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

S2M2_XL	0.10 1	0.10 36	0.24 22	0.14 1	0.10 41	0.09 1	0.09 2	0.12 1	0.09 1	0.11 10	0.12 22	0.09 15	0.09 17	0.12 1	0.11 1	0.09 245	0.07 120	0.08 146	0.07 118	0.08 150	0.07 19

LGtest1	0.10 1	0.09 15	0.19 4	0.18 27	0.09 10	0.13 11	0.09 2	0.17 6	0.13 7	0.10 7	0.08 6	0.09 15	0.09 17	0.16 11	0.12 10	0.08 173	0.06 48	0.06 22	0.05 21	0.06 34	0.08 62

LG-Stereo_L2	0.11 3	0.09 15	0.22 15	0.18 27	0.10 41	0.12 7	0.13 37	0.18 9	0.14 10	0.10 7	0.07 3	0.08 1	0.08 6	0.17 23	0.11 1	0.06 23	0.08 182	0.06 22	0.04 1	0.05 3	0.07 19

LG-Stereo_L1	0.11 3	0.09 15	0.22 15	0.18 27	0.10 41	0.12 7	0.13 37	0.18 9	0.12 3	0.09 1	0.07 3	0.08 1	0.07 2	0.18 32	0.11 1	0.06 23	0.10 254	0.06 22	0.04 1	0.05 3	0.07 19

MLG-Stereo_test3	0.11 3	0.08 3	0.22 15	0.19 56	0.10 41	0.16 41	0.11 15	0.18 9	0.13 7	0.11 10	0.07 3	0.10 27	0.08 6	0.14 3	0.12 10	0.07 62	0.09 222	0.06 22	0.04 1	0.06 34	0.08 62

MLG-Stereo_test1	0.11 3	0.09 15	0.26 37	0.18 27	0.11 68	0.15 22	0.11 15	0.17 6	0.11 2	0.09 1	0.06 1	0.10 27	0.07 2	0.17 23	0.12 10	0.06 23	0.15 375	0.06 22	0.04 1	0.05 3	0.07 19

MLG-Stereo	0.11 3	0.08 3	0.26 37	0.19 56	0.09 10	0.15 22	0.11 15	0.18 9	0.13 7	0.09 1	0.06 1	0.10 27	0.08 6	0.18 32	0.12 10	0.06 23	0.16 388	0.06 22	0.04 1	0.05 3	0.07 19

DEFOM-Stereo	0.11 3	0.10 36	0.21 10	0.18 27	0.09 10	0.21 156	0.14 57	0.14 3	0.17 21	0.11 10	0.10 11	0.09 15	0.08 6	0.21 75	0.12 10	0.06 23	0.05 4	0.06 22	0.04 1	0.05 3	0.06 6

asd	0.12 9	0.10 36	0.23 19	0.18 27	0.10 41	0.15 22	0.10 7	0.20 18	0.14 10	0.13 29	0.12 22	0.09 15	0.11 61	0.21 75	0.12 10	0.05 1	0.14 344	0.05 1	0.05 21	0.05 3	0.09 104

3.75w	0.12 9	0.10 36	0.21 10	0.17 9	0.11 68	0.18 82	0.12 23	0.24 55	0.15 13	0.13 29	0.12 22	0.08 1	0.10 39	0.18 32	0.12 10	0.05 1	0.14 344	0.05 1	0.05 21	0.05 3	0.08 62

3.5w_stereo	0.12 9	0.11 68	0.21 10	0.17 9	0.09 10	0.17 58	0.09 2	0.23 38	0.17 21	0.14 49	0.13 32	0.10 27	0.11 61	0.22 95	0.13 37	0.05 1	0.11 286	0.05 1	0.04 1	0.05 3	0.08 62

IGEV	0.12 9	0.07 1	0.19 4	0.16 5	0.11 68	0.16 41	0.13 37	0.22 31	0.17 21	0.12 21	0.15 66	0.09 15	0.07 2	0.16 11	0.12 10	0.06 23	0.10 254	0.06 22	0.07 118	0.05 3	0.08 62

MLG-Stereo_test2	0.12 9	0.09 15	0.29 55	0.21 129	0.12 105	0.16 41	0.11 15	0.17 6	0.12 3	0.11 10	0.08 6	0.11 42	0.06 1	0.16 11	0.11 1	0.08 173	0.13 326	0.06 22	0.04 1	0.06 34	0.09 104

LG-G_1	0.12 9	0.08 3	0.28 53	0.20 96	0.09 10	0.21 156	0.09 2	0.20 18	0.12 3	0.11 10	0.10 11	0.11 42	0.10 39	0.22 95	0.11 1	0.07 62	0.09 222	0.06 22	0.05 21	0.06 34	0.12 251

LG-G	0.12 9	0.08 3	0.28 53	0.20 96	0.09 10	0.21 156	0.09 2	0.20 18	0.12 3	0.11 10	0.10 11	0.11 42	0.10 39	0.22 95	0.11 1	0.07 62	0.09 222	0.06 22	0.05 21	0.06 34	0.12 251

SGD-Stereo	0.12 9	0.08 3	0.18 2	0.17 9	0.07 1	0.17 58	0.13 37	0.19 16	0.17 21	0.12 21	0.13 32	0.11 42	0.12 86	0.19 46	0.12 10	0.08 173	0.04 1	0.06 22	0.05 21	0.06 34	0.05 1

AdaDepth	0.13 17	0.10 36	0.32 79	0.20 96	0.11 68	0.19 99	0.13 37	0.16 4	0.16 18	0.10 7	0.10 11	0.10 27	0.09 17	0.19 46	0.12 10	0.05 1	0.11 286	0.06 22	0.06 56	0.05 3	0.11 201

asda	0.13 17	0.11 68	0.24 22	0.18 27	0.10 41	0.14 13	0.12 23	0.25 70	0.17 21	0.12 21	0.11 15	0.08 1	0.11 61	0.21 75	0.12 10	0.05 1	0.18 424	0.05 1	0.05 21	0.05 3	0.11 201

qwe	0.13 17	0.10 36	0.24 22	0.17 9	0.11 68	0.15 22	0.12 23	0.26 76	0.18 33	0.14 49	0.13 32	0.09 15	0.10 39	0.23 117	0.13 37	0.05 1	0.18 424	0.05 1	0.06 56	0.05 3	0.09 104

2.25w	0.13 17	0.10 36	0.24 22	0.17 9	0.09 10	0.15 22	0.10 7	0.20 18	0.19 44	0.14 49	0.18 94	0.09 15	0.10 39	0.23 117	0.15 108	0.05 1	0.17 412	0.05 1	0.08 192	0.05 3	0.12 251

4.25_new	0.13 17	0.12 114	0.26 37	0.18 27	0.10 41	0.17 58	0.12 23	0.22 31	0.15 13	0.13 29	0.13 32	0.09 15	0.10 39	0.22 95	0.14 73	0.05 1	0.18 424	0.05 1	0.06 56	0.05 3	0.11 201

4.5w_new	0.13 17	0.12 114	0.26 37	0.18 27	0.10 41	0.17 58	0.12 23	0.22 31	0.15 13	0.13 29	0.13 32	0.09 15	0.10 39	0.22 95	0.14 73	0.05 1	0.18 424	0.05 1	0.06 56	0.05 3	0.11 201

4.5_new	0.13 17	0.12 114	0.24 22	0.17 9	0.10 41	0.14 13	0.12 23	0.22 31	0.17 21	0.13 29	0.13 32	0.08 1	0.09 17	0.19 46	0.12 10	0.05 1	0.18 424	0.05 1	0.06 56	0.06 34	0.09 104

4.5w-stereo	0.13 17	0.12 114	0.24 22	0.17 9	0.10 41	0.14 13	0.12 23	0.22 31	0.17 21	0.13 29	0.13 32	0.08 1	0.09 17	0.19 46	0.12 10	0.05 1	0.18 424	0.05 1	0.06 56	0.06 34	0.09 104

4.25w-stereo	0.13 17	0.12 114	0.26 37	0.18 27	0.10 41	0.17 58	0.12 23	0.22 31	0.15 13	0.13 29	0.13 32	0.09 15	0.10 39	0.22 95	0.14 73	0.05 1	0.18 424	0.05 1	0.06 56	0.05 3	0.11 201

4w-stereo	0.13 17	0.11 68	0.31 70	0.17 9	0.10 41	0.15 22	0.10 7	0.20 18	0.14 10	0.13 29	0.12 22	0.08 1	0.12 86	0.23 117	0.13 37	0.05 1	0.18 424	0.05 1	0.08 192	0.05 3	0.15 320

2.5w	0.13 17	0.10 36	0.23 19	0.18 27	0.09 10	0.15 22	0.15 79	0.21 24	0.16 18	0.12 21	0.13 32	0.10 27	0.09 17	0.21 75	0.12 10	0.05 1	0.19 436	0.05 1	0.07 118	0.05 3	0.12 251

2.75w_new	0.13 17	0.10 36	0.25 31	0.16 5	0.09 10	0.15 22	0.12 23	0.26 76	0.18 33	0.14 49	0.13 32	0.08 1	0.11 61	0.22 95	0.15 108	0.05 1	0.19 436	0.05 1	0.07 118	0.05 3	0.10 163

3.25w_new	0.13 17	0.09 15	0.24 22	0.17 9	0.09 10	0.18 82	0.10 7	0.23 38	0.18 33	0.15 67	0.13 32	0.10 27	0.11 61	0.20 65	0.13 37	0.05 1	0.17 412	0.05 1	0.06 56	0.04 1	0.11 201

3.25w	0.13 17	0.09 15	0.24 22	0.17 9	0.09 10	0.18 82	0.10 7	0.23 38	0.18 33	0.15 67	0.13 32	0.10 27	0.11 61	0.20 65	0.13 37	0.05 1	0.17 412	0.05 1	0.06 56	0.04 1	0.11 201

2w_stereo	0.13 17	0.11 68	0.21 10	0.18 27	0.09 10	0.17 58	0.14 57	0.29 108	0.20 54	0.15 67	0.14 61	0.08 1	0.11 61	0.15 6	0.13 37	0.05 1	0.12 306	0.05 1	0.05 21	0.05 3	0.08 62

1w_stereo	0.13 17	0.09 15	0.17 1	0.19 56	0.10 41	0.16 41	0.15 79	0.27 83	0.22 78	0.14 49	0.16 71	0.08 1	0.12 86	0.19 46	0.14 73	0.05 1	0.10 254	0.05 1	0.04 1	0.05 3	0.09 104

monsterstereo	0.13 17	0.10 36	0.20 6	0.19 56	0.12 105	0.14 13	0.12 23	0.26 76	0.18 33	0.14 49	0.16 71	0.08 1	0.09 17	0.22 95	0.14 73	0.05 1	0.16 388	0.06 22	0.09 274	0.06 34	0.07 19

monsters	0.13 17	0.10 36	0.20 6	0.18 27	0.13 154	0.15 22	0.11 15	0.24 55	0.16 18	0.15 67	0.13 32	0.08 1	0.09 17	0.23 117	0.12 10	0.06 23	0.15 375	0.05 1	0.08 192	0.05 3	0.09 104

111111	0.13 17	0.08 3	0.20 6	0.20 96	0.13 154	0.13 11	0.10 7	0.23 38	0.17 21	0.11 10	0.13 32	0.12 52	0.08 6	0.19 46	0.12 10	0.07 62	0.16 388	0.06 22	0.04 1	0.08 150	0.16 336

S2M2	0.13 17	0.12 114	0.26 37	0.17 9	0.12 105	0.12 7	0.07 1	0.18 9	0.21 70	0.12 21	0.15 66	0.14 85	0.12 86	0.16 11	0.15 108	0.13 410	0.09 222	0.09 228	0.10 328	0.11 336	0.09 104

DEFOM-Stereo_RVC	0.13 17	0.15 223	0.21 10	0.27 389	0.09 10	0.15 22	0.13 37	0.23 38	0.21 70	0.12 21	0.11 15	0.10 27	0.13 115	0.22 95	0.13 37	0.07 62	0.05 4	0.06 22	0.05 21	0.07 93	0.07 19

FoundationStereo	0.13 17	0.08 3	0.18 2	0.29 433	0.30 496	0.12 7	0.13 37	0.12 1	0.18 33	0.09 1	0.08 6	0.10 27	0.08 6	0.14 3	0.11 1	0.07 62	0.31 523	0.06 22	0.04 1	0.05 3	0.06 6

MonSter	0.13 17	0.09 15	0.20 6	0.17 9	0.09 10	0.15 22	0.12 23	0.25 70	0.20 54	0.09 1	0.11 15	0.08 1	0.07 2	0.20 65	0.13 37	0.05 1	0.24 488	0.05 1	0.09 274	0.05 3	0.13 278

3w_stereo	0.14 40	0.11 68	0.31 70	0.19 56	0.09 10	0.16 41	0.16 110	0.28 89	0.20 54	0.13 29	0.12 22	0.08 1	0.12 86	0.19 46	0.12 10	0.05 1	0.19 436	0.05 1	0.06 56	0.05 3	0.10 163

LG-Stereo_Zeroshot	0.14 40	0.10 36	0.27 49	0.21 129	0.11 68	0.16 41	0.14 57	0.24 55	0.17 21	0.17 91	0.20 112	0.18 133	0.11 61	0.16 11	0.17 153	0.07 62	0.08 182	0.07 70	0.07 118	0.07 93	0.09 104

LG-Stereo	0.14 40	0.13 147	0.30 63	0.21 129	0.11 68	0.16 41	0.18 192	0.23 38	0.19 44	0.12 21	0.18 94	0.11 42	0.09 17	0.15 6	0.14 73	0.06 23	0.07 120	0.08 146	0.08 192	0.07 93	0.07 19

castereo++	0.14 40	0.13 147	0.25 31	0.19 56	0.10 41	0.27 266	0.13 37	0.24 55	0.26 137	0.11 10	0.13 32	0.16 108	0.10 39	0.18 32	0.11 1	0.07 62	0.08 182	0.07 70	0.06 56	0.05 3	0.07 19

castereo	0.14 40	0.11 68	0.22 15	0.19 56	0.10 41	0.20 130	0.19 235	0.32 147	0.28 164	0.13 29	0.18 94	0.16 108	0.16 164	0.16 11	0.14 73	0.07 62	0.06 48	0.07 70	0.06 56	0.06 34	0.07 19

fffft	0.14 40	0.12 114	0.30 63	0.19 56	0.10 41	0.17 58	0.18 192	0.23 38	0.17 21	0.14 49	0.11 15	0.13 63	0.10 39	0.24 128	0.18 180	0.06 23	0.05 4	0.07 70	0.06 56	0.07 93	0.09 104
1: 1. 1
SMoEStereo_RVC	0.14 40	0.15 223	0.29 55	0.19 56	0.10 41	0.19 99	0.17 140	0.21 24	0.21 70	0.15 67	0.13 32	0.12 52	0.11 61	0.25 144	0.16 130	0.06 23	0.05 4	0.08 146	0.06 56	0.06 34	0.08 62

RAStereo	0.14 40	0.15 223	0.40 121	0.22 179	0.11 68	0.15 22	0.18 192	0.25 70	0.24 102	0.13 29	0.17 83	0.11 42	0.09 17	0.15 6	0.13 37	0.08 173	0.06 48	0.08 146	0.06 56	0.07 93	0.05 1

IGEV-Stereo+	0.14 40	0.08 3	0.26 37	0.18 27	0.14 193	0.09 1	0.10 7	0.16 4	0.17 21	0.14 49	0.08 6	0.10 27	0.10 39	0.22 95	0.14 73	0.07 62	0.15 375	0.06 22	0.06 56	0.16 434	0.29 475

RSM++	0.14 40	0.11 68	0.25 31	0.32 466	0.17 322	0.17 58	0.15 79	0.23 38	0.21 70	0.12 21	0.12 22	0.14 85	0.09 17	0.21 75	0.13 37	0.06 23	0.05 4	0.07 70	0.07 118	0.07 93	0.11 201

RSM	0.14 40	0.11 68	0.25 31	0.29 433	0.16 292	0.16 41	0.15 79	0.24 55	0.20 54	0.13 29	0.13 32	0.15 99	0.09 17	0.22 95	0.13 37	0.06 23	0.06 48	0.07 70	0.07 118	0.07 93	0.11 201

trnet	0.14 40	0.09 15	0.26 37	0.15 3	0.07 1	0.21 156	0.12 23	0.25 70	0.26 137	0.16 79	0.21 130	0.15 99	0.13 115	0.19 46	0.14 73	0.09 245	0.05 4	0.06 22	0.04 1	0.06 34	0.06 6

LoS_RVC	0.14 40	0.11 68	0.32 79	0.18 27	0.16 292	0.20 130	0.18 192	0.21 24	0.18 33	0.14 49	0.20 112	0.12 52	0.17 181	0.17 23	0.14 73	0.06 23	0.05 4	0.06 22	0.04 1	0.05 3	0.14 304

CES	0.14 40	0.08 3	0.24 22	0.17 9	0.23 444	0.18 82	0.15 79	0.24 55	0.20 54	0.14 49	0.18 94	0.14 85	0.10 39	0.19 46	0.12 10	0.07 62	0.05 4	0.06 22	0.04 1	0.08 150	0.20 392

CREStereo	0.14 40	0.09 15	0.27 49	0.14 1	0.08 4	0.22 185	0.15 79	0.26 76	0.26 137	0.16 79	0.21 130	0.14 85	0.13 115	0.19 46	0.14 73	0.09 245	0.05 4	0.06 22	0.04 1	0.07 93	0.06 6
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
FlowAnything_test	0.15 55	0.12 114	0.23 19	0.21 129	0.12 105	0.18 82	0.16 110	0.25 70	0.17 21	0.15 67	0.13 32	0.15 99	0.14 132	0.19 46	0.17 153	0.10 309	0.07 120	0.11 358	0.12 405	0.08 150	0.10 163

water-stereo	0.15 55	0.11 68	0.32 79	0.19 56	0.10 41	0.17 58	0.14 57	0.26 76	0.20 54	0.18 109	0.23 148	0.16 108	0.16 164	0.14 3	0.14 73	0.07 62	0.06 48	0.07 70	0.06 56	0.06 34	0.11 201

depthmonostereo	0.15 55	0.12 114	0.34 87	0.19 56	0.09 10	0.20 130	0.15 79	0.28 89	0.24 102	0.16 79	0.18 94	0.16 108	0.18 209	0.21 75	0.14 73	0.07 62	0.07 120	0.07 70	0.06 56	0.05 3	0.08 62

DilatedVolume-Stereo	0.15 55	0.09 15	0.26 37	0.18 27	0.10 41	0.21 156	0.14 57	0.24 55	0.22 78	0.22 149	0.21 130	0.16 108	0.15 147	0.24 128	0.17 153	0.07 62	0.07 120	0.06 22	0.06 56	0.05 3	0.08 62

tt45	0.15 55	0.14 191	0.29 55	0.19 56	0.11 68	0.23 204	0.18 192	0.23 38	0.18 33	0.16 79	0.13 32	0.14 85	0.10 39	0.31 245	0.15 108	0.07 62	0.05 4	0.08 146	0.06 56	0.07 93	0.08 62

999	0.15 55	0.13 147	0.30 63	0.19 56	0.12 105	0.20 130	0.17 140	0.25 70	0.20 54	0.14 49	0.16 71	0.14 85	0.11 61	0.36 291	0.16 130	0.07 62	0.05 4	0.07 70	0.06 56	0.06 34	0.08 62

mms	0.15 55	0.14 191	0.25 31	0.20 96	0.15 254	0.17 58	0.17 140	0.21 24	0.19 44	0.14 49	0.18 94	0.14 85	0.09 17	0.26 164	0.15 108	0.06 23	0.07 120	0.08 146	0.06 56	0.07 93	0.19 375

ours_stereo	0.15 55	0.14 191	0.29 55	0.21 129	0.14 193	0.17 58	0.18 192	0.21 24	0.20 54	0.13 29	0.18 94	0.14 85	0.10 39	0.24 128	0.15 108	0.06 23	0.06 48	0.08 146	0.06 56	0.07 93	0.13 278

fffy	0.15 55	0.14 191	0.31 70	0.21 129	0.14 193	0.19 99	0.18 192	0.24 55	0.19 44	0.13 29	0.17 83	0.15 99	0.13 115	0.25 144	0.15 108	0.06 23	0.08 182	0.08 146	0.06 56	0.07 93	0.15 320

WCG-NET	0.15 55	0.12 114	0.31 70	0.18 27	0.09 10	0.18 82	0.17 140	0.23 38	0.29 182	0.18 109	0.22 140	0.15 99	0.12 86	0.19 46	0.13 37	0.06 23	0.12 306	0.07 70	0.05 21	0.06 34	0.06 6

IGEV-Stereo++	0.15 55	0.09 15	0.27 49	0.21 129	0.13 154	0.14 13	0.11 15	0.23 38	0.19 44	0.15 67	0.14 61	0.11 42	0.11 61	0.19 46	0.12 10	0.06 23	0.21 455	0.06 22	0.05 21	0.06 34	0.28 470

Pointernet	0.15 55	0.08 3	0.35 93	0.19 56	0.12 105	0.20 130	0.12 23	0.34 172	0.25 126	0.15 67	0.16 71	0.13 63	0.11 61	0.18 32	0.13 37	0.08 173	0.06 48	0.06 22	0.05 21	0.06 34	0.08 62

MGS-Stereo	0.15 55	0.12 114	0.38 106	0.19 56	0.11 68	0.18 82	0.17 140	0.21 24	0.23 91	0.14 49	0.24 156	0.16 108	0.10 39	0.19 46	0.13 37	0.07 62	0.06 48	0.07 70	0.06 56	0.10 284	0.07 19

MaDis-Stereo	0.15 55	0.17 286	0.39 112	0.19 56	0.15 254	0.16 41	0.13 37	0.26 76	0.22 78	0.13 29	0.15 66	0.14 85	0.11 61	0.17 23	0.17 153	0.08 173	0.07 120	0.08 146	0.06 56	0.07 93	0.06 6

UniTT-Stereo	0.15 55	0.12 114	0.45 154	0.21 129	0.14 193	0.17 58	0.13 37	0.20 18	0.19 44	0.16 79	0.20 112	0.10 27	0.11 61	0.18 32	0.17 153	0.08 173	0.06 48	0.07 70	0.06 56	0.08 150	0.07 19

CASnet	0.15 55	0.13 147	0.30 63	0.22 179	0.08 4	0.15 22	0.14 57	0.28 89	0.26 137	0.23 157	0.20 112	0.15 99	0.11 61	0.18 32	0.13 37	0.07 62	0.05 4	0.11 358	0.09 274	0.08 150	0.05 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
LoS	0.15 55	0.09 15	0.34 87	0.17 9	0.09 10	0.22 185	0.14 57	0.27 83	0.27 154	0.15 67	0.18 94	0.19 143	0.14 132	0.23 117	0.14 73	0.08 173	0.06 48	0.06 22	0.04 1	0.06 34	0.06 6
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
Selective-IGEV	0.15 55	0.10 36	0.34 87	0.32 466	0.19 377	0.16 41	0.14 57	0.29 108	0.20 54	0.13 29	0.14 61	0.13 63	0.08 6	0.23 117	0.14 73	0.06 23	0.13 326	0.07 70	0.06 56	0.06 34	0.11 201

GLC_STEREO	0.15 55	0.11 68	0.31 70	0.22 179	0.09 10	0.17 58	0.15 79	0.24 55	0.28 164	0.17 91	0.20 112	0.17 122	0.11 61	0.24 128	0.17 153	0.07 62	0.09 222	0.09 228	0.08 192	0.07 93	0.07 19

