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

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

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

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

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

3.75w	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

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

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

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

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

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

3.25w_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

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

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

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

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

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

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

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

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_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

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

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

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

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
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-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

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

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

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
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

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

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

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

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

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-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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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)
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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

CFNet-RSSM	0.35 135	0.18 64	0.47 209	0.39 152	0.22 101	0.35 152	0.23 62	0.78 260	0.86 320	0.67 226	0.54 148	0.56 206	0.28 107	0.49 124	0.28 115	0.14 78	0.10 42	0.14 75	0.12 99	0.13 68	0.12 60

PMTNet	0.33 120	0.17 40	0.26 7	0.29 4	0.18 21	0.44 230	0.22 46	0.57 114	0.66 203	0.46 138	0.54 148	0.38 112	0.34 168	0.50 129	0.25 57	0.75 533	0.10 42	0.12 21	0.09 5	0.13 68	0.12 60

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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-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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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-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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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	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

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

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
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

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

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

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
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

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
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

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

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.
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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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_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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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	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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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)
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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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_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

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

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-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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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-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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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_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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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.
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

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

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.
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

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

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

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

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

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

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
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
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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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-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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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