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

IGEV	0.11 14	0.06 1	0.17 29	0.15 4	0.11 108	0.16 44	0.13 38	0.21 32	0.16 27	0.11 19	0.15 67	0.09 16	0.07 2	0.14 9	0.11 11	0.06 24	0.05 29	0.06 22	0.05 39	0.05 4	0.05 21

111111	0.11 14	0.07 2	0.17 29	0.19 85	0.11 108	0.13 11	0.11 14	0.22 42	0.15 22	0.11 19	0.12 25	0.12 52	0.08 6	0.18 62	0.11 11	0.07 67	0.05 29	0.06 22	0.04 1	0.08 169	0.06 75

Reg-Stereo(zero)	0.16 115	0.07 2	0.36 210	0.19 85	0.10 65	0.19 109	0.14 58	0.28 120	0.24 147	0.22 157	0.20 122	0.24 213	0.18 218	0.21 119	0.18 216	0.07 67	0.05 29	0.06 22	0.06 80	0.06 40	0.06 75

FoundationStereo	0.09 1	0.07 2	0.16 23	0.16 7	0.08 9	0.12 7	0.13 38	0.11 1	0.12 8	0.09 5	0.07 3	0.10 32	0.09 16	0.11 1	0.10 1	0.07 67	0.05 29	0.06 22	0.04 1	0.05 4	0.05 21

dual_stereo	0.10 2	0.07 2	0.14 3	0.17 17	0.08 9	0.09 1	0.13 38	0.24 74	0.13 12	0.10 10	0.09 11	0.09 16	0.08 6	0.18 62	0.12 43	0.07 67	0.06 145	0.06 22	0.04 1	0.05 4	0.05 21

Pointernet	0.13 49	0.07 2	0.27 108	0.19 85	0.11 108	0.20 140	0.12 21	0.31 161	0.24 147	0.15 80	0.15 67	0.13 63	0.11 63	0.17 44	0.13 83	0.08 192	0.05 29	0.06 22	0.05 39	0.06 40	0.05 21

CAS	0.15 101	0.07 2	0.21 56	0.41 520	0.16 362	0.20 140	0.18 190	0.22 42	0.19 67	0.15 80	0.19 106	0.11 45	0.09 16	0.14 9	0.13 83	0.29 524	0.04 2	0.06 22	0.04 1	0.06 40	0.14 424

water-stereo	0.13 49	0.08 8	0.20 49	0.19 85	0.10 65	0.17 63	0.14 58	0.25 80	0.19 67	0.17 114	0.23 148	0.15 101	0.15 151	0.12 2	0.13 83	0.07 67	0.06 145	0.07 75	0.06 80	0.06 40	0.05 21

DilatedVolume-Stereo	0.14 73	0.08 8	0.18 35	0.18 46	0.09 26	0.21 167	0.14 58	0.24 74	0.21 101	0.21 151	0.21 134	0.15 101	0.14 136	0.23 143	0.15 141	0.07 67	0.06 145	0.06 22	0.06 80	0.05 4	0.05 21

1w_stereo	0.12 39	0.08 8	0.14 3	0.18 46	0.09 26	0.16 44	0.15 82	0.25 80	0.21 101	0.13 45	0.16 77	0.08 3	0.12 86	0.16 31	0.13 83	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.05 21

LG-Stereo_L2	0.10 2	0.08 8	0.19 40	0.16 7	0.09 26	0.12 7	0.13 38	0.18 14	0.13 12	0.09 5	0.07 3	0.08 3	0.08 6	0.16 31	0.10 1	0.06 24	0.05 29	0.06 22	0.04 1	0.05 4	0.04 1

LG-Stereo_L1	0.10 2	0.08 8	0.19 40	0.16 7	0.09 26	0.12 7	0.13 38	0.17 9	0.11 4	0.08 1	0.07 3	0.08 3	0.07 2	0.17 44	0.10 1	0.06 24	0.05 29	0.06 22	0.04 1	0.05 4	0.04 1

MLG-Stereo_test3	0.10 2	0.08 8	0.16 23	0.17 17	0.08 9	0.16 44	0.12 21	0.17 9	0.12 8	0.10 10	0.07 3	0.10 32	0.08 6	0.14 9	0.11 11	0.07 67	0.05 29	0.06 22	0.04 1	0.06 40	0.06 75

MLG-Stereo_test2	0.10 2	0.08 8	0.15 9	0.17 17	0.09 26	0.15 21	0.11 14	0.16 4	0.10 2	0.09 5	0.07 3	0.10 32	0.06 1	0.15 15	0.11 11	0.07 67	0.05 29	0.06 22	0.04 1	0.06 40	0.05 21

MLG-Stereo_test1	0.10 2	0.08 8	0.15 9	0.18 46	0.09 26	0.15 21	0.11 14	0.16 4	0.10 2	0.08 1	0.06 1	0.10 32	0.07 2	0.17 44	0.11 11	0.06 24	0.05 29	0.06 22	0.04 1	0.05 4	0.05 21

MLG-Stereo	0.10 2	0.08 8	0.15 9	0.18 46	0.07 1	0.15 21	0.11 14	0.17 9	0.11 4	0.08 1	0.06 1	0.10 32	0.08 6	0.18 62	0.11 11	0.06 24	0.05 29	0.06 22	0.04 1	0.05 4	0.05 21

LG-G_1	0.11 14	0.08 8	0.18 35	0.18 46	0.07 1	0.21 167	0.09 2	0.19 18	0.11 4	0.10 10	0.09 11	0.11 45	0.10 39	0.19 85	0.10 1	0.07 67	0.05 29	0.06 22	0.04 1	0.06 40	0.06 75

LG-G	0.11 14	0.08 8	0.18 35	0.18 46	0.07 1	0.21 167	0.09 2	0.19 18	0.11 4	0.10 10	0.09 11	0.11 45	0.10 39	0.19 85	0.10 1	0.07 67	0.05 29	0.06 22	0.04 1	0.06 40	0.06 75

LGtest1	0.10 2	0.08 8	0.17 29	0.17 17	0.08 9	0.13 11	0.09 2	0.16 4	0.12 8	0.09 5	0.07 3	0.09 16	0.09 16	0.15 15	0.11 11	0.08 192	0.05 29	0.06 22	0.05 39	0.06 40	0.06 75

SGD-Stereo	0.11 14	0.08 8	0.17 29	0.17 17	0.07 1	0.17 63	0.13 38	0.18 14	0.16 27	0.11 19	0.13 37	0.11 45	0.12 86	0.18 62	0.11 11	0.08 192	0.04 2	0.06 22	0.05 39	0.06 40	0.04 1

IGEV-RUCA	0.21 229	0.08 8	0.23 71	0.19 85	0.19 424	0.28 301	0.24 385	0.23 60	0.21 101	0.20 140	0.23 148	0.28 266	0.49 490	0.26 200	0.18 216	0.09 270	0.08 346	0.18 484	0.13 444	0.17 457	0.17 457

MonSter	0.10 2	0.08 8	0.13 1	0.17 17	0.08 9	0.14 13	0.12 21	0.24 74	0.19 67	0.09 5	0.11 17	0.08 3	0.07 2	0.14 9	0.11 11	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.04 1

DEFOM-Stereo	0.11 14	0.08 8	0.17 29	0.17 17	0.09 26	0.22 195	0.14 58	0.14 3	0.16 27	0.11 19	0.10 14	0.09 16	0.08 6	0.21 119	0.11 11	0.06 24	0.05 29	0.06 22	0.04 1	0.05 4	0.05 21

999	0.14 73	0.08 8	0.24 79	0.19 85	0.11 108	0.20 140	0.17 147	0.24 74	0.18 54	0.13 45	0.16 77	0.14 85	0.11 63	0.36 303	0.15 141	0.07 67	0.05 29	0.07 75	0.06 80	0.06 40	0.07 150

IGEV-Stereo++	0.11 14	0.08 8	0.15 9	0.19 85	0.11 108	0.14 13	0.10 7	0.22 42	0.18 54	0.10 10	0.13 37	0.10 32	0.11 63	0.14 9	0.11 11	0.06 24	0.05 29	0.06 22	0.05 39	0.06 40	0.05 21

Occ-G	0.13 49	0.08 8	0.21 56	0.17 17	0.10 65	0.15 21	0.19 234	0.22 42	0.19 67	0.13 45	0.19 106	0.21 169	0.11 63	0.17 44	0.14 117	0.07 67	0.06 145	0.07 75	0.06 80	0.07 107	0.06 75

IGEV-Stereo+	0.12 39	0.08 8	0.17 29	0.18 46	0.13 238	0.09 1	0.11 14	0.16 4	0.15 22	0.10 10	0.08 10	0.10 32	0.10 39	0.21 119	0.11 11	0.07 67	0.05 29	0.06 22	0.05 39	0.16 440	0.24 513

trnet	0.13 49	0.08 8	0.21 56	0.15 4	0.07 1	0.21 167	0.12 21	0.24 74	0.24 147	0.16 102	0.21 134	0.15 101	0.13 116	0.18 62	0.13 83	0.08 192	0.05 29	0.06 22	0.04 1	0.06 40	0.05 21

MoCha-V2	0.13 49	0.08 8	0.26 99	0.23 294	0.09 26	0.16 44	0.15 82	0.26 89	0.16 27	0.15 80	0.15 67	0.13 63	0.14 136	0.20 100	0.11 11	0.06 24	0.07 262	0.06 22	0.06 80	0.06 40	0.05 21

Any-RAFT	0.17 132	0.08 8	0.31 150	0.19 85	0.10 65	0.29 322	0.16 111	0.42 300	0.30 225	0.24 177	0.27 186	0.27 251	0.16 167	0.21 119	0.12 43	0.08 192	0.05 29	0.06 22	0.05 39	0.07 107	0.06 75

LoS	0.14 73	0.08 8	0.27 108	0.16 7	0.09 26	0.22 195	0.14 58	0.26 89	0.26 169	0.15 80	0.18 98	0.18 135	0.13 116	0.22 134	0.14 117	0.08 192	0.06 145	0.06 22	0.04 1	0.06 40	0.06 75
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
CES	0.14 73	0.08 8	0.19 40	0.17 17	0.22 465	0.18 83	0.16 111	0.23 60	0.19 67	0.14 68	0.17 88	0.14 85	0.10 39	0.18 62	0.12 43	0.07 67	0.05 29	0.06 22	0.04 1	0.08 169	0.18 470

EGLCR-Stereo	0.13 49	0.08 8	0.20 49	0.18 46	0.09 26	0.21 167	0.13 38	0.27 101	0.21 101	0.13 45	0.10 14	0.15 101	0.09 16	0.20 100	0.13 83	0.07 67	0.05 29	0.07 75	0.07 136	0.06 40	0.06 75

CREStereo++_RVC	0.15 101	0.08 8	0.26 99	0.17 17	0.11 108	0.18 83	0.13 38	0.22 42	0.30 225	0.21 151	0.30 217	0.13 63	0.11 63	0.16 31	0.15 141	0.07 67	0.04 2	0.06 22	0.15 466	0.06 40	0.05 21
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
CREStereo	0.13 49	0.08 8	0.21 56	0.14 1	0.08 9	0.22 195	0.15 82	0.25 80	0.24 147	0.16 102	0.21 134	0.14 85	0.13 116	0.18 62	0.13 83	0.09 270	0.05 29	0.06 22	0.04 1	0.07 107	0.06 75
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	0.15 101	0.08 8	0.23 71	0.15 4	0.09 26	0.23 216	0.16 111	0.25 80	0.23 132	0.17 114	0.21 134	0.16 118	0.14 136	0.22 134	0.13 83	0.29 524	0.05 29	0.06 22	0.04 1	0.07 107	0.06 75

AdaDepth	0.11 14	0.09 37	0.20 49	0.20 144	0.10 65	0.19 109	0.13 38	0.16 4	0.13 12	0.10 10	0.10 14	0.09 16	0.09 16	0.19 85	0.12 43	0.05 9	0.05 29	0.06 22	0.06 80	0.05 4	0.05 21

S2M2_XL	0.10 2	0.09 37	0.21 56	0.14 1	0.10 65	0.09 1	0.09 2	0.11 1	0.09 1	0.10 10	0.11 17	0.09 16	0.09 16	0.12 2	0.11 11	0.09 270	0.07 262	0.08 153	0.07 136	0.08 169	0.06 75

depthmonostereo	0.14 73	0.09 37	0.19 40	0.19 85	0.08 9	0.20 140	0.15 82	0.27 101	0.23 132	0.16 102	0.18 98	0.14 85	0.17 193	0.19 85	0.13 83	0.07 67	0.06 145	0.07 75	0.05 39	0.05 4	0.05 21

2.25w	0.11 14	0.09 37	0.15 9	0.17 17	0.09 26	0.15 21	0.10 7	0.19 18	0.18 54	0.14 68	0.17 88	0.09 16	0.10 39	0.18 62	0.13 83	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.05 21

2.75w_new	0.11 14	0.09 37	0.14 3	0.16 7	0.09 26	0.15 21	0.12 21	0.25 80	0.16 27	0.14 68	0.13 37	0.08 3	0.10 39	0.16 31	0.13 83	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 21

3.25w_new	0.11 14	0.09 37	0.15 9	0.17 17	0.09 26	0.19 109	0.10 7	0.22 42	0.17 44	0.14 68	0.12 25	0.10 32	0.11 63	0.17 44	0.12 43	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 21

3.25w	0.11 14	0.09 37	0.15 9	0.17 17	0.09 26	0.19 109	0.10 7	0.22 42	0.17 44	0.14 68	0.12 25	0.10 32	0.11 63	0.17 44	0.12 43	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 21

3.75w	0.11 14	0.09 37	0.15 9	0.17 17	0.11 108	0.18 83	0.12 21	0.23 60	0.14 17	0.13 45	0.11 17	0.08 3	0.10 39	0.16 31	0.11 11	0.05 9	0.03 1	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.04 1

monsterstereo	0.11 14	0.09 37	0.14 3	0.19 85	0.12 164	0.14 13	0.12 21	0.25 80	0.17 44	0.13 45	0.16 77	0.08 3	0.09 16	0.19 85	0.11 11	0.05 9	0.05 29	0.06 22	0.05 39	0.05 4	0.04 1

monsters	0.11 14	0.09 37	0.13 1	0.17 17	0.12 164	0.15 21	0.11 14	0.23 60	0.15 22	0.14 68	0.12 25	0.08 3	0.09 16	0.21 119	0.10 1	0.06 24	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.04 1

LG-Stereo_Zeroshot	0.13 49	0.09 37	0.24 79	0.20 144	0.10 65	0.15 21	0.14 58	0.22 42	0.16 27	0.12 32	0.19 106	0.15 101	0.11 63	0.13 5	0.17 195	0.07 67	0.05 29	0.06 22	0.06 80	0.07 107	0.06 75

GREAT-IGEV	0.12 39	0.09 37	0.25 91	0.16 7	0.11 108	0.14 13	0.16 111	0.17 9	0.17 44	0.10 10	0.15 67	0.09 16	0.09 16	0.18 62	0.10 1	0.06 24	0.07 262	0.06 22	0.05 39	0.07 107	0.10 329

AIO_test	0.12 39	0.09 37	0.20 49	0.19 85	0.11 108	0.15 21	0.17 147	0.19 18	0.16 27	0.11 19	0.13 37	0.14 85	0.09 16	0.20 100	0.12 43	0.07 67	0.05 29	0.06 22	0.05 39	0.06 40	0.05 21

GIP-stereo	0.12 39	0.09 37	0.20 49	0.19 85	0.11 108	0.16 44	0.14 58	0.29 131	0.18 54	0.11 19	0.16 77	0.13 63	0.09 16	0.15 15	0.12 43	0.07 67	0.05 29	0.06 22	0.05 39	0.06 40	0.05 21

fffft	0.13 49	0.09 37	0.24 79	0.19 85	0.10 65	0.17 63	0.19 234	0.22 42	0.16 27	0.14 68	0.11 17	0.13 63	0.10 39	0.24 153	0.18 216	0.06 24	0.05 29	0.07 75	0.06 80	0.07 107	0.06 75
1: 1. 1
tt45	0.14 73	0.09 37	0.22 65	0.19 85	0.11 108	0.23 216	0.18 190	0.22 42	0.17 44	0.15 80	0.13 37	0.14 85	0.10 39	0.30 263	0.14 117	0.07 67	0.05 29	0.08 153	0.06 80	0.07 107	0.07 150

WCG-NET	0.14 73	0.09 37	0.23 71	0.18 46	0.08 9	0.18 83	0.17 147	0.21 32	0.28 194	0.18 131	0.21 134	0.15 101	0.12 86	0.18 62	0.12 43	0.06 24	0.05 29	0.06 22	0.05 39	0.06 40	0.05 21

U	1.00 542	0.09 37	0.21 56	0.21 188	3.68 569	6.12 573	0.14 58	0.21 32	0.21 101	0.11 19	0.11 17	0.10 32	0.09 16	0.12 2	0.11 11	0.07 67	0.05 29	5.42 577	2.90 575	0.07 107	0.06 75

WCG-NET（raft）	0.14 73	0.09 37	0.23 71	0.17 17	0.08 9	0.19 109	0.16 111	0.23 60	0.26 169	0.18 131	0.19 106	0.20 158	0.12 86	0.21 119	0.12 43	0.06 24	0.06 145	0.06 22	0.05 39	0.06 40	0.05 21

RSM++	0.12 39	0.09 37	0.19 40	0.20 144	0.09 26	0.17 63	0.15 82	0.21 32	0.19 67	0.12 32	0.12 25	0.14 85	0.09 16	0.20 100	0.12 43	0.06 24	0.05 29	0.07 75	0.07 136	0.07 107	0.05 21

RSM	0.12 39	0.09 37	0.20 49	0.20 144	0.09 26	0.16 44	0.15 82	0.23 60	0.18 54	0.13 45	0.13 37	0.15 101	0.09 16	0.21 119	0.12 43	0.06 24	0.05 29	0.07 75	0.07 136	0.06 40	0.05 21

RAFT-Stereo-weight	0.15 101	0.09 37	0.26 99	0.20 144	0.10 65	0.19 109	0.17 147	0.36 235	0.29 213	0.24 177	0.20 122	0.19 149	0.10 39	0.18 62	0.15 141	0.07 67	0.05 29	0.07 75	0.05 39	0.06 40	0.05 21

MSKI-zero shot	0.17 132	0.09 37	0.43 308	0.20 144	0.11 108	0.21 167	0.15 82	0.32 171	0.21 101	0.23 163	0.24 161	0.23 201	0.10 39	0.31 270	0.13 83	0.07 67	0.06 145	0.07 75	0.06 80	0.06 40	0.06 75

AEACV	0.13 49	0.09 37	0.23 71	0.18 46	0.19 424	0.19 109	0.16 111	0.23 60	0.14 17	0.13 45	0.17 88	0.13 63	0.16 167	0.16 31	0.12 43	0.07 67	0.05 29	0.07 75	0.08 211	0.07 107	0.06 75

Selective-IGEV	0.12 39	0.09 37	0.22 65	0.19 85	0.10 65	0.15 21	0.14 58	0.27 101	0.15 22	0.13 45	0.14 64	0.13 63	0.08 6	0.21 119	0.12 43	0.06 24	0.05 29	0.07 75	0.06 80	0.06 40	0.05 21

knoymous	0.17 132	0.09 37	0.32 156	0.17 17	0.11 108	0.21 167	0.17 147	0.32 171	0.23 132	0.23 163	0.28 191	0.27 251	0.16 167	0.23 143	0.16 165	0.09 270	0.06 145	0.09 230	0.06 80	0.09 235	0.09 273

riskmin	0.18 156	0.09 37	0.34 180	0.18 46	0.12 164	0.24 238	0.16 111	0.34 193	0.28 194	0.21 151	0.23 148	0.33 319	0.24 294	0.23 143	0.17 195	0.09 270	0.06 145	0.09 230	0.06 80	0.10 300	0.10 329

MC-Stereo	0.14 73	0.09 37	0.25 91	0.21 188	0.09 26	0.18 83	0.16 111	0.23 60	0.19 67	0.18 131	0.23 148	0.16 118	0.13 116	0.22 134	0.13 83	0.07 67	0.05 29	0.07 75	0.07 136	0.06 40	0.05 21

RCA-Stereo	0.16 115	0.09 37	0.25 91	0.20 144	0.10 65	0.19 109	0.17 147	0.36 235	0.35 284	0.20 140	0.25 169	0.17 125	0.17 193	0.18 62	0.14 117	0.07 67	0.05 29	0.07 75	0.06 80	0.06 40	0.05 21

test-3	0.16 115	0.09 37	0.31 150	0.21 188	0.11 108	0.18 83	0.16 111	0.30 150	0.27 179	0.26 197	0.16 77	0.22 181	0.12 86	0.26 200	0.18 216	0.06 24	0.04 2	0.08 153	0.08 211	0.06 40	0.06 75

test_1	0.16 115	0.09 37	0.31 150	0.21 188	0.11 108	0.18 83	0.16 111	0.30 150	0.27 179	0.25 185	0.16 77	0.22 181	0.12 86	0.26 200	0.18 216	0.06 24	0.04 2	0.08 153	0.08 211	0.06 40	0.06 75

DEmStereo	0.26 350	0.09 37	0.47 343	0.19 85	0.12 164	0.30 339	0.25 402	0.28 120	0.36 297	0.36 379	0.58 464	0.25 221	0.48 489	0.53 370	0.44 452	0.07 67	0.06 145	0.08 153	0.08 211	0.06 40	0.07 150

GrayStereo	0.25 334	0.09 37	0.32 156	0.26 416	0.13 238	0.23 216	0.47 519	0.34 193	0.30 225	0.39 415	0.47 414	0.30 292	0.79 528	0.29 248	0.16 165	0.07 67	0.06 145	0.08 153	0.09 297	0.07 107	0.13 403

s12784h	0.17 132	0.09 37	0.26 99	0.18 46	0.07 1	0.32 364	0.19 234	0.37 245	0.32 246	0.23 163	0.25 169	0.18 135	0.17 193	0.25 184	0.16 165	0.07 67	0.05 29	0.07 75	0.05 39	0.06 40	0.05 21

TANstereo	0.15 101	0.09 37	0.28 119	0.16 7	0.08 9	0.25 252	0.14 58	0.23 60	0.28 194	0.24 177	0.30 217	0.16 118	0.12 86	0.17 44	0.13 83	0.08 192	0.07 262	0.06 22	0.05 39	0.06 40	0.07 150

R-Stereo Train	0.18 156	0.09 37	0.32 156	0.22 247	0.12 164	0.22 195	0.19 234	0.42 300	0.19 67	0.31 291	0.45 397	0.20 158	0.14 136	0.18 62	0.15 141	0.08 192	0.06 145	0.07 75	0.06 80	0.06 40	0.06 75

RAFT-Stereo	0.18 156	0.09 37	0.32 156	0.22 247	0.12 164	0.22 195	0.19 234	0.42 300	0.19 67	0.31 291	0.45 397	0.20 158	0.14 136	0.18 62	0.15 141	0.08 192	0.06 145	0.07 75	0.06 80	0.06 40	0.06 75
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
asd	0.10 2	0.10 74	0.15 9	0.17 17	0.10 65	0.16 44	0.10 7	0.19 18	0.13 12	0.12 32	0.11 17	0.09 16	0.10 39	0.16 31	0.11 11	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.05 39	0.05 4	0.04 1

qwe	0.11 14	0.10 74	0.14 3	0.17 17	0.10 65	0.15 21	0.12 21	0.25 80	0.17 44	0.14 68	0.13 37	0.09 16	0.09 16	0.18 62	0.12 43	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.04 1

4w-stereo	0.10 2	0.10 74	0.15 9	0.17 17	0.09 26	0.15 21	0.10 7	0.19 18	0.13 12	0.12 32	0.12 25	0.08 3	0.11 63	0.16 31	0.12 43	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.05 39	0.05 4	0.04 1

