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

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

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

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

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

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

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

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

3.5w_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

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

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

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

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

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

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

IGEV-BASED-STEREO-	0.20 209	0.72 541	0.70 456	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	0.35 532	0.04 2	0.08 153	0.07 136	0.11 348	0.23 508

4D-IteraStereo	0.17 132	0.16 340	0.50 369	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

CAS	0.15 101	0.07 2	0.21 56	0.41 521	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	0.29 525	0.04 2	0.06 22	0.04 1	0.06 40	0.14 424

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

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
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

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

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

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

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

xyz-stereo	1.40 553	0.10 74	17.09 583	0.18 46	0.07 1	4.78 569	0.18 190	0.29 131	0.34 268	0.36 379	2.81 567	0.40 385	0.29 375	0.56 389	0.24 332	0.07 67	0.05 29	0.09 230	0.06 80	0.06 40	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

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

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

MM-Stereo_test2	0.15 101	0.10 74	0.44 317	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

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

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	0.37 386	0.39 327	0.36 345	0.24 295	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	0.37 386	0.39 327	0.36 345	0.24 295	0.29 248	0.21 282	0.06 24	0.05 29	0.08 153	0.09 297	0.09 235	0.07 150

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

SCV	0.14 73	0.14 282	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	0.14 282	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

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

StereoAnything_RVC	0.13 49	0.37 505	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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

U	1.00 542	0.09 37	0.21 56	0.21 188	3.68 570	6.12 574	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	5.42 578	2.90 576	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

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

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

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

ACVNet-DCA	0.18 156	0.14 282	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	0.14 282	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	0.24 295	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	0.14 282	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	0.14 282	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

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	0.23 277	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	0.23 277	0.81 493	1.08 530	0.08 192	0.05 29	0.11 360	0.10 339	0.08 169	0.08 216

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

tt1	0.18 156	0.14 282	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

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)
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

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

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

HH	0.18 156	0.12 177	0.55 397	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	0.55 397	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

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

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

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

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

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

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

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

DCANet-4	0.19 194	0.10 74	0.52 384	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

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

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	0.28 360	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	0.49 358	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	0.31 404	0.21 119	0.19 245	0.07 67	0.05 29	0.07 75	0.05 39	0.06 40	0.07 150

RAFT+CT+SA	0.21 229	0.18 373	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

test_5	0.23 276	0.19 389	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

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
IPLG	0.21 229	0.15 315	0.53 388	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	0.15 315	0.52 384	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	0.24 295	0.27 219	0.19 245	0.07 67	0.05 29	0.08 153	0.07 136	0.07 107	0.06 75

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	0.30 388	0.35 298	0.17 195	0.07 67	0.05 29	0.09 230	0.10 339	0.13 400	0.22 501

HHNet	0.22 259	0.12 177	0.52 384	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

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	0.30 388	0.44 331	2.66 566	0.08 192	0.05 29	0.10 303	0.07 136	0.08 169	0.06 75

STrans-v2	0.24 306	0.13 239	0.54 391	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	0.35 427	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	0.56 401	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	0.31 404	0.61 415	0.20 259	0.07 67	0.05 29	0.08 153	0.07 136	0.06 40	0.07 150

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	0.26 325	0.29 248	0.15 141	0.07 67	0.05 29	0.09 230	0.10 339	0.08 169	0.31 526

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	0.25 316	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	0.24 295	0.55 378	0.18 216	0.08 192	0.05 29	0.10 303	0.08 211	0.08 169	0.07 150

PFNet	0.23 276	0.10 74	0.57 404	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

RAFT-RH_RVC	0.25 334	0.11 135	0.45 328	0.21 188	0.12 164	0.25 252	0.14 58	0.27 101	0.27 179	0.38 401	1.15 534	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

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

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	0.28 360	0.29 248	0.16 165	0.07 67	0.05 29	0.08 153	0.07 136	0.08 169	0.20 488

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

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

XX-TBD	0.15 101	0.18 373	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

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	0.23 277	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	0.28 360	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	0.28 360	0.20 100	0.18 216	0.07 67	0.05 29	0.07 75	0.05 39	0.05 4	0.07 150

111	0.20 209	0.17 359	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

RAFT-Stereo + iAFF	0.17 132	0.14 282	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

AFF-stereo	0.18 156	0.15 315	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

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

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

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	0.29 525	0.05 29	0.06 22	0.04 1	0.07 107	0.06 75

HITNet	0.20 209	0.17 359	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
MLCV	0.22 259	0.16 340	0.44 317	0.21 188	0.08 9	0.29 322	0.19 234	0.38 251	0.37 308	0.38 401	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

iResNet	0.24 306	0.18 373	0.61 420	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

MultiAttention	1.02 546	0.13 239	0.43 308	0.35 506	0.43 529	5.36 570	1.71 569	0.69 522	0.53 462	0.36 379	0.63 484	0.55 469	0.22 262	7.60 577	0.43 448	0.09 270	0.06 145	0.14 445	0.24 513	0.26 509	0.30 523

z-ln-s-r	0.32 414	0.21 415	0.82 481	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	0.29 375	0.73 462	0.66 500	0.08 192	0.06 145	0.08 153	0.07 136	0.10 300	0.08 216

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

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

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

G2L-ROB	0.23 276	0.15 315	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

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

DFGA-Net	0.23 276	0.24 441	0.49 358	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

G2L-Stereo_test	0.24 306	0.16 340	0.38 241	0.19 85	0.13 238	0.27 282	0.24 385	0.49 367	0.38 322	0.37 386	0.37 300	0.40 385	0.24 295	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	0.16 340	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	0.27 344	0.55 378	0.33 403	0.10 319	0.06 145	0.07 75	0.07 136	0.10 300	0.10 329

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_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

AIO-test2	0.20 209	0.20 401	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	0.18 491	0.06 145	0.10 303	0.11 378	0.07 107	0.07 150

AIO-test1	0.19 194	0.14 282	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

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

PAM_32	0.23 276	0.10 74	0.63 431	0.21 188	0.14 280	0.33 375	0.19 234	0.36 235	0.23 132	0.29 243	0.28 191	0.56 473	0.28 360	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	0.63 431	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	0.26 325	0.26 200	0.17 195	0.08 192	0.06 145	0.07 75	0.09 297	0.07 107	0.09 273

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

UGAM-zero	0.23 276	0.10 74	0.54 391	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	0.33 414	0.65 437	0.14 117	0.07 67	0.06 145	0.07 75	0.08 211	0.06 40	0.07 150

UGAM	0.26 350	0.14 282	0.45 328	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

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

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

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

AIO-Stereo-zeroshot1	0.25 334	0.14 282	0.95 506	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

AIO-Stereo-zeroshot	0.23 276	0.13 239	0.83 483	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	0.23 277	0.25 184	0.15 141	0.08 192	0.06 145	0.08 153	0.11 378	0.11 348	0.10 329

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

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

testlalala2	0.18 156	0.10 74	0.50 369	0.36 508	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

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

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

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

CoDeX	0.23 276	0.12 177	0.46 336	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

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	0.57 404	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

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

IGEV_Zeroshot_test	0.18 156	0.10 74	0.65 439	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

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

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

DLNR_Zeroshot_test	10.44 578	12.10 585	19.93 585	106.08 594	23.66 591	0.14 13	0.13 38	3.22 572	0.17 44	0.16 102	0.23 148	0.16 118	0.10 39	0.31 270	0.15 141	2.36 573	0.06 145	0.07 75	0.07 136	39.70 592	0.06 75

PCWNet_CMD	0.23 276	0.13 239	0.48 353	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	0.24 295	0.28 232	0.20 259	0.09 270	0.06 145	0.10 303	0.08 211	0.11 348	0.09 273

GCAP-Stereo	0.14 73	0.14 282	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

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

LL-Strereo2	0.18 156	0.18 373	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

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.
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

anonymousa	0.23 276	0.11 135	0.50 369	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	0.26 325	0.22 134	0.20 259	0.08 192	0.06 145	0.09 230	0.11 378	0.07 107	0.08 216

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	0.24 295	0.23 143	0.17 195	0.09 270	0.06 145	0.09 230	0.06 80	0.10 300	0.10 329

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

TestStereo1	0.21 229	0.16 340	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

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

Wz-Net-LNSev-Ref	0.30 398	0.20 401	0.70 456	0.21 188	0.17 383	0.46 463	0.27 420	0.50 377	0.49 439	0.42 445	0.55 452	0.43 405	0.30 388	0.46 337	0.38 421	0.09 270	0.06 145	0.07 75	0.06 80	0.11 348	0.10 329

raft_robust	0.22 259	0.17 359	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	0.23 277	0.53 370	0.15 141	0.07 67	0.06 145	0.08 153	0.10 339	0.08 169	0.06 75

SA-5K	0.21 229	0.16 340	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-1000	0.22 259	0.15 315	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

SA	0.22 259	0.16 340	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	0.23 277	0.33 283	0.17 195	0.07 67	0.06 145	0.10 303	0.11 378	0.08 169	0.06 75

iRaft-Stereo_5w	0.23 276	0.18 373	0.44 317	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	0.23 277	0.65 437	0.27 360	0.06 24	0.06 145	0.08 153	0.07 136	0.09 235	0.08 216

iRaft-Stereo_20w	0.19 194	0.10 74	0.46 336	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

IPLGR	0.21 229	0.13 239	0.61 420	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

CrosDoStereo	0.31 405	0.10 74	0.49 358	0.18 46	0.12 164	0.22 195	1.11 564	0.34 193	0.37 308	0.38 401	0.61 478	0.28 266	0.46 481	0.61 415	0.57 480	0.07 67	0.06 145	0.08 153	0.08 211	0.07 107	0.07 150

TRStereo	0.19 194	0.17 359	0.47 344	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

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
OMP-Stereo	0.23 276	0.14 282	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

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

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

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

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

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	0.79 529	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	0.38 401	0.95 523	0.30 292	0.56 503	0.32 276	0.18 216	0.08 192	0.06 145	0.09 230	0.08 211	0.07 107	0.19 478

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

ASMatch	0.23 276	0.11 135	0.51 380	0.24 345	0.14 280	0.19 109	0.17 147	0.31 161	0.28 194	0.28 216	0.68 493	0.27 251	0.26 325	0.50 352	0.22 302	0.07 67	0.06 145	0.08 153	0.07 136	0.06 40	0.11 364

DeepStereo_LL	0.31 405	0.10 74	0.49 358	0.18 46	0.12 164	0.22 195	1.11 564	0.34 193	0.37 308	0.38 401	0.61 478	0.28 266	0.46 481	0.61 415	0.57 480	0.07 67	0.06 145	0.08 153	0.08 211	0.07 107	0.07 150

DEmStereo	0.26 350	0.09 37	0.47 344	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	0.48 490	0.53 370	0.44 453	0.07 67	0.06 145	0.08 153	0.08 211	0.06 40	0.07 150

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	0.37 386	0.65 487	0.34 326	0.50 493	0.57 393	0.45 456	0.07 67	0.06 145	0.08 153	0.09 297	0.07 107	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	0.38 401	0.61 478	0.21 169	0.41 458	0.48 343	0.42 447	0.07 67	0.06 145	0.08 153	0.08 211	0.07 107	0.08 216

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	0.39 416	0.47 414	0.30 292	0.79 529	0.29 248	0.16 165	0.07 67	0.06 145	0.08 153	0.09 297	0.07 107	0.13 403

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

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

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

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	0.28 360	0.24 153	0.18 216	0.08 192	0.06 145	0.09 230	0.07 136	0.09 235	0.10 329

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	0.24 295	0.55 378	0.22 302	0.08 192	0.06 145	0.10 303	0.08 211	0.08 169	0.07 150

RAFT-345	0.21 229	0.10 74	0.46 336	0.22 247	0.11 108	0.20 140	0.16 111	0.26 89	0.25 160	0.27 206	0.66 489	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

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

AnonymousM	0.17 132	0.19 389	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	0.38 530	0.15 466	0.06 40	0.05 21

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
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

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

TestStereo	0.21 229	0.19 389	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

raft+_RVC	0.18 156	0.14 282	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

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	0.47 344	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	0.23 277	0.29 248	0.21 282	0.09 270	0.06 145	0.11 360	0.08 211	0.11 348	0.09 273

