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	0.18 1	0.14 3	0.28 15	0.34 47	0.17 10	0.24 26	0.17 3	0.27 4	0.13 1	0.18 3	0.14 1	0.23 35	0.15 4	0.32 13	0.20 5	0.12 28	0.09 17	0.13 48	0.09 5	0.10 1	0.10 3

LG-Stereo_L2	0.19 6	0.14 3	0.30 30	0.31 9	0.20 65	0.20 7	0.18 10	0.33 12	0.22 12	0.19 5	0.15 2	0.20 19	0.18 15	0.34 25	0.20 5	0.13 50	0.09 17	0.13 48	0.09 5	0.11 10	0.09 1

LG-Stereo_L1	0.18 1	0.14 3	0.29 24	0.31 9	0.21 83	0.19 5	0.19 15	0.30 7	0.20 7	0.16 1	0.15 2	0.19 14	0.17 10	0.35 29	0.20 5	0.13 50	0.10 42	0.12 21	0.09 5	0.11 10	0.10 3

MLG-Stereo	0.18 1	0.14 3	0.28 15	0.34 47	0.16 2	0.26 47	0.17 3	0.31 9	0.15 2	0.19 5	0.15 2	0.23 35	0.15 4	0.32 13	0.20 5	0.11 21	0.09 17	0.13 48	0.09 5	0.10 1	0.10 3

IGEV-Stereo+	0.25 44	0.15 13	0.28 15	0.32 25	0.19 42	0.13 1	0.17 3	0.29 6	0.30 37	0.22 15	0.15 2	0.22 30	0.22 46	0.42 70	0.22 22	0.14 78	0.10 42	0.12 21	0.09 5	0.15 155	1.09 546

MLG-Stereo_test3	0.20 8	0.14 3	0.28 15	0.33 41	0.17 10	0.38 178	0.18 10	0.32 10	0.22 12	0.25 23	0.16 6	0.25 46	0.17 10	0.32 13	0.21 14	0.13 50	0.10 42	0.12 21	0.09 5	0.11 10	0.11 29

LGtest1	0.20 8	0.15 13	0.30 30	0.35 63	0.17 10	0.26 47	0.17 3	0.33 12	0.21 10	0.21 10	0.16 6	0.23 35	0.21 37	0.33 20	0.20 5	0.15 145	0.10 42	0.13 48	0.10 43	0.12 34	0.11 29

FoundationStereo	0.18 1	0.15 13	0.26 7	0.31 9	0.17 10	0.23 21	0.20 19	0.24 3	0.16 4	0.19 5	0.16 6	0.21 24	0.19 20	0.27 3	0.22 22	0.14 78	0.10 42	0.12 21	0.09 5	0.10 1	0.10 3

StereoAnything_RVC	0.22 15	0.85 521	0.41 138	0.28 2	0.16 2	0.23 21	0.18 10	0.23 1	0.19 6	0.16 1	0.16 6	0.15 1	0.21 37	0.32 13	0.19 1	0.16 190	0.09 17	0.12 21	0.09 5	0.16 204	0.10 3

MLG-Stereo_test2	0.18 1	0.14 3	0.26 7	0.31 9	0.17 10	0.24 26	0.17 3	0.27 4	0.15 2	0.18 3	0.19 10	0.22 30	0.14 1	0.32 13	0.19 1	0.13 50	0.09 17	0.12 21	0.09 5	0.11 10	0.10 3

DEFOM-Stereo	0.23 30	0.16 29	0.29 24	0.34 47	0.20 65	0.59 313	0.20 19	0.32 10	0.31 41	0.23 18	0.19 10	0.18 8	0.18 15	0.42 70	0.22 22	0.12 28	0.10 42	0.12 21	0.09 5	0.11 10	0.12 60

111111	0.22 15	0.15 13	0.29 24	0.37 108	0.23 129	0.21 12	0.19 15	0.46 66	0.29 30	0.20 8	0.20 12	0.29 56	0.14 1	0.44 82	0.22 22	0.14 78	0.10 42	0.12 21	0.09 5	0.12 34	0.12 60

dual_stereo	0.20 8	0.15 13	0.27 12	0.32 25	0.17 10	0.16 3	0.20 19	0.30 7	0.21 10	0.24 21	0.20 12	0.25 46	0.14 1	0.55 153	0.25 57	0.14 78	0.10 42	0.12 21	0.09 5	0.10 1	0.10 3

AdaDepth	0.23 30	0.18 64	0.36 87	0.38 127	0.19 42	0.33 139	0.22 46	0.35 23	0.24 16	0.22 15	0.21 14	0.20 19	0.19 20	0.59 185	0.21 14	0.10 5	0.11 105	0.13 48	0.10 43	0.11 10	0.13 104

LG-G_1	0.22 15	0.14 3	0.31 36	0.34 47	0.16 2	0.52 264	0.17 3	0.36 25	0.20 7	0.21 10	0.22 15	0.26 49	0.19 20	0.37 39	0.20 5	0.14 78	0.10 42	0.13 48	0.09 5	0.11 10	0.11 29

LG-G	0.22 15	0.14 3	0.31 36	0.34 47	0.16 2	0.52 264	0.17 3	0.36 25	0.20 7	0.21 10	0.22 15	0.26 49	0.19 20	0.37 39	0.20 5	0.14 78	0.10 42	0.13 48	0.09 5	0.11 10	0.11 29

asd	0.22 15	0.18 64	0.31 36	0.32 25	0.18 21	0.26 47	0.22 46	0.37 30	0.25 19	0.32 62	0.23 17	0.19 14	0.23 53	0.46 96	0.21 14	0.10 5	0.08 1	0.11 1	0.10 43	0.12 34	0.10 3

HUF	0.25 44	0.17 40	0.38 109	0.33 41	0.19 42	0.25 44	0.39 305	0.53 93	0.36 71	0.26 29	0.23 17	0.33 80	0.27 93	0.36 36	0.25 57	0.14 78	0.11 105	0.13 48	0.10 43	0.12 34	0.12 60

fffft	0.26 55	0.18 64	0.39 117	0.37 108	0.23 129	0.29 85	0.35 243	0.46 66	0.26 24	0.37 88	0.23 17	0.27 52	0.22 46	0.55 153	0.28 115	0.12 28	0.09 17	0.16 143	0.13 135	0.13 68	0.13 104
1: 1. 1
U	3.17 555	0.17 40	0.35 73	0.41 217	0.71 523	57.93 591	0.20 19	0.43 53	0.39 89	0.26 29	0.23 17	0.23 35	0.22 46	0.26 2	0.22 22	0.16 190	0.10 42	0.74 530	0.13 135	0.13 68	0.11 29

RSM++	0.26 55	0.19 95	0.36 87	0.37 108	0.21 83	0.28 74	0.29 136	0.54 99	0.34 59	0.26 29	0.23 17	0.36 104	0.21 37	0.52 138	0.24 47	0.12 28	0.11 105	0.14 75	0.12 99	0.14 112	0.11 29

asda	0.22 15	0.19 95	0.31 36	0.32 25	0.18 21	0.24 26	0.23 62	0.38 32	0.29 30	0.28 43	0.24 22	0.18 8	0.23 53	0.41 62	0.22 22	0.09 1	0.08 1	0.11 1	0.09 5	0.11 10	0.10 3

4w-stereo	0.22 15	0.19 95	0.33 50	0.31 9	0.18 21	0.29 85	0.20 19	0.33 12	0.23 14	0.33 66	0.24 22	0.21 24	0.28 107	0.42 70	0.23 34	0.09 1	0.08 1	0.11 1	0.10 43	0.11 10	0.10 3

castereo++	0.26 55	0.17 40	0.29 24	0.34 47	0.20 65	0.74 385	0.20 19	0.41 45	0.49 150	0.24 21	0.24 22	0.35 93	0.27 93	0.41 62	0.20 5	0.14 78	0.09 17	0.14 75	0.09 5	0.11 10	0.11 29

DEFOM-Stereo_RVC	0.25 44	0.32 387	0.25 1	0.52 434	0.20 65	0.29 85	0.22 46	0.44 56	0.38 84	0.27 36	0.25 25	0.24 42	0.29 125	0.46 96	0.23 34	0.14 78	0.09 17	0.12 21	0.09 5	0.14 112	0.11 29

AIO_rvc	0.24 39	0.17 40	0.37 99	0.35 63	0.20 65	0.26 47	0.33 208	0.45 59	0.23 14	0.26 29	0.25 25	0.33 80	0.15 4	0.55 153	0.24 47	0.12 28	0.09 17	0.13 48	0.10 43	0.12 34	0.11 29

MonSter	0.20 8	0.14 3	0.27 12	0.31 9	0.16 2	0.22 13	0.21 36	0.39 34	0.34 59	0.20 8	0.25 25	0.18 8	0.15 4	0.39 50	0.19 1	0.09 1	0.09 17	0.11 1	0.09 5	0.11 10	0.10 3

IGEV-BASED-STEREO-	0.56 372	3.08 570	2.41 535	0.32 25	0.18 21	0.29 85	0.20 19	0.39 34	0.33 53	0.29 44	0.25 25	0.18 8	0.18 15	0.32 13	0.22 22	1.08 545	0.09 17	0.17 182	0.16 219	0.15 155	0.96 539

RSM	0.26 55	0.19 95	0.35 73	0.37 108	0.21 83	0.27 60	0.33 208	0.55 102	0.28 28	0.26 29	0.25 25	0.38 112	0.20 31	0.59 185	0.23 34	0.12 28	0.10 42	0.14 75	0.11 72	0.14 112	0.11 29

FlowAnything_test	0.30 91	0.20 130	0.41 138	0.48 383	0.26 236	0.46 240	0.25 80	0.45 59	0.33 53	0.30 51	0.26 30	0.35 93	0.26 83	0.41 62	0.39 243	0.21 338	0.15 305	0.22 357	0.26 449	0.17 230	0.17 247

S2M2_XL	0.19 6	0.18 64	0.28 15	0.27 1	0.20 65	0.15 2	0.16 2	0.23 1	0.16 4	0.21 10	0.26 30	0.17 4	0.17 10	0.24 1	0.21 14	0.17 228	0.16 332	0.15 117	0.14 165	0.15 155	0.12 60

Selective-IGEV	0.25 44	0.18 64	0.37 99	0.37 108	0.20 65	0.27 60	0.25 80	0.59 121	0.25 19	0.27 36	0.26 30	0.34 85	0.18 15	0.62 226	0.23 34	0.12 28	0.10 42	0.14 75	0.11 72	0.13 68	0.11 29

2.75w_new	0.22 15	0.18 64	0.30 30	0.29 4	0.18 21	0.23 21	0.33 208	0.37 30	0.29 30	0.36 84	0.27 33	0.18 8	0.25 67	0.37 39	0.24 47	0.11 21	0.09 17	0.11 1	0.09 5	0.10 1	0.10 3

3.5w_stereo	0.23 30	0.18 64	0.31 36	0.31 9	0.18 21	0.27 60	0.22 46	0.39 34	0.30 37	0.33 66	0.27 33	0.24 42	0.29 125	0.52 138	0.25 57	0.09 1	0.08 1	0.11 1	0.09 5	0.11 10	0.11 29

tt45	0.28 74	0.18 64	0.36 87	0.36 90	0.24 169	0.37 172	0.28 121	0.50 80	0.31 41	0.41 118	0.27 33	0.38 112	0.25 67	0.61 204	0.26 74	0.13 50	0.11 105	0.16 143	0.13 135	0.12 34	0.15 173

MoCha-V2	0.26 55	0.16 29	0.30 30	0.41 217	0.18 21	0.27 60	0.26 93	0.57 114	0.28 28	0.37 88	0.27 33	0.33 80	0.34 168	0.56 163	0.23 34	0.12 28	0.10 42	0.12 21	0.10 43	0.13 68	0.13 104

MaDis-Stereo	0.27 64	0.19 95	0.39 117	0.37 108	0.26 236	0.28 74	0.28 121	0.45 59	0.37 79	0.27 36	0.27 33	0.40 127	0.27 93	0.40 58	0.30 148	0.16 190	0.14 281	0.16 143	0.13 135	0.15 155	0.12 60

CroCo-Stereo	0.27 64	0.23 227	0.40 129	0.49 394	0.22 101	0.20 7	0.29 136	0.55 102	0.45 133	0.29 44	0.27 33	0.42 139	0.26 83	0.30 7	0.26 74	0.15 145	0.13 243	0.13 48	0.12 99	0.16 204	0.13 104
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
4.25_new	0.22 15	0.22 194	0.34 58	0.32 25	0.19 42	0.31 110	0.28 121	0.33 12	0.25 19	0.30 51	0.28 39	0.21 24	0.26 83	0.35 29	0.25 57	0.10 5	0.08 1	0.11 1	0.09 5	0.11 10	0.10 3

4.5w_new	0.22 15	0.22 194	0.34 58	0.32 25	0.19 42	0.31 110	0.28 121	0.33 12	0.25 19	0.30 51	0.28 39	0.21 24	0.26 83	0.35 29	0.25 57	0.10 5	0.08 1	0.11 1	0.09 5	0.11 10	0.10 3

4.25w-stereo	0.22 15	0.22 194	0.34 58	0.32 25	0.19 42	0.31 110	0.28 121	0.33 12	0.25 19	0.30 51	0.28 39	0.21 24	0.26 83	0.35 29	0.25 57	0.10 5	0.08 1	0.11 1	0.09 5	0.11 10	0.10 3

3.75w	0.23 30	0.17 40	0.33 50	0.32 25	0.19 42	0.42 215	0.24 68	0.36 25	0.26 24	0.33 66	0.28 39	0.17 4	0.25 67	0.38 46	0.21 14	0.10 5	0.08 1	0.11 1	0.10 43	0.11 10	0.10 3

3w_stereo	0.25 44	0.20 130	0.40 129	0.33 41	0.17 10	0.32 127	0.41 338	0.42 49	0.39 89	0.33 66	0.28 39	0.16 2	0.29 125	0.35 29	0.22 22	0.10 5	0.08 1	0.11 1	0.10 43	0.12 34	0.12 60

AIO_test	0.24 39	0.17 40	0.33 50	0.35 63	0.21 83	0.31 110	0.38 287	0.45 59	0.26 24	0.26 29	0.28 39	0.32 72	0.21 37	0.40 58	0.26 74	0.13 50	0.10 42	0.13 48	0.11 72	0.13 68	0.11 29

EGLCR-Stereo	0.27 64	0.17 40	0.36 87	0.35 63	0.21 83	0.37 172	0.20 19	0.58 117	0.37 79	0.29 44	0.28 39	0.42 139	0.18 15	0.47 107	0.27 96	0.14 78	0.10 42	0.16 143	0.14 165	0.13 68	0.12 60

CroCo-Stereo Lap2	0.29 81	0.25 280	0.44 176	0.50 405	0.30 343	0.19 5	0.31 178	0.52 87	0.41 109	0.25 23	0.28 39	0.46 165	0.31 147	0.39 50	0.30 148	0.15 145	0.15 305	0.16 143	0.13 135	0.17 230	0.16 204

4.5_new	0.21 12	0.20 130	0.31 36	0.31 9	0.18 21	0.24 26	0.26 93	0.34 20	0.29 30	0.33 66	0.29 47	0.19 14	0.19 20	0.30 7	0.21 14	0.10 5	0.08 1	0.12 21	0.11 72	0.14 112	0.10 3

4.5w-stereo	0.21 12	0.20 130	0.31 36	0.31 9	0.18 21	0.24 26	0.26 93	0.34 20	0.29 30	0.33 66	0.29 47	0.19 14	0.19 20	0.30 7	0.21 14	0.10 5	0.08 1	0.12 21	0.11 72	0.14 112	0.10 3

3.25w_new	0.24 39	0.17 40	0.34 58	0.31 9	0.18 21	0.43 220	0.20 19	0.39 34	0.32 45	0.39 103	0.29 47	0.23 35	0.27 93	0.43 76	0.23 34	0.10 5	0.09 17	0.11 1	0.09 5	0.10 1	0.11 29

3.25w	0.24 39	0.17 40	0.34 58	0.31 9	0.18 21	0.43 220	0.20 19	0.39 34	0.32 45	0.39 103	0.29 47	0.23 35	0.27 93	0.43 76	0.23 34	0.10 5	0.09 17	0.11 1	0.09 5	0.10 1	0.11 29

SGD-Stereo	0.22 15	0.16 29	0.28 15	0.32 25	0.16 2	0.28 74	0.20 19	0.39 34	0.29 30	0.25 23	0.29 47	0.21 24	0.27 93	0.38 46	0.27 96	0.16 190	0.09 17	0.13 48	0.11 72	0.13 68	0.11 29

SCV	0.27 64	0.20 130	0.37 99	0.36 90	0.22 101	0.27 60	0.33 208	0.65 156	0.31 41	0.25 23	0.29 47	0.37 105	0.23 53	0.52 138	0.23 34	0.19 301	0.11 105	0.14 75	0.11 72	0.15 155	0.12 60

IGEV-Stereo++	0.22 15	0.16 29	0.29 24	0.38 127	0.20 65	0.22 13	0.18 10	0.44 56	0.36 71	0.23 18	0.29 47	0.24 42	0.17 10	0.28 5	0.23 34	0.12 28	0.10 42	0.12 21	0.10 43	0.12 34	0.11 29

qwe	0.23 30	0.18 64	0.30 30	0.31 9	0.18 21	0.29 85	0.22 46	0.39 34	0.33 53	0.37 88	0.30 54	0.20 19	0.22 46	0.45 88	0.22 22	0.10 5	0.08 1	0.11 1	0.10 43	0.12 34	0.10 3

monsters	0.22 15	0.14 3	0.28 15	0.32 25	0.19 42	0.24 26	0.19 15	0.46 66	0.34 59	0.37 88	0.30 54	0.16 2	0.20 31	0.45 88	0.20 5	0.12 28	0.09 17	0.11 1	0.09 5	0.11 10	0.11 29

SMoEStereo_RVC	0.27 64	0.20 130	0.37 99	0.36 90	0.23 129	0.36 160	0.31 178	0.43 53	0.36 71	0.38 97	0.30 54	0.32 72	0.24 60	0.56 163	0.24 47	0.12 28	0.10 42	0.16 143	0.12 99	0.12 34	0.12 60

GREAT-IGEV	0.23 30	0.15 13	0.33 50	0.30 7	0.23 129	0.20 7	0.26 93	0.35 23	0.34 59	0.21 10	0.31 57	0.22 30	0.21 37	0.50 129	0.22 22	0.12 28	0.10 42	0.12 21	0.09 5	0.13 68	0.12 60

IGEV-RUCA	0.26 55	0.16 29	0.36 87	0.40 189	0.27 272	0.32 127	0.20 19	0.39 34	0.36 71	0.27 36	0.31 57	0.25 46	0.21 37	0.50 129	0.24 47	0.20 322	0.11 105	0.13 48	0.10 43	0.17 230	0.16 204

999	0.28 74	0.17 40	0.38 109	0.37 108	0.25 199	0.30 95	0.27 106	0.55 102	0.42 116	0.26 29	0.31 57	0.39 120	0.24 60	0.65 252	0.26 74	0.14 78	0.11 105	0.15 117	0.12 99	0.12 34	0.15 173

AIO-Stereo	0.26 55	0.19 95	0.36 87	0.39 152	0.18 21	0.28 74	0.30 154	0.52 87	0.29 30	0.30 51	0.31 57	0.32 72	0.17 10	0.55 153	0.23 34	0.13 50	0.10 42	0.14 75	0.11 72	0.13 68	0.11 29

IGEVStereo-DCA	0.30 91	0.24 249	0.42 151	0.36 90	0.27 272	0.38 178	0.34 220	0.66 163	0.35 65	0.39 103	0.31 57	0.35 93	0.27 93	0.62 226	0.25 57	0.16 190	0.12 172	0.16 143	0.12 99	0.14 112	0.16 204

rrr	0.31 106	0.24 249	0.56 310	0.36 90	0.27 272	0.38 178	0.31 178	0.56 110	0.44 128	0.39 103	0.31 57	0.35 93	0.27 93	0.62 226	0.25 57	0.16 190	0.12 172	0.16 143	0.13 135	0.14 112	0.14 134

ProNet	0.30 91	0.22 194	0.41 138	0.36 90	0.25 199	0.33 139	0.42 349	0.62 135	0.41 109	0.33 66	0.31 57	0.32 72	0.28 107	0.60 198	0.28 115	0.13 50	0.11 105	0.16 143	0.13 135	0.13 68	0.14 134

test_for_model	0.90 471	3.60 571	0.42 151	2.47 560	2.11 560	0.39 186	0.28 121	0.46 66	0.48 147	0.76 280	0.32 64	0.30 60	0.28 107	0.35 29	0.27 96	0.69 531	0.12 172	0.13 48	0.09 5	3.76 570	0.74 530

test_xeample3	0.31 106	0.23 227	0.56 310	0.36 90	0.26 236	0.35 152	0.32 192	0.60 123	0.38 84	0.44 131	0.32 64	0.33 80	0.28 107	0.66 264	0.27 96	0.14 78	0.12 172	0.16 143	0.12 99	0.14 112	0.14 134

GASTEREO	0.26 55	0.17 40	0.35 73	0.41 217	0.21 83	0.22 13	0.30 154	0.47 74	0.32 45	0.38 97	0.33 66	0.22 30	0.33 161	0.43 76	0.24 47	0.15 145	0.10 42	0.13 48	0.11 72	0.13 68	0.12 60

MSCF	0.25 44	0.17 40	0.36 87	0.41 217	0.21 83	0.20 7	0.31 178	0.47 74	0.32 45	0.37 88	0.33 66	0.23 35	0.34 168	0.37 39	0.23 34	0.15 145	0.10 42	0.13 48	0.11 72	0.13 68	0.13 104

2w_stereo	0.23 30	0.19 95	0.33 50	0.33 41	0.17 10	0.28 74	0.37 269	0.40 42	0.36 71	0.33 66	0.33 66	0.17 4	0.21 37	0.30 7	0.23 34	0.10 5	0.08 1	0.11 1	0.10 43	0.12 34	0.11 29

ff7	0.30 91	0.22 194	0.42 151	0.37 108	0.26 236	0.31 110	0.34 220	0.66 163	0.35 65	0.39 103	0.33 66	0.31 64	0.28 107	0.61 204	0.26 74	0.14 78	0.11 105	0.17 182	0.12 99	0.15 155	0.16 204

ffff	0.30 91	0.22 194	0.42 151	0.37 108	0.26 236	0.31 110	0.34 220	0.66 163	0.35 65	0.39 103	0.33 66	0.31 64	0.28 107	0.61 204	0.26 74	0.14 78	0.11 105	0.17 182	0.12 99	0.15 155	0.16 204

11t	0.30 91	0.22 194	0.42 151	0.37 108	0.26 236	0.31 110	0.34 220	0.66 163	0.35 65	0.39 103	0.33 66	0.31 64	0.28 107	0.61 204	0.26 74	0.14 78	0.11 105	0.17 182	0.12 99	0.15 155	0.16 204

anonymousdsp	0.30 91	0.22 194	0.41 138	0.38 127	0.26 236	0.31 110	0.35 243	0.68 180	0.36 71	0.40 115	0.33 66	0.32 72	0.28 107	0.62 226	0.26 74	0.14 78	0.10 42	0.17 182	0.12 99	0.15 155	0.16 204

ccc-4	0.30 91	0.22 194	0.42 151	0.37 108	0.26 236	0.31 110	0.34 220	0.66 163	0.35 65	0.39 103	0.33 66	0.31 64	0.28 107	0.61 204	0.26 74	0.14 78	0.11 105	0.17 182	0.12 99	0.15 155	0.16 204