CroCo-Stereo	0.15 55	0.16 255	0.34 87	0.25 312	0.12 105	0.11 3	0.18 192	0.35 181	0.24 102	0.13 29	0.13 32	0.18 133	0.12 86	0.15 6	0.13 37	0.08 173	0.06 48	0.07 70	0.05 21	0.07 93	0.06 6
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
GIP-stereo	0.16 75	0.12 114	0.25 31	0.24 276	0.22 432	0.15 22	0.14 57	0.32 147	0.21 70	0.11 10	0.16 71	0.13 63	0.09 17	0.20 65	0.13 37	0.07 62	0.13 326	0.06 22	0.05 21	0.06 34	0.32 487

rvit_stereo_0081	0.16 75	0.13 147	0.30 63	0.21 129	0.12 105	0.17 58	0.17 140	0.24 55	0.34 244	0.17 91	0.19 104	0.18 133	0.15 147	0.20 65	0.17 153	0.11 348	0.08 182	0.09 228	0.08 192	0.09 223	0.07 19

rvit_stereo_0082	0.16 75	0.13 147	0.30 63	0.21 129	0.12 105	0.17 58	0.17 140	0.24 55	0.34 244	0.17 91	0.19 104	0.18 133	0.15 147	0.20 65	0.17 153	0.11 348	0.08 182	0.09 228	0.08 192	0.09 223	0.07 19

rvit_stereo_0080	0.16 75	0.17 286	0.35 93	0.19 56	0.13 154	0.14 13	0.20 270	0.29 108	0.26 137	0.16 79	0.17 83	0.19 143	0.14 132	0.19 46	0.16 130	0.11 348	0.08 182	0.08 146	0.08 192	0.10 284	0.08 62

AIO-Stereo	0.16 75	0.12 114	0.29 55	0.30 444	0.20 401	0.16 41	0.14 57	0.28 89	0.22 78	0.14 49	0.15 66	0.13 63	0.08 6	0.20 65	0.15 108	0.06 23	0.16 388	0.07 70	0.08 192	0.06 34	0.24 436

WCG-NET（raft）	0.16 75	0.14 191	0.32 79	0.18 27	0.09 10	0.19 99	0.16 110	0.24 55	0.27 154	0.19 114	0.19 104	0.20 155	0.12 86	0.22 95	0.13 37	0.06 23	0.17 412	0.06 22	0.05 21	0.07 93	0.07 19

whm_eth	0.16 75	0.17 286	0.35 93	0.19 56	0.13 154	0.14 13	0.20 270	0.29 108	0.26 137	0.16 79	0.17 83	0.19 143	0.14 132	0.19 46	0.16 130	0.11 348	0.08 182	0.08 146	0.08 192	0.10 284	0.08 62

CAS	0.16 75	0.07 1	0.29 55	0.42 518	0.17 322	0.20 130	0.18 192	0.23 38	0.20 54	0.15 67	0.19 104	0.11 42	0.10 39	0.15 6	0.14 73	0.31 524	0.04 1	0.06 22	0.04 1	0.06 34	0.16 336

ProNet	0.16 75	0.13 147	0.36 99	0.21 129	0.15 254	0.20 130	0.19 235	0.29 108	0.23 91	0.14 49	0.13 32	0.13 63	0.12 86	0.25 144	0.13 37	0.06 23	0.09 222	0.07 70	0.06 56	0.07 93	0.22 415

CroCo-Stereo Lap2	0.16 75	0.18 308	0.39 112	0.26 352	0.18 350	0.11 3	0.19 235	0.30 124	0.22 78	0.13 29	0.16 71	0.15 99	0.11 61	0.17 23	0.15 108	0.07 62	0.07 120	0.08 146	0.06 56	0.08 150	0.07 19

CREStereo++_RVC	0.16 75	0.09 15	0.42 137	0.17 9	0.11 68	0.18 82	0.13 37	0.23 38	0.31 207	0.21 131	0.31 223	0.13 63	0.11 61	0.17 23	0.16 130	0.07 62	0.04 1	0.06 22	0.15 465	0.06 34	0.05 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	0.16 75	0.11 68	0.43 143	0.16 5	0.08 4	0.25 242	0.14 57	0.23 38	0.29 182	0.25 177	0.30 212	0.16 108	0.12 86	0.18 32	0.13 37	0.08 173	0.07 120	0.06 22	0.05 21	0.07 93	0.08 62

XX-TBD	0.16 75	0.21 341	0.43 143	0.22 179	0.10 41	0.23 204	0.15 79	0.23 38	0.28 164	0.22 149	0.26 171	0.14 85	0.12 86	0.16 11	0.14 73	0.08 173	0.05 4	0.06 22	0.04 1	0.07 93	0.06 6

PMTNet	0.16 75	0.09 15	0.31 70	0.15 3	0.09 10	0.23 204	0.15 79	0.26 76	0.24 102	0.17 91	0.21 130	0.16 108	0.14 132	0.23 117	0.14 73	0.29 520	0.05 4	0.06 22	0.04 1	0.07 93	0.07 19

xyz-stereo-finetune	0.17 89	0.17 286	0.29 55	0.17 9	0.08 4	0.24 226	0.21 296	0.30 124	0.32 217	0.19 114	0.22 140	0.19 143	0.15 147	0.30 233	0.22 264	0.06 23	0.06 48	0.08 146	0.06 56	0.06 34	0.07 19

rvit_stereo_0083	0.17 89	0.13 147	0.29 55	0.21 129	0.13 154	0.17 58	0.17 140	0.23 38	0.36 271	0.16 79	0.22 140	0.19 143	0.17 181	0.21 75	0.17 153	0.11 348	0.10 254	0.10 301	0.08 192	0.09 223	0.08 62

rvit_stereo_0081_aga	0.17 89	0.17 286	0.40 121	0.21 129	0.14 193	0.20 130	0.17 140	0.24 55	0.26 137	0.18 109	0.21 130	0.20 155	0.14 132	0.20 65	0.15 108	0.12 388	0.08 182	0.09 228	0.08 192	0.10 284	0.08 62

RAFT-Stereo-weight	0.17 89	0.10 36	0.31 70	0.20 96	0.12 105	0.20 130	0.16 110	0.38 218	0.33 233	0.25 177	0.20 112	0.19 143	0.10 39	0.19 46	0.16 130	0.07 62	0.13 326	0.07 70	0.06 56	0.06 34	0.09 104

CAS++	0.17 89	0.13 147	0.35 93	0.18 27	0.13 154	0.17 58	0.16 110	0.42 268	0.25 126	0.19 114	0.18 94	0.13 63	0.10 39	0.22 95	0.12 10	0.12 388	0.10 254	0.11 358	0.08 192	0.10 284	0.09 104
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
testlalala	0.17 89	0.11 68	0.49 209	0.20 96	0.13 154	0.23 204	0.15 79	0.33 165	0.22 78	0.25 177	0.20 112	0.14 85	0.11 61	0.17 23	0.14 73	0.07 62	0.23 476	0.07 70	0.06 56	0.05 3	0.07 19

RCA-Stereo	0.17 89	0.10 36	0.33 85	0.20 96	0.11 68	0.19 99	0.17 140	0.39 236	0.36 271	0.21 131	0.25 163	0.17 122	0.17 181	0.18 32	0.15 108	0.07 62	0.14 344	0.07 70	0.06 56	0.06 34	0.08 62

iRaftStereo_RVC	0.17 89	0.16 255	0.35 93	0.21 129	0.11 68	0.20 130	0.17 140	0.34 172	0.25 126	0.20 124	0.25 163	0.19 143	0.12 86	0.21 75	0.16 130	0.07 62	0.12 306	0.10 301	0.09 274	0.09 223	0.14 304

Gwc-CoAtRS	0.17 89	0.10 36	0.41 128	0.20 96	0.12 105	0.20 130	0.15 79	0.34 172	0.29 182	0.23 157	0.23 148	0.27 243	0.15 147	0.21 75	0.14 73	0.07 62	0.06 48	0.07 70	0.07 118	0.06 34	0.07 19

xyz-stereo-finetune2	0.18 98	0.16 255	0.32 79	0.16 5	0.09 10	0.27 266	0.19 235	0.29 108	0.21 70	0.23 157	0.29 198	0.21 169	0.23 264	0.37 301	0.23 283	0.06 23	0.05 4	0.08 146	0.06 56	0.06 34	0.07 19

Reg-Stereo(zero)	0.18 98	0.08 3	0.39 112	0.19 56	0.19 377	0.24 226	0.18 192	0.29 108	0.29 182	0.24 165	0.21 130	0.24 207	0.18 209	0.22 95	0.21 247	0.07 62	0.11 286	0.06 22	0.07 118	0.06 34	0.11 201

SCV	0.18 98	0.15 223	0.37 104	0.26 352	0.20 401	0.16 41	0.16 110	0.35 181	0.23 91	0.14 49	0.16 71	0.13 63	0.09 17	0.31 245	0.12 10	0.08 173	0.19 436	0.07 70	0.07 118	0.09 223	0.26 459

tg	0.18 98	0.15 223	0.34 87	0.22 179	0.11 68	0.23 204	0.15 79	0.35 181	0.27 154	0.20 124	0.25 163	0.20 155	0.12 86	0.25 144	0.16 130	0.07 62	0.07 120	0.09 228	0.09 274	0.08 150	0.13 278

dual_stereo	0.18 98	0.08 3	0.26 37	0.21 129	0.32 506	0.11 3	0.13 37	0.27 83	0.20 54	0.11 10	0.09 10	0.10 27	0.08 6	0.20 65	0.14 73	0.07 62	0.45 541	0.06 22	0.05 21	0.05 3	0.65 548

Occ-G	0.18 98	0.10 36	0.38 106	0.23 230	0.15 254	0.16 41	0.18 192	0.23 38	0.26 137	0.15 67	0.20 112	0.21 169	0.11 61	0.22 95	0.19 206	0.07 62	0.17 412	0.07 70	0.06 56	0.08 150	0.30 478

rvit_stereo_ft	0.18 98	0.19 320	0.43 143	0.25 312	0.14 193	0.17 58	0.21 296	0.30 124	0.28 164	0.17 91	0.19 104	0.20 155	0.17 181	0.22 95	0.18 180	0.11 348	0.07 120	0.09 228	0.09 274	0.10 284	0.08 62

MoCha-V2	0.18 98	0.12 114	0.40 121	0.30 444	0.24 458	0.16 41	0.15 79	0.28 89	0.19 44	0.16 79	0.16 71	0.13 63	0.13 115	0.30 233	0.13 37	0.06 23	0.28 507	0.06 22	0.06 56	0.06 34	0.25 447

Former-RAFT_DAM_RVC	0.18 98	0.15 223	0.27 49	0.20 96	0.13 154	0.24 226	0.17 140	0.31 140	0.37 286	0.43 440	0.17 83	0.13 63	0.12 86	0.20 65	0.16 130	0.08 173	0.07 120	0.09 228	0.07 118	0.09 223	0.08 62

MyStereo07	0.18 98	0.15 223	0.44 151	0.22 179	0.16 292	0.25 242	0.22 330	0.31 140	0.26 137	0.22 149	0.13 32	0.12 52	0.13 115	0.33 264	0.14 73	0.07 62	0.13 326	0.09 228	0.09 274	0.09 223	0.11 201

ff7	0.18 98	0.13 147	0.41 128	0.21 129	0.15 254	0.21 156	0.17 140	0.28 89	0.23 91	0.21 131	0.13 32	0.12 52	0.12 86	0.27 176	0.13 37	0.07 62	0.25 491	0.08 146	0.07 118	0.08 150	0.36 499

ffff	0.18 98	0.13 147	0.41 128	0.21 129	0.15 254	0.21 156	0.17 140	0.28 89	0.23 91	0.21 131	0.13 32	0.12 52	0.12 86	0.27 176	0.13 37	0.07 62	0.25 491	0.08 146	0.07 118	0.08 150	0.36 499

11t	0.18 98	0.13 147	0.41 128	0.21 129	0.15 254	0.21 156	0.17 140	0.28 89	0.23 91	0.21 131	0.13 32	0.12 52	0.12 86	0.27 176	0.13 37	0.07 62	0.25 491	0.08 146	0.07 118	0.08 150	0.36 499

plain	0.18 98	0.16 255	0.59 343	0.21 129	0.13 154	0.16 41	0.17 140	0.29 108	0.23 91	0.16 79	0.26 171	0.13 63	0.17 181	0.27 176	0.17 153	0.09 245	0.06 48	0.10 301	0.07 118	0.10 284	0.07 19

MIF-Stereo (partial)	0.18 98	0.13 147	0.50 231	0.22 179	0.15 254	0.16 41	0.13 37	0.29 108	0.26 137	0.17 91	0.26 171	0.16 108	0.17 181	0.25 144	0.18 180	0.09 245	0.06 48	0.10 301	0.08 192	0.09 223	0.08 62

GCAP-Stereo	0.18 98	0.21 341	0.47 174	0.23 230	0.18 350	0.21 156	0.10 7	0.28 89	0.24 102	0.20 124	0.22 140	0.15 99	0.13 115	0.21 75	0.16 130	0.07 62	0.19 436	0.07 70	0.05 21	0.06 34	0.09 104

Any-RAFT	0.18 98	0.09 15	0.33 85	0.19 56	0.10 41	0.29 307	0.16 110	0.44 298	0.32 217	0.25 177	0.27 184	0.29 269	0.16 164	0.23 117	0.13 37	0.08 173	0.07 120	0.06 22	0.05 21	0.07 93	0.07 19

knoymous	0.18 98	0.10 36	0.35 93	0.17 9	0.11 68	0.21 156	0.17 140	0.33 165	0.24 102	0.24 165	0.28 190	0.27 243	0.16 164	0.24 128	0.17 153	0.09 245	0.06 48	0.09 228	0.06 56	0.09 223	0.10 163

MC-Stereo	0.18 98	0.10 36	0.36 99	0.28 417	0.14 193	0.18 82	0.15 79	0.24 55	0.20 54	0.21 131	0.24 156	0.16 108	0.13 115	0.25 144	0.14 73	0.07 62	0.17 412	0.07 70	0.07 118	0.06 34	0.30 478

ccc-4	0.18 98	0.13 147	0.41 128	0.21 129	0.15 254	0.21 156	0.17 140	0.28 89	0.23 91	0.21 131	0.13 32	0.12 52	0.12 86	0.27 176	0.13 37	0.07 62	0.25 491	0.08 146	0.07 118	0.08 150	0.36 499

test-3	0.18 98	0.10 36	0.48 189	0.23 230	0.14 193	0.18 82	0.16 110	0.32 147	0.29 182	0.26 187	0.17 83	0.22 176	0.13 115	0.26 164	0.19 206	0.06 23	0.14 344	0.08 146	0.08 192	0.06 34	0.10 163

test_1	0.18 98	0.10 36	0.48 189	0.23 230	0.14 193	0.18 82	0.16 110	0.32 147	0.29 182	0.26 187	0.17 83	0.22 176	0.13 115	0.26 164	0.19 206	0.06 23	0.14 344	0.08 146	0.08 192	0.06 34	0.10 163

cross-raft	0.18 98	0.12 114	0.40 121	0.27 389	0.16 292	0.20 130	0.24 382	0.34 172	0.24 102	0.23 157	0.28 190	0.29 269	0.15 147	0.19 46	0.16 130	0.06 23	0.05 4	0.08 146	0.07 118	0.07 93	0.07 19

s12784h	0.18 98	0.09 15	0.38 106	0.18 27	0.07 1	0.33 365	0.19 235	0.39 236	0.34 244	0.24 165	0.25 163	0.18 133	0.18 209	0.25 144	0.17 153	0.07 62	0.05 4	0.07 70	0.05 21	0.06 34	0.05 1

CFNet-RSSM	0.18 98	0.10 36	0.45 154	0.20 96	0.12 105	0.20 130	0.16 110	0.40 245	0.31 207	0.23 157	0.21 130	0.26 238	0.15 147	0.21 75	0.14 73	0.07 62	0.05 4	0.07 70	0.07 118	0.06 34	0.06 6

MM-Stereo_test3	0.19 123	0.15 223	0.39 112	0.25 312	0.15 254	0.19 99	0.22 330	0.42 268	0.40 322	0.17 91	0.24 156	0.17 122	0.12 86	0.22 95	0.16 130	0.08 173	0.21 455	0.08 146	0.06 56	0.09 223	0.11 201

MM-Stereo_test2	0.19 123	0.11 68	0.47 174	0.25 312	0.11 68	0.21 156	0.20 270	0.28 89	0.24 102	0.16 79	0.17 83	0.13 63	0.11 61	0.21 75	0.14 73	0.06 23	0.26 498	0.07 70	0.06 56	0.09 223	0.41 515

GREAT-IGEV	0.19 123	0.11 68	0.39 112	0.22 179	0.33 507	0.14 13	0.15 79	0.18 9	0.22 78	0.14 49	0.16 71	0.09 15	0.09 17	0.23 117	0.14 73	0.06 23	0.50 543	0.06 22	0.06 56	0.07 93	0.53 536

SCV_C0	0.19 123	0.14 191	0.40 121	0.30 444	0.20 401	0.15 22	0.16 110	0.35 181	0.26 137	0.17 91	0.16 71	0.13 63	0.09 17	0.31 245	0.14 73	0.07 62	0.22 466	0.06 22	0.06 56	0.09 223	0.25 447

gcap-zeroshot	0.19 123	0.14 191	0.51 248	0.21 129	0.15 254	0.27 266	0.15 79	0.32 147	0.24 102	0.26 187	0.20 112	0.34 323	0.15 147	0.22 95	0.14 73	0.07 62	0.08 182	0.07 70	0.07 118	0.06 34	0.09 104

testlalala2	0.19 123	0.11 68	0.49 209	0.37 493	0.26 475	0.24 226	0.14 57	0.37 207	0.26 137	0.25 177	0.27 184	0.21 169	0.12 86	0.17 23	0.17 153	0.07 62	0.07 120	0.07 70	0.07 118	0.07 93	0.08 62

H2IRNET	0.19 123	0.18 308	0.50 231	0.22 179	0.12 105	0.20 130	0.16 110	0.28 89	0.31 207	0.17 91	0.32 233	0.25 219	0.20 236	0.24 128	0.19 206	0.08 173	0.06 48	0.09 228	0.10 328	0.10 284	0.08 62

IGEV++	0.19 123	0.13 147	0.38 106	0.30 444	0.19 377	0.15 22	0.15 79	0.32 147	0.18 33	0.13 29	0.16 71	0.12 52	0.11 61	0.24 128	0.15 108	0.07 62	0.32 525	0.07 70	0.05 21	0.07 93	0.42 518

MSKI-zero shot	0.19 123	0.10 36	0.47 174	0.30 444	0.14 193	0.21 156	0.14 57	0.33 165	0.22 78	0.24 165	0.25 163	0.22 176	0.10 39	0.32 254	0.14 73	0.07 62	0.30 519	0.07 70	0.07 118	0.06 34	0.09 104

RAFT-Test	0.19 123	0.11 68	0.41 128	0.26 352	0.21 417	0.26 259	0.17 140	0.37 207	0.26 137	0.24 165	0.29 198	0.32 308	0.14 132	0.22 95	0.15 108	0.07 62	0.08 182	0.07 70	0.07 118	0.06 34	0.07 19

EGLCR-Stereo	0.19 123	0.09 15	0.34 87	0.29 433	0.17 322	0.28 284	0.16 110	0.30 124	0.23 91	0.22 149	0.11 15	0.16 108	0.09 17	0.28 197	0.15 108	0.07 62	0.25 491	0.07 70	0.07 118	0.06 34	0.37 507

Selective-RAFT	0.19 123	0.14 191	0.37 104	0.24 276	0.11 68	0.30 320	0.15 79	0.35 181	0.34 244	0.17 91	0.17 83	0.22 176	0.18 209	0.29 218	0.18 180	0.07 62	0.16 388	0.07 70	0.07 118	0.08 150	0.08 62

test_4	0.19 123	0.16 255	0.39 112	0.24 276	0.13 154	0.19 99	0.21 296	0.27 83	0.24 102	0.24 165	0.47 409	0.22 176	0.13 115	0.27 176	0.18 180	0.06 23	0.06 48	0.09 228	0.09 274	0.07 93	0.06 6

Patchmatch Stereo++	0.19 123	0.13 147	0.51 248	0.22 179	0.11 68	0.19 99	0.14 57	0.30 124	0.24 102	0.28 208	0.29 198	0.25 219	0.18 209	0.27 176	0.18 180	0.09 245	0.06 48	0.10 301	0.08 192	0.10 284	0.09 104
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
PSM-adaLoss	0.19 123	0.13 147	0.51 248	0.22 179	0.11 68	0.19 99	0.15 79	0.30 124	0.24 102	0.28 208	0.29 198	0.25 219	0.18 209	0.25 144	0.17 153	0.09 245	0.06 48	0.10 301	0.08 192	0.10 284	0.09 104

ROB_FTStereo_v2	0.19 123	0.13 147	0.51 248	0.22 179	0.11 68	0.19 99	0.15 79	0.30 124	0.24 102	0.28 208	0.29 198	0.25 219	0.18 209	0.25 144	0.18 180	0.09 245	0.06 48	0.10 301	0.08 192	0.10 284	0.09 104

ROB_FTStereo	0.19 123	0.13 147	0.51 248	0.22 179	0.11 68	0.19 99	0.13 37	0.30 124	0.24 102	0.28 208	0.29 198	0.25 219	0.18 209	0.25 144	0.17 153	0.09 245	0.06 48	0.10 301	0.08 192	0.10 284	0.09 104

HUI-Stereo	0.19 123	0.13 147	0.52 269	0.22 179	0.11 68	0.19 99	0.14 57	0.30 124	0.24 102	0.28 208	0.29 198	0.25 219	0.18 209	0.23 117	0.17 153	0.09 245	0.06 48	0.10 301	0.08 192	0.10 284	0.09 104

DeepStereo_RVC	0.19 123	0.12 114	0.47 174	0.22 179	0.11 68	0.19 99	0.16 110	0.29 108	0.24 102	0.28 208	0.27 184	0.23 190	0.28 347	0.24 128	0.19 206	0.08 173	0.06 48	0.09 228	0.07 118	0.09 223	0.10 163

iGMRVC	0.19 123	0.13 147	0.51 248	0.22 179	0.11 68	0.19 99	0.15 79	0.30 124	0.24 102	0.28 208	0.29 198	0.25 219	0.18 209	0.27 176	0.18 180	0.09 245	0.06 48	0.10 301	0.08 192	0.10 284	0.09 104

iRAFT	0.19 123	0.13 147	0.51 248	0.22 179	0.11 68	0.19 99	0.14 57	0.30 124	0.24 102	0.28 208	0.29 198	0.25 219	0.18 209	0.27 176	0.18 180	0.09 245	0.06 48	0.10 301	0.08 192	0.10 284	0.09 104

AnonymousM	0.19 123	0.20 333	0.30 63	0.18 27	0.10 41	0.19 99	0.17 140	0.32 147	0.27 154	0.27 198	0.21 130	0.18 133	0.14 132	0.21 75	0.16 130	0.09 245	0.08 182	0.38 529	0.15 465	0.06 34	0.08 62

CRE-IMP	0.19 123	0.13 147	0.51 248	0.23 230	0.11 68	0.24 226	0.17 140	0.31 140	0.24 102	0.27 198	0.26 171	0.24 207	0.17 181	0.24 128	0.19 206	0.09 245	0.05 4	0.10 301	0.07 118	0.10 284	0.10 163

RAFT-IKP	0.19 123	0.13 147	0.51 248	0.22 179	0.11 68	0.18 82	0.15 79	0.30 124	0.24 102	0.28 208	0.29 198	0.25 219	0.18 209	0.26 164	0.18 180	0.09 245	0.06 48	0.10 301	0.08 192	0.10 284	0.09 104

raftrobust	0.19 123	0.19 320	0.42 137	0.23 230	0.24 458	0.19 99	0.13 37	0.33 165	0.28 164	0.26 187	0.20 112	0.19 143	0.17 181	0.23 117	0.17 153	0.08 173	0.10 254	0.07 70	0.06 56	0.07 93	0.09 104

sCroCo_RVC	0.19 123	0.15 223	0.60 350	0.27 389	0.18 350	0.23 204	0.16 110	0.28 89	0.24 102	0.14 49	0.22 140	0.17 122	0.14 132	0.22 95	0.16 130	0.11 348	0.11 286	0.09 228	0.09 274	0.09 223	0.10 163