RALAANet	0.19 194	0.18 373	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

XX-Stereo	0.21 229	0.10 74	0.83 483	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

test_xeample3	0.16 115	0.11 135	0.56 401	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

ARAFT	0.24 306	0.21 415	0.78 467	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

GMStereo	0.19 194	0.25 446	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
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

FENet	0.21 229	0.11 135	0.45 328	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	0.23 277	0.26 200	0.23 321	0.09 270	0.06 145	0.09 230	0.09 297	0.09 235	0.09 273

cf-r	0.24 306	0.15 315	0.44 317	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	0.26 325	0.43 327	0.25 342	0.11 358	0.06 145	0.08 153	0.10 339	0.08 169	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
BEATNet_4x	0.22 259	0.18 373	0.47 344	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	0.25 316	0.31 270	0.29 376	0.08 192	0.06 145	0.08 153	0.06 80	0.10 300	0.08 216

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
MSMDNet	0.23 276	0.13 239	0.48 353	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	0.24 295	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	0.47 344	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	0.23 277	0.29 248	0.21 282	0.09 270	0.06 145	0.11 360	0.08 211	0.11 348	0.09 273

AdaStereo	0.24 306	0.16 340	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	0.14 441	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.
iResNetv2_ROB	0.27 358	0.26 457	0.72 460	0.23 294	0.13 238	0.29 322	0.18 190	0.52 411	0.49 439	0.37 386	0.45 397	0.39 371	0.25 316	0.34 289	0.20 259	0.08 192	0.06 145	0.07 75	0.05 39	0.12 385	0.09 273

HSM	0.28 378	0.16 340	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	0.67 508	0.31 404	0.89 507	0.23 321	0.08 192	0.06 145	0.08 153	0.07 136	0.08 169	0.08 216

StereoDRNet-Refined	0.27 358	0.17 359	0.35 190	0.25 382	0.14 280	0.37 413	0.21 312	0.47 347	0.41 358	0.44 458	0.51 430	0.41 392	0.28 360	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
iResNet_ROB	0.25 334	0.19 389	0.40 264	0.20 144	0.12 164	0.30 339	0.16 111	0.55 439	0.53 462	0.38 401	0.43 374	0.37 351	0.26 325	0.38 311	0.22 302	0.08 192	0.06 145	0.06 22	0.04 1	0.09 235	0.09 273

DN-CSS_ROB	0.22 259	0.25 446	0.47 344	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

pmcnn	0.50 499	0.20 401	0.78 467	0.24 345	0.26 498	0.39 429	0.30 452	0.51 394	0.50 447	0.54 498	1.23 537	2.52 562	0.37 440	0.77 482	0.95 523	0.08 192	0.06 145	0.06 22	0.05 39	0.10 300	0.08 216

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	0.10 319	0.07 263	0.11 360	0.12 417	0.08 169	0.09 273

MSAF-DinoV2	0.76 535	0.44 516	1.98 552	0.49 533	0.16 362	0.58 500	0.31 457	0.81 538	0.83 526	0.41 435	0.52 438	0.98 532	0.58 507	4.97 573	1.03 527	0.11 358	0.07 263	0.10 303	0.24 513	0.27 514	0.26 517

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	0.07 263	0.08 153	0.07 136	0.08 169	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	0.07 263	0.08 153	0.06 80	0.09 235	0.06 75

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	0.07 263	0.07 75	0.05 39	0.08 169	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	0.07 263	0.06 22	0.05 39	0.07 107	0.10 329

FACV-RUCA	0.21 229	0.15 315	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	0.24 295	0.24 153	0.19 245	0.10 319	0.07 263	0.15 460	0.08 211	0.16 440	0.13 403

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	0.07 263	0.07 75	0.07 136	0.07 107	0.07 150

rvit_stereo_ft	0.17 132	0.14 282	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	0.11 358	0.07 263	0.09 230	0.09 297	0.09 235	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	0.24 295	0.57 393	0.22 302	0.10 319	0.07 263	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	0.23 277	0.55 378	0.21 282	0.10 319	0.07 263	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	0.23 277	0.53 370	0.21 282	0.10 319	0.07 263	0.10 303	0.09 297	0.11 348	0.10 329

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	0.10 319	0.07 263	0.09 230	0.08 211	0.10 300	0.10 329

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	0.24 295	0.45 334	0.18 216	0.09 270	0.07 263	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	0.26 325	0.44 331	0.21 282	0.09 270	0.07 263	0.08 153	0.07 136	0.09 235	0.09 273

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	0.07 263	0.06 22	0.06 80	0.06 40	0.05 21

DispNO	0.27 358	0.18 373	0.62 428	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	0.27 344	0.77 482	0.27 360	0.09 270	0.07 263	0.10 303	0.10 339	0.08 169	0.08 216

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	0.43 451	0.17 88	0.13 63	0.12 86	0.19 85	0.15 141	0.08 192	0.07 263	0.09 230	0.07 136	0.09 235	0.08 216

MyStereo8	0.22 259	0.15 315	0.63 431	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	0.07 263	0.08 153	0.07 136	0.10 300	0.12 387

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	0.26 325	0.58 400	0.28 364	0.10 319	0.07 263	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	0.26 325	0.58 400	0.28 364	0.10 319	0.07 263	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	0.26 325	0.58 400	0.16 165	0.10 319	0.07 263	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	0.26 325	0.58 400	0.16 165	0.10 319	0.07 263	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	0.07 263	0.09 230	0.08 211	0.08 169	0.08 216

MyStereo06	0.20 209	0.12 177	0.57 404	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	0.07 263	0.09 230	0.08 211	0.08 169	0.08 216

MyStereo05	0.23 276	0.12 177	0.57 404	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	0.07 263	0.09 230	0.08 211	0.08 169	0.08 216

MyStereo04	0.23 276	0.12 177	0.55 397	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	0.23 277	0.30 263	0.22 302	0.07 67	0.07 263	0.09 230	0.08 211	0.08 169	0.08 216

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	0.24 295	0.29 248	0.22 302	0.09 270	0.07 263	0.11 360	0.09 297	0.10 300	0.09 273

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	0.23 277	0.25 184	0.18 216	0.09 270	0.07 263	0.07 75	0.06 80	0.09 235	0.09 273

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	0.23 277	0.55 378	0.21 282	0.10 319	0.07 263	0.10 303	0.09 297	0.11 348	0.10 329

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	0.23 277	0.81 493	1.08 530	0.10 319	0.07 263	0.11 360	0.10 339	0.11 348	0.10 329

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	0.23 277	0.81 493	1.08 530	0.10 319	0.07 263	0.11 360	0.10 339	0.11 348	0.10 329

GMStereo_Zeroshot	0.24 306	0.21 415	0.45 328	0.26 416	0.13 238	0.28 301	0.15 82	0.39 263	0.35 284	0.37 386	0.43 374	0.40 385	0.17 193	0.34 289	0.20 259	0.12 396	0.07 263	0.13 419	0.07 136	0.16 440	0.09 273

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	0.07 263	0.08 153	0.06 80	0.07 107	0.06 75

EKT-Stereo	0.38 457	0.12 177	0.38 241	0.42 522	3.88 572	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	0.07 263	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	0.07 263	0.08 153	0.08 211	0.08 169	0.06 75

LL-Strereo	0.29 389	0.25 446	0.58 409	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	0.40 454	0.94 516	0.23 321	0.08 192	0.07 263	0.11 360	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	0.80 510	0.23 201	0.16 167	0.23 143	0.15 141	0.07 67	0.07 263	0.07 75	0.08 211	0.07 107	0.06 75

CroCo-Stereo Lap2	0.15 101	0.15 315	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	0.07 263	0.08 153	0.06 80	0.08 169	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	0.24 295	0.34 289	0.22 302	0.08 192	0.07 263	0.10 303	0.09 297	0.09 235	0.09 273

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	0.24 295	0.26 200	0.23 321	0.09 270	0.07 263	0.08 153	0.07 136	0.09 235	0.08 216

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	0.10 319	0.07 263	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	0.33 414	0.29 248	0.22 302	0.09 270	0.07 263	0.08 153	0.08 211	0.09 235	0.08 216

RAFT_CTSACE	0.21 229	0.16 340	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	0.07 263	0.09 230	0.08 211	0.08 169	0.06 75

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	0.24 295	0.26 200	0.21 282	0.10 319	0.07 263	0.11 360	0.10 339	0.09 235	0.09 273

hknet	0.25 334	0.14 282	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	0.27 344	0.37 306	0.21 282	0.09 270	0.07 263	0.11 360	0.10 339	0.09 235	0.09 273

CIPLG	0.21 229	0.21 415	0.55 397	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	0.07 263	0.07 75	0.07 136	0.08 169	0.08 216

UDGNet	0.23 276	0.31 488	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	0.15 454	0.07 263	0.21 499	0.11 378	0.14 418	0.10 329

dd	0.22 259	0.26 457	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	0.12 396	0.07 263	0.10 303	0.08 211	0.11 348	0.09 273

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	0.41 435	0.44 385	0.34 326	0.29 375	0.75 471	0.21 282	0.09 270	0.07 263	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	0.41 435	0.44 385	0.34 326	0.29 375	0.64 431	0.21 282	0.09 270	0.07 263	0.09 230	0.07 136	0.09 235	0.09 273

IPLGR_C	0.21 229	0.22 428	0.60 417	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	0.07 263	0.07 75	0.07 136	0.08 169	0.08 216

GMOStereo	0.18 156	0.14 282	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	0.07 263	0.10 303	0.08 211	0.08 169	0.05 21

error version	0.18 156	0.14 282	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	0.07 263	0.10 303	0.08 211	0.08 169	0.05 21

test-v	0.18 156	0.14 282	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	0.07 263	0.10 303	0.08 211	0.08 169	0.05 21

ACRE	0.21 229	0.20 401	0.62 428	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	0.07 263	0.07 75	0.07 136	0.08 169	0.08 216

GwcNet-ADL	0.22 259	0.14 282	0.58 409	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	0.07 263	0.07 75	0.07 136	0.09 235	0.09 273

GANet-ADL	0.21 229	0.12 177	0.45 328	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	0.10 319	0.07 263	0.07 75	0.06 80	0.09 235	0.10 329

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	0.10 319	0.07 263	0.11 360	0.10 339	0.08 169	0.12 387

test-2	0.18 156	0.14 282	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	0.07 263	0.10 303	0.08 211	0.08 169	0.05 21

LMCR-Stereo	0.26 350	0.18 373	0.49 358	0.28 465	0.14 280	0.36 408	0.23 363	0.54 429	0.34 268	0.39 416	0.40 337	0.29 276	0.29 375	0.37 306	0.27 360	0.11 358	0.07 263	0.09 230	0.07 136	0.13 400	0.09 273

rafts_anoy	0.18 156	0.15 315	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	0.07 263	0.10 303	0.12 417	0.09 235	0.08 216

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	0.07 263	0.06 22	0.05 39	0.06 40	0.07 150

sAnonymous2	0.20 209	0.21 415	0.58 409	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	0.10 319	0.07 263	0.09 230	0.08 211	0.23 498	0.17 457

CroCo_RVC	0.20 209	0.21 415	0.58 409	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	0.10 319	0.07 263	0.09 230	0.08 211	0.23 498	0.17 457

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	0.27 344	0.55 378	3.56 569	0.11 358	0.07 263	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	0.24 295	0.46 337	2.20 562	0.11 358	0.07 263	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	0.26 325	0.57 393	2.24 564	0.10 319	0.07 263	0.09 230	0.08 211	0.09 235	0.09 273

SFCPSM	0.22 259	0.10 74	0.51 380	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	0.07 263	0.09 230	0.09 297	0.09 235	0.08 216

MMNet	0.27 358	0.14 282	0.49 358	0.24 345	0.17 383	0.47 469	0.22 338	0.45 328	0.51 451	0.39 416	0.41 345	0.36 345	0.33 414	0.39 313	0.34 408	0.08 192	0.07 263	0.09 230	0.09 297	0.10 300	0.08 216

