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

LG-Stereo_Zeroshot	0.07 4	0.06 56	0.10 108	0.16 142	0.07 71	0.04 1	0.13 104	0.10 17	0.10 36	0.05 1	0.11 147	0.07 62	0.05 11	0.07 4	0.09 54	0.06 114	0.04 21	0.05 23	0.04 34	0.05 100	0.04 40

IGEV-Stereo++	0.07 4	0.06 56	0.08 30	0.18 298	0.06 13	0.04 1	0.10 27	0.11 28	0.11 62	0.06 9	0.07 37	0.07 62	0.06 36	0.09 33	0.09 54	0.05 27	0.04 21	0.05 23	0.04 34	0.05 100	0.04 40

IGEV-Stereo+	0.07 4	0.04 1	0.08 30	0.15 70	0.06 13	0.04 1	0.09 18	0.10 17	0.09 23	0.06 9	0.06 13	0.06 16	0.06 36	0.06 1	0.08 17	0.06 114	0.04 21	0.05 23	0.04 34	0.06 192	0.06 199

111111	0.07 4	0.04 1	0.09 72	0.17 216	0.06 13	0.05 4	0.10 27	0.11 28	0.09 23	0.06 9	0.06 13	0.07 62	0.05 11	0.09 33	0.09 54	0.06 114	0.04 21	0.05 23	0.04 34	0.07 258	0.06 199

StereoAnything_RVC	0.07 4	0.15 464	0.17 376	0.11 1	0.05 1	0.05 4	0.11 46	0.08 4	0.08 12	0.06 9	0.06 13	0.05 1	0.05 11	0.09 33	0.08 17	0.08 299	0.04 21	0.05 23	0.03 1	0.05 100	0.04 40

dual_stereo	0.07 4	0.04 1	0.08 30	0.15 70	0.05 1	0.05 4	0.13 104	0.12 43	0.08 12	0.07 30	0.06 13	0.05 1	0.05 11	0.07 4	0.09 54	0.06 114	0.04 21	0.05 23	0.03 1	0.04 15	0.04 40

PFNet+	0.11 185	0.06 56	0.13 229	0.16 142	0.09 239	0.05 4	0.12 63	0.17 168	0.21 284	0.16 295	0.19 272	0.14 237	0.10 199	0.11 107	0.11 187	0.08 299	0.05 182	0.09 358	0.08 337	0.06 192	0.11 439

MSCF	0.08 44	0.05 17	0.08 30	0.19 355	0.08 127	0.06 8	0.12 63	0.14 75	0.11 62	0.10 125	0.09 88	0.07 62	0.04 1	0.11 107	0.08 17	0.06 114	0.05 182	0.05 23	0.04 34	0.05 100	0.05 121

asda	0.07 4	0.08 236	0.08 30	0.16 142	0.06 13	0.06 8	0.10 27	0.16 132	0.10 36	0.06 9	0.06 13	0.05 1	0.05 11	0.10 61	0.10 123	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 15	0.03 1

4.5_new	0.07 4	0.09 311	0.08 30	0.15 70	0.07 71	0.06 8	0.10 27	0.14 75	0.11 62	0.06 9	0.08 70	0.06 16	0.06 36	0.08 15	0.10 123	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 34	0.04 15	0.03 1

4.5w-stereo	0.07 4	0.09 311	0.08 30	0.15 70	0.07 71	0.06 8	0.10 27	0.14 75	0.11 62	0.06 9	0.08 70	0.06 16	0.06 36	0.08 15	0.10 123	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 34	0.04 15	0.03 1

MLG-Stereo_test1	0.06 1	0.05 17	0.08 30	0.17 216	0.05 1	0.06 8	0.11 46	0.08 4	0.03 1	0.05 1	0.04 1	0.06 16	0.05 11	0.09 33	0.09 54	0.05 27	0.04 21	0.05 23	0.03 1	0.04 15	0.04 40

AIO_test	0.07 4	0.05 17	0.07 6	0.15 70	0.07 71	0.06 8	0.14 152	0.10 17	0.10 36	0.07 30	0.07 37	0.06 16	0.05 11	0.08 15	0.10 123	0.05 27	0.04 21	0.05 23	0.04 34	0.04 15	0.03 1

MIM_Stereo	0.09 81	0.07 139	0.11 149	0.15 70	0.07 71	0.06 8	0.12 63	0.20 229	0.14 143	0.13 219	0.13 174	0.09 123	0.05 11	0.12 189	0.08 17	0.05 27	0.06 306	0.07 194	0.06 185	0.06 192	0.05 121

DLNR_Zeroshot_test	10.40 581	1.82 573	19.49 588	120.77 593	13.11 585	0.06 8	0.13 104	0.23 294	0.10 36	0.07 30	0.10 117	0.09 123	0.06 36	0.10 61	0.09 54	0.13 476	0.04 21	0.06 102	0.04 34	51.54 592	0.04 40

DisPM	0.11 185	0.07 139	0.12 184	0.16 142	0.09 239	0.06 8	0.13 104	0.17 168	0.17 205	0.14 240	0.20 284	0.12 192	0.10 199	0.11 107	0.10 123	0.06 114	0.04 21	0.07 194	0.06 185	0.06 192	0.11 439

Patchmatch Stereo++	0.11 185	0.09 311	0.16 348	0.18 298	0.08 127	0.06 8	0.11 46	0.16 132	0.13 119	0.15 267	0.16 217	0.14 237	0.12 254	0.11 107	0.10 123	0.06 114	0.04 21	0.08 278	0.06 185	0.08 321	0.07 279
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
PSM-adaLoss	0.11 185	0.09 311	0.16 348	0.18 298	0.08 127	0.06 8	0.12 63	0.16 132	0.13 119	0.15 267	0.16 217	0.14 237	0.12 254	0.11 107	0.10 123	0.06 114	0.04 21	0.08 278	0.06 185	0.08 321	0.07 279

ROB_FTStereo_v2	0.11 185	0.09 311	0.16 348	0.19 355	0.08 127	0.06 8	0.12 63	0.16 132	0.13 119	0.15 267	0.16 217	0.14 237	0.12 254	0.11 107	0.10 123	0.06 114	0.04 21	0.08 278	0.06 185	0.08 321	0.07 279

ROB_FTStereo	0.11 185	0.09 311	0.16 348	0.19 355	0.08 127	0.06 8	0.11 46	0.16 132	0.13 119	0.15 267	0.16 217	0.14 237	0.12 254	0.11 107	0.10 123	0.06 114	0.04 21	0.08 278	0.06 185	0.08 321	0.07 279

HUI-Stereo	0.11 185	0.09 311	0.16 348	0.18 298	0.08 127	0.06 8	0.12 63	0.16 132	0.13 119	0.15 267	0.16 217	0.14 237	0.12 254	0.11 107	0.10 123	0.06 114	0.04 21	0.08 278	0.06 185	0.08 321	0.07 279

SST-Stereo	0.10 142	0.07 139	0.15 314	0.18 298	0.09 239	0.06 8	0.12 63	0.17 168	0.11 62	0.15 267	0.17 238	0.13 217	0.12 254	0.10 61	0.11 187	0.06 114	0.04 21	0.09 358	0.06 185	0.06 192	0.05 121

RAFT_R40	0.11 185	0.07 139	0.14 264	0.18 298	0.09 239	0.06 8	0.13 104	0.17 168	0.16 186	0.14 240	0.18 263	0.15 266	0.12 254	0.10 61	0.11 187	0.06 114	0.04 21	0.09 358	0.06 185	0.06 192	0.05 121

Pruner-Stereo	0.11 185	0.07 139	0.12 184	0.17 216	0.09 239	0.06 8	0.12 63	0.17 168	0.17 205	0.13 219	0.19 272	0.13 217	0.09 167	0.11 107	0.11 187	0.06 114	0.04 21	0.07 194	0.06 185	0.06 192	0.08 343

iGMRVC	0.11 185	0.09 311	0.16 348	0.19 355	0.08 127	0.06 8	0.12 63	0.16 132	0.13 119	0.15 267	0.16 217	0.14 237	0.12 254	0.11 107	0.10 123	0.06 114	0.04 21	0.08 278	0.06 185	0.08 321	0.07 279

iRAFT	0.11 185	0.09 311	0.16 348	0.18 298	0.08 127	0.06 8	0.11 46	0.16 132	0.13 119	0.15 267	0.16 217	0.14 237	0.12 254	0.11 107	0.10 123	0.06 114	0.04 21	0.08 278	0.06 185	0.08 321	0.07 279

RAFT-IKP	0.11 185	0.09 311	0.16 348	0.19 355	0.08 127	0.06 8	0.12 63	0.16 132	0.13 119	0.15 267	0.16 217	0.14 237	0.12 254	0.11 107	0.10 123	0.06 114	0.04 21	0.08 278	0.06 185	0.08 321	0.07 279

FlowAnything_test	0.11 185	0.08 236	0.14 264	0.15 70	0.09 239	0.07 28	0.14 152	0.20 229	0.11 62	0.09 92	0.09 88	0.12 192	0.12 254	0.13 234	0.11 187	0.09 358	0.06 306	0.09 358	0.09 382	0.06 192	0.09 387

GASTEREO	0.08 44	0.05 17	0.09 72	0.19 355	0.07 71	0.07 28	0.12 63	0.14 75	0.11 62	0.10 125	0.09 88	0.07 62	0.04 1	0.12 189	0.08 17	0.06 114	0.05 182	0.05 23	0.04 34	0.04 15	0.05 121

qwe	0.07 4	0.08 236	0.07 6	0.15 70	0.06 13	0.07 28	0.10 27	0.18 197	0.11 62	0.07 30	0.07 37	0.06 16	0.06 36	0.10 61	0.09 54	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 34	0.04 15	0.03 1

4w-stereo	0.07 4	0.08 236	0.08 30	0.16 142	0.06 13	0.07 28	0.08 7	0.12 43	0.08 12	0.07 30	0.07 37	0.05 1	0.06 36	0.09 33	0.10 123	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 34	0.04 15	0.03 1

3.75w	0.07 4	0.07 139	0.08 30	0.16 142	0.07 71	0.07 28	0.09 18	0.16 132	0.09 23	0.07 30	0.06 13	0.05 1	0.06 36	0.09 33	0.10 123	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1

1w_stereo	0.07 4	0.06 56	0.07 6	0.16 142	0.06 13	0.07 28	0.10 27	0.14 75	0.14 143	0.07 30	0.08 70	0.05 1	0.06 36	0.09 33	0.09 54	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.04 40

LG-Stereo_L2	0.07 4	0.05 17	0.10 108	0.14 30	0.06 13	0.07 28	0.12 63	0.09 11	0.09 23	0.06 9	0.04 1	0.05 1	0.05 11	0.08 15	0.08 17	0.05 27	0.04 21	0.05 23	0.03 1	0.04 15	0.03 1

LG-Stereo_L1	0.07 4	0.05 17	0.11 149	0.14 30	0.06 13	0.07 28	0.13 104	0.09 11	0.07 8	0.05 1	0.04 1	0.05 1	0.04 1	0.08 15	0.07 1	0.05 27	0.04 21	0.05 23	0.03 1	0.04 15	0.04 40

MLG-Stereo_test3	0.07 4	0.05 17	0.10 108	0.14 30	0.06 13	0.07 28	0.11 46	0.08 4	0.06 4	0.06 9	0.04 1	0.06 16	0.06 36	0.07 4	0.10 123	0.06 114	0.04 21	0.05 23	0.04 34	0.05 100	0.06 199

MLG-Stereo_test2	0.06 1	0.04 1	0.10 108	0.15 70	0.05 1	0.07 28	0.11 46	0.09 11	0.04 2	0.06 9	0.05 7	0.06 16	0.04 1	0.08 15	0.09 54	0.06 114	0.04 21	0.05 23	0.03 1	0.05 100	0.05 121

MLG-Stereo	0.07 4	0.05 17	0.08 30	0.17 216	0.05 1	0.07 28	0.11 46	0.08 4	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.06 16	0.05 11	0.10 61	0.09 54	0.05 27	0.04 21	0.05 23	0.03 1	0.04 15	0.04 40

LGtest1	0.07 4	0.04 1	0.10 108	0.15 70	0.06 13	0.07 28	0.09 18	0.08 4	0.06 4	0.05 1	0.04 1	0.06 16	0.06 36	0.10 61	0.09 54	0.07 238	0.04 21	0.05 23	0.04 34	0.06 192	0.06 199

GREAT-IGEV	0.07 4	0.06 56	0.08 30	0.13 13	0.07 71	0.07 28	0.14 152	0.09 11	0.09 23	0.06 9	0.07 37	0.06 16	0.05 11	0.10 61	0.07 1	0.05 27	0.04 21	0.05 23	0.04 34	0.05 100	0.04 40

MonSter	0.07 4	0.06 56	0.05 1	0.15 70	0.05 1	0.07 28	0.10 27	0.15 106	0.15 159	0.05 1	0.06 13	0.05 1	0.06 36	0.07 4	0.09 54	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1

rvit_stereo_0080	0.10 142	0.08 236	0.14 264	0.15 70	0.09 239	0.07 28	0.15 219	0.16 132	0.16 186	0.11 154	0.10 117	0.14 237	0.08 141	0.12 189	0.10 123	0.09 358	0.07 378	0.07 194	0.06 185	0.07 258	0.05 121

whm_eth	0.10 142	0.08 236	0.14 264	0.15 70	0.09 239	0.07 28	0.15 219	0.16 132	0.16 186	0.11 154	0.10 117	0.14 237	0.08 141	0.12 189	0.10 123	0.09 358	0.07 378	0.07 194	0.06 185	0.07 258	0.05 121

CASnet	0.09 81	0.09 311	0.09 72	0.19 355	0.06 13	0.07 28	0.11 46	0.18 197	0.14 143	0.11 154	0.10 117	0.09 123	0.07 106	0.10 61	0.10 123	0.06 114	0.04 21	0.10 406	0.08 337	0.05 100	0.03 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
test-3	0.08 44	0.06 56	0.09 72	0.17 216	0.07 71	0.07 28	0.14 152	0.12 43	0.15 159	0.09 92	0.08 70	0.07 62	0.08 141	0.11 107	0.10 123	0.05 27	0.04 21	0.07 194	0.05 107	0.04 15	0.04 40

test_1	0.08 44	0.06 56	0.09 72	0.17 216	0.07 71	0.07 28	0.14 152	0.12 43	0.15 159	0.09 92	0.08 70	0.07 62	0.08 141	0.11 107	0.10 123	0.05 27	0.04 21	0.07 194	0.05 107	0.04 15	0.04 40

HHNet	0.11 185	0.06 56	0.16 348	0.15 70	0.14 462	0.07 28	0.13 104	0.20 229	0.17 205	0.14 240	0.25 364	0.11 175	0.08 141	0.13 234	0.10 123	0.05 27	0.04 21	0.08 278	0.06 185	0.05 100	0.09 387

FTStereo	0.12 251	0.06 56	0.14 264	0.18 298	0.09 239	0.07 28	0.15 219	0.21 252	0.18 231	0.12 192	0.24 335	0.12 192	0.12 254	0.13 234	0.13 277	0.05 27	0.05 182	0.07 194	0.06 185	0.06 192	0.10 413

ASMatch	0.11 185	0.06 56	0.13 229	0.16 142	0.10 341	0.07 28	0.14 152	0.17 168	0.17 205	0.12 192	0.16 217	0.16 280	0.10 199	0.13 234	0.10 123	0.05 27	0.04 21	0.06 102	0.05 107	0.04 15	0.08 343

IRAFT_RVC	0.12 251	0.08 236	0.16 348	0.19 355	0.08 127	0.07 28	0.15 219	0.24 316	0.23 308	0.14 240	0.14 188	0.15 266	0.12 254	0.12 189	0.10 123	0.06 114	0.04 21	0.09 358	0.06 185	0.06 192	0.06 199

asd	0.07 4	0.08 236	0.07 6	0.16 142	0.07 71	0.08 51	0.08 7	0.11 28	0.08 12	0.07 30	0.07 37	0.06 16	0.06 36	0.10 61	0.09 54	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 34	0.04 15	0.03 1

2.25w	0.07 4	0.06 56	0.07 6	0.14 30	0.06 13	0.08 51	0.08 7	0.10 17	0.15 159	0.08 62	0.10 117	0.07 62	0.06 36	0.08 15	0.10 123	0.05 27	0.03 1	0.04 1	0.04 34	0.03 1	0.04 40

2.5w	0.07 4	0.07 139	0.07 6	0.16 142	0.06 13	0.08 51	0.12 63	0.10 17	0.10 36	0.07 30	0.06 13	0.09 123	0.06 36	0.08 15	0.09 54	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.04 34	0.03 1	0.03 1

2.75w_new	0.07 4	0.07 139	0.07 6	0.13 13	0.06 13	0.08 51	0.08 7	0.18 197	0.12 88	0.07 30	0.08 70	0.06 16	0.06 36	0.09 33	0.11 187	0.04 11	0.04 21	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.04 40

3w_stereo	0.08 44	0.09 311	0.10 108	0.17 216	0.07 71	0.08 51	0.10 27	0.20 229	0.13 119	0.06 9	0.07 37	0.05 1	0.06 36	0.08 15	0.09 54	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 15	0.03 1

2w_stereo	0.08 44	0.08 236	0.09 72	0.16 142	0.06 13	0.08 51	0.10 27	0.20 229	0.15 159	0.08 62	0.07 37	0.06 16	0.06 36	0.06 1	0.09 54	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.04 34	0.03 1	0.03 1

monsterstereo	0.07 4	0.06 56	0.06 2	0.16 142	0.06 13	0.08 51	0.10 27	0.16 132	0.11 62	0.07 30	0.08 70	0.06 16	0.07 106	0.08 15	0.09 54	0.04 11	0.04 21	0.05 23	0.04 34	0.03 1	0.03 1

monsters	0.07 4	0.06 56	0.06 2	0.15 70	0.06 13	0.08 51	0.09 18	0.12 43	0.08 12	0.09 92	0.07 37	0.06 16	0.06 36	0.08 15	0.08 17	0.05 27	0.04 21	0.04 1	0.04 34	0.03 1	0.03 1

S2M2	0.09 81	0.08 236	0.11 149	0.13 13	0.10 341	0.08 51	0.06 1	0.10 17	0.10 36	0.10 125	0.09 88	0.10 154	0.09 167	0.11 107	0.11 187	0.13 476	0.07 378	0.08 278	0.09 382	0.10 414	0.08 343

SCV_C0	0.08 44	0.07 139	0.07 6	0.16 142	0.09 239	0.08 51	0.15 219	0.11 28	0.12 88	0.08 62	0.07 37	0.06 16	0.05 11	0.11 107	0.07 1	0.05 27	0.05 182	0.05 23	0.04 34	0.06 192	0.05 121

DEFOM-Stereo_RVC	0.08 44	0.06 56	0.09 72	0.22 453	0.06 13	0.08 51	0.12 63	0.10 17	0.10 36	0.07 30	0.07 37	0.06 16	0.05 11	0.11 107	0.09 54	0.06 114	0.04 21	0.05 23	0.03 1	0.06 192	0.04 40

AIO_rvc	0.07 4	0.06 56	0.08 30	0.15 70	0.06 13	0.08 51	0.14 152	0.09 11	0.08 12	0.07 30	0.08 70	0.07 62	0.04 1	0.10 61	0.08 17	0.05 27	0.04 21	0.05 23	0.04 34	0.04 15	0.03 1

Occ-G	0.08 44	0.05 17	0.06 2	0.14 30	0.07 71	0.08 51	0.14 152	0.13 59	0.15 159	0.07 30	0.11 147	0.07 62	0.05 11	0.09 33	0.10 123	0.06 114	0.05 182	0.05 23	0.04 34	0.05 100	0.05 121

IGEV-BASED-STEREO-	0.09 81	0.10 369	0.31 482	0.15 70	0.06 13	0.08 51	0.14 152	0.10 17	0.10 36	0.07 30	0.07 37	0.06 16	0.04 1	0.11 107	0.07 1	0.12 453	0.04 21	0.07 194	0.05 107	0.05 100	0.05 121

AIO-Stereo	0.08 44	0.06 56	0.09 72	0.18 298	0.06 13	0.08 51	0.12 63	0.15 106	0.09 23	0.08 62	0.08 70	0.07 62	0.05 11	0.11 107	0.08 17	0.05 27	0.05 182	0.05 23	0.04 34	0.04 15	0.04 40

RSM	0.08 44	0.06 56	0.09 72	0.17 216	0.06 13	0.08 51	0.12 63	0.12 43	0.10 36	0.08 62	0.07 37	0.06 16	0.05 11	0.11 107	0.09 54	0.04 11	0.04 21	0.05 23	0.04 34	0.04 15	0.03 1

test_for_model	0.09 81	0.12 413	0.14 264	0.23 474	0.11 389	0.08 51	0.13 104	0.12 43	0.12 88	0.10 125	0.07 37	0.07 62	0.06 36	0.11 107	0.10 123	0.06 114	0.05 182	0.05 23	0.03 1	0.07 258	0.04 40

LoS_RVC	0.08 44	0.05 17	0.07 6	0.15 70	0.07 71	0.08 51	0.15 219	0.11 28	0.10 36	0.08 62	0.09 88	0.06 16	0.09 167	0.10 61	0.09 54	0.05 27	0.04 21	0.05 23	0.03 1	0.04 15	0.03 1

Selective-IGEV	0.07 4	0.06 56	0.08 30	0.17 216	0.06 13	0.08 51	0.12 63	0.13 59	0.07 8	0.08 62	0.07 37	0.06 16	0.04 1	0.10 61	0.09 54	0.05 27	0.04 21	0.05 23	0.04 34	0.04 15	0.03 1

HBP-ISP	0.18 411	0.13 442	0.16 348	0.15 70	0.11 389	0.08 51	0.13 104	0.28 390	0.29 389	0.22 409	0.33 445	0.21 349	0.25 462	0.23 450	0.17 373	0.14 489	0.16 510	0.21 517	0.17 511	0.10 414	0.08 343

test_4	0.10 142	0.10 369	0.08 30	0.19 355	0.09 239	0.08 51	0.22 450	0.15 106	0.17 205	0.12 192	0.18 263	0.12 192	0.09 167	0.08 15	0.11 187	0.04 11	0.04 21	0.08 278	0.08 337	0.04 15	0.03 1

LCNet	0.11 185	0.07 139	0.09 72	0.19 355	0.09 239	0.08 51	0.15 219	0.21 252	0.15 159	0.11 154	0.15 205	0.16 280	0.11 224	0.12 189	0.11 187	0.05 27	0.04 21	0.08 278	0.07 272	0.06 192	0.15 495

AAGNet	0.11 185	0.07 139	0.16 348	0.19 355	0.09 239	0.08 51	0.13 104	0.18 197	0.13 119	0.16 295	0.21 305	0.13 217	0.14 317	0.11 107	0.14 314	0.06 114	0.04 21	0.09 358	0.06 185	0.06 192	0.05 121

PSM-softLoss	0.12 251	0.07 139	0.15 314	0.17 216	0.09 239	0.08 51	0.13 104	0.24 316	0.17 205	0.14 240	0.19 272	0.13 217	0.11 224	0.11 107	0.11 187	0.07 238	0.05 182	0.08 278	0.07 272	0.06 192	0.12 452

KMStereo	0.12 251	0.07 139	0.15 314	0.17 216	0.09 239	0.08 51	0.13 104	0.24 316	0.17 205	0.14 240	0.19 272	0.13 217	0.11 224	0.11 107	0.11 187	0.07 238	0.05 182	0.08 278	0.07 272	0.06 192	0.12 452

KYRaft	0.11 185	0.07 139	0.10 108	0.19 355	0.09 239	0.08 51	0.15 219	0.22 274	0.12 88	0.13 219	0.16 217	0.20 340	0.10 199	0.12 189	0.10 123	0.05 27	0.04 21	0.08 278	0.08 337	0.06 192	0.16 506

