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

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	0.15 376	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	0.16 389	0.06 22	0.04 1	0.05 3	0.07 19

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	0.08 183	0.06 22	0.04 1	0.05 3	0.07 19

LG-Stereo_L1	0.11 3	0.09 15	0.22 15	0.18 27	0.10 41	0.12 7	0.13 37	0.18 9	0.12 3	0.09 1	0.07 3	0.08 1	0.07 2	0.18 32	0.11 1	0.06 23	0.10 255	0.06 22	0.04 1	0.05 3	0.07 19

MLG-Stereo_test3	0.11 3	0.08 3	0.22 15	0.19 56	0.10 41	0.16 41	0.11 15	0.18 9	0.13 7	0.11 10	0.07 3	0.10 27	0.08 6	0.14 3	0.12 10	0.07 62	0.09 223	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	0.13 327	0.06 22	0.04 1	0.06 34	0.09 104

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

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	0.31 524	0.06 22	0.04 1	0.05 3	0.06 6

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	0.15 376	0.06 22	0.06 56	0.16 434	0.29 475

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	0.45 542	0.06 22	0.05 21	0.05 3	0.65 549

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	0.11 287	0.06 22	0.06 56	0.05 3	0.11 201

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	0.09 223	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	0.09 223	0.06 22	0.05 21	0.06 34	0.12 251

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

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	0.18 425	0.05 1	0.05 21	0.05 3	0.11 201

DEFOM-Stereo_RVC	0.13 17	0.15 224	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

StereoAnything_RVC	0.22 201	0.47 503	0.67 384	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	0.39 534	0.06 22	0.04 1	0.24 500	0.49 532

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	0.24 489	0.05 1	0.09 274	0.05 3	0.13 278

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
U	1.02 541	0.10 36	0.26 37	0.22 179	3.66 570	6.41 573	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	5.35 578	2.86 575	0.07 93	0.06 6

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	0.25 492	0.07 70	0.07 118	0.06 34	0.37 508

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	0.07 121	0.08 146	0.07 118	0.08 150	0.07 19

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	0.14 345	0.05 1	0.05 21	0.05 3	0.09 104

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	0.18 425	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	0.14 345	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	0.19 437	0.05 1	0.06 56	0.05 3	0.10 163

IGEV-BASED-STEREO-	0.20 151	0.74 539	0.71 404	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	0.34 528	0.12 307	0.08 146	0.07 118	0.11 336	0.24 436

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

IGEVStereo-DCA	0.20 151	0.17 287	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	0.16 389	0.08 146	0.07 118	0.08 150	0.36 500

rrr	0.22 201	0.17 287	0.79 428	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	0.16 389	0.08 146	0.07 118	0.08 150	0.28 470

test_xeample3	0.22 201	0.17 287	0.81 433	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	0.20 451	0.07 70	0.08 192	0.08 150	0.34 495

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	0.10 310	0.07 121	0.11 358	0.12 405	0.08 150	0.10 163

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	0.18 425	0.05 1	0.06 56	0.05 3	0.09 104

4.25_new	0.13 17	0.12 114	0.26 37	0.18 27	0.10 41	0.17 58	0.12 23	0.22 31	0.15 13	0.13 29	0.13 32	0.09 15	0.10 39	0.22 95	0.14 73	0.05 1	0.18 425	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	0.18 425	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	0.18 425	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	0.18 425	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	0.18 425	0.05 1	0.06 56	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	0.19 437	0.05 1	0.07 118	0.05 3	0.12 251

2.75w_new	0.13 17	0.10 36	0.25 31	0.16 5	0.09 10	0.15 22	0.12 23	0.26 76	0.18 33	0.14 49	0.13 32	0.08 1	0.11 61	0.22 95	0.15 108	0.05 1	0.19 437	0.05 1	0.07 118	0.05 3	0.10 163

3.25w_new	0.13 17	0.09 15	0.24 22	0.17 9	0.09 10	0.18 82	0.10 7	0.23 38	0.18 33	0.15 67	0.13 32	0.10 27	0.11 61	0.20 65	0.13 37	0.05 1	0.17 413	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	0.17 413	0.05 1	0.06 56	0.04 1	0.11 201

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	0.11 287	0.05 1	0.04 1	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	0.15 376	0.05 1	0.08 192	0.05 3	0.09 104

111111	0.13 17	0.08 3	0.20 6	0.20 96	0.13 154	0.13 11	0.10 7	0.23 38	0.17 21	0.11 10	0.13 32	0.12 52	0.08 6	0.19 46	0.12 10	0.07 62	0.16 389	0.06 22	0.04 1	0.08 150	0.16 336

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

AIO_test	0.20 151	0.12 114	0.46 168	0.45 523	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	0.21 456	0.06 22	0.06 56	0.06 34	0.34 495

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	0.08 183	0.07 70	0.06 56	0.05 3	0.07 19

SMoEStereo_RVC	0.14 40	0.15 224	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

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

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

MyStereo07	0.18 98	0.15 224	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	0.13 327	0.09 228	0.09 274	0.09 223	0.11 201

ff7	0.18 98	0.13 147	0.41 128	0.21 129	0.15 254	0.21 156	0.17 140	0.28 89	0.23 91	0.21 131	0.13 32	0.12 52	0.12 86	0.27 176	0.13 37	0.07 62	0.25 492	0.08 146	0.07 118	0.08 150	0.36 500

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	0.25 492	0.08 146	0.07 118	0.08 150	0.36 500

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	0.25 492	0.08 146	0.07 118	0.08 150	0.36 500

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	0.26 499	0.08 146	0.07 118	0.08 150	0.48 530

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	0.09 223	0.07 70	0.06 56	0.07 93	0.22 415

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	0.25 492	0.08 146	0.07 118	0.08 150	0.36 500

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	0.26 499	0.08 146	0.07 118	0.08 150	0.48 530
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
CroCo-Stereo	0.15 55	0.16 256	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
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	0.12 307	0.05 1	0.05 21	0.05 3	0.08 62

AIO_rvc	0.20 151	0.16 256	0.49 209	0.41 516	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	0.19 437	0.06 22	0.05 21	0.06 34	0.41 516

HUF	0.26 310	0.15 224	0.79 428	0.39 505	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	0.60 556	0.06 22	0.05 21	0.07 93	0.56 538

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	0.21 456	0.06 22	0.05 21	0.06 34	0.28 470

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	0.13 327	0.07 70	0.06 56	0.06 34	0.11 201

IGEV	0.12 9	0.07 1	0.19 4	0.16 5	0.11 68	0.16 41	0.13 37	0.22 31	0.17 21	0.12 21	0.15 66	0.09 15	0.07 2	0.16 11	0.12 10	0.06 23	0.10 255	0.06 22	0.07 118	0.05 3	0.08 62

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	0.13 411	0.09 223	0.09 228	0.10 328	0.11 336	0.09 104

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	0.16 389	0.07 70	0.08 192	0.06 34	0.24 436

test_for_model	0.33 404	0.91 546	0.48 189	0.74 546	0.50 531	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	0.31 525	0.27 503	0.06 22	0.05 21	0.97 559	0.31 482

MaDis-Stereo	0.15 55	0.17 287	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	0.07 121	0.08 146	0.06 56	0.07 93	0.06 6

MSCF	0.20 151	0.14 191	0.31 70	0.40 510	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	0.23 477	0.06 22	0.08 192	0.07 93	0.57 539

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	0.10 255	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	0.16 389	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	0.50 544	0.06 22	0.06 56	0.07 93	0.53 537

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	0.22 467	0.06 22	0.06 56	0.09 223	0.25 447

SCV	0.18 98	0.15 224	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	0.19 437	0.07 70	0.07 118	0.09 223	0.26 459

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	0.13 327	0.06 22	0.05 21	0.06 34	0.32 487

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

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

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	0.28 508	0.06 22	0.06 56	0.06 34	0.25 447

IGEV++	0.19 123	0.13 147	0.38 106	0.30 444	0.19 377	0.15 22	0.15 79	0.32 147	0.18 33	0.13 29	0.16 71	0.12 52	0.11 61	0.24 128	0.15 108	0.07 62	0.32 526	0.07 70	0.05 21	0.07 93	0.42 519

CroCo-Stereo Lap2	0.16 75	0.18 309	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	0.07 121	0.08 146	0.06 56	0.08 150	0.07 19

GASTEREO	0.20 151	0.15 224	0.31 70	0.40 510	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	0.23 477	0.06 22	0.08 192	0.06 34	0.57 539

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	0.26 499	0.07 70	0.06 56	0.09 223	0.41 516

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	0.08 183	0.08 146	0.06 56	0.07 93	0.15 320

RAStereo	0.14 40	0.15 224	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

rvit_stereo_0080	0.16 75	0.17 287	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	0.11 349	0.08 183	0.08 146	0.08 192	0.10 284	0.08 62

Former-RAFT_DAM_RVC	0.18 98	0.15 224	0.27 49	0.20 96	0.13 154	0.24 226	0.17 140	0.31 140	0.37 286	0.43 441	0.17 83	0.13 63	0.12 86	0.20 65	0.16 130	0.08 173	0.07 121	0.09 228	0.07 118	0.09 223	0.08 62

whm_eth	0.16 75	0.17 287	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	0.11 349	0.08 183	0.08 146	0.08 192	0.10 284	0.08 62

AEACV	0.20 151	0.09 15	0.32 79	0.39 505	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	0.29 519	0.07 70	0.09 274	0.07 93	0.37 508

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	0.16 389	0.07 70	0.07 118	0.08 150	0.08 62

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	0.14 345	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	0.14 345	0.08 146	0.08 192	0.06 34	0.10 163

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	0.07 121	0.07 70	0.06 56	0.05 3	0.08 62

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	0.17 413	0.05 1	0.08 192	0.05 3	0.12 251

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	0.07 121	0.08 146	0.08 192	0.07 93	0.07 19

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

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	0.07 121	0.08 146	0.06 56	0.07 93	0.19 375

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

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	0.12 389	0.10 255	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
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.
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

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	0.14 345	0.09 228	0.10 328	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	0.11 349	0.08 183	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	0.11 349	0.08 183	0.09 228	0.08 192	0.09 223	0.07 19

rvit_stereo_ft	0.18 98	0.19 321	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	0.11 349	0.07 121	0.09 228	0.09 274	0.10 284	0.08 62

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	0.17 413	0.06 22	0.05 21	0.07 93	0.07 19

tt1	0.22 201	0.16 256	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	0.28 508	0.08 146	0.06 56	0.08 150	0.37 508

CAS	0.16 75	0.07 1	0.29 55	0.42 519	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	0.31 525	0.04 1	0.06 22	0.04 1	0.06 34	0.16 336

sAnonymous2	0.21 183	0.24 388	0.79 428	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	0.10 310	0.07 121	0.09 228	0.08 192	0.23 496	0.18 361

CroCo_RVC	0.21 183	0.24 388	0.79 428	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	0.10 310	0.07 121	0.09 228	0.08 192	0.23 496	0.18 361

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	0.08 183	0.07 70	0.07 118	0.07 93	0.09 104

model_zeroshot	0.21 183	0.14 191	0.51 249	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	0.21 456	0.07 70	0.08 192	0.07 93	0.13 278

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	0.17 413	0.07 70	0.06 56	0.08 150	0.30 478

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	0.13 327	0.07 70	0.06 56	0.06 34	0.09 104

gcap-zeroshot	0.19 123	0.14 191	0.51 249	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	0.08 183	0.07 70	0.07 118	0.06 34	0.09 104

ACVNet-DCA	0.21 183	0.16 256	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	0.28 508	0.08 146	0.06 56	0.09 223	0.23 423

xx1	0.23 234	0.16 256	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	0.25 300	0.28 197	0.12 10	0.08 173	0.28 508	0.10 301	0.11 362	0.09 223	0.23 423

1test111	0.22 201	0.16 256	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	0.28 508	0.08 146	0.06 56	0.09 223	0.23 423

cc1	0.22 201	0.16 256	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	0.28 508	0.08 146	0.06 56	0.08 150	0.37 508

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

EKT-Stereo	0.39 441	0.13 147	0.53 281	0.42 519	3.94 571	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	0.10 310	0.08 183	0.09 228	0.08 192	0.09 223	0.12 251

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)
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	0.23 477	0.07 70	0.06 56	0.05 3	0.07 19

LL-Strereo2	0.21 183	0.25 403	0.53 281	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	0.07 121	0.12 393	0.09 274	0.09 223	0.16 336

4D-IteraStereo	0.20 151	0.21 342	0.62 361	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	0.07 121	0.10 301	0.08 192	0.08 150	0.33 492

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

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	0.09 223	0.09 228	0.08 192	0.07 93	0.07 19

raftrobust	0.19 123	0.19 321	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	0.10 255	0.07 70	0.06 56	0.07 93	0.09 104

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	0.07 121	0.06 22	0.06 56	0.05 3	0.08 62

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	0.11 287	0.06 22	0.07 118	0.06 34	0.11 201

rvit_stereo_0081_aga	0.17 89	0.17 287	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	0.12 389	0.08 183	0.09 228	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

iRaft-Stereo_20w	0.29 367	0.11 68	0.86 453	0.33 477	0.24 458	0.32 358	0.26 407	0.60 465	0.26 137	0.41 425	0.21 130	0.28 256	0.19 231	0.32 254	0.24 292	0.07 62	0.31 524	0.07 70	0.09 274	0.08 150	0.47 527

TRStereo	0.22 201	0.21 342	0.62 361	0.40 510	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	0.09 223	0.09 228	0.11 362	0.06 34	0.19 375

AnonymousM	0.19 123	0.20 334	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	0.08 183	0.38 530	0.15 465	0.06 34	0.08 62

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

CREStereo	0.14 40	0.09 15	0.27 49	0.14 1	0.08 4	0.22 185	0.15 79	0.26 76	0.26 137	0.16 79	0.21 130	0.14 85	0.13 115	0.19 46	0.14 73	0.09 245	0.05 4	0.06 22	0.04 1	0.07 93	0.06 6
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
PMTNet	0.16 75	0.09 15	0.31 70	0.15 3	0.09 10	0.23 204	0.15 79	0.26 76	0.24 102	0.17 91	0.21 130	0.16 108	0.14 132	0.23 117	0.14 73	0.29 521	0.05 4	0.06 22	0.04 1	0.07 93	0.07 19

xyz-stereo-finetune	0.17 89	0.17 287	0.29 55	0.17 9	0.08 4	0.24 226	0.21 296	0.30 124	0.32 217	0.19 114	0.22 140	0.19 143	0.15 147	0.30 233	0.22 264	0.06 23	0.06 48	0.08 146	0.06 56	0.06 34	0.07 19

MM-Stereo_test1	0.20 151	0.13 147	0.45 154	0.24 276	0.12 105	0.20 130	0.21 296	0.36 193	0.32 217	0.23 157	0.22 140	0.15 99	0.14 132	0.28 197	0.16 130	0.07 62	0.24 489	0.08 146	0.07 118	0.09 223	0.21 402

rvit_0105_6	0.20 151	0.16 256	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	0.16 460	0.13 327	0.13 419	0.11 362	0.11 336	0.09 104