UNet	0.28 378	0.14 282	0.69 450	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	0.33 414	0.40 320	0.31 391	0.09 270	0.07 263	0.10 303	0.08 211	0.10 300	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	0.26 325	0.27 219	0.32 396	0.08 192	0.07 263	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	0.38 401	0.41 345	0.38 359	0.27 344	0.27 219	0.35 412	0.08 192	0.07 263	0.08 153	0.07 136	0.11 348	0.07 150

GANet-RSSM	0.24 306	0.14 282	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	0.28 360	0.58 400	0.23 321	0.11 358	0.07 263	0.09 230	0.09 297	0.10 300	0.09 273

PSMNet-RSSM	0.24 306	0.15 315	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	0.26 325	0.52 363	0.22 302	0.12 396	0.07 263	0.11 360	0.13 444	0.10 300	0.09 273

GwcNet-RSSM	0.26 350	0.17 359	0.46 336	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	0.26 325	0.55 378	0.28 364	0.11 358	0.07 263	0.09 230	0.10 339	0.09 235	0.08 216

CFNet-ft	0.24 306	0.15 315	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	0.25 316	0.47 341	0.24 332	0.12 396	0.07 263	0.12 398	0.11 378	0.12 385	0.09 273

SuperB	0.49 496	0.28 467	2.23 554	0.23 294	0.15 330	0.41 438	0.32 463	0.47 347	0.82 522	0.43 451	0.50 424	0.33 319	0.45 475	0.68 447	1.08 530	0.10 319	0.07 263	0.09 230	0.08 211	0.98 561	0.14 424

RASNet	0.28 378	0.14 282	0.44 317	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	0.37 440	0.79 486	0.36 418	0.09 270	0.07 263	0.07 75	0.09 297	0.07 107	0.07 150

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	0.40 426	0.43 374	0.50 448	0.26 325	0.76 476	0.22 302	0.08 192	0.07 263	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
CFNet	0.27 358	0.20 401	0.44 317	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	0.27 344	0.76 476	0.25 342	0.09 270	0.07 263	0.11 360	0.11 378	0.11 348	0.08 216

CFNet_RVC	0.24 306	0.15 315	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	0.25 316	0.47 341	0.24 332	0.12 396	0.07 263	0.12 398	0.11 378	0.12 385	0.09 273

AANet_RVC	0.31 405	0.22 428	0.50 369	0.23 294	0.14 280	0.30 339	0.24 385	0.47 347	0.54 466	0.38 401	0.60 471	0.43 405	0.29 375	0.87 502	0.40 436	0.11 358	0.07 263	0.07 75	0.07 136	0.09 235	0.09 273

DISCO	0.32 414	0.13 239	0.51 380	0.25 382	0.16 362	0.48 475	0.25 402	0.50 377	0.57 478	0.37 386	0.45 397	0.62 492	0.36 431	0.64 431	0.49 467	0.09 270	0.07 263	0.09 230	0.08 211	0.12 385	0.11 364

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	0.49 491	0.26 200	0.18 216	0.09 270	0.08 347	0.18 485	0.13 444	0.17 457	0.17 457

rvit_stereo_0081_aga	0.16 115	0.14 282	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	0.11 358	0.08 347	0.09 230	0.08 211	0.09 235	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	0.11 358	0.08 347	0.09 230	0.08 211	0.09 235	0.07 150

ITSA-stereo	0.25 334	0.15 315	0.33 171	0.23 294	0.11 108	0.27 282	0.18 190	0.56 454	0.59 481	0.31 291	0.32 240	0.33 319	0.28 360	0.49 348	0.30 384	0.11 358	0.08 347	0.11 360	0.10 339	0.11 348	0.13 403

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	0.11 358	0.08 347	0.09 230	0.08 211	0.09 235	0.07 150

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	0.11 358	0.08 347	0.08 153	0.08 211	0.10 300	0.07 150

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	0.08 347	0.09 230	0.10 339	0.07 107	0.06 75

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	0.28 360	0.76 476	1.37 546	0.09 270	0.08 347	0.09 230	0.10 339	0.09 235	0.08 216

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	0.11 358	0.08 347	0.08 153	0.08 211	0.10 300	0.07 150

CFNet_ucs	0.24 306	0.13 239	0.50 369	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	0.11 358	0.08 347	0.12 398	0.09 297	0.12 385	0.11 364

CBFPSM	0.27 358	0.16 340	0.67 444	0.20 144	0.14 280	0.38 421	0.25 402	0.40 274	0.36 297	0.33 326	0.36 291	0.56 473	0.38 444	0.32 276	0.38 421	0.08 192	0.08 347	0.07 75	0.08 211	0.09 235	0.11 364

gwcnet-sp	0.24 306	0.13 239	0.63 431	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	0.27 344	0.35 298	0.25 342	0.09 270	0.08 347	0.09 230	0.09 297	0.09 235	0.09 273

scenet	0.24 306	0.13 239	0.63 431	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	0.27 344	0.35 298	0.25 342	0.09 270	0.08 347	0.09 230	0.09 297	0.09 235	0.09 273

CASS	0.21 229	0.15 315	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	0.24 295	0.25 184	0.20 259	0.13 415	0.08 347	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.
ssnet	0.24 306	0.13 239	0.63 431	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	0.27 344	0.35 298	0.25 342	0.09 270	0.08 347	0.09 230	0.09 297	0.09 235	0.09 273

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	0.24 295	0.26 200	0.21 282	0.10 319	0.08 347	0.10 303	0.10 339	0.09 235	0.08 216

CSP-Net	0.27 358	0.15 315	0.30 136	0.21 188	0.14 280	0.44 455	0.24 385	0.50 377	0.40 348	0.41 435	0.43 374	0.42 401	0.26 325	0.66 442	0.28 364	0.12 396	0.08 347	0.08 153	0.08 211	0.10 300	0.09 273

AACVNet	0.26 350	0.16 340	0.37 222	0.22 247	0.14 280	0.29 322	0.19 234	0.41 286	0.31 237	0.38 401	0.42 361	0.43 405	0.28 360	0.73 462	0.25 342	0.11 358	0.08 347	0.11 360	0.09 297	0.13 400	0.11 364

ADLNet2	0.30 398	0.17 359	0.72 460	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	0.30 388	0.69 449	0.35 412	0.10 319	0.08 347	0.09 230	0.09 297	0.12 385	0.10 329

RAFT	0.21 229	0.17 359	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	0.08 347	0.11 360	0.10 339	0.10 300	0.06 75

GEStereo_RVC	0.27 358	0.20 401	0.44 317	0.27 444	0.16 362	0.33 375	0.25 402	0.56 454	0.54 466	0.34 346	0.38 314	0.34 326	0.25 316	0.51 357	0.28 364	0.12 396	0.08 347	0.09 230	0.08 211	0.11 348	0.11 364

ADLNet	0.28 378	0.15 315	0.42 297	0.23 294	0.19 424	0.34 388	0.23 363	0.53 422	0.43 372	0.42 445	0.41 345	0.44 416	0.27 344	0.55 378	0.35 412	0.11 358	0.08 347	0.11 360	0.11 378	0.11 348	0.12 387

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	0.23 277	0.29 248	0.22 302	0.10 319	0.08 347	0.08 153	0.07 136	0.10 300	0.11 364

HCRNet	0.24 306	0.25 446	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	0.13 415	0.08 347	0.13 419	0.11 378	0.10 300	0.09 273

DMCA	0.22 259	0.14 282	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	0.24 295	0.24 153	0.28 364	0.11 358	0.08 347	0.10 303	0.08 211	0.10 300	0.11 364

ADCRef	0.38 457	0.24 441	0.88 495	0.26 416	0.21 449	0.49 480	0.27 420	0.52 411	0.48 430	0.50 479	0.58 464	0.35 340	0.47 484	0.48 343	1.29 545	0.09 270	0.08 347	0.12 398	0.12 417	0.11 348	0.11 364

ADCP+	0.45 486	0.24 441	1.15 527	0.25 382	0.22 465	0.56 496	0.39 498	0.54 429	0.51 451	0.44 458	0.51 430	0.46 428	0.52 498	0.56 389	1.89 558	0.10 319	0.08 347	0.11 360	0.10 339	0.14 418	0.13 403

RYNet	0.37 450	0.18 373	0.59 415	0.25 382	0.28 505	0.61 507	0.32 463	0.59 478	0.59 481	0.41 435	0.38 314	0.57 478	0.39 450	0.87 502	0.53 478	0.11 358	0.08 347	0.12 398	0.11 378	0.18 471	0.18 470

TDLM	0.30 398	0.21 415	0.38 241	0.28 465	0.15 330	0.33 375	0.32 463	0.52 411	0.47 420	0.38 401	0.43 374	0.39 371	0.29 375	0.91 511	0.28 364	0.14 441	0.08 347	0.13 419	0.11 378	0.12 385	0.10 329

NLCA_NET_v2_RVC	0.27 358	0.21 415	0.59 415	0.25 382	0.18 404	0.29 322	0.22 338	0.50 377	0.40 348	0.38 401	0.41 345	0.43 405	0.27 344	0.43 327	0.29 376	0.11 358	0.08 347	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.
UCFNet_RVC	0.24 306	0.16 340	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	0.25 316	0.34 289	0.22 302	0.13 415	0.08 347	0.13 419	0.14 457	0.13 400	0.12 387

NVstereo2D	0.31 405	0.16 340	0.54 391	0.24 345	0.22 465	0.42 445	0.28 435	0.58 473	0.56 475	0.28 216	0.38 314	0.40 385	0.30 388	0.71 455	0.28 364	0.13 415	0.08 347	0.13 419	0.10 339	0.19 478	0.16 445

DRN-Test	0.33 423	0.17 359	0.61 420	0.27 444	0.19 424	0.46 463	0.29 441	0.65 507	0.51 451	0.47 473	0.46 407	0.44 416	0.34 423	0.62 423	0.41 444	0.12 396	0.08 347	0.13 419	0.12 417	0.12 385	0.10 329

LE_ROB	1.76 562	0.20 401	2.68 562	0.48 530	0.52 538	0.78 526	0.96 557	0.84 541	6.61 575	7.40 577	2.08 561	2.08 554	4.83 571	1.27 543	3.79 570	0.10 319	0.08 347	0.12 398	0.11 378	0.11 348	0.10 329

z-mn7	0.44 484	0.40 510	1.09 521	0.25 382	0.18 404	0.61 507	0.34 475	0.56 454	0.93 537	0.43 451	0.96 524	0.53 463	0.39 450	0.94 516	0.59 486	0.10 319	0.09 381	0.10 303	0.10 339	0.14 418	0.13 403

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	0.13 415	0.09 381	0.09 230	0.10 339	0.11 348	0.09 273

G2L-Stereo	0.25 334	0.16 340	0.47 344	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	0.10 319	0.09 381	0.10 303	0.08 211	0.09 235	0.09 273

DDVS	0.25 334	0.15 315	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	0.11 358	0.09 381	0.11 360	0.09 297	0.13 400	0.14 424

ACV-stereo	0.29 389	0.18 373	0.79 473	0.23 294	0.16 362	0.47 469	0.19 234	0.36 235	0.34 268	0.29 243	0.33 261	0.67 508	0.42 467	0.54 376	0.30 384	0.10 319	0.09 381	0.09 230	0.09 297	0.10 300	0.11 364

DualNet (step1)	0.28 378	0.19 389	0.50 369	0.18 46	0.16 362	0.34 388	0.20 281	0.51 394	0.38 322	0.37 386	0.34 270	0.37 351	0.30 388	0.39 313	0.23 321	0.23 505	0.09 381	0.28 517	0.24 513	0.18 471	0.16 445

test_sample7	0.25 334	0.15 315	0.35 190	0.20 144	0.14 280	0.28 301	0.21 312	0.51 394	0.38 322	0.37 386	0.34 270	0.37 351	0.30 388	0.39 313	0.23 321	0.14 441	0.09 381	0.13 419	0.12 417	0.13 400	0.12 387

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	0.39 537	0.09 381	0.07 75	0.05 39	0.45 532	0.08 216

iinet-f	0.30 398	0.18 373	1.03 517	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	0.34 423	0.34 289	0.40 436	0.10 319	0.09 381	0.08 153	0.08 211	0.13 400	0.11 364