R-Stereo Train	0.19 123	0.10 36	0.49 209	0.22 179	0.12 105	0.23 204	0.18 192	0.43 277	0.20 54	0.31 271	0.45 389	0.20 155	0.14 132	0.18 32	0.18 180	0.08 173	0.06 48	0.07 70	0.06 56	0.06 34	0.07 19

RAFT-Stereo	0.19 123	0.10 36	0.49 209	0.22 179	0.12 105	0.23 204	0.18 192	0.43 277	0.20 54	0.31 271	0.45 389	0.20 155	0.14 132	0.18 32	0.18 180	0.08 173	0.06 48	0.07 70	0.06 56	0.06 34	0.07 19
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
GASTEREO	0.20 151	0.15 223	0.31 70	0.40 509	0.29 491	0.18 82	0.15 79	0.29 108	0.22 78	0.18 109	0.17 83	0.11 42	0.13 115	0.25 144	0.15 108	0.07 62	0.23 476	0.06 22	0.08 192	0.06 34	0.57 538

MSCF	0.20 151	0.14 191	0.31 70	0.40 509	0.29 491	0.17 58	0.15 79	0.29 108	0.22 78	0.17 91	0.16 71	0.11 42	0.13 115	0.24 128	0.15 108	0.07 62	0.23 476	0.06 22	0.08 192	0.07 93	0.57 538

MM-Stereo_test1	0.20 151	0.13 147	0.45 154	0.24 276	0.12 105	0.20 130	0.21 296	0.36 193	0.32 217	0.23 157	0.22 140	0.15 99	0.14 132	0.28 197	0.16 130	0.07 62	0.24 488	0.08 146	0.07 118	0.09 223	0.21 402

HART	0.20 151	0.14 191	0.42 137	0.26 352	0.24 458	0.17 58	0.16 110	0.32 147	0.25 126	0.15 67	0.26 171	0.17 122	0.09 17	0.24 128	0.14 73	0.06 23	0.36 531	0.07 70	0.05 21	0.08 150	0.27 463

AIO_rvc	0.20 151	0.16 255	0.49 209	0.41 515	0.29 491	0.15 22	0.17 140	0.21 24	0.19 44	0.17 91	0.14 61	0.13 63	0.08 6	0.35 286	0.13 37	0.07 62	0.19 436	0.06 22	0.05 21	0.06 34	0.41 515

AIO_test	0.20 151	0.12 114	0.46 168	0.45 522	0.38 520	0.15 22	0.17 140	0.28 89	0.20 54	0.19 114	0.13 32	0.14 85	0.09 17	0.39 307	0.13 37	0.07 62	0.21 455	0.06 22	0.06 56	0.06 34	0.34 495

rvit_0105_6	0.20 151	0.16 255	0.41 128	0.23 230	0.14 193	0.18 82	0.20 270	0.31 140	0.39 312	0.18 109	0.22 140	0.23 190	0.18 209	0.26 164	0.18 180	0.16 459	0.13 326	0.13 419	0.11 362	0.11 336	0.09 104

GCAP-BAT	0.20 151	0.12 114	0.48 189	0.25 312	0.17 322	0.24 226	0.16 110	0.32 147	0.21 70	0.28 208	0.30 212	0.26 238	0.12 86	0.28 197	0.19 206	0.07 62	0.25 491	0.07 70	0.08 192	0.06 34	0.19 375

IGEV-BASED-STEREO-	0.20 151	0.74 538	0.71 403	0.17 9	0.08 4	0.15 22	0.15 79	0.19 16	0.18 33	0.13 29	0.12 22	0.10 27	0.08 6	0.16 11	0.14 73	0.34 527	0.12 306	0.08 146	0.07 118	0.11 336	0.24 436

IGEVStereo-DCA	0.20 151	0.17 286	0.41 128	0.22 179	0.15 254	0.20 130	0.17 140	0.28 89	0.23 91	0.19 114	0.12 22	0.14 85	0.12 86	0.38 304	0.31 362	0.07 62	0.16 388	0.08 146	0.07 118	0.08 150	0.36 499

MIM_Stereo	0.20 151	0.17 286	0.55 301	0.20 96	0.21 417	0.17 58	0.14 57	0.37 207	0.27 154	0.28 208	0.35 271	0.23 190	0.13 115	0.28 197	0.16 130	0.06 23	0.08 182	0.09 228	0.08 192	0.08 150	0.15 320

AEACV	0.20 151	0.09 15	0.32 79	0.39 504	0.34 509	0.21 156	0.16 110	0.30 124	0.18 33	0.17 91	0.17 83	0.13 63	0.16 164	0.27 176	0.13 37	0.07 62	0.29 518	0.07 70	0.09 274	0.07 93	0.37 507

4D-IteraStereo	0.20 151	0.21 341	0.62 360	0.21 129	0.14 193	0.19 99	0.17 140	0.29 108	0.28 164	0.24 165	0.20 112	0.20 155	0.10 39	0.22 95	0.18 180	0.07 62	0.07 120	0.10 301	0.08 192	0.08 150	0.33 492

anonymousdsp	0.20 151	0.13 147	0.49 209	0.28 417	0.20 401	0.21 156	0.17 140	0.29 108	0.24 102	0.22 149	0.13 32	0.12 52	0.12 86	0.32 254	0.13 37	0.07 62	0.26 498	0.08 146	0.07 118	0.08 150	0.48 529

DCANet-4	0.20 151	0.11 68	0.58 336	0.19 56	0.09 10	0.19 99	0.18 192	0.39 236	0.42 344	0.29 232	0.31 223	0.17 122	0.22 253	0.21 75	0.20 225	0.07 62	0.05 4	0.07 70	0.05 21	0.06 34	0.09 104

fff	0.20 151	0.15 223	0.57 321	0.19 56	0.09 10	0.19 99	0.18 192	0.38 218	0.46 389	0.29 232	0.31 223	0.18 133	0.28 347	0.21 75	0.20 225	0.07 62	0.05 4	0.07 70	0.05 21	0.06 34	0.09 104

DisPM	0.20 151	0.11 68	0.52 269	0.24 276	0.13 154	0.18 82	0.19 235	0.30 124	0.31 207	0.33 309	0.34 263	0.23 190	0.16 164	0.34 279	0.17 153	0.09 245	0.06 48	0.09 228	0.08 192	0.08 150	0.12 251

IGEV-Stereo	0.20 151	0.13 147	0.49 209	0.28 417	0.20 401	0.21 156	0.17 140	0.29 108	0.24 102	0.22 149	0.13 32	0.12 52	0.12 86	0.32 254	0.13 37	0.07 62	0.26 498	0.08 146	0.07 118	0.08 150	0.48 529
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
GMOStereo	0.20 151	0.17 286	0.45 154	0.23 230	0.18 350	0.21 156	0.27 416	0.28 89	0.28 164	0.31 271	0.32 233	0.28 256	0.17 181	0.16 11	0.13 37	0.07 62	0.23 476	0.10 301	0.08 192	0.08 150	0.07 19

error version	0.20 151	0.17 286	0.45 154	0.23 230	0.18 350	0.21 156	0.27 416	0.28 89	0.28 164	0.31 271	0.32 233	0.28 256	0.17 181	0.16 11	0.13 37	0.07 62	0.23 476	0.10 301	0.08 192	0.08 150	0.07 19

test-v	0.20 151	0.17 286	0.45 154	0.23 230	0.18 350	0.21 156	0.27 416	0.28 89	0.28 164	0.31 271	0.32 233	0.28 256	0.17 181	0.16 11	0.13 37	0.07 62	0.23 476	0.10 301	0.08 192	0.08 150	0.07 19

test_3	0.20 151	0.12 114	0.49 209	0.26 352	0.14 193	0.22 185	0.25 396	0.34 172	0.33 233	0.25 177	0.18 94	0.23 190	0.13 115	0.25 144	0.20 225	0.06 23	0.14 344	0.09 228	0.10 328	0.07 93	0.10 163

NRIStereo	0.20 151	0.12 114	0.50 231	0.23 230	0.11 68	0.24 226	0.19 235	0.30 124	0.28 164	0.26 187	0.26 171	0.25 219	0.18 209	0.34 279	0.19 206	0.08 173	0.06 48	0.09 228	0.07 118	0.09 223	0.09 104

Pruner-Stereo	0.20 151	0.12 114	0.49 209	0.29 433	0.12 105	0.19 99	0.17 140	0.32 147	0.31 207	0.33 309	0.32 233	0.25 219	0.15 147	0.25 144	0.22 264	0.09 245	0.06 48	0.09 228	0.08 192	0.08 150	0.10 163

test-2	0.20 151	0.17 286	0.45 154	0.23 230	0.18 350	0.21 156	0.27 416	0.28 89	0.28 164	0.31 271	0.32 233	0.28 256	0.17 181	0.16 11	0.13 37	0.07 62	0.23 476	0.10 301	0.08 192	0.08 150	0.07 19

test-1	0.20 151	0.12 114	0.49 209	0.23 230	0.23 444	0.22 185	0.23 358	0.36 193	0.29 182	0.21 131	0.25 163	0.24 207	0.14 132	0.18 32	0.22 264	0.07 62	0.14 344	0.08 146	0.07 118	0.06 34	0.14 304

DCANet	0.20 151	0.15 223	0.57 321	0.19 56	0.09 10	0.19 99	0.18 192	0.37 207	0.41 332	0.30 255	0.31 223	0.19 143	0.23 264	0.21 75	0.20 225	0.07 62	0.05 4	0.07 70	0.05 21	0.07 93	0.10 163

csc	0.20 151	0.15 223	0.57 321	0.19 56	0.09 10	0.19 99	0.18 192	0.38 218	0.46 389	0.29 232	0.31 223	0.18 133	0.28 347	0.21 75	0.20 225	0.07 62	0.05 4	0.07 70	0.05 21	0.06 34	0.09 104

cscssc	0.20 151	0.15 223	0.57 321	0.19 56	0.09 10	0.19 99	0.18 192	0.38 218	0.46 389	0.29 232	0.31 223	0.18 133	0.28 347	0.21 75	0.20 225	0.07 62	0.05 4	0.07 70	0.05 21	0.06 34	0.09 104

RAFT-Stereo + iAFF	0.20 151	0.23 376	0.49 209	0.21 129	0.16 292	0.19 99	0.17 140	0.35 181	0.32 217	0.26 187	0.33 253	0.20 155	0.17 181	0.21 75	0.17 153	0.06 23	0.10 254	0.07 70	0.07 118	0.07 93	0.11 201

AFF-stereo	0.20 151	0.24 387	0.49 209	0.22 179	0.11 68	0.18 82	0.18 192	0.35 181	0.29 182	0.25 177	0.36 286	0.25 219	0.17 181	0.25 144	0.17 153	0.06 23	0.09 222	0.08 146	0.08 192	0.08 150	0.11 201

DIP-Stereo	0.20 151	0.13 147	0.48 189	0.20 96	0.13 154	0.28 284	0.12 23	0.43 277	0.26 137	0.27 198	0.32 233	0.21 169	0.17 181	0.26 164	0.20 225	0.08 173	0.06 48	0.08 146	0.06 56	0.07 93	0.10 163
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
HI	0.21 183	0.16 255	0.50 231	0.18 27	0.15 254	0.17 58	0.16 110	0.35 181	0.22 78	0.38 385	0.38 305	0.36 342	0.24 286	0.29 218	0.22 264	0.06 23	0.05 4	0.08 146	0.09 274	0.09 223	0.08 62

CoSv	0.21 183	0.16 255	0.50 231	0.18 27	0.15 254	0.17 58	0.16 110	0.35 181	0.22 78	0.38 385	0.38 305	0.36 342	0.24 286	0.29 218	0.22 264	0.06 23	0.05 4	0.08 146	0.09 274	0.09 223	0.08 62

AIO-test1	0.21 183	0.22 360	0.56 311	0.31 460	0.24 458	0.21 156	0.16 110	0.42 268	0.37 286	0.17 91	0.26 171	0.18 133	0.12 86	0.29 218	0.15 108	0.08 173	0.07 120	0.10 301	0.11 362	0.07 93	0.10 163

IGEV-RUCA	0.21 183	0.09 15	0.26 37	0.20 96	0.19 377	0.28 284	0.23 358	0.24 55	0.22 78	0.21 131	0.23 148	0.29 269	0.48 479	0.26 164	0.19 206	0.09 245	0.08 182	0.18 484	0.14 454	0.18 465	0.19 375

rvit_0105_4	0.21 183	0.17 286	0.49 209	0.23 230	0.14 193	0.20 130	0.23 358	0.35 181	0.40 322	0.19 114	0.24 156	0.25 219	0.20 236	0.28 197	0.18 180	0.16 459	0.13 326	0.12 393	0.11 362	0.11 336	0.10 163

model_zeroshot	0.21 183	0.14 191	0.51 248	0.34 482	0.18 350	0.26 259	0.16 110	0.41 263	0.24 102	0.33 309	0.20 112	0.25 219	0.12 86	0.26 164	0.16 130	0.09 245	0.21 455	0.07 70	0.08 192	0.07 93	0.13 278

AE-Stereo	0.21 183	0.12 114	0.50 231	0.25 312	0.15 254	0.24 226	0.18 192	0.40 245	0.34 244	0.19 114	0.26 171	0.21 169	0.13 115	0.22 95	0.16 130	0.07 62	0.26 498	0.09 228	0.10 328	0.07 93	0.31 482

ACVNet-DCA	0.21 183	0.16 255	0.50 231	0.27 389	0.13 154	0.31 341	0.19 235	0.43 277	0.32 217	0.21 131	0.20 112	0.13 63	0.17 181	0.28 197	0.12 10	0.08 173	0.28 507	0.08 146	0.06 56	0.09 223	0.23 423

11t1	0.21 183	0.12 114	0.45 154	0.20 96	0.15 254	0.27 266	0.17 140	0.37 207	0.28 164	0.27 198	0.25 163	0.24 207	0.23 264	0.28 197	0.25 306	0.09 245	0.19 436	0.07 70	0.07 118	0.09 223	0.23 423

LL-Strereo2	0.21 183	0.25 402	0.53 280	0.32 466	0.20 401	0.25 242	0.14 57	0.32 147	0.25 126	0.25 177	0.20 112	0.24 207	0.12 86	0.28 197	0.18 180	0.07 62	0.07 120	0.12 393	0.09 274	0.09 223	0.16 336

ADStereo(finetuned)	0.21 183	0.15 223	0.59 343	0.19 56	0.09 10	0.19 99	0.18 192	0.37 207	0.41 332	0.30 255	0.31 223	0.19 143	0.31 390	0.21 75	0.20 225	0.07 62	0.05 4	0.07 70	0.05 21	0.07 93	0.10 163

PFNet+	0.21 183	0.11 68	0.54 292	0.22 179	0.12 105	0.17 58	0.18 192	0.31 140	0.36 271	0.33 309	0.32 233	0.24 207	0.16 164	0.33 264	0.18 180	0.10 309	0.07 120	0.11 358	0.10 328	0.08 150	0.12 251

rafts_anoy	0.21 183	0.22 360	0.49 209	0.25 312	0.24 458	0.19 99	0.17 140	0.34 172	0.32 217	0.24 165	0.25 163	0.20 155	0.16 164	0.25 144	0.21 247	0.08 173	0.19 436	0.11 358	0.12 405	0.09 223	0.09 104

raft+_RVC	0.21 183	0.21 341	0.46 168	0.22 179	0.35 512	0.21 156	0.16 110	0.39 236	0.35 255	0.22 149	0.28 190	0.20 155	0.15 147	0.25 144	0.20 225	0.08 173	0.16 388	0.08 146	0.07 118	0.07 93	0.12 251

sAnonymous2	0.21 183	0.24 387	0.79 427	0.24 276	0.17 322	0.22 185	0.20 270	0.36 193	0.29 182	0.17 91	0.19 104	0.17 122	0.16 164	0.18 32	0.15 108	0.10 309	0.07 120	0.09 228	0.08 192	0.23 496	0.18 361

CroCo_RVC	0.21 183	0.24 387	0.79 427	0.24 276	0.17 322	0.22 185	0.20 270	0.36 193	0.29 182	0.17 91	0.19 104	0.17 122	0.16 164	0.18 32	0.15 108	0.10 309	0.07 120	0.09 228	0.08 192	0.23 496	0.18 361

RALAANet	0.21 183	0.24 387	0.53 280	0.23 230	0.14 193	0.22 185	0.13 37	0.38 218	0.30 198	0.29 232	0.26 171	0.25 219	0.15 147	0.28 197	0.20 225	0.08 173	0.08 182	0.09 228	0.08 192	0.10 284	0.07 19

GMStereo	0.21 183	0.30 438	0.57 321	0.21 129	0.12 105	0.24 226	0.18 192	0.30 124	0.41 332	0.26 187	0.24 156	0.17 122	0.16 164	0.25 144	0.19 206	0.10 309	0.07 120	0.08 146	0.08 192	0.11 336	0.09 104
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
StereoAnything_RVC	0.22 201	0.47 502	0.67 383	0.30 444	0.31 503	0.11 3	0.11 15	0.18 9	0.15 13	0.09 1	0.11 15	0.09 15	0.09 17	0.27 176	0.12 10	0.09 245	0.39 533	0.06 22	0.04 1	0.24 500	0.49 531

AIO-test2	0.22 201	0.27 420	0.54 292	0.29 433	0.16 292	0.22 185	0.16 110	0.44 298	0.43 355	0.17 91	0.29 198	0.16 108	0.11 61	0.27 176	0.14 73	0.19 493	0.07 120	0.10 301	0.11 362	0.08 150	0.09 104

FACV-RUCA	0.22 201	0.15 223	0.38 106	0.24 276	0.23 444	0.26 259	0.19 235	0.41 263	0.35 255	0.26 187	0.32 233	0.22 176	0.25 299	0.24 128	0.19 206	0.10 309	0.07 120	0.15 459	0.08 192	0.16 434	0.14 304

rvit_0105_5	0.22 201	0.18 308	0.51 248	0.23 230	0.13 154	0.22 185	0.25 396	0.38 218	0.40 322	0.21 131	0.23 148	0.27 243	0.20 236	0.27 176	0.20 225	0.15 449	0.13 326	0.12 393	0.12 405	0.10 284	0.10 163

1test111	0.22 201	0.16 255	0.50 231	0.27 389	0.13 154	0.31 341	0.19 235	0.43 277	0.32 217	0.21 131	0.20 112	0.13 63	0.17 181	0.36 291	0.28 336	0.08 173	0.28 507	0.08 146	0.06 56	0.09 223	0.23 423

cc1	0.22 201	0.16 255	0.50 231	0.27 389	0.13 154	0.31 341	0.19 235	0.39 236	0.48 410	0.21 131	0.20 112	0.13 63	0.17 181	0.28 197	0.12 10	0.08 173	0.28 507	0.08 146	0.06 56	0.08 150	0.37 507

rrr	0.22 201	0.17 286	0.79 427	0.22 179	0.15 254	0.20 130	0.18 192	0.40 245	0.27 154	0.19 114	0.12 22	0.14 85	0.12 86	0.38 304	0.31 362	0.07 62	0.16 388	0.08 146	0.07 118	0.08 150	0.28 470

tt1	0.22 201	0.16 255	0.49 209	0.26 352	0.15 254	0.31 341	0.19 235	0.38 218	0.46 389	0.21 131	0.19 104	0.13 63	0.16 164	0.28 197	0.12 10	0.08 173	0.28 507	0.08 146	0.06 56	0.08 150	0.37 507

HH	0.22 201	0.12 114	0.55 301	0.32 466	0.16 292	0.27 266	0.18 192	0.36 193	0.25 126	0.20 124	0.26 171	0.34 323	0.18 209	0.33 264	0.15 108	0.07 62	0.16 388	0.07 70	0.07 118	0.07 93	0.31 482

HanStereo	0.22 201	0.12 114	0.55 301	0.32 466	0.16 292	0.27 266	0.18 192	0.36 193	0.25 126	0.20 124	0.26 171	0.34 323	0.18 209	0.33 264	0.15 108	0.07 62	0.16 388	0.07 70	0.07 118	0.07 93	0.31 482

CASS	0.22 201	0.16 255	0.40 121	0.26 352	0.12 105	0.29 307	0.19 235	0.40 245	0.32 217	0.34 329	0.35 271	0.25 219	0.25 299	0.26 164	0.21 247	0.13 410	0.08 182	0.11 358	0.09 274	0.11 336	0.12 251
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
MIPNet	0.22 201	0.19 320	0.64 370	0.22 179	0.12 105	0.28 284	0.20 270	0.48 336	0.39 312	0.31 271	0.24 156	0.19 143	0.24 286	0.28 197	0.20 225	0.07 62	0.05 4	0.08 146	0.07 118	0.07 93	0.08 62

IPLGR	0.22 201	0.14 191	0.75 412	0.21 129	0.11 68	0.25 242	0.18 192	0.44 298	0.38 296	0.29 232	0.28 190	0.21 169	0.19 231	0.37 301	0.19 206	0.07 62	0.06 48	0.08 146	0.07 118	0.07 93	0.07 19

GANet-ADL	0.22 201	0.14 191	0.51 248	0.23 230	0.14 193	0.29 307	0.19 235	0.48 336	0.36 271	0.26 187	0.33 253	0.32 308	0.20 236	0.26 164	0.22 264	0.11 348	0.07 120	0.07 70	0.06 56	0.09 223	0.11 201

TRStereo	0.22 201	0.21 341	0.62 360	0.40 509	0.19 377	0.22 185	0.16 110	0.58 444	0.30 198	0.21 131	0.21 130	0.22 176	0.13 115	0.27 176	0.14 73	0.09 245	0.09 222	0.09 228	0.11 362	0.06 34	0.19 375

LCNet	0.22 201	0.12 114	0.42 137	0.26 352	0.12 105	0.23 204	0.19 235	0.36 193	0.28 164	0.28 208	0.35 271	0.26 238	0.30 373	0.35 286	0.17 153	0.07 62	0.05 4	0.09 228	0.10 328	0.13 391	0.22 415

NF-Stereo	0.22 201	0.11 68	0.52 269	0.25 312	0.12 105	0.21 156	0.18 192	0.40 245	0.35 255	0.28 208	0.30 212	0.22 176	0.17 181	0.52 358	0.21 247	0.09 245	0.06 48	0.09 228	0.08 192	0.08 150	0.13 278

OCTAStereo	0.22 201	0.11 68	0.52 269	0.25 312	0.12 105	0.21 156	0.18 192	0.40 245	0.35 255	0.28 208	0.30 212	0.22 176	0.17 181	0.51 350	0.21 247	0.09 245	0.06 48	0.09 228	0.08 192	0.08 150	0.13 278

PSM-softLoss	0.22 201	0.11 68	0.53 280	0.25 312	0.12 105	0.20 130	0.17 140	0.39 236	0.29 182	0.29 232	0.32 233	0.24 207	0.16 164	0.53 361	0.21 247	0.09 245	0.06 48	0.10 301	0.09 274	0.08 150	0.12 251

KMStereo	0.22 201	0.11 68	0.53 280	0.25 312	0.12 105	0.20 130	0.17 140	0.39 236	0.29 182	0.29 232	0.32 233	0.24 207	0.16 164	0.53 361	0.21 247	0.09 245	0.06 48	0.10 301	0.09 274	0.08 150	0.12 251

SST-Stereo	0.22 201	0.11 68	0.52 269	0.25 312	0.14 193	0.19 99	0.17 140	0.32 147	0.26 137	0.34 329	0.33 253	0.29 269	0.25 299	0.56 378	0.18 180	0.08 173	0.05 4	0.10 301	0.08 192	0.09 223	0.07 19

RAFT_R40	0.22 201	0.11 68	0.52 269	0.25 312	0.13 154	0.18 82	0.18 192	0.32 147	0.31 207	0.33 309	0.33 253	0.30 287	0.23 264	0.55 372	0.19 206	0.08 173	0.05 4	0.10 301	0.08 192	0.09 223	0.07 19

