Low-res two-view results

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

StereoAnything_RVC	0.22 201	0.47 502	0.67 383	0.30 444	0.31 503	0.11 3	0.11 15	0.18 9	0.15 13	0.09 1	0.11 15	0.09 15	0.09 17	0.27 176	0.12 10	0.09 245	0.39 533	0.06 22	0.04 1	0.24 500	0.49 531

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

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

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

FlowAnything_test	0.15 55	0.12 114	0.23 19	0.21 129	0.12 105	0.18 82	0.16 110	0.25 70	0.17 21	0.15 67	0.13 32	0.15 99	0.14 132	0.19 46	0.17 153	0.10 309	0.07 120	0.11 358	0.12 405	0.08 150	0.10 163

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Selective-IGEV	0.15 55	0.10 36	0.34 87	0.32 466	0.19 377	0.16 41	0.14 57	0.29 108	0.20 54	0.13 29	0.14 61	0.13 63	0.08 6	0.23 117	0.14 73	0.06 23	0.13 326	0.07 70	0.06 56	0.06 34	0.11 201

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

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

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

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

GIP-stereo	0.16 75	0.12 114	0.25 31	0.24 276	0.22 432	0.15 22	0.14 57	0.32 147	0.21 70	0.11 10	0.16 71	0.13 63	0.09 17	0.20 65	0.13 37	0.07 62	0.13 326	0.06 22	0.05 21	0.06 34	0.32 487

SMoEStereo_RVC	0.14 40	0.15 223	0.29 55	0.19 56	0.10 41	0.19 99	0.17 140	0.21 24	0.21 70	0.15 67	0.13 32	0.12 52	0.11 61	0.25 144	0.16 130	0.06 23	0.05 4	0.08 146	0.06 56	0.06 34	0.08 62

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

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

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

GASTEREO	0.20 151	0.15 223	0.31 70	0.40 509	0.29 491	0.18 82	0.15 79	0.29 108	0.22 78	0.18 109	0.17 83	0.11 42	0.13 115	0.25 144	0.15 108	0.07 62	0.23 476	0.06 22	0.08 192	0.06 34	0.57 538

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

testlalala	0.17 89	0.11 68	0.49 209	0.20 96	0.13 154	0.23 204	0.15 79	0.33 165	0.22 78	0.25 177	0.20 112	0.14 85	0.11 61	0.17 23	0.14 73	0.07 62	0.23 476	0.07 70	0.06 56	0.05 3	0.07 19

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

IGEV-Stereo	0.20 151	0.13 147	0.49 209	0.28 417	0.20 401	0.21 156	0.17 140	0.29 108	0.24 102	0.22 149	0.13 32	0.12 52	0.12 86	0.32 254	0.13 37	0.07 62	0.26 498	0.08 146	0.07 118	0.08 150	0.48 529
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
Patchmatch Stereo++	0.19 123	0.13 147	0.51 248	0.22 179	0.11 68	0.19 99	0.14 57	0.30 124	0.24 102	0.28 208	0.29 198	0.25 219	0.18 209	0.27 176	0.18 180	0.09 245	0.06 48	0.10 301	0.08 192	0.10 284	0.09 104
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
PSM-adaLoss	0.19 123	0.13 147	0.51 248	0.22 179	0.11 68	0.19 99	0.15 79	0.30 124	0.24 102	0.28 208	0.29 198	0.25 219	0.18 209	0.25 144	0.17 153	0.09 245	0.06 48	0.10 301	0.08 192	0.10 284	0.09 104

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

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

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

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

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

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

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

CroCo-Stereo	0.15 55	0.16 255	0.34 87	0.25 312	0.12 105	0.11 3	0.18 192	0.35 181	0.24 102	0.13 29	0.13 32	0.18 133	0.12 86	0.15 6	0.13 37	0.08 173	0.06 48	0.07 70	0.05 21	0.07 93	0.06 6
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
cross-raft	0.18 98	0.12 114	0.40 121	0.27 389	0.16 292	0.20 130	0.24 382	0.34 172	0.24 102	0.23 157	0.28 190	0.29 269	0.15 147	0.19 46	0.16 130	0.06 23	0.05 4	0.08 146	0.07 118	0.07 93	0.07 19

