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	0.22 28	0.25 70	0.70 34	0.21 7	0.16 82	0.43 85	0.16 31	0.44 57	0.35 30	0.22 44	0.20 23	0.14 13	0.20 75	0.25 11	0.22 88	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 9	0.07 3	0.07 7

asd	0.20 1	0.22 36	0.65 28	0.22 25	0.17 110	0.41 69	0.14 14	0.35 10	0.32 13	0.24 67	0.20 23	0.15 26	0.18 48	0.26 19	0.16 4	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 9	0.08 18	0.08 34

qwe	0.21 8	0.22 36	0.61 16	0.21 7	0.20 191	0.41 69	0.15 22	0.46 67	0.35 30	0.26 100	0.22 40	0.14 13	0.14 10	0.31 58	0.22 88	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 9	0.08 18	0.07 7

2.25w	0.21 8	0.22 36	0.51 2	0.21 7	0.14 32	0.36 42	0.13 7	0.42 41	0.34 24	0.23 60	0.27 73	0.14 13	0.18 48	0.33 77	0.24 122	0.06 1	0.06 20	0.07 1	0.06 9	0.07 3	0.07 7

4.25_new	0.21 8	0.23 52	0.64 23	0.22 25	0.18 145	0.41 69	0.17 39	0.41 35	0.35 30	0.22 44	0.21 29	0.14 13	0.18 48	0.25 11	0.18 16	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 9	0.07 3	0.07 7

4.5w_new	0.21 8	0.23 52	0.64 23	0.22 25	0.18 145	0.41 69	0.17 39	0.41 35	0.35 30	0.22 44	0.21 29	0.14 13	0.18 48	0.25 11	0.18 16	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 9	0.07 3	0.07 7

4.5_new	0.21 8	0.22 36	0.63 21	0.21 7	0.15 55	0.40 62	0.17 39	0.40 28	0.35 30	0.25 86	0.22 40	0.14 13	0.14 10	0.22 3	0.21 69	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 9	0.08 18	0.07 7

4.5w-stereo	0.21 8	0.22 36	0.63 21	0.21 7	0.15 55	0.40 62	0.17 39	0.40 28	0.35 30	0.25 86	0.22 40	0.14 13	0.14 10	0.22 3	0.21 69	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 9	0.08 18	0.07 7

4.25w-stereo	0.21 8	0.23 52	0.64 23	0.22 25	0.18 145	0.41 69	0.17 39	0.41 35	0.35 30	0.22 44	0.21 29	0.14 13	0.18 48	0.25 11	0.18 16	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 9	0.07 3	0.07 7

4w-stereo	0.20 1	0.21 21	0.57 11	0.21 7	0.15 55	0.39 57	0.13 7	0.39 26	0.33 19	0.22 44	0.21 29	0.13 3	0.20 75	0.29 43	0.21 69	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 9	0.07 3	0.07 7

2.5w	0.21 8	0.23 52	0.50 1	0.22 25	0.15 55	0.39 57	0.19 62	0.47 79	0.36 47	0.21 34	0.22 40	0.13 3	0.17 30	0.33 77	0.20 50	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 9	0.07 3	0.07 7

2.75w_new	0.21 8	0.21 21	0.57 11	0.20 4	0.14 32	0.40 62	0.18 53	0.47 79	0.36 47	0.24 67	0.20 23	0.13 3	0.19 66	0.31 58	0.21 69	0.07 20	0.05 1	0.07 1	0.06 9	0.06 1	0.07 7

3.25w_new	0.20 1	0.20 13	0.52 4	0.21 7	0.14 32	0.37 45	0.14 14	0.43 49	0.35 30	0.23 60	0.21 29	0.16 29	0.18 48	0.27 24	0.20 50	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 9	0.07 3	0.08 34

3.25w	0.20 1	0.20 13	0.52 4	0.21 7	0.14 32	0.37 45	0.14 14	0.43 49	0.35 30	0.23 60	0.21 29	0.16 29	0.18 48	0.27 24	0.20 50	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 9	0.07 3	0.08 34

3.75w	0.21 8	0.21 21	0.61 16	0.21 7	0.20 191	0.44 91	0.16 31	0.44 57	0.30 8	0.22 44	0.20 23	0.13 3	0.18 48	0.29 43	0.21 69	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 9	0.07 3	0.08 34

3.5w_stereo	0.21 8	0.22 36	0.55 10	0.21 7	0.15 55	0.40 62	0.14 14	0.43 49	0.33 19	0.21 34	0.24 55	0.14 13	0.18 48	0.34 87	0.22 88	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 9	0.07 3	0.08 34

3w_stereo	0.21 8	0.22 36	0.59 14	0.22 25	0.12 6	0.37 45	0.22 122	0.50 98	0.38 59	0.22 44	0.21 29	0.12 2	0.22 95	0.26 19	0.18 16	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 9	0.08 18	0.08 34

2w_stereo	0.21 8	0.19 8	0.51 2	0.22 25	0.13 20	0.41 69	0.20 81	0.50 98	0.34 24	0.25 86	0.23 46	0.13 3	0.23 110	0.24 7	0.22 88	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 9	0.07 3	0.07 7

1w_stereo	0.22 28	0.17 1	0.52 4	0.23 36	0.16 82	0.44 91	0.22 122	0.55 144	0.40 81	0.25 86	0.29 86	0.13 3	0.26 151	0.28 31	0.20 50	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 9	0.08 18	0.07 7

monsterstereo	0.22 28	0.22 36	0.52 4	0.25 70	0.27 312	0.39 57	0.14 14	0.51 106	0.33 19	0.25 86	0.27 73	0.13 3	0.13 8	0.38 122	0.21 69	0.07 20	0.07 40	0.07 1	0.06 9	0.08 18	0.06 1

monsters	0.22 28	0.22 36	0.52 4	0.23 36	0.28 326	0.42 81	0.14 14	0.46 67	0.31 9	0.24 67	0.20 23	0.13 3	0.14 10	0.43 147	0.20 50	0.07 20	0.06 20	0.07 1	0.08 77	0.06 1	0.06 1

GREAT-IGEV	0.37 131	0.28 112	1.48 139	0.25 70	0.38 431	0.46 114	0.18 53	0.33 7	0.34 24	0.15 4	0.29 86	0.15 26	0.17 30	0.36 105	0.23 100	0.07 20	0.76 549	0.07 1	0.26 447	0.21 288	1.03 549

MonSter	0.20 1	0.22 36	0.65 28	0.21 7	0.17 110	0.33 27	0.15 22	0.46 67	0.32 13	0.16 9	0.17 14	0.14 13	0.11 2	0.27 24	0.23 100	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.07 51	0.07 3	0.09 56

DEFOM-Stereo	0.22 28	0.22 36	0.91 53	0.23 36	0.13 20	0.49 135	0.18 53	0.30 3	0.28 6	0.19 21	0.17 14	0.14 13	0.14 10	0.41 136	0.16 4	0.08 32	0.06 20	0.07 1	0.06 9	0.09 36	0.09 56

dual_stereo	0.23 35	0.25 70	0.66 32	0.21 7	0.15 55	0.27 8	0.15 22	0.62 186	0.40 81	0.15 4	0.13 10	0.18 40	0.14 10	0.37 114	0.19 28	0.09 70	0.31 495	0.07 1	0.10 144	0.07 3	0.07 7

Pointernet	0.29 66	0.25 70	1.49 142	0.24 52	0.20 191	0.47 120	0.15 22	0.62 186	0.47 155	0.22 44	0.29 86	0.26 104	0.20 75	0.28 31	0.20 50	0.10 164	0.07 40	0.07 1	0.12 244	0.10 50	0.07 7

LoS_RVC	0.29 66	0.33 158	1.19 82	0.25 70	0.34 393	0.43 85	0.22 122	0.42 41	0.32 13	0.22 44	0.33 124	0.23 67	0.24 121	0.31 58	0.21 69	0.07 20	0.07 40	0.07 1	0.05 1	0.10 50	0.31 444

CAS	0.35 116	0.25 70	1.30 102	0.79 518	0.34 393	0.51 153	0.23 155	0.46 67	0.39 71	0.22 44	0.31 110	0.20 48	0.17 30	0.28 31	0.23 100	0.73 533	0.06 20	0.07 1	0.05 1	0.09 36	0.37 477

AdaDepth	0.24 40	0.18 5	1.03 62	0.25 70	0.21 205	0.46 114	0.16 31	0.30 3	0.27 5	0.17 11	0.19 19	0.14 13	0.18 48	0.35 93	0.17 14	0.07 20	0.07 40	0.08 29	0.25 439	0.10 50	0.10 80

GASTEREO	0.35 116	0.72 363	1.15 76	0.56 485	0.20 191	0.52 172	0.22 122	0.56 151	0.40 81	0.30 120	0.31 110	0.16 29	0.31 215	0.35 93	0.26 144	0.09 70	0.14 344	0.08 29	0.28 455	0.14 134	0.20 325

MSCF	0.35 116	0.72 363	1.15 76	0.58 491	0.21 205	0.50 143	0.22 122	0.56 151	0.38 59	0.29 116	0.29 86	0.17 34	0.30 206	0.35 93	0.26 144	0.09 70	0.12 302	0.08 29	0.29 459	0.15 152	0.21 337

DilatedVolume-Stereo	0.26 47	0.20 13	0.64 23	0.25 70	0.15 55	0.41 69	0.18 53	0.42 41	0.35 30	0.34 138	0.34 130	0.25 90	0.23 110	0.43 147	0.53 345	0.09 70	0.09 185	0.08 29	0.10 144	0.12 81	0.11 105

IGEV	0.22 28	0.28 112	0.88 50	0.21 7	0.24 265	0.42 81	0.17 39	0.35 10	0.37 54	0.20 28	0.22 40	0.14 13	0.12 4	0.24 7	0.20 50	0.08 32	0.07 40	0.08 29	0.06 9	0.09 36	0.07 7

111111	0.24 40	0.21 21	0.82 45	0.24 52	0.21 205	0.43 85	0.13 7	0.45 64	0.35 30	0.22 44	0.27 73	0.18 40	0.16 23	0.35 93	0.18 16	0.09 70	0.06 20	0.08 29	0.06 9	0.25 346	0.08 34

LG-Stereo_L2	0.21 8	0.31 145	0.85 46	0.22 25	0.14 32	0.31 19	0.22 122	0.38 19	0.25 3	0.17 11	0.11 4	0.13 3	0.12 4	0.32 67	0.18 16	0.08 32	0.07 40	0.08 29	0.06 9	0.08 18	0.10 80

LG-Stereo_L1	0.21 8	0.31 145	0.85 46	0.22 25	0.14 32	0.28 9	0.21 101	0.38 19	0.26 4	0.16 9	0.11 4	0.13 3	0.11 2	0.37 114	0.18 16	0.08 32	0.07 40	0.08 29	0.06 9	0.08 18	0.10 80

MLG-Stereo_test3	0.21 8	0.35 178	0.65 28	0.21 7	0.14 32	0.36 42	0.13 7	0.37 16	0.40 81	0.21 34	0.12 8	0.17 34	0.12 4	0.25 11	0.16 4	0.08 32	0.07 40	0.08 29	0.06 9	0.09 36	0.10 80

MLG-Stereo_test2	0.21 8	0.36 187	0.68 33	0.21 7	0.17 110	0.45 96	0.12 4	0.35 10	0.42 100	0.15 4	0.11 4	0.22 59	0.10 1	0.28 31	0.16 4	0.09 70	0.07 40	0.08 29	0.06 9	0.09 36	0.09 56

MLG-Stereo_test1	0.21 8	0.33 158	0.61 16	0.23 36	0.21 205	0.45 96	0.13 7	0.33 7	0.46 138	0.13 1	0.09 1	0.18 40	0.12 4	0.32 67	0.15 2	0.08 32	0.07 40	0.08 29	0.06 9	0.09 36	0.09 56

MLG-Stereo	0.21 8	0.33 158	0.60 15	0.23 36	0.12 6	0.44 91	0.13 7	0.39 26	0.46 138	0.13 1	0.10 2	0.17 34	0.13 8	0.35 93	0.15 2	0.08 32	0.07 40	0.08 29	0.06 9	0.09 36	0.09 56

LG-G_1	0.23 35	0.37 190	0.71 36	0.23 36	0.11 1	0.51 153	0.12 4	0.44 57	0.39 71	0.19 21	0.15 12	0.19 46	0.15 20	0.36 105	0.16 4	0.09 70	0.08 115	0.08 29	0.06 9	0.09 36	0.11 105

LG-G	0.23 35	0.37 190	0.71 36	0.23 36	0.11 1	0.51 153	0.12 4	0.44 57	0.39 71	0.19 21	0.15 12	0.19 46	0.15 20	0.36 105	0.16 4	0.09 70	0.08 115	0.08 29	0.06 9	0.09 36	0.11 105

G2L-Stereo_test	0.55 334	0.97 461	1.89 285	0.33 268	0.24 265	0.75 427	0.38 382	0.79 315	0.60 265	0.60 373	0.54 282	0.74 405	0.39 277	1.56 396	0.43 297	0.10 164	0.08 115	0.08 29	0.08 77	0.28 382	0.13 177

LGtest1	0.21 8	0.37 190	0.70 34	0.22 25	0.12 6	0.31 19	0.11 2	0.36 13	0.39 71	0.17 11	0.13 10	0.16 29	0.14 10	0.25 11	0.27 154	0.10 164	0.09 185	0.08 29	0.06 9	0.10 50	0.10 80

SGD-Stereo	0.22 28	0.28 112	0.77 40	0.22 25	0.11 1	0.40 62	0.16 31	0.31 5	0.36 47	0.19 21	0.19 19	0.17 34	0.17 30	0.37 114	0.16 4	0.10 164	0.06 20	0.08 29	0.07 51	0.10 50	0.07 7

Reg-Stereo(zero)	0.46 231	0.17 1	2.10 354	0.24 52	0.34 393	0.51 153	0.42 400	0.50 98	0.54 220	0.37 149	0.46 199	0.54 287	0.60 416	0.43 147	1.10 457	0.08 32	0.09 185	0.08 29	0.22 426	0.12 81	0.22 352

SCV_C0	0.33 97	0.43 232	1.42 126	0.25 70	0.16 82	0.35 36	0.20 81	0.68 216	0.44 114	0.24 67	0.27 73	0.29 131	0.20 75	0.58 237	0.18 16	0.09 70	0.08 115	0.08 29	0.30 469	0.26 366	0.17 273

DEFOM-Stereo_RVC	0.28 57	0.28 112	1.09 69	0.33 268	0.15 55	0.30 15	0.16 31	0.58 162	0.42 100	0.19 21	0.19 19	0.17 34	0.26 151	0.38 122	0.37 254	0.09 70	0.08 115	0.08 29	0.25 439	0.10 50	0.06 1

FoundationStereo	0.20 1	0.30 134	0.81 43	0.21 7	0.22 232	0.21 3	0.16 31	0.25 1	0.38 59	0.15 4	0.11 4	0.18 40	0.17 30	0.23 6	0.16 4	0.09 70	0.13 323	0.08 29	0.06 9	0.07 3	0.07 7

StereoAnything_RVC	0.35 116	1.25 512	1.82 252	0.20 4	0.12 6	0.26 7	0.15 22	0.43 49	0.37 54	0.14 3	0.10 2	0.11 1	0.19 66	0.46 177	0.14 1	0.11 227	0.09 185	0.08 29	0.05 1	0.76 527	0.18 293

AIO_rvc	0.41 168	0.64 333	1.29 99	0.58 491	0.39 434	0.37 45	0.24 188	0.50 98	0.43 110	0.28 112	0.23 46	0.25 90	0.16 23	0.99 325	0.19 28	0.10 164	0.16 387	0.08 29	0.11 206	0.25 346	0.85 534

HUF	0.59 361	0.65 340	2.46 427	0.45 436	0.77 525	0.34 31	0.24 188	0.46 67	0.39 71	0.31 125	0.28 80	0.25 90	0.19 66	0.67 271	0.18 16	0.12 280	2.03 567	0.08 29	0.06 9	0.31 406	1.59 563

AIO_test	0.39 155	0.37 190	1.19 82	0.73 512	0.67 514	0.35 36	0.25 208	0.47 79	0.34 24	0.34 138	0.22 40	0.33 153	0.17 30	1.31 361	0.19 28	0.11 227	0.15 370	0.08 29	0.21 418	0.15 152	0.23 376

castereo	0.30 76	0.44 243	0.81 43	0.24 52	0.29 334	0.41 69	0.27 255	0.72 234	0.45 129	0.22 44	0.30 99	0.24 80	0.31 215	0.25 11	0.21 69	0.09 70	0.07 40	0.08 29	0.31 475	0.12 81	0.09 56

GIP-stereo	0.26 47	0.22 36	0.78 41	0.29 173	0.20 191	0.42 81	0.17 39	0.64 195	0.39 71	0.18 17	0.24 55	0.23 67	0.18 48	0.25 11	0.47 317	0.09 70	0.07 40	0.08 29	0.06 9	0.17 211	0.08 34

WCG-NET	0.30 76	0.42 227	1.26 96	0.24 52	0.12 6	0.43 85	0.24 188	0.40 28	0.56 238	0.35 140	0.37 144	0.26 104	0.24 121	0.29 43	0.19 28	0.08 32	0.12 302	0.08 29	0.07 51	0.22 305	0.10 80

IGEV-Stereo++	0.23 35	0.23 52	0.64 23	0.24 52	0.22 232	0.47 120	0.13 7	0.52 120	0.33 19	0.18 17	0.24 55	0.17 34	0.22 95	0.32 67	0.19 28	0.08 32	0.06 20	0.08 29	0.06 9	0.17 211	0.09 56

IGEV-Stereo+	0.29 66	0.29 122	0.86 48	0.25 70	0.34 393	0.30 15	0.14 14	0.32 6	0.53 208	0.18 17	0.12 8	0.18 40	0.19 66	0.49 203	0.17 14	0.09 70	0.08 115	0.08 29	0.20 412	0.46 496	0.59 518

WCG-NET（raft）	0.32 90	0.53 284	1.21 88	0.23 36	0.12 6	0.44 91	0.24 188	0.40 28	0.50 174	0.35 140	0.35 135	0.47 254	0.25 137	0.35 93	0.20 50	0.08 32	0.29 489	0.08 29	0.07 51	0.22 305	0.11 105

test_for_model	0.64 390	1.60 535	1.82 252	1.23 544	1.02 540	0.53 180	0.23 155	0.75 260	0.50 174	0.57 332	0.29 86	0.25 90	0.20 75	0.26 19	0.22 88	0.76 536	0.31 495	0.08 29	0.07 51	1.68 556	0.50 510

trnet	0.28 57	0.26 85	1.32 105	0.19 1	0.12 6	0.54 188	0.15 22	0.48 86	0.46 138	0.27 107	0.33 124	0.24 80	0.21 86	0.30 51	0.21 69	0.10 164	0.07 40	0.08 29	0.05 1	0.09 36	0.07 7

testlalala2	0.44 203	0.28 112	2.59 456	0.64 504	0.56 495	0.57 234	0.20 81	0.78 299	0.52 189	0.40 165	0.39 161	0.45 233	0.21 86	0.27 24	0.22 88	0.09 70	0.10 228	0.08 29	0.29 459	0.12 81	0.10 80

MoCha-V2	0.36 125	0.32 151	1.41 122	0.36 334	0.31 364	0.35 36	0.19 62	0.57 156	0.39 71	0.30 120	0.32 116	0.28 124	0.27 169	0.47 188	0.24 122	0.08 32	0.56 531	0.08 29	0.38 502	0.18 238	0.12 142

IGEV++	0.34 105	0.43 232	1.32 105	0.31 217	0.14 32	0.32 24	0.21 101	0.70 226	0.34 24	0.22 44	0.28 80	0.22 59	0.27 169	0.35 93	0.27 154	0.09 70	0.39 515	0.08 29	0.15 330	0.25 346	0.45 500

UniTT-Stereo	0.30 76	0.36 187	1.68 173	0.27 117	0.24 265	0.29 13	0.18 53	0.33 7	0.34 24	0.26 100	0.37 144	0.18 40	0.18 48	0.31 58	0.27 154	0.10 164	0.08 115	0.08 29	0.07 51	0.25 346	0.08 34

Any-RAFT	0.38 140	0.25 70	1.89 285	0.27 117	0.17 110	0.68 389	0.21 101	0.78 299	0.53 208	0.43 184	0.43 176	0.54 287	0.30 206	0.41 136	0.20 50	0.10 164	0.12 302	0.08 29	0.06 9	0.10 50	0.09 56

LoS	0.31 84	0.30 134	1.52 148	0.23 36	0.13 20	0.54 188	0.20 81	0.48 86	0.49 164	0.25 86	0.28 80	0.37 169	0.24 121	0.38 122	0.23 100	0.10 164	0.08 115	0.08 29	0.05 1	0.15 152	0.07 7
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
CES	0.30 76	0.27 91	1.09 69	0.23 36	0.50 480	0.40 62	0.20 81	0.46 67	0.44 114	0.22 44	0.28 80	0.26 104	0.19 66	0.33 77	0.21 69	0.09 70	0.07 40	0.08 29	0.05 1	0.15 152	0.49 507

Selective-IGEV	0.29 66	0.23 52	1.28 98	0.27 117	0.30 345	0.35 36	0.20 81	0.56 151	0.38 59	0.21 34	0.30 99	0.22 59	0.18 48	0.37 114	0.18 16	0.07 20	0.06 20	0.08 29	0.15 330	0.16 189	0.29 426

DCANet-4	0.40 161	0.27 91	2.21 377	0.25 70	0.14 32	0.51 153	0.22 122	0.77 284	0.72 397	0.54 292	0.47 205	0.28 124	0.37 256	0.37 114	0.34 237	0.09 70	0.07 40	0.08 29	0.07 51	0.08 18	0.22 352

fff	0.43 193	0.77 385	1.95 315	0.24 52	0.13 20	0.51 153	0.22 122	0.77 284	0.75 429	0.54 292	0.47 205	0.31 139	0.65 437	0.36 105	0.34 237	0.09 70	0.07 40	0.08 29	0.07 51	0.08 18	0.22 352

CroCo-Stereo	0.30 76	0.45 251	1.08 67	0.31 217	0.17 110	0.19 2	0.21 101	0.73 245	0.50 174	0.21 34	0.24 55	0.55 291	0.22 95	0.27 24	0.26 144	0.09 70	0.08 115	0.08 29	0.07 51	0.12 81	0.09 56
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
CREStereo++_RVC	0.33 97	0.29 122	1.74 193	0.24 52	0.16 82	0.54 188	0.15 22	0.40 28	0.55 227	0.37 149	0.51 246	0.24 80	0.19 66	0.27 24	0.26 144	0.09 70	0.06 20	0.08 29	0.30 469	0.08 18	0.06 1
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
TANstereo	0.33 97	0.49 269	1.75 199	0.23 36	0.12 6	0.54 188	0.16 31	0.40 28	0.45 129	0.45 200	0.51 246	0.26 104	0.22 95	0.29 43	0.20 50	0.10 164	0.10 228	0.08 29	0.06 9	0.08 18	0.11 105

XX-TBD	0.34 105	0.77 385	1.75 199	0.34 299	0.13 20	0.51 153	0.17 39	0.43 49	0.50 174	0.37 149	0.49 234	0.23 67	0.18 48	0.28 31	0.24 122	0.10 164	0.07 40	0.08 29	0.06 9	0.09 36	0.07 7

raftrobust	0.38 140	0.68 350	1.54 150	0.32 246	0.46 474	0.52 172	0.21 101	0.56 151	0.42 100	0.52 269	0.35 135	0.31 139	0.33 226	0.37 114	0.30 197	0.10 164	0.11 276	0.08 29	0.07 51	0.21 288	0.19 309

csc	0.43 193	0.77 385	1.95 315	0.24 52	0.13 20	0.51 153	0.22 122	0.77 284	0.75 429	0.54 292	0.47 205	0.31 139	0.65 437	0.36 105	0.34 237	0.09 70	0.07 40	0.08 29	0.07 51	0.08 18	0.22 352

cscssc	0.43 193	0.77 385	1.95 315	0.24 52	0.13 20	0.51 153	0.22 122	0.77 284	0.75 429	0.54 292	0.47 205	0.31 139	0.65 437	0.36 105	0.34 237	0.09 70	0.07 40	0.08 29	0.07 51	0.08 18	0.22 352

