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

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

RAStereo	0.14 40	0.15 224	0.40 121	0.22 179	0.11 68	0.15 22	0.18 192	0.25 70	0.24 102	0.13 29	0.17 83	0.11 42	0.09 17	0.15 6	0.13 37	0.08 173	0.06 48	0.08 146	0.06 56	0.07 93	0.05 1

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)
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

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

FoundationStereo	0.13 17	0.08 3	0.18 2	0.29 433	0.30 496	0.12 7	0.13 37	0.12 1	0.18 33	0.09 1	0.08 6	0.10 27	0.08 6	0.14 3	0.11 1	0.07 62	0.31 524	0.06 22	0.04 1	0.05 3	0.06 6

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

WCG-NET	0.15 55	0.12 114	0.31 70	0.18 27	0.09 10	0.18 82	0.17 140	0.23 38	0.29 182	0.18 109	0.22 140	0.15 99	0.12 86	0.19 46	0.13 37	0.06 23	0.12 307	0.07 70	0.05 21	0.06 34	0.06 6

U	1.02 541	0.10 36	0.26 37	0.22 179	3.66 570	6.41 573	0.13 37	0.22 31	0.21 70	0.11 10	0.11 15	0.10 27	0.09 17	0.12 1	0.11 1	0.07 62	0.05 4	5.35 578	2.86 575	0.07 93	0.06 6

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

MaDis-Stereo	0.15 55	0.17 287	0.39 112	0.19 56	0.15 254	0.16 41	0.13 37	0.26 76	0.22 78	0.13 29	0.15 66	0.14 85	0.11 61	0.17 23	0.17 153	0.08 173	0.07 121	0.08 146	0.06 56	0.07 93	0.06 6

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.
test_4	0.19 123	0.16 256	0.39 112	0.24 276	0.13 154	0.19 99	0.21 296	0.27 83	0.24 102	0.24 165	0.47 409	0.22 176	0.13 115	0.27 176	0.18 180	0.06 23	0.06 48	0.09 228	0.09 274	0.07 93	0.06 6

CroCo-Stereo	0.15 55	0.16 256	0.34 87	0.25 312	0.12 105	0.11 3	0.18 192	0.35 181	0.24 102	0.13 29	0.13 32	0.18 133	0.12 86	0.15 6	0.13 37	0.08 173	0.06 48	0.07 70	0.05 21	0.07 93	0.06 6
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
XX-TBD	0.16 75	0.21 342	0.43 143	0.22 179	0.10 41	0.23 204	0.15 79	0.23 38	0.28 164	0.22 149	0.26 171	0.14 85	0.12 86	0.16 11	0.14 73	0.08 173	0.05 4	0.06 22	0.04 1	0.07 93	0.06 6

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

CREStereo	0.14 40	0.09 15	0.27 49	0.14 1	0.08 4	0.22 185	0.15 79	0.26 76	0.26 137	0.16 79	0.21 130	0.14 85	0.13 115	0.19 46	0.14 73	0.09 245	0.05 4	0.06 22	0.04 1	0.07 93	0.06 6
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
S2M2_XL	0.10 1	0.10 36	0.24 22	0.14 1	0.10 41	0.09 1	0.09 2	0.12 1	0.09 1	0.11 10	0.12 22	0.09 15	0.09 17	0.12 1	0.11 1	0.09 245	0.07 121	0.08 146	0.07 118	0.08 150	0.07 19

monsterstereo	0.13 17	0.10 36	0.20 6	0.19 56	0.12 105	0.14 13	0.12 23	0.26 76	0.18 33	0.14 49	0.16 71	0.08 1	0.09 17	0.22 95	0.14 73	0.05 1	0.16 389	0.06 22	0.09 274	0.06 34	0.07 19

xyz-stereo-finetune2	0.18 98	0.16 256	0.32 79	0.16 5	0.09 10	0.27 266	0.19 235	0.29 108	0.21 70	0.23 157	0.29 198	0.21 169	0.23 265	0.37 301	0.23 283	0.06 23	0.05 4	0.08 146	0.06 56	0.06 34	0.07 19

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

LG-Stereo_L2	0.11 3	0.09 15	0.22 15	0.18 27	0.10 41	0.12 7	0.13 37	0.18 9	0.14 10	0.10 7	0.07 3	0.08 1	0.08 6	0.17 23	0.11 1	0.06 23	0.08 183	0.06 22	0.04 1	0.05 3	0.07 19

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

MLG-Stereo_test1	0.11 3	0.09 15	0.26 37	0.18 27	0.11 68	0.15 22	0.11 15	0.17 6	0.11 2	0.09 1	0.06 1	0.10 27	0.07 2	0.17 23	0.12 10	0.06 23	0.15 376	0.06 22	0.04 1	0.05 3	0.07 19

MLG-Stereo	0.11 3	0.08 3	0.26 37	0.19 56	0.09 10	0.15 22	0.11 15	0.18 9	0.13 7	0.09 1	0.06 1	0.10 27	0.08 6	0.18 32	0.12 10	0.06 23	0.16 389	0.06 22	0.04 1	0.05 3	0.07 19

LG-Stereo	0.14 40	0.13 147	0.30 63	0.21 129	0.11 68	0.16 41	0.18 192	0.23 38	0.19 44	0.12 21	0.18 94	0.11 42	0.09 17	0.15 6	0.14 73	0.06 23	0.07 121	0.08 146	0.08 192	0.07 93	0.07 19

DEFOM-Stereo_RVC	0.13 17	0.15 224	0.21 10	0.27 389	0.09 10	0.15 22	0.13 37	0.23 38	0.21 70	0.12 21	0.11 15	0.10 27	0.13 115	0.22 95	0.13 37	0.07 62	0.05 4	0.06 22	0.05 21	0.07 93	0.07 19

castereo++	0.14 40	0.13 147	0.25 31	0.19 56	0.10 41	0.27 266	0.13 37	0.24 55	0.26 137	0.11 10	0.13 32	0.16 108	0.10 39	0.18 32	0.11 1	0.07 62	0.08 183	0.07 70	0.06 56	0.05 3	0.07 19

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

rvit_stereo_0081	0.16 75	0.13 147	0.30 63	0.21 129	0.12 105	0.17 58	0.17 140	0.24 55	0.34 244	0.17 91	0.19 104	0.18 133	0.15 147	0.20 65	0.17 153	0.11 349	0.08 183	0.09 228	0.08 192	0.09 223	0.07 19

rvit_stereo_0082	0.16 75	0.13 147	0.30 63	0.21 129	0.12 105	0.17 58	0.17 140	0.24 55	0.34 244	0.17 91	0.19 104	0.18 133	0.15 147	0.20 65	0.17 153	0.11 349	0.08 183	0.09 228	0.08 192	0.09 223	0.07 19

WCG-NET（raft）	0.16 75	0.14 191	0.32 79	0.18 27	0.09 10	0.19 99	0.16 110	0.24 55	0.27 154	0.19 114	0.19 104	0.20 155	0.12 86	0.22 95	0.13 37	0.06 23	0.17 413	0.06 22	0.05 21	0.07 93	0.07 19

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

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

UniTT-Stereo	0.15 55	0.12 114	0.45 154	0.21 129	0.14 193	0.17 58	0.13 37	0.20 18	0.19 44	0.16 79	0.20 112	0.10 27	0.11 61	0.18 32	0.17 153	0.08 173	0.06 48	0.07 70	0.06 56	0.08 150	0.07 19

testlalala	0.17 89	0.11 68	0.49 209	0.20 96	0.13 154	0.23 204	0.15 79	0.33 165	0.22 78	0.25 177	0.20 112	0.14 85	0.11 61	0.17 23	0.14 73	0.07 62	0.23 477	0.07 70	0.06 56	0.05 3	0.07 19

Any-RAFT	0.18 98	0.09 15	0.33 85	0.19 56	0.10 41	0.29 307	0.16 110	0.44 298	0.32 217	0.25 177	0.27 184	0.29 269	0.16 164	0.23 117	0.13 37	0.08 173	0.07 121	0.06 22	0.05 21	0.07 93	0.07 19

RAFT-Test	0.19 123	0.11 68	0.41 128	0.26 352	0.21 417	0.26 259	0.17 140	0.37 207	0.26 137	0.24 165	0.29 198	0.32 308	0.14 132	0.22 95	0.15 108	0.07 62	0.08 183	0.07 70	0.07 118	0.06 34	0.07 19

CroCo-Stereo Lap2	0.16 75	0.18 309	0.39 112	0.26 352	0.18 350	0.11 3	0.19 235	0.30 124	0.22 78	0.13 29	0.16 71	0.15 99	0.11 61	0.17 23	0.15 108	0.07 62	0.07 121	0.08 146	0.06 56	0.08 150	0.07 19

raft_robust	0.25 287	0.23 377	0.44 151	0.22 179	0.13 154	0.23 204	0.22 330	0.52 371	0.50 429	0.33 309	0.32 233	0.33 315	0.23 265	0.55 372	0.18 180	0.07 62	0.11 287	0.08 146	0.10 328	0.08 150	0.07 19

RAFT_CTSACE	0.23 234	0.21 342	0.57 322	0.26 352	0.15 254	0.22 185	0.23 358	0.34 172	0.30 198	0.34 329	0.51 425	0.31 297	0.17 181	0.33 264	0.15 108	0.06 23	0.09 223	0.09 228	0.08 192	0.08 150	0.07 19

GLC_STEREO	0.15 55	0.11 68	0.31 70	0.22 179	0.09 10	0.17 58	0.15 79	0.24 55	0.28 164	0.17 91	0.20 112	0.17 122	0.11 61	0.24 128	0.17 153	0.07 62	0.09 223	0.09 228	0.08 192	0.07 93	0.07 19

IPLGR	0.22 201	0.14 191	0.75 413	0.21 129	0.11 68	0.25 242	0.18 192	0.44 298	0.38 296	0.29 232	0.28 190	0.21 169	0.19 231	0.37 301	0.19 206	0.07 62	0.06 48	0.08 146	0.07 118	0.07 93	0.07 19

GMOStereo	0.20 151	0.17 287	0.45 154	0.23 230	0.18 350	0.21 156	0.27 416	0.28 89	0.28 164	0.31 271	0.32 233	0.28 256	0.17 181	0.16 11	0.13 37	0.07 62	0.23 477	0.10 301	0.08 192	0.08 150	0.07 19

error version	0.20 151	0.17 287	0.45 154	0.23 230	0.18 350	0.21 156	0.27 416	0.28 89	0.28 164	0.31 271	0.32 233	0.28 256	0.17 181	0.16 11	0.13 37	0.07 62	0.23 477	0.10 301	0.08 192	0.08 150	0.07 19

test-v	0.20 151	0.17 287	0.45 154	0.23 230	0.18 350	0.21 156	0.27 416	0.28 89	0.28 164	0.31 271	0.32 233	0.28 256	0.17 181	0.16 11	0.13 37	0.07 62	0.23 477	0.10 301	0.08 192	0.08 150	0.07 19

AAGNet	0.34 414	0.12 114	0.53 281	0.26 352	0.16 292	0.20 130	0.19 235	0.31 140	0.29 182	0.35 347	0.35 271	0.27 243	0.30 374	0.44 325	2.56 565	0.08 173	0.05 4	0.10 301	0.07 118	0.09 223	0.07 19

OMP-Stereo	0.24 262	0.16 256	0.48 189	0.30 444	0.13 154	0.21 156	0.16 110	0.38 218	0.35 255	0.34 329	0.30 212	0.33 315	0.20 236	0.70 445	0.24 292	0.08 173	0.06 48	0.09 228	0.07 118	0.08 150	0.07 19

IIG-Stereo	0.24 262	0.16 256	0.47 174	0.29 433	0.12 105	0.23 204	0.14 57	0.40 245	0.33 233	0.35 347	0.37 297	0.33 315	0.22 253	0.70 445	0.26 317	0.08 173	0.06 48	0.09 228	0.07 118	0.08 150	0.07 19

SST-Stereo	0.22 201	0.11 68	0.52 270	0.25 312	0.14 193	0.19 99	0.17 140	0.32 147	0.26 137	0.34 329	0.33 253	0.29 269	0.25 300	0.56 378	0.18 180	0.08 173	0.05 4	0.10 301	0.08 192	0.09 223	0.07 19

RAFT_R40	0.22 201	0.11 68	0.52 270	0.25 312	0.13 154	0.18 82	0.18 192	0.32 147	0.31 207	0.33 309	0.33 253	0.30 287	0.23 265	0.55 372	0.19 206	0.08 173	0.05 4	0.10 301	0.08 192	0.09 223	0.07 19

RAFT-345	0.22 201	0.11 68	0.55 302	0.22 179	0.12 105	0.20 130	0.16 110	0.27 83	0.28 164	0.27 198	0.65 486	0.20 155	0.17 181	0.55 372	0.22 264	0.07 62	0.06 48	0.08 146	0.07 118	0.06 34	0.07 19

test-2	0.20 151	0.17 287	0.45 154	0.23 230	0.18 350	0.21 156	0.27 416	0.28 89	0.28 164	0.31 271	0.32 233	0.28 256	0.17 181	0.16 11	0.13 37	0.07 62	0.23 477	0.10 301	0.08 192	0.08 150	0.07 19

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

TestStereo	0.22 201	0.24 388	0.48 189	0.25 312	0.11 68	0.22 185	0.22 330	0.32 147	0.31 207	0.24 165	0.34 263	0.23 190	0.19 231	0.62 415	0.19 206	0.08 173	0.07 121	0.10 301	0.07 118	0.11 336	0.07 19

RALAANet	0.21 183	0.24 388	0.53 281	0.23 230	0.14 193	0.22 185	0.13 37	0.38 218	0.30 198	0.29 232	0.26 171	0.25 219	0.15 147	0.28 197	0.20 225	0.08 173	0.08 183	0.09 228	0.08 192	0.10 284	0.07 19

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

PMTNet	0.16 75	0.09 15	0.31 70	0.15 3	0.09 10	0.23 204	0.15 79	0.26 76	0.24 102	0.17 91	0.21 130	0.16 108	0.14 132	0.23 117	0.14 73	0.29 521	0.05 4	0.06 22	0.04 1	0.07 93	0.07 19

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

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

3.75w	0.12 9	0.10 36	0.21 10	0.17 9	0.11 68	0.18 82	0.12 23	0.24 55	0.15 13	0.13 29	0.12 22	0.08 1	0.10 39	0.18 32	0.12 10	0.05 1	0.14 345	0.05 1	0.05 21	0.05 3	0.08 62

3.5w_stereo	0.12 9	0.11 68	0.21 10	0.17 9	0.09 10	0.17 58	0.09 2	0.23 38	0.17 21	0.14 49	0.13 32	0.10 27	0.11 61	0.22 95	0.13 37	0.05 1	0.11 287	0.05 1	0.04 1	0.05 3	0.08 62

2w_stereo	0.13 17	0.11 68	0.21 10	0.18 27	0.09 10	0.17 58	0.14 57	0.29 108	0.20 54	0.15 67	0.14 61	0.08 1	0.11 61	0.15 6	0.13 37	0.05 1	0.12 307	0.05 1	0.05 21	0.05 3	0.08 62