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

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

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

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

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

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

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

CAS++	0.17 89	0.13 147	0.35 93	0.18 27	0.13 154	0.17 58	0.16 110	0.42 268	0.25 126	0.19 114	0.18 94	0.13 63	0.10 39	0.22 95	0.12 10	0.12 388	0.10 254	0.11 358	0.08 192	0.10 284	0.09 104
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
MyStereo06	0.23 234	0.15 223	0.74 409	0.22 179	0.14 193	0.25 242	0.22 330	0.43 277	0.25 126	0.36 360	0.24 156	0.34 323	0.18 209	0.24 128	0.20 225	0.07 62	0.12 306	0.09 228	0.09 274	0.09 223	0.11 201

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

TANstereo	0.16 75	0.11 68	0.43 143	0.16 5	0.08 4	0.25 242	0.14 57	0.23 38	0.29 182	0.25 177	0.30 212	0.16 108	0.12 86	0.18 32	0.13 37	0.08 173	0.07 120	0.06 22	0.05 21	0.07 93	0.08 62

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

CASS	0.22 201	0.16 255	0.40 121	0.26 352	0.12 105	0.29 307	0.19 235	0.40 245	0.32 217	0.34 329	0.35 271	0.25 219	0.25 299	0.26 164	0.21 247	0.13 410	0.08 182	0.11 358	0.09 274	0.11 336	0.12 251
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
qqq	0.24 262	0.16 255	0.46 168	0.20 96	0.15 254	0.23 204	0.20 270	0.43 277	0.32 217	0.26 187	0.31 223	0.28 256	0.25 299	0.36 291	0.28 336	0.08 173	0.22 466	0.10 301	0.11 362	0.09 223	0.23 423

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

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

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

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

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

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

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

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

test_sample2	0.23 234	0.12 114	0.39 112	0.20 96	0.11 68	0.28 284	0.22 330	0.45 307	0.33 233	0.27 198	0.34 263	0.30 287	0.25 299	0.46 333	0.23 283	0.09 245	0.15 375	0.09 228	0.08 192	0.10 284	0.19 375

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

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

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

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

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

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

HITNet	0.22 201	0.23 376	0.60 350	0.20 96	0.09 10	0.27 266	0.15 79	0.45 307	0.33 233	0.29 232	0.33 253	0.27 243	0.22 253	0.29 218	0.27 328	0.07 62	0.05 4	0.07 70	0.06 56	0.09 223	0.11 201
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
DeepPruner_ROB	0.28 347	0.25 402	0.64 370	0.22 179	0.16 292	0.30 320	0.21 296	0.54 395	0.33 233	0.36 360	0.38 305	0.38 354	0.26 317	0.45 331	0.28 336	0.15 449	0.11 286	0.11 358	0.11 362	0.14 414	0.14 304

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

ICVP	0.24 262	0.13 147	0.45 154	0.26 352	0.14 193	0.30 320	0.25 396	0.47 325	0.35 255	0.29 232	0.43 365	0.35 337	0.25 299	0.28 197	0.25 306	0.12 388	0.09 222	0.09 228	0.09 274	0.09 223	0.11 201
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
raft+_RVC	0.21 183	0.21 341	0.46 168	0.22 179	0.35 512	0.21 156	0.16 110	0.39 236	0.35 255	0.22 149	0.28 190	0.20 155	0.15 147	0.25 144	0.20 225	0.08 173	0.16 388	0.08 146	0.07 118	0.07 93	0.12 251

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Anonymous3	0.24 262	0.19 320	0.76 416	0.27 389	0.18 350	0.41 432	0.24 382	0.45 307	0.36 271	0.23 157	0.27 184	0.20 155	0.18 209	0.28 197	0.19 206	0.12 388	0.11 286	0.10 301	0.10 328	0.11 336	0.13 278

