Low-res two-view results

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

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

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

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

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

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

asda	0.31 11	0.24 47	0.51 50	0.39 15	0.24 20	0.43 52	0.33 90	0.68 24	0.40 28	0.39 38	0.44 36	0.27 18	0.35 57	0.55 27	0.31 40	0.12 2	0.10 2	0.14 1	0.11 7	0.14 13	0.13 2

asd	0.32 16	0.22 14	0.49 33	0.40 24	0.25 39	0.47 72	0.30 68	0.77 47	0.35 15	0.44 55	0.40 24	0.28 26	0.34 49	0.64 62	0.29 30	0.13 14	0.10 2	0.14 1	0.12 29	0.15 35	0.13 2

qwe	0.34 29	0.22 14	0.48 28	0.39 15	0.27 59	0.49 86	0.30 68	0.76 45	0.40 28	0.51 102	0.49 55	0.26 14	0.29 26	0.83 115	0.35 73	0.12 2	0.10 2	0.14 1	0.12 29	0.15 35	0.14 15

2.25w	0.35 35	0.24 47	0.55 65	0.38 7	0.24 20	0.44 57	0.25 31	0.69 28	0.42 32	0.49 83	0.59 91	0.27 18	0.35 57	0.83 115	0.37 103	0.13 14	0.11 20	0.14 1	0.12 29	0.13 4	0.17 81

2.5w	0.33 22	0.23 30	0.53 60	0.41 33	0.25 39	0.42 45	0.38 150	0.69 28	0.35 15	0.38 33	0.54 78	0.24 6	0.26 12	0.91 145	0.29 30	0.13 14	0.10 2	0.14 1	0.13 59	0.14 13	0.15 30

2.75w_new	0.33 22	0.24 47	0.51 50	0.36 1	0.24 20	0.41 35	0.42 190	0.61 15	0.40 28	0.50 92	0.44 36	0.24 6	0.34 49	0.77 93	0.34 64	0.13 14	0.11 20	0.14 1	0.11 7	0.13 4	0.13 2

3.25w_new	0.33 22	0.22 14	0.50 43	0.39 15	0.24 20	0.52 120	0.33 90	0.77 47	0.43 35	0.49 83	0.46 46	0.32 37	0.37 71	0.64 62	0.28 22	0.12 2	0.10 2	0.14 1	0.12 29	0.12 1	0.15 30

3.25w	0.33 22	0.22 14	0.50 43	0.39 15	0.24 20	0.52 120	0.33 90	0.77 47	0.43 35	0.49 83	0.46 46	0.32 37	0.37 71	0.64 62	0.28 22	0.12 2	0.10 2	0.14 1	0.12 29	0.12 1	0.15 30

3.75w	0.34 29	0.23 30	0.50 43	0.39 15	0.30 126	0.62 185	0.36 125	0.70 34	0.38 24	0.44 55	0.49 55	0.25 10	0.36 64	0.72 80	0.28 22	0.13 14	0.09 1	0.14 1	0.12 29	0.13 4	0.15 30

1w_stereo	0.36 40	0.21 6	0.47 25	0.44 50	0.27 59	0.47 72	0.54 316	0.66 22	0.51 53	0.44 55	0.67 108	0.25 10	0.45 114	0.62 51	0.34 64	0.12 2	0.10 2	0.14 1	0.11 7	0.14 13	0.15 30

monsters	0.35 35	0.21 6	0.49 33	0.43 43	0.39 273	0.34 15	0.26 40	0.69 28	0.44 37	0.49 83	0.41 25	0.23 2	0.26 12	1.38 264	0.27 15	0.14 20	0.11 20	0.14 1	0.12 29	0.13 4	0.15 30

MonSter	0.29 5	0.19 2	0.48 28	0.37 3	0.22 12	0.55 147	0.31 75	0.60 13	0.44 37	0.29 8	0.29 12	0.23 2	0.20 2	0.60 44	0.26 6	0.11 1	0.11 20	0.14 1	0.11 7	0.14 13	0.14 15

dual_stereo	0.29 5	0.21 6	0.39 1	0.40 24	0.23 15	0.25 3	0.22 16	0.59 11	0.32 13	0.33 17	0.26 10	0.40 55	0.23 8	0.86 126	0.30 34	0.16 43	0.13 68	0.14 1	0.11 7	0.14 13	0.14 15

Pointernet	0.41 60	0.21 6	0.63 102	0.45 59	0.29 109	0.51 114	0.27 46	1.54 279	0.70 107	0.48 77	0.64 99	0.49 91	0.37 71	0.51 20	0.36 90	0.18 110	0.13 68	0.14 1	0.11 7	0.14 13	0.14 15

LoS_RVC	0.45 84	0.29 147	0.48 28	0.49 112	0.83 489	0.51 114	0.43 208	0.65 19	0.44 37	0.47 69	0.78 139	0.44 61	0.60 209	0.59 42	0.37 103	0.14 20	0.12 34	0.14 1	0.10 1	0.14 13	1.08 531

CAS	0.66 220	0.19 2	0.41 7	2.31 546	0.86 493	0.56 154	0.53 302	0.83 67	0.63 90	0.49 83	0.70 119	0.36 47	0.26 12	0.47 13	0.37 103	2.33 547	0.10 2	0.14 1	0.10 1	0.17 78	1.31 536

DilatedVolume-Stereo	0.46 94	0.24 47	0.72 146	0.45 59	0.33 199	0.72 244	0.29 60	0.83 67	0.53 59	0.82 166	0.73 129	0.52 109	0.44 107	1.16 214	0.42 149	0.15 30	0.15 201	0.15 17	0.14 85	0.16 54	0.17 81

4.25_new	0.32 16	0.27 107	0.49 33	0.40 24	0.27 59	0.49 86	0.39 164	0.69 28	0.35 15	0.40 45	0.43 28	0.27 18	0.36 64	0.48 14	0.32 51	0.12 2	0.10 2	0.15 17	0.11 7	0.14 13	0.13 2

4.5w_new	0.32 16	0.27 107	0.49 33	0.40 24	0.27 59	0.49 86	0.39 164	0.69 28	0.35 15	0.40 45	0.43 28	0.27 18	0.36 64	0.48 14	0.32 51	0.12 2	0.10 2	0.15 17	0.11 7	0.14 13	0.13 2

4.5_new	0.31 11	0.25 65	0.46 18	0.38 7	0.24 20	0.52 120	0.36 125	0.65 19	0.35 15	0.48 77	0.43 28	0.27 18	0.27 18	0.42 8	0.26 6	0.14 20	0.10 2	0.15 17	0.13 59	0.17 78	0.15 30

4.5w-stereo	0.31 11	0.25 65	0.46 18	0.38 7	0.24 20	0.52 120	0.36 125	0.65 19	0.35 15	0.48 77	0.43 28	0.27 18	0.27 18	0.42 8	0.26 6	0.14 20	0.10 2	0.15 17	0.13 59	0.17 78	0.15 30

4.25w-stereo	0.32 16	0.27 107	0.49 33	0.40 24	0.27 59	0.49 86	0.39 164	0.69 28	0.35 15	0.40 45	0.43 28	0.27 18	0.36 64	0.48 14	0.32 51	0.12 2	0.10 2	0.15 17	0.12 29	0.14 13	0.13 2

4w-stereo	0.32 16	0.25 65	0.52 56	0.38 7	0.25 39	0.46 66	0.28 53	0.68 24	0.35 15	0.43 52	0.45 40	0.28 26	0.39 83	0.63 60	0.31 40	0.12 2	0.10 2	0.15 17	0.12 29	0.14 13	0.14 15

3.5w_stereo	0.35 35	0.27 107	0.55 65	0.38 7	0.25 39	0.54 142	0.34 102	0.73 38	0.40 28	0.46 67	0.45 40	0.31 35	0.38 81	0.80 106	0.40 131	0.12 2	0.10 2	0.15 17	0.12 29	0.14 13	0.16 60

3w_stereo	0.35 35	0.25 65	0.60 88	0.41 33	0.21 7	0.52 120	0.53 302	0.72 37	0.47 45	0.47 69	0.50 61	0.23 2	0.45 114	0.49 17	0.30 34	0.13 14	0.10 2	0.15 17	0.12 29	0.15 35	0.17 81

2w_stereo	0.34 29	0.25 65	0.52 56	0.40 24	0.23 15	0.46 66	0.47 257	0.77 47	0.44 37	0.47 69	0.51 65	0.24 6	0.44 107	0.49 17	0.31 40	0.12 2	0.10 2	0.15 17	0.12 29	0.15 35	0.16 60

monsterstereo	0.36 40	0.21 6	0.53 60	0.48 98	0.36 242	0.27 7	0.29 60	0.58 8	0.52 55	0.45 62	0.61 95	0.26 14	0.27 18	1.23 228	0.28 22	0.14 20	0.12 34	0.15 17	0.12 29	0.16 54	0.13 2

111111	0.36 40	0.22 14	0.49 33	0.47 86	0.45 328	0.36 20	0.22 16	1.04 135	0.44 37	0.33 17	0.33 17	0.40 55	0.26 12	0.99 166	0.27 15	0.17 75	0.12 34	0.15 17	0.11 7	0.15 35	0.15 30

LG-Stereo_L1	0.31 11	0.24 47	0.49 33	0.38 7	0.27 59	0.28 9	0.21 12	0.68 24	0.29 9	0.27 4	0.25 6	0.25 10	0.22 6	1.25 231	0.24 3	0.16 43	0.12 34	0.15 17	0.12 29	0.14 13	0.13 2

MLG-Stereo_test2	0.27 3	0.22 14	0.40 3	0.39 15	0.24 20	0.35 17	0.18 2	0.58 8	0.23 2	0.28 5	0.24 5	0.34 44	0.19 1	0.79 103	0.24 3	0.16 43	0.11 20	0.15 17	0.11 7	0.13 4	0.14 15

GREAT-IGEV	0.34 29	0.22 14	0.54 63	0.40 24	0.31 146	0.36 20	0.28 53	0.59 11	0.66 98	0.28 5	0.51 65	0.29 28	0.29 26	0.86 126	0.28 22	0.15 30	0.12 34	0.15 17	0.11 7	0.17 78	0.16 60

Reg-Stereo(zero)	0.46 94	0.23 30	0.50 43	0.45 59	0.25 39	0.41 35	0.27 46	0.80 58	1.12 274	0.93 195	0.79 142	0.91 254	0.46 124	0.74 83	0.44 160	0.15 30	0.13 68	0.15 17	0.12 29	0.15 35	0.18 97

FoundationStereo	0.26 2	0.23 30	0.41 7	0.40 24	0.24 20	0.32 13	0.22 16	0.43 2	0.24 4	0.31 13	0.25 6	0.30 32	0.32 42	0.36 3	0.27 15	0.16 43	0.12 34	0.15 17	0.11 7	0.13 4	0.14 15

StereoAnything_RVC	0.49 114	1.60 539	0.87 240	0.37 3	0.21 7	0.26 4	0.21 12	0.53 5	0.23 2	0.23 1	0.21 2	0.19 1	0.35 57	1.29 242	0.23 1	0.22 256	0.11 20	0.15 17	0.11 7	2.36 541	0.13 2

DEFOM-Stereo	0.34 29	0.23 30	0.46 18	0.44 50	0.29 109	0.79 279	0.23 26	0.50 4	0.39 26	0.38 33	0.32 16	0.23 2	0.25 10	1.21 226	0.28 22	0.17 75	0.12 34	0.15 17	0.11 7	0.14 13	0.16 60

IGEV-Stereo++	0.32 16	0.22 14	0.47 25	0.48 98	0.33 199	0.33 14	0.22 16	0.78 55	0.48 47	0.35 23	0.41 25	0.32 37	0.47 131	0.40 4	0.29 30	0.15 30	0.12 34	0.15 17	0.12 29	0.15 35	0.15 30

IGEV-Stereo+	0.46 94	0.23 30	0.51 50	0.42 37	0.46 336	0.15 1	0.19 6	0.45 3	0.37 23	0.28 5	0.25 6	0.31 35	0.41 87	1.43 279	0.31 40	0.18 110	0.13 68	0.15 17	0.12 29	1.09 531	1.74 543

WCG-NET（raft）	0.46 94	0.23 30	0.59 81	0.42 37	0.24 20	0.50 105	0.35 115	0.76 45	1.10 260	0.72 146	0.76 133	0.91 254	0.50 152	0.88 134	0.40 131	0.16 43	0.13 68	0.15 17	0.14 85	0.15 35	0.17 81

trnet	0.40 55	0.23 30	0.40 3	0.37 3	0.20 2	0.53 129	0.29 60	0.81 61	1.15 291	0.59 117	0.72 125	0.53 114	0.43 101	0.56 30	0.37 103	0.18 110	0.13 68	0.15 17	0.10 1	0.14 13	0.14 15

MoCha-V2	0.43 75	0.23 30	0.55 65	0.56 236	0.23 15	0.44 57	0.32 83	1.35 241	0.63 90	0.54 109	0.55 81	0.42 57	0.57 182	1.12 206	0.28 22	0.15 30	0.13 68	0.15 17	0.13 59	0.17 78	0.18 97

CES	0.51 127	0.21 6	0.40 3	0.42 37	1.40 535	0.53 129	0.34 102	1.04 135	0.68 103	0.45 62	0.67 108	0.35 45	0.28 23	0.58 40	0.35 73	0.16 43	0.13 68	0.15 17	0.10 1	0.19 146	1.69 542

XX-TBD	0.47 104	0.71 477	0.39 1	0.81 467	0.25 39	0.57 156	0.26 40	0.73 38	1.30 383	0.78 156	1.01 201	0.45 71	0.33 45	0.49 17	0.39 114	0.20 191	0.15 201	0.15 17	0.11 7	0.17 78	0.15 30

CREStereo	0.40 55	0.24 47	0.40 3	0.37 3	0.22 12	0.52 120	0.29 60	0.81 61	1.15 291	0.59 117	0.72 125	0.51 102	0.42 93	0.57 36	0.37 103	0.19 148	0.13 68	0.15 17	0.10 1	0.14 13	0.15 30
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	0.47 104	0.22 14	0.43 11	0.39 15	0.24 20	0.71 241	0.26 40	0.78 55	1.03 229	0.65 133	0.69 115	0.55 121	0.48 136	0.90 142	0.36 90	0.99 530	0.13 68	0.15 17	0.10 1	0.15 35	0.15 30

pmcnn	2.84 536	0.46 391	5.19 525	0.68 391	0.42 309	1.55 455	1.16 490	2.32 479	1.60 477	2.72 527	7.49 557	17.96 574	1.48 477	6.04 513	6.64 540	0.18 110	0.15 201	0.15 17	0.12 29	0.20 182	0.20 156

AdaDepth	0.33 22	0.23 30	0.69 136	0.46 71	0.29 109	0.44 57	0.24 29	0.54 6	0.38 24	0.33 17	0.38 22	0.26 14	0.31 35	0.81 107	0.27 15	0.12 2	0.13 68	0.16 46	0.13 59	0.16 54	0.20 156

depthmonostereo	0.45 84	0.26 83	0.89 249	0.49 112	0.24 20	0.60 174	0.36 125	1.03 128	0.77 125	0.50 92	0.65 103	0.50 98	0.55 173	0.70 76	0.39 114	0.16 43	0.16 238	0.16 46	0.14 85	0.16 54	0.20 156

IGEV	0.29 5	0.18 1	0.43 11	0.38 7	0.31 146	0.45 61	0.21 12	0.63 17	0.42 32	0.32 15	0.44 36	0.26 14	0.20 2	0.44 10	0.26 6	0.14 20	0.12 34	0.16 46	0.13 59	0.12 1	0.14 15

LG-Stereo_L2	0.30 10	0.23 30	0.50 43	0.38 7	0.26 56	0.26 4	0.20 10	0.84 73	0.31 11	0.31 13	0.26 10	0.25 10	0.26 12	0.94 151	0.23 1	0.15 30	0.12 34	0.16 46	0.12 29	0.14 13	0.13 2

MLG-Stereo_test3	0.29 5	0.20 4	0.46 18	0.43 43	0.24 20	0.47 72	0.19 6	0.75 43	0.31 11	0.36 26	0.22 3	0.35 45	0.21 4	0.61 46	0.26 6	0.16 43	0.12 34	0.16 46	0.11 7	0.13 4	0.15 30

MLG-Stereo_test1	0.29 5	0.21 6	0.42 9	0.41 33	0.25 39	0.37 23	0.20 10	0.71 35	0.20 1	0.25 2	0.17 1	0.33 41	0.26 12	0.92 147	0.26 6	0.15 30	0.11 20	0.16 46	0.11 7	0.13 4	0.13 2

MLG-Stereo	0.31 11	0.20 4	0.42 9	0.42 37	0.20 2	0.41 35	0.19 6	0.85 75	0.24 4	0.26 3	0.22 3	0.33 41	0.27 18	1.09 197	0.27 15	0.15 30	0.11 20	0.16 46	0.11 7	0.13 4	0.13 2

LG-G_1	0.33 22	0.22 14	0.48 28	0.44 50	0.20 2	0.64 205	0.18 2	0.80 58	0.28 7	0.30 10	0.30 13	0.36 47	0.35 57	0.88 134	0.26 6	0.17 75	0.13 68	0.16 46	0.11 7	0.14 13	0.16 60

LG-G	0.33 22	0.22 14	0.48 28	0.44 50	0.20 2	0.64 205	0.18 2	0.80 58	0.28 7	0.30 10	0.30 13	0.36 47	0.35 57	0.88 134	0.26 6	0.17 75	0.13 68	0.16 46	0.11 7	0.14 13	0.16 60

G2L-Stereo_test	0.77 291	0.31 204	0.97 288	0.51 143	0.41 299	0.90 330	0.80 422	1.67 307	1.22 330	1.32 363	1.27 320	1.50 418	0.81 289	1.74 334	1.02 386	0.20 191	0.14 135	0.16 46	0.16 141	0.18 110	0.22 213

LGtest1	0.28 4	0.23 30	0.46 18	0.42 37	0.22 12	0.41 35	0.19 6	0.58 8	0.29 9	0.30 10	0.25 6	0.29 28	0.29 26	0.57 36	0.26 6	0.18 110	0.12 34	0.16 46	0.12 29	0.14 13	0.16 60

SGD-Stereo	0.34 29	0.22 14	0.44 16	0.39 15	0.20 2	0.42 45	0.22 16	0.71 35	0.33 14	0.43 52	0.34 18	0.27 18	0.35 57	1.15 211	0.33 59	0.21 222	0.11 20	0.16 46	0.13 59	0.17 78	0.15 30

DEFOM-Stereo_RVC	0.41 60	0.68 472	0.45 17	0.66 365	0.30 126	0.48 80	0.25 31	0.87 85	0.46 43	0.39 38	0.37 21	0.30 32	0.69 243	1.16 214	0.31 40	0.17 75	0.11 20	0.16 46	0.12 29	0.18 110	0.14 15

AIO_rvc	0.38 46	0.25 65	0.65 117	0.47 86	0.31 146	0.55 147	0.38 150	0.98 109	0.51 53	0.35 23	0.48 51	0.49 91	0.22 6	0.87 131	0.31 40	0.16 43	0.12 34	0.16 46	0.12 29	0.15 35	0.15 30

HUF	0.39 52	0.27 107	0.71 144	0.43 43	0.24 20	0.51 114	0.47 257	0.99 117	0.55 63	0.37 31	0.45 40	0.53 114	0.41 87	0.70 76	0.29 30	0.18 110	0.14 135	0.16 46	0.12 29	0.15 35	0.17 81

IGEV-RUCA	0.38 46	0.24 47	0.51 50	0.51 143	0.36 242	0.59 169	0.23 26	0.68 24	0.52 55	0.39 38	0.50 61	0.44 61	0.31 35	0.86 126	0.31 40	0.24 299	0.13 68	0.16 46	0.12 29	0.20 182	0.21 184

GIP-stereo	0.37 44	0.25 65	0.49 33	0.55 215	0.41 299	0.37 23	0.22 16	1.03 128	0.56 67	0.35 23	0.52 68	0.46 74	0.37 71	0.55 27	0.28 22	0.20 191	0.13 68	0.16 46	0.12 29	0.16 54	0.16 60

WCG-NET	0.43 75	0.23 30	0.58 75	0.42 37	0.26 56	0.46 66	0.32 83	0.77 47	1.16 298	0.77 154	0.75 132	0.58 132	0.44 107	0.62 51	0.38 110	0.16 43	0.12 34	0.16 46	0.14 85	0.15 35	0.14 15

IGEV++	0.45 84	0.24 47	0.63 102	0.58 271	0.32 179	0.42 45	0.25 31	2.16 450	0.65 96	0.38 33	0.58 88	0.46 74	0.44 107	0.56 30	0.40 131	0.20 191	0.13 68	0.16 46	0.13 59	0.17 78	0.18 97

LoS	0.41 60	0.23 30	0.46 18	0.39 15	0.23 15	0.48 80	0.40 172	1.12 166	0.94 190	0.50 92	0.66 105	0.49 91	0.42 93	0.63 60	0.39 114	0.19 148	0.14 135	0.16 46	0.11 7	0.14 13	0.15 30
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
CroCo-Stereo	0.42 71	0.33 241	0.83 216	0.59 290	0.28 94	0.26 4	0.33 90	1.22 210	0.85 157	0.43 52	0.49 55	0.65 159	0.46 124	0.40 4	0.36 90	0.19 148	0.15 201	0.16 46	0.14 85	0.20 182	0.17 81
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
CREStereo++_RVC	0.49 114	0.22 14	0.46 18	0.48 98	0.38 264	0.45 61	0.25 31	0.77 47	1.30 383	0.82 166	1.23 303	0.47 83	0.37 71	0.55 27	0.44 160	0.16 43	0.11 20	0.16 46	0.80 534	0.18 110	0.12 1
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
TANstereo	0.45 84	0.23 30	0.50 43	0.43 43	0.21 7	0.65 211	0.26 40	0.83 67	0.88 165	0.95 200	0.99 194	0.51 102	0.45 114	0.56 30	0.36 90	0.19 148	0.24 399	0.16 46	0.13 59	0.17 78	0.27 314

raftrobust	0.55 138	0.27 107	0.63 102	0.68 391	0.69 452	0.50 105	0.34 102	1.08 149	0.97 203	1.32 363	0.88 165	0.62 150	0.80 285	0.82 109	0.44 160	0.20 191	0.16 238	0.16 46	0.14 85	0.15 35	0.18 97

GASTEREO	0.43 75	0.29 147	0.62 100	0.51 143	0.27 59	0.62 185	0.36 125	1.02 120	0.58 72	0.55 113	0.83 154	0.30 32	0.65 228	0.64 62	0.30 34	0.19 148	0.13 68	0.17 70	0.15 104	0.16 54	0.21 184

MSCF	0.41 60	0.28 124	0.64 111	0.50 128	0.27 59	0.58 167	0.37 140	1.03 128	0.54 60	0.54 109	0.72 125	0.32 37	0.64 223	0.56 30	0.30 34	0.19 148	0.13 68	0.17 70	0.15 104	0.17 78	0.21 184

water-stereo	0.41 60	0.21 6	0.69 136	0.45 59	0.28 94	0.50 105	0.27 46	0.96 104	0.52 55	0.57 116	0.78 139	0.59 137	0.53 162	0.44 10	0.43 155	0.17 75	0.16 238	0.17 70	0.15 104	0.17 78	0.22 213

G2L-ROB	0.79 305	0.28 124	1.01 300	0.57 258	0.39 273	0.94 347	0.65 376	1.76 339	1.18 309	1.27 341	1.03 211	1.62 438	0.78 269	1.93 363	1.26 417	0.20 191	0.14 135	0.17 70	0.15 104	0.20 182	0.24 255

LG-Stereo_Zeroshot	0.38 46	0.25 65	0.61 95	0.53 187	0.29 109	0.36 20	0.22 16	1.24 217	0.42 32	0.45 62	0.65 103	0.37 52	0.51 155	0.41 7	0.30 34	0.18 110	0.12 34	0.17 70	0.13 59	0.18 110	0.20 156

