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

water-stereo	0.24 40	0.17 1	0.88 50	0.24 52	0.14 32	0.37 45	0.17 39	0.43 49	0.32 13	0.26 100	0.35 135	0.26 104	0.24 121	0.22 3	0.25 135	0.09 70	0.09 185	0.09 82	0.08 77	0.10 50	0.10 80

1w_stereo	0.22 28	0.17 1	0.52 4	0.23 36	0.16 82	0.44 91	0.22 122	0.55 144	0.40 81	0.25 86	0.29 86	0.13 3	0.26 151	0.28 31	0.20 50	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 9	0.08 18	0.07 7

Reg-Stereo(zero)	0.46 231	0.17 1	2.10 353	0.24 52	0.34 393	0.51 153	0.42 400	0.50 98	0.54 220	0.37 149	0.46 199	0.54 287	0.60 415	0.43 147	1.10 457	0.08 32	0.09 185	0.08 29	0.22 426	0.12 81	0.22 352

U	3.37 562	0.17 1	0.91 53	0.26 101	13.79 577	19.19 581	0.15 22	0.41 35	0.31 9	0.17 11	0.18 16	0.27 115	0.15 20	0.21 2	0.16 4	0.09 70	0.06 20	17.88 583	12.81 579	0.10 50	0.08 34

AdaDepth	0.24 40	0.18 5	1.03 62	0.25 70	0.21 205	0.46 114	0.16 31	0.30 3	0.27 5	0.17 11	0.19 19	0.14 13	0.18 48	0.35 93	0.17 14	0.07 20	0.07 40	0.08 29	0.25 439	0.10 50	0.10 80

test_sample1	0.40 161	0.18 5	1.19 82	0.31 217	0.18 145	0.48 128	0.23 155	0.78 299	0.49 164	0.44 190	0.44 187	0.45 233	0.41 296	1.39 369	0.33 230	0.11 227	0.09 185	0.10 131	0.09 108	0.12 81	0.13 177

FTStereo	0.76 454	0.18 5	2.35 405	0.71 511	0.21 205	0.73 417	1.79 555	0.57 156	0.53 208	1.07 505	1.63 522	1.29 517	2.13 545	0.75 294	0.29 179	0.19 436	0.08 115	0.12 252	0.11 206	0.11 70	0.40 490

2w_stereo	0.21 8	0.19 8	0.51 2	0.22 25	0.13 20	0.41 69	0.20 81	0.50 98	0.34 24	0.25 86	0.23 46	0.13 3	0.23 110	0.24 7	0.22 88	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 9	0.07 3	0.07 7

rvit_stereo_0083	0.25 44	0.19 8	0.58 13	0.28 142	0.18 145	0.28 9	0.22 122	0.38 19	0.54 220	0.23 60	0.30 99	0.27 115	0.26 151	0.37 114	0.24 122	0.14 353	0.12 301	0.13 311	0.10 144	0.12 81	0.10 80

test_sample2	0.41 168	0.19 8	1.23 91	0.31 217	0.17 110	0.51 153	0.27 255	0.81 323	0.55 227	0.44 190	0.45 191	0.46 246	0.38 263	1.51 390	0.30 197	0.12 280	0.09 185	0.11 196	0.10 144	0.14 134	0.14 195

11t1	0.33 97	0.19 8	1.41 122	0.33 268	0.16 82	0.48 128	0.21 101	0.67 212	0.48 158	0.40 165	0.34 130	0.32 147	0.33 226	0.42 144	0.27 154	0.11 227	0.12 301	0.10 131	0.08 77	0.13 111	0.14 195

GrayStereo	0.66 403	0.19 8	1.76 205	0.90 526	0.23 252	0.62 322	1.42 552	0.62 186	0.60 265	0.72 446	0.78 440	0.56 303	3.07 556	0.60 249	0.26 144	0.09 70	0.08 115	0.10 131	0.21 418	0.11 70	0.18 293

DilatedVolume-Stereo	0.26 47	0.20 13	0.64 23	0.25 70	0.15 55	0.41 69	0.18 53	0.42 41	0.35 30	0.34 138	0.34 130	0.25 90	0.23 110	0.43 147	0.53 345	0.09 70	0.09 185	0.08 29	0.10 144	0.12 81	0.11 105

3.25w_new	0.20 1	0.20 13	0.52 4	0.21 7	0.14 32	0.37 45	0.14 14	0.43 49	0.35 30	0.23 60	0.21 29	0.16 29	0.18 48	0.27 24	0.20 50	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 9	0.07 3	0.08 34

3.25w	0.20 1	0.20 13	0.52 4	0.21 7	0.14 32	0.37 45	0.14 14	0.43 49	0.35 30	0.23 60	0.21 29	0.16 29	0.18 48	0.27 24	0.20 50	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 9	0.07 3	0.08 34

x	0.35 116	0.20 13	1.36 112	0.33 268	0.17 110	0.47 120	0.24 188	0.75 260	0.54 220	0.40 165	0.40 166	0.42 209	0.34 234	0.45 168	0.32 220	0.11 227	0.14 343	0.11 196	0.09 108	0.12 81	0.14 195

test-3	0.43 193	0.20 13	1.70 179	0.34 299	0.32 372	0.45 96	0.23 155	0.71 229	0.46 138	0.51 260	0.29 86	0.45 233	0.21 86	0.59 243	0.98 438	0.08 32	0.07 40	0.10 131	0.35 491	0.29 387	0.28 420

test_1	0.43 193	0.20 13	1.70 179	0.34 299	0.32 372	0.45 96	0.23 155	0.71 229	0.46 138	0.50 247	0.29 86	0.45 233	0.21 86	0.59 243	0.98 438	0.08 32	0.07 40	0.10 131	0.35 491	0.29 387	0.29 426

test_3	0.44 203	0.20 13	1.70 179	0.36 334	0.32 372	0.47 120	0.30 304	0.73 245	0.49 164	0.50 247	0.30 99	0.45 233	0.22 95	0.59 243	0.98 438	0.08 32	0.10 227	0.11 196	0.35 491	0.29 387	0.28 420

SST-Stereo	0.52 311	0.20 13	1.76 205	0.62 502	0.53 488	0.62 322	0.66 487	0.55 144	0.61 282	0.58 350	0.53 270	0.52 279	0.60 415	1.59 406	0.29 179	0.11 227	0.07 40	0.12 252	0.10 144	0.16 189	0.10 80

4w-stereo	0.20 1	0.21 21	0.57 11	0.21 7	0.15 55	0.39 57	0.13 7	0.39 26	0.33 19	0.22 44	0.21 29	0.13 3	0.20 75	0.29 43	0.21 69	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 9	0.07 3	0.07 7

2.75w_new	0.21 8	0.21 21	0.57 11	0.20 4	0.14 32	0.40 62	0.18 53	0.47 79	0.36 47	0.24 67	0.20 23	0.13 3	0.19 66	0.31 58	0.21 69	0.07 20	0.05 1	0.07 1	0.06 9	0.06 1	0.07 7

3.75w	0.21 8	0.21 21	0.61 16	0.21 7	0.20 191	0.44 91	0.16 31	0.44 57	0.30 8	0.22 44	0.20 23	0.13 3	0.18 48	0.29 43	0.21 69	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 9	0.07 3	0.08 34

111111	0.24 40	0.21 21	0.82 45	0.24 52	0.21 205	0.43 85	0.13 7	0.45 64	0.35 30	0.22 44	0.27 73	0.18 40	0.16 23	0.35 93	0.18 16	0.09 70	0.06 20	0.08 29	0.06 9	0.25 346	0.08 34

fffft	0.29 66	0.21 21	1.10 71	0.24 52	0.15 55	0.42 81	0.24 188	0.42 41	0.38 59	0.21 34	0.18 16	0.20 48	0.16 23	0.44 156	0.70 398	0.07 20	0.06 20	0.10 131	0.08 77	0.28 382	0.20 325
1: 1. 1
rvit_stereo_0081	0.25 44	0.21 21	0.61 16	0.28 142	0.17 110	0.31 19	0.22 122	0.42 41	0.53 208	0.24 67	0.25 62	0.25 90	0.21 86	0.34 87	0.23 100	0.13 310	0.10 227	0.11 196	0.10 144	0.12 81	0.09 56

rvit_stereo_0082	0.25 44	0.21 21	0.61 16	0.28 142	0.17 110	0.31 19	0.22 122	0.42 41	0.53 208	0.24 67	0.25 62	0.25 90	0.21 86	0.34 87	0.23 100	0.13 310	0.10 227	0.11 196	0.10 144	0.12 81	0.09 56

mmm	0.38 140	0.21 21	1.18 80	0.35 315	0.17 110	0.49 135	0.26 230	0.78 299	0.52 189	0.50 247	0.57 311	0.41 196	0.37 256	0.71 287	0.31 209	0.11 227	0.13 322	0.14 347	0.13 277	0.15 152	0.14 195

1111x	0.74 448	0.21 21	1.93 302	0.31 217	0.17 110	0.63 339	0.32 340	1.03 501	0.74 416	0.52 269	0.62 347	0.57 309	0.47 357	2.38 505	4.25 556	0.12 280	0.14 343	0.11 196	0.12 244	0.12 81	0.14 195

qqq	0.38 140	0.21 21	1.34 110	0.28 142	0.15 55	0.45 96	0.26 230	0.76 273	0.52 189	0.39 163	0.41 170	0.46 246	0.36 242	0.96 322	0.30 197	0.11 227	0.14 343	0.12 252	0.12 244	0.12 81	0.14 195

RAFT_R40	0.50 281	0.21 21	1.76 205	0.50 458	0.40 443	0.61 302	0.53 452	0.56 151	0.60 265	0.56 321	0.54 282	0.55 291	0.51 378	1.57 400	0.53 345	0.11 227	0.07 40	0.12 252	0.10 144	0.16 189	0.09 56

xxxx	0.70 424	0.21 21	1.33 107	0.28 142	0.18 145	0.63 339	0.24 188	1.02 494	0.69 368	0.50 247	0.62 347	0.58 316	0.38 263	1.47 387	5.21 562	0.13 310	0.12 301	0.11 196	0.10 144	0.12 81	0.15 228

test_xeample	0.72 436	0.21 21	1.36 112	0.27 117	0.17 110	0.59 269	0.28 272	1.01 491	0.70 377	0.55 310	0.67 389	0.44 224	0.39 277	1.88 462	5.17 561	0.12 280	0.10 227	0.11 196	0.10 144	0.13 111	0.15 228

R-Stereo Train	0.36 125	0.21 21	1.70 179	0.29 173	0.18 145	0.55 201	0.26 230	0.78 299	0.36 47	0.57 332	0.67 389	0.33 153	0.24 121	0.32 67	0.23 100	0.10 164	0.08 115	0.09 82	0.07 51	0.09 36	0.12 142

RAFT-Stereo	0.36 125	0.21 21	1.70 179	0.29 173	0.18 145	0.55 201	0.26 230	0.78 299	0.36 47	0.57 332	0.67 389	0.33 153	0.24 121	0.32 67	0.23 100	0.10 164	0.08 115	0.09 82	0.07 51	0.09 36	0.12 142
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
asd	0.20 1	0.22 36	0.65 28	0.22 25	0.17 110	0.41 69	0.14 14	0.35 10	0.32 13	0.24 67	0.20 23	0.15 26	0.18 48	0.26 19	0.16 4	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 9	0.08 18	0.08 34

qwe	0.21 8	0.22 36	0.61 16	0.21 7	0.20 191	0.41 69	0.15 22	0.46 67	0.35 30	0.26 100	0.22 40	0.14 13	0.14 10	0.31 58	0.22 88	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 9	0.08 18	0.07 7

2.25w	0.21 8	0.22 36	0.51 2	0.21 7	0.14 32	0.36 42	0.13 7	0.42 41	0.34 24	0.23 60	0.27 73	0.14 13	0.18 48	0.33 77	0.24 122	0.06 1	0.06 20	0.07 1	0.06 9	0.07 3	0.07 7

4.5_new	0.21 8	0.22 36	0.63 21	0.21 7	0.15 55	0.40 62	0.17 39	0.40 28	0.35 30	0.25 86	0.22 40	0.14 13	0.14 10	0.22 3	0.21 69	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 9	0.08 18	0.07 7

4.5w-stereo	0.21 8	0.22 36	0.63 21	0.21 7	0.15 55	0.40 62	0.17 39	0.40 28	0.35 30	0.25 86	0.22 40	0.14 13	0.14 10	0.22 3	0.21 69	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 9	0.08 18	0.07 7

3.5w_stereo	0.21 8	0.22 36	0.55 10	0.21 7	0.15 55	0.40 62	0.14 14	0.43 49	0.33 19	0.21 34	0.24 55	0.14 13	0.18 48	0.34 87	0.22 88	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 9	0.07 3	0.08 34

3w_stereo	0.21 8	0.22 36	0.59 14	0.22 25	0.12 6	0.37 45	0.22 122	0.50 98	0.38 59	0.22 44	0.21 29	0.12 2	0.22 95	0.26 19	0.18 16	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 9	0.08 18	0.08 34

monsterstereo	0.22 28	0.22 36	0.52 4	0.25 70	0.27 312	0.39 57	0.14 14	0.51 106	0.33 19	0.25 86	0.27 73	0.13 3	0.13 8	0.38 122	0.21 69	0.07 20	0.07 40	0.07 1	0.06 9	0.08 18	0.06 1

monsters	0.22 28	0.22 36	0.52 4	0.23 36	0.28 326	0.42 81	0.14 14	0.46 67	0.31 9	0.24 67	0.20 23	0.13 3	0.14 10	0.43 147	0.20 50	0.07 20	0.06 20	0.07 1	0.08 77	0.06 1	0.06 1

MonSter	0.20 1	0.22 36	0.65 28	0.21 7	0.17 110	0.33 27	0.15 22	0.46 67	0.32 13	0.16 9	0.17 14	0.14 13	0.11 2	0.27 24	0.23 100	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.07 51	0.07 3	0.09 56

GIP-stereo	0.26 47	0.22 36	0.78 41	0.29 173	0.20 191	0.42 81	0.17 39	0.64 195	0.39 71	0.18 17	0.24 55	0.23 67	0.18 48	0.25 11	0.47 317	0.09 70	0.07 40	0.08 29	0.06 9	0.17 211	0.08 34

DEFOM-Stereo	0.22 28	0.22 36	0.91 53	0.23 36	0.13 20	0.49 135	0.18 53	0.30 3	0.28 6	0.19 21	0.17 14	0.14 13	0.14 10	0.41 136	0.16 4	0.08 32	0.06 20	0.07 1	0.06 9	0.09 36	0.09 56

ttt	0.66 403	0.22 36	1.68 173	0.34 299	0.24 265	0.60 281	0.26 230	1.00 482	0.77 443	0.55 310	0.67 389	0.54 287	0.36 242	2.14 490	3.03 537	0.16 393	0.13 322	0.13 311	0.12 244	0.15 152	0.17 273

riskmin	0.37 131	0.22 36	1.74 193	0.32 246	0.20 191	0.48 128	0.20 81	0.66 203	0.46 138	0.36 145	0.34 130	0.69 378	0.45 335	0.39 128	0.27 154	0.11 227	0.08 115	0.12 252	0.08 77	0.13 111	0.16 255

PSM-AAD	0.63 386	0.22 36	1.77 214	0.37 357	0.23 252	0.86 469	1.17 538	0.59 170	0.60 265	0.64 411	0.71 420	0.68 371	2.93 553	0.65 267	0.31 209	0.09 70	0.07 40	0.17 415	0.15 330	0.13 111	0.33 456

CRE-IMP	0.41 168	0.22 36	1.76 205	0.48 454	0.17 110	0.79 448	0.69 495	0.52 120	0.52 189	0.47 210	0.42 174	0.45 233	0.26 151	0.41 136	0.31 209	0.11 227	0.07 40	0.12 252	0.09 108	0.17 211	0.23 376

depthmonostereo	0.26 47	0.23 52	0.65 28	0.41 400	0.13 20	0.41 69	0.19 62	0.51 106	0.40 81	0.25 86	0.29 86	0.26 104	0.28 184	0.44 156	0.23 100	0.09 70	0.10 227	0.09 82	0.07 51	0.10 50	0.08 34

4.25_new	0.21 8	0.23 52	0.64 23	0.22 25	0.18 145	0.41 69	0.17 39	0.41 35	0.35 30	0.22 44	0.21 29	0.14 13	0.18 48	0.25 11	0.18 16	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 9	0.07 3	0.07 7

4.5w_new	0.21 8	0.23 52	0.64 23	0.22 25	0.18 145	0.41 69	0.17 39	0.41 35	0.35 30	0.22 44	0.21 29	0.14 13	0.18 48	0.25 11	0.18 16	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 9	0.07 3	0.07 7

4.25w-stereo	0.21 8	0.23 52	0.64 23	0.22 25	0.18 145	0.41 69	0.17 39	0.41 35	0.35 30	0.22 44	0.21 29	0.14 13	0.18 48	0.25 11	0.18 16	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 9	0.07 3	0.07 7

2.5w	0.21 8	0.23 52	0.50 1	0.22 25	0.15 55	0.39 57	0.19 62	0.47 79	0.36 47	0.21 34	0.22 40	0.13 3	0.17 30	0.33 77	0.20 50	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 9	0.07 3	0.07 7

IGEV-Stereo++	0.23 35	0.23 52	0.64 23	0.24 52	0.22 232	0.47 120	0.13 7	0.52 120	0.33 19	0.18 17	0.24 55	0.17 34	0.22 95	0.32 67	0.19 28	0.08 32	0.06 20	0.08 29	0.06 9	0.17 211	0.09 56

ffm	0.47 246	0.23 52	2.01 332	0.30 190	0.21 205	0.57 234	0.26 230	0.74 249	0.88 478	0.53 279	0.63 359	0.66 355	0.39 277	0.63 255	0.19 28	0.10 164	0.24 464	0.15 377	0.13 277	0.25 346	0.36 470

ff1	0.73 445	0.23 52	2.01 332	0.30 190	0.21 205	0.57 234	0.26 230	0.74 249	0.88 478	0.53 279	0.63 359	0.66 355	0.39 277	2.52 521	3.43 548	0.10 164	0.24 464	0.15 377	0.13 277	0.25 346	0.36 470

mmx	0.72 436	0.23 52	2.01 332	0.30 190	0.21 205	0.57 234	0.26 230	0.99 474	0.76 438	0.53 279	0.63 359	0.66 355	0.39 277	2.52 521	3.43 548	0.13 310	0.10 227	0.15 377	0.13 277	0.15 152	0.15 228

xxx	0.72 436	0.23 52	2.01 332	0.30 190	0.21 205	0.57 234	0.26 230	0.99 474	0.76 438	0.53 279	0.63 359	0.66 355	0.39 277	2.52 521	3.43 548	0.13 310	0.10 227	0.15 377	0.13 277	0.15 152	0.15 228

Selective-IGEV	0.29 66	0.23 52	1.28 98	0.27 117	0.30 345	0.35 36	0.20 81	0.56 151	0.38 59	0.21 34	0.30 99	0.22 59	0.18 48	0.37 114	0.18 16	0.07 20	0.06 20	0.08 29	0.15 330	0.16 189	0.29 426

GMM-Stereo	0.50 281	0.23 52	2.41 415	0.54 476	0.24 265	0.77 439	0.46 428	0.59 170	0.57 242	0.58 350	0.73 427	0.47 254	0.43 323	0.68 274	0.27 154	0.10 164	0.06 20	0.13 311	0.13 277	0.14 134	0.44 499

222	0.78 462	0.23 52	1.23 91	0.28 142	0.18 145	0.62 322	0.24 188	1.02 494	0.70 377	0.58 350	0.66 386	0.46 246	0.42 313	1.80 441	6.53 567	0.13 310	0.10 227	0.11 196	0.10 144	0.12 81	0.17 273

tt45	0.29 66	0.24 65	1.06 66	0.25 70	0.17 110	0.55 201	0.22 122	0.41 35	0.35 30	0.24 67	0.25 62	0.25 90	0.18 48	0.64 257	0.34 237	0.08 32	0.07 40	0.10 131	0.08 77	0.21 288	0.11 105

fffy	0.28 57	0.24 65	1.19 82	0.27 117	0.15 55	0.37 45	0.22 122	0.42 41	0.32 13	0.20 28	0.29 86	0.26 104	0.20 75	0.44 156	0.20 50	0.08 32	0.10 227	0.10 131	0.08 77	0.22 305	0.18 293

AEACV	0.33 97	0.24 65	1.44 129	0.28 142	0.35 406	0.47 120	0.21 101	0.43 49	0.28 6	0.26 100	0.25 62	0.22 59	0.38 263	0.30 51	0.18 16	0.09 70	0.35 502	0.09 82	0.36 499	0.23 318	0.25 397

anonymousdsp2	0.34 105	0.24 65	1.16 79	0.28 142	0.15 55	0.57 234	0.23 155	0.79 315	0.47 155	0.38 157	0.37 144	0.40 190	0.25 137	0.47 188	0.21 69	0.09 70	0.07 40	0.10 131	0.13 277	0.19 259	0.27 414

SFCPSM	0.46 231	0.24 65	2.35 405	0.27 117	0.27 312	0.70 402	0.32 340	0.96 449	0.63 312	0.49 240	0.52 259	0.43 213	0.36 242	0.52 216	0.43 297	0.12 280	0.09 185	0.12 252	0.16 350	0.16 189	0.12 142

asda	0.22 28	0.25 70	0.70 34	0.21 7	0.16 82	0.43 85	0.16 31	0.44 57	0.35 30	0.22 44	0.20 23	0.14 13	0.20 75	0.25 11	0.22 88	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 9	0.07 3	0.07 7

LG-Stereo	0.27 50	0.25 70	0.95 58	0.25 70	0.15 55	0.43 85	0.21 101	0.50 98	0.40 81	0.18 17	0.29 86	0.25 90	0.16 23	0.28 31	0.35 245	0.07 20	0.07 40	0.11 196	0.10 144	0.24 333	0.10 80

999	0.29 66	0.25 70	1.05 65	0.26 101	0.18 145	0.49 135	0.23 155	0.38 19	0.37 54	0.20 28	0.32 116	0.23 67	0.18 48	0.73 290	0.36 248	0.08 32	0.07 40	0.09 82	0.08 77	0.24 333	0.10 80

ours_stereo	0.27 50	0.25 70	1.21 88	0.25 70	0.17 110	0.35 36	0.23 155	0.38 19	0.35 30	0.20 28	0.31 110	0.23 67	0.17 30	0.41 136	0.20 50	0.08 32	0.07 40	0.10 131	0.08 77	0.22 305	0.18 293

dual_stereo	0.23 35	0.25 70	0.66 32	0.21 7	0.15 55	0.27 8	0.15 22	0.62 186	0.40 81	0.15 4	0.13 10	0.18 40	0.14 10	0.37 114	0.19 28	0.09 70	0.31 494	0.07 1	0.10 144	0.07 3	0.07 7

Pointernet	0.29 66	0.25 70	1.49 142	0.24 52	0.20 191	0.47 120	0.15 22	0.62 186	0.47 155	0.22 44	0.29 86	0.26 104	0.20 75	0.28 31	0.20 50	0.10 164	0.07 40	0.07 1	0.12 244	0.10 50	0.07 7

Any-RAFT	0.38 140	0.25 70	1.89 285	0.27 117	0.17 110	0.68 389	0.21 101	0.78 299	0.53 208	0.43 184	0.43 176	0.54 287	0.30 206	0.41 136	0.20 50	0.10 164	0.12 301	0.08 29	0.06 9	0.10 50	0.09 56

CAS	0.35 116	0.25 70	1.30 102	0.79 518	0.34 393	0.51 153	0.23 155	0.46 67	0.39 71	0.22 44	0.31 110	0.20 48	0.17 30	0.28 31	0.23 100	0.73 532	0.06 20	0.07 1	0.05 1	0.09 36	0.37 477

knoymous	0.34 105	0.25 70	1.75 199	0.24 52	0.18 145	0.45 96	0.24 188	0.57 156	0.38 59	0.41 174	0.39 161	0.55 291	0.25 137	0.38 122	0.23 100	0.11 227	0.08 115	0.12 252	0.07 51	0.13 111	0.12 142