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

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

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

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

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

SMoEStereo_RVC	0.14 40	0.15 224	0.29 55	0.19 56	0.10 41	0.19 99	0.17 140	0.21 24	0.21 70	0.15 67	0.13 32	0.12 52	0.11 61	0.25 144	0.16 130	0.06 23	0.05 4	0.08 146	0.06 56	0.06 34	0.08 62

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

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

rvit_stereo_0083	0.17 89	0.13 147	0.29 55	0.21 129	0.13 154	0.17 58	0.17 140	0.23 38	0.36 271	0.16 79	0.22 140	0.19 143	0.17 181	0.21 75	0.17 153	0.11 349	0.10 255	0.10 301	0.08 192	0.09 223	0.08 62

rvit_stereo_0081_aga	0.17 89	0.17 287	0.40 121	0.21 129	0.14 193	0.20 130	0.17 140	0.24 55	0.26 137	0.18 109	0.21 130	0.20 155	0.14 132	0.20 65	0.15 108	0.12 389	0.08 183	0.09 228	0.08 192	0.10 284	0.08 62

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

rvit_stereo_0080	0.16 75	0.17 287	0.35 93	0.19 56	0.13 154	0.14 13	0.20 270	0.29 108	0.26 137	0.16 79	0.17 83	0.19 143	0.14 132	0.19 46	0.16 130	0.11 349	0.08 183	0.08 146	0.08 192	0.10 284	0.08 62

rvit_stereo_ft	0.18 98	0.19 321	0.43 143	0.25 312	0.14 193	0.17 58	0.21 296	0.30 124	0.28 164	0.17 91	0.19 104	0.20 155	0.17 181	0.22 95	0.18 180	0.11 349	0.07 121	0.09 228	0.09 274	0.10 284	0.08 62

testlalala2	0.19 123	0.11 68	0.49 209	0.37 494	0.26 475	0.24 226	0.14 57	0.37 207	0.26 137	0.25 177	0.27 184	0.21 169	0.12 86	0.17 23	0.17 153	0.07 62	0.07 121	0.07 70	0.07 118	0.07 93	0.08 62

H2IRNET	0.19 123	0.18 309	0.50 231	0.22 179	0.12 105	0.20 130	0.16 110	0.28 89	0.31 207	0.17 91	0.32 233	0.25 219	0.20 236	0.24 128	0.19 206	0.08 173	0.06 48	0.09 228	0.10 328	0.10 284	0.08 62

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

CoDeX	0.24 262	0.13 147	0.48 189	0.22 179	0.14 193	0.29 307	0.21 296	0.55 413	0.42 344	0.29 232	0.36 286	0.28 256	0.23 265	0.48 338	0.20 225	0.09 245	0.06 48	0.08 146	0.07 118	0.08 150	0.08 62

whm_eth	0.16 75	0.17 287	0.35 93	0.19 56	0.13 154	0.14 13	0.20 270	0.29 108	0.26 137	0.16 79	0.17 83	0.19 143	0.14 132	0.19 46	0.16 130	0.11 349	0.08 183	0.08 146	0.08 192	0.10 284	0.08 62

StereoVision	0.23 234	0.23 377	0.55 302	0.27 389	0.17 322	0.23 204	0.22 330	0.40 245	0.32 217	0.21 131	0.51 425	0.22 176	0.16 164	0.29 218	0.19 206	0.11 349	0.12 307	0.13 419	0.13 437	0.10 284	0.08 62

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

Selective-RAFT	0.19 123	0.14 191	0.37 104	0.24 276	0.11 68	0.30 320	0.15 79	0.35 181	0.34 244	0.17 91	0.17 83	0.22 176	0.18 209	0.29 218	0.18 180	0.07 62	0.16 389	0.07 70	0.07 118	0.08 150	0.08 62

RCA-Stereo	0.17 89	0.10 36	0.33 85	0.20 96	0.11 68	0.19 99	0.17 140	0.39 236	0.36 271	0.21 131	0.25 163	0.17 122	0.17 181	0.18 32	0.15 108	0.07 62	0.14 345	0.07 70	0.06 56	0.06 34	0.08 62

Sa-1000	0.24 262	0.20 334	0.53 281	0.23 230	0.14 193	0.30 320	0.23 358	0.50 354	0.41 332	0.30 255	0.50 422	0.26 238	0.19 231	0.33 264	0.16 130	0.08 173	0.10 255	0.10 301	0.11 362	0.08 150	0.08 62

IPLG	0.23 234	0.19 321	0.65 376	0.21 129	0.12 105	0.28 284	0.17 140	0.45 307	0.32 217	0.33 309	0.32 233	0.16 108	0.17 181	0.50 344	0.23 283	0.07 62	0.06 48	0.08 146	0.07 118	0.07 93	0.08 62

MIPNet	0.22 201	0.19 321	0.64 371	0.22 179	0.12 105	0.28 284	0.20 270	0.48 336	0.39 312	0.31 271	0.24 156	0.19 143	0.24 287	0.28 197	0.20 225	0.07 62	0.05 4	0.08 146	0.07 118	0.07 93	0.08 62

STrans-v2	0.25 287	0.14 191	0.56 312	0.21 129	0.12 105	0.23 204	0.20 270	0.50 354	0.31 207	0.31 271	0.42 351	0.35 337	0.35 421	0.62 415	0.24 292	0.07 62	0.05 4	0.08 146	0.07 118	0.06 34	0.08 62

TransformOpticalFlow	0.24 262	0.14 191	0.57 322	0.24 276	0.11 68	0.21 156	0.19 235	0.43 277	0.34 244	0.30 255	0.43 365	0.36 342	0.31 391	0.61 404	0.20 225	0.07 62	0.05 4	0.08 146	0.07 118	0.06 34	0.08 62

DEmStereo	0.26 310	0.10 36	0.52 270	0.19 56	0.13 154	0.31 341	0.25 396	0.29 108	0.38 296	0.36 360	0.57 458	0.24 207	0.48 480	0.53 361	0.44 431	0.07 62	0.06 48	0.08 146	0.08 192	0.07 93	0.08 62

THIR-Stereo	0.30 380	0.15 224	0.46 168	0.19 56	0.11 68	0.28 284	0.70 537	0.33 165	0.36 271	0.37 377	0.64 484	0.33 315	0.49 485	0.58 385	0.44 431	0.08 173	0.06 48	0.08 146	0.09 274	0.07 93	0.08 62

DRaft	0.25 287	0.11 68	0.47 174	0.18 27	0.12 105	0.28 284	0.23 358	0.34 172	0.40 322	0.38 386	0.60 469	0.20 155	0.41 452	0.48 338	0.41 416	0.07 62	0.06 48	0.08 146	0.08 192	0.07 93	0.08 62

PFNet	0.24 262	0.11 68	0.63 366	0.25 312	0.14 193	0.22 185	0.19 235	0.40 245	0.35 255	0.36 360	0.32 233	0.27 243	0.20 236	0.63 418	0.23 283	0.09 245	0.05 4	0.09 228	0.08 192	0.08 150	0.08 62

RAFT-RH_RVC	0.26 310	0.13 147	0.57 322	0.22 179	0.12 105	0.25 242	0.14 57	0.27 83	0.29 182	0.38 386	1.14 533	0.23 190	0.18 209	0.58 385	0.24 292	0.07 62	0.06 48	0.10 301	0.07 118	0.06 34	0.08 62

IRAFT_RVC	0.23 234	0.15 224	0.54 293	0.26 352	0.12 105	0.19 99	0.23 358	0.41 263	0.39 312	0.31 271	0.30 212	0.29 269	0.24 287	0.55 372	0.23 283	0.08 173	0.06 48	0.10 301	0.08 192	0.08 150	0.08 62

AnonymousM	0.19 123	0.20 334	0.30 63	0.18 27	0.10 41	0.19 99	0.17 140	0.32 147	0.27 154	0.27 198	0.21 130	0.18 133	0.14 132	0.21 75	0.16 130	0.09 245	0.08 183	0.38 530	0.15 465	0.06 34	0.08 62

TANstereo	0.16 75	0.11 68	0.43 143	0.16 5	0.08 4	0.25 242	0.14 57	0.23 38	0.29 182	0.25 177	0.30 212	0.16 108	0.12 86	0.18 32	0.13 37	0.08 173	0.07 121	0.06 22	0.05 21	0.07 93	0.08 62

UPFNet	0.27 338	0.15 224	0.47 174	0.25 312	0.20 401	0.37 410	0.27 416	0.50 354	0.40 322	0.36 360	0.38 305	0.37 348	0.29 368	0.40 309	0.34 387	0.10 310	0.10 255	0.10 301	0.10 328	0.10 284	0.08 62

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

asd	0.12 9	0.10 36	0.23 19	0.18 27	0.10 41	0.15 22	0.10 7	0.20 18	0.14 10	0.13 29	0.12 22	0.09 15	0.11 61	0.21 75	0.12 10	0.05 1	0.14 345	0.05 1	0.05 21	0.05 3	0.09 104

qwe	0.13 17	0.10 36	0.24 22	0.17 9	0.11 68	0.15 22	0.12 23	0.26 76	0.18 33	0.14 49	0.13 32	0.09 15	0.10 39	0.23 117	0.13 37	0.05 1	0.18 425	0.05 1	0.06 56	0.05 3	0.09 104

4.5_new	0.13 17	0.12 114	0.24 22	0.17 9	0.10 41	0.14 13	0.12 23	0.22 31	0.17 21	0.13 29	0.13 32	0.08 1	0.09 17	0.19 46	0.12 10	0.05 1	0.18 425	0.05 1	0.06 56	0.06 34	0.09 104

4.5w-stereo	0.13 17	0.12 114	0.24 22	0.17 9	0.10 41	0.14 13	0.12 23	0.22 31	0.17 21	0.13 29	0.13 32	0.08 1	0.09 17	0.19 46	0.12 10	0.05 1	0.18 425	0.05 1	0.06 56	0.06 34	0.09 104

1w_stereo	0.13 17	0.09 15	0.17 1	0.19 56	0.10 41	0.16 41	0.15 79	0.27 83	0.22 78	0.14 49	0.16 71	0.08 1	0.12 86	0.19 46	0.14 73	0.05 1	0.10 255	0.05 1	0.04 1	0.05 3	0.09 104

monsters	0.13 17	0.10 36	0.20 6	0.18 27	0.13 154	0.15 22	0.11 15	0.24 55	0.16 18	0.15 67	0.13 32	0.08 1	0.09 17	0.23 117	0.12 10	0.06 23	0.15 376	0.05 1	0.08 192	0.05 3	0.09 104

MLG-Stereo_test2	0.12 9	0.09 15	0.29 55	0.21 129	0.12 105	0.16 41	0.11 15	0.17 6	0.12 3	0.11 10	0.08 6	0.11 42	0.06 1	0.16 11	0.11 1	0.08 173	0.13 327	0.06 22	0.04 1	0.06 34	0.09 104

DFGA-Net	0.26 310	0.33 454	0.70 397	0.22 179	0.15 254	0.25 242	0.17 140	0.41 263	0.40 322	0.30 255	0.32 233	0.21 169	0.18 209	0.61 404	0.33 380	0.08 173	0.06 48	0.10 301	0.09 274	0.11 336	0.09 104

LG-Stereo_Zeroshot	0.14 40	0.10 36	0.27 49	0.21 129	0.11 68	0.16 41	0.14 57	0.24 55	0.17 21	0.17 91	0.20 112	0.18 133	0.11 61	0.16 11	0.17 153	0.07 62	0.08 183	0.07 70	0.07 118	0.07 93	0.09 104

S2M2	0.13 17	0.12 114	0.26 37	0.17 9	0.12 105	0.12 7	0.07 1	0.18 9	0.21 70	0.12 21	0.15 66	0.14 85	0.12 86	0.16 11	0.15 108	0.13 411	0.09 223	0.09 228	0.10 328	0.11 336	0.09 104

AIO-test2	0.22 201	0.27 421	0.54 293	0.29 433	0.16 292	0.22 185	0.16 110	0.44 298	0.43 355	0.17 91	0.29 198	0.16 108	0.11 61	0.27 176	0.14 73	0.19 494	0.07 121	0.10 301	0.11 362	0.08 150	0.09 104

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
rvit_0105_6	0.20 151	0.16 256	0.41 128	0.23 230	0.14 193	0.18 82	0.20 270	0.31 140	0.39 312	0.18 109	0.22 140	0.23 190	0.18 209	0.26 164	0.18 180	0.16 460	0.13 327	0.13 419	0.11 362	0.11 336	0.09 104

RAFT-Stereo-weight	0.17 89	0.10 36	0.31 70	0.20 96	0.12 105	0.20 130	0.16 110	0.38 218	0.33 233	0.25 177	0.20 112	0.19 143	0.10 39	0.19 46	0.16 130	0.07 62	0.13 327	0.07 70	0.06 56	0.06 34	0.09 104

CAS++	0.17 89	0.13 147	0.35 93	0.18 27	0.13 154	0.17 58	0.16 110	0.42 268	0.25 126	0.19 114	0.18 94	0.13 63	0.10 39	0.22 95	0.12 10	0.12 389	0.10 255	0.11 358	0.08 192	0.10 284	0.09 104
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
gcap-zeroshot	0.19 123	0.14 191	0.51 249	0.21 129	0.15 254	0.27 266	0.15 79	0.32 147	0.24 102	0.26 187	0.20 112	0.34 323	0.15 147	0.22 95	0.14 73	0.07 62	0.08 183	0.07 70	0.07 118	0.06 34	0.09 104

DispNO	0.29 367	0.24 388	0.83 442	0.23 230	0.17 322	0.25 242	0.22 330	0.47 325	0.42 344	0.33 309	0.39 323	0.38 354	0.28 348	0.78 474	0.35 394	0.09 245	0.07 121	0.10 301	0.10 328	0.09 223	0.09 104

MSKI-zero shot	0.19 123	0.10 36	0.47 174	0.30 444	0.14 193	0.21 156	0.14 57	0.33 165	0.22 78	0.24 165	0.25 163	0.22 176	0.10 39	0.32 254	0.14 73	0.07 62	0.30 520	0.07 70	0.07 118	0.06 34	0.09 104

GCAP-Stereo	0.18 98	0.21 342	0.47 174	0.23 230	0.18 350	0.21 156	0.10 7	0.28 89	0.24 102	0.20 124	0.22 140	0.15 99	0.13 115	0.21 75	0.16 130	0.07 62	0.19 437	0.07 70	0.05 21	0.06 34	0.09 104

DCANet-4	0.20 151	0.11 68	0.58 337	0.19 56	0.09 10	0.19 99	0.18 192	0.39 236	0.42 344	0.29 232	0.31 223	0.17 122	0.22 253	0.21 75	0.20 225	0.07 62	0.05 4	0.07 70	0.05 21	0.06 34	0.09 104

fff	0.20 151	0.15 224	0.57 322	0.19 56	0.09 10	0.19 99	0.18 192	0.38 218	0.46 389	0.29 232	0.31 223	0.18 133	0.28 348	0.21 75	0.20 225	0.07 62	0.05 4	0.07 70	0.05 21	0.06 34	0.09 104