SCV_C0	0.48 110	0.29 147	0.88 245	0.46 71	0.31 146	0.46 66	0.31 75	1.67 307	0.87 162	0.40 45	0.52 68	0.54 118	0.29 26	1.27 238	0.34 64	0.18 110	0.14 135	0.17 70	0.14 85	0.20 182	0.18 97

SCV	0.51 127	0.29 147	0.72 146	0.63 330	0.27 59	0.40 28	0.38 150	2.32 479	0.75 123	0.36 26	0.49 55	0.55 121	0.35 57	1.31 245	0.34 64	0.25 319	0.13 68	0.17 70	0.14 85	0.18 110	0.18 97

AIO_test	0.38 46	0.24 47	0.59 81	0.47 86	0.31 146	0.55 147	0.44 227	0.86 82	0.50 51	0.34 22	0.48 51	0.46 74	0.30 31	0.76 91	0.31 40	0.17 75	0.12 34	0.17 70	0.13 59	0.16 54	0.15 30

castereo++	0.41 60	0.26 83	0.51 50	0.44 50	0.32 179	0.96 360	0.22 16	1.13 170	0.61 86	0.33 17	0.45 40	0.50 98	0.39 83	0.94 151	0.25 5	0.18 110	0.12 34	0.17 70	0.12 29	0.14 13	0.16 60

castereo	0.43 75	0.25 65	0.50 43	0.46 71	0.30 126	0.60 174	0.56 333	1.23 215	0.83 150	0.39 38	0.70 119	0.45 71	0.68 239	0.54 25	0.33 59	0.17 75	0.11 20	0.17 70	0.13 59	0.16 54	0.14 15

RSM++	0.40 55	0.26 83	0.55 65	0.51 143	0.27 59	0.49 86	0.41 182	0.83 67	0.52 55	0.39 38	0.47 49	0.60 141	0.34 49	1.02 176	0.31 40	0.16 43	0.13 68	0.17 70	0.15 104	0.18 110	0.15 30

RSM	0.40 55	0.25 65	0.53 60	0.50 128	0.27 59	0.46 66	0.40 172	0.94 103	0.49 49	0.42 50	0.44 36	0.65 159	0.33 45	1.07 190	0.32 51	0.15 30	0.13 68	0.17 70	0.14 85	0.17 78	0.15 30

RAFT-Stereo-weight	0.49 114	0.26 83	0.58 75	0.49 112	0.28 94	0.61 182	0.34 102	1.16 191	1.11 267	1.06 232	0.79 142	0.75 188	0.28 23	0.79 103	0.42 149	0.16 43	0.13 68	0.17 70	0.15 104	0.16 54	0.18 97

test_for_model	1.38 457	3.71 569	0.65 117	3.45 562	2.88 560	0.57 156	0.33 90	1.91 382	0.93 184	1.47 426	0.64 99	0.51 102	0.37 71	0.53 23	0.35 73	2.54 548	0.16 238	0.17 70	0.12 29	4.56 569	1.84 545

testlalala2	0.60 193	0.30 172	0.68 130	1.79 540	1.30 533	0.65 211	0.41 182	1.06 141	0.75 123	0.91 189	0.96 179	0.75 188	0.34 49	0.56 30	0.45 173	0.18 110	0.16 238	0.17 70	0.13 59	0.17 78	0.19 131

MSKI-zero shot	0.56 149	0.30 172	0.61 95	0.55 215	0.28 94	0.68 226	0.28 53	1.25 221	0.68 103	0.92 192	1.33 343	0.81 207	0.33 45	1.94 364	0.36 90	0.18 110	0.13 68	0.17 70	0.13 59	0.16 54	0.19 131

UniTT-Stereo	0.38 46	0.24 47	0.67 126	0.49 112	0.36 242	0.40 28	0.32 83	0.55 7	0.55 63	0.55 113	0.55 81	0.36 47	0.31 35	0.59 42	0.52 222	0.21 222	0.15 201	0.17 70	0.15 104	0.19 146	0.17 81

testlalala_base	0.83 331	0.41 373	0.80 193	0.67 379	0.53 380	0.78 271	0.30 68	1.84 359	0.60 81	0.75 151	0.91 170	0.68 167	0.54 170	0.69 74	0.46 179	2.92 552	0.15 201	0.17 70	0.12 29	2.95 551	0.27 314

Any-RAFT	0.55 138	0.27 107	0.49 33	0.50 128	0.27 59	0.98 364	0.25 31	1.71 328	1.08 248	0.90 187	0.99 194	1.13 336	0.46 124	0.74 83	0.35 73	0.19 148	0.13 68	0.17 70	0.13 59	0.16 54	0.19 131

RAFT-Test	0.58 173	0.27 107	0.81 198	0.50 128	0.33 199	0.95 354	0.27 46	1.40 253	0.89 166	1.00 210	1.12 252	1.39 396	0.48 136	0.74 83	0.41 141	0.17 75	0.14 135	0.17 70	0.14 85	0.16 54	0.18 97

Selective-IGEV	0.42 71	0.26 83	0.56 71	0.48 98	0.27 59	0.45 61	0.33 90	1.56 285	0.61 86	0.36 26	0.47 49	0.52 109	0.30 31	1.08 193	0.33 59	0.15 30	0.13 68	0.17 70	0.13 59	0.16 54	0.15 30

Selective-RAFT	0.55 138	0.29 147	0.85 231	0.58 271	0.28 94	0.91 333	0.34 102	1.00 119	0.96 199	0.59 117	0.64 99	0.80 201	0.76 258	1.34 255	0.51 214	0.21 222	0.15 201	0.17 70	0.15 104	0.19 146	0.19 131

MC-Stereo	0.46 94	0.24 47	0.58 75	0.63 330	0.30 126	0.38 26	0.32 83	0.98 109	0.74 118	0.66 136	0.85 158	0.56 128	0.60 209	1.07 190	0.32 51	0.17 75	0.12 34	0.17 70	0.15 104	0.16 54	0.16 60

RCA-Stereo	0.52 131	0.26 83	0.66 122	0.49 112	0.33 199	0.54 142	0.44 227	1.20 203	1.41 430	0.69 140	1.06 225	0.63 155	0.79 278	0.62 51	0.35 73	0.17 75	0.12 34	0.17 70	0.14 85	0.16 54	0.16 60

DCANet-4	0.59 185	0.28 124	1.65 432	0.44 50	0.25 39	0.48 80	0.36 125	1.15 186	1.36 408	1.13 250	1.03 211	0.56 128	0.74 252	0.77 93	0.58 258	0.17 75	0.14 135	0.17 70	0.13 59	0.15 35	0.24 255

fff	0.58 173	0.26 83	1.15 345	0.46 71	0.25 39	0.48 80	0.36 125	1.20 203	1.28 367	1.13 250	1.03 211	0.59 137	1.04 397	0.77 93	0.58 258	0.17 75	0.14 135	0.17 70	0.13 59	0.15 35	0.24 255

ADStereo(finetuned)	0.62 202	0.26 83	1.59 428	0.45 59	0.25 39	0.49 86	0.36 125	1.18 195	1.35 399	1.16 270	1.04 217	0.60 141	1.18 434	0.85 124	0.57 253	0.17 75	0.14 135	0.17 70	0.13 59	0.19 146	0.24 255

s12784h	0.55 138	0.22 14	0.49 33	0.43 43	0.19 1	1.00 366	0.34 102	1.40 253	1.30 383	0.84 173	0.93 174	0.63 155	0.52 160	1.48 290	0.47 189	0.15 30	0.12 34	0.17 70	0.11 7	0.19 146	0.13 2

DCANet	0.58 173	0.26 83	1.15 345	0.45 59	0.25 39	0.49 86	0.36 125	1.18 195	1.35 399	1.15 266	1.04 217	0.60 141	0.91 336	0.84 120	0.58 258	0.17 75	0.14 135	0.17 70	0.13 59	0.19 146	0.25 276

csc	0.58 173	0.26 83	1.15 345	0.46 71	0.25 39	0.48 80	0.36 125	1.20 203	1.28 367	1.13 250	1.03 211	0.59 137	1.04 397	0.77 93	0.58 258	0.17 75	0.14 135	0.17 70	0.13 59	0.15 35	0.24 255

cscssc	0.58 173	0.26 83	1.15 345	0.46 71	0.25 39	0.48 80	0.36 125	1.20 203	1.28 367	1.13 250	1.03 211	0.59 137	1.04 397	0.77 93	0.58 258	0.17 75	0.14 135	0.17 70	0.13 59	0.15 35	0.24 255

EAI-Stereo	0.76 285	0.31 204	0.74 165	0.55 215	0.28 94	0.70 239	1.72 525	2.57 514	0.90 171	0.75 151	3.03 523	0.57 130	0.43 101	1.10 201	0.49 207	0.19 148	0.14 135	0.17 70	0.18 183	0.17 78	0.21 184

CFNet-RSSM	0.57 161	0.25 65	0.76 175	0.49 112	0.28 94	0.59 169	0.27 46	1.89 377	1.17 303	1.09 236	0.95 177	1.06 309	0.53 162	0.74 83	0.41 141	0.17 75	0.13 68	0.17 70	0.15 104	0.16 54	0.16 60

Gwc-CoAtRS	0.55 138	0.27 107	0.73 160	0.49 112	0.30 126	0.63 196	0.25 31	1.38 247	1.12 274	1.05 226	1.02 204	1.10 327	0.55 173	0.72 80	0.44 160	0.17 75	0.14 135	0.17 70	0.15 104	0.16 54	0.17 81

RASNet	1.16 428	0.34 270	1.11 333	0.73 431	0.86 493	1.00 366	0.60 359	1.56 285	1.43 440	1.07 234	1.37 357	2.08 497	1.44 472	7.00 534	1.56 453	0.20 191	0.17 267	0.17 70	0.19 205	0.19 146	0.19 131

iResNet_ROB	0.82 322	0.36 309	1.13 338	0.60 298	0.37 252	0.91 333	0.38 150	2.41 494	1.61 478	1.35 382	1.35 352	1.25 361	0.97 366	1.75 336	0.88 347	0.21 222	0.14 135	0.17 70	0.12 29	0.19 146	0.30 360

S2M2_XL	0.25 1	0.25 65	0.43 11	0.36 1	0.24 20	0.16 2	0.18 2	0.34 1	0.24 4	0.29 8	0.41 25	0.24 6	0.23 8	0.32 1	0.27 15	0.20 191	0.18 298	0.18 106	0.16 141	0.18 110	0.15 30

MM-Stereo_test2	0.44 81	0.25 65	0.70 141	0.54 201	0.33 199	0.55 147	0.45 240	1.02 120	0.84 153	0.61 128	0.51 65	0.49 91	0.42 93	0.82 109	0.32 51	0.16 43	0.13 68	0.18 106	0.14 85	0.19 146	0.17 81

999	0.49 114	0.25 65	0.55 65	0.51 143	0.35 234	0.74 251	0.31 75	0.89 91	0.59 75	0.39 38	0.50 61	0.50 98	0.36 64	2.41 415	0.41 141	0.17 75	0.13 68	0.18 106	0.15 104	0.16 54	0.23 234

mms	0.42 71	0.29 147	0.60 88	0.47 86	0.33 199	0.43 52	0.46 246	0.75 43	0.50 51	0.36 26	0.61 95	0.44 61	0.30 31	1.39 267	0.34 64	0.16 43	0.14 135	0.18 106	0.15 104	0.19 146	0.21 184

GCAP-BAT	0.54 135	0.33 241	0.75 170	0.45 59	0.50 358	0.84 311	0.35 115	0.98 109	0.80 141	0.88 182	1.04 217	0.88 238	0.37 71	1.25 231	0.41 141	0.19 148	0.15 201	0.18 106	0.13 59	0.17 78	0.22 213

Occ-G	0.44 81	0.23 30	0.59 81	0.44 50	0.27 59	0.43 52	0.61 364	0.85 75	0.62 88	0.48 77	0.66 105	1.00 294	0.45 114	0.79 103	0.45 173	0.17 75	0.14 135	0.18 106	0.13 59	0.16 54	0.18 97

AIO-Stereo	0.39 52	0.26 83	0.54 63	0.50 128	0.24 20	0.45 61	0.39 164	1.13 170	0.57 69	0.42 50	0.49 55	0.52 109	0.25 10	0.74 83	0.32 51	0.16 43	0.13 68	0.18 106	0.14 85	0.16 54	0.15 30

gcap-zeroshot	0.59 185	0.30 172	1.11 333	0.51 143	0.30 126	0.79 279	0.36 125	1.86 369	0.86 159	0.90 187	0.68 110	1.44 404	0.50 152	0.82 109	0.35 73	0.19 148	0.16 238	0.18 106	0.15 104	0.18 110	0.18 97

MGS-Stereo	0.43 75	0.28 124	0.61 95	0.46 71	0.28 94	0.49 86	0.33 90	0.60 13	0.89 166	0.47 69	1.32 338	0.51 102	0.32 42	0.66 69	0.39 114	0.20 191	0.16 238	0.18 106	0.16 141	0.18 110	0.18 97

qqq1	0.76 285	0.32 222	0.95 280	0.49 112	0.27 59	0.83 303	0.43 208	2.16 450	1.45 448	1.27 341	1.50 398	0.98 283	0.96 356	1.87 353	0.48 196	0.24 299	0.22 361	0.18 106	0.15 104	0.19 146	0.22 213

fff1	0.76 285	0.32 222	0.95 280	0.49 112	0.27 59	0.83 303	0.43 208	2.16 450	1.45 448	1.27 341	1.50 398	0.98 283	0.96 356	1.87 353	0.48 196	0.24 299	0.22 361	0.18 106	0.15 104	0.19 146	0.22 213

DLNR_Zeroshot_test	23.23 579	48.25 593	43.77 583	177.04 593	78.39 589	0.35 17	0.21 12	23.33 579	0.82 146	0.67 138	0.86 160	0.58 132	0.30 31	1.64 319	0.48 196	10.69 581	0.13 68	0.18 106	0.14 85	76.63 592	0.23 234

testlalala	0.49 114	0.30 172	0.70 141	0.44 50	0.40 285	0.68 226	0.38 150	1.38 247	0.58 72	1.28 347	0.82 152	0.61 147	0.36 64	0.57 36	0.34 64	0.21 222	0.14 135	0.18 106	0.12 29	0.15 35	0.16 60

AEACV	0.41 60	0.25 65	0.60 88	0.55 215	0.52 373	0.43 52	0.38 150	0.98 109	0.63 90	0.44 55	0.56 84	0.46 74	0.59 203	0.56 30	0.31 40	0.17 75	0.13 68	0.18 106	0.16 141	0.17 78	0.17 81

GCAP-Stereo	0.43 75	0.32 222	0.80 193	0.50 128	0.27 59	0.53 129	0.31 75	1.05 139	0.67 100	0.69 140	0.71 122	0.58 132	0.42 93	0.51 20	0.35 73	0.18 110	0.15 201	0.18 106	0.13 59	0.17 78	0.15 30

anonymousdsp2	0.58 173	0.29 147	0.93 269	0.51 143	0.30 126	0.75 256	0.46 246	1.95 396	0.87 162	0.81 164	0.78 139	0.76 190	0.48 136	1.10 201	0.45 173	0.19 148	0.14 135	0.18 106	0.13 59	0.20 182	0.22 213

iRaft-Stereo_20w	0.71 260	0.33 241	1.25 382	0.50 128	0.36 242	0.82 296	0.31 75	3.16 537	0.89 166	1.24 320	1.14 268	0.79 199	0.65 228	1.15 211	0.43 155	0.18 110	0.13 68	0.18 106	0.17 165	0.20 182	0.23 234

GwcNet-ADL	0.67 231	0.33 241	0.90 259	0.58 271	0.41 299	0.60 174	0.59 352	1.55 282	1.28 367	1.11 239	1.13 263	0.90 250	0.59 203	1.11 204	0.91 358	0.28 384	0.18 298	0.18 106	0.18 183	0.25 307	0.33 388

GANet-ADL	0.63 211	0.38 348	0.82 207	0.67 379	0.41 299	0.68 226	0.51 285	1.64 303	1.16 298	0.98 205	1.10 241	0.90 250	0.58 199	0.81 107	0.63 278	0.27 366	0.18 298	0.18 106	0.16 141	0.23 266	0.27 314

RALCasStereoNet	0.58 173	0.34 270	0.77 178	0.65 351	0.64 431	0.64 205	0.51 285	1.06 141	0.99 215	0.71 142	1.06 225	0.77 194	0.44 107	1.38 264	0.52 222	0.20 191	0.18 298	0.18 106	0.16 141	0.20 182	0.22 213

111	0.66 220	0.27 107	1.15 345	0.46 71	0.25 39	0.72 244	0.42 190	1.57 288	1.44 443	0.83 168	1.39 364	1.10 327	0.80 285	0.97 164	0.65 287	0.20 191	0.14 135	0.18 106	0.15 104	0.18 110	0.28 330

RAFT-Stereo + iAFF	0.56 149	0.28 124	0.81 198	0.45 59	0.25 39	0.40 28	0.34 102	1.12 166	1.13 280	1.35 382	1.58 424	0.80 201	0.67 235	0.71 79	0.43 155	0.14 20	0.11 20	0.18 106	0.17 165	0.18 110	0.16 60

R-Stereo Train	0.60 193	0.30 172	0.72 146	0.57 258	0.37 252	0.68 226	0.52 296	1.45 262	0.78 129	1.61 457	1.50 398	0.76 190	0.53 162	0.67 70	0.51 214	0.19 148	0.16 238	0.18 106	0.15 104	0.18 110	0.19 131

RAFT-Stereo	0.60 193	0.30 172	0.72 146	0.57 258	0.37 252	0.68 226	0.52 296	1.45 262	0.78 129	1.61 457	1.50 398	0.76 190	0.53 162	0.67 70	0.51 214	0.19 148	0.16 238	0.18 106	0.15 104	0.18 110	0.19 131
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
iResNet	0.80 311	0.45 388	1.47 411	0.72 423	0.31 146	0.96 360	0.64 374	1.80 350	1.28 367	1.31 360	1.48 390	0.94 270	0.78 269	1.77 338	0.99 378	0.19 148	0.14 135	0.18 106	0.15 104	0.22 246	0.27 314

xyz-stereo-finetune	0.50 124	0.27 107	0.63 102	0.43 43	0.23 15	0.79 279	0.46 246	0.83 67	0.82 146	0.63 131	0.63 98	0.54 118	0.44 107	1.69 329	0.62 274	0.16 43	0.15 201	0.19 131	0.16 141	0.17 78	0.16 60

coex_refinement	0.84 337	0.30 172	0.89 249	0.72 423	0.52 373	0.95 354	0.60 359	1.92 389	1.29 379	1.38 394	1.37 357	1.80 466	0.82 291	1.48 290	1.31 422	0.27 366	0.17 267	0.19 131	0.20 234	0.25 307	0.27 314

HART	0.48 110	0.24 47	0.63 102	0.52 164	0.27 59	0.41 35	0.29 60	1.32 237	0.54 60	0.59 117	1.47 387	0.61 147	0.34 49	1.09 197	0.32 51	0.16 43	0.14 135	0.19 131	0.14 85	0.19 146	0.18 97

fffft	0.39 52	0.24 47	0.56 71	0.45 59	0.34 217	0.42 45	0.48 264	0.85 75	0.39 26	0.45 62	0.35 19	0.38 53	0.31 35	1.32 251	0.34 64	0.14 20	0.12 34	0.19 131	0.15 104	0.16 54	0.18 97
1: 1. 1
tt45	0.47 104	0.25 65	0.52 56	0.47 86	0.34 217	0.78 271	0.32 83	0.86 82	0.45 42	0.52 105	0.45 40	0.49 91	0.37 71	2.12 388	0.36 90	0.16 43	0.13 68	0.19 131	0.16 141	0.17 78	0.21 184

ours_stereo	0.40 55	0.30 172	0.57 73	0.47 86	0.31 146	0.40 28	0.44 227	0.79 57	0.58 72	0.36 26	0.58 88	0.46 74	0.33 45	1.14 210	0.33 59	0.17 75	0.13 68	0.19 131	0.15 104	0.19 146	0.20 156

fffy	0.44 81	0.29 147	0.67 126	0.47 86	0.30 126	0.46 66	0.34 102	0.98 109	0.57 69	0.40 45	0.59 91	0.55 121	0.41 87	1.26 235	0.37 103	0.16 43	0.14 135	0.19 131	0.16 141	0.19 146	0.20 156

PAM	0.86 348	0.31 204	1.19 366	0.55 215	0.35 234	2.17 505	0.47 257	2.26 469	0.87 162	1.18 285	0.96 179	3.01 526	1.41 468	0.90 142	0.40 131	0.19 148	0.13 68	0.19 131	0.18 183	0.20 182	0.27 314

UGAM-zero	1.05 406	0.33 241	1.04 308	0.49 112	0.31 146	0.67 222	0.26 40	2.37 489	0.80 141	1.05 226	1.11 248	2.86 524	1.81 502	6.26 518	0.50 210	0.18 110	0.15 201	0.19 131	0.16 141	0.17 78	0.21 184

model_zeroshot	0.53 132	0.31 204	1.00 298	0.57 258	0.39 273	0.74 251	0.39 164	1.38 247	0.67 100	0.88 182	0.85 158	0.71 182	0.37 71	0.77 93	0.39 114	0.21 222	0.17 267	0.19 131	0.17 165	0.17 78	0.22 213

RAStereo	0.36 40	0.22 14	0.85 231	0.48 98	0.28 94	0.27 7	0.28 53	0.77 47	0.65 96	0.33 17	0.43 28	0.44 61	0.31 35	0.45 12	0.35 73	0.18 110	0.15 201	0.19 131	0.15 104	0.19 146	0.15 30

IGEVStereo-DCA	0.49 114	0.33 241	0.64 111	0.46 71	0.34 217	0.50 105	0.42 190	0.93 93	0.59 75	0.48 77	0.48 51	0.48 88	0.45 114	2.28 404	0.44 160	0.19 148	0.14 135	0.19 131	0.15 104	0.17 78	0.21 184

rrr	0.57 161	0.33 241	2.43 480	0.46 71	0.34 217	0.50 105	0.38 150	0.84 73	0.55 63	0.48 77	0.48 51	0.48 88	0.45 114	2.28 404	0.44 160	0.19 148	0.14 135	0.19 131	0.15 104	0.17 78	0.18 97

MaDis-Stereo	0.38 46	0.27 107	0.72 146	0.45 59	0.35 234	0.30 11	0.31 75	0.81 61	0.54 60	0.38 33	0.38 22	0.58 132	0.49 147	0.53 23	0.39 114	0.20 191	0.16 238	0.19 131	0.15 104	0.19 146	0.15 30

IGEV_Zeroshot_test	0.59 185	0.33 241	1.11 333	0.63 330	0.37 252	0.41 35	0.33 90	1.80 350	0.79 138	1.04 224	1.10 241	1.06 309	0.43 101	0.87 131	0.48 196	0.18 110	0.13 68	0.19 131	0.18 183	0.20 182	0.23 234

HH	0.68 244	0.33 241	0.83 216	0.53 187	0.34 217	0.92 340	0.45 240	1.79 346	0.74 118	0.71 142	1.13 263	1.60 433	0.83 296	1.95 367	0.39 114	0.18 110	0.14 135	0.19 131	0.17 165	0.19 146	0.19 131

HanStereo	0.68 244	0.33 241	0.83 216	0.53 187	0.34 217	0.92 340	0.45 240	1.79 346	0.74 118	0.71 142	1.13 263	1.60 433	0.83 296	1.95 367	0.39 114	0.18 110	0.14 135	0.19 131	0.17 165	0.19 146	0.19 131

DCRE	0.85 344	0.28 124	0.76 175	0.60 298	0.49 353	0.59 169	0.53 302	1.04 135	0.92 177	0.80 159	7.34 556	0.87 232	0.57 182	0.78 102	0.43 155	0.16 43	0.17 267	0.19 131	0.17 165	0.18 110	0.22 213