NF-Stereo	0.48 252	0.25 70	1.81 246	0.52 467	0.16 82	0.61 302	0.44 418	0.66 203	0.61 282	0.50 247	0.47 205	0.37 169	0.26 151	1.45 379	0.79 420	0.11 227	0.07 40	0.12 252	0.10 144	0.13 111	0.16 255

OCTAStereo	0.48 252	0.25 70	1.81 246	0.52 467	0.16 82	0.61 302	0.43 407	0.66 203	0.61 282	0.50 247	0.47 205	0.37 169	0.26 151	1.44 375	0.80 421	0.11 227	0.07 40	0.12 252	0.10 144	0.13 111	0.17 273

NRIStereo	0.46 231	0.25 70	1.77 214	0.47 446	0.16 82	0.95 485	0.74 503	0.51 106	0.56 238	0.48 228	0.39 161	0.59 319	0.29 198	0.77 301	0.32 220	0.11 227	0.13 322	0.11 196	0.09 108	0.21 288	0.24 388

RE-Stereo	0.48 252	0.25 70	1.81 246	0.52 467	0.16 82	0.61 302	0.43 407	0.66 203	0.60 265	0.50 247	0.47 205	0.37 169	0.26 151	1.44 375	0.78 416	0.11 227	0.07 40	0.12 252	0.10 144	0.13 111	0.17 273

TVStereo	0.48 252	0.25 70	1.81 246	0.52 467	0.16 82	0.61 302	0.43 407	0.66 203	0.60 265	0.50 247	0.47 205	0.37 169	0.26 151	1.44 375	0.78 416	0.11 227	0.07 40	0.12 252	0.10 144	0.13 111	0.17 273

EAI-Stereo	0.78 462	0.25 70	1.67 172	0.54 476	0.59 502	1.95 541	2.05 558	1.11 517	0.64 320	0.95 496	1.49 517	0.50 270	0.67 443	0.59 243	1.44 488	0.09 70	0.19 427	0.09 82	0.49 519	0.13 111	0.22 352

SMoEStereo_RVC	0.29 66	0.26 85	1.03 62	0.25 70	0.14 32	0.46 114	0.22 122	0.36 13	0.38 59	0.23 60	0.23 46	0.21 56	0.18 48	0.45 168	0.60 373	0.07 20	0.06 20	0.10 131	0.08 77	0.20 274	0.20 325

mms	0.27 50	0.26 85	0.91 53	0.25 70	0.18 145	0.32 24	0.23 155	0.37 16	0.31 9	0.21 34	0.30 99	0.23 67	0.17 30	0.46 177	0.21 69	0.08 32	0.10 227	0.10 131	0.08 77	0.22 305	0.47 503

RSM++	0.27 50	0.26 85	0.87 49	0.28 142	0.13 20	0.39 57	0.20 81	0.45 64	0.45 129	0.20 28	0.24 55	0.24 80	0.17 30	0.36 105	0.20 50	0.08 32	0.07 40	0.09 82	0.35 491	0.26 366	0.18 293

RSM	0.28 57	0.26 85	0.97 59	0.25 70	0.24 265	0.37 45	0.21 101	0.49 92	0.44 114	0.21 34	0.27 73	0.28 124	0.17 30	0.38 122	0.20 50	0.07 20	0.07 40	0.09 82	0.34 488	0.21 288	0.16 255

trnet	0.28 57	0.26 85	1.32 105	0.19 1	0.12 6	0.54 188	0.15 22	0.48 86	0.46 138	0.27 107	0.33 124	0.24 80	0.21 86	0.30 51	0.21 69	0.10 164	0.07 40	0.08 29	0.05 1	0.09 36	0.07 7

Selective-RAFT	0.35 116	0.26 85	1.48 139	0.31 217	0.15 55	0.61 302	0.19 62	0.60 180	0.54 220	0.28 112	0.29 86	0.40 190	0.33 226	0.50 209	0.27 154	0.10 164	0.07 40	0.09 82	0.35 491	0.19 259	0.08 34

AIO-Stereo	0.30 76	0.27 91	1.25 94	0.27 117	0.24 265	0.37 45	0.20 81	0.52 120	0.36 47	0.21 34	0.30 99	0.23 67	0.14 10	0.31 58	0.20 50	0.08 32	0.07 40	0.09 82	0.38 502	0.19 259	0.31 444

CES	0.30 76	0.27 91	1.09 69	0.23 36	0.50 480	0.40 62	0.20 81	0.46 67	0.44 114	0.22 44	0.28 80	0.26 104	0.19 66	0.33 77	0.21 69	0.09 70	0.07 40	0.08 29	0.05 1	0.15 152	0.49 507

EGLCR-Stereo	0.29 66	0.27 91	0.97 59	0.30 190	0.19 177	0.56 216	0.17 39	0.68 216	0.36 47	0.30 120	0.18 16	0.27 115	0.17 30	0.38 122	0.19 28	0.09 70	0.07 40	0.10 131	0.08 77	0.10 50	0.35 462

DCANet-4	0.40 161	0.27 91	2.21 376	0.25 70	0.14 32	0.51 153	0.22 122	0.77 284	0.72 397	0.54 292	0.47 205	0.28 124	0.37 256	0.37 114	0.34 237	0.09 70	0.07 40	0.08 29	0.07 51	0.08 18	0.22 352

tt	4.93 566	0.27 91	4.20 551	2.29 562	1.58 558	10.20 572	16.97 577	9.42 575	5.02 562	1.67 539	1.28 505	4.68 560	5.03 564	3.37 552	5.92 563	6.16 573	9.47 580	2.82 569	3.18 570	3.60 568	1.53 561

BUS	0.41 168	0.27 91	1.13 73	0.30 190	0.21 205	0.91 481	0.23 155	1.00 482	0.61 282	0.63 401	0.53 270	0.66 355	0.30 206	0.43 147	0.32 220	0.13 310	0.10 227	0.14 347	0.12 244	0.12 81	0.11 105

BSDual-CNN	0.41 168	0.27 91	1.13 73	0.30 190	0.21 205	0.76 431	0.31 317	1.00 482	0.61 282	0.63 401	0.53 270	0.63 334	0.37 256	0.43 147	0.38 261	0.13 310	0.10 227	0.14 347	0.12 244	0.12 81	0.11 105

psmg	0.41 168	0.27 91	1.13 73	0.27 117	0.21 205	0.75 427	0.36 367	0.90 394	0.61 282	0.59 364	0.59 320	0.63 334	0.37 256	0.43 147	0.38 261	0.13 310	0.10 227	0.13 311	0.12 244	0.13 111	0.11 105

GLC_STEREO	0.28 57	0.27 91	1.36 112	0.28 142	0.12 6	0.41 69	0.20 81	0.37 16	0.38 59	0.26 100	0.30 99	0.25 90	0.19 66	0.33 77	0.24 122	0.09 70	0.11 275	0.12 252	0.10 144	0.13 111	0.09 56

Patchmatch Stereo++	0.39 155	0.27 91	1.78 219	0.44 422	0.16 82	0.61 302	0.27 255	0.51 106	0.52 189	0.47 210	0.43 176	0.43 213	0.28 184	0.54 226	0.28 164	0.12 280	0.08 115	0.12 252	0.10 144	0.17 211	0.12 142
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
PSM-softLoss	0.48 252	0.27 91	1.85 263	0.51 463	0.17 110	0.61 302	0.40 390	0.61 182	0.57 242	0.52 269	0.48 217	0.39 182	0.25 137	1.46 380	0.77 414	0.12 280	0.08 115	0.13 311	0.12 244	0.12 81	0.14 195

KMStereo	0.48 252	0.27 91	1.85 263	0.51 463	0.17 110	0.61 302	0.40 390	0.61 182	0.57 242	0.52 269	0.48 217	0.39 182	0.25 137	1.46 380	0.77 414	0.12 280	0.08 115	0.13 311	0.12 244	0.12 81	0.14 195

PSM-adaLoss	0.38 140	0.27 91	1.78 219	0.44 422	0.17 110	0.60 281	0.29 296	0.51 106	0.52 189	0.47 210	0.43 176	0.44 224	0.28 184	0.47 188	0.28 164	0.12 280	0.08 115	0.12 252	0.10 144	0.17 211	0.12 142

ROB_FTStereo_v2	0.38 140	0.27 91	1.78 219	0.44 422	0.17 110	0.61 302	0.28 272	0.51 106	0.52 189	0.47 210	0.43 176	0.44 224	0.28 184	0.47 188	0.28 164	0.12 280	0.08 115	0.12 252	0.10 144	0.17 211	0.12 142

ROB_FTStereo	0.38 140	0.27 91	1.78 219	0.44 422	0.17 110	0.61 302	0.26 230	0.51 106	0.52 189	0.47 210	0.43 176	0.43 213	0.28 184	0.49 203	0.28 164	0.12 280	0.08 115	0.12 252	0.10 144	0.17 211	0.12 142

HUI-Stereo	0.38 140	0.27 91	1.79 239	0.44 422	0.17 110	0.61 302	0.28 272	0.51 106	0.52 189	0.47 210	0.43 176	0.44 224	0.28 184	0.45 168	0.28 164	0.12 280	0.08 115	0.12 252	0.10 144	0.17 211	0.12 142

Pruner-Stereo	0.51 298	0.27 91	1.78 219	1.79 555	0.19 177	0.62 322	0.45 425	0.57 156	0.60 265	0.61 382	0.48 217	0.41 196	0.24 121	0.46 177	1.00 444	0.12 280	0.07 40	0.12 252	0.10 144	0.12 81	0.13 177

iGMRVC	0.39 155	0.27 91	1.78 219	0.44 422	0.17 110	0.61 302	0.27 255	0.51 106	0.52 189	0.47 210	0.43 176	0.44 224	0.28 184	0.55 230	0.28 164	0.12 280	0.08 115	0.12 252	0.10 144	0.17 211	0.12 142

iRAFT	0.39 155	0.27 91	1.78 219	0.44 422	0.16 82	0.61 302	0.27 255	0.51 106	0.52 189	0.47 210	0.43 176	0.43 213	0.28 184	0.54 226	0.28 164	0.12 280	0.08 115	0.12 252	0.10 144	0.17 211	0.12 142

cross-raft	0.40 161	0.27 91	2.22 380	0.30 190	0.17 110	0.49 135	0.35 360	0.71 229	0.39 71	0.43 184	0.45 191	0.64 343	0.25 137	0.32 67	0.25 135	0.08 32	0.08 115	0.09 82	0.23 430	0.11 70	0.14 195

RAFT-IKP	0.38 140	0.27 91	1.79 239	0.44 422	0.16 82	0.60 281	0.28 272	0.51 106	0.52 189	0.47 210	0.43 176	0.43 213	0.28 184	0.50 209	0.28 164	0.12 280	0.08 115	0.12 252	0.10 144	0.17 211	0.12 142

IGEV	0.22 28	0.28 112	0.88 50	0.21 7	0.24 265	0.42 81	0.17 39	0.35 10	0.37 54	0.20 28	0.22 40	0.14 13	0.12 4	0.24 7	0.20 50	0.08 32	0.07 40	0.08 29	0.06 9	0.09 36	0.07 7

SGD-Stereo	0.22 28	0.28 112	0.77 40	0.22 25	0.11 1	0.40 62	0.16 31	0.31 5	0.36 47	0.19 21	0.19 19	0.17 34	0.17 30	0.37 114	0.16 4	0.10 164	0.06 20	0.08 29	0.07 51	0.10 50	0.07 7

MM-Stereo_test2	0.38 140	0.28 112	2.46 426	0.43 415	0.15 55	0.50 143	0.25 208	0.47 79	0.38 59	0.33 136	0.26 69	0.23 67	0.22 95	0.34 87	0.29 179	0.08 32	0.09 185	0.09 82	0.10 144	0.36 446	0.22 352

GREAT-IGEV	0.37 131	0.28 112	1.48 139	0.25 70	0.38 431	0.46 114	0.18 53	0.33 7	0.34 24	0.15 4	0.29 86	0.15 26	0.17 30	0.36 105	0.23 100	0.07 20	0.76 548	0.07 1	0.26 447	0.21 288	1.03 549

DEFOM-Stereo_RVC	0.28 57	0.28 112	1.09 69	0.33 268	0.15 55	0.30 15	0.16 31	0.58 162	0.42 100	0.19 21	0.19 19	0.17 34	0.26 151	0.38 122	0.37 254	0.09 70	0.08 115	0.08 29	0.25 439	0.10 50	0.06 1

testlalala2	0.44 203	0.28 112	2.59 455	0.64 504	0.56 495	0.57 234	0.20 81	0.78 299	0.52 189	0.40 165	0.39 161	0.45 233	0.21 86	0.27 24	0.22 88	0.09 70	0.10 227	0.08 29	0.29 459	0.12 81	0.10 80

DeepStereo_RVC	0.44 203	0.28 112	1.92 299	0.49 456	0.17 110	0.60 281	0.59 472	0.50 98	0.52 189	0.49 240	0.45 191	0.39 182	0.86 481	0.45 168	0.33 230	0.11 227	0.08 115	0.11 196	0.09 108	0.15 152	0.19 309

s12784h	0.36 125	0.28 112	1.58 156	0.23 36	0.11 1	0.62 322	0.24 188	0.79 315	0.64 320	0.44 190	0.52 259	0.28 124	0.26 151	0.50 209	0.24 122	0.11 227	0.06 20	0.09 82	0.06 9	0.16 189	0.06 1

GES	0.44 203	0.28 112	1.88 278	0.30 190	0.18 145	0.61 302	0.30 304	0.88 382	0.46 138	0.47 210	0.52 259	0.39 182	0.42 313	0.58 237	0.67 391	0.15 372	0.11 275	0.12 252	0.10 144	0.15 152	0.17 273

UPFNet	0.46 231	0.28 112	1.73 189	0.33 268	0.32 372	0.65 364	0.38 382	0.83 336	0.59 260	0.57 332	0.52 259	0.61 327	0.40 285	0.75 294	0.52 341	0.13 310	0.12 301	0.13 311	0.12 244	0.15 152	0.11 105

xyz-stereo	3.02 558	0.29 122	30.64 590	0.23 36	0.12 6	15.52 576	0.24 188	0.51 106	0.47 155	0.59 364	7.99 568	0.64 343	0.47 357	1.39 369	0.50 333	0.09 70	0.07 40	0.34 502	0.07 51	0.13 111	0.08 34

S2M2	0.24 40	0.29 122	0.90 52	0.23 36	0.17 110	0.24 5	0.09 1	0.36 13	0.45 129	0.17 11	0.25 62	0.23 67	0.17 30	0.24 7	0.28 164	0.15 372	0.12 301	0.11 196	0.12 244	0.15 152	0.11 105

rvit_0105_6	0.31 84	0.29 122	1.00 61	0.31 217	0.18 145	0.35 36	0.25 208	0.51 106	0.61 282	0.25 86	0.28 80	0.32 147	0.25 137	0.39 128	0.25 135	0.18 421	0.16 386	0.15 377	0.13 277	0.14 134	0.13 177

rvit_stereo_0081_aga	0.27 50	0.29 122	1.08 67	0.26 101	0.20 191	0.33 27	0.21 101	0.41 35	0.42 100	0.26 100	0.28 80	0.27 115	0.21 86	0.31 58	0.21 69	0.14 353	0.10 227	0.11 196	0.10 144	0.14 134	0.10 80

DCVSM-stereo	0.49 270	0.29 122	2.49 434	0.29 173	0.22 232	0.53 180	0.52 448	0.58 162	0.49 164	0.69 433	0.46 199	0.79 426	0.48 366	0.53 222	0.42 288	0.13 310	0.14 343	0.15 377	0.12 244	0.20 274	0.20 325

IGEV-Stereo+	0.29 66	0.29 122	0.86 48	0.25 70	0.34 393	0.30 15	0.14 14	0.32 6	0.53 208	0.18 17	0.12 8	0.18 40	0.19 66	0.49 203	0.17 14	0.09 70	0.08 115	0.08 29	0.20 412	0.46 496	0.59 518

RAFT-Stereo-weight	0.34 105	0.29 122	1.43 127	0.28 142	0.28 326	0.55 201	0.22 122	0.78 299	0.48 158	0.46 208	0.38 153	0.36 167	0.17 30	0.33 77	0.23 100	0.09 70	0.08 115	0.09 82	0.07 51	0.09 36	0.09 56

AE-Stereo	0.42 187	0.29 122	1.65 166	0.43 415	0.47 476	0.56 216	0.23 155	0.86 364	0.46 138	0.31 125	0.41 170	0.43 213	0.24 121	0.34 87	0.24 122	0.09 70	0.48 526	0.11 196	0.45 515	0.22 305	0.19 309

hknet	0.47 246	0.29 122	1.70 179	0.30 190	0.24 265	0.76 431	0.31 317	1.00 482	0.64 320	0.63 401	0.53 270	0.80 429	0.38 263	0.77 301	0.37 254	0.11 227	0.10 227	0.14 347	0.12 244	0.12 81	0.11 105

KYRaft	0.48 252	0.29 122	1.75 199	0.33 268	0.21 205	0.75 427	0.44 418	0.58 162	0.57 242	0.64 411	0.93 473	0.53 281	0.72 455	0.60 249	0.24 122	0.10 164	0.07 40	0.12 252	0.14 305	0.12 81	0.54 511

ICVP	0.46 231	0.29 122	2.41 415	0.33 268	0.22 232	0.59 269	0.55 459	0.75 260	0.50 174	0.44 190	0.60 335	0.49 267	0.35 236	0.53 222	0.37 254	0.16 393	0.16 386	0.14 347	0.11 206	0.15 152	0.15 228
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
CREStereo++_RVC	0.33 97	0.29 122	1.74 193	0.24 52	0.16 82	0.54 188	0.15 22	0.40 28	0.55 227	0.37 149	0.51 246	0.24 80	0.19 66	0.27 24	0.26 144	0.09 70	0.06 20	0.08 29	0.30 469	0.08 18	0.06 1
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
FoundationStereo	0.20 1	0.30 134	0.81 43	0.21 7	0.22 232	0.21 3	0.16 31	0.25 1	0.38 59	0.15 4	0.11 4	0.18 40	0.17 30	0.23 6	0.16 4	0.09 70	0.13 322	0.08 29	0.06 9	0.07 3	0.07 7

IGEV-RUCA	2.28 547	0.30 134	1.15 76	0.40 393	1.86 562	2.06 548	1.90 556	1.36 531	1.80 547	3.70 566	3.76 560	5.02 562	8.19 571	2.12 488	1.63 496	0.25 481	0.76 548	2.72 568	1.91 564	2.39 563	2.36 567

Occ-G	0.30 76	0.30 134	1.33 107	0.23 36	0.15 55	0.36 42	0.25 208	0.43 49	0.31 9	0.26 100	0.35 135	0.46 246	0.22 95	0.30 51	0.25 135	0.09 70	0.07 40	0.09 82	0.16 350	0.31 406	0.08 34

testlalala	0.36 125	0.30 134	1.77 214	0.28 142	0.33 385	0.60 281	0.22 122	0.55 144	0.51 182	0.55 310	0.35 135	0.31 139	0.20 75	0.26 19	0.22 88	0.10 164	0.13 322	0.09 82	0.24 432	0.08 18	0.07 7

testlalala_base	0.46 231	0.30 134	1.82 252	0.34 299	0.27 312	0.55 201	0.21 101	0.85 354	0.32 13	0.32 134	0.39 161	0.31 139	0.23 110	0.30 51	0.28 164	0.95 541	0.30 492	0.09 82	0.21 418	1.03 536	0.18 293

LoS	0.31 84	0.30 134	1.52 148	0.23 36	0.13 20	0.54 188	0.20 81	0.48 86	0.49 164	0.25 86	0.28 80	0.37 169	0.24 121	0.38 122	0.23 100	0.10 164	0.08 115	0.08 29	0.05 1	0.15 152	0.07 7
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
CASS	0.39 155	0.30 134	1.61 163	0.32 246	0.17 110	0.53 180	0.24 188	0.70 226	0.49 164	0.59 364	0.54 282	0.40 190	0.40 285	0.41 136	0.30 197	0.17 409	0.10 227	0.14 347	0.11 206	0.18 238	0.17 273
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
RAFT-345	0.53 317	0.30 134	2.34 402	0.38 373	0.34 393	0.58 252	0.42 400	0.47 79	0.61 282	0.51 260	1.00 484	0.43 213	0.28 184	1.57 400	0.82 423	0.10 164	0.07 40	0.11 196	0.09 108	0.10 50	0.08 34

Prome-Stereo	0.49 270	0.30 134	1.76 205	0.60 500	0.23 252	0.63 339	0.42 400	0.62 186	0.60 265	0.59 364	1.03 489	0.43 213	0.72 455	0.60 249	0.33 230	0.09 70	0.07 40	0.10 131	0.09 108	0.11 70	0.43 497

CREStereo	0.28 57	0.30 134	1.33 107	0.19 1	0.13 20	0.55 201	0.17 39	0.48 86	0.46 138	0.27 107	0.33 124	0.24 80	0.21 86	0.31 58	0.21 69	0.11 227	0.07 40	0.08 29	0.05 1	0.10 50	0.07 7
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
FENet	0.44 203	0.30 134	2.42 417	0.32 246	0.17 110	0.58 252	0.22 122	0.77 284	0.59 260	0.47 210	0.42 174	0.55 291	0.38 263	0.49 203	0.47 317	0.12 280	0.09 185	0.12 252	0.11 206	0.13 111	0.16 255

LG-Stereo_L2	0.21 8	0.31 145	0.85 46	0.22 25	0.14 32	0.31 19	0.22 122	0.38 19	0.25 3	0.17 11	0.11 4	0.13 3	0.12 4	0.32 67	0.18 16	0.08 32	0.07 40	0.08 29	0.06 9	0.08 18	0.10 80

LG-Stereo_L1	0.21 8	0.31 145	0.85 46	0.22 25	0.14 32	0.28 9	0.21 101	0.38 19	0.26 4	0.16 9	0.11 4	0.13 3	0.11 2	0.37 114	0.18 16	0.08 32	0.07 40	0.08 29	0.06 9	0.08 18	0.10 80

GCAP-BAT	0.43 193	0.31 145	1.82 252	0.25 70	0.26 298	0.65 364	0.23 155	0.48 86	0.37 54	0.67 424	0.82 449	0.44 224	0.24 121	0.48 193	0.87 428	0.09 70	0.13 322	0.09 82	0.22 426	0.08 18	0.09 56

CASnet	0.28 57	0.31 145	1.20 86	0.28 142	0.11 1	0.47 120	0.19 62	0.44 57	0.44 114	0.38 157	0.31 110	0.23 67	0.17 30	0.29 43	0.19 28	0.10 164	0.06 20	0.15 377	0.12 244	0.16 189	0.07 7
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
MC-Stereo	0.32 90	0.31 145	1.46 132	0.31 217	0.15 55	0.53 180	0.19 62	0.44 57	0.35 30	0.36 145	0.38 153	0.27 115	0.27 169	0.42 144	0.19 28	0.09 70	0.13 322	0.09 82	0.16 350	0.20 274	0.13 177

DEmStereo	0.68 415	0.31 145	2.25 387	0.42 411	0.17 110	0.66 371	0.89 517	0.51 106	0.59 260	0.60 373	1.01 485	0.45 233	1.26 514	1.54 394	2.26 524	0.10 164	0.08 115	0.10 131	0.10 144	0.10 50	0.11 105

FlowAnything_test	0.23 35	0.32 151	0.52 4	0.28 142	0.17 110	0.37 45	0.20 81	0.38 19	0.24 2	0.24 67	0.20 23	0.21 56	0.17 30	0.26 19	0.25 135	0.13 310	0.10 227	0.14 347	0.16 350	0.17 211	0.12 142