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

MLCV	0.25 287	0.23 376	0.59 343	0.22 179	0.09 10	0.30 320	0.18 192	0.40 245	0.38 296	0.38 385	0.44 375	0.31 297	0.22 253	0.44 325	0.32 371	0.07 62	0.05 4	0.07 70	0.06 56	0.07 93	0.08 62

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

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

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

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

MIPNet	0.22 201	0.19 320	0.64 370	0.22 179	0.12 105	0.28 284	0.20 270	0.48 336	0.39 312	0.31 271	0.24 156	0.19 143	0.24 286	0.28 197	0.20 225	0.07 62	0.05 4	0.08 146	0.07 118	0.07 93	0.08 62

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

GMStereo	0.21 183	0.30 438	0.57 321	0.21 129	0.12 105	0.24 226	0.18 192	0.30 124	0.41 332	0.26 187	0.24 156	0.17 122	0.16 164	0.25 144	0.19 206	0.10 309	0.07 120	0.08 146	0.08 192	0.11 336	0.09 104
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
SFCPSM	0.23 234	0.12 114	0.51 248	0.21 129	0.14 193	0.34 380	0.22 330	0.57 431	0.41 332	0.29 232	0.32 233	0.23 190	0.22 253	0.28 197	0.20 225	0.10 309	0.07 120	0.09 228	0.10 328	0.09 223	0.09 104

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

NLCA_NET_v2_RVC	0.29 367	0.24 387	0.81 432	0.26 352	0.18 350	0.30 320	0.22 330	0.52 371	0.41 332	0.38 385	0.42 351	0.42 394	0.28 347	0.46 333	0.31 362	0.11 348	0.08 182	0.10 301	0.11 362	0.10 284	0.12 251
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
DispNO	0.29 367	0.24 387	0.83 441	0.23 230	0.17 322	0.25 242	0.22 330	0.47 325	0.42 344	0.33 309	0.39 323	0.38 354	0.28 347	0.78 474	0.35 394	0.09 245	0.07 120	0.10 301	0.10 328	0.09 223	0.09 104

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

AdaStereo	0.25 287	0.17 286	0.47 174	0.25 312	0.13 154	0.33 365	0.17 140	0.57 431	0.43 355	0.34 329	0.38 305	0.35 337	0.21 246	0.32 254	0.24 292	0.14 435	0.06 48	0.13 419	0.09 274	0.11 336	0.09 104
Xiao Song, Guorun Yang, Xinge Zhu, Hui Zhou, Zhe Wang, Jianping Shi: AdaStereo: A Simple and Efficient Approach for Adaptive Stereo Matching. IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2021.
StereoDRNet-Refined	0.28 347	0.19 320	0.47 174	0.25 312	0.14 193	0.36 402	0.21 296	0.49 346	0.43 355	0.46 459	0.52 432	0.42 394	0.30 373	0.46 333	0.38 406	0.10 309	0.07 120	0.11 358	0.11 362	0.10 284	0.11 201
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
SQANet	0.44 468	0.57 521	0.89 462	0.49 528	0.39 522	0.47 463	0.23 358	0.53 381	0.44 367	0.41 424	0.48 418	0.47 431	0.34 413	0.58 385	0.43 424	0.38 533	0.15 375	0.40 531	0.21 499	0.50 531	0.34 495

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

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

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

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

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

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

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

HSM-Net_RVC	0.28 347	0.12 114	0.48 189	0.19 56	0.11 68	0.35 395	0.21 296	0.64 490	0.44 367	0.40 412	0.43 365	0.50 446	0.27 325	0.75 464	0.25 306	0.08 173	0.07 120	0.08 146	0.07 118	0.08 150	0.09 104
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
DANet	0.37 431	0.25 402	0.67 383	0.37 493	0.22 432	0.42 437	0.25 396	0.50 354	0.44 367	0.52 483	0.50 422	0.59 478	0.42 457	0.78 474	0.53 459	0.13 410	0.12 306	0.14 443	0.12 405	0.17 449	0.21 402
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
NCCL2	0.37 431	0.33 453	0.59 343	0.37 493	0.23 444	0.42 437	0.41 502	0.56 422	0.44 367	0.47 465	0.47 409	0.61 487	0.39 442	0.58 385	0.41 416	0.16 459	0.13 326	0.21 498	0.22 507	0.16 434	0.18 361

