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

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

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

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

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

3.75w	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

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

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

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_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

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

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

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

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

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

CREStereo++_RVC	0.32 112	0.16 29	0.25 1	0.32 25	0.24 169	0.27 60	0.22 46	0.48 77	0.89 343	0.47 141	0.80 248	0.29 56	0.25 67	0.37 39	0.34 189	0.14 78	0.09 17	0.13 48	0.52 531	0.14 112	0.10 3
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
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

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

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

3.5w_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

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

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

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

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

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

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

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

castereo++	0.26 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

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

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

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

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

U	3.17 555	0.17 40	0.35 73	0.41 217	0.71 523	57.93 591	0.20 19	0.43 53	0.39 89	0.26 29	0.23 17	0.23 35	0.22 46	0.26 2	0.22 22	0.16 190	0.10 42	0.74 530	0.13 135	0.13 68	0.11 29

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

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

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

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

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

test-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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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)
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

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

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.
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	1.25 476	0.45 132	0.65 180	0.46 165	0.43 229	0.40 58	0.29 133	0.14 78	0.10 42	0.14 75	0.12 99	0.12 34	0.12 60

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

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

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

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

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

test_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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

AAGNet	1.40 523	0.20 130	0.52 273	0.45 330	0.26 236	0.29 85	0.29 136	0.67 174	0.71 229	0.97 419	0.86 279	0.66 278	0.60 322	0.66 264	19.98 576	0.17 228	0.11 105	0.19 261	0.15 190	0.20 313	0.13 104

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

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

CroCo-Stereo	0.27 64	0.23 227	0.40 129	0.49 394	0.22 101	0.20 7	0.29 136	0.55 102	0.45 133	0.29 44	0.27 33	0.42 139	0.26 83	0.30 7	0.26 74	0.15 145	0.13 243	0.13 48	0.12 99	0.16 204	0.13 104
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
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

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

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

HITNet	0.43 244	0.27 330	0.50 243	0.34 47	0.18 21	0.65 346	0.32 192	0.99 336	0.70 222	0.73 263	0.86 279	0.66 278	0.56 294	0.61 204	0.47 305	0.14 78	0.10 42	0.15 117	0.13 135	0.18 261	0.13 104
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
xyz-stereo-finetune2	0.37 163	0.20 130	0.40 129	0.32 25	0.19 42	0.80 405	0.29 136	0.56 110	0.33 53	0.53 163	0.79 237	0.43 148	0.48 259	0.70 298	0.46 294	0.13 50	0.12 172	0.17 182	0.13 135	0.12 34	0.14 134

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

LL-Strereo2	0.36 145	0.25 280	0.52 273	0.43 291	0.27 272	0.36 160	0.27 106	0.70 202	0.46 139	0.55 167	0.53 145	0.65 266	0.24 60	0.69 290	0.32 167	0.14 78	0.13 243	0.23 379	0.20 353	0.19 296	0.14 134

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

RAFT-Stereo	0.40 209	0.19 95	0.47 209	0.43 291	0.27 272	0.41 205	0.31 178	0.74 239	0.38 84	0.90 379	1.28 444	0.58 225	0.35 176	0.43 76	0.35 198	0.15 145	0.13 243	0.14 75	0.12 99	0.14 112	0.14 134
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
RASNet	0.57 378	0.24 249	0.61 335	0.39 152	0.23 129	0.71 373	0.40 318	1.02 346	0.93 366	0.77 288	1.05 373	1.05 426	0.98 475	0.99 431	1.03 464	0.16 190	0.14 281	0.14 75	0.17 271	0.15 155	0.14 134

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

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

AIO-test2	0.40 209	0.21 164	0.44 176	0.48 383	0.26 236	0.44 230	0.38 287	0.79 267	1.28 483	0.37 88	0.87 286	0.38 112	0.30 143	0.50 129	0.28 115	0.16 190	0.13 243	0.21 342	0.24 425	0.15 155	0.15 173

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

G2L-Stereo_test	0.50 314	0.22 194	0.46 197	0.34 47	0.24 169	0.58 303	0.59 448	1.14 396	0.79 270	0.89 371	0.96 326	0.96 398	0.59 316	0.72 313	0.67 386	0.17 228	0.12 172	0.14 75	0.12 99	0.15 155	0.16 204

