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	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	0.12 176	0.11 195	0.12 205	0.15 123	0.12 17

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

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	0.16 242	0.08 28	0.06 8	0.10 48	0.42 241

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	1.21 463	0.08 28	0.06 8	0.09 30	0.66 363

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	0.61 389	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	0.61 389	0.08 28	0.06 8	0.09 30	0.87 432

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	1.38 489	0.07 1	0.67 531	0.07 1	0.91 438

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	1.09 450	0.07 1	0.70 532	0.07 1	0.65 361

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	1.32 483	0.08 28	0.06 8	0.25 318	1.00 459

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	0.53 374	0.08 28	0.06 8	0.09 30	0.45 270

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	1.36 486	0.08 28	0.06 8	0.09 30	0.47 277

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	1.45 502	0.08 28	0.06 8	0.09 30	0.47 277

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	1.02 482	0.25 53	0.17 33	0.22 92	1.04 295	0.27 85	0.08 15	1.98 537	0.08 28	0.06 8	0.17 166	1.92 523

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	0.80 442	0.24 45	0.19 43	0.19 59	0.57 158	0.46 236	0.10 108	1.36 486	0.08 28	0.22 376	0.46 489	1.04 464

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	1.14 456	0.07 1	0.08 51	0.08 17	0.71 383

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	1.56 512	0.07 1	0.72 537	0.07 1	1.23 486

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	1.41 494	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	1.41 494	0.07 1	0.35 464	0.07 1	0.80 411

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	1.02 443	0.07 1	0.07 30	0.07 1	0.52 306

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	1.12 454	0.07 1	0.81 542	0.08 17	0.53 312

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	2.11 543	0.07 1	0.81 542	0.07 1	1.01 460

GCAP-Stereo	0.59 232	1.35 450	2.44 250	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	1.30 480	0.09 73	0.07 30	0.23 289	0.54 317

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	1.47 503	0.07 1	0.25 394	0.08 17	0.76 395

StereoAnything_RVC	1.22 500	1.71 511	3.17 467	2.52 558	2.63 560	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	4.13 570	0.08 28	0.05 1	0.76 524	3.79 565

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	1.02 490	0.25 41	0.18 7	0.18 38	0.14 10	0.63 183	0.35 177	0.09 44	3.76 566	0.07 1	0.47 500	0.07 1	4.59 571

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	0.24 305	0.07 1	0.13 227	0.10 48	0.51 299

U	3.41 560	0.37 84	1.27 33	0.27 74	13.75 577	19.65 583	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	17.75 583	12.73 578	0.11 61	0.10 7

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

DLNR_Zeroshot_test	13.74 578	20.06 581	23.92 581	121.50 593	35.20 588	0.46 99	0.15 23	7.96 574	0.47 78	0.29 84	0.37 136	0.26 95	0.17 27	0.79 247	0.36 180	7.16 577	2.95 563	0.09 73	0.38 479	50.40 591	1.95 525

CREStereo++_RVC	0.38 53	0.37 84	2.47 281	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
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	0.67 399	0.08 28	0.24 385	0.10 48	0.74 392

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	1.49 504	0.07 1	0.23 381	0.08 17	0.88 434

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	1.14 456	0.07 1	0.08 51	0.07 1	0.56 325

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	0.73 412	0.08 28	0.53 514	0.09 30	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

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

FoundationStereo	0.61 250	0.37 84	0.91 6	1.96 551	2.40 558	0.20 3	0.16 31	0.26 1	0.86 438	0.16 1	0.12 2	0.19 43	0.17 27	0.58 164	0.32 145	0.10 108	2.98 564	0.08 28	0.06 8	0.07 1	0.20 88

TANstereo	0.39 58	0.70 255	2.48 287	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	0.10 129	0.08 28	0.07 30	0.09 30	0.18 73

XX-Stereo	0.98 471	0.57 200	4.45 545	1.64 534	5.33 567	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	0.80 418	0.10 128	0.32 443	0.17 166	0.78 405

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	1.44 498	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	1.44 498	0.07 1	0.32 443	0.07 1	0.93 444

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	1.49 504	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	1.49 504	0.07 1	0.14 250	0.09 30	0.62 347

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	1.44 498	0.07 1	0.32 443	0.07 1	0.93 444

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	1.17 499	0.38 142	0.89 453	0.23 108	0.86 262	0.94 395	0.11 197	0.49 365	0.09 73	0.40 483	0.13 89	0.50 292

GIP-stereo	0.61 250	0.68 243	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	1.33 484	0.08 28	0.06 8	0.18 191	2.21 540

MaDis-Stereo	0.35 29	0.89 331	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

MIF-Stereo (partial)	0.41 74	0.71 259	2.67 370	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

XX-TBD	0.40 69	1.04 371	2.49 293	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

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
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
water-stereo	0.36 38	0.61 216	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

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	0.19 269	0.08 28	0.11 167	0.12 72	0.50 292

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	1.58 513	0.07 1	0.61 528	0.07 1	0.82 421

GREAT-IGEV	0.92 452	0.56 198	2.08 150	0.98 492	2.29 557	0.47 111	0.18 52	0.35 7	0.78 375	0.74 422	0.33 112	0.15 16	0.18 46	1.00 288	0.55 279	0.09 44	3.79 567	0.07 1	0.26 402	0.22 273	3.26 561

DEFOM-Stereo	0.26 4	0.61 216	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

tg	0.45 107	0.83 305	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	0.30 328	0.11 195	0.11 167	0.44 482	0.77 399

UniTT-Stereo	0.36 38	0.66 233	2.43 242	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

RAFT-RH_RVC	0.65 303	0.73 267	2.78 411	0.39 306	0.29 253	0.60 266	0.18 52	0.45 45	0.63 206	0.75 425	1.89 526	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

depthmonostereo	0.38 53	0.68 243	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	0.10 129	0.09 73	0.08 51	0.10 48	0.50 292

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	1.53 510	0.07 1	0.46 498	0.07 1	0.92 442

HART	0.75 380	0.75 282	2.22 188	0.94 486	1.59 539	0.30 13	0.19 60	0.72 206	0.85 431	0.30 85	0.52 237	0.39 174	0.16 23	0.81 255	0.43 219	0.08 15	2.61 561	0.10 128	0.07 30	0.36 432	1.61 514

GCST	0.84 415	1.48 481	3.02 451	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	0.76 529	0.46 358	0.84 533	0.64 529	0.71 518	0.57 331

H2IRNET	0.48 133	1.04 371	2.57 326	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

MoCha-V2	0.74 369	0.78 292	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	1.94 534	0.08 28	0.37 475	0.18 191	1.62 515

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

MIM_Stereo	0.55 192	0.92 346	2.65 358	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	0.17 255	0.11 195	0.10 119	0.28 365	0.80 411

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)
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	1.09 450	0.09 73	0.35 464	0.19 222	0.37 203

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	1.20 460	0.09 73	0.16 296	0.22 273	1.92 523

RALAANet	0.52 165	1.37 460	2.63 348	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	0.33 335	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	0.19 269	0.09 73	0.31 434	0.11 61	0.25 124

DN-CSS_ROB	0.56 200	1.64 505	2.75 404	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

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	0.10 129	0.14 347	0.16 296	0.17 166	0.16 56

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	1.07 447	0.07 1	0.19 343	0.07 1	0.64 358

LG-Stereo	0.36 38	0.61 216	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	0.18 263	0.11 195	0.10 119	0.24 296	0.43 249

HI	0.47 122	0.82 303	2.49 293	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	0.82 303	2.49 293	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	0.68 243	2.05 145	1.50 528	0.92 480	0.45 91	0.20 74	0.96 386	0.71 308	0.65 379	0.33 112	0.31 133	0.20 74	1.25 339	0.52 264	0.09 44	1.68 521	0.08 28	0.30 427	0.27 352	1.52 509

castereo++	0.39 58	0.83 305	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	0.54 377	0.09 73	0.29 417	0.15 123	0.52 306

RAStereo	0.33 18	0.81 302	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

IGEV-BASED-STEREO-	0.45 107	1.36 455	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	0.55 517	1.42 497	0.11 195	0.13 227	0.25 318	0.56 325

AIO-Stereo	0.64 294	0.60 210	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	1.25 468	0.09 73	0.41 488	0.21 256	1.73 519

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	0.11 158	0.09 73	0.35 464	0.29 375	0.80 411

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	0.13 192	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
gcap-zeroshot	0.52 165	0.86 320	2.38 219	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	0.35 337	0.09 73	0.31 434	0.09 30	0.40 227

testlalala2	0.48 133	0.34 59	2.53 305	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	0.13 192	0.09 73	0.29 417	0.12 72	0.31 169

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	1.33 522	3.13 563	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

MyStereo8	0.73 365	1.16 401	2.89 432	0.53 400	0.34 307	0.71 388	0.20 74	1.87 542	0.59 172	0.53 234	0.66 369	0.50 254	0.33 223	1.27 344	0.62 310	0.10 108	1.19 459	0.10 128	0.21 365	0.21 256	0.61 345

MSKI-zero shot	0.70 349	0.44 141	2.62 347	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	2.87 562	0.09 73	0.32 443	0.14 112	0.50 292

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.
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

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	0.97 433	0.09 73	0.15 274	0.20 244	0.85 427

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	0.11 158	0.12 250	0.10 119	0.13 89	0.15 43

iRaftStereo_RVC	0.47 122	0.84 310	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	0.70 407	0.12 250	0.11 167	0.43 478	0.77 399

RAFT-Stereo + iAFF	0.58 215	1.48 481	2.53 305	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	0.63 395	0.09 73	0.09 82	0.37 440	0.58 335

CFNet-RSSM	0.44 102	0.36 72	2.38 219	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

GASTEREO	0.89 443	0.83 305	1.67 81	2.15 552	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	1.92 529	0.08 28	0.29 417	0.19 222	3.79 565

MSCF	0.88 435	0.84 310	1.67 81	2.15 552	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	1.92 529	0.08 28	0.31 434	0.19 222	3.72 564

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	0.71 410	0.08 28	0.06 8	0.08 17	0.51 299

ISRNet	0.51 163	0.58 202	1.96 127	0.38 289	0.31 277	0.49 122	0.21 98	0.80 247	0.71 308	0.64 363	0.71 408	0.66 343	0.40 275	0.59 165	0.45 231	0.23 464	0.16 242	0.21 455	0.20 354	0.21 256	0.37 203

rvit_stereo_0081_aga	0.34 23	0.67 234	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	0.11 158	0.11 195	0.10 119	0.14 112	0.18 73

rvit_stereo_0075_2	0.45 107	0.45 149	2.60 337	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	0.21 450	0.15 227	0.22 460	0.15 274	0.18 191	0.33 179

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	0.24 305	0.09 73	0.35 464	0.24 296	0.80 411

IGEV++	0.74 369	0.70 255	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	2.50 558	0.08 28	0.15 274	0.27 352	2.70 552

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	1.26 472	0.10 128	0.29 417	0.16 143	1.22 482

plain	0.43 86	0.73 267	2.80 414	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

testlalala_base	0.61 250	0.35 68	2.44 250	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	0.98 540	1.61 515	0.09 73	0.22 376	1.11 535	0.68 372

AEACV	0.89 443	0.29 8	1.84 99	2.50 557	1.68 541	0.53 167	0.21 98	1.01 431	0.42 49	0.68 394	0.31 97	0.22 58	0.39 268	1.63 400	0.25 60	0.09 44	2.60 559	0.09 73	0.54 516	0.23 289	2.27 546

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	0.40 350	0.08 28	0.06 8	0.10 48	0.16 56

CroCo-Stereo Lap2	0.38 53	0.91 341	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

IIG-Stereo	0.65 303	0.87 322	2.32 209	0.55 409	0.23 181	0.62 308	0.21 98	0.78 232	0.71 308	0.64 363	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

CroCo-Stereo	0.35 29	0.71 259	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
raftrobust	0.52 165	1.14 392	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	0.55 380	0.09 73	0.08 51	0.22 273	0.46 275

AFF-stereo	0.57 207	1.51 485	2.59 330	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	0.54 377	0.10 128	0.10 119	0.40 463	0.60 344

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	1.52 509	0.07 1	0.44 493	0.08 17	0.83 422

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	0.79 415	0.07 1	0.06 8	0.08 17	0.79 408

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	0.49 365	0.08 28	0.06 8	0.08 17	0.58 335

DFGA-Net	0.61 250	1.55 488	2.59 330	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

SMoEStereo_RVC	0.36 38	0.83 305	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

tt45	0.35 29	0.80 298	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

mms	0.39 58	0.63 225	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	0.21 293	0.10 128	0.08 51	0.24 296	1.16 472

ours_stereo	0.37 48	0.67 234	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

fffy	0.39 58	0.67 234	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	0.29 327	0.10 128	0.08 51	0.25 318	0.77 399

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	0.12 176	0.13 311	0.10 119	0.13 89	0.14 34

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	0.10 129	0.11 195	0.10 119	0.13 89	0.11 14

model_zeroshot	0.75 380	0.94 351	2.48 287	1.88 546	0.68 446	0.72 394	0.22 116	1.01 431	0.51 104	1.10 490	0.35 126	0.63 321	0.20 74	0.78 244	0.32 145	0.12 245	1.97 536	0.10 128	0.23 381	0.12 72	0.56 325

GCAP-BAT	0.78 394	0.38 94	2.37 216	0.98 492	0.60 422	0.77 423	0.22 116	1.13 497	0.51 104	0.80 442	0.90 465	0.81 419	0.25 134	0.77 237	0.88 388	0.10 108	1.94 534	0.09 73	0.50 507	0.17 166	1.35 497

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	0.10 129	0.11 195	0.10 119	0.13 89	0.11 14

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	1.28 475	0.09 73	0.07 30	0.09 30	0.41 236

test_for_model	0.82 407	1.62 501	2.47 281	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	0.80 531	1.87 527	0.08 28	0.08 51	1.81 555	1.18 473

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

EKT-Stereo	1.56 529	0.55 195	2.60 337	2.54 559	19.66 579	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	0.17 255	0.11 195	0.16 296	0.20 244	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	0.10 129	0.14 347	0.10 119	0.19 222	0.43 249

testlalala	0.53 179	0.36 72	2.40 228	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	1.73 523	0.09 73	0.24 385	0.08 17	0.43 249

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

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	0.98 484	1.20 506	0.37 136	0.65 334	0.26 146	1.19 328	0.46 236	0.10 108	2.40 557	0.10 128	0.13 227	0.19 222	2.96 556

