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.

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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	0.08 1	0.29 198	0.54 7	0.07 192	0.00 1	0.08 1	0.00 1	0.33 6	0.09 1	0.01 4	0.02 2	0.01 1	0.00 1	0.09 5	0.10 30	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

FlowAnything_test	0.14 2	0.15 66	0.40 2	0.01 13	0.01 96	1.12 139	0.00 1	0.63 30	0.21 4	0.09 45	0.03 65	0.01 1	0.00 1	0.06 2	0.06 11	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 253	0.04 54

SGD-Stereo	0.14 2	0.12 50	0.31 1	0.06 175	0.00 1	1.03 79	0.00 1	0.29 3	0.78 74	0.01 4	0.02 2	0.04 50	0.01 15	0.13 6	0.02 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 37	0.02 32

S2M2	0.17 4	0.18 101	0.83 20	0.02 64	0.01 96	0.32 8	0.01 63	0.52 19	0.78 74	0.00 1	0.14 157	0.03 32	0.01 15	0.37 62	0.16 81	0.00 1	0.01 233	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

LGtest1	0.19 5	0.18 101	0.41 3	0.01 13	0.10 275	0.40 25	0.00 1	0.56 25	0.93 132	0.32 137	0.06 114	0.03 32	0.00 1	0.14 8	0.27 153	0.00 1	0.18 328	0.00 1	0.00 1	0.01 37	0.16 187

DEFOM-Stereo	0.19 5	0.24 163	0.63 10	0.08 204	0.00 1	1.05 95	0.00 1	0.36 9	0.82 97	0.00 1	0.02 2	0.05 72	0.03 80	0.28 34	0.11 36	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 37	0.10 135

rvit_stereo_0083	0.19 5	0.16 82	0.60 8	0.00 1	0.00 1	0.14 4	0.02 160	0.72 39	1.53 325	0.09 45	0.02 2	0.05 72	0.02 47	0.31 50	0.09 21	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 37	0.05 69

GLC_STEREO	0.19 5	0.13 56	0.94 45	0.03 102	0.00 1	0.95 68	0.03 217	0.33 6	0.44 27	0.10 48	0.04 87	0.06 93	0.04 105	0.44 83	0.11 36	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 91	0.05 69

CASnet	0.21 9	0.22 154	0.95 46	0.01 13	0.00 1	0.87 54	0.01 63	0.55 24	0.88 112	0.16 71	0.03 65	0.04 50	0.02 47	0.39 67	0.03 4	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 160	0.01 14
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
IGEV	0.23 10	0.07 3	0.46 4	0.01 13	0.00 1	1.10 130	0.01 63	0.37 10	0.87 106	0.22 104	0.02 2	0.02 6	0.02 47	0.18 13	0.31 169	0.00 1	0.57 385	0.00 1	0.19 445	0.00 1	0.19 208

UniTT-Stereo	0.23 10	0.28 188	1.91 192	0.05 153	0.16 310	0.34 10	0.02 160	0.46 15	0.42 25	0.06 33	0.18 168	0.05 72	0.07 167	0.22 20	0.33 179	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 325	0.01 14

LG-Stereo_L1	0.24 12	0.20 139	0.85 23	0.20 304	0.15 306	0.34 10	0.13 349	0.86 50	0.80 86	0.08 42	0.02 2	0.02 6	0.00 1	0.22 20	0.23 130	0.00 1	0.57 385	0.00 1	0.00 1	0.01 37	0.19 208

RAStereo	0.24 12	0.44 256	1.96 199	0.06 175	0.01 96	0.18 5	0.01 63	0.95 55	0.49 31	0.14 63	0.06 114	0.05 72	0.05 127	0.26 30	0.23 130	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 160	0.00 1

LG-Stereo_L2	0.25 14	0.20 139	0.81 18	0.20 304	0.15 306	1.04 85	0.15 358	0.62 29	0.53 34	0.09 45	0.02 2	0.02 6	0.00 1	0.23 23	0.23 130	0.00 1	0.55 382	0.00 1	0.00 1	0.01 37	0.20 228

MLG-Stereo_test3	0.25 14	0.15 66	0.85 23	0.28 346	0.17 314	1.08 115	0.00 1	0.51 18	0.87 106	0.23 108	0.06 114	0.02 6	0.01 15	0.04 1	0.03 4	0.00 1	0.51 374	0.00 1	0.00 1	0.01 37	0.16 187

LoS_RVC	0.25 14	0.60 320	1.21 75	0.16 279	0.13 291	0.98 71	0.01 63	0.85 48	0.25 7	0.08 42	0.02 2	0.07 112	0.04 105	0.49 96	0.05 7	0.00 1	0.01 233	0.00 1	0.00 1	0.01 37	0.07 91

DEFOM-Stereo_RVC	0.26 17	0.10 27	0.68 11	0.06 175	0.03 184	0.36 19	0.02 160	1.78 106	1.26 240	0.01 4	0.02 2	0.05 72	0.00 1	0.27 31	0.31 169	0.00 1	0.02 263	0.00 1	0.15 414	0.03 160	0.15 176

FoundationStereo	0.26 17	0.15 66	0.50 6	0.50 398	0.90 478	0.11 2	0.04 252	0.26 2	1.18 194	0.00 1	0.02 2	0.05 72	0.01 15	0.49 96	0.19 103	0.00 1	0.84 433	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 69

SMoEStereo_RVC	0.26 17	0.48 273	0.92 39	0.03 102	0.00 1	1.05 95	0.05 273	0.52 19	0.83 99	0.08 42	0.03 65	0.04 50	0.02 47	0.41 72	0.29 160	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 347	0.43 323

rvit_stereo_0081	0.26 17	0.24 163	0.80 15	0.00 1	0.00 1	0.73 41	0.01 63	1.39 71	1.43 302	0.11 51	0.02 2	0.03 32	0.02 47	0.28 34	0.08 18	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 37	0.01 14

rvit_stereo_0082	0.26 17	0.24 163	0.80 15	0.00 1	0.00 1	0.73 41	0.01 63	1.39 71	1.43 302	0.11 51	0.02 2	0.03 32	0.02 47	0.28 34	0.08 18	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 37	0.01 14

PMTNet	0.26 17	0.21 146	1.40 87	0.02 64	0.02 162	1.16 159	0.29 415	1.00 59	0.18 2	0.04 24	0.03 65	0.07 112	0.02 47	0.47 88	0.15 71	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 160	0.02 32

DilatedVolume-Stereo	0.27 23	0.13 56	1.24 79	0.02 64	0.08 253	0.87 54	0.05 273	0.54 22	0.35 20	0.10 48	0.25 196	0.16 159	0.15 236	0.33 57	0.60 277	0.00 1	0.18 328	0.00 1	0.03 344	0.03 160	0.33 285

MLG-Stereo_test1	0.27 23	0.11 41	1.02 55	0.05 153	0.18 318	1.04 85	0.00 1	0.23 1	1.57 332	0.12 58	0.05 104	0.05 72	0.01 15	0.06 2	0.10 30	0.00 1	0.61 395	0.00 1	0.00 1	0.01 37	0.15 176

sCroCo_RVC	0.27 23	0.19 130	2.20 244	0.02 64	0.00 1	0.13 3	0.04 252	1.15 65	0.89 117	0.15 65	0.07 126	0.03 32	0.04 105	0.39 67	0.05 7	0.00 1	0.07 300	0.00 1	0.00 1	0.02 91	0.01 14

asd	0.29 26	0.09 16	1.00 53	0.02 64	0.07 241	1.04 85	0.00 1	0.30 4	0.92 127	0.22 104	0.13 155	0.04 50	0.05 127	0.46 87	0.13 55	0.00 1	0.78 418	0.00 1	0.01 313	0.00 1	0.62 359

MLG-Stereo	0.29 26	0.10 27	0.98 51	0.06 175	0.20 329	1.04 85	0.00 1	0.58 27	1.61 340	0.13 62	0.06 114	0.04 50	0.01 15	0.07 4	0.09 21	0.00 1	0.69 402	0.00 1	0.00 1	0.01 37	0.14 166

rvit_stereo_0081_aga	0.29 26	0.49 275	1.78 151	0.00 1	0.00 1	0.78 44	0.02 160	0.99 58	1.10 177	0.05 29	0.02 2	0.05 72	0.03 80	0.29 40	0.12 44	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 37	0.05 69

trnet	0.29 26	0.17 94	0.95 46	0.00 1	0.00 1	1.26 211	0.01 63	1.32 68	0.97 153	0.16 71	0.18 168	0.05 72	0.00 1	0.53 113	0.13 55	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 37	0.02 32

Former-RAFT_DAM_RVC	0.29 26	0.32 215	0.88 26	0.02 64	0.00 1	1.05 95	0.01 63	0.80 46	1.00 165	0.76 219	0.34 224	0.10 136	0.06 150	0.13 6	0.09 21	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 212	0.09 123

CREStereo	0.29 26	0.19 130	0.91 34	0.00 1	0.01 96	1.24 194	0.01 63	1.31 67	0.99 162	0.17 76	0.17 163	0.04 50	0.00 1	0.56 121	0.14 64	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 37	0.02 32
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
3.5w_stereo	0.30 32	0.09 16	0.83 20	0.02 64	0.01 96	1.03 79	0.00 1	1.77 104	0.99 162	0.01 4	0.08 132	0.02 6	0.03 80	0.30 45	0.11 36	0.00 1	0.58 389	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.19 208

MaDis-Stereo	0.30 32	0.62 328	1.63 118	0.07 192	0.19 324	0.40 25	0.02 160	1.36 69	0.76 72	0.04 24	0.05 104	0.13 151	0.05 127	0.38 65	0.33 179	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 91	0.02 32

water-stereo	0.31 34	0.26 175	2.15 239	0.06 175	0.02 162	1.03 79	0.00 1	0.46 15	0.39 21	0.20 94	0.08 132	0.06 93	0.06 150	0.34 59	0.33 179	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 313	0.02 91	0.68 376

IGEV-RUCA	0.31 34	0.10 27	0.83 20	0.12 258	0.11 280	1.25 202	0.31 423	0.85 48	0.27 13	0.11 51	0.14 157	0.16 159	0.24 273	0.35 61	0.25 142	0.05 479	0.19 334	0.20 517	0.23 470	0.19 412	0.32 279

fffft	0.31 34	0.31 207	0.88 26	0.02 64	0.00 1	0.92 61	0.01 63	1.72 98	0.80 86	0.02 8	0.03 65	0.04 50	0.01 15	0.41 72	0.34 189	0.00 1	0.04 281	0.00 1	0.00 1	0.19 412	0.39 308
1: 1. 1
mms	0.32 37	0.28 188	0.78 13	0.12 258	0.37 399	0.34 10	0.01 63	0.45 14	0.64 52	0.12 58	0.03 65	0.06 93	0.05 127	0.56 121	0.06 11	0.00 1	0.24 338	0.00 1	0.00 1	0.13 347	2.13 532

ours_stereo	0.32 37	0.30 199	1.12 66	0.08 204	0.30 389	0.80 46	0.04 252	0.54 22	0.70 61	0.06 33	0.03 65	0.06 93	0.03 80	0.50 103	0.06 11	0.00 1	0.03 274	0.00 1	0.00 1	0.14 361	1.62 487

LoS	0.32 37	0.19 130	1.27 82	0.11 251	0.01 96	1.32 240	0.07 307	1.44 77	0.79 78	0.06 33	0.04 87	0.27 181	0.11 213	0.60 138	0.13 55	0.00 1	0.01 233	0.00 1	0.00 1	0.03 160	0.01 14
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
fffy	0.33 40	0.35 226	1.42 89	0.21 310	0.46 417	0.34 10	0.01 63	0.94 54	0.20 3	0.04 24	0.03 65	0.06 93	0.01 15	0.22 20	0.17 88	0.00 1	0.56 384	0.00 1	0.00 1	0.13 347	1.39 460

MLG-Stereo_test2	0.34 41	0.17 94	0.97 49	0.32 354	0.33 395	1.13 143	0.00 1	0.31 5	1.53 325	0.28 124	0.05 104	0.10 136	0.00 1	0.30 45	0.20 109	0.19 512	0.55 382	0.00 1	0.00 1	0.01 37	0.37 296

GMStereo	0.34 41	1.03 429	2.11 232	0.01 13	0.00 1	0.47 35	0.01 63	0.77 42	1.38 295	0.24 113	0.04 87	0.07 112	0.08 181	0.43 80	0.12 44	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 160	0.00 1
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
AdaDepth	0.35 43	0.14 63	1.78 151	0.05 153	0.03 184	1.30 226	0.01 63	0.39 11	0.80 86	0.11 51	0.03 65	0.02 6	0.08 181	0.68 158	0.13 55	0.00 1	0.75 414	0.00 1	0.18 438	0.01 37	0.56 349

3.75w	0.35 43	0.07 3	0.90 32	0.01 13	0.01 96	1.15 153	0.00 1	1.93 122	0.94 137	0.21 100	0.03 65	0.02 6	0.02 47	0.37 62	0.15 71	0.00 1	0.91 446	0.00 1	0.01 313	0.00 1	0.19 208

RSM++	0.35 43	0.18 101	0.88 26	0.63 431	0.47 419	0.44 31	0.00 1	1.41 73	1.20 203	0.05 29	0.02 2	0.01 1	0.07 167	0.33 57	0.18 93	0.01 424	0.02 263	0.00 1	0.17 431	0.14 361	0.73 389

CAS++	0.35 43	0.27 185	1.08 62	0.04 136	0.00 1	0.34 10	0.01 63	4.25 335	0.54 39	0.02 8	0.02 2	0.06 93	0.00 1	0.24 24	0.06 11	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 91	0.03 47
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
MGS-Stereo	0.35 43	0.20 139	1.15 70	0.04 136	0.00 1	0.52 39	0.01 63	0.52 19	0.80 86	0.03 15	2.86 446	0.04 50	0.03 80	0.28 34	0.07 15	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.43 499	0.00 1

WCG-NET	0.36 48	0.45 257	0.92 39	0.02 64	0.00 1	0.91 60	0.05 273	0.77 42	1.28 252	0.30 131	0.43 254	0.03 32	0.13 230	0.48 91	0.20 109	0.00 1	0.93 458	0.00 1	0.00 1	0.14 361	0.16 187

RSM	0.36 48	0.16 82	0.82 19	0.59 417	0.49 422	0.42 27	0.00 1	1.56 81	1.20 203	0.19 86	0.02 2	0.03 32	0.06 150	0.34 59	0.19 103	0.01 424	0.10 314	0.00 1	0.15 414	0.10 302	0.68 376

XX-TBD	0.36 48	0.59 316	1.75 139	0.07 192	0.00 1	1.11 137	0.00 1	0.73 40	0.63 51	0.44 162	1.24 363	0.06 93	0.06 150	0.39 67	0.08 18	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 47

4.5_new	0.37 51	0.08 10	0.91 34	0.03 102	0.01 96	0.94 66	0.00 1	1.73 100	0.98 158	0.28 124	0.17 163	0.03 32	0.01 15	0.54 116	0.10 30	0.00 1	0.97 477	0.00 1	0.13 406	0.00 1	0.51 332

4.5w-stereo	0.37 51	0.08 10	0.91 34	0.03 102	0.01 96	0.94 66	0.00 1	1.73 100	0.98 158	0.28 124	0.17 163	0.03 32	0.01 15	0.54 116	0.10 30	0.00 1	0.97 477	0.00 1	0.13 406	0.00 1	0.51 332

3.25w_new	0.37 51	0.10 27	0.92 39	0.02 64	0.09 264	1.02 76	0.00 1	1.86 113	0.96 149	0.15 65	0.06 114	0.02 6	0.02 47	0.30 45	0.14 64	0.00 1	0.91 446	0.00 1	0.20 449	0.00 1	0.67 369

3.25w	0.37 51	0.10 27	0.92 39	0.02 64	0.09 264	1.02 76	0.00 1	1.86 113	0.96 149	0.15 65	0.06 114	0.02 6	0.02 47	0.30 45	0.14 64	0.00 1	0.91 446	0.00 1	0.20 449	0.00 1	0.67 369

111111	0.37 51	0.08 10	0.72 12	0.15 271	0.26 363	1.10 130	0.02 160	1.58 82	0.88 112	0.19 86	0.04 87	0.01 1	0.06 150	0.32 52	0.15 71	0.00 1	0.74 412	0.00 1	0.00 1	0.09 287	1.06 434

MIF-Stereo (partial)	0.37 51	0.39 240	1.98 203	0.02 64	0.00 1	0.43 29	0.02 160	2.35 145	0.61 49	0.18 79	0.10 139	0.07 112	0.07 167	0.61 142	0.40 221	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 265	0.02 32

CREStereo++_RVC	0.37 51	0.24 163	1.62 112	0.06 175	0.00 1	1.21 181	0.01 63	0.77 42	1.12 181	0.26 119	1.45 378	0.06 93	0.06 150	0.42 76	0.09 21	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 81
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	0.37 51	0.50 278	1.62 112	0.03 102	0.01 96	1.16 159	0.00 1	0.56 25	0.53 34	1.05 265	1.38 372	0.06 93	0.05 127	0.45 85	0.07 15	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 32

2w_stereo	0.38 59	0.09 16	0.97 49	0.01 13	0.00 1	0.99 73	0.00 1	2.70 161	0.90 123	0.22 104	0.04 87	0.03 32	0.08 181	0.30 45	0.14 64	0.00 1	0.67 399	0.00 1	0.14 410	0.00 1	0.24 246

asda	0.39 60	0.11 41	0.90 32	0.02 64	0.01 96	1.13 143	0.00 1	1.80 107	0.95 142	0.23 108	0.07 126	0.04 50	0.08 181	0.52 109	0.12 44	0.00 1	0.97 477	0.00 1	0.22 464	0.00 1	0.67 369

qwe	0.39 60	0.10 27	1.00 53	0.01 13	0.08 253	1.03 79	0.00 1	1.89 116	0.94 137	0.23 108	0.19 180	0.02 6	0.01 15	0.43 80	0.10 30	0.00 1	0.92 450	0.00 1	0.23 470	0.00 1	0.52 335

4.25_new	0.39 60	0.10 27	0.89 29	0.02 64	0.01 96	1.06 101	0.00 1	1.80 107	0.95 142	0.29 128	0.11 144	0.03 32	0.05 127	0.51 104	0.31 169	0.00 1	0.96 470	0.00 1	0.23 470	0.00 1	0.55 344

4.5w_new	0.39 60	0.10 27	0.89 29	0.02 64	0.01 96	1.06 101	0.00 1	1.80 107	0.95 142	0.29 128	0.11 144	0.03 32	0.05 127	0.51 104	0.31 169	0.00 1	0.96 470	0.00 1	0.23 470	0.00 1	0.55 344

4.25w-stereo	0.39 60	0.10 27	0.89 29	0.02 64	0.01 96	1.06 101	0.00 1	1.80 107	0.95 142	0.29 128	0.11 144	0.03 32	0.05 127	0.51 104	0.31 169	0.00 1	0.96 470	0.00 1	0.23 470	0.00 1	0.55 344

LG-G_1	0.39 60	0.16 82	0.91 34	0.26 337	0.18 318	1.30 226	0.00 1	2.08 132	0.92 127	0.38 146	0.06 114	0.05 72	0.01 15	0.21 18	0.15 71	0.00 1	0.49 372	0.00 1	0.00 1	0.01 37	0.69 383

LG-G	0.39 60	0.16 82	0.91 34	0.26 337	0.18 318	1.30 226	0.00 1	2.08 132	0.92 127	0.38 146	0.06 114	0.05 72	0.01 15	0.21 18	0.15 71	0.00 1	0.49 372	0.00 1	0.00 1	0.01 37	0.69 383

castereo++	0.39 60	0.45 257	1.26 81	0.15 271	0.00 1	1.10 130	0.03 217	1.67 94	1.28 252	0.04 24	0.02 2	0.58 220	0.00 1	0.15 11	0.19 103	0.00 1	0.30 350	0.00 1	0.27 495	0.04 194	0.21 236

4w-stereo	0.40 68	0.07 3	1.09 64	0.01 13	0.13 291	0.80 46	0.00 1	1.75 103	0.96 149	0.21 100	0.02 2	0.02 6	0.05 127	0.52 109	0.31 169	0.00 1	0.93 458	0.00 1	0.28 502	0.00 1	0.74 392

2.25w	0.41 69	0.10 27	1.07 59	0.02 64	0.00 1	1.04 85	0.00 1	2.10 135	0.93 132	0.20 94	0.02 2	0.02 6	0.01 15	0.53 113	0.33 179	0.00 1	0.96 470	0.00 1	0.27 495	0.00 1	0.67 369

3w_stereo	0.41 69	0.09 16	1.15 70	0.03 102	0.09 264	0.79 45	0.00 1	2.32 142	0.94 137	0.16 71	0.02 2	0.03 32	0.03 80	0.48 91	0.29 160	0.00 1	0.98 482	0.00 1	0.21 459	0.00 1	0.58 354

1w_stereo	0.41 69	0.07 3	0.46 4	0.02 64	0.00 1	1.04 85	0.00 1	3.62 236	0.89 117	0.31 134	0.02 2	0.03 32	0.28 286	0.29 40	0.23 130	0.00 1	0.57 385	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.31 275

knoymous	0.41 69	0.09 16	1.34 85	0.05 153	0.01 96	1.15 153	0.01 63	2.36 146	0.23 6	0.51 189	0.02 2	1.64 335	0.00 1	0.49 96	0.33 179	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 37	0.04 54

monsters	0.42 73	0.14 63	0.92 39	0.01 13	0.12 287	1.06 101	0.00 1	2.03 129	0.91 125	0.31 134	0.02 2	0.03 32	0.03 80	0.66 154	0.40 221	0.00 1	0.94 465	0.00 1	0.30 506	0.00 1	0.51 332

castereo	0.42 73	0.31 207	0.60 8	0.01 13	0.05 221	0.81 48	0.04 252	3.96 287	0.81 91	0.15 65	0.02 2	0.08 118	0.14 232	0.25 25	0.48 253	0.00 1	0.19 334	0.00 1	0.22 464	0.02 91	0.19 208

MonSter	0.42 73	0.09 16	0.95 46	0.01 13	0.06 227	0.51 37	0.00 1	2.61 159	0.82 97	0.11 51	0.02 2	0.05 72	0.01 15	0.58 127	0.37 208	0.00 1	0.93 458	0.00 1	0.34 514	0.00 1	0.88 412

