Low-res two-view results

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

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

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

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

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

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

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

FlowAnything_test	0.25 3	0.41 114	0.71 1	0.28 90	0.17 59	0.37 40	0.20 74	0.39 15	0.28 2	0.25 41	0.20 15	0.21 55	0.17 27	0.28 6	0.26 75	0.13 292	0.10 129	0.14 347	0.16 296	0.17 166	0.16 56

LG-Stereo_L2	0.29 8	0.42 118	0.97 8	0.36 256	0.25 202	0.31 16	0.22 116	0.40 20	0.28 2	0.19 5	0.12 2	0.13 1	0.12 3	0.44 89	0.23 33	0.08 15	0.49 365	0.08 28	0.06 8	0.08 17	0.58 335

LG-Stereo_L1	0.30 11	0.42 118	0.97 8	0.35 237	0.28 245	0.28 8	0.21 98	0.39 15	0.30 4	0.19 5	0.12 2	0.13 1	0.12 3	0.45 91	0.22 16	0.08 15	0.71 410	0.08 28	0.06 8	0.08 17	0.51 299

DEFOM-Stereo	0.26 4	0.61 216	1.22 28	0.24 30	0.14 17	0.49 122	0.18 52	0.31 3	0.31 5	0.20 8	0.18 7	0.15 16	0.14 10	0.42 83	0.19 5	0.08 15	0.06 1	0.08 28	0.06 8	0.09 30	0.16 56

3.75w	0.33 18	0.27 3	1.02 12	0.22 10	0.21 138	0.44 86	0.16 31	0.47 59	0.33 6	0.25 41	0.21 22	0.13 1	0.18 46	0.54 149	0.24 43	0.08 15	1.14 456	0.07 1	0.08 51	0.07 1	0.56 325

U	3.41 560	0.37 84	1.27 33	0.27 74	13.75 577	19.65 583	0.15 23	0.43 33	0.33 6	0.18 4	0.19 11	0.27 106	0.15 17	0.23 2	0.19 5	0.10 108	0.06 1	17.75 583	12.73 578	0.11 61	0.10 7

asd	0.36 38	0.28 5	1.21 25	0.23 20	0.19 108	0.41 61	0.14 15	0.37 12	0.34 8	0.26 57	0.21 22	0.15 16	0.19 59	0.91 274	0.20 7	0.10 108	1.14 456	0.07 1	0.08 51	0.08 17	0.71 383

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

water-stereo	0.36 38	0.61 216	1.58 67	0.25 42	0.14 17	0.38 48	0.18 52	0.44 39	0.35 10	0.31 88	0.35 126	0.28 113	0.25 134	0.45 91	0.38 194	0.12 245	0.09 99	0.09 73	0.08 51	0.11 61	0.74 392

4w-stereo	0.50 152	0.26 1	1.86 107	0.22 10	0.30 267	0.38 48	0.14 15	0.41 24	0.35 10	0.25 41	0.21 22	0.14 8	0.20 74	1.18 325	0.33 158	0.09 44	1.56 512	0.07 1	0.72 537	0.07 1	1.23 486

monsters	0.39 58	0.39 101	1.04 15	0.24 30	0.32 290	0.42 74	0.13 7	0.49 68	0.35 10	0.27 67	0.21 22	0.14 8	0.15 17	0.60 171	0.43 219	0.09 44	1.09 450	0.07 1	0.70 532	0.07 1	0.65 361

MonSter	0.47 122	0.29 8	1.07 17	0.22 10	0.18 77	0.51 140	0.14 15	0.49 68	0.35 10	0.26 57	0.18 7	0.15 16	0.11 2	0.88 269	0.47 241	0.06 1	2.11 543	0.07 1	0.81 542	0.07 1	1.01 460

fffy	0.39 58	0.67 234	1.57 66	0.45 358	0.52 394	0.37 40	0.22 116	0.45 45	0.35 10	0.21 13	0.30 86	0.26 95	0.20 74	0.45 91	0.24 43	0.08 15	0.29 327	0.10 128	0.08 51	0.25 318	0.77 399

3.5w_stereo	0.34 23	0.33 51	1.17 24	0.21 4	0.15 26	0.40 55	0.14 15	0.46 52	0.36 15	0.23 25	0.25 53	0.15 16	0.19 59	0.80 251	0.24 43	0.07 4	1.02 443	0.07 1	0.07 30	0.07 1	0.52 306

UniTT-Stereo	0.36 38	0.66 233	2.43 242	0.28 90	0.24 193	0.30 13	0.18 52	0.35 7	0.36 15	0.26 57	0.37 136	0.18 38	0.18 46	0.33 29	0.30 116	0.11 197	0.08 45	0.09 73	0.08 51	0.25 318	0.09 3

2.25w	0.42 82	0.30 20	1.12 20	0.22 10	0.15 26	0.36 36	0.13 7	0.45 45	0.37 17	0.26 57	0.27 66	0.14 8	0.19 59	0.91 274	0.36 180	0.07 4	1.38 489	0.07 1	0.67 531	0.07 1	0.91 438

4.5_new	0.39 58	0.29 8	1.25 31	0.22 10	0.16 37	0.40 55	0.17 40	0.43 33	0.37 17	0.27 67	0.22 32	0.15 16	0.14 10	1.04 295	0.23 33	0.09 44	1.49 504	0.07 1	0.14 250	0.09 30	0.62 347

4.5w-stereo	0.39 58	0.29 8	1.25 31	0.22 10	0.16 37	0.40 55	0.17 40	0.43 33	0.37 17	0.27 67	0.22 32	0.15 16	0.14 10	1.04 295	0.23 33	0.09 44	1.49 504	0.07 1	0.14 250	0.09 30	0.62 347

2w_stereo	0.35 29	0.30 20	0.99 10	0.23 20	0.13 11	0.41 61	0.20 74	0.54 106	0.37 17	0.28 74	0.23 41	0.13 1	0.23 108	0.69 210	0.24 43	0.06 1	1.07 447	0.07 1	0.19 343	0.07 1	0.64 358

monsterstereo	0.40 69	0.43 128	1.07 17	0.26 59	0.27 231	0.39 52	0.14 15	0.55 116	0.37 17	0.28 74	0.27 66	0.14 8	0.13 8	0.67 202	0.44 225	0.07 4	1.12 454	0.07 1	0.81 542	0.08 17	0.53 312

IGEV-Stereo++	0.58 215	0.29 8	1.66 79	0.37 269	0.53 401	0.47 111	0.13 7	0.54 106	0.37 17	1.02 482	0.25 53	0.17 33	0.22 92	1.04 295	0.27 85	0.08 15	1.98 537	0.08 28	0.06 8	0.17 166	1.92 523

IGEV-BASED-STEREO-	0.45 107	1.36 455	1.30 38	0.24 30	0.12 4	0.33 25	0.20 74	0.41 24	0.37 17	0.32 92	0.21 22	0.16 28	0.14 10	0.29 9	0.62 310	0.55 517	1.42 497	0.11 195	0.13 227	0.25 318	0.56 325

asda	0.41 74	0.31 26	1.23 29	0.22 10	0.17 59	0.43 79	0.16 31	0.46 52	0.38 24	0.25 41	0.20 15	0.15 16	0.20 74	0.99 287	0.23 33	0.10 108	1.49 504	0.07 1	0.23 381	0.08 17	0.88 434

qwe	0.41 74	0.29 8	1.29 37	0.22 10	0.22 151	0.41 61	0.15 23	0.49 68	0.38 24	0.28 74	0.23 41	0.14 8	0.15 17	0.94 279	0.24 43	0.08 15	1.47 503	0.07 1	0.25 394	0.08 17	0.76 395

DilatedVolume-Stereo	0.35 29	0.38 94	1.21 25	0.26 59	0.20 124	0.41 61	0.18 52	0.43 33	0.38 24	0.37 109	0.35 126	0.29 121	0.24 114	0.64 190	0.55 279	0.09 44	0.19 269	0.08 28	0.11 167	0.12 72	0.50 292

4.25_new	0.43 86	0.29 8	1.40 48	0.23 20	0.19 108	0.41 61	0.17 40	0.44 39	0.38 24	0.34 102	0.22 32	0.15 16	0.18 46	1.06 298	0.30 116	0.10 108	1.44 498	0.07 1	0.32 443	0.07 1	0.93 444

4.5w_new	0.43 86	0.29 8	1.40 48	0.23 20	0.19 108	0.41 61	0.17 40	0.44 39	0.38 24	0.34 102	0.22 32	0.15 16	0.18 46	1.06 298	0.30 116	0.10 108	1.44 498	0.07 1	0.32 443	0.07 1	0.93 444

4.25w-stereo	0.43 86	0.29 8	1.40 48	0.23 20	0.19 108	0.41 61	0.17 40	0.44 39	0.38 24	0.34 102	0.22 32	0.15 16	0.18 46	1.06 298	0.30 116	0.10 108	1.44 498	0.07 1	0.32 443	0.07 1	0.93 444

3.25w_new	0.39 58	0.30 20	1.27 33	0.21 4	0.22 151	0.37 40	0.14 15	0.46 52	0.38 24	0.25 41	0.21 22	0.16 28	0.19 59	0.71 219	0.23 33	0.07 4	1.41 494	0.07 1	0.35 464	0.07 1	0.80 411

3.25w	0.39 58	0.30 20	1.27 33	0.21 4	0.22 151	0.37 40	0.14 15	0.46 52	0.38 24	0.25 41	0.21 22	0.16 28	0.19 59	0.71 219	0.23 33	0.07 4	1.41 494	0.07 1	0.35 464	0.07 1	0.80 411

ours_stereo	0.37 48	0.67 234	1.63 75	0.30 129	0.50 388	0.35 32	0.22 116	0.41 24	0.38 24	0.21 13	0.32 109	0.23 66	0.17 27	0.47 100	0.22 16	0.08 15	0.09 99	0.10 128	0.08 51	0.24 296	0.77 399

RAStereo	0.33 18	0.81 302	2.22 188	0.27 74	0.18 77	0.25 6	0.20 74	0.45 45	0.38 24	0.21 13	0.26 60	0.20 47	0.16 23	0.26 4	0.26 75	0.10 108	0.08 45	0.10 128	0.08 51	0.13 89	0.09 3

2.5w	0.40 69	0.31 26	1.07 17	0.23 20	0.16 37	0.39 52	0.19 60	0.50 82	0.39 34	0.23 25	0.23 41	0.13 1	0.17 27	0.73 227	0.24 43	0.07 4	1.53 510	0.07 1	0.46 498	0.07 1	0.92 442

2.75w_new	0.46 115	0.32 39	1.39 47	0.21 4	0.19 108	0.40 55	0.18 52	0.51 88	0.39 34	0.27 67	0.21 22	0.13 1	0.20 74	1.10 307	0.44 225	0.07 4	1.58 513	0.07 1	0.61 528	0.07 1	0.82 421

111111	0.39 58	0.28 5	0.93 7	0.33 189	0.42 368	0.43 79	0.13 7	0.48 64	0.39 34	0.24 34	0.31 97	0.18 38	0.17 27	0.43 85	0.23 33	0.09 44	1.32 483	0.08 28	0.06 8	0.25 318	1.00 459

tt45	0.35 29	0.80 298	1.46 57	0.26 59	0.17 59	0.55 191	0.22 116	0.44 39	0.39 34	0.24 34	0.26 60	0.25 85	0.18 46	0.64 190	0.36 180	0.09 44	0.08 45	0.10 128	0.08 51	0.24 296	0.29 151

mms	0.39 58	0.63 225	1.31 40	0.34 214	0.65 441	0.32 19	0.22 116	0.39 15	0.39 34	0.27 67	0.31 97	0.23 66	0.17 27	0.57 158	0.22 16	0.08 15	0.21 293	0.10 128	0.08 51	0.24 296	1.16 472

MC-Stereo	0.58 215	0.37 84	2.00 133	0.88 477	0.64 438	0.54 178	0.19 60	0.46 52	0.39 34	0.58 289	0.39 148	0.27 106	0.27 161	0.71 219	0.32 145	0.09 44	1.20 460	0.09 73	0.16 296	0.22 273	1.92 523

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

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

3w_stereo	0.44 102	0.29 8	1.53 65	0.23 20	0.20 124	0.37 40	0.22 116	0.53 95	0.41 42	0.25 41	0.21 22	0.13 1	0.22 92	0.90 272	0.24 43	0.06 1	1.52 509	0.07 1	0.44 493	0.08 17	0.83 422

IGEV	0.36 38	0.34 59	1.03 13	0.21 4	0.24 193	0.42 74	0.16 31	0.38 14	0.41 42	0.37 109	0.22 32	0.14 8	0.12 3	0.63 183	0.40 201	0.08 15	0.73 412	0.08 28	0.53 514	0.09 30	0.52 306

999	0.35 29	0.74 277	1.38 45	0.27 74	0.18 77	0.50 132	0.23 153	0.40 20	0.41 42	0.21 13	0.33 112	0.23 66	0.18 46	0.74 231	0.37 186	0.09 44	0.08 45	0.09 73	0.08 51	0.26 338	0.26 132

MaDis-Stereo	0.35 29	0.89 331	2.15 171	0.25 42	0.29 253	0.29 11	0.17 40	0.47 59	0.41 42	0.21 13	0.22 32	0.28 113	0.21 84	0.32 25	0.31 135	0.10 108	0.09 99	0.10 128	0.08 51	0.11 61	0.12 17

testlalala_base	0.61 250	0.35 68	2.44 250	0.35 237	0.33 297	0.55 191	0.21 98	0.88 326	0.41 42	0.41 126	0.39 148	0.31 133	0.24 114	0.33 29	0.36 180	0.98 540	1.61 515	0.09 73	0.22 376	1.11 535	0.68 372

R-Stereo Train	0.42 82	0.31 26	2.51 299	0.30 129	0.18 77	0.56 198	0.25 205	0.82 265	0.41 42	0.57 283	0.67 374	0.33 148	0.24 114	0.34 35	0.33 158	0.10 108	0.08 45	0.09 73	0.07 30	0.09 30	0.18 73

RAFT-Stereo	0.42 82	0.31 26	2.51 299	0.30 129	0.18 77	0.56 198	0.25 205	0.82 265	0.41 42	0.57 283	0.67 374	0.33 148	0.24 114	0.34 35	0.33 158	0.10 108	0.08 45	0.09 73	0.07 30	0.09 30	0.18 73
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
depthmonostereo	0.38 53	0.68 243	1.59 71	0.48 370	0.14 17	0.41 61	0.19 60	0.52 89	0.42 49	0.26 57	0.29 77	0.31 133	0.29 193	0.64 190	0.33 158	0.09 44	0.10 129	0.09 73	0.08 51	0.10 48	0.50 292

fffft	0.36 38	0.70 255	1.51 64	0.25 42	0.15 26	0.42 74	0.24 179	0.46 52	0.42 49	0.22 20	0.19 11	0.20 47	0.16 23	0.47 100	0.69 336	0.07 4	0.09 99	0.10 128	0.08 51	0.30 384	0.45 270
1: 1. 1
AEACV	0.89 443	0.29 8	1.84 99	2.50 557	1.68 541	0.53 167	0.21 98	1.01 431	0.42 49	0.68 394	0.31 97	0.22 58	0.39 268	1.63 400	0.25 60	0.09 44	2.60 559	0.09 73	0.54 516	0.23 289	2.27 546