DCANet-4	0.43 86	0.32 39	2.31 207	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	0.90 337	2.63 348	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	0.65 428	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	0.91 341	2.43 242	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	0.75 459	0.40 67	0.40 201	0.10 108	0.07 9	0.09 73	0.07 30	0.13 89	0.45 270

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	0.27 324	0.71 530	0.37 475	0.12 72	0.41 236

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	0.10 129	0.15 376	0.10 119	0.18 191	0.33 179

sCroCo_RVC	0.37 48	0.39 101	2.38 219	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	0.17 255	0.12 250	0.11 167	0.15 123	0.15 43

HCRNet	0.50 152	0.75 282	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	0.10 129	0.15 376	0.13 227	0.21 256	0.19 79

DCANet	0.49 148	0.91 341	2.63 348	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	0.90 337	2.63 348	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	0.65 428	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	0.90 337	2.63 348	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	0.65 428	0.39 60	0.37 186	0.10 108	0.07 9	0.09 73	0.07 30	0.08 17	0.43 249

GMStereo	0.44 102	1.32 438	2.65 358	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
FENet	0.48 133	0.58 202	2.46 276	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

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	0.10 129	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	0.10 129	0.16 396	0.10 119	0.18 191	0.33 179

iResNet_ROB	0.60 242	1.59 496	2.04 142	0.32 167	0.21 138	0.60 266	0.22 116	0.99 411	0.85 431	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

xyz-stereo-finetune2	0.40 69	0.89 331	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

AIO-test2	0.60 242	1.55 488	2.73 399	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	0.75 528	0.16 242	0.13 311	0.17 314	0.21 256	0.47 277

AIO-test1	0.58 215	1.37 460	2.77 409	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	0.15 227	0.12 250	0.16 296	0.31 393	0.30 160

999	0.35 29	0.74 277	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

AE-Stereo	0.71 353	0.32 39	2.44 250	0.44 351	0.50 388	0.58 231	0.23 153	1.08 481	0.67 244	0.67 388	0.51 228	0.47 240	0.24 114	0.63 183	0.32 145	0.09 44	2.15 549	0.11 195	0.45 494	0.22 273	2.01 526

ff7	0.65 303	0.58 202	2.09 154	0.39 306	0.60 422	0.56 198	0.23 153	0.49 68	0.62 194	1.00 477	0.24 45	0.20 47	0.24 114	0.71 219	0.24 43	0.09 44	2.09 539	0.10 128	0.18 325	0.24 296	2.22 541

IGEVStereo-DCA	0.74 369	0.74 277	2.09 154	0.76 463	0.77 461	0.45 91	0.23 153	0.49 68	0.62 194	0.71 411	0.22 32	0.30 125	0.28 175	1.29 346	1.53 466	0.10 108	1.50 507	0.10 128	0.18 325	0.24 296	2.22 541

ffff	0.65 303	0.58 202	2.09 154	0.39 306	0.60 422	0.56 198	0.23 153	0.49 68	0.62 194	1.00 477	0.24 45	0.20 47	0.24 114	0.71 219	0.24 43	0.09 44	2.09 539	0.10 128	0.18 325	0.24 296	2.22 541

11t	0.65 303	0.58 202	2.09 154	0.39 306	0.60 422	0.56 198	0.23 153	0.49 68	0.62 194	1.00 477	0.24 45	0.20 47	0.24 114	0.71 219	0.24 43	0.09 44	2.09 539	0.10 128	0.18 325	0.24 296	2.22 541

CFNet_ucs	0.50 152	0.55 195	2.28 199	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	0.12 176	0.16 396	0.11 167	0.19 222	0.38 212

HH	0.79 398	0.52 181	2.72 394	1.45 521	0.80 466	0.91 469	0.23 153	0.76 218	0.76 357	0.64 363	0.55 274	0.87 446	0.41 287	0.94 279	0.45 231	0.09 44	1.20 460	0.10 128	0.09 82	0.16 143	2.16 534

HanStereo	0.79 398	0.52 181	2.72 394	1.45 521	0.80 466	0.91 469	0.23 153	0.76 218	0.76 357	0.64 363	0.55 274	0.87 446	0.41 287	0.94 279	0.45 231	0.09 44	1.20 460	0.10 128	0.09 82	0.16 143	2.16 534

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	0.77 530	0.06 1	0.07 1	0.05 1	0.10 48	0.41 236

anonymousdsp	0.86 427	0.59 209	2.65 358	1.33 513	1.25 519	0.56 198	0.23 153	0.54 106	0.71 308	1.13 494	0.25 53	0.22 58	0.24 114	1.24 335	0.24 43	0.09 44	2.34 555	0.10 128	0.18 325	0.25 318	3.12 559

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	1.01 438	0.09 73	0.07 30	0.21 256	0.53 312

ccc-4	0.65 303	0.58 202	2.09 154	0.39 306	0.60 422	0.56 198	0.23 153	0.49 68	0.62 194	1.00 477	0.24 45	0.20 47	0.24 114	0.71 219	0.24 43	0.09 44	2.09 539	0.10 128	0.18 325	0.24 296	2.22 541

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	0.64 363	0.53 244	0.65 334	0.32 218	0.48 113	0.34 169	0.13 292	0.10 129	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	0.13 192	0.16 396	0.11 167	0.16 143	0.14 34

IGEV-Stereo	0.86 427	0.60 210	2.65 358	1.35 515	1.25 519	0.56 198	0.23 153	0.54 106	0.71 308	1.14 495	0.25 53	0.22 58	0.24 114	1.24 335	0.24 43	0.09 44	2.34 555	0.10 128	0.18 325	0.25 318	3.13 560
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
UDGNet	0.50 152	1.36 455	2.44 250	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	0.25 477	0.10 129	0.37 506	0.19 343	0.30 384	0.17 64

test-3	0.58 215	0.43 128	2.44 250	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	1.27 473	0.10 128	0.35 464	0.29 375	0.62 347

test_1	0.58 215	0.43 128	2.44 250	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	1.27 473	0.10 128	0.35 464	0.29 375	0.63 353

TRStereo	0.89 443	1.02 364	2.91 435	4.59 569	0.31 277	0.93 473	0.23 153	1.93 546	0.66 231	0.37 109	0.54 263	0.48 248	0.40 275	0.67 202	0.29 109	0.13 292	0.37 340	0.11 195	0.48 503	0.13 89	1.21 480

CFNet	0.65 303	1.45 476	2.27 197	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

HITNet	0.55 192	1.28 433	2.73 399	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
MLCV	0.59 232	1.41 466	2.41 233	0.31 146	0.15 26	0.60 266	0.23 153	0.77 225	0.63 206	0.67 388	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

xyz-stereo	3.06 556	0.44 141	30.74 589	0.24 30	0.12 4	15.34 576	0.24 179	0.56 122	0.49 87	0.62 342	7.90 568	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

SCV	0.69 342	0.68 243	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	1.59 514	0.09 73	0.32 443	0.34 413	1.58 511

AIO_rvc	0.95 463	1.02 364	2.57 326	2.80 564	1.91 549	0.37 40	0.24 179	0.52 89	0.60 178	0.98 474	0.29 77	0.25 85	0.18 46	2.16 486	0.29 109	0.11 197	1.39 493	0.08 28	0.11 167	0.26 338	2.87 554

HUF	1.33 511	0.96 353	4.06 529	2.73 562	2.17 555	0.35 32	0.24 179	1.87 542	0.75 348	1.28 517	0.29 77	1.35 517	0.19 59	1.97 465	0.43 219	0.15 360	3.91 568	0.08 28	0.06 8	0.31 393	3.41 562

fffft	0.36 38	0.70 255	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
WCG-NET	0.41 74	0.80 298	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	0.81 421	0.08 28	0.07 30	0.26 338	0.31 169

WCG-NET（raft）	0.44 102	0.97 355	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	1.08 448	0.08 28	0.08 51	0.27 352	0.40 227

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	0.96 432	0.10 128	0.24 385	0.15 123	1.25 487

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	0.85 431	0.58 289	0.70 395	0.51 259	0.41 287	1.89 454	0.86 386	0.13 292	1.01 438	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	0.85 431	0.58 289	0.70 395	0.51 259	0.41 287	1.89 454	0.86 386	0.13 292	1.01 438	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	0.85 431	0.58 289	0.70 395	0.51 259	0.41 287	1.89 454	0.64 319	0.13 292	1.01 438	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	0.85 431	0.58 289	0.70 395	0.51 259	0.41 287	1.89 454	0.64 319	0.13 292	1.01 438	0.09 73	0.24 385	0.19 222	0.59 340

ACVNet-DCA	0.67 328	0.73 267	2.43 242	0.67 451	0.52 394	0.76 413	0.24 179	0.81 256	0.83 417	0.77 431	0.39 148	0.25 85	0.38 253	0.70 212	0.22 16	0.10 108	2.13 545	0.11 195	0.09 82	0.16 143	1.18 473

xx1	0.71 353	0.73 267	2.43 242	0.67 451	0.52 394	0.76 413	0.24 179	0.85 298	1.05 496	0.77 431	0.39 148	0.46 231	0.37 243	0.70 212	0.22 16	0.10 108	2.13 545	0.12 250	0.41 488	0.16 143	1.18 473

1test111	0.72 362	0.73 267	2.43 242	0.67 451	0.52 394	0.76 413	0.24 179	0.81 256	0.83 417	0.77 431	0.39 148	0.25 85	0.38 253	1.03 293	0.75 358	0.10 108	2.13 545	0.11 195	0.09 82	0.16 143	1.18 473

cc1	0.74 369	0.73 267	2.43 242	0.67 451	0.52 394	0.76 413	0.24 179	0.85 298	1.05 496	0.77 431	0.39 148	0.25 85	0.38 253	0.70 212	0.22 16	0.10 108	2.13 545	0.11 195	0.09 82	0.25 318	2.20 539

tt1	0.74 369	0.73 267	2.34 212	0.67 451	0.63 434	0.75 408	0.24 179	0.85 298	0.96 477	0.81 446	0.38 142	0.26 95	0.35 233	0.64 190	0.22 16	0.10 108	2.16 550	0.11 195	0.09 82	0.25 318	2.19 536

SDNR	2.06 542	2.93 567	2.94 439	1.55 530	5.13 566	1.98 541	0.24 179	1.95 548	2.62 553	0.92 467	2.71 548	5.76 564	0.68 439	3.61 554	3.84 547	0.33 498	0.38 344	0.22 460	0.17 314	1.13 536	2.04 528

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	0.10 129	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.
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

x	0.65 303	0.62 223	2.12 163	0.36 256	0.61 431	0.48 117	0.24 179	0.80 247	0.89 453	0.50 203	0.56 287	0.44 210	0.36 237	0.62 182	0.80 373	0.11 197	1.44 498	0.11 195	0.39 482	0.16 143	1.34 496

ASMatch	0.61 250	0.47 155	2.72 394	0.91 484	0.36 327	0.56 198	0.24 179	0.54 106	0.67 244	0.48 168	1.20 499	0.47 240	0.65 428	1.33 351	0.93 393	0.10 108	0.08 45	0.11 195	0.11 167	0.10 48	0.17 64

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

222	1.02 477	0.60 210	1.95 123	0.29 109	0.51 391	0.62 308	0.24 179	1.09 483	0.86 438	0.64 363	0.67 374	0.47 240	0.42 300	1.86 447	6.73 566	0.13 292	1.21 463	0.11 195	0.32 443	0.17 166	1.44 505

xxxx	0.97 469	0.64 228	2.14 170	0.30 129	0.67 443	0.64 334	0.24 179	1.09 483	0.91 459	0.57 283	0.65 362	0.58 300	0.39 268	1.57 388	5.49 562	0.13 292	1.38 489	0.11 195	0.32 443	0.17 166	1.41 503

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	0.42 506	0.07 9	0.08 28	0.05 1	0.18 191	0.15 43

MM-Stereo_test2	0.65 303	0.43 128	2.54 310	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	2.33 554	0.09 73	0.10 119	0.38 448	2.66 551

AIO_test	1.11 492	0.77 286	2.51 299	3.32 566	2.81 561	0.35 32	0.25 205	1.29 515	0.68 271	1.28 517	0.27 66	0.32 140	0.17 27	2.86 538	0.27 85	0.12 245	1.72 522	0.08 28	0.21 365	0.15 123	2.81 553

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	1.53 510	0.09 73	0.16 296	0.31 393	2.06 529

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	0.80 418	0.13 311	0.21 365	0.17 166	0.76 395

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	0.79 415	0.12 250	0.21 365	0.17 166	0.73 389

ProNet	0.46 115	0.60 210	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	0.47 361	0.10 128	0.09 82	0.23 289	1.33 494

raft_robust	0.68 335	1.24 424	2.42 237	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	0.74 455	1.50 376	0.61 307	0.09 44	0.62 394	0.10 128	0.30 427	0.26 338	0.30 160

AACVNet	0.61 250	1.13 391	2.47 281	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	0.11 158	0.14 347	0.11 167	0.35 426	0.23 111

GANet-ADL	0.48 133	0.56 198	2.51 299	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	0.11 158	0.10 128	0.09 82	0.22 273	0.38 212

rafts_anoy	0.60 242	1.33 443	2.59 330	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	1.13 455	0.13 311	0.15 274	0.20 244	0.29 151

TestStereo	0.49 148	0.88 326	2.38 219	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

raft+_RVC	0.62 270	1.18 407	2.43 242	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	0.91 429	0.10 128	0.09 82	0.22 273	0.70 381

pcwnet_v2	0.65 303	0.54 187	4.29 541	0.33 189	0.27 231	0.60 266	0.25 205	1.02 439	0.92 461	0.61 329	0.69 382	0.62 317	0.54 384	0.67 202	0.38 194	0.18 413	0.15 227	0.15 376	0.14 250	0.21 256	0.49 290

FADNet_RVC	0.87 434	1.51 485	2.90 434	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	0.94 536	0.97 433	0.28 484	1.00 553	0.89 530	1.36 500

BEATNet_4x	0.57 207	1.16 401	2.56 322	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	2.51 299	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	2.51 299	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
xyz-stereo-finetune	0.37 48	0.90 337	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

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	0.16 242	0.15 376	0.13 227	0.15 123	0.25 124

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	0.82 423	0.13 311	0.22 376	0.18 191	0.76 395

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	0.82 423	0.13 311	0.22 376	0.18 191	0.76 395

