.09 228	0.12 204	0.12 69	0.17 158	0.12 84	0.13 215	0.40 478	0.11 171	0.10 185	0.13 229	0.12 227	0.05 25	0.04 20	0.08 274	0.05 107	0.05 95	0.06 187

RAFT-345	0.11 174	0.07 117	0.16 330	0.17 207	0.08 124	0.08 47	0.12 69	0.16 123	0.10 31	0.11 154	0.34 448	0.09 120	0.10 185	0.11 101	0.12 227	0.05 25	0.05 153	0.07 194	0.06 179	0.04 13	0.05 109

CRE-IMP	0.11 174	0.09 299	0.16 330	0.19 348	0.09 228	0.10 123	0.12 69	0.18 185	0.10 31	0.14 238	0.14 186	0.14 235	0.13 278	0.12 178	0.12 227	0.07 237	0.04 20	0.08 274	0.06 179	0.08 315	0.08 334

CREStereo++_RVC	0.08 40	0.04 1	0.07 3	0.13 9	0.07 63	0.09 81	0.12 69	0.14 72	0.14 136	0.10 117	0.14 186	0.08 93	0.07 102	0.10 56	0.11 169	0.06 109	0.04 20	0.05 23	0.05 107	0.04 13	0.04 28
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
XX-Stereo	0.09 76	0.05 11	0.09 62	0.17 207	0.09 228	0.15 298	0.12 69	0.21 243	0.10 31	0.10 117	0.14 186	0.07 62	0.06 36	0.13 229	0.08 14	0.06 109	0.05 153	0.06 100	0.06 179	0.04 13	0.04 28

CBMV_ROB	0.19 420	0.13 436	0.18 385	0.16 132	0.11 387	0.16 326	0.12 69	0.27 355	0.29 387	0.27 452	0.31 423	0.27 419	0.24 450	0.24 456	0.16 351	0.15 492	0.18 516	0.22 521	0.20 517	0.10 412	0.12 452

NOSS_ROB	0.19 420	0.13 436	0.18 385	0.16 132	0.12 416	0.16 326	0.12 69	0.30 408	0.33 413	0.20 372	0.22 314	0.27 419	0.24 450	0.21 419	0.16 351	0.16 509	0.18 516	0.23 522	0.21 519	0.13 465	0.13 464

water-stereo	0.09 76	0.06 48	0.08 19	0.16 132	0.07 63	0.10 123	0.13 108	0.15 98	0.13 114	0.11 154	0.12 158	0.09 120	0.10 185	0.07 3	0.08 14	0.06 109	0.05 153	0.05 23	0.05 107	0.04 13	0.04 28

depthmonostereo	0.09 76	0.06 48	0.09 62	0.15 64	0.06 11	0.11 163	0.13 108	0.14 72	0.15 153	0.10 117	0.10 114	0.09 120	0.11 215	0.08 13	0.09 43	0.06 109	0.05 153	0.06 100	0.04 31	0.04 13	0.03 1

DFGA-Net	0.13 273	0.11 389	0.19 408	0.18 289	0.10 334	0.13 233	0.13 108	0.23 284	0.25 339	0.16 291	0.16 216	0.13 216	0.12 246	0.17 341	0.15 332	0.07 237	0.05 153	0.08 274	0.07 269	0.05 95	0.05 109

LG-Stereo_Zeroshot	0.07 3	0.06 48	0.10 95	0.16 132	0.07 63	0.04 1	0.13 108	0.10 15	0.10 31	0.05 1	0.11 144	0.07 62	0.05 11	0.07 3	0.09 43	0.06 109	0.04 20	0.05 23	0.04 31	0.05 95	0.04 28

FoundationStereo	0.06 1	0.04 1	0.08 19	0.13 9	0.05 1	0.09 81	0.13 108	0.06 1	0.09 21	0.05 1	0.05 7	0.06 14	0.04 1	0.07 3	0.07 1	0.06 109	0.04 20	0.05 23	0.04 31	0.05 95	0.04 28

HUF	0.08 40	0.05 11	0.08 19	0.14 27	0.06 11	0.09 81	0.13 108	0.13 58	0.13 114	0.07 29	0.07 34	0.09 120	0.06 36	0.10 56	0.09 43	0.06 109	0.04 20	0.05 23	0.04 31	0.05 95	0.04 28

AIO-test1	0.10 135	0.07 117	0.11 137	0.24 482	0.07 63	0.09 81	0.13 108	0.22 266	0.15 153	0.11 154	0.12 158	0.09 120	0.07 102	0.11 101	0.09 43	0.06 109	0.05 153	0.09 357	0.10 418	0.04 13	0.07 265

GIP-stereo	0.08 40	0.06 48	0.11 137	0.15 64	0.07 63	0.09 81	0.13 108	0.15 98	0.11 54	0.07 29	0.08 68	0.05 1	0.04 1	0.10 56	0.07 1	0.05 25	0.04 20	0.05 23	0.04 31	0.05 95	0.04 28

DEFOM-Stereo	0.07 3	0.05 11	0.07 3	0.14 27	0.06 11	0.09 81	0.13 108	0.07 2	0.13 114	0.06 7	0.07 34	0.06 14	0.05 11	0.10 56	0.09 43	0.05 25	0.04 20	0.05 23	0.03 1	0.04 13	0.04 28

SMoEStereo_RVC	0.08 40	0.06 48	0.12 175	0.16 132	0.07 63	0.09 81	0.13 108	0.11 26	0.14 136	0.09 87	0.07 34	0.07 62	0.07 102	0.12 178	0.10 111	0.05 25	0.04 20	0.06 100	0.05 107	0.04 13	0.04 28

dual_stereo	0.07 3	0.05 11	0.08 19	0.15 64	0.05 1	0.05 3	0.13 108	0.12 42	0.08 9	0.07 29	0.06 11	0.05 1	0.05 11	0.07 3	0.09 43	0.06 109	0.04 20	0.05 23	0.03 1	0.04 13	0.04 28

UGAM-zero	0.10 135	0.05 11	0.15 289	0.15 64	0.08 124	0.10 123	0.13 108	0.20 225	0.15 153	0.11 154	0.15 199	0.07 62	0.08 138	0.09 32	0.10 111	0.06 109	0.05 153	0.06 100	0.05 107	0.05 95	0.06 187

ACV-stereo	0.15 344	0.10 364	0.29 471	0.18 289	0.12 416	0.15 298	0.13 108	0.23 284	0.21 273	0.19 350	0.23 318	0.22 365	0.15 331	0.23 445	0.17 368	0.08 297	0.07 371	0.07 194	0.07 269	0.08 315	0.07 265

U	0.08 40	0.07 117	0.10 95	0.19 348	0.10 334	0.10 123	0.13 108	0.12 42	0.17 203	0.07 29	0.07 34	0.06 14	0.05 11	0.07 3	0.09 43	0.06 109	0.04 20	0.06 100	0.04 31	0.06 182	0.05 109

WCG-NET（raft）	0.08 40	0.05 11	0.10 95	0.15 64	0.06 11	0.11 163	0.13 108	0.15 98	0.12 84	0.08 58	0.07 34	0.06 14	0.06 36	0.13 229	0.08 14	0.05 25	0.04 20	0.05 23	0.04 31	0.05 95	0.04 28

gcap-zeroshot	0.09 76	0.06 48	0.10 95	0.16 132	0.07 63	0.14 272	0.13 108	0.11 26	0.12 84	0.13 215	0.12 158	0.09 120	0.08 138	0.09 32	0.09 43	0.06 109	0.05 153	0.06 100	0.05 107	0.04 13	0.04 28

test_for_model	0.09 76	0.12 408	0.14 252	0.23 471	0.11 387	0.08 47	0.13 108	0.12 42	0.13 114	0.10 117	0.07 34	0.07 62	0.06 36	0.11 101	0.10 111	0.06 109	0.05 153	0.05 23	0.04 31	0.08 315	0.05 109

IGEV++	0.08 40	0.06 48	0.09 62	0.18 289	0.07 63	0.10 123	0.13 108	0.10 15	0.10 31	0.08 58	0.08 68	0.06 14	0.05 11	0.13 229	0.09 43	0.05 25	0.04 20	0.05 23	0.04 31	0.05 95	0.04 28

GMStereo_Zeroshot	0.16 371	0.13 436	0.25 448	0.20 401	0.10 334	0.17 349	0.13 108	0.30 408	0.25 339	0.23 416	0.32 432	0.25 403	0.11 215	0.19 383	0.14 298	0.09 353	0.06 300	0.11 435	0.06 179	0.12 450	0.08 334

IGEV_Zeroshot_test	0.09 76	0.05 11	0.13 208	0.14 27	0.08 124	0.12 204	0.13 108	0.17 158	0.11 54	0.10 117	0.06 11	0.09 120	0.06 36	0.11 101	0.09 43	0.06 109	0.04 20	0.06 100	0.06 179	0.05 95	0.05 109

MSKI-zero shot	0.09 76	0.05 11	0.09 62	0.16 132	0.07 63	0.10 123	0.13 108	0.15 98	0.14 136	0.09 87	0.09 88	0.09 120	0.06 36	0.12 178	0.11 169	0.06 109	0.04 20	0.05 23	0.04 31	0.04 13	0.05 109

DLNR_Zeroshot_test	10.48 581	2.27 573	19.78 588	120.28 593	13.29 585	0.06 7	0.13 108	0.24 308	0.10 31	0.08 58	0.10 114	0.09 120	0.07 102	0.10 56	0.09 43	0.13 469	0.04 20	0.06 100	0.04 31	52.68 592	0.04 28

SQANet	0.24 475	0.24 514	0.31 480	0.31 524	0.19 514	0.27 479	0.13 108	0.30 408	0.33 413	0.25 441	0.37 460	0.31 461	0.22 435	0.27 467	0.23 442	0.15 492	0.10 452	0.21 517	0.16 504	0.22 519	0.16 503

AEACV	0.09 76	0.05 11	0.08 19	0.14 27	0.13 442	0.14 272	0.13 108	0.15 98	0.09 21	0.07 29	0.09 88	0.07 62	0.08 138	0.10 56	0.09 43	0.06 109	0.04 20	0.06 100	0.05 107	0.05 95	0.04 28

SDNR	0.20 429	0.09 299	0.19 408	0.16 132	0.12 416	0.79 553	0.13 108	0.26 341	0.33 413	0.19 350	0.25 357	0.19 321	0.12 246	0.19 383	0.15 332	0.16 509	0.18 516	0.14 483	0.11 448	0.08 315	0.12 452

CAS	0.08 40	0.04 1	0.07 3	0.17 207	0.08 124	0.10 123	0.13 108	0.12 42	0.09 21	0.09 87	0.10 114	0.08 93	0.06 36	0.09 32	0.09 43	0.08 297	0.04 20	0.05 23	0.03 1	0.05 95	0.04 28

knoymous	0.11 174	0.06 48	0.12 175	0.14 27	0.07 63	0.15 298	0.13 108	0.20 225	0.14 136	0.11 154	0.17 235	0.13 216	0.09 163	0.14 257	0.11 169	0.09 353	0.05 153	0.06 100	0.05 107	0.07 249	0.07 265

Selective-RAFT	0.11 174	0.11 389	0.12 175	0.21 432	0.08 124	0.16 326	0.13 108	0.21 243	0.23 305	0.10 117	0.10 114	0.11 171	0.10 185	0.15 275	0.11 169	0.05 25	0.05 153	0.06 100	0.05 107	0.06 182	0.05 109

RCA-Stereo	0.09 76	0.06 48	0.09 62	0.16 132	0.06 11	0.09 81	0.13 108	0.18 185	0.14 136	0.10 117	0.11 144	0.08 93	0.07 102	0.12 178	0.11 169	0.06 109	0.04 20	0.06 100	0.05 107	0.05 95	0.04 28

HBP-ISP	0.18 408	0.13 436	0.17 353	0.15 64	0.11 387	0.08 47	0.13 108	0.28 379	0.30 393	0.22 402	0.33 438	0.21 347	0.25 458	0.23 445	0.18 381	0.15 492	0.17 514	0.21 517	0.17 511	0.10 412	0.09 378

DisPM	0.11 174	0.07 117	0.13 208	0.16 132	0.09 228	0.06 7	0.13 108	0.18 185	0.17 203	0.14 238	0.19 272	0.12 192	0.10 185	0.12 178	0.11 169	0.07 237	0.05 153	0.07 194	0.06 179	0.06 182	0.11 431

GLC_STEREO	0.11 174	0.07 117	0.11 137	0.18 289	0.07 63	0.08 47	0.13 108	0.16 123	0.24 315	0.12 186	0.13 173	0.12 192	0.08 138	0.18 358	0.12 227	0.06 109	0.08 402	0.08 274	0.06 179	0.05 95	0.05 109

TRStereo	0.10 135	0.05 11	0.12 175	0.16 132	0.12 416	0.10 123	0.13 108	0.18 185	0.19 238	0.09 87	0.09 88	0.09 120	0.07 102	0.10 56	0.08 14	0.07 237	0.05 153	0.07 194	0.07 269	0.04 13	0.04 28

HHNet	0.11 174	0.06 48	0.16 330	0.15 64	0.14 459	0.07 22	0.13 108	0.20 225	0.18 217	0.15 262	0.25 357	0.11 171	0.09 163	0.13 229	0.10 111	0.06 109	0.04 20	0.08 274	0.06 179	0.05 95	0.09 378

AAGNet	0.12 246	0.08 228	0.17 353	0.19 348	0.09 228	0.08 47	0.13 108	0.19 212	0.13 114	0.16 291	0.21 299	0.13 216	0.14 310	0.11 101	0.14 298	0.06 109	0.04 20	0.09 357	0.06 179	0.06 182	0.05 109

NF-Stereo	0.11 174	0.07 117	0.13 208	0.17 207	0.09 228	0.10 123	0.13 108	0.23 284	0.19 238	0.12 186	0.17 235	0.12 192	0.12 246	0.11 101	0.11 169	0.06 109	0.04 20	0.07 194	0.06 179	0.07 249	0.12 452

OCTAStereo	0.11 174	0.07 117	0.14 252	0.17 207	0.09 228	0.10 123	0.13 108	0.23 284	0.19 238	0.12 186	0.17 235	0.12 192	0.12 246	0.11 101	0.11 169	0.06 109	0.04 20	0.07 194	0.06 179	0.07 249	0.11 431

NRIStereo	0.11 174	0.08 228	0.15 289	0.18 289	0.08 124	0.10 123	0.13 108	0.17 158	0.15 153	0.12 186	0.15 199	0.13 216	0.13 278	0.13 229	0.10 111	0.06 109	0.04 20	0.07 194	0.06 179	0.06 182	0.07 265

RAFT_R40	0.11 174	0.07 117	0.15 289	0.18 289	0.09 228	0.06 7	0.13 108	0.17 158	0.15 153	0.14 238	0.18 258	0.15 260	0.12 246	0.10 56	0.11 169	0.06 109	0.04 20	0.09 357	0.06 179	0.06 182	0.05 109

RE-Stereo	0.11 174	0.07 117	0.13 208	0.17 207	0.09 228	0.10 123	0.13 108	0.23 284	0.19 238	0.12 186	0.17 235	0.12 192	0.12 246	0.11 101	0.11 169	0.06 109	0.04 20	0.07 194	0.06 179	0.07 249	0.11 431

TVStereo	0.11 174	0.07 117	0.13 208	0.17 207	0.09 228	0.10 123	0.13 108	0.23 284	0.19 238	0.12 186	0.17 235	0.12 192	0.12 246	0.11 101	0.11 169	0.06 109	0.04 20	0.07 194	0.06 179	0.07 249	0.11 431

AnonymousM	0.10 135	0.06 48	0.10 95	0.14 27	0.07 63	0.09 81	0.13 108	0.19 212	0.14 136	0.13 215	0.12 158	0.09 120	0.08 138	0.13 229	0.10 111	0.08 297	0.05 153	0.08 274	0.05 107	0.05 95	0.05 109

TANstereo	0.09 76	0.04 1	0.08 19	0.13 9	0.06 11	0.11 163	0.13 108	0.15 98	0.19 238	0.11 154	0.15 199	0.10 151	0.07 102	0.12 178	0.09 43	0.07 237	0.05 153	0.05 23	0.04 31	0.06 182	0.05 109

GES	0.14 303	0.08 228	0.16 330	0.15 64	0.10 334	0.13 233	0.13 108	0.28 379	0.26 352	0.17 303	0.24 330	0.19 321	0.14 310	0.16 302	0.14 298	0.08 297	0.08 402	0.07 194	0.06 179	0.08 315	0.09 378

FADNet_RVC	0.17 393	0.14 451	0.41 504	0.20 401	0.11 387	0.13 233	0.13 108	0.27 355	0.22 295	0.21 387	0.23 318	0.20 338	0.18 390	0.15 275	0.17 368	0.08 297	0.08 402	0.12 456	0.09 380	0.11 434	0.10 407

FADNet	0.21 443	0.23 511	0.37 498	0.18 289	0.17 501	0.25 459	0.13 108	0.32 429	0.32 408	0.23 416	0.25 357	0.27 419	0.21 428	0.19 383	0.16 351	0.13 469	0.15 505	0.12 456	0.15 500	0.17 511	0.18 515

iResNetv2_ROB	0.15 344	0.08 228	0.16 330	0.16 132	0.08 124	0.16 326	0.13 108	0.26 341	0.36 443	0.21 387	0.29 413	0.24 391	0.13 278	0.14 257	0.14 298	0.06 109	0.06 300	0.06 100	0.04 31	0.09 377	0.08 334

PWC_ROB	0.21 443	0.16 469	0.27 459	0.18 289	0.11 387	0.22 431	0.13 108	0.33 443	0.49 497	0.30 480	0.40 478	0.32 468	0.25 458	0.31 489	0.23 442	0.10 394	0.07 371	0.11 435	0.08 336	0.11 434	0.10 407

FlowAnything_test	0.11 174	0.08 228	0.14 252	0.15 64	0.09 228	0.08 47	0.14 156	0.20 225	0.11 54	0.10 117	0.09 88	0.12 192	0.12 246	0.13 229	0.11 169	0.09 353	0.06 300	0.09 357	0.09 380	0.06 182	0.09 378

GREAT-IGEV	0.07 3	0.06 48	0.09 62	0.13 9	0.07 63	0.07 22	0.14 156	0.10 15	0.09 21	0.06 7	0.08 68	0.06 14	0.05 11	0.10 56	0.07 1	0.05 25	0.04 20	0.05 23	0.04 31	0.05 95	0.04 28

HI	0.11 174	0.06 48	0.12 175	0.13 9	0.09 228	0.09 81	0.14 156	0.22 266	0.11 54	0.20 372	0.17 235	0.14 235	0.10 185	0.16 302	0.09 43	0.05 25	0.04 20	0.07 194	0.08 336	0.07 249	0.06 187

CoSv	0.11 174	0.06 48	0.12 175	0.13 9	0.09 228	0.09 81	0.14 156	0.22 266	0.11 54	0.20 372	0.17 235	0.14 235	0.10 185	0.16 302	0.09 43	0.05 25	0.04 20	0.07 194	0.08 336	0.07 249	0.06 187

SCV_C0	0.08 40	0.07 117	0.08 19	0.16 132	0.10 334	0.08 47	0.14 156	0.11 26	0.13 114	0.08 58	0.07 34	0.06 14	0.05 11	0.11 101	0.07 1	0.05 25	0.05 153	0.05 23	0.04 31	0.06 182	0.05 109

AIO_rvc	0.07 3	0.06 48	0.08 19	0.15 64	0.06 11	0.08 47	0.14 156	0.09 10	0.08 9	0.07 29	0.08 68	0.07 62	0.04 1	0.10 56	0.08 14	0.05 25	0.04 20	0.05 23	0.04 31	0.04 13	0.03 1