CREStereo	0.28 57	0.30 134	1.33 107	0.19 1	0.13 20	0.55 201	0.17 39	0.48 86	0.46 138	0.27 107	0.33 124	0.24 80	0.21 86	0.31 58	0.21 69	0.11 227	0.07 40	0.08 29	0.05 1	0.10 50	0.07 7
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	0.31 84	0.35 178	1.30 102	0.20 4	0.14 32	0.57 234	0.25 208	0.46 67	0.42 100	0.27 107	0.32 116	0.27 115	0.24 121	0.39 128	0.23 100	0.43 512	0.07 40	0.08 29	0.05 1	0.18 238	0.07 7

pmcnn	1.32 521	1.05 481	2.77 484	0.74 514	1.43 551	0.72 410	0.56 464	0.96 449	0.91 486	0.99 499	2.92 554	6.01 567	0.70 451	2.38 505	3.32 546	0.13 310	0.10 228	0.08 29	0.06 9	0.34 430	0.22 352

water-stereo	0.24 40	0.17 1	0.88 50	0.24 52	0.14 32	0.37 45	0.17 39	0.43 49	0.32 13	0.26 100	0.35 135	0.26 104	0.24 121	0.22 3	0.25 135	0.09 70	0.09 185	0.09 82	0.08 77	0.10 50	0.10 80

depthmonostereo	0.26 47	0.23 52	0.65 28	0.41 400	0.13 20	0.41 69	0.19 62	0.51 106	0.40 81	0.25 86	0.29 86	0.26 104	0.28 184	0.44 156	0.23 100	0.09 70	0.10 228	0.09 82	0.07 51	0.10 50	0.08 34

G2L-ROB	0.51 298	0.95 450	1.96 324	0.29 173	0.22 232	0.59 269	0.28 272	0.76 273	0.57 242	0.55 310	0.45 191	0.70 388	0.32 222	1.38 368	0.47 317	0.11 227	0.07 40	0.09 82	0.08 77	0.20 274	0.13 177

LG-Stereo_Zeroshot	0.37 131	0.37 190	1.21 88	0.26 101	0.18 145	0.73 417	0.18 53	0.53 129	0.41 91	0.35 140	0.30 99	0.58 316	0.22 95	0.33 77	0.95 435	0.09 70	0.07 40	0.09 82	0.35 491	0.13 111	0.15 228

MM-Stereo_test2	0.38 140	0.28 112	2.46 427	0.43 415	0.15 55	0.50 143	0.25 208	0.47 79	0.38 59	0.33 136	0.26 69	0.23 67	0.22 95	0.34 87	0.29 179	0.08 32	0.09 185	0.09 82	0.10 144	0.36 446	0.22 352

HART	0.38 140	0.53 284	1.66 170	0.26 101	0.15 55	0.30 15	0.19 62	0.67 212	0.46 138	0.29 116	0.52 259	0.38 176	0.16 23	0.41 136	0.20 50	0.08 32	0.68 542	0.09 82	0.07 51	0.34 430	0.21 337

SCV	0.35 116	0.59 306	1.37 115	0.34 299	0.22 232	0.28 9	0.23 155	0.72 234	0.35 30	0.19 21	0.30 99	0.24 80	0.20 75	0.64 257	0.19 28	0.11 227	0.08 115	0.09 82	0.29 459	0.34 430	0.29 426

castereo++	0.28 57	0.43 232	0.93 56	0.28 142	0.17 110	0.53 180	0.21 101	0.55 144	0.45 129	0.17 11	0.26 69	0.32 147	0.17 30	0.33 77	0.16 4	0.09 70	0.08 115	0.09 82	0.29 459	0.13 111	0.06 1

999	0.29 66	0.25 70	1.05 65	0.26 101	0.18 145	0.49 135	0.23 155	0.38 19	0.37 54	0.20 28	0.32 116	0.23 67	0.18 48	0.73 290	0.36 248	0.08 32	0.07 40	0.09 82	0.08 77	0.24 333	0.10 80

UGAM-zero	0.63 386	0.39 209	2.49 435	0.30 190	0.49 479	0.67 377	0.19 62	0.91 405	0.45 129	0.77 463	0.45 191	1.16 513	0.82 474	2.05 480	0.29 179	0.09 70	0.15 370	0.09 82	0.44 514	0.11 70	0.22 352

GCAP-BAT	0.43 193	0.31 145	1.82 252	0.25 70	0.26 298	0.65 364	0.23 155	0.48 86	0.37 54	0.67 425	0.82 449	0.44 224	0.24 121	0.48 193	0.87 428	0.09 70	0.13 323	0.09 82	0.22 426	0.08 18	0.09 56

Occ-G	0.30 76	0.30 134	1.33 107	0.23 36	0.15 55	0.36 42	0.25 208	0.43 49	0.31 9	0.26 100	0.35 135	0.46 246	0.22 95	0.30 51	0.25 135	0.09 70	0.07 40	0.09 82	0.16 350	0.31 406	0.08 34

AIO-Stereo	0.30 76	0.27 91	1.25 94	0.27 117	0.24 265	0.37 45	0.20 81	0.52 120	0.36 47	0.21 34	0.30 99	0.23 67	0.14 10	0.31 58	0.20 50	0.08 32	0.07 40	0.09 82	0.38 502	0.19 259	0.31 444

RSM++	0.27 50	0.26 85	0.87 49	0.28 142	0.13 20	0.39 57	0.20 81	0.45 64	0.45 129	0.20 28	0.24 55	0.24 80	0.17 30	0.36 105	0.20 50	0.08 32	0.07 40	0.09 82	0.35 491	0.26 366	0.18 293

RSM	0.28 57	0.26 85	0.97 59	0.25 70	0.24 265	0.37 45	0.21 101	0.49 92	0.44 114	0.21 34	0.27 73	0.28 124	0.17 30	0.38 122	0.20 50	0.07 20	0.07 40	0.09 82	0.34 488	0.21 288	0.16 255

RAFT-Stereo-weight	0.34 105	0.29 122	1.43 127	0.28 142	0.28 326	0.55 201	0.22 122	0.78 299	0.48 158	0.46 208	0.38 153	0.36 167	0.17 30	0.33 77	0.23 100	0.09 70	0.08 115	0.09 82	0.07 51	0.09 36	0.09 56

gcap-zeroshot	0.41 168	0.62 318	1.78 219	0.31 217	0.32 372	0.69 395	0.21 101	0.74 249	0.52 189	0.43 184	0.35 135	0.62 331	0.24 121	0.41 136	0.24 122	0.09 70	0.16 387	0.09 82	0.31 475	0.08 18	0.09 56

MGS-Stereo	0.32 90	0.34 171	1.70 179	0.25 70	0.14 32	0.40 62	0.22 122	0.38 19	0.43 110	0.24 67	0.51 246	0.25 90	0.18 48	0.31 58	0.20 50	0.09 70	0.08 115	0.09 82	0.08 77	0.47 497	0.08 34

qqq1	0.48 252	0.46 254	1.60 159	0.30 190	0.15 55	0.45 96	0.24 188	0.90 394	0.72 397	0.56 321	0.64 375	0.51 273	0.41 296	1.87 454	0.23 100	0.13 310	0.10 228	0.09 82	0.08 77	0.14 134	0.11 105

fff1	0.48 252	0.46 254	1.60 159	0.30 190	0.15 55	0.45 96	0.24 188	0.90 394	0.72 397	0.56 321	0.64 375	0.51 273	0.41 296	1.87 454	0.23 100	0.13 310	0.10 228	0.09 82	0.08 77	0.14 134	0.11 105

MSKI-zero shot	0.46 231	0.38 200	2.47 432	0.27 117	0.43 459	0.56 216	0.20 81	0.77 284	0.43 110	0.60 373	0.51 246	0.44 224	0.17 30	0.68 274	0.21 69	0.09 70	0.29 489	0.09 82	0.32 481	0.14 134	0.10 80

DLNR_Zeroshot_test	13.43 579	19.94 583	23.55 582	121.61 594	35.03 589	0.46 114	0.15 22	8.02 575	0.35 30	0.28 112	0.37 144	0.26 104	0.17 30	0.76 297	0.29 179	6.42 576	0.26 480	0.09 82	0.38 502	50.13 592	0.18 293

testlalala	0.36 125	0.30 134	1.77 214	0.28 142	0.33 385	0.60 281	0.22 122	0.55 144	0.51 182	0.55 310	0.35 135	0.31 139	0.20 75	0.26 19	0.22 88	0.10 164	0.13 323	0.09 82	0.24 432	0.08 18	0.07 7

testlalala_base	0.46 231	0.30 134	1.82 252	0.34 299	0.27 312	0.55 201	0.21 101	0.85 354	0.32 13	0.32 134	0.39 161	0.31 139	0.23 110	0.30 51	0.28 164	0.95 542	0.30 493	0.09 82	0.21 418	1.03 537	0.18 293

AEACV	0.33 97	0.24 65	1.44 129	0.28 142	0.35 406	0.47 120	0.21 101	0.43 49	0.28 6	0.26 100	0.25 62	0.22 59	0.38 263	0.30 51	0.18 16	0.09 70	0.35 503	0.09 82	0.36 499	0.23 318	0.25 397

GCAP-Stereo	0.34 105	0.89 429	1.76 205	0.26 101	0.12 6	0.52 172	0.14 14	0.49 92	0.38 59	0.29 116	0.30 99	0.29 131	0.22 95	0.30 51	0.20 50	0.09 70	0.17 405	0.09 82	0.07 51	0.21 288	0.11 105

RAFT-Test	0.44 203	0.38 200	2.01 333	0.27 117	0.44 460	0.64 350	0.37 375	0.72 234	0.57 242	0.45 200	0.48 217	0.65 348	0.24 121	0.35 93	0.29 179	0.09 70	0.11 276	0.09 82	0.38 502	0.10 50	0.11 105

Selective-RAFT	0.35 116	0.26 85	1.48 139	0.31 217	0.15 55	0.61 302	0.19 62	0.60 180	0.54 220	0.28 112	0.29 86	0.40 190	0.33 226	0.50 209	0.27 154	0.10 164	0.07 40	0.09 82	0.35 491	0.19 259	0.08 34

MC-Stereo	0.32 90	0.31 145	1.46 132	0.31 217	0.15 55	0.53 180	0.19 62	0.44 57	0.35 30	0.36 145	0.38 153	0.27 115	0.27 169	0.42 144	0.19 28	0.09 70	0.13 323	0.09 82	0.16 350	0.20 274	0.13 177

RCA-Stereo	0.34 105	0.32 151	1.30 102	0.26 101	0.14 32	0.58 252	0.23 155	0.78 299	0.62 300	0.40 165	0.44 187	0.28 124	0.35 236	0.29 43	0.20 50	0.09 70	0.10 228	0.09 82	0.07 51	0.19 259	0.08 34

ADStereo(finetuned)	0.45 221	0.77 385	2.12 358	0.25 70	0.14 32	0.51 153	0.22 122	0.77 284	0.72 397	0.54 292	0.48 217	0.31 139	0.76 466	0.37 114	0.38 261	0.09 70	0.07 40	0.09 82	0.07 51	0.13 111	0.23 376

iRaft-Stereo_20w	0.58 353	0.39 209	1.96 324	0.45 436	0.32 372	0.92 483	0.57 468	1.14 518	0.56 238	0.81 474	0.40 166	0.55 291	0.69 449	0.65 267	1.04 453	0.09 70	0.16 387	0.09 82	0.36 499	0.17 211	0.25 397

GwcNet-ADL	0.50 281	0.74 373	2.90 499	0.31 217	0.20 191	0.58 252	0.29 296	0.87 373	0.64 320	0.47 210	0.47 205	0.56 303	0.33 226	0.46 177	0.46 308	0.13 310	0.12 302	0.09 82	0.09 108	0.14 134	0.21 337

GANet-ADL	0.44 203	0.41 220	2.31 397	0.33 268	0.20 191	0.57 234	0.25 208	0.75 260	0.54 220	0.42 179	0.59 320	0.56 303	0.30 206	0.40 133	0.38 261	0.14 353	0.11 276	0.09 82	0.08 77	0.22 305	0.17 273

cross-raft	0.40 161	0.27 91	2.22 381	0.30 190	0.17 110	0.49 135	0.35 360	0.71 229	0.39 71	0.43 184	0.45 191	0.64 343	0.25 137	0.32 67	0.25 135	0.08 32	0.08 115	0.09 82	0.23 430	0.11 70	0.14 195

s12784h	0.36 125	0.28 112	1.58 156	0.23 36	0.11 1	0.62 322	0.24 188	0.79 315	0.64 320	0.44 190	0.52 259	0.28 124	0.26 151	0.50 209	0.24 122	0.11 227	0.06 20	0.09 82	0.06 9	0.16 189	0.06 1

RALCasStereoNet	0.45 221	0.88 426	1.85 263	0.30 190	0.26 298	0.49 135	0.26 230	0.58 162	0.51 182	0.36 145	0.48 217	0.36 167	0.28 184	0.55 230	0.34 237	0.10 164	0.53 529	0.09 82	0.08 77	0.25 346	0.34 460

DCANet	0.42 187	0.77 385	1.95 315	0.25 70	0.14 32	0.51 153	0.22 122	0.77 284	0.72 397	0.54 292	0.48 217	0.31 139	0.41 296	0.36 105	0.39 272	0.09 70	0.07 40	0.09 82	0.07 51	0.13 111	0.23 376

111	0.48 252	1.09 487	1.95 315	0.24 52	0.13 20	0.59 269	0.26 230	0.83 336	0.78 448	0.48 228	0.52 259	0.56 303	0.38 263	0.49 203	0.38 261	0.09 70	0.07 40	0.09 82	0.07 51	0.23 318	0.35 462

RAFT-Stereo + iAFF	0.42 187	0.86 419	1.78 219	0.28 142	0.17 110	0.52 172	0.20 81	0.62 186	0.61 282	0.50 247	0.61 342	0.39 182	0.32 222	0.35 93	0.30 197	0.07 20	0.10 228	0.09 82	0.09 108	0.35 441	0.10 80

EAI-Stereo	0.78 462	0.25 70	1.67 172	0.54 476	0.59 502	1.95 541	2.05 558	1.11 517	0.64 320	0.95 497	1.49 518	0.50 270	0.67 444	0.59 243	1.44 489	0.09 70	0.19 428	0.09 82	0.49 519	0.13 111	0.22 352

CFNet-RSSM	0.41 168	0.32 151	2.20 376	0.27 117	0.44 460	0.52 172	0.19 62	0.76 273	0.48 158	0.43 184	0.36 141	0.54 287	0.26 151	0.33 77	0.25 135	0.09 70	0.08 115	0.09 82	0.38 502	0.10 50	0.09 56

Gwc-CoAtRS	0.38 140	0.33 158	1.92 299	0.27 117	0.41 450	0.48 128	0.19 62	0.59 170	0.46 138	0.43 184	0.39 161	0.57 309	0.26 151	0.32 67	0.26 144	0.09 70	0.09 185	0.09 82	0.31 475	0.11 70	0.09 56

R-Stereo Train	0.36 125	0.21 21	1.70 179	0.29 173	0.18 145	0.55 201	0.26 230	0.78 299	0.36 47	0.57 332	0.67 389	0.33 153	0.24 121	0.32 67	0.23 100	0.10 164	0.08 115	0.09 82	0.07 51	0.09 36	0.12 142

RAFT-Stereo	0.36 125	0.21 21	1.70 179	0.29 173	0.18 145	0.55 201	0.26 230	0.78 299	0.36 47	0.57 332	0.67 389	0.33 153	0.24 121	0.32 67	0.23 100	0.10 164	0.08 115	0.09 82	0.07 51	0.09 36	0.12 142
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
RASNet	0.61 375	0.68 350	2.03 340	0.35 315	0.46 474	0.65 364	0.28 272	0.78 299	0.70 377	0.48 228	0.64 375	0.93 471	0.61 425	2.21 494	0.73 408	0.12 280	0.09 185	0.09 82	0.10 144	0.14 134	0.11 105

MLCV	0.48 252	0.89 429	1.85 263	0.29 173	0.14 32	0.59 269	0.23 155	0.72 234	0.59 260	0.66 421	0.66 386	0.55 291	0.36 242	1.03 331	0.49 328	0.09 70	0.06 20	0.09 82	0.07 51	0.19 259	0.11 105

iResNet	0.51 298	0.76 376	2.59 456	0.41 400	0.17 110	0.64 350	0.27 255	0.82 330	0.70 377	0.57 332	0.64 375	0.43 213	0.36 242	0.70 285	0.52 341	0.10 164	0.07 40	0.09 82	0.08 77	0.21 288	0.13 177

iResNet_ROB	0.50 281	1.15 499	1.73 189	0.31 217	0.21 205	0.58 252	0.22 122	0.95 444	0.82 463	0.58 350	0.62 347	0.57 309	0.39 277	0.84 311	0.40 280	0.11 227	0.08 115	0.09 82	0.06 9	0.21 288	0.13 177

S2M2_XL	0.20 1	0.32 151	1.10 71	0.19 1	0.13 20	0.16 1	0.11 2	0.27 2	0.17 1	0.15 4	0.19 19	0.15 26	0.14 10	0.19 1	0.21 69	0.11 227	0.09 185	0.10 131	0.08 77	0.10 50	0.08 34

xyz-stereo-finetune	0.31 84	0.46 254	0.79 42	0.21 7	0.12 6	0.53 180	0.25 208	0.52 120	0.54 220	0.28 112	0.32 116	0.29 131	0.23 110	0.59 243	0.55 352	0.08 32	0.07 40	0.10 131	0.08 77	0.13 111	0.08 34

coex_refinement	0.58 353	0.94 443	1.87 276	0.38 373	0.25 283	0.64 350	0.34 352	0.83 336	0.65 333	0.60 373	0.63 359	0.81 432	0.48 366	1.85 453	0.56 360	0.13 310	0.09 185	0.10 131	0.10 144	0.16 189	0.16 255

MM-Stereo_test3	0.40 161	0.58 304	1.75 199	0.36 334	0.30 345	0.45 96	0.30 304	0.72 234	0.59 260	0.31 125	0.43 176	0.32 147	0.23 110	0.35 93	0.29 179	0.10 164	0.20 439	0.10 131	0.08 77	0.40 475	0.11 105

MM-Stereo_test1	0.41 168	0.39 209	2.29 395	0.38 373	0.26 298	0.44 91	0.28 272	0.63 192	0.51 182	0.40 165	0.32 116	0.26 104	0.26 151	0.46 177	0.22 88	0.09 70	0.21 448	0.10 131	0.09 108	0.39 470	0.15 228

HI	0.41 168	0.63 329	1.72 186	0.27 117	0.21 205	0.45 96	0.19 62	0.55 144	0.41 91	0.57 332	0.59 320	0.65 348	0.45 335	0.45 168	0.39 272	0.08 32	0.09 185	0.10 131	0.11 206	0.20 274	0.10 80

CoSv	0.41 168	0.63 329	1.72 186	0.27 117	0.21 205	0.45 96	0.19 62	0.55 144	0.41 91	0.57 332	0.59 320	0.65 348	0.45 335	0.45 168	0.39 272	0.08 32	0.09 185	0.10 131	0.11 206	0.20 274	0.10 80

fffft	0.29 66	0.21 21	1.10 71	0.24 52	0.15 55	0.42 81	0.24 188	0.42 41	0.38 59	0.21 34	0.18 16	0.20 48	0.16 23	0.44 156	0.70 398	0.07 20	0.06 20	0.10 131	0.08 77	0.28 382	0.20 325
1: 1. 1
SMoEStereo_RVC	0.29 66	0.26 85	1.03 62	0.25 70	0.14 32	0.46 114	0.22 122	0.36 13	0.38 59	0.23 60	0.23 46	0.21 56	0.18 48	0.45 168	0.60 373	0.07 20	0.06 20	0.10 131	0.08 77	0.20 274	0.20 325

tt45	0.29 66	0.24 65	1.06 66	0.25 70	0.17 110	0.55 201	0.22 122	0.41 35	0.35 30	0.24 67	0.25 62	0.25 90	0.18 48	0.64 257	0.34 237	0.08 32	0.07 40	0.10 131	0.08 77	0.21 288	0.11 105

mms	0.27 50	0.26 85	0.91 53	0.25 70	0.18 145	0.32 24	0.23 155	0.37 16	0.31 9	0.21 34	0.30 99	0.23 67	0.17 30	0.46 177	0.21 69	0.08 32	0.10 228	0.10 131	0.08 77	0.22 305	0.47 503

ours_stereo	0.27 50	0.25 70	1.21 88	0.25 70	0.17 110	0.35 36	0.23 155	0.38 19	0.35 30	0.20 28	0.31 110	0.23 67	0.17 30	0.41 136	0.20 50	0.08 32	0.07 40	0.10 131	0.08 77	0.22 305	0.18 293

fffy	0.28 57	0.24 65	1.19 82	0.27 117	0.15 55	0.37 45	0.22 122	0.42 41	0.32 13	0.20 28	0.29 86	0.26 104	0.20 75	0.44 156	0.20 50	0.08 32	0.10 228	0.10 131	0.08 77	0.22 305	0.18 293

PAM_32	0.70 424	0.35 178	2.73 479	0.54 476	0.61 509	1.07 504	0.43 407	0.84 347	0.49 164	0.90 489	0.91 467	1.23 515	0.77 469	0.65 267	1.10 457	0.10 164	0.19 428	0.10 131	0.49 519	0.15 152	0.38 480

PAM	0.70 424	0.35 178	2.72 474	0.56 485	0.62 511	1.08 506	0.53 452	0.85 354	0.44 114	0.93 494	0.92 469	1.24 516	0.68 447	0.64 257	1.01 448	0.10 164	0.19 428	0.10 131	0.48 517	0.14 134	0.38 480

model_zeroshot	0.44 203	0.68 350	1.97 329	0.28 142	0.18 145	0.69 395	0.21 101	0.63 192	0.40 81	1.00 500	0.34 130	0.42 209	0.20 75	0.69 280	0.24 122	0.10 164	0.22 454	0.10 131	0.22 426	0.12 81	0.10 80

RAStereo	0.28 57	0.48 266	1.52 148	0.26 101	0.18 145	0.25 6	0.19 62	0.42 41	0.35 30	0.20 28	0.25 62	0.20 48	0.16 23	0.24 7	0.24 122	0.09 70	0.08 115	0.10 131	0.08 77	0.12 81	0.08 34

AIO-Stereo-zeroshot	0.61 375	0.61 312	3.35 536	0.33 268	0.58 500	0.66 371	0.20 81	0.98 462	0.55 227	0.73 451	0.52 259	0.99 485	0.65 437	0.58 237	0.29 179	0.10 164	0.16 387	0.10 131	0.41 510	0.29 387	0.20 325

rvit_stereo_0080	0.27 50	0.38 200	0.76 38	0.24 52	0.18 145	0.34 31	0.27 255	0.54 140	0.44 114	0.24 67	0.26 69	0.27 115	0.22 95	0.29 43	0.23 100	0.13 310	0.10 228	0.10 131	0.10 144	0.15 152	0.11 105

test_sample1	0.40 161	0.18 5	1.19 82	0.31 217	0.18 145	0.48 128	0.23 155	0.78 299	0.49 164	0.44 190	0.44 187	0.45 233	0.41 296	1.39 369	0.33 230	0.11 227	0.09 185	0.10 131	0.09 108	0.12 81	0.13 177

MyStereo8	0.54 322	0.80 397	2.76 482	0.32 246	0.33 385	0.71 404	0.20 81	0.87 373	0.57 242	0.51 260	0.59 320	0.50 270	0.33 226	0.68 274	0.55 352	0.10 164	0.29 489	0.10 131	0.13 277	0.21 288	0.34 460

