Low-res two-view results

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

CAS++	0.34 23	0.39 101	1.90 113	0.25 42	0.18 77	0.32 19	0.20 74	0.78 232	0.44 64	0.31 88	0.31 97	0.21 55	0.16 23	0.34 35	0.20 7	0.15 360	0.13 193	0.13 311	0.10 119	0.15 123	0.14 34
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
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

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

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

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

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

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

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

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

CroCo-Stereo	0.35 29	0.71 260	1.67 81	0.32 167	0.17 59	0.19 2	0.21 98	0.79 241	0.54 132	0.22 20	0.25 53	0.55 285	0.22 92	0.28 6	0.28 98	0.10 108	0.08 45	0.08 28	0.07 30	0.12 72	0.10 7
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
PMTNet	0.35 29	0.38 94	1.75 85	0.21 4	0.14 17	0.57 220	0.24 179	0.48 64	0.44 64	0.28 74	0.32 109	0.26 95	0.24 114	0.41 76	0.24 43	0.42 507	0.07 9	0.08 28	0.05 1	0.18 191	0.15 43

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

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

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

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

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

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

fffft	0.36 38	0.70 256	1.51 64	0.25 42	0.15 26	0.42 74	0.24 179	0.46 52	0.42 49	0.22 20	0.19 11	0.20 47	0.16 23	0.47 100	0.69 336	0.07 4	0.09 99	0.10 128	0.08 51	0.30 384	0.45 270
1: 1. 1
SMoEStereo_RVC	0.36 38	0.83 306	1.48 61	0.26 59	0.15 26	0.46 99	0.22 116	0.40 20	0.43 55	0.23 25	0.24 45	0.21 55	0.18 46	0.47 100	0.59 296	0.07 4	0.07 9	0.10 128	0.08 51	0.24 296	0.42 241

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

CREStereo++_RVC	0.38 53	0.37 84	2.47 282	0.25 42	0.16 37	0.54 178	0.15 23	0.42 29	0.57 154	0.37 109	0.52 237	0.24 76	0.19 59	0.31 15	0.27 85	0.09 44	0.06 1	0.08 28	0.30 427	0.09 30	0.22 102
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
4.5_new	0.39 58	0.29 8	1.25 31	0.22 10	0.16 37	0.40 55	0.17 40	0.43 33	0.37 17	0.27 67	0.22 32	0.15 16	0.14 10	1.04 295	0.23 33	0.09 44	1.49 505	0.07 1	0.14 250	0.09 30	0.62 347

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

RAFT-Stereo	0.42 82	0.31 26	2.51 300	0.30 129	0.18 77	0.56 198	0.25 205	0.82 265	0.41 42	0.57 283	0.67 374	0.33 148	0.24 114	0.34 35	0.33 158	0.10 108	0.08 45	0.09 73	0.07 30	0.09 30	0.18 73
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
4.25_new	0.43 86	0.29 8	1.40 48	0.23 20	0.19 108	0.41 61	0.17 40	0.44 39	0.38 24	0.34 102	0.22 32	0.15 16	0.18 46	1.06 298	0.30 116	0.10 108	1.44 499	0.07 1	0.32 443	0.07 1	0.93 444

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

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

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

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

CASS	0.43 86	0.34 59	2.01 135	0.33 189	0.17 59	0.54 178	0.24 179	0.71 204	0.52 116	0.62 342	0.55 274	0.40 183	0.41 287	0.43 85	0.33 158	0.17 400	0.10 130	0.14 347	0.11 167	0.18 191	0.23 111
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
DCANet-4	0.43 86	0.32 39	2.31 208	0.26 59	0.14 17	0.51 140	0.22 116	0.84 285	0.78 375	0.55 253	0.48 199	0.28 113	0.37 243	0.40 67	0.37 186	0.10 108	0.07 9	0.09 73	0.07 30	0.08 17	0.43 249

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

GMStereo	0.44 102	1.32 439	2.65 359	0.28 90	0.16 37	0.42 74	0.22 116	0.48 64	0.63 206	0.41 126	0.36 130	0.26 95	0.25 134	0.41 76	0.30 116	0.14 329	0.08 45	0.10 128	0.12 205	0.17 166	0.13 22
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
CFNet-RSSM	0.44 102	0.36 72	2.38 220	0.28 90	0.43 372	0.53 167	0.20 74	0.86 309	0.52 116	0.44 147	0.36 130	0.53 269	0.26 146	0.40 67	0.27 85	0.09 44	0.08 45	0.09 73	0.38 479	0.10 48	0.22 102