AIO_test	0.07 3	0.06 48	0.07 3	0.15 64	0.07 63	0.07 22	0.14 156	0.10 15	0.10 31	0.07 29	0.07 34	0.06 14	0.05 11	0.08 13	0.10 111	0.05 25	0.04 20	0.05 23	0.04 31	0.04 13	0.03 1

castereo	0.09 76	0.06 48	0.11 137	0.15 64	0.06 11	0.11 163	0.14 156	0.14 72	0.18 217	0.08 58	0.10 114	0.11 171	0.08 138	0.09 32	0.10 111	0.05 25	0.04 20	0.05 23	0.04 31	0.04 13	0.04 28

999	0.09 76	0.06 48	0.13 208	0.15 64	0.08 124	0.10 123	0.14 156	0.15 98	0.12 84	0.10 117	0.08 68	0.08 93	0.08 138	0.16 302	0.10 111	0.06 109	0.04 20	0.06 100	0.05 107	0.04 13	0.06 187

DDVS	0.16 371	0.10 364	0.22 431	0.16 132	0.12 416	0.15 298	0.14 156	0.25 328	0.19 238	0.18 335	0.30 419	0.27 419	0.13 278	0.20 401	0.16 351	0.09 353	0.06 300	0.09 357	0.07 269	0.11 434	0.11 431

rvit_stereo_0081_aga	0.12 246	0.09 299	0.15 289	0.18 289	0.10 334	0.14 272	0.14 156	0.14 72	0.19 238	0.10 117	0.18 258	0.16 280	0.09 163	0.12 178	0.10 111	0.10 394	0.06 300	0.08 274	0.07 269	0.07 249	0.06 187

WCG-NET	0.08 40	0.05 11	0.10 95	0.15 64	0.06 11	0.11 163	0.14 156	0.13 58	0.14 136	0.07 29	0.09 88	0.07 62	0.06 36	0.13 229	0.08 14	0.05 25	0.04 20	0.06 100	0.04 31	0.04 13	0.03 1

rvit_stereo_0081	0.11 174	0.08 228	0.16 330	0.16 132	0.09 228	0.11 163	0.14 156	0.14 72	0.24 315	0.11 154	0.13 173	0.14 235	0.09 163	0.11 101	0.12 227	0.10 394	0.07 371	0.08 274	0.07 269	0.07 249	0.06 187

model_zeroshot	0.10 135	0.05 11	0.12 175	0.15 64	0.09 228	0.13 233	0.14 156	0.20 225	0.14 136	0.11 154	0.10 114	0.12 192	0.07 102	0.12 178	0.11 169	0.07 237	0.06 300	0.06 100	0.05 107	0.06 182	0.06 187

ITSA-stereo	0.16 371	0.11 389	0.14 252	0.19 348	0.08 124	0.13 233	0.14 156	0.30 408	0.49 497	0.17 303	0.18 258	0.22 365	0.15 331	0.17 341	0.16 351	0.10 394	0.06 300	0.08 274	0.08 336	0.08 315	0.09 378

rvit_stereo_0082	0.11 174	0.08 228	0.16 330	0.16 132	0.09 228	0.11 163	0.14 156	0.14 72	0.24 315	0.11 154	0.13 173	0.14 235	0.09 163	0.11 101	0.12 227	0.10 394	0.07 371	0.08 274	0.07 269	0.07 249	0.06 187

Occ-G	0.08 40	0.05 11	0.07 3	0.14 27	0.07 63	0.09 81	0.14 156	0.14 72	0.15 153	0.07 29	0.12 158	0.07 62	0.05 11	0.09 32	0.10 111	0.06 109	0.05 153	0.05 23	0.04 31	0.05 95	0.06 187

IGEV-BASED-STEREO-	0.09 76	0.10 364	0.32 484	0.15 64	0.06 11	0.08 47	0.14 156	0.11 26	0.10 31	0.07 29	0.07 34	0.06 14	0.04 1	0.11 101	0.07 1	0.12 452	0.04 20	0.07 194	0.05 107	0.05 95	0.05 109

RAFT-Stereo-weight	0.09 76	0.06 48	0.11 137	0.16 132	0.07 63	0.09 81	0.14 156	0.19 212	0.16 179	0.11 154	0.10 114	0.08 93	0.06 36	0.10 56	0.11 169	0.06 109	0.04 20	0.06 100	0.04 31	0.04 13	0.04 28

DualNet (step1)	0.17 393	0.12 408	0.21 422	0.13 9	0.14 459	0.18 365	0.14 156	0.28 379	0.24 315	0.21 387	0.21 299	0.24 391	0.20 420	0.16 302	0.16 351	0.15 492	0.06 300	0.14 483	0.14 485	0.15 493	0.13 464

test_sample9	0.18 408	0.12 408	0.21 422	0.13 9	0.14 459	0.18 365	0.14 156	0.28 379	0.24 315	0.21 387	0.21 299	0.24 391	0.20 420	0.19 383	0.18 381	0.15 492	0.30 540	0.14 483	0.14 485	0.15 493	0.13 464

test_sample8	0.20 429	0.12 408	0.21 422	0.13 9	0.14 459	0.18 365	0.14 156	0.32 429	0.21 273	0.28 465	0.22 314	0.36 485	0.26 466	0.19 383	0.18 381	0.15 492	0.30 540	0.14 483	0.14 485	0.15 493	0.13 464

CAS++	0.11 174	0.07 117	0.11 137	0.14 27	0.10 334	0.13 233	0.14 156	0.24 308	0.14 136	0.11 154	0.09 88	0.11 171	0.07 102	0.14 257	0.09 43	0.11 426	0.09 429	0.09 357	0.07 269	0.07 249	0.08 334
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
MoCha-V2	0.08 40	0.05 11	0.11 137	0.20 401	0.07 63	0.10 123	0.14 156	0.12 42	0.08 9	0.07 29	0.08 68	0.07 62	0.06 36	0.09 32	0.08 14	0.05 25	0.05 153	0.05 23	0.04 31	0.04 13	0.04 28

MyStereo8	0.12 246	0.07 117	0.15 289	0.15 64	0.09 228	0.18 365	0.14 156	0.19 212	0.22 295	0.12 186	0.18 258	0.11 171	0.10 185	0.16 302	0.18 381	0.07 237	0.05 153	0.07 194	0.05 107	0.08 315	0.09 378

plain	0.11 174	0.09 299	0.10 95	0.19 348	0.09 228	0.11 163	0.14 156	0.14 72	0.13 114	0.13 215	0.15 199	0.09 120	0.12 246	0.13 229	0.12 227	0.07 237	0.05 153	0.09 357	0.06 179	0.06 182	0.06 187

EKT-Stereo	0.11 174	0.07 117	0.14 252	0.16 132	0.10 334	0.13 233	0.14 156	0.19 212	0.21 273	0.11 154	0.08 68	0.13 216	0.10 185	0.11 101	0.12 227	0.08 297	0.06 300	0.07 194	0.06 179	0.08 315	0.07 265

PCWNet_CMD	0.14 303	0.08 228	0.15 289	0.17 207	0.09 228	0.14 272	0.14 156	0.29 397	0.36 443	0.14 238	0.20 282	0.21 347	0.13 278	0.17 341	0.14 298	0.07 237	0.05 153	0.07 194	0.07 269	0.07 249	0.07 265

CFNet_ucs	0.15 344	0.09 299	0.17 353	0.16 132	0.11 387	0.14 272	0.14 156	0.30 408	0.34 424	0.16 291	0.24 330	0.23 382	0.14 310	0.18 358	0.15 332	0.09 353	0.06 300	0.08 274	0.07 269	0.09 377	0.09 378

testlalala_base	0.10 135	0.09 299	0.14 252	0.21 432	0.08 124	0.10 123	0.14 156	0.13 58	0.11 54	0.08 58	0.15 199	0.07 62	0.08 138	0.11 101	0.12 227	0.08 297	0.05 153	0.05 23	0.03 1	0.07 249	0.05 109

Any-RAFT	0.10 135	0.05 11	0.10 95	0.15 64	0.07 63	0.13 233	0.14 156	0.21 243	0.15 153	0.11 154	0.12 158	0.13 216	0.10 185	0.13 229	0.10 111	0.07 237	0.04 20	0.05 23	0.04 31	0.06 182	0.05 109

anonymousdsp2	0.11 174	0.07 117	0.11 137	0.16 132	0.09 228	0.13 233	0.14 156	0.19 212	0.23 305	0.13 215	0.14 186	0.12 192	0.09 163	0.14 257	0.11 169	0.05 25	0.05 153	0.05 23	0.04 31	0.06 182	0.06 187

iinet-f	0.17 393	0.07 117	0.46 511	0.14 27	0.10 334	0.21 417	0.14 156	0.27 355	0.23 305	0.22 402	0.25 357	0.21 347	0.16 352	0.18 358	0.22 431	0.09 353	0.07 371	0.07 194	0.06 179	0.09 377	0.10 407

CES	0.08 40	0.04 1	0.08 19	0.14 27	0.07 63	0.09 81	0.14 156	0.11 26	0.09 21	0.08 58	0.09 88	0.11 171	0.07 102	0.12 178	0.08 14	0.06 109	0.04 20	0.05 23	0.03 1	0.05 95	0.05 109

riskmin	0.11 174	0.06 48	0.13 208	0.14 27	0.08 124	0.14 272	0.14 156	0.18 185	0.15 153	0.12 186	0.15 199	0.17 297	0.11 215	0.14 257	0.12 227	0.09 353	0.05 153	0.07 194	0.05 107	0.08 315	0.08 334

MC-Stereo	0.09 76	0.07 117	0.09 62	0.17 207	0.06 11	0.10 123	0.14 156	0.12 42	0.11 54	0.09 87	0.12 158	0.09 120	0.06 36	0.11 101	0.10 111	0.06 109	0.04 20	0.06 100	0.05 107	0.04 13	0.04 28

x	0.13 273	0.08 228	0.15 289	0.14 27	0.08 124	0.19 387	0.14 156	0.22 266	0.21 273	0.15 262	0.20 282	0.20 338	0.18 390	0.18 358	0.18 381	0.07 237	0.05 153	0.06 100	0.06 179	0.07 249	0.07 265

BUS	0.15 344	0.09 299	0.14 252	0.22 452	0.10 334	0.20 406	0.14 156	0.34 457	0.20 259	0.17 303	0.23 318	0.16 280	0.14 310	0.16 302	0.14 298	0.08 297	0.06 300	0.10 405	0.09 380	0.07 249	0.07 265

CRFU-Net	0.16 371	0.08 228	0.15 289	0.17 207	0.09 228	0.20 406	0.14 156	0.27 355	0.21 273	0.28 465	0.28 398	0.29 437	0.18 390	0.19 383	0.18 381	0.09 353	0.09 429	0.07 194	0.07 269	0.08 315	0.09 378

NINENet	0.16 371	0.10 364	0.16 330	0.17 207	0.11 387	0.20 406	0.14 156	0.41 508	0.37 448	0.18 335	0.21 299	0.16 280	0.14 310	0.16 302	0.14 298	0.08 297	0.08 402	0.10 405	0.07 269	0.10 412	0.09 378

IPLG	0.11 174	0.08 228	0.15 289	0.17 207	0.08 124	0.11 163	0.14 156	0.20 225	0.15 153	0.13 215	0.18 258	0.07 62	0.07 102	0.14 257	0.14 298	0.06 109	0.04 20	0.06 100	0.05 107	0.04 13	0.04 28

MIPNet	0.11 174	0.08 228	0.15 289	0.17 207	0.09 228	0.12 204	0.14 156	0.21 243	0.25 339	0.12 186	0.10 114	0.09 120	0.07 102	0.13 229	0.13 262	0.06 109	0.04 20	0.06 100	0.05 107	0.04 13	0.04 28

test-3	0.09 76	0.06 48	0.10 95	0.18 289	0.07 63	0.07 22	0.14 156	0.12 42	0.16 179	0.10 117	0.08 68	0.08 93	0.08 138	0.11 101	0.10 111	0.05 25	0.04 20	0.07 194	0.05 107	0.04 13	0.04 28

test_1	0.09 76	0.06 48	0.10 95	0.18 289	0.07 63	0.07 22	0.14 156	0.12 42	0.16 179	0.10 117	0.08 68	0.08 93	0.08 138	0.11 101	0.10 111	0.05 25	0.04 20	0.07 194	0.05 107	0.04 13	0.04 28

LCNet	0.11 174	0.07 117	0.09 62	0.19 348	0.09 228	0.08 47	0.14 156	0.21 243	0.15 153	0.12 186	0.15 199	0.16 280	0.11 215	0.12 178	0.11 169	0.05 25	0.04 20	0.08 274	0.07 269	0.06 182	0.14 480

STrans-v2	0.10 135	0.07 117	0.13 208	0.18 289	0.08 124	0.10 123	0.14 156	0.22 266	0.11 54	0.11 154	0.15 199	0.12 192	0.10 185	0.11 101	0.12 227	0.05 25	0.04 20	0.06 100	0.06 179	0.05 95	0.05 109

PSM-AAD	0.11 174	0.07 117	0.10 95	0.20 401	0.09 228	0.10 123	0.14 156	0.21 243	0.13 114	0.12 186	0.14 186	0.18 312	0.11 215	0.11 101	0.10 111	0.05 25	0.05 153	0.09 357	0.08 336	0.06 182	0.14 480

ASMatch	0.11 174	0.06 48	0.13 208	0.17 207	0.10 334	0.08 47	0.14 156	0.18 185	0.16 179	0.12 186	0.16 216	0.16 280	0.11 215	0.13 229	0.11 169	0.05 25	0.04 20	0.06 100	0.06 179	0.04 13	0.09 378

IRAFT_RVC	0.12 246	0.08 228	0.17 353	0.19 348	0.08 124	0.07 22	0.14 156	0.25 328	0.23 305	0.14 238	0.15 199	0.15 260	0.12 246	0.12 178	0.11 169	0.06 109	0.04 20	0.09 357	0.06 179	0.06 182	0.06 187

GMM-Stereo	0.11 174	0.07 117	0.10 95	0.18 289	0.09 228	0.08 47	0.14 156	0.24 308	0.16 179	0.11 154	0.15 199	0.13 216	0.11 215	0.11 101	0.11 169	0.05 25	0.04 20	0.08 274	0.07 269	0.06 182	0.09 378

Prome-Stereo	0.11 174	0.07 117	0.11 137	0.18 289	0.09 228	0.12 204	0.14 156	0.23 284	0.13 114	0.13 215	0.16 216	0.13 216	0.08 138	0.12 178	0.10 111	0.05 25	0.05 153	0.07 194	0.06 179	0.06 182	0.10 407

rafts_anoy	0.11 174	0.06 48	0.10 95	0.17 207	0.08 124	0.10 123	0.14 156	0.18 185	0.14 136	0.13 215	0.13 173	0.12 192	0.11 215	0.11 101	0.13 262	0.07 237	0.05 153	0.09 357	0.11 448	0.07 249	0.06 187

sAnonymous2	0.13 273	0.12 408	0.25 448	0.20 401	0.12 416	0.18 365	0.14 156	0.27 355	0.21 273	0.11 154	0.12 158	0.13 216	0.08 138	0.11 101	0.11 169	0.09 353	0.05 153	0.08 274	0.06 179	0.15 493	0.10 407

CroCo_RVC	0.13 273	0.12 408	0.25 448	0.20 401	0.12 416	0.18 365	0.14 156	0.27 355	0.21 273	0.11 154	0.12 158	0.13 216	0.08 138	0.11 101	0.11 169	0.09 353	0.05 153	0.08 274	0.06 179	0.15 493	0.10 407

CFNet_pseudo	0.14 303	0.08 228	0.16 330	0.16 132	0.09 228	0.13 233	0.14 156	0.27 355	0.34 424	0.15 262	0.21 299	0.22 365	0.13 278	0.18 358	0.14 298	0.07 237	0.05 153	0.08 274	0.06 179	0.07 249	0.07 265

RALCasStereoNet	0.11 174	0.07 117	0.09 62	0.16 132	0.08 124	0.13 233	0.14 156	0.17 158	0.11 54	0.12 186	0.17 235	0.14 235	0.10 185	0.12 178	0.11 169	0.07 237	0.06 300	0.06 100	0.05 107	0.08 315	0.07 265

sCroCo_RVC	0.12 246	0.09 299	0.24 445	0.24 482	0.11 387	0.19 387	0.14 156	0.17 158	0.15 153	0.10 117	0.13 173	0.12 192	0.07 102	0.14 257	0.11 169	0.08 297	0.08 402	0.08 274	0.08 336	0.05 95	0.07 265

111	0.11 174	0.06 48	0.12 175	0.15 64	0.07 63	0.10 123	0.14 156	0.21 243	0.24 315	0.11 154	0.12 158	0.14 235	0.12 246	0.13 229	0.10 111	0.06 109	0.04 20	0.06 100	0.04 31	0.06 182	0.05 109

psmorigin	0.25 482	0.16 469	0.35 495	0.17 207	0.13 442	0.24 450	0.14 156	0.34 457	0.34 424	0.41 516	0.55 518	0.41 508	0.38 516	0.35 506	0.28 488	0.11 426	0.15 505	0.11 435	0.11 448	0.12 450	0.17 512

CREStereo	0.09 76	0.05 11	0.08 19	0.11 1	0.06 11	0.14 272	0.14 156	0.14 72	0.10 31	0.09 87	0.13 173	0.09 120	0.08 138	0.12 178	0.10 111	0.08 297	0.04 20	0.05 23	0.03 1	0.06 182	0.06 187
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
PMTNet	0.09 76	0.05 11	0.09 62	0.12 4	0.06 11	0.13 233	0.14 156	0.16 123	0.11 54	0.09 87	0.13 173	0.10 151	0.07 102	0.14 257	0.10 111	0.15 492	0.04 20	0.05 23	0.03 1	0.07 249	0.06 187

FADNet-RVC-Resample	0.17 393	0.12 408	0.32 484	0.22 452	0.12 416	0.19 387	0.14 156	0.25 328	0.24 315	0.24 428	0.27 387	0.20 338	0.15 331	0.17 341	0.16 351	0.07 237	0.08 402	0.12 456	0.10 418	0.09 377	0.11 431

MaskLacGwcNet_RVC	0.22 451	0.21 505	0.25 448	0.26 499	0.11 387	0.24 450	0.14 156	0.39 500	0.24 315	0.32 493	0.36 457	0.30 446	0.21 428	0.19 383	0.22 431	0.17 514	0.14 501	0.21 517	0.16 504	0.13 465	0.12 452

R-Stereo Train	0.10 135	0.06 48	0.11 137	0.17 207	0.08 124	0.11 163	0.14 156	0.24 308	0.11 54	0.12 186	0.19 272	0.11 171	0.08 138	0.10 56	0.11 169	0.07 237	0.05 153	0.06 100	0.05 107	0.05 95	0.05 109

RAFT-Stereo	0.10 135	0.06 48	0.11 137	0.17 207	0.08 124	0.11 163	0.14 156	0.24 308	0.11 54	0.12 186	0.19 272	0.11 171	0.08 138	0.10 56	0.11 169	0.07 237	0.05 153	0.06 100	0.05 107	0.05 95	0.05 109
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
RASNet	0.15 344	0.07 117	0.15 289	0.16 132	0.08 124	0.19 387	0.14 156	0.30 408	0.21 273	0.17 303	0.25 357	0.21 347	0.19 408	0.20 401	0.20 405	0.07 237	0.06 300	0.06 100	0.08 336	0.06 182	0.06 187

MSMDNet	0.14 303	0.08 228	0.15 289	0.17 207	0.09 228	0.14 272	0.14 156	0.29 397	0.36 443	0.14 238	0.20 282	0.21 347	0.13 278	0.18 358	0.14 298	0.07 237	0.05 153	0.07 194	0.07 269	0.07 249	0.07 265

ccs_rob	0.14 303	0.09 299	0.16 330	0.16 132	0.09 228	0.13 233	0.14 156	0.27 355	0.34 424	0.15 262	0.21 299	0.22 365	0.13 278	0.18 358	0.14 298	0.07 237	0.05 153	0.08 274	0.07 269	0.07 249	0.07 265