ProNet	0.46 94	0.30 172	0.69 136	0.46 71	0.32 179	0.57 156	0.52 296	1.15 186	0.67 100	0.44 55	0.50 61	0.44 61	0.43 101	1.31 245	0.38 110	0.16 43	0.15 201	0.19 131	0.16 141	0.18 110	0.18 97

CroCo-Stereo Lap2	0.46 94	0.37 330	0.87 240	0.62 320	0.79 480	0.28 9	0.35 115	0.81 61	0.73 111	0.39 38	0.54 78	0.71 182	0.54 170	0.60 44	0.48 196	0.18 110	0.18 298	0.19 131	0.16 141	0.21 226	0.21 184

CIPLG	0.67 231	0.37 330	1.17 360	0.60 298	0.51 368	0.75 256	0.48 264	1.26 222	1.11 267	1.43 413	1.58 424	0.64 158	0.48 136	0.94 151	0.78 320	0.24 299	0.15 201	0.19 131	0.16 141	0.19 146	0.29 344

IPLGR_C	0.67 231	0.38 348	1.20 370	0.60 298	0.50 358	0.75 256	0.48 264	1.28 230	1.13 280	1.42 409	1.57 422	0.62 150	0.48 136	0.85 124	0.80 332	0.24 299	0.15 201	0.19 131	0.16 141	0.19 146	0.29 344

MIPNet	0.60 193	0.31 204	1.07 320	0.51 143	0.34 217	0.68 226	0.40 172	1.67 307	1.14 286	1.11 239	0.93 174	0.60 141	0.78 269	0.77 93	0.58 258	0.18 110	0.14 135	0.19 131	0.16 141	0.18 110	0.21 184

ACRE	0.66 220	0.37 330	1.27 385	0.60 298	0.50 358	0.74 251	0.47 257	1.26 222	1.10 260	1.40 403	1.56 418	0.62 150	0.46 124	0.88 134	0.78 320	0.24 299	0.15 201	0.19 131	0.16 141	0.19 146	0.29 344

GrayStereo	0.83 331	0.28 124	0.62 100	0.66 365	0.37 252	0.76 261	1.79 529	1.19 199	0.91 172	1.98 500	1.89 474	1.07 312	1.76 499	1.43 279	0.50 210	0.20 191	0.15 201	0.19 131	0.21 276	0.18 110	0.41 435

cross-raft	0.56 149	0.26 83	0.65 117	0.55 215	0.31 146	0.66 217	0.37 140	1.68 311	0.82 146	1.06 232	1.07 228	1.25 361	0.45 114	0.74 83	0.39 114	0.15 30	0.13 68	0.19 131	0.16 141	0.19 146	0.17 81

Prome-Stereo	0.76 285	0.29 147	0.57 73	0.58 271	0.33 199	0.58 167	0.94 458	0.98 109	0.92 177	1.46 425	2.45 509	0.91 254	1.38 461	1.60 315	0.44 160	0.19 148	0.13 68	0.19 131	0.18 183	0.20 182	0.87 523

raft+_RVC	0.56 149	0.29 147	0.61 95	0.65 351	0.56 399	0.53 129	0.53 302	1.40 253	1.02 226	0.78 156	1.04 217	0.70 175	0.55 173	1.00 170	0.49 207	0.18 110	0.16 238	0.19 131	0.19 205	0.18 110	0.17 81

test_xeample3	0.57 161	0.33 241	3.11 501	0.46 71	0.34 217	0.55 147	0.38 150	0.86 82	0.49 49	0.54 109	0.46 46	0.44 61	0.44 107	1.49 297	0.45 173	0.18 110	0.14 135	0.19 131	0.15 104	0.17 78	0.18 97

AFF-stereo	0.60 193	0.28 124	0.72 146	0.48 98	0.29 109	0.34 15	0.37 140	1.22 210	1.20 315	1.21 305	1.59 428	1.10 327	0.70 246	1.01 173	0.44 160	0.14 20	0.12 34	0.19 131	0.20 234	0.18 110	0.15 30

HSM-Net_RVC	0.91 370	0.31 204	0.60 88	0.54 201	0.31 146	1.15 396	0.60 359	3.76 545	1.30 383	1.57 451	1.75 453	1.67 447	1.01 381	1.61 317	0.90 354	0.23 278	0.17 267	0.19 131	0.18 183	0.20 182	0.22 213
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
AANet_RVC	1.22 441	0.60 442	1.94 452	0.69 404	0.46 336	0.75 256	0.69 388	1.51 271	1.57 472	1.36 387	1.90 476	1.51 421	0.87 321	7.23 536	1.89 482	0.26 345	0.19 316	0.19 131	0.16 141	0.23 266	0.37 414

iResNetv2_ROB	0.88 355	0.43 380	2.62 490	0.60 298	0.38 264	0.94 347	0.67 382	1.88 375	1.38 415	1.27 341	1.45 383	1.26 367	1.05 402	1.92 361	0.64 282	0.24 299	0.15 201	0.19 131	0.14 85	0.24 295	0.21 184

MLCV	0.77 291	0.39 357	1.31 392	0.55 215	0.25 39	0.91 333	0.39 164	1.48 269	1.28 367	1.49 434	1.54 409	1.02 301	0.68 239	2.12 388	0.93 365	0.19 148	0.13 68	0.19 131	0.14 85	0.19 146	0.22 213

xyz-stereo	7.03 562	0.24 47	70.23 590	0.44 50	0.21 7	29.74 579	0.49 275	1.03 128	0.77 125	1.45 422	26.78 580	1.17 342	1.19 436	4.72 484	1.32 428	0.16 43	0.12 34	0.20 165	0.14 85	0.17 78	0.14 15

LG-Stereo	0.37 44	0.27 107	0.94 276	0.48 98	0.26 56	0.37 23	0.30 68	0.88 87	0.57 69	0.38 33	0.58 88	0.29 28	0.21 4	0.51 20	0.37 103	0.14 20	0.14 135	0.20 165	0.18 183	0.18 110	0.14 15

S2M2	0.35 35	0.28 124	0.47 25	0.43 43	0.30 126	0.31 12	0.16 1	0.61 15	0.68 103	0.32 15	0.49 55	0.47 83	0.34 49	0.40 4	0.33 59	0.25 319	0.22 361	0.20 165	0.22 303	0.25 307	0.23 234

MM-Stereo_test3	0.53 132	0.26 83	0.60 88	0.56 236	0.73 459	0.49 86	0.53 302	1.31 235	1.08 248	0.64 132	0.97 188	0.61 147	0.42 93	0.82 109	0.40 131	0.21 222	0.18 298	0.20 165	0.16 141	0.19 146	0.21 184

MM-Stereo_test1	0.51 127	0.26 83	0.59 81	0.53 187	0.31 146	0.50 105	0.53 302	1.06 141	1.09 256	0.88 182	0.70 119	0.54 118	0.59 203	1.18 220	0.35 73	0.19 148	0.17 267	0.20 165	0.17 165	0.20 182	0.18 97

HI	0.67 231	0.34 270	0.80 193	0.51 143	0.51 368	0.41 35	0.37 140	1.15 186	0.80 141	1.34 376	1.42 375	1.60 433	1.11 415	0.96 160	0.90 354	0.16 43	0.12 34	0.20 165	0.21 276	0.20 182	0.20 156

CoSv	0.67 231	0.34 270	0.80 193	0.51 143	0.51 368	0.41 35	0.37 140	1.15 186	0.80 141	1.34 376	1.42 375	1.60 433	1.11 415	0.96 160	0.90 354	0.16 43	0.12 34	0.20 165	0.21 276	0.20 182	0.20 156

SMoEStereo_RVC	0.41 60	0.26 83	0.55 65	0.46 71	0.31 146	0.60 174	0.36 125	0.85 75	0.47 45	0.47 69	0.43 28	0.42 57	0.34 49	1.40 269	0.31 40	0.15 30	0.12 34	0.20 165	0.15 104	0.16 54	0.18 97

PAM_32	0.87 352	0.30 172	1.08 323	0.56 236	0.32 179	2.10 504	0.36 125	2.26 469	1.01 222	1.13 250	1.05 224	3.14 531	1.47 475	1.00 170	0.42 149	0.19 148	0.14 135	0.20 165	0.18 183	0.19 146	0.25 276

rvit_stereo_0080	0.47 104	0.35 299	0.87 240	0.48 98	0.36 242	0.42 45	0.54 316	0.93 93	0.78 129	0.52 105	0.60 93	0.55 121	0.47 131	0.62 51	0.48 196	0.27 366	0.21 346	0.20 165	0.20 234	0.31 381	0.20 156

MyStereo8	0.70 254	0.32 222	1.24 380	0.63 330	0.53 380	0.90 330	0.34 102	1.60 297	1.35 399	1.20 298	1.31 333	0.89 248	0.64 223	0.77 93	1.02 386	0.18 110	0.15 201	0.20 165	0.18 183	0.22 246	0.30 360

11t1	0.57 161	0.30 172	0.84 225	0.54 201	0.30 126	0.83 303	0.41 182	1.34 240	0.79 138	0.88 182	0.82 152	0.70 175	0.70 246	0.96 160	0.67 292	0.21 222	0.21 346	0.20 165	0.16 141	0.21 226	0.26 296

whm_eth	0.47 104	0.35 299	0.87 240	0.48 98	0.36 242	0.42 45	0.54 316	0.93 93	0.78 129	0.52 105	0.60 93	0.55 121	0.47 131	0.62 51	0.48 196	0.27 366	0.21 346	0.20 165	0.20 234	0.31 381	0.20 156

MIM_Stereo	0.60 193	0.26 83	1.02 303	0.49 112	0.32 179	0.52 120	0.28 53	1.41 257	0.82 146	1.02 219	1.16 276	0.93 264	0.53 162	1.48 290	0.63 278	0.17 75	0.17 267	0.20 165	0.19 205	0.17 78	0.18 97

CBFPSM	0.95 379	0.37 330	2.10 465	0.51 143	0.39 273	1.73 471	0.87 445	1.59 295	1.13 280	1.11 239	1.00 199	2.34 507	1.64 489	1.42 277	1.44 440	0.19 148	0.18 298	0.20 165	0.20 234	0.22 246	0.36 410

iinet-f	1.04 401	0.50 410	4.24 518	0.58 271	0.43 314	1.78 481	0.70 395	1.29 232	1.16 298	1.25 323	1.42 375	1.57 431	1.42 469	1.47 288	1.70 472	0.26 345	0.23 389	0.20 165	0.20 234	0.26 319	0.26 296

EGLCR-Stereo	0.41 60	0.24 47	0.59 81	0.45 59	0.27 59	0.54 142	0.22 16	1.23 215	0.56 67	0.44 55	0.43 28	0.68 167	0.29 26	0.89 139	0.34 64	0.17 75	0.12 34	0.20 165	0.17 165	0.17 78	0.18 97

Wz-Net-LNSev-Ref	1.09 418	0.46 391	2.61 489	0.71 417	0.65 436	2.00 497	0.78 411	2.07 425	1.47 454	1.62 461	1.47 387	1.53 424	1.29 448	2.10 386	1.65 468	0.24 299	0.14 135	0.20 165	0.16 141	0.28 341	0.28 330

raft_robust	0.71 260	0.32 222	0.75 170	0.54 201	0.28 94	0.54 142	0.35 115	1.54 279	1.24 339	1.18 285	1.07 228	0.73 185	0.53 162	3.65 459	0.40 131	0.19 148	0.16 238	0.20 165	0.22 303	0.21 226	0.19 131

CSP-Net	1.00 393	0.41 373	0.99 293	0.56 236	0.43 314	1.62 463	0.76 407	2.16 450	1.16 298	1.33 369	1.22 295	1.32 383	0.89 330	4.67 481	0.93 365	0.35 446	0.24 399	0.20 165	0.20 234	0.23 266	0.30 360

IPLG	0.72 266	0.29 147	1.12 337	0.53 187	0.44 324	0.79 279	0.33 90	1.35 241	1.10 260	1.32 363	1.11 248	0.52 109	0.54 170	3.13 446	0.71 303	0.17 75	0.14 135	0.20 165	0.17 165	0.18 110	0.21 184

IPLGR	0.62 202	0.28 124	1.32 395	0.50 128	0.29 109	0.65 211	0.34 102	1.47 267	1.19 311	1.21 305	1.07 228	0.70 175	0.65 228	1.05 183	0.55 244	0.18 110	0.15 201	0.20 165	0.17 165	0.21 226	0.20 156

test-3	0.56 149	0.24 47	0.82 207	0.50 128	0.29 109	0.57 156	0.34 102	1.09 156	1.03 229	1.33 369	0.69 115	0.87 232	0.45 114	1.68 325	0.39 114	0.17 75	0.12 34	0.20 165	0.17 165	0.17 78	0.16 60

test_1	0.56 149	0.24 47	0.82 207	0.50 128	0.29 109	0.57 156	0.34 102	1.09 156	1.03 229	1.28 347	0.69 115	0.87 232	0.45 114	1.67 323	0.39 114	0.17 75	0.12 34	0.20 165	0.17 165	0.17 78	0.16 60

CrosDoStereo	1.56 475	0.26 83	0.78 184	0.51 143	0.29 109	0.66 217	11.86 568	1.18 195	1.00 219	1.35 382	1.76 454	0.99 288	1.83 504	6.64 527	0.83 336	0.19 148	0.15 201	0.20 165	0.22 303	0.18 110	0.25 276

DeepStereo_LL	1.56 475	0.26 83	0.78 184	0.51 143	0.29 109	0.66 217	11.86 568	1.18 195	1.00 219	1.35 382	1.76 454	0.99 288	1.83 504	6.64 527	0.83 336	0.19 148	0.15 201	0.20 165	0.22 303	0.18 110	0.25 276

DEmStereo	0.98 387	0.25 65	0.85 231	0.49 112	0.33 199	1.02 369	0.55 326	0.97 105	0.93 184	1.41 405	2.13 492	1.01 299	2.01 511	5.62 502	0.78 320	0.19 148	0.15 201	0.20 165	0.20 234	0.18 110	0.25 276

DRaft	0.81 320	0.26 83	0.77 178	0.47 86	0.31 146	0.95 354	0.52 296	1.13 170	0.99 215	1.78 481	2.01 486	0.80 201	1.71 495	2.64 429	0.74 308	0.19 148	0.14 135	0.20 165	0.20 234	0.18 110	0.24 255

test-1	0.56 149	0.28 124	1.13 338	0.58 271	0.34 217	0.60 174	0.38 150	1.56 285	0.98 206	0.80 159	1.02 204	0.83 222	0.52 160	0.64 62	0.46 179	0.17 75	0.16 238	0.20 165	0.17 165	0.20 182	0.26 296

XX-Stereo	0.97 384	0.28 124	8.28 539	0.85 481	0.70 458	0.44 57	0.22 16	1.07 144	0.69 106	0.66 136	1.56 418	1.38 395	0.38 81	1.36 257	0.38 110	0.21 222	0.14 135	0.20 165	0.19 205	0.19 146	0.16 60

GES	0.70 254	0.37 330	1.05 313	0.62 320	0.38 264	0.94 347	0.57 339	2.37 489	0.92 177	1.05 226	1.12 252	0.67 165	0.77 262	1.02 176	0.65 287	0.28 384	0.20 330	0.20 165	0.20 234	0.22 246	0.31 370

GMStereo	0.58 173	0.50 410	1.09 326	0.52 164	0.32 179	0.80 286	0.43 208	1.02 120	1.41 430	0.89 186	0.77 137	0.52 109	0.46 124	0.89 139	0.56 250	0.25 319	0.16 238	0.20 165	0.22 303	0.31 381	0.27 314
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
HSM	1.22 441	0.34 270	0.81 198	0.61 312	0.39 273	1.22 412	0.63 372	2.45 498	1.25 347	1.32 363	1.26 311	1.91 472	1.08 406	9.21 555	0.75 311	0.23 278	0.17 267	0.20 165	0.16 141	0.22 246	0.24 255

LE_ROB	8.35 565	0.47 396	27.42 580	0.83 474	0.34 217	2.84 529	3.36 561	4.03 549	27.04 582	25.20 582	8.72 564	8.55 562	27.35 582	7.37 538	22.13 574	0.22 256	0.20 330	0.20 165	0.21 276	0.25 307	0.25 276

z-ln-s-r	1.18 435	0.61 447	2.91 495	0.54 201	0.56 399	0.81 294	0.86 441	1.72 331	1.55 471	1.18 285	1.62 431	1.37 393	1.16 423	3.67 462	3.77 518	0.20 191	0.15 201	0.21 199	0.17 165	0.29 358	0.24 255

xyz-stereo-finetune2	0.59 185	0.29 147	0.66 122	0.41 33	0.24 20	1.08 382	0.34 102	0.87 85	0.60 81	0.68 139	1.08 235	0.58 132	0.79 278	2.39 414	0.83 336	0.17 75	0.15 201	0.21 199	0.17 165	0.16 54	0.18 97

AIO-Stereo-zeroshot1	1.06 408	0.43 380	3.59 510	0.53 187	0.66 442	0.79 279	0.39 164	2.60 516	0.98 206	0.96 203	4.58 540	2.05 496	0.56 179	0.99 166	0.51 214	0.19 148	0.14 135	0.21 199	0.28 403	0.32 392	0.41 435

AIO-Stereo-zeroshot	0.85 344	0.38 348	2.79 493	0.51 143	0.60 417	0.72 244	0.38 150	2.87 533	0.77 125	0.80 159	1.07 228	2.14 498	0.93 346	0.96 160	0.62 274	0.21 222	0.13 68	0.21 199	0.26 375	0.29 358	0.32 379

test_sample1	0.67 231	0.32 222	0.90 259	0.54 201	0.33 199	0.76 261	0.48 264	1.75 337	1.06 243	0.95 200	0.99 194	0.91 254	1.10 412	1.25 231	0.79 325	0.22 256	0.19 316	0.21 199	0.20 234	0.21 226	0.25 276

AE-Stereo	0.58 173	0.29 147	0.81 198	0.62 320	0.41 299	0.69 235	0.46 246	2.49 507	1.25 347	0.49 83	0.77 137	0.69 172	0.46 124	0.61 46	0.42 149	0.17 75	0.16 238	0.21 199	0.20 234	0.19 146	0.18 97

CoDeX	0.78 296	0.31 204	1.04 308	0.56 236	0.37 252	1.13 389	0.60 359	2.77 526	1.29 379	1.17 274	1.26 311	0.91 254	0.87 321	1.42 277	0.74 308	0.21 222	0.16 238	0.21 199	0.18 183	0.21 226	0.21 184

ff7	0.45 84	0.30 172	0.64 111	0.47 86	0.33 199	0.49 86	0.42 190	0.93 93	0.59 75	0.50 92	0.53 72	0.44 61	0.48 136	1.41 272	0.36 90	0.18 110	0.13 68	0.21 199	0.15 104	0.18 110	0.21 184

ffff	0.45 84	0.30 172	0.64 111	0.47 86	0.33 199	0.49 86	0.42 190	0.93 93	0.59 75	0.50 92	0.53 72	0.44 61	0.48 136	1.41 272	0.36 90	0.18 110	0.13 68	0.21 199	0.15 104	0.18 110	0.21 184

11t	0.45 84	0.30 172	0.64 111	0.47 86	0.33 199	0.49 86	0.42 190	0.93 93	0.59 75	0.50 92	0.53 72	0.44 61	0.48 136	1.41 272	0.36 90	0.18 110	0.13 68	0.21 199	0.15 104	0.18 110	0.21 184

EKT-Stereo	0.56 149	0.33 241	0.84 225	0.61 312	0.64 431	0.51 114	0.48 264	1.14 174	0.95 195	0.74 149	0.89 167	0.77 194	0.42 93	1.18 220	0.42 149	0.23 278	0.17 267	0.21 199	0.18 183	0.20 182	0.26 296

anonymousdsp	0.45 84	0.30 172	0.60 88	0.48 98	0.34 217	0.49 86	0.42 190	0.97 105	0.60 81	0.51 102	0.53 72	0.46 74	0.47 131	1.36 257	0.35 73	0.18 110	0.13 68	0.21 199	0.15 104	0.18 110	0.21 184

ccc-4	0.45 84	0.30 172	0.64 111	0.47 86	0.33 199	0.49 86	0.42 190	0.93 93	0.59 75	0.50 92	0.53 72	0.44 61	0.48 136	1.41 272	0.36 90	0.18 110	0.13 68	0.21 199	0.15 104	0.18 110	0.21 184

IER	0.74 273	0.33 241	1.25 382	0.50 128	0.53 380	1.32 424	0.55 326	1.31 235	1.08 248	1.30 354	1.34 347	1.11 332	1.10 412	1.05 183	0.81 334	0.20 191	0.17 267	0.21 199	0.21 276	0.20 182	0.21 184

RAFT_CTSACE	0.66 220	0.29 147	1.14 343	0.57 258	0.51 368	0.68 226	0.44 227	0.88 87	0.98 206	1.03 222	1.83 466	1.23 356	0.67 235	1.48 290	0.38 110	0.16 43	0.16 238	0.21 199	0.20 234	0.20 182	0.17 81

test_4	0.55 138	0.23 30	0.67 126	0.56 236	0.32 179	0.71 241	0.39 164	0.83 67	0.72 110	0.93 195	1.87 473	0.70 175	0.41 87	1.21 226	0.39 114	0.16 43	0.13 68	0.21 199	0.23 335	0.20 182	0.18 97

IGEV-Stereo	0.45 84	0.30 172	0.60 88	0.48 98	0.34 217	0.49 86	0.42 190	0.98 109	0.60 81	0.51 102	0.53 72	0.46 74	0.47 131	1.36 257	0.35 73	0.18 110	0.13 68	0.21 199	0.15 104	0.18 110	0.21 184
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
ADLNet2	0.92 373	0.37 330	1.25 382	0.80 463	0.65 436	1.12 388	0.75 404	1.95 396	1.42 439	1.26 336	1.67 442	1.68 450	1.04 397	1.80 347	1.23 413	0.25 319	0.22 361	0.21 199	0.22 303	0.27 325	0.31 370

LCNet	0.73 269	0.30 172	0.58 75	0.58 271	0.31 146	0.68 226	0.53 302	1.09 156	0.94 190	1.19 293	1.34 347	0.96 279	1.32 454	2.50 422	0.46 179	0.19 148	0.13 68	0.21 199	0.25 357	0.28 341	0.69 510

STrans-v2	1.06 408	0.31 204	1.02 303	0.52 164	0.33 199	0.67 222	0.78 411	2.66 522	1.26 355	1.15 266	1.46 385	1.37 393	1.40 464	6.68 529	0.46 179	0.19 148	0.13 68	0.21 199	0.18 183	0.18 110	0.21 184

TransformOpticalFlow	0.97 384	0.30 172	0.96 287	0.54 201	0.31 146	0.65 211	0.54 316	1.87 370	1.19 311	1.12 247	1.44 381	1.34 386	0.98 369	6.68 529	0.44 160	0.19 148	0.12 34	0.21 199	0.19 205	0.18 110	0.23 234

NRIStereo	0.62 202	0.31 204	0.78 184	0.56 236	0.28 94	0.63 196	0.33 90	1.16 191	0.92 177	1.15 266	0.87 162	0.90 250	0.58 199	2.24 399	0.56 250	0.22 256	0.14 135	0.21 199	0.19 205	0.22 246	0.18 97

THIR-Stereo	1.02 398	0.29 147	0.73 160	0.51 143	0.29 109	0.94 347	1.31 503	1.08 149	0.98 206	1.35 382	1.91 478	1.16 341	1.54 480	6.37 524	0.79 325	0.20 191	0.14 135	0.21 199	0.22 303	0.19 146	0.25 276

DeepStereo_RVC	0.57 161	0.31 204	0.78 184	0.53 187	0.30 126	0.57 156	0.32 83	1.11 164	0.80 141	1.17 274	0.94 176	0.83 222	0.93 346	1.01 173	0.61 271	0.23 278	0.14 135	0.21 199	0.19 205	0.24 295	0.26 296

RALAANet	0.62 202	0.37 330	0.97 288	0.66 365	0.50 358	0.67 222	0.31 75	1.27 226	1.09 256	1.11 239	1.17 279	0.88 238	0.46 124	1.27 238	0.45 173	0.20 191	0.15 201	0.21 199	0.18 183	0.27 325	0.19 131

