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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

asda	0.41 74	0.31 26	1.23 29	0.22 10	0.17 59	0.43 79	0.16 31	0.46 52	0.38 24	0.25 41	0.20 15	0.15 16	0.20 74	0.99 287	0.23 33	0.10 108	1.49 505	0.07 1	0.23 381	0.08 17	0.88 434

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

FoundationStereo	0.61 250	0.37 84	0.91 6	1.96 552	2.40 558	0.20 3	0.16 31	0.26 1	0.86 439	0.16 1	0.12 2	0.19 43	0.17 27	0.58 164	0.32 145	0.10 108	2.98 565	0.08 28	0.06 8	0.07 1	0.20 88

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

fffft	0.36 38	0.70 256	1.51 64	0.25 42	0.15 26	0.42 74	0.24 179	0.46 52	0.42 49	0.22 20	0.19 11	0.20 47	0.16 23	0.47 100	0.69 336	0.07 4	0.09 99	0.10 128	0.08 51	0.30 384	0.45 270
1: 1. 1
RAStereo	0.33 18	0.81 303	2.22 188	0.27 74	0.18 77	0.25 6	0.20 74	0.45 45	0.38 24	0.21 13	0.26 60	0.20 47	0.16 23	0.26 4	0.26 75	0.10 108	0.08 45	0.10 128	0.08 51	0.13 89	0.09 3

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

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

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

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

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

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

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

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

CAS++	0.34 23	0.39 101	1.90 113	0.25 42	0.18 77	0.32 19	0.20 74	0.78 232	0.44 64	0.31 88	0.31 97	0.21 55	0.16 23	0.34 35	0.20 7	0.15 360	0.13 193	0.13 311	0.10 119	0.15 123	0.14 34
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
S2M2	0.27 6	0.32 39	1.41 52	0.24 30	0.17 59	0.24 5	0.09 1	0.36 9	0.50 97	0.17 3	0.25 53	0.22 58	0.17 27	0.27 5	0.29 109	0.16 379	0.12 177	0.11 195	0.12 205	0.15 123	0.12 17

IGEV++	0.74 369	0.70 256	2.05 145	1.11 504	1.09 506	0.32 19	0.21 98	0.75 215	0.43 55	0.30 85	0.30 86	0.22 58	0.27 161	0.98 286	0.31 135	0.10 108	2.50 559	0.08 28	0.15 274	0.27 352	2.70 553

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

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

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

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

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

IGEV-Stereo	0.86 427	0.60 211	2.65 359	1.35 515	1.25 519	0.56 198	0.23 153	0.54 106	0.71 308	1.14 496	0.25 53	0.22 58	0.24 114	1.24 335	0.24 43	0.09 44	2.34 556	0.10 128	0.18 325	0.25 318	3.13 561
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
GIP-stereo	0.61 250	0.68 244	1.05 16	0.95 489	1.46 532	0.42 74	0.17 40	0.69 188	0.49 87	0.19 5	0.24 45	0.23 66	0.18 46	0.95 285	0.59 296	0.10 108	1.33 485	0.08 28	0.06 8	0.18 191	2.21 541

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

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

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

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

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)
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

CREStereo++_RVC	0.38 53	0.37 84	2.47 282	0.25 42	0.16 37	0.54 178	0.15 23	0.42 29	0.57 154	0.37 109	0.52 237	0.24 76	0.19 59	0.31 15	0.27 85	0.09 44	0.06 1	0.08 28	0.30 427	0.09 30	0.22 102
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
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
AIO_rvc	0.95 463	1.02 365	2.57 327	2.80 565	1.91 549	0.37 40	0.24 179	0.52 89	0.60 178	0.98 475	0.29 77	0.25 85	0.18 46	2.16 486	0.29 109	0.11 197	1.39 494	0.08 28	0.11 167	0.26 338	2.87 555

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

TANstereo	0.39 58	0.70 256	2.48 288	0.23 20	0.12 4	0.54 178	0.16 31	0.41 24	0.47 78	0.45 151	0.51 228	0.26 95	0.22 92	0.34 35	0.21 10	0.10 108	0.10 130	0.08 28	0.07 30	0.09 30	0.18 73

