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

asda	0.11 14	0.11 136	0.16 23	0.17 17	0.09 26	0.14 14	0.12 21	0.24 75	0.16 27	0.11 20	0.11 18	0.08 3	0.10 39	0.15 15	0.12 43	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.04 1

asd	0.10 2	0.10 75	0.15 9	0.17 17	0.10 65	0.16 45	0.10 7	0.19 18	0.13 12	0.12 33	0.11 18	0.09 16	0.10 39	0.16 31	0.11 11	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.05 39	0.05 4	0.04 1

qwe	0.11 14	0.10 75	0.14 3	0.17 17	0.10 65	0.15 22	0.12 21	0.25 81	0.17 44	0.14 69	0.13 38	0.09 16	0.09 16	0.18 62	0.12 43	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.04 1

4.25_new	0.11 14	0.11 136	0.16 23	0.17 17	0.10 65	0.17 64	0.12 21	0.21 33	0.14 17	0.12 33	0.13 38	0.09 16	0.10 39	0.15 15	0.12 43	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.04 1

4.5w_new	0.11 14	0.11 136	0.16 23	0.17 17	0.10 65	0.17 64	0.12 21	0.21 33	0.14 17	0.12 33	0.13 38	0.09 16	0.10 39	0.15 15	0.12 43	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.04 1

4.5_new	0.11 14	0.11 136	0.15 9	0.17 17	0.09 26	0.14 14	0.12 21	0.21 33	0.16 27	0.13 46	0.13 38	0.08 3	0.09 16	0.13 5	0.11 11	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 39	0.06 40	0.04 1

4.5w-stereo	0.11 14	0.11 136	0.15 9	0.17 17	0.09 26	0.14 14	0.12 21	0.21 33	0.16 27	0.13 46	0.13 38	0.08 3	0.09 16	0.13 5	0.11 11	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 39	0.06 40	0.04 1

4.25w-stereo	0.11 14	0.11 136	0.16 23	0.17 17	0.10 65	0.17 64	0.12 21	0.21 33	0.14 17	0.12 33	0.13 38	0.09 16	0.10 39	0.15 15	0.12 43	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.04 1

4w-stereo	0.10 2	0.10 75	0.15 9	0.17 17	0.09 26	0.15 22	0.10 7	0.19 18	0.13 12	0.12 33	0.12 26	0.08 3	0.11 63	0.16 31	0.12 43	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.05 39	0.05 4	0.04 1

2.5w	0.11 14	0.10 75	0.15 9	0.18 46	0.09 26	0.15 22	0.15 82	0.20 27	0.15 22	0.12 33	0.13 38	0.10 32	0.09 16	0.17 44	0.11 11	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 39	0.05 4	0.04 1

3.75w	0.11 14	0.09 38	0.15 9	0.17 17	0.11 108	0.18 84	0.12 21	0.23 61	0.14 17	0.13 46	0.11 18	0.08 3	0.10 39	0.16 31	0.11 11	0.05 9	0.03 1	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.04 1

3.5w_stereo	0.11 14	0.10 75	0.14 3	0.17 17	0.09 26	0.17 64	0.09 2	0.22 43	0.16 27	0.13 46	0.13 38	0.09 16	0.11 63	0.19 85	0.13 83	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.04 1

2w_stereo	0.11 14	0.10 75	0.15 9	0.18 46	0.08 9	0.16 45	0.14 58	0.27 102	0.20 87	0.14 69	0.14 65	0.08 3	0.11 63	0.13 5	0.12 43	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 39	0.05 4	0.04 1

monsterstereo	0.11 14	0.09 38	0.14 3	0.19 85	0.12 164	0.14 14	0.12 21	0.25 81	0.17 44	0.13 46	0.16 78	0.08 3	0.09 16	0.19 85	0.11 11	0.05 9	0.05 29	0.06 22	0.05 39	0.05 4	0.04 1

monsters	0.11 14	0.09 38	0.13 1	0.17 17	0.12 164	0.15 22	0.11 14	0.23 61	0.15 22	0.14 69	0.12 26	0.08 3	0.09 16	0.21 119	0.10 1	0.06 24	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.04 1

LG-Stereo_L2	0.10 2	0.08 8	0.19 40	0.16 7	0.09 26	0.12 7	0.13 38	0.18 14	0.13 12	0.09 5	0.07 3	0.08 3	0.08 6	0.16 31	0.10 1	0.06 24	0.05 29	0.06 22	0.04 1	0.05 4	0.04 1

LG-Stereo_L1	0.10 2	0.08 8	0.19 40	0.16 7	0.09 26	0.12 7	0.13 38	0.17 9	0.11 4	0.08 1	0.07 3	0.08 3	0.07 2	0.17 44	0.10 1	0.06 24	0.05 29	0.06 22	0.04 1	0.05 4	0.04 1

SGD-Stereo	0.11 14	0.08 8	0.17 29	0.17 17	0.07 1	0.17 64	0.13 38	0.18 14	0.16 27	0.11 20	0.13 38	0.11 45	0.12 86	0.18 62	0.11 11	0.08 192	0.04 2	0.06 22	0.05 39	0.06 40	0.04 1

castereo++	0.13 49	0.10 75	0.18 35	0.18 46	0.10 65	0.27 283	0.13 38	0.23 61	0.23 133	0.11 20	0.13 38	0.16 119	0.10 39	0.18 62	0.10 1	0.07 67	0.05 29	0.07 75	0.06 81	0.05 4	0.04 1

MonSter	0.10 2	0.08 8	0.13 1	0.17 17	0.08 9	0.14 14	0.12 21	0.24 75	0.19 67	0.09 5	0.11 18	0.08 3	0.07 2	0.14 9	0.11 11	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.04 1

AdaDepth	0.11 14	0.09 38	0.20 49	0.20 145	0.10 65	0.19 110	0.13 38	0.16 4	0.13 12	0.10 10	0.10 14	0.09 16	0.09 16	0.19 85	0.12 43	0.05 9	0.05 29	0.06 22	0.06 81	0.05 4	0.05 21

water-stereo	0.13 49	0.08 8	0.20 49	0.19 85	0.10 65	0.17 64	0.14 58	0.25 81	0.19 67	0.17 115	0.23 149	0.15 102	0.15 152	0.12 2	0.13 83	0.07 67	0.06 146	0.07 75	0.06 81	0.06 40	0.05 21

depthmonostereo	0.14 73	0.09 38	0.19 40	0.19 85	0.08 9	0.20 141	0.15 82	0.27 102	0.23 133	0.16 103	0.18 99	0.14 86	0.17 194	0.19 85	0.13 83	0.07 67	0.06 146	0.07 75	0.05 39	0.05 4	0.05 21

DilatedVolume-Stereo	0.14 73	0.08 8	0.18 35	0.18 46	0.09 26	0.21 168	0.14 58	0.24 75	0.21 102	0.21 152	0.21 135	0.15 102	0.14 137	0.23 144	0.15 141	0.07 67	0.06 146	0.06 22	0.06 81	0.05 4	0.05 21

2.25w	0.11 14	0.09 38	0.15 9	0.17 17	0.09 26	0.15 22	0.10 7	0.19 18	0.18 54	0.14 69	0.17 89	0.09 16	0.10 39	0.18 62	0.13 83	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.05 21

2.75w_new	0.11 14	0.09 38	0.14 3	0.16 7	0.09 26	0.15 22	0.12 21	0.25 81	0.16 27	0.14 69	0.13 38	0.08 3	0.10 39	0.16 31	0.13 83	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 21

3.25w_new	0.11 14	0.09 38	0.15 9	0.17 17	0.09 26	0.19 110	0.10 7	0.22 43	0.17 44	0.14 69	0.12 26	0.10 32	0.11 63	0.17 44	0.12 43	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 21

3.25w	0.11 14	0.09 38	0.15 9	0.17 17	0.09 26	0.19 110	0.10 7	0.22 43	0.17 44	0.14 69	0.12 26	0.10 32	0.11 63	0.17 44	0.12 43	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 21

3w_stereo	0.12 39	0.11 136	0.18 35	0.18 46	0.08 9	0.16 45	0.15 82	0.27 102	0.19 67	0.12 33	0.12 26	0.07 1	0.12 86	0.15 15	0.11 11	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.05 21

1w_stereo	0.12 39	0.08 8	0.14 3	0.18 46	0.09 26	0.16 45	0.15 82	0.25 81	0.21 102	0.13 46	0.16 78	0.08 3	0.12 86	0.16 31	0.13 83	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.05 21

IGEV	0.11 14	0.06 1	0.17 29	0.15 4	0.11 108	0.16 45	0.13 38	0.21 33	0.16 27	0.11 20	0.15 68	0.09 16	0.07 2	0.14 9	0.11 11	0.06 24	0.05 29	0.06 22	0.05 39	0.05 4	0.05 21

xyz-stereo	1.40 554	0.10 75	17.09 584	0.18 46	0.07 1	4.78 570	0.18 191	0.29 132	0.34 269	0.36 380	2.81 568	0.40 386	0.29 376	0.56 390	0.24 333	0.07 67	0.05 29	0.09 231	0.06 81	0.06 40	0.05 21

MLG-Stereo_test2	0.10 2	0.08 8	0.15 9	0.17 17	0.09 26	0.15 22	0.11 14	0.16 4	0.10 2	0.09 5	0.07 3	0.10 32	0.06 1	0.15 15	0.11 11	0.07 67	0.05 29	0.06 22	0.04 1	0.06 40	0.05 21

MLG-Stereo_test1	0.10 2	0.08 8	0.15 9	0.18 46	0.09 26	0.15 22	0.11 14	0.16 4	0.10 2	0.08 1	0.06 1	0.10 32	0.07 2	0.17 44	0.11 11	0.06 24	0.05 29	0.06 22	0.04 1	0.05 4	0.05 21

MLG-Stereo	0.10 2	0.08 8	0.15 9	0.18 46	0.07 1	0.15 22	0.11 14	0.17 9	0.11 4	0.08 1	0.06 1	0.10 32	0.08 6	0.18 62	0.11 11	0.06 24	0.05 29	0.06 22	0.04 1	0.05 4	0.05 21

LG-Stereo	0.13 49	0.10 75	0.24 79	0.20 145	0.09 26	0.16 45	0.18 191	0.21 33	0.18 54	0.11 20	0.17 89	0.09 16	0.09 16	0.15 15	0.14 117	0.05 9	0.06 146	0.08 154	0.08 212	0.07 107	0.05 21

MM-Stereo_test2	0.15 101	0.10 75	0.44 317	0.23 295	0.11 108	0.21 168	0.21 313	0.27 102	0.22 115	0.15 81	0.16 78	0.13 63	0.11 63	0.20 100	0.13 83	0.06 24	0.05 29	0.07 75	0.06 81	0.09 235	0.05 21

DEFOM-Stereo_RVC	0.13 49	0.14 283	0.19 40	0.26 417	0.09 26	0.15 22	0.13 38	0.22 43	0.18 54	0.12 33	0.11 18	0.10 32	0.13 117	0.21 119	0.12 43	0.07 67	0.05 29	0.06 22	0.05 39	0.07 107	0.05 21

FoundationStereo	0.09 1	0.07 2	0.16 23	0.16 7	0.08 9	0.12 7	0.13 38	0.11 1	0.12 8	0.09 5	0.07 3	0.10 32	0.09 16	0.11 1	0.10 1	0.07 67	0.05 29	0.06 22	0.04 1	0.05 4	0.05 21

StereoAnything_RVC	0.13 49	0.37 506	0.36 210	0.14 1	0.07 1	0.11 4	0.12 21	0.17 9	0.12 8	0.08 1	0.07 3	0.07 1	0.10 39	0.20 100	0.10 1	0.09 271	0.05 29	0.06 22	0.04 1	0.24 502	0.05 21

AIO_test	0.12 39	0.09 38	0.20 49	0.19 85	0.11 108	0.15 22	0.17 148	0.19 18	0.16 27	0.11 20	0.13 38	0.14 86	0.09 16	0.20 100	0.12 43	0.07 67	0.05 29	0.06 22	0.05 39	0.06 40	0.05 21

castereo	0.14 73	0.10 75	0.19 40	0.18 46	0.10 65	0.20 141	0.19 235	0.30 151	0.27 180	0.13 46	0.18 99	0.16 119	0.16 168	0.15 15	0.13 83	0.07 67	0.05 29	0.06 22	0.06 81	0.06 40	0.05 21

GIP-stereo	0.12 39	0.09 38	0.20 49	0.19 85	0.11 108	0.16 45	0.14 58	0.29 132	0.18 54	0.11 20	0.16 78	0.13 63	0.09 16	0.15 15	0.12 43	0.07 67	0.05 29	0.06 22	0.05 39	0.06 40	0.05 21

DEFOM-Stereo	0.11 14	0.08 8	0.17 29	0.17 17	0.09 26	0.22 196	0.14 58	0.14 3	0.16 27	0.11 20	0.10 14	0.09 16	0.08 6	0.21 119	0.11 11	0.06 24	0.05 29	0.06 22	0.04 1	0.05 4	0.05 21

ours_stereo	0.13 49	0.11 136	0.23 71	0.20 145	0.11 108	0.17 64	0.18 191	0.20 27	0.19 67	0.13 46	0.18 99	0.14 86	0.10 39	0.23 144	0.14 117	0.06 24	0.05 29	0.08 154	0.06 81	0.06 40	0.05 21

dual_stereo	0.10 2	0.07 2	0.14 3	0.17 17	0.08 9	0.09 1	0.13 38	0.24 75	0.13 12	0.10 10	0.09 11	0.09 16	0.08 6	0.18 62	0.12 43	0.07 67	0.06 146	0.06 22	0.04 1	0.05 4	0.05 21

WCG-NET	0.14 73	0.09 38	0.23 71	0.18 46	0.08 9	0.18 84	0.17 148	0.21 33	0.28 195	0.18 132	0.21 135	0.15 102	0.12 86	0.18 62	0.12 43	0.06 24	0.05 29	0.06 22	0.05 39	0.06 40	0.05 21

IGEV-Stereo++	0.11 14	0.08 8	0.15 9	0.19 85	0.11 108	0.14 14	0.10 7	0.22 43	0.18 54	0.10 10	0.13 38	0.10 32	0.11 63	0.14 9	0.11 11	0.06 24	0.05 29	0.06 22	0.05 39	0.06 40	0.05 21

RAStereo	0.13 49	0.12 178	0.27 108	0.22 248	0.11 108	0.15 22	0.18 191	0.23 61	0.23 133	0.13 46	0.17 89	0.11 45	0.09 16	0.15 15	0.13 83	0.08 192	0.06 146	0.08 154	0.06 81	0.07 107	0.05 21

Pointernet	0.13 49	0.07 2	0.27 108	0.19 85	0.11 108	0.20 141	0.12 21	0.31 162	0.24 148	0.15 81	0.15 68	0.13 63	0.11 63	0.17 44	0.13 83	0.08 192	0.05 29	0.06 22	0.05 39	0.06 40	0.05 21

WCG-NET（raft）	0.14 73	0.09 38	0.23 71	0.17 17	0.08 9	0.19 110	0.16 112	0.23 61	0.26 170	0.18 132	0.19 107	0.20 159	0.12 86	0.21 119	0.12 43	0.06 24	0.06 146	0.06 22	0.05 39	0.06 40	0.05 21

RSM++	0.12 39	0.09 38	0.19 40	0.20 145	0.09 26	0.17 64	0.15 82	0.21 33	0.19 67	0.12 33	0.12 26	0.14 86	0.09 16	0.20 100	0.12 43	0.06 24	0.05 29	0.07 75	0.07 137	0.07 107	0.05 21

RSM	0.12 39	0.09 38	0.20 49	0.20 145	0.09 26	0.16 45	0.15 82	0.23 61	0.18 54	0.13 46	0.13 38	0.15 102	0.09 16	0.21 119	0.12 43	0.06 24	0.05 29	0.07 75	0.07 137	0.06 40	0.05 21

RAFT-Stereo-weight	0.15 101	0.09 38	0.26 99	0.20 145	0.10 65	0.19 110	0.17 148	0.36 236	0.29 214	0.24 178	0.20 123	0.19 150	0.10 39	0.18 62	0.15 141	0.07 67	0.05 29	0.07 75	0.05 39	0.06 40	0.05 21

trnet	0.13 49	0.08 8	0.21 56	0.15 4	0.07 1	0.21 168	0.12 21	0.24 75	0.24 148	0.16 103	0.21 135	0.15 102	0.13 117	0.18 62	0.13 83	0.08 192	0.05 29	0.06 22	0.04 1	0.06 40	0.05 21

MoCha-V2	0.13 49	0.08 8	0.26 99	0.23 295	0.09 26	0.16 45	0.15 82	0.26 90	0.16 27	0.15 81	0.15 68	0.13 63	0.14 137	0.20 100	0.11 11	0.06 24	0.07 264	0.06 22	0.06 81	0.06 40	0.05 21

CASnet	0.14 73	0.12 178	0.22 65	0.22 248	0.08 9	0.16 45	0.15 82	0.27 102	0.25 161	0.22 158	0.20 123	0.15 102	0.11 63	0.17 44	0.13 83	0.07 67	0.05 29	0.11 361	0.09 298	0.08 169	0.05 21
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
testlalala	0.15 101	0.10 75	0.36 210	0.19 85	0.12 164	0.23 217	0.16 112	0.26 90	0.19 67	0.24 178	0.19 107	0.14 86	0.11 63	0.16 31	0.13 83	0.07 67	0.05 29	0.07 75	0.06 81	0.05 4	0.05 21

Selective-IGEV	0.12 39	0.09 38	0.22 65	0.19 85	0.10 65	0.15 22	0.14 58	0.27 102	0.15 22	0.13 46	0.14 65	0.13 63	0.08 6	0.21 119	0.12 43	0.06 24	0.05 29	0.07 75	0.06 81	0.06 40	0.05 21

MC-Stereo	0.14 73	0.09 38	0.25 91	0.21 189	0.09 26	0.18 84	0.16 112	0.23 61	0.19 67	0.18 132	0.23 149	0.16 119	0.13 117	0.22 135	0.13 83	0.07 67	0.05 29	0.07 75	0.07 137	0.06 40	0.05 21

RCA-Stereo	0.16 115	0.09 38	0.25 91	0.20 145	0.10 65	0.19 110	0.17 148	0.36 236	0.35 285	0.20 141	0.25 170	0.17 126	0.17 194	0.18 62	0.14 117	0.07 67	0.05 29	0.07 75	0.06 81	0.06 40	0.05 21

test_4	0.18 157	0.12 178	0.34 180	0.23 295	0.12 164	0.18 84	0.22 339	0.26 90	0.24 148	0.24 178	0.47 415	0.22 182	0.13 117	0.24 154	0.16 165	0.06 24	0.05 29	0.09 231	0.09 298	0.07 107	0.05 21

GMOStereo	0.18 157	0.14 283	0.30 136	0.22 248	0.12 164	0.20 141	0.27 421	0.26 90	0.28 195	0.31 292	0.32 241	0.26 243	0.17 194	0.15 15	0.12 43	0.07 67	0.07 264	0.10 304	0.08 212	0.08 169	0.05 21

error version	0.18 157	0.14 283	0.30 136	0.22 248	0.12 164	0.20 141	0.27 421	0.26 90	0.28 195	0.31 292	0.32 241	0.26 243	0.17 194	0.15 15	0.12 43	0.07 67	0.07 264	0.10 304	0.08 212	0.08 169	0.05 21

test-v	0.18 157	0.14 283	0.30 136	0.22 248	0.12 164	0.20 141	0.27 421	0.26 90	0.28 195	0.31 292	0.32 241	0.26 243	0.17 194	0.15 15	0.12 43	0.07 67	0.07 264	0.10 304	0.08 212	0.08 169	0.05 21

AnonymousM	0.17 133	0.19 390	0.24 79	0.18 46	0.10 65	0.18 84	0.17 148	0.30 151	0.23 133	0.26 198	0.20 123	0.18 136	0.14 137	0.19 85	0.14 117	0.09 271	0.06 146	0.38 531	0.15 467	0.06 40	0.05 21

test-2	0.18 157	0.14 283	0.30 136	0.22 248	0.12 164	0.20 141	0.27 421	0.26 90	0.28 195	0.31 292	0.32 241	0.26 243	0.17 194	0.15 15	0.12 43	0.07 67	0.07 264	0.10 304	0.08 212	0.08 169	0.05 21

cross-raft	0.17 133	0.12 178	0.41 287	0.23 295	0.10 65	0.20 141	0.24 386	0.33 186	0.23 133	0.23 164	0.28 192	0.29 277	0.15 152	0.17 44	0.15 141	0.06 24	0.05 29	0.07 75	0.07 137	0.06 40	0.05 21

CREStereo++_RVC	0.15 101	0.08 8	0.26 99	0.17 17	0.11 108	0.18 84	0.13 38	0.22 43	0.30 226	0.21 152	0.30 218	0.13 63	0.11 63	0.16 31	0.15 141	0.07 67	0.04 2	0.06 22	0.15 467	0.06 40	0.05 21
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
s12784h	0.17 133	0.09 38	0.26 99	0.18 46	0.07 1	0.32 365	0.19 235	0.37 246	0.32 247	0.23 164	0.25 170	0.18 136	0.17 194	0.25 185	0.16 165	0.07 67	0.05 29	0.07 75	0.05 39	0.06 40	0.05 21

XX-Stereo	0.21 230	0.10 75	0.83 484	0.26 417	0.17 383	0.23 217	0.13 38	0.40 275	0.18 54	0.20 141	0.41 346	0.31 304	0.10 39	0.32 277	0.12 43	0.08 192	0.06 146	0.08 154	0.08 212	0.07 107	0.05 21

RAFT-Stereo + iAFF	0.17 133	0.14 283	0.32 156	0.20 145	0.09 26	0.19 110	0.17 148	0.32 172	0.30 226	0.25 186	0.33 262	0.20 159	0.17 194	0.19 85	0.15 141	0.06 24	0.05 29	0.07 75	0.07 137	0.07 107	0.05 21

AFF-stereo	0.18 157	0.15 316	0.32 156	0.21 189	0.10 65	0.18 84	0.18 191	0.33 186	0.27 180	0.25 186	0.37 301	0.25 222	0.17 194	0.24 154	0.15 141	0.06 24	0.05 29	0.08 154	0.08 212	0.07 107	0.05 21

CFNet-RSSM	0.17 133	0.10 75	0.40 264	0.20 145	0.11 108	0.20 141	0.15 82	0.36 236	0.30 226	0.23 164	0.21 135	0.26 243	0.15 152	0.20 100	0.13 83	0.07 67	0.05 29	0.07 75	0.07 137	0.06 40	0.05 21

zero-FE	0.16 115	0.08 8	0.81 478	0.19 85	0.18 404	0.12 7	0.15 82	0.19 18	0.19 67	0.10 10	0.10 14	0.13 63	0.12 86	0.21 119	0.19 245	0.08 192	0.05 29	0.07 75	0.05 39	0.19 478	0.06 75

GASTEREO	0.13 49	0.12 178	0.21 56	0.23 295	0.10 65	0.18 84	0.15 82	0.26 90	0.18 54	0.17 115	0.16 78	0.11 45	0.13 117	0.19 85	0.11 11	0.07 67	0.05 29	0.06 22	0.07 137	0.06 40	0.06 75

MSCF	0.13 49	0.12 178	0.21 56	0.22 248	0.10 65	0.16 45	0.15 82	0.26 90	0.18 54	0.17 115	0.16 78	0.11 45	0.13 117	0.18 62	0.11 11	0.07 67	0.05 29	0.06 22	0.07 137	0.06 40	0.06 75

S2M2_XL	0.10 2	0.09 38	0.21 56	0.14 1	0.10 65	0.09 1	0.09 2	0.11 1	0.09 1	0.10 10	0.11 18	0.09 16	0.09 16	0.12 2	0.11 11	0.09 271	0.07 264	0.08 154	0.07 137	0.08 169	0.06 75

xyz-stereo-finetune	0.16 115	0.12 178	0.23 71	0.16 7	0.08 9	0.23 217	0.20 282	0.29 132	0.31 238	0.19 137	0.22 145	0.19 150	0.15 152	0.29 249	0.20 260	0.06 24	0.06 146	0.08 154	0.06 81	0.06 40	0.06 75