StereoVision	0.52 165	1.12 388	2.70 391	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	0.15 227	0.16 396	0.15 274	0.22 273	0.14 34

4D-IteraStereo	0.62 270	1.29 435	3.04 455	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	0.47 361	0.12 250	0.11 167	0.21 256	2.14 533

DCRE	0.76 385	0.80 298	2.31 207	1.05 499	1.18 515	0.63 322	0.26 222	1.03 447	0.59 172	0.52 225	2.12 531	0.44 210	0.27 161	0.41 76	0.53 271	0.09 44	1.02 443	0.10 128	0.32 443	0.16 143	1.47 507

anonymousa	0.74 369	0.60 210	2.58 328	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	1.11 453	0.12 250	0.98 552	0.14 112	0.97 455

dd	0.48 133	1.32 438	2.41 233	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	0.10 129	0.13 311	0.12 205	0.22 273	0.16 56

dad	0.58 215	1.35 450	2.39 226	0.31 146	0.20 124	0.62 308	0.26 222	0.56 122	0.79 388	0.66 386	0.64 355	0.64 329	0.36 237	0.87 263	0.48 246	0.28 488	0.15 227	0.40 509	0.18 325	0.24 296	0.22 102

Patchmatch Stereo++	0.43 86	0.36 72	2.44 250	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
OMP-Stereo	0.64 294	0.87 322	2.38 219	0.56 418	0.37 333	0.60 266	0.26 222	0.75 215	0.71 308	0.65 379	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

ROB_FTStereo	0.43 86	0.36 72	2.44 250	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

iRAFT	0.43 86	0.36 72	2.44 250	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

RALCasStereoNet	0.65 303	1.34 446	2.56 322	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	1.18 458	0.09 73	0.08 51	0.27 352	1.27 489

111	0.57 207	1.41 466	2.63 348	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

DMCA	0.50 152	0.83 305	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	0.10 129	0.14 347	0.10 119	0.19 222	0.29 151

StereoDRNet-Refined	0.55 192	0.61 216	2.07 148	0.34 214	0.21 138	0.68 377	0.26 222	0.87 318	0.73 322	0.70 402	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
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	0.20 284	0.09 73	0.31 434	0.12 72	0.44 265

rvit_stereo_0080	0.33 18	0.77 286	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	0.10 129	0.10 128	0.10 119	0.15 123	0.17 64

rvit_stereo_ft	0.38 53	1.01 362	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

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	0.80 418	0.13 311	0.21 365	0.18 191	0.78 405

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	1.37 488	0.14 347	0.45 494	0.18 191	1.35 497

whm_eth	0.33 18	0.77 286	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	0.10 129	0.10 128	0.10 119	0.15 123	0.17 64

qqq	0.65 303	0.63 225	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	1.41 494	0.12 250	0.41 488	0.16 143	1.18 473

IER	0.49 148	0.73 267	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

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	0.13 192	0.11 195	0.13 227	0.15 123	0.51 299

HUI-Stereo	0.43 86	0.36 72	2.45 268	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

PFNet	0.62 270	0.42 118	2.69 384	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	0.28 488	0.09 99	0.12 250	0.16 296	0.26 338	0.27 139

iGMRVC	0.43 86	0.36 72	2.44 250	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

UNet	0.56 200	0.58 202	2.81 418	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-ROB	0.59 232	1.32 438	2.59 330	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

MM-Stereo_test1	0.63 284	0.64 228	2.51 299	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	1.84 526	0.10 128	0.09 82	0.41 470	1.40 502

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	0.64 425	0.41 76	0.33 158	0.13 292	0.11 158	0.62 525	0.12 205	0.72 519	1.02 462

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	0.93 431	0.11 195	0.24 385	0.16 143	1.01 460

rrr	0.84 415	0.74 277	3.40 491	0.76 463	0.77 461	0.45 91	0.28 253	1.23 512	0.84 429	0.71 411	0.22 32	0.30 125	0.28 175	1.29 346	1.53 466	0.10 108	1.50 507	0.10 128	0.29 417	0.24 296	1.75 520

ffm	0.78 394	0.67 234	3.39 486	0.32 167	0.22 151	0.58 231	0.28 253	0.85 298	0.96 477	0.54 240	0.74 418	0.67 346	0.40 275	0.64 190	0.22 16	0.10 108	2.16 550	0.15 376	0.33 457	0.25 318	2.19 536

ff1	1.07 486	0.67 234	3.39 486	0.32 167	0.22 151	0.58 231	0.28 253	0.85 298	0.96 477	0.54 240	0.74 418	0.67 346	0.40 275	2.75 532	3.86 548	0.10 108	2.16 550	0.15 376	0.33 457	0.25 318	2.19 536

mmx	0.99 473	0.67 234	3.39 486	0.32 167	0.22 151	0.58 231	0.28 253	1.05 461	0.92 461	0.54 240	0.74 418	0.67 346	0.40 275	2.75 532	3.86 548	0.13 292	1.25 468	0.15 376	0.33 457	0.19 222	1.28 491

ttt	0.89 443	0.51 177	2.51 299	0.36 256	0.31 277	0.61 286	0.28 253	1.07 478	0.92 461	0.56 265	0.77 432	0.55 285	0.37 243	2.27 492	3.51 542	0.16 379	1.21 463	0.13 311	0.31 434	0.18 191	1.26 488

xxx	0.99 473	0.67 234	3.39 486	0.32 167	0.22 151	0.58 231	0.28 253	1.05 461	0.92 461	0.54 240	0.74 418	0.67 346	0.40 275	2.75 532	3.86 548	0.13 292	1.25 468	0.15 376	0.33 457	0.19 222	1.28 491

LL-Strereo2	0.62 270	1.36 455	2.47 281	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	0.26 317	0.16 396	0.14 250	0.18 191	0.98 457

test_4	0.47 122	0.80 298	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	0.18 263	0.11 195	0.15 274	0.29 375	0.27 139

iRaft-Stereo_5w	0.65 303	1.35 450	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	0.25 314	0.11 195	0.12 205	0.40 463	0.94 447

TransformOpticalFlow	0.65 303	0.61 216	2.67 370	0.45 358	0.26 218	0.62 308	0.28 253	0.88 326	0.76 357	0.76 429	0.74 418	0.90 456	0.84 471	1.82 437	0.80 373	0.10 108	0.07 9	0.11 195	0.09 82	0.12 72	0.19 79

PSM-adaLoss	0.43 86	0.36 72	2.44 250	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	2.44 250	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

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	1.08 448	0.10 128	0.17 314	0.11 61	0.77 399

RAFT-IKP	0.43 86	0.36 72	2.44 250	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

sAnonymous2	0.45 107	0.88 326	2.97 442	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	0.88 326	2.97 442	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

test_xeample	0.98 471	0.65 232	2.12 163	0.29 109	0.67 443	0.60 266	0.28 253	1.08 481	0.85 431	0.62 342	0.70 395	0.44 210	0.41 287	1.95 462	5.45 561	0.12 245	1.33 484	0.11 195	0.31 434	0.18 191	1.42 504

MMNet	0.55 192	0.92 346	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	0.11 158	0.12 250	0.11 167	0.21 256	0.22 102

cf-r	0.62 270	1.27 430	2.99 447	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

PSMNet-RSSM	0.61 250	1.19 410	2.43 242	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	0.10 129	0.14 347	0.16 296	0.20 244	0.28 145

CFNet-ft	0.60 242	1.16 401	2.45 268	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	0.10 129	0.28 484	0.14 250	0.21 256	0.29 151

CFNet_RVC	0.60 242	1.16 401	2.45 268	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	0.10 129	0.28 484	0.14 250	0.21 256	0.29 151

NLCA_NET_v2_RVC	0.62 270	1.15 398	3.11 461	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	0.12 176	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.
UCFNet_RVC	0.55 192	1.16 401	2.48 287	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	0.11 158	0.17 413	0.17 314	0.20 244	0.23 111

G2L-Stereo	0.62 270	1.27 430	2.67 370	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	0.11 158	0.13 311	0.11 167	0.29 375	0.34 187

rvit_0105_4	0.40 69	0.64 228	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	0.16 242	0.15 376	0.14 250	0.15 123	0.25 124

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	0.59 406	1.25 339	0.73 352	0.15 360	0.12 176	0.17 413	0.16 296	0.19 222	0.32 175

DispNO	0.76 385	1.36 455	3.15 465	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	0.10 129	0.18 432	0.31 434	0.20 244	0.25 124

RAFT_CTSACE	0.58 215	1.16 401	2.76 407	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	0.49 365	0.11 195	0.10 119	0.41 470	0.32 175

GwcNet-ADL	0.54 188	0.78 292	2.85 427	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	0.12 176	0.09 73	0.09 82	0.14 112	0.40 227

LCNet	0.58 215	0.43 128	2.42 237	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	0.75 459	0.84 259	0.27 85	0.10 108	0.07 9	0.12 250	0.18 325	0.97 534	0.40 227

acv_ft	0.57 207	0.87 322	2.45 268	0.33 189	0.41 356	0.63 322	0.29 281	0.86 309	0.73 322	0.64 363	0.59 310	0.69 371	0.45 329	0.47 100	0.68 333	0.11 197	0.10 129	0.10 128	0.09 82	0.43 478	0.39 220

GANet-RSSM	0.63 284	1.14 392	2.67 370	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	0.10 129	0.24 474	0.12 205	0.36 432	0.28 145

FADNet-RVC	0.69 342	1.65 506	2.74 402	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	0.20 284	0.17 413	0.18 325	0.60 509	0.39 220

FADNet	0.71 353	1.60 500	2.53 305	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	0.46 513	0.20 284	0.17 413	0.20 354	0.60 509	0.37 203

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.
iResNetv2_ROB	0.71 353	1.90 523	3.48 499	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

HSM	0.67 328	0.92 346	2.29 202	0.30 129	0.29 253	0.65 350	0.29 281	0.98 402	0.67 244	0.59 308	0.58 305	1.39 520	0.65 428	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	1.09 379	2.54 310	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

PWCDC_ROB	0.83 413	1.57 492	2.63 348	0.48 370	0.37 333	0.78 429	0.29 281	1.04 453	1.36 525	0.63 353	2.05 530	0.64 329	0.70 446	1.10 307	1.20 436	0.33 498	0.14 209	0.15 376	0.12 205	0.63 513	0.46 275

MM-Stereo_test3	0.59 232	0.85 315	2.28 199	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	1.65 520	0.10 128	0.08 51	0.42 473	0.68 372

MyStereo06	0.70 349	0.72 264	3.51 501	0.31 146	0.25 202	0.60 266	0.30 297	0.90 344	0.67 244	1.48 531	0.53 244	0.84 432	0.57 396	0.60 171	1.11 424	0.09 44	0.55 380	0.12 250	0.20 354	0.16 143	0.56 325

MyStereo05	0.57 207	0.72 264	2.72 394	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	0.55 380	0.12 250	0.20 354	0.16 143	0.56 325

SA	0.61 250	1.14 392	2.79 413	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	0.44 356	0.13 311	0.32 443	0.31 393	0.51 299

AASNet	0.66 322	1.49 483	2.97 442	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	0.12 176	0.13 311	0.11 167	0.45 485	0.35 194

test_3	0.59 232	0.44 141	2.44 250	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	1.25 468	0.11 195	0.35 464	0.30 384	0.62 347

GES	0.49 148	0.54 187	2.37 216	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	0.11 158	0.12 250	0.10 119	0.20 244	0.30 160

ac_64	0.63 284	0.77 286	2.71 392	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	0.12 176	0.12 250	0.12 205	0.21 256	0.25 124

HGLStereo	0.61 250	1.20 412	2.59 330	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	0.13 192	0.13 311	0.12 205	0.23 289	0.23 111

HSM-Net_RVC	0.70 349	0.40 108	2.45 268	0.27 74	0.19 108	0.68 377	0.30 297	1.29 515	0.73 322	0.73 415	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
NOSS_ROB	0.75 380	1.03 368	2.27 197	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	0.25 477	0.24 305	0.28 484	0.26 402	0.29 375	1.07 467

rvit_0105_5	0.43 86	0.73 267	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	0.16 242	0.15 376	0.15 274	0.15 123	0.30 160

MyStereo07	0.56 200	0.68 243	2.42 237	0.30 129	0.41 356	0.61 286	0.31 308	0.58 133	0.72 317	1.17 499	0.26 60	0.20 47	0.27 161	1.28 345	0.28 98	0.09 44	0.59 387	0.12 250	0.21 365	0.16 143	0.48 284

MyStereo04	0.57 207	0.68 243	2.66 362	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	0.59 387	0.12 250	0.21 365	0.16 143	0.48 284

gwcnet-sp	0.52 165	0.71 259	2.66 362	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	0.11 158	0.11 195	0.11 167	0.19 222	0.19 79

scenet	0.52 165	0.71 259	2.66 362	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	0.11 158	0.11 195	0.11 167	0.19 222	0.19 79

ssnet	0.52 165	0.71 259	2.66 362	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	0.11 158	0.11 195	0.11 167	0.19 222	0.19 79

Sa-1000	0.61 250	1.07 375	2.71 392	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	0.52 372	0.13 311	0.28 413	0.29 375	0.29 151

LMCR-Stereo	0.61 250	1.00 359	2.60 337	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

DMCA-RVC	0.70 349	1.30 436	3.59 508	0.37 269	0.89 476	0.57 220	0.31 308	0.73 209	0.59 172	0.69 398	0.54 263	0.59 303	0.57 396	1.25 339	0.66 327	0.16 379	0.38 344	0.20 449	0.15 274	0.22 273	0.23 111

DeepPruner_ROB	0.58 215	1.06 374	2.68 377	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	0.14 209	0.14 347	0.14 250	0.24 296	0.33 179

PWC_ROB	0.81 403	1.41 466	2.60 337	0.41 330	0.40 350	0.63 322	0.31 308	1.04 453	0.99 487	0.92 467	1.29 504	0.78 406	0.68 439	1.65 406	1.50 462	0.19 430	0.12 176	0.18 432	0.13 227	0.51 499	0.54 317

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	0.86 438	0.64 363	0.63 342	0.67 346	0.49 363	1.18 325	0.52 264	0.18 413	1.21 463	0.16 396	0.15 274	0.19 222	1.22 482

CoDeX	0.54 188	0.52 181	2.25 195	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