DeepStereo_RVC	0.11 185	0.08 236	0.16 348	0.18 298	0.08 127	0.08 51	0.12 63	0.17 168	0.12 88	0.13 219	0.14 188	0.12 192	0.12 254	0.12 189	0.11 187	0.06 114	0.04 21	0.07 194	0.06 185	0.07 258	0.08 343

RAFT-345	0.11 185	0.07 139	0.15 314	0.16 142	0.08 127	0.08 51	0.12 63	0.15 106	0.10 36	0.11 154	0.36 456	0.09 123	0.09 167	0.11 107	0.12 236	0.05 27	0.05 182	0.07 194	0.06 185	0.04 15	0.05 121

GMM-Stereo	0.11 185	0.07 139	0.10 108	0.18 298	0.09 239	0.08 51	0.15 219	0.23 294	0.16 186	0.11 154	0.15 205	0.13 217	0.11 224	0.11 107	0.11 187	0.05 27	0.04 21	0.08 278	0.07 272	0.06 192	0.09 387

S2M2_XL	0.08 44	0.06 56	0.12 184	0.12 4	0.08 127	0.09 80	0.09 18	0.07 2	0.07 8	0.08 62	0.07 37	0.07 62	0.06 36	0.09 33	0.09 54	0.08 299	0.06 306	0.07 194	0.05 107	0.08 321	0.06 199

water-stereo	0.09 81	0.06 56	0.08 30	0.16 142	0.07 71	0.09 80	0.13 104	0.15 106	0.13 119	0.11 154	0.12 160	0.08 98	0.09 167	0.07 4	0.08 17	0.06 114	0.05 182	0.05 23	0.05 107	0.04 15	0.04 40

4.25_new	0.07 4	0.08 236	0.09 72	0.15 70	0.06 13	0.09 80	0.08 7	0.14 75	0.08 12	0.07 30	0.07 37	0.06 16	0.06 36	0.12 189	0.10 123	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 15	0.03 1

4.5w_new	0.07 4	0.08 236	0.09 72	0.15 70	0.06 13	0.09 80	0.08 7	0.14 75	0.08 12	0.07 30	0.07 37	0.06 16	0.06 36	0.12 189	0.10 123	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 15	0.03 1

4.25w-stereo	0.07 4	0.08 236	0.09 72	0.15 70	0.06 13	0.09 80	0.08 7	0.14 75	0.08 12	0.07 30	0.07 37	0.06 16	0.06 36	0.12 189	0.10 123	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 15	0.03 1

3.5w_stereo	0.07 4	0.07 139	0.07 6	0.15 70	0.07 71	0.09 80	0.06 1	0.13 59	0.11 62	0.07 30	0.07 37	0.06 16	0.07 106	0.10 61	0.09 54	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1

IGEV	0.07 4	0.04 1	0.08 30	0.13 13	0.06 13	0.09 80	0.12 63	0.14 75	0.10 36	0.06 9	0.09 88	0.07 62	0.05 11	0.09 33	0.09 54	0.06 114	0.04 21	0.05 23	0.04 34	0.05 100	0.04 40

LG-G_1	0.07 4	0.04 1	0.11 149	0.15 70	0.06 13	0.09 80	0.08 7	0.08 4	0.06 4	0.06 9	0.05 7	0.07 62	0.07 106	0.11 107	0.08 17	0.07 238	0.04 21	0.05 23	0.04 34	0.05 100	0.05 121

LG-G	0.07 4	0.04 1	0.11 149	0.15 70	0.06 13	0.09 80	0.08 7	0.08 4	0.06 4	0.06 9	0.05 7	0.07 62	0.07 106	0.11 107	0.08 17	0.07 238	0.04 21	0.05 23	0.04 34	0.05 100	0.05 121

HI	0.11 185	0.06 56	0.11 149	0.13 13	0.09 239	0.09 80	0.14 152	0.21 252	0.10 36	0.19 357	0.17 238	0.14 237	0.09 167	0.16 316	0.08 17	0.05 27	0.04 21	0.07 194	0.08 337	0.07 258	0.06 199

CoSv	0.11 185	0.06 56	0.11 149	0.13 13	0.09 239	0.09 80	0.14 152	0.21 252	0.10 36	0.19 357	0.17 238	0.14 237	0.09 167	0.16 316	0.08 17	0.05 27	0.04 21	0.07 194	0.08 337	0.07 258	0.06 199

FoundationStereo	0.06 1	0.04 1	0.08 30	0.12 4	0.05 1	0.09 80	0.13 104	0.06 1	0.09 23	0.05 1	0.05 7	0.06 16	0.04 1	0.06 1	0.07 1	0.06 114	0.04 21	0.05 23	0.03 1	0.05 100	0.04 40

HUF	0.08 44	0.05 17	0.08 30	0.14 30	0.06 13	0.09 80	0.13 104	0.13 59	0.13 119	0.07 30	0.07 37	0.08 98	0.06 36	0.10 61	0.09 54	0.06 114	0.04 21	0.05 23	0.04 34	0.05 100	0.04 40

AIO-test1	0.10 142	0.07 139	0.10 108	0.23 474	0.07 71	0.09 80	0.13 104	0.21 252	0.14 143	0.11 154	0.12 160	0.09 123	0.07 106	0.11 107	0.09 54	0.06 114	0.05 182	0.09 358	0.10 421	0.03 1	0.06 199

GIP-stereo	0.08 44	0.06 56	0.11 149	0.14 30	0.06 13	0.09 80	0.13 104	0.14 75	0.11 62	0.07 30	0.08 70	0.05 1	0.04 1	0.10 61	0.07 1	0.05 27	0.04 21	0.05 23	0.04 34	0.05 100	0.04 40

fffft	0.09 81	0.06 56	0.12 184	0.16 142	0.07 71	0.09 80	0.17 318	0.12 43	0.11 62	0.08 62	0.07 37	0.09 123	0.06 36	0.11 107	0.12 236	0.05 27	0.04 21	0.06 102	0.05 107	0.04 15	0.05 121
1: 1. 1
SMoEStereo_RVC	0.08 44	0.06 56	0.12 184	0.16 142	0.07 71	0.09 80	0.14 152	0.11 28	0.13 119	0.09 92	0.07 37	0.07 62	0.07 106	0.12 189	0.10 123	0.05 27	0.04 21	0.06 102	0.05 107	0.04 15	0.04 40

PAM	0.10 142	0.05 17	0.16 348	0.15 70	0.08 127	0.09 80	0.16 284	0.15 106	0.16 186	0.12 192	0.09 88	0.09 123	0.07 106	0.13 234	0.08 17	0.06 114	0.05 182	0.06 102	0.06 185	0.05 100	0.06 199

UGAM-zero	0.09 81	0.05 17	0.15 314	0.15 70	0.08 127	0.09 80	0.13 104	0.19 218	0.15 159	0.11 154	0.15 205	0.07 62	0.07 106	0.09 33	0.09 54	0.06 114	0.05 182	0.06 102	0.05 107	0.05 100	0.06 199

AIO-Stereo-zeroshot1	0.11 185	0.05 17	0.14 264	0.15 70	0.20 517	0.09 80	0.17 318	0.21 252	0.15 159	0.11 154	0.14 188	0.10 154	0.07 106	0.10 61	0.08 17	0.06 114	0.05 182	0.07 194	0.07 272	0.07 258	0.09 387

RSM++	0.08 44	0.06 56	0.09 72	0.17 216	0.07 71	0.09 80	0.12 63	0.11 28	0.11 62	0.08 62	0.06 13	0.07 62	0.05 11	0.10 61	0.09 54	0.04 11	0.04 21	0.06 102	0.05 107	0.05 100	0.03 1

RAFT-Stereo-weight	0.09 81	0.06 56	0.10 108	0.16 142	0.07 71	0.09 80	0.14 152	0.19 218	0.16 186	0.11 154	0.10 117	0.08 98	0.06 36	0.10 61	0.11 187	0.06 114	0.04 21	0.06 102	0.04 34	0.04 15	0.04 40

MGS-Stereo	0.09 81	0.07 139	0.12 184	0.15 70	0.08 127	0.09 80	0.15 219	0.12 43	0.12 88	0.07 30	0.10 117	0.08 98	0.06 36	0.10 61	0.09 54	0.05 27	0.04 21	0.06 102	0.05 107	0.06 192	0.05 121

MoCha-V2	0.08 44	0.05 17	0.10 108	0.20 409	0.07 71	0.09 80	0.14 152	0.11 28	0.08 12	0.07 30	0.08 70	0.07 62	0.06 36	0.09 33	0.08 17	0.05 27	0.04 21	0.05 23	0.04 34	0.04 15	0.04 40

IGEV++	0.08 44	0.06 56	0.08 30	0.18 298	0.07 71	0.09 80	0.13 104	0.10 17	0.09 23	0.08 62	0.08 70	0.06 16	0.06 36	0.13 234	0.09 54	0.05 27	0.04 21	0.05 23	0.04 34	0.05 100	0.04 40

testlalala	0.08 44	0.07 139	0.17 376	0.16 142	0.08 127	0.09 80	0.12 63	0.15 106	0.10 36	0.07 30	0.09 88	0.06 16	0.06 36	0.11 107	0.09 54	0.05 27	0.04 21	0.06 102	0.04 34	0.04 15	0.04 40

4D-IteraStereo	0.09 81	0.07 139	0.10 108	0.18 298	0.07 71	0.09 80	0.15 219	0.17 168	0.15 159	0.10 125	0.11 147	0.10 154	0.07 106	0.11 107	0.09 54	0.05 27	0.03 1	0.08 278	0.07 272	0.06 192	0.05 121

CES	0.08 44	0.04 1	0.08 30	0.14 30	0.07 71	0.09 80	0.14 152	0.11 28	0.09 23	0.08 62	0.09 88	0.11 175	0.06 36	0.12 189	0.08 17	0.06 114	0.04 21	0.05 23	0.03 1	0.05 100	0.05 121

RCA-Stereo	0.09 81	0.06 56	0.09 72	0.16 142	0.06 13	0.09 80	0.13 104	0.18 197	0.14 143	0.09 92	0.10 117	0.08 98	0.07 106	0.12 189	0.11 187	0.06 114	0.04 21	0.06 102	0.05 107	0.05 100	0.04 40

CroCo-Stereo Lap2	0.09 81	0.09 311	0.08 30	0.22 453	0.09 239	0.09 80	0.19 402	0.16 132	0.12 88	0.09 92	0.10 117	0.05 1	0.05 11	0.08 15	0.08 17	0.06 114	0.06 306	0.07 194	0.05 107	0.05 100	0.05 121

DCANet-4	0.10 142	0.06 56	0.12 184	0.16 142	0.06 13	0.09 80	0.17 318	0.18 197	0.19 246	0.13 219	0.16 217	0.09 123	0.14 317	0.11 107	0.12 236	0.06 114	0.04 21	0.05 23	0.04 34	0.04 15	0.05 121

fff	0.10 142	0.06 56	0.12 184	0.15 70	0.07 71	0.09 80	0.17 318	0.16 132	0.20 269	0.13 219	0.16 217	0.10 154	0.11 224	0.11 107	0.12 236	0.06 114	0.04 21	0.05 23	0.04 34	0.04 15	0.05 121

ADStereo(finetuned)	0.10 142	0.06 56	0.12 184	0.16 142	0.06 13	0.09 80	0.17 318	0.15 106	0.19 246	0.13 219	0.17 238	0.10 154	0.12 254	0.11 107	0.12 236	0.06 114	0.04 21	0.05 23	0.04 34	0.05 100	0.04 40

iRaft-Stereo_5w	0.12 251	0.09 311	0.12 184	0.19 355	0.08 127	0.09 80	0.12 63	0.21 252	0.21 284	0.19 357	0.14 188	0.11 175	0.09 167	0.20 409	0.16 358	0.05 27	0.05 182	0.07 194	0.06 185	0.05 100	0.06 199

GLC_STEREO	0.11 185	0.07 139	0.11 149	0.17 216	0.07 71	0.09 80	0.13 104	0.15 106	0.24 324	0.12 192	0.13 174	0.12 192	0.08 141	0.18 369	0.11 187	0.06 114	0.08 404	0.08 278	0.06 185	0.05 100	0.05 121

TransformOpticalFlow	0.10 142	0.08 236	0.13 229	0.18 298	0.07 71	0.09 80	0.15 219	0.19 218	0.15 159	0.12 192	0.17 238	0.11 175	0.11 224	0.11 107	0.10 123	0.05 27	0.04 21	0.06 102	0.06 185	0.05 100	0.05 121

OMP-Stereo	0.11 185	0.06 56	0.14 264	0.18 298	0.08 127	0.09 80	0.12 63	0.21 252	0.21 284	0.13 219	0.14 188	0.11 175	0.12 254	0.11 107	0.13 277	0.06 114	0.04 21	0.07 194	0.06 185	0.05 100	0.04 40

PFNet	0.12 251	0.06 56	0.17 376	0.17 216	0.08 127	0.09 80	0.15 219	0.26 350	0.20 269	0.16 295	0.16 217	0.14 237	0.11 224	0.12 189	0.11 187	0.06 114	0.04 21	0.07 194	0.06 185	0.05 100	0.05 121

GrayStereo	0.11 185	0.06 56	0.11 149	0.19 355	0.09 239	0.09 80	0.16 284	0.18 197	0.17 205	0.14 240	0.17 238	0.17 300	0.11 224	0.12 189	0.11 187	0.05 27	0.05 182	0.07 194	0.06 185	0.05 100	0.10 413

AnonymousM	0.09 81	0.05 17	0.10 108	0.14 30	0.06 13	0.09 80	0.13 104	0.19 218	0.14 143	0.13 219	0.11 147	0.09 123	0.08 141	0.13 234	0.10 123	0.08 299	0.05 182	0.08 278	0.05 107	0.05 100	0.05 121

CroCo-Stereo	0.09 81	0.08 236	0.08 30	0.22 453	0.09 239	0.09 80	0.19 402	0.15 106	0.12 88	0.07 30	0.07 37	0.08 98	0.06 36	0.08 15	0.07 1	0.07 238	0.05 182	0.06 102	0.04 34	0.05 100	0.04 40
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	0.08 44	0.04 1	0.06 2	0.13 13	0.07 71	0.09 80	0.12 63	0.14 75	0.14 143	0.10 125	0.14 188	0.08 98	0.07 106	0.09 33	0.11 187	0.06 114	0.04 21	0.05 23	0.05 107	0.04 15	0.04 40
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
raftrobust	0.09 81	0.06 56	0.10 108	0.17 216	0.08 127	0.09 80	0.10 27	0.18 197	0.16 186	0.10 125	0.09 88	0.12 192	0.07 106	0.12 189	0.10 123	0.08 299	0.05 182	0.06 102	0.05 107	0.05 100	0.05 121

DCANet	0.10 142	0.06 56	0.12 184	0.16 142	0.06 13	0.09 80	0.17 318	0.15 106	0.19 246	0.13 219	0.17 238	0.10 154	0.11 224	0.11 107	0.12 236	0.06 114	0.04 21	0.05 23	0.04 34	0.05 100	0.04 40

csc	0.10 142	0.06 56	0.12 184	0.15 70	0.07 71	0.09 80	0.17 318	0.16 132	0.20 269	0.13 219	0.16 217	0.10 154	0.11 224	0.11 107	0.12 236	0.06 114	0.04 21	0.05 23	0.04 34	0.04 15	0.05 121

cscssc	0.10 142	0.06 56	0.12 184	0.15 70	0.07 71	0.09 80	0.17 318	0.16 132	0.20 269	0.13 219	0.16 217	0.10 154	0.11 224	0.11 107	0.12 236	0.06 114	0.04 21	0.05 23	0.04 34	0.04 15	0.05 121

CFNet-RSSM	0.09 81	0.07 139	0.09 72	0.16 142	0.07 71	0.09 80	0.15 219	0.16 132	0.17 205	0.08 62	0.12 160	0.10 154	0.09 167	0.11 107	0.09 54	0.06 114	0.04 21	0.06 102	0.04 34	0.04 15	0.04 40

depthmonostereo	0.09 81	0.06 56	0.09 72	0.15 70	0.06 13	0.10 127	0.13 104	0.14 75	0.14 143	0.10 125	0.10 117	0.09 123	0.11 224	0.08 15	0.09 54	0.06 114	0.05 182	0.06 102	0.04 34	0.04 15	0.03 1

3.25w_new	0.07 4	0.06 56	0.07 6	0.15 70	0.06 13	0.10 127	0.07 3	0.12 43	0.11 62	0.08 62	0.06 13	0.07 62	0.06 36	0.11 107	0.09 54	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1

3.25w	0.07 4	0.06 56	0.07 6	0.15 70	0.06 13	0.10 127	0.07 3	0.12 43	0.11 62	0.08 62	0.06 13	0.07 62	0.06 36	0.11 107	0.09 54	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1

xyz-stereo-finetune	0.11 185	0.08 236	0.13 229	0.14 30	0.06 13	0.10 127	0.19 402	0.17 168	0.19 246	0.12 192	0.14 188	0.15 266	0.10 199	0.13 234	0.11 187	0.05 27	0.04 21	0.07 194	0.05 107	0.04 15	0.05 121

LG-Stereo	0.08 44	0.07 139	0.10 108	0.18 298	0.07 71	0.10 127	0.17 318	0.11 28	0.08 12	0.05 1	0.07 37	0.05 1	0.07 106	0.09 33	0.09 54	0.04 11	0.05 182	0.07 194	0.07 272	0.04 15	0.04 40

HART	0.08 44	0.07 139	0.09 72	0.17 216	0.07 71	0.10 127	0.16 284	0.13 59	0.11 62	0.08 62	0.10 117	0.07 62	0.05 11	0.10 61	0.08 17	0.05 27	0.04 21	0.06 102	0.04 34	0.05 100	0.04 40

SCV	0.08 44	0.09 311	0.08 30	0.15 70	0.08 127	0.10 127	0.13 104	0.10 17	0.12 88	0.07 30	0.07 37	0.06 16	0.04 1	0.09 33	0.08 17	0.05 27	0.04 21	0.06 102	0.04 34	0.06 192	0.04 40

IGEV-RUCA	0.08 44	0.06 56	0.11 149	0.14 30	0.09 239	0.10 127	0.12 63	0.10 17	0.12 88	0.06 9	0.07 37	0.07 62	0.06 36	0.09 33	0.08 17	0.06 114	0.05 182	0.05 23	0.04 34	0.05 100	0.06 199

DEFOM-Stereo	0.07 4	0.05 17	0.07 6	0.14 30	0.06 13	0.10 127	0.13 104	0.07 2	0.13 119	0.06 9	0.07 37	0.06 16	0.05 11	0.10 61	0.09 54	0.04 11	0.04 21	0.05 23	0.03 1	0.04 15	0.04 40

999	0.09 81	0.05 17	0.13 229	0.15 70	0.08 127	0.10 127	0.14 152	0.15 106	0.11 62	0.10 125	0.08 70	0.08 98	0.08 141	0.16 316	0.10 123	0.06 114	0.04 21	0.06 102	0.05 107	0.04 15	0.05 121

mms	0.09 81	0.07 139	0.08 30	0.16 142	0.08 127	0.10 127	0.16 284	0.12 43	0.11 62	0.08 62	0.09 88	0.08 98	0.06 36	0.11 107	0.12 236	0.05 27	0.04 21	0.07 194	0.05 107	0.04 15	0.03 1

PAM_32	0.09 81	0.05 17	0.17 376	0.15 70	0.08 127	0.10 127	0.15 219	0.14 75	0.15 159	0.09 92	0.08 70	0.09 123	0.07 106	0.14 260	0.08 17	0.06 114	0.05 182	0.06 102	0.06 185	0.05 100	0.06 199

rvit_0105_6	0.14 310	0.09 311	0.18 399	0.17 216	0.10 341	0.10 127	0.16 284	0.19 218	0.26 359	0.12 192	0.18 263	0.17 300	0.12 254	0.18 369	0.12 236	0.15 493	0.11 465	0.12 456	0.10 421	0.09 382	0.06 199

rvit_stereo_0081	0.11 185	0.08 236	0.15 314	0.16 142	0.09 239	0.10 127	0.14 152	0.14 75	0.24 324	0.11 154	0.13 174	0.13 217	0.09 167	0.11 107	0.12 236	0.10 399	0.07 378	0.08 278	0.07 272	0.07 258	0.05 121

GCAP-BAT	0.09 81	0.07 139	0.14 264	0.15 70	0.08 127	0.10 127	0.13 104	0.14 75	0.10 36	0.11 154	0.10 117	0.08 98	0.07 106	0.12 189	0.10 123	0.06 114	0.05 182	0.06 102	0.04 34	0.04 15	0.04 40

rvit_stereo_0082	0.11 185	0.08 236	0.15 314	0.16 142	0.09 239	0.10 127	0.14 152	0.14 75	0.24 324	0.11 154	0.13 174	0.13 217	0.09 167	0.11 107	0.12 236	0.10 399	0.07 378	0.08 278	0.07 272	0.07 258	0.05 121

U	0.08 44	0.07 139	0.09 72	0.19 355	0.10 341	0.10 127	0.13 104	0.12 43	0.17 205	0.07 30	0.07 37	0.06 16	0.05 11	0.07 4	0.08 17	0.06 114	0.04 21	0.06 102	0.04 34	0.06 192	0.05 121

testlalala2	0.10 142	0.06 56	0.11 149	0.20 409	0.10 341	0.10 127	0.12 63	0.17 168	0.12 88	0.12 192	0.13 174	0.09 123	0.07 106	0.11 107	0.13 277	0.06 114	0.05 182	0.05 23	0.04 34	0.05 100	0.05 121

AE-Stereo	0.10 142	0.08 236	0.10 108	0.18 298	0.09 239	0.10 127	0.15 219	0.14 75	0.19 246	0.09 92	0.14 188	0.12 192	0.08 141	0.11 107	0.10 123	0.05 27	0.06 306	0.07 194	0.06 185	0.05 100	0.04 40

plain	0.10 142	0.08 236	0.10 108	0.19 355	0.09 239	0.10 127	0.15 219	0.14 75	0.13 119	0.13 219	0.15 205	0.09 123	0.12 254	0.13 234	0.12 236	0.07 238	0.05 182	0.09 358	0.06 185	0.06 192	0.06 199

MSKI-zero shot	0.09 81	0.05 17	0.09 72	0.15 70	0.07 71	0.10 127	0.13 104	0.14 75	0.13 119	0.09 92	0.09 88	0.09 123	0.06 36	0.12 189	0.10 123	0.06 114	0.04 21	0.05 23	0.04 34	0.04 15	0.04 40

MIF-Stereo (partial)	0.11 185	0.06 56	0.10 108	0.19 355	0.10 341	0.10 127	0.11 46	0.17 168	0.18 231	0.14 240	0.16 217	0.09 123	0.11 224	0.12 189	0.12 236	0.08 299	0.05 182	0.08 278	0.07 272	0.06 192	0.07 279

testlalala_base	0.10 142	0.09 311	0.14 264	0.21 438	0.08 127	0.10 127	0.14 152	0.13 59	0.10 36	0.07 30	0.15 205	0.07 62	0.08 141	0.10 61	0.12 236	0.08 299	0.05 182	0.05 23	0.03 1	0.06 192	0.05 121

HH	0.09 81	0.06 56	0.13 229	0.17 216	0.08 127	0.10 127	0.16 284	0.14 75	0.10 36	0.08 62	0.09 88	0.08 98	0.07 106	0.10 61	0.09 54	0.06 114	0.04 21	0.06 102	0.05 107	0.05 100	0.04 40

HanStereo	0.09 81	0.06 56	0.13 229	0.17 216	0.08 127	0.10 127	0.16 284	0.14 75	0.10 36	0.08 62	0.09 88	0.08 98	0.07 106	0.10 61	0.09 54	0.06 114	0.04 21	0.06 102	0.05 107	0.05 100	0.04 40