111111	0.11 14	0.07 2	0.17 29	0.19 85	0.11 108	0.13 12	0.11 14	0.22 43	0.15 22	0.11 20	0.12 26	0.12 52	0.08 6	0.18 62	0.11 11	0.07 67	0.05 29	0.06 22	0.04 1	0.08 169	0.06 75

MLG-Stereo_test3	0.10 2	0.08 8	0.16 23	0.17 17	0.08 9	0.16 45	0.12 21	0.17 9	0.12 8	0.10 10	0.07 3	0.10 32	0.08 6	0.14 9	0.11 11	0.07 67	0.05 29	0.06 22	0.04 1	0.06 40	0.06 75

LG-G_1	0.11 14	0.08 8	0.18 35	0.18 46	0.07 1	0.21 168	0.09 2	0.19 18	0.11 4	0.10 10	0.09 11	0.11 45	0.10 39	0.19 85	0.10 1	0.07 67	0.05 29	0.06 22	0.04 1	0.06 40	0.06 75

LG-G	0.11 14	0.08 8	0.18 35	0.18 46	0.07 1	0.21 168	0.09 2	0.19 18	0.11 4	0.10 10	0.09 11	0.11 45	0.10 39	0.19 85	0.10 1	0.07 67	0.05 29	0.06 22	0.04 1	0.06 40	0.06 75

LGtest1	0.10 2	0.08 8	0.17 29	0.17 17	0.08 9	0.13 12	0.09 2	0.16 4	0.12 8	0.09 5	0.07 3	0.09 16	0.09 16	0.15 15	0.11 11	0.08 192	0.05 29	0.06 22	0.05 39	0.06 40	0.06 75

LG-Stereo_Zeroshot	0.13 49	0.09 38	0.24 79	0.20 145	0.10 65	0.15 22	0.14 58	0.22 43	0.16 27	0.12 33	0.19 107	0.15 102	0.11 63	0.13 5	0.17 195	0.07 67	0.05 29	0.06 22	0.06 81	0.07 107	0.06 75

MM-Stereo_test3	0.17 133	0.12 178	0.29 129	0.23 295	0.14 280	0.19 110	0.22 339	0.39 264	0.36 298	0.16 103	0.24 162	0.17 126	0.12 86	0.19 85	0.14 117	0.07 67	0.07 264	0.08 154	0.06 81	0.09 235	0.06 75

MM-Stereo_test1	0.17 133	0.10 75	0.39 256	0.23 295	0.11 108	0.20 141	0.22 339	0.33 186	0.29 214	0.22 158	0.21 135	0.15 102	0.14 137	0.23 144	0.13 83	0.07 67	0.06 146	0.08 154	0.07 137	0.09 235	0.06 75

HART	0.15 101	0.11 136	0.30 136	0.21 189	0.09 26	0.17 64	0.16 112	0.30 151	0.19 67	0.15 81	0.25 170	0.17 126	0.09 16	0.21 119	0.12 43	0.06 24	0.07 264	0.07 75	0.05 39	0.08 169	0.06 75

Reg-Stereo(zero)	0.16 115	0.07 2	0.36 210	0.19 85	0.10 65	0.19 110	0.14 58	0.28 121	0.24 148	0.22 158	0.20 123	0.24 214	0.18 219	0.21 119	0.18 216	0.07 67	0.05 29	0.06 22	0.06 81	0.06 40	0.06 75

SCV_C0	0.14 73	0.11 136	0.25 91	0.19 85	0.12 164	0.15 22	0.16 112	0.30 151	0.22 115	0.13 46	0.15 68	0.13 63	0.09 16	0.24 154	0.10 1	0.06 24	0.05 29	0.06 22	0.06 81	0.09 235	0.06 75

SCV	0.14 73	0.14 283	0.24 79	0.21 189	0.11 108	0.15 22	0.16 112	0.31 162	0.18 54	0.11 20	0.15 68	0.13 63	0.10 39	0.23 144	0.11 11	0.07 67	0.05 29	0.07 75	0.06 81	0.09 235	0.06 75

fffft	0.13 49	0.09 38	0.24 79	0.19 85	0.10 65	0.17 64	0.19 235	0.22 43	0.16 27	0.14 69	0.11 18	0.13 63	0.10 39	0.24 154	0.18 216	0.06 24	0.05 29	0.07 75	0.06 81	0.07 107	0.06 75
1: 1. 1
SMoEStereo_RVC	0.13 49	0.10 75	0.22 65	0.19 85	0.10 65	0.19 110	0.17 148	0.19 18	0.19 67	0.15 81	0.13 38	0.12 52	0.11 63	0.24 154	0.16 165	0.06 24	0.05 29	0.07 75	0.06 81	0.06 40	0.06 75

fffy	0.14 73	0.11 136	0.24 79	0.20 145	0.10 65	0.19 110	0.18 191	0.22 43	0.19 67	0.13 46	0.16 78	0.15 102	0.13 117	0.25 185	0.14 117	0.06 24	0.06 146	0.08 154	0.06 81	0.07 107	0.06 75

GCAP-BAT	0.16 115	0.11 136	0.36 210	0.18 46	0.13 238	0.21 168	0.16 112	0.23 61	0.18 54	0.26 198	0.28 192	0.20 159	0.11 63	0.24 154	0.17 195	0.07 67	0.06 146	0.07 75	0.06 81	0.05 4	0.06 75

Occ-G	0.13 49	0.08 8	0.21 56	0.17 17	0.10 65	0.15 22	0.19 235	0.22 43	0.19 67	0.13 46	0.19 107	0.21 170	0.11 63	0.17 44	0.14 117	0.07 67	0.06 146	0.07 75	0.06 81	0.07 107	0.06 75

U	1.00 543	0.09 38	0.21 56	0.21 189	3.68 571	6.12 575	0.14 58	0.21 33	0.21 102	0.11 20	0.11 18	0.10 32	0.09 16	0.12 2	0.11 11	0.07 67	0.05 29	5.42 579	2.90 577	0.07 107	0.06 75

AIO-Stereo	0.13 49	0.10 75	0.22 65	0.20 145	0.09 26	0.16 45	0.15 82	0.27 102	0.16 27	0.13 46	0.15 68	0.13 63	0.08 6	0.18 62	0.11 11	0.06 24	0.05 29	0.07 75	0.07 137	0.06 40	0.06 75

gcap-zeroshot	0.17 133	0.11 136	0.36 210	0.20 145	0.12 164	0.26 273	0.16 112	0.30 151	0.22 115	0.26 198	0.20 123	0.30 293	0.14 137	0.20 100	0.13 83	0.07 67	0.06 146	0.07 75	0.07 137	0.06 40	0.06 75

testlalala2	0.18 157	0.10 75	0.50 369	0.36 509	0.25 494	0.23 217	0.14 58	0.34 194	0.24 148	0.25 186	0.25 170	0.21 170	0.12 86	0.16 31	0.16 165	0.07 67	0.06 146	0.07 75	0.07 137	0.06 40	0.06 75

H2IRNET	0.18 157	0.13 240	0.35 190	0.21 189	0.12 164	0.20 141	0.15 82	0.27 102	0.30 226	0.17 115	0.31 232	0.25 222	0.20 243	0.24 154	0.18 216	0.07 67	0.06 146	0.09 231	0.10 340	0.09 235	0.06 75

MGS-Stereo	0.14 73	0.11 136	0.32 156	0.19 85	0.11 108	0.18 84	0.17 148	0.20 27	0.22 115	0.14 69	0.24 162	0.15 102	0.10 39	0.18 62	0.12 43	0.07 67	0.06 146	0.07 75	0.06 81	0.10 300	0.06 75

AE-Stereo	0.17 133	0.11 136	0.31 150	0.24 346	0.14 280	0.23 217	0.18 191	0.34 194	0.29 214	0.15 81	0.25 170	0.21 170	0.13 117	0.20 100	0.14 117	0.07 67	0.08 348	0.09 231	0.10 340	0.07 107	0.06 75

MaDis-Stereo	0.14 73	0.13 240	0.26 99	0.19 85	0.14 280	0.16 45	0.13 38	0.25 81	0.21 102	0.13 46	0.14 65	0.14 86	0.11 63	0.17 44	0.17 195	0.08 192	0.07 264	0.08 154	0.06 81	0.07 107	0.06 75

IGEV_Zeroshot_test	0.18 157	0.10 75	0.65 439	0.20 145	0.12 164	0.19 110	0.15 82	0.34 194	0.19 67	0.28 217	0.22 145	0.27 252	0.13 117	0.23 144	0.18 216	0.07 67	0.06 146	0.08 154	0.08 212	0.07 107	0.06 75

MSKI-zero shot	0.17 133	0.09 38	0.43 308	0.20 145	0.11 108	0.21 168	0.15 82	0.32 172	0.21 102	0.23 164	0.24 162	0.23 202	0.10 39	0.31 271	0.13 83	0.07 67	0.06 146	0.07 75	0.06 81	0.06 40	0.06 75

UniTT-Stereo	0.14 73	0.10 75	0.30 136	0.21 189	0.13 238	0.17 64	0.13 38	0.19 18	0.18 54	0.15 81	0.20 123	0.10 32	0.11 63	0.18 62	0.16 165	0.08 192	0.06 146	0.07 75	0.06 81	0.08 169	0.06 75

MIM_Stereo	0.18 157	0.12 178	0.38 241	0.20 145	0.11 108	0.17 64	0.14 58	0.35 218	0.25 161	0.27 207	0.35 282	0.23 202	0.13 117	0.27 220	0.16 165	0.06 24	0.07 264	0.08 154	0.08 212	0.08 169	0.06 75

DLNR_Zeroshot_test	10.44 579	12.10 586	19.93 586	106.08 595	23.66 592	0.14 14	0.13 38	3.22 573	0.17 44	0.16 103	0.23 149	0.16 119	0.10 39	0.31 271	0.15 141	2.36 574	0.06 146	0.07 75	0.07 137	39.70 593	0.06 75

AEACV	0.13 49	0.09 38	0.23 71	0.18 46	0.19 425	0.19 110	0.16 112	0.23 61	0.14 17	0.13 46	0.17 89	0.13 63	0.16 168	0.16 31	0.12 43	0.07 67	0.05 29	0.07 75	0.08 212	0.07 107	0.06 75

GCAP-Stereo	0.14 73	0.14 283	0.33 171	0.20 145	0.09 26	0.21 168	0.10 7	0.26 90	0.20 87	0.18 132	0.19 107	0.15 102	0.13 117	0.17 44	0.13 83	0.07 67	0.06 146	0.07 75	0.05 39	0.06 40	0.06 75

Any-RAFT	0.17 133	0.08 8	0.31 150	0.19 85	0.10 65	0.29 323	0.16 112	0.42 301	0.30 226	0.24 178	0.27 187	0.27 252	0.16 168	0.21 119	0.12 43	0.08 192	0.05 29	0.06 22	0.05 39	0.07 107	0.06 75

RAFT-Test	0.17 133	0.10 75	0.38 241	0.19 85	0.12 164	0.25 253	0.17 148	0.33 186	0.23 133	0.23 164	0.29 205	0.27 252	0.14 137	0.20 100	0.14 117	0.07 67	0.06 146	0.07 75	0.07 137	0.06 40	0.06 75

HH	0.18 157	0.12 178	0.55 397	0.22 248	0.12 164	0.18 84	0.18 191	0.34 194	0.19 67	0.20 141	0.24 162	0.34 327	0.18 219	0.29 249	0.12 43	0.07 67	0.05 29	0.07 75	0.07 137	0.07 107	0.06 75

HanStereo	0.18 157	0.12 178	0.55 397	0.22 248	0.12 164	0.18 84	0.18 191	0.34 194	0.19 67	0.20 141	0.24 162	0.34 327	0.18 219	0.29 249	0.12 43	0.07 67	0.05 29	0.07 75	0.07 137	0.07 107	0.06 75

4D-IteraStereo	0.17 133	0.16 341	0.50 369	0.21 189	0.14 280	0.19 110	0.17 148	0.28 121	0.28 195	0.23 164	0.20 123	0.20 159	0.11 63	0.19 85	0.14 117	0.06 24	0.04 2	0.10 304	0.08 212	0.08 169	0.06 75

LoS	0.14 73	0.08 8	0.27 108	0.16 7	0.09 26	0.22 196	0.14 58	0.26 90	0.26 170	0.15 81	0.18 99	0.18 136	0.13 117	0.22 135	0.14 117	0.08 192	0.06 146	0.06 22	0.04 1	0.06 40	0.06 75
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
EGLCR-Stereo	0.13 49	0.08 8	0.20 49	0.18 46	0.09 26	0.21 168	0.13 38	0.27 102	0.21 102	0.13 46	0.10 14	0.15 102	0.09 16	0.20 100	0.13 83	0.07 67	0.05 29	0.07 75	0.07 137	0.06 40	0.06 75

DCRE	0.20 210	0.13 240	0.40 264	0.21 189	0.15 330	0.20 141	0.19 235	0.30 151	0.27 180	0.22 158	0.80 511	0.23 202	0.16 168	0.23 144	0.15 141	0.07 67	0.07 264	0.07 75	0.08 212	0.07 107	0.06 75

Selective-RAFT	0.17 133	0.12 178	0.30 136	0.24 346	0.10 65	0.29 323	0.15 82	0.32 172	0.31 238	0.17 115	0.17 89	0.21 170	0.18 219	0.28 233	0.17 195	0.07 67	0.06 146	0.07 75	0.07 137	0.08 169	0.06 75

raft_robust	0.22 260	0.17 360	0.30 136	0.22 248	0.12 164	0.23 217	0.22 339	0.49 368	0.48 431	0.32 315	0.32 241	0.26 243	0.23 278	0.53 371	0.15 141	0.07 67	0.06 146	0.08 154	0.10 340	0.08 169	0.06 75

RAFT_CTSACE	0.21 230	0.16 341	0.41 287	0.25 383	0.15 330	0.22 196	0.24 386	0.32 172	0.28 195	0.33 327	0.51 431	0.29 277	0.17 194	0.32 277	0.13 83	0.06 24	0.07 264	0.09 231	0.08 212	0.08 169	0.06 75

Sa-1000	0.22 260	0.15 316	0.35 190	0.23 295	0.13 238	0.28 302	0.23 364	0.47 348	0.39 333	0.30 275	0.50 425	0.26 243	0.19 234	0.33 284	0.16 165	0.07 67	0.06 146	0.10 304	0.11 379	0.08 169	0.06 75

SA	0.22 260	0.16 341	0.36 210	0.23 295	0.13 238	0.24 239	0.23 364	0.45 329	0.40 349	0.27 207	0.44 386	0.23 202	0.23 278	0.33 284	0.17 195	0.07 67	0.06 146	0.10 304	0.11 379	0.08 169	0.06 75

GLC_STEREO	0.15 101	0.10 75	0.24 79	0.21 189	0.09 26	0.17 64	0.15 82	0.23 61	0.27 180	0.17 115	0.20 123	0.17 126	0.11 63	0.23 144	0.16 165	0.07 67	0.09 382	0.09 231	0.08 212	0.07 107	0.06 75

IPLG	0.21 230	0.15 316	0.53 388	0.21 189	0.12 164	0.28 302	0.17 148	0.42 301	0.30 226	0.33 327	0.32 241	0.15 102	0.17 194	0.50 353	0.21 283	0.07 67	0.05 29	0.08 154	0.07 137	0.07 107	0.06 75

MIPNet	0.21 230	0.15 316	0.52 384	0.21 189	0.12 164	0.27 283	0.20 282	0.45 329	0.37 309	0.30 275	0.23 149	0.19 150	0.24 296	0.27 220	0.19 245	0.07 67	0.05 29	0.08 154	0.07 137	0.07 107	0.06 75

IPLGR	0.21 230	0.13 240	0.61 420	0.21 189	0.11 108	0.25 253	0.18 191	0.41 287	0.37 309	0.28 217	0.27 187	0.21 170	0.19 234	0.37 307	0.18 216	0.07 67	0.06 146	0.08 154	0.07 137	0.07 107	0.06 75

test-3	0.16 115	0.09 38	0.31 150	0.21 189	0.11 108	0.18 84	0.16 112	0.30 151	0.27 180	0.26 198	0.16 78	0.22 182	0.12 86	0.26 201	0.18 216	0.06 24	0.04 2	0.08 154	0.08 212	0.06 40	0.06 75

test_1	0.16 115	0.09 38	0.31 150	0.21 189	0.11 108	0.18 84	0.16 112	0.30 151	0.27 180	0.25 186	0.16 78	0.22 182	0.12 86	0.26 201	0.18 216	0.06 24	0.04 2	0.08 154	0.08 212	0.06 40	0.06 75

test_3	0.18 157	0.11 136	0.32 156	0.24 346	0.11 108	0.22 196	0.25 403	0.31 162	0.31 238	0.25 186	0.18 99	0.23 202	0.13 117	0.25 185	0.19 245	0.06 24	0.05 29	0.09 231	0.10 340	0.07 107	0.06 75

TRStereo	0.19 195	0.17 360	0.47 344	0.23 295	0.19 425	0.19 110	0.16 112	0.52 412	0.28 195	0.20 141	0.19 107	0.21 170	0.13 117	0.24 154	0.13 83	0.09 271	0.06 146	0.09 231	0.11 379	0.06 40	0.06 75

AAGNet	0.33 424	0.11 136	0.37 222	0.25 383	0.16 362	0.20 141	0.19 235	0.30 151	0.27 180	0.35 364	0.35 282	0.27 252	0.30 389	0.44 332	2.66 567	0.08 192	0.05 29	0.10 304	0.07 137	0.08 169	0.06 75

STrans-v2	0.24 307	0.13 240	0.54 391	0.21 189	0.12 164	0.23 217	0.21 313	0.47 348	0.28 195	0.31 292	0.42 362	0.36 346	0.35 428	0.62 424	0.23 322	0.07 67	0.05 29	0.08 154	0.07 137	0.06 40	0.06 75

OMP-Stereo	0.23 277	0.14 283	0.35 190	0.29 469	0.13 238	0.21 168	0.16 112	0.37 246	0.33 259	0.34 347	0.30 218	0.34 327	0.19 234	0.70 453	0.24 333	0.07 67	0.06 146	0.09 231	0.07 137	0.07 107	0.06 75

IIG-Stereo	0.23 277	0.13 240	0.35 190	0.29 469	0.12 164	0.23 217	0.14 58	0.38 252	0.31 238	0.34 347	0.37 301	0.33 320	0.21 250	0.70 453	0.26 356	0.08 192	0.06 146	0.09 231	0.07 137	0.07 107	0.06 75

RAFT-345	0.21 230	0.10 75	0.46 336	0.22 248	0.11 108	0.20 141	0.16 112	0.26 90	0.25 161	0.27 207	0.66 490	0.21 170	0.16 168	0.55 379	0.21 283	0.07 67	0.06 146	0.08 154	0.07 137	0.06 40	0.06 75

CroCo-Stereo	0.14 73	0.13 240	0.24 79	0.25 383	0.11 108	0.11 4	0.18 191	0.32 172	0.23 133	0.12 33	0.12 26	0.18 136	0.12 86	0.14 9	0.13 83	0.08 192	0.06 146	0.07 75	0.05 39	0.07 107	0.06 75
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
RAFT	0.21 230	0.17 360	0.32 156	0.24 346	0.12 164	0.25 253	0.27 421	0.35 218	0.28 195	0.33 327	0.33 262	0.38 360	0.22 263	0.29 249	0.17 195	0.08 192	0.08 348	0.11 361	0.10 340	0.10 300	0.06 75

TestStereo	0.21 230	0.19 390	0.40 264	0.25 383	0.10 65	0.22 196	0.21 313	0.31 162	0.31 238	0.23 164	0.34 271	0.22 182	0.18 219	0.62 424	0.18 216	0.08 192	0.06 146	0.10 304	0.07 137	0.11 348	0.06 75

XX-TBD	0.15 101	0.18 374	0.28 119	0.22 248	0.10 65	0.22 196	0.15 82	0.22 43	0.27 180	0.22 158	0.26 180	0.14 86	0.12 86	0.16 31	0.13 83	0.08 192	0.05 29	0.06 22	0.04 1	0.07 107	0.06 75

RALAANet	0.19 195	0.18 374	0.37 222	0.23 295	0.14 280	0.23 217	0.13 38	0.37 246	0.29 214	0.28 217	0.26 180	0.25 222	0.15 152	0.26 201	0.18 216	0.08 192	0.06 146	0.09 231	0.08 212	0.09 235	0.06 75

ARAFT	0.24 307	0.21 416	0.78 467	0.22 248	0.12 164	0.29 323	0.24 386	0.43 313	0.32 247	0.33 327	0.28 192	0.28 267	0.19 234	0.49 349	0.18 216	0.07 67	0.06 146	0.12 399	0.11 379	0.09 235	0.06 75

Gwc-CoAtRS	0.17 133	0.10 75	0.37 222	0.20 145	0.12 164	0.19 110	0.15 82	0.32 172	0.28 195	0.23 164	0.23 149	0.27 252	0.15 152	0.20 100	0.13 83	0.07 67	0.05 29	0.07 75	0.07 137	0.06 40	0.06 75

CREStereo	0.13 49	0.08 8	0.21 56	0.14 1	0.08 9	0.22 196	0.15 82	0.25 81	0.24 148	0.16 103	0.21 135	0.14 86	0.13 117	0.18 62	0.13 83	0.09 271	0.05 29	0.06 22	0.04 1	0.07 107	0.06 75
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
PMTNet	0.15 101	0.08 8	0.23 71	0.15 4	0.09 26	0.23 217	0.16 112	0.25 81	0.23 133	0.17 115	0.21 135	0.16 119	0.14 137	0.22 135	0.13 83	0.29 526	0.05 29	0.06 22	0.04 1	0.07 107	0.06 75

R-Stereo Train	0.18 157	0.09 38	0.32 156	0.22 248	0.12 164	0.22 196	0.19 235	0.42 301	0.19 67	0.31 292	0.45 398	0.20 159	0.14 137	0.18 62	0.15 141	0.08 192	0.06 146	0.07 75	0.06 81	0.06 40	0.06 75

RAFT-Stereo	0.18 157	0.09 38	0.32 156	0.22 248	0.12 164	0.22 196	0.19 235	0.42 301	0.19 67	0.31 292	0.45 398	0.20 159	0.14 137	0.18 62	0.15 141	0.08 192	0.06 146	0.07 75	0.06 81	0.06 40	0.06 75
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
HITNet	0.20 210	0.17 360	0.43 308	0.19 85	0.08 9	0.27 283	0.14 58	0.42 301	0.30 226	0.29 244	0.32 241	0.27 252	0.21 250	0.28 233	0.25 343	0.07 67	0.05 29	0.07 75	0.06 81	0.09 235	0.06 75
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
MLCV	0.22 260	0.16 341	0.44 317	0.21 189	0.08 9	0.29 323	0.19 235	0.38 252	0.37 309	0.38 402	0.44 386	0.31 304	0.21 250	0.41 323	0.24 333	0.07 67	0.05 29	0.06 22	0.05 39	0.07 107	0.06 75

xyz-stereo-finetune2	0.17 133	0.11 136	0.26 99	0.16 7	0.09 26	0.27 283	0.19 235	0.27 102	0.20 87	0.22 158	0.28 192	0.21 170	0.22 263	0.37 307	0.22 303	0.06 24	0.05 29	0.08 154	0.06 81	0.06 40	0.07 151

HI	0.20 210	0.13 240	0.33 171	0.18 46	0.15 330	0.17 64	0.16 112	0.34 194	0.21 102	0.37 387	0.39 328	0.36 346	0.24 296	0.29 249	0.21 283	0.06 24	0.05 29	0.08 154	0.09 298	0.09 235	0.07 151