11t1	0.33 97	0.19 8	1.41 122	0.33 268	0.16 82	0.48 128	0.21 101	0.67 212	0.48 158	0.40 165	0.34 130	0.32 147	0.33 226	0.42 144	0.27 154	0.11 227	0.12 302	0.10 131	0.08 77	0.13 111	0.14 195

ff7	0.32 90	0.52 279	1.38 116	0.25 70	0.16 82	0.56 216	0.23 155	0.46 67	0.41 91	0.24 67	0.23 46	0.20 48	0.23 110	0.48 193	0.19 28	0.09 70	0.08 115	0.10 131	0.18 382	0.23 318	0.22 352

IGEVStereo-DCA	0.33 97	0.34 171	1.38 116	0.27 117	0.16 82	0.45 96	0.23 155	0.46 67	0.41 91	0.24 67	0.21 29	0.26 104	0.25 137	0.64 257	0.52 341	0.09 70	0.07 40	0.10 131	0.18 382	0.16 189	0.22 352

ffff	0.32 90	0.52 279	1.38 116	0.25 70	0.16 82	0.56 216	0.23 155	0.46 67	0.41 91	0.24 67	0.23 46	0.20 48	0.23 110	0.48 193	0.19 28	0.09 70	0.08 115	0.10 131	0.18 382	0.23 318	0.22 352

rrr	0.46 231	0.34 171	3.08 513	0.27 117	0.16 82	0.45 96	0.28 272	1.09 512	0.51 182	0.24 67	0.21 29	0.26 104	0.25 137	0.64 257	0.52 341	0.09 70	0.07 40	0.10 131	0.29 459	0.16 189	0.25 397

11t	0.32 90	0.52 279	1.38 116	0.25 70	0.16 82	0.56 216	0.23 155	0.46 67	0.41 91	0.24 67	0.23 46	0.20 48	0.23 110	0.48 193	0.19 28	0.09 70	0.08 115	0.10 131	0.18 382	0.23 318	0.22 352

whm_eth	0.27 50	0.38 200	0.76 38	0.24 52	0.18 145	0.34 31	0.27 255	0.54 140	0.44 114	0.24 67	0.26 69	0.27 115	0.22 95	0.29 43	0.23 100	0.13 310	0.10 228	0.10 131	0.10 144	0.15 152	0.11 105

MaDis-Stereo	0.29 66	0.54 289	1.44 129	0.24 52	0.29 334	0.29 13	0.16 31	0.45 64	0.37 54	0.19 21	0.21 29	0.28 124	0.22 95	0.30 51	0.29 179	0.10 164	0.09 185	0.10 131	0.08 77	0.11 70	0.11 105

IGEV_Zeroshot_test	0.53 317	0.33 158	2.91 500	0.32 246	0.18 145	0.54 188	0.21 101	0.72 234	0.42 100	0.81 474	0.51 246	0.71 392	0.41 296	0.48 193	1.13 461	0.09 70	0.15 370	0.10 131	0.35 491	0.19 259	0.09 56

HH	0.49 270	0.49 269	2.78 486	0.50 458	0.41 450	0.38 55	0.23 155	0.72 234	0.38 59	0.63 402	0.48 217	0.87 456	0.41 296	0.64 257	0.21 69	0.09 70	0.17 405	0.10 131	0.09 108	0.16 189	0.12 142

HanStereo	0.49 270	0.49 269	2.78 486	0.50 458	0.41 450	0.38 55	0.23 155	0.72 234	0.38 59	0.63 402	0.48 217	0.87 456	0.41 296	0.64 257	0.21 69	0.09 70	0.17 405	0.10 131	0.09 108	0.16 189	0.12 142

anonymousdsp2	0.34 105	0.24 65	1.16 79	0.28 142	0.15 55	0.57 234	0.23 155	0.79 315	0.47 155	0.38 157	0.37 144	0.40 190	0.25 137	0.47 188	0.21 69	0.09 70	0.07 40	0.10 131	0.13 277	0.19 259	0.27 414

anonymousdsp	0.34 105	0.53 284	1.47 136	0.25 70	0.16 82	0.56 216	0.23 155	0.49 92	0.40 81	0.25 86	0.24 55	0.22 59	0.24 121	0.55 230	0.19 28	0.09 70	0.11 276	0.10 131	0.18 382	0.24 333	0.29 426

CBFPSM	0.56 342	0.91 434	1.82 252	0.28 142	0.23 252	0.71 404	0.37 375	0.72 234	0.64 320	0.50 247	0.49 234	1.03 492	0.83 475	0.62 252	1.35 482	0.10 164	0.12 302	0.10 131	0.10 144	0.18 238	0.19 309

EGLCR-Stereo	0.29 66	0.27 91	0.97 59	0.30 190	0.19 177	0.56 216	0.17 39	0.68 216	0.36 47	0.30 120	0.18 16	0.27 115	0.17 30	0.38 122	0.19 28	0.09 70	0.07 40	0.10 131	0.08 77	0.10 50	0.35 462

DCRE	0.50 281	0.63 329	2.13 360	0.30 190	0.23 252	0.45 96	0.24 188	0.59 170	0.53 208	0.50 247	2.10 533	0.42 209	0.26 151	0.35 93	0.23 100	0.09 70	0.14 344	0.10 131	0.32 481	0.16 189	0.15 228

ProNet	0.30 76	0.54 289	1.29 99	0.25 70	0.15 55	0.47 120	0.25 208	0.48 86	0.39 71	0.21 34	0.23 46	0.22 59	0.20 75	0.44 156	0.19 28	0.08 32	0.08 115	0.10 131	0.08 77	0.23 318	0.12 142

CroCo-Stereo Lap2	0.33 97	0.61 312	1.47 136	0.32 246	0.38 431	0.23 4	0.22 122	0.58 162	0.46 138	0.22 44	0.27 73	0.29 131	0.23 110	0.32 67	0.26 144	0.09 70	0.09 185	0.10 131	0.08 77	0.21 288	0.14 195

ccc-4	0.32 90	0.52 279	1.38 116	0.25 70	0.16 82	0.56 216	0.23 155	0.46 67	0.41 91	0.24 67	0.23 46	0.20 48	0.23 110	0.48 193	0.19 28	0.09 70	0.08 115	0.10 131	0.18 382	0.23 318	0.22 352

Wz-Net-LNSev-Ref	0.57 348	0.87 422	2.11 355	0.32 246	0.30 345	0.84 463	0.40 390	0.88 382	0.72 397	0.65 419	0.73 427	0.66 355	0.57 403	0.93 319	0.71 401	0.13 310	0.07 40	0.10 131	0.08 77	0.15 152	0.14 195

raft_robust	0.55 334	0.84 412	1.73 189	0.28 142	0.54 490	0.53 180	0.25 208	0.88 382	0.75 429	0.48 228	0.46 199	0.76 416	0.75 465	1.46 380	0.27 154	0.09 70	0.10 228	0.10 131	0.30 469	0.26 366	0.16 255

IGEV-Stereo	0.34 105	0.54 289	1.47 136	0.25 70	0.16 82	0.56 216	0.23 155	0.49 92	0.40 81	0.25 86	0.24 55	0.22 59	0.24 121	0.54 226	0.19 28	0.09 70	0.10 228	0.10 131	0.18 382	0.24 333	0.29 426
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
CSP-Net	0.50 281	0.39 209	1.25 94	0.29 173	0.23 252	0.77 439	0.35 360	0.86 364	0.57 242	0.59 364	0.59 320	0.65 348	0.40 285	1.77 432	0.44 303	0.16 393	0.11 276	0.10 131	0.10 144	0.20 274	0.14 195

test-3	0.43 193	0.20 13	1.70 179	0.34 299	0.32 372	0.45 96	0.23 155	0.71 229	0.46 138	0.51 260	0.29 86	0.45 233	0.21 86	0.59 243	0.98 438	0.08 32	0.07 40	0.10 131	0.35 491	0.29 387	0.28 420

test_1	0.43 193	0.20 13	1.70 179	0.34 299	0.32 372	0.45 96	0.23 155	0.71 229	0.46 138	0.50 247	0.29 86	0.45 233	0.21 86	0.59 243	0.98 438	0.08 32	0.07 40	0.10 131	0.35 491	0.29 387	0.29 426

STrans-v2	0.67 408	0.56 300	2.64 463	0.27 117	0.23 252	0.57 234	0.33 348	0.96 449	0.69 368	0.92 492	0.85 457	0.89 462	0.93 491	1.83 446	1.21 472	0.09 70	0.07 40	0.10 131	0.09 108	0.11 70	0.12 142

DEmStereo	0.68 415	0.31 145	2.25 388	0.42 411	0.17 110	0.66 371	0.89 517	0.51 106	0.59 260	0.60 373	1.01 485	0.45 233	1.26 515	1.54 394	2.26 525	0.10 164	0.08 115	0.10 131	0.10 144	0.10 50	0.11 105

DRaft	0.62 380	0.38 200	1.76 205	0.24 52	0.16 82	0.64 350	0.66 487	0.53 129	0.53 208	0.67 425	0.99 482	0.38 176	1.00 499	1.44 375	2.10 519	0.10 164	0.14 344	0.10 131	0.14 305	0.18 238	0.21 337

GrayStereo	0.66 403	0.19 8	1.76 205	0.90 526	0.23 252	0.62 322	1.42 552	0.62 186	0.60 265	0.72 447	0.78 440	0.56 303	3.07 557	0.60 249	0.26 144	0.09 70	0.08 115	0.10 131	0.21 418	0.11 70	0.18 293

test-1	0.44 203	0.48 266	1.69 175	0.30 190	0.27 312	0.50 143	0.28 272	0.80 319	0.43 110	0.40 165	0.54 282	0.41 196	0.24 121	0.31 58	1.16 466	0.09 70	0.20 439	0.10 131	0.17 369	0.11 70	0.26 407

Prome-Stereo	0.49 270	0.30 134	1.76 205	0.60 500	0.23 252	0.63 339	0.42 400	0.62 186	0.60 265	0.59 364	1.03 489	0.43 213	0.72 456	0.60 249	0.33 230	0.09 70	0.07 40	0.10 131	0.09 108	0.11 70	0.43 497

raft+_RVC	0.44 203	0.67 348	1.85 263	0.34 299	0.71 519	0.51 153	0.25 208	0.64 195	0.51 182	0.35 140	0.45 191	0.32 147	0.28 184	0.43 147	0.32 220	0.09 70	0.19 428	0.10 131	0.09 108	0.20 274	0.40 490

XX-Stereo	0.55 334	0.54 289	3.50 539	0.48 454	0.39 434	0.54 188	0.17 39	0.89 388	0.40 81	0.44 190	0.65 384	0.85 448	0.19 66	0.77 301	0.21 69	0.10 164	0.14 344	0.10 131	0.32 481	0.17 211	0.14 195

test_xeample3	0.46 231	0.34 171	2.99 507	0.37 357	0.16 82	0.49 135	0.33 348	1.06 507	0.44 114	0.25 86	0.23 46	0.24 80	0.25 137	0.49 203	0.56 360	0.09 70	0.07 40	0.10 131	0.40 507	0.17 211	0.26 407

AFF-stereo	0.44 203	0.96 453	1.78 219	0.31 217	0.15 55	0.50 143	0.21 101	0.64 195	0.63 312	0.47 210	0.64 375	0.49 267	0.34 234	0.46 177	0.31 209	0.08 32	0.09 185	0.10 131	0.10 144	0.37 454	0.10 80

GMStereo	0.38 140	0.99 469	1.91 296	0.27 117	0.16 82	0.39 57	0.23 155	0.47 79	0.62 300	0.38 157	0.34 130	0.25 90	0.25 137	0.39 128	0.29 179	0.14 353	0.08 115	0.10 131	0.12 244	0.15 152	0.11 105
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
ACVNet	0.45 221	0.44 243	1.79 239	0.28 142	0.21 205	0.59 269	0.36 367	0.66 203	0.68 359	0.45 200	0.59 320	0.69 378	0.40 285	0.44 156	0.55 352	0.11 227	0.09 185	0.10 131	0.09 108	0.34 430	0.10 80

acv_ft	0.48 252	0.44 243	1.76 205	0.32 246	0.41 450	0.63 339	0.28 272	0.81 323	0.68 359	0.61 382	0.59 320	0.69 378	0.45 335	0.44 156	0.63 380	0.11 227	0.09 185	0.10 131	0.09 108	0.41 478	0.10 80

DIP-Stereo	0.37 131	0.34 171	1.50 145	0.27 117	0.18 145	0.63 339	0.17 39	0.92 414	0.53 208	0.49 240	0.48 217	0.30 136	0.30 206	0.39 128	0.30 197	0.10 164	0.08 115	0.10 131	0.08 77	0.15 152	0.12 142
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
HSM-Net_RVC	0.67 408	0.34 171	2.23 385	0.26 101	0.19 177	0.67 377	0.29 296	1.26 528	0.69 368	0.72 447	0.70 416	0.78 421	0.42 313	3.77 556	0.41 286	0.13 310	0.09 185	0.10 131	0.09 108	0.12 81	0.11 105
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
AANet_RVC	0.68 415	1.00 471	2.09 350	0.33 268	0.25 283	0.58 252	0.32 340	0.81 323	0.80 456	0.61 382	0.94 474	0.80 429	0.41 296	2.46 516	1.02 450	0.36 509	0.14 344	0.10 131	0.09 108	0.23 318	0.22 352

HITNet	0.46 231	0.92 435	2.09 350	0.33 268	0.14 32	0.55 201	0.22 122	0.83 336	0.56 238	0.51 260	0.49 234	0.48 265	0.37 256	0.48 193	0.54 351	0.09 70	0.06 20	0.10 131	0.08 77	0.23 318	0.09 56
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
iResNetv2_ROB	0.59 361	1.43 527	2.96 502	0.40 393	0.22 232	0.58 252	0.28 272	0.91 405	0.73 412	0.57 332	0.63 359	0.60 325	0.41 296	0.74 293	0.35 245	0.11 227	0.08 115	0.10 131	0.07 51	0.43 486	0.17 273

HSM	0.62 380	0.76 376	1.72 186	0.30 190	0.29 334	0.64 350	0.28 272	0.94 431	0.62 300	0.58 350	0.57 311	1.40 524	0.64 435	2.59 526	0.42 288	0.11 227	0.08 115	0.10 131	0.08 77	0.14 134	0.11 105

z-ln-s-r	0.64 390	0.89 429	2.23 385	0.32 246	0.26 298	0.57 234	0.37 375	0.84 347	0.76 438	0.51 260	0.81 444	0.64 343	0.45 335	2.06 481	1.27 477	0.10 164	0.07 40	0.11 196	0.09 108	0.24 333	0.13 177

xyz-stereo-finetune2	0.35 116	0.45 251	1.04 64	0.21 7	0.12 6	0.58 252	0.23 155	0.50 98	0.45 129	0.31 125	0.46 199	0.30 136	0.41 296	0.81 308	0.51 338	0.08 32	0.07 40	0.11 196	0.09 108	0.12 81	0.09 56

LG-Stereo	0.27 50	0.25 70	0.95 58	0.25 70	0.15 55	0.43 85	0.21 101	0.50 98	0.40 81	0.18 17	0.29 86	0.25 90	0.16 23	0.28 31	0.35 245	0.07 20	0.07 40	0.11 196	0.10 144	0.24 333	0.10 80

S2M2	0.24 40	0.29 122	0.90 52	0.23 36	0.17 110	0.24 5	0.09 1	0.36 13	0.45 129	0.17 11	0.25 62	0.23 67	0.17 30	0.24 7	0.28 164	0.15 372	0.12 302	0.11 196	0.12 244	0.15 152	0.11 105

tg	0.37 131	0.55 298	1.35 111	0.28 142	0.16 82	0.57 234	0.18 53	0.57 156	0.49 164	0.37 149	0.44 187	0.38 176	0.24 121	0.46 177	0.24 122	0.09 70	0.08 115	0.11 196	0.11 206	0.43 486	0.36 470

rvit_stereo_0081_aga	0.27 50	0.29 122	1.08 67	0.26 101	0.20 191	0.33 27	0.21 101	0.41 35	0.42 100	0.26 100	0.28 80	0.27 115	0.21 86	0.31 58	0.21 69	0.14 353	0.10 228	0.11 196	0.10 144	0.14 134	0.10 80

rvit_stereo_0081	0.25 44	0.21 21	0.61 16	0.28 142	0.17 110	0.31 19	0.22 122	0.42 41	0.53 208	0.24 67	0.25 62	0.25 90	0.21 86	0.34 87	0.23 100	0.13 310	0.10 228	0.11 196	0.10 144	0.12 81	0.09 56

rvit_stereo_0082	0.25 44	0.21 21	0.61 16	0.28 142	0.17 110	0.31 19	0.22 122	0.42 41	0.53 208	0.24 67	0.25 62	0.25 90	0.21 86	0.34 87	0.23 100	0.13 310	0.10 228	0.11 196	0.10 144	0.12 81	0.09 56

AIO-Stereo-zeroshot1	0.70 424	0.65 340	3.45 537	0.50 458	0.60 507	0.75 427	0.23 155	0.96 449	0.60 265	0.76 459	1.30 509	0.81 432	0.60 416	0.57 234	0.82 423	0.10 164	0.16 387	0.11 196	0.43 513	0.31 406	0.22 352

IGEV-BASED-STEREO-	0.37 131	1.34 524	1.24 93	0.23 36	0.12 6	0.33 27	0.20 81	0.40 28	0.33 19	0.25 86	0.21 29	0.16 29	0.14 10	0.27 24	0.63 380	0.55 523	0.06 20	0.11 196	0.13 277	0.25 346	0.49 507

rvit_stereo_ft	0.31 84	0.61 312	1.18 80	0.32 246	0.21 205	0.28 9	0.27 255	0.55 144	0.48 158	0.23 60	0.27 73	0.28 124	0.26 151	0.32 67	0.25 135	0.13 310	0.09 185	0.11 196	0.11 206	0.13 111	0.14 195

test_sample2	0.41 168	0.19 8	1.23 91	0.31 217	0.17 110	0.51 153	0.27 255	0.81 323	0.55 227	0.44 190	0.45 191	0.46 246	0.38 263	1.51 390	0.30 197	0.12 280	0.09 185	0.11 196	0.10 144	0.14 134	0.14 195

Former-RAFT_DAM_RVC	0.50 281	0.33 158	0.93 56	0.26 101	0.22 232	0.46 114	0.20 81	1.10 513	1.34 528	3.16 565	0.32 116	0.22 59	0.20 75	0.30 51	0.22 88	0.10 164	0.09 185	0.11 196	0.09 108	0.15 152	0.19 309

SMFormer	0.50 281	0.46 254	1.60 159	0.30 190	0.15 55	0.45 96	0.24 188	0.90 394	0.72 397	0.56 321	0.64 375	0.51 273	0.41 296	1.87 454	0.49 328	0.13 310	0.10 228	0.11 196	0.10 144	0.15 152	0.16 255

tta	0.50 281	0.46 254	1.60 159	0.30 190	0.15 55	0.45 96	0.24 188	0.90 394	0.72 397	0.56 321	0.64 375	0.51 273	0.41 296	1.87 454	0.49 328	0.13 310	0.10 228	0.11 196	0.10 144	0.14 134	0.11 105

AE-Stereo	0.42 187	0.29 122	1.65 166	0.43 415	0.47 476	0.56 216	0.23 155	0.86 364	0.46 138	0.31 125	0.41 170	0.43 213	0.24 121	0.34 87	0.24 122	0.09 70	0.48 527	0.11 196	0.45 515	0.22 305	0.19 309

CoDeX	0.52 311	0.43 232	2.25 388	0.29 173	0.26 298	0.61 302	0.32 340	0.99 474	0.68 359	0.48 228	0.55 292	0.52 279	0.40 285	1.60 407	0.35 245	0.12 280	0.09 185	0.11 196	0.10 144	0.13 111	0.12 142

ACVNet-DCA	0.42 187	0.64 333	2.07 344	0.35 315	0.14 32	0.76 431	0.25 208	0.76 273	0.52 189	0.31 125	0.38 153	0.24 80	0.38 263	0.69 280	0.19 28	0.10 164	0.24 465	0.11 196	0.09 108	0.12 81	0.14 195

1test111	0.44 203	0.64 333	2.07 344	0.35 315	0.14 32	0.76 431	0.25 208	0.76 273	0.52 189	0.31 125	0.38 153	0.24 80	0.38 263	0.96 322	0.30 197	0.10 164	0.24 465	0.11 196	0.09 108	0.12 81	0.14 195

cc1	0.47 246	0.64 333	2.07 344	0.35 315	0.14 32	0.76 431	0.25 208	0.74 249	1.01 500	0.31 125	0.38 153	0.24 80	0.38 263	0.69 280	0.19 28	0.10 164	0.24 465	0.11 196	0.09 108	0.25 346	0.40 490

tt1	0.44 203	0.64 333	1.83 258	0.35 315	0.14 32	0.76 431	0.25 208	0.74 249	0.88 479	0.31 125	0.37 144	0.25 90	0.35 236	0.63 255	0.19 28	0.10 164	0.24 465	0.11 196	0.09 108	0.25 346	0.36 470

1111x	0.74 448	0.21 21	1.93 302	0.31 217	0.17 110	0.63 339	0.32 340	1.03 501	0.74 416	0.52 269	0.62 347	0.57 309	0.47 357	2.38 505	4.25 557	0.12 280	0.14 344	0.11 196	0.12 244	0.12 81	0.14 195

EKT-Stereo	1.47 532	0.49 269	1.93 302	2.57 565	19.31 581	0.55 201	0.22 122	0.69 219	0.42 100	0.38 157	0.36 141	0.43 213	0.27 169	0.69 280	0.26 144	0.12 280	0.14 344	0.11 196	0.16 350	0.20 274	0.15 228

MIM_Stereo	0.41 168	0.60 308	1.88 278	0.31 217	0.21 205	0.50 143	0.19 62	0.64 195	0.44 114	0.43 184	0.53 270	0.43 213	0.27 169	0.51 212	0.28 164	0.08 32	0.14 344	0.11 196	0.10 144	0.26 366	0.26 407

iinet-f	0.57 348	0.93 441	2.27 391	0.31 217	0.25 283	0.83 461	0.33 348	0.81 323	0.65 333	0.54 292	0.63 359	0.73 399	0.67 444	0.73 290	0.67 391	0.13 310	0.13 323	0.11 196	0.10 144	0.43 486	0.16 255

gwcnet-sp	0.49 270	0.43 232	2.54 448	0.31 217	0.22 232	0.67 377	0.31 317	0.78 299	0.65 333	0.58 350	0.47 205	0.46 246	0.43 323	0.76 297	0.46 308	0.11 227	0.11 276	0.11 196	0.11 206	0.15 152	0.14 195

scenet	0.49 270	0.43 232	2.54 448	0.31 217	0.22 232	0.67 377	0.31 317	0.78 299	0.65 333	0.58 350	0.47 205	0.46 246	0.43 323	0.76 297	0.46 308	0.11 227	0.11 276	0.11 196	0.11 206	0.15 152	0.14 195

ssnet	0.49 270	0.43 232	2.54 448	0.31 217	0.22 232	0.67 377	0.31 317	0.78 299	0.65 333	0.58 350	0.47 205	0.46 246	0.43 323	0.76 297	0.46 308	0.11 227	0.11 276	0.11 196	0.11 206	0.15 152	0.14 195

x	0.35 116	0.20 13	1.36 112	0.33 268	0.17 110	0.47 120	0.24 188	0.75 260	0.54 220	0.40 165	0.40 166	0.42 209	0.34 234	0.45 168	0.32 220	0.11 227	0.14 344	0.11 196	0.09 108	0.12 81	0.14 195