CAS	0.39 58	0.31 26	1.79 89	0.81 474	0.34 307	0.51 140	0.23 153	0.49 68	0.42 49	0.23 25	0.31 97	0.20 47	0.17 27	0.30 11	0.25 60	0.77 530	0.06 1	0.07 1	0.05 1	0.10 48	0.41 236

test_4	0.47 122	0.80 298	2.15 171	0.36 256	0.29 253	0.59 251	0.28 253	0.50 82	0.42 49	0.43 140	0.76 428	0.39 174	0.22 92	0.73 227	0.49 255	0.08 15	0.18 263	0.11 195	0.15 274	0.29 375	0.27 139

GLC_STEREO	0.31 12	0.30 20	1.80 91	0.29 109	0.12 4	0.41 61	0.20 74	0.39 15	0.42 49	0.26 57	0.31 97	0.25 85	0.19 59	0.36 49	0.26 75	0.09 44	0.11 158	0.12 250	0.10 119	0.13 89	0.15 43

1w_stereo	0.35 29	0.28 5	0.86 3	0.24 30	0.17 59	0.44 86	0.22 116	0.60 149	0.43 55	0.27 67	0.30 86	0.14 8	0.26 146	0.61 176	0.25 60	0.07 4	0.79 415	0.07 1	0.06 8	0.08 17	0.79 408

LGtest1	0.26 4	0.43 128	0.82 2	0.23 20	0.21 138	0.31 16	0.11 2	0.36 9	0.43 55	0.24 34	0.18 7	0.16 28	0.14 10	0.30 11	0.28 98	0.10 108	0.16 242	0.08 28	0.06 8	0.10 48	0.42 241

HI	0.47 122	0.82 303	2.49 293	0.29 109	0.22 151	0.45 91	0.20 74	0.59 142	0.43 55	0.59 308	0.59 310	0.65 334	0.45 329	0.48 113	0.40 201	0.08 15	0.09 99	0.10 128	0.11 167	0.24 296	0.20 88

CoSv	0.47 122	0.82 303	2.49 293	0.29 109	0.22 151	0.45 91	0.20 74	0.59 142	0.43 55	0.59 308	0.59 310	0.65 334	0.45 329	0.48 113	0.40 201	0.08 15	0.09 99	0.10 128	0.11 167	0.24 296	0.20 88

SMoEStereo_RVC	0.36 38	0.83 305	1.48 61	0.26 59	0.15 26	0.46 99	0.22 116	0.40 20	0.43 55	0.23 25	0.24 45	0.21 55	0.18 46	0.47 100	0.59 296	0.07 4	0.07 9	0.10 128	0.08 51	0.24 296	0.42 241

IGEV++	0.74 369	0.70 255	2.05 145	1.11 504	1.09 506	0.32 19	0.21 98	0.75 215	0.43 55	0.30 85	0.30 86	0.22 58	0.27 161	0.98 286	0.31 135	0.10 108	2.50 558	0.08 28	0.15 274	0.27 352	2.70 552

EGLCR-Stereo	0.90 447	0.31 26	1.90 113	1.60 531	0.95 484	1.14 500	0.42 392	0.85 298	0.43 55	1.74 537	0.21 22	0.27 106	0.17 27	1.56 383	0.30 116	0.10 108	2.60 559	0.10 128	0.09 82	0.10 48	3.10 558

cross-raft	0.47 122	0.34 59	2.17 174	0.70 458	0.84 471	0.50 132	0.35 351	0.74 211	0.43 55	0.44 147	0.45 180	0.63 321	0.25 134	0.37 52	0.27 85	0.08 15	0.14 209	0.10 128	0.23 381	0.11 61	0.27 139

XX-Stereo	0.98 471	0.57 200	4.45 545	1.64 534	5.33 567	0.55 191	0.16 31	0.96 386	0.43 55	0.45 151	0.65 362	0.85 438	0.19 59	0.79 247	0.26 75	0.11 197	0.80 418	0.10 128	0.32 443	0.17 166	0.78 405

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

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

LG-Stereo_Zeroshot	0.53 179	0.39 101	1.30 38	0.45 358	0.21 138	0.74 405	0.17 40	0.71 204	0.44 64	1.17 499	0.38 142	0.89 453	0.23 108	0.86 262	0.94 395	0.11 197	0.49 365	0.09 73	0.40 483	0.13 89	0.50 292

LG-Stereo	0.36 38	0.61 216	1.37 44	0.26 59	0.37 333	0.43 79	0.20 74	0.55 116	0.44 64	0.25 41	0.30 86	0.50 254	0.17 27	0.30 11	0.37 186	0.10 108	0.18 263	0.11 195	0.10 119	0.24 296	0.43 249

CAS++	0.34 23	0.39 101	1.90 113	0.25 42	0.18 77	0.32 19	0.20 74	0.78 232	0.44 64	0.31 88	0.31 97	0.21 55	0.16 23	0.34 35	0.20 7	0.15 360	0.13 192	0.13 311	0.10 119	0.15 123	0.14 34
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
PMTNet	0.35 29	0.38 94	1.75 85	0.21 4	0.14 17	0.57 220	0.24 179	0.48 64	0.44 64	0.28 74	0.32 109	0.26 95	0.24 114	0.41 76	0.24 43	0.42 506	0.07 9	0.08 28	0.05 1	0.18 191	0.15 43

MSKI-zero shot	0.70 349	0.44 141	2.62 347	1.47 524	0.75 456	0.56 198	0.20 74	0.80 247	0.45 70	0.60 319	0.52 237	0.44 210	0.17 27	0.70 212	0.26 75	0.09 44	2.87 562	0.09 73	0.32 443	0.14 112	0.50 292

MLG-Stereo_test3	0.31 12	0.44 141	1.03 13	0.48 370	0.40 350	0.36 36	0.13 7	0.39 15	0.46 71	0.28 74	0.19 11	0.17 33	0.12 3	0.25 3	0.18 2	0.09 44	0.53 374	0.08 28	0.06 8	0.09 30	0.45 270

MIF-Stereo (partial)	0.41 74	0.71 259	2.67 370	0.27 74	0.24 193	0.32 19	0.17 40	0.56 122	0.46 71	0.26 57	0.37 136	0.25 85	0.26 146	0.46 95	0.35 177	0.11 197	0.08 45	0.12 250	0.10 119	0.21 256	0.15 43

GMOStereo	0.58 215	0.89 331	2.46 276	0.29 109	0.99 489	0.51 140	0.32 319	0.58 133	0.46 71	0.58 289	0.48 199	0.54 276	0.27 161	0.31 15	0.25 60	0.09 44	1.64 516	0.13 311	0.11 167	0.34 413	0.42 241

error version	0.58 215	0.89 331	2.46 276	0.29 109	0.99 489	0.51 140	0.32 319	0.58 133	0.46 71	0.58 289	0.48 199	0.54 276	0.27 161	0.31 15	0.25 60	0.09 44	1.64 516	0.13 311	0.11 167	0.34 413	0.42 241

test-v	0.58 215	0.89 331	2.46 276	0.29 109	0.99 489	0.51 140	0.32 319	0.58 133	0.46 71	0.58 289	0.48 199	0.54 276	0.27 161	0.31 15	0.25 60	0.09 44	1.64 516	0.13 311	0.11 167	0.34 413	0.42 241

test-2	0.58 215	0.89 331	2.46 276	0.29 109	0.99 489	0.51 140	0.32 319	0.58 133	0.46 71	0.58 289	0.48 199	0.54 276	0.27 161	0.31 15	0.25 60	0.09 44	1.64 516	0.13 311	0.11 167	0.34 413	0.42 241

TestStereo	0.49 148	0.88 326	2.38 219	0.30 129	0.16 37	0.43 79	0.25 205	0.55 116	0.46 71	0.38 115	0.46 185	0.34 153	0.28 175	1.96 464	0.28 98	0.11 197	0.08 45	0.12 250	0.09 82	0.15 123	0.13 22

MM-Stereo_test2	0.65 303	0.43 128	2.54 310	0.62 433	0.18 77	0.50 132	0.25 205	0.49 68	0.47 78	0.36 106	0.26 60	0.24 76	0.23 108	0.40 67	0.38 194	0.08 15	2.33 554	0.09 73	0.10 119	0.38 448	2.66 551

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

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)
TANstereo	0.39 58	0.70 255	2.48 287	0.23 20	0.12 4	0.54 178	0.16 31	0.41 24	0.47 78	0.45 151	0.51 228	0.26 95	0.22 92	0.34 35	0.21 10	0.10 108	0.10 129	0.08 28	0.07 30	0.09 30	0.18 73

MLG-Stereo_test2	0.46 115	0.49 162	1.77 86	0.79 470	0.70 450	0.63 322	0.12 4	0.37 12	0.48 82	0.39 120	0.15 6	0.24 76	0.10 1	0.46 95	0.20 7	0.16 379	1.21 463	0.08 28	0.06 8	0.09 30	0.66 363

rvit_stereo_0081_aga	0.34 23	0.67 234	1.79 89	0.27 74	0.20 124	0.34 27	0.21 98	0.43 33	0.48 82	0.26 57	0.28 72	0.27 106	0.21 84	0.33 29	0.25 60	0.14 329	0.11 158	0.11 195	0.10 119	0.14 112	0.18 73

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

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

sCroCo_RVC	0.37 48	0.39 101	2.38 219	0.35 237	0.27 231	0.31 16	0.22 116	0.49 68	0.48 82	0.23 25	0.34 119	0.25 85	0.24 114	0.35 45	0.25 60	0.15 360	0.17 255	0.12 250	0.11 167	0.15 123	0.15 43

xyz-stereo	3.06 556	0.44 141	30.74 589	0.24 30	0.12 4	15.34 576	0.24 179	0.56 122	0.49 87	0.62 342	7.90 568	0.64 329	0.49 363	1.44 368	1.05 413	0.09 44	0.07 9	0.34 502	0.08 51	0.13 89	0.19 79

castereo	0.34 23	0.48 158	1.00 11	0.25 42	0.29 253	0.41 61	0.27 240	0.76 218	0.49 87	0.23 25	0.30 86	0.24 76	0.31 210	0.29 9	0.29 109	0.09 44	0.20 284	0.09 73	0.31 434	0.12 72	0.44 265

GIP-stereo	0.61 250	0.68 243	1.05 16	0.95 489	1.46 532	0.42 74	0.17 40	0.69 188	0.49 87	0.19 5	0.24 45	0.23 66	0.18 46	0.95 285	0.59 296	0.10 108	1.33 484	0.08 28	0.06 8	0.18 191	2.21 540

MoCha-V2	0.74 369	0.78 292	2.18 177	1.01 498	1.55 535	0.36 36	0.19 60	0.61 155	0.49 87	0.33 95	0.34 119	0.30 125	0.27 161	1.56 383	0.47 241	0.09 44	1.94 534	0.08 28	0.37 475	0.18 191	1.62 515

LL-Strereo2	0.62 270	1.36 455	2.47 281	1.37 517	0.96 485	0.54 178	0.28 253	0.61 155	0.49 87	0.42 132	0.34 119	0.44 210	0.21 84	0.57 158	0.53 271	0.11 197	0.26 317	0.16 396	0.14 250	0.18 191	0.98 457

test-3	0.58 215	0.43 128	2.44 250	0.52 396	0.59 417	0.46 99	0.23 153	0.77 225	0.49 87	0.52 225	0.29 77	0.44 210	0.22 92	0.59 165	0.97 397	0.08 15	1.27 473	0.10 128	0.35 464	0.29 375	0.62 347

test_1	0.58 215	0.43 128	2.44 250	0.52 396	0.59 417	0.46 99	0.23 153	0.77 225	0.49 87	0.51 215	0.29 77	0.44 210	0.22 92	0.59 165	0.97 397	0.08 15	1.27 473	0.10 128	0.35 464	0.29 375	0.63 353

sAnonymous2	0.45 107	0.88 326	2.97 442	0.31 146	0.25 202	0.34 27	0.28 253	0.56 122	0.49 87	0.25 41	0.30 86	0.23 66	0.29 193	0.31 15	0.22 16	0.12 245	0.09 99	0.12 250	0.13 227	0.38 448	0.43 249

CroCo_RVC	0.45 107	0.88 326	2.97 442	0.31 146	0.25 202	0.34 27	0.28 253	0.56 122	0.49 87	0.25 41	0.30 86	0.23 66	0.29 193	0.31 15	0.22 16	0.12 245	0.09 99	0.12 250	0.13 227	0.38 448	0.43 249

Gwc-CoAtRS	0.41 74	0.37 84	2.06 147	0.28 90	0.41 356	0.48 117	0.19 60	0.64 171	0.49 87	0.45 151	0.39 148	0.57 296	0.26 146	0.37 52	0.28 98	0.09 44	0.19 269	0.09 73	0.31 434	0.11 61	0.25 124

xyz-stereo-finetune2	0.40 69	0.89 331	1.40 48	0.22 10	0.12 4	0.58 231	0.23 153	0.55 116	0.50 97	0.33 95	0.47 191	0.30 125	0.41 287	0.81 255	0.60 300	0.09 44	0.07 9	0.11 195	0.09 82	0.12 72	0.12 17

S2M2	0.27 6	0.32 39	1.41 52	0.24 30	0.17 59	0.24 5	0.09 1	0.36 9	0.50 97	0.17 3	0.25 53	0.22 58	0.17 27	0.27 5	0.29 109	0.16 379	0.12 176	0.11 195	0.12 205	0.15 123	0.12 17

plain	0.43 86	0.73 267	2.80 414	0.28 90	0.19 108	0.33 25	0.21 98	0.63 167	0.50 97	0.24 34	0.38 142	0.24 76	0.25 134	0.48 113	0.32 145	0.12 245	0.08 45	0.13 311	0.09 82	0.43 478	0.13 22

test-1	0.61 250	0.54 187	2.09 154	0.31 146	1.37 525	0.51 140	0.28 253	0.83 276	0.50 97	0.42 132	0.55 274	0.54 276	0.24 114	0.38 56	1.25 444	0.10 108	1.08 448	0.10 128	0.17 314	0.11 61	0.77 399

iRaftStereo_RVC	0.47 122	0.84 310	1.91 116	0.29 109	0.15 26	0.53 167	0.20 74	0.58 133	0.50 97	0.37 109	0.43 165	0.42 194	0.23 108	0.38 56	0.28 98	0.09 44	0.70 407	0.12 250	0.11 167	0.43 478	0.77 399

raftrobust	0.52 165	1.14 392	2.15 171	0.33 189	0.99 489	0.53 167	0.21 98	0.59 142	0.50 97	0.53 234	0.36 130	0.31 133	0.33 223	0.47 100	0.42 212	0.10 108	0.55 380	0.09 73	0.08 51	0.22 273	0.46 275