RE-Stereo	0.22 201	0.11 68	0.52 269	0.25 312	0.12 105	0.21 156	0.18 192	0.40 245	0.35 255	0.28 208	0.30 212	0.22 176	0.17 181	0.51 350	0.21 247	0.09 245	0.06 48	0.09 228	0.08 192	0.08 150	0.13 278

TVStereo	0.22 201	0.11 68	0.52 269	0.25 312	0.12 105	0.21 156	0.18 192	0.40 245	0.35 255	0.28 208	0.30 212	0.22 176	0.17 181	0.51 350	0.21 247	0.09 245	0.06 48	0.09 228	0.08 192	0.08 150	0.13 278

RAFT-345	0.22 201	0.11 68	0.55 301	0.22 179	0.12 105	0.20 130	0.16 110	0.27 83	0.28 164	0.27 198	0.65 485	0.20 155	0.17 181	0.55 372	0.22 264	0.07 62	0.06 48	0.08 146	0.07 118	0.06 34	0.07 19

GMM-Stereo	0.22 201	0.10 36	0.56 311	0.23 230	0.13 154	0.24 226	0.24 382	0.38 218	0.29 182	0.31 271	0.44 375	0.27 243	0.21 246	0.31 245	0.17 153	0.07 62	0.05 4	0.10 301	0.09 274	0.08 150	0.19 375

Prome-Stereo	0.22 201	0.10 36	0.43 143	0.24 276	0.13 154	0.23 204	0.23 358	0.37 207	0.27 154	0.33 309	0.58 461	0.24 207	0.28 347	0.30 233	0.16 130	0.07 62	0.05 4	0.08 146	0.07 118	0.08 150	0.20 392

TestStereo	0.22 201	0.24 387	0.48 189	0.25 312	0.11 68	0.22 185	0.22 330	0.32 147	0.31 207	0.24 165	0.34 263	0.23 190	0.19 231	0.62 415	0.19 206	0.08 173	0.07 120	0.10 301	0.07 118	0.11 336	0.07 19

RALCasStereoNet	0.22 201	0.22 360	0.48 189	0.23 230	0.23 444	0.22 185	0.18 192	0.32 147	0.27 154	0.22 149	0.30 212	0.22 176	0.15 147	0.29 218	0.20 225	0.08 173	0.22 466	0.07 70	0.06 56	0.10 284	0.25 447

111	0.22 201	0.22 360	0.57 321	0.19 56	0.09 10	0.24 226	0.17 140	0.44 298	0.46 389	0.24 165	0.30 212	0.29 269	0.22 253	0.25 144	0.19 206	0.08 173	0.05 4	0.07 70	0.06 56	0.07 93	0.15 320

test_xeample3	0.22 201	0.17 286	0.81 432	0.21 129	0.15 254	0.20 130	0.18 192	0.40 245	0.25 126	0.19 114	0.12 22	0.13 63	0.12 86	0.34 279	0.33 380	0.07 62	0.20 450	0.07 70	0.08 192	0.08 150	0.34 495

FENet	0.22 201	0.13 147	0.48 189	0.22 179	0.12 105	0.27 266	0.18 192	0.43 277	0.37 286	0.31 271	0.32 233	0.29 269	0.23 264	0.27 176	0.24 292	0.10 309	0.07 120	0.09 228	0.09 274	0.09 223	0.11 201

HITNet	0.22 201	0.23 376	0.60 350	0.20 96	0.09 10	0.27 266	0.15 79	0.45 307	0.33 233	0.29 232	0.33 253	0.27 243	0.22 253	0.29 218	0.27 328	0.07 62	0.05 4	0.07 70	0.06 56	0.09 223	0.11 201
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
test_sample2	0.23 234	0.12 114	0.39 112	0.20 96	0.11 68	0.28 284	0.22 330	0.45 307	0.33 233	0.27 198	0.34 263	0.30 287	0.25 299	0.46 333	0.23 283	0.09 245	0.15 375	0.09 228	0.08 192	0.10 284	0.19 375

MyStereo06	0.23 234	0.15 223	0.74 409	0.22 179	0.14 193	0.25 242	0.22 330	0.43 277	0.25 126	0.36 360	0.24 156	0.34 323	0.18 209	0.24 128	0.20 225	0.07 62	0.12 306	0.09 228	0.09 274	0.09 223	0.11 201

xx1	0.23 234	0.16 255	0.50 231	0.27 389	0.13 154	0.31 341	0.19 235	0.39 236	0.48 410	0.21 131	0.20 112	0.28 256	0.25 299	0.28 197	0.12 10	0.08 173	0.28 507	0.10 301	0.11 362	0.09 223	0.23 423

IGEV_Zeroshot_test	0.23 234	0.11 68	0.82 436	0.21 129	0.23 444	0.20 130	0.19 235	0.38 218	0.23 91	0.34 329	0.22 140	0.29 269	0.14 132	0.24 128	0.20 225	0.07 62	0.09 222	0.08 146	0.08 192	0.08 150	0.35 498

StereoVision	0.23 234	0.23 376	0.55 301	0.27 389	0.17 322	0.23 204	0.22 330	0.40 245	0.32 217	0.21 131	0.51 425	0.22 176	0.16 164	0.29 218	0.19 206	0.11 348	0.12 306	0.13 419	0.13 437	0.10 284	0.08 62

PCWNet_CMD	0.23 234	0.14 191	0.48 189	0.21 129	0.13 154	0.28 284	0.17 140	0.47 325	0.47 402	0.30 255	0.36 286	0.37 348	0.24 286	0.29 218	0.21 247	0.09 245	0.06 48	0.10 301	0.08 192	0.11 336	0.11 201

testlalala_base	0.23 234	0.14 191	0.48 189	0.26 352	0.16 292	0.25 242	0.17 140	0.37 207	0.19 44	0.20 124	0.26 171	0.17 122	0.14 132	0.19 46	0.18 180	0.42 537	0.23 476	0.07 70	0.06 56	0.50 531	0.14 304

anonymousdsp2	0.23 234	0.11 68	0.42 137	0.26 352	0.24 458	0.25 242	0.17 140	0.43 277	0.37 286	0.30 255	0.23 148	0.24 207	0.15 147	0.32 254	0.17 153	0.07 62	0.28 507	0.07 70	0.05 21	0.08 150	0.44 522

TestStereo1	0.23 234	0.22 360	0.50 231	0.27 389	0.14 193	0.26 259	0.27 416	0.43 277	0.38 296	0.29 232	0.39 323	0.23 190	0.21 246	0.33 264	0.18 180	0.08 173	0.08 182	0.09 228	0.08 192	0.08 150	0.10 163

x	0.23 234	0.15 223	0.45 154	0.20 96	0.15 254	0.27 266	0.17 140	0.43 277	0.35 255	0.26 187	0.31 223	0.29 269	0.25 299	0.29 218	0.30 352	0.09 245	0.22 466	0.08 146	0.09 274	0.09 223	0.24 436

RAFT_CTSACE	0.23 234	0.21 341	0.57 321	0.26 352	0.15 254	0.22 185	0.23 358	0.34 172	0.30 198	0.34 329	0.51 425	0.31 297	0.17 181	0.33 264	0.15 108	0.06 23	0.09 222	0.09 228	0.08 192	0.08 150	0.07 19

RAFT+CT+SA	0.23 234	0.24 387	0.48 189	0.25 312	0.18 350	0.23 204	0.29 437	0.42 268	0.38 296	0.24 165	0.39 323	0.20 155	0.17 181	0.34 279	0.17 153	0.07 62	0.07 120	0.09 228	0.12 405	0.09 223	0.13 278

SA-5K	0.23 234	0.22 360	0.50 231	0.27 389	0.14 193	0.26 259	0.27 416	0.43 277	0.38 296	0.29 232	0.39 323	0.23 190	0.21 246	0.33 264	0.18 180	0.08 173	0.08 182	0.09 228	0.08 192	0.08 150	0.10 163

CIPLG	0.23 234	0.28 428	0.75 412	0.24 276	0.16 292	0.25 242	0.20 270	0.38 218	0.33 233	0.32 296	0.34 263	0.23 190	0.15 147	0.27 176	0.22 264	0.09 245	0.07 120	0.08 146	0.07 118	0.08 150	0.09 104

dd	0.23 234	0.32 449	0.55 301	0.23 230	0.12 105	0.27 266	0.21 296	0.32 147	0.45 378	0.30 255	0.29 198	0.25 219	0.17 181	0.31 245	0.26 317	0.13 410	0.07 120	0.10 301	0.08 192	0.12 377	0.09 104

IPLG	0.23 234	0.19 320	0.65 375	0.21 129	0.12 105	0.28 284	0.17 140	0.45 307	0.32 217	0.33 309	0.32 233	0.16 108	0.17 181	0.50 344	0.23 283	0.07 62	0.06 48	0.08 146	0.07 118	0.07 93	0.08 62

IPLGR_C	0.23 234	0.29 432	0.81 432	0.24 276	0.16 292	0.24 226	0.20 270	0.38 218	0.33 233	0.32 296	0.33 253	0.23 190	0.15 147	0.26 164	0.22 264	0.09 245	0.07 120	0.08 146	0.07 118	0.08 150	0.09 104

ACRE	0.23 234	0.27 420	0.83 441	0.24 276	0.15 254	0.24 226	0.20 270	0.38 218	0.32 217	0.32 296	0.33 253	0.23 190	0.15 147	0.26 164	0.22 264	0.09 245	0.07 120	0.08 146	0.07 118	0.08 150	0.09 104

GwcNet-ADL	0.23 234	0.15 223	0.58 336	0.24 276	0.13 154	0.23 204	0.24 382	0.51 364	0.41 332	0.28 208	0.29 198	0.30 287	0.20 236	0.27 176	0.28 336	0.09 245	0.07 120	0.07 70	0.07 118	0.09 223	0.11 201

HHNet	0.23 234	0.12 114	0.66 380	0.19 56	0.18 350	0.20 130	0.20 270	0.36 193	0.32 217	0.33 309	0.59 465	0.19 143	0.21 246	0.24 128	0.31 362	0.08 173	0.06 48	0.09 228	0.07 118	0.08 150	0.12 251

KYRaft	0.23 234	0.11 68	0.43 143	0.23 230	0.12 105	0.23 204	0.23 358	0.37 207	0.26 137	0.35 347	0.53 440	0.34 323	0.26 317	0.29 218	0.16 130	0.07 62	0.05 4	0.09 228	0.10 328	0.08 150	0.30 478

ASMatch	0.23 234	0.11 68	0.55 301	0.25 312	0.14 193	0.19 99	0.16 110	0.32 147	0.30 198	0.28 208	0.68 491	0.28 256	0.26 317	0.50 344	0.22 264	0.07 62	0.06 48	0.08 146	0.07 118	0.06 34	0.11 201

IRAFT_RVC	0.23 234	0.15 223	0.54 292	0.26 352	0.12 105	0.19 99	0.23 358	0.41 263	0.39 312	0.31 271	0.30 212	0.29 269	0.24 286	0.55 372	0.23 283	0.08 173	0.06 48	0.10 301	0.08 192	0.08 150	0.08 62

CFNet_pseudo	0.23 234	0.14 191	0.48 189	0.20 96	0.13 154	0.27 266	0.17 140	0.46 314	0.45 378	0.30 255	0.37 297	0.38 354	0.23 264	0.30 233	0.22 264	0.09 245	0.06 48	0.11 358	0.08 192	0.11 336	0.11 201

GES	0.23 234	0.14 191	0.54 292	0.21 129	0.14 193	0.28 284	0.19 235	0.51 364	0.35 255	0.31 271	0.36 286	0.25 219	0.24 286	0.30 233	0.23 283	0.11 348	0.09 222	0.08 146	0.08 192	0.10 284	0.12 251

SFCPSM	0.23 234	0.12 114	0.51 248	0.21 129	0.14 193	0.34 380	0.22 330	0.57 431	0.41 332	0.29 232	0.32 233	0.23 190	0.22 253	0.28 197	0.20 225	0.10 309	0.07 120	0.09 228	0.10 328	0.09 223	0.09 104

MSMDNet	0.23 234	0.14 191	0.49 209	0.20 96	0.13 154	0.28 284	0.17 140	0.47 325	0.47 402	0.30 255	0.36 286	0.37 348	0.24 286	0.29 218	0.21 247	0.09 245	0.07 120	0.09 228	0.08 192	0.11 336	0.11 201

ccs_rob	0.23 234	0.14 191	0.48 189	0.20 96	0.13 154	0.27 266	0.17 140	0.46 314	0.45 378	0.30 255	0.37 297	0.38 354	0.23 264	0.30 233	0.22 264	0.09 245	0.06 48	0.11 358	0.08 192	0.12 377	0.11 201

rvit_0105_3	0.24 262	0.21 341	0.57 321	0.25 312	0.15 254	0.24 226	0.28 431	0.40 245	0.43 355	0.25 177	0.26 171	0.29 269	0.22 253	0.29 218	0.21 247	0.15 449	0.13 326	0.14 443	0.15 465	0.10 284	0.10 163

test_sample1	0.24 262	0.13 147	0.40 121	0.20 96	0.13 154	0.29 307	0.19 235	0.43 277	0.30 198	0.27 198	0.34 263	0.31 297	0.28 347	0.45 331	0.27 328	0.09 245	0.16 388	0.08 146	0.08 192	0.09 223	0.22 415

MyStereo05	0.24 262	0.15 223	0.58 336	0.22 179	0.14 193	0.25 242	0.22 330	0.50 354	0.54 452	0.32 296	0.23 148	0.26 238	0.23 264	0.32 254	0.25 306	0.07 62	0.12 306	0.09 228	0.09 274	0.09 223	0.11 201

MyStereo04	0.24 262	0.15 223	0.58 336	0.22 179	0.16 292	0.25 242	0.22 330	0.51 364	0.54 452	0.29 232	0.23 148	0.27 243	0.23 264	0.32 254	0.25 306	0.07 62	0.13 326	0.09 228	0.09 274	0.09 223	0.11 201

CoDeX	0.24 262	0.13 147	0.48 189	0.22 179	0.14 193	0.29 307	0.21 296	0.55 413	0.42 344	0.29 232	0.36 286	0.28 256	0.23 264	0.48 338	0.20 225	0.09 245	0.06 48	0.08 146	0.07 118	0.08 150	0.08 62

DCRE	0.24 262	0.15 223	0.45 154	0.26 352	0.26 475	0.23 204	0.21 296	0.37 207	0.29 182	0.23 157	0.81 509	0.23 190	0.16 164	0.24 128	0.18 180	0.07 62	0.14 344	0.07 70	0.08 192	0.07 93	0.25 447

riskmin	0.24 262	0.10 36	0.43 143	0.32 466	0.26 475	0.33 365	0.19 235	0.44 298	0.30 198	0.24 165	0.27 184	0.37 348	0.25 299	0.30 233	0.22 264	0.09 245	0.18 424	0.09 228	0.13 437	0.10 284	0.27 463

qqq	0.24 262	0.16 255	0.46 168	0.20 96	0.15 254	0.23 204	0.20 270	0.43 277	0.32 217	0.26 187	0.31 223	0.28 256	0.25 299	0.36 291	0.28 336	0.08 173	0.22 466	0.10 301	0.11 362	0.09 223	0.23 423

BUS	0.24 262	0.13 147	0.36 99	0.25 312	0.14 193	0.44 446	0.17 140	0.59 453	0.36 271	0.34 329	0.35 271	0.31 297	0.22 253	0.27 176	0.22 264	0.10 309	0.07 120	0.11 358	0.10 328	0.09 223	0.10 163

IER	0.24 262	0.15 223	0.50 231	0.21 129	0.15 254	0.31 341	0.20 270	0.44 298	0.38 296	0.34 329	0.41 343	0.32 308	0.34 413	0.31 245	0.23 283	0.09 245	0.07 120	0.08 146	0.08 192	0.09 223	0.09 104

BSDual-CNN	0.24 262	0.13 147	0.36 99	0.25 312	0.14 193	0.35 395	0.22 330	0.59 453	0.36 271	0.34 329	0.35 271	0.38 354	0.25 299	0.27 176	0.28 336	0.10 309	0.07 120	0.11 358	0.10 328	0.09 223	0.10 163

Sa-1000	0.24 262	0.20 333	0.53 280	0.23 230	0.14 193	0.30 320	0.23 358	0.50 354	0.41 332	0.30 255	0.50 422	0.26 238	0.19 231	0.33 264	0.16 130	0.08 173	0.10 254	0.10 301	0.11 362	0.08 150	0.08 62

SA	0.24 262	0.22 360	0.55 301	0.23 230	0.14 193	0.25 242	0.23 358	0.48 336	0.42 344	0.28 208	0.44 375	0.23 190	0.23 264	0.34 279	0.17 153	0.07 62	0.09 222	0.11 358	0.11 362	0.08 150	0.09 104

psmg	0.24 262	0.13 147	0.36 99	0.21 129	0.14 193	0.35 395	0.23 358	0.54 395	0.36 271	0.36 360	0.38 305	0.38 354	0.25 299	0.27 176	0.28 336	0.10 309	0.08 182	0.10 301	0.10 328	0.09 223	0.09 104

UDGNet	0.24 262	0.37 475	0.53 280	0.25 312	0.14 193	0.24 226	0.18 192	0.32 147	0.44 367	0.29 232	0.28 190	0.24 207	0.20 236	0.30 233	0.21 247	0.16 459	0.07 120	0.21 498	0.11 362	0.16 434	0.11 201

TransformOpticalFlow	0.24 262	0.14 191	0.57 321	0.24 276	0.11 68	0.21 156	0.19 235	0.43 277	0.34 244	0.30 255	0.43 365	0.36 342	0.31 390	0.61 404	0.20 225	0.07 62	0.05 4	0.08 146	0.07 118	0.06 34	0.08 62

OMP-Stereo	0.24 262	0.16 255	0.48 189	0.30 444	0.13 154	0.21 156	0.16 110	0.38 218	0.35 255	0.34 329	0.30 212	0.33 315	0.20 236	0.70 445	0.24 292	0.08 173	0.06 48	0.09 228	0.07 118	0.08 150	0.07 19

IIG-Stereo	0.24 262	0.16 255	0.47 174	0.29 433	0.12 105	0.23 204	0.14 57	0.40 245	0.33 233	0.35 347	0.37 297	0.33 315	0.22 253	0.70 445	0.26 317	0.08 173	0.06 48	0.09 228	0.07 118	0.08 150	0.07 19

PFNet	0.24 262	0.11 68	0.63 365	0.25 312	0.14 193	0.22 185	0.19 235	0.40 245	0.35 255	0.36 360	0.32 233	0.27 243	0.20 236	0.63 418	0.23 283	0.09 245	0.05 4	0.09 228	0.08 192	0.08 150	0.08 62

RAFT	0.24 262	0.24 387	0.46 168	0.27 389	0.15 254	0.26 259	0.26 407	0.37 207	0.31 207	0.34 329	0.34 263	0.41 381	0.22 253	0.30 233	0.18 180	0.08 173	0.15 375	0.11 358	0.10 328	0.11 336	0.13 278

ICVP	0.24 262	0.13 147	0.45 154	0.26 352	0.14 193	0.30 320	0.25 396	0.47 325	0.35 255	0.29 232	0.43 365	0.35 337	0.25 299	0.28 197	0.25 306	0.12 388	0.09 222	0.09 228	0.09 274	0.09 223	0.11 201
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
Anonymous3	0.24 262	0.19 320	0.76 416	0.27 389	0.18 350	0.41 432	0.24 382	0.45 307	0.36 271	0.23 157	0.27 184	0.20 155	0.18 209	0.28 197	0.19 206	0.12 388	0.11 286	0.10 301	0.10 328	0.11 336	0.13 278

ACVNet	0.24 262	0.18 308	0.51 248	0.18 27	0.15 254	0.27 266	0.23 358	0.40 245	0.45 378	0.29 232	0.41 343	0.38 354	0.28 347	0.28 197	0.35 394	0.09 245	0.07 120	0.08 146	0.07 118	0.10 284	0.09 104

DMCA	0.24 262	0.18 308	0.51 248	0.23 230	0.14 193	0.27 266	0.20 270	0.45 307	0.40 322	0.32 296	0.33 253	0.33 315	0.25 299	0.27 176	0.30 352	0.11 348	0.08 182	0.10 301	0.08 192	0.11 336	0.12 251

DN-CSS_ROB	0.24 262	0.33 453	0.69 390	0.25 312	0.14 193	0.26 259	0.13 37	0.42 268	0.35 255	0.30 255	0.42 351	0.22 176	0.20 236	0.34 279	0.22 264	0.07 62	0.06 48	0.11 358	0.11 362	0.11 336	0.09 104

G2L-ROB	0.25 287	0.21 341	0.56 311	0.19 56	0.12 105	0.28 284	0.21 296	0.48 336	0.34 244	0.35 347	0.31 223	0.41 381	0.23 264	0.51 350	0.31 362	0.09 245	0.06 48	0.07 70	0.06 56	0.09 223	0.12 251

DCVSM-stereo	0.25 287	0.14 191	0.53 280	0.21 129	0.14 193	0.27 266	0.14 57	0.35 181	0.35 255	0.42 429	0.33 253	0.46 421	0.30 373	0.31 245	0.27 328	0.11 348	0.10 254	0.12 393	0.10 328	0.12 377	0.15 320

rvit_stereo_0075_2	0.25 287	0.18 308	0.65 375	0.27 389	0.22 432	0.22 185	0.15 79	0.41 263	0.36 271	0.27 198	0.37 297	0.29 269	0.21 246	0.29 218	0.20 225	0.17 473	0.12 306	0.19 491	0.12 405	0.14 414	0.14 304

test_sample3	0.25 287	0.14 191	0.52 269	0.20 96	0.12 105	0.33 365	0.20 270	0.53 381	0.38 296	0.32 296	0.35 271	0.29 269	0.24 286	0.54 367	0.25 306	0.10 309	0.14 344	0.09 228	0.09 274	0.11 336	0.15 320

MyStereo8	0.25 287	0.20 333	0.69 390	0.24 276	0.17 322	0.31 341	0.16 110	0.50 354	0.32 217	0.29 232	0.38 305	0.25 219	0.19 231	0.33 264	0.29 349	0.08 173	0.20 450	0.08 146	0.08 192	0.10 284	0.16 336

mmm	0.25 287	0.15 223	0.44 151	0.23 230	0.20 401	0.28 284	0.21 296	0.43 277	0.32 217	0.31 271	0.40 332	0.30 287	0.24 286	0.31 245	0.28 336	0.09 245	0.21 455	0.11 358	0.12 405	0.10 284	0.26 459

GMStereo_Zeroshot	0.25 287	0.22 360	0.51 248	0.27 389	0.14 193	0.28 284	0.15 79	0.40 245	0.36 271	0.37 376	0.43 365	0.40 372	0.17 181	0.35 286	0.21 247	0.12 388	0.07 120	0.13 419	0.07 118	0.17 449	0.10 163

CFNet_ucs	0.25 287	0.14 191	0.51 248	0.20 96	0.15 254	0.29 307	0.18 192	0.51 364	0.46 389	0.32 296	0.42 351	0.38 354	0.23 264	0.31 245	0.22 264	0.11 348	0.08 182	0.12 393	0.09 274	0.13 391	0.13 278

gwcnet-sp	0.25 287	0.16 255	0.70 396	0.23 230	0.14 193	0.34 380	0.22 330	0.46 314	0.41 332	0.37 376	0.35 271	0.27 243	0.27 325	0.36 291	0.26 317	0.09 245	0.08 182	0.09 228	0.09 274	0.10 284	0.10 163

scenet	0.25 287	0.16 255	0.70 396	0.23 230	0.14 193	0.34 380	0.22 330	0.46 314	0.41 332	0.37 376	0.35 271	0.27 243	0.27 325	0.36 291	0.26 317	0.09 245	0.08 182	0.09 228	0.09 274	0.10 284	0.10 163

ssnet	0.25 287	0.16 255	0.70 396	0.23 230	0.14 193	0.34 380	0.22 330	0.46 314	0.41 332	0.37 376	0.35 271	0.27 243	0.27 325	0.36 291	0.26 317	0.09 245	0.08 182	0.09 228	0.09 274	0.10 284	0.10 163

raft_robust	0.25 287	0.23 376	0.44 151	0.22 179	0.13 154	0.23 204	0.22 330	0.52 371	0.50 429	0.33 309	0.32 233	0.33 315	0.23 264	0.55 372	0.18 180	0.07 62	0.11 286	0.08 146	0.10 328	0.08 150	0.07 19

test_5	0.25 287	0.25 402	0.57 321	0.27 389	0.18 350	0.25 242	0.29 437	0.42 268	0.39 312	0.29 232	0.40 332	0.27 243	0.23 264	0.35 286	0.19 206	0.07 62	0.07 120	0.09 228	0.09 274	0.10 284	0.14 304

iRaft-Stereo_5w	0.25 287	0.24 387	0.50 231	0.23 230	0.18 350	0.19 99	0.19 235	0.39 236	0.35 255	0.28 208	0.36 286	0.34 323	0.23 264	0.66 433	0.28 336	0.07 62	0.07 120	0.08 146	0.07 118	0.09 223	0.14 304

