Low-res two-view results

This table lists the benchmark results for the low-res two-view scenario. This benchmark evaluates the Middlebury stereo metrics (for all metrics, smaller is better):

bad 0.5, 1.0, 2.0, 4.0 [%]: Fraction of pixels with errors larger than the given number of disparities.
Average error [px]: The per-pixel average disparity error.
Root mean square error [px]: The per-pixel root mean square disparity error.
50%, 90%, 95%, 99% error quantile [px]: The highest disparity error within the given percentage of best pixels (for 50%, this is the median error).
Time [s]: The runtime of the method.

The mask determines whether the metric is evaluated for all pixels with ground truth, or only for pixels which are visible in both images (non-occluded).
The coverage selector allows to limit the table to results for all pixels (dense), or a given minimum fraction of pixels.

Methods with suffix _ROB may participate in the Robust Vision Challenge.

Click one or more dataset result cells or column headers to show visualizations. Most visualizations are only available for training datasets. The visualizations may not work with mobile browsers.

Method	all	lakes. 1l	lakes. 1s	sand box 1l	sand box 1s	stora. room 1l	stora. room 1s	stora. room 2l	stora. room 2s	stora. room 2 1l	stora. room 2 1s	stora. room 2 2l	stora. room 2 2s	stora. room 3l	stora. room 3s	tunnel 1l	tunnel 1s	tunnel 2l	tunnel 2s	tunnel 3l	tunnel 3s

asda	0.30 14	0.24 75	0.42 30	0.38 22	0.23 22	0.43 51	0.34 102	0.58 18	0.37 29	0.38 40	0.42 28	0.27 18	0.34 52	0.52 27	0.30 45	0.11 1	0.09 1	0.14 1	0.11 8	0.14 18	0.12 10

asd	0.30 14	0.21 26	0.41 22	0.39 29	0.24 38	0.47 70	0.30 69	0.69 48	0.30 13	0.41 50	0.39 24	0.28 27	0.33 45	0.62 64	0.27 23	0.13 19	0.09 1	0.14 1	0.12 38	0.14 18	0.12 10

qwe	0.32 27	0.21 26	0.40 17	0.37 9	0.26 63	0.49 88	0.29 59	0.64 33	0.39 32	0.49 95	0.48 55	0.26 14	0.27 19	0.80 118	0.34 97	0.12 5	0.10 9	0.14 1	0.11 8	0.15 38	0.12 10

2.25w	0.32 27	0.24 75	0.48 63	0.37 9	0.24 38	0.45 61	0.25 31	0.62 29	0.40 36	0.45 73	0.58 91	0.27 18	0.32 42	0.74 102	0.35 107	0.12 5	0.10 9	0.14 1	0.12 38	0.13 4	0.14 61

2.5w	0.31 23	0.23 57	0.46 58	0.39 29	0.24 38	0.42 42	0.39 167	0.61 27	0.30 13	0.37 34	0.53 73	0.24 6	0.25 12	0.77 106	0.28 32	0.12 5	0.10 9	0.14 1	0.12 38	0.14 18	0.12 10

2.75w_new	0.31 23	0.23 57	0.43 35	0.35 3	0.23 22	0.42 42	0.42 195	0.54 11	0.35 25	0.47 81	0.43 37	0.24 6	0.30 31	0.66 76	0.33 80	0.12 5	0.10 9	0.14 1	0.11 8	0.13 4	0.12 10

3.25w_new	0.32 27	0.21 26	0.45 50	0.38 22	0.23 22	0.52 123	0.34 102	0.65 37	0.39 32	0.47 81	0.45 46	0.32 37	0.35 60	0.61 62	0.27 23	0.12 5	0.10 9	0.14 1	0.11 8	0.12 1	0.12 10

3.25w	0.32 27	0.21 26	0.45 50	0.37 9	0.23 22	0.52 123	0.34 102	0.65 37	0.39 32	0.47 81	0.45 46	0.32 37	0.35 60	0.61 62	0.27 23	0.12 5	0.10 9	0.14 1	0.11 8	0.12 1	0.12 10

3.75w	0.32 27	0.23 57	0.44 37	0.37 9	0.29 129	0.62 189	0.36 126	0.59 19	0.32 20	0.41 50	0.47 52	0.25 12	0.34 52	0.64 68	0.26 18	0.12 5	0.09 1	0.14 1	0.12 38	0.13 4	0.12 10

1w_stereo	0.34 38	0.20 8	0.42 30	0.43 58	0.26 63	0.47 70	0.54 313	0.59 19	0.50 65	0.41 50	0.66 106	0.25 12	0.44 109	0.62 64	0.33 80	0.12 5	0.10 9	0.14 1	0.11 8	0.14 18	0.12 10

monsters	0.34 38	0.20 8	0.41 22	0.39 29	0.36 249	0.34 15	0.27 48	0.66 41	0.43 45	0.47 81	0.40 25	0.22 2	0.23 8	1.33 267	0.25 10	0.13 19	0.10 9	0.14 1	0.11 8	0.13 4	0.13 35

StereoAnything_RVC	0.45 106	1.43 537	0.48 63	0.35 3	0.20 3	0.26 4	0.21 12	0.43 3	0.22 4	0.22 1	0.21 2	0.19 1	0.36 69	1.27 252	0.22 1	0.21 249	0.11 26	0.14 1	0.10 2	2.37 542	0.11 2

MonSter	0.28 7	0.18 1	0.39 14	0.36 5	0.21 9	0.55 148	0.31 76	0.55 12	0.43 45	0.28 7	0.29 13	0.23 3	0.21 2	0.56 40	0.25 10	0.11 1	0.10 9	0.14 1	0.11 8	0.14 18	0.11 2

DEFOM-Stereo	0.33 35	0.20 8	0.40 17	0.42 51	0.28 112	0.80 298	0.23 24	0.48 6	0.37 29	0.37 34	0.31 16	0.23 3	0.24 10	1.20 235	0.27 23	0.16 57	0.12 50	0.14 1	0.11 8	0.14 18	0.14 61

dual_stereo	0.27 4	0.19 5	0.35 1	0.39 29	0.21 9	0.25 3	0.22 16	0.48 6	0.31 16	0.32 19	0.26 10	0.37 52	0.24 10	0.83 129	0.29 35	0.16 57	0.12 50	0.14 1	0.11 8	0.14 18	0.11 2

Pointernet	0.37 52	0.20 8	0.57 127	0.43 58	0.28 112	0.51 119	0.27 48	0.93 134	0.61 101	0.47 81	0.63 101	0.49 94	0.38 81	0.49 21	0.33 80	0.17 100	0.13 111	0.14 1	0.11 8	0.13 4	0.12 10

LoS_RVC	0.42 81	0.26 126	0.40 17	0.44 81	0.82 495	0.51 119	0.44 227	0.64 33	0.41 40	0.44 65	0.78 142	0.44 62	0.47 129	0.56 40	0.36 117	0.13 19	0.12 50	0.14 1	0.10 2	0.13 4	0.84 523

CAS	0.63 227	0.18 1	0.37 5	2.27 545	0.84 497	0.57 158	0.54 313	0.79 79	0.62 103	0.48 89	0.70 121	0.36 47	0.26 17	0.45 12	0.35 107	2.24 546	0.10 9	0.14 1	0.09 1	0.15 38	1.06 535

DilatedVolume-Stereo	0.43 87	0.21 26	0.55 113	0.43 58	0.32 196	0.72 252	0.29 59	0.80 87	0.51 74	0.77 159	0.73 130	0.48 86	0.40 87	1.13 218	0.39 148	0.15 36	0.14 162	0.15 19	0.14 89	0.16 58	0.14 61

4.25_new	0.30 14	0.26 126	0.44 37	0.38 22	0.26 63	0.49 88	0.40 175	0.59 19	0.31 16	0.38 40	0.42 28	0.27 18	0.34 52	0.46 14	0.31 62	0.12 5	0.09 1	0.15 19	0.11 8	0.14 18	0.12 10

4.5w_new	0.30 14	0.26 126	0.44 37	0.38 22	0.26 63	0.49 88	0.40 175	0.59 19	0.31 16	0.38 40	0.42 28	0.27 18	0.34 52	0.46 14	0.31 62	0.12 5	0.09 1	0.15 19	0.11 8	0.14 18	0.12 10

4.5_new	0.29 10	0.25 103	0.41 22	0.36 5	0.23 22	0.52 123	0.36 126	0.56 13	0.34 23	0.45 73	0.42 28	0.27 18	0.25 12	0.40 8	0.24 5	0.13 19	0.10 9	0.15 19	0.13 61	0.16 58	0.12 10

4.5w-stereo	0.29 10	0.25 103	0.41 22	0.36 5	0.23 22	0.52 123	0.36 126	0.56 13	0.34 23	0.45 73	0.42 28	0.27 18	0.25 12	0.40 8	0.24 5	0.13 19	0.10 9	0.15 19	0.13 61	0.16 58	0.12 10

4.25w-stereo	0.30 14	0.26 126	0.44 37	0.38 22	0.26 63	0.49 88	0.40 175	0.59 19	0.32 20	0.38 40	0.42 28	0.27 18	0.34 52	0.46 14	0.31 62	0.12 5	0.09 1	0.15 19	0.11 8	0.14 18	0.12 10

4w-stereo	0.30 14	0.24 75	0.44 37	0.37 9	0.23 22	0.46 66	0.27 48	0.63 31	0.31 16	0.41 50	0.44 41	0.27 18	0.36 69	0.59 46	0.30 45	0.11 1	0.09 1	0.15 19	0.12 38	0.13 4	0.12 10

3.5w_stereo	0.33 35	0.25 103	0.45 50	0.37 9	0.24 38	0.54 140	0.35 110	0.66 41	0.36 26	0.43 61	0.44 41	0.29 28	0.34 52	0.77 106	0.39 148	0.11 1	0.09 1	0.15 19	0.11 8	0.14 18	0.13 35

3w_stereo	0.33 35	0.25 103	0.52 91	0.40 36	0.21 9	0.53 132	0.54 313	0.65 37	0.46 56	0.44 65	0.48 55	0.23 3	0.45 113	0.46 14	0.29 35	0.12 5	0.10 9	0.15 19	0.12 38	0.15 38	0.15 94

2w_stereo	0.32 27	0.24 75	0.45 50	0.39 29	0.22 16	0.46 66	0.47 258	0.69 48	0.42 43	0.43 61	0.50 66	0.24 6	0.45 113	0.47 18	0.29 35	0.12 5	0.10 9	0.15 19	0.12 38	0.15 38	0.13 35

monsterstereo	0.34 38	0.20 8	0.44 37	0.45 95	0.35 239	0.27 8	0.29 59	0.53 9	0.51 74	0.44 65	0.61 96	0.26 14	0.25 12	1.19 233	0.27 23	0.13 19	0.11 26	0.15 19	0.12 38	0.15 38	0.10 1

111111	0.34 38	0.20 8	0.41 22	0.45 95	0.42 315	0.37 23	0.22 16	0.95 146	0.38 31	0.31 15	0.31 16	0.40 56	0.27 19	0.96 168	0.26 18	0.17 100	0.12 50	0.15 19	0.11 8	0.15 38	0.13 35

LG-Stereo_L2	0.29 10	0.20 8	0.45 50	0.37 9	0.25 55	0.26 4	0.20 9	0.78 74	0.28 11	0.28 7	0.26 10	0.24 6	0.26 17	0.91 154	0.23 2	0.15 36	0.11 26	0.15 19	0.12 38	0.14 18	0.11 2

LG-Stereo_L1	0.30 14	0.20 8	0.44 37	0.37 9	0.26 63	0.29 10	0.21 12	0.66 41	0.26 9	0.25 3	0.25 7	0.24 6	0.22 6	1.24 245	0.23 2	0.15 36	0.11 26	0.15 19	0.12 38	0.14 18	0.11 2

MLG-Stereo_test2	0.26 3	0.20 8	0.36 3	0.37 9	0.22 16	0.35 17	0.18 2	0.45 5	0.21 2	0.26 5	0.23 5	0.34 43	0.20 1	0.77 106	0.23 2	0.16 57	0.11 26	0.15 19	0.11 8	0.13 4	0.11 2

SGD-Stereo	0.32 27	0.20 8	0.40 17	0.38 22	0.19 1	0.43 51	0.22 16	0.64 33	0.33 22	0.42 56	0.34 18	0.27 18	0.35 60	1.15 221	0.30 45	0.20 215	0.10 9	0.15 19	0.13 61	0.17 89	0.13 35

GREAT-IGEV	0.32 27	0.20 8	0.42 30	0.37 9	0.29 129	0.36 21	0.28 54	0.56 13	0.58 93	0.28 7	0.50 66	0.29 28	0.29 27	0.84 132	0.27 23	0.14 29	0.11 26	0.15 19	0.11 8	0.17 89	0.14 61

Reg-Stereo(zero)	0.44 98	0.22 45	0.45 50	0.43 58	0.23 22	0.38 26	0.25 31	0.76 67	1.08 278	0.90 192	0.78 142	0.90 251	0.47 129	0.70 85	0.36 117	0.15 36	0.12 50	0.15 19	0.12 38	0.15 38	0.15 94

FoundationStereo	0.24 1	0.21 26	0.36 3	0.38 22	0.22 16	0.32 13	0.22 16	0.39 2	0.23 6	0.30 14	0.25 7	0.30 33	0.33 45	0.34 3	0.26 18	0.16 57	0.12 50	0.15 19	0.11 8	0.13 4	0.12 10

IGEV-Stereo++	0.30 14	0.20 8	0.40 17	0.46 102	0.30 151	0.33 14	0.22 16	0.75 64	0.45 50	0.32 19	0.41 27	0.32 37	0.48 140	0.38 4	0.27 23	0.15 36	0.11 26	0.15 19	0.12 38	0.15 38	0.13 35

IGEV-Stereo+	0.45 106	0.21 26	0.43 35	0.41 44	0.39 291	0.15 1	0.19 6	0.44 4	0.36 26	0.26 5	0.25 7	0.31 36	0.41 90	1.43 295	0.30 45	0.17 100	0.12 50	0.15 19	0.11 8	1.16 531	1.70 546

WCG-NET（raft）	0.45 106	0.21 26	0.55 113	0.40 36	0.24 38	0.50 102	0.36 126	0.73 59	1.09 286	0.71 146	0.76 138	0.92 263	0.51 157	0.84 132	0.34 97	0.16 57	0.12 50	0.15 19	0.14 89	0.14 18	0.14 61

trnet	0.39 61	0.21 26	0.37 5	0.36 5	0.20 3	0.53 132	0.29 59	0.78 74	1.12 299	0.59 127	0.71 124	0.53 116	0.42 94	0.54 33	0.34 97	0.18 139	0.13 111	0.15 19	0.10 2	0.14 18	0.13 35

MoCha-V2	0.40 70	0.20 8	0.49 70	0.50 168	0.21 9	0.44 57	0.33 90	0.93 134	0.53 85	0.53 111	0.53 73	0.42 57	0.58 202	1.09 207	0.27 23	0.14 29	0.12 50	0.15 19	0.12 38	0.17 89	0.15 94

CES	0.48 126	0.20 8	0.37 5	0.39 29	1.39 537	0.55 148	0.35 110	0.98 158	0.66 127	0.44 65	0.66 106	0.35 45	0.27 19	0.56 40	0.33 80	0.15 36	0.13 111	0.15 19	0.10 2	0.19 161	1.46 541

CREStereo++_RVC	0.47 120	0.21 26	0.38 8	0.45 95	0.38 281	0.45 61	0.25 31	0.75 64	1.29 402	0.80 167	1.21 302	0.47 81	0.37 74	0.53 30	0.44 190	0.16 57	0.11 26	0.15 19	0.80 533	0.18 120	0.11 2
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
XX-TBD	0.46 113	0.70 486	0.35 1	0.79 471	0.25 55	0.58 161	0.26 41	0.69 48	1.27 393	0.76 154	1.00 200	0.45 70	0.33 45	0.47 18	0.37 129	0.19 180	0.15 220	0.15 19	0.11 8	0.17 89	0.14 61

CREStereo	0.39 61	0.21 26	0.38 8	0.34 1	0.22 16	0.53 132	0.29 59	0.77 70	1.11 295	0.58 119	0.71 124	0.51 104	0.41 90	0.54 33	0.34 97	0.18 139	0.13 111	0.15 19	0.10 2	0.14 18	0.14 61
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
PMTNet	0.46 113	0.21 26	0.38 8	0.37 9	0.23 22	0.71 249	0.27 48	0.74 63	1.04 259	0.64 135	0.70 121	0.55 121	0.47 129	0.86 141	0.35 107	1.00 529	0.13 111	0.15 19	0.10 2	0.15 38	0.13 35

pmcnn	2.37 529	0.42 394	2.71 524	0.63 371	0.43 325	1.54 458	1.19 498	2.01 468	1.53 477	2.64 528	7.60 557	18.07 574	1.45 473	3.44 466	2.78 511	0.18 139	0.15 220	0.15 19	0.12 38	0.20 195	0.18 174

AdaDepth	0.30 14	0.22 45	0.49 70	0.44 81	0.27 87	0.44 57	0.24 29	0.52 8	0.30 13	0.31 15	0.37 23	0.26 14	0.32 42	0.79 115	0.25 10	0.12 5	0.12 50	0.16 49	0.13 61	0.16 58	0.15 94

GASTEREO	0.40 70	0.25 103	0.51 83	0.48 140	0.25 55	0.65 212	0.36 126	0.81 92	0.49 61	0.51 108	0.82 155	0.30 33	0.66 238	0.62 64	0.28 32	0.19 180	0.12 50	0.16 49	0.14 89	0.16 58	0.14 61

depthmonostereo	0.41 78	0.23 57	0.53 97	0.47 113	0.23 22	0.61 180	0.35 110	1.00 164	0.76 156	0.48 89	0.65 105	0.47 81	0.49 148	0.67 79	0.37 129	0.16 57	0.15 220	0.16 49	0.14 89	0.16 58	0.15 94

IGEV	0.28 7	0.18 1	0.39 14	0.37 9	0.31 177	0.45 61	0.21 12	0.59 19	0.40 36	0.31 15	0.43 37	0.26 14	0.21 2	0.43 11	0.25 10	0.13 19	0.12 50	0.16 49	0.13 61	0.12 1	0.12 10

MLG-Stereo_test3	0.28 7	0.18 1	0.42 30	0.40 36	0.23 22	0.47 70	0.19 6	0.61 27	0.29 12	0.35 26	0.21 2	0.35 45	0.21 2	0.60 58	0.25 10	0.15 36	0.11 26	0.16 49	0.11 8	0.13 4	0.13 35

MLG-Stereo_test1	0.27 4	0.19 5	0.38 8	0.40 36	0.24 38	0.38 26	0.20 9	0.59 19	0.19 1	0.24 2	0.17 1	0.33 41	0.27 19	0.90 153	0.25 10	0.14 29	0.11 26	0.16 49	0.11 8	0.13 4	0.12 10

MLG-Stereo	0.29 10	0.19 5	0.38 8	0.41 44	0.20 3	0.42 42	0.20 9	0.66 41	0.21 2	0.25 3	0.22 4	0.33 41	0.28 23	1.09 207	0.25 10	0.14 29	0.11 26	0.16 49	0.11 8	0.13 4	0.12 10

LG-G_1	0.31 23	0.20 8	0.44 37	0.42 51	0.20 3	0.64 196	0.18 2	0.70 52	0.25 7	0.29 10	0.29 13	0.36 47	0.35 60	0.87 144	0.24 5	0.16 57	0.12 50	0.16 49	0.11 8	0.13 4	0.13 35

LG-G	0.31 23	0.20 8	0.44 37	0.42 51	0.20 3	0.64 196	0.18 2	0.70 52	0.25 7	0.29 10	0.29 13	0.36 47	0.35 60	0.87 144	0.24 5	0.16 57	0.12 50	0.16 49	0.11 8	0.13 4	0.13 35

G2L-Stereo_test	0.73 300	0.27 155	0.74 252	0.49 156	0.40 302	0.90 332	0.81 431	1.53 334	1.14 314	1.28 359	1.27 324	1.52 424	0.72 255	1.62 331	0.94 386	0.19 180	0.14 162	0.16 49	0.15 107	0.18 120	0.19 214

LGtest1	0.27 4	0.21 26	0.44 37	0.41 44	0.21 9	0.42 42	0.19 6	0.56 13	0.26 9	0.29 10	0.24 6	0.29 28	0.29 27	0.55 39	0.25 10	0.18 139	0.12 50	0.16 49	0.12 38	0.14 18	0.13 35

SCV_C0	0.43 87	0.26 126	0.65 171	0.43 58	0.29 129	0.47 70	0.31 76	1.34 280	0.73 147	0.38 40	0.49 63	0.54 118	0.29 27	1.24 245	0.30 45	0.17 100	0.13 111	0.16 49	0.13 61	0.20 195	0.15 94

DEFOM-Stereo_RVC	0.40 70	0.67 479	0.42 30	0.64 380	0.29 129	0.48 76	0.25 31	0.85 105	0.44 48	0.38 40	0.36 20	0.30 33	0.70 248	1.15 221	0.29 35	0.16 57	0.11 26	0.16 49	0.11 8	0.18 120	0.12 10

AIO_rvc	0.36 47	0.23 57	0.49 70	0.43 58	0.27 87	0.59 166	0.38 152	0.94 141	0.45 50	0.33 24	0.46 50	0.49 94	0.22 6	0.84 132	0.30 45	0.16 57	0.11 26	0.16 49	0.12 38	0.15 38	0.13 35

HUF	0.36 47	0.23 57	0.52 91	0.40 36	0.22 16	0.54 140	0.47 258	0.82 97	0.43 45	0.36 31	0.43 37	0.50 100	0.42 94	0.64 68	0.29 35	0.17 100	0.12 50	0.16 49	0.12 38	0.15 38	0.14 61

AIO_test	0.35 46	0.22 45	0.44 37	0.43 58	0.27 87	0.57 158	0.44 227	0.79 79	0.41 40	0.32 19	0.47 52	0.46 74	0.30 31	0.69 81	0.30 45	0.16 57	0.11 26	0.16 49	0.13 61	0.15 38	0.12 10

IGEV-RUCA	0.37 52	0.23 57	0.48 63	0.49 156	0.36 249	0.60 174	0.23 24	0.64 33	0.49 61	0.39 48	0.49 63	0.44 62	0.31 36	0.85 137	0.30 45	0.24 315	0.13 111	0.16 49	0.12 38	0.20 195	0.19 214

castereo	0.41 78	0.22 45	0.46 58	0.44 81	0.30 151	0.61 180	0.56 339	0.97 154	0.80 168	0.38 40	0.69 117	0.45 70	0.69 243	0.51 24	0.30 45	0.16 57	0.11 26	0.16 49	0.13 61	0.16 58	0.12 10

GIP-stereo	0.34 38	0.23 57	0.45 50	0.50 168	0.36 249	0.38 26	0.23 24	0.78 74	0.52 81	0.34 25	0.51 69	0.46 74	0.38 81	0.51 24	0.27 23	0.20 215	0.12 50	0.16 49	0.12 38	0.16 58	0.14 61

WCG-NET	0.42 81	0.21 26	0.54 103	0.40 36	0.25 55	0.47 70	0.32 83	0.73 59	1.15 326	0.76 154	0.73 130	0.58 136	0.45 113	0.60 58	0.34 97	0.15 36	0.11 26	0.16 49	0.14 89	0.15 38	0.13 35

test_for_model	1.30 461	3.71 569	0.58 133	3.22 559	2.84 559	0.59 166	0.33 90	1.40 294	0.83 177	1.42 427	0.61 96	0.52 111	0.37 74	0.51 24	0.33 80	2.46 547	0.15 220	0.16 49	0.11 8	4.39 569	1.50 542

IGEV++	0.40 70	0.22 45	0.51 83	0.52 219	0.29 129	0.45 61	0.25 31	1.65 363	0.46 56	0.37 34	0.57 88	0.46 74	0.45 113	0.50 22	0.38 140	0.19 180	0.12 50	0.16 49	0.13 61	0.16 58	0.15 94