CoSv	0.20 210	0.13 240	0.33 171	0.18 46	0.15 330	0.17 64	0.16 112	0.34 194	0.21 102	0.37 387	0.39 328	0.36 346	0.24 296	0.29 249	0.21 283	0.06 24	0.05 29	0.08 154	0.09 298	0.09 235	0.07 151

AIO_rvc	0.12 39	0.11 136	0.22 65	0.19 85	0.10 65	0.15 22	0.17 148	0.20 27	0.16 27	0.11 20	0.13 38	0.13 63	0.08 6	0.22 135	0.11 11	0.06 24	0.05 29	0.06 22	0.05 39	0.06 40	0.07 151

AIO-test2	0.20 210	0.20 402	0.36 210	0.26 417	0.15 330	0.22 196	0.16 112	0.42 301	0.42 366	0.16 103	0.29 205	0.15 102	0.11 63	0.26 201	0.13 83	0.18 492	0.06 146	0.10 304	0.11 379	0.07 107	0.07 151

tt45	0.14 73	0.09 38	0.22 65	0.19 85	0.11 108	0.23 217	0.18 191	0.22 43	0.17 44	0.15 81	0.13 38	0.14 86	0.10 39	0.30 264	0.14 117	0.07 67	0.05 29	0.08 154	0.06 81	0.07 107	0.07 151

999	0.14 73	0.08 8	0.24 79	0.19 85	0.11 108	0.20 141	0.17 148	0.24 75	0.18 54	0.13 46	0.16 78	0.14 86	0.11 63	0.36 304	0.15 141	0.07 67	0.05 29	0.07 75	0.06 81	0.06 40	0.07 151

mms	0.13 49	0.11 136	0.19 40	0.19 85	0.12 164	0.16 45	0.17 148	0.20 27	0.17 44	0.13 46	0.17 89	0.14 86	0.09 16	0.24 154	0.14 117	0.06 24	0.05 29	0.08 154	0.06 81	0.07 107	0.07 151

tg	0.16 115	0.11 136	0.25 91	0.21 189	0.11 108	0.23 217	0.15 82	0.34 194	0.24 148	0.20 141	0.25 170	0.19 150	0.12 86	0.24 154	0.15 141	0.07 67	0.05 29	0.09 231	0.09 298	0.08 169	0.07 151

UGAM-zero	0.23 277	0.10 75	0.54 391	0.19 85	0.13 238	0.21 168	0.14 58	0.44 319	0.22 115	0.28 217	0.28 192	0.51 453	0.33 415	0.65 438	0.14 117	0.07 67	0.06 146	0.07 75	0.08 212	0.06 40	0.07 151

UGAM	0.26 351	0.14 283	0.45 328	0.25 383	0.12 164	0.23 217	0.25 403	0.32 172	0.41 359	0.31 292	0.42 362	0.41 393	0.22 263	0.92 513	0.22 303	0.08 192	0.06 146	0.14 446	0.12 418	0.10 300	0.07 151

rvit_stereo_0083	0.16 115	0.12 178	0.26 99	0.21 189	0.13 238	0.17 64	0.17 148	0.22 43	0.34 269	0.16 103	0.21 135	0.19 150	0.16 168	0.21 119	0.16 165	0.11 359	0.10 407	0.10 304	0.08 212	0.09 235	0.07 151

rvit_stereo_0081_aga	0.16 115	0.14 283	0.28 119	0.21 189	0.13 238	0.19 110	0.17 148	0.23 61	0.24 148	0.17 115	0.21 135	0.19 150	0.13 117	0.19 85	0.14 117	0.11 359	0.08 348	0.09 231	0.08 212	0.09 235	0.07 151

rvit_stereo_0081	0.16 115	0.11 136	0.24 79	0.21 189	0.12 164	0.16 45	0.17 148	0.22 43	0.33 259	0.16 103	0.18 99	0.18 136	0.14 137	0.20 100	0.16 165	0.11 359	0.08 348	0.09 231	0.08 212	0.09 235	0.07 151

model_zeroshot	0.17 133	0.11 136	0.39 256	0.20 145	0.12 164	0.24 239	0.15 82	0.34 194	0.22 115	0.30 275	0.20 123	0.22 182	0.12 86	0.24 154	0.14 117	0.08 192	0.07 264	0.07 75	0.07 137	0.07 107	0.07 151

rvit_stereo_0082	0.16 115	0.11 136	0.24 79	0.21 189	0.12 164	0.16 45	0.17 148	0.22 43	0.33 259	0.16 103	0.18 99	0.18 136	0.14 137	0.20 100	0.16 165	0.11 359	0.08 348	0.09 231	0.08 212	0.09 235	0.07 151

rvit_stereo_0080	0.15 101	0.13 240	0.25 91	0.19 85	0.13 238	0.15 22	0.20 282	0.28 121	0.24 148	0.15 81	0.17 89	0.19 150	0.13 117	0.19 85	0.15 141	0.11 359	0.08 348	0.08 154	0.08 212	0.10 300	0.07 151

rvit_stereo_ft	0.17 133	0.14 283	0.30 136	0.25 383	0.14 280	0.17 64	0.21 313	0.28 121	0.26 170	0.16 103	0.19 107	0.20 159	0.16 168	0.22 135	0.17 195	0.11 359	0.07 264	0.09 231	0.09 298	0.09 235	0.07 151

IGEV++	0.13 49	0.10 75	0.23 71	0.21 189	0.10 65	0.15 22	0.15 82	0.29 132	0.16 27	0.12 33	0.15 68	0.12 52	0.12 86	0.17 44	0.14 117	0.07 67	0.06 146	0.07 75	0.05 39	0.07 107	0.07 151

tta	0.24 307	0.12 178	0.40 264	0.19 85	0.10 65	0.27 283	0.19 235	0.51 395	0.45 399	0.34 347	0.41 346	0.31 304	0.26 326	0.58 401	0.28 365	0.10 320	0.07 264	0.08 154	0.08 212	0.08 169	0.07 151

qqq1	0.24 307	0.12 178	0.40 264	0.19 85	0.10 65	0.27 283	0.19 235	0.51 395	0.45 399	0.34 347	0.41 346	0.31 304	0.26 326	0.58 401	0.16 165	0.10 320	0.07 264	0.07 75	0.06 81	0.08 169	0.07 151

fff1	0.24 307	0.12 178	0.40 264	0.19 85	0.10 65	0.27 283	0.19 235	0.51 395	0.45 399	0.34 347	0.41 346	0.31 304	0.26 326	0.58 401	0.16 165	0.10 320	0.07 264	0.07 75	0.06 81	0.08 169	0.07 151

CoDeX	0.23 277	0.12 178	0.46 336	0.21 189	0.14 280	0.29 323	0.21 313	0.53 423	0.41 359	0.29 244	0.35 282	0.29 277	0.22 263	0.48 344	0.19 245	0.09 271	0.06 146	0.08 154	0.07 137	0.08 169	0.07 151

ff7	0.14 73	0.12 178	0.27 108	0.19 85	0.12 164	0.21 168	0.18 191	0.27 102	0.20 87	0.15 81	0.13 38	0.12 52	0.12 86	0.24 154	0.12 43	0.07 67	0.05 29	0.08 154	0.07 137	0.07 107	0.07 151

IGEVStereo-DCA	0.14 73	0.11 136	0.27 108	0.19 85	0.12 164	0.20 141	0.18 191	0.27 102	0.20 87	0.15 81	0.12 26	0.14 86	0.12 86	0.28 233	0.14 117	0.07 67	0.06 146	0.08 154	0.07 137	0.07 107	0.07 151

ffff	0.14 73	0.12 178	0.27 108	0.19 85	0.12 164	0.21 168	0.18 191	0.27 102	0.20 87	0.15 81	0.13 38	0.12 52	0.12 86	0.24 154	0.12 43	0.07 67	0.05 29	0.08 154	0.07 137	0.07 107	0.07 151

rrr	0.17 133	0.11 136	0.57 404	0.19 85	0.12 164	0.20 141	0.18 191	0.35 218	0.22 115	0.15 81	0.12 26	0.14 86	0.12 86	0.28 233	0.14 117	0.07 67	0.06 146	0.08 154	0.07 137	0.07 107	0.07 151

11t	0.14 73	0.12 178	0.27 108	0.19 85	0.12 164	0.21 168	0.18 191	0.27 102	0.20 87	0.15 81	0.13 38	0.12 52	0.12 86	0.24 154	0.12 43	0.07 67	0.05 29	0.08 154	0.07 137	0.07 107	0.07 151

whm_eth	0.15 101	0.13 240	0.25 91	0.19 85	0.13 238	0.15 22	0.20 282	0.28 121	0.24 148	0.15 81	0.17 89	0.19 150	0.13 117	0.19 85	0.15 141	0.11 359	0.08 348	0.08 154	0.08 212	0.10 300	0.07 151

plain	0.17 133	0.13 240	0.43 308	0.21 189	0.13 238	0.16 45	0.17 148	0.27 102	0.22 115	0.16 103	0.26 180	0.13 63	0.16 168	0.27 220	0.16 165	0.08 192	0.06 146	0.10 304	0.07 137	0.10 300	0.07 151

StereoVision	0.22 260	0.18 374	0.37 222	0.27 445	0.17 383	0.23 217	0.22 339	0.38 252	0.31 238	0.20 141	0.51 431	0.22 182	0.16 168	0.28 233	0.18 216	0.11 359	0.12 448	0.13 420	0.13 445	0.10 300	0.07 151

LL-Strereo2	0.18 157	0.18 374	0.39 256	0.22 248	0.12 164	0.24 239	0.13 38	0.31 162	0.23 133	0.24 178	0.20 123	0.24 214	0.12 86	0.26 201	0.15 141	0.06 24	0.06 146	0.12 399	0.09 298	0.08 169	0.07 151

anonymousdsp2	0.17 133	0.10 75	0.28 119	0.20 145	0.11 108	0.25 253	0.17 148	0.41 287	0.31 238	0.23 164	0.23 149	0.22 182	0.15 152	0.25 185	0.15 141	0.07 67	0.05 29	0.07 75	0.05 39	0.08 169	0.07 151

anonymousdsp	0.14 73	0.12 178	0.27 108	0.19 85	0.12 164	0.21 168	0.18 191	0.28 121	0.20 87	0.15 81	0.13 38	0.12 52	0.12 86	0.24 154	0.12 43	0.07 67	0.05 29	0.08 154	0.07 137	0.08 169	0.07 151

ProNet	0.14 73	0.12 178	0.25 91	0.19 85	0.11 108	0.19 110	0.19 235	0.27 102	0.20 87	0.14 69	0.13 38	0.13 63	0.12 86	0.24 154	0.12 43	0.06 24	0.05 29	0.07 75	0.06 81	0.07 107	0.07 151

CroCo-Stereo Lap2	0.15 101	0.15 316	0.28 119	0.25 383	0.18 404	0.11 4	0.19 235	0.28 121	0.21 102	0.13 46	0.16 78	0.15 102	0.12 86	0.17 44	0.14 117	0.07 67	0.07 264	0.08 154	0.06 81	0.08 169	0.07 151

TestStereo1	0.21 230	0.16 341	0.32 156	0.26 417	0.13 238	0.26 273	0.27 421	0.40 275	0.36 298	0.29 244	0.39 328	0.22 182	0.21 250	0.33 284	0.17 195	0.07 67	0.06 146	0.09 231	0.08 212	0.08 169	0.07 151

DCANet-4	0.19 195	0.10 75	0.52 384	0.19 85	0.09 26	0.19 110	0.18 191	0.36 236	0.39 333	0.29 244	0.30 218	0.17 126	0.22 263	0.20 100	0.18 216	0.07 67	0.05 29	0.07 75	0.05 39	0.05 4	0.07 151

ccc-4	0.14 73	0.12 178	0.27 108	0.19 85	0.12 164	0.21 168	0.18 191	0.27 102	0.20 87	0.15 81	0.13 38	0.12 52	0.12 86	0.24 154	0.12 43	0.07 67	0.05 29	0.08 154	0.07 137	0.07 107	0.07 151

fff	0.19 195	0.13 240	0.40 264	0.18 46	0.09 26	0.19 110	0.18 191	0.35 218	0.43 373	0.29 244	0.30 218	0.18 136	0.28 361	0.20 100	0.18 216	0.07 67	0.05 29	0.07 75	0.05 39	0.05 4	0.07 151

ADStereo(finetuned)	0.19 195	0.13 240	0.49 358	0.19 85	0.09 26	0.19 110	0.18 191	0.34 194	0.39 333	0.29 244	0.31 232	0.18 136	0.31 405	0.21 119	0.19 245	0.07 67	0.05 29	0.07 75	0.05 39	0.06 40	0.07 151

SA-5K	0.21 230	0.16 341	0.32 156	0.26 417	0.13 238	0.26 273	0.27 421	0.40 275	0.36 298	0.29 244	0.39 328	0.22 182	0.21 250	0.33 284	0.17 195	0.07 67	0.06 146	0.09 231	0.08 212	0.08 169	0.07 151

IGEV-Stereo	0.14 73	0.12 178	0.27 108	0.19 85	0.12 164	0.21 168	0.18 191	0.28 121	0.20 87	0.15 81	0.13 38	0.12 52	0.12 86	0.24 154	0.12 43	0.07 67	0.05 29	0.08 154	0.07 137	0.08 169	0.07 151
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
CrosDoStereo	0.31 406	0.10 75	0.49 358	0.18 46	0.12 164	0.22 196	1.11 565	0.34 194	0.37 309	0.38 402	0.61 479	0.28 267	0.46 482	0.61 416	0.57 481	0.07 67	0.06 146	0.08 154	0.08 212	0.07 107	0.07 151

TransformOpticalFlow	0.24 307	0.13 240	0.56 401	0.23 295	0.11 108	0.21 168	0.19 235	0.40 275	0.32 247	0.30 275	0.43 375	0.36 346	0.31 405	0.61 416	0.20 260	0.07 67	0.05 29	0.08 154	0.07 137	0.06 40	0.07 151

DeepStereo_LL	0.31 406	0.10 75	0.49 358	0.18 46	0.12 164	0.22 196	1.11 565	0.34 194	0.37 309	0.38 402	0.61 479	0.28 267	0.46 482	0.61 416	0.57 481	0.07 67	0.06 146	0.08 154	0.08 212	0.07 107	0.07 151

DEmStereo	0.26 351	0.09 38	0.47 344	0.19 85	0.12 164	0.30 340	0.25 403	0.28 121	0.36 298	0.36 380	0.58 465	0.25 222	0.48 491	0.53 371	0.44 454	0.07 67	0.06 146	0.08 154	0.08 212	0.06 40	0.07 151

SST-Stereo	0.21 230	0.10 75	0.37 222	0.24 346	0.13 238	0.19 110	0.17 148	0.31 162	0.24 148	0.34 347	0.33 262	0.29 277	0.25 317	0.56 390	0.17 195	0.08 192	0.05 29	0.10 304	0.08 212	0.09 235	0.07 151

THIR-Stereo	0.29 390	0.12 178	0.41 287	0.19 85	0.11 108	0.28 302	0.72 543	0.32 172	0.35 285	0.37 387	0.65 488	0.34 327	0.50 494	0.57 394	0.45 457	0.07 67	0.06 146	0.08 154	0.09 298	0.07 107	0.07 151

RAFT_R40	0.21 230	0.10 75	0.37 222	0.24 346	0.13 238	0.18 84	0.18 191	0.31 162	0.29 214	0.33 327	0.33 262	0.30 293	0.24 296	0.55 379	0.18 216	0.08 192	0.05 29	0.10 304	0.08 212	0.08 169	0.07 151

PFNet	0.23 277	0.10 75	0.57 404	0.24 346	0.14 280	0.22 196	0.19 235	0.39 264	0.33 259	0.35 364	0.32 241	0.27 252	0.19 234	0.64 432	0.22 303	0.09 271	0.05 29	0.09 231	0.07 137	0.08 169	0.07 151

RAFT-RH_RVC	0.25 335	0.11 136	0.45 328	0.21 189	0.12 164	0.25 253	0.14 58	0.27 102	0.27 180	0.38 402	1.15 535	0.23 202	0.17 194	0.57 394	0.24 333	0.07 67	0.05 29	0.10 304	0.07 137	0.06 40	0.07 151

IRAFT_RVC	0.22 260	0.12 178	0.39 256	0.26 417	0.11 108	0.18 84	0.24 386	0.40 275	0.37 309	0.31 292	0.30 218	0.29 277	0.24 296	0.55 379	0.22 303	0.08 192	0.06 146	0.10 304	0.08 212	0.08 169	0.07 151

iRaftStereo_RVC	0.16 115	0.12 178	0.26 99	0.21 189	0.11 108	0.20 141	0.17 148	0.32 172	0.23 133	0.20 141	0.25 170	0.18 136	0.12 86	0.20 100	0.15 141	0.07 67	0.05 29	0.09 231	0.09 298	0.08 169	0.07 151

TANstereo	0.15 101	0.09 38	0.28 119	0.16 7	0.08 9	0.25 253	0.14 58	0.23 61	0.28 195	0.24 178	0.30 218	0.16 119	0.12 86	0.17 44	0.13 83	0.08 192	0.07 264	0.06 22	0.05 39	0.06 40	0.07 151

raftrobust	0.16 115	0.13 240	0.29 129	0.22 248	0.15 330	0.19 110	0.13 38	0.32 172	0.26 170	0.26 198	0.20 123	0.19 150	0.17 194	0.21 119	0.15 141	0.08 192	0.06 146	0.07 75	0.06 81	0.06 40	0.07 151

DCANet	0.18 157	0.13 240	0.40 264	0.19 85	0.09 26	0.19 110	0.18 191	0.34 194	0.39 333	0.29 244	0.31 232	0.18 136	0.23 278	0.20 100	0.19 245	0.07 67	0.05 29	0.07 75	0.05 39	0.06 40	0.07 151

csc	0.19 195	0.13 240	0.40 264	0.18 46	0.09 26	0.19 110	0.18 191	0.35 218	0.43 373	0.29 244	0.30 218	0.18 136	0.28 361	0.20 100	0.18 216	0.07 67	0.05 29	0.07 75	0.05 39	0.05 4	0.07 151

cscssc	0.19 195	0.13 240	0.40 264	0.18 46	0.09 26	0.19 110	0.18 191	0.35 218	0.43 373	0.29 244	0.30 218	0.18 136	0.28 361	0.20 100	0.18 216	0.07 67	0.05 29	0.07 75	0.05 39	0.05 4	0.07 151

test_xeample3	0.16 115	0.11 136	0.56 401	0.19 85	0.12 164	0.20 141	0.18 191	0.35 218	0.20 87	0.16 103	0.12 26	0.13 63	0.12 86	0.24 154	0.15 141	0.07 67	0.06 146	0.07 75	0.08 212	0.07 107	0.07 151

EAI-Stereo	0.21 230	0.10 75	0.33 171	0.21 189	0.12 164	0.30 340	0.46 516	0.46 340	0.20 87	0.25 186	0.50 425	0.17 126	0.16 168	0.24 154	0.23 322	0.07 67	0.06 146	0.07 75	0.10 340	0.06 40	0.07 151

ACVNet	0.23 277	0.13 240	0.35 190	0.18 46	0.15 330	0.27 283	0.23 364	0.39 264	0.44 388	0.28 217	0.41 346	0.38 360	0.26 326	0.27 220	0.32 397	0.08 192	0.07 264	0.08 154	0.07 137	0.10 300	0.07 151

acv_ft	0.25 335	0.13 240	0.40 264	0.23 295	0.19 425	0.34 389	0.21 313	0.45 329	0.44 388	0.38 402	0.41 346	0.38 360	0.27 345	0.27 220	0.35 413	0.08 192	0.07 264	0.08 154	0.07 137	0.11 348	0.07 151

RASNet	0.28 379	0.14 283	0.44 317	0.22 248	0.18 404	0.32 365	0.19 235	0.48 360	0.38 323	0.29 244	0.43 375	0.47 431	0.37 441	0.79 487	0.36 419	0.09 271	0.07 264	0.07 75	0.09 298	0.07 107	0.07 151

iResNet	0.24 307	0.18 374	0.61 420	0.25 383	0.11 108	0.29 323	0.21 313	0.42 301	0.43 373	0.33 327	0.43 375	0.27 252	0.22 263	0.34 290	0.26 356	0.07 67	0.05 29	0.07 75	0.06 81	0.08 169	0.07 151

DN-CSS_ROB	0.22 260	0.25 447	0.47 344	0.24 346	0.14 280	0.25 253	0.12 21	0.40 275	0.33 259	0.29 244	0.42 362	0.22 182	0.20 243	0.33 284	0.19 245	0.07 67	0.06 146	0.11 361	0.11 379	0.11 348	0.07 151

z-ln-s-r	0.32 415	0.21 416	0.82 482	0.23 295	0.14 280	0.30 340	0.26 415	0.43 313	0.50 448	0.32 315	0.60 472	0.39 372	0.29 376	0.73 463	0.66 501	0.08 192	0.06 146	0.08 154	0.07 137	0.10 300	0.08 217

DFGA-Net	0.23 277	0.24 442	0.49 358	0.22 248	0.15 330	0.25 253	0.17 148	0.39 264	0.39 333	0.29 244	0.31 232	0.21 170	0.17 194	0.59 407	0.28 365	0.08 192	0.06 146	0.09 231	0.09 298	0.10 300	0.08 217

G2L-Stereo_test	0.24 307	0.16 341	0.38 241	0.19 85	0.13 238	0.27 283	0.24 386	0.49 368	0.38 323	0.37 387	0.37 301	0.40 386	0.24 296	0.52 364	0.28 365	0.08 192	0.06 146	0.06 22	0.06 81	0.09 235	0.08 217

rvit_0105_6	0.19 195	0.14 283	0.34 180	0.23 295	0.14 280	0.18 84	0.20 282	0.29 132	0.37 309	0.18 132	0.22 145	0.23 202	0.17 194	0.26 201	0.17 195	0.15 455	0.13 460	0.13 420	0.11 379	0.11 348	0.08 217

rvit_0105_4	0.20 210	0.15 316	0.38 241	0.23 295	0.14 280	0.20 141	0.22 339	0.33 186	0.39 333	0.19 137	0.24 162	0.25 222	0.19 234	0.27 220	0.17 195	0.16 470	0.13 460	0.13 420	0.11 379	0.11 348	0.08 217

DispNO	0.27 359	0.18 374	0.62 428	0.23 295	0.17 383	0.25 253	0.22 339	0.45 329	0.41 359	0.32 315	0.39 328	0.38 360	0.27 345	0.77 483	0.27 361	0.09 271	0.07 264	0.10 304	0.10 340	0.08 169	0.08 217

Former-RAFT_DAM_RVC	0.17 133	0.13 240	0.24 79	0.19 85	0.13 238	0.24 239	0.17 148	0.30 151	0.37 309	0.43 452	0.17 89	0.13 63	0.12 86	0.19 85	0.15 141	0.08 192	0.07 264	0.09 231	0.07 137	0.09 235	0.08 217

MyStereo07	0.16 115	0.12 178	0.26 99	0.22 248	0.14 280	0.25 253	0.23 364	0.29 132	0.21 102	0.15 81	0.13 38	0.12 52	0.13 117	0.25 185	0.13 83	0.07 67	0.07 264	0.09 231	0.08 212	0.08 169	0.08 217

MyStereo06	0.20 210	0.12 178	0.57 404	0.21 189	0.14 280	0.25 253	0.23 364	0.40 275	0.21 102	0.30 275	0.24 162	0.31 304	0.18 219	0.22 135	0.18 216	0.07 67	0.07 264	0.09 231	0.08 212	0.08 169	0.08 217

MyStereo05	0.23 277	0.12 178	0.57 404	0.21 189	0.14 280	0.25 253	0.23 364	0.48 360	0.52 459	0.31 292	0.23 149	0.25 222	0.22 263	0.30 264	0.21 283	0.07 67	0.07 264	0.09 231	0.08 212	0.08 169	0.08 217