STrans-v2	0.25 287	0.14 191	0.56 311	0.21 129	0.12 105	0.23 204	0.20 270	0.50 354	0.31 207	0.31 271	0.42 351	0.35 337	0.35 420	0.62 415	0.24 292	0.07 62	0.05 4	0.08 146	0.07 118	0.06 34	0.08 62

DRaft	0.25 287	0.11 68	0.47 174	0.18 27	0.12 105	0.28 284	0.23 358	0.34 172	0.40 322	0.38 385	0.60 469	0.20 155	0.41 451	0.48 338	0.41 416	0.07 62	0.06 48	0.08 146	0.08 192	0.07 93	0.08 62

XX-Stereo	0.25 287	0.11 68	1.09 494	0.35 488	0.38 520	0.23 204	0.13 37	0.43 277	0.19 44	0.20 124	0.40 332	0.31 297	0.10 39	0.33 264	0.13 37	0.08 173	0.11 286	0.08 146	0.09 274	0.07 93	0.10 163

HCRNet	0.25 287	0.27 420	0.42 137	0.34 482	0.17 322	0.27 266	0.18 192	0.45 307	0.37 286	0.31 271	0.35 271	0.32 308	0.23 264	0.44 325	0.21 247	0.13 410	0.08 182	0.13 419	0.11 362	0.11 336	0.09 104

BEATNet_4x	0.25 287	0.25 402	0.66 380	0.23 230	0.10 41	0.29 307	0.14 57	0.49 346	0.34 244	0.31 271	0.35 271	0.32 308	0.26 317	0.34 279	0.33 380	0.08 173	0.06 48	0.08 146	0.07 118	0.11 336	0.13 278

UCFNet_RVC	0.25 287	0.21 341	0.49 209	0.19 56	0.15 254	0.34 380	0.18 192	0.47 325	0.36 271	0.30 255	0.35 271	0.40 372	0.26 317	0.35 286	0.24 292	0.13 410	0.08 182	0.13 419	0.14 454	0.13 391	0.13 278

AdaStereo	0.25 287	0.17 286	0.47 174	0.25 312	0.13 154	0.33 365	0.17 140	0.57 431	0.43 355	0.34 329	0.38 305	0.35 337	0.21 246	0.32 254	0.24 292	0.14 435	0.06 48	0.13 419	0.09 274	0.11 336	0.09 104
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.
MLCV	0.25 287	0.23 376	0.59 343	0.22 179	0.09 10	0.30 320	0.18 192	0.40 245	0.38 296	0.38 385	0.44 375	0.31 297	0.22 253	0.44 325	0.32 371	0.07 62	0.05 4	0.07 70	0.06 56	0.07 93	0.08 62

iResNet	0.25 287	0.22 360	0.62 360	0.26 352	0.11 68	0.31 341	0.23 358	0.46 314	0.45 378	0.34 329	0.43 365	0.27 243	0.23 264	0.36 291	0.37 404	0.08 173	0.05 4	0.07 70	0.06 56	0.08 150	0.10 163

DFGA-Net	0.26 310	0.33 453	0.70 396	0.22 179	0.15 254	0.25 242	0.17 140	0.41 263	0.40 322	0.30 255	0.32 233	0.21 169	0.18 209	0.61 404	0.33 380	0.08 173	0.06 48	0.10 301	0.09 274	0.11 336	0.09 104

G2L-Stereo_test	0.26 310	0.22 360	0.54 292	0.20 96	0.13 154	0.28 284	0.24 382	0.51 364	0.40 322	0.38 385	0.37 297	0.40 372	0.26 317	0.53 361	0.32 371	0.09 245	0.06 48	0.07 70	0.06 56	0.09 223	0.11 201

HUF	0.26 310	0.15 223	0.79 427	0.39 504	0.31 503	0.16 41	0.17 140	0.36 193	0.25 126	0.19 114	0.14 61	0.23 190	0.11 61	0.32 254	0.14 73	0.08 173	0.60 555	0.06 22	0.05 21	0.07 93	0.56 537

PAM_32	0.26 310	0.10 36	0.63 365	0.24 276	0.19 377	0.51 479	0.26 407	0.43 277	0.30 198	0.32 296	0.28 190	0.60 484	0.28 347	0.29 218	0.20 225	0.08 173	0.14 344	0.08 146	0.10 328	0.07 93	0.15 320

PAM	0.26 310	0.11 68	0.63 365	0.25 312	0.18 350	0.53 488	0.29 437	0.44 298	0.28 164	0.36 360	0.27 184	0.59 478	0.26 317	0.28 197	0.20 225	0.08 173	0.12 306	0.07 70	0.10 328	0.07 93	0.13 278

DDVS	0.26 310	0.16 255	0.45 154	0.25 312	0.17 322	0.34 380	0.21 296	0.43 277	0.31 207	0.34 329	0.41 343	0.47 431	0.21 246	0.52 358	0.29 349	0.11 348	0.09 222	0.11 358	0.09 274	0.13 391	0.16 336

UGAM-zero	0.26 310	0.11 68	0.56 311	0.20 96	0.16 292	0.28 284	0.18 192	0.48 336	0.25 126	0.31 271	0.28 190	0.56 470	0.32 403	0.66 433	0.17 153	0.07 62	0.10 254	0.07 70	0.09 274	0.07 93	0.31 482

ITSA-stereo	0.26 310	0.16 255	0.39 112	0.24 276	0.11 68	0.28 284	0.18 192	0.58 444	0.59 475	0.32 296	0.32 233	0.33 315	0.28 347	0.51 350	0.34 387	0.11 348	0.08 182	0.11 358	0.11 362	0.11 336	0.15 320

AIO-Stereo-zeroshot	0.26 310	0.15 223	0.96 475	0.21 129	0.25 471	0.30 320	0.21 296	0.54 395	0.28 164	0.25 177	0.29 198	0.46 421	0.23 264	0.28 197	0.20 225	0.08 173	0.10 254	0.08 146	0.12 405	0.11 336	0.17 356

test_sample5	0.26 310	0.14 191	0.51 248	0.21 129	0.12 105	0.31 341	0.21 296	0.53 381	0.38 296	0.33 309	0.43 365	0.29 269	0.25 299	0.56 378	0.24 292	0.10 309	0.14 344	0.10 301	0.10 328	0.11 336	0.16 336

test_sample4	0.26 310	0.14 191	0.53 280	0.21 129	0.12 105	0.32 358	0.21 296	0.53 381	0.38 296	0.33 309	0.38 305	0.28 256	0.25 299	0.54 367	0.25 306	0.10 309	0.14 344	0.10 301	0.09 274	0.11 336	0.16 336

qqq1	0.26 310	0.13 147	0.47 174	0.20 96	0.10 41	0.28 284	0.19 235	0.54 395	0.48 410	0.35 347	0.42 351	0.31 297	0.27 325	0.60 398	0.21 247	0.10 309	0.16 388	0.07 70	0.07 118	0.08 150	0.13 278

fff1	0.26 310	0.13 147	0.47 174	0.20 96	0.10 41	0.28 284	0.19 235	0.54 395	0.48 410	0.35 347	0.42 351	0.31 297	0.27 325	0.60 398	0.21 247	0.10 309	0.16 388	0.07 70	0.07 118	0.08 150	0.13 278

DualNet	0.26 310	0.14 191	0.51 248	0.21 129	0.12 105	0.31 341	0.21 296	0.53 381	0.38 296	0.34 329	0.44 375	0.29 269	0.25 299	0.56 378	0.24 292	0.10 309	0.14 344	0.10 301	0.10 328	0.11 336	0.16 336

anonymousa	0.26 310	0.13 147	0.56 311	0.29 433	0.30 496	0.31 341	0.20 270	0.38 218	0.36 271	0.33 309	0.51 425	0.41 381	0.27 325	0.25 144	0.24 292	0.08 173	0.18 424	0.09 228	0.18 491	0.08 150	0.17 356

hknet	0.26 310	0.15 223	0.49 209	0.25 312	0.16 292	0.35 395	0.22 330	0.59 453	0.40 322	0.34 329	0.35 271	0.43 401	0.28 347	0.38 304	0.26 317	0.09 245	0.07 120	0.11 358	0.10 328	0.09 223	0.10 163

PSMNet-ADL	0.26 310	0.16 255	0.39 112	0.27 389	0.14 193	0.32 358	0.22 330	0.45 307	0.37 286	0.28 208	0.34 263	0.41 381	0.28 347	0.61 404	0.32 371	0.11 348	0.10 254	0.09 228	0.11 362	0.10 284	0.13 278

PSM-AAD	0.26 310	0.11 68	0.43 143	0.24 276	0.12 105	0.27 266	0.37 482	0.36 193	0.30 198	0.36 360	0.39 323	0.28 256	0.77 523	0.30 233	0.16 130	0.07 62	0.06 48	0.12 393	0.11 362	0.09 223	0.21 402

DEmStereo	0.26 310	0.10 36	0.52 269	0.19 56	0.13 154	0.31 341	0.25 396	0.29 108	0.38 296	0.36 360	0.57 458	0.24 207	0.48 479	0.53 361	0.44 431	0.07 62	0.06 48	0.08 146	0.08 192	0.07 93	0.08 62

GrayStereo	0.26 310	0.10 36	0.45 154	0.27 389	0.14 193	0.23 204	0.46 511	0.36 193	0.33 233	0.40 412	0.47 409	0.30 287	0.78 524	0.29 218	0.17 153	0.07 62	0.06 48	0.08 146	0.09 274	0.07 93	0.15 320

RAFT-RH_RVC	0.26 310	0.13 147	0.57 321	0.22 179	0.12 105	0.25 242	0.14 57	0.27 83	0.29 182	0.38 385	1.14 532	0.23 190	0.18 209	0.58 385	0.24 292	0.07 62	0.06 48	0.10 301	0.07 118	0.06 34	0.08 62

ARAFT	0.26 310	0.30 438	0.87 454	0.22 179	0.12 105	0.30 320	0.24 382	0.46 314	0.34 244	0.33 309	0.28 190	0.29 269	0.20 236	0.49 340	0.19 206	0.08 173	0.06 48	0.12 393	0.11 362	0.09 223	0.09 104

acv_ft	0.26 310	0.18 308	0.56 311	0.24 276	0.19 377	0.34 380	0.21 296	0.47 325	0.45 378	0.39 403	0.41 343	0.38 354	0.28 347	0.28 197	0.36 398	0.09 245	0.07 120	0.08 146	0.07 118	0.11 336	0.09 104

cf-r	0.26 310	0.22 360	0.66 380	0.22 179	0.14 193	0.28 284	0.22 330	0.44 298	0.42 344	0.32 296	0.42 351	0.43 401	0.27 325	0.44 325	0.27 328	0.11 348	0.07 120	0.08 146	0.10 328	0.08 150	0.09 104

GANet-RSSM	0.26 310	0.19 320	0.54 292	0.21 129	0.14 193	0.27 266	0.22 330	0.47 325	0.34 244	0.30 255	0.40 332	0.41 381	0.30 373	0.59 393	0.25 306	0.11 348	0.08 182	0.09 228	0.09 274	0.10 284	0.10 163

PSMNet-RSSM	0.26 310	0.21 341	0.50 231	0.21 129	0.14 193	0.25 242	0.21 296	0.50 354	0.38 296	0.31 271	0.45 389	0.40 372	0.27 325	0.53 361	0.24 292	0.12 388	0.08 182	0.11 358	0.13 437	0.10 284	0.10 163

CFNet-ft	0.26 310	0.21 341	0.51 248	0.19 56	0.16 292	0.31 341	0.21 296	0.40 245	0.37 286	0.29 232	0.40 332	0.46 421	0.27 325	0.49 340	0.28 336	0.12 388	0.07 120	0.12 393	0.11 362	0.12 377	0.11 201

CFNet_RVC	0.26 310	0.21 341	0.51 248	0.19 56	0.16 292	0.31 341	0.21 296	0.40 245	0.37 286	0.29 232	0.40 332	0.46 421	0.27 325	0.49 340	0.28 336	0.12 388	0.07 120	0.12 393	0.11 362	0.12 377	0.11 201

G2L-Stereo	0.27 338	0.23 376	0.61 356	0.22 179	0.14 193	0.25 242	0.19 235	0.48 336	0.37 286	0.33 309	0.38 305	0.40 372	0.23 264	0.61 404	0.33 380	0.11 348	0.09 222	0.10 301	0.08 192	0.09 223	0.11 201

test_sample6	0.27 338	0.15 223	0.50 231	0.22 179	0.12 105	0.30 320	0.22 330	0.54 395	0.39 312	0.34 329	0.44 375	0.29 269	0.25 299	0.58 385	0.26 317	0.11 348	0.14 344	0.10 301	0.10 328	0.11 336	0.16 336

SMFormer	0.27 338	0.13 147	0.47 174	0.20 96	0.10 41	0.28 284	0.19 235	0.54 395	0.48 410	0.35 347	0.42 351	0.31 297	0.27 325	0.60 398	0.34 387	0.10 309	0.16 388	0.08 146	0.09 274	0.10 284	0.16 336

tta	0.27 338	0.13 147	0.47 174	0.20 96	0.10 41	0.28 284	0.19 235	0.54 395	0.48 410	0.35 347	0.42 351	0.31 297	0.27 325	0.60 398	0.34 387	0.10 309	0.16 388	0.08 146	0.09 274	0.08 150	0.13 278

ffm	0.27 338	0.17 286	0.84 445	0.21 129	0.13 154	0.29 307	0.21 296	0.38 218	0.46 389	0.31 271	0.44 375	0.34 323	0.24 286	0.28 197	0.12 10	0.08 173	0.28 507	0.12 393	0.11 362	0.08 150	0.37 507

NINENet	0.27 338	0.16 255	0.49 209	0.23 230	0.16 292	0.44 446	0.17 140	0.63 485	0.49 423	0.33 309	0.38 305	0.31 297	0.22 253	0.43 321	0.22 264	0.11 348	0.10 254	0.12 393	0.08 192	0.12 377	0.11 201

SepStereo	0.27 338	0.13 147	0.49 209	0.24 276	0.18 350	0.30 320	0.24 382	0.48 336	0.48 410	0.42 429	0.45 389	0.34 323	0.31 390	0.64 423	0.24 292	0.09 245	0.07 120	0.09 228	0.07 118	0.10 284	0.11 201

UPFNet	0.27 338	0.15 223	0.47 174	0.25 312	0.20 401	0.37 410	0.27 416	0.50 354	0.40 322	0.36 360	0.38 305	0.37 348	0.29 367	0.40 309	0.34 387	0.10 309	0.10 254	0.10 301	0.10 328	0.10 284	0.08 62

iResNet_ROB	0.27 338	0.27 420	0.48 189	0.21 129	0.12 105	0.32 358	0.17 140	0.57 431	0.55 459	0.39 403	0.44 375	0.37 348	0.28 347	0.43 321	0.28 336	0.08 173	0.06 48	0.06 22	0.05 21	0.09 223	0.11 201

coex_refinement	0.28 347	0.22 360	0.50 231	0.23 230	0.15 254	0.31 341	0.20 270	0.51 364	0.43 355	0.35 347	0.42 351	0.45 413	0.27 325	0.56 378	0.41 416	0.10 309	0.07 120	0.07 70	0.07 118	0.11 336	0.12 251

ISRNet	0.28 347	0.15 223	0.54 292	0.27 389	0.19 377	0.24 226	0.15 79	0.47 325	0.45 378	0.40 412	0.49 419	0.42 394	0.27 325	0.33 264	0.30 352	0.20 496	0.12 306	0.17 476	0.16 475	0.16 434	0.21 402

rvit_105_1	0.28 347	0.24 387	0.65 375	0.27 389	0.19 377	0.31 341	0.35 474	0.46 314	0.53 447	0.31 271	0.32 233	0.32 308	0.27 325	0.36 291	0.26 317	0.16 459	0.14 344	0.15 459	0.17 486	0.11 336	0.11 201

UGAM	0.28 347	0.18 308	0.57 321	0.26 352	0.13 154	0.23 204	0.26 407	0.33 165	0.45 378	0.32 296	0.42 351	0.45 413	0.22 253	0.92 509	0.23 283	0.08 173	0.09 222	0.14 443	0.13 437	0.10 284	0.10 163

AIO-Stereo-zeroshot1	0.28 347	0.17 286	0.96 475	0.29 433	0.31 503	0.29 307	0.21 296	0.53 381	0.28 164	0.27 198	0.55 448	0.41 381	0.18 209	0.30 233	0.22 264	0.08 173	0.10 254	0.08 146	0.13 437	0.12 377	0.20 392

test_sample7	0.28 347	0.16 255	0.47 174	0.21 129	0.14 193	0.29 307	0.22 330	0.54 395	0.43 355	0.38 385	0.36 286	0.38 354	0.32 403	0.41 312	0.26 317	0.14 435	0.21 455	0.13 419	0.12 405	0.13 391	0.25 447

CBFPSM	0.28 347	0.23 376	0.76 416	0.21 129	0.14 193	0.38 416	0.26 407	0.42 268	0.37 286	0.34 329	0.36 286	0.55 466	0.38 435	0.33 264	0.40 412	0.08 173	0.08 182	0.07 70	0.08 192	0.09 223	0.12 251

ToySt	0.28 347	0.19 320	0.68 389	0.22 179	0.19 377	0.31 341	0.31 455	0.43 277	0.43 355	0.28 208	0.38 305	0.42 394	0.32 403	0.33 264	0.32 371	0.08 173	0.14 344	0.10 301	0.12 405	0.11 336	0.24 436

CSP-Net	0.28 347	0.17 286	0.41 128	0.22 179	0.14 193	0.44 446	0.24 382	0.52 371	0.42 344	0.42 429	0.44 375	0.42 394	0.27 325	0.66 433	0.30 352	0.12 388	0.09 222	0.08 146	0.08 192	0.10 284	0.10 163

DAS	0.28 347	0.13 147	0.49 209	0.24 276	0.18 350	0.30 320	0.24 382	0.48 336	0.48 410	0.42 429	0.45 389	0.34 323	0.31 390	0.76 470	0.24 292	0.09 245	0.07 120	0.09 228	0.07 118	0.10 284	0.11 201

AACVNet	0.28 347	0.22 360	0.55 301	0.23 230	0.14 193	0.30 320	0.19 235	0.43 277	0.33 233	0.39 403	0.42 351	0.44 407	0.29 367	0.73 455	0.28 336	0.11 348	0.09 222	0.11 358	0.09 274	0.13 391	0.12 251

FTStereo	0.28 347	0.11 68	0.56 311	0.24 276	0.13 154	0.21 156	0.52 523	0.36 193	0.28 164	0.38 385	0.94 522	0.30 287	0.56 498	0.33 264	0.18 180	0.08 173	0.06 48	0.09 228	0.08 192	0.08 150	0.19 375

LMCR-Stereo	0.28 347	0.22 360	0.56 311	0.29 433	0.14 193	0.37 410	0.23 358	0.57 431	0.36 271	0.40 412	0.40 332	0.29 269	0.30 373	0.41 312	0.38 406	0.11 348	0.07 120	0.09 228	0.07 118	0.13 391	0.10 163

MMNet	0.28 347	0.19 320	0.54 292	0.24 276	0.17 322	0.47 463	0.22 330	0.47 325	0.53 447	0.40 412	0.43 365	0.36 342	0.34 413	0.40 309	0.35 394	0.08 173	0.08 182	0.09 228	0.09 274	0.10 284	0.09 104

UNet	0.28 347	0.16 255	0.70 396	0.24 276	0.20 401	0.44 446	0.21 296	0.52 371	0.42 344	0.36 360	0.40 332	0.43 401	0.33 411	0.41 312	0.32 371	0.09 245	0.07 120	0.10 301	0.09 274	0.10 284	0.09 104

ac_64	0.28 347	0.16 255	0.62 360	0.25 312	0.17 322	0.36 402	0.22 330	0.48 336	0.35 255	0.36 360	0.37 297	0.51 449	0.30 373	0.62 415	0.34 387	0.11 348	0.09 222	0.10 301	0.10 328	0.09 223	0.09 104

GwcNet-RSSM	0.28 347	0.25 402	0.61 356	0.22 179	0.14 193	0.28 284	0.24 382	0.46 314	0.44 367	0.33 309	0.46 401	0.41 381	0.28 347	0.55 372	0.31 362	0.11 348	0.07 120	0.09 228	0.10 328	0.10 284	0.09 104

HSM-Net_RVC	0.28 347	0.12 114	0.48 189	0.19 56	0.11 68	0.35 395	0.21 296	0.64 490	0.44 367	0.40 412	0.43 365	0.50 446	0.27 325	0.75 464	0.25 306	0.08 173	0.07 120	0.08 146	0.07 118	0.08 150	0.09 104
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
DeepPruner_ROB	0.28 347	0.25 402	0.64 370	0.22 179	0.16 292	0.30 320	0.21 296	0.54 395	0.33 233	0.36 360	0.38 305	0.38 354	0.26 317	0.45 331	0.28 336	0.15 449	0.11 286	0.11 358	0.11 362	0.14 414	0.14 304

StereoDRNet-Refined	0.28 347	0.19 320	0.47 174	0.25 312	0.14 193	0.36 402	0.21 296	0.49 346	0.43 355	0.46 459	0.52 432	0.42 394	0.30 373	0.46 333	0.38 406	0.10 309	0.07 120	0.11 358	0.11 362	0.10 284	0.11 201
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
DispNO	0.29 367	0.24 387	0.83 441	0.23 230	0.17 322	0.25 242	0.22 330	0.47 325	0.42 344	0.33 309	0.39 323	0.38 354	0.28 347	0.78 474	0.35 394	0.09 245	0.07 120	0.10 301	0.10 328	0.09 223	0.09 104

CRFU-Net	0.29 367	0.14 191	0.48 189	0.26 352	0.15 254	0.46 457	0.22 330	0.52 371	0.32 217	0.44 446	0.42 351	0.48 435	0.47 475	0.44 325	0.31 362	0.12 388	0.10 254	0.09 228	0.08 192	0.10 284	0.11 201

iRaft-Stereo_20w	0.29 367	0.11 68	0.86 452	0.33 477	0.24 458	0.32 358	0.26 407	0.60 465	0.26 137	0.41 424	0.21 130	0.28 256	0.19 231	0.32 254	0.24 292	0.07 62	0.31 523	0.07 70	0.09 274	0.08 150	0.47 526

AASNet	0.29 367	0.27 420	0.67 383	0.26 352	0.18 350	0.34 380	0.21 296	0.64 490	0.49 423	0.36 360	0.41 343	0.32 308	0.26 317	0.33 264	0.39 410	0.12 388	0.09 222	0.10 301	0.08 192	0.14 414	0.12 251

GEStereo_RVC	0.29 367	0.24 387	0.60 350	0.27 389	0.16 292	0.33 365	0.25 396	0.58 444	0.56 464	0.35 347	0.38 305	0.34 323	0.25 299	0.51 350	0.29 349	0.12 388	0.08 182	0.09 228	0.08 192	0.11 336	0.13 278

