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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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-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

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

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

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

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_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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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-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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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-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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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)
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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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_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-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

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

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

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

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
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

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

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_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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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	0.09 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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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_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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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_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

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

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

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

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

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)
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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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_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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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
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
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

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

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	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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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
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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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