Any-RAFT	0.53 149	0.24 75	0.47 61	0.47 113	0.27 87	1.00 370	0.25 31	1.58 346	1.05 263	0.85 185	0.99 196	1.06 311	0.47 129	0.70 85	0.32 67	0.18 139	0.13 111	0.16 49	0.13 61	0.16 58	0.16 124

LoS	0.40 70	0.21 26	0.44 37	0.37 9	0.22 16	0.50 102	0.40 175	1.00 164	0.94 213	0.48 89	0.66 106	0.48 86	0.40 87	0.60 58	0.37 129	0.18 139	0.14 162	0.16 49	0.11 8	0.14 18	0.14 61
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
CroCo-Stereo	0.40 70	0.31 265	0.73 236	0.58 311	0.27 87	0.26 4	0.33 90	0.95 146	0.81 171	0.42 56	0.47 52	0.65 162	0.47 129	0.39 6	0.34 97	0.18 139	0.15 220	0.16 49	0.14 89	0.19 161	0.16 124
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
TANstereo	0.44 98	0.21 26	0.44 37	0.41 44	0.21 9	0.65 212	0.26 41	0.79 79	0.83 177	0.93 200	0.98 194	0.51 104	0.46 120	0.54 33	0.35 107	0.18 139	0.24 407	0.16 49	0.13 61	0.16 58	0.26 352

raftrobust	0.52 139	0.25 103	0.56 117	0.65 394	0.52 390	0.49 88	0.34 102	0.98 158	0.91 203	1.30 373	0.87 164	0.63 156	0.81 294	0.78 111	0.41 166	0.19 180	0.15 220	0.16 49	0.14 89	0.15 38	0.16 124

MSCF	0.38 57	0.25 103	0.52 91	0.47 113	0.25 55	0.62 189	0.37 145	0.81 92	0.47 59	0.50 103	0.71 124	0.32 37	0.65 235	0.54 33	0.28 32	0.19 180	0.12 50	0.17 76	0.14 89	0.17 89	0.14 61

water-stereo	0.39 61	0.20 8	0.48 63	0.44 81	0.27 87	0.50 102	0.26 41	0.92 127	0.51 74	0.53 111	0.78 142	0.55 121	0.49 148	0.42 10	0.42 177	0.16 57	0.15 220	0.17 76	0.15 107	0.16 58	0.15 94

G2L-ROB	0.73 300	0.25 103	0.76 266	0.54 252	0.39 291	0.95 352	0.66 385	1.66 368	1.09 286	1.24 344	1.02 214	1.64 446	0.71 252	1.63 333	1.02 402	0.20 215	0.14 162	0.17 76	0.15 107	0.20 195	0.22 282

LG-Stereo_Zeroshot	0.36 47	0.23 57	0.54 103	0.50 168	0.28 112	0.36 21	0.22 16	1.02 171	0.39 32	0.42 56	0.64 104	0.36 47	0.51 157	0.39 6	0.29 35	0.18 139	0.12 50	0.17 76	0.13 61	0.18 120	0.18 174

SCV	0.46 113	0.26 126	0.55 113	0.47 113	0.25 55	0.39 29	0.38 152	1.98 461	0.60 100	0.35 26	0.48 55	0.55 121	0.36 69	1.28 254	0.32 67	0.24 315	0.12 50	0.17 76	0.13 61	0.18 120	0.14 61

castereo++	0.38 57	0.23 57	0.41 22	0.43 58	0.31 177	0.97 362	0.22 16	0.86 107	0.58 93	0.32 19	0.44 41	0.51 104	0.39 83	0.93 162	0.24 5	0.17 100	0.11 26	0.17 76	0.12 38	0.14 18	0.14 61

AIO-Stereo	0.37 52	0.25 103	0.51 83	0.47 113	0.23 22	0.45 61	0.39 167	1.07 205	0.52 81	0.41 50	0.48 55	0.52 111	0.25 12	0.72 92	0.30 45	0.16 57	0.12 50	0.17 76	0.13 61	0.16 58	0.13 35

RSM++	0.38 57	0.24 75	0.51 83	0.47 113	0.26 63	0.50 102	0.41 191	0.79 79	0.45 50	0.37 34	0.45 46	0.60 144	0.35 60	1.02 188	0.30 45	0.15 36	0.13 111	0.17 76	0.14 89	0.18 120	0.13 35

RSM	0.39 61	0.24 75	0.49 70	0.46 102	0.26 63	0.47 70	0.40 175	0.92 127	0.44 48	0.41 50	0.42 28	0.65 162	0.33 45	1.07 202	0.29 35	0.15 36	0.12 50	0.17 76	0.13 61	0.17 89	0.13 35

RAFT-Stereo-weight	0.47 120	0.24 75	0.53 97	0.48 140	0.27 87	0.60 174	0.35 110	1.02 171	1.07 272	0.99 219	0.78 142	0.76 192	0.28 23	0.76 103	0.36 117	0.16 57	0.12 50	0.17 76	0.15 107	0.16 58	0.15 94

testlalala2	0.58 201	0.27 155	0.68 187	1.72 539	1.27 535	0.68 232	0.42 195	0.93 134	0.70 137	0.90 192	0.93 177	0.76 192	0.34 52	0.52 27	0.40 155	0.18 139	0.15 220	0.17 76	0.13 61	0.17 89	0.17 149

MSKI-zero shot	0.55 179	0.26 126	0.57 127	0.51 198	0.26 63	0.69 237	0.28 54	1.18 239	0.64 110	0.91 197	1.32 346	0.82 214	0.33 45	1.92 376	0.32 67	0.17 100	0.12 50	0.17 76	0.13 61	0.16 58	0.16 124

UniTT-Stereo	0.36 47	0.23 57	0.59 140	0.48 140	0.36 249	0.40 31	0.32 83	0.53 9	0.49 61	0.54 114	0.55 82	0.36 47	0.31 36	0.58 45	0.51 248	0.20 215	0.15 220	0.17 76	0.15 107	0.19 161	0.15 94

testlalala_base	0.77 321	0.40 382	0.70 206	0.65 394	0.50 367	0.79 290	0.28 54	1.50 319	0.51 74	0.73 152	0.90 170	0.69 176	0.54 172	0.66 76	0.40 155	2.82 551	0.14 162	0.17 76	0.12 38	2.68 546	0.19 214

GCAP-Stereo	0.40 70	0.28 177	0.68 187	0.47 113	0.25 55	0.53 132	0.32 83	0.82 97	0.58 93	0.65 137	0.69 117	0.58 136	0.42 94	0.47 18	0.29 35	0.17 100	0.14 162	0.17 76	0.13 61	0.17 89	0.14 61

RAFT-Test	0.54 164	0.25 103	0.64 164	0.47 113	0.30 151	0.97 362	0.27 48	1.24 264	0.81 171	0.96 209	1.12 262	1.28 375	0.48 140	0.71 89	0.36 117	0.17 100	0.13 111	0.17 76	0.14 89	0.16 58	0.16 124

Selective-IGEV	0.39 61	0.24 75	0.50 76	0.44 81	0.25 55	0.46 66	0.33 90	1.25 266	0.40 36	0.35 26	0.45 46	0.52 111	0.30 31	1.07 202	0.30 45	0.14 29	0.12 50	0.17 76	0.13 61	0.16 58	0.13 35

Selective-RAFT	0.52 139	0.28 177	0.79 284	0.55 276	0.27 87	0.91 336	0.33 90	0.80 87	0.88 191	0.58 119	0.63 101	0.81 209	0.77 273	1.29 258	0.48 229	0.19 180	0.14 162	0.17 76	0.15 107	0.19 161	0.17 149

MC-Stereo	0.43 87	0.23 57	0.48 63	0.51 198	0.28 112	0.39 29	0.32 83	0.88 116	0.68 132	0.60 129	0.84 158	0.56 129	0.61 215	1.03 189	0.31 62	0.17 100	0.11 26	0.17 76	0.15 107	0.16 58	0.13 35

RCA-Stereo	0.50 136	0.23 57	0.58 133	0.48 140	0.33 217	0.55 148	0.45 244	0.97 154	1.38 445	0.68 141	1.05 229	0.63 156	0.80 290	0.59 46	0.32 67	0.17 100	0.12 50	0.17 76	0.14 89	0.16 58	0.14 61

DCANet-4	0.54 164	0.26 126	1.07 396	0.42 51	0.24 38	0.48 76	0.36 126	0.99 160	1.30 408	1.10 257	1.02 214	0.56 129	0.75 261	0.73 96	0.52 255	0.16 57	0.13 111	0.17 76	0.13 61	0.15 38	0.19 214

fff	0.53 149	0.24 75	0.70 206	0.43 58	0.24 38	0.48 76	0.36 126	1.07 205	1.25 382	1.10 257	1.02 214	0.57 131	1.06 409	0.73 96	0.52 255	0.16 57	0.13 111	0.17 76	0.13 61	0.15 38	0.19 214

ADStereo(finetuned)	0.57 195	0.24 75	1.06 391	0.43 58	0.24 38	0.49 88	0.35 110	1.05 190	1.30 408	1.12 265	1.03 224	0.58 136	1.20 440	0.84 132	0.51 248	0.16 57	0.13 111	0.17 76	0.13 61	0.18 120	0.19 214

s12784h	0.52 139	0.20 8	0.38 8	0.41 44	0.19 1	0.96 358	0.34 102	1.17 234	1.25 382	0.81 171	0.90 170	0.63 156	0.50 154	1.45 299	0.42 177	0.14 29	0.12 50	0.17 76	0.11 8	0.18 120	0.11 2

DCANet	0.54 164	0.24 75	0.70 206	0.43 58	0.24 38	0.49 88	0.36 126	1.05 190	1.30 408	1.12 265	1.03 224	0.58 136	0.92 345	0.81 124	0.52 255	0.16 57	0.13 111	0.17 76	0.13 61	0.18 120	0.19 214

csc	0.53 149	0.24 75	0.70 206	0.43 58	0.24 38	0.48 76	0.36 126	1.07 205	1.25 382	1.10 257	1.02 214	0.57 131	1.06 409	0.73 96	0.52 255	0.16 57	0.13 111	0.17 76	0.13 61	0.15 38	0.19 214

cscssc	0.53 149	0.24 75	0.70 206	0.43 58	0.24 38	0.48 76	0.36 126	1.07 205	1.25 382	1.10 257	1.02 214	0.57 131	1.06 409	0.73 96	0.52 255	0.16 57	0.13 111	0.17 76	0.13 61	0.15 38	0.19 214

111	0.60 210	0.23 57	0.70 206	0.43 58	0.24 38	0.72 252	0.42 195	1.18 239	1.41 459	0.80 167	1.38 369	1.10 329	0.79 284	0.96 168	0.58 280	0.18 139	0.13 111	0.17 76	0.15 107	0.17 89	0.19 214

EAI-Stereo	0.65 247	0.28 177	0.69 200	0.53 237	0.27 87	0.60 174	0.40 175	2.28 514	0.64 110	0.71 146	3.18 524	0.57 131	0.43 101	1.06 198	0.41 166	0.18 139	0.13 111	0.17 76	0.17 170	0.17 89	0.17 149

CFNet-RSSM	0.54 164	0.24 75	0.70 206	0.48 140	0.28 112	0.60 174	0.27 48	1.49 315	1.14 314	1.06 239	0.93 177	1.08 317	0.54 172	0.70 85	0.35 107	0.16 57	0.12 50	0.17 76	0.15 107	0.16 58	0.14 61

Gwc-CoAtRS	0.52 139	0.24 75	0.68 187	0.48 140	0.29 129	0.64 196	0.25 31	1.16 232	1.08 278	1.01 227	1.00 200	1.12 334	0.56 184	0.69 81	0.37 129	0.16 57	0.13 111	0.17 76	0.15 107	0.15 38	0.15 94

R-Stereo Train	0.57 195	0.26 126	0.63 157	0.54 252	0.36 249	0.69 237	0.54 313	1.22 258	0.72 143	1.61 465	1.50 406	0.75 188	0.53 167	0.64 68	0.44 190	0.18 139	0.15 220	0.17 76	0.15 107	0.17 89	0.17 149

RAFT-Stereo	0.57 195	0.26 126	0.63 157	0.54 252	0.36 249	0.69 237	0.54 313	1.22 258	0.72 143	1.61 465	1.50 406	0.75 188	0.53 167	0.64 68	0.44 190	0.18 139	0.15 220	0.17 76	0.15 107	0.17 89	0.17 149
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
RASNet	1.12 439	0.30 232	0.91 336	0.66 401	0.77 481	0.97 362	0.57 350	1.37 286	1.35 433	1.02 231	1.34 355	2.11 498	1.43 469	7.09 538	1.39 454	0.19 180	0.17 288	0.17 76	0.19 210	0.18 120	0.16 124

iResNet_ROB	0.77 321	0.30 232	0.99 362	0.57 305	0.36 249	0.83 314	0.36 126	2.33 517	1.58 482	1.27 357	1.30 334	1.25 364	0.84 311	1.65 336	0.79 353	0.20 215	0.14 162	0.17 76	0.12 38	0.18 120	0.27 362

S2M2_XL	0.24 1	0.24 75	0.39 14	0.34 1	0.24 38	0.16 2	0.18 2	0.32 1	0.22 4	0.29 10	0.40 25	0.24 6	0.23 8	0.32 1	0.26 18	0.20 215	0.18 310	0.18 111	0.16 149	0.18 120	0.14 61

MM-Stereo_test2	0.43 87	0.24 75	0.67 183	0.51 198	0.32 196	0.55 148	0.45 244	0.97 154	0.77 160	0.59 127	0.51 69	0.49 94	0.42 94	0.80 118	0.30 45	0.15 36	0.13 111	0.18 111	0.14 89	0.19 161	0.14 61

999	0.48 126	0.22 45	0.49 70	0.48 140	0.34 235	0.75 265	0.31 76	0.85 105	0.55 88	0.37 34	0.48 55	0.50 100	0.36 69	2.45 425	0.39 148	0.16 57	0.13 111	0.18 111	0.15 107	0.16 58	0.19 214

mms	0.40 70	0.27 155	0.52 91	0.46 102	0.32 196	0.43 51	0.46 251	0.70 52	0.46 56	0.35 26	0.58 91	0.44 62	0.30 31	1.36 277	0.33 80	0.16 57	0.13 111	0.18 111	0.15 107	0.19 161	0.15 94

GCAP-BAT	0.49 132	0.31 265	0.64 164	0.41 44	0.46 350	0.70 244	0.35 110	0.77 70	0.64 110	0.86 187	1.00 200	0.77 195	0.37 74	1.18 231	0.36 117	0.18 139	0.14 162	0.18 111	0.13 61	0.17 89	0.15 94

Occ-G	0.42 81	0.21 26	0.48 63	0.41 44	0.26 63	0.42 42	0.62 371	0.77 70	0.49 61	0.43 61	0.66 106	1.02 302	0.46 120	0.78 111	0.41 166	0.16 57	0.13 111	0.18 111	0.13 61	0.16 58	0.16 124

gcap-zeroshot	0.53 149	0.28 177	0.89 329	0.49 156	0.28 112	0.76 271	0.37 145	1.34 280	0.73 147	0.89 190	0.67 110	1.35 390	0.51 157	0.79 115	0.33 80	0.18 139	0.15 220	0.18 111	0.15 107	0.17 89	0.16 124

MGS-Stereo	0.42 81	0.26 126	0.58 133	0.44 81	0.28 112	0.50 102	0.34 102	0.57 17	0.83 177	0.46 78	1.31 340	0.52 111	0.33 45	0.65 74	0.36 117	0.19 180	0.16 259	0.18 111	0.15 107	0.17 89	0.16 124

qqq1	0.72 282	0.30 232	0.86 305	0.46 102	0.26 63	0.82 309	0.43 214	2.05 475	1.39 450	1.23 336	1.47 396	0.98 286	0.95 364	1.71 350	0.44 190	0.24 315	0.20 346	0.18 111	0.15 107	0.18 120	0.18 174

fff1	0.72 282	0.30 232	0.86 305	0.46 102	0.26 63	0.82 309	0.43 214	2.05 475	1.39 450	1.23 336	1.47 396	0.98 286	0.95 364	1.71 350	0.44 190	0.24 315	0.20 346	0.18 111	0.15 107	0.18 120	0.18 174

DLNR_Zeroshot_test	23.17 579	48.52 593	43.29 583	176.68 592	78.69 588	0.35 17	0.21 12	23.41 578	0.75 150	0.66 140	0.86 161	0.59 143	0.30 31	1.56 322	0.44 190	9.57 577	0.12 50	0.18 111	0.14 89	76.92 591	0.16 124

testlalala	0.45 106	0.28 177	0.59 140	0.42 51	0.39 291	0.71 249	0.39 167	1.08 211	0.45 50	1.24 344	0.80 153	0.61 148	0.36 69	0.54 33	0.33 80	0.20 215	0.13 111	0.18 111	0.12 38	0.15 38	0.15 94

AEACV	0.37 52	0.24 75	0.52 91	0.47 113	0.51 378	0.37 23	0.38 152	0.65 37	0.53 85	0.42 56	0.56 85	0.46 74	0.60 206	0.53 30	0.30 45	0.16 57	0.13 111	0.18 111	0.15 107	0.17 89	0.14 61

anonymousdsp2	0.53 149	0.27 155	0.74 252	0.48 140	0.29 129	0.76 271	0.47 258	1.61 354	0.82 176	0.77 159	0.77 140	0.75 188	0.47 129	1.03 189	0.40 155	0.18 139	0.13 111	0.18 111	0.13 61	0.19 161	0.18 174

iRaft-Stereo_20w	0.65 247	0.31 265	1.00 367	0.47 113	0.34 235	0.73 256	0.30 69	2.96 538	0.70 137	1.15 289	1.14 271	0.76 192	0.65 235	1.11 213	0.38 140	0.17 100	0.13 111	0.18 111	0.16 149	0.19 161	0.18 174

GwcNet-ADL	0.64 239	0.31 265	0.79 284	0.56 289	0.41 310	0.60 174	0.58 354	1.41 296	1.26 387	1.08 243	1.13 267	0.91 254	0.60 206	1.04 195	0.78 347	0.27 381	0.18 310	0.18 111	0.18 188	0.25 312	0.29 379

GANet-ADL	0.60 210	0.35 347	0.72 224	0.64 380	0.40 302	0.68 232	0.51 288	1.49 315	1.12 299	0.95 207	1.08 240	0.91 254	0.57 193	0.76 103	0.55 272	0.26 365	0.18 310	0.18 111	0.16 149	0.23 285	0.25 328

cross-raft	0.54 164	0.25 103	0.61 148	0.52 219	0.29 129	0.68 232	0.37 145	1.46 309	0.76 156	1.01 227	1.06 231	1.28 375	0.46 120	0.71 89	0.35 107	0.15 36	0.12 50	0.18 111	0.16 149	0.19 161	0.14 61

RALCasStereoNet	0.54 164	0.30 232	0.66 178	0.59 324	0.51 378	0.61 180	0.52 299	0.94 141	0.93 210	0.70 144	1.01 206	0.78 199	0.44 109	1.33 267	0.47 224	0.20 215	0.16 259	0.18 111	0.16 149	0.20 195	0.19 214

RAFT-Stereo + iAFF	0.54 164	0.25 103	0.68 187	0.43 58	0.24 38	0.40 31	0.34 102	1.04 182	1.09 286	1.32 387	1.60 430	0.80 205	0.68 240	0.67 79	0.39 148	0.13 19	0.10 9	0.18 111	0.17 170	0.17 89	0.13 35

MLCV	0.72 282	0.34 326	1.10 406	0.51 198	0.23 22	0.91 336	0.39 167	1.33 275	1.23 373	1.46 433	1.55 417	1.01 300	0.64 229	1.95 381	0.80 357	0.18 139	0.12 50	0.18 111	0.14 89	0.19 161	0.17 149

iResNet	0.75 313	0.40 382	1.36 448	0.67 413	0.29 129	0.92 343	0.59 362	1.52 328	1.25 382	1.28 359	1.48 401	0.94 268	0.76 269	1.62 331	0.78 347	0.18 139	0.14 162	0.18 111	0.15 107	0.22 260	0.23 302

xyz-stereo-finetune	0.48 126	0.25 103	0.54 103	0.42 51	0.23 22	0.80 298	0.42 195	0.80 87	0.80 168	0.61 130	0.62 99	0.54 118	0.43 101	1.70 348	0.58 280	0.15 36	0.15 220	0.19 133	0.15 107	0.16 58	0.15 94

coex_refinement	0.80 336	0.28 177	0.73 236	0.70 434	0.51 378	0.95 352	0.60 366	1.78 403	1.23 373	1.36 404	1.37 364	1.82 470	0.81 294	1.32 264	1.13 421	0.26 365	0.17 288	0.19 133	0.20 242	0.24 300	0.25 328

HART	0.45 106	0.22 45	0.54 103	0.50 168	0.26 63	0.41 35	0.29 59	1.03 176	0.50 65	0.58 119	1.45 389	0.61 148	0.35 60	1.08 206	0.30 45	0.15 36	0.13 111	0.19 133	0.14 89	0.19 161	0.14 61

fffft	0.38 57	0.23 57	0.51 83	0.44 81	0.32 196	0.43 51	0.48 269	0.76 67	0.36 26	0.44 65	0.34 18	0.38 54	0.31 36	1.31 260	0.32 67	0.14 29	0.11 26	0.19 133	0.15 107	0.16 58	0.16 124
1: 1. 1
tt45	0.45 106	0.23 57	0.46 58	0.45 95	0.33 217	0.79 290	0.32 83	0.78 74	0.41 40	0.51 108	0.44 41	0.49 94	0.37 74	2.14 398	0.34 97	0.16 57	0.13 111	0.19 133	0.16 149	0.17 89	0.18 174

ours_stereo	0.39 61	0.28 177	0.51 83	0.46 102	0.30 151	0.40 31	0.44 227	0.73 59	0.56 90	0.35 26	0.56 85	0.46 74	0.33 45	1.11 213	0.32 67	0.16 57	0.13 111	0.19 133	0.15 107	0.19 161	0.14 61

fffy	0.42 81	0.27 155	0.57 127	0.46 102	0.29 129	0.48 76	0.35 110	0.91 124	0.55 88	0.40 49	0.58 91	0.55 121	0.41 90	1.26 249	0.36 117	0.15 36	0.13 111	0.19 133	0.16 149	0.18 120	0.14 61

PAM	0.76 319	0.29 212	1.08 400	0.52 219	0.33 217	1.38 438	0.39 167	2.01 468	0.67 128	1.06 239	0.96 184	2.89 525	1.43 469	0.86 141	0.35 107	0.19 180	0.12 50	0.19 133	0.17 170	0.19 161	0.20 247

UGAM-zero	1.00 408	0.30 232	0.93 342	0.47 113	0.30 151	0.57 158	0.25 31	2.25 511	0.63 106	1.01 227	1.10 249	2.73 521	1.85 508	6.26 522	0.40 155	0.17 100	0.14 162	0.19 133	0.15 107	0.16 58	0.17 149

model_zeroshot	0.48 126	0.29 212	0.86 305	0.51 198	0.36 249	0.69 237	0.37 145	1.12 224	0.62 103	0.85 185	0.84 158	0.66 166	0.37 74	0.73 96	0.34 97	0.20 215	0.16 259	0.19 133	0.16 149	0.17 89	0.16 124

RAStereo	0.34 38	0.21 26	0.66 178	0.47 113	0.27 87	0.26 4	0.29 59	0.69 48	0.63 106	0.32 19	0.42 28	0.45 70	0.31 36	0.45 12	0.34 97	0.17 100	0.15 220	0.19 133	0.15 107	0.18 120	0.13 35

11t1	0.52 139	0.28 177	0.68 187	0.51 198	0.28 112	0.83 314	0.39 167	1.22 258	0.63 106	0.84 180	0.74 134	0.68 171	0.68 240	0.91 154	0.57 277	0.21 249	0.18 310	0.19 133	0.16 149	0.20 195	0.21 264

IGEVStereo-DCA	0.46 113	0.28 177	0.56 117	0.43 58	0.33 217	0.49 88	0.42 195	0.87 108	0.50 65	0.47 81	0.48 55	0.48 86	0.46 120	2.03 388	0.30 45	0.19 180	0.14 162	0.19 133	0.15 107	0.16 58	0.18 174

rrr	0.46 113	0.28 177	0.73 236	0.43 58	0.33 217	0.49 88	0.38 152	0.76 67	0.50 65	0.47 81	0.48 55	0.48 86	0.46 120	2.03 388	0.30 45	0.19 180	0.14 162	0.19 133	0.15 107	0.16 58	0.16 124

