Low-res two-view results

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

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

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

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

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

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

S2M2_XL	0.22 1	0.36 72	1.33 41	0.20 2	0.13 11	0.16 1	0.11 2	0.27 2	0.18 1	0.16 1	0.20 15	0.15 16	0.14 10	0.21 1	0.22 16	0.11 197	0.09 99	0.10 128	0.08 51	0.10 48	0.08 1

CroCo-Stereo	0.35 29	0.71 260	1.67 81	0.32 167	0.17 59	0.19 2	0.21 98	0.79 241	0.54 132	0.22 20	0.25 53	0.55 285	0.22 92	0.28 6	0.28 98	0.10 108	0.08 45	0.08 28	0.07 30	0.12 72	0.10 7
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
FoundationStereo	0.61 250	0.37 84	0.91 6	1.96 552	2.40 558	0.20 3	0.16 31	0.26 1	0.86 439	0.16 1	0.12 2	0.19 43	0.17 27	0.58 164	0.32 145	0.10 108	2.98 565	0.08 28	0.06 8	0.07 1	0.20 88

CroCo-Stereo Lap2	0.38 53	0.91 342	2.02 138	0.33 189	0.38 342	0.23 4	0.21 98	0.63 167	0.51 104	0.23 25	0.28 72	0.29 121	0.23 108	0.34 35	0.28 98	0.10 108	0.09 99	0.10 128	0.08 51	0.22 273	0.15 43

S2M2	0.27 6	0.32 39	1.41 52	0.24 30	0.17 59	0.24 5	0.09 1	0.36 9	0.50 97	0.17 3	0.25 53	0.22 58	0.17 27	0.27 5	0.29 109	0.16 379	0.12 177	0.11 195	0.12 205	0.15 123	0.12 17

RAStereo	0.33 18	0.81 303	2.22 188	0.27 74	0.18 77	0.25 6	0.20 74	0.45 45	0.38 24	0.21 13	0.26 60	0.20 47	0.16 23	0.26 4	0.26 75	0.10 108	0.08 45	0.10 128	0.08 51	0.13 89	0.09 3

StereoAnything_RVC	1.22 500	1.71 512	3.17 468	2.52 559	2.63 561	0.26 7	0.15 23	0.47 59	0.54 132	0.49 184	0.71 408	0.52 266	0.19 59	1.60 399	0.57 286	0.11 197	4.13 571	0.08 28	0.05 1	0.76 524	3.79 566

LG-Stereo_L1	0.30 11	0.42 118	0.97 8	0.35 237	0.28 245	0.28 8	0.21 98	0.39 15	0.30 4	0.19 5	0.12 2	0.13 1	0.12 3	0.45 91	0.22 16	0.08 15	0.71 411	0.08 28	0.06 8	0.08 17	0.51 299

rvit_stereo_0083	0.28 7	0.37 84	0.88 5	0.28 90	0.18 77	0.28 8	0.22 116	0.40 20	0.58 161	0.25 41	0.30 86	0.27 106	0.27 161	0.38 56	0.25 60	0.14 329	0.12 177	0.13 311	0.10 119	0.13 89	0.14 34

rvit_stereo_ft	0.38 53	1.01 363	1.86 107	0.33 189	0.21 138	0.28 8	0.27 240	0.59 142	0.55 141	0.24 34	0.28 72	0.28 113	0.27 161	0.35 45	0.28 98	0.14 329	0.09 99	0.11 195	0.11 167	0.14 112	0.31 169

DEFOM-Stereo_RVC	0.32 16	0.40 108	1.21 25	0.35 237	0.16 37	0.29 11	0.16 31	0.59 142	0.56 147	0.20 8	0.20 15	0.17 33	0.26 146	0.40 67	0.38 194	0.09 44	0.08 45	0.08 28	0.25 394	0.12 72	0.43 249

MaDis-Stereo	0.35 29	0.89 332	2.15 171	0.25 42	0.29 253	0.29 11	0.17 40	0.47 59	0.41 42	0.21 13	0.22 32	0.28 113	0.21 84	0.32 25	0.31 135	0.10 108	0.09 99	0.10 128	0.08 51	0.11 61	0.12 17

HART	0.75 380	0.75 283	2.22 188	0.94 486	1.59 539	0.30 13	0.19 60	0.72 206	0.85 432	0.30 85	0.52 237	0.39 174	0.16 23	0.81 255	0.43 219	0.08 15	2.61 562	0.10 128	0.07 30	0.36 432	1.61 514

IGEV-Stereo+	0.48 133	0.32 39	1.43 53	0.26 59	0.46 383	0.30 13	0.13 7	0.32 5	0.57 154	0.80 443	0.24 45	0.19 43	0.19 59	0.57 158	0.46 236	0.10 108	1.36 487	0.08 28	0.22 376	0.46 489	1.04 464

UniTT-Stereo	0.36 38	0.66 234	2.43 243	0.28 90	0.24 193	0.30 13	0.18 52	0.35 7	0.36 15	0.26 57	0.37 136	0.18 38	0.18 46	0.33 29	0.30 116	0.11 197	0.08 45	0.09 73	0.08 51	0.25 318	0.09 3

LG-Stereo_L2	0.29 8	0.42 118	0.97 8	0.36 256	0.25 202	0.31 16	0.22 116	0.40 20	0.28 2	0.19 5	0.12 2	0.13 1	0.12 3	0.44 89	0.23 33	0.08 15	0.49 366	0.08 28	0.06 8	0.08 17	0.58 335

LGtest1	0.26 4	0.43 128	0.82 2	0.23 20	0.21 138	0.31 16	0.11 2	0.36 9	0.43 55	0.24 34	0.18 7	0.16 28	0.14 10	0.30 11	0.28 98	0.10 108	0.16 243	0.08 28	0.06 8	0.10 48	0.42 241

sCroCo_RVC	0.37 48	0.39 101	2.38 220	0.35 237	0.27 231	0.31 16	0.22 116	0.49 68	0.48 82	0.23 25	0.34 119	0.25 85	0.24 114	0.35 45	0.25 60	0.15 360	0.17 256	0.12 250	0.11 167	0.15 123	0.15 43

mms	0.39 58	0.63 226	1.31 40	0.34 214	0.65 441	0.32 19	0.22 116	0.39 15	0.39 34	0.27 67	0.31 97	0.23 66	0.17 27	0.57 158	0.22 16	0.08 15	0.21 294	0.10 128	0.08 51	0.24 296	1.16 472

rvit_stereo_0081	0.29 8	0.46 152	1.13 22	0.28 90	0.17 59	0.32 19	0.22 116	0.45 45	0.58 161	0.25 41	0.26 60	0.26 95	0.22 92	0.36 49	0.25 60	0.14 329	0.10 130	0.11 195	0.10 119	0.13 89	0.11 14

rvit_stereo_0082	0.29 8	0.46 152	1.13 22	0.28 90	0.17 59	0.32 19	0.22 116	0.45 45	0.58 161	0.25 41	0.26 60	0.26 95	0.22 92	0.36 49	0.25 60	0.14 329	0.10 130	0.11 195	0.10 119	0.13 89	0.11 14

CAS++	0.34 23	0.39 101	1.90 113	0.25 42	0.18 77	0.32 19	0.20 74	0.78 232	0.44 64	0.31 88	0.31 97	0.21 55	0.16 23	0.34 35	0.20 7	0.15 360	0.13 193	0.13 311	0.10 119	0.15 123	0.14 34
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
IGEV++	0.74 369	0.70 256	2.05 145	1.11 504	1.09 506	0.32 19	0.21 98	0.75 215	0.43 55	0.30 85	0.30 86	0.22 58	0.27 161	0.98 286	0.31 135	0.10 108	2.50 559	0.08 28	0.15 274	0.27 352	2.70 553

MIF-Stereo (partial)	0.41 74	0.71 260	2.67 371	0.27 74	0.24 193	0.32 19	0.17 40	0.56 122	0.46 71	0.26 57	0.37 136	0.25 85	0.26 146	0.46 95	0.35 177	0.11 197	0.08 45	0.12 250	0.10 119	0.21 256	0.15 43

IGEV-BASED-STEREO-	0.45 107	1.36 456	1.30 38	0.24 30	0.12 4	0.33 25	0.20 74	0.41 24	0.37 17	0.32 92	0.21 22	0.16 28	0.14 10	0.29 9	0.62 310	0.55 518	1.42 498	0.11 195	0.13 227	0.25 318	0.56 325

plain	0.43 86	0.73 268	2.80 415	0.28 90	0.19 108	0.33 25	0.21 98	0.63 167	0.50 97	0.24 34	0.38 142	0.24 76	0.25 134	0.48 113	0.32 145	0.12 245	0.08 45	0.13 311	0.09 82	0.43 478	0.13 22

rvit_stereo_0081_aga	0.34 23	0.67 235	1.79 89	0.27 74	0.20 124	0.34 27	0.21 98	0.43 33	0.48 82	0.26 57	0.28 72	0.27 106	0.21 84	0.33 29	0.25 60	0.14 329	0.11 159	0.11 195	0.10 119	0.14 112	0.18 73

rvit_stereo_0080	0.33 18	0.77 287	1.43 53	0.24 30	0.18 77	0.34 27	0.27 240	0.58 133	0.51 104	0.25 41	0.27 66	0.27 106	0.22 92	0.32 25	0.27 85	0.14 329	0.10 130	0.10 128	0.10 119	0.15 123	0.17 64

whm_eth	0.33 18	0.77 287	1.43 53	0.24 30	0.18 77	0.34 27	0.27 240	0.58 133	0.51 104	0.25 41	0.27 66	0.27 106	0.22 92	0.32 25	0.27 85	0.14 329	0.10 130	0.10 128	0.10 119	0.15 123	0.17 64

sAnonymous2	0.45 107	0.88 327	2.97 443	0.31 146	0.25 202	0.34 27	0.28 253	0.56 122	0.49 87	0.25 41	0.30 86	0.23 66	0.29 193	0.31 15	0.22 16	0.12 245	0.09 99	0.12 250	0.13 227	0.38 448	0.43 249

CroCo_RVC	0.45 107	0.88 327	2.97 443	0.31 146	0.25 202	0.34 27	0.28 253	0.56 122	0.49 87	0.25 41	0.30 86	0.23 66	0.29 193	0.31 15	0.22 16	0.12 245	0.09 99	0.12 250	0.13 227	0.38 448	0.43 249

HUF	1.33 511	0.96 354	4.06 530	2.73 563	2.17 555	0.35 32	0.24 179	1.87 543	0.75 348	1.28 518	0.29 77	1.35 518	0.19 59	1.97 465	0.43 219	0.15 360	3.91 569	0.08 28	0.06 8	0.31 393	3.41 563

AIO_test	1.11 492	0.77 287	2.51 300	3.32 567	2.81 562	0.35 32	0.25 205	1.29 516	0.68 271	1.28 518	0.27 66	0.32 140	0.17 27	2.86 538	0.27 85	0.12 245	1.72 523	0.08 28	0.21 365	0.15 123	2.81 554

ours_stereo	0.37 48	0.67 235	1.63 75	0.30 129	0.50 388	0.35 32	0.22 116	0.41 24	0.38 24	0.21 13	0.32 109	0.23 66	0.17 27	0.47 100	0.22 16	0.08 15	0.09 99	0.10 128	0.08 51	0.24 296	0.77 399

rvit_0105_6	0.36 38	0.55 195	1.48 61	0.31 146	0.18 77	0.35 32	0.26 222	0.56 122	0.66 231	0.26 57	0.29 77	0.33 148	0.26 146	0.41 76	0.27 85	0.18 413	0.16 243	0.15 376	0.13 227	0.15 123	0.25 124

2.25w	0.42 82	0.30 20	1.12 20	0.22 10	0.15 26	0.36 36	0.13 7	0.45 45	0.37 17	0.26 57	0.27 66	0.14 8	0.19 59	0.91 274	0.36 180	0.07 4	1.38 490	0.07 1	0.67 531	0.07 1	0.91 438

MLG-Stereo_test3	0.31 12	0.44 141	1.03 13	0.48 370	0.40 350	0.36 36	0.13 7	0.39 15	0.46 71	0.28 74	0.19 11	0.17 33	0.12 3	0.25 3	0.18 2	0.09 44	0.53 375	0.08 28	0.06 8	0.09 30	0.45 270

MoCha-V2	0.74 369	0.78 293	2.18 177	1.01 498	1.55 535	0.36 36	0.19 60	0.61 155	0.49 87	0.33 95	0.34 119	0.30 125	0.27 161	1.56 383	0.47 241	0.09 44	1.94 535	0.08 28	0.37 475	0.18 191	1.62 515

Selective-IGEV	0.57 207	0.42 118	1.87 109	1.67 536	1.33 523	0.36 36	0.20 74	0.61 155	0.71 308	0.22 20	0.31 97	0.22 58	0.19 59	0.52 136	0.36 180	0.09 44	0.97 434	0.09 73	0.15 274	0.20 244	0.85 427

FlowAnything_test	0.25 3	0.41 114	0.71 1	0.28 90	0.17 59	0.37 40	0.20 74	0.39 15	0.28 2	0.25 41	0.20 15	0.21 55	0.17 27	0.28 6	0.26 75	0.13 292	0.10 130	0.14 347	0.16 296	0.17 166	0.16 56

3.25w_new	0.39 58	0.30 20	1.27 33	0.21 4	0.22 151	0.37 40	0.14 15	0.46 52	0.38 24	0.25 41	0.21 22	0.16 28	0.19 59	0.71 219	0.23 33	0.07 4	1.41 495	0.07 1	0.35 464	0.07 1	0.80 411

3.25w	0.39 58	0.30 20	1.27 33	0.21 4	0.22 151	0.37 40	0.14 15	0.46 52	0.38 24	0.25 41	0.21 22	0.16 28	0.19 59	0.71 219	0.23 33	0.07 4	1.41 495	0.07 1	0.35 464	0.07 1	0.80 411

3w_stereo	0.44 102	0.29 8	1.53 65	0.23 20	0.20 124	0.37 40	0.22 116	0.53 95	0.41 42	0.25 41	0.21 22	0.13 1	0.22 92	0.90 272	0.24 43	0.06 1	1.52 510	0.07 1	0.44 493	0.08 17	0.83 422

AIO_rvc	0.95 463	1.02 365	2.57 327	2.80 565	1.91 549	0.37 40	0.24 179	0.52 89	0.60 178	0.98 475	0.29 77	0.25 85	0.18 46	2.16 486	0.29 109	0.11 197	1.39 494	0.08 28	0.11 167	0.26 338	2.87 555

fffy	0.39 58	0.67 235	1.57 66	0.45 358	0.52 394	0.37 40	0.22 116	0.45 45	0.35 10	0.21 13	0.30 86	0.26 95	0.20 74	0.45 91	0.24 43	0.08 15	0.29 328	0.10 128	0.08 51	0.25 318	0.77 399

rvit_0105_4	0.40 69	0.64 229	1.98 130	0.31 146	0.18 77	0.37 40	0.29 281	0.64 171	0.67 244	0.28 74	0.32 109	0.36 159	0.28 175	0.45 91	0.27 85	0.18 413	0.16 243	0.15 376	0.14 250	0.15 123	0.25 124

RSM	0.47 122	0.51 177	1.36 42	1.37 517	1.04 498	0.37 40	0.21 98	0.52 89	0.55 141	0.23 25	0.28 72	0.28 113	0.17 27	0.40 67	0.22 16	0.09 44	0.24 306	0.09 73	0.35 464	0.24 296	0.80 411

water-stereo	0.36 38	0.61 217	1.58 67	0.25 42	0.14 17	0.38 48	0.18 52	0.44 39	0.35 10	0.31 88	0.35 126	0.28 113	0.25 134	0.45 91	0.38 194	0.12 245	0.09 99	0.09 73	0.08 51	0.11 61	0.74 392

4w-stereo	0.50 152	0.26 1	1.86 107	0.22 10	0.30 267	0.38 48	0.14 15	0.41 24	0.35 10	0.25 41	0.21 22	0.14 8	0.20 74	1.18 325	0.33 158	0.09 44	1.56 513	0.07 1	0.72 537	0.07 1	1.23 486

Occ-G	0.68 335	0.54 187	2.08 150	0.99 497	0.74 454	0.38 48	0.25 205	0.46 52	0.78 375	0.40 124	0.36 130	0.46 231	0.22 92	0.90 272	0.70 338	0.09 44	1.53 511	0.09 73	0.16 296	0.31 393	2.06 530

AIO-Stereo	0.64 294	0.60 211	1.63 75	1.31 511	1.45 529	0.38 48	0.20 74	0.55 116	0.83 417	0.31 88	0.31 97	0.23 66	0.15 17	0.39 60	0.63 317	0.10 108	1.25 469	0.09 73	0.41 488	0.21 256	1.73 520

2.5w	0.40 69	0.31 26	1.07 17	0.23 20	0.16 37	0.39 52	0.19 60	0.50 82	0.39 34	0.23 25	0.23 41	0.13 1	0.17 27	0.73 227	0.24 43	0.07 4	1.53 511	0.07 1	0.46 498	0.07 1	0.92 442

monsterstereo	0.40 69	0.43 128	1.07 17	0.26 59	0.27 231	0.39 52	0.14 15	0.55 116	0.37 17	0.28 74	0.27 66	0.14 8	0.13 8	0.67 202	0.44 225	0.07 4	1.12 455	0.07 1	0.81 542	0.08 17	0.53 312

RSM++	0.48 133	0.52 181	1.27 33	1.62 532	1.27 522	0.39 52	0.20 74	0.49 68	0.56 147	0.22 20	0.25 53	0.24 76	0.17 27	0.39 60	0.23 33	0.09 44	0.11 159	0.09 73	0.35 464	0.29 375	0.80 411

4.5_new	0.39 58	0.29 8	1.25 31	0.22 10	0.16 37	0.40 55	0.17 40	0.43 33	0.37 17	0.27 67	0.22 32	0.15 16	0.14 10	1.04 295	0.23 33	0.09 44	1.49 505	0.07 1	0.14 250	0.09 30	0.62 347

4.5w-stereo	0.39 58	0.29 8	1.25 31	0.22 10	0.16 37	0.40 55	0.17 40	0.43 33	0.37 17	0.27 67	0.22 32	0.15 16	0.14 10	1.04 295	0.23 33	0.09 44	1.49 505	0.07 1	0.14 250	0.09 30	0.62 347

2.75w_new	0.46 115	0.32 39	1.39 47	0.21 4	0.19 108	0.40 55	0.18 52	0.51 88	0.39 34	0.27 67	0.21 22	0.13 1	0.20 74	1.10 307	0.44 225	0.07 4	1.58 514	0.07 1	0.61 528	0.07 1	0.82 421

3.5w_stereo	0.34 23	0.33 51	1.17 24	0.21 4	0.15 26	0.40 55	0.14 15	0.46 52	0.36 15	0.23 25	0.25 53	0.15 16	0.19 59	0.80 251	0.24 43	0.07 4	1.02 444	0.07 1	0.07 30	0.07 1	0.52 306

SGD-Stereo	0.23 2	0.31 26	0.87 4	0.23 20	0.11 1	0.40 55	0.16 31	0.33 6	0.40 40	0.20 8	0.19 11	0.18 38	0.17 27	0.38 56	0.17 1	0.11 197	0.06 1	0.08 28	0.07 30	0.10 48	0.09 3

CES	0.33 18	0.32 39	1.46 57	0.25 42	0.50 388	0.40 55	0.20 74	0.48 64	0.48 82	0.22 20	0.29 77	0.26 95	0.19 59	0.35 45	0.22 16	0.09 44	0.07 9	0.08 28	0.05 1	0.16 143	0.54 317

asd	0.36 38	0.28 5	1.21 25	0.23 20	0.19 108	0.41 61	0.14 15	0.37 12	0.34 8	0.26 57	0.21 22	0.15 16	0.19 59	0.91 274	0.20 7	0.10 108	1.14 457	0.07 1	0.08 51	0.08 17	0.71 383

qwe	0.41 74	0.29 8	1.29 37	0.22 10	0.22 151	0.41 61	0.15 23	0.49 68	0.38 24	0.28 74	0.23 41	0.14 8	0.15 17	0.94 279	0.24 43	0.08 15	1.47 504	0.07 1	0.25 394	0.08 17	0.76 395

depthmonostereo	0.38 53	0.68 244	1.59 71	0.48 370	0.14 17	0.41 61	0.19 60	0.52 89	0.42 49	0.26 57	0.29 77	0.31 133	0.29 193	0.64 190	0.33 158	0.09 44	0.10 130	0.09 73	0.08 51	0.10 48	0.50 292

DilatedVolume-Stereo	0.35 29	0.38 94	1.21 25	0.26 59	0.20 124	0.41 61	0.18 52	0.43 33	0.38 24	0.37 109	0.35 126	0.29 121	0.24 114	0.64 190	0.55 279	0.09 44	0.19 270	0.08 28	0.11 167	0.12 72	0.50 292

4.25_new	0.43 86	0.29 8	1.40 48	0.23 20	0.19 108	0.41 61	0.17 40	0.44 39	0.38 24	0.34 102	0.22 32	0.15 16	0.18 46	1.06 298	0.30 116	0.10 108	1.44 499	0.07 1	0.32 443	0.07 1	0.93 444

4.5w_new	0.43 86	0.29 8	1.40 48	0.23 20	0.19 108	0.41 61	0.17 40	0.44 39	0.38 24	0.34 102	0.22 32	0.15 16	0.18 46	1.06 298	0.30 116	0.10 108	1.44 499	0.07 1	0.32 443	0.07 1	0.93 444

4.25w-stereo	0.43 86	0.29 8	1.40 48	0.23 20	0.19 108	0.41 61	0.17 40	0.44 39	0.38 24	0.34 102	0.22 32	0.15 16	0.18 46	1.06 298	0.30 116	0.10 108	1.44 499	0.07 1	0.32 443	0.07 1	0.93 444

2w_stereo	0.35 29	0.30 20	0.99 10	0.23 20	0.13 11	0.41 61	0.20 74	0.54 106	0.37 17	0.28 74	0.23 41	0.13 1	0.23 108	0.69 210	0.24 43	0.06 1	1.07 448	0.07 1	0.19 343	0.07 1	0.64 358

castereo	0.34 23	0.48 158	1.00 11	0.25 42	0.29 253	0.41 61	0.27 240	0.76 218	0.49 87	0.23 25	0.30 86	0.24 76	0.31 210	0.29 9	0.29 109	0.09 44	0.20 285	0.09 73	0.31 434	0.12 72	0.44 265

rvit_0105_5	0.43 86	0.73 268	2.10 160	0.31 146	0.18 77	0.41 61	0.31 308	0.69 188	0.67 244	0.32 92	0.34 119	0.38 170	0.30 204	0.42 83	0.30 116	0.18 413	0.16 243	0.15 376	0.15 274	0.15 123	0.30 160

rvit_stereo_0075_2	0.45 107	0.45 149	2.60 338	0.34 214	0.32 290	0.41 61	0.21 98	0.60 149	0.54 132	0.39 120	0.51 228	0.40 183	0.29 193	0.46 95	0.31 135	0.21 451	0.15 228	0.22 460	0.15 274	0.18 191	0.33 179

MGS-Stereo	0.35 29	0.48 158	1.99 132	0.26 59	0.14 17	0.41 61	0.22 116	0.41 24	0.48 82	0.24 34	0.51 228	0.25 85	0.18 46	0.33 29	0.22 16	0.10 108	0.08 45	0.09 73	0.08 51	0.47 493	0.10 7

GLC_STEREO	0.31 12	0.30 20	1.80 91	0.29 109	0.12 4	0.41 61	0.20 74	0.39 15	0.42 49	0.26 57	0.31 97	0.25 85	0.19 59	0.36 49	0.26 75	0.09 44	0.11 159	0.12 250	0.10 119	0.13 89	0.15 43

monsters	0.39 58	0.39 101	1.04 15	0.24 30	0.32 290	0.42 74	0.13 7	0.49 68	0.35 10	0.27 67	0.21 22	0.14 8	0.15 17	0.60 171	0.43 219	0.09 44	1.09 451	0.07 1	0.70 532	0.07 1	0.65 361

