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

StereoAnything_RVC	0.21 13	0.68 511	0.39 161	0.28 3	0.15 1	0.23 19	0.18 10	0.20 1	0.19 8	0.16 2	0.16 8	0.15 1	0.22 46	0.30 12	0.18 1	0.16 209	0.09 22	0.12 22	0.08 1	0.16 209	0.09 4

S2M2_XL	0.19 7	0.18 87	0.27 20	0.27 1	0.20 74	0.15 2	0.16 2	0.22 2	0.15 4	0.21 11	0.26 32	0.17 4	0.17 10	0.24 1	0.21 15	0.17 248	0.16 351	0.15 120	0.13 138	0.15 169	0.12 109

FoundationStereo	0.17 1	0.14 11	0.25 10	0.30 9	0.16 7	0.23 19	0.20 20	0.22 2	0.15 4	0.18 4	0.16 8	0.20 20	0.19 25	0.26 2	0.21 15	0.13 59	0.09 22	0.12 22	0.09 9	0.10 3	0.09 4

MLG-Stereo_test2	0.17 1	0.13 2	0.25 10	0.31 17	0.16 7	0.24 28	0.17 3	0.25 4	0.13 2	0.17 3	0.17 10	0.22 30	0.14 1	0.32 19	0.19 3	0.13 59	0.09 22	0.12 22	0.09 9	0.11 12	0.09 4

MLG-Stereo_test1	0.18 3	0.13 2	0.27 20	0.33 46	0.17 17	0.24 28	0.17 3	0.25 4	0.12 1	0.18 4	0.14 1	0.23 39	0.15 4	0.31 14	0.20 9	0.12 31	0.09 22	0.12 22	0.09 9	0.10 3	0.09 4

LG-Stereo_L1	0.18 3	0.13 2	0.28 29	0.30 9	0.20 74	0.20 5	0.19 15	0.27 6	0.19 8	0.15 1	0.15 3	0.18 10	0.17 10	0.33 25	0.19 3	0.13 59	0.09 22	0.12 22	0.09 9	0.11 12	0.08 1

MLG-Stereo	0.18 3	0.13 2	0.27 20	0.34 57	0.15 1	0.27 59	0.17 3	0.28 7	0.14 3	0.18 4	0.14 1	0.23 39	0.15 4	0.32 19	0.20 9	0.11 22	0.09 22	0.13 51	0.09 9	0.10 3	0.09 4

dual_stereo	0.19 7	0.14 11	0.24 5	0.31 17	0.16 7	0.16 3	0.20 20	0.29 8	0.20 11	0.23 19	0.20 12	0.22 30	0.14 1	0.52 153	0.24 58	0.13 59	0.10 51	0.11 1	0.09 9	0.10 3	0.09 4

IGEV-Stereo+	0.23 39	0.14 11	0.26 14	0.32 34	0.19 50	0.12 1	0.17 3	0.29 8	0.29 39	0.21 11	0.15 3	0.22 30	0.22 46	0.40 63	0.22 27	0.14 98	0.10 51	0.12 22	0.09 9	0.15 169	0.86 539

LG-Stereo_L2	0.18 3	0.13 2	0.28 29	0.30 9	0.19 50	0.20 5	0.18 10	0.30 10	0.21 13	0.18 4	0.15 3	0.19 15	0.18 17	0.33 25	0.19 3	0.13 59	0.09 22	0.13 51	0.09 9	0.10 3	0.08 1

MLG-Stereo_test3	0.20 10	0.13 2	0.27 20	0.33 46	0.17 17	0.38 185	0.18 10	0.30 10	0.19 8	0.24 23	0.15 3	0.26 48	0.17 10	0.32 19	0.21 15	0.13 59	0.09 22	0.12 22	0.09 9	0.11 12	0.10 28

DEFOM-Stereo	0.22 25	0.15 25	0.26 14	0.33 46	0.20 74	0.61 328	0.21 35	0.30 10	0.31 49	0.23 19	0.19 11	0.18 10	0.18 17	0.41 71	0.22 27	0.12 31	0.10 51	0.12 22	0.09 9	0.11 12	0.11 64

4w-stereo	0.21 13	0.19 124	0.31 54	0.31 17	0.17 17	0.29 88	0.19 15	0.31 13	0.21 13	0.31 59	0.24 25	0.20 20	0.24 68	0.41 71	0.22 27	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.10 50	0.11 12	0.09 4

2.5w	0.21 13	0.18 87	0.31 54	0.32 34	0.18 31	0.31 115	0.25 81	0.31 13	0.23 17	0.28 44	0.35 80	0.18 10	0.17 10	0.39 58	0.21 15	0.10 10	0.08 2	0.11 1	0.10 50	0.11 12	0.09 4

2.25w	0.22 25	0.18 87	0.31 54	0.31 17	0.18 31	0.31 115	0.18 10	0.32 15	0.31 49	0.31 59	0.37 87	0.20 20	0.22 46	0.45 100	0.24 58	0.10 10	0.09 22	0.11 1	0.09 9	0.10 3	0.10 28

4.25_new	0.22 25	0.21 197	0.32 65	0.32 34	0.18 31	0.31 115	0.27 109	0.32 15	0.24 21	0.29 51	0.27 37	0.20 20	0.23 58	0.34 29	0.23 47	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.09 9	0.11 12	0.09 4

4.5w_new	0.22 25	0.21 197	0.32 65	0.32 34	0.18 31	0.31 115	0.27 109	0.32 15	0.24 21	0.29 51	0.27 37	0.20 20	0.23 58	0.34 29	0.23 47	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.09 9	0.11 12	0.09 4

4.5_new	0.21 13	0.20 160	0.29 36	0.30 9	0.17 17	0.24 28	0.26 93	0.32 15	0.28 32	0.32 72	0.28 46	0.19 15	0.17 10	0.29 7	0.21 15	0.10 10	0.08 2	0.12 22	0.10 50	0.13 79	0.09 4

4.5w-stereo	0.21 13	0.20 160	0.29 36	0.30 9	0.17 17	0.24 28	0.26 93	0.32 15	0.28 32	0.32 72	0.28 46	0.19 15	0.17 10	0.29 7	0.21 15	0.10 10	0.08 2	0.12 22	0.10 50	0.13 79	0.09 4

4.25w-stereo	0.22 25	0.21 197	0.32 65	0.32 34	0.18 31	0.31 115	0.27 109	0.32 15	0.24 21	0.29 51	0.27 37	0.20 20	0.23 58	0.34 29	0.23 47	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.09 9	0.11 12	0.09 4

LGtest1	0.19 7	0.14 11	0.29 36	0.34 57	0.16 7	0.26 46	0.17 3	0.32 15	0.20 11	0.21 11	0.15 3	0.23 39	0.20 31	0.32 19	0.20 9	0.15 159	0.10 51	0.13 51	0.09 9	0.12 44	0.11 64

LG-Stereo	0.24 45	0.18 87	0.40 173	0.39 184	0.20 74	0.22 14	0.27 109	0.32 15	0.36 89	0.26 32	0.44 102	0.22 30	0.16 9	0.37 46	0.27 121	0.11 22	0.12 189	0.16 146	0.15 195	0.13 79	0.09 4

AdaDepth	0.22 25	0.17 63	0.32 65	0.37 126	0.18 31	0.34 149	0.22 44	0.33 23	0.23 17	0.21 11	0.21 14	0.20 20	0.20 31	0.56 183	0.21 15	0.10 10	0.10 51	0.13 51	0.10 50	0.11 12	0.12 109

GREAT-IGEV	0.22 25	0.15 25	0.31 54	0.29 5	0.22 114	0.21 11	0.26 93	0.33 23	0.31 49	0.20 8	0.30 54	0.22 30	0.22 46	0.47 120	0.22 27	0.11 22	0.09 22	0.12 22	0.09 9	0.13 79	0.10 28

LG-G_1	0.21 13	0.13 2	0.30 47	0.34 57	0.16 7	0.52 264	0.17 3	0.34 25	0.18 6	0.21 11	0.21 14	0.26 48	0.19 25	0.37 46	0.20 9	0.14 98	0.10 51	0.13 51	0.09 9	0.11 12	0.10 28

LG-G	0.21 13	0.13 2	0.30 47	0.34 57	0.16 7	0.52 264	0.17 3	0.34 25	0.18 6	0.21 11	0.21 14	0.26 48	0.19 25	0.37 46	0.20 9	0.14 98	0.10 51	0.13 51	0.09 9	0.11 12	0.10 28

LG-Stereo_Zeroshot	0.23 39	0.16 39	0.32 65	0.39 184	0.21 95	0.18 4	0.21 35	0.34 25	0.26 27	0.28 44	0.51 134	0.28 55	0.29 129	0.26 2	0.24 58	0.14 98	0.10 51	0.13 51	0.10 50	0.14 123	0.12 109

asd	0.21 13	0.18 87	0.29 36	0.32 34	0.18 31	0.27 59	0.22 44	0.35 28	0.22 15	0.31 59	0.22 17	0.19 15	0.21 39	0.44 96	0.21 15	0.10 10	0.08 2	0.11 1	0.10 50	0.11 12	0.09 4

3.75w	0.22 25	0.17 63	0.30 47	0.31 17	0.19 50	0.43 220	0.24 73	0.35 28	0.24 21	0.31 59	0.27 37	0.17 4	0.22 46	0.37 46	0.20 9	0.10 10	0.07 1	0.11 1	0.09 9	0.11 12	0.09 4

S2M2	0.26 63	0.22 236	0.33 80	0.31 17	0.25 215	0.24 28	0.13 1	0.35 28	0.41 123	0.25 28	0.36 83	0.30 58	0.25 75	0.30 12	0.26 103	0.22 375	0.19 402	0.17 184	0.19 333	0.21 342	0.18 295

asda	0.21 13	0.19 124	0.29 36	0.31 17	0.17 17	0.25 42	0.23 59	0.36 31	0.28 32	0.27 41	0.24 25	0.18 10	0.21 39	0.40 63	0.21 15	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.09 9	0.11 12	0.10 28

2.75w_new	0.21 13	0.18 87	0.28 29	0.29 5	0.17 17	0.23 19	0.34 218	0.36 31	0.28 32	0.34 80	0.26 32	0.17 4	0.22 46	0.36 39	0.23 47	0.10 10	0.08 2	0.11 1	0.09 9	0.10 3	0.09 4

3.25w_new	0.23 39	0.17 63	0.32 65	0.31 17	0.17 17	0.43 220	0.20 20	0.37 33	0.30 44	0.37 96	0.28 46	0.22 30	0.25 75	0.42 79	0.22 27	0.10 10	0.08 2	0.11 1	0.09 9	0.09 1	0.10 28

3.25w	0.23 39	0.17 63	0.32 65	0.31 17	0.17 17	0.43 220	0.20 20	0.37 33	0.30 44	0.37 96	0.28 46	0.22 30	0.25 75	0.42 79	0.22 27	0.10 10	0.08 2	0.11 1	0.09 9	0.09 1	0.10 28

3.5w_stereo	0.22 25	0.18 87	0.29 36	0.30 9	0.18 31	0.27 59	0.23 59	0.37 33	0.28 32	0.31 59	0.26 32	0.22 30	0.26 90	0.50 140	0.24 58	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.09 9	0.11 12	0.09 4

monsterstereo	0.22 25	0.14 11	0.26 14	0.34 57	0.18 31	0.21 11	0.20 20	0.37 33	0.35 81	0.33 77	0.40 92	0.19 15	0.18 17	0.45 100	0.21 15	0.11 22	0.09 22	0.12 22	0.09 9	0.13 79	0.08 1

SGD-Stereo	0.22 25	0.15 25	0.27 20	0.31 17	0.15 1	0.29 88	0.20 20	0.37 33	0.29 39	0.24 23	0.29 53	0.21 29	0.27 101	0.36 39	0.25 74	0.16 209	0.09 22	0.13 51	0.10 50	0.13 79	0.10 28

castereo++	0.26 63	0.16 39	0.26 14	0.33 46	0.19 50	0.75 392	0.20 20	0.37 33	0.47 155	0.23 19	0.23 19	0.35 93	0.28 115	0.39 58	0.19 3	0.14 98	0.09 22	0.14 80	0.09 9	0.11 12	0.10 28

IGEV-BASED-STEREO-	0.56 390	3.08 570	2.43 543	0.31 17	0.18 31	0.29 88	0.20 20	0.37 33	0.32 59	0.28 44	0.24 25	0.18 10	0.18 17	0.31 14	0.22 27	1.09 547	0.08 2	0.17 184	0.16 227	0.14 123	0.97 548

AEACV	0.27 73	0.17 63	0.31 54	0.34 57	0.45 476	0.26 46	0.28 127	0.37 33	0.32 59	0.30 58	0.46 110	0.31 65	0.37 199	0.36 39	0.24 58	0.14 98	0.10 51	0.15 120	0.12 104	0.13 79	0.11 64

qwe	0.22 25	0.18 87	0.28 29	0.31 17	0.18 31	0.29 88	0.21 35	0.38 41	0.32 59	0.35 85	0.30 54	0.20 20	0.20 31	0.43 85	0.21 15	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.09 9	0.12 44	0.09 4

2w_stereo	0.22 25	0.18 87	0.30 47	0.32 34	0.16 7	0.28 76	0.38 300	0.38 41	0.35 81	0.32 72	0.33 66	0.17 4	0.18 17	0.29 7	0.22 27	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.10 50	0.12 44	0.10 28

AIO_test	0.23 39	0.16 39	0.28 29	0.34 57	0.20 74	0.30 100	0.39 323	0.38 41	0.25 26	0.25 28	0.28 46	0.32 68	0.22 46	0.38 54	0.25 74	0.12 31	0.09 22	0.13 51	0.10 50	0.12 44	0.09 4

IGEV-RUCA	0.25 53	0.16 39	0.34 97	0.39 184	0.27 287	0.33 139	0.20 20	0.38 41	0.36 89	0.26 32	0.31 63	0.25 47	0.21 39	0.48 130	0.24 58	0.20 332	0.11 134	0.13 51	0.10 50	0.17 244	0.15 211

MonSter	0.20 10	0.14 11	0.25 10	0.31 17	0.15 1	0.22 14	0.22 44	0.39 45	0.33 65	0.20 8	0.25 30	0.17 4	0.15 4	0.38 54	0.18 1	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.09 9	0.11 12	0.09 4

SMoEStereo_RVC	0.26 63	0.19 124	0.35 107	0.35 91	0.22 114	0.36 167	0.32 197	0.39 45	0.34 68	0.37 96	0.30 54	0.33 80	0.24 68	0.53 162	0.24 58	0.12 31	0.10 51	0.16 146	0.12 104	0.12 44	0.11 64

WCG-NET	0.28 80	0.15 25	0.33 80	0.33 46	0.19 50	0.33 139	0.27 109	0.39 45	0.80 301	0.46 142	0.49 121	0.39 118	0.25 75	0.40 63	0.25 74	0.12 31	0.09 22	0.13 51	0.11 76	0.12 44	0.10 28

MGS-Stereo	0.28 80	0.19 124	0.40 173	0.36 110	0.23 154	0.37 172	0.30 153	0.39 45	0.44 139	0.31 59	0.51 134	0.40 128	0.24 68	0.43 85	0.26 103	0.15 159	0.12 189	0.15 120	0.13 138	0.14 123	0.13 144

UniTT-Stereo	0.27 73	0.17 63	0.37 130	0.40 221	0.27 287	0.30 100	0.28 127	0.39 45	0.31 49	0.29 51	0.46 110	0.27 52	0.25 75	0.47 120	0.34 206	0.17 248	0.13 255	0.13 51	0.12 104	0.14 123	0.12 109

1w_stereo	0.24 45	0.15 25	0.29 36	0.34 57	0.18 31	0.31 115	0.41 349	0.40 50	0.43 133	0.31 59	0.38 89	0.17 4	0.24 68	0.45 100	0.23 47	0.10 10	0.08 2	0.11 1	0.09 9	0.11 12	0.09 4

IGEV	0.20 10	0.12 1	0.23 1	0.31 17	0.20 74	0.23 19	0.19 15	0.40 50	0.29 39	0.22 17	0.34 75	0.20 20	0.15 4	0.31 14	0.19 3	0.11 22	0.10 51	0.12 22	0.10 50	0.10 3	0.10 28

DEFOM-Stereo_RVC	0.25 53	0.31 393	0.24 5	0.51 437	0.19 50	0.29 88	0.22 44	0.40 50	0.37 103	0.26 32	0.24 25	0.24 43	0.31 151	0.44 96	0.22 27	0.14 98	0.09 22	0.12 22	0.09 9	0.14 123	0.10 28

AIO_rvc	0.23 39	0.16 39	0.32 65	0.34 57	0.19 50	0.26 46	0.33 207	0.40 50	0.22 15	0.26 32	0.24 25	0.34 84	0.15 4	0.51 147	0.24 58	0.12 31	0.09 22	0.13 51	0.10 50	0.12 44	0.10 28

mms	0.26 63	0.21 197	0.33 80	0.37 126	0.25 215	0.30 100	0.33 207	0.40 50	0.32 59	0.28 44	0.34 75	0.34 84	0.20 31	0.45 100	0.26 103	0.12 31	0.11 134	0.16 146	0.12 104	0.14 123	0.11 64

XX-TBD	0.32 118	0.53 492	0.26 14	0.51 437	0.20 74	0.37 172	0.24 73	0.40 50	0.73 255	0.54 170	0.69 195	0.31 65	0.25 75	0.32 19	0.27 121	0.16 209	0.10 51	0.12 22	0.09 9	0.13 79	0.11 64

3w_stereo	0.24 45	0.20 160	0.37 130	0.33 46	0.16 7	0.32 132	0.42 359	0.41 56	0.38 108	0.31 59	0.27 37	0.16 2	0.26 90	0.34 29	0.22 27	0.10 10	0.08 2	0.11 1	0.09 9	0.12 44	0.11 64

Occ-G	0.26 63	0.14 11	0.28 29	0.34 57	0.20 74	0.27 59	0.34 218	0.41 56	0.31 49	0.29 51	0.43 101	0.49 182	0.25 75	0.47 120	0.28 141	0.13 59	0.11 134	0.14 80	0.11 76	0.12 44	0.12 109

U	0.45 272	0.16 39	0.32 65	0.40 221	0.71 525	3.55 557	0.20 20	0.41 56	0.38 108	0.26 32	0.23 19	0.24 43	0.22 46	0.26 2	0.22 27	0.15 159	0.09 22	0.88 535	0.13 138	0.13 79	0.11 64

LoS_RVC	0.27 73	0.16 39	0.27 20	0.32 34	0.30 351	0.44 228	0.34 218	0.41 56	0.33 65	0.31 59	0.51 134	0.29 56	0.32 156	0.36 39	0.28 141	0.11 22	0.10 51	0.11 1	0.08 1	0.11 12	0.19 328

HUF	0.24 45	0.16 39	0.33 80	0.32 34	0.18 31	0.25 42	0.40 334	0.42 60	0.34 68	0.25 28	0.23 19	0.32 68	0.28 115	0.34 29	0.24 58	0.13 59	0.10 51	0.13 51	0.09 9	0.12 44	0.10 28

fffft	0.25 53	0.17 63	0.37 130	0.36 110	0.22 114	0.28 76	0.36 264	0.42 60	0.24 21	0.36 89	0.23 19	0.27 52	0.22 46	0.52 153	0.27 121	0.12 31	0.09 22	0.16 146	0.12 104	0.12 44	0.12 109
1: 1. 1
ours_stereo	0.26 63	0.21 197	0.33 80	0.38 156	0.23 154	0.30 100	0.33 207	0.42 60	0.38 108	0.26 32	0.34 75	0.35 93	0.23 58	0.47 120	0.27 121	0.13 59	0.11 134	0.16 146	0.12 104	0.14 123	0.10 28

rvit_stereo_0081	0.32 118	0.24 294	0.47 268	0.43 313	0.26 256	0.30 100	0.37 278	0.42 60	0.55 179	0.36 89	0.40 92	0.39 118	0.35 177	0.43 85	0.33 191	0.22 375	0.16 351	0.19 270	0.16 227	0.19 302	0.13 144

rvit_stereo_0082	0.32 118	0.24 294	0.47 268	0.43 313	0.26 256	0.30 100	0.37 278	0.42 60	0.55 179	0.36 89	0.40 92	0.39 118	0.35 177	0.43 85	0.33 191	0.22 375	0.16 351	0.19 270	0.16 227	0.19 302	0.13 144

IGEV-Stereo++	0.21 13	0.15 25	0.27 20	0.37 126	0.19 50	0.22 14	0.18 10	0.42 60	0.35 81	0.22 17	0.28 46	0.24 43	0.18 17	0.27 5	0.22 27	0.12 31	0.09 22	0.12 22	0.10 50	0.12 44	0.10 28

RAStereo	0.24 45	0.17 63	0.29 36	0.40 221	0.21 95	0.23 19	0.26 93	0.42 60	0.45 146	0.23 19	0.34 75	0.30 58	0.19 25	0.34 29	0.25 74	0.15 159	0.12 189	0.16 146	0.13 138	0.14 123	0.11 64

test_for_model	0.82 463	3.60 571	0.39 161	2.35 559	2.07 559	0.39 192	0.28 127	0.42 60	0.45 146	0.71 265	0.31 63	0.30 58	0.27 101	0.34 29	0.25 74	0.34 487	0.11 134	0.13 51	0.09 9	3.49 570	0.18 295

FlowAnything_test	0.29 91	0.19 124	0.39 161	0.47 385	0.26 256	0.46 241	0.25 81	0.43 68	0.31 49	0.29 51	0.26 32	0.35 93	0.26 90	0.40 63	0.37 255	0.21 349	0.15 319	0.22 357	0.26 452	0.16 209	0.16 257

GASTEREO	0.25 53	0.16 39	0.32 65	0.40 221	0.20 74	0.22 14	0.30 153	0.43 68	0.31 49	0.37 96	0.33 66	0.22 30	0.35 177	0.41 71	0.23 47	0.15 159	0.10 51	0.13 51	0.11 76	0.12 44	0.11 64

MSCF	0.25 53	0.16 39	0.33 80	0.39 184	0.20 74	0.20 5	0.31 176	0.43 68	0.31 49	0.36 89	0.33 66	0.23 39	0.35 177	0.36 39	0.23 47	0.15 159	0.10 51	0.13 51	0.11 76	0.13 79	0.11 64

111111	0.21 13	0.14 11	0.27 20	0.37 126	0.22 114	0.21 11	0.19 15	0.43 68	0.27 28	0.20 8	0.20 12	0.29 56	0.14 1	0.41 71	0.22 27	0.14 98	0.10 51	0.12 22	0.09 9	0.12 44	0.12 109

MaDis-Stereo	0.26 63	0.18 87	0.36 114	0.36 110	0.26 256	0.27 59	0.27 109	0.43 68	0.35 81	0.27 41	0.26 32	0.41 134	0.28 115	0.40 63	0.28 141	0.16 209	0.14 289	0.16 146	0.13 138	0.14 123	0.12 109

testlalala	0.28 80	0.19 124	0.43 215	0.34 57	0.23 154	0.45 236	0.30 153	0.43 68	0.29 39	0.68 243	0.49 121	0.35 93	0.25 75	0.32 19	0.25 74	0.14 98	0.11 134	0.14 80	0.09 9	0.11 12	0.11 64

monsters	0.22 25	0.14 11	0.26 14	0.31 17	0.19 50	0.23 19	0.19 15	0.44 74	0.33 65	0.36 89	0.30 54	0.16 2	0.18 17	0.43 85	0.19 3	0.11 22	0.09 22	0.11 1	0.09 9	0.10 3	0.10 28

rvit_stereo_0081_aga	0.31 112	0.28 367	0.44 227	0.42 293	0.29 336	0.34 149	0.31 176	0.44 74	0.40 119	0.39 113	0.44 102	0.40 128	0.32 156	0.42 79	0.29 156	0.23 392	0.17 371	0.19 270	0.16 227	0.20 318	0.15 211

plain	0.31 112	0.20 160	0.50 313	0.39 184	0.29 336	0.27 59	0.30 153	0.44 74	0.35 81	0.31 59	0.66 188	0.30 58	0.31 151	0.65 284	0.31 169	0.17 248	0.13 255	0.20 300	0.15 195	0.17 244	0.12 109