IER	0.24 262	0.15 224	0.50 231	0.21 129	0.15 254	0.31 341	0.20 270	0.44 298	0.38 296	0.34 329	0.41 343	0.32 308	0.34 414	0.31 245	0.23 283	0.09 245	0.07 121	0.08 146	0.08 192	0.09 223	0.09 104

SA	0.24 262	0.22 361	0.55 302	0.23 230	0.14 193	0.25 242	0.23 358	0.48 336	0.42 344	0.28 208	0.44 375	0.23 190	0.23 265	0.34 279	0.17 153	0.07 62	0.09 223	0.11 358	0.11 362	0.08 150	0.09 104

psmg	0.24 262	0.13 147	0.36 99	0.21 129	0.14 193	0.35 395	0.23 358	0.54 395	0.36 271	0.36 360	0.38 305	0.38 354	0.25 300	0.27 176	0.28 336	0.10 310	0.08 183	0.10 301	0.10 328	0.09 223	0.09 104

CIPLG	0.23 234	0.28 429	0.75 413	0.24 276	0.16 292	0.25 242	0.20 270	0.38 218	0.33 233	0.32 296	0.34 263	0.23 190	0.15 147	0.27 176	0.22 264	0.09 245	0.07 121	0.08 146	0.07 118	0.08 150	0.09 104

dd	0.23 234	0.32 450	0.55 302	0.23 230	0.12 105	0.27 266	0.21 296	0.32 147	0.45 378	0.30 255	0.29 198	0.25 219	0.17 181	0.31 245	0.26 317	0.13 411	0.07 121	0.10 301	0.08 192	0.12 377	0.09 104

IPLGR_C	0.23 234	0.29 433	0.81 433	0.24 276	0.16 292	0.24 226	0.20 270	0.38 218	0.33 233	0.32 296	0.33 253	0.23 190	0.15 147	0.26 164	0.22 264	0.09 245	0.07 121	0.08 146	0.07 118	0.08 150	0.09 104

ACRE	0.23 234	0.27 421	0.83 442	0.24 276	0.15 254	0.24 226	0.20 270	0.38 218	0.32 217	0.32 296	0.33 253	0.23 190	0.15 147	0.26 164	0.22 264	0.09 245	0.07 121	0.08 146	0.07 118	0.08 150	0.09 104

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

Patchmatch Stereo++	0.19 123	0.13 147	0.51 249	0.22 179	0.11 68	0.19 99	0.14 57	0.30 124	0.24 102	0.28 208	0.29 198	0.25 219	0.18 209	0.27 176	0.18 180	0.09 245	0.06 48	0.10 301	0.08 192	0.10 284	0.09 104
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
NRIStereo	0.20 151	0.12 114	0.50 231	0.23 230	0.11 68	0.24 226	0.19 235	0.30 124	0.28 164	0.26 187	0.26 171	0.25 219	0.18 209	0.34 279	0.19 206	0.08 173	0.06 48	0.09 228	0.07 118	0.09 223	0.09 104

PSM-adaLoss	0.19 123	0.13 147	0.51 249	0.22 179	0.11 68	0.19 99	0.15 79	0.30 124	0.24 102	0.28 208	0.29 198	0.25 219	0.18 209	0.25 144	0.17 153	0.09 245	0.06 48	0.10 301	0.08 192	0.10 284	0.09 104

ROB_FTStereo_v2	0.19 123	0.13 147	0.51 249	0.22 179	0.11 68	0.19 99	0.15 79	0.30 124	0.24 102	0.28 208	0.29 198	0.25 219	0.18 209	0.25 144	0.18 180	0.09 245	0.06 48	0.10 301	0.08 192	0.10 284	0.09 104

ROB_FTStereo	0.19 123	0.13 147	0.51 249	0.22 179	0.11 68	0.19 99	0.13 37	0.30 124	0.24 102	0.28 208	0.29 198	0.25 219	0.18 209	0.25 144	0.17 153	0.09 245	0.06 48	0.10 301	0.08 192	0.10 284	0.09 104

HUI-Stereo	0.19 123	0.13 147	0.52 270	0.22 179	0.11 68	0.19 99	0.14 57	0.30 124	0.24 102	0.28 208	0.29 198	0.25 219	0.18 209	0.23 117	0.17 153	0.09 245	0.06 48	0.10 301	0.08 192	0.10 284	0.09 104

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

iGMRVC	0.19 123	0.13 147	0.51 249	0.22 179	0.11 68	0.19 99	0.15 79	0.30 124	0.24 102	0.28 208	0.29 198	0.25 219	0.18 209	0.27 176	0.18 180	0.09 245	0.06 48	0.10 301	0.08 192	0.10 284	0.09 104

iRAFT	0.19 123	0.13 147	0.51 249	0.22 179	0.11 68	0.19 99	0.14 57	0.30 124	0.24 102	0.28 208	0.29 198	0.25 219	0.18 209	0.27 176	0.18 180	0.09 245	0.06 48	0.10 301	0.08 192	0.10 284	0.09 104

RAFT-IKP	0.19 123	0.13 147	0.51 249	0.22 179	0.11 68	0.18 82	0.15 79	0.30 124	0.24 102	0.28 208	0.29 198	0.25 219	0.18 209	0.26 164	0.18 180	0.09 245	0.06 48	0.10 301	0.08 192	0.10 284	0.09 104

rafts_anoy	0.21 183	0.22 361	0.49 209	0.25 312	0.24 458	0.19 99	0.17 140	0.34 172	0.32 217	0.24 165	0.25 163	0.20 155	0.16 164	0.25 144	0.21 247	0.08 173	0.19 437	0.11 358	0.12 405	0.09 223	0.09 104

raftrobust	0.19 123	0.19 321	0.42 137	0.23 230	0.24 458	0.19 99	0.13 37	0.33 165	0.28 164	0.26 187	0.20 112	0.19 143	0.17 181	0.23 117	0.17 153	0.08 173	0.10 255	0.07 70	0.06 56	0.07 93	0.09 104

HCRNet	0.25 287	0.27 421	0.42 137	0.34 482	0.17 322	0.27 266	0.18 192	0.45 307	0.37 286	0.31 271	0.35 271	0.32 308	0.23 265	0.44 325	0.21 247	0.13 411	0.08 183	0.13 419	0.11 362	0.11 336	0.09 104

csc	0.20 151	0.15 224	0.57 322	0.19 56	0.09 10	0.19 99	0.18 192	0.38 218	0.46 389	0.29 232	0.31 223	0.18 133	0.28 348	0.21 75	0.20 225	0.07 62	0.05 4	0.07 70	0.05 21	0.06 34	0.09 104

cscssc	0.20 151	0.15 224	0.57 322	0.19 56	0.09 10	0.19 99	0.18 192	0.38 218	0.46 389	0.29 232	0.31 223	0.18 133	0.28 348	0.21 75	0.20 225	0.07 62	0.05 4	0.07 70	0.05 21	0.06 34	0.09 104

ARAFT	0.26 310	0.30 439	0.87 455	0.22 179	0.12 105	0.30 320	0.24 382	0.46 314	0.34 244	0.33 309	0.28 190	0.29 269	0.20 236	0.49 340	0.19 206	0.08 173	0.06 48	0.12 393	0.11 362	0.09 223	0.09 104

GMStereo	0.21 183	0.30 439	0.57 322	0.21 129	0.12 105	0.24 226	0.18 192	0.30 124	0.41 332	0.26 187	0.24 156	0.17 122	0.16 164	0.25 144	0.19 206	0.10 310	0.07 121	0.08 146	0.08 192	0.11 336	0.09 104
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
SFCPSM	0.23 234	0.12 114	0.51 249	0.21 129	0.14 193	0.34 380	0.22 330	0.57 431	0.41 332	0.29 232	0.32 233	0.23 190	0.22 253	0.28 197	0.20 225	0.10 310	0.07 121	0.09 228	0.10 328	0.09 223	0.09 104

MMNet	0.28 347	0.19 321	0.54 293	0.24 276	0.17 322	0.47 463	0.22 330	0.47 325	0.53 447	0.40 413	0.43 365	0.36 342	0.34 414	0.40 309	0.35 394	0.08 173	0.08 183	0.09 228	0.09 274	0.10 284	0.09 104

delet	0.29 367	0.18 309	0.58 337	0.24 276	0.19 377	0.41 432	0.30 446	0.52 371	0.51 435	0.35 347	0.42 351	0.37 348	0.31 391	0.49 340	0.36 398	0.10 310	0.09 223	0.11 358	0.12 405	0.09 223	0.09 104

UNet	0.28 347	0.16 256	0.70 397	0.24 276	0.20 401	0.44 446	0.21 296	0.52 371	0.42 344	0.36 360	0.40 332	0.43 401	0.33 412	0.41 312	0.32 371	0.09 245	0.07 121	0.10 301	0.09 274	0.10 284	0.09 104

ac_64	0.28 347	0.16 256	0.62 361	0.25 312	0.17 322	0.36 402	0.22 330	0.48 336	0.35 255	0.36 360	0.37 297	0.51 449	0.30 374	0.62 415	0.34 387	0.11 349	0.09 223	0.10 301	0.10 328	0.09 223	0.09 104

ACVNet	0.24 262	0.18 309	0.51 249	0.18 27	0.15 254	0.27 266	0.23 358	0.40 245	0.45 378	0.29 232	0.41 343	0.38 354	0.28 348	0.28 197	0.35 394	0.09 245	0.07 121	0.08 146	0.07 118	0.10 284	0.09 104

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

cf-r	0.26 310	0.22 361	0.66 381	0.22 179	0.14 193	0.28 284	0.22 330	0.44 298	0.42 344	0.32 296	0.42 351	0.43 401	0.27 326	0.44 325	0.27 328	0.11 349	0.07 121	0.08 146	0.10 328	0.08 150	0.09 104

GwcNet-RSSM	0.28 347	0.25 403	0.61 357	0.22 179	0.14 193	0.28 284	0.24 382	0.46 314	0.44 367	0.33 309	0.46 401	0.41 381	0.28 348	0.55 372	0.31 362	0.11 349	0.07 121	0.09 228	0.10 328	0.10 284	0.09 104

HSM-Net_RVC	0.28 347	0.12 114	0.48 189	0.19 56	0.11 68	0.35 395	0.21 296	0.64 490	0.44 367	0.40 413	0.43 365	0.50 446	0.27 326	0.75 464	0.25 306	0.08 173	0.07 121	0.08 146	0.07 118	0.08 150	0.09 104
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
CFNet	0.29 367	0.29 433	0.57 322	0.23 230	0.14 193	0.34 380	0.15 79	0.53 381	0.46 389	0.31 271	0.40 332	0.38 354	0.27 326	0.76 470	0.28 336	0.10 310	0.07 121	0.11 358	0.11 362	0.11 336	0.09 104

AdaStereo	0.25 287	0.17 287	0.47 174	0.25 312	0.13 154	0.33 365	0.17 140	0.57 431	0.43 355	0.34 329	0.38 305	0.35 337	0.21 246	0.32 254	0.24 292	0.14 436	0.06 48	0.13 419	0.09 274	0.11 336	0.09 104
Xiao Song, Guorun Yang, Xinge Zhu, Hui Zhou, Zhe Wang, Jianping Shi: AdaStereo: A Simple and Efficient Approach for Adaptive Stereo Matching. IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2021.
DN-CSS_ROB	0.24 262	0.33 454	0.69 391	0.25 312	0.14 193	0.26 259	0.13 37	0.42 268	0.35 255	0.30 255	0.42 351	0.22 176	0.20 236	0.34 279	0.22 264	0.07 62	0.06 48	0.11 358	0.11 362	0.11 336	0.09 104

FlowAnything_test	0.15 55	0.12 114	0.23 19	0.21 129	0.12 105	0.18 82	0.16 110	0.25 70	0.17 21	0.15 67	0.13 32	0.15 99	0.14 132	0.19 46	0.17 153	0.10 310	0.07 121	0.11 358	0.12 405	0.08 150	0.10 163

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

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

3w_stereo	0.14 40	0.11 68	0.31 70	0.19 56	0.09 10	0.16 41	0.16 110	0.28 89	0.20 54	0.13 29	0.12 22	0.08 1	0.12 86	0.19 46	0.12 10	0.05 1	0.19 437	0.05 1	0.06 56	0.05 3	0.10 163

AIO-test1	0.21 183	0.22 361	0.56 312	0.31 460	0.24 458	0.21 156	0.16 110	0.42 268	0.37 286	0.17 91	0.26 171	0.18 133	0.12 86	0.29 218	0.15 108	0.08 173	0.07 121	0.10 301	0.11 362	0.07 93	0.10 163

rvit_0105_5	0.22 201	0.18 309	0.51 249	0.23 230	0.13 154	0.22 185	0.25 396	0.38 218	0.40 322	0.21 131	0.23 148	0.27 243	0.20 236	0.27 176	0.20 225	0.15 450	0.13 327	0.12 393	0.12 405	0.10 284	0.10 163

rvit_0105_4	0.21 183	0.17 287	0.49 209	0.23 230	0.14 193	0.20 130	0.23 358	0.35 181	0.40 322	0.19 114	0.24 156	0.25 219	0.20 236	0.28 197	0.18 180	0.16 460	0.13 327	0.12 393	0.11 362	0.11 336	0.10 163

rvit_0105_3	0.24 262	0.21 342	0.57 322	0.25 312	0.15 254	0.24 226	0.28 431	0.40 245	0.43 355	0.25 177	0.26 171	0.29 269	0.22 253	0.29 218	0.21 247	0.15 450	0.13 327	0.14 443	0.15 465	0.10 284	0.10 163

UGAM	0.28 347	0.18 309	0.57 322	0.26 352	0.13 154	0.23 204	0.26 407	0.33 165	0.45 378	0.32 296	0.42 351	0.45 413	0.22 253	0.92 509	0.23 283	0.08 173	0.09 223	0.14 443	0.13 437	0.10 284	0.10 163

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

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

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

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

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

TestStereo1	0.23 234	0.22 361	0.50 231	0.27 389	0.14 193	0.26 259	0.27 416	0.43 277	0.38 296	0.29 232	0.39 323	0.23 190	0.21 246	0.33 264	0.18 180	0.08 173	0.08 183	0.09 228	0.08 192	0.08 150	0.10 163

ADStereo(finetuned)	0.21 183	0.15 224	0.59 344	0.19 56	0.09 10	0.19 99	0.18 192	0.37 207	0.41 332	0.30 255	0.31 223	0.19 143	0.31 391	0.21 75	0.20 225	0.07 62	0.05 4	0.07 70	0.05 21	0.07 93	0.10 163

