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

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

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

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

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

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

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

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

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

CAS++	0.34 23	0.39 101	1.90 113	0.25 42	0.18 77	0.32 19	0.20 74	0.78 232	0.44 64	0.31 88	0.31 97	0.21 55	0.16 23	0.34 35	0.20 7	0.15 360	0.13 193	0.13 311	0.10 119	0.15 123	0.14 34
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
AdaDepth	0.36 38	0.43 128	1.65 77	0.26 59	0.22 151	0.46 99	0.16 31	0.31 3	0.53 127	0.21 13	0.20 15	0.14 8	0.18 46	0.37 52	0.21 10	0.07 4	0.67 400	0.08 28	0.24 385	0.10 48	0.74 392

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

IGEV-Stereo	0.86 427	0.60 211	2.65 359	1.35 515	1.25 519	0.56 198	0.23 153	0.54 106	0.71 308	1.14 496	0.25 53	0.22 58	0.24 114	1.24 335	0.24 43	0.09 44	2.34 556	0.10 128	0.18 325	0.25 318	3.13 561
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
PMTNet	0.35 29	0.38 94	1.75 85	0.21 4	0.14 17	0.57 220	0.24 179	0.48 64	0.44 64	0.28 74	0.32 109	0.26 95	0.24 114	0.41 76	0.24 43	0.42 507	0.07 9	0.08 28	0.05 1	0.18 191	0.15 43

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

CREStereo++_RVC	0.38 53	0.37 84	2.47 282	0.25 42	0.16 37	0.54 178	0.15 23	0.42 29	0.57 154	0.37 109	0.52 237	0.24 76	0.19 59	0.31 15	0.27 85	0.09 44	0.06 1	0.08 28	0.30 427	0.09 30	0.22 102
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
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

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

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

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

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

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

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

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

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

CroCo-Stereo	0.35 29	0.71 260	1.67 81	0.32 167	0.17 59	0.19 2	0.21 98	0.79 241	0.54 132	0.22 20	0.25 53	0.55 285	0.22 92	0.28 6	0.28 98	0.10 108	0.08 45	0.08 28	0.07 30	0.12 72	0.10 7
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
iRaftStereo_RVC	0.47 122	0.84 311	1.91 116	0.29 109	0.15 26	0.53 167	0.20 74	0.58 133	0.50 97	0.37 109	0.43 165	0.42 194	0.23 108	0.38 56	0.28 98	0.09 44	0.70 408	0.12 250	0.11 167	0.43 478	0.77 399

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

GMStereo	0.44 102	1.32 439	2.65 359	0.28 90	0.16 37	0.42 74	0.22 116	0.48 64	0.63 206	0.41 126	0.36 130	0.26 95	0.25 134	0.41 76	0.30 116	0.14 329	0.08 45	0.10 128	0.12 205	0.17 166	0.13 22
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
rvit_stereo_0075_2	0.45 107	0.45 149	2.60 338	0.34 214	0.32 290	0.41 61	0.21 98	0.60 149	0.54 132	0.39 120	0.51 228	0.40 183	0.29 193	0.46 95	0.31 135	0.21 451	0.15 228	0.22 460	0.15 274	0.18 191	0.33 179

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

CASS	0.43 86	0.34 59	2.01 135	0.33 189	0.17 59	0.54 178	0.24 179	0.71 204	0.52 116	0.62 342	0.55 274	0.40 183	0.41 287	0.43 85	0.33 158	0.17 400	0.10 130	0.14 347	0.11 167	0.18 191	0.23 111
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
PFNet+	0.50 152	0.43 128	2.54 311	0.49 383	0.18 77	0.58 231	0.76 496	0.54 106	0.72 317	0.56 265	0.48 199	0.39 174	0.26 146	0.94 279	0.33 158	0.14 329	0.09 99	0.14 347	0.13 227	0.12 72	0.16 56

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

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

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

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

RAFT-Stereo	0.42 82	0.31 26	2.51 300	0.30 129	0.18 77	0.56 198	0.25 205	0.82 265	0.41 42	0.57 283	0.67 374	0.33 148	0.24 114	0.34 35	0.33 158	0.10 108	0.08 45	0.09 73	0.07 30	0.09 30	0.18 73
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
ccs_rob	0.47 122	0.50 170	2.19 179	0.26 59	0.20 124	0.56 198	0.22 116	0.80 247	0.62 194	0.50 203	0.56 287	0.68 360	0.47 350	0.53 143	0.33 158	0.11 197	0.10 130	0.16 396	0.10 119	0.18 191	0.33 179