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

CAS++	0.33 120	0.25 280	0.39 117	0.38 127	0.26 236	0.32 127	0.24 68	0.87 289	0.53 164	0.48 147	0.46 108	0.26 49	0.21 37	0.50 129	0.26 74	0.23 387	0.20 407	0.22 357	0.17 271	0.21 325	0.17 247
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
DispNO	0.48 287	0.24 249	0.84 429	0.40 189	0.31 356	0.58 303	0.39 305	0.91 304	0.79 270	0.79 304	0.83 263	0.71 295	0.59 316	0.75 325	0.50 321	0.19 301	0.14 281	0.20 298	0.18 302	0.16 204	0.17 247

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

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

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

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

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

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

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

tt1	0.37 163	0.25 280	0.35 73	0.43 291	0.23 129	0.52 264	0.37 269	0.72 220	1.13 450	0.42 123	0.46 108	0.35 93	0.44 236	0.61 204	0.26 74	0.17 228	0.11 105	0.19 261	0.13 135	0.16 204	0.17 247

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

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

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

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

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

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

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

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

DIP-Stereo	0.40 209	0.22 194	0.58 321	0.42 251	0.29 319	0.62 324	0.27 106	0.87 289	0.42 116	0.65 211	0.86 279	0.52 191	0.35 176	0.67 274	0.43 277	0.15 145	0.13 243	0.17 182	0.14 165	0.15 155	0.17 247
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
HSM-Net_RVC	0.55 363	0.23 227	0.37 99	0.38 127	0.22 101	0.86 425	0.40 318	1.31 468	0.93 366	0.92 389	1.15 412	1.26 464	0.71 385	0.75 325	0.53 341	0.17 228	0.14 281	0.16 143	0.15 190	0.17 230	0.17 247
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
CFNet	0.53 349	0.30 375	0.53 281	0.42 251	0.28 296	0.73 381	0.35 243	1.21 427	1.01 405	0.74 270	1.07 383	0.85 358	0.60 322	0.83 369	0.58 363	0.19 301	0.15 305	0.23 379	0.23 411	0.21 325	0.17 247

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

AdaStereo	0.52 342	0.34 400	0.53 281	0.49 394	0.25 199	0.71 373	0.36 256	1.24 440	0.91 354	0.77 288	0.98 339	0.75 324	0.50 267	0.71 308	0.51 325	0.27 428	0.13 243	0.28 446	0.18 302	0.23 371	0.18 273
Xiao Song, Guorun Yang, Xinge Zhu, Hui Zhou, Zhe Wang, Jianping Shi: AdaStereo: A Simple and Efficient Approach for Adaptive Stereo Matching. IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2021.
HSM	0.53 349	0.25 280	0.46 197	0.40 189	0.25 199	0.74 385	0.44 365	1.29 464	0.78 263	0.82 313	0.92 313	1.21 460	0.75 410	0.90 396	0.48 309	0.18 264	0.14 281	0.17 182	0.14 165	0.17 230	0.18 273

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

GMStereo	0.40 209	0.38 423	0.61 335	0.41 217	0.27 272	0.47 244	0.35 243	0.62 135	1.04 418	0.57 173	0.54 148	0.38 112	0.36 183	0.56 163	0.41 270	0.20 322	0.13 243	0.16 143	0.17 271	0.24 384	0.20 315
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
FENet	0.43 244	0.23 227	0.40 129	0.40 189	0.24 169	0.54 276	0.33 208	0.83 280	0.72 231	0.74 270	0.73 202	0.63 253	0.56 294	0.65 252	0.45 290	0.19 301	0.13 243	0.19 261	0.17 271	0.18 261	0.20 315

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

ICVP	0.48 287	0.26 314	0.42 151	0.49 394	0.28 296	0.63 330	0.43 357	1.05 359	0.72 231	0.68 235	0.95 322	0.75 324	0.56 294	0.55 153	0.61 372	0.24 398	0.18 380	0.19 261	0.17 271	0.19 296	0.21 333
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
CFNet_pseudo	0.47 277	0.25 280	0.55 298	0.38 127	0.28 296	0.58 303	0.32 192	0.89 298	0.90 348	0.83 320	1.03 367	0.75 324	0.48 259	0.61 204	0.46 294	0.17 228	0.13 243	0.24 394	0.16 219	0.26 406	0.21 333