IER	0.43 193	0.38 200	1.69 175	0.26 101	0.25 283	0.66 371	0.26 230	0.71 229	0.55 227	0.54 292	0.59 320	0.60 325	0.53 385	0.52 216	0.39 272	0.11 227	0.08 115	0.11 196	0.11 206	0.14 134	0.11 105

RAFT_CTSACE	0.46 231	0.76 376	2.07 344	0.35 315	0.30 345	0.54 188	0.30 304	0.61 182	0.48 158	0.49 240	0.76 436	0.55 291	0.36 242	0.58 237	0.22 88	0.08 32	0.13 323	0.11 196	0.10 144	0.41 478	0.08 34

RAFT+CT+SA	0.50 281	0.86 419	1.82 252	0.37 357	0.75 521	0.54 188	0.34 352	0.77 284	0.63 312	0.38 157	0.55 292	0.34 159	0.29 198	0.68 274	0.27 154	0.09 70	0.07 40	0.11 196	0.51 522	0.29 387	0.41 495

test_4	0.40 161	0.37 190	2.01 333	0.29 173	0.21 205	0.50 143	0.28 272	0.47 79	0.39 71	0.42 179	0.76 436	0.38 176	0.22 95	0.52 216	0.33 230	0.08 32	0.07 40	0.11 196	0.15 330	0.28 382	0.07 7

iRaft-Stereo_5w	0.54 322	1.01 475	2.08 349	0.27 117	0.21 205	0.49 135	0.28 272	0.73 245	0.58 253	0.40 165	0.61 342	0.62 331	0.46 349	1.78 433	0.47 317	0.09 70	0.07 40	0.11 196	0.10 144	0.39 470	0.12 142

MIPNet	0.83 475	0.81 402	2.40 415	0.61 501	0.18 145	1.48 522	1.39 548	1.60 542	0.74 416	1.94 543	0.85 457	0.73 399	1.68 538	0.87 317	0.31 209	0.09 70	0.08 115	0.11 196	0.32 481	0.25 346	0.12 142

IPLGR	0.54 322	0.56 300	2.68 468	0.36 334	0.18 145	0.62 322	0.54 456	1.02 494	0.64 320	0.73 451	0.46 199	0.47 254	0.45 335	1.12 343	0.29 179	0.09 70	0.08 115	0.11 196	0.09 108	0.19 259	0.12 142

test_3	0.44 203	0.20 13	1.70 179	0.36 334	0.32 372	0.47 120	0.30 304	0.73 245	0.49 164	0.50 247	0.30 99	0.45 233	0.22 95	0.59 243	0.98 438	0.08 32	0.10 228	0.11 196	0.35 491	0.29 387	0.28 420

PSMNet-ADL	0.51 298	0.38 200	1.65 166	0.35 315	0.21 205	0.67 377	0.26 230	0.74 249	0.55 227	0.42 179	0.52 259	0.70 388	0.45 335	1.91 465	0.57 364	0.15 372	0.13 323	0.11 196	0.13 277	0.15 152	0.20 325

ADLNet2	0.68 415	0.84 412	3.19 526	0.33 268	0.36 414	0.64 350	0.37 375	0.89 388	0.79 453	0.54 292	0.65 384	0.93 471	0.48 366	2.07 483	0.56 360	0.13 310	0.11 276	0.11 196	0.11 206	0.33 423	0.18 293

CrosDoStereo	0.94 490	0.37 190	2.53 442	0.25 70	0.32 372	0.54 188	3.76 569	0.72 234	0.60 265	0.70 440	1.40 515	0.53 281	1.49 531	1.78 433	3.09 539	0.10 164	0.08 115	0.11 196	0.11 206	0.21 288	0.11 105

TRStereo	0.53 317	0.76 376	2.38 411	0.42 411	0.29 334	0.69 395	0.23 155	1.81 547	0.55 227	0.36 145	0.32 116	0.47 254	0.40 285	0.46 177	0.25 135	0.12 280	0.11 276	0.11 196	0.41 510	0.13 111	0.32 449

TransformOpticalFlow	0.64 390	0.56 300	2.66 466	0.44 422	0.26 298	0.62 322	0.28 272	0.83 336	0.71 387	0.76 459	0.74 430	0.91 466	0.85 479	1.83 446	0.81 422	0.10 164	0.07 40	0.11 196	0.09 108	0.11 70	0.12 142

IIG-Stereo	0.59 361	0.65 340	1.74 193	0.54 476	0.23 252	0.61 302	0.21 101	0.73 245	0.65 333	0.64 412	0.69 406	0.69 378	0.38 263	2.09 486	1.39 485	0.11 227	0.07 40	0.11 196	0.09 108	0.15 152	0.09 56

NRIStereo	0.46 231	0.25 70	1.77 214	0.47 446	0.16 82	0.95 485	0.74 503	0.51 106	0.56 238	0.48 228	0.39 161	0.59 319	0.29 198	0.77 301	0.32 220	0.11 227	0.13 323	0.11 196	0.09 108	0.21 288	0.24 388

ASMatch	0.60 367	0.43 232	2.58 454	0.91 527	0.36 414	0.56 216	0.25 208	0.52 120	0.61 282	0.47 210	1.21 502	0.47 254	0.66 442	1.34 364	0.94 433	0.10 164	0.08 115	0.11 196	0.11 206	0.10 50	0.16 255

DeepStereo_LL	0.94 490	0.37 190	2.53 442	0.25 70	0.32 372	0.54 188	3.76 569	0.72 234	0.60 265	0.70 440	1.40 515	0.53 281	1.49 531	1.78 433	3.09 539	0.10 164	0.08 115	0.11 196	0.11 206	0.21 288	0.11 105

DeepStereo_RVC	0.44 203	0.28 112	1.92 299	0.49 456	0.17 110	0.60 281	0.59 472	0.50 98	0.52 189	0.49 240	0.45 191	0.39 182	0.86 482	0.45 168	0.33 230	0.11 227	0.08 115	0.11 196	0.09 108	0.15 152	0.19 309

RAFT-345	0.53 317	0.30 134	2.34 403	0.38 373	0.34 393	0.58 252	0.42 400	0.47 79	0.61 282	0.51 260	1.00 484	0.43 213	0.28 184	1.57 400	0.82 423	0.10 164	0.07 40	0.11 196	0.09 108	0.10 50	0.08 34

sAnonymous2	0.38 140	0.62 318	2.15 366	0.31 217	0.24 265	0.34 31	0.27 255	0.53 129	0.46 138	0.24 67	0.29 86	0.23 67	0.28 184	0.28 31	0.22 88	0.12 280	0.09 185	0.11 196	0.13 277	0.38 461	0.35 462

CroCo_RVC	0.38 140	0.62 318	2.15 366	0.31 217	0.24 265	0.34 31	0.27 255	0.53 129	0.46 138	0.24 67	0.29 86	0.23 67	0.28 184	0.28 31	0.22 88	0.12 280	0.09 185	0.11 196	0.13 277	0.38 461	0.35 462

RALAANet	0.43 193	0.98 465	1.90 290	0.32 246	0.23 252	0.48 128	0.19 62	0.67 212	0.53 208	0.48 228	0.45 191	0.39 182	0.30 206	0.48 193	0.37 254	0.10 164	0.08 115	0.11 196	0.14 305	0.27 376	0.10 80

222	0.78 462	0.23 52	1.23 91	0.28 142	0.18 145	0.62 322	0.24 188	1.02 494	0.70 377	0.58 350	0.66 386	0.46 246	0.42 313	1.80 441	6.53 568	0.13 310	0.10 228	0.11 196	0.10 144	0.12 81	0.17 273

xxxx	0.70 424	0.21 21	1.33 107	0.28 142	0.18 145	0.63 339	0.24 188	1.02 494	0.69 368	0.50 247	0.62 347	0.58 316	0.38 263	1.47 387	5.21 563	0.13 310	0.12 302	0.11 196	0.10 144	0.12 81	0.15 228

test_xeample	0.72 436	0.21 21	1.36 112	0.27 117	0.17 110	0.59 269	0.28 272	1.01 491	0.70 377	0.55 310	0.67 389	0.44 224	0.39 277	1.88 462	5.17 562	0.12 280	0.10 228	0.11 196	0.10 144	0.13 111	0.15 228

cf-r	0.53 317	0.81 402	2.15 366	0.33 268	0.28 326	0.60 281	0.28 272	0.78 299	0.64 320	0.51 260	0.60 335	0.75 411	0.40 285	1.32 362	0.43 297	0.13 310	0.09 185	0.11 196	0.12 244	0.15 152	0.14 195

DISCO	0.57 348	0.34 171	1.87 276	0.45 436	0.34 393	0.84 463	0.35 360	0.84 347	0.78 448	0.59 364	0.63 359	1.06 499	0.53 385	1.10 337	0.82 423	0.12 280	0.09 185	0.11 196	0.10 144	0.22 305	0.18 293

DFGA-Net	0.51 298	1.06 483	1.75 199	0.30 190	0.24 265	0.54 188	0.22 122	0.63 192	0.60 265	0.48 228	0.51 246	0.35 163	0.27 169	1.82 445	0.53 345	0.10 164	0.08 115	0.12 252	0.12 244	0.37 454	0.15 228

AIO-test1	0.45 221	0.87 422	2.27 391	0.33 268	0.33 385	0.50 143	0.22 122	0.74 249	0.66 348	0.29 116	0.41 170	0.29 131	0.22 95	0.73 290	0.29 179	0.09 70	0.08 115	0.12 252	0.14 305	0.30 398	0.22 352

ACV-stereo	0.66 403	0.76 376	2.86 491	0.32 246	0.25 283	1.01 493	0.60 474	0.59 170	0.52 189	0.41 174	0.45 191	1.55 530	0.94 494	1.40 372	0.69 396	0.14 353	0.13 323	0.12 252	0.11 206	0.20 274	0.19 309

test_sample3	0.50 281	0.41 220	1.88 278	0.32 246	0.19 177	0.57 234	0.25 208	0.92 414	0.64 320	0.52 269	0.49 234	0.47 254	0.35 236	1.79 437	0.37 254	0.13 310	0.10 228	0.12 252	0.11 206	0.16 189	0.16 255

H2IRNET	0.40 161	0.61 312	1.90 290	0.29 173	0.17 110	0.54 188	0.18 53	0.52 120	0.50 174	0.27 107	0.56 303	0.47 254	0.35 236	0.46 177	0.33 230	0.10 164	0.07 40	0.12 252	0.14 305	0.32 414	0.12 142

MyStereo07	0.34 105	0.40 214	1.46 132	0.29 173	0.23 252	0.60 281	0.31 317	0.53 129	0.42 100	0.25 86	0.25 62	0.20 48	0.26 151	0.57 234	0.19 28	0.09 70	0.18 416	0.12 252	0.11 206	0.16 189	0.19 309

MyStereo06	0.54 322	0.41 220	2.68 468	0.30 190	0.23 252	0.60 281	0.30 304	0.81 323	0.44 114	0.84 481	0.52 259	0.78 421	0.58 409	0.48 193	1.10 457	0.09 70	0.17 405	0.12 252	0.10 144	0.16 189	0.20 325

MyStereo05	0.49 270	0.41 220	2.72 474	0.30 190	0.23 252	0.60 281	0.30 304	0.82 330	0.77 443	0.52 269	0.37 144	0.51 273	0.42 313	0.52 216	0.38 261	0.09 70	0.17 405	0.12 252	0.10 144	0.16 189	0.20 325

MyStereo04	0.48 252	0.40 214	2.65 465	0.29 173	0.23 252	0.60 281	0.31 317	0.83 336	0.75 429	0.47 210	0.36 141	0.53 281	0.42 313	0.53 222	0.39 272	0.09 70	0.18 416	0.12 252	0.11 206	0.16 189	0.19 309

xx1	0.46 231	0.64 333	2.07 344	0.35 315	0.14 32	0.76 431	0.25 208	0.74 249	1.01 500	0.31 125	0.38 153	0.46 246	0.36 242	0.69 280	0.19 28	0.10 164	0.24 465	0.12 252	0.12 244	0.12 81	0.14 195

MIF-Stereo (partial)	0.34 105	0.41 220	1.93 302	0.26 101	0.24 265	0.32 24	0.17 39	0.53 129	0.42 100	0.25 86	0.37 144	0.25 90	0.26 151	0.44 156	0.31 209	0.11 227	0.08 115	0.12 252	0.10 144	0.19 259	0.14 195

4D-IteraStereo	0.44 203	0.96 453	2.63 461	0.27 117	0.30 345	0.45 96	0.25 208	0.52 120	0.50 174	0.40 165	0.31 110	0.40 190	0.19 66	0.35 93	0.32 220	0.09 70	0.06 20	0.12 252	0.11 206	0.19 259	0.30 436

knoymous	0.34 105	0.25 70	1.75 199	0.24 52	0.18 145	0.45 96	0.24 188	0.57 156	0.38 59	0.41 174	0.39 161	0.55 291	0.25 137	0.38 122	0.23 100	0.11 227	0.08 115	0.12 252	0.07 51	0.13 111	0.12 142

anonymousa	0.48 252	0.46 254	2.44 424	0.29 173	0.34 393	0.61 302	0.25 208	0.66 203	0.54 220	0.53 279	0.77 439	0.73 399	0.46 349	0.33 77	0.31 209	0.10 164	0.09 185	0.12 252	0.29 459	0.10 50	0.19 309

riskmin	0.37 131	0.22 36	1.74 193	0.32 246	0.20 191	0.48 128	0.20 81	0.66 203	0.46 138	0.36 145	0.34 130	0.69 378	0.45 335	0.39 128	0.27 154	0.11 227	0.08 115	0.12 252	0.08 77	0.13 111	0.16 255

TestStereo1	0.49 270	0.81 402	1.85 263	0.39 383	0.57 498	0.56 216	0.34 352	0.75 260	0.69 368	0.44 190	0.63 359	0.35 163	0.42 313	0.64 257	0.29 179	0.10 164	0.08 115	0.12 252	0.10 144	0.33 423	0.26 407

qqq	0.38 140	0.21 21	1.34 110	0.28 142	0.15 55	0.45 96	0.26 230	0.76 273	0.52 189	0.39 163	0.41 170	0.46 246	0.36 242	0.96 322	0.30 197	0.11 227	0.14 344	0.12 252	0.12 244	0.12 81	0.14 195

DisPM	0.43 193	0.33 158	1.78 219	0.57 489	0.18 145	0.59 269	0.63 484	0.53 129	0.61 282	0.60 373	0.53 270	0.38 176	0.26 151	0.75 294	0.29 179	0.12 280	0.07 40	0.12 252	0.11 206	0.11 70	0.14 195

Wz-Net-LNSev	0.59 361	0.96 453	2.47 432	0.34 299	0.37 425	0.79 448	0.44 418	0.86 364	0.77 443	0.61 382	0.67 389	0.79 426	0.56 397	0.64 257	0.62 378	0.15 372	0.14 344	0.12 252	0.12 244	0.18 238	0.19 309

test_5	0.51 298	0.87 422	1.99 330	0.37 357	0.65 513	0.58 252	0.35 360	0.78 299	0.62 300	0.48 228	0.55 292	0.45 233	0.40 285	0.72 289	0.30 197	0.09 70	0.07 40	0.12 252	0.12 244	0.33 423	0.38 480

SA-5K	0.49 270	0.81 402	1.85 263	0.39 383	0.57 498	0.56 216	0.34 352	0.75 260	0.69 368	0.44 190	0.63 359	0.35 163	0.42 313	0.64 257	0.29 179	0.10 164	0.08 115	0.12 252	0.10 144	0.33 423	0.26 407

GLC_STEREO	0.28 57	0.27 91	1.36 112	0.28 142	0.12 6	0.41 69	0.20 81	0.37 16	0.38 59	0.26 100	0.30 99	0.25 90	0.19 66	0.33 77	0.24 122	0.09 70	0.11 276	0.12 252	0.10 144	0.13 111	0.09 56

DAS	0.56 342	0.35 178	1.55 152	0.33 268	0.34 393	0.50 143	0.42 400	0.83 336	0.74 416	0.83 479	0.68 397	0.56 303	0.48 366	2.40 509	0.46 308	0.12 280	0.08 115	0.12 252	0.09 108	0.18 238	0.15 228

SepStereo	0.52 311	0.35 178	1.55 152	0.33 268	0.34 393	0.50 143	0.42 400	0.83 336	0.74 416	0.83 479	0.68 397	0.56 303	0.48 366	1.56 396	0.46 308	0.12 280	0.08 115	0.12 252	0.09 108	0.18 238	0.15 228

LCNet	0.54 322	0.37 190	1.78 219	0.92 528	0.22 232	0.96 486	0.30 304	0.59 170	0.58 253	0.51 260	0.55 292	0.41 196	0.76 466	0.84 311	0.26 144	0.09 70	0.06 20	0.12 252	0.18 382	0.98 536	0.39 486

HHNet	0.60 367	0.65 340	2.60 459	0.36 334	0.25 283	0.64 350	0.61 478	0.64 195	0.62 300	0.55 310	1.13 499	0.32 147	0.60 416	0.42 144	1.79 505	0.15 372	0.07 40	0.12 252	0.10 144	0.18 238	0.15 228

Patchmatch Stereo++	0.39 155	0.27 91	1.78 219	0.44 422	0.16 82	0.61 302	0.27 255	0.51 106	0.52 189	0.47 210	0.43 176	0.43 213	0.28 184	0.54 226	0.28 164	0.12 280	0.08 115	0.12 252	0.10 144	0.17 211	0.12 142
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
AAGNet	0.88 482	0.33 158	1.79 239	0.54 476	0.98 535	0.62 322	0.46 428	0.50 98	0.60 265	0.58 350	0.53 270	0.50 270	0.73 459	1.23 355	7.48 569	0.11 227	0.07 40	0.12 252	0.10 144	0.14 134	0.09 56

OMP-Stereo	0.59 361	0.65 340	1.74 193	0.56 485	0.37 425	0.60 281	0.26 230	0.70 226	0.65 333	0.66 421	0.60 335	0.69 378	0.32 222	2.09 486	1.20 470	0.10 164	0.07 40	0.12 252	0.09 108	0.17 211	0.10 80

NF-Stereo	0.48 252	0.25 70	1.81 246	0.52 467	0.16 82	0.61 302	0.44 418	0.66 203	0.61 282	0.50 247	0.47 205	0.37 169	0.26 151	1.45 379	0.79 420	0.11 227	0.07 40	0.12 252	0.10 144	0.13 111	0.16 255

OCTAStereo	0.48 252	0.25 70	1.81 246	0.52 467	0.16 82	0.61 302	0.43 407	0.66 203	0.61 282	0.50 247	0.47 205	0.37 169	0.26 151	1.44 375	0.80 421	0.11 227	0.07 40	0.12 252	0.10 144	0.13 111	0.17 273

PSM-adaLoss	0.38 140	0.27 91	1.78 219	0.44 422	0.17 110	0.60 281	0.29 296	0.51 106	0.52 189	0.47 210	0.43 176	0.44 224	0.28 184	0.47 188	0.28 164	0.12 280	0.08 115	0.12 252	0.10 144	0.17 211	0.12 142

FTStereo	0.76 454	0.18 5	2.35 406	0.71 511	0.21 205	0.73 417	1.79 555	0.57 156	0.53 208	1.07 506	1.63 523	1.29 518	2.13 546	0.75 294	0.29 179	0.19 436	0.08 115	0.12 252	0.11 206	0.11 70	0.40 490

ROB_FTStereo_v2	0.38 140	0.27 91	1.78 219	0.44 422	0.17 110	0.61 302	0.28 272	0.51 106	0.52 189	0.47 210	0.43 176	0.44 224	0.28 184	0.47 188	0.28 164	0.12 280	0.08 115	0.12 252	0.10 144	0.17 211	0.12 142

ROB_FTStereo	0.38 140	0.27 91	1.78 219	0.44 422	0.17 110	0.61 302	0.26 230	0.51 106	0.52 189	0.47 210	0.43 176	0.43 213	0.28 184	0.49 203	0.28 164	0.12 280	0.08 115	0.12 252	0.10 144	0.17 211	0.12 142

KYRaft	0.48 252	0.29 122	1.75 199	0.33 268	0.21 205	0.75 427	0.44 418	0.58 162	0.57 242	0.64 412	0.93 473	0.53 281	0.72 456	0.60 249	0.24 122	0.10 164	0.07 40	0.12 252	0.14 305	0.12 81	0.54 511

HUI-Stereo	0.38 140	0.27 91	1.79 239	0.44 422	0.17 110	0.61 302	0.28 272	0.51 106	0.52 189	0.47 210	0.43 176	0.44 224	0.28 184	0.45 168	0.28 164	0.12 280	0.08 115	0.12 252	0.10 144	0.17 211	0.12 142

SST-Stereo	0.52 311	0.20 13	1.76 205	0.62 502	0.53 488	0.62 322	0.66 487	0.55 144	0.61 282	0.58 350	0.53 270	0.52 279	0.60 416	1.59 406	0.29 179	0.11 227	0.07 40	0.12 252	0.10 144	0.16 189	0.10 80

RAFT_R40	0.50 281	0.21 21	1.76 205	0.50 458	0.40 443	0.61 302	0.53 452	0.56 151	0.60 265	0.56 321	0.54 282	0.55 291	0.51 378	1.57 400	0.53 345	0.11 227	0.07 40	0.12 252	0.10 144	0.16 189	0.09 56

PFNet	0.60 367	0.33 158	2.47 432	0.41 400	0.55 493	0.62 322	0.27 255	0.61 182	0.63 312	0.61 382	0.56 303	0.45 233	0.32 222	1.88 462	1.14 462	0.28 495	0.09 185	0.12 252	0.16 350	0.26 366	0.20 325

RE-Stereo	0.48 252	0.25 70	1.81 246	0.52 467	0.16 82	0.61 302	0.43 407	0.66 203	0.60 265	0.50 247	0.47 205	0.37 169	0.26 151	1.44 375	0.78 416	0.11 227	0.07 40	0.12 252	0.10 144	0.13 111	0.17 273

Pruner-Stereo	0.51 298	0.27 91	1.78 219	1.79 555	0.19 177	0.62 322	0.45 425	0.57 156	0.60 265	0.61 382	0.48 217	0.41 196	0.24 121	0.46 177	1.00 444	0.12 280	0.07 40	0.12 252	0.10 144	0.12 81	0.13 177

TVStereo	0.48 252	0.25 70	1.81 246	0.52 467	0.16 82	0.61 302	0.43 407	0.66 203	0.60 265	0.50 247	0.47 205	0.37 169	0.26 151	1.44 375	0.78 416	0.11 227	0.07 40	0.12 252	0.10 144	0.13 111	0.17 273

iGMRVC	0.39 155	0.27 91	1.78 219	0.44 422	0.17 110	0.61 302	0.27 255	0.51 106	0.52 189	0.47 210	0.43 176	0.44 224	0.28 184	0.55 230	0.28 164	0.12 280	0.08 115	0.12 252	0.10 144	0.17 211	0.12 142

iRAFT	0.39 155	0.27 91	1.78 219	0.44 422	0.16 82	0.61 302	0.27 255	0.51 106	0.52 189	0.47 210	0.43 176	0.43 213	0.28 184	0.54 226	0.28 164	0.12 280	0.08 115	0.12 252	0.10 144	0.17 211	0.12 142

CRE-IMP	0.41 168	0.22 36	1.76 205	0.48 454	0.17 110	0.79 448	0.69 495	0.52 120	0.52 189	0.47 210	0.42 174	0.45 233	0.26 151	0.41 136	0.31 209	0.11 227	0.07 40	0.12 252	0.09 108	0.17 211	0.23 376

RAFT-IKP	0.38 140	0.27 91	1.79 239	0.44 422	0.16 82	0.60 281	0.28 272	0.51 106	0.52 189	0.47 210	0.43 176	0.43 213	0.28 184	0.50 209	0.28 164	0.12 280	0.08 115	0.12 252	0.10 144	0.17 211	0.12 142

