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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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_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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

RAFT-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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

IRAFT_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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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)
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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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)
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

RAFT-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	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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

w-ln-seven	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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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
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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

test_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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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.
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

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

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

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

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

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

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

test_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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

AIO-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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

MFN_U_SF_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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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