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

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

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

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

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

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

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

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

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

4.5_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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

HI	0.46 266	0.22 194	0.41 138	0.35 63	0.35 412	0.27 60	0.32 192	0.75 248	0.50 154	0.90 380	1.13 405	1.12 451	0.73 402	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	0.35 412	0.27 60	0.32 192	0.75 248	0.50 154	0.90 380	1.13 405	1.12 451	0.73 402	0.70 298	0.57 356	0.12 28	0.10 42	0.17 182	0.17 271	0.17 230	0.16 204

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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	0.48 260	0.70 298	0.46 294	0.13 50	0.12 172	0.17 182	0.13 135	0.12 34	0.14 134

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

xyz-stereo	4.31 561	0.17 40	61.72 591	0.35 63	0.16 2	13.86 574	0.38 287	0.61 131	0.69 218	1.05 449	3.09 543	0.77 336	0.88 456	1.24 471	0.46 294	0.13 50	0.10 42	0.16 143	0.12 99	0.13 68	0.11 29

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_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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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	0.13 244	0.18 228	0.16 219	0.15 155	0.14 134

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	0.14 282	0.17 182	0.16 219	0.14 112	0.12 60

CES	0.29 81	0.15 13	0.25 1	0.31 9	0.71 524	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

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

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	0.13 244	0.18 228	0.16 219	0.16 204	0.12 60

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	0.67 366	0.76 335	0.67 386	0.13 50	0.12 172	0.17 182	0.15 190	0.15 155	0.17 247

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	0.85 340	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

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

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	0.13 244	0.14 75	0.12 99	0.12 34	0.12 60

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

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

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

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

DEFOM-Stereo_RVC	0.25 44	0.32 388	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

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

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

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

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

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

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

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

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	1.09 547

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

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

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	0.13 244	0.19 261	0.17 271	0.18 261	0.17 247

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	0.13 244	0.18 228	0.17 271	0.17 230	0.17 247

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	0.57 307	0.79 353	0.43 277	0.14 78	0.13 244	0.18 228	0.17 271	0.17 230	0.17 247

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	0.56 295	0.77 342	0.45 290	0.14 78	0.13 244	0.19 261	0.17 271	0.18 261	0.17 247

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

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

AEACV	0.28 74	0.18 64	0.34 58	0.36 90	0.45 471	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

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

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

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	0.13 244	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

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

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

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

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	0.13 244	0.15 117	0.14 165	0.14 112	0.15 173

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

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

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	1.25 477	0.45 132	0.65 180	0.46 165	0.43 230	0.40 58	0.29 133	0.14 78	0.10 42	0.14 75	0.12 99	0.12 34	0.12 60

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	0.46 251	0.46 96	0.37 218	0.14 78	0.10 42	0.14 75	0.11 72	0.12 34	0.15 173

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

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	0.62 334	0.47 107	0.37 218	0.14 78	0.10 42	0.14 75	0.11 72	0.12 34	0.15 173

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	0.68 374	0.46 96	0.36 209	0.14 78	0.10 42	0.14 75	0.11 72	0.13 68	0.15 173

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

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	0.53 277	0.82 367	0.36 209	0.14 78	0.11 105	0.18 228	0.18 302	0.18 261	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
iRaft-Stereo_20w	0.42 231	0.20 130	0.63 345	0.39 152	0.27 272	0.33 139	0.25 80	1.76 534	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

MIPNet	0.39 194	0.22 194	0.66 358	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	0.48 260	0.45 88	0.39 243	0.14 78	0.11 105	0.16 143	0.13 135	0.14 112	0.14 134

IPLGR	0.40 209	0.22 194	0.70 382	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

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	0.89 372	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	0.89 372	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	0.89 372	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

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	0.90 380	1.65 496	0.57 210	1.02 481	0.63 237	0.44 284	0.14 78	0.12 172	0.16 143	0.16 219	0.14 112	0.17 247

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	1.02 436	1.75 503	0.50 183	0.79 427	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-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	1.18 479	3.90 555	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

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

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	0.89 372	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-1	0.37 163	0.20 130	0.76 404	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

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

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	0.52 532	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
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	0.56 295	0.47 107	0.36 209	0.14 78	0.10 42	0.14 75	0.11 72	0.13 68	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	0.62 334	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	0.62 334	0.47 107	0.37 218	0.14 78	0.10 42	0.14 75	0.11 72	0.12 34	0.15 173

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

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

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

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

HITNet	0.43 244	0.27 331	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	0.56 295	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
MLCV	0.49 300	0.26 315	0.73 395	0.38 127	0.18 21	0.64 339	0.33 208	0.84 283	0.89 343	0.96 417	1.12 398	0.72 310	0.45 244	1.00 436	0.59 365	0.14 78	0.10 42	0.14 75	0.11 72	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

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

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	0.13 244	0.17 182	0.14 165	0.15 155	0.13 104

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	1.20 471	0.41 118	0.71 198	0.45 161	0.29 125	0.56 163	0.27 96	0.15 145	0.13 244	0.19 261	0.21 373	0.13 68	0.18 273

UGAM-zero	0.48 287	0.21 164	0.66 358	0.38 127	0.23 129	0.36 160	0.22 46	1.30 466	0.43 123	0.67 226	0.61 170	1.74 515	0.89 459	0.79 353	0.27 96	0.15 145	0.12 172	0.15 117	0.12 99	0.13 68	0.14 134

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

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

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

AIO-Stereo-zeroshot1	0.52 342	0.23 227	1.38 500	0.40 189	0.53 498	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

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

testlalala2	0.37 163	0.19 95	0.45 184	0.94 530	0.56 503	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	0.13 244	0.14 75	0.10 43	0.13 68	0.14 134

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	0.44 237	0.52 138	0.52 330	0.15 145	0.12 172	0.16 143	0.14 165	0.19 296	0.21 333

IGEV_Zeroshot_test	0.36 145	0.19 95	0.71 384	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

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)
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

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

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	0.43 230	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	0.43 230	0.77 342	0.26 74	0.15 145	0.11 105	0.15 117	0.14 165	0.14 112	0.14 134

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.
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	0.15 306	0.16 143	0.13 135	0.17 230	0.16 204

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

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	0.18 381	0.19 261	0.16 219	0.16 204	0.14 134

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	0.94 400	1.36 460	0.62 248	0.75 411	0.68 283	0.46 294	0.15 145	0.12 172	0.17 182	0.18 302	0.14 112	0.16 204

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	0.58 311	0.60 198	0.35 198	0.15 145	0.10 42	0.19 261	0.19 330	0.22 351	0.37 475

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	0.67 366	0.74 318	0.34 189	0.15 145	0.11 105	0.17 182	0.15 190	0.14 112	0.14 134

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	0.56 295	0.78 350	0.33 177	0.15 145	0.10 42	0.17 182	0.15 190	0.14 112	0.15 173

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

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	1.08 461	1.12 398	0.58 225	0.87 451	0.63 237	0.33 177	0.15 145	0.11 105	0.25 408	0.26 450	0.18 261	0.42 491

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	1.09 465	3.23 544	0.69 290	0.71 386	0.55 153	0.34 189	0.15 145	0.13 244	0.19 261	0.17 271	0.15 155	0.32 446

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	2.29 521	0.61 241	0.51 273	0.64 244	0.39 243	0.15 145	0.12 172	0.17 182	0.15 190	0.14 112	0.22 352

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	0.94 400	1.36 460	0.62 248	0.75 411	0.68 283	0.46 294	0.15 145	0.12 172	0.17 182	0.18 302	0.14 112	0.16 204

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	1.04 444	1.46 481	0.77 336	0.73 402	0.58 177	0.35 198	0.15 145	0.12 172	0.17 182	0.17 271	0.15 155	0.30 433

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	0.13 244	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
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

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	0.96 417	1.84 508	0.58 225	0.64 347	0.63 237	0.32 167	0.15 145	0.11 105	0.16 143	0.14 165	0.17 230	0.30 433

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

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	1.16 459	0.52 155	0.92 313	0.65 266	0.51 273	0.65 252	0.37 218	0.15 145	0.10 42	0.14 75	0.12 99	0.13 68	0.16 204

ARAFT	0.48 287	0.25 280	0.82 419	0.42 251	0.25 199	0.56 288	0.54 429	0.82 278	0.82 301	0.92 390	0.75 216	0.75 324	0.48 260	0.89 388	0.37 218	0.15 145	0.12 172	0.23 379	0.22 395	0.14 112	0.14 134

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	0.13 244	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
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	0.90 380	1.28 444	0.58 225	0.35 176	0.43 76	0.35 198	0.15 145	0.13 244	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	0.90 380	1.28 444	0.58 225	0.35 176	0.43 76	0.35 198	0.15 145	0.13 244	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
iResNet	0.52 342	0.31 385	0.86 437	0.44 316	0.22 101	0.66 353	0.47 383	0.92 313	1.02 410	0.89 372	1.12 398	0.69 290	0.55 288	0.86 378	0.60 366	0.15 145	0.11 105	0.15 117	0.12 99	0.17 230	0.17 247

DN-CSS_ROB	0.45 259	0.27 331	0.74 399	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	0.45 244	0.81 361	0.40 265	0.15 145	0.12 172	0.21 342	0.19 330	0.18 261	0.17 247

pmcnn	1.27 514	0.31 385	1.14 478	0.41 217	0.23 129	0.97 444	0.71 474	1.23 439	1.32 492	1.83 526	2.34 524	11.25 572	0.89 459	1.04 444	0.96 451	0.15 145	0.12 172	0.12 21	0.10 43	0.15 155	0.16 204

z-ln-s-r	0.70 428	0.39 429	1.51 508	0.40 189	0.27 272	0.58 303	0.62 455	0.87 289	1.09 442	0.84 327	1.44 476	0.91 386	0.87 451	1.20 467	2.07 525	0.16 190	0.12 172	0.17 182	0.15 190	0.21 325	0.17 247

DFGA-Net	0.47 277	0.31 385	0.93 450	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	0.43 230	0.78 350	0.64 381	0.16 190	0.14 282	0.19 261	0.19 330	0.20 313	0.19 284

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

StereoAnything_RVC	0.22 15	0.85 522	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

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	1.28 484	0.37 88	0.87 286	0.38 112	0.30 143	0.50 129	0.28 115	0.16 190	0.13 244	0.21 342	0.24 426	0.15 155	0.15 173

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

PAM_32	0.50 314	0.20 130	0.69 379	0.40 189	0.24 169	1.09 470	0.29 136	1.12 387	0.40 103	0.74 270	0.44 102	1.98 525	0.64 347	0.64 244	0.27 96	0.16 190	0.11 105	0.17 182	0.15 190	0.14 112	0.15 173

PAM	0.50 314	0.21 164	0.75 402	0.41 217	0.26 236	1.11 476	0.37 269	1.10 380	0.39 89	0.75 274	0.46 108	1.92 522	0.61 329	0.62 226	0.28 115	0.16 190	0.10 42	0.16 143	0.14 165	0.14 112	0.15 173

AIO-Stereo-zeroshot	0.44 250	0.22 194	0.83 423	0.39 152	0.45 471	0.41 205	0.26 93	1.04 352	0.50 154	0.54 165	0.76 219	1.03 417	0.43 230	0.67 274	0.28 115	0.16 190	0.11 105	0.17 182	0.19 330	0.21 325	0.21 333

U	3.17 555	0.17 40	0.35 73	0.41 217	0.71 524	57.93 592	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	0.74 531	0.13 135	0.13 68	0.11 29

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	0.53 277	0.53 144	0.44 284	0.16 190	0.13 244	0.19 261	0.20 353	0.17 230	0.15 173

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

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

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	0.14 282	0.16 143	0.13 135	0.15 155	0.12 60

CBFPSM	0.61 405	0.25 280	1.41 503	0.39 152	0.27 272	1.10 471	0.67 465	0.83 280	0.84 308	0.82 313	0.81 256	1.33 479	0.85 444	0.72 313	0.86 427	0.16 190	0.15 306	0.15 117	0.17 271	0.17 230	0.23 376

ToySt	0.52 342	0.27 331	0.93 450	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	0.70 381	0.72 313	0.61 372	0.16 190	0.17 366	0.21 342	0.21 373	0.22 351	0.21 333

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	0.45 244	0.94 408	0.33 177	0.16 190	0.13 244	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	0.45 244	0.94 408	0.33 177	0.16 190	0.13 244	0.18 228	0.16 219	0.15 155	0.14 134

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	0.85 340	1.51 487	0.55 200	0.44 237	0.94 408	0.31 160	0.16 190	0.12 172	0.21 342	0.20 353	0.15 155	0.14 134

SA	0.45 259	0.26 315	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	0.50 268	0.98 426	0.33 177	0.16 190	0.13 244	0.21 342	0.19 330	0.15 155	0.14 134

HHNet	0.42 231	0.19 95	0.43 170	0.35 63	0.38 429	0.33 139	0.33 208	0.71 209	0.78 263	0.87 355	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

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	0.84 327	0.95 322	0.82 354	0.46 251	0.95 414	0.37 218	0.16 190	0.12 172	0.19 261	0.15 190	0.15 155	0.12 60

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

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	0.94 400	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	0.76 533

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	1.03 439	1.40 466	0.71 295	0.75 411	0.64 244	0.43 277	0.16 190	0.11 105	0.17 182	0.18 302	0.15 155	0.17 247

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	1.01 432	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

AnonymousM	0.42 231	0.86 523	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	1.51 545	0.32 483	0.12 34	0.11 29