MyStereo04	0.23 277	0.12 178	0.55 397	0.22 248	0.14 280	0.25 253	0.23 364	0.49 368	0.52 459	0.28 217	0.23 149	0.27 252	0.23 278	0.30 264	0.22 303	0.07 67	0.07 264	0.09 231	0.08 212	0.08 169	0.08 217

cc1	0.18 157	0.14 283	0.38 241	0.23 295	0.11 108	0.31 356	0.19 235	0.35 218	0.47 421	0.17 115	0.19 107	0.13 63	0.18 219	0.28 233	0.11 11	0.08 192	0.05 29	0.08 154	0.06 81	0.08 169	0.08 217

ffm	0.22 260	0.12 178	0.42 297	0.20 145	0.13 238	0.28 302	0.20 282	0.35 218	0.44 388	0.30 275	0.42 362	0.34 327	0.23 278	0.27 220	0.11 11	0.08 192	0.05 29	0.11 361	0.10 340	0.08 169	0.08 217

ff1	0.29 390	0.12 178	0.42 297	0.20 145	0.13 238	0.28 302	0.20 282	0.35 218	0.44 388	0.30 275	0.42 362	0.34 327	0.23 278	0.81 494	1.08 531	0.08 192	0.05 29	0.11 361	0.10 340	0.08 169	0.08 217

tt1	0.18 157	0.14 283	0.35 190	0.23 295	0.11 108	0.30 340	0.19 235	0.35 218	0.44 388	0.17 115	0.19 107	0.13 63	0.16 168	0.27 220	0.11 11	0.08 192	0.05 29	0.08 154	0.06 81	0.08 169	0.08 217

1111x	0.32 415	0.11 136	0.40 264	0.22 248	0.11 108	0.32 365	0.26 415	0.59 479	0.43 373	0.31 292	0.41 346	0.39 372	0.28 361	0.76 477	1.37 547	0.09 271	0.08 348	0.09 231	0.10 340	0.09 235	0.08 217

MIF-Stereo (partial)	0.16 115	0.10 75	0.34 180	0.21 189	0.15 330	0.15 22	0.13 38	0.28 121	0.25 161	0.17 115	0.26 180	0.15 102	0.16 168	0.25 185	0.17 195	0.09 271	0.06 146	0.10 304	0.08 212	0.09 235	0.08 217

testlalala_base	0.20 210	0.13 240	0.35 190	0.25 383	0.15 330	0.25 253	0.16 112	0.34 194	0.17 44	0.19 137	0.26 180	0.17 126	0.14 137	0.18 62	0.16 165	0.39 538	0.09 382	0.07 75	0.05 39	0.45 533	0.08 217

anonymousa	0.23 277	0.11 136	0.50 369	0.21 189	0.16 362	0.31 356	0.20 282	0.36 236	0.35 285	0.32 315	0.50 425	0.39 372	0.26 326	0.22 135	0.20 260	0.08 192	0.06 146	0.09 231	0.11 379	0.07 107	0.08 217

x	0.19 195	0.11 136	0.29 129	0.20 145	0.11 108	0.26 273	0.18 191	0.41 287	0.29 214	0.25 186	0.29 205	0.28 267	0.24 296	0.26 201	0.23 322	0.09 271	0.07 264	0.08 154	0.07 137	0.09 235	0.08 217

IER	0.23 277	0.12 178	0.39 256	0.20 145	0.14 280	0.31 356	0.19 235	0.42 301	0.36 298	0.33 327	0.40 338	0.32 313	0.33 415	0.29 249	0.22 303	0.09 271	0.07 264	0.08 154	0.08 212	0.09 235	0.08 217

iRaft-Stereo_5w	0.23 277	0.18 374	0.44 317	0.22 248	0.13 238	0.19 110	0.19 235	0.37 246	0.32 247	0.28 217	0.37 301	0.34 327	0.23 278	0.65 438	0.27 361	0.06 24	0.06 146	0.08 154	0.07 137	0.09 235	0.08 217

psmg	0.23 277	0.12 178	0.28 119	0.21 189	0.14 280	0.35 404	0.23 364	0.51 395	0.34 269	0.35 364	0.38 315	0.38 360	0.24 296	0.26 201	0.21 283	0.10 320	0.08 348	0.10 304	0.10 340	0.09 235	0.08 217

CIPLG	0.21 230	0.21 416	0.55 397	0.23 295	0.15 330	0.25 253	0.20 282	0.35 218	0.29 214	0.31 292	0.33 262	0.22 182	0.15 152	0.26 201	0.20 260	0.08 192	0.07 264	0.07 75	0.07 137	0.08 169	0.08 217

iRaft-Stereo_20w	0.19 195	0.10 75	0.46 336	0.19 85	0.13 238	0.25 253	0.19 235	0.52 412	0.19 67	0.29 244	0.21 135	0.22 182	0.20 243	0.28 233	0.18 216	0.07 67	0.06 146	0.07 75	0.08 212	0.08 169	0.08 217

IPLGR_C	0.21 230	0.22 429	0.60 417	0.23 295	0.15 330	0.24 239	0.20 282	0.35 218	0.29 214	0.31 292	0.32 241	0.22 182	0.15 152	0.25 185	0.20 260	0.08 192	0.07 264	0.07 75	0.07 137	0.08 169	0.08 217

ACRE	0.21 230	0.20 402	0.62 428	0.23 295	0.15 330	0.24 239	0.20 282	0.35 218	0.28 195	0.31 292	0.32 241	0.22 182	0.15 152	0.25 185	0.20 260	0.08 192	0.07 264	0.07 75	0.07 137	0.08 169	0.08 217

Patchmatch Stereo++	0.18 157	0.12 178	0.37 222	0.22 248	0.10 65	0.18 84	0.14 58	0.29 132	0.22 115	0.28 217	0.29 205	0.25 222	0.17 194	0.26 201	0.16 165	0.08 192	0.06 146	0.10 304	0.08 212	0.10 300	0.08 217
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
NRIStereo	0.18 157	0.11 136	0.35 190	0.23 295	0.11 108	0.24 239	0.20 282	0.29 132	0.26 170	0.26 198	0.25 170	0.25 222	0.18 219	0.34 290	0.18 216	0.07 67	0.06 146	0.09 231	0.07 137	0.09 235	0.08 217

PSM-adaLoss	0.18 157	0.12 178	0.37 222	0.22 248	0.10 65	0.18 84	0.16 112	0.29 132	0.22 115	0.28 217	0.29 205	0.25 222	0.18 219	0.24 154	0.16 165	0.08 192	0.06 146	0.10 304	0.08 212	0.10 300	0.08 217

ROB_FTStereo_v2	0.18 157	0.12 178	0.37 222	0.22 248	0.10 65	0.18 84	0.16 112	0.29 132	0.22 115	0.28 217	0.29 205	0.25 222	0.17 194	0.24 154	0.16 165	0.08 192	0.06 146	0.10 304	0.08 212	0.10 300	0.08 217

ROB_FTStereo	0.18 157	0.12 178	0.37 222	0.22 248	0.10 65	0.18 84	0.14 58	0.29 132	0.22 115	0.28 217	0.28 192	0.25 222	0.17 194	0.24 154	0.16 165	0.08 192	0.06 146	0.10 304	0.08 212	0.10 300	0.08 217

HUI-Stereo	0.18 157	0.12 178	0.37 222	0.22 248	0.10 65	0.18 84	0.14 58	0.29 132	0.22 115	0.28 217	0.28 192	0.25 222	0.17 194	0.22 135	0.16 165	0.08 192	0.06 146	0.10 304	0.08 212	0.10 300	0.08 217

DRaft	0.24 307	0.10 75	0.34 180	0.18 46	0.12 164	0.28 302	0.23 364	0.33 186	0.39 333	0.38 402	0.61 479	0.21 170	0.41 459	0.48 344	0.42 448	0.07 67	0.06 146	0.08 154	0.08 212	0.07 107	0.08 217

iGMRVC	0.18 157	0.12 178	0.37 222	0.22 248	0.10 65	0.18 84	0.15 82	0.29 132	0.22 115	0.28 217	0.29 205	0.25 222	0.17 194	0.27 220	0.17 195	0.08 192	0.06 146	0.10 304	0.08 212	0.10 300	0.08 217

iRAFT	0.18 157	0.12 178	0.37 222	0.22 248	0.10 65	0.18 84	0.14 58	0.29 132	0.22 115	0.28 217	0.29 205	0.25 222	0.17 194	0.26 201	0.16 165	0.08 192	0.06 146	0.10 304	0.08 212	0.10 300	0.08 217

test-1	0.17 133	0.11 136	0.40 264	0.23 295	0.13 238	0.22 196	0.23 364	0.34 194	0.26 170	0.20 141	0.24 162	0.22 182	0.14 137	0.16 31	0.20 260	0.07 67	0.06 146	0.08 154	0.07 137	0.06 40	0.08 217

RAFT-IKP	0.18 157	0.12 178	0.37 222	0.22 248	0.10 65	0.18 84	0.15 82	0.29 132	0.22 115	0.28 217	0.29 205	0.25 222	0.18 219	0.25 185	0.16 165	0.08 192	0.06 146	0.10 304	0.08 212	0.10 300	0.08 217

rafts_anoy	0.18 157	0.15 316	0.35 190	0.22 248	0.14 280	0.19 110	0.17 148	0.32 172	0.30 226	0.23 164	0.25 170	0.20 159	0.16 168	0.22 135	0.19 245	0.08 192	0.07 264	0.10 304	0.12 418	0.09 235	0.08 217

raft+_RVC	0.18 157	0.14 283	0.32 156	0.21 189	0.15 330	0.21 168	0.16 112	0.38 252	0.34 269	0.21 152	0.28 192	0.20 159	0.15 152	0.24 154	0.19 245	0.08 192	0.06 146	0.08 154	0.07 137	0.07 107	0.08 217

111	0.20 210	0.17 360	0.40 264	0.18 46	0.09 26	0.24 239	0.17 148	0.41 287	0.45 399	0.23 164	0.29 205	0.29 277	0.21 250	0.24 154	0.18 216	0.07 67	0.05 29	0.07 75	0.06 81	0.07 107	0.08 217

GMStereo	0.19 195	0.25 447	0.40 264	0.21 189	0.12 164	0.22 196	0.19 235	0.29 132	0.40 349	0.25 186	0.23 149	0.16 119	0.15 152	0.25 185	0.19 245	0.09 271	0.06 146	0.08 154	0.08 212	0.10 300	0.08 217
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
SFCPSM	0.22 260	0.10 75	0.51 380	0.21 189	0.14 280	0.34 389	0.22 339	0.55 440	0.39 333	0.29 244	0.32 241	0.23 202	0.21 250	0.27 220	0.19 245	0.09 271	0.07 264	0.09 231	0.09 298	0.09 235	0.08 217

MMNet	0.27 359	0.14 283	0.49 358	0.24 346	0.17 383	0.47 470	0.22 339	0.45 329	0.51 452	0.39 417	0.41 346	0.36 346	0.33 415	0.39 314	0.34 409	0.08 192	0.07 264	0.09 231	0.09 298	0.10 300	0.08 217

delet	0.27 359	0.14 283	0.40 264	0.23 295	0.19 425	0.41 439	0.29 442	0.49 368	0.48 431	0.33 327	0.41 346	0.37 352	0.30 389	0.48 344	0.34 409	0.09 271	0.09 382	0.11 361	0.12 418	0.08 169	0.08 217

UNet	0.28 379	0.14 283	0.69 450	0.23 295	0.20 442	0.44 456	0.22 339	0.50 378	0.40 349	0.34 347	0.39 328	0.43 406	0.33 415	0.40 321	0.31 392	0.09 271	0.07 264	0.10 304	0.08 212	0.10 300	0.08 217

UPFNet	0.25 335	0.12 178	0.38 241	0.24 346	0.19 425	0.37 414	0.28 436	0.48 360	0.38 323	0.34 347	0.37 301	0.37 352	0.28 361	0.39 314	0.33 404	0.10 320	0.09 382	0.10 304	0.10 340	0.10 300	0.08 217

ac_64	0.27 359	0.13 240	0.41 287	0.24 346	0.17 383	0.36 409	0.22 339	0.46 340	0.33 259	0.35 364	0.36 292	0.52 459	0.30 389	0.62 424	0.32 397	0.11 359	0.09 382	0.10 304	0.10 340	0.09 235	0.08 217

cf-r	0.24 307	0.15 316	0.44 317	0.21 189	0.14 280	0.27 283	0.22 339	0.42 301	0.40 349	0.30 275	0.42 362	0.42 402	0.26 326	0.43 328	0.25 343	0.11 359	0.06 146	0.08 154	0.10 340	0.08 169	0.08 217

GwcNet-RSSM	0.26 351	0.17 360	0.46 336	0.21 189	0.13 238	0.28 302	0.23 364	0.44 319	0.42 366	0.31 292	0.45 398	0.40 386	0.26 326	0.55 379	0.28 365	0.11 359	0.07 264	0.09 231	0.10 340	0.09 235	0.08 217

DIP-Stereo	0.18 157	0.12 178	0.33 171	0.20 145	0.13 238	0.28 302	0.12 21	0.42 301	0.25 161	0.27 207	0.32 241	0.21 170	0.17 194	0.25 185	0.20 260	0.07 67	0.06 146	0.08 154	0.06 81	0.07 107	0.08 217
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
BEATNet_4x	0.22 260	0.18 374	0.47 344	0.22 248	0.10 65	0.28 302	0.14 58	0.46 340	0.32 247	0.31 292	0.34 271	0.31 304	0.25 317	0.31 271	0.29 377	0.08 192	0.06 146	0.08 154	0.06 81	0.10 300	0.08 217

HSM-Net_RVC	0.27 359	0.11 136	0.42 297	0.19 85	0.11 108	0.34 389	0.20 282	0.62 499	0.43 373	0.40 427	0.43 375	0.50 449	0.26 326	0.76 477	0.22 303	0.08 192	0.07 264	0.07 75	0.07 137	0.08 169	0.08 217
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
CFNet	0.27 359	0.20 402	0.44 317	0.22 248	0.14 280	0.33 376	0.14 58	0.51 395	0.45 399	0.30 275	0.40 338	0.38 360	0.27 345	0.76 477	0.25 343	0.09 271	0.07 264	0.11 361	0.11 379	0.11 348	0.08 217

AdaStereo	0.24 307	0.16 341	0.37 222	0.24 346	0.12 164	0.32 365	0.17 148	0.54 430	0.42 366	0.33 327	0.38 315	0.35 341	0.21 250	0.30 264	0.22 303	0.14 442	0.06 146	0.13 420	0.08 212	0.11 348	0.08 217
Xiao Song, Guorun Yang, Xinge Zhu, Hui Zhou, Zhe Wang, Jianping Shi: AdaStereo: A Simple and Efficient Approach for Adaptive Stereo Matching. IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2021.
HSM	0.28 379	0.16 341	0.35 190	0.20 145	0.15 330	0.33 376	0.19 235	0.53 423	0.37 309	0.36 380	0.38 315	0.67 509	0.31 405	0.89 508	0.23 322	0.08 192	0.06 146	0.08 154	0.07 137	0.08 169	0.08 217

pmcnn	0.50 500	0.20 402	0.78 467	0.24 346	0.26 499	0.39 430	0.30 453	0.51 395	0.50 448	0.54 499	1.23 538	2.52 563	0.37 441	0.77 483	0.95 524	0.08 192	0.06 146	0.06 22	0.05 39	0.10 300	0.08 217

FlowAnything_test	0.14 73	0.11 136	0.21 56	0.21 189	0.12 164	0.17 64	0.16 112	0.25 81	0.16 27	0.15 81	0.13 38	0.15 102	0.14 137	0.18 62	0.16 165	0.10 320	0.07 264	0.11 361	0.12 418	0.08 169	0.09 274

S2M2	0.13 49	0.11 136	0.20 49	0.16 7	0.12 164	0.12 7	0.07 1	0.18 14	0.20 87	0.12 33	0.15 68	0.14 86	0.12 86	0.15 15	0.14 117	0.13 416	0.09 382	0.09 231	0.10 340	0.11 348	0.09 274

G2L-Stereo	0.25 335	0.16 341	0.47 344	0.22 248	0.14 280	0.25 253	0.18 191	0.46 340	0.35 285	0.33 327	0.37 301	0.40 386	0.22 263	0.60 409	0.30 385	0.10 320	0.09 382	0.10 304	0.08 212	0.09 235	0.09 274

AIO-test1	0.19 195	0.14 283	0.41 287	0.27 445	0.15 330	0.21 168	0.16 112	0.39 264	0.36 298	0.17 115	0.26 180	0.18 136	0.13 117	0.28 233	0.14 117	0.07 67	0.06 146	0.10 304	0.11 379	0.06 40	0.09 274

PAM_32	0.23 277	0.10 75	0.63 431	0.21 189	0.14 280	0.33 376	0.19 235	0.36 236	0.23 133	0.29 244	0.28 192	0.56 474	0.28 361	0.27 220	0.18 216	0.08 192	0.06 146	0.08 154	0.09 298	0.07 107	0.09 274

PAM	0.23 277	0.10 75	0.63 431	0.22 248	0.15 330	0.34 389	0.21 313	0.37 246	0.22 115	0.31 292	0.27 187	0.55 470	0.26 326	0.26 201	0.17 195	0.08 192	0.06 146	0.07 75	0.09 298	0.07 107	0.09 274

rvit_0105_5	0.21 230	0.15 316	0.38 241	0.23 295	0.13 238	0.22 196	0.24 386	0.36 236	0.39 333	0.21 152	0.23 149	0.26 243	0.19 234	0.26 201	0.19 245	0.15 455	0.13 460	0.12 399	0.12 418	0.10 300	0.09 274

rvit_0105_3	0.23 277	0.17 360	0.40 264	0.25 383	0.15 330	0.24 239	0.28 436	0.38 252	0.41 359	0.25 186	0.25 170	0.28 267	0.21 250	0.28 233	0.20 260	0.15 455	0.13 460	0.14 446	0.15 467	0.10 300	0.09 274

test_sample2	0.21 230	0.10 75	0.28 119	0.19 85	0.11 108	0.27 283	0.21 313	0.43 313	0.29 214	0.26 198	0.31 232	0.30 293	0.24 296	0.45 335	0.18 216	0.09 271	0.07 264	0.08 154	0.07 137	0.09 235	0.09 274

test_sample1	0.20 210	0.10 75	0.28 119	0.19 85	0.12 164	0.28 302	0.19 235	0.41 287	0.25 161	0.26 198	0.31 232	0.29 277	0.26 326	0.44 332	0.21 283	0.09 271	0.07 264	0.08 154	0.07 137	0.09 235	0.09 274

CAS++	0.16 115	0.12 178	0.27 108	0.18 46	0.12 164	0.17 64	0.15 82	0.42 301	0.24 148	0.19 137	0.18 99	0.13 63	0.10 39	0.21 119	0.12 43	0.12 397	0.10 407	0.11 361	0.08 212	0.10 300	0.09 274
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
SMFormer	0.25 335	0.12 178	0.40 264	0.19 85	0.10 65	0.27 283	0.19 235	0.51 395	0.45 399	0.34 347	0.41 346	0.31 304	0.26 326	0.58 401	0.28 365	0.10 320	0.07 264	0.08 154	0.08 212	0.09 235	0.09 274

ACVNet-DCA	0.18 157	0.14 283	0.38 241	0.23 295	0.11 108	0.31 356	0.19 235	0.41 287	0.27 180	0.17 115	0.19 107	0.13 63	0.18 219	0.28 233	0.11 11	0.08 192	0.05 29	0.08 154	0.06 81	0.09 235	0.09 274

xx1	0.20 210	0.14 283	0.38 241	0.23 295	0.11 108	0.31 356	0.19 235	0.35 218	0.47 421	0.17 115	0.19 107	0.28 267	0.24 296	0.28 233	0.11 11	0.08 192	0.05 29	0.10 304	0.09 298	0.09 235	0.09 274

1test111	0.19 195	0.14 283	0.38 241	0.23 295	0.11 108	0.31 356	0.19 235	0.41 287	0.27 180	0.17 115	0.19 107	0.13 63	0.18 219	0.34 290	0.22 303	0.08 192	0.05 29	0.08 154	0.06 81	0.09 235	0.09 274

mmm	0.21 230	0.12 178	0.31 150	0.22 248	0.12 164	0.28 302	0.21 313	0.41 287	0.27 180	0.29 244	0.38 315	0.29 277	0.24 296	0.29 249	0.22 303	0.09 271	0.07 264	0.11 361	0.09 298	0.10 300	0.09 274

11t1	0.18 157	0.10 75	0.30 136	0.20 145	0.11 108	0.27 283	0.17 148	0.35 218	0.23 133	0.25 186	0.23 149	0.23 202	0.23 278	0.25 185	0.18 216	0.09 271	0.07 264	0.07 75	0.06 81	0.09 235	0.09 274

GMStereo_Zeroshot	0.24 307	0.21 416	0.45 328	0.26 417	0.13 238	0.28 302	0.15 82	0.39 264	0.35 285	0.37 387	0.43 375	0.40 386	0.17 194	0.34 290	0.20 260	0.12 397	0.07 264	0.13 420	0.07 137	0.16 440	0.09 274

EKT-Stereo	0.38 458	0.12 178	0.38 241	0.42 523	3.88 573	0.21 168	0.17 148	0.35 218	0.28 195	0.20 141	0.20 123	0.23 202	0.15 152	0.28 233	0.16 165	0.09 271	0.07 264	0.09 231	0.07 137	0.09 235	0.09 274

PCWNet_CMD	0.23 277	0.13 240	0.48 353	0.20 145	0.13 238	0.28 302	0.16 112	0.46 340	0.46 416	0.29 244	0.36 292	0.37 352	0.24 296	0.28 233	0.20 260	0.09 271	0.06 146	0.10 304	0.08 212	0.11 348	0.09 274

LL-Strereo	0.29 390	0.25 447	0.58 409	0.25 383	0.21 450	0.23 217	0.24 386	0.55 440	0.42 366	0.34 347	0.32 241	0.41 393	0.40 455	0.94 517	0.23 322	0.08 192	0.07 264	0.11 361	0.09 298	0.09 235	0.09 274

fast-acv-ft	0.31 406	0.20 402	0.81 478	0.24 346	0.18 404	0.46 464	0.27 421	0.41 287	0.49 440	0.39 417	0.55 453	0.49 442	0.35 428	0.37 307	0.38 422	0.11 359	0.11 431	0.11 361	0.12 418	0.12 385	0.09 274

gwcnet-sp	0.24 307	0.13 240	0.63 431	0.22 248	0.14 280	0.34 389	0.22 339	0.44 319	0.39 333	0.35 364	0.34 271	0.27 252	0.27 345	0.35 299	0.25 343	0.09 271	0.08 348	0.09 231	0.09 298	0.09 235	0.09 274

scenet	0.24 307	0.13 240	0.63 431	0.22 248	0.14 280	0.34 389	0.22 339	0.44 319	0.39 333	0.35 364	0.34 271	0.27 252	0.27 345	0.35 299	0.25 343	0.09 271	0.08 348	0.09 231	0.09 298	0.09 235	0.09 274

knoymous	0.17 133	0.09 38	0.32 156	0.17 17	0.11 108	0.21 168	0.17 148	0.32 172	0.23 133	0.23 164	0.28 192	0.27 252	0.16 168	0.23 144	0.16 165	0.09 271	0.06 146	0.09 231	0.06 81	0.09 235	0.09 274

ssnet	0.24 307	0.13 240	0.63 431	0.22 248	0.14 280	0.34 389	0.22 339	0.44 319	0.39 333	0.35 364	0.34 271	0.27 252	0.27 345	0.35 299	0.25 343	0.09 271	0.08 348	0.09 231	0.09 298	0.09 235	0.09 274

qqq	0.20 210	0.12 178	0.31 150	0.20 145	0.11 108	0.23 217	0.19 235	0.41 287	0.27 180	0.24 178	0.28 192	0.28 267	0.24 296	0.34 290	0.22 303	0.08 192	0.07 264	0.10 304	0.09 298	0.09 235	0.09 274