IGEV-Stereo	0.30 91	0.22 194	0.41 138	0.38 127	0.26 236	0.30 95	0.35 243	0.68 180	0.36 71	0.40 115	0.33 66	0.32 72	0.28 107	0.62 226	0.26 74	0.14 78	0.10 42	0.17 182	0.12 99	0.15 155	0.16 204
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
IGEV	0.21 12	0.13 1	0.25 1	0.31 9	0.20 65	0.22 13	0.19 15	0.42 49	0.30 37	0.22 15	0.34 75	0.20 19	0.15 4	0.32 13	0.19 1	0.12 28	0.10 42	0.12 21	0.10 43	0.10 1	0.10 3

mms	0.27 64	0.21 164	0.36 87	0.38 127	0.25 199	0.31 110	0.32 192	0.43 53	0.33 53	0.29 44	0.34 75	0.34 85	0.20 31	0.48 115	0.26 74	0.13 50	0.11 105	0.16 143	0.13 135	0.15 155	0.13 104

ours_stereo	0.27 64	0.22 194	0.35 73	0.38 127	0.24 169	0.30 95	0.32 192	0.46 66	0.39 89	0.27 36	0.34 75	0.35 93	0.23 53	0.49 124	0.27 96	0.13 50	0.11 105	0.16 143	0.12 99	0.14 112	0.12 60

RAStereo	0.25 44	0.17 40	0.33 50	0.40 189	0.21 83	0.24 26	0.26 93	0.45 59	0.46 139	0.23 18	0.34 75	0.30 60	0.19 20	0.34 25	0.26 74	0.15 145	0.12 172	0.16 143	0.13 135	0.14 112	0.11 29

MyStereo07	0.33 120	0.23 227	0.37 99	0.43 291	0.29 319	0.40 194	0.48 390	0.78 260	0.38 84	0.38 97	0.34 75	0.32 72	0.30 143	0.63 237	0.28 115	0.14 78	0.13 243	0.19 261	0.17 271	0.18 261	0.17 247

2.5w	0.22 15	0.18 64	0.34 58	0.32 25	0.18 21	0.31 110	0.27 106	0.33 12	0.24 16	0.29 44	0.35 80	0.18 8	0.19 20	0.41 62	0.21 14	0.10 5	0.08 1	0.11 1	0.10 43	0.12 34	0.10 3

MM-Stereo_test2	0.30 91	0.18 64	0.41 138	0.41 217	0.25 199	0.41 205	0.41 338	0.65 156	0.43 123	0.38 97	0.36 81	0.31 64	0.26 83	0.55 153	0.25 57	0.12 28	0.11 105	0.15 117	0.12 99	0.15 155	0.12 60

SCV_C0	0.28 74	0.20 130	0.40 129	0.36 90	0.25 199	0.23 21	0.28 121	0.60 123	0.41 109	0.31 58	0.36 81	0.37 105	0.20 31	0.61 204	0.23 34	0.13 50	0.11 105	0.13 48	0.11 72	0.16 204	0.13 104

IGEV++	0.25 44	0.17 40	0.35 73	0.40 189	0.23 129	0.24 26	0.23 62	0.56 110	0.24 16	0.29 44	0.36 81	0.30 60	0.22 46	0.33 20	0.29 133	0.14 78	0.10 42	0.14 75	0.10 43	0.13 68	0.14 134

2.25w	0.23 30	0.19 95	0.35 73	0.31 9	0.18 21	0.30 95	0.18 10	0.34 20	0.32 45	0.33 66	0.37 84	0.20 19	0.25 67	0.47 107	0.25 57	0.10 5	0.09 17	0.11 1	0.10 43	0.10 1	0.12 60

S2M2	0.26 55	0.23 227	0.34 58	0.32 25	0.25 199	0.24 26	0.13 1	0.36 25	0.42 116	0.25 23	0.37 84	0.29 56	0.25 67	0.31 12	0.26 74	0.22 360	0.19 398	0.17 182	0.19 330	0.21 325	0.19 284

fffy	0.29 81	0.22 194	0.38 109	0.38 127	0.23 129	0.33 139	0.29 136	0.55 102	0.42 116	0.33 66	0.37 84	0.39 120	0.27 93	0.52 138	0.28 115	0.13 50	0.12 172	0.16 143	0.13 135	0.14 112	0.12 60

Pointernet	0.27 64	0.15 13	0.35 73	0.36 90	0.23 129	0.35 152	0.21 36	0.74 239	0.41 109	0.39 103	0.37 84	0.34 85	0.25 67	0.37 39	0.27 96	0.15 145	0.11 105	0.12 21	0.09 5	0.11 10	0.11 29

Former-RAFT_DAM_RVC	0.34 129	0.28 346	0.48 222	0.37 108	0.25 199	0.47 244	0.30 154	0.60 123	0.92 360	0.43 128	0.37 84	0.30 60	0.29 125	0.50 129	0.30 148	0.17 228	0.14 281	0.18 228	0.15 190	0.18 261	0.16 204

Selective-RAFT	0.36 145	0.23 227	0.54 294	0.45 330	0.22 101	0.64 339	0.27 106	0.62 135	0.65 200	0.41 118	0.38 89	0.55 200	0.39 212	0.59 185	0.36 209	0.14 78	0.12 172	0.14 75	0.12 99	0.16 204	0.14 134

1w_stereo	0.25 44	0.15 13	0.31 36	0.35 63	0.18 21	0.32 127	0.41 338	0.41 45	0.44 128	0.32 62	0.39 90	0.17 4	0.27 93	0.46 96	0.24 47	0.10 5	0.08 1	0.11 1	0.09 5	0.11 10	0.10 3

GIP-stereo	0.25 44	0.19 95	0.32 46	0.38 127	0.25 199	0.26 47	0.20 19	0.50 80	0.41 109	0.25 23	0.39 90	0.35 93	0.20 31	0.33 20	0.22 22	0.16 190	0.11 105	0.13 48	0.10 43	0.12 34	0.12 60

monsterstereo	0.23 30	0.15 13	0.28 15	0.35 63	0.19 42	0.22 13	0.20 19	0.38 32	0.37 79	0.34 78	0.40 92	0.19 14	0.19 20	0.46 96	0.22 22	0.11 21	0.10 42	0.12 21	0.09 5	0.13 68	0.09 1

rvit_stereo_0081	0.33 120	0.25 280	0.49 231	0.43 291	0.26 236	0.31 110	0.37 269	0.45 59	0.56 167	0.37 88	0.40 92	0.39 120	0.38 197	0.44 82	0.35 198	0.22 360	0.16 332	0.19 261	0.16 219	0.20 313	0.14 134

rvit_stereo_0082	0.33 120	0.25 280	0.49 231	0.43 291	0.26 236	0.31 110	0.37 269	0.45 59	0.56 167	0.37 88	0.40 92	0.39 120	0.38 197	0.44 82	0.35 198	0.22 360	0.16 332	0.19 261	0.16 219	0.20 313	0.14 134

castereo	0.29 81	0.17 40	0.34 58	0.36 90	0.21 83	0.40 194	0.41 338	0.52 87	0.67 209	0.27 36	0.41 95	0.37 105	0.36 183	0.34 25	0.25 57	0.13 50	0.09 17	0.13 48	0.10 43	0.12 34	0.10 3

rvit_stereo_ft	0.35 135	0.26 314	0.54 294	0.53 444	0.32 381	0.33 139	0.46 375	0.52 87	0.52 161	0.35 81	0.41 95	0.41 132	0.34 168	0.49 124	0.36 209	0.22 360	0.14 281	0.19 261	0.18 302	0.19 296	0.15 173

rvit_stereo_0080	0.32 112	0.26 314	0.45 184	0.39 152	0.28 296	0.27 60	0.46 375	0.51 84	0.46 139	0.36 84	0.42 97	0.41 132	0.29 125	0.41 62	0.34 189	0.22 360	0.17 365	0.17 182	0.16 219	0.23 371	0.16 204

whm_eth	0.32 112	0.26 314	0.45 184	0.39 152	0.28 296	0.27 60	0.46 375	0.51 84	0.46 139	0.36 84	0.42 97	0.41 132	0.29 125	0.41 62	0.34 189	0.22 360	0.17 365	0.17 182	0.16 219	0.23 371	0.16 204

depthmonostereo	0.30 91	0.15 13	0.36 87	0.35 63	0.18 21	0.45 237	0.27 106	0.71 209	0.57 174	0.36 84	0.43 99	0.34 85	0.40 217	0.36 36	0.27 96	0.14 78	0.12 172	0.13 48	0.12 99	0.11 10	0.12 60

Occ-G	0.27 64	0.15 13	0.32 46	0.35 63	0.21 83	0.28 74	0.32 192	0.44 56	0.34 59	0.29 44	0.43 99	0.49 181	0.25 67	0.50 129	0.30 148	0.14 78	0.11 105	0.14 75	0.11 72	0.13 68	0.13 104

TRStereo	0.39 194	0.32 387	0.64 350	0.49 394	0.41 446	0.30 95	0.30 154	0.97 330	0.63 190	0.53 163	0.43 99	0.52 191	0.26 83	0.77 342	0.29 133	0.18 264	0.12 172	0.19 261	0.19 330	0.13 68	0.13 104

PAM_32	0.50 314	0.20 130	0.69 378	0.40 189	0.24 169	1.09 470	0.29 136	1.12 387	0.40 103	0.74 270	0.44 102	1.98 524	0.64 346	0.64 244	0.27 96	0.16 190	0.11 105	0.17 182	0.15 190	0.14 112	0.15 173

rvit_stereo_0081_aga	0.32 112	0.29 360	0.50 243	0.43 291	0.29 319	0.36 160	0.32 192	0.46 66	0.42 116	0.40 115	0.44 102	0.41 132	0.34 168	0.43 76	0.31 160	0.23 387	0.17 365	0.19 261	0.16 219	0.20 313	0.15 173

LG-Stereo	0.25 44	0.18 64	0.43 170	0.40 189	0.20 65	0.22 13	0.26 93	0.33 12	0.39 89	0.27 36	0.45 104	0.22 30	0.16 9	0.38 46	0.28 115	0.11 21	0.12 172	0.17 182	0.15 190	0.13 68	0.10 3

rvit_0105_6	0.40 209	0.28 346	0.68 369	0.51 417	0.30 343	0.39 186	0.41 338	0.53 93	0.68 211	0.41 118	0.45 104	0.50 183	0.45 243	0.55 153	0.37 218	0.28 439	0.26 463	0.24 394	0.22 395	0.22 351	0.17 247

test-3	0.35 135	0.17 40	0.48 222	0.40 189	0.22 101	0.42 215	0.22 46	0.66 163	0.80 279	0.72 256	0.45 104	0.63 253	0.29 125	0.45 88	0.32 167	0.13 50	0.09 17	0.17 182	0.13 135	0.13 68	0.11 29

test_1	0.35 135	0.17 40	0.48 222	0.40 189	0.22 101	0.42 215	0.22 46	0.66 163	0.80 279	0.70 244	0.45 104	0.63 253	0.29 125	0.45 88	0.32 167	0.13 50	0.09 17	0.17 182	0.13 135	0.13 68	0.11 29

PAM	0.50 314	0.21 164	0.75 401	0.41 217	0.26 236	1.11 476	0.37 269	1.10 380	0.39 89	0.75 274	0.46 108	1.92 521	0.61 328	0.62 226	0.28 115	0.16 190	0.10 42	0.16 143	0.14 165	0.14 112	0.15 173

CAS++	0.33 120	0.25 280	0.39 117	0.38 127	0.26 236	0.32 127	0.24 68	0.87 289	0.53 164	0.48 147	0.46 108	0.26 49	0.21 37	0.50 129	0.26 74	0.23 387	0.20 407	0.22 357	0.17 271	0.21 325	0.17 247
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
tt1	0.37 163	0.25 280	0.35 73	0.43 291	0.23 129	0.52 264	0.37 269	0.72 220	1.13 450	0.42 123	0.46 108	0.35 93	0.44 236	0.61 204	0.26 74	0.17 228	0.11 105	0.19 261	0.13 135	0.16 204	0.17 247

UniTT-Stereo	0.27 64	0.18 64	0.40 129	0.40 189	0.28 296	0.30 95	0.28 121	0.40 42	0.33 53	0.30 51	0.46 108	0.27 52	0.25 67	0.48 115	0.35 198	0.17 228	0.13 243	0.14 75	0.12 99	0.14 112	0.13 104

AEACV	0.28 74	0.18 64	0.34 58	0.36 90	0.45 470	0.27 60	0.27 106	0.41 45	0.39 89	0.31 58	0.46 108	0.31 64	0.36 183	0.38 46	0.25 57	0.14 78	0.11 105	0.15 117	0.13 135	0.13 68	0.13 104

test_3	0.37 163	0.19 95	0.50 243	0.45 330	0.24 169	0.47 244	0.36 256	0.69 190	0.84 308	0.66 217	0.46 108	0.68 288	0.25 67	0.45 88	0.32 167	0.12 28	0.10 42	0.18 228	0.16 219	0.15 155	0.12 60

rvit_stereo_0083	0.34 129	0.25 280	0.53 281	0.45 330	0.28 296	0.35 152	0.35 243	0.47 74	0.64 194	0.38 97	0.47 114	0.42 139	0.37 189	0.41 62	0.39 243	0.22 360	0.20 407	0.20 298	0.17 271	0.21 325	0.15 173

GLC_STEREO	0.30 91	0.20 130	0.28 15	0.44 316	0.19 42	0.31 110	0.25 80	0.49 78	0.43 123	0.37 88	0.47 114	0.40 127	0.23 53	0.51 137	0.37 218	0.15 145	0.18 380	0.19 261	0.16 219	0.16 204	0.14 134

rvit_0105_4	0.42 231	0.30 375	0.77 406	0.52 434	0.29 319	0.41 205	0.44 365	0.57 114	0.75 251	0.45 132	0.48 116	0.56 206	0.49 264	0.58 177	0.37 218	0.28 439	0.26 463	0.25 407	0.22 395	0.24 384	0.19 284

CES	0.29 81	0.15 13	0.25 1	0.31 9	0.71 523	0.36 160	0.27 106	0.51 84	0.47 145	0.34 78	0.48 116	0.27 52	0.23 53	0.40 58	0.24 47	0.13 50	0.11 105	0.12 21	0.08 1	0.13 68	0.32 446

sAnonymous2	0.42 231	0.41 443	0.96 456	0.48 383	0.37 421	0.41 205	0.48 390	0.60 123	0.52 161	0.39 103	0.48 116	0.35 93	0.44 236	0.44 82	0.30 148	0.19 301	0.14 281	0.19 261	0.17 271	0.55 517	0.43 495

CroCo_RVC	0.42 231	0.41 443	0.96 456	0.48 383	0.37 421	0.41 205	0.48 390	0.60 123	0.52 161	0.39 103	0.48 116	0.35 93	0.44 236	0.44 82	0.30 148	0.19 301	0.14 281	0.19 261	0.17 271	0.55 517	0.43 495

sCroCo_RVC	0.36 145	0.29 360	0.73 394	0.52 434	0.39 436	0.42 215	0.31 178	0.52 87	0.46 139	0.31 58	0.48 116	0.38 112	0.32 154	0.46 96	0.33 177	0.22 360	0.23 437	0.19 261	0.19 330	0.21 325	0.22 352

WCG-NET	0.29 81	0.15 13	0.35 73	0.34 47	0.19 42	0.32 127	0.27 106	0.42 49	0.82 301	0.46 138	0.49 121	0.39 120	0.25 67	0.42 70	0.27 96	0.12 28	0.09 17	0.13 48	0.11 72	0.12 34	0.11 29

gcap-zeroshot	0.35 135	0.20 130	0.61 335	0.39 152	0.23 129	0.53 269	0.27 106	0.58 117	0.35 65	0.64 206	0.49 121	0.87 368	0.34 168	0.49 124	0.25 57	0.14 78	0.12 172	0.15 117	0.12 99	0.13 68	0.14 134

DilatedVolume-Stereo	0.31 106	0.16 29	0.38 109	0.34 47	0.21 83	0.54 276	0.25 80	0.58 117	0.43 123	0.59 177	0.50 123	0.37 105	0.32 154	0.50 129	0.29 133	0.13 50	0.12 172	0.13 48	0.11 72	0.11 10	0.12 60

ACVNet-DCA	0.36 145	0.25 280	0.35 73	0.42 251	0.23 129	0.53 269	0.37 269	0.91 304	0.59 179	0.42 123	0.50 123	0.34 85	0.47 255	0.61 204	0.26 74	0.17 228	0.11 105	0.19 261	0.13 135	0.18 261	0.19 284

xx1	0.40 209	0.25 280	0.35 73	0.42 251	0.23 129	0.53 269	0.37 269	0.71 209	1.17 461	0.42 123	0.50 123	0.65 266	0.56 294	0.61 204	0.26 74	0.17 228	0.11 105	0.20 298	0.19 330	0.18 261	0.19 284

1test111	0.37 163	0.25 280	0.35 73	0.42 251	0.23 129	0.53 269	0.37 269	0.91 304	0.59 179	0.42 123	0.50 123	0.34 85	0.47 255	0.59 185	0.48 309	0.17 228	0.11 105	0.19 261	0.13 135	0.18 261	0.19 284

cc1	0.38 181	0.25 280	0.35 73	0.42 251	0.23 129	0.53 269	0.37 269	0.71 209	1.17 461	0.42 123	0.50 123	0.34 85	0.47 255	0.61 204	0.26 74	0.17 228	0.11 105	0.19 261	0.13 135	0.16 204	0.17 247

testlalala	0.29 81	0.20 130	0.45 184	0.34 47	0.24 169	0.44 230	0.29 136	0.50 80	0.30 37	0.70 244	0.50 123	0.35 93	0.25 67	0.33 20	0.25 57	0.15 145	0.11 105	0.14 75	0.09 5	0.12 34	0.13 104

GCAP-Stereo	0.29 81	0.21 164	0.45 184	0.39 152	0.20 65	0.39 186	0.22 46	0.60 123	0.46 139	0.47 141	0.50 123	0.39 120	0.27 93	0.34 25	0.24 47	0.14 78	0.12 172	0.14 75	0.11 72	0.13 68	0.12 60

AnonymousM	0.42 231	0.86 522	0.31 36	0.35 63	0.23 129	0.30 95	0.37 269	0.56 110	0.44 128	0.72 256	0.50 123	0.47 170	0.29 125	0.42 70	0.35 198	0.16 190	0.12 172	1.51 544	0.32 482	0.12 34	0.11 29

MM-Stereo_test1	0.34 129	0.19 95	0.37 99	0.42 251	0.23 129	0.35 152	0.44 365	0.62 135	0.56 167	0.61 185	0.51 131	0.38 112	0.36 183	0.65 252	0.27 96	0.15 145	0.13 243	0.17 182	0.14 165	0.15 155	0.13 104

model_zeroshot	0.35 135	0.20 130	0.56 310	0.41 217	0.30 343	0.51 256	0.26 93	0.69 190	0.48 147	0.65 211	0.51 131	0.52 191	0.25 67	0.46 96	0.27 96	0.17 228	0.13 243	0.15 117	0.14 165	0.13 68	0.14 134

RAFT-Stereo-weight	0.33 120	0.19 95	0.36 87	0.39 152	0.23 129	0.28 74	0.29 136	0.69 190	0.83 307	0.55 167	0.51 131	0.58 225	0.20 31	0.48 115	0.30 148	0.13 50	0.10 42	0.14 75	0.12 99	0.13 68	0.12 60

MGS-Stereo	0.29 81	0.20 130	0.42 151	0.37 108	0.24 169	0.37 172	0.30 154	0.40 42	0.50 154	0.32 62	0.51 131	0.40 127	0.24 60	0.45 88	0.28 115	0.16 190	0.12 172	0.15 117	0.13 135	0.15 155	0.14 134

LoS_RVC	0.28 74	0.17 40	0.29 24	0.33 41	0.32 381	0.43 220	0.34 220	0.42 49	0.34 59	0.33 66	0.51 131	0.29 56	0.38 197	0.37 39	0.28 115	0.11 21	0.10 42	0.11 1	0.08 1	0.11 10	0.26 400

anonymousdsp2	0.37 163	0.21 164	0.49 231	0.38 127	0.24 169	0.48 249	0.31 178	0.91 304	0.68 211	0.57 173	0.51 131	0.51 187	0.34 168	0.59 185	0.33 177	0.14 78	0.11 105	0.14 75	0.10 43	0.16 204	0.16 204

CREStereo	0.28 74	0.16 29	0.25 1	0.28 2	0.17 10	0.38 178	0.25 80	0.52 87	0.76 256	0.43 128	0.51 131	0.32 72	0.28 107	0.39 50	0.27 96	0.16 190	0.11 105	0.12 21	0.09 5	0.12 34	0.12 60
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
LG-Stereo_Zeroshot	0.24 39	0.17 40	0.34 58	0.40 189	0.21 83	0.18 4	0.21 36	0.36 25	0.27 27	0.30 51	0.52 138	0.28 55	0.28 107	0.27 3	0.24 47	0.14 78	0.10 42	0.13 48	0.10 43	0.14 112	0.14 134

MM-Stereo_test3	0.35 135	0.19 95	0.33 50	0.42 251	0.26 236	0.34 149	0.44 365	0.74 239	0.93 366	0.47 141	0.52 138	0.42 139	0.29 125	0.46 96	0.29 133	0.17 228	0.15 305	0.17 182	0.13 135	0.14 112	0.15 173

Reg-Stereo(zero)	0.31 106	0.17 40	0.30 30	0.35 63	0.19 42	0.33 139	0.21 36	0.64 153	0.72 231	0.52 155	0.52 138	0.51 187	0.29 125	0.48 115	0.27 96	0.13 50	0.10 42	0.12 21	0.10 43	0.12 34	0.13 104

rvit_0105_5	0.44 250	0.32 387	0.79 410	0.51 417	0.29 319	0.44 230	0.43 357	0.62 135	0.76 256	0.51 152	0.52 138	0.61 241	0.53 276	0.58 177	0.38 233	0.28 439	0.25 454	0.25 407	0.24 425	0.22 351	0.20 315

trnet	0.28 74	0.15 13	0.25 1	0.29 4	0.16 2	0.38 178	0.23 62	0.53 93	0.77 259	0.43 128	0.52 138	0.34 85	0.28 107	0.39 50	0.27 96	0.15 145	0.11 105	0.12 21	0.08 1	0.11 10	0.11 29

CAS	0.37 163	0.13 1	0.27 12	1.34 542	0.31 356	0.46 240	0.38 287	0.50 80	0.48 147	0.35 81	0.52 138	0.24 42	0.19 20	0.30 7	0.28 115	1.03 544	0.08 1	0.12 21	0.08 1	0.12 34	0.28 421

LoS	0.30 91	0.16 29	0.32 46	0.30 7	0.19 42	0.32 127	0.29 136	0.54 99	0.73 241	0.35 81	0.52 138	0.42 139	0.29 125	0.48 115	0.29 133	0.15 145	0.11 105	0.13 48	0.09 5	0.12 34	0.12 60
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
LL-Strereo2	0.36 145	0.25 280	0.52 273	0.43 291	0.27 272	0.36 160	0.27 106	0.70 202	0.46 139	0.55 167	0.53 145	0.65 266	0.24 60	0.69 290	0.32 167	0.14 78	0.13 243	0.23 379	0.20 353	0.19 296	0.14 134

4D-IteraStereo	0.33 120	0.19 95	0.43 170	0.40 189	0.24 169	0.32 127	0.27 106	0.59 121	0.72 231	0.66 217	0.53 145	0.42 139	0.22 46	0.46 96	0.30 148	0.14 78	0.09 17	0.20 298	0.16 219	0.16 204	0.12 60

iRaft-Stereo_20w	0.42 231	0.20 130	0.63 345	0.39 152	0.27 272	0.33 139	0.25 80	1.76 533	0.37 79	0.73 263	0.53 145	0.63 253	0.42 227	0.86 378	0.29 133	0.14 78	0.11 105	0.14 75	0.13 135	0.15 155	0.15 173

xyz-stereo-finetune	0.34 129	0.19 95	0.38 109	0.34 47	0.18 21	0.57 297	0.32 192	0.60 123	0.70 222	0.47 141	0.54 148	0.38 112	0.35 176	0.57 172	0.38 233	0.13 50	0.12 172	0.16 143	0.13 135	0.13 68	0.13 104