2.5w	0.11 14	0.10 74	0.15 9	0.18 46	0.09 26	0.15 21	0.15 82	0.20 26	0.15 22	0.12 32	0.13 37	0.10 32	0.09 16	0.17 44	0.11 11	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 39	0.05 4	0.04 1

3.5w_stereo	0.11 14	0.10 74	0.14 3	0.17 17	0.09 26	0.17 63	0.09 2	0.22 42	0.16 27	0.13 45	0.13 37	0.09 16	0.11 63	0.19 85	0.13 83	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.04 1

2w_stereo	0.11 14	0.10 74	0.15 9	0.18 46	0.08 9	0.16 44	0.14 58	0.27 101	0.20 86	0.14 68	0.14 64	0.08 3	0.11 63	0.13 5	0.12 43	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 39	0.05 4	0.04 1

xyz-stereo	1.40 552	0.10 74	17.09 582	0.18 46	0.07 1	4.78 569	0.18 190	0.29 131	0.34 268	0.36 379	2.81 566	0.40 385	0.29 374	0.56 389	0.24 332	0.07 67	0.05 29	0.09 230	0.06 80	0.06 40	0.05 21

LG-Stereo	0.13 49	0.10 74	0.24 79	0.20 144	0.09 26	0.16 44	0.18 190	0.21 32	0.18 54	0.11 19	0.17 88	0.09 16	0.09 16	0.15 15	0.14 117	0.05 9	0.06 145	0.08 153	0.08 211	0.07 107	0.05 21

MM-Stereo_test2	0.15 101	0.10 74	0.44 316	0.23 294	0.11 108	0.21 167	0.21 312	0.27 101	0.22 114	0.15 80	0.16 77	0.13 63	0.11 63	0.20 100	0.13 83	0.06 24	0.05 29	0.07 75	0.06 80	0.09 235	0.05 21

MM-Stereo_test1	0.17 132	0.10 74	0.39 256	0.23 294	0.11 108	0.20 140	0.22 338	0.33 185	0.29 213	0.22 157	0.21 134	0.15 101	0.14 136	0.23 143	0.13 83	0.07 67	0.06 145	0.08 153	0.07 136	0.09 235	0.06 75

castereo++	0.13 49	0.10 74	0.18 35	0.18 46	0.10 65	0.27 282	0.13 38	0.23 60	0.23 132	0.11 19	0.13 37	0.16 118	0.10 39	0.18 62	0.10 1	0.07 67	0.05 29	0.07 75	0.06 80	0.05 4	0.04 1

castereo	0.14 73	0.10 74	0.19 40	0.18 46	0.10 65	0.20 140	0.19 234	0.30 150	0.27 179	0.13 45	0.18 98	0.16 118	0.16 167	0.15 15	0.13 83	0.07 67	0.05 29	0.06 22	0.06 80	0.06 40	0.05 21

SMoEStereo_RVC	0.13 49	0.10 74	0.22 65	0.19 85	0.10 65	0.19 109	0.17 147	0.19 18	0.19 67	0.15 80	0.13 37	0.12 52	0.11 63	0.24 153	0.16 165	0.06 24	0.05 29	0.07 75	0.06 80	0.06 40	0.06 75

PAM_32	0.23 276	0.10 74	0.63 430	0.21 188	0.14 280	0.33 375	0.19 234	0.36 235	0.23 132	0.29 243	0.28 191	0.56 472	0.28 359	0.27 219	0.18 216	0.08 192	0.06 145	0.08 153	0.09 297	0.07 107	0.09 273

PAM	0.23 276	0.10 74	0.63 430	0.22 247	0.15 330	0.34 388	0.21 312	0.37 245	0.22 114	0.31 291	0.27 186	0.55 469	0.26 324	0.26 200	0.17 195	0.08 192	0.06 145	0.07 75	0.09 297	0.07 107	0.09 273

UGAM-zero	0.23 276	0.10 74	0.54 390	0.19 85	0.13 238	0.21 167	0.14 58	0.44 318	0.22 114	0.28 216	0.28 191	0.51 452	0.33 413	0.65 437	0.14 117	0.07 67	0.06 145	0.07 75	0.08 211	0.06 40	0.07 150

AIO-Stereo	0.13 49	0.10 74	0.22 65	0.20 144	0.09 26	0.16 44	0.15 82	0.27 101	0.16 27	0.13 45	0.15 67	0.13 63	0.08 6	0.18 62	0.11 11	0.06 24	0.05 29	0.07 75	0.07 136	0.06 40	0.06 75

test_sample2	0.21 229	0.10 74	0.28 119	0.19 85	0.11 108	0.27 282	0.21 312	0.43 312	0.29 213	0.26 197	0.31 231	0.30 292	0.24 294	0.45 334	0.18 216	0.09 270	0.07 262	0.08 153	0.07 136	0.09 235	0.09 273

test_sample1	0.20 209	0.10 74	0.28 119	0.19 85	0.12 164	0.28 301	0.19 234	0.41 286	0.25 160	0.26 197	0.31 231	0.29 276	0.26 324	0.44 331	0.21 282	0.09 270	0.07 262	0.08 153	0.07 136	0.09 235	0.09 273

testlalala2	0.18 156	0.10 74	0.50 368	0.36 507	0.25 493	0.23 216	0.14 58	0.34 193	0.24 147	0.25 185	0.25 169	0.21 169	0.12 86	0.16 31	0.16 165	0.07 67	0.06 145	0.07 75	0.07 136	0.06 40	0.06 75

IGEV++	0.13 49	0.10 74	0.23 71	0.21 188	0.10 65	0.15 21	0.15 82	0.29 131	0.16 27	0.12 32	0.15 67	0.12 52	0.12 86	0.17 44	0.14 117	0.07 67	0.06 145	0.07 75	0.05 39	0.07 107	0.07 150

11t1	0.18 156	0.10 74	0.30 136	0.20 144	0.11 108	0.27 282	0.17 147	0.35 217	0.23 132	0.25 185	0.23 148	0.23 201	0.23 276	0.25 184	0.18 216	0.09 270	0.07 262	0.07 75	0.06 80	0.09 235	0.09 273

IGEV_Zeroshot_test	0.18 156	0.10 74	0.65 438	0.20 144	0.12 164	0.19 109	0.15 82	0.34 193	0.19 67	0.28 216	0.22 144	0.27 251	0.13 116	0.23 143	0.18 216	0.07 67	0.06 145	0.08 153	0.08 211	0.07 107	0.06 75

MIF-Stereo (partial)	0.16 115	0.10 74	0.34 180	0.21 188	0.15 330	0.15 21	0.13 38	0.28 120	0.25 160	0.17 114	0.26 179	0.15 101	0.16 167	0.25 184	0.17 195	0.09 270	0.06 145	0.10 303	0.08 211	0.09 235	0.08 216

UniTT-Stereo	0.14 73	0.10 74	0.30 136	0.21 188	0.13 238	0.17 63	0.13 38	0.19 18	0.18 54	0.15 80	0.20 122	0.10 32	0.11 63	0.18 62	0.16 165	0.08 192	0.06 145	0.07 75	0.06 80	0.08 169	0.06 75

testlalala	0.15 101	0.10 74	0.36 210	0.19 85	0.12 164	0.23 216	0.16 111	0.26 89	0.19 67	0.24 177	0.19 106	0.14 85	0.11 63	0.16 31	0.13 83	0.07 67	0.05 29	0.07 75	0.06 80	0.05 4	0.05 21

RAFT-Test	0.17 132	0.10 74	0.38 241	0.19 85	0.12 164	0.25 252	0.17 147	0.33 185	0.23 132	0.23 163	0.29 204	0.27 251	0.14 136	0.20 100	0.14 117	0.07 67	0.06 145	0.07 75	0.07 136	0.06 40	0.06 75

LoS_RVC	0.13 49	0.10 74	0.19 40	0.18 46	0.16 362	0.20 140	0.18 190	0.20 26	0.17 44	0.13 45	0.19 106	0.12 52	0.15 151	0.17 44	0.13 83	0.06 24	0.05 29	0.06 22	0.04 1	0.05 4	0.12 387

anonymousdsp2	0.17 132	0.10 74	0.28 119	0.20 144	0.11 108	0.25 252	0.17 147	0.41 286	0.31 237	0.23 163	0.23 148	0.22 181	0.15 151	0.25 184	0.15 141	0.07 67	0.05 29	0.07 75	0.05 39	0.08 169	0.07 150

DCANet-4	0.19 194	0.10 74	0.52 383	0.19 85	0.09 26	0.19 109	0.18 190	0.36 235	0.39 332	0.29 243	0.30 217	0.17 125	0.22 262	0.20 100	0.18 216	0.07 67	0.05 29	0.07 75	0.05 39	0.05 4	0.07 150

tt	4.71 571	0.10 74	3.94 563	2.06 570	1.53 567	10.14 578	16.88 578	9.27 579	4.98 571	1.39 551	1.02 527	4.68 569	4.90 571	3.35 569	5.86 574	5.76 577	9.15 582	2.24 573	2.53 572	3.10 571	1.32 569

DisPM	0.19 194	0.10 74	0.35 190	0.23 294	0.13 238	0.18 83	0.20 281	0.29 131	0.29 213	0.33 326	0.34 270	0.23 201	0.16 167	0.33 283	0.16 165	0.09 270	0.06 145	0.09 230	0.08 211	0.07 107	0.11 364

iRaft-Stereo_20w	0.19 194	0.10 74	0.46 335	0.19 85	0.13 238	0.25 252	0.19 234	0.52 411	0.19 67	0.29 243	0.21 134	0.22 181	0.20 242	0.28 232	0.18 216	0.07 67	0.06 145	0.07 75	0.08 211	0.08 169	0.08 216

GLC_STEREO	0.15 101	0.10 74	0.24 79	0.21 188	0.09 26	0.17 63	0.15 82	0.23 60	0.27 179	0.17 114	0.20 122	0.17 125	0.11 63	0.23 143	0.16 165	0.07 67	0.09 380	0.09 230	0.08 211	0.07 107	0.06 75

CrosDoStereo	0.31 405	0.10 74	0.49 357	0.18 46	0.12 164	0.22 195	1.11 564	0.34 193	0.37 308	0.38 400	0.61 478	0.28 266	0.46 480	0.61 415	0.57 479	0.07 67	0.06 145	0.08 153	0.08 211	0.07 107	0.07 150

PFNet+	0.20 209	0.10 74	0.37 222	0.21 188	0.12 164	0.17 63	0.19 234	0.29 131	0.34 268	0.33 326	0.32 240	0.24 213	0.16 167	0.32 276	0.17 195	0.10 318	0.07 262	0.11 360	0.10 339	0.08 169	0.12 387

NF-Stereo	0.20 209	0.10 74	0.35 190	0.24 345	0.12 164	0.21 167	0.18 190	0.38 251	0.32 246	0.28 216	0.30 217	0.22 181	0.16 167	0.51 357	0.20 259	0.08 192	0.06 145	0.09 230	0.08 211	0.08 169	0.13 403

OCTAStereo	0.20 209	0.10 74	0.35 190	0.24 345	0.12 164	0.21 167	0.18 190	0.38 251	0.32 246	0.28 216	0.30 217	0.22 181	0.16 167	0.51 357	0.20 259	0.08 192	0.06 145	0.09 230	0.08 211	0.08 169	0.13 403

PSM-softLoss	0.21 229	0.10 74	0.39 256	0.24 345	0.12 164	0.20 140	0.18 190	0.38 251	0.26 169	0.29 243	0.32 240	0.24 213	0.16 167	0.52 363	0.20 259	0.09 270	0.06 145	0.10 303	0.09 297	0.08 169	0.12 387

KMStereo	0.21 229	0.10 74	0.39 256	0.24 345	0.12 164	0.20 140	0.18 190	0.38 251	0.26 169	0.29 243	0.32 240	0.24 213	0.16 167	0.52 363	0.20 259	0.09 270	0.06 145	0.10 303	0.09 297	0.08 169	0.12 387

PSM-AAD	0.25 334	0.10 74	0.30 136	0.24 345	0.12 164	0.26 272	0.38 493	0.34 193	0.28 194	0.35 363	0.39 327	0.28 266	0.79 528	0.30 263	0.16 165	0.07 67	0.06 145	0.12 398	0.11 378	0.08 169	0.21 496

FTStereo	0.28 378	0.10 74	0.43 308	0.23 294	0.13 238	0.21 167	0.53 529	0.34 193	0.26 169	0.38 400	0.95 522	0.30 292	0.56 502	0.32 276	0.18 216	0.08 192	0.06 145	0.09 230	0.08 211	0.07 107	0.19 478

KYRaft	0.22 259	0.10 74	0.30 136	0.23 294	0.12 164	0.23 216	0.23 363	0.35 217	0.24 147	0.35 363	0.54 448	0.34 326	0.26 324	0.29 248	0.15 141	0.07 67	0.05 29	0.09 230	0.10 339	0.08 169	0.31 525

DeepStereo_LL	0.31 405	0.10 74	0.49 357	0.18 46	0.12 164	0.22 195	1.11 564	0.34 193	0.37 308	0.38 400	0.61 478	0.28 266	0.46 480	0.61 415	0.57 479	0.07 67	0.06 145	0.08 153	0.08 211	0.07 107	0.07 150

SST-Stereo	0.21 229	0.10 74	0.37 222	0.24 345	0.13 238	0.19 109	0.17 147	0.31 161	0.24 147	0.34 346	0.33 261	0.29 276	0.25 315	0.56 389	0.17 195	0.08 192	0.05 29	0.10 303	0.08 211	0.09 235	0.07 150

RAFT_R40	0.21 229	0.10 74	0.37 222	0.24 345	0.13 238	0.18 83	0.18 190	0.31 161	0.29 213	0.33 326	0.33 261	0.30 292	0.24 294	0.55 378	0.18 216	0.08 192	0.05 29	0.10 303	0.08 211	0.08 169	0.07 150

DRaft	0.24 306	0.10 74	0.34 180	0.18 46	0.12 164	0.28 301	0.23 363	0.33 185	0.39 332	0.38 400	0.61 478	0.21 169	0.41 457	0.48 343	0.42 447	0.07 67	0.06 145	0.08 153	0.08 211	0.07 107	0.08 216

PFNet	0.23 276	0.10 74	0.57 403	0.24 345	0.14 280	0.22 195	0.19 234	0.39 263	0.33 258	0.35 363	0.32 240	0.27 251	0.19 233	0.64 431	0.22 302	0.09 270	0.05 29	0.09 230	0.07 136	0.08 169	0.07 150

RE-Stereo	0.20 209	0.10 74	0.35 190	0.24 345	0.12 164	0.21 167	0.18 190	0.38 251	0.32 246	0.28 216	0.30 217	0.22 181	0.16 167	0.51 357	0.20 259	0.08 192	0.06 145	0.09 230	0.08 211	0.08 169	0.13 403

TVStereo	0.20 209	0.10 74	0.35 190	0.24 345	0.12 164	0.21 167	0.18 190	0.38 251	0.32 246	0.28 216	0.30 217	0.22 181	0.16 167	0.51 357	0.20 259	0.08 192	0.06 145	0.09 230	0.08 211	0.08 169	0.13 403

RAFT-345	0.21 229	0.10 74	0.46 335	0.22 247	0.11 108	0.20 140	0.16 111	0.26 89	0.25 160	0.27 206	0.66 488	0.21 169	0.16 167	0.55 378	0.21 282	0.07 67	0.06 145	0.08 153	0.07 136	0.06 40	0.06 75

GMM-Stereo	0.21 229	0.10 74	0.43 308	0.23 294	0.13 238	0.24 238	0.25 402	0.37 245	0.27 179	0.30 274	0.45 397	0.27 251	0.21 249	0.31 270	0.17 195	0.07 67	0.05 29	0.10 303	0.09 297	0.08 169	0.19 478

Prome-Stereo	0.21 229	0.10 74	0.30 136	0.24 345	0.12 164	0.23 216	0.23 363	0.36 235	0.25 160	0.33 326	0.59 466	0.24 213	0.28 359	0.29 248	0.16 165	0.07 67	0.05 29	0.08 153	0.07 136	0.08 169	0.20 488

XX-Stereo	0.21 229	0.10 74	0.83 482	0.26 416	0.17 383	0.23 216	0.13 38	0.40 274	0.18 54	0.20 140	0.41 345	0.31 303	0.10 39	0.32 276	0.12 43	0.08 192	0.06 145	0.08 153	0.08 211	0.07 107	0.05 21

222	0.41 470	0.10 74	0.29 129	0.19 85	0.11 108	0.36 408	0.20 281	0.57 464	0.39 332	0.35 363	0.44 385	0.30 292	0.27 343	0.55 378	3.56 568	0.11 357	0.07 262	0.08 153	0.08 211	0.09 235	0.09 273

xxxx	0.34 431	0.10 74	0.29 129	0.19 85	0.11 108	0.37 413	0.20 281	0.58 473	0.38 322	0.29 243	0.42 361	0.38 359	0.24 294	0.46 337	2.20 561	0.11 357	0.07 262	0.09 230	0.08 211	0.09 235	0.09 273

test_xeample	0.34 431	0.10 74	0.29 129	0.19 85	0.11 108	0.33 375	0.23 363	0.55 439	0.38 322	0.32 314	0.45 397	0.29 276	0.26 324	0.57 393	2.24 563	0.10 318	0.07 262	0.09 230	0.08 211	0.09 235	0.09 273

EAI-Stereo	0.21 229	0.10 74	0.33 171	0.21 188	0.12 164	0.30 339	0.46 515	0.46 339	0.20 86	0.25 185	0.50 424	0.17 125	0.16 167	0.24 153	0.23 321	0.07 67	0.06 145	0.07 75	0.10 339	0.06 40	0.07 150

CFNet-RSSM	0.17 132	0.10 74	0.40 264	0.20 144	0.11 108	0.20 140	0.15 82	0.36 235	0.30 225	0.23 163	0.21 134	0.26 242	0.15 151	0.20 100	0.13 83	0.07 67	0.05 29	0.07 75	0.07 136	0.06 40	0.05 21

SFCPSM	0.22 259	0.10 74	0.51 379	0.21 188	0.14 280	0.34 388	0.22 338	0.55 439	0.39 332	0.29 243	0.32 240	0.23 201	0.21 249	0.27 219	0.19 245	0.09 270	0.07 262	0.09 230	0.09 297	0.09 235	0.08 216

Gwc-CoAtRS	0.17 132	0.10 74	0.37 222	0.20 144	0.12 164	0.19 109	0.15 82	0.32 171	0.28 194	0.23 163	0.23 148	0.27 251	0.15 151	0.20 100	0.13 83	0.07 67	0.05 29	0.07 75	0.07 136	0.06 40	0.06 75

FlowAnything_test	0.14 73	0.11 135	0.21 56	0.21 188	0.12 164	0.17 63	0.16 111	0.25 80	0.16 27	0.15 80	0.13 37	0.15 101	0.14 136	0.18 62	0.16 165	0.10 318	0.07 262	0.11 360	0.12 417	0.08 169	0.09 273

asda	0.11 14	0.11 135	0.16 23	0.17 17	0.09 26	0.14 13	0.12 21	0.24 74	0.16 27	0.11 19	0.11 17	0.08 3	0.10 39	0.15 15	0.12 43	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.04 1

4.25_new	0.11 14	0.11 135	0.16 23	0.17 17	0.10 65	0.17 63	0.12 21	0.21 32	0.14 17	0.12 32	0.13 37	0.09 16	0.10 39	0.15 15	0.12 43	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.04 1

4.5w_new	0.11 14	0.11 135	0.16 23	0.17 17	0.10 65	0.17 63	0.12 21	0.21 32	0.14 17	0.12 32	0.13 37	0.09 16	0.10 39	0.15 15	0.12 43	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.04 1

4.5_new	0.11 14	0.11 135	0.15 9	0.17 17	0.09 26	0.14 13	0.12 21	0.21 32	0.16 27	0.13 45	0.13 37	0.08 3	0.09 16	0.13 5	0.11 11	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 39	0.06 40	0.04 1

4.5w-stereo	0.11 14	0.11 135	0.15 9	0.17 17	0.09 26	0.14 13	0.12 21	0.21 32	0.16 27	0.13 45	0.13 37	0.08 3	0.09 16	0.13 5	0.11 11	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 39	0.06 40	0.04 1

4.25w-stereo	0.11 14	0.11 135	0.16 23	0.17 17	0.10 65	0.17 63	0.12 21	0.21 32	0.14 17	0.12 32	0.13 37	0.09 16	0.10 39	0.15 15	0.12 43	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.04 1

3w_stereo	0.12 39	0.11 135	0.18 35	0.18 46	0.08 9	0.16 44	0.15 82	0.27 101	0.19 67	0.12 32	0.12 25	0.07 1	0.12 86	0.15 15	0.11 11	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.05 21

xyz-stereo-finetune2	0.17 132	0.11 135	0.26 99	0.16 7	0.09 26	0.27 282	0.19 234	0.27 101	0.20 86	0.22 157	0.28 191	0.21 169	0.22 262	0.37 306	0.22 302	0.06 24	0.05 29	0.08 153	0.06 80	0.06 40	0.07 150

S2M2	0.13 49	0.11 135	0.20 49	0.16 7	0.12 164	0.12 7	0.07 1	0.18 14	0.20 86	0.12 32	0.15 67	0.14 85	0.12 86	0.15 15	0.14 117	0.13 414	0.09 380	0.09 230	0.10 339	0.11 348	0.09 273

HART	0.15 101	0.11 135	0.30 136	0.21 188	0.09 26	0.17 63	0.16 111	0.30 150	0.19 67	0.15 80	0.25 169	0.17 125	0.09 16	0.21 119	0.12 43	0.06 24	0.07 262	0.07 75	0.05 39	0.08 169	0.06 75

SCV_C0	0.14 73	0.11 135	0.25 91	0.19 85	0.12 164	0.15 21	0.16 111	0.30 150	0.22 114	0.13 45	0.15 67	0.13 63	0.09 16	0.24 153	0.10 1	0.06 24	0.05 29	0.06 22	0.06 80	0.09 235	0.06 75

AIO_rvc	0.12 39	0.11 135	0.22 65	0.19 85	0.10 65	0.15 21	0.17 147	0.20 26	0.16 27	0.11 19	0.13 37	0.13 63	0.08 6	0.22 134	0.11 11	0.06 24	0.05 29	0.06 22	0.05 39	0.06 40	0.07 150

HUF	0.15 101	0.11 135	0.38 241	0.17 17	0.11 108	0.16 44	0.17 147	0.22 42	0.20 86	0.11 19	0.13 37	0.14 85	0.11 63	0.18 62	0.12 43	0.07 67	0.20 512	0.06 22	0.05 39	0.07 107	0.14 424

mms	0.13 49	0.11 135	0.19 40	0.19 85	0.12 164	0.16 44	0.17 147	0.20 26	0.17 44	0.13 45	0.17 88	0.14 85	0.09 16	0.24 153	0.14 117	0.06 24	0.05 29	0.08 153	0.06 80	0.07 107	0.07 150

ours_stereo	0.13 49	0.11 135	0.23 71	0.20 144	0.11 108	0.17 63	0.18 190	0.20 26	0.19 67	0.13 45	0.18 98	0.14 85	0.10 39	0.23 143	0.14 117	0.06 24	0.05 29	0.08 153	0.06 80	0.06 40	0.05 21

fffy	0.14 73	0.11 135	0.24 79	0.20 144	0.10 65	0.19 109	0.18 190	0.22 42	0.19 67	0.13 45	0.16 77	0.15 101	0.13 116	0.25 184	0.14 117	0.06 24	0.06 145	0.08 153	0.06 80	0.07 107	0.06 75

tg	0.16 115	0.11 135	0.25 91	0.21 188	0.11 108	0.23 216	0.15 82	0.34 193	0.24 147	0.20 140	0.25 169	0.19 149	0.12 86	0.24 153	0.15 141	0.07 67	0.05 29	0.09 230	0.09 297	0.08 169	0.07 150

rvit_stereo_0081	0.16 115	0.11 135	0.24 79	0.21 188	0.12 164	0.16 44	0.17 147	0.22 42	0.33 258	0.16 102	0.18 98	0.18 135	0.14 136	0.20 100	0.16 165	0.11 357	0.08 346	0.09 230	0.08 211	0.09 235	0.07 150

model_zeroshot	0.17 132	0.11 135	0.39 256	0.20 144	0.12 164	0.24 238	0.15 82	0.34 193	0.22 114	0.30 274	0.20 122	0.22 181	0.12 86	0.24 153	0.14 117	0.08 192	0.07 262	0.07 75	0.07 136	0.07 107	0.07 150