222	1.67 483	0.31 204	0.93 269	0.59 290	0.31 146	1.05 374	0.43 208	2.39 491	1.47 454	1.37 389	1.55 412	0.94 270	0.94 349	1.98 370	17.76 571	0.24 299	0.22 361	0.21 199	0.20 234	0.22 246	0.26 296

xxxx	1.61 479	0.32 222	0.98 291	0.58 271	0.31 146	1.15 396	0.43 208	2.43 496	1.41 430	1.17 274	1.40 369	1.21 348	0.86 312	1.94 364	16.68 570	0.24 299	0.24 399	0.21 199	0.20 234	0.23 266	0.27 314

ACVNet	0.66 220	0.33 241	0.74 165	0.55 215	0.37 252	0.80 286	0.47 257	1.46 264	1.11 267	1.01 215	1.31 333	1.07 312	0.91 336	0.82 109	1.09 393	0.22 256	0.19 316	0.21 199	0.18 183	0.23 266	0.19 131

acv_ft	0.78 296	0.33 241	1.10 331	0.73 431	0.86 493	1.23 414	0.57 339	1.65 306	1.11 267	1.31 360	1.31 333	1.07 312	0.91 336	0.82 109	1.35 432	0.22 256	0.19 316	0.21 199	0.18 183	0.22 246	0.19 131

DIP-Stereo	0.64 214	0.32 222	0.91 264	0.49 112	0.36 242	0.91 333	0.33 90	2.51 510	0.77 125	1.25 323	1.00 199	0.68 167	0.51 155	0.92 147	0.65 287	0.19 148	0.15 201	0.21 199	0.17 165	0.19 146	0.22 213
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
HITNet	0.71 260	0.42 376	1.07 320	0.52 164	0.25 39	1.05 374	0.48 264	2.12 433	1.08 248	1.21 305	1.23 303	0.91 254	0.84 299	0.90 142	0.91 358	0.17 75	0.12 34	0.21 199	0.17 165	0.29 358	0.18 97
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
tg	0.54 135	0.25 65	0.70 141	0.52 164	0.31 146	0.89 326	0.29 60	1.12 166	0.98 206	0.85 175	1.03 211	0.62 150	0.42 93	1.37 260	0.41 141	0.17 75	0.13 68	0.22 230	0.21 276	0.17 78	0.17 81

rvit_stereo_0081_aga	0.46 94	0.37 330	0.91 264	0.52 164	0.41 299	0.49 86	0.40 172	0.88 87	0.66 98	0.59 117	0.56 84	0.53 114	0.43 101	0.67 70	0.44 160	0.27 366	0.21 346	0.22 230	0.20 234	0.26 319	0.19 131

rvit_stereo_0081	0.46 94	0.34 270	0.72 146	0.56 236	0.35 234	0.41 35	0.44 227	0.74 41	1.04 235	0.49 83	0.52 68	0.51 102	0.49 147	0.86 126	0.47 189	0.25 319	0.20 330	0.22 230	0.19 205	0.26 319	0.19 131

rvit_stereo_0082	0.46 94	0.34 270	0.72 146	0.56 236	0.35 234	0.41 35	0.44 227	0.74 41	1.04 235	0.49 83	0.52 68	0.51 102	0.49 147	0.86 126	0.47 189	0.25 319	0.20 330	0.22 230	0.19 205	0.26 319	0.19 131

IGEV-BASED-STEREO-	0.71 260	3.18 566	2.55 485	0.40 24	0.24 20	0.42 45	0.23 26	0.66 22	0.46 43	0.47 69	0.45 40	0.33 41	0.27 18	0.58 40	0.30 34	1.34 541	0.10 2	0.22 230	0.19 205	0.45 460	1.32 538

rvit_stereo_ft	0.49 114	0.38 348	1.03 307	0.68 391	0.42 309	0.40 28	0.58 346	0.93 93	0.86 159	0.47 69	0.55 81	0.57 130	0.48 136	0.67 70	0.53 232	0.26 345	0.17 267	0.22 230	0.22 303	0.24 295	0.19 131

test_sample2	0.67 231	0.31 204	0.89 249	0.54 201	0.29 109	0.80 286	0.63 372	1.83 357	1.10 260	0.93 195	1.06 225	0.94 270	0.92 344	1.24 230	0.59 265	0.23 278	0.20 330	0.22 230	0.21 276	0.24 295	0.25 276

Former-RAFT_DAM_RVC	0.47 104	0.38 348	0.75 170	0.48 98	0.37 252	0.67 222	0.35 115	0.82 66	1.14 286	0.61 128	0.64 99	0.39 54	0.39 83	0.74 83	0.39 114	0.20 191	0.17 267	0.22 230	0.18 183	0.24 295	0.20 156

SMFormer	0.79 305	0.32 222	0.95 280	0.49 112	0.27 59	0.83 303	0.43 208	2.16 450	1.45 448	1.27 341	1.50 398	0.98 283	0.96 356	1.87 353	0.99 378	0.24 299	0.22 361	0.22 230	0.21 276	0.23 266	0.27 314

tta	0.79 305	0.32 222	0.95 280	0.49 112	0.27 59	0.83 303	0.43 208	2.16 450	1.45 448	1.27 341	1.50 398	0.98 283	0.96 356	1.87 353	0.99 378	0.24 299	0.22 361	0.22 230	0.21 276	0.19 146	0.22 213

1111x	1.96 505	0.32 222	1.54 424	0.54 201	0.30 126	1.00 366	0.69 388	2.47 503	1.33 394	1.21 305	1.44 381	1.21 348	1.11 415	8.49 550	16.14 569	0.22 256	0.23 389	0.22 230	0.23 335	0.25 307	0.26 296

gwcnet-sp	0.80 311	0.37 330	1.94 452	0.62 320	0.45 328	1.38 433	0.53 302	1.68 311	1.20 315	1.37 389	1.08 235	0.93 264	0.82 291	1.45 283	0.79 325	0.22 256	0.22 361	0.22 230	0.21 276	0.23 266	0.25 276

scenet	0.80 311	0.37 330	1.94 452	0.62 320	0.45 328	1.38 433	0.53 302	1.68 311	1.20 315	1.37 389	1.08 235	0.93 264	0.82 291	1.45 283	0.79 325	0.22 256	0.22 361	0.22 230	0.21 276	0.23 266	0.25 276

ssnet	0.80 311	0.37 330	1.94 452	0.62 320	0.45 328	1.38 433	0.53 302	1.68 311	1.20 315	1.37 389	1.08 235	0.93 264	0.82 291	1.45 283	0.79 325	0.22 256	0.22 361	0.22 230	0.21 276	0.23 266	0.25 276

TestStereo1	0.66 220	0.29 147	0.95 280	0.82 470	0.32 179	0.47 72	0.43 208	1.52 273	1.22 330	0.99 206	1.32 338	0.65 159	0.76 258	1.78 340	0.44 160	0.20 191	0.16 238	0.22 230	0.19 205	0.21 226	0.20 156

x	0.59 185	0.34 270	0.79 188	0.51 143	0.32 179	0.69 235	0.46 246	1.64 303	0.97 203	0.86 180	0.86 160	0.83 222	0.74 252	0.75 90	0.70 300	0.21 222	0.22 361	0.22 230	0.20 234	0.21 226	0.24 255

CRFU-Net	0.90 365	0.42 376	1.10 331	0.69 404	0.59 413	1.76 475	0.84 434	2.33 485	0.92 177	1.45 422	1.20 287	1.62 438	1.25 442	1.38 264	0.94 370	0.28 384	0.23 389	0.22 230	0.19 205	0.24 295	0.27 314

RAFT+CT+SA	0.63 211	0.30 172	0.73 160	0.69 404	0.37 252	0.40 28	0.55 326	1.93 391	1.04 235	0.72 146	1.23 303	0.62 150	0.69 243	1.69 329	0.42 149	0.19 148	0.13 68	0.22 230	0.22 303	0.21 226	0.19 131

SA-5K	0.66 220	0.29 147	0.95 280	0.82 470	0.32 179	0.47 72	0.43 208	1.52 273	1.22 330	0.99 206	1.32 338	0.65 159	0.76 258	1.78 340	0.44 160	0.20 191	0.16 238	0.22 230	0.19 205	0.21 226	0.20 156

iRaft-Stereo_5w	0.89 357	0.31 204	1.04 308	0.56 236	0.47 345	0.47 72	0.68 385	1.19 199	1.08 248	0.80 159	1.35 352	1.46 410	0.90 333	5.11 489	1.16 400	0.18 110	0.15 201	0.22 230	0.19 205	0.21 226	0.24 255

test_3	0.57 161	0.24 47	0.87 240	0.55 215	0.30 126	0.60 174	0.40 172	1.07 144	1.08 248	1.20 298	0.68 110	0.92 262	0.43 101	1.68 325	0.40 131	0.16 43	0.13 68	0.22 230	0.19 205	0.21 226	0.17 81

PSMNet-ADL	0.75 277	0.36 309	0.69 136	0.71 417	0.47 345	1.13 389	0.46 246	1.47 267	1.07 245	0.85 175	1.18 282	1.31 379	0.94 349	1.56 301	1.06 391	0.34 436	0.22 361	0.22 230	0.23 335	0.27 325	0.36 410

AAGNet	1.84 497	0.30 172	0.79 188	0.66 365	0.32 179	0.65 211	0.50 283	1.02 120	1.01 222	1.47 426	1.21 293	0.99 288	1.16 423	2.76 436	22.69 578	0.24 299	0.13 68	0.22 230	0.20 234	0.24 295	0.16 60

KYRaft	0.77 291	0.29 147	0.68 130	0.59 290	0.29 109	0.66 217	0.83 432	1.05 139	0.89 166	1.63 463	2.22 497	1.15 340	0.99 372	1.59 310	0.41 141	0.21 222	0.14 135	0.22 230	0.28 403	0.21 226	1.01 527

ASMatch	0.89 357	0.29 147	0.72 146	0.56 236	0.36 242	0.47 72	0.37 140	1.16 191	0.95 195	1.11 239	3.26 526	0.95 274	0.96 356	4.88 486	0.53 232	0.20 191	0.16 238	0.22 230	0.19 205	0.20 182	0.30 360

RAFT-345	0.86 348	0.26 83	0.73 160	0.53 187	0.28 94	0.53 129	0.41 182	0.85 75	1.31 390	1.33 369	2.32 501	0.85 229	0.53 162	5.69 503	0.48 196	0.19 148	0.14 135	0.22 230	0.17 165	0.17 78	0.17 81

LMCR-Stereo	0.87 352	0.50 410	0.99 293	0.80 463	0.43 314	1.32 424	0.55 326	2.79 529	1.03 229	1.55 446	1.49 391	0.74 186	1.01 381	1.76 337	0.99 378	0.30 407	0.17 267	0.22 230	0.18 183	0.31 381	0.22 213

ICVP	0.66 220	0.35 299	0.71 144	0.63 330	0.41 299	0.85 318	0.56 333	1.78 343	0.96 199	0.92 192	1.24 307	0.88 238	0.75 257	0.76 91	0.93 365	0.31 411	0.22 361	0.22 230	0.21 276	0.24 295	0.28 330
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
iRaftStereo_RVC	0.49 114	0.28 124	0.72 146	0.53 187	0.29 109	0.52 120	0.33 90	1.14 174	0.84 153	0.85 175	0.99 194	0.55 121	0.36 64	0.83 115	0.40 131	0.18 110	0.13 68	0.22 230	0.20 234	0.20 182	0.18 97

test_xeample	1.55 474	0.31 204	0.94 276	0.54 201	0.31 146	0.94 347	0.58 346	2.40 493	1.40 426	1.29 352	1.55 412	0.89 248	0.88 327	1.72 332	15.94 568	0.22 256	0.22 361	0.22 230	0.21 276	0.23 266	0.25 276

SFCPSM	0.74 273	0.30 172	1.06 315	0.52 164	0.39 273	1.36 432	0.64 374	2.42 495	1.11 267	1.18 285	1.21 293	0.81 207	0.78 269	1.08 193	0.57 253	0.22 256	0.17 267	0.22 230	0.24 348	0.23 266	0.21 184

cf-r	0.79 305	0.32 222	1.06 315	0.57 258	0.64 431	0.78 271	0.51 285	2.04 418	1.22 330	1.20 298	1.27 320	1.53 424	0.91 336	1.47 288	0.94 370	0.25 319	0.19 316	0.22 230	0.23 335	0.19 146	0.21 184

GANet-RSSM	0.78 296	0.31 204	0.90 259	0.67 379	0.58 407	0.80 286	0.62 367	2.04 418	1.15 291	1.11 239	1.27 320	1.26 367	1.18 434	1.68 325	0.74 308	0.26 345	0.21 346	0.22 230	0.22 303	0.23 266	0.23 234

DISCO	1.06 408	0.37 330	1.19 366	0.73 431	0.46 336	2.04 500	0.84 434	2.26 469	1.54 465	1.25 323	1.36 356	2.38 509	1.08 406	2.60 428	1.62 462	0.24 299	0.19 316	0.22 230	0.20 234	0.32 392	0.29 344

AIO-test1	0.61 199	0.27 107	0.68 130	0.68 391	1.02 512	0.79 279	0.36 125	1.59 295	1.35 399	0.59 117	0.89 167	0.60 141	0.49 147	1.20 225	0.36 90	0.18 110	0.17 267	0.23 264	0.25 357	0.18 110	0.26 296

ACV-stereo	1.00 393	0.55 429	1.47 411	0.59 290	0.42 309	2.38 515	0.58 346	1.20 203	1.21 322	0.83 168	1.01 201	3.36 533	2.10 517	1.64 319	1.17 401	0.28 384	0.22 361	0.23 264	0.22 303	0.29 358	0.35 406

H2IRNET	0.57 161	0.28 124	0.75 170	0.49 112	0.35 234	0.40 28	0.27 46	1.03 128	1.18 309	0.62 130	1.26 311	1.07 312	0.85 304	1.02 176	0.64 282	0.20 191	0.16 238	0.23 264	0.25 357	0.22 246	0.20 156

MIF-Stereo (partial)	0.48 110	0.28 124	0.83 216	0.51 143	0.53 380	0.39 27	0.27 46	1.03 128	0.64 93	0.47 69	0.71 122	0.51 102	0.51 155	1.13 208	0.47 189	0.20 191	0.16 238	0.23 264	0.20 234	0.24 295	0.20 156

4D-IteraStereo	0.50 124	0.26 83	0.84 225	0.51 143	0.49 353	0.64 205	0.31 75	0.91 92	1.02 226	1.05 226	0.72 125	0.76 190	0.32 42	0.69 74	0.40 131	0.18 110	0.11 20	0.23 264	0.20 234	0.19 146	0.16 60

anonymousa	0.78 296	0.30 172	0.85 231	0.51 143	0.96 508	1.41 442	0.47 257	1.61 299	0.94 190	1.33 369	1.77 457	1.66 445	1.11 415	0.72 80	0.63 278	0.19 148	0.18 298	0.23 264	0.25 357	0.20 182	0.22 213

DisPM	0.68 244	0.30 172	0.85 231	0.66 365	0.35 234	0.60 174	0.44 227	1.10 162	1.10 260	1.56 448	1.10 241	0.80 201	0.58 199	2.37 412	0.46 179	0.25 319	0.14 135	0.23 264	0.21 276	0.20 182	0.26 296

test_5	0.70 254	0.32 222	0.99 293	0.69 404	0.50 358	0.89 326	0.51 285	1.88 375	1.14 286	0.78 156	1.13 263	1.04 305	0.89 330	1.59 310	0.46 179	0.19 148	0.14 135	0.23 264	0.22 303	0.22 246	0.20 156

GLC_STEREO	0.41 60	0.27 107	0.43 11	0.55 215	0.24 20	0.47 72	0.30 68	0.81 61	0.64 93	0.53 108	0.74 131	0.50 98	0.31 35	0.65 67	0.45 173	0.18 110	0.20 330	0.23 264	0.19 205	0.21 226	0.21 184

TRStereo	0.67 231	0.71 477	1.06 315	0.77 456	0.68 449	0.53 129	0.38 150	2.52 511	0.96 199	0.81 164	0.84 156	0.87 232	0.39 83	1.16 214	0.46 179	0.24 299	0.17 267	0.23 264	0.24 348	0.18 110	0.20 156

HHNet	0.64 214	0.28 124	0.69 136	0.45 59	0.46 336	0.50 105	0.57 339	1.13 170	1.03 229	1.26 336	2.21 496	0.70 175	0.59 203	1.10 201	0.51 214	0.21 222	0.13 68	0.23 264	0.19 205	0.20 182	0.31 370

IIG-Stereo	0.97 384	0.34 270	0.80 193	0.90 498	0.33 199	0.61 182	0.26 40	1.27 226	1.08 248	1.69 472	1.37 357	1.44 404	0.74 252	6.94 533	0.53 232	0.21 222	0.14 135	0.23 264	0.18 183	0.20 182	0.15 30

FTStereo	0.92 373	0.28 124	0.61 95	0.57 258	0.34 217	0.65 211	1.80 532	1.09 156	0.84 153	1.75 477	4.13 536	1.04 305	1.62 484	1.59 310	0.48 196	0.21 222	0.17 267	0.23 264	0.22 303	0.19 146	0.58 492

SST-Stereo	0.85 344	0.30 172	0.81 198	0.63 330	0.31 146	0.70 239	0.25 31	1.16 191	0.95 195	1.47 426	1.11 248	0.99 288	0.86 312	5.69 503	0.53 232	0.23 278	0.13 68	0.23 264	0.19 205	0.23 266	0.19 131

RAFT_R40	0.84 337	0.30 172	0.83 216	0.63 330	0.31 146	0.66 217	0.43 208	1.15 186	0.99 215	1.47 426	1.10 241	1.00 294	0.84 299	5.44 500	0.53 232	0.23 278	0.13 68	0.23 264	0.20 234	0.23 266	0.19 131

CRE-IMP	0.57 161	0.32 222	0.82 207	0.54 201	0.29 109	0.77 270	0.25 31	1.19 199	0.79 138	1.09 236	0.95 177	0.81 207	0.57 182	1.11 204	0.57 253	0.22 256	0.14 135	0.23 264	0.19 205	0.28 341	0.24 255

GEStereo_RVC	0.93 378	0.40 363	1.15 345	0.67 379	0.50 358	0.95 354	0.78 411	2.73 524	1.21 322	1.20 298	1.12 252	1.25 361	0.91 336	3.21 449	0.95 372	0.31 411	0.20 330	0.23 264	0.20 234	0.28 341	0.31 370

sAnonymous2	0.59 185	0.61 447	1.82 444	0.61 312	0.52 373	0.51 114	0.54 316	0.97 105	0.70 107	0.50 92	0.68 110	0.46 74	0.63 219	0.61 46	0.41 141	0.22 256	0.17 267	0.23 264	0.21 276	0.85 519	0.56 486

CroCo_RVC	0.59 185	0.61 447	1.82 444	0.61 312	0.52 373	0.51 114	0.54 316	0.97 105	0.70 107	0.50 92	0.68 110	0.46 74	0.63 219	0.61 46	0.41 141	0.22 256	0.17 267	0.23 264	0.21 276	0.85 519	0.56 486

sCroCo_RVC	0.51 127	0.43 380	1.15 345	0.66 365	0.60 417	0.52 120	0.40 172	0.93 93	0.64 93	0.45 62	0.76 133	0.49 91	0.49 147	0.65 67	0.49 207	0.27 366	0.28 434	0.23 264	0.22 303	0.29 358	0.28 330

MMNet	0.89 357	0.35 299	1.44 408	0.64 344	0.59 413	1.83 484	0.48 264	1.70 324	1.38 415	1.45 422	1.19 286	1.25 361	1.16 423	1.77 338	1.27 420	0.20 191	0.19 316	0.23 264	0.22 303	0.25 307	0.24 255

FENet	0.62 202	0.30 172	0.68 130	0.57 258	0.33 199	0.82 296	0.40 172	1.41 257	1.12 274	1.03 222	0.87 162	0.98 283	0.84 299	1.00 170	0.70 300	0.23 278	0.16 238	0.23 264	0.20 234	0.22 246	0.24 255

GwcNet-RSSM	0.83 331	0.34 270	1.29 391	0.65 351	0.55 394	0.78 271	0.62 367	1.89 377	1.27 359	1.18 285	1.39 364	1.56 429	0.91 336	1.60 315	1.22 410	0.26 345	0.20 330	0.23 264	0.24 348	0.21 226	0.21 184

SuperB	2.50 528	0.72 480	18.07 567	0.72 423	0.53 380	1.85 487	0.86 441	1.80 350	2.40 522	1.54 443	1.42 375	1.13 336	1.17 427	4.18 469	4.80 531	0.25 319	0.20 330	0.23 264	0.19 205	7.64 574	0.38 422

DFGA-Net	0.77 291	0.47 396	1.75 438	0.55 215	0.46 336	0.83 303	0.44 227	1.38 247	1.10 260	1.05 226	1.20 287	0.70 175	0.58 199	2.27 402	1.31 422	0.19 148	0.17 267	0.24 288	0.24 348	0.28 341	0.30 360

rvit_stereo_0083	0.49 114	0.34 270	0.85 231	0.57 258	0.36 242	0.49 86	0.43 208	0.73 38	1.05 241	0.50 92	0.57 87	0.55 121	0.50 152	0.92 147	0.50 210	0.25 319	0.25 411	0.24 288	0.20 234	0.25 307	0.19 131

DispNO	0.98 387	0.34 270	2.02 459	0.58 271	0.55 394	0.88 324	0.49 275	1.70 324	1.24 339	1.22 313	1.26 311	1.18 343	0.88 327	5.17 490	0.88 347	0.23 278	0.18 298	0.24 288	0.22 303	0.19 146	0.22 213

MyStereo07	0.50 124	0.30 172	0.58 75	0.58 271	0.48 347	0.59 169	0.78 411	1.19 199	0.60 81	0.49 83	0.54 78	0.43 60	0.55 173	1.32 251	0.36 90	0.18 110	0.18 298	0.24 288	0.21 276	0.23 266	0.23 234

MyStereo06	0.67 231	0.29 147	1.06 315	0.58 271	0.48 347	0.62 185	0.72 399	2.26 469	0.89 166	1.07 234	1.12 252	1.22 352	0.56 179	0.83 115	0.47 189	0.17 75	0.17 267	0.24 288	0.21 276	0.23 266	0.23 234

MyStereo05	0.70 254	0.29 147	1.22 375	0.58 271	0.48 347	0.62 185	0.72 399	1.52 273	1.54 465	1.17 274	0.91 170	0.77 194	0.79 278	1.45 283	0.68 296	0.17 75	0.17 267	0.24 288	0.21 276	0.23 266	0.23 234

MyStereo04	0.71 260	0.30 172	1.28 388	0.58 271	0.48 347	0.59 169	0.78 411	1.74 335	1.49 459	0.94 198	0.91 170	0.74 186	0.86 312	1.59 310	0.69 297	0.18 110	0.18 298	0.24 288	0.21 276	0.23 266	0.23 234

xx1	0.70 254	0.34 270	0.63 102	0.60 298	0.27 59	1.16 399	0.51 285	1.07 144	3.23 541	0.60 124	0.80 147	0.95 274	0.79 278	1.48 290	0.35 73	0.21 222	0.13 68	0.24 288	0.23 335	0.23 266	0.25 276

plain	0.49 114	0.29 147	1.23 377	0.51 143	0.40 285	0.35 17	0.37 140	1.04 135	0.62 88	0.44 55	0.76 133	0.42 57	0.41 87	1.17 219	0.46 179	0.23 278	0.15 201	0.24 288	0.19 205	0.25 307	0.18 97