MyStereo06	0.40 209	0.22 194	0.65 355	0.42 251	0.29 319	0.43 220	0.48 390	1.05 359	0.43 123	0.64 206	0.54 148	0.78 339	0.27 93	0.53 144	0.31 160	0.14 78	0.13 243	0.18 228	0.17 271	0.17 230	0.17 247

CASnet	0.30 91	0.20 130	0.34 58	0.42 251	0.17 10	0.25 44	0.24 68	0.53 93	0.56 167	0.54 165	0.54 148	0.39 120	0.24 60	0.41 62	0.26 74	0.15 145	0.10 42	0.22 357	0.18 302	0.18 261	0.12 60
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
GMStereo	0.40 209	0.38 423	0.61 335	0.41 217	0.27 272	0.47 244	0.35 243	0.62 135	1.04 418	0.57 173	0.54 148	0.38 112	0.36 183	0.56 163	0.41 270	0.20 322	0.13 243	0.16 143	0.17 271	0.24 384	0.20 315
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
CFNet-RSSM	0.35 135	0.18 64	0.47 209	0.39 152	0.22 101	0.35 152	0.23 62	0.78 260	0.86 320	0.67 226	0.54 148	0.56 206	0.28 107	0.49 124	0.28 115	0.14 78	0.10 42	0.14 75	0.12 99	0.13 68	0.12 60

PMTNet	0.33 120	0.17 40	0.26 7	0.29 4	0.18 21	0.44 230	0.22 46	0.57 114	0.66 203	0.46 138	0.54 148	0.38 112	0.34 168	0.50 129	0.25 57	0.75 532	0.10 42	0.12 21	0.09 5	0.13 68	0.12 60

WCG-NET（raft）	0.31 106	0.16 29	0.39 117	0.33 41	0.19 42	0.35 152	0.27 106	0.54 99	0.79 270	0.45 132	0.55 154	0.47 170	0.27 93	0.56 163	0.28 115	0.13 50	0.10 42	0.12 21	0.11 72	0.12 34	0.12 60

AE-Stereo	0.36 145	0.21 164	0.47 209	0.49 394	0.31 356	0.50 251	0.34 220	0.72 220	0.73 241	0.34 78	0.55 154	0.52 191	0.28 107	0.48 115	0.31 160	0.13 50	0.13 243	0.18 228	0.16 219	0.15 155	0.14 134

11t1	0.38 181	0.23 227	0.49 231	0.36 90	0.23 129	0.61 320	0.31 178	0.74 239	0.47 145	0.62 189	0.55 154	0.55 200	0.49 264	0.58 177	0.45 290	0.18 264	0.15 305	0.16 143	0.13 135	0.17 230	0.19 284

testlalala_base	0.49 300	0.26 314	0.44 176	0.47 375	0.34 405	0.57 297	0.26 93	0.60 123	0.37 79	0.52 155	0.56 157	0.46 165	0.31 147	0.45 88	0.33 177	1.56 551	0.11 105	0.14 75	0.10 43	1.85 543	0.15 173

raftrobust	0.35 135	0.20 130	0.39 117	0.43 291	0.29 319	0.31 110	0.25 80	0.73 232	0.66 203	0.59 177	0.56 157	0.44 152	0.45 243	0.55 153	0.31 160	0.16 190	0.12 172	0.14 75	0.12 99	0.12 34	0.14 134

testlalala2	0.37 163	0.19 95	0.45 184	0.94 529	0.56 502	0.45 237	0.25 80	0.64 153	0.51 160	0.69 238	0.57 159	0.44 152	0.24 60	0.35 29	0.33 177	0.15 145	0.13 243	0.14 75	0.10 43	0.13 68	0.14 134

IGEV_Zeroshot_test	0.36 145	0.19 95	0.71 383	0.41 217	0.29 319	0.30 95	0.25 80	0.86 288	0.40 103	0.64 206	0.57 159	0.56 206	0.25 67	0.56 163	0.29 133	0.15 145	0.11 105	0.16 143	0.14 165	0.14 112	0.14 134

riskmin	0.41 224	0.21 164	0.44 176	0.34 47	0.24 169	0.58 303	0.32 192	0.70 202	0.86 320	0.52 155	0.57 159	0.78 339	0.60 322	0.58 177	0.39 243	0.17 228	0.12 172	0.19 261	0.13 135	0.19 296	0.22 352

MyStereo04	0.45 259	0.23 227	0.52 273	0.43 291	0.29 319	0.40 194	0.48 390	1.02 346	1.12 445	0.62 189	0.58 162	0.55 200	0.56 294	0.77 342	0.45 290	0.14 78	0.13 243	0.19 261	0.17 271	0.18 261	0.17 247

s12784h	0.37 163	0.15 13	0.26 7	0.34 47	0.15 1	0.80 405	0.29 136	0.83 280	0.87 327	0.58 176	0.58 162	0.43 148	0.41 222	0.59 185	0.35 198	0.12 28	0.10 42	0.14 75	0.09 5	0.14 112	0.10 3

rvit_0105_3	0.48 287	0.35 404	0.85 435	0.56 468	0.31 356	0.48 249	0.48 390	0.65 156	0.81 288	0.66 217	0.59 164	0.66 278	0.56 294	0.66 264	0.41 270	0.30 456	0.27 470	0.29 454	0.28 463	0.21 325	0.21 333

HH	0.37 163	0.22 194	0.49 231	0.41 217	0.26 236	0.36 160	0.30 154	0.87 289	0.41 109	0.45 132	0.59 164	0.78 339	0.43 229	0.77 342	0.26 74	0.15 145	0.11 105	0.15 117	0.14 165	0.14 112	0.14 134

HanStereo	0.37 163	0.22 194	0.49 231	0.41 217	0.26 236	0.36 160	0.30 154	0.87 289	0.41 109	0.45 132	0.59 164	0.78 339	0.43 229	0.77 342	0.26 74	0.15 145	0.11 105	0.15 117	0.14 165	0.14 112	0.14 134

UDGNet	0.50 314	0.82 516	0.56 310	0.51 417	0.32 381	0.41 205	0.34 220	0.71 209	0.93 366	0.65 211	0.60 167	0.58 225	0.44 236	0.65 252	0.43 277	0.33 472	0.15 305	0.67 529	0.20 353	0.49 505	0.23 376

MIPNet	0.39 194	0.22 194	0.66 357	0.40 189	0.25 199	0.53 269	0.29 136	0.78 260	0.74 247	0.68 235	0.60 167	0.40 127	0.48 259	0.45 88	0.39 243	0.14 78	0.11 105	0.16 143	0.13 135	0.14 112	0.14 134

Gwc-CoAtRS	0.35 135	0.18 64	0.46 197	0.39 152	0.23 129	0.34 149	0.22 46	0.74 239	0.77 259	0.62 189	0.60 167	0.58 225	0.29 125	0.47 107	0.29 133	0.14 78	0.11 105	0.14 75	0.12 99	0.13 68	0.13 104

water-stereo	0.29 81	0.15 13	0.32 46	0.36 90	0.20 65	0.36 160	0.24 68	0.65 156	0.39 89	0.41 118	0.61 170	0.44 152	0.39 212	0.29 6	0.28 115	0.14 78	0.13 243	0.14 75	0.12 99	0.12 34	0.12 60

UGAM-zero	0.48 287	0.21 164	0.66 357	0.38 127	0.23 129	0.36 160	0.22 46	1.30 466	0.43 123	0.67 226	0.61 170	1.74 514	0.89 458	0.79 353	0.27 96	0.15 145	0.12 172	0.15 117	0.12 99	0.13 68	0.14 134

Anonymous_2	0.84 460	0.45 455	0.66 357	0.41 217	0.45 470	0.82 414	0.53 422	0.81 272	0.81 288	0.73 263	0.61 170	0.91 386	0.76 419	0.77 342	0.61 372	0.51 519	0.55 536	0.54 523	4.92 574	0.54 515	0.42 490

MC-Stereo	0.29 81	0.18 64	0.35 73	0.40 189	0.21 83	0.26 47	0.26 93	0.53 93	0.40 103	0.38 97	0.61 170	0.41 132	0.31 147	0.57 172	0.27 96	0.14 78	0.10 42	0.14 75	0.12 99	0.12 34	0.12 60

MyStereo05	0.46 266	0.22 194	0.51 252	0.42 251	0.29 319	0.43 220	0.48 390	0.96 328	1.12 445	0.77 288	0.62 174	0.51 187	0.57 306	0.79 353	0.43 277	0.14 78	0.13 243	0.18 228	0.17 271	0.17 230	0.17 247

MIF-Stereo (partial)	0.32 112	0.19 95	0.41 138	0.41 217	0.32 381	0.29 85	0.24 68	0.49 78	0.44 128	0.31 58	0.63 175	0.37 105	0.36 183	0.60 198	0.32 167	0.17 228	0.13 243	0.19 261	0.17 271	0.18 261	0.15 173

EKT-Stereo	0.36 145	0.24 249	0.44 176	0.44 316	0.30 343	0.37 172	0.30 154	0.72 220	0.68 211	0.47 141	0.63 175	0.49 181	0.28 107	0.59 185	0.34 189	0.19 301	0.14 281	0.18 228	0.15 190	0.16 204	0.18 273

NRIStereo	0.37 163	0.21 164	0.49 231	0.42 251	0.23 129	0.33 139	0.25 80	0.68 180	0.59 179	0.65 211	0.63 175	0.55 200	0.37 189	0.67 274	0.40 265	0.16 190	0.12 172	0.18 228	0.15 190	0.17 230	0.15 173

MSKI-zero shot	0.33 120	0.19 95	0.36 87	0.41 217	0.22 101	0.32 127	0.22 46	0.65 156	0.45 133	0.52 155	0.64 178	0.60 239	0.19 20	0.78 350	0.27 96	0.14 78	0.11 105	0.14 75	0.10 43	0.13 68	0.13 104

OMP-Stereo	0.43 244	0.23 227	0.50 243	0.53 444	0.25 199	0.36 160	0.24 68	0.73 232	0.81 288	0.78 299	0.64 178	0.88 372	0.41 222	0.95 414	0.36 209	0.15 145	0.12 172	0.20 298	0.15 190	0.16 204	0.13 104

tg	0.34 129	0.19 95	0.40 129	0.40 189	0.23 129	0.38 178	0.26 93	0.74 239	0.60 186	0.48 147	0.65 180	0.42 139	0.24 60	0.57 172	0.33 177	0.14 78	0.10 42	0.18 228	0.17 271	0.14 112	0.12 60

RCA-Stereo	0.36 145	0.18 64	0.37 99	0.38 127	0.23 129	0.31 110	0.33 208	0.70 202	1.25 476	0.45 132	0.65 180	0.46 165	0.43 229	0.40 58	0.29 133	0.14 78	0.10 42	0.14 75	0.12 99	0.12 34	0.12 60

Anonymous3	0.47 277	0.35 404	0.91 448	0.50 405	0.38 428	0.81 411	0.55 432	0.76 252	0.66 203	0.52 155	0.65 180	0.44 152	0.45 243	0.66 264	0.39 243	0.25 411	0.25 454	0.22 357	0.21 373	0.23 371	0.24 387

RALAANet	0.40 209	0.24 249	0.56 310	0.43 291	0.30 343	0.36 160	0.25 80	0.89 298	0.69 218	0.69 238	0.65 180	0.61 241	0.30 143	0.63 237	0.35 198	0.16 190	0.13 243	0.18 228	0.15 190	0.21 325	0.14 134

HART	0.30 91	0.17 40	0.33 50	0.41 217	0.21 83	0.32 127	0.26 93	0.67 174	0.32 45	0.33 66	0.66 184	0.41 132	0.22 46	0.58 177	0.25 57	0.12 28	0.11 105	0.15 117	0.11 72	0.15 155	0.12 60

GCAP-BAT	0.32 112	0.21 164	0.45 184	0.34 47	0.29 319	0.28 74	0.27 106	0.53 93	0.32 45	0.61 185	0.66 184	0.47 170	0.25 67	0.59 185	0.28 115	0.15 145	0.12 172	0.15 117	0.10 43	0.12 34	0.12 60

plain	0.32 112	0.21 164	0.59 329	0.40 189	0.29 319	0.27 60	0.30 154	0.46 66	0.36 71	0.32 62	0.66 184	0.31 64	0.33 161	0.68 283	0.32 167	0.18 264	0.13 243	0.20 298	0.15 190	0.18 261	0.13 104

DLNR_Zeroshot_test	20.12 579	36.36 585	38.38 582	170.13 592	62.28 588	0.22 13	0.20 19	13.43 576	0.40 103	0.45 132	0.66 184	0.42 139	0.21 37	0.64 244	0.32 167	5.57 575	0.10 42	0.15 117	0.11 72	72.31 591	0.13 104

dd	0.44 250	0.40 437	0.62 341	0.44 316	0.26 236	0.51 256	0.38 287	0.72 220	1.07 432	0.60 180	0.66 184	0.43 148	0.40 217	0.68 283	0.53 341	0.24 398	0.15 305	0.21 342	0.16 219	0.24 384	0.19 284

rafts_anoy	0.38 181	0.22 194	0.38 109	0.43 291	0.28 296	0.32 127	0.32 192	0.70 202	0.91 354	0.59 177	0.66 184	0.45 161	0.33 161	0.49 124	0.41 270	0.16 190	0.12 172	0.21 342	0.23 411	0.18 261	0.16 204

iRaftStereo_RVC	0.33 120	0.20 130	0.40 129	0.40 189	0.23 129	0.31 110	0.29 136	0.70 202	0.55 166	0.49 149	0.66 184	0.37 105	0.23 53	0.47 107	0.33 177	0.14 78	0.11 105	0.19 261	0.17 271	0.16 204	0.13 104

GCST	0.85 465	1.25 540	0.80 411	1.58 545	1.03 538	1.04 462	0.24 68	0.81 272	0.81 288	0.99 427	0.67 191	0.78 339	0.35 176	0.98 426	0.38 233	0.97 540	0.65 540	1.20 541	0.81 544	0.93 533	0.72 529

DeepStereo_RVC	0.37 163	0.22 194	0.51 252	0.41 217	0.24 169	0.26 47	0.22 46	0.64 153	0.40 103	0.69 238	0.67 191	0.57 210	0.50 267	0.58 177	0.42 275	0.17 228	0.12 172	0.18 228	0.16 219	0.19 296	0.19 284

test-1	0.37 163	0.20 130	0.76 403	0.47 375	0.27 272	0.44 230	0.36 256	0.63 143	0.65 200	0.49 149	0.67 191	0.54 198	0.35 176	0.42 70	0.30 148	0.14 78	0.12 172	0.16 143	0.14 165	0.15 155	0.18 273

rvit_105_1	0.56 372	0.42 448	0.84 429	0.59 482	0.37 421	0.59 313	0.68 468	0.73 232	0.97 391	0.82 313	0.69 194	0.75 324	0.63 338	0.80 356	0.56 350	0.34 480	0.29 479	0.31 465	0.34 490	0.23 371	0.23 376

knoymous	0.37 163	0.22 194	0.34 58	0.32 25	0.22 101	0.38 178	0.29 136	0.63 143	0.65 200	0.69 238	0.69 194	0.60 239	0.40 217	0.61 204	0.36 209	0.17 228	0.11 105	0.20 298	0.12 99	0.18 261	0.19 284

TANstereo	0.31 106	0.16 29	0.34 58	0.31 9	0.17 10	0.55 282	0.23 62	0.46 66	0.56 167	0.60 180	0.69 194	0.37 105	0.26 83	0.36 36	0.28 115	0.16 190	0.16 332	0.13 48	0.10 43	0.14 112	0.15 173

XX-TBD	0.32 112	0.53 475	0.26 7	0.53 444	0.21 83	0.38 178	0.24 68	0.41 45	0.77 259	0.55 167	0.70 197	0.31 64	0.26 83	0.33 20	0.28 115	0.16 190	0.10 42	0.12 21	0.09 5	0.13 68	0.11 29

AIO-test1	0.39 194	0.18 64	0.42 151	0.51 417	0.25 199	0.44 230	0.30 154	0.74 239	1.20 470	0.41 118	0.71 198	0.45 161	0.29 125	0.56 163	0.27 96	0.15 145	0.13 243	0.19 261	0.21 373	0.13 68	0.18 273

qqq	0.42 231	0.28 346	0.50 243	0.37 108	0.22 101	0.47 244	0.39 305	0.91 304	0.59 179	0.57 173	0.71 198	0.65 266	0.56 294	0.59 185	0.48 309	0.17 228	0.17 365	0.20 298	0.19 330	0.18 261	0.19 284

x	0.41 224	0.25 280	0.46 197	0.36 90	0.24 169	0.54 276	0.31 178	0.94 320	0.58 178	0.60 180	0.72 200	0.61 241	0.53 276	0.52 138	0.50 321	0.18 264	0.16 332	0.17 182	0.16 219	0.17 230	0.18 273

GANet-ADL	0.44 250	0.27 330	0.48 222	0.44 316	0.30 343	0.54 276	0.36 256	0.94 320	0.88 338	0.64 206	0.72 200	0.68 288	0.44 236	0.55 153	0.44 284	0.22 360	0.15 305	0.15 117	0.13 135	0.18 261	0.21 333

rvit_stereo_0075_2	0.48 287	0.38 423	0.74 398	0.54 456	0.46 479	0.43 220	0.35 243	0.85 284	0.68 211	0.56 170	0.73 202	0.59 235	0.47 255	0.64 244	0.47 305	0.33 472	0.23 437	0.35 479	0.26 449	0.32 446	0.26 400

Any-RAFT	0.36 145	0.17 40	0.31 36	0.35 63	0.21 83	0.51 256	0.21 36	0.93 315	0.75 251	0.56 170	0.73 202	0.66 278	0.29 125	0.48 115	0.25 57	0.15 145	0.10 42	0.13 48	0.10 43	0.13 68	0.13 104

Patchmatch Stereo++	0.36 145	0.24 249	0.51 252	0.42 251	0.22 101	0.24 26	0.21 36	0.63 143	0.39 89	0.63 196	0.73 202	0.57 210	0.38 197	0.61 204	0.39 243	0.18 264	0.12 172	0.20 298	0.16 219	0.21 325	0.16 204
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
PSM-adaLoss	0.36 145	0.24 249	0.51 252	0.42 251	0.22 101	0.24 26	0.31 178	0.63 143	0.39 89	0.63 196	0.73 202	0.57 210	0.38 197	0.59 185	0.38 233	0.18 264	0.12 172	0.20 298	0.16 219	0.21 325	0.16 204

ROB_FTStereo_v2	0.36 145	0.24 249	0.51 252	0.42 251	0.22 101	0.24 26	0.31 178	0.63 143	0.39 89	0.63 196	0.73 202	0.57 210	0.38 197	0.60 198	0.39 243	0.18 264	0.12 172	0.20 298	0.16 219	0.21 325	0.16 204

ROB_FTStereo	0.36 145	0.24 249	0.51 252	0.42 251	0.22 101	0.24 26	0.20 19	0.63 143	0.39 89	0.63 196	0.73 202	0.57 210	0.38 197	0.60 198	0.38 233	0.18 264	0.12 172	0.20 298	0.16 219	0.21 325	0.16 204

HUI-Stereo	0.36 145	0.24 249	0.51 252	0.42 251	0.22 101	0.24 26	0.22 46	0.63 143	0.40 103	0.64 206	0.73 202	0.58 225	0.38 197	0.53 144	0.38 233	0.18 264	0.12 172	0.20 298	0.16 219	0.21 325	0.16 204

iGMRVC	0.36 145	0.24 249	0.51 252	0.42 251	0.22 101	0.24 26	0.29 136	0.63 143	0.39 89	0.63 196	0.73 202	0.57 210	0.38 197	0.61 204	0.39 243	0.18 264	0.12 172	0.20 298	0.16 219	0.21 325	0.16 204

iRAFT	0.36 145	0.24 249	0.51 252	0.42 251	0.22 101	0.24 26	0.21 36	0.63 143	0.39 89	0.63 196	0.73 202	0.57 210	0.38 197	0.61 204	0.39 243	0.18 264	0.12 172	0.20 298	0.16 219	0.21 325	0.16 204

CRE-IMP	0.37 163	0.23 227	0.53 281	0.42 251	0.24 169	0.40 194	0.21 36	0.61 131	0.45 133	0.65 211	0.73 202	0.53 196	0.37 189	0.63 237	0.40 265	0.18 264	0.11 105	0.19 261	0.16 219	0.21 325	0.19 284

RAFT-IKP	0.36 145	0.24 249	0.51 252	0.42 251	0.22 101	0.24 26	0.27 106	0.63 143	0.39 89	0.63 196	0.73 202	0.57 210	0.38 197	0.61 204	0.39 243	0.18 264	0.12 172	0.20 298	0.16 219	0.21 325	0.16 204

FENet	0.43 244	0.23 227	0.40 129	0.40 189	0.24 169	0.54 276	0.33 208	0.83 280	0.72 231	0.74 270	0.73 202	0.63 253	0.56 294	0.65 252	0.45 290	0.19 301	0.13 243	0.19 261	0.17 271	0.18 261	0.20 315

PFNet	0.43 244	0.19 95	0.61 335	0.44 316	0.24 169	0.42 215	0.31 178	0.76 252	0.81 288	1.01 431	0.74 214	0.67 285	0.41 222	0.75 325	0.39 243	0.16 190	0.10 42	0.20 298	0.15 190	0.16 204	0.14 134

RALCasStereoNet	0.37 163	0.23 227	0.41 138	0.44 316	0.28 296	0.36 160	0.38 287	0.66 163	0.67 209	0.51 152	0.74 214	0.51 187	0.29 125	0.64 244	0.38 233	0.17 228	0.14 281	0.15 117	0.13 135	0.17 230	0.17 247

Pruner-Stereo	0.39 194	0.21 164	0.51 252	0.41 217	0.25 199	0.22 13	0.24 68	0.71 209	0.59 179	0.90 379	0.75 216	0.67 285	0.30 143	0.64 244	0.39 243	0.19 301	0.12 172	0.20 298	0.17 271	0.17 230	0.19 284

ARAFT	0.48 287	0.25 280	0.82 418	0.42 251	0.25 199	0.56 288	0.54 429	0.82 278	0.82 301	0.92 389	0.75 216	0.75 324	0.48 259	0.89 388	0.37 218	0.15 145	0.12 172	0.23 379	0.22 395	0.14 112	0.14 134

EAI-Stereo	0.36 145	0.21 164	0.46 197	0.40 189	0.22 101	0.33 139	0.36 256	1.22 435	0.32 45	0.52 155	0.75 216	0.35 93	0.28 107	0.65 252	0.30 148	0.14 78	0.11 105	0.14 75	0.14 165	0.14 112	0.13 104

G2L-ROB	0.49 300	0.20 130	0.48 222	0.36 90	0.22 101	0.58 303	0.42 349	1.19 417	0.74 247	0.86 349	0.76 219	1.08 435	0.59 316	0.81 361	0.60 366	0.17 228	0.12 172	0.15 117	0.12 99	0.17 230	0.20 315

DFGA-Net	0.47 277	0.31 384	0.93 449	0.43 291	0.33 393	0.56 288	0.35 243	0.81 272	0.89 343	0.70 244	0.76 219	0.48 175	0.43 229	0.78 350	0.64 381	0.16 190	0.14 281	0.19 261	0.19 330	0.20 313	0.19 284

ACV-stereo	0.63 414	0.37 415	1.03 467	0.44 316	0.31 356	1.27 495	0.41 338	0.78 260	0.84 308	0.65 211	0.76 219	2.07 526	1.00 476	0.84 373	0.68 391	0.22 360	0.17 365	0.19 261	0.18 302	0.22 351	0.23 376

AIO-Stereo-zeroshot	0.44 250	0.22 194	0.83 422	0.39 152	0.45 470	0.41 205	0.26 93	1.04 352	0.50 154	0.54 165	0.76 219	1.03 417	0.43 229	0.67 274	0.28 115	0.16 190	0.11 105	0.17 182	0.19 330	0.21 325	0.21 333