ToySt	0.24 306	0.16 340	0.48 353	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	0.31 404	0.31 270	0.29 376	0.08 192	0.09 381	0.10 303	0.11 378	0.11 348	0.10 329

Wz-Net-MNSev	0.36 440	0.26 457	0.79 473	0.26 416	0.21 449	0.59 503	0.38 493	0.55 439	0.56 475	0.48 476	0.54 448	0.53 463	0.36 431	0.60 408	0.44 453	0.11 358	0.09 381	0.11 360	0.11 378	0.15 432	0.13 403

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	0.09 381	0.09 230	0.08 211	0.07 107	0.06 75

AASNet	0.27 358	0.19 389	0.49 358	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	0.25 316	0.28 232	0.34 408	0.11 358	0.09 381	0.10 303	0.08 211	0.13 400	0.11 364

PSMNet-ADL	0.25 334	0.15 315	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	0.28 360	0.61 415	0.29 376	0.11 358	0.09 381	0.09 230	0.11 378	0.10 300	0.10 329

ICVP	0.23 276	0.13 239	0.44 317	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	0.25 316	0.26 200	0.23 321	0.12 396	0.09 381	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)
delet	0.27 358	0.14 282	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	0.30 388	0.48 343	0.34 408	0.09 270	0.09 381	0.11 360	0.12 417	0.08 169	0.08 216

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	0.28 360	0.39 313	0.33 403	0.10 319	0.09 381	0.10 303	0.10 339	0.10 300	0.08 216

aanetorigin	0.39 462	0.29 474	1.09 521	0.24 345	0.19 424	0.28 301	0.37 487	0.33 185	0.47 420	0.94 533	0.82 513	0.52 458	0.54 499	0.49 348	0.50 473	0.11 358	0.09 381	0.10 303	0.10 339	0.16 440	0.15 436

EDNetEfficientorigin	7.51 575	0.52 531	140.47 594	0.25 382	0.17 383	0.42 445	0.29 441	0.47 347	1.03 541	1.28 548	1.02 528	0.83 523	0.84 535	0.75 471	0.99 525	0.10 319	0.09 381	0.12 398	0.10 339	0.21 489	0.22 501

EDNetEfficient	0.63 520	0.37 505	2.40 558	0.26 416	0.25 493	0.38 421	0.49 525	0.41 286	1.06 544	1.38 551	0.87 520	0.62 492	0.95 540	0.65 437	1.65 551	0.11 358	0.09 381	0.10 303	0.11 378	0.19 478	0.17 457

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	0.30 388	0.62 423	0.32 396	0.11 358	0.09 381	0.10 303	0.10 339	0.09 235	0.08 216

ADCL	0.47 490	0.22 428	1.00 512	0.27 444	0.19 424	0.74 520	0.64 537	0.54 429	0.69 505	0.56 500	0.71 498	0.55 469	0.60 510	0.60 408	1.43 547	0.11 358	0.09 381	0.13 419	0.13 444	0.14 418	0.14 424

CVANet_RVC	0.30 398	0.19 389	0.41 287	0.26 416	0.16 362	0.33 375	0.26 414	0.52 411	0.47 420	0.40 426	0.46 407	0.43 405	0.31 404	0.89 507	0.26 355	0.14 441	0.09 381	0.14 445	0.13 444	0.14 418	0.10 329

StereoDRNet	0.32 414	0.22 428	0.61 420	0.27 444	0.21 449	0.42 445	0.30 452	0.61 490	0.48 430	0.46 466	0.39 327	0.48 436	0.30 388	0.57 393	0.40 436	0.11 358	0.09 381	0.12 398	0.11 378	0.12 385	0.10 329

PWC_ROB	0.38 457	0.29 474	0.69 450	0.25 382	0.20 441	0.38 421	0.19 234	0.58 473	0.67 500	0.57 502	0.85 516	0.51 452	0.40 454	0.71 455	0.52 476	0.13 415	0.09 381	0.14 445	0.10 339	0.17 457	0.14 424

zh-mn7	0.46 488	0.45 517	1.48 543	0.25 382	0.19 424	0.44 455	0.29 441	0.56 454	0.82 522	0.65 513	0.96 524	0.49 441	0.38 444	0.88 505	0.63 495	0.12 396	0.10 406	0.11 360	0.11 378	0.13 400	0.14 424

w-ln-seven-2	0.36 440	0.29 474	1.06 519	0.27 444	0.18 404	0.37 413	0.30 452	0.50 377	0.54 466	0.45 462	0.55 452	0.45 420	0.41 458	0.62 423	0.49 467	0.10 319	0.10 406	0.12 398	0.11 378	0.14 418	0.11 364

w-ln-seven	0.42 473	0.30 481	1.18 528	0.26 416	0.22 465	0.58 500	0.31 457	0.62 498	0.81 521	0.58 503	0.61 478	0.53 463	0.36 431	0.57 393	0.65 499	0.11 358	0.10 406	0.13 419	0.12 417	0.15 432	0.13 403

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	0.11 358	0.10 406	0.10 303	0.08 211	0.09 235	0.07 150

DCVSM-stereo	0.24 306	0.13 239	0.52 384	0.20 144	0.14 280	0.26 272	0.13 38	0.34 193	0.34 268	0.41 435	0.33 261	0.47 430	0.29 375	0.30 263	0.22 302	0.10 319	0.10 406	0.11 360	0.10 339	0.12 385	0.15 436

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	0.12 396	0.10 406	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
test_for_model	0.29 389	0.89 550	0.34 180	0.69 543	0.49 534	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	0.29 525	0.10 406	0.06 22	0.04 1	0.86 554	0.18 470

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	0.85 516	0.13 415	0.10 406	0.10 303	0.10 339	0.11 348	0.11 364

GASNet	0.36 440	0.46 518	0.88 495	0.34 497	0.23 478	0.35 403	0.22 338	0.60 486	0.53 462	0.40 426	0.37 300	0.45 420	0.30 388	0.79 486	0.35 412	0.15 454	0.10 406	0.14 445	0.14 457	0.22 495	0.12 387

CRFU-Net	0.28 378	0.14 282	0.45 328	0.25 382	0.15 330	0.45 461	0.23 363	0.50 377	0.30 225	0.43 451	0.41 345	0.48 436	0.46 481	0.43 327	0.29 376	0.11 358	0.10 406	0.09 230	0.08 211	0.10 300	0.10 329

NINENet	0.25 334	0.15 315	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	0.10 319	0.10 406	0.12 398	0.08 211	0.11 348	0.10 329

WZ-Net	0.52 507	0.38 508	1.90 551	0.30 477	0.24 486	0.57 499	0.48 523	0.62 498	0.78 518	0.50 479	0.71 498	0.68 512	0.54 499	0.98 523	0.84 513	0.13 415	0.10 406	0.11 360	0.12 417	0.19 478	0.20 488

SACVNet	0.30 398	0.20 401	0.41 287	0.25 382	0.18 404	0.34 388	0.25 402	0.52 411	0.40 348	0.41 435	0.44 385	0.46 428	0.32 411	0.71 455	0.25 342	0.13 415	0.10 406	0.12 398	0.12 417	0.16 440	0.17 457

RALCasStereoNet	0.18 156	0.15 315	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	0.10 406	0.07 75	0.06 80	0.09 235	0.09 273

RAFT + AFF	0.27 358	0.23 437	0.50 369	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	0.31 404	0.62 423	0.24 332	0.09 270	0.10 406	0.11 360	0.10 339	0.11 348	0.11 364

HGLStereo	0.27 358	0.14 282	0.46 336	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	0.33 414	0.45 334	0.33 403	0.11 358	0.10 406	0.09 230	0.09 297	0.10 300	0.12 387

hitnet-ft	0.29 389	0.17 359	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	0.34 423	0.76 476	0.32 396	0.14 441	0.10 406	0.13 419	0.10 339	0.15 432	0.13 403

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	0.43 451	0.37 300	0.39 371	0.29 375	0.52 363	0.32 396	0.12 396	0.10 406	0.10 303	0.11 378	0.11 348	0.10 329

DMCA-RVC	0.27 358	0.21 415	0.61 420	0.28 465	0.17 383	0.29 322	0.21 312	0.42 300	0.35 284	0.40 426	0.37 300	0.39 371	0.36 431	0.43 327	0.30 384	0.13 415	0.10 406	0.15 460	0.11 378	0.13 400	0.10 329

FADNet-RVC-Resample	0.29 389	0.25 446	0.93 503	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	0.27 344	0.53 370	0.24 332	0.10 319	0.10 406	0.14 445	0.13 444	0.13 400	0.16 445

RTSC	0.39 462	0.28 467	0.78 467	0.27 444	0.18 404	0.49 480	0.22 338	0.59 478	0.84 529	0.55 499	0.53 445	0.49 441	0.36 431	0.67 446	0.82 512	0.13 415	0.10 406	0.11 360	0.12 417	0.17 457	0.17 457

DLCB_ROB	0.28 378	0.16 340	0.34 180	0.27 444	0.16 362	0.38 421	0.25 402	0.48 359	0.43 372	0.46 466	0.46 407	0.51 452	0.33 414	0.53 370	0.33 403	0.10 319	0.10 406	0.11 360	0.11 378	0.10 300	0.09 273

ETE_ROB	0.34 431	0.26 457	0.45 328	0.29 468	0.18 404	0.40 434	0.37 487	0.57 464	0.47 420	0.50 479	0.50 424	0.62 492	0.36 431	0.55 378	0.38 421	0.13 415	0.10 406	0.14 445	0.12 417	0.16 440	0.16 445

PSMNet_ROB	0.33 423	0.24 441	0.54 391	0.31 483	0.21 449	0.42 445	0.43 509	0.59 478	0.47 420	0.37 386	0.44 385	0.49 441	0.31 404	0.64 431	0.43 448	0.14 441	0.10 406	0.15 460	0.14 457	0.13 400	0.11 364

fast-acv-ft	0.31 405	0.20 401	0.81 478	0.24 345	0.18 404	0.46 463	0.27 420	0.41 286	0.49 439	0.39 416	0.55 452	0.49 441	0.35 427	0.37 306	0.38 421	0.11 358	0.11 430	0.11 360	0.12 417	0.12 385	0.09 273

ssnet_v2	0.28 378	0.16 340	0.44 317	0.22 247	0.15 330	0.40 434	0.30 452	0.57 464	0.46 415	0.38 401	0.36 291	0.47 430	0.29 375	0.38 311	0.39 429	0.13 415	0.11 430	0.11 360	0.11 378	0.11 348	0.11 364

Wz-Net-SNSev	0.43 478	0.41 514	1.27 535	0.30 477	0.21 449	0.44 455	0.41 504	0.61 490	0.65 496	0.46 466	0.65 487	0.62 492	0.39 450	0.74 470	0.59 486	0.12 396	0.11 430	0.12 398	0.13 444	0.16 440	0.14 424

Wz-Net-LNSev	0.34 431	0.29 474	0.91 499	0.26 416	0.21 449	0.47 469	0.31 457	0.54 429	0.54 466	0.44 458	0.52 438	0.50 448	0.35 427	0.39 313	0.39 429	0.11 358	0.11 430	0.10 303	0.09 297	0.14 418	0.13 403

dad	0.28 378	0.31 488	0.44 317	0.21 188	0.14 280	0.30 339	0.20 281	0.33 185	0.49 439	0.44 458	0.44 385	0.45 420	0.21 249	0.41 322	0.26 355	0.20 500	0.11 430	0.20 497	0.11 378	0.14 418	0.10 329

Anonymous3	0.23 276	0.18 373	0.63 431	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	0.12 396	0.11 430	0.10 303	0.10 339	0.11 348	0.12 387

pcwnet_v2	0.32 414	0.15 315	1.26 534	0.23 294	0.18 404	0.32 364	0.18 190	0.59 478	0.60 485	0.36 379	0.45 397	0.35 340	0.29 375	0.36 303	0.25 342	0.14 441	0.11 430	0.12 398	0.11 378	0.14 418	0.15 436

sCroCo_RVC	0.18 156	0.14 282	0.49 358	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	0.10 319	0.11 430	0.09 230	0.09 297	0.09 235	0.09 273