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

ICVP	0.48 133	0.33 51	2.37 217	0.34 214	0.22 151	0.60 266	0.55 448	0.79 241	0.53 127	0.45 151	0.60 319	0.49 250	0.36 237	0.55 151	0.46 236	0.16 379	0.16 243	0.14 347	0.11 167	0.16 143	0.32 175
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
HSM-Net_RVC	0.70 349	0.40 108	2.45 269	0.27 74	0.19 108	0.68 377	0.30 297	1.29 516	0.73 322	0.73 416	0.70 395	0.77 402	0.45 329	3.73 556	0.46 236	0.13 292	0.09 99	0.10 128	0.09 82	0.13 89	0.32 175
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
MonSter	0.47 122	0.29 8	1.07 17	0.22 10	0.18 77	0.51 140	0.14 15	0.49 68	0.35 10	0.26 57	0.18 7	0.15 16	0.11 2	0.88 269	0.47 241	0.06 1	2.11 544	0.07 1	0.81 542	0.07 1	1.01 460

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

NLCA_NET_v2_RVC	0.62 270	1.15 399	3.11 462	0.39 306	0.37 333	0.60 266	0.28 253	0.87 318	0.64 216	0.63 353	0.56 287	0.71 380	0.45 329	1.08 305	0.52 264	0.15 360	0.12 177	0.14 347	0.15 274	0.18 191	0.25 124
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
LL-Strereo2	0.62 270	1.36 456	2.47 282	1.37 517	0.96 485	0.54 178	0.28 253	0.61 155	0.49 87	0.42 132	0.34 119	0.44 210	0.21 84	0.57 158	0.53 271	0.11 197	0.26 318	0.16 396	0.14 250	0.18 191	0.98 457

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

GANetREF_RVC	0.81 403	1.44 476	3.04 456	0.49 383	0.27 231	0.83 447	0.63 472	1.03 447	0.92 462	0.63 353	0.61 327	0.72 382	0.59 407	2.40 504	0.58 292	0.33 499	0.25 315	0.37 506	0.25 394	0.41 470	0.36 202
Zhang, Feihu and Prisacariu, Victor and Yang, Ruigang and Torr, Philip HS: GA-Net: Guided Aggregation Net for End- to-end Stereo Matching. CVPR 2019
GIP-stereo	0.61 250	0.68 244	1.05 16	0.95 489	1.46 532	0.42 74	0.17 40	0.69 188	0.49 87	0.19 5	0.24 45	0.23 66	0.18 46	0.95 285	0.59 296	0.10 108	1.33 485	0.08 28	0.06 8	0.18 191	2.21 541

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

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

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

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

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

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

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

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

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

HITNet	0.55 192	1.28 434	2.73 400	0.35 237	0.14 17	0.56 198	0.23 153	0.89 335	0.62 194	0.52 225	0.51 228	0.49 250	0.38 253	0.52 136	0.60 300	0.09 44	0.07 9	0.10 128	0.08 51	0.25 318	0.61 345
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
anonymousa	0.74 369	0.60 211	2.58 329	0.96 490	1.33 523	0.61 286	0.26 222	0.69 188	0.56 147	0.55 253	0.84 447	0.82 424	0.46 339	0.56 154	0.61 307	0.10 108	1.11 454	0.12 250	0.98 552	0.14 112	0.97 455

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

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

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

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

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

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

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

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

StereoDRNet-Refined	0.55 192	0.61 217	2.07 148	0.34 214	0.21 138	0.68 377	0.26 222	0.87 318	0.73 322	0.70 403	0.69 382	0.74 390	0.45 329	1.10 307	0.62 310	0.12 245	0.09 99	0.14 347	0.14 250	0.27 352	0.24 120
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
AIO-Stereo	0.64 294	0.60 211	1.63 75	1.31 511	1.45 529	0.38 48	0.20 74	0.55 116	0.83 417	0.31 88	0.31 97	0.23 66	0.15 17	0.39 60	0.63 317	0.10 108	1.25 469	0.09 73	0.41 488	0.21 256	1.73 520