TANstereo	0.30 106	0.15 25	0.31 54	0.30 9	0.17 17	0.55 283	0.23 59	0.44 74	0.55 179	0.59 182	0.68 194	0.37 106	0.26 90	0.35 37	0.27 121	0.15 159	0.16 351	0.12 22	0.10 50	0.13 79	0.14 188

rvit_stereo_0083	0.34 134	0.24 294	0.50 313	0.44 332	0.27 287	0.34 149	0.35 242	0.45 78	0.62 194	0.37 96	0.47 116	0.42 144	0.35 177	0.40 63	0.36 239	0.22 375	0.20 414	0.20 300	0.17 276	0.20 318	0.14 188

GCAP-BAT	0.30 106	0.21 197	0.42 204	0.33 46	0.27 287	0.26 46	0.27 109	0.45 78	0.30 44	0.60 186	0.64 178	0.45 160	0.23 58	0.56 183	0.26 103	0.15 159	0.12 189	0.15 120	0.10 50	0.12 44	0.11 64

GIP-stereo	0.24 45	0.18 87	0.30 47	0.37 126	0.24 183	0.26 46	0.20 20	0.46 80	0.36 89	0.24 23	0.39 91	0.35 93	0.20 31	0.31 14	0.21 15	0.15 159	0.10 51	0.13 51	0.10 50	0.12 44	0.11 64

tt45	0.27 73	0.17 63	0.34 97	0.35 91	0.23 154	0.38 185	0.28 127	0.46 80	0.28 32	0.40 119	0.27 37	0.38 114	0.25 75	0.57 196	0.26 103	0.13 59	0.11 134	0.16 146	0.13 138	0.12 44	0.14 188

CREStereo++_RVC	0.32 118	0.15 25	0.23 1	0.31 17	0.24 183	0.27 59	0.22 44	0.46 80	0.88 350	0.46 142	0.80 250	0.30 58	0.26 90	0.36 39	0.33 191	0.13 59	0.09 22	0.13 51	0.51 530	0.13 79	0.09 4
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
MIF-Stereo (partial)	0.31 112	0.18 87	0.37 130	0.41 253	0.31 373	0.28 76	0.23 59	0.47 83	0.42 131	0.31 59	0.63 175	0.36 104	0.35 177	0.57 196	0.31 169	0.17 248	0.13 255	0.19 270	0.17 276	0.18 268	0.14 188

GLC_STEREO	0.29 91	0.19 124	0.27 20	0.44 332	0.19 50	0.31 115	0.26 93	0.47 83	0.43 133	0.37 96	0.47 116	0.41 134	0.23 58	0.50 140	0.34 206	0.14 98	0.18 388	0.19 270	0.16 227	0.16 209	0.13 144

AIO-Stereo	0.25 53	0.18 87	0.34 97	0.37 126	0.18 31	0.28 76	0.30 153	0.48 85	0.27 28	0.29 51	0.30 54	0.32 68	0.17 10	0.52 153	0.23 47	0.12 31	0.10 51	0.14 80	0.11 76	0.13 79	0.10 28

CAS	0.34 134	0.13 2	0.25 10	1.28 542	0.30 351	0.46 241	0.38 300	0.48 85	0.47 155	0.34 80	0.52 143	0.24 43	0.19 25	0.29 7	0.27 121	0.69 533	0.08 2	0.12 22	0.08 1	0.12 44	0.15 211

CES	0.28 80	0.14 11	0.23 1	0.30 9	0.70 524	0.37 172	0.27 109	0.48 85	0.46 150	0.34 80	0.48 118	0.27 52	0.22 46	0.39 58	0.23 47	0.13 59	0.11 134	0.12 22	0.08 1	0.13 79	0.17 277

999	0.27 73	0.16 39	0.35 107	0.36 110	0.24 183	0.31 115	0.27 109	0.49 88	0.38 108	0.26 32	0.30 54	0.39 118	0.23 58	0.63 264	0.25 74	0.13 59	0.10 51	0.14 80	0.12 104	0.12 44	0.14 188

rvit_stereo_0080	0.31 112	0.25 317	0.40 173	0.39 184	0.28 310	0.27 59	0.46 382	0.49 88	0.44 139	0.35 85	0.42 98	0.40 128	0.28 115	0.41 71	0.33 191	0.22 375	0.17 371	0.17 184	0.16 227	0.22 364	0.15 211

rvit_stereo_ft	0.33 128	0.25 317	0.47 268	0.52 449	0.32 389	0.33 139	0.47 389	0.49 88	0.50 162	0.34 80	0.41 95	0.41 134	0.32 156	0.48 130	0.34 206	0.22 375	0.14 289	0.19 270	0.18 303	0.19 302	0.14 188

MoCha-V2	0.25 53	0.15 25	0.29 36	0.40 221	0.18 31	0.27 59	0.26 93	0.49 88	0.27 28	0.36 89	0.27 37	0.33 80	0.35 177	0.49 134	0.22 27	0.12 31	0.10 51	0.12 22	0.10 50	0.13 79	0.11 64

whm_eth	0.31 112	0.25 317	0.40 173	0.39 184	0.28 310	0.27 59	0.46 382	0.49 88	0.44 139	0.35 85	0.42 98	0.40 128	0.28 115	0.41 71	0.33 191	0.22 375	0.17 371	0.17 184	0.16 227	0.22 364	0.15 211

MC-Stereo	0.28 80	0.17 63	0.32 65	0.38 156	0.20 74	0.26 46	0.26 93	0.49 88	0.37 103	0.37 96	0.61 171	0.41 134	0.31 151	0.55 173	0.25 74	0.13 59	0.09 22	0.14 80	0.12 104	0.12 44	0.11 64

CroCo-Stereo Lap2	0.28 80	0.24 294	0.39 161	0.50 421	0.29 336	0.20 5	0.31 176	0.49 88	0.38 108	0.24 23	0.27 37	0.46 168	0.31 151	0.39 58	0.30 162	0.14 98	0.15 319	0.16 146	0.13 138	0.16 209	0.15 211

sCroCo_RVC	0.35 149	0.28 367	0.69 412	0.51 437	0.39 441	0.41 210	0.31 176	0.49 88	0.45 146	0.31 59	0.48 118	0.38 114	0.32 156	0.46 113	0.32 179	0.21 349	0.22 432	0.19 270	0.19 333	0.21 342	0.20 351

castereo	0.28 80	0.16 39	0.32 65	0.35 91	0.21 95	0.40 196	0.42 359	0.50 96	0.66 220	0.26 32	0.41 95	0.37 106	0.36 195	0.33 25	0.24 58	0.13 59	0.09 22	0.13 51	0.10 50	0.11 12	0.10 28

IGEV++	0.24 45	0.17 63	0.31 54	0.38 156	0.22 114	0.24 28	0.22 44	0.50 96	0.23 17	0.28 44	0.35 80	0.30 58	0.22 46	0.31 14	0.28 141	0.14 98	0.10 51	0.13 51	0.10 50	0.13 79	0.13 144

SCV_C0	0.26 63	0.18 87	0.34 97	0.35 91	0.24 183	0.23 19	0.28 127	0.51 98	0.36 89	0.31 59	0.36 83	0.37 106	0.20 31	0.57 196	0.22 27	0.13 59	0.10 51	0.13 51	0.11 76	0.16 209	0.12 109

fffy	0.28 80	0.21 197	0.34 97	0.37 126	0.23 154	0.33 139	0.29 137	0.51 98	0.41 123	0.32 72	0.37 87	0.39 118	0.27 101	0.50 140	0.27 121	0.12 31	0.11 134	0.16 146	0.13 138	0.14 123	0.11 64

rvit_0105_6	0.38 199	0.28 367	0.64 386	0.50 421	0.30 351	0.39 192	0.38 300	0.51 98	0.67 223	0.40 119	0.45 105	0.50 184	0.41 226	0.54 168	0.36 239	0.27 435	0.26 464	0.24 395	0.21 380	0.22 364	0.16 257

WCG-NET（raft）	0.31 112	0.15 25	0.36 114	0.32 34	0.19 50	0.35 158	0.27 109	0.51 98	0.78 290	0.45 136	0.55 155	0.48 176	0.27 101	0.54 168	0.26 103	0.13 59	0.10 51	0.12 22	0.11 76	0.12 44	0.11 64

RSM++	0.25 53	0.18 87	0.34 97	0.36 110	0.20 74	0.28 76	0.30 153	0.51 98	0.32 59	0.25 28	0.22 17	0.37 106	0.21 39	0.50 140	0.24 58	0.12 31	0.10 51	0.14 80	0.12 104	0.14 123	0.10 28

RSM	0.25 53	0.18 87	0.33 80	0.36 110	0.20 74	0.27 59	0.34 218	0.51 98	0.27 28	0.26 32	0.23 19	0.39 118	0.21 39	0.56 183	0.22 27	0.12 31	0.10 51	0.14 80	0.11 76	0.14 123	0.10 28

LoS	0.29 91	0.15 25	0.30 47	0.29 5	0.18 31	0.33 139	0.29 137	0.51 98	0.72 248	0.34 80	0.52 143	0.41 134	0.28 115	0.47 120	0.28 141	0.15 159	0.11 134	0.13 51	0.09 9	0.11 12	0.11 64
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
CroCo-Stereo	0.26 63	0.22 236	0.36 114	0.48 392	0.22 114	0.20 5	0.29 137	0.51 98	0.44 139	0.28 44	0.23 19	0.42 144	0.26 90	0.29 7	0.26 103	0.15 159	0.13 255	0.13 51	0.11 76	0.16 209	0.12 109
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
CREStereo	0.28 80	0.15 25	0.24 5	0.27 1	0.17 17	0.37 172	0.25 81	0.51 98	0.72 248	0.42 128	0.51 134	0.32 68	0.26 90	0.38 54	0.25 74	0.16 209	0.11 134	0.12 22	0.08 1	0.12 44	0.11 64
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
xyz-stereo-finetune2	0.36 167	0.19 124	0.38 142	0.32 34	0.19 50	0.82 422	0.29 137	0.52 107	0.32 59	0.51 157	0.78 237	0.43 152	0.45 248	0.69 319	0.44 306	0.13 59	0.12 189	0.17 184	0.13 138	0.12 44	0.13 144

gcap-zeroshot	0.34 134	0.18 87	0.52 330	0.38 156	0.22 114	0.49 253	0.27 109	0.52 107	0.34 68	0.64 213	0.50 125	0.83 355	0.34 174	0.48 130	0.24 58	0.13 59	0.11 134	0.15 120	0.12 104	0.13 79	0.12 109

trnet	0.27 73	0.14 11	0.23 1	0.28 3	0.15 1	0.37 172	0.23 59	0.52 107	0.72 248	0.42 128	0.51 134	0.34 84	0.26 90	0.39 58	0.25 74	0.15 159	0.11 134	0.12 22	0.08 1	0.11 12	0.10 28

rrr	0.29 91	0.22 236	0.41 183	0.35 91	0.27 287	0.37 172	0.32 197	0.52 107	0.42 131	0.38 105	0.30 54	0.35 93	0.27 101	0.51 147	0.22 27	0.15 159	0.12 189	0.16 146	0.13 138	0.13 79	0.14 188

CASnet	0.30 106	0.20 160	0.33 80	0.41 253	0.16 7	0.26 46	0.24 73	0.52 107	0.53 170	0.52 163	0.54 149	0.39 118	0.24 68	0.40 63	0.26 103	0.14 98	0.10 51	0.22 357	0.18 303	0.18 268	0.11 64
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
EGLCR-Stereo	0.25 53	0.16 39	0.33 80	0.34 57	0.20 74	0.35 158	0.20 20	0.52 107	0.36 89	0.28 44	0.27 37	0.41 134	0.18 17	0.45 100	0.26 103	0.14 98	0.10 51	0.16 146	0.14 169	0.13 79	0.11 64

GMOStereo	0.37 184	0.19 124	0.38 142	0.43 313	0.24 183	0.37 172	0.38 300	0.52 107	0.62 194	0.87 373	0.84 272	0.64 260	0.35 177	0.37 46	0.28 141	0.13 59	0.11 134	0.20 300	0.18 303	0.15 169	0.11 64

error version	0.37 184	0.19 124	0.38 142	0.43 313	0.24 183	0.37 172	0.38 300	0.52 107	0.62 194	0.87 373	0.84 272	0.64 260	0.35 177	0.37 46	0.28 141	0.13 59	0.11 134	0.20 300	0.18 303	0.15 169	0.11 64

test-v	0.37 184	0.19 124	0.38 142	0.43 313	0.24 183	0.37 172	0.38 300	0.52 107	0.62 194	0.87 373	0.84 272	0.64 260	0.35 177	0.37 46	0.28 141	0.13 59	0.11 134	0.20 300	0.18 303	0.15 169	0.11 64

test-2	0.37 184	0.19 124	0.38 142	0.43 313	0.24 183	0.37 172	0.38 300	0.52 107	0.62 194	0.87 373	0.84 272	0.64 260	0.35 177	0.37 46	0.28 141	0.13 59	0.11 134	0.20 300	0.18 303	0.15 169	0.11 64

AnonymousM	0.41 238	0.81 521	0.29 36	0.34 57	0.22 114	0.28 76	0.38 300	0.53 117	0.41 123	0.70 258	0.49 121	0.47 171	0.27 101	0.41 71	0.31 169	0.15 159	0.12 189	1.51 544	0.26 452	0.12 44	0.10 28

rvit_0105_4	0.41 238	0.29 379	0.71 421	0.50 421	0.29 336	0.41 210	0.41 349	0.55 118	0.73 255	0.45 136	0.48 118	0.55 203	0.44 243	0.57 196	0.36 239	0.28 445	0.26 464	0.25 408	0.22 398	0.23 381	0.18 295

Selective-IGEV	0.24 45	0.18 87	0.35 107	0.35 91	0.19 50	0.27 59	0.25 81	0.55 118	0.23 17	0.27 41	0.25 30	0.34 84	0.19 25	0.58 216	0.22 27	0.12 31	0.10 51	0.14 80	0.11 76	0.12 44	0.10 28

DilatedVolume-Stereo	0.30 106	0.15 25	0.34 97	0.33 46	0.20 74	0.53 272	0.25 81	0.56 120	0.43 133	0.56 175	0.50 125	0.35 93	0.29 129	0.49 134	0.28 141	0.13 59	0.11 134	0.12 22	0.11 76	0.11 12	0.10 28

SCV	0.26 63	0.19 124	0.33 80	0.35 91	0.21 95	0.27 59	0.34 218	0.56 120	0.28 32	0.24 23	0.28 46	0.37 106	0.23 58	0.49 134	0.22 27	0.18 279	0.10 51	0.14 80	0.11 76	0.15 169	0.11 64

test_4	0.36 167	0.18 87	0.31 54	0.44 332	0.25 215	0.20 5	0.34 218	0.56 120	0.41 123	0.59 182	1.45 482	0.43 152	0.25 75	0.63 264	0.28 141	0.12 31	0.10 51	0.17 184	0.19 333	0.15 169	0.11 64

test_xeample3	0.29 91	0.21 197	0.41 183	0.35 91	0.26 256	0.35 158	0.32 197	0.56 120	0.36 89	0.43 131	0.32 65	0.34 84	0.28 115	0.54 168	0.23 47	0.14 98	0.11 134	0.16 146	0.12 104	0.14 123	0.13 144

PMTNet	0.32 118	0.16 39	0.24 5	0.29 5	0.18 31	0.45 236	0.22 44	0.56 120	0.63 205	0.46 142	0.54 149	0.39 118	0.34 174	0.48 130	0.24 58	0.75 535	0.10 51	0.12 22	0.08 1	0.12 44	0.11 64

testlalala_base	0.46 282	0.25 317	0.41 183	0.46 376	0.33 400	0.58 307	0.25 81	0.57 125	0.34 68	0.51 157	0.56 158	0.46 168	0.30 144	0.43 85	0.31 169	1.47 555	0.11 134	0.14 80	0.09 9	1.59 544	0.13 144

GCAP-Stereo	0.28 80	0.19 124	0.40 173	0.38 156	0.19 50	0.38 185	0.23 59	0.57 125	0.41 123	0.45 136	0.49 121	0.39 118	0.27 101	0.33 25	0.23 47	0.14 98	0.12 189	0.14 80	0.11 76	0.12 44	0.11 64

ProNet	0.29 91	0.21 197	0.38 142	0.35 91	0.24 183	0.32 132	0.43 366	0.57 125	0.37 103	0.33 77	0.30 54	0.32 68	0.28 115	0.57 196	0.26 103	0.13 59	0.11 134	0.16 146	0.13 138	0.13 79	0.13 144

CRE-IMP	0.36 167	0.23 257	0.49 300	0.42 293	0.24 183	0.41 210	0.21 35	0.57 125	0.41 123	0.65 222	0.72 201	0.53 196	0.37 199	0.61 245	0.38 264	0.17 248	0.11 134	0.19 270	0.15 195	0.21 342	0.18 295

sAnonymous2	0.40 227	0.39 445	0.85 456	0.48 392	0.37 426	0.40 196	0.46 382	0.57 125	0.52 167	0.38 105	0.46 110	0.35 93	0.42 228	0.43 85	0.30 162	0.19 309	0.14 289	0.18 230	0.17 276	0.57 522	0.44 505

CroCo_RVC	0.40 227	0.39 445	0.85 456	0.48 392	0.37 426	0.40 196	0.46 382	0.57 125	0.52 167	0.38 105	0.46 110	0.35 93	0.42 228	0.43 85	0.30 162	0.19 309	0.14 289	0.18 230	0.17 276	0.57 522	0.44 505

xyz-stereo-finetune	0.33 128	0.18 87	0.36 114	0.33 46	0.18 31	0.57 301	0.31 176	0.58 131	0.69 235	0.45 136	0.54 149	0.38 114	0.33 166	0.56 183	0.36 239	0.12 31	0.12 189	0.16 146	0.13 138	0.13 79	0.12 109

xyz-stereo	4.23 563	0.17 63	61.76 590	0.34 57	0.16 7	12.16 573	0.37 278	0.58 131	0.68 228	1.01 444	3.36 549	0.77 338	0.82 444	1.21 484	0.40 277	0.12 31	0.10 51	0.16 146	0.11 76	0.13 79	0.10 28

MM-Stereo_test1	0.33 128	0.19 124	0.36 114	0.41 253	0.23 154	0.36 167	0.45 378	0.58 131	0.54 174	0.60 186	0.50 125	0.38 114	0.37 199	0.60 237	0.26 103	0.15 159	0.13 255	0.17 184	0.14 169	0.15 169	0.12 109

Former-RAFT_DAM_RVC	0.34 134	0.27 353	0.45 239	0.36 110	0.25 215	0.48 249	0.30 153	0.58 131	0.90 366	0.42 128	0.36 83	0.30 58	0.29 129	0.49 134	0.30 162	0.16 209	0.14 289	0.18 230	0.15 195	0.18 268	0.15 211

4D-IteraStereo	0.33 128	0.18 87	0.40 173	0.40 221	0.24 183	0.32 132	0.27 109	0.58 131	0.72 248	0.65 222	0.54 149	0.42 144	0.23 58	0.45 100	0.28 141	0.14 98	0.09 22	0.19 270	0.16 227	0.16 209	0.11 64

H2IRNET	0.37 184	0.20 160	0.33 80	0.38 156	0.25 215	0.27 59	0.23 59	0.59 136	0.72 248	0.39 113	0.90 309	0.74 324	0.55 305	0.52 153	0.43 290	0.15 159	0.13 255	0.18 230	0.20 358	0.16 209	0.13 144

Selective-RAFT	0.35 149	0.23 257	0.51 325	0.44 332	0.21 95	0.64 352	0.27 109	0.59 136	0.63 205	0.40 119	0.38 89	0.55 203	0.40 220	0.57 196	0.35 223	0.13 59	0.11 134	0.14 80	0.12 104	0.16 209	0.13 144

Patchmatch Stereo++	0.35 149	0.23 257	0.47 268	0.41 253	0.22 114	0.24 28	0.22 44	0.59 136	0.36 89	0.63 203	0.73 205	0.58 219	0.38 203	0.58 216	0.36 239	0.18 279	0.12 189	0.20 300	0.16 227	0.20 318	0.15 211
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
PSM-adaLoss	0.35 149	0.23 257	0.47 268	0.41 253	0.22 114	0.24 28	0.31 176	0.59 136	0.36 89	0.63 203	0.73 205	0.58 219	0.38 203	0.56 183	0.35 223	0.18 279	0.12 189	0.20 300	0.16 227	0.20 318	0.15 211

ROB_FTStereo_v2	0.35 149	0.23 257	0.47 268	0.41 253	0.22 114	0.24 28	0.31 176	0.59 136	0.36 89	0.63 203	0.73 205	0.57 211	0.38 203	0.57 196	0.36 239	0.18 279	0.12 189	0.20 300	0.16 227	0.20 318	0.15 211

ROB_FTStereo	0.35 149	0.23 257	0.47 268	0.41 253	0.22 114	0.25 42	0.21 35	0.59 136	0.36 89	0.63 203	0.73 205	0.58 219	0.38 203	0.57 196	0.35 223	0.18 279	0.12 189	0.20 300	0.16 227	0.20 318	0.15 211

iGMRVC	0.35 149	0.23 257	0.47 268	0.41 253	0.22 114	0.24 28	0.30 153	0.59 136	0.36 89	0.63 203	0.73 205	0.58 219	0.38 203	0.58 216	0.36 239	0.18 279	0.12 189	0.20 300	0.16 227	0.20 318	0.15 211

iRAFT	0.35 149	0.23 257	0.47 268	0.41 253	0.22 114	0.24 28	0.22 44	0.59 136	0.36 89	0.63 203	0.73 205	0.58 219	0.38 203	0.58 216	0.36 239	0.18 279	0.12 189	0.20 300	0.16 227	0.20 318	0.15 211

RAFT-IKP	0.35 149	0.23 257	0.47 268	0.41 253	0.22 114	0.24 28	0.28 127	0.59 136	0.36 89	0.63 203	0.73 205	0.57 211	0.38 203	0.58 216	0.36 239	0.18 279	0.12 189	0.20 300	0.16 227	0.20 318	0.15 211

GMStereo	0.39 215	0.37 428	0.54 342	0.40 221	0.26 256	0.42 217	0.36 264	0.59 136	1.04 434	0.55 172	0.51 134	0.37 106	0.35 177	0.54 168	0.41 281	0.19 309	0.13 255	0.16 146	0.17 276	0.24 394	0.18 295
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
RAFT_CTSACE	0.45 272	0.20 160	0.44 227	0.45 355	0.27 287	0.34 149	0.39 323	0.60 146	0.73 255	0.76 298	1.44 479	0.83 355	0.38 203	1.08 464	0.26 103	0.12 31	0.13 255	0.18 230	0.16 227	0.15 169	0.11 64

HUI-Stereo	0.35 149	0.23 257	0.47 268	0.41 253	0.22 114	0.24 28	0.22 44	0.60 146	0.36 89	0.63 203	0.73 205	0.58 219	0.38 203	0.50 140	0.35 223	0.18 279	0.12 189	0.20 300	0.16 227	0.20 318	0.15 211

DeepStereo_RVC	0.36 167	0.21 197	0.47 268	0.40 221	0.24 183	0.26 46	0.22 44	0.60 146	0.38 108	0.69 252	0.67 192	0.57 211	0.51 281	0.56 183	0.39 270	0.16 209	0.12 189	0.18 230	0.15 195	0.19 302	0.18 295