HSM	0.15 344	0.09 299	0.15 289	0.16 132	0.09 228	0.16 326	0.14 156	0.28 379	0.25 339	0.20 372	0.24 330	0.37 488	0.17 376	0.20 401	0.15 332	0.07 237	0.05 153	0.07 194	0.06 179	0.07 249	0.06 187

iResNet_ROB	0.14 303	0.07 117	0.13 208	0.15 64	0.07 63	0.19 387	0.14 156	0.26 341	0.32 408	0.23 416	0.26 370	0.23 382	0.16 352	0.15 275	0.14 298	0.07 237	0.05 153	0.05 23	0.04 31	0.08 315	0.08 334

xyz-stereo	0.14 303	0.07 117	0.22 431	0.15 64	0.05 1	0.22 431	0.15 226	0.17 158	0.31 402	0.15 262	0.28 398	0.26 413	0.17 376	0.13 229	0.12 227	0.05 25	0.05 153	0.06 100	0.05 107	0.04 13	0.04 28

coex_refinement	0.14 303	0.07 117	0.12 175	0.17 207	0.10 334	0.16 326	0.15 226	0.27 355	0.29 387	0.18 335	0.21 299	0.22 365	0.17 376	0.16 302	0.19 395	0.08 297	0.05 153	0.06 100	0.06 179	0.09 377	0.08 334

tt45	0.09 76	0.06 48	0.11 137	0.15 64	0.07 63	0.12 204	0.15 226	0.13 58	0.12 84	0.09 87	0.06 11	0.08 93	0.06 36	0.13 229	0.10 111	0.06 109	0.04 20	0.06 100	0.05 107	0.05 95	0.06 187

mms	0.09 76	0.07 117	0.08 19	0.17 207	0.08 124	0.11 163	0.15 226	0.12 42	0.11 54	0.09 87	0.09 88	0.08 93	0.06 36	0.11 101	0.12 227	0.05 25	0.04 20	0.07 194	0.05 107	0.04 13	0.04 28

PAM_32	0.10 135	0.06 48	0.17 353	0.15 64	0.08 124	0.10 123	0.15 226	0.14 72	0.16 179	0.09 87	0.08 68	0.10 151	0.07 102	0.14 257	0.09 43	0.06 109	0.05 153	0.06 100	0.06 179	0.05 95	0.06 187

rvit_stereo_0083	0.12 246	0.08 228	0.17 353	0.16 132	0.09 228	0.11 163	0.15 226	0.15 98	0.26 352	0.11 154	0.14 186	0.13 216	0.10 185	0.12 178	0.13 262	0.10 394	0.08 402	0.09 357	0.07 269	0.07 249	0.06 187

rvit_stereo_0080	0.10 135	0.08 228	0.15 289	0.15 64	0.10 334	0.07 22	0.15 226	0.16 123	0.16 179	0.11 154	0.10 114	0.15 260	0.09 163	0.12 178	0.10 111	0.09 353	0.07 371	0.07 194	0.06 179	0.07 249	0.05 109

H2IRNET	0.10 135	0.09 299	0.10 95	0.18 289	0.09 228	0.12 204	0.15 226	0.14 72	0.21 273	0.10 117	0.10 114	0.10 151	0.11 215	0.10 56	0.10 111	0.06 109	0.04 20	0.08 274	0.08 336	0.06 182	0.05 109

MGS-Stereo	0.09 76	0.07 117	0.12 175	0.16 132	0.08 124	0.09 81	0.15 226	0.12 42	0.12 84	0.07 29	0.10 114	0.08 93	0.06 36	0.11 101	0.09 43	0.05 25	0.04 20	0.06 100	0.05 107	0.06 182	0.05 109

AE-Stereo	0.10 135	0.08 228	0.11 137	0.19 348	0.09 228	0.10 123	0.15 226	0.14 72	0.20 259	0.09 87	0.15 199	0.12 192	0.08 138	0.11 101	0.10 111	0.05 25	0.06 300	0.07 194	0.06 179	0.05 95	0.04 28

ACVNet-DCA	0.10 135	0.08 228	0.13 208	0.17 207	0.09 228	0.13 233	0.15 226	0.24 308	0.16 179	0.09 87	0.09 88	0.06 14	0.06 36	0.10 56	0.07 1	0.06 109	0.05 153	0.06 100	0.05 107	0.07 249	0.07 265

xx1	0.11 174	0.08 228	0.13 208	0.17 207	0.09 228	0.13 233	0.15 226	0.16 123	0.18 217	0.09 87	0.09 88	0.16 280	0.16 352	0.10 56	0.07 1	0.06 109	0.05 153	0.08 274	0.08 336	0.07 249	0.07 265

1test111	0.11 174	0.08 228	0.13 208	0.17 207	0.09 228	0.13 233	0.15 226	0.24 308	0.16 179	0.09 87	0.09 88	0.06 14	0.06 36	0.15 275	0.16 351	0.06 109	0.05 153	0.06 100	0.05 107	0.07 249	0.07 265

cc1	0.10 135	0.08 228	0.13 208	0.17 207	0.09 228	0.13 233	0.15 226	0.16 123	0.18 217	0.09 87	0.09 88	0.06 14	0.06 36	0.10 56	0.07 1	0.06 109	0.05 153	0.06 100	0.05 107	0.06 182	0.06 187

11t1	0.12 246	0.07 117	0.14 252	0.14 27	0.08 124	0.17 349	0.15 226	0.19 212	0.15 153	0.15 262	0.15 199	0.17 297	0.16 352	0.15 275	0.13 262	0.08 297	0.05 153	0.06 100	0.05 107	0.08 315	0.07 265

ff7	0.09 76	0.07 117	0.11 137	0.16 132	0.09 228	0.11 163	0.15 226	0.16 123	0.12 84	0.10 117	0.06 11	0.06 14	0.06 36	0.11 101	0.09 43	0.05 25	0.04 20	0.06 100	0.05 107	0.05 95	0.06 187

IGEVStereo-DCA	0.09 76	0.07 117	0.11 137	0.16 132	0.10 334	0.11 163	0.15 226	0.16 123	0.12 84	0.10 117	0.06 11	0.08 93	0.06 36	0.10 56	0.09 43	0.06 109	0.05 153	0.06 100	0.05 107	0.05 95	0.06 187

ffff	0.09 76	0.07 117	0.11 137	0.16 132	0.09 228	0.11 163	0.15 226	0.16 123	0.12 84	0.10 117	0.06 11	0.06 14	0.06 36	0.11 101	0.09 43	0.05 25	0.04 20	0.06 100	0.05 107	0.05 95	0.06 187

rrr	0.09 76	0.07 117	0.13 208	0.16 132	0.10 334	0.11 163	0.15 226	0.16 123	0.15 153	0.10 117	0.06 11	0.08 93	0.06 36	0.10 56	0.09 43	0.06 109	0.05 153	0.06 100	0.05 107	0.05 95	0.06 187

11t	0.09 76	0.07 117	0.11 137	0.16 132	0.09 228	0.11 163	0.15 226	0.16 123	0.12 84	0.10 117	0.06 11	0.06 14	0.06 36	0.11 101	0.09 43	0.05 25	0.04 20	0.06 100	0.05 107	0.05 95	0.06 187

tt1	0.10 135	0.08 228	0.13 208	0.17 207	0.09 228	0.13 233	0.15 226	0.15 98	0.19 238	0.09 87	0.08 68	0.06 14	0.06 36	0.10 56	0.08 14	0.06 109	0.05 153	0.06 100	0.05 107	0.06 182	0.06 187

whm_eth	0.10 135	0.08 228	0.15 289	0.15 64	0.10 334	0.07 22	0.15 226	0.16 123	0.16 179	0.11 154	0.10 114	0.15 260	0.09 163	0.12 178	0.10 111	0.09 353	0.07 371	0.07 194	0.06 179	0.07 249	0.05 109

RAFT-Test	0.09 76	0.06 48	0.10 95	0.16 132	0.07 63	0.11 163	0.15 226	0.16 123	0.13 114	0.09 87	0.10 114	0.11 171	0.09 163	0.12 178	0.09 43	0.06 109	0.04 20	0.05 23	0.04 31	0.05 95	0.05 109

4D-IteraStereo	0.10 135	0.07 117	0.10 95	0.18 289	0.07 63	0.09 81	0.15 226	0.18 185	0.15 153	0.10 117	0.11 144	0.10 151	0.07 102	0.12 178	0.09 43	0.05 25	0.03 1	0.08 274	0.07 269	0.06 182	0.05 109

LoS_RVC	0.08 40	0.05 11	0.07 3	0.15 64	0.07 63	0.08 47	0.15 226	0.12 42	0.11 54	0.08 58	0.09 88	0.06 14	0.09 163	0.10 56	0.09 43	0.05 25	0.04 20	0.05 23	0.03 1	0.04 13	0.04 28

anonymousdsp	0.09 76	0.07 117	0.11 137	0.17 207	0.09 228	0.11 163	0.15 226	0.16 123	0.12 84	0.10 117	0.06 11	0.06 14	0.06 36	0.11 101	0.09 43	0.05 25	0.04 20	0.06 100	0.05 107	0.05 95	0.06 187

CBFPSM	0.15 344	0.07 117	0.27 459	0.17 207	0.09 228	0.13 233	0.15 226	0.22 266	0.23 305	0.20 372	0.27 387	0.23 382	0.16 352	0.16 302	0.19 395	0.06 109	0.06 300	0.06 100	0.07 269	0.07 249	0.07 265

ProNet	0.09 76	0.07 117	0.11 137	0.17 207	0.08 124	0.11 163	0.15 226	0.15 98	0.12 84	0.10 117	0.06 11	0.07 62	0.06 36	0.11 101	0.09 43	0.05 25	0.05 153	0.06 100	0.05 107	0.04 13	0.06 187

qqq	0.13 273	0.09 299	0.15 289	0.16 132	0.08 124	0.13 233	0.15 226	0.24 308	0.16 179	0.15 262	0.19 272	0.16 280	0.16 352	0.15 275	0.16 351	0.07 237	0.06 300	0.08 274	0.08 336	0.07 249	0.07 265

ccc-4	0.09 76	0.07 117	0.11 137	0.16 132	0.09 228	0.11 163	0.15 226	0.16 123	0.12 84	0.10 117	0.06 11	0.06 14	0.06 36	0.11 101	0.09 43	0.05 25	0.04 20	0.06 100	0.05 107	0.05 95	0.06 187

BSDual-CNN	0.15 344	0.09 299	0.14 252	0.22 452	0.10 334	0.15 298	0.15 226	0.34 457	0.20 259	0.17 303	0.23 318	0.25 403	0.16 352	0.16 302	0.14 298	0.08 297	0.06 300	0.10 405	0.09 380	0.07 249	0.07 265

hknet	0.15 344	0.11 389	0.14 252	0.22 452	0.11 387	0.15 298	0.15 226	0.34 457	0.26 352	0.17 303	0.23 318	0.22 365	0.18 390	0.17 341	0.13 262	0.07 237	0.06 300	0.10 405	0.09 380	0.07 249	0.07 265

IGEV-Stereo	0.09 76	0.07 117	0.11 137	0.17 207	0.09 228	0.11 163	0.15 226	0.16 123	0.12 84	0.10 117	0.06 11	0.06 14	0.06 36	0.11 101	0.09 43	0.05 25	0.04 20	0.06 100	0.05 107	0.05 95	0.06 187
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
CIPLG	0.11 174	0.08 228	0.15 289	0.17 207	0.08 124	0.13 233	0.15 226	0.17 158	0.16 179	0.14 238	0.11 144	0.16 280	0.10 185	0.17 341	0.12 227	0.07 237	0.05 153	0.06 100	0.06 179	0.05 95	0.06 187

iRaft-Stereo_20w	0.09 76	0.05 11	0.13 208	0.14 27	0.09 228	0.12 204	0.15 226	0.19 212	0.11 54	0.11 154	0.08 68	0.08 93	0.05 11	0.10 56	0.09 43	0.06 109	0.04 20	0.06 100	0.05 107	0.06 182	0.05 109

IPLGR_C	0.11 174	0.08 228	0.15 289	0.17 207	0.08 124	0.12 204	0.15 226	0.17 158	0.15 153	0.14 238	0.11 144	0.16 280	0.10 185	0.16 302	0.12 227	0.07 237	0.05 153	0.06 100	0.06 179	0.05 95	0.06 187

AASNet	0.16 371	0.08 228	0.13 208	0.19 348	0.09 228	0.19 387	0.15 226	0.38 494	0.37 448	0.20 372	0.24 330	0.20 338	0.17 376	0.17 341	0.21 418	0.10 394	0.08 402	0.08 274	0.07 269	0.09 377	0.09 378

ACRE	0.11 174	0.08 228	0.15 289	0.17 207	0.08 124	0.13 233	0.15 226	0.17 158	0.14 136	0.14 238	0.11 144	0.16 280	0.10 185	0.16 302	0.12 227	0.07 237	0.05 153	0.06 100	0.06 179	0.05 95	0.06 187

AACVNet	0.16 371	0.08 228	0.15 289	0.15 64	0.10 334	0.18 365	0.15 226	0.24 308	0.25 339	0.27 452	0.27 387	0.28 429	0.18 390	0.19 383	0.17 368	0.09 353	0.07 371	0.09 357	0.07 269	0.10 412	0.09 378

GANet-ADL	0.13 273	0.07 117	0.15 289	0.17 207	0.10 334	0.19 387	0.15 226	0.30 408	0.21 273	0.13 215	0.18 258	0.19 321	0.13 278	0.16 302	0.14 298	0.08 297	0.06 300	0.06 100	0.05 107	0.07 249	0.08 334

CrosDoStereo	0.12 246	0.07 117	0.12 175	0.14 27	0.09 228	0.12 204	0.15 226	0.17 158	0.22 295	0.19 350	0.24 330	0.15 260	0.11 215	0.11 101	0.12 227	0.06 109	0.05 153	0.07 194	0.07 269	0.05 95	0.05 109

TransformOpticalFlow	0.10 135	0.08 228	0.13 208	0.18 289	0.07 63	0.09 81	0.15 226	0.19 212	0.16 179	0.12 186	0.16 216	0.11 171	0.11 215	0.11 101	0.11 169	0.05 25	0.04 20	0.06 100	0.06 179	0.05 95	0.05 109

FTStereo	0.12 246	0.07 117	0.14 252	0.18 289	0.09 228	0.07 22	0.15 226	0.22 266	0.18 217	0.12 186	0.24 330	0.11 171	0.13 278	0.13 229	0.14 298	0.05 25	0.05 153	0.07 194	0.07 269	0.06 182	0.10 407

KYRaft	0.12 246	0.07 117	0.10 95	0.19 348	0.09 228	0.08 47	0.15 226	0.23 284	0.12 84	0.13 215	0.16 216	0.20 338	0.10 185	0.12 178	0.11 169	0.06 109	0.04 20	0.08 274	0.08 336	0.06 182	0.15 494

DeepStereo_LL	0.12 246	0.07 117	0.12 175	0.14 27	0.09 228	0.12 204	0.15 226	0.17 158	0.22 295	0.19 350	0.24 330	0.15 260	0.11 215	0.11 101	0.12 227	0.06 109	0.05 153	0.07 194	0.07 269	0.05 95	0.05 109

DEmStereo	0.12 246	0.06 48	0.14 252	0.14 27	0.10 334	0.16 326	0.15 226	0.16 123	0.24 315	0.17 303	0.23 318	0.12 192	0.14 310	0.12 178	0.14 298	0.05 25	0.04 20	0.07 194	0.06 179	0.05 95	0.05 109

PFNet	0.12 246	0.06 48	0.17 353	0.18 289	0.08 124	0.09 81	0.15 226	0.26 341	0.20 259	0.16 291	0.16 216	0.14 235	0.12 246	0.13 229	0.11 169	0.06 109	0.04 20	0.07 194	0.06 179	0.05 95	0.05 109

pcwnet_v2	0.19 420	0.11 389	0.26 457	0.18 289	0.14 459	0.18 365	0.15 226	0.37 487	0.46 493	0.19 350	0.24 330	0.21 347	0.19 408	0.21 419	0.20 405	0.13 469	0.10 452	0.10 405	0.10 418	0.11 434	0.13 464

test_xeample3	0.09 76	0.07 117	0.12 175	0.16 132	0.09 228	0.11 163	0.15 226	0.16 123	0.14 136	0.10 117	0.07 34	0.08 93	0.06 36	0.10 56	0.09 43	0.06 109	0.04 20	0.06 100	0.05 107	0.05 95	0.06 187

RAFT-Stereo + iAFF	0.09 76	0.06 48	0.10 95	0.17 207	0.07 63	0.10 123	0.15 226	0.17 158	0.15 153	0.10 117	0.10 114	0.08 93	0.09 163	0.12 178	0.10 111	0.05 25	0.04 20	0.06 100	0.06 179	0.04 13	0.03 1

AFF-stereo	0.09 76	0.07 117	0.10 95	0.17 207	0.07 63	0.10 123	0.15 226	0.18 185	0.10 31	0.10 117	0.11 144	0.09 120	0.10 185	0.12 178	0.10 111	0.05 25	0.04 20	0.07 194	0.07 269	0.04 13	0.04 28

EAI-Stereo	0.09 76	0.07 117	0.11 137	0.16 132	0.07 63	0.10 123	0.15 226	0.16 123	0.09 21	0.08 58	0.09 88	0.08 93	0.07 102	0.09 32	0.11 169	0.05 25	0.05 153	0.05 23	0.05 107	0.05 95	0.04 28

CFNet-RSSM	0.09 76	0.07 117	0.10 95	0.16 132	0.07 63	0.09 81	0.15 226	0.17 158	0.18 217	0.08 58	0.12 158	0.11 171	0.09 163	0.12 178	0.10 111	0.06 109	0.04 20	0.06 100	0.04 31	0.04 13	0.04 28

Gwc-CoAtRS	0.09 76	0.07 117	0.10 95	0.16 132	0.07 63	0.10 123	0.15 226	0.18 185	0.17 203	0.08 58	0.10 114	0.12 192	0.09 163	0.12 178	0.09 43	0.06 109	0.04 20	0.06 100	0.04 31	0.04 13	0.05 109

FADNet-RVC	0.21 443	0.20 500	0.40 502	0.21 432	0.16 489	0.21 417	0.15 226	0.27 355	0.27 364	0.26 445	0.32 432	0.26 413	0.21 428	0.22 437	0.19 395	0.12 452	0.13 491	0.12 456	0.14 485	0.13 465	0.18 515

SHD	0.26 493	0.15 458	0.31 480	0.24 482	0.18 510	0.23 444	0.15 226	0.39 500	0.72 541	0.32 493	0.42 497	0.36 485	0.29 485	0.33 498	0.30 501	0.13 469	0.11 465	0.14 483	0.13 480	0.16 504	0.20 523

HSM-Net_RVC	0.14 303	0.08 228	0.12 175	0.15 64	0.08 124	0.16 326	0.15 226	0.27 355	0.29 387	0.20 372	0.21 299	0.29 437	0.14 310	0.18 358	0.13 262	0.06 109	0.06 300	0.06 100	0.06 179	0.07 249	0.06 187
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
DeepPruner_ROB	0.16 371	0.11 389	0.16 330	0.17 207	0.10 334	0.17 349	0.15 226	0.32 429	0.21 273	0.19 350	0.21 299	0.22 365	0.19 408	0.21 419	0.16 351	0.13 469	0.09 429	0.09 357	0.10 418	0.11 434	0.11 431

PWCDC_ROB	0.21 443	0.13 436	0.23 439	0.25 490	0.12 416	0.20 406	0.15 226	0.34 457	0.55 514	0.29 474	0.49 510	0.21 347	0.15 331	0.28 475	0.20 405	0.11 426	0.09 429	0.10 405	0.08 336	0.11 434	0.09 378

HART	0.08 40	0.07 117	0.09 62	0.18 289	0.07 63	0.10 123	0.16 285	0.13 58	0.11 54	0.09 87	0.10 114	0.08 93	0.05 11	0.10 56	0.08 14	0.05 25	0.04 20	0.06 100	0.04 31	0.05 95	0.04 28