MaDis-Stereo	0.36 47	0.25 103	0.58 133	0.44 81	0.34 235	0.30 11	0.30 69	0.72 57	0.50 65	0.37 34	0.36 20	0.58 136	0.49 148	0.52 27	0.36 117	0.19 180	0.16 259	0.19 133	0.15 107	0.18 120	0.14 61

IGEV_Zeroshot_test	0.53 149	0.30 232	0.99 362	0.56 289	0.35 239	0.41 35	0.32 83	1.37 286	0.63 106	1.00 224	1.09 245	0.95 276	0.41 90	0.83 129	0.39 148	0.18 139	0.12 50	0.19 133	0.18 188	0.19 161	0.17 149

HH	0.63 227	0.30 232	0.77 273	0.50 168	0.32 196	0.49 88	0.46 251	1.65 363	0.64 110	0.69 142	1.09 245	1.63 443	0.85 314	1.90 374	0.37 129	0.18 139	0.13 111	0.19 133	0.17 170	0.19 161	0.16 124

HanStereo	0.63 227	0.30 232	0.77 273	0.50 168	0.32 196	0.49 88	0.46 251	1.65 363	0.64 110	0.69 142	1.09 245	1.63 443	0.85 314	1.90 374	0.37 129	0.18 139	0.13 111	0.19 133	0.17 170	0.19 161	0.16 124

EGLCR-Stereo	0.37 52	0.22 45	0.51 83	0.43 58	0.26 63	0.44 57	0.22 16	0.99 160	0.48 60	0.42 56	0.42 28	0.67 169	0.29 27	0.86 141	0.33 80	0.17 100	0.12 50	0.19 133	0.17 170	0.17 89	0.15 94

DCRE	0.82 347	0.26 126	0.70 206	0.58 311	0.44 332	0.54 140	0.48 269	0.95 146	0.78 163	0.78 162	7.33 556	0.86 234	0.52 162	0.76 103	0.41 166	0.16 57	0.16 259	0.19 133	0.17 170	0.18 120	0.17 149

ProNet	0.43 87	0.28 177	0.58 133	0.43 58	0.30 151	0.56 153	0.52 299	1.00 164	0.58 93	0.44 65	0.49 63	0.43 60	0.43 101	1.28 254	0.36 117	0.15 36	0.13 111	0.19 133	0.16 149	0.17 89	0.16 124

CroCo-Stereo Lap2	0.44 98	0.34 326	0.77 273	0.61 350	0.79 486	0.28 9	0.35 110	0.75 64	0.71 142	0.38 40	0.50 66	0.72 184	0.55 179	0.57 44	0.47 224	0.17 100	0.18 310	0.19 133	0.16 149	0.21 236	0.20 247

CIPLG	0.62 220	0.33 303	0.96 356	0.58 311	0.50 367	0.75 265	0.48 269	1.05 190	0.96 220	1.40 419	1.57 425	0.64 159	0.48 140	0.89 151	0.70 319	0.23 300	0.15 220	0.19 133	0.16 149	0.19 161	0.21 264

IPLG	0.69 269	0.27 155	0.97 358	0.51 198	0.43 325	0.79 290	0.33 90	1.21 250	1.06 267	1.30 373	1.10 249	0.52 111	0.55 179	3.16 457	0.63 300	0.16 57	0.14 162	0.19 133	0.16 149	0.18 120	0.17 149

IPLGR_C	0.62 220	0.33 303	0.99 362	0.58 311	0.49 360	0.76 271	0.48 269	1.10 216	0.96 220	1.40 419	1.56 421	0.62 153	0.48 140	0.80 118	0.71 324	0.23 300	0.15 220	0.19 133	0.16 149	0.19 161	0.21 264

MIPNet	0.56 188	0.28 177	0.94 346	0.49 156	0.33 217	0.66 221	0.38 152	1.35 283	1.08 278	1.06 239	0.92 174	0.60 144	0.79 284	0.73 96	0.52 255	0.17 100	0.14 162	0.19 133	0.16 149	0.18 120	0.17 149

ACRE	0.61 216	0.33 303	1.01 371	0.58 311	0.49 360	0.75 265	0.47 258	1.06 203	0.95 215	1.37 407	1.55 417	0.62 153	0.46 120	0.83 129	0.70 319	0.23 300	0.15 220	0.19 133	0.16 149	0.18 120	0.21 264

GrayStereo	0.82 347	0.26 126	0.58 133	0.63 371	0.37 264	0.76 271	1.86 534	1.11 222	0.87 187	1.99 502	1.89 476	1.08 317	1.82 507	1.39 287	0.48 229	0.19 180	0.14 162	0.19 133	0.21 286	0.18 120	0.39 445

Prome-Stereo	0.75 313	0.27 155	0.53 97	0.55 276	0.32 196	0.59 166	0.97 468	0.89 117	0.88 191	1.45 431	2.46 509	0.91 254	1.41 467	1.58 325	0.44 190	0.18 139	0.13 111	0.19 133	0.17 170	0.20 195	0.92 526

raft+_RVC	0.53 149	0.26 126	0.54 103	0.60 336	0.47 355	0.54 140	0.54 313	1.27 268	0.99 239	0.76 154	1.03 224	0.70 180	0.56 184	0.93 162	0.47 224	0.18 139	0.14 162	0.19 133	0.18 188	0.18 120	0.15 94

test_xeample3	0.42 81	0.28 177	0.69 200	0.43 58	0.33 217	0.56 153	0.38 152	0.79 79	0.45 50	0.53 111	0.46 50	0.44 62	0.44 109	1.38 282	0.31 62	0.18 139	0.14 162	0.19 133	0.15 107	0.17 89	0.16 124

AFF-stereo	0.58 201	0.25 103	0.64 164	0.46 102	0.29 129	0.34 15	0.38 152	1.15 230	1.14 314	1.17 308	1.60 430	1.10 329	0.71 252	0.97 176	0.43 187	0.13 19	0.11 26	0.19 133	0.19 210	0.17 89	0.14 61

HSM-Net_RVC	0.87 371	0.29 212	0.53 97	0.53 237	0.30 151	1.15 400	0.55 331	3.57 546	1.28 398	1.53 447	1.74 456	1.68 452	0.93 354	1.49 307	0.77 345	0.22 275	0.17 288	0.19 133	0.18 188	0.20 195	0.19 214
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
AANet_RVC	1.16 450	0.52 435	1.49 471	0.65 394	0.45 339	0.75 265	0.69 397	1.42 298	1.55 480	1.34 399	1.87 474	1.53 425	0.78 280	7.43 544	1.38 451	0.25 342	0.17 288	0.19 133	0.16 149	0.22 260	0.26 352

iResNetv2_ROB	0.80 336	0.37 364	1.71 484	0.56 289	0.37 264	0.94 348	0.64 378	1.73 382	1.34 423	1.23 336	1.42 378	1.26 368	0.92 345	1.85 370	0.56 274	0.23 300	0.15 220	0.19 133	0.14 89	0.24 300	0.19 214

xyz-stereo	7.16 563	0.22 45	69.90 589	0.42 51	0.21 9	32.92 584	0.49 279	0.87 108	0.76 156	1.38 412	27.04 579	1.19 348	1.16 429	4.69 486	0.97 395	0.16 57	0.12 50	0.20 168	0.14 89	0.16 58	0.12 10

LG-Stereo	0.34 38	0.25 103	0.78 281	0.47 113	0.26 63	0.37 23	0.30 69	0.71 56	0.52 81	0.36 31	0.57 88	0.29 28	0.21 2	0.50 22	0.36 117	0.13 19	0.13 111	0.20 168	0.18 188	0.18 120	0.12 10

S2M2	0.34 38	0.28 177	0.45 50	0.40 36	0.30 151	0.31 12	0.16 1	0.60 26	0.64 110	0.31 15	0.48 55	0.47 81	0.34 52	0.38 4	0.32 67	0.25 342	0.22 386	0.20 168	0.22 315	0.25 312	0.22 282

MM-Stereo_test3	0.50 136	0.24 75	0.54 103	0.54 252	0.74 470	0.49 88	0.53 307	1.09 213	1.05 263	0.62 133	0.95 181	0.61 148	0.42 94	0.77 106	0.38 140	0.20 215	0.17 288	0.20 168	0.16 149	0.18 120	0.18 174

MM-Stereo_test1	0.49 132	0.24 75	0.56 117	0.51 198	0.30 151	0.50 102	0.54 313	0.91 124	1.03 254	0.84 180	0.69 117	0.54 118	0.60 206	1.16 225	0.33 80	0.18 139	0.16 259	0.20 168	0.17 170	0.19 161	0.15 94

HI	0.64 239	0.32 281	0.68 187	0.47 113	0.51 378	0.41 35	0.36 126	1.04 182	0.75 150	1.31 383	1.43 382	1.62 438	1.12 422	0.94 165	0.88 376	0.15 36	0.12 50	0.20 168	0.20 242	0.20 195	0.18 174

CoSv	0.64 239	0.32 281	0.68 187	0.47 113	0.51 378	0.41 35	0.36 126	1.04 182	0.75 150	1.31 383	1.43 382	1.62 438	1.12 422	0.94 165	0.88 376	0.15 36	0.12 50	0.20 168	0.20 242	0.20 195	0.18 174

SMoEStereo_RVC	0.39 61	0.25 103	0.50 76	0.45 95	0.30 151	0.61 180	0.36 126	0.72 57	0.45 50	0.46 78	0.43 37	0.42 57	0.35 60	1.39 287	0.29 35	0.15 36	0.12 50	0.20 168	0.15 107	0.16 58	0.15 94

PAM_32	0.77 321	0.28 177	1.03 382	0.52 219	0.30 151	1.32 428	0.35 110	1.97 459	0.65 125	1.02 231	1.06 231	3.05 526	1.49 479	0.96 168	0.36 117	0.19 180	0.13 111	0.20 168	0.18 188	0.19 161	0.19 214

rvit_stereo_0080	0.44 98	0.32 281	0.71 218	0.47 113	0.36 249	0.42 42	0.55 331	0.82 97	0.68 132	0.50 103	0.60 94	0.55 121	0.47 129	0.59 46	0.44 190	0.26 365	0.21 368	0.20 168	0.20 242	0.31 388	0.19 214

test_sample1	0.61 216	0.29 212	0.75 256	0.50 168	0.31 177	0.76 271	0.48 269	1.59 347	0.84 181	0.90 192	0.94 180	0.88 242	0.95 364	1.16 225	0.67 311	0.22 275	0.18 310	0.20 168	0.19 210	0.21 236	0.21 264

MyStereo8	0.65 247	0.29 212	1.00 367	0.58 311	0.49 360	0.91 336	0.35 110	1.18 239	1.31 412	1.16 299	1.27 324	0.90 251	0.64 229	0.72 92	0.95 390	0.18 139	0.14 162	0.20 168	0.18 188	0.22 260	0.26 352

whm_eth	0.44 98	0.32 281	0.71 218	0.47 113	0.36 249	0.42 42	0.55 331	0.82 97	0.68 132	0.50 103	0.60 94	0.55 121	0.47 129	0.59 46	0.44 190	0.26 365	0.21 368	0.20 168	0.20 242	0.31 388	0.19 214

MIM_Stereo	0.57 195	0.24 75	0.92 340	0.46 102	0.30 151	0.54 140	0.28 54	1.27 268	0.75 150	1.00 224	1.16 284	0.93 265	0.53 167	1.45 299	0.61 293	0.16 57	0.16 259	0.20 168	0.19 210	0.17 89	0.14 61

CBFPSM	0.92 382	0.33 303	1.86 495	0.49 156	0.38 281	1.75 475	0.84 435	1.39 292	1.12 299	1.09 249	0.99 196	2.37 508	1.66 496	1.32 264	1.42 463	0.19 180	0.18 310	0.20 168	0.20 242	0.21 236	0.33 415

iinet-f	0.99 403	0.45 407	3.71 533	0.55 276	0.43 325	1.81 484	0.68 393	1.14 228	1.14 314	1.18 313	1.42 378	1.58 433	1.44 471	1.34 271	1.59 479	0.24 315	0.23 398	0.20 168	0.19 210	0.26 324	0.25 328

Wz-Net-LNSev-Ref	0.99 403	0.40 382	1.82 492	0.66 401	0.62 438	2.05 503	0.78 419	1.91 443	1.29 402	1.54 453	1.42 378	1.51 422	1.23 445	1.99 384	1.33 444	0.23 300	0.14 162	0.20 168	0.15 107	0.27 338	0.26 352

raft_robust	0.68 267	0.30 232	0.64 164	0.52 219	0.26 63	0.54 140	0.35 110	1.33 275	1.24 379	1.16 299	1.07 235	0.60 144	0.54 172	3.58 469	0.37 129	0.18 139	0.14 162	0.20 168	0.22 315	0.20 195	0.16 124

test_4	0.53 149	0.22 45	0.56 117	0.54 252	0.32 196	0.64 196	0.39 167	0.80 87	0.62 103	0.92 199	1.87 474	0.68 171	0.42 94	1.16 225	0.37 129	0.15 36	0.13 111	0.20 168	0.22 315	0.20 195	0.15 94

CSP-Net	0.97 397	0.38 371	0.83 297	0.53 237	0.41 310	1.63 465	0.77 417	2.00 464	1.05 263	1.25 350	1.20 300	1.33 385	0.83 307	4.93 494	0.85 372	0.32 426	0.22 386	0.20 168	0.20 242	0.23 285	0.25 328

IPLGR	0.58 201	0.27 155	1.14 416	0.48 140	0.28 112	0.65 212	0.33 90	1.22 258	1.13 311	1.18 313	1.05 229	0.69 176	0.66 238	0.96 168	0.52 255	0.17 100	0.15 220	0.20 168	0.17 170	0.20 195	0.18 174

test-3	0.54 164	0.22 45	0.68 187	0.47 113	0.27 87	0.58 161	0.35 110	0.92 127	1.00 244	1.32 387	0.69 117	0.87 238	0.45 113	1.68 346	0.37 129	0.16 57	0.11 26	0.20 168	0.16 149	0.17 89	0.13 35

test_1	0.54 164	0.22 45	0.68 187	0.47 113	0.27 87	0.58 161	0.35 110	0.92 127	1.00 244	1.28 359	0.68 113	0.87 238	0.45 113	1.67 341	0.37 129	0.16 57	0.11 26	0.20 168	0.16 149	0.17 89	0.13 35

CrosDoStereo	1.58 487	0.24 75	0.72 224	0.48 140	0.29 129	0.67 225	12.49 571	1.10 216	0.98 232	1.34 399	1.75 459	1.00 293	1.89 510	6.65 529	0.81 359	0.19 180	0.15 220	0.20 168	0.22 315	0.18 120	0.19 214

STrans-v2	1.04 423	0.28 177	0.96 356	0.49 156	0.32 196	0.68 232	0.79 422	2.47 529	1.12 299	1.12 265	1.46 395	1.40 397	1.46 474	6.70 533	0.43 187	0.18 139	0.13 111	0.20 168	0.18 188	0.18 120	0.18 174

TransformOpticalFlow	0.96 391	0.28 177	0.89 329	0.52 219	0.31 177	0.66 221	0.54 313	1.75 389	1.12 299	1.09 249	1.44 387	1.37 395	1.01 393	6.70 533	0.42 177	0.19 180	0.12 50	0.20 168	0.19 210	0.18 120	0.19 214

DeepStereo_LL	1.58 487	0.24 75	0.72 224	0.48 140	0.29 129	0.67 225	12.49 571	1.10 216	0.98 232	1.34 399	1.75 459	1.00 293	1.89 510	6.65 529	0.81 359	0.19 180	0.15 220	0.20 168	0.22 315	0.18 120	0.19 214

DEmStereo	0.97 397	0.23 57	0.79 284	0.47 113	0.32 196	1.04 378	0.56 339	0.93 134	0.89 194	1.39 418	2.14 495	1.02 302	2.07 521	5.64 512	0.77 345	0.17 100	0.15 220	0.20 168	0.20 242	0.18 120	0.20 247

DRaft	0.80 336	0.24 75	0.70 206	0.45 95	0.30 151	0.97 362	0.53 307	1.05 190	0.97 227	1.78 483	2.02 488	0.80 205	1.74 499	2.73 441	0.72 327	0.17 100	0.14 162	0.20 168	0.20 242	0.18 120	0.21 264

test-1	0.52 139	0.26 126	1.04 386	0.56 289	0.32 196	0.61 180	0.38 152	1.10 216	0.91 203	0.78 162	1.01 206	0.77 195	0.52 162	0.60 58	0.42 177	0.17 100	0.14 162	0.20 168	0.17 170	0.20 195	0.23 302

XX-Stereo	0.63 227	0.26 126	1.90 496	0.81 477	0.67 451	0.43 51	0.23 24	1.03 176	0.58 93	0.65 137	1.56 421	1.41 399	0.39 83	1.28 254	0.35 107	0.20 215	0.14 162	0.20 168	0.19 210	0.18 120	0.14 61

GES	0.66 254	0.34 326	0.90 333	0.59 324	0.38 281	0.94 348	0.57 350	2.11 485	0.86 183	1.02 231	1.11 255	0.66 166	0.79 284	0.99 180	0.61 293	0.27 381	0.19 328	0.20 168	0.20 242	0.21 236	0.30 393

GMStereo	0.55 179	0.45 407	0.94 346	0.50 168	0.32 196	0.64 196	0.43 214	1.00 164	1.40 455	0.82 175	0.73 130	0.51 104	0.45 113	0.85 137	0.55 272	0.24 315	0.15 220	0.20 168	0.21 286	0.31 388	0.24 316
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
HSM	1.19 453	0.32 281	0.65 171	0.57 305	0.38 281	1.23 415	0.59 362	2.25 511	1.19 353	1.30 373	1.25 314	1.94 483	1.03 400	9.32 560	0.71 324	0.22 275	0.16 259	0.20 168	0.16 149	0.21 236	0.21 264

LE_ROB	8.05 564	0.37 364	23.53 572	0.74 457	0.33 217	2.77 530	2.87 561	3.71 548	27.24 581	25.39 581	8.87 564	8.46 561	26.71 581	6.65 529	21.99 574	0.21 249	0.19 328	0.20 168	0.21 286	0.25 312	0.22 282

z-ln-s-r	1.02 417	0.55 445	2.09 502	0.52 219	0.55 403	0.78 284	0.87 444	1.47 311	1.34 423	1.12 265	1.62 437	1.37 395	1.06 409	2.62 437	3.32 523	0.19 180	0.14 162	0.21 203	0.17 170	0.27 338	0.21 264

xyz-stereo-finetune2	0.58 201	0.27 155	0.57 127	0.40 36	0.24 38	1.09 388	0.32 83	0.79 79	0.53 85	0.65 137	1.07 235	0.58 136	0.80 290	2.47 430	0.80 357	0.16 57	0.15 220	0.21 203	0.17 170	0.16 58	0.17 149

AIO-Stereo-zeroshot1	0.98 401	0.39 376	3.21 528	0.50 168	0.63 439	0.64 196	0.39 167	2.36 520	0.75 150	0.95 207	4.63 540	1.81 467	0.56 184	0.96 168	0.41 166	0.18 139	0.13 111	0.21 203	0.26 383	0.32 397	0.35 425

AIO-Stereo-zeroshot	0.72 282	0.35 347	1.70 482	0.49 156	0.56 406	0.63 193	0.38 152	2.41 525	0.65 125	0.77 159	1.07 235	1.82 470	0.95 364	0.93 162	0.43 187	0.20 215	0.13 111	0.21 203	0.25 366	0.28 357	0.26 352

AE-Stereo	0.49 132	0.27 155	0.67 183	0.60 336	0.39 291	0.67 225	0.46 251	1.18 239	1.09 286	0.47 81	0.75 136	0.69 176	0.47 129	0.59 46	0.40 155	0.16 57	0.15 220	0.21 203	0.20 242	0.19 161	0.15 94

CoDeX	0.73 300	0.29 212	0.93 342	0.54 252	0.36 249	1.14 394	0.61 368	2.34 519	1.17 338	1.16 299	1.25 314	0.91 254	0.87 327	1.33 267	0.64 304	0.20 215	0.16 259	0.21 203	0.18 188	0.20 195	0.18 174

ff7	0.43 87	0.27 155	0.56 117	0.44 81	0.33 217	0.50 102	0.42 195	0.87 108	0.50 65	0.49 95	0.53 73	0.44 62	0.48 140	1.38 282	0.33 80	0.17 100	0.12 50	0.21 203	0.15 107	0.18 120	0.18 174

ffff	0.43 87	0.27 155	0.56 117	0.44 81	0.33 217	0.50 102	0.42 195	0.87 108	0.50 65	0.49 95	0.53 73	0.44 62	0.48 140	1.38 282	0.33 80	0.17 100	0.12 50	0.21 203	0.15 107	0.18 120	0.18 174

11t	0.43 87	0.27 155	0.56 117	0.44 81	0.33 217	0.50 102	0.42 195	0.87 108	0.50 65	0.49 95	0.53 73	0.44 62	0.48 140	1.38 282	0.33 80	0.17 100	0.12 50	0.21 203	0.15 107	0.18 120	0.18 174

EKT-Stereo	0.53 149	0.30 232	0.73 236	0.58 311	0.60 429	0.51 119	0.48 269	0.94 141	0.90 198	0.71 146	0.88 166	0.77 195	0.43 101	1.07 202	0.40 155	0.22 275	0.16 259	0.21 203	0.18 188	0.20 195	0.22 282

anonymousdsp	0.43 87	0.27 155	0.53 97	0.44 81	0.32 196	0.50 102	0.42 195	0.89 117	0.51 74	0.49 95	0.53 73	0.47 81	0.47 129	1.33 267	0.33 80	0.17 100	0.12 50	0.21 203	0.15 107	0.18 120	0.18 174

ccc-4	0.43 87	0.27 155	0.56 117	0.44 81	0.33 217	0.50 102	0.42 195	0.87 108	0.50 65	0.49 95	0.53 73	0.44 62	0.48 140	1.38 282	0.33 80	0.17 100	0.12 50	0.21 203	0.15 107	0.18 120	0.18 174

IER	0.70 273	0.31 265	1.02 378	0.48 140	0.52 390	1.34 432	0.51 288	1.17 234	0.99 239	1.23 336	1.34 355	1.12 334	1.11 419	0.99 180	0.71 324	0.20 215	0.16 259	0.21 203	0.21 286	0.20 195	0.19 214

RAFT_CTSACE	0.63 227	0.26 126	0.88 323	0.55 276	0.51 378	0.71 249	0.44 227	0.80 87	0.97 227	0.97 212	1.84 469	1.18 347	0.68 240	1.47 305	0.36 117	0.16 57	0.15 220	0.21 203	0.20 242	0.20 195	0.14 61

CRFU-Net	0.86 367	0.39 376	1.00 367	0.65 394	0.57 409	1.78 482	0.86 442	2.15 492	0.81 171	1.38 412	1.18 289	1.64 446	1.19 437	1.35 272	0.90 382	0.26 365	0.22 386	0.21 203	0.19 210	0.23 285	0.24 316

IGEV-Stereo	0.43 87	0.27 155	0.54 103	0.45 95	0.32 196	0.50 102	0.42 195	0.90 123	0.51 74	0.49 95	0.53 73	0.47 81	0.47 129	1.32 264	0.33 80	0.17 100	0.12 50	0.21 203	0.15 107	0.18 120	0.18 174
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
PSMNet-ADL	0.72 282	0.35 347	0.62 154	0.69 428	0.46 350	1.14 394	0.44 227	1.37 286	1.01 247	0.83 177	1.17 287	1.33 385	0.96 371	1.43 295	0.95 390	0.33 435	0.22 386	0.21 203	0.23 338	0.27 338	0.29 379

ADLNet2	0.88 372	0.34 326	1.17 420	0.77 467	0.64 442	1.12 392	0.76 414	1.74 387	1.24 379	1.21 325	1.65 444	1.71 456	1.05 406	1.67 341	1.17 427	0.24 315	0.21 368	0.21 203	0.22 315	0.26 324	0.29 379