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

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	0.16 333	0.13 48	0.10 43	0.14 112	0.15 173

XX-TBD	0.32 112	0.53 476	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

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	0.45 244	0.55 153	0.31 160	0.16 190	0.12 172	0.14 75	0.12 99	0.12 34	0.14 134

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	0.13 244	0.18 228	0.15 190	0.21 325	0.14 134

XX-Stereo	0.38 181	0.18 64	0.52 273	0.58 480	0.38 429	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

MMNet	0.57 378	0.26 315	0.67 363	0.45 330	0.35 412	1.04 462	0.39 305	0.93 315	0.98 396	0.96 417	0.97 335	0.86 362	0.80 431	0.83 369	0.80 418	0.16 190	0.15 306	0.19 261	0.19 330	0.20 313	0.17 247

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
BEATNet_4x	0.49 300	0.35 405	0.72 390	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	0.64 347	0.71 308	0.60 366	0.16 190	0.12 172	0.16 143	0.15 190	0.24 384	0.18 273

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	0.98 476	0.99 431	1.03 465	0.16 190	0.14 282	0.14 75	0.17 271	0.15 155	0.14 134

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	0.16 333	0.15 117	0.14 165	0.15 155	0.12 60

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	0.86 350	0.76 219	1.08 435	0.59 317	0.81 361	0.60 366	0.17 228	0.12 172	0.15 117	0.12 99	0.17 230	0.20 315

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	0.89 372	0.96 326	0.96 398	0.59 317	0.72 313	0.67 386	0.17 228	0.12 172	0.14 75	0.12 99	0.15 155	0.16 204

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	0.15 306	0.17 182	0.13 135	0.14 112	0.15 173

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	0.13 244	0.15 117	0.14 165	0.13 68	0.14 134

Former-RAFT_DAM_RVC	0.34 129	0.28 347	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	0.14 282	0.18 228	0.15 190	0.18 261	0.16 204

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	0.84 327	0.96 326	0.63 253	0.57 307	0.63 237	0.40 265	0.17 228	0.13 244	0.17 182	0.15 190	0.16 204	0.15 173

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	0.47 256	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	1.17 462	0.42 123	0.50 123	0.65 266	0.56 295	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	0.47 256	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	1.17 462	0.42 123	0.50 123	0.34 85	0.47 256	0.61 204	0.26 74	0.17 228	0.11 105	0.19 261	0.13 135	0.16 204	0.17 247

ffm	0.47 277	0.28 347	0.68 370	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	0.55 288	0.61 204	0.26 74	0.17 228	0.11 105	0.25 408	0.21 373	0.16 204	0.17 247

ff1	0.56 372	0.28 347	0.68 370	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	0.55 288	1.25 472	1.46 501	0.17 228	0.11 105	0.25 408	0.21 373	0.16 204	0.17 247

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	0.44 237	0.61 204	0.26 74	0.17 228	0.11 105	0.19 261	0.13 135	0.16 204	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	0.13 244	0.19 261	0.17 271	0.18 261	0.15 173

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	0.13 244	0.14 75	0.12 99	0.14 112	0.13 104

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	0.87 355	1.07 383	0.78 339	0.46 251	0.61 204	0.44 284	0.17 228	0.13 244	0.21 342	0.16 219	0.26 406	0.20 315

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

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	0.88 365	1.54 489	1.09 441	0.67 366	0.53 144	0.46 294	0.17 228	0.14 282	0.19 261	0.21 373	0.16 204	0.16 204

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	0.60 323	0.58 177	0.39 243	0.17 228	0.12 172	0.19 261	0.13 135	0.19 296	0.22 352

qqq	0.42 231	0.28 347	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	0.56 295	0.59 185	0.48 309	0.17 228	0.17 366	0.20 298	0.19 330	0.18 261	0.19 284

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	0.88 365	0.95 322	0.74 319	0.79 427	0.62 226	0.46 294	0.17 228	0.14 282	0.17 182	0.17 271	0.17 230	0.16 204

CIPLG	0.42 231	0.23 227	0.71 384	0.45 330	0.33 393	0.51 256	0.33 208	0.68 180	0.68 211	0.84 327	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

IPLGR_C	0.42 231	0.23 227	0.71 384	0.46 355	0.33 393	0.51 256	0.34 220	0.69 190	0.69 218	0.84 327	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	0.73 395	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

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	0.97 420	0.86 279	0.66 278	0.60 323	0.66 264	19.98 577	0.17 228	0.11 105	0.19 261	0.15 190	0.20 313	0.13 104

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	1.08 461	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

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	0.98 423	0.78 232	0.72 310	0.43 230	0.80 356	0.39 243	0.17 228	0.11 105	0.20 298	0.16 219	0.18 261	0.15 173

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	0.50 268	0.58 177	0.42 275	0.17 228	0.12 172	0.18 228	0.16 219	0.19 296	0.19 284

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	0.83 321	1.03 367	0.75 324	0.48 260	0.61 204	0.46 294	0.17 228	0.13 244	0.24 395	0.16 219	0.26 406	0.21 333

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	0.14 282	0.15 117	0.13 135	0.17 230	0.17 247

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	0.87 355	1.07 383	0.79 346	0.46 251	0.61 204	0.44 284	0.17 228	0.13 244	0.20 298	0.16 219	0.25 395	0.20 315

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	0.92 390	1.15 412	1.26 465	0.71 386	0.75 325	0.53 341	0.17 228	0.14 282	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
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	0.83 321	1.02 357	0.75 324	0.48 260	0.61 204	0.46 294	0.17 228	0.12 172	0.24 395	0.16 219	0.26 406	0.21 333

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	1.33 494	0.94 400	1.05 373	0.81 352	0.69 376	0.84 373	0.46 294	0.17 228	0.12 172	0.14 75	0.09 5	0.15 155	0.20 315

LE_ROB	4.86 566	0.27 331	9.43 563	0.45 330	0.24 169	1.61 516	0.96 517	2.05 539	17.75 581	16.36 583	4.84 565	5.17 560	19.48 583	2.05 528	15.49 574	0.17 228	0.15 306	0.16 143	0.16 219	0.20 313	0.19 284

MultiAttention	3.62 557	0.25 280	0.65 355	0.56 468	0.34 405	23.66 578	2.61 566	1.65 526	1.14 456	0.82 313	1.83 507	1.13 453	0.42 227	35.16 587	0.72 400	0.18 264	0.12 172	0.23 379	0.23 411	0.35 464	0.33 455

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	1.19 468	0.78 299	1.15 412	1.38 490	0.56 295	1.03 442	0.56 350	0.18 264	0.15 306	0.25 408	0.21 373	0.15 155	0.13 104

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	0.71 386	0.62 226	0.51 325	0.18 264	0.15 306	0.17 182	0.16 219	0.18 261	0.18 273

mmm	0.47 277	0.28 347	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	0.53 277	0.61 204	0.49 318	0.18 264	0.15 306	0.23 379	0.20 353	0.21 325	0.20 315

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	0.49 265	0.58 177	0.45 290	0.18 264	0.15 306	0.16 143	0.13 135	0.17 230	0.19 284

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	0.72 397	1.13 454	2.15 529	0.18 264	0.18 381	0.18 228	0.19 330	0.20 313	0.19 284

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	0.13 244	0.20 298	0.15 190	0.18 261	0.13 104

LL-Strereo	0.58 390	0.29 361	0.83 423	0.48 383	0.35 412	0.39 186	0.48 390	1.04 352	0.99 399	0.87 355	0.79 237	1.08 435	1.15 499	1.35 491	0.51 325	0.18 264	0.15 306	0.22 357	0.19 330	0.17 230	0.21 333

gwcnet-sp	0.50 314	0.25 280	0.84 430	0.41 217	0.27 272	0.79 399	0.40 318	0.93 315	0.85 314	0.95 405	0.79 237	0.65 266	0.63 339	0.69 290	0.52 330	0.18 264	0.17 366	0.18 228	0.18 302	0.18 261	0.19 284

scenet	0.50 314	0.25 280	0.84 430	0.41 217	0.27 272	0.79 399	0.40 318	0.93 315	0.85 314	0.95 405	0.79 237	0.65 266	0.63 339	0.69 290	0.52 330	0.18 264	0.17 366	0.18 228	0.18 302	0.18 261	0.19 284

ssnet	0.50 314	0.25 280	0.84 430	0.41 217	0.27 272	0.79 399	0.40 318	0.93 315	0.85 314	0.95 405	0.79 237	0.65 266	0.63 339	0.69 290	0.52 330	0.18 264	0.17 366	0.18 228	0.18 302	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	0.53 277	0.52 138	0.50 321	0.18 264	0.16 333	0.17 182	0.16 219	0.17 230	0.18 273

DAS	0.54 354	0.26 315	0.66 358	0.49 394	0.31 356	0.61 320	0.43 357	0.89 298	1.01 405	0.95 405	1.16 417	0.71 295	0.85 444	0.89 388	0.47 305	0.18 264	0.14 282	0.18 228	0.15 190	0.22 351	0.19 284

SepStereo	0.54 354	0.26 315	0.66 358	0.49 394	0.31 356	0.61 320	0.43 357	0.89 298	1.01 405	0.95 405	1.16 417	0.71 295	0.85 444	0.97 424	0.47 305	0.18 264	0.14 282	0.18 228	0.15 190	0.22 351	0.19 284

TRStereo	0.39 194	0.32 388	0.64 350	0.49 394	0.41 447	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

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
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

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

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

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_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	0.50 268	0.74 318	0.39 243	0.18 264	0.10 42	0.21 342	0.17 271	0.17 230	0.15 173

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	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	0.83 321	0.82 258	1.00 409	0.56 295	0.76 335	0.37 218	0.18 264	0.16 333	0.22 357	0.20 353	0.16 204	0.14 134

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

TestStereo	0.39 194	0.32 388	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	0.43 230	0.59 185	0.37 218	0.18 264	0.13 244	0.20 298	0.15 190	0.23 371	0.14 134

RAFT + AFF	0.54 354	0.30 376	0.84 430	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	0.57 307	0.87 380	0.51 325	0.18 264	0.21 418	0.23 379	0.22 395	0.19 296	0.19 284

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	0.50 268	0.60 198	0.39 243	0.18 264	0.14 282	0.18 228	0.20 353	0.17 230	0.16 204

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	0.90 380	0.99 347	0.90 380	0.68 374	0.87 380	0.78 410	0.18 264	0.18 381	0.20 298	0.21 373	0.17 230	0.17 247

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	0.66 357	0.65 252	0.71 397	0.18 264	0.15 306	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	1.00 429	0.96 326	0.79 346	0.62 334	0.65 252	0.88 429	0.18 264	0.15 306	0.16 143	0.15 190	0.18 261	0.15 173

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	1.21 461	0.75 411	0.90 396	0.48 309	0.18 264	0.14 282	0.17 182	0.14 165	0.17 230	0.18 273

StereoDRNet-Refined	0.61 405	0.33 396	0.63 345	0.47 375	0.31 356	0.94 439	0.41 338	1.04 352	0.97 391	1.15 477	1.13 405	1.00 409	0.74 408	0.93 405	0.93 444	0.18 264	0.13 244	0.22 357	0.21 373	0.20 313	0.21 333
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
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	0.19 302	0.11 105	0.14 75	0.11 72	0.15 155	0.12 60

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	0.64 347	0.65 252	0.41 270	0.19 302	0.15 306	0.18 228	0.16 219	0.19 296	0.19 284

DispNO	0.48 287	0.24 249	0.84 430	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	0.59 317	0.75 325	0.50 321	0.19 302	0.14 282	0.20 298	0.18 302	0.16 204	0.17 247

SMFormer	0.53 349	0.24 249	0.67 363	0.35 63	0.20 65	0.63 330	0.34 220	1.26 449	1.06 424	0.85 340	1.02 357	0.71 295	0.66 357	0.96 417	0.60 366	0.19 302	0.16 333	0.18 228	0.17 271	0.19 296	0.20 315

tta	0.53 349	0.24 249	0.67 363	0.35 63	0.20 65	0.63 330	0.34 220	1.26 449	1.06 424	0.85 340	1.02 357	0.71 295	0.66 357	0.96 417	0.60 366	0.19 302	0.16 333	0.18 228	0.17 271	0.15 155	0.16 204

qqq1	0.51 328	0.24 249	0.67 363	0.35 63	0.20 65	0.63 330	0.34 220	1.26 449	1.06 424	0.85 340	1.02 357	0.71 295	0.66 357	0.96 417	0.36 209	0.19 302	0.16 333	0.14 75	0.12 99	0.15 155	0.16 204

fff1	0.51 328	0.24 249	0.67 363	0.35 63	0.20 65	0.63 330	0.34 220	1.26 449	1.06 424	0.85 340	1.02 357	0.71 295	0.66 357	0.96 417	0.36 209	0.19 302	0.16 333	0.14 75	0.12 99	0.15 155	0.16 204

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	0.19 302	0.14 282	0.18 228	0.15 190	0.16 204	0.18 273

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	0.88 365	0.87 286	0.59 235	0.32 154	0.80 356	0.34 189	0.19 302	0.12 172	0.19 261	0.17 271	0.16 204	0.21 333

hknet	0.51 328	0.26 315	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	0.67 366	0.75 325	0.50 321	0.19 302	0.15 306	0.22 357	0.19 330	0.18 261	0.19 284