CAS	0.08 44	0.04 1	0.07 6	0.17 216	0.08 127	0.10 127	0.13 104	0.12 43	0.09 23	0.09 92	0.10 117	0.08 98	0.06 36	0.09 33	0.08 17	0.08 299	0.04 21	0.05 23	0.03 1	0.05 100	0.04 40

EGLCR-Stereo	0.08 44	0.05 17	0.08 30	0.14 30	0.06 13	0.10 127	0.12 63	0.11 28	0.16 186	0.06 9	0.05 7	0.07 62	0.05 11	0.10 61	0.11 187	0.06 114	0.04 21	0.06 102	0.05 107	0.04 15	0.04 40

ProNet	0.09 81	0.07 139	0.10 108	0.17 216	0.08 127	0.10 127	0.15 219	0.15 106	0.12 88	0.09 92	0.06 13	0.07 62	0.06 36	0.11 107	0.09 54	0.05 27	0.04 21	0.06 102	0.05 107	0.04 15	0.06 199

MC-Stereo	0.08 44	0.06 56	0.09 72	0.17 216	0.06 13	0.10 127	0.14 152	0.12 43	0.10 36	0.09 92	0.12 160	0.09 123	0.06 36	0.11 107	0.10 123	0.06 114	0.04 21	0.06 102	0.05 107	0.04 15	0.04 40

TRStereo	0.09 81	0.05 17	0.12 184	0.15 70	0.12 420	0.10 127	0.13 104	0.18 197	0.18 231	0.09 92	0.09 88	0.09 123	0.06 36	0.10 61	0.08 17	0.07 238	0.05 182	0.07 194	0.07 272	0.04 15	0.04 40

STrans-v2	0.10 142	0.07 139	0.12 184	0.18 298	0.07 71	0.10 127	0.14 152	0.21 252	0.11 62	0.11 154	0.15 205	0.12 192	0.10 199	0.11 107	0.12 236	0.05 27	0.04 21	0.06 102	0.06 185	0.04 15	0.04 40

NF-Stereo	0.11 185	0.07 139	0.13 229	0.17 216	0.09 239	0.10 127	0.14 152	0.23 294	0.19 246	0.12 192	0.17 238	0.12 192	0.11 224	0.11 107	0.11 187	0.06 114	0.04 21	0.07 194	0.06 185	0.06 192	0.12 452

OCTAStereo	0.11 185	0.07 139	0.13 229	0.17 216	0.09 239	0.10 127	0.14 152	0.23 294	0.19 246	0.12 192	0.17 238	0.12 192	0.11 224	0.11 107	0.11 187	0.06 114	0.04 21	0.07 194	0.06 185	0.06 192	0.12 452

NRIStereo	0.11 185	0.08 236	0.14 264	0.18 298	0.08 127	0.10 127	0.14 152	0.16 132	0.15 159	0.12 192	0.14 188	0.13 217	0.12 254	0.13 234	0.10 123	0.06 114	0.04 21	0.07 194	0.06 185	0.06 192	0.07 279

PSM-AAD	0.11 185	0.07 139	0.10 108	0.19 355	0.09 239	0.10 127	0.15 219	0.20 229	0.13 119	0.12 192	0.14 188	0.18 314	0.11 224	0.11 107	0.10 123	0.05 27	0.05 182	0.09 358	0.08 337	0.06 192	0.14 488

RE-Stereo	0.11 185	0.07 139	0.13 229	0.17 216	0.09 239	0.10 127	0.14 152	0.23 294	0.19 246	0.12 192	0.17 238	0.12 192	0.11 224	0.11 107	0.11 187	0.06 114	0.04 21	0.07 194	0.06 185	0.06 192	0.12 452

TVStereo	0.11 185	0.07 139	0.13 229	0.17 216	0.09 239	0.10 127	0.14 152	0.23 294	0.19 246	0.12 192	0.17 238	0.12 192	0.11 224	0.11 107	0.11 187	0.06 114	0.04 21	0.07 194	0.06 185	0.06 192	0.12 452

CRE-IMP	0.11 185	0.09 311	0.16 348	0.19 355	0.08 127	0.10 127	0.12 63	0.18 197	0.10 36	0.14 240	0.13 174	0.13 217	0.12 254	0.12 189	0.11 187	0.07 238	0.04 21	0.08 278	0.06 185	0.08 321	0.08 343

rafts_anoy	0.11 185	0.06 56	0.10 108	0.17 216	0.08 127	0.10 127	0.14 152	0.17 168	0.14 143	0.13 219	0.13 174	0.12 192	0.10 199	0.11 107	0.12 236	0.07 238	0.04 21	0.09 358	0.11 453	0.07 258	0.06 199

raft+_RVC	0.11 185	0.07 139	0.09 72	0.16 142	0.07 71	0.10 127	0.11 46	0.24 316	0.20 269	0.12 192	0.15 205	0.12 192	0.08 141	0.12 189	0.13 277	0.07 238	0.04 21	0.07 194	0.06 185	0.05 100	0.05 121

111	0.10 142	0.06 56	0.12 184	0.15 70	0.07 71	0.10 127	0.14 152	0.21 252	0.23 308	0.11 154	0.12 160	0.14 237	0.11 224	0.13 234	0.10 123	0.06 114	0.04 21	0.06 102	0.04 34	0.05 100	0.05 121

RAFT-Stereo + iAFF	0.09 81	0.06 56	0.10 108	0.17 216	0.06 13	0.10 127	0.16 284	0.17 168	0.14 143	0.09 92	0.10 117	0.08 98	0.09 167	0.11 107	0.09 54	0.05 27	0.04 21	0.06 102	0.06 185	0.04 15	0.03 1

AFF-stereo	0.09 81	0.06 56	0.10 108	0.17 216	0.07 71	0.10 127	0.16 284	0.17 168	0.09 23	0.10 125	0.12 160	0.09 123	0.09 167	0.12 189	0.09 54	0.05 27	0.04 21	0.07 194	0.07 272	0.04 15	0.03 1

EAI-Stereo	0.09 81	0.07 139	0.11 149	0.15 70	0.06 13	0.10 127	0.15 219	0.16 132	0.09 23	0.08 62	0.09 88	0.08 98	0.07 106	0.09 33	0.11 187	0.05 27	0.04 21	0.05 23	0.05 107	0.05 100	0.04 40

Gwc-CoAtRS	0.09 81	0.06 56	0.10 108	0.16 142	0.07 71	0.10 127	0.14 152	0.17 168	0.17 205	0.08 62	0.10 117	0.12 192	0.09 167	0.12 189	0.09 54	0.06 114	0.04 21	0.06 102	0.04 34	0.04 15	0.04 40

AdaDepth	0.07 4	0.06 56	0.07 6	0.18 298	0.06 13	0.11 172	0.12 63	0.09 11	0.07 8	0.06 9	0.05 7	0.07 62	0.06 36	0.09 33	0.10 123	0.04 11	0.05 182	0.05 23	0.04 34	0.04 15	0.04 40

DilatedVolume-Stereo	0.09 81	0.05 17	0.08 30	0.15 70	0.06 13	0.11 172	0.12 63	0.14 75	0.16 186	0.11 154	0.11 147	0.09 123	0.09 167	0.11 107	0.10 123	0.06 114	0.05 182	0.05 23	0.04 34	0.03 1	0.03 1

xyz-stereo-finetune2	0.11 185	0.07 139	0.13 229	0.13 13	0.07 71	0.11 172	0.19 402	0.17 168	0.12 88	0.15 267	0.15 205	0.17 300	0.12 254	0.13 234	0.11 187	0.05 27	0.04 21	0.07 194	0.05 107	0.04 15	0.06 199

AIO-test2	0.10 142	0.08 236	0.10 108	0.23 474	0.08 127	0.11 172	0.10 27	0.23 294	0.23 308	0.08 62	0.09 88	0.08 98	0.05 11	0.10 61	0.08 17	0.06 114	0.05 182	0.08 278	0.09 382	0.05 100	0.05 121

castereo	0.09 81	0.06 56	0.11 149	0.15 70	0.06 13	0.11 172	0.15 219	0.14 75	0.18 231	0.08 62	0.10 117	0.11 175	0.08 141	0.09 33	0.10 123	0.05 27	0.04 21	0.05 23	0.04 34	0.04 15	0.03 1

tt45	0.09 81	0.06 56	0.11 149	0.15 70	0.07 71	0.11 172	0.16 284	0.13 59	0.11 62	0.09 92	0.06 13	0.08 98	0.06 36	0.13 234	0.10 123	0.06 114	0.04 21	0.06 102	0.05 107	0.05 100	0.06 199

ours_stereo	0.09 81	0.07 139	0.09 72	0.17 216	0.08 127	0.11 172	0.16 284	0.11 28	0.12 88	0.08 62	0.10 117	0.08 98	0.06 36	0.12 189	0.12 236	0.05 27	0.04 21	0.06 102	0.05 107	0.04 15	0.03 1

tg	0.10 142	0.06 56	0.10 108	0.18 298	0.08 127	0.11 172	0.16 284	0.20 229	0.12 88	0.08 62	0.11 147	0.11 175	0.07 106	0.11 107	0.10 123	0.05 27	0.04 21	0.08 278	0.08 337	0.04 15	0.04 40

rvit_stereo_0083	0.12 251	0.08 236	0.17 376	0.16 142	0.09 239	0.11 172	0.15 219	0.14 75	0.26 359	0.11 154	0.14 188	0.13 217	0.10 199	0.12 189	0.12 236	0.10 399	0.08 404	0.09 358	0.07 272	0.07 258	0.05 121

WCG-NET	0.08 44	0.05 17	0.09 72	0.15 70	0.06 13	0.11 172	0.14 152	0.13 59	0.13 119	0.06 9	0.09 88	0.07 62	0.06 36	0.13 234	0.08 17	0.05 27	0.04 21	0.05 23	0.04 34	0.04 15	0.03 1

WCG-NET（raft）	0.08 44	0.05 17	0.10 108	0.15 70	0.06 13	0.11 172	0.13 104	0.15 106	0.12 88	0.08 62	0.07 37	0.06 16	0.06 36	0.13 234	0.08 17	0.05 27	0.04 21	0.05 23	0.04 34	0.04 15	0.04 40

DispNO	0.14 310	0.08 236	0.17 376	0.19 355	0.12 420	0.11 172	0.21 440	0.23 294	0.29 389	0.17 311	0.23 323	0.18 314	0.17 384	0.15 282	0.15 342	0.07 238	0.05 182	0.08 278	0.08 337	0.07 258	0.06 199

ff7	0.09 81	0.07 139	0.11 149	0.16 142	0.09 239	0.11 172	0.15 219	0.16 132	0.12 88	0.10 125	0.06 13	0.06 16	0.06 36	0.11 107	0.09 54	0.05 27	0.04 21	0.06 102	0.05 107	0.05 100	0.06 199

IGEVStereo-DCA	0.09 81	0.06 56	0.11 149	0.15 70	0.10 341	0.11 172	0.15 219	0.16 132	0.12 88	0.10 125	0.06 13	0.08 98	0.06 36	0.10 61	0.08 17	0.06 114	0.05 182	0.06 102	0.05 107	0.05 100	0.06 199

ffff	0.09 81	0.07 139	0.11 149	0.16 142	0.09 239	0.11 172	0.15 219	0.16 132	0.12 88	0.10 125	0.06 13	0.06 16	0.06 36	0.11 107	0.09 54	0.05 27	0.04 21	0.06 102	0.05 107	0.05 100	0.06 199

rrr	0.09 81	0.06 56	0.12 184	0.15 70	0.10 341	0.11 172	0.16 284	0.16 132	0.15 159	0.10 125	0.06 13	0.08 98	0.06 36	0.10 61	0.08 17	0.06 114	0.05 182	0.06 102	0.05 107	0.05 100	0.06 199

11t	0.09 81	0.07 139	0.11 149	0.16 142	0.09 239	0.11 172	0.15 219	0.16 132	0.12 88	0.10 125	0.06 13	0.06 16	0.06 36	0.11 107	0.09 54	0.05 27	0.04 21	0.06 102	0.05 107	0.05 100	0.06 199

GCAP-Stereo	0.09 81	0.07 139	0.13 229	0.18 298	0.06 13	0.11 172	0.07 3	0.13 59	0.12 88	0.09 92	0.10 117	0.07 62	0.09 167	0.13 234	0.10 123	0.06 114	0.05 182	0.05 23	0.04 34	0.04 15	0.05 121

RAFT-Test	0.09 81	0.06 56	0.10 108	0.15 70	0.07 71	0.11 172	0.15 219	0.16 132	0.13 119	0.09 92	0.10 117	0.10 154	0.09 167	0.12 189	0.09 54	0.06 114	0.04 21	0.05 23	0.04 34	0.04 15	0.05 121

LL-Strereo	0.13 276	0.09 311	0.11 149	0.20 409	0.10 341	0.11 172	0.18 363	0.32 436	0.24 324	0.15 267	0.15 205	0.14 237	0.13 292	0.19 384	0.11 187	0.06 114	0.04 21	0.09 358	0.08 337	0.04 15	0.05 121

anonymousdsp	0.09 81	0.07 139	0.11 149	0.16 142	0.09 239	0.11 172	0.15 219	0.16 132	0.12 88	0.09 92	0.06 13	0.06 16	0.06 36	0.11 107	0.09 54	0.05 27	0.04 21	0.06 102	0.05 107	0.05 100	0.06 199

DCRE	0.11 185	0.07 139	0.13 229	0.16 142	0.11 389	0.11 172	0.17 318	0.18 197	0.17 205	0.11 154	0.18 263	0.10 154	0.10 199	0.15 282	0.11 187	0.06 114	0.05 182	0.06 102	0.06 185	0.05 100	0.04 40

ccc-4	0.09 81	0.07 139	0.11 149	0.16 142	0.09 239	0.11 172	0.15 219	0.16 132	0.12 88	0.10 125	0.06 13	0.06 16	0.06 36	0.11 107	0.09 54	0.05 27	0.04 21	0.06 102	0.05 107	0.05 100	0.06 199

IGEV-Stereo	0.09 81	0.07 139	0.11 149	0.16 142	0.09 239	0.11 172	0.15 219	0.16 132	0.12 88	0.09 92	0.06 13	0.06 16	0.06 36	0.11 107	0.09 54	0.05 27	0.04 21	0.06 102	0.05 107	0.05 100	0.06 199
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
IPLG	0.10 142	0.07 139	0.15 314	0.17 216	0.08 127	0.11 172	0.14 152	0.20 229	0.15 159	0.12 192	0.17 238	0.07 62	0.07 106	0.14 260	0.13 277	0.06 114	0.04 21	0.06 102	0.05 107	0.04 15	0.04 40

GwcNet-ADL	0.13 276	0.08 236	0.14 264	0.20 409	0.09 239	0.11 172	0.20 423	0.30 415	0.24 324	0.13 219	0.14 188	0.18 314	0.14 317	0.13 234	0.14 314	0.07 238	0.05 182	0.06 102	0.05 107	0.07 258	0.06 199

IIG-Stereo	0.11 185	0.06 56	0.13 229	0.17 216	0.08 127	0.11 172	0.12 63	0.22 274	0.17 205	0.14 240	0.17 238	0.11 175	0.12 254	0.12 189	0.12 236	0.06 114	0.05 182	0.07 194	0.06 185	0.05 100	0.04 40

cross-raft	0.10 142	0.09 311	0.09 72	0.19 355	0.07 71	0.11 172	0.25 488	0.13 59	0.15 159	0.08 62	0.11 147	0.12 192	0.10 199	0.09 33	0.11 187	0.05 27	0.04 21	0.06 102	0.05 107	0.04 15	0.04 40

test-1	0.10 142	0.07 139	0.16 348	0.19 355	0.08 127	0.11 172	0.24 473	0.14 75	0.18 231	0.09 92	0.07 37	0.09 123	0.08 141	0.07 4	0.09 54	0.06 114	0.04 21	0.06 102	0.05 107	0.04 15	0.04 40

iRaftStereo_RVC	0.10 142	0.07 139	0.09 72	0.17 216	0.09 239	0.11 172	0.17 318	0.18 197	0.12 88	0.09 92	0.12 160	0.10 154	0.07 106	0.11 107	0.10 123	0.05 27	0.04 21	0.08 278	0.08 337	0.04 15	0.04 40

TANstereo	0.09 81	0.04 1	0.08 30	0.13 13	0.06 13	0.11 172	0.14 152	0.15 106	0.19 246	0.11 154	0.15 205	0.10 154	0.06 36	0.12 189	0.09 54	0.07 238	0.05 182	0.05 23	0.04 34	0.06 192	0.05 121

test_xeample3	0.09 81	0.06 56	0.12 184	0.16 142	0.09 239	0.11 172	0.15 219	0.16 132	0.13 119	0.10 125	0.06 13	0.08 98	0.06 36	0.10 61	0.09 54	0.05 27	0.04 21	0.06 102	0.05 107	0.05 100	0.06 199

R-Stereo Train	0.10 142	0.06 56	0.10 108	0.17 216	0.08 127	0.11 172	0.14 152	0.23 294	0.11 62	0.12 192	0.19 272	0.11 175	0.08 141	0.09 33	0.11 187	0.07 238	0.05 182	0.06 102	0.05 107	0.05 100	0.05 121

RAFT-Stereo	0.10 142	0.06 56	0.10 108	0.17 216	0.08 127	0.11 172	0.14 152	0.23 294	0.11 62	0.12 192	0.19 272	0.11 175	0.08 141	0.09 33	0.11 187	0.07 238	0.05 182	0.06 102	0.05 107	0.05 100	0.05 121
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
HITNet	0.10 142	0.06 56	0.12 184	0.14 30	0.06 13	0.11 172	0.10 27	0.18 197	0.18 231	0.13 219	0.16 217	0.14 237	0.11 224	0.15 282	0.13 277	0.06 114	0.04 21	0.04 1	0.04 34	0.06 192	0.05 121
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
DFGA-Net	0.13 276	0.11 395	0.18 399	0.17 216	0.10 341	0.12 207	0.13 104	0.22 274	0.25 345	0.16 295	0.16 217	0.13 217	0.12 254	0.16 316	0.14 314	0.07 238	0.05 182	0.08 278	0.07 272	0.05 100	0.05 121

G2L-Stereo_test	0.14 310	0.07 139	0.11 149	0.13 13	0.08 127	0.12 207	0.16 284	0.30 415	0.28 382	0.20 379	0.23 323	0.20 340	0.16 361	0.17 348	0.18 391	0.07 238	0.05 182	0.05 23	0.05 107	0.07 258	0.06 199

SGD-Stereo	0.08 44	0.05 17	0.10 108	0.14 30	0.05 1	0.12 207	0.12 63	0.11 28	0.12 88	0.07 30	0.09 88	0.09 123	0.09 167	0.08 15	0.08 17	0.06 114	0.04 21	0.05 23	0.04 34	0.05 100	0.03 1

MM-Stereo_test3	0.10 142	0.07 139	0.07 6	0.18 298	0.07 71	0.12 207	0.19 402	0.24 316	0.19 246	0.06 9	0.10 117	0.08 98	0.06 36	0.11 107	0.08 17	0.06 114	0.06 306	0.07 194	0.05 107	0.05 100	0.04 40

MM-Stereo_test2	0.09 81	0.06 56	0.09 72	0.19 355	0.08 127	0.12 207	0.18 363	0.15 106	0.14 143	0.07 30	0.10 117	0.07 62	0.06 36	0.12 189	0.09 54	0.05 27	0.04 21	0.06 102	0.05 107	0.05 100	0.03 1

MM-Stereo_test1	0.10 142	0.07 139	0.08 30	0.18 298	0.07 71	0.12 207	0.18 363	0.21 252	0.20 269	0.09 92	0.11 147	0.08 98	0.06 36	0.10 61	0.10 123	0.06 114	0.05 182	0.07 194	0.06 185	0.05 100	0.04 40

Reg-Stereo(zero)	0.08 44	0.05 17	0.08 30	0.16 142	0.06 13	0.12 207	0.11 46	0.15 106	0.10 36	0.12 192	0.09 88	0.10 154	0.08 141	0.11 107	0.08 17	0.06 114	0.04 21	0.05 23	0.04 34	0.04 15	0.05 121

rvit_0105_4	0.14 310	0.09 311	0.17 376	0.17 216	0.10 341	0.12 207	0.19 402	0.23 294	0.27 368	0.14 240	0.20 284	0.17 300	0.13 292	0.17 348	0.13 277	0.15 493	0.11 465	0.11 437	0.10 421	0.09 382	0.06 199

UGAM	0.13 276	0.10 369	0.09 72	0.22 453	0.08 127	0.12 207	0.20 423	0.17 168	0.23 308	0.21 393	0.16 217	0.13 217	0.13 292	0.19 384	0.12 236	0.07 238	0.05 182	0.13 471	0.11 453	0.07 258	0.05 121

model_zeroshot	0.10 142	0.04 1	0.11 149	0.15 70	0.09 239	0.12 207	0.14 152	0.20 229	0.13 119	0.11 154	0.10 117	0.12 192	0.07 106	0.12 189	0.10 123	0.07 238	0.06 306	0.06 102	0.05 107	0.06 192	0.06 199

ITSA-stereo	0.15 354	0.10 369	0.14 264	0.19 355	0.08 127	0.12 207	0.14 152	0.30 415	0.49 502	0.17 311	0.19 272	0.22 367	0.15 335	0.17 348	0.16 358	0.10 399	0.06 306	0.08 278	0.08 337	0.08 321	0.08 343

rvit_stereo_ft	0.12 251	0.07 139	0.13 229	0.19 355	0.10 341	0.12 207	0.17 318	0.16 132	0.16 186	0.12 192	0.13 174	0.15 266	0.10 199	0.14 260	0.13 277	0.09 358	0.06 306	0.08 278	0.07 272	0.07 258	0.05 121

CAS++	0.11 185	0.07 139	0.11 149	0.14 30	0.09 239	0.12 207	0.14 152	0.24 316	0.14 143	0.11 154	0.09 88	0.11 175	0.07 106	0.14 260	0.09 54	0.11 428	0.09 433	0.09 358	0.07 272	0.07 258	0.08 343
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
trnet	0.08 44	0.05 17	0.07 6	0.12 4	0.05 1	0.12 207	0.11 46	0.13 59	0.10 36	0.08 62	0.13 174	0.09 123	0.08 141	0.11 107	0.10 123	0.08 299	0.05 182	0.05 23	0.03 1	0.06 192	0.05 121

H2IRNET	0.10 142	0.09 311	0.09 72	0.18 298	0.09 239	0.12 207	0.15 219	0.14 75	0.21 284	0.10 125	0.10 117	0.10 154	0.10 199	0.10 61	0.10 123	0.05 27	0.04 21	0.08 278	0.08 337	0.06 192	0.05 121

CoDeX	0.12 251	0.07 139	0.12 184	0.17 216	0.08 127	0.12 207	0.15 219	0.23 294	0.27 368	0.13 219	0.17 238	0.16 280	0.11 224	0.14 260	0.11 187	0.07 238	0.05 182	0.07 194	0.06 185	0.06 192	0.05 121

tt1	0.10 142	0.08 236	0.12 184	0.17 216	0.09 239	0.12 207	0.16 284	0.15 106	0.19 246	0.09 92	0.08 70	0.06 16	0.06 36	0.10 61	0.07 1	0.06 114	0.04 21	0.06 102	0.05 107	0.06 192	0.06 199

IGEV_Zeroshot_test	0.09 81	0.05 17	0.12 184	0.13 13	0.08 127	0.12 207	0.13 104	0.17 168	0.11 62	0.10 125	0.06 13	0.09 123	0.06 36	0.11 107	0.09 54	0.06 114	0.04 21	0.06 102	0.06 185	0.05 100	0.05 121