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

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

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

ccs_rob	0.47 277	0.25 280	0.55 298	0.38 127	0.28 296	0.58 303	0.32 192	0.89 298	0.90 348	0.83 320	1.02 357	0.75 324	0.48 259	0.61 204	0.46 294	0.17 228	0.12 172	0.24 394	0.16 219	0.26 406	0.21 333

StereoDRNet-Refined	0.61 405	0.33 395	0.63 345	0.47 375	0.31 356	0.94 439	0.41 338	1.04 352	0.97 391	1.15 476	1.13 405	1.00 409	0.74 407	0.93 405	0.93 443	0.18 264	0.13 243	0.22 357	0.21 373	0.20 313	0.21 333
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
coex_refinement	0.54 354	0.22 194	0.44 176	0.45 330	0.31 356	0.75 389	0.40 318	1.16 402	0.92 360	0.87 354	1.12 398	0.99 407	0.57 306	0.69 290	0.90 436	0.21 338	0.14 281	0.16 143	0.16 219	0.21 325	0.22 352

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

StereoDRNet	0.67 419	0.35 404	0.82 418	0.53 444	0.44 464	1.03 460	0.53 422	1.51 508	1.06 424	1.13 474	0.91 307	1.07 434	0.74 407	0.87 380	0.95 448	0.24 398	0.19 398	0.25 407	0.23 411	0.27 416	0.22 352

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

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

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

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

CBFPSM	0.61 405	0.25 280	1.41 502	0.39 152	0.27 272	1.10 471	0.67 465	0.83 280	0.84 308	0.82 313	0.81 256	1.33 478	0.85 443	0.72 313	0.86 426	0.16 190	0.15 305	0.15 117	0.17 271	0.17 230	0.23 376

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

NLCA_NET_v2_RVC	0.55 363	0.33 395	0.71 383	0.46 355	0.31 356	0.66 353	0.43 357	1.07 368	0.89 343	0.93 392	0.91 307	0.98 402	0.61 328	0.76 335	0.64 381	0.22 360	0.18 380	0.22 357	0.22 395	0.22 351	0.24 387
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
UCFNet_RVC	0.50 314	0.27 330	0.37 99	0.40 189	0.27 272	0.66 353	0.42 349	1.18 413	0.86 320	0.70 244	0.89 293	0.91 386	0.60 322	0.62 226	0.48 309	0.24 398	0.18 380	0.28 446	0.27 456	0.25 395	0.24 387

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

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

HHNet	0.42 231	0.19 95	0.43 170	0.35 63	0.38 428	0.33 139	0.33 208	0.71 209	0.78 263	0.87 354	1.30 450	0.52 191	0.36 183	0.53 144	0.37 218	0.16 190	0.11 105	0.19 261	0.15 190	0.15 155	0.25 396

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

SGM_RVC	1.04 489	0.30 375	0.47 209	0.41 217	0.23 129	1.73 525	0.77 493	1.63 524	1.30 489	2.39 541	1.99 513	2.64 535	1.78 532	2.22 537	1.40 496	0.28 439	0.27 470	0.27 435	0.25 438	0.25 395	0.25 396
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
rvit_stereo_0075_2	0.48 287	0.38 423	0.74 398	0.54 456	0.46 479	0.43 220	0.35 243	0.85 284	0.68 211	0.56 170	0.73 202	0.59 235	0.47 255	0.64 244	0.47 305	0.33 472	0.23 437	0.35 479	0.26 449	0.32 446	0.26 400

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

CBMV	0.68 422	0.37 415	0.50 243	0.43 291	0.26 236	1.00 452	0.71 474	1.17 411	1.16 458	1.24 489	1.29 448	1.06 430	0.86 447	0.98 426	0.75 405	0.29 449	0.30 484	0.34 478	0.30 470	0.26 406	0.27 410
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
w-ln-seven	1.02 488	0.52 472	2.86 537	0.55 464	0.51 492	1.37 500	0.75 490	1.72 530	1.84 529	1.54 509	1.52 488	1.27 466	0.95 471	1.30 485	2.07 524	0.24 398	0.22 426	0.25 407	0.25 438	0.31 439	0.28 421