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

fffft	0.36 38	0.70 256	1.51 64	0.25 42	0.15 26	0.42 74	0.24 179	0.46 52	0.42 49	0.22 20	0.19 11	0.20 47	0.16 23	0.47 100	0.69 336	0.07 4	0.09 99	0.10 128	0.08 51	0.30 384	0.45 270
1: 1. 1
ADLNet	0.68 335	1.02 365	2.68 378	0.35 237	0.34 307	0.67 371	0.34 341	0.95 383	0.79 388	0.70 403	0.62 334	0.80 415	0.46 339	1.77 424	0.69 336	0.15 360	0.12 177	0.14 347	0.14 250	0.31 393	0.54 317

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

DANet	0.85 424	0.68 244	2.41 234	1.18 510	0.48 386	0.77 423	1.23 539	0.93 363	1.53 533	0.90 465	0.72 413	0.97 473	0.57 396	1.86 447	1.05 413	0.18 413	0.16 243	0.19 439	0.16 296	0.26 338	0.67 367
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
PDISCO_ROB	0.84 415	1.46 479	2.84 425	0.65 443	0.59 417	1.17 503	0.48 424	1.19 508	1.08 502	0.67 389	0.72 413	1.00 480	0.61 418	1.24 335	1.05 413	0.38 504	0.18 264	0.28 484	0.24 385	0.58 507	0.44 265

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

CBMV	0.86 427	1.00 360	2.82 421	0.35 237	0.21 138	0.78 429	0.78 499	1.05 461	0.87 445	0.90 465	0.74 418	0.87 446	1.89 539	1.67 407	1.38 457	0.19 430	0.20 285	0.21 455	0.19 343	0.28 365	0.84 423
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
EAI-Stereo	1.16 497	0.29 8	1.94 122	0.55 409	0.97 488	1.96 538	7.94 573	1.34 521	1.03 493	1.01 482	1.48 517	0.51 259	0.66 436	0.65 196	1.42 458	0.09 44	0.23 304	0.09 73	0.53 514	0.13 89	0.49 290

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

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

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

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

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

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

Abc-Net	0.88 435	1.22 420	2.97 443	0.60 425	0.45 376	1.88 536	0.48 424	1.04 453	0.75 348	0.70 403	0.85 450	0.93 462	0.84 472	1.81 434	1.51 464	0.28 489	0.19 270	0.23 468	0.31 434	0.27 352	0.35 194
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
IGEVStereo-DCA	0.74 369	0.74 278	2.09 154	0.76 463	0.77 461	0.45 91	0.23 153	0.49 68	0.62 194	0.71 412	0.22 32	0.30 125	0.28 175	1.29 346	1.53 466	0.10 108	1.50 508	0.10 128	0.18 325	0.24 296	2.22 542

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

SGM_RVC	2.11 544	1.07 376	2.87 431	0.98 492	0.92 480	2.72 554	1.88 556	1.91 546	12.27 572	2.09 542	1.99 530	2.47 542	2.24 547	2.87 539	2.03 493	0.54 516	0.47 362	0.42 513	0.47 500	0.74 521	1.22 482
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
MeshStereo	1.29 506	1.34 447	3.04 456	0.35 237	0.28 245	1.10 497	0.69 488	1.42 527	1.07 500	2.71 559	2.43 541	2.95 545	1.50 525	2.92 540	2.03 493	0.23 465	0.22 297	0.22 460	0.19 343	0.50 497	0.69 378
C. Zhang, Z. Li, Y. Cheng, R. Cai, H. Chao, Y. Rui: MeshStereo: A Global Stereo Model with Mesh Alignment Regularization for View Interpolation. ICCV 2015
DRaft	0.65 303	0.47 155	2.38 220	0.25 42	0.17 59	0.64 334	0.65 477	0.56 122	0.57 154	0.67 389	0.98 478	0.38 170	0.99 494	1.42 363	2.06 496	0.11 197	0.14 210	0.10 128	0.14 250	0.18 191	0.21 95

NVStereoNet_ROB	1.45 520	1.62 502	3.59 509	1.09 501	0.70 450	0.86 454	0.67 484	1.19 508	1.51 532	1.20 507	4.05 562	1.61 530	1.94 540	2.97 542	2.07 497	0.67 526	0.69 405	0.55 522	0.70 532	0.57 506	0.67 367
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
Dean	1.92 539	2.31 555	5.03 552	1.31 511	1.08 504	1.55 519	0.99 517	1.98 550	2.33 551	1.51 533	4.15 563	4.23 558	1.39 517	2.31 495	2.10 498	1.18 549	0.69 405	1.18 547	0.75 540	1.30 546	1.07 467