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	0.90 380	0.75 216	0.67 285	0.30 143	0.64 244	0.39 243	0.19 302	0.12 172	0.20 298	0.17 271	0.17 230	0.19 284

sAnonymous2	0.42 231	0.41 444	0.96 457	0.48 383	0.37 422	0.41 205	0.48 390	0.60 123	0.52 161	0.39 103	0.48 116	0.35 93	0.44 237	0.44 82	0.30 148	0.19 302	0.14 282	0.19 261	0.17 271	0.55 518	0.43 496

CroCo_RVC	0.42 231	0.41 444	0.96 457	0.48 383	0.37 422	0.41 205	0.48 390	0.60 123	0.52 161	0.39 103	0.48 116	0.35 93	0.44 237	0.44 82	0.30 148	0.19 302	0.14 282	0.19 261	0.17 271	0.55 518	0.43 496

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	0.87 355	1.08 389	0.70 292	0.64 347	0.75 325	11.43 570	0.19 302	0.16 333	0.18 228	0.17 271	0.18 261	0.19 284

UNet	0.55 363	0.27 331	0.72 390	0.45 330	0.41 447	0.97 444	0.40 318	1.01 343	0.80 279	0.87 355	0.90 299	1.03 417	0.75 411	0.76 335	0.67 386	0.19 302	0.15 306	0.20 298	0.17 271	0.21 325	0.18 273

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	0.56 295	0.65 252	0.45 290	0.19 302	0.13 244	0.19 261	0.17 271	0.18 261	0.20 315

FADNet-RVC-Resample	0.58 390	0.35 405	1.34 497	0.50 405	0.34 405	0.73 381	0.43 357	1.09 376	0.96 386	0.83 321	0.87 286	0.76 331	0.66 357	0.77 342	0.52 330	0.19 302	0.18 381	0.26 427	0.27 457	0.28 425	0.29 428

ADCRef	0.84 460	0.46 461	1.60 517	0.52 434	0.45 471	1.08 469	0.52 418	1.13 394	1.03 414	1.22 486	1.43 475	0.87 368	0.93 467	0.91 399	3.35 546	0.19 302	0.16 333	0.23 379	0.23 411	0.23 371	0.22 352

CFNet	0.53 349	0.30 376	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	0.60 323	0.83 369	0.58 363	0.19 302	0.15 306	0.23 379	0.23 411	0.21 325	0.17 247

AANet_RVC	0.59 394	0.35 405	0.68 370	0.47 375	0.28 296	0.57 297	0.47 383	1.04 352	1.28 484	0.87 355	1.33 455	0.86 362	0.63 339	1.16 460	0.89 431	0.19 302	0.13 244	0.15 117	0.14 165	0.18 261	0.20 315

iResNetv2_ROB	0.55 363	0.29 361	0.86 437	0.39 152	0.25 199	0.67 362	0.37 269	1.21 427	1.02 410	1.02 436	1.10 391	0.89 377	0.79 427	0.74 318	0.43 277	0.19 302	0.13 244	0.15 117	0.11 72	0.19 296	0.16 204

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	0.20 323	0.11 105	0.13 48	0.10 43	0.17 230	0.16 204

DCVSM-stereo	0.51 328	0.28 347	0.56 310	0.39 152	0.29 319	0.55 282	0.28 121	0.78 260	0.78 263	1.11 472	0.77 223	1.04 422	0.76 420	0.65 252	0.52 330	0.20 323	0.20 408	0.24 395	0.21 373	0.25 395	0.31 442

Wz-Net-LNSev-Ref	0.67 419	0.30 376	1.20 481	0.42 251	0.31 356	1.00 452	0.58 445	1.16 402	1.07 432	1.01 432	1.25 435	1.08 435	0.75 411	1.18 463	1.03 465	0.20 323	0.12 172	0.16 143	0.13 135	0.22 351	0.22 352

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	0.20 323	0.14 282	0.15 117	0.14 165	0.19 296	0.22 352

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	0.85 340	0.79 237	0.63 253	0.34 168	0.75 325	0.37 218	0.20 323	0.14 282	0.23 379	0.20 353	0.17 230	0.21 333

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	0.20 323	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	0.20 323	0.12 172	0.20 298	0.18 302	0.17 230	0.22 352

LMCR-Stereo	0.55 363	0.33 396	0.57 319	0.60 485	0.30 343	0.80 405	0.36 256	1.30 466	0.79 270	0.90 380	1.04 370	0.57 210	0.64 347	0.87 380	0.73 403	0.20 323	0.15 306	0.19 261	0.14 165	0.25 395	0.18 273

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	0.97 420	1.13 405	0.74 319	0.71 386	0.74 318	14.86 573	0.20 323	0.16 333	0.17 182	0.16 219	0.18 261	0.20 315

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	0.64 347	0.70 298	11.37 569	0.20 323	0.17 366	0.18 228	0.17 271	0.19 296	0.20 315

GMStereo	0.40 209	0.38 424	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	0.20 323	0.13 244	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
UPFNet	0.55 363	0.26 315	0.59 329	0.46 355	0.38 429	0.83 417	0.48 390	1.03 351	0.80 279	0.92 390	0.91 307	0.85 358	0.67 366	0.87 380	0.78 410	0.20 323	0.21 418	0.20 298	0.20 353	0.20 313	0.15 173

aanetorigin	0.85 465	0.58 496	1.98 528	0.50 405	0.40 442	0.66 353	0.70 472	0.72 220	1.01 405	2.44 544	2.00 515	1.32 474	1.25 505	0.96 417	1.16 484	0.20 323	0.19 399	0.20 298	0.20 353	0.27 416	0.33 455

SuperB	1.00 486	0.41 444	4.03 550	0.45 330	0.32 381	0.99 451	0.49 403	1.09 376	2.09 536	1.10 469	1.10 391	0.74 319	0.83 437	1.13 454	1.75 513	0.20 323	0.15 306	0.17 182	0.15 190	2.50 560	0.27 410

ADCP+	1.18 505	0.37 416	3.09 542	0.50 405	0.52 496	1.48 508	0.61 453	1.32 474	1.07 432	1.21 482	1.16 417	1.08 435	1.11 492	1.63 510	7.17 563	0.20 323	0.16 333	0.24 395	0.22 395	0.29 427	0.22 352

DISCO	0.72 432	0.27 331	0.72 390	0.45 330	0.31 356	1.12 478	0.53 422	1.32 474	1.25 477	0.84 327	1.07 383	1.52 506	0.87 451	1.82 521	1.08 479	0.20 323	0.15 306	0.18 228	0.16 219	0.24 384	0.24 387

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	0.21 339	0.15 306	0.22 357	0.26 450	0.17 230	0.17 247

w-ln-seven-2	0.83 458	0.46 461	2.93 539	0.54 456	0.39 437	0.93 436	0.63 459	1.16 402	1.18 466	1.25 491	1.32 453	1.09 441	1.05 486	1.23 470	1.07 476	0.21 339	0.20 408	0.23 379	0.22 395	0.26 406	0.24 387

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	0.87 355	1.12 398	0.99 407	0.57 307	0.69 290	0.90 437	0.21 339	0.14 282	0.16 143	0.16 219	0.21 325	0.22 352

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	0.86 350	0.90 299	0.91 386	0.56 295	0.88 386	0.80 418	0.21 339	0.17 366	0.22 357	0.18 302	0.17 230	0.22 352

test_sample4	0.49 300	0.27 331	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	0.58 311	0.71 308	0.49 318	0.21 339	0.16 333	0.21 342	0.20 353	0.22 351	0.21 333

test_sample3	0.49 300	0.27 331	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	0.53 277	0.70 298	0.50 321	0.21 339	0.16 333	0.20 298	0.19 330	0.21 325	0.21 333

mmx	0.59 394	0.28 347	0.68 370	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	0.55 288	1.25 472	1.46 501	0.21 339	0.16 333	0.25 408	0.21 373	0.24 384	0.22 352

xxx	0.59 394	0.28 347	0.68 370	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	0.55 288	1.25 472	1.46 501	0.21 339	0.16 333	0.25 408	0.21 373	0.24 384	0.22 352

StereoVision	0.43 244	0.29 361	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	0.21 339	0.24 447	0.25 408	0.24 426	0.26 406	0.17 247

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	0.89 372	1.19 427	0.80 350	0.49 265	0.66 264	0.45 290	0.21 339	0.16 333	0.26 427	0.18 302	0.27 416	0.23 376

iinet-f	0.69 427	0.29 361	2.34 534	0.41 217	0.31 356	1.16 484	0.58 445	0.87 289	0.85 314	0.86 350	1.17 422	1.04 422	0.83 437	0.76 335	1.26 490	0.21 339	0.18 381	0.17 182	0.16 219	0.21 325	0.21 333

BUS	0.47 277	0.26 315	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	0.54 284	0.66 264	0.56 350	0.21 339	0.15 306	0.22 357	0.19 330	0.18 261	0.19 284

BSDual-CNN	0.48 287	0.26 315	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	0.59 317	0.66 264	0.48 309	0.21 339	0.15 306	0.22 357	0.19 330	0.18 261	0.19 284

psmg	0.50 314	0.26 315	0.47 209	0.42 251	0.29 319	0.82 414	0.42 349	1.07 368	0.80 279	0.95 405	0.94 318	0.76 331	0.59 317	0.66 264	0.48 309	0.21 339	0.16 333	0.20 298	0.20 353	0.19 296	0.19 284

ADLNet2	0.57 378	0.26 315	0.71 384	0.48 383	0.31 356	0.83 417	0.51 412	1.10 380	0.99 399	0.85 340	0.99 347	0.99 407	0.70 381	0.79 353	0.78 410	0.21 339	0.17 366	0.18 228	0.18 302	0.22 351	0.22 352

EDNetEfficientorigin	9.96 573	1.17 538	175.17 593	0.49 394	0.37 422	1.13 479	0.74 487	1.27 454	2.70 548	3.16 558	2.49 528	2.28 530	2.15 544	1.88 523	2.27 532	0.21 339	0.19 399	0.25 408	0.20 353	0.54 516	0.53 523

EDNetEfficient	1.47 527	0.82 517	6.28 560	0.48 383	0.40 442	0.73 381	0.83 503	0.95 323	2.77 549	3.48 561	1.95 512	1.64 513	2.12 543	1.42 496	3.84 551	0.21 339	0.19 399	0.21 342	0.21 373	0.43 492	0.42 491

HGLStereo	0.58 390	0.30 376	0.65 355	0.51 417	0.38 429	0.78 393	0.45 372	1.07 368	0.82 301	0.89 372	1.16 417	0.88 372	0.91 463	0.80 356	0.74 404	0.21 339	0.21 418	0.20 298	0.18 302	0.19 296	0.22 352

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	0.67 366	0.59 185	0.61 372	0.21 339	0.14 282	0.17 182	0.19 330	0.15 155	0.16 204

DMCA	0.47 277	0.27 331	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	0.55 288	0.54 152	0.57 356	0.21 339	0.16 333	0.21 342	0.16 219	0.19 296	0.22 352

FADNet_RVC	0.58 390	0.39 429	1.26 486	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	0.71 386	1.03 442	0.80 418	0.21 339	0.18 381	0.27 436	0.23 411	0.33 451	0.30 433

DLCB_ROB	0.60 401	0.29 361	0.53 281	0.50 405	0.33 393	0.76 392	0.51 412	1.02 346	0.94 375	1.07 460	1.16 417	1.21 461	0.73 402	0.98 426	0.75 406	0.21 339	0.20 408	0.22 357	0.23 411	0.22 351	0.20 315

MSAF-DinoV2	1.18 505	0.44 454	3.00 540	0.56 468	0.30 343	0.91 433	0.74 487	1.58 518	1.25 477	1.06 458	1.41 468	2.98 540	1.57 522	3.25 551	3.12 544	0.22 361	0.14 282	0.20 298	0.22 395	0.33 451	0.34 459

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	0.22 361	0.19 399	0.17 182	0.19 330	0.21 325	0.19 284

FACV-RUCA	0.45 259	0.28 347	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	0.54 284	0.56 163	0.39 243	0.22 361	0.15 306	0.35 480	0.16 219	0.29 427	0.22 352

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	0.22 361	0.20 408	0.20 298	0.17 271	0.21 325	0.15 173

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	0.22 361	0.16 333	0.19 261	0.16 219	0.20 313	0.14 134

ACV-stereo	0.63 414	0.37 416	1.03 468	0.44 316	0.31 356	1.27 495	0.41 338	0.78 260	0.84 308	0.65 211	0.76 219	2.07 527	1.00 477	0.84 373	0.68 391	0.22 361	0.17 366	0.19 261	0.18 302	0.22 351	0.23 376

ITSA-stereo	0.54 354	0.29 361	0.55 298	0.41 217	0.23 129	0.59 313	0.35 243	1.31 468	1.25 477	0.82 313	0.80 248	0.72 310	0.58 311	0.89 388	0.72 400	0.22 361	0.18 381	0.23 379	0.22 395	0.22 351	0.29 428

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	0.22 361	0.16 333	0.19 261	0.16 219	0.20 313	0.14 134

rvit_stereo_0080	0.32 112	0.26 315	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	0.22 361	0.17 366	0.17 182	0.16 219	0.23 371	0.16 204

rvit_stereo_ft	0.35 135	0.26 315	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	0.22 361	0.14 282	0.19 261	0.18 302	0.19 296	0.15 173

test_sample5	0.50 314	0.28 347	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	0.60 323	0.72 313	0.48 309	0.22 361	0.16 333	0.22 357	0.21 373	0.23 371	0.22 352