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	0.64 363	0.53 244	0.63 321	0.38 253	0.48 113	0.97 397	0.13 292	0.10 129	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	0.64 363	0.53 244	0.79 408	0.40 275	0.84 259	0.78 368	0.12 245	0.10 129	0.14 347	0.12 205	0.13 89	0.15 43

GMOStereo	0.58 215	0.89 331	2.46 276	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	1.64 516	0.13 311	0.11 167	0.34 413	0.42 241

error version	0.58 215	0.89 331	2.46 276	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	1.64 516	0.13 311	0.11 167	0.34 413	0.42 241

test-v	0.58 215	0.89 331	2.46 276	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	1.64 516	0.13 311	0.11 167	0.34 413	0.42 241

STrans-v2	0.69 342	0.62 223	2.66 362	0.28 90	0.23 181	0.57 220	0.32 319	1.01 431	0.77 370	0.92 467	0.84 447	0.88 450	0.92 486	1.81 434	1.19 435	0.10 108	0.07 9	0.10 128	0.09 82	0.12 72	0.30 160

test-2	0.58 215	0.89 331	2.46 276	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	1.64 516	0.13 311	0.11 167	0.34 413	0.42 241

Anonymous3	0.47 122	0.49 162	2.61 342	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	0.18 263	0.13 311	0.13 227	0.18 191	0.22 102

SFCPSM	0.48 133	0.39 101	2.30 204	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

GwcNet-RSSM	0.64 294	1.38 464	2.69 384	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	0.10 129	0.12 250	0.13 227	0.26 338	0.26 132

STTStereo	0.58 215	0.95 352	2.95 440	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	0.16 242	0.17 413	0.20 354	0.17 166	0.25 124

AANet_RVC	0.79 398	1.46 478	2.72 394	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	0.38 503	0.26 317	0.10 128	0.09 82	0.25 318	0.43 249

DualNet (step1)	0.76 385	0.69 252	2.69 384	0.28 90	0.23 181	0.81 440	0.33 333	0.99 411	0.86 438	0.64 363	0.63 342	0.67 346	0.49 363	1.18 325	0.52 264	0.65 521	1.21 463	0.86 534	0.56 519	0.25 318	0.72 385

test_sample9	1.07 486	0.69 252	2.69 384	0.28 90	0.23 181	0.81 440	0.33 333	0.99 411	0.86 438	0.64 363	0.63 342	0.67 346	0.49 363	2.02 469	2.70 524	0.65 521	4.33 571	0.86 534	0.56 519	0.25 318	0.72 385

test_sample8	1.23 502	0.69 252	2.69 384	0.28 90	0.23 181	0.81 440	0.33 333	1.01 431	0.75 348	1.23 512	0.63 342	2.53 542	1.31 509	2.02 469	2.70 524	0.65 521	4.33 571	0.86 534	0.56 519	0.25 318	0.72 385

1111x	1.06 484	0.79 296	3.29 477	0.33 189	0.60 422	0.64 334	0.33 333	1.10 486	0.92 461	0.59 308	0.69 382	0.59 303	0.47 350	2.64 522	4.61 557	0.12 245	1.38 489	0.11 195	0.49 505	0.18 191	1.30 493

LL-Strereo	0.85 424	1.73 512	3.06 459	0.37 269	0.61 431	0.54 178	0.33 333	1.01 431	0.76 357	0.69 398	0.58 305	0.85 438	0.78 463	2.65 523	0.54 276	0.14 329	0.58 386	0.14 347	0.12 205	0.42 473	1.05 465

test_xeample3	0.86 427	0.75 282	3.36 481	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	1.79 524	0.10 128	0.40 483	0.25 318	2.09 530

RTSC	0.84 415	1.40 465	2.67 370	0.50 389	0.40 350	0.83 447	0.33 333	1.11 490	1.14 508	0.93 471	0.82 443	0.84 432	0.58 403	1.34 352	1.82 484	0.18 413	0.49 365	0.14 347	0.30 427	0.46 489	0.42 241

RASNet	0.69 342	1.05 373	2.59 330	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	0.62 419	2.20 489	0.80 373	0.14 329	0.09 99	0.09 73	0.11 167	0.18 191	0.37 203

coex_refinement	0.67 328	1.33 443	2.48 287	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	0.10 129	0.10 128	0.10 119	0.18 191	0.38 212

UGAM	0.69 342	0.84 310	2.66 362	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	0.45 357	0.17 413	0.19 343	0.43 478	0.57 331

iinet-f	0.62 270	1.18 407	2.55 318	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	0.67 437	0.80 251	0.81 377	0.14 329	0.13 192	0.11 195	0.10 119	0.44 482	0.26 132

GASNet	0.84 415	1.98 526	4.07 530	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	0.22 456	0.15 227	0.19 439	0.17 314	0.55 505	0.29 151

TestStereo1	0.59 232	1.21 414	2.63 348	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	0.32 331	0.12 250	0.10 119	0.34 413	0.52 306

RAFT+CT+SA	0.60 242	1.25 427	2.49 293	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	0.24 305	0.11 195	0.51 511	0.30 384	0.74 392

SA-5K	0.59 232	1.21 414	2.63 348	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	0.32 331	0.12 250	0.10 119	0.34 413	0.52 306

ADLNet	0.68 335	1.02 364	2.68 377	0.35 237	0.34 307	0.67 371	0.34 341	0.95 383	0.79 388	0.70 402	0.62 334	0.80 415	0.46 339	1.77 424	0.69 336	0.15 360	0.12 176	0.14 347	0.14 250	0.31 393	0.54 317

SHD	0.84 415	1.14 392	2.54 310	0.80 472	0.52 394	0.76 413	0.34 341	1.16 503	1.29 519	1.11 492	0.85 450	0.98 474	0.74 455	1.25 339	1.48 461	0.22 456	0.37 340	0.20 449	0.27 411	0.36 432	0.41 236

PS-NSSS	0.69 342	1.37 460	2.44 250	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	0.24 471	0.17 255	0.27 482	0.18 325	0.30 384	0.23 111

rvit_0105_3	0.46 115	0.86 320	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	0.17 255	0.17 413	0.18 325	0.15 123	0.22 102

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	0.65 379	0.60 319	0.78 406	1.34 510	1.00 288	0.51 262	0.17 400	0.14 209	0.17 413	0.10 119	0.19 222	0.20 88

test_5	0.61 250	1.25 427	2.76 407	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	0.19 269	0.12 250	0.12 205	0.33 406	0.85 427

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	0.11 158	0.13 311	0.13 227	0.14 112	0.15 43

CSP-Net	0.55 192	0.61 216	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	0.12 176	0.10 128	0.10 119	0.21 256	0.16 56

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	0.14 209	0.10 128	0.23 381	0.11 61	0.27 139

RAFT	0.62 270	1.35 450	2.26 196	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	0.79 415	0.14 347	0.13 227	0.52 502	0.72 385

DISCO	0.61 250	0.63 225	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	0.10 129	0.11 195	0.10 119	0.26 338	0.37 203

ARAFT	0.65 303	1.69 510	3.34 480	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

ACVNet	0.54 188	0.87 322	2.45 268	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	0.10 129	0.10 128	0.09 82	0.36 432	0.39 220

hitnet-ft	0.73 365	1.09 379	2.59 330	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	0.94 490	2.31 495	0.70 338	0.23 464	0.14 209	0.41 511	0.13 227	0.24 296	0.28 145

z-ln-s-r	0.76 385	1.41 466	2.84 424	0.33 189	0.27 231	0.58 231	0.37 362	0.92 358	0.89 453	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

PSMNet-RUCA	0.64 294	1.12 388	2.61 342	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	0.35 501	0.19 269	0.44 516	0.29 417	0.49 496	0.35 194

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	0.38 344	0.09 73	0.38 479	0.11 61	0.19 79

SACVNet	0.68 335	1.08 378	2.58 328	0.38 289	0.28 245	0.65 350	0.37 362	0.91 351	0.65 223	0.67 388	0.62 334	0.69 371	0.47 350	2.07 474	0.65 324	0.18 413	0.14 209	0.16 396	0.15 274	0.39 457	0.41 236

ADLNet2	0.73 365	1.22 419	3.28 475	0.34 214	0.36 327	0.65 350	0.37 362	0.94 369	0.87 444	0.57 283	0.65 362	0.92 457	0.48 357	2.05 472	0.60 300	0.13 292	0.11 158	0.11 195	0.11 167	0.37 440	0.38 212

GEStereo_RVC	0.61 250	1.19 410	2.61 342	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	0.11 158	0.12 250	0.11 167	0.27 352	0.43 249

UPFNet	0.51 163	0.67 234	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	0.13 192	0.13 311	0.13 227	0.20 244	0.16 56

psmorigin	1.41 516	0.91 341	13.83 575	0.37 269	0.30 267	0.63 322	0.37 362	0.80 247	0.64 216	0.98 474	0.87 457	1.16 509	0.78 463	3.95 557	1.09 421	0.19 430	0.22 296	0.17 413	0.19 343	0.25 318	0.47 277

DLCB_ROB	0.61 250	0.96 353	2.00 133	0.37 269	0.25 202	0.65 350	0.37 362	0.86 309	0.76 357	0.73 415	0.70 395	0.84 432	0.47 350	1.57 388	0.72 348	0.13 292	0.13 192	0.14 347	0.14 250	0.18 191	0.33 179

DispFullNet	1.69 535	2.25 548	5.23 552	1.53 529	8.78 568	0.89 465	0.37 362	1.03 447	0.98 484	1.37 521	1.00 482	1.13 504	1.97 540	1.51 377	0.98 403	0.55 517	0.32 331	1.19 547	0.64 529	1.16 538	0.88 434

SQANet	0.92 452	1.96 524	3.23 469	0.77 466	0.83 469	0.76 413	0.38 372	0.87 318	0.68 271	0.64 363	0.69 382	0.73 388	0.52 379	1.35 353	1.36 453	0.80 531	0.30 328	0.60 524	0.29 417	0.93 531	0.70 381

CBFPSM	0.62 270	1.34 446	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	0.82 468	0.63 183	1.35 451	0.11 197	0.12 176	0.10 128	0.10 119	0.19 222	0.37 203

ToySt	0.67 328	0.88 326	2.61 342	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	0.63 395	0.13 311	0.33 457	0.24 296	1.18 473

UDG	0.86 427	1.57 492	2.80 414	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	0.68 439	1.02 291	1.22 440	0.45 511	0.34 336	0.89 538	0.51 511	0.73 520	0.58 335

psm_up	0.65 303	1.02 364	2.53 305	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	0.15 227	0.16 396	0.15 274	0.27 352	0.22 102

FADNet-RVC-Resample	0.74 369	1.54 487	3.81 520	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	0.24 471	0.32 331	0.22 460	0.19 343	0.30 384	0.71 383

G2L-Stereo_test	0.64 294	1.34 446	2.55 318	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

TCMNet	0.72 362	1.15 398	2.78 411	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	0.19 269	0.23 468	0.18 325	0.40 463	0.56 325

PSM-softLoss	0.52 165	0.34 59	2.47 281	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	2.47 281	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

Nwc_Net	0.75 380	1.10 384	2.96 441	0.42 334	0.39 344	0.77 423	0.39 378	1.06 474	0.73 322	0.65 379	1.00 482	0.99 477	0.74 455	1.43 364	0.99 405	0.24 471	0.15 227	0.23 468	0.26 402	0.27 352	0.30 160

Wz-Net-LNSev-Ref	0.65 303	1.15 398	2.40 228	0.33 189	0.30 267	0.83 447	0.40 383	0.94 369	0.82 410	0.67 388	0.76 428	0.68 360	0.58 403	1.13 316	1.25 444	0.14 329	0.08 45	0.10 128	0.08 51	0.18 191	0.28 145

RGC	0.78 394	1.10 384	2.55 318	0.45 358	0.45 376	0.73 398	0.40 383	1.00 421	0.75 348	0.75 425	1.04 489	1.02 484	0.73 451	1.74 417	1.15 430	0.24 471	0.19 269	0.28 484	0.26 402	0.31 393	0.38 212

zh-mn7	0.92 452	2.02 532	3.80 518	0.35 237	0.28 245	0.73 398	0.41 385	1.00 421	1.15 510	1.03 483	1.30 506	0.75 395	0.62 419	1.98 466	1.55 468	0.17 400	0.14 209	0.14 347	0.14 250	0.31 393	0.57 331

RAFT-345	0.56 200	0.37 84	2.68 377	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

Prome-Stereo	0.53 179	0.36 72	2.39 226	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	0.71 447	0.61 176	0.34 169	0.10 108	0.07 9	0.10 128	0.09 82	0.13 89	0.44 265

MaskLacGwcNet_RVC	0.84 415	1.41 466	2.80 414	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	1.16 547	0.31 330	0.36 504	0.21 365	0.59 508	0.63 353

AF-Net	0.76 385	1.14 392	2.74 402	0.42 334	0.41 356	0.70 383	0.41 385	1.07 478	0.94 469	0.73 415	1.05 491	1.04 489	0.86 476	1.23 333	1.00 408	0.23 464	0.15 227	0.25 479	0.18 325	0.32 402	0.35 194

edge stereo	0.84 415	0.74 277	3.42 496	0.38 289	1.21 517	0.63 322	0.41 385	0.98 402	0.83 417	0.81 446	0.88 460	1.14 505	0.73 451	2.16 486	0.89 389	0.22 456	0.20 284	0.26 481	0.18 325	0.38 448	0.43 249

DRN-Test	0.71 353	0.79 296	2.83 422	0.40 319	0.44 373	0.80 436	0.41 385	1.07 478	0.83 417	0.82 452	0.64 355	0.68 360	0.57 396	1.78 427	0.79 371	0.16 379	0.13 192	0.17 413	0.16 296	0.24 296	0.51 299

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	1.74 537	0.21 22	0.27 106	0.17 27	1.56 383	0.30 116	0.10 108	2.60 559	0.10 128	0.09 82	0.10 48	3.10 558

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	0.85 458	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	0.85 458	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

OCTAStereo	0.53 179	0.33 51	2.54 310	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

IRAFT_RVC	0.59 232	0.74 277	2.42 237	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	0.25 314	0.13 311	0.10 119	0.15 123	0.14 34