FACV-RUCA	0.13 273	0.11 389	0.13 208	0.19 348	0.12 416	0.15 298	0.16 285	0.22 266	0.21 273	0.16 291	0.16 216	0.15 260	0.16 352	0.14 257	0.13 262	0.07 237	0.05 153	0.08 274	0.06 179	0.10 412	0.08 334

fffft	0.09 76	0.06 48	0.12 175	0.16 132	0.07 63	0.09 81	0.16 285	0.12 42	0.11 54	0.09 87	0.07 34	0.09 120	0.06 36	0.11 101	0.12 227	0.05 25	0.04 20	0.06 100	0.05 107	0.04 13	0.05 109
1: 1. 1
ours_stereo	0.09 76	0.07 117	0.09 62	0.17 207	0.08 124	0.11 163	0.16 285	0.11 26	0.12 84	0.08 58	0.10 114	0.08 93	0.06 36	0.12 178	0.12 227	0.05 25	0.04 20	0.06 100	0.05 107	0.04 13	0.04 28

tg	0.10 135	0.06 48	0.10 95	0.18 289	0.08 124	0.11 163	0.16 285	0.20 225	0.12 84	0.08 58	0.11 144	0.11 171	0.07 102	0.11 101	0.10 111	0.05 25	0.04 20	0.08 274	0.08 336	0.04 13	0.04 28

PAM	0.10 135	0.06 48	0.17 353	0.15 64	0.09 228	0.10 123	0.16 285	0.15 98	0.16 179	0.12 186	0.09 88	0.10 151	0.07 102	0.13 229	0.09 43	0.06 109	0.05 153	0.06 100	0.06 179	0.05 95	0.06 187

AIO-Stereo-zeroshot	0.11 174	0.05 11	0.12 175	0.15 64	0.13 442	0.14 272	0.16 285	0.23 284	0.18 217	0.10 117	0.13 173	0.10 151	0.07 102	0.12 178	0.09 43	0.06 109	0.05 153	0.06 100	0.06 179	0.07 249	0.08 334

Former-RAFT_DAM_RVC	0.11 174	0.08 228	0.13 208	0.16 132	0.08 124	0.15 298	0.16 285	0.18 185	0.19 238	0.10 117	0.09 88	0.09 120	0.08 138	0.11 101	0.12 227	0.07 237	0.05 153	0.08 274	0.06 179	0.07 249	0.06 187

CoDeX	0.12 246	0.07 117	0.13 208	0.17 207	0.08 124	0.12 204	0.16 285	0.23 284	0.27 364	0.13 215	0.17 235	0.15 260	0.12 246	0.14 257	0.11 169	0.07 237	0.05 153	0.07 194	0.06 179	0.06 182	0.05 109

HH	0.09 76	0.06 48	0.13 208	0.17 207	0.08 124	0.11 163	0.16 285	0.15 98	0.10 31	0.08 58	0.10 114	0.08 93	0.07 102	0.10 56	0.09 43	0.06 109	0.04 20	0.06 100	0.05 107	0.05 95	0.04 28

HanStereo	0.09 76	0.06 48	0.13 208	0.17 207	0.08 124	0.11 163	0.16 285	0.15 98	0.10 31	0.08 58	0.10 114	0.08 93	0.07 102	0.10 56	0.09 43	0.06 109	0.04 20	0.06 100	0.05 107	0.05 95	0.04 28

GASNet	0.22 451	0.24 514	0.34 489	0.26 499	0.17 501	0.27 479	0.16 285	0.45 525	0.42 472	0.27 452	0.24 330	0.30 446	0.16 352	0.27 467	0.18 381	0.12 452	0.09 429	0.12 456	0.11 448	0.16 504	0.08 334

IER	0.14 303	0.08 228	0.13 208	0.17 207	0.09 228	0.14 272	0.16 285	0.26 341	0.27 364	0.18 335	0.26 370	0.17 297	0.20 420	0.17 341	0.14 298	0.08 297	0.05 153	0.07 194	0.06 179	0.08 315	0.07 265

UDGNet	0.14 303	0.13 436	0.17 353	0.18 289	0.10 334	0.12 204	0.16 285	0.21 243	0.27 364	0.20 372	0.20 282	0.17 297	0.13 278	0.16 302	0.14 298	0.10 394	0.06 300	0.09 357	0.07 269	0.07 249	0.07 265

IPLGR	0.11 174	0.09 299	0.17 353	0.18 289	0.08 124	0.13 233	0.16 285	0.21 243	0.24 315	0.12 186	0.12 158	0.11 171	0.09 163	0.13 229	0.12 227	0.06 109	0.05 153	0.06 100	0.06 179	0.05 95	0.04 28

ADLNet2	0.16 371	0.09 299	0.14 252	0.17 207	0.09 228	0.20 406	0.16 285	0.32 429	0.39 459	0.17 303	0.20 282	0.20 338	0.19 408	0.21 419	0.23 442	0.08 297	0.07 371	0.07 194	0.07 269	0.09 377	0.07 265

THIR-Stereo	0.12 246	0.07 117	0.11 137	0.15 64	0.08 124	0.14 272	0.16 285	0.18 185	0.25 339	0.17 303	0.24 330	0.13 216	0.13 278	0.12 178	0.14 298	0.06 109	0.05 153	0.07 194	0.07 269	0.05 95	0.05 109

GrayStereo	0.11 174	0.06 48	0.11 137	0.19 348	0.09 228	0.09 81	0.16 285	0.18 185	0.17 203	0.14 238	0.17 235	0.17 297	0.11 215	0.12 178	0.11 169	0.05 25	0.05 153	0.07 194	0.06 179	0.06 182	0.10 407

XX-TBD	0.09 76	0.06 48	0.07 3	0.14 27	0.07 63	0.13 233	0.16 285	0.14 72	0.14 136	0.11 154	0.12 158	0.09 120	0.08 138	0.10 56	0.10 111	0.06 109	0.04 20	0.05 23	0.04 31	0.06 182	0.05 109

GMStereo	0.13 273	0.15 458	0.14 252	0.18 289	0.09 228	0.16 326	0.16 285	0.20 225	0.25 339	0.17 303	0.17 235	0.11 171	0.11 215	0.16 302	0.13 262	0.07 237	0.06 300	0.06 100	0.06 179	0.07 249	0.06 187
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
SFCPSM	0.13 273	0.07 117	0.15 289	0.17 207	0.09 228	0.15 298	0.16 285	0.28 379	0.27 364	0.14 238	0.18 258	0.12 192	0.13 278	0.14 257	0.11 169	0.08 297	0.05 153	0.07 194	0.07 269	0.07 249	0.06 187

FENet	0.13 273	0.08 228	0.13 208	0.16 132	0.08 124	0.15 298	0.16 285	0.23 284	0.23 305	0.17 303	0.24 330	0.16 280	0.13 278	0.14 257	0.15 332	0.08 297	0.05 153	0.08 274	0.08 336	0.08 315	0.08 334

PSMNet-RSSM	0.14 303	0.07 117	0.14 252	0.15 64	0.08 124	0.13 233	0.16 285	0.25 328	0.24 315	0.17 303	0.28 398	0.23 382	0.14 310	0.16 302	0.14 298	0.11 426	0.06 300	0.09 357	0.12 469	0.08 315	0.07 265

edge stereo	0.23 464	0.14 451	0.21 422	0.21 432	0.13 442	0.24 450	0.16 285	0.32 429	0.42 472	0.32 493	0.40 478	0.39 499	0.35 510	0.25 461	0.25 461	0.13 469	0.11 465	0.14 483	0.11 448	0.12 450	0.14 480

WCMA_ROB	0.24 475	0.11 389	0.24 445	0.17 207	0.14 459	0.34 506	0.16 285	0.33 443	0.33 413	0.39 509	0.54 517	0.40 505	0.35 510	0.35 506	0.26 474	0.12 452	0.12 479	0.12 456	0.11 448	0.14 481	0.14 480

pmcnn	0.15 344	0.07 117	0.20 412	0.15 64	0.07 63	0.21 417	0.16 285	0.25 328	0.26 352	0.21 387	0.33 438	0.29 437	0.19 408	0.18 358	0.17 368	0.07 237	0.05 153	0.05 23	0.04 31	0.07 249	0.06 187

MSAF-DinoV2	0.23 464	0.11 389	0.25 448	0.17 207	0.10 334	0.28 489	0.17 311	0.38 494	0.56 516	0.21 387	0.27 387	0.47 523	0.28 481	0.36 510	0.40 529	0.09 353	0.06 300	0.07 194	0.09 380	0.12 450	0.11 431

G2L-ROB	0.13 273	0.07 117	0.13 208	0.13 9	0.08 124	0.14 272	0.17 311	0.25 328	0.19 238	0.20 372	0.19 272	0.20 338	0.14 310	0.18 358	0.16 351	0.08 297	0.05 153	0.06 100	0.05 107	0.08 315	0.09 378

G2L-Stereo_test	0.14 303	0.07 117	0.11 137	0.13 9	0.08 124	0.12 204	0.17 311	0.31 424	0.28 380	0.21 387	0.23 318	0.20 338	0.16 352	0.17 341	0.19 395	0.07 237	0.05 153	0.05 23	0.05 107	0.07 249	0.07 265

LG-Stereo	0.08 40	0.08 228	0.10 95	0.18 289	0.07 63	0.10 123	0.17 311	0.11 26	0.08 9	0.06 7	0.08 68	0.06 14	0.07 102	0.09 32	0.09 43	0.04 6	0.05 153	0.07 194	0.07 269	0.04 13	0.04 28

fffy	0.09 76	0.08 228	0.10 95	0.16 132	0.07 63	0.13 233	0.17 311	0.13 58	0.12 84	0.08 58	0.09 88	0.08 93	0.09 163	0.13 229	0.11 169	0.05 25	0.05 153	0.07 194	0.05 107	0.04 13	0.05 109

rvit_0105_6	0.14 303	0.09 299	0.18 385	0.17 207	0.10 334	0.10 123	0.17 311	0.19 212	0.26 352	0.12 186	0.18 258	0.17 297	0.13 278	0.18 358	0.13 262	0.15 492	0.11 465	0.12 456	0.10 418	0.09 377	0.06 187

AIO-Stereo-zeroshot1	0.11 174	0.05 11	0.14 252	0.16 132	0.21 519	0.09 81	0.17 311	0.21 243	0.16 179	0.11 154	0.15 199	0.10 151	0.07 102	0.10 56	0.08 14	0.06 109	0.05 153	0.07 194	0.07 269	0.07 249	0.09 378

rvit_stereo_ft	0.12 246	0.07 117	0.13 208	0.19 348	0.10 334	0.12 204	0.17 311	0.16 123	0.16 179	0.13 215	0.13 173	0.15 260	0.10 185	0.14 257	0.13 262	0.10 394	0.06 300	0.08 274	0.07 269	0.07 249	0.06 187

test_sample7	0.16 371	0.10 364	0.16 330	0.14 27	0.12 416	0.16 326	0.17 311	0.28 379	0.24 315	0.21 387	0.21 299	0.24 391	0.20 420	0.16 302	0.16 351	0.12 452	0.06 300	0.10 405	0.09 380	0.11 434	0.10 407

test_sample3	0.14 303	0.08 228	0.15 289	0.14 27	0.09 228	0.20 406	0.17 311	0.27 355	0.18 217	0.17 303	0.22 314	0.19 321	0.15 331	0.17 341	0.14 298	0.09 353	0.06 300	0.07 194	0.06 179	0.09 377	0.08 334

test_sample1	0.13 273	0.07 117	0.14 252	0.14 27	0.08 124	0.19 387	0.17 311	0.20 225	0.15 153	0.14 238	0.22 314	0.18 312	0.16 352	0.17 341	0.15 332	0.07 237	0.06 300	0.06 100	0.06 179	0.08 315	0.08 334

SMFormer	0.14 303	0.07 117	0.18 385	0.14 27	0.08 124	0.17 349	0.17 311	0.27 355	0.27 364	0.19 350	0.20 282	0.19 321	0.15 331	0.15 275	0.17 368	0.08 297	0.05 153	0.07 194	0.06 179	0.08 315	0.07 265

tta	0.14 303	0.07 117	0.18 385	0.14 27	0.08 124	0.17 349	0.17 311	0.27 355	0.27 364	0.19 350	0.20 282	0.19 321	0.15 331	0.15 275	0.17 368	0.08 297	0.05 153	0.07 194	0.06 179	0.06 182	0.06 187

qqq1	0.14 303	0.07 117	0.18 385	0.14 27	0.08 124	0.17 349	0.17 311	0.27 355	0.27 364	0.19 350	0.20 282	0.19 321	0.15 331	0.15 275	0.12 227	0.08 297	0.05 153	0.05 23	0.05 107	0.06 182	0.06 187

fff1	0.14 303	0.07 117	0.18 385	0.14 27	0.08 124	0.17 349	0.17 311	0.27 355	0.27 364	0.19 350	0.20 282	0.19 321	0.15 331	0.15 275	0.12 227	0.08 297	0.05 153	0.05 23	0.05 107	0.06 182	0.06 187

MyStereo07	0.10 135	0.07 117	0.10 95	0.17 207	0.09 228	0.14 272	0.17 311	0.15 98	0.15 153	0.09 87	0.06 11	0.06 14	0.07 102	0.12 178	0.09 43	0.06 109	0.05 153	0.08 274	0.07 269	0.06 182	0.06 187

MyStereo04	0.13 273	0.07 117	0.10 95	0.17 207	0.09 228	0.14 272	0.17 311	0.29 397	0.38 454	0.17 303	0.14 186	0.16 280	0.11 215	0.15 275	0.13 262	0.06 109	0.05 153	0.08 274	0.07 269	0.06 182	0.06 187

ffm	0.12 246	0.09 299	0.15 289	0.16 132	0.09 228	0.17 349	0.17 311	0.15 98	0.19 238	0.15 262	0.26 370	0.19 321	0.13 278	0.10 56	0.08 14	0.06 109	0.05 153	0.09 357	0.08 336	0.06 182	0.06 187

ff1	0.13 273	0.09 299	0.15 289	0.16 132	0.09 228	0.17 349	0.17 311	0.15 98	0.19 238	0.15 262	0.26 370	0.19 321	0.13 278	0.15 275	0.22 431	0.06 109	0.05 153	0.09 357	0.08 336	0.06 182	0.06 187

mmx	0.15 344	0.09 299	0.15 289	0.16 132	0.09 228	0.17 349	0.17 311	0.27 355	0.26 352	0.15 262	0.26 370	0.19 321	0.13 278	0.15 275	0.22 431	0.08 297	0.06 300	0.09 357	0.08 336	0.08 315	0.08 334

xxx	0.15 344	0.09 299	0.15 289	0.16 132	0.09 228	0.17 349	0.17 311	0.27 355	0.26 352	0.15 262	0.26 370	0.19 321	0.13 278	0.15 275	0.22 431	0.08 297	0.06 300	0.09 357	0.08 336	0.08 315	0.08 334

CASS	0.14 303	0.12 408	0.12 175	0.23 471	0.09 228	0.15 298	0.17 311	0.19 212	0.20 259	0.17 303	0.18 258	0.15 260	0.15 331	0.15 275	0.14 298	0.09 353	0.06 300	0.10 405	0.08 336	0.09 377	0.07 265
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
DCRE	0.11 174	0.07 117	0.13 208	0.16 132	0.11 387	0.11 163	0.17 311	0.18 185	0.17 203	0.11 154	0.18 258	0.11 171	0.10 185	0.15 275	0.11 169	0.06 109	0.05 153	0.06 100	0.06 179	0.05 95	0.05 109

anonymousa	0.13 273	0.07 117	0.14 252	0.18 289	0.09 228	0.13 233	0.17 311	0.20 225	0.29 387	0.15 262	0.24 330	0.16 280	0.14 310	0.14 257	0.14 298	0.07 237	0.05 153	0.07 194	0.09 380	0.05 95	0.07 265

DCANet-4	0.11 174	0.07 117	0.13 208	0.16 132	0.06 11	0.09 81	0.17 311	0.18 185	0.20 259	0.13 215	0.17 235	0.09 120	0.14 310	0.12 178	0.13 262	0.06 109	0.04 20	0.05 23	0.04 31	0.04 13	0.05 109

fff	0.10 135	0.06 48	0.12 175	0.15 64	0.07 63	0.09 81	0.17 311	0.16 123	0.21 273	0.13 215	0.17 235	0.10 151	0.11 215	0.12 178	0.13 262	0.06 109	0.04 20	0.05 23	0.04 31	0.04 13	0.05 109

ADStereo(finetuned)	0.10 135	0.06 48	0.13 208	0.16 132	0.06 11	0.09 81	0.17 311	0.16 123	0.20 259	0.13 215	0.18 258	0.10 151	0.12 246	0.12 178	0.12 227	0.06 109	0.04 20	0.05 23	0.04 31	0.05 95	0.05 109

psmg	0.14 303	0.09 299	0.14 252	0.17 207	0.10 334	0.15 298	0.17 311	0.29 397	0.20 259	0.17 303	0.21 299	0.25 403	0.16 352	0.16 302	0.14 298	0.08 297	0.07 371	0.08 274	0.08 336	0.07 249	0.07 265

DAS	0.15 344	0.08 228	0.18 385	0.19 348	0.10 334	0.19 387	0.17 311	0.28 379	0.30 393	0.18 335	0.26 370	0.21 347	0.16 352	0.16 302	0.13 262	0.08 297	0.06 300	0.06 100	0.06 179	0.07 249	0.07 265

SepStereo	0.15 344	0.08 228	0.18 385	0.19 348	0.10 334	0.19 387	0.17 311	0.28 379	0.30 393	0.18 335	0.26 370	0.21 347	0.16 352	0.26 465	0.13 262	0.08 297	0.06 300	0.06 100	0.06 179	0.07 249	0.07 265

DRaft	0.12 246	0.06 48	0.12 175	0.14 27	0.09 228	0.14 272	0.17 311	0.21 243	0.30 393	0.18 335	0.27 387	0.10 151	0.16 352	0.11 101	0.12 227	0.05 25	0.04 20	0.07 194	0.07 269	0.05 95	0.05 109

iRaftStereo_RVC	0.10 135	0.07 117	0.10 95	0.17 207	0.09 228	0.11 163	0.17 311	0.18 185	0.12 84	0.09 87	0.11 144	0.10 151	0.07 102	0.11 101	0.10 111	0.05 25	0.04 20	0.08 274	0.08 336	0.04 13	0.04 28

ADLNet	0.16 371	0.08 228	0.15 289	0.16 132	0.10 334	0.16 326	0.17 311	0.33 443	0.27 364	0.23 416	0.27 387	0.24 391	0.16 352	0.18 358	0.21 418	0.10 394	0.06 300	0.10 405	0.10 418	0.08 315	0.09 378

HCRNet	0.16 371	0.23 511	0.12 175	0.35 530	0.11 387	0.15 298	0.17 311	0.26 341	0.22 295	0.19 350	0.24 330	0.21 347	0.14 310	0.15 275	0.13 262	0.11 426	0.07 371	0.11 435	0.10 418	0.09 377	0.07 265

DCANet	0.10 135	0.06 48	0.12 175	0.16 132	0.06 11	0.09 81	0.17 311	0.16 123	0.20 259	0.13 215	0.18 258	0.10 151	0.11 215	0.11 101	0.12 227	0.06 109	0.04 20	0.05 23	0.04 31	0.05 95	0.05 109

csc	0.10 135	0.06 48	0.12 175	0.15 64	0.07 63	0.09 81	0.17 311	0.16 123	0.21 273	0.13 215	0.17 235	0.10 151	0.11 215	0.12 178	0.13 262	0.06 109	0.04 20	0.05 23	0.04 31	0.04 13	0.05 109

cscssc	0.10 135	0.06 48	0.12 175	0.15 64	0.07 63	0.09 81	0.17 311	0.16 123	0.21 273	0.13 215	0.17 235	0.10 151	0.11 215	0.12 178	0.13 262	0.06 109	0.04 20	0.05 23	0.04 31	0.04 13	0.05 109

