Low-res two-view results

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

CREStereo++_RVC	0.38 53	0.37 84	2.47 281	0.25 42	0.16 37	0.54 178	0.15 23	0.42 29	0.57 154	0.37 109	0.52 237	0.24 76	0.19 59	0.31 15	0.27 85	0.09 44	0.06 1	0.08 28	0.30 427	0.09 30	0.22 102
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
TANstereo	0.39 58	0.70 255	2.48 287	0.23 20	0.12 4	0.54 178	0.16 31	0.41 24	0.47 78	0.45 151	0.51 228	0.26 95	0.22 92	0.34 35	0.21 10	0.10 108	0.10 129	0.08 28	0.07 30	0.09 30	0.18 73

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

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

RAFT-Stereo	0.42 82	0.31 26	2.51 299	0.30 129	0.18 77	0.56 198	0.25 205	0.82 265	0.41 42	0.57 283	0.67 374	0.33 148	0.24 114	0.34 35	0.33 158	0.10 108	0.08 45	0.09 73	0.07 30	0.09 30	0.18 73
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
AdaDepth	0.36 38	0.43 128	1.65 77	0.26 59	0.22 151	0.46 99	0.16 31	0.31 3	0.53 127	0.21 13	0.20 15	0.14 8	0.18 46	0.37 52	0.21 10	0.07 4	0.67 399	0.08 28	0.24 385	0.10 48	0.74 392

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

depthmonostereo	0.38 53	0.68 243	1.59 71	0.48 370	0.14 17	0.41 61	0.19 60	0.52 89	0.42 49	0.26 57	0.29 77	0.31 133	0.29 193	0.64 190	0.33 158	0.09 44	0.10 129	0.09 73	0.08 51	0.10 48	0.50 292

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

CroCo-Stereo	0.35 29	0.71 259	1.67 81	0.32 167	0.17 59	0.19 2	0.21 98	0.79 241	0.54 132	0.22 20	0.25 53	0.55 285	0.22 92	0.28 6	0.28 98	0.10 108	0.08 45	0.08 28	0.07 30	0.12 72	0.10 7
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
xyz-stereo-finetune	0.37 48	0.90 337	1.23 29	0.22 10	0.12 4	0.53 167	0.26 222	0.57 129	0.58 161	0.30 85	0.33 112	0.29 121	0.24 114	0.60 171	0.62 310	0.09 44	0.08 45	0.10 128	0.08 51	0.13 89	0.14 34

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

HSM-Net_RVC	0.70 349	0.40 108	2.45 268	0.27 74	0.19 108	0.68 377	0.30 297	1.29 515	0.73 322	0.73 415	0.70 395	0.77 402	0.45 329	3.73 556	0.46 236	0.13 292	0.09 99	0.10 128	0.09 82	0.13 89	0.32 175
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
PAM	0.91 450	0.43 128	2.67 370	0.77 466	0.89 476	1.81 533	1.22 538	1.13 497	0.78 375	1.16 498	0.91 467	1.39 520	0.68 439	0.76 235	1.06 416	0.10 108	0.98 435	0.10 128	0.50 507	0.14 112	0.66 363

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

CAS++	0.34 23	0.39 101	1.90 113	0.25 42	0.18 77	0.32 19	0.20 74	0.78 232	0.44 64	0.31 88	0.31 97	0.21 55	0.16 23	0.34 35	0.20 7	0.15 360	0.13 192	0.13 311	0.10 119	0.15 123	0.14 34
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
CoDeX	0.54 188	0.52 181	2.25 195	0.30 129	0.26 218	0.61 286	0.32 319	1.03 447	0.73 322	0.49 184	0.56 287	0.52 266	0.40 275	1.59 396	0.38 194	0.12 245	0.09 99	0.11 195	0.10 119	0.15 123	0.22 102

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

ICVP	0.48 133	0.33 51	2.37 216	0.34 214	0.22 151	0.60 266	0.55 448	0.79 241	0.53 127	0.45 151	0.60 319	0.49 250	0.36 237	0.55 151	0.46 236	0.16 379	0.16 242	0.14 347	0.11 167	0.16 143	0.32 175
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
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

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

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

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

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

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

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

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

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

Patchmatch Stereo++	0.43 86	0.36 72	2.44 250	0.48 370	0.17 59	0.61 286	0.26 222	0.53 95	0.61 183	0.48 168	0.43 165	0.43 195	0.28 175	0.56 154	0.30 116	0.12 245	0.08 45	0.12 250	0.10 119	0.17 166	0.13 22
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
OMP-Stereo	0.64 294	0.87 322	2.38 219	0.56 418	0.37 333	0.60 266	0.26 222	0.75 215	0.71 308	0.65 379	0.60 319	0.68 360	0.32 218	2.07 474	1.18 433	0.11 197	0.08 45	0.12 250	0.09 82	0.17 166	0.28 145