LCNet	0.72 282	0.28 177	0.52 91	0.55 276	0.31 177	0.69 237	0.54 313	1.00 164	0.88 191	1.19 317	1.34 355	0.97 284	1.34 462	2.56 433	0.45 203	0.18 139	0.13 111	0.21 203	0.25 366	0.27 338	0.73 518

NRIStereo	0.60 210	0.29 212	0.69 200	0.53 237	0.28 112	0.63 193	0.33 90	1.08 211	0.87 187	1.14 283	0.87 164	0.91 254	0.59 203	2.24 409	0.49 237	0.20 215	0.14 162	0.21 203	0.19 210	0.21 236	0.17 149

THIR-Stereo	1.02 417	0.27 155	0.69 200	0.49 156	0.28 112	0.95 352	1.34 509	1.03 176	0.97 227	1.34 399	1.90 477	1.17 344	1.58 485	6.44 526	0.78 347	0.19 180	0.14 162	0.21 203	0.22 315	0.19 161	0.20 247

DeepStereo_RVC	0.55 179	0.29 212	0.72 224	0.51 198	0.30 151	0.59 166	0.33 90	1.03 176	0.70 137	1.16 299	0.93 177	0.83 221	0.94 359	0.96 168	0.54 268	0.21 249	0.14 162	0.21 203	0.19 210	0.24 300	0.24 316

RALAANet	0.60 210	0.33 303	0.87 316	0.62 362	0.50 367	0.69 237	0.31 76	1.21 250	1.06 267	1.09 249	1.16 284	0.88 242	0.46 120	1.22 238	0.42 177	0.19 180	0.15 220	0.21 203	0.17 170	0.27 338	0.17 149

222	1.61 491	0.29 212	0.67 183	0.56 289	0.29 129	1.06 382	0.42 195	2.17 501	1.31 412	1.31 383	1.52 409	0.92 263	0.94 359	1.76 360	17.65 571	0.24 315	0.20 346	0.21 203	0.19 210	0.22 260	0.23 302

xxxx	1.51 482	0.28 177	0.68 187	0.54 252	0.28 112	1.16 402	0.44 227	2.19 504	1.29 402	1.09 249	1.36 362	1.22 353	0.85 314	1.79 363	15.70 570	0.24 315	0.21 368	0.21 203	0.20 242	0.22 260	0.23 302

ACVNet	0.63 227	0.31 265	0.54 103	0.54 252	0.36 249	0.80 298	0.46 251	1.37 286	1.07 272	0.93 200	1.30 334	1.08 317	0.85 314	0.80 118	0.94 386	0.21 249	0.19 328	0.21 203	0.18 188	0.22 260	0.18 174

acv_ft	0.75 313	0.31 265	0.95 350	0.70 434	0.86 502	1.24 416	0.53 307	1.44 305	1.07 272	1.24 344	1.30 334	1.08 317	0.92 345	0.80 118	1.34 446	0.21 249	0.19 328	0.21 203	0.18 188	0.21 236	0.18 174

DIP-Stereo	0.62 220	0.30 232	0.83 297	0.48 140	0.36 249	0.95 352	0.33 90	2.37 522	0.67 128	1.25 350	1.00 200	0.68 171	0.51 157	0.91 154	0.61 293	0.18 139	0.15 220	0.21 203	0.17 170	0.19 161	0.19 214
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
HITNet	0.65 247	0.40 382	0.77 273	0.48 140	0.24 38	1.05 379	0.49 279	1.76 395	1.02 250	1.18 313	1.18 289	0.89 250	0.80 290	0.85 137	0.79 353	0.17 100	0.12 50	0.21 203	0.17 170	0.29 368	0.15 94
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-test1	0.56 188	0.25 103	0.55 113	0.64 380	0.78 483	0.80 298	0.36 126	1.18 239	1.34 423	0.57 117	0.88 166	0.61 148	0.50 154	1.12 216	0.35 107	0.17 100	0.17 288	0.22 232	0.24 351	0.18 120	0.23 302

tg	0.52 139	0.24 75	0.61 148	0.49 156	0.30 151	0.90 332	0.29 59	1.07 205	0.83 177	0.83 177	1.02 214	0.62 153	0.43 101	1.35 272	0.41 166	0.17 100	0.12 50	0.22 232	0.20 242	0.17 89	0.15 94

rvit_stereo_0081_aga	0.44 98	0.34 326	0.73 236	0.51 198	0.41 310	0.50 102	0.40 175	0.81 92	0.57 92	0.58 119	0.56 85	0.53 116	0.43 101	0.66 76	0.40 155	0.26 365	0.21 368	0.22 232	0.20 242	0.26 324	0.18 174

rvit_stereo_0081	0.44 98	0.33 303	0.64 164	0.54 252	0.35 239	0.41 35	0.44 227	0.66 41	0.95 215	0.48 89	0.52 71	0.50 100	0.46 120	0.82 127	0.44 190	0.25 342	0.20 346	0.22 232	0.19 210	0.25 312	0.17 149

ACV-stereo	0.99 403	0.51 431	1.41 455	0.56 289	0.41 310	2.43 519	0.57 350	1.15 230	1.18 345	0.81 171	1.01 206	3.39 532	2.14 524	1.60 328	1.07 409	0.27 381	0.22 386	0.22 232	0.22 315	0.28 357	0.32 409

rvit_stereo_0082	0.44 98	0.33 303	0.64 164	0.54 252	0.35 239	0.41 35	0.44 227	0.66 41	0.95 215	0.48 89	0.52 71	0.50 100	0.46 120	0.82 127	0.44 190	0.25 342	0.20 346	0.22 232	0.19 210	0.25 312	0.17 149

IGEV-BASED-STEREO-	0.70 273	3.18 566	2.55 519	0.39 29	0.23 22	0.44 57	0.23 24	0.63 31	0.42 43	0.44 65	0.44 41	0.34 43	0.28 23	0.56 40	0.29 35	1.35 540	0.10 9	0.22 232	0.19 210	0.46 471	1.31 539

rvit_stereo_ft	0.47 120	0.35 347	0.87 316	0.67 413	0.42 315	0.40 31	0.59 362	0.81 92	0.74 149	0.46 78	0.55 82	0.57 131	0.49 148	0.65 74	0.50 243	0.25 342	0.17 288	0.22 232	0.22 315	0.24 300	0.17 149

test_sample2	0.62 220	0.29 212	0.74 252	0.50 168	0.28 112	0.80 298	0.61 368	1.61 354	1.00 244	0.88 189	0.99 196	0.94 268	0.83 307	1.16 225	0.51 248	0.23 300	0.18 310	0.22 232	0.21 286	0.23 285	0.22 282

H2IRNET	0.56 188	0.26 126	0.66 178	0.47 113	0.35 239	0.41 35	0.26 41	0.92 127	1.17 338	0.61 130	1.28 330	1.08 317	0.86 322	0.99 180	0.63 300	0.19 180	0.16 259	0.22 232	0.25 366	0.21 236	0.18 174

Former-RAFT_DAM_RVC	0.46 113	0.36 357	0.71 218	0.47 113	0.36 249	0.67 225	0.35 110	0.78 74	1.12 299	0.61 130	0.62 99	0.39 55	0.39 83	0.71 89	0.39 148	0.20 215	0.17 288	0.22 232	0.18 188	0.23 285	0.19 214

SMFormer	0.75 313	0.30 232	0.86 305	0.46 102	0.26 63	0.82 309	0.43 214	2.05 475	1.39 450	1.23 336	1.47 396	0.98 286	0.95 364	1.71 350	0.82 364	0.24 315	0.20 346	0.22 232	0.21 286	0.23 285	0.24 316

tta	0.75 313	0.30 232	0.86 305	0.46 102	0.26 63	0.82 309	0.43 214	2.05 475	1.39 450	1.23 336	1.47 396	0.98 286	0.95 364	1.71 350	0.82 364	0.24 315	0.20 346	0.22 232	0.21 286	0.18 120	0.18 174

1111x	1.70 499	0.29 212	0.86 305	0.51 198	0.27 87	1.01 371	0.68 393	2.22 508	1.28 398	1.13 280	1.40 375	1.21 351	1.10 418	5.53 508	15.20 568	0.22 275	0.21 368	0.22 232	0.22 315	0.24 300	0.22 282

gwcnet-sp	0.74 305	0.33 303	1.44 457	0.57 305	0.45 339	1.40 442	0.54 313	1.50 319	1.14 314	1.30 373	1.02 214	0.94 268	0.82 299	1.39 287	0.76 339	0.21 249	0.21 368	0.22 232	0.21 286	0.22 260	0.22 282

scenet	0.74 305	0.33 303	1.44 457	0.57 305	0.45 339	1.40 442	0.54 313	1.50 319	1.14 314	1.30 373	1.02 214	0.94 268	0.82 299	1.39 287	0.76 339	0.21 249	0.21 368	0.22 232	0.21 286	0.22 260	0.22 282

ssnet	0.74 305	0.33 303	1.44 457	0.57 305	0.45 339	1.40 442	0.54 313	1.50 319	1.14 314	1.30 373	1.02 214	0.94 268	0.82 299	1.39 287	0.76 339	0.21 249	0.21 368	0.22 232	0.21 286	0.22 260	0.22 282

TestStereo1	0.63 227	0.28 177	0.75 256	0.76 464	0.31 177	0.48 76	0.43 214	1.30 273	1.21 364	0.97 212	1.31 340	0.64 159	0.77 273	1.75 355	0.42 177	0.20 215	0.15 220	0.22 232	0.18 188	0.21 236	0.17 149

x	0.54 164	0.31 265	0.61 148	0.47 113	0.30 151	0.67 225	0.47 258	1.53 334	0.79 167	0.81 171	0.83 156	0.78 199	0.70 248	0.70 85	0.62 296	0.21 249	0.19 328	0.22 232	0.19 210	0.21 236	0.20 247

RAFT+CT+SA	0.58 201	0.29 212	0.60 145	0.66 401	0.37 264	0.42 42	0.55 331	1.27 268	1.03 254	0.70 144	1.22 304	0.60 144	0.70 248	1.64 335	0.41 166	0.18 139	0.13 111	0.22 232	0.22 315	0.21 236	0.18 174

SA-5K	0.63 227	0.28 177	0.75 256	0.76 464	0.31 177	0.48 76	0.43 214	1.30 273	1.21 364	0.97 212	1.31 340	0.64 159	0.77 273	1.75 355	0.42 177	0.20 215	0.15 220	0.22 232	0.18 188	0.21 236	0.17 149

iRaft-Stereo_5w	0.85 362	0.29 212	0.91 336	0.53 237	0.43 325	0.49 88	0.68 393	0.99 160	0.87 187	0.79 165	1.34 355	1.46 411	0.91 342	5.11 495	1.11 418	0.17 100	0.14 162	0.22 232	0.18 188	0.20 195	0.20 247

test_3	0.55 179	0.23 57	0.71 218	0.53 237	0.28 112	0.61 180	0.40 175	0.92 127	1.05 263	1.19 317	0.68 113	0.93 265	0.44 109	1.67 341	0.39 148	0.15 36	0.12 50	0.22 232	0.19 210	0.21 236	0.14 61

AAGNet	1.83 506	0.28 177	0.72 224	0.61 350	0.32 196	0.67 225	0.51 288	0.96 153	0.98 232	1.47 434	1.20 300	1.00 293	1.18 434	2.83 443	22.77 578	0.22 275	0.13 111	0.22 232	0.19 210	0.23 285	0.15 94

KYRaft	0.75 313	0.28 177	0.62 154	0.56 289	0.29 129	0.67 225	0.86 442	0.94 141	0.84 181	1.62 468	2.21 497	1.16 343	1.02 398	1.57 323	0.40 155	0.20 215	0.13 111	0.22 232	0.28 415	0.20 195	1.02 530

ASMatch	0.88 372	0.26 126	0.69 200	0.51 198	0.35 239	0.48 76	0.37 145	1.12 224	0.92 208	1.10 257	3.28 525	0.96 282	0.98 381	4.90 492	0.49 237	0.19 180	0.16 259	0.22 232	0.19 210	0.19 161	0.27 362

RAFT-345	0.84 358	0.25 103	0.66 178	0.50 168	0.27 87	0.54 140	0.42 195	0.83 101	1.11 295	1.32 387	2.34 503	0.86 234	0.54 172	5.72 513	0.47 224	0.18 139	0.13 111	0.22 232	0.17 170	0.17 89	0.16 124

LMCR-Stereo	0.82 347	0.46 409	0.88 323	0.75 461	0.43 325	1.33 430	0.56 339	2.43 527	0.98 232	1.53 447	1.49 403	0.74 186	1.00 391	1.63 333	0.89 379	0.28 395	0.17 288	0.22 232	0.17 170	0.29 368	0.20 247

ICVP	0.63 227	0.33 303	0.57 127	0.61 350	0.40 302	0.80 298	0.58 354	1.61 354	0.89 194	0.90 192	1.24 310	0.88 242	0.73 257	0.72 92	0.88 376	0.29 406	0.21 368	0.22 232	0.21 286	0.24 300	0.27 362
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
iRaftStereo_RVC	0.47 120	0.26 126	0.64 164	0.50 168	0.29 129	0.53 132	0.33 90	1.05 190	0.77 160	0.84 180	1.00 200	0.55 121	0.37 74	0.81 124	0.40 155	0.17 100	0.12 50	0.22 232	0.20 242	0.19 161	0.15 94

sAnonymous2	0.55 179	0.56 449	1.46 464	0.60 336	0.51 378	0.48 76	0.52 299	0.79 79	0.68 132	0.50 103	0.67 110	0.46 74	0.62 220	0.59 46	0.40 155	0.22 275	0.17 288	0.22 232	0.21 286	0.86 519	0.56 493

CroCo_RVC	0.55 179	0.56 449	1.46 464	0.60 336	0.51 378	0.48 76	0.52 299	0.79 79	0.68 132	0.50 103	0.67 110	0.46 74	0.62 220	0.59 46	0.40 155	0.22 275	0.17 288	0.22 232	0.21 286	0.86 519	0.56 493

test_xeample	1.45 478	0.28 177	0.65 171	0.51 198	0.28 112	0.94 348	0.59 362	2.14 490	1.29 402	1.24 344	1.51 408	0.88 242	0.86 322	1.46 301	15.10 567	0.22 275	0.20 346	0.22 232	0.20 242	0.22 260	0.22 282

SFCPSM	0.70 273	0.28 177	1.02 378	0.51 198	0.38 281	1.37 435	0.66 385	2.00 464	1.03 254	1.17 308	1.21 302	0.82 214	0.78 280	1.03 189	0.53 262	0.21 249	0.17 288	0.22 232	0.24 351	0.21 236	0.19 214

cf-r	0.73 300	0.30 232	0.77 273	0.55 276	0.63 439	0.78 284	0.48 269	1.79 409	1.15 326	1.13 280	1.26 321	1.43 401	0.87 327	1.40 293	0.85 372	0.25 342	0.18 310	0.22 232	0.23 338	0.19 161	0.19 214

GANet-RSSM	0.72 282	0.28 177	0.63 157	0.64 380	0.58 418	0.80 298	0.58 354	1.89 436	1.08 278	1.04 238	1.25 314	1.15 342	1.04 402	1.49 307	0.62 296	0.25 342	0.19 328	0.22 232	0.22 315	0.22 260	0.21 264

SuperB	2.53 535	0.59 459	18.45 567	0.69 428	0.50 367	1.87 491	0.88 447	1.67 370	2.39 524	1.50 443	1.42 378	1.14 341	1.15 428	4.28 479	5.07 536	0.24 315	0.19 328	0.22 232	0.19 210	7.86 574	0.34 420

DISCO	1.03 420	0.34 326	1.11 408	0.69 428	0.45 339	2.07 504	0.84 435	2.13 486	1.50 472	1.15 289	1.33 348	2.40 510	1.07 413	2.60 435	1.51 475	0.23 300	0.18 310	0.22 232	0.20 242	0.31 388	0.27 362

MyStereo06	0.61 216	0.28 177	0.95 350	0.56 289	0.46 350	0.61 180	0.73 406	1.78 403	0.67 128	1.03 235	1.12 262	1.13 339	0.56 184	0.78 111	0.41 166	0.17 100	0.16 259	0.23 270	0.20 242	0.22 260	0.20 247

MyStereo05	0.66 254	0.28 177	1.07 396	0.56 289	0.46 350	0.61 180	0.73 406	1.34 280	1.41 459	1.15 289	0.91 172	0.77 195	0.80 290	1.41 294	0.63 300	0.17 100	0.16 259	0.23 270	0.20 242	0.22 260	0.20 247

MIF-Stereo (partial)	0.45 106	0.25 103	0.70 206	0.50 168	0.52 390	0.35 17	0.26 41	0.91 124	0.59 99	0.45 73	0.71 124	0.51 104	0.51 157	1.11 213	0.45 203	0.20 215	0.16 259	0.23 270	0.20 242	0.24 300	0.18 174

4D-IteraStereo	0.48 126	0.24 75	0.76 266	0.50 168	0.44 332	0.66 221	0.31 76	0.87 108	1.02 250	1.03 235	0.72 128	0.78 199	0.32 42	0.64 68	0.37 129	0.17 100	0.11 26	0.23 270	0.19 210	0.19 161	0.13 35

anonymousa	0.72 282	0.27 155	0.75 256	0.47 113	0.63 439	1.43 448	0.45 244	1.24 264	0.89 194	1.28 359	1.75 459	1.62 438	1.13 426	0.69 81	0.59 283	0.19 180	0.16 259	0.23 270	0.25 366	0.20 195	0.18 174

DisPM	0.66 254	0.28 177	0.72 224	0.61 350	0.35 239	0.62 189	0.45 244	1.02 171	0.99 239	1.56 457	1.10 249	0.80 205	0.59 203	2.37 420	0.41 166	0.23 300	0.14 162	0.23 270	0.21 286	0.20 195	0.25 328

test_5	0.65 247	0.30 232	0.75 256	0.67 413	0.50 367	0.92 343	0.52 299	1.39 292	1.12 299	0.76 154	1.11 255	1.00 293	0.90 339	1.53 316	0.45 203	0.18 139	0.13 111	0.23 270	0.22 315	0.21 236	0.19 214

GLC_STEREO	0.39 61	0.25 103	0.41 22	0.54 252	0.23 22	0.48 76	0.30 69	0.73 59	0.58 93	0.52 110	0.73 130	0.51 104	0.31 36	0.64 68	0.42 177	0.17 100	0.20 346	0.23 270	0.19 210	0.21 236	0.17 149

TRStereo	0.60 210	0.60 467	0.97 358	0.74 457	0.67 451	0.46 66	0.38 152	1.85 425	0.89 194	0.79 165	0.80 153	0.88 242	0.39 83	1.10 210	0.41 166	0.23 300	0.15 220	0.23 270	0.24 351	0.17 89	0.15 94

HHNet	0.62 220	0.26 126	0.63 157	0.43 58	0.45 339	0.50 102	0.58 354	1.07 205	1.01 247	1.25 350	2.23 498	0.70 180	0.61 215	1.07 202	0.47 224	0.20 215	0.13 111	0.23 270	0.19 210	0.19 161	0.30 393

IIG-Stereo	0.96 391	0.31 265	0.72 224	0.88 504	0.33 217	0.61 180	0.26 41	1.19 247	1.03 254	1.69 476	1.37 364	1.46 411	0.75 261	6.96 537	0.51 248	0.19 180	0.14 162	0.23 270	0.18 188	0.20 195	0.14 61

FTStereo	0.91 380	0.26 126	0.56 117	0.54 252	0.33 217	0.66 221	1.87 535	1.00 164	0.75 150	1.75 480	4.15 535	1.04 309	1.65 492	1.57 323	0.46 217	0.19 180	0.16 259	0.23 270	0.21 286	0.18 120	0.63 506

SST-Stereo	0.83 353	0.28 177	0.72 224	0.59 324	0.31 177	0.72 252	0.26 41	1.09 213	0.86 183	1.47 434	1.10 249	1.00 293	0.87 327	5.73 514	0.45 203	0.22 275	0.13 111	0.23 270	0.19 210	0.23 285	0.18 174

RAFT_R40	0.83 353	0.28 177	0.73 236	0.59 324	0.31 177	0.69 237	0.44 227	1.10 216	0.95 215	1.47 434	1.10 249	1.00 293	0.85 314	5.53 508	0.46 217	0.22 275	0.13 111	0.23 270	0.20 242	0.23 285	0.18 174

CRE-IMP	0.55 179	0.30 232	0.74 252	0.52 219	0.29 129	0.79 290	0.25 31	1.04 182	0.72 143	1.09 249	0.95 181	0.81 209	0.57 193	1.10 210	0.50 243	0.21 249	0.14 162	0.23 270	0.19 210	0.28 357	0.22 282

GEStereo_RVC	0.90 377	0.37 364	0.99 362	0.64 380	0.50 367	0.95 352	0.79 422	2.42 526	1.17 338	1.16 299	1.11 255	1.26 368	0.92 345	3.24 458	0.90 382	0.29 406	0.19 328	0.23 270	0.20 242	0.27 338	0.29 379

sCroCo_RVC	0.49 132	0.40 382	1.02 378	0.65 394	0.60 429	0.52 123	0.40 175	0.83 101	0.61 101	0.44 65	0.74 134	0.49 94	0.50 154	0.63 67	0.48 229	0.26 365	0.27 431	0.23 270	0.22 315	0.29 368	0.25 328

MMNet	0.84 358	0.32 281	1.09 403	0.60 336	0.59 426	1.85 489	0.49 279	1.51 326	1.27 393	1.37 407	1.15 279	1.26 368	1.18 434	1.67 341	1.22 431	0.19 180	0.18 310	0.23 270	0.22 315	0.25 312	0.21 264

FENet	0.60 210	0.28 177	0.63 157	0.54 252	0.33 217	0.83 314	0.38 152	1.27 268	1.07 272	1.00 224	0.86 161	0.99 292	0.85 314	0.96 168	0.68 315	0.22 275	0.15 220	0.23 270	0.20 242	0.22 260	0.23 302

GwcNet-RSSM	0.77 321	0.32 281	1.01 371	0.62 362	0.54 397	0.78 284	0.51 288	1.73 382	1.20 358	1.09 249	1.37 364	1.46 411	0.85 314	1.53 316	1.09 412	0.25 342	0.18 310	0.23 270	0.24 351	0.20 195	0.19 214

DFGA-Net	0.72 282	0.40 382	1.40 450	0.52 219	0.45 339	0.83 314	0.44 227	1.28 272	1.08 278	0.99 219	1.19 296	0.70 180	0.55 179	2.14 398	1.16 424	0.18 139	0.16 259	0.24 290	0.23 338	0.27 338	0.25 328

rvit_stereo_0083	0.47 120	0.33 303	0.81 290	0.56 289	0.36 249	0.50 102	0.44 227	0.68 47	0.95 215	0.49 95	0.57 88	0.55 121	0.49 148	0.88 146	0.46 217	0.25 342	0.25 416	0.24 290	0.20 242	0.24 300	0.17 149

DispNO	0.93 385	0.30 232	1.34 447	0.55 276	0.55 403	0.89 329	0.49 279	1.48 313	1.21 364	1.17 308	1.27 324	1.19 348	0.90 339	5.23 498	0.74 331	0.22 275	0.17 288	0.24 290	0.21 286	0.19 161	0.20 247

MyStereo07	0.48 126	0.29 212	0.50 76	0.55 276	0.45 339	0.59 166	0.79 422	1.05 190	0.51 74	0.48 89	0.53 73	0.43 60	0.55 179	1.30 259	0.34 97	0.17 100	0.16 259	0.24 290	0.20 242	0.23 285	0.20 247