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

GANet	0.40 452	0.28 428	0.67 383	0.31 460	0.18 350	0.43 441	0.39 493	0.60 465	0.46 389	0.48 471	0.78 505	0.55 466	0.45 466	0.96 515	0.55 466	0.13 410	0.14 344	0.13 419	0.12 405	0.15 426	0.16 336

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

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

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

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

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

ccnet	0.43 466	0.34 462	0.62 360	0.28 417	0.33 507	0.60 502	0.34 471	0.68 508	0.47 402	0.54 493	0.66 487	0.56 470	0.46 473	0.73 455	0.66 484	0.26 513	0.19 436	0.24 507	0.22 507	0.27 511	0.25 447

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

SGM-Forest	0.42 462	0.44 499	0.92 466	0.24 276	0.16 292	0.45 454	0.40 497	0.58 444	0.50 429	0.54 493	0.63 481	0.52 456	0.51 487	0.91 504	0.66 484	0.17 473	0.17 412	0.17 476	0.15 465	0.15 426	0.21 402
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
ttt	0.33 404	0.14 191	0.54 292	0.22 179	0.14 193	0.30 320	0.22 330	0.59 453	0.51 435	0.31 271	0.46 401	0.30 287	0.23 264	0.71 451	1.07 522	0.13 410	0.22 466	0.10 301	0.11 362	0.12 377	0.24 436

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

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

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

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

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

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

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

iResNetv2_ROB	0.29 367	0.37 475	0.92 466	0.24 276	0.13 154	0.30 320	0.19 235	0.55 413	0.51 435	0.39 403	0.46 401	0.39 368	0.27 325	0.36 291	0.30 352	0.09 245	0.06 48	0.07 70	0.05 21	0.13 391	0.11 201

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

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

CBMV	0.36 424	0.25 402	0.61 356	0.24 276	0.14 193	0.42 437	0.33 466	0.56 422	0.52 446	0.54 493	0.52 432	0.51 449	0.58 501	0.63 418	0.43 424	0.15 449	0.16 388	0.18 484	0.16 475	0.13 391	0.19 375
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
rvit_105_1	0.28 347	0.24 387	0.65 375	0.27 389	0.19 377	0.31 341	0.35 474	0.46 314	0.53 447	0.31 271	0.32 233	0.32 308	0.27 325	0.36 291	0.26 317	0.16 459	0.14 344	0.15 459	0.17 486	0.11 336	0.11 201

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

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

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

Abc-Net	0.42 462	0.31 442	0.87 454	0.32 466	0.29 491	0.47 463	0.37 482	0.68 508	0.53 447	0.42 429	0.58 461	0.57 472	0.52 489	0.75 464	0.54 463	0.18 484	0.14 344	0.18 484	0.25 517	0.17 449	0.18 361
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
MyStereo05	0.24 262	0.15 223	0.58 336	0.22 179	0.14 193	0.25 242	0.22 330	0.50 354	0.54 452	0.32 296	0.23 148	0.26 238	0.23 264	0.32 254	0.25 306	0.07 62	0.12 306	0.09 228	0.09 274	0.09 223	0.11 201

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

PA-Net	0.40 452	0.35 466	1.05 486	0.32 466	0.28 481	0.39 421	0.43 505	0.53 381	0.56 464	0.35 347	0.43 365	0.41 381	0.36 425	0.83 490	0.61 476	0.12 388	0.23 476	0.16 467	0.23 511	0.13 391	0.20 392
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
SDNR	0.47 482	0.29 432	0.92 466	0.24 276	0.37 517	1.27 548	0.17 140	0.54 395	0.58 468	0.44 446	0.85 514	0.55 466	0.28 347	1.19 534	0.52 455	0.23 502	0.24 488	0.17 476	0.13 437	0.19 474	0.26 459