GCAP-BAT	0.16 115	0.11 135	0.36 210	0.18 46	0.13 238	0.21 167	0.16 111	0.23 60	0.18 54	0.26 197	0.28 191	0.20 158	0.11 63	0.24 153	0.17 195	0.07 67	0.06 145	0.07 75	0.06 80	0.05 4	0.06 75

rvit_stereo_0082	0.16 115	0.11 135	0.24 79	0.21 188	0.12 164	0.16 44	0.17 147	0.22 42	0.33 258	0.16 102	0.18 98	0.18 135	0.14 136	0.20 100	0.16 165	0.11 357	0.08 346	0.09 230	0.08 211	0.09 235	0.07 150

gcap-zeroshot	0.17 132	0.11 135	0.36 210	0.20 144	0.12 164	0.26 272	0.16 111	0.30 150	0.22 114	0.26 197	0.20 122	0.30 292	0.14 136	0.20 100	0.13 83	0.07 67	0.06 145	0.07 75	0.07 136	0.06 40	0.06 75

MGS-Stereo	0.14 73	0.11 135	0.32 156	0.19 85	0.11 108	0.18 83	0.17 147	0.20 26	0.22 114	0.14 68	0.24 161	0.15 101	0.10 39	0.18 62	0.12 43	0.07 67	0.06 145	0.07 75	0.06 80	0.10 300	0.06 75

AE-Stereo	0.17 132	0.11 135	0.31 150	0.24 345	0.14 280	0.23 216	0.18 190	0.34 193	0.29 213	0.15 80	0.25 169	0.21 169	0.13 116	0.20 100	0.14 117	0.07 67	0.08 346	0.09 230	0.10 339	0.07 107	0.06 75

IGEVStereo-DCA	0.14 73	0.11 135	0.27 108	0.19 85	0.12 164	0.20 140	0.18 190	0.27 101	0.20 86	0.15 80	0.12 25	0.14 85	0.12 86	0.28 232	0.14 117	0.07 67	0.06 145	0.08 153	0.07 136	0.07 107	0.07 150

rrr	0.17 132	0.11 135	0.57 403	0.19 85	0.12 164	0.20 140	0.18 190	0.35 217	0.22 114	0.15 80	0.12 25	0.14 85	0.12 86	0.28 232	0.14 117	0.07 67	0.06 145	0.08 153	0.07 136	0.07 107	0.07 150

1111x	0.32 414	0.11 135	0.40 264	0.22 247	0.11 108	0.32 364	0.26 414	0.59 478	0.43 372	0.31 291	0.41 345	0.39 371	0.28 359	0.76 476	1.37 545	0.09 270	0.08 346	0.09 230	0.10 339	0.09 235	0.08 216

anonymousa	0.23 276	0.11 135	0.50 368	0.21 188	0.16 362	0.31 355	0.20 281	0.36 235	0.35 284	0.32 314	0.50 424	0.39 371	0.26 324	0.22 134	0.20 259	0.08 192	0.06 145	0.09 230	0.11 378	0.07 107	0.08 216

x	0.19 194	0.11 135	0.29 129	0.20 144	0.11 108	0.26 272	0.18 190	0.41 286	0.29 213	0.25 185	0.29 204	0.28 266	0.24 294	0.26 200	0.23 321	0.09 270	0.07 262	0.08 153	0.07 136	0.09 235	0.08 216

test_3	0.18 156	0.11 135	0.32 156	0.24 345	0.11 108	0.22 195	0.25 402	0.31 161	0.31 237	0.25 185	0.18 98	0.23 201	0.13 116	0.25 184	0.19 245	0.06 24	0.05 29	0.09 230	0.10 339	0.07 107	0.06 75

LCNet	0.21 229	0.11 135	0.29 129	0.25 382	0.12 164	0.23 216	0.19 234	0.34 193	0.26 169	0.28 216	0.35 281	0.26 242	0.30 387	0.35 298	0.17 195	0.07 67	0.05 29	0.09 230	0.10 339	0.13 400	0.22 501

AAGNet	0.33 423	0.11 135	0.37 222	0.25 382	0.16 362	0.20 140	0.19 234	0.30 150	0.27 179	0.35 363	0.35 281	0.27 251	0.30 387	0.44 331	2.66 565	0.08 192	0.05 29	0.10 303	0.07 136	0.08 169	0.06 75

NRIStereo	0.18 156	0.11 135	0.35 190	0.23 294	0.11 108	0.24 238	0.20 281	0.29 131	0.26 169	0.26 197	0.25 169	0.25 221	0.18 218	0.34 289	0.18 216	0.07 67	0.06 145	0.09 230	0.07 136	0.09 235	0.08 216

ASMatch	0.23 276	0.11 135	0.51 379	0.24 345	0.14 280	0.19 109	0.17 147	0.31 161	0.28 194	0.28 216	0.68 492	0.27 251	0.26 324	0.50 352	0.22 302	0.07 67	0.06 145	0.08 153	0.07 136	0.06 40	0.11 364

Pruner-Stereo	0.19 194	0.11 135	0.34 180	0.29 468	0.12 164	0.19 109	0.17 147	0.31 161	0.29 213	0.33 326	0.32 240	0.25 221	0.15 151	0.24 153	0.21 282	0.09 270	0.06 145	0.09 230	0.08 211	0.08 169	0.09 273

DeepStereo_RVC	0.18 156	0.11 135	0.40 264	0.21 188	0.11 108	0.19 109	0.16 111	0.28 120	0.22 114	0.27 206	0.27 186	0.23 201	0.28 359	0.24 153	0.18 216	0.08 192	0.06 145	0.09 230	0.07 136	0.09 235	0.10 329

RAFT-RH_RVC	0.25 334	0.11 135	0.45 327	0.21 188	0.12 164	0.25 252	0.14 58	0.27 101	0.27 179	0.38 400	1.15 533	0.23 201	0.17 193	0.57 393	0.24 332	0.07 67	0.05 29	0.10 303	0.07 136	0.06 40	0.07 150

test-1	0.17 132	0.11 135	0.40 264	0.23 294	0.13 238	0.22 195	0.23 363	0.34 193	0.26 169	0.20 140	0.24 161	0.22 181	0.14 136	0.16 31	0.20 259	0.07 67	0.06 145	0.08 153	0.07 136	0.06 40	0.08 216

test_xeample3	0.16 115	0.11 135	0.56 400	0.19 85	0.12 164	0.20 140	0.18 190	0.35 217	0.20 86	0.16 102	0.12 25	0.13 63	0.12 86	0.24 153	0.15 141	0.07 67	0.06 145	0.07 75	0.08 211	0.07 107	0.07 150

FENet	0.21 229	0.11 135	0.45 327	0.21 188	0.12 164	0.26 272	0.17 147	0.41 286	0.35 284	0.30 274	0.31 231	0.29 276	0.23 276	0.26 200	0.23 321	0.09 270	0.06 145	0.09 230	0.09 297	0.09 235	0.09 273

HSM-Net_RVC	0.27 358	0.11 135	0.42 297	0.19 85	0.11 108	0.34 388	0.20 281	0.62 498	0.43 372	0.40 425	0.43 374	0.50 448	0.26 324	0.76 476	0.22 302	0.08 192	0.07 262	0.07 75	0.07 136	0.08 169	0.08 216
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
GASTEREO	0.13 49	0.12 177	0.21 56	0.23 294	0.10 65	0.18 83	0.15 82	0.26 89	0.18 54	0.17 114	0.16 77	0.11 45	0.13 116	0.19 85	0.11 11	0.07 67	0.05 29	0.06 22	0.07 136	0.06 40	0.06 75

MSCF	0.13 49	0.12 177	0.21 56	0.22 247	0.10 65	0.16 44	0.15 82	0.26 89	0.18 54	0.17 114	0.16 77	0.11 45	0.13 116	0.18 62	0.11 11	0.07 67	0.05 29	0.06 22	0.07 136	0.06 40	0.06 75

xyz-stereo-finetune	0.16 115	0.12 177	0.23 71	0.16 7	0.08 9	0.23 216	0.20 281	0.29 131	0.31 237	0.19 136	0.22 144	0.19 149	0.15 151	0.29 248	0.20 259	0.06 24	0.06 145	0.08 153	0.06 80	0.06 40	0.06 75

MM-Stereo_test3	0.17 132	0.12 177	0.29 129	0.23 294	0.14 280	0.19 109	0.22 338	0.39 263	0.36 297	0.16 102	0.24 161	0.17 125	0.12 86	0.19 85	0.14 117	0.07 67	0.07 262	0.08 153	0.06 80	0.09 235	0.06 75

rvit_stereo_0083	0.16 115	0.12 177	0.26 99	0.21 188	0.13 238	0.17 63	0.17 147	0.22 42	0.34 268	0.16 102	0.21 134	0.19 149	0.16 167	0.21 119	0.16 165	0.11 357	0.10 405	0.10 303	0.08 211	0.09 235	0.07 150

RAStereo	0.13 49	0.12 177	0.27 108	0.22 247	0.11 108	0.15 21	0.18 190	0.23 60	0.23 132	0.13 45	0.17 88	0.11 45	0.09 16	0.15 15	0.13 83	0.08 192	0.06 145	0.08 153	0.06 80	0.07 107	0.05 21

test_sample3	0.23 276	0.12 177	0.43 308	0.19 85	0.12 164	0.32 364	0.20 281	0.50 377	0.34 268	0.31 291	0.33 261	0.29 276	0.22 262	0.53 370	0.22 302	0.10 318	0.07 262	0.09 230	0.08 211	0.10 300	0.10 329

CAS++	0.16 115	0.12 177	0.27 108	0.18 46	0.12 164	0.17 63	0.15 82	0.42 300	0.24 147	0.19 136	0.18 98	0.13 63	0.10 39	0.21 119	0.12 43	0.12 395	0.10 405	0.11 360	0.08 211	0.10 300	0.09 273
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
SMFormer	0.25 334	0.12 177	0.40 264	0.19 85	0.10 65	0.27 282	0.19 234	0.51 394	0.45 398	0.34 346	0.41 345	0.31 303	0.26 324	0.58 400	0.28 364	0.10 318	0.07 262	0.08 153	0.08 211	0.09 235	0.09 273

tta	0.24 306	0.12 177	0.40 264	0.19 85	0.10 65	0.27 282	0.19 234	0.51 394	0.45 398	0.34 346	0.41 345	0.31 303	0.26 324	0.58 400	0.28 364	0.10 318	0.07 262	0.08 153	0.08 211	0.08 169	0.07 150

qqq1	0.24 306	0.12 177	0.40 264	0.19 85	0.10 65	0.27 282	0.19 234	0.51 394	0.45 398	0.34 346	0.41 345	0.31 303	0.26 324	0.58 400	0.16 165	0.10 318	0.07 262	0.07 75	0.06 80	0.08 169	0.07 150

fff1	0.24 306	0.12 177	0.40 264	0.19 85	0.10 65	0.27 282	0.19 234	0.51 394	0.45 398	0.34 346	0.41 345	0.31 303	0.26 324	0.58 400	0.16 165	0.10 318	0.07 262	0.07 75	0.06 80	0.08 169	0.07 150

MyStereo07	0.16 115	0.12 177	0.26 99	0.22 247	0.14 280	0.25 252	0.23 363	0.29 131	0.21 101	0.15 80	0.13 37	0.12 52	0.13 116	0.25 184	0.13 83	0.07 67	0.07 262	0.09 230	0.08 211	0.08 169	0.08 216

MyStereo06	0.20 209	0.12 177	0.57 403	0.21 188	0.14 280	0.25 252	0.23 363	0.40 274	0.21 101	0.30 274	0.24 161	0.31 303	0.18 218	0.22 134	0.18 216	0.07 67	0.07 262	0.09 230	0.08 211	0.08 169	0.08 216

MyStereo05	0.23 276	0.12 177	0.57 403	0.21 188	0.14 280	0.25 252	0.23 363	0.48 359	0.52 458	0.31 291	0.23 148	0.25 221	0.22 262	0.30 263	0.21 282	0.07 67	0.07 262	0.09 230	0.08 211	0.08 169	0.08 216

MyStereo04	0.23 276	0.12 177	0.55 396	0.22 247	0.14 280	0.25 252	0.23 363	0.49 367	0.52 458	0.28 216	0.23 148	0.27 251	0.23 276	0.30 263	0.22 302	0.07 67	0.07 262	0.09 230	0.08 211	0.08 169	0.08 216

CoDeX	0.23 276	0.12 177	0.46 335	0.21 188	0.14 280	0.29 322	0.21 312	0.53 422	0.41 358	0.29 243	0.35 281	0.29 276	0.22 262	0.48 343	0.19 245	0.09 270	0.06 145	0.08 153	0.07 136	0.08 169	0.07 150

mmm	0.21 229	0.12 177	0.31 150	0.22 247	0.12 164	0.28 301	0.21 312	0.41 286	0.27 179	0.29 243	0.38 314	0.29 276	0.24 294	0.29 248	0.22 302	0.09 270	0.07 262	0.11 360	0.09 297	0.10 300	0.09 273

ff7	0.14 73	0.12 177	0.27 108	0.19 85	0.12 164	0.21 167	0.18 190	0.27 101	0.20 86	0.15 80	0.13 37	0.12 52	0.12 86	0.24 153	0.12 43	0.07 67	0.05 29	0.08 153	0.07 136	0.07 107	0.07 150

ffff	0.14 73	0.12 177	0.27 108	0.19 85	0.12 164	0.21 167	0.18 190	0.27 101	0.20 86	0.15 80	0.13 37	0.12 52	0.12 86	0.24 153	0.12 43	0.07 67	0.05 29	0.08 153	0.07 136	0.07 107	0.07 150

ffm	0.22 259	0.12 177	0.42 297	0.20 144	0.13 238	0.28 301	0.20 281	0.35 217	0.44 387	0.30 274	0.42 361	0.34 326	0.23 276	0.27 219	0.11 11	0.08 192	0.05 29	0.11 360	0.10 339	0.08 169	0.08 216

ff1	0.29 389	0.12 177	0.42 297	0.20 144	0.13 238	0.28 301	0.20 281	0.35 217	0.44 387	0.30 274	0.42 361	0.34 326	0.23 276	0.81 493	1.08 529	0.08 192	0.05 29	0.11 360	0.10 339	0.08 169	0.08 216

mmx	0.31 405	0.12 177	0.42 297	0.20 144	0.13 238	0.28 301	0.20 281	0.55 439	0.45 398	0.30 274	0.42 361	0.34 326	0.23 276	0.81 493	1.08 529	0.10 318	0.07 262	0.11 360	0.10 339	0.11 348	0.10 329

11t	0.14 73	0.12 177	0.27 108	0.19 85	0.12 164	0.21 167	0.18 190	0.27 101	0.20 86	0.15 80	0.13 37	0.12 52	0.12 86	0.24 153	0.12 43	0.07 67	0.05 29	0.08 153	0.07 136	0.07 107	0.07 150

ttt	0.29 389	0.12 177	0.34 180	0.21 188	0.13 238	0.29 322	0.20 281	0.56 454	0.47 420	0.31 291	0.44 385	0.30 292	0.22 262	0.65 437	0.85 515	0.13 414	0.10 405	0.10 303	0.10 339	0.11 348	0.11 364

xxx	0.31 405	0.12 177	0.42 297	0.20 144	0.13 238	0.28 301	0.20 281	0.55 439	0.45 398	0.30 274	0.42 361	0.34 326	0.23 276	0.81 493	1.08 529	0.10 318	0.07 262	0.11 360	0.10 339	0.11 348	0.10 329

EKT-Stereo	0.38 457	0.12 177	0.38 241	0.42 521	3.88 571	0.21 167	0.17 147	0.35 217	0.28 194	0.20 140	0.20 122	0.23 201	0.15 151	0.28 232	0.16 165	0.09 270	0.07 262	0.09 230	0.07 136	0.09 235	0.09 273

MIM_Stereo	0.18 156	0.12 177	0.38 241	0.20 144	0.11 108	0.17 63	0.14 58	0.35 217	0.25 160	0.27 206	0.35 281	0.23 201	0.13 116	0.27 219	0.16 165	0.06 24	0.07 262	0.08 153	0.08 211	0.08 169	0.06 75

CASnet	0.14 73	0.12 177	0.22 65	0.22 247	0.08 9	0.16 44	0.15 82	0.27 101	0.25 160	0.22 157	0.20 122	0.15 101	0.11 63	0.17 44	0.13 83	0.07 67	0.05 29	0.11 360	0.09 297	0.08 169	0.05 21
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
HH	0.18 156	0.12 177	0.55 396	0.22 247	0.12 164	0.18 83	0.18 190	0.34 193	0.19 67	0.20 140	0.24 161	0.34 326	0.18 218	0.29 248	0.12 43	0.07 67	0.05 29	0.07 75	0.07 136	0.07 107	0.06 75

HanStereo	0.18 156	0.12 177	0.55 396	0.22 247	0.12 164	0.18 83	0.18 190	0.34 193	0.19 67	0.20 140	0.24 161	0.34 326	0.18 218	0.29 248	0.12 43	0.07 67	0.05 29	0.07 75	0.07 136	0.07 107	0.06 75

anonymousdsp	0.14 73	0.12 177	0.27 108	0.19 85	0.12 164	0.21 167	0.18 190	0.28 120	0.20 86	0.15 80	0.13 37	0.12 52	0.12 86	0.24 153	0.12 43	0.07 67	0.05 29	0.08 153	0.07 136	0.08 169	0.07 150

Selective-RAFT	0.17 132	0.12 177	0.30 136	0.24 345	0.10 65	0.29 322	0.15 82	0.32 171	0.31 237	0.17 114	0.17 88	0.21 169	0.18 218	0.28 232	0.17 195	0.07 67	0.06 145	0.07 75	0.07 136	0.08 169	0.06 75

ProNet	0.14 73	0.12 177	0.25 91	0.19 85	0.11 108	0.19 109	0.19 234	0.27 101	0.20 86	0.14 68	0.13 37	0.13 63	0.12 86	0.24 153	0.12 43	0.06 24	0.05 29	0.07 75	0.06 80	0.07 107	0.07 150

qqq	0.20 209	0.12 177	0.31 150	0.20 144	0.11 108	0.23 216	0.19 234	0.41 286	0.27 179	0.24 177	0.28 191	0.28 266	0.24 294	0.34 289	0.22 302	0.08 192	0.07 262	0.10 303	0.09 297	0.09 235	0.09 273

ccc-4	0.14 73	0.12 177	0.27 108	0.19 85	0.12 164	0.21 167	0.18 190	0.27 101	0.20 86	0.15 80	0.13 37	0.12 52	0.12 86	0.24 153	0.12 43	0.07 67	0.05 29	0.08 153	0.07 136	0.07 107	0.07 150

BUS	0.23 276	0.12 177	0.28 119	0.25 382	0.14 280	0.43 453	0.17 147	0.56 454	0.34 268	0.34 346	0.35 281	0.32 312	0.20 242	0.26 200	0.21 282	0.10 318	0.07 262	0.11 360	0.10 339	0.09 235	0.09 273

IER	0.23 276	0.12 177	0.39 256	0.20 144	0.14 280	0.31 355	0.19 234	0.42 300	0.36 297	0.33 326	0.40 337	0.32 312	0.33 413	0.29 248	0.22 302	0.09 270	0.07 262	0.08 153	0.08 211	0.09 235	0.08 216

BSDual-CNN	0.23 276	0.12 177	0.28 119	0.25 382	0.14 280	0.35 403	0.21 312	0.56 454	0.34 268	0.34 346	0.35 281	0.38 359	0.24 294	0.26 200	0.21 282	0.10 318	0.07 262	0.11 360	0.10 339	0.09 235	0.09 273

test_4	0.18 156	0.12 177	0.34 180	0.23 294	0.12 164	0.18 83	0.22 338	0.26 89	0.24 147	0.24 177	0.47 414	0.22 181	0.13 116	0.24 153	0.16 165	0.06 24	0.05 29	0.09 230	0.09 297	0.07 107	0.05 21

IGEV-Stereo	0.14 73	0.12 177	0.27 108	0.19 85	0.12 164	0.21 167	0.18 190	0.28 120	0.20 86	0.15 80	0.13 37	0.12 52	0.12 86	0.24 153	0.12 43	0.07 67	0.05 29	0.08 153	0.07 136	0.08 169	0.07 150
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
psmg	0.23 276	0.12 177	0.28 119	0.21 188	0.14 280	0.35 403	0.23 363	0.51 394	0.34 268	0.35 363	0.38 314	0.38 359	0.24 294	0.26 200	0.21 282	0.10 318	0.08 346	0.10 303	0.10 339	0.09 235	0.08 216

DAS	0.27 358	0.12 177	0.42 297	0.24 345	0.18 404	0.29 322	0.24 385	0.45 328	0.45 398	0.41 434	0.44 385	0.34 326	0.29 374	0.75 471	0.21 282	0.09 270	0.07 262	0.09 230	0.07 136	0.09 235	0.09 273

SepStereo	0.26 350	0.12 177	0.42 297	0.24 345	0.18 404	0.29 322	0.24 385	0.45 328	0.45 398	0.41 434	0.44 385	0.34 326	0.29 374	0.64 431	0.21 282	0.09 270	0.07 262	0.09 230	0.07 136	0.09 235	0.09 273

GANet-ADL	0.21 229	0.12 177	0.45 327	0.23 294	0.14 280	0.29 322	0.19 234	0.46 339	0.35 284	0.25 185	0.32 240	0.32 312	0.19 233	0.24 153	0.20 259	0.10 318	0.07 262	0.07 75	0.06 80	0.09 235	0.10 329

HHNet	0.22 259	0.12 177	0.52 383	0.18 46	0.18 404	0.20 140	0.20 281	0.34 193	0.31 237	0.32 314	0.59 466	0.20 158	0.21 249	0.24 153	0.31 391	0.08 192	0.05 29	0.09 230	0.07 136	0.08 169	0.11 364

Patchmatch Stereo++	0.18 156	0.12 177	0.37 222	0.22 247	0.10 65	0.18 83	0.14 58	0.29 131	0.22 114	0.28 216	0.29 204	0.25 221	0.17 193	0.26 200	0.16 165	0.08 192	0.06 145	0.10 303	0.08 211	0.10 300	0.08 216
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
PSM-adaLoss	0.18 156	0.12 177	0.37 222	0.22 247	0.10 65	0.18 83	0.16 111	0.29 131	0.22 114	0.28 216	0.29 204	0.25 221	0.18 218	0.24 153	0.16 165	0.08 192	0.06 145	0.10 303	0.08 211	0.10 300	0.08 216

ROB_FTStereo_v2	0.18 156	0.12 177	0.37 222	0.22 247	0.10 65	0.18 83	0.16 111	0.29 131	0.22 114	0.28 216	0.29 204	0.25 221	0.17 193	0.24 153	0.16 165	0.08 192	0.06 145	0.10 303	0.08 211	0.10 300	0.08 216

ROB_FTStereo	0.18 156	0.12 177	0.37 222	0.22 247	0.10 65	0.18 83	0.14 58	0.29 131	0.22 114	0.28 216	0.28 191	0.25 221	0.17 193	0.24 153	0.16 165	0.08 192	0.06 145	0.10 303	0.08 211	0.10 300	0.08 216

