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	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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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_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

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

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

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

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

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

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

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

3.75w	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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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)
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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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
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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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)
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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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-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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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.
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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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

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
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

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

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
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

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

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

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
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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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