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	0.11 349	0.10 255	0.10 301	0.08 192	0.09 223	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	0.12 307	0.07 70	0.05 21	0.06 34	0.06 6

IGEV_Zeroshot_test	0.23 234	0.11 68	0.82 437	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	0.09 223	0.08 146	0.08 192	0.08 150	0.35 499

GCAP-Stereo	0.18 98	0.21 342	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	0.19 437	0.07 70	0.05 21	0.06 34	0.09 104

sCroCo_RVC	0.19 123	0.15 224	0.60 351	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	0.11 349	0.11 287	0.09 228	0.09 274	0.09 223	0.10 163

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

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	0.48 480	0.26 164	0.19 206	0.09 245	0.08 183	0.18 485	0.14 454	0.18 465	0.19 375

rvit_0105_5	0.22 201	0.18 309	0.51 249	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	0.15 450	0.13 327	0.12 393	0.12 405	0.10 284	0.10 163

MyStereo05	0.24 262	0.15 224	0.58 337	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	0.23 265	0.32 254	0.25 306	0.07 62	0.12 307	0.09 228	0.09 274	0.09 223	0.11 201

MyStereo04	0.24 262	0.15 224	0.58 337	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	0.23 265	0.32 254	0.25 306	0.07 62	0.13 327	0.09 228	0.09 274	0.09 223	0.11 201

DLNR_Zeroshot_test	10.53 578	12.28 584	20.32 585	105.84 594	23.88 591	0.14 13	0.13 37	3.20 571	0.20 54	0.16 79	0.23 148	0.16 108	0.10 39	0.32 254	0.16 130	2.54 573	0.32 526	0.07 70	0.07 118	40.17 592	0.28 470

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	0.28 508	0.07 70	0.05 21	0.08 150	0.44 523

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

MM-Stereo_test3	0.19 123	0.15 224	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	0.21 456	0.08 146	0.06 56	0.09 223	0.11 201

rvit_0105_4	0.21 183	0.17 287	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	0.16 460	0.13 327	0.12 393	0.11 362	0.11 336	0.10 163

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

MyStereo06	0.23 234	0.15 224	0.74 410	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	0.12 307	0.09 228	0.09 274	0.09 223	0.11 201

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	0.17 413	0.07 70	0.07 118	0.06 34	0.30 478

MIPNet	0.22 201	0.19 321	0.64 371	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	0.24 287	0.28 197	0.20 225	0.07 62	0.05 4	0.08 146	0.07 118	0.07 93	0.08 62

GMStereo	0.21 183	0.30 439	0.57 322	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	0.10 310	0.07 121	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
tg	0.18 98	0.15 224	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	0.07 121	0.09 228	0.09 274	0.08 150	0.13 278

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	0.23 265	0.28 197	0.25 306	0.09 245	0.19 437	0.07 70	0.07 118	0.09 223	0.23 423

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	0.30 520	0.07 70	0.07 118	0.06 34	0.09 104

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	0.14 345	0.07 70	0.06 56	0.06 34	0.08 62

test-1	0.20 151	0.12 114	0.49 209	0.23 230	0.23 444	0.22 185	0.23 358	0.36 193	0.29 182	0.21 131	0.25 163	0.24 207	0.14 132	0.18 32	0.22 264	0.07 62	0.14 345	0.08 146	0.07 118	0.06 34	0.14 304

rafts_anoy	0.21 183	0.22 361	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	0.19 437	0.11 358	0.12 405	0.09 223	0.09 104

iRaftStereo_RVC	0.17 89	0.16 256	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	0.12 307	0.10 301	0.09 274	0.09 223	0.14 304

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

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	0.36 532	0.07 70	0.05 21	0.08 150	0.27 463

AIO-test1	0.21 183	0.22 361	0.56 312	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	0.07 121	0.10 301	0.11 362	0.07 93	0.10 163

rvit_0105_3	0.24 262	0.21 342	0.57 322	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	0.15 450	0.13 327	0.14 443	0.15 465	0.10 284	0.10 163

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	0.26 499	0.09 228	0.10 328	0.07 93	0.31 482

plain	0.18 98	0.16 256	0.59 344	0.21 129	0.13 154	0.16 41	0.17 140	0.29 108	0.23 91	0.16 79	0.26 171	0.13 63	0.17 181	0.27 176	0.17 153	0.09 245	0.06 48	0.10 301	0.07 118	0.10 284	0.07 19

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

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	0.42 538	0.23 477	0.07 70	0.06 56	0.50 532	0.14 304

HH	0.22 201	0.12 114	0.55 302	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	0.16 389	0.07 70	0.07 118	0.07 93	0.31 482

HanStereo	0.22 201	0.12 114	0.55 302	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	0.16 389	0.07 70	0.07 118	0.07 93	0.31 482

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

CRE-IMP	0.19 123	0.13 147	0.51 249	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

XX-TBD	0.16 75	0.21 342	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

RALAANet	0.21 183	0.24 388	0.53 281	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	0.08 183	0.09 228	0.08 192	0.10 284	0.07 19

PAM	0.26 310	0.11 68	0.63 366	0.25 312	0.18 350	0.53 488	0.29 437	0.44 298	0.28 164	0.36 360	0.27 184	0.59 479	0.26 318	0.28 197	0.20 225	0.08 173	0.12 307	0.07 70	0.10 328	0.07 93	0.13 278

testlalala2	0.19 123	0.11 68	0.49 209	0.37 494	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	0.07 121	0.07 70	0.07 118	0.07 93	0.08 62

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	0.07 121	0.06 22	0.05 21	0.07 93	0.07 19

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	0.25 300	0.30 233	0.22 264	0.09 245	0.18 425	0.09 228	0.13 437	0.10 284	0.27 463

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	0.28 348	0.24 128	0.19 206	0.08 173	0.06 48	0.09 228	0.07 118	0.09 223	0.10 163

Anonymous3	0.24 262	0.19 321	0.76 417	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	0.12 389	0.11 287	0.10 301	0.10 328	0.11 336	0.13 278

PAM_32	0.26 310	0.10 36	0.63 366	0.24 276	0.19 377	0.51 479	0.26 407	0.43 277	0.30 198	0.32 296	0.28 190	0.60 485	0.28 348	0.29 218	0.20 225	0.08 173	0.14 345	0.08 146	0.10 328	0.07 93	0.15 320

UGAM-zero	0.26 310	0.11 68	0.56 312	0.20 96	0.16 292	0.28 284	0.18 192	0.48 336	0.25 126	0.31 271	0.28 190	0.56 471	0.32 404	0.66 433	0.17 153	0.07 62	0.10 255	0.07 70	0.09 274	0.07 93	0.31 482

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

UDGNet	0.24 262	0.37 476	0.53 281	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	0.16 460	0.07 121	0.21 499	0.11 362	0.16 434	0.11 201

IPLGR	0.22 201	0.14 191	0.75 413	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

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

raft+_RVC	0.21 183	0.21 342	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	0.16 389	0.08 146	0.07 118	0.07 93	0.12 251

ARAFT	0.26 310	0.30 439	0.87 455	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

xyz-stereo-finetune2	0.18 98	0.16 256	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	0.23 265	0.37 301	0.23 283	0.06 23	0.05 4	0.08 146	0.06 56	0.06 34	0.07 19

AIO-test2	0.22 201	0.27 421	0.54 293	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	0.19 494	0.07 121	0.10 301	0.11 362	0.08 150	0.09 104

AIO-Stereo-zeroshot	0.26 310	0.15 224	0.96 476	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	0.23 265	0.28 197	0.20 225	0.08 173	0.10 255	0.08 146	0.12 405	0.11 336	0.17 356

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	0.08 183	0.07 70	0.07 118	0.06 34	0.07 19

dd	0.23 234	0.32 450	0.55 302	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	0.13 411	0.07 121	0.10 301	0.08 192	0.12 377	0.09 104

GwcNet-ADL	0.23 234	0.15 224	0.58 337	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	0.07 121	0.07 70	0.07 118	0.09 223	0.11 201

Patchmatch Stereo++	0.19 123	0.13 147	0.51 249	0.22 179	0.11 68	0.19 99	0.14 57	0.30 124	0.24 102	0.28 208	0.29 198	0.25 219	0.18 209	0.27 176	0.18 180	0.09 245	0.06 48	0.10 301	0.08 192	0.10 284	0.09 104
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
PSM-adaLoss	0.19 123	0.13 147	0.51 249	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	0.51 249	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	0.51 249	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	0.52 270	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

iGMRVC	0.19 123	0.13 147	0.51 249	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	0.51 249	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	0.51 249	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

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	0.25 492	0.07 70	0.08 192	0.06 34	0.19 375

OMP-Stereo	0.24 262	0.16 256	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

NF-Stereo	0.22 201	0.11 68	0.52 270	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	0.52 270	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

RE-Stereo	0.22 201	0.11 68	0.52 270	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	0.52 270	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

IRAFT_RVC	0.23 234	0.15 224	0.54 293	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	0.24 287	0.55 372	0.23 283	0.08 173	0.06 48	0.10 301	0.08 192	0.08 150	0.08 62

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	0.07 121	0.06 22	0.05 21	0.07 93	0.08 62

RALCasStereoNet	0.22 201	0.22 361	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	0.22 467	0.07 70	0.06 56	0.10 284	0.25 447

111	0.22 201	0.22 361	0.57 322	0.19 56	0.09 10	0.24 226	0.17 140	0.44 298	0.46 389	0.24 165	0.30 212	0.29 269	0.22 253	0.25 144	0.19 206	0.08 173	0.05 4	0.07 70	0.06 56	0.07 93	0.15 320

RAFT + AFF	0.30 380	0.33 454	0.76 417	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	0.31 391	0.64 423	0.32 371	0.09 245	0.11 287	0.11 358	0.10 328	0.12 377	0.16 336

G2L-ROB	0.25 287	0.21 342	0.56 312	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	0.23 265	0.51 350	0.31 362	0.09 245	0.06 48	0.07 70	0.06 56	0.09 223	0.12 251

DCANet-4	0.20 151	0.11 68	0.58 337	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

qqq	0.24 262	0.16 256	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	0.25 300	0.36 291	0.28 336	0.08 173	0.22 467	0.10 301	0.11 362	0.09 223	0.23 423

fff	0.20 151	0.15 224	0.57 322	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	0.28 348	0.21 75	0.20 225	0.07 62	0.05 4	0.07 70	0.05 21	0.06 34	0.09 104

ADStereo(finetuned)	0.21 183	0.15 224	0.59 344	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	0.31 391	0.21 75	0.20 225	0.07 62	0.05 4	0.07 70	0.05 21	0.07 93	0.10 163

x	0.23 234	0.15 224	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	0.25 300	0.29 218	0.30 352	0.09 245	0.22 467	0.08 146	0.09 274	0.09 223	0.24 436

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
DCANet	0.20 151	0.15 224	0.57 322	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	0.23 265	0.21 75	0.20 225	0.07 62	0.05 4	0.07 70	0.05 21	0.07 93	0.10 163

csc	0.20 151	0.15 224	0.57 322	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	0.28 348	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	0.15 224	0.57 322	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	0.28 348	0.21 75	0.20 225	0.07 62	0.05 4	0.07 70	0.05 21	0.06 34	0.09 104

DFGA-Net	0.26 310	0.33 454	0.70 397	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

FACV-RUCA	0.22 201	0.15 224	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	0.25 300	0.24 128	0.19 206	0.10 310	0.07 121	0.15 460	0.08 192	0.16 434	0.14 304

rvit_105_1	0.28 347	0.24 388	0.65 376	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	0.27 326	0.36 291	0.26 317	0.16 460	0.14 345	0.15 460	0.17 486	0.11 336	0.11 201

ITSA-stereo	0.26 310	0.16 256	0.39 112	0.24 276	0.11 68	0.28 284	0.18 192	0.58 444	0.59 476	0.32 296	0.32 233	0.33 315	0.28 348	0.51 350	0.34 387	0.11 349	0.08 183	0.11 358	0.11 362	0.11 336	0.15 320

H2IRNET	0.19 123	0.18 309	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

LL-Strereo	0.32 397	0.33 454	0.77 423	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	0.40 447	0.93 511	0.25 306	0.08 173	0.13 327	0.11 358	0.09 274	0.09 223	0.22 415

raft_robust	0.25 287	0.23 377	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	0.23 265	0.55 372	0.18 180	0.07 62	0.11 287	0.08 146	0.10 328	0.08 150	0.07 19

IPLG	0.23 234	0.19 321	0.65 376	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

GMOStereo	0.20 151	0.17 287	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	0.23 477	0.10 301	0.08 192	0.08 150	0.07 19

error version	0.20 151	0.17 287	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	0.23 477	0.10 301	0.08 192	0.08 150	0.07 19

test-v	0.20 151	0.17 287	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	0.23 477	0.10 301	0.08 192	0.08 150	0.07 19

PFNet+	0.21 183	0.11 68	0.54 293	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	0.10 310	0.07 121	0.11 358	0.10 328	0.08 150	0.12 251

PSM-softLoss	0.22 201	0.11 68	0.53 281	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	0.53 281	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

PFNet	0.24 262	0.11 68	0.63 366	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

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

test-2	0.20 151	0.17 287	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	0.23 477	0.10 301	0.08 192	0.08 150	0.07 19

SFCPSM	0.23 234	0.12 114	0.51 249	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	0.10 310	0.07 121	0.09 228	0.10 328	0.09 223	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	0.23 265	0.27 176	0.24 292	0.10 310	0.07 121	0.09 228	0.09 274	0.09 223	0.11 201

DIP-Stereo	0.20 151	0.13 147	0.48 189	0.20 96	0.13 154	0.28 284	0.12 23	0.43 277	0.26 137	0.27 198	0.32 233	0.21 169	0.17 181	0.26 164	0.20 225	0.08 173	0.06 48	0.08 146	0.06 56	0.07 93	0.10 163
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
DCVSM-stereo	0.25 287	0.14 191	0.53 281	0.21 129	0.14 193	0.27 266	0.14 57	0.35 181	0.35 255	0.42 430	0.33 253	0.46 421	0.30 374	0.31 245	0.27 328	0.11 349	0.10 255	0.12 393	0.10 328	0.12 377	0.15 320

ACV-stereo	0.30 380	0.20 334	0.82 437	0.23 230	0.16 292	0.48 470	0.20 270	0.38 218	0.34 244	0.29 232	0.33 253	0.66 506	0.43 462	0.55 372	0.31 362	0.10 310	0.09 223	0.09 228	0.09 274	0.11 336	0.12 251

IPLGR_C	0.23 234	0.29 433	0.81 433	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	0.07 121	0.08 146	0.07 118	0.08 150	0.09 104

ACRE	0.23 234	0.27 421	0.83 442	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	0.07 121	0.08 146	0.07 118	0.08 150	0.09 104