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

ICVP	0.48 133	0.33 51	2.37 217	0.34 214	0.22 151	0.60 266	0.55 448	0.79 241	0.53 127	0.45 151	0.60 319	0.49 250	0.36 237	0.55 151	0.46 236	0.16 379	0.16 243	0.14 347	0.11 167	0.16 143	0.32 175
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
SFCPSM	0.48 133	0.39 101	2.30 205	0.28 90	0.27 231	0.70 383	0.32 319	1.00 421	0.69 283	0.50 203	0.52 237	0.43 195	0.36 237	0.53 143	0.44 225	0.12 245	0.09 99	0.12 250	0.16 296	0.18 191	0.23 111

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

HITNet	0.55 192	1.28 434	2.73 400	0.35 237	0.14 17	0.56 198	0.23 153	0.89 335	0.62 194	0.52 225	0.51 228	0.49 250	0.38 253	0.52 136	0.60 300	0.09 44	0.07 9	0.10 128	0.08 51	0.25 318	0.61 345
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
StereoDRNet-Refined	0.55 192	0.61 217	2.07 148	0.34 214	0.21 138	0.68 377	0.26 222	0.87 318	0.73 322	0.70 403	0.69 382	0.74 390	0.45 329	1.10 307	0.62 310	0.12 245	0.09 99	0.14 347	0.14 250	0.27 352	0.24 120
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
MyStereo07	0.56 200	0.68 244	2.42 238	0.30 129	0.41 356	0.61 286	0.31 308	0.58 133	0.72 317	1.17 500	0.26 60	0.20 47	0.27 161	1.28 345	0.28 98	0.09 44	0.59 388	0.12 250	0.21 365	0.16 143	0.48 284

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

GIP-stereo	0.61 250	0.68 244	1.05 16	0.95 489	1.46 532	0.42 74	0.17 40	0.69 188	0.49 87	0.19 5	0.24 45	0.23 66	0.18 46	0.95 285	0.59 296	0.10 108	1.33 485	0.08 28	0.06 8	0.18 191	2.21 541

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

NLCA_NET_v2_RVC	0.62 270	1.15 399	3.11 462	0.39 306	0.37 333	0.60 266	0.28 253	0.87 318	0.64 216	0.63 353	0.56 287	0.71 380	0.45 329	1.08 305	0.52 264	0.15 360	0.12 177	0.14 347	0.15 274	0.18 191	0.25 124
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
MM-Stereo_test1	0.63 284	0.64 229	2.51 300	0.54 407	0.37 333	0.44 86	0.28 253	0.68 185	0.59 172	0.43 140	0.33 112	0.26 95	0.25 134	0.89 271	0.52 264	0.10 108	1.84 527	0.10 128	0.09 82	0.41 470	1.40 502

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

HSM-Net_RVC	0.70 349	0.40 108	2.45 269	0.27 74	0.19 108	0.68 377	0.30 297	1.29 516	0.73 322	0.73 416	0.70 395	0.77 402	0.45 329	3.73 556	0.46 236	0.13 292	0.09 99	0.10 128	0.09 82	0.13 89	0.32 175
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
ACV-stereo	0.71 353	0.85 316	3.01 450	0.33 189	0.25 202	1.01 483	0.59 460	0.62 159	0.54 132	0.42 132	0.45 180	1.54 528	1.44 519	1.40 358	0.73 352	0.14 329	0.13 193	0.12 250	0.11 167	0.20 244	0.35 194

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

GANetREF_RVC	0.81 403	1.44 476	3.04 456	0.49 383	0.27 231	0.83 447	0.63 472	1.03 447	0.92 462	0.63 353	0.61 327	0.72 382	0.59 407	2.40 504	0.58 292	0.33 499	0.25 315	0.37 506	0.25 394	0.41 470	0.36 202
Zhang, Feihu and Prisacariu, Victor and Yang, Ruigang and Torr, Philip HS: GA-Net: Guided Aggregation Net for End- to-end Stereo Matching. CVPR 2019
PWC_ROB	0.81 403	1.41 467	2.60 338	0.41 330	0.40 350	0.63 322	0.31 308	1.04 453	0.99 488	0.92 468	1.29 505	0.78 406	0.68 440	1.65 406	1.50 462	0.19 430	0.12 177	0.18 432	0.13 227	0.51 499	0.54 317