MyStereo04	0.67 263	0.29 212	1.07 396	0.55 276	0.45 339	0.59 166	0.79 422	1.50 319	1.40 455	0.91 197	0.91 172	0.74 186	0.86 322	1.52 312	0.62 296	0.17 100	0.16 259	0.24 290	0.20 242	0.23 285	0.20 247

xx1	0.67 263	0.31 265	0.50 76	0.54 252	0.26 63	1.18 405	0.51 288	0.93 134	3.05 540	0.58 119	0.79 148	0.95 276	0.77 273	1.46 301	0.32 67	0.20 215	0.12 50	0.24 290	0.23 338	0.22 260	0.21 264

tt1	0.62 220	0.32 281	0.51 83	0.54 252	0.26 63	1.16 402	0.48 269	0.95 146	2.47 527	0.57 117	0.77 140	0.49 94	0.81 294	1.55 320	0.32 67	0.20 215	0.12 50	0.24 290	0.15 107	0.19 161	0.20 247

plain	0.46 113	0.27 155	1.01 371	0.50 168	0.40 302	0.35 17	0.37 145	0.87 108	0.56 90	0.43 61	0.76 138	0.42 57	0.40 87	1.13 218	0.45 203	0.21 249	0.15 220	0.24 290	0.19 210	0.24 300	0.16 124

ToySt	0.66 254	0.33 303	1.23 426	0.51 198	0.33 217	0.86 326	0.68 393	1.10 216	0.97 227	0.84 180	1.08 240	1.25 364	0.94 359	1.01 185	0.74 331	0.19 180	0.19 328	0.24 290	0.24 351	0.27 338	0.23 302

riskmin	0.56 188	0.27 155	0.60 145	0.43 58	0.31 177	0.83 314	0.42 195	1.14 228	1.04 259	0.73 152	0.75 136	1.11 333	1.01 393	0.81 124	0.51 248	0.20 215	0.14 162	0.24 290	0.15 107	0.24 300	0.25 328

qqq	0.57 195	0.34 326	0.71 218	0.47 113	0.27 87	0.64 196	0.62 371	1.42 298	0.78 163	0.80 167	0.92 174	0.95 276	0.77 273	0.88 146	0.59 283	0.21 249	0.20 346	0.24 290	0.23 338	0.22 260	0.21 264

Wz-Net-LNSev	1.03 420	0.67 479	2.71 524	0.64 380	0.84 497	1.75 475	1.00 475	1.80 412	1.32 416	1.28 359	1.25 314	1.65 449	1.22 444	1.39 287	1.40 455	0.28 395	0.26 422	0.24 290	0.23 338	0.33 406	0.32 409

AASNet	0.76 319	0.35 347	0.91 336	0.79 471	0.81 493	1.14 394	0.56 339	2.02 472	1.08 278	1.22 330	1.24 310	0.93 265	0.76 269	0.77 106	1.16 424	0.27 381	0.23 398	0.24 290	0.20 242	0.28 357	0.24 316

GMOStereo	0.53 149	0.26 126	0.65 171	0.50 168	0.29 129	0.52 123	0.43 214	0.89 117	0.96 220	1.41 421	1.14 271	0.85 230	0.56 184	0.59 46	0.38 140	0.16 57	0.14 162	0.24 290	0.21 286	0.20 195	0.15 94

error version	0.53 149	0.26 126	0.65 171	0.50 168	0.29 129	0.52 123	0.43 214	0.89 117	0.96 220	1.41 421	1.14 271	0.85 230	0.56 184	0.59 46	0.38 140	0.16 57	0.14 162	0.24 290	0.21 286	0.20 195	0.15 94

test-v	0.53 149	0.26 126	0.65 171	0.50 168	0.29 129	0.52 123	0.43 214	0.89 117	0.96 220	1.41 421	1.14 271	0.85 230	0.56 184	0.59 46	0.38 140	0.16 57	0.14 162	0.24 290	0.21 286	0.20 195	0.15 94

Patchmatch Stereo++	0.55 179	0.30 232	0.73 236	0.50 168	0.27 87	0.65 212	0.29 59	1.05 190	0.64 110	1.12 265	0.96 184	0.83 221	0.60 206	1.37 278	0.45 203	0.22 275	0.14 162	0.24 290	0.20 242	0.26 324	0.18 174
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
OMP-Stereo	0.94 387	0.33 303	0.72 224	0.90 508	0.31 177	0.49 88	0.36 126	1.16 232	1.06 267	1.58 463	1.12 262	1.46 411	0.69 243	6.94 536	0.49 237	0.19 180	0.14 162	0.24 290	0.18 188	0.20 195	0.14 61

NF-Stereo	0.80 336	0.30 232	0.75 256	0.60 336	0.31 177	0.64 196	0.44 227	1.21 250	0.90 198	1.29 365	1.02 214	0.82 214	0.57 193	5.40 506	0.48 229	0.23 300	0.14 162	0.24 290	0.20 242	0.20 195	0.30 393

OCTAStereo	0.80 336	0.30 232	0.75 256	0.60 336	0.31 177	0.64 196	0.44 227	1.21 250	0.90 198	1.29 365	1.01 206	0.82 214	0.57 193	5.35 500	0.48 229	0.24 315	0.14 162	0.24 290	0.20 242	0.20 195	0.30 393

PSM-adaLoss	0.54 164	0.30 232	0.73 236	0.50 168	0.27 87	0.65 212	0.41 191	1.04 182	0.64 110	1.12 265	0.96 184	0.82 214	0.61 215	1.06 198	0.45 203	0.22 275	0.14 162	0.24 290	0.20 242	0.26 324	0.18 174

ROB_FTStereo_v2	0.54 164	0.30 232	0.73 236	0.50 168	0.27 87	0.64 196	0.42 195	1.05 190	0.64 110	1.12 265	0.96 184	0.83 221	0.60 206	1.12 216	0.46 217	0.22 275	0.14 162	0.24 290	0.20 242	0.26 324	0.18 174

ROB_FTStereo	0.54 164	0.30 232	0.73 236	0.50 168	0.27 87	0.64 196	0.25 31	1.05 190	0.64 110	1.12 265	0.95 181	0.82 214	0.61 215	1.15 221	0.45 203	0.22 275	0.14 162	0.24 290	0.20 242	0.26 324	0.18 174

HUI-Stereo	0.52 139	0.30 232	0.73 236	0.50 168	0.27 87	0.65 212	0.30 69	1.04 182	0.64 110	1.12 265	0.96 184	0.83 221	0.60 206	0.79 115	0.45 203	0.22 275	0.14 162	0.24 290	0.20 242	0.26 324	0.18 174

PFNet	0.91 380	0.26 126	1.10 406	0.63 371	0.32 196	0.64 196	0.56 339	1.17 234	0.99 239	1.47 434	1.08 240	0.98 286	0.69 243	6.62 528	0.54 268	0.20 215	0.12 50	0.24 290	0.19 210	0.20 195	0.17 149

RE-Stereo	0.80 336	0.30 232	0.75 256	0.60 336	0.31 177	0.64 196	0.44 227	1.21 250	0.90 198	1.29 365	1.01 206	0.81 209	0.57 193	5.37 503	0.48 229	0.24 315	0.14 162	0.24 290	0.20 242	0.20 195	0.30 393

Pruner-Stereo	0.62 220	0.29 212	0.70 206	0.61 350	0.31 177	0.63 193	0.43 214	1.17 234	0.99 239	1.53 447	1.08 240	0.95 276	0.55 179	1.35 272	0.51 248	0.23 300	0.14 162	0.24 290	0.21 286	0.21 236	0.23 302

TVStereo	0.80 336	0.30 232	0.75 256	0.60 336	0.31 177	0.64 196	0.44 227	1.21 250	0.90 198	1.29 365	1.01 206	0.81 209	0.57 193	5.37 503	0.48 229	0.24 315	0.14 162	0.24 290	0.20 242	0.20 195	0.30 393

iGMRVC	0.56 188	0.30 232	0.73 236	0.50 168	0.27 87	0.65 212	0.38 152	1.05 190	0.64 110	1.12 265	0.96 184	0.83 221	0.60 206	1.52 312	0.46 217	0.22 275	0.14 162	0.24 290	0.20 242	0.26 324	0.18 174

iRAFT	0.55 179	0.30 232	0.73 236	0.50 168	0.27 87	0.65 212	0.29 59	1.05 190	0.64 110	1.12 265	0.96 184	0.83 221	0.60 206	1.37 278	0.45 203	0.22 275	0.14 162	0.24 290	0.20 242	0.26 324	0.18 174

test-2	0.53 149	0.26 126	0.65 171	0.50 168	0.29 129	0.52 123	0.43 214	0.89 117	0.96 220	1.41 421	1.14 271	0.85 230	0.56 184	0.59 46	0.38 140	0.16 57	0.14 162	0.24 290	0.21 286	0.20 195	0.15 94

RAFT-IKP	0.54 164	0.30 232	0.73 236	0.50 168	0.27 87	0.59 166	0.36 126	1.04 182	0.64 110	1.12 265	0.96 184	0.83 221	0.61 215	1.22 238	0.45 203	0.22 275	0.14 162	0.24 290	0.20 242	0.26 324	0.18 174

rafts_anoy	0.52 139	0.29 212	0.59 140	0.59 324	0.50 367	0.53 132	0.40 175	1.11 222	1.03 254	0.84 180	0.83 156	0.68 171	0.54 172	0.72 92	0.51 248	0.19 180	0.14 162	0.24 290	0.26 383	0.21 236	0.18 174

TestStereo	0.64 239	0.39 376	0.71 218	0.51 198	0.27 87	0.56 153	0.42 195	1.03 176	0.91 203	0.80 167	1.00 200	0.68 171	0.52 162	3.25 459	0.45 203	0.22 275	0.15 220	0.24 290	0.18 188	0.27 338	0.16 124

delet	0.85 362	0.32 281	0.95 350	0.65 394	0.66 447	1.64 467	0.84 435	1.75 389	1.35 433	1.32 387	1.30 334	1.30 379	0.88 332	1.68 346	1.10 415	0.21 249	0.21 368	0.24 290	0.24 351	0.21 236	0.21 264

UPFNet	0.80 336	0.32 281	0.90 333	0.59 324	0.74 470	1.26 419	0.80 428	1.52 328	1.10 293	1.30 373	1.12 262	1.30 379	0.84 311	1.67 341	1.09 412	0.24 315	0.24 407	0.24 290	0.23 338	0.25 312	0.18 174

ac_64	0.82 347	0.29 212	0.81 290	0.71 442	0.60 429	1.05 379	0.54 313	1.99 463	0.92 208	1.18 313	1.06 231	1.99 489	1.08 414	1.94 380	0.97 395	0.27 381	0.22 386	0.24 290	0.23 338	0.22 260	0.19 214

HGLStereo	0.85 362	0.38 371	0.94 346	0.80 474	1.03 515	1.17 404	0.58 354	1.52 328	1.20 358	1.19 317	1.62 437	1.13 339	1.20 440	1.80 364	1.06 406	0.24 315	0.24 407	0.24 290	0.21 286	0.23 285	0.27 362

BEATNet_4x	0.73 300	0.49 421	1.17 420	0.53 237	0.26 63	1.03 376	0.55 331	1.82 416	1.06 267	1.21 325	1.22 304	0.96 282	0.91 342	1.01 185	1.06 406	0.21 249	0.14 162	0.24 290	0.19 210	0.37 424	0.21 264

test_sample3	0.68 267	0.32 281	0.88 323	0.52 219	0.30 151	0.97 362	0.52 299	1.86 428	1.15 326	1.08 243	1.11 255	0.88 242	0.71 252	1.17 229	0.68 315	0.25 342	0.20 346	0.25 329	0.25 366	0.25 312	0.25 328

ACVNet-DCA	0.56 188	0.31 265	0.50 76	0.54 252	0.26 63	1.18 405	0.51 288	1.42 298	0.78 163	0.58 119	0.79 148	0.48 86	0.88 332	1.46 301	0.32 67	0.20 215	0.12 50	0.25 329	0.15 107	0.22 260	0.21 264

1test111	0.54 164	0.31 265	0.50 76	0.54 252	0.26 63	1.18 405	0.51 288	1.42 298	0.78 163	0.58 119	0.79 148	0.48 86	0.88 332	0.88 146	0.59 283	0.20 215	0.12 50	0.25 329	0.15 107	0.22 260	0.21 264

cc1	0.64 239	0.31 265	0.50 76	0.54 252	0.26 63	1.18 405	0.51 288	0.93 134	3.05 540	0.58 119	0.79 148	0.48 86	0.88 332	1.46 301	0.32 67	0.20 215	0.12 50	0.25 329	0.15 107	0.19 161	0.19 214

BUS	0.74 305	0.32 281	0.68 187	0.54 252	0.44 332	2.34 515	0.42 195	2.16 495	0.98 232	1.20 321	1.11 255	1.03 306	0.62 220	0.91 154	0.70 319	0.24 315	0.17 288	0.25 329	0.22 315	0.22 260	0.22 282

BSDual-CNN	0.71 280	0.32 281	0.68 187	0.54 252	0.44 332	1.27 420	0.65 380	2.16 495	0.98 232	1.20 321	1.11 255	1.12 334	0.74 259	0.91 154	0.66 308	0.24 315	0.17 288	0.25 329	0.22 315	0.22 260	0.22 282

hknet	0.77 321	0.32 281	0.95 350	0.54 252	0.38 281	1.27 420	0.65 380	2.16 495	1.07 272	1.20 321	1.11 255	1.59 434	0.81 294	1.37 278	0.66 308	0.22 275	0.17 288	0.25 329	0.22 315	0.22 260	0.22 282

Sa-1000	0.72 282	0.29 212	0.76 266	0.59 324	0.30 151	0.73 256	0.37 145	1.62 358	1.33 420	1.28 359	2.04 489	0.86 234	0.75 261	1.84 367	0.38 140	0.19 180	0.14 162	0.25 329	0.23 338	0.20 195	0.16 124

SA	0.66 254	0.30 232	0.82 293	0.61 350	0.30 151	0.58 161	0.38 152	1.44 305	1.30 408	0.96 209	1.36 362	0.66 166	0.95 364	1.85 370	0.42 177	0.19 180	0.15 220	0.25 329	0.23 338	0.21 236	0.17 149

psmg	0.72 282	0.32 281	0.68 187	0.50 168	0.44 332	1.48 452	0.75 411	1.94 452	0.98 232	1.21 325	1.33 348	1.12 334	0.74 259	0.91 154	0.66 308	0.24 315	0.19 328	0.25 329	0.25 366	0.23 285	0.22 282

DAS	0.84 358	0.34 326	1.03 382	0.64 380	0.69 459	0.77 279	0.63 376	1.54 337	1.20 358	1.79 486	1.55 417	0.95 276	1.04 402	2.83 443	0.60 291	0.21 249	0.16 259	0.25 329	0.18 188	0.27 338	0.22 282

SepStereo	0.82 347	0.34 326	1.03 382	0.64 380	0.69 459	0.77 279	0.63 376	1.54 337	1.20 358	1.79 486	1.55 417	0.95 276	1.04 402	2.30 415	0.60 291	0.21 249	0.16 259	0.25 329	0.18 188	0.27 338	0.22 282

PSM-softLoss	0.78 329	0.31 265	0.77 273	0.58 311	0.32 196	0.56 153	0.40 175	1.18 239	0.70 137	1.24 344	1.07 235	0.83 221	0.52 162	5.36 501	0.53 262	0.24 315	0.15 220	0.25 329	0.22 315	0.20 195	0.25 328

KMStereo	0.78 329	0.31 265	0.77 273	0.58 311	0.32 196	0.56 153	0.40 175	1.18 239	0.70 137	1.24 344	1.07 235	0.83 221	0.52 162	5.36 501	0.53 262	0.24 315	0.15 220	0.25 329	0.22 315	0.20 195	0.25 328

IRAFT_RVC	0.88 372	0.28 177	0.76 266	0.63 371	0.31 177	0.65 212	1.02 478	1.22 258	0.94 213	1.22 330	1.04 227	1.01 300	0.98 381	5.82 516	0.53 262	0.22 275	0.12 50	0.25 329	0.20 242	0.20 195	0.19 214

GMM-Stereo	0.74 305	0.25 103	0.59 140	0.54 252	0.34 235	0.72 252	0.99 473	1.01 170	0.87 187	1.36 404	1.78 462	1.12 334	0.81 294	2.09 394	0.46 217	0.18 139	0.12 50	0.25 329	0.25 366	0.20 195	0.85 524

UNet	0.83 353	0.34 326	1.31 439	0.58 311	0.74 470	1.58 461	0.49 279	1.41 296	1.04 259	1.21 325	1.08 240	1.54 426	1.12 422	1.65 336	1.09 412	0.23 300	0.17 288	0.25 329	0.20 242	0.25 312	0.22 282

DSFCA	0.93 385	0.34 326	1.06 391	0.52 219	0.65 444	1.55 459	0.93 460	1.49 315	1.19 353	1.56 457	1.15 279	1.50 420	0.96 371	3.07 452	1.02 402	0.30 411	0.26 422	0.25 329	0.25 366	0.28 357	0.24 316

DN-CSS_ROB	0.64 239	0.32 281	1.05 387	0.55 276	0.40 302	0.54 140	0.45 244	1.21 250	0.93 210	1.03 235	1.47 396	0.69 176	0.63 225	1.76 360	0.49 237	0.18 139	0.14 162	0.25 329	0.22 315	0.22 260	0.20 247

MSAF-DinoV2	1.97 516	0.80 499	10.38 559	0.86 496	0.48 356	1.39 440	0.97 468	2.55 532	1.72 494	1.53 447	1.65 444	3.59 534	2.20 527	5.39 505	3.94 530	0.27 381	0.17 288	0.26 348	0.28 415	0.47 472	0.46 469

G2L-Stereo	0.80 336	0.32 281	0.95 350	0.60 336	0.42 315	0.78 284	0.69 397	1.50 319	1.09 286	1.33 395	1.14 271	1.45 408	0.72 255	2.45 425	1.10 415	0.25 342	0.20 346	0.26 348	0.21 286	0.20 195	0.26 352

AIO-test2	0.57 195	0.28 177	0.63 157	0.61 350	0.58 418	0.79 290	0.51 288	1.18 239	1.40 455	0.63 134	1.15 279	0.51 104	0.43 101	1.09 207	0.35 107	0.21 249	0.17 288	0.26 348	0.30 436	0.20 195	0.19 214

DDVS	0.78 329	0.41 390	0.94 346	0.60 336	0.43 325	1.30 425	0.43 214	1.40 294	0.91 203	1.20 321	1.15 279	1.43 401	0.64 229	2.18 404	0.89 379	0.28 395	0.22 386	0.26 348	0.23 338	0.31 388	0.33 415

test_sample4	0.69 269	0.33 303	0.91 336	0.51 198	0.30 151	0.92 343	0.52 299	1.87 430	1.15 326	1.14 283	1.18 289	0.87 238	0.75 261	1.18 231	0.68 315	0.25 342	0.20 346	0.26 348	0.26 383	0.26 324	0.25 328

CAS++	0.47 120	0.31 265	0.56 117	0.47 113	0.32 196	0.42 42	0.28 54	1.76 395	0.72 143	0.71 146	0.72 128	0.37 52	0.28 23	0.69 81	0.33 80	0.27 381	0.22 386	0.26 348	0.21 286	0.29 368	0.19 214
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
ttt	0.94 387	0.34 326	0.59 140	0.61 350	0.37 264	0.94 348	0.50 287	2.17 501	1.34 423	1.23 336	1.61 434	0.91 254	0.76 269	1.85 370	3.97 532	0.30 411	0.26 422	0.26 348	0.24 351	0.29 368	0.29 379

CASS	0.65 247	0.34 326	0.72 224	0.56 289	0.27 87	0.78 284	0.42 195	1.59 347	0.86 183	1.30 373	1.25 314	0.87 238	0.84 311	0.84 132	0.54 268	0.35 452	0.19 328	0.26 348	0.21 286	0.28 357	0.42 455
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
knoymous	0.51 138	0.29 212	0.47 61	0.43 58	0.30 151	0.55 148	0.55 331	1.02 171	0.77 160	0.98 216	0.85 160	0.94 268	0.56 184	0.85 137	0.45 203	0.20 215	0.14 162	0.26 348	0.14 89	0.23 285	0.23 302

dd	0.59 207	0.48 418	0.97 358	0.55 276	0.32 196	0.64 196	0.47 258	1.02 171	1.34 423	0.78 162	0.86 161	0.58 136	0.54 172	1.01 185	0.86 374	0.28 395	0.18 310	0.26 348	0.19 210	0.32 397	0.24 316

RAFT-RH_RVC	1.03 420	0.24 75	0.67 183	0.49 156	0.28 112	0.81 307	0.33 90	0.83 101	1.08 278	2.05 506	4.65 542	1.04 309	0.57 193	5.98 521	0.50 243	0.18 139	0.13 111	0.26 348	0.20 242	0.16 58	0.17 149

Anonymous3	0.61 216	0.44 400	1.11 408	0.59 324	0.49 360	0.93 347	0.65 380	0.93 134	0.81 171	0.72 151	0.88 166	0.65 162	0.69 243	1.06 198	0.53 262	0.35 452	0.30 453	0.26 348	0.26 383	0.31 388	0.27 362

ADLNet	0.85 362	0.36 357	0.89 329	0.85 494	0.72 464	1.24 416	0.76 414	1.82 416	1.36 437	1.52 446	1.35 361	1.27 372	0.99 389	1.23 240	1.15 423	0.27 381	0.20 346	0.26 348	0.25 366	0.28 357	0.30 393

aanetorigin	1.23 454	0.79 497	2.78 526	0.70 434	0.79 486	0.99 368	1.06 484	1.06 203	1.37 441	3.52 543	2.61 513	1.72 457	1.63 490	1.99 384	1.78 485	0.25 342	0.24 407	0.26 348	0.25 366	0.38 433	0.45 466

EDNetEfficient	2.37 529	1.10 519	8.08 552	0.74 457	0.71 462	0.98 367	1.56 520	1.46 309	4.06 551	4.90 557	2.82 518	2.25 501	3.48 547	2.95 447	9.97 556	0.26 365	0.24 407	0.26 348	0.30 436	0.68 512	0.61 504

MSMDNet	0.66 254	0.32 281	0.87 316	0.49 156	0.37 264	0.79 290	0.40 175	1.43 304	1.31 412	1.15 289	1.31 340	1.24 360	0.63 225	0.88 146	0.57 277	0.21 249	0.16 259	0.26 348	0.19 210	0.39 437	0.24 316

DLCB_ROB	0.86 367	0.40 382	0.78 281	0.68 424	0.54 397	1.11 389	0.84 435	1.49 315	1.23 373	1.64 472	1.65 444	1.70 455	0.91 342	1.70 348	1.05 404	0.25 342	0.24 407	0.26 348	0.27 394	0.27 338	0.24 316

zh-mn7	1.70 499	1.21 528	8.30 554	0.69 428	0.53 393	1.45 450	0.84 435	1.70 378	2.09 518	2.41 522	2.67 515	1.68 452	1.23 445	4.49 481	2.87 513	0.30 411	0.26 422	0.27 365	0.27 394	0.31 388	0.35 425

z-mn7	1.56 486	0.84 500	4.36 538	0.71 442	0.51 378	2.60 524	1.04 480	1.73 382	2.70 536	1.53 447	2.99 521	1.94 483	1.34 462	4.78 489	2.41 505	0.29 406	0.24 407	0.27 365	0.24 351	0.34 410	0.31 403

test_sample6	0.71 280	0.34 326	0.87 316	0.52 219	0.30 151	0.82 309	0.58 354	1.79 409	1.15 326	1.14 283	1.33 348	0.91 254	0.79 284	1.31 260	0.74 331	0.27 381	0.21 368	0.27 365	0.29 427	0.28 357	0.27 362

test_sample5	0.69 269	0.34 326	0.87 316	0.52 219	0.30 151	0.84 322	0.54 313	1.83 421	1.14 314	1.11 263	1.25 314	0.88 242	0.78 280	1.23 240	0.65 305	0.26 365	0.20 346	0.27 365	0.27 394	0.27 338	0.26 352

DualNet	0.70 273	0.34 326	0.87 316	0.52 219	0.30 151	0.84 322	0.54 313	1.83 421	1.14 314	1.14 283	1.33 348	0.88 242	0.78 280	1.23 240	0.65 305	0.26 365	0.20 346	0.27 365	0.27 394	0.27 338	0.26 352