DCVSM-stereo	0.51 328	0.28 346	0.56 310	0.39 152	0.29 319	0.55 282	0.28 121	0.78 260	0.78 263	1.11 471	0.77 223	1.04 422	0.76 419	0.65 252	0.52 330	0.20 322	0.20 407	0.24 394	0.21 373	0.25 395	0.31 442

ADStereo(finetuned)	0.39 194	0.18 64	0.58 321	0.35 63	0.19 42	0.30 95	0.30 154	0.72 220	0.96 386	0.72 256	0.77 223	0.45 161	0.68 373	0.46 96	0.36 209	0.14 78	0.10 42	0.14 75	0.11 72	0.13 68	0.15 173

IPLGR	0.40 209	0.22 194	0.70 381	0.40 189	0.22 101	0.51 256	0.29 136	0.78 260	0.78 263	0.80 307	0.77 223	0.44 152	0.41 222	0.48 115	0.40 265	0.14 78	0.12 172	0.16 143	0.14 165	0.16 204	0.14 134

NF-Stereo	0.39 194	0.21 164	0.51 252	0.42 251	0.25 199	0.26 47	0.30 154	0.71 209	0.72 231	0.66 217	0.77 223	0.57 210	0.31 147	0.69 290	0.39 243	0.18 264	0.12 172	0.20 298	0.16 219	0.16 204	0.27 410

OCTAStereo	0.39 194	0.21 164	0.51 252	0.42 251	0.25 199	0.26 47	0.30 154	0.71 209	0.72 231	0.66 217	0.77 223	0.58 225	0.31 147	0.69 290	0.39 243	0.18 264	0.12 172	0.20 298	0.16 219	0.16 204	0.27 410

RE-Stereo	0.39 194	0.21 164	0.51 252	0.42 251	0.25 199	0.26 47	0.30 154	0.71 209	0.72 231	0.66 217	0.77 223	0.57 210	0.31 147	0.70 298	0.39 243	0.18 264	0.12 172	0.20 298	0.16 219	0.16 204	0.27 410

TVStereo	0.39 194	0.21 164	0.51 252	0.42 251	0.25 199	0.26 47	0.30 154	0.71 209	0.72 231	0.66 217	0.77 223	0.57 210	0.31 147	0.70 298	0.39 243	0.18 264	0.12 172	0.20 298	0.16 219	0.16 204	0.27 410

cross-raft	0.34 129	0.20 130	0.38 109	0.45 330	0.24 169	0.32 127	0.35 243	0.77 257	0.42 116	0.62 189	0.77 223	0.58 225	0.27 93	0.46 96	0.31 160	0.12 28	0.10 42	0.15 117	0.13 135	0.15 155	0.12 60

DCANet	0.38 181	0.18 64	0.46 197	0.35 63	0.19 42	0.30 95	0.30 154	0.72 220	0.96 386	0.72 256	0.77 223	0.45 161	0.56 294	0.47 107	0.36 209	0.14 78	0.10 42	0.14 75	0.11 72	0.13 68	0.15 173

test_sample1	0.44 250	0.24 249	0.52 273	0.35 63	0.23 129	0.59 313	0.36 256	1.05 359	0.57 174	0.66 217	0.78 232	0.70 292	0.71 385	0.62 226	0.51 325	0.18 264	0.15 305	0.17 182	0.16 219	0.18 261	0.18 273

GwcNet-ADL	0.45 259	0.24 249	0.51 252	0.46 355	0.30 343	0.41 205	0.40 318	0.95 323	0.98 396	0.73 263	0.78 232	0.61 241	0.41 222	0.67 274	0.55 348	0.20 322	0.14 281	0.15 117	0.14 165	0.19 296	0.22 352

RAFT_R40	0.41 224	0.20 130	0.47 209	0.44 316	0.25 199	0.23 21	0.25 80	0.69 190	0.70 222	0.98 422	0.78 232	0.72 310	0.43 229	0.80 356	0.39 243	0.17 228	0.11 105	0.20 298	0.16 219	0.18 261	0.15 173

TestStereo	0.39 194	0.32 387	0.42 151	0.45 330	0.20 65	0.41 205	0.38 287	0.69 190	0.66 203	0.56 170	0.78 232	0.48 175	0.43 229	0.59 185	0.37 218	0.18 264	0.13 243	0.20 298	0.15 190	0.23 371	0.14 134

raft+_RVC	0.38 181	0.20 130	0.38 109	0.39 152	0.27 272	0.44 230	0.35 243	0.81 272	0.90 348	0.52 155	0.78 232	0.50 183	0.29 125	0.56 163	0.41 270	0.15 145	0.12 172	0.17 182	0.15 190	0.14 112	0.13 104

xyz-stereo-finetune2	0.37 163	0.20 130	0.40 129	0.32 25	0.19 42	0.80 405	0.29 136	0.56 110	0.33 53	0.53 163	0.79 237	0.43 148	0.48 259	0.70 298	0.46 294	0.13 50	0.12 172	0.17 182	0.13 135	0.12 34	0.14 134

LL-Strereo	0.58 390	0.29 360	0.83 422	0.48 383	0.35 411	0.39 186	0.48 390	1.04 352	0.99 399	0.87 354	0.79 237	1.08 435	1.15 498	1.35 491	0.51 325	0.18 264	0.15 305	0.22 357	0.19 330	0.17 230	0.21 333

gwcnet-sp	0.50 314	0.25 280	0.84 429	0.41 217	0.27 272	0.79 399	0.40 318	0.93 315	0.85 314	0.95 404	0.79 237	0.65 266	0.63 338	0.69 290	0.52 330	0.18 264	0.17 365	0.18 228	0.18 302	0.18 261	0.19 284

scenet	0.50 314	0.25 280	0.84 429	0.41 217	0.27 272	0.79 399	0.40 318	0.93 315	0.85 314	0.95 404	0.79 237	0.65 266	0.63 338	0.69 290	0.52 330	0.18 264	0.17 365	0.18 228	0.18 302	0.18 261	0.19 284

ssnet	0.50 314	0.25 280	0.84 429	0.41 217	0.27 272	0.79 399	0.40 318	0.93 315	0.85 314	0.95 404	0.79 237	0.65 266	0.63 338	0.69 290	0.52 330	0.18 264	0.17 365	0.18 228	0.18 302	0.18 261	0.19 284

DCANet-4	0.38 181	0.22 194	0.58 321	0.35 63	0.19 42	0.30 95	0.30 154	0.69 190	0.97 391	0.70 244	0.79 237	0.40 127	0.46 250	0.46 96	0.37 218	0.14 78	0.10 42	0.14 75	0.11 72	0.12 34	0.15 173

fff	0.39 194	0.18 64	0.46 197	0.35 63	0.19 42	0.30 95	0.30 154	0.73 232	1.08 436	0.70 244	0.79 237	0.44 152	0.62 333	0.47 107	0.37 218	0.14 78	0.10 42	0.14 75	0.11 72	0.12 34	0.15 173

PFNet+	0.41 224	0.20 130	0.53 281	0.40 189	0.25 199	0.28 74	0.22 46	0.66 163	0.76 256	0.85 339	0.79 237	0.63 253	0.34 168	0.75 325	0.37 218	0.20 322	0.14 281	0.23 379	0.20 353	0.17 230	0.21 333

SST-Stereo	0.41 224	0.20 130	0.48 222	0.43 291	0.25 199	0.25 44	0.21 36	0.68 180	0.50 154	1.08 460	0.79 237	0.71 295	0.42 227	0.81 361	0.38 233	0.17 228	0.11 105	0.20 298	0.16 219	0.19 296	0.15 173

csc	0.39 194	0.18 64	0.46 197	0.35 63	0.19 42	0.30 95	0.30 154	0.73 232	1.08 436	0.70 244	0.79 237	0.44 152	0.62 333	0.47 107	0.37 218	0.14 78	0.10 42	0.14 75	0.11 72	0.12 34	0.15 173

cscssc	0.39 194	0.18 64	0.46 197	0.35 63	0.19 42	0.30 95	0.30 154	0.73 232	1.08 436	0.70 244	0.79 237	0.44 152	0.62 333	0.47 107	0.37 218	0.14 78	0.10 42	0.14 75	0.11 72	0.12 34	0.15 173

ITSA-stereo	0.54 354	0.29 360	0.55 298	0.41 217	0.23 129	0.59 313	0.35 243	1.31 468	1.25 476	0.82 313	0.80 248	0.72 310	0.58 310	0.89 388	0.72 400	0.22 360	0.18 380	0.23 379	0.22 395	0.22 351	0.29 428

test_sample2	0.45 259	0.24 249	0.49 231	0.34 47	0.21 83	0.60 319	0.43 357	1.01 343	0.73 241	0.67 226	0.80 248	0.70 292	0.64 346	0.65 252	0.41 270	0.19 301	0.15 305	0.18 228	0.16 219	0.19 296	0.19 284

BUS	0.47 277	0.26 314	0.47 209	0.46 355	0.29 319	0.78 393	0.34 220	0.99 336	0.80 279	0.77 288	0.80 248	0.64 260	0.54 283	0.66 264	0.56 350	0.21 338	0.15 305	0.22 357	0.19 330	0.18 261	0.19 284

BSDual-CNN	0.48 287	0.26 314	0.47 209	0.46 355	0.29 319	0.75 389	0.46 375	0.99 336	0.80 279	0.77 288	0.80 248	0.76 331	0.59 316	0.66 264	0.48 309	0.21 338	0.15 305	0.22 357	0.19 330	0.18 261	0.19 284

hknet	0.51 328	0.26 314	0.58 321	0.46 355	0.29 319	0.75 389	0.46 375	0.99 336	0.89 343	0.77 288	0.80 248	0.96 398	0.67 365	0.75 325	0.50 321	0.19 301	0.15 305	0.22 357	0.19 330	0.18 261	0.19 284

PSMNet-ADL	0.50 314	0.28 346	0.43 170	0.49 394	0.31 356	0.70 368	0.38 287	0.94 320	0.81 288	0.62 189	0.80 248	0.91 386	0.62 333	0.76 335	0.68 391	0.24 398	0.18 380	0.19 261	0.20 353	0.22 351	0.22 352

IRAFT_RVC	0.43 244	0.20 130	0.52 273	0.45 330	0.24 169	0.26 47	0.51 412	0.76 252	0.78 263	0.77 288	0.80 248	0.73 315	0.50 267	0.74 318	0.39 243	0.18 264	0.10 42	0.21 342	0.17 271	0.17 230	0.15 173

CREStereo++_RVC	0.32 112	0.16 29	0.25 1	0.32 25	0.24 169	0.27 60	0.22 46	0.48 77	0.89 343	0.47 141	0.80 248	0.29 56	0.25 67	0.37 39	0.34 189	0.14 78	0.09 17	0.13 48	0.52 531	0.14 112	0.10 3
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
CBFPSM	0.61 405	0.25 280	1.41 502	0.39 152	0.27 272	1.10 471	0.67 465	0.83 280	0.84 308	0.82 313	0.81 256	1.33 478	0.85 443	0.72 313	0.86 426	0.16 190	0.15 305	0.15 117	0.17 271	0.17 230	0.23 376

ssnet_v2	0.61 405	0.29 360	0.69 378	0.45 330	0.30 343	0.93 436	0.62 455	1.20 424	1.03 414	0.97 419	0.81 256	0.98 402	0.67 365	0.84 373	0.97 455	0.26 417	0.23 437	0.23 379	0.24 425	0.20 313	0.21 333

IPLG	0.40 209	0.21 164	0.64 350	0.41 217	0.25 199	0.54 276	0.27 106	0.77 257	0.68 211	0.85 339	0.82 258	0.33 80	0.32 154	0.64 244	0.49 318	0.13 50	0.11 105	0.16 143	0.14 165	0.14 112	0.14 134

PSM-softLoss	0.40 209	0.21 164	0.53 281	0.42 251	0.26 236	0.29 85	0.34 220	0.70 202	0.49 150	0.63 196	0.82 258	0.59 235	0.33 161	0.75 325	0.43 277	0.20 322	0.12 172	0.20 298	0.18 302	0.17 230	0.22 352

KMStereo	0.40 209	0.21 164	0.53 281	0.42 251	0.26 236	0.29 85	0.34 220	0.70 202	0.49 150	0.63 196	0.82 258	0.59 235	0.33 161	0.75 325	0.43 277	0.20 322	0.12 172	0.20 298	0.18 302	0.17 230	0.22 352

RAFT	0.46 266	0.23 227	0.52 273	0.48 383	0.27 272	0.55 282	0.47 383	0.68 180	0.60 186	0.83 320	0.82 258	1.00 409	0.56 294	0.76 335	0.37 218	0.18 264	0.16 332	0.22 357	0.20 353	0.16 204	0.14 134

HCRNet	0.46 266	0.35 404	0.45 184	0.54 456	0.26 236	0.52 264	0.29 136	0.87 289	0.64 194	0.75 274	0.82 258	0.76 331	0.53 276	0.70 298	0.38 233	0.24 398	0.16 332	0.24 394	0.20 353	0.21 325	0.20 315

DispNO	0.48 287	0.24 249	0.84 429	0.40 189	0.31 356	0.58 303	0.39 305	0.91 304	0.79 270	0.79 304	0.83 263	0.71 295	0.59 316	0.75 325	0.50 321	0.19 301	0.14 281	0.20 298	0.18 302	0.16 204	0.17 247

GES	0.46 266	0.25 280	0.62 341	0.41 217	0.30 343	0.62 324	0.37 269	1.06 364	0.70 222	0.75 274	0.83 263	0.47 170	0.52 275	0.69 290	0.46 294	0.23 387	0.17 365	0.17 182	0.16 219	0.18 261	0.24 387

DMCA	0.47 277	0.27 330	0.59 329	0.39 152	0.29 319	0.53 269	0.34 220	0.98 332	0.70 222	0.78 299	0.83 263	0.79 346	0.55 287	0.54 152	0.57 356	0.21 338	0.16 332	0.21 342	0.16 219	0.19 296	0.22 352

FACV-RUCA	0.45 259	0.28 346	0.51 252	0.46 355	0.33 393	0.62 324	0.34 220	0.87 289	0.75 251	0.60 180	0.84 266	0.48 175	0.54 283	0.56 163	0.39 243	0.22 360	0.15 305	0.35 479	0.16 219	0.29 427	0.22 352

test_sample3	0.49 300	0.27 330	0.55 298	0.36 90	0.23 129	0.70 368	0.37 269	1.21 427	0.87 327	0.79 304	0.84 266	0.66 278	0.53 276	0.70 298	0.50 321	0.21 338	0.16 332	0.20 298	0.19 330	0.21 325	0.21 333

GASNet	0.70 428	0.77 512	1.16 478	0.71 516	0.49 486	0.62 324	0.48 390	1.12 387	1.05 420	0.98 422	0.84 266	0.94 394	0.82 434	1.41 495	0.85 425	0.33 472	0.22 426	0.29 454	0.28 463	0.44 494	0.26 400

GMOStereo	0.38 181	0.19 95	0.42 151	0.43 291	0.24 169	0.40 194	0.39 305	0.55 102	0.64 194	0.89 371	0.84 266	0.65 266	0.37 189	0.39 50	0.29 133	0.14 78	0.12 172	0.20 298	0.18 302	0.15 155	0.12 60

error version	0.38 181	0.19 95	0.42 151	0.43 291	0.24 169	0.40 194	0.39 305	0.55 102	0.64 194	0.89 371	0.84 266	0.65 266	0.37 189	0.39 50	0.29 133	0.14 78	0.12 172	0.20 298	0.18 302	0.15 155	0.12 60

test-v	0.38 181	0.19 95	0.42 151	0.43 291	0.24 169	0.40 194	0.39 305	0.55 102	0.64 194	0.89 371	0.84 266	0.65 266	0.37 189	0.39 50	0.29 133	0.14 78	0.12 172	0.20 298	0.18 302	0.15 155	0.12 60

test-2	0.38 181	0.19 95	0.42 151	0.43 291	0.24 169	0.40 194	0.39 305	0.55 102	0.64 194	0.89 371	0.84 266	0.65 266	0.37 189	0.39 50	0.29 133	0.14 78	0.12 172	0.20 298	0.18 302	0.15 155	0.12 60

DSFCA	0.57 378	0.27 330	0.71 383	0.41 217	0.36 418	0.78 393	0.53 422	1.08 373	0.85 314	1.08 460	0.84 266	0.90 380	0.66 356	1.05 445	0.63 379	0.26 417	0.22 426	0.21 342	0.21 373	0.22 351	0.20 315

FADNet	0.63 414	0.53 475	1.20 480	0.46 355	0.44 464	0.66 353	0.41 338	1.24 440	1.07 432	0.70 244	0.84 266	0.98 402	0.65 354	0.87 380	0.54 346	0.29 449	0.30 484	0.27 435	0.30 470	0.48 501	0.36 468

RAFT-Test	0.35 135	0.19 95	0.42 151	0.39 152	0.24 169	0.50 251	0.23 62	0.74 239	0.44 128	0.62 189	0.85 275	0.64 260	0.28 107	0.48 115	0.30 148	0.14 78	0.11 105	0.14 75	0.11 72	0.13 68	0.13 104

ToySt	0.52 342	0.27 330	0.93 449	0.42 251	0.28 296	0.67 362	0.56 436	0.88 297	0.79 270	0.61 185	0.85 275	0.92 392	0.70 380	0.72 313	0.61 372	0.16 190	0.17 365	0.21 342	0.21 373	0.22 351	0.21 333

SFCPSM	0.48 287	0.22 194	0.59 329	0.41 217	0.27 272	0.85 423	0.36 256	1.39 486	0.79 270	0.81 311	0.85 275	0.54 198	0.50 267	0.60 198	0.39 243	0.18 264	0.14 281	0.18 228	0.20 353	0.17 230	0.16 204

ac_64	0.54 354	0.24 249	0.58 321	0.46 355	0.28 296	0.79 399	0.44 365	1.11 382	0.63 190	0.94 399	0.85 275	1.06 430	0.70 380	0.76 335	0.72 400	0.22 360	0.18 380	0.20 298	0.19 330	0.18 261	0.16 204

test_sample4	0.49 300	0.27 330	0.55 298	0.36 90	0.23 129	0.70 368	0.37 269	1.22 435	0.86 320	0.82 313	0.86 279	0.62 248	0.58 310	0.71 308	0.49 318	0.21 338	0.16 332	0.21 342	0.20 353	0.22 351	0.21 333

CASS	0.46 266	0.28 346	0.45 184	0.48 383	0.22 101	0.63 330	0.34 220	0.99 336	0.66 203	0.76 280	0.86 279	0.61 241	0.58 310	0.58 177	0.44 284	0.29 449	0.16 332	0.22 357	0.18 302	0.23 371	0.28 421
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
AAGNet	1.40 523	0.20 130	0.52 273	0.45 330	0.26 236	0.29 85	0.29 136	0.67 174	0.71 229	0.97 419	0.86 279	0.66 278	0.60 322	0.66 264	19.98 576	0.17 228	0.11 105	0.19 261	0.15 190	0.20 313	0.13 104

GEStereo_RVC	0.56 372	0.30 375	0.70 381	0.51 417	0.31 356	0.70 368	0.54 429	1.31 468	0.93 366	0.85 339	0.86 279	0.84 356	0.63 338	0.92 401	0.67 386	0.24 398	0.16 332	0.19 261	0.17 271	0.21 325	0.23 376

FADNet-RVC	0.62 411	0.56 490	1.29 490	0.47 375	0.39 436	0.63 330	0.40 318	1.16 402	0.91 354	0.71 255	0.86 279	1.04 422	0.55 287	0.99 431	0.78 409	0.27 428	0.26 463	0.28 446	0.29 469	0.32 446	0.31 442

DIP-Stereo	0.40 209	0.22 194	0.58 321	0.42 251	0.29 319	0.62 324	0.27 106	0.87 289	0.42 116	0.65 211	0.86 279	0.52 191	0.35 176	0.67 274	0.43 277	0.15 145	0.13 243	0.17 182	0.14 165	0.15 155	0.17 247
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
HITNet	0.43 244	0.27 330	0.50 243	0.34 47	0.18 21	0.65 346	0.32 192	0.99 336	0.70 222	0.73 263	0.86 279	0.66 278	0.56 294	0.61 204	0.47 305	0.14 78	0.10 42	0.15 117	0.13 135	0.18 261	0.13 104
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
AIO-test2	0.40 209	0.21 164	0.44 176	0.48 383	0.26 236	0.44 230	0.38 287	0.79 267	1.28 483	0.37 88	0.87 286	0.38 112	0.30 143	0.50 129	0.28 115	0.16 190	0.13 243	0.21 342	0.24 425	0.15 155	0.15 173

DisPM	0.40 209	0.20 130	0.50 243	0.42 251	0.27 272	0.24 26	0.30 154	0.68 180	0.61 189	0.88 364	0.87 286	0.59 235	0.32 154	0.80 356	0.34 189	0.19 301	0.12 172	0.19 261	0.17 271	0.16 204	0.21 333

RAFT + AFF	0.54 354	0.30 375	0.84 429	0.51 417	0.32 381	0.63 330	0.57 438	1.05 359	0.95 379	0.80 307	0.87 286	0.85 358	0.57 306	0.87 380	0.51 325	0.18 264	0.21 417	0.23 379	0.22 395	0.19 296	0.19 284

FADNet-RVC-Resample	0.58 390	0.35 404	1.34 496	0.50 405	0.34 405	0.73 381	0.43 357	1.09 376	0.96 386	0.83 320	0.87 286	0.76 331	0.66 356	0.77 342	0.52 330	0.19 301	0.18 380	0.26 426	0.27 456	0.28 425	0.29 428

raft_robust	0.41 224	0.24 249	0.39 117	0.43 291	0.22 101	0.40 194	0.33 208	0.80 270	0.98 396	0.80 307	0.88 290	0.41 132	0.32 154	0.89 388	0.30 148	0.14 78	0.12 172	0.16 143	0.18 302	0.15 155	0.13 104

DMCA-RVC	0.54 354	0.32 387	0.83 422	0.51 417	0.32 381	0.59 313	0.38 287	0.89 298	0.70 222	0.95 404	0.88 290	0.90 380	0.69 375	0.75 325	0.63 379	0.23 387	0.18 380	0.31 465	0.24 425	0.27 416	0.21 333

BEATNet_4x	0.49 300	0.35 404	0.72 389	0.38 127	0.20 65	0.65 346	0.36 256	1.08 373	0.78 263	0.78 299	0.88 290	0.73 315	0.64 346	0.71 308	0.60 366	0.16 190	0.12 172	0.16 143	0.15 190	0.24 384	0.18 273

DualNet (step1)	0.60 401	0.37 415	0.83 422	0.39 152	0.31 356	0.72 377	0.49 403	1.11 382	0.92 360	0.93 392	0.89 293	0.86 362	0.71 385	0.74 318	0.53 341	0.42 506	0.22 426	0.40 498	0.41 509	0.36 469	0.35 462

test_sample9	1.17 503	0.37 415	0.83 422	0.39 152	0.31 356	0.72 377	0.49 403	1.11 382	0.92 360	0.93 392	0.89 293	0.86 362	0.71 385	1.29 479	2.03 522	0.42 506	9.50 579	0.40 498	0.41 509	0.36 469	0.35 462

test_sample7	0.54 354	0.30 375	0.55 298	0.37 108	0.28 296	0.63 330	0.47 383	1.11 382	0.92 360	0.93 392	0.89 293	0.86 362	0.71 385	0.74 318	0.53 341	0.27 428	0.22 426	0.27 435	0.26 449	0.27 416	0.26 400

H2IRNET	0.38 181	0.21 164	0.36 87	0.39 152	0.25 199	0.26 47	0.24 68	0.61 131	0.74 247	0.39 103	0.89 293	0.74 319	0.53 276	0.53 144	0.44 284	0.16 190	0.13 243	0.19 261	0.20 353	0.17 230	0.15 173

iRaft-Stereo_5w	0.46 266	0.22 194	0.53 281	0.43 291	0.30 343	0.30 95	0.53 422	0.66 163	0.71 229	0.62 189	0.89 293	1.01 413	0.67 365	0.76 335	0.67 386	0.13 50	0.12 172	0.17 182	0.15 190	0.15 155	0.17 247