GMStereo	0.44 102	1.32 439	2.65 359	0.28 90	0.16 37	0.42 74	0.22 116	0.48 64	0.63 206	0.41 126	0.36 130	0.26 95	0.25 134	0.41 76	0.30 116	0.14 329	0.08 45	0.10 128	0.12 205	0.17 166	0.13 22
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
PMTNet	0.35 29	0.38 94	1.75 85	0.21 4	0.14 17	0.57 220	0.24 179	0.48 64	0.44 64	0.28 74	0.32 109	0.26 95	0.24 114	0.41 76	0.24 43	0.42 507	0.07 9	0.08 28	0.05 1	0.18 191	0.15 43

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

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

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

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

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

EGLCR-Stereo	0.90 447	0.31 26	1.90 113	1.60 531	0.95 484	1.14 500	0.42 392	0.85 298	0.43 55	1.74 538	0.21 22	0.27 106	0.17 27	1.56 383	0.30 116	0.10 108	2.60 560	0.10 128	0.09 82	0.10 48	3.10 559

MC-Stereo	0.58 215	0.37 84	2.00 133	0.88 477	0.64 438	0.54 178	0.19 60	0.46 52	0.39 34	0.58 289	0.39 148	0.27 106	0.27 161	0.71 219	0.32 145	0.09 44	1.20 461	0.09 73	0.16 296	0.22 273	1.92 524

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

RAFT-Stereo	0.42 82	0.31 26	2.51 300	0.30 129	0.18 77	0.56 198	0.25 205	0.82 265	0.41 42	0.57 283	0.67 374	0.33 148	0.24 114	0.34 35	0.33 158	0.10 108	0.08 45	0.09 73	0.07 30	0.09 30	0.18 73
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
FACV-RUCA	0.61 250	0.44 141	2.11 162	0.43 346	1.73 543	0.49 122	0.28 253	0.74 211	0.68 271	0.41 126	0.53 244	0.34 153	0.64 426	0.41 76	0.33 158	0.13 292	0.11 159	0.62 526	0.12 205	0.72 519	1.02 462

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.
NF-Stereo	0.53 179	0.33 51	2.55 319	0.55 409	0.16 37	0.61 286	0.43 399	0.70 198	0.70 294	0.50 203	0.47 191	0.37 164	0.26 146	1.44 368	0.78 368	0.12 245	0.07 9	0.12 250	0.10 119	0.13 89	0.17 64

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

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

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

tg	0.45 107	0.83 306	1.85 103	0.29 109	0.16 37	0.57 220	0.18 52	0.60 149	0.56 147	0.37 109	0.44 177	0.38 170	0.24 114	0.48 113	0.28 98	0.09 44	0.30 329	0.11 195	0.11 167	0.44 482	0.77 399

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

CASS	0.43 86	0.34 59	2.01 135	0.33 189	0.17 59	0.54 178	0.24 179	0.71 204	0.52 116	0.62 342	0.55 274	0.40 183	0.41 287	0.43 85	0.33 158	0.17 400	0.10 130	0.14 347	0.11 167	0.18 191	0.23 111
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
IPLG	0.74 369	1.09 380	2.87 431	0.36 256	0.21 138	1.63 525	0.60 464	1.39 525	0.63 206	1.39 524	0.51 228	0.40 183	0.86 477	1.40 358	0.37 186	0.09 44	0.07 9	0.14 347	0.12 205	0.34 413	0.23 111

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Patchmatch Stereo++	0.43 86	0.36 72	2.44 251	0.48 370	0.17 59	0.61 286	0.26 222	0.53 95	0.61 183	0.48 168	0.43 165	0.43 195	0.28 175	0.56 154	0.30 116	0.12 245	0.08 45	0.12 250	0.10 119	0.17 166	0.13 22
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
PSM-adaLoss	0.43 86	0.36 72	2.44 251	0.48 370	0.18 77	0.61 286	0.28 253	0.53 95	0.61 183	0.48 168	0.43 165	0.43 195	0.28 175	0.49 126	0.30 116	0.12 245	0.08 45	0.12 250	0.10 119	0.17 166	0.13 22