LRCNet_RVC	13.78 579	19.34 580	13.01 573	19.47 581	12.67 574	1.85 535	0.42 392	12.28 577	1.10 502	15.76 578	18.69 582	12.52 579	8.65 571	12.22 576	9.64 570	22.29 584	8.38 579	25.92 586	24.06 586	19.72 584	17.59 584

stereogan	0.74 369	0.68 243	2.82 420	0.40 319	0.40 350	1.05 490	0.42 392	0.99 411	0.96 477	0.78 439	0.86 455	1.15 507	0.73 451	1.57 388	0.56 283	0.20 441	0.19 269	0.20 449	0.16 296	0.37 440	0.34 187

w-ln-seven-2	0.81 403	1.56 491	3.14 464	0.38 289	0.28 245	0.66 363	0.43 399	0.93 363	0.93 467	0.73 415	0.77 432	0.72 382	0.65 428	1.82 437	1.75 478	0.14 329	0.15 227	0.15 376	0.14 250	0.36 432	0.58 335

YMNet	0.66 322	0.98 356	2.12 163	0.42 334	0.41 356	0.86 454	0.43 399	0.92 358	0.76 357	0.75 425	0.81 440	0.83 429	0.46 339	0.87 263	1.07 417	0.19 430	0.22 296	0.20 449	0.17 314	0.42 473	0.39 220

YMNet_1	0.66 322	0.98 356	2.12 163	0.42 334	0.41 356	0.86 454	0.43 399	0.92 358	0.76 357	0.75 425	0.81 440	0.83 429	0.46 339	0.87 263	1.07 417	0.19 430	0.22 296	0.20 449	0.17 314	0.42 473	0.39 220

NF-Stereo	0.53 179	0.33 51	2.55 318	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

KYRaft	0.52 165	0.35 68	2.40 228	0.34 214	0.21 138	0.75 408	0.43 399	0.62 159	0.63 206	0.64 363	0.92 468	0.53 269	0.72 448	0.60 171	0.26 75	0.10 108	0.07 9	0.12 250	0.14 250	0.13 89	0.54 317

RE-Stereo	0.53 179	0.33 51	2.54 310	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	2.54 310	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

Syn2CoEx	0.78 394	1.43 474	3.54 505	0.44 351	0.31 277	0.64 334	0.43 399	1.04 453	0.83 417	0.64 363	0.77 432	0.74 390	0.74 455	1.91 460	0.64 319	0.20 441	0.17 255	0.19 439	0.15 274	0.30 384	0.59 340

CVANet_RVC	0.82 407	1.18 407	3.98 526	0.40 319	0.28 245	0.63 322	0.43 399	0.90 344	0.78 375	1.14 495	0.69 382	0.68 360	0.52 379	2.62 520	0.48 246	0.20 441	0.13 192	0.22 460	0.37 475	0.37 440	0.48 284

DDUNet	0.90 447	1.63 504	2.77 409	0.77 466	0.69 448	0.83 447	0.44 408	0.90 344	0.70 294	0.68 394	0.76 428	0.92 457	0.54 384	1.14 318	1.35 451	0.61 519	0.37 340	0.96 540	0.52 513	0.77 526	0.67 367

APVNet	0.76 385	1.11 386	3.23 469	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	0.18 263	0.24 474	0.19 343	0.35 426	0.27 139

RYNet	0.77 392	0.91 341	2.36 214	0.37 269	0.41 356	0.88 463	0.44 408	0.99 411	0.88 448	0.65 379	0.54 263	0.92 457	0.61 417	2.70 527	1.23 441	0.15 360	0.14 209	0.17 413	0.14 250	0.27 352	0.55 324

CC-Net-ROB	0.95 463	1.57 492	2.93 437	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	0.97 539	0.40 350	0.87 537	0.29 417	0.61 512	0.66 363

rvit_105_1	0.52 165	0.93 350	2.30 204	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	0.18 263	0.18 432	0.22 376	0.18 191	0.21 95

ssnet_v2	0.64 294	0.99 358	2.67 370	0.33 189	0.22 151	0.72 394	0.45 412	1.00 421	0.80 396	0.66 386	0.54 263	0.81 419	0.48 357	0.91 274	1.08 420	0.16 379	0.14 209	0.14 347	0.14 250	0.33 406	0.31 169

AAGNet	0.92 452	0.40 108	2.53 305	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	0.72 448	1.22 330	7.32 568	0.12 245	0.07 9	0.12 250	0.10 119	0.16 143	0.10 7

Pruner-Stereo	0.55 192	0.38 94	2.49 293	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

GwcNet	0.76 385	1.09 379	3.68 512	0.38 289	0.45 376	0.81 440	0.45 412	0.91 351	0.89 453	0.63 353	0.77 432	0.82 424	0.51 372	1.64 403	0.85 384	0.17 400	0.16 242	0.15 376	0.15 274	0.33 406	0.34 187

RP	0.74 369	1.01 362	2.48 287	0.44 351	0.45 376	0.66 363	0.45 412	0.95 383	0.87 444	0.70 402	0.95 473	0.99 477	0.82 468	1.55 381	0.82 380	0.26 481	0.19 269	0.23 468	0.20 354	0.34 413	0.38 212

GMM-Stereo	0.53 179	0.33 51	2.89 432	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

delet	0.60 242	0.84 310	2.45 268	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	0.12 176	0.13 311	0.14 250	0.22 273	0.29 151

StereoDRNet	0.71 353	1.24 424	2.56 322	0.42 334	0.45 376	0.73 398	0.46 418	0.98 402	0.81 404	0.77 431	0.56 287	0.74 390	0.48 357	1.69 412	0.91 392	0.15 360	0.14 209	0.15 376	0.15 274	0.26 338	0.51 299

FBW_ROB	0.94 460	1.23 423	2.35 213	0.46 363	0.32 290	0.87 461	0.46 418	1.15 500	0.97 483	0.83 455	0.78 437	1.01 481	0.64 425	3.65 555	1.65 471	0.27 485	0.24 305	0.40 509	0.26 402	0.32 402	0.88 434

CBMV_ROB	0.88 435	0.75 282	2.73 399	0.36 256	0.22 151	0.76 413	0.47 422	1.05 461	0.81 404	1.06 487	1.04 489	0.88 450	1.36 513	2.17 488	2.03 492	0.23 464	0.24 305	0.27 482	0.25 394	0.27 352	0.73 389

XPNet_ROB	0.68 335	1.11 386	2.28 199	0.38 289	0.27 231	0.67 371	0.47 422	0.94 369	0.75 348	0.80 442	0.71 408	0.81 419	0.54 384	1.72 414	0.84 383	0.22 456	0.16 242	0.16 396	0.15 274	0.25 318	0.45 270

z-mn7	0.90 447	2.01 530	3.02 451	0.37 269	0.29 253	1.02 485	0.48 424	0.97 394	1.33 522	0.71 411	1.36 512	0.85 438	0.62 419	2.15 484	1.50 462	0.15 360	0.13 192	0.14 347	0.13 227	0.34 413	0.53 312

w-ln-seven	0.86 427	1.50 484	3.03 454	0.38 289	0.35 315	1.02 485	0.48 424	1.06 474	1.13 506	0.92 467	0.86 455	0.86 445	0.60 414	1.67 407	1.89 487	0.15 360	0.14 209	0.16 396	0.15 274	0.35 426	0.57 331

fast-acv-ft	0.67 328	1.24 424	3.26 473	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	0.60 414	0.70 212	0.78 368	0.16 379	0.15 227	0.18 432	0.17 314	0.38 448	0.24 120

Wz-Net-LNSev	0.66 322	1.30 436	2.81 418	0.35 237	0.37 333	0.80 436	0.48 424	0.91 351	0.87 444	0.63 353	0.70 395	0.80 415	0.59 406	0.67 202	0.68 333	0.15 360	0.14 209	0.12 250	0.12 205	0.24 296	0.38 212

NCC-stereo	0.88 435	1.22 419	2.97 442	0.60 425	0.45 376	1.88 536	0.48 424	1.04 453	0.75 348	0.70 402	0.85 450	0.93 462	0.84 471	1.81 434	1.51 464	0.28 488	0.19 269	0.23 468	0.31 434	0.27 352	0.35 194

Abc-Net	0.88 435	1.22 419	2.97 442	0.60 425	0.45 376	1.88 536	0.48 424	1.04 453	0.75 348	0.70 402	0.85 450	0.93 462	0.84 471	1.81 434	1.51 464	0.28 488	0.19 269	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
PDISCO_ROB	0.84 415	1.46 478	2.84 424	0.65 443	0.59 417	1.17 503	0.48 424	1.19 508	1.08 501	0.67 388	0.72 413	1.00 480	0.61 417	1.24 335	1.05 413	0.38 503	0.18 263	0.28 484	0.24 385	0.58 507	0.44 265

EDNetEfficientorigin	8.19 572	1.27 430	145.54 593	0.51 394	0.96 485	0.75 408	0.49 431	0.86 309	1.57 534	2.12 543	1.49 517	1.28 512	1.35 511	1.84 441	2.15 502	0.14 329	0.13 192	0.17 413	0.18 325	0.39 457	0.64 358

DeepPrunerF	0.92 452	1.33 443	3.41 493	0.46 363	0.51 391	0.64 334	0.49 431	1.16 503	2.62 553	0.65 379	0.61 327	0.65 334	0.62 419	2.23 490	1.31 447	0.23 464	0.19 269	0.30 493	0.28 413	0.39 457	0.34 187

NVstereo2D	0.63 284	0.57 200	2.29 202	0.37 269	0.35 315	0.69 380	0.49 431	0.96 386	0.88 448	0.49 184	0.54 263	0.72 382	0.46 339	1.98 466	0.50 259	0.19 430	0.20 284	0.18 432	0.16 296	0.28 365	0.34 187

RAFT + AFF	0.79 398	1.73 512	2.99 447	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	0.81 466	1.80 432	1.21 437	0.13 292	0.27 324	0.15 376	0.14 250	0.45 485	0.69 378

MFN_U_SF_RVC	1.57 530	2.56 564	3.30 478	0.66 448	0.41 356	1.15 501	0.51 434	1.27 513	1.35 524	1.61 535	1.20 499	1.43 522	0.97 492	1.80 432	2.10 497	1.88 562	1.79 524	1.97 565	2.14 566	1.61 553	1.76 521

ADCRef	0.88 435	1.45 476	2.68 377	0.38 289	0.35 315	0.95 477	0.51 434	0.92 358	0.81 404	0.89 462	0.84 447	0.61 312	1.35 511	1.26 343	3.38 539	0.14 329	0.12 176	0.17 413	0.19 343	0.28 365	0.34 187

ETE_ROB	0.68 335	1.09 379	2.32 209	0.38 289	0.26 218	0.69 380	0.51 434	1.49 529	0.75 348	0.81 446	0.71 408	0.85 438	0.51 372	1.39 356	0.70 338	0.17 400	0.14 209	0.19 439	0.16 296	0.24 296	0.35 194

DCVSM-stereo	0.52 165	0.37 84	2.45 268	0.30 129	0.22 151	0.54 178	0.52 438	0.60 149	0.52 116	0.69 398	0.47 191	0.79 408	0.49 363	0.56 154	0.90 391	0.13 292	0.14 209	0.15 376	0.13 227	0.20 244	0.21 95

anonymity	0.86 427	0.68 243	1.44 56	0.64 440	0.83 469	0.67 371	0.52 438	0.98 402	0.73 322	0.96 473	0.70 395	0.81 419	0.86 476	1.10 307	1.34 449	0.64 520	0.72 411	0.58 522	1.44 561	0.60 509	0.91 438

RAFT_R40	0.55 192	0.31 26	2.44 250	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

ACVNet-4b	2.00 541	2.19 542	4.85 549	1.09 501	0.86 472	1.15 501	0.53 441	1.11 490	1.15 510	0.65 379	1.09 493	1.97 534	0.69 444	2.31 495	9.78 572	5.73 572	0.42 352	1.03 544	0.55 517	1.89 556	0.92 442

XQC	0.84 415	1.32 438	2.61 342	0.78 469	0.44 373	0.89 465	0.53 441	1.16 503	1.07 499	0.85 458	0.69 382	0.92 457	0.73 451	1.40 358	1.44 459	0.24 471	0.35 337	0.23 468	0.26 402	0.45 485	0.39 220

PA-Net	0.93 459	1.36 455	4.14 532	0.64 440	0.41 356	0.70 383	0.53 441	0.91 351	0.88 448	0.53 234	0.60 319	0.70 377	0.54 384	2.40 504	2.57 520	0.17 400	0.28 326	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.
Ntro	1.11 492	2.10 538	3.52 503	0.97 491	0.87 475	1.06 493	0.54 444	1.02 439	0.93 467	0.63 353	0.76 428	0.93 462	0.67 437	1.76 421	1.71 472	1.03 542	0.46 358	0.76 532	0.41 488	1.29 543	0.86 430

HBP-ISP	0.82 407	1.57 492	3.28 475	0.50 389	0.27 231	0.86 454	0.54 444	1.09 483	0.78 375	0.81 446	0.70 395	0.68 360	1.00 494	2.02 469	0.47 241	0.24 471	0.24 305	0.29 492	0.25 394	0.28 365	0.52 306

IPLGR	0.58 215	0.64 228	3.12 462	0.37 269	0.18 77	0.62 308	0.54 444	1.06 474	0.69 283	0.73 415	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

Consistency-Raft	0.92 452	1.21 414	3.50 500	0.98 492	0.63 434	0.77 423	0.54 444	1.02 439	1.01 489	0.62 342	1.03 487	0.65 334	1.04 497	0.81 255	1.36 453	0.45 511	0.47 361	0.51 520	0.59 525	0.65 515	0.47 277

ICVP	0.48 133	0.33 51	2.37 216	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	0.16 242	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)
FAT-Stereo	0.72 362	0.60 210	2.86 429	0.37 269	0.29 253	0.64 334	0.55 448	1.01 431	0.91 459	0.76 429	0.94 470	0.93 462	0.79 465	1.82 437	0.60 300	0.19 430	0.19 269	0.17 413	0.16 296	0.23 289	0.47 277

TDLM	0.83 413	1.28 433	2.38 219	0.46 363	0.26 218	0.66 363	0.55 448	0.87 318	0.80 396	2.54 554	0.62 334	0.61 312	0.51 372	2.68 526	0.67 330	0.20 441	0.11 158	0.35 503	0.15 274	0.33 406	0.48 284

LALA_ROB	0.68 335	1.14 392	2.50 298	0.37 269	0.29 253	0.78 429	0.55 448	0.99 411	0.84 429	0.82 452	0.68 377	0.93 462	0.50 368	1.01 290	0.89 389	0.21 450	0.15 227	0.21 455	0.18 325	0.26 338	0.30 160