IGEV	0.36 38	0.34 59	1.03 13	0.21 4	0.24 193	0.42 74	0.16 31	0.38 14	0.41 42	0.37 109	0.22 32	0.14 8	0.12 3	0.63 183	0.40 201	0.08 15	0.73 413	0.08 28	0.53 514	0.09 30	0.52 306

GIP-stereo	0.61 250	0.68 244	1.05 16	0.95 489	1.46 532	0.42 74	0.17 40	0.69 188	0.49 87	0.19 5	0.24 45	0.23 66	0.18 46	0.95 285	0.59 296	0.10 108	1.33 485	0.08 28	0.06 8	0.18 191	2.21 541

fffft	0.36 38	0.70 256	1.51 64	0.25 42	0.15 26	0.42 74	0.24 179	0.46 52	0.42 49	0.22 20	0.19 11	0.20 47	0.16 23	0.47 100	0.69 336	0.07 4	0.09 99	0.10 128	0.08 51	0.30 384	0.45 270
1: 1. 1
GMStereo	0.44 102	1.32 439	2.65 359	0.28 90	0.16 37	0.42 74	0.22 116	0.48 64	0.63 206	0.41 126	0.36 130	0.26 95	0.25 134	0.41 76	0.30 116	0.14 329	0.08 45	0.10 128	0.12 205	0.17 166	0.13 22
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
asda	0.41 74	0.31 26	1.23 29	0.22 10	0.17 59	0.43 79	0.16 31	0.46 52	0.38 24	0.25 41	0.20 15	0.15 16	0.20 74	0.99 287	0.23 33	0.10 108	1.49 505	0.07 1	0.23 381	0.08 17	0.88 434

111111	0.39 58	0.28 5	0.93 7	0.33 189	0.42 368	0.43 79	0.13 7	0.48 64	0.39 34	0.24 34	0.31 97	0.18 38	0.17 27	0.43 85	0.23 33	0.09 44	1.32 484	0.08 28	0.06 8	0.25 318	1.00 459

LG-Stereo	0.36 38	0.61 217	1.37 44	0.26 59	0.37 333	0.43 79	0.20 74	0.55 116	0.44 64	0.25 41	0.30 86	0.50 254	0.17 27	0.30 11	0.37 186	0.10 108	0.18 264	0.11 195	0.10 119	0.24 296	0.43 249

WCG-NET	0.41 74	0.80 299	1.77 86	0.25 42	0.13 11	0.43 79	0.24 179	0.42 29	0.59 172	0.38 115	0.41 159	0.26 95	0.24 114	0.37 52	0.24 43	0.08 15	0.81 422	0.08 28	0.07 30	0.26 338	0.31 169

WCG-NET（raft）	0.44 102	0.97 356	1.78 88	0.24 30	0.17 59	0.43 79	0.24 179	0.42 29	0.52 116	0.38 115	0.35 126	0.46 231	0.25 134	0.41 76	0.26 75	0.08 15	1.08 449	0.08 28	0.08 51	0.27 352	0.40 227

LoS_RVC	0.34 23	0.38 94	1.96 127	0.27 74	0.35 315	0.43 79	0.22 116	0.43 33	0.34 8	0.24 34	0.34 119	0.23 66	0.28 175	0.34 35	0.22 16	0.08 15	0.07 9	0.07 1	0.05 1	0.10 48	0.35 194

TestStereo	0.49 148	0.88 327	2.38 220	0.30 129	0.16 37	0.43 79	0.25 205	0.55 116	0.46 71	0.38 115	0.46 185	0.34 153	0.28 175	1.96 464	0.28 98	0.11 197	0.08 45	0.12 250	0.09 82	0.15 123	0.13 22

3.75w	0.33 18	0.27 3	1.02 12	0.22 10	0.21 138	0.44 86	0.16 31	0.47 59	0.33 6	0.25 41	0.21 22	0.13 1	0.18 46	0.54 149	0.24 43	0.08 15	1.14 457	0.07 1	0.08 51	0.07 1	0.56 325

1w_stereo	0.35 29	0.28 5	0.86 3	0.24 30	0.17 59	0.44 86	0.22 116	0.60 149	0.43 55	0.27 67	0.30 86	0.14 8	0.26 146	0.61 176	0.25 60	0.07 4	0.79 416	0.07 1	0.06 8	0.08 17	0.79 408

MLG-Stereo	0.38 53	0.43 128	1.46 57	0.24 30	0.42 368	0.44 86	0.13 7	0.42 29	0.51 104	0.27 67	0.14 5	0.17 33	0.13 8	0.35 45	0.18 2	0.08 15	1.45 503	0.08 28	0.06 8	0.09 30	0.47 277

MM-Stereo_test1	0.63 284	0.64 229	2.51 300	0.54 407	0.37 333	0.44 86	0.28 253	0.68 185	0.59 172	0.43 140	0.33 112	0.26 95	0.25 134	0.89 271	0.52 264	0.10 108	1.84 527	0.10 128	0.09 82	0.41 470	1.40 502

rvit_0105_3	0.46 115	0.86 321	2.24 192	0.33 189	0.19 108	0.44 86	0.35 351	0.74 211	0.70 294	0.38 115	0.38 142	0.41 189	0.33 223	0.46 95	0.32 145	0.19 430	0.17 256	0.17 413	0.18 325	0.15 123	0.22 102

MLG-Stereo_test1	0.36 38	0.45 149	1.50 63	0.24 30	0.35 315	0.45 91	0.13 7	0.36 9	0.51 104	0.20 8	0.10 1	0.18 38	0.12 3	0.33 29	0.18 2	0.08 15	1.36 487	0.08 28	0.06 8	0.09 30	0.47 277

MM-Stereo_test3	0.59 232	0.85 316	2.28 200	0.53 400	0.31 277	0.45 91	0.30 297	0.78 232	0.76 357	0.33 95	0.43 165	0.32 140	0.23 108	0.61 176	0.54 276	0.10 108	1.65 521	0.10 128	0.08 51	0.42 473	0.68 372

HI	0.47 122	0.82 304	2.49 294	0.29 109	0.22 151	0.45 91	0.20 74	0.59 142	0.43 55	0.59 308	0.59 310	0.65 334	0.45 329	0.48 113	0.40 201	0.08 15	0.09 99	0.10 128	0.11 167	0.24 296	0.20 88

CoSv	0.47 122	0.82 304	2.49 294	0.29 109	0.22 151	0.45 91	0.20 74	0.59 142	0.43 55	0.59 308	0.59 310	0.65 334	0.45 329	0.48 113	0.40 201	0.08 15	0.09 99	0.10 128	0.11 167	0.24 296	0.20 88

SCV_C0	0.73 365	0.68 244	2.05 145	1.50 528	0.92 480	0.45 91	0.20 74	0.96 386	0.71 308	0.65 380	0.33 112	0.31 133	0.20 74	1.25 339	0.52 264	0.09 44	1.68 522	0.08 28	0.30 427	0.27 352	1.52 509

IGEVStereo-DCA	0.74 369	0.74 278	2.09 154	0.76 463	0.77 461	0.45 91	0.23 153	0.49 68	0.62 194	0.71 412	0.22 32	0.30 125	0.28 175	1.29 346	1.53 466	0.10 108	1.50 508	0.10 128	0.18 325	0.24 296	2.22 542

rrr	0.84 415	0.74 278	3.40 492	0.76 463	0.77 461	0.45 91	0.28 253	1.23 512	0.84 429	0.71 412	0.22 32	0.30 125	0.28 175	1.29 346	1.53 466	0.10 108	1.50 508	0.10 128	0.29 417	0.24 296	1.75 521

knoymous	0.37 48	0.34 59	1.83 96	0.25 42	0.18 77	0.45 91	0.24 179	0.60 149	0.40 40	0.42 132	0.39 148	0.54 276	0.25 134	0.41 76	0.29 109	0.12 245	0.08 45	0.12 250	0.07 30	0.13 89	0.20 88

AdaDepth	0.36 38	0.43 128	1.65 77	0.26 59	0.22 151	0.46 99	0.16 31	0.31 3	0.53 127	0.21 13	0.20 15	0.14 8	0.18 46	0.37 52	0.21 10	0.07 4	0.67 400	0.08 28	0.24 385	0.10 48	0.74 392

SMoEStereo_RVC	0.36 38	0.83 306	1.48 61	0.26 59	0.15 26	0.46 99	0.22 116	0.40 20	0.43 55	0.23 25	0.24 45	0.21 55	0.18 46	0.47 100	0.59 296	0.07 4	0.07 9	0.10 128	0.08 51	0.24 296	0.42 241

Former-RAFT_DAM_RVC	0.52 165	0.51 177	1.12 20	0.26 59	0.22 151	0.46 99	0.20 74	1.10 486	1.33 523	3.13 564	0.33 112	0.22 58	0.20 74	0.34 35	0.26 75	0.11 197	0.09 99	0.11 195	0.09 82	0.17 166	0.21 95

SMFormer	0.64 294	0.54 187	1.92 118	0.32 167	0.16 37	0.46 99	0.24 179	0.94 369	0.85 432	0.58 289	0.70 395	0.51 259	0.41 287	1.89 454	0.86 386	0.13 292	1.01 439	0.11 195	0.26 402	0.17 166	0.84 423

tta	0.63 284	0.54 187	1.92 118	0.32 167	0.16 37	0.46 99	0.24 179	0.94 369	0.85 432	0.58 289	0.70 395	0.51 259	0.41 287	1.89 454	0.86 386	0.13 292	1.01 439	0.11 195	0.26 402	0.19 222	0.59 340

qqq1	0.62 270	0.54 187	1.92 118	0.32 167	0.16 37	0.46 99	0.24 179	0.94 369	0.85 432	0.58 289	0.70 395	0.51 259	0.41 287	1.89 454	0.64 319	0.13 292	1.01 439	0.09 73	0.24 385	0.19 222	0.59 340

fff1	0.62 270	0.54 187	1.92 118	0.32 167	0.16 37	0.46 99	0.24 179	0.94 369	0.85 432	0.58 289	0.70 395	0.51 259	0.41 287	1.89 454	0.64 319	0.13 292	1.01 439	0.09 73	0.24 385	0.19 222	0.59 340

DLNR_Zeroshot_test	13.74 579	20.06 582	23.92 582	121.50 594	35.20 589	0.46 99	0.15 23	7.96 575	0.47 78	0.29 84	0.37 136	0.26 95	0.17 27	0.79 247	0.36 180	7.16 578	2.95 564	0.09 73	0.38 479	50.40 592	1.95 526

4D-IteraStereo	0.62 270	1.29 436	3.04 456	0.27 74	0.30 267	0.46 99	0.26 222	0.54 106	0.51 104	0.41 126	0.31 97	0.39 174	0.19 59	0.53 143	0.65 324	0.09 44	0.47 362	0.12 250	0.11 167	0.21 256	2.14 534

qqq	0.65 303	0.63 226	2.10 160	0.30 129	0.64 438	0.46 99	0.27 240	0.81 256	0.83 417	0.48 168	0.56 287	0.46 231	0.37 243	1.03 293	0.75 358	0.11 197	1.41 495	0.12 250	0.41 488	0.16 143	1.18 473

test-3	0.58 215	0.43 128	2.44 251	0.52 396	0.59 417	0.46 99	0.23 153	0.77 225	0.49 87	0.52 225	0.29 77	0.44 210	0.22 92	0.59 165	0.97 397	0.08 15	1.27 474	0.10 128	0.35 464	0.29 375	0.62 347

test_1	0.58 215	0.43 128	2.44 251	0.52 396	0.59 417	0.46 99	0.23 153	0.77 225	0.49 87	0.51 215	0.29 77	0.44 210	0.22 92	0.59 165	0.97 397	0.08 15	1.27 474	0.10 128	0.35 464	0.29 375	0.63 353

GREAT-IGEV	0.92 452	0.56 199	2.08 150	0.98 492	2.29 557	0.47 111	0.18 52	0.35 7	0.78 375	0.74 423	0.33 112	0.15 16	0.18 46	1.00 288	0.55 279	0.09 44	3.79 568	0.07 1	0.26 402	0.22 273	3.26 562

IGEV-Stereo++	0.58 215	0.29 8	1.66 79	0.37 269	0.53 401	0.47 111	0.13 7	0.54 106	0.37 17	1.02 483	0.25 53	0.17 33	0.22 92	1.04 295	0.27 85	0.08 15	1.98 538	0.08 28	0.06 8	0.17 166	1.92 524

Pointernet	0.37 48	0.31 26	1.91 116	0.25 42	0.37 333	0.47 111	0.15 23	0.67 180	0.52 116	0.23 25	0.30 86	0.28 113	0.20 74	0.32 25	0.23 33	0.10 108	0.24 306	0.07 1	0.13 227	0.10 48	0.51 299

StereoVision	0.52 165	1.12 389	2.70 392	0.34 214	0.32 290	0.47 111	0.26 222	0.73 209	0.61 183	0.33 95	0.89 462	0.45 222	0.26 146	0.52 136	0.39 199	0.14 329	0.15 228	0.16 396	0.15 274	0.22 273	0.14 34

CASnet	0.32 16	0.40 108	1.80 91	0.28 90	0.11 1	0.47 111	0.19 60	0.45 45	0.47 78	0.39 120	0.31 97	0.23 66	0.17 27	0.31 15	0.21 10	0.11 197	0.06 1	0.15 376	0.12 205	0.16 143	0.08 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
RAFT	0.62 270	1.35 451	2.26 197	0.62 433	0.53 401	0.47 111	0.35 351	0.70 198	0.58 161	0.50 203	0.50 225	0.79 408	0.40 275	0.49 126	0.36 180	0.11 197	0.79 416	0.14 347	0.13 227	0.52 502	0.72 385

11t1	0.60 242	0.49 162	2.19 179	0.35 237	0.58 416	0.48 117	0.21 98	0.72 206	0.73 322	0.49 184	0.47 191	0.35 157	0.34 231	0.61 176	0.71 344	0.12 245	1.26 473	0.10 128	0.29 417	0.16 143	1.22 482

x	0.65 303	0.62 224	2.12 163	0.36 256	0.61 431	0.48 117	0.24 179	0.80 247	0.89 454	0.50 203	0.56 287	0.44 210	0.36 237	0.62 182	0.80 373	0.11 197	1.44 499	0.11 195	0.39 482	0.16 143	1.34 496

test_3	0.59 232	0.44 141	2.44 251	0.53 400	0.59 417	0.48 117	0.30 297	0.79 241	0.52 116	0.51 215	0.30 86	0.45 222	0.22 92	0.59 165	0.97 397	0.08 15	1.25 469	0.11 195	0.35 464	0.30 384	0.62 347

RALAANet	0.52 165	1.37 461	2.63 349	0.33 189	0.23 181	0.48 117	0.19 60	0.69 188	0.55 141	0.49 184	0.46 185	0.39 174	0.31 210	0.53 143	0.53 271	0.10 108	0.33 336	0.11 195	0.17 314	0.29 375	0.13 22

Gwc-CoAtRS	0.41 74	0.37 84	2.06 147	0.28 90	0.41 356	0.48 117	0.19 60	0.64 171	0.49 87	0.45 151	0.39 148	0.57 296	0.26 146	0.37 52	0.28 98	0.09 44	0.19 270	0.09 73	0.31 434	0.11 61	0.25 124

ISRNet	0.51 163	0.58 203	1.96 127	0.38 289	0.31 277	0.49 122	0.21 98	0.80 247	0.71 308	0.64 364	0.71 408	0.66 343	0.40 275	0.59 165	0.45 231	0.23 465	0.16 243	0.21 455	0.20 354	0.21 256	0.37 203

SCV	0.69 342	0.68 244	1.95 123	0.90 480	1.04 498	0.49 122	0.24 179	0.98 402	0.73 322	0.54 240	0.31 97	0.24 76	0.20 74	1.32 349	0.26 75	0.11 197	1.59 515	0.09 73	0.32 443	0.34 413	1.58 511

FACV-RUCA	0.61 250	0.44 141	2.11 162	0.43 346	1.73 543	0.49 122	0.28 253	0.74 211	0.68 271	0.41 126	0.53 244	0.34 153	0.64 426	0.41 76	0.33 158	0.13 292	0.11 159	0.62 526	0.12 205	0.72 519	1.02 462

DEFOM-Stereo	0.26 4	0.61 217	1.22 28	0.24 30	0.14 17	0.49 122	0.18 52	0.31 3	0.31 5	0.20 8	0.18 7	0.15 16	0.14 10	0.42 83	0.19 5	0.08 15	0.06 1	0.08 28	0.06 8	0.09 30	0.16 56

test_sample1	0.61 250	0.45 149	1.84 99	0.33 189	0.29 253	0.49 122	0.24 179	0.83 276	0.73 322	0.51 215	0.53 244	0.52 266	0.45 329	1.40 358	0.72 348	0.11 197	0.96 433	0.10 128	0.24 385	0.15 123	1.25 487

mmm	0.66 322	0.53 185	1.83 96	0.38 289	0.86 472	0.49 122	0.27 240	0.82 265	0.83 417	0.59 308	0.69 382	0.47 240	0.38 253	0.81 255	0.73 352	0.12 245	1.37 489	0.14 347	0.45 494	0.18 191	1.35 497

ProNet	0.46 115	0.60 211	1.85 103	0.35 237	0.67 443	0.49 122	0.25 205	0.53 95	0.57 154	0.21 13	0.24 45	0.22 58	0.20 74	0.52 136	0.22 16	0.09 44	0.47 362	0.10 128	0.09 82	0.23 289	1.33 494

iRaft-Stereo_5w	0.65 303	1.35 451	2.21 186	0.30 129	0.63 434	0.49 122	0.28 253	0.78 232	0.64 216	0.41 126	0.61 327	0.62 317	0.46 339	1.79 431	0.48 246	0.10 108	0.25 315	0.11 195	0.12 205	0.40 463	0.94 447

rafts_anoy	0.60 242	1.33 444	2.59 331	0.53 400	1.09 506	0.49 122	0.25 205	0.67 180	0.53 127	0.41 126	0.38 142	0.33 148	0.30 204	0.68 207	0.41 207	0.10 108	1.13 456	0.13 311	0.15 274	0.20 244	0.29 151

test_xeample3	0.86 427	0.75 283	3.36 482	0.65 443	0.76 459	0.49 122	0.33 333	1.21 511	0.80 396	0.61 329	0.23 41	0.30 125	0.29 193	1.17 323	1.57 469	0.10 108	1.79 525	0.10 128	0.40 483	0.25 318	2.09 531

LG-G_1	0.41 74	0.43 128	1.62 73	0.50 389	0.35 315	0.50 132	0.12 4	0.47 59	0.44 64	0.33 95	0.20 15	0.19 43	0.15 17	0.94 279	0.21 10	0.09 44	0.61 390	0.08 28	0.06 8	0.09 30	0.87 432

LG-G	0.41 74	0.43 128	1.62 73	0.50 389	0.35 315	0.50 132	0.12 4	0.47 59	0.44 64	0.33 95	0.20 15	0.19 43	0.15 17	0.94 279	0.21 10	0.09 44	0.61 390	0.08 28	0.06 8	0.09 30	0.87 432

MM-Stereo_test2	0.65 303	0.43 128	2.54 311	0.62 433	0.18 77	0.50 132	0.25 205	0.49 68	0.47 78	0.36 106	0.26 60	0.24 76	0.23 108	0.40 67	0.38 194	0.08 15	2.33 555	0.09 73	0.10 119	0.38 448	2.66 552

AIO-test2	0.60 242	1.55 489	2.73 400	0.63 436	0.42 368	0.50 132	0.23 153	0.84 285	0.73 322	0.34 102	0.53 244	0.37 164	0.22 92	0.70 212	0.32 145	0.75 529	0.16 243	0.13 311	0.17 314	0.21 256	0.47 277

AIO-test1	0.58 215	1.37 461	2.77 410	0.66 448	1.08 504	0.50 132	0.23 153	0.86 309	0.69 283	0.31 88	0.42 162	0.29 121	0.22 92	0.77 237	0.34 169	0.13 292	0.15 228	0.12 250	0.16 296	0.31 393	0.30 160

999	0.35 29	0.74 278	1.38 45	0.27 74	0.18 77	0.50 132	0.23 153	0.40 20	0.41 42	0.21 13	0.33 112	0.23 66	0.18 46	0.74 231	0.37 186	0.09 44	0.08 45	0.09 73	0.08 51	0.26 338	0.26 132

cross-raft	0.47 122	0.34 59	2.17 174	0.70 458	0.84 471	0.50 132	0.35 351	0.74 211	0.43 55	0.44 147	0.45 180	0.63 321	0.25 134	0.37 52	0.27 85	0.08 15	0.14 210	0.10 128	0.23 381	0.11 61	0.27 139

RALCasStereoNet	0.65 303	1.34 447	2.56 323	0.43 346	0.96 485	0.50 132	0.26 222	0.62 159	0.56 147	0.43 140	0.49 213	0.36 159	0.28 175	0.72 226	0.53 271	0.10 108	1.18 459	0.09 73	0.08 51	0.27 352	1.27 489

MSCF	0.88 435	0.84 311	1.67 81	2.15 553	1.87 546	0.51 140	0.21 98	0.63 167	0.61 183	0.32 92	0.29 77	0.17 33	0.30 204	1.06 298	0.67 330	0.11 197	1.92 530	0.08 28	0.31 434	0.19 222	3.72 565

MonSter	0.47 122	0.29 8	1.07 17	0.22 10	0.18 77	0.51 140	0.14 15	0.49 68	0.35 10	0.26 57	0.18 7	0.15 16	0.11 2	0.88 269	0.47 241	0.06 1	2.11 544	0.07 1	0.81 542	0.07 1	1.01 460

rvit_105_1	0.52 165	0.93 351	2.30 205	0.36 256	0.24 193	0.51 140	0.45 412	0.81 256	0.79 388	0.46 162	0.44 177	0.45 222	0.38 253	0.63 183	0.39 199	0.20 441	0.18 264	0.18 432	0.22 376	0.18 191	0.21 95

MIM_Stereo	0.55 192	0.92 347	2.65 359	0.32 167	1.09 506	0.51 140	0.19 60	0.67 180	0.52 116	0.48 168	0.54 263	0.43 195	0.27 161	0.57 158	0.30 116	0.08 15	0.17 256	0.11 195	0.10 119	0.28 365	0.80 411

CAS	0.39 58	0.31 26	1.79 89	0.81 474	0.34 307	0.51 140	0.23 153	0.49 68	0.42 49	0.23 25	0.31 97	0.20 47	0.17 27	0.30 11	0.25 60	0.77 531	0.06 1	0.07 1	0.05 1	0.10 48	0.41 236

DCANet-4	0.43 86	0.32 39	2.31 208	0.26 59	0.14 17	0.51 140	0.22 116	0.84 285	0.78 375	0.55 253	0.48 199	0.28 113	0.37 243	0.40 67	0.37 186	0.10 108	0.07 9	0.09 73	0.07 30	0.08 17	0.43 249

fff	0.50 152	0.90 338	2.63 349	0.25 42	0.15 26	0.51 140	0.22 116	0.85 298	0.82 410	0.55 253	0.48 199	0.31 133	0.65 429	0.39 60	0.37 186	0.10 108	0.07 9	0.09 73	0.07 30	0.08 17	0.43 249

ADStereo(finetuned)	0.50 152	0.91 342	2.43 243	0.26 59	0.14 17	0.51 140	0.22 116	0.84 285	0.78 375	0.56 265	0.49 213	0.32 140	0.75 460	0.40 67	0.40 201	0.10 108	0.07 9	0.09 73	0.07 30	0.13 89	0.45 270