HUI-Stereo	0.18 156	0.12 177	0.37 222	0.22 247	0.10 65	0.18 83	0.14 58	0.29 131	0.22 114	0.28 216	0.28 191	0.25 221	0.17 193	0.22 134	0.16 165	0.08 192	0.06 145	0.10 303	0.08 211	0.10 300	0.08 216

THIR-Stereo	0.29 389	0.12 177	0.41 287	0.19 85	0.11 108	0.28 301	0.72 542	0.32 171	0.35 284	0.37 385	0.65 486	0.34 326	0.50 492	0.57 393	0.45 455	0.07 67	0.06 145	0.08 153	0.09 297	0.07 107	0.07 150

iGMRVC	0.18 156	0.12 177	0.37 222	0.22 247	0.10 65	0.18 83	0.15 82	0.29 131	0.22 114	0.28 216	0.29 204	0.25 221	0.17 193	0.27 219	0.17 195	0.08 192	0.06 145	0.10 303	0.08 211	0.10 300	0.08 216

IRAFT_RVC	0.22 259	0.12 177	0.39 256	0.26 416	0.11 108	0.18 83	0.24 385	0.40 274	0.37 308	0.31 291	0.30 217	0.29 276	0.24 294	0.55 378	0.22 302	0.08 192	0.06 145	0.10 303	0.08 211	0.08 169	0.07 150

iRAFT	0.18 156	0.12 177	0.37 222	0.22 247	0.10 65	0.18 83	0.14 58	0.29 131	0.22 114	0.28 216	0.29 204	0.25 221	0.17 193	0.26 200	0.16 165	0.08 192	0.06 145	0.10 303	0.08 211	0.10 300	0.08 216

CRE-IMP	0.18 156	0.12 177	0.37 222	0.22 247	0.11 108	0.24 238	0.17 147	0.29 131	0.21 101	0.27 206	0.26 179	0.24 213	0.17 193	0.23 143	0.18 216	0.08 192	0.05 29	0.10 303	0.07 136	0.10 300	0.10 329

cross-raft	0.17 132	0.12 177	0.41 287	0.23 294	0.10 65	0.20 140	0.24 385	0.33 185	0.23 132	0.23 163	0.28 191	0.29 276	0.15 151	0.17 44	0.15 141	0.06 24	0.05 29	0.07 75	0.07 136	0.06 40	0.05 21

RAFT-IKP	0.18 156	0.12 177	0.37 222	0.22 247	0.10 65	0.18 83	0.15 82	0.29 131	0.22 114	0.28 216	0.29 204	0.25 221	0.18 218	0.25 184	0.16 165	0.08 192	0.06 145	0.10 303	0.08 211	0.10 300	0.08 216

iRaftStereo_RVC	0.16 115	0.12 177	0.26 99	0.21 188	0.11 108	0.20 140	0.17 147	0.32 171	0.23 132	0.20 140	0.25 169	0.18 135	0.12 86	0.20 100	0.15 141	0.07 67	0.05 29	0.09 230	0.09 297	0.08 169	0.07 150

GES	0.22 259	0.12 177	0.42 297	0.20 144	0.14 280	0.27 282	0.19 234	0.49 367	0.33 258	0.30 274	0.36 291	0.25 221	0.23 276	0.29 248	0.22 302	0.10 318	0.08 346	0.08 153	0.07 136	0.10 300	0.11 364

UPFNet	0.25 334	0.12 177	0.38 241	0.24 345	0.19 424	0.37 413	0.28 435	0.48 359	0.38 322	0.34 346	0.37 300	0.37 351	0.28 359	0.39 313	0.33 403	0.10 318	0.09 380	0.10 303	0.10 339	0.10 300	0.08 216

DIP-Stereo	0.18 156	0.12 177	0.33 171	0.20 144	0.13 238	0.28 301	0.12 21	0.42 300	0.25 160	0.27 206	0.32 240	0.21 169	0.17 193	0.25 184	0.20 259	0.07 67	0.06 145	0.08 153	0.06 80	0.07 107	0.08 216
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
HI	0.20 209	0.13 239	0.33 171	0.18 46	0.15 330	0.17 63	0.16 111	0.34 193	0.21 101	0.37 385	0.39 327	0.36 345	0.24 294	0.29 248	0.21 282	0.06 24	0.05 29	0.08 153	0.09 297	0.09 235	0.07 150

CoSv	0.20 209	0.13 239	0.33 171	0.18 46	0.15 330	0.17 63	0.16 111	0.34 193	0.21 101	0.37 385	0.39 327	0.36 345	0.24 294	0.29 248	0.21 282	0.06 24	0.05 29	0.08 153	0.09 297	0.09 235	0.07 150

ISRNet	0.27 358	0.13 239	0.45 327	0.26 416	0.19 424	0.24 238	0.14 58	0.45 328	0.43 372	0.39 415	0.48 420	0.42 401	0.27 343	0.32 276	0.29 376	0.20 499	0.12 446	0.17 476	0.16 478	0.16 440	0.20 488

DCVSM-stereo	0.24 306	0.13 239	0.52 383	0.20 144	0.14 280	0.26 272	0.13 38	0.34 193	0.34 268	0.41 434	0.33 261	0.47 430	0.29 374	0.30 263	0.22 302	0.10 318	0.10 405	0.11 360	0.10 339	0.12 385	0.15 436

AIO-Stereo-zeroshot	0.23 276	0.13 239	0.83 482	0.20 144	0.21 449	0.23 216	0.17 147	0.48 359	0.27 179	0.23 163	0.29 204	0.39 371	0.23 276	0.25 184	0.15 141	0.08 192	0.06 145	0.08 153	0.11 378	0.11 348	0.10 329

rvit_stereo_0080	0.15 101	0.13 239	0.25 91	0.19 85	0.13 238	0.15 21	0.20 281	0.28 120	0.24 147	0.15 80	0.17 88	0.19 149	0.13 116	0.19 85	0.15 141	0.11 357	0.08 346	0.08 153	0.08 211	0.10 300	0.07 150

test_sample6	0.25 334	0.13 239	0.41 287	0.21 188	0.11 108	0.30 339	0.22 338	0.51 394	0.35 284	0.33 326	0.43 374	0.30 292	0.24 294	0.57 393	0.22 302	0.10 318	0.07 262	0.10 303	0.10 339	0.11 348	0.10 329

test_sample5	0.24 306	0.13 239	0.42 297	0.21 188	0.12 164	0.30 339	0.21 312	0.50 377	0.34 268	0.32 314	0.41 345	0.29 276	0.23 276	0.55 378	0.21 282	0.10 318	0.07 262	0.10 303	0.09 297	0.11 348	0.10 329

test_sample4	0.24 306	0.13 239	0.43 308	0.20 144	0.12 164	0.32 364	0.21 312	0.51 394	0.34 268	0.31 291	0.37 300	0.28 266	0.23 276	0.53 370	0.21 282	0.10 318	0.07 262	0.10 303	0.09 297	0.11 348	0.10 329

H2IRNET	0.18 156	0.13 239	0.35 190	0.21 188	0.12 164	0.20 140	0.15 82	0.27 101	0.30 225	0.17 114	0.31 231	0.25 221	0.20 242	0.24 153	0.18 216	0.07 67	0.06 145	0.09 230	0.10 339	0.09 235	0.06 75

Former-RAFT_DAM_RVC	0.17 132	0.13 239	0.24 79	0.19 85	0.13 238	0.24 238	0.17 147	0.30 150	0.37 308	0.43 450	0.17 88	0.13 63	0.12 86	0.19 85	0.15 141	0.08 192	0.07 262	0.09 230	0.07 136	0.09 235	0.08 216

DualNet	0.24 306	0.13 239	0.42 297	0.21 188	0.12 164	0.30 339	0.21 312	0.50 377	0.34 268	0.33 326	0.43 374	0.29 276	0.23 276	0.55 378	0.21 282	0.10 318	0.07 262	0.10 303	0.09 297	0.11 348	0.10 329

whm_eth	0.15 101	0.13 239	0.25 91	0.19 85	0.13 238	0.15 21	0.20 281	0.28 120	0.24 147	0.15 80	0.17 88	0.19 149	0.13 116	0.19 85	0.15 141	0.11 357	0.08 346	0.08 153	0.08 211	0.10 300	0.07 150

plain	0.17 132	0.13 239	0.43 308	0.21 188	0.13 238	0.16 44	0.17 147	0.27 101	0.22 114	0.16 102	0.26 179	0.13 63	0.16 167	0.27 219	0.16 165	0.08 192	0.06 145	0.10 303	0.07 136	0.10 300	0.07 150

MaDis-Stereo	0.14 73	0.13 239	0.26 99	0.19 85	0.14 280	0.16 44	0.13 38	0.25 80	0.21 101	0.13 45	0.14 64	0.14 85	0.11 63	0.17 44	0.17 195	0.08 192	0.07 262	0.08 153	0.06 80	0.07 107	0.06 75

PCWNet_CMD	0.23 276	0.13 239	0.48 352	0.20 144	0.13 238	0.28 301	0.16 111	0.46 339	0.46 415	0.29 243	0.36 291	0.37 351	0.24 294	0.28 232	0.20 259	0.09 270	0.06 145	0.10 303	0.08 211	0.11 348	0.09 273

CFNet_ucs	0.24 306	0.13 239	0.50 368	0.20 144	0.15 330	0.28 301	0.17 147	0.49 367	0.45 398	0.32 314	0.42 361	0.39 371	0.22 262	0.31 270	0.21 282	0.11 357	0.08 346	0.12 398	0.09 297	0.12 385	0.11 364

testlalala_base	0.20 209	0.13 239	0.35 190	0.25 382	0.15 330	0.25 252	0.16 111	0.34 193	0.17 44	0.19 136	0.26 179	0.17 125	0.14 136	0.18 62	0.16 165	0.39 536	0.09 380	0.07 75	0.05 39	0.45 531	0.08 216

gwcnet-sp	0.24 306	0.13 239	0.63 430	0.22 247	0.14 280	0.34 388	0.22 338	0.44 318	0.39 332	0.35 363	0.34 270	0.27 251	0.27 343	0.35 298	0.25 342	0.09 270	0.08 346	0.09 230	0.09 297	0.09 235	0.09 273

scenet	0.24 306	0.13 239	0.63 430	0.22 247	0.14 280	0.34 388	0.22 338	0.44 318	0.39 332	0.35 363	0.34 270	0.27 251	0.27 343	0.35 298	0.25 342	0.09 270	0.08 346	0.09 230	0.09 297	0.09 235	0.09 273

DCRE	0.20 209	0.13 239	0.40 264	0.21 188	0.15 330	0.20 140	0.19 234	0.30 150	0.27 179	0.22 157	0.80 509	0.23 201	0.16 167	0.23 143	0.15 141	0.07 67	0.07 262	0.07 75	0.08 211	0.07 107	0.06 75

ssnet	0.24 306	0.13 239	0.63 430	0.22 247	0.14 280	0.34 388	0.22 338	0.44 318	0.39 332	0.35 363	0.34 270	0.27 251	0.27 343	0.35 298	0.25 342	0.09 270	0.08 346	0.09 230	0.09 297	0.09 235	0.09 273

fff	0.19 194	0.13 239	0.40 264	0.18 46	0.09 26	0.19 109	0.18 190	0.35 217	0.43 372	0.29 243	0.30 217	0.18 135	0.28 359	0.20 100	0.18 216	0.07 67	0.05 29	0.07 75	0.05 39	0.05 4	0.07 150

ADStereo(finetuned)	0.19 194	0.13 239	0.49 357	0.19 85	0.09 26	0.19 109	0.18 190	0.34 193	0.39 332	0.29 243	0.31 231	0.18 135	0.31 403	0.21 119	0.19 245	0.07 67	0.05 29	0.07 75	0.05 39	0.06 40	0.07 150

IPLGR	0.21 229	0.13 239	0.61 419	0.21 188	0.11 108	0.25 252	0.18 190	0.41 286	0.37 308	0.28 216	0.27 186	0.21 169	0.19 233	0.37 306	0.18 216	0.07 67	0.06 145	0.08 153	0.07 136	0.07 107	0.06 75

STrans-v2	0.24 306	0.13 239	0.54 390	0.21 188	0.12 164	0.23 216	0.21 312	0.47 347	0.28 194	0.31 291	0.42 361	0.36 345	0.35 426	0.62 423	0.23 321	0.07 67	0.05 29	0.08 153	0.07 136	0.06 40	0.06 75

TransformOpticalFlow	0.24 306	0.13 239	0.56 400	0.23 294	0.11 108	0.21 167	0.19 234	0.40 274	0.32 246	0.30 274	0.43 374	0.36 345	0.31 403	0.61 415	0.20 259	0.07 67	0.05 29	0.08 153	0.07 136	0.06 40	0.07 150

IIG-Stereo	0.23 276	0.13 239	0.35 190	0.29 468	0.12 164	0.23 216	0.14 58	0.38 251	0.31 237	0.34 346	0.37 300	0.33 319	0.21 249	0.70 452	0.26 355	0.08 192	0.06 145	0.09 230	0.07 136	0.07 107	0.06 75

CroCo-Stereo	0.14 73	0.13 239	0.24 79	0.25 382	0.11 108	0.11 4	0.18 190	0.32 171	0.23 132	0.12 32	0.12 25	0.18 135	0.12 86	0.14 9	0.13 83	0.08 192	0.06 145	0.07 75	0.05 39	0.07 107	0.06 75
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
ICVP	0.23 276	0.13 239	0.44 316	0.26 416	0.14 280	0.29 322	0.25 402	0.45 328	0.33 258	0.29 243	0.43 374	0.35 340	0.25 315	0.26 200	0.23 321	0.12 395	0.09 380	0.09 230	0.08 211	0.09 235	0.10 329
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
raftrobust	0.16 115	0.13 239	0.29 129	0.22 247	0.15 330	0.19 109	0.13 38	0.32 171	0.26 169	0.26 197	0.20 122	0.19 149	0.17 193	0.21 119	0.15 141	0.08 192	0.06 145	0.07 75	0.06 80	0.06 40	0.07 150

CFNet_pseudo	0.23 276	0.13 239	0.47 343	0.19 85	0.13 238	0.26 272	0.16 111	0.44 318	0.44 387	0.29 243	0.37 300	0.38 359	0.23 276	0.29 248	0.21 282	0.09 270	0.06 145	0.11 360	0.08 211	0.11 348	0.09 273

DCANet	0.18 156	0.13 239	0.40 264	0.19 85	0.09 26	0.19 109	0.18 190	0.34 193	0.39 332	0.29 243	0.31 231	0.18 135	0.23 276	0.20 100	0.19 245	0.07 67	0.05 29	0.07 75	0.05 39	0.06 40	0.07 150

csc	0.19 194	0.13 239	0.40 264	0.18 46	0.09 26	0.19 109	0.18 190	0.35 217	0.43 372	0.29 243	0.30 217	0.18 135	0.28 359	0.20 100	0.18 216	0.07 67	0.05 29	0.07 75	0.05 39	0.05 4	0.07 150

cscssc	0.19 194	0.13 239	0.40 264	0.18 46	0.09 26	0.19 109	0.18 190	0.35 217	0.43 372	0.29 243	0.30 217	0.18 135	0.28 359	0.20 100	0.18 216	0.07 67	0.05 29	0.07 75	0.05 39	0.05 4	0.07 150

ac_64	0.27 358	0.13 239	0.41 287	0.24 345	0.17 383	0.36 408	0.22 338	0.46 339	0.33 258	0.35 363	0.36 291	0.52 458	0.30 387	0.62 423	0.32 396	0.11 357	0.09 380	0.10 303	0.10 339	0.09 235	0.08 216

ACVNet	0.23 276	0.13 239	0.35 190	0.18 46	0.15 330	0.27 282	0.23 363	0.39 263	0.44 387	0.28 216	0.41 345	0.38 359	0.26 324	0.27 219	0.32 396	0.08 192	0.07 262	0.08 153	0.07 136	0.10 300	0.07 150

acv_ft	0.25 334	0.13 239	0.40 264	0.23 294	0.19 424	0.34 388	0.21 312	0.45 328	0.44 387	0.38 400	0.41 345	0.38 359	0.27 343	0.27 219	0.35 412	0.08 192	0.07 262	0.08 153	0.07 136	0.11 348	0.07 150

DSFCA	0.27 358	0.13 239	0.36 210	0.20 144	0.17 383	0.38 421	0.31 457	0.47 347	0.43 372	0.43 450	0.37 300	0.39 371	0.29 374	0.52 363	0.32 396	0.12 395	0.10 405	0.10 303	0.11 378	0.11 348	0.10 329

MSMDNet	0.23 276	0.13 239	0.48 352	0.20 144	0.13 238	0.28 301	0.16 111	0.46 339	0.46 415	0.29 243	0.36 291	0.37 351	0.24 294	0.28 232	0.20 259	0.09 270	0.06 145	0.09 230	0.08 211	0.11 348	0.09 273

ccs_rob	0.23 276	0.13 239	0.47 343	0.20 144	0.13 238	0.26 272	0.17 147	0.44 318	0.44 387	0.29 243	0.37 300	0.38 359	0.23 276	0.29 248	0.21 282	0.09 270	0.06 145	0.11 360	0.08 211	0.11 348	0.09 273

DISCO	0.32 414	0.13 239	0.51 379	0.25 382	0.16 362	0.48 475	0.25 402	0.50 377	0.57 477	0.37 385	0.45 397	0.62 491	0.36 430	0.64 431	0.49 466	0.09 270	0.07 262	0.09 230	0.08 211	0.12 385	0.11 364

SCV	0.14 73	0.14 281	0.24 79	0.21 188	0.11 108	0.15 21	0.16 111	0.31 161	0.18 54	0.11 19	0.15 67	0.13 63	0.10 39	0.23 143	0.11 11	0.07 67	0.05 29	0.07 75	0.06 80	0.09 235	0.06 75

DEFOM-Stereo_RVC	0.13 49	0.14 281	0.19 40	0.26 416	0.09 26	0.15 21	0.13 38	0.22 42	0.18 54	0.12 32	0.11 17	0.10 32	0.13 116	0.21 119	0.12 43	0.07 67	0.05 29	0.06 22	0.05 39	0.07 107	0.05 21

AIO-test1	0.19 194	0.14 281	0.41 287	0.27 444	0.15 330	0.21 167	0.16 111	0.39 263	0.36 297	0.17 114	0.26 179	0.18 135	0.13 116	0.28 232	0.14 117	0.07 67	0.06 145	0.10 303	0.11 378	0.06 40	0.09 273

rvit_0105_6	0.19 194	0.14 281	0.34 180	0.23 294	0.14 280	0.18 83	0.20 281	0.29 131	0.37 308	0.18 131	0.22 144	0.23 201	0.17 193	0.26 200	0.17 195	0.15 453	0.13 458	0.13 419	0.11 378	0.11 348	0.08 216

UGAM	0.26 350	0.14 281	0.45 327	0.25 382	0.12 164	0.23 216	0.25 402	0.32 171	0.41 358	0.31 291	0.42 361	0.41 392	0.22 262	0.92 512	0.22 302	0.08 192	0.06 145	0.14 445	0.12 417	0.10 300	0.07 150

rvit_stereo_0081_aga	0.16 115	0.14 281	0.28 119	0.21 188	0.13 238	0.19 109	0.17 147	0.23 60	0.24 147	0.17 114	0.21 134	0.19 149	0.13 116	0.19 85	0.14 117	0.11 357	0.08 346	0.09 230	0.08 211	0.09 235	0.07 150

AIO-Stereo-zeroshot1	0.25 334	0.14 281	0.95 505	0.21 188	0.27 500	0.20 140	0.19 234	0.48 359	0.25 160	0.26 197	0.55 452	0.34 326	0.18 218	0.25 184	0.17 195	0.07 67	0.06 145	0.08 153	0.12 417	0.12 385	0.12 387

rvit_stereo_ft	0.17 132	0.14 281	0.30 136	0.25 382	0.14 280	0.17 63	0.21 312	0.28 120	0.26 169	0.16 102	0.19 106	0.20 158	0.16 167	0.22 134	0.17 195	0.11 357	0.07 262	0.09 230	0.09 297	0.09 235	0.07 150

ACVNet-DCA	0.18 156	0.14 281	0.38 241	0.23 294	0.11 108	0.31 355	0.19 234	0.41 286	0.27 179	0.17 114	0.19 106	0.13 63	0.18 218	0.28 232	0.11 11	0.08 192	0.05 29	0.08 153	0.06 80	0.09 235	0.09 273

xx1	0.20 209	0.14 281	0.38 241	0.23 294	0.11 108	0.31 355	0.19 234	0.35 217	0.47 420	0.17 114	0.19 106	0.28 266	0.24 294	0.28 232	0.11 11	0.08 192	0.05 29	0.10 303	0.09 297	0.09 235	0.09 273

1test111	0.19 194	0.14 281	0.38 241	0.23 294	0.11 108	0.31 355	0.19 234	0.41 286	0.27 179	0.17 114	0.19 106	0.13 63	0.18 218	0.34 289	0.22 302	0.08 192	0.05 29	0.08 153	0.06 80	0.09 235	0.09 273

cc1	0.18 156	0.14 281	0.38 241	0.23 294	0.11 108	0.31 355	0.19 234	0.35 217	0.47 420	0.17 114	0.19 106	0.13 63	0.18 218	0.28 232	0.11 11	0.08 192	0.05 29	0.08 153	0.06 80	0.08 169	0.08 216

tt1	0.18 156	0.14 281	0.35 190	0.23 294	0.11 108	0.30 339	0.19 234	0.35 217	0.44 387	0.17 114	0.19 106	0.13 63	0.16 167	0.27 219	0.11 11	0.08 192	0.05 29	0.08 153	0.06 80	0.08 169	0.08 216

GCAP-Stereo	0.14 73	0.14 281	0.33 171	0.20 144	0.09 26	0.21 167	0.10 7	0.26 89	0.20 86	0.18 131	0.19 106	0.15 101	0.13 116	0.17 44	0.13 83	0.07 67	0.06 145	0.07 75	0.05 39	0.06 40	0.06 75

CRFU-Net	0.28 378	0.14 281	0.45 327	0.25 382	0.15 330	0.45 461	0.23 363	0.50 377	0.30 225	0.43 450	0.41 345	0.48 436	0.46 480	0.43 327	0.29 376	0.11 357	0.10 405	0.09 230	0.08 211	0.10 300	0.10 329

hknet	0.25 334	0.14 281	0.40 264	0.25 382	0.15 330	0.35 403	0.21 312	0.56 454	0.37 308	0.34 346	0.35 281	0.43 405	0.27 343	0.37 306	0.21 282	0.09 270	0.07 262	0.11 360	0.10 339	0.09 235	0.09 273

GMOStereo	0.18 156	0.14 281	0.30 136	0.22 247	0.12 164	0.20 140	0.27 420	0.26 89	0.28 194	0.31 291	0.32 240	0.26 242	0.17 193	0.15 15	0.12 43	0.07 67	0.07 262	0.10 303	0.08 211	0.08 169	0.05 21

error version	0.18 156	0.14 281	0.30 136	0.22 247	0.12 164	0.20 140	0.27 420	0.26 89	0.28 194	0.31 291	0.32 240	0.26 242	0.17 193	0.15 15	0.12 43	0.07 67	0.07 262	0.10 303	0.08 211	0.08 169	0.05 21

test-v	0.18 156	0.14 281	0.30 136	0.22 247	0.12 164	0.20 140	0.27 420	0.26 89	0.28 194	0.31 291	0.32 240	0.26 242	0.17 193	0.15 15	0.12 43	0.07 67	0.07 262	0.10 303	0.08 211	0.08 169	0.05 21

GwcNet-ADL	0.22 259	0.14 281	0.58 408	0.24 345	0.13 238	0.22 195	0.23 363	0.49 367	0.40 348	0.27 206	0.29 204	0.30 292	0.20 242	0.26 200	0.23 321	0.09 270	0.07 262	0.07 75	0.07 136	0.09 235	0.09 273