S2M2_XL	0.20 1	0.32 151	1.10 71	0.19 1	0.13 20	0.16 1	0.11 2	0.27 2	0.17 1	0.15 4	0.19 19	0.15 26	0.14 10	0.19 1	0.21 69	0.11 227	0.09 185	0.10 131	0.08 77	0.10 50	0.08 34

MoCha-V2	0.36 125	0.32 151	1.41 122	0.36 334	0.31 364	0.35 36	0.19 62	0.57 156	0.39 71	0.30 120	0.32 116	0.28 124	0.27 169	0.47 188	0.24 122	0.08 32	0.56 530	0.08 29	0.38 502	0.18 238	0.12 142

Anonymous_2	0.74 448	0.32 151	1.65 166	0.33 268	0.30 345	0.67 377	0.32 340	0.69 219	0.46 138	0.48 228	0.41 170	0.84 444	0.58 408	0.51 212	0.40 280	0.32 501	0.38 508	1.43 556	3.69 572	0.80 530	0.27 414

RCA-Stereo	0.34 105	0.32 151	1.30 102	0.26 101	0.14 32	0.58 252	0.23 155	0.78 299	0.62 300	0.40 165	0.44 187	0.28 124	0.35 236	0.29 43	0.20 50	0.09 70	0.10 227	0.09 82	0.07 51	0.19 259	0.08 34

sCroCo_RVC	0.33 97	0.32 151	1.89 285	0.34 299	0.27 312	0.30 15	0.22 122	0.48 86	0.44 114	0.22 44	0.33 124	0.25 90	0.25 137	0.32 67	0.24 122	0.14 353	0.16 386	0.12 252	0.12 244	0.15 152	0.13 177

CFNet-RSSM	0.41 168	0.32 151	2.20 375	0.27 117	0.44 460	0.52 172	0.19 62	0.76 273	0.48 158	0.43 184	0.36 141	0.54 287	0.26 151	0.33 77	0.25 135	0.09 70	0.08 115	0.09 82	0.38 502	0.10 50	0.09 56

MLG-Stereo_test1	0.21 8	0.33 158	0.61 16	0.23 36	0.21 205	0.45 96	0.13 7	0.33 7	0.46 138	0.13 1	0.09 1	0.18 40	0.12 4	0.32 67	0.15 2	0.08 32	0.07 40	0.08 29	0.06 9	0.09 36	0.09 56

MLG-Stereo	0.21 8	0.33 158	0.60 15	0.23 36	0.12 6	0.44 91	0.13 7	0.39 26	0.46 138	0.13 1	0.10 2	0.17 34	0.13 8	0.35 93	0.15 2	0.08 32	0.07 40	0.08 29	0.06 9	0.09 36	0.09 56

ITSA-stereo	0.48 252	0.33 158	1.20 86	0.33 268	0.18 145	0.60 281	0.29 296	0.94 431	0.80 456	0.50 247	0.49 234	0.53 281	0.59 411	1.25 359	0.64 385	0.15 372	0.12 301	0.17 415	0.16 350	0.18 238	0.23 376

test_sample7	0.47 246	0.33 158	1.49 142	0.34 299	0.20 191	0.51 153	0.30 304	0.93 422	0.66 348	0.57 332	0.51 246	0.55 291	0.45 335	1.11 340	0.38 261	0.17 409	0.14 343	0.16 396	0.15 330	0.19 259	0.18 293

CAS++	0.31 84	0.33 158	1.43 127	0.25 70	0.17 110	0.31 19	0.20 81	0.78 299	0.41 91	0.30 120	0.30 99	0.21 56	0.16 23	0.33 77	0.18 16	0.15 372	0.12 301	0.13 311	0.10 144	0.15 152	0.11 105
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
Former-RAFT_DAM_RVC	0.50 281	0.33 158	0.93 56	0.26 101	0.22 232	0.46 114	0.20 81	1.10 513	1.34 527	3.16 564	0.32 116	0.22 59	0.20 75	0.30 51	0.22 88	0.10 164	0.09 185	0.11 196	0.09 108	0.15 152	0.19 309

IGEV_Zeroshot_test	0.53 317	0.33 158	2.91 499	0.32 246	0.18 145	0.54 188	0.21 101	0.72 234	0.42 100	0.81 473	0.51 246	0.71 392	0.41 296	0.48 193	1.13 461	0.09 70	0.15 369	0.10 131	0.35 491	0.19 259	0.09 56

LoS_RVC	0.29 66	0.33 158	1.19 82	0.25 70	0.34 393	0.43 85	0.22 122	0.42 41	0.32 13	0.22 44	0.33 124	0.23 67	0.24 121	0.31 58	0.21 69	0.07 20	0.07 40	0.07 1	0.05 1	0.10 50	0.31 444

DisPM	0.43 193	0.33 158	1.78 219	0.57 489	0.18 145	0.59 269	0.63 484	0.53 129	0.61 282	0.60 373	0.53 270	0.38 176	0.26 151	0.75 294	0.29 179	0.12 280	0.07 40	0.12 252	0.11 206	0.11 70	0.14 195

NINENet	0.50 281	0.33 158	1.69 175	0.55 483	0.25 283	0.91 481	0.23 155	0.98 462	0.71 387	0.53 279	0.55 292	0.66 355	0.30 206	1.22 353	0.32 220	0.15 372	0.13 322	0.16 396	0.11 206	0.16 189	0.13 177

AAGNet	0.88 482	0.33 158	1.79 239	0.54 476	0.98 535	0.62 322	0.46 428	0.50 98	0.60 265	0.58 350	0.53 270	0.50 270	0.73 458	1.23 355	7.48 568	0.11 227	0.07 40	0.12 252	0.10 144	0.14 134	0.09 56

PFNet	0.60 367	0.33 158	2.47 431	0.41 400	0.55 493	0.62 322	0.27 255	0.61 182	0.63 312	0.61 382	0.56 303	0.45 233	0.32 222	1.88 462	1.14 462	0.28 494	0.09 185	0.12 252	0.16 350	0.26 366	0.20 325

Gwc-CoAtRS	0.38 140	0.33 158	1.92 299	0.27 117	0.41 450	0.48 128	0.19 62	0.59 170	0.46 138	0.43 184	0.39 161	0.57 309	0.26 151	0.32 67	0.26 144	0.09 70	0.09 185	0.09 82	0.31 475	0.11 70	0.09 56

MGS-Stereo	0.32 90	0.34 171	1.70 179	0.25 70	0.14 32	0.40 62	0.22 122	0.38 19	0.43 110	0.24 67	0.51 246	0.25 90	0.18 48	0.31 58	0.20 50	0.09 70	0.08 115	0.09 82	0.08 77	0.47 497	0.08 34

IGEVStereo-DCA	0.33 97	0.34 171	1.38 116	0.27 117	0.16 82	0.45 96	0.23 155	0.46 67	0.41 91	0.24 67	0.21 29	0.26 104	0.25 137	0.64 257	0.52 341	0.09 70	0.07 40	0.10 131	0.18 382	0.16 189	0.22 352

rrr	0.46 231	0.34 171	3.08 512	0.27 117	0.16 82	0.45 96	0.28 272	1.09 512	0.51 182	0.24 67	0.21 29	0.26 104	0.25 137	0.64 257	0.52 341	0.09 70	0.07 40	0.10 131	0.29 459	0.16 189	0.25 397

test_xeample3	0.46 231	0.34 171	2.99 506	0.37 357	0.16 82	0.49 135	0.33 348	1.06 507	0.44 114	0.25 86	0.23 46	0.24 80	0.25 137	0.49 203	0.56 360	0.09 70	0.07 40	0.10 131	0.40 507	0.17 211	0.26 407

DIP-Stereo	0.37 131	0.34 171	1.50 145	0.27 117	0.18 145	0.63 339	0.17 39	0.92 414	0.53 208	0.49 240	0.48 217	0.30 136	0.30 206	0.39 128	0.30 197	0.10 164	0.08 115	0.10 131	0.08 77	0.15 152	0.12 142
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
HSM-Net_RVC	0.67 408	0.34 171	2.23 384	0.26 101	0.19 177	0.67 377	0.29 296	1.26 527	0.69 368	0.72 446	0.70 416	0.78 421	0.42 313	3.77 556	0.41 286	0.13 310	0.09 185	0.10 131	0.09 108	0.12 81	0.11 105
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
DISCO	0.57 348	0.34 171	1.87 276	0.45 436	0.34 393	0.84 463	0.35 360	0.84 347	0.78 448	0.59 364	0.63 359	1.06 499	0.53 385	1.10 337	0.82 423	0.12 280	0.09 185	0.11 196	0.10 144	0.22 305	0.18 293

MLG-Stereo_test3	0.21 8	0.35 178	0.65 28	0.21 7	0.14 32	0.36 42	0.13 7	0.37 16	0.40 81	0.21 34	0.12 8	0.17 34	0.12 4	0.25 11	0.16 4	0.08 32	0.07 40	0.08 29	0.06 9	0.09 36	0.10 80

PAM_32	0.70 424	0.35 178	2.73 478	0.54 476	0.61 509	1.07 504	0.43 407	0.84 347	0.49 164	0.90 488	0.91 467	1.23 514	0.77 468	0.65 267	1.10 457	0.10 164	0.19 427	0.10 131	0.49 519	0.15 152	0.38 480

PAM	0.70 424	0.35 178	2.72 473	0.56 485	0.62 511	1.08 506	0.53 452	0.85 354	0.44 114	0.93 493	0.92 469	1.24 515	0.68 446	0.64 257	1.01 448	0.10 164	0.19 427	0.10 131	0.48 517	0.14 134	0.38 480

rvit_0105_4	0.35 116	0.35 178	1.45 131	0.31 217	0.18 145	0.37 45	0.28 272	0.59 170	0.62 300	0.27 107	0.31 110	0.35 163	0.27 169	0.43 147	0.25 135	0.18 421	0.16 386	0.15 377	0.13 277	0.15 152	0.12 142

DAS	0.56 342	0.35 178	1.55 152	0.33 268	0.34 393	0.50 143	0.42 400	0.83 336	0.74 416	0.83 478	0.68 397	0.56 303	0.48 366	2.40 509	0.46 308	0.12 280	0.08 115	0.12 252	0.09 108	0.18 238	0.15 228

SepStereo	0.52 311	0.35 178	1.55 152	0.33 268	0.34 393	0.50 143	0.42 400	0.83 336	0.74 416	0.83 478	0.68 397	0.56 303	0.48 366	1.56 396	0.46 308	0.12 280	0.08 115	0.12 252	0.09 108	0.18 238	0.15 228

Anonymous3	0.42 187	0.35 178	2.09 349	0.33 268	0.24 265	0.72 410	0.31 317	0.74 249	0.55 227	0.35 140	0.40 166	0.33 153	0.29 198	0.44 156	0.28 164	0.18 421	0.18 415	0.13 311	0.13 277	0.17 211	0.17 273

DSFCA	0.54 322	0.35 178	1.41 122	0.28 142	0.28 326	0.79 448	0.88 516	0.76 273	0.70 377	0.72 446	0.66 386	0.67 364	0.57 402	1.17 349	0.63 380	0.16 393	0.14 343	0.13 311	0.14 305	0.16 189	0.13 177

PMTNet	0.31 84	0.35 178	1.30 102	0.20 4	0.14 32	0.57 234	0.25 208	0.46 67	0.42 100	0.27 107	0.32 116	0.27 115	0.24 121	0.39 128	0.23 100	0.43 511	0.07 40	0.08 29	0.05 1	0.18 238	0.07 7

MLG-Stereo_test2	0.21 8	0.36 187	0.68 33	0.21 7	0.17 110	0.45 96	0.12 4	0.35 10	0.42 100	0.15 4	0.11 4	0.22 59	0.10 1	0.28 31	0.16 4	0.09 70	0.07 40	0.08 29	0.06 9	0.09 36	0.09 56

GMStereo_Zeroshot	0.41 168	0.36 187	1.54 150	0.41 400	0.19 177	0.52 172	0.19 62	0.59 170	0.52 189	0.57 332	0.59 320	0.63 334	0.29 198	0.58 237	0.33 230	0.15 372	0.09 185	0.16 396	0.09 108	0.24 333	0.12 142

UniTT-Stereo	0.30 76	0.36 187	1.68 173	0.27 117	0.24 265	0.29 13	0.18 53	0.33 7	0.34 24	0.26 100	0.37 144	0.18 40	0.18 48	0.31 58	0.27 154	0.10 164	0.08 115	0.08 29	0.07 51	0.25 346	0.08 34

LG-G_1	0.23 35	0.37 190	0.71 36	0.23 36	0.11 1	0.51 153	0.12 4	0.44 57	0.39 71	0.19 21	0.15 12	0.19 46	0.15 20	0.36 105	0.16 4	0.09 70	0.08 115	0.08 29	0.06 9	0.09 36	0.11 105

LG-G	0.23 35	0.37 190	0.71 36	0.23 36	0.11 1	0.51 153	0.12 4	0.44 57	0.39 71	0.19 21	0.15 12	0.19 46	0.15 20	0.36 105	0.16 4	0.09 70	0.08 115	0.08 29	0.06 9	0.09 36	0.11 105

LGtest1	0.21 8	0.37 190	0.70 34	0.22 25	0.12 6	0.31 19	0.11 2	0.36 13	0.39 71	0.17 11	0.13 10	0.16 29	0.14 10	0.25 11	0.27 154	0.10 164	0.09 185	0.08 29	0.06 9	0.10 50	0.10 80

LG-Stereo_Zeroshot	0.37 131	0.37 190	1.21 88	0.26 101	0.18 145	0.73 417	0.18 53	0.53 129	0.41 91	0.35 140	0.30 99	0.58 316	0.22 95	0.33 77	0.95 435	0.09 70	0.07 40	0.09 82	0.35 491	0.13 111	0.15 228

AIO_test	0.39 155	0.37 190	1.19 82	0.73 512	0.67 514	0.35 36	0.25 208	0.47 79	0.34 24	0.34 138	0.22 40	0.33 153	0.17 30	1.31 361	0.19 28	0.11 227	0.15 369	0.08 29	0.21 418	0.15 152	0.23 376

test_4	0.40 161	0.37 190	2.01 332	0.29 173	0.21 205	0.50 143	0.28 272	0.47 79	0.39 71	0.42 179	0.76 436	0.38 176	0.22 95	0.52 216	0.33 230	0.08 32	0.07 40	0.11 196	0.15 330	0.28 382	0.07 7

CrosDoStereo	0.94 490	0.37 190	2.53 441	0.25 70	0.32 372	0.54 188	3.76 568	0.72 234	0.60 265	0.70 439	1.40 514	0.53 281	1.49 530	1.78 433	3.09 538	0.10 164	0.08 115	0.11 196	0.11 206	0.21 288	0.11 105

PFNet+	0.45 221	0.37 190	1.86 271	0.46 441	0.18 145	0.58 252	0.77 507	0.52 120	0.64 320	0.56 321	0.48 217	0.39 182	0.26 151	0.93 319	0.32 220	0.13 310	0.09 185	0.14 347	0.13 277	0.12 81	0.15 228

LCNet	0.54 322	0.37 190	1.78 219	0.92 528	0.22 232	0.96 486	0.30 304	0.59 170	0.58 253	0.51 260	0.55 292	0.41 196	0.76 465	0.84 311	0.26 144	0.09 70	0.06 20	0.12 252	0.18 382	0.98 535	0.39 486

DeepStereo_LL	0.94 490	0.37 190	2.53 441	0.25 70	0.32 372	0.54 188	3.76 568	0.72 234	0.60 265	0.70 439	1.40 514	0.53 281	1.49 530	1.78 433	3.09 538	0.10 164	0.08 115	0.11 196	0.11 206	0.21 288	0.11 105

rvit_stereo_0080	0.27 50	0.38 200	0.76 38	0.24 52	0.18 145	0.34 31	0.27 255	0.54 140	0.44 114	0.24 67	0.26 69	0.27 115	0.22 95	0.29 43	0.23 100	0.13 310	0.10 227	0.10 131	0.10 144	0.15 152	0.11 105

whm_eth	0.27 50	0.38 200	0.76 38	0.24 52	0.18 145	0.34 31	0.27 255	0.54 140	0.44 114	0.24 67	0.26 69	0.27 115	0.22 95	0.29 43	0.23 100	0.13 310	0.10 227	0.10 131	0.10 144	0.15 152	0.11 105

MSKI-zero shot	0.46 231	0.38 200	2.47 431	0.27 117	0.43 459	0.56 216	0.20 81	0.77 284	0.43 110	0.60 373	0.51 246	0.44 224	0.17 30	0.68 274	0.21 69	0.09 70	0.29 488	0.09 82	0.32 481	0.14 134	0.10 80

RAFT-Test	0.44 203	0.38 200	2.01 332	0.27 117	0.44 460	0.64 350	0.37 375	0.72 234	0.57 242	0.45 200	0.48 217	0.65 348	0.24 121	0.35 93	0.29 179	0.09 70	0.11 275	0.09 82	0.38 502	0.10 50	0.11 105

IER	0.43 193	0.38 200	1.69 175	0.26 101	0.25 283	0.66 371	0.26 230	0.71 229	0.55 227	0.54 292	0.59 320	0.60 325	0.53 385	0.52 216	0.39 272	0.11 227	0.08 115	0.11 196	0.11 206	0.14 134	0.11 105

CRFU-Net	0.56 342	0.38 200	1.86 271	0.46 441	0.26 298	0.82 458	0.36 367	0.90 394	0.49 164	0.62 393	0.59 320	0.78 421	1.35 522	1.00 327	0.48 323	0.15 372	0.14 343	0.17 415	0.10 144	0.19 259	0.14 195

PSMNet-ADL	0.51 298	0.38 200	1.65 166	0.35 315	0.21 205	0.67 377	0.26 230	0.74 249	0.55 227	0.42 179	0.52 259	0.70 388	0.45 335	1.91 465	0.57 364	0.15 372	0.13 322	0.11 196	0.13 277	0.15 152	0.20 325

DRaft	0.62 380	0.38 200	1.76 205	0.24 52	0.16 82	0.64 350	0.66 487	0.53 129	0.53 208	0.67 424	0.99 482	0.38 176	1.00 498	1.44 375	2.10 518	0.10 164	0.14 343	0.10 131	0.14 305	0.18 238	0.21 337

AdaStereo	0.44 203	0.38 200	1.79 239	0.34 299	0.20 191	0.57 234	0.28 272	0.92 414	0.69 368	0.52 269	0.55 292	0.61 327	0.33 226	0.48 193	0.39 272	0.17 409	0.08 115	0.17 415	0.11 206	0.18 238	0.12 142
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.
MM-Stereo_test1	0.41 168	0.39 209	2.29 394	0.38 373	0.26 298	0.44 91	0.28 272	0.63 192	0.51 182	0.40 165	0.32 116	0.26 104	0.26 151	0.46 177	0.22 88	0.09 70	0.21 447	0.10 131	0.09 108	0.39 470	0.15 228

rvit_0105_5	0.36 125	0.39 209	1.48 139	0.30 190	0.18 145	0.41 69	0.30 304	0.64 195	0.62 300	0.30 120	0.33 124	0.37 169	0.29 198	0.41 136	0.28 164	0.18 421	0.16 386	0.15 377	0.15 330	0.15 152	0.14 195

UGAM-zero	0.63 386	0.39 209	2.49 434	0.30 190	0.49 479	0.67 377	0.19 62	0.91 405	0.45 129	0.77 462	0.45 191	1.16 512	0.82 473	2.05 480	0.29 179	0.09 70	0.15 369	0.09 82	0.44 514	0.11 70	0.22 352

CSP-Net	0.50 281	0.39 209	1.25 94	0.29 173	0.23 252	0.77 439	0.35 360	0.86 364	0.57 242	0.59 364	0.59 320	0.65 348	0.40 285	1.77 432	0.44 303	0.16 393	0.11 275	0.10 131	0.10 144	0.20 274	0.14 195

iRaft-Stereo_20w	0.58 353	0.39 209	1.96 323	0.45 436	0.32 372	0.92 483	0.57 468	1.14 518	0.56 238	0.81 473	0.40 166	0.55 291	0.69 448	0.65 267	1.04 453	0.09 70	0.16 386	0.09 82	0.36 499	0.17 211	0.25 397

FACV-RUCA	0.58 353	0.40 214	1.78 219	0.43 415	1.67 559	0.48 128	0.28 272	0.69 219	0.62 300	0.40 165	0.53 270	0.33 153	0.63 432	0.40 133	0.31 209	0.13 310	0.11 275	0.62 525	0.12 244	0.70 522	0.98 542

DDVS	0.62 380	0.40 214	1.40 121	2.21 561	0.35 406	0.87 473	1.00 526	0.69 219	0.50 174	0.53 279	0.56 303	0.90 464	0.37 256	1.22 353	0.47 317	0.15 372	0.14 343	0.14 347	0.12 244	0.19 259	0.22 352

rvit_stereo_0075_2	0.40 161	0.40 214	1.88 278	0.33 268	0.32 372	0.41 69	0.22 122	0.58 162	0.53 208	0.38 157	0.51 246	0.40 190	0.27 169	0.44 156	0.29 179	0.20 446	0.15 369	0.22 461	0.15 330	0.18 238	0.23 376

MyStereo07	0.34 105	0.40 214	1.46 132	0.29 173	0.23 252	0.60 281	0.31 317	0.53 129	0.42 100	0.25 86	0.25 62	0.20 48	0.26 151	0.57 234	0.19 28	0.09 70	0.18 415	0.12 252	0.11 206	0.16 189	0.19 309

MyStereo04	0.48 252	0.40 214	2.65 464	0.29 173	0.23 252	0.60 281	0.31 317	0.83 336	0.75 429	0.47 210	0.36 141	0.53 281	0.42 313	0.53 222	0.39 272	0.09 70	0.18 415	0.12 252	0.11 206	0.16 189	0.19 309

NVstereo2D	0.58 353	0.40 214	2.03 339	0.35 315	0.35 406	0.69 395	0.39 387	0.91 405	0.80 456	0.47 210	0.53 270	0.67 364	0.46 349	1.99 475	0.48 323	0.19 436	0.11 275	0.17 415	0.13 277	0.25 346	0.25 397

test_sample3	0.50 281	0.41 220	1.88 278	0.32 246	0.19 177	0.57 234	0.25 208	0.92 414	0.64 320	0.52 269	0.49 234	0.47 254	0.35 236	1.79 437	0.37 254	0.13 310	0.10 227	0.12 252	0.11 206	0.16 189	0.16 255

MyStereo06	0.54 322	0.41 220	2.68 467	0.30 190	0.23 252	0.60 281	0.30 304	0.81 323	0.44 114	0.84 480	0.52 259	0.78 421	0.58 408	0.48 193	1.10 457	0.09 70	0.17 404	0.12 252	0.10 144	0.16 189	0.20 325

MyStereo05	0.49 270	0.41 220	2.72 473	0.30 190	0.23 252	0.60 281	0.30 304	0.82 330	0.77 443	0.52 269	0.37 144	0.51 273	0.42 313	0.52 216	0.38 261	0.09 70	0.17 404	0.12 252	0.10 144	0.16 189	0.20 325

MIF-Stereo (partial)	0.34 105	0.41 220	1.93 302	0.26 101	0.24 265	0.32 24	0.17 39	0.53 129	0.42 100	0.25 86	0.37 144	0.25 90	0.26 151	0.44 156	0.31 209	0.11 227	0.08 115	0.12 252	0.10 144	0.19 259	0.14 195

GANet-ADL	0.44 203	0.41 220	2.31 396	0.33 268	0.20 191	0.57 234	0.25 208	0.75 260	0.54 220	0.42 179	0.59 320	0.56 303	0.30 206	0.40 133	0.38 261	0.14 353	0.11 275	0.09 82	0.08 77	0.22 305	0.17 273

ccnet	0.71 433	0.41 220	1.59 157	0.40 393	0.45 468	1.06 499	0.55 459	0.98 462	0.71 387	0.88 484	0.97 479	0.82 437	0.88 486	1.68 417	0.94 433	0.32 501	0.26 479	0.32 499	0.27 452	0.34 430	0.30 436