RAFT_CTSACE	0.12 251	0.09 311	0.10 108	0.22 453	0.08 127	0.12 207	0.24 473	0.18 197	0.16 186	0.20 379	0.27 389	0.13 217	0.07 106	0.13 234	0.09 54	0.05 27	0.06 306	0.08 278	0.07 272	0.04 15	0.04 40

SA	0.12 251	0.09 311	0.08 30	0.18 298	0.08 127	0.12 207	0.24 473	0.23 294	0.18 231	0.17 311	0.27 389	0.14 237	0.11 224	0.11 107	0.11 187	0.05 27	0.05 182	0.09 358	0.08 337	0.05 100	0.04 40

CIPLG	0.11 185	0.08 236	0.14 264	0.17 216	0.08 127	0.12 207	0.15 219	0.17 168	0.15 159	0.14 240	0.11 147	0.16 280	0.09 167	0.16 316	0.11 187	0.07 238	0.05 182	0.06 102	0.05 107	0.05 100	0.06 199

iRaft-Stereo_20w	0.09 81	0.05 17	0.13 229	0.14 30	0.08 127	0.12 207	0.15 219	0.18 197	0.10 36	0.11 154	0.08 70	0.08 98	0.05 11	0.10 61	0.09 54	0.06 114	0.04 21	0.06 102	0.05 107	0.06 192	0.05 121

UDGNet	0.14 310	0.13 442	0.16 348	0.17 216	0.10 341	0.12 207	0.16 284	0.21 252	0.27 368	0.20 379	0.20 284	0.16 280	0.13 292	0.16 316	0.13 277	0.10 399	0.06 306	0.09 358	0.07 272	0.06 192	0.07 279

IPLGR_C	0.11 185	0.08 236	0.14 264	0.17 216	0.08 127	0.12 207	0.15 219	0.17 168	0.15 159	0.14 240	0.10 117	0.16 280	0.09 167	0.16 316	0.11 187	0.07 238	0.05 182	0.06 102	0.05 107	0.05 100	0.06 199

MIPNet	0.11 185	0.08 236	0.14 264	0.17 216	0.09 239	0.12 207	0.14 152	0.20 229	0.24 324	0.11 154	0.10 117	0.09 123	0.07 106	0.13 234	0.12 236	0.06 114	0.04 21	0.06 102	0.05 107	0.04 15	0.04 40

IPLGR	0.11 185	0.09 311	0.16 348	0.18 298	0.08 127	0.12 207	0.17 318	0.21 252	0.24 324	0.11 154	0.12 160	0.11 175	0.08 141	0.12 189	0.12 236	0.06 114	0.05 182	0.06 102	0.06 185	0.04 15	0.04 40

GMOStereo	0.11 185	0.09 311	0.07 6	0.19 355	0.08 127	0.12 207	0.28 509	0.13 59	0.17 205	0.11 154	0.17 238	0.14 237	0.12 254	0.07 4	0.07 1	0.05 27	0.05 182	0.09 358	0.07 272	0.04 15	0.04 40

error version	0.11 185	0.09 311	0.07 6	0.19 355	0.08 127	0.12 207	0.28 509	0.13 59	0.17 205	0.11 154	0.17 238	0.14 237	0.12 254	0.07 4	0.07 1	0.05 27	0.05 182	0.09 358	0.07 272	0.04 15	0.04 40

test-v	0.11 185	0.09 311	0.07 6	0.19 355	0.08 127	0.12 207	0.28 509	0.13 59	0.17 205	0.11 154	0.17 238	0.14 237	0.12 254	0.07 4	0.07 1	0.05 27	0.05 182	0.09 358	0.07 272	0.04 15	0.04 40

ACRE	0.11 185	0.08 236	0.14 264	0.17 216	0.08 127	0.12 207	0.15 219	0.17 168	0.14 143	0.14 240	0.10 117	0.16 280	0.09 167	0.16 316	0.11 187	0.07 238	0.05 182	0.06 102	0.05 107	0.05 100	0.06 199

CrosDoStereo	0.12 251	0.06 56	0.12 184	0.14 30	0.08 127	0.12 207	0.15 219	0.17 168	0.22 298	0.19 357	0.24 335	0.15 266	0.11 224	0.11 107	0.12 236	0.06 114	0.04 21	0.07 194	0.07 272	0.05 100	0.05 121

DeepStereo_LL	0.12 251	0.06 56	0.12 184	0.14 30	0.08 127	0.12 207	0.15 219	0.17 168	0.22 298	0.19 357	0.24 335	0.15 266	0.11 224	0.11 107	0.12 236	0.06 114	0.04 21	0.07 194	0.07 272	0.05 100	0.05 121

RAFT-RH_RVC	0.11 185	0.06 56	0.14 264	0.16 142	0.09 239	0.12 207	0.12 63	0.17 168	0.12 88	0.13 219	0.41 493	0.11 175	0.10 199	0.13 234	0.12 236	0.05 27	0.04 21	0.08 278	0.05 107	0.04 15	0.06 199

test-2	0.11 185	0.09 311	0.07 6	0.19 355	0.08 127	0.12 207	0.28 509	0.13 59	0.17 205	0.11 154	0.17 238	0.14 237	0.12 254	0.07 4	0.07 1	0.05 27	0.05 182	0.09 358	0.07 272	0.04 15	0.04 40

Prome-Stereo	0.11 185	0.06 56	0.10 108	0.18 298	0.08 127	0.12 207	0.15 219	0.22 274	0.13 119	0.12 192	0.17 238	0.13 217	0.08 141	0.12 189	0.10 123	0.05 27	0.04 21	0.07 194	0.06 185	0.06 192	0.09 387

XX-TBD	0.09 81	0.06 56	0.07 6	0.14 30	0.07 71	0.12 207	0.16 284	0.14 75	0.13 119	0.11 154	0.12 160	0.09 123	0.08 141	0.10 61	0.10 123	0.06 114	0.04 21	0.05 23	0.03 1	0.06 192	0.05 121

RALCasStereoNet	0.10 142	0.06 56	0.09 72	0.16 142	0.08 127	0.12 207	0.14 152	0.17 168	0.11 62	0.12 192	0.17 238	0.14 237	0.10 199	0.12 189	0.11 187	0.07 238	0.06 306	0.06 102	0.05 107	0.08 321	0.07 279

PMTNet	0.09 81	0.05 17	0.09 72	0.12 4	0.06 13	0.12 207	0.14 152	0.15 106	0.11 62	0.09 92	0.13 174	0.10 154	0.07 106	0.13 234	0.10 123	0.15 493	0.04 21	0.05 23	0.03 1	0.07 258	0.06 199

ccs_rob	0.14 310	0.08 236	0.15 314	0.16 142	0.09 239	0.12 207	0.14 152	0.27 371	0.34 432	0.14 240	0.21 305	0.22 367	0.13 292	0.18 369	0.14 314	0.07 238	0.05 182	0.08 278	0.07 272	0.07 258	0.07 279

G2L-Stereo	0.14 310	0.07 139	0.13 229	0.17 216	0.09 239	0.13 246	0.12 63	0.27 371	0.22 298	0.16 295	0.27 389	0.21 349	0.13 292	0.17 348	0.18 391	0.09 358	0.08 404	0.08 278	0.07 272	0.07 258	0.07 279

fffy	0.09 81	0.08 236	0.09 72	0.16 142	0.07 71	0.13 246	0.17 318	0.13 59	0.12 88	0.08 62	0.09 88	0.08 98	0.09 167	0.13 234	0.11 187	0.05 27	0.05 182	0.07 194	0.05 107	0.04 15	0.05 121

rvit_stereo_0081_aga	0.11 185	0.09 311	0.14 264	0.18 298	0.09 239	0.13 246	0.14 152	0.14 75	0.19 246	0.10 125	0.18 263	0.16 280	0.09 167	0.12 189	0.09 54	0.10 399	0.06 306	0.08 278	0.07 272	0.07 258	0.06 199

rvit_stereo_0075_2	0.17 397	0.12 413	0.25 454	0.23 474	0.16 490	0.13 246	0.10 27	0.30 415	0.27 368	0.20 379	0.28 403	0.22 367	0.15 335	0.18 369	0.13 277	0.16 509	0.10 453	0.17 503	0.10 421	0.10 414	0.09 387

RAStereo	0.10 142	0.09 311	0.08 30	0.20 409	0.08 127	0.13 246	0.18 363	0.15 106	0.17 205	0.10 125	0.12 160	0.05 1	0.06 36	0.09 33	0.08 17	0.07 238	0.05 182	0.07 194	0.05 107	0.05 100	0.04 40

Pointernet	0.09 81	0.04 1	0.09 72	0.16 142	0.08 127	0.13 246	0.10 27	0.15 106	0.17 205	0.09 92	0.07 37	0.06 16	0.06 36	0.11 107	0.09 54	0.08 299	0.04 21	0.05 23	0.03 1	0.06 192	0.05 121

AIO-Stereo-zeroshot	0.11 185	0.05 17	0.11 149	0.15 70	0.13 442	0.13 246	0.16 284	0.23 294	0.17 205	0.10 125	0.12 160	0.10 154	0.07 106	0.11 107	0.09 54	0.06 114	0.05 182	0.06 102	0.06 185	0.07 258	0.08 343

gcap-zeroshot	0.09 81	0.05 17	0.10 108	0.16 142	0.07 71	0.13 246	0.13 104	0.11 28	0.12 88	0.13 219	0.12 160	0.09 123	0.08 141	0.09 33	0.09 54	0.06 114	0.05 182	0.06 102	0.05 107	0.04 15	0.04 40

MyStereo06	0.10 142	0.07 139	0.12 184	0.17 216	0.09 239	0.13 246	0.18 363	0.19 218	0.12 88	0.12 192	0.08 70	0.07 62	0.07 106	0.11 107	0.09 54	0.06 114	0.05 182	0.07 194	0.07 272	0.06 192	0.06 199

MyStereo05	0.13 276	0.07 139	0.10 108	0.17 216	0.09 239	0.13 246	0.18 363	0.27 371	0.35 441	0.17 311	0.14 188	0.15 266	0.11 224	0.15 282	0.13 277	0.06 114	0.05 182	0.07 194	0.07 272	0.06 192	0.06 199

ACVNet-DCA	0.10 142	0.08 236	0.12 184	0.17 216	0.09 239	0.13 246	0.15 219	0.23 294	0.16 186	0.09 92	0.09 88	0.06 16	0.06 36	0.10 61	0.07 1	0.06 114	0.04 21	0.06 102	0.05 107	0.07 258	0.07 279

xx1	0.11 185	0.08 236	0.12 184	0.17 216	0.09 239	0.13 246	0.15 219	0.16 132	0.18 231	0.09 92	0.09 88	0.16 280	0.16 361	0.10 61	0.07 1	0.06 114	0.04 21	0.08 278	0.08 337	0.07 258	0.07 279

1test111	0.11 185	0.08 236	0.12 184	0.17 216	0.09 239	0.13 246	0.15 219	0.23 294	0.16 186	0.09 92	0.09 88	0.06 16	0.06 36	0.15 282	0.16 358	0.06 114	0.04 21	0.06 102	0.05 107	0.07 258	0.07 279

cc1	0.10 142	0.08 236	0.12 184	0.17 216	0.09 239	0.13 246	0.15 219	0.16 132	0.18 231	0.09 92	0.09 88	0.06 16	0.06 36	0.10 61	0.07 1	0.06 114	0.04 21	0.06 102	0.05 107	0.06 192	0.06 199

MaDis-Stereo	0.09 81	0.09 311	0.08 30	0.17 216	0.09 239	0.13 246	0.10 27	0.16 132	0.16 186	0.09 92	0.11 147	0.06 16	0.06 36	0.09 33	0.13 277	0.07 238	0.06 306	0.07 194	0.05 107	0.05 100	0.04 40

UniTT-Stereo	0.09 81	0.07 139	0.08 30	0.18 298	0.08 127	0.13 246	0.11 46	0.12 43	0.11 62	0.10 125	0.12 160	0.05 1	0.07 106	0.09 33	0.09 54	0.07 238	0.05 182	0.05 23	0.05 107	0.05 100	0.05 121

EKT-Stereo	0.11 185	0.07 139	0.14 264	0.15 70	0.10 341	0.13 246	0.14 152	0.18 197	0.21 284	0.11 154	0.08 70	0.12 192	0.09 167	0.11 107	0.12 236	0.08 299	0.06 306	0.07 194	0.06 185	0.08 321	0.07 279

Any-RAFT	0.10 142	0.05 17	0.09 72	0.14 30	0.07 71	0.13 246	0.14 152	0.21 252	0.15 159	0.11 154	0.12 160	0.12 192	0.09 167	0.12 189	0.09 54	0.07 238	0.04 21	0.05 23	0.04 34	0.06 192	0.05 121

anonymousdsp2	0.11 185	0.07 139	0.10 108	0.16 142	0.09 239	0.13 246	0.14 152	0.18 197	0.22 298	0.13 219	0.14 188	0.12 192	0.09 167	0.14 260	0.11 187	0.05 27	0.04 21	0.05 23	0.04 34	0.06 192	0.05 121

CBFPSM	0.14 310	0.06 56	0.26 457	0.17 216	0.09 239	0.13 246	0.15 219	0.22 274	0.23 308	0.20 379	0.27 389	0.24 391	0.16 361	0.16 316	0.18 391	0.06 114	0.06 306	0.06 102	0.07 272	0.07 258	0.07 279

anonymousa	0.13 276	0.07 139	0.13 229	0.18 298	0.09 239	0.13 246	0.17 318	0.19 218	0.29 389	0.15 267	0.24 335	0.15 266	0.14 317	0.14 260	0.14 314	0.07 238	0.05 182	0.07 194	0.09 382	0.05 100	0.06 199

qqq	0.13 276	0.09 311	0.15 314	0.16 142	0.08 127	0.13 246	0.15 219	0.23 294	0.16 186	0.15 267	0.19 272	0.16 280	0.16 361	0.15 282	0.16 358	0.07 238	0.06 306	0.08 278	0.08 337	0.07 258	0.07 279

raft_robust	0.13 276	0.10 369	0.07 6	0.18 298	0.08 127	0.13 246	0.24 473	0.28 390	0.33 420	0.20 379	0.19 272	0.14 237	0.10 199	0.11 107	0.12 236	0.05 27	0.05 182	0.07 194	0.07 272	0.05 100	0.04 40

test_3	0.10 142	0.09 311	0.10 108	0.20 409	0.08 127	0.13 246	0.26 496	0.14 75	0.21 284	0.10 125	0.10 117	0.09 123	0.09 167	0.08 15	0.11 187	0.05 27	0.04 21	0.08 278	0.07 272	0.04 15	0.04 40

PSMNet-ADL	0.15 354	0.12 413	0.13 229	0.22 453	0.09 239	0.13 246	0.20 423	0.26 350	0.23 308	0.18 341	0.20 284	0.24 391	0.16 361	0.18 369	0.17 373	0.08 299	0.08 404	0.08 278	0.11 453	0.08 321	0.07 279

CFNet_pseudo	0.14 310	0.08 236	0.15 314	0.16 142	0.09 239	0.13 246	0.14 152	0.27 371	0.34 432	0.14 240	0.21 305	0.22 367	0.13 292	0.18 369	0.14 314	0.07 238	0.05 182	0.08 278	0.06 185	0.07 258	0.07 279

GES	0.14 310	0.08 236	0.16 348	0.15 70	0.10 341	0.13 246	0.13 104	0.28 390	0.25 345	0.16 295	0.23 323	0.18 314	0.13 292	0.16 316	0.13 277	0.08 299	0.07 378	0.07 194	0.06 185	0.08 321	0.09 387

CREStereo	0.09 81	0.04 1	0.08 30	0.11 1	0.06 13	0.13 246	0.14 152	0.14 75	0.10 36	0.08 62	0.13 174	0.09 123	0.08 141	0.11 107	0.10 123	0.08 299	0.04 21	0.05 23	0.03 1	0.06 192	0.06 199
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
PSMNet-RSSM	0.14 310	0.07 139	0.13 229	0.15 70	0.08 127	0.13 246	0.16 284	0.24 316	0.24 324	0.16 295	0.28 403	0.22 367	0.14 317	0.15 282	0.13 277	0.11 428	0.06 306	0.09 358	0.12 472	0.08 321	0.07 279

FADNet_RVC	0.16 377	0.14 454	0.40 505	0.20 409	0.11 389	0.13 246	0.13 104	0.26 350	0.22 298	0.21 393	0.23 323	0.20 340	0.17 384	0.14 260	0.16 358	0.08 299	0.08 404	0.12 456	0.09 382	0.11 436	0.10 413

DIP-Stereo	0.11 185	0.07 139	0.14 264	0.17 216	0.09 239	0.13 246	0.09 18	0.16 132	0.16 186	0.11 154	0.16 217	0.14 237	0.12 254	0.15 282	0.13 277	0.06 114	0.05 182	0.06 102	0.05 107	0.05 100	0.06 199
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
iResNet	0.13 276	0.10 369	0.18 399	0.19 355	0.08 127	0.13 246	0.18 363	0.20 229	0.26 359	0.15 267	0.23 323	0.15 266	0.13 292	0.14 260	0.14 314	0.06 114	0.04 21	0.06 102	0.05 107	0.06 192	0.05 121

G2L-ROB	0.13 276	0.06 56	0.13 229	0.13 13	0.08 127	0.14 278	0.16 284	0.25 332	0.18 231	0.19 357	0.18 263	0.20 340	0.14 317	0.17 348	0.16 358	0.08 299	0.05 182	0.06 102	0.05 107	0.08 321	0.09 387

castereo++	0.08 44	0.05 17	0.08 30	0.15 70	0.05 1	0.14 278	0.12 63	0.11 28	0.15 159	0.07 30	0.07 37	0.07 62	0.06 36	0.08 15	0.08 17	0.06 114	0.04 21	0.05 23	0.04 34	0.04 15	0.03 1

rvit_0105_5	0.14 310	0.09 311	0.13 229	0.17 216	0.09 239	0.14 278	0.23 461	0.24 316	0.27 368	0.14 240	0.15 205	0.18 314	0.12 254	0.17 348	0.14 314	0.14 489	0.11 465	0.10 406	0.10 421	0.08 321	0.06 199

ACV-stereo	0.15 354	0.10 369	0.28 469	0.18 298	0.12 420	0.14 278	0.12 63	0.23 294	0.21 284	0.19 357	0.23 323	0.22 367	0.15 335	0.23 450	0.17 373	0.07 238	0.06 306	0.07 194	0.07 272	0.07 258	0.07 279

MyStereo07	0.10 142	0.07 139	0.10 108	0.17 216	0.09 239	0.14 278	0.18 363	0.15 106	0.15 159	0.09 92	0.06 13	0.06 16	0.07 106	0.12 189	0.09 54	0.06 114	0.05 182	0.08 278	0.07 272	0.06 192	0.06 199

MyStereo04	0.13 276	0.07 139	0.10 108	0.17 216	0.09 239	0.14 278	0.18 363	0.29 401	0.38 458	0.17 311	0.14 188	0.16 280	0.10 199	0.15 282	0.13 277	0.06 114	0.05 182	0.08 278	0.07 272	0.06 192	0.06 199

PCWNet_CMD	0.14 310	0.08 236	0.15 314	0.17 216	0.09 239	0.14 278	0.14 152	0.29 401	0.36 445	0.14 240	0.20 284	0.21 349	0.12 254	0.17 348	0.13 277	0.07 238	0.05 182	0.07 194	0.07 272	0.07 258	0.07 279

CFNet_ucs	0.15 354	0.08 236	0.16 348	0.16 142	0.11 389	0.14 278	0.14 152	0.30 415	0.34 432	0.16 295	0.24 335	0.23 385	0.14 317	0.18 369	0.15 342	0.09 358	0.06 306	0.08 278	0.07 272	0.09 382	0.09 387

AEACV	0.08 44	0.05 17	0.08 30	0.14 30	0.13 442	0.14 278	0.13 104	0.14 75	0.09 23	0.07 30	0.09 88	0.07 62	0.08 141	0.10 61	0.09 54	0.06 114	0.04 21	0.06 102	0.05 107	0.05 100	0.04 40

LoS	0.09 81	0.05 17	0.11 149	0.13 13	0.07 71	0.14 278	0.11 46	0.15 106	0.15 159	0.09 92	0.09 88	0.12 192	0.09 167	0.15 282	0.10 123	0.07 238	0.05 182	0.05 23	0.03 1	0.05 100	0.05 121
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
riskmin	0.11 185	0.06 56	0.13 229	0.14 30	0.08 127	0.14 278	0.14 152	0.18 197	0.14 143	0.11 154	0.14 188	0.16 280	0.11 224	0.14 260	0.12 236	0.09 358	0.05 182	0.07 194	0.05 107	0.08 321	0.08 343

IER	0.14 310	0.07 139	0.13 229	0.17 216	0.09 239	0.14 278	0.16 284	0.25 332	0.26 359	0.18 341	0.25 364	0.17 300	0.20 426	0.16 316	0.14 314	0.08 299	0.05 182	0.07 194	0.06 185	0.08 321	0.07 279

test_5	0.14 310	0.12 413	0.08 30	0.20 409	0.10 341	0.14 278	0.29 518	0.21 252	0.24 324	0.18 341	0.28 403	0.11 175	0.15 335	0.12 189	0.13 277	0.06 114	0.05 182	0.07 194	0.08 337	0.08 321	0.07 279

BSDual-CNN	0.15 354	0.09 311	0.14 264	0.22 453	0.10 341	0.14 278	0.15 219	0.34 464	0.19 246	0.17 311	0.22 314	0.25 404	0.16 361	0.15 282	0.14 314	0.08 299	0.06 306	0.10 406	0.09 382	0.07 258	0.07 279

hknet	0.15 354	0.11 395	0.13 229	0.22 453	0.11 389	0.14 278	0.15 219	0.34 464	0.25 345	0.17 311	0.22 314	0.22 367	0.18 398	0.17 348	0.12 236	0.07 238	0.06 306	0.10 406	0.09 382	0.07 258	0.07 279

Sa-1000	0.12 251	0.08 236	0.08 30	0.18 298	0.08 127	0.14 278	0.22 450	0.22 274	0.18 231	0.15 267	0.20 284	0.17 300	0.11 224	0.10 61	0.10 123	0.06 114	0.05 182	0.09 358	0.09 382	0.05 100	0.05 121

THIR-Stereo	0.12 251	0.07 139	0.11 149	0.15 70	0.08 127	0.14 278	0.16 284	0.17 168	0.25 345	0.16 295	0.24 335	0.14 237	0.12 254	0.12 189	0.14 314	0.06 114	0.04 21	0.07 194	0.07 272	0.05 100	0.05 121

DRaft	0.12 251	0.06 56	0.11 149	0.14 30	0.09 239	0.14 278	0.17 318	0.21 252	0.30 399	0.17 311	0.28 403	0.10 154	0.15 335	0.10 61	0.12 236	0.05 27	0.04 21	0.07 194	0.06 185	0.05 100	0.05 121

RALAANet	0.11 185	0.08 236	0.10 108	0.17 216	0.09 239	0.14 278	0.10 27	0.20 229	0.15 159	0.14 240	0.13 174	0.16 280	0.09 167	0.12 189	0.11 187	0.06 114	0.05 182	0.07 194	0.06 185	0.05 100	0.04 40

ARAFT	0.12 251	0.08 236	0.17 376	0.19 355	0.09 239	0.14 278	0.18 363	0.20 229	0.12 88	0.12 192	0.13 174	0.14 237	0.11 224	0.15 282	0.12 236	0.06 114	0.05 182	0.10 406	0.09 382	0.05 100	0.04 40

RAFT + AFF	0.13 276	0.07 139	0.20 422	0.20 409	0.10 341	0.14 278	0.24 473	0.26 350	0.20 269	0.11 154	0.10 117	0.12 192	0.10 199	0.15 282	0.12 236	0.07 238	0.06 306	0.09 358	0.08 337	0.06 192	0.08 343