GANet-ADL	0.22 201	0.14 191	0.51 249	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	0.11 349	0.07 121	0.07 70	0.06 56	0.09 223	0.11 201

SST-Stereo	0.22 201	0.11 68	0.52 270	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	0.25 300	0.56 378	0.18 180	0.08 173	0.05 4	0.10 301	0.08 192	0.09 223	0.07 19

RAFT_R40	0.22 201	0.11 68	0.52 270	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	0.23 265	0.55 372	0.19 206	0.08 173	0.05 4	0.10 301	0.08 192	0.09 223	0.07 19

RAFT-Stereo + iAFF	0.20 151	0.23 377	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	0.10 255	0.07 70	0.07 118	0.07 93	0.11 201

DMCA	0.24 262	0.18 309	0.51 249	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	0.25 300	0.27 176	0.30 352	0.11 349	0.08 183	0.10 301	0.08 192	0.11 336	0.12 251

HITNet	0.22 201	0.23 377	0.60 351	0.20 96	0.09 10	0.27 266	0.15 79	0.45 307	0.33 233	0.29 232	0.33 253	0.27 243	0.22 253	0.29 218	0.27 328	0.07 62	0.05 4	0.07 70	0.06 56	0.09 223	0.11 201
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
test_sample2	0.23 234	0.12 114	0.39 112	0.20 96	0.11 68	0.28 284	0.22 330	0.45 307	0.33 233	0.27 198	0.34 263	0.30 287	0.25 300	0.46 333	0.23 283	0.09 245	0.15 376	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	0.28 348	0.45 331	0.27 328	0.09 245	0.16 389	0.08 146	0.08 192	0.09 223	0.22 415

Anonymous_2	0.44 468	0.23 377	0.57 322	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	0.38 436	0.43 321	0.33 380	0.26 514	0.41 537	0.44 534	1.45 569	0.33 525	0.37 508

DisPM	0.20 151	0.11 68	0.52 270	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

CIPLG	0.23 234	0.28 429	0.75 413	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	0.07 121	0.08 146	0.07 118	0.08 150	0.09 104

PSMNet-ADL	0.26 310	0.16 256	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	0.28 348	0.61 404	0.32 371	0.11 349	0.10 255	0.09 228	0.11 362	0.10 284	0.13 278

RAFT	0.24 262	0.24 388	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	0.15 376	0.11 358	0.10 328	0.11 336	0.13 278

TestStereo	0.22 201	0.24 388	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	0.07 121	0.10 301	0.07 118	0.11 336	0.07 19

GCST	0.50 488	0.67 533	0.82 437	1.04 556	0.55 537	0.38 416	0.11 15	0.42 268	0.33 233	0.42 430	0.35 271	0.29 269	0.18 209	0.50 344	0.23 283	0.70 550	0.42 538	0.79 551	0.62 554	0.63 539	0.47 527

test_sample3	0.25 287	0.14 191	0.52 270	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	0.24 287	0.54 367	0.25 306	0.10 310	0.14 345	0.09 228	0.09 274	0.11 336	0.15 320

MIM_Stereo	0.20 151	0.17 287	0.55 302	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	0.08 183	0.09 228	0.08 192	0.08 150	0.15 320

gwcnet-sp	0.25 287	0.16 256	0.70 397	0.23 230	0.14 193	0.34 380	0.22 330	0.46 314	0.41 332	0.37 377	0.35 271	0.27 243	0.27 326	0.36 291	0.26 317	0.09 245	0.08 183	0.09 228	0.09 274	0.10 284	0.10 163

scenet	0.25 287	0.16 256	0.70 397	0.23 230	0.14 193	0.34 380	0.22 330	0.46 314	0.41 332	0.37 377	0.35 271	0.27 243	0.27 326	0.36 291	0.26 317	0.09 245	0.08 183	0.09 228	0.09 274	0.10 284	0.10 163

CASS	0.22 201	0.16 256	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	0.25 300	0.26 164	0.21 247	0.13 411	0.08 183	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.
ssnet	0.25 287	0.16 256	0.70 397	0.23 230	0.14 193	0.34 380	0.22 330	0.46 314	0.41 332	0.37 377	0.35 271	0.27 243	0.27 326	0.36 291	0.26 317	0.09 245	0.08 183	0.09 228	0.09 274	0.10 284	0.10 163

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	0.10 310	0.07 121	0.11 358	0.10 328	0.09 223	0.10 163

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	0.25 300	0.27 176	0.28 336	0.10 310	0.07 121	0.11 358	0.10 328	0.09 223	0.10 163

hknet	0.26 310	0.15 224	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	0.28 348	0.38 304	0.26 317	0.09 245	0.07 121	0.11 358	0.10 328	0.09 223	0.10 163

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	0.30 374	0.35 286	0.17 153	0.07 62	0.05 4	0.09 228	0.10 328	0.13 391	0.22 415

AAGNet	0.34 414	0.12 114	0.53 281	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	0.30 374	0.44 325	2.56 565	0.08 173	0.05 4	0.10 301	0.07 118	0.09 223	0.07 19

HCRNet	0.25 287	0.27 421	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	0.23 265	0.44 325	0.21 247	0.13 411	0.08 183	0.13 419	0.11 362	0.11 336	0.09 104

BEATNet_4x	0.25 287	0.25 403	0.66 381	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	0.26 318	0.34 279	0.33 380	0.08 173	0.06 48	0.08 146	0.07 118	0.11 336	0.13 278

UCFNet_RVC	0.25 287	0.21 342	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	0.26 318	0.35 286	0.24 292	0.13 411	0.08 183	0.13 419	0.14 454	0.13 391	0.13 278

DualNet (step1)	0.31 391	0.21 342	0.69 391	0.18 27	0.17 322	0.36 402	0.21 296	0.54 395	0.43 355	0.38 386	0.36 286	0.38 354	0.32 404	0.41 312	0.26 317	0.24 505	0.21 456	0.28 517	0.24 513	0.18 465	0.21 402

test_sample9	0.45 471	0.21 342	0.69 391	0.18 27	0.17 322	0.36 402	0.21 296	0.54 395	0.43 355	0.38 386	0.36 286	0.38 354	0.32 404	0.70 445	1.01 516	0.24 505	1.93 570	0.28 517	0.24 513	0.18 465	0.21 402

test_sample7	0.28 347	0.16 256	0.47 174	0.21 129	0.14 193	0.29 307	0.22 330	0.54 395	0.43 355	0.38 386	0.36 286	0.38 354	0.32 404	0.41 312	0.26 317	0.14 436	0.21 456	0.13 419	0.12 405	0.13 391	0.25 447

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	0.23 265	0.48 338	0.20 225	0.09 245	0.06 48	0.08 146	0.07 118	0.08 150	0.08 62

PCWNet_CMD	0.23 234	0.14 191	0.48 189	0.21 129	0.13 154	0.28 284	0.17 140	0.47 325	0.47 402	0.30 255	0.36 286	0.37 348	0.24 287	0.29 218	0.21 247	0.09 245	0.06 48	0.10 301	0.08 192	0.11 336	0.11 201

CBFPSM	0.28 347	0.23 377	0.76 417	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	0.38 436	0.33 264	0.40 412	0.08 173	0.08 183	0.07 70	0.08 192	0.09 223	0.12 251

iRaft-Stereo_5w	0.25 287	0.24 388	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	0.23 265	0.66 433	0.28 336	0.07 62	0.07 121	0.08 146	0.07 118	0.09 223	0.14 304

GES	0.23 234	0.14 191	0.54 293	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	0.24 287	0.30 233	0.23 283	0.11 349	0.09 223	0.08 146	0.08 192	0.10 284	0.12 251

AFF-stereo	0.20 151	0.24 388	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	0.09 223	0.08 146	0.08 192	0.08 150	0.11 201

FADNet	0.34 414	0.43 497	0.88 461	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	0.32 404	0.65 427	0.30 352	0.17 474	0.16 389	0.14 443	0.16 475	0.25 502	0.21 402

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	0.24 287	0.29 218	0.21 247	0.09 245	0.07 121	0.09 228	0.08 192	0.11 336	0.11 201

G2L-Stereo_test	0.26 310	0.22 361	0.54 293	0.20 96	0.13 154	0.28 284	0.24 382	0.51 364	0.40 322	0.38 386	0.37 297	0.40 372	0.26 318	0.53 361	0.32 371	0.09 245	0.06 48	0.07 70	0.06 56	0.09 223	0.11 201

rvit_stereo_0075_2	0.25 287	0.18 309	0.65 376	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	0.17 474	0.12 307	0.19 492	0.12 405	0.14 414	0.14 304

ssnet_v2	0.30 380	0.21 342	0.63 366	0.23 230	0.15 254	0.40 427	0.30 446	0.59 453	0.48 410	0.40 413	0.37 297	0.46 421	0.30 374	0.41 312	0.44 431	0.13 411	0.11 287	0.11 358	0.11 362	0.12 377	0.11 201

IIG-Stereo	0.24 262	0.16 256	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

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	0.23 265	0.30 233	0.22 264	0.09 245	0.06 48	0.11 358	0.08 192	0.11 336	0.11 201

ac_64	0.28 347	0.16 256	0.62 361	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	0.30 374	0.62 415	0.34 387	0.11 349	0.09 223	0.10 301	0.10 328	0.09 223	0.09 104

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	0.23 265	0.30 233	0.22 264	0.09 245	0.06 48	0.11 358	0.08 192	0.12 377	0.11 201

NOSS_ROB	0.33 404	0.24 388	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	0.30 374	0.93 511	0.25 306	0.19 494	0.20 451	0.24 508	0.22 507	0.17 449	0.25 447

G2L-Stereo	0.27 338	0.23 377	0.61 357	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	0.23 265	0.61 404	0.33 380	0.11 349	0.09 223	0.10 301	0.08 192	0.09 223	0.11 201

HI	0.21 183	0.16 256	0.50 231	0.18 27	0.15 254	0.17 58	0.16 110	0.35 181	0.22 78	0.38 386	0.38 305	0.36 342	0.24 287	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	0.16 256	0.50 231	0.18 27	0.15 254	0.17 58	0.16 110	0.35 181	0.22 78	0.38 386	0.38 305	0.36 342	0.24 287	0.29 218	0.22 264	0.06 23	0.05 4	0.08 146	0.09 274	0.09 223	0.08 62

test_sample4	0.26 310	0.14 191	0.53 281	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	0.25 300	0.54 367	0.25 306	0.10 310	0.14 345	0.10 301	0.09 274	0.11 336	0.16 336

MyStereo8	0.25 287	0.20 334	0.69 391	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	0.20 451	0.08 146	0.08 192	0.10 284	0.16 336

GASNet	0.39 441	0.58 525	1.27 516	0.35 488	0.23 444	0.35 395	0.23 358	0.63 485	0.56 465	0.41 425	0.38 305	0.45 413	0.30 374	0.81 485	0.42 420	0.16 460	0.11 287	0.14 443	0.14 454	0.23 496	0.12 251

ToySt	0.28 347	0.19 321	0.68 390	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	0.32 404	0.33 264	0.32 371	0.08 173	0.14 345	0.10 301	0.12 405	0.11 336	0.24 436

NINENet	0.27 338	0.16 256	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	0.11 349	0.10 255	0.12 393	0.08 192	0.12 377	0.11 201

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	0.25 300	0.27 176	0.28 336	0.10 310	0.08 183	0.10 301	0.10 328	0.09 223	0.09 104

ADLNet2	0.31 391	0.23 377	0.77 423	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	0.31 391	0.70 445	0.36 398	0.10 310	0.08 183	0.09 228	0.09 274	0.12 377	0.11 201

GEStereo_RVC	0.29 367	0.24 388	0.60 351	0.27 389	0.16 292	0.33 365	0.25 396	0.58 444	0.56 465	0.35 347	0.38 305	0.34 323	0.25 300	0.51 350	0.29 349	0.12 389	0.08 183	0.09 228	0.08 192	0.11 336	0.13 278

UPFNet	0.27 338	0.15 224	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	0.29 368	0.40 309	0.34 387	0.10 310	0.10 255	0.10 301	0.10 328	0.10 284	0.08 62

DSFCA	0.29 367	0.18 309	0.48 189	0.21 129	0.17 322	0.39 421	0.32 460	0.49 346	0.44 367	0.44 447	0.38 305	0.40 372	0.30 374	0.53 361	0.38 406	0.12 389	0.10 255	0.10 301	0.11 362	0.11 336	0.11 201

DMCA-RVC	0.30 380	0.27 421	0.93 471	0.28 417	0.17 322	0.30 320	0.21 296	0.43 277	0.36 271	0.40 413	0.38 305	0.39 368	0.36 426	0.44 325	0.34 387	0.13 411	0.10 255	0.16 468	0.12 405	0.13 391	0.11 201

FADNet-RVC-Resample	0.31 391	0.32 450	1.16 503	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	0.27 326	0.54 367	0.27 328	0.10 310	0.10 255	0.14 443	0.13 437	0.13 391	0.18 361

FADNet_RVC	0.31 391	0.35 467	0.98 480	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	0.29 368	0.54 367	0.33 380	0.14 436	0.14 345	0.14 443	0.16 475	0.21 487	0.24 436

AdaStereo	0.25 287	0.17 287	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	0.14 436	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.
DeepPruner_ROB	0.28 347	0.25 403	0.64 371	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	0.26 318	0.45 331	0.28 336	0.15 450	0.11 287	0.11 358	0.11 362	0.14 414	0.14 304

test_sample8	0.52 495	0.21 342	0.69 391	0.18 27	0.17 322	0.36 402	0.21 296	0.57 431	0.38 296	0.63 507	0.39 323	1.16 536	0.68 521	0.70 445	1.01 516	0.24 505	1.93 570	0.28 517	0.24 513	0.18 465	0.21 402

DispNO	0.29 367	0.24 388	0.83 442	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	0.28 348	0.78 474	0.35 394	0.09 245	0.07 121	0.10 301	0.10 328	0.09 223	0.09 104

TestStereo1	0.23 234	0.22 361	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	0.08 183	0.09 228	0.08 192	0.08 150	0.10 163

RAFT+CT+SA	0.23 234	0.24 388	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	0.07 121	0.09 228	0.12 405	0.09 223	0.13 278

SA-5K	0.23 234	0.22 361	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	0.08 183	0.09 228	0.08 192	0.08 150	0.10 163

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	0.77 524	0.30 233	0.16 130	0.07 62	0.06 48	0.12 393	0.11 362	0.09 223	0.21 402

RYNet	0.38 436	0.23 377	0.65 376	0.26 352	0.28 481	0.62 504	0.33 466	0.61 473	0.62 485	0.42 430	0.39 323	0.58 478	0.40 447	0.89 499	0.57 470	0.11 349	0.09 223	0.12 393	0.11 362	0.19 474	0.22 415

NVstereo2D	0.32 397	0.18 309	0.63 366	0.24 276	0.23 444	0.43 441	0.28 431	0.60 465	0.58 469	0.28 208	0.39 323	0.42 394	0.30 374	0.71 451	0.30 352	0.13 411	0.09 223	0.13 419	0.10 328	0.20 481	0.18 361