ARAFT	0.12 246	0.08 228	0.18 385	0.19 348	0.09 228	0.15 298	0.17 311	0.20 225	0.13 114	0.12 186	0.13 173	0.14 235	0.12 246	0.15 275	0.13 262	0.06 109	0.05 153	0.10 405	0.09 380	0.06 182	0.04 28

EDNetEfficientorigin	7.92 577	0.32 532	152.98 593	0.20 401	0.10 334	0.22 431	0.17 311	0.23 284	0.60 524	0.73 544	0.67 533	0.41 508	0.51 537	0.24 456	0.41 531	0.08 297	0.07 371	0.09 357	0.07 269	0.12 450	0.11 431

ac_64	0.16 371	0.09 299	0.15 289	0.18 289	0.10 334	0.22 431	0.17 311	0.24 308	0.22 295	0.19 350	0.24 330	0.29 437	0.18 390	0.19 383	0.22 431	0.09 353	0.08 402	0.08 274	0.09 380	0.07 249	0.06 187

acv_ft	0.15 344	0.09 299	0.16 330	0.19 348	0.10 334	0.16 326	0.17 311	0.25 328	0.34 424	0.19 350	0.26 370	0.21 347	0.17 376	0.18 358	0.19 395	0.07 237	0.06 300	0.06 100	0.06 179	0.08 315	0.06 187

MFN_U_SF_RVC	0.33 516	0.22 509	0.58 528	0.31 524	0.15 477	0.36 514	0.17 311	0.54 538	0.46 493	0.47 528	0.56 520	0.58 534	0.39 517	0.36 510	0.38 526	0.15 492	0.15 505	0.18 512	0.21 519	0.16 504	0.16 503

DMCA	0.14 303	0.09 299	0.17 353	0.19 348	0.09 228	0.15 298	0.17 311	0.23 284	0.28 380	0.14 238	0.20 282	0.17 297	0.18 390	0.15 275	0.17 368	0.10 394	0.06 300	0.08 274	0.06 179	0.09 377	0.10 407

RTSC	0.23 464	0.13 436	0.30 477	0.21 432	0.13 442	0.29 493	0.17 311	0.36 479	0.68 536	0.27 452	0.34 448	0.30 446	0.22 435	0.32 494	0.31 506	0.10 394	0.08 402	0.09 357	0.10 418	0.13 465	0.14 480

PS-NSSS	0.20 429	0.21 505	0.23 439	0.20 401	0.10 334	0.19 387	0.17 311	0.36 479	0.26 352	0.27 452	0.34 448	0.27 419	0.24 450	0.20 401	0.20 405	0.15 492	0.12 479	0.17 503	0.14 485	0.10 412	0.09 378

MLCV	0.13 273	0.08 228	0.17 353	0.18 289	0.06 11	0.16 326	0.17 311	0.19 212	0.22 295	0.19 350	0.25 357	0.17 297	0.13 278	0.15 275	0.14 298	0.05 25	0.04 20	0.05 23	0.04 31	0.05 95	0.04 28

LE_ROB	0.50 539	0.07 117	0.14 252	0.15 64	0.08 124	0.26 470	0.17 311	0.23 284	1.71 570	4.68 574	0.67 533	0.46 520	0.47 532	0.21 419	0.30 501	0.07 237	0.06 300	0.06 100	0.06 179	0.08 315	0.06 187

DispFullNet	0.27 500	0.22 509	0.66 535	0.28 513	0.17 501	0.27 479	0.17 311	0.34 457	0.57 518	0.27 452	0.37 460	0.43 512	0.24 450	0.39 522	0.25 461	0.12 452	0.06 300	0.19 514	0.11 448	0.23 522	0.16 503

z-ln-s-r	0.18 408	0.10 364	0.41 504	0.19 348	0.08 124	0.18 365	0.18 359	0.23 284	0.34 424	0.19 350	0.41 489	0.22 365	0.17 376	0.20 401	0.25 461	0.07 237	0.05 153	0.07 194	0.07 269	0.07 249	0.06 187

MM-Stereo_test2	0.09 76	0.07 117	0.09 62	0.19 348	0.08 124	0.12 204	0.18 359	0.15 98	0.14 136	0.07 29	0.10 114	0.07 62	0.06 36	0.12 178	0.09 43	0.05 25	0.04 20	0.06 100	0.05 107	0.06 182	0.04 28

MM-Stereo_test1	0.10 135	0.07 117	0.09 62	0.18 289	0.07 63	0.12 204	0.18 359	0.21 243	0.20 259	0.09 87	0.11 144	0.08 93	0.06 36	0.10 56	0.10 111	0.06 109	0.05 153	0.07 194	0.06 179	0.05 95	0.04 28

RAStereo	0.10 135	0.09 299	0.08 19	0.20 401	0.08 124	0.13 233	0.18 359	0.16 123	0.17 203	0.10 117	0.12 158	0.05 1	0.06 36	0.09 32	0.08 14	0.07 237	0.05 153	0.07 194	0.05 107	0.05 95	0.04 28

test_sample5	0.14 303	0.08 228	0.14 252	0.16 132	0.08 124	0.18 365	0.18 359	0.25 328	0.17 203	0.17 303	0.28 398	0.18 312	0.15 331	0.16 302	0.13 262	0.08 297	0.06 300	0.08 274	0.07 269	0.09 377	0.08 334

test_sample4	0.14 303	0.08 228	0.15 289	0.15 64	0.08 124	0.19 387	0.18 359	0.26 341	0.18 217	0.17 303	0.26 370	0.18 312	0.15 331	0.17 341	0.13 262	0.08 297	0.06 300	0.08 274	0.06 179	0.09 377	0.08 334

test_sample2	0.13 273	0.07 117	0.12 175	0.14 27	0.08 124	0.16 326	0.18 359	0.21 243	0.16 179	0.14 238	0.21 299	0.20 338	0.15 331	0.15 275	0.13 262	0.08 297	0.06 300	0.07 194	0.06 179	0.08 315	0.08 334

MyStereo06	0.10 135	0.07 117	0.12 175	0.17 207	0.09 228	0.13 233	0.18 359	0.19 212	0.12 84	0.13 215	0.08 68	0.07 62	0.07 102	0.11 101	0.09 43	0.06 109	0.05 153	0.08 274	0.07 269	0.06 182	0.06 187

MyStereo05	0.13 273	0.07 117	0.10 95	0.17 207	0.09 228	0.13 233	0.18 359	0.28 379	0.35 438	0.17 303	0.14 186	0.15 260	0.11 215	0.15 275	0.13 262	0.06 109	0.05 153	0.08 274	0.07 269	0.06 182	0.06 187

mmm	0.14 303	0.08 228	0.18 385	0.17 207	0.09 228	0.17 349	0.18 359	0.21 243	0.16 179	0.16 291	0.23 318	0.21 347	0.16 352	0.16 302	0.17 368	0.08 297	0.05 153	0.08 274	0.08 336	0.08 315	0.07 265

DualNet	0.14 303	0.08 228	0.14 252	0.16 132	0.08 124	0.18 365	0.18 359	0.25 328	0.17 203	0.18 335	0.28 398	0.18 312	0.15 331	0.16 302	0.13 262	0.08 297	0.06 300	0.08 274	0.07 269	0.09 377	0.08 334

ttt	0.14 303	0.08 228	0.14 252	0.15 64	0.08 124	0.15 298	0.18 359	0.27 355	0.30 393	0.16 291	0.24 330	0.17 297	0.14 310	0.13 229	0.14 298	0.11 426	0.08 402	0.09 357	0.08 336	0.09 377	0.09 378

ACVNet-4b	0.39 525	0.53 544	0.56 523	0.45 540	0.24 526	0.46 528	0.18 359	0.50 532	0.64 532	0.42 518	0.45 504	0.60 535	0.27 472	0.34 501	0.24 454	0.33 541	0.14 501	0.48 544	0.42 544	0.31 539	0.27 536

LL-Strereo	0.13 273	0.10 364	0.12 175	0.20 401	0.10 334	0.11 163	0.18 359	0.33 443	0.25 339	0.16 291	0.16 216	0.14 235	0.14 310	0.19 383	0.11 169	0.06 109	0.05 153	0.09 357	0.08 336	0.04 13	0.05 109

gwcnet-sp	0.14 303	0.07 117	0.13 208	0.18 289	0.09 228	0.16 326	0.18 359	0.24 308	0.24 315	0.19 350	0.24 330	0.15 260	0.16 352	0.16 302	0.15 332	0.08 297	0.07 371	0.07 194	0.08 336	0.08 315	0.07 265

scenet	0.14 303	0.07 117	0.13 208	0.18 289	0.09 228	0.16 326	0.18 359	0.24 308	0.24 315	0.19 350	0.24 330	0.15 260	0.16 352	0.16 302	0.15 332	0.08 297	0.07 371	0.07 194	0.08 336	0.08 315	0.07 265

ssnet	0.14 303	0.07 117	0.13 208	0.18 289	0.09 228	0.16 326	0.18 359	0.24 308	0.24 315	0.19 350	0.24 330	0.15 260	0.16 352	0.16 302	0.15 332	0.08 297	0.07 371	0.07 194	0.08 336	0.08 315	0.07 265

CroCo-Stereo Lap2	0.09 76	0.09 299	0.08 19	0.22 452	0.09 228	0.09 81	0.18 359	0.16 123	0.12 84	0.09 87	0.10 114	0.05 1	0.05 11	0.08 13	0.08 14	0.06 109	0.06 300	0.07 194	0.05 107	0.06 182	0.05 109

CSP-Net	0.16 371	0.09 299	0.14 252	0.17 207	0.09 228	0.19 387	0.18 359	0.25 328	0.33 413	0.26 445	0.31 423	0.25 403	0.16 352	0.21 419	0.19 395	0.09 353	0.06 300	0.07 194	0.07 269	0.08 315	0.08 334

dd	0.15 344	0.17 479	0.17 353	0.19 348	0.09 228	0.15 298	0.18 359	0.22 266	0.26 352	0.23 416	0.20 282	0.21 347	0.10 185	0.21 419	0.17 368	0.10 394	0.06 300	0.08 274	0.06 179	0.08 315	0.07 265

SACVNet	0.19 420	0.12 408	0.15 289	0.17 207	0.13 442	0.22 431	0.18 359	0.31 424	0.31 402	0.24 428	0.31 423	0.30 446	0.23 441	0.23 445	0.17 368	0.11 426	0.08 402	0.10 405	0.10 418	0.12 450	0.14 480

CroCo-Stereo	0.09 76	0.08 228	0.08 19	0.22 452	0.09 228	0.09 81	0.18 359	0.16 123	0.12 84	0.07 29	0.07 34	0.08 93	0.06 36	0.08 13	0.07 1	0.07 237	0.05 153	0.06 100	0.04 31	0.05 95	0.04 28
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
GEStereo_RVC	0.17 393	0.12 408	0.16 330	0.22 452	0.11 387	0.19 387	0.18 359	0.32 429	0.49 497	0.20 372	0.25 357	0.17 297	0.13 278	0.21 419	0.16 351	0.10 394	0.06 300	0.08 274	0.07 269	0.09 377	0.08 334

Anonymous3	0.16 371	0.14 451	0.34 489	0.26 499	0.14 459	0.27 479	0.18 359	0.28 379	0.28 380	0.15 262	0.17 235	0.14 235	0.11 215	0.16 302	0.12 227	0.08 297	0.08 402	0.08 274	0.08 336	0.08 315	0.11 431

s12784h	0.10 135	0.06 48	0.08 19	0.15 64	0.05 1	0.16 326	0.18 359	0.16 123	0.15 153	0.10 117	0.11 144	0.11 171	0.11 215	0.11 101	0.12 227	0.05 25	0.04 20	0.06 100	0.04 31	0.04 13	0.04 28

222	0.16 371	0.07 117	0.15 289	0.14 27	0.08 124	0.25 459	0.18 359	0.30 408	0.21 273	0.18 335	0.29 413	0.17 297	0.16 352	0.16 302	0.44 537	0.10 394	0.05 153	0.07 194	0.06 179	0.08 315	0.08 334

xxxx	0.15 344	0.07 117	0.14 252	0.14 27	0.08 124	0.24 450	0.18 359	0.32 429	0.20 259	0.14 238	0.28 398	0.22 365	0.14 310	0.15 275	0.29 496	0.09 353	0.05 153	0.07 194	0.07 269	0.08 315	0.08 334

HGLStereo	0.17 393	0.09 299	0.19 408	0.17 207	0.12 416	0.18 365	0.18 359	0.31 424	0.33 413	0.22 402	0.33 438	0.24 391	0.18 390	0.20 401	0.21 418	0.10 394	0.09 429	0.07 194	0.07 269	0.09 377	0.10 407

GANet-RSSM	0.14 303	0.07 117	0.13 208	0.13 9	0.08 124	0.14 272	0.18 359	0.23 284	0.21 273	0.17 303	0.25 357	0.24 391	0.16 352	0.16 302	0.16 351	0.10 394	0.06 300	0.07 194	0.08 336	0.08 315	0.07 265

CFNet-ft	0.14 303	0.07 117	0.15 289	0.12 4	0.09 228	0.17 349	0.18 359	0.22 266	0.24 315	0.17 303	0.26 370	0.24 391	0.14 310	0.16 302	0.15 332	0.11 426	0.06 300	0.08 274	0.09 380	0.09 377	0.08 334

FAT-Stereo	0.21 443	0.13 436	0.22 431	0.21 432	0.12 416	0.18 365	0.18 359	0.35 472	0.40 463	0.28 465	0.37 460	0.33 474	0.33 506	0.21 419	0.20 405	0.09 353	0.11 465	0.10 405	0.09 380	0.11 434	0.14 480

DMCA-RVC	0.17 393	0.10 364	0.16 330	0.24 482	0.11 387	0.19 387	0.18 359	0.26 341	0.24 315	0.21 387	0.27 387	0.25 403	0.27 472	0.18 358	0.21 418	0.12 452	0.08 402	0.13 470	0.10 418	0.10 412	0.08 334

SuperB	0.20 429	0.10 364	0.57 525	0.16 132	0.09 228	0.19 387	0.18 359	0.25 328	0.51 504	0.27 452	0.39 475	0.17 297	0.22 435	0.22 437	0.21 418	0.08 297	0.06 300	0.06 100	0.06 179	0.12 450	0.11 431

ADCRef	0.20 429	0.12 408	0.43 509	0.20 401	0.12 416	0.23 444	0.18 359	0.32 429	0.37 448	0.26 445	0.33 438	0.18 312	0.23 441	0.25 461	0.26 474	0.07 237	0.06 300	0.09 357	0.09 380	0.08 315	0.09 378

TDLM	0.18 408	0.12 408	0.14 252	0.24 482	0.10 334	0.18 365	0.18 359	0.37 487	0.30 393	0.22 402	0.28 398	0.28 429	0.18 390	0.23 445	0.19 395	0.11 426	0.07 371	0.10 405	0.10 418	0.08 315	0.08 334

CFNet_RVC	0.14 303	0.07 117	0.15 289	0.12 4	0.09 228	0.17 349	0.18 359	0.22 266	0.24 315	0.17 303	0.26 370	0.24 391	0.14 310	0.16 302	0.15 332	0.11 426	0.06 300	0.08 274	0.09 380	0.09 377	0.08 334

CVANet_RVC	0.18 408	0.11 389	0.14 252	0.21 432	0.11 387	0.19 387	0.18 359	0.34 457	0.34 424	0.22 402	0.31 423	0.28 429	0.18 390	0.24 456	0.18 381	0.12 452	0.08 402	0.12 456	0.12 469	0.09 377	0.08 334

NLCA_NET_v2_RVC	0.17 393	0.10 364	0.23 439	0.20 401	0.10 334	0.15 298	0.18 359	0.31 424	0.25 339	0.21 387	0.31 423	0.25 403	0.17 376	0.21 419	0.20 405	0.09 353	0.06 300	0.08 274	0.09 380	0.07 249	0.08 334
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
AANet_RVC	0.16 371	0.10 364	0.11 137	0.18 289	0.09 228	0.19 387	0.18 359	0.27 355	0.32 408	0.22 402	0.35 452	0.21 347	0.22 435	0.22 437	0.17 368	0.06 109	0.05 153	0.06 100	0.06 179	0.07 249	0.06 187

StereoDRNet-Refined	0.17 393	0.12 408	0.16 330	0.20 401	0.10 334	0.18 365	0.18 359	0.27 355	0.24 315	0.26 445	0.41 489	0.23 382	0.18 390	0.21 419	0.21 418	0.09 353	0.05 153	0.09 357	0.10 418	0.07 249	0.07 265
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
iResNet	0.13 273	0.10 364	0.18 385	0.19 348	0.08 124	0.14 272	0.18 359	0.21 243	0.27 364	0.16 291	0.24 330	0.15 260	0.13 278	0.14 257	0.15 332	0.06 109	0.04 20	0.06 100	0.05 107	0.06 182	0.05 109

DISCO	0.20 429	0.09 299	0.22 431	0.17 207	0.10 334	0.25 459	0.18 359	0.28 379	0.45 486	0.23 416	0.32 432	0.34 478	0.26 466	0.29 482	0.29 496	0.08 297	0.06 300	0.07 194	0.07 269	0.09 377	0.10 407

DLCB_ROB	0.18 408	0.10 364	0.16 330	0.23 471	0.11 387	0.24 450	0.18 359	0.30 408	0.28 380	0.27 452	0.29 413	0.28 429	0.25 458	0.20 401	0.20 405	0.08 297	0.08 402	0.09 357	0.09 380	0.07 249	0.07 265

xyz-stereo-finetune2	0.11 174	0.07 117	0.13 208	0.13 9	0.07 63	0.11 163	0.19 402	0.17 158	0.12 84	0.15 262	0.15 199	0.17 297	0.13 278	0.13 229	0.11 169	0.05 25	0.04 20	0.07 194	0.05 107	0.04 13	0.06 187

xyz-stereo-finetune	0.11 174	0.08 228	0.13 208	0.14 27	0.06 11	0.10 123	0.19 402	0.18 185	0.19 238	0.12 186	0.14 186	0.15 260	0.11 215	0.13 229	0.12 227	0.05 25	0.04 20	0.07 194	0.05 107	0.04 13	0.05 109

MM-Stereo_test3	0.10 135	0.07 117	0.07 3	0.18 289	0.07 63	0.12 204	0.19 402	0.24 308	0.19 238	0.06 7	0.10 114	0.08 93	0.06 36	0.11 101	0.09 43	0.06 109	0.06 300	0.07 194	0.05 107	0.05 95	0.04 28

test_sample6	0.14 303	0.09 299	0.14 252	0.17 207	0.08 124	0.17 349	0.19 402	0.26 341	0.18 217	0.18 335	0.28 398	0.19 321	0.15 331	0.15 275	0.13 262	0.08 297	0.05 153	0.08 274	0.07 269	0.08 315	0.08 334

dad	0.18 408	0.20 500	0.21 422	0.17 207	0.11 387	0.20 406	0.19 402	0.21 243	0.28 380	0.30 480	0.24 330	0.30 446	0.13 278	0.19 383	0.17 368	0.18 515	0.09 429	0.11 435	0.09 380	0.11 434	0.07 265

LMCR-Stereo	0.15 344	0.08 228	0.14 252	0.21 432	0.09 228	0.18 365	0.19 402	0.28 379	0.19 238	0.24 428	0.24 330	0.23 382	0.17 376	0.20 401	0.17 368	0.07 237	0.06 300	0.08 274	0.06 179	0.10 412	0.09 378

psm_up	0.19 420	0.10 364	0.18 385	0.21 432	0.11 387	0.17 349	0.19 402	0.38 494	0.34 424	0.22 402	0.28 398	0.29 437	0.25 458	0.20 401	0.22 431	0.09 353	0.10 452	0.11 435	0.11 448	0.08 315	0.08 334