BUS	0.23 277	0.12 178	0.28 119	0.25 383	0.14 280	0.43 454	0.17 148	0.56 455	0.34 269	0.34 347	0.35 282	0.32 313	0.20 243	0.26 201	0.21 283	0.10 320	0.07 264	0.11 361	0.10 340	0.09 235	0.09 274

RAFT+CT+SA	0.21 230	0.18 374	0.33 171	0.25 383	0.18 404	0.23 217	0.29 442	0.40 275	0.36 298	0.24 178	0.38 315	0.18 136	0.16 168	0.32 277	0.16 165	0.07 67	0.05 29	0.09 231	0.12 418	0.09 235	0.09 274

BSDual-CNN	0.23 277	0.12 178	0.28 119	0.25 383	0.14 280	0.35 404	0.21 313	0.56 455	0.34 269	0.34 347	0.35 282	0.38 360	0.24 296	0.26 201	0.21 283	0.10 320	0.07 264	0.11 361	0.10 340	0.09 235	0.09 274

hknet	0.25 335	0.14 283	0.40 264	0.25 383	0.15 330	0.35 404	0.21 313	0.56 455	0.37 309	0.34 347	0.35 282	0.43 406	0.27 345	0.37 307	0.21 283	0.09 271	0.07 264	0.11 361	0.10 340	0.09 235	0.09 274

CSP-Net	0.27 359	0.15 316	0.30 136	0.21 189	0.14 280	0.44 456	0.24 386	0.50 378	0.40 349	0.41 436	0.43 375	0.42 402	0.26 326	0.66 443	0.28 365	0.12 397	0.08 348	0.08 154	0.08 212	0.10 300	0.09 274

dd	0.22 260	0.26 458	0.40 264	0.22 248	0.12 164	0.25 253	0.21 313	0.32 172	0.44 388	0.29 244	0.28 192	0.25 222	0.16 168	0.30 264	0.25 343	0.12 397	0.07 264	0.10 304	0.08 212	0.11 348	0.09 274

DAS	0.27 359	0.12 178	0.42 297	0.24 346	0.18 404	0.29 323	0.24 386	0.45 329	0.45 399	0.41 436	0.44 386	0.34 327	0.29 376	0.75 472	0.21 283	0.09 271	0.07 264	0.09 231	0.07 137	0.09 235	0.09 274

SepStereo	0.26 351	0.12 178	0.42 297	0.24 346	0.18 404	0.29 323	0.24 386	0.45 329	0.45 399	0.41 436	0.44 386	0.34 327	0.29 376	0.64 432	0.21 283	0.09 271	0.07 264	0.09 231	0.07 137	0.09 235	0.09 274

GwcNet-ADL	0.22 260	0.14 283	0.58 409	0.24 346	0.13 238	0.22 196	0.23 364	0.49 368	0.40 349	0.27 207	0.29 205	0.30 293	0.20 243	0.26 201	0.23 322	0.09 271	0.07 264	0.07 75	0.07 137	0.09 235	0.09 274

Pruner-Stereo	0.19 195	0.11 136	0.34 180	0.29 469	0.12 164	0.19 110	0.17 148	0.31 162	0.29 214	0.33 327	0.32 241	0.25 222	0.15 152	0.24 154	0.21 283	0.09 271	0.06 146	0.09 231	0.08 212	0.08 169	0.09 274

LMCR-Stereo	0.26 351	0.18 374	0.49 358	0.28 466	0.14 280	0.36 409	0.23 364	0.54 430	0.34 269	0.39 417	0.40 338	0.29 277	0.29 376	0.37 307	0.27 361	0.11 359	0.07 264	0.09 231	0.07 137	0.13 400	0.09 274

CFNet_pseudo	0.23 277	0.13 240	0.47 344	0.19 85	0.13 238	0.26 273	0.16 112	0.44 319	0.44 388	0.29 244	0.37 301	0.38 360	0.23 278	0.29 249	0.21 283	0.09 271	0.06 146	0.11 361	0.08 212	0.11 348	0.09 274

RALCasStereoNet	0.18 157	0.15 316	0.33 171	0.21 189	0.14 280	0.21 168	0.18 191	0.31 162	0.25 161	0.21 152	0.29 205	0.22 182	0.15 152	0.27 220	0.17 195	0.08 192	0.10 407	0.07 75	0.06 81	0.09 235	0.09 274

sCroCo_RVC	0.18 157	0.14 283	0.49 358	0.27 445	0.18 404	0.22 196	0.17 148	0.27 102	0.23 133	0.14 69	0.22 145	0.17 126	0.14 137	0.21 119	0.15 141	0.10 320	0.11 431	0.09 231	0.09 298	0.09 235	0.09 274

HCRNet	0.24 307	0.25 447	0.33 171	0.34 498	0.16 362	0.27 283	0.18 191	0.43 313	0.35 285	0.30 275	0.35 282	0.32 313	0.22 263	0.44 332	0.20 260	0.13 416	0.08 348	0.13 420	0.11 379	0.10 300	0.09 274

222	0.41 471	0.10 75	0.29 129	0.19 85	0.11 108	0.36 409	0.20 282	0.57 465	0.39 333	0.35 364	0.44 386	0.30 293	0.27 345	0.55 379	3.56 570	0.11 359	0.07 264	0.08 154	0.08 212	0.09 235	0.09 274

xxxx	0.34 432	0.10 75	0.29 129	0.19 85	0.11 108	0.37 414	0.20 282	0.58 474	0.38 323	0.29 244	0.42 362	0.38 360	0.24 296	0.46 338	2.20 563	0.11 359	0.07 264	0.09 231	0.08 212	0.09 235	0.09 274

test_xeample	0.34 432	0.10 75	0.29 129	0.19 85	0.11 108	0.33 376	0.23 364	0.55 440	0.38 323	0.32 315	0.45 398	0.29 277	0.26 326	0.57 394	2.24 565	0.10 320	0.07 264	0.09 231	0.08 212	0.09 235	0.09 274

FENet	0.21 230	0.11 136	0.45 328	0.21 189	0.12 164	0.26 273	0.17 148	0.41 287	0.35 285	0.30 275	0.31 232	0.29 277	0.23 278	0.26 201	0.23 322	0.09 271	0.06 146	0.09 231	0.09 298	0.09 235	0.09 274

GANet-RSSM	0.24 307	0.14 283	0.36 210	0.21 189	0.14 280	0.27 283	0.21 313	0.45 329	0.33 259	0.29 244	0.39 328	0.39 372	0.28 361	0.58 401	0.23 322	0.11 359	0.07 264	0.09 231	0.09 298	0.10 300	0.09 274

PSMNet-RSSM	0.24 307	0.15 316	0.36 210	0.21 189	0.14 280	0.25 253	0.20 282	0.48 360	0.37 309	0.30 275	0.44 386	0.38 360	0.26 326	0.52 364	0.22 303	0.12 397	0.07 264	0.11 361	0.13 445	0.10 300	0.09 274

CFNet-ft	0.24 307	0.15 316	0.35 190	0.18 46	0.15 330	0.30 340	0.21 313	0.39 264	0.36 298	0.28 217	0.40 338	0.43 406	0.25 317	0.47 342	0.24 333	0.12 397	0.07 264	0.12 399	0.11 379	0.12 385	0.09 274

MSMDNet	0.23 277	0.13 240	0.48 353	0.20 145	0.13 238	0.28 302	0.16 112	0.46 340	0.46 416	0.29 244	0.36 292	0.37 352	0.24 296	0.28 233	0.20 260	0.09 271	0.06 146	0.09 231	0.08 212	0.11 348	0.09 274

CFNet_RVC	0.24 307	0.15 316	0.35 190	0.18 46	0.15 330	0.30 340	0.21 313	0.39 264	0.36 298	0.28 217	0.40 338	0.43 406	0.25 317	0.47 342	0.24 333	0.12 397	0.07 264	0.12 399	0.11 379	0.12 385	0.09 274

ccs_rob	0.23 277	0.13 240	0.47 344	0.20 145	0.13 238	0.26 273	0.17 148	0.44 319	0.44 388	0.29 244	0.37 301	0.38 360	0.23 278	0.29 249	0.21 283	0.09 271	0.06 146	0.11 361	0.08 212	0.11 348	0.09 274

AANet_RVC	0.31 406	0.22 429	0.50 369	0.23 295	0.14 280	0.30 340	0.24 386	0.47 348	0.54 467	0.38 402	0.60 472	0.43 406	0.29 376	0.87 503	0.40 437	0.11 359	0.07 264	0.07 75	0.07 137	0.09 235	0.09 274

iResNetv2_ROB	0.27 359	0.26 458	0.72 460	0.23 295	0.13 238	0.29 323	0.18 191	0.52 412	0.49 440	0.37 387	0.45 398	0.39 372	0.25 317	0.34 290	0.20 260	0.08 192	0.06 146	0.07 75	0.05 39	0.12 385	0.09 274

DLCB_ROB	0.28 379	0.16 341	0.34 180	0.27 445	0.16 362	0.38 422	0.25 403	0.48 360	0.43 373	0.46 467	0.46 408	0.51 453	0.33 415	0.53 371	0.33 404	0.10 320	0.10 407	0.11 361	0.11 379	0.10 300	0.09 274

iResNet_ROB	0.25 335	0.19 390	0.40 264	0.20 145	0.12 164	0.30 340	0.16 112	0.55 440	0.53 463	0.38 402	0.43 375	0.37 352	0.26 326	0.38 312	0.22 303	0.08 192	0.06 146	0.06 22	0.04 1	0.09 235	0.09 274

G2L-ROB	0.23 277	0.15 316	0.41 287	0.19 85	0.12 164	0.27 283	0.21 313	0.47 348	0.33 259	0.34 347	0.31 232	0.41 393	0.22 263	0.49 349	0.26 356	0.09 271	0.06 146	0.07 75	0.06 81	0.09 235	0.10 330

coex_refinement	0.26 351	0.16 341	0.36 210	0.23 295	0.15 330	0.31 356	0.20 282	0.49 368	0.42 366	0.35 364	0.42 362	0.45 421	0.27 345	0.55 379	0.33 404	0.10 320	0.06 146	0.07 75	0.07 137	0.10 300	0.10 330

GREAT-IGEV	0.12 39	0.09 38	0.25 91	0.16 7	0.11 108	0.14 14	0.16 112	0.17 9	0.17 44	0.10 10	0.15 68	0.09 16	0.09 16	0.18 62	0.10 1	0.06 24	0.07 264	0.06 22	0.05 39	0.07 107	0.10 330

rvit_105_1	0.27 359	0.19 390	0.46 336	0.27 445	0.19 425	0.30 340	0.35 480	0.44 319	0.51 452	0.31 292	0.31 232	0.31 304	0.26 326	0.35 299	0.25 343	0.15 455	0.14 470	0.15 461	0.17 488	0.11 348	0.10 330

AIO-Stereo-zeroshot	0.23 277	0.13 240	0.83 484	0.20 145	0.21 450	0.23 217	0.17 148	0.48 360	0.27 180	0.23 164	0.29 205	0.39 372	0.23 278	0.25 185	0.15 141	0.08 192	0.06 146	0.08 154	0.11 379	0.11 348	0.10 330

test_sample6	0.25 335	0.13 240	0.41 287	0.21 189	0.11 108	0.30 340	0.22 339	0.51 395	0.35 285	0.33 327	0.43 375	0.30 293	0.24 296	0.57 394	0.22 303	0.10 320	0.07 264	0.10 304	0.10 340	0.11 348	0.10 330

test_sample5	0.24 307	0.13 240	0.42 297	0.21 189	0.12 164	0.30 340	0.21 313	0.50 378	0.34 269	0.32 315	0.41 346	0.29 277	0.23 278	0.55 379	0.21 283	0.10 320	0.07 264	0.10 304	0.09 298	0.11 348	0.10 330

test_sample4	0.24 307	0.13 240	0.43 308	0.20 145	0.12 164	0.32 365	0.21 313	0.51 395	0.34 269	0.31 292	0.37 301	0.28 267	0.23 278	0.53 371	0.21 283	0.10 320	0.07 264	0.10 304	0.09 298	0.11 348	0.10 330

test_sample3	0.23 277	0.12 178	0.43 308	0.19 85	0.12 164	0.32 365	0.20 282	0.50 378	0.34 269	0.31 292	0.33 262	0.29 277	0.22 263	0.53 371	0.22 303	0.10 320	0.07 264	0.09 231	0.08 212	0.10 300	0.10 330

DualNet	0.24 307	0.13 240	0.42 297	0.21 189	0.12 164	0.30 340	0.21 313	0.50 378	0.34 269	0.33 327	0.43 375	0.29 277	0.23 278	0.55 379	0.21 283	0.10 320	0.07 264	0.10 304	0.09 298	0.11 348	0.10 330

mmx	0.31 406	0.12 178	0.42 297	0.20 145	0.13 238	0.28 302	0.20 282	0.55 440	0.45 399	0.30 275	0.42 362	0.34 327	0.23 278	0.81 494	1.08 531	0.10 320	0.07 264	0.11 361	0.10 340	0.11 348	0.10 330

xxx	0.31 406	0.12 178	0.42 297	0.20 145	0.13 238	0.28 302	0.20 282	0.55 440	0.45 399	0.30 275	0.42 362	0.34 327	0.23 278	0.81 494	1.08 531	0.10 320	0.07 264	0.11 361	0.10 340	0.11 348	0.10 330

ToySt	0.24 307	0.16 341	0.48 353	0.21 189	0.13 238	0.29 323	0.29 442	0.39 264	0.39 333	0.27 207	0.35 282	0.39 372	0.31 405	0.31 271	0.29 377	0.08 192	0.09 382	0.10 304	0.11 379	0.11 348	0.10 330

riskmin	0.18 157	0.09 38	0.34 180	0.18 46	0.12 164	0.24 239	0.16 112	0.34 194	0.28 195	0.21 152	0.23 149	0.33 320	0.24 296	0.23 144	0.17 195	0.09 271	0.06 146	0.09 231	0.06 81	0.10 300	0.10 330

Wz-Net-LNSev-Ref	0.30 399	0.20 402	0.70 456	0.21 189	0.17 383	0.46 464	0.27 421	0.50 378	0.49 440	0.42 446	0.55 453	0.43 406	0.30 389	0.46 338	0.38 422	0.09 271	0.06 146	0.07 75	0.06 81	0.11 348	0.10 330

CRFU-Net	0.28 379	0.14 283	0.45 328	0.25 383	0.15 330	0.45 462	0.23 364	0.50 378	0.30 226	0.43 452	0.41 346	0.48 437	0.46 482	0.43 328	0.29 377	0.11 359	0.10 407	0.09 231	0.08 212	0.10 300	0.10 330

test_5	0.23 277	0.19 390	0.38 241	0.26 417	0.18 404	0.25 253	0.29 442	0.40 275	0.37 309	0.29 244	0.40 338	0.25 222	0.22 263	0.34 290	0.18 216	0.07 67	0.05 29	0.09 231	0.09 298	0.10 300	0.10 330

NINENet	0.25 335	0.15 316	0.37 222	0.23 295	0.16 362	0.43 454	0.17 148	0.60 487	0.46 416	0.32 315	0.37 301	0.32 313	0.20 243	0.42 326	0.21 283	0.10 320	0.10 407	0.12 399	0.08 212	0.11 348	0.10 330

UDGNet	0.23 277	0.31 489	0.38 241	0.24 346	0.14 280	0.24 239	0.18 191	0.32 172	0.43 373	0.29 244	0.28 192	0.24 214	0.19 234	0.29 249	0.20 260	0.15 455	0.07 264	0.21 500	0.11 379	0.14 418	0.10 330

dad	0.28 379	0.31 489	0.44 317	0.21 189	0.14 280	0.30 340	0.20 282	0.33 186	0.49 440	0.44 459	0.44 386	0.45 421	0.21 250	0.41 323	0.26 356	0.20 501	0.11 431	0.20 498	0.11 379	0.14 418	0.10 330

PSMNet-ADL	0.25 335	0.15 316	0.32 156	0.26 417	0.14 280	0.31 356	0.22 339	0.44 319	0.36 298	0.27 207	0.33 262	0.41 393	0.28 361	0.61 416	0.29 377	0.11 359	0.09 382	0.09 231	0.11 379	0.10 300	0.10 330

GANet-ADL	0.21 230	0.12 178	0.45 328	0.23 295	0.14 280	0.29 323	0.19 235	0.46 340	0.35 285	0.25 186	0.32 241	0.32 313	0.19 234	0.24 154	0.20 260	0.10 320	0.07 264	0.07 75	0.06 81	0.09 235	0.10 330

ADLNet2	0.30 399	0.17 360	0.72 460	0.23 295	0.17 383	0.36 409	0.24 386	0.52 412	0.51 452	0.32 315	0.38 315	0.45 421	0.30 389	0.69 450	0.35 413	0.10 320	0.08 348	0.09 231	0.09 298	0.12 385	0.10 330

DeepStereo_RVC	0.18 157	0.11 136	0.40 264	0.21 189	0.11 108	0.19 110	0.16 112	0.28 121	0.22 115	0.27 207	0.27 187	0.23 202	0.28 361	0.24 154	0.18 216	0.08 192	0.06 146	0.09 231	0.07 137	0.09 235	0.10 330

CRE-IMP	0.18 157	0.12 178	0.37 222	0.22 248	0.11 108	0.24 239	0.17 148	0.29 132	0.21 102	0.27 207	0.26 180	0.24 214	0.17 194	0.23 144	0.18 216	0.08 192	0.05 29	0.10 304	0.07 137	0.10 300	0.10 330

ICVP	0.23 277	0.13 240	0.44 317	0.26 417	0.14 280	0.29 323	0.25 403	0.45 329	0.33 259	0.29 244	0.43 375	0.35 341	0.25 317	0.26 201	0.23 322	0.12 397	0.09 382	0.09 231	0.08 212	0.09 235	0.10 330
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
psm_up	0.29 390	0.16 341	0.41 287	0.26 417	0.17 383	0.32 365	0.26 415	0.55 440	0.43 373	0.36 380	0.40 338	0.45 421	0.37 441	0.58 401	0.30 385	0.11 359	0.12 448	0.13 420	0.12 418	0.10 300	0.10 330

DSFCA	0.27 359	0.13 240	0.36 210	0.20 145	0.17 383	0.38 422	0.31 458	0.47 348	0.43 373	0.43 452	0.37 301	0.39 372	0.29 376	0.52 364	0.32 397	0.12 397	0.10 407	0.10 304	0.11 379	0.11 348	0.10 330

DMCA-RVC	0.27 359	0.21 416	0.61 420	0.28 466	0.17 383	0.29 323	0.21 313	0.42 301	0.35 285	0.40 427	0.37 301	0.39 372	0.36 432	0.43 328	0.30 385	0.13 416	0.10 407	0.15 461	0.11 379	0.13 400	0.10 330

TDLM	0.30 399	0.21 416	0.38 241	0.28 466	0.15 330	0.33 376	0.32 464	0.52 412	0.47 421	0.38 402	0.43 375	0.39 372	0.29 376	0.91 512	0.28 365	0.14 442	0.08 348	0.13 420	0.11 379	0.12 385	0.10 330

CVANet_RVC	0.30 399	0.19 390	0.41 287	0.26 417	0.16 362	0.33 376	0.26 415	0.52 412	0.47 421	0.40 427	0.46 408	0.43 406	0.31 405	0.89 508	0.26 356	0.14 442	0.09 382	0.14 446	0.13 445	0.14 418	0.10 330

StereoDRNet-Refined	0.27 359	0.17 360	0.35 190	0.25 383	0.14 280	0.37 414	0.21 313	0.47 348	0.41 359	0.44 459	0.51 431	0.41 393	0.28 361	0.45 335	0.37 420	0.09 271	0.06 146	0.11 361	0.11 379	0.10 300	0.10 330
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
DRN-Test	0.33 424	0.17 360	0.61 420	0.27 445	0.19 425	0.46 464	0.29 442	0.65 508	0.51 452	0.47 474	0.46 408	0.44 417	0.34 424	0.62 424	0.41 445	0.12 397	0.08 348	0.13 420	0.12 418	0.12 385	0.10 330

StereoDRNet	0.32 415	0.22 429	0.61 420	0.27 445	0.21 450	0.42 446	0.30 453	0.61 491	0.48 431	0.46 467	0.39 328	0.48 437	0.30 389	0.57 394	0.40 437	0.11 359	0.09 382	0.12 399	0.11 379	0.12 385	0.10 330

LE_ROB	1.76 563	0.20 402	2.68 563	0.48 531	0.52 539	0.78 527	0.96 558	0.84 542	6.61 576	7.40 578	2.08 562	2.08 555	4.83 572	1.27 544	3.79 571	0.10 320	0.08 348	0.12 399	0.11 379	0.11 348	0.10 330

w-ln-seven-2	0.36 441	0.29 475	1.06 520	0.27 445	0.18 404	0.37 414	0.30 453	0.50 378	0.54 467	0.45 463	0.55 453	0.45 421	0.41 459	0.62 424	0.49 468	0.10 320	0.10 407	0.12 399	0.11 379	0.14 418	0.11 365

ACV-stereo	0.29 390	0.18 374	0.79 473	0.23 295	0.16 362	0.47 470	0.19 235	0.36 236	0.34 269	0.29 244	0.33 262	0.67 509	0.42 468	0.54 377	0.30 385	0.10 320	0.09 382	0.09 231	0.09 298	0.10 300	0.11 365

ttt	0.29 390	0.12 178	0.34 180	0.21 189	0.13 238	0.29 323	0.20 282	0.56 455	0.47 421	0.31 292	0.44 386	0.30 293	0.22 263	0.65 438	0.85 517	0.13 416	0.10 407	0.10 304	0.10 340	0.11 348	0.11 365

CFNet_ucs	0.24 307	0.13 240	0.50 369	0.20 145	0.15 330	0.28 302	0.17 148	0.49 368	0.45 399	0.32 315	0.42 362	0.39 372	0.22 263	0.31 271	0.21 283	0.11 359	0.08 348	0.12 399	0.09 298	0.12 385	0.11 365

CBFPSM	0.27 359	0.16 341	0.67 444	0.20 145	0.14 280	0.38 422	0.25 403	0.40 275	0.36 298	0.33 327	0.36 292	0.56 474	0.38 445	0.32 277	0.38 422	0.08 192	0.08 348	0.07 75	0.08 212	0.09 235	0.11 365

iinet-f	0.30 399	0.18 374	1.03 518	0.20 145	0.15 330	0.44 456	0.22 339	0.45 329	0.37 309	0.35 364	0.44 386	0.41 393	0.34 424	0.34 290	0.40 437	0.10 320	0.09 382	0.08 154	0.08 212	0.13 400	0.11 365

CASS	0.21 230	0.15 316	0.32 156	0.26 417	0.11 108	0.28 302	0.19 235	0.39 264	0.30 226	0.32 315	0.34 271	0.25 222	0.24 296	0.25 185	0.20 260	0.13 416	0.08 348	0.11 361	0.09 298	0.11 348	0.11 365
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
ssnet_v2	0.28 379	0.16 341	0.44 317	0.22 248	0.15 330	0.40 435	0.30 453	0.57 465	0.46 416	0.38 402	0.36 292	0.47 431	0.29 376	0.38 312	0.39 430	0.13 416	0.11 431	0.11 361	0.11 379	0.11 348	0.11 365

DisPM	0.19 195	0.10 75	0.35 190	0.23 295	0.13 238	0.18 84	0.20 282	0.29 132	0.29 214	0.33 327	0.34 271	0.23 202	0.16 168	0.33 284	0.16 165	0.09 271	0.06 146	0.09 231	0.08 212	0.07 107	0.11 365

AASNet	0.27 359	0.19 390	0.49 358	0.26 417	0.17 383	0.34 389	0.20 282	0.62 499	0.48 431	0.35 364	0.40 338	0.32 313	0.25 317	0.28 233	0.34 409	0.11 359	0.09 382	0.10 304	0.08 212	0.13 400	0.11 365