GMOStereo	0.58 215	0.89 332	2.46 277	0.29 109	0.99 489	0.51 140	0.32 319	0.58 133	0.46 71	0.58 289	0.48 199	0.54 276	0.27 161	0.31 15	0.25 60	0.09 44	1.64 517	0.13 311	0.11 167	0.34 413	0.42 241

error version	0.58 215	0.89 332	2.46 277	0.29 109	0.99 489	0.51 140	0.32 319	0.58 133	0.46 71	0.58 289	0.48 199	0.54 276	0.27 161	0.31 15	0.25 60	0.09 44	1.64 517	0.13 311	0.11 167	0.34 413	0.42 241

test-v	0.58 215	0.89 332	2.46 277	0.29 109	0.99 489	0.51 140	0.32 319	0.58 133	0.46 71	0.58 289	0.48 199	0.54 276	0.27 161	0.31 15	0.25 60	0.09 44	1.64 517	0.13 311	0.11 167	0.34 413	0.42 241

test-2	0.58 215	0.89 332	2.46 277	0.29 109	0.99 489	0.51 140	0.32 319	0.58 133	0.46 71	0.58 289	0.48 199	0.54 276	0.27 161	0.31 15	0.25 60	0.09 44	1.64 517	0.13 311	0.11 167	0.34 413	0.42 241

test-1	0.61 250	0.54 187	2.09 154	0.31 146	1.37 525	0.51 140	0.28 253	0.83 276	0.50 97	0.42 132	0.55 274	0.54 276	0.24 114	0.38 56	1.25 444	0.10 108	1.08 449	0.10 128	0.17 314	0.11 61	0.77 399

XX-TBD	0.40 69	1.04 372	2.49 294	0.35 237	0.13 11	0.51 140	0.17 40	0.44 39	0.52 116	0.38 115	0.51 228	0.23 66	0.19 59	0.31 15	0.25 60	0.10 108	0.07 9	0.08 28	0.06 8	0.09 30	0.18 73

DCANet	0.49 148	0.91 342	2.63 349	0.26 59	0.14 17	0.51 140	0.22 116	0.84 285	0.78 375	0.56 265	0.49 213	0.32 140	0.41 287	0.39 60	0.41 207	0.10 108	0.07 9	0.09 73	0.07 30	0.14 112	0.45 270

csc	0.50 152	0.90 338	2.63 349	0.25 42	0.15 26	0.51 140	0.22 116	0.85 298	0.82 410	0.55 253	0.48 199	0.31 133	0.65 429	0.39 60	0.37 186	0.10 108	0.07 9	0.09 73	0.07 30	0.08 17	0.43 249

cscssc	0.50 152	0.90 338	2.63 349	0.25 42	0.15 26	0.51 140	0.22 116	0.85 298	0.82 410	0.55 253	0.48 199	0.31 133	0.65 429	0.39 60	0.37 186	0.10 108	0.07 9	0.09 73	0.07 30	0.08 17	0.43 249

AFF-stereo	0.57 207	1.51 486	2.59 331	0.33 189	0.23 181	0.51 140	0.21 98	0.69 188	0.68 271	0.49 184	0.63 342	0.49 250	0.34 231	0.50 131	0.37 186	0.08 15	0.54 378	0.10 128	0.10 119	0.40 463	0.60 344

GASTEREO	0.89 443	0.83 306	1.67 81	2.15 553	1.89 547	0.52 158	0.21 98	0.62 159	0.62 194	0.33 95	0.31 97	0.16 28	0.31 210	1.11 312	0.68 333	0.11 197	1.92 530	0.08 28	0.29 417	0.19 222	3.79 566

test_sample7	0.65 303	0.41 114	2.08 150	0.36 256	0.20 124	0.52 158	0.32 319	0.99 411	0.86 439	0.64 364	0.63 342	0.67 346	0.49 363	1.18 325	0.52 264	0.18 413	1.21 464	0.16 396	0.15 274	0.19 222	1.22 482

test_sample2	0.59 232	0.42 118	1.84 99	0.33 189	0.18 77	0.52 158	0.28 253	0.86 309	0.70 294	0.47 165	0.53 244	0.46 231	0.41 287	1.51 377	0.66 327	0.12 245	0.93 432	0.11 195	0.24 385	0.16 143	1.01 460

GMStereo_Zeroshot	0.44 102	0.44 141	1.84 99	0.44 351	0.20 124	0.52 158	0.19 60	0.60 149	0.54 132	0.58 289	0.59 310	0.63 321	0.29 193	0.59 165	0.34 169	0.16 379	0.09 99	0.16 396	0.09 82	0.26 338	0.26 132

GCAP-Stereo	0.59 232	1.35 451	2.44 251	0.49 383	1.02 496	0.52 158	0.14 15	0.53 95	0.54 132	0.44 147	0.50 225	0.30 125	0.22 92	0.68 207	0.41 207	0.09 44	1.30 481	0.09 73	0.07 30	0.23 289	0.54 317

DAS	0.61 250	0.42 118	1.85 103	0.34 214	0.34 307	0.52 158	0.42 392	0.89 335	0.80 396	0.85 459	0.69 382	0.57 296	0.51 372	2.38 502	0.57 286	0.13 292	0.09 99	0.12 250	0.09 82	0.18 191	0.37 203

SepStereo	0.57 207	0.42 118	1.85 103	0.34 214	0.34 307	0.52 158	0.42 392	0.89 335	0.80 396	0.85 459	0.69 382	0.57 296	0.51 372	1.55 381	0.57 286	0.13 292	0.09 99	0.12 250	0.09 82	0.18 191	0.37 203

raft+_RVC	0.62 270	1.18 408	2.43 243	0.36 256	2.08 552	0.52 158	0.25 205	0.66 177	0.54 132	0.36 106	0.46 185	0.32 140	0.28 175	0.49 126	0.43 219	0.10 108	0.91 430	0.10 128	0.09 82	0.22 273	0.70 381

RAFT-Stereo + iAFF	0.58 215	1.48 482	2.53 306	0.29 109	0.78 464	0.52 158	0.20 74	0.68 185	0.66 231	0.51 215	0.61 327	0.40 183	0.32 218	0.40 67	0.43 219	0.08 15	0.63 396	0.09 73	0.09 82	0.37 440	0.58 335

xyz-stereo-finetune	0.37 48	0.90 338	1.23 29	0.22 10	0.12 4	0.53 167	0.26 222	0.57 129	0.58 161	0.30 85	0.33 112	0.29 121	0.24 114	0.60 171	0.62 310	0.09 44	0.08 45	0.10 128	0.08 51	0.13 89	0.14 34

castereo++	0.39 58	0.83 306	1.38 45	0.29 109	0.18 77	0.53 167	0.20 74	0.57 129	0.58 161	0.20 8	0.27 66	0.32 140	0.17 27	0.34 35	0.22 16	0.09 44	0.54 378	0.09 73	0.29 417	0.15 123	0.52 306

UGAM	0.69 342	0.84 311	2.66 363	0.40 319	0.20 124	0.53 167	0.34 341	0.63 167	0.74 342	0.45 151	0.74 418	0.95 470	0.36 237	2.57 515	0.42 212	0.11 197	0.45 358	0.17 413	0.19 343	0.43 478	0.57 331

test_for_model	0.82 407	1.62 502	2.47 282	1.36 516	1.04 498	0.53 167	0.22 116	0.82 265	0.63 206	0.60 319	0.29 77	0.25 85	0.21 84	0.28 6	0.25 60	0.80 532	1.87 528	0.08 28	0.08 51	1.81 556	1.18 473

AEACV	0.89 443	0.29 8	1.84 99	2.50 558	1.68 541	0.53 167	0.21 98	1.01 431	0.42 49	0.68 395	0.31 97	0.22 58	0.39 268	1.63 400	0.25 60	0.09 44	2.60 560	0.09 73	0.54 516	0.23 289	2.27 547

LoS	0.34 23	0.35 68	1.88 110	0.25 42	0.13 11	0.53 167	0.20 74	0.50 82	0.53 127	0.26 57	0.28 72	0.37 164	0.24 114	0.40 67	0.25 60	0.10 108	0.08 45	0.08 28	0.06 8	0.15 123	0.10 7
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
raft_robust	0.68 335	1.24 425	2.42 238	0.30 129	0.57 412	0.53 167	0.25 205	0.95 383	0.79 388	0.49 184	0.46 185	1.12 503	0.74 456	1.50 376	0.61 307	0.09 44	0.62 395	0.10 128	0.30 427	0.26 338	0.30 160

AnonymousM	0.45 107	0.49 162	1.83 96	0.29 109	0.15 26	0.53 167	0.22 116	0.64 171	0.66 231	0.47 165	0.33 112	0.30 125	0.25 134	0.49 126	0.29 109	0.12 245	0.27 325	0.71 531	0.37 475	0.12 72	0.41 236

iRaftStereo_RVC	0.47 122	0.84 311	1.91 116	0.29 109	0.15 26	0.53 167	0.20 74	0.58 133	0.50 97	0.37 109	0.43 165	0.42 194	0.23 108	0.38 56	0.28 98	0.09 44	0.70 408	0.12 250	0.11 167	0.43 478	0.77 399

raftrobust	0.52 165	1.14 393	2.15 171	0.33 189	0.99 489	0.53 167	0.21 98	0.59 142	0.50 97	0.53 234	0.36 130	0.31 133	0.33 223	0.47 100	0.42 212	0.10 108	0.55 381	0.09 73	0.08 51	0.22 273	0.46 275

CFNet-RSSM	0.44 102	0.36 72	2.38 220	0.28 90	0.43 372	0.53 167	0.20 74	0.86 309	0.52 116	0.44 147	0.36 130	0.53 269	0.26 146	0.40 67	0.27 85	0.09 44	0.08 45	0.09 73	0.38 479	0.10 48	0.22 102

DFGA-Net	0.61 250	1.55 489	2.59 331	0.32 167	0.26 218	0.54 178	0.22 116	0.67 180	0.63 206	0.50 203	0.52 237	0.35 157	0.28 175	1.84 441	0.99 405	0.10 108	0.08 45	0.12 250	0.12 205	0.38 448	0.18 73

dual_stereo	0.94 460	0.31 26	1.80 91	0.90 480	2.52 559	0.54 178	0.15 23	0.69 188	1.02 491	0.25 41	0.18 7	0.18 38	0.14 10	0.63 183	0.35 177	0.09 44	3.76 567	0.07 1	0.47 500	0.07 1	4.59 572

DCVSM-stereo	0.52 165	0.37 84	2.45 269	0.30 129	0.22 151	0.54 178	0.52 438	0.60 149	0.52 116	0.69 399	0.47 191	0.79 408	0.49 363	0.56 154	0.90 391	0.13 292	0.14 210	0.15 376	0.13 227	0.20 244	0.21 95

H2IRNET	0.48 133	1.04 372	2.57 327	0.31 146	0.19 108	0.54 178	0.19 60	0.55 116	0.53 127	0.28 74	0.56 287	0.47 240	0.35 233	0.47 100	0.40 201	0.11 197	0.08 45	0.12 250	0.14 250	0.37 440	0.26 132

LL-Strereo2	0.62 270	1.36 456	2.47 282	1.37 517	0.96 485	0.54 178	0.28 253	0.61 155	0.49 87	0.42 132	0.34 119	0.44 210	0.21 84	0.57 158	0.53 271	0.11 197	0.26 318	0.16 396	0.14 250	0.18 191	0.98 457

LL-Strereo	0.85 424	1.73 513	3.06 460	0.37 269	0.61 431	0.54 178	0.33 333	1.01 431	0.76 357	0.69 399	0.58 305	0.85 438	0.78 464	2.65 523	0.54 276	0.14 329	0.58 387	0.14 347	0.12 205	0.42 473	1.05 465

CASS	0.43 86	0.34 59	2.01 135	0.33 189	0.17 59	0.54 178	0.24 179	0.71 204	0.52 116	0.62 342	0.55 274	0.40 183	0.41 287	0.43 85	0.33 158	0.17 400	0.10 130	0.14 347	0.11 167	0.18 191	0.23 111
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
MC-Stereo	0.58 215	0.37 84	2.00 133	0.88 477	0.64 438	0.54 178	0.19 60	0.46 52	0.39 34	0.58 289	0.39 148	0.27 106	0.27 161	0.71 219	0.32 145	0.09 44	1.20 461	0.09 73	0.16 296	0.22 273	1.92 524

RAFT_CTSACE	0.58 215	1.16 402	2.76 408	0.36 256	0.29 253	0.54 178	0.29 281	0.69 188	0.51 104	0.51 215	0.75 425	0.67 346	0.37 243	0.63 183	0.47 241	0.08 15	0.49 366	0.11 195	0.10 119	0.41 470	0.32 175

CrosDoStereo	0.96 466	0.49 162	2.66 363	0.27 74	0.33 297	0.54 178	3.69 563	0.77 225	0.66 231	0.70 403	1.39 514	0.53 269	1.47 522	1.77 424	3.02 535	0.10 108	0.08 45	0.11 195	0.11 167	0.22 273	0.30 160

DeepStereo_LL	0.96 466	0.49 162	2.66 363	0.27 74	0.33 297	0.54 178	3.69 563	0.77 225	0.66 231	0.70 403	1.39 514	0.53 269	1.47 522	1.77 424	3.02 535	0.10 108	0.08 45	0.11 195	0.11 167	0.22 273	0.30 160

CREStereo++_RVC	0.38 53	0.37 84	2.47 282	0.25 42	0.16 37	0.54 178	0.15 23	0.42 29	0.57 154	0.37 109	0.52 237	0.24 76	0.19 59	0.31 15	0.27 85	0.09 44	0.06 1	0.08 28	0.30 427	0.09 30	0.22 102
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	0.39 58	0.70 256	2.48 288	0.23 20	0.12 4	0.54 178	0.16 31	0.41 24	0.47 78	0.45 151	0.51 228	0.26 95	0.22 92	0.34 35	0.21 10	0.10 108	0.10 130	0.08 28	0.07 30	0.09 30	0.18 73

tt45	0.35 29	0.80 299	1.46 57	0.26 59	0.17 59	0.55 191	0.22 116	0.44 39	0.39 34	0.24 34	0.26 60	0.25 85	0.18 46	0.64 190	0.36 180	0.09 44	0.08 45	0.10 128	0.08 51	0.24 296	0.29 151

trnet	0.31 12	0.31 26	1.65 77	0.20 2	0.12 4	0.55 191	0.15 23	0.50 82	0.51 104	0.28 74	0.34 119	0.24 76	0.21 84	0.34 35	0.24 43	0.11 197	0.07 9	0.08 28	0.05 1	0.09 30	0.12 17

EKT-Stereo	1.56 529	0.55 195	2.60 338	2.54 560	19.66 580	0.55 191	0.22 116	0.76 218	0.51 104	0.40 124	0.36 130	0.43 195	0.27 161	0.74 231	0.42 212	0.13 292	0.17 256	0.11 195	0.16 296	0.20 244	0.50 292

testlalala_base	0.61 250	0.35 68	2.44 251	0.35 237	0.33 297	0.55 191	0.21 98	0.88 326	0.41 42	0.41 126	0.39 148	0.31 133	0.24 114	0.33 29	0.36 180	0.98 541	1.61 516	0.09 73	0.22 376	1.11 536	0.68 372

RAFT+CT+SA	0.60 242	1.25 428	2.49 294	0.38 289	0.75 456	0.55 191	0.34 341	0.83 276	0.68 271	0.39 120	0.55 274	0.44 210	0.29 193	0.75 233	0.28 98	0.09 44	0.24 306	0.11 195	0.51 511	0.30 384	0.74 392

XX-Stereo	0.98 471	0.57 201	4.45 546	1.64 534	5.33 568	0.55 191	0.16 31	0.96 386	0.43 55	0.45 151	0.65 362	0.85 438	0.19 59	0.79 247	0.26 75	0.11 197	0.80 419	0.10 128	0.32 443	0.17 166	0.78 405

CREStereo	0.31 12	0.35 68	1.66 79	0.19 1	0.13 11	0.55 191	0.17 40	0.50 82	0.50 97	0.28 74	0.34 119	0.24 76	0.21 84	0.34 35	0.23 33	0.11 197	0.07 9	0.08 28	0.05 1	0.10 48	0.12 17
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
test_sample6	0.64 294	0.51 177	2.17 174	0.35 237	0.18 77	0.56 198	0.27 240	1.00 421	0.80 396	0.56 265	0.66 369	0.47 240	0.39 268	1.95 462	0.60 300	0.14 329	0.80 419	0.13 311	0.21 365	0.18 191	0.78 405

test_sample5	0.63 284	0.50 170	2.19 179	0.34 214	0.19 108	0.56 198	0.26 222	0.98 402	0.77 370	0.55 253	0.63 342	0.45 222	0.38 253	1.87 451	0.58 292	0.14 329	0.82 424	0.13 311	0.22 376	0.18 191	0.76 395

ff7	0.65 303	0.58 203	2.09 154	0.39 306	0.60 422	0.56 198	0.23 153	0.49 68	0.62 194	1.00 478	0.24 45	0.20 47	0.24 114	0.71 219	0.24 43	0.09 44	2.09 540	0.10 128	0.18 325	0.24 296	2.22 542

ffff	0.65 303	0.58 203	2.09 154	0.39 306	0.60 422	0.56 198	0.23 153	0.49 68	0.62 194	1.00 478	0.24 45	0.20 47	0.24 114	0.71 219	0.24 43	0.09 44	2.09 540	0.10 128	0.18 325	0.24 296	2.22 542

DualNet	0.63 284	0.50 170	2.19 179	0.34 214	0.19 108	0.56 198	0.26 222	0.98 402	0.77 370	0.56 265	0.66 369	0.45 222	0.38 253	1.87 451	0.58 292	0.14 329	0.82 424	0.13 311	0.22 376	0.18 191	0.76 395

11t	0.65 303	0.58 203	2.09 154	0.39 306	0.60 422	0.56 198	0.23 153	0.49 68	0.62 194	1.00 478	0.24 45	0.20 47	0.24 114	0.71 219	0.24 43	0.09 44	2.09 540	0.10 128	0.18 325	0.24 296	2.22 542

IGEV_Zeroshot_test	0.91 450	0.39 101	3.80 519	0.42 334	1.95 550	0.56 198	0.64 474	0.84 285	0.55 141	1.45 529	0.53 244	0.79 408	0.42 300	0.57 158	1.13 427	0.10 108	0.49 366	0.10 128	0.34 462	0.19 222	2.97 558

MSKI-zero shot	0.70 349	0.44 141	2.62 348	1.47 524	0.75 456	0.56 198	0.20 74	0.80 247	0.45 70	0.60 319	0.52 237	0.44 210	0.17 27	0.70 212	0.26 75	0.09 44	2.87 563	0.09 73	0.32 443	0.14 112	0.50 292

PCWNet_CMD	0.48 133	0.50 170	2.23 190	0.27 74	0.20 124	0.56 198	0.22 116	0.78 232	0.67 244	0.49 184	0.55 274	0.68 360	0.56 391	0.48 113	0.32 145	0.11 197	0.10 130	0.14 347	0.10 119	0.19 222	0.43 249

anonymousdsp	0.86 427	0.59 210	2.65 359	1.33 513	1.25 519	0.56 198	0.23 153	0.54 106	0.71 308	1.13 495	0.25 53	0.22 58	0.24 114	1.24 335	0.24 43	0.09 44	2.34 556	0.10 128	0.18 325	0.25 318	3.12 560

TestStereo1	0.59 232	1.21 415	2.63 349	0.40 319	0.60 422	0.56 198	0.34 341	0.82 265	0.73 322	0.45 151	0.63 342	0.36 159	0.42 300	0.66 199	0.42 212	0.10 108	0.32 332	0.12 250	0.10 119	0.34 413	0.52 306

ccc-4	0.65 303	0.58 203	2.09 154	0.39 306	0.60 422	0.56 198	0.23 153	0.49 68	0.62 194	1.00 478	0.24 45	0.20 47	0.24 114	0.71 219	0.24 43	0.09 44	2.09 540	0.10 128	0.18 325	0.24 296	2.22 542

SA-5K	0.59 232	1.21 415	2.63 349	0.40 319	0.60 422	0.56 198	0.34 341	0.82 265	0.73 322	0.45 151	0.63 342	0.36 159	0.42 300	0.66 199	0.42 212	0.10 108	0.32 332	0.12 250	0.10 119	0.34 413	0.52 306

IGEV-Stereo	0.86 427	0.60 211	2.65 359	1.35 515	1.25 519	0.56 198	0.23 153	0.54 106	0.71 308	1.14 496	0.25 53	0.22 58	0.24 114	1.24 335	0.24 43	0.09 44	2.34 556	0.10 128	0.18 325	0.25 318	3.13 561
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
ASMatch	0.61 250	0.47 155	2.72 395	0.91 484	0.36 327	0.56 198	0.24 179	0.54 106	0.67 244	0.48 168	1.20 500	0.47 240	0.65 429	1.33 351	0.93 393	0.10 108	0.08 45	0.11 195	0.11 167	0.10 48	0.17 64

CFNet_pseudo	0.47 122	0.50 170	2.19 179	0.26 59	0.20 124	0.56 198	0.22 116	0.80 247	0.62 194	0.50 203	0.56 287	0.68 360	0.47 350	0.53 143	0.33 158	0.11 197	0.10 130	0.15 376	0.10 119	0.18 191	0.33 179

BEATNet_4x	0.57 207	1.16 402	2.56 323	0.35 237	0.16 37	0.56 198	0.25 205	0.91 351	0.64 216	0.55 253	0.53 244	0.59 303	0.43 312	0.67 202	0.76 362	0.12 245	0.09 99	0.12 250	0.09 82	0.23 289	0.58 335

R-Stereo Train	0.42 82	0.31 26	2.51 300	0.30 129	0.18 77	0.56 198	0.25 205	0.82 265	0.41 42	0.57 283	0.67 374	0.33 148	0.24 114	0.34 35	0.33 158	0.10 108	0.08 45	0.09 73	0.07 30	0.09 30	0.18 73

RAFT-Stereo	0.42 82	0.31 26	2.51 300	0.30 129	0.18 77	0.56 198	0.25 205	0.82 265	0.41 42	0.57 283	0.67 374	0.33 148	0.24 114	0.34 35	0.33 158	0.10 108	0.08 45	0.09 73	0.07 30	0.09 30	0.18 73
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
MSMDNet	0.48 133	0.50 170	2.23 190	0.27 74	0.20 124	0.56 198	0.22 116	0.78 232	0.67 244	0.49 184	0.55 274	0.68 360	0.56 391	0.48 113	0.32 145	0.11 197	0.10 130	0.13 311	0.10 119	0.18 191	0.43 249

ccs_rob	0.47 122	0.50 170	2.19 179	0.26 59	0.20 124	0.56 198	0.22 116	0.80 247	0.62 194	0.50 203	0.56 287	0.68 360	0.47 350	0.53 143	0.33 158	0.11 197	0.10 130	0.16 396	0.10 119	0.18 191	0.33 179

HITNet	0.55 192	1.28 434	2.73 400	0.35 237	0.14 17	0.56 198	0.23 153	0.89 335	0.62 194	0.52 225	0.51 228	0.49 250	0.38 253	0.52 136	0.60 300	0.09 44	0.07 9	0.10 128	0.08 51	0.25 318	0.61 345
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
tg	0.45 107	0.83 306	1.85 103	0.29 109	0.16 37	0.57 220	0.18 52	0.60 149	0.56 147	0.37 109	0.44 177	0.38 170	0.24 114	0.48 113	0.28 98	0.09 44	0.30 329	0.11 195	0.11 167	0.44 482	0.77 399

RAFT-Stereo-weight	0.46 115	0.37 84	1.60 72	0.29 109	0.51 391	0.57 220	0.22 116	0.84 285	0.67 244	0.48 168	0.38 142	0.36 159	0.17 27	0.39 60	0.27 85	0.09 44	1.28 476	0.09 73	0.07 30	0.09 30	0.41 236

test_sample4	0.62 270	0.49 162	2.24 192	0.34 214	0.19 108	0.57 220	0.25 205	0.98 402	0.76 357	0.56 265	0.55 274	0.45 222	0.38 253	1.78 427	0.56 283	0.13 292	0.80 419	0.13 311	0.21 365	0.17 166	0.76 395

testlalala2	0.48 133	0.34 59	2.53 306	0.65 443	0.56 407	0.57 220	0.20 74	0.84 285	0.63 206	0.42 132	0.54 263	0.45 222	0.21 84	0.30 11	0.26 75	0.10 108	0.13 193	0.09 73	0.29 417	0.12 72	0.31 169

anonymousdsp2	0.88 435	0.31 26	1.96 127	1.06 500	1.56 536	0.57 220	0.22 116	0.84 285	0.98 485	1.20 507	0.37 136	0.65 334	0.26 146	1.19 328	0.46 236	0.10 108	2.40 558	0.10 128	0.13 227	0.19 222	2.96 557