ToySt	0.73 269	0.35 299	1.64 430	0.54 201	0.37 252	0.92 340	0.81 427	1.21 208	1.03 229	0.86 180	1.12 252	1.31 379	1.01 381	1.04 180	0.88 347	0.19 148	0.20 330	0.24 288	0.24 348	0.27 325	0.28 330

riskmin	0.62 202	0.29 147	0.73 160	0.50 128	0.34 217	0.86 319	0.44 227	1.74 335	1.07 245	0.76 153	0.76 133	1.19 345	1.01 381	0.84 120	0.60 268	0.20 191	0.16 238	0.24 288	0.16 141	0.24 295	0.29 344

qqq	0.62 202	0.36 309	0.88 245	0.50 128	0.28 94	0.64 205	0.62 367	1.58 290	0.91 172	0.83 168	0.96 179	0.95 274	0.79 278	0.99 166	0.67 292	0.21 222	0.23 389	0.24 288	0.23 335	0.23 266	0.25 276

Wz-Net-LNSev	1.17 430	0.72 480	4.71 522	0.66 365	0.84 491	1.72 468	1.13 484	1.97 400	1.43 440	1.34 376	1.32 338	1.66 445	1.30 451	1.44 282	1.51 449	0.29 400	0.26 418	0.24 288	0.23 335	0.33 399	0.35 406

AASNet	0.80 311	0.39 357	1.16 359	0.84 478	0.80 482	1.14 392	0.59 352	2.12 433	1.21 322	1.26 336	1.26 311	0.93 264	0.77 262	0.84 120	1.23 413	0.28 384	0.24 399	0.24 288	0.20 234	0.28 341	0.27 314

GMOStereo	0.55 138	0.28 124	0.72 146	0.52 164	0.30 126	0.53 129	0.43 208	1.02 120	0.98 206	1.44 416	1.14 268	0.88 238	0.57 182	0.62 51	0.39 114	0.16 43	0.14 135	0.24 288	0.22 303	0.20 182	0.18 97

error version	0.55 138	0.28 124	0.72 146	0.52 164	0.30 126	0.53 129	0.43 208	1.02 120	0.98 206	1.44 416	1.14 268	0.88 238	0.57 182	0.62 51	0.39 114	0.16 43	0.14 135	0.24 288	0.22 303	0.20 182	0.18 97

test-v	0.55 138	0.28 124	0.72 146	0.52 164	0.30 126	0.53 129	0.43 208	1.02 120	0.98 206	1.44 416	1.14 268	0.88 238	0.57 182	0.62 51	0.39 114	0.16 43	0.14 135	0.24 288	0.22 303	0.20 182	0.18 97

Patchmatch Stereo++	0.57 161	0.33 241	0.82 207	0.52 164	0.27 59	0.63 196	0.28 53	1.14 174	0.73 111	1.13 250	0.96 179	0.82 213	0.60 209	1.40 269	0.52 222	0.23 278	0.14 135	0.24 288	0.20 234	0.27 325	0.20 156
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
OMP-Stereo	0.95 379	0.35 299	0.79 188	0.92 500	0.32 179	0.49 86	0.35 115	1.22 210	1.11 267	1.58 452	1.12 252	1.44 404	0.69 243	6.92 532	0.51 214	0.20 191	0.15 201	0.24 288	0.19 205	0.21 226	0.16 60

NF-Stereo	0.82 322	0.33 241	0.83 216	0.65 351	0.31 146	0.63 196	0.43 208	1.35 241	0.93 184	1.30 354	1.02 204	0.81 207	0.57 182	5.37 499	0.55 244	0.26 345	0.14 135	0.24 288	0.20 234	0.20 182	0.30 360

OCTAStereo	0.82 322	0.33 241	0.83 216	0.65 351	0.31 146	0.62 185	0.44 227	1.35 241	0.93 184	1.30 354	1.02 204	0.81 207	0.57 182	5.32 494	0.55 244	0.26 345	0.14 135	0.24 288	0.20 234	0.20 182	0.30 360

PSM-adaLoss	0.56 149	0.33 241	0.81 198	0.52 164	0.27 59	0.63 196	0.41 182	1.14 174	0.73 111	1.13 250	0.96 179	0.82 213	0.60 209	1.09 197	0.52 222	0.23 278	0.14 135	0.24 288	0.20 234	0.27 325	0.20 156

ROB_FTStereo_v2	0.57 161	0.33 241	0.81 198	0.52 164	0.27 59	0.62 185	0.42 190	1.14 174	0.73 111	1.13 250	0.97 188	0.82 213	0.60 209	1.15 211	0.53 232	0.23 278	0.14 135	0.24 288	0.20 234	0.27 325	0.20 156

ROB_FTStereo	0.56 149	0.33 241	0.82 207	0.52 164	0.27 59	0.62 185	0.25 31	1.14 174	0.74 118	1.13 250	0.96 179	0.82 213	0.60 209	1.18 220	0.52 222	0.23 278	0.14 135	0.24 288	0.20 234	0.27 325	0.20 156

HUI-Stereo	0.54 135	0.33 241	0.81 198	0.52 164	0.27 59	0.62 185	0.29 60	1.14 174	0.74 118	1.13 250	0.96 179	0.82 213	0.60 209	0.83 115	0.52 222	0.23 278	0.14 135	0.24 288	0.20 234	0.27 325	0.20 156

PFNet	0.92 373	0.28 124	1.20 370	0.68 391	0.32 179	0.62 185	0.55 326	1.27 226	1.01 222	1.47 426	1.09 239	0.97 282	0.68 239	6.58 526	0.59 265	0.21 222	0.13 68	0.24 288	0.19 205	0.20 182	0.20 156

RE-Stereo	0.82 322	0.33 241	0.84 225	0.65 351	0.31 146	0.63 196	0.44 227	1.35 241	0.93 184	1.30 354	1.02 204	0.80 201	0.57 182	5.34 497	0.55 244	0.26 345	0.14 135	0.24 288	0.20 234	0.20 182	0.31 370

Pruner-Stereo	0.64 214	0.31 204	0.79 188	0.66 365	0.31 146	0.61 182	0.42 190	1.22 210	1.09 256	1.53 440	1.09 239	0.94 270	0.55 173	1.37 260	0.56 250	0.25 319	0.14 135	0.24 288	0.21 276	0.21 226	0.25 276

TVStereo	0.82 322	0.33 241	0.84 225	0.65 351	0.31 146	0.63 196	0.44 227	1.35 241	0.93 184	1.30 354	1.02 204	0.80 201	0.57 182	5.34 497	0.55 244	0.26 345	0.14 135	0.24 288	0.20 234	0.20 182	0.31 370

iGMRVC	0.58 173	0.33 241	0.81 198	0.52 164	0.27 59	0.62 185	0.38 150	1.14 174	0.73 111	1.13 250	0.97 188	0.82 213	0.59 203	1.54 300	0.53 232	0.23 278	0.14 135	0.24 288	0.20 234	0.27 325	0.20 156

iRAFT	0.57 161	0.33 241	0.82 207	0.52 164	0.27 59	0.63 196	0.28 53	1.14 174	0.73 111	1.13 250	0.96 179	0.82 213	0.60 209	1.40 269	0.52 222	0.23 278	0.14 135	0.24 288	0.20 234	0.27 325	0.20 156

test-2	0.55 138	0.28 124	0.72 146	0.52 164	0.30 126	0.53 129	0.43 208	1.02 120	0.98 206	1.44 416	1.14 268	0.88 238	0.57 182	0.62 51	0.39 114	0.16 43	0.14 135	0.24 288	0.22 303	0.20 182	0.18 97

RAFT-IKP	0.57 161	0.33 241	0.82 207	0.52 164	0.27 59	0.57 156	0.35 115	1.14 174	0.73 111	1.13 250	0.96 179	0.83 222	0.61 218	1.26 235	0.53 232	0.23 278	0.14 135	0.24 288	0.20 234	0.27 325	0.20 156

TestStereo	0.65 218	0.42 376	0.83 216	0.52 164	0.27 59	0.57 156	0.44 227	1.07 144	0.92 177	0.85 175	1.01 201	0.68 167	0.56 179	3.22 450	0.47 189	0.23 278	0.15 201	0.24 288	0.18 183	0.28 341	0.18 97

delet	0.90 365	0.34 270	1.15 345	0.69 404	0.66 442	1.63 464	0.81 427	1.95 396	1.49 459	1.42 409	1.38 362	1.29 374	0.91 336	1.78 340	1.18 402	0.22 256	0.22 361	0.24 288	0.25 357	0.22 246	0.24 255

UPFNet	0.84 337	0.34 270	1.09 326	0.62 320	0.74 464	1.25 417	0.78 411	1.69 320	1.20 315	1.39 397	1.13 263	1.30 377	0.87 321	1.73 333	1.22 410	0.24 299	0.26 418	0.24 288	0.23 335	0.26 319	0.20 156

ac_64	0.86 348	0.32 222	1.02 303	0.74 437	0.60 417	1.04 371	0.53 302	2.20 464	0.99 215	1.23 316	1.11 248	1.96 482	1.06 403	2.01 375	1.01 383	0.30 407	0.22 361	0.24 288	0.23 335	0.22 246	0.22 213

HGLStereo	0.89 357	0.42 376	1.15 345	0.82 470	1.03 513	1.16 399	0.57 339	1.68 311	1.28 367	1.26 336	1.62 431	1.13 336	1.31 452	1.85 349	1.11 397	0.25 319	0.24 399	0.24 288	0.22 303	0.24 295	0.29 344

BEATNet_4x	0.82 322	0.54 425	2.02 459	0.56 236	0.28 94	1.04 371	0.55 326	2.14 443	1.13 280	1.24 320	1.26 311	1.00 294	0.94 349	1.13 208	1.23 413	0.21 222	0.14 135	0.24 288	0.20 234	0.37 421	0.23 234

test_sample3	0.73 269	0.35 299	1.06 315	0.55 215	0.32 179	0.97 363	0.51 285	2.12 433	1.25 347	1.16 270	1.17 279	0.88 238	0.78 269	1.27 238	0.79 325	0.26 345	0.21 346	0.25 327	0.25 357	0.26 319	0.27 314

ACVNet-DCA	0.59 185	0.34 270	0.63 102	0.60 298	0.27 59	1.16 399	0.51 285	1.58 290	0.91 172	0.60 124	0.80 147	0.47 83	0.87 321	1.48 290	0.35 73	0.21 222	0.13 68	0.25 327	0.15 104	0.23 266	0.25 276

1test111	0.58 173	0.34 270	0.63 102	0.60 298	0.27 59	1.16 399	0.51 285	1.58 290	0.91 172	0.60 124	0.80 147	0.47 83	0.87 321	0.99 166	0.67 292	0.21 222	0.13 68	0.25 327	0.15 104	0.23 266	0.25 276

cc1	0.68 244	0.34 270	0.63 102	0.60 298	0.27 59	1.16 399	0.51 285	1.07 144	3.23 541	0.60 124	0.80 147	0.47 83	0.87 321	1.48 290	0.35 73	0.21 222	0.13 68	0.25 327	0.15 104	0.19 146	0.23 234

tt1	0.65 218	0.34 270	0.65 117	0.60 298	0.27 59	1.14 392	0.48 264	1.08 149	2.62 528	0.59 117	0.79 142	0.49 91	0.80 285	1.57 303	0.35 73	0.21 222	0.13 68	0.25 327	0.16 141	0.20 182	0.23 234

BUS	0.78 296	0.34 270	0.77 178	0.55 215	0.45 328	2.30 511	0.42 190	2.65 519	1.04 235	1.25 323	1.12 252	1.02 301	0.70 246	0.94 151	0.75 311	0.25 319	0.18 298	0.25 327	0.22 303	0.23 266	0.24 255

BSDual-CNN	0.75 277	0.34 270	0.77 178	0.55 215	0.45 328	1.25 417	0.66 380	2.65 519	1.04 235	1.25 323	1.12 252	1.11 332	0.77 262	0.94 151	0.76 314	0.25 319	0.18 298	0.25 327	0.22 303	0.23 266	0.24 255

hknet	0.82 322	0.34 270	1.15 345	0.55 215	0.39 273	1.25 417	0.66 380	2.65 519	1.10 260	1.25 323	1.12 252	1.58 432	0.85 304	1.41 272	0.79 325	0.23 278	0.18 298	0.25 327	0.22 303	0.23 266	0.24 255

Sa-1000	0.76 285	0.30 172	0.92 267	0.62 320	0.31 146	0.78 271	0.37 140	2.00 409	1.38 415	1.30 354	2.04 487	0.86 230	0.74 252	1.87 353	0.40 131	0.19 148	0.14 135	0.25 327	0.24 348	0.21 226	0.19 131

SA	0.69 253	0.31 204	0.97 288	0.64 344	0.30 126	0.56 154	0.38 150	1.84 359	1.35 399	0.99 206	1.37 357	0.69 172	0.94 349	1.88 359	0.43 155	0.20 191	0.16 238	0.25 327	0.23 335	0.22 246	0.19 131

psmg	0.75 277	0.34 270	0.77 178	0.52 164	0.45 328	1.46 447	0.73 402	2.15 448	1.04 235	1.25 323	1.33 343	1.11 332	0.77 262	0.94 151	0.76 314	0.25 319	0.20 330	0.25 327	0.26 375	0.23 266	0.24 255

DAS	0.89 357	0.37 330	1.20 370	0.66 365	0.69 452	0.82 296	0.62 367	1.79 346	1.26 355	1.93 495	1.55 412	0.96 279	1.17 427	2.72 434	0.69 297	0.22 256	0.16 238	0.25 327	0.18 183	0.29 358	0.24 255

SepStereo	0.87 352	0.37 330	1.20 370	0.66 365	0.69 452	0.82 296	0.62 367	1.79 346	1.26 355	1.93 495	1.55 412	0.96 279	1.17 427	2.34 407	0.69 297	0.22 256	0.16 238	0.25 327	0.18 183	0.29 358	0.24 255

PSM-softLoss	0.80 311	0.33 241	0.89 249	0.63 330	0.32 179	0.55 147	0.40 172	1.26 222	0.78 129	1.25 323	1.07 228	0.83 222	0.51 155	5.33 495	0.61 271	0.25 319	0.15 201	0.25 327	0.22 303	0.20 182	0.26 296

KMStereo	0.80 311	0.33 241	0.89 249	0.63 330	0.32 179	0.55 147	0.40 172	1.26 222	0.78 129	1.25 323	1.07 228	0.83 222	0.51 155	5.33 495	0.61 271	0.25 319	0.15 201	0.25 327	0.22 303	0.20 182	0.26 296

IRAFT_RVC	0.90 365	0.30 172	0.89 249	0.67 379	0.31 146	0.64 205	1.00 469	1.40 253	0.97 203	1.23 316	1.04 217	1.00 294	0.96 356	5.77 508	0.57 253	0.24 299	0.13 68	0.25 327	0.21 276	0.20 182	0.21 184

GMM-Stereo	0.75 277	0.27 107	0.66 122	0.56 236	0.34 217	0.71 241	0.97 463	1.09 156	0.91 172	1.37 389	1.79 459	1.11 332	0.79 278	2.08 384	0.48 196	0.19 148	0.12 34	0.25 327	0.25 357	0.21 226	0.78 517

rafts_anoy	0.55 138	0.32 222	0.66 122	0.72 423	0.61 423	0.53 129	0.40 172	1.24 217	1.06 243	0.85 175	0.83 154	0.67 165	0.53 162	0.77 93	0.55 244	0.20 191	0.15 201	0.25 327	0.26 375	0.22 246	0.21 184

UNet	0.86 348	0.36 309	1.52 420	0.62 320	0.74 464	1.56 457	0.49 275	1.55 282	1.12 274	1.28 347	1.10 241	1.52 423	1.10 412	1.69 329	1.14 398	0.24 299	0.18 298	0.25 327	0.21 276	0.25 307	0.25 276

DSFCA	0.95 379	0.38 348	1.23 377	0.55 215	0.66 442	1.50 450	0.93 456	1.58 290	1.24 339	1.59 455	1.16 276	1.48 413	0.95 354	2.96 441	1.20 405	0.31 411	0.28 434	0.25 327	0.26 375	0.29 358	0.26 296

DN-CSS_ROB	0.67 231	0.36 309	1.36 402	0.59 290	0.41 299	0.54 142	0.45 240	1.30 233	0.95 195	1.05 226	1.47 387	0.69 172	0.64 223	1.80 347	0.60 268	0.19 148	0.15 201	0.25 327	0.23 335	0.22 246	0.23 234

MSAF-DinoV2	2.45 526	1.88 547	17.19 563	0.89 496	0.52 373	1.39 436	0.97 463	2.84 532	1.77 491	1.55 446	1.65 438	3.60 535	2.28 526	5.74 505	4.64 528	0.28 384	0.17 267	0.26 348	0.28 403	0.49 476	0.54 478

G2L-Stereo	0.84 337	0.35 299	1.15 345	0.63 330	0.43 314	0.78 271	0.69 388	1.69 320	1.20 315	1.36 387	1.18 282	1.43 403	0.78 269	2.47 421	1.26 417	0.25 319	0.20 330	0.26 348	0.21 276	0.20 182	0.27 314

AIO-test2	0.61 199	0.30 172	0.93 269	0.65 351	0.65 436	0.79 279	0.50 283	1.33 239	1.40 426	0.65 133	1.15 274	0.53 114	0.42 93	1.18 220	0.36 90	0.25 319	0.18 298	0.26 348	0.31 440	0.20 182	0.21 184

DDVS	0.80 311	0.43 380	1.09 326	0.64 344	0.44 324	1.27 420	0.43 208	1.49 270	0.94 190	1.21 305	1.16 276	1.42 398	0.63 219	2.14 390	1.02 386	0.29 400	0.22 361	0.26 348	0.23 335	0.31 381	0.37 414

test_sample4	0.74 273	0.36 309	1.09 326	0.55 215	0.32 179	0.92 340	0.51 285	2.14 443	1.25 347	1.22 313	1.22 295	0.86 230	0.82 291	1.29 242	0.76 314	0.26 345	0.21 346	0.26 348	0.26 375	0.27 325	0.28 330

CAS++	0.48 110	0.34 270	0.59 81	0.48 98	0.32 179	0.45 61	0.29 60	1.73 333	0.78 129	0.71 142	0.73 129	0.36 47	0.28 23	0.70 76	0.35 73	0.27 366	0.22 361	0.26 348	0.21 276	0.29 358	0.22 213
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
ttt	1.26 450	0.36 309	0.79 188	0.65 351	0.42 309	0.94 347	0.57 339	2.33 485	1.38 415	1.25 323	1.65 438	0.92 262	0.78 269	2.64 429	8.73 549	0.30 407	0.28 434	0.26 348	0.25 357	0.29 358	0.32 379

CASS	0.67 231	0.36 309	0.84 225	0.57 258	0.28 94	0.82 296	0.43 208	1.62 302	0.92 177	1.39 397	1.28 326	0.87 232	0.84 299	0.88 134	0.59 265	0.36 453	0.19 316	0.26 348	0.22 303	0.29 358	0.43 447
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
knoymous	0.53 132	0.32 222	0.51 50	0.46 71	0.30 126	0.57 156	0.54 316	1.10 162	0.78 129	0.99 206	0.84 156	0.95 274	0.57 182	0.89 139	0.51 214	0.21 222	0.14 135	0.26 348	0.14 85	0.23 266	0.25 276

dd	0.62 202	0.51 414	1.17 360	0.56 236	0.33 199	0.74 251	0.46 246	1.03 128	1.40 426	0.80 159	0.87 162	0.60 141	0.57 182	1.02 176	0.86 341	0.28 384	0.18 298	0.26 348	0.19 205	0.35 411	0.27 314

RAFT-RH_RVC	1.04 401	0.26 83	0.76 175	0.53 187	0.29 109	0.80 286	0.32 83	0.85 75	1.12 274	2.04 503	4.63 542	1.03 304	0.57 182	5.93 511	0.52 222	0.20 191	0.13 68	0.26 348	0.20 234	0.16 54	0.19 131

Anonymous3	0.64 214	0.47 396	1.31 392	0.59 290	0.50 358	0.93 344	0.69 388	1.11 164	0.83 150	0.74 149	0.89 167	0.65 159	0.68 239	1.08 193	0.54 241	0.40 466	0.31 452	0.26 348	0.26 375	0.31 381	0.30 360

ADLNet	0.89 357	0.39 357	1.09 326	0.88 489	0.73 459	1.24 416	0.75 404	2.02 411	1.41 430	1.58 452	1.37 357	1.26 367	1.00 378	1.31 245	1.18 402	0.28 384	0.21 346	0.26 348	0.26 375	0.29 358	0.36 410

aanetorigin	1.26 450	0.85 495	3.00 498	0.72 423	0.80 482	1.08 382	1.05 475	1.12 166	1.39 424	3.53 544	2.60 513	1.72 454	1.73 497	1.98 370	1.77 478	0.26 345	0.24 399	0.26 348	0.25 357	0.38 427	0.51 472

MSMDNet	0.68 244	0.34 270	0.93 269	0.52 164	0.38 264	0.80 286	0.42 190	1.52 273	1.35 399	1.17 274	1.31 333	1.23 356	0.65 228	0.94 151	0.62 274	0.21 222	0.17 267	0.26 348	0.19 205	0.41 440	0.28 330

zh-mn7	1.84 497	1.51 534	9.67 547	0.70 413	0.54 388	1.47 448	0.84 434	1.93 391	2.13 517	2.50 523	2.70 515	1.67 447	1.35 457	4.75 485	3.14 511	0.32 419	0.27 428	0.27 363	0.27 392	0.32 392	0.39 426

z-mn7	1.77 490	1.06 508	7.02 534	0.74 437	0.54 388	2.58 519	1.03 473	1.90 381	2.73 536	1.61 457	3.00 522	1.96 482	1.40 464	5.23 492	2.87 505	0.31 411	0.25 411	0.27 363	0.25 357	0.34 407	0.35 406

test_sample5	0.75 277	0.36 309	1.04 308	0.55 215	0.31 146	0.84 311	0.53 302	2.12 433	1.23 335	1.18 285	1.30 331	0.88 238	0.86 312	1.37 260	0.76 314	0.26 345	0.22 361	0.27 363	0.28 403	0.28 341	0.29 344

DualNet	0.75 277	0.36 309	1.04 308	0.55 215	0.31 146	0.84 311	0.53 302	2.12 433	1.23 335	1.21 305	1.40 369	0.88 238	0.86 312	1.37 260	0.76 314	0.26 345	0.22 361	0.27 363	0.28 403	0.28 341	0.29 344

CASnet	0.42 71	0.26 83	0.52 56	0.52 164	0.21 7	0.49 86	0.35 115	0.85 75	0.85 157	0.84 173	0.69 115	0.48 88	0.31 35	0.57 36	0.34 64	0.19 148	0.12 34	0.27 363	0.22 303	0.23 266	0.15 30
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
PCWNet_CMD	0.68 244	0.34 270	0.93 269	0.51 143	0.38 264	0.80 286	0.42 190	1.51 271	1.34 396	1.17 274	1.31 333	1.23 356	0.65 228	0.94 151	0.62 274	0.21 222	0.17 267	0.27 363	0.19 205	0.43 446	0.28 330

LL-Strereo	1.42 463	0.44 387	2.02 459	0.62 320	1.07 515	0.73 249	0.65 376	2.02 411	1.21 322	1.60 456	1.62 431	2.02 489	2.10 517	9.67 560	1.07 392	0.22 256	0.20 330	0.27 363	0.24 348	0.23 266	0.33 388

RAFT	0.67 231	0.32 222	0.83 216	0.63 330	0.34 217	0.69 235	0.57 339	1.14 174	0.84 153	1.12 247	1.20 287	1.75 461	0.92 344	1.09 197	0.60 268	0.22 256	0.19 316	0.27 363	0.24 348	0.22 246	0.23 234

EDNetEfficient	2.40 525	1.14 516	8.59 542	0.77 456	0.73 459	1.06 377	1.53 515	1.54 279	4.06 551	4.87 557	2.81 517	2.23 499	3.53 547	3.04 444	9.65 554	0.27 366	0.24 399	0.27 363	0.31 440	0.70 512	0.67 504

PSMNet-RSSM	0.78 296	0.32 222	0.89 249	0.65 351	0.43 314	0.73 249	0.58 346	2.14 443	1.19 311	1.18 285	1.38 362	1.31 379	1.07 405	1.43 279	0.82 335	0.28 384	0.21 346	0.27 363	0.29 422	0.25 307	0.26 296