RAFT-RH_RVC	0.56 390	0.17 63	0.41 183	0.37 126	0.23 154	0.57 301	0.24 73	0.60 146	0.70 236	1.19 485	3.94 556	0.56 206	0.38 203	0.65 284	0.36 239	0.13 59	0.11 134	0.20 300	0.14 169	0.12 44	0.13 144

test-1	0.36 167	0.19 124	0.71 421	0.46 376	0.26 256	0.44 228	0.36 264	0.60 146	0.59 190	0.48 150	0.67 192	0.53 196	0.36 195	0.40 63	0.29 156	0.14 98	0.11 134	0.16 146	0.14 169	0.15 169	0.16 257

XX-Stereo	0.37 184	0.17 63	0.45 239	0.55 472	0.36 419	0.38 185	0.20 20	0.60 146	0.30 44	0.46 142	1.30 454	0.73 318	0.26 90	0.56 183	0.26 103	0.16 209	0.11 134	0.17 184	0.16 227	0.14 123	0.10 28

rvit_0105_5	0.42 245	0.31 393	0.73 429	0.50 421	0.29 336	0.44 228	0.42 359	0.61 152	0.74 262	0.51 157	0.51 134	0.60 240	0.47 257	0.57 196	0.38 264	0.27 435	0.25 458	0.25 408	0.23 414	0.22 364	0.18 295

testlalala2	0.36 167	0.18 87	0.45 239	0.89 528	0.53 500	0.44 228	0.26 93	0.61 152	0.49 158	0.68 243	0.56 158	0.44 158	0.24 68	0.34 29	0.31 169	0.15 159	0.12 189	0.14 80	0.10 50	0.13 79	0.13 144

AE-Stereo	0.34 134	0.21 197	0.42 204	0.48 392	0.31 373	0.48 249	0.35 242	0.61 152	0.62 194	0.32 72	0.55 155	0.52 192	0.27 101	0.47 120	0.29 156	0.13 59	0.13 255	0.18 230	0.16 227	0.15 169	0.12 109

MSKI-zero shot	0.32 118	0.17 63	0.34 97	0.39 184	0.21 95	0.32 132	0.22 44	0.61 152	0.43 133	0.52 163	0.64 178	0.61 245	0.20 31	0.74 347	0.25 74	0.14 98	0.10 51	0.14 80	0.10 50	0.12 44	0.12 109

knoymous	0.36 167	0.20 160	0.31 54	0.31 17	0.22 114	0.36 167	0.29 137	0.61 152	0.64 212	0.67 237	0.70 198	0.60 240	0.40 220	0.58 216	0.34 206	0.17 248	0.11 134	0.20 300	0.11 76	0.17 244	0.18 295

RAFT-345	0.40 227	0.18 87	0.40 173	0.38 156	0.22 114	0.33 139	0.26 93	0.61 152	0.51 164	0.74 289	1.79 506	0.45 160	0.33 166	0.66 292	0.36 239	0.14 98	0.11 134	0.18 230	0.14 169	0.13 79	0.13 144

water-stereo	0.28 80	0.14 11	0.29 36	0.35 91	0.19 50	0.36 167	0.23 59	0.62 158	0.38 108	0.39 113	0.62 174	0.41 134	0.35 177	0.28 6	0.27 121	0.14 98	0.13 255	0.13 51	0.12 104	0.12 44	0.10 28

HART	0.29 91	0.16 39	0.32 65	0.40 221	0.21 95	0.32 132	0.26 93	0.62 158	0.31 49	0.33 77	0.65 181	0.41 134	0.22 46	0.55 173	0.25 74	0.12 31	0.10 51	0.15 120	0.11 76	0.15 169	0.11 64

UGAM	0.52 359	0.22 236	0.46 256	0.45 355	0.25 215	0.41 210	0.52 426	0.62 158	1.16 466	0.76 298	1.13 409	1.32 478	0.57 314	1.00 447	0.53 359	0.17 248	0.14 289	0.25 408	0.21 380	0.15 169	0.13 144

ff7	0.29 91	0.21 197	0.38 142	0.36 110	0.26 256	0.31 115	0.35 242	0.62 158	0.34 68	0.38 105	0.33 66	0.32 68	0.29 129	0.58 216	0.25 74	0.14 98	0.10 51	0.17 184	0.12 104	0.14 123	0.15 211

IGEVStereo-DCA	0.29 91	0.22 236	0.38 142	0.35 91	0.27 287	0.37 172	0.35 242	0.62 158	0.34 68	0.38 105	0.30 54	0.35 93	0.27 101	0.51 147	0.22 27	0.15 159	0.12 189	0.16 146	0.12 104	0.13 79	0.15 211

ffff	0.29 91	0.21 197	0.38 142	0.36 110	0.26 256	0.31 115	0.35 242	0.62 158	0.34 68	0.38 105	0.33 66	0.32 68	0.29 129	0.58 216	0.25 74	0.14 98	0.10 51	0.17 184	0.12 104	0.14 123	0.15 211

11t	0.29 91	0.21 197	0.38 142	0.36 110	0.26 256	0.31 115	0.35 242	0.62 158	0.34 68	0.38 105	0.33 66	0.32 68	0.29 129	0.58 216	0.25 74	0.14 98	0.10 51	0.17 184	0.12 104	0.14 123	0.15 211

ccc-4	0.29 91	0.21 197	0.38 142	0.36 110	0.26 256	0.31 115	0.35 242	0.62 158	0.34 68	0.38 105	0.33 66	0.32 68	0.29 129	0.58 216	0.25 74	0.14 98	0.10 51	0.17 184	0.12 104	0.14 123	0.15 211

MM-Stereo_test2	0.30 106	0.18 87	0.39 161	0.40 221	0.24 183	0.42 217	0.42 359	0.63 166	0.41 123	0.37 96	0.35 80	0.32 68	0.26 90	0.53 162	0.25 74	0.12 31	0.10 51	0.15 120	0.12 104	0.15 169	0.10 28

Reg-Stereo(zero)	0.30 106	0.16 39	0.28 29	0.34 57	0.18 31	0.32 132	0.20 20	0.63 166	0.68 228	0.50 154	0.52 143	0.51 188	0.30 144	0.45 100	0.25 74	0.13 59	0.10 51	0.12 22	0.10 50	0.12 44	0.11 64

rvit_0105_3	0.47 297	0.34 410	0.77 448	0.54 466	0.31 373	0.49 253	0.47 389	0.63 166	0.79 299	0.65 222	0.59 166	0.64 260	0.50 276	0.65 284	0.39 270	0.29 452	0.27 473	0.29 456	0.28 465	0.21 342	0.20 351

model_zeroshot	0.33 128	0.18 87	0.48 288	0.39 184	0.28 310	0.45 236	0.25 81	0.63 166	0.45 146	0.61 193	0.50 125	0.51 188	0.25 75	0.45 100	0.26 103	0.16 209	0.13 255	0.15 120	0.14 169	0.13 79	0.13 144

anonymousdsp	0.29 91	0.21 197	0.38 142	0.37 126	0.25 215	0.30 100	0.35 242	0.63 166	0.35 81	0.39 113	0.33 66	0.33 80	0.28 115	0.59 231	0.25 74	0.14 98	0.10 51	0.17 184	0.12 104	0.14 123	0.15 211

DCRE	0.37 184	0.18 87	0.46 256	0.45 355	0.32 389	0.42 217	0.37 278	0.63 166	0.51 164	0.47 147	0.94 320	0.56 206	0.36 195	0.52 153	0.32 179	0.14 98	0.13 255	0.15 120	0.14 169	0.14 123	0.13 144

riskmin	0.38 199	0.20 160	0.39 161	0.32 34	0.23 154	0.53 272	0.30 153	0.63 166	0.80 301	0.49 151	0.56 158	0.73 318	0.58 323	0.55 173	0.36 239	0.17 248	0.11 134	0.19 270	0.13 138	0.19 302	0.20 351

IGEV-Stereo	0.29 91	0.21 197	0.38 142	0.37 126	0.25 215	0.30 100	0.35 242	0.63 166	0.35 81	0.39 113	0.33 66	0.33 80	0.28 115	0.59 231	0.25 74	0.14 98	0.10 51	0.17 184	0.12 104	0.14 123	0.15 211
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
iRaft-Stereo_5w	0.45 272	0.21 197	0.48 288	0.42 293	0.28 310	0.31 115	0.54 434	0.63 166	0.62 194	0.62 195	0.89 305	1.01 415	0.69 389	0.75 353	0.66 399	0.13 59	0.12 189	0.17 184	0.15 195	0.14 123	0.15 211

test-3	0.34 134	0.16 39	0.43 215	0.39 184	0.21 95	0.43 220	0.22 44	0.63 166	0.78 290	0.71 265	0.45 105	0.64 260	0.27 101	0.43 85	0.31 169	0.12 31	0.09 22	0.17 184	0.13 138	0.12 44	0.10 28

test_1	0.34 134	0.16 39	0.43 215	0.39 184	0.21 95	0.43 220	0.23 59	0.63 166	0.78 290	0.68 243	0.45 105	0.64 260	0.27 101	0.43 85	0.31 169	0.12 31	0.09 22	0.17 184	0.13 138	0.12 44	0.10 28

DEmStereo	0.48 309	0.17 63	0.50 313	0.38 156	0.25 215	0.59 320	0.34 218	0.63 166	0.74 262	0.89 387	1.66 498	0.58 219	1.06 491	0.60 237	0.42 285	0.14 98	0.11 134	0.16 146	0.16 227	0.14 123	0.15 211

RALCasStereoNet	0.36 167	0.21 197	0.37 130	0.42 293	0.26 256	0.35 158	0.38 300	0.63 166	0.64 212	0.50 154	0.72 201	0.51 188	0.29 129	0.59 231	0.36 239	0.16 209	0.14 289	0.15 120	0.13 138	0.17 244	0.16 257

PFNet+	0.40 227	0.19 124	0.49 300	0.39 184	0.25 215	0.28 76	0.23 59	0.64 179	0.70 236	0.85 358	0.79 247	0.64 260	0.35 177	0.72 335	0.34 206	0.19 309	0.14 289	0.23 379	0.20 358	0.16 209	0.20 351

MyStereo8	0.40 227	0.20 160	0.54 342	0.41 253	0.29 336	0.53 272	0.29 137	0.65 180	0.49 158	0.71 265	0.98 347	0.58 219	0.43 234	0.50 140	0.51 349	0.15 159	0.12 189	0.16 146	0.14 169	0.19 302	0.19 328

DisPM	0.39 215	0.19 124	0.44 227	0.41 253	0.27 287	0.24 28	0.31 176	0.65 180	0.57 187	0.87 373	0.87 293	0.60 240	0.32 156	0.76 357	0.32 179	0.18 279	0.12 189	0.19 270	0.17 276	0.15 169	0.20 351

CIPLG	0.41 238	0.21 197	0.63 381	0.45 355	0.33 400	0.52 264	0.33 207	0.65 180	0.60 192	0.82 335	0.96 333	0.46 168	0.32 156	0.55 173	0.44 306	0.16 209	0.12 189	0.15 120	0.14 169	0.13 79	0.14 188

AAGNet	1.43 528	0.20 160	0.48 288	0.44 332	0.25 215	0.29 88	0.31 176	0.65 180	0.68 228	0.97 427	0.86 285	0.67 285	0.62 346	0.64 277	20.63 576	0.16 209	0.11 134	0.19 270	0.15 195	0.19 302	0.12 109

NRIStereo	0.36 167	0.20 160	0.45 239	0.41 253	0.23 154	0.34 149	0.26 93	0.65 180	0.55 179	0.64 213	0.63 175	0.56 206	0.37 199	0.65 284	0.37 255	0.15 159	0.11 134	0.18 230	0.15 195	0.17 244	0.14 188

PSM-AAD	0.48 309	0.20 160	0.37 130	0.43 313	0.23 154	0.56 296	0.50 408	0.65 180	0.70 236	1.07 465	1.12 402	0.58 219	0.92 469	0.61 245	0.32 179	0.15 159	0.11 134	0.25 408	0.26 452	0.18 268	0.43 504

DRaft	0.49 327	0.17 63	0.47 268	0.37 126	0.25 215	0.58 307	0.40 334	0.65 180	0.85 332	1.02 447	1.75 505	0.50 184	0.82 444	0.63 264	0.40 277	0.13 59	0.11 134	0.16 146	0.16 227	0.14 123	0.15 211

RAFT-Stereo + iAFF	0.36 167	0.17 63	0.41 183	0.35 91	0.19 50	0.33 139	0.29 137	0.65 180	0.73 255	0.68 243	1.01 357	0.56 206	0.40 220	0.42 79	0.30 162	0.11 22	0.09 22	0.15 120	0.14 169	0.13 79	0.10 28

AFF-stereo	0.38 199	0.19 124	0.39 161	0.37 126	0.21 95	0.27 59	0.31 176	0.65 180	0.66 220	0.64 213	1.13 409	0.76 332	0.39 214	0.55 173	0.33 191	0.11 22	0.09 22	0.16 146	0.16 227	0.13 79	0.11 64

DCANet-4	0.36 167	0.20 160	0.48 288	0.34 57	0.19 50	0.29 88	0.30 153	0.66 189	0.92 378	0.69 252	0.78 237	0.40 128	0.47 257	0.45 100	0.34 206	0.14 98	0.10 51	0.14 80	0.11 76	0.11 12	0.13 144

IPLGR_C	0.40 227	0.21 197	0.64 386	0.45 355	0.33 400	0.52 264	0.34 218	0.66 189	0.62 194	0.82 335	0.92 316	0.45 160	0.32 156	0.52 153	0.46 325	0.17 248	0.12 189	0.15 120	0.14 169	0.13 79	0.14 188

ACRE	0.40 227	0.21 197	0.65 392	0.45 355	0.33 400	0.51 260	0.33 207	0.66 189	0.63 205	0.80 314	0.92 316	0.45 160	0.32 156	0.52 153	0.45 315	0.16 209	0.12 189	0.15 120	0.14 169	0.13 79	0.14 188

test_3	0.36 167	0.19 124	0.44 227	0.44 332	0.23 154	0.48 249	0.36 264	0.66 189	0.82 314	0.64 213	0.45 105	0.68 286	0.25 75	0.41 71	0.31 169	0.12 31	0.10 51	0.18 230	0.16 227	0.15 169	0.11 64

FTStereo	0.56 390	0.20 160	0.37 130	0.41 253	0.25 215	0.40 196	0.79 501	0.66 189	0.43 133	1.09 471	3.27 544	0.70 294	0.73 413	0.55 173	0.33 191	0.14 98	0.13 255	0.19 270	0.17 276	0.15 169	0.30 447

KYRaft	0.48 309	0.20 160	0.38 142	0.44 332	0.23 154	0.44 228	0.37 278	0.66 189	0.41 123	0.94 414	1.73 502	0.79 342	0.41 226	0.63 264	0.31 169	0.16 209	0.11 134	0.18 230	0.22 398	0.16 209	0.78 534

SST-Stereo	0.40 227	0.19 124	0.45 239	0.42 293	0.25 215	0.25 42	0.21 35	0.66 189	0.47 155	1.08 469	0.79 247	0.72 307	0.43 234	0.77 364	0.35 223	0.16 209	0.11 134	0.20 300	0.16 227	0.19 302	0.15 211

THIR-Stereo	0.50 343	0.18 87	0.45 239	0.38 156	0.23 154	0.75 392	0.67 469	0.66 189	0.87 346	1.02 447	1.40 469	0.72 307	0.76 422	0.62 253	0.42 285	0.15 159	0.11 134	0.17 184	0.18 303	0.14 123	0.15 211

RAFT	0.45 272	0.22 236	0.45 239	0.47 385	0.26 256	0.54 278	0.47 389	0.66 189	0.58 189	0.80 314	0.82 261	0.94 397	0.57 314	0.75 353	0.34 206	0.17 248	0.15 319	0.22 357	0.20 358	0.16 209	0.12 109

TestStereo	0.38 199	0.31 393	0.40 173	0.45 355	0.20 74	0.40 196	0.37 278	0.66 189	0.65 217	0.53 166	0.78 237	0.47 171	0.40 220	0.55 173	0.37 255	0.18 279	0.13 255	0.20 300	0.15 195	0.22 364	0.13 144

RAFT-Stereo-weight	0.32 118	0.18 87	0.33 80	0.39 184	0.22 114	0.26 46	0.29 137	0.67 199	0.80 301	0.53 166	0.51 134	0.58 219	0.20 31	0.47 120	0.27 121	0.13 59	0.10 51	0.14 80	0.11 76	0.13 79	0.11 64

xx1	0.39 215	0.23 257	0.33 80	0.41 253	0.22 114	0.55 283	0.38 300	0.67 199	1.06 445	0.41 123	0.50 125	0.65 273	0.53 287	0.57 196	0.25 74	0.16 209	0.10 51	0.20 300	0.19 333	0.18 268	0.17 277

cc1	0.37 184	0.23 257	0.33 80	0.41 253	0.22 114	0.55 283	0.38 300	0.67 199	1.06 445	0.41 123	0.50 125	0.34 84	0.49 265	0.57 196	0.25 74	0.16 209	0.10 51	0.19 270	0.13 138	0.16 209	0.15 211

LL-Strereo2	0.35 149	0.24 294	0.48 288	0.41 253	0.26 256	0.35 158	0.24 73	0.67 199	0.44 139	0.54 170	0.51 134	0.66 278	0.25 75	0.66 292	0.30 162	0.14 98	0.12 189	0.23 379	0.20 358	0.18 268	0.13 144

CrosDoStereo	0.50 343	0.18 87	0.45 239	0.38 156	0.24 183	0.40 196	1.18 532	0.67 199	0.86 337	0.94 414	1.37 463	0.63 253	0.77 429	0.65 284	0.45 315	0.15 159	0.12 189	0.17 184	0.18 303	0.14 123	0.14 188

LCNet	0.41 238	0.20 160	0.32 65	0.44 332	0.24 183	0.47 246	0.29 137	0.67 199	0.53 170	0.72 277	1.03 369	0.66 278	0.60 334	0.58 216	0.34 206	0.14 98	0.10 51	0.19 270	0.19 333	0.21 342	0.36 478

DeepStereo_LL	0.50 343	0.18 87	0.45 239	0.38 156	0.24 183	0.40 196	1.18 532	0.67 199	0.86 337	0.94 414	1.37 463	0.63 253	0.77 429	0.65 284	0.45 315	0.15 159	0.12 189	0.17 184	0.18 303	0.14 123	0.14 188

RAFT_R40	0.40 227	0.19 124	0.44 227	0.43 313	0.25 215	0.23 19	0.26 93	0.67 199	0.67 223	0.98 432	0.78 237	0.72 307	0.43 234	0.76 357	0.35 223	0.16 209	0.11 134	0.20 300	0.16 227	0.18 268	0.14 188

Pruner-Stereo	0.38 199	0.20 160	0.45 239	0.40 221	0.25 215	0.22 14	0.24 73	0.67 199	0.55 179	0.89 387	0.76 222	0.68 286	0.29 129	0.62 253	0.35 223	0.18 279	0.12 189	0.20 300	0.17 276	0.17 244	0.18 295

rafts_anoy	0.37 184	0.21 197	0.36 114	0.41 253	0.26 256	0.30 100	0.33 207	0.67 199	0.90 366	0.58 180	0.66 188	0.45 160	0.33 166	0.47 120	0.39 270	0.16 209	0.11 134	0.21 342	0.23 414	0.17 244	0.14 188

ffm	0.44 262	0.26 336	0.49 300	0.37 126	0.25 215	0.55 283	0.37 278	0.68 209	1.04 434	0.73 284	0.96 333	0.71 298	0.53 287	0.57 196	0.25 74	0.16 209	0.10 51	0.25 408	0.21 380	0.16 209	0.16 257

ff1	0.49 327	0.26 336	0.49 300	0.37 126	0.25 215	0.55 283	0.37 278	0.68 209	1.04 434	0.73 284	0.96 333	0.71 298	0.53 287	1.01 448	0.88 451	0.16 209	0.10 51	0.25 408	0.21 380	0.16 209	0.16 257

tt1	0.36 167	0.24 294	0.32 65	0.41 253	0.22 114	0.54 278	0.38 300	0.68 209	1.04 434	0.41 123	0.46 110	0.35 93	0.45 248	0.57 196	0.25 74	0.16 209	0.10 51	0.19 270	0.13 138	0.16 209	0.16 257

RCA-Stereo	0.35 149	0.17 63	0.34 97	0.38 156	0.22 114	0.31 115	0.34 218	0.68 209	1.24 481	0.45 136	0.65 181	0.47 171	0.43 234	0.38 54	0.27 121	0.13 59	0.10 51	0.14 80	0.11 76	0.11 12	0.11 64

ADStereo(finetuned)	0.37 184	0.16 39	0.49 300	0.34 57	0.19 50	0.30 100	0.30 153	0.68 209	0.91 373	0.70 258	0.77 226	0.43 152	0.69 389	0.45 100	0.33 191	0.14 98	0.10 51	0.14 80	0.11 76	0.13 79	0.12 109

Prome-Stereo	0.46 282	0.19 124	0.35 107	0.44 332	0.26 256	0.40 196	0.45 378	0.68 209	0.44 139	0.96 422	1.84 508	0.59 234	0.67 379	0.61 245	0.32 179	0.14 98	0.11 134	0.16 146	0.14 169	0.16 209	0.29 439

iRaftStereo_RVC	0.32 118	0.19 124	0.37 130	0.39 184	0.22 114	0.31 115	0.29 137	0.68 209	0.51 164	0.49 151	0.66 188	0.37 106	0.23 58	0.45 100	0.33 191	0.14 98	0.10 51	0.18 230	0.17 276	0.15 169	0.12 109

DCANet	0.36 167	0.16 39	0.41 183	0.34 57	0.19 50	0.30 100	0.30 153	0.68 209	0.91 373	0.70 258	0.77 226	0.43 152	0.57 314	0.45 100	0.34 206	0.14 98	0.10 51	0.14 80	0.11 76	0.13 79	0.12 109

depthmonostereo	0.29 91	0.14 11	0.31 54	0.35 91	0.17 17	0.46 241	0.27 109	0.69 217	0.57 187	0.35 85	0.42 98	0.31 65	0.35 177	0.35 37	0.27 121	0.14 98	0.12 189	0.13 51	0.12 104	0.11 12	0.10 28

11t1	0.36 167	0.21 197	0.42 204	0.35 91	0.22 114	0.62 336	0.29 137	0.69 217	0.43 133	0.60 186	0.53 147	0.53 196	0.48 262	0.56 183	0.40 277	0.18 279	0.14 289	0.16 146	0.13 138	0.17 244	0.17 277

EKT-Stereo	0.35 149	0.23 257	0.39 161	0.43 313	0.29 336	0.38 185	0.31 176	0.69 217	0.64 212	0.45 136	0.63 175	0.49 182	0.27 101	0.56 183	0.33 191	0.18 279	0.14 289	0.18 230	0.15 195	0.16 209	0.16 257

RAFT-Test	0.34 134	0.18 87	0.37 130	0.38 156	0.23 154	0.50 256	0.23 59	0.69 217	0.40 119	0.60 186	0.85 282	0.61 245	0.28 115	0.46 113	0.27 121	0.14 98	0.11 134	0.14 80	0.11 76	0.13 79	0.12 109

fff	0.37 184	0.16 39	0.41 183	0.34 57	0.19 50	0.29 88	0.30 153	0.69 217	1.06 445	0.69 252	0.78 237	0.42 144	0.63 352	0.46 113	0.34 206	0.14 98	0.10 51	0.14 80	0.11 76	0.11 12	0.13 144

HHNet	0.41 238	0.17 63	0.41 183	0.34 57	0.37 426	0.33 139	0.34 218	0.69 217	0.75 265	0.86 365	1.30 454	0.52 192	0.32 156	0.52 153	0.35 223	0.15 159	0.11 134	0.19 270	0.15 195	0.15 169	0.24 402

NF-Stereo	0.38 199	0.20 160	0.45 239	0.41 253	0.25 215	0.26 46	0.31 176	0.69 217	0.70 236	0.65 222	0.77 226	0.57 211	0.30 144	0.67 303	0.35 223	0.18 279	0.12 189	0.20 300	0.16 227	0.16 209	0.27 425