LMCR-Stereo	0.52 311	0.71 359	2.39 413	0.40 393	0.21 205	0.74 421	0.31 317	1.02 494	0.64 320	0.61 382	0.63 359	0.39 182	0.51 378	0.62 252	0.42 288	0.19 436	0.09 185	0.12 252	0.09 108	0.23 318	0.12 142

iRaftStereo_RVC	0.37 131	0.53 284	1.41 122	0.28 142	0.15 55	0.52 172	0.20 81	0.54 140	0.46 138	0.37 149	0.43 176	0.41 196	0.23 110	0.36 105	0.26 144	0.09 70	0.15 370	0.12 252	0.11 206	0.41 478	0.37 477

GEStereo_RVC	0.54 322	0.87 422	1.95 315	0.47 446	0.25 283	0.62 322	0.37 375	1.00 482	0.74 416	0.53 279	0.54 282	0.59 319	0.44 331	1.10 337	0.46 308	0.15 372	0.11 276	0.12 252	0.10 144	0.26 366	0.19 309

TestStereo	0.45 221	0.54 289	2.11 355	0.29 173	0.16 82	0.43 85	0.24 188	0.54 140	0.45 129	0.37 149	0.46 199	0.34 159	0.27 169	1.98 472	0.27 154	0.11 227	0.08 115	0.12 252	0.09 108	0.14 134	0.08 34

sCroCo_RVC	0.33 97	0.32 151	1.89 285	0.34 299	0.27 312	0.30 15	0.22 122	0.48 86	0.44 114	0.22 44	0.33 124	0.25 90	0.25 137	0.32 67	0.24 122	0.14 353	0.16 387	0.12 252	0.12 244	0.15 152	0.13 177

GES	0.44 203	0.28 112	1.88 278	0.30 190	0.18 145	0.61 302	0.30 304	0.88 382	0.46 138	0.47 210	0.52 259	0.39 182	0.42 313	0.58 237	0.67 391	0.15 372	0.11 276	0.12 252	0.10 144	0.15 152	0.17 273

SFCPSM	0.46 231	0.24 65	2.35 406	0.27 117	0.27 312	0.70 402	0.32 340	0.96 449	0.63 312	0.49 240	0.52 259	0.43 213	0.36 242	0.52 216	0.43 297	0.12 280	0.09 185	0.12 252	0.16 350	0.16 189	0.12 142

MMNet	0.50 281	0.48 266	1.93 302	0.33 268	0.27 312	0.79 448	0.28 272	0.81 323	0.74 416	0.60 373	0.56 303	0.59 319	0.55 393	0.79 306	0.59 371	0.10 164	0.09 185	0.12 252	0.11 206	0.13 111	0.14 195

FENet	0.44 203	0.30 134	2.42 418	0.32 246	0.17 110	0.58 252	0.22 122	0.77 284	0.59 260	0.47 210	0.42 174	0.55 291	0.38 263	0.49 203	0.47 317	0.12 280	0.09 185	0.12 252	0.11 206	0.13 111	0.16 255

ac_64	0.55 334	0.46 254	1.92 299	0.36 334	0.34 393	0.63 339	0.31 317	0.82 330	0.61 282	0.55 310	0.51 246	0.89 462	0.48 366	1.83 446	0.55 352	0.14 353	0.11 276	0.12 252	0.12 244	0.18 238	0.12 142

GwcNet-RSSM	0.57 348	0.94 443	2.13 360	0.32 246	0.25 283	0.60 281	0.30 304	0.80 319	0.66 348	0.52 269	0.64 375	0.71 392	0.40 285	1.79 437	0.50 333	0.13 310	0.09 185	0.12 252	0.12 244	0.21 288	0.15 228

BEATNet_4x	0.47 246	0.73 370	1.91 296	0.33 268	0.15 55	0.56 216	0.25 208	0.85 354	0.58 253	0.54 292	0.51 246	0.57 309	0.42 313	0.57 234	0.61 376	0.11 227	0.08 115	0.12 252	0.09 108	0.20 274	0.16 255

G2L-Stereo	0.55 334	0.85 416	2.18 373	0.31 217	0.27 312	0.59 269	0.27 255	0.77 284	0.55 227	0.54 292	0.52 259	0.71 392	0.36 242	1.75 429	0.50 333	0.13 310	0.11 276	0.13 311	0.11 206	0.29 387	0.15 228

AIO-test2	0.49 270	1.15 499	1.96 324	0.42 411	0.37 425	0.50 143	0.23 155	0.79 315	0.70 377	0.33 136	0.53 270	0.27 115	0.22 95	0.67 271	0.29 179	0.73 533	0.08 115	0.13 311	0.17 369	0.17 211	0.18 293

rvit_stereo_0083	0.25 44	0.19 8	0.58 13	0.28 142	0.18 145	0.28 9	0.22 122	0.38 19	0.54 220	0.23 60	0.30 99	0.27 115	0.26 151	0.37 114	0.24 122	0.14 353	0.12 302	0.13 311	0.10 144	0.12 81	0.10 80

test_sample6	0.52 311	0.44 243	1.81 246	0.33 268	0.18 145	0.55 201	0.27 255	0.94 431	0.66 348	0.54 292	0.62 347	0.47 254	0.36 242	1.97 471	0.38 261	0.14 353	0.10 228	0.13 311	0.13 277	0.17 211	0.16 255

test_sample5	0.51 298	0.43 232	1.83 258	0.32 246	0.18 145	0.55 201	0.26 230	0.92 414	0.65 333	0.53 279	0.59 320	0.45 233	0.36 242	1.87 454	0.36 248	0.13 310	0.10 228	0.13 311	0.12 244	0.17 211	0.16 255

test_sample4	0.50 281	0.42 227	1.88 278	0.32 246	0.19 177	0.56 216	0.26 230	0.93 422	0.65 333	0.54 292	0.54 282	0.45 233	0.36 242	1.79 437	0.36 248	0.13 310	0.10 228	0.13 311	0.12 244	0.17 211	0.16 255

CAS++	0.31 84	0.33 158	1.43 127	0.25 70	0.17 110	0.31 19	0.20 81	0.78 299	0.41 91	0.30 120	0.30 99	0.21 56	0.16 23	0.33 77	0.18 16	0.15 372	0.12 302	0.13 311	0.10 144	0.15 152	0.11 105
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
DualNet	0.51 298	0.43 232	1.83 258	0.32 246	0.18 145	0.55 201	0.26 230	0.92 414	0.65 333	0.54 292	0.62 347	0.45 233	0.36 242	1.87 454	0.36 248	0.13 310	0.10 228	0.13 311	0.12 244	0.17 211	0.16 255

ttt	0.66 403	0.22 36	1.68 173	0.34 299	0.24 265	0.60 281	0.26 230	1.00 482	0.77 443	0.55 310	0.67 389	0.54 287	0.36 242	2.14 490	3.03 538	0.16 393	0.13 323	0.13 311	0.12 244	0.15 152	0.17 273

plain	0.37 131	0.47 263	2.15 366	0.27 117	0.19 177	0.33 27	0.20 81	0.58 162	0.46 138	0.23 60	0.37 144	0.23 67	0.25 137	0.45 168	0.28 164	0.11 227	0.08 115	0.13 311	0.09 108	0.42 484	0.12 142

ToySt	0.44 203	0.61 312	1.89 285	0.29 173	0.18 145	0.55 201	0.35 360	0.67 212	0.53 208	0.39 163	0.50 242	0.59 319	0.43 323	0.51 212	0.49 328	0.10 164	0.12 302	0.13 311	0.16 350	0.24 333	0.19 309

Sa-1000	0.51 298	0.72 363	1.90 290	0.31 217	0.60 507	0.60 281	0.31 317	0.94 431	0.71 387	0.52 269	0.83 450	0.42 209	0.33 226	0.68 274	0.28 164	0.10 164	0.09 185	0.13 311	0.29 459	0.29 387	0.10 80

SA	0.50 281	0.75 375	1.95 315	0.31 217	0.61 509	0.57 234	0.31 317	0.91 405	0.73 412	0.42 179	0.62 347	0.38 176	0.47 357	0.68 274	0.29 179	0.09 70	0.09 185	0.13 311	0.32 481	0.30 398	0.10 80

psmg	0.41 168	0.27 91	1.13 73	0.27 117	0.21 205	0.75 427	0.36 367	0.90 394	0.61 282	0.59 364	0.59 320	0.63 334	0.37 256	0.43 147	0.38 261	0.13 310	0.10 228	0.13 311	0.12 244	0.13 111	0.11 105

CIPLG	0.56 342	1.19 505	2.46 427	0.80 519	0.31 364	0.61 302	0.57 468	0.76 273	0.57 242	0.56 321	0.63 359	0.41 196	0.30 206	0.45 168	0.40 280	0.11 227	0.20 439	0.13 311	0.13 277	0.35 441	0.19 309

dd	0.42 187	0.96 453	1.77 214	0.31 217	0.17 110	0.57 234	0.26 230	0.49 92	0.68 359	0.41 174	0.40 166	0.34 159	0.27 169	0.45 168	0.40 280	0.17 409	0.10 228	0.13 311	0.12 244	0.21 288	0.12 142

IPLGR_C	0.58 353	1.25 512	2.72 474	0.80 519	0.31 364	0.60 281	0.61 478	0.76 273	0.58 253	0.56 321	0.62 347	0.41 196	0.31 215	0.43 147	0.40 280	0.11 227	0.22 454	0.13 311	0.15 330	0.35 441	0.19 309

AASNet	0.56 342	1.03 479	2.34 403	0.37 357	0.33 385	0.65 364	0.29 296	0.96 449	0.73 412	0.54 292	0.60 335	0.55 291	0.38 263	0.59 243	0.58 369	0.14 353	0.12 302	0.13 311	0.10 144	0.43 486	0.24 388

GMOStereo	0.41 168	0.62 318	1.78 219	0.28 142	0.36 414	0.51 153	0.31 317	0.53 129	0.44 114	0.57 332	0.48 217	0.41 196	0.27 169	0.28 31	0.23 100	0.08 32	0.38 509	0.13 311	0.11 206	0.34 430	0.11 105

error version	0.41 168	0.62 318	1.78 219	0.28 142	0.36 414	0.51 153	0.31 317	0.53 129	0.44 114	0.57 332	0.48 217	0.41 196	0.27 169	0.28 31	0.23 100	0.08 32	0.38 509	0.13 311	0.11 206	0.34 430	0.11 105

test-v	0.41 168	0.62 318	1.78 219	0.28 142	0.36 414	0.51 153	0.31 317	0.53 129	0.44 114	0.57 332	0.48 217	0.41 196	0.27 169	0.28 31	0.23 100	0.08 32	0.38 509	0.13 311	0.11 206	0.34 430	0.11 105

ACRE	0.56 342	1.14 495	2.77 484	0.76 515	0.28 326	0.60 281	0.56 464	0.76 273	0.58 253	0.55 310	0.62 347	0.41 196	0.29 198	0.44 156	0.39 272	0.11 227	0.19 428	0.13 311	0.14 305	0.36 446	0.18 293

PSM-softLoss	0.48 252	0.27 91	1.85 263	0.51 463	0.17 110	0.61 302	0.40 390	0.61 182	0.57 242	0.52 269	0.48 217	0.39 182	0.25 137	1.46 380	0.77 414	0.12 280	0.08 115	0.13 311	0.12 244	0.12 81	0.14 195

KMStereo	0.48 252	0.27 91	1.85 263	0.51 463	0.17 110	0.61 302	0.40 390	0.61 182	0.57 242	0.52 269	0.48 217	0.39 182	0.25 137	1.46 380	0.77 414	0.12 280	0.08 115	0.13 311	0.12 244	0.12 81	0.14 195

RAFT-RH_RVC	0.61 375	0.50 275	2.33 401	0.36 334	0.29 334	0.60 281	0.18 53	0.44 57	0.58 253	0.76 459	1.91 529	0.47 254	0.29 198	1.60 407	1.23 474	0.14 353	0.07 40	0.13 311	0.13 277	0.10 50	0.09 56

IRAFT_RVC	0.54 322	0.53 284	1.78 219	0.46 441	0.21 205	0.58 252	0.43 407	0.65 201	0.66 348	0.54 292	0.50 242	0.49 267	0.51 378	1.58 404	1.01 448	0.11 227	0.25 478	0.13 311	0.10 144	0.15 152	0.13 177

test-2	0.41 168	0.62 318	1.78 219	0.28 142	0.36 414	0.51 153	0.31 317	0.53 129	0.44 114	0.57 332	0.48 217	0.41 196	0.27 169	0.28 31	0.23 100	0.08 32	0.38 509	0.13 311	0.11 206	0.34 430	0.11 105

GMM-Stereo	0.50 281	0.23 52	2.41 416	0.54 476	0.24 265	0.77 439	0.46 428	0.59 170	0.57 242	0.58 350	0.73 427	0.47 254	0.43 323	0.68 274	0.27 154	0.10 164	0.06 20	0.13 311	0.13 277	0.14 134	0.44 499

rafts_anoy	0.43 193	0.89 429	1.96 324	0.32 246	0.30 345	0.48 128	0.24 188	0.62 186	0.49 164	0.37 149	0.38 153	0.33 153	0.30 206	0.51 212	0.34 237	0.10 164	0.39 515	0.13 311	0.15 330	0.17 211	0.15 228

Anonymous3	0.42 187	0.35 178	2.09 350	0.33 268	0.24 265	0.72 410	0.31 317	0.74 249	0.55 227	0.35 140	0.40 166	0.33 153	0.29 198	0.44 156	0.28 164	0.18 421	0.18 416	0.13 311	0.13 277	0.17 211	0.17 273

delet	0.52 311	0.54 289	1.62 164	0.31 217	0.35 406	0.74 421	0.46 428	0.85 354	0.74 416	0.55 310	0.60 335	0.67 364	0.50 376	1.12 343	0.57 364	0.11 227	0.11 276	0.13 311	0.14 305	0.16 189	0.12 142

UNet	0.54 322	0.44 243	2.83 490	0.31 217	0.33 385	0.74 421	0.27 255	0.82 330	0.61 282	0.53 279	0.54 282	0.72 395	0.54 388	0.78 305	0.56 360	0.11 227	0.09 185	0.13 311	0.11 206	0.14 134	0.12 142

UPFNet	0.46 231	0.28 112	1.73 189	0.33 268	0.32 372	0.65 364	0.38 382	0.83 336	0.59 260	0.57 332	0.52 259	0.61 327	0.40 285	0.75 294	0.52 341	0.13 310	0.12 302	0.13 311	0.12 244	0.15 152	0.11 105

HGLStereo	0.54 322	0.69 354	2.00 332	0.35 315	0.40 443	0.66 371	0.30 304	0.83 336	0.62 300	0.57 332	0.69 406	0.69 378	0.54 388	1.07 334	0.55 352	0.13 310	0.13 323	0.13 311	0.11 206	0.19 259	0.17 273

DSFCA	0.54 322	0.35 178	1.41 122	0.28 142	0.28 326	0.79 448	0.88 516	0.76 273	0.70 377	0.72 447	0.66 386	0.67 364	0.57 403	1.17 349	0.63 380	0.16 393	0.14 344	0.13 311	0.14 305	0.16 189	0.13 177

MSMDNet	0.46 231	0.44 243	2.28 393	0.26 101	0.20 191	0.55 201	0.21 101	0.75 260	0.64 320	0.48 228	0.55 292	0.68 371	0.56 397	0.46 177	0.30 197	0.11 227	0.10 228	0.13 311	0.10 144	0.18 238	0.15 228

FlowAnything_test	0.23 35	0.32 151	0.52 4	0.28 142	0.17 110	0.37 45	0.20 81	0.38 19	0.24 2	0.24 67	0.20 23	0.21 56	0.17 30	0.26 19	0.25 135	0.13 310	0.10 228	0.14 347	0.16 350	0.17 211	0.12 142

zh-mn7	0.80 466	1.54 532	3.00 508	0.35 315	0.27 312	0.72 410	0.41 396	0.93 422	1.11 514	1.00 500	1.28 506	0.75 411	0.57 403	1.87 454	1.18 467	0.16 393	0.13 323	0.14 347	0.14 305	0.26 366	0.21 337

z-mn7	0.80 466	1.52 531	2.62 460	0.36 334	0.28 326	1.01 493	0.48 440	0.90 394	1.29 526	0.69 434	1.35 514	0.85 448	0.59 412	2.03 477	1.09 456	0.14 353	0.12 302	0.14 347	0.12 244	0.32 414	0.20 325

DDVS	0.62 380	0.40 214	1.40 121	2.21 562	0.35 406	0.87 473	1.00 526	0.69 219	0.50 174	0.53 279	0.56 303	0.90 464	0.37 256	1.22 353	0.47 317	0.15 372	0.14 344	0.14 347	0.12 244	0.19 259	0.22 352

mmm	0.38 140	0.21 21	1.18 80	0.35 315	0.17 110	0.49 135	0.26 230	0.78 299	0.52 189	0.50 247	0.57 311	0.41 196	0.37 256	0.71 287	0.31 209	0.11 227	0.13 323	0.14 347	0.13 277	0.15 152	0.14 195

PCWNet_CMD	0.46 231	0.45 251	2.28 393	0.26 101	0.20 191	0.55 201	0.21 101	0.75 260	0.64 320	0.48 228	0.55 292	0.68 371	0.57 403	0.46 177	0.30 197	0.11 227	0.10 228	0.14 347	0.10 144	0.18 238	0.14 195

LL-Strereo	0.72 436	1.29 516	2.49 435	0.36 334	0.45 468	0.55 201	0.32 340	0.93 422	0.71 387	0.67 425	0.58 317	0.85 448	0.79 470	2.67 532	0.46 308	0.10 164	0.18 416	0.14 347	0.12 244	0.40 475	0.42 496

CASS	0.39 155	0.30 134	1.61 163	0.32 246	0.17 110	0.53 180	0.24 188	0.70 226	0.49 164	0.59 364	0.54 282	0.40 190	0.40 285	0.41 136	0.30 197	0.17 409	0.10 228	0.14 347	0.11 206	0.18 238	0.17 273
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
ssnet_v2	0.55 334	0.60 308	1.86 271	0.32 246	0.22 232	0.72 410	0.44 418	0.94 431	0.74 416	0.63 402	0.54 282	0.81 432	0.47 357	0.77 301	0.70 398	0.16 393	0.14 344	0.14 347	0.14 305	0.30 398	0.30 436

BUS	0.41 168	0.27 91	1.13 73	0.30 190	0.21 205	0.91 481	0.23 155	1.00 482	0.61 282	0.63 402	0.53 270	0.66 355	0.30 206	0.43 147	0.32 220	0.13 310	0.10 228	0.14 347	0.12 244	0.12 81	0.11 105

Wz-Net-MNSev	0.65 399	0.97 461	2.19 375	0.36 334	0.33 385	0.90 479	0.60 474	0.92 414	0.81 462	0.75 456	0.72 425	0.73 399	0.65 437	1.39 369	0.71 401	0.16 393	0.13 323	0.14 347	0.14 305	0.24 333	0.18 293

BSDual-CNN	0.41 168	0.27 91	1.13 73	0.30 190	0.21 205	0.76 431	0.31 317	1.00 482	0.61 282	0.63 402	0.53 270	0.63 334	0.37 256	0.43 147	0.38 261	0.13 310	0.10 228	0.14 347	0.12 244	0.12 81	0.11 105

hknet	0.47 246	0.29 122	1.70 179	0.30 190	0.24 265	0.76 431	0.31 317	1.00 482	0.64 320	0.63 402	0.53 270	0.80 429	0.38 263	0.77 301	0.37 254	0.11 227	0.10 228	0.14 347	0.12 244	0.12 81	0.11 105

IPLG	0.69 420	0.84 412	2.43 422	0.35 315	0.21 205	1.65 532	0.61 478	1.36 532	0.58 253	1.39 533	0.51 246	0.37 169	0.87 483	1.41 373	0.36 248	0.09 70	0.07 40	0.14 347	0.12 244	0.32 414	0.11 105

AACVNet	0.54 322	0.78 393	1.73 189	0.36 334	0.21 205	0.57 234	0.25 208	0.71 229	0.51 182	0.55 310	0.59 320	0.64 343	0.41 296	2.13 489	0.41 286	0.14 353	0.11 276	0.14 347	0.11 206	0.33 423	0.15 228

PFNet+	0.45 221	0.37 190	1.86 271	0.46 441	0.18 145	0.58 252	0.77 507	0.52 120	0.64 320	0.56 321	0.48 217	0.39 182	0.26 151	0.93 319	0.32 220	0.13 310	0.09 185	0.14 347	0.13 277	0.12 81	0.15 228

THIR-Stereo	0.86 479	0.62 318	2.13 360	0.25 70	0.16 82	0.58 252	2.74 565	0.59 170	0.51 182	0.62 393	1.62 522	0.97 481	1.80 542	1.69 419	2.25 524	0.10 164	0.08 115	0.14 347	0.11 206	0.15 152	0.11 105

RAFT	0.45 221	0.92 435	1.59 157	0.34 299	0.19 177	0.46 114	0.35 360	0.65 201	0.49 164	0.49 240	0.49 234	0.70 388	0.40 285	0.47 188	0.32 220	0.11 227	0.16 387	0.14 347	0.13 277	0.51 505	0.13 177

ICVP	0.46 231	0.29 122	2.41 416	0.33 268	0.22 232	0.59 269	0.55 459	0.75 260	0.50 174	0.44 190	0.60 335	0.49 267	0.35 236	0.53 222	0.37 254	0.16 393	0.16 387	0.14 347	0.11 206	0.15 152	0.15 228
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
ADLNet	0.60 367	0.71 359	1.95 315	0.35 315	0.34 393	0.67 377	0.34 352	0.90 394	0.74 416	0.68 432	0.62 347	0.80 429	0.45 335	1.78 433	0.64 385	0.14 353	0.11 276	0.14 347	0.14 305	0.29 387	0.21 337

ARAFT	0.60 367	1.23 509	3.10 516	0.28 142	0.16 82	0.64 350	0.36 367	0.90 394	0.67 357	0.61 382	0.49 234	0.55 291	0.31 215	1.24 358	0.32 220	0.10 164	0.08 115	0.14 347	0.13 277	0.37 454	0.21 337

EDNetEfficient	1.27 519	0.70 357	4.05 550	0.64 504	0.98 535	0.94 484	1.40 549	0.85 354	1.75 544	2.34 554	1.33 512	1.05 497	2.21 548	1.58 404	4.15 555	0.15 372	0.19 428	0.14 347	0.27 452	0.38 461	0.32 449

PSMNet-RSSM	0.53 317	0.82 406	1.78 219	0.31 217	0.25 283	0.58 252	0.28 272	0.84 347	0.60 265	0.50 247	0.61 342	0.67 364	0.43 323	1.68 417	0.42 288	0.15 372	0.10 228	0.14 347	0.16 350	0.15 152	0.13 177

DMCA	0.41 168	0.52 279	1.26 96	0.31 217	0.24 265	0.59 269	0.26 230	0.77 284	0.63 312	0.58 350	0.48 217	0.57 309	0.35 236	0.40 133	0.50 333	0.14 353	0.10 228	0.14 347	0.10 144	0.15 152	0.15 228

RTSC	0.72 436	1.00 471	2.22 381	0.40 393	0.29 334	0.82 458	0.31 317	0.96 449	1.10 512	0.92 492	0.81 444	0.78 421	0.58 409	1.23 355	1.55 494	0.18 421	0.17 405	0.14 347	0.17 369	0.43 486	0.30 436

NLCA_NET_v2_RVC	0.55 334	0.92 435	2.36 409	0.38 373	0.37 425	0.60 281	0.28 272	0.82 330	0.62 300	0.62 393	0.55 292	0.72 395	0.45 335	1.00 327	0.43 297	0.15 372	0.11 276	0.14 347	0.14 305	0.15 152	0.16 255
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
DeepPruner_ROB	0.50 281	0.70 357	1.94 312	0.29 173	0.26 298	0.63 339	0.31 317	0.80 319	0.48 158	0.61 382	0.55 292	0.66 355	0.38 263	0.98 324	0.40 280	0.19 436	0.14 344	0.14 347	0.14 305	0.23 318	0.17 273