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

CRE-IMP	0.46 115	0.31 26	2.40 229	0.53 400	0.17 59	0.79 433	0.68 486	0.54 106	0.66 231	0.47 165	0.43 165	0.44 210	0.26 146	0.43 85	0.33 158	0.12 245	0.07 9	0.12 250	0.09 82	0.17 166	0.23 111

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

test_sample6	0.64 294	0.51 177	2.17 174	0.35 237	0.18 77	0.56 198	0.27 240	1.00 421	0.80 396	0.56 265	0.66 369	0.47 240	0.39 268	1.95 462	0.60 300	0.14 329	0.80 419	0.13 311	0.21 365	0.18 191	0.78 405

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

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

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

ASMatch	0.61 250	0.47 155	2.72 395	0.91 484	0.36 327	0.56 198	0.24 179	0.54 106	0.67 244	0.48 168	1.20 500	0.47 240	0.65 429	1.33 351	0.93 393	0.10 108	0.08 45	0.11 195	0.11 167	0.10 48	0.17 64

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

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

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

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

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

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

ICVP	0.48 133	0.33 51	2.37 217	0.34 214	0.22 151	0.60 266	0.55 448	0.79 241	0.53 127	0.45 151	0.60 319	0.49 250	0.36 237	0.55 151	0.46 236	0.16 379	0.16 243	0.14 347	0.11 167	0.16 143	0.32 175
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
AFF-stereo	0.57 207	1.51 486	2.59 331	0.33 189	0.23 181	0.51 140	0.21 98	0.69 188	0.68 271	0.49 184	0.63 342	0.49 250	0.34 231	0.50 131	0.37 186	0.08 15	0.54 378	0.10 128	0.10 119	0.40 463	0.60 344

HITNet	0.55 192	1.28 434	2.73 400	0.35 237	0.14 17	0.56 198	0.23 153	0.89 335	0.62 194	0.52 225	0.51 228	0.49 250	0.38 253	0.52 136	0.60 300	0.09 44	0.07 9	0.10 128	0.08 51	0.25 318	0.61 345
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
LG-Stereo	0.36 38	0.61 217	1.37 44	0.26 59	0.37 333	0.43 79	0.20 74	0.55 116	0.44 64	0.25 41	0.30 86	0.50 254	0.17 27	0.30 11	0.37 186	0.10 108	0.18 264	0.11 195	0.10 119	0.24 296	0.43 249

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

MyStereo8	0.73 365	1.16 402	2.89 433	0.53 400	0.34 307	0.71 388	0.20 74	1.87 543	0.59 172	0.53 234	0.66 369	0.50 254	0.33 223	1.27 344	0.62 310	0.10 108	1.19 460	0.10 128	0.21 365	0.21 256	0.61 345

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

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

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

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

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

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

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

EAI-Stereo	1.16 497	0.29 8	1.94 122	0.55 409	0.97 488	1.96 538	7.94 573	1.34 521	1.03 493	1.01 482	1.48 517	0.51 259	0.66 436	0.65 196	1.42 458	0.09 44	0.23 304	0.09 73	0.53 514	0.13 89	0.49 290

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

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

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

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

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

ITSA-stereo	0.52 165	0.42 118	1.46 57	0.34 214	0.18 77	0.60 266	0.29 281	0.99 411	0.82 410	0.51 215	0.48 199	0.53 269	0.59 407	1.25 339	0.73 352	0.15 360	0.12 177	0.17 413	0.16 296	0.19 222	0.32 175

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

CroCo-Stereo	0.35 29	0.71 260	1.67 81	0.32 167	0.17 59	0.19 2	0.21 98	0.79 241	0.54 132	0.22 20	0.25 53	0.55 285	0.22 92	0.28 6	0.28 98	0.10 108	0.08 45	0.08 28	0.07 30	0.12 72	0.10 7
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
FENet	0.48 133	0.58 203	2.46 277	0.33 189	0.18 77	0.58 231	0.22 116	0.83 276	0.64 216	0.49 184	0.42 162	0.55 285	0.38 253	0.52 136	0.51 262	0.12 245	0.09 99	0.12 250	0.11 167	0.17 166	0.31 169