OCTAStereo	0.38 199	0.20 160	0.46 256	0.41 253	0.25 215	0.26 46	0.31 176	0.69 217	0.70 236	0.65 222	0.77 226	0.58 219	0.30 144	0.67 303	0.35 223	0.18 279	0.12 189	0.20 300	0.16 227	0.16 209	0.27 425

PSM-softLoss	0.38 199	0.20 160	0.48 288	0.41 253	0.26 256	0.30 100	0.35 242	0.69 217	0.46 150	0.62 195	0.82 261	0.59 234	0.33 166	0.70 325	0.39 270	0.19 309	0.12 189	0.20 300	0.18 303	0.16 209	0.22 387

KMStereo	0.38 199	0.20 160	0.48 288	0.41 253	0.26 256	0.30 100	0.35 242	0.69 217	0.46 150	0.62 195	0.82 261	0.59 234	0.33 166	0.70 325	0.39 270	0.19 309	0.12 189	0.20 300	0.18 303	0.16 209	0.22 387

GrayStereo	0.49 327	0.19 124	0.42 204	0.46 376	0.28 310	0.53 272	0.67 469	0.69 217	0.63 205	1.02 447	1.47 485	0.78 340	0.76 422	0.56 183	0.33 191	0.14 98	0.12 189	0.17 184	0.17 276	0.15 169	0.29 439

RE-Stereo	0.38 199	0.20 160	0.46 256	0.41 253	0.25 215	0.26 46	0.31 176	0.69 217	0.70 236	0.65 222	0.77 226	0.58 219	0.30 144	0.67 303	0.35 223	0.18 279	0.12 189	0.20 300	0.16 227	0.16 209	0.27 425

TVStereo	0.38 199	0.20 160	0.46 256	0.41 253	0.25 215	0.26 46	0.31 176	0.69 217	0.70 236	0.65 222	0.77 226	0.58 219	0.30 144	0.67 303	0.35 223	0.18 279	0.12 189	0.20 300	0.16 227	0.16 209	0.27 425

csc	0.37 184	0.16 39	0.41 183	0.34 57	0.19 50	0.29 88	0.30 153	0.69 217	1.06 445	0.69 252	0.78 237	0.42 144	0.63 352	0.46 113	0.34 206	0.14 98	0.10 51	0.14 80	0.11 76	0.11 12	0.13 144

cscssc	0.37 184	0.16 39	0.41 183	0.34 57	0.19 50	0.29 88	0.30 153	0.69 217	1.06 445	0.69 252	0.78 237	0.42 144	0.63 352	0.46 113	0.34 206	0.14 98	0.10 51	0.14 80	0.11 76	0.11 12	0.13 144

AIO-test1	0.38 199	0.18 87	0.38 142	0.50 421	0.24 183	0.46 241	0.30 153	0.70 232	1.19 472	0.40 119	0.71 200	0.45 160	0.29 129	0.53 162	0.27 121	0.15 159	0.13 255	0.19 270	0.21 380	0.13 79	0.17 277

tg	0.33 128	0.18 87	0.37 130	0.39 184	0.22 114	0.38 185	0.26 93	0.70 232	0.56 185	0.47 147	0.65 181	0.42 144	0.24 68	0.55 173	0.33 191	0.14 98	0.10 51	0.18 230	0.17 276	0.14 123	0.11 64

rvit_105_1	0.54 377	0.40 450	0.76 443	0.58 483	0.37 426	0.59 320	0.68 474	0.70 232	0.94 391	0.82 335	0.69 195	0.73 318	0.58 323	0.78 368	0.54 364	0.32 473	0.29 482	0.31 465	0.34 491	0.23 381	0.20 351

MIM_Stereo	0.38 199	0.17 63	0.53 338	0.37 126	0.24 183	0.27 59	0.24 73	0.70 232	0.54 174	0.72 277	1.00 354	0.63 253	0.29 129	0.64 277	0.38 264	0.13 59	0.14 289	0.17 184	0.16 227	0.14 123	0.11 64

UDGNet	0.48 309	0.77 518	0.50 313	0.48 392	0.31 373	0.41 210	0.34 218	0.70 232	0.92 378	0.65 222	0.60 168	0.58 219	0.43 234	0.63 264	0.41 281	0.32 473	0.15 319	0.66 529	0.19 333	0.36 473	0.21 369

dd	0.43 255	0.38 438	0.55 347	0.44 332	0.25 215	0.47 246	0.38 300	0.70 232	1.05 438	0.59 182	0.65 181	0.42 144	0.39 214	0.66 292	0.50 339	0.24 404	0.15 319	0.21 342	0.15 195	0.22 364	0.18 295

aanetorigin	0.83 469	0.56 495	1.87 533	0.49 407	0.38 435	0.56 296	0.66 467	0.70 232	1.00 416	2.42 543	2.02 516	1.31 473	1.18 503	0.93 434	1.13 495	0.20 332	0.18 388	0.20 300	0.19 333	0.27 422	0.30 447

Gwc-CoAtRS	0.34 134	0.17 63	0.44 227	0.39 184	0.23 154	0.34 149	0.22 44	0.70 232	0.75 265	0.60 186	0.59 166	0.58 219	0.29 129	0.45 100	0.26 103	0.14 98	0.11 134	0.14 80	0.12 104	0.12 44	0.12 109

OMP-Stereo	0.42 245	0.22 236	0.46 256	0.52 449	0.24 183	0.36 167	0.25 81	0.71 240	0.78 290	0.77 304	0.64 178	0.89 381	0.39 214	0.91 425	0.35 223	0.15 159	0.12 189	0.20 300	0.15 195	0.15 169	0.12 109

IIG-Stereo	0.43 255	0.21 197	0.44 227	0.50 421	0.25 215	0.44 228	0.21 35	0.71 240	0.76 273	0.83 347	0.95 329	0.83 355	0.43 234	0.90 418	0.35 223	0.15 159	0.12 189	0.19 270	0.14 169	0.15 169	0.11 64

GMM-Stereo	0.44 262	0.19 124	0.36 114	0.42 293	0.25 215	0.51 260	0.47 389	0.71 240	0.53 170	0.76 298	1.37 463	0.76 332	0.38 203	0.60 237	0.33 191	0.15 159	0.10 51	0.20 300	0.19 333	0.16 209	0.27 425

raftrobust	0.34 134	0.19 124	0.36 114	0.41 253	0.27 287	0.30 100	0.25 81	0.71 240	0.63 205	0.58 180	0.55 155	0.45 160	0.46 253	0.51 147	0.29 156	0.16 209	0.12 189	0.14 80	0.12 104	0.12 44	0.13 144

MM-Stereo_test3	0.34 134	0.19 124	0.31 54	0.41 253	0.25 215	0.35 158	0.44 375	0.72 244	0.92 378	0.46 142	0.52 143	0.41 134	0.29 129	0.44 96	0.28 141	0.16 209	0.15 319	0.17 184	0.13 138	0.14 123	0.13 144

HI	0.45 272	0.21 197	0.36 114	0.34 57	0.35 415	0.28 76	0.31 176	0.72 244	0.46 150	0.87 373	1.13 409	1.09 440	0.76 422	0.69 319	0.56 371	0.12 31	0.10 51	0.17 184	0.17 276	0.17 244	0.15 211

CoSv	0.45 272	0.21 197	0.36 114	0.34 57	0.35 415	0.28 76	0.31 176	0.72 244	0.46 150	0.87 373	1.13 409	1.09 440	0.76 422	0.69 319	0.56 371	0.12 31	0.10 51	0.17 184	0.17 276	0.17 244	0.15 211

Pointernet	0.27 73	0.14 11	0.33 80	0.35 91	0.23 154	0.35 158	0.21 35	0.72 244	0.38 108	0.39 113	0.36 83	0.34 84	0.25 75	0.36 39	0.25 74	0.15 159	0.10 51	0.12 22	0.08 1	0.11 12	0.10 28

MyStereo07	0.32 118	0.22 236	0.34 97	0.42 293	0.28 310	0.40 196	0.50 408	0.72 244	0.37 103	0.37 96	0.34 75	0.32 68	0.31 151	0.59 231	0.27 121	0.14 98	0.13 255	0.18 230	0.17 276	0.17 244	0.16 257

StereoVision	0.42 245	0.28 367	0.45 239	0.49 407	0.28 310	0.38 185	0.38 300	0.72 244	0.62 194	0.44 134	1.14 414	0.54 200	0.39 214	0.56 183	0.34 206	0.21 349	0.24 450	0.25 408	0.24 429	0.26 411	0.16 257

Anonymous_2	0.82 463	0.44 463	0.63 381	0.40 221	0.43 465	0.80 409	0.52 426	0.72 244	0.77 280	0.71 265	0.60 168	0.87 372	0.76 422	0.75 353	0.58 374	0.52 523	0.54 536	0.54 523	4.82 574	0.56 520	0.40 494

test_5	0.43 255	0.24 294	0.43 215	0.52 449	0.28 310	0.28 76	0.42 359	0.72 244	0.82 314	0.62 195	0.91 312	0.72 307	0.55 305	0.79 373	0.35 223	0.14 98	0.11 134	0.18 230	0.18 303	0.18 268	0.16 257

Anonymous3	0.46 282	0.34 410	0.86 461	0.50 421	0.37 426	0.81 414	0.50 408	0.72 244	0.65 217	0.51 157	0.65 181	0.45 160	0.45 248	0.64 277	0.38 264	0.24 404	0.24 450	0.22 357	0.21 380	0.23 381	0.23 394

R-Stereo Train	0.39 215	0.18 87	0.42 204	0.42 293	0.26 256	0.40 196	0.32 197	0.72 244	0.34 68	0.89 387	1.28 447	0.57 211	0.35 177	0.42 79	0.32 179	0.15 159	0.12 189	0.14 80	0.12 104	0.14 123	0.13 144

RAFT-Stereo	0.39 215	0.18 87	0.42 204	0.42 293	0.26 256	0.40 196	0.32 197	0.72 244	0.34 68	0.89 387	1.28 447	0.57 211	0.35 177	0.42 79	0.32 179	0.15 159	0.12 189	0.14 80	0.12 104	0.14 123	0.13 144
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
GMStereo_Zeroshot	0.49 327	0.44 463	0.74 434	0.49 407	0.27 287	0.56 296	0.29 137	0.73 255	0.76 273	0.86 365	0.94 320	0.91 388	0.36 195	0.74 347	0.43 290	0.26 425	0.14 289	0.26 427	0.15 195	0.36 473	0.18 295

CFNet-RSSM	0.34 134	0.17 63	0.45 239	0.39 184	0.22 114	0.35 158	0.23 59	0.73 255	0.84 324	0.65 222	0.54 149	0.57 211	0.28 115	0.46 113	0.26 103	0.13 59	0.10 51	0.14 80	0.12 104	0.13 79	0.11 64

IGEV_Zeroshot_test	0.34 134	0.18 87	0.67 402	0.39 184	0.28 310	0.30 100	0.25 81	0.74 257	0.31 49	0.62 195	0.57 161	0.54 200	0.25 75	0.53 162	0.27 121	0.14 98	0.10 51	0.15 120	0.14 169	0.14 123	0.12 109

ASMatch	0.48 309	0.19 124	0.45 239	0.39 184	0.28 310	0.37 172	0.26 93	0.74 257	0.68 228	0.76 298	2.34 523	0.61 245	0.52 283	0.62 253	0.37 255	0.14 98	0.12 189	0.17 184	0.15 195	0.14 123	0.21 369

PFNet	0.42 245	0.18 87	0.58 361	0.43 313	0.24 183	0.43 220	0.32 197	0.74 257	0.78 290	1.00 439	0.74 214	0.68 286	0.39 214	0.72 335	0.37 255	0.16 209	0.10 51	0.20 300	0.15 195	0.16 209	0.13 144

IRAFT_RVC	0.42 245	0.20 160	0.48 288	0.44 332	0.24 183	0.27 59	0.54 434	0.74 257	0.77 280	0.76 298	0.80 250	0.73 318	0.51 281	0.70 325	0.36 239	0.17 248	0.10 51	0.21 342	0.16 227	0.16 209	0.14 188

cross-raft	0.34 134	0.20 160	0.37 130	0.44 332	0.23 154	0.32 132	0.35 242	0.74 257	0.40 119	0.60 186	0.77 226	0.57 211	0.27 101	0.43 85	0.28 141	0.12 31	0.10 51	0.15 120	0.13 138	0.15 169	0.11 64

111	0.40 227	0.17 63	0.41 183	0.34 57	0.19 50	0.52 264	0.28 127	0.74 257	1.16 466	0.50 154	0.91 312	0.63 253	0.48 262	0.61 245	0.35 223	0.14 98	0.10 51	0.14 80	0.12 104	0.13 79	0.13 144

DCVSM-stereo	0.49 327	0.27 353	0.53 338	0.39 184	0.29 336	0.51 260	0.26 93	0.75 263	0.75 265	1.11 475	0.75 216	1.05 428	0.72 410	0.60 237	0.47 332	0.20 332	0.19 402	0.24 395	0.20 358	0.25 404	0.30 447

ACV-stereo	0.62 417	0.34 410	1.00 476	0.43 313	0.31 373	1.20 492	0.40 334	0.75 263	0.83 319	0.64 213	0.77 226	2.10 526	1.03 488	0.81 377	0.64 394	0.21 349	0.17 371	0.18 230	0.18 303	0.21 342	0.21 369

anonymousa	0.49 327	0.20 160	0.42 204	0.38 156	0.23 154	0.91 437	0.35 242	0.75 263	0.62 194	0.85 358	1.54 491	1.06 430	0.66 376	0.51 147	0.43 290	0.16 209	0.13 255	0.19 270	0.21 380	0.16 209	0.14 188

RAFT+CT+SA	0.39 215	0.23 257	0.36 114	0.51 437	0.27 287	0.29 88	0.46 382	0.75 263	0.80 301	0.51 157	0.89 305	0.41 134	0.40 220	0.78 368	0.32 179	0.14 98	0.11 134	0.18 230	0.18 303	0.15 169	0.14 188

SA	0.44 262	0.25 317	0.46 256	0.46 376	0.24 183	0.43 220	0.36 264	0.75 263	0.96 398	0.59 182	1.03 369	0.48 176	0.52 283	0.94 441	0.32 179	0.16 209	0.12 189	0.21 342	0.19 333	0.15 169	0.13 144

IPLG	0.39 215	0.20 160	0.59 362	0.40 221	0.24 183	0.54 278	0.27 109	0.75 263	0.63 205	0.84 354	0.81 257	0.32 68	0.32 156	0.60 237	0.45 315	0.13 59	0.11 134	0.16 146	0.13 138	0.13 79	0.12 109

ARAFT	0.47 297	0.24 294	0.79 450	0.42 293	0.25 215	0.55 283	0.55 438	0.75 263	0.81 309	0.89 387	0.75 216	0.73 318	0.47 257	0.88 410	0.37 255	0.15 159	0.12 189	0.23 379	0.22 398	0.14 123	0.13 144

HH	0.35 149	0.20 160	0.47 268	0.40 221	0.25 215	0.33 139	0.31 176	0.76 270	0.38 108	0.43 131	0.57 161	0.79 342	0.44 243	0.71 330	0.25 74	0.15 159	0.11 134	0.15 120	0.14 169	0.14 123	0.12 109

HanStereo	0.35 149	0.20 160	0.47 268	0.40 221	0.25 215	0.33 139	0.31 176	0.76 270	0.38 108	0.43 131	0.57 161	0.79 342	0.44 243	0.71 330	0.25 74	0.15 159	0.11 134	0.15 120	0.14 169	0.14 123	0.12 109

IPLGR	0.39 215	0.21 197	0.63 381	0.39 184	0.22 114	0.49 253	0.29 137	0.76 270	0.74 262	0.78 308	0.77 226	0.44 158	0.42 228	0.47 120	0.38 264	0.13 59	0.12 189	0.16 146	0.14 169	0.15 169	0.13 144

AIO-test2	0.39 215	0.21 197	0.41 183	0.47 385	0.25 215	0.45 236	0.35 242	0.77 273	1.27 491	0.36 89	0.87 293	0.37 106	0.30 144	0.47 120	0.27 121	0.15 159	0.13 255	0.21 342	0.23 414	0.15 169	0.13 144

TestStereo1	0.43 255	0.23 257	0.41 183	0.51 437	0.24 183	0.34 149	0.40 334	0.77 273	0.90 366	0.68 243	0.96 333	0.48 176	0.46 253	0.91 425	0.32 179	0.16 209	0.13 255	0.18 230	0.15 195	0.14 123	0.13 144

SA-5K	0.43 255	0.23 257	0.41 183	0.51 437	0.24 183	0.34 149	0.40 334	0.77 273	0.90 366	0.68 243	0.96 333	0.48 176	0.46 253	0.91 425	0.32 179	0.16 209	0.13 255	0.18 230	0.15 195	0.14 123	0.13 144

MIPNet	0.37 184	0.21 197	0.59 362	0.39 184	0.25 215	0.50 256	0.28 127	0.77 273	0.70 236	0.65 222	0.60 168	0.40 128	0.49 265	0.44 96	0.37 255	0.14 98	0.11 134	0.16 146	0.13 138	0.14 123	0.13 144

DIP-Stereo	0.39 215	0.21 197	0.50 313	0.41 253	0.28 310	0.62 336	0.27 109	0.77 273	0.40 119	0.64 213	0.86 285	0.52 192	0.33 166	0.66 292	0.42 285	0.15 159	0.13 255	0.17 184	0.14 169	0.15 169	0.15 211
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
DN-CSS_ROB	0.43 255	0.26 336	0.62 372	0.40 221	0.29 336	0.44 228	0.27 109	0.77 273	0.75 265	0.72 277	1.09 395	0.48 176	0.43 234	0.69 319	0.37 255	0.15 159	0.12 189	0.21 342	0.19 333	0.18 268	0.16 257

DFGA-Net	0.45 272	0.29 379	0.80 452	0.42 293	0.32 389	0.53 272	0.35 242	0.78 279	0.89 363	0.66 234	0.75 216	0.48 176	0.39 214	0.74 347	0.60 382	0.15 159	0.13 255	0.19 270	0.18 303	0.20 318	0.17 277

GCST	0.83 469	1.22 541	0.74 434	1.58 545	1.01 538	1.06 468	0.23 59	0.78 279	0.78 290	0.97 427	0.65 181	0.78 340	0.35 177	0.92 428	0.34 206	0.96 541	0.65 541	1.20 541	0.81 544	0.91 532	0.70 531

dad	0.58 404	0.50 478	0.64 386	0.43 313	0.30 351	0.59 320	0.36 264	0.78 279	1.25 487	1.01 444	1.17 427	1.15 457	0.53 287	0.68 313	0.50 339	0.35 492	0.23 442	0.37 490	0.21 380	0.29 430	0.20 351

raft+_RVC	0.38 199	0.19 124	0.35 107	0.37 126	0.25 215	0.45 236	0.37 278	0.78 279	0.89 363	0.51 157	0.78 237	0.50 184	0.29 129	0.53 162	0.40 277	0.15 159	0.12 189	0.17 184	0.15 195	0.14 123	0.12 109

CBFPSM	0.59 411	0.22 236	1.31 509	0.38 156	0.27 287	1.12 480	0.65 465	0.79 283	0.82 314	0.80 314	0.81 257	1.35 487	0.87 457	0.67 303	0.76 422	0.16 209	0.15 319	0.15 120	0.16 227	0.17 244	0.22 387

raft_robust	0.41 238	0.23 257	0.36 114	0.42 293	0.21 95	0.40 196	0.33 207	0.79 283	0.98 405	0.79 312	0.87 293	0.39 118	0.33 166	0.84 393	0.29 156	0.13 59	0.12 189	0.16 146	0.17 276	0.15 169	0.12 109

FENet	0.42 245	0.22 236	0.38 142	0.39 184	0.24 183	0.55 283	0.32 197	0.79 283	0.70 236	0.71 265	0.72 201	0.63 253	0.57 314	0.62 253	0.44 306	0.19 309	0.13 255	0.19 270	0.17 276	0.18 268	0.19 328

z-ln-s-r	0.66 424	0.36 421	1.30 508	0.39 184	0.26 256	0.57 301	0.63 461	0.80 286	1.03 428	0.80 314	1.43 476	0.91 388	0.76 422	1.08 464	1.87 526	0.16 209	0.12 189	0.17 184	0.14 169	0.20 318	0.16 257

IER	0.46 282	0.23 257	0.50 313	0.38 156	0.28 310	0.69 370	0.35 242	0.80 286	0.66 220	0.83 347	0.94 320	0.75 326	0.77 429	0.60 237	0.42 285	0.17 248	0.14 289	0.17 184	0.17 276	0.17 244	0.15 211

s12784h	0.36 167	0.15 25	0.24 5	0.34 57	0.15 1	0.77 399	0.29 137	0.80 286	0.83 319	0.56 175	0.57 161	0.43 152	0.40 220	0.57 196	0.33 191	0.12 31	0.10 51	0.14 80	0.09 9	0.14 123	0.09 4

MLCV	0.47 297	0.24 294	0.61 369	0.37 126	0.17 17	0.61 328	0.33 207	0.80 286	0.87 346	0.94 414	1.13 409	0.72 307	0.43 234	0.89 416	0.51 349	0.13 59	0.10 51	0.13 51	0.11 76	0.14 123	0.12 109

rvit_stereo_0075_2	0.47 297	0.37 428	0.70 416	0.53 459	0.46 483	0.43 220	0.36 264	0.81 290	0.67 223	0.55 172	0.74 214	0.59 234	0.43 234	0.63 264	0.43 290	0.32 473	0.23 442	0.35 480	0.25 438	0.30 439	0.25 409

Sa-1000	0.48 309	0.24 294	0.41 183	0.45 355	0.25 215	0.59 320	0.34 218	0.81 290	0.93 384	0.82 335	1.50 486	0.53 196	0.45 248	0.92 428	0.30 162	0.15 159	0.12 189	0.21 342	0.19 333	0.15 169	0.13 144

ISRNet	0.56 390	0.24 294	0.66 398	0.56 475	0.36 419	0.44 228	0.25 81	0.82 292	0.84 324	1.07 465	1.25 442	0.91 388	0.60 334	0.66 292	0.58 374	0.35 492	0.26 464	0.36 485	0.33 489	0.30 439	0.42 498

FACV-RUCA	0.43 255	0.28 367	0.47 268	0.45 355	0.33 400	0.58 307	0.34 218	0.82 292	0.73 255	0.57 178	0.84 272	0.47 171	0.50 276	0.54 168	0.39 270	0.22 375	0.15 319	0.35 480	0.16 227	0.28 426	0.21 369

iResNet	0.49 327	0.29 379	0.79 450	0.42 293	0.21 95	0.61 328	0.40 334	0.82 292	0.99 410	0.87 373	1.12 402	0.69 290	0.53 287	0.78 368	0.51 349	0.15 159	0.11 134	0.14 80	0.12 104	0.17 244	0.15 211

DAS	0.51 350	0.25 317	0.60 367	0.48 392	0.31 373	0.58 307	0.41 349	0.83 295	0.97 401	0.89 387	1.12 402	0.70 294	0.75 419	0.82 380	0.43 290	0.17 248	0.13 255	0.18 230	0.15 195	0.20 318	0.18 295

SepStereo	0.51 350	0.25 317	0.60 367	0.48 392	0.31 373	0.58 307	0.41 349	0.83 295	0.97 401	0.89 387	1.12 402	0.70 294	0.75 419	0.93 434	0.43 290	0.17 248	0.13 255	0.18 230	0.15 195	0.20 318	0.18 295

HCRNet	0.44 262	0.34 410	0.41 183	0.53 459	0.26 256	0.53 272	0.29 137	0.83 295	0.63 205	0.71 265	0.81 257	0.77 338	0.50 276	0.66 292	0.36 239	0.24 404	0.16 351	0.24 395	0.20 358	0.21 342	0.18 295

iinet-f	0.67 429	0.26 336	2.15 538	0.39 184	0.31 373	1.19 491	0.56 444	0.84 298	0.84 324	0.80 314	1.17 427	1.05 428	0.84 451	0.71 330	1.21 499	0.20 332	0.18 388	0.17 184	0.15 195	0.20 318	0.20 351