UCFNet_RVC	0.50 314	0.27 330	0.37 99	0.40 189	0.27 272	0.66 353	0.42 349	1.18 413	0.86 320	0.70 244	0.89 293	0.91 386	0.60 322	0.62 226	0.48 309	0.24 398	0.18 380	0.28 446	0.27 456	0.25 395	0.24 387

G2L-Stereo	0.51 328	0.25 280	0.55 298	0.44 316	0.27 272	0.46 240	0.47 383	0.98 332	0.81 288	0.86 349	0.90 299	0.91 386	0.56 294	0.88 386	0.80 417	0.21 338	0.17 365	0.22 357	0.18 302	0.17 230	0.22 352

DDVS	0.53 349	0.32 387	0.63 345	0.42 251	0.31 356	0.71 373	0.35 243	0.95 323	0.69 218	0.86 349	0.90 299	1.11 445	0.46 250	0.90 396	0.67 386	0.23 387	0.17 365	0.22 357	0.18 302	0.25 395	0.28 421

RAFT+CT+SA	0.40 209	0.24 249	0.40 129	0.53 444	0.27 272	0.28 74	0.45 372	0.79 267	0.81 288	0.51 152	0.90 299	0.42 139	0.39 212	0.81 361	0.33 177	0.15 145	0.11 105	0.18 228	0.18 302	0.15 155	0.15 173

UNet	0.55 363	0.27 330	0.72 389	0.45 330	0.41 446	0.97 444	0.40 318	1.01 343	0.80 279	0.87 354	0.90 299	1.03 417	0.75 410	0.76 335	0.67 386	0.19 301	0.15 305	0.20 298	0.17 271	0.21 325	0.18 273

FADNet_RVC	0.58 390	0.39 428	1.26 485	0.45 330	0.32 381	0.55 282	0.34 220	1.12 387	0.90 348	0.68 235	0.90 299	0.61 241	0.71 385	1.03 442	0.80 417	0.21 338	0.18 380	0.27 435	0.23 411	0.33 451	0.30 433

RYNet	0.76 445	0.37 415	0.74 398	0.54 456	0.67 520	1.35 499	0.68 468	1.28 459	1.21 473	1.10 468	0.90 299	1.31 471	0.94 469	1.01 437	1.30 491	0.22 360	0.16 332	0.27 435	0.23 411	0.43 491	0.45 501

PA-Net	0.70 428	0.46 460	0.96 456	0.51 417	0.53 497	0.94 439	0.73 485	1.14 396	1.15 456	0.83 320	0.90 299	0.88 372	0.76 419	1.19 464	0.96 450	0.25 411	0.41 522	0.29 454	0.44 515	0.27 416	0.39 477
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
NVstereo2D	0.62 411	0.32 387	0.82 418	0.50 405	0.44 464	0.88 428	0.48 390	1.12 387	1.17 461	0.67 226	0.90 299	0.90 380	0.69 375	1.02 440	0.69 393	0.33 472	0.16 332	0.29 454	0.20 353	0.43 491	0.46 505

test_5	0.44 250	0.25 280	0.48 222	0.53 444	0.28 296	0.28 74	0.42 349	0.77 257	0.87 327	0.63 196	0.91 307	0.73 315	0.53 276	0.82 367	0.36 209	0.14 78	0.11 105	0.18 228	0.18 302	0.18 261	0.16 204

psm_up	0.57 378	0.27 330	0.52 273	0.50 405	0.33 393	0.65 346	0.60 451	1.07 368	0.84 308	0.87 354	0.91 307	1.00 409	1.06 486	0.80 356	0.66 383	0.22 360	0.25 454	0.26 426	0.23 411	0.22 351	0.21 333

UPFNet	0.55 363	0.26 314	0.59 329	0.46 355	0.38 428	0.83 417	0.48 390	1.03 351	0.80 279	0.92 389	0.91 307	0.85 358	0.67 365	0.87 380	0.78 409	0.20 322	0.21 417	0.20 298	0.20 353	0.20 313	0.15 173

STTStereo	0.57 378	0.39 428	0.87 441	0.45 330	0.32 381	0.62 324	0.45 372	1.01 343	0.87 327	1.01 431	0.91 307	0.95 395	0.58 310	0.77 342	0.66 383	0.25 411	0.24 446	0.27 435	0.33 488	0.25 395	0.26 400

NLCA_NET_v2_RVC	0.55 363	0.33 395	0.71 383	0.46 355	0.31 356	0.66 353	0.43 357	1.07 368	0.89 343	0.93 392	0.91 307	0.98 402	0.61 328	0.76 335	0.64 381	0.22 360	0.18 380	0.22 357	0.22 395	0.22 351	0.24 387
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
StereoDRNet	0.67 419	0.35 404	0.82 418	0.53 444	0.44 464	1.03 460	0.53 422	1.51 508	1.06 424	1.13 474	0.91 307	1.07 434	0.74 407	0.87 380	0.95 448	0.24 398	0.19 398	0.25 407	0.23 411	0.27 416	0.22 352

IPLGR_C	0.42 231	0.23 227	0.71 383	0.46 355	0.33 393	0.51 256	0.34 220	0.69 190	0.69 218	0.84 326	0.92 313	0.46 165	0.33 161	0.53 144	0.53 341	0.17 228	0.12 172	0.16 143	0.14 165	0.13 68	0.16 204

ACRE	0.42 231	0.23 227	0.73 394	0.45 330	0.33 393	0.50 251	0.33 208	0.68 180	0.70 222	0.82 313	0.92 313	0.46 165	0.32 154	0.53 144	0.52 330	0.17 228	0.12 172	0.15 117	0.14 165	0.13 68	0.16 204

111	0.42 231	0.18 64	0.46 197	0.35 63	0.19 42	0.52 264	0.28 121	0.76 252	1.16 458	0.52 155	0.92 313	0.65 266	0.51 272	0.65 252	0.37 218	0.15 145	0.10 42	0.14 75	0.12 99	0.13 68	0.16 204

HSM	0.53 349	0.25 280	0.46 197	0.40 189	0.25 199	0.74 385	0.44 365	1.29 464	0.78 263	0.82 313	0.92 313	1.21 460	0.75 410	0.90 396	0.48 309	0.18 264	0.14 281	0.17 182	0.14 165	0.17 230	0.18 273

NOSS_ROB	0.59 394	0.40 437	0.42 151	0.45 330	0.31 356	0.79 399	0.53 422	1.09 376	1.12 445	0.69 238	0.92 313	0.77 336	0.63 338	0.81 361	0.52 330	0.39 499	0.38 513	0.44 506	0.42 514	0.38 477	0.36 468

GMStereo_Zeroshot	0.51 328	0.46 460	0.80 411	0.50 405	0.28 296	0.57 297	0.30 154	0.75 248	0.79 270	0.88 364	0.94 318	0.90 380	0.37 189	0.77 342	0.46 294	0.27 428	0.14 281	0.26 426	0.15 190	0.39 481	0.19 284

psmg	0.50 314	0.26 314	0.47 209	0.42 251	0.29 319	0.82 414	0.42 349	1.07 368	0.80 279	0.95 404	0.94 318	0.76 331	0.59 316	0.66 264	0.48 309	0.21 338	0.16 332	0.20 298	0.20 353	0.19 296	0.19 284

AASNet	0.55 363	0.27 330	0.62 341	0.51 417	0.32 381	0.73 381	0.44 365	1.55 511	0.88 338	0.88 364	0.94 318	0.64 260	0.63 338	0.62 226	0.84 423	0.23 387	0.20 407	0.20 298	0.16 219	0.22 351	0.20 315

MaskLacGwcNet_RVC	0.71 431	0.84 520	0.80 411	0.55 464	0.38 428	1.38 502	0.57 438	1.07 368	0.81 288	0.90 379	0.94 318	0.95 395	0.54 283	1.01 437	0.61 372	0.41 504	0.30 484	0.57 525	0.31 479	0.86 530	0.39 477

DCRE	0.38 181	0.19 95	0.47 209	0.45 330	0.33 393	0.45 237	0.40 318	0.66 163	0.53 164	0.49 149	0.95 322	0.57 210	0.39 212	0.53 144	0.32 167	0.14 78	0.13 243	0.15 117	0.14 165	0.14 112	0.15 173

IER	0.48 287	0.25 280	0.60 334	0.38 127	0.28 296	0.67 362	0.38 287	0.82 278	0.68 211	0.88 364	0.95 322	0.74 319	0.79 426	0.62 226	0.46 294	0.17 228	0.14 281	0.17 182	0.17 271	0.17 230	0.16 204

IIG-Stereo	0.45 259	0.22 194	0.48 222	0.51 417	0.26 236	0.43 220	0.21 36	0.73 232	0.80 279	0.84 326	0.95 322	0.82 354	0.46 250	0.95 414	0.37 218	0.16 190	0.12 172	0.19 261	0.15 190	0.15 155	0.12 60

ICVP	0.48 287	0.26 314	0.42 151	0.49 394	0.28 296	0.63 330	0.43 357	1.05 359	0.72 231	0.68 235	0.95 322	0.75 324	0.56 294	0.55 153	0.61 372	0.24 398	0.18 380	0.19 261	0.17 271	0.19 296	0.21 333
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
G2L-Stereo_test	0.50 314	0.22 194	0.46 197	0.34 47	0.24 169	0.58 303	0.59 448	1.14 396	0.79 270	0.89 371	0.96 326	0.96 398	0.59 316	0.72 313	0.67 386	0.17 228	0.12 172	0.14 75	0.12 99	0.15 155	0.16 204

test_sample8	1.36 520	0.37 415	0.83 422	0.39 152	0.31 356	0.72 377	0.49 403	1.19 417	0.79 270	1.51 506	0.96 326	3.29 546	1.64 526	1.29 479	2.03 522	0.42 506	9.50 579	0.40 498	0.41 509	0.36 469	0.35 462

CoDeX	0.48 287	0.21 164	0.53 281	0.43 291	0.25 199	0.74 385	0.38 287	1.36 484	0.82 301	0.84 326	0.96 326	0.63 253	0.57 306	0.63 237	0.40 265	0.17 228	0.13 243	0.17 182	0.15 190	0.16 204	0.15 173

TestStereo1	0.44 250	0.24 249	0.45 184	0.52 434	0.25 199	0.35 152	0.40 318	0.81 272	0.94 375	0.70 244	0.96 326	0.48 175	0.45 243	0.94 408	0.33 177	0.16 190	0.13 243	0.18 228	0.16 219	0.15 155	0.14 134

SA-5K	0.44 250	0.24 249	0.45 184	0.52 434	0.25 199	0.35 152	0.40 318	0.81 272	0.94 375	0.70 244	0.96 326	0.48 175	0.45 243	0.94 408	0.33 177	0.16 190	0.13 243	0.18 228	0.16 219	0.15 155	0.14 134

CIPLG	0.42 231	0.23 227	0.71 383	0.45 330	0.33 393	0.51 256	0.33 208	0.68 180	0.68 211	0.84 326	0.96 326	0.47 170	0.33 161	0.56 163	0.52 330	0.17 228	0.12 172	0.16 143	0.14 165	0.13 68	0.16 204

ACVNet	0.47 277	0.24 249	0.39 117	0.40 189	0.28 296	0.58 303	0.40 318	0.91 304	0.81 288	0.67 226	0.96 326	0.79 346	0.66 356	0.65 252	0.71 397	0.18 264	0.15 305	0.16 143	0.15 190	0.18 261	0.15 173

acv_ft	0.52 342	0.24 249	0.64 350	0.45 330	0.28 296	0.85 423	0.40 318	0.95 323	0.81 288	1.00 428	0.96 326	0.79 346	0.62 333	0.65 252	0.88 428	0.18 264	0.15 305	0.16 143	0.15 190	0.18 261	0.15 173

NaN_ROB	0.73 433	0.46 460	0.89 445	0.52 434	0.34 405	0.98 449	1.11 524	1.28 459	1.20 470	1.27 494	0.96 326	1.08 435	0.79 426	1.34 490	0.78 409	0.24 398	0.30 484	0.23 379	0.24 425	0.23 371	0.26 400

test_sample5	0.50 314	0.28 346	0.55 298	0.37 108	0.23 129	0.65 346	0.38 287	1.19 417	0.86 320	0.81 311	0.97 335	0.64 260	0.60 322	0.72 313	0.48 309	0.22 360	0.16 332	0.22 357	0.21 373	0.23 371	0.22 352

NINENet	0.52 342	0.30 375	0.55 298	0.46 355	0.33 393	0.78 393	0.34 220	1.18 413	0.91 354	0.84 326	0.97 335	0.64 260	0.54 283	0.74 318	0.56 350	0.23 387	0.20 407	0.25 407	0.18 302	0.22 351	0.22 352

CSP-Net	0.57 378	0.29 360	0.55 298	0.42 251	0.29 319	1.20 491	0.49 403	1.29 464	0.75 251	0.98 422	0.97 335	0.88 372	0.69 375	0.85 376	0.66 383	0.27 428	0.18 380	0.17 182	0.17 271	0.18 261	0.19 284

MMNet	0.57 378	0.26 314	0.67 362	0.45 330	0.35 411	1.04 462	0.39 305	0.93 315	0.98 396	0.96 416	0.97 335	0.86 362	0.80 430	0.83 369	0.80 417	0.16 190	0.15 305	0.19 261	0.19 330	0.20 313	0.17 247

ffm	0.47 277	0.28 346	0.68 369	0.39 152	0.26 236	0.56 288	0.40 318	0.72 220	1.13 450	0.76 280	0.98 339	0.71 295	0.55 287	0.61 204	0.26 74	0.17 228	0.11 105	0.25 407	0.21 373	0.16 204	0.17 247

ff1	0.56 372	0.28 346	0.68 369	0.39 152	0.26 236	0.56 288	0.40 318	0.72 220	1.13 450	0.76 280	0.98 339	0.71 295	0.55 287	1.25 472	1.46 500	0.17 228	0.11 105	0.25 407	0.21 373	0.16 204	0.17 247

mmx	0.59 394	0.28 346	0.68 369	0.39 152	0.26 236	0.56 288	0.40 318	1.24 440	1.06 424	0.76 280	0.98 339	0.71 295	0.55 287	1.25 472	1.46 500	0.21 338	0.16 332	0.25 407	0.21 373	0.24 384	0.22 352

xxx	0.59 394	0.28 346	0.68 369	0.39 152	0.26 236	0.56 288	0.40 318	1.24 440	1.06 424	0.76 280	0.98 339	0.71 295	0.55 287	1.25 472	1.46 500	0.21 338	0.16 332	0.25 407	0.21 373	0.24 384	0.22 352

anonymity	0.98 483	0.89 524	1.06 470	0.93 528	1.04 540	0.97 444	0.82 501	1.33 477	0.93 366	1.08 460	0.98 339	1.02 415	0.95 471	1.02 440	0.93 443	0.96 539	0.96 561	0.90 536	0.91 547	0.92 532	0.95 538

ADLNet	0.57 378	0.29 360	0.58 321	0.46 355	0.35 411	0.80 405	0.46 375	1.14 396	0.88 338	1.03 438	0.98 339	0.92 392	0.66 356	0.71 308	0.83 422	0.22 360	0.16 332	0.22 357	0.22 395	0.22 351	0.23 376

AdaStereo	0.52 342	0.34 400	0.53 281	0.49 394	0.25 199	0.71 373	0.36 256	1.24 440	0.91 354	0.77 288	0.98 339	0.75 324	0.50 267	0.71 308	0.51 325	0.27 428	0.13 243	0.28 446	0.18 302	0.23 371	0.18 273
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.
NCCL2	0.74 438	0.45 455	0.77 406	0.65 501	0.45 470	0.97 444	1.16 529	1.16 402	1.02 410	1.00 428	0.98 339	1.48 499	0.88 455	0.99 431	0.89 430	0.31 460	0.27 470	0.39 495	0.39 501	0.33 451	0.34 458

ADLNet2	0.57 378	0.26 314	0.71 383	0.48 383	0.31 356	0.83 417	0.51 412	1.10 380	0.99 399	0.85 339	0.99 347	0.99 407	0.70 380	0.79 353	0.78 409	0.21 338	0.17 365	0.18 228	0.18 302	0.22 351	0.22 352

xxxx	1.07 492	0.23 227	0.53 281	0.38 127	0.22 101	0.83 417	0.36 256	1.41 492	0.95 379	0.75 274	0.99 347	0.97 400	0.64 346	0.70 298	11.37 568	0.20 322	0.17 365	0.18 228	0.17 271	0.19 296	0.20 315

RAFT-Stereo + iAFF	0.37 163	0.18 64	0.45 184	0.36 90	0.19 42	0.33 139	0.28 121	0.67 174	0.77 259	0.72 256	0.99 347	0.56 206	0.39 212	0.44 82	0.31 160	0.11 21	0.09 17	0.15 117	0.14 165	0.13 68	0.11 29

delet	0.57 378	0.25 280	0.63 345	0.46 355	0.34 405	1.05 467	0.51 412	1.04 352	0.94 375	0.90 379	0.99 347	0.90 380	0.68 373	0.87 380	0.78 409	0.18 264	0.18 380	0.20 298	0.21 373	0.17 230	0.17 247

MIM_Stereo	0.39 194	0.18 64	0.59 329	0.38 127	0.25 199	0.27 60	0.24 68	0.72 220	0.56 167	0.72 256	1.00 351	0.62 248	0.29 125	0.67 274	0.39 243	0.13 50	0.14 281	0.17 182	0.16 219	0.14 112	0.12 60

CRFU-Net	0.59 394	0.29 360	0.62 341	0.47 375	0.31 356	1.20 491	0.51 412	1.19 417	0.59 179	1.05 448	1.00 351	1.06 430	0.87 450	0.83 369	0.77 408	0.22 360	0.19 398	0.18 228	0.16 219	0.19 296	0.20 315

CFNet-ft	0.50 314	0.25 280	0.39 117	0.41 217	0.26 236	0.66 353	0.37 269	0.91 304	0.87 327	0.67 226	1.00 351	1.05 426	0.70 380	0.68 283	0.57 356	0.23 387	0.16 332	0.24 394	0.21 373	0.24 384	0.19 284

CFNet_RVC	0.50 314	0.25 280	0.39 117	0.41 217	0.26 236	0.66 353	0.37 269	0.91 304	0.87 327	0.67 226	1.00 351	1.05 426	0.70 380	0.68 283	0.57 356	0.23 387	0.16 332	0.24 394	0.21 373	0.24 384	0.19 284

MyStereo8	0.42 231	0.21 164	0.64 350	0.43 291	0.29 319	0.55 282	0.28 121	0.72 220	0.50 154	0.73 263	1.01 355	0.57 210	0.44 236	0.52 138	0.52 330	0.15 145	0.12 172	0.16 143	0.14 165	0.19 296	0.21 333

hitnet-ft	0.57 378	0.29 360	0.43 170	0.42 251	0.29 319	0.81 411	0.40 318	0.98 332	0.91 354	0.84 326	1.01 355	1.13 453	0.72 396	0.83 369	0.71 397	0.28 439	0.21 417	0.28 446	0.22 395	0.29 427	0.27 410

SMFormer	0.53 349	0.24 249	0.67 362	0.35 63	0.20 65	0.63 330	0.34 220	1.26 449	1.06 424	0.85 339	1.02 357	0.71 295	0.66 356	0.96 417	0.60 366	0.19 301	0.16 332	0.18 228	0.17 271	0.19 296	0.20 315

tta	0.53 349	0.24 249	0.67 362	0.35 63	0.20 65	0.63 330	0.34 220	1.26 449	1.06 424	0.85 339	1.02 357	0.71 295	0.66 356	0.96 417	0.60 366	0.19 301	0.16 332	0.18 228	0.17 271	0.15 155	0.16 204

qqq1	0.51 328	0.24 249	0.67 362	0.35 63	0.20 65	0.63 330	0.34 220	1.26 449	1.06 424	0.85 339	1.02 357	0.71 295	0.66 356	0.96 417	0.36 209	0.19 301	0.16 332	0.14 75	0.12 99	0.15 155	0.16 204

fff1	0.51 328	0.24 249	0.67 362	0.35 63	0.20 65	0.63 330	0.34 220	1.26 449	1.06 424	0.85 339	1.02 357	0.71 295	0.66 356	0.96 417	0.36 209	0.19 301	0.16 332	0.14 75	0.12 99	0.15 155	0.16 204

1111x	0.64 416	0.23 227	0.61 335	0.39 152	0.21 83	0.68 366	0.46 375	1.32 474	1.03 414	0.76 280	1.02 357	0.95 395	0.72 396	1.13 454	2.15 528	0.18 264	0.18 380	0.18 228	0.19 330	0.20 313	0.19 284

UDG	0.93 473	1.03 533	0.75 401	1.00 530	0.97 533	1.02 458	0.57 438	1.18 413	1.01 405	0.93 392	1.02 357	1.32 473	1.03 481	0.88 386	0.92 441	0.55 525	0.33 504	1.82 548	0.41 509	1.20 539	0.74 530

GANet-RSSM	0.49 300	0.22 194	0.42 151	0.39 152	0.26 236	0.58 303	0.41 338	1.12 387	0.82 301	0.73 263	1.02 357	0.88 372	0.75 410	0.67 274	0.48 309	0.22 360	0.16 332	0.18 228	0.19 330	0.18 261	0.18 273

DeepPrunerF	0.93 473	0.55 488	3.88 546	0.70 514	0.81 526	0.72 377	0.74 487	1.28 459	1.97 532	0.95 404	1.02 357	0.87 368	0.85 443	1.16 460	1.07 475	0.35 486	0.29 479	0.43 504	0.40 504	0.31 439	0.33 455

GANetREF_RVC	0.82 453	0.77 512	0.95 455	0.68 508	0.43 458	1.15 482	1.06 522	1.19 417	1.20 470	1.03 438	1.02 357	1.10 443	0.89 458	1.20 467	0.78 409	0.49 516	0.39 517	0.58 526	0.39 501	0.69 524	0.49 511
Zhang, Feihu and Prisacariu, Victor and Yang, Ruigang and Torr, Philip HS: GA-Net: Guided Aggregation Net for End- to-end Stereo Matching. CVPR 2019
ccs_rob	0.47 277	0.25 280	0.55 298	0.38 127	0.28 296	0.58 303	0.32 192	0.89 298	0.90 348	0.83 320	1.02 357	0.75 324	0.48 259	0.61 204	0.46 294	0.17 228	0.12 172	0.24 394	0.16 219	0.26 406	0.21 333

AACVNet	0.52 342	0.25 280	0.56 310	0.48 383	0.29 319	0.55 282	0.38 287	0.96 328	0.59 179	0.83 320	1.03 367	1.03 417	0.77 424	0.91 399	0.58 363	0.22 360	0.18 380	0.24 394	0.18 302	0.24 384	0.22 352

LCNet	0.42 231	0.21 164	0.34 58	0.44 316	0.24 169	0.47 244	0.28 121	0.69 190	0.57 174	0.72 256	1.03 367	0.66 278	0.58 310	0.60 198	0.35 198	0.15 145	0.10 42	0.19 261	0.19 330	0.22 351	0.37 474

CFNet_pseudo	0.47 277	0.25 280	0.55 298	0.38 127	0.28 296	0.58 303	0.32 192	0.89 298	0.90 348	0.83 320	1.03 367	0.75 324	0.48 259	0.61 204	0.46 294	0.17 228	0.13 243	0.24 394	0.16 219	0.26 406	0.21 333

SA	0.45 259	0.26 314	0.50 243	0.47 375	0.24 169	0.46 240	0.36 256	0.79 267	1.00 403	0.61 185	1.04 370	0.50 183	0.50 267	0.98 426	0.33 177	0.16 190	0.13 243	0.21 342	0.19 330	0.15 155	0.14 134

LMCR-Stereo	0.55 363	0.33 395	0.57 319	0.60 484	0.30 343	0.80 405	0.36 256	1.30 466	0.79 270	0.90 379	1.04 370	0.57 210	0.64 346	0.87 380	0.73 402	0.20 322	0.15 305	0.19 261	0.14 165	0.25 395	0.18 273