IGEV-Stereo++	0.42 73	0.07 3	0.79 14	0.17 280	0.28 375	1.13 143	0.00 1	1.98 124	0.41 23	0.31 134	0.04 87	0.02 6	0.03 80	0.56 121	0.30 167	0.00 1	0.73 411	0.00 1	0.00 1	0.04 194	1.55 475

CroCo-Stereo Lap2	0.42 73	0.75 358	1.76 145	0.03 102	0.00 1	0.33 9	0.01 63	3.75 248	0.81 91	0.02 8	0.03 65	0.04 50	0.07 167	0.52 109	0.23 130	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 253	0.03 47

depthmonostereo	0.43 78	0.34 223	2.49 298	0.10 235	0.00 1	1.05 95	0.00 1	0.69 32	0.29 14	0.06 33	0.03 65	0.55 216	0.28 286	2.10 261	0.27 153	0.00 1	0.03 274	0.00 1	0.00 1	0.02 91	0.29 269

2.5w	0.43 78	0.11 41	1.06 58	0.01 13	0.00 1	1.05 95	0.00 1	2.59 157	0.98 158	0.20 94	0.02 2	0.02 6	0.02 47	0.41 72	0.14 64	0.00 1	1.02 486	0.00 1	0.27 495	0.00 1	0.76 394

rvit_stereo_0080	0.44 80	0.64 335	2.07 220	0.01 13	0.00 1	0.90 57	0.01 63	3.40 217	1.16 185	0.03 15	0.04 87	0.06 93	0.01 15	0.19 14	0.14 64	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 91	0.11 143

whm_eth	0.44 80	0.64 335	2.07 220	0.01 13	0.00 1	0.90 57	0.01 63	3.40 217	1.16 185	0.03 15	0.04 87	0.06 93	0.01 15	0.19 14	0.14 64	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 91	0.11 143

UDGNet	0.44 80	0.91 388	1.89 189	0.04 136	0.00 1	1.15 153	0.02 160	0.75 41	1.77 380	0.45 167	0.07 126	0.06 93	0.02 47	1.62 241	0.11 36	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 91	0.01 14

2.75w_new	0.45 83	0.11 41	1.02 55	0.02 64	0.08 253	1.03 79	0.00 1	2.60 158	0.93 132	0.22 104	0.04 87	0.02 6	0.03 80	0.66 154	0.32 176	0.00 1	0.95 466	0.00 1	0.24 481	0.00 1	0.63 361

rvit_stereo_0075_2	0.45 83	0.19 130	3.21 361	0.02 64	0.00 1	1.10 130	0.02 160	1.92 121	1.22 216	0.18 79	0.09 136	0.02 6	0.05 127	0.59 135	0.11 36	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 37	0.27 264

WCG-NET（raft）	0.45 83	0.62 328	0.93 44	0.02 64	0.06 227	0.90 57	0.05 273	0.70 33	1.32 273	0.33 138	0.14 157	1.51 322	0.14 232	0.41 72	0.22 122	0.00 1	1.29 528	0.00 1	0.01 313	0.16 386	0.25 255

dd	0.45 83	1.20 450	2.52 302	0.06 175	0.01 96	1.23 189	0.03 217	0.88 52	1.48 318	0.26 119	0.06 114	0.12 143	0.05 127	0.42 76	0.44 229	0.02 452	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 226	0.06 81

rvit_0105_6	0.46 87	0.36 229	1.89 189	0.01 13	0.00 1	0.83 49	0.01 63	3.37 216	1.92 397	0.06 33	0.05 104	0.09 127	0.02 47	0.27 31	0.13 55	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 37	0.15 176

Pointernet	0.47 88	0.13 56	1.57 107	0.05 153	0.44 412	1.19 171	0.05 273	3.69 241	0.81 91	0.03 15	0.02 2	0.19 162	0.05 127	0.47 88	0.13 55	0.00 1	0.26 342	0.00 1	0.14 410	0.01 37	0.24 246

rvit_stereo_ft	0.47 88	0.79 368	2.69 314	0.01 13	0.00 1	0.21 7	0.01 63	3.45 221	1.45 308	0.03 15	0.05 104	0.08 118	0.02 47	0.28 34	0.13 55	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 91	0.17 195

ProNet	0.47 88	0.35 226	1.75 139	0.19 289	0.54 426	1.09 124	0.01 63	0.97 56	1.25 233	0.02 8	0.02 2	0.06 93	0.03 80	0.58 127	0.09 21	0.00 1	0.57 385	0.00 1	0.00 1	0.14 361	1.65 488

LG-Stereo	0.48 91	0.24 163	1.82 167	0.10 235	0.20 329	1.05 95	0.00 1	3.59 232	0.87 106	0.26 119	0.10 139	0.37 188	0.08 181	0.14 8	0.19 103	0.00 1	0.18 328	0.00 1	0.00 1	0.09 287	0.28 268

AnonymousM	0.48 91	0.11 41	1.03 57	0.06 175	0.01 96	1.10 130	0.03 217	1.91 119	1.37 292	0.25 115	0.04 87	0.02 6	0.24 273	0.56 121	0.33 179	0.00 1	0.43 362	1.91 541	0.00 1	0.01 37	0.22 238

monsterstereo	0.49 93	0.15 66	1.07 59	0.06 175	0.00 1	1.07 107	0.00 1	3.55 226	0.86 103	0.39 149	0.02 2	0.02 6	0.02 47	0.45 85	0.42 226	0.00 1	1.08 493	0.00 1	0.33 511	0.00 1	0.33 285

CRE-IMP	0.49 93	0.14 63	1.75 139	0.08 204	0.05 221	1.48 307	0.45 439	1.64 93	1.22 216	0.92 241	0.29 208	0.87 268	0.01 15	0.39 67	0.25 142	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 160	0.17 195

tg	0.50 95	0.58 312	1.09 64	0.02 64	0.00 1	1.28 221	0.01 63	2.04 131	1.24 222	0.11 51	0.41 250	0.73 247	0.11 213	0.48 91	0.12 44	0.00 1	0.51 374	0.00 1	0.00 1	0.34 481	1.00 428

CroCo-Stereo	0.50 95	0.63 331	2.38 274	0.14 265	0.00 1	0.19 6	0.02 160	4.28 340	0.96 149	0.14 63	0.03 65	0.46 201	0.08 181	0.32 52	0.29 160	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 37	0.01 14
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
sAnonymous2	0.50 95	0.60 320	4.41 435	0.01 13	0.00 1	0.34 10	0.08 316	2.33 143	1.09 174	0.03 15	0.06 114	0.04 50	0.10 204	0.29 40	0.02 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 361	0.35 291

CroCo_RVC	0.50 95	0.60 320	4.41 435	0.01 13	0.00 1	0.34 10	0.08 316	2.33 143	1.09 174	0.03 15	0.06 114	0.04 50	0.10 204	0.29 40	0.02 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 361	0.35 291

MM-Stereo_test2	0.51 99	0.19 130	1.86 178	0.74 460	0.08 253	1.16 159	0.01 63	0.78 45	0.71 62	0.48 181	0.03 65	0.05 72	0.07 167	0.47 88	0.40 221	0.00 1	0.92 450	0.00 1	0.05 361	0.28 461	1.94 524

AIO-Stereo	0.51 99	0.22 154	0.87 25	0.56 409	0.70 461	0.45 32	0.01 63	1.89 116	1.27 246	0.21 100	0.02 2	0.02 6	0.06 150	0.44 83	0.45 233	0.03 466	0.78 418	0.00 1	0.63 536	0.08 265	1.50 467

ff7	0.51 99	0.26 175	1.81 162	0.19 289	0.25 354	1.08 115	0.01 63	0.71 34	1.36 287	0.47 171	0.02 2	0.04 50	0.08 181	0.79 178	0.18 93	0.00 1	0.92 450	0.00 1	0.15 414	0.10 302	1.76 498

ffff	0.51 99	0.26 175	1.81 162	0.19 289	0.25 354	1.08 115	0.01 63	0.71 34	1.36 287	0.47 171	0.02 2	0.04 50	0.08 181	0.79 178	0.18 93	0.00 1	0.92 450	0.00 1	0.15 414	0.10 302	1.76 498

11t	0.51 99	0.26 175	1.81 162	0.19 289	0.25 354	1.08 115	0.01 63	0.71 34	1.36 287	0.47 171	0.02 2	0.04 50	0.08 181	0.79 178	0.18 93	0.00 1	0.92 450	0.00 1	0.15 414	0.10 302	1.76 498

CES	0.51 99	0.16 82	1.23 77	0.09 223	1.58 521	1.18 169	0.05 273	1.07 64	0.79 78	0.03 15	0.03 65	0.14 153	0.10 204	0.55 118	0.12 44	0.00 1	0.01 233	0.00 1	0.00 1	0.01 37	2.98 539

Selective-IGEV	0.51 99	0.13 56	1.41 88	0.72 453	0.62 451	0.38 22	0.04 252	2.58 156	1.21 212	0.19 86	0.02 2	0.02 6	0.06 150	0.48 91	0.46 242	0.01 424	0.80 422	0.00 1	0.09 386	0.07 253	0.91 416

ccc-4	0.51 99	0.26 175	1.81 162	0.19 289	0.25 354	1.08 115	0.01 63	0.71 34	1.36 287	0.47 171	0.02 2	0.04 50	0.08 181	0.79 178	0.18 93	0.00 1	0.92 450	0.00 1	0.15 414	0.10 302	1.76 498

LG-Stereo_Zeroshot	0.52 107	0.15 66	1.72 131	0.22 314	0.14 297	1.47 299	0.04 252	2.21 139	0.99 162	0.39 149	0.11 144	0.70 242	0.03 80	0.65 150	0.58 275	0.02 452	0.46 364	0.00 1	0.23 470	0.01 37	0.36 293

rvit_0105_4	0.52 107	0.47 270	2.33 268	0.01 13	0.00 1	0.83 49	0.01 63	3.89 280	1.78 382	0.12 58	0.10 139	0.12 143	0.03 80	0.39 67	0.13 55	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 37	0.13 160

ROB_FTStereo_v2	0.52 107	0.18 101	1.71 130	0.08 204	0.09 264	1.59 341	0.32 426	1.61 88	1.25 233	0.99 252	0.19 180	0.76 257	0.02 47	1.36 229	0.20 109	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 91	0.04 54

Gwc-CoAtRS	0.52 107	0.16 82	1.68 126	0.05 153	0.13 291	1.06 101	0.03 217	2.88 173	0.54 39	0.40 154	0.02 2	2.22 380	0.03 80	0.49 96	0.26 150	0.00 1	0.09 310	0.00 1	0.22 464	0.01 37	0.11 143

MyStereo07	0.53 111	0.51 284	1.58 108	0.03 102	0.34 397	1.66 369	0.02 160	1.68 95	1.34 279	0.53 192	0.02 2	0.04 50	0.11 213	0.74 169	0.26 150	0.00 1	1.19 520	0.00 1	0.18 438	0.03 160	0.37 296

Selective-RAFT	0.53 111	0.18 101	1.12 66	0.04 136	0.01 96	1.19 171	0.02 160	3.26 211	1.29 259	0.02 8	0.02 2	0.24 171	0.18 254	1.34 228	0.44 229	0.00 1	0.93 458	0.00 1	0.19 445	0.05 212	0.17 195

RCA-Stereo	0.53 111	0.18 101	1.16 72	0.01 13	0.24 350	1.20 173	0.01 63	3.86 267	0.97 153	0.77 220	0.50 265	0.05 72	0.13 230	0.32 52	0.03 4	0.00 1	0.87 438	0.00 1	0.00 1	0.08 265	0.24 246

ICVP	0.53 111	0.09 16	1.86 178	0.01 13	0.01 96	1.12 139	0.21 380	4.35 345	0.68 59	0.45 167	0.28 205	0.33 185	0.07 167	0.72 166	0.25 142	0.00 1	0.07 300	0.00 1	0.00 1	0.04 194	0.11 143
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
tt45	0.54 115	0.46 264	1.12 66	0.04 136	0.00 1	1.32 240	0.05 273	1.00 59	0.79 78	0.05 29	0.03 65	0.09 127	0.03 80	5.35 394	0.28 156	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 361	0.15 176

anonymousdsp	0.54 115	0.26 175	1.62 112	0.47 388	0.60 442	1.08 115	0.01 63	1.01 62	1.37 292	0.49 183	0.02 2	0.04 50	0.09 196	0.73 167	0.15 71	0.00 1	0.82 429	0.00 1	0.16 423	0.10 302	1.83 510

IGEV-Stereo	0.54 115	0.26 175	1.62 112	0.47 388	0.61 443	1.08 115	0.01 63	1.00 59	1.37 292	0.49 183	0.02 2	0.04 50	0.09 196	0.73 167	0.16 81	0.00 1	0.82 429	0.00 1	0.16 423	0.10 302	1.83 510
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
PSM-adaLoss	0.54 115	0.18 101	1.72 131	0.08 204	0.09 264	1.63 359	0.29 415	1.60 85	1.27 246	0.99 252	0.18 168	0.76 257	0.02 47	1.79 253	0.20 109	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 91	0.05 69

HUI-Stereo	0.54 115	0.18 101	1.78 151	0.08 204	0.08 253	1.63 359	0.31 423	1.60 85	1.28 252	0.99 252	0.18 168	0.76 257	0.02 47	1.56 235	0.19 103	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 91	0.05 69

RAFT-IKP	0.54 115	0.18 101	1.77 149	0.08 204	0.07 241	1.47 299	0.29 415	1.61 88	1.26 240	0.99 252	0.18 168	0.74 250	0.02 47	1.77 250	0.20 109	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 91	0.04 54

AIO_test	0.55 121	0.33 221	2.02 211	0.77 468	1.08 502	0.43 29	0.06 300	0.88 52	0.92 127	0.38 146	0.04 87	0.85 266	0.03 80	0.79 178	0.26 150	0.00 1	0.95 466	0.00 1	0.08 377	0.03 160	1.20 447

rvit_0105_5	0.55 121	0.56 307	2.86 330	0.01 13	0.00 1	0.89 56	0.01 63	3.93 282	1.55 328	0.16 71	0.13 155	0.12 143	0.03 80	0.43 80	0.15 71	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 37	0.18 203

plain	0.55 121	0.55 297	3.45 382	0.10 235	0.00 1	0.50 36	0.02 160	3.49 223	1.16 185	0.05 29	0.10 139	0.13 151	0.17 250	0.67 156	0.28 156	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.36 488	0.01 14

ROB_FTStereo	0.55 121	0.18 101	1.75 139	0.08 204	0.09 264	1.61 351	0.32 426	1.60 85	1.26 240	0.99 252	0.19 180	0.75 252	0.03 80	1.97 258	0.19 103	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 91	0.04 54

iRaftStereo_RVC	0.55 121	0.59 316	1.20 74	0.03 102	0.00 1	1.23 189	0.01 63	2.55 154	0.81 91	0.15 65	0.23 193	0.70 242	0.12 226	0.48 91	0.22 122	0.00 1	1.14 515	0.00 1	0.00 1	0.33 477	1.13 438

999	0.56 126	0.38 237	1.07 59	0.01 13	0.00 1	1.31 231	0.10 336	0.44 13	0.80 86	0.02 8	0.32 219	0.03 32	0.02 47	5.80 415	0.60 277	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 386	0.11 143

GCAP-Stereo	0.56 126	0.71 348	1.55 103	0.30 351	1.03 497	1.27 217	0.01 63	2.03 129	0.78 74	0.30 131	0.35 231	0.10 136	0.10 204	0.56 121	0.75 308	0.00 1	1.06 489	0.00 1	0.00 1	0.13 347	0.25 255

R-Stereo Train	0.56 126	0.15 66	1.83 170	0.02 64	0.00 1	1.26 211	0.09 328	4.14 320	0.45 28	1.86 370	0.42 251	0.06 93	0.01 15	0.32 52	0.46 242	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 69

RAFT-Stereo	0.56 126	0.15 66	1.83 170	0.02 64	0.00 1	1.26 211	0.09 328	4.14 320	0.45 28	1.86 370	0.42 251	0.06 93	0.01 15	0.32 52	0.46 242	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 69
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
GIP-stereo	0.57 130	0.28 188	1.23 77	0.29 348	0.58 436	1.07 107	0.03 217	3.64 238	1.24 222	0.06 33	0.02 2	0.05 72	0.01 15	0.60 138	0.39 218	0.00 1	0.40 358	0.00 1	0.00 1	0.05 212	1.53 470

RAFT-Stereo-weight	0.57 130	0.10 27	1.28 83	0.10 235	0.42 407	1.41 272	0.05 273	3.80 252	0.86 103	1.02 260	0.52 270	0.26 179	0.01 15	0.42 76	0.15 71	0.00 1	0.47 365	0.00 1	0.00 1	0.01 37	0.60 355

H2IRNET	0.57 130	0.56 307	2.03 212	0.25 330	0.06 227	1.20 173	0.01 63	1.91 119	0.64 52	0.04 24	1.78 398	0.47 203	0.04 105	1.69 244	0.42 226	0.00 1	0.00 1	0.01 461	0.01 313	0.24 441	0.08 98

MC-Stereo	0.57 130	0.16 82	1.63 118	0.70 449	0.93 484	1.10 130	0.01 63	1.43 76	0.26 12	0.91 237	0.02 2	0.08 118	0.11 213	0.61 142	0.23 130	0.00 1	1.15 516	0.00 1	0.17 431	0.10 302	1.84 512

FACV-RUCA	0.58 134	0.13 56	1.73 133	0.07 192	0.12 287	1.15 153	0.07 307	4.23 333	1.27 246	0.25 115	0.99 341	0.19 162	0.30 291	0.31 50	0.21 119	0.00 1	0.00 1	0.08 501	0.02 341	0.24 441	0.19 208

4D-IteraStereo	0.59 135	0.98 414	2.62 309	0.04 136	0.09 264	1.07 107	0.08 316	1.45 78	0.39 21	0.12 58	0.05 104	0.82 265	0.10 204	0.77 173	1.05 361	0.00 1	0.40 358	0.00 1	0.00 1	0.08 265	1.79 507

Patchmatch Stereo++	0.59 135	0.18 101	1.73 133	0.08 204	0.08 253	1.62 356	0.26 399	1.62 91	1.25 233	1.00 258	0.18 168	0.75 252	0.03 80	2.68 270	0.20 109	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 91	0.05 69
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
DeepStereo_RVC	0.59 135	0.16 82	1.65 120	0.08 204	0.06 227	1.37 255	0.40 435	1.58 82	1.26 240	1.03 263	0.83 323	0.49 205	1.52 429	0.94 198	0.18 93	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 91	0.13 160

iGMRVC	0.59 135	0.18 101	1.75 139	0.08 204	0.09 264	1.63 359	0.27 407	1.61 88	1.27 246	0.99 252	0.19 180	0.75 252	0.03 80	2.78 274	0.20 109	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 91	0.04 54

iRAFT	0.59 135	0.18 101	1.73 133	0.08 204	0.08 253	1.62 356	0.26 399	1.62 91	1.25 233	1.00 258	0.18 168	0.75 252	0.03 80	2.68 270	0.20 109	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 91	0.05 69

xyz-stereo-finetune	0.60 140	0.59 316	0.99 52	0.03 102	0.00 1	1.34 248	0.01 63	2.57 155	0.94 137	0.07 41	0.07 126	0.09 127	0.04 105	4.28 332	0.82 318	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 91	0.08 98

Occ-G	0.60 140	0.31 207	1.80 154	0.41 370	0.56 430	0.83 49	0.04 252	0.82 47	1.20 203	0.26 119	0.54 272	1.33 314	0.05 127	0.42 76	0.86 330	0.00 1	0.68 401	0.00 1	0.15 414	0.17 400	1.54 474

CFNet-RSSM	0.60 140	0.15 66	1.55 103	0.05 153	0.14 297	1.27 217	0.02 160	4.87 394	0.58 44	0.34 139	0.02 2	1.92 356	0.04 105	0.49 96	0.25 142	0.00 1	0.01 233	0.00 1	0.27 495	0.01 37	0.10 135

IGEV-Stereo+	0.61 143	0.21 146	1.12 66	0.17 280	1.20 505	0.64 40	0.02 160	0.33 6	0.71 62	0.39 149	0.05 104	0.05 72	0.05 127	1.92 255	0.48 253	0.00 1	0.58 389	0.00 1	0.24 481	1.85 534	2.11 531

Anonymous3	0.61 143	0.23 158	2.97 343	0.01 13	0.00 1	2.54 429	0.09 328	3.88 275	0.89 117	0.19 86	0.23 193	0.12 143	0.05 127	0.61 142	0.17 88	0.00 1	0.08 304	0.00 1	0.00 1	0.05 212	0.18 203

FENet	0.61 143	0.22 154	1.75 139	0.05 153	0.00 1	1.21 181	0.05 273	3.78 249	1.28 252	1.08 270	0.02 2	1.61 331	0.09 196	0.60 138	0.35 193	0.00 1	0.01 233	0.00 1	0.00 1	0.04 194	0.08 98

rvit_0105_3	0.62 146	0.70 347	3.40 379	0.01 13	0.00 1	1.12 139	0.01 63	3.96 287	1.58 334	0.16 71	0.38 240	0.11 139	0.03 80	0.70 161	0.17 88	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 91	0.09 123

GMOStereo	0.62 146	0.55 297	1.80 154	0.09 223	0.61 443	1.07 107	0.03 217	2.92 179	0.25 7	2.23 404	0.02 2	0.66 230	0.04 105	0.25 25	0.22 122	0.00 1	1.26 523	0.00 1	0.00 1	0.23 433	0.19 208

error version	0.62 146	0.55 297	1.80 154	0.09 223	0.61 443	1.07 107	0.03 217	2.92 179	0.25 7	2.23 404	0.02 2	0.66 230	0.04 105	0.25 25	0.22 122	0.00 1	1.26 523	0.00 1	0.00 1	0.23 433	0.19 208

test-v	0.62 146	0.55 297	1.80 154	0.09 223	0.61 443	1.07 107	0.03 217	2.92 179	0.25 7	2.23 404	0.02 2	0.66 230	0.04 105	0.25 25	0.22 122	0.00 1	1.26 523	0.00 1	0.00 1	0.23 433	0.19 208