HSM	0.29 367	0.18 309	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	0.67 510	0.32 404	0.88 497	0.24 292	0.09 245	0.07 121	0.08 146	0.07 118	0.09 223	0.10 163

mmm	0.25 287	0.15 224	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	0.24 287	0.31 245	0.28 336	0.09 245	0.21 456	0.11 358	0.12 405	0.10 284	0.26 459

test_5	0.25 287	0.25 403	0.57 322	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	0.23 265	0.35 286	0.19 206	0.07 62	0.07 121	0.09 228	0.09 274	0.10 284	0.14 304

LMCR-Stereo	0.28 347	0.22 361	0.56 312	0.29 433	0.14 193	0.37 410	0.23 358	0.57 431	0.36 271	0.40 413	0.40 332	0.29 269	0.30 374	0.41 312	0.38 406	0.11 349	0.07 121	0.09 228	0.07 118	0.13 391	0.10 163

XX-Stereo	0.25 287	0.11 68	1.09 495	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	0.11 287	0.08 146	0.09 274	0.07 93	0.10 163

UNet	0.28 347	0.16 256	0.70 397	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	0.33 412	0.41 312	0.32 371	0.09 245	0.07 121	0.10 301	0.09 274	0.10 284	0.09 104

GANet-RSSM	0.26 310	0.19 321	0.54 293	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	0.30 374	0.59 393	0.25 306	0.11 349	0.08 183	0.09 228	0.09 274	0.10 284	0.10 163

CFNet-ft	0.26 310	0.21 342	0.51 249	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	0.27 326	0.49 340	0.28 336	0.12 389	0.07 121	0.12 393	0.11 362	0.12 377	0.11 201

FADNet-RVC	0.34 414	0.43 497	0.97 478	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	0.29 368	0.65 427	0.36 398	0.14 436	0.14 345	0.14 443	0.15 465	0.19 474	0.20 392

CFNet	0.29 367	0.29 433	0.57 322	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	0.27 326	0.76 470	0.28 336	0.10 310	0.07 121	0.11 358	0.11 362	0.11 336	0.09 104

CFNet_RVC	0.26 310	0.21 342	0.51 249	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	0.27 326	0.49 340	0.28 336	0.12 389	0.07 121	0.12 393	0.11 362	0.12 377	0.11 201

StereoDRNet	0.34 414	0.28 429	0.70 397	0.28 417	0.21 417	0.43 441	0.30 446	0.63 485	0.51 435	0.47 466	0.40 332	0.48 435	0.31 391	0.58 385	0.44 431	0.12 389	0.10 255	0.12 393	0.11 362	0.13 391	0.13 278

DDVS	0.26 310	0.16 256	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	0.11 349	0.09 223	0.11 358	0.09 274	0.13 391	0.16 336

IER	0.24 262	0.15 224	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	0.34 414	0.31 245	0.23 283	0.09 245	0.07 121	0.08 146	0.08 192	0.09 223	0.09 104

AASNet	0.29 367	0.27 421	0.67 384	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	0.26 318	0.33 264	0.39 410	0.12 389	0.09 223	0.10 301	0.08 192	0.14 414	0.12 251

ADLNet	0.30 380	0.19 321	0.59 344	0.23 230	0.19 377	0.34 380	0.23 358	0.56 422	0.44 367	0.43 441	0.41 343	0.43 401	0.28 348	0.56 378	0.36 398	0.11 349	0.08 183	0.11 358	0.11 362	0.11 336	0.15 320

psm_up	0.30 380	0.21 342	0.58 337	0.26 352	0.18 350	0.32 358	0.27 416	0.57 431	0.45 378	0.38 386	0.41 343	0.45 413	0.40 447	0.59 393	0.32 371	0.11 349	0.12 307	0.13 419	0.12 405	0.11 336	0.11 201

ACVNet	0.24 262	0.18 309	0.51 249	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	0.28 348	0.28 197	0.35 394	0.09 245	0.07 121	0.08 146	0.07 118	0.10 284	0.09 104

acv_ft	0.26 310	0.18 309	0.56 312	0.24 276	0.19 377	0.34 380	0.21 296	0.47 325	0.45 378	0.39 404	0.41 343	0.38 354	0.28 348	0.28 197	0.36 398	0.09 245	0.07 121	0.08 146	0.07 118	0.11 336	0.09 104

STTStereo	0.30 380	0.24 388	0.83 442	0.25 312	0.17 322	0.30 320	0.24 382	0.49 346	0.39 312	0.39 404	0.41 343	0.44 407	0.28 348	0.41 312	0.30 352	0.13 411	0.13 327	0.13 419	0.16 475	0.12 377	0.12 251

coex_refinement	0.28 347	0.22 361	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	0.27 326	0.56 378	0.41 416	0.10 310	0.07 121	0.07 70	0.07 118	0.11 336	0.12 251

UGAM	0.28 347	0.18 309	0.57 322	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	0.09 223	0.14 443	0.13 437	0.10 284	0.10 163

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	0.27 326	0.60 398	0.34 387	0.10 310	0.16 389	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	0.27 326	0.60 398	0.34 387	0.10 310	0.16 389	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	0.27 326	0.60 398	0.21 247	0.10 310	0.16 389	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	0.27 326	0.60 398	0.21 247	0.10 310	0.16 389	0.07 70	0.07 118	0.08 150	0.13 278

CFNet_ucs	0.25 287	0.14 191	0.51 249	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	0.23 265	0.31 245	0.22 264	0.11 349	0.08 183	0.12 393	0.09 274	0.13 391	0.13 278

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	0.44 447	0.42 351	0.48 435	0.47 476	0.44 325	0.31 362	0.12 389	0.10 255	0.09 228	0.08 192	0.10 284	0.11 201

AACVNet	0.28 347	0.22 361	0.55 302	0.23 230	0.14 193	0.30 320	0.19 235	0.43 277	0.33 233	0.39 404	0.42 351	0.44 407	0.29 368	0.73 455	0.28 336	0.11 349	0.09 223	0.11 358	0.09 274	0.13 391	0.12 251

STrans-v2	0.25 287	0.14 191	0.56 312	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	0.35 421	0.62 415	0.24 292	0.07 62	0.05 4	0.08 146	0.07 118	0.06 34	0.08 62

delet	0.29 367	0.18 309	0.58 337	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	0.31 391	0.49 340	0.36 398	0.10 310	0.09 223	0.11 358	0.12 405	0.09 223	0.09 104

cf-r	0.26 310	0.22 361	0.66 381	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	0.27 326	0.44 325	0.27 328	0.11 349	0.07 121	0.08 146	0.10 328	0.08 150	0.09 104

NLCA_NET_v2_RVC	0.29 367	0.24 388	0.81 433	0.26 352	0.18 350	0.30 320	0.22 330	0.52 371	0.41 332	0.38 386	0.42 351	0.42 394	0.28 348	0.46 333	0.31 362	0.11 349	0.08 183	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.
DN-CSS_ROB	0.24 262	0.33 454	0.69 391	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

test_sample5	0.26 310	0.14 191	0.51 249	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	0.25 300	0.56 378	0.24 292	0.10 310	0.14 345	0.10 301	0.10 328	0.11 336	0.16 336

1111x	0.39 441	0.17 287	0.80 432	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	0.29 368	0.86 494	1.60 550	0.09 245	0.23 477	0.09 228	0.12 405	0.10 284	0.23 423

GMStereo_Zeroshot	0.25 287	0.22 361	0.51 249	0.27 389	0.14 193	0.28 284	0.15 79	0.40 245	0.36 271	0.37 377	0.43 365	0.40 372	0.17 181	0.35 286	0.21 247	0.12 389	0.07 121	0.13 419	0.07 118	0.17 449	0.10 163

TransformOpticalFlow	0.24 262	0.14 191	0.57 322	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	0.31 391	0.61 404	0.20 225	0.07 62	0.05 4	0.08 146	0.07 118	0.06 34	0.08 62

ICVP	0.24 262	0.13 147	0.45 154	0.26 352	0.14 193	0.30 320	0.25 396	0.47 325	0.35 255	0.29 232	0.43 365	0.35 337	0.25 300	0.28 197	0.25 306	0.12 389	0.09 223	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)
MMNet	0.28 347	0.19 321	0.54 293	0.24 276	0.17 322	0.47 463	0.22 330	0.47 325	0.53 447	0.40 413	0.43 365	0.36 342	0.34 414	0.40 309	0.35 394	0.08 173	0.08 183	0.09 228	0.09 274	0.10 284	0.09 104

HSM-Net_RVC	0.28 347	0.12 114	0.48 189	0.19 56	0.11 68	0.35 395	0.21 296	0.64 490	0.44 367	0.40 413	0.43 365	0.50 446	0.27 326	0.75 464	0.25 306	0.08 173	0.07 121	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
PA-Net	0.40 452	0.35 467	1.05 487	0.32 466	0.28 481	0.39 421	0.43 505	0.53 381	0.56 465	0.35 347	0.43 365	0.41 381	0.36 426	0.83 490	0.61 477	0.12 389	0.23 477	0.16 468	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.
TDLM	0.32 397	0.27 421	0.52 270	0.30 444	0.15 254	0.33 365	0.32 460	0.54 395	0.50 429	0.44 447	0.43 365	0.39 368	0.30 374	0.92 509	0.30 352	0.14 436	0.09 223	0.13 419	0.12 405	0.13 391	0.14 304

iResNet	0.25 287	0.22 361	0.62 361	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	0.23 265	0.36 291	0.37 404	0.08 173	0.05 4	0.07 70	0.06 56	0.08 150	0.10 163

test_sample6	0.27 338	0.15 224	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	0.25 300	0.58 385	0.26 317	0.11 349	0.14 345	0.10 301	0.10 328	0.11 336	0.16 336

DualNet	0.26 310	0.14 191	0.51 249	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	0.25 300	0.56 378	0.24 292	0.10 310	0.14 345	0.10 301	0.10 328	0.11 336	0.16 336

ffm	0.27 338	0.17 287	0.84 446	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	0.24 287	0.28 197	0.12 10	0.08 173	0.28 508	0.12 393	0.11 362	0.08 150	0.37 508

ff1	0.36 424	0.17 287	0.84 446	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	0.24 287	0.91 504	1.30 535	0.08 173	0.28 508	0.12 393	0.11 362	0.08 150	0.37 508

mmx	0.37 431	0.17 287	0.84 446	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	0.24 287	0.91 504	1.30 535	0.10 310	0.20 451	0.12 393	0.11 362	0.11 336	0.23 423

xxx	0.37 431	0.17 287	0.84 446	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	0.24 287	0.91 504	1.30 535	0.10 310	0.20 451	0.12 393	0.11 362	0.11 336	0.23 423

iinet-f	0.31 391	0.23 377	1.16 503	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	0.35 421	0.36 291	0.43 424	0.10 310	0.09 223	0.08 146	0.08 192	0.13 391	0.12 251

SA	0.24 262	0.22 361	0.55 302	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	0.23 265	0.34 279	0.17 153	0.07 62	0.09 223	0.11 358	0.11 362	0.08 150	0.09 104

CSP-Net	0.28 347	0.17 287	0.41 128	0.22 179	0.14 193	0.44 446	0.24 382	0.52 371	0.42 344	0.42 430	0.44 375	0.42 394	0.27 326	0.66 433	0.30 352	0.12 389	0.09 223	0.08 146	0.08 192	0.10 284	0.10 163

GMM-Stereo	0.22 201	0.10 36	0.56 312	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

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	0.25 300	0.50 344	2.41 563	0.11 349	0.21 456	0.09 228	0.10 328	0.10 284	0.26 459

RASNet	0.30 380	0.19 321	0.59 344	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	0.38 436	0.79 478	0.40 412	0.09 245	0.07 121	0.07 70	0.09 274	0.08 150	0.10 163

MLCV	0.25 287	0.23 377	0.59 344	0.22 179	0.09 10	0.30 320	0.18 192	0.40 245	0.38 296	0.38 386	0.44 375	0.31 297	0.22 253	0.44 325	0.32 371	0.07 62	0.05 4	0.07 70	0.06 56	0.07 93	0.08 62

iResNet_ROB	0.27 338	0.27 421	0.48 189	0.21 129	0.12 105	0.32 358	0.17 140	0.57 431	0.55 460	0.39 404	0.44 375	0.37 348	0.28 348	0.43 321	0.28 336	0.08 173	0.06 48	0.06 22	0.05 21	0.09 223	0.11 201

dad	0.30 380	0.38 483	0.60 351	0.22 179	0.14 193	0.32 358	0.21 296	0.35 181	0.51 435	0.45 454	0.45 389	0.46 421	0.23 265	0.41 312	0.27 328	0.21 499	0.11 287	0.20 497	0.11 362	0.15 426	0.11 201

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	0.42 430	0.45 389	0.34 323	0.31 391	0.76 470	0.24 292	0.09 245	0.07 121	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	0.42 430	0.45 389	0.34 323	0.31 391	0.64 423	0.24 292	0.09 245	0.07 121	0.09 228	0.07 118	0.10 284	0.11 201

SACVNet	0.32 397	0.25 403	0.59 344	0.26 352	0.19 377	0.35 395	0.25 396	0.54 395	0.41 332	0.43 441	0.45 389	0.46 421	0.34 414	0.71 451	0.30 352	0.14 436	0.10 255	0.12 393	0.12 405	0.16 434	0.20 392

pcwnet_v2	0.32 397	0.16 256	1.22 514	0.23 230	0.19 377	0.32 358	0.19 235	0.61 473	0.61 481	0.37 377	0.45 389	0.35 337	0.29 368	0.37 301	0.26 317	0.14 436	0.11 287	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	0.37 377	0.45 389	0.30 287	0.28 348	0.59 393	3.72 569	0.11 349	0.19 437	0.08 146	0.09 274	0.09 223	0.27 463

PSMNet-RSSM	0.26 310	0.21 342	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	0.27 326	0.53 361	0.24 292	0.12 389	0.08 183	0.11 358	0.13 437	0.10 284	0.10 163

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

DeepPrunerF	0.46 479	0.37 476	1.50 532	0.34 482	0.30 496	0.36 402	0.37 482	0.64 490	1.15 549	0.41 425	0.45 389	0.40 372	0.41 452	0.82 486	0.53 459	0.18 485	0.14 345	0.23 506	0.21 499	0.17 449	0.18 361

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
DISCO	0.33 404	0.16 256	0.55 302	0.26 352	0.16 292	0.48 470	0.25 396	0.52 371	0.58 469	0.38 386	0.45 389	0.63 495	0.37 431	0.65 427	0.50 451	0.10 310	0.07 121	0.09 228	0.08 192	0.13 391	0.13 278

PSMNet_ROB	0.36 424	0.31 443	0.71 404	0.31 460	0.21 417	0.44 446	0.44 507	0.61 473	0.49 423	0.39 404	0.45 389	0.49 441	0.32 404	0.66 433	0.53 459	0.14 436	0.10 255	0.15 460	0.14 454	0.13 391	0.13 278