GwcNet	0.35 436	0.23 437	0.88 495	0.25 382	0.24 486	0.48 475	0.27 420	0.55 439	0.57 478	0.38 401	0.52 438	0.51 452	0.32 411	0.60 408	0.41 444	0.13 415	0.11 430	0.12 398	0.11 378	0.13 400	0.14 424

AF-Net	0.37 450	0.26 457	0.56 401	0.32 489	0.23 478	0.41 438	0.29 441	0.61 490	0.64 495	0.42 445	0.68 493	0.65 503	0.49 491	0.57 393	0.44 453	0.15 454	0.11 430	0.19 493	0.14 457	0.15 432	0.13 403

RTS	0.78 536	0.48 522	4.68 566	0.34 497	0.28 505	1.12 543	0.46 515	0.62 498	1.03 541	0.73 520	0.89 521	0.60 486	0.59 508	1.61 550	1.16 538	0.14 441	0.11 430	0.15 460	0.15 466	0.21 489	0.19 478

RTSA	0.78 536	0.48 522	4.68 566	0.34 497	0.28 505	1.12 543	0.46 515	0.62 498	1.03 541	0.73 520	0.89 521	0.60 486	0.59 508	1.61 550	1.16 538	0.14 441	0.11 430	0.15 460	0.15 466	0.21 489	0.19 478

DANet	0.35 436	0.23 437	0.60 417	0.36 508	0.22 465	0.39 429	0.25 402	0.48 359	0.43 372	0.52 490	0.50 424	0.59 483	0.41 458	0.76 476	0.49 467	0.13 415	0.11 430	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
DeepPruner_ROB	0.26 350	0.19 389	0.44 317	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	0.26 325	0.42 325	0.24 332	0.15 454	0.11 430	0.11 360	0.11 378	0.14 418	0.13 403

MDST_ROB	0.48 493	0.14 282	0.95 506	0.30 477	0.21 449	1.33 553	0.32 463	0.77 531	0.56 475	1.06 541	0.71 498	0.49 441	0.35 427	1.26 542	0.38 421	0.13 415	0.11 430	0.16 471	0.13 444	0.12 385	0.12 387

LALA_ROB	0.36 440	0.25 446	0.46 336	0.30 477	0.21 449	0.47 469	0.39 498	0.61 490	0.51 451	0.52 490	0.51 430	0.69 514	0.36 431	0.50 352	0.43 448	0.17 480	0.11 430	0.16 471	0.14 457	0.17 457	0.15 436

PWCDC_ROB	0.38 457	0.30 481	0.60 417	0.33 495	0.20 441	0.42 445	0.19 234	0.58 473	0.89 531	0.42 445	1.26 538	0.36 345	0.34 423	0.50 352	0.38 421	0.18 491	0.11 430	0.11 360	0.09 297	0.19 478	0.13 403

ISRNet	0.27 358	0.13 239	0.45 328	0.26 416	0.19 424	0.24 238	0.14 58	0.45 328	0.43 372	0.39 416	0.48 420	0.42 401	0.27 344	0.32 276	0.29 376	0.20 500	0.12 447	0.17 477	0.16 478	0.16 440	0.20 488

rvit_stereo_0075_2	0.24 306	0.17 359	0.50 369	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	0.17 480	0.12 447	0.19 493	0.12 417	0.13 400	0.13 403

StereoVision	0.22 259	0.18 373	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	0.11 358	0.12 447	0.13 419	0.13 444	0.10 300	0.07 150

psm_up	0.29 389	0.16 340	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	0.37 440	0.58 400	0.30 384	0.11 358	0.12 447	0.13 419	0.12 417	0.10 300	0.10 329

STTStereo	0.28 378	0.20 401	0.61 420	0.25 382	0.17 383	0.29 322	0.24 385	0.47 347	0.39 332	0.39 416	0.41 345	0.44 416	0.28 360	0.40 320	0.28 364	0.13 415	0.12 447	0.13 419	0.16 478	0.12 385	0.11 364

Nwc_Net	0.37 450	0.25 446	0.68 449	0.31 483	0.24 486	0.44 455	0.30 452	0.65 507	0.50 447	0.37 386	0.69 497	0.58 481	0.45 475	0.60 408	0.40 436	0.15 454	0.12 447	0.19 493	0.21 501	0.14 418	0.13 403

XQC	0.43 478	0.37 505	0.96 508	0.34 497	0.25 493	0.53 494	0.34 475	0.60 486	0.73 513	0.51 484	0.46 407	0.57 478	0.47 484	0.70 452	0.72 504	0.17 480	0.12 447	0.18 485	0.15 466	0.25 503	0.23 508

ADCMid	0.49 496	0.34 495	1.13 526	0.26 416	0.21 449	0.51 484	0.37 487	0.57 464	0.54 466	0.75 524	0.66 489	0.62 492	0.64 520	0.64 431	1.68 552	0.13 415	0.12 447	0.17 477	0.17 487	0.20 486	0.17 457

SANet	0.53 508	0.28 467	0.96 508	0.26 416	0.15 330	0.69 515	0.44 512	0.67 518	1.34 551	0.67 515	0.98 527	0.94 528	0.71 525	0.89 507	0.76 505	0.14 441	0.12 447	0.12 398	0.11 378	0.17 457	0.16 445

XPNet_ROB	0.33 423	0.20 401	0.43 308	0.27 444	0.18 404	0.37 413	0.31 457	0.55 439	0.50 447	0.51 484	0.53 445	0.58 481	0.37 440	0.63 429	0.45 456	0.17 480	0.12 447	0.13 419	0.12 417	0.15 432	0.14 424

PDISCO_ROB	0.43 478	0.30 481	0.67 444	0.43 523	0.36 522	0.67 514	0.32 463	0.72 527	0.76 515	0.43 451	0.53 445	0.63 500	0.40 454	0.66 442	0.47 464	0.21 502	0.12 447	0.21 499	0.19 497	0.25 503	0.20 488

DispFullNet	0.66 523	0.89 550	1.59 546	0.77 547	1.21 564	0.51 484	0.23 363	0.59 478	0.72 510	0.69 518	0.61 478	0.69 514	0.91 539	0.79 486	0.48 465	0.27 520	0.12 447	0.73 548	0.30 529	0.65 545	0.40 535

zh-sn7	0.48 493	0.51 529	1.43 542	0.29 468	0.20 441	0.47 469	0.39 498	0.57 464	0.62 490	0.52 490	0.81 511	0.52 458	0.56 503	1.05 528	0.87 517	0.12 396	0.13 459	0.13 419	0.13 444	0.17 457	0.16 445

TCMNet	0.33 423	0.23 437	0.72 460	0.29 468	0.30 513	0.40 434	0.28 435	0.50 377	0.47 420	0.37 386	0.45 397	0.40 385	0.29 375	0.60 408	0.39 429	0.14 441	0.13 459	0.15 460	0.14 457	0.17 457	0.15 436

rvit_0105_6	0.19 194	0.14 282	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	0.15 454	0.13 459	0.13 419	0.11 378	0.11 348	0.08 216

rvit_0105_5	0.21 229	0.15 315	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	0.15 454	0.13 459	0.12 398	0.12 417	0.10 300	0.09 273

rvit_0105_4	0.20 209	0.15 315	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	0.16 469	0.13 459	0.13 419	0.11 378	0.11 348	0.08 216

rvit_0105_3	0.23 276	0.17 359	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	0.15 454	0.13 459	0.14 445	0.15 466	0.10 300	0.09 273

SHD	0.42 473	0.27 464	0.81 478	0.31 483	0.25 493	0.42 445	0.22 338	0.66 513	0.94 539	0.63 509	0.60 471	0.59 483	0.47 484	0.59 406	0.58 485	0.15 454	0.13 459	0.16 471	0.16 478	0.20 486	0.22 501

GANet	0.36 440	0.22 428	0.49 358	0.29 468	0.17 383	0.41 438	0.38 493	0.57 464	0.45 398	0.46 466	0.75 504	0.55 469	0.40 454	0.94 516	0.41 444	0.13 415	0.13 459	0.13 419	0.11 378	0.14 418	0.11 364

DPSNet	0.47 490	0.24 441	0.93 503	0.27 444	0.20 441	0.75 522	0.57 531	0.84 541	0.79 519	0.47 473	0.51 430	0.60 486	0.69 523	0.87 502	0.71 503	0.16 469	0.13 459	0.12 398	0.10 339	0.25 503	0.21 496

NCCL2	0.35 436	0.26 457	0.49 358	0.36 508	0.22 465	0.41 438	0.41 504	0.53 422	0.42 365	0.47 473	0.46 407	0.61 490	0.39 450	0.55 378	0.37 419	0.16 469	0.13 459	0.21 499	0.21 501	0.16 440	0.16 445

PSMNet-RUCA	0.37 450	0.41 514	0.66 443	0.46 528	0.41 526	0.34 388	0.25 402	0.57 464	0.45 398	0.39 416	0.52 438	0.43 405	0.33 414	0.41 322	0.29 376	0.25 514	0.14 469	0.33 527	0.21 501	0.31 522	0.22 501

rvit_105_1	0.27 358	0.19 389	0.46 336	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	0.26 325	0.35 298	0.25 342	0.15 454	0.14 469	0.15 460	0.17 487	0.11 348	0.10 329

APVNet	0.36 440	0.20 401	0.70 456	0.26 416	0.22 465	0.52 493	0.35 479	0.61 490	0.44 387	0.38 401	0.52 438	0.48 436	0.38 444	0.84 498	0.46 462	0.13 415	0.14 469	0.15 460	0.16 478	0.16 440	0.15 436

Syn2CoEx	0.36 440	0.31 488	0.78 467	0.34 497	0.21 449	0.41 438	0.28 435	0.61 490	0.49 439	0.42 445	0.56 459	0.45 420	0.44 472	0.69 449	0.38 421	0.17 480	0.14 469	0.15 460	0.12 417	0.13 400	0.12 387

FAT-Stereo	0.36 440	0.18 373	0.73 464	0.26 416	0.18 404	0.33 375	0.29 441	0.60 486	0.59 481	0.46 466	0.60 471	0.60 486	0.50 493	0.61 415	0.34 408	0.13 415	0.14 469	0.13 419	0.12 417	0.14 418	0.18 470

FADNet_RVC	0.30 398	0.28 467	0.83 483	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	0.27 344	0.52 363	0.31 391	0.14 441	0.14 469	0.14 445	0.16 478	0.21 489	0.23 508

FADNet-RVC	0.31 405	0.35 497	0.78 467	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	0.29 375	0.63 429	0.31 391	0.13 415	0.14 469	0.14 445	0.15 466	0.19 478	0.19 478

G-Net	0.46 488	0.25 446	0.86 492	0.34 497	0.28 505	0.90 535	0.35 479	0.47 347	0.45 398	0.68 516	1.22 536	0.64 502	0.60 510	0.61 415	0.57 480	0.16 469	0.14 469	0.17 477	0.13 444	0.22 495	0.19 478

NCC-stereo	0.39 462	0.25 446	0.69 450	0.32 489	0.28 505	0.46 463	0.36 483	0.65 507	0.52 458	0.40 426	0.57 462	0.56 473	0.47 484	0.73 462	0.45 456	0.17 480	0.14 469	0.18 485	0.25 518	0.16 440	0.16 445

stereogan	0.37 450	0.17 359	0.65 439	0.27 444	0.22 465	0.62 509	0.26 414	0.59 478	0.63 494	0.43 451	0.60 471	0.67 508	0.42 467	0.68 447	0.35 412	0.13 415	0.14 469	0.14 445	0.12 417	0.19 478	0.17 457

edge stereo	0.39 462	0.22 428	0.81 478	0.27 444	0.22 465	0.37 413	0.24 385	0.56 454	0.54 466	0.53 496	0.60 471	0.71 517	0.50 493	0.78 484	0.40 436	0.16 469	0.14 469	0.19 493	0.14 457	0.16 440	0.17 457

Abc-Net	0.39 462	0.25 446	0.69 450	0.32 489	0.28 505	0.46 463	0.36 483	0.65 507	0.52 458	0.40 426	0.57 462	0.56 473	0.47 484	0.73 462	0.45 456	0.17 480	0.14 469	0.18 485	0.25 518	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
DeepPrunerF	0.44 484	0.29 474	1.29 537	0.33 495	0.30 513	0.35 403	0.36 483	0.62 498	1.15 549	0.40 426	0.44 385	0.39 371	0.41 458	0.80 490	0.52 476	0.18 491	0.14 469	0.23 506	0.21 501	0.17 457	0.17 457