CASnet	0.41 78	0.25 103	0.48 63	0.50 168	0.20 3	0.50 102	0.36 126	0.81 92	0.80 168	0.83 177	0.68 113	0.48 86	0.31 36	0.54 33	0.32 67	0.18 139	0.12 50	0.27 365	0.22 315	0.23 285	0.14 61
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
PCWNet_CMD	0.66 254	0.32 281	0.88 323	0.49 156	0.37 264	0.78 284	0.40 175	1.42 298	1.31 412	1.16 299	1.31 340	1.25 364	0.62 220	0.89 151	0.57 277	0.20 215	0.16 259	0.27 365	0.19 210	0.40 441	0.25 328

LL-Strereo	1.33 466	0.39 376	1.38 449	0.61 350	0.61 432	0.75 265	0.66 385	1.63 360	1.17 338	1.56 457	1.60 430	2.03 494	2.12 523	9.72 566	0.97 395	0.21 249	0.18 310	0.27 365	0.23 338	0.22 260	0.25 328

RAFT	0.64 239	0.30 232	0.73 236	0.59 324	0.33 217	0.68 232	0.58 354	1.04 182	0.76 156	1.08 243	1.19 296	1.65 449	0.93 354	1.06 198	0.56 274	0.21 249	0.18 310	0.27 365	0.24 351	0.22 260	0.17 149

PSMNet-RSSM	0.72 282	0.30 232	0.61 148	0.63 371	0.42 315	0.73 256	0.56 339	1.92 446	1.10 293	1.09 249	1.37 364	1.22 353	0.98 381	1.28 254	0.72 327	0.27 381	0.19 328	0.27 365	0.29 427	0.24 300	0.24 316

DMCA	0.67 263	0.34 326	0.90 333	0.51 198	0.44 332	0.86 326	0.47 258	1.42 298	1.02 250	1.17 308	1.12 262	1.23 358	0.75 261	0.78 111	0.95 390	0.25 342	0.19 328	0.27 365	0.19 210	0.24 300	0.27 362

RTSC	1.29 459	0.73 489	2.44 516	0.83 488	0.57 409	1.85 489	0.65 380	1.88 433	2.00 513	2.20 511	1.66 447	1.60 436	1.26 451	2.33 417	3.92 529	0.32 426	0.23 398	0.27 365	0.29 427	0.37 424	0.37 436

NLCA_NET_v2_RVC	0.79 333	0.43 397	1.05 387	0.64 380	0.58 418	0.95 352	0.53 307	1.53 334	1.18 345	1.37 407	1.15 279	1.43 401	0.88 332	1.61 330	0.84 369	0.25 342	0.22 386	0.27 365	0.27 394	0.29 368	0.29 379
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
DeepPruner_ROB	0.74 305	0.48 418	0.87 316	0.57 305	0.44 332	0.79 290	0.54 313	1.73 382	0.96 220	1.38 412	1.27 324	1.24 360	0.73 257	1.43 295	0.73 330	0.34 445	0.28 438	0.27 365	0.26 383	0.31 388	0.31 403

StereoDRNet-Refined	0.80 336	0.41 390	0.88 323	0.62 362	0.42 315	1.33 430	0.48 269	1.52 328	1.17 338	1.45 431	1.44 387	1.44 406	0.90 339	1.26 249	1.24 433	0.20 215	0.16 259	0.27 365	0.24 351	0.25 312	0.28 374
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
FlowAnything_test	0.39 61	0.26 126	0.61 148	0.59 324	0.33 217	0.62 189	0.36 126	0.62 29	0.40 36	0.45 73	0.36 20	0.45 70	0.37 74	0.53 30	0.48 229	0.24 315	0.18 310	0.28 380	0.33 460	0.21 236	0.19 214

rvit_0105_6	0.53 149	0.37 364	0.98 361	0.65 394	0.38 281	0.51 119	0.51 288	0.77 70	1.20 358	0.54 114	0.55 82	0.65 162	0.53 167	0.94 165	0.44 190	0.32 426	0.32 467	0.28 380	0.24 351	0.28 357	0.21 264

ITSA-stereo	0.82 347	0.36 357	0.82 293	0.54 252	0.31 177	0.80 298	0.47 258	2.17 501	1.67 488	1.13 280	1.13 267	0.94 268	0.86 322	2.46 428	1.00 400	0.26 365	0.23 398	0.28 380	0.27 394	0.28 357	0.36 431

fast-acv-ft	0.94 387	0.44 400	1.40 450	0.58 311	0.51 378	1.77 480	0.69 397	1.36 285	1.42 462	1.29 365	1.86 472	1.74 460	1.25 449	1.52 312	1.38 451	0.26 365	0.28 438	0.28 380	0.28 415	0.27 338	0.26 352

Wz-Net-MNSev	1.11 437	0.58 456	2.23 511	0.66 401	0.71 462	1.95 497	1.46 515	1.98 461	1.45 466	1.79 486	1.43 382	1.49 419	1.33 461	1.97 383	1.42 463	0.27 381	0.23 398	0.28 380	0.28 415	0.34 410	0.31 403

AACVNet	0.86 367	0.35 347	0.79 284	0.82 485	0.39 291	0.76 271	0.49 279	1.61 354	0.81 171	1.08 243	1.33 348	1.30 379	0.93 354	4.34 480	0.74 331	0.25 342	0.21 368	0.28 380	0.22 315	0.29 368	0.25 328

PFNet+	0.59 207	0.28 177	0.77 273	0.53 237	0.30 151	0.59 166	0.31 76	0.92 127	1.14 314	1.33 395	1.10 249	0.79 203	0.57 193	1.31 260	0.49 237	0.25 342	0.17 288	0.28 380	0.26 383	0.21 236	0.25 328

HCRNet	0.70 273	0.39 376	0.73 236	0.60 336	0.59 426	0.76 271	0.35 110	1.22 258	1.13 311	1.02 231	0.99 196	1.02 302	0.76 269	2.19 406	0.70 319	0.28 395	0.19 328	0.28 380	0.23 338	0.25 312	0.23 302

ARAFT	0.77 321	0.36 357	1.49 471	0.51 198	0.31 177	0.90 332	0.82 433	1.90 439	1.06 267	1.62 468	1.24 310	1.02 302	0.64 229	1.84 367	0.50 243	0.18 139	0.14 162	0.28 380	0.27 394	0.17 89	0.16 124

CFNet	0.96 391	0.36 357	1.01 371	0.62 362	0.42 315	0.99 368	0.47 258	1.90 439	1.32 416	0.99 219	1.39 373	1.10 329	0.86 322	5.58 511	0.79 353	0.23 300	0.17 288	0.28 380	0.27 394	0.26 324	0.21 264

NaN_ROB	1.13 442	0.55 445	1.15 417	0.64 380	0.48 356	1.61 463	2.03 543	1.72 381	1.48 469	2.09 508	1.27 324	1.40 397	1.08 414	3.94 472	1.30 442	0.28 395	0.34 473	0.28 380	0.28 415	0.30 379	0.33 415

w-ln-seven-2	1.18 452	0.61 469	4.25 535	0.68 424	0.61 432	1.20 411	0.93 460	1.63 360	1.35 433	1.66 473	1.53 410	1.47 416	1.37 465	3.00 451	1.74 483	0.25 342	0.24 407	0.29 391	0.26 383	0.33 406	0.28 374

rvit_0105_4	0.56 188	0.38 371	1.06 391	0.66 401	0.38 281	0.53 132	0.53 307	0.84 104	1.17 338	0.56 116	0.61 96	0.72 184	0.59 203	0.98 177	0.45 203	0.32 426	0.33 472	0.29 391	0.25 366	0.29 368	0.23 302

DCVSM-stereo	0.72 282	0.35 347	0.76 266	0.55 276	0.42 315	0.73 256	0.38 152	1.21 250	1.02 250	1.79 486	1.04 227	1.62 438	1.03 400	1.04 195	0.79 353	0.24 315	0.27 431	0.29 391	0.24 351	0.30 379	0.36 431

mmm	0.63 227	0.35 347	0.72 224	0.51 198	0.30 151	0.86 326	0.54 313	1.59 347	0.86 183	1.07 242	1.38 369	0.79 203	0.75 261	0.91 154	0.58 280	0.22 275	0.18 310	0.29 391	0.25 366	0.25 312	0.23 302

StereoVision	0.65 247	0.34 326	0.86 305	0.59 324	0.40 302	0.50 102	0.41 191	1.09 213	0.93 210	0.71 146	2.50 511	0.82 214	0.57 193	1.03 189	0.49 237	0.25 342	0.28 438	0.29 391	0.28 415	0.36 420	0.20 247

LL-Strereo2	0.52 139	0.33 303	0.69 200	0.52 219	0.37 264	0.70 244	0.30 69	1.13 227	0.67 128	0.94 205	0.78 142	0.91 254	0.42 94	1.05 197	0.42 177	0.17 100	0.16 259	0.29 391	0.25 366	0.21 236	0.16 124

WZ-Net	1.95 514	0.95 509	10.10 556	0.86 496	0.78 483	1.69 470	1.60 523	2.20 507	1.98 511	2.08 507	1.93 479	2.30 504	1.97 515	5.30 499	3.17 520	0.34 445	0.26 422	0.29 391	0.31 442	0.51 484	0.47 473

pcwnet_v2	0.97 397	0.37 364	4.33 536	0.62 362	0.54 397	0.79 290	0.45 244	2.02 472	1.58 482	1.42 427	1.64 442	1.09 327	0.79 284	1.24 245	0.67 311	0.32 426	0.25 416	0.29 391	0.27 394	0.37 424	0.35 425

GwcNet	1.08 429	0.51 431	2.33 513	0.79 471	1.18 529	1.76 477	0.70 400	1.68 371	1.47 468	1.41 421	1.64 442	1.74 460	1.04 402	2.20 407	1.41 459	0.30 411	0.29 449	0.29 391	0.27 394	0.30 379	0.35 425

DPSNet	1.69 498	0.59 459	4.33 536	0.70 434	0.57 409	2.02 502	1.62 524	3.35 544	1.78 498	1.48 440	1.38 369	2.17 499	2.84 540	4.77 488	3.66 526	0.48 497	0.31 459	0.29 391	0.25 366	0.64 506	0.48 476

StereoDRNet	0.98 401	0.47 414	1.70 482	0.76 464	0.94 510	1.51 455	0.91 454	1.92 446	1.32 416	1.61 465	1.13 267	1.47 416	0.97 374	1.75 355	1.46 470	0.28 395	0.23 398	0.29 391	0.27 394	0.35 413	0.27 362

PWCDC_ROB	1.29 459	0.75 494	1.33 444	1.05 522	0.88 505	1.73 474	0.52 299	1.89 436	3.28 542	1.29 365	4.88 545	1.22 353	1.46 474	1.77 362	1.45 467	0.60 516	0.26 422	0.29 391	0.25 366	0.52 486	0.37 436

rvit_0105_5	0.58 201	0.39 376	1.05 387	0.66 401	0.37 264	0.58 161	0.56 339	0.94 141	1.18 345	0.64 135	0.68 113	0.75 188	0.63 225	0.88 146	0.50 243	0.32 426	0.32 467	0.30 403	0.27 394	0.28 357	0.25 328

UGAM	1.14 444	0.27 155	0.95 350	0.53 237	0.42 315	0.70 244	0.72 405	0.95 146	1.32 416	0.98 216	1.48 401	1.78 466	0.87 327	9.65 565	0.87 375	0.21 249	0.18 310	0.30 403	0.24 351	0.19 161	0.16 124

ssnet_v2	0.88 372	0.36 357	1.02 378	0.62 362	0.38 281	1.32 428	0.97 468	2.07 481	1.34 423	1.37 407	1.18 289	1.54 426	0.92 345	1.10 210	1.65 480	0.30 411	0.27 431	0.30 403	0.28 415	0.27 338	0.26 352

RAFT + AFF	1.00 408	0.42 394	1.09 403	0.67 413	0.50 367	1.22 414	1.24 501	2.24 510	1.19 353	1.30 373	1.56 421	1.17 344	1.49 479	3.44 466	0.83 366	0.21 249	0.25 416	0.30 403	0.26 383	0.27 338	0.27 362

FADNet-RVC-Resample	0.84 358	0.47 414	2.10 503	0.61 350	0.45 339	1.07 384	0.61 368	1.59 347	1.20 358	1.08 243	0.98 194	1.03 306	0.98 381	2.17 401	0.72 327	0.23 300	0.22 386	0.30 403	0.32 450	0.35 413	0.34 420

SGM_RVC	1.68 497	0.36 357	0.61 148	0.59 324	0.29 129	2.25 511	1.18 497	2.38 523	1.68 490	3.60 544	2.67 515	3.69 536	2.42 533	8.13 553	1.90 491	0.31 419	0.31 459	0.30 403	0.28 415	0.30 379	0.29 379
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
w-ln-seven	1.38 472	0.70 486	3.91 534	0.75 461	0.72 464	2.69 528	0.95 465	2.02 472	1.99 512	1.99 502	1.73 454	1.82 470	1.17 430	2.45 425	2.84 512	0.28 395	0.25 416	0.31 409	0.30 436	0.41 444	0.33 415

YMNet	1.00 408	0.54 440	1.40 450	0.81 477	0.85 500	1.87 491	0.62 371	1.55 341	1.18 345	1.63 470	1.99 483	1.77 464	0.97 374	1.50 309	1.45 467	0.33 435	0.37 491	0.31 409	0.32 450	0.32 397	0.29 379

YMNet_1	1.00 408	0.54 440	1.40 450	0.81 477	0.85 500	1.87 491	0.62 371	1.55 341	1.18 345	1.63 470	1.99 483	1.77 464	0.97 374	1.50 309	1.45 467	0.33 435	0.37 491	0.31 409	0.32 450	0.32 397	0.29 379

ffm	0.72 282	0.33 303	0.85 299	0.53 237	0.37 264	0.74 260	0.56 339	0.95 146	2.47 527	1.15 289	1.45 389	1.06 311	0.82 299	1.55 320	0.32 67	0.20 215	0.12 50	0.31 409	0.27 394	0.19 161	0.20 247

ff1	1.37 470	0.33 303	0.85 299	0.53 237	0.37 264	0.74 260	0.56 339	0.95 146	2.47 527	1.15 289	1.45 389	1.06 311	0.82 299	7.22 539	7.61 547	0.20 215	0.12 50	0.31 409	0.27 394	0.19 161	0.20 247

mmx	1.39 473	0.33 303	0.85 299	0.53 237	0.37 264	0.74 260	0.56 339	2.13 486	1.37 441	1.15 289	1.45 389	1.06 311	0.82 299	7.22 539	7.61 547	0.24 315	0.19 328	0.31 409	0.27 394	0.30 379	0.25 328

xxx	1.39 473	0.33 303	0.85 299	0.53 237	0.37 264	0.74 260	0.56 339	2.13 486	1.37 441	1.15 289	1.45 389	1.06 311	0.82 299	7.22 539	7.61 547	0.24 315	0.19 328	0.31 409	0.27 394	0.30 379	0.25 328

GMStereo_Zeroshot	0.67 263	0.61 469	1.01 371	0.64 380	0.37 264	0.84 322	0.35 110	1.05 190	1.12 299	1.12 265	1.06 231	1.27 372	0.54 172	1.19 233	0.59 283	0.32 426	0.17 288	0.31 409	0.18 188	0.52 486	0.22 282

Wz-Net-SNSev	1.49 479	1.23 529	6.27 547	0.68 424	0.67 451	1.37 435	1.41 512	2.00 464	1.39 450	1.48 440	1.61 434	2.29 503	1.32 460	3.93 471	2.14 501	0.31 419	0.28 438	0.31 409	0.33 460	0.42 449	0.36 431

NINENet	0.77 321	0.37 364	0.78 281	0.62 362	0.51 378	2.34 515	0.42 195	1.83 421	1.04 259	1.14 283	1.23 308	1.03 306	0.62 220	1.24 245	0.70 319	0.28 395	0.23 398	0.31 409	0.21 286	0.26 324	0.25 328

SACVNet	0.85 362	0.46 409	0.85 299	0.81 477	0.56 406	0.80 298	0.79 422	1.68 371	1.12 299	1.34 399	1.33 348	1.25 364	0.94 359	2.39 422	0.76 339	0.34 445	0.26 422	0.31 409	0.29 427	0.35 413	0.44 464

psm_up	0.77 321	0.34 326	0.70 206	0.66 401	0.58 418	1.05 379	0.92 456	1.52 328	1.12 299	1.26 354	1.16 284	1.31 383	1.23 445	1.20 235	0.81 359	0.25 342	0.29 449	0.31 409	0.27 394	0.27 338	0.25 328

FADNet_RVC	0.83 353	0.51 431	1.83 494	0.54 252	0.42 315	1.19 409	0.46 251	1.51 326	1.09 286	0.89 190	1.24 310	0.91 254	0.87 327	2.11 396	1.11 418	0.27 381	0.22 386	0.31 409	0.28 415	0.43 455	0.38 442

FADNet	0.92 382	0.61 469	1.81 491	0.62 362	0.55 403	0.96 358	0.57 350	1.78 403	1.33 420	0.93 200	1.01 206	1.36 392	1.01 393	2.71 440	0.75 336	0.33 435	0.34 473	0.31 409	0.34 466	0.59 499	0.40 446

DRN-Test	1.00 408	0.44 400	1.13 412	0.70 434	0.81 493	1.62 464	0.79 422	2.14 490	1.44 465	1.78 483	1.33 348	1.43 401	1.05 406	2.18 404	1.53 476	0.27 381	0.21 368	0.31 409	0.30 436	0.32 397	0.28 374

zh-sn7	1.76 505	1.38 531	6.58 548	0.74 457	0.72 464	1.78 482	1.31 507	1.88 433	1.56 481	1.86 494	2.47 510	1.81 467	2.08 522	5.12 496	3.80 528	0.32 426	0.32 467	0.32 424	0.32 450	0.44 461	0.40 446

test_sample7	0.74 305	0.37 364	0.76 266	0.52 219	0.35 239	0.91 336	0.67 389	1.78 403	1.21 364	1.22 330	1.18 289	1.08 317	0.92 345	1.23 240	0.67 311	0.31 419	0.28 438	0.32 424	0.31 442	0.33 406	0.29 379

coex-ft	8.13 565	2.13 557	98.04 591	0.67 413	0.53 393	1.71 471	1.56 520	1.65 363	11.11 565	18.17 580	3.75 531	3.88 538	7.61 567	2.98 450	6.49 542	0.30 411	0.30 453	0.32 424	0.31 442	0.66 510	0.50 482

FINET	0.97 397	0.54 440	1.60 477	0.63 371	0.79 486	1.08 385	1.07 485	1.56 344	2.20 521	1.15 289	1.49 403	0.94 268	0.88 332	2.32 416	1.05 404	0.42 478	0.35 484	0.32 424	0.28 415	0.43 455	0.38 442

FADNet-RVC	0.88 372	0.67 479	1.93 498	0.60 336	0.48 356	0.91 336	0.60 366	1.71 380	1.18 345	0.90 192	0.96 184	1.36 392	0.92 345	2.25 411	1.17 427	0.30 411	0.29 449	0.32 424	0.32 450	0.41 444	0.35 425

ADCRef	1.35 468	0.55 445	2.37 515	0.72 446	0.77 481	1.94 496	0.78 419	1.91 443	1.27 393	1.57 461	1.59 429	1.36 392	1.41 467	1.54 318	7.53 546	0.23 300	0.20 346	0.32 424	0.30 436	0.29 368	0.29 379

ADCP+	1.99 518	0.48 418	7.73 550	0.66 401	0.91 506	2.30 513	1.05 482	1.82 416	1.34 423	1.54 453	1.32 346	1.74 460	1.61 489	2.17 401	13.37 563	0.24 315	0.21 368	0.32 424	0.28 415	0.37 424	0.29 379

AdaStereo	0.70 273	0.43 397	0.75 256	0.73 454	0.37 264	0.92 343	0.53 307	1.85 425	1.18 345	1.12 265	1.23 308	1.07 316	0.65 235	0.96 168	0.63 300	0.31 419	0.15 220	0.32 424	0.21 286	0.29 368	0.22 282
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.
SANet	1.88 510	0.57 453	2.18 510	0.63 371	0.40 302	2.80 532	1.57 522	2.39 524	5.88 560	2.36 519	3.57 529	3.72 537	2.97 542	4.74 487	1.76 484	0.34 445	0.30 453	0.32 424	0.29 427	0.48 476	0.37 436

Wz-Net-TNSev	1.88 510	2.08 556	7.66 549	0.67 413	0.64 442	2.42 518	1.83 532	2.33 517	1.74 497	1.57 461	1.56 421	2.58 515	1.90 512	4.86 490	3.12 517	0.39 467	0.37 491	0.33 433	0.37 478	0.53 488	0.58 498

CFNet_pseudo	0.66 254	0.32 281	0.86 305	0.48 140	0.39 291	0.70 244	0.40 175	1.33 275	1.22 370	1.16 299	1.34 355	1.24 360	0.64 229	0.98 177	0.59 283	0.21 249	0.16 259	0.33 433	0.19 210	0.36 420	0.25 328

EDNetEfficientorigin	10.57 569	1.47 539	177.42 592	0.67 413	0.53 393	1.58 461	1.16 495	1.90 439	3.37 544	4.71 556	3.38 526	3.10 530	2.69 539	3.13 456	3.58 525	0.25 342	0.23 398	0.33 433	0.27 394	0.83 518	0.81 521

CFNet-ft	0.72 282	0.32 281	0.54 103	0.66 401	0.54 397	0.83 314	0.55 331	1.37 286	1.15 326	0.93 200	1.28 330	1.57 430	0.97 374	1.35 272	0.81 359	0.26 365	0.20 346	0.33 433	0.25 366	0.30 379	0.23 302

STTStereo	0.78 329	0.50 428	1.22 425	0.64 380	0.54 397	0.89 329	0.54 313	1.44 305	1.11 295	1.38 412	1.09 245	1.27 372	0.85 314	1.43 295	0.83 366	0.29 406	0.27 431	0.33 433	0.39 482	0.32 397	0.30 393

PA-Net	1.01 414	0.57 453	1.29 437	0.64 380	0.74 470	1.19 409	0.84 435	1.69 373	1.43 464	1.16 299	1.19 296	1.32 384	1.19 437	3.42 464	1.25 434	0.29 406	0.45 514	0.33 433	0.49 506	0.32 397	0.47 473
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
GANet	1.36 469	0.47 414	0.86 305	0.67 413	0.45 339	1.34 432	1.73 527	1.64 362	1.24 379	1.49 442	2.38 504	1.55 428	1.20 440	9.30 559	0.93 384	0.30 411	0.31 459	0.33 433	0.28 415	0.39 437	0.30 393

TDLM	1.06 424	0.44 400	0.79 284	0.63 371	0.50 367	0.89 329	1.44 514	1.48 313	1.26 387	1.12 265	1.40 375	1.08 317	0.98 381	6.65 529	0.78 347	0.33 435	0.21 368	0.33 433	0.26 383	0.37 424	0.24 316

CFNet_RVC	0.72 282	0.32 281	0.54 103	0.66 401	0.54 397	0.83 314	0.55 331	1.37 286	1.15 326	0.93 200	1.28 330	1.57 430	0.97 374	1.35 272	0.81 359	0.26 365	0.20 346	0.33 433	0.25 366	0.30 379	0.23 302

XPNet_ROB	0.96 391	0.49 421	1.09 403	0.72 446	0.57 409	1.11 389	1.14 492	1.66 368	1.23 373	1.85 493	1.39 373	1.64 446	1.11 419	1.80 364	1.42 463	0.38 464	0.30 453	0.33 433	0.29 427	0.37 424	0.34 420

rvit_0105_3	0.63 227	0.44 400	1.08 400	0.72 446	0.40 302	0.64 196	0.71 402	1.03 176	1.17 338	0.82 175	0.70 121	0.80 205	0.70 248	0.91 154	0.56 274	0.35 452	0.34 473	0.34 443	0.32 450	0.27 338	0.28 374