TCMNet	0.34 414	0.28 429	0.81 433	0.29 433	0.30 496	0.40 427	0.28 431	0.53 381	0.49 423	0.38 386	0.46 401	0.40 372	0.30 374	0.61 404	0.42 420	0.14 436	0.13 327	0.15 460	0.14 454	0.18 465	0.19 375

ttt	0.33 404	0.14 191	0.54 293	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	0.23 265	0.71 451	1.07 523	0.13 411	0.22 467	0.10 301	0.11 362	0.12 377	0.24 436

UDG	0.42 462	0.54 515	0.67 384	0.41 516	0.35 512	0.47 463	0.27 416	0.57 431	0.48 410	0.40 413	0.46 401	0.59 479	0.45 467	0.47 337	0.46 439	0.26 514	0.19 437	0.49 536	0.22 507	0.37 527	0.30 478

hitnet-ft	0.31 391	0.21 342	0.56 312	0.19 56	0.14 193	0.40 427	0.23 358	0.46 314	0.42 344	0.37 377	0.46 401	0.53 461	0.35 421	0.76 470	0.35 394	0.14 436	0.10 255	0.14 443	0.10 328	0.15 426	0.14 304

GwcNet-RSSM	0.28 347	0.25 403	0.61 357	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	0.28 348	0.55 372	0.31 362	0.11 349	0.07 121	0.09 228	0.10 328	0.10 284	0.09 104

GANetREF_RVC	0.45 471	0.52 511	0.87 455	0.39 505	0.20 401	0.51 479	0.50 520	0.68 508	0.67 495	0.47 466	0.46 401	0.50 446	0.43 462	0.91 504	0.40 412	0.28 520	0.21 456	0.32 524	0.19 493	0.28 516	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
CVANet_RVC	0.34 414	0.25 403	0.77 423	0.27 389	0.17 322	0.34 380	0.28 431	0.55 413	0.50 429	0.43 441	0.46 401	0.44 407	0.31 391	0.90 502	0.27 328	0.15 450	0.10 255	0.14 443	0.14 454	0.15 426	0.15 320

iResNetv2_ROB	0.29 367	0.37 476	0.92 467	0.24 276	0.13 154	0.30 320	0.19 235	0.55 413	0.51 435	0.39 404	0.46 401	0.39 368	0.27 326	0.36 291	0.30 352	0.09 245	0.06 48	0.07 70	0.05 21	0.13 391	0.11 201

test_4	0.19 123	0.16 256	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

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	0.40 413	0.47 409	0.30 287	0.78 525	0.29 218	0.17 153	0.07 62	0.06 48	0.08 146	0.09 274	0.07 93	0.15 320

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	0.27 326	0.60 398	2.44 564	0.10 310	0.21 456	0.09 228	0.09 274	0.09 223	0.25 447

MaskLacGwcNet_RVC	0.38 436	0.43 497	0.72 409	0.35 488	0.19 377	0.51 479	0.25 396	0.56 422	0.39 312	0.42 430	0.47 409	0.47 431	0.27 326	0.74 459	0.32 371	0.38 534	0.19 437	0.27 511	0.17 486	0.29 518	0.27 463

XQC	0.47 482	0.45 501	1.07 491	0.40 510	0.28 481	0.58 497	0.38 490	0.67 503	0.76 512	0.53 490	0.47 409	0.59 479	0.47 476	0.74 459	0.80 500	0.18 485	0.14 345	0.18 485	0.16 475	0.26 506	0.24 436

DRN-Test	0.35 421	0.20 334	0.75 413	0.28 417	0.19 377	0.46 457	0.29 437	0.68 508	0.54 452	0.49 473	0.47 409	0.44 407	0.35 421	0.63 418	0.44 431	0.13 411	0.09 223	0.13 419	0.12 405	0.13 391	0.13 278

NCCL2	0.37 431	0.33 454	0.59 344	0.37 494	0.23 444	0.42 437	0.41 502	0.56 422	0.44 367	0.47 466	0.47 409	0.61 488	0.39 443	0.58 385	0.41 416	0.16 460	0.13 327	0.21 499	0.22 507	0.16 434	0.18 361

NaN_ROB	0.44 468	0.38 483	0.94 474	0.30 444	0.20 401	0.52 485	0.49 518	0.61 473	0.60 479	0.56 498	0.47 409	0.49 441	0.42 458	1.24 536	0.76 495	0.12 389	0.18 425	0.12 393	0.13 437	0.12 377	0.18 361

DLCB_ROB	0.30 380	0.20 334	0.45 154	0.28 417	0.17 322	0.37 410	0.25 396	0.50 354	0.45 378	0.46 460	0.47 409	0.51 449	0.34 414	0.56 378	0.38 406	0.10 310	0.10 255	0.11 358	0.11 362	0.10 284	0.11 201

SQANet	0.44 468	0.57 522	0.89 463	0.49 529	0.39 522	0.47 463	0.23 358	0.53 381	0.44 367	0.41 425	0.48 418	0.47 431	0.34 414	0.58 385	0.43 424	0.38 534	0.15 376	0.40 532	0.21 499	0.50 532	0.34 495

ISRNet	0.28 347	0.15 224	0.54 293	0.27 389	0.19 377	0.24 226	0.15 79	0.47 325	0.45 378	0.40 413	0.49 419	0.42 394	0.27 326	0.33 264	0.30 352	0.20 497	0.12 307	0.17 477	0.16 475	0.16 434	0.21 402

HBP-ISP	0.34 414	0.35 467	0.76 417	0.23 230	0.17 322	0.33 365	0.22 330	0.56 422	0.47 402	0.42 430	0.49 419	0.33 315	0.41 452	0.73 455	0.27 328	0.18 485	0.19 437	0.24 508	0.20 497	0.16 434	0.16 336

HGLStereo	0.29 367	0.19 321	0.60 351	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	0.35 421	0.46 333	0.34 387	0.11 349	0.11 287	0.09 228	0.09 274	0.11 336	0.12 251

Sa-1000	0.24 262	0.20 334	0.53 281	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	0.10 255	0.10 301	0.11 362	0.08 150	0.08 62

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	0.07 121	0.07 70	0.11 362	0.07 93	0.10 163

DANet	0.37 431	0.25 403	0.67 384	0.37 494	0.22 432	0.42 437	0.25 396	0.50 354	0.44 367	0.52 484	0.50 422	0.59 479	0.42 458	0.78 474	0.53 459	0.13 411	0.12 307	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
PSMNet-RUCA	0.39 441	0.47 503	0.84 446	0.46 526	0.41 525	0.34 380	0.26 407	0.59 453	0.46 389	0.40 413	0.51 425	0.44 407	0.33 412	0.43 321	0.31 362	0.25 512	0.14 345	0.33 527	0.21 499	0.32 523	0.23 423

StereoVision	0.23 234	0.23 377	0.55 302	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	0.11 349	0.12 307	0.13 419	0.13 437	0.10 284	0.08 62

anonymousa	0.26 310	0.13 147	0.56 312	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	0.27 326	0.25 144	0.24 292	0.08 173	0.18 425	0.09 228	0.18 491	0.08 150	0.17 356

RAFT_CTSACE	0.23 234	0.21 342	0.57 322	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	0.09 223	0.09 228	0.08 192	0.08 150	0.07 19

SuperB	0.50 488	0.37 476	2.16 552	0.23 230	0.15 254	0.41 432	0.32 460	0.50 354	0.83 518	0.44 447	0.51 425	0.33 315	0.45 467	0.69 442	1.07 523	0.10 310	0.08 183	0.09 228	0.08 192	0.95 558	0.18 361

CC-Net-ROB	0.46 479	0.55 516	0.86 453	0.38 503	0.23 444	0.51 479	0.30 446	0.69 514	0.51 435	0.46 460	0.51 425	0.48 435	0.38 436	0.96 515	0.40 412	0.36 531	0.23 477	0.56 540	0.25 518	0.34 526	0.22 415

DPSNet	0.51 492	0.26 413	1.16 503	0.28 417	0.21 417	0.76 518	0.56 528	0.89 542	0.82 517	0.49 473	0.51 425	0.64 500	0.81 529	0.89 499	0.85 505	0.17 474	0.16 389	0.13 419	0.13 437	0.26 506	0.27 463

MSAF-DinoV2	0.81 535	0.64 530	2.42 554	0.49 529	0.17 322	0.58 497	0.32 460	0.83 534	0.85 522	0.41 425	0.52 432	0.98 532	0.61 510	4.97 573	1.22 530	0.12 389	0.07 121	0.10 301	0.24 513	0.27 511	0.32 487

APVNet	0.38 436	0.26 413	0.87 455	0.26 352	0.22 432	0.52 485	0.35 474	0.64 490	0.46 389	0.40 413	0.52 432	0.48 435	0.39 443	0.84 491	0.48 444	0.13 411	0.14 345	0.15 460	0.16 475	0.16 434	0.16 336

ADCP+	0.48 485	0.36 473	1.47 530	0.26 352	0.22 432	0.57 495	0.40 497	0.56 422	0.54 452	0.46 460	0.52 432	0.46 421	0.53 495	0.59 393	1.93 556	0.10 310	0.08 183	0.11 358	0.11 362	0.14 414	0.15 320

PS-NSSS	0.33 404	0.36 473	0.61 357	0.24 276	0.18 350	0.33 365	0.24 382	0.59 453	0.42 344	0.38 386	0.52 432	0.36 342	0.31 391	0.80 481	0.32 371	0.18 485	0.14 345	0.21 499	0.15 465	0.17 449	0.14 304

StereoDRNet-Refined	0.28 347	0.19 321	0.47 174	0.25 312	0.14 193	0.36 402	0.21 296	0.49 346	0.43 355	0.46 460	0.52 432	0.42 394	0.30 374	0.46 333	0.38 406	0.10 310	0.07 121	0.11 358	0.11 362	0.10 284	0.11 201
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
ETE_ROB	0.36 424	0.32 450	0.64 371	0.30 444	0.18 350	0.40 427	0.38 490	0.59 453	0.49 423	0.50 478	0.52 432	0.62 491	0.37 431	0.58 385	0.43 424	0.13 411	0.10 255	0.14 443	0.12 405	0.17 449	0.18 361

LALA_ROB	0.38 436	0.31 443	0.65 376	0.30 444	0.21 417	0.46 457	0.39 493	0.63 485	0.54 452	0.53 490	0.52 432	0.69 514	0.36 426	0.52 358	0.48 444	0.18 485	0.11 287	0.16 468	0.14 454	0.17 449	0.16 336

CBMV	0.36 424	0.25 403	0.61 357	0.24 276	0.14 193	0.42 437	0.33 466	0.56 422	0.52 446	0.54 494	0.52 432	0.51 449	0.58 502	0.63 418	0.43 424	0.15 450	0.16 389	0.18 485	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
DDUNet	0.45 471	0.60 528	0.71 404	0.45 523	0.39 522	0.46 457	0.32 460	0.53 381	0.44 367	0.46 460	0.53 440	0.57 473	0.38 436	0.51 350	0.43 424	0.34 528	0.21 456	0.56 540	0.25 518	0.41 529	0.36 500

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	0.26 318	0.29 218	0.16 130	0.07 62	0.05 4	0.09 228	0.10 328	0.08 150	0.30 478

PDISCO_ROB	0.45 471	0.37 476	0.89 463	0.44 521	0.37 517	0.70 513	0.35 474	0.75 524	0.78 513	0.45 454	0.53 440	0.65 502	0.40 447	0.68 441	0.52 455	0.22 502	0.12 307	0.21 499	0.19 493	0.26 506	0.22 415

Wz-Net-LNSev	0.36 424	0.35 467	1.06 489	0.26 352	0.21 417	0.47 463	0.33 466	0.56 422	0.58 469	0.45 454	0.54 443	0.50 446	0.37 431	0.40 309	0.42 420	0.12 389	0.11 287	0.10 301	0.09 274	0.14 414	0.15 320

GwcNet	0.37 431	0.29 433	1.12 497	0.25 312	0.24 458	0.48 470	0.27 416	0.58 444	0.60 479	0.39 404	0.54 443	0.51 449	0.34 414	0.60 398	0.46 439	0.13 411	0.12 307	0.12 393	0.11 362	0.13 391	0.15 320

RTSC	0.43 466	0.37 476	0.95 475	0.30 444	0.20 401	0.50 478	0.23 358	0.65 496	0.86 524	0.56 498	0.54 443	0.51 449	0.36 426	0.71 451	0.92 507	0.13 411	0.14 345	0.11 358	0.13 437	0.18 465	0.19 375

PASM	0.49 487	0.41 493	1.15 501	0.37 494	0.35 512	0.42 437	0.42 503	0.54 395	0.65 490	0.54 494	0.54 443	0.63 495	0.48 480	0.94 514	0.51 454	0.27 518	0.30 520	0.30 520	0.33 530	0.29 518	0.29 475

XPNet_ROB	0.35 421	0.26 413	0.58 337	0.28 417	0.19 377	0.37 410	0.31 455	0.57 431	0.51 435	0.52 484	0.54 443	0.57 473	0.38 436	0.65 427	0.48 444	0.17 474	0.12 307	0.13 419	0.12 405	0.16 434	0.17 356

AIO-Stereo-zeroshot1	0.28 347	0.17 287	0.96 476	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	0.10 255	0.08 146	0.13 437	0.12 377	0.20 392

fast-acv-ft	0.33 404	0.26 413	0.88 461	0.25 312	0.18 350	0.49 476	0.27 416	0.44 298	0.50 429	0.40 413	0.55 448	0.49 441	0.36 426	0.39 307	0.41 416	0.11 349	0.11 287	0.11 358	0.12 405	0.13 391	0.11 201

Wz-Net-TNSev	0.55 501	0.72 535	1.90 547	0.26 352	0.21 417	0.64 509	0.45 508	0.66 501	0.71 505	0.52 484	0.55 448	0.71 518	0.63 517	1.04 523	0.94 510	0.16 460	0.15 376	0.13 419	0.15 465	0.21 487	0.24 436

anonymity	0.57 507	0.55 516	0.74 410	0.48 528	0.63 541	0.56 493	0.43 505	0.71 516	0.51 435	0.64 509	0.55 448	0.57 473	0.61 510	0.65 427	0.57 470	0.55 541	0.55 551	0.50 537	0.54 546	0.51 534	0.61 543

SAMSARA	0.62 515	0.47 503	0.93 471	0.70 542	0.50 531	1.15 543	1.29 563	0.79 528	0.70 503	0.77 524	0.55 448	0.92 527	0.58 502	0.87 496	0.77 496	0.19 494	0.27 503	0.18 485	0.19 493	0.27 511	0.28 470

w-ln-seven-2	0.40 452	0.37 476	1.34 521	0.28 417	0.18 350	0.38 416	0.29 437	0.53 381	0.59 476	0.47 466	0.56 453	0.46 421	0.42 458	0.70 445	0.64 482	0.10 310	0.10 255	0.12 393	0.11 362	0.14 414	0.16 336