SA	0.61 250	1.14 393	2.79 414	0.32 167	0.63 434	0.57 220	0.30 297	0.97 394	0.78 375	0.43 140	0.63 342	0.39 174	0.46 339	0.70 212	0.31 135	0.10 108	0.44 357	0.13 311	0.32 443	0.31 393	0.51 299

AACVNet	0.61 250	1.13 392	2.47 282	0.37 269	0.21 138	0.57 220	0.25 205	0.75 215	0.55 141	0.56 265	0.60 319	0.66 343	0.44 321	2.11 481	0.49 255	0.14 329	0.11 159	0.14 347	0.11 167	0.35 426	0.23 111

STrans-v2	0.69 342	0.62 224	2.66 363	0.28 90	0.23 181	0.57 220	0.32 319	1.01 431	0.77 370	0.92 468	0.84 447	0.88 450	0.92 487	1.81 434	1.19 435	0.10 108	0.07 9	0.10 128	0.09 82	0.12 72	0.30 160

DMCA-RVC	0.70 349	1.30 437	3.59 509	0.37 269	0.89 476	0.57 220	0.31 308	0.73 209	0.59 172	0.69 399	0.54 263	0.59 303	0.57 396	1.25 339	0.66 327	0.16 379	0.38 345	0.20 449	0.15 274	0.22 273	0.23 111

PMTNet	0.35 29	0.38 94	1.75 85	0.21 4	0.14 17	0.57 220	0.24 179	0.48 64	0.44 64	0.28 74	0.32 109	0.26 95	0.24 114	0.41 76	0.24 43	0.42 507	0.07 9	0.08 28	0.05 1	0.18 191	0.15 43

DN-CSS_ROB	0.56 200	1.64 506	2.75 405	0.42 334	0.22 151	0.57 220	0.19 60	0.79 241	0.66 231	0.46 162	0.62 334	0.41 189	0.32 218	0.73 227	0.49 255	0.12 245	0.08 45	0.14 347	0.13 227	0.38 448	0.17 64

z-ln-s-r	0.76 385	1.41 467	2.84 425	0.33 189	0.27 231	0.58 231	0.37 362	0.92 358	0.89 454	0.54 240	0.81 440	0.64 329	0.48 357	2.23 490	1.74 476	0.11 197	0.08 45	0.11 195	0.09 82	0.28 365	0.40 227

xyz-stereo-finetune2	0.40 69	0.89 332	1.40 48	0.22 10	0.12 4	0.58 231	0.23 153	0.55 116	0.50 97	0.33 95	0.47 191	0.30 125	0.41 287	0.81 255	0.60 300	0.09 44	0.07 9	0.11 195	0.09 82	0.12 72	0.12 17

test_sample3	0.61 250	0.48 158	2.24 192	0.34 214	0.19 108	0.58 231	0.25 205	0.97 394	0.76 357	0.54 240	0.52 237	0.46 231	0.37 243	1.78 427	0.57 286	0.13 292	0.79 416	0.12 250	0.21 365	0.17 166	0.73 389

AE-Stereo	0.71 353	0.32 39	2.44 251	0.44 351	0.50 388	0.58 231	0.23 153	1.08 481	0.67 244	0.67 389	0.51 228	0.47 240	0.24 114	0.63 183	0.32 145	0.09 44	2.15 550	0.11 195	0.45 494	0.22 273	2.01 527

ffm	0.78 394	0.67 235	3.39 487	0.32 167	0.22 151	0.58 231	0.28 253	0.85 298	0.96 478	0.54 240	0.74 418	0.67 346	0.40 275	0.64 190	0.22 16	0.10 108	2.16 551	0.15 376	0.33 457	0.25 318	2.19 537

ff1	1.07 486	0.67 235	3.39 487	0.32 167	0.22 151	0.58 231	0.28 253	0.85 298	0.96 478	0.54 240	0.74 418	0.67 346	0.40 275	2.75 532	3.86 549	0.10 108	2.16 551	0.15 376	0.33 457	0.25 318	2.19 537

mmx	0.99 473	0.67 235	3.39 487	0.32 167	0.22 151	0.58 231	0.28 253	1.05 461	0.92 462	0.54 240	0.74 418	0.67 346	0.40 275	2.75 532	3.86 549	0.13 292	1.25 469	0.15 376	0.33 457	0.19 222	1.28 491

xxx	0.99 473	0.67 235	3.39 487	0.32 167	0.22 151	0.58 231	0.28 253	1.05 461	0.92 462	0.54 240	0.74 418	0.67 346	0.40 275	2.75 532	3.86 549	0.13 292	1.25 469	0.15 376	0.33 457	0.19 222	1.28 491

CFNet_ucs	0.50 152	0.55 195	2.28 200	0.27 74	0.22 151	0.58 231	0.23 153	0.90 344	0.69 283	0.54 240	0.64 355	0.68 360	0.44 321	0.55 151	0.34 169	0.14 329	0.12 177	0.16 396	0.11 167	0.19 222	0.38 212

GASNet	0.84 415	1.98 527	4.07 531	0.48 370	0.33 297	0.58 231	0.34 341	0.97 394	0.81 404	0.60 319	0.59 310	0.74 390	0.55 389	2.08 477	1.18 433	0.22 457	0.15 228	0.19 439	0.17 314	0.55 505	0.29 151

RCA-Stereo	0.45 107	0.38 94	1.80 91	0.27 74	0.25 202	0.58 231	0.23 153	0.84 285	0.66 231	0.42 132	0.44 177	0.28 113	0.35 233	0.31 15	0.21 10	0.09 44	1.01 439	0.09 73	0.07 30	0.21 256	0.53 312

test_5	0.61 250	1.25 428	2.76 408	0.39 306	0.64 438	0.58 231	0.35 351	0.85 298	0.66 231	0.49 184	0.56 287	0.55 285	0.40 275	0.79 247	0.32 145	0.10 108	0.19 270	0.12 250	0.12 205	0.33 406	0.85 427

UDGNet	0.50 152	1.36 456	2.44 251	0.37 269	0.19 108	0.58 231	0.23 153	0.49 68	0.69 283	0.42 132	0.39 148	0.34 153	0.29 193	0.55 151	0.32 145	0.25 478	0.10 130	0.37 506	0.19 343	0.30 384	0.17 64

dd	0.48 133	1.32 439	2.41 234	0.31 146	0.17 59	0.58 231	0.26 222	0.50 82	0.71 308	0.42 132	0.41 159	0.34 153	0.28 175	0.47 100	0.41 207	0.18 413	0.10 130	0.13 311	0.12 205	0.22 273	0.16 56

GwcNet-ADL	0.54 188	0.78 293	2.85 428	0.31 146	0.20 124	0.58 231	0.29 281	0.93 363	0.67 244	0.48 168	0.47 191	0.56 292	0.33 223	0.48 113	0.80 373	0.13 292	0.12 177	0.09 73	0.09 82	0.14 112	0.40 227

GANet-ADL	0.48 133	0.56 199	2.51 300	0.34 214	0.20 124	0.58 231	0.25 205	0.80 247	0.57 154	0.43 140	0.61 327	0.56 292	0.31 210	0.44 89	0.44 225	0.14 329	0.11 159	0.10 128	0.09 82	0.22 273	0.38 212

PFNet+	0.50 152	0.43 128	2.54 311	0.49 383	0.18 77	0.58 231	0.76 496	0.54 106	0.72 317	0.56 265	0.48 199	0.39 174	0.26 146	0.94 279	0.33 158	0.14 329	0.09 99	0.14 347	0.13 227	0.12 72	0.16 56

RAFT-345	0.56 200	0.37 84	2.68 378	0.40 319	0.34 307	0.58 231	0.41 385	0.49 68	0.70 294	0.51 215	0.99 481	0.43 195	0.28 175	1.56 383	0.81 377	0.10 108	0.07 9	0.11 195	0.09 82	0.11 61	0.09 3

HCRNet	0.50 152	0.75 283	2.08 150	0.39 306	0.29 253	0.58 231	0.22 116	0.79 241	0.67 244	0.49 184	0.49 213	0.48 248	0.37 243	1.13 316	0.40 201	0.15 360	0.10 130	0.15 376	0.13 227	0.21 256	0.19 79

FENet	0.48 133	0.58 203	2.46 277	0.33 189	0.18 77	0.58 231	0.22 116	0.83 276	0.64 216	0.49 184	0.42 162	0.55 285	0.38 253	0.52 136	0.51 262	0.12 245	0.09 99	0.12 250	0.11 167	0.17 166	0.31 169

G2L-ROB	0.59 232	1.32 439	2.59 331	0.30 129	0.22 151	0.59 251	0.28 253	0.80 247	0.61 183	0.56 265	0.45 180	0.70 377	0.35 233	1.38 355	0.72 348	0.11 197	0.08 45	0.09 73	0.08 51	0.22 273	0.31 169

G2L-Stereo	0.62 270	1.27 431	2.67 371	0.31 146	0.27 231	0.59 251	0.29 281	0.81 256	0.60 178	0.56 265	0.53 244	0.71 380	0.37 243	1.74 417	0.57 286	0.13 292	0.11 159	0.13 311	0.11 167	0.29 375	0.34 187

DispNO	0.76 385	1.36 456	3.15 466	0.32 167	0.27 231	0.59 251	0.29 281	0.88 326	0.72 317	0.55 253	0.79 439	0.83 429	0.47 350	2.46 508	1.23 441	0.12 245	0.10 130	0.18 432	0.31 434	0.20 244	0.25 124

DisPM	0.48 133	0.41 114	2.54 311	0.61 431	0.18 77	0.59 251	0.62 471	0.54 106	0.67 244	0.61 329	0.53 244	0.38 170	0.26 146	0.76 235	0.31 135	0.13 292	0.07 9	0.12 250	0.11 167	0.12 72	0.15 43

test_4	0.47 122	0.80 299	2.15 171	0.36 256	0.29 253	0.59 251	0.28 253	0.50 82	0.42 49	0.43 140	0.76 428	0.39 174	0.22 92	0.73 227	0.49 255	0.08 15	0.18 264	0.11 195	0.15 274	0.29 375	0.27 139

THIR-Stereo	0.88 435	0.85 316	2.33 212	0.26 59	0.16 37	0.59 251	2.69 559	0.62 159	0.54 132	0.62 342	1.61 521	0.96 471	1.77 535	1.67 407	2.20 506	0.10 108	0.08 45	0.14 347	0.11 167	0.16 143	0.21 95

IRAFT_RVC	0.59 232	0.74 278	2.42 238	0.47 369	0.21 138	0.59 251	0.42 392	0.68 185	0.73 322	0.54 240	0.50 225	0.49 250	0.51 372	1.57 388	1.00 408	0.11 197	0.25 315	0.13 311	0.10 119	0.15 123	0.14 34

111	0.57 207	1.41 467	2.63 349	0.25 42	0.15 26	0.59 251	0.26 222	0.90 344	0.83 417	0.50 203	0.54 263	0.57 296	0.38 253	0.54 149	0.41 207	0.10 108	0.07 9	0.09 73	0.07 30	0.24 296	0.81 418

aanetorigin	0.81 403	1.03 369	2.64 358	0.44 351	0.44 373	0.59 251	1.00 521	0.59 142	0.70 294	1.54 534	1.22 502	0.82 424	1.08 501	1.06 298	1.07 417	0.18 413	0.15 228	0.17 413	0.21 365	0.53 503	0.65 361

ACVNet	0.54 188	0.87 323	2.45 269	0.28 90	0.22 151	0.59 251	0.36 359	0.69 188	0.73 322	0.49 184	0.59 310	0.69 371	0.42 300	0.47 100	0.70 338	0.11 197	0.10 130	0.10 128	0.09 82	0.36 432	0.39 220

GANet-RSSM	0.63 284	1.14 393	2.67 371	0.38 289	0.26 218	0.59 251	0.29 281	0.81 256	0.56 147	0.50 203	0.57 298	0.67 346	0.50 368	1.91 460	0.50 259	0.14 329	0.10 130	0.24 474	0.12 205	0.36 432	0.28 145

PSMNet-RSSM	0.61 250	1.19 411	2.43 243	0.33 189	0.25 202	0.59 251	0.28 253	0.88 326	0.65 223	0.54 240	0.62 334	0.69 371	0.46 339	1.67 407	0.50 259	0.15 360	0.10 130	0.14 347	0.16 296	0.20 244	0.28 145

DMCA	0.50 152	0.83 306	1.95 123	0.32 167	0.24 193	0.59 251	0.26 222	0.81 256	0.68 271	0.59 308	0.49 213	0.56 292	0.36 237	0.65 196	0.65 324	0.14 329	0.10 130	0.14 347	0.10 119	0.19 222	0.29 151

AANet_RVC	0.79 398	1.46 479	2.72 395	0.34 214	0.25 202	0.59 251	0.32 319	0.88 326	0.83 417	0.62 342	0.95 473	0.80 415	0.43 312	2.46 508	1.72 474	0.38 504	0.26 318	0.10 128	0.09 82	0.25 318	0.43 249

AdaStereo	0.48 133	0.44 141	2.18 177	0.36 256	0.20 124	0.59 251	0.29 281	0.97 394	0.74 342	0.52 225	0.55 274	0.61 312	0.33 223	0.52 136	0.44 225	0.18 413	0.08 45	0.17 413	0.11 167	0.18 191	0.24 120
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.
ITSA-stereo	0.52 165	0.42 118	1.46 57	0.34 214	0.18 77	0.60 266	0.29 281	0.99 411	0.82 410	0.51 215	0.48 199	0.53 269	0.59 407	1.25 339	0.73 352	0.15 360	0.12 177	0.17 413	0.16 296	0.19 222	0.32 175

MyStereo06	0.70 349	0.72 265	3.51 502	0.31 146	0.25 202	0.60 266	0.30 297	0.90 344	0.67 244	1.48 532	0.53 244	0.84 432	0.57 396	0.60 171	1.11 424	0.09 44	0.55 381	0.12 250	0.20 354	0.16 143	0.56 325

MyStereo05	0.57 207	0.72 265	2.72 395	0.31 146	0.25 202	0.60 266	0.30 297	0.87 318	0.82 410	0.54 240	0.37 136	0.53 269	0.42 300	0.63 183	0.73 352	0.09 44	0.55 381	0.12 250	0.20 354	0.16 143	0.56 325

testlalala	0.53 179	0.36 72	2.40 229	0.29 109	0.35 315	0.60 266	0.22 116	1.02 439	0.63 206	0.56 265	0.40 157	0.32 140	0.21 84	0.33 29	0.27 85	0.10 108	1.73 524	0.09 73	0.24 385	0.08 17	0.43 249

IPLGR_C	0.64 294	1.66 509	3.36 482	0.80 472	0.31 277	0.60 266	0.60 464	0.82 265	0.69 283	0.58 289	0.62 334	0.44 210	0.31 210	0.47 100	0.43 219	0.12 245	0.22 297	0.13 311	0.15 274	0.35 426	0.21 95

ACRE	0.63 284	1.55 489	3.41 494	0.76 463	0.28 245	0.60 266	0.56 452	0.82 265	0.68 271	0.57 283	0.62 334	0.43 195	0.30 204	0.47 100	0.42 212	0.12 245	0.19 270	0.13 311	0.14 250	0.36 432	0.20 88

OMP-Stereo	0.64 294	0.87 323	2.38 220	0.56 418	0.37 333	0.60 266	0.26 222	0.75 215	0.71 308	0.65 380	0.60 319	0.68 360	0.32 218	2.07 474	1.18 433	0.11 197	0.08 45	0.12 250	0.09 82	0.17 166	0.28 145

DeepStereo_RVC	0.47 122	0.37 84	2.19 179	0.55 409	0.18 77	0.60 266	0.58 457	0.52 89	0.62 194	0.49 184	0.45 180	0.39 174	0.85 475	0.47 100	0.34 169	0.12 245	0.08 45	0.11 195	0.09 82	0.15 123	0.19 79

RAFT-RH_RVC	0.65 303	0.73 268	2.78 412	0.39 306	0.29 253	0.60 266	0.18 52	0.45 45	0.63 206	0.75 426	1.89 527	0.47 240	0.29 193	1.59 396	1.21 437	0.15 360	0.07 9	0.13 311	0.13 227	0.11 61	0.10 7

RAFT-IKP	0.43 86	0.36 72	2.44 251	0.48 370	0.16 37	0.60 266	0.28 253	0.53 95	0.61 183	0.48 168	0.43 165	0.43 195	0.28 175	0.51 132	0.31 135	0.12 245	0.08 45	0.12 250	0.10 119	0.17 166	0.13 22

ICVP	0.48 133	0.33 51	2.37 217	0.34 214	0.22 151	0.60 266	0.55 448	0.79 241	0.53 127	0.45 151	0.60 319	0.49 250	0.36 237	0.55 151	0.46 236	0.16 379	0.16 243	0.14 347	0.11 167	0.16 143	0.32 175
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
pcwnet_v2	0.65 303	0.54 187	4.29 542	0.33 189	0.27 231	0.60 266	0.25 205	1.02 439	0.92 462	0.61 329	0.69 382	0.62 317	0.54 384	0.67 202	0.38 194	0.18 413	0.15 228	0.15 376	0.14 250	0.21 256	0.49 290

test_xeample	0.98 471	0.65 233	2.12 163	0.29 109	0.67 443	0.60 266	0.28 253	1.08 481	0.85 432	0.62 342	0.70 395	0.44 210	0.41 287	1.95 462	5.45 562	0.12 245	1.33 485	0.11 195	0.31 434	0.18 191	1.42 504

cf-r	0.62 270	1.27 431	2.99 448	0.34 214	0.28 245	0.60 266	0.28 253	0.82 265	0.70 294	0.55 253	0.61 327	0.77 402	0.41 287	1.32 349	0.52 264	0.13 292	0.09 99	0.11 195	0.12 205	0.22 273	0.27 139

GwcNet-RSSM	0.64 294	1.38 465	2.69 385	0.33 189	0.26 218	0.60 266	0.32 319	0.84 285	0.73 322	0.56 265	0.65 362	0.72 382	0.42 300	1.78 427	0.60 300	0.14 329	0.10 130	0.12 250	0.13 227	0.26 338	0.26 132

FADNet-RVC	0.69 342	1.65 507	2.74 403	0.35 237	0.26 218	0.60 266	0.29 281	0.91 351	0.67 244	0.46 162	0.51 228	0.62 317	0.46 339	1.75 419	0.81 377	0.17 400	0.20 285	0.17 413	0.18 325	0.60 509	0.39 220

NLCA_NET_v2_RVC	0.62 270	1.15 399	3.11 462	0.39 306	0.37 333	0.60 266	0.28 253	0.87 318	0.64 216	0.63 353	0.56 287	0.71 380	0.45 329	1.08 305	0.52 264	0.15 360	0.12 177	0.14 347	0.15 274	0.18 191	0.25 124
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
iResNetv2_ROB	0.71 353	1.90 524	3.48 500	0.43 346	0.22 151	0.60 266	0.29 281	0.96 386	0.78 375	0.60 319	0.65 362	0.60 310	0.46 339	0.80 251	1.21 437	0.12 245	0.08 45	0.10 128	0.07 30	0.44 482	0.33 179

MLCV	0.59 232	1.41 467	2.41 234	0.31 146	0.15 26	0.60 266	0.23 153	0.77 225	0.63 206	0.67 389	0.66 369	0.55 285	0.37 243	1.16 320	1.09 421	0.10 108	0.07 9	0.09 73	0.07 30	0.21 256	0.29 151

iResNet_ROB	0.60 242	1.59 497	2.04 142	0.32 167	0.21 138	0.60 266	0.22 116	0.99 411	0.85 432	0.61 329	0.63 342	0.58 300	0.42 300	1.08 305	0.98 403	0.11 197	0.08 45	0.09 73	0.06 8	0.23 289	0.33 179

MyStereo07	0.56 200	0.68 244	2.42 238	0.30 129	0.41 356	0.61 286	0.31 308	0.58 133	0.72 317	1.17 500	0.26 60	0.20 47	0.27 161	1.28 345	0.28 98	0.09 44	0.59 388	0.12 250	0.21 365	0.16 143	0.48 284

MyStereo04	0.57 207	0.68 244	2.66 363	0.30 129	0.41 356	0.61 286	0.31 308	0.88 326	0.80 396	0.48 168	0.37 136	0.54 276	0.42 300	0.61 176	0.71 344	0.09 44	0.59 388	0.12 250	0.21 365	0.16 143	0.48 284

CoDeX	0.54 188	0.52 181	2.25 196	0.30 129	0.26 218	0.61 286	0.32 319	1.03 447	0.73 322	0.49 184	0.56 287	0.52 266	0.40 275	1.59 396	0.38 194	0.12 245	0.09 99	0.11 195	0.10 119	0.15 123	0.22 102

ttt	0.89 443	0.51 177	2.51 300	0.36 256	0.31 277	0.61 286	0.28 253	1.07 478	0.92 462	0.56 265	0.77 432	0.55 285	0.37 243	2.27 492	3.51 543	0.16 379	1.21 464	0.13 311	0.31 434	0.18 191	1.26 488

ToySt	0.67 328	0.88 327	2.61 343	0.39 306	0.73 453	0.61 286	0.38 372	0.78 232	0.73 322	0.43 140	0.70 395	0.72 382	0.45 329	0.66 199	0.62 310	0.14 329	0.63 396	0.13 311	0.33 457	0.24 296	1.18 473

anonymousa	0.74 369	0.60 211	2.58 329	0.96 490	1.33 523	0.61 286	0.26 222	0.69 188	0.56 147	0.55 253	0.84 447	0.82 424	0.46 339	0.56 154	0.61 307	0.10 108	1.11 454	0.12 250	0.98 552	0.14 112	0.97 455

Selective-RAFT	0.46 115	0.48 158	1.88 110	0.32 167	0.16 37	0.61 286	0.19 60	0.66 177	0.62 194	0.28 74	0.30 86	0.41 189	0.33 223	0.51 132	0.32 145	0.11 197	1.09 451	0.09 73	0.35 464	0.19 222	0.37 203

Sa-1000	0.61 250	1.07 376	2.71 393	0.32 167	0.61 431	0.61 286	0.31 308	1.00 421	0.76 357	0.53 234	0.83 445	0.43 195	0.33 223	0.69 210	0.30 116	0.10 108	0.52 373	0.13 311	0.28 413	0.29 375	0.29 151

Patchmatch Stereo++	0.43 86	0.36 72	2.44 251	0.48 370	0.17 59	0.61 286	0.26 222	0.53 95	0.61 183	0.48 168	0.43 165	0.43 195	0.28 175	0.56 154	0.30 116	0.12 245	0.08 45	0.12 250	0.10 119	0.17 166	0.13 22
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
NF-Stereo	0.53 179	0.33 51	2.55 319	0.55 409	0.16 37	0.61 286	0.43 399	0.70 198	0.70 294	0.50 203	0.47 191	0.37 164	0.26 146	1.44 368	0.78 368	0.12 245	0.07 9	0.12 250	0.10 119	0.13 89	0.17 64

OCTAStereo	0.53 179	0.33 51	2.54 311	0.56 418	0.16 37	0.61 286	0.42 392	0.70 198	0.70 294	0.50 203	0.47 191	0.37 164	0.26 146	1.43 364	0.79 371	0.12 245	0.07 9	0.12 250	0.10 119	0.13 89	0.17 64

PSM-softLoss	0.52 165	0.34 59	2.47 282	0.55 409	0.17 59	0.61 286	0.39 378	0.64 171	0.67 244	0.52 225	0.48 199	0.39 174	0.25 134	1.46 370	0.77 364	0.13 292	0.08 45	0.13 311	0.12 205	0.12 72	0.15 43