UNet	0.17 393	0.09 299	0.18 385	0.19 348	0.12 416	0.28 489	0.19 402	0.33 443	0.30 393	0.21 387	0.25 357	0.23 382	0.19 408	0.20 401	0.19 395	0.07 237	0.06 300	0.08 274	0.07 269	0.08 315	0.07 265

aanetorigin	0.22 451	0.17 479	0.57 525	0.18 289	0.10 334	0.16 326	0.19 402	0.20 225	0.33 413	0.49 529	0.48 509	0.30 446	0.28 481	0.21 419	0.24 454	0.08 297	0.07 371	0.08 274	0.07 269	0.10 412	0.09 378

cf-r	0.14 303	0.07 117	0.13 208	0.16 132	0.08 124	0.14 272	0.19 402	0.21 243	0.25 339	0.17 303	0.26 370	0.22 365	0.17 376	0.14 257	0.15 332	0.10 394	0.05 153	0.06 100	0.08 336	0.06 182	0.06 187

DSFCA	0.16 371	0.09 299	0.14 252	0.16 132	0.10 334	0.21 417	0.19 402	0.28 379	0.31 402	0.23 416	0.25 357	0.22 365	0.16 352	0.20 401	0.20 405	0.10 394	0.07 371	0.09 357	0.09 380	0.08 315	0.08 334

S-Stereo	0.21 443	0.12 408	0.25 448	0.21 432	0.13 442	0.21 417	0.19 402	0.33 443	0.45 486	0.23 416	0.36 457	0.28 429	0.29 485	0.20 401	0.23 442	0.09 353	0.12 479	0.10 405	0.10 418	0.13 465	0.14 480

stereogan	0.22 451	0.11 389	0.21 422	0.20 401	0.12 416	0.32 500	0.19 402	0.36 479	0.45 486	0.23 416	0.39 475	0.35 483	0.27 472	0.33 498	0.23 442	0.10 394	0.12 479	0.10 405	0.10 418	0.14 481	0.14 480

CC-Net-ROB	0.28 502	0.31 531	0.36 497	0.30 522	0.15 477	0.25 459	0.19 402	0.45 525	0.34 424	0.39 509	0.37 460	0.39 499	0.31 501	0.27 467	0.27 480	0.24 536	0.18 516	0.30 537	0.23 526	0.19 516	0.15 494

DANet	0.21 443	0.16 469	0.29 471	0.25 490	0.13 442	0.23 444	0.19 402	0.28 379	0.27 364	0.28 465	0.32 432	0.35 483	0.32 503	0.31 489	0.24 454	0.11 426	0.09 429	0.11 435	0.10 418	0.13 465	0.11 431
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
MDST_ROB	0.22 451	0.10 364	0.18 385	0.18 289	0.11 387	0.40 524	0.19 402	0.44 523	0.42 472	0.40 512	0.40 478	0.29 437	0.21 428	0.27 467	0.19 395	0.11 426	0.10 452	0.14 483	0.11 448	0.10 412	0.08 334

XPNet_ROB	0.22 451	0.12 408	0.20 412	0.22 452	0.13 442	0.22 431	0.19 402	0.35 472	0.40 463	0.30 480	0.40 478	0.38 494	0.27 472	0.26 465	0.29 496	0.15 492	0.10 452	0.10 405	0.10 418	0.13 465	0.12 452

SGM_RVC	0.24 475	0.12 408	0.16 330	0.15 64	0.09 228	0.34 506	0.19 402	0.35 472	0.32 408	0.44 523	0.38 467	0.53 531	0.36 513	0.36 510	0.26 474	0.13 469	0.13 491	0.13 470	0.13 480	0.11 434	0.11 431
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
PSMNet-RUCA	0.28 502	0.33 533	0.42 507	0.36 532	0.32 538	0.18 365	0.20 420	0.42 513	0.30 393	0.33 497	0.41 489	0.40 505	0.24 450	0.31 489	0.20 405	0.19 518	0.11 465	0.25 524	0.15 500	0.22 519	0.16 503

rvit_0105_4	0.15 344	0.09 299	0.17 353	0.17 207	0.10 334	0.12 204	0.20 420	0.23 284	0.27 364	0.14 238	0.20 282	0.17 297	0.14 310	0.17 341	0.13 262	0.15 492	0.11 465	0.11 435	0.10 418	0.09 377	0.06 187

UGAM	0.13 273	0.10 364	0.09 62	0.22 452	0.08 124	0.13 233	0.20 420	0.18 185	0.24 315	0.22 402	0.16 216	0.13 216	0.13 278	0.19 383	0.13 262	0.07 237	0.05 153	0.13 470	0.11 448	0.07 249	0.05 109

Wz-Net-LNSev-Ref	0.18 408	0.09 299	0.30 477	0.15 64	0.11 387	0.23 444	0.20 420	0.27 355	0.40 463	0.26 445	0.43 500	0.25 403	0.15 331	0.21 419	0.20 405	0.07 237	0.05 153	0.06 100	0.05 107	0.10 412	0.09 378

UDG	0.21 443	0.17 479	0.20 412	0.23 471	0.15 477	0.31 498	0.20 420	0.33 443	0.35 438	0.24 428	0.28 398	0.31 461	0.29 485	0.21 419	0.23 442	0.15 492	0.12 479	0.13 470	0.09 380	0.14 481	0.15 494

GwcNet-ADL	0.13 273	0.08 228	0.14 252	0.20 401	0.09 228	0.12 204	0.20 420	0.30 408	0.25 339	0.14 238	0.14 186	0.18 312	0.14 310	0.13 229	0.15 332	0.07 237	0.05 153	0.06 100	0.05 107	0.07 249	0.06 187

PSMNet-ADL	0.15 344	0.12 408	0.13 208	0.22 452	0.09 228	0.13 233	0.20 420	0.26 341	0.23 305	0.18 335	0.20 282	0.23 382	0.17 376	0.18 358	0.18 381	0.09 353	0.08 402	0.08 274	0.11 448	0.08 315	0.07 265

test_xeample	0.15 344	0.07 117	0.14 252	0.15 64	0.08 124	0.22 431	0.20 420	0.29 397	0.21 273	0.16 291	0.29 413	0.19 321	0.17 376	0.16 302	0.28 488	0.09 353	0.05 153	0.07 194	0.07 269	0.07 249	0.07 265

MMNet	0.17 393	0.10 364	0.17 353	0.20 401	0.11 387	0.27 479	0.20 420	0.26 341	0.42 472	0.22 402	0.30 419	0.22 365	0.20 420	0.18 358	0.20 405	0.06 109	0.06 300	0.07 194	0.07 269	0.08 315	0.07 265

EDNetEfficient	0.30 509	0.24 514	1.18 559	0.18 289	0.10 334	0.20 406	0.20 420	0.21 243	0.61 525	0.74 546	0.56 520	0.30 446	0.40 521	0.23 445	0.32 511	0.09 353	0.07 371	0.08 274	0.07 269	0.11 434	0.10 407

GwcNet	0.20 429	0.14 451	0.20 412	0.18 289	0.12 416	0.25 459	0.20 420	0.36 479	0.45 486	0.20 372	0.33 438	0.33 474	0.21 428	0.22 437	0.25 461	0.11 426	0.09 429	0.09 357	0.09 380	0.09 377	0.10 407

ACVNet	0.15 344	0.09 299	0.15 289	0.13 9	0.12 416	0.14 272	0.20 420	0.22 266	0.34 424	0.17 303	0.26 370	0.21 347	0.17 376	0.18 358	0.21 418	0.07 237	0.06 300	0.06 100	0.06 179	0.08 315	0.06 187

hitnet-ft	0.18 408	0.10 364	0.17 353	0.14 27	0.09 228	0.27 479	0.20 420	0.25 328	0.26 352	0.24 428	0.32 432	0.32 468	0.23 441	0.24 456	0.21 418	0.12 452	0.07 371	0.10 405	0.08 336	0.12 450	0.11 431

GwcNet-RSSM	0.14 303	0.07 117	0.12 175	0.16 132	0.08 124	0.15 298	0.20 420	0.22 266	0.28 380	0.18 335	0.28 398	0.23 382	0.17 376	0.15 275	0.16 351	0.10 394	0.06 300	0.07 194	0.09 380	0.07 249	0.07 265

RP	0.22 451	0.13 436	0.22 431	0.23 471	0.12 416	0.21 417	0.20 420	0.26 341	0.45 486	0.22 402	0.38 467	0.37 488	0.25 458	0.28 475	0.25 461	0.11 426	0.12 479	0.13 470	0.12 469	0.13 465	0.14 480

SGM-ForestM	0.33 516	0.12 408	0.17 353	0.16 132	0.11 387	0.42 526	0.20 420	0.43 519	0.53 513	0.53 532	0.57 524	1.41 563	0.44 531	0.42 531	0.29 496	0.14 488	0.16 510	0.16 501	0.16 504	0.12 450	0.13 464

w-ln-seven-2	0.20 429	0.14 451	0.39 500	0.23 471	0.12 416	0.21 417	0.21 436	0.29 397	0.38 454	0.25 441	0.38 467	0.28 429	0.23 441	0.21 419	0.25 461	0.08 297	0.08 402	0.09 357	0.09 380	0.10 412	0.09 378

DispNO	0.15 344	0.09 299	0.18 385	0.19 348	0.12 416	0.11 163	0.21 436	0.23 284	0.29 387	0.18 335	0.23 318	0.19 321	0.17 376	0.16 302	0.16 351	0.07 237	0.05 153	0.08 274	0.08 336	0.07 249	0.06 187

StereoVision	0.14 303	0.13 436	0.10 95	0.24 482	0.10 334	0.16 326	0.21 436	0.21 243	0.20 259	0.12 186	0.25 357	0.10 151	0.10 185	0.16 302	0.10 111	0.09 353	0.10 452	0.12 456	0.12 469	0.06 182	0.05 109

fast-acv-ft	0.18 408	0.11 389	0.20 412	0.19 348	0.12 416	0.26 470	0.21 436	0.26 341	0.35 438	0.22 402	0.34 448	0.27 419	0.21 428	0.21 419	0.23 442	0.09 353	0.09 429	0.08 274	0.10 418	0.08 315	0.07 265

test_4	0.11 174	0.10 364	0.08 19	0.19 348	0.09 228	0.08 47	0.21 436	0.15 98	0.18 217	0.12 186	0.18 258	0.12 192	0.09 163	0.08 13	0.11 169	0.04 6	0.04 20	0.08 274	0.08 336	0.04 13	0.04 28

ICVP	0.16 371	0.09 299	0.12 175	0.22 452	0.09 228	0.18 365	0.21 436	0.26 341	0.24 315	0.18 335	0.30 419	0.27 419	0.18 390	0.18 358	0.15 332	0.10 394	0.07 371	0.08 274	0.07 269	0.07 249	0.08 334
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
TestStereo	0.14 303	0.15 458	0.11 137	0.23 471	0.08 124	0.15 298	0.21 436	0.20 225	0.23 305	0.14 238	0.25 357	0.16 280	0.13 278	0.16 302	0.14 298	0.06 109	0.06 300	0.08 274	0.06 179	0.09 377	0.05 109

DGSMNet	0.25 482	0.19 496	0.34 489	0.21 432	0.24 526	0.24 450	0.21 436	0.36 479	0.42 472	0.25 441	0.32 432	0.38 494	0.21 428	0.29 482	0.24 454	0.13 469	0.11 465	0.14 483	0.16 504	0.23 522	0.23 528

Syn2CoEx	0.22 451	0.16 469	0.29 471	0.29 520	0.15 477	0.26 470	0.21 436	0.34 457	0.32 408	0.29 474	0.36 457	0.28 429	0.25 458	0.20 401	0.25 461	0.16 509	0.12 479	0.14 483	0.11 448	0.09 377	0.08 334

STTStereo	0.18 408	0.13 436	0.28 462	0.20 401	0.11 387	0.16 326	0.21 436	0.29 397	0.23 305	0.22 402	0.30 419	0.29 437	0.18 390	0.20 401	0.20 405	0.12 452	0.11 465	0.11 435	0.14 485	0.09 377	0.08 334

RTS	0.46 535	0.19 496	3.33 568	0.25 490	0.15 477	0.72 548	0.21 436	0.37 487	0.78 548	0.42 518	0.44 502	0.31 461	0.43 529	0.55 541	0.37 523	0.10 394	0.09 429	0.13 470	0.13 480	0.15 493	0.15 494

RTSA	0.46 535	0.19 496	3.33 568	0.25 490	0.15 477	0.72 548	0.21 436	0.37 487	0.78 548	0.42 518	0.44 502	0.31 461	0.43 529	0.55 541	0.37 523	0.10 394	0.09 429	0.13 470	0.13 480	0.15 493	0.15 494

zh-mn7	0.26 493	0.15 458	0.59 530	0.19 348	0.14 459	0.24 450	0.22 448	0.35 472	0.63 531	0.35 499	0.67 533	0.31 461	0.25 458	0.31 489	0.26 474	0.09 353	0.08 402	0.09 357	0.09 380	0.09 377	0.11 431

w-ln-seven	0.24 475	0.15 458	0.58 528	0.20 401	0.14 459	0.26 470	0.22 448	0.36 479	0.62 528	0.30 480	0.40 478	0.30 446	0.23 441	0.22 437	0.28 488	0.09 353	0.09 429	0.11 435	0.10 418	0.11 434	0.10 407

Anonymous_2	0.22 451	0.17 479	0.28 462	0.15 64	0.16 489	0.33 502	0.22 448	0.23 284	0.18 217	0.23 416	0.24 330	0.26 413	0.27 472	0.27 467	0.24 454	0.22 529	0.26 536	0.17 503	0.17 511	0.16 504	0.18 515

ssnet_v2	0.17 393	0.10 364	0.18 385	0.17 207	0.11 387	0.21 417	0.22 448	0.34 457	0.25 339	0.23 416	0.23 318	0.27 419	0.19 408	0.22 437	0.21 418	0.11 426	0.10 452	0.09 357	0.09 380	0.08 315	0.08 334

Sa-1000	0.12 246	0.08 228	0.09 62	0.18 289	0.08 124	0.15 298	0.22 448	0.22 266	0.19 238	0.15 262	0.20 282	0.17 297	0.11 215	0.10 56	0.10 111	0.06 109	0.05 153	0.09 357	0.09 380	0.05 95	0.05 109

ccnet	0.30 509	0.28 522	0.24 445	0.20 401	0.28 533	0.41 525	0.22 448	0.46 528	0.33 413	0.37 506	0.46 506	0.37 488	0.30 496	0.40 525	0.43 534	0.23 534	0.14 501	0.21 517	0.17 511	0.23 522	0.19 520

delet	0.17 393	0.09 299	0.18 385	0.19 348	0.11 387	0.21 417	0.22 448	0.30 408	0.38 454	0.17 303	0.27 387	0.19 321	0.19 408	0.19 383	0.21 418	0.08 297	0.08 402	0.09 357	0.11 448	0.06 182	0.07 265

GANet	0.22 451	0.13 436	0.21 422	0.25 490	0.14 459	0.23 444	0.22 448	0.42 513	0.27 364	0.31 486	0.43 500	0.37 488	0.29 485	0.23 445	0.23 442	0.10 394	0.12 479	0.10 405	0.09 380	0.10 412	0.08 334

DRN-Test	0.20 429	0.11 389	0.21 422	0.22 452	0.10 334	0.22 431	0.22 448	0.40 503	0.38 454	0.24 428	0.33 438	0.26 413	0.22 435	0.22 437	0.25 461	0.11 426	0.07 371	0.11 435	0.10 418	0.09 377	0.08 334

StereoDRNet	0.19 420	0.11 389	0.18 385	0.22 452	0.11 387	0.22 431	0.22 448	0.37 487	0.34 424	0.24 428	0.28 398	0.30 446	0.19 408	0.20 401	0.21 418	0.10 394	0.08 402	0.11 435	0.09 380	0.09 377	0.07 265

FBW_ROB	0.25 482	0.17 479	0.23 439	0.27 507	0.14 459	0.26 470	0.22 448	0.42 513	0.43 480	0.42 518	0.41 489	0.43 512	0.27 472	0.32 494	0.24 454	0.09 353	0.15 505	0.15 494	0.12 469	0.12 450	0.10 407

SGM-Forest	0.20 429	0.14 451	0.18 385	0.20 401	0.13 442	0.21 417	0.22 448	0.33 443	0.31 402	0.24 428	0.29 413	0.28 429	0.20 420	0.23 445	0.18 381	0.15 492	0.16 510	0.15 494	0.14 485	0.13 465	0.12 452
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
YMNet	0.20 429	0.12 408	0.20 412	0.21 432	0.14 459	0.27 479	0.23 460	0.32 429	0.34 424	0.28 465	0.35 452	0.30 446	0.18 390	0.18 358	0.22 431	0.11 426	0.13 491	0.10 405	0.10 418	0.09 377	0.09 378

YMNet_1	0.20 429	0.12 408	0.20 412	0.21 432	0.14 459	0.27 479	0.23 460	0.32 429	0.34 424	0.28 465	0.35 452	0.30 446	0.18 390	0.18 358	0.22 431	0.11 426	0.13 491	0.10 405	0.10 418	0.09 377	0.09 378

rvit_0105_5	0.14 303	0.10 364	0.14 252	0.17 207	0.09 228	0.14 272	0.23 460	0.24 308	0.27 364	0.14 238	0.15 199	0.18 312	0.13 278	0.17 341	0.14 298	0.14 488	0.11 465	0.10 405	0.11 448	0.08 315	0.07 265

coex-ft	3.24 570	0.35 535	57.83 592	0.18 289	0.13 442	0.27 479	0.23 460	0.28 379	0.72 541	1.89 572	0.70 538	0.43 512	0.47 532	0.29 482	0.43 534	0.09 353	0.09 429	0.12 456	0.09 380	0.14 481	0.14 480

RAFT	0.13 273	0.09 299	0.11 137	0.18 289	0.08 124	0.15 298	0.23 460	0.21 243	0.20 259	0.21 387	0.21 299	0.18 312	0.13 278	0.17 341	0.10 111	0.06 109	0.07 371	0.10 405	0.09 380	0.06 182	0.05 109

RAFT + AFF	0.13 273	0.08 228	0.21 422	0.20 401	0.10 334	0.14 272	0.23 460	0.27 355	0.21 273	0.12 186	0.10 114	0.12 192	0.10 185	0.16 302	0.12 227	0.08 297	0.07 371	0.09 357	0.09 380	0.06 182	0.09 378

UPFNet	0.16 371	0.08 228	0.12 175	0.20 401	0.12 416	0.20 406	0.23 460	0.28 379	0.26 352	0.18 335	0.24 330	0.22 365	0.20 420	0.19 383	0.22 431	0.09 353	0.07 371	0.08 274	0.09 380	0.08 315	0.06 187

RGC	0.25 482	0.20 500	0.29 471	0.28 513	0.16 489	0.22 431	0.23 460	0.33 443	0.44 482	0.27 452	0.40 478	0.38 494	0.28 481	0.37 515	0.23 442	0.11 426	0.13 491	0.17 503	0.17 511	0.15 493	0.16 503

G-Net	0.25 482	0.17 479	0.38 499	0.23 471	0.16 489	0.51 532	0.23 460	0.29 397	0.35 438	0.36 502	0.38 467	0.31 461	0.29 485	0.28 475	0.27 480	0.11 426	0.09 429	0.12 456	0.10 418	0.16 504	0.14 480

NVstereo2D	0.19 420	0.11 389	0.16 330	0.17 207	0.16 489	0.28 489	0.23 460	0.44 523	0.42 472	0.15 262	0.28 398	0.25 403	0.19 408	0.23 445	0.18 381	0.09 353	0.06 300	0.10 405	0.08 336	0.15 493	0.10 407

TCMNet	0.19 420	0.12 408	0.20 412	0.21 432	0.18 510	0.21 417	0.24 470	0.28 379	0.36 443	0.23 416	0.26 370	0.25 403	0.20 420	0.20 401	0.23 442	0.13 469	0.11 465	0.11 435	0.12 469	0.13 465	0.12 452

otaku	0.39 525	0.38 537	0.53 519	0.44 539	0.28 533	0.57 537	0.24 470	0.42 513	0.62 528	0.40 512	0.50 512	0.46 520	0.34 507	0.40 525	0.33 514	0.30 539	0.30 540	0.39 541	0.33 540	0.30 536	0.29 537