YMNet	0.33 404	0.26 413	0.64 371	0.28 417	0.23 444	0.48 470	0.27 416	0.54 395	0.47 402	0.49 473	0.56 453	0.51 449	0.30 374	0.41 312	0.44 431	0.13 411	0.16 389	0.13 419	0.12 405	0.14 414	0.14 304

YMNet_1	0.33 404	0.26 413	0.64 371	0.28 417	0.23 444	0.48 470	0.27 416	0.54 395	0.47 402	0.49 473	0.56 453	0.51 449	0.30 374	0.41 312	0.44 431	0.13 411	0.16 389	0.13 419	0.12 405	0.14 414	0.14 304

Wz-Net-MNSev	0.39 441	0.35 467	0.99 482	0.26 352	0.21 417	0.59 501	0.39 493	0.58 444	0.61 481	0.49 473	0.56 453	0.53 461	0.37 431	0.61 404	0.47 442	0.11 349	0.09 223	0.11 358	0.11 362	0.15 426	0.15 320

Syn2CoEx	0.39 441	0.39 487	1.08 494	0.35 488	0.21 417	0.41 432	0.29 437	0.63 485	0.51 435	0.43 441	0.56 453	0.45 413	0.45 467	0.69 442	0.39 410	0.17 474	0.14 345	0.16 468	0.12 405	0.13 391	0.16 336

Wz-Net-LNSev-Ref	0.33 404	0.25 403	0.82 437	0.22 179	0.17 322	0.46 457	0.28 431	0.53 381	0.53 447	0.43 441	0.57 458	0.44 407	0.31 391	0.50 344	0.48 444	0.10 310	0.06 48	0.08 146	0.06 56	0.11 336	0.12 251

DEmStereo	0.26 310	0.10 36	0.52 270	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	0.48 480	0.53 361	0.44 431	0.07 62	0.06 48	0.08 146	0.08 192	0.07 93	0.08 62

FBW_ROB	0.46 479	0.34 463	0.71 404	0.32 466	0.20 401	0.51 479	0.32 460	0.73 521	0.63 487	0.60 504	0.57 458	0.65 502	0.44 465	1.42 547	0.62 478	0.14 436	0.17 413	0.22 504	0.16 475	0.17 449	0.23 423

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	0.28 348	0.30 233	0.16 130	0.07 62	0.05 4	0.08 146	0.07 118	0.08 150	0.20 392

NCC-stereo	0.42 462	0.31 443	0.87 455	0.32 466	0.29 491	0.47 463	0.37 482	0.68 508	0.53 447	0.42 430	0.58 461	0.57 473	0.52 490	0.75 464	0.54 463	0.18 485	0.14 345	0.18 485	0.25 518	0.17 449	0.18 361

Abc-Net	0.42 462	0.31 443	0.87 455	0.32 466	0.29 491	0.47 463	0.37 482	0.68 508	0.53 447	0.42 430	0.58 461	0.57 473	0.52 490	0.75 464	0.54 463	0.18 485	0.14 345	0.18 485	0.25 518	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
CBMV_ROB	0.36 424	0.21 342	0.57 322	0.22 179	0.14 193	0.35 395	0.20 270	0.55 413	0.47 402	0.52 484	0.58 461	0.45 413	0.53 495	0.75 464	0.50 451	0.18 485	0.19 437	0.23 506	0.21 499	0.15 426	0.20 392

Ntro	0.61 514	0.75 540	1.16 503	0.67 539	0.50 531	0.76 518	0.37 482	0.68 508	0.71 505	0.50 478	0.59 465	0.65 502	0.52 490	0.79 478	0.58 472	0.58 544	0.32 526	0.57 543	0.34 531	0.69 546	0.50 534

HHNet	0.23 234	0.12 114	0.66 381	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

S-Stereo	0.39 441	0.20 334	1.04 486	0.28 417	0.22 432	0.39 421	0.31 455	0.58 444	0.69 501	0.40 413	0.59 465	0.48 435	0.41 452	0.75 464	0.42 420	0.12 389	0.15 376	0.13 419	0.13 437	0.16 434	0.25 447

ADCRef	0.41 458	0.33 454	1.05 487	0.26 352	0.21 417	0.49 476	0.27 416	0.54 395	0.51 435	0.51 481	0.59 465	0.35 337	0.47 476	0.54 367	1.35 541	0.09 245	0.08 183	0.12 393	0.12 405	0.12 377	0.13 278

CrosDoStereo	0.32 397	0.11 68	0.53 281	0.19 56	0.12 105	0.22 185	1.07 556	0.36 193	0.38 296	0.38 386	0.60 469	0.28 256	0.45 467	0.61 404	0.56 467	0.08 173	0.06 48	0.08 146	0.09 274	0.08 150	0.09 104

DeepStereo_LL	0.32 397	0.11 68	0.53 281	0.19 56	0.12 105	0.22 185	1.07 556	0.36 193	0.38 296	0.38 386	0.60 469	0.28 256	0.45 467	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	0.38 386	0.60 469	0.20 155	0.41 452	0.48 338	0.41 416	0.07 62	0.06 48	0.08 146	0.08 192	0.07 93	0.08 62

stereogan	0.39 441	0.20 334	0.78 427	0.28 417	0.22 432	0.65 510	0.26 407	0.62 481	0.65 490	0.45 454	0.60 469	0.67 510	0.45 467	0.69 442	0.37 404	0.14 436	0.14 345	0.14 443	0.12 405	0.20 481	0.19 375

edge stereo	0.40 452	0.22 361	0.87 455	0.27 389	0.22 432	0.38 416	0.26 407	0.59 453	0.56 465	0.53 490	0.60 469	0.71 518	0.50 486	0.78 474	0.43 424	0.16 460	0.15 376	0.19 492	0.14 454	0.17 449	0.19 375

ADCPNet	0.51 492	0.36 473	1.82 545	0.27 389	0.23 444	0.71 514	0.39 493	0.56 422	0.54 452	0.52 484	0.60 469	0.66 506	0.57 501	0.64 423	1.23 531	0.15 450	0.18 425	0.14 443	0.23 511	0.19 474	0.22 415

AANet_RVC	0.33 404	0.31 443	0.69 391	0.23 230	0.14 193	0.30 320	0.23 358	0.49 346	0.55 460	0.39 404	0.60 469	0.43 401	0.30 374	0.88 497	0.54 463	0.11 349	0.08 183	0.07 70	0.07 118	0.10 284	0.12 251

DispFullNet	0.67 521	0.94 548	1.63 537	0.77 547	1.19 564	0.53 488	0.25 396	0.61 473	0.72 507	0.70 517	0.60 469	0.69 514	0.90 535	0.80 481	0.52 455	0.27 518	0.13 327	0.74 548	0.31 529	0.68 544	0.44 523

z-ln-s-r	0.35 421	0.30 439	1.02 484	0.23 230	0.14 193	0.30 320	0.26 407	0.46 314	0.55 460	0.33 309	0.61 477	0.39 368	0.31 391	0.80 481	0.77 496	0.08 173	0.06 48	0.08 146	0.08 192	0.11 336	0.10 163

FAT-Stereo	0.36 424	0.19 321	0.75 413	0.26 352	0.18 350	0.34 380	0.30 446	0.62 481	0.61 481	0.47 466	0.61 477	0.59 479	0.50 486	0.61 404	0.36 398	0.13 411	0.14 345	0.13 419	0.12 405	0.14 414	0.20 392

SHD	0.45 471	0.34 463	0.89 463	0.37 494	0.28 481	0.46 457	0.23 358	0.72 520	0.96 535	0.65 510	0.61 477	0.61 488	0.48 480	0.64 423	0.69 488	0.16 460	0.16 389	0.16 468	0.16 475	0.21 487	0.25 447

DGSMNet	0.63 518	0.32 450	1.01 483	0.54 533	0.73 547	0.62 504	1.36 564	0.62 481	0.58 469	0.38 386	0.62 480	0.52 456	0.34 414	0.65 427	0.47 442	0.54 540	0.61 557	0.67 545	0.61 553	0.65 541	0.69 553

MultiAttention	1.05 542	0.14 191	0.50 231	0.35 488	0.43 527	5.62 569	1.71 569	0.71 516	0.54 452	0.36 360	0.63 481	0.55 466	0.22 253	7.50 577	0.56 467	0.09 245	0.06 48	0.14 443	0.24 513	0.27 511	0.34 495

w-ln-seven	0.45 471	0.40 490	1.40 527	0.27 389	0.22 432	0.58 497	0.33 466	0.65 496	0.83 518	0.59 503	0.63 481	0.53 461	0.39 443	0.66 433	0.81 502	0.12 389	0.11 287	0.13 419	0.12 405	0.16 434	0.17 356

SGM-Forest	0.42 462	0.44 500	0.92 467	0.24 276	0.16 292	0.45 454	0.40 497	0.58 444	0.50 429	0.54 494	0.63 481	0.52 456	0.51 488	0.91 504	0.66 485	0.17 474	0.17 413	0.17 477	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
THIR-Stereo	0.30 380	0.15 224	0.46 168	0.19 56	0.11 68	0.28 284	0.70 537	0.33 165	0.36 271	0.37 377	0.64 484	0.33 315	0.49 485	0.58 385	0.44 431	0.08 173	0.06 48	0.08 146	0.09 274	0.07 93	0.08 62

RGC	0.41 458	0.35 467	0.76 417	0.35 488	0.28 481	0.41 432	0.29 437	0.60 465	0.55 460	0.47 466	0.64 484	0.63 495	0.47 476	0.74 459	0.46 439	0.16 460	0.15 376	0.21 499	0.21 499	0.19 474	0.21 402

RAFT-345	0.22 201	0.11 68	0.55 302	0.22 179	0.12 105	0.20 130	0.16 110	0.27 83	0.28 164	0.27 198	0.65 486	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

RP	0.38 436	0.26 413	0.67 384	0.31 460	0.24 458	0.37 410	0.29 437	0.53 381	0.61 481	0.42 430	0.65 486	0.62 491	0.51 488	0.63 418	0.43 424	0.17 474	0.15 376	0.17 477	0.15 465	0.17 449	0.19 375

Wz-Net-SNSev	0.45 471	0.53 514	1.42 528	0.31 460	0.21 417	0.44 446	0.45 508	0.64 490	0.68 499	0.46 460	0.66 488	0.62 491	0.40 447	0.78 474	0.65 483	0.12 389	0.11 287	0.12 393	0.13 437	0.17 449	0.19 375

ccnet	0.43 466	0.34 463	0.62 361	0.28 417	0.33 507	0.60 502	0.34 471	0.68 508	0.47 402	0.54 494	0.66 488	0.56 471	0.46 474	0.73 455	0.66 485	0.26 514	0.19 437	0.24 508	0.22 507	0.27 511	0.25 447

MFN_U_SF_DS_RVC	0.53 498	0.60 528	0.98 480	0.40 510	0.25 471	0.87 529	0.57 529	0.60 465	0.64 489	0.60 504	0.67 490	0.63 495	0.42 458	1.13 529	0.50 451	0.23 503	0.28 508	0.27 511	0.35 532	0.25 502	0.33 492

ADCMid	0.53 498	0.45 501	1.46 529	0.27 389	0.22 432	0.51 479	0.38 490	0.61 473	0.58 469	0.75 520	0.67 490	0.62 491	0.66 520	0.66 433	1.75 552	0.13 411	0.12 307	0.17 477	0.17 486	0.20 481	0.21 402

ASMatch	0.23 234	0.11 68	0.55 302	0.25 312	0.14 193	0.19 99	0.16 110	0.32 147	0.30 198	0.28 208	0.68 492	0.28 256	0.26 318	0.50 344	0.22 264	0.07 62	0.06 48	0.08 146	0.07 118	0.06 34	0.11 201

psmorigin	0.52 495	0.29 433	3.10 562	0.24 276	0.19 377	0.39 421	0.24 382	0.52 371	0.45 378	0.66 512	0.68 492	0.70 517	0.52 490	0.86 494	0.49 450	0.15 450	0.17 413	0.13 419	0.14 454	0.16 434	0.23 423

AnyNet_C32	0.55 501	0.51 510	1.34 521	0.29 433	0.28 481	0.61 503	0.62 532	0.57 431	0.62 485	0.63 507	0.68 492	0.54 465	0.55 497	0.82 486	1.81 553	0.15 450	0.15 376	0.15 460	0.18 491	0.21 487	0.25 447

AF-Net	0.40 452	0.31 443	0.74 410	0.33 477	0.24 458	0.43 441	0.30 446	0.64 490	0.67 495	0.44 447	0.69 495	0.65 502	0.52 490	0.59 393	0.48 444	0.16 460	0.12 307	0.19 492	0.14 454	0.16 434	0.14 304

FINET	0.58 509	0.48 507	1.35 523	0.38 503	0.37 517	0.96 536	1.13 560	0.84 537	1.05 539	0.50 478	0.70 496	0.45 413	0.61 510	0.63 418	0.62 478	0.26 514	0.28 508	0.14 443	0.13 437	0.20 481	0.44 523

Nwc_Net	0.39 441	0.29 433	0.84 446	0.32 466	0.24 458	0.45 454	0.30 446	0.67 503	0.51 435	0.39 404	0.70 496	0.59 479	0.48 480	0.61 404	0.45 438	0.16 460	0.12 307	0.19 492	0.21 499	0.14 414	0.15 320

ACVNet-4b	0.76 530	0.90 545	1.67 539	0.73 543	0.51 535	0.80 526	0.31 455	0.74 523	0.81 516	0.51 481	0.72 498	0.94 528	0.43 462	1.01 520	1.32 539	1.18 567	0.22 467	0.77 549	0.45 539	0.70 547	0.50 534

WZ-Net	0.56 505	0.49 509	2.14 551	0.30 444	0.24 458	0.58 497	0.48 515	0.65 496	0.80 515	0.51 481	0.72 498	0.68 512	0.60 506	1.06 525	1.01 516	0.13 411	0.10 255	0.11 358	0.12 405	0.19 474	0.23 423

ADCS	0.62 515	0.56 518	1.54 535	0.30 444	0.25 471	0.56 493	0.46 511	0.71 516	0.86 524	0.77 524	0.72 498	0.68 512	0.62 515	0.82 486	2.33 562	0.17 474	0.16 389	0.16 468	0.17 486	0.23 496	0.27 463

ADCL	0.50 488	0.30 439	1.15 501	0.28 417	0.19 377	0.77 521	0.64 533	0.57 431	0.73 510	0.57 501	0.73 501	0.55 466	0.60 506	0.66 433	1.53 547	0.11 349	0.10 255	0.13 419	0.13 437	0.15 426	0.16 336

MFN_U_SF_RVC	0.58 509	0.58 525	1.31 520	0.39 505	0.23 444	0.72 515	0.30 446	0.83 534	0.68 499	0.74 519	0.74 502	0.86 524	0.60 506	0.84 491	0.83 503	0.29 521	0.27 503	0.32 524	0.37 536	0.31 520	0.33 492