BUS	0.24 262	0.13 147	0.36 99	0.25 312	0.14 193	0.44 446	0.17 140	0.59 453	0.36 271	0.34 329	0.35 271	0.31 297	0.22 253	0.27 176	0.22 264	0.10 310	0.07 121	0.11 358	0.10 328	0.09 223	0.10 163

BSDual-CNN	0.24 262	0.13 147	0.36 99	0.25 312	0.14 193	0.35 395	0.22 330	0.59 453	0.36 271	0.34 329	0.35 271	0.38 354	0.25 300	0.27 176	0.28 336	0.10 310	0.07 121	0.11 358	0.10 328	0.09 223	0.10 163

hknet	0.26 310	0.15 224	0.49 209	0.25 312	0.16 292	0.35 395	0.22 330	0.59 453	0.40 322	0.34 329	0.35 271	0.43 401	0.28 348	0.38 304	0.26 317	0.09 245	0.07 121	0.11 358	0.10 328	0.09 223	0.10 163

SA-5K	0.23 234	0.22 361	0.50 231	0.27 389	0.14 193	0.26 259	0.27 416	0.43 277	0.38 296	0.29 232	0.39 323	0.23 190	0.21 246	0.33 264	0.18 180	0.08 173	0.08 183	0.09 228	0.08 192	0.08 150	0.10 163

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

test-3	0.18 98	0.10 36	0.48 189	0.23 230	0.14 193	0.18 82	0.16 110	0.32 147	0.29 182	0.26 187	0.17 83	0.22 176	0.13 115	0.26 164	0.19 206	0.06 23	0.14 345	0.08 146	0.08 192	0.06 34	0.10 163

test_1	0.18 98	0.10 36	0.48 189	0.23 230	0.14 193	0.18 82	0.16 110	0.32 147	0.29 182	0.26 187	0.17 83	0.22 176	0.13 115	0.26 164	0.19 206	0.06 23	0.14 345	0.08 146	0.08 192	0.06 34	0.10 163

test_3	0.20 151	0.12 114	0.49 209	0.26 352	0.14 193	0.22 185	0.25 396	0.34 172	0.33 233	0.25 177	0.18 94	0.23 190	0.13 115	0.25 144	0.20 225	0.06 23	0.14 345	0.09 228	0.10 328	0.07 93	0.10 163

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

DeepStereo_RVC	0.19 123	0.12 114	0.47 174	0.22 179	0.11 68	0.19 99	0.16 110	0.29 108	0.24 102	0.28 208	0.27 184	0.23 190	0.28 348	0.24 128	0.19 206	0.08 173	0.06 48	0.09 228	0.07 118	0.09 223	0.10 163

CRE-IMP	0.19 123	0.13 147	0.51 249	0.23 230	0.11 68	0.24 226	0.17 140	0.31 140	0.24 102	0.27 198	0.26 171	0.24 207	0.17 181	0.24 128	0.19 206	0.09 245	0.05 4	0.10 301	0.07 118	0.10 284	0.10 163

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

sCroCo_RVC	0.19 123	0.15 224	0.60 351	0.27 389	0.18 350	0.23 204	0.16 110	0.28 89	0.24 102	0.14 49	0.22 140	0.17 122	0.14 132	0.22 95	0.16 130	0.11 349	0.11 287	0.09 228	0.09 274	0.09 223	0.10 163

XX-Stereo	0.25 287	0.11 68	1.09 495	0.35 488	0.38 520	0.23 204	0.13 37	0.43 277	0.19 44	0.20 124	0.40 332	0.31 297	0.10 39	0.33 264	0.13 37	0.08 173	0.11 287	0.08 146	0.09 274	0.07 93	0.10 163

DCANet	0.20 151	0.15 224	0.57 322	0.19 56	0.09 10	0.19 99	0.18 192	0.37 207	0.41 332	0.30 255	0.31 223	0.19 143	0.23 265	0.21 75	0.20 225	0.07 62	0.05 4	0.07 70	0.05 21	0.07 93	0.10 163

EAI-Stereo	0.29 367	0.11 68	0.38 106	0.22 179	0.18 350	0.33 365	1.66 566	0.53 381	0.27 154	0.27 198	0.50 422	0.17 122	0.16 164	0.25 144	0.25 306	0.07 62	0.07 121	0.07 70	0.11 362	0.07 93	0.10 163

GANet-RSSM	0.26 310	0.19 321	0.54 293	0.21 129	0.14 193	0.27 266	0.22 330	0.47 325	0.34 244	0.30 255	0.40 332	0.41 381	0.30 374	0.59 393	0.25 306	0.11 349	0.08 183	0.09 228	0.09 274	0.10 284	0.10 163

PSMNet-RSSM	0.26 310	0.21 342	0.50 231	0.21 129	0.14 193	0.25 242	0.21 296	0.50 354	0.38 296	0.31 271	0.45 389	0.40 372	0.27 326	0.53 361	0.24 292	0.12 389	0.08 183	0.11 358	0.13 437	0.10 284	0.10 163

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
RASNet	0.30 380	0.19 321	0.59 344	0.23 230	0.19 377	0.33 365	0.20 270	0.50 354	0.41 332	0.31 271	0.44 375	0.47 431	0.38 436	0.79 478	0.40 412	0.09 245	0.07 121	0.07 70	0.09 274	0.08 150	0.10 163

HSM	0.29 367	0.18 309	0.48 189	0.21 129	0.15 254	0.33 365	0.20 270	0.55 413	0.39 312	0.36 360	0.39 323	0.67 510	0.32 404	0.88 497	0.24 292	0.09 245	0.07 121	0.08 146	0.07 118	0.09 223	0.10 163

iResNet	0.25 287	0.22 361	0.62 361	0.26 352	0.11 68	0.31 341	0.23 358	0.46 314	0.45 378	0.34 329	0.43 365	0.27 243	0.23 265	0.36 291	0.37 404	0.08 173	0.05 4	0.07 70	0.06 56	0.08 150	0.10 163

AdaDepth	0.13 17	0.10 36	0.32 79	0.20 96	0.11 68	0.19 99	0.13 37	0.16 4	0.16 18	0.10 7	0.10 11	0.10 27	0.09 17	0.19 46	0.12 10	0.05 1	0.11 287	0.06 22	0.06 56	0.05 3	0.11 201

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

asda	0.13 17	0.11 68	0.24 22	0.18 27	0.10 41	0.14 13	0.12 23	0.25 70	0.17 21	0.12 21	0.11 15	0.08 1	0.11 61	0.21 75	0.12 10	0.05 1	0.18 425	0.05 1	0.05 21	0.05 3	0.11 201

4.25_new	0.13 17	0.12 114	0.26 37	0.18 27	0.10 41	0.17 58	0.12 23	0.22 31	0.15 13	0.13 29	0.13 32	0.09 15	0.10 39	0.22 95	0.14 73	0.05 1	0.18 425	0.05 1	0.06 56	0.05 3	0.11 201

4.5w_new	0.13 17	0.12 114	0.26 37	0.18 27	0.10 41	0.17 58	0.12 23	0.22 31	0.15 13	0.13 29	0.13 32	0.09 15	0.10 39	0.22 95	0.14 73	0.05 1	0.18 425	0.05 1	0.06 56	0.05 3	0.11 201

4.25w-stereo	0.13 17	0.12 114	0.26 37	0.18 27	0.10 41	0.17 58	0.12 23	0.22 31	0.15 13	0.13 29	0.13 32	0.09 15	0.10 39	0.22 95	0.14 73	0.05 1	0.18 425	0.05 1	0.06 56	0.05 3	0.11 201

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

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

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

G2L-Stereo	0.27 338	0.23 377	0.61 357	0.22 179	0.14 193	0.25 242	0.19 235	0.48 336	0.37 286	0.33 309	0.38 305	0.40 372	0.23 265	0.61 404	0.33 380	0.11 349	0.09 223	0.10 301	0.08 192	0.09 223	0.11 201

MM-Stereo_test3	0.19 123	0.15 224	0.39 112	0.25 312	0.15 254	0.19 99	0.22 330	0.42 268	0.40 322	0.17 91	0.24 156	0.17 122	0.12 86	0.22 95	0.16 130	0.08 173	0.21 456	0.08 146	0.06 56	0.09 223	0.11 201

Reg-Stereo(zero)	0.18 98	0.08 3	0.39 112	0.19 56	0.19 377	0.24 226	0.18 192	0.29 108	0.29 182	0.24 165	0.21 130	0.24 207	0.18 209	0.22 95	0.21 247	0.07 62	0.11 287	0.06 22	0.07 118	0.06 34	0.11 201

rvit_105_1	0.28 347	0.24 388	0.65 376	0.27 389	0.19 377	0.31 341	0.35 474	0.46 314	0.53 447	0.31 271	0.32 233	0.32 308	0.27 326	0.36 291	0.26 317	0.16 460	0.14 345	0.15 460	0.17 486	0.11 336	0.11 201

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

MyStereo07	0.18 98	0.15 224	0.44 151	0.22 179	0.16 292	0.25 242	0.22 330	0.31 140	0.26 137	0.22 149	0.13 32	0.12 52	0.13 115	0.33 264	0.14 73	0.07 62	0.13 327	0.09 228	0.09 274	0.09 223	0.11 201

MyStereo06	0.23 234	0.15 224	0.74 410	0.22 179	0.14 193	0.25 242	0.22 330	0.43 277	0.25 126	0.36 360	0.24 156	0.34 323	0.18 209	0.24 128	0.20 225	0.07 62	0.12 307	0.09 228	0.09 274	0.09 223	0.11 201

MyStereo05	0.24 262	0.15 224	0.58 337	0.22 179	0.14 193	0.25 242	0.22 330	0.50 354	0.54 452	0.32 296	0.23 148	0.26 238	0.23 265	0.32 254	0.25 306	0.07 62	0.12 307	0.09 228	0.09 274	0.09 223	0.11 201

MyStereo04	0.24 262	0.15 224	0.58 337	0.22 179	0.16 292	0.25 242	0.22 330	0.51 364	0.54 452	0.29 232	0.23 148	0.27 243	0.23 265	0.32 254	0.25 306	0.07 62	0.13 327	0.09 228	0.09 274	0.09 223	0.11 201

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

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

Selective-IGEV	0.15 55	0.10 36	0.34 87	0.32 466	0.19 377	0.16 41	0.14 57	0.29 108	0.20 54	0.13 29	0.14 61	0.13 63	0.08 6	0.23 117	0.14 73	0.06 23	0.13 327	0.07 70	0.06 56	0.06 34	0.11 201

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

CRFU-Net	0.29 367	0.14 191	0.48 189	0.26 352	0.15 254	0.46 457	0.22 330	0.52 371	0.32 217	0.44 447	0.42 351	0.48 435	0.47 476	0.44 325	0.31 362	0.12 389	0.10 255	0.09 228	0.08 192	0.10 284	0.11 201

NINENet	0.27 338	0.16 256	0.49 209	0.23 230	0.16 292	0.44 446	0.17 140	0.63 485	0.49 423	0.33 309	0.38 305	0.31 297	0.22 253	0.43 321	0.22 264	0.11 349	0.10 255	0.12 393	0.08 192	0.12 377	0.11 201

UDGNet	0.24 262	0.37 476	0.53 281	0.25 312	0.14 193	0.24 226	0.18 192	0.32 147	0.44 367	0.29 232	0.28 190	0.24 207	0.20 236	0.30 233	0.21 247	0.16 460	0.07 121	0.21 499	0.11 362	0.16 434	0.11 201

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

DAS	0.28 347	0.13 147	0.49 209	0.24 276	0.18 350	0.30 320	0.24 382	0.48 336	0.48 410	0.42 430	0.45 389	0.34 323	0.31 391	0.76 470	0.24 292	0.09 245	0.07 121	0.09 228	0.07 118	0.10 284	0.11 201

SepStereo	0.27 338	0.13 147	0.49 209	0.24 276	0.18 350	0.30 320	0.24 382	0.48 336	0.48 410	0.42 430	0.45 389	0.34 323	0.31 391	0.64 423	0.24 292	0.09 245	0.07 121	0.09 228	0.07 118	0.10 284	0.11 201

GwcNet-ADL	0.23 234	0.15 224	0.58 337	0.24 276	0.13 154	0.23 204	0.24 382	0.51 364	0.41 332	0.28 208	0.29 198	0.30 287	0.20 236	0.27 176	0.28 336	0.09 245	0.07 121	0.07 70	0.07 118	0.09 223	0.11 201

GANet-ADL	0.22 201	0.14 191	0.51 249	0.23 230	0.14 193	0.29 307	0.19 235	0.48 336	0.36 271	0.26 187	0.33 253	0.32 308	0.20 236	0.26 164	0.22 264	0.11 349	0.07 121	0.07 70	0.06 56	0.09 223	0.11 201

ADLNet2	0.31 391	0.23 377	0.77 423	0.23 230	0.18 350	0.36 402	0.24 382	0.55 413	0.54 452	0.33 309	0.38 305	0.45 413	0.31 391	0.70 445	0.36 398	0.10 310	0.08 183	0.09 228	0.09 274	0.12 377	0.11 201

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

ICVP	0.24 262	0.13 147	0.45 154	0.26 352	0.14 193	0.30 320	0.25 396	0.47 325	0.35 255	0.29 232	0.43 365	0.35 337	0.25 300	0.28 197	0.25 306	0.12 389	0.09 223	0.09 228	0.09 274	0.09 223	0.11 201
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
CFNet_pseudo	0.23 234	0.14 191	0.48 189	0.20 96	0.13 154	0.27 266	0.17 140	0.46 314	0.45 378	0.30 255	0.37 297	0.38 354	0.23 265	0.30 233	0.22 264	0.09 245	0.06 48	0.11 358	0.08 192	0.11 336	0.11 201

RAFT-Stereo + iAFF	0.20 151	0.23 377	0.49 209	0.21 129	0.16 292	0.19 99	0.17 140	0.35 181	0.32 217	0.26 187	0.33 253	0.20 155	0.17 181	0.21 75	0.17 153	0.06 23	0.10 255	0.07 70	0.07 118	0.07 93	0.11 201

AFF-stereo	0.20 151	0.24 388	0.49 209	0.22 179	0.11 68	0.18 82	0.18 192	0.35 181	0.29 182	0.25 177	0.36 286	0.25 219	0.17 181	0.25 144	0.17 153	0.06 23	0.09 223	0.08 146	0.08 192	0.08 150	0.11 201

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

FENet	0.22 201	0.13 147	0.48 189	0.22 179	0.12 105	0.27 266	0.18 192	0.43 277	0.37 286	0.31 271	0.32 233	0.29 269	0.23 265	0.27 176	0.24 292	0.10 310	0.07 121	0.09 228	0.09 274	0.09 223	0.11 201

CFNet-ft	0.26 310	0.21 342	0.51 249	0.19 56	0.16 292	0.31 341	0.21 296	0.40 245	0.37 286	0.29 232	0.40 332	0.46 421	0.27 326	0.49 340	0.28 336	0.12 389	0.07 121	0.12 393	0.11 362	0.12 377	0.11 201