KMStereo	0.52 165	0.34 59	2.47 282	0.55 409	0.17 59	0.61 286	0.39 378	0.64 171	0.67 244	0.52 225	0.48 199	0.39 174	0.25 134	1.46 370	0.77 364	0.13 292	0.08 45	0.13 311	0.12 205	0.12 72	0.15 43

PSM-adaLoss	0.43 86	0.36 72	2.44 251	0.48 370	0.18 77	0.61 286	0.28 253	0.53 95	0.61 183	0.48 168	0.43 165	0.43 195	0.28 175	0.49 126	0.30 116	0.12 245	0.08 45	0.12 250	0.10 119	0.17 166	0.13 22

ROB_FTStereo_v2	0.43 86	0.36 72	2.44 251	0.49 383	0.17 59	0.61 286	0.28 253	0.53 95	0.61 183	0.48 168	0.43 165	0.44 210	0.28 175	0.48 113	0.30 116	0.12 245	0.08 45	0.12 250	0.10 119	0.17 166	0.13 22

ROB_FTStereo	0.43 86	0.36 72	2.44 251	0.48 370	0.18 77	0.61 286	0.26 222	0.53 95	0.61 183	0.48 168	0.43 165	0.43 195	0.28 175	0.51 132	0.30 116	0.12 245	0.08 45	0.12 250	0.10 119	0.17 166	0.13 22

HUI-Stereo	0.43 86	0.36 72	2.45 269	0.48 370	0.18 77	0.61 286	0.27 240	0.53 95	0.61 183	0.48 168	0.43 165	0.44 210	0.28 175	0.47 100	0.30 116	0.12 245	0.08 45	0.12 250	0.10 119	0.17 166	0.13 22

RE-Stereo	0.53 179	0.33 51	2.54 311	0.56 418	0.16 37	0.61 286	0.43 399	0.70 198	0.70 294	0.50 203	0.47 191	0.37 164	0.26 146	1.43 364	0.77 364	0.12 245	0.07 9	0.12 250	0.10 119	0.13 89	0.17 64

TVStereo	0.53 179	0.33 51	2.54 311	0.56 418	0.16 37	0.61 286	0.43 399	0.70 198	0.70 294	0.50 203	0.47 191	0.37 164	0.26 146	1.43 364	0.77 364	0.12 245	0.07 9	0.12 250	0.10 119	0.13 89	0.17 64

iGMRVC	0.43 86	0.36 72	2.44 251	0.48 370	0.18 77	0.61 286	0.27 240	0.53 95	0.61 183	0.48 168	0.43 165	0.43 195	0.28 175	0.57 158	0.31 135	0.12 245	0.08 45	0.12 250	0.10 119	0.17 166	0.13 22

iRAFT	0.43 86	0.36 72	2.44 251	0.48 370	0.17 59	0.61 286	0.26 222	0.53 95	0.61 183	0.48 168	0.43 165	0.43 195	0.28 175	0.56 154	0.30 116	0.12 245	0.08 45	0.12 250	0.10 119	0.17 166	0.13 22

GES	0.49 148	0.54 187	2.37 217	0.31 146	0.19 108	0.61 286	0.30 297	0.93 363	0.52 116	0.49 184	0.53 244	0.40 183	0.43 312	0.59 165	0.67 330	0.16 379	0.11 159	0.12 250	0.10 119	0.20 244	0.30 160

GCST	0.84 415	1.48 482	3.02 452	1.12 507	1.09 506	0.62 308	0.19 60	0.79 241	0.56 147	0.60 319	0.65 362	0.50 254	0.31 210	1.24 335	0.74 357	0.76 530	0.46 359	0.84 534	0.64 529	0.71 518	0.57 331

CIPLG	0.63 284	1.59 497	3.16 467	0.79 470	0.31 277	0.62 308	0.57 455	0.82 265	0.68 271	0.58 289	0.63 342	0.43 195	0.31 210	0.48 113	0.42 212	0.12 245	0.20 285	0.13 311	0.13 227	0.36 432	0.21 95

dad	0.58 215	1.35 451	2.39 227	0.31 146	0.20 124	0.62 308	0.26 222	0.56 122	0.79 388	0.66 387	0.64 355	0.64 329	0.36 237	0.87 263	0.48 246	0.28 489	0.15 228	0.40 509	0.18 325	0.24 296	0.22 102

IPLGR	0.58 215	0.64 229	3.12 463	0.37 269	0.18 77	0.62 308	0.54 444	1.06 474	0.69 283	0.73 416	0.46 185	0.50 254	0.44 321	1.12 315	0.31 135	0.10 108	0.08 45	0.11 195	0.09 82	0.21 256	0.20 88

AAGNet	0.92 452	0.40 108	2.53 306	0.60 425	1.01 494	0.62 308	0.45 412	0.52 89	0.68 271	0.58 289	0.53 244	0.50 254	0.72 449	1.22 330	7.32 569	0.12 245	0.07 9	0.12 250	0.10 119	0.16 143	0.10 7

TransformOpticalFlow	0.65 303	0.61 217	2.67 371	0.45 358	0.26 218	0.62 308	0.28 253	0.88 326	0.76 357	0.76 430	0.74 418	0.90 456	0.84 472	1.82 437	0.80 373	0.10 108	0.07 9	0.11 195	0.09 82	0.12 72	0.19 79

IIG-Stereo	0.65 303	0.87 323	2.32 210	0.55 409	0.23 181	0.62 308	0.21 98	0.78 232	0.71 308	0.64 364	0.69 382	0.69 371	0.38 253	2.07 474	1.37 455	0.11 197	0.08 45	0.11 195	0.09 82	0.15 123	0.27 139

SST-Stereo	0.56 200	0.30 20	2.44 251	0.71 460	0.55 405	0.62 308	0.65 477	0.57 129	0.67 244	0.59 308	0.53 244	0.51 259	0.59 407	1.57 388	0.31 135	0.12 245	0.07 9	0.12 250	0.10 119	0.17 166	0.11 14

RAFT_R40	0.55 192	0.31 26	2.44 251	0.57 422	0.42 368	0.62 308	0.52 438	0.58 133	0.66 231	0.56 265	0.54 263	0.54 276	0.50 368	1.56 383	0.53 271	0.11 197	0.07 9	0.12 250	0.10 119	0.16 143	0.10 7

PFNet	0.62 270	0.42 118	2.69 385	0.43 346	0.55 405	0.62 308	0.27 240	0.64 171	0.72 317	0.61 329	0.56 287	0.45 222	0.33 223	1.86 447	1.12 426	0.28 489	0.09 99	0.12 250	0.16 296	0.26 338	0.27 139

GrayStereo	0.71 353	0.27 3	2.40 229	0.89 478	0.23 181	0.62 308	1.40 547	0.67 180	0.70 294	0.72 415	0.77 432	0.55 285	3.03 553	0.60 171	0.28 98	0.10 108	0.08 45	0.10 128	0.21 365	0.12 72	0.37 203

222	1.02 477	0.60 211	1.95 123	0.29 109	0.51 391	0.62 308	0.24 179	1.09 483	0.86 439	0.64 364	0.67 374	0.47 240	0.42 300	1.86 447	6.73 567	0.13 292	1.21 464	0.11 195	0.32 443	0.17 166	1.44 505

FADNet-RVC-Resample	0.74 369	1.54 488	3.81 521	0.38 289	0.29 253	0.62 308	0.38 372	0.91 351	0.67 244	0.52 225	0.51 228	0.63 321	0.44 321	1.56 383	0.59 296	0.24 472	0.32 332	0.22 460	0.19 343	0.30 384	0.71 383

STTStereo	0.58 215	0.95 353	2.95 441	0.37 269	0.31 277	0.62 308	0.32 319	0.81 256	0.63 206	0.61 329	0.55 274	0.67 346	0.43 312	0.87 263	0.48 246	0.16 379	0.16 243	0.17 413	0.20 354	0.17 166	0.25 124

MLG-Stereo_test2	0.46 115	0.49 162	1.77 86	0.79 470	0.70 450	0.63 322	0.12 4	0.37 12	0.48 82	0.39 120	0.15 6	0.24 76	0.10 1	0.46 95	0.20 7	0.16 379	1.21 464	0.08 28	0.06 8	0.09 30	0.66 363

DCRE	0.76 385	0.80 299	2.31 208	1.05 499	1.18 515	0.63 322	0.26 222	1.03 447	0.59 172	0.52 225	2.12 532	0.44 210	0.27 161	0.41 76	0.53 271	0.09 44	1.02 444	0.10 128	0.32 443	0.16 143	1.47 507

Pruner-Stereo	0.55 192	0.38 94	2.49 294	1.78 541	0.19 108	0.63 322	0.45 412	0.59 142	0.67 244	0.61 329	0.48 199	0.41 189	0.25 134	0.49 126	0.99 405	0.13 292	0.07 9	0.12 250	0.10 119	0.13 89	0.14 34

Prome-Stereo	0.53 179	0.36 72	2.39 227	0.60 425	0.23 181	0.63 322	0.41 385	0.66 177	0.67 244	0.59 308	1.02 485	0.43 195	0.71 448	0.61 176	0.34 169	0.10 108	0.07 9	0.10 128	0.09 82	0.13 89	0.44 265

GEStereo_RVC	0.61 250	1.19 411	2.61 343	0.48 370	0.25 202	0.63 322	0.37 362	1.05 461	0.79 388	0.55 253	0.55 274	0.59 303	0.44 321	1.10 307	0.48 246	0.16 379	0.11 159	0.12 250	0.11 167	0.27 352	0.43 249

psmorigin	1.41 516	0.91 342	13.83 576	0.37 269	0.30 267	0.63 322	0.37 362	0.80 247	0.64 216	0.98 475	0.87 457	1.16 510	0.78 464	3.95 557	1.09 421	0.19 430	0.22 297	0.17 413	0.19 343	0.25 318	0.47 277

acv_ft	0.57 207	0.87 323	2.45 269	0.33 189	0.41 356	0.63 322	0.29 281	0.86 309	0.73 322	0.64 364	0.59 310	0.69 371	0.45 329	0.47 100	0.68 333	0.11 197	0.10 130	0.10 128	0.09 82	0.43 478	0.39 220

DIP-Stereo	0.43 86	0.50 170	2.21 186	0.27 74	0.18 77	0.63 322	0.17 40	0.94 369	0.58 161	0.49 184	0.48 199	0.30 125	0.30 204	0.40 67	0.31 135	0.10 108	0.08 45	0.10 128	0.08 51	0.15 123	0.33 179
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
edge stereo	0.84 415	0.74 278	3.42 497	0.38 289	1.21 517	0.63 322	0.41 385	0.98 402	0.83 417	0.81 447	0.88 460	1.14 506	0.73 452	2.16 486	0.89 389	0.22 457	0.20 285	0.26 481	0.18 325	0.38 448	0.43 249

CVANet_RVC	0.82 407	1.18 408	3.98 527	0.40 319	0.28 245	0.63 322	0.43 399	0.90 344	0.78 375	1.14 496	0.69 382	0.68 360	0.52 379	2.62 520	0.48 246	0.20 441	0.13 193	0.22 460	0.37 475	0.37 440	0.48 284

DeepPruner_ROB	0.58 215	1.06 375	2.68 378	0.30 129	0.26 218	0.63 322	0.31 308	0.83 276	0.51 104	0.62 342	0.56 287	0.65 334	0.39 268	1.06 298	0.56 283	0.19 430	0.14 210	0.14 347	0.14 250	0.24 296	0.33 179

PWC_ROB	0.81 403	1.41 467	2.60 338	0.41 330	0.40 350	0.63 322	0.31 308	1.04 453	0.99 488	0.92 468	1.29 505	0.78 406	0.68 440	1.65 406	1.50 462	0.19 430	0.12 177	0.18 432	0.13 227	0.51 499	0.54 317

coex_refinement	0.67 328	1.33 444	2.48 288	0.38 289	0.26 218	0.64 334	0.34 341	0.88 326	0.68 271	0.61 329	0.63 342	0.80 415	0.48 357	1.84 441	1.09 421	0.13 292	0.10 130	0.10 128	0.10 119	0.18 191	0.38 212

PSMNet-RUCA	0.64 294	1.12 389	2.61 343	0.59 424	0.56 407	0.64 334	0.37 362	0.89 335	0.72 317	0.53 234	0.68 377	0.53 269	0.43 312	0.61 176	0.46 236	0.35 502	0.19 270	0.44 517	0.29 417	0.49 496	0.35 194

1111x	1.06 484	0.79 297	3.29 478	0.33 189	0.60 422	0.64 334	0.33 333	1.10 486	0.92 462	0.59 308	0.69 382	0.59 303	0.47 350	2.64 522	4.61 558	0.12 245	1.38 490	0.11 195	0.49 505	0.18 191	1.30 493

HHNet	0.63 284	0.67 235	3.10 461	0.37 269	0.25 202	0.64 334	0.60 464	0.70 198	0.67 244	0.55 253	1.12 495	0.32 140	0.60 415	0.43 85	1.75 478	0.16 379	0.08 45	0.12 250	0.10 119	0.18 191	0.22 102

DRaft	0.65 303	0.47 155	2.38 220	0.25 42	0.17 59	0.64 334	0.65 477	0.56 122	0.57 154	0.67 389	0.98 478	0.38 170	0.99 494	1.42 363	2.06 496	0.11 197	0.14 210	0.10 128	0.14 250	0.18 191	0.21 95

s12784h	0.41 74	0.34 59	2.17 174	0.24 30	0.11 1	0.64 334	0.24 179	0.85 298	0.70 294	0.45 151	0.54 263	0.28 113	0.27 161	0.51 132	0.27 85	0.11 197	0.06 1	0.09 73	0.06 8	0.16 143	0.14 34

xxxx	0.97 469	0.64 229	2.14 170	0.30 129	0.67 443	0.64 334	0.24 179	1.09 483	0.91 460	0.57 283	0.65 362	0.58 300	0.39 268	1.57 388	5.49 563	0.13 292	1.38 490	0.11 195	0.32 443	0.17 166	1.41 503

Syn2CoEx	0.78 394	1.43 475	3.54 506	0.44 351	0.31 277	0.64 334	0.43 399	1.04 453	0.83 417	0.64 364	0.77 432	0.74 390	0.74 456	1.91 460	0.64 319	0.20 441	0.17 256	0.19 439	0.15 274	0.30 384	0.59 340

psm_up	0.65 303	1.02 365	2.53 306	0.36 256	0.31 277	0.64 334	0.38 372	0.96 386	0.73 322	0.63 353	0.57 298	0.68 360	0.57 396	1.90 459	0.52 264	0.17 400	0.15 228	0.16 396	0.15 274	0.27 352	0.22 102

ac_64	0.63 284	0.77 287	2.71 393	0.37 269	0.34 307	0.64 334	0.30 297	0.86 309	0.67 244	0.58 289	0.53 244	0.88 450	0.48 357	1.84 441	0.71 344	0.15 360	0.12 177	0.12 250	0.12 205	0.21 256	0.25 124

CFNet-ft	0.60 242	1.16 402	2.45 269	0.29 109	0.30 267	0.64 334	0.28 253	0.69 188	0.57 154	0.49 184	0.57 298	0.79 408	0.44 321	1.48 373	0.62 310	0.15 360	0.10 130	0.28 484	0.14 250	0.21 256	0.29 151

FAT-Stereo	0.72 362	0.60 211	2.86 430	0.37 269	0.29 253	0.64 334	0.55 448	1.01 431	0.91 460	0.76 430	0.94 470	0.93 462	0.79 466	1.82 437	0.60 300	0.19 430	0.19 270	0.17 413	0.16 296	0.23 289	0.47 277

DeepPrunerF	0.92 452	1.33 444	3.41 494	0.46 363	0.51 391	0.64 334	0.49 431	1.16 503	2.62 554	0.65 380	0.61 327	0.65 334	0.62 420	2.23 490	1.31 447	0.23 465	0.19 270	0.30 493	0.28 413	0.39 457	0.34 187

CFNet	0.65 303	1.45 477	2.27 198	0.34 214	0.25 202	0.64 334	0.23 153	0.93 363	0.79 388	0.48 168	0.59 310	0.58 300	0.40 275	2.28 493	0.63 317	0.13 292	0.09 99	0.15 376	0.14 250	0.34 413	0.26 132

CFNet_RVC	0.60 242	1.16 402	2.45 269	0.29 109	0.30 267	0.64 334	0.28 253	0.69 188	0.57 154	0.49 184	0.57 298	0.79 408	0.44 321	1.48 373	0.62 310	0.15 360	0.10 130	0.28 484	0.14 250	0.21 256	0.29 151

PS-NSSS	0.69 342	1.37 461	2.44 251	0.31 146	0.32 290	0.64 334	0.34 341	1.04 453	0.74 342	0.56 265	0.75 425	0.51 259	0.42 300	2.41 506	0.54 276	0.24 472	0.17 256	0.27 482	0.18 325	0.30 384	0.23 111

RAFT-Test	0.56 200	0.41 114	2.01 135	0.90 480	1.07 503	0.65 350	0.37 362	0.83 276	0.65 223	0.49 184	0.49 213	0.93 462	0.24 114	0.52 136	0.30 116	0.10 108	0.38 345	0.09 73	0.38 479	0.11 61	0.19 79

IER	0.49 148	0.73 268	2.12 163	0.27 74	0.25 202	0.65 350	0.27 240	0.76 218	0.59 172	0.56 265	0.59 310	0.60 310	0.53 382	0.64 190	0.44 225	0.12 245	0.09 99	0.11 195	0.11 167	0.18 191	0.15 43

AASNet	0.66 322	1.49 484	2.97 443	0.37 269	0.33 297	0.65 350	0.30 297	1.00 421	0.78 375	0.56 265	0.60 319	0.55 285	0.39 268	0.88 269	0.96 396	0.15 360	0.12 177	0.13 311	0.11 167	0.45 485	0.35 194

SACVNet	0.68 335	1.08 379	2.58 329	0.38 289	0.28 245	0.65 350	0.37 362	0.91 351	0.65 223	0.67 389	0.62 334	0.69 371	0.47 350	2.07 474	0.65 324	0.18 413	0.14 210	0.16 396	0.15 274	0.39 457	0.41 236

ADLNet2	0.73 365	1.22 420	3.28 476	0.34 214	0.36 327	0.65 350	0.37 362	0.94 369	0.87 445	0.57 283	0.65 362	0.92 457	0.48 357	2.05 472	0.60 300	0.13 292	0.11 159	0.11 195	0.11 167	0.37 440	0.38 212

ARAFT	0.65 303	1.69 511	3.34 481	0.29 109	0.16 37	0.65 350	0.36 359	0.96 386	0.73 322	0.63 353	0.49 213	0.56 292	0.31 210	1.23 333	0.35 177	0.11 197	0.08 45	0.14 347	0.13 227	0.38 448	0.50 292

UPFNet	0.51 163	0.67 235	2.04 142	0.34 214	0.33 297	0.65 350	0.37 362	0.88 326	0.65 223	0.60 319	0.53 244	0.61 312	0.41 287	0.77 237	0.55 279	0.13 292	0.13 193	0.13 311	0.13 227	0.20 244	0.16 56

HGLStereo	0.61 250	1.20 413	2.59 331	0.36 256	0.40 350	0.65 350	0.30 297	0.87 318	0.67 244	0.60 319	0.70 395	0.69 371	0.56 391	1.07 304	0.59 296	0.14 329	0.13 193	0.13 311	0.12 205	0.23 289	0.23 111

UCFNet_RVC	0.55 192	1.16 402	2.48 288	0.31 146	0.27 231	0.65 350	0.28 253	0.76 218	0.58 161	0.51 215	0.53 244	0.67 346	0.42 300	0.91 274	0.45 231	0.16 379	0.11 159	0.17 413	0.17 314	0.20 244	0.23 111

PASM	0.82 407	1.00 360	2.68 378	0.52 396	0.48 386	0.65 350	0.59 460	0.83 276	0.89 454	0.82 453	0.73 415	0.89 453	0.68 440	2.39 503	0.73 352	0.35 502	0.37 341	0.36 504	0.41 488	0.45 485	0.51 299

HSM	0.67 328	0.92 347	2.29 203	0.30 129	0.29 253	0.65 350	0.29 281	0.98 402	0.67 244	0.59 308	0.58 305	1.39 521	0.65 429	2.56 514	0.45 231	0.11 197	0.09 99	0.10 128	0.08 51	0.18 191	0.24 120

iResNet	0.59 232	1.09 380	2.54 311	0.44 351	0.18 77	0.65 350	0.29 281	0.89 335	0.75 348	0.59 308	0.64 355	0.43 195	0.39 268	0.73 227	1.24 443	0.11 197	0.08 45	0.09 73	0.08 51	0.21 256	0.40 227

DLCB_ROB	0.61 250	0.96 354	2.00 133	0.37 269	0.25 202	0.65 350	0.37 362	0.86 309	0.76 357	0.73 416	0.70 395	0.84 432	0.47 350	1.57 388	0.72 348	0.13 292	0.13 193	0.14 347	0.14 250	0.18 191	0.33 179

w-ln-seven-2	0.81 403	1.56 492	3.14 465	0.38 289	0.28 245	0.66 363	0.43 399	0.93 363	0.93 468	0.73 416	0.77 432	0.72 382	0.65 429	1.82 437	1.75 478	0.14 329	0.15 228	0.15 376	0.14 250	0.36 432	0.58 335

gwcnet-sp	0.52 165	0.71 260	2.66 363	0.32 167	0.22 151	0.66 363	0.31 308	0.84 285	0.69 283	0.61 329	0.49 213	0.46 231	0.43 312	0.77 237	0.48 246	0.12 245	0.11 159	0.11 195	0.11 167	0.19 222	0.19 79

scenet	0.52 165	0.71 260	2.66 363	0.32 167	0.22 151	0.66 363	0.31 308	0.84 285	0.69 283	0.61 329	0.49 213	0.46 231	0.43 312	0.77 237	0.48 246	0.12 245	0.11 159	0.11 195	0.11 167	0.19 222	0.19 79

ssnet	0.52 165	0.71 260	2.66 363	0.32 167	0.22 151	0.66 363	0.31 308	0.84 285	0.69 283	0.61 329	0.49 213	0.46 231	0.43 312	0.77 237	0.48 246	0.12 245	0.11 159	0.11 195	0.11 167	0.19 222	0.19 79

DEmStereo	0.69 342	0.40 108	2.42 238	0.42 334	0.18 77	0.66 363	0.88 508	0.54 106	0.64 216	0.60 319	1.00 482	0.45 222	1.24 509	1.53 379	2.21 507	0.10 108	0.08 45	0.10 128	0.10 119	0.11 61	0.14 34

RP	0.74 369	1.01 363	2.48 288	0.44 351	0.45 376	0.66 363	0.45 412	0.95 383	0.87 445	0.70 403	0.95 473	0.99 477	0.82 469	1.55 381	0.82 380	0.26 482	0.19 270	0.23 468	0.20 354	0.34 413	0.38 212

RASNet	0.69 342	1.05 374	2.59 331	0.37 269	0.47 385	0.66 363	0.33 333	0.82 265	0.76 357	0.51 215	0.65 362	0.93 462	0.62 420	2.20 489	0.80 373	0.14 329	0.09 99	0.09 73	0.11 167	0.18 191	0.37 203

TDLM	0.83 413	1.28 434	2.38 220	0.46 363	0.26 218	0.66 363	0.55 448	0.87 318	0.80 396	2.54 555	0.62 334	0.61 312	0.51 372	2.68 526	0.67 330	0.20 441	0.11 159	0.35 503	0.15 274	0.33 406	0.48 284

anonymity	0.86 427	0.68 244	1.44 56	0.64 440	0.83 469	0.67 371	0.52 438	0.98 402	0.73 322	0.96 474	0.70 395	0.81 419	0.86 477	1.10 307	1.34 449	0.64 521	0.72 412	0.58 523	1.44 561	0.60 509	0.91 438

PSMNet-ADL	0.56 200	0.47 155	2.03 139	0.35 237	0.22 151	0.67 371	0.27 240	0.77 225	0.58 161	0.43 140	0.53 244	0.70 377	0.45 329	1.89 454	0.64 319	0.16 379	0.13 193	0.11 195	0.13 227	0.15 123	0.51 299