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

GMStereo	0.44 102	1.32 438	2.65 358	0.28 90	0.16 37	0.42 74	0.22 116	0.48 64	0.63 206	0.41 126	0.36 130	0.26 95	0.25 134	0.41 76	0.30 116	0.14 329	0.08 45	0.10 128	0.12 205	0.17 166	0.13 22
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
FENet	0.48 133	0.58 202	2.46 276	0.33 189	0.18 77	0.58 231	0.22 116	0.83 276	0.64 216	0.49 184	0.42 162	0.55 285	0.38 253	0.52 136	0.51 262	0.12 245	0.09 99	0.12 250	0.11 167	0.17 166	0.31 169

STTStereo	0.58 215	0.95 352	2.95 440	0.37 269	0.31 277	0.62 308	0.32 319	0.81 256	0.63 206	0.61 329	0.55 274	0.67 346	0.43 312	0.87 263	0.48 246	0.16 379	0.16 242	0.17 413	0.20 354	0.17 166	0.25 124

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

CASS	0.43 86	0.34 59	2.01 135	0.33 189	0.17 59	0.54 178	0.24 179	0.71 204	0.52 116	0.62 342	0.55 274	0.40 183	0.41 287	0.43 85	0.33 158	0.17 400	0.10 129	0.14 347	0.11 167	0.18 191	0.23 111
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
Wz-Net-LNSev-Ref	0.65 303	1.15 398	2.40 228	0.33 189	0.30 267	0.83 447	0.40 383	0.94 369	0.82 410	0.67 388	0.76 428	0.68 360	0.58 403	1.13 316	1.25 444	0.14 329	0.08 45	0.10 128	0.08 51	0.18 191	0.28 145

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

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

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

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

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

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

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

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

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

PMTNet	0.35 29	0.38 94	1.75 85	0.21 4	0.14 17	0.57 220	0.24 179	0.48 64	0.44 64	0.28 74	0.32 109	0.26 95	0.24 114	0.41 76	0.24 43	0.42 506	0.07 9	0.08 28	0.05 1	0.18 191	0.15 43

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

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

NLCA_NET_v2_RVC	0.62 270	1.15 398	3.11 461	0.39 306	0.37 333	0.60 266	0.28 253	0.87 318	0.64 216	0.63 353	0.56 287	0.71 380	0.45 329	1.08 305	0.52 264	0.15 360	0.12 176	0.14 347	0.15 274	0.18 191	0.25 124
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
ccs_rob	0.47 122	0.50 170	2.19 179	0.26 59	0.20 124	0.56 198	0.22 116	0.80 247	0.62 194	0.50 203	0.56 287	0.68 360	0.47 350	0.53 143	0.33 158	0.11 197	0.10 129	0.16 396	0.10 119	0.18 191	0.33 179

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

rafts_anoy	0.60 242	1.33 443	2.59 330	0.53 400	1.09 506	0.49 122	0.25 205	0.67 180	0.53 127	0.41 126	0.38 142	0.33 148	0.30 204	0.68 207	0.41 207	0.10 108	1.13 455	0.13 311	0.15 274	0.20 244	0.29 151

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

iResNet	0.59 232	1.09 379	2.54 310	0.44 351	0.18 77	0.65 350	0.29 281	0.89 335	0.75 348	0.59 308	0.64 355	0.43 195	0.39 268	0.73 227	1.24 443	0.11 197	0.08 45	0.09 73	0.08 51	0.21 256	0.40 227

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

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

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

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

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

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

dd	0.48 133	1.32 438	2.41 233	0.31 146	0.17 59	0.58 231	0.26 222	0.50 82	0.71 308	0.42 132	0.41 159	0.34 153	0.28 175	0.47 100	0.41 207	0.18 413	0.10 129	0.13 311	0.12 205	0.22 273	0.16 56

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

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

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

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

raft+_RVC	0.62 270	1.18 407	2.43 242	0.36 256	2.08 552	0.52 158	0.25 205	0.66 177	0.54 132	0.36 106	0.46 185	0.32 140	0.28 175	0.49 126	0.43 219	0.10 108	0.91 429	0.10 128	0.09 82	0.22 273	0.70 381