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
MLG-Stereo_test1	0.36 38	0.45 149	1.50 63	0.24 30	0.35 315	0.45 91	0.13 7	0.36 9	0.51 104	0.20 8	0.10 1	0.18 38	0.12 3	0.33 29	0.18 2	0.08 15	1.36 486	0.08 28	0.06 8	0.09 30	0.47 277

MLG-Stereo	0.38 53	0.43 128	1.46 57	0.24 30	0.42 368	0.44 86	0.13 7	0.42 29	0.51 104	0.27 67	0.14 5	0.17 33	0.13 8	0.35 45	0.18 2	0.08 15	1.45 502	0.08 28	0.06 8	0.09 30	0.47 277

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

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

rvit_stereo_0080	0.33 18	0.77 286	1.43 53	0.24 30	0.18 77	0.34 27	0.27 240	0.58 133	0.51 104	0.25 41	0.27 66	0.27 106	0.22 92	0.32 25	0.27 85	0.14 329	0.10 129	0.10 128	0.10 119	0.15 123	0.17 64

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

whm_eth	0.33 18	0.77 286	1.43 53	0.24 30	0.18 77	0.34 27	0.27 240	0.58 133	0.51 104	0.25 41	0.27 66	0.27 106	0.22 92	0.32 25	0.27 85	0.14 329	0.10 129	0.10 128	0.10 119	0.15 123	0.17 64

EKT-Stereo	1.56 529	0.55 195	2.60 337	2.54 559	19.66 579	0.55 191	0.22 116	0.76 218	0.51 104	0.40 124	0.36 130	0.43 195	0.27 161	0.74 231	0.42 212	0.13 292	0.17 255	0.11 195	0.16 296	0.20 244	0.50 292

4D-IteraStereo	0.62 270	1.29 435	3.04 455	0.27 74	0.30 267	0.46 99	0.26 222	0.54 106	0.51 104	0.41 126	0.31 97	0.39 174	0.19 59	0.53 143	0.65 324	0.09 44	0.47 361	0.12 250	0.11 167	0.21 256	2.14 533

CroCo-Stereo Lap2	0.38 53	0.91 341	2.02 138	0.33 189	0.38 342	0.23 4	0.21 98	0.63 167	0.51 104	0.23 25	0.28 72	0.29 121	0.23 108	0.34 35	0.28 98	0.10 108	0.09 99	0.10 128	0.08 51	0.22 273	0.15 43

RAFT_CTSACE	0.58 215	1.16 401	2.76 407	0.36 256	0.29 253	0.54 178	0.29 281	0.69 188	0.51 104	0.51 215	0.75 425	0.67 346	0.37 243	0.63 183	0.47 241	0.08 15	0.49 365	0.11 195	0.10 119	0.41 470	0.32 175

DeepPruner_ROB	0.58 215	1.06 374	2.68 377	0.30 129	0.26 218	0.63 322	0.31 308	0.83 276	0.51 104	0.62 342	0.56 287	0.65 334	0.39 268	1.06 298	0.56 283	0.19 430	0.14 209	0.14 347	0.14 250	0.24 296	0.33 179

DDVS	0.67 328	0.46 152	1.74 84	2.40 556	0.35 315	0.86 454	0.98 516	0.72 206	0.52 116	0.53 234	0.57 298	0.89 453	0.37 243	1.22 330	0.57 286	0.15 360	0.14 209	0.14 347	0.12 205	0.19 222	0.42 241

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

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

Pointernet	0.37 48	0.31 26	1.91 116	0.25 42	0.37 333	0.47 111	0.15 23	0.67 180	0.52 116	0.23 25	0.30 86	0.28 113	0.20 74	0.32 25	0.23 33	0.10 108	0.24 305	0.07 1	0.13 227	0.10 48	0.51 299

WCG-NET（raft）	0.44 102	0.97 355	1.78 88	0.24 30	0.17 59	0.43 79	0.24 179	0.42 29	0.52 116	0.38 115	0.35 126	0.46 231	0.25 134	0.41 76	0.26 75	0.08 15	1.08 448	0.08 28	0.08 51	0.27 352	0.40 227

MIM_Stereo	0.55 192	0.92 346	2.65 358	0.32 167	1.09 506	0.51 140	0.19 60	0.67 180	0.52 116	0.48 168	0.54 263	0.43 195	0.27 161	0.57 158	0.30 116	0.08 15	0.17 255	0.11 195	0.10 119	0.28 365	0.80 411

CASS	0.43 86	0.34 59	2.01 135	0.33 189	0.17 59	0.54 178	0.24 179	0.71 204	0.52 116	0.62 342	0.55 274	0.40 183	0.41 287	0.43 85	0.33 158	0.17 400	0.10 129	0.14 347	0.11 167	0.18 191	0.23 111
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
test_3	0.59 232	0.44 141	2.44 250	0.53 400	0.59 417	0.48 117	0.30 297	0.79 241	0.52 116	0.51 215	0.30 86	0.45 222	0.22 92	0.59 165	0.97 397	0.08 15	1.25 468	0.11 195	0.35 464	0.30 384	0.62 347

XX-TBD	0.40 69	1.04 371	2.49 293	0.35 237	0.13 11	0.51 140	0.17 40	0.44 39	0.52 116	0.38 115	0.51 228	0.23 66	0.19 59	0.31 15	0.25 60	0.10 108	0.07 9	0.08 28	0.06 8	0.09 30	0.18 73

GES	0.49 148	0.54 187	2.37 216	0.31 146	0.19 108	0.61 286	0.30 297	0.93 363	0.52 116	0.49 184	0.53 244	0.40 183	0.43 312	0.59 165	0.67 330	0.16 379	0.11 158	0.12 250	0.10 119	0.20 244	0.30 160

CFNet-RSSM	0.44 102	0.36 72	2.38 219	0.28 90	0.43 372	0.53 167	0.20 74	0.86 309	0.52 116	0.44 147	0.36 130	0.53 269	0.26 146	0.40 67	0.27 85	0.09 44	0.08 45	0.09 73	0.38 479	0.10 48	0.22 102

AdaDepth	0.36 38	0.43 128	1.65 77	0.26 59	0.22 151	0.46 99	0.16 31	0.31 3	0.53 127	0.21 13	0.20 15	0.14 8	0.18 46	0.37 52	0.21 10	0.07 4	0.67 399	0.08 28	0.24 385	0.10 48	0.74 392

H2IRNET	0.48 133	1.04 371	2.57 326	0.31 146	0.19 108	0.54 178	0.19 60	0.55 116	0.53 127	0.28 74	0.56 287	0.47 240	0.35 233	0.47 100	0.40 201	0.11 197	0.08 45	0.12 250	0.14 250	0.37 440	0.26 132

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.
ICVP	0.48 133	0.33 51	2.37 216	0.34 214	0.22 151	0.60 266	0.55 448	0.79 241	0.53 127	0.45 151	0.60 319	0.49 250	0.36 237	0.55 151	0.46 236	0.16 379	0.16 242	0.14 347	0.11 167	0.16 143	0.32 175
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
rafts_anoy	0.60 242	1.33 443	2.59 330	0.53 400	1.09 506	0.49 122	0.25 205	0.67 180	0.53 127	0.41 126	0.38 142	0.33 148	0.30 204	0.68 207	0.41 207	0.10 108	1.13 455	0.13 311	0.15 274	0.20 244	0.29 151

StereoAnything_RVC	1.22 500	1.71 511	3.17 467	2.52 558	2.63 560	0.26 7	0.15 23	0.47 59	0.54 132	0.49 184	0.71 408	0.52 266	0.19 59	1.60 399	0.57 286	0.11 197	4.13 570	0.08 28	0.05 1	0.76 524	3.79 565

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

rvit_stereo_0075_2	0.45 107	0.45 149	2.60 337	0.34 214	0.32 290	0.41 61	0.21 98	0.60 149	0.54 132	0.39 120	0.51 228	0.40 183	0.29 193	0.46 95	0.31 135	0.21 450	0.15 227	0.22 460	0.15 274	0.18 191	0.33 179

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

GCAP-Stereo	0.59 232	1.35 450	2.44 250	0.49 383	1.02 496	0.52 158	0.14 15	0.53 95	0.54 132	0.44 147	0.50 225	0.30 125	0.22 92	0.68 207	0.41 207	0.09 44	1.30 480	0.09 73	0.07 30	0.23 289	0.54 317

CRFU-Net	0.58 215	0.42 118	1.90 113	0.49 383	0.27 231	0.83 447	0.35 351	0.94 369	0.54 132	0.65 379	0.60 319	0.78 406	1.34 510	1.00 288	0.51 262	0.17 400	0.14 209	0.17 413	0.10 119	0.19 222	0.20 88

THIR-Stereo	0.88 435	0.85 315	2.33 211	0.26 59	0.16 37	0.59 251	2.69 558	0.62 159	0.54 132	0.62 342	1.61 520	0.96 471	1.77 534	1.67 407	2.20 505	0.10 108	0.08 45	0.14 347	0.11 167	0.16 143	0.21 95

CroCo-Stereo	0.35 29	0.71 259	1.67 81	0.32 167	0.17 59	0.19 2	0.21 98	0.79 241	0.54 132	0.22 20	0.25 53	0.55 285	0.22 92	0.28 6	0.28 98	0.10 108	0.08 45	0.08 28	0.07 30	0.12 72	0.10 7
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
raft+_RVC	0.62 270	1.18 407	2.43 242	0.36 256	2.08 552	0.52 158	0.25 205	0.66 177	0.54 132	0.36 106	0.46 185	0.32 140	0.28 175	0.49 126	0.43 219	0.10 108	0.91 429	0.10 128	0.09 82	0.22 273	0.70 381

rvit_stereo_ft	0.38 53	1.01 362	1.86 107	0.33 189	0.21 138	0.28 8	0.27 240	0.59 142	0.55 141	0.24 34	0.28 72	0.28 113	0.27 161	0.35 45	0.28 98	0.14 329	0.09 99	0.11 195	0.11 167	0.14 112	0.31 169

RSM	0.47 122	0.51 177	1.36 42	1.37 517	1.04 498	0.37 40	0.21 98	0.52 89	0.55 141	0.23 25	0.28 72	0.28 113	0.17 27	0.40 67	0.22 16	0.09 44	0.24 305	0.09 73	0.35 464	0.24 296	0.80 411

IGEV_Zeroshot_test	0.91 450	0.39 101	3.80 518	0.42 334	1.95 550	0.56 198	0.64 474	0.84 285	0.55 141	1.45 528	0.53 244	0.79 408	0.42 300	0.57 158	1.13 427	0.10 108	0.49 365	0.10 128	0.34 462	0.19 222	2.97 557

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

AACVNet	0.61 250	1.13 391	2.47 281	0.37 269	0.21 138	0.57 220	0.25 205	0.75 215	0.55 141	0.56 265	0.60 319	0.66 343	0.44 321	2.11 481	0.49 255	0.14 329	0.11 158	0.14 347	0.11 167	0.35 426	0.23 111

RALAANet	0.52 165	1.37 460	2.63 348	0.33 189	0.23 181	0.48 117	0.19 60	0.69 188	0.55 141	0.49 184	0.46 185	0.39 174	0.31 210	0.53 143	0.53 271	0.10 108	0.33 335	0.11 195	0.17 314	0.29 375	0.13 22

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

tg	0.45 107	0.83 305	1.85 103	0.29 109	0.16 37	0.57 220	0.18 52	0.60 149	0.56 147	0.37 109	0.44 177	0.38 170	0.24 114	0.48 113	0.28 98	0.09 44	0.30 328	0.11 195	0.11 167	0.44 482	0.77 399

RSM++	0.48 133	0.52 181	1.27 33	1.62 532	1.27 522	0.39 52	0.20 74	0.49 68	0.56 147	0.22 20	0.25 53	0.24 76	0.17 27	0.39 60	0.23 33	0.09 44	0.11 158	0.09 73	0.35 464	0.29 375	0.80 411

GCST	0.84 415	1.48 481	3.02 451	1.12 507	1.09 506	0.62 308	0.19 60	0.79 241	0.56 147	0.60 319	0.65 362	0.50 254	0.31 210	1.24 335	0.74 357	0.76 529	0.46 358	0.84 533	0.64 529	0.71 518	0.57 331

anonymousa	0.74 369	0.60 210	2.58 328	0.96 490	1.33 523	0.61 286	0.26 222	0.69 188	0.56 147	0.55 253	0.84 447	0.82 424	0.46 339	0.56 154	0.61 307	0.10 108	1.11 453	0.12 250	0.98 552	0.14 112	0.97 455

RALCasStereoNet	0.65 303	1.34 446	2.56 322	0.43 346	0.96 485	0.50 132	0.26 222	0.62 159	0.56 147	0.43 140	0.49 213	0.36 159	0.28 175	0.72 226	0.53 271	0.10 108	1.18 458	0.09 73	0.08 51	0.27 352	1.27 489

GANet-RSSM	0.63 284	1.14 392	2.67 370	0.38 289	0.26 218	0.59 251	0.29 281	0.81 256	0.56 147	0.50 203	0.57 298	0.67 346	0.50 368	1.91 460	0.50 259	0.14 329	0.10 129	0.24 474	0.12 205	0.36 432	0.28 145

IGEV-Stereo+	0.48 133	0.32 39	1.43 53	0.26 59	0.46 383	0.30 13	0.13 7	0.32 5	0.57 154	0.80 442	0.24 45	0.19 43	0.19 59	0.57 158	0.46 236	0.10 108	1.36 486	0.08 28	0.22 376	0.46 489	1.04 464

ProNet	0.46 115	0.60 210	1.85 103	0.35 237	0.67 443	0.49 122	0.25 205	0.53 95	0.57 154	0.21 13	0.24 45	0.22 58	0.20 74	0.52 136	0.22 16	0.09 44	0.47 361	0.10 128	0.09 82	0.23 289	1.33 494

GANet-ADL	0.48 133	0.56 198	2.51 299	0.34 214	0.20 124	0.58 231	0.25 205	0.80 247	0.57 154	0.43 140	0.61 327	0.56 292	0.31 210	0.44 89	0.44 225	0.14 329	0.11 158	0.10 128	0.09 82	0.22 273	0.38 212

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

CREStereo++_RVC	0.38 53	0.37 84	2.47 281	0.25 42	0.16 37	0.54 178	0.15 23	0.42 29	0.57 154	0.37 109	0.52 237	0.24 76	0.19 59	0.31 15	0.27 85	0.09 44	0.06 1	0.08 28	0.30 427	0.09 30	0.22 102
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
CFNet-ft	0.60 242	1.16 401	2.45 268	0.29 109	0.30 267	0.64 334	0.28 253	0.69 188	0.57 154	0.49 184	0.57 298	0.79 408	0.44 321	1.48 373	0.62 310	0.15 360	0.10 129	0.28 484	0.14 250	0.21 256	0.29 151