AACVNet	0.26 351	0.16 341	0.37 222	0.22 248	0.14 280	0.29 323	0.19 235	0.41 287	0.31 238	0.38 402	0.42 362	0.43 406	0.28 361	0.73 463	0.25 343	0.11 359	0.08 348	0.11 361	0.09 298	0.13 400	0.11 365

HHNet	0.22 260	0.12 178	0.52 384	0.18 46	0.18 404	0.20 141	0.20 282	0.34 194	0.31 238	0.32 315	0.59 467	0.20 159	0.21 250	0.24 154	0.31 392	0.08 192	0.05 29	0.09 231	0.07 137	0.08 169	0.11 365

ASMatch	0.23 277	0.11 136	0.51 380	0.24 346	0.14 280	0.19 110	0.17 148	0.31 162	0.28 195	0.28 217	0.68 494	0.27 252	0.26 326	0.50 353	0.22 303	0.07 67	0.06 146	0.08 154	0.07 137	0.06 40	0.11 365

GEStereo_RVC	0.27 359	0.20 402	0.44 317	0.27 445	0.16 362	0.33 376	0.25 403	0.56 455	0.54 467	0.34 347	0.38 315	0.34 327	0.25 317	0.51 358	0.28 365	0.12 397	0.08 348	0.09 231	0.08 212	0.11 348	0.11 365

GES	0.22 260	0.12 178	0.42 297	0.20 145	0.14 280	0.27 283	0.19 235	0.49 368	0.33 259	0.30 275	0.36 292	0.25 222	0.23 278	0.29 249	0.22 303	0.10 320	0.08 348	0.08 154	0.07 137	0.10 300	0.11 365

RAFT + AFF	0.27 359	0.23 438	0.50 369	0.25 383	0.17 383	0.30 340	0.33 474	0.52 412	0.40 349	0.28 217	0.30 218	0.30 293	0.31 405	0.62 424	0.24 333	0.09 271	0.10 407	0.11 361	0.10 340	0.11 348	0.11 365

DMCA	0.22 260	0.14 283	0.36 210	0.22 248	0.14 280	0.27 283	0.20 282	0.43 313	0.38 323	0.31 292	0.32 241	0.33 320	0.24 296	0.24 154	0.28 365	0.11 359	0.08 348	0.10 304	0.08 212	0.10 300	0.11 365

STTStereo	0.28 379	0.20 402	0.61 420	0.25 383	0.17 383	0.29 323	0.24 386	0.47 348	0.39 333	0.39 417	0.41 346	0.44 417	0.28 361	0.40 321	0.28 365	0.13 416	0.12 448	0.13 420	0.16 479	0.12 385	0.11 365

ADCRef	0.38 458	0.24 442	0.88 496	0.26 417	0.21 450	0.49 481	0.27 421	0.52 412	0.48 431	0.50 480	0.58 465	0.35 341	0.47 485	0.48 344	1.29 546	0.09 271	0.08 348	0.12 399	0.12 418	0.11 348	0.11 365

GANet	0.36 441	0.22 429	0.49 358	0.29 469	0.17 383	0.41 439	0.38 494	0.57 465	0.45 399	0.46 467	0.75 505	0.55 470	0.40 455	0.94 517	0.41 445	0.13 416	0.13 460	0.13 420	0.11 379	0.14 418	0.11 365

NLCA_NET_v2_RVC	0.27 359	0.21 416	0.59 415	0.25 383	0.18 404	0.29 323	0.22 339	0.50 378	0.40 349	0.38 402	0.41 346	0.43 406	0.27 345	0.43 328	0.29 377	0.11 359	0.08 348	0.10 304	0.10 340	0.10 300	0.11 365
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
DISCO	0.32 415	0.13 240	0.51 380	0.25 383	0.16 362	0.48 476	0.25 403	0.50 378	0.57 479	0.37 387	0.45 398	0.62 493	0.36 432	0.64 432	0.49 468	0.09 271	0.07 264	0.09 231	0.08 212	0.12 385	0.11 365

PSMNet_ROB	0.33 424	0.24 442	0.54 391	0.31 484	0.21 450	0.42 446	0.43 510	0.59 479	0.47 421	0.37 387	0.44 386	0.49 442	0.31 405	0.64 432	0.43 449	0.14 442	0.10 407	0.15 461	0.14 458	0.13 400	0.11 365

YMNet	0.32 415	0.22 429	0.58 409	0.27 445	0.23 479	0.48 476	0.27 421	0.51 395	0.45 399	0.48 477	0.56 460	0.51 453	0.30 389	0.39 314	0.40 437	0.13 416	0.16 492	0.13 420	0.12 418	0.13 400	0.12 388

YMNet_1	0.32 415	0.22 429	0.58 409	0.27 445	0.23 479	0.48 476	0.27 421	0.51 395	0.45 399	0.48 477	0.56 460	0.51 453	0.30 389	0.39 314	0.40 437	0.13 416	0.16 492	0.13 420	0.12 418	0.13 400	0.12 388

AIO-Stereo-zeroshot1	0.25 335	0.14 283	0.95 507	0.21 189	0.27 501	0.20 141	0.19 235	0.48 360	0.25 161	0.26 198	0.55 453	0.34 327	0.18 219	0.25 185	0.17 195	0.07 67	0.06 146	0.08 154	0.12 418	0.12 385	0.12 388

test_sample7	0.25 335	0.15 316	0.35 190	0.20 145	0.14 280	0.28 302	0.21 313	0.51 395	0.38 323	0.37 387	0.34 271	0.37 352	0.30 389	0.39 314	0.23 322	0.14 442	0.09 382	0.13 420	0.12 418	0.13 400	0.12 388

MyStereo8	0.22 260	0.15 316	0.63 431	0.21 189	0.17 383	0.31 356	0.16 112	0.36 236	0.32 247	0.28 217	0.36 292	0.25 222	0.18 219	0.25 185	0.28 365	0.08 192	0.07 264	0.08 154	0.07 137	0.10 300	0.12 388

LoS_RVC	0.13 49	0.10 75	0.19 40	0.18 46	0.16 362	0.20 141	0.18 191	0.20 27	0.17 44	0.13 46	0.19 107	0.12 52	0.15 152	0.17 44	0.13 83	0.06 24	0.05 29	0.06 22	0.04 1	0.05 4	0.12 388

GASNet	0.36 441	0.46 519	0.88 496	0.34 498	0.23 479	0.35 404	0.22 339	0.60 487	0.53 463	0.40 427	0.37 301	0.45 421	0.30 389	0.79 487	0.35 413	0.15 455	0.10 407	0.14 446	0.14 458	0.22 496	0.12 388

PFNet+	0.20 210	0.10 75	0.37 222	0.21 189	0.12 164	0.17 64	0.19 235	0.29 132	0.34 269	0.33 327	0.32 241	0.24 214	0.16 168	0.32 277	0.17 195	0.10 320	0.07 264	0.11 361	0.10 340	0.08 169	0.12 388

PSM-softLoss	0.21 230	0.10 75	0.39 256	0.24 346	0.12 164	0.20 141	0.18 191	0.38 252	0.26 170	0.29 244	0.32 241	0.24 214	0.16 168	0.52 364	0.20 260	0.09 271	0.06 146	0.10 304	0.09 298	0.08 169	0.12 388

KMStereo	0.21 230	0.10 75	0.39 256	0.24 346	0.12 164	0.20 141	0.18 191	0.38 252	0.26 170	0.29 244	0.32 241	0.24 214	0.16 168	0.52 364	0.20 260	0.09 271	0.06 146	0.10 304	0.09 298	0.08 169	0.12 388

Anonymous3	0.23 277	0.18 374	0.63 431	0.27 445	0.18 404	0.41 439	0.23 364	0.43 313	0.35 285	0.23 164	0.27 187	0.20 159	0.18 219	0.27 220	0.18 216	0.12 397	0.11 431	0.10 304	0.10 340	0.11 348	0.12 388

ADLNet	0.28 379	0.15 316	0.42 297	0.23 295	0.19 425	0.34 389	0.23 364	0.53 423	0.43 373	0.42 446	0.41 346	0.44 417	0.27 345	0.55 379	0.35 413	0.11 359	0.08 348	0.11 361	0.11 379	0.11 348	0.12 388

Syn2CoEx	0.36 441	0.31 489	0.78 467	0.34 498	0.21 450	0.41 439	0.28 436	0.61 491	0.49 440	0.42 446	0.56 460	0.45 421	0.44 473	0.69 450	0.38 422	0.17 481	0.14 470	0.15 461	0.12 418	0.13 400	0.12 388

HGLStereo	0.27 359	0.14 283	0.46 336	0.24 346	0.21 450	0.33 376	0.23 364	0.50 378	0.42 366	0.35 364	0.48 421	0.41 393	0.33 415	0.45 335	0.33 404	0.11 359	0.10 407	0.09 231	0.09 298	0.10 300	0.12 388

UCFNet_RVC	0.24 307	0.16 341	0.34 180	0.18 46	0.15 330	0.33 376	0.16 112	0.46 340	0.35 285	0.29 244	0.35 282	0.39 372	0.25 317	0.34 290	0.22 303	0.13 416	0.08 348	0.13 420	0.14 458	0.13 400	0.12 388

MDST_ROB	0.48 494	0.14 283	0.95 507	0.30 478	0.21 450	1.33 554	0.32 464	0.77 532	0.56 476	1.06 542	0.71 499	0.49 442	0.35 428	1.26 543	0.38 422	0.13 416	0.11 431	0.16 472	0.13 445	0.12 385	0.12 388

z-mn7	0.44 485	0.40 511	1.09 522	0.25 383	0.18 404	0.61 508	0.34 476	0.56 455	0.93 538	0.43 452	0.96 525	0.53 464	0.39 451	0.94 517	0.59 487	0.10 320	0.09 382	0.10 304	0.10 340	0.14 418	0.13 404

w-ln-seven	0.42 474	0.30 482	1.18 529	0.26 417	0.22 466	0.58 501	0.31 458	0.62 499	0.81 522	0.58 504	0.61 479	0.53 464	0.36 432	0.57 394	0.65 500	0.11 359	0.10 407	0.13 420	0.12 418	0.15 432	0.13 404

FACV-RUCA	0.21 230	0.15 316	0.32 156	0.23 295	0.23 479	0.26 273	0.19 235	0.39 264	0.34 269	0.25 186	0.32 241	0.21 170	0.24 296	0.24 154	0.19 245	0.10 320	0.07 264	0.15 461	0.08 212	0.16 440	0.13 404

ITSA-stereo	0.25 335	0.15 316	0.33 171	0.23 295	0.11 108	0.27 283	0.18 191	0.56 455	0.59 482	0.31 292	0.32 241	0.33 320	0.28 361	0.49 349	0.30 385	0.11 359	0.08 348	0.11 361	0.10 340	0.11 348	0.13 404

rvit_stereo_0075_2	0.24 307	0.17 360	0.50 369	0.26 417	0.22 466	0.22 196	0.15 82	0.40 275	0.35 285	0.27 207	0.37 301	0.29 277	0.20 243	0.28 233	0.19 245	0.17 481	0.12 448	0.19 494	0.12 418	0.13 400	0.13 404

HBP-ISP	0.33 424	0.30 482	0.72 460	0.22 248	0.16 362	0.32 365	0.22 339	0.54 430	0.44 388	0.41 436	0.49 423	0.33 320	0.38 445	0.73 463	0.25 343	0.18 492	0.19 509	0.24 509	0.20 499	0.16 440	0.13 404

Wz-Net-LNSev	0.34 432	0.29 475	0.91 500	0.26 417	0.21 450	0.47 470	0.31 458	0.54 430	0.54 467	0.44 459	0.52 439	0.50 449	0.35 428	0.39 314	0.39 430	0.11 359	0.11 431	0.10 304	0.09 298	0.14 418	0.13 404

Wz-Net-MNSev	0.36 441	0.26 458	0.79 473	0.26 417	0.21 450	0.59 504	0.38 494	0.55 440	0.56 476	0.48 477	0.54 449	0.53 464	0.36 432	0.60 409	0.44 454	0.11 359	0.09 382	0.11 361	0.11 379	0.15 432	0.13 404

NF-Stereo	0.20 210	0.10 75	0.35 190	0.24 346	0.12 164	0.21 168	0.18 191	0.38 252	0.32 247	0.28 217	0.30 218	0.22 182	0.16 168	0.51 358	0.20 260	0.08 192	0.06 146	0.09 231	0.08 212	0.08 169	0.13 404

OCTAStereo	0.20 210	0.10 75	0.35 190	0.24 346	0.12 164	0.21 168	0.18 191	0.38 252	0.32 247	0.28 217	0.30 218	0.22 182	0.16 168	0.51 358	0.20 260	0.08 192	0.06 146	0.09 231	0.08 212	0.08 169	0.13 404

GrayStereo	0.25 335	0.09 38	0.32 156	0.26 417	0.13 238	0.23 217	0.47 520	0.34 194	0.30 226	0.39 417	0.47 415	0.30 293	0.79 530	0.29 249	0.16 165	0.07 67	0.06 146	0.08 154	0.09 298	0.07 107	0.13 404

RE-Stereo	0.20 210	0.10 75	0.35 190	0.24 346	0.12 164	0.21 168	0.18 191	0.38 252	0.32 247	0.28 217	0.30 218	0.22 182	0.16 168	0.51 358	0.20 260	0.08 192	0.06 146	0.09 231	0.08 212	0.08 169	0.13 404

TVStereo	0.20 210	0.10 75	0.35 190	0.24 346	0.12 164	0.21 168	0.18 191	0.38 252	0.32 247	0.28 217	0.30 218	0.22 182	0.16 168	0.51 358	0.20 260	0.08 192	0.06 146	0.09 231	0.08 212	0.08 169	0.13 404

hitnet-ft	0.29 390	0.17 360	0.40 264	0.19 85	0.14 280	0.39 430	0.23 364	0.44 319	0.41 359	0.36 380	0.46 408	0.53 464	0.34 424	0.76 477	0.32 397	0.14 442	0.10 407	0.13 420	0.10 340	0.15 432	0.13 404

AF-Net	0.37 451	0.26 458	0.56 401	0.32 490	0.23 479	0.41 439	0.29 442	0.61 491	0.64 496	0.42 446	0.68 494	0.65 504	0.49 492	0.57 394	0.44 454	0.15 455	0.11 431	0.19 494	0.14 458	0.15 432	0.13 404

Nwc_Net	0.37 451	0.25 447	0.68 449	0.31 484	0.24 487	0.44 456	0.30 453	0.65 508	0.50 448	0.37 387	0.69 498	0.58 482	0.45 476	0.60 409	0.40 437	0.15 455	0.12 448	0.19 494	0.21 502	0.14 418	0.13 404

ADCP+	0.45 487	0.24 442	1.15 528	0.25 383	0.22 466	0.56 497	0.39 499	0.54 430	0.51 452	0.44 459	0.51 431	0.46 429	0.52 499	0.56 390	1.89 559	0.10 320	0.08 348	0.11 361	0.10 340	0.14 418	0.13 404

DeepPruner_ROB	0.26 351	0.19 390	0.44 317	0.21 189	0.16 362	0.30 340	0.21 313	0.52 412	0.32 247	0.35 364	0.38 315	0.39 372	0.26 326	0.42 326	0.24 333	0.15 455	0.11 431	0.11 361	0.11 379	0.14 418	0.13 404

PS-NSSS	0.32 415	0.30 482	0.46 336	0.23 295	0.17 383	0.33 376	0.24 386	0.57 465	0.41 359	0.37 387	0.52 439	0.35 341	0.30 389	0.80 491	0.30 385	0.17 481	0.14 470	0.21 500	0.15 467	0.15 432	0.13 404

PWCDC_ROB	0.38 458	0.30 482	0.60 417	0.33 496	0.20 442	0.42 446	0.19 235	0.58 474	0.89 532	0.42 446	1.26 539	0.36 346	0.34 424	0.50 353	0.38 422	0.18 492	0.11 431	0.11 361	0.09 298	0.19 478	0.13 404

CBMV	0.33 424	0.21 416	0.54 391	0.23 295	0.13 238	0.42 446	0.33 474	0.53 423	0.48 431	0.52 491	0.49 423	0.50 449	0.41 459	0.56 390	0.31 392	0.15 455	0.16 492	0.18 486	0.16 479	0.13 400	0.13 404
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
zh-mn7	0.46 489	0.45 518	1.48 544	0.25 383	0.19 425	0.44 456	0.29 442	0.56 455	0.82 523	0.65 514	0.96 525	0.49 442	0.38 445	0.88 506	0.63 496	0.12 397	0.10 407	0.11 361	0.11 379	0.13 400	0.14 425

HUF	0.15 101	0.11 136	0.38 241	0.17 17	0.11 108	0.16 45	0.17 148	0.22 43	0.20 87	0.11 20	0.13 38	0.14 86	0.11 63	0.18 62	0.12 43	0.07 67	0.20 514	0.06 22	0.05 39	0.07 107	0.14 425

DDVS	0.25 335	0.15 316	0.39 256	0.24 346	0.17 383	0.34 389	0.21 313	0.41 287	0.30 226	0.33 327	0.41 346	0.48 437	0.21 250	0.52 364	0.27 361	0.11 359	0.09 382	0.11 361	0.09 298	0.13 400	0.14 425

CAS	0.15 101	0.07 2	0.21 56	0.41 522	0.16 362	0.20 141	0.18 191	0.22 43	0.19 67	0.15 81	0.19 107	0.11 45	0.09 16	0.14 9	0.13 83	0.29 526	0.04 2	0.06 22	0.04 1	0.06 40	0.14 425

Wz-Net-SNSev	0.43 479	0.41 515	1.27 536	0.30 478	0.21 450	0.44 456	0.41 505	0.61 491	0.65 497	0.46 467	0.65 488	0.62 493	0.39 451	0.74 471	0.59 487	0.12 397	0.11 431	0.12 399	0.13 445	0.16 440	0.14 425

GwcNet	0.35 437	0.23 438	0.88 496	0.25 383	0.24 487	0.48 476	0.27 421	0.55 440	0.57 479	0.38 402	0.52 439	0.51 453	0.32 412	0.60 409	0.41 445	0.13 416	0.11 431	0.12 399	0.11 379	0.13 400	0.14 425

SuperB	0.49 497	0.28 468	2.23 555	0.23 295	0.15 330	0.41 439	0.32 464	0.47 348	0.82 523	0.43 452	0.50 425	0.33 320	0.45 476	0.68 448	1.08 531	0.10 320	0.07 264	0.09 231	0.08 212	0.98 562	0.14 425

ADCL	0.47 491	0.22 429	1.00 513	0.27 445	0.19 425	0.74 521	0.64 538	0.54 430	0.69 506	0.56 501	0.71 499	0.55 470	0.60 511	0.60 409	1.43 548	0.11 359	0.09 382	0.13 420	0.13 445	0.14 418	0.14 425

NaN_ROB	0.41 471	0.28 468	0.62 428	0.30 478	0.19 425	0.51 485	0.47 520	0.58 474	0.59 482	0.56 501	0.47 415	0.49 442	0.41 459	1.21 540	0.64 498	0.12 397	0.18 505	0.12 399	0.13 445	0.11 348	0.14 425

XPNet_ROB	0.33 424	0.20 402	0.43 308	0.27 445	0.18 404	0.37 414	0.31 458	0.55 440	0.50 448	0.51 485	0.53 446	0.58 482	0.37 441	0.63 430	0.45 457	0.17 481	0.12 448	0.13 420	0.12 418	0.15 432	0.14 425

PWC_ROB	0.38 458	0.29 475	0.69 450	0.25 383	0.20 442	0.38 422	0.19 235	0.58 474	0.67 501	0.57 503	0.85 517	0.51 453	0.40 455	0.71 456	0.52 477	0.13 416	0.09 382	0.14 446	0.10 340	0.17 457	0.14 425

MeshStereo	0.58 515	0.27 465	0.67 444	0.22 248	0.17 383	0.66 514	0.37 488	0.78 533	0.61 489	1.47 563	1.30 540	1.65 549	0.79 530	1.12 534	0.59 487	0.17 481	0.17 499	0.17 478	0.14 458	0.17 457	0.14 425
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
TCMNet	0.33 424	0.23 438	0.72 460	0.29 469	0.30 514	0.40 435	0.28 436	0.50 378	0.47 421	0.37 387	0.45 398	0.40 386	0.29 376	0.60 409	0.39 430	0.14 442	0.13 460	0.15 461	0.14 458	0.17 457	0.15 437

DCVSM-stereo	0.24 307	0.13 240	0.52 384	0.20 145	0.14 280	0.26 273	0.13 38	0.34 194	0.34 269	0.41 436	0.33 262	0.47 431	0.29 376	0.30 264	0.22 303	0.10 320	0.10 407	0.11 361	0.10 340	0.12 385	0.15 437

pcwnet_v2	0.32 415	0.15 316	1.26 535	0.23 295	0.18 404	0.32 365	0.18 191	0.59 479	0.60 486	0.36 380	0.45 398	0.35 341	0.29 376	0.36 304	0.25 343	0.14 442	0.11 431	0.12 399	0.11 379	0.14 418	0.15 437

APVNet	0.36 441	0.20 402	0.70 456	0.26 417	0.22 466	0.52 494	0.35 480	0.61 491	0.44 388	0.38 402	0.52 439	0.48 437	0.38 445	0.84 499	0.46 463	0.13 416	0.14 470	0.15 461	0.16 479	0.16 440	0.15 437

aanetorigin	0.39 463	0.29 475	1.09 522	0.24 346	0.19 425	0.28 302	0.37 488	0.33 186	0.47 421	0.94 534	0.82 514	0.52 459	0.54 500	0.49 349	0.50 474	0.11 359	0.09 382	0.10 304	0.10 340	0.16 440	0.15 437

DANet	0.35 437	0.23 438	0.60 417	0.36 509	0.22 466	0.39 430	0.25 403	0.48 360	0.43 373	0.52 491	0.50 425	0.59 484	0.41 459	0.76 477	0.49 468	0.13 416	0.11 431	0.14 446	0.12 418	0.17 457	0.15 437
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
CBMV_ROB	0.33 424	0.18 374	0.53 388	0.21 189	0.14 280	0.33 376	0.20 282	0.51 395	0.45 399	0.51 485	0.55 453	0.45 421	0.42 468	0.71 456	0.32 397	0.18 492	0.19 509	0.23 507	0.21 502	0.14 418	0.15 437

LALA_ROB	0.36 441	0.25 447	0.46 336	0.30 478	0.21 450	0.47 470	0.39 499	0.61 491	0.51 452	0.52 491	0.51 431	0.69 515	0.36 432	0.50 353	0.43 449	0.17 481	0.11 431	0.16 472	0.14 458	0.17 457	0.15 437

SGM-Forest	0.36 441	0.17 360	0.47 344	0.23 295	0.16 362	0.45 462	0.41 505	0.55 440	0.48 431	0.52 491	0.60 472	0.52 459	0.41 459	0.85 500	0.50 474	0.17 481	0.17 499	0.17 478	0.15 467	0.15 432	0.15 437
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
zh-sn7	0.48 494	0.51 530	1.43 543	0.29 469	0.20 442	0.47 470	0.39 499	0.57 465	0.62 491	0.52 491	0.81 512	0.52 459	0.56 504	1.05 529	0.87 518	0.12 397	0.13 460	0.13 420	0.13 445	0.17 457	0.16 446

DualNet (step1)	0.28 379	0.19 390	0.50 369	0.18 46	0.16 362	0.34 389	0.20 282	0.51 395	0.38 323	0.37 387	0.34 271	0.37 352	0.30 389	0.39 314	0.23 322	0.23 506	0.09 382	0.28 518	0.24 514	0.18 471	0.16 446

test_sample9	0.42 474	0.19 390	0.50 369	0.18 46	0.16 362	0.34 389	0.20 282	0.51 395	0.38 323	0.37 387	0.34 271	0.37 352	0.30 389	0.66 443	0.91 521	0.23 506	1.82 571	0.28 518	0.24 514	0.18 471	0.16 446

test_sample8	0.49 497	0.19 390	0.50 369	0.18 46	0.16 362	0.34 389	0.20 282	0.55 440	0.34 269	0.62 508	0.38 315	1.15 538	0.67 522	0.66 443	0.91 521	0.23 506	1.82 571	0.28 518	0.24 514	0.18 471	0.16 446