FENet	0.13 276	0.08 236	0.12 184	0.16 142	0.08 127	0.14 278	0.15 219	0.22 274	0.23 308	0.17 311	0.23 323	0.16 280	0.12 254	0.14 260	0.15 342	0.08 299	0.05 182	0.08 278	0.08 337	0.07 258	0.07 279

ACVNet	0.15 354	0.09 311	0.15 314	0.13 13	0.12 420	0.14 278	0.20 423	0.22 274	0.33 420	0.17 311	0.26 381	0.21 349	0.16 361	0.17 348	0.21 429	0.07 238	0.06 306	0.06 102	0.06 185	0.08 321	0.06 199

cf-r	0.13 276	0.07 139	0.12 184	0.16 142	0.08 127	0.14 278	0.19 402	0.20 229	0.25 345	0.17 311	0.25 364	0.21 349	0.16 361	0.14 260	0.14 314	0.10 399	0.05 182	0.06 102	0.08 337	0.06 192	0.06 199

GANet-RSSM	0.14 310	0.07 139	0.13 229	0.13 13	0.08 127	0.14 278	0.17 318	0.22 274	0.21 284	0.17 311	0.24 335	0.23 385	0.15 335	0.16 316	0.15 342	0.10 399	0.06 306	0.07 194	0.08 337	0.08 321	0.07 279

MSMDNet	0.14 310	0.08 236	0.15 314	0.17 216	0.09 239	0.14 278	0.14 152	0.29 401	0.36 445	0.14 240	0.21 305	0.21 349	0.12 254	0.17 348	0.14 314	0.07 238	0.05 182	0.07 194	0.07 272	0.07 258	0.07 279

coex_refinement	0.14 310	0.07 139	0.12 184	0.17 216	0.10 341	0.15 304	0.15 219	0.26 350	0.29 389	0.18 341	0.20 284	0.22 367	0.17 384	0.16 316	0.18 391	0.08 299	0.05 182	0.06 102	0.06 185	0.09 382	0.08 343

ISRNet	0.18 411	0.08 236	0.19 410	0.19 355	0.13 442	0.15 304	0.12 63	0.30 415	0.32 413	0.21 393	0.25 364	0.27 421	0.17 384	0.17 348	0.20 409	0.20 522	0.08 404	0.14 483	0.14 485	0.14 482	0.17 514

FACV-RUCA	0.13 276	0.11 395	0.12 184	0.19 355	0.12 420	0.15 304	0.15 219	0.22 274	0.20 269	0.15 267	0.16 217	0.14 237	0.16 361	0.14 260	0.13 277	0.07 238	0.05 182	0.08 278	0.06 185	0.10 414	0.08 343

DDVS	0.15 354	0.10 369	0.21 430	0.16 142	0.12 420	0.15 304	0.14 152	0.25 332	0.19 246	0.18 341	0.29 415	0.27 421	0.12 254	0.19 384	0.15 342	0.09 358	0.06 306	0.09 358	0.07 272	0.11 436	0.11 439

rvit_0105_3	0.15 354	0.09 311	0.14 264	0.19 355	0.12 420	0.15 304	0.25 488	0.25 332	0.29 389	0.15 267	0.17 238	0.20 340	0.13 292	0.17 348	0.14 314	0.13 476	0.11 465	0.12 456	0.14 485	0.07 258	0.06 199

DCVSM-stereo	0.14 310	0.09 311	0.16 348	0.16 142	0.10 341	0.15 304	0.09 18	0.19 218	0.23 308	0.20 379	0.23 323	0.26 413	0.15 335	0.18 369	0.14 314	0.09 358	0.07 378	0.09 358	0.08 337	0.10 414	0.12 452

Former-RAFT_DAM_RVC	0.10 142	0.08 236	0.12 184	0.16 142	0.08 127	0.15 304	0.16 284	0.18 197	0.18 231	0.10 125	0.09 88	0.09 123	0.08 141	0.11 107	0.12 236	0.07 238	0.05 182	0.08 278	0.06 185	0.07 258	0.06 199

ttt	0.14 310	0.08 236	0.14 264	0.15 70	0.08 127	0.15 304	0.18 363	0.27 371	0.29 389	0.16 295	0.24 335	0.17 300	0.13 292	0.13 234	0.14 314	0.11 428	0.08 404	0.09 358	0.08 337	0.09 382	0.08 343

StereoVision	0.13 276	0.12 413	0.09 72	0.24 483	0.10 341	0.15 304	0.21 440	0.21 252	0.20 269	0.12 192	0.24 335	0.10 154	0.10 199	0.16 316	0.10 123	0.09 358	0.11 465	0.12 456	0.12 472	0.06 192	0.05 121

LL-Strereo2	0.10 142	0.10 369	0.15 314	0.18 298	0.08 127	0.15 304	0.09 18	0.17 168	0.14 143	0.14 240	0.10 117	0.09 123	0.07 106	0.16 316	0.10 123	0.05 27	0.05 182	0.10 406	0.07 272	0.06 192	0.05 121

CASS	0.13 276	0.12 413	0.11 149	0.23 474	0.09 239	0.15 304	0.17 318	0.18 197	0.19 246	0.17 311	0.18 263	0.15 266	0.15 335	0.14 260	0.14 314	0.09 358	0.06 306	0.10 406	0.08 337	0.09 382	0.07 279
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
knoymous	0.11 185	0.05 17	0.12 184	0.13 13	0.07 71	0.15 304	0.14 152	0.19 218	0.13 119	0.11 154	0.17 238	0.13 217	0.09 167	0.13 234	0.11 187	0.08 299	0.05 182	0.06 102	0.05 107	0.08 321	0.07 279

RAFT+CT+SA	0.13 276	0.11 395	0.09 72	0.19 355	0.09 239	0.15 304	0.28 509	0.22 274	0.22 298	0.15 267	0.26 381	0.10 154	0.10 199	0.11 107	0.12 236	0.05 27	0.04 21	0.07 194	0.08 337	0.07 258	0.06 199

psmg	0.14 310	0.09 311	0.14 264	0.17 216	0.10 341	0.15 304	0.17 318	0.29 401	0.19 246	0.17 311	0.21 305	0.25 404	0.16 361	0.15 282	0.14 314	0.08 299	0.06 306	0.08 278	0.08 337	0.07 258	0.06 199

dd	0.15 354	0.16 472	0.16 348	0.19 355	0.09 239	0.15 304	0.18 363	0.21 252	0.25 345	0.23 421	0.20 284	0.21 349	0.09 167	0.21 426	0.16 358	0.10 399	0.06 306	0.08 278	0.06 185	0.08 321	0.06 199

RAFT	0.13 276	0.09 311	0.11 149	0.18 298	0.08 127	0.15 304	0.24 473	0.20 229	0.19 246	0.21 393	0.21 305	0.17 300	0.12 254	0.16 316	0.09 54	0.06 114	0.07 378	0.10 406	0.09 382	0.05 100	0.05 121

TestStereo	0.13 276	0.14 454	0.11 149	0.23 474	0.08 127	0.15 304	0.21 440	0.20 229	0.23 308	0.14 240	0.24 335	0.16 280	0.12 254	0.16 316	0.14 314	0.05 27	0.06 306	0.08 278	0.06 185	0.09 382	0.05 121

XX-Stereo	0.09 81	0.05 17	0.08 30	0.17 216	0.09 239	0.15 304	0.12 63	0.20 229	0.10 36	0.10 125	0.14 188	0.07 62	0.06 36	0.12 189	0.08 17	0.06 114	0.05 182	0.06 102	0.06 185	0.04 15	0.04 40

HCRNet	0.16 377	0.24 515	0.12 184	0.35 530	0.11 389	0.15 304	0.17 318	0.26 350	0.22 298	0.19 357	0.24 335	0.21 349	0.14 317	0.15 282	0.13 277	0.11 428	0.07 378	0.11 437	0.10 421	0.09 382	0.07 279

GMStereo	0.13 276	0.14 454	0.14 264	0.18 298	0.09 239	0.15 304	0.16 284	0.20 229	0.24 324	0.16 295	0.17 238	0.10 154	0.10 199	0.16 316	0.13 277	0.07 238	0.06 306	0.06 102	0.06 185	0.07 258	0.06 199
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
SFCPSM	0.13 276	0.07 139	0.14 264	0.17 216	0.09 239	0.15 304	0.16 284	0.28 390	0.27 368	0.14 240	0.17 238	0.12 192	0.13 292	0.14 260	0.11 187	0.08 299	0.05 182	0.07 194	0.07 272	0.07 258	0.06 199

aanetorigin	0.22 456	0.17 483	0.56 528	0.17 216	0.10 341	0.15 304	0.19 402	0.20 229	0.33 420	0.49 529	0.48 509	0.29 439	0.27 476	0.20 409	0.23 450	0.08 299	0.07 378	0.08 278	0.07 272	0.10 414	0.09 387

GwcNet-RSSM	0.14 310	0.07 139	0.12 184	0.15 70	0.08 127	0.15 304	0.20 423	0.21 252	0.27 368	0.18 341	0.27 389	0.22 367	0.16 361	0.14 260	0.15 342	0.10 399	0.05 182	0.07 194	0.09 382	0.07 258	0.07 279

DMCA	0.14 310	0.09 311	0.16 348	0.19 355	0.09 239	0.15 304	0.17 318	0.23 294	0.27 368	0.14 240	0.19 272	0.17 300	0.18 398	0.15 282	0.17 373	0.10 399	0.06 306	0.08 278	0.06 185	0.09 382	0.10 413

BEATNet_4x	0.12 251	0.08 236	0.14 264	0.18 298	0.07 71	0.15 304	0.07 3	0.22 274	0.18 231	0.16 295	0.19 272	0.18 314	0.14 317	0.16 316	0.15 342	0.07 238	0.05 182	0.05 23	0.05 107	0.06 192	0.06 199

HSM-Net_RVC	0.14 310	0.08 236	0.11 149	0.15 70	0.08 127	0.15 304	0.15 219	0.27 371	0.29 389	0.19 357	0.21 305	0.29 439	0.14 317	0.17 348	0.13 277	0.06 114	0.06 306	0.06 102	0.06 185	0.07 258	0.06 199
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
NLCA_NET_v2_RVC	0.17 397	0.10 369	0.22 436	0.20 409	0.10 341	0.15 304	0.18 363	0.31 425	0.25 345	0.21 393	0.30 421	0.25 404	0.17 384	0.21 426	0.20 409	0.09 358	0.06 306	0.08 278	0.08 337	0.07 258	0.08 343
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
MLCV	0.12 251	0.07 139	0.16 348	0.18 298	0.06 13	0.15 304	0.17 318	0.19 218	0.21 284	0.18 341	0.25 364	0.17 300	0.13 292	0.14 260	0.13 277	0.05 27	0.04 21	0.05 23	0.04 34	0.05 100	0.04 40

CBMV_ROB	0.19 423	0.13 442	0.17 376	0.16 142	0.11 389	0.15 304	0.13 104	0.26 350	0.28 382	0.27 454	0.30 421	0.27 421	0.24 453	0.23 450	0.16 358	0.15 493	0.17 515	0.22 521	0.20 517	0.10 414	0.11 439

NOSS_ROB	0.19 423	0.12 413	0.18 399	0.16 142	0.12 420	0.15 304	0.12 63	0.30 415	0.32 413	0.20 379	0.22 314	0.27 421	0.23 447	0.21 426	0.16 358	0.16 509	0.18 517	0.23 522	0.21 519	0.12 451	0.13 471

test_sample7	0.15 354	0.10 369	0.16 348	0.14 30	0.11 389	0.16 334	0.16 284	0.27 371	0.23 308	0.20 379	0.20 284	0.24 391	0.19 414	0.16 316	0.16 358	0.12 453	0.06 306	0.10 406	0.09 382	0.10 414	0.10 413

test_sample2	0.12 251	0.07 139	0.12 184	0.14 30	0.08 127	0.16 334	0.18 363	0.21 252	0.16 186	0.14 240	0.20 284	0.19 328	0.15 335	0.15 282	0.12 236	0.08 299	0.05 182	0.07 194	0.06 185	0.08 321	0.07 279

SMFormer	0.14 310	0.07 139	0.17 376	0.14 30	0.08 127	0.16 334	0.17 318	0.26 350	0.27 368	0.19 357	0.20 284	0.18 314	0.15 335	0.15 282	0.17 373	0.08 299	0.05 182	0.07 194	0.06 185	0.07 258	0.06 199

tta	0.14 310	0.07 139	0.17 376	0.14 30	0.08 127	0.16 334	0.17 318	0.26 350	0.27 368	0.19 357	0.20 284	0.18 314	0.15 335	0.15 282	0.17 373	0.08 299	0.05 182	0.07 194	0.06 185	0.06 192	0.06 199

qqq1	0.13 276	0.07 139	0.17 376	0.14 30	0.08 127	0.16 334	0.17 318	0.26 350	0.27 368	0.19 357	0.20 284	0.18 314	0.15 335	0.15 282	0.11 187	0.08 299	0.05 182	0.05 23	0.05 107	0.06 192	0.06 199

fff1	0.13 276	0.07 139	0.17 376	0.14 30	0.08 127	0.16 334	0.17 318	0.26 350	0.27 368	0.19 357	0.20 284	0.18 314	0.15 335	0.15 282	0.11 187	0.08 299	0.05 182	0.05 23	0.05 107	0.06 192	0.06 199

gwcnet-sp	0.14 310	0.07 139	0.12 184	0.18 298	0.09 239	0.16 334	0.17 318	0.24 316	0.24 324	0.18 341	0.24 335	0.15 266	0.16 361	0.15 282	0.15 342	0.08 299	0.06 306	0.07 194	0.08 337	0.08 321	0.07 279

scenet	0.14 310	0.07 139	0.12 184	0.18 298	0.09 239	0.16 334	0.17 318	0.24 316	0.24 324	0.18 341	0.24 335	0.15 266	0.16 361	0.15 282	0.15 342	0.08 299	0.06 306	0.07 194	0.08 337	0.08 321	0.07 279

ToySt	0.17 397	0.11 395	0.18 399	0.17 216	0.11 389	0.16 334	0.25 488	0.24 316	0.33 420	0.19 357	0.24 335	0.26 413	0.24 453	0.19 384	0.20 409	0.07 238	0.08 404	0.09 358	0.10 421	0.09 382	0.08 343

Selective-RAFT	0.11 185	0.10 369	0.11 149	0.21 438	0.08 127	0.16 334	0.13 104	0.20 229	0.22 298	0.10 125	0.10 117	0.11 175	0.10 199	0.15 282	0.11 187	0.05 27	0.05 182	0.06 102	0.05 107	0.06 192	0.05 121

ssnet	0.14 310	0.07 139	0.12 184	0.18 298	0.09 239	0.16 334	0.17 318	0.24 316	0.24 324	0.18 341	0.24 335	0.15 266	0.16 361	0.15 282	0.15 342	0.08 299	0.06 306	0.07 194	0.08 337	0.08 321	0.07 279

DEmStereo	0.12 251	0.06 56	0.14 264	0.14 30	0.10 341	0.16 334	0.15 219	0.16 132	0.24 324	0.17 311	0.24 335	0.13 217	0.14 317	0.12 189	0.13 277	0.05 27	0.04 21	0.07 194	0.06 185	0.05 100	0.05 121

s12784h	0.09 81	0.06 56	0.07 6	0.15 70	0.05 1	0.16 334	0.18 363	0.15 106	0.15 159	0.10 125	0.11 147	0.11 175	0.11 224	0.10 61	0.12 236	0.05 27	0.04 21	0.05 23	0.04 34	0.04 15	0.04 40

ADLNet	0.16 377	0.08 236	0.15 314	0.16 142	0.10 341	0.16 334	0.17 318	0.32 436	0.27 368	0.22 409	0.27 389	0.24 391	0.16 361	0.18 369	0.21 429	0.10 399	0.06 306	0.10 406	0.10 421	0.08 321	0.09 387

acv_ft	0.15 354	0.09 311	0.15 314	0.19 355	0.10 341	0.16 334	0.17 318	0.25 332	0.33 420	0.19 357	0.26 381	0.21 349	0.17 384	0.17 348	0.18 391	0.07 238	0.06 306	0.06 102	0.06 185	0.08 321	0.06 199

CFNet-ft	0.14 310	0.07 139	0.15 314	0.12 4	0.09 239	0.16 334	0.18 363	0.22 274	0.24 324	0.17 311	0.26 381	0.24 391	0.14 317	0.16 316	0.14 314	0.11 428	0.06 306	0.08 278	0.09 382	0.09 382	0.08 343

STTStereo	0.18 411	0.12 413	0.27 464	0.20 409	0.11 389	0.16 334	0.21 440	0.29 401	0.23 308	0.21 393	0.30 421	0.29 439	0.18 398	0.20 409	0.19 403	0.12 453	0.11 465	0.11 437	0.14 485	0.09 382	0.08 343

CFNet_RVC	0.14 310	0.07 139	0.15 314	0.12 4	0.09 239	0.16 334	0.18 363	0.22 274	0.24 324	0.17 311	0.26 381	0.24 391	0.14 317	0.16 316	0.14 314	0.11 428	0.06 306	0.08 278	0.09 382	0.09 382	0.08 343

iResNetv2_ROB	0.14 310	0.08 236	0.15 314	0.16 142	0.08 127	0.16 334	0.12 63	0.25 332	0.35 441	0.21 393	0.29 415	0.24 391	0.13 292	0.14 260	0.14 314	0.06 114	0.05 182	0.06 102	0.04 34	0.09 382	0.08 343

HSM	0.15 354	0.08 236	0.14 264	0.16 142	0.09 239	0.16 334	0.14 152	0.28 390	0.25 345	0.19 357	0.23 323	0.37 490	0.16 361	0.20 409	0.15 342	0.07 238	0.05 182	0.07 194	0.06 185	0.07 258	0.06 199

DN-CSS_ROB	0.13 276	0.13 442	0.16 348	0.18 298	0.10 341	0.16 334	0.08 7	0.22 274	0.18 231	0.17 311	0.22 314	0.13 217	0.13 292	0.12 189	0.13 277	0.05 27	0.05 182	0.10 406	0.10 421	0.08 321	0.06 199

z-ln-s-r	0.17 397	0.10 369	0.40 505	0.19 355	0.08 127	0.17 355	0.18 363	0.22 274	0.33 420	0.18 341	0.40 482	0.22 367	0.17 384	0.20 409	0.23 450	0.07 238	0.05 182	0.07 194	0.07 272	0.07 258	0.05 121

DualNet (step1)	0.16 377	0.12 413	0.20 422	0.12 4	0.14 462	0.17 355	0.13 104	0.27 371	0.23 308	0.20 379	0.20 284	0.24 391	0.19 414	0.16 316	0.16 358	0.15 493	0.06 306	0.14 483	0.14 485	0.14 482	0.12 452

test_sample9	0.18 411	0.12 413	0.20 422	0.12 4	0.14 462	0.17 355	0.13 104	0.27 371	0.23 308	0.20 379	0.20 284	0.24 391	0.19 414	0.19 384	0.17 373	0.15 493	0.30 540	0.14 483	0.14 485	0.14 482	0.12 452

test_sample8	0.19 423	0.12 413	0.20 422	0.12 4	0.14 462	0.17 355	0.13 104	0.31 425	0.21 284	0.27 454	0.22 314	0.36 485	0.25 462	0.19 384	0.17 373	0.15 493	0.30 540	0.14 483	0.14 485	0.14 482	0.12 452

test_sample6	0.14 310	0.08 236	0.13 229	0.16 142	0.08 127	0.17 355	0.19 402	0.25 332	0.17 205	0.17 311	0.27 389	0.19 328	0.14 317	0.15 282	0.13 277	0.08 299	0.05 182	0.08 278	0.07 272	0.08 321	0.08 343

mmm	0.14 310	0.08 236	0.17 376	0.17 216	0.09 239	0.17 355	0.18 363	0.21 252	0.15 159	0.15 267	0.23 323	0.21 349	0.16 361	0.16 316	0.17 373	0.08 299	0.05 182	0.08 278	0.07 272	0.07 258	0.07 279

11t1	0.12 251	0.06 56	0.13 229	0.14 30	0.08 127	0.17 355	0.15 219	0.18 197	0.15 159	0.15 267	0.15 205	0.16 280	0.16 361	0.15 282	0.13 277	0.08 299	0.05 182	0.06 102	0.05 107	0.08 321	0.07 279

ffm	0.12 251	0.09 311	0.14 264	0.16 142	0.08 127	0.17 355	0.17 318	0.15 106	0.19 246	0.15 267	0.25 364	0.19 328	0.13 292	0.10 61	0.07 1	0.06 114	0.04 21	0.09 358	0.08 337	0.06 192	0.06 199

ff1	0.13 276	0.09 311	0.14 264	0.16 142	0.08 127	0.17 355	0.17 318	0.15 106	0.19 246	0.15 267	0.25 364	0.19 328	0.13 292	0.14 260	0.20 409	0.06 114	0.04 21	0.09 358	0.08 337	0.06 192	0.06 199

mmx	0.14 310	0.09 311	0.14 264	0.16 142	0.08 127	0.17 355	0.17 318	0.27 371	0.25 345	0.15 267	0.25 364	0.19 328	0.13 292	0.14 260	0.20 409	0.08 299	0.06 306	0.09 358	0.08 337	0.08 321	0.08 343

xxx	0.14 310	0.09 311	0.14 264	0.16 142	0.08 127	0.17 355	0.17 318	0.27 371	0.25 345	0.15 267	0.25 364	0.19 328	0.13 292	0.14 260	0.20 409	0.08 299	0.06 306	0.09 358	0.08 337	0.08 321	0.08 343

GMStereo_Zeroshot	0.16 377	0.13 442	0.24 449	0.20 409	0.10 341	0.17 355	0.13 104	0.29 401	0.25 345	0.23 421	0.32 433	0.25 404	0.11 224	0.19 384	0.14 314	0.09 358	0.06 306	0.11 437	0.06 185	0.12 451	0.08 343

LMCR-Stereo	0.15 354	0.08 236	0.13 229	0.21 438	0.09 239	0.17 355	0.20 423	0.27 371	0.19 246	0.24 430	0.24 335	0.23 385	0.17 384	0.20 409	0.17 373	0.07 238	0.06 306	0.08 278	0.06 185	0.10 414	0.08 343

ICVP	0.15 354	0.09 311	0.12 184	0.22 453	0.09 239	0.17 355	0.21 440	0.25 332	0.23 308	0.18 341	0.30 421	0.26 413	0.18 398	0.17 348	0.14 314	0.09 358	0.07 378	0.08 278	0.07 272	0.07 258	0.07 279
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
sAnonymous2	0.13 276	0.12 413	0.24 449	0.20 409	0.12 420	0.17 355	0.13 104	0.26 350	0.21 284	0.11 154	0.11 147	0.13 217	0.08 141	0.10 61	0.10 123	0.09 358	0.05 182	0.08 278	0.06 185	0.15 497	0.10 413

CroCo_RVC	0.13 276	0.12 413	0.24 449	0.20 409	0.12 420	0.17 355	0.13 104	0.26 350	0.21 284	0.11 154	0.11 147	0.13 217	0.08 141	0.10 61	0.10 123	0.09 358	0.05 182	0.08 278	0.06 185	0.15 497	0.10 413

psm_up	0.18 411	0.10 369	0.18 399	0.20 409	0.11 389	0.17 355	0.19 402	0.37 491	0.34 432	0.21 393	0.28 403	0.29 439	0.24 453	0.20 409	0.22 438	0.09 358	0.10 453	0.11 437	0.11 453	0.08 321	0.08 343

FAT-Stereo	0.20 435	0.12 413	0.22 436	0.21 438	0.12 420	0.17 355	0.18 363	0.34 464	0.39 461	0.27 454	0.37 462	0.34 479	0.32 505	0.21 426	0.20 409	0.09 358	0.11 465	0.10 406	0.09 382	0.11 436	0.14 488

