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

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

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

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)
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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
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

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

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

3.25w_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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

2.5w	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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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
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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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_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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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++	0.23 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

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

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

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

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_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

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

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

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)
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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.
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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
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

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

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

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

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
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
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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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+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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

ASD4		19.65 581

Low-res two-view benchmark