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

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

CASS	0.46 266	0.28 346	0.45 184	0.48 383	0.22 101	0.63 330	0.34 220	0.99 336	0.66 203	0.76 280	0.86 279	0.61 241	0.58 310	0.58 177	0.44 284	0.29 449	0.16 332	0.22 357	0.18 302	0.23 371	0.28 421
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
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

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

SGM-Forest	0.65 417	0.33 395	0.43 170	0.44 316	0.30 343	1.01 456	0.54 429	1.13 394	1.09 442	1.11 471	1.21 429	1.10 443	0.76 419	0.99 431	0.71 397	0.32 465	0.33 504	0.33 476	0.30 470	0.30 435	0.28 421
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
ITSA-stereo	0.54 354	0.29 360	0.55 298	0.41 217	0.23 129	0.59 313	0.35 243	1.31 468	1.25 476	0.82 313	0.80 248	0.72 310	0.58 310	0.89 388	0.72 400	0.22 360	0.18 380	0.23 379	0.22 395	0.22 351	0.29 428

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

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

PS-NSSS	0.60 401	0.46 460	0.68 369	0.43 291	0.34 405	0.66 353	0.57 438	1.05 359	0.91 354	0.80 307	1.28 444	0.72 310	0.67 365	0.89 388	0.61 372	0.32 465	0.26 463	0.40 498	0.27 456	0.35 464	0.29 428

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

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

TCMNet	0.68 422	0.41 443	1.08 471	0.60 484	0.61 514	0.97 444	0.55 432	1.11 382	0.93 366	0.87 354	1.14 409	0.89 377	0.65 354	0.92 401	1.06 472	0.26 417	0.26 463	0.31 465	0.28 463	0.33 451	0.30 433

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

PWCDC_ROB	0.93 473	0.54 482	0.97 460	0.78 523	0.41 446	1.03 460	0.42 349	1.39 486	2.34 542	1.04 443	3.73 551	0.80 350	1.12 493	1.29 479	1.04 469	0.37 493	0.22 426	0.24 394	0.20 353	0.36 469	0.31 442

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

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

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

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

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

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

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

LALA_ROB	0.76 445	0.46 460	0.86 436	0.55 464	0.41 446	1.00 452	0.93 514	1.25 447	1.13 450	1.23 487	1.15 412	1.55 507	0.80 430	1.11 453	0.96 450	0.33 472	0.23 437	0.35 479	0.30 470	0.35 464	0.32 446

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

zh-sn7	1.20 507	0.86 522	4.54 552	0.58 479	0.43 458	1.10 471	0.92 511	1.24 440	1.34 494	1.45 504	2.00 514	1.26 464	1.62 524	2.13 533	2.79 540	0.26 417	0.26 463	0.26 426	0.27 456	0.35 464	0.33 455

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

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

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

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

NCCL2	0.74 438	0.45 455	0.77 406	0.65 501	0.45 470	0.97 444	1.16 529	1.16 402	1.02 410	1.00 428	0.98 339	1.48 499	0.88 455	0.99 431	0.89 430	0.31 460	0.27 470	0.39 495	0.39 501	0.33 451	0.34 458

MeshStereo	1.38 521	0.45 455	0.58 321	0.45 330	0.35 411	1.63 518	0.60 451	2.07 539	1.43 503	4.49 563	3.32 547	4.67 554	2.08 541	2.08 531	1.32 493	0.36 489	0.36 511	0.37 489	0.32 482	0.32 446	0.34 458
C. Zhang, Z. Li, Y. Cheng, R. Cai, H. Chao, Y. Rui: MeshStereo: A Global Stereo Model with Mesh Alignment Regularization for View Interpolation. ICCV 2015
DualNet (step1)	0.60 401	0.37 415	0.83 422	0.39 152	0.31 356	0.72 377	0.49 403	1.11 382	0.92 360	0.93 392	0.89 293	0.86 362	0.71 385	0.74 318	0.53 341	0.42 506	0.22 426	0.40 498	0.41 509	0.36 469	0.35 462