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

SPS-STEREO	1.22 500	1.65 507	3.41 494	0.66 448	0.69 448	1.01 483	0.68 486	1.10 486	0.96 478	1.40 526	1.25 503	1.46 525	1.08 501	2.05 472	2.24 509	0.66 525	0.61 390	0.58 523	0.57 523	0.66 516	1.65 517
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
RTS	1.29 506	1.59 497	6.48 563	0.63 436	0.57 412	1.59 522	0.90 511	1.15 500	1.44 528	1.20 507	1.31 508	1.10 501	0.87 480	2.67 524	2.27 511	0.21 451	0.38 345	0.19 439	0.20 354	0.46 489	0.68 372

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

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

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

FCDSN-DC	1.45 520	1.12 389	3.30 479	0.48 370	0.41 356	1.13 499	0.60 464	1.17 506	1.28 519	2.25 549	2.85 551	3.65 552	3.34 558	2.58 517	2.44 515	0.31 496	0.26 318	0.31 494	0.30 427	0.37 440	0.78 405
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
WAO-7	1.58 531	2.04 536	3.25 473	0.94 486	0.75 456	1.75 530	1.13 528	1.87 543	1.97 548	1.46 531	2.53 543	1.98 536	1.75 533	3.13 544	2.48 516	0.69 528	0.67 400	0.94 540	0.74 539	0.80 529	0.77 399

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

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

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

ELAS_RVC	1.51 526	0.88 327	3.36 482	0.63 436	0.56 407	1.53 518	2.73 560	1.53 531	1.76 542	2.26 550	2.21 538	2.10 537	3.07 554	2.08 477	2.52 517	0.42 507	0.42 353	0.42 513	0.37 475	0.51 499	0.84 423
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
PA-Net	0.93 459	1.36 456	4.14 533	0.64 440	0.41 356	0.70 383	0.53 441	0.91 351	0.88 449	0.53 234	0.60 319	0.70 377	0.54 384	2.40 504	2.57 521	0.17 400	0.28 327	0.19 439	0.28 413	0.25 318	0.48 284
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
MSAF-DinoV2	3.17 558	2.52 562	10.79 570	3.57 568	0.30 267	3.28 556	0.81 502	2.81 558	1.80 544	0.81 447	0.87 457	1.59 529	1.15 505	26.18 588	2.61 522	0.18 413	0.13 193	0.19 439	1.61 564	0.94 532	1.22 482

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

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

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

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

ELAS	1.52 527	0.92 347	2.91 436	0.62 433	0.57 412	3.13 555	2.21 557	1.67 537	1.58 536	2.42 553	2.43 541	1.87 534	2.49 549	1.85 445	2.70 525	0.42 507	0.43 356	0.41 511	0.40 483	0.51 499	0.85 427
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
FC-DCNN v2	1.65 534	0.85 316	3.39 487	0.46 363	0.39 344	2.02 544	0.66 479	1.94 548	1.84 546	2.81 561	2.99 555	4.39 559	3.25 556	2.81 536	2.75 528	0.29 493	0.26 318	0.31 494	0.30 427	0.33 406	0.91 438

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

SGM-Forest	1.84 537	7.91 575	10.36 569	0.42 334	0.33 297	1.04 488	1.29 541	1.01 431	0.88 449	1.19 502	2.30 539	1.03 485	1.79 536	2.60 519	2.81 530	0.22 457	0.21 294	0.21 455	0.19 343	0.25 318	0.79 408
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
CSAN	1.38 514	1.74 516	4.12 532	0.53 400	0.38 342	1.06 493	1.15 531	1.29 516	1.12 506	1.19 502	1.90 528	1.04 489	1.44 519	5.92 566	2.82 531	0.26 482	0.22 297	0.24 474	0.25 394	0.35 426	0.54 317

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

NaN_ROB	1.25 503	1.46 479	3.84 524	0.54 407	0.56 407	1.12 498	0.99 517	1.05 461	1.03 493	1.10 491	0.87 457	0.77 402	1.07 500	5.85 565	2.98 533	0.16 379	0.23 304	0.16 396	0.24 385	0.28 365	0.66 363

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Low-res two-view benchmark