MDST_ROB	0.51 492	0.16 256	0.97 478	0.31 460	0.21 417	1.35 552	0.34 471	0.80 529	0.59 476	1.09 542	0.74 502	0.49 441	0.37 431	1.31 542	0.60 474	0.14 436	0.12 307	0.16 468	0.13 437	0.13 391	0.18 361

otaku	0.60 512	0.73 537	1.13 499	0.64 537	0.45 529	0.73 517	0.37 482	0.67 503	0.67 495	0.52 484	0.75 504	0.66 506	0.46 474	0.74 459	0.59 473	0.55 541	0.34 530	0.56 540	0.36 534	0.65 541	0.49 532

ACVNet_1	0.77 532	0.92 547	1.79 544	0.73 543	0.53 536	0.78 522	0.42 503	0.88 540	0.90 528	0.75 520	0.76 505	1.32 542	0.80 527	1.04 523	0.70 489	0.57 543	0.32 526	0.72 547	0.35 532	0.70 547	0.50 534

MADNet+	1.05 542	1.26 562	4.77 568	0.73 543	0.50 531	1.25 547	0.97 551	1.05 545	0.93 531	0.67 513	0.78 506	0.87 525	0.85 531	2.14 560	1.83 554	0.40 537	0.42 538	0.32 524	0.28 526	0.45 531	0.43 521

GANet	0.40 452	0.28 429	0.67 384	0.31 460	0.18 350	0.43 441	0.39 493	0.60 465	0.46 389	0.48 472	0.78 506	0.55 466	0.45 467	0.96 515	0.55 466	0.13 411	0.14 345	0.13 419	0.12 405	0.15 426	0.16 336

CSAN	0.55 501	0.47 503	1.19 511	0.37 494	0.23 444	0.57 495	0.61 531	0.65 496	0.72 507	0.65 510	0.78 506	0.66 506	0.65 519	1.41 546	0.77 496	0.21 499	0.17 413	0.20 497	0.21 499	0.18 465	0.21 402

RainbowNet	0.76 530	1.00 552	1.29 518	0.82 548	0.63 541	0.79 523	0.52 523	0.83 534	0.93 531	0.61 506	0.79 509	0.79 521	0.62 515	0.82 486	0.67 487	0.80 555	0.55 551	0.79 551	0.49 541	0.81 550	0.62 544

DCRE	0.24 262	0.15 224	0.45 154	0.26 352	0.26 475	0.23 204	0.21 296	0.37 207	0.29 182	0.23 157	0.81 510	0.23 190	0.16 164	0.24 128	0.18 180	0.07 62	0.14 345	0.07 70	0.08 192	0.07 93	0.25 447

zh-sn7	0.52 495	0.64 530	1.77 542	0.30 444	0.20 401	0.47 463	0.40 497	0.60 465	0.65 490	0.53 490	0.82 511	0.52 456	0.59 504	1.10 527	0.96 512	0.13 411	0.13 327	0.13 419	0.13 437	0.17 449	0.20 392

Consistency-Raft	0.56 505	0.52 511	1.12 497	0.45 523	0.49 530	0.48 470	0.45 508	0.73 521	0.74 511	0.45 454	0.82 511	0.46 421	0.60 506	0.51 350	0.63 481	0.39 536	0.40 535	0.44 534	0.51 545	0.53 535	0.38 515

aanetorigin	0.40 452	0.33 454	1.14 500	0.25 312	0.19 377	0.30 320	0.37 482	0.34 172	0.47 402	0.95 533	0.82 511	0.52 456	0.56 499	0.50 344	0.52 455	0.11 349	0.09 223	0.10 301	0.10 328	0.16 434	0.19 375

PWC_ROB	0.41 458	0.38 483	0.92 467	0.26 352	0.20 401	0.39 421	0.19 235	0.61 473	0.69 501	0.58 502	0.84 514	0.52 456	0.44 465	0.74 459	0.62 478	0.13 411	0.09 223	0.14 443	0.10 328	0.17 449	0.18 361

SDNR	0.47 482	0.29 433	0.92 467	0.24 276	0.37 517	1.27 548	0.17 140	0.54 395	0.58 469	0.44 447	0.85 515	0.55 466	0.28 348	1.19 534	0.52 455	0.23 503	0.24 489	0.17 477	0.13 437	0.19 474	0.26 459

EDNetEfficient	0.64 520	0.39 487	2.52 555	0.26 352	0.26 475	0.39 421	0.49 518	0.42 268	1.06 540	1.38 550	0.86 516	0.61 488	0.97 539	0.66 433	1.62 551	0.11 349	0.10 255	0.10 301	0.12 405	0.20 481	0.19 375

MSC_U_SF_DS_RVC	0.70 524	0.73 537	1.26 515	0.47 527	0.28 481	1.42 554	0.60 530	0.82 532	0.94 534	0.85 528	0.86 516	0.88 526	0.70 522	1.32 543	0.75 494	0.37 532	0.30 520	0.34 528	0.36 534	0.44 530	0.42 519

MFMNet_re	0.74 526	0.84 542	1.16 503	0.64 537	0.70 546	0.79 523	0.71 538	0.77 527	0.85 522	0.79 526	0.86 516	0.69 514	0.80 527	0.73 455	0.65 483	0.66 548	0.59 555	0.61 544	0.58 551	0.68 544	0.71 554

SPS-STEREO	0.74 526	0.72 535	1.18 510	0.52 532	0.57 539	0.76 518	0.50 520	0.80 529	0.66 494	0.97 535	0.88 519	0.94 528	0.74 523	1.08 526	1.04 521	0.58 544	0.51 545	0.50 537	0.50 544	0.56 536	0.72 555
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
RTS	0.81 535	0.56 518	4.76 565	0.37 494	0.30 496	1.11 540	0.52 523	0.67 503	1.07 541	0.76 522	0.91 520	0.60 485	0.61 510	1.64 550	1.24 532	0.15 450	0.13 327	0.15 460	0.15 465	0.22 491	0.24 436

RTSA	0.81 535	0.56 518	4.76 565	0.37 494	0.30 496	1.11 540	0.52 523	0.67 503	1.07 541	0.76 522	0.91 520	0.60 485	0.61 510	1.64 550	1.24 532	0.15 450	0.13 327	0.15 460	0.15 465	0.22 491	0.24 436

SGM_RVC	0.57 507	0.22 361	0.60 351	0.26 352	0.16 292	0.97 537	0.46 511	0.76 526	0.90 528	1.03 539	0.92 522	1.16 536	0.93 537	1.21 535	0.72 491	0.17 474	0.16 389	0.16 468	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
FTStereo	0.28 347	0.11 68	0.56 312	0.24 276	0.13 154	0.21 156	0.52 523	0.36 193	0.28 164	0.38 386	0.94 523	0.30 287	0.56 499	0.33 264	0.18 180	0.08 173	0.06 48	0.09 228	0.08 192	0.08 150	0.19 375

zh-mn7	0.50 488	0.57 522	1.82 545	0.25 312	0.19 377	0.45 454	0.29 437	0.59 453	0.84 521	0.67 513	0.97 524	0.49 441	0.41 452	0.93 511	0.73 492	0.12 389	0.10 255	0.11 358	0.11 362	0.13 391	0.17 356

z-mn7	0.48 485	0.52 511	1.28 517	0.26 352	0.19 377	0.62 504	0.34 471	0.59 453	0.96 535	0.45 454	0.97 524	0.53 461	0.41 452	0.99 518	0.70 489	0.11 349	0.10 255	0.10 301	0.10 328	0.14 414	0.16 336

AnyNet_C01	0.68 523	0.69 534	2.64 557	0.33 477	0.27 480	0.93 532	0.64 533	0.66 501	0.65 490	0.70 517	0.97 524	0.75 520	0.63 517	1.01 520	1.52 546	0.17 474	0.16 389	0.17 477	0.17 486	0.24 500	0.28 470

SANet	0.58 509	0.41 493	1.38 524	0.27 389	0.16 292	0.72 515	0.48 515	0.71 516	1.34 551	0.69 516	0.97 524	0.94 528	0.78 525	0.97 517	0.93 508	0.14 436	0.12 307	0.12 393	0.12 405	0.18 465	0.20 392

EDNetEfficientorigin	7.48 575	0.57 522	139.59 594	0.25 312	0.17 322	0.44 446	0.30 446	0.48 336	1.04 538	1.29 547	1.02 528	0.82 523	0.87 534	0.76 470	1.02 519	0.10 310	0.09 223	0.12 393	0.11 362	0.22 491	0.25 447

tt	4.71 571	0.11 68	3.94 564	2.06 570	1.54 568	10.14 578	16.85 579	9.28 580	4.99 571	1.41 552	1.05 529	4.68 570	4.89 571	3.36 569	5.86 575	5.73 578	9.15 583	2.23 574	2.51 573	3.02 572	1.34 569

PVD	0.62 515	0.41 493	0.93 471	0.44 521	0.39 522	0.63 508	0.51 522	0.86 538	1.27 550	0.93 532	1.09 530	0.81 522	0.85 531	0.89 499	0.89 506	0.21 499	0.23 477	0.22 504	0.19 493	0.28 516	0.41 516

LSM	1.68 561	0.48 507	2.91 560	2.28 572	17.60 583	0.52 485	0.55 527	0.65 496	0.78 513	0.84 527	1.11 531	0.63 495	0.55 497	0.79 478	0.53 459	0.16 460	0.25 492	0.18 485	0.21 499	0.25 502	2.37 573

JetBlue	1.20 550	0.89 544	2.53 556	0.59 535	0.76 548	3.16 567	2.09 570	1.16 548	0.93 531	0.95 533	1.12 532	1.65 548	1.27 549	2.15 561	1.87 555	0.43 539	0.37 533	0.38 530	0.39 538	0.62 538	0.63 546

RAFT-RH_RVC	0.26 310	0.13 147	0.57 322	0.22 179	0.12 105	0.25 242	0.14 57	0.27 83	0.29 182	0.38 386	1.14 533	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

PWCK	1.05 542	1.29 563	2.12 550	0.92 551	0.42 526	1.27 548	1.01 553	1.14 547	1.14 548	1.16 546	1.14 533	1.25 539	0.90 535	1.77 555	1.15 527	0.89 558	0.51 545	0.87 553	0.54 546	1.02 561	0.57 539

coex-ft	3.48 569	0.81 541	48.53 592	0.24 276	0.19 377	0.53 488	0.47 514	0.49 346	2.36 562	7.18 576	1.20 535	0.96 531	2.53 566	0.75 464	2.14 560	0.13 411	0.15 376	0.14 443	0.12 405	0.22 491	0.47 527

G-Net	0.47 482	0.26 413	1.02 484	0.34 482	0.28 481	0.89 531	0.35 474	0.47 325	0.46 389	0.68 515	1.20 535	0.64 500	0.59 504	0.61 404	0.60 474	0.16 460	0.14 345	0.17 477	0.13 437	0.22 491	0.21 402

pmcnn	0.54 500	0.24 388	1.06 489	0.25 312	0.26 475	0.40 427	0.31 455	0.55 413	0.55 460	0.56 498	1.22 537	2.53 562	0.39 443	0.84 491	1.08 525	0.09 245	0.06 48	0.06 22	0.05 21	0.10 284	0.14 304

PWCDC_ROB	0.41 458	0.41 493	0.77 423	0.34 482	0.21 417	0.43 441	0.20 270	0.60 465	0.90 528	0.44 447	1.24 538	0.36 342	0.38 436	0.56 378	0.48 444	0.18 485	0.11 287	0.11 358	0.10 328	0.20 481	0.16 336

UNDER WATER-64	1.61 558	1.30 564	2.93 561	1.33 564	0.96 560	2.20 562	1.25 562	1.47 555	3.15 564	1.46 555	1.31 539	2.61 563	2.22 564	1.69 552	1.93 556	1.13 564	0.67 565	1.29 565	0.94 564	1.26 562	1.09 566

MeshStereo	0.60 512	0.31 443	0.71 404	0.22 179	0.17 322	0.66 511	0.36 480	0.81 531	0.63 487	1.48 561	1.32 540	1.65 548	0.83 530	1.18 533	0.74 493	0.17 474	0.17 413	0.17 477	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
ACVNet_2	0.94 538	0.98 551	1.71 541	0.83 549	0.63 541	1.02 538	0.64 533	1.16 548	1.43 554	1.02 537	1.39 541	1.47 545	0.86 533	1.16 532	0.79 499	0.63 547	0.43 541	0.78 550	0.49 541	0.80 549	0.57 539

ELAS_RVC	0.80 533	0.40 490	1.10 496	0.40 510	0.35 512	0.93 532	1.10 559	0.87 539	1.12 547	1.40 551	1.39 541	1.27 540	1.55 560	1.13 529	1.13 526	0.29 521	0.27 503	0.30 520	0.28 526	0.31 520	0.36 500
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
WCMA_ROB	0.55 501	0.27 421	0.76 417	0.26 352	0.22 432	0.62 504	0.36 480	0.57 431	0.58 469	0.97 535	1.40 543	1.28 541	0.94 538	0.80 481	0.80 500	0.20 497	0.17 413	0.16 468	0.16 475	0.19 474	0.29 475

IMH-64-1	0.94 538	0.95 549	1.07 491	0.98 553	0.76 548	0.93 532	0.72 539	1.30 550	1.11 545	0.91 530	1.45 544	1.14 534	1.00 540	1.25 538	0.97 513	0.77 551	0.51 545	0.97 555	0.55 549	0.90 552	0.66 550

IMH-64	0.94 538	0.95 549	1.07 491	0.98 553	0.76 548	0.93 532	0.72 539	1.30 550	1.11 545	0.91 530	1.45 544	1.14 534	1.00 540	1.25 538	0.97 513	0.77 551	0.51 545	0.97 555	0.55 549	0.90 552	0.66 550

UNDER WATER	1.64 560	1.34 565	2.72 559	1.40 565	1.04 561	1.70 559	1.14 561	1.57 560	3.58 565	1.46 555	1.46 546	2.82 565	2.43 565	1.74 553	2.04 559	1.08 563	0.63 561	1.31 566	0.94 564	1.29 563	1.10 567

MSMD_ROB	0.63 518	0.34 463	0.70 397	0.30 444	0.25 471	0.88 530	0.35 474	0.58 444	0.67 495	1.13 543	1.52 547	1.75 551	1.05 543	0.90 502	0.60 474	0.24 505	0.22 467	0.27 511	0.27 525	0.25 502	0.27 463

FCDSN-DC	0.67 521	0.38 483	0.83 442	0.37 494	0.30 496	0.66 511	0.37 482	0.69 514	0.70 503	1.15 545	1.53 548	1.70 550	1.38 552	1.00 519	0.83 503	0.24 505	0.22 467	0.27 511	0.26 522	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.
WAO-6	1.11 547	1.01 554	1.17 509	0.96 552	0.79 551	1.30 550	0.78 543	1.36 552	1.99 560	1.04 540	1.54 549	1.59 547	1.27 549	1.37 545	1.30 535	0.78 553	0.55 551	1.03 559	0.75 560	0.87 551	0.72 555