PSMNet_ROB	0.67 419	0.39 428	0.76 403	0.57 473	0.43 458	1.00 452	0.85 507	1.25 447	0.93 366	0.82 313	1.04 370	1.08 435	0.64 346	0.89 388	1.02 463	0.29 449	0.21 417	0.31 465	0.31 479	0.27 416	0.25 396

SQANet	0.87 468	0.76 511	0.76 403	1.16 537	0.99 535	1.10 471	0.51 412	1.12 387	0.85 314	0.93 392	1.05 373	1.03 417	0.76 419	1.07 446	0.70 394	0.79 533	0.25 454	1.04 539	0.36 494	1.56 541	0.70 528

STrans-v2	0.47 277	0.21 164	0.49 231	0.41 217	0.25 199	0.54 276	0.49 403	1.16 402	0.82 301	0.67 226	1.05 373	0.71 295	0.67 365	0.74 318	0.34 189	0.15 145	0.11 105	0.17 182	0.15 190	0.14 112	0.14 134

RASNet	0.57 378	0.24 249	0.61 335	0.39 152	0.23 129	0.71 373	0.40 318	1.02 346	0.93 366	0.77 288	1.05 373	1.05 426	0.98 475	0.99 431	1.03 464	0.16 190	0.14 281	0.14 75	0.17 271	0.15 155	0.14 134

CVANet_RVC	0.59 394	0.35 404	0.54 294	0.49 394	0.33 393	0.70 368	0.67 465	1.12 387	0.97 391	0.88 364	1.05 373	1.01 413	0.72 396	0.94 408	0.55 348	0.30 456	0.20 407	0.28 446	0.26 449	0.32 446	0.23 376

DeepPruner_ROB	0.55 363	0.37 415	0.67 362	0.42 251	0.31 356	0.50 251	0.43 357	1.22 435	0.73 241	0.86 349	1.05 373	0.85 358	0.58 310	0.90 396	0.56 350	0.29 449	0.23 437	0.22 357	0.22 395	0.26 406	0.26 400

iResNet_ROB	0.55 363	0.24 249	0.61 335	0.38 127	0.22 101	0.66 353	0.30 154	1.59 520	1.33 493	0.94 399	1.05 373	0.81 352	0.69 375	0.84 373	0.46 294	0.17 228	0.12 172	0.14 75	0.09 5	0.15 155	0.20 315

test_sample6	0.51 328	0.27 330	0.55 298	0.38 127	0.23 129	0.64 339	0.39 305	1.18 413	0.88 338	0.84 326	1.06 379	0.66 278	0.61 328	0.75 325	0.52 330	0.23 387	0.17 365	0.22 357	0.22 395	0.24 384	0.23 376

DualNet	0.51 328	0.28 346	0.55 298	0.37 108	0.23 129	0.65 346	0.38 287	1.19 417	0.86 320	0.84 326	1.06 379	0.64 260	0.60 322	0.72 313	0.48 309	0.22 360	0.16 332	0.22 357	0.21 373	0.23 371	0.22 352

SACVNet	0.61 405	0.36 413	0.67 362	0.57 473	0.37 421	0.65 346	0.47 383	1.16 402	0.80 279	1.04 443	1.06 379	1.02 415	0.81 433	0.99 431	0.57 356	0.28 439	0.21 417	0.25 407	0.24 425	0.30 435	0.39 477

cf-r	0.49 300	0.24 249	0.49 231	0.40 189	0.23 129	0.58 303	0.38 287	0.92 313	0.87 327	0.77 288	1.06 379	0.98 402	0.67 365	0.59 185	0.61 372	0.21 338	0.14 281	0.17 182	0.19 330	0.15 155	0.16 204

mmm	0.47 277	0.28 346	0.51 252	0.39 152	0.25 199	0.61 320	0.38 287	1.00 342	0.60 186	0.77 288	1.07 383	0.65 266	0.53 276	0.61 204	0.49 318	0.18 264	0.15 305	0.23 379	0.20 353	0.21 325	0.20 315

PCWNet_CMD	0.49 300	0.25 280	0.56 310	0.40 189	0.27 272	0.64 339	0.32 192	0.98 332	0.99 399	0.87 354	1.07 383	0.78 339	0.46 250	0.61 204	0.44 284	0.17 228	0.13 243	0.21 342	0.16 219	0.26 406	0.20 315

PSMNet-RSSM	0.50 314	0.24 249	0.41 138	0.43 291	0.26 236	0.51 256	0.40 318	1.16 402	0.79 270	0.75 274	1.07 383	0.87 368	0.69 375	0.66 264	0.52 330	0.24 398	0.16 332	0.23 379	0.26 449	0.20 313	0.20 315

MSMDNet	0.49 300	0.25 280	0.56 310	0.40 189	0.27 272	0.64 339	0.32 192	0.99 336	0.99 399	0.87 354	1.07 383	0.79 346	0.46 250	0.61 204	0.44 284	0.17 228	0.13 243	0.20 298	0.16 219	0.25 395	0.20 315

CFNet	0.53 349	0.30 375	0.53 281	0.42 251	0.28 296	0.73 381	0.35 243	1.21 427	1.01 405	0.74 270	1.07 383	0.85 358	0.60 322	0.83 369	0.58 363	0.19 301	0.15 305	0.23 379	0.23 411	0.21 325	0.17 247

DISCO	0.72 432	0.27 330	0.72 389	0.45 330	0.31 356	1.12 478	0.53 422	1.32 474	1.25 476	0.84 326	1.07 383	1.52 505	0.87 450	1.82 521	1.08 478	0.20 322	0.15 305	0.18 228	0.16 219	0.24 384	0.24 387

test_xeample	1.06 490	0.23 227	0.51 252	0.37 108	0.22 101	0.71 373	0.39 305	1.31 468	0.92 360	0.87 354	1.08 389	0.70 292	0.64 346	0.75 325	11.43 569	0.19 301	0.16 332	0.18 228	0.17 271	0.18 261	0.19 284

DN-CSS_ROB	0.45 259	0.27 330	0.74 398	0.41 217	0.29 319	0.43 220	0.29 136	0.80 270	0.78 263	0.73 263	1.08 389	0.48 175	0.45 243	0.81 361	0.40 265	0.15 145	0.12 172	0.21 342	0.19 330	0.18 261	0.17 247

PSMNet-RUCA	0.78 448	0.78 514	1.23 483	1.01 531	0.91 527	0.68 366	0.53 422	1.16 402	1.06 424	0.79 304	1.10 391	0.82 354	0.72 396	0.94 408	0.70 394	0.55 525	0.27 470	0.76 532	0.46 516	0.70 525	0.49 511

ttt	0.56 372	0.27 330	0.49 231	0.39 152	0.25 199	0.65 346	0.42 349	1.24 440	1.08 436	0.76 280	1.10 391	0.63 253	0.51 272	0.95 414	1.03 464	0.25 411	0.22 426	0.22 357	0.21 373	0.25 395	0.25 396

SuperB	1.00 486	0.41 443	4.03 549	0.45 330	0.32 381	0.99 451	0.49 403	1.09 376	2.09 535	1.10 468	1.10 391	0.74 319	0.83 436	1.13 454	1.75 512	0.20 322	0.15 305	0.17 182	0.15 190	2.50 559	0.27 410

iResNetv2_ROB	0.55 363	0.29 360	0.86 436	0.39 152	0.25 199	0.67 362	0.37 269	1.21 427	1.02 410	1.02 435	1.10 391	0.89 377	0.79 426	0.74 318	0.43 277	0.19 301	0.13 243	0.15 117	0.11 72	0.19 296	0.16 204

DRN-Test	0.68 422	0.34 400	0.77 406	0.52 434	0.40 441	1.14 480	0.61 453	1.56 515	1.04 418	1.18 478	1.10 391	1.05 426	0.72 396	0.82 367	1.01 459	0.24 398	0.18 380	0.26 426	0.25 438	0.26 406	0.23 376

StereoVision	0.43 244	0.29 360	0.54 294	0.50 405	0.28 296	0.37 172	0.38 287	0.75 248	0.63 190	0.46 138	1.11 396	0.53 196	0.38 197	0.57 172	0.34 189	0.21 338	0.24 446	0.25 407	0.24 425	0.26 406	0.17 247

TDLM	0.59 394	0.35 404	0.57 319	0.53 444	0.32 381	0.67 362	0.72 480	1.09 376	1.03 414	0.84 326	1.11 396	0.84 356	0.71 385	0.96 417	0.61 372	0.28 439	0.18 380	0.26 426	0.22 395	0.27 416	0.21 333

coex_refinement	0.54 354	0.22 194	0.44 176	0.45 330	0.31 356	0.75 389	0.40 318	1.16 402	0.92 360	0.87 354	1.12 398	0.99 407	0.57 306	0.69 290	0.90 436	0.21 338	0.14 281	0.16 143	0.16 219	0.21 325	0.22 352

PSM-AAD	0.48 287	0.21 164	0.39 117	0.44 316	0.23 129	0.56 288	0.47 383	0.67 174	0.73 241	1.08 460	1.12 398	0.58 225	0.87 450	0.63 237	0.33 177	0.15 145	0.11 105	0.25 407	0.26 449	0.18 261	0.42 490

AFF-stereo	0.39 194	0.20 130	0.42 151	0.37 108	0.22 101	0.27 60	0.31 178	0.67 174	0.72 231	0.66 217	1.12 398	0.75 324	0.38 197	0.57 172	0.35 198	0.11 21	0.09 17	0.16 143	0.16 219	0.14 112	0.12 60

XQC	0.97 481	0.70 505	1.54 511	0.70 514	0.55 501	1.48 508	0.81 499	1.41 492	1.57 514	1.21 481	1.12 398	1.33 478	1.04 483	1.55 506	2.00 520	0.39 499	0.25 454	0.37 489	0.32 482	0.55 517	0.49 511

MLCV	0.49 300	0.26 314	0.73 394	0.38 127	0.18 21	0.64 339	0.33 208	0.84 283	0.89 343	0.96 416	1.12 398	0.72 310	0.45 243	1.00 436	0.59 365	0.14 78	0.10 42	0.14 75	0.11 72	0.14 112	0.14 134

DPSNet	1.08 494	0.44 453	2.64 536	0.54 456	0.42 455	1.59 515	1.25 535	2.39 546	1.50 510	1.13 474	1.12 398	1.51 503	2.19 545	1.44 499	1.51 505	0.35 486	0.25 454	0.25 407	0.21 373	0.49 505	0.39 477

iResNet	0.52 342	0.31 384	0.86 436	0.44 316	0.22 101	0.66 353	0.47 383	0.92 313	1.02 410	0.89 371	1.12 398	0.69 290	0.55 287	0.86 378	0.60 366	0.15 145	0.11 105	0.15 117	0.12 99	0.17 230	0.17 247

HI	0.46 266	0.22 194	0.41 138	0.35 63	0.35 411	0.27 60	0.32 192	0.75 248	0.50 154	0.90 379	1.13 405	1.12 451	0.73 401	0.70 298	0.57 356	0.12 28	0.10 42	0.17 182	0.17 271	0.17 230	0.16 204

CoSv	0.46 266	0.22 194	0.41 138	0.35 63	0.35 411	0.27 60	0.32 192	0.75 248	0.50 154	0.90 379	1.13 405	1.12 451	0.73 401	0.70 298	0.57 356	0.12 28	0.10 42	0.17 182	0.17 271	0.17 230	0.16 204

222	1.25 512	0.23 227	0.53 281	0.38 127	0.23 129	0.78 393	0.37 269	1.41 492	0.93 366	0.97 419	1.13 405	0.74 319	0.71 385	0.74 318	14.86 572	0.20 322	0.16 332	0.17 182	0.16 219	0.18 261	0.20 315

StereoDRNet-Refined	0.61 405	0.33 395	0.63 345	0.47 375	0.31 356	0.94 439	0.41 338	1.04 352	0.97 391	1.15 476	1.13 405	1.00 409	0.74 407	0.93 405	0.93 443	0.18 264	0.13 243	0.22 357	0.21 373	0.20 313	0.21 333
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
TCMNet	0.68 422	0.41 443	1.08 471	0.60 484	0.61 514	0.97 444	0.55 432	1.11 382	0.93 366	0.87 354	1.14 409	0.89 377	0.65 354	0.92 401	1.06 472	0.26 417	0.26 463	0.31 465	0.28 463	0.33 451	0.30 433

Wz-Net-LNSev	0.75 442	0.54 482	1.59 513	0.51 417	0.41 446	1.16 484	0.79 497	1.27 454	1.13 450	1.04 443	1.14 409	1.11 445	0.94 469	0.93 405	1.00 458	0.24 398	0.22 426	0.21 342	0.19 330	0.26 406	0.27 410

TransformOpticalFlow	0.46 266	0.21 164	0.49 231	0.42 251	0.24 169	0.36 160	0.46 375	1.04 352	0.84 308	0.67 226	1.14 409	0.73 315	0.56 294	0.78 350	0.33 177	0.15 145	0.10 42	0.17 182	0.15 190	0.14 112	0.15 173

UGAM	0.54 354	0.23 227	0.51 252	0.46 355	0.26 236	0.40 194	0.52 418	0.65 156	1.19 467	0.78 299	1.15 412	1.38 489	0.56 294	1.03 442	0.56 350	0.18 264	0.15 305	0.25 407	0.21 373	0.15 155	0.13 104

AIO-Stereo-zeroshot1	0.52 342	0.23 227	1.38 499	0.40 189	0.53 497	0.29 85	0.30 154	1.49 504	0.45 133	0.69 238	1.15 412	0.98 402	0.32 154	0.70 298	0.29 133	0.15 145	0.11 105	0.17 182	0.20 353	0.22 351	0.27 410

APVNet	0.73 433	0.39 428	1.01 463	0.58 479	0.45 470	1.16 484	0.68 468	1.47 503	0.87 327	0.84 326	1.15 412	1.04 422	0.84 439	1.14 456	1.18 484	0.27 428	0.28 477	0.32 471	0.31 479	0.29 427	0.32 446

HSM-Net_RVC	0.55 363	0.23 227	0.37 99	0.38 127	0.22 101	0.86 425	0.40 318	1.31 468	0.93 366	0.92 389	1.15 412	1.26 464	0.71 385	0.75 325	0.53 341	0.17 228	0.14 281	0.16 143	0.15 190	0.17 230	0.17 247
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
LALA_ROB	0.76 445	0.46 460	0.86 436	0.55 464	0.41 446	1.00 452	0.93 514	1.25 447	1.13 450	1.23 487	1.15 412	1.55 507	0.80 430	1.11 453	0.96 450	0.33 472	0.23 437	0.35 479	0.30 470	0.35 464	0.32 446

DAS	0.54 354	0.26 314	0.66 357	0.49 394	0.31 356	0.61 320	0.43 357	0.89 298	1.01 405	0.95 404	1.16 417	0.71 295	0.85 443	0.89 388	0.47 305	0.18 264	0.14 281	0.18 228	0.15 190	0.22 351	0.19 284

SepStereo	0.54 354	0.26 314	0.66 357	0.49 394	0.31 356	0.61 320	0.43 357	0.89 298	1.01 405	0.95 404	1.16 417	0.71 295	0.85 443	0.97 424	0.47 305	0.18 264	0.14 281	0.18 228	0.15 190	0.22 351	0.19 284

HGLStereo	0.58 390	0.30 375	0.65 355	0.51 417	0.38 428	0.78 393	0.45 372	1.07 368	0.82 301	0.89 371	1.16 417	0.88 372	0.91 462	0.80 356	0.74 403	0.21 338	0.21 417	0.20 298	0.18 302	0.19 296	0.22 352

ADCP+	1.18 505	0.37 415	3.09 541	0.50 405	0.52 495	1.48 508	0.61 453	1.32 474	1.07 432	1.21 481	1.16 417	1.08 435	1.11 491	1.63 510	7.17 562	0.20 322	0.16 332	0.24 394	0.22 395	0.29 427	0.22 352

DLCB_ROB	0.60 401	0.29 360	0.53 281	0.50 405	0.33 393	0.76 392	0.51 412	1.02 346	0.94 375	1.07 459	1.16 417	1.21 460	0.73 401	0.98 426	0.75 405	0.21 338	0.20 407	0.22 357	0.23 411	0.22 351	0.20 315

iinet-f	0.69 427	0.29 360	2.34 533	0.41 217	0.31 356	1.16 484	0.58 445	0.87 289	0.85 314	0.86 349	1.17 422	1.04 422	0.83 436	0.76 335	1.26 489	0.21 338	0.18 380	0.17 182	0.16 219	0.21 325	0.21 333

dad	0.61 405	0.53 475	0.72 389	0.44 316	0.31 356	0.64 339	0.37 269	0.85 284	1.28 483	1.05 448	1.17 422	1.18 458	0.61 328	0.70 298	0.54 346	0.36 489	0.23 437	0.37 489	0.21 373	0.31 439	0.23 376

GwcNet-RSSM	0.51 328	0.25 280	0.51 252	0.41 217	0.24 169	0.56 288	0.41 338	0.97 330	0.96 386	0.75 274	1.17 422	0.89 377	0.66 356	0.66 264	0.74 403	0.22 360	0.15 305	0.19 261	0.21 373	0.17 230	0.16 204

XPNet_ROB	0.73 433	0.38 423	0.80 411	0.53 444	0.40 441	0.80 405	0.83 503	1.21 427	0.96 386	1.37 499	1.17 422	1.37 485	0.87 450	1.14 456	0.99 457	0.33 472	0.25 454	0.27 435	0.24 425	0.31 439	0.29 428

HBP-ISP	0.61 405	0.47 467	0.45 184	0.46 355	0.33 393	0.79 399	0.29 136	1.15 400	1.05 420	0.85 339	1.18 426	0.67 285	0.71 385	0.92 401	0.57 356	0.37 493	0.38 513	0.47 511	0.41 509	0.39 481	0.32 446

CFNet_ucs	0.51 328	0.25 280	0.58 321	0.39 152	0.31 356	0.59 313	0.35 243	1.04 352	0.95 379	0.89 371	1.19 427	0.80 350	0.49 264	0.66 264	0.45 290	0.21 338	0.16 332	0.26 426	0.18 302	0.27 416	0.23 376

PDISCO_ROB	0.96 479	0.51 470	1.13 475	1.03 534	1.00 536	1.81 528	0.77 493	1.72 530	1.60 517	1.09 464	1.19 427	1.34 481	0.80 430	1.62 509	1.01 459	0.58 527	0.22 426	0.45 507	0.40 504	0.50 507	0.41 487

SAMSARA	1.15 500	0.69 504	1.44 505	1.09 536	0.93 529	2.10 534	1.87 560	1.64 525	1.47 508	1.64 514	1.21 429	2.06 525	1.14 496	1.61 508	1.50 504	0.39 499	0.45 529	0.36 484	0.38 499	0.50 507	0.51 518

SGM-Forest	0.65 417	0.33 395	0.43 170	0.44 316	0.30 343	1.01 456	0.54 429	1.13 394	1.09 442	1.11 471	1.21 429	1.10 443	0.76 419	0.99 431	0.71 397	0.32 465	0.33 504	0.33 476	0.30 470	0.30 435	0.28 421
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
DANet	0.74 438	0.47 467	0.98 461	0.60 484	0.41 446	0.92 435	0.41 338	1.02 346	0.87 327	1.22 485	1.22 431	1.33 478	0.88 455	1.26 475	1.37 495	0.27 428	0.24 446	0.31 465	0.25 438	0.37 475	0.36 468
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
PASM	0.96 479	0.71 508	2.05 529	0.72 517	0.72 525	0.84 422	0.92 511	1.14 396	1.34 494	1.25 490	1.22 431	1.34 481	1.07 487	1.31 487	1.11 479	0.53 521	0.57 538	0.59 527	0.67 537	0.56 522	0.57 525

ETE_ROB	0.73 433	0.52 472	0.93 449	0.57 473	0.37 421	0.80 405	0.86 508	1.19 417	0.95 379	1.20 480	1.22 431	1.39 491	0.86 447	1.07 446	0.88 428	0.27 428	0.21 417	0.31 465	0.27 456	0.34 459	0.35 462

CC-Net-ROB	0.84 460	1.01 532	0.93 449	0.60 484	0.45 470	1.25 493	0.71 474	1.20 424	1.05 420	0.84 326	1.24 434	0.90 380	0.78 425	1.14 456	0.70 394	0.48 515	0.34 507	1.71 546	0.38 499	0.78 528	0.40 482

ISRNet	0.57 378	0.25 280	0.72 389	0.57 473	0.36 418	0.43 220	0.28 121	0.85 284	0.84 308	1.09 464	1.25 435	0.91 386	0.61 328	0.68 283	0.60 366	0.35 486	0.26 463	0.36 484	0.33 488	0.30 435	0.42 490

Wz-Net-LNSev-Ref	0.67 419	0.30 375	1.20 480	0.42 251	0.31 356	1.00 452	0.58 445	1.16 402	1.07 432	1.01 431	1.25 435	1.08 435	0.75 410	1.18 463	1.03 464	0.20 322	0.12 172	0.16 143	0.13 135	0.22 351	0.22 352

Wz-Net-MNSev	0.81 452	0.42 448	1.64 519	0.51 417	0.41 446	1.46 506	0.95 515	1.24 440	1.26 481	1.31 496	1.25 435	1.17 457	0.83 436	1.21 469	1.06 472	0.22 360	0.19 398	0.24 394	0.23 411	0.29 427	0.26 400

FINET	0.75 442	0.45 455	1.38 499	0.48 383	0.46 479	0.98 449	1.00 519	1.22 435	1.69 523	0.91 388	1.25 435	0.74 319	0.74 407	1.09 450	0.82 421	0.37 493	0.31 492	0.27 435	0.24 425	0.35 464	0.34 458

Wz-Net-TNSev	1.23 511	1.24 538	5.25 555	0.51 417	0.43 458	1.49 511	1.09 523	1.58 518	1.42 502	1.25 490	1.26 439	1.58 510	1.52 520	1.97 526	1.95 516	0.33 472	0.32 499	0.26 426	0.30 470	0.41 485	0.43 495

DDUNet	1.10 495	2.58 566	0.83 422	1.21 539	1.27 544	1.02 458	0.69 471	1.17 411	0.95 379	0.98 422	1.26 439	1.28 467	0.84 439	0.97 424	0.79 416	0.85 536	0.40 520	2.00 551	0.60 535	1.34 540	0.94 536

DGSMNet	0.80 450	0.58 495	1.42 503	0.61 489	0.65 517	0.94 439	0.75 490	1.35 480	1.16 458	0.88 364	1.26 439	1.00 409	0.75 410	1.07 446	0.89 430	0.36 489	0.31 492	0.41 502	0.40 504	0.60 523	0.59 526

RTSC	0.93 473	0.54 482	1.59 513	0.56 468	0.40 441	1.17 488	0.55 432	1.44 499	1.82 528	1.53 508	1.26 439	1.15 455	0.82 434	1.70 515	2.44 532	0.26 417	0.20 407	0.23 379	0.24 425	0.31 439	0.32 446

pcwnet_v2	0.60 401	0.29 360	0.89 445	0.46 355	0.36 418	0.62 324	0.38 287	1.33 477	1.24 474	1.02 435	1.27 443	0.71 295	0.59 316	0.71 308	0.51 325	0.28 439	0.21 417	0.24 394	0.23 411	0.29 427	0.30 433

Ntro	1.15 500	1.00 531	1.00 462	1.49 544	1.20 543	1.69 523	0.81 499	1.39 486	1.25 476	1.01 431	1.28 444	1.31 471	1.00 476	1.31 487	0.89 430	1.10 546	0.43 527	1.36 543	0.51 529	1.95 546	0.99 542

R-Stereo Train	0.40 209	0.19 95	0.47 209	0.43 291	0.27 272	0.41 205	0.31 178	0.74 239	0.38 84	0.90 379	1.28 444	0.58 225	0.35 176	0.43 76	0.35 198	0.15 145	0.13 243	0.14 75	0.12 99	0.14 112	0.14 134