GANet-ADL	0.62 146	0.16 82	1.89 189	0.15 271	0.02 162	1.46 292	0.02 160	3.83 264	0.75 69	0.40 154	1.08 346	1.09 299	0.18 254	0.65 150	0.47 251	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 194	0.13 160

test-2	0.62 146	0.55 297	1.80 154	0.09 223	0.61 443	1.07 107	0.03 217	2.92 179	0.25 7	2.23 404	0.02 2	0.66 230	0.04 105	0.25 25	0.22 122	0.00 1	1.26 523	0.00 1	0.00 1	0.23 433	0.19 208

GREAT-IGEV	0.63 152	0.27 185	1.97 202	0.43 376	1.32 513	1.14 150	0.06 300	0.43 12	0.73 67	0.37 142	0.56 276	0.02 6	0.07 167	0.53 113	0.63 286	0.05 479	1.44 534	0.00 1	0.20 449	0.12 335	2.36 534

AIO_rvc	0.63 152	0.64 335	2.03 212	0.82 475	1.08 502	0.42 27	0.06 300	1.37 70	1.24 222	0.39 149	0.04 87	0.09 127	0.06 150	0.84 190	0.50 260	0.01 424	1.06 489	0.00 1	0.03 344	0.11 325	1.81 509

dual_stereo	0.63 152	0.07 3	0.80 15	0.29 348	0.98 489	0.37 21	0.02 160	4.03 303	1.20 203	0.10 48	0.06 114	0.02 6	0.04 105	1.13 206	0.32 176	0.00 1	1.26 523	0.00 1	0.13 406	0.00 1	1.80 508

LL-Strereo2	0.63 152	0.97 410	2.03 212	0.76 466	0.86 473	1.15 153	0.08 316	1.85 112	1.20 203	0.45 167	0.02 2	0.50 208	0.07 167	0.63 145	0.65 289	0.00 1	0.17 327	0.00 1	0.03 344	0.05 212	1.05 431

CASS	0.63 152	0.16 82	1.88 186	0.03 102	0.01 96	1.67 374	0.04 252	3.11 202	0.81 91	2.25 409	1.02 343	0.29 182	0.35 302	0.70 161	0.23 130	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 160	0.04 54
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
Pruner-Stereo	0.63 152	0.21 146	1.86 178	1.03 497	0.10 275	1.59 341	0.35 430	2.26 140	1.22 216	2.22 403	0.45 259	0.25 176	0.01 15	0.67 156	0.38 211	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 91	0.02 32

AEACV	0.64 158	0.08 10	1.46 90	0.72 453	0.96 486	1.22 185	0.00 1	1.90 118	0.67 56	0.54 193	0.07 126	0.02 6	0.73 374	0.63 145	0.28 156	0.01 424	0.92 450	0.00 1	0.36 516	0.09 287	2.04 527

EGLCR-Stereo	0.64 158	0.12 50	1.52 97	0.74 460	0.75 466	1.83 392	0.54 450	2.79 169	0.67 56	0.66 203	0.04 87	0.01 1	0.02 47	0.77 173	0.45 233	0.00 1	0.71 407	0.00 1	0.00 1	0.00 1	1.14 439

HI	0.65 160	0.55 297	2.46 293	0.20 304	0.00 1	1.16 159	0.01 63	1.98 124	0.79 78	1.46 326	0.02 2	2.63 400	0.64 359	0.63 145	0.24 138	0.00 1	0.04 281	0.00 1	0.00 1	0.11 325	0.08 98

CoSv	0.65 160	0.55 297	2.46 293	0.20 304	0.00 1	1.16 159	0.01 63	1.98 124	0.79 78	1.46 326	0.02 2	2.63 400	0.64 359	0.63 145	0.24 138	0.00 1	0.04 281	0.00 1	0.00 1	0.11 325	0.08 98

test_4	0.65 160	0.40 244	1.73 133	0.11 251	0.19 324	1.28 221	0.03 217	1.41 73	0.22 5	0.28 124	3.49 462	0.72 246	0.09 196	1.93 257	0.53 268	0.00 1	0.11 317	0.00 1	0.08 377	0.16 386	0.15 176

PFNet+	0.65 160	0.19 130	2.19 243	0.29 348	0.06 227	1.46 292	0.54 450	1.74 102	1.62 347	1.35 312	0.45 259	0.36 187	0.01 15	2.41 264	0.25 142	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 91	0.01 14

MM-Stereo_test3	0.67 164	0.55 297	1.54 102	0.93 489	0.06 227	0.98 71	0.06 300	3.80 252	1.40 299	0.23 108	0.54 272	0.26 179	0.05 127	0.68 158	0.46 242	0.00 1	0.81 425	0.00 1	0.00 1	0.33 477	0.68 376

GMStereo_Zeroshot	0.67 164	0.24 163	1.87 184	0.87 480	0.00 1	1.26 211	0.01 63	2.01 127	0.42 25	1.44 323	0.58 283	1.73 344	0.19 259	2.62 267	0.10 30	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 160	0.09 123

cross-raft	0.67 164	0.19 130	1.85 175	0.58 414	0.71 462	1.09 124	0.10 336	3.52 224	0.69 60	0.41 159	0.02 2	2.81 411	0.04 105	0.55 118	0.23 130	0.00 1	0.13 323	0.00 1	0.16 423	0.01 37	0.22 238

rafts_anoy	0.67 164	0.91 388	1.85 175	0.60 419	1.02 495	1.16 159	0.04 252	3.25 209	0.48 30	0.19 86	0.18 168	0.11 139	0.19 259	1.17 210	0.58 275	0.00 1	1.47 538	0.00 1	0.01 313	0.05 212	0.22 238

s12784h	0.67 164	0.17 94	1.87 184	0.02 64	0.00 1	1.16 159	0.03 217	4.08 308	1.89 393	1.04 264	1.59 389	0.05 72	0.02 47	1.25 222	0.12 44	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 91	0.02 32

TestStereo	0.67 164	0.99 417	2.26 254	0.00 1	0.00 1	0.92 61	0.01 63	1.77 104	0.30 15	0.20 94	0.05 104	0.08 118	0.06 150	6.62 447	0.09 21	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 37	0.08 98

testlalala	0.68 170	0.17 94	1.61 111	0.21 310	0.18 318	1.14 150	0.03 217	3.47 222	1.74 376	2.12 395	0.20 185	0.30 183	0.05 127	0.38 65	0.41 225	0.01 424	1.13 509	0.00 1	0.27 495	0.01 37	0.15 176

raftrobust	0.68 170	0.89 385	1.80 154	0.02 64	1.29 511	1.22 185	0.05 273	2.37 147	0.62 50	2.99 454	0.03 65	0.12 143	0.15 236	0.60 138	0.51 263	0.00 1	0.69 402	0.00 1	0.00 1	0.10 302	0.24 246

RALAANet	0.68 170	1.09 439	2.29 258	0.03 102	0.01 96	0.93 64	0.03 217	2.65 160	1.97 404	1.19 286	0.39 245	0.15 158	0.30 291	1.27 224	0.75 308	0.00 1	0.25 339	0.00 1	0.09 386	0.19 412	0.03 47

DIP-Stereo	0.68 170	0.35 226	1.76 145	0.08 204	0.00 1	1.46 292	0.01 63	6.53 501	1.71 369	0.91 237	0.11 144	0.04 50	0.19 259	0.19 14	0.09 21	0.00 1	0.01 233	0.00 1	0.00 1	0.03 160	0.17 195
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
MM-Stereo_test1	0.69 174	0.30 199	1.69 127	0.88 481	0.23 343	0.93 64	0.03 217	3.79 251	1.40 299	0.47 171	0.05 104	0.05 72	0.02 47	0.65 150	0.39 218	0.00 1	1.01 484	0.00 1	0.00 1	0.31 471	1.58 482

11t1	0.70 175	0.28 188	1.86 178	0.56 409	0.56 430	1.06 101	0.00 1	2.89 175	1.21 212	0.60 195	0.34 224	0.08 118	0.04 105	0.76 171	0.85 326	0.02 452	1.09 497	0.00 1	0.18 438	0.06 226	1.58 482

PCWNet_CMD	0.70 175	0.18 101	2.22 247	0.01 13	0.01 96	1.09 124	0.00 1	3.17 204	1.35 285	0.50 187	0.29 208	2.28 383	1.46 426	1.22 217	0.11 36	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 91	0.19 208

xyz-stereo-finetune2	0.71 177	0.55 297	1.25 80	0.07 192	0.00 1	1.32 240	0.04 252	2.47 151	0.89 117	0.18 79	0.76 313	0.08 118	0.65 364	5.24 386	0.71 301	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 91	0.01 14

Reg-Stereo(zero)	0.71 177	0.07 3	2.28 256	0.03 102	1.01 493	1.58 339	0.37 433	1.52 79	0.78 74	0.18 79	0.16 161	1.75 346	1.08 395	0.91 196	1.25 375	0.00 1	0.51 374	0.00 1	0.24 481	0.01 37	0.54 338

MoCha-V2	0.71 177	0.43 252	1.65 120	0.60 419	1.06 499	0.38 22	0.00 1	3.01 191	1.32 273	0.44 162	0.58 283	0.22 170	0.08 181	0.78 176	0.40 221	0.00 1	1.45 535	0.00 1	0.22 464	0.05 212	1.61 486

GwcNet-ADL	0.71 177	0.22 154	2.22 247	0.05 153	0.01 96	1.32 240	0.02 160	3.82 259	1.61 340	1.06 268	0.44 256	1.46 319	0.22 270	0.94 198	0.62 285	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 37	0.14 166

raft+_RVC	0.71 177	1.05 432	1.86 178	0.64 434	1.31 512	1.20 173	0.05 273	2.44 150	0.77 73	0.18 79	0.43 254	0.08 118	0.15 236	0.93 197	0.64 287	0.00 1	1.43 533	0.00 1	0.00 1	0.09 287	1.03 429

CFNet_pseudo	0.71 177	0.20 139	2.34 269	0.01 13	0.01 96	1.24 194	0.00 1	3.19 207	0.92 127	0.85 230	0.47 263	2.29 387	0.61 349	1.79 253	0.17 88	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 91	0.14 166

MSMDNet	0.71 177	0.18 101	2.22 247	0.01 13	0.01 96	1.09 124	0.00 1	3.25 209	1.35 285	0.52 190	0.29 208	2.29 387	1.45 423	1.22 217	0.11 36	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 91	0.19 208

ccs_rob	0.71 177	0.20 139	2.35 270	0.00 1	0.01 96	1.24 194	0.00 1	3.17 204	0.91 125	0.82 228	0.45 259	2.28 383	0.63 356	1.78 252	0.18 93	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 91	0.14 166

MIM_Stereo	0.72 185	0.80 371	2.05 218	0.63 431	1.06 499	1.31 231	0.02 160	2.80 170	1.24 222	0.19 86	0.02 2	0.70 242	0.20 265	1.31 226	0.16 81	0.00 1	0.18 328	0.00 1	0.00 1	0.17 400	1.53 470

DCVSM-stereo	0.74 186	0.09 16	1.76 145	0.07 192	0.01 96	1.24 194	0.04 252	2.09 134	0.31 16	3.55 471	0.09 136	3.02 422	0.59 346	1.43 232	0.45 233	0.00 1	0.00 1	0.01 461	0.00 1	0.02 91	0.01 14

AIO-test1	0.75 187	0.92 393	2.40 276	0.43 376	0.80 468	1.13 143	0.01 63	3.87 270	0.88 112	0.47 171	0.30 212	0.06 93	0.06 150	2.91 279	0.20 109	0.07 496	0.06 295	0.00 1	0.10 392	0.17 400	0.20 228

GES	0.75 187	0.26 175	2.66 313	0.01 13	0.00 1	1.63 359	0.08 316	6.06 485	0.57 43	0.68 204	0.40 246	0.37 188	0.66 367	0.84 190	0.49 255	0.02 452	0.00 1	0.01 461	0.00 1	0.08 265	0.10 135

ACVNet	0.75 187	0.56 307	2.30 260	0.09 223	0.00 1	1.39 261	0.21 380	2.76 165	1.34 279	0.88 233	0.75 310	1.92 356	0.26 281	0.51 104	1.65 395	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 377	0.20 228

rvit_105_1	0.76 190	0.75 358	3.75 406	0.01 13	0.00 1	1.16 159	0.01 63	4.13 318	1.51 321	0.24 113	0.31 216	0.14 153	0.04 105	2.70 272	0.32 176	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 194	0.07 91

IGEV++	0.76 190	0.41 248	1.49 95	0.75 464	0.88 476	0.38 22	0.03 217	5.40 444	0.75 69	0.25 115	0.07 126	0.04 50	0.16 245	0.81 187	0.36 197	0.00 1	1.17 518	0.00 1	0.04 358	0.14 361	1.96 525

Any-RAFT	0.76 190	0.13 56	1.46 90	0.03 102	0.01 96	2.76 440	0.08 316	4.09 309	1.69 363	1.08 270	0.26 202	1.95 360	0.31 296	0.95 200	0.09 21	0.01 424	0.20 337	0.00 1	0.00 1	0.01 37	0.08 98

AdaStereo	0.76 190	0.12 50	1.73 133	0.05 153	0.00 1	1.46 292	0.23 388	5.16 421	1.66 360	1.19 286	0.37 237	1.54 324	0.17 250	0.86 194	0.54 270	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 37	0.08 98
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.
MSCF	0.77 194	0.71 348	1.22 76	0.88 481	1.26 510	1.07 107	0.03 217	3.87 270	1.29 259	0.06 33	0.02 2	0.02 6	0.24 273	1.02 202	0.47 251	0.02 452	0.95 466	0.00 1	0.31 509	0.09 287	1.90 520

MIPNet	0.77 194	0.74 355	2.72 315	0.08 204	0.07 241	1.32 240	0.12 348	4.14 320	1.51 321	0.90 236	0.11 144	0.67 234	0.95 388	1.42 231	0.30 167	0.00 1	0.01 233	0.01 461	0.01 313	0.15 377	0.23 242

test-1	0.77 194	0.31 207	1.67 123	0.03 102	0.97 487	1.23 189	0.07 307	4.63 372	0.75 69	0.73 214	0.67 300	1.06 295	0.03 80	0.58 127	0.80 314	0.02 452	0.79 421	0.00 1	0.07 373	0.01 37	0.96 422

GASTEREO	0.78 197	0.74 355	1.19 73	0.88 481	1.25 509	1.08 115	0.03 217	3.88 275	1.28 252	0.15 65	0.02 2	0.02 6	0.28 286	1.03 204	0.49 255	0.02 452	0.95 466	0.00 1	0.31 509	0.08 265	1.90 520

SCV_C0	0.78 197	0.46 264	2.11 232	0.66 437	0.80 468	0.51 37	0.03 217	4.50 355	1.26 240	0.49 183	0.08 132	0.08 118	0.11 213	0.64 149	0.57 273	0.00 1	1.00 483	0.00 1	0.19 445	0.12 335	1.91 523

HUF	0.78 197	0.58 312	2.91 335	0.76 466	1.21 507	0.34 10	0.07 307	1.59 84	1.25 233	0.52 190	0.04 87	0.51 211	0.04 105	0.75 170	0.45 233	0.06 489	2.00 548	0.00 1	0.00 1	0.15 377	2.39 535

GCAP-BAT	0.78 197	0.18 101	1.84 174	0.66 437	0.66 453	2.13 407	0.04 252	1.42 75	0.89 117	1.14 280	1.26 365	1.13 302	0.09 196	0.65 150	0.85 326	0.02 452	1.07 491	0.00 1	0.48 525	0.06 226	1.08 436

UCFNet_RVC	0.78 197	0.68 343	2.05 218	0.02 64	0.29 377	1.57 336	0.02 160	3.57 228	0.87 106	1.35 312	0.74 308	1.66 338	0.20 265	1.92 255	0.61 282	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 91	0.04 54

x	0.80 202	0.39 240	1.80 154	0.66 437	0.50 423	1.02 76	0.00 1	3.61 233	1.34 279	0.65 200	0.34 224	0.53 214	0.14 232	1.21 215	0.91 345	0.00 1	1.09 497	0.00 1	0.20 449	0.06 226	1.59 484

RALCasStereoNet	0.80 202	0.96 406	1.77 149	0.28 346	0.97 487	1.13 143	0.03 217	2.91 178	1.11 179	0.17 76	0.34 224	0.12 143	0.20 265	1.65 242	0.65 289	0.00 1	1.72 545	0.00 1	0.00 1	0.11 325	1.90 520

test_3	0.81 204	0.15 66	2.17 241	0.36 360	0.58 436	1.03 79	0.01 63	3.01 191	0.59 45	0.98 247	0.02 2	1.04 292	0.04 105	3.72 307	0.39 218	0.00 1	0.92 450	0.00 1	0.25 484	0.16 386	0.69 383

HART	0.82 205	0.51 284	2.11 232	0.32 354	0.87 475	0.35 18	0.00 1	3.57 228	1.21 212	0.27 123	2.09 414	0.40 195	0.03 80	0.52 109	0.46 242	0.00 1	1.45 535	0.00 1	0.00 1	0.25 444	1.98 526

NRIStereo	0.82 205	0.17 94	1.56 105	0.61 423	0.05 221	1.61 351	0.48 444	1.52 79	1.19 197	0.91 237	0.17 163	0.65 228	0.03 80	7.00 477	0.25 142	0.00 1	0.06 295	0.00 1	0.00 1	0.06 226	0.17 195

PSMNet-RUCA	0.83 207	0.86 379	2.85 329	0.03 102	0.02 162	2.04 404	0.25 395	4.74 385	1.79 384	0.45 167	1.38 372	0.12 143	0.12 226	1.16 208	0.37 208	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.28 461	0.07 91

AE-Stereo	0.83 207	0.13 56	2.17 241	0.08 204	0.24 350	1.24 194	0.03 217	5.22 425	1.26 240	0.70 206	1.09 347	0.20 164	0.16 245	0.70 161	0.33 179	0.00 1	0.89 445	0.00 1	0.26 491	0.09 287	1.75 497

DCANet-4	0.83 207	0.18 101	4.76 447	0.04 136	0.01 96	1.24 194	0.02 160	3.84 265	2.21 422	2.39 423	0.25 196	0.11 139	0.24 273	0.59 135	0.36 197	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 37	0.37 296

fff	0.83 207	0.63 331	3.63 393	0.01 13	0.04 211	1.25 202	0.02 160	3.98 291	1.29 259	2.39 423	0.25 196	0.09 127	1.78 445	0.58 127	0.36 197	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 37	0.37 296

HCRNet	0.83 207	0.39 240	1.59 110	0.02 64	0.00 1	1.18 169	0.01 63	3.69 241	2.28 428	0.75 217	0.21 189	0.56 217	0.11 213	5.32 392	0.25 142	0.00 1	0.01 233	0.00 1	0.00 1	0.08 265	0.04 54

csc	0.83 207	0.63 331	3.63 393	0.01 13	0.04 211	1.25 202	0.02 160	3.98 291	1.29 259	2.39 423	0.25 196	0.09 127	1.78 445	0.58 127	0.36 197	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 37	0.37 296

cscssc	0.83 207	0.63 331	3.63 393	0.01 13	0.04 211	1.25 202	0.02 160	3.98 291	1.29 259	2.39 423	0.25 196	0.09 127	1.78 445	0.58 127	0.36 197	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 37	0.37 296

SCV	0.84 214	0.41 248	1.65 120	0.79 470	1.05 498	0.45 32	0.05 273	5.81 470	1.24 222	0.47 171	0.02 2	0.02 6	0.05 127	0.78 176	0.46 242	0.00 1	0.83 431	0.00 1	0.39 520	0.27 457	2.08 528

CFNet_ucs	0.84 214	0.23 158	2.43 289	0.01 13	0.01 96	1.34 248	0.01 63	3.82 259	1.61 340	1.24 297	1.13 353	2.16 378	0.41 323	2.08 260	0.17 88	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 91	0.17 195

test_1	0.84 214	0.15 66	2.03 212	0.37 363	0.55 427	1.01 74	0.02 160	3.06 195	0.55 42	1.73 365	0.02 2	1.09 299	0.04 105	3.70 306	0.38 211	0.00 1	0.93 458	0.00 1	0.25 484	0.16 386	0.84 406

DCANet	0.84 214	0.65 339	3.63 393	0.03 102	0.00 1	1.25 202	0.01 63	3.99 295	2.16 417	2.66 440	0.31 216	0.09 127	0.48 333	0.57 126	0.45 233	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 160	0.41 317

RAFT-Test	0.85 218	0.19 130	2.98 346	0.66 437	0.99 490	1.83 392	0.17 362	3.16 203	1.19 197	0.71 207	0.11 144	3.21 436	0.02 47	0.58 127	0.33 179	0.00 1	0.47 365	0.00 1	0.29 504	0.01 37	0.15 176

RAFT_CTSACE	0.85 218	0.95 402	2.60 305	0.60 419	0.05 221	1.20 173	0.01 63	3.18 206	0.85 102	0.79 224	1.57 387	2.18 379	0.78 378	1.20 213	0.22 122	0.00 1	0.33 353	0.00 1	0.00 1	0.28 461	0.21 236

RAFT+CT+SA	0.85 218	0.91 388	2.23 252	0.19 289	0.29 377	1.27 217	0.03 217	4.92 401	0.86 103	0.65 200	0.40 246	0.67 234	0.05 127	3.03 281	0.18 93	0.00 1	0.28 349	0.00 1	0.35 515	0.15 377	0.61 357

test-3	0.86 221	0.15 66	2.03 212	0.37 363	0.56 430	1.01 74	0.02 160	3.05 193	0.54 39	1.98 385	0.02 2	1.09 299	0.04 105	3.73 308	0.38 211	0.00 1	0.93 458	0.00 1	0.25 484	0.16 386	0.82 401

model_zeroshot	0.87 222	0.46 264	2.80 321	0.68 446	0.93 484	1.84 395	0.08 316	3.66 240	0.66 55	1.23 295	0.01 1	1.18 305	0.06 150	1.25 222	0.46 242	0.03 466	0.71 407	0.00 1	0.20 449	0.02 91	1.14 439

SFCPSM	0.87 222	0.20 139	2.57 303	0.02 64	0.07 241	2.45 423	0.18 368	5.65 456	1.51 321	0.85 230	0.77 314	0.67 234	0.30 291	1.77 250	0.22 122	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 358	0.09 287	0.09 123

DMCA	0.87 222	0.52 293	3.24 369	0.01 13	0.01 96	1.30 226	0.02 160	3.69 241	1.87 391	2.29 411	0.17 163	1.71 342	0.10 204	0.76 171	1.42 385	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 265	0.12 152