DMCA	0.71 260	0.36 309	1.17 360	0.53 187	0.45 328	0.84 311	0.46 246	1.52 273	1.09 256	1.20 298	1.12 252	1.21 348	0.74 252	0.87 131	1.09 393	0.25 319	0.20 330	0.27 363	0.19 205	0.24 295	0.29 344

RTSC	1.43 466	0.89 496	3.62 512	0.94 509	0.64 431	1.85 487	0.69 388	2.20 464	2.04 512	2.22 510	1.70 447	1.67 447	1.27 445	2.53 424	4.48 526	0.33 426	0.25 411	0.27 363	0.29 422	0.38 427	0.40 431

NLCA_NET_v2_RVC	0.84 337	0.46 391	1.40 407	0.69 404	0.61 423	0.95 354	0.52 296	1.68 311	1.21 322	1.39 397	1.15 274	1.42 398	0.88 327	1.78 340	0.93 365	0.26 345	0.23 389	0.27 363	0.27 392	0.30 374	0.39 426
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
DeepPruner_ROB	0.79 305	0.55 429	1.14 343	0.61 312	0.46 336	0.78 271	0.54 316	1.83 357	1.00 219	1.42 409	1.27 320	1.23 356	0.77 262	1.56 301	0.89 350	0.35 446	0.28 434	0.27 363	0.26 375	0.32 392	0.34 397

StereoDRNet-Refined	0.84 337	0.43 380	1.01 300	0.66 365	0.43 314	1.32 424	0.49 275	1.64 303	1.24 339	1.53 440	1.45 383	1.49 415	0.97 366	1.32 251	1.31 422	0.21 222	0.17 267	0.27 363	0.25 357	0.25 307	0.34 397
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
DLCB_ROB	0.92 373	0.43 380	0.95 280	0.71 417	0.55 394	1.11 386	0.83 432	1.61 299	1.32 392	1.67 470	1.66 440	1.70 453	0.93 346	1.96 369	1.34 430	0.26 345	0.25 411	0.27 363	0.28 403	0.28 341	0.28 330

FlowAnything_test	0.41 60	0.27 107	0.67 126	0.60 298	0.33 199	0.62 185	0.35 115	0.64 18	0.48 47	0.46 67	0.36 20	0.45 71	0.37 71	0.54 25	0.52 222	0.25 319	0.19 316	0.28 379	0.33 461	0.22 246	0.22 213

rvit_0105_6	0.56 149	0.38 348	1.13 338	0.67 379	0.38 264	0.50 105	0.51 285	0.88 87	1.33 394	0.54 109	0.56 84	0.65 159	0.57 182	0.97 164	0.46 179	0.32 419	0.31 452	0.28 379	0.25 357	0.29 358	0.23 234

ITSA-stereo	0.85 344	0.38 348	0.92 267	0.58 271	0.32 179	0.86 319	0.49 275	2.33 485	1.69 484	1.16 270	1.12 252	0.95 274	0.85 304	2.46 416	1.18 402	0.27 366	0.23 389	0.28 379	0.28 403	0.28 341	0.41 435

test_sample6	0.77 291	0.36 309	1.07 320	0.56 236	0.31 146	0.82 296	0.56 333	2.12 433	1.24 339	1.21 305	1.40 369	0.90 250	0.90 333	1.45 283	0.87 346	0.28 384	0.23 389	0.28 379	0.29 422	0.28 341	0.30 360

fast-acv-ft	1.00 393	0.48 402	1.85 448	0.61 312	0.52 373	1.77 477	0.69 388	1.52 273	1.47 454	1.34 376	1.85 470	1.73 456	1.24 441	1.62 318	1.56 453	0.27 366	0.28 434	0.28 379	0.28 403	0.28 341	0.31 370

Wz-Net-MNSev	1.21 440	0.66 465	3.44 508	0.69 404	0.73 459	1.93 493	1.44 511	2.16 450	1.59 474	1.85 488	1.49 391	1.50 418	1.34 456	2.05 382	1.54 452	0.27 366	0.24 399	0.28 379	0.28 403	0.35 411	0.32 379

AACVNet	0.90 365	0.40 363	0.98 291	0.86 484	0.40 285	0.80 286	0.49 275	1.81 353	0.86 159	1.11 239	1.34 347	1.32 383	0.99 372	4.23 470	0.86 341	0.26 345	0.22 361	0.28 379	0.22 303	0.30 374	0.28 330

PFNet+	0.62 202	0.31 204	0.99 293	0.57 258	0.31 146	0.57 156	0.30 68	0.99 117	1.25 347	1.33 369	1.10 241	0.79 199	0.57 182	1.35 256	0.53 232	0.26 345	0.17 267	0.28 379	0.26 375	0.21 226	0.27 314

HCRNet	0.72 266	0.40 363	0.86 238	0.61 312	0.57 404	0.75 256	0.35 115	1.39 251	1.21 322	1.11 239	0.99 194	1.01 299	0.76 258	2.18 394	0.73 304	0.28 384	0.19 316	0.28 379	0.23 335	0.25 307	0.26 296

ARAFT	0.82 322	0.40 363	1.77 440	0.53 187	0.31 146	0.89 326	0.81 427	2.32 479	1.08 248	1.66 469	1.25 309	1.04 305	0.64 223	1.91 360	0.52 222	0.20 191	0.15 201	0.28 379	0.27 392	0.17 78	0.18 97

CFNet	0.99 390	0.40 363	1.23 377	0.65 351	0.43 314	1.03 370	0.49 275	2.01 410	1.35 399	1.02 219	1.39 364	1.10 327	0.86 312	5.47 501	0.89 350	0.24 299	0.18 298	0.28 379	0.27 392	0.27 325	0.22 213

NaN_ROB	1.23 445	0.63 455	1.76 439	0.67 379	0.50 358	1.59 460	2.00 535	1.87 370	1.52 462	2.14 509	1.26 311	1.40 397	1.09 409	4.60 479	1.75 475	0.28 384	0.34 474	0.28 379	0.29 422	0.30 374	0.37 414

w-ln-seven-2	1.42 463	0.69 473	6.86 532	0.71 417	0.62 427	1.23 414	0.92 452	1.84 359	1.59 474	1.74 476	1.59 428	1.49 415	1.40 464	3.69 463	2.22 490	0.27 366	0.26 418	0.29 391	0.26 375	0.34 407	0.33 388

rvit_0105_4	0.58 173	0.40 363	1.19 366	0.68 391	0.38 264	0.53 129	0.55 326	0.93 93	1.27 359	0.56 115	0.61 95	0.72 184	0.63 219	1.01 173	0.47 189	0.33 426	0.33 470	0.29 391	0.25 357	0.29 358	0.26 296

DCVSM-stereo	0.75 277	0.36 309	0.82 207	0.58 271	0.43 314	0.78 271	0.42 190	1.30 233	1.05 241	1.79 482	1.04 217	1.60 433	1.08 406	1.12 206	0.86 341	0.25 319	0.27 428	0.29 391	0.24 348	0.30 374	0.37 414

mmm	0.68 244	0.37 330	0.91 264	0.54 201	0.34 217	0.86 319	0.58 346	1.72 331	1.02 226	1.13 250	1.41 374	0.83 222	0.78 269	0.95 159	0.67 292	0.22 256	0.20 330	0.29 391	0.26 375	0.27 325	0.27 314

StereoVision	0.67 231	0.37 330	1.02 303	0.60 298	0.41 299	0.50 105	0.41 182	1.32 237	0.96 199	0.73 148	2.48 511	0.82 213	0.57 182	1.06 188	0.50 210	0.26 345	0.28 434	0.29 391	0.28 403	0.37 421	0.22 213

LL-Strereo2	0.56 149	0.36 309	0.77 178	0.56 236	0.40 285	0.68 226	0.37 140	1.21 208	0.83 150	0.96 203	0.79 142	0.91 254	0.41 87	1.08 193	0.48 196	0.18 110	0.17 267	0.29 391	0.25 357	0.22 246	0.19 131

WZ-Net	2.14 515	1.08 511	11.68 554	0.89 496	0.78 478	1.76 475	1.59 519	2.39 491	2.03 510	2.11 507	1.95 481	2.30 505	2.28 526	5.94 512	3.86 521	0.35 446	0.27 428	0.29 391	0.32 447	0.52 481	0.50 468

pcwnet_v2	0.91 370	0.39 357	2.74 491	0.64 344	0.55 394	0.81 294	0.49 275	2.19 461	1.63 479	1.44 416	1.64 437	1.09 323	0.79 278	1.31 245	0.70 300	0.32 419	0.25 411	0.29 391	0.27 392	0.37 421	0.37 414

GwcNet	1.26 450	0.63 455	5.13 524	0.81 467	1.15 524	1.73 471	0.69 388	1.84 359	1.53 463	1.51 435	1.71 449	1.72 454	1.09 409	2.20 395	1.61 460	0.31 411	0.30 447	0.29 391	0.27 392	0.30 374	0.41 435

DPSNet	1.91 504	0.64 458	5.95 526	0.73 431	0.59 413	2.04 500	1.61 520	3.84 546	1.96 507	1.54 443	1.39 364	2.27 502	3.32 544	4.95 487	4.79 529	0.50 500	0.31 452	0.29 391	0.26 375	0.67 509	0.54 478

StereoDRNet	1.05 406	0.53 422	2.21 473	0.80 463	0.93 502	1.50 450	0.90 448	2.06 423	1.44 443	1.68 471	1.20 287	1.48 413	0.99 372	1.86 352	1.60 459	0.29 400	0.24 399	0.29 391	0.28 403	0.35 411	0.33 388

PWCDC_ROB	1.39 459	0.91 500	2.10 465	1.08 519	0.92 499	1.72 468	0.58 346	2.03 415	3.30 543	1.32 363	4.87 545	1.21 348	1.71 495	1.98 370	1.75 475	0.65 519	0.26 418	0.29 391	0.25 357	0.56 492	0.41 435

MultiAttention	4.59 553	0.35 299	0.90 259	0.75 446	0.46 336	31.81 585	4.41 563	2.35 488	1.41 430	1.64 465	2.43 507	2.42 512	0.70 246	38.40 585	1.78 479	0.23 278	0.15 201	0.30 403	0.30 434	0.48 472	0.48 459

rvit_0105_5	0.61 199	0.41 373	1.19 366	0.67 379	0.37 252	0.57 156	0.56 333	1.08 149	1.28 367	0.65 133	0.68 110	0.77 194	0.67 235	0.91 145	0.51 214	0.33 426	0.32 464	0.30 403	0.27 392	0.28 341	0.28 330

UGAM	1.17 430	0.29 147	1.08 323	0.55 215	0.43 314	0.69 235	0.71 398	1.14 174	1.35 399	1.00 210	1.49 391	1.90 470	0.86 312	9.61 559	0.89 350	0.21 222	0.19 316	0.30 403	0.25 357	0.20 182	0.18 97

ssnet_v2	0.92 373	0.39 357	1.22 375	0.66 365	0.39 273	1.31 423	0.96 462	2.32 479	1.45 448	1.48 432	1.17 279	1.53 424	0.91 336	1.16 214	1.71 474	0.31 411	0.27 428	0.30 403	0.29 422	0.28 341	0.29 344

RAFT + AFF	1.07 413	0.47 396	1.36 402	0.68 391	0.50 358	1.20 410	1.22 496	2.58 515	1.26 355	1.33 369	1.56 418	1.19 345	1.49 478	3.89 468	1.01 383	0.22 256	0.26 418	0.30 403	0.27 392	0.29 358	0.32 379

FADNet-RVC-Resample	0.91 370	0.51 414	2.92 496	0.64 344	0.46 336	1.07 378	0.60 359	1.76 339	1.24 339	1.10 238	0.98 193	1.06 309	0.98 369	2.17 393	0.95 372	0.24 299	0.22 361	0.30 403	0.32 447	0.36 415	0.40 431

SGM_RVC	1.88 499	0.40 363	0.90 259	0.63 330	0.30 126	2.81 527	1.26 501	2.73 524	1.81 498	4.09 546	2.85 519	3.88 539	3.19 541	8.42 549	2.44 498	0.33 426	0.31 452	0.30 403	0.28 403	0.31 381	0.31 370
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
w-ln-seven	1.56 475	0.83 493	5.96 527	0.78 460	0.74 464	2.64 523	1.01 472	2.13 441	2.03 510	2.09 506	1.76 454	1.84 469	1.27 445	2.98 442	3.23 512	0.29 400	0.26 418	0.31 410	0.30 434	0.41 440	0.38 422

ffm	0.79 305	0.36 309	1.51 416	0.56 236	0.40 285	0.76 261	0.59 352	1.08 149	2.62 528	1.19 293	1.49 391	1.07 312	0.85 304	1.57 303	0.35 73	0.21 222	0.13 68	0.31 410	0.28 403	0.20 182	0.23 234

ff1	1.88 499	0.36 309	1.51 416	0.56 236	0.40 285	0.76 261	0.59 352	1.08 149	2.62 528	1.19 293	1.49 391	1.07 312	0.85 304	9.88 564	13.82 562	0.21 222	0.13 68	0.31 410	0.28 403	0.20 182	0.23 234

mmx	1.89 502	0.36 309	1.51 416	0.56 236	0.40 285	0.76 261	0.59 352	2.32 479	1.41 430	1.19 293	1.49 391	1.07 312	0.85 304	9.88 564	13.82 562	0.25 319	0.21 346	0.31 410	0.28 403	0.32 392	0.29 344

xxx	1.89 502	0.36 309	1.51 416	0.56 236	0.40 285	0.76 261	0.59 352	2.32 479	1.41 430	1.19 293	1.49 391	1.07 312	0.85 304	9.88 564	13.82 562	0.25 319	0.21 346	0.31 410	0.28 403	0.32 392	0.29 344

GMStereo_Zeroshot	0.70 254	0.64 458	1.11 333	0.65 351	0.38 264	0.84 311	0.37 140	1.09 156	1.16 298	1.14 264	1.07 228	1.26 367	0.55 173	1.23 228	0.65 287	0.34 436	0.17 267	0.31 410	0.18 183	0.57 494	0.23 234

Wz-Net-SNSev	1.68 485	1.45 529	8.71 543	0.71 417	0.67 448	1.35 431	1.51 512	2.15 448	1.47 454	1.51 435	1.68 444	2.27 502	1.38 461	4.23 470	2.36 497	0.32 419	0.29 443	0.31 410	0.33 461	0.43 446	0.39 426

NINENet	0.81 320	0.40 363	0.89 249	0.65 351	0.53 380	2.30 511	0.42 190	2.12 433	1.13 280	1.20 298	1.27 320	1.02 301	0.70 246	1.26 235	0.75 311	0.29 400	0.24 399	0.31 410	0.21 276	0.27 325	0.26 296

SACVNet	0.89 357	0.51 414	1.08 323	0.83 474	0.58 407	0.83 303	0.78 411	1.84 359	1.17 303	1.39 397	1.33 343	1.25 361	1.01 381	2.31 406	0.92 362	0.35 446	0.26 418	0.31 410	0.29 422	0.35 411	0.48 459

psm_up	0.83 331	0.37 330	0.88 245	0.68 391	0.59 413	1.05 374	0.92 452	1.68 311	1.17 303	1.41 405	1.22 295	1.30 377	1.31 452	1.39 267	0.89 350	0.27 366	0.30 447	0.31 410	0.27 392	0.28 341	0.28 330

FADNet	0.98 387	0.64 458	2.57 486	0.66 365	0.55 394	0.95 354	0.57 339	1.91 382	1.38 415	0.94 198	1.02 204	1.36 389	1.00 378	2.69 432	0.97 376	0.34 436	0.34 474	0.31 410	0.34 467	0.61 503	0.42 443

DRN-Test	1.07 413	0.49 407	1.95 456	0.75 446	0.81 486	1.61 461	0.78 411	2.26 469	1.53 463	1.84 486	1.35 352	1.42 398	1.04 397	2.26 401	1.61 460	0.28 384	0.23 389	0.31 410	0.30 434	0.33 399	0.33 388

zh-sn7	2.00 508	1.73 542	9.50 546	0.77 456	0.73 459	1.77 477	1.32 504	2.08 426	1.66 481	1.91 491	2.48 511	1.81 467	2.25 525	5.74 505	4.07 522	0.33 426	0.33 470	0.32 422	0.32 447	0.44 457	0.46 457

YMNet	1.04 401	0.59 439	1.67 433	0.86 484	0.86 493	1.84 485	0.61 364	1.70 324	1.28 367	1.65 466	1.98 482	1.75 461	0.96 356	1.57 303	1.58 455	0.34 436	0.37 490	0.32 422	0.32 447	0.33 399	0.32 379

YMNet_1	1.04 401	0.59 439	1.67 433	0.86 484	0.86 493	1.84 485	0.61 364	1.70 324	1.28 367	1.65 466	1.98 482	1.75 461	0.96 356	1.57 303	1.58 455	0.34 436	0.37 490	0.32 422	0.32 447	0.33 399	0.32 379

test_sample7	0.78 296	0.39 357	0.89 249	0.55 215	0.35 234	0.93 344	0.75 404	1.99 405	1.27 359	1.25 323	1.22 295	1.09 323	1.01 381	1.31 245	0.73 304	0.32 419	0.32 464	0.32 422	0.32 447	0.33 399	0.33 388

coex-ft	8.35 565	2.39 556	100.24 592	0.68 391	0.54 388	1.77 477	1.57 518	1.71 328	11.00 565	18.91 580	3.76 532	3.85 538	8.23 566	3.29 453	6.58 539	0.31 411	0.31 452	0.32 422	0.31 440	0.69 511	0.57 489

FINET	1.54 473	0.67 469	7.28 535	0.76 454	0.97 509	1.42 445	1.38 508	2.80 531	3.12 540	1.23 316	1.68 444	1.04 305	1.11 415	3.35 455	1.78 479	0.43 475	0.37 490	0.32 422	0.29 422	0.43 446	0.41 435

FADNet_RVC	0.88 355	0.56 433	2.15 469	0.57 258	0.43 314	1.17 406	0.46 246	1.68 311	1.12 274	0.91 189	1.24 307	0.91 254	0.94 349	2.22 396	1.20 405	0.28 384	0.22 361	0.32 422	0.28 403	0.46 467	0.42 443

FADNet-RVC	0.96 383	0.72 480	2.96 497	0.64 344	0.49 353	0.90 330	0.59 352	1.85 367	1.27 359	0.92 192	0.97 188	1.36 389	0.90 333	2.36 409	1.31 422	0.30 407	0.29 443	0.32 422	0.32 447	0.42 444	0.37 414

ADCRef	1.50 470	0.61 447	3.83 514	0.76 454	0.77 474	1.91 491	0.77 408	2.16 450	1.34 396	1.63 463	1.59 428	1.35 388	1.40 464	1.79 345	8.32 546	0.25 319	0.21 346	0.32 422	0.31 440	0.31 381	0.32 379

ADCP+	2.12 514	0.56 433	10.01 548	0.68 391	0.91 498	2.25 509	1.04 474	1.92 389	1.50 461	1.58 452	1.34 347	1.73 456	1.62 484	2.27 402	13.20 559	0.25 319	0.22 361	0.32 422	0.29 422	0.38 427	0.34 397

AdaStereo	0.74 273	0.48 402	0.86 238	0.75 446	0.38 264	0.94 347	0.56 333	2.05 422	1.24 339	1.15 266	1.22 295	1.07 312	0.67 235	1.05 183	0.73 304	0.33 426	0.16 238	0.32 422	0.22 303	0.29 358	0.23 234
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.
SANet	2.26 519	0.70 475	6.94 533	0.69 404	0.46 336	2.76 526	1.76 527	2.61 517	5.84 561	2.45 519	3.52 530	3.71 536	3.38 546	5.90 509	2.14 488	0.34 436	0.31 452	0.32 422	0.29 422	0.54 489	0.43 447

Wz-Net-TNSev	2.10 512	2.71 564	9.30 544	0.72 423	0.65 436	2.41 516	1.81 533	2.45 498	1.77 491	1.62 461	1.56 418	2.56 516	2.01 511	5.30 493	4.46 525	0.41 470	0.38 495	0.33 434	0.37 478	0.54 489	0.64 502

CFNet_pseudo	0.68 244	0.34 270	0.93 269	0.50 128	0.39 273	0.72 244	0.42 190	1.44 260	1.25 347	1.17 274	1.35 352	1.22 352	0.66 233	1.04 180	0.64 282	0.21 222	0.17 267	0.33 434	0.19 205	0.39 432	0.28 330

EDNetEfficientorigin	10.59 570	1.52 535	177.33 593	0.68 391	0.54 388	1.66 466	1.20 495	1.94 393	3.39 544	4.69 555	3.37 527	3.08 529	2.79 538	3.25 451	3.63 516	0.26 345	0.24 399	0.33 434	0.28 403	0.85 519	0.87 523

CFNet-ft	0.78 296	0.36 309	0.74 165	0.67 379	0.56 399	0.86 319	0.54 316	1.46 264	1.17 303	1.01 215	1.28 326	1.68 450	1.03 391	1.57 303	0.95 372	0.27 366	0.21 346	0.33 434	0.26 375	0.31 381	0.26 296

STTStereo	0.82 322	0.53 422	1.53 423	0.68 391	0.56 399	0.88 324	0.56 333	1.57 288	1.14 286	1.39 397	1.10 241	1.26 367	0.84 299	1.49 297	0.90 354	0.29 400	0.28 434	0.33 434	0.40 484	0.33 399	0.37 414

PA-Net	1.14 425	0.63 455	2.12 467	0.67 379	0.75 468	1.19 409	0.91 450	1.91 382	1.46 453	1.18 285	1.23 303	1.33 385	1.17 427	4.31 473	1.41 437	0.29 400	0.46 515	0.33 434	0.50 507	0.33 399	0.57 489
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
CFNet_RVC	0.78 296	0.36 309	0.74 165	0.67 379	0.56 399	0.86 319	0.54 316	1.46 264	1.17 303	1.01 215	1.28 326	1.68 450	1.03 391	1.57 303	0.95 372	0.27 366	0.21 346	0.33 434	0.26 375	0.31 381	0.26 296

XPNet_ROB	1.02 398	0.56 433	1.33 396	0.75 446	0.58 407	1.11 386	1.13 484	1.77 341	1.29 379	1.88 489	1.43 379	1.63 442	1.13 422	2.04 378	1.69 470	0.40 466	0.31 452	0.33 434	0.29 422	0.37 421	0.37 414

rvit_0105_3	0.66 220	0.47 396	1.27 385	0.74 437	0.40 285	0.63 196	0.70 395	1.22 210	1.28 367	0.83 168	0.71 122	0.82 213	0.72 251	0.93 150	0.58 258	0.37 456	0.34 474	0.34 442	0.32 447	0.28 341	0.31 370

Syn2CoEx	1.23 445	0.80 487	3.07 500	0.83 474	0.68 449	1.39 436	0.87 445	2.23 466	1.57 472	1.28 347	1.58 424	1.42 398	1.57 482	3.79 466	1.48 446	0.36 453	0.32 464	0.34 442	0.30 434	0.30 374	0.41 435

psmorigin	1.69 487	0.74 485	13.13 555	0.70 413	0.60 417	1.16 399	0.79 419	1.69 320	1.25 347	2.07 505	1.77 457	2.23 499	1.51 479	2.14 390	1.45 441	0.39 464	0.41 502	0.34 442	0.33 461	0.45 460	0.63 501

hitnet-ft	0.84 337	0.38 348	0.75 170	0.59 290	0.44 324	0.99 365	0.47 257	1.61 299	1.38 415	1.21 305	1.22 295	1.82 468	0.99 372	1.87 353	1.09 393	0.33 426	0.29 443	0.34 442	0.27 392	0.36 415	0.33 388

FAT-Stereo	1.10 419	0.43 380	1.46 410	0.74 437	0.60 417	1.13 389	0.92 452	2.06 423	1.71 487	1.75 477	2.00 485	2.02 489	1.47 475	2.02 377	1.26 417	0.44 484	0.36 485	0.34 442	0.29 422	0.36 415	0.57 489