OMP-Stereo	0.23 276	0.14 281	0.35 190	0.29 468	0.13 238	0.21 167	0.16 111	0.37 245	0.33 258	0.34 346	0.30 217	0.34 326	0.19 233	0.70 452	0.24 332	0.07 67	0.06 145	0.09 230	0.07 136	0.07 107	0.06 75

test-2	0.18 156	0.14 281	0.30 136	0.22 247	0.12 164	0.20 140	0.27 420	0.26 89	0.28 194	0.31 291	0.32 240	0.26 242	0.17 193	0.15 15	0.12 43	0.07 67	0.07 262	0.10 303	0.08 211	0.08 169	0.05 21

raft+_RVC	0.18 156	0.14 281	0.32 156	0.21 188	0.15 330	0.21 167	0.16 111	0.38 251	0.34 268	0.21 151	0.28 191	0.20 158	0.15 151	0.24 153	0.19 245	0.08 192	0.06 145	0.08 153	0.07 136	0.07 107	0.08 216

sCroCo_RVC	0.18 156	0.14 281	0.49 357	0.27 444	0.18 404	0.22 195	0.17 147	0.27 101	0.23 132	0.14 68	0.22 144	0.17 125	0.14 136	0.21 119	0.15 141	0.10 318	0.11 429	0.09 230	0.09 297	0.09 235	0.09 273

RAFT-Stereo + iAFF	0.17 132	0.14 281	0.32 156	0.20 144	0.09 26	0.19 109	0.17 147	0.32 171	0.30 225	0.25 185	0.33 261	0.20 158	0.17 193	0.19 85	0.15 141	0.06 24	0.05 29	0.07 75	0.07 136	0.07 107	0.05 21

MMNet	0.27 358	0.14 281	0.49 357	0.24 345	0.17 383	0.47 469	0.22 338	0.45 328	0.51 451	0.39 415	0.41 345	0.36 345	0.33 413	0.39 313	0.34 408	0.08 192	0.07 262	0.09 230	0.09 297	0.10 300	0.08 216

delet	0.27 358	0.14 281	0.40 264	0.23 294	0.19 424	0.41 438	0.29 441	0.49 367	0.48 430	0.33 326	0.41 345	0.37 351	0.30 387	0.48 343	0.34 408	0.09 270	0.09 380	0.11 360	0.12 417	0.08 169	0.08 216

UNet	0.28 378	0.14 281	0.69 449	0.23 294	0.20 441	0.44 455	0.22 338	0.50 377	0.40 348	0.34 346	0.39 327	0.43 405	0.33 413	0.40 320	0.31 391	0.09 270	0.07 262	0.10 303	0.08 211	0.10 300	0.08 216

HGLStereo	0.27 358	0.14 281	0.46 335	0.24 345	0.21 449	0.33 375	0.23 363	0.50 377	0.42 365	0.35 363	0.48 420	0.41 392	0.33 413	0.45 334	0.33 403	0.11 357	0.10 405	0.09 230	0.09 297	0.10 300	0.12 387

GANet-RSSM	0.24 306	0.14 281	0.36 210	0.21 188	0.14 280	0.27 282	0.21 312	0.45 328	0.33 258	0.29 243	0.39 327	0.39 371	0.28 359	0.58 400	0.23 321	0.11 357	0.07 262	0.09 230	0.09 297	0.10 300	0.09 273

DMCA	0.22 259	0.14 281	0.36 210	0.22 247	0.14 280	0.27 282	0.20 281	0.43 312	0.38 322	0.31 291	0.32 240	0.33 319	0.24 294	0.24 153	0.28 364	0.11 357	0.08 346	0.10 303	0.08 211	0.10 300	0.11 364

RASNet	0.28 378	0.14 281	0.44 316	0.22 247	0.18 404	0.32 364	0.19 234	0.48 359	0.38 322	0.29 243	0.43 374	0.47 430	0.37 439	0.79 486	0.36 418	0.09 270	0.07 262	0.07 75	0.09 297	0.07 107	0.07 150

MDST_ROB	0.48 493	0.14 281	0.95 505	0.30 477	0.21 449	1.33 553	0.32 463	0.77 530	0.56 474	1.06 540	0.71 497	0.49 441	0.35 426	1.26 542	0.38 421	0.13 414	0.11 429	0.16 470	0.13 444	0.12 385	0.12 387

G2L-ROB	0.23 276	0.15 314	0.41 287	0.19 85	0.12 164	0.27 282	0.21 312	0.47 347	0.33 258	0.34 346	0.31 231	0.41 392	0.22 262	0.49 348	0.26 355	0.09 270	0.06 145	0.07 75	0.06 80	0.09 235	0.10 329

FACV-RUCA	0.21 229	0.15 314	0.32 156	0.23 294	0.23 478	0.26 272	0.19 234	0.39 263	0.34 268	0.25 185	0.32 240	0.21 169	0.24 294	0.24 153	0.19 245	0.10 318	0.07 262	0.15 459	0.08 211	0.16 440	0.13 403

DDVS	0.25 334	0.15 314	0.39 256	0.24 345	0.17 383	0.34 388	0.21 312	0.41 286	0.30 225	0.33 326	0.41 345	0.48 436	0.21 249	0.52 363	0.27 360	0.11 357	0.09 380	0.11 360	0.09 297	0.13 400	0.14 424

rvit_0105_5	0.21 229	0.15 314	0.38 241	0.23 294	0.13 238	0.22 195	0.24 385	0.36 235	0.39 332	0.21 151	0.23 148	0.26 242	0.19 233	0.26 200	0.19 245	0.15 453	0.13 458	0.12 398	0.12 417	0.10 300	0.09 273

rvit_0105_4	0.20 209	0.15 314	0.38 241	0.23 294	0.14 280	0.20 140	0.22 338	0.33 185	0.39 332	0.19 136	0.24 161	0.25 221	0.19 233	0.27 219	0.17 195	0.16 468	0.13 458	0.13 419	0.11 378	0.11 348	0.08 216

ITSA-stereo	0.25 334	0.15 314	0.33 171	0.23 294	0.11 108	0.27 282	0.18 190	0.56 454	0.59 480	0.31 291	0.32 240	0.33 319	0.28 359	0.49 348	0.30 384	0.11 357	0.08 346	0.11 360	0.10 339	0.11 348	0.13 403

test_sample7	0.25 334	0.15 314	0.35 190	0.20 144	0.14 280	0.28 301	0.21 312	0.51 394	0.38 322	0.37 385	0.34 270	0.37 351	0.30 387	0.39 313	0.23 321	0.14 440	0.09 380	0.13 419	0.12 417	0.13 400	0.12 387

MyStereo8	0.22 259	0.15 314	0.63 430	0.21 188	0.17 383	0.31 355	0.16 111	0.36 235	0.32 246	0.28 216	0.36 291	0.25 221	0.18 218	0.25 184	0.28 364	0.08 192	0.07 262	0.08 153	0.07 136	0.10 300	0.12 387

CASS	0.21 229	0.15 314	0.32 156	0.26 416	0.11 108	0.28 301	0.19 234	0.39 263	0.30 225	0.32 314	0.34 270	0.25 221	0.24 294	0.25 184	0.20 259	0.13 414	0.08 346	0.11 360	0.09 297	0.11 348	0.11 364
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
CroCo-Stereo Lap2	0.15 101	0.15 314	0.28 119	0.25 382	0.18 404	0.11 4	0.19 234	0.28 120	0.21 101	0.13 45	0.16 77	0.15 101	0.12 86	0.17 44	0.14 117	0.07 67	0.07 262	0.08 153	0.06 80	0.08 169	0.07 150

NINENet	0.25 334	0.15 314	0.37 222	0.23 294	0.16 362	0.43 453	0.17 147	0.60 486	0.46 415	0.32 314	0.37 300	0.32 312	0.20 242	0.42 325	0.21 282	0.10 318	0.10 405	0.12 398	0.08 211	0.11 348	0.10 329

Sa-1000	0.22 259	0.15 314	0.35 190	0.23 294	0.13 238	0.28 301	0.23 363	0.47 347	0.39 332	0.30 274	0.50 424	0.26 242	0.19 233	0.33 283	0.16 165	0.07 67	0.06 145	0.10 303	0.11 378	0.08 169	0.06 75

CSP-Net	0.27 358	0.15 314	0.30 136	0.21 188	0.14 280	0.44 455	0.24 385	0.50 377	0.40 348	0.41 434	0.43 374	0.42 401	0.26 324	0.66 442	0.28 364	0.12 395	0.08 346	0.08 153	0.08 211	0.10 300	0.09 273

IPLG	0.21 229	0.15 314	0.53 387	0.21 188	0.12 164	0.28 301	0.17 147	0.42 300	0.30 225	0.33 326	0.32 240	0.15 101	0.17 193	0.50 352	0.21 282	0.07 67	0.05 29	0.08 153	0.07 136	0.07 107	0.06 75

MIPNet	0.21 229	0.15 314	0.52 383	0.21 188	0.12 164	0.27 282	0.20 281	0.45 328	0.37 308	0.30 274	0.23 148	0.19 149	0.24 294	0.27 219	0.19 245	0.07 67	0.05 29	0.08 153	0.07 136	0.07 107	0.06 75

PSMNet-ADL	0.25 334	0.15 314	0.32 156	0.26 416	0.14 280	0.31 355	0.22 338	0.44 318	0.36 297	0.27 206	0.33 261	0.41 392	0.28 359	0.61 415	0.29 376	0.11 357	0.09 380	0.09 230	0.11 378	0.10 300	0.10 329

rafts_anoy	0.18 156	0.15 314	0.35 190	0.22 247	0.14 280	0.19 109	0.17 147	0.32 171	0.30 225	0.23 163	0.25 169	0.20 158	0.16 167	0.22 134	0.19 245	0.08 192	0.07 262	0.10 303	0.12 417	0.09 235	0.08 216

pcwnet_v2	0.32 414	0.15 314	1.26 533	0.23 294	0.18 404	0.32 364	0.18 190	0.59 478	0.60 484	0.36 379	0.45 397	0.35 340	0.29 374	0.36 303	0.25 342	0.14 440	0.11 429	0.12 398	0.11 378	0.14 418	0.15 436

RALCasStereoNet	0.18 156	0.15 314	0.33 171	0.21 188	0.14 280	0.21 167	0.18 190	0.31 161	0.25 160	0.21 151	0.29 204	0.22 181	0.15 151	0.27 219	0.17 195	0.08 192	0.10 405	0.07 75	0.06 80	0.09 235	0.09 273

ADLNet	0.28 378	0.15 314	0.42 297	0.23 294	0.19 424	0.34 388	0.23 363	0.53 422	0.43 372	0.42 444	0.41 345	0.44 416	0.27 343	0.55 378	0.35 412	0.11 357	0.08 346	0.11 360	0.11 378	0.11 348	0.12 387

AFF-stereo	0.18 156	0.15 314	0.32 156	0.21 188	0.10 65	0.18 83	0.18 190	0.33 185	0.27 179	0.25 185	0.37 300	0.25 221	0.17 193	0.24 153	0.15 141	0.06 24	0.05 29	0.08 153	0.08 211	0.07 107	0.05 21

cf-r	0.24 306	0.15 314	0.44 316	0.21 188	0.14 280	0.27 282	0.22 338	0.42 300	0.40 348	0.30 274	0.42 361	0.42 401	0.26 324	0.43 327	0.25 342	0.11 357	0.06 145	0.08 153	0.10 339	0.08 169	0.08 216

PSMNet-RSSM	0.24 306	0.15 314	0.36 210	0.21 188	0.14 280	0.25 252	0.20 281	0.48 359	0.37 308	0.30 274	0.44 385	0.38 359	0.26 324	0.52 363	0.22 302	0.12 395	0.07 262	0.11 360	0.13 444	0.10 300	0.09 273

CFNet-ft	0.24 306	0.15 314	0.35 190	0.18 46	0.15 330	0.30 339	0.21 312	0.39 263	0.36 297	0.28 216	0.40 337	0.43 405	0.25 315	0.47 341	0.24 332	0.12 395	0.07 262	0.12 398	0.11 378	0.12 385	0.09 273

CFNet_RVC	0.24 306	0.15 314	0.35 190	0.18 46	0.15 330	0.30 339	0.21 312	0.39 263	0.36 297	0.28 216	0.40 337	0.43 405	0.25 315	0.47 341	0.24 332	0.12 395	0.07 262	0.12 398	0.11 378	0.12 385	0.09 273

G2L-Stereo_test	0.24 306	0.16 339	0.38 241	0.19 85	0.13 238	0.27 282	0.24 385	0.49 367	0.38 322	0.37 385	0.37 300	0.40 385	0.24 294	0.52 363	0.28 364	0.08 192	0.06 145	0.06 22	0.06 80	0.09 235	0.08 216

coex_refinement	0.26 350	0.16 339	0.36 210	0.23 294	0.15 330	0.31 355	0.20 281	0.49 367	0.42 365	0.35 363	0.42 361	0.45 420	0.27 343	0.55 378	0.33 403	0.10 318	0.06 145	0.07 75	0.07 136	0.10 300	0.10 329

G2L-Stereo	0.25 334	0.16 339	0.47 343	0.22 247	0.14 280	0.25 252	0.18 190	0.46 339	0.35 284	0.33 326	0.37 300	0.40 385	0.22 262	0.60 408	0.30 384	0.10 318	0.09 380	0.10 303	0.08 211	0.09 235	0.09 273

4D-IteraStereo	0.17 132	0.16 339	0.50 368	0.21 188	0.14 280	0.19 109	0.17 147	0.28 120	0.28 194	0.23 163	0.20 122	0.20 158	0.11 63	0.19 85	0.14 117	0.06 24	0.04 2	0.10 303	0.08 211	0.08 169	0.06 75

CBFPSM	0.27 358	0.16 339	0.67 443	0.20 144	0.14 280	0.38 421	0.25 402	0.40 274	0.36 297	0.33 326	0.36 291	0.56 472	0.38 443	0.32 276	0.38 421	0.08 192	0.08 346	0.07 75	0.08 211	0.09 235	0.11 364

ToySt	0.24 306	0.16 339	0.48 352	0.21 188	0.13 238	0.29 322	0.29 441	0.39 263	0.39 332	0.27 206	0.35 281	0.39 371	0.31 403	0.31 270	0.29 376	0.08 192	0.09 380	0.10 303	0.11 378	0.11 348	0.10 329

ssnet_v2	0.28 378	0.16 339	0.44 316	0.22 247	0.15 330	0.40 434	0.30 452	0.57 464	0.46 415	0.38 400	0.36 291	0.47 430	0.29 374	0.38 311	0.39 429	0.13 414	0.11 429	0.11 360	0.11 378	0.11 348	0.11 364

TestStereo1	0.21 229	0.16 339	0.32 156	0.26 416	0.13 238	0.26 272	0.27 420	0.40 274	0.36 297	0.29 243	0.39 327	0.22 181	0.21 249	0.33 283	0.17 195	0.07 67	0.06 145	0.09 230	0.08 211	0.08 169	0.07 150

RAFT_CTSACE	0.21 229	0.16 339	0.41 287	0.25 382	0.15 330	0.22 195	0.24 385	0.32 171	0.28 194	0.33 326	0.51 430	0.29 276	0.17 193	0.32 276	0.13 83	0.06 24	0.07 262	0.09 230	0.08 211	0.08 169	0.06 75

SA-5K	0.21 229	0.16 339	0.32 156	0.26 416	0.13 238	0.26 272	0.27 420	0.40 274	0.36 297	0.29 243	0.39 327	0.22 181	0.21 249	0.33 283	0.17 195	0.07 67	0.06 145	0.09 230	0.08 211	0.08 169	0.07 150

SA	0.22 259	0.16 339	0.36 210	0.23 294	0.13 238	0.24 238	0.23 363	0.45 328	0.40 348	0.27 206	0.44 385	0.23 201	0.23 276	0.33 283	0.17 195	0.07 67	0.06 145	0.10 303	0.11 378	0.08 169	0.06 75

AACVNet	0.26 350	0.16 339	0.37 222	0.22 247	0.14 280	0.29 322	0.19 234	0.41 286	0.31 237	0.38 400	0.42 361	0.43 405	0.28 359	0.73 462	0.25 342	0.11 357	0.08 346	0.11 360	0.09 297	0.13 400	0.11 364

psm_up	0.29 389	0.16 339	0.41 287	0.26 416	0.17 383	0.32 364	0.26 414	0.55 439	0.43 372	0.36 379	0.40 337	0.45 420	0.37 439	0.58 400	0.30 384	0.11 357	0.12 446	0.13 419	0.12 417	0.10 300	0.10 329

UCFNet_RVC	0.24 306	0.16 339	0.34 180	0.18 46	0.15 330	0.33 375	0.16 111	0.46 339	0.35 284	0.29 243	0.35 281	0.39 371	0.25 315	0.34 289	0.22 302	0.13 414	0.08 346	0.13 419	0.14 457	0.13 400	0.12 387

AdaStereo	0.24 306	0.16 339	0.37 222	0.24 345	0.12 164	0.32 364	0.17 147	0.54 429	0.42 365	0.33 326	0.38 314	0.35 340	0.21 249	0.30 263	0.22 302	0.14 440	0.06 145	0.13 419	0.08 211	0.11 348	0.08 216
Xiao Song, Guorun Yang, Xinge Zhu, Hui Zhou, Zhe Wang, Jianping Shi: AdaStereo: A Simple and Efficient Approach for Adaptive Stereo Matching. IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2021.
NVstereo2D	0.31 405	0.16 339	0.54 390	0.24 345	0.22 465	0.42 445	0.28 435	0.58 473	0.56 474	0.28 216	0.38 314	0.40 385	0.30 387	0.71 455	0.28 364	0.13 414	0.08 346	0.13 419	0.10 339	0.19 478	0.16 445

MLCV	0.22 259	0.16 339	0.44 316	0.21 188	0.08 9	0.29 322	0.19 234	0.38 251	0.37 308	0.38 400	0.44 385	0.31 303	0.21 249	0.41 322	0.24 332	0.07 67	0.05 29	0.06 22	0.05 39	0.07 107	0.06 75

HSM	0.28 378	0.16 339	0.35 190	0.20 144	0.15 330	0.33 375	0.19 234	0.53 422	0.37 308	0.36 379	0.38 314	0.67 507	0.31 403	0.89 507	0.23 321	0.08 192	0.06 145	0.08 153	0.07 136	0.08 169	0.08 216

DLCB_ROB	0.28 378	0.16 339	0.34 180	0.27 444	0.16 362	0.38 421	0.25 402	0.48 359	0.43 372	0.46 465	0.46 407	0.51 452	0.33 413	0.53 370	0.33 403	0.10 318	0.10 405	0.11 360	0.11 378	0.10 300	0.09 273

rvit_0105_3	0.23 276	0.17 358	0.40 264	0.25 382	0.15 330	0.24 238	0.28 435	0.38 251	0.41 358	0.25 185	0.25 169	0.28 266	0.21 249	0.28 232	0.20 259	0.15 453	0.13 458	0.14 445	0.15 466	0.10 300	0.09 273

rvit_stereo_0075_2	0.24 306	0.17 358	0.50 368	0.26 416	0.22 465	0.22 195	0.15 82	0.40 274	0.35 284	0.27 206	0.37 300	0.29 276	0.20 242	0.28 232	0.19 245	0.17 479	0.12 446	0.19 492	0.12 417	0.13 400	0.13 403

raft_robust	0.22 259	0.17 358	0.30 136	0.22 247	0.12 164	0.23 216	0.22 338	0.49 367	0.48 430	0.32 314	0.32 240	0.26 242	0.23 276	0.53 370	0.15 141	0.07 67	0.06 145	0.08 153	0.10 339	0.08 169	0.06 75

ADLNet2	0.30 398	0.17 358	0.72 459	0.23 294	0.17 383	0.36 408	0.24 385	0.52 411	0.51 451	0.32 314	0.38 314	0.45 420	0.30 387	0.69 449	0.35 412	0.10 318	0.08 346	0.09 230	0.09 297	0.12 385	0.10 329

TRStereo	0.19 194	0.17 358	0.47 343	0.23 294	0.19 424	0.19 109	0.16 111	0.52 411	0.28 194	0.20 140	0.19 106	0.21 169	0.13 116	0.24 153	0.13 83	0.09 270	0.06 145	0.09 230	0.11 378	0.06 40	0.06 75

RAFT	0.21 229	0.17 358	0.32 156	0.24 345	0.12 164	0.25 252	0.27 420	0.35 217	0.28 194	0.33 326	0.33 261	0.38 359	0.22 262	0.29 248	0.17 195	0.08 192	0.08 346	0.11 360	0.10 339	0.10 300	0.06 75

111	0.20 209	0.17 358	0.40 264	0.18 46	0.09 26	0.24 238	0.17 147	0.41 286	0.45 398	0.23 163	0.29 204	0.29 276	0.21 249	0.24 153	0.18 216	0.07 67	0.05 29	0.07 75	0.06 80	0.07 107	0.08 216

hitnet-ft	0.29 389	0.17 358	0.40 264	0.19 85	0.14 280	0.39 429	0.23 363	0.44 318	0.41 358	0.36 379	0.46 407	0.53 463	0.34 422	0.76 476	0.32 396	0.14 440	0.10 405	0.13 419	0.10 339	0.15 432	0.13 403

GwcNet-RSSM	0.26 350	0.17 358	0.46 335	0.21 188	0.13 238	0.28 301	0.23 363	0.44 318	0.42 365	0.31 291	0.45 397	0.40 385	0.26 324	0.55 378	0.28 364	0.11 357	0.07 262	0.09 230	0.10 339	0.09 235	0.08 216

stereogan	0.37 450	0.17 358	0.65 438	0.27 444	0.22 465	0.62 509	0.26 414	0.59 478	0.63 493	0.43 450	0.60 471	0.67 507	0.42 466	0.68 447	0.35 412	0.13 414	0.14 468	0.14 445	0.12 417	0.19 478	0.17 457

HITNet	0.20 209	0.17 358	0.43 308	0.19 85	0.08 9	0.27 282	0.14 58	0.42 300	0.30 225	0.29 243	0.32 240	0.27 251	0.21 249	0.28 232	0.25 342	0.07 67	0.05 29	0.07 75	0.06 80	0.09 235	0.06 75
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
StereoDRNet-Refined	0.27 358	0.17 358	0.35 190	0.25 382	0.14 280	0.37 413	0.21 312	0.47 347	0.41 358	0.44 457	0.51 430	0.41 392	0.28 359	0.45 334	0.37 419	0.09 270	0.06 145	0.11 360	0.11 378	0.10 300	0.10 329
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
DRN-Test	0.33 423	0.17 358	0.61 419	0.27 444	0.19 424	0.46 463	0.29 441	0.65 507	0.51 451	0.47 472	0.46 407	0.44 416	0.34 422	0.62 423	0.41 444	0.12 395	0.08 346	0.13 419	0.12 417	0.12 385	0.10 329

SGM-Forest	0.36 440	0.17 358	0.47 343	0.23 294	0.16 362	0.45 461	0.41 504	0.55 439	0.48 430	0.52 489	0.60 471	0.52 458	0.41 457	0.85 499	0.50 472	0.17 479	0.17 497	0.17 476	0.15 466	0.15 432	0.15 436
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
ACV-stereo	0.29 389	0.18 372	0.79 472	0.23 294	0.16 362	0.47 469	0.19 234	0.36 235	0.34 268	0.29 243	0.33 261	0.67 507	0.42 466	0.54 376	0.30 384	0.10 318	0.09 380	0.09 230	0.09 297	0.10 300	0.11 364

DispNO	0.27 358	0.18 372	0.62 427	0.23 294	0.17 383	0.25 252	0.22 338	0.45 328	0.41 358	0.32 314	0.39 327	0.38 359	0.27 343	0.77 482	0.27 360	0.09 270	0.07 262	0.10 303	0.10 339	0.08 169	0.08 216

