Low-res two-view results

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

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

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

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

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

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

MLG-Stereo_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_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	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

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

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

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

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

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

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

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

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

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_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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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_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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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_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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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)
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

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

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

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

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

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

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-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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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	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.
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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-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_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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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-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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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_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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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

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+_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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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_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

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

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

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

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

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

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)
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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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.
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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
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

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

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_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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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
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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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
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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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