CFNet_RVC	0.60 242	1.16 401	2.45 268	0.29 109	0.30 267	0.64 334	0.28 253	0.69 188	0.57 154	0.49 184	0.57 298	0.79 408	0.44 321	1.48 373	0.62 310	0.15 360	0.10 129	0.28 484	0.14 250	0.21 256	0.29 151

xyz-stereo-finetune	0.37 48	0.90 337	1.23 29	0.22 10	0.12 4	0.53 167	0.26 222	0.57 129	0.58 161	0.30 85	0.33 112	0.29 121	0.24 114	0.60 171	0.62 310	0.09 44	0.08 45	0.10 128	0.08 51	0.13 89	0.14 34

castereo++	0.39 58	0.83 305	1.38 45	0.29 109	0.18 77	0.53 167	0.20 74	0.57 129	0.58 161	0.20 8	0.27 66	0.32 140	0.17 27	0.34 35	0.22 16	0.09 44	0.54 377	0.09 73	0.29 417	0.15 123	0.52 306

rvit_stereo_0083	0.28 7	0.37 84	0.88 5	0.28 90	0.18 77	0.28 8	0.22 116	0.40 20	0.58 161	0.25 41	0.30 86	0.27 106	0.27 161	0.38 56	0.25 60	0.14 329	0.12 176	0.13 311	0.10 119	0.13 89	0.14 34

rvit_stereo_0081	0.29 8	0.46 152	1.13 22	0.28 90	0.17 59	0.32 19	0.22 116	0.45 45	0.58 161	0.25 41	0.26 60	0.26 95	0.22 92	0.36 49	0.25 60	0.14 329	0.10 129	0.11 195	0.10 119	0.13 89	0.11 14

rvit_stereo_0082	0.29 8	0.46 152	1.13 22	0.28 90	0.17 59	0.32 19	0.22 116	0.45 45	0.58 161	0.25 41	0.26 60	0.26 95	0.22 92	0.36 49	0.25 60	0.14 329	0.10 129	0.11 195	0.10 119	0.13 89	0.11 14

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

gcap-zeroshot	0.52 165	0.86 320	2.38 219	0.32 167	0.60 422	0.70 383	0.20 74	0.78 232	0.58 161	0.44 147	0.36 130	0.81 419	0.24 114	0.53 143	0.30 116	0.10 108	0.35 337	0.09 73	0.31 434	0.09 30	0.40 227

PSMNet-ADL	0.56 200	0.47 155	2.03 139	0.35 237	0.22 151	0.67 371	0.27 240	0.77 225	0.58 161	0.43 140	0.53 244	0.70 377	0.45 329	1.89 454	0.64 319	0.16 379	0.13 192	0.11 195	0.13 227	0.15 123	0.51 299

RAFT	0.62 270	1.35 450	2.26 196	0.62 433	0.53 401	0.47 111	0.35 351	0.70 198	0.58 161	0.50 203	0.50 225	0.79 408	0.40 275	0.49 126	0.36 180	0.11 197	0.79 415	0.14 347	0.13 227	0.52 502	0.72 385

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
UCFNet_RVC	0.55 192	1.16 401	2.48 287	0.31 146	0.27 231	0.65 350	0.28 253	0.76 218	0.58 161	0.51 215	0.53 244	0.67 346	0.42 300	0.91 274	0.45 231	0.16 379	0.11 158	0.17 413	0.17 314	0.20 244	0.23 111

MM-Stereo_test1	0.63 284	0.64 228	2.51 299	0.54 407	0.37 333	0.44 86	0.28 253	0.68 185	0.59 172	0.43 140	0.33 112	0.26 95	0.25 134	0.89 271	0.52 264	0.10 108	1.84 526	0.10 128	0.09 82	0.41 470	1.40 502

WCG-NET	0.41 74	0.80 298	1.77 86	0.25 42	0.13 11	0.43 79	0.24 179	0.42 29	0.59 172	0.38 115	0.41 159	0.26 95	0.24 114	0.37 52	0.24 43	0.08 15	0.81 421	0.08 28	0.07 30	0.26 338	0.31 169

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

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

IER	0.49 148	0.73 267	2.12 163	0.27 74	0.25 202	0.65 350	0.27 240	0.76 218	0.59 172	0.56 265	0.59 310	0.60 310	0.53 382	0.64 190	0.44 225	0.12 245	0.09 99	0.11 195	0.11 167	0.18 191	0.15 43

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

G2L-Stereo	0.62 270	1.27 430	2.67 370	0.31 146	0.27 231	0.59 251	0.29 281	0.81 256	0.60 178	0.56 265	0.53 244	0.71 380	0.37 243	1.74 417	0.57 286	0.13 292	0.11 158	0.13 311	0.11 167	0.29 375	0.34 187

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

Any-RAFT	0.42 82	0.33 51	1.89 112	0.28 90	0.21 138	0.69 380	0.21 98	0.83 276	0.60 178	0.45 151	0.43 165	0.62 317	0.30 204	0.48 113	0.24 43	0.11 197	0.40 350	0.08 28	0.06 8	0.10 48	0.16 56

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

Anonymous3	0.47 122	0.49 162	2.61 342	0.33 189	0.25 202	0.72 394	0.32 319	0.80 247	0.60 178	0.36 106	0.41 159	0.33 148	0.29 193	0.46 95	0.30 116	0.19 430	0.18 263	0.13 311	0.13 227	0.18 191	0.22 102

MSCF	0.88 435	0.84 310	1.67 81	2.15 552	1.87 546	0.51 140	0.21 98	0.63 167	0.61 183	0.32 92	0.29 77	0.17 33	0.30 204	1.06 298	0.67 330	0.11 197	1.92 529	0.08 28	0.31 434	0.19 222	3.72 564

G2L-ROB	0.59 232	1.32 438	2.59 330	0.30 129	0.22 151	0.59 251	0.28 253	0.80 247	0.61 183	0.56 265	0.45 180	0.70 377	0.35 233	1.38 355	0.72 348	0.11 197	0.08 45	0.09 73	0.08 51	0.22 273	0.31 169

StereoVision	0.52 165	1.12 388	2.70 391	0.34 214	0.32 290	0.47 111	0.26 222	0.73 209	0.61 183	0.33 95	0.89 462	0.45 222	0.26 146	0.52 136	0.39 199	0.14 329	0.15 227	0.16 396	0.15 274	0.22 273	0.14 34

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

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

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

HUI-Stereo	0.43 86	0.36 72	2.45 268	0.48 370	0.18 77	0.61 286	0.27 240	0.53 95	0.61 183	0.48 168	0.43 165	0.44 210	0.28 175	0.47 100	0.30 116	0.12 245	0.08 45	0.12 250	0.10 119	0.17 166	0.13 22

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

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

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

GASTEREO	0.89 443	0.83 305	1.67 81	2.15 552	1.89 547	0.52 158	0.21 98	0.62 159	0.62 194	0.33 95	0.31 97	0.16 28	0.31 210	1.11 312	0.68 333	0.11 197	1.92 529	0.08 28	0.29 417	0.19 222	3.79 565

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

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

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

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

Selective-RAFT	0.46 115	0.48 158	1.88 110	0.32 167	0.16 37	0.61 286	0.19 60	0.66 177	0.62 194	0.28 74	0.30 86	0.41 189	0.33 223	0.51 132	0.32 145	0.11 197	1.09 450	0.09 73	0.35 464	0.19 222	0.37 203

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

CSP-Net	0.55 192	0.61 216	1.81 95	0.30 129	0.23 181	0.77 423	0.35 351	0.90 344	0.62 194	0.62 342	0.60 319	0.65 334	0.42 300	1.76 421	0.47 241	0.17 400	0.12 176	0.10 128	0.10 119	0.21 256	0.16 56

DeepStereo_RVC	0.47 122	0.37 84	2.19 179	0.55 409	0.18 77	0.60 266	0.58 457	0.52 89	0.62 194	0.49 184	0.45 180	0.39 174	0.85 474	0.47 100	0.34 169	0.12 245	0.08 45	0.11 195	0.09 82	0.15 123	0.19 79

CFNet_pseudo	0.47 122	0.50 170	2.19 179	0.26 59	0.20 124	0.56 198	0.22 116	0.80 247	0.62 194	0.50 203	0.56 287	0.68 360	0.47 350	0.53 143	0.33 158	0.11 197	0.10 129	0.15 376	0.10 119	0.18 191	0.33 179

ccs_rob	0.47 122	0.50 170	2.19 179	0.26 59	0.20 124	0.56 198	0.22 116	0.80 247	0.62 194	0.50 203	0.56 287	0.68 360	0.47 350	0.53 143	0.33 158	0.11 197	0.10 129	0.16 396	0.10 119	0.18 191	0.33 179

HITNet	0.55 192	1.28 433	2.73 399	0.35 237	0.14 17	0.56 198	0.23 153	0.89 335	0.62 194	0.52 225	0.51 228	0.49 250	0.38 253	0.52 136	0.60 300	0.09 44	0.07 9	0.10 128	0.08 51	0.25 318	0.61 345
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
DFGA-Net	0.61 250	1.55 488	2.59 330	0.32 167	0.26 218	0.54 178	0.22 116	0.67 180	0.63 206	0.50 203	0.52 237	0.35 157	0.28 175	1.84 441	0.99 405	0.10 108	0.08 45	0.12 250	0.12 205	0.38 448	0.18 73

test_for_model	0.82 407	1.62 501	2.47 281	1.36 516	1.04 498	0.53 167	0.22 116	0.82 265	0.63 206	0.60 319	0.29 77	0.25 85	0.21 84	0.28 6	0.25 60	0.80 531	1.87 527	0.08 28	0.08 51	1.81 555	1.18 473

testlalala2	0.48 133	0.34 59	2.53 305	0.65 443	0.56 407	0.57 220	0.20 74	0.84 285	0.63 206	0.42 132	0.54 263	0.45 222	0.21 84	0.30 11	0.26 75	0.10 108	0.13 192	0.09 73	0.29 417	0.12 72	0.31 169

testlalala	0.53 179	0.36 72	2.40 228	0.29 109	0.35 315	0.60 266	0.22 116	1.02 439	0.63 206	0.56 265	0.40 157	0.32 140	0.21 84	0.33 29	0.27 85	0.10 108	1.73 523	0.09 73	0.24 385	0.08 17	0.43 249

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

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

RAFT-RH_RVC	0.65 303	0.73 267	2.78 411	0.39 306	0.29 253	0.60 266	0.18 52	0.45 45	0.63 206	0.75 425	1.89 526	0.47 240	0.29 193	1.59 396	1.21 437	0.15 360	0.07 9	0.13 311	0.13 227	0.11 61	0.10 7

GMStereo	0.44 102	1.32 438	2.65 358	0.28 90	0.16 37	0.42 74	0.22 116	0.48 64	0.63 206	0.41 126	0.36 130	0.26 95	0.25 134	0.41 76	0.30 116	0.14 329	0.08 45	0.10 128	0.12 205	0.17 166	0.13 22
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
STTStereo	0.58 215	0.95 352	2.95 440	0.37 269	0.31 277	0.62 308	0.32 319	0.81 256	0.63 206	0.61 329	0.55 274	0.67 346	0.43 312	0.87 263	0.48 246	0.16 379	0.16 242	0.17 413	0.20 354	0.17 166	0.25 124

MLCV	0.59 232	1.41 466	2.41 233	0.31 146	0.15 26	0.60 266	0.23 153	0.77 225	0.63 206	0.67 388	0.66 369	0.55 285	0.37 243	1.16 320	1.09 421	0.10 108	0.07 9	0.09 73	0.07 30	0.21 256	0.29 151

iRaft-Stereo_5w	0.65 303	1.35 450	2.21 186	0.30 129	0.63 434	0.49 122	0.28 253	0.78 232	0.64 216	0.41 126	0.61 327	0.62 317	0.46 339	1.79 431	0.48 246	0.10 108	0.25 314	0.11 195	0.12 205	0.40 463	0.94 447

LCNet	0.58 215	0.43 128	2.42 237	0.91 484	0.22 151	0.95 477	0.29 281	0.62 159	0.64 216	0.52 225	0.55 274	0.41 189	0.75 459	0.84 259	0.27 85	0.10 108	0.07 9	0.12 250	0.18 325	0.97 534	0.40 227

DEmStereo	0.69 342	0.40 108	2.42 237	0.42 334	0.18 77	0.66 363	0.88 508	0.54 106	0.64 216	0.60 319	1.00 482	0.45 222	1.24 508	1.53 379	2.21 506	0.10 108	0.08 45	0.10 128	0.10 119	0.11 61	0.14 34

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

FENet	0.48 133	0.58 202	2.46 276	0.33 189	0.18 77	0.58 231	0.22 116	0.83 276	0.64 216	0.49 184	0.42 162	0.55 285	0.38 253	0.52 136	0.51 262	0.12 245	0.09 99	0.12 250	0.11 167	0.17 166	0.31 169

BEATNet_4x	0.57 207	1.16 401	2.56 322	0.35 237	0.16 37	0.56 198	0.25 205	0.91 351	0.64 216	0.55 253	0.53 244	0.59 303	0.43 312	0.67 202	0.76 362	0.12 245	0.09 99	0.12 250	0.09 82	0.23 289	0.58 335

NLCA_NET_v2_RVC	0.62 270	1.15 398	3.11 461	0.39 306	0.37 333	0.60 266	0.28 253	0.87 318	0.64 216	0.63 353	0.56 287	0.71 380	0.45 329	1.08 305	0.52 264	0.15 360	0.12 176	0.14 347	0.15 274	0.18 191	0.25 124
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
G2L-Stereo_test	0.64 294	1.34 446	2.55 318	0.34 214	0.24 193	0.75 408	0.39 378	0.83 276	0.65 223	0.62 342	0.54 263	0.74 390	0.40 275	1.57 388	0.75 358	0.11 197	0.08 45	0.08 28	0.08 51	0.28 365	0.43 249

RAFT-Test	0.56 200	0.41 114	2.01 135	0.90 480	1.07 503	0.65 350	0.37 362	0.83 276	0.65 223	0.49 184	0.49 213	0.93 462	0.24 114	0.52 136	0.30 116	0.10 108	0.38 344	0.09 73	0.38 479	0.11 61	0.19 79

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

NRIStereo	0.50 152	0.34 59	2.44 250	0.52 396	0.16 37	0.94 475	0.73 494	0.52 89	0.65 223	0.48 168	0.40 157	0.59 303	0.29 193	0.78 244	0.33 158	0.11 197	0.13 192	0.11 195	0.09 82	0.22 273	0.25 124