ACRE	0.63 284	1.55 488	3.41 493	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	0.19 269	0.13 311	0.14 250	0.36 432	0.20 88

PSMNet_ROB	0.75 380	1.42 471	2.93 437	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	0.13 192	0.19 439	0.20 354	0.26 338	0.40 227

pmcnn	1.44 518	1.25 427	3.57 506	0.74 461	1.42 527	0.72 394	0.56 452	1.04 453	1.06 498	1.03 483	2.89 552	6.01 565	0.75 459	2.54 513	3.60 544	0.14 329	0.11 158	0.08 28	0.06 8	0.34 413	0.81 418

riskmin	0.96 466	0.32 39	2.07 148	1.72 539	1.61 540	1.62 524	0.57 455	1.45 527	0.55 141	0.73 415	0.89 462	0.92 457	0.45 329	1.16 320	0.60 300	0.11 197	1.30 480	0.12 250	1.38 560	0.14 112	1.51 508

CIPLG	0.63 284	1.59 496	3.16 466	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	0.20 284	0.13 311	0.13 227	0.36 432	0.21 95

Anonymous_2	1.36 513	0.49 162	2.03 139	1.71 538	1.58 537	2.49 552	0.58 457	1.59 534	2.31 549	0.77 431	0.88 460	1.03 485	0.58 403	1.20 329	0.66 327	0.32 496	1.38 489	1.42 556	3.87 572	0.78 528	1.56 510

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	0.85 474	0.47 100	0.34 169	0.12 245	0.08 45	0.11 195	0.09 82	0.15 123	0.19 79

ADCMid	1.06 484	1.82 518	3.53 504	0.39 306	0.36 327	0.99 480	0.58 457	1.01 431	0.94 469	1.23 512	1.02 485	1.01 481	1.01 495	1.11 312	4.04 551	0.22 456	0.19 269	0.42 513	0.32 443	0.42 473	0.53 312

ACV-stereo	0.71 353	0.85 315	3.01 449	0.33 189	0.25 202	1.01 483	0.59 460	0.62 159	0.54 132	0.42 132	0.45 180	1.54 527	1.44 518	1.40 358	0.73 352	0.14 329	0.13 192	0.12 250	0.11 167	0.20 244	0.35 194

otaku	1.15 496	2.10 538	3.51 501	0.98 492	0.74 454	1.02 485	0.59 460	1.03 447	0.89 453	0.70 402	1.60 519	0.98 474	0.65 428	1.63 400	1.80 483	0.99 541	0.46 358	0.73 531	0.40 483	1.30 545	0.88 434

ccnet	0.77 392	0.61 216	2.01 135	0.40 319	0.46 383	1.05 490	0.59 460	1.02 439	0.74 342	0.90 464	0.97 475	0.82 424	0.89 481	1.68 411	1.16 432	0.32 496	0.26 317	0.32 497	0.28 413	0.35 426	0.47 277

PASM	0.82 407	1.00 359	2.68 377	0.52 396	0.48 386	0.65 350	0.59 460	0.83 276	0.89 453	0.82 452	0.73 415	0.89 453	0.68 439	2.39 503	0.73 352	0.35 501	0.37 340	0.36 504	0.41 488	0.45 485	0.51 299

IPLG	0.74 369	1.09 379	2.87 430	0.36 256	0.21 138	1.63 525	0.60 464	1.39 524	0.63 206	1.39 523	0.51 228	0.40 183	0.86 476	1.40 358	0.37 186	0.09 44	0.07 9	0.14 347	0.12 205	0.34 413	0.23 111

IPLGR_C	0.64 294	1.66 508	3.36 481	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	0.22 296	0.13 311	0.15 274	0.35 426	0.21 95

HHNet	0.63 284	0.67 234	3.10 460	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	0.60 414	0.43 85	1.75 478	0.16 379	0.08 45	0.12 250	0.10 119	0.18 191	0.22 102

FCDSN-DC	1.45 520	1.12 388	3.30 478	0.48 370	0.41 356	1.13 499	0.60 464	1.17 506	1.28 518	2.25 548	2.85 550	3.65 551	3.34 557	2.58 517	2.44 514	0.31 495	0.26 317	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.
MDST_ROB	1.28 505	0.53 185	3.84 523	0.55 409	0.45 376	4.06 561	0.60 464	1.36 521	0.89 453	2.18 545	1.17 497	0.98 474	0.72 448	4.28 559	2.12 499	0.20 441	0.16 242	0.19 439	0.17 314	0.20 244	0.84 423

Wz-Net-MNSev	0.74 369	1.42 471	2.75 404	0.38 289	0.33 297	0.90 468	0.61 469	0.98 402	0.94 469	0.77 431	0.75 425	0.75 395	0.66 435	1.39 356	0.76 362	0.17 400	0.13 192	0.14 347	0.14 250	0.28 365	0.48 284

MSMD_ROB	1.41 516	1.03 368	2.75 404	0.41 330	0.32 290	2.00 542	0.61 469	0.96 386	1.43 526	2.97 561	2.63 546	4.76 560	2.04 542	2.44 507	1.78 482	0.30 493	0.26 317	0.32 497	0.32 443	0.32 402	0.63 353

DisPM	0.48 133	0.41 114	2.54 310	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

zh-sn7	0.99 473	2.20 544	3.83 521	0.40 319	0.31 277	0.82 445	0.63 472	1.02 439	0.94 469	0.81 446	1.13 496	0.84 432	0.93 488	2.49 511	1.87 486	0.17 400	0.17 255	0.16 396	0.16 296	0.37 440	0.64 358

GANetREF_RVC	0.81 403	1.44 475	3.04 455	0.49 383	0.27 231	0.83 447	0.63 472	1.03 447	0.92 461	0.63 353	0.61 327	0.72 382	0.59 406	2.40 504	0.58 292	0.33 498	0.25 314	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
IGEV_Zeroshot_test	0.91 450	0.39 101	3.80 518	0.42 334	1.95 550	0.56 198	0.64 474	0.84 285	0.55 141	1.45 528	0.53 244	0.79 408	0.42 300	0.57 158	1.13 427	0.10 108	0.49 365	0.10 128	0.34 462	0.19 222	2.97 557

PVD	1.05 483	1.21 414	2.36 214	0.84 475	0.91 479	1.04 488	0.64 474	1.32 519	1.68 537	1.43 527	1.41 515	1.14 505	1.15 504	1.49 375	1.77 481	0.27 485	0.65 397	0.28 484	0.35 464	0.40 463	0.73 389

ADCPNet	1.07 486	1.37 460	4.54 547	0.38 289	0.68 446	1.36 509	0.64 474	0.93 363	0.83 417	0.79 440	0.82 443	1.08 496	1.18 507	1.30 348	2.68 523	0.21 450	0.69 404	0.21 455	0.95 550	0.30 384	0.54 317

SST-Stereo	0.56 200	0.30 20	2.44 250	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	0.59 406	1.57 388	0.31 135	0.12 245	0.07 9	0.12 250	0.10 119	0.17 166	0.11 14

DRaft	0.65 303	0.47 155	2.38 219	0.25 42	0.17 59	0.64 334	0.65 477	0.56 122	0.57 154	0.67 388	0.98 478	0.38 170	0.99 493	1.42 363	2.06 495	0.11 197	0.14 209	0.10 128	0.14 250	0.18 191	0.21 95

FC-DCNN v2	1.65 534	0.85 315	3.39 486	0.46 363	0.39 344	2.02 544	0.66 479	1.94 547	1.84 545	2.81 560	2.99 554	4.39 558	3.25 555	2.81 536	2.75 527	0.29 492	0.26 317	0.31 494	0.30 427	0.33 406	0.91 438

ACVNet_1	1.47 522	2.27 551	4.92 550	1.11 504	0.89 476	1.19 505	0.66 479	1.28 514	1.19 514	0.98 474	0.97 475	3.06 547	1.48 523	2.37 499	1.82 484	1.08 544	0.49 365	1.03 544	0.48 503	1.20 539	0.95 450

Wz-Net-SNSev	0.85 424	1.83 519	3.36 481	0.42 334	0.31 277	0.71 388	0.66 479	1.04 453	0.94 469	0.68 394	0.85 450	0.96 471	0.62 419	1.75 419	1.14 428	0.16 379	0.15 227	0.16 396	0.17 314	0.39 457	0.63 353

GANet	0.92 452	1.20 412	2.68 377	0.45 358	0.27 231	0.76 413	0.66 479	0.94 369	0.77 370	0.79 440	1.17 497	0.84 432	0.91 483	2.72 528	1.76 480	0.18 413	0.42 352	0.44 516	0.20 354	0.33 406	0.94 447

FC-DCNN	1.60 532	0.85 315	3.44 497	0.46 363	0.39 344	1.96 538	0.66 479	1.72 538	1.70 538	2.75 559	2.91 553	4.20 554	3.15 554	2.72 528	2.66 522	0.30 493	0.26 317	0.31 494	0.30 427	0.33 406	0.91 438

NCCL2	0.71 353	1.32 438	2.30 204	0.44 351	0.31 277	0.71 388	0.67 484	0.89 335	0.69 283	0.70 402	0.61 327	0.85 438	0.54 384	1.58 395	0.70 338	0.20 441	0.17 255	0.66 527	0.25 394	0.26 338	0.38 212

NVStereoNet_ROB	1.45 520	1.62 501	3.59 508	1.09 501	0.70 450	0.86 454	0.67 484	1.19 508	1.51 531	1.20 506	4.05 561	1.61 529	1.94 539	2.97 542	2.07 496	0.67 525	0.69 404	0.55 521	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
CRE-IMP	0.46 115	0.31 26	2.40 228	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

SPS-STEREO	1.22 500	1.65 506	3.41 493	0.66 448	0.69 448	1.01 483	0.68 486	1.10 486	0.96 477	1.40 525	1.25 502	1.46 524	1.08 500	2.05 472	2.24 508	0.66 524	0.61 389	0.58 522	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
S-Stereo	0.82 407	0.73 267	3.79 517	0.40 319	0.37 333	0.70 383	0.69 488	1.00 421	1.03 492	0.63 353	0.92 468	0.82 424	0.59 406	2.35 498	0.71 344	0.18 413	0.22 296	0.17 413	0.18 325	0.30 384	0.67 367

MeshStereo	1.29 506	1.34 446	3.04 455	0.35 237	0.28 245	1.10 497	0.69 488	1.42 526	1.07 499	2.71 558	2.43 540	2.95 544	1.50 524	2.92 540	2.03 492	0.23 464	0.22 296	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
AIO-Stereo-zeroshot1	0.94 460	0.84 310	3.40 491	1.46 523	0.78 464	1.37 511	0.70 490	1.11 490	0.68 271	0.80 442	1.29 504	1.09 499	0.59 406	1.16 320	1.01 410	0.14 329	0.53 374	0.11 195	0.46 498	0.31 393	0.86 430

Wz-Net-TNSev	1.02 477	2.26 550	3.69 513	0.38 289	0.31 277	1.00 482	0.71 491	1.12 493	1.02 490	0.74 422	0.73 415	1.09 499	0.91 483	2.46 508	2.15 502	0.21 450	0.20 284	0.16 396	0.20 354	0.48 494	0.62 347

WZ-Net	1.04 482	1.83 519	4.20 535	0.42 334	0.36 327	0.88 463	0.71 491	1.05 461	1.11 504	0.84 456	0.94 470	1.06 493	1.17 506	2.37 499	2.24 508	0.20 441	0.14 209	0.15 376	0.16 296	0.36 432	0.53 312

G-Net	1.02 477	0.70 255	3.23 469	0.60 425	0.66 442	2.00 542	0.71 491	0.78 232	0.70 294	1.14 495	2.53 542	1.29 514	1.01 495	1.47 372	1.74 476	0.25 477	0.24 305	0.24 474	0.26 402	0.37 440	0.40 227

NRIStereo	0.50 152	0.34 59	2.44 250	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	0.13 192	0.11 195	0.09 82	0.22 273	0.25 124

DPSNet	1.02 477	0.72 264	2.84 424	0.60 425	0.39 344	1.08 495	0.75 495	1.41 525	1.14 508	0.74 422	0.69 382	1.05 492	1.67 529	2.09 480	2.22 507	0.27 485	0.61 389	0.20 449	0.50 507	0.48 494	1.03 463

UGAM-zero	0.97 469	0.44 141	2.48 287	0.33 189	0.86 472	1.26 508	0.76 496	1.05 461	0.52 116	0.93 471	0.45 180	1.32 516	0.81 466	2.08 477	0.49 255	0.10 108	0.52 372	0.09 73	0.47 500	0.11 61	4.43 569

RainbowNet	1.27 504	2.22 546	3.58 507	1.14 508	0.92 480	1.08 495	0.76 496	1.19 508	1.15 510	0.77 431	0.97 475	1.08 496	0.83 470	1.64 403	1.72 474	1.20 549	1.30 480	1.01 543	0.58 524	1.23 540	0.97 455

PFNet+	0.50 152	0.43 128	2.54 310	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

WCMA_ROB	1.29 506	1.21 414	3.13 463	0.65 443	0.36 327	1.20 506	0.78 499	1.00 421	0.98 484	1.78 538	2.62 545	3.08 548	2.01 541	1.86 447	2.35 512	0.38 503	0.38 344	0.32 497	0.32 443	0.31 393	1.06 466

CBMV	0.86 427	1.00 359	2.82 420	0.35 237	0.21 138	0.78 429	0.78 499	1.05 461	0.87 444	0.90 464	0.74 418	0.87 446	1.89 538	1.67 407	1.38 457	0.19 430	0.20 284	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
ADCP+	1.03 481	1.68 509	3.83 521	0.35 237	0.39 344	1.05 490	0.79 501	0.94 369	0.86 438	0.69 398	0.68 377	0.85 438	1.53 527	1.02 291	4.56 556	0.13 292	0.12 176	0.16 396	0.15 274	0.28 365	0.44 265

MSAF-DinoV2	3.17 557	2.52 561	10.79 569	3.57 567	0.30 267	3.28 556	0.81 502	2.81 557	1.80 543	0.81 446	0.87 457	1.59 528	1.15 504	26.18 587	2.61 521	0.18 413	0.13 192	0.19 439	1.61 563	0.94 532	1.22 482