ADLNet	0.68 335	1.02 365	2.68 378	0.35 237	0.34 307	0.67 371	0.34 341	0.95 383	0.79 388	0.70 403	0.62 334	0.80 415	0.46 339	1.77 424	0.69 336	0.15 360	0.12 177	0.14 347	0.14 250	0.31 393	0.54 317

RAFT + AFF	0.79 398	1.73 513	2.99 448	0.34 214	0.35 315	0.67 371	0.51 434	1.05 461	0.79 388	0.54 240	0.58 305	0.59 303	0.81 467	1.80 432	1.21 437	0.13 292	0.27 325	0.15 376	0.14 250	0.45 485	0.69 378

FADNet	0.71 353	1.60 501	2.53 306	0.33 189	0.30 267	0.67 371	0.29 281	0.92 358	0.75 348	0.45 151	0.49 213	0.66 343	0.57 396	1.85 445	0.85 384	0.46 514	0.20 285	0.17 413	0.20 354	0.60 509	0.37 203

XPNet_ROB	0.68 335	1.11 387	2.28 200	0.38 289	0.27 231	0.67 371	0.47 422	0.94 369	0.75 348	0.80 443	0.71 408	0.81 419	0.54 384	1.72 414	0.84 383	0.22 457	0.16 243	0.16 396	0.15 274	0.25 318	0.45 270

HSM-Net_RVC	0.70 349	0.40 108	2.45 269	0.27 74	0.19 108	0.68 377	0.30 297	1.29 516	0.73 322	0.73 416	0.70 395	0.77 402	0.45 329	3.73 556	0.46 236	0.13 292	0.09 99	0.10 128	0.09 82	0.13 89	0.32 175
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
StereoDRNet-Refined	0.55 192	0.61 217	2.07 148	0.34 214	0.21 138	0.68 377	0.26 222	0.87 318	0.73 322	0.70 403	0.69 382	0.74 390	0.45 329	1.10 307	0.62 310	0.12 245	0.09 99	0.14 347	0.14 250	0.27 352	0.24 120
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
NOSS_ROB	0.75 380	1.03 369	2.27 198	0.68 456	0.26 218	0.68 377	0.30 297	0.99 411	0.82 410	0.59 308	0.58 305	0.77 402	0.39 268	2.75 532	0.48 246	0.25 478	0.24 306	0.28 484	0.26 402	0.29 375	1.07 467

Any-RAFT	0.42 82	0.33 51	1.89 112	0.28 90	0.21 138	0.69 380	0.21 98	0.83 276	0.60 178	0.45 151	0.43 165	0.62 317	0.30 204	0.48 113	0.24 43	0.11 197	0.40 351	0.08 28	0.06 8	0.10 48	0.16 56

NVstereo2D	0.63 284	0.57 201	2.29 203	0.37 269	0.35 315	0.69 380	0.49 431	0.96 386	0.88 449	0.49 184	0.54 263	0.72 382	0.46 339	1.98 466	0.50 259	0.19 430	0.20 285	0.18 432	0.16 296	0.28 365	0.34 187

ETE_ROB	0.68 335	1.09 380	2.32 210	0.38 289	0.26 218	0.69 380	0.51 434	1.49 530	0.75 348	0.81 447	0.71 408	0.85 438	0.51 372	1.39 356	0.70 338	0.17 400	0.14 210	0.19 439	0.16 296	0.24 296	0.35 194

gcap-zeroshot	0.52 165	0.86 321	2.38 220	0.32 167	0.60 422	0.70 383	0.20 74	0.78 232	0.58 161	0.44 147	0.36 130	0.81 419	0.24 114	0.53 143	0.30 116	0.10 108	0.35 338	0.09 73	0.31 434	0.09 30	0.40 227

SFCPSM	0.48 133	0.39 101	2.30 205	0.28 90	0.27 231	0.70 383	0.32 319	1.00 421	0.69 283	0.50 203	0.52 237	0.43 195	0.36 237	0.53 143	0.44 225	0.12 245	0.09 99	0.12 250	0.16 296	0.18 191	0.23 111

S-Stereo	0.82 407	0.73 268	3.79 518	0.40 319	0.37 333	0.70 383	0.69 488	1.00 421	1.03 493	0.63 353	0.92 468	0.82 424	0.59 407	2.35 498	0.71 344	0.18 413	0.22 297	0.17 413	0.18 325	0.30 384	0.67 367

AF-Net	0.76 385	1.14 393	2.74 403	0.42 334	0.41 356	0.70 383	0.41 385	1.07 478	0.94 470	0.73 416	1.05 491	1.04 489	0.86 477	1.23 333	1.00 408	0.23 465	0.15 228	0.25 479	0.18 325	0.32 402	0.35 194

PA-Net	0.93 459	1.36 456	4.14 533	0.64 440	0.41 356	0.70 383	0.53 441	0.91 351	0.88 449	0.53 234	0.60 319	0.70 377	0.54 384	2.40 504	2.57 521	0.17 400	0.28 327	0.19 439	0.28 413	0.25 318	0.48 284
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
MyStereo8	0.73 365	1.16 402	2.89 433	0.53 400	0.34 307	0.71 388	0.20 74	1.87 543	0.59 172	0.53 234	0.66 369	0.50 254	0.33 223	1.27 344	0.62 310	0.10 108	1.19 460	0.10 128	0.21 365	0.21 256	0.61 345

CBFPSM	0.62 270	1.34 447	2.12 163	0.30 129	0.23 181	0.71 388	0.38 372	0.77 225	0.68 271	0.51 215	0.49 213	1.03 485	0.82 469	0.63 183	1.35 451	0.11 197	0.12 177	0.10 128	0.10 119	0.19 222	0.37 203

Wz-Net-SNSev	0.85 424	1.83 520	3.36 482	0.42 334	0.31 277	0.71 388	0.66 479	1.04 453	0.94 470	0.68 395	0.85 450	0.96 471	0.62 420	1.75 419	1.14 428	0.16 379	0.15 228	0.16 396	0.17 314	0.39 457	0.63 353

hitnet-ft	0.73 365	1.09 380	2.59 331	0.28 90	0.22 151	0.71 388	0.36 359	0.89 335	0.67 244	0.58 289	0.83 445	1.03 485	0.94 491	2.31 495	0.70 338	0.23 465	0.14 210	0.41 511	0.13 227	0.24 296	0.28 145

FADNet_RVC	0.87 434	1.51 486	2.90 435	0.31 146	0.24 193	0.71 388	0.25 205	1.00 421	0.65 223	0.45 151	0.57 298	0.61 312	0.44 321	1.53 379	0.75 358	0.94 537	0.97 434	0.28 484	1.00 553	0.89 530	1.36 500

NCCL2	0.71 353	1.32 439	2.30 205	0.44 351	0.31 277	0.71 388	0.67 484	0.89 335	0.69 283	0.70 403	0.61 327	0.85 438	0.54 384	1.58 395	0.70 338	0.20 441	0.17 256	0.66 528	0.25 394	0.26 338	0.38 212

model_zeroshot	0.75 380	0.94 352	2.48 288	1.88 547	0.68 446	0.72 394	0.22 116	1.01 431	0.51 104	1.10 491	0.35 126	0.63 321	0.20 74	0.78 244	0.32 145	0.12 245	1.97 537	0.10 128	0.23 381	0.12 72	0.56 325

ssnet_v2	0.64 294	0.99 359	2.67 371	0.33 189	0.22 151	0.72 394	0.45 412	1.00 421	0.80 396	0.66 387	0.54 263	0.81 419	0.48 357	0.91 274	1.08 420	0.16 379	0.14 210	0.14 347	0.14 250	0.33 406	0.31 169

Anonymous3	0.47 122	0.49 162	2.61 343	0.33 189	0.25 202	0.72 394	0.32 319	0.80 247	0.60 178	0.36 106	0.41 159	0.33 148	0.29 193	0.46 95	0.30 116	0.19 430	0.18 264	0.13 311	0.13 227	0.18 191	0.22 102

pmcnn	1.44 518	1.25 428	3.57 507	0.74 461	1.42 527	0.72 394	0.56 452	1.04 453	1.06 499	1.03 484	2.89 553	6.01 566	0.75 460	2.54 513	3.60 545	0.14 329	0.11 159	0.08 28	0.06 8	0.34 413	0.81 418

zh-mn7	0.92 452	2.02 533	3.80 519	0.35 237	0.28 245	0.73 398	0.41 385	1.00 421	1.15 511	1.03 484	1.30 507	0.75 395	0.62 420	1.98 466	1.55 468	0.17 400	0.14 210	0.14 347	0.14 250	0.31 393	0.57 331

TCMNet	0.72 362	1.15 399	2.78 412	0.51 394	0.52 394	0.73 398	0.39 378	0.94 369	0.78 375	0.60 319	0.68 377	0.63 321	0.46 339	1.71 413	0.72 348	0.18 413	0.19 270	0.23 468	0.18 325	0.40 463	0.56 325

FTStereo	0.79 398	0.32 39	2.83 423	0.70 458	0.21 138	0.73 398	1.75 552	0.61 155	0.60 178	1.07 489	1.62 522	1.28 513	2.11 544	0.75 233	0.30 116	0.19 430	0.08 45	0.12 250	0.11 167	0.12 72	0.39 220

delet	0.60 242	0.84 311	2.45 269	0.33 189	0.35 315	0.73 398	0.46 418	0.89 335	0.80 396	0.58 289	0.62 334	0.67 346	0.51 372	1.14 318	0.64 319	0.12 245	0.12 177	0.13 311	0.14 250	0.22 273	0.29 151

RGC	0.78 394	1.10 385	2.55 319	0.45 358	0.45 376	0.73 398	0.40 383	1.00 421	0.75 348	0.75 426	1.04 489	1.02 484	0.73 452	1.74 417	1.15 430	0.24 472	0.19 270	0.28 484	0.26 402	0.31 393	0.38 212

StereoDRNet	0.71 353	1.24 425	2.56 323	0.42 334	0.45 376	0.73 398	0.46 418	0.98 402	0.81 404	0.77 432	0.56 287	0.74 390	0.48 357	1.69 412	0.91 392	0.15 360	0.14 210	0.15 376	0.15 274	0.26 338	0.51 299

PSMNet_ROB	0.75 380	1.42 472	2.93 438	0.39 306	0.32 290	0.73 398	0.56 452	0.90 344	0.74 342	0.56 265	0.60 319	0.75 395	0.47 350	2.00 468	1.31 447	0.18 413	0.13 193	0.19 439	0.20 354	0.26 338	0.40 227

LG-Stereo_Zeroshot	0.53 179	0.39 101	1.30 38	0.45 358	0.21 138	0.74 405	0.17 40	0.71 204	0.44 64	1.17 500	0.38 142	0.89 453	0.23 108	0.86 262	0.94 395	0.11 197	0.49 366	0.09 73	0.40 483	0.13 89	0.50 292

LMCR-Stereo	0.61 250	1.00 360	2.60 338	0.42 334	0.22 151	0.74 405	0.31 308	1.06 474	0.70 294	0.62 342	0.64 355	0.40 183	0.52 379	0.84 259	1.27 446	0.20 441	0.09 99	0.12 250	0.09 82	0.26 338	0.16 56

UNet	0.56 200	0.58 203	2.81 419	0.32 167	0.33 297	0.74 405	0.27 240	0.86 309	0.67 244	0.55 253	0.55 274	0.72 382	0.55 389	0.79 247	0.58 292	0.12 245	0.09 99	0.13 311	0.11 167	0.20 244	0.19 79

G2L-Stereo_test	0.64 294	1.34 447	2.55 319	0.34 214	0.24 193	0.75 408	0.39 378	0.83 276	0.65 223	0.62 342	0.54 263	0.74 390	0.40 275	1.57 388	0.75 358	0.11 197	0.08 45	0.08 28	0.08 51	0.28 365	0.43 249

tt1	0.74 369	0.73 268	2.34 213	0.67 451	0.63 434	0.75 408	0.24 179	0.85 298	0.96 478	0.81 447	0.38 142	0.26 95	0.35 233	0.64 190	0.22 16	0.10 108	2.16 551	0.11 195	0.09 82	0.25 318	2.19 537

psmg	0.48 133	0.32 39	1.58 67	0.28 90	0.22 151	0.75 408	0.35 351	0.94 369	0.67 244	0.61 329	0.59 310	0.63 321	0.38 253	0.48 113	0.97 397	0.13 292	0.11 159	0.13 311	0.13 227	0.14 112	0.15 43

KYRaft	0.52 165	0.35 68	2.40 229	0.34 214	0.21 138	0.75 408	0.43 399	0.62 159	0.63 206	0.64 364	0.92 468	0.53 269	0.72 449	0.60 171	0.26 75	0.10 108	0.07 9	0.12 250	0.14 250	0.13 89	0.54 317

EDNetEfficientorigin	8.19 573	1.27 431	145.54 594	0.51 394	0.96 485	0.75 408	0.49 431	0.86 309	1.57 535	2.12 544	1.49 518	1.28 513	1.35 512	1.84 441	2.15 503	0.14 329	0.13 193	0.17 413	0.18 325	0.39 457	0.64 358

ACVNet-DCA	0.67 328	0.73 268	2.43 243	0.67 451	0.52 394	0.76 413	0.24 179	0.81 256	0.83 417	0.77 432	0.39 148	0.25 85	0.38 253	0.70 212	0.22 16	0.10 108	2.13 546	0.11 195	0.09 82	0.16 143	1.18 473

xx1	0.71 353	0.73 268	2.43 243	0.67 451	0.52 394	0.76 413	0.24 179	0.85 298	1.05 497	0.77 432	0.39 148	0.46 231	0.37 243	0.70 212	0.22 16	0.10 108	2.13 546	0.12 250	0.41 488	0.16 143	1.18 473

1test111	0.72 362	0.73 268	2.43 243	0.67 451	0.52 394	0.76 413	0.24 179	0.81 256	0.83 417	0.77 432	0.39 148	0.25 85	0.38 253	1.03 293	0.75 358	0.10 108	2.13 546	0.11 195	0.09 82	0.16 143	1.18 473

cc1	0.74 369	0.73 268	2.43 243	0.67 451	0.52 394	0.76 413	0.24 179	0.85 298	1.05 497	0.77 432	0.39 148	0.25 85	0.38 253	0.70 212	0.22 16	0.10 108	2.13 546	0.11 195	0.09 82	0.25 318	2.20 540

SQANet	0.92 452	1.96 525	3.23 470	0.77 466	0.83 469	0.76 413	0.38 372	0.87 318	0.68 271	0.64 364	0.69 382	0.73 388	0.52 379	1.35 353	1.36 453	0.80 532	0.30 329	0.60 525	0.29 417	0.93 531	0.70 381

BSDual-CNN	0.48 133	0.32 39	1.58 67	0.31 146	0.22 151	0.76 413	0.32 319	1.05 461	0.67 244	0.64 364	0.53 244	0.63 321	0.38 253	0.48 113	0.97 397	0.13 292	0.10 130	0.14 347	0.12 205	0.13 89	0.15 43

hknet	0.53 179	0.39 101	2.04 142	0.31 146	0.24 193	0.76 413	0.32 319	1.05 461	0.71 308	0.64 364	0.53 244	0.79 408	0.40 275	0.84 259	0.78 368	0.12 245	0.10 130	0.14 347	0.12 205	0.13 89	0.15 43

SHD	0.84 415	1.14 393	2.54 311	0.80 472	0.52 394	0.76 413	0.34 341	1.16 503	1.29 520	1.11 493	0.85 450	0.98 474	0.74 456	1.25 339	1.48 461	0.22 457	0.37 341	0.20 449	0.27 411	0.36 432	0.41 236

GANet	0.92 452	1.20 413	2.68 378	0.45 358	0.27 231	0.76 413	0.66 479	0.94 369	0.77 370	0.79 441	1.17 497	0.84 432	0.91 484	2.72 528	1.76 480	0.18 413	0.42 353	0.44 517	0.20 354	0.33 406	0.94 447

CBMV_ROB	0.88 435	0.75 283	2.73 400	0.36 256	0.22 151	0.76 413	0.47 422	1.05 461	0.81 404	1.06 488	1.04 489	0.88 450	1.36 514	2.17 488	2.03 493	0.23 465	0.24 306	0.27 482	0.25 394	0.27 352	0.73 389

GCAP-BAT	0.78 394	0.38 94	2.37 217	0.98 492	0.60 422	0.77 423	0.22 116	1.13 497	0.51 104	0.80 443	0.90 465	0.81 419	0.25 134	0.77 237	0.88 388	0.10 108	1.94 535	0.09 73	0.50 507	0.17 166	1.35 497

CSP-Net	0.55 192	0.61 217	1.81 95	0.30 129	0.23 181	0.77 423	0.35 351	0.90 344	0.62 194	0.62 342	0.60 319	0.65 334	0.42 300	1.76 421	0.47 241	0.17 400	0.12 177	0.10 128	0.10 119	0.21 256	0.16 56

Consistency-Raft	0.92 452	1.21 415	3.50 501	0.98 492	0.63 434	0.77 423	0.54 444	1.02 439	1.01 490	0.62 342	1.03 487	0.65 334	1.04 498	0.81 255	1.36 453	0.45 512	0.47 362	0.51 521	0.59 525	0.65 515	0.47 277

GMM-Stereo	0.53 179	0.33 51	2.89 433	0.53 400	0.24 193	0.77 423	0.46 418	0.62 159	0.65 223	0.58 289	0.73 415	0.47 240	0.43 312	0.68 207	0.29 109	0.10 108	0.06 1	0.13 311	0.13 227	0.14 112	0.44 265

Nwc_Net	0.75 380	1.10 385	2.96 442	0.42 334	0.39 344	0.77 423	0.39 378	1.06 474	0.73 322	0.65 380	1.00 482	0.99 477	0.74 456	1.43 364	0.99 405	0.24 472	0.15 228	0.23 468	0.26 402	0.27 352	0.30 160

DANet	0.85 424	0.68 244	2.41 234	1.18 510	0.48 386	0.77 423	1.23 539	0.93 363	1.53 533	0.90 465	0.72 413	0.97 473	0.57 396	1.86 447	1.05 413	0.18 413	0.16 243	0.19 439	0.16 296	0.26 338	0.67 367
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
UDG	0.86 427	1.57 493	2.80 415	0.68 456	0.59 417	0.78 429	0.38 372	0.97 394	0.74 342	0.63 353	0.70 395	1.01 481	0.68 440	1.02 291	1.22 440	0.45 512	0.34 337	0.89 539	0.51 511	0.73 520	0.58 335

LALA_ROB	0.68 335	1.14 393	2.50 299	0.37 269	0.29 253	0.78 429	0.55 448	0.99 411	0.84 429	0.82 453	0.68 377	0.93 462	0.50 368	1.01 290	0.89 389	0.21 451	0.15 228	0.21 455	0.18 325	0.26 338	0.30 160

PWCDC_ROB	0.83 413	1.57 493	2.63 349	0.48 370	0.37 333	0.78 429	0.29 281	1.04 453	1.36 526	0.63 353	2.05 531	0.64 329	0.70 447	1.10 307	1.20 436	0.33 499	0.14 210	0.15 376	0.12 205	0.63 513	0.46 275

CBMV	0.86 427	1.00 360	2.82 421	0.35 237	0.21 138	0.78 429	0.78 499	1.05 461	0.87 445	0.90 465	0.74 418	0.87 446	1.89 539	1.67 407	1.38 457	0.19 430	0.20 285	0.21 455	0.19 343	0.28 365	0.84 423
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
CRE-IMP	0.46 115	0.31 26	2.40 229	0.53 400	0.17 59	0.79 433	0.68 486	0.54 106	0.66 231	0.47 165	0.43 165	0.44 210	0.26 146	0.43 85	0.33 158	0.12 245	0.07 9	0.12 250	0.09 82	0.17 166	0.23 111

MMNet	0.55 192	0.92 347	2.03 139	0.34 214	0.27 231	0.79 433	0.28 253	0.86 309	0.79 388	0.62 342	0.58 305	0.59 303	0.56 391	0.80 251	0.61 307	0.11 197	0.11 159	0.12 250	0.11 167	0.21 256	0.22 102

DSFCA	0.62 270	0.77 287	1.95 123	0.29 109	0.29 253	0.79 433	0.86 505	0.81 256	0.73 322	0.73 416	0.66 369	0.67 346	0.57 396	1.17 323	1.03 411	0.16 379	0.15 228	0.13 311	0.14 250	0.19 222	0.28 145

coex-ft	6.14 570	1.98 527	60.80 592	0.34 214	0.30 267	0.80 436	1.17 535	0.76 218	4.34 562	19.82 583	2.15 534	1.61 530	8.77 573	1.82 437	10.36 574	0.44 511	2.05 539	0.18 432	0.19 343	0.39 457	4.61 573

fast-acv-ft	0.67 328	1.24 425	3.26 474	0.39 306	0.30 267	0.80 436	0.48 424	0.74 211	0.76 357	0.60 319	0.78 437	0.76 400	0.60 415	0.70 212	0.78 368	0.16 379	0.15 228	0.18 432	0.17 314	0.38 448	0.24 120

Wz-Net-LNSev	0.66 322	1.30 437	2.81 419	0.35 237	0.37 333	0.80 436	0.48 424	0.91 351	0.87 445	0.63 353	0.70 395	0.80 415	0.59 407	0.67 202	0.68 333	0.15 360	0.14 210	0.12 250	0.12 205	0.24 296	0.38 212

DRN-Test	0.71 353	0.79 297	2.83 423	0.40 319	0.44 373	0.80 436	0.41 385	1.07 478	0.83 417	0.82 453	0.64 355	0.68 360	0.57 396	1.78 427	0.79 371	0.16 379	0.13 193	0.17 413	0.16 296	0.24 296	0.51 299

DualNet (step1)	0.76 385	0.69 253	2.69 385	0.28 90	0.23 181	0.81 440	0.33 333	0.99 411	0.86 439	0.64 364	0.63 342	0.67 346	0.49 363	1.18 325	0.52 264	0.65 522	1.21 464	0.86 535	0.56 519	0.25 318	0.72 385

test_sample9	1.07 486	0.69 253	2.69 385	0.28 90	0.23 181	0.81 440	0.33 333	0.99 411	0.86 439	0.64 364	0.63 342	0.67 346	0.49 363	2.02 469	2.70 525	0.65 522	4.33 572	0.86 535	0.56 519	0.25 318	0.72 385

test_sample8	1.23 502	0.69 253	2.69 385	0.28 90	0.23 181	0.81 440	0.33 333	1.01 431	0.75 348	1.23 513	0.63 342	2.53 543	1.31 510	2.02 469	2.70 525	0.65 522	4.33 572	0.86 535	0.56 519	0.25 318	0.72 385

GwcNet	0.76 385	1.09 380	3.68 513	0.38 289	0.45 376	0.81 440	0.45 412	0.91 351	0.89 454	0.63 353	0.77 432	0.82 424	0.51 372	1.64 403	0.85 384	0.17 400	0.16 243	0.15 376	0.15 274	0.33 406	0.34 187

SuperB	1.19 498	1.62 502	5.29 555	0.37 269	0.26 218	0.81 440	0.87 506	0.94 369	1.19 515	0.68 395	0.68 377	0.63 321	1.37 515	1.73 415	3.30 537	0.16 379	0.12 177	0.17 413	0.16 296	2.74 566	0.63 353

zh-sn7	0.99 473	2.20 545	3.83 522	0.40 319	0.31 277	0.82 445	0.63 472	1.02 439	0.94 470	0.81 447	1.13 496	0.84 432	0.93 489	2.49 511	1.87 487	0.17 400	0.17 256	0.16 396	0.16 296	0.37 440	0.64 358

iinet-f	0.62 270	1.18 408	2.55 319	0.33 189	0.25 202	0.82 445	0.34 341	0.87 318	0.69 283	0.56 265	0.64 355	0.73 388	0.67 438	0.80 251	0.81 377	0.14 329	0.13 193	0.11 195	0.10 119	0.44 482	0.26 132