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

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

MSMDNet	0.23 234	0.14 191	0.49 209	0.20 96	0.13 154	0.28 284	0.17 140	0.47 325	0.47 402	0.30 255	0.36 286	0.37 348	0.24 287	0.29 218	0.21 247	0.09 245	0.07 121	0.09 228	0.08 192	0.11 336	0.11 201

CFNet_RVC	0.26 310	0.21 342	0.51 249	0.19 56	0.16 292	0.31 341	0.21 296	0.40 245	0.37 286	0.29 232	0.40 332	0.46 421	0.27 326	0.49 340	0.28 336	0.12 389	0.07 121	0.12 393	0.11 362	0.12 377	0.11 201

ccs_rob	0.23 234	0.14 191	0.48 189	0.20 96	0.13 154	0.27 266	0.17 140	0.46 314	0.45 378	0.30 255	0.37 297	0.38 354	0.23 265	0.30 233	0.22 264	0.09 245	0.06 48	0.11 358	0.08 192	0.12 377	0.11 201

HITNet	0.22 201	0.23 377	0.60 351	0.20 96	0.09 10	0.27 266	0.15 79	0.45 307	0.33 233	0.29 232	0.33 253	0.27 243	0.22 253	0.29 218	0.27 328	0.07 62	0.05 4	0.07 70	0.06 56	0.09 223	0.11 201
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
iResNetv2_ROB	0.29 367	0.37 476	0.92 467	0.24 276	0.13 154	0.30 320	0.19 235	0.55 413	0.51 435	0.39 404	0.46 401	0.39 368	0.27 326	0.36 291	0.30 352	0.09 245	0.06 48	0.07 70	0.05 21	0.13 391	0.11 201

StereoDRNet-Refined	0.28 347	0.19 321	0.47 174	0.25 312	0.14 193	0.36 402	0.21 296	0.49 346	0.43 355	0.46 460	0.52 432	0.42 394	0.30 374	0.46 333	0.38 406	0.10 310	0.07 121	0.11 358	0.11 362	0.10 284	0.11 201
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
DLCB_ROB	0.30 380	0.20 334	0.45 154	0.28 417	0.17 322	0.37 410	0.25 396	0.50 354	0.45 378	0.46 460	0.47 409	0.51 449	0.34 414	0.56 378	0.38 406	0.10 310	0.10 255	0.11 358	0.11 362	0.10 284	0.11 201

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

2.25w	0.13 17	0.10 36	0.24 22	0.17 9	0.09 10	0.15 22	0.10 7	0.20 18	0.19 44	0.14 49	0.18 94	0.09 15	0.10 39	0.23 117	0.15 108	0.05 1	0.17 413	0.05 1	0.08 192	0.05 3	0.12 251

2.5w	0.13 17	0.10 36	0.23 19	0.18 27	0.09 10	0.15 22	0.15 79	0.21 24	0.16 18	0.12 21	0.13 32	0.10 27	0.09 17	0.21 75	0.12 10	0.05 1	0.19 437	0.05 1	0.07 118	0.05 3	0.12 251

G2L-ROB	0.25 287	0.21 342	0.56 312	0.19 56	0.12 105	0.28 284	0.21 296	0.48 336	0.34 244	0.35 347	0.31 223	0.41 381	0.23 265	0.51 350	0.31 362	0.09 245	0.06 48	0.07 70	0.06 56	0.09 223	0.12 251

LG-G_1	0.12 9	0.08 3	0.28 53	0.20 96	0.09 10	0.21 156	0.09 2	0.20 18	0.12 3	0.11 10	0.10 11	0.11 42	0.10 39	0.22 95	0.11 1	0.07 62	0.09 223	0.06 22	0.05 21	0.06 34	0.12 251

LG-G	0.12 9	0.08 3	0.28 53	0.20 96	0.09 10	0.21 156	0.09 2	0.20 18	0.12 3	0.11 10	0.10 11	0.11 42	0.10 39	0.22 95	0.11 1	0.07 62	0.09 223	0.06 22	0.05 21	0.06 34	0.12 251

coex_refinement	0.28 347	0.22 361	0.50 231	0.23 230	0.15 254	0.31 341	0.20 270	0.51 364	0.43 355	0.35 347	0.42 351	0.45 413	0.27 326	0.56 378	0.41 416	0.10 310	0.07 121	0.07 70	0.07 118	0.11 336	0.12 251

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

EKT-Stereo	0.39 441	0.13 147	0.53 281	0.42 519	3.94 571	0.22 185	0.17 140	0.38 218	0.30 198	0.21 131	0.20 112	0.23 190	0.15 147	0.30 233	0.18 180	0.10 310	0.08 183	0.09 228	0.08 192	0.09 223	0.12 251

CBFPSM	0.28 347	0.23 377	0.76 417	0.21 129	0.14 193	0.38 416	0.26 407	0.42 268	0.37 286	0.34 329	0.36 286	0.55 466	0.38 436	0.33 264	0.40 412	0.08 173	0.08 183	0.07 70	0.08 192	0.09 223	0.12 251

iinet-f	0.31 391	0.23 377	1.16 503	0.20 96	0.16 292	0.44 446	0.23 358	0.47 325	0.38 296	0.36 360	0.44 375	0.41 381	0.35 421	0.36 291	0.43 424	0.10 310	0.09 223	0.08 146	0.08 192	0.13 391	0.12 251

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

CASS	0.22 201	0.16 256	0.40 121	0.26 352	0.12 105	0.29 307	0.19 235	0.40 245	0.32 217	0.34 329	0.35 271	0.25 219	0.25 300	0.26 164	0.21 247	0.13 411	0.08 183	0.11 358	0.09 274	0.11 336	0.12 251
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
DisPM	0.20 151	0.11 68	0.52 270	0.24 276	0.13 154	0.18 82	0.19 235	0.30 124	0.31 207	0.33 309	0.34 263	0.23 190	0.16 164	0.34 279	0.17 153	0.09 245	0.06 48	0.09 228	0.08 192	0.08 150	0.12 251

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

AASNet	0.29 367	0.27 421	0.67 384	0.26 352	0.18 350	0.34 380	0.21 296	0.64 490	0.49 423	0.36 360	0.41 343	0.32 308	0.26 318	0.33 264	0.39 410	0.12 389	0.09 223	0.10 301	0.08 192	0.14 414	0.12 251

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

PFNet+	0.21 183	0.11 68	0.54 293	0.22 179	0.12 105	0.17 58	0.18 192	0.31 140	0.36 271	0.33 309	0.32 233	0.24 207	0.16 164	0.33 264	0.18 180	0.10 310	0.07 121	0.11 358	0.10 328	0.08 150	0.12 251

HHNet	0.23 234	0.12 114	0.66 381	0.19 56	0.18 350	0.20 130	0.20 270	0.36 193	0.32 217	0.33 309	0.59 465	0.19 143	0.21 246	0.24 128	0.31 362	0.08 173	0.06 48	0.09 228	0.07 118	0.08 150	0.12 251

PSM-softLoss	0.22 201	0.11 68	0.53 281	0.25 312	0.12 105	0.20 130	0.17 140	0.39 236	0.29 182	0.29 232	0.32 233	0.24 207	0.16 164	0.53 361	0.21 247	0.09 245	0.06 48	0.10 301	0.09 274	0.08 150	0.12 251

KMStereo	0.22 201	0.11 68	0.53 281	0.25 312	0.12 105	0.20 130	0.17 140	0.39 236	0.29 182	0.29 232	0.32 233	0.24 207	0.16 164	0.53 361	0.21 247	0.09 245	0.06 48	0.10 301	0.09 274	0.08 150	0.12 251

raft+_RVC	0.21 183	0.21 342	0.46 168	0.22 179	0.35 512	0.21 156	0.16 110	0.39 236	0.35 255	0.22 149	0.28 190	0.20 155	0.15 147	0.25 144	0.20 225	0.08 173	0.16 389	0.08 146	0.07 118	0.07 93	0.12 251

GES	0.23 234	0.14 191	0.54 293	0.21 129	0.14 193	0.28 284	0.19 235	0.51 364	0.35 255	0.31 271	0.36 286	0.25 219	0.24 287	0.30 233	0.23 283	0.11 349	0.09 223	0.08 146	0.08 192	0.10 284	0.12 251

HGLStereo	0.29 367	0.19 321	0.60 351	0.24 276	0.21 417	0.33 365	0.23 358	0.52 371	0.44 367	0.36 360	0.49 419	0.41 381	0.35 421	0.46 333	0.34 387	0.11 349	0.11 287	0.09 228	0.09 274	0.11 336	0.12 251

DMCA	0.24 262	0.18 309	0.51 249	0.23 230	0.14 193	0.27 266	0.20 270	0.45 307	0.40 322	0.32 296	0.33 253	0.33 315	0.25 300	0.27 176	0.30 352	0.11 349	0.08 183	0.10 301	0.08 192	0.11 336	0.12 251

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

NLCA_NET_v2_RVC	0.29 367	0.24 388	0.81 433	0.26 352	0.18 350	0.30 320	0.22 330	0.52 371	0.41 332	0.38 386	0.42 351	0.42 394	0.28 348	0.46 333	0.31 362	0.11 349	0.08 183	0.10 301	0.11 362	0.10 284	0.12 251
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
AANet_RVC	0.33 404	0.31 443	0.69 391	0.23 230	0.14 193	0.30 320	0.23 358	0.49 346	0.55 460	0.39 404	0.60 469	0.43 401	0.30 374	0.88 497	0.54 463	0.11 349	0.08 183	0.07 70	0.07 118	0.10 284	0.12 251

MonSter	0.13 17	0.09 15	0.20 6	0.17 9	0.09 10	0.15 22	0.12 23	0.25 70	0.20 54	0.09 1	0.11 15	0.08 1	0.07 2	0.20 65	0.13 37	0.05 1	0.24 489	0.05 1	0.09 274	0.05 3	0.13 278

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

tg	0.18 98	0.15 224	0.34 87	0.22 179	0.11 68	0.23 204	0.15 79	0.35 181	0.27 154	0.20 124	0.25 163	0.20 155	0.12 86	0.25 144	0.16 130	0.07 62	0.07 121	0.09 228	0.09 274	0.08 150	0.13 278

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

model_zeroshot	0.21 183	0.14 191	0.51 249	0.34 482	0.18 350	0.26 259	0.16 110	0.41 263	0.24 102	0.33 309	0.20 112	0.25 219	0.12 86	0.26 164	0.16 130	0.09 245	0.21 456	0.07 70	0.08 192	0.07 93	0.13 278

tta	0.27 338	0.13 147	0.47 174	0.20 96	0.10 41	0.28 284	0.19 235	0.54 395	0.48 410	0.35 347	0.42 351	0.31 297	0.27 326	0.60 398	0.34 387	0.10 310	0.16 389	0.08 146	0.09 274	0.08 150	0.13 278

qqq1	0.26 310	0.13 147	0.47 174	0.20 96	0.10 41	0.28 284	0.19 235	0.54 395	0.48 410	0.35 347	0.42 351	0.31 297	0.27 326	0.60 398	0.21 247	0.10 310	0.16 389	0.07 70	0.07 118	0.08 150	0.13 278

fff1	0.26 310	0.13 147	0.47 174	0.20 96	0.10 41	0.28 284	0.19 235	0.54 395	0.48 410	0.35 347	0.42 351	0.31 297	0.27 326	0.60 398	0.21 247	0.10 310	0.16 389	0.07 70	0.07 118	0.08 150	0.13 278

CFNet_ucs	0.25 287	0.14 191	0.51 249	0.20 96	0.15 254	0.29 307	0.18 192	0.51 364	0.46 389	0.32 296	0.42 351	0.38 354	0.23 265	0.31 245	0.22 264	0.11 349	0.08 183	0.12 393	0.09 274	0.13 391	0.13 278

RAFT+CT+SA	0.23 234	0.24 388	0.48 189	0.25 312	0.18 350	0.23 204	0.29 437	0.42 268	0.38 296	0.24 165	0.39 323	0.20 155	0.17 181	0.34 279	0.17 153	0.07 62	0.07 121	0.09 228	0.12 405	0.09 223	0.13 278

PSMNet-ADL	0.26 310	0.16 256	0.39 112	0.27 389	0.14 193	0.32 358	0.22 330	0.45 307	0.37 286	0.28 208	0.34 263	0.41 381	0.28 348	0.61 404	0.32 371	0.11 349	0.10 255	0.09 228	0.11 362	0.10 284	0.13 278

NF-Stereo	0.22 201	0.11 68	0.52 270	0.25 312	0.12 105	0.21 156	0.18 192	0.40 245	0.35 255	0.28 208	0.30 212	0.22 176	0.17 181	0.52 358	0.21 247	0.09 245	0.06 48	0.09 228	0.08 192	0.08 150	0.13 278

OCTAStereo	0.22 201	0.11 68	0.52 270	0.25 312	0.12 105	0.21 156	0.18 192	0.40 245	0.35 255	0.28 208	0.30 212	0.22 176	0.17 181	0.51 350	0.21 247	0.09 245	0.06 48	0.09 228	0.08 192	0.08 150	0.13 278

RE-Stereo	0.22 201	0.11 68	0.52 270	0.25 312	0.12 105	0.21 156	0.18 192	0.40 245	0.35 255	0.28 208	0.30 212	0.22 176	0.17 181	0.51 350	0.21 247	0.09 245	0.06 48	0.09 228	0.08 192	0.08 150	0.13 278

TVStereo	0.22 201	0.11 68	0.52 270	0.25 312	0.12 105	0.21 156	0.18 192	0.40 245	0.35 255	0.28 208	0.30 212	0.22 176	0.17 181	0.51 350	0.21 247	0.09 245	0.06 48	0.09 228	0.08 192	0.08 150	0.13 278

RAFT	0.24 262	0.24 388	0.46 168	0.27 389	0.15 254	0.26 259	0.26 407	0.37 207	0.31 207	0.34 329	0.34 263	0.41 381	0.22 253	0.30 233	0.18 180	0.08 173	0.15 376	0.11 358	0.10 328	0.11 336	0.13 278

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

Anonymous3	0.24 262	0.19 321	0.76 417	0.27 389	0.18 350	0.41 432	0.24 382	0.45 307	0.36 271	0.23 157	0.27 184	0.20 155	0.18 209	0.28 197	0.19 206	0.12 389	0.11 287	0.10 301	0.10 328	0.11 336	0.13 278

BEATNet_4x	0.25 287	0.25 403	0.66 381	0.23 230	0.10 41	0.29 307	0.14 57	0.49 346	0.34 244	0.31 271	0.35 271	0.32 308	0.26 318	0.34 279	0.33 380	0.08 173	0.06 48	0.08 146	0.07 118	0.11 336	0.13 278

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

UCFNet_RVC	0.25 287	0.21 342	0.49 209	0.19 56	0.15 254	0.34 380	0.18 192	0.47 325	0.36 271	0.30 255	0.35 271	0.40 372	0.26 318	0.35 286	0.24 292	0.13 411	0.08 183	0.13 419	0.14 454	0.13 391	0.13 278