IGEVStereo-DCA	0.88 225	1.21 451	1.81 162	0.18 282	0.16 310	0.83 49	0.01 63	0.71 34	1.36 287	0.40 154	0.04 87	0.06 93	0.09 196	6.04 420	2.22 423	0.00 1	0.48 369	0.00 1	0.15 414	0.16 386	1.76 498

anonymousdsp2	0.88 225	0.10 27	2.48 296	0.42 373	0.77 467	1.22 185	0.02 160	4.89 396	1.23 220	0.75 217	0.21 189	0.94 281	0.09 196	1.46 234	0.31 169	0.00 1	0.88 439	0.00 1	0.11 397	0.05 212	1.78 505

IER	0.88 225	0.38 237	2.74 317	0.01 13	0.00 1	2.27 412	0.02 160	3.65 239	1.30 268	1.45 324	0.96 339	1.39 317	1.16 400	1.60 238	0.53 268	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 226	0.02 32

IPLGR	0.88 225	0.30 199	3.78 408	0.06 175	0.07 241	1.26 211	0.05 273	3.78 249	1.62 347	0.80 225	0.35 231	0.79 262	0.76 375	3.42 293	0.27 153	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 265	0.16 187

PSMNet-ADL	0.88 225	0.12 50	1.32 84	0.07 192	0.01 96	2.03 402	0.03 217	3.00 188	1.28 252	0.39 149	0.66 294	2.12 371	0.67 368	4.19 324	1.38 383	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 37	0.24 246

TRStereo	0.88 225	1.18 448	2.44 291	0.72 453	0.10 275	1.56 333	0.03 217	5.73 461	1.28 252	0.18 79	0.30 212	0.62 222	0.43 324	1.02 202	0.13 55	0.00 1	0.47 365	0.00 1	0.25 484	0.01 37	1.23 448

AFF-stereo	0.89 231	1.05 432	1.70 129	0.49 397	0.18 318	1.21 181	0.01 63	3.58 231	1.62 347	0.84 229	1.93 404	1.14 303	0.26 281	1.24 220	0.68 296	0.00 1	0.64 398	0.00 1	0.00 1	0.26 452	0.89 414

testlalala2	0.90 232	0.21 146	1.69 127	4.05 540	2.52 534	1.11 137	0.01 63	3.95 286	1.34 279	0.20 94	0.32 219	1.36 316	0.07 167	0.27 31	0.18 93	0.00 1	0.09 310	0.00 1	0.36 516	0.01 37	0.24 246

qqq	0.90 232	0.41 248	1.88 186	0.10 235	0.59 440	1.09 124	0.00 1	3.82 259	1.29 259	0.61 197	0.38 240	0.73 247	0.15 236	3.19 286	0.90 342	0.00 1	1.08 493	0.00 1	0.23 470	0.06 226	1.57 477

RAFT-Stereo + iAFF	0.90 232	0.95 402	1.93 195	0.06 175	0.92 482	1.24 194	0.02 160	3.30 213	1.75 378	1.23 295	2.58 440	0.43 198	0.16 245	0.68 158	0.82 318	0.00 1	0.70 406	0.00 1	0.00 1	0.23 433	1.05 431

MSKI-zero shot	0.91 235	0.18 101	1.86 178	0.61 423	0.62 451	1.36 253	0.05 273	3.41 219	0.31 16	0.73 214	1.79 399	0.88 269	0.00 1	4.71 353	0.16 81	0.00 1	0.93 458	0.00 1	0.21 459	0.02 91	0.32 279

EKT-Stereo	0.91 235	0.23 158	2.14 237	0.84 477	4.27 541	1.23 189	0.04 252	2.85 172	0.67 56	0.44 162	0.40 246	0.95 285	0.08 181	2.93 280	0.38 211	0.00 1	0.18 328	0.00 1	0.07 373	0.04 194	0.40 313

RAFT	0.91 235	0.96 406	1.82 167	0.89 485	0.44 412	0.97 70	0.08 316	3.71 245	1.25 233	0.36 141	0.20 185	3.87 460	0.27 284	0.70 161	0.49 255	0.00 1	0.83 431	0.00 1	0.01 313	0.47 502	0.87 410

test_sample2	0.92 238	0.24 163	1.96 199	0.43 376	0.02 162	1.25 202	0.00 1	4.52 359	1.58 334	1.09 272	0.33 221	0.50 208	0.29 290	3.27 288	0.93 348	0.00 1	0.88 439	0.00 1	0.10 392	0.04 194	1.04 430

ToySt	0.92 238	0.51 284	4.35 428	0.21 310	0.71 462	1.32 240	0.00 1	2.77 168	1.33 276	0.21 100	0.51 268	1.47 320	0.11 213	1.14 207	0.87 331	0.03 466	0.69 402	0.00 1	0.20 449	0.10 302	1.88 518

NF-Stereo	0.92 238	0.18 101	1.99 205	1.31 511	0.01 96	1.55 329	0.28 408	3.09 198	1.24 222	1.20 290	0.57 277	0.24 171	0.01 15	6.43 437	0.35 193	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 91	0.00 1

RE-Stereo	0.92 238	0.18 101	2.01 207	1.31 511	0.01 96	1.55 329	0.28 408	3.09 198	1.24 222	1.21 291	0.57 277	0.24 171	0.01 15	6.43 437	0.34 189	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 91	0.00 1

TVStereo	0.92 238	0.18 101	2.01 207	1.31 511	0.01 96	1.55 329	0.28 408	3.09 198	1.24 222	1.21 291	0.57 277	0.24 171	0.01 15	6.43 437	0.34 189	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 91	0.00 1

psmg	0.93 243	0.15 66	1.48 92	0.02 64	0.00 1	3.25 457	0.26 399	5.45 449	1.17 190	2.00 386	1.45 378	1.78 348	0.10 204	0.80 184	0.71 301	0.00 1	0.00 1	0.01 461	0.00 1	0.02 91	0.04 54

LCNet	0.93 243	0.21 146	1.62 112	0.14 265	0.26 363	1.20 173	0.22 385	2.71 162	0.90 123	1.82 368	0.21 189	0.12 143	2.50 467	5.59 406	0.16 81	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 386	0.79 399

OCTAStereo	0.93 243	0.18 101	2.01 207	1.31 511	0.01 96	1.56 333	0.28 408	3.09 198	1.24 222	1.21 291	0.57 277	0.25 176	0.01 15	6.43 437	0.35 193	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 91	0.00 1

ACVNet-DCA	0.94 246	0.36 229	2.41 279	0.50 398	0.29 377	3.40 464	0.02 160	3.82 259	1.29 259	0.71 207	0.83 323	0.05 72	0.61 349	1.60 238	0.12 44	0.00 1	1.13 509	0.00 1	0.03 344	0.06 226	1.57 477

mmm	0.94 246	0.32 215	2.04 217	0.73 458	0.85 470	1.17 167	0.01 63	3.97 290	1.42 301	1.51 332	0.93 335	0.46 201	0.21 269	1.18 211	0.87 331	0.00 1	1.16 517	0.00 1	0.26 491	0.06 226	1.72 493

test_5	0.94 246	0.94 399	2.60 305	0.55 408	0.25 354	1.47 299	0.02 160	4.89 396	0.97 153	0.81 226	0.30 212	0.80 263	0.63 356	3.39 291	0.24 138	0.00 1	0.27 345	0.00 1	0.00 1	0.17 400	0.54 338

BSDual-CNN	0.94 246	0.15 66	1.48 92	0.04 136	0.00 1	3.30 458	0.20 373	6.00 479	1.17 190	2.36 418	0.64 291	1.78 348	0.10 204	0.80 184	0.71 301	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 91	0.06 81

CIPLG	0.94 246	1.29 460	3.53 390	0.19 289	0.03 184	1.45 288	0.29 415	3.87 270	1.61 340	2.10 393	2.52 438	0.21 168	0.11 213	0.85 193	0.29 160	0.00 1	0.05 289	0.01 461	0.05 361	0.21 424	0.08 98

IPLGR_C	0.94 246	1.37 468	3.71 401	0.19 289	0.02 162	1.44 281	0.29 415	3.88 275	1.62 347	2.04 389	2.44 437	0.20 164	0.12 226	0.79 178	0.29 160	0.00 1	0.05 289	0.01 461	0.05 361	0.21 424	0.08 98

ACRE	0.94 246	1.27 458	3.93 414	0.22 314	0.02 162	1.44 281	0.29 415	3.88 275	1.60 339	1.97 384	2.42 431	0.21 168	0.11 213	0.82 188	0.29 160	0.00 1	0.04 281	0.01 461	0.05 361	0.21 424	0.09 123

HHNet	0.94 246	0.28 188	2.48 296	0.19 289	0.08 253	1.32 240	0.42 437	2.48 152	0.84 101	1.39 319	5.80 491	0.14 153	1.74 444	0.49 96	0.94 349	0.06 489	0.00 1	0.01 461	0.00 1	0.14 361	0.04 54

acv_ft	0.94 246	0.56 307	2.28 256	0.04 136	1.07 501	1.71 380	0.01 63	4.41 350	1.34 279	1.53 336	0.75 310	1.92 356	0.45 329	0.51 104	1.74 399	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.32 475	0.20 228

gcap-zeroshot	0.95 255	0.45 257	3.07 350	0.25 330	0.74 465	1.44 281	0.02 160	4.85 392	1.47 316	0.78 222	0.57 277	2.77 407	0.04 105	0.95 200	0.49 255	0.00 1	0.48 369	0.00 1	0.20 449	0.00 1	0.39 308

CAS	0.95 255	0.12 50	1.08 62	6.79 545	0.08 253	1.10 130	0.01 63	0.97 56	0.87 106	0.03 15	0.04 87	0.07 112	0.06 150	0.37 62	0.15 71	6.94 546	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.30 271

riskmin	0.95 255	0.06 1	2.01 207	0.80 472	0.86 473	1.58 339	0.24 391	4.28 340	0.53 34	0.85 230	0.29 208	2.60 398	1.04 392	0.70 161	0.61 282	0.00 1	0.85 435	0.00 1	0.26 491	0.01 37	1.48 466

test_xeample3	0.95 255	1.30 461	5.13 464	0.19 289	0.23 343	0.95 68	0.07 307	2.30 141	1.47 316	0.40 154	0.05 104	0.08 118	0.07 167	1.45 233	2.27 427	0.00 1	0.69 402	0.00 1	0.33 511	0.17 400	1.85 513

test_sample1	0.96 259	0.25 172	1.82 167	0.46 382	0.19 324	1.13 143	0.00 1	4.10 311	1.55 328	1.02 260	0.33 221	0.70 242	0.57 343	3.63 303	0.91 345	0.00 1	0.91 446	0.00 1	0.09 386	0.05 212	1.50 467

TestStereo1	0.96 259	0.91 388	2.21 245	0.24 325	0.42 407	1.31 231	0.02 160	4.10 311	1.71 369	0.47 171	1.64 390	0.20 164	1.20 403	3.55 298	0.36 197	0.00 1	0.27 345	0.00 1	0.00 1	0.19 412	0.32 279

DisPM	0.96 259	0.17 94	2.10 230	0.90 486	0.02 162	1.53 323	0.55 454	1.86 113	1.31 271	2.42 427	0.82 321	0.38 191	0.01 15	6.92 468	0.20 109	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 91	0.00 1

SA-5K	0.96 259	0.91 388	2.21 245	0.24 325	0.42 407	1.31 231	0.02 160	4.10 311	1.71 369	0.47 171	1.64 390	0.20 164	1.20 403	3.55 298	0.36 197	0.00 1	0.27 345	0.00 1	0.00 1	0.19 412	0.32 279

PSM-softLoss	0.96 259	0.18 101	2.32 266	1.26 505	0.03 184	1.50 313	0.26 399	2.90 176	1.27 246	1.30 303	0.38 240	0.39 192	0.01 15	6.94 471	0.36 197	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 91	0.01 14

KMStereo	0.96 259	0.18 101	2.32 266	1.26 505	0.03 184	1.50 313	0.26 399	2.90 176	1.27 246	1.30 303	0.38 240	0.39 192	0.01 15	6.94 471	0.36 197	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 91	0.01 14

StereoDRNet-Refined	0.96 259	0.28 188	1.94 197	0.03 102	0.01 96	1.34 248	0.01 63	4.02 299	1.33 276	2.16 398	1.23 362	2.62 399	0.18 254	2.06 259	1.82 402	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 386	0.06 81
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
DN-CSS_ROB	0.96 259	1.51 480	3.52 389	1.05 498	0.01 96	1.50 313	0.02 160	3.35 215	1.18 194	0.18 79	0.54 272	0.44 199	0.16 245	4.39 338	0.82 318	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.36 488	0.08 98

AIO-test2	0.97 267	1.34 466	2.49 298	0.42 373	0.37 399	1.23 189	0.01 63	3.86 267	0.93 132	0.37 142	1.47 381	0.51 211	0.05 127	2.73 273	0.21 119	3.00 540	0.09 310	0.00 1	0.01 313	0.09 287	0.30 271

CFNet-ft	0.97 267	0.94 399	2.30 260	0.01 13	0.27 369	1.37 255	0.02 160	2.76 165	0.79 78	0.88 233	0.20 185	3.76 457	0.38 311	4.21 325	1.34 379	0.00 1	0.00 1	0.01 461	0.00 1	0.08 265	0.09 123

CFNet_RVC	0.97 267	0.94 399	2.30 260	0.01 13	0.27 369	1.37 255	0.02 160	2.76 165	0.79 78	0.88 233	0.20 185	3.76 457	0.38 311	4.21 325	1.34 379	0.00 1	0.00 1	0.01 461	0.00 1	0.08 265	0.09 123

ISRNet	0.98 270	0.37 235	3.32 374	0.08 204	0.00 1	1.17 167	0.04 252	3.63 237	1.03 166	2.26 410	1.68 393	2.56 396	0.20 265	2.65 268	0.52 266	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 194	0.14 166

ADStereo(finetuned)	0.98 270	0.65 339	4.66 443	0.03 102	0.00 1	1.25 202	0.01 63	3.99 295	2.16 417	2.65 437	0.30 212	0.09 127	2.33 461	0.58 127	0.45 233	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 160	0.41 317

STTStereo	0.98 270	0.62 328	3.78 408	0.25 330	0.15 306	1.44 281	0.10 336	3.57 228	1.75 378	1.46 326	0.19 180	1.74 345	0.44 325	3.47 295	0.54 270	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 37	0.05 69

anonymity	0.99 273	0.18 101	1.80 154	0.39 367	0.67 455	0.74 43	0.01 63	5.09 415	2.13 415	1.34 310	1.30 367	0.80 263	1.62 439	0.82 188	0.64 287	0.03 466	0.59 393	0.00 1	0.48 525	0.02 91	1.15 442

IPLG	0.99 273	0.76 363	3.08 351	0.06 175	0.06 227	1.40 265	0.11 340	3.81 255	1.07 171	0.81 226	1.00 342	0.50 208	0.60 348	5.65 410	0.38 211	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 433	0.20 228

UPFNet	0.99 273	0.32 215	2.89 331	0.00 1	0.00 1	1.90 396	0.11 340	4.10 311	1.10 177	2.35 416	0.12 153	1.91 355	0.08 181	4.02 318	0.78 311	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 265	0.04 54

DDVS	1.00 276	0.21 146	1.83 170	0.21 310	0.27 369	3.12 452	0.25 395	3.00 188	0.71 62	0.77 220	0.82 321	2.14 372	0.44 325	5.24 386	0.66 291	0.00 1	0.01 233	0.01 461	0.00 1	0.04 194	0.20 228

StereoVision	1.00 276	0.77 366	2.81 323	0.05 153	0.02 162	1.14 150	0.03 217	4.13 318	1.18 194	0.19 86	6.80 501	0.49 205	0.12 226	1.20 213	1.01 358	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 226	0.02 32

111	1.00 276	1.05 432	3.63 393	0.01 13	0.04 211	1.20 173	0.16 359	4.50 355	2.24 424	1.32 306	1.15 357	2.00 363	0.31 296	0.59 135	0.79 312	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 302	0.84 406

MyStereo05	1.01 279	0.47 270	3.36 377	0.03 102	0.14 297	1.53 323	0.02 160	4.11 315	3.37 485	1.43 322	0.03 65	1.27 309	0.39 320	1.39 230	0.97 352	0.00 1	1.10 501	0.00 1	0.16 423	0.02 91	0.37 296

MyStereo04	1.01 279	0.51 284	3.49 386	0.03 102	0.34 397	1.66 369	0.02 160	4.18 324	2.93 477	1.10 275	0.03 65	1.30 312	0.58 345	1.32 227	1.02 359	0.00 1	1.19 520	0.00 1	0.18 438	0.03 160	0.37 296

DCRE	1.01 279	0.54 296	1.52 97	0.30 351	0.99 490	1.31 231	0.00 1	1.69 96	0.71 62	1.12 278	7.77 505	0.74 250	0.02 47	0.28 34	0.45 233	0.00 1	0.71 407	0.00 1	0.25 484	0.02 91	1.78 505

psm_up	1.01 279	0.68 343	2.47 295	0.04 136	0.00 1	2.01 401	0.05 273	4.09 309	1.29 259	2.65 437	0.47 263	1.71 342	0.44 325	3.65 304	0.45 233	0.06 489	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 361	0.06 81

HITNet	1.01 279	1.08 438	3.32 374	0.80 472	0.00 1	1.37 255	0.02 160	5.20 423	1.59 337	1.88 372	0.18 168	0.64 227	0.31 296	1.24 220	2.01 411	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 265	0.47 324
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
SA	1.02 284	0.85 376	2.22 247	0.00 1	0.42 407	1.31 231	0.01 63	4.74 385	2.04 411	0.50 187	0.95 338	0.30 183	1.30 416	4.24 330	0.42 226	0.00 1	0.47 365	0.00 1	0.17 431	0.16 386	0.30 271

CoDeX	1.03 285	0.45 257	2.50 301	0.06 175	0.20 329	1.51 317	0.20 373	6.54 502	1.96 403	0.73 214	0.68 301	1.04 292	0.31 296	3.86 313	0.38 211	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 265	0.07 91

dad	1.04 286	1.21 451	3.14 358	0.08 204	0.01 96	1.25 202	0.01 63	1.30 66	2.54 450	1.95 383	0.37 237	0.40 195	0.04 105	5.95 419	1.06 362	0.01 424	0.00 1	1.11 534	0.12 404	0.07 253	0.19 208

AACVNet	1.04 286	0.87 382	2.22 247	0.25 330	0.00 1	1.79 388	0.01 63	4.21 326	0.79 78	1.17 285	0.27 204	1.50 321	0.16 245	6.30 434	0.89 339	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 433	0.04 54

DeepPruner_ROB	1.04 286	0.99 417	3.05 349	0.02 64	0.00 1	1.60 345	0.17 362	3.96 287	0.52 33	3.41 468	0.03 65	2.06 366	0.17 250	3.35 289	1.12 368	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 361	0.14 166

test_sample7	1.05 289	0.24 163	1.95 198	0.65 436	0.01 96	1.25 202	0.01 63	4.98 406	1.63 353	1.53 336	0.66 294	0.90 270	1.00 389	2.79 275	0.82 318	0.00 1	0.97 477	0.00 1	0.00 1	0.03 160	1.51 469

BUS	1.05 289	0.15 66	1.48 92	0.04 136	0.00 1	5.73 506	0.03 217	6.00 479	1.17 190	2.36 418	0.64 291	2.35 392	0.06 150	0.80 184	0.05 7	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 91	0.06 81

AASNet	1.05 289	1.11 440	3.12 356	0.05 153	0.00 1	1.73 383	0.05 273	5.73 461	2.17 421	1.10 275	1.84 402	0.94 281	0.19 259	1.16 208	1.37 381	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.34 481	0.16 187

1test111	1.06 292	0.36 229	2.41 279	0.50 398	0.29 377	3.40 464	0.02 160	3.82 259	1.29 259	0.71 207	0.83 323	0.05 72	0.61 349	3.19 286	0.90 342	0.00 1	1.13 509	0.00 1	0.03 344	0.06 226	1.57 477

StereoAnything_RVC	1.07 293	2.26 513	2.62 309	0.41 370	0.89 477	0.36 19	0.05 273	3.54 225	1.22 216	0.20 94	0.28 205	0.07 112	0.02 47	0.49 96	0.28 156	0.00 1	0.81 425	0.00 1	0.00 1	6.20 540	1.57 477

test_sample3	1.07 293	0.26 175	2.91 335	0.60 419	0.01 96	1.41 272	0.01 63	5.29 431	1.72 374	1.56 342	0.54 272	0.78 261	0.18 254	3.60 302	0.87 331	0.00 1	0.80 422	0.00 1	0.08 377	0.03 160	0.68 376

IGEV_Zeroshot_test	1.07 293	0.28 188	3.68 400	0.51 403	0.58 436	1.13 143	0.54 450	4.64 374	0.73 67	1.14 280	0.75 310	3.21 436	0.70 371	0.77 173	0.57 273	0.00 1	0.52 378	0.00 1	0.16 423	0.04 194	1.56 476

MyStereo06	1.08 296	0.47 270	3.30 373	0.03 102	0.14 297	1.53 323	0.02 160	5.58 452	0.88 112	1.15 283	0.73 307	3.48 447	1.15 399	0.86 194	0.66 291	0.00 1	1.10 501	0.00 1	0.16 423	0.02 91	0.37 296

RAFT_R40	1.08 296	0.11 41	2.09 229	0.83 476	0.20 329	1.68 377	0.64 459	2.11 137	1.19 197	1.05 265	1.13 353	1.77 347	1.43 422	6.90 466	0.33 179	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 160	0.01 14

test_sample4	1.09 298	0.27 185	2.97 343	0.61 423	0.01 96	1.46 292	0.01 63	5.32 435	1.86 388	1.67 358	0.72 305	0.68 238	0.15 236	3.66 305	0.88 335	0.00 1	0.80 422	0.00 1	0.08 377	0.03 160	0.67 369

GANet-RSSM	1.09 298	0.80 371	2.41 279	0.72 453	0.00 1	1.39 261	0.02 160	5.15 418	1.07 171	0.95 245	0.34 224	2.06 366	1.12 397	4.69 351	0.80 314	0.00 1	0.00 1	0.04 492	0.00 1	0.15 377	0.09 123

DFGA-Net	1.10 300	2.07 508	4.17 418	0.10 235	0.23 343	1.15 153	0.01 63	2.72 163	0.97 153	1.28 300	1.17 359	0.25 176	0.04 105	5.37 396	2.22 423	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.31 471	0.05 69