ADCS	1.14 495	2.02 532	3.36 481	0.43 346	0.37 333	0.96 479	0.81 502	1.12 493	1.17 513	1.25 514	0.98 478	1.08 496	0.92 486	1.41 362	4.97 559	0.23 464	0.21 293	0.22 460	0.23 381	0.40 463	0.67 367

MFMNet_re	1.01 476	1.73 512	3.04 455	0.85 476	0.76 459	0.93 473	0.81 502	1.02 439	1.10 502	1.05 485	1.06 492	0.84 432	0.96 491	0.93 278	0.97 397	0.68 526	0.61 389	0.63 526	0.60 527	0.77 526	0.80 411

DSFCA	0.62 270	0.77 286	1.95 123	0.29 109	0.29 253	0.79 433	0.86 505	0.81 256	0.73 322	0.73 415	0.66 369	0.67 346	0.57 396	1.17 323	1.03 411	0.16 379	0.15 227	0.13 311	0.14 250	0.19 222	0.28 145

ACVNet_2	1.54 528	2.20 544	4.42 544	1.10 503	0.93 483	1.37 511	0.87 506	1.53 530	1.71 539	1.22 510	1.72 522	2.12 537	1.06 498	2.58 517	1.93 488	0.94 536	0.54 377	1.00 542	0.56 519	2.11 560	0.96 452

SuperB	1.19 498	1.62 501	5.29 554	0.37 269	0.26 218	0.81 440	0.87 506	0.94 369	1.19 514	0.68 394	0.68 377	0.63 321	1.37 514	1.73 415	3.30 536	0.16 379	0.12 176	0.17 413	0.16 296	2.74 565	0.63 353

AIO-Stereo-zeroshot	0.82 407	0.78 292	3.67 511	0.35 237	0.81 468	1.25 507	0.88 508	1.13 497	0.58 161	0.84 456	0.52 237	1.24 510	0.64 425	0.77 237	0.70 338	0.10 108	0.53 374	0.11 195	0.45 494	0.29 375	0.81 418

DEmStereo	0.69 342	0.40 108	2.42 237	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	1.24 508	1.53 379	2.21 506	0.10 108	0.08 45	0.10 128	0.10 119	0.11 61	0.14 34

SANet	1.35 512	1.80 517	4.39 543	0.41 330	0.29 253	1.72 529	0.89 510	1.17 506	2.47 551	1.22 510	1.82 524	1.72 531	1.70 531	2.57 515	3.30 536	0.18 413	0.16 242	0.16 396	0.15 274	0.34 413	0.62 347

RTS	1.29 506	1.59 496	6.48 562	0.63 436	0.57 412	1.59 522	0.90 511	1.15 500	1.44 527	1.20 506	1.31 507	1.10 501	0.87 479	2.67 524	2.27 510	0.21 450	0.38 344	0.19 439	0.20 354	0.46 489	0.68 372

RTSA	1.29 506	1.59 496	6.48 562	0.63 436	0.57 412	1.59 522	0.90 511	1.15 500	1.44 527	1.20 506	1.31 507	1.10 501	0.87 479	2.67 524	2.27 510	0.21 450	0.38 344	0.19 439	0.20 354	0.46 489	0.68 372

IMH	2.14 545	2.46 559	3.60 510	1.70 537	1.13 513	1.65 526	0.93 513	2.13 550	1.93 546	1.37 521	2.64 547	2.19 538	1.82 536	5.77 564	2.18 504	5.70 571	1.05 446	1.31 552	0.72 537	1.39 549	1.13 471

MFN_U_SF_DS_RVC	1.08 490	2.01 530	2.56 322	0.49 383	0.40 350	1.49 516	0.96 514	1.02 439	0.95 475	0.85 458	0.94 470	1.06 493	0.59 406	2.92 540	1.15 430	0.43 509	0.74 413	0.32 497	0.55 517	0.74 521	1.35 497

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	0.59 406	0.47 100	1.14 428	0.08 15	0.88 427	0.08 28	0.36 473	0.12 72	0.80 411

DDVS	0.67 328	0.46 152	1.74 84	2.40 556	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	0.14 209	0.14 347	0.12 205	0.19 222	0.42 241

WAO-8	2.91 552	2.55 562	3.77 515	1.93 549	1.04 498	4.08 562	0.99 517	3.25 562	6.09 564	2.20 546	3.34 557	3.33 549	2.64 549	11.73 573	2.52 516	2.12 563	1.92 529	1.55 558	0.93 548	1.27 541	0.96 452

Venus	2.91 552	2.55 562	3.77 515	1.93 549	1.04 498	4.08 562	0.99 517	3.25 562	6.09 564	2.20 546	3.34 557	3.33 549	2.64 549	11.73 573	2.52 516	2.12 563	1.92 529	1.55 558	0.93 548	1.27 541	0.96 452

Dean	1.92 539	2.31 554	5.03 551	1.31 511	1.08 504	1.55 519	0.99 517	1.98 549	2.33 550	1.51 532	4.15 562	4.23 557	1.39 516	2.31 495	2.10 497	1.18 548	0.69 404	1.18 546	0.75 540	1.30 545	1.07 467

NaN_ROB	1.25 503	1.46 478	3.84 523	0.54 407	0.56 407	1.12 498	0.99 517	1.05 461	1.03 492	1.10 490	0.87 457	0.77 402	1.07 499	5.85 565	2.98 532	0.16 379	0.23 303	0.16 396	0.24 385	0.28 365	0.66 363

aanetorigin	0.81 403	1.03 368	2.64 357	0.44 351	0.44 373	0.59 251	1.00 521	0.59 142	0.70 294	1.54 533	1.22 501	0.82 424	1.08 500	1.06 298	1.07 417	0.18 413	0.15 227	0.17 413	0.21 365	0.53 503	0.65 361

MSC_U_SF_DS_RVC	1.40 515	2.04 535	3.02 451	0.58 423	0.41 356	2.15 547	1.00 521	1.31 518	1.29 519	1.05 485	1.10 494	1.29 514	0.91 483	3.07 543	1.34 449	1.65 559	0.84 425	0.68 529	0.88 547	1.55 552	1.91 522

TorneroNet-64	2.74 549	2.23 547	4.18 534	1.48 525	1.20 516	3.88 560	1.01 523	3.48 566	6.61 567	2.62 556	4.55 564	4.20 554	3.84 560	3.39 551	3.40 540	1.23 550	0.66 398	1.39 555	0.80 541	3.42 567	1.27 489

LVE	2.10 543	2.61 565	4.30 542	1.79 542	1.81 545	1.68 528	1.04 524	2.35 552	2.78 556	1.27 516	2.87 551	4.21 556	1.46 520	2.83 537	2.02 491	2.87 567	0.92 430	1.19 547	1.47 562	1.29 543	1.18 473

WAO-6	1.69 535	1.87 521	3.21 468	1.15 509	1.01 494	2.29 548	1.06 525	1.85 541	2.84 557	1.30 520	2.59 544	2.19 538	1.67 529	2.62 520	2.52 516	0.96 538	0.68 401	1.19 547	0.84 544	1.13 536	0.95 450

TorneroNet	5.60 568	2.30 553	3.98 526	1.49 527	1.26 521	14.47 574	1.11 526	4.85 568	20.66 586	10.12 571	16.30 578	11.78 576	7.35 568	3.41 552	4.38 555	1.36 554	0.70 407	1.46 557	0.87 546	2.73 564	1.33 494

MADNet+	1.44 518	2.19 542	6.00 559	0.89 478	0.70 450	1.58 521	1.11 526	1.56 533	1.30 521	0.89 462	1.03 487	1.25 511	1.12 503	3.29 547	2.80 528	0.48 514	0.57 384	0.39 508	0.36 473	0.63 513	0.69 378

WAO-7	1.58 531	2.04 535	3.25 472	0.94 486	0.75 456	1.75 530	1.13 528	1.87 542	1.97 547	1.46 530	2.53 542	1.98 535	1.75 532	3.13 544	2.48 515	0.69 527	0.67 399	0.94 539	0.74 539	0.80 529	0.77 399

notaker	2.77 550	2.35 556	4.02 528	2.61 561	1.44 528	1.77 531	1.14 529	2.77 556	1.81 544	2.30 550	11.41 573	3.95 552	4.70 562	3.24 546	3.01 533	1.58 558	0.88 427	1.71 563	1.08 555	2.10 559	1.44 505

LSM	3.40 559	1.42 471	5.81 558	9.98 575	30.74 587	0.86 454	1.14 529	0.99 411	1.26 516	1.40 525	2.18 534	0.93 462	0.85 474	1.76 421	1.03 411	0.22 456	0.35 337	0.24 474	0.29 417	0.40 463	6.21 574

PSM-AAD	0.67 328	0.29 8	2.41 233	0.37 269	0.23 181	0.86 454	1.15 531	0.62 159	0.66 231	0.64 363	0.71 408	0.67 346	2.90 551	0.65 196	0.32 145	0.10 108	0.08 45	0.17 413	0.15 274	0.14 112	0.34 187

CSAN	1.38 514	1.74 515	4.12 531	0.53 400	0.38 342	1.06 493	1.15 531	1.29 515	1.12 505	1.19 501	1.90 527	1.04 489	1.44 518	5.92 566	2.82 530	0.26 481	0.22 296	0.24 474	0.25 394	0.35 426	0.54 317

PAM_32	0.95 463	0.43 128	2.68 377	0.64 440	1.10 510	1.78 532	1.16 533	1.12 493	0.96 477	1.07 488	0.90 465	1.38 519	0.76 462	0.78 244	1.11 424	0.10 108	1.29 477	0.10 128	0.50 507	0.16 143	0.98 457

AnyNet_C32	1.08 490	1.76 516	3.01 449	0.50 389	0.54 403	1.17 503	1.16 533	0.97 394	0.95 475	1.11 492	0.98 478	0.87 446	0.93 488	1.57 388	4.11 553	0.22 456	0.20 284	0.25 479	0.25 394	0.40 463	0.68 372

coex-ft	6.14 569	1.98 526	60.80 591	0.34 214	0.30 267	0.80 436	1.17 535	0.76 218	4.34 561	19.82 582	2.15 533	1.61 529	8.77 572	1.82 437	10.36 573	0.44 510	2.05 538	0.18 432	0.19 343	0.39 457	4.61 572

IMH-64-1	1.50 523	1.98 526	2.69 384	1.39 519	1.12 511	1.39 513	1.19 536	1.80 539	1.47 529	1.19 501	2.20 535	1.53 525	1.51 525	2.12 482	1.98 489	1.34 552	0.68 401	1.28 550	0.70 532	1.37 547	1.12 469

IMH-64	1.50 523	1.98 526	2.69 384	1.39 519	1.12 511	1.39 513	1.19 536	1.80 539	1.47 529	1.19 501	2.20 535	1.53 525	1.51 525	2.12 482	1.98 489	1.34 552	0.68 401	1.28 550	0.70 532	1.37 547	1.12 469

PAM	0.91 450	0.43 128	2.67 370	0.77 466	0.89 476	1.81 533	1.22 538	1.13 497	0.78 375	1.16 498	0.91 467	1.39 520	0.68 439	0.76 235	1.06 416	0.10 108	0.98 435	0.10 128	0.50 507	0.14 112	0.66 363

DANet	0.85 424	0.68 243	2.41 233	1.18 510	0.48 386	0.77 423	1.23 539	0.93 363	1.53 532	0.90 464	0.72 413	0.97 473	0.57 396	1.86 447	1.05 413	0.18 413	0.16 242	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
iRaft-Stereo_20w	1.50 523	0.42 118	4.81 548	2.24 554	2.09 553	1.36 509	1.27 540	1.38 523	0.94 469	2.07 540	0.42 162	0.85 438	0.69 444	0.87 263	1.37 455	0.10 108	4.04 569	0.09 73	0.40 483	0.17 166	4.53 570

KSHMR	4.19 563	2.37 557	6.24 560	1.73 540	1.48 533	1.97 540	1.29 541	3.18 560	17.06 581	2.15 544	15.74 576	9.09 571	1.75 532	8.33 570	2.37 513	1.55 557	1.29 477	1.70 562	1.23 558	1.75 554	1.60 513

SGM-Forest	1.84 537	7.91 574	10.36 568	0.42 334	0.33 297	1.04 488	1.29 541	1.01 431	0.88 448	1.19 501	2.30 538	1.03 485	1.79 535	2.60 519	2.81 529	0.22 456	0.21 293	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
HanzoNet	7.85 570	3.30 568	5.75 557	7.47 572	3.97 563	2.34 549	1.37 543	3.47 564	4.02 560	13.30 576	10.49 569	10.86 573	16.67 579	8.50 571	10.51 574	10.80 579	9.84 581	5.83 575	13.69 579	7.24 575	7.51 575

MIPNet	0.88 435	1.07 375	2.85 427	0.61 431	0.18 77	1.46 515	1.37 543	1.65 535	0.78 375	1.93 539	0.85 450	0.75 395	1.66 528	0.87 263	0.34 169	0.10 108	0.08 45	0.11 195	0.32 443	0.27 352	0.26 132

EDNetEfficient	1.29 506	0.78 292	4.27 538	0.65 443	1.03 497	0.94 475	1.38 545	0.87 318	1.75 540	2.33 551	1.32 509	1.04 489	2.21 545	1.59 396	4.07 552	0.16 379	0.19 269	0.15 376	0.27 411	0.38 448	0.40 227

AnyNet_C01	1.20 499	1.89 522	4.25 537	0.55 409	0.54 403	1.57 520	1.39 546	1.10 486	1.13 506	1.19 501	1.34 511	1.15 507	1.11 502	1.73 415	2.89 531	0.26 481	0.24 305	0.28 484	0.24 385	0.50 497	0.68 372

ktn	4.44 564	2.47 560	3.70 514	1.82 543	1.49 534	2.11 546	1.40 547	2.30 551	12.56 572	11.36 574	16.25 577	11.30 575	3.77 559	4.41 561	3.47 541	1.86 561	0.99 437	1.74 564	1.21 557	3.28 566	1.39 501

GrayStereo	0.71 353	0.27 3	2.40 228	0.89 478	0.23 181	0.62 308	1.40 547	0.67 180	0.70 294	0.72 414	0.77 432	0.55 285	3.03 552	0.60 171	0.28 98	0.10 108	0.08 45	0.10 128	0.21 365	0.12 72	0.37 203

SAMSARA	1.11 492	1.35 450	2.60 337	1.34 514	0.77 461	1.67 527	1.41 549	1.47 528	0.99 487	1.54 533	0.89 462	1.44 523	0.90 482	1.88 453	1.71 472	0.25 477	0.55 380	0.22 460	0.34 462	0.39 457	0.50 292