StereoDRNet-Refined	0.50 281	0.41 220	1.50 145	0.33 268	0.21 205	0.68 389	0.26 230	0.81 323	0.68 359	0.67 425	0.68 397	0.73 399	0.42 313	1.10 337	0.59 371	0.11 227	0.08 115	0.14 347	0.14 305	0.25 346	0.21 337
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
DLCB_ROB	0.54 322	0.55 298	1.49 142	0.36 334	0.25 283	0.65 364	0.36 367	0.80 319	0.70 377	0.72 447	0.69 406	0.83 439	0.46 349	1.53 393	0.60 373	0.13 310	0.12 302	0.14 347	0.14 305	0.14 134	0.13 177

DN-CSS_ROB	0.48 252	1.23 509	1.99 330	0.39 383	0.22 232	0.56 216	0.19 62	0.75 260	0.61 282	0.45 200	0.62 347	0.41 196	0.31 215	0.70 285	0.32 220	0.11 227	0.08 115	0.14 347	0.13 277	0.36 446	0.12 142

w-ln-seven-2	0.68 415	1.13 493	2.46 427	0.36 334	0.27 312	0.65 364	0.44 418	0.87 373	0.83 466	0.69 434	0.75 433	0.72 395	0.63 433	1.56 396	1.15 464	0.13 310	0.13 323	0.15 377	0.14 305	0.35 441	0.19 309

rvit_0105_6	0.31 84	0.29 122	1.00 61	0.31 217	0.18 145	0.35 36	0.25 208	0.51 106	0.61 282	0.25 86	0.28 80	0.32 147	0.25 137	0.39 128	0.25 135	0.18 421	0.16 387	0.15 377	0.13 277	0.14 134	0.13 177

rvit_0105_5	0.36 125	0.39 209	1.48 139	0.30 190	0.18 145	0.41 69	0.30 304	0.64 195	0.62 300	0.30 120	0.33 124	0.37 169	0.29 198	0.41 136	0.28 164	0.18 421	0.16 387	0.15 377	0.15 330	0.15 152	0.14 195

rvit_0105_4	0.35 116	0.35 178	1.45 131	0.31 217	0.18 145	0.37 45	0.28 272	0.59 170	0.62 300	0.27 107	0.31 110	0.35 163	0.27 169	0.43 147	0.25 135	0.18 421	0.16 387	0.15 377	0.13 277	0.15 152	0.12 142

DCVSM-stereo	0.49 270	0.29 122	2.49 435	0.29 173	0.22 232	0.53 180	0.52 448	0.58 162	0.49 164	0.69 434	0.46 199	0.79 426	0.48 366	0.53 222	0.42 288	0.13 310	0.14 344	0.15 377	0.12 244	0.20 274	0.20 325

ffm	0.47 246	0.23 52	2.01 333	0.30 190	0.21 205	0.57 234	0.26 230	0.74 249	0.88 479	0.53 279	0.63 359	0.66 355	0.39 277	0.63 255	0.19 28	0.10 164	0.24 465	0.15 377	0.13 277	0.25 346	0.36 470

ff1	0.73 445	0.23 52	2.01 333	0.30 190	0.21 205	0.57 234	0.26 230	0.74 249	0.88 479	0.53 279	0.63 359	0.66 355	0.39 277	2.52 521	3.43 549	0.10 164	0.24 465	0.15 377	0.13 277	0.25 346	0.36 470

mmx	0.72 436	0.23 52	2.01 333	0.30 190	0.21 205	0.57 234	0.26 230	0.99 474	0.76 438	0.53 279	0.63 359	0.66 355	0.39 277	2.52 521	3.43 549	0.13 310	0.10 228	0.15 377	0.13 277	0.15 152	0.15 228

xxx	0.72 436	0.23 52	2.01 333	0.30 190	0.21 205	0.57 234	0.26 230	0.99 474	0.76 438	0.53 279	0.63 359	0.66 355	0.39 277	2.52 521	3.43 549	0.13 310	0.10 228	0.15 377	0.13 277	0.15 152	0.15 228

CASnet	0.28 57	0.31 145	1.20 86	0.28 142	0.11 1	0.47 120	0.19 62	0.44 57	0.44 114	0.38 157	0.31 110	0.23 67	0.17 30	0.29 43	0.19 28	0.10 164	0.06 20	0.15 377	0.12 244	0.16 189	0.07 7
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
WZ-Net	0.92 488	1.31 518	3.76 542	0.41 400	0.36 414	0.86 469	0.71 499	1.00 482	1.06 507	0.82 478	0.92 469	1.06 499	1.05 504	2.16 491	1.61 496	0.19 436	0.13 323	0.15 377	0.16 350	0.32 414	0.28 420

CFNet_pseudo	0.45 221	0.46 254	2.23 385	0.25 70	0.19 177	0.56 216	0.21 101	0.77 284	0.60 265	0.49 240	0.56 303	0.69 378	0.47 357	0.52 216	0.31 209	0.11 227	0.10 228	0.15 377	0.10 144	0.17 211	0.14 195

pcwnet_v2	0.64 390	0.49 269	4.41 554	0.32 246	0.27 312	0.60 281	0.25 208	0.97 458	0.88 479	0.59 364	0.70 416	0.63 334	0.55 393	0.66 270	0.37 254	0.17 409	0.15 370	0.15 377	0.14 305	0.21 288	0.23 376

HCRNet	0.46 231	0.49 269	1.65 166	0.38 373	0.29 334	0.58 252	0.22 122	0.75 260	0.62 300	0.47 210	0.49 234	0.48 265	0.36 242	1.12 343	0.37 254	0.15 372	0.10 228	0.15 377	0.13 277	0.17 211	0.17 273

RAFT + AFF	0.64 390	1.20 506	1.95 315	0.34 299	0.33 385	0.67 377	0.52 448	0.99 474	0.74 416	0.53 279	0.58 317	0.57 309	0.80 471	1.76 430	0.51 338	0.12 280	0.27 486	0.15 377	0.14 305	0.43 486	0.29 426

GwcNet	0.69 420	0.71 359	3.12 519	0.36 334	0.45 468	0.81 455	0.44 418	0.86 364	0.84 469	0.60 373	0.74 430	0.82 437	0.49 373	1.65 413	0.66 388	0.16 393	0.15 370	0.15 377	0.15 330	0.31 406	0.24 388

CFNet	0.58 353	0.96 453	1.78 219	0.33 268	0.25 283	0.63 339	0.22 122	0.88 382	0.75 429	0.46 208	0.59 320	0.58 316	0.40 285	2.29 498	0.48 323	0.12 280	0.09 185	0.15 377	0.14 305	0.30 398	0.15 228

StereoDRNet	0.64 390	0.88 426	2.35 406	0.41 400	0.45 468	0.73 417	0.47 436	0.94 431	0.74 416	0.75 456	0.54 282	0.74 405	0.47 357	1.70 420	0.72 405	0.15 372	0.14 344	0.15 377	0.14 305	0.20 274	0.19 309

PWCDC_ROB	0.72 436	1.06 483	2.09 350	0.47 446	0.36 414	0.78 444	0.26 230	0.98 462	1.34 528	0.61 382	2.07 531	0.64 343	0.61 425	0.83 309	0.71 401	0.31 501	0.14 344	0.15 377	0.12 244	0.60 516	0.21 337

zh-sn7	0.89 484	1.73 546	3.09 515	0.39 383	0.30 345	0.82 458	0.63 484	0.96 449	0.87 475	0.79 467	1.12 497	0.84 444	0.87 483	2.42 511	1.63 497	0.16 393	0.17 405	0.16 396	0.16 350	0.34 430	0.29 426

w-ln-seven	0.74 448	1.05 481	2.54 448	0.37 357	0.34 393	1.03 496	0.47 436	1.00 482	1.08 509	0.90 489	0.85 457	0.85 448	0.57 403	1.37 367	1.26 476	0.14 353	0.13 323	0.16 396	0.15 330	0.31 406	0.20 325

test_sample7	0.47 246	0.33 158	1.49 142	0.34 299	0.20 191	0.51 153	0.30 304	0.93 422	0.66 348	0.57 332	0.51 246	0.55 291	0.45 335	1.11 340	0.38 261	0.17 409	0.14 344	0.16 396	0.15 330	0.19 259	0.18 293

GMStereo_Zeroshot	0.41 168	0.36 187	1.54 150	0.41 400	0.19 177	0.52 172	0.19 62	0.59 170	0.52 189	0.57 332	0.59 320	0.63 334	0.29 198	0.58 237	0.33 230	0.15 372	0.09 185	0.16 396	0.09 108	0.24 333	0.12 142

StereoVision	0.45 221	0.72 363	1.94 312	0.33 268	0.32 372	0.47 120	0.26 230	0.68 216	0.57 242	0.32 134	0.89 466	0.45 233	0.27 169	0.49 203	0.36 248	0.13 310	0.15 370	0.16 396	0.15 330	0.19 259	0.13 177

CFNet_ucs	0.48 252	0.50 275	2.32 398	0.26 101	0.22 232	0.57 234	0.22 122	0.85 354	0.65 333	0.53 279	0.64 375	0.68 371	0.44 331	0.54 226	0.31 209	0.13 310	0.12 302	0.16 396	0.11 206	0.19 259	0.17 273

LL-Strereo2	0.41 168	0.90 433	1.83 258	0.44 422	0.24 265	0.54 188	0.27 255	0.58 162	0.45 129	0.41 174	0.33 124	0.44 224	0.21 86	0.44 156	0.34 237	0.09 70	0.08 115	0.16 396	0.14 305	0.17 211	0.17 273

Wz-Net-TNSev	0.91 486	1.73 546	3.08 513	0.36 334	0.31 364	1.00 492	0.71 499	1.06 507	0.97 494	0.71 444	0.72 425	1.09 503	0.87 483	2.42 511	1.59 495	0.20 446	0.20 439	0.16 396	0.20 412	0.44 494	0.35 462

Wz-Net-SNSev	0.76 454	1.32 521	3.11 518	0.40 393	0.31 364	0.71 404	0.60 474	0.98 462	0.87 475	0.67 425	0.83 450	0.96 478	0.60 416	1.67 416	0.97 437	0.16 393	0.15 370	0.16 396	0.17 369	0.36 446	0.24 388

NINENet	0.50 281	0.33 158	1.69 175	0.55 483	0.25 283	0.91 481	0.23 155	0.98 462	0.71 387	0.53 279	0.55 292	0.66 355	0.30 206	1.22 353	0.32 220	0.15 372	0.13 323	0.16 396	0.11 206	0.16 189	0.13 177

SACVNet	0.60 367	0.74 373	1.90 290	0.37 357	0.28 326	0.64 350	0.37 375	0.86 364	0.61 282	0.65 419	0.62 347	0.69 378	0.44 331	2.08 484	0.42 288	0.18 421	0.14 344	0.16 396	0.15 330	0.38 461	0.24 388

psm_up	0.57 348	0.61 312	1.83 258	0.35 315	0.30 345	0.64 350	0.37 375	0.90 394	0.68 359	0.59 364	0.55 292	0.68 371	0.54 388	1.91 465	0.46 308	0.16 393	0.15 370	0.16 396	0.15 330	0.23 318	0.13 177

ADCP+	0.94 490	1.12 490	3.14 520	0.34 299	0.39 434	1.06 499	0.79 508	0.89 388	0.80 456	0.66 421	0.67 389	0.85 448	1.55 534	0.93 319	4.55 559	0.13 310	0.11 276	0.16 396	0.15 330	0.26 366	0.25 397

RYNet	0.70 424	0.56 300	2.25 388	0.35 315	0.41 450	0.86 469	0.43 407	0.94 431	0.82 463	0.62 393	0.53 270	0.91 466	0.60 416	2.70 533	1.00 444	0.14 353	0.11 276	0.16 396	0.14 305	0.25 346	0.27 414

ccs_rob	0.45 221	0.46 254	2.22 381	0.26 101	0.19 177	0.56 216	0.21 101	0.77 284	0.60 265	0.49 240	0.56 303	0.69 378	0.47 357	0.52 216	0.31 209	0.11 227	0.09 185	0.16 396	0.10 144	0.17 211	0.14 195

DPSNet	0.86 479	0.60 308	2.34 403	0.58 491	0.36 414	1.07 504	0.75 504	1.30 529	1.05 504	0.70 440	0.68 397	0.94 475	1.29 516	2.08 484	1.82 506	0.26 486	0.23 462	0.16 396	0.17 369	0.48 498	0.40 490

NaN_ROB	1.14 507	0.94 443	2.96 502	0.53 473	0.56 495	1.13 510	0.99 523	0.98 462	1.00 498	1.09 508	0.87 461	0.77 418	1.06 506	5.90 565	2.72 533	0.16 393	0.23 462	0.16 396	0.24 432	0.22 305	0.36 470

SANet	1.20 513	1.21 507	3.33 535	0.38 373	0.27 312	1.73 536	0.85 514	1.10 513	2.49 556	1.16 513	1.83 527	1.72 533	1.50 533	2.37 502	2.84 536	0.18 421	0.16 387	0.16 396	0.15 330	0.32 414	0.32 449

XPNet_ROB	0.61 375	0.72 363	1.66 170	0.37 357	0.27 312	0.67 377	0.47 436	0.89 388	0.71 387	0.78 465	0.70 416	0.81 432	0.53 385	1.70 420	0.76 412	0.21 453	0.16 387	0.16 396	0.15 330	0.20 274	0.21 337

rvit_0105_3	0.39 155	0.47 263	1.46 132	0.33 268	0.19 177	0.45 96	0.35 360	0.69 219	0.65 333	0.37 149	0.37 144	0.40 190	0.31 215	0.44 156	0.30 197	0.18 421	0.17 405	0.17 415	0.18 382	0.15 152	0.15 228

UGAM	0.58 353	0.47 263	2.21 377	0.30 190	0.19 177	0.53 180	0.34 352	0.59 170	0.63 312	0.44 190	0.73 427	0.78 421	0.37 256	2.58 525	0.39 272	0.10 164	0.08 115	0.17 415	0.14 305	0.42 484	0.17 273

ITSA-stereo	0.48 252	0.33 158	1.20 86	0.33 268	0.18 145	0.60 281	0.29 296	0.94 431	0.80 456	0.50 247	0.49 234	0.53 281	0.59 412	1.25 359	0.64 385	0.15 372	0.12 302	0.17 415	0.16 350	0.18 238	0.23 376

CRFU-Net	0.56 342	0.38 200	1.86 271	0.46 441	0.26 298	0.82 458	0.36 367	0.90 394	0.49 164	0.62 393	0.59 320	0.78 421	1.35 523	1.00 327	0.48 323	0.15 372	0.14 344	0.17 415	0.10 144	0.19 259	0.14 195

PSM-AAD	0.63 386	0.22 36	1.77 214	0.37 357	0.23 252	0.86 469	1.17 538	0.59 170	0.60 265	0.64 412	0.71 420	0.68 371	2.93 554	0.65 267	0.31 209	0.09 70	0.07 40	0.17 415	0.15 330	0.13 111	0.33 456

FINET	0.65 399	0.95 450	3.06 512	0.35 315	0.40 443	0.58 252	0.48 440	0.92 414	1.10 512	0.57 332	0.68 397	0.47 254	0.44 331	1.15 348	0.60 373	0.23 469	0.21 448	0.17 415	0.15 330	0.26 366	0.25 397

psmorigin	1.36 525	0.60 308	13.80 577	0.37 357	0.29 334	0.62 322	0.33 348	0.77 284	0.61 282	0.96 498	0.88 464	1.17 514	0.73 459	4.00 557	0.86 427	0.19 436	0.22 454	0.17 415	0.18 382	0.24 333	0.29 426

aanetorigin	0.77 458	0.80 397	2.59 456	0.43 415	0.44 460	0.58 252	1.01 528	0.57 156	0.68 359	1.53 538	1.23 503	0.81 432	1.08 507	1.07 334	1.07 454	0.18 421	0.15 370	0.17 415	0.21 418	0.54 510	0.30 436

EDNetEfficientorigin	8.18 573	0.98 465	145.96 594	0.51 463	0.89 530	0.72 410	0.48 440	0.85 354	1.56 539	2.12 545	1.49 518	1.29 518	1.31 519	1.83 446	2.13 520	0.13 310	0.12 302	0.17 415	0.18 382	0.39 470	0.45 500

FAT-Stereo	0.70 424	0.54 289	2.88 493	0.36 334	0.29 334	0.62 322	0.54 456	0.97 458	0.87 475	0.76 459	0.92 469	0.94 475	0.80 471	1.84 451	0.57 364	0.18 421	0.19 428	0.17 415	0.16 350	0.22 305	0.25 397

FADNet-RVC	0.61 375	1.26 514	2.12 358	0.33 268	0.26 298	0.59 269	0.29 296	0.86 364	0.62 300	0.45 200	0.50 242	0.62 331	0.46 349	1.73 425	0.55 352	0.17 409	0.20 439	0.17 415	0.18 382	0.59 513	0.28 420

FADNet	0.64 390	1.22 508	2.06 342	0.32 246	0.30 345	0.66 371	0.29 296	0.88 382	0.72 397	0.44 190	0.48 217	0.66 355	0.57 403	1.84 451	0.45 307	0.46 517	0.20 439	0.17 415	0.19 402	0.59 513	0.24 388

S-Stereo	0.80 466	0.69 354	3.89 545	0.39 383	0.37 425	0.69 395	0.70 498	0.94 431	0.98 497	0.62 393	0.91 467	0.83 439	0.60 416	2.37 502	0.66 388	0.18 421	0.21 448	0.17 415	0.18 382	0.30 398	0.35 462

STTStereo	0.51 298	0.69 354	2.14 365	0.36 334	0.30 345	0.61 302	0.32 340	0.77 284	0.60 265	0.60 373	0.54 282	0.67 364	0.43 323	0.86 314	0.42 288	0.16 393	0.15 370	0.17 415	0.20 412	0.16 189	0.15 228

SuperB	1.15 509	1.14 495	5.43 561	0.36 334	0.26 298	0.81 455	0.89 517	0.88 382	1.17 518	0.67 425	0.68 397	0.63 334	1.39 527	1.74 427	3.37 547	0.15 372	0.12 302	0.17 415	0.16 350	2.80 566	0.25 397

ADCRef	0.80 466	0.96 453	2.29 395	0.37 357	0.35 406	0.96 486	0.51 445	0.87 373	0.75 429	0.88 485	0.83 450	0.61 327	1.36 524	1.02 329	3.27 544	0.13 310	0.11 276	0.17 415	0.19 402	0.25 346	0.21 337

UCFNet_RVC	0.48 252	0.82 406	1.85 263	0.30 190	0.27 312	0.64 350	0.26 230	0.74 249	0.55 227	0.48 228	0.53 270	0.63 334	0.41 296	0.88 318	0.38 261	0.15 372	0.10 228	0.17 415	0.17 369	0.18 238	0.15 228

AdaStereo	0.44 203	0.38 200	1.79 239	0.34 299	0.20 191	0.57 234	0.28 272	0.92 414	0.69 368	0.52 269	0.55 292	0.61 327	0.33 226	0.48 193	0.39 272	0.17 409	0.08 115	0.17 415	0.11 206	0.18 238	0.12 142
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.
NVstereo2D	0.58 353	0.40 214	2.03 340	0.35 315	0.35 406	0.69 395	0.39 387	0.91 405	0.80 456	0.47 210	0.53 270	0.67 364	0.46 349	1.99 475	0.48 323	0.19 436	0.11 276	0.17 415	0.13 277	0.25 346	0.25 397

DRN-Test	0.64 390	0.43 232	2.44 424	0.39 383	0.44 460	0.80 454	0.41 396	1.02 494	0.78 448	0.80 468	0.63 359	0.69 378	0.56 397	1.79 437	0.69 396	0.15 372	0.12 302	0.17 415	0.16 350	0.18 238	0.17 273

rvit_105_1	0.44 203	0.54 289	1.46 132	0.36 334	0.24 265	0.51 153	0.45 425	0.75 260	0.74 416	0.45 200	0.44 187	0.44 224	0.36 242	0.62 252	0.38 261	0.20 446	0.18 416	0.18 435	0.22 426	0.18 238	0.18 293

coex-ft	5.95 570	1.67 540	60.57 592	0.34 299	0.30 345	0.77 439	0.69 495	0.74 249	4.41 562	19.22 583	2.15 535	1.62 532	7.97 571	1.81 444	8.96 571	0.44 513	2.08 568	0.18 435	0.19 402	0.38 461	4.62 573

fast-acv-ft	0.63 386	0.88 426	3.10 516	0.38 373	0.30 345	0.79 448	0.48 440	0.69 219	0.72 397	0.58 350	0.78 440	0.76 416	0.60 416	0.67 271	0.73 408	0.15 372	0.15 370	0.18 435	0.17 369	0.37 454	0.16 255

RTS	1.21 514	1.31 518	6.39 564	0.52 467	0.51 485	1.61 528	0.79 508	1.03 501	1.37 530	1.13 510	1.30 509	1.10 505	0.85 479	2.65 529	2.08 516	0.21 453	0.24 465	0.18 435	0.18 382	0.43 486	0.32 449

RTSA	1.21 514	1.31 518	6.39 564	0.52 467	0.51 485	1.61 528	0.79 508	1.03 501	1.37 530	1.13 510	1.30 509	1.10 505	0.85 479	2.65 529	2.08 516	0.21 453	0.24 465	0.18 435	0.18 382	0.43 486	0.32 449

PWC_ROB	0.70 424	0.94 443	1.88 278	0.39 383	0.39 434	0.62 322	0.30 304	0.98 462	0.94 490	0.91 491	1.29 508	0.77 418	0.62 430	1.62 411	1.03 452	0.18 421	0.11 276	0.18 435	0.13 277	0.51 505	0.22 352

MSAF-DinoV2	3.10 560	1.86 554	10.68 570	3.61 570	0.30 345	3.34 560	0.82 513	2.81 560	1.79 546	0.80 468	0.87 461	1.56 531	1.10 509	26.49 591	1.96 509	0.17 409	0.13 323	0.19 441	1.63 564	0.92 534	0.99 547

DispNO	0.67 408	0.98 465	2.58 454	0.31 217	0.27 312	0.59 269	0.29 296	0.83 336	0.68 359	0.53 279	0.79 443	0.83 439	0.47 357	2.46 516	0.68 394	0.12 280	0.10 228	0.19 441	0.31 475	0.16 189	0.17 273

GASNet	0.73 445	1.47 529	3.04 510	0.47 446	0.33 385	0.57 234	0.34 352	0.91 405	0.75 429	0.58 350	0.58 317	0.74 405	0.55 393	2.03 477	0.65 387	0.21 453	0.15 370	0.19 441	0.17 369	0.51 505	0.28 420

Syn2CoEx	0.70 424	1.07 486	2.74 480	0.43 415	0.30 345	0.64 350	0.42 400	0.99 474	0.78 448	0.62 393	0.78 440	0.74 405	0.72 456	1.92 469	0.61 376	0.20 446	0.17 405	0.19 441	0.15 330	0.29 387	0.22 352

PA-Net	0.84 477	1.00 471	3.49 538	0.63 503	0.40 443	0.70 402	0.52 448	0.86 364	0.84 469	0.52 269	0.59 320	0.70 388	0.54 388	2.35 501	2.23 523	0.17 409	0.27 486	0.19 441	0.28 455	0.22 305	0.36 470
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
DANet	0.80 466	0.65 340	2.21 377	1.19 543	0.48 478	0.74 421	1.25 541	0.89 388	1.53 537	0.89 487	0.71 420	0.96 478	0.56 397	1.83 446	0.96 436	0.18 421	0.16 387	0.19 441	0.16 350	0.26 366	0.29 426
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
MDST_ROB	1.17 512	0.42 227	3.87 544	0.54 476	0.44 460	4.11 564	0.58 470	1.31 530	0.84 469	2.12 545	1.12 497	0.98 482	0.71 453	4.24 560	0.99 443	0.16 393	0.14 344	0.19 441	0.17 369	0.18 238	0.35 462