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

IGEV-Stereo	0.86 427	0.60 210	2.65 358	1.35 515	1.25 519	0.56 198	0.23 153	0.54 106	0.71 308	1.14 495	0.25 53	0.22 58	0.24 114	1.24 335	0.24 43	0.09 44	2.34 555	0.10 128	0.18 325	0.25 318	3.13 560
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
test_xeample3	0.86 427	0.75 282	3.36 481	0.65 443	0.76 459	0.49 122	0.33 333	1.21 511	0.80 396	0.61 329	0.23 41	0.30 125	0.29 193	1.17 323	1.57 469	0.10 108	1.79 524	0.10 128	0.40 483	0.25 318	2.09 530

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

PA-Net	0.93 459	1.36 455	4.14 532	0.64 440	0.41 356	0.70 383	0.53 441	0.91 351	0.88 448	0.53 234	0.60 319	0.70 377	0.54 384	2.40 504	2.57 520	0.17 400	0.28 326	0.19 439	0.28 413	0.25 318	0.48 284
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
AANet_RVC	0.79 398	1.46 478	2.72 394	0.34 214	0.25 202	0.59 251	0.32 319	0.88 326	0.83 417	0.62 342	0.95 473	0.80 415	0.43 312	2.46 508	1.72 474	0.38 503	0.26 317	0.10 128	0.09 82	0.25 318	0.43 249

HITNet	0.55 192	1.28 433	2.73 399	0.35 237	0.14 17	0.56 198	0.23 153	0.89 335	0.62 194	0.52 225	0.51 228	0.49 250	0.38 253	0.52 136	0.60 300	0.09 44	0.07 9	0.10 128	0.08 51	0.25 318	0.61 345
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
XPNet_ROB	0.68 335	1.11 386	2.28 199	0.38 289	0.27 231	0.67 371	0.47 422	0.94 369	0.75 348	0.80 442	0.71 408	0.81 419	0.54 384	1.72 414	0.84 383	0.22 456	0.16 242	0.16 396	0.15 274	0.25 318	0.45 270

SGM-Forest	1.84 537	7.91 574	10.36 568	0.42 334	0.33 297	1.04 488	1.29 541	1.01 431	0.88 448	1.19 501	2.30 538	1.03 485	1.79 535	2.60 519	2.81 529	0.22 456	0.21 293	0.21 455	0.19 343	0.25 318	0.79 408
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
AIO_rvc	0.95 463	1.02 364	2.57 326	2.80 564	1.91 549	0.37 40	0.24 179	0.52 89	0.60 178	0.98 474	0.29 77	0.25 85	0.18 46	2.16 486	0.29 109	0.11 197	1.39 493	0.08 28	0.11 167	0.26 338	2.87 554

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

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

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

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

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

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

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

DANet	0.85 424	0.68 243	2.41 233	1.18 510	0.48 386	0.77 423	1.23 539	0.93 363	1.53 532	0.90 464	0.72 413	0.97 473	0.57 396	1.86 447	1.05 413	0.18 413	0.16 242	0.19 439	0.16 296	0.26 338	0.67 367
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
StereoDRNet	0.71 353	1.24 424	2.56 322	0.42 334	0.45 376	0.73 398	0.46 418	0.98 402	0.81 404	0.77 431	0.56 287	0.74 390	0.48 357	1.69 412	0.91 392	0.15 360	0.14 209	0.15 376	0.15 274	0.26 338	0.51 299

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Abc-Net	0.88 435	1.22 419	2.97 442	0.60 425	0.45 376	1.88 536	0.48 424	1.04 453	0.75 348	0.70 402	0.85 450	0.93 462	0.84 471	1.81 434	1.51 464	0.28 488	0.19 269	0.23 468	0.31 434	0.27 352	0.35 194
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
RYNet	0.77 392	0.91 341	2.36 214	0.37 269	0.41 356	0.88 463	0.44 408	0.99 411	0.88 448	0.65 379	0.54 263	0.92 457	0.61 417	2.70 527	1.23 441	0.15 360	0.14 209	0.17 413	0.14 250	0.27 352	0.55 324