PSMNet-RSSM	1.10 300	0.88 383	2.30 260	0.23 320	0.00 1	1.41 272	0.03 217	5.44 448	1.19 197	1.56 342	0.50 265	2.46 394	0.71 372	4.23 328	0.90 342	0.00 1	0.00 1	0.01 461	0.00 1	0.10 302	0.08 98

G2L-ROB	1.11 302	0.99 417	2.89 331	0.01 13	0.01 96	1.48 307	0.00 1	3.88 275	1.64 357	1.53 336	0.08 132	3.19 435	0.01 15	4.82 365	1.38 383	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 347	0.14 166

test_sample5	1.11 302	0.28 188	2.93 338	0.61 423	0.01 96	1.44 281	0.01 63	5.23 426	1.93 400	1.48 330	1.14 355	0.57 218	0.15 236	3.94 315	0.89 339	0.00 1	0.81 425	0.00 1	0.08 377	0.03 160	0.68 376

gwcnet-sp	1.11 302	0.71 348	4.90 452	0.05 153	0.01 96	2.59 432	0.14 354	4.22 330	1.38 295	1.93 379	0.18 168	0.68 238	0.38 311	3.77 309	0.98 353	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 347	0.08 98

scenet	1.11 302	0.71 348	4.90 452	0.05 153	0.01 96	2.59 432	0.14 354	4.22 330	1.38 295	1.93 379	0.18 168	0.68 238	0.38 311	3.77 309	0.98 353	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 347	0.08 98

ssnet	1.11 302	0.71 348	4.90 452	0.05 153	0.01 96	2.59 432	0.14 354	4.22 330	1.38 295	1.93 379	0.18 168	0.68 238	0.38 311	3.77 309	0.98 353	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 347	0.08 98

SST-Stereo	1.12 307	0.10 27	1.98 203	0.85 478	0.24 350	1.72 381	0.56 455	2.10 135	2.01 406	1.19 286	1.07 345	1.57 325	1.88 450	6.92 468	0.24 138	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 160	0.02 32

DMCA-RVC	1.12 307	1.19 449	5.30 470	0.03 102	0.04 211	1.30 226	0.06 300	3.05 193	0.87 106	3.33 465	0.12 153	0.98 288	0.65 364	3.40 292	1.82 402	0.01 424	0.04 281	0.02 482	0.01 313	0.10 302	0.09 123

GCST	1.13 309	1.32 463	3.12 356	0.57 412	0.90 478	0.92 61	0.09 328	4.38 347	1.43 302	0.49 183	0.51 268	0.39 192	0.35 302	5.56 405	0.95 350	1.34 535	0.02 263	0.00 1	0.00 1	0.13 347	0.15 176

DualNet	1.13 309	0.28 188	2.93 338	0.61 423	0.01 96	1.44 281	0.01 63	5.23 426	1.93 400	1.57 345	1.40 374	0.57 218	0.15 236	3.94 315	0.89 339	0.00 1	0.81 425	0.00 1	0.08 377	0.03 160	0.68 376

CSP-Net	1.13 309	0.76 363	1.67 123	0.01 13	0.00 1	2.81 443	0.05 273	5.62 454	1.14 183	1.14 280	0.85 328	1.80 350	0.23 271	6.10 424	0.36 197	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 347	0.03 47

PFNet	1.13 309	0.26 175	3.28 372	1.27 507	0.55 427	1.60 345	0.24 391	1.80 107	1.19 197	2.37 421	1.21 361	0.63 223	0.30 291	6.85 461	0.46 242	0.16 508	0.01 233	0.00 1	0.07 373	0.18 409	0.24 246

IRAFT_RVC	1.13 309	0.39 240	2.40 276	1.51 519	0.25 354	1.37 255	0.31 423	2.93 184	1.24 222	1.58 351	0.79 317	1.14 303	1.54 430	6.53 443	0.44 229	0.00 1	0.12 319	0.00 1	0.00 1	0.02 91	0.03 47

G2L-Stereo_test	1.14 314	1.01 422	2.97 343	0.27 343	0.01 96	1.66 369	0.10 336	3.73 246	1.31 271	2.21 402	0.11 144	3.18 433	0.49 334	4.55 349	0.70 299	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.20 418	0.30 271

test_sample6	1.14 314	0.28 188	2.92 337	0.59 417	0.01 96	1.47 299	0.01 63	5.17 422	2.07 413	1.57 345	1.40 374	0.63 223	0.19 259	4.02 318	0.99 356	0.00 1	0.77 416	0.00 1	0.08 377	0.03 160	0.67 369

NINENet	1.14 314	0.34 223	2.08 223	0.10 235	0.01 96	5.73 506	0.03 217	5.39 442	1.54 327	1.61 352	0.72 305	2.35 392	0.06 150	2.82 277	0.05 7	0.00 1	0.01 233	0.01 461	0.00 1	0.04 194	0.00 1

SACVNet	1.14 314	0.74 355	2.49 298	0.07 192	0.00 1	1.65 367	0.28 408	4.52 359	1.51 321	2.11 394	0.79 317	1.57 325	0.07 167	5.28 389	1.31 376	0.01 424	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.26 452	0.18 203

rrr	1.15 318	1.21 451	5.05 460	0.18 282	0.16 310	0.83 49	0.06 300	2.88 173	1.44 305	0.40 154	0.04 87	0.06 93	0.09 196	6.04 420	2.22 423	0.00 1	0.48 369	0.00 1	0.19 445	0.16 386	1.59 484

anonymousa	1.15 318	0.38 237	2.43 289	0.70 449	1.49 519	1.45 288	0.02 160	4.23 333	1.13 182	0.91 237	2.52 438	3.46 445	0.55 338	0.55 118	0.60 277	0.00 1	1.13 509	0.00 1	0.54 530	0.04 194	0.86 409

MyStereo8	1.16 320	0.86 379	3.73 404	0.86 479	0.04 211	1.47 299	0.01 63	4.64 374	2.13 415	1.47 329	1.10 349	1.21 307	0.31 296	1.12 205	1.50 388	0.00 1	1.45 535	0.00 1	0.30 506	0.10 302	0.93 421

GMM-Stereo	1.17 321	0.10 27	2.29 258	0.13 262	0.22 338	1.43 276	0.84 471	2.83 171	1.16 185	2.73 445	3.09 452	0.54 215	0.87 384	5.31 390	0.16 81	0.01 424	0.00 1	0.00 1	0.02 341	0.02 91	1.72 493

HGLStereo	1.17 321	0.53 295	2.39 275	0.01 13	0.02 162	1.45 288	0.01 63	4.05 304	1.14 183	1.42 321	3.06 450	2.09 369	1.21 408	4.60 350	1.33 378	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 302	0.06 81

cf-r	1.18 323	1.02 425	3.22 362	0.25 330	0.02 162	1.44 281	0.03 217	5.11 417	2.16 417	1.31 305	0.59 285	2.87 415	0.24 273	4.26 331	0.79 312	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 377	0.12 152

MLCV	1.19 324	0.97 410	3.09 353	0.07 192	0.00 1	1.63 359	0.04 252	3.33 214	1.57 332	2.74 447	1.83 401	0.99 289	0.40 321	5.31 390	1.53 390	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 335	0.11 143

G2L-Stereo	1.20 325	1.04 430	3.45 382	0.03 102	0.11 280	1.43 276	0.02 160	4.01 297	1.46 310	1.45 324	0.16 161	3.06 426	0.24 273	6.15 428	1.09 365	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.20 418	0.18 203

NLCA_NET_v2_RVC	1.20 325	0.85 376	3.90 412	0.61 423	0.99 490	1.40 265	0.01 63	4.06 305	1.56 330	2.38 422	0.36 235	2.15 377	0.57 343	4.52 345	0.67 295	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 313	0.02 91	0.03 47
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
iResNet	1.20 325	0.77 366	3.37 378	1.01 496	0.01 96	2.00 400	0.01 63	4.44 351	1.74 376	1.88 372	1.09 347	0.35 186	0.35 302	4.22 327	2.44 435	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 287	0.26 261

raft_robust	1.21 328	1.05 432	2.00 206	0.10 235	0.43 411	1.39 261	0.02 160	4.21 326	2.32 431	0.44 162	0.02 2	2.23 381	1.39 419	7.00 477	0.35 193	0.00 1	0.78 418	0.00 1	0.18 438	0.10 302	0.19 208

hknet	1.21 328	0.25 172	2.89 331	0.04 136	0.00 1	3.30 458	0.20 373	6.00 479	1.19 197	2.36 418	0.64 291	3.38 441	0.05 127	3.04 282	0.73 306	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 91	0.06 81

PSM-AAD	1.21 328	0.08 10	1.53 99	0.10 235	0.27 369	1.35 252	3.14 516	2.74 164	0.83 99	2.89 449	2.04 412	0.16 159	5.25 514	3.51 297	0.21 119	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 91	0.08 98

UNet	1.21 328	0.36 229	4.56 440	0.04 136	0.02 162	2.30 416	0.02 160	3.70 244	0.98 158	1.32 306	0.14 157	2.70 405	1.54 430	4.49 342	1.96 410	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 265	0.07 91

GwcNet-RSSM	1.22 332	1.24 455	3.66 398	0.23 320	0.04 211	1.46 292	0.05 273	4.65 376	1.61 340	1.33 308	0.46 262	2.98 420	0.26 281	4.48 341	1.59 392	0.00 1	0.00 1	0.02 482	0.00 1	0.21 424	0.10 135

iResNet_ROB	1.22 332	1.37 468	2.59 304	0.14 265	0.00 1	1.38 260	0.04 252	7.36 523	2.85 476	1.07 269	1.24 363	0.93 280	0.11 213	4.28 332	0.84 325	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 335	0.11 143

tt1	1.23 334	0.37 235	2.41 279	0.41 370	0.45 414	3.33 461	0.02 160	3.81 255	6.87 520	0.71 207	0.80 319	0.06 93	0.40 321	1.73 246	0.12 44	0.00 1	1.12 505	0.00 1	0.00 1	0.10 302	1.86 514

Sa-1000	1.23 334	0.79 368	2.16 240	0.00 1	0.40 402	1.36 253	0.03 217	5.00 409	2.01 406	1.11 277	5.38 487	0.61 221	0.15 236	4.18 322	0.37 208	0.00 1	0.54 380	0.00 1	0.16 423	0.15 377	0.16 187

ITSA-stereo	1.24 336	0.23 158	2.14 237	0.19 289	0.04 211	1.43 276	0.13 349	6.24 491	3.22 484	0.78 222	0.36 235	0.63 223	1.05 393	5.67 411	2.24 426	0.03 466	0.00 1	0.09 504	0.06 369	0.08 265	0.19 208

XX-Stereo	1.24 336	0.25 172	6.03 485	1.30 510	0.29 377	1.28 221	0.00 1	4.12 316	0.60 47	1.29 302	0.50 265	3.63 452	0.03 80	4.05 320	0.18 93	0.00 1	0.58 389	0.00 1	0.23 470	0.03 160	0.47 324

BEATNet_4x	1.24 336	1.45 475	5.03 459	0.58 414	0.02 162	1.34 248	0.09 328	5.29 431	1.69 363	2.01 388	0.25 196	1.18 305	0.44 325	2.11 262	2.70 442	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 361	0.54 338

CFNet	1.24 336	1.33 465	3.20 360	0.26 337	0.03 184	1.43 276	0.04 252	5.03 410	2.39 438	0.61 197	0.71 303	1.30 312	0.23 271	6.72 454	1.16 372	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.25 444	0.10 135

qqq1	1.25 340	0.30 199	2.08 223	0.47 388	0.02 162	1.04 85	0.01 63	5.75 464	2.69 457	1.65 354	2.43 433	0.91 273	0.02 47	4.75 358	0.88 335	0.00 1	0.88 439	0.00 1	0.11 397	0.09 287	0.92 417

fff1	1.25 340	0.30 199	2.08 223	0.47 388	0.02 162	1.04 85	0.01 63	5.75 464	2.69 457	1.65 354	2.43 433	0.91 273	0.02 47	4.75 358	0.88 335	0.00 1	0.88 439	0.00 1	0.11 397	0.09 287	0.92 417

HH	1.25 340	0.40 244	2.13 235	0.90 486	0.41 404	2.28 413	0.01 63	4.25 335	0.95 142	0.37 142	0.89 331	3.87 460	0.80 380	4.74 355	0.51 263	0.00 1	0.96 470	0.00 1	0.00 1	0.03 160	1.53 470

HanStereo	1.25 340	0.40 244	2.13 235	0.90 486	0.41 404	2.28 413	0.01 63	4.25 335	0.95 142	0.37 142	0.89 331	3.87 460	0.80 380	4.74 355	0.51 263	0.00 1	0.96 470	0.00 1	0.00 1	0.03 160	1.53 470

RAFT-345	1.25 340	0.12 50	2.08 223	0.54 405	0.13 291	1.55 329	0.24 391	0.65 31	2.51 448	1.19 286	7.68 504	0.92 278	0.05 127	6.86 462	0.50 260	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 37	0.00 1

GEStereo_RVC	1.25 340	0.76 363	2.61 307	0.37 363	0.01 96	1.40 265	0.11 340	6.93 510	1.20 203	1.22 294	0.78 316	1.58 328	0.77 376	6.13 425	0.66 291	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 361	0.23 242

GANetREF_RVC	1.25 340	1.39 471	4.10 417	0.10 235	0.00 1	2.25 410	0.18 368	4.68 379	2.78 469	0.69 205	0.34 224	1.87 352	0.65 364	5.07 377	0.68 296	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 265	0.07 91
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
NVstereo2D	1.25 340	0.34 223	5.21 469	0.09 223	0.03 184	1.61 351	0.23 388	4.95 404	1.92 397	1.05 265	0.38 240	2.53 395	0.61 349	5.36 395	0.44 229	0.00 1	0.10 314	0.00 1	0.03 344	0.04 194	0.19 208

PS-NSSS	1.25 340	0.85 376	2.77 320	0.05 153	0.03 184	1.40 265	0.01 63	5.04 411	2.38 436	1.34 310	2.80 444	0.65 228	0.06 150	6.36 435	0.91 345	0.18 510	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 335	0.01 14

KYRaft	1.26 349	0.08 10	1.58 108	0.06 175	0.23 343	1.28 221	0.75 468	2.92 179	0.81 91	3.20 461	7.14 503	0.99 289	2.70 472	1.56 235	0.16 81	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 91	1.66 492

hitnet-ft	1.26 349	0.71 348	2.37 273	0.04 136	0.00 1	1.39 261	0.21 380	3.94 284	2.53 449	1.61 352	1.11 351	4.21 469	0.36 305	4.83 367	1.65 395	0.01 424	0.00 1	0.03 487	0.00 1	0.11 325	0.08 98

ARAFT	1.27 351	1.38 470	4.73 445	0.08 204	0.00 1	1.67 374	0.04 252	5.52 451	1.98 405	3.02 455	0.59 285	0.47 203	0.11 213	4.87 368	0.38 211	0.00 1	0.03 274	0.00 1	0.00 1	0.25 444	0.25 255

iRaft-Stereo_5w	1.28 352	0.93 396	3.51 387	0.14 265	0.66 453	1.21 181	0.01 63	3.87 270	1.06 170	0.19 86	1.97 406	1.62 333	1.50 428	6.80 458	1.07 364	0.00 1	0.16 325	0.00 1	0.06 369	0.26 452	0.67 369

LMCR-Stereo	1.28 352	1.13 443	2.41 279	0.57 412	0.03 184	2.72 438	0.09 328	6.86 509	0.88 112	2.44 429	1.92 403	0.14 153	1.55 433	3.57 300	1.12 368	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 386	0.02 32

ac_64	1.28 352	0.43 252	2.90 334	0.18 282	0.25 354	1.52 320	0.03 217	5.58 452	1.89 393	0.92 241	0.53 271	4.86 483	0.45 329	5.01 375	0.88 335	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 302	0.06 81

FADNet-RVC-Resample	1.28 352	1.46 476	6.58 498	0.10 235	0.14 297	1.54 328	0.25 395	4.29 343	1.46 310	0.61 197	0.23 193	1.29 311	0.28 286	5.23 385	1.06 362	0.10 500	0.16 325	0.09 504	0.06 369	0.28 461	0.39 308

xx1	1.29 356	0.36 229	2.41 279	0.50 398	0.29 377	3.40 464	0.02 160	4.02 299	7.67 527	0.71 207	0.83 323	0.73 247	0.15 236	1.60 238	0.12 44	0.00 1	1.13 509	0.00 1	0.23 470	0.06 226	1.57 477

cc1	1.29 356	0.36 229	2.41 279	0.50 398	0.29 377	3.40 464	0.02 160	4.02 299	7.67 527	0.71 207	0.83 323	0.05 72	0.61 349	1.59 237	0.12 44	0.00 1	1.13 509	0.00 1	0.03 344	0.10 302	1.86 514

OMP-Stereo	1.29 356	0.75 358	1.67 123	2.47 532	0.29 377	1.61 351	0.32 426	2.38 148	1.09 174	2.66 440	1.14 355	3.04 424	0.17 250	7.40 492	0.60 277	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 253	0.08 98

Prome-Stereo	1.29 356	0.09 16	1.62 112	0.12 258	0.24 350	1.28 221	0.65 461	2.98 186	0.93 132	2.08 392	8.52 508	0.75 252	2.83 475	2.19 263	0.11 36	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 91	1.39 460

coex_refinement	1.30 360	0.96 406	2.31 265	0.12 258	0.02 162	1.52 320	0.07 307	4.70 381	1.79 384	2.66 440	0.66 294	4.34 470	0.47 332	3.87 314	2.09 415	0.00 1	0.01 233	0.00 1	0.00 1	0.06 226	0.34 289

DualNet (step1)	1.30 360	0.51 284	3.23 364	0.03 102	0.03 184	2.48 424	0.01 63	4.98 406	1.63 353	1.53 336	0.66 294	0.90 270	1.00 389	2.79 275	0.82 318	0.68 521	0.97 477	1.79 537	1.08 548	0.02 91	0.82 401

FADNet-RVC	1.30 360	1.62 488	6.28 490	0.03 102	0.00 1	1.61 351	0.08 316	4.49 354	2.04 411	0.41 159	0.10 139	0.63 223	0.64 359	5.55 403	1.69 398	0.01 424	0.08 304	0.00 1	0.00 1	0.52 513	0.31 275

SMFormer	1.31 363	0.30 199	2.08 223	0.47 388	0.02 162	1.04 85	0.01 63	5.75 464	2.69 457	1.65 354	2.43 433	0.91 273	0.02 47	4.75 358	2.20 419	0.00 1	0.88 439	0.00 1	0.14 410	0.06 226	0.76 394

delet	1.31 363	0.61 326	2.64 312	0.05 153	0.17 314	2.84 445	1.00 481	4.88 395	2.46 444	1.38 316	1.37 371	1.62 333	0.90 386	4.52 345	1.48 387	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 361	0.08 98

PSMNet_ROB	1.31 363	1.27 458	3.91 413	0.05 153	0.11 280	1.69 378	0.16 359	3.98 291	1.59 337	1.15 283	0.34 224	2.77 407	0.62 354	4.43 340	3.80 471	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 335	0.12 152

UGAM	1.32 366	0.49 275	3.75 406	0.20 304	0.06 227	1.12 139	0.11 340	3.55 226	1.34 279	0.11 51	2.42 431	4.45 472	0.08 181	7.01 480	0.34 189	0.00 1	0.44 363	0.00 1	0.28 502	0.30 469	0.31 275

tta	1.32 366	0.30 199	2.08 223	0.47 388	0.02 162	1.04 85	0.01 63	5.75 464	2.69 457	1.65 354	2.43 433	0.91 273	0.02 47	4.75 358	2.20 419	0.00 1	0.88 439	0.00 1	0.14 410	0.09 287	0.92 417

FADNet_RVC	1.32 366	1.54 482	5.37 472	0.02 64	0.06 227	2.78 441	0.07 307	4.19 325	1.03 166	0.44 162	0.35 231	0.67 234	0.10 204	5.42 398	1.92 408	0.24 515	0.33 353	0.11 510	0.33 511	0.66 523	0.68 376

TDLM	1.32 366	0.90 386	2.42 287	0.61 423	0.03 184	1.59 341	2.04 504	3.73 246	2.29 429	1.70 363	0.94 336	1.07 297	0.67 368	6.49 442	1.12 368	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 409	0.54 338

iResNetv2_ROB	1.32 366	1.82 495	6.02 484	1.27 507	0.00 1	1.41 272	0.05 273	4.48 353	1.46 310	1.02 260	1.28 366	1.00 291	0.27 284	4.72 354	1.12 368	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.37 493	0.16 187

ssnet_v2	1.33 371	0.64 335	2.83 326	0.06 175	0.03 184	2.08 406	0.36 432	5.88 474	2.33 433	2.52 434	0.88 330	3.06 426	0.54 336	1.75 248	3.30 464	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.25 444	0.13 160

MMNet	1.33 371	0.69 346	4.18 419	0.11 251	0.01 96	4.08 478	0.02 160	4.27 339	1.49 319	2.17 400	0.33 221	1.34 315	1.20 403	4.52 345	1.93 409	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 325	0.06 81

ADLNet	1.35 373	0.55 297	2.95 341	0.01 13	0.05 221	2.22 409	0.11 340	5.06 413	2.83 474	2.42 427	2.19 415	2.63 400	0.68 370	3.59 301	1.37 381	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 400	0.27 264

pcwnet_v2	1.36 374	0.21 146	5.89 482	0.15 271	0.01 96	1.78 387	0.02 160	5.77 468	3.19 483	1.69 362	1.94 405	2.00 363	0.79 379	3.09 285	0.33 179	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 313	0.04 194	0.27 264

CVANet_RVC	1.37 375	0.82 375	3.23 364	0.54 405	0.11 280	1.48 307	0.46 440	4.01 297	2.23 423	3.33 465	1.34 370	1.51 322	0.37 307	6.38 436	0.69 298	0.01 424	0.00 1	0.00 1	0.05 361	0.19 412	0.62 359

FADNet	1.38 376	1.42 474	5.62 479	0.03 102	0.06 227	2.56 430	0.16 359	4.66 377	1.64 357	0.35 140	0.11 144	1.66 338	1.05 393	5.64 409	1.59 392	0.18 510	0.02 263	0.01 461	0.01 313	0.52 513	0.23 242