DeepPruner_ROB	0.16 377	0.11 395	0.15 314	0.17 216	0.10 341	0.17 355	0.15 219	0.32 436	0.21 284	0.19 357	0.21 305	0.22 367	0.18 398	0.20 409	0.15 342	0.13 476	0.09 433	0.09 358	0.09 382	0.11 436	0.10 413

PSMNet-RUCA	0.27 500	0.33 533	0.41 508	0.36 532	0.32 539	0.18 374	0.19 402	0.42 518	0.30 399	0.33 497	0.41 493	0.39 502	0.25 462	0.31 490	0.20 409	0.18 515	0.10 453	0.25 524	0.15 500	0.21 519	0.16 506

GCST	0.37 524	0.42 541	0.26 457	1.02 565	0.39 540	0.18 374	0.08 7	0.20 229	0.17 205	0.28 469	0.25 364	0.15 266	0.12 254	0.16 316	0.14 314	0.64 558	0.43 547	0.75 555	0.65 558	0.63 552	0.46 551

test_sample5	0.14 310	0.08 236	0.14 264	0.16 142	0.08 127	0.18 374	0.18 363	0.25 332	0.17 205	0.17 311	0.27 389	0.18 314	0.14 317	0.16 316	0.13 277	0.08 299	0.05 182	0.08 278	0.07 272	0.08 321	0.08 343

MyStereo8	0.12 251	0.07 139	0.15 314	0.15 70	0.09 239	0.18 374	0.14 152	0.19 218	0.22 298	0.12 192	0.18 263	0.11 175	0.10 199	0.16 316	0.18 391	0.07 238	0.05 182	0.07 194	0.05 107	0.08 321	0.09 387

DualNet	0.14 310	0.08 236	0.14 264	0.16 142	0.08 127	0.18 374	0.18 363	0.25 332	0.17 205	0.17 311	0.27 389	0.18 314	0.14 317	0.16 316	0.13 277	0.08 299	0.05 182	0.08 278	0.07 272	0.08 321	0.08 343

1111x	0.15 354	0.08 236	0.12 184	0.18 298	0.07 71	0.18 374	0.25 488	0.31 425	0.24 324	0.17 311	0.24 335	0.26 413	0.15 335	0.13 234	0.23 450	0.07 238	0.07 378	0.08 278	0.09 382	0.07 258	0.06 199

TestStereo1	0.13 276	0.08 236	0.08 30	0.19 355	0.08 127	0.18 374	0.29 518	0.23 294	0.16 186	0.17 311	0.20 284	0.16 280	0.10 199	0.12 189	0.13 277	0.06 114	0.06 306	0.08 278	0.06 185	0.05 100	0.05 121

x	0.13 276	0.07 139	0.14 264	0.14 30	0.08 127	0.18 374	0.14 152	0.22 274	0.20 269	0.15 267	0.19 272	0.19 328	0.17 384	0.18 369	0.18 391	0.07 238	0.05 182	0.06 102	0.06 185	0.07 258	0.07 279

SA-5K	0.13 276	0.08 236	0.08 30	0.19 355	0.08 127	0.18 374	0.29 518	0.23 294	0.16 186	0.17 311	0.20 284	0.16 280	0.10 199	0.12 189	0.13 277	0.06 114	0.06 306	0.08 278	0.06 185	0.05 100	0.05 121

AASNet	0.16 377	0.08 236	0.12 184	0.19 355	0.09 239	0.18 374	0.15 219	0.37 491	0.37 452	0.19 357	0.23 323	0.20 340	0.16 361	0.17 348	0.20 409	0.10 399	0.08 404	0.08 278	0.07 272	0.09 382	0.09 387

AACVNet	0.16 377	0.08 236	0.14 264	0.15 70	0.10 341	0.18 374	0.15 219	0.23 294	0.24 324	0.27 454	0.27 389	0.28 431	0.17 384	0.19 384	0.16 358	0.09 358	0.07 378	0.09 358	0.07 272	0.10 414	0.09 387

GANet-ADL	0.13 276	0.07 139	0.15 314	0.17 216	0.10 341	0.18 374	0.15 219	0.30 415	0.20 269	0.13 219	0.18 263	0.19 328	0.12 254	0.16 316	0.13 277	0.08 299	0.06 306	0.06 102	0.05 107	0.07 258	0.08 343

pcwnet_v2	0.19 423	0.10 369	0.26 457	0.17 216	0.14 462	0.18 374	0.15 219	0.37 491	0.46 494	0.19 357	0.24 335	0.21 349	0.19 414	0.20 409	0.19 403	0.13 476	0.10 453	0.10 406	0.10 421	0.11 436	0.13 471

HGLStereo	0.17 397	0.08 236	0.19 410	0.17 216	0.12 420	0.18 374	0.18 363	0.31 425	0.32 413	0.21 393	0.32 433	0.25 404	0.18 398	0.19 384	0.20 409	0.09 358	0.09 433	0.07 194	0.07 272	0.09 382	0.10 413

DMCA-RVC	0.17 397	0.10 369	0.15 314	0.24 483	0.11 389	0.18 374	0.18 363	0.25 332	0.24 324	0.21 393	0.26 381	0.25 404	0.27 476	0.18 369	0.20 409	0.12 453	0.08 404	0.13 471	0.10 421	0.10 414	0.08 343

SuperB	0.20 435	0.10 369	0.56 528	0.16 142	0.09 239	0.18 374	0.18 363	0.24 316	0.50 505	0.26 448	0.39 476	0.17 300	0.21 430	0.22 439	0.21 429	0.08 299	0.06 306	0.06 102	0.06 185	0.12 451	0.10 413

RASNet	0.14 310	0.07 139	0.14 264	0.16 142	0.08 127	0.18 374	0.14 152	0.29 401	0.20 269	0.17 311	0.25 364	0.21 349	0.18 398	0.20 409	0.19 403	0.07 238	0.06 306	0.06 102	0.08 337	0.06 192	0.06 199

TDLM	0.17 397	0.12 413	0.13 229	0.24 483	0.10 341	0.18 374	0.18 363	0.36 486	0.30 399	0.21 393	0.28 403	0.28 431	0.18 398	0.23 450	0.18 391	0.11 428	0.07 378	0.10 406	0.10 421	0.08 321	0.08 343

CFNet	0.15 354	0.10 369	0.17 376	0.17 216	0.08 127	0.18 374	0.09 18	0.28 390	0.25 345	0.19 357	0.24 335	0.24 391	0.17 384	0.17 348	0.14 314	0.08 299	0.06 306	0.09 358	0.10 421	0.07 258	0.06 199

CVANet_RVC	0.18 411	0.10 369	0.14 264	0.21 438	0.10 341	0.18 374	0.17 318	0.34 464	0.33 420	0.22 409	0.31 429	0.28 431	0.18 398	0.23 450	0.17 373	0.12 453	0.08 404	0.12 456	0.11 453	0.09 382	0.07 279

AANet_RVC	0.16 377	0.10 369	0.10 108	0.18 298	0.09 239	0.18 374	0.19 402	0.26 350	0.31 406	0.22 409	0.35 453	0.21 349	0.21 430	0.22 439	0.16 358	0.06 114	0.05 182	0.06 102	0.06 185	0.07 258	0.06 199

StereoDRNet-Refined	0.17 397	0.12 413	0.15 314	0.20 409	0.09 239	0.18 374	0.18 363	0.26 350	0.23 308	0.26 448	0.40 482	0.22 367	0.17 384	0.21 426	0.20 409	0.08 299	0.05 182	0.09 358	0.10 421	0.07 258	0.07 279
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
iResNet_ROB	0.14 310	0.07 139	0.13 229	0.14 30	0.07 71	0.18 374	0.14 152	0.26 350	0.31 406	0.22 409	0.25 364	0.23 385	0.15 335	0.15 282	0.13 277	0.07 238	0.05 182	0.05 23	0.04 34	0.08 321	0.08 343

test_sample4	0.14 310	0.08 236	0.14 264	0.15 70	0.08 127	0.19 397	0.18 363	0.26 350	0.17 205	0.16 295	0.25 364	0.18 314	0.14 317	0.16 316	0.13 277	0.08 299	0.06 306	0.08 278	0.06 185	0.08 321	0.08 343

test_sample3	0.14 310	0.08 236	0.15 314	0.14 30	0.09 239	0.19 397	0.17 318	0.26 350	0.18 231	0.16 295	0.22 314	0.19 328	0.15 335	0.17 348	0.13 277	0.08 299	0.06 306	0.07 194	0.06 185	0.09 382	0.08 343

test_sample1	0.13 276	0.07 139	0.14 264	0.13 13	0.08 127	0.19 397	0.16 284	0.20 229	0.15 159	0.14 240	0.22 314	0.18 314	0.16 361	0.17 348	0.14 314	0.07 238	0.06 306	0.06 102	0.06 185	0.08 321	0.07 279

BUS	0.14 310	0.09 311	0.14 264	0.22 453	0.10 341	0.19 397	0.14 152	0.34 464	0.19 246	0.17 311	0.22 314	0.16 280	0.13 292	0.15 282	0.13 277	0.08 299	0.06 306	0.10 406	0.09 382	0.07 258	0.07 279

CRFU-Net	0.16 377	0.08 236	0.14 264	0.17 216	0.09 239	0.19 397	0.14 152	0.26 350	0.20 269	0.28 469	0.27 389	0.29 439	0.17 384	0.19 384	0.17 373	0.09 358	0.09 433	0.07 194	0.07 272	0.08 321	0.08 343

NINENet	0.16 377	0.10 369	0.15 314	0.17 216	0.11 389	0.19 397	0.14 152	0.40 507	0.36 445	0.18 341	0.21 305	0.16 280	0.13 292	0.15 282	0.13 277	0.08 299	0.08 404	0.10 406	0.07 272	0.10 414	0.09 387

CSP-Net	0.16 377	0.09 311	0.14 264	0.16 142	0.09 239	0.19 397	0.17 318	0.25 332	0.32 413	0.25 443	0.30 421	0.24 391	0.15 335	0.21 426	0.18 391	0.09 358	0.06 306	0.07 194	0.07 272	0.08 321	0.07 279

DAS	0.15 354	0.08 236	0.18 399	0.19 355	0.10 341	0.19 397	0.17 318	0.27 371	0.29 389	0.18 341	0.25 364	0.21 349	0.15 335	0.16 316	0.12 236	0.08 299	0.06 306	0.06 102	0.06 185	0.07 258	0.07 279

SepStereo	0.15 354	0.08 236	0.18 399	0.19 355	0.10 341	0.19 397	0.17 318	0.27 371	0.29 389	0.18 341	0.25 364	0.21 349	0.15 335	0.25 464	0.12 236	0.08 299	0.06 306	0.06 102	0.06 185	0.07 258	0.07 279

GEStereo_RVC	0.17 397	0.12 413	0.15 314	0.22 453	0.11 389	0.19 397	0.17 318	0.32 436	0.48 496	0.20 379	0.25 364	0.17 300	0.13 292	0.21 426	0.16 358	0.10 399	0.06 306	0.08 278	0.07 272	0.09 382	0.08 343

sCroCo_RVC	0.12 251	0.09 311	0.23 445	0.24 483	0.11 389	0.19 397	0.14 152	0.17 168	0.14 143	0.10 125	0.13 174	0.12 192	0.07 106	0.14 260	0.11 187	0.08 299	0.08 404	0.08 278	0.08 337	0.05 100	0.07 279

EDNetEfficient	0.29 508	0.24 515	1.13 559	0.18 298	0.10 341	0.19 397	0.20 423	0.20 229	0.60 527	0.74 548	0.56 525	0.31 461	0.39 519	0.22 439	0.30 506	0.09 358	0.07 378	0.08 278	0.07 272	0.11 436	0.09 387

FADNet-RVC-Resample	0.16 377	0.11 395	0.31 482	0.22 453	0.11 389	0.19 397	0.14 152	0.25 332	0.24 324	0.24 430	0.27 389	0.20 340	0.15 335	0.16 316	0.15 342	0.07 238	0.08 404	0.12 456	0.10 421	0.09 382	0.10 413

PS-NSSS	0.20 435	0.21 507	0.23 445	0.20 409	0.10 341	0.19 397	0.17 318	0.36 486	0.25 345	0.27 454	0.33 445	0.27 421	0.24 453	0.20 409	0.20 409	0.15 493	0.12 479	0.17 503	0.14 485	0.10 414	0.08 343

PWCDC_ROB	0.20 435	0.13 442	0.22 436	0.24 483	0.11 389	0.19 397	0.15 219	0.33 455	0.54 514	0.29 477	0.50 514	0.21 349	0.15 335	0.27 469	0.20 409	0.11 428	0.09 433	0.10 406	0.08 337	0.11 436	0.09 387

w-ln-seven-2	0.20 435	0.14 454	0.37 501	0.22 453	0.12 420	0.20 412	0.21 440	0.28 390	0.37 452	0.25 443	0.37 462	0.27 421	0.22 439	0.21 426	0.23 450	0.08 299	0.08 404	0.09 358	0.09 382	0.10 414	0.09 387

xyz-stereo	0.13 276	0.07 139	0.20 422	0.15 70	0.05 1	0.20 412	0.15 219	0.17 168	0.31 406	0.15 267	0.29 415	0.26 413	0.16 361	0.13 234	0.12 236	0.05 27	0.05 182	0.06 102	0.05 107	0.04 15	0.04 40

TCMNet	0.19 423	0.12 413	0.19 410	0.20 409	0.18 511	0.20 412	0.24 473	0.27 371	0.36 445	0.23 421	0.26 381	0.25 404	0.19 414	0.19 384	0.23 450	0.13 476	0.11 465	0.11 437	0.12 472	0.13 469	0.12 452

dad	0.17 397	0.20 501	0.20 422	0.16 142	0.11 389	0.20 412	0.18 363	0.21 252	0.28 382	0.30 481	0.24 335	0.29 439	0.13 292	0.19 384	0.16 358	0.18 515	0.09 433	0.11 437	0.09 382	0.11 436	0.07 279

ADLNet2	0.16 377	0.09 311	0.13 229	0.16 142	0.09 239	0.20 412	0.16 284	0.31 425	0.39 461	0.16 295	0.20 284	0.20 340	0.18 398	0.21 426	0.22 438	0.08 299	0.06 306	0.07 194	0.07 272	0.09 382	0.07 279

delet	0.17 397	0.08 236	0.17 376	0.19 355	0.11 389	0.20 412	0.21 440	0.30 415	0.37 452	0.17 311	0.26 381	0.19 328	0.19 414	0.19 384	0.21 429	0.08 299	0.08 404	0.09 358	0.11 453	0.06 192	0.06 199

UPFNet	0.16 377	0.08 236	0.12 184	0.20 409	0.12 420	0.20 412	0.23 461	0.28 390	0.26 359	0.17 311	0.24 335	0.22 367	0.19 414	0.19 384	0.21 429	0.09 358	0.07 378	0.08 278	0.09 382	0.08 321	0.06 199

DSFCA	0.16 377	0.09 311	0.14 264	0.16 142	0.10 341	0.20 412	0.19 402	0.28 390	0.31 406	0.23 421	0.24 335	0.22 367	0.15 335	0.19 384	0.20 409	0.10 399	0.07 378	0.09 358	0.09 382	0.08 321	0.08 343

FADNet-RVC	0.20 435	0.20 501	0.38 502	0.21 438	0.16 490	0.20 412	0.15 219	0.26 350	0.26 359	0.26 448	0.32 433	0.26 413	0.21 430	0.22 439	0.19 403	0.12 453	0.13 492	0.12 456	0.14 485	0.13 469	0.18 517

S-Stereo	0.20 435	0.12 413	0.25 454	0.21 438	0.13 442	0.20 412	0.18 363	0.32 436	0.43 482	0.23 421	0.36 456	0.28 431	0.30 497	0.19 384	0.22 438	0.09 358	0.12 479	0.10 406	0.10 421	0.13 469	0.13 471

NCC-stereo	0.24 479	0.15 464	0.31 482	0.26 499	0.16 490	0.20 412	0.30 525	0.40 507	0.40 467	0.24 430	0.38 468	0.33 473	0.28 485	0.36 515	0.27 491	0.12 453	0.11 465	0.15 495	0.22 522	0.13 469	0.13 471

Abc-Net	0.24 479	0.15 464	0.31 482	0.26 499	0.16 490	0.20 412	0.30 525	0.40 507	0.40 467	0.24 430	0.38 468	0.33 473	0.28 485	0.36 515	0.27 491	0.12 453	0.11 465	0.15 495	0.22 522	0.13 469	0.13 471
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
UCFNet_RVC	0.14 310	0.08 236	0.13 229	0.11 1	0.10 341	0.20 412	0.10 27	0.24 316	0.22 298	0.17 311	0.20 284	0.23 385	0.15 335	0.17 348	0.15 342	0.12 453	0.07 378	0.10 406	0.13 482	0.11 436	0.10 413

AdaStereo	0.15 354	0.11 395	0.15 314	0.18 298	0.09 239	0.20 412	0.11 46	0.32 436	0.28 382	0.20 379	0.23 323	0.20 340	0.13 292	0.19 384	0.14 314	0.12 453	0.05 182	0.10 406	0.07 272	0.09 382	0.07 279
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.
SGM-Forest	0.20 435	0.14 454	0.18 399	0.19 355	0.13 442	0.20 412	0.22 450	0.33 455	0.30 399	0.24 430	0.29 415	0.28 431	0.19 414	0.23 450	0.17 373	0.15 493	0.16 510	0.15 495	0.14 485	0.12 451	0.12 452
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
pmcnn	0.15 354	0.07 139	0.19 410	0.15 70	0.07 71	0.20 412	0.15 219	0.24 316	0.26 359	0.21 393	0.34 449	0.28 431	0.18 398	0.18 369	0.17 373	0.07 238	0.05 182	0.05 23	0.04 34	0.07 258	0.06 199

CBMV	0.19 423	0.14 454	0.17 376	0.18 298	0.10 341	0.20 412	0.11 46	0.29 401	0.30 399	0.29 477	0.30 421	0.30 448	0.23 447	0.27 469	0.19 403	0.13 476	0.15 507	0.17 503	0.16 504	0.10 414	0.10 413
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
rvit_105_1	0.19 423	0.11 395	0.25 454	0.21 438	0.16 490	0.21 429	0.27 503	0.31 425	0.41 470	0.19 357	0.20 284	0.22 367	0.17 384	0.19 384	0.17 373	0.12 453	0.12 479	0.13 471	0.15 500	0.08 321	0.07 279

iinet-f	0.16 377	0.06 56	0.45 512	0.14 30	0.10 341	0.21 429	0.14 152	0.27 371	0.23 308	0.21 393	0.24 335	0.21 349	0.15 335	0.18 369	0.21 429	0.09 358	0.07 378	0.07 194	0.06 185	0.09 382	0.10 413

ssnet_v2	0.17 397	0.10 369	0.17 376	0.17 216	0.11 389	0.21 429	0.21 440	0.33 455	0.25 345	0.22 409	0.22 314	0.27 421	0.18 398	0.22 439	0.20 409	0.11 428	0.09 433	0.09 358	0.09 382	0.08 321	0.08 343

test_xeample	0.15 354	0.06 56	0.13 229	0.14 30	0.08 127	0.21 429	0.20 423	0.28 390	0.20 269	0.16 295	0.29 415	0.19 328	0.16 361	0.15 282	0.26 483	0.09 358	0.05 182	0.07 194	0.07 272	0.07 258	0.07 279

EDNetEfficientorigin	7.91 577	0.31 531	153.02 593	0.19 355	0.09 239	0.21 429	0.16 284	0.22 274	0.59 524	0.72 544	0.67 535	0.42 509	0.50 537	0.24 459	0.39 530	0.08 299	0.07 378	0.08 278	0.07 272	0.12 451	0.10 413

RP	0.21 447	0.13 442	0.21 430	0.23 474	0.11 389	0.21 429	0.20 423	0.25 332	0.44 487	0.21 393	0.38 468	0.36 485	0.24 453	0.27 469	0.25 472	0.11 428	0.12 479	0.13 471	0.12 472	0.12 451	0.14 488

PA-Net	0.23 472	0.18 494	0.33 488	0.28 514	0.22 522	0.21 429	0.38 540	0.29 401	0.39 461	0.22 409	0.32 433	0.25 404	0.26 468	0.20 409	0.25 472	0.09 358	0.23 534	0.15 495	0.22 522	0.09 382	0.13 471
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
StereoDRNet	0.18 411	0.11 395	0.17 376	0.22 453	0.11 389	0.21 429	0.22 450	0.37 491	0.33 420	0.24 430	0.28 403	0.30 448	0.19 414	0.20 409	0.20 409	0.09 358	0.08 404	0.11 437	0.09 382	0.09 382	0.07 279

Wz-Net-LNSev-Ref	0.18 411	0.09 311	0.29 477	0.15 70	0.10 341	0.22 437	0.20 423	0.26 350	0.39 461	0.25 443	0.42 499	0.24 391	0.15 335	0.20 409	0.19 403	0.07 238	0.05 182	0.06 102	0.05 107	0.10 414	0.09 387

SACVNet	0.18 411	0.12 413	0.14 264	0.17 216	0.13 442	0.22 437	0.18 363	0.31 425	0.30 399	0.23 421	0.31 429	0.30 448	0.22 439	0.22 439	0.17 373	0.11 428	0.08 404	0.10 406	0.10 421	0.12 451	0.14 488

ac_64	0.16 377	0.08 236	0.15 314	0.18 298	0.10 341	0.22 437	0.18 363	0.24 316	0.21 284	0.18 341	0.24 335	0.29 439	0.18 398	0.19 384	0.22 438	0.09 358	0.07 378	0.08 278	0.09 382	0.07 258	0.06 199

RGC	0.25 490	0.20 501	0.29 477	0.28 514	0.16 490	0.22 437	0.23 461	0.32 436	0.44 487	0.27 454	0.40 482	0.38 494	0.27 476	0.36 515	0.22 438	0.11 428	0.13 492	0.17 503	0.17 511	0.14 482	0.16 506

SHD	0.26 498	0.15 464	0.30 480	0.24 483	0.18 511	0.22 437	0.15 219	0.38 499	0.71 541	0.32 493	0.41 493	0.36 485	0.28 485	0.32 497	0.29 501	0.12 453	0.11 465	0.14 483	0.13 482	0.16 504	0.20 523

ADCRef	0.19 423	0.12 413	0.41 508	0.20 409	0.12 420	0.22 437	0.18 363	0.32 436	0.36 445	0.26 448	0.32 433	0.17 300	0.23 447	0.24 459	0.24 463	0.07 238	0.06 306	0.09 358	0.09 382	0.08 321	0.08 343

DeepPrunerF	0.24 479	0.17 483	0.42 510	0.26 499	0.16 490	0.22 437	0.28 509	0.37 491	0.50 505	0.26 448	0.29 415	0.24 391	0.28 485	0.21 426	0.22 438	0.15 493	0.11 465	0.20 516	0.18 515	0.12 451	0.13 471

ADCP+	0.20 435	0.10 369	0.33 488	0.20 409	0.12 420	0.22 437	0.26 496	0.31 425	0.34 432	0.26 448	0.37 462	0.22 367	0.22 439	0.27 469	0.27 491	0.09 358	0.06 306	0.08 278	0.08 337	0.09 382	0.10 413

DANet	0.21 447	0.15 464	0.28 469	0.25 494	0.13 442	0.22 437	0.19 402	0.27 371	0.27 368	0.28 469	0.32 433	0.35 483	0.31 501	0.31 490	0.23 450	0.11 428	0.09 433	0.11 437	0.10 421	0.13 469	0.11 439
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
GANet	0.21 447	0.12 413	0.21 430	0.24 483	0.13 442	0.22 437	0.22 450	0.41 513	0.26 359	0.31 487	0.42 499	0.37 490	0.28 485	0.23 450	0.22 438	0.10 399	0.12 479	0.10 406	0.09 382	0.10 414	0.08 343

