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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

DEFOM-Stereo	0.11 3	0.10 36	0.21 10	0.18 27	0.09 10	0.21 156	0.14 57	0.14 3	0.17 21	0.11 10	0.10 11	0.09 15	0.08 6	0.21 75	0.12 10	0.06 23	0.05 4	0.06 22	0.04 1	0.05 3	0.06 6

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

AIO_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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

LoS	0.15 55	0.09 15	0.34 87	0.17 9	0.09 10	0.22 185	0.14 57	0.27 83	0.27 154	0.15 67	0.18 94	0.19 143	0.14 132	0.23 117	0.14 73	0.08 173	0.06 48	0.06 22	0.04 1	0.06 34	0.06 6
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

CREStereo++_RVC	0.16 75	0.09 15	0.42 137	0.17 9	0.11 68	0.18 82	0.13 37	0.23 38	0.31 207	0.21 131	0.31 223	0.13 63	0.11 61	0.17 23	0.16 130	0.07 62	0.04 1	0.06 22	0.15 465	0.06 34	0.05 1
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
s12784h	0.18 98	0.09 15	0.38 106	0.18 27	0.07 1	0.33 365	0.19 235	0.39 236	0.34 244	0.24 165	0.25 163	0.18 133	0.18 209	0.25 144	0.17 153	0.07 62	0.05 4	0.07 70	0.05 21	0.06 34	0.05 1

csc	0.20 151	0.15 223	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

CFNet-RSSM	0.18 98	0.10 36	0.45 154	0.20 96	0.12 105	0.20 130	0.16 110	0.40 245	0.31 207	0.23 157	0.21 130	0.26 238	0.15 147	0.21 75	0.14 73	0.07 62	0.05 4	0.07 70	0.07 118	0.06 34	0.06 6

Gwc-CoAtRS	0.17 89	0.10 36	0.41 128	0.20 96	0.12 105	0.20 130	0.15 79	0.34 172	0.29 182	0.23 157	0.23 148	0.27 243	0.15 147	0.21 75	0.14 73	0.07 62	0.06 48	0.07 70	0.07 118	0.06 34	0.07 19

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

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

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

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

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

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

AIO-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

fffft	0.14 40	0.12 114	0.30 63	0.19 56	0.10 41	0.17 58	0.18 192	0.23 38	0.17 21	0.14 49	0.11 15	0.13 63	0.10 39	0.24 128	0.18 180	0.06 23	0.05 4	0.07 70	0.06 56	0.07 93	0.09 104
1: 1. 1
tt45	0.15 55	0.14 191	0.29 55	0.19 56	0.11 68	0.23 204	0.18 192	0.23 38	0.18 33	0.16 79	0.13 32	0.14 85	0.10 39	0.31 245	0.15 108	0.07 62	0.05 4	0.08 146	0.06 56	0.07 93	0.08 62

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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+_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

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

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

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

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

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

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

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

CREStereo	0.14 40	0.09 15	0.27 49	0.14 1	0.08 4	0.22 185	0.15 79	0.26 76	0.26 137	0.16 79	0.21 130	0.14 85	0.13 115	0.19 46	0.14 73	0.09 245	0.05 4	0.06 22	0.04 1	0.07 93	0.06 6
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
PMTNet	0.16 75	0.09 15	0.31 70	0.15 3	0.09 10	0.23 204	0.15 79	0.26 76	0.24 102	0.17 91	0.21 130	0.16 108	0.14 132	0.23 117	0.14 73	0.29 520	0.05 4	0.06 22	0.04 1	0.07 93	0.07 19

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

CASnet	0.15 55	0.13 147	0.30 63	0.22 179	0.08 4	0.15 22	0.14 57	0.28 89	0.26 137	0.23 157	0.20 112	0.15 99	0.11 61	0.18 32	0.13 37	0.07 62	0.05 4	0.11 358	0.09 274	0.08 150	0.05 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
4D-IteraStereo	0.20 151	0.21 341	0.62 360	0.21 129	0.14 193	0.19 99	0.17 140	0.29 108	0.28 164	0.24 165	0.20 112	0.20 155	0.10 39	0.22 95	0.18 180	0.07 62	0.07 120	0.10 301	0.08 192	0.08 150	0.33 492