Syn2CoEx	1.14 444	0.69 483	1.66 480	0.80 474	0.67 451	1.40 442	0.88 447	2.06 480	1.54 478	1.25 350	1.58 428	1.42 400	1.50 481	4.09 474	1.40 455	0.36 456	0.32 467	0.34 443	0.29 427	0.29 368	0.34 420

psmorigin	1.52 483	0.69 483	10.52 560	0.68 424	0.59 426	1.13 393	0.70 400	1.57 345	1.19 353	1.99 502	1.79 463	2.26 502	1.47 476	2.09 394	1.36 450	0.39 467	0.40 502	0.34 443	0.33 460	0.43 455	0.56 493

hitnet-ft	0.79 333	0.35 347	0.57 127	0.58 311	0.42 315	0.96 358	0.46 251	1.47 311	1.33 420	1.19 317	1.22 304	1.81 467	0.98 381	1.66 340	0.94 386	0.33 435	0.28 438	0.34 443	0.27 394	0.35 413	0.31 403

FAT-Stereo	1.07 426	0.41 390	1.32 442	0.72 446	0.58 418	1.08 385	0.89 449	1.96 455	1.65 486	1.75 480	1.98 482	2.03 494	1.48 477	2.02 387	1.18 430	0.42 478	0.35 484	0.34 443	0.29 427	0.35 413	0.53 488

ADCL	1.72 503	0.57 453	3.66 531	0.67 413	0.61 432	2.61 526	1.85 533	1.96 455	1.67 488	1.90 498	1.83 467	2.06 497	1.90 512	2.13 397	9.15 555	0.26 365	0.24 407	0.34 443	0.32 450	0.38 433	0.35 425

CVANet_RVC	1.07 426	0.43 397	0.76 266	0.60 336	0.50 367	0.90 332	0.97 468	1.52 328	1.26 387	1.33 395	1.38 369	1.24 360	1.18 434	6.75 535	0.75 336	0.34 445	0.23 398	0.34 443	0.29 427	0.42 449	0.27 362

UCFNet_RVC	0.69 269	0.35 347	0.49 70	0.64 380	0.39 291	0.85 325	0.58 354	1.75 389	1.14 314	0.97 212	1.19 296	1.17 344	0.93 354	0.99 180	0.62 296	0.28 395	0.20 346	0.34 443	0.31 442	0.32 397	0.27 362

DMCA-RVC	0.74 305	0.40 382	1.27 435	0.66 401	0.49 360	0.77 279	0.47 258	1.35 283	1.01 247	1.53 447	1.01 206	1.29 378	0.82 299	1.31 260	0.78 347	0.27 381	0.21 368	0.35 451	0.27 394	0.32 397	0.24 316

S-Stereo	1.15 448	0.46 409	2.17 508	0.81 477	0.80 491	1.21 413	1.19 498	1.93 450	2.02 514	1.47 434	2.11 492	1.57 430	1.17 430	2.05 391	1.41 459	0.40 470	0.40 502	0.35 451	0.31 442	0.44 461	0.70 515

RTS	2.67 537	1.38 531	15.28 565	0.99 518	1.26 533	3.78 545	1.96 540	2.15 492	2.62 533	2.61 526	2.85 519	2.60 516	1.59 486	6.27 523	5.71 539	0.40 470	0.28 438	0.35 451	0.35 471	0.50 480	0.48 476

RTSA	2.67 537	1.38 531	15.28 565	0.99 518	1.26 533	3.78 545	1.96 540	2.15 492	2.62 533	2.61 526	2.85 519	2.60 516	1.59 486	6.27 523	5.71 539	0.40 470	0.28 438	0.35 451	0.35 471	0.50 480	0.48 476

AnyNet_C32	1.96 515	1.10 519	5.17 541	0.90 508	1.11 521	2.12 507	2.37 554	1.85 425	1.48 469	2.45 523	1.70 451	2.05 496	1.64 491	2.50 431	10.28 559	0.37 460	0.34 473	0.35 451	0.41 487	0.49 479	0.54 489

RYNet	1.17 451	0.49 421	1.24 429	0.70 434	0.97 514	1.71 471	0.92 456	1.91 443	1.46 467	1.38 412	1.14 271	1.88 473	1.30 458	4.24 476	1.87 488	0.26 365	0.21 368	0.35 451	0.27 394	0.55 492	0.54 489

ccs_rob	0.66 254	0.33 303	0.86 305	0.48 140	0.39 291	0.70 244	0.40 175	1.33 275	1.22 370	1.16 299	1.34 355	1.23 358	0.64 229	0.98 177	0.59 283	0.21 249	0.16 259	0.35 451	0.20 242	0.37 424	0.25 328

PWC_ROB	1.24 455	0.76 495	2.46 517	0.72 446	0.78 483	1.15 400	0.49 279	1.75 389	1.92 508	2.31 514	3.07 522	1.59 434	1.40 466	2.46 428	2.10 500	0.33 435	0.22 386	0.35 451	0.24 351	0.38 433	0.41 451

rvit_105_1	0.72 282	0.52 435	1.01 371	0.78 469	0.49 360	0.75 265	0.87 444	1.12 224	1.18 345	0.99 219	0.79 148	0.90 251	0.77 273	1.26 249	0.75 336	0.41 474	0.36 489	0.36 459	0.41 487	0.30 379	0.33 415

GASNet	0.99 403	0.97 510	1.72 485	0.98 517	0.68 457	0.83 314	0.67 389	1.60 351	1.28 398	1.31 383	1.22 304	1.22 353	1.21 443	2.41 423	1.41 459	0.43 483	0.26 422	0.36 459	0.34 466	0.55 492	0.31 403

SGM-ForestM	6.52 560	0.38 371	1.26 432	0.63 371	0.35 239	13.59 571	5.32 567	6.32 566	6.70 562	11.14 572	9.18 565	22.51 582	13.93 571	16.89 574	20.07 573	0.36 456	0.37 491	0.36 459	0.35 471	0.36 420	0.34 420

CFNet_ucs	0.70 273	0.33 303	0.88 323	0.50 168	0.43 325	0.74 260	0.44 227	1.60 351	1.29 402	1.22 330	1.54 415	1.09 327	0.63 225	0.99 180	0.59 283	0.25 342	0.20 346	0.37 462	0.21 286	0.40 441	0.28 374

MDST_ROB	1.67 495	0.34 326	1.58 476	0.92 513	0.58 418	4.26 553	1.11 488	2.83 535	1.41 459	4.49 554	2.55 512	1.45 408	0.97 374	7.79 550	1.17 427	0.31 419	0.25 416	0.37 462	0.33 460	0.31 388	0.30 393

PSMNet_ROB	0.90 377	0.52 435	1.17 420	0.72 446	0.61 432	1.27 420	1.12 490	1.76 395	1.12 299	1.09 249	1.28 330	1.45 408	0.89 338	1.65 336	1.42 463	0.33 435	0.25 416	0.37 462	0.39 482	0.35 413	0.29 379

TCMNet	1.01 414	0.60 467	2.10 503	0.86 496	1.33 536	1.14 394	0.67 389	1.69 373	1.23 373	1.11 263	1.57 425	1.30 379	0.97 374	2.01 386	1.50 474	0.31 419	0.31 459	0.38 465	0.34 466	0.42 449	0.36 431

PSM-AAD	0.79 333	0.27 155	0.53 97	0.55 276	0.28 112	0.77 279	1.24 501	0.99 160	0.91 203	1.66 473	1.57 425	0.81 209	2.19 526	1.65 336	0.44 190	0.19 180	0.14 162	0.38 465	0.32 450	0.21 236	0.70 515

SHD	1.31 463	0.71 488	2.34 514	0.86 496	0.75 477	1.77 480	0.65 380	2.22 508	2.50 530	2.40 521	1.71 452	1.91 478	1.60 488	1.93 379	2.37 504	0.38 464	0.31 459	0.38 465	0.40 486	0.48 476	0.50 482

ADCPNet	1.85 508	0.69 483	8.07 551	0.71 442	0.58 418	2.79 531	1.22 500	1.94 452	1.54 478	1.88 495	1.69 450	2.46 513	2.04 518	2.37 420	6.48 541	0.38 464	0.37 491	0.38 465	0.43 492	0.47 472	0.45 466

NVstereo2D	0.92 382	0.41 390	1.48 469	0.72 446	0.72 464	1.20 411	0.87 444	1.75 389	1.38 445	0.99 219	1.13 267	1.26 368	0.98 381	2.21 408	0.89 379	0.43 483	0.20 346	0.38 465	0.24 351	0.57 495	0.63 506

ETE_ROB	0.96 391	0.64 476	1.16 418	0.69 428	0.48 356	1.14 394	1.13 491	1.77 399	1.19 353	1.91 499	1.45 389	1.73 458	1.05 406	1.60 328	1.14 422	0.32 426	0.26 422	0.38 465	0.34 466	0.39 437	0.41 451

stereogan	1.15 448	0.42 394	1.40 450	0.86 496	0.84 497	2.38 517	0.71 402	1.88 433	1.73 495	1.72 478	1.94 481	2.31 505	1.29 454	2.07 392	1.08 410	0.36 456	0.35 484	0.39 471	0.31 442	0.51 484	0.46 469

ADCMid	1.89 513	0.73 489	5.06 540	0.72 446	0.67 451	2.00 501	1.14 492	1.97 459	1.48 469	2.86 535	1.81 466	2.37 508	2.05 520	2.24 409	10.39 560	0.33 435	0.31 459	0.39 471	0.43 492	0.50 480	0.44 464

WCMA_ROB	1.84 507	0.47 414	1.31 439	0.69 428	0.57 409	2.11 506	1.14 492	1.87 430	1.73 495	4.04 548	6.43 551	5.62 551	3.61 548	2.59 434	1.94 493	0.52 502	0.44 510	0.39 471	0.42 490	0.48 476	0.47 473

SGM-Forest	1.24 455	0.38 371	0.60 145	0.52 219	0.37 264	1.56 460	1.30 506	1.65 363	1.36 437	2.11 509	1.79 463	1.63 443	0.93 354	7.48 546	0.95 390	0.36 456	0.37 491	0.39 471	0.34 466	0.37 424	0.32 409
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
CBMV	0.95 390	0.44 400	0.66 178	0.53 237	0.35 239	1.53 457	1.63 525	1.69 373	1.42 462	2.00 505	1.60 430	1.43 401	1.17 430	1.59 327	0.99 399	0.34 445	0.34 473	0.39 471	0.33 460	0.33 406	0.32 409
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
rvit_stereo_0075_2	0.64 239	0.46 409	1.05 387	0.66 401	0.66 447	0.53 132	0.48 269	1.20 249	1.12 299	0.76 154	0.92 174	0.78 199	0.53 167	1.03 189	0.59 283	0.37 460	0.28 438	0.40 476	0.31 442	0.37 424	0.32 409

ADCS	2.25 524	0.99 513	5.55 542	0.81 477	0.74 470	2.19 509	1.80 529	2.27 513	2.14 519	2.80 534	2.13 494	2.40 510	2.03 517	2.64 438	13.69 564	0.41 474	0.39 500	0.40 476	0.45 496	0.58 497	0.56 493

AnyNet_C01	2.26 525	1.78 545	10.22 558	0.93 514	0.74 470	2.92 534	2.20 549	2.29 515	1.80 500	2.53 525	2.41 507	2.71 520	1.73 498	3.41 463	6.72 543	0.41 474	0.39 500	0.40 476	0.42 490	0.67 511	0.63 506

DANet	1.08 429	0.61 469	1.32 442	0.85 494	0.72 464	1.37 435	0.51 288	1.54 337	1.15 326	1.78 483	1.54 415	2.01 491	1.11 419	2.90 446	2.00 496	0.33 435	0.30 453	0.40 476	0.30 436	0.44 461	0.45 466
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
CSAN	1.41 476	0.59 459	1.26 432	0.70 434	0.50 367	1.76 477	1.78 528	1.77 399	1.90 507	2.35 517	2.32 501	1.92 481	1.94 514	5.56 510	1.49 473	0.43 483	0.35 484	0.40 476	0.41 487	0.43 455	0.41 451

APVNet	1.06 424	0.53 439	1.42 456	0.84 489	0.79 486	1.92 494	0.82 433	1.90 439	1.08 278	1.08 243	1.43 382	1.56 429	1.13 426	3.07 452	1.58 477	0.31 419	0.34 473	0.42 481	0.36 475	0.36 420	0.37 436

SAMSARA	1.55 485	0.84 500	2.61 521	1.22 530	1.07 517	2.50 521	1.93 538	2.05 475	1.89 505	2.75 531	1.66 447	2.81 522	1.69 497	3.08 454	1.97 495	0.46 495	0.51 525	0.42 481	0.46 499	0.58 497	0.59 500

ISRNet	0.80 336	0.33 303	1.07 396	0.81 477	0.66 447	0.60 174	0.34 102	1.19 247	1.13 311	1.59 464	1.53 410	1.35 390	0.77 273	1.27 252	0.94 386	0.39 467	0.34 473	0.43 483	0.38 480	0.34 410	0.49 480

SDNR	1.62 492	0.51 431	2.17 508	0.53 237	0.56 406	3.80 547	0.45 244	1.54 337	1.29 402	1.33 395	2.41 507	1.08 317	0.96 371	11.18 570	1.16 424	0.66 522	0.63 535	0.43 483	0.32 450	0.64 506	0.67 512

Nwc_Net	1.09 432	0.49 421	1.33 444	0.89 507	0.80 491	1.49 454	0.66 385	2.19 504	1.27 393	1.32 387	2.26 499	1.96 486	1.54 482	1.92 376	1.34 446	0.40 470	0.30 453	0.43 483	0.45 496	0.38 433	0.37 436

LALA_ROB	1.01 414	0.59 459	1.16 418	0.67 413	0.51 378	1.63 465	1.26 505	1.69 373	1.38 445	1.81 490	1.37 364	1.94 483	1.02 398	1.58 325	1.38 451	0.37 460	0.27 431	0.43 483	0.37 478	0.43 455	0.37 436

XQC	1.37 470	0.87 505	2.56 520	0.84 489	0.69 459	1.83 487	0.89 449	2.07 481	1.88 504	1.88 495	1.53 410	1.91 478	1.55 484	2.85 445	3.05 515	0.48 497	0.29 449	0.44 487	0.39 482	0.69 513	0.60 503

G-Net	1.66 494	0.63 474	1.56 474	1.11 527	0.74 470	2.98 536	0.91 454	1.55 341	1.22 370	2.76 532	8.18 563	2.32 506	2.53 537	1.92 376	1.87 488	0.48 497	0.44 510	0.45 488	0.31 442	0.60 503	0.57 497

NCC-stereo	1.10 434	0.54 440	1.24 429	0.84 489	0.94 510	1.29 423	0.89 449	2.01 468	1.34 423	1.32 387	1.74 456	1.88 473	1.74 499	2.35 418	1.25 434	0.45 489	0.37 491	0.45 488	0.58 518	0.42 449	0.42 455

Abc-Net	1.10 434	0.54 440	1.24 429	0.84 489	0.94 510	1.29 423	0.89 449	2.01 468	1.34 423	1.32 387	1.74 456	1.88 473	1.74 499	2.35 418	1.25 434	0.45 489	0.37 491	0.45 488	0.58 518	0.42 449	0.42 455
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
NCCL2	1.00 408	0.56 449	1.06 391	0.75 461	0.57 409	1.31 427	1.72 526	1.77 399	1.36 437	1.50 443	1.17 287	1.91 478	1.17 430	1.54 318	1.29 441	0.35 452	0.31 459	0.45 488	0.44 494	0.40 441	0.40 446

MeshStereo	2.26 525	0.56 449	0.92 340	0.61 350	0.49 360	2.60 524	1.02 478	3.18 541	2.05 516	7.40 569	4.98 546	7.58 557	2.98 543	6.37 525	1.96 494	0.43 483	0.43 507	0.45 488	0.39 482	0.43 455	0.42 455
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
FACV-RUCA	0.63 227	0.34 326	0.82 293	0.62 362	0.65 444	0.81 307	0.41 191	1.44 305	1.07 272	0.86 187	1.14 271	0.61 148	0.69 243	0.80 118	0.53 262	0.28 395	0.19 328	0.47 493	0.21 286	0.35 413	0.25 328

CBMV_ROB	0.90 377	0.44 400	0.63 157	0.51 198	0.37 264	1.25 418	0.49 279	1.77 399	1.27 393	1.41 421	2.00 485	1.33 385	1.08 414	2.17 401	0.76 339	0.43 483	0.42 506	0.47 493	0.44 494	0.41 444	0.36 431

RP	1.09 432	0.50 428	1.12 410	0.90 508	1.04 516	1.11 389	0.84 435	1.80 412	1.62 484	1.55 456	2.00 485	1.90 477	1.78 502	1.84 367	1.25 434	0.52 502	0.36 489	0.48 495	0.36 475	0.45 465	0.43 462

NOSS_ROB	1.26 458	0.46 409	0.62 154	0.56 289	0.38 281	1.06 382	0.78 419	1.73 382	1.40 455	1.01 227	1.43 382	1.10 329	0.75 261	10.62 569	0.65 305	0.45 489	0.43 507	0.48 495	0.45 496	0.44 461	0.41 451

AF-Net	1.13 442	0.52 435	1.33 444	0.86 496	0.91 506	1.38 438	0.71 402	2.16 495	1.62 484	1.56 457	2.40 506	1.99 489	1.65 492	1.81 366	1.48 472	0.48 497	0.28 438	0.49 497	0.33 460	0.39 437	0.32 409

LSM	6.33 559	1.10 519	13.19 562	1.41 536	68.17 587	1.64 467	1.90 537	1.92 446	2.46 526	2.99 538	3.11 523	1.88 473	1.80 504	2.61 436	2.06 499	0.41 474	0.58 533	0.50 498	0.57 517	0.64 506	17.66 581

FC-DCNN v2	2.81 543	0.59 459	0.85 299	0.73 454	0.57 409	2.97 535	1.05 482	3.39 545	2.61 532	6.98 565	7.67 559	10.38 567	6.31 563	5.75 515	3.37 524	0.53 508	0.48 519	0.51 499	0.50 508	0.53 488	0.51 486

FC-DCNN	2.72 542	0.59 459	0.86 305	0.73 454	0.57 409	2.91 533	1.04 480	3.01 539	2.60 531	6.83 564	7.64 558	9.92 564	6.33 564	5.21 497	3.14 518	0.53 508	0.48 519	0.51 499	0.50 508	0.53 488	0.51 486

FCDSN-DC	2.32 527	0.63 474	0.81 290	0.84 489	0.75 477	2.23 510	0.94 463	2.09 484	1.80 500	5.45 562	7.72 560	7.77 559	6.93 566	3.39 461	1.80 486	0.52 502	0.48 519	0.52 501	0.51 511	0.57 495	0.58 498
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
MFN_U_SF_DS_RVC	1.74 504	0.87 505	3.56 530	0.80 474	0.75 477	3.72 544	2.44 556	1.82 416	1.82 502	1.74 479	1.91 478	1.92 481	1.26 451	7.69 549	1.28 440	0.45 489	0.47 518	0.52 501	0.77 531	0.50 480	0.50 482

DeepPrunerF	1.60 489	0.73 489	5.81 545	0.88 504	1.19 530	0.91 336	0.95 465	2.19 504	5.24 558	1.17 308	1.30 334	1.19 348	1.30 458	4.90 492	1.66 482	0.42 478	0.34 473	0.52 501	0.47 501	0.41 444	0.40 446

MANE	6.19 558	0.59 459	1.03 382	0.93 514	1.22 532	13.38 570	2.69 557	12.81 573	17.94 577	8.21 570	10.82 568	14.72 570	11.68 568	11.39 571	11.90 562	0.59 515	0.50 524	0.52 501	1.76 560	0.55 492	0.54 489

PS-NSSS	0.99 403	0.58 456	0.93 342	0.58 311	0.57 409	0.91 336	0.80 428	1.81 415	1.14 314	1.14 283	1.67 449	1.00 293	0.83 307	4.62 485	0.78 347	0.37 460	0.31 459	0.52 501	0.32 450	0.45 465	0.38 442

BEATNet-Init1	26.87 580	13.43 576	70.68 590	0.91 511	0.68 457	57.02 590	21.06 575	32.82 586	32.67 583	52.12 591	53.61 590	66.05 591	49.56 591	48.79 592	34.71 585	0.49 501	0.44 510	0.53 506	0.53 513	0.63 504	0.59 500

HBP-ISP	0.96 391	0.58 456	0.72 224	0.61 350	0.46 350	1.64 467	0.76 414	1.86 428	1.28 398	1.30 373	1.53 410	0.86 234	0.94 359	3.27 460	0.69 318	0.45 489	0.44 510	0.54 507	0.48 503	0.47 472	0.40 446

edge stereo	1.11 437	0.50 428	1.30 438	0.71 442	0.65 444	1.14 394	0.75 411	1.93 450	1.37 441	1.71 477	1.83 467	2.54 514	1.44 471	2.43 424	1.23 432	0.42 478	0.41 504	0.54 507	0.35 471	0.42 449	0.46 469

PDISCO_ROB	1.32 465	0.65 477	1.44 457	1.36 532	1.46 539	2.55 522	0.92 456	2.45 528	2.07 517	1.37 407	1.49 403	1.65 449	1.00 391	2.82 442	1.35 449	1.01 530	0.27 431	0.54 507	0.47 501	0.71 515	0.73 518

MSMD_ROB	1.99 518	0.59 459	0.89 329	0.70 434	0.61 432	3.95 549	0.94 463	1.80 412	1.79 499	4.41 552	4.43 536	8.17 560	3.66 549	3.40 462	1.33 444	0.52 502	0.48 519	0.54 507	0.58 518	0.53 488	0.50 482

DGSMNet	1.14 444	0.76 495	2.49 518	0.81 477	0.86 502	1.39 440	1.39 511	2.13 486	1.35 433	1.26 354	1.63 441	1.48 418	0.98 381	1.75 355	1.10 415	0.45 489	0.43 507	0.55 511	0.49 506	0.75 517	0.70 515

MFN_U_SF_RVC	1.52 483	0.84 500	3.42 529	0.87 503	0.66 447	2.56 523	0.95 465	2.36 520	1.70 491	1.98 501	1.86 472	2.45 512	1.79 503	2.95 447	2.58 507	0.52 502	0.48 519	0.55 511	0.59 521	0.59 499	0.61 504

ELAS	2.37 529	0.74 492	1.54 473	0.99 518	0.92 508	4.78 555	2.33 553	3.33 543	3.37 544	5.05 560	4.77 544	3.67 535	4.53 556	3.42 464	4.50 534	0.62 518	0.53 527	0.55 511	0.53 513	0.63 504	0.64 510
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
FBW_ROB	1.71 502	0.62 473	1.45 462	0.67 413	0.61 432	1.81 484	1.08 486	2.52 530	1.70 491	1.77 482	1.73 454	1.98 488	1.25 449	12.57 572	1.84 487	0.34 445	0.37 491	0.56 514	0.38 480	0.45 465	0.43 462

ELAS_RVC	2.48 534	0.74 492	1.90 496	1.05 522	0.92 508	2.76 529	4.01 565	2.76 534	4.11 552	4.69 555	4.63 540	4.62 541	5.96 561	3.97 473	3.96 531	0.63 520	0.53 527	0.56 514	0.52 512	0.64 506	0.63 506
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ccnet	1.12 439	0.67 479	1.01 371	0.78 469	0.73 469	1.72 473	0.99 473	1.84 424	1.26 387	1.47 434	1.85 471	1.75 463	1.29 454	1.75 355	1.88 490	0.57 511	0.53 527	0.57 516	0.55 515	0.59 499	0.54 489

RGC	1.14 444	0.79 497	1.26 432	0.91 511	0.96 513	1.52 456	0.77 417	1.92 446	1.26 387	1.54 453	1.93 479	2.02 493	1.54 482	2.25 411	1.31 443	0.44 488	0.35 484	0.58 517	0.48 503	0.47 472	0.46 469

PVD	1.70 499	0.84 500	2.26 512	0.94 516	0.83 496	2.48 520	0.97 468	2.59 533	3.35 543	3.01 540	2.77 517	2.34 507	2.47 535	2.67 439	3.14 518	0.47 496	0.45 514	0.59 518	0.48 503	0.59 499	0.75 520