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

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

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

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

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

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

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

FACV-RUCA	0.22 201	0.15 224	0.38 106	0.24 276	0.23 444	0.26 259	0.19 235	0.41 263	0.35 255	0.26 187	0.32 233	0.22 176	0.25 300	0.24 128	0.19 206	0.10 310	0.07 121	0.15 460	0.08 192	0.16 434	0.14 304

rvit_stereo_0075_2	0.25 287	0.18 309	0.65 376	0.27 389	0.22 432	0.22 185	0.15 79	0.41 263	0.36 271	0.27 198	0.37 297	0.29 269	0.21 246	0.29 218	0.20 225	0.17 474	0.12 307	0.19 492	0.12 405	0.14 414	0.14 304

testlalala_base	0.23 234	0.14 191	0.48 189	0.26 352	0.16 292	0.25 242	0.17 140	0.37 207	0.19 44	0.20 124	0.26 171	0.17 122	0.14 132	0.19 46	0.18 180	0.42 538	0.23 477	0.07 70	0.06 56	0.50 532	0.14 304

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

test_5	0.25 287	0.25 403	0.57 322	0.27 389	0.18 350	0.25 242	0.29 437	0.42 268	0.39 312	0.29 232	0.40 332	0.27 243	0.23 265	0.35 286	0.19 206	0.07 62	0.07 121	0.09 228	0.09 274	0.10 284	0.14 304

iRaft-Stereo_5w	0.25 287	0.24 388	0.50 231	0.23 230	0.18 350	0.19 99	0.19 235	0.39 236	0.35 255	0.28 208	0.36 286	0.34 323	0.23 265	0.66 433	0.28 336	0.07 62	0.07 121	0.08 146	0.07 118	0.09 223	0.14 304

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

iRaftStereo_RVC	0.17 89	0.16 256	0.35 93	0.21 129	0.11 68	0.20 130	0.17 140	0.34 172	0.25 126	0.20 124	0.25 163	0.19 143	0.12 86	0.21 75	0.16 130	0.07 62	0.12 307	0.10 301	0.09 274	0.09 223	0.14 304

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

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

TDLM	0.32 397	0.27 421	0.52 270	0.30 444	0.15 254	0.33 365	0.32 460	0.54 395	0.50 429	0.44 447	0.43 365	0.39 368	0.30 374	0.92 509	0.30 352	0.14 436	0.09 223	0.13 419	0.12 405	0.13 391	0.14 304

DeepPruner_ROB	0.28 347	0.25 403	0.64 371	0.22 179	0.16 292	0.30 320	0.21 296	0.54 395	0.33 233	0.36 360	0.38 305	0.38 354	0.26 318	0.45 331	0.28 336	0.15 450	0.11 287	0.11 358	0.11 362	0.14 414	0.14 304

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

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

4w-stereo	0.13 17	0.11 68	0.31 70	0.17 9	0.10 41	0.15 22	0.10 7	0.20 18	0.14 10	0.13 29	0.12 22	0.08 1	0.12 86	0.23 117	0.13 37	0.05 1	0.18 425	0.05 1	0.08 192	0.05 3	0.15 320

fffy	0.15 55	0.14 191	0.31 70	0.21 129	0.14 193	0.19 99	0.18 192	0.24 55	0.19 44	0.13 29	0.17 83	0.15 99	0.13 115	0.25 144	0.15 108	0.06 23	0.08 183	0.08 146	0.06 56	0.07 93	0.15 320

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

DCVSM-stereo	0.25 287	0.14 191	0.53 281	0.21 129	0.14 193	0.27 266	0.14 57	0.35 181	0.35 255	0.42 430	0.33 253	0.46 421	0.30 374	0.31 245	0.27 328	0.11 349	0.10 255	0.12 393	0.10 328	0.12 377	0.15 320

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

test_sample3	0.25 287	0.14 191	0.52 270	0.20 96	0.12 105	0.33 365	0.20 270	0.53 381	0.38 296	0.32 296	0.35 271	0.29 269	0.24 287	0.54 367	0.25 306	0.10 310	0.14 345	0.09 228	0.09 274	0.11 336	0.15 320

MIM_Stereo	0.20 151	0.17 287	0.55 302	0.20 96	0.21 417	0.17 58	0.14 57	0.37 207	0.27 154	0.28 208	0.35 271	0.23 190	0.13 115	0.28 197	0.16 130	0.06 23	0.08 183	0.09 228	0.08 192	0.08 150	0.15 320

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

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

GrayStereo	0.26 310	0.10 36	0.45 154	0.27 389	0.14 193	0.23 204	0.46 511	0.36 193	0.33 233	0.40 413	0.47 409	0.30 287	0.78 525	0.29 218	0.17 153	0.07 62	0.06 48	0.08 146	0.09 274	0.07 93	0.15 320

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

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

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

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

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

CVANet_RVC	0.34 414	0.25 403	0.77 423	0.27 389	0.17 322	0.34 380	0.28 431	0.55 413	0.50 429	0.43 441	0.46 401	0.44 407	0.31 391	0.90 502	0.27 328	0.15 450	0.10 255	0.14 443	0.14 454	0.15 426	0.15 320

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

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

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

DDVS	0.26 310	0.16 256	0.45 154	0.25 312	0.17 322	0.34 380	0.21 296	0.43 277	0.31 207	0.34 329	0.41 343	0.47 431	0.21 246	0.52 358	0.29 349	0.11 349	0.09 223	0.11 358	0.09 274	0.13 391	0.16 336

test_sample6	0.27 338	0.15 224	0.50 231	0.22 179	0.12 105	0.30 320	0.22 330	0.54 395	0.39 312	0.34 329	0.44 375	0.29 269	0.25 300	0.58 385	0.26 317	0.11 349	0.14 345	0.10 301	0.10 328	0.11 336	0.16 336

test_sample5	0.26 310	0.14 191	0.51 249	0.21 129	0.12 105	0.31 341	0.21 296	0.53 381	0.38 296	0.33 309	0.43 365	0.29 269	0.25 300	0.56 378	0.24 292	0.10 310	0.14 345	0.10 301	0.10 328	0.11 336	0.16 336

test_sample4	0.26 310	0.14 191	0.53 281	0.21 129	0.12 105	0.32 358	0.21 296	0.53 381	0.38 296	0.33 309	0.38 305	0.28 256	0.25 300	0.54 367	0.25 306	0.10 310	0.14 345	0.10 301	0.09 274	0.11 336	0.16 336

MyStereo8	0.25 287	0.20 334	0.69 391	0.24 276	0.17 322	0.31 341	0.16 110	0.50 354	0.32 217	0.29 232	0.38 305	0.25 219	0.19 231	0.33 264	0.29 349	0.08 173	0.20 451	0.08 146	0.08 192	0.10 284	0.16 336

SMFormer	0.27 338	0.13 147	0.47 174	0.20 96	0.10 41	0.28 284	0.19 235	0.54 395	0.48 410	0.35 347	0.42 351	0.31 297	0.27 326	0.60 398	0.34 387	0.10 310	0.16 389	0.08 146	0.09 274	0.10 284	0.16 336

DualNet	0.26 310	0.14 191	0.51 249	0.21 129	0.12 105	0.31 341	0.21 296	0.53 381	0.38 296	0.34 329	0.44 375	0.29 269	0.25 300	0.56 378	0.24 292	0.10 310	0.14 345	0.10 301	0.10 328	0.11 336	0.16 336

LL-Strereo2	0.21 183	0.25 403	0.53 281	0.32 466	0.20 401	0.25 242	0.14 57	0.32 147	0.25 126	0.25 177	0.20 112	0.24 207	0.12 86	0.28 197	0.18 180	0.07 62	0.07 121	0.12 393	0.09 274	0.09 223	0.16 336

CAS	0.16 75	0.07 1	0.29 55	0.42 519	0.17 322	0.20 130	0.18 192	0.23 38	0.20 54	0.15 67	0.19 104	0.11 42	0.10 39	0.15 6	0.14 73	0.31 525	0.04 1	0.06 22	0.04 1	0.06 34	0.16 336

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

RAFT + AFF	0.30 380	0.33 454	0.76 417	0.25 312	0.17 322	0.30 320	0.33 466	0.55 413	0.42 344	0.28 208	0.30 212	0.31 297	0.31 391	0.64 423	0.32 371	0.09 245	0.11 287	0.11 358	0.10 328	0.12 377	0.16 336

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

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

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

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

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

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

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

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

AIO-Stereo-zeroshot	0.26 310	0.15 224	0.96 476	0.21 129	0.25 471	0.30 320	0.21 296	0.54 395	0.28 164	0.25 177	0.29 198	0.46 421	0.23 265	0.28 197	0.20 225	0.08 173	0.10 255	0.08 146	0.12 405	0.11 336	0.17 356

anonymousa	0.26 310	0.13 147	0.56 312	0.29 433	0.30 496	0.31 341	0.20 270	0.38 218	0.36 271	0.33 309	0.51 425	0.41 381	0.27 326	0.25 144	0.24 292	0.08 173	0.18 425	0.09 228	0.18 491	0.08 150	0.17 356

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

sAnonymous2	0.21 183	0.24 388	0.79 428	0.24 276	0.17 322	0.22 185	0.20 270	0.36 193	0.29 182	0.17 91	0.19 104	0.17 122	0.16 164	0.18 32	0.15 108	0.10 310	0.07 121	0.09 228	0.08 192	0.23 496	0.18 361

CroCo_RVC	0.21 183	0.24 388	0.79 428	0.24 276	0.17 322	0.22 185	0.20 270	0.36 193	0.29 182	0.17 91	0.19 104	0.17 122	0.16 164	0.18 32	0.15 108	0.10 310	0.07 121	0.09 228	0.08 192	0.23 496	0.18 361

pcwnet_v2	0.32 397	0.16 256	1.22 514	0.23 230	0.19 377	0.32 358	0.19 235	0.61 473	0.61 481	0.37 377	0.45 389	0.35 337	0.29 368	0.37 301	0.26 317	0.14 436	0.11 287	0.12 393	0.11 362	0.14 414	0.18 361

FADNet-RVC-Resample	0.31 391	0.32 450	1.16 503	0.27 389	0.17 322	0.33 365	0.21 296	0.49 346	0.40 322	0.36 360	0.38 305	0.34 323	0.27 326	0.54 367	0.27 328	0.10 310	0.10 255	0.14 443	0.13 437	0.13 391	0.18 361

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

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

Abc-Net	0.42 462	0.31 443	0.87 455	0.32 466	0.29 491	0.47 463	0.37 482	0.68 508	0.53 447	0.42 430	0.58 461	0.57 473	0.52 490	0.75 464	0.54 463	0.18 485	0.14 345	0.18 485	0.25 518	0.17 449	0.18 361
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
DeepPrunerF	0.46 479	0.37 476	1.50 532	0.34 482	0.30 496	0.36 402	0.37 482	0.64 490	1.15 549	0.41 425	0.45 389	0.40 372	0.41 452	0.82 486	0.53 459	0.18 485	0.14 345	0.23 506	0.21 499	0.17 449	0.18 361

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

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

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

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

ETE_ROB	0.36 424	0.32 450	0.64 371	0.30 444	0.18 350	0.40 427	0.38 490	0.59 453	0.49 423	0.50 478	0.52 432	0.62 491	0.37 431	0.58 385	0.43 424	0.13 411	0.10 255	0.14 443	0.12 405	0.17 449	0.18 361

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

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

IGEV-RUCA	0.21 183	0.09 15	0.26 37	0.20 96	0.19 377	0.28 284	0.23 358	0.24 55	0.22 78	0.21 131	0.23 148	0.29 269	0.48 480	0.26 164	0.19 206	0.09 245	0.08 183	0.18 485	0.14 454	0.18 465	0.19 375

mms	0.15 55	0.14 191	0.25 31	0.20 96	0.15 254	0.17 58	0.17 140	0.21 24	0.19 44	0.14 49	0.18 94	0.14 85	0.09 17	0.26 164	0.15 108	0.06 23	0.07 121	0.08 146	0.06 56	0.07 93	0.19 375

GCAP-BAT	0.20 151	0.12 114	0.48 189	0.25 312	0.17 322	0.24 226	0.16 110	0.32 147	0.21 70	0.28 208	0.30 212	0.26 238	0.12 86	0.28 197	0.19 206	0.07 62	0.25 492	0.07 70	0.08 192	0.06 34	0.19 375

test_sample2	0.23 234	0.12 114	0.39 112	0.20 96	0.11 68	0.28 284	0.22 330	0.45 307	0.33 233	0.27 198	0.34 263	0.30 287	0.25 300	0.46 333	0.23 283	0.09 245	0.15 376	0.09 228	0.08 192	0.10 284	0.19 375

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

TRStereo	0.22 201	0.21 342	0.62 361	0.40 510	0.19 377	0.22 185	0.16 110	0.58 444	0.30 198	0.21 131	0.21 130	0.22 176	0.13 115	0.27 176	0.14 73	0.09 245	0.09 223	0.09 228	0.11 362	0.06 34	0.19 375

FTStereo	0.28 347	0.11 68	0.56 312	0.24 276	0.13 154	0.21 156	0.52 523	0.36 193	0.28 164	0.38 386	0.94 523	0.30 287	0.56 499	0.33 264	0.18 180	0.08 173	0.06 48	0.09 228	0.08 192	0.08 150	0.19 375

GMM-Stereo	0.22 201	0.10 36	0.56 312	0.23 230	0.13 154	0.24 226	0.24 382	0.38 218	0.29 182	0.31 271	0.44 375	0.27 243	0.21 246	0.31 245	0.17 153	0.07 62	0.05 4	0.10 301	0.09 274	0.08 150	0.19 375

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

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

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

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

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

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

CBMV	0.36 424	0.25 403	0.61 357	0.24 276	0.14 193	0.42 437	0.33 466	0.56 422	0.52 446	0.54 494	0.52 432	0.51 449	0.58 502	0.63 418	0.43 424	0.15 450	0.16 389	0.18 485	0.16 475	0.13 391	0.19 375
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
MeshStereo	0.60 512	0.31 443	0.71 404	0.22 179	0.17 322	0.66 511	0.36 480	0.81 531	0.63 487	1.48 561	1.32 540	1.65 548	0.83 530	1.18 533	0.74 493	0.17 474	0.17 413	0.17 477	0.14 454	0.17 449	0.19 375
C. Zhang, Z. Li, Y. Cheng, R. Cai, H. Chao, Y. Rui: MeshStereo: A Global Stereo Model with Mesh Alignment Regularization for View Interpolation. ICCV 2015
zh-sn7	0.52 495	0.64 530	1.77 542	0.30 444	0.20 401	0.47 463	0.40 497	0.60 465	0.65 490	0.53 490	0.82 511	0.52 456	0.59 504	1.10 527	0.96 512	0.13 411	0.13 327	0.13 419	0.13 437	0.17 449	0.20 392

AIO-Stereo-zeroshot1	0.28 347	0.17 287	0.96 476	0.29 433	0.31 503	0.29 307	0.21 296	0.53 381	0.28 164	0.27 198	0.55 448	0.41 381	0.18 209	0.30 233	0.22 264	0.08 173	0.10 255	0.08 146	0.13 437	0.12 377	0.20 392