DualNet	0.51 328	0.28 347	0.55 298	0.37 108	0.23 129	0.65 346	0.38 287	1.19 417	0.86 320	0.84 327	1.06 379	0.64 260	0.60 323	0.72 313	0.48 309	0.22 361	0.16 333	0.22 357	0.21 373	0.23 371	0.22 352

whm_eth	0.32 112	0.26 315	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	0.22 361	0.17 366	0.17 182	0.16 219	0.23 371	0.16 204

fast-acv-ft	0.66 418	0.32 388	0.80 412	0.46 355	0.34 405	1.26 494	0.50 409	0.91 304	1.00 403	1.05 449	1.36 460	1.28 468	0.84 440	0.81 361	0.90 437	0.22 361	0.24 447	0.23 379	0.23 411	0.21 325	0.22 352

Wz-Net-MNSev	0.81 452	0.42 449	1.64 520	0.51 417	0.41 447	1.46 506	0.95 515	1.24 440	1.26 482	1.31 497	1.25 435	1.17 458	0.83 437	1.21 469	1.06 473	0.22 361	0.19 399	0.24 395	0.23 411	0.29 427	0.26 400

CRFU-Net	0.59 394	0.29 361	0.62 341	0.47 375	0.31 356	1.20 491	0.51 412	1.19 417	0.59 179	1.05 449	1.00 351	1.06 430	0.87 451	0.83 369	0.77 409	0.22 361	0.19 399	0.18 228	0.16 219	0.19 296	0.20 315

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	0.83 321	1.03 367	1.03 417	0.77 425	0.91 399	0.58 363	0.22 361	0.18 381	0.24 395	0.18 302	0.24 384	0.22 352

GANet-ADL	0.44 250	0.27 331	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	0.44 237	0.55 153	0.44 284	0.22 361	0.15 306	0.15 117	0.13 135	0.18 261	0.21 333

sCroCo_RVC	0.36 145	0.29 361	0.73 395	0.52 434	0.39 437	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	0.22 361	0.23 438	0.19 261	0.19 330	0.21 325	0.22 352

ADLNet	0.57 378	0.29 361	0.58 321	0.46 355	0.35 412	0.80 405	0.46 375	1.14 396	0.88 338	1.03 439	0.98 339	0.92 392	0.66 357	0.71 308	0.83 423	0.22 361	0.16 333	0.22 357	0.22 395	0.22 351	0.23 376

psm_up	0.57 378	0.27 331	0.52 273	0.50 405	0.33 393	0.65 346	0.60 451	1.07 368	0.84 308	0.87 355	0.91 307	1.00 409	1.06 487	0.80 356	0.66 383	0.22 361	0.25 455	0.26 427	0.23 411	0.22 351	0.21 333

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	0.94 400	0.85 275	1.06 430	0.70 381	0.76 335	0.72 400	0.22 361	0.18 381	0.20 298	0.19 330	0.18 261	0.16 204

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	0.75 411	0.67 274	0.48 309	0.22 361	0.16 333	0.18 228	0.19 330	0.18 261	0.18 273

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	0.66 357	0.66 264	0.74 404	0.22 361	0.15 306	0.19 261	0.21 373	0.17 230	0.16 204

ADCL	1.10 495	0.42 449	1.57 513	0.51 417	0.41 447	1.71 524	0.92 511	1.36 484	1.45 506	1.33 498	1.56 491	1.22 464	1.26 506	1.45 500	5.27 558	0.22 361	0.19 399	0.25 408	0.25 439	0.29 427	0.29 428

RYNet	0.76 445	0.37 416	0.74 399	0.54 456	0.67 521	1.35 499	0.68 468	1.28 459	1.21 474	1.10 469	0.90 299	1.31 472	0.94 470	1.01 437	1.30 492	0.22 361	0.16 333	0.27 436	0.23 411	0.43 492	0.45 502

NLCA_NET_v2_RVC	0.55 363	0.33 396	0.71 384	0.46 355	0.31 356	0.66 353	0.43 357	1.07 368	0.89 343	0.93 393	0.91 307	0.98 402	0.61 329	0.76 335	0.64 381	0.22 361	0.18 381	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.
z-mn7	1.07 492	0.56 491	2.36 535	0.54 456	0.37 422	1.74 526	0.71 474	1.28 459	2.32 540	1.00 429	2.56 531	1.43 493	1.01 479	2.34 541	1.74 512	0.23 388	0.20 408	0.21 342	0.20 353	0.27 416	0.27 410

DDVS	0.53 349	0.32 388	0.63 345	0.42 251	0.31 356	0.71 373	0.35 243	0.95 323	0.69 218	0.86 350	0.90 299	1.11 445	0.46 251	0.90 396	0.67 386	0.23 388	0.17 366	0.22 357	0.18 302	0.25 395	0.28 421

rvit_stereo_0081_aga	0.32 112	0.29 361	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	0.23 388	0.17 366	0.19 261	0.16 219	0.20 313	0.15 173

test_sample6	0.51 328	0.27 331	0.55 298	0.38 127	0.23 129	0.64 339	0.39 305	1.18 413	0.88 338	0.84 327	1.06 379	0.66 278	0.61 329	0.75 325	0.52 330	0.23 388	0.17 366	0.22 357	0.22 395	0.24 384	0.23 376

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	0.23 388	0.20 408	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
NINENet	0.52 342	0.30 376	0.55 298	0.46 355	0.33 393	0.78 393	0.34 220	1.18 413	0.91 354	0.84 327	0.97 335	0.64 260	0.54 284	0.74 318	0.56 350	0.23 388	0.20 408	0.25 408	0.18 302	0.22 351	0.22 352

AASNet	0.55 363	0.27 331	0.62 341	0.51 417	0.32 381	0.73 381	0.44 365	1.55 511	0.88 338	0.88 365	0.94 318	0.64 260	0.63 339	0.62 226	0.84 424	0.23 388	0.20 408	0.20 298	0.16 219	0.22 351	0.20 315

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	0.52 276	0.69 290	0.46 294	0.23 388	0.17 366	0.17 182	0.16 219	0.18 261	0.24 387

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	0.70 381	0.68 283	0.57 356	0.23 388	0.16 333	0.24 395	0.21 373	0.24 384	0.19 284

DMCA-RVC	0.54 354	0.32 388	0.83 423	0.51 417	0.32 381	0.59 313	0.38 287	0.89 298	0.70 222	0.95 405	0.88 290	0.90 380	0.69 376	0.75 325	0.63 379	0.23 388	0.18 381	0.31 466	0.24 426	0.27 416	0.21 333

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	0.70 381	0.68 283	0.57 356	0.23 388	0.16 333	0.24 395	0.21 373	0.24 384	0.19 284

w-ln-seven	1.02 488	0.52 473	2.86 538	0.55 464	0.51 493	1.37 500	0.75 490	1.72 531	1.84 530	1.54 510	1.52 488	1.27 467	0.95 472	1.30 485	2.07 525	0.24 399	0.22 427	0.25 408	0.25 439	0.31 439	0.28 421

coex-ft	6.50 570	1.57 550	87.99 592	0.49 394	0.38 429	1.41 503	1.21 532	1.21 427	7.96 567	12.14 575	2.78 538	2.74 537	3.83 560	1.30 485	3.19 545	0.24 399	0.23 438	0.27 436	0.24 426	0.48 502	0.40 483

Wz-Net-LNSev	0.75 442	0.54 483	1.59 514	0.51 417	0.41 447	1.16 484	0.79 497	1.27 454	1.13 450	1.04 444	1.14 409	1.11 445	0.94 470	0.93 405	1.00 459	0.24 399	0.22 427	0.21 342	0.19 330	0.26 406	0.27 410

dd	0.44 250	0.40 438	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	0.24 399	0.15 306	0.21 342	0.16 219	0.24 384	0.19 284

PSMNet-ADL	0.50 314	0.28 347	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	0.62 334	0.76 335	0.68 391	0.24 399	0.18 381	0.19 261	0.20 353	0.22 351	0.22 352

ICVP	0.48 287	0.26 315	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	0.56 295	0.55 153	0.61 372	0.24 399	0.18 381	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)
GEStereo_RVC	0.56 372	0.30 376	0.70 382	0.51 417	0.31 356	0.70 368	0.54 429	1.31 468	0.93 366	0.85 340	0.86 279	0.84 356	0.63 339	0.92 401	0.67 386	0.24 399	0.16 333	0.19 261	0.17 271	0.21 325	0.23 376

HCRNet	0.46 266	0.35 405	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	0.53 277	0.70 298	0.38 233	0.24 399	0.16 333	0.24 395	0.20 353	0.21 325	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	0.69 376	0.66 264	0.52 330	0.24 399	0.16 333	0.23 379	0.26 450	0.20 313	0.20 315

UCFNet_RVC	0.50 314	0.27 331	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	0.60 323	0.62 226	0.48 309	0.24 399	0.18 381	0.28 447	0.27 457	0.25 395	0.24 387

DRN-Test	0.68 422	0.34 401	0.77 407	0.52 434	0.40 442	1.14 480	0.61 453	1.56 515	1.04 418	1.18 479	1.10 391	1.05 426	0.72 397	0.82 367	1.01 460	0.24 399	0.18 381	0.26 427	0.25 439	0.26 406	0.23 376

StereoDRNet	0.67 419	0.35 405	0.82 419	0.53 444	0.44 465	1.03 460	0.53 422	1.51 508	1.06 424	1.13 475	0.91 307	1.07 434	0.74 408	0.87 380	0.95 449	0.24 399	0.19 399	0.25 408	0.23 411	0.27 416	0.22 352

NaN_ROB	0.73 433	0.46 461	0.89 446	0.52 434	0.34 405	0.98 449	1.11 524	1.28 459	1.20 471	1.27 495	0.96 326	1.08 435	0.79 427	1.34 490	0.78 410	0.24 399	0.30 485	0.23 379	0.24 426	0.23 371	0.26 400

zh-mn7	1.21 508	0.75 511	5.81 558	0.52 434	0.39 437	1.18 489	0.63 459	1.21 427	1.79 528	1.81 524	2.33 522	1.16 457	1.01 479	2.20 536	2.00 521	0.25 412	0.22 427	0.22 357	0.22 395	0.25 395	0.30 433

ttt	0.56 372	0.27 331	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	0.51 273	0.95 414	1.03 465	0.25 412	0.22 427	0.22 357	0.21 373	0.25 395	0.25 396

Anonymous3	0.47 277	0.35 405	0.91 449	0.50 405	0.38 429	0.81 411	0.55 432	0.76 252	0.66 203	0.52 155	0.65 180	0.44 152	0.45 244	0.66 264	0.39 243	0.25 412	0.25 455	0.22 357	0.21 373	0.23 371	0.24 387

STTStereo	0.57 378	0.39 429	0.87 442	0.45 330	0.32 381	0.62 324	0.45 372	1.01 343	0.87 327	1.01 432	0.91 307	0.95 395	0.58 311	0.77 342	0.66 383	0.25 412	0.24 447	0.27 436	0.33 489	0.25 395	0.26 400

PA-Net	0.70 428	0.46 461	0.96 457	0.51 417	0.53 498	0.94 439	0.73 485	1.14 396	1.15 457	0.83 321	0.90 299	0.88 372	0.76 420	1.19 464	0.96 451	0.25 412	0.41 523	0.29 455	0.44 516	0.27 416	0.39 478
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
GANet	0.74 438	0.38 424	0.63 345	0.54 456	0.35 412	1.01 456	0.95 515	1.15 400	0.95 379	1.09 465	2.00 515	1.14 455	0.92 465	1.29 479	0.75 406	0.25 412	0.27 471	0.27 436	0.23 411	0.32 446	0.24 387

zh-sn7	1.20 507	0.86 523	4.54 553	0.58 480	0.43 459	1.10 471	0.92 511	1.24 440	1.34 495	1.45 505	2.00 515	1.26 465	1.62 525	2.13 533	2.79 541	0.26 418	0.26 464	0.26 427	0.27 457	0.35 464	0.33 455

TCMNet	0.68 422	0.41 444	1.08 472	0.60 485	0.61 515	0.97 444	0.55 432	1.11 382	0.93 366	0.87 355	1.14 409	0.89 377	0.65 355	0.92 401	1.06 473	0.26 418	0.26 464	0.31 466	0.28 464	0.33 451	0.30 433

ssnet_v2	0.61 405	0.29 361	0.69 379	0.45 330	0.30 343	0.93 436	0.62 455	1.20 424	1.03 414	0.97 420	0.81 256	0.98 402	0.67 366	0.84 373	0.97 456	0.26 418	0.23 438	0.23 379	0.24 426	0.20 313	0.21 333

Wz-Net-SNSev	0.99 485	0.80 516	3.00 540	0.57 474	0.46 480	0.94 439	1.22 534	1.40 490	1.28 484	1.04 444	1.33 455	1.46 496	0.90 462	2.06 529	1.65 510	0.26 418	0.24 447	0.25 408	0.26 450	0.33 451	0.30 433

GwcNet	0.73 433	0.39 429	1.37 499	0.53 444	0.43 459	1.10 471	0.52 418	1.27 454	1.19 468	1.05 449	1.41 468	1.06 430	0.86 448	0.98 426	1.01 460	0.26 418	0.24 447	0.24 395	0.23 411	0.23 371	0.28 421

DSFCA	0.57 378	0.27 331	0.71 384	0.41 217	0.36 419	0.78 393	0.53 422	1.08 373	0.85 314	1.08 461	0.84 266	0.90 380	0.66 357	1.05 445	0.63 379	0.26 418	0.22 427	0.21 342	0.21 373	0.22 351	0.20 315