FINET	0.34 432	0.27 465	0.80 476	0.24 346	0.24 487	0.36 409	0.34 476	0.54 430	0.72 511	0.39 417	0.47 415	0.32 313	0.30 389	0.51 358	0.32 397	0.19 498	0.17 499	0.13 420	0.12 418	0.18 471	0.16 446

FADNet-RVC-Resample	0.29 390	0.25 447	0.93 504	0.26 417	0.16 362	0.32 365	0.21 313	0.47 348	0.39 333	0.35 364	0.38 315	0.33 320	0.27 345	0.53 371	0.24 333	0.10 320	0.10 407	0.14 446	0.13 445	0.13 400	0.16 446

NCC-stereo	0.39 463	0.25 447	0.69 450	0.32 490	0.28 506	0.46 464	0.36 484	0.65 508	0.52 459	0.40 427	0.57 463	0.56 474	0.47 485	0.73 463	0.45 457	0.17 481	0.14 470	0.18 486	0.25 519	0.16 440	0.16 446

Abc-Net	0.39 463	0.25 447	0.69 450	0.32 490	0.28 506	0.46 464	0.36 484	0.65 508	0.52 459	0.40 427	0.57 463	0.56 474	0.47 485	0.73 463	0.45 457	0.17 481	0.14 470	0.18 486	0.25 519	0.16 440	0.16 446
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
NVstereo2D	0.31 406	0.16 341	0.54 391	0.24 346	0.22 466	0.42 446	0.28 436	0.58 474	0.56 476	0.28 217	0.38 315	0.40 386	0.30 389	0.71 456	0.28 365	0.13 416	0.08 348	0.13 420	0.10 340	0.19 478	0.16 446

NCCL2	0.35 437	0.26 458	0.49 358	0.36 509	0.22 466	0.41 439	0.41 505	0.53 423	0.42 366	0.47 474	0.46 408	0.61 491	0.39 451	0.55 379	0.37 420	0.16 470	0.13 460	0.21 500	0.21 502	0.16 440	0.16 446

SANet	0.53 509	0.28 468	0.96 509	0.26 417	0.15 330	0.69 516	0.44 513	0.67 519	1.34 552	0.67 516	0.98 528	0.94 529	0.71 526	0.89 508	0.76 506	0.14 442	0.12 448	0.12 399	0.11 379	0.17 457	0.16 446

ETE_ROB	0.34 432	0.26 458	0.45 328	0.29 469	0.18 404	0.40 435	0.37 488	0.57 465	0.47 421	0.50 480	0.50 425	0.62 493	0.36 432	0.55 379	0.38 422	0.13 416	0.10 407	0.14 446	0.12 418	0.16 440	0.16 446

IGEV-RUCA	0.21 230	0.08 8	0.23 71	0.19 85	0.19 425	0.28 302	0.24 386	0.23 61	0.21 102	0.20 141	0.23 149	0.28 267	0.49 492	0.26 201	0.18 216	0.09 271	0.08 348	0.18 486	0.13 445	0.17 457	0.17 458

SACVNet	0.30 399	0.20 402	0.41 287	0.25 383	0.18 404	0.34 389	0.25 403	0.52 412	0.40 349	0.41 436	0.44 386	0.46 429	0.32 412	0.71 456	0.25 343	0.13 416	0.10 407	0.12 399	0.12 418	0.16 440	0.17 458

sAnonymous2	0.20 210	0.21 416	0.58 409	0.24 346	0.17 383	0.22 196	0.19 235	0.34 194	0.28 195	0.17 115	0.19 107	0.17 126	0.16 168	0.17 44	0.14 117	0.10 320	0.07 264	0.09 231	0.08 212	0.23 499	0.17 458

CroCo_RVC	0.20 210	0.21 416	0.58 409	0.24 346	0.17 383	0.22 196	0.19 235	0.34 194	0.28 195	0.17 115	0.19 107	0.17 126	0.16 168	0.17 44	0.14 117	0.10 320	0.07 264	0.09 231	0.08 212	0.23 499	0.17 458

EDNetEfficient	0.63 521	0.37 506	2.40 559	0.26 417	0.25 494	0.38 422	0.49 526	0.41 287	1.06 545	1.38 552	0.87 521	0.62 493	0.95 541	0.65 438	1.65 552	0.11 359	0.09 382	0.10 304	0.11 379	0.19 478	0.17 458

RP	0.35 437	0.22 429	0.51 380	0.31 484	0.24 487	0.37 414	0.28 436	0.50 378	0.58 481	0.40 427	0.63 485	0.61 491	0.47 485	0.61 416	0.39 430	0.16 470	0.15 485	0.17 478	0.15 467	0.17 457	0.17 458

stereogan	0.37 451	0.17 360	0.65 439	0.27 445	0.22 466	0.62 510	0.26 415	0.59 479	0.63 495	0.43 452	0.60 472	0.67 509	0.42 468	0.68 448	0.35 413	0.13 416	0.14 470	0.14 446	0.12 418	0.19 478	0.17 458

edge stereo	0.39 463	0.22 429	0.81 478	0.27 445	0.22 466	0.37 414	0.24 386	0.56 455	0.54 467	0.53 497	0.60 472	0.71 518	0.50 494	0.78 485	0.40 437	0.16 470	0.14 470	0.19 494	0.14 458	0.16 440	0.17 458

RTSC	0.39 463	0.28 468	0.78 467	0.27 445	0.18 404	0.49 481	0.22 339	0.59 479	0.84 530	0.55 500	0.53 446	0.49 442	0.36 432	0.67 447	0.82 513	0.13 416	0.10 407	0.11 361	0.12 418	0.17 457	0.17 458

ADCMid	0.49 497	0.34 496	1.13 527	0.26 417	0.21 450	0.51 485	0.37 488	0.57 465	0.54 467	0.75 525	0.66 490	0.62 493	0.64 521	0.64 432	1.68 553	0.13 416	0.12 448	0.17 478	0.17 488	0.20 487	0.17 458

DeepPrunerF	0.44 485	0.29 475	1.29 538	0.33 496	0.30 514	0.35 404	0.36 484	0.62 499	1.15 550	0.40 427	0.44 386	0.39 372	0.41 459	0.80 491	0.52 477	0.18 492	0.14 470	0.23 507	0.21 502	0.17 457	0.17 458

NOSS_ROB	0.31 406	0.20 402	0.35 190	0.24 346	0.16 362	0.32 365	0.19 235	0.52 412	0.48 431	0.33 327	0.36 292	0.42 402	0.28 361	0.93 515	0.24 333	0.19 498	0.20 514	0.24 509	0.22 510	0.17 457	0.17 458

SGM_RVC	0.50 500	0.19 390	0.50 369	0.25 383	0.15 330	0.69 516	0.39 499	0.68 522	0.82 523	0.95 536	0.84 516	1.13 535	0.76 528	1.16 536	0.60 490	0.16 470	0.16 492	0.16 472	0.16 479	0.16 440	0.17 458
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
test_for_model	0.29 390	0.89 551	0.34 180	0.69 544	0.49 535	0.20 141	0.16 112	0.30 151	0.23 133	0.28 217	0.15 68	0.13 63	0.11 63	0.17 44	0.13 83	0.29 526	0.10 407	0.06 22	0.04 1	0.86 555	0.18 471

CES	0.14 73	0.08 8	0.19 40	0.17 17	0.22 466	0.18 84	0.16 112	0.23 61	0.19 67	0.14 69	0.17 89	0.14 86	0.10 39	0.18 62	0.12 43	0.07 67	0.05 29	0.06 22	0.04 1	0.08 169	0.18 471

FAT-Stereo	0.36 441	0.18 374	0.73 464	0.26 417	0.18 404	0.33 376	0.29 442	0.60 487	0.59 482	0.46 467	0.60 472	0.60 487	0.50 494	0.61 416	0.34 409	0.13 416	0.14 470	0.13 420	0.12 418	0.14 418	0.18 471

RYNet	0.37 451	0.18 374	0.59 415	0.25 383	0.28 506	0.61 508	0.32 464	0.59 479	0.59 482	0.41 436	0.38 315	0.57 479	0.39 451	0.87 503	0.53 479	0.11 359	0.08 348	0.12 399	0.11 379	0.18 471	0.18 471

PA-Net	0.37 451	0.28 468	0.83 484	0.31 484	0.28 506	0.39 430	0.42 508	0.51 395	0.55 473	0.34 347	0.42 362	0.41 393	0.36 432	0.79 487	0.49 468	0.12 397	0.23 524	0.16 472	0.23 512	0.12 385	0.18 471
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
SGM-ForestM	1.36 553	0.28 468	0.79 473	0.26 417	0.16 362	2.26 565	1.00 560	1.42 556	1.46 556	2.38 568	2.05 561	5.95 576	2.66 569	2.95 566	2.46 566	0.17 481	0.18 505	0.18 486	0.18 494	0.15 432	0.18 471

FBW_ROB	0.43 479	0.26 458	0.54 391	0.31 484	0.20 442	0.51 485	0.32 464	0.70 525	0.60 486	0.59 505	0.55 453	0.65 504	0.41 459	1.40 548	0.51 476	0.13 416	0.17 499	0.21 500	0.16 479	0.17 457	0.18 471

CSAN	0.50 500	0.35 498	0.78 467	0.36 509	0.23 479	0.56 497	0.59 535	0.61 491	0.70 508	0.64 512	0.78 509	0.65 504	0.60 511	1.38 547	0.62 493	0.21 503	0.17 499	0.20 498	0.20 499	0.18 471	0.18 471

FTStereo	0.28 379	0.10 75	0.43 308	0.23 295	0.13 238	0.21 168	0.53 530	0.34 194	0.26 170	0.38 402	0.95 524	0.30 293	0.56 504	0.32 277	0.18 216	0.08 192	0.06 146	0.09 231	0.08 212	0.07 107	0.19 479

GMM-Stereo	0.21 230	0.10 75	0.43 308	0.23 295	0.13 238	0.24 239	0.25 403	0.37 246	0.27 180	0.30 275	0.45 398	0.27 252	0.21 250	0.31 271	0.17 195	0.07 67	0.05 29	0.10 304	0.09 298	0.08 169	0.19 479

FADNet-RVC	0.31 406	0.35 498	0.78 467	0.25 383	0.20 442	0.33 376	0.20 282	0.49 368	0.40 349	0.34 347	0.39 328	0.41 393	0.29 376	0.63 430	0.31 392	0.13 416	0.14 470	0.14 446	0.15 467	0.19 478	0.19 479

FADNet	0.32 415	0.36 501	0.74 465	0.23 295	0.22 466	0.37 414	0.19 235	0.53 423	0.48 431	0.32 315	0.36 292	0.43 406	0.32 412	0.64 432	0.25 343	0.16 470	0.16 492	0.14 446	0.16 479	0.24 502	0.19 479

RGC	0.39 463	0.32 494	0.64 438	0.34 498	0.27 501	0.40 435	0.29 442	0.57 465	0.53 463	0.45 463	0.64 487	0.62 493	0.45 476	0.72 461	0.39 430	0.15 455	0.15 485	0.21 500	0.20 499	0.18 471	0.19 479

G-Net	0.46 489	0.25 447	0.86 493	0.34 498	0.28 506	0.90 536	0.35 480	0.47 348	0.45 399	0.68 517	1.22 537	0.64 503	0.60 511	0.61 416	0.57 481	0.16 470	0.14 470	0.17 478	0.13 445	0.22 496	0.19 479

RTS	0.78 537	0.48 523	4.68 567	0.34 498	0.28 506	1.12 544	0.46 516	0.62 499	1.03 542	0.73 521	0.89 522	0.60 487	0.59 509	1.61 551	1.16 539	0.14 442	0.11 431	0.15 461	0.15 467	0.21 490	0.19 479

RTSA	0.78 537	0.48 523	4.68 567	0.34 498	0.28 506	1.12 544	0.46 516	0.62 499	1.03 542	0.73 521	0.89 522	0.60 487	0.59 509	1.61 551	1.16 539	0.14 442	0.11 431	0.15 461	0.15 467	0.21 490	0.19 479

ADCPNet	0.48 494	0.29 475	1.60 548	0.27 445	0.23 479	0.70 519	0.38 494	0.53 423	0.51 452	0.51 485	0.59 467	0.67 509	0.56 504	0.60 409	1.14 536	0.15 455	0.18 505	0.14 446	0.23 512	0.19 478	0.19 479

WCMA_ROB	0.51 504	0.21 416	0.65 439	0.25 383	0.21 450	0.58 501	0.32 464	0.54 430	0.55 473	0.95 536	1.40 543	1.28 542	0.81 533	0.73 463	0.62 493	0.18 492	0.15 485	0.15 461	0.15 467	0.19 478	0.19 479

ISRNet	0.27 359	0.13 240	0.45 328	0.26 417	0.19 425	0.24 239	0.14 58	0.45 329	0.43 373	0.39 417	0.48 421	0.42 402	0.27 345	0.32 277	0.29 377	0.20 501	0.12 448	0.17 478	0.16 479	0.16 440	0.20 489

SDNR	0.42 474	0.21 416	0.82 482	0.21 189	0.18 404	1.27 551	0.17 148	0.50 378	0.49 440	0.42 446	0.81 512	0.38 360	0.27 345	1.19 537	0.38 422	0.23 506	0.24 526	0.17 478	0.13 445	0.17 457	0.20 489

Wz-Net-TNSev	0.51 504	0.58 534	1.61 550	0.25 383	0.21 450	0.65 512	0.45 514	0.63 506	0.69 506	0.51 485	0.54 449	0.71 518	0.60 511	1.00 525	0.77 509	0.15 455	0.15 485	0.13 420	0.15 467	0.21 490	0.20 489

WZ-Net	0.52 508	0.38 509	1.90 552	0.30 478	0.24 487	0.57 500	0.48 524	0.62 499	0.78 519	0.50 480	0.71 499	0.68 513	0.54 500	0.98 524	0.84 514	0.13 416	0.10 407	0.11 361	0.12 418	0.19 478	0.20 489

Prome-Stereo	0.21 230	0.10 75	0.30 136	0.24 346	0.12 164	0.23 217	0.23 364	0.36 236	0.25 161	0.33 327	0.59 467	0.24 214	0.28 361	0.29 249	0.16 165	0.07 67	0.05 29	0.08 154	0.07 137	0.08 169	0.20 489

AnyNet_C32	0.51 504	0.40 511	1.10 526	0.29 469	0.28 506	0.59 504	0.58 533	0.54 430	0.60 486	0.62 508	0.66 490	0.54 468	0.54 500	0.78 485	1.74 556	0.15 455	0.14 470	0.15 461	0.17 488	0.20 487	0.20 489

CC-Net-ROB	0.43 479	0.47 521	0.65 439	0.37 515	0.23 479	0.51 485	0.29 442	0.66 514	0.49 440	0.46 467	0.51 431	0.48 437	0.38 445	0.96 521	0.35 413	0.34 532	0.23 524	0.55 541	0.25 519	0.31 523	0.20 489

PDISCO_ROB	0.43 479	0.30 482	0.67 444	0.43 524	0.36 523	0.67 515	0.32 464	0.72 528	0.76 516	0.43 452	0.53 446	0.63 501	0.40 455	0.66 443	0.47 465	0.21 503	0.12 448	0.21 500	0.19 498	0.25 504	0.20 489

Anonymous_2	0.37 451	0.21 416	0.47 344	0.20 145	0.21 450	0.42 446	0.26 415	0.38 252	0.29 214	0.33 327	0.30 218	0.44 417	0.38 445	0.36 304	0.29 377	0.26 516	0.29 534	0.44 535	1.41 570	0.34 527	0.21 497

PSM-AAD	0.25 335	0.10 75	0.30 136	0.24 346	0.12 164	0.26 273	0.38 494	0.34 194	0.28 195	0.35 364	0.39 328	0.28 267	0.79 530	0.30 264	0.16 165	0.07 67	0.06 146	0.12 399	0.11 379	0.08 169	0.21 497

psmorigin	0.50 500	0.25 447	3.03 564	0.24 346	0.19 425	0.38 422	0.22 339	0.50 378	0.44 388	0.64 512	0.68 494	0.71 518	0.51 497	0.85 500	0.45 457	0.14 442	0.17 499	0.13 420	0.14 458	0.16 440	0.21 497

S-Stereo	0.38 458	0.20 402	1.05 519	0.27 445	0.22 466	0.38 422	0.32 464	0.55 440	0.66 498	0.39 417	0.59 467	0.49 442	0.41 459	0.75 472	0.40 437	0.12 397	0.15 485	0.13 420	0.13 445	0.16 440	0.21 497

DPSNet	0.47 491	0.24 442	0.93 504	0.27 445	0.20 442	0.75 523	0.57 532	0.84 542	0.79 520	0.47 474	0.51 431	0.60 487	0.69 524	0.87 503	0.71 504	0.16 470	0.13 460	0.12 399	0.10 340	0.25 504	0.21 497

PSMNet-RUCA	0.37 451	0.41 515	0.66 443	0.46 529	0.41 527	0.34 389	0.25 403	0.57 465	0.45 399	0.39 417	0.52 439	0.43 406	0.33 415	0.41 323	0.29 377	0.25 515	0.14 470	0.33 528	0.21 502	0.31 523	0.22 502

LCNet	0.21 230	0.11 136	0.29 129	0.25 383	0.12 164	0.23 217	0.19 235	0.34 194	0.26 170	0.28 217	0.35 282	0.26 243	0.30 389	0.35 299	0.17 195	0.07 67	0.05 29	0.09 231	0.10 340	0.13 400	0.22 502

ccnet	0.42 474	0.31 489	0.48 353	0.27 445	0.32 518	0.60 507	0.32 464	0.65 508	0.46 416	0.53 497	0.66 490	0.56 474	0.45 476	0.72 461	0.61 491	0.26 516	0.19 509	0.24 509	0.21 502	0.26 510	0.22 502

EDNetEfficientorigin	7.51 576	0.52 532	140.47 595	0.25 383	0.17 383	0.42 446	0.29 442	0.47 348	1.03 542	1.28 549	1.02 529	0.83 524	0.84 536	0.75 472	0.99 526	0.10 320	0.09 382	0.12 399	0.10 340	0.21 490	0.22 502

SHD	0.42 474	0.27 465	0.81 478	0.31 484	0.25 494	0.42 446	0.22 339	0.66 514	0.94 540	0.63 510	0.60 472	0.59 484	0.47 485	0.59 407	0.58 486	0.15 455	0.13 460	0.16 472	0.16 479	0.20 487	0.22 502

ADCS	0.58 515	0.40 511	1.35 541	0.29 469	0.24 487	0.55 496	0.45 514	0.67 519	0.83 527	0.76 526	0.71 499	0.68 513	0.60 511	0.76 477	2.23 564	0.16 470	0.16 492	0.16 472	0.17 488	0.22 496	0.22 502

GANetREF_RVC	0.43 479	0.47 521	0.69 450	0.38 517	0.20 442	0.51 485	0.48 524	0.66 514	0.66 498	0.46 467	0.46 408	0.50 449	0.44 473	0.90 511	0.39 430	0.27 521	0.21 516	0.32 526	0.18 494	0.27 515	0.22 502
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
IGEV-BASED-STEREO-	0.20 210	0.72 542	0.70 456	0.17 17	0.08 9	0.15 22	0.15 82	0.18 14	0.16 27	0.13 46	0.12 26	0.09 16	0.08 6	0.16 31	0.13 83	0.35 533	0.04 2	0.08 154	0.07 137	0.11 348	0.23 509

FADNet_RVC	0.30 399	0.28 468	0.83 484	0.23 295	0.15 330	0.30 340	0.17 148	0.49 368	0.37 309	0.30 275	0.38 315	0.30 293	0.27 345	0.52 364	0.31 392	0.14 442	0.14 470	0.14 446	0.16 479	0.21 490	0.23 509

MaskLacGwcNet_RVC	0.36 441	0.36 501	0.53 388	0.34 498	0.19 425	0.51 485	0.24 386	0.55 440	0.38 323	0.41 436	0.47 415	0.47 431	0.27 345	0.73 463	0.30 385	0.36 534	0.19 509	0.27 512	0.17 488	0.26 510	0.23 509

XQC	0.43 479	0.37 506	0.96 509	0.34 498	0.25 494	0.53 495	0.34 476	0.60 487	0.73 514	0.51 485	0.46 408	0.57 479	0.47 485	0.70 453	0.72 505	0.17 481	0.12 448	0.18 486	0.15 467	0.25 504	0.23 509

AnyNet_C01	0.65 523	0.58 534	2.60 562	0.32 490	0.26 499	0.88 534	0.61 536	0.63 506	0.62 491	0.68 517	0.96 525	0.76 521	0.60 511	0.96 521	1.43 548	0.16 470	0.16 492	0.17 478	0.17 488	0.23 499	0.23 509

IGEV-Stereo+	0.12 39	0.08 8	0.17 29	0.18 46	0.13 238	0.09 1	0.11 14	0.16 4	0.15 22	0.10 10	0.08 10	0.10 32	0.10 39	0.21 119	0.11 11	0.07 67	0.05 29	0.06 22	0.05 39	0.16 440	0.24 514

MSMD_ROB	0.60 519	0.33 495	0.61 420	0.30 478	0.25 494	0.86 533	0.35 480	0.55 440	0.67 501	1.10 544	1.49 548	1.76 552	0.97 544	0.88 506	0.49 468	0.23 506	0.21 516	0.27 512	0.27 526	0.25 504	0.24 514

FC-DCNN v2	0.71 529	0.30 482	0.67 444	0.32 490	0.27 501	0.84 531	0.39 499	0.84 542	0.85 531	1.44 559	1.64 554	2.09 556	1.28 555	1.06 530	0.80 512	0.24 512	0.22 520	0.27 512	0.26 523	0.26 510	0.25 516

SAMSARA	0.56 511	0.39 510	0.80 476	0.60 540	0.46 532	1.00 540	1.23 568	0.67 519	0.68 504	0.71 520	0.54 449	0.89 528	0.57 507	0.81 494	0.62 493	0.19 498	0.22 520	0.18 486	0.18 494	0.27 515	0.25 516

MSAF-DinoV2	0.76 536	0.44 517	1.98 553	0.49 534	0.16 362	0.58 501	0.31 458	0.81 539	0.83 527	0.41 436	0.52 439	0.98 533	0.58 508	4.97 574	1.03 528	0.11 359	0.07 264	0.10 304	0.24 514	0.27 515	0.26 518

UDG	0.40 469	0.46 519	0.49 358	0.40 521	0.35 522	0.47 470	0.27 421	0.54 430	0.47 421	0.39 417	0.45 398	0.59 484	0.44 473	0.46 338	0.39 430	0.26 516	0.19 509	0.48 537	0.22 510	0.34 527	0.26 518

FC-DCNN	0.70 528	0.30 482	0.69 450	0.32 490	0.27 501	0.81 530	0.39 499	0.79 536	0.82 523	1.41 555	1.58 553	1.98 554	1.26 553	1.02 527	0.77 509	0.24 512	0.22 520	0.27 512	0.26 523	0.26 510	0.26 518

PASM	0.45 487	0.35 498	0.90 499	0.35 507	0.33 519	0.39 430	0.38 494	0.50 378	0.61 489	0.52 491	0.51 431	0.62 493	0.45 476	0.93 515	0.48 466	0.26 516	0.29 534	0.29 522	0.33 531	0.29 521	0.26 518