StereoDRNet-Refined	0.50 281	0.41 220	1.50 145	0.33 268	0.21 205	0.68 389	0.26 230	0.81 323	0.68 359	0.67 424	0.68 397	0.73 399	0.42 313	1.10 337	0.59 371	0.11 227	0.08 115	0.14 347	0.14 305	0.25 346	0.21 337
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
WCG-NET	0.30 76	0.42 227	1.26 96	0.24 52	0.12 6	0.43 85	0.24 188	0.40 28	0.56 238	0.35 140	0.37 144	0.26 104	0.24 121	0.29 43	0.19 28	0.08 32	0.12 301	0.08 29	0.07 51	0.22 305	0.10 80

test_sample4	0.50 281	0.42 227	1.88 278	0.32 246	0.19 177	0.56 216	0.26 230	0.93 422	0.65 333	0.54 292	0.54 282	0.45 233	0.36 242	1.79 437	0.36 248	0.13 310	0.10 227	0.13 311	0.12 244	0.17 211	0.16 255

MDST_ROB	1.17 512	0.42 227	3.87 543	0.54 476	0.44 460	4.11 564	0.58 470	1.31 529	0.84 468	2.12 544	1.12 497	0.98 482	0.71 452	4.24 560	0.99 443	0.16 393	0.14 343	0.19 441	0.17 369	0.18 238	0.35 462

CBMV_ROB	0.76 454	0.42 227	2.68 467	0.33 268	0.22 232	0.74 421	0.47 436	0.96 449	0.76 438	1.04 504	0.96 477	0.88 460	0.93 490	2.06 481	1.19 468	0.22 465	0.24 464	0.27 484	0.25 439	0.25 346	0.28 420

SGM-Forest	1.04 502	0.42 227	3.59 540	0.41 400	0.32 372	1.05 498	1.32 544	0.94 431	0.83 465	1.16 512	2.23 538	1.03 492	1.39 526	2.49 519	2.35 526	0.21 452	0.21 447	0.20 450	0.19 402	0.23 318	0.32 449
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
SCV_C0	0.33 97	0.43 232	1.42 126	0.25 70	0.16 82	0.35 36	0.20 81	0.68 216	0.44 114	0.24 67	0.27 73	0.29 131	0.20 75	0.58 237	0.18 16	0.09 70	0.08 115	0.08 29	0.30 469	0.26 366	0.17 273

castereo++	0.28 57	0.43 232	0.93 56	0.28 142	0.17 110	0.53 180	0.21 101	0.55 144	0.45 129	0.17 11	0.26 69	0.32 147	0.17 30	0.33 77	0.16 4	0.09 70	0.08 115	0.09 82	0.29 459	0.13 111	0.06 1

test_sample5	0.51 298	0.43 232	1.83 258	0.32 246	0.18 145	0.55 201	0.26 230	0.92 414	0.65 333	0.53 279	0.59 320	0.45 233	0.36 242	1.87 454	0.36 248	0.13 310	0.10 227	0.13 311	0.12 244	0.17 211	0.16 255

IGEV++	0.34 105	0.43 232	1.32 105	0.31 217	0.14 32	0.32 24	0.21 101	0.70 226	0.34 24	0.22 44	0.28 80	0.22 59	0.27 169	0.35 93	0.27 154	0.09 70	0.39 514	0.08 29	0.15 330	0.25 346	0.45 500

CoDeX	0.52 311	0.43 232	2.25 387	0.29 173	0.26 298	0.61 302	0.32 340	0.99 474	0.68 359	0.48 228	0.55 292	0.52 279	0.40 285	1.60 407	0.35 245	0.12 280	0.09 185	0.11 196	0.10 144	0.13 111	0.12 142

DualNet	0.51 298	0.43 232	1.83 258	0.32 246	0.18 145	0.55 201	0.26 230	0.92 414	0.65 333	0.54 292	0.62 347	0.45 233	0.36 242	1.87 454	0.36 248	0.13 310	0.10 227	0.13 311	0.12 244	0.17 211	0.16 255

gwcnet-sp	0.49 270	0.43 232	2.54 447	0.31 217	0.22 232	0.67 377	0.31 317	0.78 299	0.65 333	0.58 350	0.47 205	0.46 246	0.43 323	0.76 297	0.46 308	0.11 227	0.11 275	0.11 196	0.11 206	0.15 152	0.14 195

scenet	0.49 270	0.43 232	2.54 447	0.31 217	0.22 232	0.67 377	0.31 317	0.78 299	0.65 333	0.58 350	0.47 205	0.46 246	0.43 323	0.76 297	0.46 308	0.11 227	0.11 275	0.11 196	0.11 206	0.15 152	0.14 195

ssnet	0.49 270	0.43 232	2.54 447	0.31 217	0.22 232	0.67 377	0.31 317	0.78 299	0.65 333	0.58 350	0.47 205	0.46 246	0.43 323	0.76 297	0.46 308	0.11 227	0.11 275	0.11 196	0.11 206	0.15 152	0.14 195

ASMatch	0.60 367	0.43 232	2.58 453	0.91 527	0.36 414	0.56 216	0.25 208	0.52 120	0.61 282	0.47 210	1.21 501	0.47 254	0.66 441	1.34 364	0.94 433	0.10 164	0.08 115	0.11 196	0.11 206	0.10 50	0.16 255

DRN-Test	0.64 390	0.43 232	2.44 423	0.39 383	0.44 460	0.80 454	0.41 396	1.02 494	0.78 448	0.80 467	0.63 359	0.69 378	0.56 397	1.79 437	0.69 396	0.15 372	0.12 301	0.17 415	0.16 350	0.18 238	0.17 273

ISRNet	0.47 246	0.44 243	1.55 152	0.37 357	0.31 364	0.49 135	0.19 62	0.75 260	0.66 348	0.63 401	0.71 420	0.67 364	0.39 277	0.58 237	0.44 303	0.23 468	0.16 386	0.21 458	0.20 412	0.21 288	0.25 397

castereo	0.30 76	0.44 243	0.81 43	0.24 52	0.29 334	0.41 69	0.27 255	0.72 234	0.45 129	0.22 44	0.30 99	0.24 80	0.31 215	0.25 11	0.21 69	0.09 70	0.07 40	0.08 29	0.31 475	0.12 81	0.09 56

test_sample6	0.52 311	0.44 243	1.81 246	0.33 268	0.18 145	0.55 201	0.27 255	0.94 431	0.66 348	0.54 292	0.62 347	0.47 254	0.36 242	1.97 471	0.38 261	0.14 353	0.10 227	0.13 311	0.13 277	0.17 211	0.16 255

AnonymousM	0.37 131	0.44 243	1.50 145	0.25 70	0.15 55	0.52 172	0.23 155	0.60 180	0.42 100	0.42 179	0.32 116	0.30 136	0.25 137	0.34 87	0.23 100	0.11 227	0.09 185	0.71 530	0.36 499	0.12 81	0.07 7

UNet	0.54 322	0.44 243	2.83 489	0.31 217	0.33 385	0.74 421	0.27 255	0.82 330	0.61 282	0.53 279	0.54 282	0.72 395	0.54 388	0.78 305	0.56 360	0.11 227	0.09 185	0.13 311	0.11 206	0.14 134	0.12 142

ACVNet	0.45 221	0.44 243	1.79 239	0.28 142	0.21 205	0.59 269	0.36 367	0.66 203	0.68 359	0.45 200	0.59 320	0.69 378	0.40 285	0.44 156	0.55 352	0.11 227	0.09 185	0.10 131	0.09 108	0.34 430	0.10 80

acv_ft	0.48 252	0.44 243	1.76 205	0.32 246	0.41 450	0.63 339	0.28 272	0.81 323	0.68 359	0.61 382	0.59 320	0.69 378	0.45 335	0.44 156	0.63 380	0.11 227	0.09 185	0.10 131	0.09 108	0.41 478	0.10 80

MSMDNet	0.46 231	0.44 243	2.28 392	0.26 101	0.20 191	0.55 201	0.21 101	0.75 260	0.64 320	0.48 228	0.55 292	0.68 371	0.56 397	0.46 177	0.30 197	0.11 227	0.10 227	0.13 311	0.10 144	0.18 238	0.15 228

xyz-stereo-finetune2	0.35 116	0.45 251	1.04 64	0.21 7	0.12 6	0.58 252	0.23 155	0.50 98	0.45 129	0.31 125	0.46 199	0.30 136	0.41 296	0.81 308	0.51 338	0.08 32	0.07 40	0.11 196	0.09 108	0.12 81	0.09 56

PCWNet_CMD	0.46 231	0.45 251	2.28 392	0.26 101	0.20 191	0.55 201	0.21 101	0.75 260	0.64 320	0.48 228	0.55 292	0.68 371	0.57 402	0.46 177	0.30 197	0.11 227	0.10 227	0.14 347	0.10 144	0.18 238	0.14 195

CroCo-Stereo	0.30 76	0.45 251	1.08 67	0.31 217	0.17 110	0.19 2	0.21 101	0.73 245	0.50 174	0.21 34	0.24 55	0.55 291	0.22 95	0.27 24	0.26 144	0.09 70	0.08 115	0.08 29	0.07 51	0.12 81	0.09 56
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
xyz-stereo-finetune	0.31 84	0.46 254	0.79 42	0.21 7	0.12 6	0.53 180	0.25 208	0.52 120	0.54 220	0.28 112	0.32 116	0.29 131	0.23 110	0.59 243	0.55 352	0.08 32	0.07 40	0.10 131	0.08 77	0.13 111	0.08 34

SMFormer	0.50 281	0.46 254	1.60 159	0.30 190	0.15 55	0.45 96	0.24 188	0.90 394	0.72 397	0.56 321	0.64 375	0.51 273	0.41 296	1.87 454	0.49 328	0.13 310	0.10 227	0.11 196	0.10 144	0.15 152	0.16 255

tta	0.50 281	0.46 254	1.60 159	0.30 190	0.15 55	0.45 96	0.24 188	0.90 394	0.72 397	0.56 321	0.64 375	0.51 273	0.41 296	1.87 454	0.49 328	0.13 310	0.10 227	0.11 196	0.10 144	0.14 134	0.11 105

qqq1	0.48 252	0.46 254	1.60 159	0.30 190	0.15 55	0.45 96	0.24 188	0.90 394	0.72 397	0.56 321	0.64 375	0.51 273	0.41 296	1.87 454	0.23 100	0.13 310	0.10 227	0.09 82	0.08 77	0.14 134	0.11 105

fff1	0.48 252	0.46 254	1.60 159	0.30 190	0.15 55	0.45 96	0.24 188	0.90 394	0.72 397	0.56 321	0.64 375	0.51 273	0.41 296	1.87 454	0.23 100	0.13 310	0.10 227	0.09 82	0.08 77	0.14 134	0.11 105

anonymousa	0.48 252	0.46 254	2.44 423	0.29 173	0.34 393	0.61 302	0.25 208	0.66 203	0.54 220	0.53 279	0.77 439	0.73 399	0.46 349	0.33 77	0.31 209	0.10 164	0.09 185	0.12 252	0.29 459	0.10 50	0.19 309

CFNet_pseudo	0.45 221	0.46 254	2.23 384	0.25 70	0.19 177	0.56 216	0.21 101	0.77 284	0.60 265	0.49 240	0.56 303	0.69 378	0.47 357	0.52 216	0.31 209	0.11 227	0.10 227	0.15 377	0.10 144	0.17 211	0.14 195

ac_64	0.55 334	0.46 254	1.92 299	0.36 334	0.34 393	0.63 339	0.31 317	0.82 330	0.61 282	0.55 310	0.51 246	0.89 462	0.48 366	1.83 446	0.55 352	0.14 353	0.11 275	0.12 252	0.12 244	0.18 238	0.12 142

ccs_rob	0.45 221	0.46 254	2.22 380	0.26 101	0.19 177	0.56 216	0.21 101	0.77 284	0.60 265	0.49 240	0.56 303	0.69 378	0.47 357	0.52 216	0.31 209	0.11 227	0.09 185	0.16 396	0.10 144	0.17 211	0.14 195

rvit_0105_3	0.39 155	0.47 263	1.46 132	0.33 268	0.19 177	0.45 96	0.35 360	0.69 219	0.65 333	0.37 149	0.37 144	0.40 190	0.31 215	0.44 156	0.30 197	0.18 421	0.17 404	0.17 415	0.18 382	0.15 152	0.15 228

UGAM	0.58 353	0.47 263	2.21 376	0.30 190	0.19 177	0.53 180	0.34 352	0.59 170	0.63 312	0.44 190	0.73 427	0.78 421	0.37 256	2.58 525	0.39 272	0.10 164	0.08 115	0.17 415	0.14 305	0.42 484	0.17 273

plain	0.37 131	0.47 263	2.15 365	0.27 117	0.19 177	0.33 27	0.20 81	0.58 162	0.46 138	0.23 60	0.37 144	0.23 67	0.25 137	0.45 168	0.28 164	0.11 227	0.08 115	0.13 311	0.09 108	0.42 484	0.12 142

RAStereo	0.28 57	0.48 266	1.52 148	0.26 101	0.18 145	0.25 6	0.19 62	0.42 41	0.35 30	0.20 28	0.25 62	0.20 48	0.16 23	0.24 7	0.24 122	0.09 70	0.08 115	0.10 131	0.08 77	0.12 81	0.08 34

test-1	0.44 203	0.48 266	1.69 175	0.30 190	0.27 312	0.50 143	0.28 272	0.80 319	0.43 110	0.40 165	0.54 282	0.41 196	0.24 121	0.31 58	1.16 466	0.09 70	0.20 438	0.10 131	0.17 369	0.11 70	0.26 407

MMNet	0.50 281	0.48 266	1.93 302	0.33 268	0.27 312	0.79 448	0.28 272	0.81 323	0.74 416	0.60 373	0.56 303	0.59 319	0.55 393	0.79 306	0.59 371	0.10 164	0.09 185	0.12 252	0.11 206	0.13 111	0.14 195

EKT-Stereo	1.47 532	0.49 269	1.93 302	2.57 564	19.31 580	0.55 201	0.22 122	0.69 219	0.42 100	0.38 157	0.36 141	0.43 213	0.27 169	0.69 280	0.26 144	0.12 280	0.14 343	0.11 196	0.16 350	0.20 274	0.15 228

HH	0.49 270	0.49 269	2.78 485	0.50 458	0.41 450	0.38 55	0.23 155	0.72 234	0.38 59	0.63 401	0.48 217	0.87 456	0.41 296	0.64 257	0.21 69	0.09 70	0.17 404	0.10 131	0.09 108	0.16 189	0.12 142

HanStereo	0.49 270	0.49 269	2.78 485	0.50 458	0.41 450	0.38 55	0.23 155	0.72 234	0.38 59	0.63 401	0.48 217	0.87 456	0.41 296	0.64 257	0.21 69	0.09 70	0.17 404	0.10 131	0.09 108	0.16 189	0.12 142

TANstereo	0.33 97	0.49 269	1.75 199	0.23 36	0.12 6	0.54 188	0.16 31	0.40 28	0.45 129	0.45 200	0.51 246	0.26 104	0.22 95	0.29 43	0.20 50	0.10 164	0.10 227	0.08 29	0.06 9	0.08 18	0.11 105

pcwnet_v2	0.64 390	0.49 269	4.41 553	0.32 246	0.27 312	0.60 281	0.25 208	0.97 458	0.88 478	0.59 364	0.70 416	0.63 334	0.55 393	0.66 270	0.37 254	0.17 409	0.15 369	0.15 377	0.14 305	0.21 288	0.23 376

HCRNet	0.46 231	0.49 269	1.65 166	0.38 373	0.29 334	0.58 252	0.22 122	0.75 260	0.62 300	0.47 210	0.49 234	0.48 265	0.36 242	1.12 343	0.37 254	0.15 372	0.10 227	0.15 377	0.13 277	0.17 211	0.17 273

CFNet_ucs	0.48 252	0.50 275	2.32 397	0.26 101	0.22 232	0.57 234	0.22 122	0.85 354	0.65 333	0.53 279	0.64 375	0.68 371	0.44 331	0.54 226	0.31 209	0.13 310	0.12 301	0.16 396	0.11 206	0.19 259	0.17 273

RAFT-RH_RVC	0.61 375	0.50 275	2.33 400	0.36 334	0.29 334	0.60 281	0.18 53	0.44 57	0.58 253	0.76 458	1.91 528	0.47 254	0.29 198	1.60 407	1.23 473	0.14 353	0.07 40	0.13 311	0.13 277	0.10 50	0.09 56

stereogan	0.69 420	0.51 277	2.44 423	0.39 383	0.39 434	1.01 493	0.41 396	0.94 431	0.92 488	0.73 450	0.85 457	1.15 510	0.69 448	1.57 400	0.53 345	0.19 436	0.18 415	0.20 450	0.16 350	0.36 446	0.24 388

ff7	0.32 90	0.52 278	1.38 116	0.25 70	0.16 82	0.56 216	0.23 155	0.46 67	0.41 91	0.24 67	0.23 46	0.20 48	0.23 110	0.48 193	0.19 28	0.09 70	0.08 115	0.10 131	0.18 382	0.23 318	0.22 352

ffff	0.32 90	0.52 278	1.38 116	0.25 70	0.16 82	0.56 216	0.23 155	0.46 67	0.41 91	0.24 67	0.23 46	0.20 48	0.23 110	0.48 193	0.19 28	0.09 70	0.08 115	0.10 131	0.18 382	0.23 318	0.22 352

11t	0.32 90	0.52 278	1.38 116	0.25 70	0.16 82	0.56 216	0.23 155	0.46 67	0.41 91	0.24 67	0.23 46	0.20 48	0.23 110	0.48 193	0.19 28	0.09 70	0.08 115	0.10 131	0.18 382	0.23 318	0.22 352

ccc-4	0.32 90	0.52 278	1.38 116	0.25 70	0.16 82	0.56 216	0.23 155	0.46 67	0.41 91	0.24 67	0.23 46	0.20 48	0.23 110	0.48 193	0.19 28	0.09 70	0.08 115	0.10 131	0.18 382	0.23 318	0.22 352

DMCA	0.41 168	0.52 278	1.26 96	0.31 217	0.24 265	0.59 269	0.26 230	0.77 284	0.63 312	0.58 350	0.48 217	0.57 309	0.35 236	0.40 133	0.50 333	0.14 353	0.10 227	0.14 347	0.10 144	0.15 152	0.15 228

HART	0.38 140	0.53 283	1.66 170	0.26 101	0.15 55	0.30 15	0.19 62	0.67 212	0.46 138	0.29 116	0.52 259	0.38 176	0.16 23	0.41 136	0.20 50	0.08 32	0.68 541	0.09 82	0.07 51	0.34 430	0.21 337

WCG-NET（raft）	0.32 90	0.53 283	1.21 88	0.23 36	0.12 6	0.44 91	0.24 188	0.40 28	0.50 174	0.35 140	0.35 135	0.47 254	0.25 137	0.35 93	0.20 50	0.08 32	0.29 488	0.08 29	0.07 51	0.22 305	0.11 105

anonymousdsp	0.34 105	0.53 283	1.47 136	0.25 70	0.16 82	0.56 216	0.23 155	0.49 92	0.40 81	0.25 86	0.24 55	0.22 59	0.24 121	0.55 230	0.19 28	0.09 70	0.11 275	0.10 131	0.18 382	0.24 333	0.29 426

IRAFT_RVC	0.54 322	0.53 283	1.78 219	0.46 441	0.21 205	0.58 252	0.43 407	0.65 201	0.66 348	0.54 292	0.50 242	0.49 267	0.51 378	1.58 404	1.01 448	0.11 227	0.25 477	0.13 311	0.10 144	0.15 152	0.13 177

iRaftStereo_RVC	0.37 131	0.53 283	1.41 122	0.28 142	0.15 55	0.52 172	0.20 81	0.54 140	0.46 138	0.37 149	0.43 176	0.41 196	0.23 110	0.36 105	0.26 144	0.09 70	0.15 369	0.12 252	0.11 206	0.41 478	0.37 477

rvit_105_1	0.44 203	0.54 288	1.46 132	0.36 334	0.24 265	0.51 153	0.45 425	0.75 260	0.74 416	0.45 200	0.44 187	0.44 224	0.36 242	0.62 252	0.38 261	0.20 446	0.18 415	0.18 435	0.22 426	0.18 238	0.18 293

MaDis-Stereo	0.29 66	0.54 288	1.44 129	0.24 52	0.29 334	0.29 13	0.16 31	0.45 64	0.37 54	0.19 21	0.21 29	0.28 124	0.22 95	0.30 51	0.29 179	0.10 164	0.09 185	0.10 131	0.08 77	0.11 70	0.11 105

ProNet	0.30 76	0.54 288	1.29 99	0.25 70	0.15 55	0.47 120	0.25 208	0.48 86	0.39 71	0.21 34	0.23 46	0.22 59	0.20 75	0.44 156	0.19 28	0.08 32	0.08 115	0.10 131	0.08 77	0.23 318	0.12 142

IGEV-Stereo	0.34 105	0.54 288	1.47 136	0.25 70	0.16 82	0.56 216	0.23 155	0.49 92	0.40 81	0.25 86	0.24 55	0.22 59	0.24 121	0.54 226	0.19 28	0.09 70	0.10 227	0.10 131	0.18 382	0.24 333	0.29 426
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
TestStereo	0.45 221	0.54 288	2.11 354	0.29 173	0.16 82	0.43 85	0.24 188	0.54 140	0.45 129	0.37 149	0.46 199	0.34 159	0.27 169	1.98 472	0.27 154	0.11 227	0.08 115	0.12 252	0.09 108	0.14 134	0.08 34

XX-Stereo	0.55 334	0.54 288	3.50 538	0.48 454	0.39 434	0.54 188	0.17 39	0.89 388	0.40 81	0.44 190	0.65 384	0.85 448	0.19 66	0.77 301	0.21 69	0.10 164	0.14 343	0.10 131	0.32 481	0.17 211	0.14 195

delet	0.52 311	0.54 288	1.62 164	0.31 217	0.35 406	0.74 421	0.46 428	0.85 354	0.74 416	0.55 310	0.60 335	0.67 364	0.50 376	1.12 343	0.57 364	0.11 227	0.11 275	0.13 311	0.14 305	0.16 189	0.12 142

FCDSN-DC	1.29 520	0.54 288	2.50 438	0.47 446	0.41 450	1.12 508	0.60 474	1.10 513	1.27 524	2.23 550	2.87 550	3.67 552	3.12 558	2.39 508	1.69 499	0.30 498	0.26 479	0.31 496	0.30 469	0.35 441	0.38 480
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
FAT-Stereo	0.70 424	0.54 288	2.88 492	0.36 334	0.29 334	0.62 322	0.54 456	0.97 458	0.87 474	0.76 458	0.92 469	0.94 475	0.80 470	1.84 451	0.57 364	0.18 421	0.19 427	0.17 415	0.16 350	0.22 305	0.25 397

tg	0.37 131	0.55 297	1.35 111	0.28 142	0.16 82	0.57 234	0.18 53	0.57 156	0.49 164	0.37 149	0.44 187	0.38 176	0.24 121	0.46 177	0.24 122	0.09 70	0.08 115	0.11 196	0.11 206	0.43 486	0.36 470

DLCB_ROB	0.54 322	0.55 297	1.49 142	0.36 334	0.25 283	0.65 364	0.36 367	0.80 319	0.70 377	0.72 446	0.69 406	0.83 439	0.46 349	1.53 393	0.60 373	0.13 310	0.12 301	0.14 347	0.14 305	0.14 134	0.13 177

IPLGR	0.54 322	0.56 299	2.68 467	0.36 334	0.18 145	0.62 322	0.54 456	1.02 494	0.64 320	0.73 450	0.46 199	0.47 254	0.45 335	1.12 343	0.29 179	0.09 70	0.08 115	0.11 196	0.09 108	0.19 259	0.12 142