AnyNet_C32	0.51 503	0.40 510	1.10 525	0.29 468	0.28 505	0.59 503	0.58 532	0.54 429	0.60 485	0.62 507	0.66 489	0.54 467	0.54 499	0.78 484	1.74 555	0.15 454	0.14 469	0.15 460	0.17 487	0.20 486	0.20 488

PS-NSSS	0.32 414	0.30 481	0.46 336	0.23 294	0.17 383	0.33 375	0.24 385	0.57 464	0.41 358	0.37 386	0.52 438	0.35 340	0.30 388	0.80 490	0.30 384	0.17 480	0.14 469	0.21 499	0.15 466	0.15 432	0.13 403

SQANet	0.40 468	0.48 522	0.67 444	0.48 530	0.39 523	0.48 475	0.22 338	0.51 394	0.43 372	0.40 426	0.47 414	0.47 430	0.33 414	0.54 376	0.32 396	0.36 533	0.15 484	0.40 532	0.21 501	0.45 532	0.31 526

coex-ft	3.44 569	0.73 542	48.55 592	0.24 345	0.19 424	0.50 483	0.43 509	0.47 347	2.40 562	7.03 576	1.20 535	0.97 531	2.23 565	0.73 462	1.92 559	0.12 396	0.15 484	0.14 445	0.12 417	0.21 489	0.43 537

Wz-Net-TNSev	0.51 503	0.58 533	1.61 549	0.25 382	0.21 449	0.65 511	0.45 513	0.63 505	0.69 505	0.51 484	0.54 448	0.71 517	0.60 510	1.00 524	0.77 508	0.15 454	0.15 484	0.13 419	0.15 466	0.21 489	0.20 488

S-Stereo	0.38 457	0.20 401	1.05 518	0.27 444	0.22 465	0.38 421	0.32 463	0.55 439	0.66 497	0.39 416	0.59 466	0.49 441	0.41 458	0.75 471	0.40 436	0.12 396	0.15 484	0.13 419	0.13 444	0.16 440	0.21 496

RP	0.35 436	0.22 428	0.51 380	0.31 483	0.24 486	0.37 413	0.28 435	0.50 377	0.58 480	0.40 426	0.63 484	0.61 490	0.47 484	0.61 415	0.39 429	0.16 469	0.15 484	0.17 477	0.15 466	0.17 457	0.17 457

RGC	0.39 462	0.32 493	0.64 438	0.34 497	0.27 500	0.40 434	0.29 441	0.57 464	0.53 462	0.45 462	0.64 486	0.62 492	0.45 475	0.72 460	0.39 429	0.15 454	0.15 484	0.21 499	0.20 498	0.18 471	0.19 478

WCMA_ROB	0.51 503	0.21 415	0.65 439	0.25 382	0.21 449	0.58 500	0.32 463	0.54 429	0.55 472	0.95 535	1.40 542	1.28 541	0.81 532	0.73 462	0.62 492	0.18 491	0.15 484	0.15 460	0.15 466	0.19 478	0.19 478

YMNet	0.32 414	0.22 428	0.58 409	0.27 444	0.23 478	0.48 475	0.27 420	0.51 394	0.45 398	0.48 476	0.56 459	0.51 452	0.30 388	0.39 313	0.40 436	0.13 415	0.16 491	0.13 419	0.12 417	0.13 400	0.12 387

YMNet_1	0.32 414	0.22 428	0.58 409	0.27 444	0.23 478	0.48 475	0.27 420	0.51 394	0.45 398	0.48 476	0.56 459	0.51 452	0.30 388	0.39 313	0.40 436	0.13 415	0.16 491	0.13 419	0.12 417	0.13 400	0.12 387

FADNet	0.32 414	0.36 500	0.74 465	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	0.32 411	0.64 431	0.25 342	0.16 469	0.16 491	0.14 445	0.16 478	0.24 501	0.19 478

ADCS	0.58 514	0.40 510	1.35 540	0.29 468	0.24 486	0.55 495	0.45 513	0.67 518	0.83 526	0.76 525	0.71 498	0.68 512	0.60 510	0.76 476	2.23 563	0.16 469	0.16 491	0.16 471	0.17 487	0.22 495	0.22 501

AnyNet_C01	0.65 522	0.58 533	2.60 561	0.32 489	0.26 498	0.88 533	0.61 535	0.63 505	0.62 490	0.68 516	0.96 524	0.76 520	0.60 510	0.96 520	1.43 547	0.16 469	0.16 491	0.17 477	0.17 487	0.23 498	0.23 508

SGM_RVC	0.50 499	0.19 389	0.50 369	0.25 382	0.15 330	0.69 515	0.39 498	0.68 521	0.82 522	0.95 535	0.84 515	1.13 534	0.76 527	1.16 535	0.60 489	0.16 469	0.16 491	0.16 471	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
CBMV	0.33 423	0.21 415	0.54 391	0.23 294	0.13 238	0.42 445	0.33 473	0.53 422	0.48 430	0.52 490	0.49 422	0.50 448	0.41 458	0.56 389	0.31 391	0.15 454	0.16 491	0.18 485	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
FINET	0.34 431	0.27 464	0.80 476	0.24 345	0.24 486	0.36 408	0.34 475	0.54 429	0.72 510	0.39 416	0.47 414	0.32 312	0.30 388	0.51 357	0.32 396	0.19 497	0.17 498	0.13 419	0.12 417	0.18 471	0.16 445

psmorigin	0.50 499	0.25 446	3.03 563	0.24 345	0.19 424	0.38 421	0.22 338	0.50 377	0.44 387	0.64 511	0.68 493	0.71 517	0.51 496	0.85 499	0.45 456	0.14 441	0.17 498	0.13 419	0.14 457	0.16 440	0.21 496

FBW_ROB	0.43 478	0.26 457	0.54 391	0.31 483	0.20 441	0.51 484	0.32 463	0.70 524	0.60 485	0.59 504	0.55 452	0.65 503	0.41 458	1.40 547	0.51 475	0.13 415	0.17 498	0.21 499	0.16 478	0.17 457	0.18 470

CSAN	0.50 499	0.35 497	0.78 467	0.36 508	0.23 478	0.56 496	0.59 534	0.61 490	0.70 507	0.64 511	0.78 508	0.65 503	0.60 510	1.38 546	0.62 492	0.21 502	0.17 498	0.20 497	0.20 498	0.18 471	0.18 470

SGM-Forest	0.36 440	0.17 359	0.47 344	0.23 294	0.16 362	0.45 461	0.41 504	0.55 439	0.48 430	0.52 490	0.60 471	0.52 458	0.41 458	0.85 499	0.50 473	0.17 480	0.17 498	0.17 477	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
MeshStereo	0.58 514	0.27 464	0.67 444	0.22 247	0.17 383	0.66 513	0.37 487	0.78 532	0.61 488	1.47 562	1.30 539	1.65 548	0.79 529	1.12 533	0.59 486	0.17 480	0.17 498	0.17 477	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
PVD	0.58 514	0.34 495	0.84 488	0.39 518	0.31 516	0.59 503	0.47 519	0.80 536	1.25 550	0.92 532	1.09 530	0.79 521	0.82 533	0.85 499	0.76 505	0.21 502	0.18 504	0.22 505	0.18 493	0.27 514	0.35 531

ADCPNet	0.48 493	0.29 474	1.60 547	0.27 444	0.23 478	0.70 518	0.38 493	0.53 422	0.51 451	0.51 484	0.59 466	0.67 508	0.56 503	0.60 408	1.14 535	0.15 454	0.18 504	0.14 445	0.23 511	0.19 478	0.19 478

SGM-ForestM	1.36 552	0.28 467	0.79 473	0.26 416	0.16 362	2.26 564	1.00 559	1.42 555	1.46 555	2.38 567	2.05 560	5.95 575	2.66 568	2.95 565	2.46 565	0.17 480	0.18 504	0.18 485	0.18 493	0.15 432	0.18 470

NaN_ROB	0.41 470	0.28 467	0.62 428	0.30 477	0.19 424	0.51 484	0.47 519	0.58 473	0.59 481	0.56 500	0.47 414	0.49 441	0.41 458	1.21 539	0.64 497	0.12 396	0.18 504	0.12 398	0.13 444	0.11 348	0.14 424

HBP-ISP	0.33 423	0.30 481	0.72 460	0.22 247	0.16 362	0.32 364	0.22 338	0.54 429	0.44 387	0.41 435	0.49 422	0.33 319	0.38 444	0.73 462	0.25 342	0.18 491	0.19 508	0.24 508	0.20 498	0.16 440	0.13 403

UDG	0.40 468	0.46 518	0.49 358	0.40 520	0.35 521	0.47 469	0.27 420	0.54 429	0.47 420	0.39 416	0.45 397	0.59 483	0.44 472	0.46 337	0.39 429	0.26 515	0.19 508	0.48 536	0.22 509	0.34 526	0.26 517

ccnet	0.42 473	0.31 488	0.48 353	0.27 444	0.32 517	0.60 506	0.32 463	0.65 507	0.46 415	0.53 496	0.66 489	0.56 473	0.45 475	0.72 460	0.61 490	0.26 515	0.19 508	0.24 508	0.21 501	0.26 509	0.22 501

MaskLacGwcNet_RVC	0.36 440	0.36 500	0.53 388	0.34 497	0.19 424	0.51 484	0.24 385	0.55 439	0.38 322	0.41 435	0.47 414	0.47 430	0.27 344	0.73 462	0.30 384	0.36 533	0.19 508	0.27 511	0.17 487	0.26 509	0.23 508

CBMV_ROB	0.33 423	0.18 373	0.53 388	0.21 188	0.14 280	0.33 375	0.20 281	0.51 394	0.45 398	0.51 484	0.55 452	0.45 420	0.42 467	0.71 455	0.32 396	0.18 491	0.19 508	0.23 506	0.21 501	0.14 418	0.15 436

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	0.20 513	0.06 22	0.05 39	0.07 107	0.14 424

NOSS_ROB	0.31 405	0.20 401	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	0.28 360	0.93 514	0.24 332	0.19 497	0.20 513	0.24 508	0.22 509	0.17 457	0.17 457

ACVNet-4b	0.72 529	0.81 545	1.33 539	0.72 545	0.50 536	0.80 528	0.31 457	0.71 526	0.80 520	0.50 479	0.72 502	0.95 530	0.43 471	0.96 520	1.20 542	1.13 567	0.21 515	0.76 549	0.45 539	0.65 545	0.46 541

DDUNet	0.41 470	0.50 527	0.48 353	0.44 525	0.39 523	0.46 463	0.32 463	0.50 377	0.43 372	0.45 462	0.52 438	0.57 478	0.36 431	0.48 343	0.33 403	0.33 530	0.21 515	0.55 540	0.25 518	0.37 529	0.32 529

GANetREF_RVC	0.43 478	0.47 520	0.69 450	0.38 516	0.20 441	0.51 484	0.48 523	0.66 513	0.66 497	0.46 466	0.46 407	0.50 448	0.44 472	0.90 510	0.39 429	0.27 520	0.21 515	0.32 525	0.18 493	0.27 514	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
MSMD_ROB	0.60 518	0.33 494	0.61 420	0.30 477	0.25 493	0.86 532	0.35 479	0.55 439	0.67 500	1.10 543	1.49 547	1.76 551	0.97 543	0.88 505	0.49 467	0.23 505	0.21 515	0.27 511	0.27 525	0.25 503	0.24 513

FC-DCNN v2	0.71 528	0.30 481	0.67 444	0.32 489	0.27 500	0.84 530	0.39 498	0.84 541	0.85 530	1.44 558	1.64 553	2.09 555	1.28 554	1.06 529	0.80 511	0.24 511	0.22 519	0.27 511	0.26 522	0.26 509	0.25 515