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

DANet	0.85 424	0.68 244	2.41 234	1.18 510	0.48 386	0.77 423	1.23 539	0.93 363	1.53 533	0.90 465	0.72 413	0.97 473	0.57 396	1.86 447	1.05 413	0.18 413	0.16 243	0.19 439	0.16 296	0.26 338	0.67 367
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
w-ln-seven	0.86 427	1.50 485	3.03 455	0.38 289	0.35 315	1.02 485	0.48 424	1.06 474	1.13 507	0.92 468	0.86 455	0.86 445	0.60 415	1.67 407	1.89 488	0.15 360	0.14 210	0.16 396	0.15 274	0.35 426	0.57 331

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

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

IGEV-Stereo	0.86 427	0.60 211	2.65 359	1.35 515	1.25 519	0.56 198	0.23 153	0.54 106	0.71 308	1.14 496	0.25 53	0.22 58	0.24 114	1.24 335	0.24 43	0.09 44	2.34 556	0.10 128	0.18 325	0.25 318	3.13 561
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
UDG	0.86 427	1.57 493	2.80 415	0.68 456	0.59 417	0.78 429	0.38 372	0.97 394	0.74 342	0.63 353	0.70 395	1.01 481	0.68 440	1.02 291	1.22 440	0.45 512	0.34 337	0.89 539	0.51 511	0.73 520	0.58 335

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

CBMV	0.86 427	1.00 360	2.82 421	0.35 237	0.21 138	0.78 429	0.78 499	1.05 461	0.87 445	0.90 465	0.74 418	0.87 446	1.89 539	1.67 407	1.38 457	0.19 430	0.20 285	0.21 455	0.19 343	0.28 365	0.84 423
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
FADNet_RVC	0.87 434	1.51 486	2.90 435	0.31 146	0.24 193	0.71 388	0.25 205	1.00 421	0.65 223	0.45 151	0.57 298	0.61 312	0.44 321	1.53 379	0.75 358	0.94 537	0.97 434	0.28 484	1.00 553	0.89 530	1.36 500

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

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

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

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

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

Abc-Net	0.88 435	1.22 420	2.97 443	0.60 425	0.45 376	1.88 536	0.48 424	1.04 453	0.75 348	0.70 403	0.85 450	0.93 462	0.84 472	1.81 434	1.51 464	0.28 489	0.19 270	0.23 468	0.31 434	0.27 352	0.35 194
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
ADCRef	0.88 435	1.45 477	2.68 378	0.38 289	0.35 315	0.95 477	0.51 434	0.92 358	0.81 404	0.89 463	0.84 447	0.61 312	1.35 512	1.26 343	3.38 540	0.14 329	0.12 177	0.17 413	0.19 343	0.28 365	0.34 187

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

PA-Net	0.93 459	1.36 456	4.14 533	0.64 440	0.41 356	0.70 383	0.53 441	0.91 351	0.88 449	0.53 234	0.60 319	0.70 377	0.54 384	2.40 504	2.57 521	0.17 400	0.28 327	0.19 439	0.28 413	0.25 318	0.48 284
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
dual_stereo	0.94 460	0.31 26	1.80 91	0.90 480	2.52 559	0.54 178	0.15 23	0.69 188	1.02 491	0.25 41	0.18 7	0.18 38	0.14 10	0.63 183	0.35 177	0.09 44	3.76 567	0.07 1	0.47 500	0.07 1	4.59 572

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

SPS-STEREO	1.22 500	1.65 507	3.41 494	0.66 448	0.69 448	1.01 483	0.68 486	1.10 486	0.96 478	1.40 526	1.25 503	1.46 525	1.08 501	2.05 472	2.24 509	0.66 525	0.61 390	0.58 523	0.57 523	0.66 516	1.65 517
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
test_sample8	1.23 502	0.69 253	2.69 385	0.28 90	0.23 181	0.81 440	0.33 333	1.01 431	0.75 348	1.23 513	0.63 342	2.53 543	1.31 510	2.02 469	2.70 525	0.65 522	4.33 572	0.86 535	0.56 519	0.25 318	0.72 385