RTSC	0.93 473	0.54 483	1.59 514	0.56 468	0.40 442	1.17 488	0.55 432	1.44 499	1.82 529	1.53 509	1.26 439	1.15 456	0.82 435	1.70 515	2.44 533	0.26 418	0.20 408	0.23 379	0.24 426	0.31 439	0.32 446

ADCMid	1.22 509	0.57 493	3.17 544	0.54 456	0.44 465	1.07 468	0.77 493	1.31 468	1.13 450	2.14 537	1.48 484	1.49 501	1.47 519	1.65 512	5.30 559	0.26 418	0.24 447	0.29 455	0.32 483	0.38 478	0.36 469

MDST_ROB	0.97 481	0.29 361	1.02 467	0.64 500	0.43 459	2.64 541	0.82 501	1.68 529	1.18 466	2.89 549	1.82 506	0.97 400	0.75 411	1.83 522	0.89 431	0.26 418	0.22 427	0.32 472	0.28 464	0.26 406	0.26 400

FBW_ROB	0.94 477	0.54 483	1.03 468	0.56 468	0.42 456	1.16 484	0.76 492	1.56 515	1.41 501	1.38 502	1.33 455	1.47 498	1.07 488	2.94 550	1.14 483	0.26 418	0.32 500	0.45 508	0.30 471	0.34 459	0.30 433

PWC_ROB	0.92 472	0.57 493	1.64 520	0.53 444	0.33 393	0.93 436	0.39 305	1.42 497	1.51 512	1.66 517	2.57 532	1.18 459	1.11 492	1.50 504	1.54 507	0.26 418	0.18 381	0.28 447	0.20 353	0.30 435	0.32 446

YMNet	0.68 422	0.40 438	1.01 464	0.53 444	0.46 480	1.04 462	0.48 390	1.06 364	0.81 288	1.21 482	1.31 451	1.11 445	0.73 402	0.89 388	0.96 451	0.27 429	0.31 493	0.25 408	0.25 439	0.25 395	0.24 387

YMNet_1	0.68 422	0.40 438	1.01 464	0.53 444	0.46 480	1.04 462	0.48 390	1.06 364	0.81 288	1.21 482	1.31 451	1.11 445	0.73 402	0.89 388	0.96 451	0.27 429	0.31 493	0.25 408	0.25 439	0.25 395	0.24 387

test_sample7	0.54 354	0.30 376	0.55 298	0.37 108	0.28 296	0.63 330	0.47 383	1.11 382	0.92 360	0.93 393	0.89 293	0.86 362	0.71 386	0.74 318	0.53 341	0.27 429	0.22 427	0.27 436	0.26 450	0.27 416	0.26 400

GMStereo_Zeroshot	0.51 328	0.46 461	0.80 412	0.50 405	0.28 296	0.57 297	0.30 154	0.75 248	0.79 270	0.88 365	0.94 318	0.90 380	0.37 189	0.77 342	0.46 294	0.27 429	0.14 282	0.26 427	0.15 190	0.39 482	0.19 284

CSP-Net	0.57 378	0.29 361	0.55 298	0.42 251	0.29 319	1.20 491	0.49 403	1.29 464	0.75 251	0.98 423	0.97 335	0.88 372	0.69 376	0.85 376	0.66 383	0.27 429	0.18 381	0.17 182	0.17 271	0.18 261	0.19 284

APVNet	0.73 433	0.39 429	1.01 464	0.58 480	0.45 471	1.16 484	0.68 468	1.47 503	0.87 327	0.84 327	1.15 412	1.04 422	0.84 440	1.14 456	1.18 485	0.27 429	0.28 478	0.32 472	0.31 480	0.29 427	0.32 446

FADNet-RVC	0.62 411	0.56 491	1.29 491	0.47 375	0.39 437	0.63 330	0.40 318	1.16 402	0.91 354	0.71 255	0.86 279	1.04 422	0.55 288	0.99 431	0.78 410	0.27 429	0.26 464	0.28 447	0.29 470	0.32 446	0.31 442

S-Stereo	0.76 445	0.36 414	1.10 473	0.57 474	0.46 480	0.83 417	0.59 448	1.31 468	1.62 520	0.98 423	1.41 468	1.11 445	0.93 467	0.85 376	1.07 476	0.27 429	0.31 493	0.28 447	0.25 439	0.33 451	0.50 515

DANet	0.74 438	0.47 468	0.98 462	0.60 485	0.41 447	0.92 435	0.41 338	1.02 346	0.87 327	1.22 486	1.22 431	1.33 479	0.88 456	1.26 475	1.37 496	0.27 429	0.24 447	0.31 466	0.25 439	0.37 476	0.36 469
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
AdaStereo	0.52 342	0.34 401	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	0.50 268	0.71 308	0.51 325	0.27 429	0.13 244	0.28 447	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.
ETE_ROB	0.73 433	0.52 473	0.93 450	0.57 474	0.37 422	0.80 405	0.86 508	1.19 417	0.95 379	1.20 481	1.22 431	1.39 492	0.86 448	1.07 446	0.88 429	0.27 429	0.21 418	0.31 466	0.27 457	0.34 459	0.35 463

rvit_0105_6	0.40 209	0.28 347	0.68 370	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	0.45 244	0.55 153	0.37 218	0.28 440	0.26 464	0.24 395	0.22 395	0.22 351	0.17 247

rvit_0105_5	0.44 250	0.32 388	0.79 411	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	0.53 277	0.58 177	0.38 233	0.28 440	0.25 455	0.25 408	0.24 426	0.22 351	0.20 315

rvit_0105_4	0.42 231	0.30 376	0.77 407	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	0.49 265	0.58 177	0.37 218	0.28 440	0.26 464	0.25 408	0.22 395	0.24 384	0.19 284

WZ-Net	1.29 516	0.64 502	5.42 557	0.64 500	0.52 496	1.37 500	1.29 537	1.41 492	1.77 527	1.56 511	1.69 500	1.74 515	1.41 514	2.50 545	2.16 530	0.28 440	0.21 418	0.23 379	0.25 439	0.39 482	0.41 488

SACVNet	0.61 405	0.36 414	0.67 363	0.57 474	0.37 422	0.65 346	0.47 383	1.16 402	0.80 279	1.04 444	1.06 379	1.02 415	0.81 434	0.99 431	0.57 356	0.28 440	0.21 418	0.25 408	0.24 426	0.30 435	0.39 478

pcwnet_v2	0.60 401	0.29 361	0.89 446	0.46 355	0.36 419	0.62 324	0.38 287	1.33 477	1.24 475	1.02 436	1.27 443	0.71 295	0.59 317	0.71 308	0.51 325	0.28 440	0.21 418	0.24 395	0.23 411	0.29 427	0.30 433

hitnet-ft	0.57 378	0.29 361	0.43 170	0.42 251	0.29 319	0.81 411	0.40 318	0.98 332	0.91 354	0.84 327	1.01 355	1.13 453	0.72 397	0.83 369	0.71 397	0.28 440	0.21 418	0.28 447	0.22 395	0.29 427	0.27 410

TDLM	0.59 394	0.35 405	0.57 319	0.53 444	0.32 381	0.67 362	0.72 480	1.09 376	1.03 414	0.84 327	1.11 396	0.84 356	0.71 386	0.96 417	0.61 372	0.28 440	0.18 381	0.26 427	0.22 395	0.27 416	0.21 333

SANet	1.15 500	0.45 456	1.40 502	0.50 405	0.32 381	1.54 514	1.21 532	1.49 504	3.35 555	1.61 512	2.41 527	2.32 533	1.80 534	1.57 507	1.27 491	0.28 440	0.25 455	0.26 427	0.24 426	0.36 470	0.32 446

SGM_RVC	1.04 489	0.30 376	0.47 209	0.41 217	0.23 129	1.73 525	0.77 493	1.63 524	1.30 490	2.39 542	1.99 514	2.64 536	1.78 533	2.22 537	1.40 497	0.28 440	0.27 471	0.27 436	0.25 439	0.25 395	0.25 396
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
CASS	0.46 266	0.28 347	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	0.58 311	0.58 177	0.44 284	0.29 450	0.16 333	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.
FAT-Stereo	0.75 442	0.34 401	0.81 418	0.51 417	0.38 429	0.78 393	0.63 459	1.39 486	1.32 492	1.05 449	1.40 466	1.58 511	1.14 497	0.92 401	0.91 440	0.29 450	0.28 478	0.28 447	0.23 411	0.28 425	0.41 488

FADNet	0.63 414	0.53 476	1.20 481	0.46 355	0.44 465	0.66 353	0.41 338	1.24 440	1.07 432	0.70 244	0.84 266	0.98 402	0.65 355	0.87 380	0.54 346	0.29 450	0.30 485	0.27 436	0.30 471	0.48 502	0.36 469

stereogan	0.83 458	0.33 396	0.89 446	0.61 490	0.51 493	1.80 527	0.50 409	1.41 492	1.39 500	1.05 449	1.47 483	1.56 510	1.04 484	1.32 489	0.87 428	0.29 450	0.29 480	0.29 455	0.25 439	0.39 482	0.40 483

DeepPruner_ROB	0.55 363	0.37 416	0.67 363	0.42 251	0.31 356	0.50 251	0.43 357	1.22 435	0.73 241	0.86 350	1.05 373	0.85 358	0.58 311	0.90 396	0.56 350	0.29 450	0.23 438	0.22 357	0.22 395	0.26 406	0.26 400

PSMNet_ROB	0.67 419	0.39 429	0.76 404	0.57 474	0.43 459	1.00 452	0.85 507	1.25 447	0.93 366	0.82 313	1.04 370	1.08 435	0.64 347	0.89 388	1.02 464	0.29 450	0.21 418	0.31 466	0.31 480	0.27 416	0.25 396

CBMV	0.68 422	0.37 416	0.50 243	0.43 291	0.26 236	1.00 452	0.71 474	1.17 411	1.16 459	1.24 490	1.29 448	1.06 430	0.86 448	0.98 426	0.75 406	0.29 450	0.30 485	0.34 479	0.30 471	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
rvit_0105_3	0.48 287	0.35 405	0.85 436	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	0.56 295	0.66 264	0.41 270	0.30 457	0.27 471	0.29 455	0.28 464	0.21 325	0.21 333

AnyNet_C32	1.27 514	0.72 510	3.33 546	0.59 483	0.56 503	1.51 512	1.53 546	1.27 454	1.28 484	1.52 508	1.48 484	1.38 490	1.23 503	1.64 511	5.26 557	0.30 457	0.29 480	0.29 455	0.34 491	0.38 478	0.44 500

ADCPNet	1.11 498	0.53 476	3.26 545	0.55 464	0.44 465	1.47 507	0.83 503	1.21 427	1.17 462	1.26 494	1.42 473	1.67 514	1.12 494	1.48 503	3.86 552	0.30 457	0.29 480	0.30 465	0.32 483	0.37 476	0.37 475

CVANet_RVC	0.59 394	0.35 405	0.54 294	0.49 394	0.33 393	0.70 368	0.67 465	1.12 387	0.97 391	0.88 365	1.05 373	1.01 413	0.72 397	0.94 408	0.55 348	0.30 457	0.20 408	0.28 447	0.26 450	0.32 446	0.23 376

Syn2CoEx	0.74 438	0.55 489	1.17 480	0.66 504	0.45 471	0.89 431	0.56 436	1.54 510	1.15 457	0.95 405	1.35 459	1.03 417	1.03 482	0.96 417	0.89 431	0.31 461	0.27 471	0.29 455	0.24 426	0.23 371	0.27 410

Nwc_Net	0.82 453	0.40 438	0.86 437	0.62 494	0.56 503	1.04 462	0.57 438	1.72 531	1.08 436	0.93 393	1.88 510	1.44 494	1.24 504	1.19 464	0.94 446	0.31 461	0.25 455	0.36 485	0.39 502	0.31 439	0.31 442

RTS	2.03 541	1.03 534	11.50 567	0.68 509	0.63 516	2.71 542	1.56 548	1.55 511	2.32 540	1.93 529	2.57 532	1.32 474	1.32 508	5.20 563	4.30 553	0.31 461	0.23 438	0.29 455	0.30 471	0.41 486	0.40 483

RTSA	2.03 541	1.03 534	11.50 567	0.68 509	0.63 516	2.71 542	1.56 548	1.55 511	2.32 540	1.93 529	2.57 532	1.32 474	1.32 508	5.20 563	4.30 553	0.31 461	0.23 438	0.29 455	0.30 471	0.41 486	0.40 483

NCCL2	0.74 438	0.45 456	0.77 407	0.65 502	0.45 471	0.97 444	1.16 529	1.16 402	1.02 410	1.00 429	0.98 339	1.48 500	0.88 456	0.99 431	0.89 431	0.31 461	0.27 471	0.39 496	0.39 502	0.33 451	0.34 459

psmorigin	0.84 460	0.53 476	2.21 532	0.50 405	0.41 447	0.86 425	0.57 438	1.08 373	0.90 348	1.50 506	1.42 473	1.50 502	1.09 490	1.29 479	1.03 465	0.32 466	0.33 505	0.27 436	0.27 457	0.34 459	0.45 502

NCC-stereo	0.82 453	0.43 452	0.87 442	0.63 497	0.68 522	0.88 428	0.72 480	1.60 522	1.12 445	0.95 405	1.41 468	1.37 486	1.37 512	1.26 475	0.94 446	0.32 466	0.30 485	0.37 490	0.49 527	0.34 459	0.35 463