StereoVision	0.22 259	0.18 372	0.37 222	0.27 444	0.17 383	0.23 216	0.22 338	0.38 251	0.31 237	0.20 140	0.51 430	0.22 181	0.16 167	0.28 232	0.18 216	0.11 357	0.12 446	0.13 419	0.13 444	0.10 300	0.07 150

LL-Strereo2	0.18 156	0.18 372	0.39 256	0.22 247	0.12 164	0.24 238	0.13 38	0.31 161	0.23 132	0.24 177	0.20 122	0.24 213	0.12 86	0.26 200	0.15 141	0.06 24	0.06 145	0.12 398	0.09 297	0.08 169	0.07 150

iinet-f	0.30 398	0.18 372	1.03 516	0.20 144	0.15 330	0.44 455	0.22 338	0.45 328	0.37 308	0.35 363	0.44 385	0.41 392	0.34 422	0.34 289	0.40 436	0.10 318	0.09 380	0.08 153	0.08 211	0.13 400	0.11 364

RAFT+CT+SA	0.21 229	0.18 372	0.33 171	0.25 382	0.18 404	0.23 216	0.29 441	0.40 274	0.36 297	0.24 177	0.38 314	0.18 135	0.16 167	0.32 276	0.16 165	0.07 67	0.05 29	0.09 230	0.12 417	0.09 235	0.09 273

iRaft-Stereo_5w	0.23 276	0.18 372	0.44 316	0.22 247	0.13 238	0.19 109	0.19 234	0.37 245	0.32 246	0.28 216	0.37 300	0.34 326	0.23 276	0.65 437	0.27 360	0.06 24	0.06 145	0.08 153	0.07 136	0.09 235	0.08 216

LMCR-Stereo	0.26 350	0.18 372	0.49 357	0.28 465	0.14 280	0.36 408	0.23 363	0.54 429	0.34 268	0.39 415	0.40 337	0.29 276	0.29 374	0.37 306	0.27 360	0.11 357	0.07 262	0.09 230	0.07 136	0.13 400	0.09 273

Anonymous3	0.23 276	0.18 372	0.63 430	0.27 444	0.18 404	0.41 438	0.23 363	0.43 312	0.35 284	0.23 163	0.27 186	0.20 158	0.18 218	0.27 219	0.18 216	0.12 395	0.11 429	0.10 303	0.10 339	0.11 348	0.12 387

XX-TBD	0.15 101	0.18 372	0.28 119	0.22 247	0.10 65	0.22 195	0.15 82	0.22 42	0.27 179	0.22 157	0.26 179	0.14 85	0.12 86	0.16 31	0.13 83	0.08 192	0.05 29	0.06 22	0.04 1	0.07 107	0.06 75

RALAANet	0.19 194	0.18 372	0.37 222	0.23 294	0.14 280	0.23 216	0.13 38	0.37 245	0.29 213	0.28 216	0.26 179	0.25 221	0.15 151	0.26 200	0.18 216	0.08 192	0.06 145	0.09 230	0.08 211	0.09 235	0.06 75

FAT-Stereo	0.36 440	0.18 372	0.73 463	0.26 416	0.18 404	0.33 375	0.29 441	0.60 486	0.59 480	0.46 465	0.60 471	0.60 485	0.50 492	0.61 415	0.34 408	0.13 414	0.14 468	0.13 419	0.12 417	0.14 418	0.18 470

BEATNet_4x	0.22 259	0.18 372	0.47 343	0.22 247	0.10 65	0.28 301	0.14 58	0.46 339	0.32 246	0.31 291	0.34 270	0.31 303	0.25 315	0.31 270	0.29 376	0.08 192	0.06 145	0.08 153	0.06 80	0.10 300	0.08 216

RYNet	0.37 450	0.18 372	0.59 414	0.25 382	0.28 505	0.61 507	0.32 463	0.59 478	0.59 480	0.41 434	0.38 314	0.57 477	0.39 449	0.87 502	0.53 477	0.11 357	0.08 346	0.12 398	0.11 378	0.18 471	0.18 470

iResNet	0.24 306	0.18 372	0.61 419	0.25 382	0.11 108	0.29 322	0.21 312	0.42 300	0.43 372	0.33 326	0.43 374	0.27 251	0.22 262	0.34 289	0.26 355	0.07 67	0.05 29	0.07 75	0.06 80	0.08 169	0.07 150

CBMV_ROB	0.33 423	0.18 372	0.53 387	0.21 188	0.14 280	0.33 375	0.20 281	0.51 394	0.45 398	0.51 483	0.55 452	0.45 420	0.42 466	0.71 455	0.32 396	0.18 490	0.19 507	0.23 505	0.21 501	0.14 418	0.15 436

rvit_105_1	0.27 358	0.19 388	0.46 335	0.27 444	0.19 424	0.30 339	0.35 479	0.44 318	0.51 451	0.31 291	0.31 231	0.31 303	0.26 324	0.35 298	0.25 342	0.15 453	0.14 468	0.15 459	0.17 487	0.11 348	0.10 329

DualNet (step1)	0.28 378	0.19 388	0.50 368	0.18 46	0.16 362	0.34 388	0.20 281	0.51 394	0.38 322	0.37 385	0.34 270	0.37 351	0.30 387	0.39 313	0.23 321	0.23 504	0.09 380	0.28 516	0.24 513	0.18 471	0.16 445

test_sample9	0.42 473	0.19 388	0.50 368	0.18 46	0.16 362	0.34 388	0.20 281	0.51 394	0.38 322	0.37 385	0.34 270	0.37 351	0.30 387	0.66 442	0.91 519	0.23 504	1.82 569	0.28 516	0.24 513	0.18 471	0.16 445

test_sample8	0.49 496	0.19 388	0.50 368	0.18 46	0.16 362	0.34 388	0.20 281	0.55 439	0.34 268	0.62 506	0.38 314	1.15 536	0.67 520	0.66 442	0.91 519	0.23 504	1.82 569	0.28 516	0.24 513	0.18 471	0.16 445

test_5	0.23 276	0.19 388	0.38 241	0.26 416	0.18 404	0.25 252	0.29 441	0.40 274	0.37 308	0.29 243	0.40 337	0.25 221	0.22 262	0.34 289	0.18 216	0.07 67	0.05 29	0.09 230	0.09 297	0.10 300	0.10 329

AASNet	0.27 358	0.19 388	0.49 357	0.26 416	0.17 383	0.34 388	0.20 281	0.62 498	0.48 430	0.35 363	0.40 337	0.32 312	0.25 315	0.28 232	0.34 408	0.11 357	0.09 380	0.10 303	0.08 211	0.13 400	0.11 364

AnonymousM	0.17 132	0.19 388	0.24 79	0.18 46	0.10 65	0.18 83	0.17 147	0.30 150	0.23 132	0.26 197	0.20 122	0.18 135	0.14 136	0.19 85	0.14 117	0.09 270	0.06 145	0.38 529	0.15 466	0.06 40	0.05 21

TestStereo	0.21 229	0.19 388	0.40 264	0.25 382	0.10 65	0.22 195	0.21 312	0.31 161	0.31 237	0.23 163	0.34 270	0.22 181	0.18 218	0.62 423	0.18 216	0.08 192	0.06 145	0.10 303	0.07 136	0.11 348	0.06 75

CVANet_RVC	0.30 398	0.19 388	0.41 287	0.26 416	0.16 362	0.33 375	0.26 414	0.52 411	0.47 420	0.40 425	0.46 407	0.43 405	0.31 403	0.89 507	0.26 355	0.14 440	0.09 380	0.14 445	0.13 444	0.14 418	0.10 329

DeepPruner_ROB	0.26 350	0.19 388	0.44 316	0.21 188	0.16 362	0.30 339	0.21 312	0.52 411	0.32 246	0.35 363	0.38 314	0.39 371	0.26 324	0.42 325	0.24 332	0.15 453	0.11 429	0.11 360	0.11 378	0.14 418	0.13 403

iResNet_ROB	0.25 334	0.19 388	0.40 264	0.20 144	0.12 164	0.30 339	0.16 111	0.55 439	0.53 462	0.38 400	0.43 374	0.37 351	0.26 324	0.38 311	0.22 302	0.08 192	0.06 145	0.06 22	0.04 1	0.09 235	0.09 273

SGM_RVC	0.50 499	0.19 388	0.50 368	0.25 382	0.15 330	0.69 515	0.39 498	0.68 521	0.82 521	0.95 534	0.84 514	1.13 533	0.76 526	1.16 535	0.60 488	0.16 468	0.16 490	0.16 470	0.16 478	0.16 440	0.17 457
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
AIO-test2	0.20 209	0.20 400	0.36 210	0.26 416	0.15 330	0.22 195	0.16 111	0.42 300	0.42 365	0.16 102	0.29 204	0.15 101	0.11 63	0.26 200	0.13 83	0.18 490	0.06 145	0.10 303	0.11 378	0.07 107	0.07 150

fast-acv-ft	0.31 405	0.20 400	0.81 477	0.24 345	0.18 404	0.46 463	0.27 420	0.41 286	0.49 439	0.39 415	0.55 452	0.49 441	0.35 426	0.37 306	0.38 421	0.11 357	0.11 429	0.11 360	0.12 417	0.12 385	0.09 273

Wz-Net-LNSev-Ref	0.30 398	0.20 400	0.70 455	0.21 188	0.17 383	0.46 463	0.27 420	0.50 377	0.49 439	0.42 444	0.55 452	0.43 405	0.30 387	0.46 337	0.38 421	0.09 270	0.06 145	0.07 75	0.06 80	0.11 348	0.10 329

ACRE	0.21 229	0.20 400	0.62 427	0.23 294	0.15 330	0.24 238	0.20 281	0.35 217	0.28 194	0.31 291	0.32 240	0.22 181	0.15 151	0.25 184	0.20 259	0.08 192	0.07 262	0.07 75	0.07 136	0.08 169	0.08 216

SACVNet	0.30 398	0.20 400	0.41 287	0.25 382	0.18 404	0.34 388	0.25 402	0.52 411	0.40 348	0.41 434	0.44 385	0.46 428	0.32 410	0.71 455	0.25 342	0.13 414	0.10 405	0.12 398	0.12 417	0.16 440	0.17 457

GEStereo_RVC	0.27 358	0.20 400	0.44 316	0.27 444	0.16 362	0.33 375	0.25 402	0.56 454	0.54 465	0.34 346	0.38 314	0.34 326	0.25 315	0.51 357	0.28 364	0.12 395	0.08 346	0.09 230	0.08 211	0.11 348	0.11 364

APVNet	0.36 440	0.20 400	0.70 455	0.26 416	0.22 465	0.52 493	0.35 479	0.61 490	0.44 387	0.38 400	0.52 438	0.48 436	0.38 443	0.84 498	0.46 461	0.13 414	0.14 468	0.15 459	0.16 478	0.16 440	0.15 436

S-Stereo	0.38 457	0.20 400	1.05 517	0.27 444	0.22 465	0.38 421	0.32 463	0.55 439	0.66 496	0.39 415	0.59 466	0.49 441	0.41 457	0.75 471	0.40 436	0.12 395	0.15 483	0.13 419	0.13 444	0.16 440	0.21 496

STTStereo	0.28 378	0.20 400	0.61 419	0.25 382	0.17 383	0.29 322	0.24 385	0.47 347	0.39 332	0.39 415	0.41 345	0.44 416	0.28 359	0.40 320	0.28 364	0.13 414	0.12 446	0.13 419	0.16 478	0.12 385	0.11 364

CFNet	0.27 358	0.20 400	0.44 316	0.22 247	0.14 280	0.33 375	0.14 58	0.51 394	0.45 398	0.30 274	0.40 337	0.38 359	0.27 343	0.76 476	0.25 342	0.09 270	0.07 262	0.11 360	0.11 378	0.11 348	0.08 216

LE_ROB	1.76 561	0.20 400	2.68 561	0.48 529	0.52 537	0.78 526	0.96 557	0.84 540	6.61 574	7.40 576	2.08 560	2.08 553	4.83 570	1.27 543	3.79 569	0.10 318	0.08 346	0.12 398	0.11 378	0.11 348	0.10 329

NOSS_ROB	0.31 405	0.20 400	0.35 190	0.24 345	0.16 362	0.32 364	0.19 234	0.52 411	0.48 430	0.33 326	0.36 291	0.42 401	0.28 359	0.93 514	0.24 332	0.19 496	0.20 512	0.24 507	0.22 509	0.17 457	0.17 457

XPNet_ROB	0.33 423	0.20 400	0.43 308	0.27 444	0.18 404	0.37 413	0.31 457	0.55 439	0.50 447	0.51 483	0.53 445	0.58 480	0.37 439	0.63 429	0.45 455	0.17 479	0.12 446	0.13 419	0.12 417	0.15 432	0.14 424

pmcnn	0.50 499	0.20 400	0.78 466	0.24 345	0.26 498	0.39 429	0.30 452	0.51 394	0.50 447	0.54 497	1.23 536	2.52 561	0.37 439	0.77 482	0.95 522	0.08 192	0.06 145	0.06 22	0.05 39	0.10 300	0.08 216

z-ln-s-r	0.32 414	0.21 414	0.82 480	0.23 294	0.14 280	0.30 339	0.26 414	0.43 312	0.50 447	0.32 314	0.60 471	0.39 371	0.29 374	0.73 462	0.66 499	0.08 192	0.06 145	0.08 153	0.07 136	0.10 300	0.08 216

GMStereo_Zeroshot	0.24 306	0.21 414	0.45 327	0.26 416	0.13 238	0.28 301	0.15 82	0.39 263	0.35 284	0.37 385	0.43 374	0.40 385	0.17 193	0.34 289	0.20 259	0.12 395	0.07 262	0.13 419	0.07 136	0.16 440	0.09 273

SDNR	0.42 473	0.21 414	0.82 480	0.21 188	0.18 404	1.27 550	0.17 147	0.50 377	0.49 439	0.42 444	0.81 510	0.38 359	0.27 343	1.19 536	0.38 421	0.23 504	0.24 524	0.17 476	0.13 444	0.17 457	0.20 488

Anonymous_2	0.37 450	0.21 414	0.47 343	0.20 144	0.21 449	0.42 445	0.26 414	0.38 251	0.29 213	0.33 326	0.30 217	0.44 416	0.38 443	0.36 303	0.29 376	0.26 514	0.29 532	0.44 533	1.41 568	0.34 525	0.21 496

CIPLG	0.21 229	0.21 414	0.55 396	0.23 294	0.15 330	0.25 252	0.20 281	0.35 217	0.29 213	0.31 291	0.33 261	0.22 181	0.15 151	0.26 200	0.20 259	0.08 192	0.07 262	0.07 75	0.07 136	0.08 169	0.08 216

sAnonymous2	0.20 209	0.21 414	0.58 408	0.24 345	0.17 383	0.22 195	0.19 234	0.34 193	0.28 194	0.17 114	0.19 106	0.17 125	0.16 167	0.17 44	0.14 117	0.10 318	0.07 262	0.09 230	0.08 211	0.23 498	0.17 457

CroCo_RVC	0.20 209	0.21 414	0.58 408	0.24 345	0.17 383	0.22 195	0.19 234	0.34 193	0.28 194	0.17 114	0.19 106	0.17 125	0.16 167	0.17 44	0.14 117	0.10 318	0.07 262	0.09 230	0.08 211	0.23 498	0.17 457

ARAFT	0.24 306	0.21 414	0.78 466	0.22 247	0.12 164	0.29 322	0.24 385	0.43 312	0.32 246	0.33 326	0.28 191	0.28 266	0.19 233	0.49 348	0.18 216	0.07 67	0.06 145	0.12 398	0.11 378	0.09 235	0.06 75

DMCA-RVC	0.27 358	0.21 414	0.61 419	0.28 465	0.17 383	0.29 322	0.21 312	0.42 300	0.35 284	0.40 425	0.37 300	0.39 371	0.36 430	0.43 327	0.30 384	0.13 414	0.10 405	0.15 459	0.11 378	0.13 400	0.10 329

TDLM	0.30 398	0.21 414	0.38 241	0.28 465	0.15 330	0.33 375	0.32 463	0.52 411	0.47 420	0.38 400	0.43 374	0.39 371	0.29 374	0.91 511	0.28 364	0.14 440	0.08 346	0.13 419	0.11 378	0.12 385	0.10 329

NLCA_NET_v2_RVC	0.27 358	0.21 414	0.59 414	0.25 382	0.18 404	0.29 322	0.22 338	0.50 377	0.40 348	0.38 400	0.41 345	0.43 405	0.27 343	0.43 327	0.29 376	0.11 357	0.08 346	0.10 303	0.10 339	0.10 300	0.11 364
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
WCMA_ROB	0.51 503	0.21 414	0.65 438	0.25 382	0.21 449	0.58 500	0.32 463	0.54 429	0.55 471	0.95 534	1.40 541	1.28 540	0.81 531	0.73 462	0.62 491	0.18 490	0.15 483	0.15 459	0.15 466	0.19 478	0.19 478

CBMV	0.33 423	0.21 414	0.54 390	0.23 294	0.13 238	0.42 445	0.33 473	0.53 422	0.48 430	0.52 489	0.49 422	0.50 448	0.41 457	0.56 389	0.31 391	0.15 453	0.16 490	0.18 484	0.16 478	0.13 400	0.13 403
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
YMNet	0.32 414	0.22 427	0.58 408	0.27 444	0.23 478	0.48 475	0.27 420	0.51 394	0.45 398	0.48 475	0.56 459	0.51 452	0.30 387	0.39 313	0.40 436	0.13 414	0.16 490	0.13 419	0.12 417	0.13 400	0.12 387

YMNet_1	0.32 414	0.22 427	0.58 408	0.27 444	0.23 478	0.48 475	0.27 420	0.51 394	0.45 398	0.48 475	0.56 459	0.51 452	0.30 387	0.39 313	0.40 436	0.13 414	0.16 490	0.13 419	0.12 417	0.13 400	0.12 387

IPLGR_C	0.21 229	0.22 427	0.60 416	0.23 294	0.15 330	0.24 238	0.20 281	0.35 217	0.29 213	0.31 291	0.32 240	0.22 181	0.15 151	0.25 184	0.20 259	0.08 192	0.07 262	0.07 75	0.07 136	0.08 169	0.08 216

RP	0.35 436	0.22 427	0.51 379	0.31 483	0.24 486	0.37 413	0.28 435	0.50 377	0.58 479	0.40 425	0.63 484	0.61 489	0.47 483	0.61 415	0.39 429	0.16 468	0.15 483	0.17 476	0.15 466	0.17 457	0.17 457

edge stereo	0.39 462	0.22 427	0.81 477	0.27 444	0.22 465	0.37 413	0.24 385	0.56 454	0.54 465	0.53 495	0.60 471	0.71 516	0.50 492	0.78 484	0.40 436	0.16 468	0.14 468	0.19 492	0.14 457	0.16 440	0.17 457

ADCL	0.47 490	0.22 427	1.00 511	0.27 444	0.19 424	0.74 520	0.64 537	0.54 429	0.69 504	0.56 499	0.71 497	0.55 469	0.60 509	0.60 408	1.43 546	0.11 357	0.09 380	0.13 419	0.13 444	0.14 418	0.14 424

GANet	0.36 440	0.22 427	0.49 357	0.29 468	0.17 383	0.41 438	0.38 493	0.57 464	0.45 398	0.46 465	0.75 503	0.55 469	0.40 453	0.94 516	0.41 444	0.13 414	0.13 458	0.13 419	0.11 378	0.14 418	0.11 364

AANet_RVC	0.31 405	0.22 427	0.50 368	0.23 294	0.14 280	0.30 339	0.24 385	0.47 347	0.54 465	0.38 400	0.60 471	0.43 405	0.29 374	0.87 502	0.40 436	0.11 357	0.07 262	0.07 75	0.07 136	0.09 235	0.09 273

StereoDRNet	0.32 414	0.22 427	0.61 419	0.27 444	0.21 449	0.42 445	0.30 452	0.61 490	0.48 430	0.46 465	0.39 327	0.48 436	0.30 387	0.57 393	0.40 436	0.11 357	0.09 380	0.12 398	0.11 378	0.12 385	0.10 329

TCMNet	0.33 423	0.23 436	0.72 459	0.29 468	0.30 513	0.40 434	0.28 435	0.50 377	0.47 420	0.37 385	0.45 397	0.40 385	0.29 374	0.60 408	0.39 429	0.14 440	0.13 458	0.15 459	0.14 457	0.17 457	0.15 436

RAFT + AFF	0.27 358	0.23 436	0.50 368	0.25 382	0.17 383	0.30 339	0.33 473	0.52 411	0.40 348	0.28 216	0.30 217	0.30 292	0.31 403	0.62 423	0.24 332	0.09 270	0.10 405	0.11 360	0.10 339	0.11 348	0.11 364

GwcNet	0.35 436	0.23 436	0.88 494	0.25 382	0.24 486	0.48 475	0.27 420	0.55 439	0.57 477	0.38 400	0.52 438	0.51 452	0.32 410	0.60 408	0.41 444	0.13 414	0.11 429	0.12 398	0.11 378	0.13 400	0.14 424

DANet	0.35 436	0.23 436	0.60 416	0.36 507	0.22 465	0.39 429	0.25 402	0.48 359	0.43 372	0.52 489	0.50 424	0.59 482	0.41 457	0.76 476	0.49 466	0.13 414	0.11 429	0.14 445	0.12 417	0.17 457	0.15 436
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
DFGA-Net	0.23 276	0.24 440	0.49 357	0.22 247	0.15 330	0.25 252	0.17 147	0.39 263	0.39 332	0.29 243	0.31 231	0.21 169	0.17 193	0.59 406	0.28 364	0.08 192	0.06 145	0.09 230	0.09 297	0.10 300	0.08 216

ADCRef	0.38 457	0.24 440	0.88 494	0.26 416	0.21 449	0.49 480	0.27 420	0.52 411	0.48 430	0.50 478	0.58 464	0.35 340	0.47 483	0.48 343	1.29 544	0.09 270	0.08 346	0.12 398	0.12 417	0.11 348	0.11 364

ADCP+	0.45 486	0.24 440	1.15 526	0.25 382	0.22 465	0.56 496	0.39 498	0.54 429	0.51 451	0.44 457	0.51 430	0.46 428	0.52 497	0.56 389	1.89 557	0.10 318	0.08 346	0.11 360	0.10 339	0.14 418	0.13 403

DPSNet	0.47 490	0.24 440	0.93 502	0.27 444	0.20 441	0.75 522	0.57 531	0.84 540	0.79 518	0.47 472	0.51 430	0.60 485	0.69 522	0.87 502	0.71 502	0.16 468	0.13 458	0.12 398	0.10 339	0.25 503	0.21 496

PSMNet_ROB	0.33 423	0.24 440	0.54 390	0.31 483	0.21 449	0.42 445	0.43 509	0.59 478	0.47 420	0.37 385	0.44 385	0.49 441	0.31 403	0.64 431	0.43 448	0.14 440	0.10 405	0.15 459	0.14 457	0.13 400	0.11 364

LL-Strereo	0.29 389	0.25 445	0.58 408	0.25 382	0.21 449	0.23 216	0.24 385	0.55 439	0.42 365	0.34 346	0.32 240	0.41 392	0.40 453	0.94 516	0.23 321	0.08 192	0.07 262	0.11 360	0.09 297	0.09 235	0.09 273

HCRNet	0.24 306	0.25 445	0.33 171	0.34 497	0.16 362	0.27 282	0.18 190	0.43 312	0.35 284	0.30 274	0.35 281	0.32 312	0.22 262	0.44 331	0.20 259	0.13 414	0.08 346	0.13 419	0.11 378	0.10 300	0.09 273