EAI-Stereo	0.29 367	0.11 68	0.38 106	0.22 179	0.18 350	0.33 365	1.66 566	0.53 381	0.27 154	0.27 198	0.50 422	0.17 122	0.16 164	0.25 144	0.25 306	0.07 62	0.07 120	0.07 70	0.11 362	0.07 93	0.10 163

delet	0.29 367	0.18 308	0.58 336	0.24 276	0.19 377	0.41 432	0.30 446	0.52 371	0.51 435	0.35 347	0.42 351	0.37 348	0.31 390	0.49 340	0.36 398	0.10 309	0.09 222	0.11 358	0.12 405	0.09 223	0.09 104

HGLStereo	0.29 367	0.19 320	0.60 350	0.24 276	0.21 417	0.33 365	0.23 358	0.52 371	0.44 367	0.36 360	0.49 419	0.41 381	0.35 420	0.46 333	0.34 387	0.11 348	0.11 286	0.09 228	0.09 274	0.11 336	0.12 251

DSFCA	0.29 367	0.18 308	0.48 189	0.21 129	0.17 322	0.39 421	0.32 460	0.49 346	0.44 367	0.44 446	0.38 305	0.40 372	0.30 373	0.53 361	0.38 406	0.12 388	0.10 254	0.10 301	0.11 362	0.11 336	0.11 201

CFNet	0.29 367	0.29 432	0.57 321	0.23 230	0.14 193	0.34 380	0.15 79	0.53 381	0.46 389	0.31 271	0.40 332	0.38 354	0.27 325	0.76 470	0.28 336	0.10 309	0.07 120	0.11 358	0.11 362	0.11 336	0.09 104

NLCA_NET_v2_RVC	0.29 367	0.24 387	0.81 432	0.26 352	0.18 350	0.30 320	0.22 330	0.52 371	0.41 332	0.38 385	0.42 351	0.42 394	0.28 347	0.46 333	0.31 362	0.11 348	0.08 182	0.10 301	0.11 362	0.10 284	0.12 251
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
iResNetv2_ROB	0.29 367	0.37 475	0.92 466	0.24 276	0.13 154	0.30 320	0.19 235	0.55 413	0.51 435	0.39 403	0.46 401	0.39 368	0.27 325	0.36 291	0.30 352	0.09 245	0.06 48	0.07 70	0.05 21	0.13 391	0.11 201

HSM	0.29 367	0.18 308	0.48 189	0.21 129	0.15 254	0.33 365	0.20 270	0.55 413	0.39 312	0.36 360	0.39 323	0.67 509	0.32 403	0.88 497	0.24 292	0.09 245	0.07 120	0.08 146	0.07 118	0.09 223	0.10 163

ACV-stereo	0.30 380	0.20 333	0.82 436	0.23 230	0.16 292	0.48 470	0.20 270	0.38 218	0.34 244	0.29 232	0.33 253	0.66 505	0.43 461	0.55 372	0.31 362	0.10 309	0.09 222	0.09 228	0.09 274	0.11 336	0.12 251

ssnet_v2	0.30 380	0.21 341	0.63 365	0.23 230	0.15 254	0.40 427	0.30 446	0.59 453	0.48 410	0.40 412	0.37 297	0.46 421	0.30 373	0.41 312	0.44 431	0.13 410	0.11 286	0.11 358	0.11 362	0.12 377	0.11 201

dad	0.30 380	0.38 482	0.60 350	0.22 179	0.14 193	0.32 358	0.21 296	0.35 181	0.51 435	0.45 453	0.45 389	0.46 421	0.23 264	0.41 312	0.27 328	0.21 498	0.11 286	0.20 496	0.11 362	0.15 426	0.11 201

THIR-Stereo	0.30 380	0.15 223	0.46 168	0.19 56	0.11 68	0.28 284	0.70 537	0.33 165	0.36 271	0.37 376	0.64 483	0.33 315	0.49 484	0.58 385	0.44 431	0.08 173	0.06 48	0.08 146	0.09 274	0.07 93	0.08 62

ADLNet	0.30 380	0.19 320	0.59 343	0.23 230	0.19 377	0.34 380	0.23 358	0.56 422	0.44 367	0.43 440	0.41 343	0.43 401	0.28 347	0.56 378	0.36 398	0.11 348	0.08 182	0.11 358	0.11 362	0.11 336	0.15 320

RAFT + AFF	0.30 380	0.33 453	0.76 416	0.25 312	0.17 322	0.30 320	0.33 466	0.55 413	0.42 344	0.28 208	0.30 212	0.31 297	0.31 390	0.64 423	0.32 371	0.09 245	0.11 286	0.11 358	0.10 328	0.12 377	0.16 336

psm_up	0.30 380	0.21 341	0.58 336	0.26 352	0.18 350	0.32 358	0.27 416	0.57 431	0.45 378	0.38 385	0.41 343	0.45 413	0.40 446	0.59 393	0.32 371	0.11 348	0.12 306	0.13 419	0.12 405	0.11 336	0.11 201

DMCA-RVC	0.30 380	0.27 420	0.93 470	0.28 417	0.17 322	0.30 320	0.21 296	0.43 277	0.36 271	0.40 412	0.38 305	0.39 368	0.36 425	0.44 325	0.34 387	0.13 410	0.10 254	0.16 467	0.12 405	0.13 391	0.11 201

STTStereo	0.30 380	0.24 387	0.83 441	0.25 312	0.17 322	0.30 320	0.24 382	0.49 346	0.39 312	0.39 403	0.41 343	0.44 407	0.28 347	0.41 312	0.30 352	0.13 410	0.13 326	0.13 419	0.16 475	0.12 377	0.12 251

RASNet	0.30 380	0.19 320	0.59 343	0.23 230	0.19 377	0.33 365	0.20 270	0.50 354	0.41 332	0.31 271	0.44 375	0.47 431	0.38 435	0.79 478	0.40 412	0.09 245	0.07 120	0.07 70	0.09 274	0.08 150	0.10 163

DLCB_ROB	0.30 380	0.20 333	0.45 154	0.28 417	0.17 322	0.37 410	0.25 396	0.50 354	0.45 378	0.46 459	0.47 409	0.51 449	0.34 413	0.56 378	0.38 406	0.10 309	0.10 254	0.11 358	0.11 362	0.10 284	0.11 201

DualNet (step1)	0.31 391	0.21 341	0.69 390	0.18 27	0.17 322	0.36 402	0.21 296	0.54 395	0.43 355	0.38 385	0.36 286	0.38 354	0.32 403	0.41 312	0.26 317	0.24 504	0.21 455	0.28 516	0.24 513	0.18 465	0.21 402

iinet-f	0.31 391	0.23 376	1.16 502	0.20 96	0.16 292	0.44 446	0.23 358	0.47 325	0.38 296	0.36 360	0.44 375	0.41 381	0.35 420	0.36 291	0.43 424	0.10 309	0.09 222	0.08 146	0.08 192	0.13 391	0.12 251

ADLNet2	0.31 391	0.23 376	0.77 422	0.23 230	0.18 350	0.36 402	0.24 382	0.55 413	0.54 452	0.33 309	0.38 305	0.45 413	0.31 390	0.70 445	0.36 398	0.10 309	0.08 182	0.09 228	0.09 274	0.12 377	0.11 201

hitnet-ft	0.31 391	0.21 341	0.56 311	0.19 56	0.14 193	0.40 427	0.23 358	0.46 314	0.42 344	0.37 376	0.46 401	0.53 461	0.35 420	0.76 470	0.35 394	0.14 435	0.10 254	0.14 443	0.10 328	0.15 426	0.14 304

FADNet-RVC-Resample	0.31 391	0.32 449	1.16 502	0.27 389	0.17 322	0.33 365	0.21 296	0.49 346	0.40 322	0.36 360	0.38 305	0.34 323	0.27 325	0.54 367	0.27 328	0.10 309	0.10 254	0.14 443	0.13 437	0.13 391	0.18 361

FADNet_RVC	0.31 391	0.35 466	0.98 479	0.24 276	0.16 292	0.30 320	0.17 140	0.52 371	0.39 312	0.30 255	0.38 305	0.30 287	0.29 367	0.54 367	0.33 380	0.14 435	0.14 344	0.14 443	0.16 475	0.21 487	0.24 436

LL-Strereo	0.32 397	0.33 453	0.77 422	0.26 352	0.24 458	0.22 185	0.23 358	0.58 444	0.44 367	0.35 347	0.32 233	0.41 381	0.40 446	0.93 511	0.25 306	0.08 173	0.13 326	0.11 358	0.09 274	0.09 223	0.22 415

SACVNet	0.32 397	0.25 402	0.59 343	0.26 352	0.19 377	0.35 395	0.25 396	0.54 395	0.41 332	0.43 440	0.45 389	0.46 421	0.34 413	0.71 451	0.30 352	0.14 435	0.10 254	0.12 393	0.12 405	0.16 434	0.20 392

CrosDoStereo	0.32 397	0.11 68	0.53 280	0.19 56	0.12 105	0.22 185	1.07 556	0.36 193	0.38 296	0.38 385	0.60 469	0.28 256	0.45 466	0.61 404	0.56 467	0.08 173	0.06 48	0.08 146	0.09 274	0.08 150	0.09 104

DeepStereo_LL	0.32 397	0.11 68	0.53 280	0.19 56	0.12 105	0.22 185	1.07 556	0.36 193	0.38 296	0.38 385	0.60 469	0.28 256	0.45 466	0.61 404	0.56 467	0.08 173	0.06 48	0.08 146	0.09 274	0.08 150	0.09 104

pcwnet_v2	0.32 397	0.16 255	1.22 513	0.23 230	0.19 377	0.32 358	0.19 235	0.61 473	0.61 480	0.37 376	0.45 389	0.35 337	0.29 367	0.37 301	0.26 317	0.14 435	0.11 286	0.12 393	0.11 362	0.14 414	0.18 361

TDLM	0.32 397	0.27 420	0.52 269	0.30 444	0.15 254	0.33 365	0.32 460	0.54 395	0.50 429	0.44 446	0.43 365	0.39 368	0.30 373	0.92 509	0.30 352	0.14 435	0.09 222	0.13 419	0.12 405	0.13 391	0.14 304

NVstereo2D	0.32 397	0.18 308	0.63 365	0.24 276	0.23 444	0.43 441	0.28 431	0.60 465	0.58 468	0.28 208	0.39 323	0.42 394	0.30 373	0.71 451	0.30 352	0.13 410	0.09 222	0.13 419	0.10 328	0.20 481	0.18 361

YMNet	0.33 404	0.26 412	0.64 370	0.28 417	0.23 444	0.48 470	0.27 416	0.54 395	0.47 402	0.49 472	0.56 453	0.51 449	0.30 373	0.41 312	0.44 431	0.13 410	0.16 388	0.13 419	0.12 405	0.14 414	0.14 304

YMNet_1	0.33 404	0.26 412	0.64 370	0.28 417	0.23 444	0.48 470	0.27 416	0.54 395	0.47 402	0.49 472	0.56 453	0.51 449	0.30 373	0.41 312	0.44 431	0.13 410	0.16 388	0.13 419	0.12 405	0.14 414	0.14 304

test_for_model	0.33 404	0.91 545	0.48 189	0.74 545	0.50 530	0.20 130	0.16 110	0.33 165	0.27 154	0.29 232	0.15 66	0.13 63	0.11 61	0.17 23	0.14 73	0.31 524	0.27 502	0.06 22	0.05 21	0.97 558	0.31 482

ttt	0.33 404	0.14 191	0.54 292	0.22 179	0.14 193	0.30 320	0.22 330	0.59 453	0.51 435	0.31 271	0.46 401	0.30 287	0.23 264	0.71 451	1.07 522	0.13 410	0.22 466	0.10 301	0.11 362	0.12 377	0.24 436

fast-acv-ft	0.33 404	0.26 412	0.88 460	0.25 312	0.18 350	0.49 476	0.27 416	0.44 298	0.50 429	0.40 412	0.55 448	0.49 441	0.36 425	0.39 307	0.41 416	0.11 348	0.11 286	0.11 358	0.12 405	0.13 391	0.11 201

Wz-Net-LNSev-Ref	0.33 404	0.25 402	0.82 436	0.22 179	0.17 322	0.46 457	0.28 431	0.53 381	0.53 447	0.43 440	0.57 458	0.44 407	0.31 390	0.50 344	0.48 444	0.10 309	0.06 48	0.08 146	0.06 56	0.11 336	0.12 251

AANet_RVC	0.33 404	0.31 442	0.69 390	0.23 230	0.14 193	0.30 320	0.23 358	0.49 346	0.55 459	0.39 403	0.60 469	0.43 401	0.30 373	0.88 497	0.54 463	0.11 348	0.08 182	0.07 70	0.07 118	0.10 284	0.12 251

PS-NSSS	0.33 404	0.36 472	0.61 356	0.24 276	0.18 350	0.33 365	0.24 382	0.59 453	0.42 344	0.38 385	0.52 432	0.36 342	0.31 390	0.80 481	0.32 371	0.18 484	0.14 344	0.21 498	0.15 465	0.17 449	0.14 304

DISCO	0.33 404	0.16 255	0.55 301	0.26 352	0.16 292	0.48 470	0.25 396	0.52 371	0.58 468	0.38 385	0.45 389	0.63 494	0.37 430	0.65 427	0.50 451	0.10 309	0.07 120	0.09 228	0.08 192	0.13 391	0.13 278

NOSS_ROB	0.33 404	0.24 387	0.49 209	0.27 389	0.16 292	0.34 380	0.19 235	0.55 413	0.50 429	0.34 329	0.37 297	0.42 394	0.30 373	0.93 511	0.25 306	0.19 493	0.20 450	0.24 507	0.22 507	0.17 449	0.25 447

TCMNet	0.34 414	0.28 428	0.81 432	0.29 433	0.30 496	0.40 427	0.28 431	0.53 381	0.49 423	0.38 385	0.46 401	0.40 372	0.30 373	0.61 404	0.42 420	0.14 435	0.13 326	0.15 459	0.14 454	0.18 465	0.19 375

HBP-ISP	0.34 414	0.35 466	0.76 416	0.23 230	0.17 322	0.33 365	0.22 330	0.56 422	0.47 402	0.42 429	0.49 419	0.33 315	0.41 451	0.73 455	0.27 328	0.18 484	0.19 436	0.24 507	0.20 497	0.16 434	0.16 336

AAGNet	0.34 414	0.12 114	0.53 280	0.26 352	0.16 292	0.20 130	0.19 235	0.31 140	0.29 182	0.35 347	0.35 271	0.27 243	0.30 373	0.44 325	2.56 564	0.08 173	0.05 4	0.10 301	0.07 118	0.09 223	0.07 19

FADNet-RVC	0.34 414	0.43 496	0.97 477	0.25 312	0.20 401	0.33 365	0.20 270	0.51 364	0.42 344	0.34 329	0.40 332	0.41 381	0.29 367	0.65 427	0.36 398	0.14 435	0.14 344	0.14 443	0.15 465	0.19 474	0.20 392

FADNet	0.34 414	0.43 496	0.88 460	0.24 276	0.22 432	0.37 410	0.19 235	0.56 422	0.49 423	0.32 296	0.36 286	0.43 401	0.32 403	0.65 427	0.30 352	0.17 473	0.16 388	0.14 443	0.16 475	0.25 502	0.21 402

CVANet_RVC	0.34 414	0.25 402	0.77 422	0.27 389	0.17 322	0.34 380	0.28 431	0.55 413	0.50 429	0.43 440	0.46 401	0.44 407	0.31 390	0.90 502	0.27 328	0.15 449	0.10 254	0.14 443	0.14 454	0.15 426	0.15 320

StereoDRNet	0.34 414	0.28 428	0.70 396	0.28 417	0.21 417	0.43 441	0.30 446	0.63 485	0.51 435	0.47 465	0.40 332	0.48 435	0.31 390	0.58 385	0.44 431	0.12 388	0.10 254	0.12 393	0.11 362	0.13 391	0.13 278

z-ln-s-r	0.35 421	0.30 438	1.02 483	0.23 230	0.14 193	0.30 320	0.26 407	0.46 314	0.55 459	0.33 309	0.61 477	0.39 368	0.31 390	0.80 481	0.77 495	0.08 173	0.06 48	0.08 146	0.08 192	0.11 336	0.10 163

DRN-Test	0.35 421	0.20 333	0.75 412	0.28 417	0.19 377	0.46 457	0.29 437	0.68 508	0.54 452	0.49 472	0.47 409	0.44 407	0.35 420	0.63 418	0.44 431	0.13 410	0.09 222	0.13 419	0.12 405	0.13 391	0.13 278

XPNet_ROB	0.35 421	0.26 412	0.58 336	0.28 417	0.19 377	0.37 410	0.31 455	0.57 431	0.51 435	0.52 483	0.54 443	0.57 472	0.38 435	0.65 427	0.48 444	0.17 473	0.12 306	0.13 419	0.12 405	0.16 434	0.17 356

ff1	0.36 424	0.17 286	0.84 445	0.21 129	0.13 154	0.29 307	0.21 296	0.38 218	0.46 389	0.31 271	0.44 375	0.34 323	0.24 286	0.91 504	1.30 534	0.08 173	0.28 507	0.12 393	0.11 362	0.08 150	0.37 507

Wz-Net-LNSev	0.36 424	0.35 466	1.06 488	0.26 352	0.21 417	0.47 463	0.33 466	0.56 422	0.58 468	0.45 453	0.54 443	0.50 446	0.37 430	0.40 309	0.42 420	0.12 388	0.11 286	0.10 301	0.09 274	0.14 414	0.15 320

FAT-Stereo	0.36 424	0.19 320	0.75 412	0.26 352	0.18 350	0.34 380	0.30 446	0.62 481	0.61 480	0.47 465	0.61 477	0.59 478	0.50 485	0.61 404	0.36 398	0.13 410	0.14 344	0.13 419	0.12 405	0.14 414	0.20 392

CBMV_ROB	0.36 424	0.21 341	0.57 321	0.22 179	0.14 193	0.35 395	0.20 270	0.55 413	0.47 402	0.52 483	0.58 461	0.45 413	0.53 494	0.75 464	0.50 451	0.18 484	0.19 436	0.23 505	0.21 499	0.15 426	0.20 392

ETE_ROB	0.36 424	0.32 449	0.64 370	0.30 444	0.18 350	0.40 427	0.38 490	0.59 453	0.49 423	0.50 477	0.52 432	0.62 490	0.37 430	0.58 385	0.43 424	0.13 410	0.10 254	0.14 443	0.12 405	0.17 449	0.18 361

PSMNet_ROB	0.36 424	0.31 442	0.71 403	0.31 460	0.21 417	0.44 446	0.44 507	0.61 473	0.49 423	0.39 403	0.45 389	0.49 441	0.32 403	0.66 433	0.53 459	0.14 435	0.10 254	0.15 459	0.14 454	0.13 391	0.13 278

CBMV	0.36 424	0.25 402	0.61 356	0.24 276	0.14 193	0.42 437	0.33 466	0.56 422	0.52 446	0.54 493	0.52 432	0.51 449	0.58 501	0.63 418	0.43 424	0.15 449	0.16 388	0.18 484	0.16 475	0.13 391	0.19 375
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
mmx	0.37 431	0.17 286	0.84 445	0.21 129	0.13 154	0.29 307	0.21 296	0.57 431	0.48 410	0.31 271	0.44 375	0.34 323	0.24 286	0.91 504	1.30 534	0.10 309	0.20 450	0.12 393	0.11 362	0.11 336	0.23 423

xxx	0.37 431	0.17 286	0.84 445	0.21 129	0.13 154	0.29 307	0.21 296	0.57 431	0.48 410	0.31 271	0.44 375	0.34 323	0.24 286	0.91 504	1.30 534	0.10 309	0.20 450	0.12 393	0.11 362	0.11 336	0.23 423

GwcNet	0.37 431	0.29 432	1.12 496	0.25 312	0.24 458	0.48 470	0.27 416	0.58 444	0.60 478	0.39 403	0.54 443	0.51 449	0.34 413	0.60 398	0.46 439	0.13 410	0.12 306	0.12 393	0.11 362	0.13 391	0.15 320

DANet	0.37 431	0.25 402	0.67 383	0.37 493	0.22 432	0.42 437	0.25 396	0.50 354	0.44 367	0.52 483	0.50 422	0.59 478	0.42 457	0.78 474	0.53 459	0.13 410	0.12 306	0.14 443	0.12 405	0.17 449	0.21 402
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
NCCL2	0.37 431	0.33 453	0.59 343	0.37 493	0.23 444	0.42 437	0.41 502	0.56 422	0.44 367	0.47 465	0.47 409	0.61 487	0.39 442	0.58 385	0.41 416	0.16 459	0.13 326	0.21 498	0.22 507	0.16 434	0.18 361

APVNet	0.38 436	0.26 412	0.87 454	0.26 352	0.22 432	0.52 485	0.35 474	0.64 490	0.46 389	0.40 412	0.52 432	0.48 435	0.39 442	0.84 491	0.48 444	0.13 410	0.14 344	0.15 459	0.16 475	0.16 434	0.16 336

MaskLacGwcNet_RVC	0.38 436	0.43 496	0.72 408	0.35 488	0.19 377	0.51 479	0.25 396	0.56 422	0.39 312	0.42 429	0.47 409	0.47 431	0.27 325	0.74 459	0.32 371	0.38 533	0.19 436	0.27 510	0.17 486	0.29 517	0.27 463

RP	0.38 436	0.26 412	0.67 383	0.31 460	0.24 458	0.37 410	0.29 437	0.53 381	0.61 480	0.42 429	0.65 485	0.62 490	0.51 487	0.63 418	0.43 424	0.17 473	0.15 375	0.17 476	0.15 465	0.17 449	0.19 375

RYNet	0.38 436	0.23 376	0.65 375	0.26 352	0.28 481	0.62 504	0.33 466	0.61 473	0.62 484	0.42 429	0.39 323	0.58 477	0.40 446	0.89 499	0.57 469	0.11 348	0.09 222	0.12 393	0.11 362	0.19 474	0.22 415

LALA_ROB	0.38 436	0.31 442	0.65 375	0.30 444	0.21 417	0.46 457	0.39 493	0.63 485	0.54 452	0.53 489	0.52 432	0.69 513	0.36 425	0.52 358	0.48 444	0.18 484	0.11 286	0.16 467	0.14 454	0.17 449	0.16 336

PSMNet-RUCA	0.39 441	0.47 502	0.84 445	0.46 525	0.41 525	0.34 380	0.26 407	0.59 453	0.46 389	0.40 412	0.51 425	0.44 407	0.33 411	0.43 321	0.31 362	0.25 511	0.14 344	0.33 526	0.21 499	0.32 522	0.23 423

1111x	0.39 441	0.17 286	0.80 431	0.23 230	0.15 254	0.33 365	0.27 416	0.62 481	0.48 410	0.32 296	0.43 365	0.40 372	0.29 367	0.86 494	1.60 549	0.09 245	0.23 476	0.09 228	0.12 405	0.10 284	0.23 423

EKT-Stereo	0.39 441	0.13 147	0.53 280	0.42 518	3.94 570	0.22 185	0.17 140	0.38 218	0.30 198	0.21 131	0.20 112	0.23 190	0.15 147	0.30 233	0.18 180	0.10 309	0.08 182	0.09 228	0.08 192	0.09 223	0.12 251

GASNet	0.39 441	0.58 524	1.27 515	0.35 488	0.23 444	0.35 395	0.23 358	0.63 485	0.56 464	0.41 424	0.38 305	0.45 413	0.30 373	0.81 485	0.42 420	0.16 459	0.11 286	0.14 443	0.14 454	0.23 496	0.12 251