Ntro	0.41 528	0.40 539	0.54 521	0.46 543	0.30 537	0.64 541	0.24 470	0.47 529	0.68 536	0.42 518	0.49 510	0.47 523	0.42 526	0.40 525	0.32 511	0.32 540	0.28 538	0.37 540	0.31 538	0.33 541	0.29 537

Wz-Net-SNSev	0.26 493	0.17 479	0.46 511	0.25 490	0.14 459	0.26 470	0.24 470	0.38 494	0.57 518	0.30 480	0.56 520	0.39 499	0.26 466	0.24 456	0.32 511	0.10 394	0.09 429	0.10 405	0.11 448	0.11 434	0.11 431

Wz-Net-LNSev	0.22 451	0.16 469	0.41 504	0.22 452	0.13 442	0.25 459	0.24 470	0.33 443	0.44 482	0.30 480	0.42 497	0.32 468	0.19 408	0.23 445	0.27 480	0.10 394	0.09 429	0.08 274	0.08 336	0.12 450	0.11 431

raft_robust	0.13 273	0.10 364	0.07 3	0.18 289	0.08 124	0.13 233	0.24 470	0.29 397	0.34 424	0.20 372	0.20 282	0.15 260	0.10 185	0.11 101	0.12 227	0.05 25	0.05 153	0.07 194	0.07 269	0.05 95	0.04 28

RAFT_CTSACE	0.12 246	0.09 299	0.10 95	0.22 452	0.08 124	0.12 204	0.24 470	0.18 185	0.17 203	0.21 387	0.27 387	0.13 216	0.07 102	0.13 229	0.09 43	0.05 25	0.06 300	0.08 274	0.07 269	0.04 13	0.04 28

SA	0.13 273	0.09 299	0.09 62	0.18 289	0.08 124	0.12 204	0.24 470	0.23 284	0.19 238	0.17 303	0.27 387	0.15 260	0.11 215	0.11 101	0.11 169	0.05 25	0.05 153	0.09 357	0.08 336	0.05 95	0.05 109

DDUNet	0.23 464	0.18 493	0.22 431	0.22 452	0.15 477	0.25 459	0.24 470	0.30 408	0.31 402	0.31 486	0.37 460	0.34 478	0.26 466	0.25 461	0.21 418	0.18 515	0.13 491	0.17 503	0.11 448	0.16 504	0.17 512

cross-raft	0.10 135	0.09 299	0.09 62	0.19 348	0.07 63	0.11 163	0.24 470	0.13 58	0.15 153	0.08 58	0.10 114	0.12 192	0.10 185	0.09 32	0.11 169	0.05 25	0.04 20	0.06 100	0.05 107	0.04 13	0.04 28

test-1	0.10 135	0.07 117	0.17 353	0.19 348	0.08 124	0.11 163	0.24 470	0.15 98	0.18 217	0.09 87	0.07 34	0.10 151	0.08 138	0.08 13	0.09 43	0.06 109	0.04 20	0.06 100	0.06 179	0.04 13	0.05 109

FINET	0.22 451	0.18 493	0.28 462	0.19 348	0.16 489	0.24 450	0.24 470	0.33 443	0.49 497	0.26 445	0.33 438	0.22 365	0.23 441	0.23 445	0.18 381	0.18 515	0.16 510	0.11 435	0.10 418	0.15 493	0.14 480

AF-Net	0.23 464	0.17 479	0.17 353	0.27 507	0.13 442	0.26 470	0.24 470	0.33 443	0.51 504	0.25 441	0.33 438	0.39 499	0.27 472	0.28 475	0.26 474	0.11 426	0.10 452	0.16 501	0.12 469	0.11 434	0.11 431

ADCS	0.30 509	0.19 496	0.48 516	0.21 432	0.18 510	0.29 493	0.24 470	0.42 513	0.64 532	0.40 512	0.50 512	0.40 505	0.37 514	0.40 525	0.43 534	0.13 469	0.13 491	0.13 470	0.14 485	0.16 504	0.16 503

NCCL2	0.24 475	0.15 458	0.18 385	0.34 528	0.18 510	0.24 450	0.24 470	0.34 457	0.29 387	0.31 486	0.38 467	0.38 494	0.29 485	0.23 445	0.25 461	0.15 492	0.12 479	0.18 512	0.21 519	0.13 465	0.13 464

MeshStereo	0.27 500	0.13 436	0.18 385	0.15 64	0.11 387	0.33 502	0.24 470	0.41 508	0.36 443	0.53 532	0.58 528	0.67 541	0.41 522	0.36 510	0.27 480	0.14 488	0.13 491	0.13 470	0.11 448	0.11 434	0.11 431
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
zh-sn7	0.26 493	0.17 479	0.55 522	0.24 482	0.14 459	0.25 459	0.25 486	0.34 457	0.49 497	0.29 474	0.55 518	0.29 437	0.32 503	0.37 515	0.33 514	0.10 394	0.10 452	0.11 435	0.11 448	0.12 450	0.12 452

z-mn7	0.25 482	0.15 458	0.47 514	0.19 348	0.13 442	0.28 489	0.25 486	0.35 472	0.64 532	0.27 452	0.57 524	0.29 437	0.24 450	0.32 494	0.27 480	0.08 297	0.08 402	0.08 274	0.08 336	0.10 412	0.10 407

1111x	0.16 371	0.09 299	0.13 208	0.18 289	0.08 124	0.18 365	0.25 486	0.32 429	0.25 339	0.17 303	0.24 330	0.27 419	0.15 331	0.14 257	0.24 454	0.07 237	0.07 371	0.08 274	0.09 380	0.07 249	0.07 265

Wz-Net-MNSev	0.23 464	0.13 436	0.33 486	0.20 401	0.15 477	0.36 514	0.25 486	0.34 457	0.45 486	0.29 474	0.41 489	0.39 499	0.19 408	0.25 461	0.27 480	0.09 353	0.07 371	0.09 357	0.09 380	0.12 450	0.10 407

test_3	0.11 174	0.09 299	0.10 95	0.21 432	0.08 124	0.13 233	0.25 486	0.14 72	0.21 273	0.10 117	0.10 114	0.09 120	0.10 185	0.08 13	0.11 169	0.05 25	0.04 20	0.08 274	0.07 269	0.04 13	0.04 28

ADCPNet	0.26 493	0.17 479	0.62 532	0.21 432	0.15 477	0.36 514	0.25 486	0.33 443	0.37 448	0.31 486	0.41 489	0.36 485	0.29 485	0.29 482	0.34 517	0.12 452	0.10 452	0.11 435	0.12 469	0.14 481	0.13 464

SANet	0.25 482	0.14 451	0.29 471	0.21 432	0.11 387	0.29 493	0.25 486	0.40 503	0.65 535	0.36 502	0.40 478	0.42 510	0.27 472	0.27 467	0.25 461	0.12 452	0.09 429	0.10 405	0.09 380	0.13 465	0.12 452

MSMD_ROB	0.31 514	0.26 520	0.26 457	0.24 482	0.21 519	0.34 506	0.25 486	0.34 457	0.39 459	0.40 512	0.69 537	0.45 516	0.41 522	0.34 501	0.28 488	0.20 523	0.20 522	0.26 525	0.25 528	0.23 522	0.22 527

rvit_0105_3	0.16 371	0.10 364	0.15 289	0.20 401	0.12 416	0.15 298	0.26 494	0.25 328	0.30 393	0.15 262	0.17 235	0.21 347	0.14 310	0.18 358	0.14 298	0.14 488	0.11 465	0.12 456	0.14 485	0.07 249	0.07 265

ToySt	0.17 393	0.11 389	0.19 408	0.17 207	0.11 387	0.16 326	0.26 494	0.24 308	0.33 413	0.19 350	0.24 330	0.26 413	0.24 450	0.19 383	0.21 418	0.07 237	0.08 402	0.09 357	0.10 418	0.09 377	0.08 334

ADCMid	0.26 493	0.15 458	0.42 507	0.20 401	0.14 459	0.25 459	0.26 494	0.35 472	0.40 463	0.37 506	0.45 504	0.34 478	0.42 526	0.36 510	0.36 519	0.10 394	0.09 429	0.11 435	0.11 448	0.13 465	0.13 464

RYNet	0.23 464	0.12 408	0.22 431	0.19 348	0.17 501	0.47 529	0.26 494	0.39 500	0.49 497	0.24 428	0.29 413	0.34 478	0.24 450	0.20 401	0.31 506	0.10 394	0.06 300	0.09 357	0.09 380	0.14 481	0.15 494

LSM	0.34 522	0.21 505	0.62 532	0.27 507	0.62 557	0.35 510	0.26 494	0.43 519	0.49 497	0.45 525	0.60 531	0.42 510	0.37 514	0.35 506	0.26 474	0.13 469	0.21 531	0.14 483	0.16 504	0.18 513	0.34 543

Wz-Net-TNSev	0.29 506	0.20 500	0.69 543	0.19 348	0.15 477	0.38 520	0.27 499	0.36 479	0.56 516	0.35 499	0.42 497	0.45 516	0.39 517	0.33 498	0.31 506	0.13 469	0.13 491	0.10 405	0.12 469	0.15 493	0.15 494

Nwc_Net	0.23 464	0.17 479	0.22 431	0.25 490	0.15 477	0.25 459	0.27 499	0.38 494	0.39 459	0.22 402	0.41 489	0.30 446	0.29 485	0.28 475	0.25 461	0.11 426	0.10 452	0.17 503	0.20 517	0.10 412	0.11 431

ADCP+	0.20 429	0.10 364	0.35 495	0.21 432	0.12 416	0.22 431	0.27 499	0.31 424	0.35 438	0.26 445	0.37 460	0.22 365	0.22 435	0.27 467	0.28 488	0.09 353	0.06 300	0.08 274	0.08 336	0.10 412	0.10 407

NaN_ROB	0.23 464	0.20 500	0.25 448	0.25 490	0.13 442	0.31 498	0.27 499	0.34 457	0.41 470	0.31 486	0.31 423	0.32 468	0.23 441	0.31 489	0.22 431	0.11 426	0.17 514	0.10 405	0.11 448	0.08 315	0.09 378

PDISCO_ROB	0.28 502	0.16 469	0.28 462	0.28 513	0.20 517	0.33 502	0.27 499	0.45 525	0.58 521	0.28 465	0.41 489	0.45 516	0.30 496	0.34 501	0.35 518	0.12 452	0.09 429	0.17 503	0.16 504	0.17 511	0.13 464

LALA_ROB	0.25 482	0.16 469	0.23 439	0.27 507	0.17 501	0.27 479	0.27 499	0.42 513	0.38 454	0.33 497	0.39 475	0.51 527	0.26 466	0.29 482	0.28 488	0.16 509	0.09 429	0.13 470	0.12 469	0.13 465	0.13 464

rvit_105_1	0.19 420	0.12 408	0.25 448	0.21 432	0.16 489	0.22 431	0.28 505	0.32 429	0.42 472	0.20 372	0.21 299	0.22 365	0.18 390	0.19 383	0.18 381	0.12 452	0.12 479	0.13 470	0.15 500	0.08 315	0.07 265

ACVNet_1	0.45 534	0.51 543	0.61 531	0.45 540	0.28 533	0.50 530	0.28 505	0.58 545	0.71 540	0.63 537	0.59 530	0.74 546	0.50 535	0.50 535	0.36 519	0.26 537	0.25 535	0.39 541	0.29 535	0.32 540	0.25 531

RAFT+CT+SA	0.13 273	0.11 389	0.09 62	0.19 348	0.09 228	0.15 298	0.28 505	0.22 266	0.22 295	0.15 262	0.26 370	0.10 151	0.10 185	0.11 101	0.12 227	0.05 25	0.04 20	0.07 194	0.08 336	0.07 249	0.06 187

test_5	0.14 303	0.12 408	0.08 19	0.20 401	0.10 334	0.14 272	0.28 505	0.21 243	0.24 315	0.19 350	0.28 398	0.11 171	0.15 331	0.12 178	0.13 262	0.06 109	0.05 153	0.07 194	0.08 336	0.08 315	0.07 265

GMOStereo	0.11 174	0.09 299	0.08 19	0.19 348	0.08 124	0.12 204	0.28 505	0.13 58	0.18 217	0.11 154	0.17 235	0.14 235	0.12 246	0.07 3	0.07 1	0.05 25	0.05 153	0.09 357	0.07 269	0.04 13	0.04 28

error version	0.11 174	0.09 299	0.08 19	0.19 348	0.08 124	0.12 204	0.28 505	0.13 58	0.18 217	0.11 154	0.17 235	0.14 235	0.12 246	0.07 3	0.07 1	0.05 25	0.05 153	0.09 357	0.07 269	0.04 13	0.04 28

test-v	0.11 174	0.09 299	0.08 19	0.19 348	0.08 124	0.12 204	0.28 505	0.13 58	0.18 217	0.11 154	0.17 235	0.14 235	0.12 246	0.07 3	0.07 1	0.05 25	0.05 153	0.09 357	0.07 269	0.04 13	0.04 28

test-2	0.11 174	0.09 299	0.08 19	0.19 348	0.08 124	0.12 204	0.28 505	0.13 58	0.18 217	0.11 154	0.17 235	0.14 235	0.12 246	0.07 3	0.07 1	0.05 25	0.05 153	0.09 357	0.07 269	0.04 13	0.04 28

FCDSN-DC	0.33 516	0.28 522	0.28 462	0.30 522	0.24 526	0.39 522	0.28 505	0.43 519	0.42 472	0.44 523	0.53 516	0.51 527	0.42 526	0.37 515	0.30 501	0.21 526	0.20 522	0.27 528	0.26 529	0.25 530	0.25 531
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
XQC	0.29 506	0.23 511	0.53 519	0.29 520	0.19 514	0.36 514	0.28 505	0.37 487	0.58 521	0.31 486	0.31 423	0.37 488	0.30 496	0.39 522	0.39 527	0.13 469	0.09 429	0.15 494	0.12 469	0.18 513	0.18 515

AnyNet_C01	0.37 523	0.26 520	1.41 562	0.22 452	0.17 501	0.51 532	0.28 505	0.36 479	0.40 463	0.39 509	0.75 543	0.46 520	0.39 517	0.46 533	0.50 544	0.13 469	0.13 491	0.13 470	0.14 485	0.14 481	0.16 503

FC-DCNN v2	0.33 516	0.28 522	0.28 462	0.26 499	0.23 523	0.39 522	0.29 516	0.41 508	0.44 482	0.46 526	0.57 524	0.51 527	0.41 522	0.38 520	0.30 501	0.21 526	0.20 522	0.27 528	0.26 529	0.25 530	0.24 529

TestStereo1	0.13 273	0.08 228	0.08 19	0.20 401	0.08 124	0.18 365	0.29 516	0.23 284	0.17 203	0.17 303	0.20 282	0.16 280	0.11 215	0.12 178	0.13 262	0.06 109	0.06 300	0.08 274	0.06 179	0.05 95	0.05 109

SA-5K	0.13 273	0.08 228	0.08 19	0.20 401	0.08 124	0.18 365	0.29 516	0.23 284	0.17 203	0.17 303	0.20 282	0.16 280	0.11 215	0.12 178	0.13 262	0.06 109	0.06 300	0.08 274	0.06 179	0.05 95	0.05 109

WZ-Net	0.29 506	0.17 479	0.82 551	0.23 471	0.16 489	0.35 510	0.29 516	0.40 503	0.59 523	0.24 428	0.57 524	0.37 488	0.25 458	0.34 501	0.37 523	0.09 353	0.08 402	0.09 357	0.10 418	0.14 481	0.16 503

ADCL	0.25 482	0.12 408	0.49 517	0.22 452	0.12 416	0.36 514	0.29 516	0.30 408	0.57 518	0.24 428	0.47 508	0.30 446	0.31 501	0.30 488	0.30 501	0.09 353	0.07 371	0.09 357	0.09 380	0.10 412	0.10 407

DeepPrunerF	0.24 475	0.17 479	0.45 510	0.26 499	0.16 489	0.23 444	0.29 516	0.37 487	0.51 504	0.27 452	0.31 423	0.24 391	0.28 481	0.22 437	0.23 442	0.15 492	0.11 465	0.20 516	0.18 515	0.12 450	0.14 480

FC-DCNN	0.33 516	0.28 522	0.28 462	0.26 499	0.23 523	0.38 520	0.29 516	0.40 503	0.44 482	0.46 526	0.56 520	0.51 527	0.41 522	0.38 520	0.31 506	0.21 526	0.20 522	0.27 528	0.26 529	0.25 530	0.24 529

ETE_ROB	0.23 464	0.17 479	0.23 439	0.25 490	0.14 459	0.26 470	0.29 516	0.32 429	0.37 448	0.28 465	0.37 460	0.45 516	0.27 472	0.28 475	0.27 480	0.11 426	0.09 429	0.12 456	0.10 418	0.14 481	0.13 464

LRCNet_RVC	10.76 582	13.97 585	7.97 580	19.07 585	2.04 573	0.35 510	0.31 524	5.29 574	0.48 496	13.02 584	17.65 585	8.69 579	5.73 575	4.78 575	2.22 571	23.53 590	2.69 578	27.60 591	25.75 591	17.60 588	16.54 589

APVNet	0.23 464	0.12 408	0.20 412	0.18 289	0.14 459	0.32 500	0.31 524	0.40 503	0.33 413	0.27 452	0.40 478	0.30 446	0.29 485	0.27 467	0.25 461	0.11 426	0.12 479	0.11 435	0.14 485	0.12 450	0.13 464

MFN_U_SF_DS_RVC	0.30 509	0.24 514	0.30 477	0.36 532	0.16 489	0.36 514	0.31 524	0.34 457	0.43 480	0.41 516	0.46 506	0.38 494	0.30 496	0.35 506	0.29 496	0.19 518	0.20 522	0.26 525	0.29 535	0.18 513	0.19 520

BEATNet-Init1	0.54 541	0.28 522	0.68 542	0.31 524	0.21 519	0.85 556	0.31 524	0.57 540	0.69 539	0.89 553	1.00 555	2.17 570	0.66 548	0.58 545	0.44 537	0.19 518	0.18 516	0.23 522	0.22 522	0.22 519	0.21 524

NCC-stereo	0.25 482	0.15 458	0.31 480	0.26 499	0.17 501	0.21 417	0.31 524	0.41 508	0.40 463	0.24 428	0.38 467	0.33 474	0.29 485	0.37 515	0.28 488	0.13 469	0.11 465	0.15 494	0.22 522	0.13 465	0.13 464

Abc-Net	0.25 482	0.15 458	0.31 480	0.26 499	0.17 501	0.21 417	0.31 524	0.41 508	0.40 463	0.24 428	0.38 467	0.33 474	0.29 485	0.37 515	0.28 488	0.13 469	0.11 465	0.15 494	0.22 522	0.13 465	0.13 464
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
AnyNet_C32	0.26 493	0.16 469	0.39 500	0.20 401	0.17 501	0.26 470	0.31 524	0.32 429	0.45 486	0.31 486	0.50 512	0.30 446	0.34 507	0.41 530	0.36 519	0.12 452	0.12 479	0.12 456	0.14 485	0.14 481	0.15 494

PASM	0.33 516	0.25 519	0.51 518	0.28 513	0.27 532	0.30 496	0.31 524	0.35 472	0.51 504	0.36 502	0.40 478	0.47 523	0.35 510	0.34 501	0.36 519	0.23 534	0.26 536	0.26 525	0.28 534	0.23 522	0.21 524

MANE	0.47 537	0.28 522	0.28 462	0.27 507	0.24 526	0.50 530	0.32 532	0.57 540	0.62 528	0.74 546	1.20 565	1.21 556	0.64 547	0.54 540	0.39 527	0.22 529	0.20 522	0.27 528	0.31 538	0.26 533	0.25 531