DLCB_ROB	1.38 376	0.60 320	1.96 199	0.10 235	0.00 1	1.53 323	0.23 388	4.02 299	1.91 396	3.54 470	1.97 406	3.40 442	0.30 291	4.91 369	2.97 454	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 194	0.12 152

iRaft-Stereo_20w	1.39 378	0.18 101	3.72 402	0.79 470	0.56 430	1.90 396	0.65 461	8.85 536	1.05 169	2.05 391	0.42 251	1.24 308	1.23 410	1.69 244	0.95 350	0.00 1	0.62 396	0.00 1	0.44 521	0.02 91	1.41 463

IIG-Stereo	1.39 378	0.67 342	1.73 133	2.48 533	0.05 221	1.63 359	0.14 354	3.00 188	1.20 203	2.94 451	2.23 418	3.03 423	0.55 338	7.41 493	0.66 291	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 91	0.07 91

DAS	1.40 380	0.11 41	2.83 326	0.04 136	0.01 96	1.31 231	1.14 487	4.51 357	2.02 408	4.84 497	2.33 422	1.65 336	0.56 340	5.53 401	0.85 326	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 91	0.19 208

DRaft	1.40 380	0.20 139	1.83 170	0.09 223	0.01 96	1.66 369	0.42 437	2.13 138	0.59 45	3.75 476	5.16 486	0.41 197	4.27 502	5.52 400	1.63 394	0.01 424	0.06 295	0.00 1	0.07 373	0.08 265	0.12 152

SepStereo	1.41 382	0.11 41	2.83 326	0.04 136	0.01 96	1.31 231	1.14 487	4.51 357	2.02 408	4.84 497	2.33 422	1.65 336	0.56 340	5.78 413	0.85 326	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 91	0.19 208

XPNet_ROB	1.41 382	0.81 373	2.75 318	0.04 136	0.01 96	1.70 379	0.17 362	4.14 320	1.69 363	4.12 484	1.10 349	1.58 328	0.52 335	5.13 381	4.07 475	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 325	0.25 255

ETE_ROB	1.42 384	1.04 430	3.10 354	0.02 64	0.03 184	1.81 390	0.22 385	4.73 383	1.67 362	4.77 495	1.43 377	2.77 407	0.08 181	4.23 328	2.20 419	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 226	0.20 228

CRFU-Net	1.43 385	0.33 221	2.98 346	1.27 507	0.03 184	4.01 477	0.05 273	6.21 488	0.95 142	1.92 378	0.74 308	3.41 443	2.55 469	3.36 290	0.36 197	0.01 424	0.01 233	0.11 510	0.00 1	0.13 347	0.09 123

DSFCA	1.45 386	0.51 284	2.76 319	0.01 13	0.03 184	3.64 471	0.83 470	3.28 212	1.45 308	3.25 463	0.44 256	2.89 417	1.45 423	6.07 422	2.14 417	0.00 1	0.02 263	0.00 1	0.00 1	0.06 226	0.10 135

ffm	1.46 387	0.50 278	4.37 429	0.46 382	0.03 184	1.60 345	0.03 217	3.81 255	6.87 520	1.57 345	2.38 425	2.14 372	0.38 311	1.73 246	0.12 44	0.00 1	1.12 505	0.00 1	0.17 431	0.10 302	1.86 514

ASMatch	1.46 387	0.17 94	2.35 270	0.73 458	0.20 329	1.22 185	0.25 395	1.04 63	0.89 117	0.30 131	11.50 519	0.92 278	2.31 460	6.65 450	0.56 272	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 313	0.00 1	0.04 54

DispNO	1.47 389	1.01 422	5.05 460	0.13 262	0.08 253	1.49 312	0.02 160	4.38 347	1.86 388	1.51 332	1.57 387	3.12 430	1.09 396	5.77 412	1.89 407	0.00 1	0.02 263	0.03 487	0.11 397	0.11 325	0.08 98

NOSS_ROB	1.47 389	0.49 275	2.40 276	1.00 493	0.17 314	2.56 430	0.01 63	4.86 393	2.62 453	2.32 414	1.74 395	2.79 410	0.02 47	6.96 474	0.60 277	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 226	0.73 389

testlalala_base	1.48 391	0.15 66	1.50 96	0.09 223	0.20 329	1.20 173	0.01 63	4.81 389	0.53 34	0.25 115	0.02 2	0.24 171	0.05 127	0.29 40	0.50 260	7.67 547	1.93 547	0.00 1	0.27 495	9.18 544	0.79 399

Consistency-Raft	1.48 391	0.96 406	5.40 475	0.36 360	0.31 394	1.66 369	0.11 340	4.30 344	4.32 499	0.47 171	5.99 493	0.86 267	2.09 454	1.19 212	1.31 376	0.03 466	0.01 233	0.00 1	0.00 1	0.27 457	0.02 32

HSM	1.48 391	0.60 320	1.85 175	0.01 13	0.29 377	1.76 385	0.04 252	6.50 500	1.46 310	1.91 376	1.55 385	4.69 480	1.27 414	6.66 451	0.70 299	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 253	0.26 261

EAI-Stereo	1.50 394	0.16 82	1.53 99	0.25 330	0.91 481	2.30 416	4.98 534	6.09 486	1.87 391	1.38 316	5.56 489	0.49 205	0.59 346	1.21 215	0.83 323	0.00 1	0.31 351	0.00 1	1.09 551	0.02 91	0.56 349

CBFPSM	1.51 395	1.00 420	5.32 471	0.05 153	0.01 96	3.57 470	0.04 252	4.06 305	1.03 166	0.65 200	0.21 189	6.06 501	3.60 492	2.65 268	1.82 402	0.00 1	0.01 233	0.00 1	0.00 1	0.09 287	0.12 152

HSM-Net_RVC	1.51 395	0.11 41	1.93 195	0.00 1	0.01 96	1.91 398	0.05 273	7.86 530	1.93 400	3.77 477	3.76 467	3.16 431	0.36 305	4.34 335	0.83 323	0.01 424	0.01 233	0.00 1	0.00 1	0.01 37	0.11 143
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
NCCL2	1.51 395	1.32 463	3.27 371	0.03 102	0.07 241	1.63 359	3.29 518	4.54 363	1.61 340	3.22 462	0.37 237	3.84 459	0.31 296	4.42 339	2.02 413	0.00 1	0.00 1	0.02 482	0.00 1	0.09 287	0.22 238

AIO-Stereo-zeroshot	1.52 398	0.60 320	5.47 477	0.27 343	1.02 495	1.33 247	0.26 399	6.85 508	1.21 212	0.60 195	0.62 288	5.38 498	1.37 418	1.76 249	1.11 367	0.00 1	0.72 410	0.00 1	0.57 531	0.17 400	0.98 424

ADLNet2	1.52 398	0.79 368	3.51 387	0.01 13	0.69 458	1.26 211	0.26 399	4.84 391	3.10 479	1.67 358	3.23 456	4.17 468	0.80 380	4.77 363	1.00 357	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.22 432	0.12 152

TransformOpticalFlow	1.53 400	0.40 244	3.46 384	0.66 437	0.07 241	1.56 333	0.09 328	4.35 345	1.86 388	1.72 364	2.27 420	3.53 449	3.04 481	6.93 470	0.49 255	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 160	0.10 135

fast-acv-ft	1.54 401	0.86 379	4.85 450	0.11 251	0.12 287	3.88 473	0.28 408	2.97 185	2.26 426	0.96 246	3.49 462	2.97 419	1.23 410	3.47 295	2.75 444	0.04 475	0.01 233	0.04 492	0.04 358	0.44 501	0.08 98

THIR-Stereo	1.54 401	0.48 273	1.88 186	0.01 13	0.02 162	1.08 115	4.17 527	2.48 152	0.41 23	1.09 272	4.30 478	1.90 354	4.08 501	6.84 460	1.81 400	0.00 1	0.00 1	0.04 492	0.00 1	0.06 226	0.04 54

GrayStereo	1.55 403	0.06 1	1.53 99	0.75 464	0.20 329	1.27 217	4.44 531	3.44 220	1.20 203	4.92 500	3.92 471	0.45 200	4.54 506	3.43 294	0.09 21	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.49 527	0.02 91	0.25 255

LALA_ROB	1.55 403	1.07 436	2.99 348	0.02 64	0.06 227	3.20 455	0.49 446	4.07 307	1.80 386	3.79 478	0.66 294	4.51 473	0.25 280	3.82 312	4.07 475	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 302	0.11 143

DEmStereo	1.56 405	0.16 82	2.44 291	0.09 223	0.02 162	1.77 386	0.87 472	1.72 98	1.08 173	2.48 431	6.30 498	1.06 295	5.02 510	6.28 432	1.81 400	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 37	0.01 14

PA-Net	1.56 405	1.13 443	5.13 464	0.07 192	0.17 314	1.46 292	0.53 449	4.73 383	3.04 478	0.92 241	1.30 367	2.29 387	0.62 354	6.63 448	3.00 456	0.01 424	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 253	0.15 176
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
HBP-ISP	1.59 407	1.12 441	3.42 380	0.53 404	0.10 275	4.27 482	1.44 493	5.35 436	1.61 340	3.58 473	0.87 329	0.91 273	1.18 401	6.64 449	0.46 242	0.04 475	0.02 263	0.00 1	0.00 1	0.06 226	0.24 246

Wz-Net-LNSev	1.60 408	1.48 479	8.20 518	0.03 102	0.03 184	3.95 475	0.13 349	4.89 396	2.33 433	0.92 241	0.31 216	3.64 453	1.40 420	2.90 278	1.50 388	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 302	0.20 228

AAGNet	1.60 408	0.15 66	1.76 145	1.17 504	0.27 369	1.51 317	0.64 459	1.71 97	1.20 203	1.67 358	0.81 320	1.59 330	2.23 456	6.08 423	11.16 529	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 160	0.02 32

StereoDRNet	1.66 410	1.21 451	5.39 474	0.06 175	0.11 280	2.49 427	1.06 484	5.28 430	1.89 393	3.60 474	0.63 289	2.28 383	0.64 359	4.70 352	3.25 462	0.00 1	0.03 274	0.00 1	0.01 313	0.15 377	0.36 293

TCMNet	1.67 411	0.92 393	6.06 486	0.15 271	1.43 516	1.83 392	0.17 362	4.72 382	1.56 330	1.88 372	2.94 448	1.92 356	0.45 329	5.34 393	3.00 456	0.00 1	0.06 295	0.06 497	0.00 1	0.43 499	0.48 328

ACV-stereo	1.68 412	0.45 257	3.08 351	0.05 153	0.04 211	6.19 511	0.18 368	2.01 127	0.33 19	0.23 108	0.02 2	10.33 525	5.28 516	4.05 320	1.17 373	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 160	0.15 176

APVNet	1.68 412	0.75 358	4.94 456	0.13 262	0.01 96	4.56 491	0.08 316	5.20 423	1.44 305	1.51 332	1.05 344	2.87 415	0.93 387	6.76 457	2.76 445	0.01 424	0.00 1	0.07 498	0.00 1	0.34 481	0.08 98

CrosDoStereo	1.72 414	0.31 207	1.91 192	0.03 102	0.07 241	1.40 265	5.95 544	3.61 233	1.62 347	0.98 247	3.79 468	0.94 281	4.66 508	7.11 484	1.86 405	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 335	0.08 98

DeepStereo_LL	1.72 414	0.31 207	1.91 192	0.03 102	0.07 241	1.40 265	5.95 544	3.61 233	1.62 347	0.98 247	3.79 468	0.94 281	4.66 508	7.11 484	1.86 405	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 335	0.08 98

STrans-v2	1.75 416	0.45 257	3.43 381	0.03 102	0.19 324	1.48 307	0.08 316	7.25 520	2.16 417	2.04 389	2.80 444	3.60 450	3.78 496	7.00 477	0.52 266	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 91	0.10 135

RASNet	1.75 416	0.71 348	2.93 338	0.20 304	3.20 538	1.75 384	0.26 399	3.87 270	2.64 454	0.98 247	1.46 380	5.25 497	1.67 441	6.73 455	2.81 450	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 226	0.47 324

YMNet	1.76 418	0.93 396	4.46 437	0.18 282	0.30 389	4.41 488	0.21 380	4.21 326	1.46 310	3.07 457	4.85 482	4.12 466	0.37 307	3.05 283	2.47 438	0.05 479	0.12 319	0.08 501	0.01 313	0.51 507	0.40 313

YMNet_1	1.76 418	0.93 396	4.46 437	0.18 282	0.30 389	4.41 488	0.21 380	4.21 326	1.46 310	3.07 457	4.85 482	4.12 466	0.37 307	3.05 283	2.47 438	0.05 479	0.12 319	0.08 501	0.01 313	0.51 507	0.40 313

RYNet	1.76 418	0.81 373	4.24 423	0.34 359	0.10 275	2.62 436	0.07 307	5.36 439	2.08 414	1.38 316	0.35 231	4.71 481	1.35 417	6.73 455	4.61 481	0.00 1	0.05 289	0.00 1	0.00 1	0.05 212	0.33 285

GASNet	1.77 421	2.50 521	7.05 502	0.47 388	0.02 162	1.50 313	0.20 373	4.55 365	2.55 451	0.98 247	1.48 382	2.24 382	1.57 436	6.25 429	3.41 467	0.00 1	0.05 289	0.00 1	0.00 1	0.55 516	0.12 152

U	1.79 422	0.09 16	1.35 86	0.06 175	7.35 551	10.70 535	0.00 1	0.86 50	0.32 18	0.02 8	0.03 65	0.11 139	0.02 47	0.15 11	0.07 15	0.00 1	0.00 1	9.53 549	5.06 565	0.01 37	0.01 14

ttt	1.79 422	0.32 215	2.41 279	0.58 414	0.26 363	1.64 366	0.00 1	6.26 494	2.57 452	1.91 376	2.39 429	1.39 317	0.11 213	5.55 403	7.97 506	0.00 1	1.05 487	0.00 1	0.16 423	0.06 226	1.14 439

DRN-Test	1.79 422	0.51 284	4.94 456	0.19 289	0.14 297	3.30 458	0.19 372	6.58 504	2.31 430	4.40 491	0.77 314	2.10 370	1.73 443	5.40 397	2.82 451	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 313	0.12 335	0.27 264

IGEV-BASED-STEREO-	1.80 425	20.09 565	11.97 535	0.09 223	0.00 1	0.46 34	0.05 273	0.49 17	0.50 32	0.17 76	0.03 65	0.04 50	0.00 1	0.14 8	0.45 233	0.00 1	0.35 357	0.00 1	0.06 369	0.07 253	1.12 437

PAM	1.83 426	0.18 101	3.32 374	0.66 437	0.61 443	5.41 504	0.77 469	6.32 496	0.94 137	1.37 315	1.11 351	9.51 522	2.30 459	1.23 219	0.74 307	0.00 1	0.58 389	0.00 1	0.53 528	0.03 160	0.90 415

Wz-Net-LNSev-Ref	1.86 427	1.13 443	5.96 483	0.02 64	0.00 1	5.00 497	0.29 415	5.31 434	2.38 436	2.65 437	1.15 357	2.32 391	1.95 452	5.59 406	3.35 466	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 194	0.14 166

RAFT + AFF	1.88 428	1.84 498	4.19 420	0.05 153	0.85 470	2.29 415	1.00 481	6.32 496	2.26 426	1.88 372	1.80 400	1.27 309	3.66 493	6.56 444	2.36 432	0.02 452	0.34 356	0.00 1	0.01 313	0.41 498	0.50 331

MaskLacGwcNet_RVC	1.88 428	0.88 383	3.47 385	1.64 524	0.22 338	4.27 482	0.40 435	3.90 281	1.63 353	0.72 213	0.71 303	3.06 426	0.11 213	5.13 381	1.03 360	5.07 542	0.54 380	0.00 1	0.00 1	1.73 532	3.16 542

UGAM-zero	1.89 430	0.19 130	2.80 321	0.22 314	0.47 419	1.57 336	0.35 430	6.96 514	0.60 47	1.40 320	0.26 202	8.37 516	4.43 504	7.06 483	0.71 301	0.00 1	0.67 399	0.00 1	0.58 532	0.02 91	1.16 444

iinet-f	1.90 431	0.98 414	13.29 540	0.42 373	0.03 184	4.30 485	0.04 252	3.86 267	1.32 273	1.28 300	0.57 277	2.91 418	2.70 472	2.60 266	3.11 460	0.00 1	0.02 263	0.02 482	0.00 1	0.49 504	0.09 123

PAM_32	1.91 432	0.18 101	2.96 342	0.69 448	0.73 464	5.20 500	0.71 465	6.02 483	1.17 190	1.33 308	2.00 410	9.90 524	3.21 487	1.29 225	0.81 316	0.00 1	0.59 393	0.00 1	0.53 528	0.06 226	0.87 410

Syn2CoEx	1.91 432	1.85 499	6.43 497	0.05 153	0.00 1	1.47 299	0.54 450	6.03 484	2.24 424	2.24 408	2.19 415	2.06 366	3.10 483	6.57 445	2.58 440	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.34 481	0.40 313

z-ln-s-r	1.93 434	1.26 457	7.26 504	0.25 330	0.03 184	1.65 367	0.06 300	4.28 340	2.81 472	1.26 299	0.70 302	1.68 341	0.24 273	6.44 441	10.32 525	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 400	0.19 208

FAT-Stereo	1.95 435	0.23 158	3.66 398	0.18 282	0.03 184	1.80 389	0.94 476	5.35 436	3.11 480	4.23 485	5.00 485	5.22 496	2.76 474	5.07 377	1.09 365	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 212	0.17 195

AANet_RVC	1.95 435	1.64 489	4.89 451	0.09 223	0.00 1	1.24 194	0.01 63	3.93 282	2.82 473	2.32 414	4.64 481	3.61 451	0.19 259	7.61 499	4.73 482	0.60 520	0.19 334	0.00 1	0.00 1	0.11 325	0.47 324

ccnet	1.96 437	0.68 343	3.59 391	0.26 337	0.19 324	3.68 472	1.55 496	4.89 396	1.77 380	2.68 443	3.92 471	3.44 444	1.72 442	5.02 376	5.22 484	0.06 489	0.00 1	0.09 504	0.01 313	0.13 347	0.32 279

GwcNet	1.96 437	1.51 480	7.43 508	0.30 351	1.20 505	4.13 479	0.61 458	4.45 352	1.92 397	1.53 336	2.31 421	3.93 463	0.54 336	5.50 399	3.16 461	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 313	0.39 494	0.24 246

DANet	1.96 437	0.24 163	3.72 402	0.78 469	0.48 421	2.65 437	0.34 429	3.94 284	1.71 369	4.35 488	1.56 386	5.09 489	0.56 340	6.97 475	5.99 492	0.01 424	0.00 1	0.00 1	0.01 313	0.04 194	0.66 366
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
AIO-Stereo-zeroshot1	1.97 440	0.97 410	7.79 512	0.68 446	1.01 493	1.47 299	0.20 373	7.05 517	1.44 305	0.54 193	6.19 495	5.17 492	1.14 398	1.65 242	1.18 374	0.01 424	0.77 416	0.00 1	0.64 537	0.25 444	1.23 448

CBMV	1.97 440	0.56 307	2.61 307	0.46 382	0.07 241	2.91 448	4.18 528	4.58 368	2.78 469	5.50 506	2.21 417	2.84 414	2.94 476	4.75 358	2.31 429	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 377	0.60 355
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
DISCO	2.03 442	0.45 257	2.82 325	0.72 453	0.53 425	5.13 499	0.01 63	6.01 482	1.81 387	2.31 413	0.91 334	6.43 505	0.87 384	8.57 519	3.67 469	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 335	0.17 195

edge stereo	2.06 443	0.42 251	4.20 421	0.14 265	0.09 264	1.82 391	0.51 447	5.38 440	2.48 447	3.45 469	3.96 475	8.28 515	1.80 448	5.90 417	2.30 428	0.00 1	0.00 1	0.01 461	0.00 1	0.16 386	0.19 208

CBMV_ROB	2.06 443	0.31 207	2.72 315	0.63 431	0.00 1	2.83 444	0.88 473	5.24 428	2.41 440	4.28 487	6.16 494	3.07 429	3.47 491	5.81 416	2.69 441	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 212	0.56 349

mmx	2.08 445	0.50 278	4.37 429	0.46 382	0.03 184	1.60 345	0.03 217	6.21 488	2.77 467	1.57 345	2.38 425	2.14 372	0.38 311	7.65 500	9.02 512	0.00 1	1.08 493	0.00 1	0.17 431	0.06 226	1.25 452

xxx	2.08 445	0.50 278	4.37 429	0.46 382	0.03 184	1.60 345	0.03 217	6.21 488	2.77 467	1.57 345	2.38 425	2.14 372	0.38 311	7.65 500	9.02 512	0.00 1	1.08 493	0.00 1	0.17 431	0.06 226	1.25 452

RP	2.09 447	0.90 386	3.88 411	0.22 314	0.61 443	1.72 381	0.94 476	4.97 405	2.65 455	3.87 479	5.63 490	4.44 471	4.28 503	4.99 374	2.35 431	0.01 424	0.00 1	0.00 1	0.01 313	0.20 418	0.13 160

NCC-stereo	2.09 447	1.02 425	4.78 448	0.10 235	0.26 363	2.33 418	0.13 349	5.82 471	1.70 367	2.98 452	3.18 454	4.63 477	5.69 520	6.26 430	2.76 445	0.05 479	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 265	0.14 166

Abc-Net	2.09 447	1.02 425	4.78 448	0.10 235	0.26 363	2.33 418	0.13 349	5.82 471	1.70 367	2.98 452	3.18 454	4.63 477	5.69 520	6.26 430	2.76 445	0.05 479	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 265	0.14 166
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
CC-Net-ROB	2.09 447	1.17 447	3.97 415	1.52 520	0.23 343	3.35 463	0.05 273	5.09 415	2.74 463	1.09 272	1.40 374	0.97 287	0.18 254	6.66 451	0.87 331	1.46 536	1.64 542	7.13 545	0.00 1	1.67 531	0.54 338

RAFT-RH_RVC	2.11 451	0.30 199	2.27 255	0.74 460	0.26 363	1.51 317	0.02 160	0.61 28	1.23 220	5.28 503	21.18 547	1.04 292	0.07 167	6.90 466	0.61 282	0.04 475	0.00 1	0.00 1	0.03 344	0.02 91	0.00 1