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

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

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

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

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

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

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

MeshStereo	1.29 506	1.34 447	3.04 456	0.35 237	0.28 245	1.10 497	0.69 488	1.42 527	1.07 500	2.71 559	2.43 541	2.95 545	1.50 525	2.92 540	2.03 493	0.23 465	0.22 297	0.22 460	0.19 343	0.50 497	0.69 378
C. Zhang, Z. Li, Y. Cheng, R. Cai, H. Chao, Y. Rui: MeshStereo: A Global Stereo Model with Mesh Alignment Regularization for View Interpolation. ICCV 2015
HUF	1.33 511	0.96 354	4.06 530	2.73 563	2.17 555	0.35 32	0.24 179	1.87 543	0.75 348	1.28 518	0.29 77	1.35 518	0.19 59	1.97 465	0.43 219	0.15 360	3.91 569	0.08 28	0.06 8	0.31 393	3.41 563

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

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

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

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

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

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

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

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

FCDSN-DC	1.45 520	1.12 389	3.30 479	0.48 370	0.41 356	1.13 499	0.60 464	1.17 506	1.28 519	2.25 549	2.85 551	3.65 552	3.34 558	2.58 517	2.44 515	0.31 496	0.26 318	0.31 494	0.30 427	0.37 440	0.78 405
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
NVStereoNet_ROB	1.45 520	1.62 502	3.59 509	1.09 501	0.70 450	0.86 454	0.67 484	1.19 508	1.51 532	1.20 507	4.05 562	1.61 530	1.94 540	2.97 542	2.07 497	0.67 526	0.69 405	0.55 522	0.70 532	0.57 506	0.67 367
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
ACVNet_1	1.47 522	2.27 552	4.92 551	1.11 504	0.89 476	1.19 505	0.66 479	1.28 514	1.19 515	0.98 475	0.97 475	3.06 548	1.48 524	2.37 499	1.82 485	1.08 545	0.49 366	1.03 545	0.48 503	1.20 540	0.95 450

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

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

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

ELAS_RVC	1.51 526	0.88 327	3.36 482	0.63 436	0.56 407	1.53 518	2.73 560	1.53 531	1.76 542	2.26 550	2.21 538	2.10 537	3.07 554	2.08 477	2.52 517	0.42 507	0.42 353	0.42 513	0.37 475	0.51 499	0.84 423
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	1.52 527	0.92 347	2.91 436	0.62 433	0.57 412	3.13 555	2.21 557	1.67 537	1.58 536	2.42 553	2.43 541	1.87 534	2.49 549	1.85 445	2.70 525	0.42 507	0.43 356	0.41 511	0.40 483	0.51 499	0.85 427
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ACVNet_2	1.54 528	2.20 545	4.42 545	1.10 503	0.93 483	1.37 511	0.87 506	1.53 531	1.71 540	1.22 511	1.72 523	2.12 538	1.06 499	2.58 517	1.93 489	0.94 537	0.54 378	1.00 543	0.56 519	2.11 561	0.96 452

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

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

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

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

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

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

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

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

SGM-Forest	1.84 537	7.91 575	10.36 569	0.42 334	0.33 297	1.04 488	1.29 541	1.01 431	0.88 449	1.19 502	2.30 539	1.03 485	1.79 536	2.60 519	2.81 530	0.22 457	0.21 294	0.21 455	0.19 343	0.25 318	0.79 408
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
JetBlue	1.89 538	2.09 538	4.16 534	0.74 461	1.23 518	4.52 565	3.86 565	1.68 538	1.26 517	1.28 518	1.54 519	2.36 541	1.86 538	3.35 549	3.37 539	0.54 516	0.49 366	0.48 519	0.49 505	1.39 550	1.21 480

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

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

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

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

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

SGM_RVC	2.11 544	1.07 376	2.87 431	0.98 492	0.92 480	2.72 554	1.88 556	1.91 546	12.27 572	2.09 542	1.99 530	2.47 542	2.24 547	2.87 539	2.03 493	0.54 516	0.47 362	0.42 513	0.47 500	0.74 521	1.22 482
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
IMH	2.14 545	2.46 560	3.60 511	1.70 537	1.13 513	1.65 526	0.93 513	2.13 551	1.93 547	1.37 522	2.64 548	2.19 539	1.82 537	5.77 564	2.18 505	5.70 572	1.05 447	1.31 553	0.72 537	1.39 550	1.13 471

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Low-res two-view benchmark