Wz-Net-MNSev	0.39 441	0.35 466	0.99 481	0.26 352	0.21 417	0.59 501	0.39 493	0.58 444	0.61 480	0.49 472	0.56 453	0.53 461	0.37 430	0.61 404	0.47 442	0.11 348	0.09 222	0.11 358	0.11 362	0.15 426	0.15 320

xxxx	0.39 441	0.14 191	0.47 174	0.20 96	0.16 292	0.38 416	0.20 270	0.61 473	0.43 355	0.30 255	0.44 375	0.38 354	0.25 299	0.50 344	2.41 562	0.11 348	0.21 455	0.09 228	0.10 328	0.10 284	0.26 459

test_xeample	0.39 441	0.14 191	0.46 168	0.19 56	0.16 292	0.34 380	0.22 330	0.59 453	0.43 355	0.33 309	0.47 409	0.30 287	0.27 325	0.60 398	2.44 563	0.10 309	0.21 455	0.09 228	0.09 274	0.09 223	0.25 447

Syn2CoEx	0.39 441	0.39 486	1.08 493	0.35 488	0.21 417	0.41 432	0.29 437	0.63 485	0.51 435	0.43 440	0.56 453	0.45 413	0.45 466	0.69 442	0.39 410	0.17 473	0.14 344	0.16 467	0.12 405	0.13 391	0.16 336

S-Stereo	0.39 441	0.20 333	1.04 485	0.28 417	0.22 432	0.39 421	0.31 455	0.58 444	0.69 500	0.40 412	0.59 465	0.48 435	0.41 451	0.75 464	0.42 420	0.12 388	0.15 375	0.13 419	0.13 437	0.16 434	0.25 447

stereogan	0.39 441	0.20 333	0.78 426	0.28 417	0.22 432	0.65 510	0.26 407	0.62 481	0.65 489	0.45 453	0.60 469	0.67 509	0.45 466	0.69 442	0.37 404	0.14 435	0.14 344	0.14 443	0.12 405	0.20 481	0.19 375

Nwc_Net	0.39 441	0.29 432	0.84 445	0.32 466	0.24 458	0.45 454	0.30 446	0.67 503	0.51 435	0.39 403	0.70 495	0.59 478	0.48 479	0.61 404	0.45 438	0.16 459	0.12 306	0.19 491	0.21 499	0.14 414	0.15 320

w-ln-seven-2	0.40 452	0.37 475	1.34 520	0.28 417	0.18 350	0.38 416	0.29 437	0.53 381	0.59 475	0.47 465	0.56 453	0.46 421	0.42 457	0.70 445	0.64 481	0.10 309	0.10 254	0.12 393	0.11 362	0.14 414	0.16 336

aanetorigin	0.40 452	0.33 453	1.14 499	0.25 312	0.19 377	0.30 320	0.37 482	0.34 172	0.47 402	0.95 532	0.82 510	0.52 456	0.56 498	0.50 344	0.52 455	0.11 348	0.09 222	0.10 301	0.10 328	0.16 434	0.19 375

AF-Net	0.40 452	0.31 442	0.74 409	0.33 477	0.24 458	0.43 441	0.30 446	0.64 490	0.67 494	0.44 446	0.69 494	0.65 501	0.52 489	0.59 393	0.48 444	0.16 459	0.12 306	0.19 491	0.14 454	0.16 434	0.14 304

edge stereo	0.40 452	0.22 360	0.87 454	0.27 389	0.22 432	0.38 416	0.26 407	0.59 453	0.56 464	0.53 489	0.60 469	0.71 517	0.50 485	0.78 474	0.43 424	0.16 459	0.15 375	0.19 491	0.14 454	0.17 449	0.19 375

PA-Net	0.40 452	0.35 466	1.05 486	0.32 466	0.28 481	0.39 421	0.43 505	0.53 381	0.56 464	0.35 347	0.43 365	0.41 381	0.36 425	0.83 490	0.61 476	0.12 388	0.23 476	0.16 467	0.23 511	0.13 391	0.20 392
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
GANet	0.40 452	0.28 428	0.67 383	0.31 460	0.18 350	0.43 441	0.39 493	0.60 465	0.46 389	0.48 471	0.78 505	0.55 466	0.45 466	0.96 515	0.55 466	0.13 410	0.14 344	0.13 419	0.12 405	0.15 426	0.16 336

RGC	0.41 458	0.35 466	0.76 416	0.35 488	0.28 481	0.41 432	0.29 437	0.60 465	0.55 459	0.47 465	0.64 483	0.63 494	0.47 475	0.74 459	0.46 439	0.16 459	0.15 375	0.21 498	0.21 499	0.19 474	0.21 402

ADCRef	0.41 458	0.33 453	1.05 486	0.26 352	0.21 417	0.49 476	0.27 416	0.54 395	0.51 435	0.51 480	0.59 465	0.35 337	0.47 475	0.54 367	1.35 540	0.09 245	0.08 182	0.12 393	0.12 405	0.12 377	0.13 278

PWC_ROB	0.41 458	0.38 482	0.92 466	0.26 352	0.20 401	0.39 421	0.19 235	0.61 473	0.69 500	0.58 501	0.84 513	0.52 456	0.44 464	0.74 459	0.62 477	0.13 410	0.09 222	0.14 443	0.10 328	0.17 449	0.18 361

PWCDC_ROB	0.41 458	0.41 492	0.77 422	0.34 482	0.21 417	0.43 441	0.20 270	0.60 465	0.90 527	0.44 446	1.24 537	0.36 342	0.38 435	0.56 378	0.48 444	0.18 484	0.11 286	0.11 358	0.10 328	0.20 481	0.16 336

UDG	0.42 462	0.54 514	0.67 383	0.41 515	0.35 512	0.47 463	0.27 416	0.57 431	0.48 410	0.40 412	0.46 401	0.59 478	0.45 466	0.47 337	0.46 439	0.26 513	0.19 436	0.49 535	0.22 507	0.37 526	0.30 478

NCC-stereo	0.42 462	0.31 442	0.87 454	0.32 466	0.29 491	0.47 463	0.37 482	0.68 508	0.53 447	0.42 429	0.58 461	0.57 472	0.52 489	0.75 464	0.54 463	0.18 484	0.14 344	0.18 484	0.25 517	0.17 449	0.18 361

Abc-Net	0.42 462	0.31 442	0.87 454	0.32 466	0.29 491	0.47 463	0.37 482	0.68 508	0.53 447	0.42 429	0.58 461	0.57 472	0.52 489	0.75 464	0.54 463	0.18 484	0.14 344	0.18 484	0.25 517	0.17 449	0.18 361
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
SGM-Forest	0.42 462	0.44 499	0.92 466	0.24 276	0.16 292	0.45 454	0.40 497	0.58 444	0.50 429	0.54 493	0.63 481	0.52 456	0.51 487	0.91 504	0.66 484	0.17 473	0.17 412	0.17 476	0.15 465	0.15 426	0.21 402
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
ccnet	0.43 466	0.34 462	0.62 360	0.28 417	0.33 507	0.60 502	0.34 471	0.68 508	0.47 402	0.54 493	0.66 487	0.56 470	0.46 473	0.73 455	0.66 484	0.26 513	0.19 436	0.24 507	0.22 507	0.27 511	0.25 447

RTSC	0.43 466	0.37 475	0.95 474	0.30 444	0.20 401	0.50 478	0.23 358	0.65 496	0.86 523	0.56 497	0.54 443	0.51 449	0.36 425	0.71 451	0.92 506	0.13 410	0.14 344	0.11 358	0.13 437	0.18 465	0.19 375

SQANet	0.44 468	0.57 521	0.89 462	0.49 528	0.39 522	0.47 463	0.23 358	0.53 381	0.44 367	0.41 424	0.48 418	0.47 431	0.34 413	0.58 385	0.43 424	0.38 533	0.15 375	0.40 531	0.21 499	0.50 531	0.34 495

Anonymous_2	0.44 468	0.23 376	0.57 321	0.34 482	0.34 509	0.53 488	0.28 431	0.49 346	0.39 312	0.36 360	0.34 263	0.48 435	0.38 435	0.43 321	0.33 380	0.26 513	0.41 536	0.44 533	1.45 568	0.33 524	0.37 507

NaN_ROB	0.44 468	0.38 482	0.94 473	0.30 444	0.20 401	0.52 485	0.49 518	0.61 473	0.60 478	0.56 497	0.47 409	0.49 441	0.42 457	1.24 536	0.76 494	0.12 388	0.18 424	0.12 393	0.13 437	0.12 377	0.18 361

w-ln-seven	0.45 471	0.40 489	1.40 526	0.27 389	0.22 432	0.58 497	0.33 466	0.65 496	0.83 517	0.59 502	0.63 481	0.53 461	0.39 442	0.66 433	0.81 501	0.12 388	0.11 286	0.13 419	0.12 405	0.16 434	0.17 356

test_sample9	0.45 471	0.21 341	0.69 390	0.18 27	0.17 322	0.36 402	0.21 296	0.54 395	0.43 355	0.38 385	0.36 286	0.38 354	0.32 403	0.70 445	1.01 515	0.24 504	1.93 569	0.28 516	0.24 513	0.18 465	0.21 402

Wz-Net-SNSev	0.45 471	0.53 513	1.42 527	0.31 460	0.21 417	0.44 446	0.45 508	0.64 490	0.68 498	0.46 459	0.66 487	0.62 490	0.40 446	0.78 474	0.65 482	0.12 388	0.11 286	0.12 393	0.13 437	0.17 449	0.19 375

DDUNet	0.45 471	0.60 527	0.71 403	0.45 522	0.39 522	0.46 457	0.32 460	0.53 381	0.44 367	0.46 459	0.53 440	0.57 472	0.38 435	0.51 350	0.43 424	0.34 527	0.21 455	0.56 539	0.25 517	0.41 528	0.36 499

222	0.45 471	0.14 191	0.43 143	0.19 56	0.15 254	0.36 402	0.20 270	0.60 465	0.43 355	0.37 376	0.45 389	0.30 287	0.28 347	0.59 393	3.72 568	0.11 348	0.19 436	0.08 146	0.09 274	0.09 223	0.27 463

SHD	0.45 471	0.34 462	0.89 462	0.37 493	0.28 481	0.46 457	0.23 358	0.72 519	0.96 534	0.65 509	0.61 477	0.61 487	0.48 479	0.64 423	0.69 487	0.16 459	0.16 388	0.16 467	0.16 475	0.21 487	0.25 447

GANetREF_RVC	0.45 471	0.52 510	0.87 454	0.39 504	0.20 401	0.51 479	0.50 520	0.68 508	0.67 494	0.47 465	0.46 401	0.50 446	0.43 461	0.91 504	0.40 412	0.28 519	0.21 455	0.32 523	0.19 493	0.28 515	0.23 423
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
PDISCO_ROB	0.45 471	0.37 475	0.89 462	0.44 520	0.37 517	0.70 513	0.35 474	0.75 523	0.78 512	0.45 453	0.53 440	0.65 501	0.40 446	0.68 441	0.52 455	0.22 501	0.12 306	0.21 498	0.19 493	0.26 506	0.22 415

DeepPrunerF	0.46 479	0.37 475	1.50 531	0.34 482	0.30 496	0.36 402	0.37 482	0.64 490	1.15 548	0.41 424	0.45 389	0.40 372	0.41 451	0.82 486	0.53 459	0.18 484	0.14 344	0.23 505	0.21 499	0.17 449	0.18 361

CC-Net-ROB	0.46 479	0.55 515	0.86 452	0.38 502	0.23 444	0.51 479	0.30 446	0.69 514	0.51 435	0.46 459	0.51 425	0.48 435	0.38 435	0.96 515	0.40 412	0.36 530	0.23 476	0.56 539	0.25 517	0.34 525	0.22 415

FBW_ROB	0.46 479	0.34 462	0.71 403	0.32 466	0.20 401	0.51 479	0.32 460	0.73 520	0.63 486	0.60 503	0.57 458	0.65 501	0.44 464	1.42 547	0.62 477	0.14 435	0.17 412	0.22 503	0.16 475	0.17 449	0.23 423

SDNR	0.47 482	0.29 432	0.92 466	0.24 276	0.37 517	1.27 548	0.17 140	0.54 395	0.58 468	0.44 446	0.85 514	0.55 466	0.28 347	1.19 534	0.52 455	0.23 502	0.24 488	0.17 476	0.13 437	0.19 474	0.26 459

G-Net	0.47 482	0.26 412	1.02 483	0.34 482	0.28 481	0.89 531	0.35 474	0.47 325	0.46 389	0.68 514	1.20 534	0.64 499	0.59 503	0.61 404	0.60 473	0.16 459	0.14 344	0.17 476	0.13 437	0.22 491	0.21 402

XQC	0.47 482	0.45 500	1.07 490	0.40 509	0.28 481	0.58 497	0.38 490	0.67 503	0.76 511	0.53 489	0.47 409	0.59 478	0.47 475	0.74 459	0.80 499	0.18 484	0.14 344	0.18 484	0.16 475	0.26 506	0.24 436

z-mn7	0.48 485	0.52 510	1.28 516	0.26 352	0.19 377	0.62 504	0.34 471	0.59 453	0.96 534	0.45 453	0.97 523	0.53 461	0.41 451	0.99 518	0.70 488	0.11 348	0.10 254	0.10 301	0.10 328	0.14 414	0.16 336

ADCP+	0.48 485	0.36 472	1.47 529	0.26 352	0.22 432	0.57 495	0.40 497	0.56 422	0.54 452	0.46 459	0.52 432	0.46 421	0.53 494	0.59 393	1.93 555	0.10 309	0.08 182	0.11 358	0.11 362	0.14 414	0.15 320

PASM	0.49 487	0.41 492	1.15 500	0.37 493	0.35 512	0.42 437	0.42 503	0.54 395	0.65 489	0.54 493	0.54 443	0.63 494	0.48 479	0.94 514	0.51 454	0.27 517	0.30 519	0.30 519	0.33 529	0.29 517	0.29 475

zh-mn7	0.50 488	0.57 521	1.82 544	0.25 312	0.19 377	0.45 454	0.29 437	0.59 453	0.84 520	0.67 512	0.97 523	0.49 441	0.41 451	0.93 511	0.73 491	0.12 388	0.10 254	0.11 358	0.11 362	0.13 391	0.17 356

GCST	0.50 488	0.67 532	0.82 436	1.04 555	0.55 536	0.38 416	0.11 15	0.42 268	0.33 233	0.42 429	0.35 271	0.29 269	0.18 209	0.50 344	0.23 283	0.70 549	0.42 537	0.79 550	0.62 553	0.63 538	0.47 526

SuperB	0.50 488	0.37 475	2.16 551	0.23 230	0.15 254	0.41 432	0.32 460	0.50 354	0.83 517	0.44 446	0.51 425	0.33 315	0.45 466	0.69 442	1.07 522	0.10 309	0.08 182	0.09 228	0.08 192	0.95 557	0.18 361

ADCL	0.50 488	0.30 438	1.15 500	0.28 417	0.19 377	0.77 521	0.64 533	0.57 431	0.73 509	0.57 500	0.73 500	0.55 466	0.60 505	0.66 433	1.53 546	0.11 348	0.10 254	0.13 419	0.13 437	0.15 426	0.16 336

ADCPNet	0.51 492	0.36 472	1.82 544	0.27 389	0.23 444	0.71 514	0.39 493	0.56 422	0.54 452	0.52 483	0.60 469	0.66 505	0.57 500	0.64 423	1.23 530	0.15 449	0.18 424	0.14 443	0.23 511	0.19 474	0.22 415

DPSNet	0.51 492	0.26 412	1.16 502	0.28 417	0.21 417	0.76 518	0.56 528	0.89 541	0.82 516	0.49 472	0.51 425	0.64 499	0.81 528	0.89 499	0.85 504	0.17 473	0.16 388	0.13 419	0.13 437	0.26 506	0.27 463

MDST_ROB	0.51 492	0.16 255	0.97 477	0.31 460	0.21 417	1.35 552	0.34 471	0.80 528	0.59 475	1.09 541	0.74 501	0.49 441	0.37 430	1.31 542	0.60 473	0.14 435	0.12 306	0.16 467	0.13 437	0.13 391	0.18 361

zh-sn7	0.52 495	0.64 529	1.77 541	0.30 444	0.20 401	0.47 463	0.40 497	0.60 465	0.65 489	0.53 489	0.82 510	0.52 456	0.59 503	1.10 527	0.96 511	0.13 410	0.13 326	0.13 419	0.13 437	0.17 449	0.20 392

test_sample8	0.52 495	0.21 341	0.69 390	0.18 27	0.17 322	0.36 402	0.21 296	0.57 431	0.38 296	0.63 506	0.39 323	1.16 535	0.68 520	0.70 445	1.01 515	0.24 504	1.93 569	0.28 516	0.24 513	0.18 465	0.21 402

psmorigin	0.52 495	0.29 432	3.10 561	0.24 276	0.19 377	0.39 421	0.24 382	0.52 371	0.45 378	0.66 511	0.68 491	0.70 516	0.52 489	0.86 494	0.49 450	0.15 449	0.17 412	0.13 419	0.14 454	0.16 434	0.23 423

MFN_U_SF_DS_RVC	0.53 498	0.60 527	0.98 479	0.40 509	0.25 471	0.87 529	0.57 529	0.60 465	0.64 488	0.60 503	0.67 489	0.63 494	0.42 457	1.13 529	0.50 451	0.23 502	0.28 507	0.27 510	0.35 531	0.25 502	0.33 492

ADCMid	0.53 498	0.45 500	1.46 528	0.27 389	0.22 432	0.51 479	0.38 490	0.61 473	0.58 468	0.75 519	0.67 489	0.62 490	0.66 519	0.66 433	1.75 551	0.13 410	0.12 306	0.17 476	0.17 486	0.20 481	0.21 402

pmcnn	0.54 500	0.24 387	1.06 488	0.25 312	0.26 475	0.40 427	0.31 455	0.55 413	0.55 459	0.56 497	1.22 536	2.53 561	0.39 442	0.84 491	1.08 524	0.09 245	0.06 48	0.06 22	0.05 21	0.10 284	0.14 304

Wz-Net-TNSev	0.55 501	0.72 534	1.90 546	0.26 352	0.21 417	0.64 509	0.45 508	0.66 501	0.71 504	0.52 483	0.55 448	0.71 517	0.63 516	1.04 523	0.94 509	0.16 459	0.15 375	0.13 419	0.15 465	0.21 487	0.24 436

AnyNet_C32	0.55 501	0.51 509	1.34 520	0.29 433	0.28 481	0.61 503	0.62 532	0.57 431	0.62 484	0.63 506	0.68 491	0.54 465	0.55 496	0.82 486	1.81 552	0.15 449	0.15 375	0.15 459	0.18 491	0.21 487	0.25 447

CSAN	0.55 501	0.47 502	1.19 510	0.37 493	0.23 444	0.57 495	0.61 531	0.65 496	0.72 506	0.65 509	0.78 505	0.66 505	0.65 518	1.41 546	0.77 495	0.21 498	0.17 412	0.20 496	0.21 499	0.18 465	0.21 402

WCMA_ROB	0.55 501	0.27 420	0.76 416	0.26 352	0.22 432	0.62 504	0.36 480	0.57 431	0.58 468	0.97 534	1.40 542	1.28 540	0.94 537	0.80 481	0.80 499	0.20 496	0.17 412	0.16 467	0.16 475	0.19 474	0.29 475

WZ-Net	0.56 505	0.49 508	2.14 550	0.30 444	0.24 458	0.58 497	0.48 515	0.65 496	0.80 514	0.51 480	0.72 497	0.68 511	0.60 505	1.06 525	1.01 515	0.13 410	0.10 254	0.11 358	0.12 405	0.19 474	0.23 423

Consistency-Raft	0.56 505	0.52 510	1.12 496	0.45 522	0.49 529	0.48 470	0.45 508	0.73 520	0.74 510	0.45 453	0.82 510	0.46 421	0.60 505	0.51 350	0.63 480	0.39 535	0.40 534	0.44 533	0.51 544	0.53 534	0.38 514

anonymity	0.57 507	0.55 515	0.74 409	0.48 527	0.63 540	0.56 493	0.43 505	0.71 516	0.51 435	0.64 508	0.55 448	0.57 472	0.61 509	0.65 427	0.57 469	0.55 540	0.55 550	0.50 536	0.54 545	0.51 533	0.61 542

SGM_RVC	0.57 507	0.22 360	0.60 350	0.26 352	0.16 292	0.97 537	0.46 511	0.76 525	0.90 527	1.03 538	0.92 521	1.16 535	0.93 536	1.21 535	0.72 490	0.17 473	0.16 388	0.16 467	0.16 475	0.16 434	0.24 436
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
FINET	0.58 509	0.48 506	1.35 522	0.38 502	0.37 517	0.96 536	1.13 560	0.84 536	1.05 538	0.50 477	0.70 495	0.45 413	0.61 509	0.63 418	0.62 477	0.26 513	0.28 507	0.14 443	0.13 437	0.20 481	0.44 522

MFN_U_SF_RVC	0.58 509	0.58 524	1.31 519	0.39 504	0.23 444	0.72 515	0.30 446	0.83 533	0.68 498	0.74 518	0.74 501	0.86 523	0.60 505	0.84 491	0.83 502	0.29 520	0.27 502	0.32 523	0.37 535	0.31 519	0.33 492

SANet	0.58 509	0.41 492	1.38 523	0.27 389	0.16 292	0.72 515	0.48 515	0.71 516	1.34 550	0.69 515	0.97 523	0.94 527	0.78 524	0.97 517	0.93 507	0.14 435	0.12 306	0.12 393	0.12 405	0.18 465	0.20 392

otaku	0.60 512	0.73 536	1.13 498	0.64 536	0.45 528	0.73 517	0.37 482	0.67 503	0.67 494	0.52 483	0.75 503	0.66 505	0.46 473	0.74 459	0.59 472	0.55 540	0.34 529	0.56 539	0.36 533	0.65 540	0.49 531

MeshStereo	0.60 512	0.31 442	0.71 403	0.22 179	0.17 322	0.66 511	0.36 480	0.81 530	0.63 486	1.48 560	1.32 539	1.65 547	0.83 529	1.18 533	0.74 492	0.17 473	0.17 412	0.17 476	0.14 454	0.17 449	0.19 375
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
Ntro	0.61 514	0.75 539	1.16 502	0.67 538	0.50 530	0.76 518	0.37 482	0.68 508	0.71 504	0.50 477	0.59 465	0.65 501	0.52 489	0.79 478	0.58 471	0.58 543	0.32 525	0.57 542	0.34 530	0.69 545	0.50 533

PVD	0.62 515	0.41 492	0.93 470	0.44 520	0.39 522	0.63 508	0.51 522	0.86 537	1.27 549	0.93 531	1.09 529	0.81 521	0.85 530	0.89 499	0.89 505	0.21 498	0.23 476	0.22 503	0.19 493	0.28 515	0.41 515

SAMSARA	0.62 515	0.47 502	0.93 470	0.70 541	0.50 530	1.15 543	1.29 563	0.79 527	0.70 502	0.77 523	0.55 448	0.92 526	0.58 501	0.87 496	0.77 495	0.19 493	0.27 502	0.18 484	0.19 493	0.27 511	0.28 470

ADCS	0.62 515	0.56 517	1.54 534	0.30 444	0.25 471	0.56 493	0.46 511	0.71 516	0.86 523	0.77 523	0.72 497	0.68 511	0.62 514	0.82 486	2.33 561	0.17 473	0.16 388	0.16 467	0.17 486	0.23 496	0.27 463

DGSMNet	0.63 518	0.32 449	1.01 482	0.54 532	0.73 546	0.62 504	1.36 564	0.62 481	0.58 468	0.38 385	0.62 480	0.52 456	0.34 413	0.65 427	0.47 442	0.54 539	0.61 556	0.67 544	0.61 552	0.65 540	0.69 552

MSMD_ROB	0.63 518	0.34 462	0.70 396	0.30 444	0.25 471	0.88 530	0.35 474	0.58 444	0.67 494	1.13 542	1.52 546	1.75 550	1.05 542	0.90 502	0.60 473	0.24 504	0.22 466	0.27 510	0.27 524	0.25 502	0.27 463

EDNetEfficient	0.64 520	0.39 486	2.52 554	0.26 352	0.26 475	0.39 421	0.49 518	0.42 268	1.06 539	1.38 549	0.86 515	0.61 487	0.97 538	0.66 433	1.62 550	0.11 348	0.10 254	0.10 301	0.12 405	0.20 481	0.19 375