GANet	1.41 461	0.52 420	1.18 365	0.74 437	0.48 347	1.40 440	1.69 521	1.87 370	1.28 367	1.56 448	2.39 504	1.56 429	1.25 442	9.13 553	1.20 405	0.31 411	0.32 464	0.34 442	0.29 422	0.40 436	0.33 388

UCFNet_RVC	0.72 266	0.37 330	0.59 81	0.66 365	0.41 299	0.89 326	0.68 385	1.78 343	1.15 291	1.01 215	1.20 287	1.22 352	0.95 354	1.07 190	0.66 291	0.28 384	0.21 346	0.34 442	0.31 440	0.33 399	0.29 344

DMCA-RVC	0.83 331	0.46 391	2.19 472	0.68 391	0.49 353	0.84 311	0.48 264	1.44 260	1.07 245	1.56 448	1.04 217	1.29 374	0.86 312	1.49 297	0.92 362	0.27 366	0.22 361	0.35 449	0.28 403	0.32 392	0.28 330

S-Stereo	1.17 430	0.48 402	2.25 476	0.83 474	0.81 486	1.22 412	1.17 491	2.12 433	2.08 513	1.47 426	2.13 492	1.55 427	1.16 423	2.09 385	1.46 443	0.42 474	0.40 501	0.35 449	0.32 447	0.45 460	0.73 512

RTS	2.76 530	1.55 537	15.40 558	1.13 522	1.42 536	3.75 544	2.21 544	2.45 498	2.72 534	2.91 534	2.85 519	2.58 517	1.62 484	6.28 520	5.80 536	0.41 470	0.30 447	0.35 449	0.35 471	0.52 481	0.54 478

RTSA	2.76 530	1.55 537	15.40 558	1.13 522	1.42 536	3.75 544	2.21 544	2.45 498	2.72 534	2.91 534	2.85 519	2.58 517	1.62 484	6.28 520	5.80 536	0.41 470	0.30 447	0.35 449	0.35 471	0.52 481	0.54 478

ADCL	1.82 495	0.70 475	4.57 521	0.70 413	0.63 430	2.56 518	1.77 528	2.08 426	1.77 491	1.95 499	1.89 474	2.04 494	1.88 507	2.36 409	9.55 553	0.27 366	0.25 411	0.35 449	0.32 447	0.39 432	0.39 426

AnyNet_C32	2.14 515	1.45 529	7.38 536	0.95 511	1.12 518	2.23 507	2.34 550	2.10 431	1.54 465	2.44 518	1.79 459	2.04 494	1.66 490	2.69 432	10.48 556	0.38 458	0.35 481	0.35 449	0.42 488	0.50 478	0.60 497

RYNet	1.24 448	0.52 420	1.57 427	0.73 431	0.97 509	1.74 473	0.95 461	2.09 429	1.54 465	1.44 416	1.18 282	1.94 480	1.29 448	4.57 478	1.93 483	0.27 366	0.23 389	0.35 449	0.27 392	0.57 494	0.59 494

TDLM	1.08 417	0.50 410	1.01 300	0.69 404	0.54 388	0.91 333	1.40 509	1.60 297	1.36 408	1.17 274	1.40 369	1.07 312	1.00 378	6.19 514	0.85 340	0.34 436	0.22 361	0.35 449	0.26 375	0.38 427	0.29 344

CVANet_RVC	1.10 419	0.49 407	1.15 345	0.65 351	0.54 388	0.93 344	1.00 469	1.69 320	1.36 408	1.42 409	1.39 364	1.24 360	1.17 427	6.22 516	0.80 332	0.35 446	0.24 399	0.35 449	0.30 434	0.44 457	0.32 379

ccs_rob	0.68 244	0.34 270	0.93 269	0.50 128	0.39 273	0.72 244	0.42 190	1.43 259	1.25 347	1.17 274	1.34 347	1.22 352	0.66 233	1.04 180	0.64 282	0.21 222	0.17 267	0.35 449	0.20 234	0.40 436	0.29 344

rvit_105_1	0.76 285	0.54 425	1.27 385	0.80 463	0.49 353	0.74 251	0.86 441	1.39 251	1.23 335	1.00 210	0.80 147	0.93 264	0.78 269	1.29 242	0.78 320	0.43 475	0.36 485	0.36 459	0.42 488	0.30 374	0.36 410

GASNet	1.13 423	1.10 514	3.29 506	1.00 515	0.68 449	0.82 296	0.67 382	1.85 367	1.38 415	1.39 397	1.25 309	1.25 361	1.20 437	2.72 434	1.62 462	0.46 488	0.26 418	0.36 459	0.34 467	0.55 491	0.33 388

PWC_ROB	1.39 459	0.93 502	4.07 516	0.77 456	0.83 489	1.16 399	0.53 302	1.87 370	2.01 509	2.36 515	3.06 524	1.65 444	1.60 483	2.65 431	2.29 495	0.34 436	0.23 389	0.36 459	0.25 357	0.39 432	0.49 464

CFNet_ucs	0.73 269	0.34 270	0.94 276	0.53 187	0.44 324	0.76 261	0.46 246	1.73 333	1.34 396	1.24 320	1.54 409	1.08 322	0.64 223	1.05 183	0.64 282	0.26 345	0.20 330	0.37 462	0.22 303	0.42 444	0.30 360

SGM-ForestM	7.81 564	0.48 402	11.02 552	0.74 437	0.40 285	16.83 571	12.72 572	7.91 568	8.13 563	11.53 573	10.25 567	22.44 582	14.01 572	17.02 574	20.52 573	0.38 458	0.39 500	0.37 462	0.36 474	0.37 421	0.38 422

MDST_ROB	1.88 499	0.40 363	1.71 436	0.93 506	0.60 417	4.27 552	1.23 498	3.99 548	1.44 443	4.61 554	2.63 514	1.44 404	1.03 391	9.78 561	1.62 462	0.33 426	0.26 418	0.37 462	0.33 461	0.31 381	0.34 397

PSMNet_ROB	0.95 379	0.57 438	1.45 409	0.75 446	0.64 431	1.28 421	1.12 482	1.84 359	1.15 291	1.16 270	1.29 330	1.44 404	0.89 330	1.74 334	1.70 472	0.33 426	0.25 411	0.37 462	0.39 482	0.36 415	0.32 379

TCMNet	1.07 413	0.66 465	2.49 482	0.92 500	1.32 534	1.14 392	0.67 382	1.91 382	1.29 379	1.20 298	1.57 422	1.29 374	0.96 356	2.23 397	1.59 458	0.32 419	0.31 452	0.38 466	0.35 471	0.43 446	0.40 431

PSM-AAD	0.80 311	0.29 147	0.58 75	0.58 271	0.29 109	0.76 261	1.19 493	1.08 149	0.94 190	1.65 466	1.58 424	0.81 207	2.12 521	1.67 323	0.44 160	0.19 148	0.14 135	0.38 466	0.32 447	0.22 246	0.68 508

ADCPNet	1.97 507	0.78 486	9.38 545	0.74 437	0.61 423	2.73 525	1.36 507	2.11 432	1.66 481	1.92 493	1.70 447	2.45 513	2.07 515	2.50 422	6.84 541	0.38 458	0.38 495	0.38 466	0.43 492	0.47 471	0.50 468

ETE_ROB	1.01 397	0.69 473	1.49 414	0.72 423	0.50 358	1.15 396	1.12 482	1.91 382	1.24 339	1.94 497	1.50 398	1.73 456	1.06 403	1.78 340	1.33 429	0.33 426	0.26 418	0.38 466	0.34 467	0.40 436	0.44 450

stereogan	1.22 441	0.45 388	2.03 462	0.87 487	0.85 492	2.52 517	0.72 399	1.98 401	1.78 495	1.92 493	1.94 479	2.31 506	1.42 469	2.10 386	1.14 398	0.38 458	0.36 485	0.39 470	0.32 447	0.52 481	0.49 464

SHD	1.42 463	0.81 490	2.79 493	0.98 513	0.92 499	1.97 494	0.68 385	2.43 496	2.55 525	2.54 524	1.72 450	2.01 488	1.62 484	2.14 390	2.70 502	0.40 466	0.33 470	0.39 470	0.40 484	0.48 472	0.54 478

ADCMid	2.11 513	0.90 497	8.39 541	0.75 446	0.69 452	1.98 495	1.14 487	2.18 459	1.67 483	2.85 531	1.85 470	2.35 508	2.02 513	2.35 408	10.58 557	0.34 436	0.32 464	0.39 470	0.44 494	0.51 480	0.53 477

NVstereo2D	0.99 390	0.45 388	2.21 473	0.79 462	0.75 468	1.20 410	0.86 441	1.98 401	1.41 430	1.02 219	1.18 282	1.31 379	0.97 366	2.25 400	0.93 365	0.45 487	0.22 361	0.39 470	0.25 357	0.59 497	0.68 508

SGM-Forest	1.29 454	0.40 363	0.74 165	0.54 201	0.37 252	1.55 455	1.26 501	1.82 355	1.39 424	2.22 510	1.81 465	1.64 443	1.02 389	7.65 542	1.20 405	0.39 464	0.37 490	0.39 470	0.34 467	0.37 421	0.34 397
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
CBMV	1.04 401	0.48 402	0.88 245	0.56 236	0.36 242	1.52 452	1.55 516	1.87 370	1.59 474	2.11 507	1.67 442	1.46 410	1.35 457	1.92 361	1.31 422	0.35 446	0.35 481	0.39 470	0.33 461	0.34 407	0.34 397
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
rvit_stereo_0075_2	0.66 220	0.47 396	1.21 374	0.67 379	0.66 442	0.53 129	0.48 264	1.24 217	1.17 303	0.77 154	0.91 170	0.78 198	0.59 203	1.05 183	0.63 278	0.37 456	0.28 434	0.40 476	0.31 440	0.38 427	0.34 397

ADCS	2.35 521	1.26 523	6.54 530	0.85 481	0.77 474	2.18 506	1.79 529	2.47 503	2.20 518	2.80 530	2.14 494	2.38 509	2.09 516	2.81 437	13.83 565	0.43 475	0.41 502	0.40 476	0.45 497	0.59 497	0.67 504

AnyNet_C01	2.38 523	2.21 554	10.17 549	0.99 514	0.79 480	3.12 534	2.37 551	2.69 523	1.89 502	2.58 526	2.44 508	2.70 521	1.86 506	3.65 459	7.12 542	0.41 470	0.41 502	0.40 476	0.42 488	0.68 510	0.79 518

DANet	1.16 428	0.64 458	1.52 420	0.88 489	0.74 464	1.52 452	0.52 296	1.68 311	1.21 322	1.81 483	1.55 412	2.02 489	1.11 415	3.30 454	2.28 493	0.34 436	0.31 452	0.40 476	0.30 434	0.46 467	0.54 478
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
WCMA_ROB	2.05 509	0.55 429	1.77 440	0.74 437	0.61 423	2.24 508	1.56 517	2.17 458	1.79 496	4.16 550	6.36 552	5.66 551	4.66 555	3.19 448	2.77 503	0.55 508	0.45 511	0.40 476	0.43 492	0.48 472	0.50 468

CSAN	1.61 479	0.67 469	3.24 505	0.74 437	0.52 373	1.77 477	1.74 526	1.98 401	1.94 505	2.47 522	2.33 502	1.93 476	2.04 514	6.45 525	1.95 484	0.43 475	0.36 485	0.41 481	0.42 488	0.43 446	0.44 450

APVNet	1.11 421	0.59 439	1.95 456	0.87 487	0.77 474	1.90 490	0.82 431	2.03 415	1.15 291	1.14 264	1.43 379	1.55 427	1.12 421	3.03 443	1.62 462	0.32 419	0.34 474	0.42 482	0.36 474	0.36 415	0.41 435

ISRNet	0.83 331	0.35 299	1.31 392	0.84 478	0.65 436	0.60 174	0.41 182	1.28 230	1.15 291	1.61 457	1.55 412	1.34 386	0.77 262	1.33 254	0.98 377	0.40 466	0.34 474	0.43 483	0.38 481	0.34 407	0.49 464

SDNR	1.66 482	0.55 429	2.36 479	0.56 236	0.58 407	3.79 546	0.45 240	1.78 343	1.40 426	1.38 394	2.45 509	1.13 336	0.96 356	11.03 570	1.31 422	0.67 521	0.64 535	0.43 483	0.32 447	0.71 514	0.76 516

Nwc_Net	1.19 436	0.53 422	2.34 478	0.92 500	0.81 486	1.49 449	0.70 395	2.28 477	1.32 392	1.41 405	2.27 498	2.03 492	1.76 499	2.05 382	1.46 443	0.43 475	0.30 447	0.43 483	0.46 499	0.39 432	0.40 431

SAMSARA	1.80 493	0.90 497	3.37 507	1.28 531	1.13 520	3.71 542	2.33 549	2.53 512	1.93 504	3.17 542	1.73 451	2.99 525	1.68 492	3.53 458	2.46 499	0.47 492	0.54 527	0.43 483	0.47 501	0.59 497	0.64 502

LALA_ROB	1.06 408	0.66 465	1.37 405	0.70 413	0.53 380	1.61 461	1.25 500	1.81 353	1.48 458	1.82 485	1.40 369	1.93 476	1.03 391	1.68 325	1.69 470	0.38 458	0.28 434	0.43 483	0.37 478	0.43 446	0.38 422

G-Net	1.71 488	0.67 469	2.09 464	1.14 525	0.75 468	2.96 533	0.89 447	1.58 290	1.30 383	2.76 529	8.12 563	2.29 504	2.51 533	1.94 364	2.23 492	0.49 496	0.45 511	0.45 488	0.31 440	0.62 504	0.59 494

NCC-stereo	1.20 438	0.60 442	1.84 446	0.88 489	0.95 506	1.32 424	0.94 458	2.14 443	1.36 408	1.43 413	1.79 459	1.93 476	2.13 522	2.54 425	1.41 437	0.49 496	0.38 495	0.45 488	0.59 520	0.43 446	0.45 452

Abc-Net	1.20 438	0.60 442	1.84 446	0.88 489	0.95 506	1.32 424	0.94 458	2.14 443	1.36 408	1.43 413	1.79 459	1.93 476	2.13 522	2.54 425	1.41 437	0.49 496	0.38 495	0.45 488	0.59 520	0.43 446	0.45 452
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
XQC	1.51 471	0.98 505	3.20 502	0.92 500	0.76 473	2.01 498	1.17 491	2.53 512	1.99 508	2.01 502	1.54 409	2.00 486	1.54 480	3.16 447	3.46 515	0.49 496	0.31 452	0.45 488	0.40 484	0.71 514	0.62 499

NCCL2	1.06 408	0.64 458	1.35 397	0.78 460	0.58 407	1.32 424	1.69 521	1.89 377	1.38 415	1.52 437	1.20 287	1.91 472	1.17 427	1.79 345	1.50 447	0.35 446	0.31 452	0.45 488	0.44 494	0.41 440	0.45 452

MeshStereo	2.36 522	0.60 442	1.05 313	0.63 330	0.51 368	2.58 519	0.99 467	3.46 541	2.21 519	7.38 568	5.06 547	7.50 556	3.10 540	7.02 535	2.54 500	0.44 484	0.44 509	0.45 488	0.40 484	0.43 446	0.45 452
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
FACV-RUCA	0.66 220	0.36 309	0.89 249	0.63 330	0.65 436	0.84 311	0.41 182	1.67 307	1.11 267	0.91 189	1.14 268	0.63 155	0.77 262	0.84 120	0.54 241	0.28 384	0.19 316	0.47 494	0.22 303	0.36 415	0.29 344

CBMV_ROB	0.99 390	0.46 391	0.68 130	0.53 187	0.39 273	1.40 440	0.48 264	2.09 429	1.30 383	1.53 440	2.29 500	1.36 389	1.23 438	2.46 416	1.04 390	0.44 484	0.42 507	0.47 494	0.44 494	0.41 440	0.39 426

RP	1.17 430	0.54 425	1.48 413	0.93 506	1.05 514	1.14 392	0.85 440	1.99 405	1.70 485	1.72 474	2.07 489	1.91 472	1.93 509	2.00 374	1.37 434	0.55 508	0.37 490	0.48 496	0.37 478	0.46 467	0.46 457

NOSS_ROB	1.29 454	0.49 407	0.68 130	0.60 298	0.40 285	1.09 385	0.77 408	1.94 393	1.44 443	1.04 224	1.46 385	1.10 327	0.81 289	10.57 569	0.78 320	0.46 488	0.43 508	0.48 496	0.45 497	0.45 460	0.43 447

AF-Net	1.23 445	0.56 433	2.31 477	0.88 489	0.93 502	1.41 442	0.73 402	2.27 475	1.71 487	1.76 480	2.42 506	2.00 486	1.70 493	1.98 370	1.62 462	0.50 500	0.29 443	0.49 498	0.33 461	0.40 436	0.34 397

LSM	6.55 559	1.26 523	15.64 561	1.79 540	68.74 588	1.67 467	2.08 541	2.26 469	2.59 526	3.13 541	3.08 525	1.90 470	1.81 502	2.89 440	2.16 489	0.43 475	0.59 534	0.50 499	0.58 518	0.64 505	17.24 581

FC-DCNN v2	2.96 540	0.61 447	1.13 338	0.75 446	0.57 404	2.90 531	1.06 477	3.59 544	2.66 532	7.05 565	7.66 560	10.26 568	7.17 564	6.27 519	4.49 527	0.54 504	0.48 518	0.51 500	0.50 507	0.53 486	0.52 474

FC-DCNN	2.88 539	0.61 447	1.15 345	0.75 446	0.57 404	2.85 530	1.05 475	3.44 540	2.64 531	6.93 564	7.63 558	9.86 565	7.02 563	5.76 507	4.31 524	0.54 504	0.48 518	0.51 500	0.50 507	0.53 486	0.52 474

FCDSN-DC	2.47 527	0.65 464	1.00 298	0.85 481	0.75 468	2.26 510	0.97 463	2.31 478	1.83 499	5.52 563	7.65 559	7.72 559	7.70 565	4.43 475	2.64 501	0.52 502	0.48 518	0.52 502	0.52 511	0.57 494	0.59 494
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
DeepPrunerF	1.68 485	0.82 491	6.82 531	0.94 509	1.20 529	0.91 333	0.97 463	2.50 508	5.19 559	1.22 313	1.30 331	1.18 343	1.29 448	4.96 488	1.75 475	0.43 475	0.35 481	0.52 502	0.48 503	0.43 446	0.42 443

MANE	7.50 563	0.64 458	7.97 537	1.40 532	2.10 544	16.86 572	12.56 571	12.91 574	17.51 578	8.50 570	11.60 568	14.66 571	13.33 570	12.02 571	13.28 560	0.62 516	0.52 525	0.52 502	1.90 561	0.56 492	0.58 492

PS-NSSS	1.02 398	0.62 454	1.17 360	0.61 312	0.58 407	0.91 333	0.79 419	2.02 411	1.19 311	1.17 274	1.68 444	1.00 294	0.85 304	4.43 475	0.86 341	0.38 458	0.31 452	0.52 502	0.32 447	0.52 481	0.45 452

MFN_U_SF_DS_RVC	1.80 493	1.11 515	4.33 519	0.84 478	0.77 474	3.70 541	2.41 554	2.04 418	1.85 500	1.75 477	1.90 476	1.92 475	1.25 442	7.33 537	1.45 441	0.47 492	0.47 516	0.53 506	0.77 532	0.50 478	0.55 484

HBP-ISP	1.00 393	0.60 442	0.85 231	0.64 344	0.48 347	1.63 464	0.77 408	2.24 468	1.30 383	1.33 369	1.53 408	0.87 232	0.99 372	3.26 452	0.76 314	0.46 488	0.44 509	0.54 507	0.48 503	0.48 472	0.42 443

BEATNet-Init1	27.39 581	21.01 580	73.65 591	1.07 518	0.80 482	56.07 587	22.82 575	33.14 587	31.71 584	51.78 592	52.93 591	65.63 592	48.54 591	48.75 593	36.36 586	0.52 502	0.47 516	0.54 507	0.54 514	0.64 505	0.72 511

edge stereo	1.15 427	0.54 425	1.50 415	0.73 431	0.66 442	1.18 408	0.84 434	2.13 441	1.41 430	1.73 475	1.84 467	2.53 515	1.46 473	2.46 416	1.35 432	0.43 475	0.41 502	0.54 507	0.36 474	0.43 446	0.50 468

PDISCO_ROB	1.41 461	0.73 483	2.04 463	1.40 532	1.46 538	2.83 528	1.07 478	2.64 518	2.11 515	1.41 405	1.50 398	1.73 456	0.99 372	2.83 439	1.46 443	1.03 532	0.27 428	0.54 507	0.47 501	0.77 516	0.84 522

DGSMNet	1.24 448	0.84 494	3.20 502	0.91 499	0.92 499	1.39 436	1.34 505	2.46 502	1.44 443	1.34 376	1.66 440	1.50 418	1.03 391	1.85 349	1.30 421	0.48 494	0.48 518	0.55 511	0.51 510	0.78 517	0.79 518

MSMD_ROB	2.08 511	0.61 447	1.15 345	0.71 417	0.62 427	4.00 548	0.93 456	1.94 393	1.79 496	4.71 556	4.60 541	8.14 560	3.87 551	3.75 465	1.65 468	0.54 504	0.48 518	0.55 511	0.58 518	0.53 486	0.52 474

MFN_U_SF_RVC	1.62 481	0.96 504	4.36 520	0.92 500	0.69 452	2.62 522	1.10 480	2.50 508	1.74 490	1.99 501	1.86 472	2.45 513	1.78 501	3.08 445	2.84 504	0.54 504	0.50 524	0.56 513	0.60 522	0.60 500	0.67 504

ELAS	2.67 529	0.80 487	2.13 468	1.13 522	1.15 524	6.25 559	2.56 555	3.50 542	3.68 548	5.36 561	4.92 546	3.79 537	5.56 557	3.65 459	5.22 533	0.66 520	0.57 531	0.56 513	0.54 514	0.65 507	0.75 515
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ccnet	1.19 436	0.71 477	1.36 402	0.81 467	0.75 468	1.72 468	1.13 484	1.98 401	1.31 390	1.52 437	1.84 467	1.75 461	1.36 459	2.01 375	2.04 485	0.57 510	0.54 527	0.57 515	0.56 516	0.60 500	0.60 497

FBW_ROB	1.78 491	0.66 465	1.90 451	0.72 423	0.66 442	1.79 482	1.07 478	2.79 529	1.77 491	1.84 486	1.79 459	1.98 484	1.37 460	12.42 572	2.22 490	0.36 453	0.38 495	0.57 515	0.39 482	0.46 467	0.51 472

ELAS_RVC	2.87 538	0.80 487	3.22 504	1.16 527	1.12 518	2.92 532	5.33 564	2.98 535	4.18 553	5.04 558	4.82 544	4.71 544	8.23 566	4.25 472	4.79 529	0.67 521	0.57 531	0.57 515	0.53 513	0.66 508	0.74 513
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
RGC	1.22 441	0.82 491	1.71 436	0.95 511	0.98 511	1.53 454	0.80 422	2.18 459	1.35 399	1.69 472	1.94 479	2.03 492	1.66 490	2.36 409	1.50 447	0.46 488	0.36 485	0.59 518	0.48 503	0.49 476	0.49 464

PVD	1.82 495	0.91 500	3.02 499	1.03 516	0.94 505	2.61 521	1.14 487	2.78 528	3.40 545	3.08 540	2.75 516	2.39 511	2.49 532	2.81 437	3.66 517	0.48 494	0.49 523	0.59 518	0.49 506	0.60 500	0.81 520