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

iResNetv2_ROB	0.71 353	1.90 524	3.48 500	0.43 346	0.22 151	0.60 266	0.29 281	0.96 386	0.78 375	0.60 319	0.65 362	0.60 310	0.46 339	0.80 251	1.21 437	0.12 245	0.08 45	0.10 128	0.07 30	0.44 482	0.33 179

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

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

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

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

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

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

pcwnet_v2	0.65 303	0.54 187	4.29 542	0.33 189	0.27 231	0.60 266	0.25 205	1.02 439	0.92 462	0.61 329	0.69 382	0.62 317	0.54 384	0.67 202	0.38 194	0.18 413	0.15 228	0.15 376	0.14 250	0.21 256	0.49 290

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

CC-Net-ROB	0.95 463	1.57 493	2.93 438	0.90 480	0.39 344	0.87 461	0.44 408	1.12 493	0.83 417	0.59 308	0.69 382	0.64 329	0.50 368	2.73 530	0.93 393	0.97 540	0.40 351	0.87 538	0.29 417	0.61 512	0.66 363

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

MSMDNet	0.48 133	0.50 170	2.23 190	0.27 74	0.20 124	0.56 198	0.22 116	0.78 232	0.67 244	0.49 184	0.55 274	0.68 360	0.56 391	0.48 113	0.32 145	0.11 197	0.10 130	0.13 311	0.10 119	0.18 191	0.43 249

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

PA-Net	0.93 459	1.36 456	4.14 533	0.64 440	0.41 356	0.70 383	0.53 441	0.91 351	0.88 449	0.53 234	0.60 319	0.70 377	0.54 384	2.40 504	2.57 521	0.17 400	0.28 327	0.19 439	0.28 413	0.25 318	0.48 284
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
G2L-Stereo	0.62 270	1.27 431	2.67 371	0.31 146	0.27 231	0.59 251	0.29 281	0.81 256	0.60 178	0.56 265	0.53 244	0.71 380	0.37 243	1.74 417	0.57 286	0.13 292	0.11 159	0.13 311	0.11 167	0.29 375	0.34 187

NLCA_NET_v2_RVC	0.62 270	1.15 399	3.11 462	0.39 306	0.37 333	0.60 266	0.28 253	0.87 318	0.64 216	0.63 353	0.56 287	0.71 380	0.45 329	1.08 305	0.52 264	0.15 360	0.12 177	0.14 347	0.15 274	0.18 191	0.25 124
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
w-ln-seven-2	0.81 403	1.56 492	3.14 465	0.38 289	0.28 245	0.66 363	0.43 399	0.93 363	0.93 468	0.73 416	0.77 432	0.72 382	0.65 429	1.82 437	1.75 478	0.14 329	0.15 228	0.15 376	0.14 250	0.36 432	0.58 335

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

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

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

GANetREF_RVC	0.81 403	1.44 476	3.04 456	0.49 383	0.27 231	0.83 447	0.63 472	1.03 447	0.92 462	0.63 353	0.61 327	0.72 382	0.59 407	2.40 504	0.58 292	0.33 499	0.25 315	0.37 506	0.25 394	0.41 470	0.36 202
Zhang, Feihu and Prisacariu, Victor and Yang, Ruigang and Torr, Philip HS: GA-Net: Guided Aggregation Net for End- to-end Stereo Matching. CVPR 2019
NVstereo2D	0.63 284	0.57 201	2.29 203	0.37 269	0.35 315	0.69 380	0.49 431	0.96 386	0.88 449	0.49 184	0.54 263	0.72 382	0.46 339	1.98 466	0.50 259	0.19 430	0.20 285	0.18 432	0.16 296	0.28 365	0.34 187