STrans-v2	0.67 408	0.56 299	2.64 462	0.27 117	0.23 252	0.57 234	0.33 348	0.96 449	0.69 368	0.92 491	0.85 457	0.89 462	0.93 490	1.83 446	1.21 471	0.09 70	0.07 40	0.10 131	0.09 108	0.11 70	0.12 142

TransformOpticalFlow	0.64 390	0.56 299	2.66 465	0.44 422	0.26 298	0.62 322	0.28 272	0.83 336	0.71 387	0.76 458	0.74 430	0.91 466	0.85 478	1.83 446	0.81 422	0.10 164	0.07 40	0.11 196	0.09 108	0.11 70	0.12 142

RYNet	0.70 424	0.56 299	2.25 387	0.35 315	0.41 450	0.86 469	0.43 407	0.94 431	0.82 462	0.62 393	0.53 270	0.91 466	0.60 415	2.70 533	1.00 444	0.14 353	0.11 275	0.16 396	0.14 305	0.25 346	0.27 414

MM-Stereo_test3	0.40 161	0.58 303	1.75 199	0.36 334	0.30 345	0.45 96	0.30 304	0.72 234	0.59 260	0.31 125	0.43 176	0.32 147	0.23 110	0.35 93	0.29 179	0.10 164	0.20 438	0.10 131	0.08 77	0.40 475	0.11 105

FC-DCNN v2	1.54 536	0.58 303	2.80 487	0.44 422	0.39 434	2.05 547	0.66 487	1.90 549	1.84 548	2.79 560	2.97 554	4.41 559	3.07 556	2.65 529	2.30 525	0.29 495	0.26 479	0.31 496	0.30 469	0.32 414	0.38 480

SCV	0.35 116	0.59 305	1.37 115	0.34 299	0.22 232	0.28 9	0.23 155	0.72 234	0.35 30	0.19 21	0.30 99	0.24 80	0.20 75	0.64 257	0.19 28	0.11 227	0.08 115	0.09 82	0.29 459	0.34 430	0.29 426

FC-DCNN	1.49 534	0.59 305	2.88 492	0.44 422	0.39 434	1.97 544	0.66 487	1.67 543	1.70 541	2.72 559	2.89 551	4.22 555	2.97 555	2.55 524	2.19 520	0.29 495	0.26 479	0.31 496	0.30 469	0.32 414	0.39 486

MIM_Stereo	0.41 168	0.60 307	1.88 278	0.31 217	0.21 205	0.50 143	0.19 62	0.64 195	0.44 114	0.43 184	0.53 270	0.43 213	0.27 169	0.51 212	0.28 164	0.08 32	0.14 343	0.11 196	0.10 144	0.26 366	0.26 407

ssnet_v2	0.55 334	0.60 307	1.86 271	0.32 246	0.22 232	0.72 410	0.44 418	0.94 431	0.74 416	0.63 401	0.54 282	0.81 432	0.47 357	0.77 301	0.70 398	0.16 393	0.14 343	0.14 347	0.14 305	0.30 398	0.30 436

psmorigin	1.36 525	0.60 307	13.80 576	0.37 357	0.29 334	0.62 322	0.33 348	0.77 284	0.61 282	0.96 497	0.88 464	1.17 513	0.73 458	4.00 557	0.86 427	0.19 436	0.22 453	0.17 415	0.18 382	0.24 333	0.29 426

DPSNet	0.86 479	0.60 307	2.34 402	0.58 491	0.36 414	1.07 504	0.75 504	1.30 528	1.05 503	0.70 439	0.68 397	0.94 475	1.29 515	2.08 484	1.82 505	0.26 485	0.23 461	0.16 396	0.17 369	0.48 498	0.40 490

AIO-Stereo-zeroshot	0.61 375	0.61 311	3.35 535	0.33 268	0.58 500	0.66 371	0.20 81	0.98 462	0.55 227	0.73 450	0.52 259	0.99 485	0.65 436	0.58 237	0.29 179	0.10 164	0.16 386	0.10 131	0.41 510	0.29 387	0.20 325

rvit_stereo_ft	0.31 84	0.61 311	1.18 80	0.32 246	0.21 205	0.28 9	0.27 255	0.55 144	0.48 158	0.23 60	0.27 73	0.28 124	0.26 151	0.32 67	0.25 135	0.13 310	0.09 185	0.11 196	0.11 206	0.13 111	0.14 195

H2IRNET	0.40 161	0.61 311	1.90 290	0.29 173	0.17 110	0.54 188	0.18 53	0.52 120	0.50 174	0.27 107	0.56 303	0.47 254	0.35 236	0.46 177	0.33 230	0.10 164	0.07 40	0.12 252	0.14 305	0.32 414	0.12 142

ToySt	0.44 203	0.61 311	1.89 285	0.29 173	0.18 145	0.55 201	0.35 360	0.67 212	0.53 208	0.39 163	0.50 242	0.59 319	0.43 323	0.51 212	0.49 328	0.10 164	0.12 301	0.13 311	0.16 350	0.24 333	0.19 309

CroCo-Stereo Lap2	0.33 97	0.61 311	1.47 136	0.32 246	0.38 431	0.23 4	0.22 122	0.58 162	0.46 138	0.22 44	0.27 73	0.29 131	0.23 110	0.32 67	0.26 144	0.09 70	0.09 185	0.10 131	0.08 77	0.21 288	0.14 195

psm_up	0.57 348	0.61 311	1.83 258	0.35 315	0.30 345	0.64 350	0.37 375	0.90 394	0.68 359	0.59 364	0.55 292	0.68 371	0.54 388	1.91 465	0.46 308	0.16 393	0.15 369	0.16 396	0.15 330	0.23 318	0.13 177

DualNet (step1)	0.59 361	0.62 317	1.93 302	0.27 117	0.22 232	0.68 389	0.31 317	0.93 422	0.66 348	0.57 332	0.51 246	0.55 291	0.45 335	1.11 340	0.38 261	0.61 524	0.14 343	0.87 534	0.56 528	0.25 346	0.23 376

test_sample9	0.94 490	0.62 317	1.93 302	0.27 117	0.22 232	0.68 389	0.31 317	0.93 422	0.66 348	0.57 332	0.51 246	0.55 291	0.45 335	1.91 465	2.55 530	0.61 524	4.16 571	0.87 534	0.56 528	0.25 346	0.23 376

test_sample8	1.12 505	0.62 317	1.93 302	0.27 117	0.22 232	0.68 389	0.31 317	0.95 444	0.61 282	1.18 519	0.56 303	2.53 543	1.31 518	1.91 465	2.55 530	0.61 524	4.16 571	0.87 534	0.56 528	0.25 346	0.23 376

gcap-zeroshot	0.41 168	0.62 317	1.78 219	0.31 217	0.32 372	0.69 395	0.21 101	0.74 249	0.52 189	0.43 184	0.35 135	0.62 331	0.24 121	0.41 136	0.24 122	0.09 70	0.16 386	0.09 82	0.31 475	0.08 18	0.09 56

GMOStereo	0.41 168	0.62 317	1.78 219	0.28 142	0.36 414	0.51 153	0.31 317	0.53 129	0.44 114	0.57 332	0.48 217	0.41 196	0.27 169	0.28 31	0.23 100	0.08 32	0.38 508	0.13 311	0.11 206	0.34 430	0.11 105

error version	0.41 168	0.62 317	1.78 219	0.28 142	0.36 414	0.51 153	0.31 317	0.53 129	0.44 114	0.57 332	0.48 217	0.41 196	0.27 169	0.28 31	0.23 100	0.08 32	0.38 508	0.13 311	0.11 206	0.34 430	0.11 105

test-v	0.41 168	0.62 317	1.78 219	0.28 142	0.36 414	0.51 153	0.31 317	0.53 129	0.44 114	0.57 332	0.48 217	0.41 196	0.27 169	0.28 31	0.23 100	0.08 32	0.38 508	0.13 311	0.11 206	0.34 430	0.11 105

THIR-Stereo	0.86 479	0.62 317	2.13 359	0.25 70	0.16 82	0.58 252	2.74 564	0.59 170	0.51 182	0.62 393	1.62 521	0.97 481	1.80 541	1.69 419	2.25 523	0.10 164	0.08 115	0.14 347	0.11 206	0.15 152	0.11 105

test-2	0.41 168	0.62 317	1.78 219	0.28 142	0.36 414	0.51 153	0.31 317	0.53 129	0.44 114	0.57 332	0.48 217	0.41 196	0.27 169	0.28 31	0.23 100	0.08 32	0.38 508	0.13 311	0.11 206	0.34 430	0.11 105

sAnonymous2	0.38 140	0.62 317	2.15 365	0.31 217	0.24 265	0.34 31	0.27 255	0.53 129	0.46 138	0.24 67	0.29 86	0.23 67	0.28 184	0.28 31	0.22 88	0.12 280	0.09 185	0.11 196	0.13 277	0.38 461	0.35 462

CroCo_RVC	0.38 140	0.62 317	2.15 365	0.31 217	0.24 265	0.34 31	0.27 255	0.53 129	0.46 138	0.24 67	0.29 86	0.23 67	0.28 184	0.28 31	0.22 88	0.12 280	0.09 185	0.11 196	0.13 277	0.38 461	0.35 462

HI	0.41 168	0.63 328	1.72 186	0.27 117	0.21 205	0.45 96	0.19 62	0.55 144	0.41 91	0.57 332	0.59 320	0.65 348	0.45 335	0.45 168	0.39 272	0.08 32	0.09 185	0.10 131	0.11 206	0.20 274	0.10 80

CoSv	0.41 168	0.63 328	1.72 186	0.27 117	0.21 205	0.45 96	0.19 62	0.55 144	0.41 91	0.57 332	0.59 320	0.65 348	0.45 335	0.45 168	0.39 272	0.08 32	0.09 185	0.10 131	0.11 206	0.20 274	0.10 80

DCRE	0.50 281	0.63 328	2.13 359	0.30 190	0.23 252	0.45 96	0.24 188	0.59 170	0.53 208	0.50 247	2.10 532	0.42 209	0.26 151	0.35 93	0.23 100	0.09 70	0.14 343	0.10 131	0.32 481	0.16 189	0.15 228

DGSMNet	2.89 555	0.63 328	3.18 524	3.43 568	4.17 567	2.57 556	6.98 572	0.97 458	0.83 465	0.56 321	1.86 527	0.79 426	0.62 429	1.64 412	1.39 484	4.61 570	5.01 573	5.17 574	4.71 573	4.44 571	4.19 571

AIO_rvc	0.41 168	0.64 332	1.29 99	0.58 491	0.39 434	0.37 45	0.24 188	0.50 98	0.43 110	0.28 112	0.23 46	0.25 90	0.16 23	0.99 325	0.19 28	0.10 164	0.16 386	0.08 29	0.11 206	0.25 346	0.85 534

ACVNet-DCA	0.42 187	0.64 332	2.07 343	0.35 315	0.14 32	0.76 431	0.25 208	0.76 273	0.52 189	0.31 125	0.38 153	0.24 80	0.38 263	0.69 280	0.19 28	0.10 164	0.24 464	0.11 196	0.09 108	0.12 81	0.14 195

xx1	0.46 231	0.64 332	2.07 343	0.35 315	0.14 32	0.76 431	0.25 208	0.74 249	1.01 499	0.31 125	0.38 153	0.46 246	0.36 242	0.69 280	0.19 28	0.10 164	0.24 464	0.12 252	0.12 244	0.12 81	0.14 195

1test111	0.44 203	0.64 332	2.07 343	0.35 315	0.14 32	0.76 431	0.25 208	0.76 273	0.52 189	0.31 125	0.38 153	0.24 80	0.38 263	0.96 322	0.30 197	0.10 164	0.24 464	0.11 196	0.09 108	0.12 81	0.14 195

cc1	0.47 246	0.64 332	2.07 343	0.35 315	0.14 32	0.76 431	0.25 208	0.74 249	1.01 499	0.31 125	0.38 153	0.24 80	0.38 263	0.69 280	0.19 28	0.10 164	0.24 464	0.11 196	0.09 108	0.25 346	0.40 490

tt1	0.44 203	0.64 332	1.83 258	0.35 315	0.14 32	0.76 431	0.25 208	0.74 249	0.88 478	0.31 125	0.37 144	0.25 90	0.35 236	0.63 255	0.19 28	0.10 164	0.24 464	0.11 196	0.09 108	0.25 346	0.36 470

G-Net	0.99 495	0.64 332	2.76 481	0.57 489	0.67 514	2.03 546	0.72 502	0.76 273	0.67 357	1.14 511	2.56 544	1.30 520	1.02 500	1.48 388	1.74 502	0.25 481	0.24 464	0.24 475	0.26 447	0.37 454	0.31 444

HUF	0.59 361	0.65 339	2.46 426	0.45 436	0.77 525	0.34 31	0.24 188	0.46 67	0.39 71	0.31 125	0.28 80	0.25 90	0.19 66	0.67 271	0.18 16	0.12 280	2.03 566	0.08 29	0.06 9	0.31 406	1.59 562

AIO-Stereo-zeroshot1	0.70 424	0.65 339	3.45 536	0.50 458	0.60 507	0.75 427	0.23 155	0.96 449	0.60 265	0.76 458	1.30 508	0.81 432	0.60 415	0.57 234	0.82 423	0.10 164	0.16 386	0.11 196	0.43 513	0.31 406	0.22 352

HHNet	0.60 367	0.65 339	2.60 458	0.36 334	0.25 283	0.64 350	0.61 478	0.64 195	0.62 300	0.55 310	1.13 499	0.32 147	0.60 415	0.42 144	1.79 504	0.15 372	0.07 40	0.12 252	0.10 144	0.18 238	0.15 228

OMP-Stereo	0.59 361	0.65 339	1.74 193	0.56 485	0.37 425	0.60 281	0.26 230	0.70 226	0.65 333	0.66 420	0.60 335	0.69 378	0.32 222	2.09 486	1.20 469	0.10 164	0.07 40	0.12 252	0.09 108	0.17 211	0.10 80

IIG-Stereo	0.59 361	0.65 339	1.74 193	0.54 476	0.23 252	0.61 302	0.21 101	0.73 245	0.65 333	0.64 411	0.69 406	0.69 378	0.38 263	2.09 486	1.39 484	0.11 227	0.07 40	0.11 196	0.09 108	0.15 152	0.09 56

DANet	0.80 466	0.65 339	2.21 376	1.19 543	0.48 478	0.74 421	1.25 541	0.89 388	1.53 536	0.89 486	0.71 420	0.96 478	0.56 397	1.83 446	0.96 436	0.18 421	0.16 386	0.19 441	0.16 350	0.26 366	0.29 426
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
NOSS_ROB	0.64 390	0.65 339	1.62 164	0.46 441	0.25 283	0.67 377	0.30 304	0.93 422	0.77 443	0.59 364	0.57 311	0.77 418	0.38 263	2.78 537	0.44 303	0.23 468	0.24 464	0.28 487	0.26 447	0.27 376	0.39 486

anonymity	0.80 466	0.66 346	1.29 99	0.59 496	0.75 521	0.67 377	0.52 448	0.95 444	0.71 387	0.94 494	0.70 416	0.67 364	0.87 482	0.71 287	1.35 481	0.64 527	0.62 534	0.58 522	1.44 561	0.60 516	0.65 523

raft+_RVC	0.44 203	0.67 347	1.85 263	0.34 299	0.71 519	0.51 153	0.25 208	0.64 195	0.51 182	0.35 140	0.45 191	0.32 147	0.28 184	0.43 147	0.32 220	0.09 70	0.19 427	0.10 131	0.09 108	0.20 274	0.40 490

APVNet	0.70 424	0.67 347	2.71 471	0.38 373	0.36 414	0.85 467	0.43 407	0.91 405	0.68 359	0.55 310	0.69 406	0.75 411	0.55 393	2.31 499	0.78 416	0.17 409	0.17 404	0.24 475	0.19 402	0.33 423	0.23 376

model_zeroshot	0.44 203	0.68 349	1.97 328	0.28 142	0.18 145	0.69 395	0.21 101	0.63 192	0.40 81	1.00 499	0.34 130	0.42 209	0.20 75	0.69 280	0.24 122	0.10 164	0.22 453	0.10 131	0.22 426	0.12 81	0.10 80

raftrobust	0.38 140	0.68 349	1.54 150	0.32 246	0.46 474	0.52 172	0.21 101	0.56 151	0.42 100	0.52 269	0.35 135	0.31 139	0.33 226	0.37 114	0.30 197	0.10 164	0.11 275	0.08 29	0.07 51	0.21 288	0.19 309

RASNet	0.61 375	0.68 349	2.03 339	0.35 315	0.46 474	0.65 364	0.28 272	0.78 299	0.70 377	0.48 228	0.64 375	0.93 471	0.61 424	2.21 494	0.73 408	0.12 280	0.09 185	0.09 82	0.10 144	0.14 134	0.11 105

PASM	0.72 436	0.68 349	1.91 296	0.47 446	0.44 460	0.60 281	0.51 445	0.76 273	0.80 456	0.77 462	0.67 389	0.87 456	0.61 424	2.40 509	0.67 391	0.32 501	0.35 502	0.36 505	0.41 510	0.45 495	0.39 486

HGLStereo	0.54 322	0.69 353	2.00 331	0.35 315	0.40 443	0.66 371	0.30 304	0.83 336	0.62 300	0.57 332	0.69 406	0.69 378	0.54 388	1.07 334	0.55 352	0.13 310	0.13 322	0.13 311	0.11 206	0.19 259	0.17 273

S-Stereo	0.80 466	0.69 353	3.89 544	0.39 383	0.37 425	0.69 395	0.70 498	0.94 431	0.98 496	0.62 393	0.91 467	0.83 439	0.60 415	2.37 502	0.66 388	0.18 421	0.21 447	0.17 415	0.18 382	0.30 398	0.35 462

STTStereo	0.51 298	0.69 353	2.14 364	0.36 334	0.30 345	0.61 302	0.32 340	0.77 284	0.60 265	0.60 373	0.54 282	0.67 364	0.43 323	0.86 314	0.42 288	0.16 393	0.15 369	0.17 415	0.20 412	0.16 189	0.15 228

EDNetEfficient	1.27 519	0.70 356	4.05 549	0.64 504	0.98 535	0.94 484	1.40 549	0.85 354	1.75 543	2.34 553	1.33 511	1.05 497	2.21 547	1.58 404	4.15 554	0.15 372	0.19 427	0.14 347	0.27 452	0.38 461	0.32 449

DeepPruner_ROB	0.50 281	0.70 356	1.94 311	0.29 173	0.26 298	0.63 339	0.31 317	0.80 319	0.48 158	0.61 382	0.55 292	0.66 355	0.38 263	0.98 324	0.40 280	0.19 436	0.14 343	0.14 347	0.14 305	0.23 318	0.17 273

LMCR-Stereo	0.52 311	0.71 358	2.39 412	0.40 393	0.21 205	0.74 421	0.31 317	1.02 494	0.64 320	0.61 382	0.63 359	0.39 182	0.51 378	0.62 252	0.42 288	0.19 436	0.09 185	0.12 252	0.09 108	0.23 318	0.12 142

ADLNet	0.60 367	0.71 358	1.95 314	0.35 315	0.34 393	0.67 377	0.34 352	0.90 394	0.74 416	0.68 431	0.62 347	0.80 429	0.45 335	1.78 433	0.64 385	0.14 353	0.11 275	0.14 347	0.14 305	0.29 387	0.21 337

GwcNet	0.69 420	0.71 358	3.12 518	0.36 334	0.45 468	0.81 455	0.44 418	0.86 364	0.84 468	0.60 373	0.74 430	0.82 437	0.49 373	1.65 413	0.66 388	0.16 393	0.15 369	0.15 377	0.15 330	0.31 406	0.24 388

ETE_ROB	0.60 367	0.71 358	1.55 152	0.37 357	0.25 283	0.69 395	0.51 445	1.47 535	0.70 377	0.80 467	0.69 406	0.85 448	0.49 373	1.36 366	0.58 369	0.16 393	0.13 322	0.19 441	0.16 350	0.21 288	0.23 376

GASTEREO	0.35 116	0.72 362	1.15 76	0.56 485	0.20 191	0.52 172	0.22 122	0.56 151	0.40 81	0.30 120	0.31 110	0.16 29	0.31 215	0.35 93	0.26 144	0.09 70	0.14 343	0.08 29	0.28 455	0.14 134	0.20 325

MSCF	0.35 116	0.72 362	1.15 76	0.58 491	0.21 205	0.50 143	0.22 122	0.56 151	0.38 59	0.29 116	0.29 86	0.17 34	0.30 206	0.35 93	0.26 144	0.09 70	0.12 301	0.08 29	0.29 459	0.15 152	0.21 337

YMNet	0.62 380	0.72 362	1.93 302	0.41 400	0.41 450	0.87 473	0.43 407	0.87 373	0.71 387	0.74 453	0.81 444	0.83 439	0.46 349	0.86 314	0.93 431	0.19 436	0.22 453	0.20 450	0.17 369	0.41 478	0.21 337

YMNet_1	0.62 380	0.72 362	1.93 302	0.41 400	0.41 450	0.87 473	0.43 407	0.87 373	0.71 387	0.74 453	0.81 444	0.83 439	0.46 349	0.86 314	0.93 431	0.19 436	0.22 453	0.20 450	0.17 369	0.41 478	0.21 337

StereoVision	0.45 221	0.72 362	1.94 311	0.33 268	0.32 372	0.47 120	0.26 230	0.68 216	0.57 242	0.32 134	0.89 466	0.45 233	0.27 169	0.49 203	0.36 248	0.13 310	0.15 369	0.16 396	0.15 330	0.19 259	0.13 177

Sa-1000	0.51 298	0.72 362	1.90 290	0.31 217	0.60 507	0.60 281	0.31 317	0.94 431	0.71 387	0.52 269	0.83 450	0.42 209	0.33 226	0.68 274	0.28 164	0.10 164	0.09 185	0.13 311	0.29 459	0.29 387	0.10 80

XPNet_ROB	0.61 375	0.72 362	1.66 170	0.37 357	0.27 312	0.67 377	0.47 436	0.89 388	0.71 387	0.78 464	0.70 416	0.81 432	0.53 385	1.70 420	0.76 412	0.21 452	0.16 386	0.16 396	0.15 330	0.20 274	0.21 337

GANet-RSSM	0.55 334	0.73 369	1.90 290	0.36 334	0.26 298	0.59 269	0.27 255	0.78 299	0.52 189	0.47 210	0.57 311	0.63 334	0.45 335	1.92 469	0.43 297	0.14 353	0.10 227	0.25 480	0.11 206	0.34 430	0.14 195

BEATNet_4x	0.47 246	0.73 369	1.91 296	0.33 268	0.15 55	0.56 216	0.25 208	0.85 354	0.58 253	0.54 292	0.51 246	0.57 309	0.42 313	0.57 234	0.61 376	0.11 227	0.08 115	0.12 252	0.09 108	0.20 274	0.16 255

edge stereo	0.81 473	0.73 369	3.30 531	0.37 357	1.21 548	0.62 322	0.39 387	0.93 422	0.79 453	0.80 467	0.88 464	1.14 509	0.71 452	2.18 492	0.71 401	0.21 452	0.20 438	0.26 483	0.18 382	0.38 461	0.26 407

SACVNet	0.60 367	0.74 372	1.90 290	0.37 357	0.28 326	0.64 350	0.37 375	0.86 364	0.61 282	0.65 418	0.62 347	0.69 378	0.44 331	2.08 484	0.42 288	0.18 421	0.14 343	0.16 396	0.15 330	0.38 461	0.24 388

GwcNet-ADL	0.50 281	0.74 372	2.90 498	0.31 217	0.20 191	0.58 252	0.29 296	0.87 373	0.64 320	0.47 210	0.47 205	0.56 303	0.33 226	0.46 177	0.46 308	0.13 310	0.12 301	0.09 82	0.09 108	0.14 134	0.21 337