Abc-Net	0.82 453	0.43 452	0.87 442	0.63 497	0.68 522	0.88 428	0.72 480	1.60 522	1.12 445	0.95 405	1.41 468	1.37 486	1.37 512	1.26 475	0.94 446	0.32 466	0.30 485	0.37 490	0.49 527	0.34 459	0.35 463
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
SHD	0.98 483	0.54 483	1.30 493	0.63 497	0.50 491	1.14 480	0.50 409	1.80 536	2.20 537	1.66 517	1.39 465	1.47 498	1.21 501	1.40 492	1.80 514	0.32 466	0.27 471	0.32 472	0.34 491	0.41 486	0.44 500

SGM-ForestM	4.73 563	0.34 401	1.05 470	0.46 355	0.28 296	10.26 567	3.48 569	4.52 564	5.16 562	8.68 573	7.48 571	18.87 581	10.80 572	11.26 574	10.01 568	0.32 466	0.34 508	0.32 472	0.32 483	0.29 427	0.30 433

PS-NSSS	0.60 401	0.46 461	0.68 370	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	0.67 366	0.89 388	0.61 372	0.32 466	0.26 464	0.40 499	0.27 457	0.35 464	0.29 428

SGM-Forest	0.65 417	0.33 396	0.43 170	0.44 316	0.30 343	1.01 456	0.54 429	1.13 394	1.09 442	1.11 472	1.21 429	1.10 443	0.76 420	0.99 431	0.71 397	0.32 466	0.33 505	0.33 477	0.30 471	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
rvit_stereo_0075_2	0.48 287	0.38 424	0.74 399	0.54 456	0.46 480	0.43 220	0.35 243	0.85 284	0.68 211	0.56 170	0.73 202	0.59 235	0.47 256	0.64 244	0.47 305	0.33 473	0.23 438	0.35 480	0.26 450	0.32 446	0.26 400

GASNet	0.70 428	0.77 513	1.16 479	0.71 517	0.49 487	0.62 324	0.48 390	1.12 387	1.05 420	0.98 423	0.84 266	0.94 394	0.82 435	1.41 495	0.85 426	0.33 473	0.22 427	0.29 455	0.28 464	0.44 495	0.26 400

Wz-Net-TNSev	1.23 511	1.24 539	5.25 556	0.51 417	0.43 459	1.49 511	1.09 523	1.58 518	1.42 503	1.25 491	1.26 439	1.58 511	1.52 521	1.97 526	1.95 517	0.33 473	0.32 500	0.26 427	0.30 471	0.41 486	0.43 496

UDGNet	0.50 314	0.82 517	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	0.44 237	0.65 252	0.43 277	0.33 473	0.15 306	0.67 530	0.20 353	0.49 506	0.23 376

AnyNet_C01	1.63 531	1.16 537	7.38 561	0.65 502	0.56 503	2.25 536	1.53 546	1.53 509	1.46 508	1.71 521	1.95 512	1.83 518	1.41 514	2.48 543	4.42 555	0.33 473	0.32 500	0.32 472	0.34 491	0.45 496	0.50 515

NVstereo2D	0.62 411	0.32 388	0.82 419	0.50 405	0.44 465	0.88 428	0.48 390	1.12 387	1.17 462	0.67 226	0.90 299	0.90 380	0.69 376	1.02 440	0.69 393	0.33 473	0.16 333	0.29 455	0.20 353	0.43 492	0.46 506

XPNet_ROB	0.73 433	0.38 424	0.80 412	0.53 444	0.40 442	0.80 405	0.83 503	1.21 427	0.96 386	1.37 500	1.17 422	1.37 486	0.87 451	1.14 456	0.99 458	0.33 473	0.25 455	0.27 436	0.24 426	0.31 439	0.29 428

LALA_ROB	0.76 445	0.46 461	0.86 437	0.55 464	0.41 447	1.00 452	0.93 514	1.25 447	1.13 450	1.23 488	1.15 412	1.55 508	0.80 431	1.11 453	0.96 451	0.33 473	0.23 438	0.35 480	0.30 471	0.35 464	0.32 446

rvit_105_1	0.56 372	0.42 449	0.84 430	0.59 483	0.37 422	0.59 313	0.68 468	0.73 232	0.97 391	0.82 313	0.69 194	0.75 324	0.63 339	0.80 356	0.56 350	0.34 481	0.29 480	0.31 466	0.34 491	0.23 371	0.23 376

AF-Net	0.85 465	0.41 444	0.87 442	0.66 504	0.54 501	0.96 443	0.52 418	1.66 527	1.37 497	1.03 439	2.04 518	1.46 496	1.36 510	1.19 464	1.05 472	0.34 481	0.24 447	0.39 496	0.28 464	0.31 439	0.26 400

RGC	0.82 453	0.62 500	0.80 412	0.67 506	0.66 520	0.91 433	0.59 448	1.35 480	1.09 442	1.12 474	1.46 481	1.50 502	1.09 490	1.28 478	0.97 456	0.34 481	0.30 485	0.48 516	0.40 505	0.38 478	0.38 477

edge stereo	0.79 449	0.40 438	0.82 419	0.52 434	0.44 465	0.83 417	0.58 445	1.34 479	1.08 436	1.30 496	1.38 464	1.79 517	1.13 496	1.15 459	0.92 442	0.34 481	0.32 500	0.42 504	0.28 464	0.33 451	0.39 478

ADCS	1.60 530	0.70 506	4.02 549	0.61 490	0.53 498	1.31 496	1.11 524	1.71 530	1.86 532	1.97 532	1.68 498	1.51 504	1.46 517	2.07 530	9.20 566	0.34 481	0.32 500	0.33 477	0.36 495	0.45 496	0.46 506

LSM	4.83 565	0.83 520	11.23 566	0.76 523	56.73 588	1.10 471	1.18 530	1.35 480	1.70 525	2.13 534	2.34 524	1.34 482	1.19 500	1.52 505	1.23 489	0.34 481	0.50 535	0.39 496	0.47 520	0.51 511	9.82 576

ISRNet	0.57 378	0.25 280	0.72 390	0.57 474	0.36 419	0.43 220	0.28 121	0.85 284	0.84 308	1.09 465	1.25 435	0.91 386	0.61 329	0.68 283	0.60 366	0.35 487	0.26 464	0.36 485	0.33 489	0.30 435	0.42 491

DeepPrunerF	0.93 473	0.55 489	3.88 547	0.70 515	0.81 527	0.72 377	0.74 487	1.28 459	1.97 533	0.95 405	1.02 357	0.87 368	0.85 444	1.16 460	1.07 476	0.35 487	0.29 480	0.43 505	0.40 505	0.31 439	0.33 455

DPSNet	1.08 494	0.44 454	2.64 537	0.54 456	0.42 456	1.59 515	1.25 535	2.39 547	1.50 511	1.13 475	1.12 398	1.51 504	2.19 546	1.44 499	1.51 506	0.35 487	0.25 455	0.25 408	0.21 373	0.49 506	0.39 478

dad	0.61 405	0.53 476	0.72 390	0.44 316	0.31 356	0.64 339	0.37 269	0.85 284	1.28 484	1.05 449	1.17 422	1.18 459	0.61 329	0.70 298	0.54 346	0.36 490	0.23 438	0.37 490	0.21 373	0.31 439	0.23 376

DGSMNet	0.80 450	0.58 496	1.42 504	0.61 490	0.65 518	0.94 439	0.75 490	1.35 480	1.16 459	0.88 365	1.26 439	1.00 409	0.75 411	1.07 446	0.89 431	0.36 490	0.31 493	0.41 503	0.40 505	0.60 524	0.59 527

RP	0.80 450	0.38 424	0.73 395	0.67 506	0.59 510	0.82 414	0.57 438	1.21 427	1.28 484	1.03 439	1.68 498	1.45 495	1.49 520	1.08 449	0.90 437	0.36 490	0.31 493	0.37 490	0.30 471	0.36 470	0.36 469

MeshStereo	1.38 521	0.45 456	0.58 321	0.45 330	0.35 412	1.63 518	0.60 451	2.07 540	1.43 504	4.49 564	3.32 548	4.67 555	2.08 542	2.08 531	1.32 494	0.36 490	0.36 512	0.37 490	0.32 483	0.32 446	0.34 459
C. Zhang, Z. Li, Y. Cheng, R. Cai, H. Chao, Y. Rui: MeshStereo: A Global Stereo Model with Mesh Alignment Regularization for View Interpolation. ICCV 2015
HBP-ISP	0.61 405	0.47 468	0.45 184	0.46 355	0.33 393	0.79 399	0.29 136	1.15 400	1.05 420	0.85 340	1.18 426	0.67 285	0.71 386	0.92 401	0.57 356	0.37 494	0.38 514	0.47 512	0.41 510	0.39 482	0.32 446

FINET	0.75 442	0.45 456	1.38 500	0.48 383	0.46 480	0.98 449	1.00 519	1.22 435	1.69 524	0.91 389	1.25 435	0.74 319	0.74 408	1.09 450	0.82 422	0.37 494	0.31 493	0.27 436	0.24 426	0.35 464	0.34 459

G-Net	0.95 478	0.48 470	1.13 476	0.67 506	0.49 487	2.07 533	0.63 459	1.02 346	0.90 348	1.77 523	2.62 535	1.28 468	1.60 524	1.09 450	1.06 473	0.37 494	0.30 485	0.35 480	0.25 439	0.46 499	0.45 502

CBMV_ROB	0.62 411	0.39 429	0.41 138	0.41 217	0.28 296	0.86 425	0.28 121	1.06 364	1.02 410	0.95 405	1.33 455	0.81 352	0.84 440	0.94 408	0.56 350	0.37 494	0.37 513	0.43 505	0.40 505	0.33 451	0.32 446

PWCDC_ROB	0.93 473	0.54 483	0.97 461	0.78 524	0.41 447	1.03 460	0.42 349	1.39 486	2.34 543	1.04 444	3.73 552	0.80 350	1.12 494	1.29 479	1.04 470	0.37 494	0.22 427	0.24 395	0.20 353	0.36 470	0.31 442

MFN_U_SF_DS_RVC	1.06 490	0.61 499	1.82 525	0.69 512	0.51 493	2.62 540	1.69 553	1.28 459	1.44 505	1.39 503	1.56 491	1.34 482	0.91 463	1.68 514	0.95 449	0.38 499	0.39 518	0.46 511	0.61 537	0.41 486	0.43 496

SAMSARA	1.15 500	0.69 505	1.44 506	1.09 537	0.93 530	2.10 534	1.87 560	1.64 525	1.47 509	1.64 515	1.21 429	2.06 526	1.14 497	1.61 508	1.50 505	0.39 500	0.45 530	0.36 485	0.38 500	0.50 508	0.51 519

XQC	0.97 481	0.70 506	1.54 512	0.70 515	0.55 502	1.48 508	0.81 499	1.41 492	1.57 515	1.21 482	1.12 398	1.33 479	1.04 484	1.55 506	2.00 521	0.39 500	0.25 455	0.37 490	0.32 483	0.55 518	0.49 512

CSAN	0.88 469	0.52 473	0.93 450	0.61 490	0.42 456	1.19 490	1.11 524	1.27 454	1.48 510	1.37 500	1.44 476	1.37 486	1.30 507	1.46 502	1.01 460	0.39 500	0.31 493	0.36 485	0.37 497	0.35 464	0.36 469

NOSS_ROB	0.59 394	0.40 438	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	0.63 339	0.81 361	0.52 330	0.39 500	0.38 514	0.44 507	0.42 515	0.38 478	0.36 469

PVD	1.34 519	0.70 506	1.42 504	0.78 524	0.65 518	1.68 522	0.91 509	2.12 543	3.01 551	2.25 539	2.35 526	1.90 521	1.99 540	1.98 527	2.14 528	0.40 504	0.38 514	0.49 519	0.37 497	0.51 511	0.67 528

MFN_U_SF_RVC	1.14 499	0.63 501	2.33 533	0.69 512	0.46 480	2.04 532	0.70 472	1.90 538	1.37 497	1.62 513	1.56 491	1.94 523	1.36 510	1.73 517	1.90 516	0.41 505	0.38 514	0.45 508	0.48 524	0.45 496	0.47 508

MaskLacGwcNet_RVC	0.71 431	0.84 521	0.80 412	0.55 464	0.38 429	1.38 502	0.57 438	1.07 368	0.81 288	0.90 380	0.94 318	0.95 395	0.54 284	1.01 437	0.61 372	0.41 505	0.30 485	0.57 526	0.31 480	0.86 531	0.39 478

DualNet (step1)	0.60 401	0.37 416	0.83 423	0.39 152	0.31 356	0.72 377	0.49 403	1.11 382	0.92 360	0.93 393	0.89 293	0.86 362	0.71 386	0.74 318	0.53 341	0.42 507	0.22 427	0.40 499	0.41 510	0.36 470	0.35 463

test_sample9	1.17 503	0.37 416	0.83 423	0.39 152	0.31 356	0.72 377	0.49 403	1.11 382	0.92 360	0.93 393	0.89 293	0.86 362	0.71 386	1.29 479	2.03 523	0.42 507	9.50 580	0.40 499	0.41 510	0.36 470	0.35 463

test_sample8	1.36 520	0.37 416	0.83 423	0.39 152	0.31 356	0.72 377	0.49 403	1.19 417	0.79 270	1.51 507	0.96 326	3.29 547	1.64 527	1.29 479	2.03 523	0.42 507	9.50 580	0.40 499	0.41 510	0.36 470	0.35 463