DRN-Test	0.19 423	0.11 395	0.20 422	0.22 453	0.10 341	0.22 437	0.22 450	0.39 503	0.37 452	0.24 430	0.32 433	0.26 413	0.21 430	0.22 439	0.24 463	0.11 428	0.07 378	0.11 437	0.10 421	0.09 382	0.07 279

XPNet_ROB	0.22 456	0.11 395	0.19 410	0.22 453	0.13 442	0.22 437	0.19 402	0.34 464	0.40 467	0.30 481	0.39 476	0.39 502	0.26 468	0.26 466	0.28 498	0.15 493	0.10 453	0.10 406	0.10 421	0.13 469	0.12 452

PWC_ROB	0.21 447	0.16 472	0.26 457	0.18 298	0.11 389	0.22 437	0.13 104	0.32 436	0.49 502	0.30 481	0.40 482	0.32 470	0.24 453	0.31 490	0.22 438	0.10 399	0.07 378	0.11 437	0.08 337	0.11 436	0.10 413

xxxx	0.15 354	0.07 139	0.14 264	0.14 30	0.08 127	0.23 450	0.18 363	0.31 425	0.19 246	0.14 240	0.28 403	0.22 367	0.14 317	0.15 282	0.26 483	0.09 358	0.05 182	0.07 194	0.07 272	0.08 321	0.07 279

FINET	0.21 447	0.18 494	0.26 457	0.18 298	0.16 490	0.23 450	0.23 461	0.32 436	0.48 496	0.25 443	0.32 433	0.22 367	0.22 439	0.22 439	0.17 373	0.18 515	0.16 510	0.11 437	0.10 421	0.15 497	0.13 471

psmorigin	0.25 490	0.15 464	0.34 496	0.17 216	0.13 442	0.23 450	0.14 152	0.34 464	0.33 420	0.41 517	0.55 520	0.41 508	0.37 516	0.34 503	0.27 491	0.11 428	0.15 507	0.11 437	0.11 453	0.12 451	0.16 506

MaskLacGwcNet_RVC	0.22 456	0.21 507	0.24 449	0.26 499	0.11 389	0.23 450	0.14 152	0.39 503	0.24 324	0.32 493	0.36 456	0.30 448	0.21 430	0.19 384	0.21 429	0.17 514	0.14 501	0.21 517	0.16 504	0.12 451	0.12 452

edge stereo	0.22 456	0.13 442	0.20 422	0.21 438	0.13 442	0.23 450	0.16 284	0.32 436	0.42 477	0.32 493	0.40 482	0.38 494	0.35 512	0.25 464	0.24 463	0.13 476	0.11 465	0.14 483	0.11 453	0.12 451	0.13 471

zh-mn7	0.25 490	0.14 454	0.56 528	0.19 355	0.14 462	0.24 455	0.22 450	0.34 464	0.62 530	0.35 500	0.65 533	0.31 461	0.25 462	0.31 490	0.25 472	0.09 358	0.08 404	0.09 358	0.09 382	0.09 382	0.11 439

fast-acv-ft	0.18 411	0.11 395	0.19 410	0.19 355	0.12 420	0.24 455	0.21 440	0.25 332	0.34 432	0.22 409	0.34 449	0.27 421	0.20 426	0.21 426	0.23 450	0.09 358	0.09 433	0.08 278	0.10 421	0.08 321	0.07 279

DGSMNet	0.24 479	0.19 497	0.33 488	0.21 438	0.24 526	0.24 455	0.20 423	0.35 479	0.41 470	0.24 430	0.32 433	0.38 494	0.21 430	0.29 486	0.23 450	0.12 453	0.11 465	0.14 483	0.16 504	0.23 523	0.23 528

222	0.16 377	0.07 139	0.14 264	0.14 30	0.08 127	0.24 455	0.18 363	0.30 415	0.20 269	0.17 311	0.28 403	0.17 300	0.16 361	0.15 282	0.40 533	0.10 399	0.05 182	0.07 194	0.06 185	0.07 258	0.08 343

GwcNet	0.20 435	0.13 442	0.19 410	0.18 298	0.12 420	0.24 455	0.19 402	0.35 479	0.43 482	0.20 379	0.32 433	0.33 473	0.20 426	0.22 439	0.24 463	0.11 428	0.09 433	0.09 358	0.09 382	0.09 382	0.10 413

FADNet	0.21 447	0.22 511	0.36 497	0.18 298	0.17 505	0.24 455	0.13 104	0.31 425	0.31 406	0.23 421	0.25 364	0.27 421	0.21 430	0.19 384	0.15 342	0.13 476	0.15 507	0.12 456	0.15 500	0.16 504	0.18 517

Nwc_Net	0.23 472	0.16 472	0.21 430	0.25 494	0.14 462	0.24 455	0.26 496	0.37 491	0.38 458	0.22 409	0.41 493	0.30 448	0.28 485	0.28 480	0.25 472	0.11 428	0.10 453	0.17 503	0.20 517	0.10 414	0.10 413

NCCL2	0.23 472	0.15 464	0.17 376	0.34 528	0.18 511	0.24 455	0.23 461	0.34 464	0.28 382	0.31 487	0.38 468	0.38 494	0.28 485	0.23 450	0.24 463	0.15 493	0.12 479	0.18 512	0.21 519	0.13 469	0.13 471

DLCB_ROB	0.18 411	0.10 369	0.15 314	0.23 474	0.11 389	0.24 455	0.18 363	0.29 401	0.28 382	0.27 454	0.28 403	0.28 431	0.24 453	0.19 384	0.20 409	0.08 299	0.08 404	0.09 358	0.09 382	0.07 258	0.07 279

LE_ROB	0.50 539	0.07 139	0.14 264	0.15 70	0.08 127	0.24 455	0.16 284	0.22 274	1.81 571	4.63 574	0.67 535	0.47 523	0.44 532	0.20 409	0.29 501	0.07 238	0.06 306	0.06 102	0.06 185	0.08 321	0.06 199

PSMNet_ROB	0.21 447	0.11 395	0.15 314	0.27 511	0.15 480	0.24 455	0.35 535	0.43 522	0.37 452	0.27 454	0.32 433	0.32 470	0.22 439	0.21 426	0.26 483	0.12 453	0.08 404	0.13 471	0.11 453	0.09 382	0.09 387

zh-sn7	0.25 490	0.17 483	0.50 519	0.24 483	0.13 442	0.25 466	0.24 473	0.34 464	0.48 496	0.28 469	0.54 518	0.28 431	0.31 501	0.36 515	0.32 514	0.10 399	0.10 453	0.11 437	0.10 421	0.12 451	0.12 452

Wz-Net-LNSev	0.22 456	0.16 472	0.38 502	0.21 438	0.13 442	0.25 466	0.23 461	0.32 436	0.43 482	0.30 481	0.41 493	0.31 461	0.18 398	0.22 439	0.25 472	0.10 399	0.09 433	0.08 278	0.08 337	0.12 451	0.11 439

DDUNet	0.22 456	0.17 483	0.21 430	0.22 453	0.15 480	0.25 466	0.24 473	0.29 401	0.30 399	0.31 487	0.36 456	0.33 473	0.25 462	0.24 459	0.20 409	0.18 515	0.13 492	0.17 503	0.11 453	0.16 504	0.16 506

AF-Net	0.22 456	0.17 483	0.17 376	0.26 499	0.13 442	0.25 466	0.24 473	0.32 436	0.50 505	0.25 443	0.33 445	0.38 494	0.26 468	0.28 480	0.25 472	0.11 428	0.10 453	0.16 501	0.11 453	0.11 436	0.10 413

ADCMid	0.25 490	0.15 464	0.40 505	0.20 409	0.14 462	0.25 466	0.26 496	0.34 464	0.38 458	0.36 503	0.44 504	0.34 479	0.40 522	0.35 509	0.33 518	0.10 399	0.09 433	0.11 437	0.11 453	0.13 469	0.12 452

AnyNet_C32	0.26 498	0.16 472	0.36 497	0.20 409	0.16 490	0.25 466	0.30 525	0.32 436	0.44 487	0.31 487	0.49 510	0.30 448	0.33 506	0.40 529	0.33 518	0.12 453	0.12 479	0.12 456	0.14 485	0.14 482	0.15 495

CC-Net-ROB	0.28 504	0.31 531	0.36 497	0.29 521	0.15 480	0.25 466	0.19 402	0.45 527	0.33 420	0.39 510	0.37 462	0.39 502	0.31 501	0.27 469	0.26 483	0.24 536	0.19 520	0.30 537	0.23 526	0.18 514	0.15 495

DISCO	0.19 423	0.09 311	0.22 436	0.17 216	0.10 341	0.25 466	0.18 363	0.27 371	0.44 487	0.22 409	0.31 429	0.33 473	0.26 468	0.28 480	0.28 498	0.08 299	0.06 306	0.07 194	0.07 272	0.09 382	0.09 387

FBW_ROB	0.24 479	0.17 483	0.22 436	0.26 499	0.14 462	0.25 466	0.22 450	0.41 513	0.41 470	0.41 517	0.41 493	0.42 509	0.27 476	0.31 490	0.23 450	0.09 358	0.14 501	0.14 483	0.12 472	0.11 436	0.09 387

w-ln-seven	0.24 479	0.14 454	0.55 525	0.19 355	0.14 462	0.26 475	0.22 450	0.35 479	0.60 527	0.29 477	0.39 476	0.30 448	0.22 439	0.21 426	0.26 483	0.09 358	0.09 433	0.11 437	0.10 421	0.11 436	0.10 413

YMNet	0.20 435	0.12 413	0.19 410	0.20 409	0.14 462	0.26 475	0.23 461	0.32 436	0.34 432	0.27 454	0.34 449	0.30 448	0.18 398	0.18 369	0.22 438	0.10 399	0.13 492	0.10 406	0.10 421	0.08 321	0.09 387

YMNet_1	0.20 435	0.12 413	0.19 410	0.20 409	0.14 462	0.26 475	0.23 461	0.32 436	0.34 432	0.27 454	0.34 449	0.30 448	0.18 398	0.18 369	0.22 438	0.10 399	0.13 492	0.10 406	0.10 421	0.08 321	0.09 387

coex-ft	3.30 570	0.34 534	59.09 592	0.18 298	0.13 442	0.26 475	0.22 450	0.27 371	0.72 542	1.90 572	0.70 539	0.44 514	0.45 533	0.29 486	0.41 536	0.09 358	0.09 433	0.12 456	0.09 382	0.14 482	0.13 471

GASNet	0.22 456	0.23 512	0.33 488	0.26 499	0.17 505	0.26 475	0.16 284	0.44 524	0.42 477	0.27 454	0.24 335	0.30 448	0.15 335	0.27 469	0.18 391	0.12 453	0.08 404	0.12 456	0.11 453	0.16 504	0.07 279

Wz-Net-SNSev	0.25 490	0.17 483	0.44 511	0.25 494	0.14 462	0.26 475	0.23 461	0.38 499	0.56 518	0.30 481	0.55 520	0.39 502	0.26 468	0.23 450	0.30 506	0.10 399	0.09 433	0.09 358	0.10 421	0.11 436	0.11 439

Syn2CoEx	0.21 447	0.16 472	0.27 464	0.29 521	0.14 462	0.26 475	0.20 423	0.33 455	0.31 406	0.28 469	0.36 456	0.27 421	0.25 462	0.19 384	0.24 463	0.16 509	0.12 479	0.14 483	0.11 453	0.09 382	0.08 343

hitnet-ft	0.18 411	0.09 311	0.17 376	0.14 30	0.09 239	0.26 475	0.20 423	0.25 332	0.26 359	0.24 430	0.32 433	0.31 461	0.22 439	0.24 459	0.21 429	0.12 453	0.07 378	0.10 406	0.08 337	0.12 451	0.11 439

ETE_ROB	0.23 472	0.17 483	0.22 436	0.25 494	0.13 442	0.26 475	0.29 518	0.31 425	0.36 445	0.28 469	0.36 456	0.45 516	0.26 468	0.27 469	0.26 483	0.11 428	0.08 404	0.12 456	0.09 382	0.14 482	0.13 471

DispFullNet	0.27 500	0.21 507	0.65 536	0.28 514	0.16 490	0.26 475	0.17 318	0.33 455	0.58 523	0.27 454	0.38 468	0.43 512	0.23 447	0.38 522	0.23 450	0.12 453	0.06 306	0.19 514	0.11 453	0.21 519	0.15 495

MSAF-DinoV2	0.22 456	0.11 395	0.23 445	0.17 216	0.10 341	0.27 485	0.16 284	0.37 491	0.55 515	0.21 393	0.27 389	0.47 523	0.27 476	0.35 509	0.39 530	0.09 358	0.06 306	0.07 194	0.09 382	0.12 451	0.10 413

SQANet	0.23 472	0.23 512	0.30 480	0.30 523	0.19 514	0.27 485	0.13 104	0.29 401	0.33 420	0.24 430	0.37 462	0.31 461	0.22 439	0.27 469	0.23 450	0.15 493	0.10 453	0.21 517	0.16 504	0.21 519	0.15 495

Anonymous3	0.16 377	0.13 442	0.33 488	0.26 499	0.14 462	0.27 485	0.17 318	0.28 390	0.28 382	0.15 267	0.17 238	0.14 237	0.10 199	0.15 282	0.12 236	0.08 299	0.08 404	0.08 278	0.08 337	0.08 321	0.11 439

MMNet	0.17 397	0.09 311	0.16 348	0.20 409	0.11 389	0.27 485	0.20 423	0.25 332	0.41 470	0.22 409	0.30 421	0.21 349	0.20 426	0.17 348	0.20 409	0.06 114	0.06 306	0.07 194	0.07 272	0.08 321	0.07 279

UNet	0.17 397	0.09 311	0.18 399	0.19 355	0.12 420	0.27 485	0.19 402	0.33 455	0.29 389	0.21 393	0.24 335	0.23 385	0.19 414	0.19 384	0.18 391	0.07 238	0.06 306	0.08 278	0.07 272	0.08 321	0.06 199

SANet	0.24 479	0.14 454	0.28 469	0.21 438	0.11 389	0.27 485	0.24 473	0.38 499	0.64 534	0.36 503	0.40 482	0.43 512	0.26 468	0.27 469	0.24 463	0.12 453	0.09 433	0.10 406	0.09 382	0.13 469	0.11 439

LALA_ROB	0.25 490	0.16 472	0.22 436	0.26 499	0.17 505	0.27 485	0.27 503	0.42 518	0.37 452	0.33 497	0.38 468	0.51 527	0.26 468	0.28 480	0.27 491	0.16 509	0.09 433	0.12 456	0.11 453	0.13 469	0.12 452

z-mn7	0.24 479	0.14 454	0.45 512	0.19 355	0.13 442	0.28 492	0.25 488	0.34 464	0.62 530	0.27 454	0.56 525	0.29 439	0.24 453	0.32 497	0.25 472	0.08 299	0.08 404	0.08 278	0.08 337	0.10 414	0.10 413

RTSC	0.23 472	0.12 413	0.28 469	0.21 438	0.13 442	0.28 492	0.16 284	0.35 479	0.66 537	0.27 454	0.33 445	0.30 448	0.21 430	0.31 490	0.29 501	0.10 399	0.08 404	0.09 358	0.10 421	0.13 469	0.13 471

ADCS	0.29 508	0.18 494	0.45 512	0.21 438	0.17 505	0.28 492	0.23 461	0.41 513	0.63 533	0.40 513	0.49 510	0.40 506	0.36 514	0.39 525	0.40 533	0.13 476	0.12 479	0.13 471	0.14 485	0.16 504	0.16 506

NVstereo2D	0.19 423	0.10 369	0.15 314	0.17 216	0.15 480	0.28 492	0.23 461	0.44 524	0.42 477	0.15 267	0.27 389	0.25 404	0.19 414	0.22 439	0.17 373	0.09 358	0.06 306	0.10 406	0.08 337	0.15 497	0.09 387

PVD	0.39 525	0.20 501	0.39 504	0.31 527	0.22 522	0.29 496	0.43 546	0.52 537	0.96 555	0.55 534	0.79 547	0.53 531	0.59 545	0.52 539	0.38 528	0.19 520	0.14 501	0.17 503	0.14 485	0.24 529	0.31 541

PASM	0.32 516	0.24 515	0.48 518	0.28 514	0.27 532	0.29 496	0.30 525	0.34 464	0.49 502	0.35 500	0.39 476	0.46 520	0.34 510	0.34 503	0.35 521	0.23 534	0.25 536	0.26 525	0.28 534	0.23 523	0.21 525

NaN_ROB	0.22 456	0.19 497	0.24 449	0.25 494	0.13 442	0.29 496	0.26 496	0.33 455	0.41 470	0.31 487	0.31 429	0.32 470	0.23 447	0.30 489	0.21 429	0.11 428	0.17 515	0.10 406	0.10 421	0.08 321	0.09 387

UDG	0.21 447	0.17 483	0.19 410	0.23 474	0.15 480	0.30 499	0.20 423	0.33 455	0.35 441	0.23 421	0.28 403	0.31 461	0.27 476	0.20 409	0.22 438	0.15 493	0.12 479	0.13 471	0.09 382	0.14 482	0.14 488

stereogan	0.22 456	0.11 395	0.21 430	0.20 409	0.12 420	0.31 500	0.19 402	0.35 479	0.44 487	0.22 409	0.39 476	0.35 483	0.27 476	0.33 500	0.22 438	0.10 399	0.12 479	0.10 406	0.10 421	0.14 482	0.13 471

Anonymous_2	0.22 456	0.17 483	0.28 469	0.15 70	0.16 490	0.32 501	0.22 450	0.22 274	0.17 205	0.23 421	0.24 335	0.26 413	0.27 476	0.27 469	0.23 450	0.22 530	0.25 536	0.17 503	0.17 511	0.17 511	0.17 514

APVNet	0.22 456	0.12 413	0.19 410	0.18 298	0.14 462	0.32 501	0.31 531	0.39 503	0.32 413	0.27 454	0.40 482	0.30 448	0.29 493	0.26 466	0.25 472	0.11 428	0.12 479	0.11 437	0.14 485	0.12 451	0.12 452

GANetREF_RVC	0.31 514	0.34 534	0.27 464	0.35 530	0.16 490	0.32 501	0.41 541	0.48 531	0.51 512	0.35 500	0.35 453	0.34 479	0.33 506	0.39 525	0.32 514	0.27 538	0.20 523	0.29 535	0.15 500	0.18 514	0.17 514
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
PDISCO_ROB	0.27 500	0.16 472	0.26 457	0.28 514	0.20 517	0.32 501	0.26 496	0.44 524	0.57 520	0.28 469	0.40 482	0.45 516	0.29 493	0.33 500	0.34 520	0.12 453	0.09 433	0.17 503	0.16 504	0.17 511	0.13 471

WCMA_ROB	0.24 479	0.11 395	0.22 436	0.17 216	0.14 462	0.32 501	0.15 219	0.32 436	0.32 413	0.38 508	0.53 516	0.40 506	0.34 510	0.34 503	0.25 472	0.11 428	0.12 479	0.12 456	0.10 421	0.14 482	0.14 488

MeshStereo	0.27 500	0.13 442	0.18 399	0.15 70	0.11 389	0.32 501	0.24 473	0.40 507	0.36 445	0.52 531	0.57 528	0.67 542	0.40 522	0.35 509	0.26 483	0.14 489	0.13 492	0.13 471	0.11 453	0.11 436	0.10 413
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
LRCNet_RVC	10.62 582	13.42 586	7.30 574	18.92 585	2.07 573	0.33 507	0.30 525	5.59 577	0.48 496	13.03 584	17.94 585	8.87 579	5.65 575	4.79 575	1.89 571	23.51 590	2.73 578	27.55 591	25.71 591	16.07 588	16.33 589

CSAN	0.29 508	0.24 515	0.27 464	0.34 528	0.19 514	0.33 507	0.42 544	0.37 491	0.50 505	0.38 508	0.40 482	0.44 514	0.33 506	0.28 480	0.30 506	0.20 522	0.16 510	0.19 514	0.19 516	0.14 482	0.15 495

SGM_RVC	0.23 472	0.12 413	0.15 314	0.15 70	0.09 239	0.33 507	0.18 363	0.34 464	0.31 406	0.44 524	0.37 462	0.53 531	0.35 512	0.35 509	0.24 463	0.13 476	0.13 492	0.13 471	0.13 482	0.10 414	0.11 439
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
WZ-Net	0.28 504	0.17 483	0.78 550	0.22 453	0.16 490	0.34 510	0.29 518	0.39 503	0.57 520	0.24 430	0.55 520	0.37 490	0.24 453	0.33 500	0.35 521	0.09 358	0.08 404	0.09 358	0.10 421	0.14 482	0.16 506

MFN_U_SF_RVC	0.32 516	0.21 507	0.55 525	0.30 523	0.15 480	0.34 510	0.17 318	0.52 537	0.46 494	0.46 528	0.55 520	0.59 534	0.39 519	0.35 509	0.37 526	0.15 493	0.14 501	0.18 512	0.21 519	0.16 504	0.15 495

MFN_U_SF_DS_RVC	0.30 513	0.24 515	0.29 477	0.36 532	0.16 490	0.34 510	0.30 525	0.32 436	0.42 477	0.40 513	0.46 506	0.38 494	0.31 501	0.34 503	0.28 498	0.19 520	0.20 523	0.26 525	0.29 535	0.18 514	0.19 522

XQC	0.28 504	0.23 512	0.51 520	0.28 514	0.19 514	0.34 510	0.27 503	0.36 486	0.57 520	0.31 487	0.30 421	0.37 490	0.30 497	0.38 522	0.38 528	0.13 476	0.09 433	0.15 495	0.12 472	0.17 511	0.18 517

ADCL	0.24 479	0.11 395	0.47 517	0.22 453	0.12 420	0.34 510	0.29 518	0.29 401	0.56 518	0.24 430	0.46 506	0.30 448	0.30 497	0.29 486	0.29 501	0.08 299	0.07 378	0.09 358	0.09 382	0.10 414	0.10 413

LSM	0.33 519	0.20 501	0.58 531	0.26 499	0.60 556	0.34 510	0.25 488	0.42 518	0.48 496	0.45 525	0.58 530	0.42 509	0.36 514	0.35 509	0.25 472	0.12 453	0.20 523	0.14 483	0.16 504	0.19 517	0.33 543

NVStereoNet_ROB	0.46 538	0.36 536	0.46 516	0.41 537	0.28 533	0.34 510	0.34 534	0.48 531	0.60 527	0.72 544	0.93 552	0.70 545	0.66 549	0.47 534	0.60 551	0.22 530	0.33 543	0.34 539	0.34 542	0.30 537	0.30 540
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
MSMD_ROB	0.31 514	0.26 521	0.26 457	0.24 483	0.21 520	0.34 510	0.25 488	0.34 464	0.39 461	0.40 513	0.69 537	0.45 516	0.40 522	0.34 503	0.27 491	0.20 522	0.19 520	0.26 525	0.25 528	0.23 523	0.22 527

ADCPNet	0.25 490	0.16 472	0.61 533	0.21 438	0.15 480	0.35 518	0.25 488	0.32 436	0.35 441	0.30 481	0.40 482	0.36 485	0.28 485	0.28 480	0.32 514	0.12 453	0.10 453	0.11 437	0.12 472	0.14 482	0.13 471

Wz-Net-MNSev	0.22 456	0.13 442	0.31 482	0.20 409	0.14 462	0.36 519	0.24 473	0.33 455	0.44 487	0.28 469	0.40 482	0.38 494	0.19 414	0.24 459	0.25 472	0.09 358	0.07 378	0.09 358	0.09 382	0.12 451	0.10 413

FC-DCNN v2	0.33 519	0.27 522	0.28 469	0.26 499	0.23 524	0.37 520	0.28 509	0.40 507	0.43 482	0.45 525	0.56 525	0.51 527	0.40 522	0.37 520	0.29 501	0.21 526	0.20 523	0.27 528	0.26 529	0.25 530	0.24 529