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

SA-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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

PSM-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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

G2L-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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

MyStereo06	0.23 234	0.15 223	0.74 409	0.22 179	0.14 193	0.25 242	0.22 330	0.43 277	0.25 126	0.36 360	0.24 156	0.34 323	0.18 209	0.24 128	0.20 225	0.07 62	0.12 306	0.09 228	0.09 274	0.09 223	0.11 201

MyStereo05	0.24 262	0.15 223	0.58 336	0.22 179	0.14 193	0.25 242	0.22 330	0.50 354	0.54 452	0.32 296	0.23 148	0.26 238	0.23 264	0.32 254	0.25 306	0.07 62	0.12 306	0.09 228	0.09 274	0.09 223	0.11 201

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

qqq	0.24 262	0.16 255	0.46 168	0.20 96	0.15 254	0.23 204	0.20 270	0.43 277	0.32 217	0.26 187	0.31 223	0.28 256	0.25 299	0.36 291	0.28 336	0.08 173	0.22 466	0.10 301	0.11 362	0.09 223	0.23 423

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

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

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

RAFT+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

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

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

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

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

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

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

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

NRIStereo	0.20 151	0.12 114	0.50 231	0.23 230	0.11 68	0.24 226	0.19 235	0.30 124	0.28 164	0.26 187	0.26 171	0.25 219	0.18 209	0.34 279	0.19 206	0.08 173	0.06 48	0.09 228	0.07 118	0.09 223	0.09 104

PSM-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

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

RAFT_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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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_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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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

StereoDRNet-Refined	0.28 347	0.19 320	0.47 174	0.25 312	0.14 193	0.36 402	0.21 296	0.49 346	0.43 355	0.46 459	0.52 432	0.42 394	0.30 373	0.46 333	0.38 406	0.10 309	0.07 120	0.11 358	0.11 362	0.10 284	0.11 201
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
DLCB_ROB	0.30 380	0.20 333	0.45 154	0.28 417	0.17 322	0.37 410	0.25 396	0.50 354	0.45 378	0.46 459	0.47 409	0.51 449	0.34 413	0.56 378	0.38 406	0.10 309	0.10 254	0.11 358	0.11 362	0.10 284	0.11 201

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

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

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

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

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

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

rvit_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

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

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

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

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

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

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

test_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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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_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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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

AIO-Stereo-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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

test_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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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

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

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

CBMV	0.36 424	0.25 402	0.61 356	0.24 276	0.14 193	0.42 437	0.33 466	0.56 422	0.52 446	0.54 493	0.52 432	0.51 449	0.58 501	0.63 418	0.43 424	0.15 449	0.16 388	0.18 484	0.16 475	0.13 391	0.19 375
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
z-mn7	0.48 485	0.52 510	1.28 516	0.26 352	0.19 377	0.62 504	0.34 471	0.59 453	0.96 534	0.45 453	0.97 523	0.53 461	0.41 451	0.99 518	0.70 488	0.11 348	0.10 254	0.10 301	0.10 328	0.14 414	0.16 336

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

Abc-Net	0.42 462	0.31 442	0.87 454	0.32 466	0.29 491	0.47 463	0.37 482	0.68 508	0.53 447	0.42 429	0.58 461	0.57 472	0.52 489	0.75 464	0.54 463	0.18 484	0.14 344	0.18 484	0.25 517	0.17 449	0.18 361
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
DeepPrunerF	0.46 479	0.37 475	1.50 531	0.34 482	0.30 496	0.36 402	0.37 482	0.64 490	1.15 548	0.41 424	0.45 389	0.40 372	0.41 451	0.82 486	0.53 459	0.18 484	0.14 344	0.23 505	0.21 499	0.17 449	0.18 361

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
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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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	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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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
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

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
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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

JetBlue	1.20 549	0.89 543	2.53 555	0.59 534	0.76 547	3.16 567	2.09 569	1.16 547	0.93 530	0.95 532	1.12 531	1.65 547	1.27 548	2.15 561	1.87 554	0.43 538	0.37 532	0.38 529	0.39 537	0.62 537	0.63 545

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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