StereoDRNet-Refined	0.55 192	0.61 216	2.07 148	0.34 214	0.21 138	0.68 377	0.26 222	0.87 318	0.73 322	0.70 402	0.69 382	0.74 390	0.45 329	1.10 307	0.62 310	0.12 245	0.09 99	0.14 347	0.14 250	0.27 352	0.24 120
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
CBMV_ROB	0.88 435	0.75 282	2.73 399	0.36 256	0.22 151	0.76 413	0.47 422	1.05 461	0.81 404	1.06 487	1.04 489	0.88 450	1.36 513	2.17 488	2.03 492	0.23 464	0.24 305	0.27 482	0.25 394	0.27 352	0.73 389

z-ln-s-r	0.76 385	1.41 466	2.84 424	0.33 189	0.27 231	0.58 231	0.37 362	0.92 358	0.89 453	0.54 240	0.81 440	0.64 329	0.48 357	2.23 490	1.74 476	0.11 197	0.08 45	0.11 195	0.09 82	0.28 365	0.40 227

G2L-Stereo_test	0.64 294	1.34 446	2.55 318	0.34 214	0.24 193	0.75 408	0.39 378	0.83 276	0.65 223	0.62 342	0.54 263	0.74 390	0.40 275	1.57 388	0.75 358	0.11 197	0.08 45	0.08 28	0.08 51	0.28 365	0.43 249

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

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

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

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

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

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

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

CBMV	0.86 427	1.00 359	2.82 420	0.35 237	0.21 138	0.78 429	0.78 499	1.05 461	0.87 444	0.90 464	0.74 418	0.87 446	1.89 538	1.67 407	1.38 457	0.19 430	0.20 284	0.21 455	0.19 343	0.28 365	0.84 423
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
G2L-Stereo	0.62 270	1.27 430	2.67 370	0.31 146	0.27 231	0.59 251	0.29 281	0.81 256	0.60 178	0.56 265	0.53 244	0.71 380	0.37 243	1.74 417	0.57 286	0.13 292	0.11 158	0.13 311	0.11 167	0.29 375	0.34 187

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

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

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

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

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

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

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

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

fffft	0.36 38	0.70 255	1.51 64	0.25 42	0.15 26	0.42 74	0.24 179	0.46 52	0.42 49	0.22 20	0.19 11	0.20 47	0.16 23	0.47 100	0.69 336	0.07 4	0.09 99	0.10 128	0.08 51	0.30 384	0.45 270
1: 1. 1
RAFT+CT+SA	0.60 242	1.25 427	2.49 293	0.38 289	0.75 456	0.55 191	0.34 341	0.83 276	0.68 271	0.39 120	0.55 274	0.44 210	0.29 193	0.75 233	0.28 98	0.09 44	0.24 305	0.11 195	0.51 511	0.30 384	0.74 392

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

test_3	0.59 232	0.44 141	2.44 250	0.53 400	0.59 417	0.48 117	0.30 297	0.79 241	0.52 116	0.51 215	0.30 86	0.45 222	0.22 92	0.59 165	0.97 397	0.08 15	1.25 468	0.11 195	0.35 464	0.30 384	0.62 347

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

FCDSN-DC	1.45 520	1.12 388	3.30 478	0.48 370	0.41 356	1.13 499	0.60 464	1.17 506	1.28 518	2.25 548	2.85 550	3.65 551	3.34 557	2.58 517	2.44 514	0.31 495	0.26 317	0.31 494	0.30 427	0.37 440	0.78 405
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
G-Net	1.02 477	0.70 255	3.23 469	0.60 425	0.66 442	2.00 542	0.71 491	0.78 232	0.70 294	1.14 495	2.53 542	1.29 514	1.01 495	1.47 372	1.74 476	0.25 477	0.24 305	0.24 474	0.26 402	0.37 440	0.40 227

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

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

DFGA-Net	0.61 250	1.55 488	2.59 330	0.32 167	0.26 218	0.54 178	0.22 116	0.67 180	0.63 206	0.50 203	0.52 237	0.35 157	0.28 175	1.84 441	0.99 405	0.10 108	0.08 45	0.12 250	0.12 205	0.38 448	0.18 73

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

GANetREF_RVC	0.81 403	1.44 475	3.04 455	0.49 383	0.27 231	0.83 447	0.63 472	1.03 447	0.92 461	0.63 353	0.61 327	0.72 382	0.59 406	2.40 504	0.58 292	0.33 498	0.25 314	0.37 506	0.25 394	0.41 470	0.36 202
Zhang, Feihu and Prisacariu, Victor and Yang, Ruigang and Torr, Philip HS: GA-Net: Guided Aggregation Net for End- to-end Stereo Matching. CVPR 2019
YMNet	0.66 322	0.98 356	2.12 163	0.42 334	0.41 356	0.86 454	0.43 399	0.92 358	0.76 357	0.75 425	0.81 440	0.83 429	0.46 339	0.87 263	1.07 417	0.19 430	0.22 296	0.20 449	0.17 314	0.42 473	0.39 220