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

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

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

Abc-Net	0.82 453	0.43 451	0.87 441	0.63 496	0.68 521	0.88 428	0.72 480	1.60 522	1.12 445	0.95 404	1.41 468	1.37 485	1.37 511	1.26 475	0.94 445	0.32 465	0.30 484	0.37 489	0.49 526	0.34 459	0.35 462
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
ETE_ROB	0.73 433	0.52 472	0.93 449	0.57 473	0.37 421	0.80 405	0.86 508	1.19 417	0.95 379	1.20 480	1.22 431	1.39 491	0.86 447	1.07 446	0.88 428	0.27 428	0.21 417	0.31 465	0.27 456	0.34 459	0.35 462

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

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

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

DANet	0.74 438	0.47 467	0.98 461	0.60 484	0.41 446	0.92 435	0.41 338	1.02 346	0.87 327	1.22 485	1.22 431	1.33 478	0.88 455	1.26 475	1.37 495	0.27 428	0.24 446	0.31 465	0.25 438	0.37 475	0.36 468
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
CSAN	0.88 469	0.52 472	0.93 449	0.61 489	0.42 455	1.19 490	1.11 524	1.27 454	1.48 509	1.37 499	1.44 476	1.37 485	1.30 506	1.46 502	1.01 459	0.39 499	0.31 492	0.36 484	0.37 496	0.35 464	0.36 468

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

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

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

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

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

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

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

PA-Net	0.70 428	0.46 460	0.96 456	0.51 417	0.53 497	0.94 439	0.73 485	1.14 396	1.15 456	0.83 320	0.90 299	0.88 372	0.76 419	1.19 464	0.96 450	0.25 411	0.41 522	0.29 454	0.44 515	0.27 416	0.39 477
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
DPSNet	1.08 494	0.44 453	2.64 536	0.54 456	0.42 455	1.59 515	1.25 535	2.39 546	1.50 510	1.13 474	1.12 398	1.51 503	2.19 545	1.44 499	1.51 505	0.35 486	0.25 454	0.25 407	0.21 373	0.49 505	0.39 477

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

EDNetEfficient	1.47 527	0.82 516	6.28 559	0.48 383	0.40 441	0.73 381	0.83 503	0.95 323	2.77 548	3.48 560	1.95 511	1.64 512	2.12 542	1.42 496	3.84 550	0.21 338	0.19 398	0.21 342	0.21 373	0.43 491	0.42 490

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

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

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

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

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

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

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

psmorigin	0.84 460	0.53 475	2.21 531	0.50 405	0.41 446	0.86 425	0.57 438	1.08 373	0.90 348	1.50 505	1.42 473	1.50 501	1.09 489	1.29 479	1.03 464	0.32 465	0.33 504	0.27 435	0.27 456	0.34 459	0.45 501

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

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

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

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

NVstereo2D	0.62 411	0.32 387	0.82 418	0.50 405	0.44 464	0.88 428	0.48 390	1.12 387	1.17 461	0.67 226	0.90 299	0.90 380	0.69 375	1.02 440	0.69 393	0.33 472	0.16 332	0.29 454	0.20 353	0.43 491	0.46 505

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

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

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

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

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

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

GANetREF_RVC	0.82 453	0.77 512	0.95 455	0.68 508	0.43 458	1.15 482	1.06 522	1.19 417	1.20 470	1.03 438	1.02 357	1.10 443	0.89 458	1.20 467	0.78 409	0.49 516	0.39 517	0.58 526	0.39 501	0.69 524	0.49 511
Zhang, Feihu and Prisacariu, Victor and Yang, Ruigang and Torr, Philip HS: GA-Net: Guided Aggregation Net for End- to-end Stereo Matching. CVPR 2019
SDNR	0.89 470	0.39 428	1.66 522	0.42 251	0.39 436	3.35 554	0.32 192	0.95 323	1.05 420	1.05 448	2.12 518	0.62 248	0.71 385	1.40 492	0.78 409	0.53 521	0.56 537	0.36 484	0.27 456	0.46 498	0.50 514