FCDSN-DC	0.63 521	0.31 489	0.61 420	0.36 509	0.30 514	0.65 512	0.37 488	0.66 514	0.68 504	1.14 546	1.54 551	1.71 551	1.26 553	0.92 513	0.64 498	0.24 512	0.22 520	0.27 512	0.26 523	0.27 515	0.27 522
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
MFN_U_SF_DS_RVC	0.51 504	0.50 528	0.86 493	0.39 519	0.24 487	0.84 531	0.55 531	0.56 455	0.62 491	0.60 506	0.68 494	0.62 493	0.42 468	1.13 535	0.43 449	0.23 506	0.27 530	0.27 512	0.35 533	0.25 504	0.29 523

MultiAttention	1.02 547	0.13 240	0.43 308	0.35 507	0.43 530	5.36 571	1.71 570	0.69 523	0.53 463	0.36 380	0.63 485	0.55 470	0.22 263	7.60 578	0.43 449	0.09 271	0.06 146	0.14 446	0.24 514	0.26 510	0.30 524

ELAS_RVC	0.74 534	0.36 501	1.00 513	0.37 515	0.33 519	0.88 534	0.93 557	0.83 541	1.08 546	1.35 551	1.33 542	1.24 540	1.33 557	1.06 530	0.95 524	0.27 521	0.25 528	0.29 522	0.27 526	0.30 522	0.30 524
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	0.74 534	0.36 501	0.85 492	0.36 509	0.33 519	1.36 555	0.77 548	0.93 546	0.92 536	1.41 555	1.53 550	1.16 539	1.17 549	0.95 520	1.03 528	0.26 516	0.25 528	0.28 518	0.28 529	0.31 523	0.30 524
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
SQANet	0.40 469	0.48 523	0.67 444	0.48 531	0.39 524	0.48 476	0.22 339	0.51 395	0.43 373	0.40 427	0.47 415	0.47 431	0.33 415	0.54 377	0.32 397	0.36 534	0.15 485	0.40 533	0.21 502	0.45 533	0.31 527

KYRaft	0.22 260	0.10 75	0.30 136	0.23 295	0.12 164	0.23 217	0.23 364	0.35 218	0.24 148	0.35 364	0.54 449	0.34 327	0.26 326	0.29 249	0.15 141	0.07 67	0.05 29	0.09 231	0.10 340	0.08 169	0.31 527

MFN_U_SF_RVC	0.56 511	0.51 530	1.19 530	0.38 517	0.22 466	0.69 516	0.27 421	0.80 537	0.67 501	0.73 521	0.74 504	0.87 525	0.61 520	0.81 494	0.76 506	0.29 526	0.27 530	0.32 526	0.37 537	0.32 526	0.31 527

DDUNet	0.41 471	0.50 528	0.48 353	0.44 526	0.39 524	0.46 464	0.32 464	0.50 378	0.43 373	0.45 463	0.52 439	0.57 479	0.36 432	0.48 344	0.33 404	0.33 531	0.21 516	0.55 541	0.25 519	0.37 530	0.32 530

MANE	1.41 555	0.36 501	0.74 465	0.43 524	0.41 527	2.16 564	0.80 550	2.39 571	3.38 566	2.22 567	3.06 569	3.54 569	2.73 570	2.15 563	1.94 561	0.28 524	0.27 530	0.30 524	0.46 541	0.28 520	0.34 531

PVD	0.58 515	0.34 496	0.84 489	0.39 519	0.31 517	0.59 504	0.47 520	0.80 537	1.25 551	0.92 533	1.09 531	0.79 522	0.82 534	0.85 500	0.76 506	0.21 503	0.18 505	0.22 506	0.18 494	0.27 515	0.35 532

Consistency-Raft	0.55 510	0.48 523	1.02 516	0.45 527	0.49 535	0.49 481	0.47 520	0.72 528	0.72 511	0.45 463	0.82 514	0.47 431	0.60 511	0.50 353	0.63 496	0.39 538	0.39 542	0.44 535	0.51 546	0.52 536	0.37 533

MSC_U_SF_DS_RVC	0.68 526	0.64 539	1.06 520	0.45 527	0.27 501	1.40 557	0.58 533	0.78 533	0.92 536	0.84 529	0.86 518	0.88 527	0.68 523	1.33 546	0.68 503	0.37 536	0.29 534	0.34 529	0.36 536	0.43 531	0.37 533

MADNet+	1.01 545	1.16 563	4.72 569	0.70 545	0.47 533	1.24 550	0.96 558	0.97 547	0.89 532	0.65 514	0.77 508	0.87 525	0.85 538	2.09 561	1.68 553	0.38 537	0.39 542	0.31 525	0.27 526	0.43 531	0.39 535

DispFullNet	0.66 524	0.89 551	1.59 547	0.77 548	1.21 565	0.51 485	0.23 364	0.59 479	0.72 511	0.69 519	0.61 479	0.69 515	0.91 540	0.79 487	0.48 466	0.27 521	0.12 448	0.73 549	0.30 530	0.65 546	0.40 536

NVStereoNet_ROB	0.67 525	0.49 527	0.83 484	0.48 531	0.40 526	0.51 485	0.46 516	0.70 525	0.77 518	0.84 529	1.72 555	1.02 534	0.83 535	1.23 541	0.79 511	0.32 530	0.38 541	0.40 533	0.46 541	0.36 529	0.41 537
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
coex-ft	3.44 570	0.73 543	48.55 593	0.24 346	0.19 425	0.50 484	0.43 510	0.47 348	2.40 563	7.03 577	1.20 536	0.97 532	2.23 566	0.73 463	1.92 560	0.12 397	0.15 485	0.14 446	0.12 418	0.21 490	0.43 538

otaku	0.57 514	0.62 538	0.87 495	0.63 542	0.44 531	0.73 520	0.37 488	0.65 508	0.66 498	0.51 485	0.75 505	0.66 508	0.45 476	0.69 450	0.46 463	0.53 541	0.34 539	0.55 541	0.35 533	0.60 541	0.45 539

ACVNet_1	0.72 530	0.81 546	1.37 542	0.72 546	0.53 540	0.77 524	0.42 508	0.85 545	0.90 534	0.74 524	0.75 505	1.32 544	0.72 527	1.02 527	0.55 480	0.54 543	0.31 537	0.71 548	0.35 533	0.64 545	0.45 539

BEATNet-Init1	4.73 574	2.61 572	13.29 583	0.58 538	0.53 540	10.12 579	3.33 574	4.83 575	5.01 574	8.75 579	8.51 577	14.08 586	7.60 578	7.70 579	5.34 575	0.28 524	0.28 533	0.34 529	0.37 537	0.57 539	0.45 539

GCST	0.47 491	0.60 536	0.57 404	1.04 559	0.48 534	0.38 422	0.11 14	0.40 275	0.32 247	0.41 436	0.34 271	0.29 277	0.17 194	0.46 338	0.19 245	0.69 551	0.42 544	0.79 553	0.62 555	0.62 542	0.46 542

Ntro	0.58 515	0.64 539	0.92 502	0.66 543	0.50 537	0.77 524	0.36 484	0.66 514	0.70 508	0.50 480	0.59 467	0.65 504	0.51 497	0.75 472	0.45 457	0.56 545	0.32 538	0.56 544	0.34 532	0.63 543	0.46 542

ACVNet-4b	0.72 530	0.81 546	1.33 540	0.72 546	0.50 537	0.80 529	0.31 458	0.71 527	0.80 521	0.50 480	0.72 503	0.95 531	0.43 472	0.96 521	1.20 543	1.13 568	0.21 516	0.76 550	0.45 540	0.65 546	0.46 542

ACVNet_2	0.89 540	0.87 550	1.25 534	0.82 549	0.62 545	0.97 539	0.62 537	1.14 550	1.42 554	1.00 539	1.40 543	1.47 547	0.84 536	1.11 532	0.66 501	0.61 548	0.43 545	0.78 551	0.49 543	0.75 550	0.52 545

PWCK	1.00 543	1.17 564	1.70 551	0.91 552	0.41 527	1.19 548	0.92 556	1.10 548	1.14 549	1.16 547	1.14 534	1.25 541	0.88 539	1.75 557	1.04 530	0.87 559	0.50 547	0.87 554	0.53 548	0.96 561	0.52 545

JetBlue	1.14 551	0.76 544	2.36 557	0.59 539	0.75 550	3.04 568	1.78 571	1.11 549	0.90 534	0.94 534	1.10 532	1.66 550	1.28 555	2.09 561	1.72 555	0.43 540	0.36 540	0.38 531	0.38 539	0.58 540	0.56 547

anonymity	0.56 511	0.54 533	0.70 456	0.47 530	0.61 544	0.56 497	0.43 510	0.69 523	0.49 440	0.63 510	0.55 453	0.54 468	0.60 511	0.61 416	0.57 481	0.55 544	0.53 552	0.50 538	0.54 549	0.51 535	0.56 547

RainbowNet	0.72 530	0.89 551	1.02 516	0.82 549	0.63 546	0.78 527	0.52 528	0.81 539	0.93 538	0.60 506	0.79 510	0.80 523	0.60 511	0.80 491	0.57 481	0.78 555	0.55 555	0.78 551	0.49 543	0.76 551	0.58 549

SPS-STEREO	0.69 527	0.61 537	0.98 511	0.52 537	0.57 542	0.74 521	0.50 527	0.78 533	0.62 491	0.95 536	0.86 518	0.94 529	0.70 525	1.01 526	0.87 518	0.58 547	0.51 549	0.50 538	0.50 545	0.55 538	0.58 549
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
WAO-7	1.01 545	0.89 551	0.93 504	0.83 551	0.66 547	1.18 546	0.81 552	1.40 555	1.57 557	1.11 545	1.76 557	1.45 546	1.19 550	1.50 550	1.14 536	0.61 548	0.62 562	0.70 547	0.68 557	0.66 548	0.60 551

IMH-64-1	0.91 541	0.86 548	0.84 489	0.97 554	0.75 550	0.92 537	0.71 541	1.27 551	1.10 547	0.89 531	1.45 545	1.14 536	0.96 542	1.19 537	0.84 514	0.74 552	0.51 549	0.97 556	0.55 550	0.84 553	0.60 551

IMH-64	0.91 541	0.86 548	0.84 489	0.97 554	0.75 550	0.92 537	0.71 541	1.27 551	1.10 547	0.89 531	1.45 545	1.14 536	0.96 542	1.19 537	0.84 514	0.74 552	0.51 549	0.97 556	0.55 550	0.84 553	0.60 551

DGSMNet	0.61 520	0.29 475	0.91 500	0.51 535	0.70 548	0.62 510	1.38 569	0.59 479	0.55 473	0.37 387	0.61 479	0.52 459	0.33 415	0.65 438	0.43 449	0.53 541	0.60 559	0.67 546	0.61 554	0.63 543	0.61 554

SGM+DAISY	0.87 539	0.66 541	1.30 539	0.51 535	0.60 543	1.03 541	0.84 554	0.76 531	0.73 514	1.39 553	1.51 549	1.31 543	1.22 551	1.11 532	1.08 531	0.57 546	0.53 552	0.51 540	0.51 546	0.54 537	0.61 554

IMH	1.05 548	0.95 556	1.00 513	1.01 556	0.78 553	1.11 543	0.68 540	1.38 554	1.43 555	1.00 539	1.72 555	1.43 545	1.14 546	1.73 556	0.89 520	1.09 565	0.55 555	0.99 558	0.57 552	0.87 556	0.62 556

WAO-6	1.07 549	0.93 555	0.92 502	0.96 553	0.78 553	1.28 552	0.75 545	1.34 553	2.00 561	1.02 541	1.54 551	1.59 548	1.22 551	1.31 545	1.14 536	0.78 555	0.55 555	1.02 560	0.75 561	0.83 552	0.69 557

WAO-8	1.46 558	1.10 561	1.09 522	1.10 560	0.84 557	2.06 561	0.75 545	1.84 564	3.83 569	1.44 559	2.21 563	2.15 557	1.43 559	3.17 567	1.19 541	0.91 560	0.65 564	1.09 561	0.79 562	0.90 558	0.71 558

Venus	1.46 558	1.10 561	1.09 522	1.10 560	0.84 557	2.06 561	0.75 545	1.84 564	3.83 569	1.44 559	2.21 563	2.15 557	1.43 559	3.17 567	1.19 541	0.91 560	0.65 564	1.09 561	0.79 562	0.90 558	0.71 558

MFMNet_re	0.72 530	0.76 544	0.99 512	0.62 541	0.70 548	0.77 524	0.67 539	0.75 530	0.83 527	0.78 527	0.86 518	0.69 515	0.78 529	0.71 456	0.61 491	0.66 550	0.59 558	0.61 545	0.58 553	0.68 549	0.71 558

Dean	1.17 552	1.04 559	1.49 546	1.03 558	0.78 553	1.20 549	0.77 548	1.48 559	1.96 559	1.28 549	1.99 560	2.15 557	1.14 546	1.25 542	1.00 527	0.81 557	0.60 559	1.01 559	0.69 558	0.92 560	0.74 561

LVE	1.13 550	1.02 557	1.28 537	1.01 556	0.80 556	1.29 553	0.81 552	1.47 558	1.96 559	1.07 543	1.90 558	1.90 553	1.01 545	1.48 549	0.91 521	0.93 562	0.61 561	0.94 555	0.69 558	0.87 556	0.75 562

TorneroNet-64	1.43 556	1.03 558	1.20 531	1.10 560	0.86 559	2.26 565	0.73 544	1.84 564	3.84 571	1.25 548	2.25 565	2.69 565	1.42 558	1.76 558	1.43 548	0.76 554	0.50 547	1.09 561	0.66 556	1.23 565	0.76 563

TorneroNet	2.22 566	1.08 560	1.24 533	1.14 564	0.90 560	5.58 572	0.80 550	2.12 569	8.69 577	2.58 569	5.42 574	3.88 570	1.97 564	1.78 560	1.87 558	0.86 558	0.54 554	1.15 565	0.74 560	1.23 565	0.85 564

ktn	1.77 564	1.36 568	1.22 532	1.43 568	1.14 564	1.52 558	1.08 563	1.51 561	3.96 572	2.77 571	4.69 572	3.35 568	1.46 561	1.69 555	1.25 545	1.43 570	0.77 568	1.45 569	0.99 567	1.32 568	0.96 565

notaker	1.45 557	1.34 567	1.48 544	1.40 567	1.07 563	1.18 546	0.85 555	1.48 559	1.40 553	1.51 564	3.46 570	2.40 562	1.81 563	1.76 558	1.45 551	1.11 566	0.69 567	1.38 568	0.87 564	1.31 567	0.97 566

UNDER WATER-64	1.55 560	1.19 565	2.52 560	1.31 565	0.95 561	2.12 563	1.21 567	1.45 557	3.19 565	1.43 558	1.32 541	2.64 564	2.04 565	1.63 553	1.83 557	1.11 566	0.67 566	1.28 566	0.92 565	1.19 563	1.02 567

UNDER WATER	1.59 561	1.22 566	2.36 557	1.38 566	1.03 562	1.67 560	1.10 564	1.54 562	3.63 567	1.44 559	1.47 547	2.85 566	2.25 567	1.67 554	1.94 561	1.06 564	0.62 562	1.31 567	0.93 566	1.21 564	1.02 567

KSHMR	1.89 565	1.36 568	1.60 548	1.47 569	1.22 566	1.38 556	1.06 562	1.79 563	5.97 575	1.42 557	5.65 575	2.98 567	1.14 546	2.23 564	1.20 543	1.27 569	1.12 569	1.46 570	1.10 569	1.32 568	1.15 569

JetRed	2.30 568	2.64 573	6.12 571	1.12 563	1.38 568	5.85 574	3.29 573	1.99 567	1.67 558	1.98 566	1.95 559	2.16 560	1.60 562	2.48 565	4.10 572	1.05 563	1.60 570	1.09 561	1.01 568	1.67 570	1.28 570

tt	4.71 573	0.10 75	3.94 565	2.06 572	1.53 569	10.14 580	16.88 580	9.27 581	4.98 573	1.39 553	1.02 529	4.68 571	4.90 573	3.35 570	5.86 576	5.76 579	9.15 584	2.24 575	2.53 574	3.10 573	1.32 571

HanzoNet	2.97 569	1.69 570	2.29 556	1.74 570	1.33 567	1.53 559	1.03 561	1.99 567	2.64 564	5.51 575	5.16 573	5.90 575	6.82 577	4.32 573	3.29 569	3.16 575	2.02 575	1.92 571	2.87 576	2.24 572	1.89 572

MADNet++	2.26 567	1.80 571	2.06 554	2.13 573	1.97 570	2.61 567	1.79 572	2.38 570	2.16 562	2.75 570	2.65 567	2.38 561	2.43 568	3.17 567	3.21 568	2.17 573	1.95 573	1.94 572	1.63 571	2.06 571	2.01 573

LSM	1.64 562	0.40 511	2.56 561	2.02 571	17.61 584	0.51 485	0.52 528	0.61 491	0.76 516	0.82 528	1.11 533	0.63 501	0.54 500	0.75 472	0.49 468	0.16 470	0.24 526	0.18 486	0.21 502	0.25 504	2.42 574

PML	16.10 586	12.82 587	6.78 572	5.23 575	7.76 575	33.92 590	66.56 594	5.30 576	10.28 579	26.12 593	68.59 594	20.51 588	13.49 587	10.06 581	6.78 578	5.96 580	2.00 574	6.04 582	2.18 573	8.96 581	2.60 575

USTest	6.88 575	5.23 577	5.63 570	7.22 578	7.29 574	14.34 582	22.76 581	8.48 579	9.32 578	5.42 574	6.39 576	6.29 578	6.64 575	6.92 577	8.62 579	1.94 571	3.29 577	2.16 574	2.55 575	3.85 575	3.29 576

DPSimNet_ROB	4.34 572	4.23 574	6.89 573	3.67 574	3.68 571	4.75 569	5.21 576	2.67 572	3.68 568	5.82 576	3.95 571	5.57 572	6.72 576	3.46 571	4.48 573	4.05 578	2.88 576	4.68 578	3.12 578	3.69 574	3.62 577

TCMNet-wrong-test	4.29 571	5.57 578	4.65 566	11.33 582	10.39 579	5.73 573	4.48 575	4.13 574	1.02 541	1.91 565	2.39 566	6.16 577	3.62 571	3.84 572	4.50 574	1.99 572	0.47 546	1.97 573	1.69 572	5.69 578	4.31 578

DGTPSM_ROB	8.34 577	5.10 575	10.37 581	5.31 576	10.18 577	8.33 576	23.60 585	6.06 577	13.41 584	4.90 572	10.87 582	5.65 573	10.44 579	6.17 575	12.59 580	3.74 576	7.55 579	3.69 576	7.26 581	4.14 576	7.46 579

DPSMNet_ROB	8.40 578	5.11 576	10.49 582	5.58 577	10.25 578	8.34 577	23.62 586	6.07 578	13.45 585	4.93 573	10.88 583	5.66 574	10.44 579	6.24 576	12.64 581	3.98 577	7.61 580	3.76 577	7.30 582	4.20 577	7.51 580

Anonymous_1	16.62 587	9.35 580	9.84 575	10.66 579	14.64 582	18.66 587	27.12 587	12.64 585	13.51 586	10.76 585	10.30 581	10.13 580	10.60 581	11.06 585	12.74 582	15.87 590	7.74 581	16.92 587	43.48 591	58.66 594	7.68 581

DPSM_ROB	11.49 581	9.87 584	10.35 579	11.13 580	11.31 580	19.11 588	27.51 588	13.37 586	14.21 587	10.31 583	11.06 584	10.96 584	11.27 585	11.96 586	13.59 583	6.78 581	8.19 582	6.03 580	7.09 579	7.93 579	7.73 582

DPSM	11.49 581	9.87 584	10.35 579	11.13 580	11.31 580	19.11 588	27.51 588	13.37 586	14.21 587	10.31 583	11.06 584	10.96 584	11.27 585	11.96 586	13.59 583	6.78 581	8.19 582	6.03 580	7.09 579	7.93 579	7.73 582

xxxxx1	15.27 583	9.54 581	10.31 576	20.13 586	18.88 585	17.08 583	23.03 582	10.36 582	10.99 580	9.21 580	9.62 578	10.74 581	10.61 582	10.72 582	13.89 585	7.97 583	9.20 585	31.85 592	44.72 592	12.84 582	13.69 584

tt_ll	15.27 583	9.54 581	10.31 576	20.13 586	18.88 585	17.08 583	23.03 582	10.36 582	10.99 580	9.21 580	9.62 578	10.74 581	10.61 582	10.72 582	13.89 585	7.97 583	9.20 585	31.85 592	44.72 592	12.84 582	13.69 584

ff	15.27 583	9.54 581	10.31 576	20.13 586	18.88 585	17.08 583	23.03 582	10.36 582	10.99 580	9.21 580	9.62 578	10.74 581	10.61 582	10.72 582	13.89 585	7.97 583	9.20 585	31.85 592	44.72 592	12.84 582	13.69 584

LRCNet_RVC	10.90 580	14.34 588	9.35 574	15.35 583	8.04 576	1.08 542	0.34 476	8.78 580	0.70 508	12.63 586	16.05 586	9.85 579	6.54 574	8.57 580	6.34 577	20.27 591	5.40 578	23.70 589	21.88 588	14.87 585	13.83 587

FlowAnything	23.14 591	19.87 590	20.79 588	22.50 590	22.74 590	38.39 591	55.46 591	26.89 591	28.72 593	20.77 591	22.29 592	22.07 590	22.72 590	23.99 590	27.41 594	13.60 587	16.55 591	12.15 584	14.36 586	15.97 587	15.52 588

CasAABBNet	23.10 590	19.86 589	20.64 587	22.47 589	22.73 589	38.41 592	55.50 593	26.89 591	28.70 592	20.61 589	22.15 590	22.08 591	22.75 591	23.99 590	27.36 592	13.59 586	16.48 589	12.14 583	14.27 584	15.95 586	15.53 589

Selective-RAFT-Error	23.16 592	19.93 591	20.87 589	22.54 591	22.81 591	38.52 594	55.47 592	27.01 594	28.83 594	20.66 590	22.25 591	22.09 592	22.80 593	24.09 592	27.36 592	13.61 588	16.48 589	12.15 584	14.28 585	15.99 588	15.57 590

LSM0	24.24 593	19.98 592	22.32 590	24.22 592	40.14 594	38.48 593	55.20 590	26.95 593	28.57 591	20.49 588	21.83 588	22.26 593	22.75 591	24.22 593	27.30 591	13.66 589	16.32 588	12.19 586	14.15 583	16.10 589	17.66 591

HaxPig	17.72 588	20.22 593	19.73 585	16.53 584	16.51 583	9.27 578	9.33 577	14.34 588	13.27 583	18.65 587	18.70 587	17.35 587	16.77 588	17.04 588	16.45 588	22.05 592	20.89 592	22.27 588	21.53 587	21.29 590	22.13 592

MEDIAN_ROB	21.21 589	24.62 594	23.47 591	19.58 585	19.65 588	13.22 581	10.96 578	17.88 589	17.00 589	22.14 592	22.02 589	20.86 589	20.36 589	21.06 589	19.71 589	25.63 593	24.13 593	26.21 590	25.20 589	25.17 591	25.38 593

AVERAGE_ROB	25.43 594	29.06 595	27.24 592	24.63 593	24.20 593	17.73 586	12.61 579	22.29 590	21.39 590	26.79 594	26.16 593	25.20 594	24.64 594	25.07 594	23.53 590	29.96 594	28.40 594	30.60 591	29.58 590	29.72 592	29.84 594

test_example2	101.33 595	108.28 596	68.15 594	98.43 594	106.93 595	89.75 595	102.43 595	36.80 595	97.65 595	129.04 595	130.15 595	65.26 595	66.62 595	92.11 595	80.24 595	144.10 595	199.48 595	81.81 595	103.01 595	125.01 595	101.27 595

ccccc		256.29 597		354.40 596	364.36 596	149.10 596		152.89 596		153.93 596		164.00 596		268.02 596		390.55 596	349.22 596	244.59 596	219.82 596	412.30 596

ASD4		6.65 579

Low-res two-view benchmark