ETE_ROB	0.60 367	0.71 359	1.55 152	0.37 357	0.25 283	0.69 395	0.51 445	1.47 536	0.70 377	0.80 468	0.69 406	0.85 448	0.49 373	1.36 366	0.58 369	0.16 393	0.13 323	0.19 441	0.16 350	0.21 288	0.23 376

PSMNet_ROB	0.66 403	1.01 475	2.33 401	0.38 373	0.31 364	0.72 410	0.55 459	0.86 364	0.69 368	0.54 292	0.60 335	0.75 411	0.47 357	2.00 476	0.82 423	0.17 409	0.13 323	0.19 441	0.19 402	0.24 333	0.27 414

YMNet	0.62 380	0.72 363	1.93 302	0.41 400	0.41 450	0.87 473	0.43 407	0.87 373	0.71 387	0.74 454	0.81 444	0.83 439	0.46 349	0.86 314	0.93 431	0.19 436	0.22 454	0.20 450	0.17 369	0.41 478	0.21 337

YMNet_1	0.62 380	0.72 363	1.93 302	0.41 400	0.41 450	0.87 473	0.43 407	0.87 373	0.71 387	0.74 454	0.81 444	0.83 439	0.46 349	0.86 314	0.93 431	0.19 436	0.22 454	0.20 450	0.17 369	0.41 478	0.21 337

DMCA-RVC	0.62 380	0.96 453	2.63 461	0.36 334	0.90 531	0.56 216	0.31 317	0.69 219	0.57 242	0.68 432	0.52 259	0.59 319	0.56 397	1.23 355	0.53 345	0.16 393	0.38 509	0.20 450	0.15 330	0.20 274	0.15 228

stereogan	0.69 420	0.51 278	2.44 424	0.39 383	0.39 434	1.01 493	0.41 396	0.94 431	0.92 489	0.73 451	0.85 457	1.15 511	0.69 449	1.57 400	0.53 345	0.19 436	0.18 416	0.20 450	0.16 350	0.36 446	0.24 388

SHD	0.72 436	0.77 385	2.36 409	0.45 436	0.40 443	0.71 404	0.32 340	1.02 494	1.25 523	1.07 506	0.84 453	0.90 464	0.73 459	1.09 336	0.98 438	0.21 453	0.18 416	0.20 450	0.21 418	0.32 414	0.31 444

LALA_ROB	0.60 367	0.76 376	1.69 175	0.36 334	0.29 334	0.79 448	0.55 459	0.94 431	0.77 443	0.81 474	0.67 389	0.94 475	0.49 373	0.99 325	0.73 408	0.21 453	0.15 370	0.20 450	0.18 382	0.23 318	0.21 337

WCMA_ROB	1.12 505	0.83 410	2.66 466	0.58 491	0.34 393	1.17 514	0.71 499	0.93 422	0.94 490	1.74 541	2.63 548	3.09 549	1.71 540	1.70 420	1.84 507	0.26 486	0.21 448	0.20 450	0.21 418	0.28 382	0.43 497

SGM-Forest	1.04 502	0.42 227	3.59 541	0.41 400	0.32 372	1.05 498	1.32 544	0.94 431	0.83 466	1.16 513	2.23 539	1.03 492	1.39 527	2.49 519	2.35 527	0.21 453	0.21 448	0.20 450	0.19 402	0.23 318	0.32 449
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
ISRNet	0.47 246	0.44 243	1.55 152	0.37 357	0.31 364	0.49 135	0.19 62	0.75 260	0.66 348	0.63 402	0.71 420	0.67 364	0.39 277	0.58 237	0.44 303	0.23 469	0.16 387	0.21 458	0.20 412	0.21 288	0.25 397

ADCPNet	0.99 495	0.99 469	3.93 548	0.37 357	0.68 516	1.36 518	0.62 482	0.87 373	0.76 438	0.78 465	0.81 444	1.08 501	1.18 513	1.14 346	2.49 530	0.21 453	0.69 544	0.21 458	0.95 552	0.29 387	0.37 477

CBMV	0.71 433	0.76 376	2.64 463	0.33 268	0.20 191	0.78 444	0.79 508	0.98 462	0.78 448	0.85 484	0.71 420	0.86 454	1.10 509	1.46 380	0.62 378	0.18 421	0.20 439	0.21 458	0.19 402	0.25 346	0.33 456
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
rvit_stereo_0075_2	0.40 161	0.40 214	1.88 278	0.33 268	0.32 372	0.41 69	0.22 122	0.58 162	0.53 208	0.38 157	0.51 246	0.40 190	0.27 169	0.44 156	0.29 179	0.20 446	0.15 370	0.22 461	0.15 330	0.18 238	0.23 376

SDNR	1.22 517	0.80 397	2.71 472	0.33 268	1.48 556	1.98 545	0.23 155	1.93 551	2.44 554	0.89 487	2.52 543	1.36 522	0.51 378	3.65 554	1.93 508	0.30 499	0.31 495	0.22 461	0.16 350	0.33 423	0.36 470

SAMSARA	0.91 486	0.97 461	2.22 381	0.80 519	0.58 500	1.32 516	1.31 543	1.01 491	0.94 490	1.36 529	0.87 461	1.38 523	0.90 489	1.72 424	1.02 450	0.24 477	0.30 493	0.22 461	0.25 439	0.36 446	0.35 462

ADCL	0.99 495	0.79 395	2.43 422	0.39 383	0.32 372	1.50 524	1.90 556	0.92 414	0.97 494	1.26 526	1.27 505	1.00 487	1.42 529	1.14 346	3.31 545	0.17 409	0.14 344	0.22 461	0.21 418	0.30 398	0.22 352

ADCS	1.05 503	1.36 526	2.98 506	0.42 411	0.36 414	0.96 486	0.81 512	1.06 507	1.12 515	1.25 523	0.97 479	1.08 501	0.90 489	1.25 359	4.86 561	0.21 453	0.21 448	0.22 461	0.23 430	0.36 446	0.38 480

CVANet_RVC	0.65 399	0.80 397	2.13 360	0.36 334	0.26 298	0.62 322	0.42 400	0.84 347	0.72 397	0.69 434	0.68 397	0.68 371	0.52 383	2.64 528	0.42 288	0.19 436	0.12 302	0.22 461	0.17 369	0.37 454	0.15 228

MeshStereo	1.21 514	1.15 499	3.01 509	0.34 299	0.28 326	1.10 507	0.69 495	1.35 531	1.01 500	2.71 559	2.41 542	2.96 547	1.45 530	2.80 539	1.40 487	0.22 466	0.22 454	0.22 461	0.19 402	0.50 503	0.26 407
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	0.66 403	0.85 416	2.55 453	0.50 458	0.52 487	0.72 410	0.39 387	0.87 373	0.72 397	0.58 350	0.68 397	0.63 334	0.46 349	1.70 420	0.63 380	0.18 421	0.18 416	0.23 468	0.18 382	0.38 461	0.27 414

FADNet-RVC-Resample	0.67 408	1.16 504	3.16 522	0.37 357	0.29 334	0.62 322	0.38 382	0.86 364	0.63 312	0.51 260	0.50 242	0.57 309	0.45 335	1.57 400	0.49 328	0.24 477	0.32 501	0.23 468	0.19 402	0.27 376	0.62 520

RP	0.67 408	0.82 406	1.94 312	0.43 415	0.44 460	0.65 364	0.45 425	0.89 388	0.82 463	0.66 421	0.92 469	0.99 485	0.76 466	1.55 395	0.66 388	0.25 482	0.18 416	0.23 468	0.20 412	0.31 406	0.22 352

NCC-stereo	0.79 464	0.94 443	2.42 418	0.59 496	0.45 468	1.90 539	0.46 428	0.99 474	0.72 397	0.64 412	0.84 453	0.91 466	0.73 459	1.80 441	1.00 444	0.27 491	0.19 428	0.23 468	0.31 475	0.24 333	0.22 352

Nwc_Net	0.68 415	0.83 410	2.53 442	0.41 400	0.39 434	0.77 439	0.38 382	1.01 491	0.70 377	0.60 373	0.99 482	0.98 482	0.68 447	1.41 373	0.63 380	0.23 469	0.15 370	0.23 468	0.25 439	0.23 318	0.18 293

Abc-Net	0.79 464	0.94 443	2.42 418	0.59 496	0.45 468	1.90 539	0.46 428	0.99 474	0.72 397	0.64 412	0.84 453	0.91 466	0.73 459	1.80 441	1.00 444	0.27 491	0.19 428	0.23 468	0.31 475	0.24 333	0.22 352
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
XQC	0.73 445	0.98 465	2.39 413	0.46 441	0.35 406	0.81 455	0.46 428	1.00 482	1.00 498	0.80 468	0.69 406	0.88 460	0.74 464	1.32 362	1.20 470	0.24 477	0.16 387	0.23 468	0.20 412	0.41 478	0.33 456

APVNet	0.70 424	0.67 348	2.71 472	0.38 373	0.36 414	0.85 467	0.43 407	0.91 405	0.68 359	0.55 310	0.69 406	0.75 411	0.55 393	2.31 499	0.78 416	0.17 409	0.17 405	0.24 475	0.19 402	0.33 423	0.23 376

G-Net	0.99 495	0.64 333	2.76 482	0.57 489	0.67 514	2.03 546	0.72 502	0.76 273	0.67 357	1.14 512	2.56 545	1.30 521	1.02 501	1.48 388	1.74 503	0.25 482	0.24 465	0.24 475	0.26 447	0.37 454	0.31 444

SGM-ForestM	2.98 558	1.70 544	3.52 540	0.67 509	0.47 476	5.18 567	3.36 567	3.30 566	2.86 560	4.44 568	3.79 562	9.80 573	5.50 567	6.29 567	6.52 567	0.27 491	0.36 505	0.24 475	0.27 452	0.38 461	0.58 517

LSM	3.31 562	1.11 489	5.29 560	9.40 576	30.65 588	0.84 463	1.12 535	0.91 405	1.22 521	1.36 529	2.19 536	0.93 471	0.83 475	1.66 414	0.90 429	0.21 453	0.31 495	0.24 475	0.28 455	0.39 470	6.33 575

CSAN	1.25 518	1.12 490	3.04 510	0.51 463	0.37 425	1.06 499	1.15 537	1.22 523	1.08 509	1.17 518	1.91 529	1.04 495	1.31 519	5.96 566	2.43 529	0.26 486	0.22 454	0.24 475	0.24 432	0.31 406	0.30 436

GANet-RSSM	0.55 334	0.73 370	1.90 290	0.36 334	0.26 298	0.59 269	0.27 255	0.78 299	0.52 189	0.47 210	0.57 311	0.63 334	0.45 335	1.92 469	0.43 297	0.14 353	0.10 228	0.25 480	0.11 206	0.34 430	0.14 195

AF-Net	0.69 420	0.92 435	2.21 377	0.41 400	0.40 443	0.68 389	0.40 390	1.02 494	0.86 472	0.69 434	1.03 489	1.04 495	0.84 478	1.19 350	0.78 416	0.22 466	0.14 344	0.25 480	0.17 369	0.30 398	0.18 293

AnyNet_C32	1.00 498	1.33 523	2.53 442	0.49 456	0.54 490	1.15 512	1.14 536	0.91 405	0.89 483	1.11 509	0.95 476	0.87 456	0.93 491	1.50 389	4.07 554	0.21 453	0.20 439	0.25 480	0.24 432	0.38 461	0.33 456

edge stereo	0.81 473	0.73 370	3.30 532	0.37 357	1.21 548	0.62 322	0.39 387	0.93 422	0.79 453	0.80 468	0.88 464	1.14 510	0.71 453	2.18 492	0.71 401	0.21 453	0.20 439	0.26 483	0.18 382	0.38 461	0.26 407

PS-NSSS	0.63 386	1.00 471	1.81 246	0.30 190	0.31 364	0.63 339	0.34 352	0.98 462	0.69 368	0.54 292	0.74 430	0.51 273	0.41 296	2.43 514	0.48 323	0.24 477	0.17 405	0.27 484	0.18 382	0.27 376	0.21 337

CBMV_ROB	0.76 454	0.42 227	2.68 468	0.33 268	0.22 232	0.74 421	0.47 436	0.96 449	0.76 438	1.04 505	0.96 477	0.88 460	0.93 491	2.06 481	1.19 469	0.22 466	0.24 465	0.27 484	0.25 439	0.25 346	0.28 420

PDISCO_ROB	0.75 451	1.06 483	2.11 355	0.64 504	0.59 502	1.13 510	0.43 407	1.14 518	1.05 504	0.64 412	0.71 420	0.96 478	0.61 425	1.21 351	0.76 412	0.37 510	0.18 416	0.27 484	0.24 432	0.56 512	0.32 449

CFNet-ft	0.51 298	0.76 376	1.79 239	0.28 142	0.30 345	0.63 339	0.28 272	0.66 203	0.55 227	0.45 200	0.57 311	0.74 405	0.41 296	1.46 380	0.42 288	0.14 353	0.10 228	0.28 487	0.13 277	0.18 238	0.14 195

FADNet_RVC	0.81 473	1.14 495	2.42 418	0.30 190	0.24 265	0.71 404	0.24 188	0.95 444	0.61 282	0.44 190	0.56 303	0.59 319	0.42 313	1.52 392	0.68 394	0.94 541	0.96 556	0.28 487	1.00 554	0.90 533	1.36 557

RGC	0.71 433	0.97 461	2.18 373	0.44 422	0.44 460	0.73 417	0.40 390	0.94 431	0.71 387	0.71 444	1.04 492	1.01 488	0.71 453	1.74 427	0.70 398	0.23 469	0.18 416	0.28 487	0.26 447	0.29 387	0.27 414

PVD	0.90 485	0.85 416	2.15 366	0.53 473	0.50 480	0.99 489	0.56 464	1.15 521	1.64 540	1.41 534	1.41 517	1.11 507	1.13 512	1.35 365	1.31 479	0.26 486	0.28 488	0.28 487	0.26 447	0.37 454	0.49 507

AnyNet_C01	1.14 507	1.49 530	4.23 553	0.54 476	0.53 488	1.51 525	1.37 546	1.04 505	1.07 508	1.17 518	1.33 512	1.15 511	1.08 507	1.61 410	2.74 534	0.25 482	0.22 454	0.28 487	0.24 432	0.48 498	0.40 490

CFNet_RVC	0.51 298	0.76 376	1.79 239	0.28 142	0.30 345	0.63 339	0.28 272	0.66 203	0.55 227	0.45 200	0.57 311	0.74 405	0.41 296	1.46 380	0.42 288	0.14 353	0.10 228	0.28 487	0.13 277	0.18 238	0.14 195

NOSS_ROB	0.64 390	0.65 340	1.62 164	0.46 441	0.25 283	0.67 377	0.30 304	0.93 422	0.77 443	0.59 364	0.57 311	0.77 418	0.38 263	2.78 537	0.44 303	0.23 469	0.24 465	0.28 487	0.26 447	0.27 376	0.39 486

HBP-ISP	0.76 454	1.30 517	3.19 526	0.35 315	0.26 298	0.85 467	0.54 456	1.03 501	0.72 397	0.80 468	0.69 406	0.68 371	0.83 475	2.04 479	0.44 303	0.23 469	0.24 465	0.29 494	0.25 439	0.28 382	0.24 388

DeepPrunerF	0.86 479	0.86 419	2.91 500	0.45 436	0.50 480	0.64 350	0.48 440	1.14 518	2.64 557	0.63 402	0.61 342	0.65 348	0.62 430	2.21 494	1.31 479	0.23 469	0.19 428	0.30 495	0.28 455	0.36 446	0.25 397

FC-DCNN v2	1.54 536	0.58 304	2.80 488	0.44 422	0.39 434	2.05 547	0.66 487	1.90 550	1.84 549	2.79 561	2.97 555	4.41 560	3.07 557	2.65 529	2.30 526	0.29 496	0.26 480	0.31 496	0.30 469	0.32 414	0.38 480

FCDSN-DC	1.29 520	0.54 289	2.50 439	0.47 446	0.41 450	1.12 508	0.60 474	1.10 513	1.27 525	2.23 551	2.87 551	3.67 553	3.12 559	2.39 508	1.69 500	0.30 499	0.26 480	0.31 496	0.30 469	0.35 441	0.38 480
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
FC-DCNN	1.49 534	0.59 306	2.88 493	0.44 422	0.39 434	1.97 544	0.66 487	1.67 544	1.70 542	2.72 560	2.89 552	4.22 556	2.97 556	2.55 524	2.19 521	0.29 496	0.26 480	0.31 496	0.30 469	0.32 414	0.39 486

ccnet	0.71 433	0.41 220	1.59 157	0.40 393	0.45 468	1.06 499	0.55 459	0.98 462	0.71 387	0.88 485	0.97 479	0.82 437	0.88 487	1.68 417	0.94 433	0.32 502	0.26 480	0.32 499	0.27 452	0.34 430	0.30 436

MFN_U_SF_DS_RVC	1.01 500	1.67 540	2.32 398	0.47 446	0.39 434	1.47 521	0.95 520	0.95 444	0.91 486	0.84 481	0.94 474	1.05 497	0.60 416	2.95 542	0.72 405	0.41 511	0.72 548	0.32 499	0.55 525	0.74 524	1.22 554

MSMD_ROB	1.34 523	0.96 453	2.38 411	0.39 383	0.32 372	1.96 542	0.62 482	0.91 405	1.43 532	2.94 563	2.60 546	4.77 562	1.95 544	2.43 514	1.33 481	0.29 496	0.26 480	0.32 499	0.32 481	0.30 398	0.30 436

xyz-stereo	3.02 559	0.29 122	30.64 591	0.23 36	0.12 6	15.52 577	0.24 188	0.51 106	0.47 155	0.59 364	7.99 569	0.64 343	0.47 357	1.39 369	0.50 333	0.09 70	0.07 40	0.34 502	0.07 51	0.13 111	0.08 34

TDLM	0.67 408	0.92 435	1.76 205	0.37 357	0.24 265	0.66 371	0.56 464	0.82 330	0.74 416	1.16 513	0.62 347	0.61 327	0.48 366	2.70 533	0.50 333	0.20 446	0.11 276	0.35 503	0.14 305	0.32 414	0.16 255

ELAS	1.39 528	0.79 395	2.86 491	0.53 473	0.50 480	2.81 557	2.20 559	1.61 543	1.50 536	2.28 553	2.35 540	1.82 534	2.13 546	1.73 425	2.22 522	0.35 507	0.37 507	0.35 503	0.35 491	0.49 501	0.47 503
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
MaskLacGwcNet_RVC	0.77 458	1.04 480	2.06 342	0.94 530	0.35 406	0.89 478	0.40 390	0.85 354	0.63 312	0.55 310	0.63 359	0.75 411	0.38 263	2.38 505	0.48 323	1.10 548	0.31 495	0.36 505	0.21 418	0.53 509	0.55 514

GANetREF_RVC	0.75 451	1.15 499	2.46 427	0.47 446	0.26 298	0.83 461	0.61 478	0.97 458	0.89 483	0.62 393	0.61 342	0.72 395	0.59 412	2.42 511	0.55 352	0.32 502	0.25 478	0.36 505	0.24 432	0.39 470	0.31 444
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
PASM	0.72 436	0.68 350	1.91 296	0.47 446	0.44 460	0.60 281	0.51 445	0.76 273	0.80 456	0.77 463	0.67 389	0.87 456	0.61 425	2.40 509	0.67 391	0.32 502	0.35 503	0.36 505	0.41 510	0.45 495	0.39 486

FBW_ROB	0.83 475	0.77 385	1.77 214	0.44 422	0.30 345	0.87 473	0.46 428	1.10 513	0.91 486	0.81 474	0.75 433	1.01 488	0.61 425	3.66 555	1.23 474	0.26 486	0.23 462	0.36 505	0.25 439	0.27 376	0.62 520

UDGNet	0.44 203	1.02 478	1.74 193	0.35 315	0.19 177	0.58 252	0.23 155	0.49 92	0.66 348	0.41 174	0.38 153	0.34 159	0.29 198	0.53 222	0.30 197	0.24 477	0.10 228	0.37 509	0.19 402	0.27 376	0.15 228

ELAS_RVC	1.37 527	0.78 393	3.21 528	0.55 483	0.50 480	1.49 523	2.48 563	1.48 537	1.71 543	2.13 548	2.09 532	2.07 538	2.56 552	1.90 464	2.02 513	0.35 507	0.36 505	0.37 509	0.34 488	0.49 501	0.47 503
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
MADNet+	1.36 525	1.93 559	5.95 562	0.81 522	0.59 502	1.57 527	1.09 532	1.39 535	1.22 521	0.84 481	1.01 485	1.25 517	1.12 511	3.19 547	2.36 528	0.45 515	0.47 524	0.38 511	0.34 488	0.59 513	0.57 515

dad	0.51 298	1.01 475	1.74 193	0.29 173	0.19 177	0.60 281	0.26 230	0.52 120	0.75 429	0.63 402	0.63 359	0.63 334	0.33 226	0.85 313	0.47 317	0.27 491	0.15 370	0.40 512	0.18 382	0.22 305	0.14 195

hitnet-ft	0.67 408	0.80 397	1.90 290	0.28 142	0.22 232	0.69 395	0.36 367	0.85 354	0.65 333	0.56 321	0.84 453	1.03 492	0.95 497	2.32 500	0.55 352	0.23 469	0.14 344	0.41 513	0.13 277	0.24 333	0.17 273

ADCMid	0.96 494	1.32 521	2.74 480	0.38 373	0.35 406	0.99 489	0.58 470	0.94 431	0.86 472	1.23 522	1.01 485	1.01 488	1.00 499	1.05 333	3.97 552	0.21 453	0.19 428	0.42 514	0.32 481	0.40 475	0.29 426

SGM_RVC	1.89 543	0.92 435	2.50 439	0.96 533	0.93 534	1.63 530	1.37 546	1.52 540	12.43 572	1.85 542	1.69 524	2.40 543	1.74 541	2.81 540	1.71 501	0.53 519	0.47 524	0.42 514	0.47 516	0.74 524	0.74 526
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
MultiAttention	2.38 548	0.50 275	1.93 302	1.80 556	2.56 564	10.86 573	2.30 560	1.22 523	0.80 456	0.62 393	1.16 500	1.13 508	0.56 397	16.09 581	1.18 467	0.20 446	0.09 185	0.43 516	1.62 563	0.94 535	1.58 562

PSMNet-RUCA	0.58 353	0.82 406	1.89 285	0.59 496	0.56 495	0.64 350	0.36 367	0.84 347	0.69 368	0.51 260	0.68 397	0.53 281	0.43 323	0.56 233	0.43 297	0.34 506	0.18 416	0.44 517	0.29 459	0.48 498	0.30 436

MANE	2.90 557	1.14 495	2.96 502	1.03 535	1.01 538	5.01 566	2.45 562	5.36 570	6.88 569	3.58 566	4.76 567	5.99 566	4.99 564	4.23 559	4.61 560	0.56 524	0.67 538	0.44 517	0.78 545	0.51 505	1.03 549

GANet	0.75 451	0.84 412	2.01 333	0.40 393	0.25 283	0.74 421	0.66 487	0.87 373	0.73 412	0.71 444	1.07 494	0.84 444	0.59 412	2.71 535	1.15 464	0.17 409	0.16 387	0.44 517	0.16 350	0.31 406	0.20 325

JetBlue	1.78 540	1.63 536	3.92 546	0.73 512	1.21 548	4.38 565	3.35 566	1.59 541	1.20 520	1.26 526	1.52 520	2.37 542	1.88 543	3.23 548	3.00 537	0.53 519	0.47 524	0.48 520	0.49 519	1.29 548	0.97 541

Consistency-Raft	0.88 482	0.93 441	3.23 530	0.99 534	0.64 512	0.77 439	0.55 459	0.98 462	0.97 494	0.61 382	1.03 489	0.65 348	1.05 504	0.79 306	1.38 484	0.44 513	0.46 521	0.51 521	0.58 533	0.65 518	0.47 503