GMM-Stereo	0.53 179	0.33 51	2.89 432	0.53 400	0.24 193	0.77 423	0.46 418	0.62 159	0.65 223	0.58 289	0.73 415	0.47 240	0.43 312	0.68 207	0.29 109	0.10 108	0.06 1	0.13 311	0.13 227	0.14 112	0.44 265

UPFNet	0.51 163	0.67 234	2.04 142	0.34 214	0.33 297	0.65 350	0.37 362	0.88 326	0.65 223	0.60 319	0.53 244	0.61 312	0.41 287	0.77 237	0.55 279	0.13 292	0.13 192	0.13 311	0.13 227	0.20 244	0.16 56

PSMNet-RSSM	0.61 250	1.19 410	2.43 242	0.33 189	0.25 202	0.59 251	0.28 253	0.88 326	0.65 223	0.54 240	0.62 334	0.69 371	0.46 339	1.67 407	0.50 259	0.15 360	0.10 129	0.14 347	0.16 296	0.20 244	0.28 145

FADNet_RVC	0.87 434	1.51 485	2.90 434	0.31 146	0.24 193	0.71 388	0.25 205	1.00 421	0.65 223	0.45 151	0.57 298	0.61 312	0.44 321	1.53 379	0.75 358	0.94 536	0.97 433	0.28 484	1.00 553	0.89 530	1.36 500

rvit_0105_6	0.36 38	0.55 195	1.48 61	0.31 146	0.18 77	0.35 32	0.26 222	0.56 122	0.66 231	0.26 57	0.29 77	0.33 148	0.26 146	0.41 76	0.27 85	0.18 413	0.16 242	0.15 376	0.13 227	0.15 123	0.25 124

RCA-Stereo	0.45 107	0.38 94	1.80 91	0.27 74	0.25 202	0.58 231	0.23 153	0.84 285	0.66 231	0.42 132	0.44 177	0.28 113	0.35 233	0.31 15	0.21 10	0.09 44	1.01 438	0.09 73	0.07 30	0.21 256	0.53 312

test_5	0.61 250	1.25 427	2.76 407	0.39 306	0.64 438	0.58 231	0.35 351	0.85 298	0.66 231	0.49 184	0.56 287	0.55 285	0.40 275	0.79 247	0.32 145	0.10 108	0.19 269	0.12 250	0.12 205	0.33 406	0.85 427

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

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

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

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

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

AnonymousM	0.45 107	0.49 162	1.83 96	0.29 109	0.15 26	0.53 167	0.22 116	0.64 171	0.66 231	0.47 165	0.33 112	0.30 125	0.25 134	0.49 126	0.29 109	0.12 245	0.27 324	0.71 530	0.37 475	0.12 72	0.41 236

CRE-IMP	0.46 115	0.31 26	2.40 228	0.53 400	0.17 59	0.79 433	0.68 486	0.54 106	0.66 231	0.47 165	0.43 165	0.44 210	0.26 146	0.43 85	0.33 158	0.12 245	0.07 9	0.12 250	0.09 82	0.17 166	0.23 111

RAFT-Stereo + iAFF	0.58 215	1.48 481	2.53 305	0.29 109	0.78 464	0.52 158	0.20 74	0.68 185	0.66 231	0.51 215	0.61 327	0.40 183	0.32 218	0.40 67	0.43 219	0.08 15	0.63 395	0.09 73	0.09 82	0.37 440	0.58 335

MaskLacGwcNet_RVC	0.84 415	1.41 466	2.80 414	0.94 486	0.35 315	0.89 465	0.41 385	0.89 335	0.66 231	0.57 283	0.63 342	0.75 395	0.38 253	2.37 499	0.55 279	1.16 547	0.31 330	0.36 504	0.21 365	0.59 508	0.63 353

DN-CSS_ROB	0.56 200	1.64 505	2.75 404	0.42 334	0.22 151	0.57 220	0.19 60	0.79 241	0.66 231	0.46 162	0.62 334	0.41 189	0.32 218	0.73 227	0.49 255	0.12 245	0.08 45	0.14 347	0.13 227	0.38 448	0.17 64

rvit_0105_5	0.43 86	0.73 267	2.10 160	0.31 146	0.18 77	0.41 61	0.31 308	0.69 188	0.67 244	0.32 92	0.34 119	0.38 170	0.30 204	0.42 83	0.30 116	0.18 413	0.16 242	0.15 376	0.15 274	0.15 123	0.30 160

rvit_0105_4	0.40 69	0.64 228	1.98 130	0.31 146	0.18 77	0.37 40	0.29 281	0.64 171	0.67 244	0.28 74	0.32 109	0.36 159	0.28 175	0.45 91	0.27 85	0.18 413	0.16 242	0.15 376	0.14 250	0.15 123	0.25 124

RAFT-Stereo-weight	0.46 115	0.37 84	1.60 72	0.29 109	0.51 391	0.57 220	0.22 116	0.84 285	0.67 244	0.48 168	0.38 142	0.36 159	0.17 27	0.39 60	0.27 85	0.09 44	1.28 475	0.09 73	0.07 30	0.09 30	0.41 236

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

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

PCWNet_CMD	0.48 133	0.50 170	2.23 190	0.27 74	0.20 124	0.56 198	0.22 116	0.78 232	0.67 244	0.49 184	0.55 274	0.68 360	0.56 391	0.48 113	0.32 145	0.11 197	0.10 129	0.14 347	0.10 119	0.19 222	0.43 249

DisPM	0.48 133	0.41 114	2.54 310	0.61 431	0.18 77	0.59 251	0.62 471	0.54 106	0.67 244	0.61 329	0.53 244	0.38 170	0.26 146	0.76 235	0.31 135	0.13 292	0.07 9	0.12 250	0.11 167	0.12 72	0.15 43

BUS	0.45 107	0.32 39	1.58 67	0.31 146	0.22 151	0.91 469	0.23 153	1.05 461	0.67 244	0.64 363	0.53 244	0.65 334	0.32 218	0.48 113	0.34 169	0.13 292	0.10 129	0.14 347	0.12 205	0.13 89	0.15 43

BSDual-CNN	0.48 133	0.32 39	1.58 67	0.31 146	0.22 151	0.76 413	0.32 319	1.05 461	0.67 244	0.64 363	0.53 244	0.63 321	0.38 253	0.48 113	0.97 397	0.13 292	0.10 129	0.14 347	0.12 205	0.13 89	0.15 43

psmg	0.48 133	0.32 39	1.58 67	0.28 90	0.22 151	0.75 408	0.35 351	0.94 369	0.67 244	0.61 329	0.59 310	0.63 321	0.38 253	0.48 113	0.97 397	0.13 292	0.11 158	0.13 311	0.13 227	0.14 112	0.15 43

GwcNet-ADL	0.54 188	0.78 292	2.85 427	0.31 146	0.20 124	0.58 231	0.29 281	0.93 363	0.67 244	0.48 168	0.47 191	0.56 292	0.33 223	0.48 113	0.80 373	0.13 292	0.12 176	0.09 73	0.09 82	0.14 112	0.40 227

HHNet	0.63 284	0.67 234	3.10 460	0.37 269	0.25 202	0.64 334	0.60 464	0.70 198	0.67 244	0.55 253	1.12 495	0.32 140	0.60 414	0.43 85	1.75 478	0.16 379	0.08 45	0.12 250	0.10 119	0.18 191	0.22 102

PSM-softLoss	0.52 165	0.34 59	2.47 281	0.55 409	0.17 59	0.61 286	0.39 378	0.64 171	0.67 244	0.52 225	0.48 199	0.39 174	0.25 134	1.46 370	0.77 364	0.13 292	0.08 45	0.13 311	0.12 205	0.12 72	0.15 43

KMStereo	0.52 165	0.34 59	2.47 281	0.55 409	0.17 59	0.61 286	0.39 378	0.64 171	0.67 244	0.52 225	0.48 199	0.39 174	0.25 134	1.46 370	0.77 364	0.13 292	0.08 45	0.13 311	0.12 205	0.12 72	0.15 43

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

SST-Stereo	0.56 200	0.30 20	2.44 250	0.71 460	0.55 405	0.62 308	0.65 477	0.57 129	0.67 244	0.59 308	0.53 244	0.51 259	0.59 406	1.57 388	0.31 135	0.12 245	0.07 9	0.12 250	0.10 119	0.17 166	0.11 14

Pruner-Stereo	0.55 192	0.38 94	2.49 293	1.78 541	0.19 108	0.63 322	0.45 412	0.59 142	0.67 244	0.61 329	0.48 199	0.41 189	0.25 134	0.49 126	0.99 405	0.13 292	0.07 9	0.12 250	0.10 119	0.13 89	0.14 34

Prome-Stereo	0.53 179	0.36 72	2.39 226	0.60 425	0.23 181	0.63 322	0.41 385	0.66 177	0.67 244	0.59 308	1.02 485	0.43 195	0.71 447	0.61 176	0.34 169	0.10 108	0.07 9	0.10 128	0.09 82	0.13 89	0.44 265

HCRNet	0.50 152	0.75 282	2.08 150	0.39 306	0.29 253	0.58 231	0.22 116	0.79 241	0.67 244	0.49 184	0.49 213	0.48 248	0.37 243	1.13 316	0.40 201	0.15 360	0.10 129	0.15 376	0.13 227	0.21 256	0.19 79

UNet	0.56 200	0.58 202	2.81 418	0.32 167	0.33 297	0.74 405	0.27 240	0.86 309	0.67 244	0.55 253	0.55 274	0.72 382	0.55 389	0.79 247	0.58 292	0.12 245	0.09 99	0.13 311	0.11 167	0.20 244	0.19 79

ac_64	0.63 284	0.77 286	2.71 392	0.37 269	0.34 307	0.64 334	0.30 297	0.86 309	0.67 244	0.58 289	0.53 244	0.88 450	0.48 357	1.84 441	0.71 344	0.15 360	0.12 176	0.12 250	0.12 205	0.21 256	0.25 124

HGLStereo	0.61 250	1.20 412	2.59 330	0.36 256	0.40 350	0.65 350	0.30 297	0.87 318	0.67 244	0.60 319	0.70 395	0.69 371	0.56 391	1.07 304	0.59 296	0.14 329	0.13 192	0.13 311	0.12 205	0.23 289	0.23 111

hitnet-ft	0.73 365	1.09 379	2.59 330	0.28 90	0.22 151	0.71 388	0.36 359	0.89 335	0.67 244	0.58 289	0.83 445	1.03 485	0.94 490	2.31 495	0.70 338	0.23 464	0.14 209	0.41 511	0.13 227	0.24 296	0.28 145

FADNet-RVC-Resample	0.74 369	1.54 487	3.81 520	0.38 289	0.29 253	0.62 308	0.38 372	0.91 351	0.67 244	0.52 225	0.51 228	0.63 321	0.44 321	1.56 383	0.59 296	0.24 471	0.32 331	0.22 460	0.19 343	0.30 384	0.71 383

FADNet-RVC	0.69 342	1.65 506	2.74 402	0.35 237	0.26 218	0.60 266	0.29 281	0.91 351	0.67 244	0.46 162	0.51 228	0.62 317	0.46 339	1.75 419	0.81 377	0.17 400	0.20 284	0.17 413	0.18 325	0.60 509	0.39 220

MSMDNet	0.48 133	0.50 170	2.23 190	0.27 74	0.20 124	0.56 198	0.22 116	0.78 232	0.67 244	0.49 184	0.55 274	0.68 360	0.56 391	0.48 113	0.32 145	0.11 197	0.10 129	0.13 311	0.10 119	0.18 191	0.43 249

HSM	0.67 328	0.92 346	2.29 202	0.30 129	0.29 253	0.65 350	0.29 281	0.98 402	0.67 244	0.59 308	0.58 305	1.39 520	0.65 428	2.56 514	0.45 231	0.11 197	0.09 99	0.10 128	0.08 51	0.18 191	0.24 120

coex_refinement	0.67 328	1.33 443	2.48 287	0.38 289	0.26 218	0.64 334	0.34 341	0.88 326	0.68 271	0.61 329	0.63 342	0.80 415	0.48 357	1.84 441	1.09 421	0.13 292	0.10 129	0.10 128	0.10 119	0.18 191	0.38 212

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

FACV-RUCA	0.61 250	0.44 141	2.11 162	0.43 346	1.73 543	0.49 122	0.28 253	0.74 211	0.68 271	0.41 126	0.53 244	0.34 153	0.64 425	0.41 76	0.33 158	0.13 292	0.11 158	0.62 525	0.12 205	0.72 519	1.02 462

AIO-Stereo-zeroshot1	0.94 460	0.84 310	3.40 491	1.46 523	0.78 464	1.37 511	0.70 490	1.11 490	0.68 271	0.80 442	1.29 504	1.09 499	0.59 406	1.16 320	1.01 410	0.14 329	0.53 374	0.11 195	0.46 498	0.31 393	0.86 430

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

CBFPSM	0.62 270	1.34 446	2.12 163	0.30 129	0.23 181	0.71 388	0.38 372	0.77 225	0.68 271	0.51 215	0.49 213	1.03 485	0.82 468	0.63 183	1.35 451	0.11 197	0.12 176	0.10 128	0.10 119	0.19 222	0.37 203

RAFT+CT+SA	0.60 242	1.25 427	2.49 293	0.38 289	0.75 456	0.55 191	0.34 341	0.83 276	0.68 271	0.39 120	0.55 274	0.44 210	0.29 193	0.75 233	0.28 98	0.09 44	0.24 305	0.11 195	0.51 511	0.30 384	0.74 392

CIPLG	0.63 284	1.59 496	3.16 466	0.79 470	0.31 277	0.62 308	0.57 455	0.82 265	0.68 271	0.58 289	0.63 342	0.43 195	0.31 210	0.48 113	0.42 212	0.12 245	0.20 284	0.13 311	0.13 227	0.36 432	0.21 95

ACRE	0.63 284	1.55 488	3.41 493	0.76 463	0.28 245	0.60 266	0.56 452	0.82 265	0.68 271	0.57 283	0.62 334	0.43 195	0.30 204	0.47 100	0.42 212	0.12 245	0.19 269	0.13 311	0.14 250	0.36 432	0.20 88

AAGNet	0.92 452	0.40 108	2.53 305	0.60 425	1.01 494	0.62 308	0.45 412	0.52 89	0.68 271	0.58 289	0.53 244	0.50 254	0.72 448	1.22 330	7.32 568	0.12 245	0.07 9	0.12 250	0.10 119	0.16 143	0.10 7

AFF-stereo	0.57 207	1.51 485	2.59 330	0.33 189	0.23 181	0.51 140	0.21 98	0.69 188	0.68 271	0.49 184	0.63 342	0.49 250	0.34 231	0.50 131	0.37 186	0.08 15	0.54 377	0.10 128	0.10 119	0.40 463	0.60 344

DMCA	0.50 152	0.83 305	1.95 123	0.32 167	0.24 193	0.59 251	0.26 222	0.81 256	0.68 271	0.59 308	0.49 213	0.56 292	0.36 237	0.65 196	0.65 324	0.14 329	0.10 129	0.14 347	0.10 119	0.19 222	0.29 151