DualNet (step1)	0.83 353	0.49 421	1.13 412	0.56 289	0.39 291	1.02 373	0.73 406	1.78 403	1.21 364	1.22 330	1.18 289	1.08 317	0.92 345	1.23 240	0.67 311	0.57 511	0.28 438	0.62 519	0.67 526	0.45 465	0.42 455

test_sample9	1.86 509	0.49 421	1.13 412	0.56 289	0.39 291	1.02 373	0.73 406	1.78 403	1.21 364	1.22 330	1.18 289	1.08 317	0.92 345	2.27 413	7.92 551	0.57 511	12.61 580	0.62 519	0.67 526	0.45 465	0.42 455

test_sample8	2.19 523	0.49 421	1.13 412	0.56 289	0.39 291	1.02 373	0.73 406	1.82 416	1.15 326	2.26 512	1.30 334	4.94 546	2.52 536	2.27 413	7.92 551	0.57 511	12.61 580	0.62 519	0.67 526	0.45 465	0.42 455

GANetREF_RVC	1.07 426	0.86 504	1.31 439	0.82 485	0.53 393	1.41 447	1.31 507	1.76 395	1.52 475	1.27 357	1.31 340	1.46 411	1.24 448	2.03 388	0.96 394	0.56 510	0.45 514	0.67 522	0.50 508	0.88 521	0.59 500
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
MSC_U_SF_DS_RVC	2.12 520	1.15 525	3.10 527	1.05 522	0.76 480	5.03 558	2.40 555	2.16 495	2.62 533	1.89 497	2.28 500	2.69 519	1.65 492	9.35 561	2.04 497	0.64 521	0.51 525	0.68 523	0.71 529	1.09 530	0.67 512

PASM	1.34 467	0.92 508	2.62 522	0.86 496	0.87 504	1.03 376	1.08 486	1.50 319	1.51 474	1.82 491	1.41 377	1.68 452	1.26 451	4.87 491	1.34 446	0.61 517	0.65 538	0.68 523	0.78 532	0.69 513	0.68 514

MADNet+	2.69 539	3.22 567	11.53 561	1.44 537	1.12 523	3.19 538	1.81 530	2.85 536	2.37 523	1.68 475	2.07 491	2.85 524	2.18 525	7.41 543	5.23 537	0.79 525	0.76 540	0.69 525	0.65 525	0.98 524	0.95 527

MaskLacGwcNet_RVC	1.10 434	1.02 515	1.00 367	0.82 485	0.67 451	1.93 495	0.93 460	1.62 358	1.11 295	1.15 289	1.25 314	1.50 420	0.79 284	1.96 382	0.76 339	1.89 542	0.34 473	0.79 526	0.36 475	1.25 535	0.83 522

dad	0.86 367	0.66 478	1.06 391	0.56 289	0.37 264	0.76 271	0.44 227	1.17 234	1.50 472	1.44 429	1.27 324	1.34 389	0.75 261	2.52 432	0.84 369	0.42 478	0.27 431	0.83 527	0.26 383	0.41 444	0.29 379

MFMNet_re	1.40 475	1.14 524	1.68 481	1.39 534	1.07 517	1.48 452	1.43 513	1.87 430	1.82 502	2.26 512	2.19 496	1.51 422	1.86 509	1.52 312	1.25 434	0.93 528	0.83 543	0.84 528	0.80 533	0.99 526	1.05 534

JetBlue	3.97 549	2.01 551	10.19 557	1.38 533	2.84 559	10.53 566	9.54 568	3.60 547	2.41 525	2.73 530	3.39 527	4.54 540	4.31 554	7.85 552	6.84 544	0.88 526	0.93 553	0.89 529	0.91 539	1.74 537	1.91 548

Consistency-Raft	1.25 457	0.99 513	1.93 498	1.02 521	1.21 531	0.96 358	1.01 477	1.75 389	1.92 508	1.36 404	2.12 493	1.44 406	1.01 393	1.14 220	1.40 455	0.72 524	0.82 542	0.89 529	0.98 545	1.31 536	0.95 527

anonymity	1.12 439	0.97 510	1.21 423	1.07 525	1.12 523	1.08 385	0.89 449	1.95 454	1.16 335	1.29 365	1.26 321	1.22 353	1.09 417	1.15 221	1.01 401	1.02 532	1.00 555	0.97 531	0.97 543	0.98 524	0.99 529

SPS-STEREO	1.67 495	1.04 516	1.23 426	1.21 529	1.13 525	1.82 486	1.11 488	2.16 495	1.52 475	3.07 542	2.32 501	2.82 523	1.80 504	4.11 475	2.04 497	1.03 533	0.99 554	0.97 531	0.94 541	1.03 529	1.02 530
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
PSMNet-RUCA	1.02 417	0.97 510	1.44 457	1.23 531	1.10 519	1.40 442	0.62 371	1.69 373	1.38 445	0.94 205	1.53 410	0.97 284	0.83 307	1.17 229	0.93 384	0.69 523	0.34 473	0.99 533	0.60 522	0.97 523	0.64 510

SGM+DAISY	2.41 532	1.07 517	2.14 507	1.18 528	1.10 519	2.14 508	1.36 510	1.96 455	1.66 487	5.46 563	7.07 554	4.95 547	4.32 555	5.50 507	2.26 503	1.04 534	1.02 557	0.99 533	0.97 543	1.02 527	1.04 532

UDGNet	0.72 282	1.17 527	0.80 289	0.77 467	0.41 310	0.77 279	0.38 152	0.97 154	1.34 423	0.81 171	0.88 166	0.71 183	0.60 206	1.21 237	0.54 268	0.52 502	0.19 328	1.02 535	0.26 383	0.71 515	0.31 403

Anonymous_2	1.30 461	0.55 445	0.82 293	0.52 219	0.58 418	1.01 371	0.64 378	1.25 266	0.97 227	0.96 209	0.78 142	1.33 385	1.29 454	1.03 189	0.74 331	0.62 518	0.64 536	1.06 536	9.63 576	1.16 531	0.49 480

NVStereoNet_ROB	1.88 510	1.07 517	1.45 462	1.07 525	1.17 527	1.47 451	1.48 517	1.89 436	1.93 510	1.94 500	4.67 543	3.08 529	1.80 504	6.51 527	1.65 480	1.06 535	0.86 549	1.08 537	1.32 550	0.93 522	1.26 538
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
WAO-7	2.66 536	1.40 534	1.73 487	1.39 534	1.17 527	3.93 548	1.94 539	4.11 551	3.88 550	2.92 536	5.50 547	4.18 539	3.00 544	7.63 548	3.71 527	1.13 538	1.00 555	1.17 538	1.13 549	1.18 533	1.09 536

GCST	1.08 429	1.47 539	0.93 342	1.73 540	1.14 526	1.30 425	0.31 76	1.33 275	1.16 335	1.29 365	0.97 193	0.98 286	0.49 148	2.08 393	0.46 217	1.19 539	0.70 539	1.30 539	0.85 537	1.02 527	0.89 525

SQANet	1.31 463	0.88 507	1.08 400	1.83 542	1.44 538	1.44 449	0.75 411	1.74 387	1.09 286	1.32 387	1.26 321	1.28 375	1.01 393	1.50 309	0.83 366	2.50 548	0.34 473	1.47 540	0.55 515	2.32 541	1.57 543

otaku	1.60 489	1.11 522	1.21 423	2.20 544	1.56 540	1.97 498	1.24 501	2.07 481	1.36 437	1.44 429	1.62 437	1.73 458	1.19 437	1.73 354	0.98 398	2.89 553	0.57 532	1.74 541	0.60 522	2.78 548	1.94 549

PWCK	2.88 545	2.05 554	5.72 544	2.08 543	1.11 521	3.55 542	3.90 564	2.86 537	3.54 548	3.03 541	3.63 530	3.10 530	2.31 530	8.15 555	3.09 516	2.12 545	0.91 552	1.75 542	0.98 545	2.57 545	1.18 537

Ntro	1.64 493	1.15 525	1.23 426	2.48 549	1.83 542	2.09 505	1.16 495	1.96 455	1.38 445	1.21 325	1.62 437	1.62 438	1.29 454	1.87 373	1.11 418	3.04 554	0.56 531	1.82 543	0.64 524	2.80 549	2.05 550

AnonymousM	0.59 207	1.11 522	0.41 22	0.44 81	0.32 196	0.43 51	0.47 258	1.05 190	0.64 110	0.98 216	0.63 101	0.67 169	0.43 101	0.59 46	0.41 166	0.20 215	0.15 220	1.84 544	0.84 535	0.14 18	0.13 35

CC-Net-ROB	1.49 479	1.26 530	1.27 435	0.88 504	0.79 486	1.76 477	1.00 475	1.79 409	1.26 387	1.10 257	1.61 434	1.21 351	0.99 389	8.13 553	0.84 369	1.09 536	0.41 504	2.20 545	0.46 499	1.20 534	0.48 476

ACVNet_2	2.43 533	1.41 535	2.04 500	2.62 550	2.24 548	2.63 527	1.88 536	3.31 542	3.01 539	2.19 510	3.45 528	4.62 541	2.04 518	4.50 483	1.47 471	2.55 549	0.64 536	2.22 546	0.84 535	2.69 547	2.29 553

UDG	1.41 476	2.65 562	0.99 362	1.44 537	1.64 541	1.34 432	0.80 428	1.60 351	1.23 373	1.23 336	1.71 452	2.01 491	1.34 462	1.47 305	1.41 459	0.90 527	0.54 530	2.29 547	0.75 530	1.84 538	1.04 532

WAO-6	2.81 543	1.60 542	1.46 464	2.36 548	2.28 550	3.55 542	2.29 552	4.21 552	4.56 556	2.36 519	4.51 537	4.88 545	2.66 538	4.60 484	4.07 533	1.72 541	1.15 561	2.31 548	1.46 556	2.31 540	1.85 547

ACVNet-4b	2.15 521	1.41 535	1.64 478	2.80 551	2.31 551	2.31 514	1.24 501	2.32 516	2.14 519	1.26 354	2.39 505	2.66 518	1.48 477	5.95 520	1.06 406	3.20 558	0.45 514	2.37 549	0.89 538	2.83 552	2.37 554

DDUNet	1.50 481	2.69 563	1.12 410	1.77 541	1.88 543	1.84 488	0.92 456	1.70 378	1.16 335	1.38 412	1.79 463	1.60 436	1.12 422	1.37 278	1.08 410	1.10 537	0.76 540	2.37 549	0.94 541	2.00 539	1.37 540

LVE	3.31 548	1.67 543	1.64 478	2.85 553	2.42 553	3.20 539	2.26 551	4.78 557	5.05 557	2.35 517	6.91 552	6.02 552	2.37 531	9.15 557	2.17 502	3.19 557	1.08 560	2.38 551	1.47 557	2.81 550	2.40 556

RainbowNet	1.97 516	1.76 544	1.57 475	2.81 552	2.21 547	1.98 500	1.81 530	2.54 531	1.89 505	1.50 443	1.84 469	1.96 486	1.65 492	2.14 398	1.25 434	3.33 560	0.85 547	2.39 552	0.98 545	2.82 551	2.22 551

ACVNet_1	2.18 522	1.45 538	1.72 485	2.85 553	2.33 552	2.28 512	1.46 515	3.08 540	2.22 522	1.82 491	2.05 490	3.56 533	1.98 516	3.09 455	1.40 455	3.17 555	0.60 534	2.40 553	0.92 540	2.91 555	2.37 554

WAO-8	4.40 551	1.82 548	1.79 489	2.34 546	2.20 545	9.19 563	1.53 518	6.09 563	16.46 571	3.94 546	7.84 561	7.32 554	3.72 551	9.41 563	3.31 521	2.00 543	1.07 558	2.44 554	1.37 554	2.50 543	1.68 544

Venus	4.40 551	1.82 548	1.79 489	2.34 546	2.20 545	9.19 563	1.53 518	6.09 563	16.46 571	3.94 546	7.84 561	7.32 554	3.72 551	9.41 563	3.31 521	2.00 543	1.07 558	2.44 554	1.37 554	2.50 543	1.68 544

Dean	2.91 546	1.53 541	2.07 501	2.96 557	2.51 554	3.15 537	2.14 547	4.75 556	4.41 555	2.76 532	6.10 550	5.53 550	2.37 531	2.97 449	1.92 492	3.18 556	0.85 547	2.51 556	1.04 548	2.88 554	2.47 557

JetRed	6.91 562	8.80 573	25.96 576	2.85 553	3.25 564	13.98 573	11.87 570	6.25 565	4.28 554	4.45 553	4.56 538	6.69 553	5.46 558	7.46 545	14.05 565	2.59 550	3.31 568	2.59 557	2.29 567	4.20 566	3.36 567

DispFullNet	2.34 528	2.85 564	3.66 531	3.08 558	2.27 549	1.97 498	0.67 389	2.00 464	1.70 491	2.52 524	2.00 485	2.23 500	5.86 559	3.44 466	1.58 477	1.01 530	0.32 467	2.64 558	1.94 563	2.85 553	2.24 552

IMH-64-1	2.70 540	1.79 546	1.46 464	3.26 561	2.66 555	3.23 540	2.10 544	4.08 549	2.75 537	2.34 515	3.81 532	3.06 527	2.22 528	4.25 477	2.59 508	3.75 564	0.84 544	2.75 559	1.35 551	3.15 557	2.60 560

IMH-64	2.70 540	1.79 546	1.46 464	3.26 561	2.66 555	3.23 540	2.10 544	4.08 549	2.75 537	2.34 515	3.81 532	3.06 527	2.22 528	4.25 477	2.59 508	3.75 564	0.84 544	2.75 559	1.35 551	3.15 557	2.60 560

IMH	3.21 547	1.85 550	1.48 469	3.25 560	2.69 557	4.07 551	2.02 542	4.41 554	3.80 549	2.72 529	7.11 555	4.75 544	2.92 541	5.92 518	2.55 506	3.85 568	0.88 550	2.78 561	1.36 553	3.19 559	2.59 559

TorneroNet-64	5.30 557	2.03 552	1.74 488	3.43 563	2.81 558	10.09 565	2.12 546	9.10 570	17.12 576	4.96 559	9.27 566	10.72 569	3.70 550	9.20 558	4.55 535	3.31 559	0.84 544	2.88 562	1.55 558	3.49 560	3.04 563

TorneroNet	10.70 570	2.03 552	1.82 492	3.43 563	3.01 561	43.83 585	2.22 550	8.87 569	67.47 592	7.17 568	27.36 580	10.68 568	3.85 553	8.67 556	7.65 550	3.59 562	0.88 550	3.04 563	1.57 559	3.71 561	3.17 564

UNDER WATER-64	5.27 556	2.32 558	8.78 555	3.93 569	3.54 567	7.61 561	3.03 563	5.84 562	14.19 567	4.04 548	4.04 534	9.39 563	6.26 562	5.93 519	8.48 553	3.60 563	1.51 564	3.13 564	1.88 561	4.29 567	3.61 568

KSHMR	8.75 566	2.06 555	2.11 505	3.53 565	3.11 562	4.13 552	2.69 557	5.60 560	61.37 591	3.00 539	55.83 591	4.98 549	2.45 534	4.49 481	2.61 510	3.46 561	1.55 565	3.14 565	1.94 563	3.72 562	3.18 565

UNDER WATER	5.08 555	2.33 559	5.55 542	3.94 570	3.51 566	5.20 559	2.72 559	5.61 561	16.52 573	3.84 545	4.60 539	9.21 562	5.89 560	5.90 517	8.66 554	3.75 564	1.34 562	3.18 566	1.88 561	4.33 568	3.61 568

ktn	4.70 553	2.38 560	2.12 506	3.76 566	3.24 563	4.85 556	2.95 562	5.52 559	7.37 563	4.07 550	19.32 576	7.46 556	3.47 546	7.39 542	2.95 514	4.04 569	1.85 566	3.26 567	2.22 566	3.08 556	2.65 562

notaker	3.98 550	2.40 561	2.68 523	3.82 568	3.27 565	3.97 550	2.14 547	4.78 557	3.45 546	4.12 551	6.94 553	7.65 558	3.26 545	7.82 551	5.30 538	4.04 569	1.41 563	3.36 568	2.10 565	3.88 563	3.31 566

HanzoNet	11.04 571	3.62 568	8.10 553	4.08 571	3.55 568	4.90 557	2.73 560	7.19 567	10.10 564	31.86 587	28.92 581	21.96 581	36.36 583	18.08 576	10.17 558	7.94 575	3.32 569	3.47 569	3.31 568	7.06 573	4.04 570

MADNet++	5.01 554	3.14 565	4.91 539	4.55 572	3.94 569	5.20 559	4.41 566	4.40 553	4.13 553	4.95 558	6.08 549	4.74 543	5.37 557	9.40 562	10.67 561	4.65 571	4.15 571	3.97 570	3.34 569	4.09 565	4.08 571

TCMNet-wrong-test	10.31 568	11.40 575	14.84 564	20.96 577	18.45 574	13.80 572	10.76 569	15.78 575	3.53 547	5.20 561	5.52 548	16.26 572	12.61 569	7.51 547	10.15 557	7.43 574	2.37 567	4.31 571	3.43 570	11.36 576	10.61 575

DGTPSM_ROB	13.01 573	8.23 571	21.87 569	9.51 574	18.10 572	11.56 568	32.01 579	10.63 571	16.20 569	7.03 566	19.48 577	10.15 565	16.66 573	9.83 567	22.42 575	4.75 572	8.68 574	5.37 572	10.25 577	6.16 571	11.36 576

DPSMNet_ROB	13.02 574	8.23 571	21.91 570	9.53 575	18.11 573	11.56 568	32.02 580	10.64 572	16.23 570	7.05 567	19.49 578	10.16 566	16.66 573	9.85 568	22.43 576	4.77 573	8.68 574	5.38 573	10.26 578	6.17 572	11.36 576

DPSimNet_ROB	11.20 572	4.98 570	35.43 580	2.90 556	4.52 570	7.89 562	17.09 573	4.66 555	6.06 561	14.89 576	10.93 569	17.29 573	36.81 585	13.18 573	15.68 569	2.86 552	6.29 573	5.75 574	5.09 572	3.91 564	7.70 573

tt	6.58 561	0.26 126	6.10 546	3.77 567	2.16 544	11.55 567	19.63 574	13.33 574	5.74 559	2.96 537	2.65 514	4.97 548	6.33 564	3.81 470	7.24 545	9.15 576	11.32 579	5.89 575	6.24 574	6.03 570	2.55 558

USTest	14.33 575	14.94 577	21.04 568	17.44 576	16.05 571	23.26 574	33.84 581	21.73 576	11.80 566	9.36 571	10.14 567	15.97 571	13.20 570	17.28 575	22.43 576	3.78 567	5.01 572	6.17 576	6.16 573	9.25 575	7.72 574

PML	51.67 589	36.25 585	13.28 563	7.46 573	20.81 575	108.69 592	232.22 593	8.72 568	27.82 582	87.01 592	269.67 593	69.67 592	61.95 592	24.76 584	14.20 566	9.74 578	3.40 570	9.62 577	4.70 571	18.74 579	4.72 572

DPSM_ROB	19.08 576	19.14 579	25.17 574	22.15 579	20.85 576	28.17 576	37.82 583	26.56 579	16.85 574	14.14 573	14.84 571	21.70 576	18.75 576	21.87 578	26.55 580	10.16 579	9.30 577	10.47 578	10.42 579	14.03 577	12.61 579

DPSM	19.08 576	19.14 579	25.17 574	22.15 579	20.85 576	28.17 576	37.82 583	26.56 579	16.85 574	14.14 573	14.84 571	21.70 576	18.75 576	21.87 578	26.55 580	10.16 579	9.30 577	10.47 578	10.42 579	14.03 577	12.61 579

FlowAnything	38.37 582	38.41 586	50.38 586	44.76 587	41.94 583	56.64 586	76.34 589	53.28 591	34.23 587	28.25 583	29.72 584	43.60 587	37.79 588	43.83 588	53.38 590	20.39 583	18.71 585	21.07 580	21.14 584	28.23 580	25.29 582

CasAABBNet	38.33 581	38.46 587	50.35 585	44.75 586	41.84 582	56.68 587	76.37 590	53.22 589	33.83 585	28.31 584	29.54 583	43.62 589	37.71 587	43.84 589	53.41 591	20.30 581	18.70 583	21.07 580	21.07 582	28.24 581	25.34 583

Selective-RAFT-Error	38.39 583	38.47 588	50.44 587	44.73 585	41.97 584	56.68 587	76.38 591	53.24 590	33.92 586	28.34 585	29.85 585	43.60 587	38.20 589	43.75 587	53.34 589	20.38 582	18.70 583	21.09 582	21.05 581	28.30 582	25.43 584

LSM0	42.82 587	38.75 589	50.81 588	47.07 588	109.38 592	57.00 589	76.02 588	53.74 592	33.71 584	29.02 586	30.41 586	43.87 590	37.22 586	43.91 590	53.54 592	20.52 584	18.62 582	21.10 583	21.11 583	28.41 583	42.22 586

LRCNet_RVC	22.74 578	32.10 584	21.97 571	29.84 581	26.23 578	4.42 554	0.81 431	22.66 577	2.02 514	26.93 582	29.26 582	23.06 583	15.59 572	23.84 580	18.88 572	31.75 585	19.90 586	34.65 584	32.13 585	30.54 584	28.32 585

HaxPig	38.92 584	41.40 590	41.64 581	29.95 582	32.27 579	28.90 578	27.60 576	29.73 582	37.71 588	43.82 588	43.87 587	33.17 584	35.56 582	41.53 585	40.37 587	43.94 589	47.51 591	45.82 585	47.08 587	42.38 585	44.15 588

AVERAGE_ROB	40.43 585	42.37 591	42.73 582	36.96 584	35.58 581	30.50 579	27.61 577	36.71 588	38.39 589	44.91 589	44.36 588	37.45 586	36.70 584	41.88 586	40.35 586	45.43 590	46.81 590	47.11 586	46.35 586	42.51 586	43.87 587

MEDIAN_ROB	42.00 586	44.40 592	44.29 584	35.15 583	34.95 580	31.28 583	29.60 578	35.88 587	40.02 590	47.20 590	46.64 589	37.37 585	38.48 590	44.35 591	42.45 588	48.03 591	49.39 592	49.71 587	49.03 588	45.14 587	46.65 589

U	9.45 567	0.21 26	0.58 133	0.47 113	53.11 586	61.27 591	0.24 29	0.70 52	0.52 81	0.36 31	0.28 12	0.29 28	0.35 60	0.33 2	0.26 18	0.19 180	0.11 26	60.50 588	8.88 575	0.17 89	0.13 35

Anonymous_1	43.04 588	18.73 578	24.79 573	21.81 578	46.26 585	27.80 575	37.60 582	28.08 581	16.14 568	14.66 575	14.30 570	20.65 575	17.88 575	21.56 577	25.94 579	117.93 592	8.92 576	100.65 589	126.50 589	158.64 592	12.08 578

xxxxx1	54.10 590	25.67 581	27.13 577	113.43 589	96.96 589	30.69 580	47.44 585	32.38 583	25.60 578	17.75 577	17.27 573	21.81 578	21.02 578	24.43 581	33.82 582	33.37 586	40.54 587	157.71 590	175.86 590	66.16 588	72.93 590

tt_ll	54.10 590	25.67 581	27.13 577	113.43 589	96.96 589	30.69 580	47.44 585	32.38 583	25.60 578	17.75 577	17.27 573	21.81 578	21.02 578	24.43 581	33.82 582	33.37 586	40.54 587	157.71 590	175.86 590	66.16 588	72.93 590

ff	54.10 590	25.67 581	27.13 577	113.43 589	96.96 589	30.69 580	47.44 585	32.38 583	25.60 578	17.75 577	17.27 573	21.81 578	21.02 578	24.43 581	33.82 582	33.37 586	40.54 587	157.71 590	175.86 590	66.16 588	72.93 590

test_example2	192.40 593	210.76 594	206.48 593	199.83 593	204.73 593	172.94 593	183.52 592	133.93 593	133.41 593	191.38 593	196.19 592	187.13 593	178.77 593	205.33 593	208.00 593	222.09 593	238.72 593	186.54 593	190.54 593	227.34 593	170.31 593

ccccc		492.34 595		530.87 594	530.37 594	478.08 594		491.76 594		448.18 594		476.12 594		541.64 594		663.49 594	459.54 594	353.94 594	309.79 594	586.66 594

ASD4		10.99 574

Low-res two-view benchmark