Wz-Net-LNSev-Ref	0.65 303	1.15 399	2.40 229	0.33 189	0.30 267	0.83 447	0.40 383	0.94 369	0.82 410	0.67 389	0.76 428	0.68 360	0.58 404	1.13 316	1.25 444	0.14 329	0.08 45	0.10 128	0.08 51	0.18 191	0.28 145

CRFU-Net	0.58 215	0.42 118	1.90 113	0.49 383	0.27 231	0.83 447	0.35 351	0.94 369	0.54 132	0.65 380	0.60 319	0.78 406	1.34 511	1.00 288	0.51 262	0.17 400	0.14 210	0.17 413	0.10 119	0.19 222	0.20 88

DDUNet	0.90 447	1.63 505	2.77 410	0.77 466	0.69 448	0.83 447	0.44 408	0.90 344	0.70 294	0.68 395	0.76 428	0.92 457	0.54 384	1.14 318	1.35 451	0.61 520	0.37 341	0.96 541	0.52 513	0.77 526	0.67 367

RTSC	0.84 415	1.40 466	2.67 371	0.50 389	0.40 350	0.83 447	0.33 333	1.11 490	1.14 509	0.93 472	0.82 443	0.84 432	0.58 404	1.34 352	1.82 485	0.18 413	0.49 366	0.14 347	0.30 427	0.46 489	0.42 241

GANetREF_RVC	0.81 403	1.44 476	3.04 456	0.49 383	0.27 231	0.83 447	0.63 472	1.03 447	0.92 462	0.63 353	0.61 327	0.72 382	0.59 407	2.40 504	0.58 292	0.33 499	0.25 315	0.37 506	0.25 394	0.41 470	0.36 202
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
DISCO	0.61 250	0.63 226	1.98 130	0.46 363	0.34 307	0.84 452	0.35 351	0.88 326	0.81 404	0.61 329	0.64 355	1.06 493	0.53 382	1.11 312	0.83 382	0.13 292	0.10 130	0.11 195	0.10 119	0.26 338	0.37 203

APVNet	0.76 385	1.11 387	3.23 470	0.39 306	0.36 327	0.85 453	0.44 408	0.96 386	0.73 322	0.58 289	0.69 382	0.76 400	0.56 391	2.29 494	0.82 380	0.17 400	0.18 264	0.24 474	0.19 343	0.35 426	0.27 139

YMNet	0.66 322	0.98 357	2.12 163	0.42 334	0.41 356	0.86 454	0.43 399	0.92 358	0.76 357	0.75 426	0.81 440	0.83 429	0.46 339	0.87 263	1.07 417	0.19 430	0.22 297	0.20 449	0.17 314	0.42 473	0.39 220

YMNet_1	0.66 322	0.98 357	2.12 163	0.42 334	0.41 356	0.86 454	0.43 399	0.92 358	0.76 357	0.75 426	0.81 440	0.83 429	0.46 339	0.87 263	1.07 417	0.19 430	0.22 297	0.20 449	0.17 314	0.42 473	0.39 220

DDVS	0.67 328	0.46 152	1.74 84	2.40 557	0.35 315	0.86 454	0.98 516	0.72 206	0.52 116	0.53 234	0.57 298	0.89 453	0.37 243	1.22 330	0.57 286	0.15 360	0.14 210	0.14 347	0.12 205	0.19 222	0.42 241

HBP-ISP	0.82 407	1.57 493	3.28 476	0.50 389	0.27 231	0.86 454	0.54 444	1.09 483	0.78 375	0.81 447	0.70 395	0.68 360	1.00 495	2.02 469	0.47 241	0.24 472	0.24 306	0.29 492	0.25 394	0.28 365	0.52 306

PSM-AAD	0.67 328	0.29 8	2.41 234	0.37 269	0.23 181	0.86 454	1.15 531	0.62 159	0.66 231	0.64 364	0.71 408	0.67 346	2.90 552	0.65 196	0.32 145	0.10 108	0.08 45	0.17 413	0.15 274	0.14 112	0.34 187

LSM	3.40 560	1.42 472	5.81 559	9.98 576	30.74 588	0.86 454	1.14 529	0.99 411	1.26 517	1.40 526	2.18 535	0.93 462	0.85 475	1.76 421	1.03 411	0.22 457	0.35 338	0.24 474	0.29 417	0.40 463	6.21 575

NVStereoNet_ROB	1.45 520	1.62 502	3.59 509	1.09 501	0.70 450	0.86 454	0.67 484	1.19 508	1.51 532	1.20 507	4.05 562	1.61 530	1.94 540	2.97 542	2.07 497	0.67 526	0.69 405	0.55 522	0.70 532	0.57 506	0.67 367
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
CC-Net-ROB	0.95 463	1.57 493	2.93 438	0.90 480	0.39 344	0.87 461	0.44 408	1.12 493	0.83 417	0.59 308	0.69 382	0.64 329	0.50 368	2.73 530	0.93 393	0.97 540	0.40 351	0.87 538	0.29 417	0.61 512	0.66 363

FBW_ROB	0.94 460	1.23 424	2.35 214	0.46 363	0.32 290	0.87 461	0.46 418	1.15 500	0.97 484	0.83 456	0.78 437	1.01 481	0.64 426	3.65 555	1.65 471	0.27 486	0.24 306	0.40 509	0.26 402	0.32 402	0.88 434

WZ-Net	1.04 482	1.83 520	4.20 536	0.42 334	0.36 327	0.88 463	0.71 491	1.05 461	1.11 505	0.84 457	0.94 470	1.06 493	1.17 507	2.37 499	2.24 509	0.20 441	0.14 210	0.15 376	0.16 296	0.36 432	0.53 312

RYNet	0.77 392	0.91 342	2.36 215	0.37 269	0.41 356	0.88 463	0.44 408	0.99 411	0.88 449	0.65 380	0.54 263	0.92 457	0.61 418	2.70 527	1.23 441	0.15 360	0.14 210	0.17 413	0.14 250	0.27 352	0.55 324

MaskLacGwcNet_RVC	0.84 415	1.41 467	2.80 415	0.94 486	0.35 315	0.89 465	0.41 385	0.89 335	0.66 231	0.57 283	0.63 342	0.75 395	0.38 253	2.37 499	0.55 279	1.16 548	0.31 331	0.36 504	0.21 365	0.59 508	0.63 353

XQC	0.84 415	1.32 439	2.61 343	0.78 469	0.44 373	0.89 465	0.53 441	1.16 503	1.07 500	0.85 459	0.69 382	0.92 457	0.73 452	1.40 358	1.44 459	0.24 472	0.35 338	0.23 468	0.26 402	0.45 485	0.39 220

DispFullNet	1.69 535	2.25 549	5.23 553	1.53 529	8.78 569	0.89 465	0.37 362	1.03 447	0.98 485	1.37 522	1.00 482	1.13 504	1.97 541	1.51 377	0.98 403	0.55 518	0.32 332	1.19 548	0.64 529	1.16 539	0.88 434

Wz-Net-MNSev	0.74 369	1.42 472	2.75 405	0.38 289	0.33 297	0.90 468	0.61 469	0.98 402	0.94 470	0.77 432	0.75 425	0.75 395	0.66 436	1.39 356	0.76 362	0.17 400	0.13 193	0.14 347	0.14 250	0.28 365	0.48 284

HH	0.79 398	0.52 181	2.72 395	1.45 521	0.80 466	0.91 469	0.23 153	0.76 218	0.76 357	0.64 364	0.55 274	0.87 446	0.41 287	0.94 279	0.45 231	0.09 44	1.20 461	0.10 128	0.09 82	0.16 143	2.16 535

HanStereo	0.79 398	0.52 181	2.72 395	1.45 521	0.80 466	0.91 469	0.23 153	0.76 218	0.76 357	0.64 364	0.55 274	0.87 446	0.41 287	0.94 279	0.45 231	0.09 44	1.20 461	0.10 128	0.09 82	0.16 143	2.16 535

BUS	0.45 107	0.32 39	1.58 67	0.31 146	0.22 151	0.91 469	0.23 153	1.05 461	0.67 244	0.64 364	0.53 244	0.65 334	0.32 218	0.48 113	0.34 169	0.13 292	0.10 130	0.14 347	0.12 205	0.13 89	0.15 43

NINENet	0.54 188	0.40 108	2.19 179	0.55 409	0.26 218	0.91 469	0.23 153	1.05 461	0.77 370	0.54 240	0.57 298	0.65 334	0.32 218	1.22 330	0.34 169	0.16 379	0.13 193	0.16 396	0.11 167	0.16 143	0.14 34

TRStereo	0.89 443	1.02 365	2.91 436	4.59 570	0.31 277	0.93 473	0.23 153	1.93 547	0.66 231	0.37 109	0.54 263	0.48 248	0.40 275	0.67 202	0.29 109	0.13 292	0.37 341	0.11 195	0.48 503	0.13 89	1.21 480

MFMNet_re	1.01 476	1.73 513	3.04 456	0.85 476	0.76 459	0.93 473	0.81 502	1.02 439	1.10 503	1.05 486	1.06 492	0.84 432	0.96 492	0.93 278	0.97 397	0.68 527	0.61 390	0.63 527	0.60 527	0.77 526	0.80 411

NRIStereo	0.50 152	0.34 59	2.44 251	0.52 396	0.16 37	0.94 475	0.73 494	0.52 89	0.65 223	0.48 168	0.40 157	0.59 303	0.29 193	0.78 244	0.33 158	0.11 197	0.13 193	0.11 195	0.09 82	0.22 273	0.25 124

EDNetEfficient	1.29 506	0.78 293	4.27 539	0.65 443	1.03 497	0.94 475	1.38 545	0.87 318	1.75 541	2.33 552	1.32 510	1.04 489	2.21 546	1.59 396	4.07 553	0.16 379	0.19 270	0.15 376	0.27 411	0.38 448	0.40 227

LCNet	0.58 215	0.43 128	2.42 238	0.91 484	0.22 151	0.95 477	0.29 281	0.62 159	0.64 216	0.52 225	0.55 274	0.41 189	0.75 460	0.84 259	0.27 85	0.10 108	0.07 9	0.12 250	0.18 325	0.97 535	0.40 227

ADCRef	0.88 435	1.45 477	2.68 378	0.38 289	0.35 315	0.95 477	0.51 434	0.92 358	0.81 404	0.89 463	0.84 447	0.61 312	1.35 512	1.26 343	3.38 540	0.14 329	0.12 177	0.17 413	0.19 343	0.28 365	0.34 187

ADCS	1.14 495	2.02 533	3.36 482	0.43 346	0.37 333	0.96 479	0.81 502	1.12 493	1.17 514	1.25 515	0.98 478	1.08 496	0.92 487	1.41 362	4.97 560	0.23 465	0.21 294	0.22 460	0.23 381	0.40 463	0.67 367

Reg-Stereo(zero)	0.66 322	0.26 1	2.13 169	0.25 42	1.15 514	0.99 480	0.97 515	0.57 129	0.81 404	0.52 225	0.46 185	0.54 276	0.59 407	0.47 100	1.14 428	0.08 15	0.88 428	0.08 28	0.36 473	0.12 72	0.80 411

ADCMid	1.06 484	1.82 519	3.53 505	0.39 306	0.36 327	0.99 480	0.58 457	1.01 431	0.94 470	1.23 513	1.02 485	1.01 481	1.01 496	1.11 312	4.04 552	0.22 457	0.19 270	0.42 513	0.32 443	0.42 473	0.53 312

Wz-Net-TNSev	1.02 477	2.26 551	3.69 514	0.38 289	0.31 277	1.00 482	0.71 491	1.12 493	1.02 491	0.74 423	0.73 415	1.09 499	0.91 484	2.46 508	2.15 503	0.21 451	0.20 285	0.16 396	0.20 354	0.48 494	0.62 347

ACV-stereo	0.71 353	0.85 316	3.01 450	0.33 189	0.25 202	1.01 483	0.59 460	0.62 159	0.54 132	0.42 132	0.45 180	1.54 528	1.44 519	1.40 358	0.73 352	0.14 329	0.13 193	0.12 250	0.11 167	0.20 244	0.35 194

SPS-STEREO	1.22 500	1.65 507	3.41 494	0.66 448	0.69 448	1.01 483	0.68 486	1.10 486	0.96 478	1.40 526	1.25 503	1.46 525	1.08 501	2.05 472	2.24 509	0.66 525	0.61 390	0.58 523	0.57 523	0.66 516	1.65 517
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
z-mn7	0.90 447	2.01 531	3.02 452	0.37 269	0.29 253	1.02 485	0.48 424	0.97 394	1.33 523	0.71 412	1.36 513	0.85 438	0.62 420	2.15 484	1.50 462	0.15 360	0.13 193	0.14 347	0.13 227	0.34 413	0.53 312

w-ln-seven	0.86 427	1.50 485	3.03 455	0.38 289	0.35 315	1.02 485	0.48 424	1.06 474	1.13 507	0.92 468	0.86 455	0.86 445	0.60 415	1.67 407	1.89 488	0.15 360	0.14 210	0.16 396	0.15 274	0.35 426	0.57 331

otaku	1.15 496	2.10 539	3.51 502	0.98 492	0.74 454	1.02 485	0.59 460	1.03 447	0.89 454	0.70 403	1.60 520	0.98 474	0.65 429	1.63 400	1.80 484	0.99 542	0.46 359	0.73 532	0.40 483	1.30 546	0.88 434

PVD	1.05 483	1.21 415	2.36 215	0.84 475	0.91 479	1.04 488	0.64 474	1.32 520	1.68 538	1.43 528	1.41 516	1.14 506	1.15 505	1.49 375	1.77 481	0.27 486	0.65 398	0.28 484	0.35 464	0.40 463	0.73 389

SGM-Forest	1.84 537	7.91 575	10.36 569	0.42 334	0.33 297	1.04 488	1.29 541	1.01 431	0.88 449	1.19 502	2.30 539	1.03 485	1.79 536	2.60 519	2.81 530	0.22 457	0.21 294	0.21 455	0.19 343	0.25 318	0.79 408
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
ccnet	0.77 392	0.61 217	2.01 135	0.40 319	0.46 383	1.05 490	0.59 460	1.02 439	0.74 342	0.90 465	0.97 475	0.82 424	0.89 482	1.68 411	1.16 432	0.32 497	0.26 318	0.32 497	0.28 413	0.35 426	0.47 277

stereogan	0.74 369	0.68 244	2.82 421	0.40 319	0.40 350	1.05 490	0.42 392	0.99 411	0.96 478	0.78 440	0.86 455	1.15 508	0.73 452	1.57 388	0.56 283	0.20 441	0.19 270	0.20 449	0.16 296	0.37 440	0.34 187

ADCP+	1.03 481	1.68 510	3.83 522	0.35 237	0.39 344	1.05 490	0.79 501	0.94 369	0.86 439	0.69 399	0.68 377	0.85 438	1.53 528	1.02 291	4.56 557	0.13 292	0.12 177	0.16 396	0.15 274	0.28 365	0.44 265

Ntro	1.11 492	2.10 539	3.52 504	0.97 491	0.87 475	1.06 493	0.54 444	1.02 439	0.93 468	0.63 353	0.76 428	0.93 462	0.67 438	1.76 421	1.71 472	1.03 543	0.46 359	0.76 533	0.41 488	1.29 544	0.86 430

CSAN	1.38 514	1.74 516	4.12 532	0.53 400	0.38 342	1.06 493	1.15 531	1.29 516	1.12 506	1.19 502	1.90 528	1.04 489	1.44 519	5.92 566	2.82 531	0.26 482	0.22 297	0.24 474	0.25 394	0.35 426	0.54 317

RainbowNet	1.27 504	2.22 547	3.58 508	1.14 508	0.92 480	1.08 495	0.76 496	1.19 508	1.15 511	0.77 432	0.97 475	1.08 496	0.83 471	1.64 403	1.72 474	1.20 550	1.30 481	1.01 544	0.58 524	1.23 541	0.97 455

DPSNet	1.02 477	0.72 265	2.84 425	0.60 425	0.39 344	1.08 495	0.75 495	1.41 526	1.14 509	0.74 423	0.69 382	1.05 492	1.67 530	2.09 480	2.22 508	0.27 486	0.61 390	0.20 449	0.50 507	0.48 494	1.03 463

MeshStereo	1.29 506	1.34 447	3.04 456	0.35 237	0.28 245	1.10 497	0.69 488	1.42 527	1.07 500	2.71 559	2.43 541	2.95 545	1.50 525	2.92 540	2.03 493	0.23 465	0.22 297	0.22 460	0.19 343	0.50 497	0.69 378
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
NaN_ROB	1.25 503	1.46 479	3.84 524	0.54 407	0.56 407	1.12 498	0.99 517	1.05 461	1.03 493	1.10 491	0.87 457	0.77 402	1.07 500	5.85 565	2.98 533	0.16 379	0.23 304	0.16 396	0.24 385	0.28 365	0.66 363

FCDSN-DC	1.45 520	1.12 389	3.30 479	0.48 370	0.41 356	1.13 499	0.60 464	1.17 506	1.28 519	2.25 549	2.85 551	3.65 552	3.34 558	2.58 517	2.44 515	0.31 496	0.26 318	0.31 494	0.30 427	0.37 440	0.78 405
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
EGLCR-Stereo	0.90 447	0.31 26	1.90 113	1.60 531	0.95 484	1.14 500	0.42 392	0.85 298	0.43 55	1.74 538	0.21 22	0.27 106	0.17 27	1.56 383	0.30 116	0.10 108	2.60 560	0.10 128	0.09 82	0.10 48	3.10 559

ACVNet-4b	2.00 541	2.19 543	4.85 550	1.09 501	0.86 472	1.15 501	0.53 441	1.11 490	1.15 511	0.65 380	1.09 493	1.97 535	0.69 445	2.31 495	9.78 573	5.73 573	0.42 353	1.03 545	0.55 517	1.89 557	0.92 442

MFN_U_SF_RVC	1.57 530	2.56 565	3.30 479	0.66 448	0.41 356	1.15 501	0.51 434	1.27 513	1.35 525	1.61 536	1.20 500	1.43 523	0.97 493	1.80 432	2.10 498	1.88 563	1.79 525	1.97 566	2.14 567	1.61 554	1.76 522

AnyNet_C32	1.08 490	1.76 517	3.01 450	0.50 389	0.54 403	1.17 503	1.16 533	0.97 394	0.95 476	1.11 493	0.98 478	0.87 446	0.93 489	1.57 388	4.11 554	0.22 457	0.20 285	0.25 479	0.25 394	0.40 463	0.68 372

PDISCO_ROB	0.84 415	1.46 479	2.84 425	0.65 443	0.59 417	1.17 503	0.48 424	1.19 508	1.08 502	0.67 389	0.72 413	1.00 480	0.61 418	1.24 335	1.05 413	0.38 504	0.18 264	0.28 484	0.24 385	0.58 507	0.44 265

ACVNet_1	1.47 522	2.27 552	4.92 551	1.11 504	0.89 476	1.19 505	0.66 479	1.28 514	1.19 515	0.98 475	0.97 475	3.06 548	1.48 524	2.37 499	1.82 485	1.08 545	0.49 366	1.03 545	0.48 503	1.20 540	0.95 450

WCMA_ROB	1.29 506	1.21 415	3.13 464	0.65 443	0.36 327	1.20 506	0.78 499	1.00 421	0.98 485	1.78 539	2.62 546	3.08 549	2.01 542	1.86 447	2.35 513	0.38 504	0.38 345	0.32 497	0.32 443	0.31 393	1.06 466

AIO-Stereo-zeroshot	0.82 407	0.78 293	3.67 512	0.35 237	0.81 468	1.25 507	0.88 508	1.13 497	0.58 161	0.84 457	0.52 237	1.24 511	0.64 426	0.77 237	0.70 338	0.10 108	0.53 375	0.11 195	0.45 494	0.29 375	0.81 418

UGAM-zero	0.97 469	0.44 141	2.48 288	0.33 189	0.86 472	1.26 508	0.76 496	1.05 461	0.52 116	0.93 472	0.45 180	1.32 517	0.81 467	2.08 477	0.49 255	0.10 108	0.52 373	0.09 73	0.47 500	0.11 61	4.43 570

iRaft-Stereo_20w	1.50 523	0.42 118	4.81 549	2.24 555	2.09 553	1.36 509	1.27 540	1.38 524	0.94 470	2.07 541	0.42 162	0.85 438	0.69 445	0.87 263	1.37 455	0.10 108	4.04 570	0.09 73	0.40 483	0.17 166	4.53 571

ADCPNet	1.07 486	1.37 461	4.54 548	0.38 289	0.68 446	1.36 509	0.64 474	0.93 363	0.83 417	0.79 441	0.82 443	1.08 496	1.18 508	1.30 348	2.68 524	0.21 451	0.69 405	0.21 455	0.95 550	0.30 384	0.54 317

AIO-Stereo-zeroshot1	0.94 460	0.84 311	3.40 492	1.46 523	0.78 464	1.37 511	0.70 490	1.11 490	0.68 271	0.80 443	1.29 505	1.09 499	0.59 407	1.16 320	1.01 410	0.14 329	0.53 375	0.11 195	0.46 498	0.31 393	0.86 430

ACVNet_2	1.54 528	2.20 545	4.42 545	1.10 503	0.93 483	1.37 511	0.87 506	1.53 531	1.71 540	1.22 511	1.72 523	2.12 538	1.06 499	2.58 517	1.93 489	0.94 537	0.54 378	1.00 543	0.56 519	2.11 561	0.96 452

IMH-64-1	1.50 523	1.98 527	2.69 385	1.39 519	1.12 511	1.39 513	1.19 536	1.80 540	1.47 530	1.19 502	2.20 536	1.53 526	1.51 526	2.12 482	1.98 490	1.34 553	0.68 402	1.28 551	0.70 532	1.37 548	1.12 469

IMH-64	1.50 523	1.98 527	2.69 385	1.39 519	1.12 511	1.39 513	1.19 536	1.80 540	1.47 530	1.19 502	2.20 536	1.53 526	1.51 526	2.12 482	1.98 490	1.34 553	0.68 402	1.28 551	0.70 532	1.37 548	1.12 469

MIPNet	0.88 435	1.07 376	2.85 428	0.61 431	0.18 77	1.46 515	1.37 543	1.65 536	0.78 375	1.93 540	0.85 450	0.75 395	1.66 529	0.87 263	0.34 169	0.10 108	0.08 45	0.11 195	0.32 443	0.27 352	0.26 132

MFN_U_SF_DS_RVC	1.08 490	2.01 531	2.56 323	0.49 383	0.40 350	1.49 516	0.96 514	1.02 439	0.95 476	0.85 459	0.94 470	1.06 493	0.59 407	2.92 540	1.15 430	0.43 510	0.74 414	0.32 497	0.55 517	0.74 521	1.35 497

ADCL	1.07 486	1.22 420	2.80 415	0.40 319	0.33 297	1.50 517	1.87 555	0.97 394	1.04 496	1.26 516	1.28 504	0.99 477	1.41 518	1.36 354	3.51 543	0.17 400	0.14 210	0.22 460	0.21 365	0.32 402	0.43 249

ELAS_RVC	1.51 526	0.88 327	3.36 482	0.63 436	0.56 407	1.53 518	2.73 560	1.53 531	1.76 542	2.26 550	2.21 538	2.10 537	3.07 554	2.08 477	2.52 517	0.42 507	0.42 353	0.42 513	0.37 475	0.51 499	0.84 423
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
Dean	1.92 539	2.31 555	5.03 552	1.31 511	1.08 504	1.55 519	0.99 517	1.98 550	2.33 551	1.51 533	4.15 563	4.23 558	1.39 517	2.31 495	2.10 498	1.18 549	0.69 405	1.18 547	0.75 540	1.30 546	1.07 467

AnyNet_C01	1.20 499	1.89 523	4.25 538	0.55 409	0.54 403	1.57 520	1.39 546	1.10 486	1.13 507	1.19 502	1.34 512	1.15 508	1.11 503	1.73 415	2.89 532	0.26 482	0.24 306	0.28 484	0.24 385	0.50 497	0.68 372