BEATNet-Init1	15.65 577	1.62 553	54.26 590	0.75 522	0.56 503	37.03 587	13.39 575	13.20 576	14.59 575	29.41 589	29.29 589	47.69 592	21.87 584	26.91 585	19.58 576	0.43 510	0.39 518	0.47 512	0.47 520	0.52 514	0.52 521

FCDSN-DC	1.43 525	0.57 493	0.69 379	0.74 520	0.59 510	1.42 504	0.65 464	1.40 490	1.41 501	3.31 559	4.42 562	4.57 554	3.01 556	1.70 515	1.19 487	0.46 511	0.42 525	0.48 516	0.47 520	0.51 511	0.51 519
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
MSMD_ROB	1.25 512	0.51 471	0.64 350	0.60 485	0.50 491	1.66 520	0.67 465	1.26 449	1.26 482	2.64 546	3.82 553	3.06 543	3.20 558	1.45 500	0.91 440	0.46 511	0.41 523	0.49 519	0.51 530	0.47 501	0.45 502

WCMA_ROB	1.22 509	0.39 429	0.93 450	0.51 417	0.45 471	1.44 505	0.79 497	1.20 424	1.30 490	2.99 555	3.94 556	3.30 548	2.17 545	1.42 496	1.31 493	0.46 511	0.35 510	0.35 480	0.37 497	0.41 486	0.42 491

FC-DCNN v2	1.74 534	0.53 476	0.68 370	0.62 494	0.49 487	1.67 521	0.71 474	1.85 537	1.57 515	4.84 568	5.01 566	6.42 567	3.92 561	2.24 538	1.43 500	0.47 514	0.42 525	0.47 512	0.46 517	0.48 502	0.47 508

FC-DCNN	1.67 533	0.53 476	0.68 370	0.62 494	0.49 487	1.62 517	0.71 474	1.77 535	1.55 513	4.73 567	4.66 564	5.82 563	3.94 562	2.13 533	1.42 498	0.47 514	0.42 525	0.47 512	0.46 517	0.48 502	0.47 508

CC-Net-ROB	0.84 460	1.01 533	0.93 450	0.60 485	0.45 471	1.25 493	0.71 474	1.20 424	1.05 420	0.84 327	1.24 434	0.90 380	0.78 426	1.14 456	0.70 394	0.48 516	0.34 508	1.71 547	0.38 500	0.78 529	0.40 483

ccnet	0.84 460	0.59 498	0.86 437	0.56 468	0.60 513	1.11 476	0.72 480	1.44 499	0.97 391	1.15 477	1.44 476	1.28 468	0.95 472	1.01 437	1.33 495	0.49 517	0.43 528	0.50 521	0.47 520	0.52 514	0.48 511

MSC_U_SF_DS_RVC	1.38 521	0.91 526	2.11 531	0.89 527	0.57 508	4.27 560	1.79 557	1.55 511	2.00 535	1.64 515	1.85 509	1.83 518	1.44 516	1.89 525	1.49 504	0.49 517	0.40 521	0.56 525	0.58 534	0.75 528	0.52 521

GANetREF_RVC	0.82 453	0.77 513	0.95 456	0.68 509	0.43 459	1.15 482	1.06 522	1.19 417	1.20 471	1.03 439	1.02 357	1.10 443	0.89 459	1.20 467	0.78 410	0.49 517	0.39 518	0.58 527	0.39 502	0.69 525	0.49 512
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
Anonymous_2	0.84 460	0.45 456	0.66 358	0.41 217	0.45 471	0.82 414	0.53 422	0.81 272	0.81 288	0.73 263	0.61 170	0.91 386	0.76 420	0.77 342	0.61 372	0.51 520	0.55 537	0.54 524	4.92 575	0.54 516	0.42 491

MANE	4.73 563	0.54 483	0.77 407	0.69 512	0.60 513	10.35 568	1.67 552	8.68 572	12.66 573	6.90 572	9.43 573	11.59 573	10.59 571	8.26 571	8.41 564	0.51 520	0.45 530	0.48 516	1.02 552	0.50 508	0.50 515

SDNR	0.89 470	0.39 429	1.66 523	0.42 251	0.39 437	3.35 554	0.32 192	0.95 323	1.05 420	1.05 449	2.12 519	0.62 248	0.71 386	1.40 492	0.78 410	0.53 522	0.56 538	0.36 485	0.27 457	0.46 499	0.50 515

PASM	0.96 479	0.71 509	2.05 530	0.72 518	0.72 526	0.84 422	0.92 511	1.14 396	1.34 495	1.25 491	1.22 431	1.34 482	1.07 488	1.31 487	1.11 480	0.53 522	0.57 539	0.59 528	0.67 538	0.56 523	0.57 526

ELAS	1.77 537	0.64 502	1.10 473	0.72 518	0.58 509	3.37 555	1.76 555	2.54 548	2.57 545	3.77 562	3.96 557	2.83 539	3.44 559	2.34 541	2.73 540	0.53 522	0.47 533	0.50 521	0.48 524	0.55 518	0.55 524
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS_RVC	1.76 536	0.64 502	1.20 481	0.74 520	0.59 510	2.18 535	2.53 565	2.10 542	2.85 550	3.46 560	3.41 551	3.12 544	4.11 563	2.69 548	2.53 538	0.54 525	0.47 533	0.51 523	0.48 524	0.55 518	0.55 524
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
PSMNet-RUCA	0.78 448	0.78 515	1.23 484	1.01 532	0.91 528	0.68 366	0.53 422	1.16 402	1.06 424	0.79 304	1.10 391	0.82 354	0.72 397	0.94 408	0.70 394	0.55 526	0.27 471	0.76 533	0.46 517	0.70 526	0.49 512

UDG	0.93 473	1.03 534	0.75 402	1.00 531	0.97 534	1.02 458	0.57 438	1.18 413	1.01 405	0.93 393	1.02 357	1.32 474	1.03 482	0.88 386	0.92 442	0.55 526	0.33 505	1.82 549	0.41 510	1.20 540	0.74 531

PDISCO_ROB	0.96 479	0.51 471	1.13 476	1.03 535	1.00 537	1.81 528	0.77 493	1.72 531	1.60 518	1.09 465	1.19 427	1.34 482	0.80 431	1.62 509	1.01 460	0.58 528	0.22 427	0.45 508	0.40 505	0.50 508	0.41 488

DispFullNet	1.64 532	2.64 568	3.14 543	2.57 562	1.78 554	1.32 497	0.55 432	1.42 497	1.45 506	1.89 528	1.48 484	1.55 508	2.35 548	2.08 531	1.12 482	0.60 529	0.19 399	2.33 560	0.73 541	2.35 556	1.30 553

Consistency-Raft	1.01 487	0.82 517	1.27 489	0.85 526	0.97 534	0.81 411	0.83 503	1.35 480	1.61 519	1.06 458	1.66 497	1.11 445	0.93 467	0.93 405	1.11 480	0.65 530	0.75 548	0.79 534	0.91 548	1.09 539	0.79 534

MADNet+	2.28 548	2.56 565	10.82 565	1.25 541	0.96 533	2.77 546	1.44 545	2.34 545	1.76 526	1.36 499	1.78 505	1.84 520	1.74 532	6.33 566	4.57 556	0.67 531	0.66 542	0.59 528	0.54 533	0.84 530	0.81 535

test_for_model	0.90 471	3.60 572	0.42 151	2.47 561	2.11 561	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	0.69 532	0.12 172	0.13 48	0.09 5	3.76 571	0.74 531

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	0.75 533	0.10 42	0.12 21	0.09 5	0.13 68	0.12 60

JetBlue	3.02 553	1.39 545	7.91 562	1.17 539	1.49 547	8.53 566	7.94 571	2.82 549	1.98 534	2.15 538	2.69 537	3.32 549	3.01 556	6.66 567	3.81 550	0.79 534	0.78 551	0.75 532	0.76 543	1.04 537	1.33 555

SQANet	0.87 468	0.76 512	0.76 404	1.16 538	0.99 536	1.10 471	0.51 412	1.12 387	0.85 314	0.93 393	1.05 373	1.03 417	0.76 420	1.07 446	0.70 394	0.79 534	0.25 455	1.04 540	0.36 495	1.56 542	0.70 529

NVStereoNet_ROB	1.31 518	0.96 528	1.33 496	0.90 528	0.92 529	1.15 482	1.05 521	1.49 504	1.62 520	1.63 514	2.51 529	2.31 531	1.62 525	2.16 535	1.42 498	0.81 536	0.73 544	0.79 534	1.02 552	0.73 527	0.97 541
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
DDUNet	1.10 495	2.58 567	0.83 423	1.21 540	1.27 545	1.02 458	0.69 471	1.17 411	0.95 379	0.98 423	1.26 439	1.28 468	0.84 440	0.97 424	0.79 417	0.85 537	0.40 521	2.00 552	0.60 536	1.34 541	0.94 537

MFMNet_re	1.17 503	0.99 530	1.31 494	1.02 534	0.95 532	1.32 497	1.32 538	1.44 499	1.58 517	1.72 522	1.70 501	1.21 461	1.57 522	1.16 460	1.04 470	0.88 538	0.76 550	0.79 534	0.75 542	0.90 532	0.94 537

otaku	1.10 495	0.96 528	0.96 457	1.37 544	1.06 542	1.65 519	0.72 480	1.46 502	1.19 468	1.10 469	1.32 453	1.32 474	0.95 472	1.29 479	0.81 421	0.89 539	0.46 532	1.24 543	0.50 529	1.86 545	0.89 536

anonymity	0.98 483	0.89 525	1.06 471	0.93 529	1.04 541	0.97 444	0.82 501	1.33 477	0.93 366	1.08 461	0.98 339	1.02 415	0.95 472	1.02 440	0.93 444	0.96 540	0.96 562	0.90 537	0.91 548	0.92 533	0.95 539

GCST	0.85 465	1.25 541	0.80 412	1.58 546	1.03 539	1.04 462	0.24 68	0.81 272	0.81 288	0.99 428	0.67 191	0.78 339	0.35 176	0.98 426	0.38 233	0.97 541	0.65 541	1.20 542	0.81 545	0.93 534	0.72 530

SPS-STEREO	1.29 516	0.94 527	1.10 473	1.05 536	1.03 539	1.48 508	0.91 509	1.57 517	1.24 475	2.13 534	1.90 511	1.94 523	1.46 517	1.77 518	1.64 509	0.97 541	0.94 561	0.90 537	0.89 547	0.96 536	0.97 541
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
SGM+DAISY	1.52 528	0.99 530	1.61 518	1.01 532	1.02 538	1.86 530	1.19 531	1.49 504	1.38 499	2.96 553	3.00 542	2.79 538	1.94 536	1.88 523	1.62 508	0.98 543	0.97 563	0.91 539	0.91 548	0.94 535	0.99 543

WAO-7	1.96 538	1.24 539	1.52 509	1.28 542	1.06 542	2.92 550	1.64 551	3.32 555	3.05 553	2.28 540	3.32 548	3.19 546	2.38 549	3.39 553	2.49 537	1.02 544	0.92 557	1.06 541	1.04 554	1.05 538	0.99 543

CAS	0.37 163	0.13 1	0.27 12	1.34 543	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	1.03 545	0.08 1	0.12 21	0.08 1	0.12 34	0.28 421

IGEV-BASED-STEREO-	0.56 372	3.08 571	2.41 536	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	1.08 546	0.09 17	0.17 182	0.16 219	0.15 155	0.96 540

Ntro	1.15 500	1.00 532	1.00 463	1.49 545	1.20 544	1.69 523	0.81 499	1.39 486	1.25 477	1.01 432	1.28 444	1.31 472	1.00 477	1.31 487	0.89 431	1.10 547	0.43 528	1.36 544	0.51 530	1.95 547	0.99 543

WAO-8	3.00 551	1.60 551	1.52 509	1.82 550	1.65 551	5.57 562	1.35 541	4.65 566	12.37 571	2.89 549	4.04 558	4.89 558	2.78 552	3.73 557	2.44 533	1.29 548	0.93 559	2.00 552	1.16 561	2.02 548	1.23 550

Venus	3.00 551	1.60 551	1.52 509	1.82 550	1.65 551	5.57 562	1.35 541	4.65 566	12.37 571	2.89 549	4.04 558	4.89 558	2.78 552	3.73 557	2.44 533	1.29 548	0.93 559	2.00 552	1.16 561	2.02 548	1.23 550

WAO-6	2.11 545	1.52 548	1.25 485	1.73 548	1.69 553	2.72 544	1.62 550	3.15 553	3.64 556	2.01 533	3.28 546	3.52 552	2.20 547	2.59 546	2.48 536	1.31 550	0.92 557	2.04 556	1.22 563	1.89 546	1.35 557

ACVNet_2	1.74 534	1.30 542	1.62 519	1.81 549	1.63 549	2.28 537	1.34 540	2.35 546	2.64 547	1.82 525	2.55 530	2.99 541	1.71 531	1.67 513	1.20 488	1.48 551	0.59 540	1.81 548	0.71 540	2.09 550	1.29 552

testlalala_base	0.49 300	0.26 315	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	1.56 552	0.11 105	0.14 75	0.10 43	1.85 544	0.15 173

PWCK	2.06 543	1.75 557	4.11 551	1.69 547	0.93 530	3.13 553	2.86 568	2.18 544	2.41 544	2.38 541	2.33 522	2.22 529	1.85 535	3.52 555	2.20 531	1.65 553	0.73 544	1.52 546	0.83 546	1.81 543	1.02 546