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

MeshStereo	0.60 512	0.31 442	0.71 403	0.22 179	0.17 322	0.66 511	0.36 480	0.81 530	0.63 486	1.48 560	1.32 539	1.65 547	0.83 529	1.18 533	0.74 492	0.17 473	0.17 412	0.17 476	0.14 454	0.17 449	0.19 375
C. Zhang, Z. Li, Y. Cheng, R. Cai, H. Chao, Y. Rui: MeshStereo: A Global Stereo Model with Mesh Alignment Regularization for View Interpolation. ICCV 2015
MFN_U_SF_DS_RVC	0.53 498	0.60 527	0.98 479	0.40 509	0.25 471	0.87 529	0.57 529	0.60 465	0.64 488	0.60 503	0.67 489	0.63 494	0.42 457	1.13 529	0.50 451	0.23 502	0.28 507	0.27 510	0.35 531	0.25 502	0.33 492

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

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

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

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

SPS-STEREO	0.74 526	0.72 534	1.18 509	0.52 531	0.57 538	0.76 518	0.50 520	0.80 528	0.66 493	0.97 534	0.88 518	0.94 527	0.74 522	1.08 526	1.04 520	0.58 543	0.51 544	0.50 536	0.50 543	0.56 535	0.72 554
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
otaku	0.60 512	0.73 536	1.13 498	0.64 536	0.45 528	0.73 517	0.37 482	0.67 503	0.67 494	0.52 483	0.75 503	0.66 505	0.46 473	0.74 459	0.59 472	0.55 540	0.34 529	0.56 539	0.36 533	0.65 540	0.49 531

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

GANetREF_RVC	0.45 471	0.52 510	0.87 454	0.39 504	0.20 401	0.51 479	0.50 520	0.68 508	0.67 494	0.47 465	0.46 401	0.50 446	0.43 461	0.91 504	0.40 412	0.28 519	0.21 455	0.32 523	0.19 493	0.28 515	0.23 423
Zhang, Feihu and Prisacariu, Victor and Yang, Ruigang and Torr, Philip HS: GA-Net: Guided Aggregation Net for End- to-end Stereo Matching. CVPR 2019
MSMD_ROB	0.63 518	0.34 462	0.70 396	0.30 444	0.25 471	0.88 530	0.35 474	0.58 444	0.67 494	1.13 542	1.52 546	1.75 550	1.05 542	0.90 502	0.60 473	0.24 504	0.22 466	0.27 510	0.27 524	0.25 502	0.27 463

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

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

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

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

FCDSN-DC	0.67 521	0.38 482	0.83 441	0.37 493	0.30 496	0.66 511	0.37 482	0.69 514	0.70 502	1.15 544	1.53 547	1.70 549	1.38 551	1.00 519	0.83 502	0.24 504	0.22 466	0.27 510	0.26 521	0.27 511	0.32 487
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
SAMSARA	0.62 515	0.47 502	0.93 470	0.70 541	0.50 530	1.15 543	1.29 563	0.79 527	0.70 502	0.77 523	0.55 448	0.92 526	0.58 501	0.87 496	0.77 495	0.19 493	0.27 502	0.18 484	0.19 493	0.27 511	0.28 470

Ntro	0.61 514	0.75 539	1.16 502	0.67 538	0.50 530	0.76 518	0.37 482	0.68 508	0.71 504	0.50 477	0.59 465	0.65 501	0.52 489	0.79 478	0.58 471	0.58 543	0.32 525	0.57 542	0.34 530	0.69 545	0.50 533

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

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

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

DispFullNet	0.67 521	0.94 547	1.63 536	0.77 546	1.19 563	0.53 488	0.25 396	0.61 473	0.72 506	0.70 516	0.60 469	0.69 513	0.90 534	0.80 481	0.52 455	0.27 517	0.13 326	0.74 547	0.31 528	0.68 543	0.44 522

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

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

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

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

PDISCO_ROB	0.45 471	0.37 475	0.89 462	0.44 520	0.37 517	0.70 513	0.35 474	0.75 523	0.78 512	0.45 453	0.53 440	0.65 501	0.40 446	0.68 441	0.52 455	0.22 501	0.12 306	0.21 498	0.19 493	0.26 506	0.22 415