SA	0.50 281	0.75 374	1.95 314	0.31 217	0.61 509	0.57 234	0.31 317	0.91 405	0.73 412	0.42 179	0.62 347	0.38 176	0.47 357	0.68 274	0.29 179	0.09 70	0.09 185	0.13 311	0.32 481	0.30 398	0.10 80

ACV-stereo	0.66 403	0.76 375	2.86 490	0.32 246	0.25 283	1.01 493	0.60 474	0.59 170	0.52 189	0.41 174	0.45 191	1.55 529	0.94 493	1.40 372	0.69 396	0.14 353	0.13 322	0.12 252	0.11 206	0.20 274	0.19 309

RAFT_CTSACE	0.46 231	0.76 375	2.07 343	0.35 315	0.30 345	0.54 188	0.30 304	0.61 182	0.48 158	0.49 240	0.76 436	0.55 291	0.36 242	0.58 237	0.22 88	0.08 32	0.13 322	0.11 196	0.10 144	0.41 478	0.08 34

TRStereo	0.53 317	0.76 375	2.38 410	0.42 411	0.29 334	0.69 395	0.23 155	1.81 546	0.55 227	0.36 145	0.32 116	0.47 254	0.40 285	0.46 177	0.25 135	0.12 280	0.11 275	0.11 196	0.41 510	0.13 111	0.32 449

CFNet-ft	0.51 298	0.76 375	1.79 239	0.28 142	0.30 345	0.63 339	0.28 272	0.66 203	0.55 227	0.45 200	0.57 311	0.74 405	0.41 296	1.46 380	0.42 288	0.14 353	0.10 227	0.28 487	0.13 277	0.18 238	0.14 195

CFNet_RVC	0.51 298	0.76 375	1.79 239	0.28 142	0.30 345	0.63 339	0.28 272	0.66 203	0.55 227	0.45 200	0.57 311	0.74 405	0.41 296	1.46 380	0.42 288	0.14 353	0.10 227	0.28 487	0.13 277	0.18 238	0.14 195

HSM	0.62 380	0.76 375	1.72 186	0.30 190	0.29 334	0.64 350	0.28 272	0.94 431	0.62 300	0.58 350	0.57 311	1.40 523	0.64 434	2.59 526	0.42 288	0.11 227	0.08 115	0.10 131	0.08 77	0.14 134	0.11 105

iResNet	0.51 298	0.76 375	2.59 455	0.41 400	0.17 110	0.64 350	0.27 255	0.82 330	0.70 377	0.57 332	0.64 375	0.43 213	0.36 242	0.70 285	0.52 341	0.10 164	0.07 40	0.09 82	0.08 77	0.21 288	0.13 177

LALA_ROB	0.60 367	0.76 375	1.69 175	0.36 334	0.29 334	0.79 448	0.55 459	0.94 431	0.77 443	0.81 473	0.67 389	0.94 475	0.49 373	0.99 325	0.73 408	0.21 452	0.15 369	0.20 450	0.18 382	0.23 318	0.21 337

CBMV	0.71 433	0.76 375	2.64 462	0.33 268	0.20 191	0.78 444	0.79 508	0.98 462	0.78 448	0.85 483	0.71 420	0.86 454	1.10 508	1.46 380	0.62 378	0.18 421	0.20 438	0.21 458	0.19 402	0.25 346	0.33 456
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
fff	0.43 193	0.77 384	1.95 314	0.24 52	0.13 20	0.51 153	0.22 122	0.77 284	0.75 429	0.54 292	0.47 205	0.31 139	0.65 436	0.36 105	0.34 237	0.09 70	0.07 40	0.08 29	0.07 51	0.08 18	0.22 352

ADStereo(finetuned)	0.45 221	0.77 384	2.12 357	0.25 70	0.14 32	0.51 153	0.22 122	0.77 284	0.72 397	0.54 292	0.48 217	0.31 139	0.76 465	0.37 114	0.38 261	0.09 70	0.07 40	0.09 82	0.07 51	0.13 111	0.23 376

XX-TBD	0.34 105	0.77 384	1.75 199	0.34 299	0.13 20	0.51 153	0.17 39	0.43 49	0.50 174	0.37 149	0.49 234	0.23 67	0.18 48	0.28 31	0.24 122	0.10 164	0.07 40	0.08 29	0.06 9	0.09 36	0.07 7

DCANet	0.42 187	0.77 384	1.95 314	0.25 70	0.14 32	0.51 153	0.22 122	0.77 284	0.72 397	0.54 292	0.48 217	0.31 139	0.41 296	0.36 105	0.39 272	0.09 70	0.07 40	0.09 82	0.07 51	0.13 111	0.23 376

csc	0.43 193	0.77 384	1.95 314	0.24 52	0.13 20	0.51 153	0.22 122	0.77 284	0.75 429	0.54 292	0.47 205	0.31 139	0.65 436	0.36 105	0.34 237	0.09 70	0.07 40	0.08 29	0.07 51	0.08 18	0.22 352

cscssc	0.43 193	0.77 384	1.95 314	0.24 52	0.13 20	0.51 153	0.22 122	0.77 284	0.75 429	0.54 292	0.47 205	0.31 139	0.65 436	0.36 105	0.34 237	0.09 70	0.07 40	0.08 29	0.07 51	0.08 18	0.22 352

SHD	0.72 436	0.77 384	2.36 408	0.45 436	0.40 443	0.71 404	0.32 340	1.02 494	1.25 522	1.07 505	0.84 453	0.90 464	0.73 458	1.09 336	0.98 438	0.21 452	0.18 415	0.20 450	0.21 418	0.32 414	0.31 444

FBW_ROB	0.83 475	0.77 384	1.77 214	0.44 422	0.30 345	0.87 473	0.46 428	1.10 513	0.91 485	0.81 473	0.75 433	1.01 488	0.61 424	3.66 555	1.23 473	0.26 485	0.23 461	0.36 505	0.25 439	0.27 376	0.62 520

AACVNet	0.54 322	0.78 392	1.73 189	0.36 334	0.21 205	0.57 234	0.25 208	0.71 229	0.51 182	0.55 310	0.59 320	0.64 343	0.41 296	2.13 489	0.41 286	0.14 353	0.11 275	0.14 347	0.11 206	0.33 423	0.15 228

ELAS_RVC	1.37 527	0.78 392	3.21 527	0.55 483	0.50 480	1.49 523	2.48 562	1.48 536	1.71 542	2.13 547	2.09 531	2.07 537	2.56 551	1.90 464	2.02 512	0.35 506	0.36 504	0.37 509	0.34 488	0.49 501	0.47 503
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ADCL	0.99 495	0.79 394	2.43 421	0.39 383	0.32 372	1.50 524	1.90 556	0.92 414	0.97 493	1.26 525	1.27 504	1.00 487	1.42 528	1.14 346	3.31 544	0.17 409	0.14 343	0.22 461	0.21 418	0.30 398	0.22 352

ELAS	1.39 528	0.79 394	2.86 490	0.53 473	0.50 480	2.81 557	2.20 559	1.61 542	1.50 535	2.28 552	2.35 539	1.82 533	2.13 545	1.73 425	2.22 521	0.35 506	0.37 506	0.35 503	0.35 491	0.49 501	0.47 503
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
MyStereo8	0.54 322	0.80 396	2.76 481	0.32 246	0.33 385	0.71 404	0.20 81	0.87 373	0.57 242	0.51 260	0.59 320	0.50 270	0.33 226	0.68 274	0.55 352	0.10 164	0.29 488	0.10 131	0.13 277	0.21 288	0.34 460

SDNR	1.22 517	0.80 396	2.71 471	0.33 268	1.48 556	1.98 545	0.23 155	1.93 550	2.44 553	0.89 486	2.52 542	1.36 521	0.51 378	3.65 554	1.93 507	0.30 498	0.31 494	0.22 461	0.16 350	0.33 423	0.36 470

aanetorigin	0.77 458	0.80 396	2.59 455	0.43 415	0.44 460	0.58 252	1.01 528	0.57 156	0.68 359	1.53 537	1.23 502	0.81 432	1.08 506	1.07 334	1.07 454	0.18 421	0.15 369	0.17 415	0.21 418	0.54 510	0.30 436

hitnet-ft	0.67 408	0.80 396	1.90 290	0.28 142	0.22 232	0.69 395	0.36 367	0.85 354	0.65 333	0.56 321	0.84 453	1.03 492	0.95 496	2.32 500	0.55 352	0.23 468	0.14 343	0.41 513	0.13 277	0.24 333	0.17 273

CVANet_RVC	0.65 399	0.80 396	2.13 359	0.36 334	0.26 298	0.62 322	0.42 400	0.84 347	0.72 397	0.69 433	0.68 397	0.68 371	0.52 383	2.64 528	0.42 288	0.19 436	0.12 301	0.22 461	0.17 369	0.37 454	0.15 228

TestStereo1	0.49 270	0.81 401	1.85 263	0.39 383	0.57 498	0.56 216	0.34 352	0.75 260	0.69 368	0.44 190	0.63 359	0.35 163	0.42 313	0.64 257	0.29 179	0.10 164	0.08 115	0.12 252	0.10 144	0.33 423	0.26 407

SA-5K	0.49 270	0.81 401	1.85 263	0.39 383	0.57 498	0.56 216	0.34 352	0.75 260	0.69 368	0.44 190	0.63 359	0.35 163	0.42 313	0.64 257	0.29 179	0.10 164	0.08 115	0.12 252	0.10 144	0.33 423	0.26 407

MIPNet	0.83 475	0.81 401	2.40 414	0.61 501	0.18 145	1.48 522	1.39 548	1.60 541	0.74 416	1.94 542	0.85 457	0.73 399	1.68 537	0.87 317	0.31 209	0.09 70	0.08 115	0.11 196	0.32 481	0.25 346	0.12 142

cf-r	0.53 317	0.81 401	2.15 365	0.33 268	0.28 326	0.60 281	0.28 272	0.78 299	0.64 320	0.51 260	0.60 335	0.75 411	0.40 285	1.32 362	0.43 297	0.13 310	0.09 185	0.11 196	0.12 244	0.15 152	0.14 195

PSMNet-RUCA	0.58 353	0.82 405	1.89 285	0.59 496	0.56 495	0.64 350	0.36 367	0.84 347	0.69 368	0.51 260	0.68 397	0.53 281	0.43 323	0.56 233	0.43 297	0.34 505	0.18 415	0.44 516	0.29 459	0.48 498	0.30 436

PSMNet-RSSM	0.53 317	0.82 405	1.78 219	0.31 217	0.25 283	0.58 252	0.28 272	0.84 347	0.60 265	0.50 247	0.61 342	0.67 364	0.43 323	1.68 417	0.42 288	0.15 372	0.10 227	0.14 347	0.16 350	0.15 152	0.13 177

RP	0.67 408	0.82 405	1.94 311	0.43 415	0.44 460	0.65 364	0.45 425	0.89 388	0.82 462	0.66 420	0.92 469	0.99 485	0.76 465	1.55 395	0.66 388	0.25 481	0.18 415	0.23 468	0.20 412	0.31 406	0.22 352

UCFNet_RVC	0.48 252	0.82 405	1.85 263	0.30 190	0.27 312	0.64 350	0.26 230	0.74 249	0.55 227	0.48 228	0.53 270	0.63 334	0.41 296	0.88 318	0.38 261	0.15 372	0.10 227	0.17 415	0.17 369	0.18 238	0.15 228

Nwc_Net	0.68 415	0.83 409	2.53 441	0.41 400	0.39 434	0.77 439	0.38 382	1.01 491	0.70 377	0.60 373	0.99 482	0.98 482	0.68 446	1.41 373	0.63 380	0.23 468	0.15 369	0.23 468	0.25 439	0.23 318	0.18 293

WCMA_ROB	1.12 505	0.83 409	2.66 465	0.58 491	0.34 393	1.17 514	0.71 499	0.93 422	0.94 489	1.74 540	2.63 547	3.09 548	1.71 539	1.70 420	1.84 506	0.26 485	0.21 447	0.20 450	0.21 418	0.28 382	0.43 497

raft_robust	0.55 334	0.84 411	1.73 189	0.28 142	0.54 490	0.53 180	0.25 208	0.88 382	0.75 429	0.48 228	0.46 199	0.76 416	0.75 464	1.46 380	0.27 154	0.09 70	0.10 227	0.10 131	0.30 469	0.26 366	0.16 255

IPLG	0.69 420	0.84 411	2.43 421	0.35 315	0.21 205	1.65 532	0.61 478	1.36 531	0.58 253	1.39 532	0.51 246	0.37 169	0.87 482	1.41 373	0.36 248	0.09 70	0.07 40	0.14 347	0.12 244	0.32 414	0.11 105

ADLNet2	0.68 415	0.84 411	3.19 525	0.33 268	0.36 414	0.64 350	0.37 375	0.89 388	0.79 453	0.54 292	0.65 384	0.93 471	0.48 366	2.07 483	0.56 360	0.13 310	0.11 275	0.11 196	0.11 206	0.33 423	0.18 293

GANet	0.75 451	0.84 411	2.01 332	0.40 393	0.25 283	0.74 421	0.66 487	0.87 373	0.73 412	0.71 443	1.07 494	0.84 444	0.59 411	2.71 535	1.15 464	0.17 409	0.16 386	0.44 516	0.16 350	0.31 406	0.20 325

G2L-Stereo	0.55 334	0.85 415	2.18 372	0.31 217	0.27 312	0.59 269	0.27 255	0.77 284	0.55 227	0.54 292	0.52 259	0.71 392	0.36 242	1.75 429	0.50 333	0.13 310	0.11 275	0.13 311	0.11 206	0.29 387	0.15 228

TCMNet	0.66 403	0.85 415	2.55 452	0.50 458	0.52 487	0.72 410	0.39 387	0.87 373	0.72 397	0.58 350	0.68 397	0.63 334	0.46 349	1.70 420	0.63 380	0.18 421	0.18 415	0.23 468	0.18 382	0.38 461	0.27 414

PVD	0.90 485	0.85 415	2.15 365	0.53 473	0.50 480	0.99 489	0.56 464	1.15 521	1.64 539	1.41 533	1.41 516	1.11 507	1.13 511	1.35 365	1.31 478	0.26 485	0.28 487	0.28 487	0.26 447	0.37 454	0.49 507

RAFT+CT+SA	0.50 281	0.86 418	1.82 252	0.37 357	0.75 521	0.54 188	0.34 352	0.77 284	0.63 312	0.38 157	0.55 292	0.34 159	0.29 198	0.68 274	0.27 154	0.09 70	0.07 40	0.11 196	0.51 522	0.29 387	0.41 495

RAFT-Stereo + iAFF	0.42 187	0.86 418	1.78 219	0.28 142	0.17 110	0.52 172	0.20 81	0.62 186	0.61 282	0.50 247	0.61 342	0.39 182	0.32 222	0.35 93	0.30 197	0.07 20	0.10 227	0.09 82	0.09 108	0.35 441	0.10 80

DeepPrunerF	0.86 479	0.86 418	2.91 499	0.45 436	0.50 480	0.64 350	0.48 440	1.14 518	2.64 556	0.63 401	0.61 342	0.65 348	0.62 429	2.21 494	1.31 478	0.23 468	0.19 427	0.30 495	0.28 455	0.36 446	0.25 397

AIO-test1	0.45 221	0.87 421	2.27 390	0.33 268	0.33 385	0.50 143	0.22 122	0.74 249	0.66 348	0.29 116	0.41 170	0.29 131	0.22 95	0.73 290	0.29 179	0.09 70	0.08 115	0.12 252	0.14 305	0.30 398	0.22 352

Wz-Net-LNSev-Ref	0.57 348	0.87 421	2.11 354	0.32 246	0.30 345	0.84 463	0.40 390	0.88 382	0.72 397	0.65 418	0.73 427	0.66 355	0.57 402	0.93 319	0.71 401	0.13 310	0.07 40	0.10 131	0.08 77	0.15 152	0.14 195

test_5	0.51 298	0.87 421	1.99 329	0.37 357	0.65 513	0.58 252	0.35 360	0.78 299	0.62 300	0.48 228	0.55 292	0.45 233	0.40 285	0.72 289	0.30 197	0.09 70	0.07 40	0.12 252	0.12 244	0.33 423	0.38 480

GEStereo_RVC	0.54 322	0.87 421	1.95 314	0.47 446	0.25 283	0.62 322	0.37 375	1.00 482	0.74 416	0.53 279	0.54 282	0.59 319	0.44 331	1.10 337	0.46 308	0.15 372	0.11 275	0.12 252	0.10 144	0.26 366	0.19 309

fast-acv-ft	0.63 386	0.88 425	3.10 515	0.38 373	0.30 345	0.79 448	0.48 440	0.69 219	0.72 397	0.58 350	0.78 440	0.76 416	0.60 415	0.67 271	0.73 408	0.15 372	0.15 369	0.18 435	0.17 369	0.37 454	0.16 255

RALCasStereoNet	0.45 221	0.88 425	1.85 263	0.30 190	0.26 298	0.49 135	0.26 230	0.58 162	0.51 182	0.36 145	0.48 217	0.36 167	0.28 184	0.55 230	0.34 237	0.10 164	0.53 528	0.09 82	0.08 77	0.25 346	0.34 460

StereoDRNet	0.64 390	0.88 425	2.35 405	0.41 400	0.45 468	0.73 417	0.47 436	0.94 431	0.74 416	0.75 455	0.54 282	0.74 405	0.47 357	1.70 420	0.72 405	0.15 372	0.14 343	0.15 377	0.14 305	0.20 274	0.19 309

z-ln-s-r	0.64 390	0.89 428	2.23 384	0.32 246	0.26 298	0.57 234	0.37 375	0.84 347	0.76 438	0.51 260	0.81 444	0.64 343	0.45 335	2.06 481	1.27 476	0.10 164	0.07 40	0.11 196	0.09 108	0.24 333	0.13 177

GCAP-Stereo	0.34 105	0.89 428	1.76 205	0.26 101	0.12 6	0.52 172	0.14 14	0.49 92	0.38 59	0.29 116	0.30 99	0.29 131	0.22 95	0.30 51	0.20 50	0.09 70	0.17 404	0.09 82	0.07 51	0.21 288	0.11 105

rafts_anoy	0.43 193	0.89 428	1.96 323	0.32 246	0.30 345	0.48 128	0.24 188	0.62 186	0.49 164	0.37 149	0.38 153	0.33 153	0.30 206	0.51 212	0.34 237	0.10 164	0.39 514	0.13 311	0.15 330	0.17 211	0.15 228

MLCV	0.48 252	0.89 428	1.85 263	0.29 173	0.14 32	0.59 269	0.23 155	0.72 234	0.59 260	0.66 420	0.66 386	0.55 291	0.36 242	1.03 331	0.49 328	0.09 70	0.06 20	0.09 82	0.07 51	0.19 259	0.11 105

LL-Strereo2	0.41 168	0.90 432	1.83 258	0.44 422	0.24 265	0.54 188	0.27 255	0.58 162	0.45 129	0.41 174	0.33 124	0.44 224	0.21 86	0.44 156	0.34 237	0.09 70	0.08 115	0.16 396	0.14 305	0.17 211	0.17 273

CBFPSM	0.56 342	0.91 433	1.82 252	0.28 142	0.23 252	0.71 404	0.37 375	0.72 234	0.64 320	0.50 247	0.49 234	1.03 492	0.83 474	0.62 252	1.35 481	0.10 164	0.12 301	0.10 131	0.10 144	0.18 238	0.19 309

RAFT	0.45 221	0.92 434	1.59 157	0.34 299	0.19 177	0.46 114	0.35 360	0.65 201	0.49 164	0.49 240	0.49 234	0.70 388	0.40 285	0.47 188	0.32 220	0.11 227	0.16 386	0.14 347	0.13 277	0.51 505	0.13 177

AF-Net	0.69 420	0.92 434	2.21 376	0.41 400	0.40 443	0.68 389	0.40 390	1.02 494	0.86 471	0.69 433	1.03 489	1.04 495	0.84 477	1.19 350	0.78 416	0.22 465	0.14 343	0.25 480	0.17 369	0.30 398	0.18 293

TDLM	0.67 408	0.92 434	1.76 205	0.37 357	0.24 265	0.66 371	0.56 464	0.82 330	0.74 416	1.16 512	0.62 347	0.61 327	0.48 366	2.70 533	0.50 333	0.20 446	0.11 275	0.35 503	0.14 305	0.32 414	0.16 255

NLCA_NET_v2_RVC	0.55 334	0.92 434	2.36 408	0.38 373	0.37 425	0.60 281	0.28 272	0.82 330	0.62 300	0.62 393	0.55 292	0.72 395	0.45 335	1.00 327	0.43 297	0.15 372	0.11 275	0.14 347	0.14 305	0.15 152	0.16 255
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
HITNet	0.46 231	0.92 434	2.09 349	0.33 268	0.14 32	0.55 201	0.22 122	0.83 336	0.56 238	0.51 260	0.49 234	0.48 265	0.37 256	0.48 193	0.54 351	0.09 70	0.06 20	0.10 131	0.08 77	0.23 318	0.09 56
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
SGM_RVC	1.89 543	0.92 434	2.50 438	0.96 533	0.93 534	1.63 530	1.37 546	1.52 539	12.43 571	1.85 541	1.69 523	2.40 542	1.74 540	2.81 540	1.71 500	0.53 518	0.47 523	0.42 514	0.47 516	0.74 524	0.74 526
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
iinet-f	0.57 348	0.93 440	2.27 390	0.31 217	0.25 283	0.83 461	0.33 348	0.81 323	0.65 333	0.54 292	0.63 359	0.73 399	0.67 443	0.73 290	0.67 391	0.13 310	0.13 322	0.11 196	0.10 144	0.43 486	0.16 255

Consistency-Raft	0.88 482	0.93 440	3.23 529	0.99 534	0.64 512	0.77 439	0.55 459	0.98 462	0.97 493	0.61 382	1.03 489	0.65 348	1.05 503	0.79 306	1.38 483	0.44 512	0.46 520	0.51 520	0.58 533	0.65 518	0.47 503

coex_refinement	0.58 353	0.94 442	1.87 276	0.38 373	0.25 283	0.64 350	0.34 352	0.83 336	0.65 333	0.60 373	0.63 359	0.81 432	0.48 366	1.85 453	0.56 360	0.13 310	0.09 185	0.10 131	0.10 144	0.16 189	0.16 255

GwcNet-RSSM	0.57 348	0.94 442	2.13 359	0.32 246	0.25 283	0.60 281	0.30 304	0.80 319	0.66 348	0.52 269	0.64 375	0.71 392	0.40 285	1.79 437	0.50 333	0.13 310	0.09 185	0.12 252	0.12 244	0.21 288	0.15 228

NCC-stereo	0.79 464	0.94 442	2.42 417	0.59 496	0.45 468	1.90 539	0.46 428	0.99 474	0.72 397	0.64 411	0.84 453	0.91 466	0.73 458	1.80 441	1.00 444	0.27 490	0.19 427	0.23 468	0.31 475	0.24 333	0.22 352

Abc-Net	0.79 464	0.94 442	2.42 417	0.59 496	0.45 468	1.90 539	0.46 428	0.99 474	0.72 397	0.64 411	0.84 453	0.91 466	0.73 458	1.80 441	1.00 444	0.27 490	0.19 427	0.23 468	0.31 475	0.24 333	0.22 352
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
NCCL2	0.65 399	0.94 442	1.96 323	0.43 415	0.30 345	0.71 404	0.68 493	0.84 347	0.65 333	0.70 439	0.60 335	0.86 454	0.54 388	1.56 396	0.57 364	0.20 446	0.16 386	0.67 528	0.25 439	0.22 305	0.24 388

NaN_ROB	1.14 507	0.94 442	2.96 501	0.53 473	0.56 495	1.13 510	0.99 523	0.98 462	1.00 497	1.09 507	0.87 461	0.77 418	1.06 505	5.90 565	2.72 532	0.16 393	0.23 461	0.16 396	0.24 432	0.22 305	0.36 470