FC-DCNN	0.33 519	0.27 522	0.28 469	0.26 499	0.23 524	0.37 520	0.28 509	0.40 507	0.43 482	0.45 525	0.55 520	0.51 527	0.40 522	0.37 520	0.30 506	0.21 526	0.20 523	0.27 528	0.26 529	0.25 530	0.24 529

MDST_ROB	0.22 456	0.10 369	0.17 376	0.18 298	0.11 389	0.37 520	0.19 402	0.43 522	0.41 470	0.39 510	0.39 476	0.29 439	0.21 430	0.26 466	0.18 391	0.11 428	0.10 453	0.14 483	0.11 453	0.10 414	0.08 343

Wz-Net-TNSev	0.29 508	0.20 501	0.65 536	0.19 355	0.15 480	0.38 523	0.27 503	0.35 479	0.55 515	0.34 499	0.42 499	0.45 516	0.38 517	0.32 497	0.30 506	0.12 453	0.13 492	0.10 406	0.12 472	0.15 497	0.14 488

FCDSN-DC	0.33 519	0.28 526	0.28 469	0.30 523	0.24 526	0.39 524	0.28 509	0.42 518	0.42 477	0.43 523	0.53 516	0.51 527	0.41 527	0.36 515	0.30 506	0.21 526	0.20 523	0.27 528	0.26 529	0.25 530	0.24 529
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
SGM-ForestM	0.32 516	0.12 413	0.16 348	0.16 142	0.11 389	0.39 524	0.19 402	0.41 513	0.50 505	0.52 531	0.54 518	1.32 561	0.42 530	0.40 529	0.27 491	0.14 489	0.16 510	0.16 501	0.16 504	0.12 451	0.12 452

ccnet	0.29 508	0.28 526	0.23 445	0.20 409	0.28 533	0.41 526	0.21 440	0.45 527	0.33 420	0.36 503	0.46 506	0.36 485	0.30 497	0.39 525	0.42 537	0.23 534	0.14 501	0.21 517	0.17 511	0.23 523	0.18 517

Consistency-Raft	0.44 533	0.40 539	0.45 512	0.37 534	0.43 544	0.46 527	0.41 541	0.57 544	0.55 515	0.32 493	0.73 541	0.33 473	0.48 535	0.42 532	0.49 544	0.39 543	0.35 544	0.45 543	0.51 551	0.42 543	0.29 538

RYNet	0.22 456	0.12 413	0.22 436	0.19 355	0.17 505	0.46 527	0.26 496	0.38 499	0.48 496	0.24 430	0.28 403	0.34 479	0.23 447	0.20 409	0.30 506	0.10 399	0.06 306	0.09 358	0.09 382	0.13 469	0.15 495

ACVNet-4b	0.39 525	0.53 544	0.55 525	0.45 540	0.24 526	0.47 529	0.18 363	0.49 533	0.64 534	0.42 520	0.45 505	0.60 535	0.27 476	0.34 503	0.24 463	0.33 541	0.14 501	0.48 544	0.42 544	0.30 537	0.26 536

MANE	0.45 535	0.27 522	0.27 464	0.27 511	0.24 526	0.47 529	0.31 531	0.55 541	0.59 524	0.72 544	1.13 563	1.15 555	0.61 546	0.52 539	0.37 526	0.21 526	0.20 523	0.27 528	0.31 539	0.25 530	0.24 529

AnyNet_C01	0.36 523	0.25 520	1.37 562	0.22 453	0.17 505	0.48 531	0.27 503	0.35 479	0.39 461	0.39 510	0.74 543	0.46 520	0.38 517	0.45 533	0.47 542	0.13 476	0.13 492	0.13 471	0.14 485	0.14 482	0.15 495

ACVNet_1	0.44 533	0.49 543	0.60 532	0.45 540	0.28 533	0.49 532	0.27 503	0.57 544	0.72 542	0.62 537	0.58 530	0.74 546	0.49 536	0.50 536	0.35 521	0.26 537	0.24 535	0.39 541	0.29 535	0.31 540	0.24 529

G-Net	0.24 479	0.16 472	0.36 497	0.22 453	0.16 490	0.51 533	0.23 461	0.29 401	0.34 432	0.36 503	0.38 468	0.31 461	0.29 493	0.27 469	0.26 483	0.11 428	0.09 433	0.12 456	0.09 382	0.16 504	0.13 471

anonymity	0.53 541	0.58 546	0.65 536	0.41 537	0.61 557	0.53 534	0.41 541	0.56 542	0.41 470	0.55 534	0.50 514	0.49 526	0.55 542	0.58 546	0.50 547	0.58 554	0.50 557	0.51 546	0.51 551	0.51 545	0.57 553

DPSNet	0.28 504	0.16 472	0.31 482	0.18 298	0.13 442	0.54 535	0.42 544	0.51 536	0.67 538	0.29 477	0.38 468	0.38 494	0.29 493	0.31 490	0.23 450	0.11 428	0.10 453	0.11 437	0.08 337	0.20 518	0.16 506

ELAS_RVC	0.41 530	0.29 529	0.33 488	0.28 514	0.24 526	0.54 535	0.36 536	0.49 533	0.59 524	0.72 544	0.74 543	0.65 540	0.54 539	0.54 543	0.40 533	0.22 530	0.20 523	0.27 528	0.26 529	0.26 534	0.25 534
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
otaku	0.39 525	0.37 537	0.52 521	0.44 539	0.28 533	0.58 537	0.24 473	0.41 513	0.62 530	0.40 513	0.49 510	0.46 520	0.33 506	0.40 529	0.32 514	0.30 539	0.30 540	0.39 541	0.33 540	0.29 536	0.28 537

IMH-64-1	0.65 546	0.61 548	0.68 544	0.71 550	0.51 547	0.59 538	0.49 548	0.91 555	0.85 550	0.74 548	1.02 556	0.81 547	0.78 554	0.79 552	0.49 544	0.42 545	0.46 548	0.71 552	0.47 546	0.52 546	0.39 546

IMH-64	0.65 546	0.61 548	0.68 544	0.71 550	0.51 547	0.59 538	0.49 548	0.91 555	0.85 550	0.74 548	1.02 556	0.81 547	0.78 554	0.79 552	0.49 544	0.42 545	0.46 548	0.71 552	0.47 546	0.52 546	0.39 546

ELAS	0.41 530	0.29 529	0.33 488	0.27 511	0.24 526	0.60 540	0.36 536	0.50 535	0.50 505	0.71 542	0.79 547	0.67 542	0.54 539	0.51 537	0.42 537	0.22 530	0.20 523	0.27 528	0.26 529	0.26 534	0.25 534
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
SPS-STEREO	0.57 544	0.58 546	0.65 536	0.45 540	0.55 551	0.62 541	0.44 547	0.62 547	0.50 505	0.68 540	0.64 532	0.66 541	0.57 544	0.61 547	0.60 551	0.62 557	0.47 552	0.51 546	0.49 548	0.55 550	0.58 554
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
MSC_U_SF_DS_RVC	0.43 532	0.39 538	0.54 523	0.40 535	0.20 517	0.64 542	0.32 533	0.53 539	0.72 542	0.71 542	0.72 540	0.61 536	0.54 539	0.51 537	0.46 541	0.20 522	0.19 520	0.29 535	0.30 537	0.23 523	0.18 517

Ntro	0.40 528	0.40 539	0.53 522	0.46 543	0.30 537	0.65 543	0.24 473	0.46 529	0.68 539	0.41 517	0.49 510	0.48 525	0.42 530	0.39 525	0.31 513	0.32 540	0.28 538	0.37 540	0.30 537	0.32 541	0.29 538

RainbowNet	0.54 542	0.61 548	0.70 548	0.57 547	0.43 544	0.65 543	0.37 539	0.60 546	0.87 552	0.50 530	0.66 534	0.64 538	0.47 534	0.49 535	0.43 540	0.47 549	0.48 553	0.52 548	0.41 543	0.52 546	0.40 548

SGM+DAISY	0.56 543	0.57 545	0.65 536	0.40 535	0.54 549	0.66 545	0.49 548	0.56 542	0.45 493	0.66 538	0.69 537	0.67 542	0.56 543	0.63 548	0.56 549	0.59 555	0.48 553	0.50 545	0.50 550	0.52 546	0.58 554

IMH	0.71 549	0.64 551	0.68 544	0.76 552	0.54 549	0.69 546	0.54 552	0.98 561	1.10 557	0.82 552	1.09 559	0.89 549	0.88 559	0.87 560	0.52 548	0.44 548	0.50 557	0.75 555	0.51 551	0.56 551	0.41 549

MFMNet_re	0.64 545	0.66 552	0.65 536	0.51 544	0.69 561	0.69 546	0.57 554	0.64 548	0.73 546	0.60 536	0.73 541	0.62 537	0.67 550	0.65 549	0.60 551	0.66 559	0.58 566	0.63 550	0.59 554	0.68 557	0.69 563

ACVNet_2	0.66 548	0.66 552	0.68 544	0.63 548	0.41 542	0.71 548	0.49 548	0.96 559	1.39 564	0.89 554	1.09 559	1.04 551	0.73 552	0.54 543	0.47 542	0.43 547	0.40 546	0.53 549	0.44 545	0.47 544	0.35 545

notaker	0.97 562	1.11 566	0.98 558	1.13 567	0.81 565	0.73 549	0.68 562	0.93 557	1.16 558	1.18 567	1.18 565	1.41 564	1.16 569	1.08 569	0.69 558	0.81 565	0.64 568	1.17 567	0.79 564	0.98 566	0.80 567

WAO-7	0.79 554	0.78 557	0.54 523	0.85 558	0.67 560	0.74 550	0.68 562	1.05 564	1.32 562	0.90 555	1.20 566	1.04 551	0.92 560	0.69 550	0.66 554	0.60 556	0.62 567	0.67 551	0.68 560	0.64 553	0.58 554

RTS	0.45 535	0.19 497	3.26 568	0.24 483	0.15 480	0.74 550	0.20 423	0.36 486	0.76 548	0.42 520	0.43 502	0.31 461	0.41 527	0.53 541	0.35 521	0.10 399	0.08 404	0.13 471	0.12 472	0.15 497	0.15 495

RTSA	0.45 535	0.19 497	3.26 568	0.24 483	0.15 480	0.74 550	0.20 423	0.36 486	0.76 548	0.42 520	0.43 502	0.31 461	0.41 527	0.53 541	0.35 521	0.10 399	0.08 404	0.13 471	0.12 472	0.15 497	0.15 495

PWCK	0.71 549	0.94 563	0.95 557	0.76 552	0.31 538	0.74 550	0.36 536	0.90 554	0.90 553	0.96 557	0.75 545	0.95 550	0.61 546	0.87 560	0.66 554	0.72 560	0.46 548	0.75 555	0.49 548	0.69 559	0.44 550

WAO-6	0.81 555	0.80 558	0.62 534	0.86 559	0.63 558	0.76 554	0.58 555	0.98 561	1.54 569	0.90 555	0.96 555	1.07 553	1.03 564	0.70 551	0.66 554	0.72 560	0.49 555	0.90 563	0.71 561	0.68 557	0.58 554

BEATNet-Init1	0.52 540	0.27 522	0.62 534	0.30 523	0.21 520	0.76 554	0.29 518	0.54 540	0.65 536	0.86 553	0.95 554	2.07 570	0.62 548	0.56 545	0.42 537	0.18 515	0.18 517	0.23 522	0.22 522	0.22 522	0.21 525

SDNR	0.19 423	0.08 236	0.19 410	0.16 142	0.12 420	0.77 556	0.14 152	0.25 332	0.32 413	0.19 357	0.24 335	0.19 328	0.13 292	0.19 384	0.15 342	0.16 509	0.18 517	0.14 483	0.11 453	0.08 321	0.11 439

SAMSARA	0.40 528	0.28 526	0.33 488	0.55 546	0.39 540	0.82 557	1.23 571	0.47 530	0.51 512	0.36 503	0.35 453	0.55 533	0.39 519	0.38 522	0.39 530	0.15 493	0.20 523	0.15 495	0.14 485	0.23 523	0.20 523

WAO-8	0.91 559	0.81 559	0.65 536	0.94 562	0.69 561	0.90 558	0.67 560	1.07 567	1.83 572	1.06 562	1.45 569	1.30 558	1.07 565	0.84 556	0.78 560	0.74 562	0.53 560	0.86 561	0.75 562	0.69 559	0.62 560

Venus	0.91 559	0.81 559	0.65 536	0.94 562	0.69 561	0.90 558	0.67 560	1.07 567	1.83 572	1.06 562	1.45 569	1.30 558	1.07 565	0.84 556	0.78 560	0.74 562	0.53 560	0.86 561	0.75 562	0.69 559	0.62 560

Dean	0.87 558	0.86 562	0.79 552	0.81 556	0.56 552	0.90 558	0.63 556	1.15 570	1.73 570	1.15 565	1.15 564	1.31 560	0.99 563	0.81 554	0.81 563	0.57 553	0.56 564	0.77 559	0.64 557	0.66 555	0.58 554

TorneroNet-64	0.76 553	0.72 555	0.74 549	0.78 554	0.58 555	0.91 561	0.56 553	0.84 553	1.29 561	0.66 538	0.90 550	1.40 563	0.75 553	0.85 558	0.67 557	0.49 550	0.46 548	0.72 554	0.59 554	0.67 556	0.53 552

MADNet+	0.75 552	0.71 554	3.70 571	0.66 549	0.41 542	0.98 562	0.97 569	0.69 549	0.73 546	0.52 531	0.57 528	0.64 538	0.68 551	0.86 559	1.01 567	0.34 542	0.36 545	0.28 534	0.23 526	0.36 542	0.31 541

KSHMR	1.09 565	1.17 567	0.88 556	1.25 570	1.00 569	0.99 563	0.96 568	1.13 569	1.37 563	1.16 566	1.29 568	1.41 564	0.96 562	1.01 566	0.92 564	1.03 569	1.08 571	1.20 568	1.03 570	1.01 567	0.97 569

TorneroNet	0.82 556	0.74 556	0.81 554	0.84 557	0.63 558	0.99 563	0.63 556	0.96 559	1.16 558	0.80 551	1.11 561	1.36 562	0.86 558	0.93 563	0.80 562	0.56 552	0.49 555	0.78 560	0.66 559	0.73 562	0.63 562

ktn	1.01 564	1.21 568	0.80 553	1.23 569	0.86 567	1.01 565	0.87 566	0.94 558	1.39 564	1.04 560	1.12 562	1.15 555	1.07 565	0.94 564	0.59 550	1.28 571	0.71 569	1.38 571	0.83 565	1.02 568	0.75 566

HanzoNet	1.29 567	1.26 570	1.19 561	1.12 566	0.85 566	1.02 566	0.83 564	1.03 563	1.48 568	1.64 570	1.61 571	2.50 572	1.72 572	1.61 571	1.61 570	1.26 570	0.80 570	1.31 570	1.01 569	1.02 568	0.86 568

LVE	0.83 557	0.85 561	0.85 555	0.80 555	0.56 552	1.04 567	0.65 559	1.05 564	1.47 567	0.96 557	1.22 567	1.10 554	0.85 557	0.83 555	0.71 559	0.49 550	0.55 563	0.76 558	0.60 556	0.65 554	0.59 559

DPSimNet_ROB	1.11 566	1.23 569	0.78 550	1.13 567	0.88 568	1.10 568	1.13 570	1.16 571	1.23 560	1.43 569	1.02 556	1.41 564	1.10 568	0.90 562	1.60 569	1.46 572	0.51 559	1.21 569	1.03 570	0.90 565	1.01 571

UNDER WATER	0.97 562	0.97 565	1.42 563	0.99 564	0.70 564	1.12 569	0.84 565	0.80 552	1.08 556	1.01 559	0.90 550	1.55 567	1.22 571	1.03 567	1.00 566	0.78 564	0.53 560	1.02 565	0.87 566	0.80 564	0.74 565

UNDER WATER-64	0.95 561	0.94 563	1.43 564	0.87 560	0.56 552	1.18 570	0.87 566	0.77 551	0.94 554	1.04 560	0.85 549	1.58 568	1.21 570	0.94 564	0.96 565	0.87 566	0.57 565	1.03 566	0.88 567	0.78 563	0.73 564

JetBlue	0.71 549	0.45 542	1.14 560	0.51 544	0.47 546	2.02 571	0.64 558	0.75 550	0.70 540	0.69 541	0.77 546	1.22 557	0.83 556	1.03 567	1.01 567	0.40 544	0.28 538	0.33 538	0.33 540	0.30 537	0.34 544

MADNet++	1.95 569	1.75 572	1.59 565	1.82 571	1.69 572	2.33 572	1.40 572	2.35 573	2.09 574	2.57 573	2.36 574	2.24 571	2.17 573	2.28 572	2.34 572	1.87 573	1.66 573	1.54 572	1.34 572	1.92 571	1.77 573

TCMNet-wrong-test	3.67 571	5.48 581	3.89 572	12.18 583	11.75 584	4.65 573	3.88 574	1.06 566	0.72 542	1.09 564	2.15 573	6.30 577	0.53 538	3.43 574	2.36 573	0.89 567	0.20 523	1.87 574	1.69 573	5.57 579	3.62 579

JetRed	1.62 568	1.46 571	2.98 566	0.92 561	1.21 570	4.99 574	1.53 573	1.27 572	1.39 564	1.83 571	1.74 572	1.60 569	0.95 561	1.41 570	2.45 574	0.90 568	1.60 572	0.93 564	0.90 568	1.35 570	0.99 570

HaxPig	15.71 586	18.52 591	19.18 587	16.89 584	15.89 586	7.73 575	7.60 575	13.31 586	10.82 581	15.42 585	14.91 584	15.98 586	14.92 586	15.58 586	15.98 586	18.95 589	16.73 586	19.46 589	18.08 589	19.26 589	19.05 590

DPSMNet_ROB	8.06 578	4.48 576	8.63 581	5.37 578	10.74 581	8.32 576	22.98 584	5.46 575	13.36 583	5.12 575	9.92 579	5.08 574	10.40 581	5.53 577	12.58 581	3.80 579	8.00 580	3.50 576	7.02 579	3.83 577	7.14 581

DGTPSM_ROB	8.06 578	4.48 576	8.63 581	5.35 576	10.72 580	8.32 576	22.97 583	5.46 575	13.35 582	5.12 575	9.92 579	5.08 574	10.40 581	5.52 576	12.58 581	3.79 578	8.00 580	3.50 576	7.02 579	3.83 577	7.14 581

tt	4.67 572	0.06 56	3.55 570	2.02 572	1.55 571	10.25 578	16.71 578	8.91 582	5.03 575	1.31 568	0.94 553	4.71 573	4.76 574	3.33 573	5.87 576	6.06 581	10.30 585	1.88 575	2.11 575	2.75 573	1.21 572

MEDIAN_ROB	20.38 587	24.04 592	23.31 589	21.23 586	21.71 587	10.40 579	7.92 576	17.64 587	15.50 587	20.12 587	19.70 586	20.34 587	20.32 587	21.19 587	21.13 587	23.81 591	21.81 591	24.98 590	23.76 590	24.71 590	23.93 591

USTest	6.22 573	2.73 574	3.00 567	6.57 579	7.29 578	14.37 580	21.57 579	7.00 581	9.56 580	5.34 577	6.10 575	5.72 576	7.64 577	6.41 578	6.96 577	1.97 574	3.42 579	1.64 573	2.15 576	2.66 572	2.36 574

PML	8.91 580	9.34 585	6.13 573	5.35 576	6.41 577	14.99 581	23.38 585	5.27 574	6.83 576	18.04 586	28.19 592	7.67 578	6.83 576	7.85 579	5.75 575	5.35 580	1.83 574	5.95 584	1.93 574	8.64 582	2.52 575

xxxxx1	7.79 574	5.02 578	7.31 575	3.12 573	3.85 574	16.35 582	22.88 580	5.86 578	8.69 577	7.97 578	8.54 576	9.12 580	8.27 578	10.18 580	10.92 578	2.42 575	2.45 575	3.56 578	12.37 582	3.77 574	3.06 576

tt_ll	7.79 574	5.02 578	7.31 575	3.12 573	3.85 574	16.35 582	22.88 580	5.86 578	8.69 577	7.97 578	8.54 576	9.12 580	8.27 578	10.18 580	10.92 578	2.42 575	2.45 575	3.56 578	12.37 582	3.77 574	3.06 576

ff	7.79 574	5.02 578	7.31 575	3.12 573	3.85 574	16.35 582	22.88 580	5.86 578	8.69 577	7.97 578	8.54 576	9.12 580	8.27 578	10.18 580	10.92 578	2.42 575	2.45 575	3.56 578	12.37 582	3.77 574	3.06 576

AVERAGE_ROB	24.90 592	29.20 593	28.14 590	24.89 591	24.64 591	17.75 585	11.12 577	21.45 588	19.93 588	25.12 592	24.46 591	25.12 592	25.46 592	24.69 592	22.83 588	29.76 592	27.13 592	28.97 592	27.95 592	29.91 591	29.47 592

Anonymous_1	10.96 583	7.92 582	7.46 578	10.33 580	10.06 579	18.65 586	26.34 586	11.06 583	13.44 584	9.40 581	10.05 581	9.67 583	11.23 583	10.73 583	12.72 583	6.42 582	8.38 582	5.77 581	10.61 581	12.12 583	6.77 580

DPSM_ROB	11.15 584	8.58 583	8.00 579	10.88 581	11.58 582	19.10 587	26.71 587	12.05 584	14.07 585	10.36 582	10.84 582	10.33 584	11.86 584	11.70 584	13.54 584	6.99 583	8.79 583	5.89 582	6.95 577	7.29 580	7.42 583

DPSM	11.15 584	8.58 583	8.00 579	10.88 581	11.58 582	19.10 587	26.71 587	12.05 584	14.07 585	10.36 582	10.84 582	10.33 584	11.86 584	11.70 584	13.54 584	6.99 583	8.79 583	5.89 582	6.95 577	7.29 580	7.42 583

CasAABBNet	22.42 588	17.33 588	16.01 583	22.01 587	23.28 589	38.32 589	53.80 591	24.14 589	28.41 590	20.60 588	21.77 588	20.89 590	23.91 590	23.43 588	27.36 590	14.07 586	17.69 588	11.83 587	14.01 586	14.67 585	14.95 587

FlowAnything	22.44 589	17.35 589	16.14 585	22.07 589	23.23 588	38.39 590	53.77 590	24.25 590	28.44 591	20.96 591	21.82 589	20.70 588	23.84 588	23.49 589	27.14 589	14.04 585	17.79 590	11.75 585	14.15 588	14.65 584	14.89 585

Selective-RAFT-Error	22.47 590	17.37 590	16.09 584	22.06 588	23.34 590	38.39 590	53.83 592	24.29 592	28.47 592	20.74 589	21.83 590	20.81 589	23.90 589	23.54 591	27.53 592	14.08 587	17.69 588	11.82 586	14.00 585	14.69 586	15.00 588

LSM0	22.87 591	17.28 587	18.96 586	22.19 590	29.04 592	38.42 592	53.71 589	24.28 591	28.31 589	20.78 590	21.00 587	21.43 591	24.16 591	23.50 590	27.39 591	14.09 588	17.38 587	11.84 588	14.04 587	14.73 587	14.89 585

test_example2	98.32 593	94.13 594	45.89 591	96.35 592	109.85 593	88.61 593	95.45 593	25.75 593	94.37 593	130.00 594	126.06 593	58.17 593	74.63 593	88.51 593	79.96 593	150.23 593	221.02 593	77.62 593	99.10 593	113.75 593	96.94 593

ccccc		285.66 595		368.85 594	370.60 594	123.16 594		115.05 594		126.68 593		122.83 594		252.94 594		384.56 594	353.86 594	254.69 594	223.00 594	425.87 594

ASD4		3.38 575

Low-res two-view benchmark