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

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

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

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

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

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

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

MSAF-DinoV2	0.81 535	0.64 529	2.42 553	0.49 528	0.17 322	0.58 497	0.32 460	0.83 533	0.85 521	0.41 424	0.52 432	0.98 531	0.61 509	4.97 573	1.22 529	0.12 388	0.07 120	0.10 301	0.24 513	0.27 511	0.32 487

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

FC-DCNN v2	0.75 529	0.33 453	0.82 436	0.33 477	0.28 481	0.85 528	0.40 497	0.88 539	0.86 523	1.46 554	1.65 551	2.08 554	1.40 553	1.14 531	0.95 510	0.24 504	0.22 466	0.27 510	0.26 521	0.26 506	0.32 487

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

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

NVStereoNet_ROB	0.74 526	0.64 529	1.20 512	0.55 533	0.43 527	0.54 492	0.48 515	0.75 523	0.87 526	0.88 528	1.72 553	1.06 532	1.03 541	1.29 540	0.98 514	0.35 529	0.42 537	0.41 532	0.48 539	0.38 527	0.43 520
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
ACVNet_1	0.77 532	0.92 546	1.79 543	0.73 542	0.53 535	0.78 522	0.42 503	0.88 539	0.90 527	0.75 519	0.76 504	1.32 541	0.80 526	1.04 523	0.70 488	0.57 542	0.32 525	0.72 546	0.35 531	0.70 546	0.50 533

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

SGM_RVC	0.57 507	0.22 360	0.60 350	0.26 352	0.16 292	0.97 537	0.46 511	0.76 525	0.90 527	1.03 538	0.92 521	1.16 535	0.93 536	1.21 535	0.72 490	0.17 473	0.16 388	0.16 467	0.16 475	0.16 434	0.24 436
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
JetBlue	1.20 549	0.89 543	2.53 555	0.59 534	0.76 547	3.16 567	2.09 569	1.16 547	0.93 530	0.95 532	1.12 531	1.65 547	1.27 548	2.15 561	1.87 554	0.43 538	0.37 532	0.38 529	0.39 537	0.62 537	0.63 545

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

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

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

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

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

ELAS	0.80 533	0.40 489	0.91 465	0.39 504	0.35 512	1.52 556	0.81 546	0.97 543	0.98 536	1.47 559	1.58 549	1.19 537	1.33 550	1.01 520	1.21 528	0.29 520	0.27 502	0.30 519	0.29 527	0.32 522	0.36 499
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
EDNetEfficientorigin	7.48 574	0.57 521	139.59 593	0.25 312	0.17 322	0.44 446	0.30 446	0.48 336	1.04 537	1.29 546	1.02 527	0.82 522	0.87 533	0.76 470	1.02 518	0.10 309	0.09 222	0.12 393	0.11 362	0.22 491	0.25 447

FINET	0.58 509	0.48 506	1.35 522	0.38 502	0.37 517	0.96 536	1.13 560	0.84 536	1.05 538	0.50 477	0.70 495	0.45 413	0.61 509	0.63 418	0.62 477	0.26 513	0.28 507	0.14 443	0.13 437	0.20 481	0.44 522

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

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

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

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

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

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

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

ELAS_RVC	0.80 533	0.40 489	1.10 495	0.40 509	0.35 512	0.93 532	1.10 559	0.87 538	1.12 546	1.40 550	1.39 540	1.27 539	1.55 559	1.13 529	1.13 525	0.29 520	0.27 502	0.30 519	0.28 525	0.31 519	0.36 499
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
PWCK	1.05 542	1.29 562	2.12 549	0.92 550	0.42 526	1.27 548	1.01 553	1.14 546	1.14 547	1.16 545	1.14 532	1.25 538	0.90 534	1.77 555	1.15 526	0.89 557	0.51 544	0.87 552	0.54 545	1.02 560	0.57 538

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Low-res two-view benchmark