PWC_ROB	0.70 424	0.94 442	1.88 278	0.39 383	0.39 434	0.62 322	0.30 304	0.98 462	0.94 489	0.91 490	1.29 507	0.77 418	0.62 429	1.62 411	1.03 452	0.18 421	0.11 275	0.18 435	0.13 277	0.51 505	0.22 352

G2L-ROB	0.51 298	0.95 449	1.96 323	0.29 173	0.22 232	0.59 269	0.28 272	0.76 273	0.57 242	0.55 310	0.45 191	0.70 388	0.32 222	1.38 368	0.47 317	0.11 227	0.07 40	0.09 82	0.08 77	0.20 274	0.13 177

FINET	0.65 399	0.95 449	3.06 511	0.35 315	0.40 443	0.58 252	0.48 440	0.92 414	1.10 511	0.57 332	0.68 397	0.47 254	0.44 331	1.15 348	0.60 373	0.23 468	0.21 447	0.17 415	0.15 330	0.26 366	0.25 397

NVStereoNet_ROB	1.16 511	0.95 449	2.54 447	0.58 491	0.55 493	0.78 444	0.63 484	1.00 482	1.08 508	1.03 502	4.07 562	1.48 526	1.22 513	2.88 541	1.27 476	0.50 517	0.46 520	0.54 521	0.62 536	0.50 503	0.63 522
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
4D-IteraStereo	0.44 203	0.96 452	2.63 460	0.27 117	0.30 345	0.45 96	0.25 208	0.52 120	0.50 174	0.40 165	0.31 110	0.40 190	0.19 66	0.35 93	0.32 220	0.09 70	0.06 20	0.12 252	0.11 206	0.19 259	0.30 436

Wz-Net-LNSev	0.59 361	0.96 452	2.47 431	0.34 299	0.37 425	0.79 448	0.44 418	0.86 364	0.77 443	0.61 382	0.67 389	0.79 426	0.56 397	0.64 257	0.62 378	0.15 372	0.14 343	0.12 252	0.12 244	0.18 238	0.19 309

dd	0.42 187	0.96 452	1.77 214	0.31 217	0.17 110	0.57 234	0.26 230	0.49 92	0.68 359	0.41 174	0.40 166	0.34 159	0.27 169	0.45 168	0.40 280	0.17 409	0.10 227	0.13 311	0.12 244	0.21 288	0.12 142

AFF-stereo	0.44 203	0.96 452	1.78 219	0.31 217	0.15 55	0.50 143	0.21 101	0.64 195	0.63 312	0.47 210	0.64 375	0.49 267	0.34 234	0.46 177	0.31 209	0.08 32	0.09 185	0.10 131	0.10 144	0.37 454	0.10 80

DMCA-RVC	0.62 380	0.96 452	2.63 460	0.36 334	0.90 531	0.56 216	0.31 317	0.69 219	0.57 242	0.68 431	0.52 259	0.59 319	0.56 397	1.23 355	0.53 345	0.16 393	0.38 508	0.20 450	0.15 330	0.20 274	0.15 228

ADCRef	0.80 466	0.96 452	2.29 394	0.37 357	0.35 406	0.96 486	0.51 445	0.87 373	0.75 429	0.88 484	0.83 450	0.61 327	1.36 523	1.02 329	3.27 543	0.13 310	0.11 275	0.17 415	0.19 402	0.25 346	0.21 337

CFNet	0.58 353	0.96 452	1.78 219	0.33 268	0.25 283	0.63 339	0.22 122	0.88 382	0.75 429	0.46 208	0.59 320	0.58 316	0.40 285	2.29 498	0.48 323	0.12 280	0.09 185	0.15 377	0.14 305	0.30 398	0.15 228

MSMD_ROB	1.34 523	0.96 452	2.38 410	0.39 383	0.32 372	1.96 542	0.62 482	0.91 405	1.43 531	2.94 562	2.60 545	4.77 561	1.95 543	2.43 514	1.33 480	0.29 495	0.26 479	0.32 499	0.32 481	0.30 398	0.30 436

G2L-Stereo_test	0.55 334	0.97 460	1.89 285	0.33 268	0.24 265	0.75 427	0.38 382	0.79 315	0.60 265	0.60 373	0.54 282	0.74 405	0.39 277	1.56 396	0.43 297	0.10 164	0.08 115	0.08 29	0.08 77	0.28 382	0.13 177

Wz-Net-MNSev	0.65 399	0.97 460	2.19 374	0.36 334	0.33 385	0.90 479	0.60 474	0.92 414	0.81 461	0.75 455	0.72 425	0.73 399	0.65 436	1.39 369	0.71 401	0.16 393	0.13 322	0.14 347	0.14 305	0.24 333	0.18 293

RGC	0.71 433	0.97 460	2.18 372	0.44 422	0.44 460	0.73 417	0.40 390	0.94 431	0.71 387	0.71 443	1.04 492	1.01 488	0.71 452	1.74 427	0.70 398	0.23 468	0.18 415	0.28 487	0.26 447	0.29 387	0.27 414

SAMSARA	0.91 486	0.97 460	2.22 380	0.80 519	0.58 500	1.32 516	1.31 543	1.01 491	0.94 489	1.36 528	0.87 461	1.38 522	0.90 488	1.72 424	1.02 450	0.24 476	0.30 492	0.22 461	0.25 439	0.36 446	0.35 462

DispNO	0.67 408	0.98 464	2.58 453	0.31 217	0.27 312	0.59 269	0.29 296	0.83 336	0.68 359	0.53 279	0.79 443	0.83 439	0.47 357	2.46 516	0.68 394	0.12 280	0.10 227	0.19 441	0.31 475	0.16 189	0.17 273

RALAANet	0.43 193	0.98 464	1.90 290	0.32 246	0.23 252	0.48 128	0.19 62	0.67 212	0.53 208	0.48 228	0.45 191	0.39 182	0.30 206	0.48 193	0.37 254	0.10 164	0.08 115	0.11 196	0.14 305	0.27 376	0.10 80

EDNetEfficientorigin	8.18 572	0.98 464	145.96 593	0.51 463	0.89 530	0.72 410	0.48 440	0.85 354	1.56 538	2.12 544	1.49 517	1.29 517	1.31 518	1.83 446	2.13 519	0.13 310	0.12 301	0.17 415	0.18 382	0.39 470	0.45 500

XQC	0.73 445	0.98 464	2.39 412	0.46 441	0.35 406	0.81 455	0.46 428	1.00 482	1.00 497	0.80 467	0.69 406	0.88 460	0.74 463	1.32 362	1.20 469	0.24 476	0.16 386	0.23 468	0.20 412	0.41 478	0.33 456

GMStereo	0.38 140	0.99 468	1.91 296	0.27 117	0.16 82	0.39 57	0.23 155	0.47 79	0.62 300	0.38 157	0.34 130	0.25 90	0.25 137	0.39 128	0.29 179	0.14 353	0.08 115	0.10 131	0.12 244	0.15 152	0.11 105
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
ADCPNet	0.99 495	0.99 468	3.93 547	0.37 357	0.68 516	1.36 518	0.62 482	0.87 373	0.76 438	0.78 464	0.81 444	1.08 501	1.18 512	1.14 346	2.49 529	0.21 452	0.69 543	0.21 458	0.95 552	0.29 387	0.37 477

RTSC	0.72 436	1.00 470	2.22 380	0.40 393	0.29 334	0.82 458	0.31 317	0.96 449	1.10 511	0.92 491	0.81 444	0.78 421	0.58 408	1.23 355	1.55 493	0.18 421	0.17 404	0.14 347	0.17 369	0.43 486	0.30 436

PA-Net	0.84 477	1.00 470	3.49 537	0.63 503	0.40 443	0.70 402	0.52 448	0.86 364	0.84 468	0.52 269	0.59 320	0.70 388	0.54 388	2.35 501	2.23 522	0.17 409	0.27 485	0.19 441	0.28 455	0.22 305	0.36 470
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
AANet_RVC	0.68 415	1.00 470	2.09 349	0.33 268	0.25 283	0.58 252	0.32 340	0.81 323	0.80 456	0.61 382	0.94 474	0.80 429	0.41 296	2.46 516	1.02 450	0.36 508	0.14 343	0.10 131	0.09 108	0.23 318	0.22 352

PS-NSSS	0.63 386	1.00 470	1.81 246	0.30 190	0.31 364	0.63 339	0.34 352	0.98 462	0.69 368	0.54 292	0.74 430	0.51 273	0.41 296	2.43 514	0.48 323	0.24 476	0.17 404	0.27 484	0.18 382	0.27 376	0.21 337

iRaft-Stereo_5w	0.54 322	1.01 474	2.08 348	0.27 117	0.21 205	0.49 135	0.28 272	0.73 245	0.58 253	0.40 165	0.61 342	0.62 331	0.46 349	1.78 433	0.47 317	0.09 70	0.07 40	0.11 196	0.10 144	0.39 470	0.12 142

dad	0.51 298	1.01 474	1.74 193	0.29 173	0.19 177	0.60 281	0.26 230	0.52 120	0.75 429	0.63 401	0.63 359	0.63 334	0.33 226	0.85 313	0.47 317	0.27 490	0.15 369	0.40 512	0.18 382	0.22 305	0.14 195

PSMNet_ROB	0.66 403	1.01 474	2.33 400	0.38 373	0.31 364	0.72 410	0.55 459	0.86 364	0.69 368	0.54 292	0.60 335	0.75 411	0.47 357	2.00 476	0.82 423	0.17 409	0.13 322	0.19 441	0.19 402	0.24 333	0.27 414

UDGNet	0.44 203	1.02 477	1.74 193	0.35 315	0.19 177	0.58 252	0.23 155	0.49 92	0.66 348	0.41 174	0.38 153	0.34 159	0.29 198	0.53 222	0.30 197	0.24 476	0.10 227	0.37 509	0.19 402	0.27 376	0.15 228

AASNet	0.56 342	1.03 478	2.34 402	0.37 357	0.33 385	0.65 364	0.29 296	0.96 449	0.73 412	0.54 292	0.60 335	0.55 291	0.38 263	0.59 243	0.58 369	0.14 353	0.12 301	0.13 311	0.10 144	0.43 486	0.24 388

MaskLacGwcNet_RVC	0.77 458	1.04 479	2.06 341	0.94 530	0.35 406	0.89 478	0.40 390	0.85 354	0.63 312	0.55 310	0.63 359	0.75 411	0.38 263	2.38 505	0.48 323	1.10 547	0.31 494	0.36 505	0.21 418	0.53 509	0.55 514

w-ln-seven	0.74 448	1.05 480	2.54 447	0.37 357	0.34 393	1.03 496	0.47 436	1.00 482	1.08 508	0.90 488	0.85 457	0.85 448	0.57 402	1.37 367	1.26 475	0.14 353	0.13 322	0.16 396	0.15 330	0.31 406	0.20 325

pmcnn	1.32 521	1.05 480	2.77 483	0.74 514	1.43 551	0.72 410	0.56 464	0.96 449	0.91 485	0.99 498	2.92 553	6.01 566	0.70 450	2.38 505	3.32 545	0.13 310	0.10 227	0.08 29	0.06 9	0.34 430	0.22 352

DFGA-Net	0.51 298	1.06 482	1.75 199	0.30 190	0.24 265	0.54 188	0.22 122	0.63 192	0.60 265	0.48 228	0.51 246	0.35 163	0.27 169	1.82 445	0.53 345	0.10 164	0.08 115	0.12 252	0.12 244	0.37 454	0.15 228

PDISCO_ROB	0.75 451	1.06 482	2.11 354	0.64 504	0.59 502	1.13 510	0.43 407	1.14 518	1.05 503	0.64 411	0.71 420	0.96 478	0.61 424	1.21 351	0.76 412	0.37 509	0.18 415	0.27 484	0.24 432	0.56 512	0.32 449

PWCDC_ROB	0.72 436	1.06 482	2.09 349	0.47 446	0.36 414	0.78 444	0.26 230	0.98 462	1.34 527	0.61 382	2.07 530	0.64 343	0.61 424	0.83 309	0.71 401	0.31 500	0.14 343	0.15 377	0.12 244	0.60 516	0.21 337

Syn2CoEx	0.70 424	1.07 485	2.74 479	0.43 415	0.30 345	0.64 350	0.42 400	0.99 474	0.78 448	0.62 393	0.78 440	0.74 405	0.72 455	1.92 469	0.61 376	0.20 446	0.17 404	0.19 441	0.15 330	0.29 387	0.22 352

111	0.48 252	1.09 486	1.95 314	0.24 52	0.13 20	0.59 269	0.26 230	0.83 336	0.78 448	0.48 228	0.52 259	0.56 303	0.38 263	0.49 203	0.38 261	0.09 70	0.07 40	0.09 82	0.07 51	0.23 318	0.35 462

GCST	0.72 436	1.10 487	2.15 365	1.11 540	0.59 502	0.62 322	0.19 62	0.75 260	0.53 208	0.56 321	0.63 359	0.47 254	0.31 215	1.11 340	0.33 230	0.75 534	0.45 518	0.84 533	0.64 539	0.69 521	0.54 511

LSM	3.31 561	1.11 488	5.29 559	9.40 575	30.65 587	0.84 463	1.12 535	0.91 405	1.22 520	1.36 528	2.19 535	0.93 471	0.83 474	1.66 414	0.90 429	0.21 452	0.31 494	0.24 475	0.28 455	0.39 470	6.33 574

DDUNet	0.77 458	1.12 489	1.88 278	0.76 515	0.69 517	0.84 463	0.43 407	0.85 354	0.65 333	0.67 424	0.75 433	0.91 466	0.52 383	1.03 331	0.57 364	0.54 520	0.37 506	0.95 540	0.52 524	0.71 523	0.57 515

ADCP+	0.94 490	1.12 489	3.14 519	0.34 299	0.39 434	1.06 499	0.79 508	0.89 388	0.80 456	0.66 420	0.67 389	0.85 448	1.55 533	0.93 319	4.55 558	0.13 310	0.11 275	0.16 396	0.15 330	0.26 366	0.25 397

CSAN	1.25 518	1.12 489	3.04 509	0.51 463	0.37 425	1.06 499	1.15 537	1.22 523	1.08 508	1.17 517	1.91 528	1.04 495	1.31 518	5.96 566	2.43 528	0.26 485	0.22 453	0.24 475	0.24 432	0.31 406	0.30 436

w-ln-seven-2	0.68 415	1.13 492	2.46 426	0.36 334	0.27 312	0.65 364	0.44 418	0.87 373	0.83 465	0.69 433	0.75 433	0.72 395	0.63 432	1.56 396	1.15 464	0.13 310	0.13 322	0.15 377	0.14 305	0.35 441	0.19 309

SPS-STEREO	1.07 504	1.13 492	2.88 492	0.65 507	0.69 517	0.99 489	0.68 493	1.05 506	0.87 474	1.36 528	1.23 502	1.46 525	0.94 493	1.87 454	1.72 501	0.66 528	0.61 533	0.58 522	0.57 531	0.65 518	0.77 530
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
ACRE	0.56 342	1.14 494	2.77 483	0.76 515	0.28 326	0.60 281	0.56 464	0.76 273	0.58 253	0.55 310	0.62 347	0.41 196	0.29 198	0.44 156	0.39 272	0.11 227	0.19 427	0.13 311	0.14 305	0.36 446	0.18 293

FADNet_RVC	0.81 473	1.14 494	2.42 417	0.30 190	0.24 265	0.71 404	0.24 188	0.95 444	0.61 282	0.44 190	0.56 303	0.59 319	0.42 313	1.52 392	0.68 394	0.94 540	0.96 555	0.28 487	1.00 554	0.90 533	1.36 557

SuperB	1.15 509	1.14 494	5.43 560	0.36 334	0.26 298	0.81 455	0.89 517	0.88 382	1.17 517	0.67 424	0.68 397	0.63 334	1.39 526	1.74 427	3.37 546	0.15 372	0.12 301	0.17 415	0.16 350	2.80 565	0.25 397

MANE	2.90 556	1.14 494	2.96 501	1.03 535	1.01 538	5.01 566	2.45 561	5.36 569	6.88 568	3.58 565	4.76 566	5.99 565	4.99 563	4.23 559	4.61 559	0.56 523	0.67 537	0.44 516	0.78 545	0.51 505	1.03 549

AIO-test2	0.49 270	1.15 498	1.96 323	0.42 411	0.37 425	0.50 143	0.23 155	0.79 315	0.70 377	0.33 136	0.53 270	0.27 115	0.22 95	0.67 271	0.29 179	0.73 532	0.08 115	0.13 311	0.17 369	0.17 211	0.18 293

CC-Net-ROB	0.85 478	1.15 498	2.13 359	0.88 525	0.38 431	0.88 477	0.44 418	1.06 507	0.79 453	0.58 350	0.69 406	0.65 348	0.50 376	2.74 536	0.51 338	0.93 539	0.39 514	0.87 534	0.29 459	0.54 510	0.54 511

GANetREF_RVC	0.75 451	1.15 498	2.46 426	0.47 446	0.26 298	0.83 461	0.61 478	0.97 458	0.89 482	0.62 393	0.61 342	0.72 395	0.59 411	2.42 511	0.55 352	0.32 501	0.25 477	0.36 505	0.24 432	0.39 470	0.31 444
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
iResNet_ROB	0.50 281	1.15 498	1.73 189	0.31 217	0.21 205	0.58 252	0.22 122	0.95 444	0.82 462	0.58 350	0.62 347	0.57 309	0.39 277	0.84 311	0.40 280	0.11 227	0.08 115	0.09 82	0.06 9	0.21 288	0.13 177

MeshStereo	1.21 514	1.15 498	3.01 508	0.34 299	0.28 326	1.10 507	0.69 495	1.35 530	1.01 499	2.71 558	2.41 541	2.96 546	1.45 529	2.80 539	1.40 486	0.22 465	0.22 453	0.22 461	0.19 402	0.50 503	0.26 407
C. Zhang, Z. Li, Y. Cheng, R. Cai, H. Chao, Y. Rui: MeshStereo: A Global Stereo Model with Mesh Alignment Regularization for View Interpolation. ICCV 2015
FADNet-RVC-Resample	0.67 408	1.16 503	3.16 521	0.37 357	0.29 334	0.62 322	0.38 382	0.86 364	0.63 312	0.51 260	0.50 242	0.57 309	0.45 335	1.57 400	0.49 328	0.24 476	0.32 500	0.23 468	0.19 402	0.27 376	0.62 520

CIPLG	0.56 342	1.19 504	2.46 426	0.80 519	0.31 364	0.61 302	0.57 468	0.76 273	0.57 242	0.56 321	0.63 359	0.41 196	0.30 206	0.45 168	0.40 280	0.11 227	0.20 438	0.13 311	0.13 277	0.35 441	0.19 309

RAFT + AFF	0.64 390	1.20 505	1.95 314	0.34 299	0.33 385	0.67 377	0.52 448	0.99 474	0.74 416	0.53 279	0.58 317	0.57 309	0.80 470	1.76 430	0.51 338	0.12 280	0.27 485	0.15 377	0.14 305	0.43 486	0.29 426

SANet	1.20 513	1.21 506	3.33 534	0.38 373	0.27 312	1.73 536	0.85 514	1.10 513	2.49 555	1.16 512	1.83 526	1.72 532	1.50 532	2.37 502	2.84 535	0.18 421	0.16 386	0.16 396	0.15 330	0.32 414	0.32 449

FADNet	0.64 390	1.22 507	2.06 341	0.32 246	0.30 345	0.66 371	0.29 296	0.88 382	0.72 397	0.44 190	0.48 217	0.66 355	0.57 402	1.84 451	0.45 307	0.46 516	0.20 438	0.17 415	0.19 402	0.59 513	0.24 388

UDG	0.77 458	1.23 508	2.15 365	0.67 509	0.59 502	0.78 444	0.38 382	0.90 394	0.70 377	0.61 382	0.69 406	1.01 488	0.67 443	1.02 329	0.73 408	0.45 514	0.34 501	0.87 534	0.51 522	0.67 520	0.46 502

ARAFT	0.60 367	1.23 508	3.10 515	0.28 142	0.16 82	0.64 350	0.36 367	0.90 394	0.67 357	0.61 382	0.49 234	0.55 291	0.31 215	1.24 358	0.32 220	0.10 164	0.08 115	0.14 347	0.13 277	0.37 454	0.21 337

DN-CSS_ROB	0.48 252	1.23 508	1.99 329	0.39 383	0.22 232	0.56 216	0.19 62	0.75 260	0.61 282	0.45 200	0.62 347	0.41 196	0.31 215	0.70 285	0.32 220	0.11 227	0.08 115	0.14 347	0.13 277	0.36 446	0.12 142

StereoAnything_RVC	0.35 116	1.25 511	1.82 252	0.20 4	0.12 6	0.26 7	0.15 22	0.43 49	0.37 54	0.14 3	0.10 2	0.11 1	0.19 66	0.46 177	0.14 1	0.11 227	0.09 185	0.08 29	0.05 1	0.76 527	0.18 293

IPLGR_C	0.58 353	1.25 511	2.72 473	0.80 519	0.31 364	0.60 281	0.61 478	0.76 273	0.58 253	0.56 321	0.62 347	0.41 196	0.31 215	0.43 147	0.40 280	0.11 227	0.22 453	0.13 311	0.15 330	0.35 441	0.19 309

FADNet-RVC	0.61 375	1.26 513	2.12 357	0.33 268	0.26 298	0.59 269	0.29 296	0.86 364	0.62 300	0.45 200	0.50 242	0.62 331	0.46 349	1.73 425	0.55 352	0.17 409	0.20 438	0.17 415	0.18 382	0.59 513	0.28 420

MFMNet_re	0.92 488	1.28 514	2.53 441	0.82 523	0.76 524	0.90 479	0.75 504	0.98 462	1.04 502	1.03 502	1.05 493	0.84 444	0.94 493	0.83 309	0.72 405	0.68 529	0.60 532	0.63 526	0.60 535	0.77 528	0.74 526

LL-Strereo	0.72 436	1.29 515	2.49 434	0.36 334	0.45 468	0.55 201	0.32 340	0.93 422	0.71 387	0.67 424	0.58 317	0.85 448	0.79 469	2.67 532	0.46 308	0.10 164	0.18 415	0.14 347	0.12 244	0.40 475	0.42 496

HBP-ISP	0.76 454	1.30 516	3.19 525	0.35 315	0.26 298	0.85 467	0.54 456	1.03 501	0.72 397	0.80 467	0.69 406	0.68 371	0.83 474	2.04 479	0.44 303	0.23 468	0.24 464	0.29 494	0.25 439	0.28 382	0.24 388

WZ-Net	0.92 488	1.31 517	3.76 541	0.41 400	0.36 414	0.86 469	0.71 499	1.00 482	1.06 506	0.82 477	0.92 469	1.06 499	1.05 503	2.16 491	1.61 495	0.19 436	0.13 322	0.15 377	0.16 350	0.32 414	0.28 420

RTS	1.21 514	1.31 517	6.39 563	0.52 467	0.51 485	1.61 528	0.79 508	1.03 501	1.37 529	1.13 509	1.30 508	1.10 505	0.85 478	2.65 529	2.08 515	0.21 452	0.24 464	0.18 435	0.18 382	0.43 486	0.32 449

RTSA	1.21 514	1.31 517	6.39 563	0.52 467	0.51 485	1.61 528	0.79 508	1.03 501	1.37 529	1.13 509	1.30 508	1.10 505	0.85 478	2.65 529	2.08 515	0.21 452	0.24 464	0.18 435	0.18 382	0.43 486	0.32 449

Wz-Net-SNSev	0.76 454	1.32 520	3.11 517	0.40 393	0.31 364	0.71 404	0.60 474	0.98 462	0.87 474	0.67 424	0.83 450	0.96 478	0.60 415	1.67 416	0.97 437	0.16 393	0.15 369	0.16 396	0.17 369	0.36 446	0.24 388