ToySt	0.49 327	0.27 353	0.75 438	0.40 221	0.27 287	0.64 352	0.49 403	0.84 298	0.77 280	0.60 186	0.83 267	0.88 377	0.66 376	0.70 325	0.56 371	0.16 209	0.17 371	0.21 342	0.20 358	0.21 342	0.19 328

TRStereo	0.37 184	0.27 353	0.59 362	0.47 385	0.41 453	0.29 88	0.30 153	0.84 298	0.59 190	0.52 163	0.41 95	0.52 192	0.26 90	0.73 340	0.27 121	0.17 248	0.12 189	0.19 270	0.19 333	0.13 79	0.11 64

PAM	0.46 282	0.19 124	0.70 416	0.40 221	0.26 256	0.75 392	0.33 207	0.85 301	0.34 68	0.70 258	0.46 110	1.83 517	0.63 352	0.61 245	0.26 103	0.15 159	0.10 51	0.16 146	0.14 169	0.14 123	0.13 144

ACVNet-DCA	0.35 149	0.23 257	0.33 80	0.41 253	0.22 114	0.55 283	0.38 300	0.85 301	0.54 174	0.41 123	0.50 125	0.34 84	0.49 265	0.57 196	0.25 74	0.16 209	0.10 51	0.19 270	0.13 138	0.18 268	0.17 277

1test111	0.36 167	0.23 257	0.33 80	0.41 253	0.22 114	0.55 283	0.38 300	0.85 301	0.54 174	0.41 123	0.50 125	0.34 84	0.49 265	0.55 173	0.45 315	0.16 209	0.10 51	0.19 270	0.13 138	0.18 268	0.17 277

qqq	0.40 227	0.26 336	0.44 227	0.36 110	0.22 114	0.46 241	0.36 264	0.85 301	0.54 174	0.56 175	0.69 195	0.65 273	0.53 287	0.55 173	0.45 315	0.17 248	0.16 351	0.20 300	0.19 333	0.18 268	0.17 277

anonymousdsp2	0.35 149	0.20 160	0.43 215	0.37 126	0.24 183	0.48 249	0.31 176	0.86 305	0.65 217	0.55 172	0.50 125	0.50 184	0.34 174	0.56 183	0.31 169	0.14 98	0.10 51	0.14 80	0.10 50	0.16 209	0.14 188

fast-acv-ft	0.64 420	0.30 388	0.73 429	0.45 355	0.34 409	1.17 488	0.49 403	0.86 305	0.98 405	1.02 447	1.36 460	1.29 470	0.85 452	0.76 357	0.81 432	0.21 349	0.23 442	0.23 379	0.23 414	0.21 342	0.20 351

x	0.39 215	0.24 294	0.41 183	0.34 57	0.23 154	0.52 264	0.32 197	0.86 305	0.52 167	0.57 178	0.70 198	0.59 234	0.50 276	0.49 134	0.46 325	0.17 248	0.15 319	0.17 184	0.15 195	0.17 244	0.16 257

CFNet_pseudo	0.46 282	0.24 294	0.52 330	0.37 126	0.27 287	0.58 307	0.30 153	0.86 305	0.88 350	0.82 335	1.03 369	0.75 326	0.47 257	0.58 216	0.44 306	0.17 248	0.12 189	0.24 395	0.16 227	0.24 394	0.19 328

RALAANet	0.38 199	0.23 257	0.48 288	0.42 293	0.29 336	0.35 158	0.25 81	0.86 305	0.64 212	0.67 237	0.65 181	0.60 240	0.29 129	0.60 237	0.34 206	0.15 159	0.12 189	0.17 184	0.15 195	0.21 342	0.13 144

DMCA-RVC	0.51 350	0.30 388	0.59 362	0.50 421	0.32 389	0.54 278	0.38 300	0.86 305	0.68 228	0.94 414	0.86 285	0.91 388	0.68 385	0.70 325	0.59 379	0.23 392	0.18 388	0.31 465	0.23 414	0.26 411	0.19 328

ccs_rob	0.46 282	0.24 294	0.52 330	0.37 126	0.27 287	0.58 307	0.31 176	0.86 305	0.88 350	0.82 335	1.02 365	0.75 326	0.47 257	0.58 216	0.44 306	0.17 248	0.12 189	0.24 395	0.16 227	0.24 394	0.19 328

CAS++	0.32 118	0.24 294	0.36 114	0.37 126	0.26 256	0.28 76	0.23 59	0.87 312	0.50 162	0.47 147	0.45 105	0.26 48	0.21 39	0.49 134	0.24 58	0.23 392	0.19 402	0.22 357	0.17 276	0.21 342	0.16 257
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
MMNet	0.55 379	0.25 317	0.61 369	0.43 313	0.34 409	1.07 469	0.39 323	0.87 312	0.91 373	0.91 399	0.93 319	0.86 366	0.76 422	0.81 377	0.76 422	0.15 159	0.14 289	0.18 230	0.19 333	0.20 318	0.16 257

ACVNet	0.46 282	0.23 257	0.36 114	0.39 184	0.28 310	0.58 307	0.40 334	0.87 312	0.80 301	0.64 213	0.96 333	0.79 342	0.60 334	0.63 264	0.67 402	0.17 248	0.15 319	0.16 146	0.15 195	0.18 268	0.15 211

CFNet-ft	0.48 309	0.23 257	0.36 114	0.40 221	0.26 256	0.64 352	0.37 278	0.87 312	0.85 332	0.64 213	1.00 354	1.01 415	0.64 363	0.61 245	0.53 359	0.23 392	0.15 319	0.24 395	0.21 380	0.23 381	0.18 295

CFNet_RVC	0.48 309	0.23 257	0.36 114	0.40 221	0.26 256	0.64 352	0.37 278	0.87 312	0.85 332	0.64 213	1.00 354	1.01 415	0.64 363	0.61 245	0.53 359	0.23 392	0.15 319	0.24 395	0.21 380	0.23 381	0.18 295

Any-RAFT	0.35 149	0.16 39	0.30 47	0.34 57	0.21 95	0.52 264	0.22 44	0.88 317	0.73 255	0.53 166	0.73 205	0.64 260	0.28 115	0.46 113	0.24 58	0.15 159	0.10 51	0.13 51	0.10 50	0.13 79	0.12 109

cf-r	0.47 297	0.23 257	0.41 183	0.39 184	0.23 154	0.59 320	0.37 278	0.88 317	0.85 332	0.72 277	1.05 379	0.94 397	0.62 346	0.56 183	0.54 364	0.21 349	0.14 289	0.17 184	0.19 333	0.15 169	0.15 211

DispNO	0.47 297	0.23 257	0.71 421	0.39 184	0.31 373	0.60 326	0.38 300	0.89 319	0.77 280	0.75 291	0.84 272	0.72 307	0.54 299	0.73 340	0.46 325	0.19 309	0.14 289	0.20 300	0.18 303	0.16 209	0.17 277

gwcnet-sp	0.48 309	0.23 257	0.70 416	0.40 221	0.26 256	0.81 414	0.41 349	0.89 319	0.84 324	0.91 399	0.76 222	0.66 278	0.61 340	0.66 292	0.50 339	0.18 279	0.17 371	0.18 230	0.18 303	0.18 268	0.18 295

scenet	0.48 309	0.23 257	0.70 416	0.40 221	0.26 256	0.81 414	0.41 349	0.89 319	0.84 324	0.91 399	0.76 222	0.66 278	0.61 340	0.66 292	0.50 339	0.18 279	0.17 371	0.18 230	0.18 303	0.18 268	0.18 295

ssnet	0.48 309	0.23 257	0.70 416	0.40 221	0.26 256	0.81 414	0.41 349	0.89 319	0.84 324	0.91 399	0.76 222	0.66 278	0.61 340	0.66 292	0.50 339	0.18 279	0.17 371	0.18 230	0.18 303	0.18 268	0.18 295

GANet-ADL	0.42 245	0.25 317	0.45 239	0.43 313	0.29 336	0.54 278	0.35 242	0.89 319	0.86 337	0.63 203	0.72 201	0.68 286	0.42 228	0.52 153	0.41 281	0.21 349	0.14 289	0.15 120	0.13 138	0.18 268	0.19 328

SDNR	0.86 472	0.37 428	1.47 523	0.40 221	0.38 435	3.38 556	0.33 207	0.90 324	0.98 405	0.99 434	2.09 519	0.59 234	0.71 406	1.29 493	0.70 409	0.51 522	0.56 537	0.36 485	0.26 452	0.43 495	0.46 510

AACVNet	0.50 343	0.23 257	0.49 300	0.46 376	0.29 336	0.52 264	0.38 300	0.90 324	0.55 179	0.81 326	1.03 369	1.00 411	0.70 402	0.83 388	0.54 364	0.21 349	0.18 388	0.24 395	0.18 303	0.23 381	0.20 351

PSMNet-ADL	0.48 309	0.27 353	0.40 173	0.48 392	0.30 351	0.68 368	0.37 278	0.90 324	0.80 301	0.61 193	0.80 250	0.92 393	0.62 346	0.72 335	0.63 391	0.23 392	0.18 388	0.18 230	0.20 358	0.22 364	0.20 351

EDNetEfficient	1.46 529	0.80 520	6.12 560	0.47 385	0.39 441	0.69 370	0.83 504	0.90 324	2.77 549	3.50 560	1.96 513	1.66 512	2.03 544	1.26 490	4.18 554	0.21 349	0.18 388	0.21 342	0.20 358	0.41 491	0.39 491

DDVS	0.52 359	0.30 388	0.56 353	0.41 253	0.31 373	0.71 380	0.34 218	0.91 328	0.67 223	0.85 358	0.89 305	1.12 448	0.46 253	0.86 405	0.60 382	0.22 375	0.16 351	0.22 357	0.18 303	0.25 404	0.26 415

acv_ft	0.51 350	0.23 257	0.56 353	0.44 332	0.28 310	0.86 432	0.39 323	0.91 328	0.80 301	0.97 427	0.96 333	0.79 342	0.59 330	0.63 264	0.87 448	0.17 248	0.15 319	0.16 146	0.15 195	0.17 244	0.15 211

GwcNet-ADL	0.44 262	0.22 236	0.48 288	0.45 355	0.30 351	0.40 196	0.37 278	0.92 330	0.97 401	0.71 265	0.78 237	0.61 245	0.42 228	0.62 253	0.50 339	0.19 309	0.14 289	0.15 120	0.14 169	0.18 268	0.18 295

hitnet-ft	0.55 379	0.27 353	0.39 161	0.41 253	0.28 310	0.78 403	0.40 334	0.92 330	0.90 366	0.82 335	1.01 357	1.13 454	0.70 402	0.78 368	0.67 402	0.28 445	0.20 414	0.28 448	0.22 398	0.29 430	0.26 415

G2L-Stereo	0.49 327	0.23 257	0.48 288	0.43 313	0.26 256	0.47 246	0.42 359	0.93 332	0.78 290	0.84 354	0.86 285	0.91 388	0.52 283	0.78 368	0.70 409	0.20 332	0.17 371	0.22 357	0.18 303	0.17 244	0.21 369

MyStereo05	0.44 262	0.21 197	0.45 239	0.41 253	0.28 310	0.41 210	0.50 408	0.93 332	1.09 456	0.76 298	0.61 171	0.51 188	0.57 314	0.73 340	0.42 285	0.14 98	0.13 255	0.18 230	0.17 276	0.17 244	0.15 211

GwcNet-RSSM	0.49 327	0.24 294	0.42 204	0.40 221	0.23 154	0.55 283	0.38 300	0.93 332	0.93 384	0.71 265	1.16 425	0.86 366	0.60 334	0.62 253	0.66 399	0.21 349	0.14 289	0.19 270	0.20 358	0.16 209	0.15 211

DMCA	0.45 272	0.26 336	0.50 313	0.38 156	0.28 310	0.51 260	0.34 218	0.93 332	0.68 228	0.75 291	0.83 267	0.79 342	0.53 287	0.51 147	0.54 364	0.21 349	0.16 351	0.21 342	0.16 227	0.19 302	0.21 369

HITNet	0.41 238	0.26 336	0.45 239	0.33 46	0.17 17	0.63 345	0.30 153	0.93 332	0.64 212	0.71 265	0.82 261	0.64 260	0.52 283	0.59 231	0.43 290	0.14 98	0.10 51	0.15 120	0.13 138	0.19 302	0.12 109
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
AIO-Stereo-zeroshot	0.42 245	0.20 160	0.74 434	0.38 156	0.43 465	0.39 192	0.26 93	0.94 337	0.49 158	0.53 166	0.77 226	0.93 395	0.45 248	0.63 264	0.24 58	0.16 209	0.10 51	0.17 184	0.18 303	0.20 318	0.20 351

mmm	0.44 262	0.27 353	0.46 256	0.38 156	0.24 183	0.61 328	0.35 242	0.94 337	0.53 170	0.72 277	1.05 379	0.63 253	0.50 276	0.57 196	0.45 315	0.18 279	0.15 319	0.23 379	0.20 358	0.20 318	0.18 295

LL-Strereo	0.57 397	0.27 353	0.68 406	0.48 392	0.34 409	0.39 192	0.48 397	0.94 337	0.97 401	0.83 347	0.78 237	1.10 444	1.18 503	1.33 497	0.49 338	0.17 248	0.14 289	0.22 357	0.19 333	0.16 209	0.17 277

BUS	0.45 272	0.25 317	0.43 215	0.45 355	0.28 310	0.70 375	0.34 218	0.94 337	0.76 273	0.75 291	0.80 250	0.65 273	0.49 265	0.64 277	0.51 349	0.20 332	0.14 289	0.22 357	0.19 333	0.18 268	0.18 295

BSDual-CNN	0.46 282	0.25 317	0.43 215	0.45 355	0.28 310	0.77 399	0.40 334	0.94 337	0.76 273	0.75 291	0.80 250	0.76 332	0.54 299	0.64 277	0.43 290	0.20 332	0.14 289	0.22 357	0.19 333	0.18 268	0.18 295

hknet	0.49 327	0.25 317	0.51 325	0.45 355	0.29 336	0.77 399	0.40 334	0.94 337	0.83 319	0.75 291	0.80 250	0.97 404	0.61 340	0.73 340	0.45 315	0.18 279	0.14 289	0.22 357	0.19 333	0.18 268	0.18 295

TransformOpticalFlow	0.44 262	0.20 160	0.47 268	0.41 253	0.23 154	0.37 172	0.47 389	0.94 337	0.76 273	0.65 222	1.14 414	0.73 318	0.56 312	0.76 357	0.32 179	0.15 159	0.10 51	0.17 184	0.15 195	0.14 123	0.13 144

PAM_32	0.46 282	0.19 124	0.67 402	0.39 184	0.24 183	0.75 392	0.27 109	0.95 344	0.34 68	0.68 243	0.44 102	1.91 522	0.65 369	0.62 253	0.26 103	0.15 159	0.10 51	0.16 146	0.15 195	0.14 123	0.13 144

test_sample2	0.42 245	0.22 236	0.43 215	0.33 46	0.21 95	0.58 307	0.39 323	0.95 344	0.67 223	0.63 203	0.77 226	0.69 290	0.57 314	0.61 245	0.38 264	0.19 309	0.14 289	0.18 230	0.16 227	0.19 302	0.18 295

MyStereo06	0.38 199	0.21 197	0.61 369	0.41 253	0.28 310	0.41 210	0.50 408	0.95 344	0.35 81	0.62 195	0.54 149	0.76 332	0.27 101	0.50 140	0.29 156	0.14 98	0.13 255	0.18 230	0.17 276	0.17 244	0.15 211

PCWNet_CMD	0.48 309	0.24 294	0.52 330	0.39 184	0.27 287	0.63 345	0.30 153	0.95 344	0.96 398	0.86 365	1.07 388	0.79 342	0.44 243	0.57 196	0.43 290	0.17 248	0.12 189	0.21 342	0.16 227	0.24 394	0.19 328

GES	0.44 262	0.23 257	0.57 357	0.40 221	0.30 351	0.59 320	0.36 264	0.96 348	0.68 228	0.74 289	0.83 267	0.47 171	0.48 262	0.67 303	0.43 290	0.22 375	0.16 351	0.17 184	0.16 227	0.18 268	0.23 394

STTStereo	0.55 379	0.37 428	0.76 443	0.44 332	0.31 373	0.60 326	0.44 375	0.96 348	0.86 337	0.99 434	0.90 309	0.96 402	0.58 323	0.71 330	0.61 386	0.25 415	0.23 442	0.26 427	0.32 486	0.24 394	0.23 394

MSMDNet	0.48 309	0.24 294	0.52 330	0.39 184	0.27 287	0.63 345	0.30 153	0.96 348	0.96 398	0.86 365	1.07 388	0.79 342	0.44 243	0.57 196	0.43 290	0.17 248	0.12 189	0.20 300	0.16 227	0.23 381	0.19 328

CASS	0.45 272	0.27 353	0.42 204	0.48 392	0.22 114	0.61 328	0.34 218	0.97 351	0.62 194	0.71 265	0.85 282	0.61 245	0.55 305	0.57 196	0.41 281	0.29 452	0.16 351	0.22 357	0.18 303	0.22 364	0.28 432
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
RASNet	0.53 365	0.22 236	0.52 330	0.38 156	0.22 114	0.68 368	0.38 300	0.97 351	0.88 350	0.73 284	1.04 375	1.03 422	0.92 469	0.90 418	0.86 442	0.16 209	0.14 289	0.14 80	0.17 276	0.15 169	0.13 144

DANet	0.71 440	0.45 467	0.91 467	0.59 487	0.40 446	0.81 414	0.40 334	0.97 351	0.84 324	1.20 489	1.22 435	1.33 481	0.88 461	1.16 475	1.24 500	0.27 435	0.23 442	0.31 465	0.25 438	0.35 468	0.32 459
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
CFNet_ucs	0.50 343	0.24 294	0.55 347	0.38 156	0.31 373	0.58 307	0.33 207	0.98 354	0.93 384	0.88 383	1.19 433	0.80 350	0.49 265	0.63 264	0.43 290	0.21 349	0.15 319	0.26 427	0.18 303	0.26 411	0.22 387

UNet	0.54 377	0.26 336	0.66 398	0.44 332	0.40 446	0.99 455	0.41 349	0.98 354	0.75 265	0.83 347	0.89 305	1.04 424	0.72 410	0.73 340	0.62 388	0.19 309	0.14 289	0.20 300	0.17 276	0.20 318	0.17 277

test_sample1	0.42 245	0.22 236	0.46 256	0.34 57	0.23 154	0.58 307	0.35 242	0.99 356	0.49 158	0.62 195	0.75 216	0.69 290	0.61 340	0.58 216	0.44 306	0.18 279	0.14 289	0.17 184	0.15 195	0.17 244	0.17 277

psmg	0.49 327	0.25 317	0.43 215	0.41 253	0.28 310	0.85 429	0.43 366	0.99 356	0.76 273	0.91 399	0.94 320	0.76 332	0.54 299	0.64 277	0.43 290	0.20 332	0.15 319	0.20 300	0.20 358	0.18 268	0.18 295

UPFNet	0.53 365	0.24 294	0.51 325	0.45 355	0.38 435	0.84 428	0.49 403	0.99 356	0.75 265	0.87 373	0.88 301	0.86 366	0.64 363	0.80 374	0.71 414	0.20 332	0.20 414	0.20 300	0.20 358	0.19 302	0.15 211

DLCB_ROB	0.58 404	0.28 367	0.47 268	0.49 407	0.32 389	0.77 399	0.50 408	0.99 356	0.92 378	1.04 456	1.14 414	1.21 460	0.69 389	0.88 410	0.69 406	0.20 332	0.20 414	0.22 357	0.22 398	0.21 342	0.18 295

YMNet	0.66 424	0.38 438	0.90 465	0.52 449	0.46 483	1.08 473	0.49 403	1.00 360	0.77 280	1.18 483	1.29 451	1.12 448	0.74 415	0.85 400	0.86 442	0.27 435	0.31 495	0.25 408	0.25 438	0.24 394	0.23 394

YMNet_1	0.66 424	0.38 438	0.90 465	0.52 449	0.46 483	1.08 473	0.49 403	1.00 360	0.77 280	1.18 483	1.29 451	1.12 448	0.74 415	0.85 400	0.86 442	0.27 435	0.31 495	0.25 408	0.25 438	0.24 394	0.23 394

MyStereo04	0.44 262	0.22 236	0.44 227	0.42 293	0.28 310	0.40 196	0.50 408	1.00 360	1.08 454	0.62 195	0.58 165	0.55 203	0.57 314	0.71 330	0.44 306	0.14 98	0.13 255	0.18 230	0.17 276	0.17 244	0.16 257

ICVP	0.46 282	0.25 317	0.38 142	0.48 392	0.28 310	0.58 307	0.43 366	1.00 360	0.70 236	0.67 237	0.95 329	0.75 326	0.55 305	0.53 162	0.54 364	0.23 392	0.17 371	0.19 270	0.17 276	0.19 302	0.20 351
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
RAFT + AFF	0.53 365	0.29 379	0.75 438	0.51 437	0.32 389	0.63 345	0.60 453	1.00 360	0.91 373	0.78 308	0.87 293	0.83 355	0.58 323	0.80 374	0.47 332	0.17 248	0.20 414	0.23 379	0.22 398	0.18 268	0.18 295

delet	0.55 379	0.24 294	0.55 347	0.44 332	0.33 400	1.07 469	0.50 408	1.00 360	0.86 337	0.85 358	0.96 333	0.90 386	0.63 352	0.83 388	0.74 420	0.18 279	0.18 388	0.20 300	0.21 380	0.16 209	0.15 211

AANet_RVC	0.57 397	0.32 397	0.54 342	0.45 355	0.27 287	0.57 301	0.48 397	1.00 360	1.28 493	0.86 365	1.33 458	0.87 372	0.58 323	1.07 461	0.75 421	0.18 279	0.12 189	0.15 120	0.13 138	0.18 268	0.18 295

StereoDRNet-Refined	0.58 404	0.32 397	0.54 342	0.46 376	0.30 351	0.96 448	0.40 334	1.00 360	0.94 391	1.12 476	1.08 391	0.96 402	0.67 379	0.90 418	0.89 461	0.17 248	0.13 255	0.22 357	0.21 380	0.20 318	0.19 328
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
CBMV_ROB	0.59 411	0.37 428	0.38 142	0.39 184	0.28 310	0.74 389	0.28 127	1.00 360	0.98 405	0.94 414	1.25 442	0.81 353	0.78 434	0.87 407	0.50 339	0.36 496	0.37 513	0.43 504	0.40 505	0.33 458	0.30 447

FADNet-RVC-Resample	0.56 390	0.33 405	1.16 491	0.49 407	0.34 409	0.71 380	0.43 366	1.01 369	0.93 384	0.82 335	0.87 293	0.74 324	0.67 379	0.73 340	0.45 315	0.18 279	0.18 388	0.26 427	0.27 459	0.26 411	0.27 425

BEATNet_4x	0.46 282	0.32 397	0.56 353	0.37 126	0.19 50	0.63 345	0.35 242	1.01 369	0.72 248	0.77 304	0.83 267	0.70 294	0.59 330	0.68 313	0.53 359	0.16 209	0.12 189	0.16 146	0.14 169	0.24 394	0.16 257

G-Net	0.95 485	0.46 469	1.04 479	0.64 501	0.48 487	2.12 536	0.64 464	1.01 369	0.87 346	1.75 524	2.82 540	1.30 472	1.64 532	1.06 458	0.96 472	0.36 496	0.29 482	0.35 480	0.25 438	0.45 500	0.42 498

ac_64	0.52 359	0.22 236	0.50 313	0.45 355	0.28 310	0.80 409	0.45 378	1.02 372	0.61 193	0.91 399	0.83 267	1.07 435	0.68 385	0.74 347	0.70 409	0.21 349	0.18 388	0.20 300	0.19 333	0.18 268	0.15 211