ELAS	0.80 533	0.40 490	0.91 466	0.39 505	0.35 512	1.52 556	0.81 546	0.97 544	0.98 537	1.47 560	1.58 550	1.19 538	1.33 551	1.01 520	1.21 529	0.29 521	0.27 503	0.30 520	0.29 528	0.32 523	0.36 500
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
FC-DCNN	0.73 525	0.33 454	0.84 446	0.33 477	0.28 481	0.82 527	0.40 497	0.82 532	0.83 518	1.43 553	1.60 551	1.97 553	1.38 552	1.10 527	0.93 508	0.24 505	0.22 467	0.27 511	0.26 522	0.26 506	0.32 487

FC-DCNN v2	0.75 529	0.33 454	0.82 437	0.33 477	0.28 481	0.85 528	0.40 497	0.88 540	0.86 524	1.46 555	1.65 552	2.08 555	1.40 554	1.14 531	0.95 511	0.24 505	0.22 467	0.27 511	0.26 522	0.26 506	0.32 487

IMH	1.09 546	1.04 555	1.29 518	1.03 555	0.79 551	1.11 540	0.69 536	1.40 553	1.42 553	1.02 537	1.71 553	1.42 543	1.19 547	1.78 556	1.03 520	1.14 565	0.56 554	1.00 557	0.58 551	0.93 555	0.68 552

NVStereoNet_ROB	0.74 526	0.64 530	1.20 513	0.55 534	0.43 527	0.54 492	0.48 515	0.75 524	0.87 527	0.88 529	1.72 554	1.06 533	1.03 542	1.29 540	0.98 515	0.35 530	0.42 538	0.41 533	0.48 540	0.38 528	0.43 521
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
WAO-7	1.05 542	1.00 552	1.19 511	0.83 549	0.67 545	1.22 546	0.84 548	1.43 554	1.56 555	1.13 543	1.75 555	1.46 544	1.25 548	1.56 549	1.28 534	0.61 546	0.62 560	0.70 546	0.68 556	0.66 543	0.62 544

SGM+DAISY	1.12 548	0.86 543	1.64 538	0.68 540	0.80 554	1.68 558	1.68 568	1.08 546	1.10 543	1.53 562	1.76 556	1.47 545	1.53 559	1.24 536	1.42 545	0.66 548	0.65 562	0.52 539	0.54 546	0.57 537	0.91 562

LVE	1.18 549	1.16 557	1.67 539	1.04 556	0.81 555	1.32 551	0.82 547	1.49 556	1.94 558	1.08 541	1.90 557	1.89 552	1.07 544	1.51 548	1.04 521	0.96 561	0.61 557	0.94 554	0.69 557	0.92 554	0.79 560

JetRed	2.35 567	2.70 571	6.11 570	1.14 562	1.38 567	6.03 572	3.61 572	2.12 567	1.72 556	1.99 565	1.97 558	2.15 557	1.59 561	2.49 564	4.19 571	1.05 562	1.60 569	1.10 560	1.02 567	1.72 569	1.41 570

Dean	1.22 551	1.17 558	1.97 548	1.04 556	0.79 551	1.21 545	0.76 541	1.51 557	1.96 559	1.30 549	1.98 559	2.14 556	1.18 546	1.30 541	1.15 527	0.83 556	0.61 557	1.01 558	0.69 557	0.97 559	0.77 559

LE_ROB	1.82 563	0.39 487	3.15 563	0.50 531	0.55 537	0.79 523	1.00 552	0.89 542	6.48 574	7.40 577	2.07 560	2.07 554	5.08 572	1.33 544	3.96 570	0.11 349	0.09 223	0.12 393	0.11 362	0.11 336	0.13 278

WAO-8	1.50 555	1.22 560	1.39 525	1.10 559	0.85 556	2.15 560	0.78 543	1.84 563	3.76 567	1.46 555	2.18 561	2.15 557	1.50 557	3.20 567	1.35 541	0.92 559	0.66 563	1.10 560	0.79 561	0.94 556	0.74 557

Venus	1.50 555	1.22 560	1.39 525	1.10 559	0.85 556	2.15 560	0.78 543	1.84 563	3.76 567	1.46 555	2.18 561	2.15 557	1.50 557	3.20 567	1.35 541	0.92 559	0.66 563	1.10 560	0.79 561	0.94 556	0.74 557

TorneroNet-64	1.47 553	1.15 556	1.51 533	1.11 561	0.86 558	2.27 563	0.76 541	1.84 563	3.76 567	1.29 547	2.22 563	2.68 564	1.46 555	1.81 557	1.55 548	0.79 554	0.51 545	1.10 560	0.67 555	1.31 564	0.81 561

SGM-ForestM	1.59 557	0.56 518	1.52 534	0.41 516	0.34 509	2.77 565	1.67 567	1.69 561	1.73 557	2.48 567	2.27 564	6.02 574	2.90 568	3.08 565	2.83 566	0.25 512	0.30 520	0.19 492	0.20 497	0.18 465	0.45 526

TCMNet-wrong-test	4.33 570	5.65 577	4.76 565	11.36 581	10.39 578	5.87 571	4.45 574	4.24 573	1.10 543	1.93 564	2.43 565	6.07 575	3.54 570	3.87 570	4.51 572	2.00 571	0.47 543	1.96 571	1.68 571	5.78 577	4.48 576

MADNet++	2.34 566	1.81 569	2.24 553	2.15 571	1.97 569	2.79 566	2.19 571	2.42 569	2.26 561	2.79 570	2.70 566	2.43 561	2.60 567	3.18 566	3.32 567	2.19 572	1.97 572	1.93 570	1.62 570	2.02 570	2.10 571

xyz-stereo	1.43 552	0.11 68	17.43 583	0.18 27	0.08 4	4.86 568	0.18 192	0.31 140	0.35 255	0.37 377	2.75 567	0.41 381	0.31 391	0.58 385	0.33 380	0.07 62	0.05 4	0.09 228	0.06 56	0.06 34	0.06 6

MANE	1.63 559	0.58 525	1.16 503	0.59 535	0.60 540	2.71 564	1.53 565	2.63 570	3.62 566	2.33 566	3.26 568	3.66 568	2.98 569	2.26 563	2.26 561	0.37 532	0.40 535	0.31 523	0.49 541	0.31 520	0.63 546

notaker	1.49 554	1.44 566	1.77 542	1.42 566	1.08 562	1.19 544	0.87 550	1.51 557	1.40 552	1.53 562	3.41 569	2.40 560	1.94 562	1.83 558	1.57 549	1.14 565	0.69 566	1.38 567	0.88 563	1.39 567	1.03 565

ktn	1.80 562	1.46 567	1.49 531	1.44 567	1.14 563	1.50 555	1.07 556	1.53 559	3.90 570	2.77 569	4.62 570	3.42 567	1.49 556	1.74 553	1.40 544	1.45 569	0.77 567	1.46 568	0.99 566	1.41 568	1.00 564

HanzoNet	3.08 568	1.87 570	2.70 558	1.81 569	1.34 566	1.60 557	1.05 554	2.06 566	2.62 563	5.63 574	5.12 571	5.96 573	7.09 575	4.39 572	3.43 568	3.29 574	2.06 574	1.98 572	2.94 576	2.47 571	2.15 572

TorneroNet	2.26 565	1.20 559	1.55 536	1.15 563	0.91 559	5.84 570	0.84 548	2.12 567	8.45 576	2.59 568	5.32 572	3.84 569	2.15 563	1.84 559	1.98 558	0.88 557	0.54 550	1.16 564	0.74 559	1.31 564	0.91 562

KSHMR	1.92 564	1.47 568	1.97 548	1.48 568	1.22 565	1.39 553	1.06 555	1.81 562	5.83 573	1.43 553	5.56 573	2.95 566	1.17 545	2.24 562	1.33 540	1.29 568	1.13 568	1.47 569	1.11 568	1.37 566	1.21 568

DPSimNet_ROB	6.21 573	5.16 573	9.50 572	5.59 575	5.56 572	7.64 574	10.02 576	4.07 572	7.33 575	6.84 575	6.26 574	7.17 577	10.55 577	4.07 571	5.68 573	5.50 577	4.29 576	5.24 577	3.66 577	4.05 574	5.96 577

USTest	6.84 574	5.16 573	5.45 569	7.18 577	7.26 573	14.27 581	22.53 580	8.48 578	9.29 577	5.44 573	6.42 575	6.27 576	6.69 574	6.83 576	8.49 578	1.95 570	3.27 575	2.16 573	2.54 574	3.76 573	3.31 575

BEATNet-Init1	4.91 572	3.27 572	14.39 582	0.69 541	0.65 544	10.19 579	3.83 573	5.04 574	5.11 572	8.73 578	8.52 576	13.95 585	7.66 576	7.79 578	5.79 574	0.32 527	0.34 530	0.34 528	0.38 537	0.64 540	0.64 548

xxxxx1	15.30 582	9.78 579	10.23 577	20.34 585	19.47 584	17.10 582	23.00 581	10.36 581	11.04 579	9.25 579	9.66 577	10.74 580	10.66 580	10.60 581	13.72 584	8.14 582	9.35 584	31.88 591	44.61 591	12.63 581	13.46 583

tt_ll	15.30 582	9.78 579	10.23 577	20.34 585	19.47 584	17.10 582	23.00 581	10.36 581	11.04 579	9.25 579	9.66 577	10.74 580	10.66 580	10.60 581	13.72 584	8.14 582	9.35 584	31.88 591	44.61 591	12.63 581	13.46 583

ff	15.30 582	9.78 579	10.23 577	20.34 585	19.47 584	17.10 582	23.00 581	10.36 581	11.04 579	9.25 579	9.66 577	10.74 580	10.66 580	10.60 581	13.72 584	8.14 582	9.35 584	31.88 591	44.61 591	12.63 581	13.46 583

Anonymous_1	16.44 586	9.26 578	9.67 574	10.63 578	14.54 581	18.62 586	26.98 586	12.68 584	13.53 585	10.78 584	10.37 580	10.15 579	10.66 580	10.99 584	12.64 579	15.61 589	7.73 580	16.87 586	43.01 590	56.14 593	7.86 582

DGTPSM_ROB	8.38 576	5.24 575	10.71 580	5.32 574	10.19 576	8.34 575	23.49 584	6.11 576	13.43 583	4.93 571	10.93 581	5.64 571	10.55 577	6.17 574	12.73 580	3.74 575	7.56 578	3.68 575	7.24 580	4.09 575	7.49 578

DPSMNet_ROB	8.44 577	5.25 576	10.87 581	5.59 575	10.27 577	8.34 575	23.51 585	6.12 577	13.47 584	4.96 572	10.94 582	5.65 572	10.55 577	6.25 575	12.77 581	4.01 576	7.62 579	3.75 576	7.27 581	4.16 576	7.54 579

DPSM_ROB	11.46 580	9.79 582	10.18 575	11.11 579	11.31 579	19.08 587	27.38 587	13.42 585	14.23 586	10.34 582	11.13 583	10.97 583	11.33 584	11.89 585	13.49 582	6.74 580	8.19 581	6.00 579	7.05 578	7.74 578	7.76 580

DPSM	11.46 580	9.79 582	10.18 575	11.11 579	11.31 579	19.08 587	27.38 587	13.42 585	14.23 586	10.34 582	11.13 583	10.97 583	11.33 584	11.89 585	13.49 582	6.74 580	8.19 581	6.00 579	7.05 578	7.74 578	7.76 580

LRCNet_RVC	10.94 579	14.45 586	9.66 573	15.38 582	8.02 575	1.08 539	0.35 474	8.72 579	0.72 507	12.63 585	15.84 585	9.73 578	6.52 573	8.58 579	6.38 576	20.33 590	5.39 577	23.79 588	21.95 587	15.35 584	13.96 586

HaxPig	17.72 587	20.23 591	19.76 584	16.55 583	16.52 582	9.46 577	9.42 575	14.48 587	13.31 582	18.59 586	18.67 586	17.39 586	16.68 587	17.07 587	16.43 587	21.99 591	20.86 591	22.28 587	21.55 586	21.30 589	21.88 591

MEDIAN_ROB	21.20 588	24.56 592	23.42 590	19.57 584	19.62 587	13.29 580	11.21 577	18.04 588	17.02 588	22.07 591	21.92 587	20.84 588	20.24 588	21.02 588	19.68 588	25.59 592	24.08 592	26.20 589	25.19 588	25.31 590	25.19 592

LSM0	24.21 592	19.88 590	22.33 589	24.42 591	40.13 593	38.41 592	54.99 589	27.05 592	28.61 590	20.59 587	22.00 588	22.29 592	22.86 590	24.12 592	27.16 590	13.59 588	16.33 587	12.13 585	14.08 582	15.72 588	17.53 590

CasAABBNet	23.04 589	19.69 587	20.32 585	22.42 588	22.73 588	38.35 591	55.23 592	26.99 590	28.74 591	20.67 588	22.28 589	22.11 590	22.86 590	23.84 589	27.17 591	13.52 585	16.47 588	12.08 582	14.21 583	15.57 585	15.60 588

Selective-RAFT-Error	23.11 591	19.77 589	20.60 588	22.49 590	22.80 590	38.46 593	55.19 591	27.13 593	28.90 593	20.73 589	22.38 590	22.11 590	22.91 592	23.94 591	27.18 592	13.54 587	16.57 590	12.09 583	14.21 583	15.61 587	15.65 589

FlowAnything	23.08 590	19.70 588	20.48 587	22.45 589	22.73 588	38.34 590	55.18 590	27.00 591	28.79 592	20.83 590	22.42 591	22.10 589	22.83 589	23.85 590	27.23 593	13.53 586	16.54 589	12.10 584	14.29 585	15.59 586	15.58 587

AVERAGE_ROB	25.43 593	29.01 593	27.22 591	24.60 592	24.16 592	17.78 585	12.87 578	22.39 589	21.40 589	26.72 593	26.08 592	25.18 593	24.52 593	25.07 593	23.57 589	29.94 593	28.36 593	30.60 590	29.57 589	29.83 591	29.66 593

PML	15.86 585	13.12 585	7.07 571	5.22 573	7.66 574	32.93 589	64.30 593	5.37 575	10.12 578	25.87 592	67.29 593	20.25 587	13.20 586	10.09 580	6.81 577	5.94 579	2.00 573	6.03 581	2.18 572	9.13 580	2.62 574

test_example2	100.95 594	107.33 594	67.16 593	98.17 593	106.88 594	89.44 594	101.34 594	37.23 594	97.88 594	129.56 594	131.26 594	65.41 594	67.34 594	91.22 594	79.29 594	143.32 594	199.32 594	81.12 594	102.17 594	121.89 594	101.70 594

ccccc		256.25 595		351.50 595	361.31 595	144.22 595		153.19 595		152.98 595		161.94 595		268.06 595		387.64 595	346.97 595	244.11 595	219.32 595	413.57 595

Low-res two-view benchmark