GMStereo	0.19 194	0.25 445	0.40 264	0.21 188	0.12 164	0.22 195	0.19 234	0.29 131	0.40 348	0.25 185	0.23 148	0.16 118	0.15 151	0.25 184	0.19 245	0.09 270	0.06 145	0.08 153	0.08 211	0.10 300	0.08 216
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
psmorigin	0.50 499	0.25 445	3.03 562	0.24 345	0.19 424	0.38 421	0.22 338	0.50 377	0.44 387	0.64 510	0.68 492	0.71 516	0.51 495	0.85 499	0.45 455	0.14 440	0.17 497	0.13 419	0.14 457	0.16 440	0.21 496

FADNet-RVC-Resample	0.29 389	0.25 445	0.93 502	0.26 416	0.16 362	0.32 364	0.21 312	0.47 347	0.39 332	0.35 363	0.38 314	0.33 319	0.27 343	0.53 370	0.24 332	0.10 318	0.10 405	0.14 445	0.13 444	0.13 400	0.16 445

G-Net	0.46 488	0.25 445	0.86 491	0.34 497	0.28 505	0.90 535	0.35 479	0.47 347	0.45 398	0.68 515	1.22 535	0.64 501	0.60 509	0.61 415	0.57 479	0.16 468	0.14 468	0.17 476	0.13 444	0.22 495	0.19 478

NCC-stereo	0.39 462	0.25 445	0.69 449	0.32 489	0.28 505	0.46 463	0.36 483	0.65 507	0.52 458	0.40 425	0.57 462	0.56 472	0.47 483	0.73 462	0.45 455	0.17 479	0.14 468	0.18 484	0.25 517	0.16 440	0.16 445

Nwc_Net	0.37 450	0.25 445	0.68 448	0.31 483	0.24 486	0.44 455	0.30 452	0.65 507	0.50 447	0.37 385	0.69 496	0.58 480	0.45 474	0.60 408	0.40 436	0.15 453	0.12 446	0.19 492	0.21 501	0.14 418	0.13 403

Abc-Net	0.39 462	0.25 445	0.69 449	0.32 489	0.28 505	0.46 463	0.36 483	0.65 507	0.52 458	0.40 425	0.57 462	0.56 472	0.47 483	0.73 462	0.45 455	0.17 479	0.14 468	0.18 484	0.25 517	0.16 440	0.16 445
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
DN-CSS_ROB	0.22 259	0.25 445	0.47 343	0.24 345	0.14 280	0.25 252	0.12 21	0.40 274	0.33 258	0.29 243	0.42 361	0.22 181	0.20 242	0.33 283	0.19 245	0.07 67	0.06 145	0.11 360	0.11 378	0.11 348	0.07 150

LALA_ROB	0.36 440	0.25 445	0.46 335	0.30 477	0.21 449	0.47 469	0.39 498	0.61 490	0.51 451	0.52 489	0.51 430	0.69 513	0.36 430	0.50 352	0.43 448	0.17 479	0.11 429	0.16 470	0.14 457	0.17 457	0.15 436

Wz-Net-MNSev	0.36 440	0.26 456	0.79 472	0.26 416	0.21 449	0.59 503	0.38 493	0.55 439	0.56 474	0.48 475	0.54 448	0.53 463	0.36 430	0.60 408	0.44 452	0.11 357	0.09 380	0.11 360	0.11 378	0.15 432	0.13 403

dd	0.22 259	0.26 456	0.40 264	0.22 247	0.12 164	0.25 252	0.21 312	0.32 171	0.44 387	0.29 243	0.28 191	0.25 221	0.16 167	0.30 263	0.25 342	0.12 395	0.07 262	0.10 303	0.08 211	0.11 348	0.09 273

AF-Net	0.37 450	0.26 456	0.56 400	0.32 489	0.23 478	0.41 438	0.29 441	0.61 490	0.64 494	0.42 444	0.68 492	0.65 502	0.49 490	0.57 393	0.44 452	0.15 453	0.11 429	0.19 492	0.14 457	0.15 432	0.13 403

iResNetv2_ROB	0.27 358	0.26 456	0.72 459	0.23 294	0.13 238	0.29 322	0.18 190	0.52 411	0.49 439	0.37 385	0.45 397	0.39 371	0.25 315	0.34 289	0.20 259	0.08 192	0.06 145	0.07 75	0.05 39	0.12 385	0.09 273

NCCL2	0.35 436	0.26 456	0.49 357	0.36 507	0.22 465	0.41 438	0.41 504	0.53 422	0.42 365	0.47 472	0.46 407	0.61 489	0.39 449	0.55 378	0.37 419	0.16 468	0.13 458	0.21 498	0.21 501	0.16 440	0.16 445

FBW_ROB	0.43 478	0.26 456	0.54 390	0.31 483	0.20 441	0.51 484	0.32 463	0.70 523	0.60 484	0.59 503	0.55 452	0.65 502	0.41 457	1.40 547	0.51 474	0.13 414	0.17 497	0.21 498	0.16 478	0.17 457	0.18 470

ETE_ROB	0.34 431	0.26 456	0.45 327	0.29 468	0.18 404	0.40 434	0.37 487	0.57 464	0.47 420	0.50 478	0.50 424	0.62 491	0.36 430	0.55 378	0.38 421	0.13 414	0.10 405	0.14 445	0.12 417	0.16 440	0.16 445

FINET	0.34 431	0.27 463	0.80 475	0.24 345	0.24 486	0.36 408	0.34 475	0.54 429	0.72 509	0.39 415	0.47 414	0.32 312	0.30 387	0.51 357	0.32 396	0.19 496	0.17 497	0.13 419	0.12 417	0.18 471	0.16 445

SHD	0.42 473	0.27 463	0.81 477	0.31 483	0.25 493	0.42 445	0.22 338	0.66 513	0.94 538	0.63 508	0.60 471	0.59 482	0.47 483	0.59 406	0.58 484	0.15 453	0.13 458	0.16 470	0.16 478	0.20 486	0.22 501

MeshStereo	0.58 514	0.27 463	0.67 443	0.22 247	0.17 383	0.66 513	0.37 487	0.78 531	0.61 487	1.47 561	1.30 538	1.65 547	0.79 528	1.12 533	0.59 485	0.17 479	0.17 497	0.17 476	0.14 457	0.17 457	0.14 424
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
FADNet_RVC	0.30 398	0.28 466	0.83 482	0.23 294	0.15 330	0.30 339	0.17 147	0.49 367	0.37 308	0.30 274	0.38 314	0.30 292	0.27 343	0.52 363	0.31 391	0.14 440	0.14 468	0.14 445	0.16 478	0.21 489	0.23 508

SuperB	0.49 496	0.28 466	2.23 553	0.23 294	0.15 330	0.41 438	0.32 463	0.47 347	0.82 521	0.43 450	0.50 424	0.33 319	0.45 474	0.68 447	1.08 529	0.10 318	0.07 262	0.09 230	0.08 211	0.98 560	0.14 424

RTSC	0.39 462	0.28 466	0.78 466	0.27 444	0.18 404	0.49 480	0.22 338	0.59 478	0.84 528	0.55 498	0.53 445	0.49 441	0.36 430	0.67 446	0.82 511	0.13 414	0.10 405	0.11 360	0.12 417	0.17 457	0.17 457

PA-Net	0.37 450	0.28 466	0.83 482	0.31 483	0.28 505	0.39 429	0.42 507	0.51 394	0.55 471	0.34 346	0.42 361	0.41 392	0.36 430	0.79 486	0.49 466	0.12 395	0.23 522	0.16 470	0.23 511	0.12 385	0.18 470
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
SGM-ForestM	1.36 551	0.28 466	0.79 472	0.26 416	0.16 362	2.26 564	1.00 559	1.42 554	1.46 554	2.38 566	2.05 559	5.95 574	2.66 567	2.95 565	2.46 564	0.17 479	0.18 503	0.18 484	0.18 493	0.15 432	0.18 470

NaN_ROB	0.41 470	0.28 466	0.62 427	0.30 477	0.19 424	0.51 484	0.47 519	0.58 473	0.59 480	0.56 499	0.47 414	0.49 441	0.41 457	1.21 539	0.64 496	0.12 395	0.18 503	0.12 398	0.13 444	0.11 348	0.14 424

SANet	0.53 508	0.28 466	0.96 507	0.26 416	0.15 330	0.69 515	0.44 512	0.67 518	1.34 550	0.67 514	0.98 526	0.94 527	0.71 524	0.89 507	0.76 504	0.14 440	0.12 446	0.12 398	0.11 378	0.17 457	0.16 445

w-ln-seven-2	0.36 440	0.29 473	1.06 518	0.27 444	0.18 404	0.37 413	0.30 452	0.50 377	0.54 465	0.45 461	0.55 452	0.45 420	0.41 457	0.62 423	0.49 466	0.10 318	0.10 405	0.12 398	0.11 378	0.14 418	0.11 364

Wz-Net-LNSev	0.34 431	0.29 473	0.91 498	0.26 416	0.21 449	0.47 469	0.31 457	0.54 429	0.54 465	0.44 457	0.52 438	0.50 448	0.35 426	0.39 313	0.39 429	0.11 357	0.11 429	0.10 303	0.09 297	0.14 418	0.13 403

DGSMNet	0.61 519	0.29 473	0.91 498	0.51 533	0.70 546	0.62 509	1.38 568	0.59 478	0.55 471	0.37 385	0.61 478	0.52 458	0.33 413	0.65 437	0.43 448	0.53 539	0.60 557	0.67 544	0.61 552	0.63 541	0.61 552

aanetorigin	0.39 462	0.29 473	1.09 520	0.24 345	0.19 424	0.28 301	0.37 487	0.33 185	0.47 420	0.94 532	0.82 512	0.52 458	0.54 498	0.49 348	0.50 472	0.11 357	0.09 380	0.10 303	0.10 339	0.16 440	0.15 436

DeepPrunerF	0.44 484	0.29 473	1.29 536	0.33 495	0.30 513	0.35 403	0.36 483	0.62 498	1.15 548	0.40 425	0.44 385	0.39 371	0.41 457	0.80 490	0.52 475	0.18 490	0.14 468	0.23 505	0.21 501	0.17 457	0.17 457

ADCPNet	0.48 493	0.29 473	1.60 546	0.27 444	0.23 478	0.70 518	0.38 493	0.53 422	0.51 451	0.51 483	0.59 466	0.67 507	0.56 502	0.60 408	1.14 534	0.15 453	0.18 503	0.14 445	0.23 511	0.19 478	0.19 478

PWC_ROB	0.38 457	0.29 473	0.69 449	0.25 382	0.20 441	0.38 421	0.19 234	0.58 473	0.67 499	0.57 501	0.85 515	0.51 452	0.40 453	0.71 455	0.52 475	0.13 414	0.09 380	0.14 445	0.10 339	0.17 457	0.14 424

w-ln-seven	0.42 473	0.30 480	1.18 527	0.26 416	0.22 465	0.58 500	0.31 457	0.62 498	0.81 520	0.58 502	0.61 478	0.53 463	0.36 430	0.57 393	0.65 498	0.11 357	0.10 405	0.13 419	0.12 417	0.15 432	0.13 403

FC-DCNN v2	0.71 528	0.30 480	0.67 443	0.32 489	0.27 500	0.84 530	0.39 498	0.84 540	0.85 529	1.44 557	1.64 552	2.09 554	1.28 553	1.06 529	0.80 510	0.24 510	0.22 518	0.27 510	0.26 521	0.26 509	0.25 515

HBP-ISP	0.33 423	0.30 480	0.72 459	0.22 247	0.16 362	0.32 364	0.22 338	0.54 429	0.44 387	0.41 434	0.49 422	0.33 319	0.38 443	0.73 462	0.25 342	0.18 490	0.19 507	0.24 507	0.20 498	0.16 440	0.13 403

FC-DCNN	0.70 527	0.30 480	0.69 449	0.32 489	0.27 500	0.81 529	0.39 498	0.79 534	0.82 521	1.41 553	1.58 551	1.98 552	1.26 551	1.02 526	0.77 507	0.24 510	0.22 518	0.27 510	0.26 521	0.26 509	0.26 517

PS-NSSS	0.32 414	0.30 480	0.46 335	0.23 294	0.17 383	0.33 375	0.24 385	0.57 464	0.41 358	0.37 385	0.52 438	0.35 340	0.30 387	0.80 490	0.30 384	0.17 479	0.14 468	0.21 498	0.15 466	0.15 432	0.13 403

PDISCO_ROB	0.43 478	0.30 480	0.67 443	0.43 522	0.36 522	0.67 514	0.32 463	0.72 526	0.76 514	0.43 450	0.53 445	0.63 499	0.40 453	0.66 442	0.47 463	0.21 501	0.12 446	0.21 498	0.19 497	0.25 503	0.20 488

PWCDC_ROB	0.38 457	0.30 480	0.60 416	0.33 495	0.20 441	0.42 445	0.19 234	0.58 473	0.89 530	0.42 444	1.26 537	0.36 345	0.34 422	0.50 352	0.38 421	0.18 490	0.11 429	0.11 360	0.09 297	0.19 478	0.13 403

UDGNet	0.23 276	0.31 487	0.38 241	0.24 345	0.14 280	0.24 238	0.18 190	0.32 171	0.43 372	0.29 243	0.28 191	0.24 213	0.19 233	0.29 248	0.20 259	0.15 453	0.07 262	0.21 498	0.11 378	0.14 418	0.10 329

dad	0.28 378	0.31 487	0.44 316	0.21 188	0.14 280	0.30 339	0.20 281	0.33 185	0.49 439	0.44 457	0.44 385	0.45 420	0.21 249	0.41 322	0.26 355	0.20 499	0.11 429	0.20 496	0.11 378	0.14 418	0.10 329

ccnet	0.42 473	0.31 487	0.48 352	0.27 444	0.32 517	0.60 506	0.32 463	0.65 507	0.46 415	0.53 495	0.66 488	0.56 472	0.45 474	0.72 460	0.61 489	0.26 514	0.19 507	0.24 507	0.21 501	0.26 509	0.22 501

Syn2CoEx	0.36 440	0.31 487	0.78 466	0.34 497	0.21 449	0.41 438	0.28 435	0.61 490	0.49 439	0.42 444	0.56 459	0.45 420	0.44 471	0.69 449	0.38 421	0.17 479	0.14 468	0.15 459	0.12 417	0.13 400	0.12 387

FCDSN-DC	0.63 520	0.31 487	0.61 419	0.36 507	0.30 513	0.65 511	0.37 487	0.66 513	0.68 502	1.14 544	1.54 549	1.71 549	1.26 551	0.92 512	0.64 496	0.24 510	0.22 518	0.27 510	0.26 521	0.27 513	0.27 521
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
RGC	0.39 462	0.32 492	0.64 437	0.34 497	0.27 500	0.40 434	0.29 441	0.57 464	0.53 462	0.45 461	0.64 485	0.62 491	0.45 474	0.72 460	0.39 429	0.15 453	0.15 483	0.21 498	0.20 498	0.18 471	0.19 478

MSMD_ROB	0.60 518	0.33 493	0.61 419	0.30 477	0.25 493	0.86 532	0.35 479	0.55 439	0.67 499	1.10 542	1.49 546	1.76 550	0.97 542	0.88 505	0.49 466	0.23 504	0.21 514	0.27 510	0.27 524	0.25 503	0.24 513

PVD	0.58 514	0.34 494	0.84 487	0.39 517	0.31 516	0.59 503	0.47 519	0.80 535	1.25 549	0.92 531	1.09 529	0.79 520	0.82 532	0.85 499	0.76 504	0.21 501	0.18 503	0.22 504	0.18 493	0.27 513	0.35 530

ADCMid	0.49 496	0.34 494	1.13 525	0.26 416	0.21 449	0.51 484	0.37 487	0.57 464	0.54 465	0.75 523	0.66 488	0.62 491	0.64 519	0.64 431	1.68 551	0.13 414	0.12 446	0.17 476	0.17 487	0.20 486	0.17 457

FADNet-RVC	0.31 405	0.35 496	0.78 466	0.25 382	0.20 441	0.33 375	0.20 281	0.49 367	0.40 348	0.34 346	0.39 327	0.41 392	0.29 374	0.63 429	0.31 391	0.13 414	0.14 468	0.14 445	0.15 466	0.19 478	0.19 478

PASM	0.45 486	0.35 496	0.90 497	0.35 506	0.33 518	0.39 429	0.38 493	0.50 377	0.61 487	0.52 489	0.51 430	0.62 491	0.45 474	0.93 514	0.48 464	0.26 514	0.29 532	0.29 520	0.33 529	0.29 519	0.26 517

CSAN	0.50 499	0.35 496	0.78 466	0.36 507	0.23 478	0.56 496	0.59 534	0.61 490	0.70 506	0.64 510	0.78 507	0.65 502	0.60 509	1.38 546	0.62 491	0.21 501	0.17 497	0.20 496	0.20 498	0.18 471	0.18 470

FADNet	0.32 414	0.36 499	0.74 464	0.23 294	0.22 465	0.37 413	0.19 234	0.53 422	0.48 430	0.32 314	0.36 291	0.43 405	0.32 410	0.64 431	0.25 342	0.16 468	0.16 490	0.14 445	0.16 478	0.24 501	0.19 478

MaskLacGwcNet_RVC	0.36 440	0.36 499	0.53 387	0.34 497	0.19 424	0.51 484	0.24 385	0.55 439	0.38 322	0.41 434	0.47 414	0.47 430	0.27 343	0.73 462	0.30 384	0.36 532	0.19 507	0.27 510	0.17 487	0.26 509	0.23 508

MANE	1.41 553	0.36 499	0.74 464	0.43 522	0.41 526	2.16 563	0.80 549	2.39 569	3.38 564	2.22 565	3.06 567	3.54 567	2.73 568	2.15 562	1.94 559	0.28 522	0.27 528	0.30 522	0.46 539	0.28 518	0.34 529

ELAS_RVC	0.74 533	0.36 499	1.00 511	0.37 513	0.33 518	0.88 533	0.93 556	0.83 539	1.08 544	1.35 549	1.33 540	1.24 538	1.33 555	1.06 529	0.95 522	0.27 519	0.25 526	0.29 520	0.27 524	0.30 520	0.30 523
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	0.74 533	0.36 499	0.85 490	0.36 507	0.33 518	1.36 554	0.77 547	0.93 544	0.92 534	1.41 553	1.53 548	1.16 537	1.17 547	0.95 519	1.03 526	0.26 514	0.25 526	0.28 516	0.28 527	0.31 521	0.30 523
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
StereoAnything_RVC	0.13 49	0.37 504	0.36 210	0.14 1	0.07 1	0.11 4	0.12 21	0.17 9	0.12 8	0.08 1	0.07 3	0.07 1	0.10 39	0.20 100	0.10 1	0.09 270	0.05 29	0.06 22	0.04 1	0.24 501	0.05 21

EDNetEfficient	0.63 520	0.37 504	2.40 557	0.26 416	0.25 493	0.38 421	0.49 525	0.41 286	1.06 543	1.38 550	0.87 519	0.62 491	0.95 539	0.65 437	1.65 550	0.11 357	0.09 380	0.10 303	0.11 378	0.19 478	0.17 457

XQC	0.43 478	0.37 504	0.96 507	0.34 497	0.25 493	0.53 494	0.34 475	0.60 486	0.73 512	0.51 483	0.46 407	0.57 477	0.47 483	0.70 452	0.72 503	0.17 479	0.12 446	0.18 484	0.15 466	0.25 503	0.23 508

WZ-Net	0.52 507	0.38 507	1.90 550	0.30 477	0.24 486	0.57 499	0.48 523	0.62 498	0.78 517	0.50 478	0.71 497	0.68 511	0.54 498	0.98 523	0.84 512	0.13 414	0.10 405	0.11 360	0.12 417	0.19 478	0.20 488

SAMSARA	0.56 510	0.39 508	0.80 475	0.60 538	0.46 530	1.00 539	1.23 567	0.67 518	0.68 502	0.71 518	0.54 448	0.89 526	0.57 505	0.81 493	0.62 491	0.19 496	0.22 518	0.18 484	0.18 493	0.27 513	0.25 515

z-mn7	0.44 484	0.40 509	1.09 520	0.25 382	0.18 404	0.61 507	0.34 475	0.56 454	0.93 536	0.43 450	0.96 523	0.53 463	0.39 449	0.94 516	0.59 485	0.10 318	0.09 380	0.10 303	0.10 339	0.14 418	0.13 403

ADCS	0.58 514	0.40 509	1.35 539	0.29 468	0.24 486	0.55 495	0.45 513	0.67 518	0.83 525	0.76 524	0.71 497	0.68 511	0.60 509	0.76 476	2.23 562	0.16 468	0.16 490	0.16 470	0.17 487	0.22 495	0.22 501

AnyNet_C32	0.51 503	0.40 509	1.10 524	0.29 468	0.28 505	0.59 503	0.58 532	0.54 429	0.60 484	0.62 506	0.66 488	0.54 467	0.54 498	0.78 484	1.74 554	0.15 453	0.14 468	0.15 459	0.17 487	0.20 486	0.20 488

LSM	1.64 560	0.40 509	2.56 559	2.02 569	17.61 582	0.51 484	0.52 527	0.61 490	0.76 514	0.82 526	1.11 531	0.63 499	0.54 498	0.75 471	0.49 466	0.16 468	0.24 524	0.18 484	0.21 501	0.25 503	2.42 572

PSMNet-RUCA	0.37 450	0.41 513	0.66 442	0.46 527	0.41 526	0.34 388	0.25 402	0.57 464	0.45 398	0.39 415	0.52 438	0.43 405	0.33 413	0.41 322	0.29 376	0.25 513	0.14 468	0.33 526	0.21 501	0.31 521	0.22 501

Wz-Net-SNSev	0.43 478	0.41 513	1.27 534	0.30 477	0.21 449	0.44 455	0.41 504	0.61 490	0.65 495	0.46 465	0.65 486	0.62 491	0.39 449	0.74 470	0.59 485	0.12 395	0.11 429	0.12 398	0.13 444	0.16 440	0.14 424

MSAF-DinoV2	0.76 535	0.44 515	1.98 551	0.49 532	0.16 362	0.58 500	0.31 457	0.81 537	0.83 525	0.41 434	0.52 438	0.98 531	0.58 506	4.97 573	1.03 526	0.11 357	0.07 262	0.10 303	0.24 513	0.27 513	0.26 517

zh-mn7	0.46 488	0.45 516	1.48 542	0.25 382	0.19 424	0.44 455	0.29 441	0.56 454	0.82 521	0.65 512	0.96 523	0.49 441	0.38 443	0.88 505	0.63 494	0.12 395	0.10 405	0.11 360	0.11 378	0.13 400	0.14 424

GASNet	0.36 440	0.46 517	0.88 494	0.34 497	0.23 478	0.35 403	0.22 338	0.60 486	0.53 462	0.40 425	0.37 300	0.45 420	0.30 387	0.79 486	0.35 412	0.15 453	0.10 405	0.14 445	0.14 457	0.22 495	0.12 387

UDG	0.40 468	0.46 517	0.49 357	0.40 519	0.35 521	0.47 469	0.27 420	0.54 429	0.47 420	0.39 415	0.45 397	0.59 482	0.44 471	0.46 337	0.39 429	0.26 514	0.19 507	0.48 535	0.22 509	0.34 525	0.26 517

CC-Net-ROB	0.43 478	0.47 519	0.65 438	0.37 513	0.23 478	0.51 484	0.29 441	0.66 513	0.49 439	0.46 465	0.51 430	0.48 436	0.38 443	0.96 520	0.35 412	0.34 530	0.23 522	0.55 539	0.25 517	0.31 521	0.20 488

GANetREF_RVC	0.43 478	0.47 519	0.69 449	0.38 515	0.20 441	0.51 484	0.48 523	0.66 513	0.66 496	0.46 465	0.46 407	0.50 448	0.44 471	0.90 510	0.39 429	0.27 519	0.21 514	0.32 524	0.18 493	0.27 513	0.22 501
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
SQANet	0.40 468	0.48 521	0.67 443	0.48 529	0.39 523	0.48 475	0.22 338	0.51 394	0.43 372	0.40 425	0.47 414	0.47 430	0.33 413	0.54 376	0.32 396	0.36 532	0.15 483	0.40 531	0.21 501	0.45 531	0.31 525

