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

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

MLG-Stereo_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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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	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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

IGEV-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	0.29 433	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

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

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

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

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

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

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

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

3.5w_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

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

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

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

SCV	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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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_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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

AIO-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

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

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

rvit_stereo_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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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_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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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)
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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_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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

test_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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

PSM-adaLoss	0.19 123	0.13 147	0.51 248	0.22 179	0.11 68	0.19 99	0.15 79	0.30 124	0.24 102	0.28 208	0.29 198	0.25 219	0.18 209	0.25 144	0.17 153	0.09 245	0.06 48	0.10 301	0.08 192	0.10 284	0.09 104

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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)
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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

UGAM-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

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

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

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

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

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

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

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

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-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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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	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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

RAFT	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

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

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	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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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_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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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-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
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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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
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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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
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

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

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
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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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
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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Low-res two-view benchmark