ADCMid	0.96 494	1.32 520	2.74 479	0.38 373	0.35 406	0.99 489	0.58 470	0.94 431	0.86 471	1.23 521	1.01 485	1.01 488	1.00 498	1.05 333	3.97 551	0.21 452	0.19 427	0.42 514	0.32 481	0.40 475	0.29 426

AnyNet_C32	1.00 498	1.33 522	2.53 441	0.49 456	0.54 490	1.15 512	1.14 536	0.91 405	0.89 482	1.11 508	0.95 476	0.87 456	0.93 490	1.50 389	4.07 553	0.21 452	0.20 438	0.25 480	0.24 432	0.38 461	0.33 456

IGEV-BASED-STEREO-	0.37 131	1.34 523	1.24 93	0.23 36	0.12 6	0.33 27	0.20 81	0.40 28	0.33 19	0.25 86	0.21 29	0.16 29	0.14 10	0.27 24	0.63 380	0.55 522	0.06 20	0.11 196	0.13 277	0.25 346	0.49 507

LE_ROB	4.43 565	1.35 524	9.38 567	2.79 566	3.93 565	2.43 555	3.46 567	2.68 557	11.19 570	11.66 575	4.73 565	5.26 563	10.46 573	4.50 562	9.49 571	0.82 537	0.69 543	1.34 553	0.98 553	0.75 526	0.76 529

ADCS	1.05 503	1.36 525	2.98 505	0.42 411	0.36 414	0.96 486	0.81 512	1.06 507	1.12 514	1.25 522	0.97 479	1.08 501	0.90 488	1.25 359	4.86 560	0.21 452	0.21 447	0.22 461	0.23 430	0.36 446	0.38 480

iResNetv2_ROB	0.59 361	1.43 526	2.96 501	0.40 393	0.22 232	0.58 252	0.28 272	0.91 405	0.73 412	0.57 332	0.63 359	0.60 325	0.41 296	0.74 293	0.35 245	0.11 227	0.08 115	0.10 131	0.07 51	0.43 486	0.17 273

SGM+DAISY	1.83 542	1.43 526	3.81 542	0.87 524	1.01 538	2.38 554	2.53 563	1.36 531	1.75 543	2.92 561	3.22 557	2.65 544	2.93 553	2.22 497	3.10 540	0.72 531	0.69 543	0.63 526	0.62 536	0.77 528	0.98 542

GASNet	0.73 445	1.47 528	3.04 509	0.47 446	0.33 385	0.57 234	0.34 352	0.91 405	0.75 429	0.58 350	0.58 317	0.74 405	0.55 393	2.03 477	0.65 387	0.21 452	0.15 369	0.19 441	0.17 369	0.51 505	0.28 420

AnyNet_C01	1.14 507	1.49 529	4.23 552	0.54 476	0.53 488	1.51 525	1.37 546	1.04 505	1.07 507	1.17 517	1.33 511	1.15 510	1.08 506	1.61 410	2.74 533	0.25 481	0.22 453	0.28 487	0.24 432	0.48 498	0.40 490

z-mn7	0.80 466	1.52 530	2.62 459	0.36 334	0.28 326	1.01 493	0.48 440	0.90 394	1.29 525	0.69 433	1.35 513	0.85 448	0.59 411	2.03 477	1.09 456	0.14 353	0.12 301	0.14 347	0.12 244	0.32 414	0.20 325

zh-mn7	0.80 466	1.54 531	3.00 507	0.35 315	0.27 312	0.72 410	0.41 396	0.93 422	1.11 513	1.00 499	1.28 505	0.75 411	0.57 402	1.87 454	1.18 467	0.16 393	0.13 322	0.14 347	0.14 305	0.26 366	0.21 337

WAO-6	1.58 538	1.54 531	2.32 397	1.14 542	1.00 537	2.30 552	1.03 529	1.82 547	2.85 558	1.25 522	2.61 546	2.20 539	1.56 534	2.47 518	1.99 511	0.95 541	0.67 537	1.19 549	0.83 547	1.08 537	0.88 539

SQANet	0.80 466	1.58 533	2.53 441	0.76 515	0.83 526	0.76 431	0.36 367	0.83 336	0.64 320	0.63 401	0.69 406	0.73 399	0.51 378	1.21 351	0.53 345	0.77 536	0.29 488	0.59 524	0.29 459	0.86 532	0.61 519

test_for_model	0.64 390	1.60 534	1.82 252	1.23 544	1.02 540	0.53 180	0.23 155	0.75 260	0.50 174	0.57 332	0.29 86	0.25 90	0.20 75	0.26 19	0.22 88	0.76 535	0.31 494	0.08 29	0.07 51	1.68 555	0.50 510

JetBlue	1.78 540	1.63 535	3.92 545	0.73 512	1.21 548	4.38 565	3.35 565	1.59 540	1.20 519	1.26 525	1.52 519	2.37 541	1.88 542	3.23 548	3.00 536	0.53 518	0.47 523	0.48 519	0.49 519	1.29 547	0.97 541

WAO-7	1.48 533	1.63 535	2.49 434	0.93 529	0.75 521	1.72 535	1.10 533	1.84 548	1.96 550	1.43 534	2.54 543	1.97 535	1.61 536	3.06 544	2.08 515	0.69 530	0.66 536	0.94 539	0.74 543	0.80 530	0.69 525

IMH-64-1	1.39 528	1.64 537	1.86 271	1.36 546	1.11 544	1.39 519	1.19 539	1.76 544	1.45 533	1.16 512	2.21 536	1.53 527	1.38 524	1.98 472	1.52 491	1.29 551	0.67 537	1.27 550	0.69 540	1.29 547	0.98 542

IMH-64	1.39 528	1.64 537	1.86 271	1.36 546	1.11 544	1.39 519	1.19 539	1.76 544	1.45 533	1.16 512	2.21 536	1.53 527	1.38 524	1.98 472	1.52 491	1.29 551	0.67 537	1.27 550	0.69 540	1.29 547	0.98 542

coex-ft	5.95 569	1.67 539	60.57 591	0.34 299	0.30 345	0.77 439	0.69 495	0.74 249	4.41 561	19.22 582	2.15 534	1.62 531	7.97 570	1.81 444	8.96 570	0.44 512	2.08 567	0.18 435	0.19 402	0.38 461	4.62 572

MFN_U_SF_DS_RVC	1.01 500	1.67 539	2.32 397	0.47 446	0.39 434	1.47 521	0.95 520	0.95 444	0.91 485	0.84 480	0.94 474	1.05 497	0.60 415	2.95 542	0.72 405	0.41 510	0.72 547	0.32 499	0.55 525	0.74 524	1.22 554

otaku	1.03 501	1.68 541	2.72 473	0.95 531	0.73 520	1.03 496	0.59 472	0.99 474	0.86 471	0.69 433	1.61 520	0.98 482	0.64 434	1.46 380	1.14 462	0.95 541	0.46 520	0.72 531	0.40 507	1.24 545	0.78 531

Ntro	1.00 498	1.68 541	2.80 487	0.95 531	0.85 527	1.06 499	0.53 452	0.98 462	0.90 484	0.62 393	0.76 436	0.93 471	0.66 441	1.66 414	0.98 438	0.99 544	0.45 518	0.75 532	0.40 507	1.19 541	0.75 528

MSC_U_SF_DS_RVC	1.34 523	1.70 543	2.50 438	0.56 485	0.40 443	2.15 550	0.99 523	1.24 525	1.26 523	1.02 501	1.10 496	1.29 517	0.88 486	3.10 546	1.08 455	1.66 559	0.83 551	0.68 529	0.88 549	1.57 552	1.80 565

SGM-ForestM	2.98 557	1.70 543	3.52 539	0.67 509	0.47 476	5.18 567	3.36 566	3.30 565	2.86 559	4.44 567	3.79 561	9.80 572	5.50 566	6.29 567	6.52 566	0.27 490	0.36 504	0.24 475	0.27 452	0.38 461	0.58 517

zh-sn7	0.89 484	1.73 545	3.09 514	0.39 383	0.30 345	0.82 458	0.63 484	0.96 449	0.87 474	0.79 466	1.12 497	0.84 444	0.87 482	2.42 511	1.63 496	0.16 393	0.17 404	0.16 396	0.16 350	0.34 430	0.29 426

Wz-Net-TNSev	0.91 486	1.73 545	3.08 512	0.36 334	0.31 364	1.00 492	0.71 499	1.06 507	0.97 493	0.71 443	0.72 425	1.09 503	0.87 482	2.42 511	1.59 494	0.20 446	0.20 438	0.16 396	0.20 412	0.44 494	0.35 462

RainbowNet	1.15 509	1.78 547	2.72 473	1.12 541	0.91 532	1.06 499	0.76 506	1.16 522	1.13 516	0.75 455	0.97 479	1.09 503	0.80 470	1.60 407	1.21 471	1.17 549	1.26 559	1.01 543	0.57 531	1.13 539	0.88 539

ACVNet_2	1.42 531	1.81 548	3.23 529	1.08 537	0.92 533	1.32 516	0.85 514	1.49 537	1.69 540	1.19 520	1.73 524	2.13 538	1.03 501	2.50 520	1.40 486	0.91 538	0.53 528	1.00 542	0.55 525	2.11 560	0.85 534

TorneroNet-64	2.65 549	1.83 549	3.30 531	1.46 549	1.20 547	3.89 561	0.99 523	3.51 567	6.71 567	2.56 555	4.60 564	4.22 555	3.85 561	3.33 549	3.14 541	1.19 550	0.65 535	1.39 555	0.79 546	3.31 567	1.15 552

Dean	1.79 541	1.83 549	3.92 545	1.29 545	1.07 543	1.55 526	1.00 526	1.95 551	2.33 552	1.47 536	4.19 563	4.26 558	1.33 521	2.21 494	1.48 490	1.14 548	0.68 541	1.18 546	0.74 543	1.24 545	0.98 542

UNDER WATER	2.74 551	1.85 551	4.54 554	1.81 557	1.44 553	2.34 553	1.40 549	3.24 562	6.60 566	2.60 556	2.76 549	5.75 564	5.24 565	3.02 543	4.01 552	1.45 555	0.81 550	1.59 561	1.06 555	1.80 556	1.51 560

ACVNet-4b	1.93 544	1.85 551	4.10 550	1.07 536	0.86 528	1.15 512	0.53 452	1.06 507	1.12 514	0.64 411	1.09 495	1.99 536	0.70 450	2.20 493	9.86 573	5.62 572	0.41 517	1.03 544	0.55 525	1.86 558	0.85 534

MSAF-DinoV2	3.10 559	1.86 553	10.68 569	3.61 569	0.30 345	3.34 560	0.82 513	2.81 559	1.79 545	0.80 467	0.87 461	1.56 530	1.10 508	26.49 590	1.96 508	0.17 409	0.13 322	0.19 441	1.63 563	0.92 534	0.99 547

UNDER WATER-64	2.47 548	1.89 554	4.86 555	1.82 558	1.44 553	3.18 559	1.57 553	2.62 555	5.64 563	2.05 543	2.13 533	4.13 554	3.76 560	2.62 527	3.42 547	1.47 556	0.85 552	1.57 560	1.07 556	1.82 557	1.49 559

PWCK	1.49 534	1.90 555	3.22 528	1.09 538	0.54 490	1.71 534	1.73 554	1.49 537	1.53 536	1.44 535	1.80 525	1.82 533	1.30 517	3.34 550	1.76 503	1.07 546	0.56 530	0.97 541	0.58 533	1.38 551	0.65 523

ACVNet_1	1.33 522	1.91 556	4.03 548	1.09 538	0.88 529	1.19 515	0.66 487	1.24 525	1.17 517	0.94 494	0.96 477	3.09 548	1.04 502	2.37 502	1.11 460	1.04 545	0.48 526	1.03 544	0.48 517	1.12 538	0.83 533

TorneroNet	5.50 567	1.92 557	3.16 521	1.47 550	1.25 550	14.07 574	1.06 531	4.90 568	20.99 587	10.17 571	16.48 579	11.88 576	6.93 568	3.34 550	4.20 555	1.30 553	0.69 543	1.45 557	0.86 548	2.61 564	1.20 553

MADNet+	1.36 525	1.93 558	5.95 561	0.81 522	0.59 502	1.57 527	1.09 532	1.39 534	1.22 520	0.84 480	1.01 485	1.25 516	1.12 510	3.19 547	2.36 527	0.45 514	0.47 523	0.38 511	0.34 488	0.59 513	0.57 515

KSHMR	4.10 563	1.97 559	5.27 558	1.71 554	1.47 555	1.96 542	1.28 542	3.19 561	17.33 582	2.12 544	15.91 577	9.18 571	1.57 535	8.42 570	1.98 510	1.52 557	1.26 559	1.67 562	1.19 558	1.67 554	1.40 558

notaker	2.66 550	2.07 560	3.31 533	2.61 565	1.43 551	1.76 537	1.11 534	2.76 558	1.79 545	2.26 551	11.53 575	3.96 553	4.29 562	3.09 545	2.76 534	1.55 558	0.88 553	1.70 563	1.07 556	2.00 559	1.35 556

ktn	4.35 564	2.10 561	2.89 495	1.80 556	1.49 557	2.13 549	1.41 551	2.26 553	12.72 572	11.41 574	16.43 578	11.15 574	3.75 559	4.36 561	3.18 542	1.82 561	0.98 557	1.73 564	1.21 559	2.97 566	1.27 555

DispFullNet	1.67 539	2.10 561	5.22 557	1.53 551	8.90 568	0.86 469	0.31 317	0.96 449	0.96 492	1.37 531	1.01 485	1.13 508	1.98 544	1.51 390	0.91 430	0.54 520	0.31 494	1.18 546	0.63 538	1.13 539	0.80 532

MADNet++	2.79 552	2.11 563	2.97 504	2.49 563	2.28 563	2.95 558	2.31 560	2.67 556	2.47 554	3.03 563	3.13 556	2.70 545	2.92 552	4.10 558	4.48 557	2.68 566	2.24 569	3.04 571	2.44 568	2.37 562	2.34 566

WAO-8	2.80 553	2.14 564	2.89 495	1.91 559	1.04 541	3.98 562	0.96 521	3.26 563	6.17 564	2.15 548	3.37 558	3.31 550	2.41 549	11.84 573	2.03 513	2.05 563	1.86 563	1.54 558	0.92 550	1.22 542	0.87 537

Venus	2.80 553	2.14 564	2.89 495	1.91 559	1.04 541	3.98 562	0.96 521	3.26 563	6.17 564	2.15 548	3.37 558	3.31 550	2.41 549	11.84 573	2.03 513	2.05 563	1.86 563	1.54 558	0.92 550	1.22 542	0.87 537

IMH	2.02 546	2.15 566	2.69 470	1.68 552	1.12 546	1.66 533	0.92 519	2.10 552	1.92 549	1.32 527	2.66 548	2.21 540	1.69 538	5.78 564	1.68 498	5.54 571	0.96 555	1.31 552	0.71 542	1.32 550	0.99 547

LVE	1.96 545	2.17 567	3.14 519	1.68 552	1.80 561	1.63 530	1.03 529	2.34 554	2.81 557	1.25 522	2.89 551	4.24 557	1.29 515	2.79 538	1.44 488	2.85 567	0.91 554	1.18 546	1.46 562	1.23 544	1.10 551

MFN_U_SF_RVC	1.55 537	2.39 568	3.16 521	0.65 507	0.41 450	1.12 508	0.46 428	1.23 524	1.33 526	1.61 538	1.20 500	1.43 524	0.98 497	1.76 430	1.97 509	1.90 562	1.80 561	1.98 565	2.15 566	1.63 553	1.77 564

HanzoNet	7.64 570	2.86 569	5.05 556	7.01 572	3.97 566	2.18 551	1.34 545	3.37 566	4.05 560	13.17 576	10.58 569	10.73 573	16.52 579	8.45 571	10.51 574	10.48 579	9.72 581	5.59 575	13.46 580	6.84 575	6.83 575

JetRed	3.29 560	4.93 570	10.17 568	1.45 548	1.72 560	7.44 569	5.05 570	3.06 560	2.12 551	2.41 554	2.39 540	2.99 547	2.37 548	3.51 553	6.44 565	1.32 554	1.90 565	1.37 554	1.23 560	2.21 561	1.76 563

DGTPSM_ROB	8.89 573	5.62 571	12.25 571	5.92 571	11.32 571	8.54 570	24.18 580	6.40 571	13.49 573	5.15 568	11.46 573	6.19 567	10.92 574	7.00 568	13.72 576	4.47 569	7.65 574	3.92 572	7.45 576	4.38 570	7.87 576

DPSMNet_ROB	9.48 574	5.64 572	13.01 575	8.82 573	11.82 572	8.54 570	24.20 581	6.41 572	13.65 576	5.32 569	11.47 574	6.33 568	10.92 574	7.69 569	13.89 577	7.25 578	8.19 576	5.06 573	7.78 577	5.31 573	8.26 577

TCMNet-wrong-test	5.51 568	6.62 573	6.20 562	13.02 579	11.90 573	7.14 568	5.53 571	6.99 573	1.44 532	2.65 557	3.10 555	8.37 570	5.95 567	4.75 563	6.05 564	3.07 568	0.98 557	2.38 567	1.99 565	6.62 574	5.43 573

USTest	8.10 571	7.17 574	8.96 566	9.25 574	9.05 569	15.27 575	23.78 579	9.96 576	9.47 569	5.94 570	6.75 567	7.80 569	7.48 569	8.83 572	11.21 575	2.21 565	3.56 570	2.86 570	3.20 571	5.02 572	4.16 570

BEATNet-Init1	12.10 575	11.19 575	27.29 588	2.99 567	3.51 564	21.84 587	11.10 573	14.34 580	13.83 577	20.34 583	20.33 584	26.35 591	20.03 581	19.06 584	14.80 580	1.74 560	1.81 562	2.05 566	2.49 569	3.69 569	3.12 569

Anonymous_1	22.91 582	11.20 576	12.13 570	12.75 576	26.28 586	19.43 582	27.92 585	14.08 579	13.61 574	14.96 577	10.58 569	11.26 575	11.19 576	12.55 577	14.57 579	38.28 592	7.88 575	34.96 589	63.99 589	89.57 592	10.94 580

DPSM_ROB	12.34 576	11.21 577	12.51 572	12.91 577	12.80 575	19.84 584	28.28 586	14.38 581	14.28 578	10.58 572	11.26 571	12.03 577	11.85 577	13.15 579	15.34 581	7.11 576	8.31 577	6.50 577	7.35 574	8.84 576	8.31 578

DPSM	12.34 576	11.21 577	12.51 572	12.91 577	12.80 575	19.84 584	28.28 586	14.38 581	14.28 578	10.58 572	11.26 571	12.03 577	11.85 577	13.15 579	15.34 581	7.11 576	8.31 577	6.50 577	7.35 574	8.84 576	8.31 578

PML	23.15 583	16.83 579	7.78 565	5.49 570	9.93 570	51.13 592	104.50 592	5.76 570	13.62 575	37.30 592	105.93 592	30.86 592	23.50 586	12.07 575	7.87 569	6.30 574	2.12 568	6.32 576	2.43 567	10.44 578	2.90 568

LRCNet_RVC	13.74 579	19.30 580	12.75 574	19.46 582	12.69 574	1.86 538	0.41 396	12.33 577	1.05 503	15.77 578	18.83 583	12.62 579	8.70 572	12.21 576	9.62 572	22.22 585	8.37 579	25.85 586	24.01 586	19.32 584	17.44 585

ASD4		19.65 581

DLNR_Zeroshot_test	13.43 578	19.94 582	23.55 581	121.61 593	35.03 588	0.46 114	0.15 22	8.02 574	0.35 30	0.28 112	0.37 144	0.26 104	0.17 30	0.76 297	0.29 179	6.42 575	0.26 479	0.09 82	0.38 502	50.13 591	0.18 293

xxxxx1	28.96 590	20.11 583	14.07 577	49.74 589	39.15 589	18.98 578	26.64 582	21.94 585	20.21 584	16.45 579	17.48 580	18.36 580	21.56 582	16.21 581	20.88 584	23.07 586	26.55 588	66.40 590	78.70 590	30.27 587	32.51 590

tt_ll	28.96 590	20.11 583	14.07 577	49.74 589	39.15 589	18.98 578	26.64 582	21.94 585	20.21 584	16.45 579	17.48 580	18.36 580	21.56 582	16.21 581	20.88 584	23.07 586	26.55 588	66.40 590	78.70 590	30.27 587	32.51 590

ff	28.96 590	20.11 583	14.07 577	49.74 589	39.15 589	18.98 578	26.64 582	21.94 585	20.21 584	16.45 579	17.48 580	18.36 580	21.56 582	16.21 581	20.88 584	23.07 586	26.55 588	66.40 590	78.70 590	30.27 587	32.51 590

DPSimNet_ROB	17.97 580	20.20 586	24.98 583	17.62 580	15.92 578	21.53 586	21.00 578	13.70 578	15.61 580	23.89 589	14.69 576	22.87 584	24.58 591	12.70 578	14.56 578	18.48 584	12.91 582	20.21 584	12.05 578	17.76 579	14.17 581

HaxPig	19.86 581	22.40 587	22.34 580	17.95 581	17.95 579	11.77 573	11.89 574	16.02 583	15.89 581	21.10 584	21.41 585	18.74 583	18.39 580	20.08 585	19.69 583	23.63 589	23.22 587	24.06 585	23.69 585	23.00 585	23.95 587

CasAABBNet	24.81 585	22.53 588	24.83 582	26.08 585	25.74 583	39.86 588	57.06 591	28.87 589	28.83 590	21.16 586	22.54 587	24.22 586	23.89 589	26.38 587	30.87 590	14.25 580	16.71 584	13.09 579	14.81 582	17.78 580	16.71 583

FlowAnything	24.85 586	22.54 589	25.10 584	26.11 586	25.76 584	39.86 588	57.00 589	28.89 590	28.87 591	21.31 588	22.68 589	24.22 586	23.87 587	26.39 588	30.89 592	14.26 581	16.78 586	13.10 580	14.90 584	17.78 580	16.69 582

Selective-RAFT-Error	24.87 587	22.59 590	25.14 585	26.13 587	25.82 585	39.93 590	57.03 590	28.97 591	28.95 592	21.21 587	22.65 588	24.25 588	23.98 590	26.43 589	30.83 589	14.27 582	16.71 584	13.10 580	14.82 583	17.82 582	16.76 584

LSM0	26.58 588	22.63 591	25.88 586	30.13 588	52.21 592	39.94 591	56.74 588	28.97 591	28.72 589	21.14 585	22.26 586	24.43 589	23.88 588	26.54 591	30.87 590	14.32 583	16.55 583	13.12 582	14.71 581	17.92 583	20.60 586

MEDIAN_ROB	23.96 584	27.05 592	26.39 587	22.16 583	22.13 581	16.12 577	13.97 575	20.24 584	20.05 583	25.50 590	25.31 590	22.96 585	22.63 585	24.39 586	23.24 587	28.20 590	27.23 591	28.62 587	27.75 587	27.50 586	27.76 588

AVERAGE_ROB	26.93 589	30.34 593	29.27 589	25.82 584	25.34 582	19.48 583	15.17 576	23.55 588	23.00 588	28.45 591	27.87 591	26.25 590	25.86 592	26.96 592	25.55 588	31.30 591	30.07 592	31.76 588	30.81 588	30.79 590	30.93 589

test_example2	115.39 593	123.23 594	94.57 592	115.52 592	123.55 593	101.63 593	114.33 593	53.41 593	99.48 593	134.90 593	135.05 593	85.83 593	85.11 593	111.32 593	106.15 593	152.55 593	205.26 593	99.78 593	114.96 593	140.96 593	110.20 593

ccccc		297.21 595		374.70 594	380.44 594	203.92 594		216.32 594		203.37 594		215.01 594		312.78 594		412.57 594	356.13 594	256.09 594	227.69 594	428.88 594

Low-res two-view benchmark