MADNet+	1.44 518	2.19 543	6.00 560	0.89 478	0.70 450	1.58 521	1.11 526	1.56 534	1.30 522	0.89 463	1.03 487	1.25 512	1.12 504	3.29 547	2.80 529	0.48 515	0.57 385	0.39 508	0.36 473	0.63 513	0.69 378

RTS	1.29 506	1.59 497	6.48 563	0.63 436	0.57 412	1.59 522	0.90 511	1.15 500	1.44 528	1.20 507	1.31 508	1.10 501	0.87 480	2.67 524	2.27 511	0.21 451	0.38 345	0.19 439	0.20 354	0.46 489	0.68 372

RTSA	1.29 506	1.59 497	6.48 563	0.63 436	0.57 412	1.59 522	0.90 511	1.15 500	1.44 528	1.20 507	1.31 508	1.10 501	0.87 480	2.67 524	2.27 511	0.21 451	0.38 345	0.19 439	0.20 354	0.46 489	0.68 372

riskmin	0.96 466	0.32 39	2.07 148	1.72 539	1.61 540	1.62 524	0.57 455	1.45 528	0.55 141	0.73 416	0.89 462	0.92 457	0.45 329	1.16 320	0.60 300	0.11 197	1.30 481	0.12 250	1.38 560	0.14 112	1.51 508

IPLG	0.74 369	1.09 380	2.87 431	0.36 256	0.21 138	1.63 525	0.60 464	1.39 525	0.63 206	1.39 524	0.51 228	0.40 183	0.86 477	1.40 358	0.37 186	0.09 44	0.07 9	0.14 347	0.12 205	0.34 413	0.23 111

IMH	2.14 545	2.46 560	3.60 511	1.70 537	1.13 513	1.65 526	0.93 513	2.13 551	1.93 547	1.37 522	2.64 548	2.19 539	1.82 537	5.77 564	2.18 505	5.70 572	1.05 447	1.31 553	0.72 537	1.39 550	1.13 471

SAMSARA	1.11 492	1.35 451	2.60 338	1.34 514	0.77 461	1.67 527	1.41 549	1.47 529	0.99 488	1.54 534	0.89 462	1.44 524	0.90 483	1.88 453	1.71 472	0.25 478	0.55 381	0.22 460	0.34 462	0.39 457	0.50 292

LVE	2.10 543	2.61 566	4.30 543	1.79 542	1.81 545	1.68 528	1.04 524	2.35 553	2.78 557	1.27 517	2.87 552	4.21 557	1.46 521	2.83 537	2.02 492	2.87 568	0.92 431	1.19 548	1.47 562	1.29 544	1.18 473

SANet	1.35 512	1.80 518	4.39 544	0.41 330	0.29 253	1.72 529	0.89 510	1.17 506	2.47 552	1.22 511	1.82 525	1.72 532	1.70 532	2.57 515	3.30 537	0.18 413	0.16 243	0.16 396	0.15 274	0.34 413	0.62 347

WAO-7	1.58 531	2.04 536	3.25 473	0.94 486	0.75 456	1.75 530	1.13 528	1.87 543	1.97 548	1.46 531	2.53 543	1.98 536	1.75 533	3.13 544	2.48 516	0.69 528	0.67 400	0.94 540	0.74 539	0.80 529	0.77 399

notaker	2.77 551	2.35 557	4.02 529	2.61 562	1.44 528	1.77 531	1.14 529	2.77 557	1.81 545	2.30 551	11.41 574	3.95 553	4.70 563	3.24 546	3.01 534	1.58 559	0.88 428	1.71 564	1.08 555	2.10 560	1.44 505

PAM_32	0.95 463	0.43 128	2.68 378	0.64 440	1.10 510	1.78 532	1.16 533	1.12 493	0.96 478	1.07 489	0.90 465	1.38 520	0.76 463	0.78 244	1.11 424	0.10 108	1.29 478	0.10 128	0.50 507	0.16 143	0.98 457

PAM	0.91 450	0.43 128	2.67 371	0.77 466	0.89 476	1.81 533	1.22 538	1.13 497	0.78 375	1.16 499	0.91 467	1.39 521	0.68 440	0.76 235	1.06 416	0.10 108	0.98 436	0.10 128	0.50 507	0.14 112	0.66 363

PWCK	1.62 533	2.32 556	4.27 539	1.11 504	0.56 407	1.81 533	1.84 553	1.55 533	1.54 534	1.45 529	1.81 524	1.82 533	1.38 516	3.34 548	2.14 502	1.09 546	0.57 385	0.98 542	0.59 525	1.50 552	0.79 408

LRCNet_RVC	13.78 580	19.34 581	13.01 574	19.47 582	12.67 575	1.85 535	0.42 392	12.28 578	1.10 503	15.76 579	18.69 583	12.52 580	8.65 572	12.22 576	9.64 571	22.29 585	8.38 580	25.92 587	24.06 587	19.72 585	17.59 585

NCC-stereo	0.88 435	1.22 420	2.97 443	0.60 425	0.45 376	1.88 536	0.48 424	1.04 453	0.75 348	0.70 403	0.85 450	0.93 462	0.84 472	1.81 434	1.51 464	0.28 489	0.19 270	0.23 468	0.31 434	0.27 352	0.35 194

Abc-Net	0.88 435	1.22 420	2.97 443	0.60 425	0.45 376	1.88 536	0.48 424	1.04 453	0.75 348	0.70 403	0.85 450	0.93 462	0.84 472	1.81 434	1.51 464	0.28 489	0.19 270	0.23 468	0.31 434	0.27 352	0.35 194
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
EAI-Stereo	1.16 497	0.29 8	1.94 122	0.55 409	0.97 488	1.96 538	7.94 573	1.34 521	1.03 493	1.01 482	1.48 517	0.51 259	0.66 436	0.65 196	1.42 458	0.09 44	0.23 304	0.09 73	0.53 514	0.13 89	0.49 290

FC-DCNN	1.60 532	0.85 316	3.44 498	0.46 363	0.39 344	1.96 538	0.66 479	1.72 539	1.70 539	2.75 560	2.91 554	4.20 555	3.15 555	2.72 528	2.66 523	0.30 494	0.26 318	0.31 494	0.30 427	0.33 406	0.91 438

KSHMR	4.19 564	2.37 558	6.24 561	1.73 540	1.48 533	1.97 540	1.29 541	3.18 561	17.06 582	2.15 545	15.74 577	9.09 572	1.75 533	8.33 570	2.37 514	1.55 558	1.29 478	1.70 563	1.23 558	1.75 555	1.60 513

SDNR	2.06 542	2.93 568	2.94 440	1.55 530	5.13 567	1.98 541	0.24 179	1.95 549	2.62 554	0.92 468	2.71 549	5.76 565	0.68 440	3.61 554	3.84 548	0.33 499	0.38 345	0.22 460	0.17 314	1.13 537	2.04 529

G-Net	1.02 477	0.70 256	3.23 470	0.60 425	0.66 442	2.00 542	0.71 491	0.78 232	0.70 294	1.14 496	2.53 543	1.29 515	1.01 496	1.47 372	1.74 476	0.25 478	0.24 306	0.24 474	0.26 402	0.37 440	0.40 227

MSMD_ROB	1.41 516	1.03 369	2.75 405	0.41 330	0.32 290	2.00 542	0.61 469	0.96 386	1.43 527	2.97 562	2.63 547	4.76 561	2.04 543	2.44 507	1.78 482	0.30 494	0.26 318	0.32 497	0.32 443	0.32 402	0.63 353

FC-DCNN v2	1.65 534	0.85 316	3.39 487	0.46 363	0.39 344	2.02 544	0.66 479	1.94 548	1.84 546	2.81 561	2.99 555	4.39 559	3.25 556	2.81 536	2.75 528	0.29 493	0.26 318	0.31 494	0.30 427	0.33 406	0.91 438

IGEV-RUCA	2.30 546	0.38 94	1.36 42	0.41 330	1.90 548	2.03 545	1.86 554	1.37 523	1.78 543	3.73 566	3.72 560	5.06 562	8.09 571	2.15 484	1.63 470	0.26 482	0.77 415	2.71 569	1.91 565	2.43 564	2.42 549

ktn	4.44 565	2.47 561	3.70 515	1.82 544	1.49 534	2.11 546	1.40 547	2.30 552	12.56 573	11.36 575	16.25 578	11.30 576	3.77 560	4.41 561	3.47 542	1.86 562	0.99 438	1.74 565	1.21 557	3.28 567	1.39 501

MSC_U_SF_DS_RVC	1.40 515	2.04 536	3.02 452	0.58 423	0.41 356	2.15 547	1.00 521	1.31 519	1.29 520	1.05 486	1.10 494	1.29 515	0.91 484	3.07 543	1.34 449	1.65 560	0.84 426	0.68 530	0.88 547	1.55 553	1.91 523

WAO-6	1.69 535	1.87 522	3.21 469	1.15 509	1.01 494	2.29 548	1.06 525	1.85 542	2.84 558	1.30 521	2.59 545	2.19 539	1.67 530	2.62 520	2.52 517	0.96 539	0.68 402	1.19 548	0.84 544	1.13 537	0.95 450

HanzoNet	7.85 571	3.30 569	5.75 558	7.47 573	3.97 564	2.34 549	1.37 543	3.47 565	4.02 561	13.30 577	10.49 570	10.86 574	16.67 580	8.50 571	10.51 575	10.80 580	9.84 582	5.83 576	13.69 580	7.24 576	7.51 576

UNDER WATER	2.84 552	2.25 549	5.25 554	1.84 545	1.45 529	2.36 550	1.44 550	3.23 562	6.51 567	2.61 556	2.73 550	5.69 564	5.64 566	3.14 545	4.18 555	1.48 556	0.81 422	1.60 562	1.07 554	1.91 558	1.67 518

LE_ROB	4.55 566	2.43 559	9.94 567	2.79 564	4.03 565	2.40 551	3.54 562	2.72 555	11.04 571	11.64 576	4.69 566	5.25 563	10.74 574	4.52 562	9.73 572	0.82 534	0.70 408	1.34 554	0.97 551	0.74 521	0.94 447

Anonymous_2	1.36 513	0.49 162	2.03 139	1.71 538	1.58 537	2.49 552	0.58 457	1.59 535	2.31 550	0.77 432	0.88 460	1.03 485	0.58 404	1.20 329	0.66 327	0.32 497	1.38 490	1.42 557	3.87 573	0.78 528	1.56 510

DGSMNet	2.93 555	0.77 287	3.44 498	3.58 569	4.25 566	2.53 553	6.86 572	1.03 447	0.88 449	0.58 289	1.85 526	0.79 408	0.62 420	1.63 400	1.46 460	4.62 571	4.98 574	5.15 575	4.71 574	4.52 572	4.37 569

SGM_RVC	2.11 544	1.07 376	2.87 431	0.98 492	0.92 480	2.72 554	1.88 556	1.91 546	12.27 572	2.09 542	1.99 530	2.47 542	2.24 547	2.87 539	2.03 493	0.54 516	0.47 362	0.42 513	0.47 500	0.74 521	1.22 482
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
ELAS	1.52 527	0.92 347	2.91 436	0.62 433	0.57 412	3.13 555	2.21 557	1.67 537	1.58 536	2.42 553	2.43 541	1.87 534	2.49 549	1.85 445	2.70 525	0.42 507	0.43 356	0.41 511	0.40 483	0.51 499	0.85 427
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
MSAF-DinoV2	3.17 558	2.52 562	10.79 570	3.57 568	0.30 267	3.28 556	0.81 502	2.81 558	1.80 544	0.81 447	0.87 457	1.59 529	1.15 505	26.18 588	2.61 522	0.18 413	0.13 193	0.19 439	1.61 564	0.94 532	1.22 482

UNDER WATER-64	2.59 548	2.28 553	5.63 557	1.85 546	1.45 529	3.28 556	1.60 551	2.62 554	5.57 564	2.09 542	2.12 532	4.10 554	4.21 562	2.74 531	3.64 546	1.49 557	0.86 427	1.58 561	1.09 556	1.91 558	1.62 515

MADNet++	2.94 556	2.17 542	3.27 475	2.55 561	2.28 556	3.29 558	3.37 561	2.76 556	2.67 556	3.10 563	3.20 557	2.78 544	3.25 556	4.11 558	4.68 559	2.72 567	2.27 554	3.03 572	2.43 569	2.34 563	2.59 551

FINET	1.92 539	1.96 525	4.49 547	1.62 532	1.39 526	3.51 559	4.39 566	2.89 559	2.58 553	1.39 524	1.98 529	1.35 518	2.12 545	1.64 403	2.12 500	0.84 535	1.03 446	0.18 432	0.29 417	0.54 504	2.12 533

TorneroNet-64	2.74 550	2.23 548	4.18 535	1.48 525	1.20 516	3.88 560	1.01 523	3.48 567	6.61 568	2.62 557	4.55 565	4.20 555	3.84 561	3.39 551	3.40 541	1.23 551	0.66 399	1.39 556	0.80 541	3.42 568	1.27 489

MDST_ROB	1.28 505	0.53 185	3.84 524	0.55 409	0.45 376	4.06 561	0.60 464	1.36 522	0.89 454	2.18 546	1.17 497	0.98 474	0.72 449	4.28 559	2.12 500	0.20 441	0.16 243	0.19 439	0.17 314	0.20 244	0.84 423

WAO-8	2.91 553	2.55 563	3.77 516	1.93 550	1.04 498	4.08 562	0.99 517	3.25 563	6.09 565	2.20 547	3.34 558	3.33 550	2.64 550	11.73 573	2.52 517	2.12 564	1.92 530	1.55 559	0.93 548	1.27 542	0.96 452

Venus	2.91 553	2.55 563	3.77 516	1.93 550	1.04 498	4.08 562	0.99 517	3.25 563	6.09 565	2.20 547	3.34 558	3.33 550	2.64 550	11.73 573	2.52 517	2.12 564	1.92 530	1.55 559	0.93 548	1.27 542	0.96 452

SGM+DAISY	2.67 549	2.14 541	4.28 541	1.92 549	2.11 554	4.36 564	5.22 569	3.17 560	3.00 559	3.24 565	3.81 561	3.03 547	3.61 559	2.53 512	3.79 547	1.15 547	1.29 478	0.66 528	0.71 536	0.95 533	2.44 550

JetBlue	1.89 538	2.09 538	4.16 534	0.74 461	1.23 518	4.52 565	3.86 565	1.68 538	1.26 517	1.28 518	1.54 519	2.36 541	1.86 538	3.35 549	3.37 539	0.54 516	0.49 366	0.48 519	0.49 505	1.39 550	1.21 480

MANE	3.51 562	2.03 535	3.88 526	1.89 548	2.01 551	5.98 566	4.72 567	5.87 571	7.13 569	3.80 567	5.10 567	6.11 567	5.34 565	4.39 560	5.05 561	1.07 544	1.28 476	0.50 520	0.85 545	0.76 524	2.36 548

SGM-ForestM	3.67 563	2.70 567	5.34 556	1.65 535	1.72 542	6.02 567	5.08 568	4.10 568	3.47 560	4.59 568	4.21 564	9.81 573	5.79 567	6.44 567	6.97 568	0.88 536	1.09 451	0.33 501	0.45 494	0.68 517	2.10 532

TCMNet-wrong-test	5.56 568	6.73 573	6.40 562	13.05 580	11.91 574	7.29 568	5.47 570	7.17 574	1.58 536	2.68 558	3.15 556	8.30 571	5.87 568	4.80 563	6.10 565	3.08 569	0.98 436	2.37 568	1.99 566	6.69 575	5.63 574

JetRed	3.37 559	4.96 570	10.08 568	1.48 525	1.73 543	7.63 569	5.47 570	3.47 565	2.20 549	2.42 553	2.40 540	2.98 546	2.35 548	3.52 553	6.60 566	1.33 552	1.90 529	1.38 555	1.23 558	2.30 562	2.02 528

DPSMNet_ROB	9.58 575	5.96 572	13.98 577	8.88 574	11.87 573	8.54 570	24.08 581	6.48 573	13.67 577	5.35 570	11.53 576	6.31 569	11.04 575	7.69 569	14.09 578	7.61 579	8.23 577	5.03 574	7.75 578	5.24 574	8.36 578

DGTPSM_ROB	8.97 574	5.94 571	13.01 574	5.95 572	11.34 572	8.54 570	24.06 580	6.47 572	13.52 574	5.19 569	11.52 575	6.18 568	11.04 575	7.02 568	13.92 577	4.47 570	7.66 575	3.90 573	7.43 577	4.34 571	7.98 577

tt	4.94 567	0.32 39	4.22 537	2.29 556	1.58 537	10.19 572	16.94 578	9.44 576	5.03 563	1.69 537	1.33 511	4.68 560	5.02 564	3.38 550	5.91 564	6.15 574	9.47 581	2.80 570	3.16 571	3.54 569	1.58 511

MultiAttention	2.45 547	0.55 195	2.24 192	1.79 542	2.54 560	11.19 573	2.28 558	1.28 514	0.84 429	0.63 353	1.17 497	1.13 504	0.57 396	15.98 581	1.78 482	0.20 441	0.09 99	0.43 516	1.60 563	0.95 533	1.69 519

HaxPig	19.88 581	22.39 587	22.30 581	17.98 581	17.98 579	12.06 574	12.06 575	16.25 583	15.97 581	21.05 585	21.41 585	18.85 584	18.35 581	20.07 586	19.64 584	23.57 589	23.19 588	24.07 586	23.71 586	22.95 586	23.72 588

TorneroNet	5.60 569	2.30 554	3.98 527	1.49 527	1.26 521	14.47 575	1.11 526	4.85 569	20.66 587	10.12 572	16.30 579	11.78 577	7.35 569	3.41 552	4.38 556	1.36 555	0.70 408	1.46 558	0.87 546	2.73 565	1.33 494

USTest	8.06 572	7.11 574	8.76 566	9.20 575	9.03 570	15.20 576	23.57 579	10.01 577	9.45 570	5.97 571	6.79 568	7.77 570	7.51 570	8.75 572	11.06 576	2.24 566	3.58 566	2.87 571	3.21 572	4.93 573	4.21 568

xyz-stereo	3.06 557	0.44 141	30.74 590	0.24 30	0.12 4	15.34 577	0.24 179	0.56 122	0.49 87	0.62 342	7.90 569	0.64 329	0.49 363	1.44 368	1.05 413	0.09 44	0.07 9	0.34 502	0.08 51	0.13 89	0.19 79

MEDIAN_ROB	23.95 584	26.96 592	26.29 587	22.14 583	22.09 581	16.18 578	14.23 576	20.47 584	20.09 583	25.43 590	25.22 591	22.96 585	22.54 586	24.33 587	23.18 588	28.15 591	27.16 592	28.60 588	27.73 588	27.59 587	27.58 589

xxxxx1	29.05 591	20.74 583	14.05 578	50.10 590	40.25 590	19.01 579	26.60 582	21.83 586	20.22 584	16.52 580	17.56 580	18.33 581	21.41 583	16.11 582	20.77 585	23.48 586	26.77 589	66.36 591	78.56 591	30.19 588	32.23 591

tt_ll	29.05 591	20.74 583	14.05 578	50.10 590	40.25 590	19.01 579	26.60 582	21.83 586	20.22 584	16.52 580	17.56 580	18.33 581	21.41 583	16.11 582	20.77 585	23.48 586	26.77 589	66.36 591	78.56 591	30.19 588	32.23 591

ff	29.05 591	20.74 583	14.05 578	50.10 590	40.25 590	19.01 579	26.60 582	21.83 586	20.22 584	16.52 580	17.56 580	18.33 581	21.41 583	16.11 582	20.77 585	23.48 586	26.77 589	66.36 591	78.56 591	30.19 588	32.23 591

Anonymous_1	22.76 582	11.11 576	11.93 571	12.73 577	26.05 587	19.39 582	27.77 585	14.18 579	13.64 576	14.92 578	10.66 571	11.26 575	11.24 577	12.48 577	14.45 579	37.82 593	7.87 576	34.92 590	63.61 590	87.51 593	11.75 581

AVERAGE_ROB	26.91 590	30.28 593	29.18 589	25.78 584	25.30 583	19.49 583	15.38 577	23.70 589	23.02 588	28.38 592	27.78 592	26.23 591	25.76 592	26.95 593	25.55 589	31.27 592	30.02 593	31.76 589	30.80 589	30.88 591	30.77 590

U	3.41 561	0.37 84	1.27 33	0.27 74	13.75 578	19.65 584	0.15 23	0.43 33	0.33 6	0.18 4	0.19 11	0.27 106	0.15 17	0.23 2	0.19 5	0.10 108	0.06 1	17.75 584	12.73 579	0.11 61	0.10 7

DPSM_ROB	12.32 576	11.13 577	12.31 572	12.90 578	12.80 576	19.81 585	28.13 586	14.50 580	14.31 579	10.62 573	11.34 572	12.03 578	11.89 578	13.08 578	15.22 580	7.09 576	8.31 578	6.47 578	7.32 575	8.69 577	8.43 579

DPSM	12.32 576	11.13 577	12.31 572	12.90 578	12.80 576	19.81 585	28.13 586	14.50 580	14.31 579	10.62 573	11.34 572	12.03 578	11.89 578	13.08 578	15.22 580	7.09 576	8.31 578	6.47 578	7.32 575	8.69 577	8.43 579

BEATNet-Init1	12.32 576	12.82 579	28.66 588	3.22 566	3.71 563	21.59 587	11.42 574	14.54 582	13.73 578	20.24 584	20.16 584	26.14 590	19.85 582	19.08 585	15.33 582	1.81 561	1.93 534	2.05 567	2.48 570	4.25 570	3.41 563

DPSimNet_ROB	24.35 585	23.81 591	31.38 591	25.93 585	22.83 582	31.30 588	34.38 588	20.78 585	28.92 591	27.39 591	22.99 590	28.29 592	35.76 593	15.47 580	17.82 583	24.28 590	17.90 587	22.23 585	14.12 581	19.38 584	22.12 587

CasAABBNet	24.76 586	22.38 586	24.44 583	26.05 586	25.75 584	39.79 589	56.76 592	29.10 590	28.88 590	21.22 586	22.69 587	24.21 586	23.99 590	26.23 589	30.62 591	14.22 581	16.71 584	13.03 580	14.75 583	17.49 580	16.97 583

FlowAnything	24.80 587	22.39 587	24.71 584	26.07 587	25.75 584	39.80 590	56.70 590	29.12 591	28.95 592	21.38 589	22.83 589	24.22 587	23.96 588	26.24 590	30.65 592	14.23 582	16.78 585	13.04 581	14.84 585	17.49 580	16.93 582

Selective-RAFT-Error	24.83 588	22.44 589	24.80 585	26.10 588	25.82 586	39.85 591	56.72 591	29.21 593	29.03 593	21.29 588	22.80 588	24.25 588	24.07 591	26.28 591	30.60 590	14.24 583	16.85 586	13.04 581	14.75 583	17.53 582	17.02 584

LSM0	26.57 589	22.53 590	25.76 586	30.62 589	52.30 593	39.86 592	56.49 589	29.18 592	28.76 589	21.26 587	22.46 586	24.42 589	23.97 589	26.42 592	30.66 593	14.29 584	16.56 583	13.06 583	14.65 582	17.62 583	20.52 586

PML	22.99 583	17.34 580	8.24 565	5.48 571	9.84 571	50.35 593	102.65 593	5.84 570	13.52 574	37.08 593	104.84 593	30.61 593	23.20 587	12.09 575	7.96 570	6.27 575	2.12 545	6.31 577	2.42 568	10.67 579	2.95 556

test_example2	115.17 594	122.38 594	93.45 593	115.38 593	123.53 594	101.24 594	113.11 594	54.67 594	99.94 594	135.50 594	136.43 594	85.67 594	85.40 594	110.44 594	104.91 594	152.17 594	205.21 594	99.17 594	114.27 594	138.55 594	112.04 594

ccccc		297.53 595		372.50 595	377.87 595	200.30 595		217.33 595		202.36 595		213.34 595		312.79 595		409.97 595	354.33 595	255.69 595	227.31 595	431.13 595

Low-res two-view benchmark