FCDSN-DC	0.67 521	0.38 482	0.83 441	0.37 493	0.30 496	0.66 511	0.37 482	0.69 514	0.70 502	1.15 544	1.53 547	1.70 549	1.38 551	1.00 519	0.83 502	0.24 504	0.22 466	0.27 510	0.26 521	0.27 511	0.32 487
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
DispFullNet	0.67 521	0.94 547	1.63 536	0.77 546	1.19 563	0.53 488	0.25 396	0.61 473	0.72 506	0.70 516	0.60 469	0.69 513	0.90 534	0.80 481	0.52 455	0.27 517	0.13 326	0.74 547	0.31 528	0.68 543	0.44 522

AnyNet_C01	0.68 523	0.69 533	2.64 556	0.33 477	0.27 480	0.93 532	0.64 533	0.66 501	0.65 489	0.70 516	0.97 523	0.75 519	0.63 516	1.01 520	1.52 545	0.17 473	0.16 388	0.17 476	0.17 486	0.24 500	0.28 470

MSC_U_SF_DS_RVC	0.70 524	0.73 536	1.26 514	0.47 526	0.28 481	1.42 554	0.60 530	0.82 531	0.94 533	0.85 527	0.86 515	0.88 525	0.70 521	1.32 543	0.75 493	0.37 531	0.30 519	0.34 527	0.36 533	0.44 529	0.42 518

FC-DCNN	0.73 525	0.33 453	0.84 445	0.33 477	0.28 481	0.82 527	0.40 497	0.82 531	0.83 517	1.43 552	1.60 550	1.97 552	1.38 551	1.10 527	0.93 507	0.24 504	0.22 466	0.27 510	0.26 521	0.26 506	0.32 487

MFMNet_re	0.74 526	0.84 541	1.16 502	0.64 536	0.70 545	0.79 523	0.71 538	0.77 526	0.85 521	0.79 525	0.86 515	0.69 513	0.80 526	0.73 455	0.65 482	0.66 547	0.59 554	0.61 543	0.58 550	0.68 543	0.71 553

NVStereoNet_ROB	0.74 526	0.64 529	1.20 512	0.55 533	0.43 527	0.54 492	0.48 515	0.75 523	0.87 526	0.88 528	1.72 553	1.06 532	1.03 541	1.29 540	0.98 514	0.35 529	0.42 537	0.41 532	0.48 539	0.38 527	0.43 520
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
SPS-STEREO	0.74 526	0.72 534	1.18 509	0.52 531	0.57 538	0.76 518	0.50 520	0.80 528	0.66 493	0.97 534	0.88 518	0.94 527	0.74 522	1.08 526	1.04 520	0.58 543	0.51 544	0.50 536	0.50 543	0.56 535	0.72 554
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
FC-DCNN v2	0.75 529	0.33 453	0.82 436	0.33 477	0.28 481	0.85 528	0.40 497	0.88 539	0.86 523	1.46 554	1.65 551	2.08 554	1.40 553	1.14 531	0.95 510	0.24 504	0.22 466	0.27 510	0.26 521	0.26 506	0.32 487

RainbowNet	0.76 530	1.00 551	1.29 517	0.82 547	0.63 540	0.79 523	0.52 523	0.83 533	0.93 530	0.61 505	0.79 508	0.79 520	0.62 514	0.82 486	0.67 486	0.80 554	0.55 550	0.79 550	0.49 540	0.81 549	0.62 543

ACVNet-4b	0.76 530	0.90 544	1.67 538	0.73 542	0.51 534	0.80 526	0.31 455	0.74 522	0.81 515	0.51 480	0.72 497	0.94 527	0.43 461	1.01 520	1.32 538	1.18 566	0.22 466	0.77 548	0.45 538	0.70 546	0.50 533

ACVNet_1	0.77 532	0.92 546	1.79 543	0.73 542	0.53 535	0.78 522	0.42 503	0.88 539	0.90 527	0.75 519	0.76 504	1.32 541	0.80 526	1.04 523	0.70 488	0.57 542	0.32 525	0.72 546	0.35 531	0.70 546	0.50 533

ELAS_RVC	0.80 533	0.40 489	1.10 495	0.40 509	0.35 512	0.93 532	1.10 559	0.87 538	1.12 546	1.40 550	1.39 540	1.27 539	1.55 559	1.13 529	1.13 525	0.29 520	0.27 502	0.30 519	0.28 525	0.31 519	0.36 499
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	0.80 533	0.40 489	0.91 465	0.39 504	0.35 512	1.52 556	0.81 546	0.97 543	0.98 536	1.47 559	1.58 549	1.19 537	1.33 550	1.01 520	1.21 528	0.29 520	0.27 502	0.30 519	0.29 527	0.32 522	0.36 499
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
MSAF-DinoV2	0.81 535	0.64 529	2.42 553	0.49 528	0.17 322	0.58 497	0.32 460	0.83 533	0.85 521	0.41 424	0.52 432	0.98 531	0.61 509	4.97 573	1.22 529	0.12 388	0.07 120	0.10 301	0.24 513	0.27 511	0.32 487

RTS	0.81 535	0.56 517	4.76 564	0.37 493	0.30 496	1.11 540	0.52 523	0.67 503	1.07 540	0.76 521	0.91 519	0.60 484	0.61 509	1.64 550	1.24 531	0.15 449	0.13 326	0.15 459	0.15 465	0.22 491	0.24 436

RTSA	0.81 535	0.56 517	4.76 564	0.37 493	0.30 496	1.11 540	0.52 523	0.67 503	1.07 540	0.76 521	0.91 519	0.60 484	0.61 509	1.64 550	1.24 531	0.15 449	0.13 326	0.15 459	0.15 465	0.22 491	0.24 436

IMH-64-1	0.94 538	0.95 548	1.07 490	0.98 552	0.76 547	0.93 532	0.72 539	1.30 549	1.11 544	0.91 529	1.45 543	1.14 533	1.00 539	1.25 538	0.97 512	0.77 550	0.51 544	0.97 554	0.55 548	0.90 551	0.66 549

IMH-64	0.94 538	0.95 548	1.07 490	0.98 552	0.76 547	0.93 532	0.72 539	1.30 549	1.11 544	0.91 529	1.45 543	1.14 533	1.00 539	1.25 538	0.97 512	0.77 550	0.51 544	0.97 554	0.55 548	0.90 551	0.66 549

ACVNet_2	0.94 538	0.98 550	1.71 540	0.83 548	0.63 540	1.02 538	0.64 533	1.16 547	1.43 553	1.02 536	1.39 540	1.47 544	0.86 532	1.16 532	0.79 498	0.63 546	0.43 540	0.78 549	0.49 540	0.80 548	0.57 538

U	1.02 541	0.10 36	0.26 37	0.22 179	3.66 569	6.41 572	0.13 37	0.22 31	0.21 70	0.11 10	0.11 15	0.10 27	0.09 17	0.12 1	0.11 1	0.07 62	0.05 4	5.35 577	2.86 574	0.07 93	0.06 6

WAO-7	1.05 542	1.00 551	1.19 510	0.83 548	0.67 544	1.22 546	0.84 548	1.43 553	1.56 554	1.13 542	1.75 554	1.46 543	1.25 547	1.56 549	1.28 533	0.61 545	0.62 559	0.70 545	0.68 555	0.66 542	0.62 543

MADNet+	1.05 542	1.26 561	4.77 567	0.73 542	0.50 530	1.25 547	0.97 551	1.05 544	0.93 530	0.67 512	0.78 505	0.87 524	0.85 530	2.14 560	1.83 553	0.40 536	0.42 537	0.32 523	0.28 525	0.45 530	0.43 520

PWCK	1.05 542	1.29 562	2.12 549	0.92 550	0.42 526	1.27 548	1.01 553	1.14 546	1.14 547	1.16 545	1.14 532	1.25 538	0.90 534	1.77 555	1.15 526	0.89 557	0.51 544	0.87 552	0.54 545	1.02 560	0.57 538

IMH	1.09 545	1.04 554	1.29 517	1.03 554	0.79 550	1.11 540	0.69 536	1.40 552	1.42 552	1.02 536	1.71 552	1.42 542	1.19 546	1.78 556	1.03 519	1.14 564	0.56 553	1.00 556	0.58 550	0.93 554	0.68 551

WAO-6	1.11 546	1.01 553	1.17 508	0.96 551	0.79 550	1.30 550	0.78 543	1.36 551	1.99 559	1.04 539	1.54 548	1.59 546	1.27 548	1.37 545	1.30 534	0.78 552	0.55 550	1.03 558	0.75 559	0.87 550	0.72 554

SGM+DAISY	1.12 547	0.86 542	1.64 537	0.68 539	0.80 553	1.68 558	1.68 568	1.08 545	1.10 542	1.53 561	1.76 555	1.47 544	1.53 558	1.24 536	1.42 544	0.66 547	0.65 561	0.52 538	0.54 545	0.57 536	0.91 561

LVE	1.18 548	1.16 556	1.67 538	1.04 555	0.81 554	1.32 551	0.82 547	1.49 555	1.94 557	1.08 540	1.90 556	1.89 551	1.07 543	1.51 548	1.04 520	0.96 560	0.61 556	0.94 553	0.69 556	0.92 553	0.79 559

JetBlue	1.20 549	0.89 543	2.53 555	0.59 534	0.76 547	3.16 567	2.09 569	1.16 547	0.93 530	0.95 532	1.12 531	1.65 547	1.27 548	2.15 561	1.87 554	0.43 538	0.37 532	0.38 529	0.39 537	0.62 537	0.63 545

Dean	1.22 550	1.17 557	1.97 547	1.04 555	0.79 550	1.21 545	0.76 541	1.51 556	1.96 558	1.30 548	1.98 558	2.14 555	1.18 545	1.30 541	1.15 526	0.83 555	0.61 556	1.01 557	0.69 556	0.97 558	0.77 558

xyz-stereo	1.43 551	0.11 68	17.43 582	0.18 27	0.08 4	4.86 568	0.18 192	0.31 140	0.35 255	0.37 376	2.75 566	0.41 381	0.31 390	0.58 385	0.33 380	0.07 62	0.05 4	0.09 228	0.06 56	0.06 34	0.06 6

TorneroNet-64	1.47 552	1.15 555	1.51 532	1.11 560	0.86 557	2.27 563	0.76 541	1.84 562	3.76 566	1.29 546	2.22 562	2.68 563	1.46 554	1.81 557	1.55 547	0.79 553	0.51 544	1.10 559	0.67 554	1.31 563	0.81 560

notaker	1.49 553	1.44 565	1.77 541	1.42 565	1.08 561	1.19 544	0.87 550	1.51 556	1.40 551	1.53 561	3.41 568	2.40 559	1.94 561	1.83 558	1.57 548	1.14 564	0.69 565	1.38 566	0.88 562	1.39 566	1.03 564

WAO-8	1.50 554	1.22 559	1.39 524	1.10 558	0.85 555	2.15 560	0.78 543	1.84 562	3.76 566	1.46 554	2.18 560	2.15 556	1.50 556	3.20 567	1.35 540	0.92 558	0.66 562	1.10 559	0.79 560	0.94 555	0.74 556

Venus	1.50 554	1.22 559	1.39 524	1.10 558	0.85 555	2.15 560	0.78 543	1.84 562	3.76 566	1.46 554	2.18 560	2.15 556	1.50 556	3.20 567	1.35 540	0.92 558	0.66 562	1.10 559	0.79 560	0.94 555	0.74 556

SGM-ForestM	1.59 556	0.56 517	1.52 533	0.41 515	0.34 509	2.77 565	1.67 567	1.69 560	1.73 556	2.48 566	2.27 563	6.02 573	2.90 567	3.08 565	2.83 565	0.25 511	0.30 519	0.19 491	0.20 497	0.18 465	0.45 525

UNDER WATER-64	1.61 557	1.30 563	2.93 560	1.33 563	0.96 559	2.20 562	1.25 562	1.47 554	3.15 563	1.46 554	1.31 538	2.61 562	2.22 563	1.69 552	1.93 555	1.13 563	0.67 564	1.29 564	0.94 563	1.26 561	1.09 565

MANE	1.63 558	0.58 524	1.16 502	0.59 534	0.60 539	2.71 564	1.53 565	2.63 569	3.62 565	2.33 565	3.26 567	3.66 567	2.98 568	2.26 563	2.26 560	0.37 531	0.40 534	0.31 522	0.49 540	0.31 519	0.63 545

UNDER WATER	1.64 559	1.34 564	2.72 558	1.40 564	1.04 560	1.70 559	1.14 561	1.57 559	3.58 564	1.46 554	1.46 545	2.82 564	2.43 564	1.74 553	2.04 558	1.08 562	0.63 560	1.31 565	0.94 563	1.29 562	1.10 566

LSM	1.68 560	0.48 506	2.91 559	2.28 571	17.60 582	0.52 485	0.55 527	0.65 496	0.78 512	0.84 526	1.11 530	0.63 494	0.55 496	0.79 478	0.53 459	0.16 459	0.25 491	0.18 484	0.21 499	0.25 502	2.37 572

ktn	1.80 561	1.46 566	1.49 530	1.44 566	1.14 562	1.50 555	1.07 556	1.53 558	3.90 569	2.77 568	4.62 569	3.42 566	1.49 555	1.74 553	1.40 543	1.45 568	0.77 566	1.46 567	0.99 565	1.41 567	1.00 563

LE_ROB	1.82 562	0.39 486	3.15 562	0.50 530	0.55 536	0.79 523	1.00 552	0.89 541	6.48 573	7.40 576	2.07 559	2.07 553	5.08 571	1.33 544	3.96 569	0.11 348	0.09 222	0.12 393	0.11 362	0.11 336	0.13 278

KSHMR	1.92 563	1.47 567	1.97 547	1.48 567	1.22 564	1.39 553	1.06 555	1.81 561	5.83 572	1.43 552	5.56 572	2.95 565	1.17 544	2.24 562	1.33 539	1.29 567	1.13 567	1.47 568	1.11 567	1.37 565	1.21 567

TorneroNet	2.26 564	1.20 558	1.55 535	1.15 562	0.91 558	5.84 569	0.84 548	2.12 566	8.45 575	2.59 567	5.32 571	3.84 568	2.15 562	1.84 559	1.98 557	0.88 556	0.54 549	1.16 563	0.74 558	1.31 563	0.91 561

MADNet++	2.34 565	1.81 568	2.24 552	2.15 570	1.97 568	2.79 566	2.19 570	2.42 568	2.26 560	2.79 569	2.70 565	2.43 560	2.60 566	3.18 566	3.32 566	2.19 571	1.97 571	1.93 569	1.62 569	2.02 569	2.10 570

JetRed	2.35 566	2.70 570	6.11 569	1.14 561	1.38 566	6.03 571	3.61 571	2.12 566	1.72 555	1.99 564	1.97 557	2.15 556	1.59 560	2.49 564	4.19 570	1.05 561	1.60 568	1.10 559	1.02 566	1.72 568	1.41 569

HanzoNet	3.08 567	1.87 569	2.70 557	1.81 568	1.34 565	1.60 557	1.05 554	2.06 565	2.62 562	5.63 573	5.12 570	5.96 572	7.09 574	4.39 572	3.43 567	3.29 573	2.06 573	1.98 571	2.94 575	2.47 570	2.15 571

coex-ft	3.48 568	0.81 540	48.53 591	0.24 276	0.19 377	0.53 488	0.47 514	0.49 346	2.36 561	7.18 575	1.20 534	0.96 530	2.53 565	0.75 464	2.14 559	0.13 410	0.15 375	0.14 443	0.12 405	0.22 491	0.47 526

TCMNet-wrong-test	4.33 569	5.65 576	4.76 564	11.36 580	10.39 577	5.87 570	4.45 573	4.24 572	1.10 542	1.93 563	2.43 564	6.07 574	3.54 569	3.87 570	4.51 571	2.00 570	0.47 542	1.96 570	1.68 570	5.78 576	4.48 575

tt	4.71 570	0.11 68	3.94 563	2.06 569	1.54 567	10.14 577	16.85 578	9.28 579	4.99 570	1.41 551	1.05 528	4.68 569	4.89 570	3.36 569	5.86 574	5.73 577	9.15 582	2.23 573	2.51 572	3.02 571	1.34 568

BEATNet-Init1	4.91 571	3.27 571	14.39 581	0.69 540	0.65 543	10.19 578	3.83 572	5.04 573	5.11 571	8.73 577	8.52 575	13.95 584	7.66 575	7.79 577	5.79 573	0.32 526	0.34 529	0.34 527	0.38 536	0.64 539	0.64 547

DPSimNet_ROB	6.21 572	5.16 572	9.50 571	5.59 574	5.56 571	7.64 573	10.02 575	4.07 571	7.33 574	6.84 574	6.26 573	7.17 576	10.55 576	4.07 571	5.68 572	5.50 576	4.29 575	5.24 576	3.66 576	4.05 573	5.96 576

USTest	6.84 573	5.16 572	5.45 568	7.18 576	7.26 572	14.27 580	22.53 579	8.48 577	9.29 576	5.44 572	6.42 574	6.27 575	6.69 573	6.83 576	8.49 577	1.95 569	3.27 574	2.16 572	2.54 573	3.76 572	3.31 574

EDNetEfficientorigin	7.48 574	0.57 521	139.59 593	0.25 312	0.17 322	0.44 446	0.30 446	0.48 336	1.04 537	1.29 546	1.02 527	0.82 522	0.87 533	0.76 470	1.02 518	0.10 309	0.09 222	0.12 393	0.11 362	0.22 491	0.25 447

DGTPSM_ROB	8.38 575	5.24 574	10.71 579	5.32 573	10.19 575	8.34 574	23.49 583	6.11 575	13.43 582	4.93 570	10.93 580	5.64 570	10.55 576	6.17 574	12.73 579	3.74 574	7.56 577	3.68 574	7.24 579	4.09 574	7.49 577

DPSMNet_ROB	8.44 576	5.25 575	10.87 580	5.59 574	10.27 576	8.34 574	23.51 584	6.12 576	13.47 583	4.96 571	10.94 581	5.65 571	10.55 576	6.25 575	12.77 580	4.01 575	7.62 578	3.75 575	7.27 580	4.16 575	7.54 578

DLNR_Zeroshot_test	10.53 577	12.28 583	20.32 584	105.84 593	23.88 590	0.14 13	0.13 37	3.20 570	0.20 54	0.16 79	0.23 148	0.16 108	0.10 39	0.32 254	0.16 130	2.54 572	0.32 525	0.07 70	0.07 118	40.17 591	0.28 470

LRCNet_RVC	10.94 578	14.45 585	9.66 572	15.38 581	8.02 574	1.08 539	0.35 474	8.72 578	0.72 506	12.63 584	15.84 584	9.73 577	6.52 572	8.58 578	6.38 575	20.33 589	5.39 576	23.79 587	21.95 586	15.35 583	13.96 585

DPSM_ROB	11.46 579	9.79 581	10.18 574	11.11 578	11.31 578	19.08 586	27.38 586	13.42 584	14.23 585	10.34 581	11.13 582	10.97 582	11.33 583	11.89 584	13.49 581	6.74 579	8.19 580	6.00 578	7.05 577	7.74 577	7.76 579

DPSM	11.46 579	9.79 581	10.18 574	11.11 578	11.31 578	19.08 586	27.38 586	13.42 584	14.23 585	10.34 581	11.13 582	10.97 582	11.33 583	11.89 584	13.49 581	6.74 579	8.19 580	6.00 578	7.05 577	7.74 577	7.76 579

xxxxx1	15.30 581	9.78 578	10.23 576	20.34 584	19.47 583	17.10 581	23.00 580	10.36 580	11.04 578	9.25 578	9.66 576	10.74 579	10.66 579	10.60 580	13.72 583	8.14 581	9.35 583	31.88 590	44.61 590	12.63 580	13.46 582

tt_ll	15.30 581	9.78 578	10.23 576	20.34 584	19.47 583	17.10 581	23.00 580	10.36 580	11.04 578	9.25 578	9.66 576	10.74 579	10.66 579	10.60 580	13.72 583	8.14 581	9.35 583	31.88 590	44.61 590	12.63 580	13.46 582

ff	15.30 581	9.78 578	10.23 576	20.34 584	19.47 583	17.10 581	23.00 580	10.36 580	11.04 578	9.25 578	9.66 576	10.74 579	10.66 579	10.60 580	13.72 583	8.14 581	9.35 583	31.88 590	44.61 590	12.63 580	13.46 582

PML	15.86 584	13.12 584	7.07 570	5.22 572	7.66 573	32.93 588	64.30 592	5.37 574	10.12 577	25.87 591	67.29 592	20.25 586	13.20 585	10.09 579	6.81 576	5.94 578	2.00 572	6.03 580	2.18 571	9.13 579	2.62 573

Anonymous_1	16.44 585	9.26 577	9.67 573	10.63 577	14.54 580	18.62 585	26.98 585	12.68 583	13.53 584	10.78 583	10.37 579	10.15 578	10.66 579	10.99 583	12.64 578	15.61 588	7.73 579	16.87 585	43.01 589	56.14 592	7.86 581

HaxPig	17.72 586	20.23 590	19.76 583	16.55 582	16.52 581	9.46 576	9.42 574	14.48 586	13.31 581	18.59 585	18.67 585	17.39 585	16.68 586	17.07 586	16.43 586	21.99 590	20.86 590	22.28 586	21.55 585	21.30 588	21.88 590

MEDIAN_ROB	21.20 587	24.56 591	23.42 589	19.57 583	19.62 586	13.29 579	11.21 576	18.04 587	17.02 587	22.07 590	21.92 586	20.84 587	20.24 587	21.02 587	19.68 587	25.59 591	24.08 591	26.20 588	25.19 587	25.31 589	25.19 591

CasAABBNet	23.04 588	19.69 586	20.32 584	22.42 587	22.73 587	38.35 590	55.23 591	26.99 589	28.74 590	20.67 587	22.28 588	22.11 589	22.86 589	23.84 588	27.17 590	13.52 584	16.47 587	12.08 581	14.21 582	15.57 584	15.60 587

FlowAnything	23.08 589	19.70 587	20.48 586	22.45 588	22.73 587	38.34 589	55.18 589	27.00 590	28.79 591	20.83 589	22.42 590	22.10 588	22.83 588	23.85 589	27.23 592	13.53 585	16.54 588	12.10 583	14.29 584	15.59 585	15.58 586

Selective-RAFT-Error	23.11 590	19.77 588	20.60 587	22.49 589	22.80 589	38.46 592	55.19 590	27.13 592	28.90 592	20.73 588	22.38 589	22.11 589	22.91 591	23.94 590	27.18 591	13.54 586	16.57 589	12.09 582	14.21 582	15.61 586	15.65 588

LSM0	24.21 591	19.88 589	22.33 588	24.42 590	40.13 592	38.41 591	54.99 588	27.05 591	28.61 589	20.59 586	22.00 587	22.29 591	22.86 589	24.12 591	27.16 589	13.59 587	16.33 586	12.13 584	14.08 581	15.72 587	17.53 589

AVERAGE_ROB	25.43 592	29.01 592	27.22 590	24.60 591	24.16 591	17.78 584	12.87 577	22.39 588	21.40 588	26.72 592	26.08 591	25.18 592	24.52 592	25.07 592	23.57 588	29.94 592	28.36 592	30.60 589	29.57 588	29.83 590	29.66 592

test_example2	100.95 593	107.33 593	67.16 592	98.17 592	106.88 593	89.44 593	101.34 593	37.23 593	97.88 593	129.56 593	131.26 593	65.41 593	67.34 593	91.22 593	79.29 593	143.32 593	199.32 593	81.12 593	102.17 593	121.89 593	101.70 593

ccccc		256.25 594		351.50 594	361.31 594	144.22 594		153.19 594		152.98 594		161.94 594		268.06 594		387.64 594	346.97 594	244.11 594	219.32 594	413.57 594

Low-res two-view benchmark