HGLStereo	0.56 390	0.28 367	0.57 357	0.50 421	0.37 426	0.80 409	0.45 378	1.02 372	0.78 290	0.86 365	1.14 414	0.89 381	0.82 444	0.76 357	0.73 417	0.21 349	0.20 414	0.19 270	0.18 303	0.19 302	0.21 369

SuperB	1.04 496	0.37 428	4.81 558	0.43 313	0.31 373	0.99 455	0.46 382	1.02 372	2.09 535	1.09 471	1.09 395	0.75 326	0.81 440	1.06 458	1.76 519	0.19 309	0.15 319	0.17 184	0.15 195	2.82 565	0.26 415

PS-NSSS	0.58 404	0.44 463	0.62 372	0.42 293	0.33 400	0.66 362	0.58 448	1.02 372	0.86 337	0.77 304	1.28 447	0.72 307	0.64 363	0.82 380	0.59 379	0.31 462	0.26 464	0.40 498	0.27 459	0.33 458	0.26 415

TDLM	0.57 397	0.33 405	0.49 300	0.51 437	0.30 351	0.66 362	0.73 494	1.03 376	1.01 420	0.82 335	1.10 397	0.84 359	0.70 402	0.86 405	0.58 374	0.28 445	0.17 371	0.25 408	0.22 398	0.26 411	0.19 328

PASM	0.90 480	0.64 506	1.69 527	0.69 517	0.69 523	0.78 403	0.84 507	1.03 376	1.26 490	1.19 485	1.15 420	1.31 473	0.98 482	1.24 488	1.03 482	0.52 523	0.56 537	0.59 528	0.66 537	0.56 520	0.54 526

NOSS_ROB	0.57 397	0.39 445	0.39 161	0.44 332	0.30 351	0.73 388	0.54 434	1.03 376	1.08 454	0.67 237	0.87 293	0.76 332	0.57 314	0.77 364	0.47 332	0.38 500	0.38 515	0.44 506	0.42 514	0.37 478	0.34 471

psm_up	0.55 379	0.26 336	0.47 268	0.49 407	0.32 389	0.65 359	0.56 444	1.04 379	0.82 314	0.82 335	0.88 301	1.01 415	0.94 475	0.74 347	0.61 386	0.21 349	0.25 458	0.26 427	0.23 414	0.21 342	0.20 351

psmorigin	0.82 463	0.51 482	2.09 536	0.49 407	0.41 453	0.85 429	0.50 408	1.04 379	0.88 350	1.45 505	1.43 476	1.50 502	1.06 491	1.22 486	0.97 473	0.31 462	0.32 500	0.27 440	0.27 459	0.33 458	0.42 498

DSFCA	0.55 379	0.25 317	0.62 372	0.40 221	0.36 419	0.74 389	0.52 426	1.04 379	0.82 314	1.06 462	0.84 272	0.89 381	0.63 352	0.99 444	0.58 374	0.25 415	0.21 424	0.21 342	0.21 380	0.21 342	0.19 328

MaskLacGwcNet_RVC	0.67 429	0.81 521	0.73 429	0.53 459	0.37 426	1.40 505	0.53 430	1.04 379	0.79 299	0.88 383	0.94 320	0.95 399	0.53 287	0.93 434	0.58 374	0.39 502	0.30 486	0.57 525	0.31 480	0.53 516	0.30 447

NLCA_NET_v2_RVC	0.53 365	0.32 397	0.64 386	0.44 332	0.30 351	0.66 362	0.44 375	1.04 379	0.88 350	0.91 399	0.91 312	0.99 408	0.60 334	0.68 313	0.60 382	0.21 349	0.17 371	0.22 357	0.22 398	0.21 342	0.21 369
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
TCMNet	0.66 424	0.39 445	0.98 474	0.59 487	0.61 516	0.96 448	0.55 438	1.05 384	0.90 366	0.84 354	1.14 414	0.89 381	0.65 369	0.85 400	1.01 481	0.26 425	0.26 464	0.31 465	0.28 465	0.32 451	0.29 439

ADLNet2	0.55 379	0.25 317	0.65 392	0.47 385	0.30 351	0.83 425	0.50 408	1.05 384	0.95 397	0.80 314	0.98 347	0.99 408	0.69 389	0.77 364	0.73 417	0.20 332	0.16 351	0.17 184	0.18 303	0.21 342	0.21 369

CVANet_RVC	0.57 397	0.33 405	0.44 227	0.47 385	0.32 389	0.67 366	0.61 458	1.05 384	0.93 384	0.85 358	1.04 375	1.01 415	0.73 413	0.83 388	0.52 356	0.29 452	0.19 402	0.27 440	0.25 438	0.31 445	0.21 369

NVstereo2D	0.60 414	0.30 388	0.75 438	0.48 392	0.43 465	0.89 434	0.48 397	1.05 384	1.15 465	0.66 234	0.86 285	0.88 377	0.70 402	0.99 444	0.65 396	0.32 473	0.15 319	0.28 448	0.20 358	0.40 485	0.36 478

DualNet (step1)	0.57 397	0.36 421	0.72 426	0.38 156	0.30 351	0.71 380	0.43 366	1.06 388	0.88 350	0.92 407	0.86 285	0.85 361	0.69 389	0.68 313	0.50 339	0.41 507	0.20 414	0.40 498	0.41 510	0.36 473	0.33 464

test_sample9	1.05 500	0.36 421	0.72 426	0.38 156	0.30 351	0.71 380	0.43 366	1.06 388	0.88 350	0.92 407	0.86 285	0.85 361	0.69 389	1.20 480	1.36 507	0.41 507	8.41 574	0.40 498	0.41 510	0.36 473	0.33 464

test_sample7	0.52 359	0.29 379	0.50 313	0.36 110	0.27 287	0.62 336	0.41 349	1.06 388	0.88 350	0.92 407	0.86 285	0.85 361	0.69 389	0.68 313	0.50 339	0.26 425	0.20 414	0.27 440	0.26 452	0.27 422	0.24 402

FADNet_RVC	0.55 379	0.37 428	1.17 495	0.44 332	0.31 373	0.56 296	0.34 218	1.06 388	0.88 350	0.67 237	0.90 309	0.61 245	0.65 369	0.93 434	0.70 409	0.21 349	0.18 388	0.26 427	0.23 414	0.31 445	0.28 432

SQANet	0.82 463	0.74 514	0.67 402	1.13 537	0.98 536	1.11 477	0.47 389	1.07 392	0.83 319	0.91 399	1.05 379	1.03 422	0.74 415	1.01 448	0.64 394	0.61 530	0.24 450	1.03 539	0.35 494	1.18 541	0.58 528

STrans-v2	0.46 282	0.20 160	0.48 288	0.40 221	0.24 183	0.55 283	0.50 408	1.07 392	0.73 255	0.65 222	1.05 379	0.72 307	0.69 389	0.72 335	0.33 191	0.14 98	0.10 51	0.17 184	0.14 169	0.13 79	0.12 109

GANet-RSSM	0.47 297	0.21 197	0.37 130	0.38 156	0.25 215	0.58 307	0.36 264	1.07 392	0.78 290	0.68 243	1.01 357	0.86 366	0.67 379	0.62 253	0.44 306	0.21 349	0.15 319	0.18 230	0.18 303	0.18 268	0.17 277

ADCRef	0.80 459	0.43 458	1.32 511	0.50 421	0.45 476	1.07 469	0.51 423	1.07 392	0.98 405	1.17 481	1.42 473	0.87 372	0.91 464	0.85 400	3.19 545	0.18 279	0.16 351	0.23 379	0.23 414	0.22 364	0.21 369

GASNet	0.67 429	0.72 512	0.96 471	0.70 518	0.48 487	0.62 336	0.47 389	1.08 396	1.03 428	0.94 414	0.82 261	0.93 395	0.83 449	1.33 497	0.80 429	0.31 462	0.22 432	0.29 456	0.28 465	0.44 496	0.24 402

ADLNet	0.55 379	0.27 353	0.51 325	0.44 332	0.35 415	0.78 403	0.46 382	1.08 396	0.86 337	0.99 434	0.98 347	0.92 393	0.63 352	0.69 319	0.81 432	0.22 375	0.16 351	0.22 357	0.22 398	0.21 342	0.21 369

FINET	0.67 429	0.42 456	1.00 476	0.46 376	0.43 465	0.83 425	0.89 512	1.08 396	1.50 512	0.87 373	1.14 414	0.71 298	0.68 385	0.92 428	0.70 409	0.36 496	0.30 486	0.26 427	0.24 429	0.35 468	0.33 464

GANet	0.70 436	0.37 428	0.55 347	0.51 437	0.34 409	0.94 442	0.96 519	1.08 396	0.94 391	1.04 456	1.98 514	1.13 454	0.88 461	1.12 471	0.66 399	0.25 415	0.26 464	0.27 440	0.22 398	0.31 445	0.22 387

coex_refinement	0.53 365	0.21 197	0.39 161	0.44 332	0.30 351	0.76 398	0.39 323	1.09 400	0.90 366	0.85 358	1.12 402	1.00 411	0.56 312	0.63 264	0.81 432	0.21 349	0.13 255	0.16 146	0.16 227	0.20 318	0.21 369

SGM-Forest	0.62 417	0.32 397	0.39 161	0.43 313	0.30 351	1.02 459	0.55 438	1.09 400	1.05 438	1.06 462	1.18 429	1.10 444	0.67 379	0.88 410	0.62 388	0.31 462	0.33 506	0.33 476	0.30 473	0.30 439	0.28 432
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
G2L-Stereo_test	0.48 309	0.20 160	0.40 173	0.34 57	0.23 154	0.57 301	0.58 448	1.10 402	0.77 280	0.86 365	0.94 320	0.95 399	0.54 299	0.68 313	0.60 382	0.16 209	0.12 189	0.14 80	0.12 104	0.15 169	0.15 211

Wz-Net-LNSev-Ref	0.63 419	0.28 367	0.99 475	0.40 221	0.30 351	1.03 462	0.56 444	1.10 402	0.99 410	0.97 427	1.22 435	1.06 430	0.69 389	1.07 461	0.95 470	0.19 309	0.11 134	0.16 146	0.13 138	0.22 364	0.21 369

CRFU-Net	0.57 397	0.27 353	0.57 357	0.46 376	0.30 351	1.20 492	0.52 426	1.10 402	0.56 185	1.00 439	0.98 347	1.06 430	0.79 436	0.81 377	0.71 414	0.21 349	0.19 402	0.18 230	0.16 227	0.18 268	0.19 328

NINENet	0.50 343	0.29 379	0.51 325	0.45 355	0.32 389	0.70 375	0.34 218	1.10 402	0.88 350	0.80 314	0.94 320	0.65 273	0.49 265	0.73 340	0.51 349	0.22 375	0.20 414	0.25 408	0.18 303	0.22 364	0.21 369

PSMNet-RSSM	0.48 309	0.22 236	0.38 142	0.42 293	0.25 215	0.50 256	0.37 278	1.10 402	0.77 280	0.70 258	1.06 385	0.84 359	0.64 363	0.62 253	0.47 332	0.23 392	0.15 319	0.23 379	0.25 438	0.20 318	0.19 328

PA-Net	0.67 429	0.43 458	0.83 454	0.50 421	0.53 500	0.94 442	0.68 474	1.10 402	1.14 464	0.80 314	0.88 301	0.87 372	0.77 429	1.02 453	0.88 451	0.24 404	0.41 522	0.29 456	0.44 515	0.26 411	0.34 471
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
w-ln-seven-2	0.76 449	0.43 458	2.32 540	0.52 449	0.38 435	0.90 436	0.65 465	1.11 408	1.12 461	1.19 485	1.28 447	1.09 440	0.99 483	1.07 461	0.87 448	0.20 332	0.19 402	0.23 379	0.22 398	0.26 411	0.22 387

PSMNet-RUCA	0.76 449	0.75 515	1.08 484	1.01 534	0.90 528	0.69 370	0.50 408	1.11 408	1.03 428	0.78 308	1.11 398	0.80 350	0.72 410	0.88 410	0.63 391	0.53 527	0.27 473	0.76 531	0.46 516	0.66 527	0.47 515

HBP-ISP	0.59 411	0.45 467	0.43 215	0.45 355	0.33 400	0.70 375	0.28 127	1.11 408	1.00 416	0.83 347	1.18 429	0.65 273	0.68 385	0.88 410	0.52 356	0.35 492	0.38 515	0.47 511	0.41 510	0.38 482	0.31 455

DDUNet	1.06 501	2.56 567	0.68 406	1.21 539	1.26 544	1.03 462	0.69 479	1.11 408	0.94 391	0.96 422	1.22 435	1.27 467	0.82 444	0.93 434	0.72 416	0.84 538	0.38 515	1.99 550	0.60 535	1.10 540	0.85 538

NCCL2	0.72 444	0.41 454	0.65 392	0.64 501	0.44 472	0.98 454	1.20 534	1.11 408	1.00 416	0.98 432	0.96 333	1.49 501	0.87 457	0.90 418	0.79 427	0.31 462	0.26 464	0.39 495	0.39 503	0.32 451	0.32 459

WCMA_ROB	1.14 509	0.36 421	0.76 443	0.49 407	0.44 472	1.23 496	0.67 469	1.11 408	1.23 479	2.84 551	3.95 557	3.28 546	1.83 538	1.25 489	0.99 477	0.44 511	0.34 508	0.34 478	0.37 496	0.41 491	0.40 494

test_sample6	0.49 327	0.26 336	0.50 313	0.37 126	0.22 114	0.63 345	0.40 334	1.12 414	0.83 319	0.80 314	1.03 369	0.66 278	0.55 305	0.67 303	0.46 325	0.22 375	0.16 351	0.22 357	0.22 398	0.23 381	0.21 369

FADNet-RVC	0.60 414	0.53 492	1.14 490	0.46 376	0.39 441	0.61 328	0.39 323	1.12 414	0.87 346	0.70 258	0.84 272	1.04 424	0.55 305	0.94 441	0.69 406	0.26 425	0.25 458	0.28 448	0.28 465	0.31 445	0.31 455

test_sample8	1.25 519	0.36 421	0.72 426	0.38 156	0.30 351	0.71 380	0.43 366	1.13 416	0.75 265	1.50 508	0.95 329	3.29 547	1.59 528	1.20 480	1.36 507	0.41 507	8.41 574	0.40 498	0.41 510	0.36 473	0.33 464

test_sample5	0.47 297	0.26 336	0.49 300	0.36 110	0.22 114	0.64 352	0.39 323	1.13 416	0.81 309	0.77 304	0.94 320	0.64 260	0.54 299	0.65 284	0.43 290	0.21 349	0.16 351	0.22 357	0.20 358	0.22 364	0.20 351

DualNet	0.48 309	0.26 336	0.49 300	0.36 110	0.22 114	0.64 352	0.39 323	1.13 416	0.81 309	0.80 314	1.03 369	0.64 260	0.54 299	0.65 284	0.43 290	0.21 349	0.16 351	0.22 357	0.20 358	0.22 364	0.20 351

ssnet_v2	0.58 404	0.28 367	0.56 353	0.43 313	0.29 336	0.95 445	0.59 451	1.13 416	0.99 410	0.93 411	0.80 250	0.99 408	0.64 363	0.82 380	0.94 467	0.25 415	0.22 432	0.23 379	0.24 429	0.20 318	0.19 328

UDG	0.88 475	0.82 524	0.67 402	1.00 533	0.96 533	1.02 459	0.57 447	1.13 416	0.99 410	0.90 394	0.97 346	1.31 473	0.99 483	0.85 400	0.84 437	0.54 528	0.32 500	1.77 547	0.40 505	0.94 534	0.66 530

SACVNet	0.58 404	0.34 410	0.55 347	0.55 472	0.36 419	0.63 345	0.48 397	1.13 416	0.77 280	1.02 447	1.06 385	1.02 420	0.74 415	0.90 418	0.51 349	0.27 435	0.21 424	0.25 408	0.24 429	0.29 430	0.36 478

ADCPNet	1.03 495	0.48 470	2.70 544	0.54 466	0.42 459	1.40 505	0.75 496	1.13 416	1.07 451	1.22 491	1.42 473	1.68 513	1.09 494	1.36 504	3.45 549	0.30 459	0.28 477	0.29 456	0.32 486	0.37 478	0.35 476

CFNet	0.51 350	0.29 379	0.46 256	0.41 253	0.27 287	0.70 375	0.32 197	1.13 416	1.00 416	0.72 277	1.07 388	0.85 361	0.60 334	0.76 357	0.52 356	0.19 309	0.14 289	0.23 379	0.23 414	0.21 342	0.16 257

CBMV	0.64 420	0.35 416	0.41 183	0.42 293	0.25 215	1.01 457	0.77 498	1.13 416	1.09 456	1.17 481	1.22 435	1.04 424	0.75 419	0.88 410	0.63 391	0.28 445	0.30 486	0.34 478	0.30 473	0.26 411	0.26 415
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
G2L-ROB	0.47 297	0.19 124	0.42 204	0.35 91	0.22 114	0.57 301	0.42 359	1.14 425	0.71 247	0.84 354	0.75 216	1.09 440	0.53 287	0.74 347	0.53 359	0.17 248	0.12 189	0.14 80	0.12 104	0.17 244	0.19 328

RP	0.76 449	0.36 421	0.63 381	0.66 509	0.58 513	0.80 409	0.55 438	1.14 425	1.22 478	0.97 427	1.65 496	1.43 495	1.32 513	1.01 448	0.84 437	0.33 481	0.30 486	0.36 485	0.30 473	0.34 464	0.34 471

GANetREF_RVC	0.80 459	0.75 515	0.86 461	0.66 509	0.42 459	1.15 484	0.98 520	1.14 425	1.19 472	1.01 444	1.02 365	1.10 444	0.90 463	1.15 473	0.76 422	0.48 517	0.39 519	0.57 525	0.38 499	0.63 526	0.46 510
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
ETE_ROB	0.70 436	0.49 474	0.73 429	0.56 475	0.36 419	0.79 406	0.87 511	1.14 425	0.93 384	1.19 485	1.18 429	1.39 490	0.82 444	0.99 444	0.80 429	0.26 425	0.21 424	0.31 465	0.26 452	0.33 458	0.34 471

zh-mn7	1.08 505	0.65 507	4.00 554	0.52 449	0.38 435	1.16 487	0.62 460	1.15 429	1.77 527	1.74 523	2.31 520	1.17 459	0.91 464	2.10 538	1.77 520	0.24 404	0.21 424	0.22 357	0.22 398	0.25 404	0.28 432

UGAM-zero	0.46 282	0.19 124	0.62 372	0.37 126	0.23 154	0.34 149	0.21 35	1.15 429	0.39 118	0.66 234	0.61 171	1.70 514	0.91 464	0.75 353	0.25 74	0.14 98	0.11 134	0.15 120	0.12 104	0.13 79	0.13 144

test_sample4	0.47 297	0.26 336	0.50 313	0.35 91	0.22 114	0.69 370	0.38 300	1.15 429	0.81 309	0.78 308	0.82 261	0.62 251	0.53 287	0.63 264	0.44 306	0.21 349	0.15 319	0.21 342	0.19 333	0.21 342	0.19 328

test_sample3	0.46 282	0.25 317	0.50 313	0.35 91	0.23 154	0.69 370	0.37 278	1.15 429	0.81 309	0.75 291	0.79 247	0.66 278	0.49 265	0.63 264	0.46 325	0.21 349	0.15 319	0.20 300	0.19 333	0.21 342	0.19 328

Wz-Net-MNSev	0.76 449	0.40 450	1.34 513	0.50 421	0.40 446	1.44 511	0.83 504	1.15 429	1.16 466	1.25 495	1.20 434	1.13 454	0.81 440	1.16 475	1.00 480	0.22 375	0.19 402	0.24 395	0.23 414	0.28 426	0.26 415

EAI-Stereo	0.34 134	0.19 124	0.44 227	0.39 184	0.21 95	0.31 115	0.30 153	1.15 429	0.30 44	0.49 151	0.75 216	0.36 104	0.28 115	0.62 253	0.27 121	0.14 98	0.11 134	0.14 80	0.13 138	0.13 79	0.12 109

UCFNet_RVC	0.49 327	0.26 336	0.35 107	0.39 184	0.26 256	0.64 352	0.36 264	1.15 429	0.84 324	0.67 237	0.88 301	0.88 377	0.59 330	0.58 216	0.45 315	0.24 404	0.17 371	0.27 440	0.27 459	0.25 404	0.23 394

mmx	0.53 365	0.26 336	0.49 300	0.37 126	0.25 215	0.55 283	0.37 278	1.16 436	1.03 428	0.73 284	0.96 333	0.71 298	0.53 287	1.01 448	0.88 451	0.20 332	0.15 319	0.25 408	0.21 380	0.22 364	0.20 351

xxx	0.53 365	0.26 336	0.49 300	0.37 126	0.25 215	0.55 283	0.37 278	1.16 436	1.03 428	0.73 284	0.96 333	0.71 298	0.53 287	1.01 448	0.88 451	0.20 332	0.15 319	0.25 408	0.21 380	0.22 364	0.20 351

coex-ft	6.43 569	1.51 550	87.33 591	0.49 407	0.38 435	1.34 502	1.21 536	1.16 436	8.09 566	12.12 574	2.79 537	2.77 538	3.31 559	1.16 475	3.15 544	0.24 404	0.23 442	0.27 440	0.24 429	0.45 500	0.37 483

XPNet_ROB	0.70 436	0.35 416	0.68 406	0.52 449	0.40 446	0.79 406	0.85 510	1.16 436	0.94 391	1.33 500	1.15 420	1.38 489	0.83 449	1.03 455	0.90 463	0.32 473	0.25 458	0.26 427	0.24 429	0.31 445	0.28 432

pmcnn	1.23 517	0.29 379	0.96 471	0.40 221	0.23 154	0.95 445	0.69 479	1.16 436	1.28 493	1.67 521	2.33 522	11.15 572	0.86 454	0.93 434	0.88 451	0.15 159	0.12 189	0.12 22	0.10 50	0.15 169	0.15 211

CC-Net-ROB	0.82 463	0.96 532	0.85 456	0.58 483	0.45 476	1.27 499	0.70 484	1.17 441	1.02 423	0.83 347	1.23 439	0.90 386	0.77 429	1.06 458	0.69 406	0.46 513	0.34 508	1.71 546	0.38 499	0.59 525	0.36 478

AdaStereo	0.50 343	0.32 397	0.47 268	0.48 392	0.25 215	0.67 366	0.32 197	1.17 441	0.88 350	0.75 291	0.99 352	0.75 326	0.49 265	0.67 303	0.46 325	0.27 435	0.12 189	0.28 448	0.18 303	0.23 381	0.18 295
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.
iResNetv2_ROB	0.52 359	0.27 353	0.69 412	0.38 156	0.25 215	0.62 336	0.35 242	1.17 441	1.01 420	0.99 434	1.06 385	0.88 377	0.67 379	0.66 292	0.39 270	0.19 309	0.13 255	0.15 120	0.11 76	0.18 268	0.16 257

ttt	0.51 350	0.25 317	0.43 215	0.38 156	0.24 183	0.65 359	0.38 300	1.18 444	1.05 438	0.72 277	1.08 391	0.63 253	0.49 265	0.84 393	0.59 379	0.24 404	0.21 424	0.22 357	0.20 358	0.24 394	0.24 402

AnyNet_C32	1.16 513	0.62 505	2.40 541	0.57 481	0.55 505	1.41 507	1.34 545	1.18 444	1.24 481	1.49 506	1.42 473	1.39 490	1.20 507	1.55 510	4.82 556	0.29 452	0.28 477	0.29 456	0.34 491	0.38 482	0.42 498

zh-sn7	1.09 506	0.75 515	3.23 548	0.57 481	0.42 459	1.11 477	0.89 512	1.19 446	1.27 491	1.41 504	1.98 514	1.25 464	1.47 521	1.99 535	2.62 540	0.26 425	0.26 464	0.26 427	0.27 459	0.35 468	0.30 447