RainbowNet	1.42 524	1.53 549	1.31 494	1.93 552	1.46 546	1.52 513	1.03 520	1.67 528	1.55 513	1.23 488	1.59 494	1.54 507	1.21 501	1.40 492	1.03 465	1.70 554	0.70 543	1.82 549	0.80 544	2.11 551	1.22 549

Dean	2.07 544	1.39 545	1.69 524	2.17 556	1.83 556	2.75 545	1.28 536	3.49 559	3.80 559	2.13 534	3.30 547	3.18 545	1.98 539	1.78 519	1.72 511	1.73 555	0.79 554	1.99 551	0.91 548	2.17 553	1.34 556

ACVNet_1	1.55 529	1.36 544	1.35 498	1.96 554	1.63 549	1.83 529	0.96 517	2.09 541	1.85 531	1.43 504	1.54 489	2.31 531	1.68 530	1.42 496	1.18 485	1.76 556	0.51 536	2.05 557	0.59 535	2.24 555	1.30 553

ACVNet-4b	1.43 525	1.34 543	1.28 490	1.95 553	1.60 548	1.93 531	0.77 493	1.59 520	1.64 522	1.05 449	1.60 495	2.10 528	0.92 465	1.79 520	0.84 424	1.76 556	0.35 510	2.03 555	0.67 538	2.16 552	1.18 548

LVE	2.20 547	1.47 547	1.44 506	2.06 555	1.80 555	2.79 547	1.77 556	2.96 550	3.94 561	1.95 531	4.29 561	3.47 551	1.97 537	2.48 543	1.85 515	2.06 558	0.88 555	2.06 558	1.13 559	2.17 553	1.53 558

IMH-64-1	1.96 538	1.64 554	1.26 486	2.26 558	1.91 557	2.30 538	1.35 541	2.99 551	2.29 538	1.70 519	2.79 539	2.47 534	1.66 528	2.33 539	1.95 517	2.07 559	0.74 546	2.44 561	1.04 554	2.40 557	1.59 559

IMH-64	1.96 538	1.64 554	1.26 486	2.26 558	1.91 557	2.30 538	1.35 541	2.99 551	2.29 538	1.70 519	2.79 539	2.47 534	1.66 528	2.33 539	1.95 517	2.07 559	0.74 546	2.44 561	1.04 554	2.40 557	1.59 559

IMH	2.15 546	1.66 556	1.29 491	2.25 557	1.92 559	2.87 548	1.33 539	3.25 554	3.04 552	1.87 527	3.33 550	3.00 542	2.03 541	2.80 549	1.95 517	2.09 561	0.78 551	2.45 563	1.05 557	2.44 559	1.62 561

JetRed	5.38 568	6.17 573	12.68 570	2.38 560	2.85 570	12.60 572	11.17 574	4.60 565	3.74 557	3.87 563	3.85 554	4.83 556	4.13 564	6.81 568	12.18 571	2.18 562	2.95 572	2.19 559	1.98 568	3.49 569	3.01 571

TorneroNet	4.49 562	1.92 559	1.65 522	2.60 564	2.29 562	14.95 575	1.86 559	4.86 569	19.56 585	3.10 557	7.52 572	7.00 568	2.90 555	4.48 562	3.66 548	2.24 563	0.78 551	2.68 567	1.14 560	2.79 564	1.80 562

TorneroNet-64	3.54 556	1.89 558	1.59 514	2.62 565	2.29 562	6.88 565	1.72 554	4.72 568	11.88 569	2.43 543	5.46 570	8.16 569	2.80 554	4.13 561	3.03 543	2.25 564	0.75 548	2.57 565	1.09 558	2.65 563	1.84 563

DPSimNet_ROB	5.19 567	2.71 569	18.56 571	2.59 563	2.49 565	4.25 559	10.93 573	3.33 556	3.93 560	5.02 569	4.52 563	5.74 561	10.18 569	5.44 565	8.79 565	2.40 565	2.47 570	2.48 564	2.54 570	2.56 561	2.87 570

KSHMR	2.64 549	1.96 560	1.86 527	2.69 566	2.44 564	2.88 549	2.04 561	3.46 558	6.31 565	2.51 545	3.27 545	3.39 550	1.97 537	2.59 546	2.08 527	2.48 566	1.41 567	2.80 570	1.51 566	2.98 565	2.09 564

UNDER WATER-64	3.72 559	2.07 561	4.57 554	3.30 571	2.52 567	5.61 564	2.63 567	3.67 561	12.27 570	3.09 556	2.66 536	5.99 565	4.74 566	3.93 560	3.57 547	2.54 567	1.24 566	2.65 566	1.48 565	3.21 567	2.62 569

ktn	3.02 553	2.27 563	1.85 526	2.89 567	2.54 568	3.72 556	2.14 562	3.79 562	5.33 563	2.82 548	5.09 567	5.95 564	2.54 550	3.34 552	2.58 539	2.65 568	1.44 568	2.78 569	2.03 569	2.61 562	2.10 565

notaker	2.87 550	2.31 564	2.01 529	3.03 568	2.60 569	2.94 551	1.82 558	3.43 557	3.06 554	2.89 549	4.21 560	6.15 566	2.71 551	3.42 554	2.90 542	2.67 569	1.18 565	3.00 571	1.67 567	3.13 566	2.26 566

UNDER WATER	3.63 558	2.12 562	4.11 551	3.17 569	2.51 566	3.77 558	2.45 564	3.53 560	13.66 574	2.98 554	2.92 541	5.75 562	4.13 564	3.85 559	3.75 549	2.84 570	1.11 564	2.71 568	1.41 564	3.26 568	2.50 568

USTest	12.98 576	14.10 577	19.89 572	16.19 577	14.95 574	20.69 577	31.85 582	16.52 579	10.99 568	8.83 574	9.55 574	13.88 574	10.36 570	16.06 576	21.35 578	3.19 571	4.82 574	5.08 577	5.36 576	8.77 576	7.20 575

MADNet++	4.18 560	2.72 570	4.00 548	3.80 573	3.44 572	4.72 561	4.05 570	4.01 563	3.74 557	4.52 565	5.14 568	4.20 553	4.89 567	7.04 569	6.39 560	3.79 572	3.70 573	3.27 573	2.70 572	3.68 570	3.74 573

HanzoNet	6.97 571	2.57 566	4.66 555	3.29 570	2.96 571	3.75 557	2.35 563	5.08 570	7.11 566	14.46 582	13.06 575	17.69 579	22.95 585	13.72 575	6.61 561	4.36 573	1.96 569	3.14 572	2.59 571	3.88 572	3.19 572

DGTPSM_ROB	12.12 574	8.03 574	21.12 573	8.97 575	16.81 575	10.68 569	30.77 580	9.14 573	15.23 576	6.55 570	15.49 582	9.02 570	15.13 575	9.26 572	21.71 579	4.58 574	8.60 575	5.07 576	9.26 578	5.88 574	11.06 578

DPSMNet_ROB	12.13 575	8.03 574	21.13 574	9.02 576	16.82 576	10.68 569	30.78 581	9.15 574	15.24 577	6.56 571	15.50 583	9.02 570	15.13 575	9.28 573	21.71 579	4.59 575	8.60 575	5.08 577	9.26 578	5.89 575	11.06 578

DLNR_Zeroshot_test	20.12 580	36.36 586	38.38 583	170.13 593	62.28 589	0.22 13	0.20 19	13.43 577	0.40 103	0.45 132	0.66 184	0.42 139	0.21 37	0.64 244	0.32 167	5.57 576	0.10 42	0.15 117	0.11 72	72.31 592	0.13 104

TCMNet-wrong-test	9.08 572	10.58 576	9.58 564	19.64 578	17.64 577	12.69 573	8.93 572	13.77 578	2.58 546	4.67 566	5.19 569	14.57 575	11.02 573	7.21 570	9.81 567	5.58 577	0.89 556	3.76 574	3.10 573	10.41 577	10.02 577

tt	6.21 569	0.22 194	5.88 559	3.55 572	2.07 560	11.25 571	19.19 576	11.84 575	5.47 564	2.71 547	2.18 520	4.87 557	6.25 568	3.71 556	7.09 562	8.31 578	11.17 582	4.91 575	5.39 577	5.72 573	2.42 567

PML	40.49 593	30.31 584	12.46 569	7.19 574	14.30 573	91.44 593	212.44 594	7.73 571	23.24 586	74.44 593	185.05 594	49.81 593	25.78 586	21.34 580	12.84 572	8.71 579	2.93 571	8.43 579	3.24 574	13.77 580	4.45 574

DPSM_ROB	17.80 578	18.60 579	24.24 580	20.89 580	19.49 578	25.83 580	36.10 584	21.62 585	16.41 579	13.46 577	14.26 580	19.11 582	16.15 578	20.74 578	25.59 582	9.37 580	9.23 578	9.47 580	9.81 580	13.47 578	12.09 581

DPSM	17.80 578	18.60 579	24.24 580	20.89 580	19.49 578	25.83 580	36.10 584	21.62 585	16.41 579	13.46 577	14.26 580	19.11 582	16.15 578	20.74 578	25.59 582	9.37 580	9.23 578	9.47 580	9.81 580	13.47 578	12.09 581

xxxxx1	36.77 587	19.69 581	24.00 577	62.46 590	66.77 590	27.30 583	39.89 586	20.40 580	18.80 582	14.18 579	13.11 576	17.29 576	17.30 580	21.62 581	27.81 584	13.61 582	18.98 588	111.36 591	133.25 591	28.84 585	38.64 588

tt_ll	36.77 587	19.69 581	24.00 577	62.46 590	66.77 590	27.30 583	39.89 586	20.40 580	18.80 582	14.18 579	13.11 576	17.29 576	17.30 580	21.62 581	27.81 584	13.61 582	18.98 588	111.36 591	133.25 591	28.84 585	38.64 588

ff	36.77 587	19.69 581	24.00 577	62.46 590	66.77 590	27.30 583	39.89 586	20.40 580	18.80 582	14.18 579	13.11 576	17.29 576	17.30 580	21.62 581	27.81 584	13.61 582	18.98 588	111.36 591	133.25 591	28.84 585	38.64 588

Anonymous_1	33.12 583	18.23 578	23.86 576	20.53 579	21.18 580	25.45 579	35.84 583	22.44 587	15.68 578	13.41 576	13.70 579	18.00 580	15.15 577	20.31 577	24.47 581	14.56 585	8.84 577	66.24 590	117.79 590	155.41 593	11.40 580

FlowAnything	35.84 585	37.49 590	48.69 588	42.17 586	39.26 586	51.95 588	72.95 592	43.35 590	33.23 591	26.92 585	28.67 586	38.55 590	32.78 590	41.53 590	51.47 591	18.71 586	18.59 586	19.17 585	19.88 585	27.07 581	24.26 583

CasAABBNet	35.77 584	37.38 588	48.59 587	42.20 587	39.23 585	51.95 588	72.92 591	43.36 591	33.03 590	26.93 586	28.31 585	38.43 588	32.32 588	41.58 591	51.50 592	18.71 586	18.58 585	19.11 583	19.75 583	27.11 582	24.33 584

Selective-RAFT-Error	35.87 586	37.42 589	48.73 589	42.24 588	39.28 587	52.00 590	72.87 590	43.41 592	32.95 589	26.97 587	28.72 587	38.71 591	33.15 591	41.59 592	51.42 590	18.77 588	18.60 587	19.14 584	19.78 584	27.19 583	24.42 585

LSM0	38.96 592	37.52 591	48.37 586	43.79 589	91.31 593	52.31 591	72.38 589	43.71 593	32.75 588	27.16 588	28.73 588	38.51 589	32.63 589	41.75 593	51.59 593	18.85 589	18.43 584	19.09 582	19.60 582	27.21 584	33.44 587

LRCNet_RVC	21.27 581	31.14 585	21.46 575	28.97 583	23.77 581	3.11 552	0.62 455	20.94 583	1.64 522	25.57 584	28.13 584	21.96 584	14.74 574	21.99 584	16.44 575	29.16 590	14.92 583	33.57 586	31.28 586	29.67 588	26.33 586

HaxPig	31.93 582	37.19 587	34.22 582	24.41 582	24.94 582	18.53 576	20.18 577	21.15 584	28.84 587	35.74 590	38.86 590	26.18 585	28.75 587	33.85 586	34.15 587	35.89 591	38.80 591	37.79 587	40.52 587	39.33 589	39.33 591

AVERAGE_ROB	37.53 591	40.05 592	40.01 584	34.74 585	33.76 584	28.46 586	25.14 579	32.31 589	34.08 593	41.20 591	40.52 591	34.51 587	34.78 593	39.11 588	37.48 589	42.68 592	43.32 592	43.80 588	42.99 588	40.42 590	41.31 592

MEDIAN_ROB	37.35 590	40.72 593	40.37 585	32.26 584	31.80 583	27.29 582	25.02 578	29.47 588	33.43 592	41.99 592	41.60 592	33.48 586	34.37 592	39.66 589	36.94 588	43.49 593	43.96 593	44.07 589	43.35 589	41.32 591	42.43 593

test_example2	176.82 594	204.75 594	198.54 594	188.58 594	191.23 594	151.28 594	169.77 593	97.63 594	125.81 594	179.94 594	183.74 593	158.20 594	139.14 594	192.16 594	198.12 594	203.48 594	236.37 594	163.71 594	173.22 594	217.79 594	162.95 594

ccccc		430.66 595		506.24 595	500.20 595	349.93 595		384.19 595		330.97 595		370.48 595		498.75 595		557.84 595	430.47 595	334.14 595	290.91 595	547.74 595

Low-res two-view benchmark