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

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

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

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

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

StereoDRNet-Refined	0.55 192	0.61 217	2.07 148	0.34 214	0.21 138	0.68 377	0.26 222	0.87 318	0.73 322	0.70 403	0.69 382	0.74 390	0.45 329	1.10 307	0.62 310	0.12 245	0.09 99	0.14 347	0.14 250	0.27 352	0.24 120
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
StereoDRNet	0.71 353	1.24 425	2.56 323	0.42 334	0.45 376	0.73 398	0.46 418	0.98 402	0.81 404	0.77 432	0.56 287	0.74 390	0.48 357	1.69 412	0.91 392	0.15 360	0.14 210	0.15 376	0.15 274	0.26 338	0.51 299

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

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

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

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

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

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

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

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

HSM-Net_RVC	0.70 349	0.40 108	2.45 269	0.27 74	0.19 108	0.68 377	0.30 297	1.29 516	0.73 322	0.73 416	0.70 395	0.77 402	0.45 329	3.73 556	0.46 236	0.13 292	0.09 99	0.10 128	0.09 82	0.13 89	0.32 175
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
NaN_ROB	1.25 503	1.46 479	3.84 524	0.54 407	0.56 407	1.12 498	0.99 517	1.05 461	1.03 493	1.10 491	0.87 457	0.77 402	1.07 500	5.85 565	2.98 533	0.16 379	0.23 304	0.16 396	0.24 385	0.28 365	0.66 363

NOSS_ROB	0.75 380	1.03 369	2.27 198	0.68 456	0.26 218	0.68 377	0.30 297	0.99 411	0.82 410	0.59 308	0.58 305	0.77 402	0.39 268	2.75 532	0.48 246	0.25 478	0.24 306	0.28 484	0.26 402	0.29 375	1.07 467

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

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

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

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

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

RAFT	0.62 270	1.35 451	2.26 197	0.62 433	0.53 401	0.47 111	0.35 351	0.70 198	0.58 161	0.50 203	0.50 225	0.79 408	0.40 275	0.49 126	0.36 180	0.11 197	0.79 416	0.14 347	0.13 227	0.52 502	0.72 385

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

ccnet	0.77 392	0.61 217	2.01 135	0.40 319	0.46 383	1.05 490	0.59 460	1.02 439	0.74 342	0.90 465	0.97 475	0.82 424	0.89 482	1.68 411	1.16 432	0.32 497	0.26 318	0.32 497	0.28 413	0.35 426	0.47 277

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

z-mn7	0.90 447	2.01 531	3.02 452	0.37 269	0.29 253	1.02 485	0.48 424	0.97 394	1.33 523	0.71 412	1.36 513	0.85 438	0.62 420	2.15 484	1.50 462	0.15 360	0.13 193	0.14 347	0.13 227	0.34 413	0.53 312

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

CBMV	0.86 427	1.00 360	2.82 421	0.35 237	0.21 138	0.78 429	0.78 499	1.05 461	0.87 445	0.90 465	0.74 418	0.87 446	1.89 539	1.67 407	1.38 457	0.19 430	0.20 285	0.21 455	0.19 343	0.28 365	0.84 423
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
STrans-v2	0.69 342	0.62 224	2.66 363	0.28 90	0.23 181	0.57 220	0.32 319	1.01 431	0.77 370	0.92 468	0.84 447	0.88 450	0.92 487	1.81 434	1.19 435	0.10 108	0.07 9	0.10 128	0.09 82	0.12 72	0.30 160

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Abc-Net	0.88 435	1.22 420	2.97 443	0.60 425	0.45 376	1.88 536	0.48 424	1.04 453	0.75 348	0.70 403	0.85 450	0.93 462	0.84 472	1.81 434	1.51 464	0.28 489	0.19 270	0.23 468	0.31 434	0.27 352	0.35 194
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
RASNet	0.69 342	1.05 374	2.59 331	0.37 269	0.47 385	0.66 363	0.33 333	0.82 265	0.76 357	0.51 215	0.65 362	0.93 462	0.62 420	2.20 489	0.80 373	0.14 329	0.09 99	0.09 73	0.11 167	0.18 191	0.37 203