RAFT-Stereo	0.40 209	0.19 95	0.47 209	0.43 291	0.27 272	0.41 205	0.31 178	0.74 239	0.38 84	0.90 379	1.28 444	0.58 225	0.35 176	0.43 76	0.35 198	0.15 145	0.13 243	0.14 75	0.12 99	0.14 112	0.14 134
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
PS-NSSS	0.60 401	0.46 460	0.68 369	0.43 291	0.34 405	0.66 353	0.57 438	1.05 359	0.91 354	0.80 307	1.28 444	0.72 310	0.67 365	0.89 388	0.61 372	0.32 465	0.26 463	0.40 498	0.27 456	0.35 464	0.29 428

XX-Stereo	0.38 181	0.18 64	0.52 273	0.58 479	0.38 428	0.39 186	0.20 19	0.62 135	0.31 41	0.47 141	1.29 448	0.72 310	0.25 67	0.59 185	0.28 115	0.16 190	0.11 105	0.17 182	0.16 219	0.14 112	0.11 29

CBMV	0.68 422	0.37 415	0.50 243	0.43 291	0.26 236	1.00 452	0.71 474	1.17 411	1.16 458	1.24 489	1.29 448	1.06 430	0.86 447	0.98 426	0.75 405	0.29 449	0.30 484	0.34 478	0.30 470	0.26 406	0.27 410
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
HHNet	0.42 231	0.19 95	0.43 170	0.35 63	0.38 428	0.33 139	0.33 208	0.71 209	0.78 263	0.87 354	1.30 450	0.52 191	0.36 183	0.53 144	0.37 218	0.16 190	0.11 105	0.19 261	0.15 190	0.15 155	0.25 396

YMNet	0.68 422	0.40 437	1.01 463	0.53 444	0.46 479	1.04 462	0.48 390	1.06 364	0.81 288	1.21 481	1.31 451	1.11 445	0.73 401	0.89 388	0.96 450	0.27 428	0.31 492	0.25 407	0.25 438	0.25 395	0.24 387

YMNet_1	0.68 422	0.40 437	1.01 463	0.53 444	0.46 479	1.04 462	0.48 390	1.06 364	0.81 288	1.21 481	1.31 451	1.11 445	0.73 401	0.89 388	0.96 450	0.27 428	0.31 492	0.25 407	0.25 438	0.25 395	0.24 387

w-ln-seven-2	0.83 458	0.46 460	2.93 538	0.54 456	0.39 436	0.93 436	0.63 459	1.16 402	1.18 465	1.25 490	1.32 453	1.09 441	1.05 485	1.23 470	1.07 475	0.21 338	0.20 407	0.23 379	0.22 395	0.26 406	0.24 387

otaku	1.10 495	0.96 527	0.96 456	1.37 543	1.06 541	1.65 519	0.72 480	1.46 502	1.19 467	1.10 468	1.32 453	1.32 473	0.95 471	1.29 479	0.81 420	0.89 538	0.46 531	1.24 542	0.50 528	1.86 544	0.89 535

Wz-Net-SNSev	0.99 485	0.80 515	3.00 539	0.57 473	0.46 479	0.94 439	1.22 534	1.40 490	1.28 483	1.04 443	1.33 455	1.46 495	0.90 461	2.06 529	1.65 509	0.26 417	0.24 446	0.25 407	0.26 449	0.33 451	0.30 433

AANet_RVC	0.59 394	0.35 404	0.68 369	0.47 375	0.28 296	0.57 297	0.47 383	1.04 352	1.28 483	0.87 354	1.33 455	0.86 362	0.63 338	1.16 460	0.89 430	0.19 301	0.13 243	0.15 117	0.14 165	0.18 261	0.20 315

CBMV_ROB	0.62 411	0.39 428	0.41 138	0.41 217	0.28 296	0.86 425	0.28 121	1.06 364	1.02 410	0.95 404	1.33 455	0.81 352	0.84 439	0.94 408	0.56 350	0.37 493	0.37 512	0.43 504	0.40 504	0.33 451	0.32 446

FBW_ROB	0.94 477	0.54 482	1.03 467	0.56 468	0.42 455	1.16 484	0.76 492	1.56 515	1.41 500	1.38 501	1.33 455	1.47 497	1.07 487	2.94 550	1.14 482	0.26 417	0.32 499	0.45 507	0.30 470	0.34 459	0.30 433

Syn2CoEx	0.74 438	0.55 488	1.17 479	0.66 503	0.45 470	0.89 431	0.56 436	1.54 510	1.15 456	0.95 404	1.35 459	1.03 417	1.03 481	0.96 417	0.89 430	0.31 460	0.27 470	0.29 454	0.24 425	0.23 371	0.27 410

fast-acv-ft	0.66 418	0.32 387	0.80 411	0.46 355	0.34 405	1.26 494	0.50 409	0.91 304	1.00 403	1.05 448	1.36 460	1.28 467	0.84 439	0.81 361	0.90 436	0.22 360	0.24 446	0.23 379	0.23 411	0.21 325	0.22 352

CrosDoStereo	0.51 328	0.19 95	0.46 197	0.39 152	0.24 169	0.39 186	1.14 527	0.69 190	0.87 327	0.94 399	1.36 460	0.62 248	0.75 410	0.68 283	0.46 294	0.15 145	0.12 172	0.17 182	0.18 302	0.14 112	0.16 204

DeepStereo_LL	0.51 328	0.19 95	0.46 197	0.39 152	0.24 169	0.39 186	1.14 527	0.69 190	0.87 327	0.94 399	1.36 460	0.62 248	0.75 410	0.68 283	0.46 294	0.15 145	0.12 172	0.17 182	0.18 302	0.14 112	0.16 204

GMM-Stereo	0.44 250	0.20 130	0.39 117	0.42 251	0.25 199	0.50 251	0.44 365	0.72 220	0.57 174	0.77 288	1.37 463	0.76 331	0.38 197	0.62 226	0.34 189	0.15 145	0.10 42	0.20 298	0.19 330	0.17 230	0.28 421

edge stereo	0.79 449	0.40 437	0.82 418	0.52 434	0.44 464	0.83 417	0.58 445	1.34 479	1.08 436	1.30 495	1.38 464	1.79 516	1.13 495	1.15 459	0.92 441	0.34 480	0.32 499	0.42 503	0.28 463	0.33 451	0.39 477

SHD	0.98 483	0.54 482	1.30 492	0.63 496	0.50 490	1.14 480	0.50 409	1.80 535	2.20 536	1.66 516	1.39 465	1.47 497	1.21 500	1.40 492	1.80 513	0.32 465	0.27 470	0.32 471	0.34 490	0.41 485	0.44 499

THIR-Stereo	0.51 328	0.19 95	0.47 209	0.39 152	0.23 129	0.74 385	0.64 463	0.68 180	0.88 338	1.03 438	1.40 466	0.71 295	0.75 410	0.64 244	0.43 277	0.16 190	0.11 105	0.17 182	0.18 302	0.15 155	0.17 247

FAT-Stereo	0.75 442	0.34 400	0.81 417	0.51 417	0.38 428	0.78 393	0.63 459	1.39 486	1.32 491	1.05 448	1.40 466	1.58 510	1.14 496	0.92 401	0.91 439	0.29 449	0.28 477	0.28 446	0.23 411	0.28 425	0.41 487

MSAF-DinoV2	1.18 505	0.44 453	3.00 539	0.56 468	0.30 343	0.91 433	0.74 487	1.58 518	1.25 476	1.06 457	1.41 468	2.98 539	1.57 521	3.25 551	3.12 543	0.22 360	0.14 281	0.20 298	0.22 395	0.33 451	0.34 458

GwcNet	0.73 433	0.39 428	1.37 498	0.53 444	0.43 458	1.10 471	0.52 418	1.27 454	1.19 467	1.05 448	1.41 468	1.06 430	0.86 447	0.98 426	1.01 459	0.26 417	0.24 446	0.24 394	0.23 411	0.23 371	0.28 421

S-Stereo	0.76 445	0.36 413	1.10 472	0.57 473	0.46 479	0.83 417	0.59 448	1.31 468	1.62 519	0.98 422	1.41 468	1.11 445	0.93 466	0.85 376	1.07 475	0.27 428	0.31 492	0.28 446	0.25 438	0.33 451	0.50 514

NCC-stereo	0.82 453	0.43 451	0.87 441	0.63 496	0.68 521	0.88 428	0.72 480	1.60 522	1.12 445	0.95 404	1.41 468	1.37 485	1.37 511	1.26 475	0.94 445	0.32 465	0.30 484	0.37 489	0.49 526	0.34 459	0.35 462

Abc-Net	0.82 453	0.43 451	0.87 441	0.63 496	0.68 521	0.88 428	0.72 480	1.60 522	1.12 445	0.95 404	1.41 468	1.37 485	1.37 511	1.26 475	0.94 445	0.32 465	0.30 484	0.37 489	0.49 526	0.34 459	0.35 462
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
psmorigin	0.84 460	0.53 475	2.21 531	0.50 405	0.41 446	0.86 425	0.57 438	1.08 373	0.90 348	1.50 505	1.42 473	1.50 501	1.09 489	1.29 479	1.03 464	0.32 465	0.33 504	0.27 435	0.27 456	0.34 459	0.45 501

ADCPNet	1.11 498	0.53 475	3.26 544	0.55 464	0.44 464	1.47 507	0.83 503	1.21 427	1.17 461	1.26 493	1.42 473	1.67 513	1.12 493	1.48 503	3.86 551	0.30 456	0.29 479	0.30 464	0.32 482	0.37 475	0.37 474

ADCRef	0.84 460	0.46 460	1.60 516	0.52 434	0.45 470	1.08 469	0.52 418	1.13 394	1.03 414	1.22 485	1.43 475	0.87 368	0.93 466	0.91 399	3.35 545	0.19 301	0.16 332	0.23 379	0.23 411	0.23 371	0.22 352

z-ln-s-r	0.70 428	0.39 428	1.51 507	0.40 189	0.27 272	0.58 303	0.62 455	0.87 289	1.09 442	0.84 326	1.44 476	0.91 386	0.87 450	1.20 467	2.07 524	0.16 190	0.12 172	0.17 182	0.15 190	0.21 325	0.17 247

RAFT_CTSACE	0.46 266	0.20 130	0.48 222	0.46 355	0.27 272	0.34 149	0.39 305	0.62 135	0.74 247	0.78 299	1.44 476	0.86 362	0.38 197	1.09 450	0.27 96	0.13 50	0.13 243	0.18 228	0.16 219	0.16 204	0.12 60

ccnet	0.84 460	0.59 497	0.86 436	0.56 468	0.60 512	1.11 476	0.72 480	1.44 499	0.97 391	1.15 476	1.44 476	1.28 467	0.95 471	1.01 437	1.33 494	0.49 516	0.43 527	0.50 520	0.47 519	0.52 513	0.48 510

CSAN	0.88 469	0.52 472	0.93 449	0.61 489	0.42 455	1.19 490	1.11 524	1.27 454	1.48 509	1.37 499	1.44 476	1.37 485	1.30 506	1.46 502	1.01 459	0.39 499	0.31 492	0.36 484	0.37 496	0.35 464	0.36 468

test_4	0.37 163	0.19 95	0.34 58	0.45 330	0.26 236	0.20 7	0.34 220	0.58 117	0.42 116	0.60 180	1.45 480	0.43 148	0.26 83	0.67 274	0.29 133	0.12 28	0.10 42	0.17 182	0.19 330	0.15 155	0.12 60

GrayStereo	0.49 300	0.20 130	0.44 176	0.47 375	0.29 319	0.51 256	0.62 455	0.71 209	0.66 203	1.04 443	1.46 481	0.77 336	0.73 401	0.58 177	0.35 198	0.15 145	0.12 172	0.17 182	0.17 271	0.15 155	0.30 433

RGC	0.82 453	0.62 499	0.80 411	0.67 505	0.66 519	0.91 433	0.59 448	1.35 480	1.09 442	1.12 473	1.46 481	1.50 501	1.09 489	1.28 478	0.97 455	0.34 480	0.30 484	0.48 515	0.40 504	0.38 477	0.38 476

stereogan	0.83 458	0.33 395	0.89 445	0.61 489	0.51 492	1.80 527	0.50 409	1.41 492	1.39 499	1.05 448	1.47 483	1.56 509	1.04 483	1.32 489	0.87 427	0.29 449	0.29 479	0.29 454	0.25 438	0.39 481	0.40 482

ADCMid	1.22 509	0.57 492	3.17 543	0.54 456	0.44 464	1.07 468	0.77 493	1.31 468	1.13 450	2.14 536	1.48 484	1.49 500	1.47 518	1.65 512	5.30 558	0.26 417	0.24 446	0.29 454	0.32 482	0.38 477	0.36 468

AnyNet_C32	1.27 514	0.72 509	3.33 545	0.59 482	0.56 502	1.51 512	1.53 546	1.27 454	1.28 483	1.52 507	1.48 484	1.38 489	1.23 502	1.64 511	5.26 556	0.30 456	0.29 479	0.29 454	0.34 490	0.38 477	0.44 499

DispFullNet	1.64 532	2.64 567	3.14 542	2.57 561	1.78 553	1.32 497	0.55 432	1.42 497	1.45 505	1.89 527	1.48 484	1.55 507	2.35 547	2.08 531	1.12 481	0.60 528	0.19 398	2.33 559	0.73 540	2.35 555	1.30 552

Sa-1000	0.49 300	0.25 280	0.45 184	0.46 355	0.25 199	0.64 339	0.34 220	0.85 284	0.95 379	0.85 339	1.51 487	0.55 200	0.44 236	0.94 408	0.31 160	0.16 190	0.12 172	0.21 342	0.20 353	0.15 155	0.14 134

w-ln-seven	1.02 488	0.52 472	2.86 537	0.55 464	0.51 492	1.37 500	0.75 490	1.72 530	1.84 529	1.54 509	1.52 488	1.27 466	0.95 471	1.30 485	2.07 524	0.24 398	0.22 426	0.25 407	0.25 438	0.31 439	0.28 421

ACVNet_1	1.55 529	1.36 543	1.35 497	1.96 553	1.63 548	1.83 529	0.96 517	2.09 540	1.85 530	1.43 503	1.54 489	2.31 530	1.68 529	1.42 496	1.18 484	1.76 555	0.51 535	2.05 556	0.59 534	2.24 554	1.30 552

anonymousa	0.51 328	0.21 164	0.47 209	0.39 152	0.25 199	0.89 431	0.36 256	0.78 260	0.63 190	0.88 364	1.54 489	1.09 441	0.67 365	0.53 144	0.46 294	0.17 228	0.14 281	0.19 261	0.21 373	0.16 204	0.16 204

MFN_U_SF_RVC	1.14 499	0.63 500	2.33 532	0.69 511	0.46 479	2.04 532	0.70 472	1.90 537	1.37 496	1.62 512	1.56 491	1.94 522	1.36 509	1.73 517	1.90 515	0.41 504	0.38 513	0.45 507	0.48 523	0.45 495	0.47 507

MFN_U_SF_DS_RVC	1.06 490	0.61 498	1.82 524	0.69 511	0.51 492	2.62 540	1.69 553	1.28 459	1.44 504	1.39 502	1.56 491	1.34 481	0.91 462	1.68 514	0.95 448	0.38 498	0.39 517	0.46 510	0.61 536	0.41 485	0.43 495

ADCL	1.10 495	0.42 448	1.57 512	0.51 417	0.41 446	1.71 524	0.92 511	1.36 484	1.45 505	1.33 497	1.56 491	1.22 463	1.26 505	1.45 500	5.27 557	0.22 360	0.19 398	0.25 407	0.25 438	0.29 427	0.29 428

RainbowNet	1.42 524	1.53 548	1.31 493	1.93 551	1.46 545	1.52 513	1.03 520	1.67 527	1.55 512	1.23 487	1.59 494	1.54 506	1.21 500	1.40 492	1.03 464	1.70 553	0.70 542	1.82 548	0.80 543	2.11 550	1.22 548

ACVNet-4b	1.43 525	1.34 542	1.28 489	1.95 552	1.60 547	1.93 531	0.77 493	1.59 520	1.64 521	1.05 448	1.60 495	2.10 527	0.92 464	1.79 520	0.84 423	1.76 555	0.35 509	2.03 554	0.67 537	2.16 551	1.18 547

DEmStereo	0.49 300	0.18 64	0.53 281	0.39 152	0.26 236	0.57 297	0.33 208	0.65 156	0.75 251	0.90 379	1.65 496	0.57 210	1.02 480	0.63 237	0.44 284	0.14 78	0.12 172	0.16 143	0.16 219	0.14 112	0.17 247

Consistency-Raft	1.01 487	0.82 516	1.27 488	0.85 525	0.97 533	0.81 411	0.83 503	1.35 480	1.61 518	1.06 457	1.66 497	1.11 445	0.93 466	0.93 405	1.11 479	0.65 529	0.75 547	0.79 533	0.91 547	1.09 538	0.79 533

RP	0.80 450	0.38 423	0.73 394	0.67 505	0.59 509	0.82 414	0.57 438	1.21 427	1.28 483	1.03 438	1.68 498	1.45 494	1.49 519	1.08 449	0.90 436	0.36 489	0.31 492	0.37 489	0.30 470	0.36 469	0.36 468

ADCS	1.60 530	0.70 505	4.02 548	0.61 489	0.53 497	1.31 496	1.11 524	1.71 529	1.86 531	1.97 531	1.68 498	1.51 503	1.46 516	2.07 530	9.20 565	0.34 480	0.32 499	0.33 476	0.36 494	0.45 495	0.46 505

WZ-Net	1.29 516	0.64 501	5.42 556	0.64 499	0.52 495	1.37 500	1.29 537	1.41 492	1.77 526	1.56 510	1.69 500	1.74 514	1.41 513	2.50 545	2.16 529	0.28 439	0.21 417	0.23 379	0.25 438	0.39 481	0.41 487

MFMNet_re	1.17 503	0.99 529	1.31 493	1.02 533	0.95 531	1.32 497	1.32 538	1.44 499	1.58 516	1.72 521	1.70 501	1.21 460	1.57 521	1.16 460	1.04 469	0.88 537	0.76 549	0.79 533	0.75 541	0.90 531	0.94 536

KYRaft	0.48 287	0.21 164	0.41 138	0.45 330	0.23 129	0.43 220	0.36 256	0.68 180	0.45 133	0.94 399	1.72 502	0.78 339	0.40 217	0.65 252	0.32 167	0.16 190	0.11 105	0.18 228	0.22 395	0.17 230	0.76 532

DRaft	0.49 300	0.18 64	0.50 243	0.38 127	0.25 199	0.57 297	0.39 305	0.67 174	0.86 320	1.02 435	1.75 503	0.50 183	0.79 426	0.65 252	0.42 275	0.14 78	0.11 105	0.16 143	0.16 219	0.14 112	0.17 247

RAFT-345	0.41 224	0.19 95	0.42 151	0.39 152	0.23 129	0.32 127	0.25 80	0.62 135	0.56 167	0.74 270	1.77 504	0.44 152	0.35 176	0.67 274	0.37 218	0.14 78	0.11 105	0.18 228	0.14 165	0.14 112	0.13 104

MADNet+	2.28 548	2.56 564	10.82 564	1.25 540	0.96 532	2.77 546	1.44 545	2.34 544	1.76 525	1.36 498	1.78 505	1.84 519	1.74 531	6.33 566	4.57 555	0.67 530	0.66 541	0.59 527	0.54 532	0.84 529	0.81 534

MDST_ROB	0.97 481	0.29 360	1.02 466	0.64 499	0.43 458	2.64 541	0.82 501	1.68 528	1.18 465	2.89 548	1.82 506	0.97 400	0.75 410	1.83 522	0.89 430	0.26 417	0.22 426	0.32 471	0.28 463	0.26 406	0.26 400

Prome-Stereo	0.46 266	0.20 130	0.37 99	0.45 330	0.26 236	0.40 194	0.42 349	0.69 190	0.49 150	0.96 416	1.84 507	0.58 225	0.64 346	0.63 237	0.32 167	0.15 145	0.11 105	0.16 143	0.14 165	0.17 230	0.30 433

MSC_U_SF_DS_RVC	1.38 521	0.91 525	2.11 530	0.89 526	0.57 507	4.27 560	1.79 557	1.55 511	2.00 534	1.64 514	1.85 508	1.83 517	1.44 515	1.89 525	1.49 503	0.49 516	0.40 520	0.56 524	0.58 533	0.75 527	0.52 520

Nwc_Net	0.82 453	0.40 437	0.86 436	0.62 493	0.56 502	1.04 462	0.57 438	1.72 530	1.08 436	0.93 392	1.88 509	1.44 493	1.24 503	1.19 464	0.94 445	0.31 460	0.25 454	0.36 484	0.39 501	0.31 439	0.31 442

SPS-STEREO	1.29 516	0.94 526	1.10 472	1.05 535	1.03 538	1.48 508	0.91 509	1.57 517	1.24 474	2.13 533	1.90 510	1.94 522	1.46 516	1.77 518	1.64 508	0.97 540	0.94 560	0.90 536	0.89 546	0.96 535	0.97 540
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
EDNetEfficient	1.47 527	0.82 516	6.28 559	0.48 383	0.40 441	0.73 381	0.83 503	0.95 323	2.77 548	3.48 560	1.95 511	1.64 512	2.12 542	1.42 496	3.84 550	0.21 338	0.19 398	0.21 342	0.21 373	0.43 491	0.42 490

AnyNet_C01	1.63 531	1.16 536	7.38 560	0.65 501	0.56 502	2.25 536	1.53 546	1.53 509	1.46 507	1.71 520	1.95 511	1.83 517	1.41 513	2.48 543	4.42 554	0.33 472	0.32 499	0.32 471	0.34 490	0.45 495	0.50 514

SGM_RVC	1.04 489	0.30 375	0.47 209	0.41 217	0.23 129	1.73 525	0.77 493	1.63 524	1.30 489	2.39 541	1.99 513	2.64 535	1.78 532	2.22 537	1.40 496	0.28 439	0.27 470	0.27 435	0.25 438	0.25 395	0.25 396
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
zh-sn7	1.20 507	0.86 522	4.54 552	0.58 479	0.43 458	1.10 471	0.92 511	1.24 440	1.34 494	1.45 504	2.00 514	1.26 464	1.62 524	2.13 533	2.79 540	0.26 417	0.26 463	0.26 426	0.27 456	0.35 464	0.33 455

aanetorigin	0.85 465	0.58 495	1.98 527	0.50 405	0.40 441	0.66 353	0.70 472	0.72 220	1.01 405	2.44 543	2.00 514	1.32 473	1.25 504	0.96 417	1.16 483	0.20 322	0.19 398	0.20 298	0.20 353	0.27 416	0.33 455

GANet	0.74 438	0.38 423	0.63 345	0.54 456	0.35 411	1.01 456	0.95 515	1.15 400	0.95 379	1.09 464	2.00 514	1.14 454	0.92 464	1.29 479	0.75 405	0.25 411	0.27 470	0.27 435	0.23 411	0.32 446	0.24 387

AF-Net	0.85 465	0.41 443	0.87 441	0.66 503	0.54 500	0.96 443	0.52 418	1.66 526	1.37 496	1.03 438	2.04 517	1.46 495	1.36 509	1.19 464	1.05 471	0.34 480	0.24 446	0.39 495	0.28 463	0.31 439	0.26 400

SDNR	0.89 470	0.39 428	1.66 522	0.42 251	0.39 436	3.35 554	0.32 192	0.95 323	1.05 420	1.05 448	2.12 518	0.62 248	0.71 385	1.40 492	0.78 409	0.53 521	0.56 537	0.36 484	0.27 456	0.46 498	0.50 514

tt	6.21 568	0.22 194	5.88 558	3.55 571	2.07 559	11.25 571	19.19 575	11.84 574	5.47 563	2.71 546	2.18 519	4.87 556	6.25 567	3.71 556	7.09 561	8.31 577	11.17 581	4.91 574	5.39 576	5.72 572	2.42 566