NVStereoNet_ROB	1.16 511	0.95 450	2.54 448	0.58 491	0.55 493	0.78 444	0.63 484	1.00 482	1.08 509	1.03 503	4.07 563	1.48 527	1.22 514	2.88 541	1.27 477	0.50 518	0.46 521	0.54 522	0.62 536	0.50 503	0.63 522
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
anonymity	0.80 466	0.66 347	1.29 99	0.59 496	0.75 521	0.67 377	0.52 448	0.95 444	0.71 387	0.94 495	0.70 416	0.67 364	0.87 483	0.71 287	1.35 482	0.64 528	0.62 535	0.58 523	1.44 561	0.60 516	0.65 523

SPS-STEREO	1.07 504	1.13 493	2.88 493	0.65 507	0.69 517	0.99 489	0.68 493	1.05 506	0.87 475	1.36 529	1.23 503	1.46 526	0.94 494	1.87 454	1.72 502	0.66 529	0.61 534	0.58 523	0.57 531	0.65 518	0.77 530
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
SQANet	0.80 466	1.58 534	2.53 442	0.76 515	0.83 526	0.76 431	0.36 367	0.83 336	0.64 320	0.63 402	0.69 406	0.73 399	0.51 378	1.21 351	0.53 345	0.77 537	0.29 489	0.59 525	0.29 459	0.86 532	0.61 519

FACV-RUCA	0.58 353	0.40 214	1.78 219	0.43 415	1.67 559	0.48 128	0.28 272	0.69 219	0.62 300	0.40 165	0.53 270	0.33 153	0.63 433	0.40 133	0.31 209	0.13 310	0.11 276	0.62 526	0.12 244	0.70 522	0.98 542

MFMNet_re	0.92 488	1.28 515	2.53 442	0.82 523	0.76 524	0.90 479	0.75 504	0.98 462	1.04 503	1.03 503	1.05 493	0.84 444	0.94 494	0.83 309	0.72 405	0.68 530	0.60 533	0.63 527	0.60 535	0.77 528	0.74 526

SGM+DAISY	1.83 542	1.43 527	3.81 543	0.87 524	1.01 538	2.38 554	2.53 564	1.36 532	1.75 544	2.92 562	3.22 558	2.65 545	2.93 554	2.22 497	3.10 541	0.72 532	0.69 544	0.63 527	0.62 536	0.77 528	0.98 542

NCCL2	0.65 399	0.94 443	1.96 324	0.43 415	0.30 345	0.71 404	0.68 493	0.84 347	0.65 333	0.70 440	0.60 335	0.86 454	0.54 388	1.56 396	0.57 364	0.20 446	0.16 387	0.67 529	0.25 439	0.22 305	0.24 388

MSC_U_SF_DS_RVC	1.34 523	1.70 544	2.50 439	0.56 485	0.40 443	2.15 550	0.99 523	1.24 526	1.26 524	1.02 502	1.10 496	1.29 518	0.88 487	3.10 546	1.08 455	1.66 560	0.83 552	0.68 530	0.88 549	1.57 553	1.80 566

AnonymousM	0.37 131	0.44 243	1.50 145	0.25 70	0.15 55	0.52 172	0.23 155	0.60 180	0.42 100	0.42 179	0.32 116	0.30 136	0.25 137	0.34 87	0.23 100	0.11 227	0.09 185	0.71 531	0.36 499	0.12 81	0.07 7

otaku	1.03 501	1.68 542	2.72 474	0.95 531	0.73 520	1.03 496	0.59 472	0.99 474	0.86 472	0.69 434	1.61 521	0.98 482	0.64 435	1.46 380	1.14 462	0.95 542	0.46 521	0.72 532	0.40 507	1.24 546	0.78 531

Ntro	1.00 498	1.68 542	2.80 488	0.95 531	0.85 527	1.06 499	0.53 452	0.98 462	0.90 485	0.62 393	0.76 436	0.93 471	0.66 442	1.66 414	0.98 438	0.99 545	0.45 519	0.75 533	0.40 507	1.19 542	0.75 528

GCST	0.72 436	1.10 488	2.15 366	1.11 540	0.59 502	0.62 322	0.19 62	0.75 260	0.53 208	0.56 321	0.63 359	0.47 254	0.31 215	1.11 340	0.33 230	0.75 535	0.45 519	0.84 534	0.64 539	0.69 521	0.54 511

DualNet (step1)	0.59 361	0.62 318	1.93 302	0.27 117	0.22 232	0.68 389	0.31 317	0.93 422	0.66 348	0.57 332	0.51 246	0.55 291	0.45 335	1.11 340	0.38 261	0.61 525	0.14 344	0.87 535	0.56 528	0.25 346	0.23 376

test_sample9	0.94 490	0.62 318	1.93 302	0.27 117	0.22 232	0.68 389	0.31 317	0.93 422	0.66 348	0.57 332	0.51 246	0.55 291	0.45 335	1.91 465	2.55 531	0.61 525	4.16 572	0.87 535	0.56 528	0.25 346	0.23 376

test_sample8	1.12 505	0.62 318	1.93 302	0.27 117	0.22 232	0.68 389	0.31 317	0.95 444	0.61 282	1.18 520	0.56 303	2.53 544	1.31 519	1.91 465	2.55 531	0.61 525	4.16 572	0.87 535	0.56 528	0.25 346	0.23 376

UDG	0.77 458	1.23 509	2.15 366	0.67 509	0.59 502	0.78 444	0.38 382	0.90 394	0.70 377	0.61 382	0.69 406	1.01 488	0.67 444	1.02 329	0.73 408	0.45 515	0.34 502	0.87 535	0.51 522	0.67 520	0.46 502

CC-Net-ROB	0.85 478	1.15 499	2.13 360	0.88 525	0.38 431	0.88 477	0.44 418	1.06 507	0.79 453	0.58 350	0.69 406	0.65 348	0.50 376	2.74 536	0.51 338	0.93 540	0.39 515	0.87 535	0.29 459	0.54 510	0.54 511

WAO-7	1.48 533	1.63 536	2.49 435	0.93 529	0.75 521	1.72 535	1.10 533	1.84 549	1.96 551	1.43 535	2.54 544	1.97 536	1.61 537	3.06 544	2.08 516	0.69 531	0.66 537	0.94 540	0.74 543	0.80 530	0.69 525

DDUNet	0.77 458	1.12 490	1.88 278	0.76 515	0.69 517	0.84 463	0.43 407	0.85 354	0.65 333	0.67 425	0.75 433	0.91 466	0.52 383	1.03 331	0.57 364	0.54 521	0.37 507	0.95 541	0.52 524	0.71 523	0.57 515

PWCK	1.49 534	1.90 556	3.22 529	1.09 538	0.54 490	1.71 534	1.73 554	1.49 538	1.53 537	1.44 536	1.80 526	1.82 534	1.30 518	3.34 550	1.76 504	1.07 547	0.56 531	0.97 542	0.58 533	1.38 552	0.65 523

ACVNet_2	1.42 531	1.81 549	3.23 530	1.08 537	0.92 533	1.32 516	0.85 514	1.49 538	1.69 541	1.19 521	1.73 525	2.13 539	1.03 502	2.50 520	1.40 487	0.91 539	0.53 529	1.00 543	0.55 525	2.11 561	0.85 534

RainbowNet	1.15 509	1.78 548	2.72 474	1.12 541	0.91 532	1.06 499	0.76 506	1.16 522	1.13 517	0.75 456	0.97 479	1.09 503	0.80 471	1.60 407	1.21 472	1.17 550	1.26 560	1.01 544	0.57 531	1.13 540	0.88 539

ACVNet_1	1.33 522	1.91 557	4.03 549	1.09 538	0.88 529	1.19 515	0.66 487	1.24 526	1.17 518	0.94 495	0.96 477	3.09 549	1.04 503	2.37 502	1.11 460	1.04 546	0.48 527	1.03 545	0.48 517	1.12 539	0.83 533

ACVNet-4b	1.93 544	1.85 552	4.10 551	1.07 536	0.86 528	1.15 512	0.53 452	1.06 507	1.12 515	0.64 412	1.09 495	1.99 537	0.70 451	2.20 493	9.86 574	5.62 573	0.41 518	1.03 545	0.55 525	1.86 559	0.85 534

LVE	1.96 545	2.17 568	3.14 520	1.68 552	1.80 561	1.63 530	1.03 529	2.34 555	2.81 558	1.25 523	2.89 552	4.24 558	1.29 516	2.79 538	1.44 489	2.85 568	0.91 555	1.18 547	1.46 562	1.23 545	1.10 551

Dean	1.79 541	1.83 550	3.92 546	1.29 545	1.07 543	1.55 526	1.00 526	1.95 552	2.33 553	1.47 537	4.19 564	4.26 559	1.33 522	2.21 494	1.48 491	1.14 549	0.68 542	1.18 547	0.74 543	1.24 546	0.98 542

DispFullNet	1.67 539	2.10 562	5.22 558	1.53 551	8.90 569	0.86 469	0.31 317	0.96 449	0.96 493	1.37 532	1.01 485	1.13 508	1.98 545	1.51 390	0.91 430	0.54 521	0.31 495	1.18 547	0.63 538	1.13 540	0.80 532

WAO-6	1.58 538	1.54 532	2.32 398	1.14 542	1.00 537	2.30 552	1.03 529	1.82 548	2.85 559	1.25 523	2.61 547	2.20 540	1.56 535	2.47 518	1.99 512	0.95 542	0.67 538	1.19 550	0.83 547	1.08 538	0.88 539

IMH-64-1	1.39 528	1.64 538	1.86 271	1.36 546	1.11 544	1.39 519	1.19 539	1.76 545	1.45 534	1.16 513	2.21 537	1.53 528	1.38 525	1.98 472	1.52 492	1.29 552	0.67 538	1.27 551	0.69 540	1.29 548	0.98 542

IMH-64	1.39 528	1.64 538	1.86 271	1.36 546	1.11 544	1.39 519	1.19 539	1.76 545	1.45 534	1.16 513	2.21 537	1.53 528	1.38 525	1.98 472	1.52 492	1.29 552	0.67 538	1.27 551	0.69 540	1.29 548	0.98 542

IMH	2.02 546	2.15 567	2.69 471	1.68 552	1.12 546	1.66 533	0.92 519	2.10 553	1.92 550	1.32 528	2.66 549	2.21 541	1.69 539	5.78 564	1.68 499	5.54 572	0.96 556	1.31 553	0.71 542	1.32 551	0.99 547

LE_ROB	4.43 566	1.35 525	9.38 568	2.79 567	3.93 566	2.43 555	3.46 568	2.68 558	11.19 571	11.66 576	4.73 566	5.26 564	10.46 574	4.50 562	9.49 572	0.82 538	0.69 544	1.34 554	0.98 553	0.75 526	0.76 529

JetRed	3.29 561	4.93 571	10.17 569	1.45 548	1.72 560	7.44 569	5.05 571	3.06 561	2.12 552	2.41 555	2.39 541	2.99 548	2.37 549	3.51 553	6.44 566	1.32 555	1.90 566	1.37 555	1.23 560	2.21 562	1.76 564

TorneroNet-64	2.65 550	1.83 550	3.30 532	1.46 549	1.20 547	3.89 561	0.99 523	3.51 568	6.71 568	2.56 556	4.60 565	4.22 556	3.85 562	3.33 549	3.14 542	1.19 551	0.65 536	1.39 556	0.79 546	3.31 568	1.15 552

Anonymous_2	0.74 448	0.32 151	1.65 166	0.33 268	0.30 345	0.67 377	0.32 340	0.69 219	0.46 138	0.48 228	0.41 170	0.84 444	0.58 409	0.51 212	0.40 280	0.32 502	0.38 509	1.43 557	3.69 573	0.80 530	0.27 414

TorneroNet	5.50 568	1.92 558	3.16 522	1.47 550	1.25 550	14.07 575	1.06 531	4.90 569	20.99 588	10.17 572	16.48 580	11.88 577	6.93 569	3.34 550	4.20 556	1.30 554	0.69 544	1.45 558	0.86 548	2.61 565	1.20 553

WAO-8	2.80 554	2.14 565	2.89 496	1.91 560	1.04 541	3.98 562	0.96 521	3.26 564	6.17 565	2.15 549	3.37 559	3.31 551	2.41 550	11.84 573	2.03 514	2.05 564	1.86 564	1.54 559	0.92 550	1.22 543	0.87 537

Venus	2.80 554	2.14 565	2.89 496	1.91 560	1.04 541	3.98 562	0.96 521	3.26 564	6.17 565	2.15 549	3.37 559	3.31 551	2.41 550	11.84 573	2.03 514	2.05 564	1.86 564	1.54 559	0.92 550	1.22 543	0.87 537

UNDER WATER-64	2.47 549	1.89 555	4.86 556	1.82 559	1.44 553	3.18 559	1.57 553	2.62 556	5.64 564	2.05 544	2.13 534	4.13 555	3.76 561	2.62 527	3.42 548	1.47 557	0.85 553	1.57 561	1.07 556	1.82 558	1.49 559

UNDER WATER	2.74 552	1.85 552	4.54 555	1.81 558	1.44 553	2.34 553	1.40 549	3.24 563	6.60 567	2.60 557	2.76 550	5.75 565	5.24 566	3.02 543	4.01 553	1.45 556	0.81 551	1.59 562	1.06 555	1.80 557	1.51 560

KSHMR	4.10 564	1.97 560	5.27 559	1.71 554	1.47 555	1.96 542	1.28 542	3.19 562	17.33 583	2.12 545	15.91 578	9.18 572	1.57 536	8.42 570	1.98 511	1.52 558	1.26 560	1.67 563	1.19 558	1.67 555	1.40 558

notaker	2.66 551	2.07 561	3.31 534	2.61 566	1.43 551	1.76 537	1.11 534	2.76 559	1.79 546	2.26 552	11.53 576	3.96 554	4.29 563	3.09 545	2.76 535	1.55 559	0.88 554	1.70 564	1.07 556	2.00 560	1.35 556

ktn	4.35 565	2.10 562	2.89 496	1.80 556	1.49 557	2.13 549	1.41 551	2.26 554	12.72 573	11.41 575	16.43 579	11.15 575	3.75 560	4.36 561	3.18 543	1.82 562	0.98 558	1.73 565	1.21 559	2.97 567	1.27 555

MFN_U_SF_RVC	1.55 537	2.39 569	3.16 522	0.65 507	0.41 450	1.12 508	0.46 428	1.23 525	1.33 527	1.61 539	1.20 501	1.43 525	0.98 498	1.76 430	1.97 510	1.90 563	1.80 562	1.98 566	2.15 567	1.63 554	1.77 565

BEATNet-Init1	12.10 576	11.19 576	27.29 589	2.99 568	3.51 565	21.84 588	11.10 574	14.34 581	13.83 578	20.34 584	20.33 585	26.35 592	20.03 582	19.06 585	14.80 581	1.74 561	1.81 563	2.05 567	2.49 570	3.69 570	3.12 570

TCMNet-wrong-test	5.51 569	6.62 574	6.20 563	13.02 580	11.90 574	7.14 568	5.53 572	6.99 574	1.44 533	2.65 558	3.10 556	8.37 571	5.95 568	4.75 563	6.05 565	3.07 569	0.98 558	2.38 568	1.99 566	6.62 575	5.43 574

IGEV-RUCA	2.28 547	0.30 134	1.15 76	0.40 393	1.86 562	2.06 548	1.90 556	1.36 532	1.80 548	3.70 567	3.76 561	5.02 563	8.19 572	2.12 488	1.63 497	0.25 482	0.76 549	2.72 569	1.91 565	2.39 564	2.36 568

tt	4.93 567	0.27 91	4.20 552	2.29 563	1.58 558	10.20 572	16.97 578	9.42 576	5.02 563	1.67 540	1.28 506	4.68 561	5.03 565	3.37 552	5.92 564	6.16 574	9.47 581	2.82 570	3.18 571	3.60 569	1.53 561

USTest	8.10 572	7.17 575	8.96 567	9.25 575	9.05 570	15.27 576	23.78 580	9.96 577	9.47 570	5.94 571	6.75 568	7.80 570	7.48 570	8.83 572	11.21 576	2.21 566	3.56 571	2.86 571	3.20 572	5.02 573	4.16 571

MADNet++	2.79 553	2.11 564	2.97 505	2.49 564	2.28 563	2.95 558	2.31 561	2.67 557	2.47 555	3.03 564	3.13 557	2.70 546	2.92 553	4.10 558	4.48 558	2.68 567	2.24 570	3.04 572	2.44 569	2.37 563	2.34 567

DGTPSM_ROB	8.89 574	5.62 572	12.25 572	5.92 572	11.32 572	8.54 570	24.18 581	6.40 572	13.49 574	5.15 569	11.46 574	6.19 568	10.92 575	7.00 568	13.72 577	4.47 570	7.65 575	3.92 573	7.45 577	4.38 571	7.87 577

DPSMNet_ROB	9.48 575	5.64 573	13.01 576	8.82 574	11.82 573	8.54 570	24.20 582	6.41 573	13.65 577	5.32 570	11.47 575	6.33 569	10.92 575	7.69 569	13.89 578	7.25 579	8.19 577	5.06 574	7.78 578	5.31 574	8.26 578

DGSMNet	2.89 556	0.63 329	3.18 525	3.43 569	4.17 568	2.57 556	6.98 573	0.97 458	0.83 466	0.56 321	1.86 528	0.79 426	0.62 430	1.64 412	1.39 485	4.61 571	5.01 574	5.17 575	4.71 574	4.44 572	4.19 572

HanzoNet	7.64 571	2.86 570	5.05 557	7.01 573	3.97 567	2.18 551	1.34 545	3.37 567	4.05 561	13.17 577	10.58 570	10.73 574	16.52 580	8.45 571	10.51 575	10.48 580	9.72 582	5.59 576	13.46 581	6.84 576	6.83 576

PML	23.15 584	16.83 580	7.78 566	5.49 571	9.93 571	51.13 593	104.50 593	5.76 571	13.62 576	37.30 593	105.93 593	30.86 593	23.50 587	12.07 575	7.87 570	6.30 575	2.12 569	6.32 577	2.43 568	10.44 579	2.90 569

DPSM_ROB	12.34 577	11.21 578	12.51 573	12.91 578	12.80 576	19.84 585	28.28 587	14.38 582	14.28 579	10.58 573	11.26 572	12.03 578	11.85 578	13.15 579	15.34 582	7.11 577	8.31 578	6.50 578	7.35 575	8.84 577	8.31 579

DPSM	12.34 577	11.21 578	12.51 573	12.91 578	12.80 576	19.84 585	28.28 587	14.38 582	14.28 579	10.58 573	11.26 572	12.03 578	11.85 578	13.15 579	15.34 582	7.11 577	8.31 578	6.50 578	7.35 575	8.84 577	8.31 579

CasAABBNet	24.81 586	22.53 589	24.83 583	26.08 586	25.74 584	39.86 589	57.06 592	28.87 590	28.83 591	21.16 587	22.54 588	24.22 587	23.89 590	26.38 588	30.87 591	14.25 581	16.71 585	13.09 580	14.81 583	17.78 581	16.71 584

FlowAnything	24.85 587	22.54 590	25.10 585	26.11 587	25.76 585	39.86 589	57.00 590	28.89 591	28.87 592	21.31 589	22.68 590	24.22 587	23.87 588	26.39 589	30.89 593	14.26 582	16.78 587	13.10 581	14.90 585	17.78 581	16.69 583

Selective-RAFT-Error	24.87 588	22.59 591	25.14 586	26.13 588	25.82 586	39.93 591	57.03 591	28.97 592	28.95 593	21.21 588	22.65 589	24.25 589	23.98 591	26.43 590	30.83 590	14.27 583	16.71 585	13.10 581	14.82 584	17.82 583	16.76 585

LSM0	26.58 589	22.63 592	25.88 587	30.13 589	52.21 593	39.94 592	56.74 589	28.97 592	28.72 590	21.14 586	22.26 587	24.43 590	23.88 589	26.54 592	30.87 591	14.32 584	16.55 584	13.12 583	14.71 582	17.92 584	20.60 587

U	3.37 563	0.17 1	0.91 53	0.26 101	13.79 578	19.19 582	0.15 22	0.41 35	0.31 9	0.17 11	0.18 16	0.27 115	0.15 20	0.21 2	0.16 4	0.09 70	0.06 20	17.88 584	12.81 580	0.10 50	0.08 34

DPSimNet_ROB	17.97 581	20.20 587	24.98 584	17.62 581	15.92 579	21.53 587	21.00 579	13.70 579	15.61 581	23.89 590	14.69 577	22.87 585	24.58 592	12.70 578	14.56 579	18.48 585	12.91 583	20.21 585	12.05 579	17.76 580	14.17 582

HaxPig	19.86 582	22.40 588	22.34 581	17.95 582	17.95 580	11.77 574	11.89 575	16.02 584	15.89 582	21.10 585	21.41 586	18.74 584	18.39 581	20.08 586	19.69 584	23.63 590	23.22 588	24.06 586	23.69 586	23.00 586	23.95 588

LRCNet_RVC	13.74 580	19.30 581	12.75 575	19.46 583	12.69 575	1.86 538	0.41 396	12.33 578	1.05 504	15.77 579	18.83 584	12.62 580	8.70 573	12.21 576	9.62 573	22.22 586	8.37 580	25.85 587	24.01 587	19.32 585	17.44 586

MEDIAN_ROB	23.96 585	27.05 593	26.39 588	22.16 584	22.13 582	16.12 578	13.97 576	20.24 585	20.05 584	25.50 591	25.31 591	22.96 586	22.63 586	24.39 587	23.24 588	28.20 591	27.23 592	28.62 588	27.75 588	27.50 587	27.76 589

AVERAGE_ROB	26.93 590	30.34 594	29.27 590	25.82 585	25.34 583	19.48 584	15.17 577	23.55 589	23.00 589	28.45 592	27.87 592	26.25 591	25.86 593	26.96 593	25.55 589	31.30 592	30.07 593	31.76 589	30.81 589	30.79 591	30.93 590

Anonymous_1	22.91 583	11.20 577	12.13 571	12.75 577	26.28 587	19.43 583	27.92 586	14.08 580	13.61 575	14.96 578	10.58 570	11.26 576	11.19 577	12.55 577	14.57 580	38.28 593	7.88 576	34.96 590	63.99 590	89.57 593	10.94 581

xxxxx1	28.96 591	20.11 584	14.07 578	49.74 590	39.15 590	18.98 579	26.64 583	21.94 586	20.21 585	16.45 580	17.48 581	18.36 581	21.56 583	16.21 582	20.88 585	23.07 587	26.55 589	66.40 591	78.70 591	30.27 588	32.51 591

tt_ll	28.96 591	20.11 584	14.07 578	49.74 590	39.15 590	18.98 579	26.64 583	21.94 586	20.21 585	16.45 580	17.48 581	18.36 581	21.56 583	16.21 582	20.88 585	23.07 587	26.55 589	66.40 591	78.70 591	30.27 588	32.51 591

ff	28.96 591	20.11 584	14.07 578	49.74 590	39.15 590	18.98 579	26.64 583	21.94 586	20.21 585	16.45 580	17.48 581	18.36 581	21.56 583	16.21 582	20.88 585	23.07 587	26.55 589	66.40 591	78.70 591	30.27 588	32.51 591

test_example2	115.39 594	123.23 595	94.57 593	115.52 593	123.55 594	101.63 594	114.33 594	53.41 594	99.48 594	134.90 594	135.05 594	85.83 594	85.11 594	111.32 594	106.15 594	152.55 594	205.26 594	99.78 594	114.96 594	140.96 594	110.20 594

ccccc		297.21 596		374.70 595	380.44 595	203.92 595		216.32 595		203.37 595		215.01 595		312.78 595		412.57 595	356.13 595	256.09 595	227.69 595	428.88 595

ASD4		19.65 582

Low-res two-view benchmark