LMCR-Stereo	0.53 365	0.30 388	0.53 338	0.58 483	0.30 351	0.83 425	0.36 264	1.19 446	0.76 273	0.88 383	1.04 375	0.56 206	0.62 346	0.82 380	0.67 402	0.19 309	0.15 319	0.19 270	0.14 169	0.23 381	0.17 277

FADNet	0.61 416	0.51 482	1.10 485	0.45 355	0.44 472	0.65 359	0.41 349	1.19 446	1.05 438	0.70 258	0.84 272	0.98 407	0.66 376	0.82 380	0.50 339	0.29 452	0.30 486	0.27 440	0.30 473	0.46 503	0.35 476

DeepPruner_ROB	0.53 365	0.34 410	0.59 362	0.41 253	0.30 351	0.50 256	0.43 366	1.19 446	0.70 236	0.85 358	1.05 379	0.86 366	0.55 305	0.84 393	0.51 349	0.29 452	0.23 442	0.22 357	0.22 398	0.26 411	0.25 409

CSAN	0.83 469	0.49 474	0.77 448	0.60 493	0.41 453	1.14 482	1.06 526	1.19 446	1.46 510	1.32 498	1.43 476	1.37 488	1.19 505	1.27 492	0.86 442	0.39 502	0.31 495	0.36 485	0.37 496	0.35 468	0.34 471

MFN_U_SF_DS_RVC	1.02 494	0.57 497	1.51 525	0.67 512	0.50 491	2.57 541	1.66 555	1.20 451	1.43 506	1.38 502	1.57 493	1.33 481	0.92 469	1.64 519	0.88 451	0.37 499	0.39 519	0.46 510	0.60 535	0.41 491	0.40 494

RYNet	0.72 444	0.35 416	0.64 386	0.53 459	0.67 520	1.31 501	0.67 469	1.20 451	1.18 470	1.05 458	0.87 293	1.27 467	0.93 474	0.93 434	1.27 504	0.22 375	0.16 351	0.26 427	0.23 414	0.40 485	0.39 491

SMFormer	0.51 350	0.23 257	0.62 372	0.34 57	0.20 74	0.62 336	0.34 218	1.21 453	1.02 423	0.81 326	1.01 357	0.71 298	0.65 369	0.84 393	0.55 369	0.19 309	0.15 319	0.18 230	0.16 227	0.18 268	0.18 295

tta	0.51 350	0.23 257	0.62 372	0.34 57	0.20 74	0.62 336	0.34 218	1.21 453	1.02 423	0.81 326	1.01 357	0.71 298	0.65 369	0.84 393	0.55 369	0.19 309	0.15 319	0.18 230	0.16 227	0.15 169	0.14 188

qqq1	0.49 327	0.23 257	0.62 372	0.34 57	0.20 74	0.62 336	0.34 218	1.21 453	1.02 423	0.81 326	1.01 357	0.71 298	0.65 369	0.84 393	0.34 206	0.19 309	0.15 319	0.14 80	0.12 104	0.15 169	0.14 188

fff1	0.49 327	0.23 257	0.62 372	0.34 57	0.20 74	0.62 336	0.34 218	1.21 453	1.02 423	0.81 326	1.01 357	0.71 298	0.65 369	0.84 393	0.34 206	0.19 309	0.15 319	0.14 80	0.12 104	0.15 169	0.14 188

Wz-Net-LNSev	0.71 440	0.51 482	1.36 518	0.50 421	0.41 453	1.15 484	0.69 479	1.21 453	1.07 451	1.02 447	1.12 402	1.08 437	0.87 457	0.89 416	0.89 461	0.24 404	0.22 432	0.21 342	0.19 333	0.26 411	0.26 415

GwcNet	0.69 434	0.36 421	1.10 485	0.51 437	0.42 459	1.08 473	0.50 408	1.21 453	1.16 466	1.00 439	1.37 463	1.06 430	0.79 436	0.92 428	0.94 467	0.25 415	0.24 450	0.24 395	0.22 398	0.23 381	0.26 415

LALA_ROB	0.74 447	0.43 458	0.69 412	0.54 466	0.40 446	1.01 457	0.95 518	1.21 453	1.07 451	1.22 491	1.12 402	1.56 508	0.79 436	1.04 457	0.86 442	0.33 481	0.22 432	0.35 480	0.30 473	0.35 468	0.31 455

PSMNet_ROB	0.64 420	0.37 428	0.65 392	0.56 475	0.42 459	0.97 450	0.83 504	1.21 453	0.92 378	0.79 312	1.02 365	1.08 437	0.63 352	0.82 380	0.91 465	0.29 452	0.20 414	0.31 465	0.31 480	0.26 411	0.23 394

z-mn7	1.00 490	0.50 478	1.70 529	0.53 459	0.36 419	1.75 529	0.71 490	1.22 461	2.28 540	0.96 422	2.54 529	1.42 493	0.95 478	2.19 542	1.54 513	0.22 375	0.19 402	0.21 342	0.20 358	0.27 422	0.25 409

GEStereo_RVC	0.55 379	0.29 379	0.63 381	0.49 407	0.31 373	0.70 375	0.54 434	1.22 461	0.92 378	0.82 335	0.85 282	0.85 361	0.63 352	0.90 418	0.65 396	0.24 404	0.16 351	0.19 270	0.16 227	0.21 342	0.22 387

DeepPrunerF	0.89 477	0.52 489	3.43 550	0.68 515	0.81 526	0.72 387	0.72 492	1.22 461	1.99 534	0.93 411	1.01 357	0.87 372	0.86 454	1.08 464	0.95 470	0.34 487	0.28 477	0.43 504	0.39 503	0.30 439	0.32 459

HSM	0.51 350	0.24 294	0.41 183	0.39 184	0.24 183	0.75 392	0.40 334	1.22 461	0.75 265	0.81 326	0.91 312	1.21 460	0.69 389	0.87 407	0.46 325	0.17 248	0.13 255	0.17 184	0.14 169	0.17 244	0.17 277

NaN_ROB	0.69 434	0.44 463	0.69 412	0.51 437	0.33 400	0.97 450	1.06 526	1.22 461	1.19 472	1.24 494	0.96 333	1.08 437	0.78 434	1.20 480	0.67 402	0.24 404	0.30 486	0.23 379	0.24 429	0.23 381	0.25 409

1111x	0.55 379	0.22 236	0.46 256	0.38 156	0.20 74	0.66 362	0.43 366	1.23 466	0.99 410	0.71 265	0.99 352	0.95 399	0.69 389	0.90 418	1.08 488	0.18 279	0.17 371	0.18 230	0.19 333	0.20 318	0.18 295

CSP-Net	0.56 390	0.27 353	0.49 300	0.41 253	0.28 310	1.22 494	0.50 408	1.23 466	0.72 248	0.95 421	0.95 329	0.89 381	0.62 346	0.83 388	0.62 388	0.26 425	0.17 371	0.17 184	0.17 276	0.18 268	0.17 277

test_xeample	1.01 491	0.21 197	0.42 204	0.35 91	0.21 95	0.71 380	0.39 323	1.23 466	0.86 337	0.81 326	1.04 375	0.69 290	0.61 340	0.69 319	10.93 569	0.19 309	0.15 319	0.18 230	0.17 276	0.18 268	0.17 277

ADCMid	1.14 509	0.52 489	2.23 539	0.53 459	0.43 465	1.07 469	0.75 496	1.23 466	1.05 438	2.15 537	1.44 479	1.50 502	1.43 519	1.56 512	5.01 558	0.26 425	0.24 450	0.29 456	0.31 480	0.37 478	0.33 464

HSM-Net_RVC	0.53 365	0.22 236	0.35 107	0.37 126	0.21 95	0.85 429	0.37 278	1.23 466	0.93 384	0.90 394	1.15 420	1.26 465	0.63 352	0.72 335	0.48 336	0.17 248	0.13 255	0.16 146	0.15 195	0.17 244	0.15 211
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
DISCO	0.70 436	0.26 336	0.68 406	0.44 332	0.31 373	1.14 482	0.51 423	1.23 466	1.23 479	0.81 326	1.05 379	1.50 502	0.85 452	1.82 527	1.03 482	0.19 309	0.15 319	0.18 230	0.16 227	0.24 394	0.23 394

MSMD_ROB	1.21 516	0.49 474	0.62 372	0.59 487	0.50 491	1.62 523	0.67 469	1.23 466	1.24 481	2.45 544	3.77 551	3.09 543	2.98 557	1.32 496	0.81 432	0.45 512	0.41 522	0.49 518	0.51 530	0.47 505	0.44 505

ITSA-stereo	0.53 365	0.28 367	0.52 330	0.40 221	0.23 154	0.56 296	0.34 218	1.24 473	1.24 481	0.80 314	0.81 257	0.72 307	0.58 323	0.82 380	0.65 396	0.21 349	0.17 371	0.23 379	0.21 380	0.22 364	0.26 415

EDNetEfficientorigin	9.93 572	1.15 539	175.16 592	0.48 392	0.36 419	1.04 466	0.68 474	1.24 473	2.69 548	3.17 557	2.50 528	2.30 530	2.07 545	1.76 524	2.21 533	0.20 332	0.18 388	0.24 395	0.19 333	0.51 511	0.50 522

S-Stereo	0.74 447	0.35 416	0.96 471	0.56 475	0.45 476	0.82 422	0.60 453	1.24 473	1.60 522	0.96 422	1.41 471	1.12 448	0.94 475	0.80 374	1.04 485	0.26 425	0.31 495	0.28 448	0.25 438	0.32 451	0.47 515

LSM	4.74 566	0.77 518	10.16 565	0.70 518	56.56 587	1.02 459	1.00 524	1.24 473	1.62 523	2.04 533	2.34 523	1.33 481	1.17 502	1.38 506	1.09 489	0.33 481	0.49 534	0.39 495	0.46 516	0.51 511	10.09 576

AIO-Stereo-zeroshot1	0.48 309	0.21 197	1.26 504	0.39 184	0.51 495	0.28 76	0.30 153	1.25 477	0.44 139	0.68 243	1.11 398	0.86 366	0.33 166	0.67 303	0.27 121	0.15 159	0.11 134	0.17 184	0.20 358	0.22 364	0.24 402

ADCP+	1.06 501	0.35 416	1.51 525	0.49 407	0.51 495	1.45 512	0.55 438	1.25 477	1.03 428	1.16 480	1.15 420	1.10 444	1.07 493	1.56 512	6.75 564	0.19 309	0.16 351	0.23 379	0.21 380	0.28 426	0.21 369

DGSMNet	0.76 449	0.55 494	1.29 507	0.58 483	0.62 517	0.94 442	0.70 484	1.26 479	1.11 458	0.83 347	1.24 440	1.00 411	0.71 406	1.03 455	0.81 432	0.34 487	0.29 482	0.41 502	0.40 505	0.57 522	0.55 527

XQC	0.89 477	0.65 507	1.31 509	0.67 512	0.52 499	1.22 494	0.68 474	1.26 479	1.52 513	1.14 479	1.11 398	1.28 469	1.04 490	1.40 507	1.77 520	0.38 500	0.24 450	0.37 490	0.31 480	0.53 516	0.47 515

CoDeX	0.47 297	0.20 160	0.49 300	0.42 293	0.25 215	0.75 392	0.36 264	1.27 481	0.80 301	0.82 335	0.96 333	0.62 251	0.57 314	0.60 237	0.36 239	0.17 248	0.12 189	0.17 184	0.15 195	0.16 209	0.14 188

pcwnet_v2	0.58 404	0.28 367	0.84 455	0.45 355	0.35 415	0.61 328	0.35 242	1.27 481	1.21 476	0.99 434	1.27 445	0.72 307	0.58 323	0.67 303	0.48 336	0.27 435	0.21 424	0.24 395	0.23 414	0.29 430	0.29 439

edge stereo	0.76 449	0.38 438	0.74 434	0.52 449	0.43 465	0.80 409	0.53 430	1.28 483	1.06 445	1.28 496	1.38 468	1.81 516	1.11 496	1.08 464	0.85 441	0.33 481	0.32 500	0.41 502	0.28 465	0.32 451	0.36 478

anonymity	0.97 487	0.89 527	1.05 480	0.92 529	1.03 539	0.97 450	0.81 503	1.29 484	0.91 373	1.07 465	0.98 347	1.00 411	0.95 478	1.02 453	0.92 466	0.96 541	0.95 561	0.90 536	0.91 550	0.92 533	0.94 542

RGC	0.79 458	0.59 499	0.71 421	0.65 506	0.65 519	0.92 441	0.58 448	1.29 484	1.05 438	1.07 465	1.45 482	1.47 499	1.03 488	1.21 484	0.88 451	0.32 473	0.30 486	0.48 515	0.40 505	0.37 478	0.37 483

ADCL	1.04 496	0.38 438	1.35 514	0.50 421	0.39 441	1.61 521	0.89 512	1.29 484	1.39 503	1.29 497	1.50 486	1.24 463	1.24 508	1.37 505	4.87 557	0.21 349	0.19 402	0.25 408	0.25 438	0.29 430	0.27 425

Consistency-Raft	1.01 491	0.81 521	1.24 502	0.84 525	0.97 534	0.81 414	0.84 507	1.30 487	1.59 519	1.05 458	1.68 501	1.12 448	0.91 464	0.92 428	1.11 490	0.65 531	0.74 545	0.79 533	0.90 547	1.06 539	0.79 536

222	1.18 514	0.22 236	0.44 227	0.37 126	0.22 114	0.79 406	0.37 278	1.31 488	0.89 363	0.92 407	1.08 391	0.72 307	0.71 406	0.66 292	13.89 572	0.20 332	0.15 319	0.17 184	0.16 227	0.18 268	0.19 328

WZ-Net	1.19 515	0.59 499	4.07 555	0.62 499	0.51 495	1.34 502	1.31 544	1.32 489	1.74 526	1.53 511	1.65 496	1.74 515	1.28 512	2.25 544	2.01 529	0.27 435	0.21 424	0.23 379	0.25 438	0.40 485	0.39 491

xxxx	1.01 491	0.22 236	0.43 215	0.36 110	0.21 95	0.82 422	0.36 264	1.32 489	0.88 350	0.71 265	0.94 320	0.97 404	0.63 352	0.64 277	10.58 568	0.20 332	0.16 351	0.18 230	0.17 276	0.19 302	0.19 328

SFCPSM	0.47 297	0.21 197	0.55 347	0.40 221	0.27 287	0.87 433	0.37 278	1.33 491	0.77 280	0.80 314	0.84 272	0.54 200	0.49 265	0.57 196	0.37 255	0.18 279	0.13 255	0.18 230	0.20 358	0.16 209	0.15 211

PWCDC_ROB	0.89 477	0.49 474	0.80 452	0.74 522	0.40 446	1.03 462	0.39 323	1.33 491	2.35 544	1.02 447	3.77 551	0.81 353	0.92 469	1.20 480	0.90 463	0.34 487	0.22 432	0.24 395	0.20 358	0.34 464	0.29 439

Wz-Net-SNSev	0.91 481	0.73 513	2.13 537	0.56 475	0.45 476	0.95 445	1.13 531	1.34 493	1.24 481	1.02 447	1.30 454	1.46 496	0.86 454	1.81 526	1.50 512	0.25 415	0.23 442	0.25 408	0.26 452	0.32 451	0.29 439

RTSC	0.87 473	0.48 470	1.23 501	0.52 449	0.37 426	1.13 481	0.50 408	1.34 493	1.79 528	1.51 509	1.24 440	1.12 448	0.81 440	1.62 516	2.16 532	0.25 415	0.19 402	0.23 379	0.24 429	0.30 439	0.31 455

SGM+DAISY	1.35 524	0.94 531	1.25 503	0.96 530	1.00 537	1.52 516	1.02 525	1.34 493	1.21 476	2.64 546	2.65 535	2.44 533	1.56 526	1.64 519	1.26 502	0.97 543	0.95 561	0.90 536	0.90 547	0.94 534	0.96 545

Ntro	1.09 506	0.97 535	0.91 467	1.44 544	1.19 543	1.69 527	0.80 502	1.35 496	1.25 487	1.00 439	1.29 451	1.31 473	0.97 481	1.26 490	0.84 437	0.84 538	0.43 528	1.36 543	0.50 528	1.56 543	0.78 534

FCDSN-DC	1.39 527	0.56 495	0.65 392	0.74 522	0.59 514	1.38 504	0.63 461	1.35 496	1.39 503	3.26 558	4.50 562	4.61 553	2.63 552	1.58 514	1.03 482	0.46 513	0.42 524	0.48 515	0.47 521	0.50 510	0.50 522
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
stereogan	0.80 459	0.31 393	0.71 421	0.59 487	0.50 491	1.72 528	0.48 397	1.35 496	1.37 500	1.00 439	1.46 484	1.56 508	0.95 478	1.29 493	0.84 437	0.28 445	0.29 482	0.29 456	0.25 438	0.38 482	0.38 489

FAT-Stereo	0.73 446	0.33 405	0.75 438	0.49 407	0.37 426	0.71 380	0.59 451	1.36 499	1.30 495	1.03 455	1.40 469	1.59 511	1.15 499	0.87 407	0.86 442	0.28 445	0.28 477	0.28 448	0.23 414	0.28 426	0.38 489

PWC_ROB	0.87 473	0.52 489	1.28 505	0.50 421	0.32 389	0.91 437	0.37 278	1.36 499	1.46 510	1.61 515	2.59 533	1.16 458	1.01 487	1.34 499	1.40 511	0.25 415	0.18 388	0.28 448	0.20 358	0.29 430	0.28 432

DispFullNet	1.60 534	2.63 568	2.75 545	2.56 563	1.79 554	1.24 497	0.47 389	1.37 501	1.45 509	1.87 527	1.50 486	1.55 507	2.46 548	2.04 537	1.04 485	0.59 529	0.18 388	2.32 559	0.68 539	2.29 558	1.14 552

ccnet	0.82 463	0.57 497	0.75 438	0.54 466	0.59 514	1.09 476	0.66 467	1.38 502	0.94 391	1.12 476	1.44 479	1.29 470	0.92 469	0.95 443	1.24 500	0.49 519	0.42 524	0.50 520	0.47 521	0.51 511	0.46 510

RTS	1.98 543	0.96 532	11.36 567	0.65 506	0.57 511	2.77 546	1.40 548	1.39 503	2.26 538	1.89 528	2.56 530	1.32 478	1.25 509	5.20 564	4.05 552	0.31 462	0.22 432	0.29 456	0.29 471	0.40 485	0.37 483

RTSA	1.98 543	0.96 532	11.36 567	0.65 506	0.57 511	2.77 546	1.40 548	1.39 503	2.26 538	1.89 528	2.56 530	1.32 478	1.25 509	5.20 564	4.05 552	0.31 462	0.22 432	0.29 456	0.29 471	0.40 485	0.37 483

MFMNet_re	1.14 509	0.97 535	1.19 497	0.99 531	0.95 532	1.25 498	1.22 537	1.39 503	1.55 516	1.69 522	1.67 500	1.21 460	1.53 523	1.12 471	0.99 477	0.87 540	0.75 549	0.79 533	0.75 541	0.90 531	0.94 542

otaku	1.04 496	0.93 529	0.88 463	1.33 543	1.05 541	1.66 524	0.70 484	1.40 506	1.18 470	1.08 469	1.32 457	1.33 481	0.91 464	1.23 487	0.76 422	0.72 534	0.46 533	1.24 542	0.50 528	1.40 542	0.75 532

APVNet	0.71 440	0.37 428	0.89 464	0.56 475	0.45 476	1.18 490	0.68 474	1.41 507	0.85 332	0.81 326	1.15 420	1.04 424	0.81 440	1.10 468	1.17 496	0.26 425	0.28 477	0.32 471	0.31 480	0.29 430	0.30 447

NVStereoNet_ROB	1.24 518	0.90 528	1.13 489	0.86 526	0.88 527	1.11 477	0.99 522	1.42 508	1.53 514	1.59 514	2.48 527	2.24 529	1.53 523	1.96 534	1.30 505	0.76 536	0.70 542	0.78 532	1.00 552	0.71 529	0.88 540
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
SANet	1.07 503	0.41 454	1.06 481	0.48 392	0.30 351	1.41 507	0.94 517	1.42 508	3.36 555	1.58 512	2.43 526	2.33 532	1.70 533	1.34 499	1.07 487	0.28 445	0.24 450	0.26 427	0.23 414	0.34 464	0.30 447

AnyNet_C01	1.56 532	1.05 537	7.45 562	0.64 501	0.54 503	1.99 534	1.38 547	1.43 510	1.36 498	1.63 518	1.92 511	1.84 518	1.33 514	2.40 546	4.03 551	0.33 481	0.32 500	0.32 471	0.34 491	0.44 496	0.45 509

iRaft-Stereo_20w	0.39 215	0.19 124	0.57 357	0.37 126	0.27 287	0.31 115	0.24 73	1.44 511	0.29 39	0.69 252	0.53 147	0.60 240	0.42 228	0.83 388	0.27 121	0.14 98	0.11 134	0.14 80	0.13 138	0.15 169	0.13 144

SAMSARA	1.07 503	0.65 507	1.19 497	1.06 536	0.90 528	1.76 530	1.76 559	1.46 512	1.44 508	1.51 509	1.16 425	2.00 525	1.14 498	1.48 508	1.31 506	0.39 502	0.44 530	0.35 480	0.38 499	0.49 508	0.49 521

StereoDRNet	0.64 420	0.33 405	0.68 406	0.51 437	0.43 465	1.03 462	0.53 430	1.47 513	0.99 410	1.10 473	0.87 293	1.07 435	0.71 406	0.82 380	0.88 451	0.23 392	0.19 402	0.25 408	0.23 414	0.27 422	0.19 328

Wz-Net-TNSev	1.14 509	1.06 538	4.32 557	0.49 407	0.42 459	1.51 515	1.11 530	1.48 514	1.40 505	1.22 491	1.26 444	1.58 510	1.43 519	1.76 524	1.70 516	0.32 473	0.31 495	0.26 427	0.30 473	0.41 491	0.41 497

Syn2CoEx	0.71 440	0.51 482	0.95 469	0.64 501	0.45 476	0.91 437	0.53 430	1.48 514	1.13 462	0.93 411	1.35 459	1.02 420	0.99 483	0.92 428	0.80 429	0.30 459	0.27 473	0.28 448	0.24 429	0.23 381	0.24 402

DRN-Test	0.66 424	0.32 397	0.66 398	0.50 421	0.39 441	1.15 484	0.61 458	1.49 516	1.01 420	1.12 476	1.08 391	1.06 430	0.69 389	0.77 364	0.94 467	0.23 392	0.17 371	0.26 427	0.25 438	0.25 404	0.21 369

AASNet	0.53 365	0.25 317	0.52 330	0.49 407	0.32 389	0.74 389	0.40 334	1.50 517	0.86 337	0.86 365	0.92 316	0.64 260	0.59 330	0.59 231	0.79 427	0.23 392	0.19 402	0.20 300	0.16 227	0.21 342	0.19 328

MSC_U_SF_DS_RVC	1.34 522	0.87 526	1.76 531	0.86 526	0.56 508	4.29 561	1.79 560	1.50 517	1.98 533	1.61 515	1.85 509	1.84 518	1.41 517	1.89 529	1.36 507	0.48 517	0.40 521	0.56 524	0.57 533	0.69 528	0.48 518

FBW_ROB	0.88 475	0.50 478	0.85 456	0.55 472	0.40 446	1.17 488	0.78 500	1.50 517	1.37 500	1.33 500	1.27 445	1.48 500	1.00 486	2.57 550	0.98 476	0.25 415	0.32 500	0.45 507	0.30 473	0.34 464	0.28 432

iResNet_ROB	0.52 359	0.21 197	0.53 338	0.37 126	0.21 95	0.61 328	0.29 137	1.51 520	1.32 497	0.90 394	1.02 365	0.80 350	0.62 346	0.76 357	0.43 290	0.16 209	0.12 189	0.13 51	0.09 9	0.15 169	0.18 295