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

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

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

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

UGAM	0.69 342	0.84 310	2.66 362	0.40 319	0.20 124	0.53 167	0.34 341	0.63 167	0.74 342	0.45 151	0.74 418	0.95 470	0.36 237	2.57 515	0.42 212	0.11 197	0.45 357	0.17 413	0.19 343	0.43 478	0.57 331

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

MeshStereo	1.29 506	1.34 446	3.04 455	0.35 237	0.28 245	1.10 497	0.69 488	1.42 526	1.07 499	2.71 558	2.43 540	2.95 544	1.50 524	2.92 540	2.03 492	0.23 464	0.22 296	0.22 460	0.19 343	0.50 497	0.69 378
C. Zhang, Z. Li, Y. Cheng, R. Cai, H. Chao, Y. Rui: MeshStereo: A Global Stereo Model with Mesh Alignment Regularization for View Interpolation. ICCV 2015
PWC_ROB	0.81 403	1.41 466	2.60 337	0.41 330	0.40 350	0.63 322	0.31 308	1.04 453	0.99 487	0.92 467	1.29 504	0.78 406	0.68 439	1.65 406	1.50 462	0.19 430	0.12 176	0.18 432	0.13 227	0.51 499	0.54 317

ELAS_RVC	1.51 526	0.88 326	3.36 481	0.63 436	0.56 407	1.53 518	2.73 559	1.53 530	1.76 541	2.26 549	2.21 537	2.10 536	3.07 553	2.08 477	2.52 516	0.42 506	0.42 352	0.42 513	0.37 475	0.51 499	0.84 423
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	1.52 527	0.92 346	2.91 435	0.62 433	0.57 412	3.13 555	2.21 557	1.67 536	1.58 535	2.42 552	2.43 540	1.87 533	2.49 548	1.85 445	2.70 524	0.42 506	0.43 355	0.41 511	0.40 483	0.51 499	0.85 427
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
RAFT	0.62 270	1.35 450	2.26 196	0.62 433	0.53 401	0.47 111	0.35 351	0.70 198	0.58 161	0.50 203	0.50 225	0.79 408	0.40 275	0.49 126	0.36 180	0.11 197	0.79 415	0.14 347	0.13 227	0.52 502	0.72 385

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

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

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

NVStereoNet_ROB	1.45 520	1.62 501	3.59 508	1.09 501	0.70 450	0.86 454	0.67 484	1.19 508	1.51 531	1.20 506	4.05 561	1.61 529	1.94 539	2.97 542	2.07 496	0.67 525	0.69 404	0.55 521	0.70 532	0.57 506	0.67 367
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
PDISCO_ROB	0.84 415	1.46 478	2.84 424	0.65 443	0.59 417	1.17 503	0.48 424	1.19 508	1.08 501	0.67 388	0.72 413	1.00 480	0.61 417	1.24 335	1.05 413	0.38 503	0.18 263	0.28 484	0.24 385	0.58 507	0.44 265

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

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

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

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

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

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

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

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

SPS-STEREO	1.22 500	1.65 506	3.41 493	0.66 448	0.69 448	1.01 483	0.68 486	1.10 486	0.96 477	1.40 525	1.25 502	1.46 524	1.08 500	2.05 472	2.24 508	0.66 524	0.61 389	0.58 522	0.57 523	0.66 516	1.65 517
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
SGM-ForestM	3.67 562	2.70 566	5.34 555	1.65 535	1.72 542	6.02 567	5.08 567	4.10 567	3.47 559	4.59 567	4.21 563	9.81 572	5.79 566	6.44 567	6.97 567	0.88 535	1.09 450	0.33 501	0.45 494	0.68 517	2.10 531

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

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

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

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

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

SGM_RVC	2.11 544	1.07 375	2.87 430	0.98 492	0.92 480	2.72 554	1.88 556	1.91 545	12.27 571	2.09 541	1.99 529	2.47 541	2.24 546	2.87 539	2.03 492	0.54 515	0.47 361	0.42 513	0.47 500	0.74 521	1.22 482
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
StereoAnything_RVC	1.22 500	1.71 511	3.17 467	2.52 558	2.63 560	0.26 7	0.15 23	0.47 59	0.54 132	0.49 184	0.71 408	0.52 266	0.19 59	1.60 399	0.57 286	0.11 197	4.13 570	0.08 28	0.05 1	0.76 524	3.79 565

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Low-res two-view benchmark