Low-res two-view results

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

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

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

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

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

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

S2M2_XL	0.10 1	0.10 36	0.24 22	0.14 1	0.10 41	0.09 1	0.09 2	0.12 1	0.09 1	0.11 10	0.12 22	0.09 15	0.09 17	0.12 1	0.11 1	0.09 245	0.07 121	0.08 146	0.07 118	0.08 150	0.07 19

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

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

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

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

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

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

DEFOM-Stereo	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

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

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

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_test2	0.12 9	0.09 15	0.29 55	0.21 129	0.12 105	0.16 41	0.11 15	0.17 6	0.12 3	0.11 10	0.08 6	0.11 42	0.06 1	0.16 11	0.11 1	0.08 173	0.13 327	0.06 22	0.04 1	0.06 34	0.09 104

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

castereo++	0.14 40	0.13 147	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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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)
LoS	0.15 55	0.09 15	0.34 87	0.17 9	0.09 10	0.22 185	0.14 57	0.27 83	0.27 154	0.15 67	0.18 94	0.19 143	0.14 132	0.23 117	0.14 73	0.08 173	0.06 48	0.06 22	0.04 1	0.06 34	0.06 6
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
Selective-IGEV	0.15 55	0.10 36	0.34 87	0.32 466	0.19 377	0.16 41	0.14 57	0.29 108	0.20 54	0.13 29	0.14 61	0.13 63	0.08 6	0.23 117	0.14 73	0.06 23	0.13 327	0.07 70	0.06 56	0.06 34	0.11 201

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

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
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

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

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

rvit_stereo_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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

SCV_C0	0.19 123	0.14 191	0.40 121	0.30 444	0.20 401	0.15 22	0.16 110	0.35 181	0.26 137	0.17 91	0.16 71	0.13 63	0.09 17	0.31 245	0.14 73	0.07 62	0.22 467	0.06 22	0.06 56	0.09 223	0.25 447

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

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

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

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

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

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

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

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

Patchmatch Stereo++	0.19 123	0.13 147	0.51 249	0.22 179	0.11 68	0.19 99	0.14 57	0.30 124	0.24 102	0.28 208	0.29 198	0.25 219	0.18 209	0.27 176	0.18 180	0.09 245	0.06 48	0.10 301	0.08 192	0.10 284	0.09 104
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
PSM-adaLoss	0.19 123	0.13 147	0.51 249	0.22 179	0.11 68	0.19 99	0.15 79	0.30 124	0.24 102	0.28 208	0.29 198	0.25 219	0.18 209	0.25 144	0.17 153	0.09 245	0.06 48	0.10 301	0.08 192	0.10 284	0.09 104

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

AIO_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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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_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

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

cc1	0.22 201	0.16 256	0.50 231	0.27 389	0.13 154	0.31 341	0.19 235	0.39 236	0.48 410	0.21 131	0.20 112	0.13 63	0.17 181	0.28 197	0.12 10	0.08 173	0.28 508	0.08 146	0.06 56	0.08 150	0.37 508

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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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

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

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

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-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

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

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

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

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

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

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

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

HITNet	0.22 201	0.23 377	0.60 351	0.20 96	0.09 10	0.27 266	0.15 79	0.45 307	0.33 233	0.29 232	0.33 253	0.27 243	0.22 253	0.29 218	0.27 328	0.07 62	0.05 4	0.07 70	0.06 56	0.09 223	0.11 201
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
test_sample2	0.23 234	0.12 114	0.39 112	0.20 96	0.11 68	0.28 284	0.22 330	0.45 307	0.33 233	0.27 198	0.34 263	0.30 287	0.25 300	0.46 333	0.23 283	0.09 245	0.15 376	0.09 228	0.08 192	0.10 284	0.19 375

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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	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

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)
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

iResNet	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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Wz-Net-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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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

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
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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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
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
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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

WAO-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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Low-res two-view benchmark