ASMatch	0.48 287	0.20 130	0.47 209	0.39 152	0.28 296	0.37 172	0.26 93	0.76 252	0.72 231	0.77 288	2.29 520	0.61 241	0.51 272	0.64 244	0.39 243	0.15 145	0.12 172	0.17 182	0.15 190	0.14 112	0.22 352

zh-mn7	1.21 508	0.75 510	5.81 557	0.52 434	0.39 436	1.18 489	0.63 459	1.21 427	1.79 527	1.81 523	2.33 521	1.16 456	1.01 478	2.20 536	2.00 520	0.25 411	0.22 426	0.22 357	0.22 395	0.25 395	0.30 433

PWCK	2.06 543	1.75 556	4.11 550	1.69 546	0.93 529	3.13 553	2.86 567	2.18 543	2.41 543	2.38 540	2.33 521	2.22 528	1.85 534	3.52 555	2.20 530	1.65 552	0.73 543	1.52 545	0.83 545	1.81 542	1.02 545

LSM	4.83 564	0.83 519	11.23 565	0.76 522	56.73 587	1.10 471	1.18 530	1.35 480	1.70 524	2.13 533	2.34 523	1.34 481	1.19 499	1.52 505	1.23 488	0.34 480	0.50 534	0.39 495	0.47 519	0.51 510	9.82 575

pmcnn	1.27 514	0.31 384	1.14 477	0.41 217	0.23 129	0.97 444	0.71 474	1.23 439	1.32 491	1.83 525	2.34 523	11.25 571	0.89 458	1.04 444	0.96 450	0.15 145	0.12 172	0.12 21	0.10 43	0.15 155	0.16 204

PVD	1.34 519	0.70 505	1.42 503	0.78 523	0.65 517	1.68 522	0.91 509	2.12 542	3.01 550	2.25 538	2.35 525	1.90 520	1.99 539	1.98 527	2.14 527	0.40 503	0.38 513	0.49 518	0.37 496	0.51 510	0.67 527

SANet	1.15 500	0.45 455	1.40 501	0.50 405	0.32 381	1.54 514	1.21 532	1.49 504	3.35 554	1.61 511	2.41 526	2.32 532	1.80 533	1.57 507	1.27 490	0.28 439	0.25 454	0.26 426	0.24 425	0.36 469	0.32 446

EDNetEfficientorigin	9.96 572	1.17 537	175.17 592	0.49 394	0.37 421	1.13 479	0.74 487	1.27 454	2.70 547	3.16 557	2.49 527	2.28 529	2.15 543	1.88 523	2.27 531	0.21 338	0.19 398	0.25 407	0.20 353	0.54 515	0.53 522

NVStereoNet_ROB	1.31 518	0.96 527	1.33 495	0.90 527	0.92 528	1.15 482	1.05 521	1.49 504	1.62 519	1.63 513	2.51 528	2.31 530	1.62 524	2.16 535	1.42 497	0.81 535	0.73 543	0.79 533	1.02 551	0.73 526	0.97 540
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
ACVNet_2	1.74 534	1.30 541	1.62 518	1.81 548	1.63 548	2.28 537	1.34 540	2.35 545	2.64 546	1.82 524	2.55 529	2.99 540	1.71 530	1.67 513	1.20 487	1.48 550	0.59 539	1.81 547	0.71 539	2.09 549	1.29 551

z-mn7	1.07 492	0.56 490	2.36 534	0.54 456	0.37 421	1.74 526	0.71 474	1.28 459	2.32 539	1.00 428	2.56 530	1.43 492	1.01 478	2.34 541	1.74 511	0.23 387	0.20 407	0.21 342	0.20 353	0.27 416	0.27 410

RTS	2.03 541	1.03 533	11.50 566	0.68 508	0.63 515	2.71 542	1.56 548	1.55 511	2.32 539	1.93 528	2.57 531	1.32 473	1.32 507	5.20 563	4.30 552	0.31 460	0.23 437	0.29 454	0.30 470	0.41 485	0.40 482

RTSA	2.03 541	1.03 533	11.50 566	0.68 508	0.63 515	2.71 542	1.56 548	1.55 511	2.32 539	1.93 528	2.57 531	1.32 473	1.32 507	5.20 563	4.30 552	0.31 460	0.23 437	0.29 454	0.30 470	0.41 485	0.40 482

PWC_ROB	0.92 472	0.57 492	1.64 519	0.53 444	0.33 393	0.93 436	0.39 305	1.42 497	1.51 511	1.66 516	2.57 531	1.18 458	1.11 491	1.50 504	1.54 506	0.26 417	0.18 380	0.28 446	0.20 353	0.30 435	0.32 446

G-Net	0.95 478	0.48 469	1.13 475	0.67 505	0.49 486	2.07 533	0.63 459	1.02 346	0.90 348	1.77 522	2.62 534	1.28 467	1.60 523	1.09 450	1.06 472	0.37 493	0.30 484	0.35 479	0.25 438	0.46 498	0.45 501

UNDER WATER-64	3.72 558	2.07 560	4.57 553	3.30 570	2.52 566	5.61 564	2.63 566	3.67 560	12.27 569	3.09 555	2.66 535	5.99 564	4.74 565	3.93 560	3.57 546	2.54 566	1.24 565	2.65 565	1.48 564	3.21 566	2.62 568

JetBlue	3.02 553	1.39 544	7.91 561	1.17 538	1.49 546	8.53 566	7.94 570	2.82 548	1.98 533	2.15 537	2.69 536	3.32 548	3.01 555	6.66 567	3.81 549	0.79 533	0.78 550	0.75 531	0.76 542	1.04 536	1.33 554

coex-ft	6.50 569	1.57 549	87.99 591	0.49 394	0.38 428	1.41 503	1.21 532	1.21 427	7.96 566	12.14 574	2.78 537	2.74 536	3.83 559	1.30 485	3.19 544	0.24 398	0.23 437	0.27 435	0.24 425	0.48 501	0.40 482

IMH-64-1	1.96 538	1.64 553	1.26 485	2.26 557	1.91 556	2.30 538	1.35 541	2.99 550	2.29 537	1.70 518	2.79 538	2.47 533	1.66 527	2.33 539	1.95 516	2.07 558	0.74 545	2.44 560	1.04 553	2.40 556	1.59 558

IMH-64	1.96 538	1.64 553	1.26 485	2.26 557	1.91 556	2.30 538	1.35 541	2.99 550	2.29 537	1.70 518	2.79 538	2.47 533	1.66 527	2.33 539	1.95 516	2.07 558	0.74 545	2.44 560	1.04 553	2.40 556	1.59 558

UNDER WATER	3.63 557	2.12 561	4.11 550	3.17 568	2.51 565	3.77 558	2.45 564	3.53 559	13.66 573	2.98 553	2.92 540	5.75 561	4.13 563	3.85 559	3.75 548	2.84 569	1.11 563	2.71 567	1.41 563	3.26 567	2.50 567

SGM+DAISY	1.52 528	0.99 529	1.61 517	1.01 531	1.02 537	1.86 530	1.19 531	1.49 504	1.38 498	2.96 552	3.00 541	2.79 537	1.94 535	1.88 523	1.62 507	0.98 542	0.97 562	0.91 538	0.91 547	0.94 534	0.99 542

xyz-stereo	4.31 560	0.17 40	61.72 590	0.35 63	0.16 2	13.86 574	0.38 287	0.61 131	0.69 218	1.05 448	3.09 542	0.77 336	0.88 455	1.24 471	0.46 294	0.13 50	0.10 42	0.16 143	0.12 99	0.13 68	0.11 29

FTStereo	0.56 372	0.21 164	0.39 117	0.42 251	0.25 199	0.39 186	0.73 485	0.69 190	0.45 133	1.09 464	3.23 543	0.69 290	0.71 385	0.55 153	0.34 189	0.15 145	0.13 243	0.19 261	0.17 271	0.15 155	0.32 446

KSHMR	2.64 549	1.96 559	1.86 526	2.69 565	2.44 563	2.88 549	2.04 561	3.46 557	6.31 564	2.51 544	3.27 544	3.39 549	1.97 536	2.59 546	2.08 526	2.48 565	1.41 566	2.80 569	1.51 565	2.98 564	2.09 563

WAO-6	2.11 545	1.52 547	1.25 484	1.73 547	1.69 552	2.72 544	1.62 550	3.15 552	3.64 555	2.01 532	3.28 545	3.52 551	2.20 546	2.59 546	2.48 535	1.31 549	0.92 556	2.04 555	1.22 562	1.89 545	1.35 556

Dean	2.07 544	1.39 544	1.69 523	2.17 555	1.83 555	2.75 545	1.28 536	3.49 558	3.80 558	2.13 533	3.30 546	3.18 544	1.98 538	1.78 519	1.72 510	1.73 554	0.79 553	1.99 550	0.91 547	2.17 552	1.34 555

WAO-7	1.96 538	1.24 538	1.52 508	1.28 541	1.06 541	2.92 550	1.64 551	3.32 554	3.05 552	2.28 539	3.32 547	3.19 545	2.38 548	3.39 553	2.49 536	1.02 543	0.92 556	1.06 540	1.04 553	1.05 537	0.99 542

MeshStereo	1.38 521	0.45 455	0.58 321	0.45 330	0.35 411	1.63 518	0.60 451	2.07 539	1.43 503	4.49 563	3.32 547	4.67 554	2.08 541	2.08 531	1.32 493	0.36 489	0.36 511	0.37 489	0.32 482	0.32 446	0.34 458
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
IMH	2.15 546	1.66 555	1.29 490	2.25 556	1.92 558	2.87 548	1.33 539	3.25 553	3.04 551	1.87 526	3.33 549	3.00 541	2.03 540	2.80 549	1.95 516	2.09 560	0.78 550	2.45 562	1.05 556	2.44 558	1.62 560

ELAS_RVC	1.76 536	0.64 501	1.20 480	0.74 519	0.59 509	2.18 535	2.53 565	2.10 541	2.85 549	3.46 559	3.41 550	3.12 543	4.11 562	2.69 548	2.53 537	0.54 524	0.47 532	0.51 522	0.48 523	0.55 517	0.55 523
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
PWCDC_ROB	0.93 473	0.54 482	0.97 460	0.78 523	0.41 446	1.03 460	0.42 349	1.39 486	2.34 542	1.04 443	3.73 551	0.80 350	1.12 493	1.29 479	1.04 469	0.37 493	0.22 426	0.24 394	0.20 353	0.36 469	0.31 442

MSMD_ROB	1.25 512	0.51 470	0.64 350	0.60 484	0.50 490	1.66 520	0.67 465	1.26 449	1.26 481	2.64 545	3.82 552	3.06 542	3.20 557	1.45 500	0.91 439	0.46 510	0.41 522	0.49 518	0.51 529	0.47 500	0.45 501

JetRed	5.38 567	6.17 572	12.68 569	2.38 559	2.85 569	12.60 572	11.17 573	4.60 564	3.74 556	3.87 562	3.85 553	4.83 555	4.13 563	6.81 568	12.18 570	2.18 561	2.95 571	2.19 558	1.98 567	3.49 568	3.01 570

RAFT-RH_RVC	0.57 378	0.18 64	0.44 176	0.38 127	0.23 129	0.56 288	0.24 68	0.61 131	0.73 241	1.18 478	3.90 554	0.55 200	0.40 217	0.67 274	0.38 233	0.14 78	0.11 105	0.20 298	0.15 190	0.12 34	0.14 134

WCMA_ROB	1.22 509	0.39 428	0.93 449	0.51 417	0.45 470	1.44 505	0.79 497	1.20 424	1.30 489	2.99 554	3.94 555	3.30 547	2.17 544	1.42 496	1.31 492	0.46 510	0.35 509	0.35 479	0.37 496	0.41 485	0.42 490

ELAS	1.77 537	0.64 501	1.10 472	0.72 517	0.58 508	3.37 555	1.76 555	2.54 547	2.57 544	3.77 561	3.96 556	2.83 538	3.44 558	2.34 541	2.73 539	0.53 521	0.47 532	0.50 520	0.48 523	0.55 517	0.55 523
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
WAO-8	3.00 551	1.60 550	1.52 508	1.82 549	1.65 550	5.57 562	1.35 541	4.65 565	12.37 570	2.89 548	4.04 557	4.89 557	2.78 551	3.73 557	2.44 532	1.29 547	0.93 558	2.00 551	1.16 560	2.02 547	1.23 549

Venus	3.00 551	1.60 550	1.52 508	1.82 549	1.65 550	5.57 562	1.35 541	4.65 565	12.37 570	2.89 548	4.04 557	4.89 557	2.78 551	3.73 557	2.44 532	1.29 547	0.93 558	2.00 551	1.16 560	2.02 547	1.23 549

notaker	2.87 550	2.31 563	2.01 528	3.03 567	2.60 568	2.94 551	1.82 558	3.43 556	3.06 553	2.89 548	4.21 559	6.15 565	2.71 550	3.42 554	2.90 541	2.67 568	1.18 564	3.00 570	1.67 566	3.13 565	2.26 565

LVE	2.20 547	1.47 546	1.44 505	2.06 554	1.80 554	2.79 547	1.77 556	2.96 549	3.94 560	1.95 530	4.29 560	3.47 550	1.97 536	2.48 543	1.85 514	2.06 557	0.88 554	2.06 557	1.13 558	2.17 552	1.53 557

FCDSN-DC	1.43 525	0.57 492	0.69 378	0.74 519	0.59 509	1.42 504	0.65 464	1.40 490	1.41 500	3.31 558	4.42 561	4.57 553	3.01 555	1.70 515	1.19 486	0.46 510	0.42 524	0.48 515	0.47 519	0.51 510	0.51 518
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
DPSimNet_ROB	5.19 566	2.71 568	18.56 570	2.59 562	2.49 564	4.25 559	10.93 572	3.33 555	3.93 559	5.02 568	4.52 562	5.74 560	10.18 568	5.44 565	8.79 564	2.40 564	2.47 569	2.48 563	2.54 569	2.56 560	2.87 569

FC-DCNN	1.67 533	0.53 475	0.68 369	0.62 493	0.49 486	1.62 517	0.71 474	1.77 534	1.55 512	4.73 566	4.66 563	5.82 562	3.94 561	2.13 533	1.42 497	0.47 513	0.42 524	0.47 511	0.46 516	0.48 501	0.47 507

LE_ROB	4.86 565	0.27 330	9.43 562	0.45 330	0.24 169	1.61 516	0.96 517	2.05 538	17.75 580	16.36 582	4.84 564	5.17 559	19.48 582	2.05 528	15.49 573	0.17 228	0.15 305	0.16 143	0.16 219	0.20 313	0.19 284

FC-DCNN v2	1.74 534	0.53 475	0.68 369	0.62 493	0.49 486	1.67 521	0.71 474	1.85 536	1.57 514	4.84 567	5.01 565	6.42 566	3.92 560	2.24 538	1.43 499	0.47 513	0.42 524	0.47 511	0.46 516	0.48 501	0.47 507

ktn	3.02 553	2.27 562	1.85 525	2.89 566	2.54 567	3.72 556	2.14 562	3.79 561	5.33 562	2.82 547	5.09 566	5.95 563	2.54 549	3.34 552	2.58 538	2.65 567	1.44 567	2.78 568	2.03 568	2.61 561	2.10 564

MADNet++	4.18 559	2.72 569	4.00 547	3.80 572	3.44 571	4.72 561	4.05 569	4.01 562	3.74 556	4.52 564	5.14 567	4.20 552	4.89 566	7.04 569	6.39 559	3.79 571	3.70 572	3.27 572	2.70 571	3.68 569	3.74 572

TCMNet-wrong-test	9.08 571	10.58 575	9.58 563	19.64 577	17.64 576	12.69 573	8.93 571	13.77 577	2.58 545	4.67 565	5.19 568	14.57 574	11.02 572	7.21 570	9.81 566	5.58 576	0.89 555	3.76 573	3.10 572	10.41 576	10.02 576

TorneroNet-64	3.54 556	1.89 557	1.59 513	2.62 564	2.29 561	6.88 565	1.72 554	4.72 567	11.88 568	2.43 542	5.46 569	8.16 568	2.80 553	4.13 561	3.03 542	2.25 563	0.75 547	2.57 564	1.09 557	2.65 562	1.84 562

SGM-ForestM	4.73 562	0.34 400	1.05 469	0.46 355	0.28 296	10.26 567	3.48 568	4.52 563	5.16 561	8.68 572	7.48 570	18.87 580	10.80 571	11.26 574	10.01 567	0.32 465	0.34 507	0.32 471	0.32 482	0.29 427	0.30 433

TorneroNet	4.49 561	1.92 558	1.65 521	2.60 563	2.29 561	14.95 575	1.86 559	4.86 568	19.56 584	3.10 556	7.52 571	7.00 567	2.90 554	4.48 562	3.66 547	2.24 562	0.78 550	2.68 566	1.14 559	2.79 563	1.80 561

MANE	4.73 562	0.54 482	0.77 406	0.69 511	0.60 512	10.35 568	1.67 552	8.68 571	12.66 572	6.90 571	9.43 572	11.59 572	10.59 570	8.26 571	8.41 563	0.51 519	0.45 529	0.48 515	1.02 551	0.50 507	0.50 514

USTest	12.98 575	14.10 576	19.89 571	16.19 576	14.95 573	20.69 577	31.85 581	16.52 578	10.99 567	8.83 573	9.55 573	13.88 573	10.36 569	16.06 576	21.35 577	3.19 570	4.82 573	5.08 576	5.36 575	8.77 575	7.20 574

HanzoNet	6.97 570	2.57 565	4.66 554	3.29 569	2.96 570	3.75 557	2.35 563	5.08 569	7.11 565	14.46 581	13.06 574	17.69 578	22.95 584	13.72 575	6.61 560	4.36 572	1.96 568	3.14 571	2.59 570	3.88 571	3.19 571

xxxxx1	36.77 586	19.69 580	24.00 576	62.46 589	66.77 589	27.30 582	39.89 585	20.40 579	18.80 581	14.18 578	13.11 575	17.29 575	17.30 579	21.62 581	27.81 583	13.61 581	18.98 587	111.36 590	133.25 590	28.84 584	38.64 587

tt_ll	36.77 586	19.69 580	24.00 576	62.46 589	66.77 589	27.30 582	39.89 585	20.40 579	18.80 581	14.18 578	13.11 575	17.29 575	17.30 579	21.62 581	27.81 583	13.61 581	18.98 587	111.36 590	133.25 590	28.84 584	38.64 587

ff	36.77 586	19.69 580	24.00 576	62.46 589	66.77 589	27.30 582	39.89 585	20.40 579	18.80 581	14.18 578	13.11 575	17.29 575	17.30 579	21.62 581	27.81 583	13.61 581	18.98 587	111.36 590	133.25 590	28.84 584	38.64 587

Anonymous_1	33.12 582	18.23 577	23.86 575	20.53 578	21.18 579	25.45 578	35.84 582	22.44 586	15.68 577	13.41 575	13.70 578	18.00 579	15.15 576	20.31 577	24.47 580	14.56 584	8.84 576	66.24 589	117.79 589	155.41 592	11.40 579

DPSM_ROB	17.80 577	18.60 578	24.24 579	20.89 579	19.49 577	25.83 579	36.10 583	21.62 584	16.41 578	13.46 576	14.26 579	19.11 581	16.15 577	20.74 578	25.59 581	9.37 579	9.23 577	9.47 579	9.81 579	13.47 577	12.09 580

DPSM	17.80 577	18.60 578	24.24 579	20.89 579	19.49 577	25.83 579	36.10 583	21.62 584	16.41 578	13.46 576	14.26 579	19.11 581	16.15 577	20.74 578	25.59 581	9.37 579	9.23 577	9.47 579	9.81 579	13.47 577	12.09 580

DGTPSM_ROB	12.12 573	8.03 573	21.12 572	8.97 574	16.81 574	10.68 569	30.77 579	9.14 572	15.23 575	6.55 569	15.49 581	9.02 569	15.13 574	9.26 572	21.71 578	4.58 573	8.60 574	5.07 575	9.26 577	5.88 573	11.06 577

DPSMNet_ROB	12.13 574	8.03 573	21.13 573	9.02 575	16.82 575	10.68 569	30.78 580	9.15 573	15.24 576	6.56 570	15.50 582	9.02 569	15.13 574	9.28 573	21.71 578	4.59 574	8.60 574	5.08 576	9.26 577	5.89 574	11.06 577

LRCNet_RVC	21.27 580	31.14 584	21.46 574	28.97 582	23.77 580	3.11 552	0.62 455	20.94 582	1.64 521	25.57 583	28.13 583	21.96 583	14.74 573	21.99 584	16.44 574	29.16 589	14.92 582	33.57 585	31.28 585	29.67 587	26.33 585

CasAABBNet	35.77 583	37.38 587	48.59 586	42.20 586	39.23 584	51.95 587	72.92 590	43.36 590	33.03 589	26.93 585	28.31 584	38.43 587	32.32 587	41.58 590	51.50 591	18.71 585	18.58 584	19.11 582	19.75 582	27.11 581	24.33 583

FlowAnything	35.84 584	37.49 589	48.69 587	42.17 585	39.26 585	51.95 587	72.95 591	43.35 589	33.23 590	26.92 584	28.67 585	38.55 589	32.78 589	41.53 589	51.47 590	18.71 585	18.59 585	19.17 584	19.88 584	27.07 580	24.26 582

Selective-RAFT-Error	35.87 585	37.42 588	48.73 588	42.24 587	39.28 586	52.00 589	72.87 589	43.41 591	32.95 588	26.97 586	28.72 586	38.71 590	33.15 590	41.59 591	51.42 589	18.77 587	18.60 586	19.14 583	19.78 583	27.19 582	24.42 584

LSM0	38.96 591	37.52 590	48.37 585	43.79 588	91.31 592	52.31 590	72.38 588	43.71 592	32.75 587	27.16 587	28.73 587	38.51 588	32.63 588	41.75 592	51.59 592	18.85 588	18.43 583	19.09 581	19.60 581	27.21 583	33.44 586

BEATNet-Init1	15.65 576	1.62 552	54.26 589	0.75 521	0.56 502	37.03 586	13.39 574	13.20 575	14.59 574	29.41 588	29.29 588	47.69 591	21.87 583	26.91 585	19.58 575	0.43 509	0.39 517	0.47 511	0.47 519	0.52 513	0.52 520

HaxPig	31.93 581	37.19 586	34.22 581	24.41 581	24.94 581	18.53 576	20.18 576	21.15 583	28.84 586	35.74 589	38.86 589	26.18 584	28.75 586	33.85 586	34.15 586	35.89 590	38.80 590	37.79 586	40.52 586	39.33 588	39.33 590

AVERAGE_ROB	37.53 590	40.05 591	40.01 583	34.74 584	33.76 583	28.46 585	25.14 578	32.31 588	34.08 592	41.20 590	40.52 590	34.51 586	34.78 592	39.11 587	37.48 588	42.68 591	43.32 591	43.80 587	42.99 587	40.42 589	41.31 591

MEDIAN_ROB	37.35 589	40.72 592	40.37 584	32.26 583	31.80 582	27.29 581	25.02 577	29.47 587	33.43 591	41.99 591	41.60 591	33.48 585	34.37 591	39.66 588	36.94 587	43.49 592	43.96 592	44.07 588	43.35 588	41.32 590	42.43 592

test_example2	176.82 593	204.75 593	198.54 593	188.58 593	191.23 593	151.28 593	169.77 592	97.63 593	125.81 593	179.94 593	183.74 592	158.20 593	139.14 593	192.16 593	198.12 593	203.48 593	236.37 593	163.71 593	173.22 593	217.79 593	162.95 593

PML	40.49 592	30.31 583	12.46 568	7.19 573	14.30 572	91.44 592	212.44 593	7.73 570	23.24 585	74.44 592	185.05 593	49.81 592	25.78 585	21.34 580	12.84 571	8.71 578	2.93 570	8.43 578	3.24 573	13.77 579	4.45 573

ccccc		430.66 594		506.24 594	500.20 594	349.93 594		384.19 594		330.97 594		370.48 594		498.75 594		557.84 594	430.47 594	334.14 594	290.91 594	547.74 594

Low-res two-view benchmark