MSC_U_SF_DS_RVC	0.44 532	0.39 538	0.56 523	0.40 535	0.20 517	0.66 543	0.33 533	0.54 538	0.72 541	0.71 542	0.72 540	0.62 536	0.55 539	0.52 537	0.47 541	0.20 523	0.19 521	0.29 535	0.30 537	0.24 528	0.19 520

NVStereoNet_ROB	0.47 537	0.37 536	0.47 514	0.42 538	0.29 536	0.35 510	0.35 534	0.50 532	0.61 525	0.73 544	0.94 552	0.70 545	0.68 549	0.48 534	0.62 551	0.22 529	0.33 543	0.34 539	0.34 542	0.30 536	0.31 540
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
PSMNet_ROB	0.22 451	0.12 408	0.15 289	0.27 507	0.15 477	0.25 459	0.36 535	0.43 519	0.37 448	0.27 452	0.33 438	0.32 468	0.23 441	0.21 419	0.27 480	0.12 452	0.08 402	0.13 470	0.11 448	0.10 412	0.09 378

RainbowNet	0.54 541	0.61 548	0.71 548	0.57 547	0.43 544	0.66 543	0.37 536	0.60 546	0.87 552	0.51 530	0.67 533	0.63 537	0.47 532	0.50 535	0.44 537	0.47 549	0.48 553	0.53 548	0.41 543	0.53 547	0.41 548

ELAS	0.42 530	0.29 529	0.34 489	0.28 513	0.24 526	0.63 540	0.37 536	0.52 535	0.52 510	0.72 543	0.82 548	0.68 543	0.56 541	0.52 537	0.45 540	0.22 529	0.21 531	0.27 528	0.26 529	0.26 533	0.26 534
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
PWCK	0.72 549	0.95 563	0.99 557	0.77 552	0.32 538	0.79 553	0.38 538	0.92 554	0.90 553	0.96 557	0.76 544	0.97 550	0.62 546	0.87 558	0.68 554	0.73 561	0.46 548	0.76 557	0.49 548	0.71 559	0.44 550

ELAS_RVC	0.42 530	0.29 529	0.33 486	0.28 513	0.24 526	0.56 536	0.38 538	0.50 532	0.61 525	0.74 546	0.76 544	0.67 541	0.56 541	0.55 541	0.42 533	0.22 529	0.21 531	0.27 528	0.26 529	0.27 535	0.26 534
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
PA-Net	0.24 475	0.18 493	0.34 489	0.28 513	0.22 522	0.22 431	0.39 540	0.29 397	0.39 459	0.22 402	0.33 438	0.25 403	0.26 466	0.21 419	0.25 461	0.10 394	0.23 534	0.15 494	0.22 522	0.09 377	0.13 464
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
anonymity	0.53 540	0.58 545	0.66 535	0.41 536	0.61 556	0.54 534	0.41 541	0.57 540	0.41 470	0.56 535	0.50 512	0.50 526	0.55 539	0.59 546	0.50 544	0.58 554	0.50 557	0.51 546	0.51 551	0.52 545	0.58 553

Consistency-Raft	0.44 532	0.40 539	0.46 511	0.37 534	0.43 544	0.42 526	0.41 541	0.57 540	0.55 514	0.32 493	0.73 541	0.32 468	0.50 535	0.42 531	0.49 543	0.39 543	0.36 544	0.45 543	0.52 553	0.42 543	0.30 539

GANetREF_RVC	0.31 514	0.34 534	0.29 471	0.35 530	0.16 489	0.33 502	0.42 543	0.48 530	0.52 510	0.35 499	0.35 452	0.34 478	0.32 503	0.40 525	0.33 514	0.27 538	0.20 522	0.29 535	0.15 500	0.19 516	0.18 515
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
DPSNet	0.28 502	0.16 469	0.33 486	0.18 289	0.13 442	0.55 535	0.42 543	0.52 535	0.68 536	0.29 474	0.38 467	0.39 499	0.30 496	0.32 494	0.23 442	0.11 426	0.10 452	0.11 435	0.08 336	0.20 518	0.16 503

CSAN	0.30 509	0.24 514	0.28 462	0.34 528	0.19 514	0.34 506	0.42 543	0.38 494	0.51 504	0.38 508	0.40 478	0.44 515	0.34 507	0.29 482	0.31 506	0.19 518	0.16 510	0.19 514	0.19 516	0.14 481	0.15 494

SPS-STEREO	0.58 544	0.59 547	0.66 535	0.45 540	0.55 550	0.65 542	0.44 546	0.63 547	0.51 504	0.69 540	0.65 532	0.66 540	0.58 544	0.62 547	0.62 551	0.62 557	0.47 552	0.51 546	0.49 548	0.55 548	0.58 553
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
PVD	0.40 527	0.21 505	0.40 502	0.32 527	0.23 523	0.30 496	0.45 547	0.53 537	0.97 555	0.55 534	0.80 547	0.54 532	0.60 545	0.53 539	0.40 529	0.19 518	0.14 501	0.17 503	0.14 485	0.24 528	0.32 541

ACVNet_2	0.67 548	0.68 553	0.70 546	0.64 548	0.41 542	0.75 551	0.50 548	0.98 560	1.38 565	0.90 554	1.09 559	1.04 551	0.74 552	0.55 541	0.48 542	0.43 545	0.40 546	0.53 548	0.45 545	0.48 544	0.36 545

IMH-64-1	0.66 546	0.62 549	0.69 543	0.72 550	0.51 547	0.60 538	0.51 549	0.92 554	0.84 550	0.75 549	1.02 556	0.81 547	0.78 554	0.80 552	0.50 544	0.43 545	0.46 548	0.72 552	0.48 546	0.55 548	0.40 546

IMH-64	0.66 546	0.62 549	0.69 543	0.72 550	0.51 547	0.60 538	0.51 549	0.92 554	0.84 550	0.75 549	1.02 556	0.81 547	0.78 554	0.80 552	0.50 544	0.43 545	0.46 548	0.72 552	0.48 546	0.55 548	0.40 546

SGM+DAISY	0.57 543	0.58 545	0.67 539	0.41 536	0.55 550	0.68 545	0.51 549	0.57 540	0.46 493	0.67 538	0.70 538	0.69 544	0.57 543	0.64 548	0.58 549	0.59 555	0.49 554	0.50 545	0.50 550	0.52 545	0.59 556

IMH	0.72 549	0.65 551	0.70 546	0.77 552	0.54 549	0.71 547	0.56 552	0.99 562	1.08 556	0.82 552	1.09 559	0.89 549	0.88 558	0.88 560	0.53 548	0.44 548	0.50 557	0.75 555	0.51 551	0.58 551	0.42 549

TorneroNet-64	0.76 552	0.73 555	0.77 549	0.78 554	0.58 555	0.94 561	0.58 553	0.85 553	1.26 560	0.67 538	0.88 550	1.41 563	0.76 553	0.87 558	0.68 554	0.49 550	0.46 548	0.73 554	0.59 554	0.68 556	0.54 552

MFMNet_re	0.65 545	0.66 552	0.66 535	0.51 544	0.69 561	0.70 546	0.58 553	0.65 548	0.75 546	0.61 536	0.73 541	0.63 537	0.68 549	0.65 549	0.60 550	0.66 559	0.58 566	0.63 550	0.59 554	0.68 556	0.69 563

WAO-6	0.82 555	0.81 558	0.63 534	0.87 559	0.63 558	0.79 553	0.60 555	0.98 560	1.52 569	0.91 556	0.97 554	1.08 553	1.04 564	0.72 551	0.70 557	0.72 560	0.49 554	0.91 563	0.71 561	0.70 558	0.59 556

Dean	0.88 558	0.88 562	0.81 550	0.82 556	0.57 553	0.91 558	0.62 556	1.17 570	1.71 570	1.15 565	1.16 563	1.31 560	1.00 563	0.82 554	0.83 563	0.57 552	0.56 563	0.78 559	0.65 557	0.67 555	0.58 553

TorneroNet	0.83 556	0.75 556	0.83 553	0.85 557	0.63 558	1.03 565	0.65 557	0.96 558	1.14 558	0.80 551	1.10 561	1.36 561	0.88 558	0.95 563	0.82 562	0.57 552	0.49 554	0.79 560	0.66 559	0.74 562	0.64 562

LVE	0.84 557	0.87 561	0.86 554	0.81 555	0.56 552	1.09 567	0.66 558	1.07 564	1.45 567	0.97 558	1.23 567	1.11 554	0.86 557	0.84 555	0.72 558	0.49 550	0.56 563	0.76 557	0.60 556	0.66 554	0.60 559

JetBlue	0.73 551	0.46 542	1.21 560	0.52 545	0.47 546	2.16 571	0.67 559	0.78 550	0.72 541	0.70 541	0.79 546	1.21 556	0.84 556	1.06 567	1.04 567	0.40 544	0.28 538	0.33 538	0.33 540	0.30 536	0.34 543

WAO-8	0.92 559	0.83 559	0.67 539	0.94 562	0.70 562	0.92 559	0.68 560	1.08 566	1.80 572	1.06 562	1.42 569	1.29 558	1.08 566	0.86 556	0.80 560	0.74 562	0.54 560	0.86 561	0.75 562	0.71 559	0.63 560

Venus	0.92 559	0.83 559	0.67 539	0.94 562	0.70 562	0.92 559	0.68 560	1.08 566	1.80 572	1.06 562	1.42 569	1.29 558	1.08 566	0.86 556	0.80 560	0.74 562	0.54 560	0.86 561	0.75 562	0.71 559	0.63 560

WAO-7	0.80 554	0.78 557	0.57 525	0.85 557	0.67 560	0.76 552	0.69 562	1.07 564	1.30 562	0.90 554	1.20 565	1.05 552	0.93 560	0.71 550	0.68 554	0.60 556	0.62 567	0.67 551	0.68 560	0.64 552	0.59 556

notaker	0.98 562	1.13 566	1.02 558	1.14 567	0.81 565	0.73 550	0.69 562	0.94 557	1.15 559	1.19 567	1.19 564	1.41 563	1.17 569	1.10 569	0.74 559	0.82 565	0.64 568	1.18 567	0.79 564	1.02 566	0.82 567

HanzoNet	1.31 567	1.29 570	1.22 561	1.13 566	0.85 566	1.05 566	0.84 564	1.06 563	1.47 568	1.66 570	1.63 571	2.48 572	1.78 572	1.63 571	1.69 569	1.27 570	0.80 570	1.32 570	1.02 569	1.07 569	0.90 568

ktn	1.02 564	1.23 568	0.82 551	1.24 569	0.86 567	1.00 564	0.86 565	0.96 558	1.37 564	1.05 560	1.12 562	1.16 555	1.06 565	0.95 563	0.62 551	1.28 571	0.71 569	1.39 571	0.83 565	1.06 568	0.77 566

UNDER WATER	0.99 563	1.00 565	1.47 563	1.00 564	0.71 564	1.18 569	0.86 565	0.81 552	1.09 557	1.02 559	0.90 551	1.53 567	1.26 570	1.06 567	1.02 566	0.79 564	0.54 560	1.02 565	0.88 566	0.83 564	0.75 564

UNDER WATER-64	0.97 561	0.96 564	1.48 564	0.88 560	0.57 553	1.24 570	0.90 567	0.78 550	0.96 554	1.05 560	0.85 549	1.56 568	1.26 570	0.97 565	0.99 565	0.88 566	0.57 565	1.04 566	0.88 566	0.81 563	0.75 564

KSHMR	1.10 565	1.19 567	0.90 556	1.26 570	1.00 569	0.99 562	0.96 568	1.13 569	1.35 563	1.16 566	1.28 568	1.40 562	0.97 562	1.03 566	0.93 564	1.03 569	1.08 571	1.20 568	1.03 570	1.03 567	0.98 569

MADNet+	0.76 552	0.72 554	3.76 571	0.67 549	0.41 542	0.99 562	0.97 569	0.72 549	0.75 546	0.52 531	0.58 528	0.64 539	0.68 549	0.89 561	1.04 567	0.35 542	0.36 544	0.28 534	0.23 526	0.38 542	0.33 542

DPSimNet_ROB	1.14 566	1.25 569	0.87 555	1.15 568	0.90 568	1.15 568	1.18 570	1.20 571	1.26 560	1.45 569	1.05 558	1.44 566	1.13 568	0.92 562	1.70 570	1.47 572	0.52 559	1.22 569	1.04 571	0.92 565	1.03 570

SAMSARA	0.41 528	0.28 522	0.34 489	0.55 546	0.39 540	0.85 556	1.25 571	0.49 531	0.52 510	0.36 502	0.35 452	0.56 533	0.39 517	0.39 522	0.41 531	0.15 492	0.20 522	0.15 494	0.14 485	0.23 522	0.21 524

MADNet++	1.97 569	1.75 572	1.66 565	1.83 571	1.69 572	2.38 572	1.45 572	2.36 573	2.11 574	2.58 573	2.37 574	2.25 571	2.21 573	2.28 572	2.36 573	1.87 573	1.67 573	1.53 572	1.34 572	1.87 571	1.78 573

JetRed	1.66 568	1.51 571	3.09 567	0.93 561	1.21 570	5.28 574	1.61 573	1.29 572	1.42 566	1.84 571	1.77 572	1.59 569	0.95 561	1.43 570	2.51 574	0.91 568	1.61 572	0.93 564	0.91 568	1.36 570	1.03 570

TCMNet-wrong-test	3.69 571	5.54 580	3.91 572	12.22 583	11.75 584	4.77 573	3.86 574	1.08 566	0.74 545	1.13 564	2.21 573	6.16 577	0.53 538	3.43 574	2.33 572	0.90 567	0.20 522	1.85 574	1.69 573	5.71 579	3.79 579

HaxPig	15.73 586	18.55 590	19.19 587	16.92 584	15.89 586	7.80 575	7.57 575	13.37 586	10.80 581	15.40 585	14.87 584	15.95 586	14.81 586	15.67 586	15.97 586	18.96 589	16.72 586	19.47 589	18.10 589	19.45 589	19.06 590

MEDIAN_ROB	20.38 587	24.05 591	23.36 589	21.18 586	21.62 587	10.51 579	8.17 576	17.68 587	15.46 587	20.04 587	19.65 586	20.30 587	20.16 587	21.17 587	21.03 587	23.81 591	21.77 591	24.98 590	23.75 590	25.01 590	23.94 591

AVERAGE_ROB	24.89 592	29.12 592	27.98 590	24.83 591	24.59 591	17.82 585	11.61 577	21.45 588	19.91 588	25.04 592	24.38 591	25.06 592	25.31 592	24.69 592	22.86 588	29.74 592	27.09 592	28.97 592	27.94 592	30.07 591	29.35 592

tt	4.65 572	0.07 117	3.54 570	2.01 572	1.55 571	10.25 578	16.66 578	8.90 582	5.03 575	1.33 568	0.96 553	4.71 573	4.74 574	3.33 573	5.86 576	6.06 581	10.30 585	1.87 575	2.09 575	2.61 573	1.19 572

PML	8.57 580	9.39 584	6.24 573	5.34 576	6.36 577	13.21 580	20.99 579	5.35 575	6.68 576	17.75 586	26.46 592	7.58 578	6.08 576	7.89 579	5.76 575	5.33 580	1.83 574	5.95 584	1.93 574	8.75 582	2.53 575

USTest	6.16 573	2.65 574	2.79 566	6.48 579	7.21 578	14.33 581	21.38 580	6.98 581	9.55 580	5.35 577	6.12 575	5.71 576	7.69 577	6.31 578	6.75 577	1.97 574	3.38 579	1.63 573	2.14 576	2.49 572	2.35 574

DPSMNet_ROB	8.06 578	4.50 575	8.69 581	5.36 578	10.74 581	8.32 576	22.71 581	5.47 576	13.38 582	5.13 575	9.98 579	5.10 574	10.47 581	5.53 576	12.77 582	3.80 579	8.00 580	3.49 576	6.95 579	3.75 578	7.09 581

DGTPSM_ROB	8.06 578	4.50 575	8.69 581	5.34 576	10.73 580	8.32 576	22.71 581	5.47 576	13.38 582	5.13 575	9.98 579	5.10 574	10.47 581	5.53 576	12.77 582	3.79 578	8.00 580	3.49 576	6.95 579	3.74 577	7.09 581

xxxxx1	7.75 574	5.06 577	7.26 574	3.15 573	3.91 574	16.37 582	22.88 583	5.87 578	8.68 577	7.99 578	8.55 576	9.13 580	8.46 578	10.05 580	10.47 578	2.43 575	2.48 575	3.56 578	12.26 582	3.48 574	3.02 576

tt_ll	7.75 574	5.06 577	7.26 574	3.15 573	3.91 574	16.37 582	22.88 583	5.87 578	8.68 577	7.99 578	8.55 576	9.13 580	8.46 578	10.05 580	10.47 578	2.43 575	2.48 575	3.56 578	12.26 582	3.48 574	3.02 576

ff	7.75 574	5.06 577	7.26 574	3.15 573	3.91 574	16.37 582	22.88 583	5.87 578	8.68 577	7.99 578	8.55 576	9.13 580	8.46 578	10.05 580	10.47 578	2.43 575	2.48 575	3.56 578	12.26 582	3.48 574	3.02 576

Anonymous_1	10.87 583	7.82 581	7.41 577	10.29 580	10.08 579	18.64 586	26.11 586	11.02 583	13.45 584	9.43 581	10.10 581	9.73 583	11.31 583	10.69 583	12.47 581	6.42 582	8.38 582	5.70 581	10.22 581	11.41 583	6.65 580

DPSM_ROB	11.10 584	8.47 582	7.95 578	10.84 581	11.58 582	19.10 587	26.50 587	12.02 584	14.09 585	10.38 582	10.91 582	10.39 584	11.92 584	11.67 584	13.39 584	6.99 583	8.79 583	5.82 582	6.92 577	6.97 580	7.31 583

DPSM	11.10 584	8.47 582	7.95 578	10.84 581	11.58 582	19.10 587	26.50 587	12.02 584	14.09 585	10.38 582	10.91 582	10.39 584	11.92 584	11.67 584	13.39 584	6.99 583	8.79 583	5.82 582	6.92 577	6.97 580	7.31 583

LSM0	22.80 591	17.22 589	19.17 586	22.12 590	28.90 592	38.38 591	53.27 589	24.21 591	28.36 589	20.84 590	21.11 587	21.63 591	24.25 591	23.42 589	26.98 590	14.08 588	17.39 587	11.72 588	13.98 587	14.22 587	14.66 586

FlowAnything	22.34 589	17.13 587	15.98 584	22.00 588	23.23 588	38.39 592	53.32 590	24.19 590	28.48 591	21.00 591	21.93 589	20.83 588	23.97 588	23.44 590	26.83 589	14.04 585	17.80 590	11.63 585	14.08 588	14.00 584	14.65 585

Selective-RAFT-Error	22.39 590	17.14 588	16.01 585	22.00 588	23.34 590	38.37 590	53.36 591	24.24 592	28.53 592	20.80 589	21.94 590	20.94 589	24.02 589	23.48 591	27.33 592	14.07 587	17.70 589	11.70 586	13.93 585	14.05 586	14.83 588

CasAABBNet	22.33 588	17.11 586	15.84 583	21.94 587	23.28 589	38.30 589	53.40 592	24.05 589	28.44 590	20.66 588	21.86 588	21.03 590	24.04 590	23.35 588	27.03 591	14.06 586	17.69 588	11.70 586	13.94 586	14.04 585	14.76 587

test_example2	97.69 593	92.93 593	45.57 591	96.02 592	109.84 593	88.44 593	93.70 593	25.54 593	94.63 593	130.46 594	126.87 593	58.93 593	75.48 593	87.99 593	77.94 593	150.16 593	221.11 593	76.29 593	98.21 593	108.42 593	95.33 593

ccccc		285.89 594		366.70 594	366.78 594	118.88 594		113.97 594		125.77 593		120.54 594		252.62 594		382.79 594	352.84 594	254.30 594	222.62 594	426.61 594

Low-res two-view benchmark