Consistency-Raft	0.55 509	0.48 521	1.02 514	0.45 525	0.49 533	0.49 480	0.47 519	0.72 526	0.72 509	0.45 461	0.82 512	0.47 430	0.60 509	0.50 352	0.63 494	0.39 536	0.39 540	0.44 533	0.51 544	0.52 534	0.37 531

RTS	0.78 536	0.48 521	4.68 565	0.34 497	0.28 505	1.12 543	0.46 515	0.62 498	1.03 540	0.73 519	0.89 520	0.60 485	0.59 507	1.61 550	1.16 537	0.14 440	0.11 429	0.15 459	0.15 466	0.21 489	0.19 478

RTSA	0.78 536	0.48 521	4.68 565	0.34 497	0.28 505	1.12 543	0.46 515	0.62 498	1.03 540	0.73 519	0.89 520	0.60 485	0.59 507	1.61 550	1.16 537	0.14 440	0.11 429	0.15 459	0.15 466	0.21 489	0.19 478

NVStereoNet_ROB	0.67 524	0.49 525	0.83 482	0.48 529	0.40 525	0.51 484	0.46 515	0.70 523	0.77 516	0.84 527	1.72 553	1.02 532	0.83 533	1.23 540	0.79 509	0.32 528	0.38 539	0.40 531	0.46 539	0.36 527	0.41 535
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
DDUNet	0.41 470	0.50 526	0.48 352	0.44 524	0.39 523	0.46 463	0.32 463	0.50 377	0.43 372	0.45 461	0.52 438	0.57 477	0.36 430	0.48 343	0.33 403	0.33 529	0.21 514	0.55 539	0.25 517	0.37 528	0.32 528

MFN_U_SF_DS_RVC	0.51 503	0.50 526	0.86 491	0.39 517	0.24 486	0.84 530	0.55 530	0.56 454	0.62 489	0.60 504	0.68 492	0.62 491	0.42 466	1.13 534	0.43 448	0.23 504	0.27 528	0.27 510	0.35 531	0.25 503	0.29 522

zh-sn7	0.48 493	0.51 528	1.43 541	0.29 468	0.20 441	0.47 469	0.39 498	0.57 464	0.62 489	0.52 489	0.81 510	0.52 458	0.56 502	1.05 528	0.87 516	0.12 395	0.13 458	0.13 419	0.13 444	0.17 457	0.16 445

MFN_U_SF_RVC	0.56 510	0.51 528	1.19 528	0.38 515	0.22 465	0.69 515	0.27 420	0.80 535	0.67 499	0.73 519	0.74 502	0.87 523	0.61 518	0.81 493	0.76 504	0.29 524	0.27 528	0.32 524	0.37 535	0.32 524	0.31 525

EDNetEfficientorigin	7.51 574	0.52 530	140.47 593	0.25 382	0.17 383	0.42 445	0.29 441	0.47 347	1.03 540	1.28 547	1.02 527	0.83 522	0.84 534	0.75 471	0.99 524	0.10 318	0.09 380	0.12 398	0.10 339	0.21 489	0.22 501

anonymity	0.56 510	0.54 531	0.70 455	0.47 528	0.61 542	0.56 496	0.43 509	0.69 522	0.49 439	0.63 508	0.55 452	0.54 467	0.60 509	0.61 415	0.57 479	0.55 542	0.53 550	0.50 536	0.54 547	0.51 533	0.56 545

Wz-Net-TNSev	0.51 503	0.58 532	1.61 548	0.25 382	0.21 449	0.65 511	0.45 513	0.63 505	0.69 504	0.51 483	0.54 448	0.71 516	0.60 509	1.00 524	0.77 507	0.15 453	0.15 483	0.13 419	0.15 466	0.21 489	0.20 488

AnyNet_C01	0.65 522	0.58 532	2.60 560	0.32 489	0.26 498	0.88 533	0.61 535	0.63 505	0.62 489	0.68 515	0.96 523	0.76 519	0.60 509	0.96 520	1.43 546	0.16 468	0.16 490	0.17 476	0.17 487	0.23 498	0.23 508

GCST	0.47 490	0.60 534	0.57 403	1.04 557	0.48 532	0.38 421	0.11 14	0.40 274	0.32 246	0.41 434	0.34 270	0.29 276	0.17 193	0.46 337	0.19 245	0.69 549	0.42 542	0.79 551	0.62 553	0.62 540	0.46 540

SPS-STEREO	0.69 526	0.61 535	0.98 509	0.52 535	0.57 540	0.74 520	0.50 526	0.78 531	0.62 489	0.95 534	0.86 516	0.94 527	0.70 523	1.01 525	0.87 516	0.58 545	0.51 547	0.50 536	0.50 543	0.55 536	0.58 547
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
otaku	0.57 513	0.62 536	0.87 493	0.63 540	0.44 529	0.73 519	0.37 487	0.65 507	0.66 496	0.51 483	0.75 503	0.66 506	0.45 474	0.69 449	0.46 461	0.53 539	0.34 537	0.55 539	0.35 531	0.60 539	0.45 537

Ntro	0.58 514	0.64 537	0.92 500	0.66 541	0.50 535	0.77 523	0.36 483	0.66 513	0.70 506	0.50 478	0.59 466	0.65 502	0.51 495	0.75 471	0.45 455	0.56 543	0.32 536	0.56 542	0.34 530	0.63 541	0.46 540

MSC_U_SF_DS_RVC	0.68 525	0.64 537	1.06 518	0.45 525	0.27 500	1.40 556	0.58 532	0.78 531	0.92 534	0.84 527	0.86 516	0.88 525	0.68 521	1.33 545	0.68 501	0.37 534	0.29 532	0.34 527	0.36 534	0.43 529	0.37 531

SGM+DAISY	0.87 538	0.66 539	1.30 537	0.51 533	0.60 541	1.03 540	0.84 553	0.76 529	0.73 512	1.39 551	1.51 547	1.31 541	1.22 549	1.11 531	1.08 529	0.57 544	0.53 550	0.51 538	0.51 544	0.54 535	0.61 552

IGEV-BASED-STEREO-	0.20 209	0.72 540	0.70 455	0.17 17	0.08 9	0.15 21	0.15 82	0.18 14	0.16 27	0.13 45	0.12 25	0.09 16	0.08 6	0.16 31	0.13 83	0.35 531	0.04 2	0.08 153	0.07 136	0.11 348	0.23 508

coex-ft	3.44 568	0.73 541	48.55 591	0.24 345	0.19 424	0.50 483	0.43 509	0.47 347	2.40 561	7.03 575	1.20 534	0.97 530	2.23 564	0.73 462	1.92 558	0.12 395	0.15 483	0.14 445	0.12 417	0.21 489	0.43 536

JetBlue	1.14 549	0.76 542	2.36 555	0.59 537	0.75 548	3.04 567	1.78 569	1.11 547	0.90 532	0.94 532	1.10 530	1.66 548	1.28 553	2.09 560	1.72 553	0.43 538	0.36 538	0.38 529	0.38 537	0.58 538	0.56 545

MFMNet_re	0.72 529	0.76 542	0.99 510	0.62 539	0.70 546	0.77 523	0.67 538	0.75 528	0.83 525	0.78 525	0.86 516	0.69 513	0.78 527	0.71 455	0.61 489	0.66 548	0.59 556	0.61 543	0.58 551	0.68 547	0.71 556

ACVNet_1	0.72 529	0.81 544	1.37 540	0.72 544	0.53 538	0.77 523	0.42 507	0.85 543	0.90 532	0.74 522	0.75 503	1.32 542	0.72 525	1.02 526	0.55 478	0.54 541	0.31 535	0.71 546	0.35 531	0.64 543	0.45 537

ACVNet-4b	0.72 529	0.81 544	1.33 538	0.72 544	0.50 535	0.80 528	0.31 457	0.71 525	0.80 519	0.50 478	0.72 501	0.95 529	0.43 470	0.96 520	1.20 541	1.13 566	0.21 514	0.76 548	0.45 538	0.65 544	0.46 540

IMH-64-1	0.91 540	0.86 546	0.84 487	0.97 552	0.75 548	0.92 536	0.71 540	1.27 549	1.10 545	0.89 529	1.45 543	1.14 534	0.96 540	1.19 536	0.84 512	0.74 550	0.51 547	0.97 554	0.55 548	0.84 551	0.60 549

IMH-64	0.91 540	0.86 546	0.84 487	0.97 552	0.75 548	0.92 536	0.71 540	1.27 549	1.10 545	0.89 529	1.45 543	1.14 534	0.96 540	1.19 536	0.84 512	0.74 550	0.51 547	0.97 554	0.55 548	0.84 551	0.60 549

ACVNet_2	0.89 539	0.87 548	1.25 532	0.82 547	0.62 543	0.97 538	0.62 536	1.14 548	1.42 552	1.00 537	1.40 541	1.47 545	0.84 534	1.11 531	0.66 499	0.61 546	0.43 543	0.78 549	0.49 541	0.75 548	0.52 543

test_for_model	0.29 389	0.89 549	0.34 180	0.69 542	0.49 533	0.20 140	0.16 111	0.30 150	0.23 132	0.28 216	0.15 67	0.13 63	0.11 63	0.17 44	0.13 83	0.29 524	0.10 405	0.06 22	0.04 1	0.86 553	0.18 470

WAO-7	1.01 544	0.89 549	0.93 502	0.83 549	0.66 545	1.18 545	0.81 551	1.40 553	1.57 555	1.11 543	1.76 555	1.45 544	1.19 548	1.50 549	1.14 534	0.61 546	0.62 560	0.70 545	0.68 555	0.66 546	0.60 549

RainbowNet	0.72 529	0.89 549	1.02 514	0.82 547	0.63 544	0.78 526	0.52 527	0.81 537	0.93 536	0.60 504	0.79 508	0.80 521	0.60 509	0.80 490	0.57 479	0.78 553	0.55 553	0.78 549	0.49 541	0.76 549	0.58 547

DispFullNet	0.66 523	0.89 549	1.59 545	0.77 546	1.21 563	0.51 484	0.23 363	0.59 478	0.72 509	0.69 517	0.61 478	0.69 513	0.91 538	0.79 486	0.48 464	0.27 519	0.12 446	0.73 547	0.30 528	0.65 544	0.40 534

WAO-6	1.07 547	0.93 553	0.92 500	0.96 551	0.78 551	1.28 551	0.75 544	1.34 551	2.00 559	1.02 539	1.54 549	1.59 546	1.22 549	1.31 544	1.14 534	0.78 553	0.55 553	1.02 558	0.75 559	0.83 550	0.69 555

IMH	1.05 546	0.95 554	1.00 511	1.01 554	0.78 551	1.11 542	0.68 539	1.38 552	1.43 553	1.00 537	1.72 553	1.43 543	1.14 544	1.73 555	0.89 518	1.09 563	0.55 553	0.99 556	0.57 550	0.87 554	0.62 554

LVE	1.13 548	1.02 555	1.28 535	1.01 554	0.80 554	1.29 552	0.81 551	1.47 556	1.96 557	1.07 541	1.90 556	1.90 551	1.01 543	1.48 548	0.91 519	0.93 560	0.61 559	0.94 553	0.69 556	0.87 554	0.75 560

TorneroNet-64	1.43 554	1.03 556	1.20 529	1.10 558	0.86 557	2.26 564	0.73 543	1.84 562	3.84 569	1.25 546	2.25 563	2.69 563	1.42 556	1.76 557	1.43 546	0.76 552	0.50 545	1.09 559	0.66 554	1.23 563	0.76 561

Dean	1.17 550	1.04 557	1.49 544	1.03 556	0.78 551	1.20 548	0.77 547	1.48 557	1.96 557	1.28 547	1.99 558	2.15 555	1.14 544	1.25 541	1.00 525	0.81 555	0.60 557	1.01 557	0.69 556	0.92 558	0.74 559

TorneroNet	2.22 564	1.08 558	1.24 531	1.14 562	0.90 558	5.58 570	0.80 549	2.12 567	8.69 575	2.58 567	5.42 572	3.88 568	1.97 562	1.78 559	1.87 556	0.86 556	0.54 552	1.15 563	0.74 558	1.23 563	0.85 562

WAO-8	1.46 556	1.10 559	1.09 520	1.10 558	0.84 555	2.06 560	0.75 544	1.84 562	3.83 567	1.44 557	2.21 561	2.15 555	1.43 557	3.17 566	1.19 539	0.91 558	0.65 562	1.09 559	0.79 560	0.90 556	0.71 556

Venus	1.46 556	1.10 559	1.09 520	1.10 558	0.84 555	2.06 560	0.75 544	1.84 562	3.83 567	1.44 557	2.21 561	2.15 555	1.43 557	3.17 566	1.19 539	0.91 558	0.65 562	1.09 559	0.79 560	0.90 556	0.71 556

MADNet+	1.01 544	1.16 561	4.72 567	0.70 543	0.47 531	1.24 549	0.96 557	0.97 545	0.89 530	0.65 512	0.77 506	0.87 523	0.85 536	2.09 560	1.68 551	0.38 535	0.39 540	0.31 523	0.27 524	0.43 529	0.39 533

PWCK	1.00 542	1.17 562	1.70 549	0.91 550	0.41 526	1.19 547	0.92 555	1.10 546	1.14 547	1.16 545	1.14 532	1.25 539	0.88 537	1.75 556	1.04 528	0.87 557	0.50 545	0.87 552	0.53 546	0.96 559	0.52 543

UNDER WATER-64	1.55 558	1.19 563	2.52 558	1.31 563	0.95 559	2.12 562	1.21 566	1.45 555	3.19 563	1.43 556	1.32 539	2.64 562	2.04 563	1.63 552	1.83 555	1.11 564	0.67 564	1.28 564	0.92 563	1.19 561	1.02 565

UNDER WATER	1.59 559	1.22 564	2.36 555	1.38 564	1.03 560	1.67 559	1.10 563	1.54 560	3.63 565	1.44 557	1.47 545	2.85 564	2.25 565	1.67 553	1.94 559	1.06 562	0.62 560	1.31 565	0.93 564	1.21 562	1.02 565

notaker	1.45 555	1.34 565	1.48 542	1.40 565	1.07 561	1.18 545	0.85 554	1.48 557	1.40 551	1.51 562	3.46 568	2.40 560	1.81 561	1.76 557	1.45 549	1.11 564	0.69 565	1.38 566	0.87 562	1.31 565	0.97 564

ktn	1.77 562	1.36 566	1.22 530	1.43 566	1.14 562	1.52 557	1.08 562	1.51 559	3.96 570	2.77 569	4.69 570	3.35 566	1.46 559	1.69 554	1.25 543	1.43 568	0.77 566	1.45 567	0.99 565	1.32 566	0.96 563

KSHMR	1.89 563	1.36 566	1.60 546	1.47 567	1.22 564	1.38 555	1.06 561	1.79 561	5.97 573	1.42 555	5.65 573	2.98 565	1.14 544	2.23 563	1.20 541	1.27 567	1.12 567	1.46 568	1.10 567	1.32 566	1.15 567

HanzoNet	2.97 567	1.69 568	2.29 554	1.74 568	1.33 565	1.53 558	1.03 560	1.99 565	2.64 562	5.51 573	5.16 571	5.90 573	6.82 575	4.32 572	3.29 567	3.16 573	2.02 573	1.92 569	2.87 574	2.24 570	1.89 570

MADNet++	2.26 565	1.80 569	2.06 552	2.13 571	1.97 568	2.61 566	1.79 570	2.38 568	2.16 560	2.75 568	2.65 565	2.38 559	2.43 566	3.17 566	3.21 566	2.17 571	1.95 571	1.94 570	1.63 569	2.06 569	2.01 571

BEATNet-Init1	4.73 572	2.61 570	13.29 581	0.58 536	0.53 538	10.12 577	3.33 572	4.83 573	5.01 572	8.75 577	8.51 575	14.08 584	7.60 576	7.70 577	5.34 573	0.28 522	0.28 531	0.34 527	0.37 535	0.57 537	0.45 537

JetRed	2.30 566	2.64 571	6.12 569	1.12 561	1.38 566	5.85 572	3.29 571	1.99 565	1.67 556	1.98 564	1.95 557	2.16 558	1.60 560	2.48 564	4.10 570	1.05 561	1.60 568	1.09 559	1.01 566	1.67 568	1.28 568

DPSimNet_ROB	4.34 570	4.23 572	6.89 571	3.67 572	3.68 569	4.75 568	5.21 574	2.67 570	3.68 566	5.82 574	3.95 569	5.57 570	6.72 574	3.46 570	4.48 571	4.05 576	2.88 574	4.68 576	3.12 576	3.69 572	3.62 575

DGTPSM_ROB	8.34 575	5.10 573	10.37 579	5.31 574	10.18 575	8.33 574	23.60 583	6.06 575	13.41 582	4.90 570	10.87 580	5.65 571	10.44 577	6.17 574	12.59 578	3.74 574	7.55 577	3.69 574	7.26 579	4.14 574	7.46 577

DPSMNet_ROB	8.40 576	5.11 574	10.49 580	5.58 575	10.25 576	8.34 575	23.62 584	6.07 576	13.45 583	4.93 571	10.88 581	5.66 572	10.44 577	6.24 575	12.64 579	3.98 575	7.61 578	3.76 575	7.30 580	4.20 575	7.51 578

USTest	6.88 573	5.23 575	5.63 568	7.22 576	7.29 572	14.34 580	22.76 579	8.48 577	9.32 576	5.42 572	6.39 574	6.29 576	6.64 573	6.92 576	8.62 577	1.94 569	3.29 575	2.16 572	2.55 573	3.85 573	3.29 574

TCMNet-wrong-test	4.29 569	5.57 576	4.65 564	11.33 580	10.39 577	5.73 571	4.48 573	4.13 572	1.02 539	1.91 563	2.39 564	6.16 575	3.62 569	3.84 571	4.50 572	1.99 570	0.47 544	1.97 571	1.69 570	5.69 576	4.31 576

ASD4		6.65 577

Anonymous_1	16.62 585	9.35 578	9.84 573	10.66 577	14.64 580	18.66 585	27.12 585	12.64 583	13.51 584	10.76 583	10.30 579	10.13 578	10.60 579	11.06 583	12.74 580	15.87 588	7.74 579	16.92 585	43.48 589	58.66 592	7.68 579

xxxxx1	15.27 581	9.54 579	10.31 574	20.13 584	18.88 583	17.08 581	23.03 580	10.36 580	10.99 578	9.21 578	9.62 576	10.74 579	10.61 580	10.72 580	13.89 583	7.97 581	9.20 583	31.85 590	44.72 590	12.84 580	13.69 582

tt_ll	15.27 581	9.54 579	10.31 574	20.13 584	18.88 583	17.08 581	23.03 580	10.36 580	10.99 578	9.21 578	9.62 576	10.74 579	10.61 580	10.72 580	13.89 583	7.97 581	9.20 583	31.85 590	44.72 590	12.84 580	13.69 582

ff	15.27 581	9.54 579	10.31 574	20.13 584	18.88 583	17.08 581	23.03 580	10.36 580	10.99 578	9.21 578	9.62 576	10.74 579	10.61 580	10.72 580	13.89 583	7.97 581	9.20 583	31.85 590	44.72 590	12.84 580	13.69 582

DPSM_ROB	11.49 579	9.87 582	10.35 577	11.13 578	11.31 578	19.11 586	27.51 586	13.37 584	14.21 585	10.31 581	11.06 582	10.96 582	11.27 583	11.96 584	13.59 581	6.78 579	8.19 580	6.03 578	7.09 577	7.93 577	7.73 580

DPSM	11.49 579	9.87 582	10.35 577	11.13 578	11.31 578	19.11 586	27.51 586	13.37 584	14.21 585	10.31 581	11.06 582	10.96 582	11.27 583	11.96 584	13.59 581	6.78 579	8.19 580	6.03 578	7.09 577	7.93 577	7.73 580

DLNR_Zeroshot_test	10.44 577	12.10 584	19.93 584	106.08 593	23.66 590	0.14 13	0.13 38	3.22 571	0.17 44	0.16 102	0.23 148	0.16 118	0.10 39	0.31 270	0.15 141	2.36 572	0.06 145	0.07 75	0.07 136	39.70 591	0.06 75

PML	16.10 584	12.82 585	6.78 570	5.23 573	7.76 573	33.92 588	66.56 592	5.30 574	10.28 577	26.12 591	68.59 592	20.51 586	13.49 585	10.06 579	6.78 576	5.96 578	2.00 572	6.04 580	2.18 571	8.96 579	2.60 573

LRCNet_RVC	10.90 578	14.34 586	9.35 572	15.35 581	8.04 574	1.08 541	0.34 475	8.78 578	0.70 506	12.63 584	16.05 584	9.85 577	6.54 572	8.57 578	6.34 575	20.27 589	5.40 576	23.70 587	21.88 586	14.87 583	13.83 585

CasAABBNet	23.10 588	19.86 587	20.64 585	22.47 587	22.73 587	38.41 590	55.50 591	26.89 589	28.70 590	20.61 587	22.15 588	22.08 589	22.75 589	23.99 588	27.36 590	13.59 584	16.48 587	12.14 581	14.27 582	15.95 584	15.53 587

FlowAnything	23.14 589	19.87 588	20.79 586	22.50 588	22.74 588	38.39 589	55.46 589	26.89 589	28.72 591	20.77 589	22.29 590	22.07 588	22.72 588	23.99 588	27.41 592	13.60 585	16.55 589	12.15 582	14.36 584	15.97 585	15.52 586

Selective-RAFT-Error	23.16 590	19.93 589	20.87 587	22.54 589	22.81 589	38.52 592	55.47 590	27.01 592	28.83 592	20.66 588	22.25 589	22.09 590	22.80 591	24.09 590	27.36 590	13.61 586	16.48 587	12.15 582	14.28 583	15.99 586	15.57 588

LSM0	24.24 591	19.98 590	22.32 588	24.22 590	40.14 592	38.48 591	55.20 588	26.95 591	28.57 589	20.49 586	21.83 586	22.26 591	22.75 589	24.22 591	27.30 589	13.66 587	16.32 586	12.19 584	14.15 581	16.10 587	17.66 589

HaxPig	17.72 586	20.22 591	19.73 583	16.53 582	16.51 581	9.27 576	9.33 575	14.34 586	13.27 581	18.65 585	18.70 585	17.35 585	16.77 586	17.04 586	16.45 586	22.05 590	20.89 590	22.27 586	21.53 585	21.29 588	22.13 590

MEDIAN_ROB	21.21 587	24.62 592	23.47 589	19.58 583	19.65 586	13.22 579	10.96 576	17.88 587	17.00 587	22.14 590	22.02 587	20.86 587	20.36 587	21.06 587	19.71 587	25.63 591	24.13 591	26.21 588	25.20 587	25.17 589	25.38 591

AVERAGE_ROB	25.43 592	29.06 593	27.24 590	24.63 591	24.20 591	17.73 584	12.61 577	22.29 588	21.39 588	26.79 592	26.16 591	25.20 592	24.64 592	25.07 592	23.53 588	29.96 592	28.40 592	30.60 589	29.58 588	29.72 590	29.84 592

test_example2	101.33 593	108.28 594	68.15 592	98.43 592	106.93 593	89.75 593	102.43 593	36.80 593	97.65 593	129.04 593	130.15 593	65.26 593	66.62 593	92.11 593	80.24 593	144.10 593	199.48 593	81.81 593	103.01 593	125.01 593	101.27 593

ccccc		256.29 595		354.40 594	364.36 594	149.10 594		152.89 594		153.93 594		164.00 594		268.02 594		390.55 594	349.22 594	244.59 594	219.82 594	412.30 594

Low-res two-view benchmark