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

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

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

FCDSN-DC	1.43 525	0.57 492	0.69 378	0.74 519	0.59 509	1.42 504	0.65 464	1.40 490	1.41 500	3.31 558	4.42 561	4.57 553	3.01 555	1.70 515	1.19 486	0.46 510	0.42 524	0.48 515	0.47 519	0.51 510	0.51 518
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
SAMSARA	1.15 500	0.69 504	1.44 505	1.09 536	0.93 529	2.10 534	1.87 560	1.64 525	1.47 508	1.64 514	1.21 429	2.06 525	1.14 496	1.61 508	1.50 504	0.39 499	0.45 529	0.36 484	0.38 499	0.50 507	0.51 518

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

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

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

ELAS_RVC	1.76 536	0.64 501	1.20 480	0.74 519	0.59 509	2.18 535	2.53 565	2.10 541	2.85 549	3.46 559	3.41 550	3.12 543	4.11 562	2.69 548	2.53 537	0.54 524	0.47 532	0.51 522	0.48 523	0.55 517	0.55 523
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	1.77 537	0.64 501	1.10 472	0.72 517	0.58 508	3.37 555	1.76 555	2.54 547	2.57 544	3.77 561	3.96 556	2.83 538	3.44 558	2.34 541	2.73 539	0.53 521	0.47 532	0.50 520	0.48 523	0.55 517	0.55 523
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
PASM	0.96 479	0.71 508	2.05 529	0.72 517	0.72 525	0.84 422	0.92 511	1.14 396	1.34 494	1.25 490	1.22 431	1.34 481	1.07 487	1.31 487	1.11 479	0.53 521	0.57 538	0.59 527	0.67 537	0.56 522	0.57 525

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

NVStereoNet_ROB	1.31 518	0.96 527	1.33 495	0.90 527	0.92 528	1.15 482	1.05 521	1.49 504	1.62 519	1.63 513	2.51 528	2.31 530	1.62 524	2.16 535	1.42 497	0.81 535	0.73 543	0.79 533	1.02 551	0.73 526	0.97 540
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
SPS-STEREO	1.29 516	0.94 526	1.10 472	1.05 535	1.03 538	1.48 508	0.91 509	1.57 517	1.24 474	2.13 533	1.90 510	1.94 522	1.46 516	1.77 518	1.64 508	0.97 540	0.94 560	0.90 536	0.89 546	0.96 535	0.97 540
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
WAO-7	1.96 538	1.24 538	1.52 508	1.28 541	1.06 541	2.92 550	1.64 551	3.32 554	3.05 552	2.28 539	3.32 547	3.19 545	2.38 548	3.39 553	2.49 536	1.02 543	0.92 556	1.06 540	1.04 553	1.05 537	0.99 542

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

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

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

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

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

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

WAO-8	3.00 551	1.60 550	1.52 508	1.82 549	1.65 550	5.57 562	1.35 541	4.65 565	12.37 570	2.89 548	4.04 557	4.89 557	2.78 551	3.73 557	2.44 532	1.29 547	0.93 558	2.00 551	1.16 560	2.02 547	1.23 549

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

ACVNet_2	1.74 534	1.30 541	1.62 518	1.81 548	1.63 548	2.28 537	1.34 540	2.35 545	2.64 546	1.82 524	2.55 529	2.99 540	1.71 530	1.67 513	1.20 487	1.48 550	0.59 539	1.81 547	0.71 539	2.09 549	1.29 551

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

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

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

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

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

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

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

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

IMH	2.15 546	1.66 555	1.29 490	2.25 556	1.92 558	2.87 548	1.33 539	3.25 553	3.04 551	1.87 526	3.33 549	3.00 541	2.03 540	2.80 549	1.95 516	2.09 560	0.78 550	2.45 562	1.05 556	2.44 558	1.62 560

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

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

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

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

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

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

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

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

DPSimNet_ROB	5.19 566	2.71 568	18.56 570	2.59 562	2.49 564	4.25 559	10.93 572	3.33 555	3.93 559	5.02 568	4.52 562	5.74 560	10.18 568	5.44 565	8.79 564	2.40 564	2.47 569	2.48 563	2.54 569	2.56 560	2.87 569

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Low-res two-view benchmark