FCDSN-DC	0.63 520	0.31 488	0.61 420	0.36 508	0.30 513	0.65 511	0.37 487	0.66 513	0.68 503	1.14 545	1.54 550	1.71 550	1.26 552	0.92 512	0.64 497	0.24 511	0.22 519	0.27 511	0.26 522	0.27 514	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.
SAMSARA	0.56 510	0.39 509	0.80 476	0.60 539	0.46 531	1.00 539	1.23 567	0.67 518	0.68 503	0.71 519	0.54 448	0.89 527	0.57 506	0.81 493	0.62 492	0.19 497	0.22 519	0.18 485	0.18 493	0.27 514	0.25 515

FC-DCNN	0.70 527	0.30 481	0.69 450	0.32 489	0.27 500	0.81 529	0.39 498	0.79 535	0.82 522	1.41 554	1.58 552	1.98 553	1.26 552	1.02 526	0.77 508	0.24 511	0.22 519	0.27 511	0.26 522	0.26 509	0.26 517

PA-Net	0.37 450	0.28 467	0.83 483	0.31 483	0.28 505	0.39 429	0.42 507	0.51 394	0.55 472	0.34 346	0.42 361	0.41 392	0.36 431	0.79 486	0.49 467	0.12 396	0.23 523	0.16 471	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.
CC-Net-ROB	0.43 478	0.47 520	0.65 439	0.37 514	0.23 478	0.51 484	0.29 441	0.66 513	0.49 439	0.46 466	0.51 430	0.48 436	0.38 444	0.96 520	0.35 412	0.34 531	0.23 523	0.55 540	0.25 518	0.31 522	0.20 488

SDNR	0.42 473	0.21 415	0.82 481	0.21 188	0.18 404	1.27 550	0.17 147	0.50 377	0.49 439	0.42 445	0.81 511	0.38 359	0.27 344	1.19 536	0.38 421	0.23 505	0.24 525	0.17 477	0.13 444	0.17 457	0.20 488

LSM	1.64 561	0.40 510	2.56 560	2.02 570	17.61 583	0.51 484	0.52 527	0.61 490	0.76 515	0.82 527	1.11 532	0.63 500	0.54 499	0.75 471	0.49 467	0.16 469	0.24 525	0.18 485	0.21 501	0.25 503	2.42 573

ELAS_RVC	0.74 533	0.36 500	1.00 512	0.37 514	0.33 518	0.88 533	0.93 556	0.83 540	1.08 545	1.35 550	1.33 541	1.24 539	1.33 556	1.06 529	0.95 523	0.27 520	0.25 527	0.29 521	0.27 525	0.30 521	0.30 523
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	0.74 533	0.36 500	0.85 491	0.36 508	0.33 518	1.36 554	0.77 547	0.93 545	0.92 535	1.41 554	1.53 549	1.16 538	1.17 548	0.95 519	1.03 527	0.26 515	0.25 527	0.28 517	0.28 528	0.31 522	0.30 523
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
MFN_U_SF_RVC	0.56 510	0.51 529	1.19 529	0.38 516	0.22 465	0.69 515	0.27 420	0.80 536	0.67 500	0.73 520	0.74 503	0.87 524	0.61 519	0.81 493	0.76 505	0.29 525	0.27 529	0.32 525	0.37 536	0.32 525	0.31 526

MFN_U_SF_DS_RVC	0.51 503	0.50 527	0.86 492	0.39 518	0.24 486	0.84 530	0.55 530	0.56 454	0.62 490	0.60 505	0.68 493	0.62 492	0.42 467	1.13 534	0.43 448	0.23 505	0.27 529	0.27 511	0.35 532	0.25 503	0.29 522

MANE	1.41 554	0.36 500	0.74 465	0.43 523	0.41 526	2.16 563	0.80 549	2.39 570	3.38 565	2.22 566	3.06 568	3.54 568	2.73 569	2.15 562	1.94 560	0.28 523	0.27 529	0.30 523	0.46 540	0.28 519	0.34 530

BEATNet-Init1	4.73 573	2.61 571	13.29 582	0.58 537	0.53 539	10.12 578	3.33 573	4.83 574	5.01 573	8.75 578	8.51 576	14.08 585	7.60 577	7.70 578	5.34 574	0.28 523	0.28 532	0.34 528	0.37 536	0.57 538	0.45 538

Anonymous_2	0.37 450	0.21 415	0.47 344	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	0.38 444	0.36 303	0.29 376	0.26 515	0.29 533	0.44 534	1.41 569	0.34 526	0.21 496

MSC_U_SF_DS_RVC	0.68 525	0.64 538	1.06 519	0.45 526	0.27 500	1.40 556	0.58 532	0.78 532	0.92 535	0.84 528	0.86 517	0.88 526	0.68 522	1.33 545	0.68 502	0.37 535	0.29 533	0.34 528	0.36 535	0.43 530	0.37 532

PASM	0.45 486	0.35 497	0.90 498	0.35 506	0.33 518	0.39 429	0.38 493	0.50 377	0.61 488	0.52 490	0.51 430	0.62 492	0.45 475	0.93 514	0.48 465	0.26 515	0.29 533	0.29 521	0.33 530	0.29 520	0.26 517

ACVNet_1	0.72 529	0.81 545	1.37 541	0.72 545	0.53 539	0.77 523	0.42 507	0.85 544	0.90 533	0.74 523	0.75 504	1.32 543	0.72 526	1.02 526	0.55 479	0.54 542	0.31 536	0.71 547	0.35 532	0.64 544	0.45 538

Ntro	0.58 514	0.64 538	0.92 501	0.66 542	0.50 536	0.77 523	0.36 483	0.66 513	0.70 507	0.50 479	0.59 466	0.65 503	0.51 496	0.75 471	0.45 456	0.56 544	0.32 537	0.56 543	0.34 531	0.63 542	0.46 541

otaku	0.57 513	0.62 537	0.87 494	0.63 541	0.44 530	0.73 519	0.37 487	0.65 507	0.66 497	0.51 484	0.75 504	0.66 507	0.45 475	0.69 449	0.46 462	0.53 540	0.34 538	0.55 540	0.35 532	0.60 540	0.45 538

JetBlue	1.14 550	0.76 543	2.36 556	0.59 538	0.75 549	3.04 567	1.78 570	1.11 548	0.90 533	0.94 533	1.10 531	1.66 549	1.28 554	2.09 560	1.72 554	0.43 539	0.36 539	0.38 530	0.38 538	0.58 539	0.56 546

NVStereoNet_ROB	0.67 524	0.49 526	0.83 483	0.48 530	0.40 525	0.51 484	0.46 515	0.70 524	0.77 517	0.84 528	1.72 554	1.02 533	0.83 534	1.23 540	0.79 510	0.32 529	0.38 540	0.40 532	0.46 540	0.36 528	0.41 536
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
Consistency-Raft	0.55 509	0.48 522	1.02 515	0.45 526	0.49 534	0.49 480	0.47 519	0.72 527	0.72 510	0.45 462	0.82 513	0.47 430	0.60 510	0.50 352	0.63 495	0.39 537	0.39 541	0.44 534	0.51 545	0.52 535	0.37 532

MADNet+	1.01 544	1.16 562	4.72 568	0.70 544	0.47 532	1.24 549	0.96 557	0.97 546	0.89 531	0.65 513	0.77 507	0.87 524	0.85 537	2.09 560	1.68 552	0.38 536	0.39 541	0.31 524	0.27 525	0.43 530	0.39 534

GCST	0.47 490	0.60 535	0.57 404	1.04 558	0.48 533	0.38 421	0.11 14	0.40 274	0.32 246	0.41 435	0.34 270	0.29 276	0.17 193	0.46 337	0.19 245	0.69 550	0.42 543	0.79 552	0.62 554	0.62 541	0.46 541

ACVNet_2	0.89 539	0.87 549	1.25 533	0.82 548	0.62 544	0.97 538	0.62 536	1.14 549	1.42 553	1.00 538	1.40 542	1.47 546	0.84 535	1.11 531	0.66 500	0.61 547	0.43 544	0.78 550	0.49 542	0.75 549	0.52 544

TCMNet-wrong-test	4.29 570	5.57 577	4.65 565	11.33 581	10.39 578	5.73 572	4.48 574	4.13 573	1.02 540	1.91 564	2.39 565	6.16 576	3.62 570	3.84 571	4.50 573	1.99 571	0.47 545	1.97 572	1.69 571	5.69 577	4.31 577

TorneroNet-64	1.43 555	1.03 557	1.20 530	1.10 559	0.86 558	2.26 564	0.73 543	1.84 563	3.84 570	1.25 547	2.25 564	2.69 564	1.42 557	1.76 557	1.43 547	0.76 553	0.50 546	1.09 560	0.66 555	1.23 564	0.76 562

PWCK	1.00 542	1.17 563	1.70 550	0.91 551	0.41 526	1.19 547	0.92 555	1.10 547	1.14 548	1.16 546	1.14 533	1.25 540	0.88 538	1.75 556	1.04 529	0.87 558	0.50 546	0.87 553	0.53 547	0.96 560	0.52 544

IMH-64-1	0.91 540	0.86 547	0.84 488	0.97 553	0.75 549	0.92 536	0.71 540	1.27 550	1.10 546	0.89 530	1.45 544	1.14 535	0.96 541	1.19 536	0.84 513	0.74 551	0.51 548	0.97 555	0.55 549	0.84 552	0.60 550

IMH-64	0.91 540	0.86 547	0.84 488	0.97 553	0.75 549	0.92 536	0.71 540	1.27 550	1.10 546	0.89 530	1.45 544	1.14 535	0.96 541	1.19 536	0.84 513	0.74 551	0.51 548	0.97 555	0.55 549	0.84 552	0.60 550

SPS-STEREO	0.69 526	0.61 536	0.98 510	0.52 536	0.57 541	0.74 520	0.50 526	0.78 532	0.62 490	0.95 535	0.86 517	0.94 528	0.70 524	1.01 525	0.87 517	0.58 546	0.51 548	0.50 537	0.50 544	0.55 537	0.58 548
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
anonymity	0.56 510	0.54 532	0.70 456	0.47 529	0.61 543	0.56 496	0.43 509	0.69 522	0.49 439	0.63 509	0.55 452	0.54 467	0.60 510	0.61 415	0.57 480	0.55 543	0.53 551	0.50 537	0.54 548	0.51 534	0.56 546

SGM+DAISY	0.87 538	0.66 540	1.30 538	0.51 534	0.60 542	1.03 540	0.84 553	0.76 530	0.73 513	1.39 552	1.51 548	1.31 542	1.22 550	1.11 531	1.08 530	0.57 545	0.53 551	0.51 539	0.51 545	0.54 536	0.61 553

TorneroNet	2.22 565	1.08 559	1.24 532	1.14 563	0.90 559	5.58 571	0.80 549	2.12 568	8.69 576	2.58 568	5.42 573	3.88 569	1.97 563	1.78 559	1.87 557	0.86 557	0.54 553	1.15 564	0.74 559	1.23 564	0.85 563

WAO-6	1.07 548	0.93 554	0.92 501	0.96 552	0.78 552	1.28 551	0.75 544	1.34 552	2.00 560	1.02 540	1.54 550	1.59 547	1.22 550	1.31 544	1.14 535	0.78 554	0.55 554	1.02 559	0.75 560	0.83 551	0.69 556

IMH	1.05 547	0.95 555	1.00 512	1.01 555	0.78 552	1.11 542	0.68 539	1.38 553	1.43 554	1.00 538	1.72 554	1.43 544	1.14 545	1.73 555	0.89 519	1.09 564	0.55 554	0.99 557	0.57 551	0.87 555	0.62 555

RainbowNet	0.72 529	0.89 550	1.02 515	0.82 548	0.63 545	0.78 526	0.52 527	0.81 538	0.93 537	0.60 505	0.79 509	0.80 522	0.60 510	0.80 490	0.57 480	0.78 554	0.55 554	0.78 550	0.49 542	0.76 550	0.58 548

MFMNet_re	0.72 529	0.76 543	0.99 511	0.62 540	0.70 547	0.77 523	0.67 538	0.75 529	0.83 526	0.78 526	0.86 517	0.69 514	0.78 528	0.71 455	0.61 490	0.66 549	0.59 557	0.61 544	0.58 552	0.68 548	0.71 557