AIO-test1	0.58 215	1.37 460	2.77 409	0.66 448	1.08 504	0.50 132	0.23 153	0.86 309	0.69 283	0.31 88	0.42 162	0.29 121	0.22 92	0.77 237	0.34 169	0.13 292	0.15 227	0.12 250	0.16 296	0.31 393	0.30 160

CFNet_ucs	0.50 152	0.55 195	2.28 199	0.27 74	0.22 151	0.58 231	0.23 153	0.90 344	0.69 283	0.54 240	0.64 355	0.68 360	0.44 321	0.55 151	0.34 169	0.14 329	0.12 176	0.16 396	0.11 167	0.19 222	0.38 212

iinet-f	0.62 270	1.18 407	2.55 318	0.33 189	0.25 202	0.82 445	0.34 341	0.87 318	0.69 283	0.56 265	0.64 355	0.73 388	0.67 437	0.80 251	0.81 377	0.14 329	0.13 192	0.11 195	0.10 119	0.44 482	0.26 132

gwcnet-sp	0.52 165	0.71 259	2.66 362	0.32 167	0.22 151	0.66 363	0.31 308	0.84 285	0.69 283	0.61 329	0.49 213	0.46 231	0.43 312	0.77 237	0.48 246	0.12 245	0.11 158	0.11 195	0.11 167	0.19 222	0.19 79

scenet	0.52 165	0.71 259	2.66 362	0.32 167	0.22 151	0.66 363	0.31 308	0.84 285	0.69 283	0.61 329	0.49 213	0.46 231	0.43 312	0.77 237	0.48 246	0.12 245	0.11 158	0.11 195	0.11 167	0.19 222	0.19 79

ssnet	0.52 165	0.71 259	2.66 362	0.32 167	0.22 151	0.66 363	0.31 308	0.84 285	0.69 283	0.61 329	0.49 213	0.46 231	0.43 312	0.77 237	0.48 246	0.12 245	0.11 158	0.11 195	0.11 167	0.19 222	0.19 79

UDGNet	0.50 152	1.36 455	2.44 250	0.37 269	0.19 108	0.58 231	0.23 153	0.49 68	0.69 283	0.42 132	0.39 148	0.34 153	0.29 193	0.55 151	0.32 145	0.25 477	0.10 129	0.37 506	0.19 343	0.30 384	0.17 64

IPLGR_C	0.64 294	1.66 508	3.36 481	0.80 472	0.31 277	0.60 266	0.60 464	0.82 265	0.69 283	0.58 289	0.62 334	0.44 210	0.31 210	0.47 100	0.43 219	0.12 245	0.22 296	0.13 311	0.15 274	0.35 426	0.21 95

IPLGR	0.58 215	0.64 228	3.12 462	0.37 269	0.18 77	0.62 308	0.54 444	1.06 474	0.69 283	0.73 415	0.46 185	0.50 254	0.44 321	1.12 315	0.31 135	0.10 108	0.08 45	0.11 195	0.09 82	0.21 256	0.20 88

SFCPSM	0.48 133	0.39 101	2.30 204	0.28 90	0.27 231	0.70 383	0.32 319	1.00 421	0.69 283	0.50 203	0.52 237	0.43 195	0.36 237	0.53 143	0.44 225	0.12 245	0.09 99	0.12 250	0.16 296	0.18 191	0.23 111

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

rvit_0105_3	0.46 115	0.86 320	2.24 192	0.33 189	0.19 108	0.44 86	0.35 351	0.74 211	0.70 294	0.38 115	0.38 142	0.41 189	0.33 223	0.46 95	0.32 145	0.19 430	0.17 255	0.17 413	0.18 325	0.15 123	0.22 102

test_sample2	0.59 232	0.42 118	1.84 99	0.33 189	0.18 77	0.52 158	0.28 253	0.86 309	0.70 294	0.47 165	0.53 244	0.46 231	0.41 287	1.51 377	0.66 327	0.12 245	0.93 431	0.11 195	0.24 385	0.16 143	1.01 460

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

NF-Stereo	0.53 179	0.33 51	2.55 318	0.55 409	0.16 37	0.61 286	0.43 399	0.70 198	0.70 294	0.50 203	0.47 191	0.37 164	0.26 146	1.44 368	0.78 368	0.12 245	0.07 9	0.12 250	0.10 119	0.13 89	0.17 64

OCTAStereo	0.53 179	0.33 51	2.54 310	0.56 418	0.16 37	0.61 286	0.42 392	0.70 198	0.70 294	0.50 203	0.47 191	0.37 164	0.26 146	1.43 364	0.79 371	0.12 245	0.07 9	0.12 250	0.10 119	0.13 89	0.17 64

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

RE-Stereo	0.53 179	0.33 51	2.54 310	0.56 418	0.16 37	0.61 286	0.43 399	0.70 198	0.70 294	0.50 203	0.47 191	0.37 164	0.26 146	1.43 364	0.77 364	0.12 245	0.07 9	0.12 250	0.10 119	0.13 89	0.17 64

TVStereo	0.53 179	0.33 51	2.54 310	0.56 418	0.16 37	0.61 286	0.43 399	0.70 198	0.70 294	0.50 203	0.47 191	0.37 164	0.26 146	1.43 364	0.77 364	0.12 245	0.07 9	0.12 250	0.10 119	0.13 89	0.17 64

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

LMCR-Stereo	0.61 250	1.00 359	2.60 337	0.42 334	0.22 151	0.74 405	0.31 308	1.06 474	0.70 294	0.62 342	0.64 355	0.40 183	0.52 379	0.84 259	1.27 446	0.20 441	0.09 99	0.12 250	0.09 82	0.26 338	0.16 56

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

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

cf-r	0.62 270	1.27 430	2.99 447	0.34 214	0.28 245	0.60 266	0.28 253	0.82 265	0.70 294	0.55 253	0.61 327	0.77 402	0.41 287	1.32 349	0.52 264	0.13 292	0.09 99	0.11 195	0.12 205	0.22 273	0.27 139

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

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

SCV_C0	0.73 365	0.68 243	2.05 145	1.50 528	0.92 480	0.45 91	0.20 74	0.96 386	0.71 308	0.65 379	0.33 112	0.31 133	0.20 74	1.25 339	0.52 264	0.09 44	1.68 521	0.08 28	0.30 427	0.27 352	1.52 509

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

Selective-IGEV	0.57 207	0.42 118	1.87 109	1.67 536	1.33 523	0.36 36	0.20 74	0.61 155	0.71 308	0.22 20	0.31 97	0.22 58	0.19 59	0.52 136	0.36 180	0.09 44	0.97 433	0.09 73	0.15 274	0.20 244	0.85 427

hknet	0.53 179	0.39 101	2.04 142	0.31 146	0.24 193	0.76 413	0.32 319	1.05 461	0.71 308	0.64 363	0.53 244	0.79 408	0.40 275	0.84 259	0.78 368	0.12 245	0.10 129	0.14 347	0.12 205	0.13 89	0.15 43

IGEV-Stereo	0.86 427	0.60 210	2.65 358	1.35 515	1.25 519	0.56 198	0.23 153	0.54 106	0.71 308	1.14 495	0.25 53	0.22 58	0.24 114	1.24 335	0.24 43	0.09 44	2.34 555	0.10 128	0.18 325	0.25 318	3.13 560
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
dd	0.48 133	1.32 438	2.41 233	0.31 146	0.17 59	0.58 231	0.26 222	0.50 82	0.71 308	0.42 132	0.41 159	0.34 153	0.28 175	0.47 100	0.41 207	0.18 413	0.10 129	0.13 311	0.12 205	0.22 273	0.16 56

OMP-Stereo	0.64 294	0.87 322	2.38 219	0.56 418	0.37 333	0.60 266	0.26 222	0.75 215	0.71 308	0.65 379	0.60 319	0.68 360	0.32 218	2.07 474	1.18 433	0.11 197	0.08 45	0.12 250	0.09 82	0.17 166	0.28 145

IIG-Stereo	0.65 303	0.87 322	2.32 209	0.55 409	0.23 181	0.62 308	0.21 98	0.78 232	0.71 308	0.64 363	0.69 382	0.69 371	0.38 253	2.07 474	1.37 455	0.11 197	0.08 45	0.11 195	0.09 82	0.15 123	0.27 139

PSMNet-RUCA	0.64 294	1.12 388	2.61 342	0.59 424	0.56 407	0.64 334	0.37 362	0.89 335	0.72 317	0.53 234	0.68 377	0.53 269	0.43 312	0.61 176	0.46 236	0.35 501	0.19 269	0.44 516	0.29 417	0.49 496	0.35 194

DispNO	0.76 385	1.36 455	3.15 465	0.32 167	0.27 231	0.59 251	0.29 281	0.88 326	0.72 317	0.55 253	0.79 439	0.83 429	0.47 350	2.46 508	1.23 441	0.12 245	0.10 129	0.18 432	0.31 434	0.20 244	0.25 124

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

PFNet+	0.50 152	0.43 128	2.54 310	0.49 383	0.18 77	0.58 231	0.76 496	0.54 106	0.72 317	0.56 265	0.48 199	0.39 174	0.26 146	0.94 279	0.33 158	0.14 329	0.09 99	0.14 347	0.13 227	0.12 72	0.16 56

PFNet	0.62 270	0.42 118	2.69 384	0.43 346	0.55 405	0.62 308	0.27 240	0.64 171	0.72 317	0.61 329	0.56 287	0.45 222	0.33 223	1.86 447	1.12 426	0.28 488	0.09 99	0.12 250	0.16 296	0.26 338	0.27 139

SCV	0.69 342	0.68 243	1.95 123	0.90 480	1.04 498	0.49 122	0.24 179	0.98 402	0.73 322	0.54 240	0.31 97	0.24 76	0.20 74	1.32 349	0.26 75	0.11 197	1.59 514	0.09 73	0.32 443	0.34 413	1.58 511

AIO-test2	0.60 242	1.55 488	2.73 399	0.63 436	0.42 368	0.50 132	0.23 153	0.84 285	0.73 322	0.34 102	0.53 244	0.37 164	0.22 92	0.70 212	0.32 145	0.75 528	0.16 242	0.13 311	0.17 314	0.21 256	0.47 277

test_sample1	0.61 250	0.45 149	1.84 99	0.33 189	0.29 253	0.49 122	0.24 179	0.83 276	0.73 322	0.51 215	0.53 244	0.52 266	0.45 329	1.40 358	0.72 348	0.11 197	0.96 432	0.10 128	0.24 385	0.15 123	1.25 487

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

11t1	0.60 242	0.49 162	2.19 179	0.35 237	0.58 416	0.48 117	0.21 98	0.72 206	0.73 322	0.49 184	0.47 191	0.35 157	0.34 231	0.61 176	0.71 344	0.12 245	1.26 472	0.10 128	0.29 417	0.16 143	1.22 482

ToySt	0.67 328	0.88 326	2.61 342	0.39 306	0.73 453	0.61 286	0.38 372	0.78 232	0.73 322	0.43 140	0.70 395	0.72 382	0.45 329	0.66 199	0.62 310	0.14 329	0.63 395	0.13 311	0.33 457	0.24 296	1.18 473

TestStereo1	0.59 232	1.21 414	2.63 348	0.40 319	0.60 422	0.56 198	0.34 341	0.82 265	0.73 322	0.45 151	0.63 342	0.36 159	0.42 300	0.66 199	0.42 212	0.10 108	0.32 331	0.12 250	0.10 119	0.34 413	0.52 306

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

SA-5K	0.59 232	1.21 414	2.63 348	0.40 319	0.60 422	0.56 198	0.34 341	0.82 265	0.73 322	0.45 151	0.63 342	0.36 159	0.42 300	0.66 199	0.42 212	0.10 108	0.32 331	0.12 250	0.10 119	0.34 413	0.52 306

IRAFT_RVC	0.59 232	0.74 277	2.42 237	0.47 369	0.21 138	0.59 251	0.42 392	0.68 185	0.73 322	0.54 240	0.50 225	0.49 250	0.51 372	1.57 388	1.00 408	0.11 197	0.25 314	0.13 311	0.10 119	0.15 123	0.14 34

ARAFT	0.65 303	1.69 510	3.34 480	0.29 109	0.16 37	0.65 350	0.36 359	0.96 386	0.73 322	0.63 353	0.49 213	0.56 292	0.31 210	1.23 333	0.35 177	0.11 197	0.08 45	0.14 347	0.13 227	0.38 448	0.50 292

APVNet	0.76 385	1.11 386	3.23 469	0.39 306	0.36 327	0.85 453	0.44 408	0.96 386	0.73 322	0.58 289	0.69 382	0.76 400	0.56 391	2.29 494	0.82 380	0.17 400	0.18 263	0.24 474	0.19 343	0.35 426	0.27 139

psm_up	0.65 303	1.02 364	2.53 305	0.36 256	0.31 277	0.64 334	0.38 372	0.96 386	0.73 322	0.63 353	0.57 298	0.68 360	0.57 396	1.90 459	0.52 264	0.17 400	0.15 227	0.16 396	0.15 274	0.27 352	0.22 102

ACVNet	0.54 188	0.87 322	2.45 268	0.28 90	0.22 151	0.59 251	0.36 359	0.69 188	0.73 322	0.49 184	0.59 310	0.69 371	0.42 300	0.47 100	0.70 338	0.11 197	0.10 129	0.10 128	0.09 82	0.36 432	0.39 220

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

GwcNet-RSSM	0.64 294	1.38 464	2.69 384	0.33 189	0.26 218	0.60 266	0.32 319	0.84 285	0.73 322	0.56 265	0.65 362	0.72 382	0.42 300	1.78 427	0.60 300	0.14 329	0.10 129	0.12 250	0.13 227	0.26 338	0.26 132

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

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

HSM-Net_RVC	0.70 349	0.40 108	2.45 268	0.27 74	0.19 108	0.68 377	0.30 297	1.29 515	0.73 322	0.73 415	0.70 395	0.77 402	0.45 329	3.73 556	0.46 236	0.13 292	0.09 99	0.10 128	0.09 82	0.13 89	0.32 175
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
StereoDRNet-Refined	0.55 192	0.61 216	2.07 148	0.34 214	0.21 138	0.68 377	0.26 222	0.87 318	0.73 322	0.70 402	0.69 382	0.74 390	0.45 329	1.10 307	0.62 310	0.12 245	0.09 99	0.14 347	0.14 250	0.27 352	0.24 120
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
UGAM	0.69 342	0.84 310	2.66 362	0.40 319	0.20 124	0.53 167	0.34 341	0.63 167	0.74 342	0.45 151	0.74 418	0.95 470	0.36 237	2.57 515	0.42 212	0.11 197	0.45 357	0.17 413	0.19 343	0.43 478	0.57 331