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

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

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

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

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

DANet	0.85 424	0.68 244	2.41 234	1.18 510	0.48 386	0.77 423	1.23 539	0.93 363	1.53 533	0.90 465	0.72 413	0.97 473	0.57 396	1.86 447	1.05 413	0.18 413	0.16 243	0.19 439	0.16 296	0.26 338	0.67 367
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
otaku	1.15 496	2.10 539	3.51 502	0.98 492	0.74 454	1.02 485	0.59 460	1.03 447	0.89 454	0.70 403	1.60 520	0.98 474	0.65 429	1.63 400	1.80 484	0.99 542	0.46 359	0.73 532	0.40 483	1.30 546	0.88 434

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

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

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

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

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

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

UDG	0.86 427	1.57 493	2.80 415	0.68 456	0.59 417	0.78 429	0.38 372	0.97 394	0.74 342	0.63 353	0.70 395	1.01 481	0.68 440	1.02 291	1.22 440	0.45 512	0.34 337	0.89 539	0.51 511	0.73 520	0.58 335

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

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

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

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

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

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

SGM-Forest	1.84 537	7.91 575	10.36 569	0.42 334	0.33 297	1.04 488	1.29 541	1.01 431	0.88 449	1.19 502	2.30 539	1.03 485	1.79 536	2.60 519	2.81 530	0.22 457	0.21 294	0.21 455	0.19 343	0.25 318	0.79 408
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
EDNetEfficient	1.29 506	0.78 293	4.27 539	0.65 443	1.03 497	0.94 475	1.38 545	0.87 318	1.75 541	2.33 552	1.32 510	1.04 489	2.21 546	1.59 396	4.07 553	0.16 379	0.19 270	0.15 376	0.27 411	0.38 448	0.40 227

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

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

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

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

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

DISCO	0.61 250	0.63 226	1.98 130	0.46 363	0.34 307	0.84 452	0.35 351	0.88 326	0.81 404	0.61 329	0.64 355	1.06 493	0.53 382	1.11 312	0.83 382	0.13 292	0.10 130	0.11 195	0.10 119	0.26 338	0.37 203

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

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

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

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

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

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

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

raft_robust	0.68 335	1.24 425	2.42 238	0.30 129	0.57 412	0.53 167	0.25 205	0.95 383	0.79 388	0.49 184	0.46 185	1.12 503	0.74 456	1.50 376	0.61 307	0.09 44	0.62 395	0.10 128	0.30 427	0.26 338	0.30 160

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

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

edge stereo	0.84 415	0.74 278	3.42 497	0.38 289	1.21 517	0.63 322	0.41 385	0.98 402	0.83 417	0.81 447	0.88 460	1.14 506	0.73 452	2.16 486	0.89 389	0.22 457	0.20 285	0.26 481	0.18 325	0.38 448	0.43 249

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

SPS-STEREO	1.22 500	1.65 507	3.41 494	0.66 448	0.69 448	1.01 483	0.68 486	1.10 486	0.96 478	1.40 526	1.25 503	1.46 525	1.08 501	2.05 472	2.24 509	0.66 525	0.61 390	0.58 523	0.57 523	0.66 516	1.65 517
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
IMH-64-1	1.50 523	1.98 527	2.69 385	1.39 519	1.12 511	1.39 513	1.19 536	1.80 540	1.47 530	1.19 502	2.20 536	1.53 526	1.51 526	2.12 482	1.98 490	1.34 553	0.68 402	1.28 551	0.70 532	1.37 548	1.12 469

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

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

MSAF-DinoV2	3.17 558	2.52 562	10.79 570	3.57 568	0.30 267	3.28 556	0.81 502	2.81 558	1.80 544	0.81 447	0.87 457	1.59 529	1.15 505	26.18 588	2.61 522	0.18 413	0.13 193	0.19 439	1.61 564	0.94 532	1.22 482

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

NVStereoNet_ROB	1.45 520	1.62 502	3.59 509	1.09 501	0.70 450	0.86 454	0.67 484	1.19 508	1.51 532	1.20 507	4.05 562	1.61 530	1.94 540	2.97 542	2.07 497	0.67 526	0.69 405	0.55 522	0.70 532	0.57 506	0.67 367
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
SANet	1.35 512	1.80 518	4.39 544	0.41 330	0.29 253	1.72 529	0.89 510	1.17 506	2.47 552	1.22 511	1.82 525	1.72 532	1.70 532	2.57 515	3.30 537	0.18 413	0.16 243	0.16 396	0.15 274	0.34 413	0.62 347