Dean	1.17 551	1.04 558	1.49 545	1.03 557	0.78 552	1.20 548	0.77 547	1.48 558	1.96 558	1.28 548	1.99 559	2.15 556	1.14 545	1.25 541	1.00 526	0.81 556	0.60 558	1.01 558	0.69 557	0.92 559	0.74 560

DGSMNet	0.61 519	0.29 474	0.91 499	0.51 534	0.70 547	0.62 509	1.38 568	0.59 478	0.55 472	0.37 386	0.61 478	0.52 458	0.33 414	0.65 437	0.43 448	0.53 540	0.60 558	0.67 545	0.61 553	0.63 542	0.61 553

LVE	1.13 549	1.02 556	1.28 536	1.01 555	0.80 555	1.29 552	0.81 551	1.47 557	1.96 558	1.07 542	1.90 557	1.90 552	1.01 544	1.48 548	0.91 520	0.93 561	0.61 560	0.94 554	0.69 557	0.87 555	0.75 561

WAO-7	1.01 544	0.89 550	0.93 503	0.83 550	0.66 546	1.18 545	0.81 551	1.40 554	1.57 556	1.11 544	1.76 556	1.45 545	1.19 549	1.50 549	1.14 535	0.61 547	0.62 561	0.70 546	0.68 556	0.66 547	0.60 550

UNDER WATER	1.59 560	1.22 565	2.36 556	1.38 565	1.03 561	1.67 559	1.10 563	1.54 561	3.63 566	1.44 558	1.47 546	2.85 565	2.25 566	1.67 553	1.94 560	1.06 563	0.62 561	1.31 566	0.93 565	1.21 563	1.02 566

WAO-8	1.46 557	1.10 560	1.09 521	1.10 559	0.84 556	2.06 560	0.75 544	1.84 563	3.83 568	1.44 558	2.21 562	2.15 556	1.43 558	3.17 566	1.19 540	0.91 559	0.65 563	1.09 560	0.79 561	0.90 557	0.71 557

Venus	1.46 557	1.10 560	1.09 521	1.10 559	0.84 556	2.06 560	0.75 544	1.84 563	3.83 568	1.44 558	2.21 562	2.15 556	1.43 558	3.17 566	1.19 540	0.91 559	0.65 563	1.09 560	0.79 561	0.90 557	0.71 557

UNDER WATER-64	1.55 559	1.19 564	2.52 559	1.31 564	0.95 560	2.12 562	1.21 566	1.45 556	3.19 564	1.43 557	1.32 540	2.64 563	2.04 564	1.63 552	1.83 556	1.11 565	0.67 565	1.28 565	0.92 564	1.19 562	1.02 566

notaker	1.45 556	1.34 566	1.48 543	1.40 566	1.07 562	1.18 545	0.85 554	1.48 558	1.40 552	1.51 563	3.46 569	2.40 561	1.81 562	1.76 557	1.45 550	1.11 565	0.69 566	1.38 567	0.87 563	1.31 566	0.97 565

ktn	1.77 563	1.36 567	1.22 531	1.43 567	1.14 563	1.52 557	1.08 562	1.51 560	3.96 571	2.77 570	4.69 571	3.35 567	1.46 560	1.69 554	1.25 544	1.43 569	0.77 567	1.45 568	0.99 566	1.32 567	0.96 564

KSHMR	1.89 564	1.36 567	1.60 547	1.47 568	1.22 565	1.38 555	1.06 561	1.79 562	5.97 574	1.42 556	5.65 574	2.98 566	1.14 545	2.23 563	1.20 542	1.27 568	1.12 568	1.46 569	1.10 568	1.32 567	1.15 568

JetRed	2.30 567	2.64 572	6.12 570	1.12 562	1.38 567	5.85 573	3.29 572	1.99 566	1.67 557	1.98 565	1.95 558	2.16 559	1.60 561	2.48 564	4.10 571	1.05 562	1.60 569	1.09 560	1.01 567	1.67 569	1.28 569

test_sample9	0.42 473	0.19 389	0.50 369	0.18 46	0.16 362	0.34 388	0.20 281	0.51 394	0.38 322	0.37 386	0.34 270	0.37 351	0.30 388	0.66 442	0.91 520	0.23 505	1.82 570	0.28 517	0.24 513	0.18 471	0.16 445

test_sample8	0.49 496	0.19 389	0.50 369	0.18 46	0.16 362	0.34 388	0.20 281	0.55 439	0.34 268	0.62 507	0.38 314	1.15 537	0.67 521	0.66 442	0.91 520	0.23 505	1.82 570	0.28 517	0.24 513	0.18 471	0.16 445

MADNet++	2.26 566	1.80 570	2.06 553	2.13 572	1.97 569	2.61 566	1.79 571	2.38 569	2.16 561	2.75 569	2.65 566	2.38 560	2.43 567	3.17 566	3.21 567	2.17 572	1.95 572	1.94 571	1.63 570	2.06 570	2.01 572

PML	16.10 585	12.82 586	6.78 571	5.23 574	7.76 574	33.92 589	66.56 593	5.30 575	10.28 578	26.12 592	68.59 593	20.51 587	13.49 586	10.06 580	6.78 577	5.96 579	2.00 573	6.04 581	2.18 572	8.96 580	2.60 574

HanzoNet	2.97 568	1.69 569	2.29 555	1.74 569	1.33 566	1.53 558	1.03 560	1.99 566	2.64 563	5.51 574	5.16 572	5.90 574	6.82 576	4.32 572	3.29 568	3.16 574	2.02 574	1.92 570	2.87 575	2.24 571	1.89 571

DPSimNet_ROB	4.34 571	4.23 573	6.89 572	3.67 573	3.68 570	4.75 568	5.21 575	2.67 571	3.68 567	5.82 575	3.95 570	5.57 571	6.72 575	3.46 570	4.48 572	4.05 577	2.88 575	4.68 577	3.12 577	3.69 573	3.62 576

USTest	6.88 574	5.23 576	5.63 569	7.22 577	7.29 573	14.34 581	22.76 580	8.48 578	9.32 577	5.42 573	6.39 575	6.29 577	6.64 574	6.92 576	8.62 578	1.94 570	3.29 576	2.16 573	2.55 574	3.85 574	3.29 575

LRCNet_RVC	10.90 579	14.34 587	9.35 573	15.35 582	8.04 575	1.08 541	0.34 475	8.78 579	0.70 507	12.63 585	16.05 585	9.85 578	6.54 573	8.57 579	6.34 576	20.27 590	5.40 577	23.70 588	21.88 587	14.87 584	13.83 586

DGTPSM_ROB	8.34 576	5.10 574	10.37 580	5.31 575	10.18 576	8.33 575	23.60 584	6.06 576	13.41 583	4.90 571	10.87 581	5.65 572	10.44 578	6.17 574	12.59 579	3.74 575	7.55 578	3.69 575	7.26 580	4.14 575	7.46 578

DPSMNet_ROB	8.40 577	5.11 575	10.49 581	5.58 576	10.25 577	8.34 576	23.62 585	6.07 577	13.45 584	4.93 572	10.88 582	5.66 573	10.44 578	6.24 575	12.64 580	3.98 576	7.61 579	3.76 576	7.30 581	4.20 576	7.51 579

Anonymous_1	16.62 586	9.35 579	9.84 574	10.66 578	14.64 581	18.66 586	27.12 586	12.64 584	13.51 585	10.76 584	10.30 580	10.13 579	10.60 580	11.06 584	12.74 581	15.87 589	7.74 580	16.92 586	43.48 590	58.66 593	7.68 580

DPSM_ROB	11.49 580	9.87 583	10.35 578	11.13 579	11.31 579	19.11 587	27.51 587	13.37 585	14.21 586	10.31 582	11.06 583	10.96 583	11.27 584	11.96 585	13.59 582	6.78 580	8.19 581	6.03 579	7.09 578	7.93 578	7.73 581

DPSM	11.49 580	9.87 583	10.35 578	11.13 579	11.31 579	19.11 587	27.51 587	13.37 585	14.21 586	10.31 582	11.06 583	10.96 583	11.27 584	11.96 585	13.59 582	6.78 580	8.19 581	6.03 579	7.09 578	7.93 578	7.73 581

tt	4.71 572	0.10 74	3.94 564	2.06 571	1.53 568	10.14 579	16.88 579	9.27 580	4.98 572	1.39 552	1.02 528	4.68 570	4.90 572	3.35 569	5.86 575	5.76 578	9.15 583	2.24 574	2.53 573	3.10 572	1.32 570

xxxxx1	15.27 582	9.54 580	10.31 575	20.13 585	18.88 584	17.08 582	23.03 581	10.36 581	10.99 579	9.21 579	9.62 577	10.74 580	10.61 581	10.72 581	13.89 584	7.97 582	9.20 584	31.85 591	44.72 591	12.84 581	13.69 583

tt_ll	15.27 582	9.54 580	10.31 575	20.13 585	18.88 584	17.08 582	23.03 581	10.36 581	10.99 579	9.21 579	9.62 577	10.74 580	10.61 581	10.72 581	13.89 584	7.97 582	9.20 584	31.85 591	44.72 591	12.84 581	13.69 583

ff	15.27 582	9.54 580	10.31 575	20.13 585	18.88 584	17.08 582	23.03 581	10.36 581	10.99 579	9.21 579	9.62 577	10.74 580	10.61 581	10.72 581	13.89 584	7.97 582	9.20 584	31.85 591	44.72 591	12.84 581	13.69 583

LSM0	24.24 592	19.98 591	22.32 589	24.22 591	40.14 593	38.48 592	55.20 589	26.95 592	28.57 590	20.49 587	21.83 587	22.26 592	22.75 590	24.22 592	27.30 590	13.66 588	16.32 587	12.19 585	14.15 582	16.10 588	17.66 590

Selective-RAFT-Error	23.16 591	19.93 590	20.87 588	22.54 590	22.81 590	38.52 593	55.47 591	27.01 593	28.83 593	20.66 589	22.25 590	22.09 591	22.80 592	24.09 591	27.36 591	13.61 587	16.48 588	12.15 583	14.28 584	15.99 587	15.57 589

CasAABBNet	23.10 589	19.86 588	20.64 586	22.47 588	22.73 588	38.41 591	55.50 592	26.89 590	28.70 591	20.61 588	22.15 589	22.08 590	22.75 590	23.99 589	27.36 591	13.59 585	16.48 588	12.14 582	14.27 583	15.95 585	15.53 588

FlowAnything	23.14 590	19.87 589	20.79 587	22.50 589	22.74 589	38.39 590	55.46 590	26.89 590	28.72 592	20.77 590	22.29 591	22.07 589	22.72 589	23.99 589	27.41 593	13.60 586	16.55 590	12.15 583	14.36 585	15.97 586	15.52 587

HaxPig	17.72 587	20.22 592	19.73 584	16.53 583	16.51 582	9.27 577	9.33 576	14.34 587	13.27 582	18.65 586	18.70 586	17.35 586	16.77 587	17.04 587	16.45 587	22.05 591	20.89 591	22.27 587	21.53 586	21.29 589	22.13 591

MEDIAN_ROB	21.21 588	24.62 593	23.47 590	19.58 584	19.65 587	13.22 580	10.96 577	17.88 588	17.00 588	22.14 591	22.02 588	20.86 588	20.36 588	21.06 588	19.71 588	25.63 592	24.13 592	26.21 589	25.20 588	25.17 590	25.38 592

AVERAGE_ROB	25.43 593	29.06 594	27.24 591	24.63 592	24.20 592	17.73 585	12.61 578	22.29 589	21.39 589	26.79 593	26.16 592	25.20 593	24.64 593	25.07 593	23.53 589	29.96 593	28.40 593	30.60 590	29.58 589	29.72 591	29.84 593

test_example2	101.33 594	108.28 595	68.15 593	98.43 593	106.93 594	89.75 594	102.43 594	36.80 594	97.65 594	129.04 594	130.15 594	65.26 594	66.62 594	92.11 594	80.24 594	144.10 594	199.48 594	81.81 594	103.01 594	125.01 594	101.27 594

ccccc		256.29 596		354.40 595	364.36 595	149.10 595		152.89 595		153.93 595		164.00 595		268.02 595		390.55 595	349.22 595	244.59 595	219.82 595	412.30 595

ASD4		6.65 578

Low-res two-view benchmark