RGC	2.11 451	0.95 402	4.61 442	0.08 204	0.29 377	3.34 462	0.11 340	5.40 444	1.78 382	3.93 481	4.52 479	5.20 494	3.05 482	5.78 413	2.78 448	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 335	0.18 203

S-Stereo	2.12 453	0.32 215	6.30 491	0.24 325	0.22 338	2.51 428	1.83 500	5.38 440	5.55 510	2.46 430	5.91 492	2.81 411	0.71 372	5.19 384	2.45 436	0.00 1	0.02 263	0.00 1	0.00 1	0.07 253	0.37 296

1111x	2.13 454	0.58 312	4.38 433	0.39 367	0.61 443	2.14 408	0.01 63	6.38 498	2.40 439	1.80 367	1.97 406	0.95 285	0.64 359	7.16 487	10.30 524	0.00 1	1.18 519	0.00 1	0.29 504	0.07 253	1.32 457

SGM-Forest	2.15 455	0.50 278	2.42 287	0.19 289	0.25 354	3.47 468	2.38 511	4.53 361	2.46 444	5.64 508	3.99 476	3.74 455	2.22 455	6.99 476	3.08 459	0.01 424	0.02 263	0.00 1	0.00 1	0.05 212	0.98 424
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
psmorigin	2.16 456	0.75 358	10.72 531	0.24 325	0.03 184	1.62 356	0.20 373	3.80 252	1.16 185	5.40 504	3.08 451	5.77 499	2.29 458	5.62 408	2.13 416	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 265	0.25 255

Anonymous_2	2.17 457	0.32 215	2.35 270	0.80 472	0.85 470	1.67 374	0.22 385	4.62 371	0.71 62	1.12 278	0.40 246	3.18 433	1.94 451	0.84 190	0.77 310	0.06 489	1.09 497	3.25 544	14.62 569	3.25 536	1.43 464

Wz-Net-MNSev	2.17 457	1.90 503	7.77 511	0.02 64	0.01 96	4.60 492	2.08 505	5.70 460	2.83 474	4.02 482	1.50 383	1.87 352	2.53 468	5.10 379	3.04 458	0.00 1	0.01 233	0.00 1	0.00 1	0.14 361	0.31 275

ff1	2.20 459	0.50 278	4.37 429	0.46 382	0.03 184	1.60 345	0.03 217	3.81 255	6.87 520	1.57 345	2.38 425	2.14 372	0.38 311	7.65 500	9.02 512	0.00 1	1.12 505	0.00 1	0.17 431	0.10 302	1.86 514

FTStereo	2.20 459	0.09 16	2.07 220	0.18 282	0.13 291	1.43 276	4.50 533	2.98 186	0.97 153	3.35 467	17.70 534	0.77 260	4.06 499	4.36 336	0.15 71	0.15 507	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 91	1.19 445

PASM	2.20 459	1.85 499	10.33 529	1.00 493	0.41 404	1.98 399	0.90 475	3.85 266	2.76 466	4.38 489	1.53 384	3.49 448	1.54 430	6.60 446	2.43 434	0.14 506	0.02 263	0.00 1	0.03 344	0.33 477	0.39 308

GANet	2.23 462	0.92 393	3.10 354	0.88 481	0.08 253	2.25 410	3.25 517	4.61 370	1.71 369	2.55 435	9.98 514	2.56 396	1.47 427	7.52 498	2.98 455	0.00 1	0.04 281	0.02 482	0.08 377	0.14 361	0.42 321

Nwc_Net	2.25 463	0.98 414	5.37 472	0.07 192	0.11 280	2.80 442	0.05 273	7.36 523	1.30 268	2.77 448	8.21 507	5.18 493	2.98 480	5.16 383	2.46 437	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 335	0.08 98

xxxx	2.26 464	0.43 252	2.30 260	0.01 13	0.68 457	1.47 299	0.00 1	6.56 503	2.32 431	1.56 342	2.07 413	1.07 297	0.06 150	4.81 364	18.87 551	0.00 1	1.11 503	0.00 1	0.21 459	0.06 226	1.65 488

test_xeample	2.27 465	0.46 264	2.25 253	0.10 235	0.69 458	1.48 307	0.00 1	6.24 491	2.46 444	1.83 369	2.40 430	0.37 188	0.07 167	4.49 342	19.55 553	0.00 1	1.11 503	0.00 1	0.21 459	0.07 253	1.65 488

LL-Strereo	2.29 466	1.55 484	5.01 458	0.64 434	2.78 536	1.52 320	0.05 273	5.04 411	1.24 222	2.73 445	2.87 447	5.10 490	5.49 518	7.22 489	0.81 316	0.04 475	1.31 529	0.00 1	0.00 1	0.31 471	2.08 528

NaN_ROB	2.33 467	1.31 462	4.55 439	0.32 354	0.30 389	3.13 453	5.01 537	4.57 367	2.78 469	5.49 505	1.73 394	2.28 383	1.98 453	7.48 496	4.32 478	0.01 424	0.06 295	0.03 487	0.09 386	0.20 418	0.88 412

stereogan	2.38 468	0.59 316	5.05 460	0.01 13	0.09 264	8.26 525	0.58 457	4.92 401	3.65 490	4.68 494	4.60 480	6.43 505	2.39 463	5.27 388	0.72 305	0.00 1	0.01 233	0.01 461	0.00 1	0.27 457	0.13 160

MFMNet_re	2.39 469	1.65 490	6.10 487	3.04 536	0.90 478	2.34 420	0.98 479	4.77 388	3.79 493	6.95 514	7.08 502	1.84 351	3.79 497	2.53 265	1.57 391	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.25 444	0.26 261

w-ln-seven-2	2.43 470	1.73 493	14.40 542	0.27 343	0.07 241	1.40 265	0.47 441	4.54 363	3.57 488	3.26 464	1.19 360	2.29 387	1.65 440	7.16 487	5.50 487	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 313	0.21 424	0.76 394

AF-Net	2.51 471	1.12 441	5.46 476	0.01 13	0.13 291	2.03 402	0.47 441	7.04 516	2.74 463	4.09 483	10.64 517	4.99 486	2.94 476	4.94 371	3.28 463	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 400	0.15 176

PDISCO_ROB	2.54 472	1.40 472	5.07 463	1.06 499	2.01 529	8.28 526	0.17 362	7.96 532	6.01 517	1.48 330	1.75 396	3.67 454	1.25 412	7.74 506	2.07 414	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.39 494	0.42 321

DGSMNet	2.56 473	1.15 446	7.39 506	1.34 515	2.02 530	3.20 455	3.97 526	6.11 487	1.72 374	1.52 335	2.72 443	3.23 438	0.63 356	4.74 355	2.39 433	1.12 530	1.53 540	1.54 536	1.32 552	1.40 530	2.10 530

ADCRef	2.57 474	1.40 472	7.90 514	0.11 251	0.11 280	4.71 494	0.74 467	5.45 449	1.66 360	3.15 460	1.65 392	1.61 331	2.25 457	4.54 348	15.56 544	0.03 466	0.00 1	0.01 461	0.10 392	0.27 457	0.23 242

SQANet	2.65 475	1.92 504	3.73 404	4.47 541	2.98 537	2.59 432	0.24 391	4.66 377	1.11 179	2.48 431	0.59 285	1.57 325	0.86 383	3.95 317	1.67 397	7.97 548	0.14 324	0.48 523	0.03 344	7.84 541	3.68 543

DeepPrunerF	2.71 476	1.57 486	16.51 548	0.22 314	0.33 395	1.45 288	0.28 408	6.26 494	9.92 533	1.25 298	0.44 256	1.98 361	1.61 438	7.33 490	4.17 477	0.00 1	0.01 233	0.07 498	0.10 392	0.33 477	0.29 269

FBW_ROB	2.74 477	1.02 425	4.72 444	0.43 376	0.18 318	4.35 486	0.18 368	7.28 522	3.50 486	3.57 472	3.38 460	4.86 483	1.22 409	11.70 542	5.76 489	0.17 509	0.08 304	0.59 528	0.12 404	0.28 461	1.40 462

test_sample9	2.75 478	0.51 284	3.23 364	0.03 102	0.03 184	2.48 424	0.01 63	4.98 406	1.63 353	1.53 336	0.66 294	0.90 270	1.00 389	6.14 426	10.04 522	0.68 521	17.48 570	1.79 537	1.08 548	0.02 91	0.82 401

FINET	2.99 479	2.11 510	7.66 509	1.13 501	1.79 523	4.35 486	3.34 519	5.66 457	7.93 530	2.49 433	3.29 457	1.66 338	2.47 466	6.70 453	4.44 479	0.82 525	1.38 532	0.03 487	0.30 506	0.36 488	1.88 518

aanetorigin	2.99 479	1.00 420	9.85 527	0.23 320	0.23 343	1.59 341	2.01 502	1.94 123	1.25 233	14.45 545	10.04 516	2.98 420	3.75 494	4.97 373	4.01 474	0.10 500	0.05 289	0.09 504	0.11 397	0.55 516	0.55 344

Wz-Net-SNSev	3.01 481	3.59 538	12.98 539	0.45 381	0.04 211	2.72 438	1.12 486	5.80 469	2.42 441	2.30 412	2.62 441	6.39 504	1.29 415	10.20 529	7.19 501	0.00 1	0.01 233	0.00 1	0.00 1	0.29 467	0.72 388

CSAN	3.10 482	1.72 492	5.85 481	0.37 363	0.14 297	4.15 481	3.91 525	4.94 403	4.65 505	6.43 511	6.29 497	4.62 476	5.17 513	8.13 510	4.85 483	0.02 452	0.03 274	0.03 487	0.05 361	0.26 452	0.48 328

222	3.11 483	0.43 252	2.10 230	0.02 64	0.45 414	1.57 336	0.01 63	6.44 499	2.34 435	1.73 365	2.24 419	0.52 213	0.07 167	4.95 372	36.29 568	0.00 1	1.07 491	0.00 1	0.21 459	0.06 226	1.65 488

UDG	3.15 484	9.41 558	2.81 323	2.72 535	0.92 482	2.39 421	0.11 340	4.12 316	1.30 268	2.35 416	3.63 465	4.96 485	1.58 437	4.33 334	2.89 452	1.22 533	0.04 281	8.09 547	3.80 559	4.94 537	1.35 458

XQC	3.16 485	2.00 506	7.71 510	0.97 492	0.67 455	5.07 498	0.69 463	6.58 504	4.95 507	5.04 501	1.98 409	4.99 486	3.12 484	7.96 509	10.02 521	0.00 1	0.63 397	0.00 1	0.18 438	0.36 488	0.38 306

RTSC	3.18 486	2.15 511	8.20 518	0.67 445	0.38 401	4.41 488	0.08 316	5.64 455	5.80 515	6.14 510	3.43 461	3.37 439	1.55 433	7.50 497	12.15 532	0.00 1	0.84 433	0.00 1	0.25 484	0.51 507	0.53 337

ADCP+	3.18 486	1.81 494	11.33 533	0.07 192	0.20 329	5.83 508	2.80 513	4.60 369	2.69 457	1.68 361	0.28 205	3.75 456	3.14 485	6.82 459	17.90 547	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.20 418	0.56 349

PWC_ROB	3.30 488	1.83 496	8.47 521	0.62 430	0.56 430	1.31 231	0.39 434	4.53 361	5.05 508	7.66 519	15.14 528	3.37 439	2.43 464	6.86 462	6.74 499	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.51 507	0.54 338

w-ln-seven	3.40 489	2.22 512	14.89 544	0.33 358	0.16 310	7.02 515	0.47 441	5.98 478	5.62 511	5.50 506	2.37 424	4.11 465	1.42 421	6.86 462	10.41 526	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.24 441	0.38 306

PWCDC_ROB	3.41 490	2.29 514	5.16 467	0.19 289	0.02 162	3.11 451	0.02 160	5.15 418	12.27 536	1.36 314	23.33 555	1.98 361	3.35 488	4.93 370	3.71 470	0.28 517	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.71 526	0.32 279

DDUNet	3.58 491	11.19 560	3.84 410	3.59 539	3.31 539	4.14 480	0.20 373	4.40 349	1.33 276	2.72 444	3.11 453	3.16 431	0.37 307	4.18 322	1.47 386	2.02 538	0.05 289	10.10 553	3.59 558	5.85 539	3.05 541

G-Net	3.58 491	0.58 312	5.14 466	1.61 521	1.86 524	10.46 533	1.85 501	3.24 208	1.69 363	8.68 524	11.81 521	6.03 500	7.62 531	4.82 365	5.52 488	0.08 497	0.12 319	0.07 498	0.15 414	0.16 386	0.16 187

SHD	3.58 491	1.83 496	6.41 494	1.34 515	1.21 507	4.84 495	0.17 362	7.95 531	12.83 537	7.86 520	3.32 459	5.08 488	2.63 470	5.54 402	8.57 509	0.01 424	0.75 414	0.00 1	0.18 438	0.31 471	0.73 389

otaku	3.61 494	2.06 507	4.04 416	6.41 544	3.35 540	4.67 493	2.08 505	5.97 477	1.58 334	2.19 401	2.62 441	3.47 446	1.45 423	4.36 336	2.17 418	8.55 550	0.25 339	1.89 540	0.03 344	9.29 545	5.81 549

MFN_U_SF_DS_RVC	3.61 494	3.47 533	9.32 525	0.19 289	0.30 389	13.80 540	7.49 555	5.15 418	3.95 495	3.06 456	3.94 473	4.60 475	1.20 403	8.49 517	2.79 449	0.70 524	1.22 522	0.04 492	0.84 541	0.50 506	1.23 448

SDNR	3.62 496	1.25 456	7.41 507	0.71 451	0.22 338	26.06 565	0.02 160	4.55 365	2.42 441	3.10 459	11.33 518	3.05 425	0.77 376	8.31 515	2.21 422	0.05 479	0.11 317	0.00 1	0.01 313	0.08 265	0.66 366

ADCL	3.64 497	1.54 482	8.53 523	0.26 337	0.28 375	7.37 517	4.49 532	5.42 446	3.61 489	4.79 496	3.85 470	5.14 491	4.47 505	6.28 432	15.73 545	0.05 479	0.01 233	0.11 510	0.13 406	0.34 481	0.33 285

Ntro	3.66 498	2.08 509	4.34 427	7.58 546	4.53 542	6.25 512	0.72 466	5.35 436	1.65 359	0.48 181	1.77 397	2.68 404	1.25 412	5.10 379	2.31 429	8.72 551	0.31 351	2.13 542	0.05 361	9.73 546	6.18 550

SPS-STEREO	3.67 499	1.46 476	4.23 422	0.36 360	0.23 343	3.93 474	1.20 489	6.67 507	3.50 486	11.05 534	8.81 509	9.53 523	4.63 507	9.10 520	7.25 502	0.01 424	0.01 233	0.00 1	0.00 1	0.13 347	1.28 455
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
SuperB	3.75 500	2.46 520	15.54 547	0.32 354	0.06 227	4.29 484	1.61 497	4.25 335	11.49 535	2.56 436	1.31 369	2.01 365	1.86 449	6.94 471	8.94 511	0.05 479	0.03 274	0.10 509	0.08 377	10.62 551	0.56 349

MDST_ROB	3.81 501	0.21 146	4.29 426	2.64 534	1.45 518	13.85 541	1.02 483	8.06 533	2.67 456	15.14 549	8.81 509	2.70 405	1.55 433	9.31 522	3.90 472	0.03 466	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 160	0.63 361

ADCPNet	3.94 502	1.47 478	14.87 543	0.11 251	0.45 414	7.19 516	2.23 509	5.42 446	3.18 482	4.53 493	2.03 411	7.48 514	5.27 515	7.05 482	14.73 541	0.02 452	0.74 412	0.04 492	0.91 547	0.23 433	0.85 408

test_sample8	3.98 503	0.51 284	3.23 364	0.03 102	0.03 184	2.48 424	0.01 63	5.07 414	1.50 320	6.62 512	0.90 333	14.02 534	7.06 530	6.14 426	10.04 522	0.68 521	17.48 570	1.79 537	1.08 548	0.02 91	0.82 401

DPSNet	3.98 503	1.01 422	12.58 537	0.74 460	0.55 427	5.24 502	1.53 495	12.44 544	4.82 506	2.89 449	0.97 340	6.37 503	11.43 545	8.20 511	8.61 510	0.09 499	0.51 374	0.11 510	0.38 519	0.35 486	0.83 405

pmcnn	3.98 503	0.95 402	7.29 505	0.71 451	1.42 515	2.84 445	1.22 490	5.89 475	2.42 441	9.34 530	11.71 520	18.88 544	2.65 471	6.89 465	6.35 496	0.00 1	0.07 300	0.00 1	0.00 1	0.21 424	0.76 394

MFN_U_SF_RVC	4.10 506	2.36 517	12.04 536	1.00 493	0.27 369	10.31 532	0.51 447	8.83 535	3.69 491	4.90 499	3.30 458	9.33 521	3.43 490	8.28 513	9.42 515	0.41 519	0.53 379	0.52 524	0.81 540	0.90 527	1.05 431

NVStereoNet_ROB	4.22 507	2.29 514	6.13 489	1.40 518	1.14 504	2.84 445	0.97 478	5.67 458	5.66 512	5.25 502	14.28 526	12.40 529	5.35 517	10.74 535	5.33 485	1.24 534	1.01 484	0.67 532	0.62 535	0.63 521	0.69 383
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
zh-mn7	4.28 508	4.04 543	17.92 549	0.11 251	0.07 241	1.53 323	0.29 415	4.81 389	6.49 519	8.41 523	16.07 531	2.83 413	1.19 402	11.32 538	9.99 520	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.20 418	0.36 293

SAMSARA	4.31 509	1.94 505	7.80 513	1.96 528	1.40 514	10.65 534	7.35 552	7.17 518	4.49 501	8.27 522	3.58 464	10.58 526	3.75 494	7.87 507	6.66 498	0.01 424	1.09 497	0.00 1	0.23 470	0.26 452	1.19 445

ADCMid	4.33 510	2.40 519	13.81 541	0.23 320	0.40 402	4.90 496	1.23 491	5.73 461	3.73 492	11.06 535	3.94 473	6.67 509	5.11 511	7.11 484	18.03 548	0.12 504	0.08 304	0.55 525	0.46 522	0.61 519	0.49 330

Wz-Net-TNSev	4.36 511	6.36 552	22.98 553	0.22 314	0.06 227	7.00 514	3.45 520	7.46 525	3.81 494	2.12 395	0.63 289	7.29 513	5.11 511	9.87 527	9.72 519	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 341	0.36 488	0.66 366

zh-sn7	4.41 512	4.45 545	18.43 550	0.15 271	0.01 96	4.00 476	2.16 508	5.26 429	2.74 463	4.24 486	10.00 515	4.09 464	6.64 527	10.84 536	14.33 538	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.28 461	0.63 361

AnyNet_C32	4.41 512	3.74 540	15.17 546	0.48 396	0.51 424	5.99 510	6.52 551	5.30 433	2.72 462	6.86 513	3.66 466	5.21 495	3.19 486	7.42 494	19.54 552	0.08 497	0.04 281	0.20 517	0.09 386	0.67 524	0.76 394

xyz-stereo	4.49 514	0.31 207	37.34 562	0.02 64	0.01 96	19.38 551	0.01 63	2.42 149	0.53 34	2.00 386	14.43 527	2.64 403	0.14 232	7.36 491	2.92 453	0.00 1	0.01 233	0.23 520	0.00 1	0.05 212	0.09 123

z-mn7	4.53 515	3.38 532	10.95 532	0.14 265	0.03 184	8.41 528	0.48 444	4.63 372	14.42 541	3.68 475	18.00 536	4.72 482	1.20 403	11.78 543	8.25 507	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.21 424	0.39 308

WZ-Net	4.64 516	2.57 522	25.72 556	0.10 235	0.09 264	3.07 450	2.08 505	6.59 506	5.41 509	6.08 509	4.09 477	7.02 512	6.04 524	11.64 539	11.45 530	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.21 424	0.61 357

SGM_RVC	4.67 517	0.61 326	2.62 309	1.13 501	0.29 377	7.96 523	2.60 512	7.55 527	4.36 500	12.34 539	9.95 513	15.94 538	8.56 533	10.88 537	6.38 497	0.22 514	0.25 339	0.20 517	0.23 470	0.32 475	0.92 417
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
test_for_model	4.73 518	23.37 568	1.56 105	13.12 559	10.72 559	1.09 124	0.05 273	4.90 400	2.02 408	2.16 398	0.09 136	0.14 153	0.04 105	0.20 17	0.29 160	8.07 549	2.41 552	0.00 1	0.01 313	20.56 567	3.81 544

MSAF-DinoV2	4.86 519	4.93 547	11.35 534	1.15 503	0.06 227	3.13 453	0.57 456	7.49 526	4.56 503	2.13 397	0.94 336	16.45 539	5.99 523	14.60 551	18.54 550	0.06 489	0.03 274	0.09 504	0.74 539	2.00 535	2.34 533

SANet	5.04 520	1.86 501	7.96 515	0.39 367	0.12 287	7.51 519	3.73 524	7.20 519	16.07 545	7.15 515	13.16 523	12.35 528	8.70 534	8.28 513	5.37 486	0.00 1	0.01 233	0.00 1	0.00 1	0.13 347	0.71 387

WCMA_ROB	5.16 521	1.07 436	4.40 434	0.66 437	0.69 458	6.28 513	3.63 523	5.39 442	4.05 496	14.77 548	19.39 544	15.46 536	10.72 543	7.67 504	6.77 500	0.19 512	0.27 345	0.18 516	0.20 449	0.18 409	1.23 448

RainbowNet	5.23 522	4.09 544	4.92 455	9.61 551	6.18 544	5.26 503	3.48 521	7.68 529	4.58 504	1.94 382	3.02 449	4.67 479	3.42 489	5.90 417	2.01 411	9.59 553	2.19 550	8.45 548	0.20 449	10.52 549	6.82 552

MSMD_ROB	5.26 523	0.52 293	3.22 362	0.15 271	0.01 96	8.63 529	1.06 484	4.76 387	4.16 497	13.72 542	26.77 558	13.87 533	15.95 552	7.89 508	3.94 473	0.11 502	0.01 233	0.00 1	0.00 1	0.06 226	0.34 289