UNDER WATER	2.84 551	2.25 548	5.25 553	1.84 544	1.45 529	2.36 550	1.44 550	3.23 561	6.51 566	2.61 555	2.73 549	5.69 563	5.64 565	3.14 545	4.18 554	1.48 555	0.81 421	1.60 561	1.07 554	1.91 557	1.67 518

UNDER WATER-64	2.59 547	2.28 552	5.63 556	1.85 545	1.45 529	3.28 556	1.60 551	2.62 553	5.57 563	2.09 541	2.12 531	4.10 553	4.21 561	2.74 531	3.64 545	1.49 556	0.86 426	1.58 560	1.09 556	1.91 557	1.62 515

FTStereo	0.79 398	0.32 39	2.83 422	0.70 458	0.21 138	0.73 398	1.75 552	0.61 155	0.60 178	1.07 488	1.62 521	1.28 512	2.11 543	0.75 233	0.30 116	0.19 430	0.08 45	0.12 250	0.11 167	0.12 72	0.39 220

PWCK	1.62 533	2.32 555	4.27 538	1.11 504	0.56 407	1.81 533	1.84 553	1.55 532	1.54 533	1.45 528	1.81 523	1.82 532	1.38 515	3.34 548	2.14 501	1.09 545	0.57 384	0.98 541	0.59 525	1.50 551	0.79 408

IGEV-RUCA	2.30 546	0.38 94	1.36 42	0.41 330	1.90 548	2.03 545	1.86 554	1.37 522	1.78 542	3.73 565	3.72 559	5.06 561	8.09 570	2.15 484	1.63 470	0.26 481	0.77 414	2.71 568	1.91 564	2.43 563	2.42 548

ADCL	1.07 486	1.22 419	2.80 414	0.40 319	0.33 297	1.50 517	1.87 555	0.97 394	1.04 495	1.26 515	1.28 503	0.99 477	1.41 517	1.36 354	3.51 542	0.17 400	0.14 209	0.22 460	0.21 365	0.32 402	0.43 249

SGM_RVC	2.11 544	1.07 375	2.87 430	0.98 492	0.92 480	2.72 554	1.88 556	1.91 545	12.27 571	2.09 541	1.99 529	2.47 541	2.24 546	2.87 539	2.03 492	0.54 515	0.47 361	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	0.92 346	2.91 435	0.62 433	0.57 412	3.13 555	2.21 557	1.67 536	1.58 535	2.42 552	2.43 540	1.87 533	2.49 548	1.85 445	2.70 524	0.42 506	0.43 355	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
THIR-Stereo	0.88 435	0.85 315	2.33 211	0.26 59	0.16 37	0.59 251	2.69 558	0.62 159	0.54 132	0.62 342	1.61 520	0.96 471	1.77 534	1.67 407	2.20 505	0.10 108	0.08 45	0.14 347	0.11 167	0.16 143	0.21 95

ELAS_RVC	1.51 526	0.88 326	3.36 481	0.63 436	0.56 407	1.53 518	2.73 559	1.53 530	1.76 541	2.26 549	2.21 537	2.10 536	3.07 553	2.08 477	2.52 516	0.42 506	0.42 352	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
MADNet++	2.94 555	2.17 541	3.27 474	2.55 560	2.28 556	3.29 558	3.37 560	2.76 555	2.67 555	3.10 562	3.20 556	2.78 543	3.25 555	4.11 558	4.68 558	2.72 566	2.27 553	3.03 571	2.43 568	2.34 562	2.59 550

LE_ROB	4.55 565	2.43 558	9.94 566	2.79 563	4.03 564	2.40 551	3.54 561	2.72 554	11.04 570	11.64 575	4.69 565	5.25 562	10.74 573	4.52 562	9.73 571	0.82 533	0.70 407	1.34 553	0.97 551	0.74 521	0.94 447

CrosDoStereo	0.96 466	0.49 162	2.66 362	0.27 74	0.33 297	0.54 178	3.69 562	0.77 225	0.66 231	0.70 402	1.39 513	0.53 269	1.47 521	1.77 424	3.02 534	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	2.66 362	0.27 74	0.33 297	0.54 178	3.69 562	0.77 225	0.66 231	0.70 402	1.39 513	0.53 269	1.47 521	1.77 424	3.02 534	0.10 108	0.08 45	0.11 195	0.11 167	0.22 273	0.30 160

JetBlue	1.89 538	2.09 537	4.16 533	0.74 461	1.23 518	4.52 565	3.86 564	1.68 537	1.26 516	1.28 517	1.54 518	2.36 540	1.86 537	3.35 549	3.37 538	0.54 515	0.49 365	0.48 518	0.49 505	1.39 549	1.21 480

FINET	1.92 539	1.96 524	4.49 546	1.62 532	1.39 526	3.51 559	4.39 565	2.89 558	2.58 552	1.39 523	1.98 528	1.35 517	2.12 544	1.64 403	2.12 499	0.84 534	1.03 445	0.18 432	0.29 417	0.54 504	2.12 532

MANE	3.51 561	2.03 534	3.88 525	1.89 547	2.01 551	5.98 566	4.72 566	5.87 570	7.13 568	3.80 566	5.10 566	6.11 566	5.34 564	4.39 560	5.05 560	1.07 543	1.28 475	0.50 519	0.85 545	0.76 524	2.36 547

SGM-ForestM	3.67 562	2.70 566	5.34 555	1.65 535	1.72 542	6.02 567	5.08 567	4.10 567	3.47 559	4.59 567	4.21 563	9.81 572	5.79 566	6.44 567	6.97 567	0.88 535	1.09 450	0.33 501	0.45 494	0.68 517	2.10 531

SGM+DAISY	2.67 548	2.14 540	4.28 540	1.92 548	2.11 554	4.36 564	5.22 568	3.17 559	3.00 558	3.24 564	3.81 560	3.03 546	3.61 558	2.53 512	3.79 546	1.15 546	1.29 477	0.66 527	0.71 536	0.95 533	2.44 549

TCMNet-wrong-test	5.56 567	6.73 572	6.40 561	13.05 579	11.91 573	7.29 568	5.47 569	7.17 573	1.58 535	2.68 557	3.15 555	8.30 570	5.87 567	4.80 563	6.10 564	3.08 568	0.98 435	2.37 567	1.99 565	6.69 574	5.63 573

JetRed	3.37 558	4.96 569	10.08 567	1.48 525	1.73 543	7.63 569	5.47 569	3.47 564	2.20 548	2.42 552	2.40 539	2.98 545	2.35 547	3.52 553	6.60 565	1.33 551	1.90 528	1.38 554	1.23 558	2.30 561	2.02 527

DGSMNet	2.93 554	0.77 286	3.44 497	3.58 568	4.25 565	2.53 553	6.86 571	1.03 447	0.88 448	0.58 289	1.85 525	0.79 408	0.62 419	1.63 400	1.46 460	4.62 570	4.98 573	5.15 574	4.71 573	4.52 571	4.37 568

EAI-Stereo	1.16 497	0.29 8	1.94 122	0.55 409	0.97 488	1.96 538	7.94 572	1.34 520	1.03 492	1.01 481	1.48 516	0.51 259	0.66 435	0.65 196	1.42 458	0.09 44	0.23 303	0.09 73	0.53 514	0.13 89	0.49 290

BEATNet-Init1	12.32 575	12.82 578	28.66 587	3.22 565	3.71 562	21.59 586	11.42 573	14.54 581	13.73 577	20.24 583	20.16 583	26.14 589	19.85 581	19.08 584	15.33 581	1.81 560	1.93 533	2.05 566	2.48 569	4.25 569	3.41 562

HaxPig	19.88 580	22.39 586	22.30 580	17.98 580	17.98 578	12.06 573	12.06 574	16.25 582	15.97 580	21.05 584	21.41 584	18.85 583	18.35 580	20.07 585	19.64 583	23.57 588	23.19 587	24.07 585	23.71 585	22.95 585	23.72 587

MEDIAN_ROB	23.95 583	26.96 591	26.29 586	22.14 582	22.09 580	16.18 577	14.23 575	20.47 583	20.09 582	25.43 589	25.22 590	22.96 584	22.54 585	24.33 586	23.18 587	28.15 590	27.16 591	28.60 587	27.73 587	27.59 586	27.58 588

AVERAGE_ROB	26.91 589	30.28 592	29.18 588	25.78 583	25.30 582	19.49 582	15.38 576	23.70 588	23.02 587	28.38 591	27.78 591	26.23 590	25.76 591	26.95 592	25.55 588	31.27 591	30.02 592	31.76 588	30.80 588	30.88 590	30.77 589

tt	4.94 566	0.32 39	4.22 536	2.29 555	1.58 537	10.19 572	16.94 577	9.44 575	5.03 562	1.69 536	1.33 510	4.68 559	5.02 563	3.38 550	5.91 563	6.15 573	9.47 580	2.80 569	3.16 570	3.54 568	1.58 511

USTest	8.06 571	7.11 573	8.76 565	9.20 574	9.03 569	15.20 575	23.57 578	10.01 576	9.45 569	5.97 570	6.79 567	7.77 569	7.51 569	8.75 572	11.06 575	2.24 565	3.58 565	2.87 570	3.21 571	4.93 572	4.21 567

DGTPSM_ROB	8.97 573	5.94 570	13.01 573	5.95 571	11.34 571	8.54 570	24.06 579	6.47 571	13.52 573	5.19 568	11.52 574	6.18 567	11.04 574	7.02 568	13.92 576	4.47 569	7.66 574	3.90 572	7.43 576	4.34 570	7.98 576

DPSMNet_ROB	9.58 574	5.96 571	13.98 576	8.88 573	11.87 572	8.54 570	24.08 580	6.48 572	13.67 576	5.35 569	11.53 575	6.31 568	11.04 574	7.69 569	14.09 577	7.61 578	8.23 576	5.03 573	7.75 577	5.24 573	8.36 577

xxxxx1	29.05 590	20.74 582	14.05 577	50.10 589	40.25 589	19.01 578	26.60 581	21.83 585	20.22 583	16.52 579	17.56 579	18.33 580	21.41 582	16.11 581	20.77 584	23.48 585	26.77 588	66.36 590	78.56 590	30.19 587	32.23 590

tt_ll	29.05 590	20.74 582	14.05 577	50.10 589	40.25 589	19.01 578	26.60 581	21.83 585	20.22 583	16.52 579	17.56 579	18.33 580	21.41 582	16.11 581	20.77 584	23.48 585	26.77 588	66.36 590	78.56 590	30.19 587	32.23 590

ff	29.05 590	20.74 582	14.05 577	50.10 589	40.25 589	19.01 578	26.60 581	21.83 585	20.22 583	16.52 579	17.56 579	18.33 580	21.41 582	16.11 581	20.77 584	23.48 585	26.77 588	66.36 590	78.56 590	30.19 587	32.23 590

Anonymous_1	22.76 581	11.11 575	11.93 570	12.73 576	26.05 586	19.39 581	27.77 584	14.18 578	13.64 575	14.92 577	10.66 570	11.26 574	11.24 576	12.48 577	14.45 578	37.82 592	7.87 575	34.92 589	63.61 589	87.51 592	11.75 580

DPSM_ROB	12.32 575	11.13 576	12.31 571	12.90 577	12.80 575	19.81 584	28.13 585	14.50 579	14.31 578	10.62 572	11.34 571	12.03 577	11.89 577	13.08 578	15.22 579	7.09 575	8.31 577	6.47 577	7.32 574	8.69 576	8.43 578

DPSM	12.32 575	11.13 576	12.31 571	12.90 577	12.80 575	19.81 584	28.13 585	14.50 579	14.31 578	10.62 572	11.34 571	12.03 577	11.89 577	13.08 578	15.22 579	7.09 575	8.31 577	6.47 577	7.32 574	8.69 576	8.43 578

DPSimNet_ROB	24.35 584	23.81 590	31.38 590	25.93 584	22.83 581	31.30 587	34.38 587	20.78 584	28.92 590	27.39 590	22.99 589	28.29 591	35.76 592	15.47 580	17.82 582	24.28 589	17.90 586	22.23 584	14.12 580	19.38 583	22.12 586

LSM0	26.57 588	22.53 589	25.76 585	30.62 588	52.30 592	39.86 591	56.49 588	29.18 591	28.76 588	21.26 586	22.46 585	24.42 588	23.97 588	26.42 591	30.66 592	14.29 583	16.56 582	13.06 582	14.65 581	17.62 582	20.52 585

FlowAnything	24.80 586	22.39 586	24.71 583	26.07 586	25.75 583	39.80 589	56.70 589	29.12 590	28.95 591	21.38 588	22.83 588	24.22 586	23.96 587	26.24 589	30.65 591	14.23 581	16.78 584	13.04 580	14.84 584	17.49 579	16.93 581

Selective-RAFT-Error	24.83 587	22.44 588	24.80 584	26.10 587	25.82 585	39.85 590	56.72 590	29.21 592	29.03 592	21.29 587	22.80 587	24.25 587	24.07 590	26.28 590	30.60 589	14.24 582	16.85 585	13.04 580	14.75 582	17.53 581	17.02 583

CasAABBNet	24.76 585	22.38 585	24.44 582	26.05 585	25.75 583	39.79 588	56.76 591	29.10 589	28.88 589	21.22 585	22.69 586	24.21 585	23.99 589	26.23 588	30.62 590	14.22 580	16.71 583	13.03 579	14.75 582	17.49 579	16.97 582

PML	22.99 582	17.34 579	8.24 564	5.48 570	9.84 570	50.35 592	102.65 592	5.84 569	13.52 573	37.08 592	104.84 592	30.61 592	23.20 586	12.09 575	7.96 569	6.27 574	2.12 544	6.31 576	2.42 567	10.67 578	2.95 555

test_example2	115.17 593	122.38 593	93.45 592	115.38 592	123.53 593	101.24 593	113.11 593	54.67 593	99.94 593	135.50 593	136.43 593	85.67 593	85.40 593	110.44 593	104.91 593	152.17 593	205.21 593	99.17 593	114.27 593	138.55 593	112.04 593

ccccc		297.53 594		372.50 594	377.87 594	200.30 594		217.33 594		202.36 594		213.34 594		312.79 594		409.97 594	354.33 594	255.69 594	227.31 594	431.13 594

Low-res two-view benchmark