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

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

Prome-Stereo	0.22 201	0.10 36	0.43 143	0.24 276	0.13 154	0.23 204	0.23 358	0.37 207	0.27 154	0.33 309	0.58 461	0.24 207	0.28 348	0.30 233	0.16 130	0.07 62	0.05 4	0.08 146	0.07 118	0.08 150	0.20 392

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

FADNet-RVC	0.34 414	0.43 497	0.97 478	0.25 312	0.20 401	0.33 365	0.20 270	0.51 364	0.42 344	0.34 329	0.40 332	0.41 381	0.29 368	0.65 427	0.36 398	0.14 436	0.14 345	0.14 443	0.15 465	0.19 474	0.20 392

PA-Net	0.40 452	0.35 467	1.05 487	0.32 466	0.28 481	0.39 421	0.43 505	0.53 381	0.56 465	0.35 347	0.43 365	0.41 381	0.36 426	0.83 490	0.61 477	0.12 389	0.23 477	0.16 468	0.23 511	0.13 391	0.20 392
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
CBMV_ROB	0.36 424	0.21 342	0.57 322	0.22 179	0.14 193	0.35 395	0.20 270	0.55 413	0.47 402	0.52 484	0.58 461	0.45 413	0.53 495	0.75 464	0.50 451	0.18 485	0.19 437	0.23 506	0.21 499	0.15 426	0.20 392

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

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

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

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

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

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

PSM-AAD	0.26 310	0.11 68	0.43 143	0.24 276	0.12 105	0.27 266	0.37 482	0.36 193	0.30 198	0.36 360	0.39 323	0.28 256	0.77 524	0.30 233	0.16 130	0.07 62	0.06 48	0.12 393	0.11 362	0.09 223	0.21 402

FADNet	0.34 414	0.43 497	0.88 461	0.24 276	0.22 432	0.37 410	0.19 235	0.56 422	0.49 423	0.32 296	0.36 286	0.43 401	0.32 404	0.65 427	0.30 352	0.17 474	0.16 389	0.14 443	0.16 475	0.25 502	0.21 402

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

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

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

DANet	0.37 431	0.25 403	0.67 384	0.37 494	0.22 432	0.42 437	0.25 396	0.50 354	0.44 367	0.52 484	0.50 422	0.59 479	0.42 458	0.78 474	0.53 459	0.13 411	0.12 307	0.14 443	0.12 405	0.17 449	0.21 402
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
CSAN	0.55 501	0.47 503	1.19 511	0.37 494	0.23 444	0.57 495	0.61 531	0.65 496	0.72 507	0.65 510	0.78 506	0.66 506	0.65 519	1.41 546	0.77 496	0.21 499	0.17 413	0.20 497	0.21 499	0.18 465	0.21 402

SGM-Forest	0.42 462	0.44 500	0.92 467	0.24 276	0.16 292	0.45 454	0.40 497	0.58 444	0.50 429	0.54 494	0.63 481	0.52 456	0.51 488	0.91 504	0.66 485	0.17 474	0.17 413	0.17 477	0.15 465	0.15 426	0.21 402
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
test_sample1	0.24 262	0.13 147	0.40 121	0.20 96	0.13 154	0.29 307	0.19 235	0.43 277	0.30 198	0.27 198	0.34 263	0.31 297	0.28 348	0.45 331	0.27 328	0.09 245	0.16 389	0.08 146	0.08 192	0.09 223	0.22 415

LL-Strereo	0.32 397	0.33 454	0.77 423	0.26 352	0.24 458	0.22 185	0.23 358	0.58 444	0.44 367	0.35 347	0.32 233	0.41 381	0.40 447	0.93 511	0.25 306	0.08 173	0.13 327	0.11 358	0.09 274	0.09 223	0.22 415

ProNet	0.16 75	0.13 147	0.36 99	0.21 129	0.15 254	0.20 130	0.19 235	0.29 108	0.23 91	0.14 49	0.13 32	0.13 63	0.12 86	0.25 144	0.13 37	0.06 23	0.09 223	0.07 70	0.06 56	0.07 93	0.22 415

LCNet	0.22 201	0.12 114	0.42 137	0.26 352	0.12 105	0.23 204	0.19 235	0.36 193	0.28 164	0.28 208	0.35 271	0.26 238	0.30 374	0.35 286	0.17 153	0.07 62	0.05 4	0.09 228	0.10 328	0.13 391	0.22 415

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

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

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

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

PSMNet-RUCA	0.39 441	0.47 503	0.84 446	0.46 526	0.41 525	0.34 380	0.26 407	0.59 453	0.46 389	0.40 413	0.51 425	0.44 407	0.33 412	0.43 321	0.31 362	0.25 512	0.14 345	0.33 527	0.21 499	0.32 523	0.23 423

ACVNet-DCA	0.21 183	0.16 256	0.50 231	0.27 389	0.13 154	0.31 341	0.19 235	0.43 277	0.32 217	0.21 131	0.20 112	0.13 63	0.17 181	0.28 197	0.12 10	0.08 173	0.28 508	0.08 146	0.06 56	0.09 223	0.23 423

xx1	0.23 234	0.16 256	0.50 231	0.27 389	0.13 154	0.31 341	0.19 235	0.39 236	0.48 410	0.21 131	0.20 112	0.28 256	0.25 300	0.28 197	0.12 10	0.08 173	0.28 508	0.10 301	0.11 362	0.09 223	0.23 423

1test111	0.22 201	0.16 256	0.50 231	0.27 389	0.13 154	0.31 341	0.19 235	0.43 277	0.32 217	0.21 131	0.20 112	0.13 63	0.17 181	0.36 291	0.28 336	0.08 173	0.28 508	0.08 146	0.06 56	0.09 223	0.23 423

11t1	0.21 183	0.12 114	0.45 154	0.20 96	0.15 254	0.27 266	0.17 140	0.37 207	0.28 164	0.27 198	0.25 163	0.24 207	0.23 265	0.28 197	0.25 306	0.09 245	0.19 437	0.07 70	0.07 118	0.09 223	0.23 423

mmx	0.37 431	0.17 287	0.84 446	0.21 129	0.13 154	0.29 307	0.21 296	0.57 431	0.48 410	0.31 271	0.44 375	0.34 323	0.24 287	0.91 504	1.30 535	0.10 310	0.20 451	0.12 393	0.11 362	0.11 336	0.23 423

1111x	0.39 441	0.17 287	0.80 432	0.23 230	0.15 254	0.33 365	0.27 416	0.62 481	0.48 410	0.32 296	0.43 365	0.40 372	0.29 368	0.86 494	1.60 550	0.09 245	0.23 477	0.09 228	0.12 405	0.10 284	0.23 423

xxx	0.37 431	0.17 287	0.84 446	0.21 129	0.13 154	0.29 307	0.21 296	0.57 431	0.48 410	0.31 271	0.44 375	0.34 323	0.24 287	0.91 504	1.30 535	0.10 310	0.20 451	0.12 393	0.11 362	0.11 336	0.23 423

qqq	0.24 262	0.16 256	0.46 168	0.20 96	0.15 254	0.23 204	0.20 270	0.43 277	0.32 217	0.26 187	0.31 223	0.28 256	0.25 300	0.36 291	0.28 336	0.08 173	0.22 467	0.10 301	0.11 362	0.09 223	0.23 423

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

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

GANetREF_RVC	0.45 471	0.52 511	0.87 455	0.39 505	0.20 401	0.51 479	0.50 520	0.68 508	0.67 495	0.47 466	0.46 401	0.50 446	0.43 462	0.91 504	0.40 412	0.28 520	0.21 456	0.32 524	0.19 493	0.28 516	0.23 423
Zhang, Feihu and Prisacariu, Victor and Yang, Ruigang and Torr, Philip HS: GA-Net: Guided Aggregation Net for End- to-end Stereo Matching. CVPR 2019
FBW_ROB	0.46 479	0.34 463	0.71 404	0.32 466	0.20 401	0.51 479	0.32 460	0.73 521	0.63 487	0.60 504	0.57 458	0.65 502	0.44 465	1.42 547	0.62 478	0.14 436	0.17 413	0.22 504	0.16 475	0.17 449	0.23 423

IGEV-BASED-STEREO-	0.20 151	0.74 539	0.71 404	0.17 9	0.08 4	0.15 22	0.15 79	0.19 16	0.18 33	0.13 29	0.12 22	0.10 27	0.08 6	0.16 11	0.14 73	0.34 528	0.12 307	0.08 146	0.07 118	0.11 336	0.24 436

AIO-Stereo	0.16 75	0.12 114	0.29 55	0.30 444	0.20 401	0.16 41	0.14 57	0.28 89	0.22 78	0.14 49	0.15 66	0.13 63	0.08 6	0.20 65	0.15 108	0.06 23	0.16 389	0.07 70	0.08 192	0.06 34	0.24 436

ttt	0.33 404	0.14 191	0.54 293	0.22 179	0.14 193	0.30 320	0.22 330	0.59 453	0.51 435	0.31 271	0.46 401	0.30 287	0.23 265	0.71 451	1.07 523	0.13 411	0.22 467	0.10 301	0.11 362	0.12 377	0.24 436

ToySt	0.28 347	0.19 321	0.68 390	0.22 179	0.19 377	0.31 341	0.31 455	0.43 277	0.43 355	0.28 208	0.38 305	0.42 394	0.32 404	0.33 264	0.32 371	0.08 173	0.14 345	0.10 301	0.12 405	0.11 336	0.24 436

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

x	0.23 234	0.15 224	0.45 154	0.20 96	0.15 254	0.27 266	0.17 140	0.43 277	0.35 255	0.26 187	0.31 223	0.29 269	0.25 300	0.29 218	0.30 352	0.09 245	0.22 467	0.08 146	0.09 274	0.09 223	0.24 436

FADNet_RVC	0.31 391	0.35 467	0.98 480	0.24 276	0.16 292	0.30 320	0.17 140	0.52 371	0.39 312	0.30 255	0.38 305	0.30 287	0.29 368	0.54 367	0.33 380	0.14 436	0.14 345	0.14 443	0.16 475	0.21 487	0.24 436

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

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

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

SGM_RVC	0.57 507	0.22 361	0.60 351	0.26 352	0.16 292	0.97 537	0.46 511	0.76 526	0.90 528	1.03 539	0.92 522	1.16 536	0.93 537	1.21 535	0.72 491	0.17 474	0.16 389	0.16 468	0.16 475	0.16 434	0.24 436
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
SCV_C0	0.19 123	0.14 191	0.40 121	0.30 444	0.20 401	0.15 22	0.16 110	0.35 181	0.26 137	0.17 91	0.16 71	0.13 63	0.09 17	0.31 245	0.14 73	0.07 62	0.22 467	0.06 22	0.06 56	0.09 223	0.25 447

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

MoCha-V2	0.18 98	0.12 114	0.40 121	0.30 444	0.24 458	0.16 41	0.15 79	0.28 89	0.19 44	0.16 79	0.16 71	0.13 63	0.13 115	0.30 233	0.13 37	0.06 23	0.28 508	0.06 22	0.06 56	0.06 34	0.25 447

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

RALCasStereoNet	0.22 201	0.22 361	0.48 189	0.23 230	0.23 444	0.22 185	0.18 192	0.32 147	0.27 154	0.22 149	0.30 212	0.22 176	0.15 147	0.29 218	0.20 225	0.08 173	0.22 467	0.07 70	0.06 56	0.10 284	0.25 447

test_xeample	0.39 441	0.14 191	0.46 168	0.19 56	0.16 292	0.34 380	0.22 330	0.59 453	0.43 355	0.33 309	0.47 409	0.30 287	0.27 326	0.60 398	2.44 564	0.10 310	0.21 456	0.09 228	0.09 274	0.09 223	0.25 447

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

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

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

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

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

NOSS_ROB	0.33 404	0.24 388	0.49 209	0.27 389	0.16 292	0.34 380	0.19 235	0.55 413	0.50 429	0.34 329	0.37 297	0.42 394	0.30 374	0.93 511	0.25 306	0.19 494	0.20 451	0.24 508	0.22 507	0.17 449	0.25 447

SCV	0.18 98	0.15 224	0.37 104	0.26 352	0.20 401	0.16 41	0.16 110	0.35 181	0.23 91	0.14 49	0.16 71	0.13 63	0.09 17	0.31 245	0.12 10	0.08 173	0.19 437	0.07 70	0.07 118	0.09 223	0.26 459

mmm	0.25 287	0.15 224	0.44 151	0.23 230	0.20 401	0.28 284	0.21 296	0.43 277	0.32 217	0.31 271	0.40 332	0.30 287	0.24 287	0.31 245	0.28 336	0.09 245	0.21 456	0.11 358	0.12 405	0.10 284	0.26 459

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

xxxx	0.39 441	0.14 191	0.47 174	0.20 96	0.16 292	0.38 416	0.20 270	0.61 473	0.43 355	0.30 255	0.44 375	0.38 354	0.25 300	0.50 344	2.41 563	0.11 349	0.21 456	0.09 228	0.10 328	0.10 284	0.26 459

HART	0.20 151	0.14 191	0.42 137	0.26 352	0.24 458	0.17 58	0.16 110	0.32 147	0.25 126	0.15 67	0.26 171	0.17 122	0.09 17	0.24 128	0.14 73	0.06 23	0.36 532	0.07 70	0.05 21	0.08 150	0.27 463

riskmin	0.24 262	0.10 36	0.43 143	0.32 466	0.26 475	0.33 365	0.19 235	0.44 298	0.30 198	0.24 165	0.27 184	0.37 348	0.25 300	0.30 233	0.22 264	0.09 245	0.18 425	0.09 228	0.13 437	0.10 284	0.27 463

222	0.45 471	0.14 191	0.43 143	0.19 56	0.15 254	0.36 402	0.20 270	0.60 465	0.43 355	0.37 377	0.45 389	0.30 287	0.28 348	0.59 393	3.72 569	0.11 349	0.19 437	0.08 146	0.09 274	0.09 223	0.27 463

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

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

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

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

IGEV-Stereo++	0.15 55	0.09 15	0.27 49	0.21 129	0.13 154	0.14 13	0.11 15	0.23 38	0.19 44	0.15 67	0.14 61	0.11 42	0.11 61	0.19 46	0.12 10	0.06 23	0.21 456	0.06 22	0.05 21	0.06 34	0.28 470

rrr	0.22 201	0.17 287	0.79 428	0.22 179	0.15 254	0.20 130	0.18 192	0.40 245	0.27 154	0.19 114	0.12 22	0.14 85	0.12 86	0.38 304	0.31 362	0.07 62	0.16 389	0.08 146	0.07 118	0.08 150	0.28 470

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

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

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

IGEV-Stereo+	0.14 40	0.08 3	0.26 37	0.18 27	0.14 193	0.09 1	0.10 7	0.16 4	0.17 21	0.14 49	0.08 6	0.10 27	0.10 39	0.22 95	0.14 73	0.07 62	0.15 376	0.06 22	0.06 56	0.16 434	0.29 475