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

ELAS	1.52 527	0.92 347	2.91 436	0.62 433	0.57 412	3.13 555	2.21 557	1.67 537	1.58 536	2.42 553	2.43 541	1.87 534	2.49 549	1.85 445	2.70 525	0.42 507	0.43 356	0.41 511	0.40 483	0.51 499	0.85 427
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ACVNet-4b	2.00 541	2.19 543	4.85 550	1.09 501	0.86 472	1.15 501	0.53 441	1.11 490	1.15 511	0.65 380	1.09 493	1.97 535	0.69 445	2.31 495	9.78 573	5.73 573	0.42 353	1.03 545	0.55 517	1.89 557	0.92 442

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

ELAS_RVC	1.51 526	0.88 327	3.36 482	0.63 436	0.56 407	1.53 518	2.73 560	1.53 531	1.76 542	2.26 550	2.21 538	2.10 537	3.07 554	2.08 477	2.52 517	0.42 507	0.42 353	0.42 513	0.37 475	0.51 499	0.84 423
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ACVNet_2	1.54 528	2.20 545	4.42 545	1.10 503	0.93 483	1.37 511	0.87 506	1.53 531	1.71 540	1.22 511	1.72 523	2.12 538	1.06 499	2.58 517	1.93 489	0.94 537	0.54 378	1.00 543	0.56 519	2.11 561	0.96 452

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

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

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

SGM_RVC	2.11 544	1.07 376	2.87 431	0.98 492	0.92 480	2.72 554	1.88 556	1.91 546	12.27 572	2.09 542	1.99 530	2.47 542	2.24 547	2.87 539	2.03 493	0.54 516	0.47 362	0.42 513	0.47 500	0.74 521	1.22 482
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
test_sample8	1.23 502	0.69 253	2.69 385	0.28 90	0.23 181	0.81 440	0.33 333	1.01 431	0.75 348	1.23 513	0.63 342	2.53 543	1.31 510	2.02 469	2.70 525	0.65 522	4.33 572	0.86 535	0.56 519	0.25 318	0.72 385

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

MeshStereo	1.29 506	1.34 447	3.04 456	0.35 237	0.28 245	1.10 497	0.69 488	1.42 527	1.07 500	2.71 559	2.43 541	2.95 545	1.50 525	2.92 540	2.03 493	0.23 465	0.22 297	0.22 460	0.19 343	0.50 497	0.69 378
C. Zhang, Z. Li, Y. Cheng, R. Cai, H. Chao, Y. Rui: MeshStereo: A Global Stereo Model with Mesh Alignment Regularization for View Interpolation. ICCV 2015
JetRed	3.37 559	4.96 570	10.08 568	1.48 525	1.73 543	7.63 569	5.47 570	3.47 565	2.20 549	2.42 553	2.40 540	2.98 546	2.35 548	3.52 553	6.60 566	1.33 552	1.90 529	1.38 555	1.23 558	2.30 562	2.02 528

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

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

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

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

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

FCDSN-DC	1.45 520	1.12 389	3.30 479	0.48 370	0.41 356	1.13 499	0.60 464	1.17 506	1.28 519	2.25 549	2.85 551	3.65 552	3.34 558	2.58 517	2.44 515	0.31 496	0.26 318	0.31 494	0.30 427	0.37 440	0.78 405
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
notaker	2.77 551	2.35 557	4.02 529	2.61 562	1.44 528	1.77 531	1.14 529	2.77 557	1.81 545	2.30 551	11.41 574	3.95 553	4.70 563	3.24 546	3.01 534	1.58 559	0.88 428	1.71 564	1.08 555	2.10 560	1.44 505

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

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

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

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

Dean	1.92 539	2.31 555	5.03 552	1.31 511	1.08 504	1.55 519	0.99 517	1.98 550	2.33 551	1.51 533	4.15 563	4.23 558	1.39 517	2.31 495	2.10 498	1.18 549	0.69 405	1.18 547	0.75 540	1.30 546	1.07 467

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Low-res two-view benchmark