UDG	0.86 427	1.57 492	2.80 414	0.68 456	0.59 417	0.78 429	0.38 372	0.97 394	0.74 342	0.63 353	0.70 395	1.01 481	0.68 439	1.02 291	1.22 440	0.45 511	0.34 336	0.89 538	0.51 511	0.73 520	0.58 335

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

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.
PS-NSSS	0.69 342	1.37 460	2.44 250	0.31 146	0.32 290	0.64 334	0.34 341	1.04 453	0.74 342	0.56 265	0.75 425	0.51 259	0.42 300	2.41 506	0.54 276	0.24 471	0.17 255	0.27 482	0.18 325	0.30 384	0.23 111

PSMNet_ROB	0.75 380	1.42 471	2.93 437	0.39 306	0.32 290	0.73 398	0.56 452	0.90 344	0.74 342	0.56 265	0.60 319	0.75 395	0.47 350	2.00 468	1.31 447	0.18 413	0.13 192	0.19 439	0.20 354	0.26 338	0.40 227

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

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

FADNet	0.71 353	1.60 500	2.53 305	0.33 189	0.30 267	0.67 371	0.29 281	0.92 358	0.75 348	0.45 151	0.49 213	0.66 343	0.57 396	1.85 445	0.85 384	0.46 513	0.20 284	0.17 413	0.20 354	0.60 509	0.37 203

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

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

Abc-Net	0.88 435	1.22 419	2.97 442	0.60 425	0.45 376	1.88 536	0.48 424	1.04 453	0.75 348	0.70 402	0.85 450	0.93 462	0.84 471	1.81 434	1.51 464	0.28 488	0.19 269	0.23 468	0.31 434	0.27 352	0.35 194
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
iResNet	0.59 232	1.09 379	2.54 310	0.44 351	0.18 77	0.65 350	0.29 281	0.89 335	0.75 348	0.59 308	0.64 355	0.43 195	0.39 268	0.73 227	1.24 443	0.11 197	0.08 45	0.09 73	0.08 51	0.21 256	0.40 227

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

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

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

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

MM-Stereo_test3	0.59 232	0.85 315	2.28 199	0.53 400	0.31 277	0.45 91	0.30 297	0.78 232	0.76 357	0.33 95	0.43 165	0.32 140	0.23 108	0.61 176	0.54 276	0.10 108	1.65 520	0.10 128	0.08 51	0.42 473	0.68 372

test_sample4	0.62 270	0.49 162	2.24 192	0.34 214	0.19 108	0.57 220	0.25 205	0.98 402	0.76 357	0.56 265	0.55 274	0.45 222	0.38 253	1.78 427	0.56 283	0.13 292	0.80 418	0.13 311	0.21 365	0.17 166	0.76 395

test_sample3	0.61 250	0.48 158	2.24 192	0.34 214	0.19 108	0.58 231	0.25 205	0.97 394	0.76 357	0.54 240	0.52 237	0.46 231	0.37 243	1.78 427	0.57 286	0.13 292	0.79 415	0.12 250	0.21 365	0.17 166	0.73 389

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

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

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

fast-acv-ft	0.67 328	1.24 424	3.26 473	0.39 306	0.30 267	0.80 436	0.48 424	0.74 211	0.76 357	0.60 319	0.78 437	0.76 400	0.60 414	0.70 212	0.78 368	0.16 379	0.15 227	0.18 432	0.17 314	0.38 448	0.24 120

Sa-1000	0.61 250	1.07 375	2.71 392	0.32 167	0.61 431	0.61 286	0.31 308	1.00 421	0.76 357	0.53 234	0.83 445	0.43 195	0.33 223	0.69 210	0.30 116	0.10 108	0.52 372	0.13 311	0.28 413	0.29 375	0.29 151

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

RASNet	0.69 342	1.05 373	2.59 330	0.37 269	0.47 385	0.66 363	0.33 333	0.82 265	0.76 357	0.51 215	0.65 362	0.93 462	0.62 419	2.20 489	0.80 373	0.14 329	0.09 99	0.09 73	0.11 167	0.18 191	0.37 203

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

test_sample5	0.63 284	0.50 170	2.19 179	0.34 214	0.19 108	0.56 198	0.26 222	0.98 402	0.77 370	0.55 253	0.63 342	0.45 222	0.38 253	1.87 451	0.58 292	0.14 329	0.82 423	0.13 311	0.22 376	0.18 191	0.76 395

DualNet	0.63 284	0.50 170	2.19 179	0.34 214	0.19 108	0.56 198	0.26 222	0.98 402	0.77 370	0.56 265	0.66 369	0.45 222	0.38 253	1.87 451	0.58 292	0.14 329	0.82 423	0.13 311	0.22 376	0.18 191	0.76 395

NINENet	0.54 188	0.40 108	2.19 179	0.55 409	0.26 218	0.91 469	0.23 153	1.05 461	0.77 370	0.54 240	0.57 298	0.65 334	0.32 218	1.22 330	0.34 169	0.16 379	0.13 192	0.16 396	0.11 167	0.16 143	0.14 34

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

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

TCMNet	0.72 362	1.15 398	2.78 411	0.51 394	0.52 394	0.73 398	0.39 378	0.94 369	0.78 375	0.60 319	0.68 377	0.63 321	0.46 339	1.71 413	0.72 348	0.18 413	0.19 269	0.23 468	0.18 325	0.40 463	0.56 325

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

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

Occ-G	0.68 335	0.54 187	2.08 150	0.99 497	0.74 454	0.38 48	0.25 205	0.46 52	0.78 375	0.40 124	0.36 130	0.46 231	0.22 92	0.90 272	0.70 338	0.09 44	1.53 510	0.09 73	0.16 296	0.31 393	2.06 529

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

DCANet-4	0.43 86	0.32 39	2.31 207	0.26 59	0.14 17	0.51 140	0.22 116	0.84 285	0.78 375	0.55 253	0.48 199	0.28 113	0.37 243	0.40 67	0.37 186	0.10 108	0.07 9	0.09 73	0.07 30	0.08 17	0.43 249

ADStereo(finetuned)	0.50 152	0.91 341	2.43 242	0.26 59	0.14 17	0.51 140	0.22 116	0.84 285	0.78 375	0.56 265	0.49 213	0.32 140	0.75 459	0.40 67	0.40 201	0.10 108	0.07 9	0.09 73	0.07 30	0.13 89	0.45 270

SA	0.61 250	1.14 392	2.79 413	0.32 167	0.63 434	0.57 220	0.30 297	0.97 394	0.78 375	0.43 140	0.63 342	0.39 174	0.46 339	0.70 212	0.31 135	0.10 108	0.44 356	0.13 311	0.32 443	0.31 393	0.51 299

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

AASNet	0.66 322	1.49 483	2.97 442	0.37 269	0.33 297	0.65 350	0.30 297	1.00 421	0.78 375	0.56 265	0.60 319	0.55 285	0.39 268	0.88 269	0.96 396	0.15 360	0.12 176	0.13 311	0.11 167	0.45 485	0.35 194

DCANet	0.49 148	0.91 341	2.63 348	0.26 59	0.14 17	0.51 140	0.22 116	0.84 285	0.78 375	0.56 265	0.49 213	0.32 140	0.41 287	0.39 60	0.41 207	0.10 108	0.07 9	0.09 73	0.07 30	0.14 112	0.45 270

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

iResNetv2_ROB	0.71 353	1.90 523	3.48 499	0.43 346	0.22 151	0.60 266	0.29 281	0.96 386	0.78 375	0.60 319	0.65 362	0.60 310	0.46 339	0.80 251	1.21 437	0.12 245	0.08 45	0.10 128	0.07 30	0.44 482	0.33 179

rvit_105_1	0.52 165	0.93 350	2.30 204	0.36 256	0.24 193	0.51 140	0.45 412	0.81 256	0.79 388	0.46 162	0.44 177	0.45 222	0.38 253	0.63 183	0.39 199	0.20 441	0.18 263	0.18 432	0.22 376	0.18 191	0.21 95

raft_robust	0.68 335	1.24 424	2.42 237	0.30 129	0.57 412	0.53 167	0.25 205	0.95 383	0.79 388	0.49 184	0.46 185	1.12 503	0.74 455	1.50 376	0.61 307	0.09 44	0.62 394	0.10 128	0.30 427	0.26 338	0.30 160

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

GEStereo_RVC	0.61 250	1.19 410	2.61 342	0.48 370	0.25 202	0.63 322	0.37 362	1.05 461	0.79 388	0.55 253	0.55 274	0.59 303	0.44 321	1.10 307	0.48 246	0.16 379	0.11 158	0.12 250	0.11 167	0.27 352	0.43 249

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

RAFT + AFF	0.79 398	1.73 512	2.99 447	0.34 214	0.35 315	0.67 371	0.51 434	1.05 461	0.79 388	0.54 240	0.58 305	0.59 303	0.81 466	1.80 432	1.21 437	0.13 292	0.27 324	0.15 376	0.14 250	0.45 485	0.69 378

MMNet	0.55 192	0.92 346	2.03 139	0.34 214	0.27 231	0.79 433	0.28 253	0.86 309	0.79 388	0.62 342	0.58 305	0.59 303	0.56 391	0.80 251	0.61 307	0.11 197	0.11 158	0.12 250	0.11 167	0.21 256	0.22 102

CFNet	0.65 303	1.45 476	2.27 197	0.34 214	0.25 202	0.64 334	0.23 153	0.93 363	0.79 388	0.48 168	0.59 310	0.58 300	0.40 275	2.28 493	0.63 317	0.13 292	0.09 99	0.15 376	0.14 250	0.34 413	0.26 132

test_sample6	0.64 294	0.51 177	2.17 174	0.35 237	0.18 77	0.56 198	0.27 240	1.00 421	0.80 396	0.56 265	0.66 369	0.47 240	0.39 268	1.95 462	0.60 300	0.14 329	0.80 418	0.13 311	0.21 365	0.18 191	0.78 405

MyStereo04	0.57 207	0.68 243	2.66 362	0.30 129	0.41 356	0.61 286	0.31 308	0.88 326	0.80 396	0.48 168	0.37 136	0.54 276	0.42 300	0.61 176	0.71 344	0.09 44	0.59 387	0.12 250	0.21 365	0.16 143	0.48 284

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

DAS	0.61 250	0.42 118	1.85 103	0.34 214	0.34 307	0.52 158	0.42 392	0.89 335	0.80 396	0.85 458	0.69 382	0.57 296	0.51 372	2.38 502	0.57 286	0.13 292	0.09 99	0.12 250	0.09 82	0.18 191	0.37 203

SepStereo	0.57 207	0.42 118	1.85 103	0.34 214	0.34 307	0.52 158	0.42 392	0.89 335	0.80 396	0.85 458	0.69 382	0.57 296	0.51 372	1.55 381	0.57 286	0.13 292	0.09 99	0.12 250	0.09 82	0.18 191	0.37 203

test_xeample3	0.86 427	0.75 282	3.36 481	0.65 443	0.76 459	0.49 122	0.33 333	1.21 511	0.80 396	0.61 329	0.23 41	0.30 125	0.29 193	1.17 323	1.57 469	0.10 108	1.79 524	0.10 128	0.40 483	0.25 318	2.09 530

delet	0.60 242	0.84 310	2.45 268	0.33 189	0.35 315	0.73 398	0.46 418	0.89 335	0.80 396	0.58 289	0.62 334	0.67 346	0.51 372	1.14 318	0.64 319	0.12 245	0.12 176	0.13 311	0.14 250	0.22 273	0.29 151

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

Reg-Stereo(zero)	0.66 322	0.26 1	2.13 169	0.25 42	1.15 514	0.99 480	0.97 515	0.57 129	0.81 404	0.52 225	0.46 185	0.54 276	0.59 406	0.47 100	1.14 428	0.08 15	0.88 427	0.08 28	0.36 473	0.12 72	0.80 411

GASNet	0.84 415	1.98 526	4.07 530	0.48 370	0.33 297	0.58 231	0.34 341	0.97 394	0.81 404	0.60 319	0.59 310	0.74 390	0.55 389	2.08 477	1.18 433	0.22 456	0.15 227	0.19 439	0.17 314	0.55 505	0.29 151

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

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

DISCO	0.61 250	0.63 225	1.98 130	0.46 363	0.34 307	0.84 452	0.35 351	0.88 326	0.81 404	0.61 329	0.64 355	1.06 493	0.53 382	1.11 312	0.83 382	0.13 292	0.10 129	0.11 195	0.10 119	0.26 338	0.37 203

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

ITSA-stereo	0.52 165	0.42 118	1.46 57	0.34 214	0.18 77	0.60 266	0.29 281	0.99 411	0.82 410	0.51 215	0.48 199	0.53 269	0.59 406	1.25 339	0.73 352	0.15 360	0.12 176	0.17 413	0.16 296	0.19 222	0.32 175

MyStereo05	0.57 207	0.72 264	2.72 394	0.31 146	0.25 202	0.60 266	0.30 297	0.87 318	0.82 410	0.54 240	0.37 136	0.53 269	0.42 300	0.63 183	0.73 352	0.09 44	0.55 380	0.12 250	0.20 354	0.16 143	0.56 325

fff	0.50 152	0.90 337	2.63 348	0.25 42	0.15 26	0.51 140	0.22 116	0.85 298	0.82 410	0.55 253	0.48 199	0.31 133	0.65 428	0.39 60	0.37 186	0.10 108	0.07 9	0.09 73	0.07 30	0.08 17	0.43 249

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

csc	0.50 152	0.90 337	2.63 348	0.25 42	0.15 26	0.51 140	0.22 116	0.85 298	0.82 410	0.55 253	0.48 199	0.31 133	0.65 428	0.39 60	0.37 186	0.10 108	0.07 9	0.09 73	0.07 30	0.08 17	0.43 249

cscssc	0.50 152	0.90 337	2.63 348	0.25 42	0.15 26	0.51 140	0.22 116	0.85 298	0.82 410	0.55 253	0.48 199	0.31 133	0.65 428	0.39 60	0.37 186	0.10 108	0.07 9	0.09 73	0.07 30	0.08 17	0.43 249

NOSS_ROB	0.75 380	1.03 368	2.27 197	0.68 456	0.26 218	0.68 377	0.30 297	0.99 411	0.82 410	0.59 308	0.58 305	0.77 402	0.39 268	2.75 532	0.48 246	0.25 477	0.24 305	0.28 484	0.26 402	0.29 375	1.07 467

AIO-Stereo	0.64 294	0.60 210	1.63 75	1.31 511	1.45 529	0.38 48	0.20 74	0.55 116	0.83 417	0.31 88	0.31 97	0.23 66	0.15 17	0.39 60	0.63 317	0.10 108	1.25 468	0.09 73	0.41 488	0.21 256	1.73 519