FCDSN-DC	5.38 524	0.65 339	3.19 359	0.24 325	0.46 417	5.71 505	1.61 497	5.83 473	4.51 502	14.74 547	22.03 550	20.43 546	13.01 548	8.48 516	6.00 493	0.02 452	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 253	0.52 335
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
MSC_U_SF_DS_RVC	5.48 525	3.14 531	10.56 530	0.47 388	0.29 377	24.98 562	8.65 559	6.24 491	9.96 534	4.38 489	8.16 506	8.42 517	2.44 465	9.46 525	6.27 495	1.11 529	1.70 544	0.33 522	0.47 524	1.16 529	1.35 458

ADCS	5.55 526	3.55 534	19.07 551	0.43 376	0.14 297	5.87 509	4.20 530	7.65 528	7.80 529	9.79 531	6.22 496	6.48 507	5.52 519	10.52 533	22.41 562	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.48 503	0.97 423

MeshStereo	6.09 527	0.97 410	3.59 391	0.26 337	0.14 297	7.68 521	2.02 503	10.42 539	5.77 513	20.76 558	19.69 546	22.78 550	10.56 541	10.29 530	6.16 494	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.29 467	0.41 317
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
ACVNet-4b	6.14 528	2.39 518	6.31 492	9.73 552	7.26 549	8.81 530	1.62 499	7.27 521	6.07 518	0.41 159	6.42 499	11.47 527	2.37 462	9.17 521	2.72 443	9.70 555	2.42 553	10.45 554	0.01 313	11.04 553	7.12 553

SGM+DAISY	6.27 529	3.62 539	9.36 526	2.30 529	2.34 531	9.12 531	6.38 548	6.98 515	6.00 516	14.26 543	15.55 530	14.02 534	9.84 538	9.45 524	8.56 508	1.21 532	1.60 541	0.58 526	0.86 544	0.63 521	2.74 537

FC-DCNN	6.44 530	0.46 264	3.25 370	0.54 405	0.56 430	8.01 524	1.37 492	8.76 534	7.15 524	19.35 555	22.25 552	22.72 549	15.44 551	10.37 531	7.93 505	0.00 1	0.01 233	0.00 1	0.00 1	0.03 160	0.64 365

PVD	6.50 531	1.70 491	6.71 500	1.66 525	1.59 522	7.94 522	0.89 474	11.13 542	24.35 552	12.01 538	19.10 540	8.76 519	9.89 539	9.85 526	11.06 528	0.02 452	1.12 505	0.00 1	0.26 491	0.25 444	1.72 493

FC-DCNN v2	6.60 532	0.46 264	3.23 364	0.56 409	0.58 436	8.28 526	1.46 494	9.35 537	7.29 525	19.57 556	23.13 553	23.87 553	14.94 550	10.69 534	7.88 504	0.00 1	0.01 233	0.00 1	0.00 1	0.03 160	0.63 361

EDNetEfficient	6.66 533	1.34 466	34.37 560	0.66 437	1.93 528	2.04 404	3.59 522	3.08 197	14.92 542	20.02 557	9.53 512	6.48 507	10.85 544	7.65 500	15.21 542	0.03 466	0.10 314	0.01 461	0.22 464	0.61 519	0.55 344

ACVNet_1	6.79 534	2.72 526	6.97 501	9.78 553	7.38 552	7.67 520	2.29 510	10.50 540	6.93 523	4.51 492	5.39 488	13.21 531	6.34 526	7.02 481	3.31 465	9.70 555	2.48 555	10.85 556	0.11 397	11.41 555	7.23 554

AnyNet_C01	7.15 535	5.48 550	37.47 563	1.08 500	0.59 440	11.50 536	6.49 550	6.93 510	4.31 498	8.06 521	9.11 511	8.72 518	4.06 499	14.50 549	21.97 561	0.11 502	0.08 304	0.24 521	0.09 386	1.11 528	1.07 435

LSM	7.83 536	2.59 523	24.93 555	4.71 542	40.61 571	3.55 469	5.22 539	5.91 476	7.48 526	10.86 533	13.66 525	4.55 474	3.92 498	7.72 505	5.88 491	0.02 452	0.26 342	0.00 1	0.00 1	0.30 469	14.53 568

DispFullNet	8.26 537	24.76 569	14.96 545	14.77 562	7.78 553	5.23 501	0.09 328	5.67 458	3.16 481	9.01 528	4.87 484	6.15 502	10.66 542	10.44 532	4.54 480	2.54 539	0.33 353	15.59 560	4.84 562	13.17 559	6.59 551

ELAS_RVC	8.75 538	1.59 487	6.34 493	1.91 527	1.87 525	11.67 537	12.14 564	10.75 541	16.11 546	22.55 562	21.45 548	18.49 542	18.29 559	14.17 548	12.53 533	0.92 527	1.32 530	0.70 533	0.46 522	0.53 515	1.25 452
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	9.07 539	1.55 484	5.19 468	1.87 526	1.92 527	17.05 546	8.29 557	13.92 546	13.52 539	23.08 563	28.56 563	18.59 543	16.90 555	12.06 545	13.39 537	0.91 526	1.32 530	0.65 531	0.59 533	0.68 525	1.31 456
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ACVNet_2	9.32 540	2.76 527	8.07 516	8.84 550	6.89 547	14.54 545	4.19 529	14.25 547	23.92 551	7.62 518	19.61 545	20.42 545	5.93 522	8.52 518	3.64 468	9.16 552	1.74 546	7.93 546	0.36 516	10.56 550	7.47 557

WAO-7	9.62 541	2.87 528	5.64 480	0.96 491	0.21 337	20.37 554	5.13 538	23.65 566	26.32 556	13.11 541	27.70 561	22.69 548	14.04 549	14.53 550	13.11 535	0.13 505	0.09 310	0.58 526	0.10 392	0.51 507	0.75 393

PWCK	9.63 542	6.94 556	19.91 552	6.25 543	0.22 338	22.62 557	14.62 566	12.15 543	13.48 538	14.34 544	13.17 524	13.25 532	8.40 532	16.14 552	11.57 531	6.38 545	0.26 342	2.41 543	0.11 397	8.57 542	1.74 496

IMH-64-1	10.12 543	3.75 541	4.24 423	11.47 556	9.26 556	11.93 538	5.30 540	18.72 552	15.74 543	7.16 516	18.55 537	16.83 540	6.83 528	11.66 540	9.62 517	10.09 557	2.54 556	15.69 561	1.72 553	12.82 556	8.45 558

IMH-64	10.12 543	3.75 541	4.24 423	11.47 556	9.26 556	11.93 538	5.30 540	18.72 552	15.74 543	7.16 516	18.55 537	16.83 540	6.83 528	11.66 540	9.62 517	10.09 557	2.54 556	15.69 561	1.72 553	12.82 556	8.45 558

RTS	10.27 545	3.55 534	66.16 569	1.62 522	2.34 531	13.96 542	6.25 546	6.95 512	18.07 548	8.81 525	19.18 541	6.82 510	2.96 478	26.87 564	19.93 554	0.00 1	0.42 360	0.00 1	0.03 344	0.40 496	0.99 426

RTSA	10.27 545	3.55 534	66.16 569	1.62 522	2.34 531	13.96 542	6.25 546	6.95 512	18.07 548	8.81 525	19.18 541	6.82 510	2.96 478	26.87 564	19.93 554	0.00 1	0.42 360	0.00 1	0.03 344	0.40 496	0.99 426

EDNetEfficientorigin	10.48 547	2.34 516	98.78 582	0.23 320	0.25 354	3.01 449	0.70 464	4.69 380	17.04 547	19.07 551	15.43 529	12.52 530	11.56 546	9.41 523	12.62 534	0.01 424	0.01 233	0.00 1	0.01 313	0.25 444	1.76 498

MADNet+	11.36 548	15.59 563	70.62 571	1.36 517	1.52 520	20.21 553	4.98 534	12.73 545	8.13 531	3.88 480	6.42 499	8.89 520	6.29 525	32.76 568	29.90 567	0.25 516	1.05 487	0.01 461	0.22 464	0.60 518	1.76 498

WAO-6	11.65 549	2.71 525	4.73 445	7.69 547	7.28 550	17.41 547	7.45 553	20.43 557	38.14 568	10.13 532	19.37 543	27.36 555	12.38 547	13.35 546	13.26 536	4.38 541	2.43 554	10.51 555	0.03 344	9.00 543	4.96 547

IMH	11.71 550	4.49 546	4.59 441	11.55 558	9.35 558	14.27 544	5.00 536	21.03 560	25.97 555	8.90 527	23.64 556	20.58 547	10.29 540	13.39 547	9.59 516	10.13 560	2.57 558	15.53 559	1.75 555	13.04 558	8.53 560

LVE	11.75 551	3.56 537	5.48 478	10.38 554	8.28 554	22.54 556	7.53 556	17.01 550	32.01 561	9.26 529	23.28 554	23.43 551	9.72 536	11.79 544	7.81 503	10.09 557	2.62 561	11.07 557	0.59 533	11.18 554	7.44 556

Dean	12.08 552	3.10 530	8.10 517	10.98 555	8.34 555	18.85 550	5.53 542	21.57 562	40.96 570	11.81 537	21.91 549	25.74 554	9.74 537	8.20 511	5.76 489	9.65 554	2.35 551	9.94 550	0.65 538	10.97 552	7.40 555

coex-ft	12.25 553	6.22 551	80.44 573	0.15 271	0.15 306	2.43 422	0.98 479	3.07 196	29.54 557	49.22 572	16.44 532	15.69 537	16.17 553	7.44 495	15.30 543	0.05 479	0.07 300	0.01 461	0.05 361	0.35 486	1.15 442

LE_ROB	13.25 554	1.86 501	12.84 538	2.35 530	1.43 516	7.50 518	5.92 543	10.14 538	48.57 573	57.70 573	24.61 557	23.44 552	32.60 568	10.12 528	24.95 566	0.06 489	0.08 304	0.13 514	0.20 449	0.09 287	0.41 317

SGM-ForestM	14.25 555	3.00 529	8.67 524	2.38 531	1.88 526	24.45 561	11.87 562	19.27 554	21.66 550	30.68 565	29.79 565	46.58 569	28.97 565	27.26 566	21.22 559	1.14 531	1.67 543	0.61 530	0.89 546	0.51 507	2.50 536

WAO-8	14.47 556	5.06 548	6.42 495	8.00 548	6.65 545	23.95 559	2.97 514	23.01 563	45.08 571	19.24 553	34.86 568	33.07 559	17.51 556	17.59 555	14.38 539	5.22 543	0.86 436	10.06 551	0.85 542	10.25 547	4.34 545

Venus	14.47 556	5.06 548	6.42 495	8.00 548	6.65 545	23.95 559	2.97 514	23.01 563	45.08 571	19.24 553	34.85 567	33.07 559	17.51 556	17.59 555	14.38 539	5.22 543	0.86 436	10.06 551	0.85 542	10.25 547	4.34 545

JetBlue	14.57 558	6.38 553	35.83 561	0.95 490	7.05 548	51.27 571	22.93 569	16.51 548	9.78 532	11.72 536	17.82 535	27.82 556	17.62 558	33.31 569	20.36 556	0.35 518	0.18 328	0.15 515	0.25 484	5.36 538	5.74 548

KSHMR	14.93 559	8.30 557	8.52 522	15.54 563	13.01 562	17.62 548	10.36 561	19.39 555	30.53 559	19.03 550	22.15 551	28.32 557	9.61 535	16.44 553	10.96 527	10.98 565	3.74 566	21.96 567	4.87 563	16.79 562	10.39 563

MANE	15.61 560	2.70 524	7.19 503	3.43 538	5.19 543	21.44 555	9.54 560	24.27 567	29.58 558	33.72 567	42.10 570	42.08 568	32.55 567	24.60 560	20.72 557	1.46 536	2.17 549	1.34 535	4.60 560	0.49 504	3.04 540

TorneroNet-64	16.11 561	6.82 554	6.11 488	14.13 560	12.13 561	28.42 567	6.47 549	20.35 556	38.01 567	12.80 540	27.88 562	35.94 563	16.83 554	20.38 558	16.77 546	10.33 561	2.60 559	19.45 564	2.86 556	14.63 560	9.33 562

TorneroNet	16.83 562	6.92 555	6.68 499	14.15 561	12.07 560	27.63 566	8.39 558	21.53 561	37.64 566	14.70 546	32.94 566	33.55 561	18.95 561	19.68 557	20.80 558	10.39 562	2.61 560	19.77 565	3.45 557	15.42 561	9.28 561

notaker	18.29 563	22.89 567	10.13 528	18.52 565	14.64 565	17.81 549	7.48 554	20.77 558	24.37 553	21.91 560	27.45 560	39.00 565	20.06 562	20.53 559	21.90 560	12.54 566	2.81 564	25.96 569	6.03 566	19.60 565	11.37 564

BEATNet-Init1	19.30 564	9.61 559	39.48 564	3.09 537	2.67 535	39.40 570	17.68 567	23.58 565	25.88 554	38.63 568	37.63 569	50.99 570	33.56 569	30.54 567	24.44 565	1.09 528	1.51 539	0.60 529	0.88 545	1.81 533	2.89 538

ktn	19.65 565	19.61 564	8.27 520	22.99 569	17.38 567	23.89 558	11.97 563	24.83 568	34.40 565	19.19 552	27.37 559	32.56 558	18.29 559	16.52 554	18.28 549	22.43 569	3.70 565	29.28 570	10.90 568	19.65 566	11.59 565

UNDER WATER	20.50 566	13.77 562	33.30 558	20.84 567	14.55 564	30.38 568	19.68 568	17.23 551	34.25 564	21.44 559	18.98 539	38.38 564	31.61 566	25.31 561	22.42 563	10.71 564	2.76 562	19.90 566	4.92 564	17.87 564	11.76 566

UNDER WATER-64	20.90 567	11.73 561	33.74 559	20.56 566	13.88 563	34.56 569	24.71 570	16.81 549	33.52 563	22.54 561	17.10 533	40.14 567	33.68 570	25.46 562	23.75 564	10.68 563	2.78 563	18.70 563	4.60 560	17.07 563	12.03 567

DLNR_Zeroshot_test	23.30 568	50.27 573	88.62 574	97.23 586	94.59 582	1.20 173	0.00 1	20.92 559	0.64 52	0.06 33	0.02 2	0.03 32	0.02 47	4.50 344	0.25 142	32.51 571	0.96 470	0.00 1	0.27 495	72.47 578	1.47 465

DPSimNet_ROB	26.59 569	21.34 566	28.49 557	25.34 570	19.24 568	25.03 563	28.61 571	30.13 570	30.91 560	33.36 566	29.60 564	33.91 562	28.18 564	25.99 563	42.58 569	17.84 568	15.40 569	25.41 568	22.86 572	21.10 568	26.45 572

HanzoNet	30.55 570	30.82 570	24.44 554	22.40 568	19.25 569	25.74 564	14.00 565	29.76 569	40.45 569	43.57 570	44.15 571	55.63 571	46.26 572	43.79 571	45.27 570	28.35 570	9.71 568	30.23 571	16.18 570	23.20 569	17.85 569

JetRed	35.17 571	40.12 572	62.92 567	15.92 564	26.66 570	70.02 573	42.94 573	32.33 571	33.48 562	46.29 571	45.31 572	39.98 566	26.04 563	38.73 570	56.93 573	12.90 567	37.58 574	13.38 558	9.53 567	30.41 570	21.91 571

MADNet++	48.24 572	34.06 571	39.67 565	43.36 571	41.25 572	66.15 572	33.15 572	60.90 574	54.14 574	72.30 574	61.91 574	58.11 572	56.05 573	58.09 572	59.59 574	43.04 573	36.86 573	35.73 572	22.37 571	45.96 571	42.06 573

TCMNet-wrong-test	56.22 573	78.99 576	72.25 572	90.96 578	89.48 578	78.49 574	72.37 574	39.00 572	14.38 540	41.21 569	51.80 573	58.54 573	34.50 571	64.15 574	52.16 572	38.24 572	6.03 567	46.87 575	41.01 573	83.24 579	70.77 579

LRCNet_RVC	60.82 574	63.91 575	64.33 568	69.26 576	50.13 573	19.76 552	0.07 307	58.24 573	5.77 513	75.95 575	85.64 575	74.51 574	62.84 574	58.99 573	50.33 571	93.38 582	56.04 578	93.60 580	93.06 580	68.67 577	71.95 580

tt	68.57 575	0.18 101	99.50 583	50.44 572	14.99 566	100.00 585	100.00 584	100.00 587	99.70 581	28.28 564	12.01 522	99.97 587	98.67 582	99.55 582	99.99 585	89.99 579	98.19 580	46.13 574	51.48 575	60.62 573	21.71 570

USTest	75.14 576	57.36 574	55.45 566	73.00 577	70.00 577	99.79 584	99.94 582	98.40 582	99.13 580	94.09 579	97.89 581	78.40 575	95.15 580	75.23 575	76.52 575	48.90 574	79.65 579	38.93 573	52.82 576	56.53 572	55.56 574

xxxxx1	76.86 577	82.53 577	93.06 577	61.86 573	67.25 574	95.91 578	95.20 578	75.90 575	81.13 575	82.69 576	86.70 576	89.27 576	87.62 575	85.18 576	86.89 576	55.21 575	54.91 575	60.27 576	72.48 577	60.77 574	62.32 575

tt_ll	76.86 577	82.53 577	93.06 577	61.86 573	67.25 574	95.91 578	95.20 578	75.90 575	81.13 575	82.69 576	86.70 576	89.27 576	87.62 575	85.18 576	86.89 576	55.21 575	54.91 575	60.27 576	72.48 577	60.77 574	62.32 575

ff	76.86 577	82.53 577	93.06 577	61.86 573	67.25 574	95.91 578	95.20 578	75.90 575	81.13 575	82.69 576	86.70 576	89.27 576	87.62 575	85.18 576	86.89 576	55.21 575	54.91 575	60.27 576	72.48 577	60.77 574	62.32 575

PML	88.69 580	99.49 582	92.95 576	94.34 580	94.09 580	98.57 582	96.73 581	93.58 578	94.50 578	99.57 585	91.07 579	95.40 580	91.48 578	99.96 587	90.33 579	99.98 590	31.85 572	100.00 587	46.15 574	93.62 581	70.14 578

MEDIAN_ROB	96.88 581	99.41 581	98.74 581	94.82 581	94.30 581	93.21 577	90.85 576	95.70 580	94.83 579	97.65 582	97.67 580	98.31 581	96.57 581	94.60 579	93.95 581	99.78 588	98.28 581	99.99 585	99.90 584	99.50 586	99.57 584

Anonymous_1	96.94 582	99.72 584	99.64 584	92.03 579	93.81 579	100.00 585	100.00 584	99.18 584	99.90 583	98.59 583	99.75 582	99.15 583	99.95 584	98.52 581	99.54 582	87.31 578	98.83 582	90.77 579	96.89 581	91.07 580	94.14 581

HaxPig	97.67 583	99.63 583	91.79 575	99.82 589	99.96 585	88.42 575	87.25 575	98.22 581	99.89 582	99.93 586	99.96 583	99.95 586	99.86 583	96.37 580	92.57 580	99.96 589	99.98 584	99.99 585	99.99 585	99.99 591	99.91 586

test_example2	98.82 584	99.97 588	99.97 585	99.95 591	99.97 586	99.48 583	99.97 583	94.95 579	100.00 584	100.00 587	100.00 584	93.49 579	93.63 579	99.93 586	99.91 583	100.00 591	99.77 583	96.68 581	98.65 582	100.00 592	100.00 592

DPSM_ROB	99.05 585	100.00 589	100.00 588	95.92 582	98.77 583	100.00 585	100.00 584	100.00 587	100.00 584	100.00 587	100.00 584	100.00 588	100.00 585	100.00 589	100.00 588	93.10 580	100.00 585	100.00 587	100.00 586	95.46 582	97.74 582

DPSM	99.05 585	100.00 589	100.00 588	95.92 582	98.77 583	100.00 585	100.00 584	100.00 587	100.00 584	100.00 587	100.00 584	100.00 588	100.00 585	100.00 589	100.00 588	93.10 580	100.00 585	100.00 587	100.00 586	95.46 582	97.74 582

AVERAGE_ROB	99.26 587	99.81 585	97.70 580	100.00 592	100.00 587	96.38 581	91.35 577	100.00 587	100.00 584	100.00 587	100.00 584	100.00 588	100.00 585	99.98 588	99.97 584	100.00 591	100.00 585	100.00 587	100.00 586	100.00 592	100.00 592

DGTPSM_ROB	99.42 588	99.92 586	99.98 586	96.43 584	100.00 587	100.00 585	100.00 584	99.81 585	100.00 584	95.92 580	100.00 584	99.26 584	100.00 585	99.77 583	99.99 585	98.23 583	100.00 585	99.86 582	100.00 586	99.38 584	99.97 590

DPSMNet_ROB	99.43 589	99.92 586	99.98 586	96.44 585	100.00 587	100.00 585	100.00 584	99.82 586	100.00 584	95.92 580	100.00 584	99.26 584	100.00 585	99.77 583	99.99 585	98.36 584	100.00 585	99.86 582	100.00 586	99.38 584	99.98 591

CasAABBNet	99.93 590	100.00 589	100.00 588	99.70 587	100.00 587	100.00 585	100.00 584	100.00 587	100.00 584	100.00 587	100.00 584	100.00 588	100.00 585	100.00 589	100.00 588	99.08 585	100.00 585	100.00 587	100.00 586	99.96 587	99.94 587

LSM0	99.93 590	100.00 589	100.00 588	99.82 589	100.00 587	100.00 585	100.00 584	100.00 587	100.00 584	100.00 587	100.00 584	100.00 588	100.00 585	100.00 589	100.00 588	99.09 586	100.00 585	100.00 587	100.00 586	99.98 589	99.79 585

FlowAnything	99.96 592	100.00 589	100.00 588	99.71 588	100.00 587	100.00 585	100.00 584	100.00 587	100.00 584	100.00 587	100.00 584	100.00 588	100.00 585	100.00 589	100.00 588	99.65 587	100.00 585	100.00 587	100.00 586	99.97 588	99.94 587

Selective-RAFT-Error	100.00 593	100.00 589	100.00 588	100.00 592	100.00 587	100.00 585	100.00 584	100.00 587	100.00 584	100.00 587	100.00 584	100.00 588	100.00 585	100.00 589	100.00 588	100.00 591	100.00 585	100.00 587	100.00 586	99.98 589	99.94 587

ccccc		94.50 580		100.00 592	100.00 587	92.07 576		98.68 583		98.61 584		98.54 582		99.86 585		100.00 591	100.00 585	99.91 584	99.55 583	100.00 592

Low-res two-view benchmark