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

WCMA_ROB	0.55 501	0.27 421	0.76 417	0.26 352	0.22 432	0.62 504	0.36 480	0.57 431	0.58 469	0.97 535	1.40 543	1.28 541	0.94 538	0.80 481	0.80 500	0.20 497	0.17 413	0.16 468	0.16 475	0.19 474	0.29 475

Occ-G	0.18 98	0.10 36	0.38 106	0.23 230	0.15 254	0.16 41	0.18 192	0.23 38	0.26 137	0.15 67	0.20 112	0.21 169	0.11 61	0.22 95	0.19 206	0.07 62	0.17 413	0.07 70	0.06 56	0.08 150	0.30 478

MC-Stereo	0.18 98	0.10 36	0.36 99	0.28 417	0.14 193	0.18 82	0.15 79	0.24 55	0.20 54	0.21 131	0.24 156	0.16 108	0.13 115	0.25 144	0.14 73	0.07 62	0.17 413	0.07 70	0.07 118	0.06 34	0.30 478

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

KYRaft	0.23 234	0.11 68	0.43 143	0.23 230	0.12 105	0.23 204	0.23 358	0.37 207	0.26 137	0.35 347	0.53 440	0.34 323	0.26 318	0.29 218	0.16 130	0.07 62	0.05 4	0.09 228	0.10 328	0.08 150	0.30 478

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

test_for_model	0.33 404	0.91 546	0.48 189	0.74 546	0.50 531	0.20 130	0.16 110	0.33 165	0.27 154	0.29 232	0.15 66	0.13 63	0.11 61	0.17 23	0.14 73	0.31 525	0.27 503	0.06 22	0.05 21	0.97 559	0.31 482

AE-Stereo	0.21 183	0.12 114	0.50 231	0.25 312	0.15 254	0.24 226	0.18 192	0.40 245	0.34 244	0.19 114	0.26 171	0.21 169	0.13 115	0.22 95	0.16 130	0.07 62	0.26 499	0.09 228	0.10 328	0.07 93	0.31 482

HH	0.22 201	0.12 114	0.55 302	0.32 466	0.16 292	0.27 266	0.18 192	0.36 193	0.25 126	0.20 124	0.26 171	0.34 323	0.18 209	0.33 264	0.15 108	0.07 62	0.16 389	0.07 70	0.07 118	0.07 93	0.31 482

HanStereo	0.22 201	0.12 114	0.55 302	0.32 466	0.16 292	0.27 266	0.18 192	0.36 193	0.25 126	0.20 124	0.26 171	0.34 323	0.18 209	0.33 264	0.15 108	0.07 62	0.16 389	0.07 70	0.07 118	0.07 93	0.31 482

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

GIP-stereo	0.16 75	0.12 114	0.25 31	0.24 276	0.22 432	0.15 22	0.14 57	0.32 147	0.21 70	0.11 10	0.16 71	0.13 63	0.09 17	0.20 65	0.13 37	0.07 62	0.13 327	0.06 22	0.05 21	0.06 34	0.32 487

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

FCDSN-DC	0.67 521	0.38 483	0.83 442	0.37 494	0.30 496	0.66 511	0.37 482	0.69 514	0.70 503	1.15 545	1.53 548	1.70 550	1.38 552	1.00 519	0.83 503	0.24 505	0.22 467	0.27 511	0.26 522	0.27 511	0.32 487
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
FC-DCNN	0.73 525	0.33 454	0.84 446	0.33 477	0.28 481	0.82 527	0.40 497	0.82 532	0.83 518	1.43 553	1.60 551	1.97 553	1.38 552	1.10 527	0.93 508	0.24 505	0.22 467	0.27 511	0.26 522	0.26 506	0.32 487

4D-IteraStereo	0.20 151	0.21 342	0.62 361	0.21 129	0.14 193	0.19 99	0.17 140	0.29 108	0.28 164	0.24 165	0.20 112	0.20 155	0.10 39	0.22 95	0.18 180	0.07 62	0.07 121	0.10 301	0.08 192	0.08 150	0.33 492

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

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

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

AIO_test	0.20 151	0.12 114	0.46 168	0.45 523	0.38 520	0.15 22	0.17 140	0.28 89	0.20 54	0.19 114	0.13 32	0.14 85	0.09 17	0.39 307	0.13 37	0.07 62	0.21 456	0.06 22	0.06 56	0.06 34	0.34 495

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

test_xeample3	0.22 201	0.17 287	0.81 433	0.21 129	0.15 254	0.20 130	0.18 192	0.40 245	0.25 126	0.19 114	0.12 22	0.13 63	0.12 86	0.34 279	0.33 380	0.07 62	0.20 451	0.07 70	0.08 192	0.08 150	0.34 495

IGEV_Zeroshot_test	0.23 234	0.11 68	0.82 437	0.21 129	0.23 444	0.20 130	0.19 235	0.38 218	0.23 91	0.34 329	0.22 140	0.29 269	0.14 132	0.24 128	0.20 225	0.07 62	0.09 223	0.08 146	0.08 192	0.08 150	0.35 499

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

IGEVStereo-DCA	0.20 151	0.17 287	0.41 128	0.22 179	0.15 254	0.20 130	0.17 140	0.28 89	0.23 91	0.19 114	0.12 22	0.14 85	0.12 86	0.38 304	0.31 362	0.07 62	0.16 389	0.08 146	0.07 118	0.08 150	0.36 500

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

11t	0.18 98	0.13 147	0.41 128	0.21 129	0.15 254	0.21 156	0.17 140	0.28 89	0.23 91	0.21 131	0.13 32	0.12 52	0.12 86	0.27 176	0.13 37	0.07 62	0.25 492	0.08 146	0.07 118	0.08 150	0.36 500

ccc-4	0.18 98	0.13 147	0.41 128	0.21 129	0.15 254	0.21 156	0.17 140	0.28 89	0.23 91	0.21 131	0.13 32	0.12 52	0.12 86	0.27 176	0.13 37	0.07 62	0.25 492	0.08 146	0.07 118	0.08 150	0.36 500

DDUNet	0.45 471	0.60 528	0.71 404	0.45 523	0.39 522	0.46 457	0.32 460	0.53 381	0.44 367	0.46 460	0.53 440	0.57 473	0.38 436	0.51 350	0.43 424	0.34 528	0.21 456	0.56 540	0.25 518	0.41 529	0.36 500

ELAS_RVC	0.80 533	0.40 490	1.10 496	0.40 510	0.35 512	0.93 532	1.10 559	0.87 539	1.12 547	1.40 551	1.39 541	1.27 540	1.55 560	1.13 529	1.13 526	0.29 521	0.27 503	0.30 520	0.28 526	0.31 520	0.36 500
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	0.80 533	0.40 490	0.91 466	0.39 505	0.35 512	1.52 556	0.81 546	0.97 544	0.98 537	1.47 560	1.58 550	1.19 538	1.33 551	1.01 520	1.21 529	0.29 521	0.27 503	0.30 520	0.29 528	0.32 523	0.36 500
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
cc1	0.22 201	0.16 256	0.50 231	0.27 389	0.13 154	0.31 341	0.19 235	0.39 236	0.48 410	0.21 131	0.20 112	0.13 63	0.17 181	0.28 197	0.12 10	0.08 173	0.28 508	0.08 146	0.06 56	0.08 150	0.37 508

ffm	0.27 338	0.17 287	0.84 446	0.21 129	0.13 154	0.29 307	0.21 296	0.38 218	0.46 389	0.31 271	0.44 375	0.34 323	0.24 287	0.28 197	0.12 10	0.08 173	0.28 508	0.12 393	0.11 362	0.08 150	0.37 508

ff1	0.36 424	0.17 287	0.84 446	0.21 129	0.13 154	0.29 307	0.21 296	0.38 218	0.46 389	0.31 271	0.44 375	0.34 323	0.24 287	0.91 504	1.30 535	0.08 173	0.28 508	0.12 393	0.11 362	0.08 150	0.37 508

tt1	0.22 201	0.16 256	0.49 209	0.26 352	0.15 254	0.31 341	0.19 235	0.38 218	0.46 389	0.21 131	0.19 104	0.13 63	0.16 164	0.28 197	0.12 10	0.08 173	0.28 508	0.08 146	0.06 56	0.08 150	0.37 508

AEACV	0.20 151	0.09 15	0.32 79	0.39 505	0.34 509	0.21 156	0.16 110	0.30 124	0.18 33	0.17 91	0.17 83	0.13 63	0.16 164	0.27 176	0.13 37	0.07 62	0.29 519	0.07 70	0.09 274	0.07 93	0.37 508

EGLCR-Stereo	0.19 123	0.09 15	0.34 87	0.29 433	0.17 322	0.28 284	0.16 110	0.30 124	0.23 91	0.22 149	0.11 15	0.16 108	0.09 17	0.28 197	0.15 108	0.07 62	0.25 492	0.07 70	0.07 118	0.06 34	0.37 508

Anonymous_2	0.44 468	0.23 377	0.57 322	0.34 482	0.34 509	0.53 488	0.28 431	0.49 346	0.39 312	0.36 360	0.34 263	0.48 435	0.38 436	0.43 321	0.33 380	0.26 514	0.41 537	0.44 534	1.45 569	0.33 525	0.37 508

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

MM-Stereo_test2	0.19 123	0.11 68	0.47 174	0.25 312	0.11 68	0.21 156	0.20 270	0.28 89	0.24 102	0.16 79	0.17 83	0.13 63	0.11 61	0.21 75	0.14 73	0.06 23	0.26 499	0.07 70	0.06 56	0.09 223	0.41 516

AIO_rvc	0.20 151	0.16 256	0.49 209	0.41 516	0.29 491	0.15 22	0.17 140	0.21 24	0.19 44	0.17 91	0.14 61	0.13 63	0.08 6	0.35 286	0.13 37	0.07 62	0.19 437	0.06 22	0.05 21	0.06 34	0.41 516

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

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

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

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

NVStereoNet_ROB	0.74 526	0.64 530	1.20 513	0.55 534	0.43 527	0.54 492	0.48 515	0.75 524	0.87 527	0.88 529	1.72 554	1.06 533	1.03 542	1.29 540	0.98 515	0.35 530	0.42 538	0.41 533	0.48 540	0.38 528	0.43 521
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
anonymousdsp2	0.23 234	0.11 68	0.42 137	0.26 352	0.24 458	0.25 242	0.17 140	0.43 277	0.37 286	0.30 255	0.23 148	0.24 207	0.15 147	0.32 254	0.17 153	0.07 62	0.28 508	0.07 70	0.05 21	0.08 150	0.44 523

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

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

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

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

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

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

anonymousdsp	0.20 151	0.13 147	0.49 209	0.28 417	0.20 401	0.21 156	0.17 140	0.29 108	0.24 102	0.22 149	0.13 32	0.12 52	0.12 86	0.32 254	0.13 37	0.07 62	0.26 499	0.08 146	0.07 118	0.08 150	0.48 530

IGEV-Stereo	0.20 151	0.13 147	0.49 209	0.28 417	0.20 401	0.21 156	0.17 140	0.29 108	0.24 102	0.22 149	0.13 32	0.12 52	0.12 86	0.32 254	0.13 37	0.07 62	0.26 499	0.08 146	0.07 118	0.08 150	0.48 530
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
StereoAnything_RVC	0.22 201	0.47 503	0.67 384	0.30 444	0.31 503	0.11 3	0.11 15	0.18 9	0.15 13	0.09 1	0.11 15	0.09 15	0.09 17	0.27 176	0.12 10	0.09 245	0.39 534	0.06 22	0.04 1	0.24 500	0.49 532

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

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

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

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

GREAT-IGEV	0.19 123	0.11 68	0.39 112	0.22 179	0.33 507	0.14 13	0.15 79	0.18 9	0.22 78	0.14 49	0.16 71	0.09 15	0.09 17	0.23 117	0.14 73	0.06 23	0.50 544	0.06 22	0.06 56	0.07 93	0.53 537

HUF	0.26 310	0.15 224	0.79 428	0.39 505	0.31 503	0.16 41	0.17 140	0.36 193	0.25 126	0.19 114	0.14 61	0.23 190	0.11 61	0.32 254	0.14 73	0.08 173	0.60 556	0.06 22	0.05 21	0.07 93	0.56 538

GASTEREO	0.20 151	0.15 224	0.31 70	0.40 510	0.29 491	0.18 82	0.15 79	0.29 108	0.22 78	0.18 109	0.17 83	0.11 42	0.13 115	0.25 144	0.15 108	0.07 62	0.23 477	0.06 22	0.08 192	0.06 34	0.57 539

MSCF	0.20 151	0.14 191	0.31 70	0.40 510	0.29 491	0.17 58	0.15 79	0.29 108	0.22 78	0.17 91	0.16 71	0.11 42	0.13 115	0.24 128	0.15 108	0.07 62	0.23 477	0.06 22	0.08 192	0.07 93	0.57 539

ACVNet_2	0.94 538	0.98 551	1.71 541	0.83 549	0.63 541	1.02 538	0.64 533	1.16 548	1.43 554	1.02 537	1.39 541	1.47 545	0.86 533	1.16 532	0.79 499	0.63 547	0.43 541	0.78 550	0.49 541	0.80 549	0.57 539

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

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

WAO-7	1.05 542	1.00 552	1.19 511	0.83 549	0.67 545	1.22 546	0.84 548	1.43 554	1.56 555	1.13 543	1.75 555	1.46 544	1.25 548	1.56 549	1.28 534	0.61 546	0.62 560	0.70 546	0.68 556	0.66 543	0.62 544

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

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

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

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

dual_stereo	0.18 98	0.08 3	0.26 37	0.21 129	0.32 506	0.11 3	0.13 37	0.27 83	0.20 54	0.11 10	0.09 10	0.10 27	0.08 6	0.20 65	0.14 73	0.07 62	0.45 542	0.06 22	0.05 21	0.05 3	0.65 549

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

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

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

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

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

WAO-6	1.11 547	1.01 554	1.17 509	0.96 552	0.79 551	1.30 550	0.78 543	1.36 552	1.99 560	1.04 540	1.54 549	1.59 547	1.27 549	1.37 545	1.30 535	0.78 553	0.55 551	1.03 559	0.75 560	0.87 551	0.72 555

SPS-STEREO	0.74 526	0.72 535	1.18 510	0.52 532	0.57 539	0.76 518	0.50 520	0.80 529	0.66 494	0.97 535	0.88 519	0.94 528	0.74 523	1.08 526	1.04 521	0.58 544	0.51 545	0.50 537	0.50 544	0.56 536	0.72 555
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
WAO-8	1.50 555	1.22 560	1.39 525	1.10 559	0.85 556	2.15 560	0.78 543	1.84 563	3.76 567	1.46 555	2.18 561	2.15 557	1.50 557	3.20 567	1.35 541	0.92 559	0.66 563	1.10 560	0.79 561	0.94 556	0.74 557

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Low-res two-view benchmark