SGM_RVC	0.97 487	0.28 367	0.41 183	0.39 184	0.22 114	1.55 517	0.73 494	1.51 520	1.25 487	2.25 540	1.92 511	2.58 536	1.56 526	2.02 536	1.19 498	0.27 435	0.27 473	0.27 440	0.25 438	0.25 404	0.25 409
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
SPS-STEREO	1.25 519	0.93 529	1.06 481	1.04 535	1.03 539	1.41 507	0.91 516	1.51 520	1.19 472	2.09 535	1.83 507	1.94 523	1.39 516	1.62 516	1.39 510	0.97 543	0.94 560	0.90 536	0.89 546	0.96 536	0.96 545
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
MSAF-DinoV2	1.04 496	0.38 438	1.32 511	0.54 466	0.29 336	0.89 434	0.72 492	1.52 523	1.24 481	1.05 458	1.41 471	2.98 539	1.49 522	2.74 551	2.83 543	0.22 375	0.14 289	0.20 300	0.22 398	0.32 451	0.32 459

ACVNet-4b	1.35 524	1.31 544	1.10 485	1.90 552	1.59 547	1.92 532	0.77 498	1.52 523	1.62 523	1.05 458	1.60 495	2.11 527	0.94 475	1.64 519	0.77 426	1.30 551	0.35 510	2.03 554	0.67 538	1.88 552	0.84 537

NCC-stereo	0.78 455	0.40 450	0.76 443	0.61 495	0.67 520	0.81 414	0.69 479	1.54 525	1.11 458	0.90 394	1.36 460	1.33 481	1.16 500	1.19 478	0.88 451	0.31 462	0.30 486	0.37 490	0.48 523	0.33 458	0.33 464

Abc-Net	0.78 455	0.40 450	0.76 443	0.61 495	0.67 520	0.81 414	0.69 479	1.54 525	1.11 458	0.90 394	1.36 460	1.33 481	1.16 500	1.19 478	0.88 451	0.31 462	0.30 486	0.37 490	0.48 523	0.33 458	0.33 464
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
ADCS	1.51 531	0.61 502	3.42 549	0.59 487	0.51 495	1.27 499	1.08 529	1.59 527	1.81 529	1.91 531	1.66 498	1.51 505	1.42 518	1.94 533	8.60 566	0.33 481	0.32 500	0.33 476	0.36 495	0.44 496	0.42 498

MDST_ROB	0.91 481	0.27 353	0.85 456	0.63 500	0.41 453	2.53 540	0.71 490	1.60 528	1.13 462	2.83 550	1.73 502	0.97 404	0.69 389	1.61 515	0.73 417	0.25 415	0.22 432	0.32 471	0.28 465	0.25 404	0.24 402

RainbowNet	1.35 524	1.49 548	1.19 497	1.88 551	1.45 545	1.48 513	1.07 528	1.61 529	1.55 516	1.20 489	1.59 494	1.54 506	1.13 497	1.34 499	0.97 473	1.36 554	0.70 542	1.82 548	0.79 543	1.71 546	1.07 551

AF-Net	0.81 462	0.39 445	0.68 406	0.64 501	0.54 503	0.91 437	0.51 423	1.61 529	1.31 496	0.96 422	2.02 516	1.46 496	1.26 511	1.11 470	0.99 477	0.32 473	0.24 450	0.39 495	0.27 459	0.30 439	0.25 409

PDISCO_ROB	0.91 481	0.48 470	1.06 481	0.99 531	0.97 534	1.67 526	0.63 461	1.64 531	1.59 519	1.06 462	1.18 429	1.31 473	0.79 436	1.55 510	0.97 473	0.49 519	0.22 432	0.45 507	0.40 505	0.45 500	0.37 483

FC-DCNN	1.59 533	0.51 482	0.66 398	0.61 495	0.49 489	1.56 518	0.70 484	1.66 532	1.53 514	4.64 565	4.62 563	5.85 562	3.34 561	1.84 528	1.11 490	0.46 513	0.42 524	0.47 511	0.46 516	0.48 506	0.46 510

w-ln-seven	0.96 486	0.48 470	2.41 542	0.54 466	0.50 491	1.41 507	0.70 484	1.67 533	1.81 529	1.49 506	1.50 486	1.26 465	0.87 457	1.15 473	1.80 524	0.23 392	0.21 424	0.25 408	0.25 438	0.31 445	0.26 415

Nwc_Net	0.78 455	0.38 438	0.73 429	0.60 493	0.55 505	1.05 467	0.55 438	1.67 533	1.05 438	0.88 383	1.86 510	1.40 492	1.09 494	1.10 468	0.87 448	0.30 459	0.25 458	0.36 485	0.38 499	0.29 430	0.29 439

SHD	0.93 484	0.50 478	1.18 496	0.59 487	0.46 483	0.97 450	0.48 397	1.70 535	2.15 536	1.58 512	1.37 463	1.42 493	1.19 505	1.31 495	1.60 514	0.31 462	0.26 464	0.32 471	0.33 489	0.40 485	0.42 498

LE_ROB	4.42 564	0.24 294	2.75 545	0.42 293	0.23 154	1.57 519	0.90 515	1.71 536	17.88 580	16.56 582	4.88 564	5.17 560	18.85 582	1.63 518	14.62 573	0.17 248	0.14 289	0.16 146	0.16 227	0.19 302	0.17 277

FC-DCNN v2	1.65 537	0.51 482	0.65 392	0.61 495	0.49 489	1.61 521	0.70 484	1.75 537	1.56 518	4.74 568	4.91 565	6.46 566	3.31 559	1.91 530	1.11 490	0.46 513	0.42 524	0.47 511	0.46 516	0.48 506	0.46 510

MFN_U_SF_RVC	1.09 506	0.59 499	1.97 535	0.67 512	0.44 472	1.93 533	0.60 453	1.85 538	1.36 498	1.61 515	1.54 491	1.95 524	1.37 515	1.64 519	1.73 517	0.40 506	0.37 513	0.45 507	0.48 523	0.44 496	0.44 505

MeshStereo	1.34 522	0.43 458	0.54 342	0.44 332	0.34 409	1.66 524	0.60 453	1.94 539	1.37 500	4.47 564	3.25 542	4.71 555	1.94 541	1.92 531	1.17 496	0.35 492	0.35 510	0.37 490	0.31 480	0.32 451	0.32 459
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
ELAS_RVC	1.60 534	0.61 502	1.01 478	0.70 518	0.56 508	2.00 535	1.89 562	1.96 540	2.65 547	3.33 559	3.26 543	3.03 540	3.41 562	2.49 548	2.09 531	0.52 523	0.45 531	0.50 520	0.48 523	0.54 518	0.52 524
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
PVD	1.28 521	0.67 510	1.28 505	0.74 522	0.62 517	1.50 514	0.84 507	1.99 541	2.96 550	2.18 538	2.36 525	1.85 520	1.95 542	1.92 531	1.94 527	0.39 502	0.36 512	0.49 518	0.37 496	0.51 511	0.64 529

ACVNet_1	1.46 529	1.33 545	1.12 488	1.91 553	1.62 548	1.83 531	0.98 520	2.00 542	1.85 531	1.39 503	1.53 490	2.32 531	1.53 523	1.34 499	1.11 490	1.30 551	0.50 535	2.06 556	0.58 534	1.93 554	0.95 544

PWCK	1.92 542	1.66 556	3.12 547	1.65 546	0.91 530	2.84 548	2.26 565	2.10 543	2.41 545	2.36 542	2.31 520	2.22 528	1.82 536	3.43 555	2.03 530	1.61 558	0.71 544	1.51 544	0.82 545	1.69 545	0.91 541

MADNet+	2.23 549	2.43 564	10.85 566	1.22 540	0.91 530	2.76 545	1.40 548	2.12 544	1.67 525	1.32 498	1.74 504	1.86 521	1.74 534	6.25 566	4.41 555	0.65 531	0.64 540	0.58 527	0.54 532	0.80 530	0.76 533

DPSNet	0.99 489	0.42 456	1.88 534	0.53 459	0.41 453	1.59 520	1.26 540	2.21 545	1.43 506	1.10 473	1.11 398	1.46 496	1.95 542	1.34 499	1.26 502	0.34 487	0.25 458	0.25 408	0.21 380	0.46 503	0.37 483

ACVNet_2	1.65 537	1.27 543	1.41 521	1.75 548	1.62 548	2.22 537	1.20 534	2.30 546	2.62 546	1.78 525	2.56 530	3.03 540	1.61 529	1.54 509	1.12 494	1.06 546	0.58 539	1.82 548	0.70 540	1.82 548	0.96 545

ELAS	1.63 536	0.61 502	0.95 469	0.68 515	0.55 505	3.01 554	1.55 553	2.39 547	2.33 543	3.64 561	3.89 555	2.75 537	2.90 556	2.15 541	2.27 538	0.52 523	0.45 531	0.50 520	0.48 523	0.54 518	0.52 524
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
JetBlue	2.78 552	1.26 542	7.04 561	1.16 538	1.48 546	8.00 569	6.02 571	2.60 548	1.92 532	2.12 536	2.64 534	3.34 548	3.05 558	6.49 567	3.39 547	0.78 537	0.76 550	0.75 530	0.76 542	0.97 537	1.18 557

LVE	2.12 548	1.44 547	1.36 518	1.99 554	1.78 553	2.75 544	1.79 560	2.82 549	3.95 560	1.90 530	4.33 561	3.52 550	1.81 535	2.24 543	1.74 518	1.74 560	0.87 554	2.06 556	1.13 558	1.91 553	1.35 560

IMH-64-1	1.86 539	1.62 553	1.16 491	2.20 556	1.89 556	2.33 538	1.30 541	2.89 550	2.29 541	1.66 519	2.80 538	2.49 534	1.61 529	2.10 538	1.78 522	1.60 556	0.74 545	2.43 560	1.02 553	2.12 555	1.17 555

IMH-64	1.86 539	1.62 553	1.16 491	2.20 556	1.89 556	2.33 538	1.30 541	2.89 550	2.29 541	1.66 519	2.80 538	2.49 534	1.61 529	2.10 538	1.78 522	1.60 556	0.74 545	2.43 560	1.02 553	2.12 555	1.17 555

WAO-6	2.04 546	1.50 549	1.16 491	1.70 547	1.67 552	2.69 542	1.44 551	3.06 552	3.63 558	1.98 532	3.27 544	3.54 551	2.07 545	2.36 545	2.22 535	1.31 553	0.91 556	2.04 555	1.22 562	1.73 547	1.27 559

IMH	2.04 546	1.62 553	1.20 500	2.20 556	1.89 556	2.91 553	1.30 541	3.11 553	3.03 551	1.81 526	3.35 548	3.03 540	1.90 539	2.48 547	1.80 524	1.66 559	0.77 551	2.45 562	1.04 556	2.15 557	1.19 558

DPSimNet_ROB	3.58 559	2.45 565	8.57 563	2.53 561	2.37 563	2.88 551	3.77 570	3.14 554	3.23 554	4.71 567	3.86 554	4.68 554	4.87 567	4.07 562	5.62 559	2.33 568	2.33 569	2.47 563	2.52 569	2.51 562	2.64 569

WAO-7	1.90 541	1.20 540	1.35 514	1.27 541	1.06 542	2.84 548	1.56 554	3.23 555	3.06 553	2.23 539	3.33 547	3.17 544	2.28 547	3.12 552	2.21 533	1.02 545	0.91 556	1.06 540	1.03 555	1.04 538	0.97 548

notaker	2.76 551	2.29 563	1.80 532	2.96 567	2.58 568	2.90 552	1.75 558	3.24 556	3.05 552	2.78 549	4.24 560	6.15 565	2.51 550	3.34 554	2.75 542	2.31 567	1.18 564	3.00 570	1.65 566	2.84 566	1.97 564

KSHMR	2.57 550	1.93 559	1.69 527	2.63 565	2.42 564	2.86 550	2.07 563	3.27 557	6.50 564	2.49 545	3.36 549	3.41 549	1.92 540	2.49 548	1.94 527	2.13 565	1.40 566	2.79 569	1.50 565	2.73 563	1.77 563

UNDER WATER	3.46 557	2.07 561	3.64 552	3.09 568	2.48 565	3.75 559	2.42 567	3.31 558	13.77 573	2.90 555	2.95 541	5.84 561	3.69 563	3.69 558	3.48 550	2.07 564	1.11 563	2.70 567	1.40 563	2.84 566	1.98 565

Dean	1.98 543	1.36 546	1.36 518	2.12 555	1.81 555	2.74 543	1.36 546	3.37 559	3.80 559	2.08 534	3.32 546	3.21 545	1.82 536	1.71 523	1.67 515	1.27 548	0.77 551	1.99 550	0.90 547	1.86 549	1.03 550

UNDER WATER-64	3.53 558	2.01 560	3.94 553	3.22 570	2.49 566	5.41 565	2.60 568	3.43 560	12.41 570	3.03 556	2.68 536	6.07 564	4.04 564	3.79 560	3.33 546	2.02 563	1.24 565	2.63 565	1.46 564	2.78 564	2.08 567

ktn	2.98 555	2.25 562	1.73 530	2.84 566	2.53 567	3.76 560	2.15 564	3.70 561	5.47 563	2.75 548	5.17 568	5.94 563	2.48 549	3.23 553	2.46 539	2.34 569	1.44 567	2.78 568	2.03 568	2.45 561	2.01 566

SGM-ForestM	4.04 561	0.32 397	0.46 256	0.43 313	0.27 287	7.50 568	1.45 552	3.84 562	4.24 561	8.19 572	6.76 570	19.00 580	9.08 569	10.74 574	6.62 563	0.31 462	0.33 506	0.32 471	0.32 486	0.29 430	0.29 439

MADNet++	4.03 560	2.70 569	3.44 551	3.72 572	3.44 571	4.44 562	3.52 569	3.95 563	3.61 557	4.46 563	4.98 566	4.10 552	4.58 566	7.00 569	5.89 560	3.74 571	3.67 572	3.27 572	2.71 571	3.70 571	3.66 572

JetRed	5.27 567	5.84 572	12.81 570	2.36 560	2.83 569	12.23 574	10.50 574	4.46 564	3.60 556	3.86 562	3.83 553	4.85 558	4.18 565	6.78 568	11.96 570	2.17 566	2.96 571	2.18 558	1.97 567	3.38 569	2.68 570

WAO-8	2.92 553	1.55 551	1.35 514	1.79 549	1.63 550	5.23 563	1.22 537	4.58 565	12.56 571	2.84 551	4.07 559	4.83 556	2.72 554	3.49 556	2.25 536	1.27 548	0.91 556	1.99 550	1.15 560	1.86 549	1.15 553

Venus	2.92 553	1.55 551	1.35 514	1.79 549	1.63 550	5.23 563	1.22 537	4.58 565	12.56 571	2.84 551	4.06 558	4.83 556	2.72 554	3.49 556	2.25 536	1.27 548	0.91 556	1.99 550	1.15 560	1.86 549	1.15 553

TorneroNet-64	3.44 556	1.86 557	1.42 522	2.58 564	2.28 562	6.87 566	1.68 556	4.70 567	12.03 568	2.31 541	5.59 569	8.25 568	2.55 551	3.97 561	2.73 541	1.81 561	0.74 545	2.57 564	1.07 557	2.35 559	1.44 561

HanzoNet	6.76 570	2.45 565	4.22 556	3.19 569	2.94 570	3.62 558	2.28 566	4.79 568	7.20 565	14.00 578	13.19 577	17.49 578	22.30 583	13.25 575	6.19 561	4.20 572	1.93 568	3.10 571	2.56 570	3.35 568	2.88 571

TorneroNet	4.53 565	1.89 558	1.48 524	2.55 562	2.27 561	13.78 576	1.69 557	4.84 569	23.73 585	2.89 554	7.70 571	7.06 567	2.69 553	4.26 563	3.42 548	1.84 562	0.77 551	2.68 566	1.13 558	2.42 560	1.47 562

MANE	4.13 562	0.51 482	0.64 386	0.66 509	0.56 508	6.89 567	0.99 522	7.55 570	12.04 569	6.68 571	8.57 572	10.69 571	9.45 570	7.59 571	6.39 562	0.49 519	0.43 528	0.48 515	0.98 551	0.49 508	0.48 518

PML	40.80 592	29.24 584	11.87 569	7.20 573	14.47 572	92.13 592	213.69 593	7.63 571	23.35 584	74.72 592	190.14 593	50.17 592	26.15 585	21.39 580	12.70 571	8.76 578	2.92 570	8.45 578	3.25 573	13.26 577	4.42 573

DGTPSM_ROB	12.07 573	8.00 573	20.99 572	8.93 574	16.78 574	10.67 570	30.87 579	9.01 572	15.16 575	6.50 569	15.41 581	9.04 569	14.85 574	9.25 572	21.67 578	4.57 573	8.57 576	5.08 575	9.28 577	5.90 573	10.95 577

DPSMNet_ROB	12.08 574	8.00 573	21.00 573	8.97 575	16.79 575	10.67 570	30.89 580	9.02 573	15.17 576	6.51 570	15.41 581	9.04 569	14.85 574	9.27 573	21.67 578	4.58 574	8.57 576	5.09 577	9.29 578	5.90 573	10.95 577

tt	6.20 568	0.20 160	5.89 559	3.55 571	2.07 559	11.26 572	19.21 575	11.74 574	5.46 562	2.69 547	2.04 518	4.87 559	6.25 568	3.70 559	7.09 565	8.32 577	11.17 581	4.93 574	5.41 576	5.74 572	2.37 568

BEATNet-Init1	15.13 576	0.82 524	50.86 589	0.72 521	0.53 500	38.10 587	7.03 572	11.83 575	14.25 574	29.78 588	30.17 588	48.21 591	22.64 584	26.78 585	18.11 575	0.42 510	0.38 515	0.47 511	0.46 516	0.51 511	0.48 518

TCMNet-wrong-test	8.97 571	10.42 576	8.74 564	19.56 577	17.61 576	12.53 575	9.01 573	13.59 576	2.18 537	4.64 565	5.11 567	14.63 574	11.09 572	7.19 570	9.73 567	5.56 576	0.89 555	3.77 573	3.11 572	10.34 576	9.80 575

DLNR_Zeroshot_test	20.09 579	36.28 586	38.04 582	169.85 592	61.80 588	0.23 19	0.20 20	13.88 577	0.37 103	0.44 134	0.66 188	0.43 152	0.21 39	0.62 253	0.28 141	5.46 575	0.10 51	0.15 120	0.11 76	72.60 591	0.11 64

USTest	12.99 575	14.18 577	20.00 571	16.24 576	14.97 573	20.80 578	31.95 581	16.20 578	10.91 567	8.79 573	9.48 573	13.94 573	10.50 571	16.11 576	21.44 577	3.17 570	4.82 573	5.08 575	5.36 575	8.81 575	7.13 574

xxxxx1	36.64 586	19.51 581	24.21 576	61.66 589	64.63 589	27.28 583	40.10 585	20.25 579	18.63 581	14.07 579	12.97 574	17.26 575	17.36 579	21.70 581	27.93 583	13.18 581	18.50 584	111.26 590	133.37 590	29.24 584	39.73 587

tt_ll	36.64 586	19.51 581	24.21 576	61.66 589	64.63 589	27.28 583	40.10 585	20.25 579	18.63 581	14.07 579	12.97 574	17.26 575	17.36 579	21.70 581	27.93 583	13.18 581	18.50 584	111.26 590	133.37 590	29.24 584	39.73 587

ff	36.64 586	19.51 581	24.21 576	61.66 589	64.63 589	27.28 583	40.10 585	20.25 579	18.63 581	14.07 579	12.97 574	17.26 575	17.36 579	21.70 581	27.93 583	13.18 581	18.50 584	111.26 590	133.37 590	29.24 584	39.73 587

HaxPig	31.96 581	37.24 587	34.27 581	24.37 581	24.88 581	18.26 577	19.86 576	20.64 582	28.52 586	35.97 589	38.75 589	25.57 584	28.72 586	33.88 586	34.39 586	35.94 590	38.87 590	37.80 586	40.48 586	39.68 588	41.15 590

LRCNet_RVC	21.24 580	31.15 585	21.41 574	28.98 582	23.82 580	3.13 555	0.60 453	20.96 583	1.59 519	25.58 583	28.15 585	21.99 583	14.79 573	21.94 584	16.41 574	28.89 589	14.87 582	33.53 585	31.28 585	29.51 587	26.16 585

DPSM_ROB	17.78 577	18.63 579	24.31 579	20.90 579	19.47 577	25.97 580	36.21 583	21.23 584	16.24 578	13.38 576	14.06 579	19.18 581	16.30 577	20.78 578	25.67 581	9.38 579	9.23 579	9.49 579	9.82 579	13.51 578	11.91 580

DPSM	17.78 577	18.63 579	24.31 579	20.90 579	19.47 577	25.97 580	36.21 583	21.23 584	16.24 578	13.38 576	14.06 579	19.18 581	16.30 577	20.78 578	25.67 581	9.38 579	9.23 579	9.49 579	9.82 579	13.51 578	11.91 580

Anonymous_1	33.25 582	18.26 578	23.92 575	20.54 578	21.28 579	25.59 579	35.94 582	22.01 586	15.57 577	13.33 575	13.49 578	18.08 579	15.29 576	20.36 577	24.60 580	16.28 584	8.84 578	66.59 589	118.00 589	155.73 592	11.23 579

MEDIAN_ROB	37.38 589	40.85 593	40.60 584	32.31 583	31.85 582	27.20 582	24.55 577	29.10 587	33.19 591	42.09 591	41.76 591	33.35 585	34.39 591	39.78 588	37.07 587	43.64 592	44.10 592	44.12 588	43.40 588	41.51 590	42.76 592

AVERAGE_ROB	37.58 590	40.13 592	40.15 583	34.81 584	33.82 583	28.55 586	25.10 578	32.02 588	34.06 592	41.28 590	40.66 590	34.46 586	34.81 592	39.18 587	37.57 588	42.78 591	43.44 591	43.82 587	43.03 587	40.47 589	41.51 591

FlowAnything	35.81 584	37.53 590	48.80 587	42.20 585	39.22 585	52.25 589	73.16 591	42.56 589	32.89 590	26.76 584	28.30 586	38.69 589	33.09 589	41.63 589	51.62 590	18.76 586	18.59 589	19.21 584	19.92 584	27.16 580	23.91 582

CasAABBNet	35.74 583	37.43 588	48.72 586	42.22 586	39.20 584	52.24 588	73.12 590	42.61 590	32.62 588	26.78 585	27.95 583	38.58 587	32.60 587	41.67 590	51.65 591	18.74 585	18.57 587	19.15 582	19.77 582	27.20 581	23.98 583

Selective-RAFT-Error	35.84 585	37.49 589	48.83 588	42.26 587	39.24 586	52.30 590	73.09 589	42.66 591	32.61 587	26.80 586	28.30 586	38.84 590	33.51 590	41.68 591	51.59 589	18.82 587	18.58 588	19.17 583	19.80 583	27.28 582	24.05 584

LSM0	38.95 591	37.60 591	48.58 585	43.57 588	91.06 592	52.57 591	72.57 588	43.17 592	32.63 589	26.97 587	27.97 584	38.65 588	32.94 588	41.86 592	51.78 592	18.89 588	18.41 583	19.13 581	19.63 581	27.29 583	33.77 586

test_example2	176.61 593	205.14 594	198.86 593	188.60 593	190.98 593	152.67 593	170.61 592	94.86 593	123.55 593	178.88 593	179.48 592	158.94 593	141.34 593	192.61 593	198.96 593	203.76 593	236.37 593	164.13 593	173.55 593	218.58 593	160.41 593

ccccc		429.19 595		507.10 594	501.20 594	356.95 594		380.82 594		334.51 594		372.86 594		499.17 594		561.44 594	431.22 594	334.28 594	290.86 594	540.88 594

ASD4		8.86 575

Low-res two-view benchmark