Low-res two-view results

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

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

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

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

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

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

asda	0.13 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

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

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

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

3.75w	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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

4.25w-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

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

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

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

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

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

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

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

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

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_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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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
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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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-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

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

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
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

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_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

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

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

mms	0.15 55	0.14 191	0.25 31	0.20 96	0.15 254	0.17 58	0.17 140	0.21 24	0.19 44	0.14 49	0.18 94	0.14 85	0.09 17	0.26 164	0.15 108	0.06 23	0.07 121	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

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

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

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

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

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

CREStereo	0.14 40	0.09 15	0.27 49	0.14 1	0.08 4	0.22 185	0.15 79	0.26 76	0.26 137	0.16 79	0.21 130	0.14 85	0.13 115	0.19 46	0.14 73	0.09 245	0.05 4	0.06 22	0.04 1	0.07 93	0.06 6
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
FlowAnything_test	0.15 55	0.12 114	0.23 19	0.21 129	0.12 105	0.18 82	0.16 110	0.25 70	0.17 21	0.15 67	0.13 32	0.15 99	0.14 132	0.19 46	0.17 153	0.10 310	0.07 121	0.11 358	0.12 405	0.08 150	0.10 163

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

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

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

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

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

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)
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

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

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

depthmonostereo	0.15 55	0.12 114	0.34 87	0.19 56	0.09 10	0.20 130	0.15 79	0.28 89	0.24 102	0.16 79	0.18 94	0.16 108	0.18 209	0.21 75	0.14 73	0.07 62	0.07 121	0.07 70	0.06 56	0.05 3	0.08 62

DilatedVolume-Stereo	0.15 55	0.09 15	0.26 37	0.18 27	0.10 41	0.21 156	0.14 57	0.24 55	0.22 78	0.22 149	0.21 130	0.16 108	0.15 147	0.24 128	0.17 153	0.07 62	0.07 121	0.06 22	0.06 56	0.05 3	0.08 62

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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_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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

RAFT-Stereo	0.19 123	0.10 36	0.49 209	0.22 179	0.12 105	0.23 204	0.18 192	0.43 277	0.20 54	0.31 271	0.45 389	0.20 155	0.14 132	0.18 32	0.18 180	0.08 173	0.06 48	0.07 70	0.06 56	0.06 34	0.07 19
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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_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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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_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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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_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

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

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_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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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)
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

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

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.
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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.
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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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
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

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

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

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

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

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
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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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
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

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

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
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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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.
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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