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

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

mmm	0.66 322	0.53 185	1.83 96	0.38 289	0.86 472	0.49 122	0.27 240	0.82 265	0.83 417	0.59 308	0.69 382	0.47 240	0.38 253	0.81 255	0.73 352	0.12 245	1.37 488	0.14 347	0.45 494	0.18 191	1.35 497

qqq	0.65 303	0.63 225	2.10 160	0.30 129	0.64 438	0.46 99	0.27 240	0.81 256	0.83 417	0.48 168	0.56 287	0.46 231	0.37 243	1.03 293	0.75 358	0.11 197	1.41 494	0.12 250	0.41 488	0.16 143	1.18 473

111	0.57 207	1.41 466	2.63 348	0.25 42	0.15 26	0.59 251	0.26 222	0.90 344	0.83 417	0.50 203	0.54 263	0.57 296	0.38 253	0.54 149	0.41 207	0.10 108	0.07 9	0.09 73	0.07 30	0.24 296	0.81 418

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

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

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

CC-Net-ROB	0.95 463	1.57 492	2.93 437	0.90 480	0.39 344	0.87 461	0.44 408	1.12 493	0.83 417	0.59 308	0.69 382	0.64 329	0.50 368	2.73 530	0.93 393	0.97 539	0.40 350	0.87 537	0.29 417	0.61 512	0.66 363

AANet_RVC	0.79 398	1.46 478	2.72 394	0.34 214	0.25 202	0.59 251	0.32 319	0.88 326	0.83 417	0.62 342	0.95 473	0.80 415	0.43 312	2.46 508	1.72 474	0.38 503	0.26 317	0.10 128	0.09 82	0.25 318	0.43 249

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

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

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

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

SMFormer	0.64 294	0.54 187	1.92 118	0.32 167	0.16 37	0.46 99	0.24 179	0.94 369	0.85 431	0.58 289	0.70 395	0.51 259	0.41 287	1.89 454	0.86 386	0.13 292	1.01 438	0.11 195	0.26 402	0.17 166	0.84 423

tta	0.63 284	0.54 187	1.92 118	0.32 167	0.16 37	0.46 99	0.24 179	0.94 369	0.85 431	0.58 289	0.70 395	0.51 259	0.41 287	1.89 454	0.86 386	0.13 292	1.01 438	0.11 195	0.26 402	0.19 222	0.59 340

qqq1	0.62 270	0.54 187	1.92 118	0.32 167	0.16 37	0.46 99	0.24 179	0.94 369	0.85 431	0.58 289	0.70 395	0.51 259	0.41 287	1.89 454	0.64 319	0.13 292	1.01 438	0.09 73	0.24 385	0.19 222	0.59 340

fff1	0.62 270	0.54 187	1.92 118	0.32 167	0.16 37	0.46 99	0.24 179	0.94 369	0.85 431	0.58 289	0.70 395	0.51 259	0.41 287	1.89 454	0.64 319	0.13 292	1.01 438	0.09 73	0.24 385	0.19 222	0.59 340

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

iResNet_ROB	0.60 242	1.59 496	2.04 142	0.32 167	0.21 138	0.60 266	0.22 116	0.99 411	0.85 431	0.61 329	0.63 342	0.58 300	0.42 300	1.08 305	0.98 403	0.11 197	0.08 45	0.09 73	0.06 8	0.23 289	0.33 179

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

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

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

test_sample7	0.65 303	0.41 114	2.08 150	0.36 256	0.20 124	0.52 158	0.32 319	0.99 411	0.86 438	0.64 363	0.63 342	0.67 346	0.49 363	1.18 325	0.52 264	0.18 413	1.21 463	0.16 396	0.15 274	0.19 222	1.22 482

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

ADCP+	1.03 481	1.68 509	3.83 521	0.35 237	0.39 344	1.05 490	0.79 501	0.94 369	0.86 438	0.69 398	0.68 377	0.85 438	1.53 527	1.02 291	4.56 556	0.13 292	0.12 176	0.16 396	0.15 274	0.28 365	0.44 265

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

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

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

CBMV	0.86 427	1.00 359	2.82 420	0.35 237	0.21 138	0.78 429	0.78 499	1.05 461	0.87 444	0.90 464	0.74 418	0.87 446	1.89 538	1.67 407	1.38 457	0.19 430	0.20 284	0.21 455	0.19 343	0.28 365	0.84 423
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
DGSMNet	2.93 554	0.77 286	3.44 497	3.58 568	4.25 565	2.53 553	6.86 571	1.03 447	0.88 448	0.58 289	1.85 525	0.79 408	0.62 419	1.63 400	1.46 460	4.62 570	4.98 573	5.15 574	4.71 573	4.52 571	4.37 568

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

PA-Net	0.93 459	1.36 455	4.14 532	0.64 440	0.41 356	0.70 383	0.53 441	0.91 351	0.88 448	0.53 234	0.60 319	0.70 377	0.54 384	2.40 504	2.57 520	0.17 400	0.28 326	0.19 439	0.28 413	0.25 318	0.48 284
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
NVstereo2D	0.63 284	0.57 200	2.29 202	0.37 269	0.35 315	0.69 380	0.49 431	0.96 386	0.88 448	0.49 184	0.54 263	0.72 382	0.46 339	1.98 466	0.50 259	0.19 430	0.20 284	0.18 432	0.16 296	0.28 365	0.34 187

SGM-Forest	1.84 537	7.91 574	10.36 568	0.42 334	0.33 297	1.04 488	1.29 541	1.01 431	0.88 448	1.19 501	2.30 538	1.03 485	1.79 535	2.60 519	2.81 529	0.22 456	0.21 293	0.21 455	0.19 343	0.25 318	0.79 408
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
z-ln-s-r	0.76 385	1.41 466	2.84 424	0.33 189	0.27 231	0.58 231	0.37 362	0.92 358	0.89 453	0.54 240	0.81 440	0.64 329	0.48 357	2.23 490	1.74 476	0.11 197	0.08 45	0.11 195	0.09 82	0.28 365	0.40 227

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

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

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

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

MDST_ROB	1.28 505	0.53 185	3.84 523	0.55 409	0.45 376	4.06 561	0.60 464	1.36 521	0.89 453	2.18 545	1.17 497	0.98 474	0.72 448	4.28 559	2.12 499	0.20 441	0.16 242	0.19 439	0.17 314	0.20 244	0.84 423

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

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

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

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

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

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

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

GANetREF_RVC	0.81 403	1.44 475	3.04 455	0.49 383	0.27 231	0.83 447	0.63 472	1.03 447	0.92 461	0.63 353	0.61 327	0.72 382	0.59 406	2.40 504	0.58 292	0.33 498	0.25 314	0.37 506	0.25 394	0.41 470	0.36 202
Zhang, Feihu and Prisacariu, Victor and Yang, Ruigang and Torr, Philip HS: GA-Net: Guided Aggregation Net for End- to-end Stereo Matching. CVPR 2019
w-ln-seven-2	0.81 403	1.56 491	3.14 464	0.38 289	0.28 245	0.66 363	0.43 399	0.93 363	0.93 467	0.73 415	0.77 432	0.72 382	0.65 428	1.82 437	1.75 478	0.14 329	0.15 227	0.15 376	0.14 250	0.36 432	0.58 335

Ntro	1.11 492	2.10 538	3.52 503	0.97 491	0.87 475	1.06 493	0.54 444	1.02 439	0.93 467	0.63 353	0.76 428	0.93 462	0.67 437	1.76 421	1.71 472	1.03 542	0.46 358	0.76 532	0.41 488	1.29 543	0.86 430

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

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

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

iRaft-Stereo_20w	1.50 523	0.42 118	4.81 548	2.24 554	2.09 553	1.36 509	1.27 540	1.38 523	0.94 469	2.07 540	0.42 162	0.85 438	0.69 444	0.87 263	1.37 455	0.10 108	4.04 569	0.09 73	0.40 483	0.17 166	4.53 570

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

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

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

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

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

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

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

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

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

SPS-STEREO	1.22 500	1.65 506	3.41 493	0.66 448	0.69 448	1.01 483	0.68 486	1.10 486	0.96 477	1.40 525	1.25 502	1.46 524	1.08 500	2.05 472	2.24 508	0.66 524	0.61 389	0.58 522	0.57 523	0.66 516	1.65 517
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
FBW_ROB	0.94 460	1.23 423	2.35 213	0.46 363	0.32 290	0.87 461	0.46 418	1.15 500	0.97 483	0.83 455	0.78 437	1.01 481	0.64 425	3.65 555	1.65 471	0.27 485	0.24 305	0.40 509	0.26 402	0.32 402	0.88 434

anonymousdsp2	0.88 435	0.31 26	1.96 127	1.06 500	1.56 536	0.57 220	0.22 116	0.84 285	0.98 484	1.20 506	0.37 136	0.65 334	0.26 146	1.19 328	0.46 236	0.10 108	2.40 557	0.10 128	0.13 227	0.19 222	2.96 556

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

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

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

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

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

dual_stereo	0.94 460	0.31 26	1.80 91	0.90 480	2.52 559	0.54 178	0.15 23	0.69 188	1.02 490	0.25 41	0.18 7	0.18 38	0.14 10	0.63 183	0.35 177	0.09 44	3.76 566	0.07 1	0.47 500	0.07 1	4.59 571

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

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

S-Stereo	0.82 407	0.73 267	3.79 517	0.40 319	0.37 333	0.70 383	0.69 488	1.00 421	1.03 492	0.63 353	0.92 468	0.82 424	0.59 406	2.35 498	0.71 344	0.18 413	0.22 296	0.17 413	0.18 325	0.30 384	0.67 367

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

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

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

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

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

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

MeshStereo	1.29 506	1.34 446	3.04 455	0.35 237	0.28 245	1.10 497	0.69 488	1.42 526	1.07 499	2.71 558	2.43 540	2.95 544	1.50 524	2.92 540	2.03 492	0.23 464	0.22 296	0.22 460	0.19 343	0.50 497	0.69 378
C. Zhang, Z. Li, Y. Cheng, R. Cai, H. Chao, Y. Rui: MeshStereo: A Global Stereo Model with Mesh Alignment Regularization for View Interpolation. ICCV 2015
PDISCO_ROB	0.84 415	1.46 478	2.84 424	0.65 443	0.59 417	1.17 503	0.48 424	1.19 508	1.08 501	0.67 388	0.72 413	1.00 480	0.61 417	1.24 335	1.05 413	0.38 503	0.18 263	0.28 484	0.24 385	0.58 507	0.44 265

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

FCDSN-DC	1.45 520	1.12 388	3.30 478	0.48 370	0.41 356	1.13 499	0.60 464	1.17 506	1.28 518	2.25 548	2.85 550	3.65 551	3.34 557	2.58 517	2.44 514	0.31 495	0.26 317	0.31 494	0.30 427	0.37 440	0.78 405
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
MSC_U_SF_DS_RVC	1.40 515	2.04 535	3.02 451	0.58 423	0.41 356	2.15 547	1.00 521	1.31 518	1.29 519	1.05 485	1.10 494	1.29 514	0.91 483	3.07 543	1.34 449	1.65 559	0.84 425	0.68 529	0.88 547	1.55 552	1.91 522

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

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

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

Former-RAFT_DAM_RVC	0.52 165	0.51 177	1.12 20	0.26 59	0.22 151	0.46 99	0.20 74	1.10 486	1.33 522	3.13 563	0.33 112	0.22 58	0.20 74	0.34 35	0.26 75	0.11 197	0.09 99	0.11 195	0.09 82	0.17 166	0.21 95

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

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

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

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

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

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

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

NVStereoNet_ROB	1.45 520	1.62 501	3.59 508	1.09 501	0.70 450	0.86 454	0.67 484	1.19 508	1.51 531	1.20 506	4.05 561	1.61 529	1.94 539	2.97 542	2.07 496	0.67 525	0.69 404	0.55 521	0.70 532	0.57 506	0.67 367
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
DANet	0.85 424	0.68 243	2.41 233	1.18 510	0.48 386	0.77 423	1.23 539	0.93 363	1.53 532	0.90 464	0.72 413	0.97 473	0.57 396	1.86 447	1.05 413	0.18 413	0.16 242	0.19 439	0.16 296	0.26 338	0.67 367
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
PWCK	1.62 533	2.32 555	4.27 538	1.11 504	0.56 407	1.81 533	1.84 553	1.55 532	1.54 533	1.45 528	1.81 523	1.82 532	1.38 515	3.34 548	2.14 501	1.09 545	0.57 384	0.98 541	0.59 525	1.50 551	0.79 408

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

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

ELAS	1.52 527	0.92 346	2.91 435	0.62 433	0.57 412	3.13 555	2.21 557	1.67 536	1.58 535	2.42 552	2.43 540	1.87 533	2.49 548	1.85 445	2.70 524	0.42 506	0.43 355	0.41 511	0.40 483	0.51 499	0.85 427
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
PVD	1.05 483	1.21 414	2.36 214	0.84 475	0.91 479	1.04 488	0.64 474	1.32 519	1.68 537	1.43 527	1.41 515	1.14 505	1.15 504	1.49 375	1.77 481	0.27 485	0.65 397	0.28 484	0.35 464	0.40 463	0.73 389

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

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

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

ELAS_RVC	1.51 526	0.88 326	3.36 481	0.63 436	0.56 407	1.53 518	2.73 559	1.53 530	1.76 541	2.26 549	2.21 537	2.10 536	3.07 553	2.08 477	2.52 516	0.42 506	0.42 352	0.42 513	0.37 475	0.51 499	0.84 423
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
IGEV-RUCA	2.30 546	0.38 94	1.36 42	0.41 330	1.90 548	2.03 545	1.86 554	1.37 522	1.78 542	3.73 565	3.72 559	5.06 561	8.09 570	2.15 484	1.63 470	0.26 481	0.77 414	2.71 568	1.91 564	2.43 563	2.42 548

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

MADNet++	2.94 555	2.17 541	3.27 474	2.55 560	2.28 556	3.29 558	3.37 560	2.76 555	2.67 555	3.10 562	3.20 556	2.78 543	3.25 555	4.11 558	4.68 558	2.72 566	2.27 553	3.03 571	2.43 568	2.34 562	2.59 550

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

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

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

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

HanzoNet	7.85 570	3.30 568	5.75 557	7.47 572	3.97 563	2.34 549	1.37 543	3.47 564	4.02 560	13.30 576	10.49 569	10.86 573	16.67 579	8.50 571	10.51 574	10.80 579	9.84 581	5.83 575	13.69 579	7.24 575	7.51 575

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

SGM_RVC	2.11 544	1.07 375	2.87 430	0.98 492	0.92 480	2.72 554	1.88 556	1.91 545	12.27 571	2.09 541	1.99 529	2.47 541	2.24 546	2.87 539	2.03 492	0.54 515	0.47 361	0.42 513	0.47 500	0.74 521	1.22 482
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
ktn	4.44 564	2.47 560	3.70 514	1.82 543	1.49 534	2.11 546	1.40 547	2.30 551	12.56 572	11.36 574	16.25 577	11.30 575	3.77 559	4.41 561	3.47 541	1.86 561	0.99 437	1.74 564	1.21 557	3.28 566	1.39 501

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Low-res two-view benchmark