DualNet (step1)	0.89 357	0.51 414	1.35 397	0.58 271	0.40 285	1.07 378	0.80 422	1.99 405	1.27 359	1.25 323	1.22 295	1.09 323	1.01 381	1.31 245	0.73 304	0.59 513	0.32 464	0.62 520	0.67 527	0.45 460	0.48 459

test_sample9	1.96 505	0.51 414	1.35 397	0.58 271	0.40 285	1.07 378	0.80 422	1.99 405	1.27 359	1.25 323	1.22 295	1.09 323	1.01 381	2.46 416	8.57 547	0.59 513	12.85 580	0.62 520	0.67 527	0.45 460	0.48 459

test_sample8	2.29 520	0.51 414	1.35 397	0.58 271	0.40 285	1.07 378	0.80 422	2.03 415	1.22 330	2.28 513	1.33 343	4.98 549	2.51 533	2.46 416	8.57 547	0.59 513	12.85 580	0.62 520	0.67 527	0.45 460	0.48 459

GANetREF_RVC	1.11 421	0.90 497	1.56 425	0.88 489	0.53 380	1.41 442	1.35 506	1.91 382	1.54 465	1.28 347	1.32 338	1.46 410	1.23 438	2.04 378	1.00 382	0.57 510	0.45 511	0.67 523	0.52 511	0.91 522	0.62 499
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
MSC_U_SF_DS_RVC	2.22 518	1.29 526	4.14 517	1.10 521	0.78 478	5.00 555	2.38 553	2.47 503	2.67 533	1.94 497	2.28 499	2.66 520	1.70 493	9.10 552	2.29 495	0.68 523	0.52 525	0.68 524	0.71 530	1.17 533	0.81 520

PASM	1.48 469	1.08 511	3.96 515	0.93 506	0.93 502	1.17 406	1.19 493	1.77 341	1.65 480	1.90 490	1.52 406	1.75 461	1.42 469	4.54 477	1.52 451	0.64 518	0.68 539	0.69 525	0.79 533	0.70 512	0.74 513

MADNet+	2.80 533	3.38 568	11.57 553	1.50 538	1.21 531	3.18 536	2.00 535	3.52 543	2.61 527	1.81 483	2.09 490	2.83 522	2.18 524	7.55 540	5.44 535	0.84 526	0.83 542	0.71 526	0.66 526	1.05 530	1.08 531

MaskLacGwcNet_RVC	1.17 430	1.06 508	1.28 388	0.88 489	0.69 452	1.92 492	0.92 452	1.71 328	1.14 286	1.17 274	1.26 311	1.49 415	0.80 285	2.04 378	0.86 341	2.02 543	0.34 474	0.79 527	0.36 474	1.38 537	1.33 539

dad	0.90 365	0.73 483	1.28 388	0.59 290	0.39 273	0.83 303	0.45 240	1.24 217	1.54 465	1.52 437	1.28 326	1.36 389	0.86 312	2.54 425	0.91 358	0.43 475	0.27 428	0.82 528	0.26 375	0.44 457	0.34 397

MFMNet_re	1.47 467	1.20 520	2.50 483	1.46 537	1.08 516	1.58 459	1.51 512	1.96 399	1.87 501	2.31 514	2.20 495	1.51 421	1.88 507	1.57 303	1.34 430	0.94 529	0.83 542	0.84 529	0.80 534	1.00 525	1.06 530

JetBlue	4.18 548	2.45 559	10.42 550	1.40 532	2.89 561	10.68 565	10.68 566	3.91 547	2.52 523	2.74 528	3.39 528	4.50 541	4.27 553	7.97 545	7.67 545	0.89 527	0.97 554	0.89 530	0.92 538	2.26 540	2.21 550

Consistency-Raft	1.27 453	1.01 507	2.17 470	1.04 517	1.20 529	0.96 360	1.00 469	1.84 359	1.95 506	1.38 394	2.11 491	1.44 404	1.03 391	1.18 220	1.40 436	0.73 525	0.83 542	0.89 530	0.99 544	1.33 535	0.95 526

anonymity	1.14 425	0.98 505	1.24 380	1.09 520	1.13 520	1.08 382	0.90 448	2.02 411	1.23 335	1.32 363	1.27 320	1.27 372	1.09 409	1.16 214	1.03 389	1.02 531	1.01 556	0.97 532	0.97 541	0.98 524	1.01 527

SPS-STEREO	1.78 491	1.09 513	1.52 420	1.22 528	1.14 522	1.87 489	1.11 481	2.27 475	1.70 485	3.17 542	2.39 504	2.84 523	1.93 509	4.41 474	2.93 506	1.04 534	0.99 555	0.97 532	0.94 539	1.03 528	1.05 529
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
PSMNet-RUCA	1.07 413	1.06 508	1.64 430	1.23 529	1.10 517	1.39 436	0.65 376	1.91 382	1.43 440	0.95 200	1.52 406	0.99 288	0.83 296	1.28 241	1.01 383	0.71 524	0.34 474	0.99 534	0.61 523	1.01 526	0.67 504

SGM+DAISY	5.38 554	1.28 525	8.24 538	1.27 530	1.16 526	10.62 564	16.01 573	2.93 534	2.53 524	8.64 571	13.03 569	8.26 561	13.38 571	6.34 523	7.59 544	1.07 535	1.05 558	1.00 535	0.98 542	1.02 527	1.12 533

UDGNet	0.75 277	1.23 522	0.99 293	0.82 470	0.42 309	0.76 261	0.38 150	0.98 109	1.37 413	0.83 168	0.88 165	0.70 175	0.60 209	1.25 231	0.57 253	0.57 510	0.19 316	1.03 536	0.26 375	0.79 518	0.35 406

Anonymous_2	1.37 456	0.56 433	0.94 276	0.57 258	0.62 427	1.04 371	0.65 376	1.82 355	1.01 222	1.00 210	0.79 142	1.42 398	1.27 445	1.06 188	0.83 336	0.62 516	0.67 537	1.05 537	9.88 577	1.09 531	0.55 484

NVStereoNet_ROB	2.17 517	1.18 518	3.51 509	1.14 525	1.26 532	1.57 458	1.51 512	2.19 461	2.11 515	2.04 503	4.80 543	3.17 532	2.11 520	7.97 545	2.10 486	1.12 537	0.94 552	1.10 538	1.34 551	0.95 523	1.31 536
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
WAO-7	2.78 532	1.54 536	2.18 471	1.41 535	1.19 528	3.92 547	2.01 538	4.19 550	3.89 550	2.98 536	5.47 548	4.18 540	3.28 543	8.24 548	4.27 523	1.13 538	1.01 556	1.18 539	1.13 550	1.19 534	1.13 534

GCST	1.13 423	1.50 533	1.17 360	1.74 539	1.17 527	1.29 422	0.30 68	1.55 282	1.21 322	1.31 360	0.97 188	0.99 288	0.48 136	2.38 413	0.54 241	1.24 540	0.70 540	1.31 540	0.86 537	1.03 528	0.92 525

SQANet	1.38 457	0.95 503	1.37 405	1.89 543	1.47 539	1.44 446	0.81 427	1.89 377	1.13 280	1.34 376	1.26 311	1.28 373	1.02 389	1.64 319	0.91 358	2.55 549	0.35 481	1.47 541	0.56 516	2.48 543	1.74 543

otaku	1.67 483	1.18 518	1.56 425	2.27 545	1.59 540	1.98 495	1.23 498	2.23 466	1.37 413	1.48 432	1.63 436	1.73 456	1.23 438	1.85 349	1.09 393	2.96 553	0.58 533	1.74 542	0.61 523	2.94 549	2.15 549

PWCK	3.24 544	2.37 555	10.86 551	2.14 544	1.14 522	3.71 542	4.19 562	3.02 536	3.55 547	3.05 539	3.63 531	3.09 530	2.35 531	8.16 547	3.41 514	2.17 546	0.96 553	1.77 543	1.01 546	2.84 547	1.40 540

Ntro	1.72 489	1.21 521	1.62 429	2.54 550	1.86 542	2.09 503	1.14 487	2.08 426	1.38 415	1.23 316	1.62 431	1.62 438	1.33 455	2.04 378	1.21 409	3.09 554	0.56 530	1.82 544	0.65 525	2.97 553	2.25 551

AnonymousM	0.63 211	1.14 516	0.43 11	0.46 71	0.32 179	0.43 52	0.46 246	1.27 226	0.78 129	1.00 210	0.66 105	0.68 167	0.45 114	0.61 46	0.46 179	0.21 222	0.16 238	1.84 545	0.98 542	0.15 35	0.15 30

CC-Net-ROB	1.53 472	1.31 527	1.68 435	0.92 500	0.80 482	1.75 474	0.99 467	2.04 418	1.27 359	1.12 247	1.62 431	1.20 347	0.98 369	7.82 543	0.92 362	1.15 539	0.41 502	2.20 546	0.46 499	1.37 536	0.56 486

ACVNet_2	2.86 537	1.47 531	8.28 539	2.68 551	2.26 549	2.70 524	1.84 534	3.41 539	3.04 539	2.27 512	3.42 529	4.58 542	2.10 517	5.91 510	1.62 462	2.58 550	0.67 537	2.22 547	0.85 536	2.79 546	2.47 554

UDG	1.47 467	2.69 562	1.13 338	1.45 536	1.65 541	1.34 430	0.79 419	1.75 337	1.27 359	1.29 352	1.74 452	1.99 485	1.39 463	1.66 322	1.51 449	0.91 528	0.55 529	2.30 548	0.76 531	1.99 538	1.20 535

WAO-6	2.98 541	1.67 541	1.88 450	2.38 549	2.30 551	3.53 540	2.37 551	4.38 553	4.64 557	2.42 516	4.50 537	4.85 545	2.99 539	5.22 491	5.37 534	1.77 542	1.16 562	2.31 549	1.47 557	2.42 542	1.99 548

ACVNet-4b	3.05 542	1.42 528	18.09 568	2.85 552	2.33 552	2.32 514	1.22 496	2.47 503	2.21 519	1.26 336	2.36 503	2.64 519	1.46 473	6.32 522	1.23 413	3.29 557	0.45 511	2.37 550	1.02 547	3.03 554	2.61 556

LVE	3.40 546	1.80 543	2.21 473	2.90 555	2.44 554	3.27 539	2.25 546	4.80 556	5.06 558	2.43 517	6.79 553	5.99 552	2.64 537	9.20 554	2.28 493	3.30 558	1.11 561	2.38 551	1.48 558	2.95 551	2.62 557

DDUNet	1.56 475	2.70 563	1.35 397	1.79 540	1.88 543	1.82 483	0.91 450	1.84 359	1.20 315	1.40 403	1.79 459	1.62 438	1.17 427	1.59 310	1.22 410	1.11 536	0.76 541	2.38 551	0.94 539	2.12 539	1.53 541

RainbowNet	2.06 510	1.86 544	1.97 458	2.86 553	2.25 548	2.03 499	1.79 529	2.77 526	1.92 503	1.54 443	1.84 467	1.95 481	1.73 497	2.23 397	1.38 435	3.40 560	0.86 547	2.39 553	1.00 545	2.94 549	2.42 553

ACVNet_1	3.08 543	1.48 532	17.70 564	2.90 555	2.35 553	2.30 511	1.43 510	3.16 537	2.26 521	1.91 491	2.05 488	3.51 534	2.32 528	3.71 464	1.58 455	3.25 556	0.66 536	2.40 554	1.06 548	3.07 555	2.59 555

WAO-8	4.57 551	2.01 549	2.58 487	2.37 547	2.21 546	9.75 561	1.71 523	6.04 564	16.34 570	4.11 547	7.69 561	7.41 554	3.85 549	10.02 567	3.85 519	2.05 544	1.09 559	2.44 555	1.39 552	2.56 544	1.86 546

Venus	4.57 551	2.01 549	2.58 487	2.37 547	2.21 546	9.75 561	1.71 523	6.04 564	16.34 570	4.11 547	7.69 561	7.41 554	3.85 549	10.02 567	3.85 519	2.05 544	1.09 559	2.44 555	1.39 552	2.56 544	1.86 546

Dean	3.77 547	1.65 540	17.87 565	3.01 557	2.54 555	3.15 535	2.10 542	4.80 556	4.42 554	2.89 533	6.03 550	5.45 550	2.55 536	3.40 456	2.13 487	3.22 555	0.89 549	2.51 557	1.07 549	3.07 555	2.65 559

JetRed	7.02 561	8.94 573	25.72 576	2.89 554	3.27 565	14.25 570	12.27 570	6.69 566	4.45 555	4.46 553	4.56 538	6.65 553	5.43 556	7.46 539	14.41 567	2.60 551	3.31 569	2.61 558	2.30 568	4.34 566	3.79 568

DispFullNet	2.39 524	2.89 565	3.74 513	3.09 558	2.27 550	2.04 500	0.84 434	2.19 461	1.73 489	2.54 524	1.98 482	2.23 499	5.83 558	3.44 457	1.84 481	1.03 532	0.33 470	2.65 559	1.97 563	2.87 548	2.34 552

IMH-64-1	2.82 534	1.87 545	1.77 440	3.31 560	2.69 556	3.22 537	2.07 539	4.25 551	2.77 537	2.46 520	3.78 533	3.05 527	2.34 529	4.67 481	3.00 508	3.84 565	0.84 545	2.75 560	1.39 552	3.34 558	2.93 561

IMH-64	2.82 534	1.87 545	1.77 440	3.31 560	2.69 556	3.22 537	2.07 539	4.25 551	2.77 537	2.46 520	3.78 533	3.05 527	2.34 529	4.67 481	3.00 508	3.84 565	0.84 545	2.75 560	1.39 552	3.34 558	2.93 561

IMH	3.35 545	1.95 548	1.86 449	3.30 559	2.72 558	4.03 550	2.00 535	4.58 555	3.83 549	2.87 532	6.99 555	4.69 543	3.21 542	6.77 531	2.97 507	3.91 568	0.89 549	2.78 562	1.40 556	3.36 560	2.93 561

TorneroNet-64	5.41 555	2.10 552	2.43 480	3.49 564	2.83 559	9.90 563	2.13 543	8.87 570	16.79 575	5.39 562	9.18 565	10.68 570	3.92 552	9.55 558	5.11 532	3.36 559	0.86 547	2.88 563	1.62 559	3.76 561	3.37 564

TorneroNet	10.72 571	2.09 551	2.76 492	3.48 563	3.03 562	44.72 586	2.31 548	8.62 569	67.06 593	7.45 569	23.21 579	10.59 569	4.28 554	9.03 551	9.00 550	3.67 562	0.91 551	3.04 564	1.63 560	3.92 563	3.55 567

UNDER WATER-64	5.84 558	2.48 561	17.93 566	3.97 570	3.58 568	7.70 560	3.03 560	5.72 563	14.13 567	4.18 551	4.00 535	9.27 564	6.80 562	6.20 515	9.22 552	3.67 562	1.52 565	3.14 565	1.95 562	4.43 567	3.83 569

KSHMR	8.76 567	2.14 553	3.59 510	3.60 566	3.13 563	4.15 551	2.67 556	5.61 562	58.90 592	3.04 538	55.71 592	4.94 546	2.54 535	4.61 480	3.05 510	3.49 561	1.57 566	3.14 565	1.98 564	3.84 562	3.49 565

UNDER WATER	5.68 557	2.46 560	15.52 560	3.98 571	3.53 567	5.15 556	2.74 557	5.58 561	16.41 573	4.00 545	4.56 538	9.12 563	6.43 561	6.22 516	9.11 551	3.85 567	1.35 563	3.18 567	1.98 564	4.51 568	3.84 570

ktn	4.56 550	2.41 557	2.54 484	3.79 568	3.25 564	4.81 554	2.91 559	5.52 560	7.36 562	4.12 549	14.55 571	7.54 557	3.70 548	7.84 544	3.35 513	4.06 569	1.86 567	3.26 568	2.22 567	3.27 557	2.86 560

notaker	4.29 549	2.42 558	5.06 523	3.89 569	3.29 566	4.00 548	2.25 546	4.93 558	3.47 546	4.21 552	6.79 553	7.67 558	3.37 545	9.25 556	6.47 538	4.09 570	1.42 564	3.35 569	2.13 566	4.11 565	3.54 566

HanzoNet	11.92 572	5.12 570	17.18 562	4.19 572	3.59 569	5.16 557	2.82 558	7.41 567	9.96 564	33.31 588	27.60 581	22.25 581	37.31 586	18.18 576	13.57 561	8.13 576	3.44 571	3.50 570	3.44 571	7.77 575	4.52 572

MADNet++	5.41 555	3.18 566	6.43 529	4.66 573	3.95 570	6.15 558	6.75 565	4.51 554	4.51 556	5.06 559	6.27 551	4.96 547	6.14 559	9.39 557	11.70 558	4.71 571	4.19 572	3.97 571	3.33 569	4.08 564	4.25 571

TCMNet-wrong-test	10.42 569	11.55 575	15.31 557	20.99 578	18.49 574	13.94 569	10.69 567	16.07 576	4.14 552	5.27 560	5.64 549	16.22 573	12.57 568	7.57 541	10.26 555	7.44 575	2.38 568	4.30 572	3.43 570	11.37 577	10.87 575

DGTPSM_ROB	13.06 573	8.27 571	22.29 571	9.53 575	18.14 572	11.53 566	31.97 579	10.82 572	16.25 568	7.14 566	19.39 577	10.12 566	16.69 574	9.85 562	22.49 576	4.77 572	8.72 574	5.37 573	10.24 578	6.15 572	11.56 576

DPSMNet_ROB	13.08 574	8.28 572	22.32 572	9.54 576	18.15 573	11.53 566	31.98 580	10.83 573	16.27 569	7.17 567	19.40 578	10.12 566	16.69 574	9.87 563	22.50 577	4.78 573	8.72 574	5.38 574	10.25 579	6.16 573	11.59 577

tt	6.61 560	0.28 124	6.10 528	3.77 567	2.17 545	11.53 566	19.61 574	13.53 575	5.81 560	3.00 537	2.82 518	4.97 548	6.33 560	3.83 467	7.23 543	9.13 577	11.32 579	5.87 575	6.22 575	6.01 571	2.63 558

USTest	14.33 575	14.93 576	21.00 569	17.41 577	16.02 571	23.11 573	33.76 581	22.02 577	11.81 566	9.47 572	10.19 566	15.94 572	13.17 569	17.25 575	22.38 575	3.81 564	5.01 573	6.17 576	6.18 574	9.23 576	7.81 574

DPSimNet_ROB	24.77 580	9.69 574	61.46 589	3.56 565	19.46 575	25.95 574	77.56 592	5.09 559	16.60 574	21.50 581	29.82 583	25.12 584	85.69 593	13.37 573	23.07 579	7.23 574	17.79 582	8.55 577	7.57 576	4.57 570	31.84 586

PML	51.64 590	37.49 585	14.31 556	7.45 574	20.27 576	107.80 593	231.34 594	8.94 571	27.70 583	86.74 593	268.93 594	69.03 593	61.09 592	24.71 584	14.36 566	9.71 578	3.40 570	9.60 578	4.67 573	20.46 580	4.76 573

DPSM_ROB	19.12 576	19.13 578	25.13 574	22.15 580	20.86 577	28.06 576	37.75 583	27.18 580	16.95 576	14.25 574	15.07 572	21.66 576	18.69 577	21.83 578	26.51 581	10.15 579	9.30 577	10.45 579	10.41 580	14.00 578	12.85 579

DPSM	19.12 576	19.13 578	25.13 574	22.15 580	20.86 577	28.06 576	37.75 583	27.18 580	16.95 576	14.25 574	15.07 572	21.66 576	18.69 577	21.83 578	26.51 581	10.15 579	9.30 577	10.45 579	10.41 580	14.00 578	12.85 579

FlowAnything	38.45 583	38.38 586	50.32 586	44.77 588	41.97 584	56.43 588	76.20 589	54.49 592	34.43 588	28.45 584	30.15 584	43.52 589	37.69 588	43.76 589	53.31 591	20.36 583	18.71 585	21.03 581	21.10 585	28.18 581	25.74 582

CasAABBNet	38.42 582	38.42 587	50.26 585	44.76 587	41.87 583	56.47 589	76.22 590	54.44 590	33.92 586	28.53 585	30.36 586	43.53 590	37.59 587	43.77 590	53.32 592	20.27 582	18.70 584	21.03 581	21.04 583	28.19 582	25.79 583

Selective-RAFT-Error	38.47 584	38.44 588	50.38 587	44.74 586	42.01 585	56.47 589	76.24 591	54.44 590	34.02 587	28.59 586	30.30 585	43.51 588	38.10 589	43.69 588	53.24 590	20.36 583	18.72 586	21.05 583	21.02 582	28.25 583	25.87 584

LSM0	42.92 589	38.72 589	50.66 588	47.49 589	110.18 593	56.77 591	75.87 588	54.87 593	33.74 585	29.48 587	31.12 587	43.77 591	37.12 585	43.85 591	53.44 593	20.50 585	18.67 583	21.05 583	21.07 584	28.37 584	41.73 587

LRCNet_RVC	22.79 578	32.09 584	22.06 570	29.83 582	26.15 579	4.40 553	0.84 434	22.64 578	2.10 514	26.93 583	29.25 582	23.03 583	15.56 573	23.91 580	18.92 572	32.00 586	20.04 587	34.68 585	32.13 586	30.66 585	28.52 585

HaxPig	39.02 585	41.39 590	41.59 581	30.10 583	32.36 580	29.49 578	27.65 577	30.56 583	37.94 589	43.75 589	43.81 588	33.42 585	35.69 583	41.51 586	40.33 588	43.91 590	47.48 592	45.87 586	47.14 588	42.29 586	44.06 589

AVERAGE_ROB	40.42 586	42.30 591	42.61 582	36.91 585	35.54 582	30.42 580	27.59 576	37.45 589	38.45 590	44.87 590	44.27 589	37.55 587	36.69 584	41.82 587	40.25 587	45.36 591	46.73 591	47.09 587	46.32 587	42.47 587	43.74 588

MEDIAN_ROB	42.01 587	44.30 592	44.14 584	35.08 584	34.90 581	31.33 584	29.90 578	36.77 588	40.11 591	47.14 591	46.55 590	37.49 586	38.50 590	44.30 592	42.32 589	47.93 592	49.31 593	49.68 588	49.00 589	44.98 588	46.46 590

U	9.23 568	0.22 14	0.65 117	0.48 98	53.11 587	61.26 592	0.24 29	0.77 47	0.55 63	0.37 31	0.30 13	0.29 28	0.34 49	0.34 2	0.27 15	0.20 191	0.12 34	60.47 589	4.24 572	0.18 110	0.14 15

Anonymous_1	42.79 588	18.71 577	24.75 573	21.81 579	45.16 586	27.68 575	37.52 582	28.64 582	16.34 570	14.72 576	14.53 570	20.60 575	17.82 576	21.52 577	25.88 580	113.45 593	8.91 576	100.63 590	126.37 590	158.50 593	12.31 578

xxxxx1	54.34 591	26.72 581	27.03 577	114.14 590	99.00 590	30.68 581	47.19 585	32.52 584	26.09 579	17.85 577	17.48 574	21.86 578	20.92 579	24.38 581	33.78 583	34.73 587	41.33 588	157.67 591	175.68 591	65.82 589	71.99 591

tt_ll	54.34 591	26.72 581	27.03 577	114.14 590	99.00 590	30.68 581	47.19 585	32.52 584	26.09 579	17.85 577	17.48 574	21.86 578	20.92 579	24.38 581	33.78 583	34.73 587	41.33 588	157.67 591	175.68 591	65.82 589	71.99 591

ff	54.34 591	26.72 581	27.03 577	114.14 590	99.00 590	30.68 581	47.19 585	32.52 584	26.09 579	17.85 577	17.48 574	21.86 578	20.92 579	24.38 581	33.78 583	34.73 587	41.33 588	157.67 591	175.68 591	65.82 589	71.99 591

test_example2	192.91 594	210.59 594	206.44 594	199.86 594	204.90 594	172.02 594	182.95 593	138.34 594	134.89 594	193.14 594	200.54 593	186.77 594	177.82 594	204.95 594	207.57 594	221.83 594	238.70 594	186.02 594	190.07 594	226.94 594	173.78 594

ccccc		492.94 595		530.37 595	529.69 595	476.06 595		494.48 595		446.40 595		473.27 595		541.46 595		660.58 595	458.79 595	353.88 595	309.98 595	597.94 595

Low-res two-view benchmark